칼라처리와 특징 Color Processing - RGB, CMY, HSI

인간의 시각 시스템 The Human Visual System은 가시광선(400nm~700nm) 영역에서 수십만 가지의 색상을 구별 할 수 있지만 회색 음영 변화의 경우 약 100가지 정도를 구별할 수 있습니다. 색상 정보 Color Information도 이미지에 다양하게 포함 될 수 있기 때문에 색상 정보에 기반하여 객체 식별 및 추출 등과 같은 이미지 분석에 활용할 수 있습니다.

 

그레이 이미지 Gray Image는 무채색으로 레벨의 크기 Intensity로 표현되므로 에너지에 의한 물리적 양으로 볼 수 있습니다. 반면 밝기 Brightness 와 휘도 Luminance는 색의 인식적 지각에 의해 결정되므로 심리적 특성에 가깝습니다. 예를 들어 파란색과 초록색이 동일하게 강렬한 경우 파란색은 초록색보다 훨씬 더 어둡게 인식됩니다. 색상은 주로 물체의 반사율 특성에 따라 달라지며 빨간색과 초록색을 모두 반사하는 물체는 녹색이지만 빛을 비추는 빨간색이 없을 때 초록색으로 보이고 반대로 녹색이 없을 때는 빨간색으로 보입니다.

 

색상 모델 Color Model은 3D 좌표계로 표현되며 특정 모델 내에서 구성 가능한 모든 색상을 정의하고 특정 색상을 지정할 수 있도록 합니다. 이미지 분석과 처리를 위한 색상 모델들에는 RGB, CMY, HSI, YIQ, HSV, Lab 등 다양합니다. 현 블로그에서는 일반적인 RGB 외 몇 모델을 살펴 보겠습니다. OpenCV 활용 부분에 색상 모델 좌표 변환 설명을 추가하니 참고해 보면 좋겠습니다.

 

RGB Model

그림에서 같이 직각 좌표계로 표현되는 RGB 모델은 Red, Green, Blue의 3개의 축으로 구성됩니다. 회색 Gray은 검정색 Black과 흰색 White을 잇는 선으로 Spectrum이 표현됩니다. RGB 모델은 실생활에 많이 활용되며 칼라 모니터와 대부분의 비디오 카메라에 사용됩니다.

CMY Model

CMY 모델은 Cyan, Magenta, Yellow를 축으로 하는 색상 모델로, RGB 모델의 경우 특정 색상을 얻기 위해 검정색에 무엇을 추가하는 가산 혼합 Additive Model인 반면 CMY는 흰색에서 무엇을 빼는 Subtractive Model 입니다. 주로 칼라 프린터 및 인쇄물에 사용됩니다. 아래 그림은 색상 인식에 대한 Tristimulus Theory로 좌측은 RGB, 우측은 CMY Model을 나타냅니다.

 

HSI Model

HSI 모델은 Hue 색상, Saturation 채도, 크기(세기) Intensity의 3가지 축에 의해 색상을 정의할 수 있습니다. 그림은 HSI의 색상 입체 공간을 나타내며, Red/Green/Blue는 [0,1]범위로 정규화 됩니다. Hue는 0~360도의 각도, Saturation은 0~1, Intensity는 0(Black)~1(White)로 설정할 수 있으며 RGB 모델 간 변환 관계는 아래와 같습니다.

(homepages.inf.ed.ac.uk 참조)