색각 이상자들을 위한 컬러 영역 분할 기반 색 변환 기법
한동일, 박진산, 최종호, 2011, 색각 이상자들을 위한 컬러 영역 분할 기법 색 변환 기법. 2011년 9월 전자공학회 논문지 제 48권 SC편 제 5호.
1. 서론
의외로 색각 이상자는 흔한 편이다. 세계인의 12%는 남과 다른 색을 보고 살아가고 있다. 인간의 감광세포는 L원추세포, M원추세포, S원추세포로 이루어져 있는데, 어느 원추세포가 이상이 있는지에 따라 1, 2, 3 색각 이상자로 나뉜다. 이 중 대부분의 사람들에게 해당되는 1, 2 색각 이상자를 위한 색 보정법을 알아보도록 하자.
1, 2 색각 이상자의 시뮬레이션은 Brettel이 제안해둔 방법이 있다. 이 논문에서는 Brettel의 모델에 따라 색각 이상자가 혼동할 수 있는 색들의 집합들인 혼동선 map을 만들어 혼동할 수 있는 색들이 모두 다른 혼동선에 위치하도록 색 보정을 하여 혼동을 방지하고 색 구분을 가능하게끔 한다.
2. 본론
색각 이상자들을 위한 색 변환 순서는 다음과 같다.
- RGB에서 CIE Lch 색공간으로 변환
- Seed 값 생성
- Seed로부터 영역 분할
- 혼동선에 해당되는지 판단
- CIE Lab 색공간에서 색 보정
- CIE Lab에서 RGB 공간으로 변환
먼저 혼동선부터 알아보도록 하자.
가. 혼동선 판단
Brettel의 색각 이상자 모델은 RGB 색 공간에서 이루어 진다. 계산의 효율성을 위해 RGB의 각 채널이 가지는 256단계의 값을 32의 크기를 갖는 bin으로 나누어 8개 단계를 가지도록 축소하도록 하자. 따라서 RGB 각 채널마다 8개 씩, 총 512개의 색 공간으로 만들 수 있다. 다음 Brettel의 모델을 이용하여 혼동되어 같은 색으로 보일 색들을 조사하고, 그 색이 어떤 색으로 혼동될지 그에 해당하는 bin에 등록시킨다. 혼동색에 따라 bin으로의 분류작업이 끝나면, 같은 bin에 속하는 색들을 묶어 혼동선으로 이름 붙이자. 결과적으로 1 색각 이상자는 52개, 2 색각 이상자는 41개의 혼동선이 존재한다. 이 혼동선에 있는 색들은 색각 이상자들에게 같은 색으로 인지되어 색을 혼동하게 된다.
나. CIE Lch 색공간 변환
RGB 신호를 Lch 컬러 공간으로 변환한다. 이 중 색과 직접적으로 관련된 hue만을 이용할 것이다.
다. Seed 값 생성
이미지에서 계산의 대상과 우선순위를 판단하기 위해 많은 영역을 차지하는 색을 찾고자 한다. 앞에서 변환한 CIE Lch 컬러 공간에서 hue 채널에 대하여 히스토그램을 계산하고 노이즈의 영향을 줄이기 위해 low pass filter를 적용한다. 그리고 히스토그램에서의 peak 지점들을 찾아 seed 값으로 지정한다.
라. Seed로부터 영역 분할
(다)에서 얻은 Seed 컬러 값 중 가장 높은 Peak, 즉 가장 픽셀에 분포되어있는 색을 우선적으로 진행한다. 해당하는 색을 갖는 픽셀 중 임의로 하나를 선택하여 region growing 방법을 수행하여 덩어리들로 분리한다. 이 때, region growing 과정에서 영역을 더 늘리지 못하는 경계 값으로 전체 이미지가 갖는 hue 값의 최소, 최대 값이 차이에 0.1을 곱한 값을 사용한다.
위의 과정을 반복하여 여러 덩어리로 세그멘테이션하는 과정을 반복하여 처리가 완료된 영역이 전체 영역에 80% 이상이 되면 작업을 중단한다. 이는 작은 영역의 경우, 인지하기에 미미한 영역이 때문에 이를 무시하여 계산을 효율적으로 하기 위함이다.
마. 색 보정
(라)에서 계산한 덩어리 중 큰 면적을 가지는 순서로 보정 작업을 진행한다. 덩어리가 (가)에서 계산한 혼동선에 포함되는지, 그리고 같은 혼동선에 속하는 다른 덩어리들이 있는지 검사한다. 다른 덩어리가 있다면 이들의 색을 모두 보정하고, 다음 크기의 영역으로 넘어간다. 색 보정 방법은 기존 RGB색을 CIE Lab 공간으로 변환 시킨 뒤, b 축을 감소시키고 다시 RGB 공간으로 변환하는 방법으로 사용한다. 이렇게 모든 영역이 다른 혼동선에 속하도록 반복한다.
4. 결론
헷갈릴만한 색의 집합으로 혼동선이라는 것을 사용했고, 이 선에 속하는 색을 다른 색으로 변환시켰기에 헷갈릴만한 색을 가지는 것은 아예 배제되는 효과가 있다. 하지만 색 변환이 어색하고 혼동선 수 이상의 영역이 나타나면 대응하지 못하는 단점이 있어보인다. 변환 결과가 어색한 느낌도 있다.