본 논문에서는 균일 칼라 영상 신호의 모델링에 대하여 설명하였으며 이 모델의 성질에 근거하여 균일 칼라영상을 변환하는 방법을 제안하였다. 먼저 칼라 영상 신호 의 모델링을 위하여 칼라 변동원인을 각 칼라 성분에 동등하게 작용하는 "동등요인 (identical or multiplicative)"과 각 칼라 성분에 독립적으로 작용하는 "독립요인 (independent or additive factor)"으로 분류하였으며 각각을 정규 분포로 모델링하 였다. 또한 클러스터의 분포모양은 (R, G, B) 3차원 특징 공간에서 길쭉한 타원체를 형성하며 타원체의 최장축 방향은 클러스터의 평균벡터 방향과 일치하게 됨을 알 수 있었다. 그리고 영상 처리 장치로부터 입력된 균일 칼라 영상을 모델에 적합하도록 변환하는 방법을 연구하였다. 3차원 좌표 변환 방법을 기술하였고 클러스터의 평균 벡터가 한 좌표축이 되도록 하는 변환 행렬을 구하였다. 제안된 방법을 인공 및 자연 칼라 영상을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션으로 실험하였으며 그 결과 변환된 칼라 영 상은 클러스터의 최장축 방향과 평균 벡터가 거의 일치하였다.방향과 평균 벡터가 거의 일치하였다.
This paper presents a color transformation method based on a uniform color image model. Firstly, color variation factors are grouped into identical (multiplicative) factor and independent(additive) one for the color model, and they are modelled by the Gaussian function. The shape of a color cluster in (R, G, B) feature space is an ellipsoid whose elongated major axis correspond to the direction of mean vector. Secondly, the transformation of a color cluster using the model is studied. A transformation method for three dimensional coordinated is described. The proposed method is applied to artificial and natural color images. By the result of experiments, the elongated major axis of each cluster making up the transformed color image aggress with the direction of its mean vector.
