본 논문에서는 모바일 카메라와 모바일 LCD 간의 컬러 충실도를 높이기 위한 3차원 RGB 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 정합 방법을 제안하였다. 제안한 색 정합 방법은 크게 모바일 디스플레이(LCD) 및 카메라의 장치 특성화, 색역 사상, 대표색에 기반한 3차원 참조표 설계로 구성된다. 먼저, 모바일 디스플레이의 장치 특성화 과정은 전기-빛 입출력의 특성으로부터 기존의 CRT 모니터에 적용된 GOG(Gai Offset Gamma) 모델이나 LCD 모니터에 적용된 S-curve 모델과는 다른, Sigmoidal 함수를 사용해서 모델링되었고, 모바일 카메라의 장치 특성화는 표준(D65)환경하에서 촬영된 컬러 차트의 디지털 값(RGB)과 표준 색 자극치 데이터(CIELAB, CIEXYZ)를 다항 회귀 방정식에 대입해서 모델링되었다. 그리고 다항 회귀 방정식으로부터 획득된 표준 색 자극치 데이터는 카메라 장치 특성화 모델링의 특성으로 인해 표준 색 공간의 최대 값을 초과할 수 있기 때문에, 선형적인 채도와 밝기 압축 과정을 통하여 보정되었다. 마지막으로, 표준 환경하에서의 모바일 카메라의 색역과 모바일 디스플레이 장치의 색역의 차이를 보상하기 위해, 경계면 설정과 다중-닻 점 색역 사상 기법이 수행되었다. 이러한 장치 독립적인 색 정합 처리 과정을 실시간으로 구현하기 위해 대표색에 기반한 3차원 참조표를 설계하여, 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 재현의 정량적인 화질을 평가하고, 기존의 장치 의존적인 방법과 성능을 비교 분석하였다.
This paper proposed device-independent color matching algorithm based on the 3D RGB lookup table (LUT) between mobile camera and mobile LCD (Liquid Crystal Display) to improve the color-fidelity. Proposed algorithm is composed of thee steps, which is device characterization, gamut mapping, 3D RGB-LUT design. First, the characterization of mobile LCD is executed using the sigmoidal function, different from conventional method such as GOG (Gain Offset Gamma) and S-curve modeling, based on the observation of electro-optical transfer function of mobile LCD. Next, mobile camera characterization is conducted by fitting the digital value of GretagColor chart captured under the daylight environment (D65) and tristimulus values (CIELAB) using the polynomial regression. However, the CIELAB values estimated by polynomial regression exceed the maximum boundary of the CIELAB color space. Therefore, these values are corrected by linear compression of the lightness and chroma. Finally, gamut mapping is used to overcome the gamut difference between mobile camera and moible LCD. To implement the real-time processing, 3D RGB-LUT is designed based on the 3D RGB-LUT and its performance is evaluated and compared with conventional method.
