Optimal Image Correction Based on Image Analysis for Color Vision Deficiency
Jusun Lee, Dongil Han · Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers · 2017
최근 멀티미디어 매체들의 발전으로 인해 많은 정보들을 영상포맷의 형태로 쉽고 다양하게 접할 수 있게 되었다. 현재 멀티미디어영상들은 다양하고 복잡한 데이터들을 색정보를 활용한 디자인을 통해 효과적이고 쉽게 인지할 수 있도록 제작되고 있다. 하지만 이러한 멀티미디어 영상들은 많은 경우 색각 이상자가 인지하기에는 많은 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 색각이상자들의 색 인지시점을 연구하여 영상내의 혼동하는 색영역을 분석해, 최소한의 영역을 최적의 색으로 보정하는 기술을 구현 하였다. 이러한 방법으로 인해 기존의 방식보다 일반인의 인지시점에서도 색의 변화가 최소화된 결과를 볼 수 있다. 제안하는 방법은 오프라인 단계에서 CIEDE2000을 이용하여 색각 이상자가 혼동하는 색들에 대한 혼동선 DB를 구축하였다. 온 라인처리 단계에서는 영역 확장(Region Growing) 기법을 통해 영역 구간화를 진행한다. 이러한 결과로 구간화된 영상내의 색을 비교하여 색각 이상자가 혼동하는 색이 존재할 경우 혼동선DB를 통해 최적의 색을 찾게 된다. 본 연구에서는 색각 이상자들이 혼동하지 않는 색을 찾기 위해서 최적화 지표를 개발하였고, 이를 통해 기존의 다른 논문들과 비교하여 본 연구의 색 보정 결과가 CIEDE2000 색차 지표 뿐만 아니라 다양한 실제 사례에서 모사결과 영상을 통한 주관적인 시각적 인지관점에서도 더욱 인지하기 쉬움을 보였다.