스캐너 특성화

 

 프린터와 스캐너의 보급과 함께 칼라 색 재현에 대한 관심이 최근에 증가해 왔다. 이것은 고품질 칼라 재현에 대한 기술과 응용을 야기시키게 되었다. 특히, 장치간의 칼라 특성화가 중요한 주제가 되었다. 칼라 특성화란 각각의 장치가 장치 의존적인 칼라 공간을 장치 독립적인 칼라 공간으로 변환시키는 칼라 프로파일을 생성하는 것을 의미한다[1], [2]. 입력 장치에서는 스캐너의 장치 독립적인 RGB값을 장치 의존적인 칼라 공간으로 변환시키는 스캐너 특성화가 반드시 필요하게 되었다. 이러한 장치 변환은 다항 회귀 모델을 사용함으로써 이루어 진다. 이 회귀 모델이 스캐너 특성화에 대부분 응용되고 있으며 만족할 만한 결과를 주었다. 이 밖에도 간단한 선형 모델, spectral 모델, lookup table 등 을 이용하는 방법들이 있다[5]-[7].

 측색적 접근 방법으로 회귀 모델을 만드는 스캐너 특성화에 대해 알아보기로 한다. 그림 1은 스캐너 특성화에 대한 과정을 보여준다. 미리 알고 있는 CIELAB값을 가진 칼라 차트가 스캔된다. 각 차트의 칼라 샘플을 분할 후 RGB의 평균값을 구한다. 그리고 각각의 테스트 패치의 알고 있는 CIELAB값과 스캔된 RGB값을 이용하여 스캐너 특성화를 구하게 된다[8].

 

그림 1. 칼라 스캐너 특성화 과정.

 

1. 측색 기반 스캐너 특성화 과정

 

1) 스캐너는 삼성 SiS-3800을 사용한다. Spectrophotometer를 이용해서 입력 차트(IT8.7/2)의 CIELAB값을 측정한다. CIEXYZ 값 대신 CIELAB를 쓰는 이유는 인간 시각 특성에 비교적 선형적이기 때문이다.

 

2) 입력 차트의 그레이 패치의 밝기(Lightness)값을 이용해서 RGB값을 선형화한다. 혹은 그레이 밸런스라 불리기도 한다. 이는 스캐너 센스의 광학 에너지에 대한 전기 신호의 비가 비선형이기 때문이다. 따라서 스캐너를 통해서 얻은 값은 감마 보정을 해서 얻은 값이므로 선형화 과정이 필요하다. 그림 2는 선형화 과정에 대한 블럭도이다[3].

 

 

 

그림 2. 스캐너의 선형화 과정.

 

패치의 밝기값을 이용해서 선형화 과정 후 R,G,B 채널에 대한 선형화 곡선을 얻을 수 있었다. 그림 3은 각 채널의 선형화 곡선을 보여준다.

 

 

그림 3. R,G,B 채널에 대한 선형화 곡선.

 

3) 회귀 모델을 사용해서 선형화된 RGB값과 CIELAB 값에 대한 변환 매트릭스를 구한다. 회귀 모델의 계수의 식은 아래와 같다[4].

 

   V = [1,R,G,B,R2,RG,RB, G2,GB, B2, R3, G2B, RG2, R2G,RGB, B2R, G3, G2B, B2G, G3]

   α = (VtV)-1VtL

   β = (VtV)-1Vta

   γ = (VtV)-1Vtb

 

여기서 α,β,γ는 회귀 모델의 계수에 해당한다.

 

위의 식을 이용해서 매트릭스의 계수를 구하고 임의의 차트에 대한 회귀 모델의 성능에 대해 평가를 해보았다. 결과는 다른 스캐너 특성화 성능과 비교해서 유사한 결과를 얻을 수가 있었다.

 

1. 스캐너 특성화에 대한 회귀 모델 계수.

 

 

2. 스캐너 특성화 성능 결과.

 

 

2. 참 고 문 헌

 

[1] G. Sharma, “Digital Color Imaging HANDBOOK,” CRC PRESS, WA, 2003.

[2] Z. Pan, “Color scanner characterization with scan targets of different media types and printing mechanisms,” Proc. SPIE, vol. 4300, pp. 58-63, 2001.

[3] J. Y. Hardeberg, “Acquisition and Reproduction of color Images: Colorimetric and Multispectral Approaches,” Dissertation.com, USA, 2001.

[4] M. J. Vrhel, “Color device calibration: a mathematical formulation,” IEEE Trans. Imaging Processing, vol. 8, no. 12, pp. 1796-1806, Dec. 1999.

[5] M. J. Vrhel, “Color scanner calibration via a neural network,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 6, pp. 3465-3468, 1999.

[6] P. C. Hung, “Colorimetric calibration in electronic imaging devices using a look-up table model an interpolations,” Journal of Electronic Imaging, vol. 2, no. 1, pp. 53-61, Jan. 1993.

[7] H. R. Kang, “Color scanner calibration,” Journal of Imaging Science and Technology, vol. 36, no. 2, pp. 162-170, 1992.

[8] H. R. Kang, “Color Technology for Electronic Imaging Devices,” SPIE, Bellingham, WA, 1997.