[영상처리] 색상 모델 개념 정리

색상 모델

독립적인 정보를 가지는 채널로 분류

일반적으로 1채널은 1byte (0~255까지 표현함)

RGB, Lab, HSV(HSB) (많이 사용하는 대표적인 모델)

밝기만 가지는 Grayscale

 

 

- RGB

가장 기본적인 색상 모델

Red, Green, Blue를 0~255까지 표현하여 색상을 표현

값이 커질수록 밝아짐 (가산 혼합) (모두 0이면 검정, 모두 255면 흰색이 표현)

디지털 표현이 가장 편하지만, 비과학적 모델 -> R, G, B 각각 밝기 및 채도의 민감도가 서로 다름 (각각 한 칸의 비율이 다르다) -> 인지성의 문제가 발생함

 

RGB -> GrayScale 방법 : 모든 Hue를 더하여 평균을 내면 됨 (실제는 Blue가 더 밝기 때문에 가중치를 더 주긴 함)

 

 

- HSV(HSB, HSA)

색상(Hue), 채도(Saturation), 밝기(V, B, A)를 표현

HSV의 H는 0~359를 표현

밝기에 따른 채도의 범위가 달라짐

각 Hue에 대해 밝기가 서로 다름 (RGB와 동일한 문제)

Hue에서의 거리 계산이 불가능함

 

 

- Munsell 색상 모델

색상을 이산적으로 분류

 

 

- Lab 색상 모델

빨녹축a(-128 ~ 127), 파노축b(-128 ~ 127), 밝기 축L(0 ~ 100)을 이용하여 계산

디지털 장비에 상관없이 같은 색을 표현 (가장 정확도가 높음)

 

 

- CMYK 색상 모델

잉크에 가까운 색상

섞을수록 감산 (합칠수록 검정에 가까움)

가장 기본적인 색상 모델

Red, Green, Blue를 0~255까지 표현하여 색상을 표현

값이 커질수록 밝아짐 (가산 혼합) (모두 0이면 검정, 모두 255면 흰색이 표현)

디지털 표현이 가장 편하지만, 비과학적 모델 -> R, G, B 각각 밝기 및 채도의 민감도가 서로 다름 (각각 한 칸의 비율이 다르다) -> 인지성의 문제가 발생함

RGB -> GrayScale 방법 : 모든 Hue를 더하여 평균을 내면 됨 (실제는 Blue가 더 밝기 때문에 가중치를 더 주긴 함)