색조화

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1. 개요

색조화는 이미지의 색상 균형을 조정하는 기술로, 특히 중립적인 색상을 중립적으로 유지하는 화이트 밸런스가 중요하다. 대부분의 디지털 카메라는 자동, 프리셋, 사용자 정의 화이트 밸런스 등 다양한 기능을 제공하여 장면 조명에 따라 색상 보정을 선택할 수 있게 한다. 색상 균형은 3x3 행렬을 사용하여 수학적으로 표현될 수 있으며, 모니터 RGB 스케일링, XYZ 스케일링, 폰 크리스 방법 등 여러 방식으로 구현된다. 또한, RAW 이미지 현상 시에도 화이트 밸런스 조절이 가능하며, 필름 카메라에서는 컬러 미터와 필터를 사용하여 엄밀한 색 재현을 시도한다.

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색조화
개요
정의	사진에서 색상의 강도를 조정하는 과정
목적	특정 색상을 강조하거나 보정하여 사진의 전체적인 색감과 분위기를 변경
기술적 측면
주요 요소	색조 채도 명도
활용	화이트 밸런스 조정 색상 보정 특정 색상 강조 분위기 연출
소프트웨어
종류	Adobe Photoshop GIMP 기타 이미지 편집 소프트웨어
기능	색상 채널별 조정, 색상 톤 분할 등

2. 일반화된 색상 균형

중립적인 색상을 중립적으로 유지하기 위한 조정을 ''화이트 밸런스''라고 하며, ''색상 균형''은 이미지의 다른 색상이 원본 장면의 색상과 전반적으로 동일한 모양을 갖도록 하는 조정을 의미한다.^[4] 특히 장면에서 중립적인(회색, 중립, 흰색) 색상이 재현 시에도 중립적으로 보이도록 하는 것이 중요하다.^[5]

사람들은 다른 색상보다 피부색에 더 민감하게 반응한다. 나무, 풀, 하늘은 약간의 색상 차이가 있어도 괜찮지만, 사람의 피부색이 어색하면 대상이 아프거나 죽어 보일 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 삼원색 자체는 진정한 중립색으로 균형을 이루도록 구성되지 않으며, 이는 전체 밝기 범위에서 피부색을 더 충실하게 재현하기 위함이다.

색상 균형은 중립색뿐만 아니라 다른 색상에도 영향을 미친다. 색상 균형이 맞지 않는 이미지는 이미지의 모든 것이 한 색상으로 치우쳐 보이는 것처럼 색상 캐스트가 있다고 한다.^[9] 따라서 색상 균형 조정은 이러한 색상 캐스트를 제거하는 것으로 생각할 수 있다.

색상 균형은 색상 항상성과 관련이 있으며, 색상 항상성을 달성하는 데 사용되는 알고리즘과 기술은 색상 균형 조정에도 자주 사용된다. 색상 항상성은 색순응과 관련이 있다. 색상 균형 조정은 개념적으로 두 단계로 구성된다. 첫째, 이미지가 캡처된 광원을 결정하고, 둘째, 이미지의 구성 요소(예: R, G, B)를 스케일링하거나 변환하여 보기 광원에 맞춘다.

비지아노는 카메라의 고유 RGB 색상 모델에서 화이트 밸런싱을 하는 것이 4000개 이상의 가상 카메라 감도 세트에서 모니터 RGB보다 색상 항상성(색상 왜곡 감소)을 덜 생성하는 경향이 있다는 것을 발견했다.^[10] 이러한 차이는 일반적으로 카메라 RGB에 유리하게 두 배 이상이었다. 즉, 이미지를 캡처할 때 색상 균형을 맞추는 것이 나중에 모니터에서 편집하는 것보다 유리하며, raw 이미지 데이터의 균형을 맞추는 것이 모니터 RGB에서 균형을 맞추는 것보다 채도가 높은 색상의 왜곡을 줄이는 경향이 있다.

이상적인 컬러 사진을 촬영할 수 있는 카메라를 가정해 보자. 이 카메라는 실제 풍경의 빛의 파워 스펙트럼을 그대로 재현한다. 그러나 백열전구처럼 붉은 빛을 띠는 (색온도가 낮은) 광원이나 형광등처럼 푸른 빛을 띠는 (색온도가 높은) 광원 아래에서 인간의 시각은 광원 때문에 붉거나 푸르게 보이는 것을 보정하여 자연스러운 색상으로 대상을 "본다".

따라서 광학적으로 이상적인 컬러 사진을 촬영하더라도, 광원의 영향으로 "자연스러운" 사진이 되지 않는데, 이를 조정하는 것이 화이트 밸런스이다. "흰색-회색-검정"의 무채색을 무채색으로, 인간의 피부색 등 인간의 감각이 민감한 대상을 자연스럽게 재현하는 것이 첫 번째 목표이다. 하지만 "새빨간 저녁노을"을 완전히 보정하여 흰색 물체가 하얗게 보이는 사진으로 만드는 것은 의미가 없으므로, 이 부분은 촬영자의 의도에 따른다.

은염 사진의 경우, 일반 컬러 필름은 표준 처방으로 현상하여 낮의 태양광(주광) 아래에서 촬영한 것이 자연스러운 색상으로 나오도록 조정되어 있다. 이 필름으로 형광등으로 조명된 피사체를 찍으면 녹색 기미가 도는 부자연스러운 색으로 찍히고, 백열전구로 조명된 피사체를 찍으면 주황색 기미가 도는 부자연스러운 색으로 찍힌다. 리버설 필름처럼 민감한 사진 재료는 태양광에서도 흐린 날이나 이른 아침에 필터로 조정하기도 한다.

디지털 카메라도 화이트 밸런스에 민감하며, 모든 디지털 카메라는 자동 또는 수동 화이트 밸런스 조정 기능을 가지고 있다.

이는 동영상(비디오 카메라)에서도 마찬가지지만, 동영상은 연속적으로 조정해야 한다. 컷 편집 등의 경우에 현저하지만, 한 컷의 짧은 장면 안에 노출 등과 마찬가지로 흔들리면 매우 보기 불편하므로 자동 설정을 하지 않고 색 조정을 고정해야 한다.

2대 이상의 텔레비전 카메라로 녹화 또는 생방송을 하는 경우, 카메라 간의 화이트 밸런스를 통일하지 않으면 전환 시 색온도가 바뀐 영상이 흘러나와 보기에 좋지 않다. 따라서 반드시 화이트 밸런스를 통일해야 한다. 텔레비전 프로그램 취재 등의 영상을 주의해서 보면, 밖에서 실내로 들어가거나 백열전구에서 형광등으로 광원이 바뀔 때 밸런스를 전환하는 것을 알 수 있다.

3. 광원 추정 및 적응

대부분의 디지털 카메라는 수동 조명 선택, 자동 화이트 밸런스, 사용자 정의 화이트 밸런스 등을 통해 장면 조명 유형에 따른 색상 보정을 선택할 수 있다.^[6] 이러한 프로세스에 사용되는 알고리즘은 일반화된 색 적응을 수행한다.

색상 균형을 맞추는 다양한 방법이 존재한다. 카메라의 버튼을 설정하여 프로세서에게 장면 조명의 특성을 나타내는 방법이 있다. 일부 카메라는 그레이 카드나 중성 색상의 물체를 가리킬 때 누를 수 있는 버튼을 제공하여, 주변광을 캡처하고 이를 통해 디지털 카메라가 해당 조명에 맞는 정확한 색상 균형을 설정하도록 한다.

카메라 데이터로부터 주변 조명을 추정하고 이 정보를 활용하여 이미지 데이터를 변환하는 방법에 대한 많은 연구가 진행되었다. 레티넥스, 인공 신경망^[7], 베이즈 방법^[8] 등 다양한 알고리즘이 제안되었으며, 이러한 알고리즘의 품질에 대한 논쟁도 있었다.

화이트 밸런스 기능에는 다음과 같은 종류가 있다.

기능	설명	비고
자동	이미지 엔진이 촬영 대상의 광원 상황을 자동으로 판단하여 적절한 색상 상태를 재현한다.	AWB로 약칭. 촬영 장면에 따라 보정이 부족하거나 과도하게 보정되는 경우가 많다.
프리셋	맑은 날씨, 흐린 날씨, 전구광, 형광등, 전자 플래시광 등 미리 준비된 설정에서 선택한다.	제조사마다 용어가 다를 수 있다.
프리셋/수동/원터치/커스텀 화이트 밸런스	색 기준(순수한 백색 또는 회색)이 되는 피사체를 촬영자가 준비하여 카메라에 측정하게 하고, 이를 기준으로 한다.	제조사마다 용어가 다를 수 있으며, 노출 확인용 18% 회색이 겸용되기도 한다.
색온도 지정	색온도를 직접 또는 슬라이드 바 조작 등으로 수동 입력한다.
화이트 밸런스 보정	자동 또는 측정된 밸런스에서 수동으로 보정・조정한다.	석양 사진에서 붉은색을 강조하는 효과 등에 사용될 수 있다.
화이트 밸런스 브라케팅	자동 브라켓 기구의 하나로, 설정 값에서 파란색/빨간색 계열, 녹색/자주색 계열로 시프트하여 동시에(또는 연속적으로) 촬영한다.

RAW 이미지 데이터를 얻을 수 있는 경우, RAW 데이터 현상 시에도 화이트 밸런스 조절이 가능하다.

3. 1. 색채 적응

색상 균형 조정은 중립색뿐만 아니라 다른 색상에도 영향을 미치며, 색상 캐스트를 제거하는 역할을 한다.^[9] 색상 항상성을 달성하는 데 사용되는 알고리즘과 기술은 색상 균형 조정에도 자주 사용된다.

대부분의 디지털 카메라는 장면 조명 유형에 따라 색상 보정을 선택하는 수단을 가지고 있다. 여기에는 수동 조명 선택, 자동 화이트 밸런스, 사용자 정의 화이트 밸런스가 포함된다.^[6] 이러한 프로세스에 대한 알고리즘은 일반화된 색 적응을 수행한다.

색상 균형을 맞추는 방법은 다양하다. 카메라의 버튼을 설정하여 프로세서에게 장면 조명의 특성을 나타낼 수 있다. 일부 카메라는 그레이 카드와 같은 중성 색상의 물체를 가리킬 때 누를 수 있는 버튼이 있어, 주변광을 캡처하여 디지털 카메라가 해당 조명에 대한 올바른 색상 균형을 설정하도록 돕는다.

카메라 데이터에서 주변 조명을 추정하고 이 정보를 사용하여 이미지 데이터를 변환하는 방법에 대한 많은 문헌이 있다. 다양한 알고리즘이 제안되었으며, 그 품질에 대한 논쟁도 있었다. 예를 들어 레티넥스, 인공 신경망^[7], 베이즈 방법^[8] 등이 사용된다.

색상 균형은 색상 항상성과 관련이 있으며, 개념적으로 두 단계로 구성된다. 첫째, 이미지가 캡처된 광원을 결정한다. 둘째, 이미지의 구성 요소(예: R, G, B)를 스케일링하거나 변환하여 보기 광원에 맞춘다.

비지아노의 연구에 따르면, 카메라의 고유 RGB 색상 모델에서 화이트 밸런싱을 하는 것이 모니터 RGB보다 색상 항상성을 더 잘 유지하는 경향이 있었다.^[10] 이는 이미지를 캡처할 때 색상 균형을 제대로 맞추는 것이 나중에 편집하는 것보다 유리함을 시사한다. raw 이미지 데이터의 균형을 맞추는 것은 모니터 RGB에서 균형을 맞추는 것보다 채도가 높은 색상의 왜곡을 줄이는 경향이 있다.

백열전구와 같이 붉은 빛을 띠는 광원이나 형광등과 같이 푸른 빛을 띠는 광원 아래에서 인간의 시각은 광원 때문에 붉거나 푸르게 보이는 것을 보정하여 자연스러운 색상으로 대상을 "본다". 화이트 밸런스는 이러한 광원의 영향을 조정하여 "자연스러운" 사진을 만드는 것이다.

은염 사진의 경우, 일반 컬러 필름은 낮의 태양광 아래에서 촬영한 것이 자연스러운 색상으로 나오도록 조정되어 있다. 이 필름으로 형광등이나 백열전구로 조명된 피사체를 찍으면 부자연스러운 색으로 찍힌다. 디지털 카메라도 마찬가지로 자동 또는 수동 화이트 밸런스 조정 기능을 가지고 있다.

동영상(비디오 카메라)의 경우에도 화이트 밸런스는 중요하며, 연속적으로 조정해야 한다. 2대 이상의 텔레비전 카메라로 녹화 또는 생방송을 하는 경우에는 카메라 간의 화이트 밸런스를 통일해야 한다.

4. 색상 균형의 수학

색상 균형은 3x3 행렬을 사용하여 3성분 이미지(예: RGB)에서 수행할 수 있다. 이러한 유형의 변환은 디지털 카메라에서 잘못된 화이트 밸런스 설정을 사용하거나 컬러 필터를 통해 이미지를 캡처할 때 적합하다.

4. 1. 모니터 R, G, B 스케일링

원칙적으로는 이미지 내의 모든 상대 휘도를 조정하여, 회색으로 간주되는 물체가 그렇게 보이도록 해야 한다. 예를 들어,

R=240

인 표면이 흰색 객체로 간주되고, 255가 흰색에 해당하는 값이라면, 모든 빨강 값을 255/240으로 곱할 수 있다. 녹색과 파랑에 대해서도 유사하게 적용하면, 적어도 이론적으로는 색상 균형이 잡힌 이미지가 생성된다. 이러한 유형의 변환에서 3x3 행렬은 대각 행렬이다.

:

\left[\begin{array}{c} R \\ G \\ B \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}255/R'_w & 0 & 0 \\ 0 & 255/G'_w & 0 \\ 0 & 0 & 255/B'_w\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}R' \\ G' \\ B' \end{array}\right]

여기서

R

,

G

,

B

는 이미지의 픽셀의 색상 균형이 잡힌 빨강, 녹색, 파랑 구성 요소이고,

R'

,

G'

,

B'

는 색상 균형을 잡기 전 이미지의 빨강, 녹색, 파랑 구성 요소이며,

R'_w

,

G'_w

,

B'_w

는 색상 균형을 잡기 전 이미지에서 흰색 표면으로 간주되는 픽셀의 빨강, 녹색, 파랑 구성 요소이다. 이것은 빨강, 녹색 및 파랑 채널의 단순한 스케일링이며, 포토샵의 색상 균형 도구에 흰색 스포이드 도구가 있는 이유이다. sRGB에 의해 가정된 형광체 세트에서 화이트 밸런스를 수행하면 중성 표면을 완벽하게 중성으로 렌더링할 수 있더라도 색상 색상에서 큰 오류가 발생할 수 있음이 입증되었다.^[10]

4. 2. X, Y, Z 스케일링

CIE XYZ 삼자극치로 이미지를 변환하면 색상 균형을 수행할 수 있다. 이는 "잘못된 폰 크리스(wrong von Kries)" 변환이라고 불린다.^[11]^[12] 일반적으로 모니터 RGB에서 균형을 조정하는 것보다 더 나쁜 결과를 제공하지만, 다른 단계로 넘어가기 위한 중간 단계로 언급된다. 수학적으로는 다음과 같이 계산한다.

:

\left[\begin{array}{c} X \\ Y \\ Z \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}X_w/X'_w & 0 & 0 \\ 0 & Y_w/Y'_w & 0 \\ 0 & 0 & Z_w/Z'_w\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}X' \\ Y' \\ Z' \end{array}\right]

여기서

X

,

Y

,

Z

는 색상 균형이 맞춰진 삼자극치 값이다.

X_w

,

Y_w

,

Z_w

는 시각 조명(이미지가 적합하도록 변환되는 흰색 점)의 삼자극치 값이고,

X'_w

,

Y'_w

,

Z'_w

는 색상 균형이 맞춰지지 않은 이미지에서 흰색이라고 여겨지는 객체의 삼자극치 값이며,

X'

,

Y'

,

Z'

는 색상 균형이 맞춰지지 않은 이미지의 픽셀 삼자극치 값이다. 모니터 원색의 삼자극치 값이 행렬

\mathbf{P}

에 있다면 다음과 같다.

:

\left[\begin{array}{c} X \\ Y \\ Z \end{array}\right]=\mathbf{P}\left[\begin{array}{c}L_R \\ L_G \\ L_B \end{array}\right]

여기서

L_R

,

L_G

,

L_B

는 감마 보정되지 않은 모니터 RGB이다. 다음을 사용할 수 있다.

:

\left[\begin{array}{c} L_R \\ L_G \\ L_B \end{array}\right]=\mathbf{P^{-1}}\left[\begin{array}{ccc}X_w/X'_w & 0 & 0 \\ 0 & Y_w/Y'_w & 0 \\ 0 & 0 & Z_w/Z'_w\end{array}\right]\mathbf{P}\left[\begin{array}{c}L_{R'} \\ L_{G'} \\ L_{B'} \end{array}\right]

4. 3. 폰 크리스 방법 (Von Kries Method)

요하네스 폰 크리스는 100년 넘게 색 감각의 지배적인 설명으로 살아남은 간상체와 세 가지 색상 감지 원추체 유형에 대한 이론을 제시했다. 이는 독립적으로 적응하는 것으로 모델링된 장파장, 중파장 및 단파장 원추체 유형에 대한 효과적인 자극을 나타내는 LMS 색 공간으로 색상을 변환하는 방법의 동기가 되었다. 3x3 행렬은 RGB 또는 XYZ를 LMS로 변환하며, 세 개의 LMS 기본 값은 중립성을 균형 있게 조정하도록 조정된다. 그런 다음 색상을 원하는 최종 색 공간으로 다시 변환할 수 있다.

:

\left[\begin{array}{c} L \\ M \\ S \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}1/L'_w & 0 & 0 \\ 0 & 1/M'_w & 0 \\ 0 & 0 & 1/S'_w\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}L' \\ M' \\ S' \end{array}\right]

여기서

L

,

M

,

S

는 색상 균형이 잡힌 LMS 원추체 삼자극 값이고,

L'_w

,

M'_w

,

S'_w

는 색상 균형이 잡히지 않은 이미지에서 흰색으로 간주되는 객체의 삼자극 값이며,

L'

,

M'

,

S'

는 색상 균형이 잡히지 않은 이미지의 픽셀의 삼자극 값이다.

LMS 공간으로 변환하는 행렬은 폰 크리스에 의해 지정되지 않았지만, CIE 색 일치 함수와 LMS 색 일치 함수에서 파생될 수 있다. 행렬은 참고 문헌에서도 찾을 수 있다.

4. 4. 카메라 RGB 스케일링

비지아노(Viggiano)의 측정에 따르면, 가우시안 카메라 스펙트럼 감도 모델을 사용했을 때, 대부분의 카메라 RGB 공간이 모니터 RGB 또는 XYZ보다 더 나은 성능을 보였다.^[10] 카메라의 원시 RGB 값을 알고 있다면, 다음 3x3 대각 행렬을 사용하여 색상 균형을 맞출 수 있다.

:

\left[\begin{array}{c} R \\ G \\ B \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}255/R'_w & 0 & 0 \\ 0 & 255/G'_w & 0 \\ 0 & 0 & 255/B'_w\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}R' \\ G' \\ B' \end{array}\right]

그런 다음 화이트 밸런싱 후에 sRGB 또는 Adobe RGB와 같은 작업 RGB 공간으로 변환한다.

4. 5. 선호되는 색채 적응 공간

다양한 RGB 공간에서 대각선 변환으로 균형을 맞춘 이미지를 비교하여 여러 색채 적응 모델로 측정한 결과, 다른 공간보다, 그리고 카메라 또는 모니터 공간보다 색채 적응에 더 효과적인 몇몇 공간이 확인되었다. 사용된 대부분의 이미지 테스트 세트에서 통계적으로 가장 우수한 성능을 보인 시스템은 "Sharp", "Bradford", "CMCCAT", "ROMM" 공간이었다.^[14]

4. 6. 일반적인 광원 적응

조명 변화에 적응하기 위한 최적의 색상 행렬은 고정된 색 공간에서 대각 행렬일 필요는 없다. 조명 공간이 ''N''개의 기저 항으로 이루어진 선형 모델로 설명될 수 있다면, 적절한 색상 변환은 일관되게 대각화 가능하지 않은 ''N''개의 고정된 선형 변환의 가중 합이 될 것이라는 사실이 오랫동안 알려져 왔다.^[15]

5. 화이트 밸런스 기능의 종류 (디지털 카메라)

대부분의 디지털 카메라는 수동 조명 선택, 자동 화이트 밸런스, 사용자 정의 화이트 밸런스 등을 통해 장면 조명 유형에 따른 색상 보정 기능을 제공한다.^[6] 이러한 기능은 색 적응 알고리즘을 통해 구현된다.

색상 균형을 맞추는 방법은 다양하다. 카메라 버튼을 사용해 장면 조명 특성을 지정하거나, 그레이 카드나 중성 색상의 물체를 촬영하여 주변광을 캡처, 정확한 색상 균형을 설정할 수 있다.

카메라 데이터에서 주변 조명을 추정하고 이미지 데이터를 변환하는 방법에 대한 연구는 레티넥스, 인공 신경망,^[7] 베이즈 방법^[8] 등 다양한 알고리즘을 통해 진행되었으며, 그 품질에 대한 논쟁도 있었다.

클리프턴 해변 사진. 창의적인 효과를 위해 화이트 밸런스를 따뜻하게 조정했다.

입문용 카메라로 촬영한 고층 빌딩 사진. 왼쪽은 "일반", 오른쪽은 "선명한" 색상 균형을 보여준다.

디지털 카메라의 화이트 밸런스 기능은 다음과 같다.

자동 (AWB)
프리셋
사용자 정의 화이트 밸런스
색온도 지정
화이트 밸런스 보정
화이트 밸런스 브라케팅

이 기능들은 촬영 시 설정하거나, RAW 이미지 데이터를 이용해 후보정할 수 있다.

5. 1. 자동 (AWB)

카메라는 촬영 대상의 광원 상황을 자동으로 판단하여 색상을 조절한다. 약칭은 AWB이다. 촬영 장면에 따라 보정이 부족하거나 과도하게 보정될 수 있다. 만능 자동 색조화는 존재하지 않으며, 카메라마다 제조사 개발 부서의 설계 사상을 반영한 "특성"이 존재한다.^[17]

5. 2. 프리셋

맑은 날씨나 흐린 날씨, 전구광, 형광등, 전자 플래시광 등 미리 준비된 설정에서 선택한다.^[16]

5. 3. 사용자 정의 화이트 밸런스

사용자는 흰색 또는 회색 기준 물체를 촬영하여 카메라가 이를 기준으로 색온도를 측정하는 방식이다.^[17] 흰색 종이를 사용하는 것이 가장 간단하지만, 촬영 장비에서는 노출 확인용 18% 회색이 겸용되기도 한다. 각 제조사별 해당 기능의 용어는 다음과 같다.

제조사	용어
니콘, 펜탁스	프리셋 화이트 밸런스
캐논	수동 화이트 밸런스
후지필름	프리셋 커스텀 화이트 밸런스
올림푸스	원터치 화이트 밸런스
소니, 시그마	커스텀 화이트 밸런스
파나소닉	화이트 세트
기타	원 푸시 화이트 밸런스

5. 4. 색온도 지정

색온도를 직접 또는 슬라이드 바 조작 등으로 수동 입력한다.^[17]

5. 5. 화이트 밸런스 보정

자동 또는 측정된 밸런스에서 수동으로 색상을 미세 조정하는 것을 화이트 밸런스 보정이라고 한다. 예를 들어, 석양 사진을 찍을 때 정상적인 화이트 밸런스에서는 붉은색을 제대로 표현할 수 없는 경우가 있는데, 이때 붉은색 계열로 보정하여 붉은색을 강조하는 효과를 낼 수 있다.^[17]

5. 6. 화이트 밸런스 브라케팅

자동 브라켓 기구의 하나로, 자동 밸런스나 설정 값에서 파란색/빨간색, 녹색/자주색 계열로 단계를 변경하며 여러 장의 사진을 촬영한다.^[21]

6. 엄밀한 색 재현 (필름 카메라)

필름 카메라로 엄밀하게 촬영하는 경우에는 컬러 미터로 색온도를 측정하고, 해당 색온도에 적합한 색 보정용 필터를 장착하거나, 특수한 필름(텅스텐 타입 등)을 사용하여 촬영한다. 보존 목적의 경우에는 컬러 차트를 함께 촬영하기도 한다.

참조

_[1] 서적 The Gimp for Linux and Unix https://books.google[...] Peachpit Press
_[2] 서적 Adobe Photoshop 6.0 https://books.google[...] Adobe Press
_[3] 서적 Cinematography: Theory and Practice : Imagemaking for Cinematographers, Directors, and Videographers https://books.google[...] Focal Press
_[4] 서적 Introduction to Color Imaging Science https://archive.org/[...] Cambridge University Press
_[5] 웹사이트 White Balance http://www.nikondigi[...] 2016-10-12
_[6] 서적 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2019
_[7] 간행물 Learning color constancy http://www.cs.sfu.ca[...] 1996
_[8] 학술지 Color by correlation: a simple, unifying framework for color constancy http://www2.cmp.uea.[...] 2001-11
_[9] 서적 Principles of Color Reproduction. Wiley 1967
_[10] 서적 Sensors and Camera Systems for Scientific, Industrial, and Digital Photography Applications V
_[11] 학술지 Chromatic adaptation: a state-of-the-art report
_[12] 서적 Color Appearance Models. Addison-Wesley 1998
_[13] 서적 Digital Color Imaging Handbook https://books.google[...] CRC Press
_[14] 학술지 Chromatic Adaptation Performance of Different RGB Sensors http://infoscience.e[...] 2009-03-20
_[15] 서적 Readings in Computer Vision https://archive.org/[...] Morgan-Kaufmann
_[16] 웹사이트 photoskop: Interactive Photography Lessons http://www.photoskop[...] 2015-04-25
_[17] 문서 あるいは目的により、わざと色付きの対象を基準とさせることもある。
_[18] 서적 The Gimp for Linux and Unix http://books.google.[...] Peachpit Press
_[19] 서적 Adobe Photoshop 6.0 http://books.google.[...] Adobe Press
_[20] 서적 Cinematography: Theory and Practice : Imagemaking for Cinematographers, Directors, and Videographers http://books.google.[...] Focal Press
_[21] 웹인용 photoskop: Interactive Photography Lessons http://www.photoskop[...] 2015-04-25

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