회색조

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1. 개요
2. 수치 표현
3. 색상을 그레이스케일로 변환
- 3.1. 비색법(지각 휘도 보존) 회색조 변환
- 3.2. 비디오 시스템에서의 루마 코딩
4. 다중 채널 컬러 이미지의 단일 채널로서의 그레이스케일
참조

1. 개요

회색조는 픽셀의 밝기를 0(검정)에서 1(흰색) 사이의 값 또는 백분율로 표현하는 것을 의미하며, 컴퓨터 이미지에서 사용되는 표현 방식이다. 컬러 이미지를 회색조로 변환하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 색상 채널의 가중치에 따라 다양한 흑백 이미지를 얻을 수 있다. 비색법 회색조 변환은 원본 색상 이미지와 동일한 휘도를 갖는 회색조 이미지를 생성하며, 선형 휘도 계산을 위해 감마 보정 함수를 제거해야 한다. 비디오 시스템에서는 루마 코딩을 통해 회색조를 표현하며, 다중 채널 컬러 이미지를 단일 채널의 회색조로 나타낼 수도 있다.

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회색조
개요
종류	흑백 이미지
색상	검정, 회색, 흰색의 명암
색상 표현
명도 단계	여러 단계의 명암으로 표현
픽셀 강도	각 픽셀의 강도는 흑백 스케일의 값으로 표현
디지털 이미지
8비트 그레이스케일	256단계의 회색 음영 표현
1비트 흑백	검정 또는 흰색만 표현
색상 깊이	색 깊이 참고
기타
영어 명칭	grayscale
관련 용어	색 깊이

2. 수치 표현

픽셀의 밝기는 0(검정)에서 1(흰색) 사이의 값으로 표현하거나, 0%에서 100% 사이의 백분율로 표현할 수 있다. 컴퓨터에서는 유리수를 사용하여 계산하지만, 이미지는 양자화된 이진 형태로 저장된다. 초기에는 4비트(16단계) 그레이스케일이 사용되었으나, 현재는 주로 8비트(256단계)가 사용된다. 8비트 그레이스케일은 밴딩 현상을 피할 수 있는 최소한의 값이지만, 프로그래밍 편의성을 위해 널리 사용된다.^[2]

고정밀/고화질 용도에서는 채널당 10비트, 12비트, 16비트 이미지 형식이 사용되기도 한다. 이미지 파일 형식 중 TIFF와 PNG 등은 16비트 회색조를 기본적으로 지원한다. 이미지 처리 용도에서는 채널당 16비트 반정밀도 또는 32비트 단정밀도 부동소수점수 형식이 사용될 수 있다.

3. 색상을 그레이스케일로 변환

어도비 포토샵의 ''채널 믹서''를 사용하여 풀컬러 이미지를 그레이스케일로 변환한 예와 원본 이미지 및 색측정적 그레이스케일 변환 비교

임의의 색상 이미지를 회색조로 변환하는 것은 일반적으로 고유하지 않다. 색상 채널의 가중치가 다르면 카메라에 서로 다른 색상의 사진 필터를 사용하여 흑백 필름을 촬영하는 효과를 나타낸다.^[2] Color image^영어를 그레이스케일로 변환하는 방법은 여러 가지가 있으며, 색상 Channel (digital image)|채널^영어의 차이에 따라 흑백 이미지라도 카메라의 렌즈 필터에 따라 다른 색이 나타난다.

3. 1. 비색법(지각 휘도 보존) 회색조 변환

광도 측정법 또는 색상 측정법 원리를 사용하여, 원본 컬러 이미지와 동일한 휘도(기술적으로는 상대 휘도)를 갖는 회색조 이미지를 생성한다.^[2]^[21] 이 방법은 인간 시각의 특성을 고려하여, 지각적으로 동일한 밝기를 유지하도록 한다.

sRGB 색 공간에서는 감마 보정을 통해 이미지를 선형 RGB 색 공간으로 변환한 후, 선형 색상 컴포넌트에 적절한 가중합을 적용하여 선형 휘도를 계산한다. 선형 휘도는 다음 공식으로 계산된다.^[23]

:

Y_\mathrm{linear} = 0.2126 R_\mathrm{linear} + 0.7152 G_\mathrm{linear} + 0.0722 B_\mathrm{linear}

여기서

R_\mathrm{linear}

,

G_\mathrm{linear}

,

B_\mathrm{linear}

는 선형 RGB 값이며, 각각 [0,1] 범위를 갖는다. 이 계수들은 인간의 삼색형 색각에서 각 색상의 인식 강도를 측정한 것으로, 인간 시각은 녹색에 가장 민감하고(0.7152), 청색에 가장 덜 민감하다(0.0722).

선형 휘도를 구한 후, 회색조 강도를 선형 RGB로 인코딩하려면 세 가지 색 컴포넌트를 모두 계산된 선형 휘도와 동일하게 설정한다. 즉,

R_\mathrm{linear}, G_\mathrm{linear}, B_\mathrm{linear}

값을

Y_\mathrm{linear}, Y_\mathrm{linear}, Y_\mathrm{linear}

로 대체한다. 그 후, 전형적인 비선형 표현으로 돌아가기 위해 감마 보정을 수행한다.^[24] sRGB의 경우, 세 가지 주요 값은 각각 다음과 같은 감마 확장의 역으로 주어진 동일한 감마 보정

Y_\mathrm{srgb}

로 설정한다.

:

Y_\mathrm{srgb}=\begin{cases}12.92\ Y_\mathrm{linear}, & \text{if } Y_\mathrm{linear} \le 0.0031308\\1.055\ Y_\mathrm{linear}^{1/2.4}-0.055, & \text{otherwise}\end{cases}

이렇게 생성된 회색조 이미지는 sRGB와 호환되는 이미지 형식(예: JPEG, PNG)으로 저장되며, 웹 브라우저나 여러 소프트웨어에서 색상 이미지와 동일하게 렌더링된다.

3. 2. 비디오 시스템에서의 루마 코딩

PAL, SECAM, NTSC 등 표준적인 컬러 텔레비전이나 영상 시스템에서 사용되는 Y'UV나 유사한 색 공간의 영상에서는 비선형 luma 요소(Y’)가 감마 압축된 가중 합계로서 원색의 강도로부터 직접 계산된다.^[8] 가중 합계는 색도법에서 회색조 계산에 사용되는 것과 같이 감마 값의 확대나 압축 없이 직접 구해진다. PAL과 NTSC에서 사용되는 Y'UV 모델이나 Y'IQ 모델에서 사용되는 Rec.601의 luma(Y’)는 다음과 같이 계산한다.

:

Y' =  0.299 R' + 0.587 G' + 0.114 B'

여기서, 문자에 프라임을 붙인 것은, 앞서 설명한 감마 압축된 선형 RGB 및 Y와 구별하기 위해서이다. ATSC에서 개발한 HDTV에 사용되는 ITU-R Rec. 709에서는 다른 계수가 사용되며, luma를 다음과 같이 계산한다.

:

Y' =  0.2126 R' + 0.7152 G' + 0.0722 B'

이 계수는 앞의 sRGB 방식의 계수와 같지만, 감마 압축값이 그대로 식에 대입되기 때문에, 색채의 효과는 sRGB와 다르다. HDR 텔레비전을 위한 ITU-R BT.2100 표준은 다른 계수를 사용하며, 루마 구성 요소를 다음과 같이 계산한다.^[8]

:

Y' =  0.2627 R' + 0.6780 G' + 0.0593 B'

보통 이러한 색 공간은 영상 표시를 위한 렌더링 전에 R’G’B’로 돌아온다. 정확도가 충분히 높으면, 영상을 정확하게 렌더링할 수 있다.

그러나, luma 요소 자체가 영상의 회색조 표현의 대용이 되는 경우, 원래 영상의 휘도는 보존되지 않는다. 두 가지 색은 같은 luma(Y’)를 가질 수 있지만, CIE 선형 휘도 Y가 다르기 때문에(따라서 비선형 휘도 Y_sRGB도 다르기 때문에), 보는 사람에게는 원래 컬러 영상보다 밝거나 어둡게 보일 수 있다. 마찬가지로, 같은 휘도 Y를 가지는 두 가지 색은 Y’의 정의로부터 다른 luma를 가지게 된다.

4. 다중 채널 컬러 이미지의 단일 채널로서의 그레이스케일

컬러 이미지는 여러 개의 겹쳐진 색상 채널로 구성되는 경우가 많으며, 각 채널은 해당 채널의 값 수준을 나타낸다. 예를 들어, RGB 이미지는 빨강, 녹색, 파랑 원색 구성 요소에 대한 세 개의 독립적인 채널로 구성되며, CMYK 이미지는 시안, 마젠타, 옐로우, 블랙 잉크판에 대한 네 개의 채널을 갖는다.

다음은 전체 RGB 컬러 이미지의 색상 채널 분할 예시이다. 왼쪽 열은 자연색으로 분리된 색상 채널을 보여주고, 오른쪽 열에는 그레이스케일 등가물이 있다.

반대의 경우도 가능하여, 별도의 그레이스케일 채널에서 전체 컬러 이미지를 만들 수 있다. 채널을 섞고, 오프셋을 사용하고, 회전하고, 다른 조작을 사용하여 원본 이미지를 정확하게 재현하는 대신 예술적 효과를 얻을 수 있다.

참조

_[1] 서적 Stephen Johnson on Digital Photography https://books.google[...] O'Reilly 2006
_[2] 서적 Digital Video and HD: Algorithms and Interfaces https://books.google[...] Morgan Kaufmann 2022-03-31
_[3] 학회발표 Rehabilitation of Gamma https://poynton.ca/P[...] SPIE 1998-01-26
_[4] 웹사이트 Constant Luminance http://poynton.ca/no[...] 2004-02-25
_[5] 웹사이트 RGB Working Space Information http://www.brucelind[...] 2017-04-06
_[6] 웹사이트 A Standard Default Color Space for the Internet – sRGB http://www.w3.org/Gr[...] 1996-11-05
_[7] 서적 Principles of Digital Image Processing Core Algorithms https://books.google[...] Springer Science & Business Media 2010
_[8] 웹사이트 The Magnitude of Nonconstant Luminance Errors http://poynton.ca/PD[...] 1997-07-15
_[9] 서적 Stephen Johnson on Digital Photography https://books.google[...] オライリーメディア 2006
_[10] 웹사이트 JPEG YCbCr Support - Win32 apps | Microsoft Learn https://learn.micros[...]
_[11] 웹사이트 posterizationの意味・使い方・読み方｜英辞郎 on the WEB https://eow.alc.co.j[...]
_[12] 웹사이트 「バンディング」って何？「マッハバンド」は誤用？調べてみました！ - コンポジゴク http://compojigoku.b[...]
_[13] 학회발표 Rehabilitation of gamma http://proceedings.s[...] International Society for Optics and Photonics 1998
_[14] 웹사이트 Constant Luminance http://poynton.com/n[...]
_[15] 웹사이트 RGB Working Space Information http://www.brucelind[...]
_[16] 웹사이트 A Standard Default Color Space for the Internet - sRGB https://www.w3.org/G[...]
_[17] 서적 A Technical Introduction to Digital Video http://poynton.com/P[...] ジョン・ワイリー・アンド・サンズ 1996
_[18] 웹인용 한컴 설명페이지 http://help.hancom.c[...] 2017-12-08
_[19] 서적 Stephen Johnson on Digital Photography https://books.google[...] O'Reilly 2006
_[20] 학회발표 Rehabilitation of gamma https://www.spiedigi[...] International Society for Optics and Photonics 1998
_[21] 웹사이트 Constant Luminance http://poynton.ca/no[...]
_[22] 웹사이트 RGB Working Space Information http://www.brucelind[...]
_[23] 웹사이트 A Standard Default Color Space for the Internet – sRGB http://www.w3.org/Gr[...]
_[24] 서적 Principles of Digital Image Processing Core Algorithms https://books.google[...] Springer Science & Business Media 2010

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