빛의 파동
빛은 파동의 형태로 되어있는 전자기파 에너지이다.
빛의 기본파들을 파장에 따라 순서대로 늘어놓은 스펙트럼을 보면, 사람이 인식하는 가시광선 영역에서 파장에 따라 색이 구별된다는 것을 알 수 있다.
즉, 사람이 색을 인식한다는 것은 물체에서 반사되는 빛의 파장이 눈을 통해 뇌에 전달되었다는 것이다.
색의 인식
빛은 각막(Cornea)을 통해 눈에 들어오고, 들어온 빛은 수정체(lens)에 의해 망막에 상이 맺히게 된다.
망막에는 간상세포(rod)와 원추세포(cone)가 분포되어 있으며, 각각 빛의 강도와 색을 신경자극으로 변환하여 뇌에 전달한다.
뇌는 이미 저장되어 있는 정보를 이용하여 이러한 신경 자극을 해석하며 우리는 물체를 볼 수 있는 것이다.
망막에는 약 9천만개의 간상체(rod)와 약 600만 개의 원추체(cone)이 분포되어 있다.
간상체는 밝은 빛을 구분하며 원추체는 색상을 구분하는 역할을 한다.
우리의 눈이 색상보다 밝기에 훨씬 민감한 이유는 간상체가 원추체보다 월등히 많기 때문이다.
(그러나 광자 한 개에 대한 민감성은 간상체가 원추체보다 100배 이상 민감하므로 간상체가 밤의 시야에 중요한 역할을 하기도 한다.)
원추세포는 세가지 종류의 세포로 구분되며 각각의 세포는 아래 그림과 같이 파장에 따라 반응성이 다르다.
420nm의 짧은 파장(Short-wavelength)의 빛에 민감한 Scone, 530nm의 중간 파장(Medium-wavelength)의 빛에 민감한 Mcone, 560nm의 긴 파장(Long-wavelength)의 빛에 민감한 Lcone이 있다.
사람은 세 종류의 cone으로 모든 색상을 인식할 수 있다.
빛의 3 원색은 이 것에 기초하여 등장하였고, 이 3가지 기본 색으로 모든 색상을 만들어 낼 수 있음을 알 수 있다.
RGB
빛이 혼합되면 서로 다른 파장의 빛이 합성되어 새로운 파장이 만들어진다.
이 경우 여러 색의 빛을 혼합하면 할수록 반사되는 파장이 다양하게 되어 흰색에 가까워진다.
이를 가산혼합(additive color)이라고 한다.
RGB는 빛의 3원색인 붉은색(Red), 초록색(Green), 파란색(Blue) 3가지 구성요소로 표현한다.
(R, G, B) 형태로 색상을 표시하며 정육면체의 (x, y, z) 좌표와 동일하다.
그림에서는 값의 정도를 0과 1로 표현하였는데, 실제 디지털화 할 때는 양자화를 통해 0과 1 사이의 값을 나눈다.
8bit로 양자화한다면 0과 1 사이에 256개의 눈금이 존재하고 해당 값을 0~255사이의 정수로 표현하는 것이다.
ex) 빨간색 : (255,0,0)
일반적으로 영상 입력장치(카메라 등)나 출력장치(모니터 등), 웹디자인 시 RGB 모델을 사용한다.
CMY/CMYK
CMY는 빛의 3원색과 보색 관계에 있는 3가지 색상인 청록색(Cyan), 자홍색(Magenta), 노란색(Yellow)으로 구성된다.
CMY 모델을 사용하는 이유는 인쇄 시 색상을 표현하기 위해서이다.
모니터 같은 출력장치는 RGB 색상을 한번에 보여주면 되지만, 출력물에서는 이러한 방법이 불가능하다.
빛은 파장이 더해질 수록 하얀색에 가까워지지만, 물감은 더해질 수록 색이 어두워진다는 것을 우리는 알고있다.
그 이유는 물감이 더해지며 원색의 파장을 흡수하기 때문이다. (설명하기 어렵다...)
예를들어 Magenta와 Yellow 색상의 물감이 동일하게 겹쳐지게 되면 Red 색상이 만들어진다.
두 물감이 더해지며 Green빛과 Blue빛의 파장을 흡수하고 Red빛의 파장만 반사하기 때문이다.
이를 감산혼합(Subtractive color)이라고 한다.
RGB 모델은 빛을 디지털화하여 0~255까지 256가지의 값으로 표현한다고 이야기했었다.
하지만 잉크는 디지털화 할 수 없으므로 보통 0~100% 사이의 농도로 표현한다.
위에서 말했듯이 RGB와 CMY는 보색 관계를 가지기 때문에 두 모델의 변환은 쉽다.
C,M,Y는 하얀 빛에서 각각 R,G,B 색상의 빛을 흡수한 색상이기 때문에, 하얀색에 대해 보수를 취하기만 하면 된다.
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RGB → CMY |
CMY → RGB |
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C = 1.0 - R M = 1.0 - G Y = 1.0 - B |
R = 1.0 - C G = 1.0 - M B = 1.0 - Y |
이론적으로 CMY를 100%로 혼합한다면 검은색이 표현되어야 하나, 순수한 CMY 색상의 잉크를 제작하기 힘들어 현실에서는 제한된다.
또한 가장 많이 사용되는 검은색을 위해 비싼 컬러 잉크를 많이 사용하기에는 비용적인 문제도 발생한다.
따라서 이를 해결하기 위해 CMY 3원색에 검정색(blacK)을 추가하여 CMYK 색상모형이 만들어진 것이다.
CMY에서 CMYK로 변환하는 방법은 아래와 같다.
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CMY → CMYK |
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K = min(C, M, Y) C = C - K M = M - K Y = Y - K |
HSI
(255,0,0) RGB value를 보면 빨간색이라는 것을 쉽게 알 수 있다.
그러나 (122,64,213) 라는 value를 보고 이것이 무슨 색상을 지칭하는 것인지 구별하기는 매우매우매우 어렵다.
빛은 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Intensity) 3가지의 특징을 가지고 있다.
먼저 3가지 요소를 알아보자.
색상(Hue)
색의 정도를 의미하며 일반적인 색상을 뜻한다.
채도(Saturation)
색상의 선명한 정도를 의미한다.
순수한 색을 채도가 가장 높다고하며, 무채색으로 희석될 수록 채도가 감소한다.
순수한 색과 흰색을 혼합하여 0~100% 까지의 채도로 표현한다.
명도(Intensity)
색상의 밝기 정도를 의미하며 빛이 물체에 반사되어 느껴지는 밝기의 강도이다.
가장 밝은 흰색에서 가장 어두운 검은색 사이의 범위로 표현한다.
HSI 모델은 이 3가지 구성요소를 이용하여 사람에게 조금 더 친화적인 방식으로 색상을 표현한다.
색상은 0~360˚ 범위의 각도, 채도는 0~1 범위의 반지름, 명도는 0~1 범위의 z축으로 나타낸다.
이를 통해 HSI 모델은 (색상,채도,명도) 형태로 색상을 표현하는 것이다.
명도를 Value, Brightness로 표현하여 HSV 또는 HSB 모델이라고 불리기도 한다.
궁극적으로 RGB와 HSI 모델은 서로 다른것이 아니다.
실제로 같은 것을 표현하는 방법이 다를 뿐이다.
컬러 영상의 입출력을 표현할 때는 컴퓨터 상에서 데이터 처리가 이뤄지므로 RGB 표현방식이 용이하다.
하지만 영상의 전체적인 밝기를 조정하거나, 채도 효과를 주고자 할 때는 HSI 표현방식을 사용해야 구현하기 쉬울 것이다.
따라서 영상처리 프로그램 혹은 편집 프로그램에서는 HSI 표현방식이 주로 사용된다.
보통 RGB로 입력된 값을 HSI 값으로 변환하여 영상을 처리한 후 출력을 위해 다시 RGB 모델로 변환한다.
아래는 RGB value를 HSI value로 전환하는 방법이다.
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RGB → HSI |
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