Printer calibration for linearly perceived tone reproduction

인간 시각에 선형적인 계조 재현을 위한 프린터 보정

일반적으로 잉크젯 프린터는 농도에 대해 선형적인 계조재현 특성을 나타낸다. 그러나 인간 시각의 경우 농도에 선형적인 프린터 출력에 대하여 비선형적인 지각반응을 나타낸다. 즉 농도가 큰 패치(patch)에 대해서는 명도나 색차에 대한 변별력이 작으며 농도가 작은 패치에 대해서는 좀 더 예민한 변별력을 갖는다. 따라서 농도에 선형적인 프린터 출력은 시각적인 활성영역을 줄이므로 프린터에서 구별되는 계조의 범위가 좁아진다. 그러므로 본 논문에서는 인간의 시지각 특성과 매우 상관도가 높은 CIELAB 색공간을 이용하여 균등한 명도 변화 및 색차를 나타내도록 하는 프린터 계조재현 알고리즘을 제안한다. 이때 시각적으로 균등한 변화를 나타내는 프린터의 입력값을 찾기 위해 다층 퍼셉트론 신경망(multi-layer perceptron neural network, MLP)을 이용하였다. 신경망의 학습을 위해 계조에 따른 패치를 만들고, 프린터 구동입력신호 및 패치의 측정된 값으로 신경망을 학습하였다. 학습된 신경망으로 선형적인 출력을 내는 프린터 구동신호를 찾고 LUT(look-up table)를 이용하여 프린터 입력 신호를 역으로 보정하였다. 결과, 보정된 프린터의 출력이 선형적인 계조 변화를 보였고 변화가 인지되는 계조의 범위가 늘어났으며 실형상에 대한 실험에 있어서도 우수한 화질을 보였다.