색 공간과 임계값 처리

색 공간(Color Space)은 색을 수학적 좌표로 표현하는 체계입니다.

주요 색 공간 4가지:

• RGB: 빛의 삼원색(Red, Green, Blue). 모니터·카메라의 기본
• HSV: 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value)로 분리
• Lab: 인간 시각 기반. L(밝기), a(초록↔빨강), b(파랑↔노랑)
• YCbCr: 밝기(Y)와 색차(Cb, Cr) 분리. 영상 압축 표준

왜 여러 색 공간이 필요한가?
각 색 공간은 특정 작업에 최적화되어 있습니다.

• 색 검출 → HSV (색상이 밝기와 분리)
• 색 차이 측정 → Lab (인간 지각과 일치)
• 영상 압축 → YCbCr (밝기에 더 많은 비트 할당)
• 딥러닝 입력 → RGB (사전학습 모델 기준)

왜 중요한가? RGB와 HSV에서 두 색의 유클리드 거리는 인간이 인지하는 색 차이와 일치하지 않습니다. 예를 들어 RGB에서 같은 거리만큼 떨어진 두 쌍의 색이, 하나는 거의 동일하게 보이고 다른 하나는 완전히 다르게 보일 수 있습니다.

CIE Lab 색 공간은 지각적으로 균일(perceptually uniform)하게 설계되어, 유클리드 거리 \Delta E가 인간의 색 차이 인지와 비례합니다.

따라서 색 유사도 비교, 색차 품질관리, 이미지 분할 등에서 Lab이 정확한 결과를 제공합니다.

HSV 색 공간은 인간의 색 지각을 모델링한 것으로, Smith가 컴퓨터 그래픽스에서 처음 도입했다 (Smith, 1978).