Color is the primary visual element that is initially perceived in media, and humans use it to express and convey their thoughts and emotions. A color palette is composed of a limited number of colors and is frequently utilized in a variety of visual industries, such as design, fashion, cosmetics, architecture, art, etc. Rather than using a single color, it is preferable to employ a color palette comprised of numerous colors. This is because richer semantics may be transmitted through the interaction between colors as well as their distinct properties. This dissertation proposes three approaches to color palette processing that can be applied to various visual media. First, we introduce an automated color palette extraction from movies, which are heavily edited videos in order to redeem the previous simple color extraction. Second, we introduce a flow-based color sorting algorithm for the intuitive visualization of multiple palettes. Third, we introduce a palette similarity measurement to facilitate the comparison and retrieval of palettes from various visual sources. Additionally, we demonstrate several improved applications of color palettes such as palette interpolation, retrieval, and image recoloring based on the provided palette processing methods.
색채는 매체에서 가장 먼저 인지되는 시각 요소로서, 인간은 색채를 통해 생각과 감정을 표현하고 전달한다. 색채 팔레트는 일정 수의 색채를 선택해 배열해놓은 형태를 가지며 디자인, 패션, 뷰티, 건축, 미술 등의 다양한 시각 분야에서 중요하게 사용된다. 색채를 활용할 때 한 가지의 단색보다는 여러 가지의 색채를 조합한 색채 팔레트의 형태가 선호된다. 각 색채의 고유한 특성뿐만 아니라 색채 간의 관계를 통해 더 풍부한 의미의 전달이 가능하기 때문이다. 본 학위논문에서는 다양한 시각 매체에서 공통적으로 활용되는 색채 팔레트의 세 가지 처리 기법을 제안한다. 첫째, 기존의 단순한 색채 추출법을 보완하고자 높은 복잡도로 편집된 비디오인 영화에서 색채 팔레트를 자동으로 추출하는 방법을 소개한다. 둘째, 팔레트의 직관적인 시각화를 위해 복수 개의 팔레트를 동일한 색채 흐름 기반으로 정렬하는 방법을 소개한다. 셋째, 다양한 시각 매체에서 추출된 색채 팔레트의 비교를 위해 팔레트 간의 유사도 측정법을 소개한다. 또한, 제안한 처리 기법을 기반으로 팔레트 보간, 탐색, 이미지 재채색 등 색채 팔레트의 다양한 응용법을 제시한다.
