기존 영상 처리 기술은 단일 영상에서 반사 성분을 정확히 분리하는 데 한계가 있었습니다. 특히, 경면반사로 인한 광휘(highlight)는 객체 인식 및 표면 특성 분석을 저해하며, 기존 방법들은 특정 색상 처리의 어려움, 잡음 취약성, 그리고 이미지 분할 의존성 등의 문제점을 가졌습니다. 본 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 'BREN(Body Reflection Essence-Neuter) 모델'이라는 혁신적인 반사 컬러 모델을 제안합니다. 이 모델은 단일 영상에서 체반사(body reflection) 성분만을 포함하는 '체정분'을 활용하여 이색성 반사 성분을 정밀하게 분리합니다. 기존 방식의 단점인 문턱치 연산 대신 가우시안 함수를 적용하여 잡음에 강인하고, RGB뿐만 아니라 CMY 계열 색상에도 효과적입니다. 또한, 별도의 영역 분할 과정이 필요 없어 이미지 처리의 정확도와 효율성을 크게 향상시킵니다. 이를 통해 경면반사를 효과적으로 제거하고, 원본 영상에서 광휘가 제거된 고품질의 영상을 생성할 수 있습니다. 본 기술은 컴퓨터 비전, 이미지 분석 등 다양한 분야에서 활용 가능하여 더욱 정확한 시각 정보 분석을 가능하게 합니다.