KR100416254B1 - Appatatus for detecting high frequency elements from image data and method thereof - Google Patents
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Abstract
이미지 데이터의 고주파성분 검출장치 및 방법이 개시된다. 윈도우 설정부는 N×N으로 표현되는 윈도우의 크기 및 위치를 설정한다. 제1연산부는 N×N의 윈도우내에 존재하는 픽셀들의 픽셀값에 대한 평균값을 산출한다. 제2연산부는 N×N의 윈도우내에 존재하는 픽셀들의 픽셀값에 대한 허용범위값을 산출한다. 검출부는 제1연산부로부터 입력되는 평균값을 중심으로 제2연산부로부터 입력되는 허용범위값을 벗어나는 픽셀에 대한 빈도수에 따라 고주파성분의 픽셀을 검출한다. 본 발명에 따르면, 조사대상 픽셀의 주변 픽셀에 대한 평균값 및 통계적 특성을 이용하여 이미지의 경계부분에 해당하는 고주파성분을 정확하게 검출함으로써, 이미지의 경계부분을 살려주어 보다 선명한 영상을 얻을 수 있다. 나아가 이미지의 스케일링시에 검출된 텍스트 성분을 보존함으로써 효과적으로 텍스트 성분을 표현할 수 있다.An apparatus and method for detecting high frequency components of image data are disclosed. The window setting unit sets the size and position of the window represented by N × N. The first calculation unit calculates an average value of pixel values of pixels existing in the N × N window. The second calculation section calculates an allowable range value for pixel values of pixels existing in the N × N window. The detector detects a pixel having a high frequency component based on a frequency of pixels deviating from an allowable range value input from the second operator, based on the average value input from the first operator. According to the present invention, by accurately detecting the high frequency component corresponding to the boundary of the image by using the average value and statistical characteristics of the surrounding pixels of the pixel to be irradiated, it is possible to save the sharper image by utilizing the boundary of the image. Furthermore, the text component can be effectively expressed by preserving the text component detected at the time of scaling the image.
Description
본 발명은 이미지 데이터의 고주파성분 검출장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 입력되는 이미지 데이터의 고주파성분인 경계영역 및 문자영역을 검출하는 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for detecting high frequency components of image data, and more particularly, to an apparatus and method for detecting boundary regions and character regions that are high frequency components of input image data.
일반적인 영상시스템에서 저장용량의 절감 및 전송효율을 위해 원영상을 압축하여 저장하거나 전송한다. 이 때, 저장되어 있는 이미지 데이터의 재생 또는 수신된 이미지 데이터의 복원시 원영상과 동일한 영상이 출력되어야 한다. 특히, 이미지 데이터의 전송에 있어서는 잡음에 의한 영향을 감소시킬 필요성이 있다.In order to reduce storage capacity and transmission efficiency in a general video system, the original video is compressed and stored or transmitted. At this time, the same image as the original image should be output when reproducing the stored image data or restoring the received image data. In particular, in the transmission of image data, there is a need to reduce the influence of noise.
이러한 영상복원에 있어서 복원된 영상의 품질에 영향을 주는 요소는 색채, 색조, 영상의 번짐, 선명도 등이 있다. 이중에서 영상의 경계부분의 재현여부는 영상의 선명도와 관련하여 중요한 문제이다. 통상적으로 이미지 데이터에서 경계부분은 고주파성분에 의해 구분될 수 있다. 즉, 고주파성분의 픽셀은 주변 픽셀보다 픽셀값이 월등히 크거나 작게 나타난다. 따라서, 이미지 데이터로부터 고주파성분을 정확하게 분리할 수 있다면 보다 선명한 영상의 제공이 가능하다.In such image restoration, factors affecting the quality of the reconstructed image include color, color tone, image blur, and sharpness. Among them, whether the boundary of the image is reproduced is an important problem with regard to the image clarity. In general, the boundary portion of the image data may be distinguished by a high frequency component. That is, the pixel of the high frequency component is much larger or smaller than the surrounding pixels. Therefore, if the high frequency component can be accurately separated from the image data, it is possible to provide a clearer image.
도 1은 종래의 평균을 이용한 이미지 데이터의 고주파성분 검출장치의 블록도이다.1 is a block diagram of an apparatus for detecting high frequency components of image data using a conventional average.
도 1을 참조하면, 종래의 평균을 이용한 이미지 데이터의 고주파성분 검출장치는, 입력된 픽셀의 주변 N×N의 윈도우 내에 존재하는 픽셀들의 평균값을 계산하는 연산부(100) 및 입력된 픽셀이 계산된 평균보다 크면 해당 픽셀을 고주파성분의픽셀로 판단하는 판단부(110)를 갖는다. 그러나 종래의 평균을 이용하여 고주파성분을 검출하는 장치는 윈도우 내에서의 특성만을 반영하므로 윈도우의 위치에 따라서 값의 변화가 크다는 문제가 있다. 한편, 이러한 문제로 인해 고주파성분으로 판단된 픽셀이 일반적인 이미지 영역에 해당하는 경우가 발생한다.Referring to FIG. 1, the apparatus for detecting high frequency components of image data using a conventional average includes a calculation unit 100 for calculating an average value of pixels existing in a window of a surrounding N × N of an input pixel, and an input pixel. If larger than the average, the determination unit 110 determines the pixel as a high frequency pixel. However, the conventional apparatus for detecting high frequency components using the average reflects only the characteristics within the window, and thus there is a problem in that the value is largely changed according to the position of the window. On the other hand, due to such a problem, a pixel determined as a high frequency component may occur in a general image area.
도 2는 종래의 픽셀의 크기비교를 통한 고주파성분 검출방법에서 조사대상 픽셀의 크기와 주변 픽셀의 크기를 도시한 도면이다.2 is a diagram illustrating the size of the pixel to be irradiated and the size of the surrounding pixel in the conventional method for detecting high frequency components through the size comparison of pixels.
도 2를 참조하면, 조사대상 픽셀의 크기가 주변 픽셀의 크기보다 월등히 크거나(a) 또는 월등히 작은(b) 형태로 나타남을 알 수 있다. 이 경우 조사대상 픽셀을 p(x)라 하고 주변의 픽셀을 각각 p(x-1), p(x+1)이라 하면, p(x-1)-p(x+1)의 차이가 작고 p(x) > (p(x-1)+p(x+1))/2를 만족하면 p(x)를 고주파성분의 픽셀로 판단한다. 그러나 이러한 종래의 고주파성분 검출방법은 단일 픽셀의 고주파성분의 검출에는 유리하지만 한개의 픽셀 이상으로 나타나는 경계성분에 대해서는 검출이 어렵다는 문제가 있다.Referring to FIG. 2, it can be seen that the size of the pixel to be irradiated is represented as being much larger than the size of the surrounding pixel (a) or significantly smaller (b). In this case, if the pixel to be investigated is called p (x) and the surrounding pixels are p (x-1) and p (x + 1), the difference between p (x-1) -p (x + 1) is small. When p (x)> (p (x-1) + p (x + 1)) / 2 is satisfied, p (x) is determined as a pixel of high frequency component. However, the conventional high frequency component detection method is advantageous for the detection of the high frequency component of a single pixel, but there is a problem that it is difficult to detect the boundary component appearing in more than one pixel.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 이미지 데이터의 주파수 성분의 분포 특성을 이용하여 이미지 데이터의 고주파성분을 검출함으로써 보다 선명한 영상을 표현할 수 있는 이미지 데이터의 고주파성분 검출장치 및 방법을 제공하는 데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in an effort to provide an apparatus and method for detecting high frequency components of image data capable of expressing a clearer image by detecting high frequency components of image data using distribution characteristics of frequency components of the image data.
도 1은 종래의 평균을 이용한 이미지 데이터의 고주파성분 검출장치의 블록도,1 is a block diagram of a high frequency component detection apparatus of image data using a conventional average;
도 2는 종래의 픽셀의 크기비교를 통한 고주파성분 검출방법에서 조사대상 픽셀의 크기와 주변 픽셀의 크기를 도시한 도면,2 is a diagram illustrating a size of a pixel to be irradiated and a size of a neighboring pixel in a method of detecting a high frequency component by comparing the size of a conventional pixel;
도 3은 이미지 데이터의 분포특성을 나타내는 도면,3 is a diagram illustrating a distribution characteristic of image data;
도 4는 본 발명에 따른 이미지 데이터의 고주파성분 검출장치에 대한 일 실시예의 구성을 도시한 블록도,4 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of an apparatus for detecting high frequency components of image data according to the present invention;
도 5는 본 발명에 따른 이미지 데이터의 고주파성분 검출방법에 대한 일실시예의 흐름도,5 is a flowchart of an embodiment of a method for detecting high frequency components of image data according to the present invention;
도 6은 50×50의 크기를 갖는 윈도우의 위치 및 검색순서를 도시한 도면, 그리고,6 is a view showing the position and the search order of a window having a size of 50 × 50, and
도 7a 및 도 7b는 각각 원영상 및 본 발명에 따른 이미지 데이터의 고주파 검출장치 및 방법을 적용하여 검출된 고주파성분인 경계 및 텍스트를 도시한 도면이다.7A and 7B are diagrams illustrating boundaries and texts that are high frequency components detected by applying the high frequency detection apparatus and method of the original image and the image data according to the present invention, respectively.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 이미지 데이터의 고주파성분 검출장치는, N×N의 윈도우내에 존재하는 픽셀들의 평균값을 산출하여 출력하는 제1연산부; 상기 윈도우내에 존재하는 상기 픽셀들의 픽셀값의 빈도수에 따라 소정의 허용범위값을 산출하여 출력하는 제2연산부; 및 상기 평균값을 중심으로 상기 허용범위값을 벗어나는 픽셀에 대한 빈도수에 따라 고주파성분의 픽셀을 검출하는 검출부:를 갖는다.In order to achieve the above technical problem, an apparatus for detecting high frequency components of image data according to the present invention includes: a first calculation unit configured to calculate and output an average value of pixels existing in a window of N × N; A second calculation unit for calculating and outputting a predetermined allowable range value according to a frequency of pixel values of the pixels existing in the window; And a detector for detecting a pixel of a high frequency component according to a frequency of pixels outside the allowable range value based on the average value.
상기 허용범위값은 상기 윈도우내에 존재하는 상기 픽셀들의 픽셀값에 대한 표준편차인 것이 바람직하다. 이 때, 상기 검출부는 상기 평균값에 상기 허용범위값을 더한값보다 큰 값을 갖는 픽셀의 빈도수와 상기 평균값에 상기 허용범위값을 감한값보다 작은 값을 갖는 픽셀의 빈도수를 비교하여 보다 작은 빈도수를 갖는 픽셀을 고주파성분의 픽셀로 판단한다. 또한, 상기 윈도우의 크기 및/또는 위치를 설정하는 윈도우 설정부를 더 구비하는 것이 바람직하다.Preferably, the tolerance value is a standard deviation of pixel values of the pixels existing in the window. In this case, the detection unit compares the frequency of the pixel having a value larger than the average value plus the allowable range value and the frequency of the pixel having a value smaller than the value obtained by subtracting the allowable range value from the average value to obtain a smaller frequency. A pixel having a high frequency component is determined. In addition, it is preferable to further include a window setting unit for setting the size and / or position of the window.
한편, 본 발명에 따른 이미지 데이터의 고주파성분 검출방법은, N×N의 윈도우내에 존재하는 픽셀들의 평균값을 산출하는 단계; 상기 윈도우내에 존재하는 픽셀들의 픽셀값의 빈도수에 따라 소정의 허용범위값을 산출하는 단계; 및 상기 평균값을 중심으로 상기 허용범위값을 벗어나는 픽셀에 대한 빈도수에 따라 고주파성분의 픽셀을 검출하는 단계:를 포함한다.On the other hand, the high frequency component detection method of the image data according to the present invention comprises the steps of: calculating an average value of the pixels present in the window of N × N; Calculating a predetermined tolerance value according to a frequency of pixel values of pixels present in the window; And detecting a pixel of a high frequency component based on a frequency for pixels deviating from the allowable range value based on the average value.
상기 허용범위값은 상기 윈도우내에 존재하는 상기 픽셀들의 픽셀값에 대한 표준편차인 것이 바람직하다. 이 때, 상기 검출단계는 상기 평균값에 상기 허용범위값을 더한값보다 큰 값을 갖는 픽셀의 빈도수와 상기 평균값에 상기 허용범위값을 감한값보다 작은 값을 갖는 픽셀의 빈도수를 비교하여 보다 작은 빈도수를 갖는픽셀을 고주파성분의 픽셀로 판단한다. 또한, 상기 평균값 산출단계전에, 상기 윈도우의 크기 및/또는 위치를 설정하는 윈도우 설정단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.Preferably, the tolerance value is a standard deviation of pixel values of the pixels existing in the window. In this case, the detecting step compares the frequency of the pixel having a value greater than the average value with the allowable range value and the frequency of the pixel having a value smaller than the value obtained by subtracting the allowable range value from the average value. A pixel having is determined to be a pixel of a high frequency component. The method may further include a window setting step of setting the size and / or position of the window before the average value calculating step.
조사대상 픽셀의 주변 픽셀에 대한 평균값 및 통계적 특성을 이용함으로써, 이미지의 경계부분에 해당하는 고주파성분을 정확하게 검출할 수 있다. 또한, 이미지의 경계부분을 살려줌으로써, 경계부분을 잡음으로 오인하는 오류를 방지할 수 있다. 나아가 이미지의 스케일링시에 검출된 텍스트 성분을 보존함으로써 효과적으로 텍스트 성분을 표현할 수 있다.By using the average value and the statistical characteristics of the peripheral pixels of the pixel to be irradiated, it is possible to accurately detect the high frequency component corresponding to the boundary portion of the image. Also, by keeping the boundary of the image alive, it is possible to prevent an error of mistaken the boundary as noise. Furthermore, the text component can be effectively expressed by preserving the text component detected at the time of scaling the image.
이하에서 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 이미지 데이터의 고주파성분 검출장치 및 방법에 대해 상세하게 설명한다.Hereinafter, an apparatus and method for detecting high frequency components of image data according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
먼저, 본 발명에 따른 이미지 데이터의 고주파성분 검출 장치 및 방법에 적용되는 원리를 기술한다.First, the principle applied to the apparatus and method for detecting high frequency components of image data according to the present invention will be described.
일반적으로 이미지는 0∼255까지의 범위내에서 임의의 값을 가질 수 있다. 따라서 어떤 임의의 픽셀이 이중 하나의 값을 가질 확률은 1/256으로 동일하다. 한편, 0∼Q의 범위에서 임의의 값을 갖는 분포를 갖고 해당 값을 가질 확률이 1/Q인 임의의 데이터에 대한 평균 M은 Q×(1/Q)=1이며, 분산 V는이다. 이러한 랜덤 분포에 대한 평균 RM의 일반식은 RM=(상한값+하한값)/2이며, 분산 RV는 (상한값-하한값)2/12이다.In general, an image can have any value within the range of 0-255. Therefore, the probability that any arbitrary pixel has one of these values is equal to 1/256. Meanwhile, the mean M for any data having a distribution having a random value in the range of 0 to Q and having a probability of 1 / Q is Q × (1 / Q) = 1, and the variance V is to be. The average of these normal RM to the random distribution of expression RM = (maximum value + minimum value) / 2, dispersion RV is (maximum value minimum value) 2/12.
이러한 데이터의 분포를 이용해 고주파성분을 분석하는 것은 평균과 분산의범위내에 들지 않는 이미지 데이터에 대한 분석이라고 할 수 있다. 한편, 도 3에 도시된 바와 같이 이미지 데이터의 특성은 일반적인 이미지의 빈도수에 비해 고주파성분의 빈도수가 작음을 알 수 있다. 따라서, 일반적인 범주에 들지 않으면서 나타나는 빈도수가 상대적으로 작은 데이터는 고주파성분이라 볼 수 있다.Analyzing high frequency components using this distribution of data can be said to analyze image data that is not within the range of mean and variance. On the other hand, as shown in Figure 3, the characteristics of the image data can be seen that the frequency of the high frequency component is smaller than the frequency of the general image. Therefore, data having a relatively low frequency that does not fall into the general category can be regarded as a high frequency component.
도 4는 본 발명에 따른 이미지 데이터의 고주파성분 검출장치에 대한 일 실시예의 구성을 도시한 블록도이다.Figure 4 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of an apparatus for detecting high frequency components of image data according to the present invention.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 이미지 데이터의 고주파성분 검출장치는, 제1연산부(400), 제2연산부(410), 검출부(420) 및 윈도우 설정부(430)를 갖는다. 제1연산부(400)는 N×N의 윈도우내에 존재하는 픽셀들의 평균값을 산출하여 출력한다. 제2연산부(410)는 N×N의 윈도우내에 존재하는 픽셀들의 픽셀값의 표준편차를 계산하여 출력한다. 제2연산부(410)에서 출력되는 표준편차는 윈도우내에 존재하는 픽셀들의 분포특성을 나타내는 값으로 검출부(420)에서 고주파성분여부에 대한 판단시 사용되는 허용범위값이다.Referring to FIG. 4, the apparatus for detecting high frequency components of image data according to the present invention includes a first operator 400, a second operator 410, a detector 420, and a window setter 430. The first operation unit 400 calculates and outputs an average value of pixels existing in the N × N window. The second operation unit 410 calculates and outputs a standard deviation of pixel values of pixels existing in the N × N window. The standard deviation output from the second operator 410 is a value representing a distribution characteristic of pixels existing in the window, and is a tolerance value used when the detector 420 determines whether the high frequency component is present.
검출부(420)는 제1연산부(400)로부터 입력되는 평균값을 중심으로 제2연산부(410)로부터 입력되는 허용범위값을 벗어나는 픽셀에 대한 빈도수에 따라 고주파성분의 픽셀을 검출한다. 검출부(420)는 평균값에 허용범위값을 더한값보다 큰 값을 갖는 픽셀의 빈도수와 평균값에서 허용범위값을 감한값보다 작은 값을 갖는 픽셀의 빈도수를 비교하여 보다 작은 빈도수를 갖는 픽셀을 고주파성분의 픽셀로 판단한다.The detector 420 detects a pixel having a high frequency component based on a frequency of pixels out of an allowable range value input from the second operator 410 based on the average value input from the first operator 400. The detector 420 compares the frequency of the pixel having a value larger than the average value plus the allowable range value and the frequency of the pixel having a value smaller than the value obtained by subtracting the allowable range value from the average value. Judging by the pixel of.
윈도우 설정부(430)는 N×N으로 표현되는 윈도우의 크기 및 위치를 설정한다. 윈도우 설정부(430)에서 설정되는 윈도우의 크기는 조사대상 픽셀을 중심으로 주변 픽셀의 범위를 의미한다. 이 때, 복수의 픽셀이 조사대상 픽셀로 선정될 수 있다. 한편, 윈도우의 위치는 이미지 데이터의 전체 픽셀에 대해 고주파성분의 검출이 이루어질 수 있도록 변경되는 것이 바람직하다.The window setting unit 430 sets the size and position of the window represented by N × N. The size of the window set by the window setting unit 430 means a range of peripheral pixels around the pixel to be irradiated. In this case, the plurality of pixels may be selected as the irradiation target pixel. On the other hand, the position of the window is preferably changed so that the detection of the high frequency components can be made for all pixels of the image data.
도 5는 본 발명에 따른 이미지 데이터의 고주파성분 검출방법에 대한 일실시예의 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating an embodiment of a method of detecting high frequency components of image data according to the present invention.
도 5를 참조하면, 윈도우 설정부(430)는 N 및 윈도우의 중심위치를 결정하여 N×N의 윈도우의 크기 및 위치를 설정한다(S500). 윈도우의 위치는 정해진 윈도우의 크기를 기초로 이미지 데이터 전체 또는 검색을 원하는 영역에 대해 고주파성분 검출이 이루어질 수 있도록 결정된다. 일예로, 도 6에 도시된 바와 같이, 검색을 원하는 영역이 이미지 데이터의 좌상부분에 존재하는 100×100의 정사각형에 포함되는 픽셀들이고 윈도우가 50×50의 크기를 갖는다면, 윈도우의 중심은 초기위치 P로부터 최종위치 S까지 순차적으로 변경된다.Referring to FIG. 5, the window setting unit 430 sets the size and position of the window of N × N by determining the center position of N and the window (S500). The position of the window is determined so that high frequency component detection can be performed on the entire image data or the area to be searched based on the size of the window. For example, as shown in FIG. 6, if the area to be searched is pixels included in a 100 × 100 square in the upper left portion of the image data and the window has a size of 50 × 50, the center of the window is initially set. The position is sequentially changed from the position P to the final position S.
제1연산부(400)는 윈도우내에 존재하는 픽셀들의 픽셀값에 대한 평균값을 산출하며(S510), 제2연산부(410)는 윈도우내에 존재하는 픽셀들의 픽셀값에 대한 표준편차를 산출한다(S520). S510단계 및 S520단계에서 산출되는 평균값 및 표준편차는 윈도우내에 존재하는 픽셀들의 픽셀값의 통계적 특성을 파악하기 위한 것이다. 즉, 윈도우내에 존재하는 픽셀들의 픽셀값의 빈도수를 파악하여 일반적인 이미지에 해당하는 픽셀들을 제거하기 위한 허용범위값을 산출하는 과정이다.The first operation unit 400 calculates an average value of pixel values of pixels existing in the window (S510), and the second operation unit 410 calculates a standard deviation of pixel values of pixels existing in the window (S520). . The average value and the standard deviation calculated in steps S510 and S520 are for identifying statistical characteristics of pixel values of pixels existing in the window. That is, the process of calculating the allowable range value for removing pixels corresponding to a general image by grasping the frequency of pixel values of pixels existing in a window.
검출부(420)는 평균값을 중심으로 허용범위값을 벗어나는 픽셀에 대한 빈도수에 따라 고주파성분의 픽셀을 검출한다(S530). S510단계는 다음의 하위단계를 갖는다. 먼저, (평균값+표준편차<픽셀값)을 만족하는 픽셀의 빈도수 Pmax 및 (평균값-표준편차>픽셀값)을 만족하는 픽셀의 빈도수 Pmin을 계산한다(S532 및 S534). 다음으로, Pmax와 Pmin의 크기를 비교한다(S536). S536단계에서의 비교결과, Pmax가 Pmin보다 크면 Pmin에 해당하는, (평균값-표준편차>픽셀값)을 만족하는 픽셀을 고주파성분으로 판단한다(S538). 이와 달리, Pmax가 Pmin보다 작으면 Pmax에 해당하는, (평균값+표준편차<픽셀값)을 만족하는 픽셀을 고주파성분으로 판단한다(S540).The detector 420 detects a pixel of a high frequency component according to a frequency of pixels deviating from the allowable range value based on the average value (S530). Step S510 has the following substeps. First, the frequency Pmax of pixels satisfying (average value + standard deviation <pixel value) and the frequency Pmin of pixels satisfying (average value-standard deviation> pixel value) are calculated (S532 and S534). Next, the magnitudes of Pmax and Pmin are compared (S536). As a result of the comparison in step S536, when Pmax is greater than Pmin, a pixel satisfying (average value-standard deviation> pixel value) corresponding to Pmin is determined as a high frequency component (S538). On the contrary, when Pmax is smaller than Pmin, pixels satisfying (average value + standard deviation <pixel value) corresponding to Pmax are determined as high frequency components (S540).
상술한 바와 같은 본 발명에 따른 이미지 데이터의 고주파성분 검출장치 및 방법은 영상을 저장 및/또는 송수신하는 영상시스템에 채용될 수 있다. 특히, 영상시스템의 출력부에 채용되면 이미지의 출력시 고주파성분인 경계부분을 살려줌으로써 보다 선명한 영상을 얻을 수 있다. 나아가 텍스트 성분도 고주파성분이므로 이미지에 포함된 텍스트의 효과적인 표현이 가능하다.The apparatus and method for detecting high frequency components of image data according to the present invention as described above may be employed in an image system for storing and / or transmitting and receiving images. In particular, when employed in the output unit of the imaging system, it is possible to obtain a clearer image by utilizing the boundary portion of the high frequency component when outputting the image. Furthermore, since the text component is a high frequency component, it is possible to effectively express the text included in the image.
도 7a 및 도 7b는 각각 원영상 및 본 발명에 따른 이미지 데이터의 고주파 검출장치 및 방법을 적용하여 검출된 고주파성분인 경계 및 텍스트를 도시한 도면이다. 도 7a 및 도 7b을 참조하면, 원영상에 존재하는 텍스트성분이 대부분 나타나 있으며, 원영상의 이미지의 경계부분의 검출정도가 높음을 알 수 있다.7A and 7B are diagrams illustrating boundaries and texts that are high frequency components detected by applying the high frequency detection apparatus and method of the original image and the image data according to the present invention, respectively. Referring to FIGS. 7A and 7B, most text components present in the original image are shown, and the detection degree of the boundary of the image of the original image is high.
본 발명에 따른 이미지 데이터의 고주파성분 검출장치 및 방법에 따르면, 조사대상 픽셀의 주변 픽셀에 대한 평균값 및 통계적 특성을 이용함으로써, 이미지의 경계부분에 해당하는 고주파성분을 정확하게 검출할 수 있으며, 이미지의 경계부분을 살려주어 보다 선명한 영상을 얻을 수 있다. 또한 정확한 고주파성분의 검출로 인해 경계부분을 잡음으로 오인하는 오류를 방지할 수 있다. 나아가 이미지의 스케일링시에 검출된 텍스트 성분을 보존함으로써 효과적으로 텍스트 성분을 표현할 수 있다.According to the apparatus and method for detecting high frequency components of image data according to the present invention, by using the average value and statistical characteristics of the surrounding pixels of the pixel to be irradiated, it is possible to accurately detect the high frequency components corresponding to the boundary of the image, You can get a clearer image by keeping the boundary. In addition, accurate detection of high frequency components can prevent errors that mistake the edges for noise. Furthermore, the text component can be effectively expressed by preserving the text component detected at the time of scaling the image.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구범위 뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Although the present invention has been described in detail through the representative embodiments, those skilled in the art to which the present invention pertains can make various modifications without departing from the scope of the present invention with respect to the embodiments described above. Will understand. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be defined by the claims below and equivalents thereof.
Claims (8)
Priority Applications (1)
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Citations (4)
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