KR100279147B1 - Edge Detection Method of Edge Emphasis Error Diffusion - Google Patents
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Abstract
본 발명은 에지강조 오차확산법에 있어서, 오차합의 분포를 이용하여 에지를 검출하여 에지를 강조시킬 수 있도록 하므로서, 오차확산법을 통한 에지강조시 발생되는 문제점을 해결할 수 있도록 한 에지강조 오차확산법의 에지검출 방법에 관한 것이다.In the edge enhancement error diffusion method, the edge detection of the edge enhancement error diffusion method which can solve the problem that occurs during edge enhancement through error diffusion method by highlighting the edge by using the distribution of the error sum. It is about a method.
종래 에지강조 오차확산법에서는 에지강조시 굵은 띠의 발생을 방지하기 위하여 에지영역이라고 판단될 경우에는 기존의 오차값을 계산하지 않고 적응되는 값을 일정하게 하므로서, 띠가 굵어지는 것을 방지하게 되는 데, 에지강조계수(K)를 크게 하면 일정한 양의 띠가 발생하여 에지의 검출이 어렵게 되며, 특히 작은 글자와 같은 미세한 부분에 대하여서는 글자끼리의 겹침현상이 발생하여 에지만의 검출이 더욱더 어렵게 된다.In the conventional edge emphasis error diffusion method, when it is determined that the edge region is to prevent the occurrence of a thick band during edge emphasis, the band is prevented from being thickened by making the adaptive value constant without calculating an existing error value. When the edge enhancement coefficient K is increased, a certain amount of bands is generated, so that detection of edges is difficult, and in particular, overlapping of letters occurs in minute parts such as small letters, making detection of only an edge more difficult.
본 발명에서는 상기에서와 같은 문제점을 해결하기 위하여 에지영역이라고 판명될 경우에 새로운 오차값은 오차합이 가지는 분포의 중간값으로 대치하여 주므로서, 한줄의 값을 출력하여 미세한 부분에 대하여서도 에지의 검출이 쉽도록 하며, 또한 미세한 에지를 찾기 위해 에지강도를 크게 하더라도 에지의 굵기는 변하지 않고, 한 화소의 에지만을 검출할 수 있도록 한 것이다.In the present invention, in order to solve the problem as described above, when it is found that the edge area is new, the new error value is replaced by the median value of the distribution of the error sum, so that a single line of output value is used for the fine part of the edge. It is easy to detect, and even if the edge intensity is increased to find a fine edge, the thickness of the edge does not change, and only the edge of one pixel can be detected.
Description
본 발명은 에지(Edge)강조 오차확산법에 있어서, 오차합의 분포를 이용하여 에지를 검출항 에지를 강조시킬 수 있도록 하므로서, 오차확산법을 통한 에지강조시 발생되는 문제점을 해결할 수 있도록 한 에지강조 오차확산법의 에지검출 방법에 관한 것이다.According to the present invention, in the edge emphasis error diffusion method, an edge emphasis error diffusion method can solve the problem that occurs during edge emphasis through the error diffusion method, by using the distribution of the error sum to emphasize the edge of the detection term. The edge detection method of the present invention.
일반적으로 레이저 프린터, 팩시밀리, 액정표시화면(LCD)등과 같은 인쇄 매체 및 영상표출력장치등은 흑백의 이진정보만을 표현할 수 있기 때문에 연속 계조의 영상을 표현하기 위해서는 이진 부호화의 기술을 사용하여 연속 계조의 영상을 이진 영상으로 바꾸는 과정이 필요하다.In general, print media such as laser printers, facsimiles, liquid crystal displays (LCDs), and image display apparatuses can display only binary information in black and white. It is necessary to convert the image of the image into binary image.
현재 상기와 같이 이진 영상으로 변환시키는 이진 부호화 기술로 중간조 화상의 재현능력이 우수한 오차확산법이 널리 사용되고 있으며, 출력 이진 화상에 에지를 강조하여 화질 개선을 얻고자 하는 에지강도 오차확산법이 제안되었다.Currently, the error diffusion method which is excellent in reproducing halftone images is widely used as a binary coding technique for converting to binary image as described above, and an edge intensity error diffusion method is proposed to obtain an improvement in image quality by emphasizing edges in an output binary image.
이러한 에지 강조 오차확산법은 입력화소의 밝기, 주위값들의 특성, 전달되는 오차합의 관계를 분석하여 확산되어지는 오차들의 합으로 현재 이진화될 위치가 에지영역에 포함되는지 일반 영역에 포함되는 지를 구분하고, 어느 영역에 속하는 지에 따라 오차계산을 달리한다.The edge-weighted error diffusion method analyzes the relationship between the brightness of the input pixel, the characteristics of the surrounding values, and the error sums transmitted, and distinguishes whether the current binarized position is included in the edge region or the general region by the sum of the errors spread. The error calculation is different depending on which area it belongs to.
도면 제1도는 종래의 에지강조 오차확산법을 나타내는 블럭도로서, 합산수단(2)에서 입력화상(1)으로부터의 입력화상값[I(X,Y)]과 이전으로부터 입력되는 오차값을 합산하여 변환된 화상(Modified Image)(3)을 출력시키게 되고, 합산수단(2)으로부터 에지강조계수에 따른 값(K-1)과의 합산을 통하여 출력값[IC(X,Y)]을 출력하여 이진화 임계값(Threshold)(4)를 거쳐 출력화상(5)[B(X,Y)]을 출력하게 된다.FIG. 1 is a block diagram showing a conventional edge emphasis error diffusion method, in which a summation means 2 adds an input image value [I (X, Y)] from an input image 1 and an error value input from the previous one. The converted image 3 is outputted, and the output value [IC (X, Y)] is output by the summation means 2 through the sum with the value K-1 according to the edge emphasis coefficient. The output image 5 [B (X, Y)] is outputted through the threshold 4.
이때, 오차선택처리수단(6)에서는 에지영역 디텍터(Edge region detector)(7)에서 검출되는 에지영역의 판단을 통하여 상수부(8)의 출력값(C)의 출력여부를 결정하게 된다.At this time, the error selection processing means 6 determines whether to output the output value C of the constant portion 8 through the determination of the edge region detected by the edge region detector 7.
여기서 입력 화소의 밝기에 의존하는 임계값(Threshold)은 다음의 수학식 1과 같이 나타낼 수 있는 바, 아래의 식에 나타난 K는 에지강조의 세기를 결정하는 값으로 에지 강조계수라 한다.The threshold value depending on the brightness of the input pixel may be represented by Equation 1 below. In the following Equation, K is a value for determining the intensity of edge emphasis and is referred to as an edge enhancement coefficient.
이러한 상기 수학식 2의 임계값[T(1)]을 사용하면 상기 도면 제1도에서의 출력화상(5)은 다음의 수학식 2와 같이 나타낼 수 있게 된다.Using the threshold value T (1) of Equation 2, the output image 5 in FIG. 1 can be expressed as Equation 2 below.
B(X,Y)=step[IC(X,Y)-T(1)]=B (X, Y) = step [I C (X, Y) -T (1)] =
0(검은색)...LC<T(L)일 경우,0 (black) ... LC <T (L)
즉, 이와 같은 방법은 오차합의 분포를 조사하여 현재의 입력값이 일반영역인지 에지영역인가를 판단하여 판단되는 영역에 따라서 오차계산식을 달리하여 에지의 경계를 강조하게 된다.That is, in this method, the boundary of the error sum is examined to determine whether the current input value is a general area or an edge area, and the boundary of the edge is emphasized by changing the error calculation equation according to the determined area.
도면 제2도는 에지강조 오차확산법에서 오차합이 가지는 분포를 나타낸 것으로, 상기 도면 제2도의 분포범위의 중심값은 다음의 수학식 3과 같다.FIG. 2 is a diagram illustrating a distribution of error sums in an edge emphasis error diffusion method. The center value of the distribution range of FIG. 2 is represented by Equation 3 below.
여기서, I는 입력 밝기값을 나타낸다. 상기의 도면 제2도에 나타낸 선상들의 점들은 어떤 밝기에서 일반적으로 오차합이 분포하는 중심값이다. 이를 어떤 밝기 값에서의 기준 오차합(Standard Error Sum)(SE)이라고 하며, 실제 각 화소의 이진화시 입력되는 오차합(RB; Region Boundary)이 갖는 값들과 기준오차합(SE)과의 거리를 오차변위(W)라 한다.Here, I represents the input brightness value. The points on the lines shown in FIG. 2 above are generally the center values at which the error sums are distributed at a certain brightness. This is called a standard error sum (SE) at a brightness value, and the distance between the values of the error boundary (RB) input when binarizing each pixel and the reference error sum (SE) is actually measured. This is called error displacement (W).
이와 같이 입력 밝기값(I)에 대하여 오차합의 분포를 미리 알고 있으므로, 분포범위를 벗어난 영역에서 오차합을 가질 경우에는 에지영역이라고 판단하고, 분포범위안에서 오차합을 가질 경우에는 일반영역이라고 판단하게 된다.Thus, since the distribution of the error sums is known in advance with respect to the input brightness value I, it is determined that the error sum is in an area outside the distribution range, and that the error sum is within the distribution range. do.
상기에서 오차합을 적용할 때 현재의 밝기값이 I라면 다음의 수학식 4에서와 같이 한번의 이진화에서 오차합이 적용되는 양은 입력화상값[I(X,Y)]과 출력화상값[B(X,Y)]의 차이다.If the current brightness value is I when applying the error sum above, the amount to which the error sum is applied in one binarization is represented by the input image value [I (X, Y)] and the output image value [B] as shown in Equation 4 below. (X, Y)].
=ES(X,Y)+I(X,Y)-B(X,Y)= E S (X, Y) + I (X, Y) -B (X, Y)
상기에서와 같이 오차합이 적응되는 양은 입력값의 밝기(I)에 달라지게 되므로서, 도면 제3도에서와 같이, 오차확산법에서 입력값의 오차합이 일반영역이라고 판단되면 백(0)을 출력하고, 에지영역이라고 판단되면 흑(255)을 출력하도록 하게 될때,As shown in FIG. 3, when the error sum of the input value is determined to be a general area in the error diffusion method, the amount of error is adapted to the brightness I of the input value. Output, and if it is determined that the edge area to output a black (255),
출력이 백(0)인 경우 현재의 밝기값이 255일때와 출력이 흑인 경우 현재의 밝기값이 0인 경우에 적응되는 양은 0이 되고, 그 근처에서는 작은 값을 가진다.If the output is white (0), the amount of adaptation is zero when the current brightness value is 255, and the output is black, and the current brightness value is zero, with a small value near it.
어두운곳에서 밝은 값을 가지는 영역으로 변하는 에지부분에서 현재 밝기값이 255에 가깝기 때문에 적응되는 양이 작아 적응되어 질때까지 많은 화소를 연속적으로 출력하게 되어 에지강조가 이루는 흑색의 굵은 띠를 형성한다.Since the current brightness value is close to 255 at the edge part that changes from the dark to the bright area, many pixels are continuously output until the amount is adapted to form a thick black band formed by the edge emphasis.
에지강조시 상기에서와 같이 형성되는 굵은 띠를 해결하기 위하여 에지영역이라고 판단될 경우에는 기존의 오차값을 계산하지 않고 적응되는 값을 일정하게 하므로서, 띠가 굵어지는 것을 방지하게 되는 데, 다음의 수학식 5에서와 같이, 에지영역일 경우에는 상기의 수학식 4를 적용하지 않고, 상수값(C)을 더하거나 빼주게 된다.When it is determined that the edge region is to solve the thick band formed as described above when the edge is stressed, the band is prevented from being thickened by making the adaptation value constant without calculating an existing error value. As in Equation 5, in the case of the edge region, the constant value C is added or subtracted without applying Equation 4 above.
E(X,Y)=E (X, Y) =
ES(X,Y)-C [B(X,Y)=0일때, (검은색)]ES (X, Y) -C [When B (X, Y) = 0, (black)]
즉, 새로운 오차를 이전에 확산되어온 오차합에서 일정한 상수값(C)만을 더하거나 빼주게 되는 것이다.That is, a new error is added or subtracted only a constant constant value C from the sum of errors previously spread.
그러나, 상기 식3에서의 에지강조계수(K)를 크게 하면 일정한 양의 띠가 발생하여 에지의 검출이 어렵게 되며, 특히 작은 글자와 같은 미세한 부분에 대하여서는 글자끼리의 겹침현상이 발생하여 에지만의 검출이 더욱더 어렵게 된다.However, when the edge emphasis coefficient K in Equation 3 is increased, a certain amount of bands is generated, so that it is difficult to detect the edges. Becomes more and more difficult to detect.
본 발명에서는 상기에서와 같은 문제점을 해결하기 위하여 에지영역이라고 판명될 경우에 새로운 오차값은 오차합이 가지는 분포의 중간값으로 대치하여 주므로서, 한줄의 값을 출력하여 미세한 부분에 대하여서도 에지의 검출이 쉽도록 하므로서, 에지가 강조된 선명한 화상값을 가질 수 있도록 한 것이다.In the present invention, in order to solve the problem as described above, when it is found that the edge area is new, the new error value is replaced by the median value of the distribution of the error sum, so that a single line of output value is used for the fine part of the edge. In order to facilitate detection, the edges can have sharp image values with emphasis.
제1도는 종래의 에지강조 오차확산법을 나타내는 블럭도.1 is a block diagram showing a conventional edge emphasis error diffusion method.
제2도는 종래 에지강조 오차확산법에서 오차합이 가지는 분포를 나타낸 도면.2 is a diagram showing the distribution of the sum of errors in the conventional edge emphasis error diffusion method.
제3도는 본 발명 에지강조 오차확산법의 에지검출 방법에 있어서, 한줄의 에지만을 검출하도록 하는 방법을 오차합의 분포로 설명하기 위한 도면.3 is a diagram for explaining a method for detecting only one line of edges in the edge detection method of the edge emphasis error diffusion method of the present invention as a distribution of error sums.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for main parts of the drawings
1 : 입력화상 2 : 합산수단1: input image 2: adding means
3 : 변환 화상 4 : 이진화 임계값3: converted image 4: binarization threshold
5 : 출력화상 6 : 오차선택처리수단5: output image 6: error selection processing means
7 : 에지영역 디텍터 8 : 상수부7: edge area detector 8: constant part
상기에서와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명 에지강조 오차확산법의 에지 검출방법은 입력값의 오차합에 대한 영역을 판단하고, 판단된 오차합의 영역에 따라서 에지를 검출하게 됨을 특징으로 하는 에지강조 오차확산법에 있어서,Edge detection method of the edge enhancement error diffusion method of the present invention for achieving the above object is characterized in that it determines the area of the error sum of the input value, and detects the edge in accordance with the determined area of the error sum In the diffusion method,
상기 판단된 영역이 일반영역일 경우에 입력화상값[I(X,Y)]과 출력화상값[B(X,Y)]의 차에 대한 오차합(ES)의 합으로 오차값을 구하여 에지를 검출하도록 하고, 상기 판단된 영역이 에지영역일 경우에 있어서는 입력밝기값의 오차합이 가지는 분포의 중간값으로 대치하도록 하여 오차값을 구하여 에지를 검출할 수 있도록 함을 특징으로 한다.When the determined area is a general area, an error value is obtained by a sum of an error sum E S for a difference between an input image value [I (X, Y)] and an output image value [B (X, Y)]. In the case where the edge is detected and the determined region is an edge region, the edge is detected by substituting an intermediate value of the distribution of the error sum of the input brightness values to detect the edge.
이와 같이 본 발명에서는 입력값의 오차합을 가지고, 영역을 판단하고, 판단된 영역에 따라서, 각기 다른 오차값을 결정하여 에지를 검출하도록 함을 특징으로 하고 있다.As described above, the present invention is characterized in that the edge is detected by determining an area having an error sum of input values and determining different error values according to the determined area.
새로운 오차값의 결정에 있어서는 일반영역에서는 상기 종래에서 나타낸 수학식 4를 적용하여 구하게 되고, 에지영역에서는 상기 수학식 5와 같이 이전에 확산되어온 오차합에서 일정한 값(C)만을 더하거나 빼주어서 결정하게 되는 바,In the determination of a new error value, the general area is obtained by applying Equation 4 shown above, and in the edge area, it is determined by adding or subtracting only a constant value C from the previously diffused error sum as in Equation 5. Bar,
이와 같은 종래의 방법으로 에지를 검출할 수 있게 되지만, 에지강조 계수(K)를 크게 할 경우에 있어, 상기 수학식 5에 있어서와 같이, 에지영역에서 일정한 상수값(C)를 더하거나 빼주게 되면, 에지의 변화가 있을 경우 새로운 밝기값에 적응하기 위하여 일정한 양의 띠가 발생하게 된다.The edge can be detected by such a conventional method. However, when the edge emphasis coefficient K is increased, a constant constant value C is added or subtracted from the edge region as shown in Equation 5 above. In the case of edge changes, a certain amount of bands is generated to adapt to the new brightness value.
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 발명에서는 에지영역이라고 판단되면, 입력밝기값의 오차합이 가지는 분포의 중간값으로 대치하도록 하므로서, 한줄의 값을 출력하여 에지를 검출할 수 있도록 한다.In order to solve this problem, in the present invention, if it is determined that the edge region, the edge is detected by outputting a line of values by replacing the middle value of the distribution of the error sum of the input brightness values.
이를 식으로서 나타내면,If this is expressed as an equation,
상기 수학식 6에서와 같이 K의 값을 조정하여 에지강조를 아주 많이 하더라도 미세한 작은 글자의 에지를 검출하여 글자끼리의 겹침을 방지할 수 있다.As shown in Equation 6, even if the edge emphasis is very large by adjusting the value of K, the edges of the fine small letters may be detected to prevent the letters from overlapping each other.
도면 제3도는 한줄의 에지만을 검출하도록 하는 방법을 오차합의 분포로 설명하고자 한 것으로, 밝기값이 상하로 밝은 부분에서 어두운 부분으로 변하는 에지가 있을 경우에 에지의 경계가 세로로 Y인 곳에서 밝기값의 변화가 있고, 이전 라인의 입력값 I(X,Y-1)에 대한 오차합이 일반영역에 속한 경우에, 그때의 오차합은 ES1이라고 가정할 때,Figure 3 is intended to explain how to detect only one row of edges by the distribution of error sums, and when there is an edge whose brightness value is changed from the lighter part to the darker part of the brightness value, the brightness is where the edge boundary is vertically Y. If there is a change in the value and the error sum of the input value I (X, Y-1) of the previous line belongs to the general area, the error sum at that time is assumed to be E S 1
밝기값이 갑자기 변하는 경우에 이전의 오차합의 분포가 ES1이기 때문에 1(X,Y)인 곳에서의 오차합은 ES1의 근처(ES2)에 있게 된다.Error sum in the 1 (X, Y) where, because the distribution of the previous error sum E S 1 when the gray level changes suddenly is in a vicinity of the E S 1 (E S 2) .
이때 오차값은 상기 식 5에서와 같이, ES2+C가 되며, 다음 라인 1(X,Y+1)에서의 입력값이 에지영역에 있으므로 새로운 오차값은 일정한 상수(C)를 더하게 된다.At this time, the error value becomes E S 2 + C as in Equation 5, and since the input value in the next line 1 (X, Y + 1) is in the edge region, the new error value adds a constant constant (C). do.
즉, 경로 1를 통하여 새로운 밝기값에 적응할 경우에 일반영역에 도달하기 위해서는 몇 라인의 붉은 띠의 발생이 불가피하다.In other words, when the new brightness value is adjusted through the path 1, in order to reach the general area, several lines of red bands are inevitable.
이와 같은 굵은 띠의 발생을 피하기 위하여 에지영역이라고 판단되면, 경로 2를 통하여 오차값을 기준오차값으로 강제로 두게 된다.If it is determined that the edge region to avoid the occurrence of such a thick band, the error value is forced to the reference error value through the path 2.
상기 제3도에서와 같이, 오차값을 강제로 ES3로 대처하므로서, 다음 라인의 입력값에 대해서 일반영역이라고 판단하므로한 화소의 에지만을 검출하게 된다.As shown in FIG. 3, the error value is forcibly coped with E S 3, so that only the edge of one pixel is detected because the input value of the next line is determined to be a general area.
이상에서 설명한 바와 같이, 어떠한 하드웨어의 추가구성없이도 에지강조 오차확산법에 있어 에지의 검출이 용이하게 이루어지게 되며, 또한 미세한 에지를 찾기 위해 에지강조를 크게 하더라도 에지의 굵기는 변하지 않고, 한 화소의 에지만을 검출할 수 있다.As described above, the edge detection can be easily detected in the edge emphasis error diffusion method without any additional hardware configuration, and the thickness of the edge does not change even if the edge emphasis is increased to find a fine edge. Only can be detected.
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