KR100321299B1 - 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 오차 확산 방법에 있어서, 주목 화소에 인접한 주변 화소의 계조 오차값을 상기 주목 화소에 가산하여 제 1 수정 주목 화소값을 산출하고, 주목 화소와 인접 화소들로부터 수직 고역 성분값과 수평 고역 성분값을 추출한 다음에 각각에 독립적인 가중치를 부여하여 합산함으로써 고역 성분 합산값을 산출하여 이 고역 성분 합산값과 제 1 수정 주목 화소값을 가산하여 제 2 수정 주목 화소값을 산출한 다음에 이를 대상으로 이치화 처리를 수행하고, 이치화 결과값과 상기 제 1 수정 주목 화소값을 이용하여 상기 주목 화소의 계조 오차값으로 산출·저장하는 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법에 관한 것이다.

본 발명에 따르면, 계조 오차 산출 과정과 역치 처리 과정에 이용되는 화소값을 상호 분리함으로써 고역 통과 필터에 의한 화질의 개선을 도모하면서도 이에 따른 악영향이 계조 오차값에 누적·전파되는 것을 차단함으로써 이치화 결과 영상의 화질을 효과적으로 개선할 수 있는 이점이 있다.

Description

고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법{Adaptive Error Diffusion Method Based on High Pass Filtering}

본 발명은 화상 시스템의 중간조 처리 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 오차 확산 처리에 있어서, 고역 통과 필터링에 기반한 전처리를 이용하면서도 계조 오차 산출 과정과 역치 처리 과정에 이용되는 화소값을 상호 분리함으로써 고역 통과 필터에 의한 화질의 개선을 도모하면서도 이에 따른 오경계화 등과 같은 악영향이 계조 오차값에 누적·전파되는 것을 차단함을 통해 이치화 결과 영상의 화질을 효과적으로 개선하도록 한 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법에 관한 것이다.

중간조 처리 기법은 제한된 계조값 재현 특성을 갖는 장치에서 화소당 양자화 계조를 줄이면서도 일정한 거리에서 관측시 원래의 화상에 가깝게 보이도록 만드는 화상 처리 기법이다. 이 기법은 인쇄 윤전기(cylinder printing press), 잉크젯 프린터(ink-jet printer), 레이저 프린터(laser printer), 액정 표시 장치(Liquid Crystal Display:LCD), EL(Electro Luminance) 표시 장치 및 CRT(Cathod Ray Tube)와 같은 각종 디스플레이 장치 및 화상 출력 장치 등에 광범위하게 사용되고 있다.

특히, 인쇄 측면에서 보면, 중간조 처리 기법은 점묘법의 일종으로 디더링(dithering) 처리와 더불어 화상 데이터를 문서 형태로 인쇄할 시에 가장 대표적으로 채택되고 있는 화상 처리 기법이다. 화상의 계조값(gray level)들을 단위 공간 내에 인쇄되는 점의 밀집도를 통해 표현하며, 신문, 서적, 판촉물, 홍보 전단 등과 같은 대부분의 인쇄물의 인쇄 방법으로 채택되고 있다. 일례로 이를 이용하면, 가장 단순하게는 통상 8비트로 표현되는 화상 데이터의 화소를 1비트의 이진 데이터로 변환할 수 있음에 따라 원래 화상 데이터의 1/8로 인쇄 화상 데이터 량을 감축할 수 있다.

특히, 상대적으로 저가형의 프린터는 구현의 용이성과 비용 절감을 기하기 위해 중간조 화상을 인쇄하도록 설계되는 것이 일반적이며, 인쇄소와 같이 대량으로 판촉물 등을 출력하는 분야에서 중간조 화상이 원래의 연속 계조 화상(continuous tone image)과 가급적 시각적으로 차이가 없는 것처럼 보이면서 동시에 인쇄 속도에 중대한 영향을 미치는 변환 시간을 감축시킬 수 있는 적정한 변환 기법을 개발하고자 함은 오랜 시간에 걸쳐 해결하고자 하는 현안이다.

이하, 종래 기술에 따른 중간조 처리 방법을 살펴보면 다음과 같다. 종래 기술에 따른 중간조 처리 방법은 잘 알려진 바 있는 정렬 디더 방법(ordered dither method)와 오차 확산 방법(error diffusion method)이 가장 대표적이다. 이에 대해서는 로버트 울리크니(Robert Ulichney)에 의해 저술된 MIT 출판부(Messachusetts Institute Technology press)에서 발간한 '디지털 중간조 처리(Digital Halftoning)'와 찬(Chan)에 의해 출원되어 미합중국 특허 번호 5,140,432호를 얻은 '정렬 디더와 오차 확산을 이용한 단색 및 칼라 화상을 복원하기 위한 방법 및 시스템(Method and system for Reproducing Monochrome and Color Images UsingOrdered Dither and Error Diffusion)'에 상세하게 설명되어 있다.

먼저, 상기 정렬 디더 방법은 랜덤 디더 방법(random dither method)이 랜덤하게 역치를 발생시키는 것에 반해, 기 설정된 역치 배열인 디더 행렬(dither matrix)을 가지고 1차 역치 처리(simple thresholding process, 즉, 단순 역치 처리)를 수행하는 단색 중간조 처리 방법으로, 상기 디더 행렬은 다수의 구성 원소들을 구비하여 화소 공간상에서 물리적인 공간을 점유하게 된다.

이러한 디더 행렬은 연속 계조 화상(continuous-tone image) 상에 매핑되며, 상기 연속 계조 화상의 각 화소는 대응되는 상기 디더 행렬의 각 원소들과 화소 단위(pixel by pixel)로 비교되는데, 만일, 연속 계조 화상의 화소값이 대응되는 디더 행렬의 원소값(즉, 역치값) 보다 크면, 중간조 화상의 대응되는 위치의 도트(dot, 점)는 인쇄되지 않는 반면에 그렇지 않은 경우에는 상기 도트를 인쇄함으로써 전체적으로 자연스러운 중간조 화상을 발생시키고자 한다.

이때, 디더 행렬이 점유하는 공간의 크기가 연속 계조 화사의 크기보다 작으면, 상기 디더 행렬을 전체 연속 계조 화상의 크기에 맞도록 복제함으로써 화상의 크게에 제한을 받지 않고 중간조 처리를 수행할 수 있다.

한편, 또 다른 방법인 오차 확산 방법은 고정된 역치를 기준으로 하여 상기 역치보다 큰 계조값에는 인쇄를 수행하는 도트를 할당하고, 그렇지 않은 계조값에는 인쇄를 수행하지 않는 도트를 할당하도록 하는 역치 처리(threshold process)를 통해 연속 계조 화상을 중간조 화상으로 변환하여 처리한다.

이때, 고정된 역치를 사용함에 따라 정확도가 결여되는 현상이 발생할 수 있는데, 이에 따라 오차 확산 방법에서는 연속 계조 화상의 화소값(pixel value)과 역치화된 이진 화소값(binary pixel value) 간의 오차(error)를 인접한 화소들에 설정된 가중치를 부여하여 확산(diffusion)시킴으로써 이를 보상하여 이와 같은 문제를 극복하고 있다.

다시 말해서, 현 시점에서 처리하고 있는 연속 계조 화상의 화소값과 역치화된 이진 화소값 간의 오차(error)를 가중치 결정에 참여하는 인접 화소들에 전파시킴으로써 상기한 바와 같은 문제를 해결하고 있는데, 이와 같은 접근 방식은 몇몇 소수의 도트들에 의해 둘러 쌓인 작은 영역에 걸쳐 있는 연속 계조(continuous tone)를 표현할 시에 더욱 더 우수한 특성을 보이고 있다.

종래 기술에 따른 스테레오 영상 디스플레이 장치와 관련된 대표적인 선출예로는 대한민국 특허공개 제1999-039559호, '오차 확산 처리 장치', 대한민국 특허공개 제1998-080274호, '셔틀방식 스캔 이미지의 오차확산 이치화방법', 대한민국 특허공개 제1998-080274호, '셔틀방식 스캔 이미지의 오차확산 이치화방법', 대한민국 특허공개 제1998-072569호, '디지탈 영상 양자화를 위한 비인과성 오차 확산 계수의 위치 및 결정 방법', 대한민국 특허공개 제1998-060822호, '오차확산법을 이용한 화상표시방법', 대한민국 특허공개 제1998-055011호, '오차 확산방법', 대한민국 특허공개 제1998-013264호, '에지강조오차 확산법의 에지검출방법', 대한민국 특허공개 제1997-049855호, '화상 처리장치에 있어서 오차 확산 방법에 의한 양자화 방법 및 장치', 대한민국 특허공개 제1997-019672호, '동영상 디스플레이시스템에 있어서 수정된 오차확산방법 및 장치', 대한민국 특허공개 제1996-006477호,'에지 강조를 이루는 오차확산 방식 이치화 방법 및 장치', 대한민국 특허공개 제1992-022814호, '오차확산 방식의 중간조 화상 표현방법', 미합중국특허공고 제US05949965호, 'Correlating cyan and magenta planes for error diffusion halftoning', 미합중국특허공고 제US05946455호, 'Model based error diffusion with correction propagation', 미합중국특허공고 제US05940541호, 'Digital halftoning of a continuous tone image using error diffusion', 미합중국특허공고 제US05917614호, 'Method and apparatus for error diffusion screening of images with improved smoothness in highlight and shadow regions', 미합중국특허공고 제US05805724호, 'Method and system for hybrid error diffusion processing of image information using dynamic screens based on brightness/darkness settings', 미합중국특허공고 제US05771338호, 'Error diffusion architecture with simultaneous print and store data paths for converting a scanned image into multiple copies of a printed image', 미합중국특허공고 제US05835238호, 'Phantom level edge enhanced error diffusion', 미합중국특허공고 제US05818971호, 'Method and image reproduction device for reproducing grey values using a combination of error diffusion and cluster dithering for enhanced resolution and tone' 등과 같은 예들을 들 수 있다.

일반적으로, 오차 확산 방법은 정렬 디더 방법에 비해 상대적으로 복잡도가 높기 때문에 구현 시, 보다 많은 하드웨어적인 구성 요소가 필요하지만, 화질적인 측면에서 이를 상쇄시킬 수 있을 만큼의 우수한 계조 표현 능력을 갖고 있다.

그러나, 종래의 오차 확산 방법은 전반적으로 블루 노이즈(blue) 특성을 보이는 우수한 계조 표현 능력을 가지고 있는 반면에 8비트의 256 계조 화상을 기준할 때, 계조값이 대략 230 이상(즉, 연속 계조 화상의 전체 계조 범위 중 90% 이상의 상위 계조값에 속할 경우)에서 워엄 아티팩트(worm artifacts)가 발생할 뿐만 아니라 워엄 아티팩트(worm artifacts) 이외에도 스타트-업 아티팩트(start-up artifacts)라고 하는 또 다른 종류의 아티팩트가 발생하는 단점이 있다. 특히, 중간 밝기값 즉, 8비트의 256 계조 화상을 기준할 때, 127 부근의 계조값이 넓게 분포되어 있는 문서 영역에서는 오차 확산 효과가 정확하기 반영되지 않기 때문에 중간 계조값 부근에서 일정한 패턴이 연속적으로 생성되어 극심한 시각적 거부감을 초래한다.

이러한 화질 열화 문제를 최소화하기 위한 가장 일반적인 접근 방법 중의 하나는 에지 강조 필터를 이용하여 오차 확산 처리를 수행하기에 앞에 화질 개선을 위한 전처리를 수행하는 것이다.

에지 강조 필터에 기반한 오차 확산 방법은 에지 강조 과정을 포함하지 않는 방법에 비해 양호한 이치화 영상을 얻을 수 있는 것으로 알려져 있으나, 이치화 대상 영상을 대상으로 에지 강조 필터링을 수행하여 그 결과 영상을 이치화 대상 영상으로 대체하는 것이기 때문에 에지 강조 필터링과 같은 전처리를 통해 얻을 수 화질에 대한 개선에 대해 그 반대급부로 에지 영역에서 오경계화가 발생하는 문제가 발생할 경우, 그 영향이 오차 확산 과정에서 발생하는 계조 오차값에 누적·전파되어 전체적으로 이치화 영상의 화질에 악영향을 미치는 문제가 있다.

따라서, 본 발명은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 계조 오차값을 산출하는 과정에서는 주목 화소에 인접한 주변 화소의 계조 오차값을 주목 화소에 가산한 수정 주목 화소값을 이용하고, 이치화를 위한 역치 처리 과정에서는 이 수정 주목 화소값과 고역 통과 성분값을 합산한 결과값을 이용함으로써 계조 오차 산출 과정과 역치 처리 과정에 이용되는 화소값을 상호 분리함으로써 고역 통과 필터에 의한 화질의 개선을 도모하면서도 이에 따른 오경계화 등과 같은 악영향이 계조 오차값에 누적·전파되는 것을 차단함을 통해 이치화 결과 영상의 화질을 효과적으로 개선하도록 한 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법을 제공함에 그 목적이 있다.

도 1은 본 발명에 따른 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법의 바람직한 실시예를 나타낸 흐름도,

도 2a는 본 발명에 따른 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법의 바람직한 실시예를 개념적으로 나타낸 블록도,

도 2b는 종래 기술에 따른 오차 확산 방법을 개념적으로 나타낸 블록도,

도 3a는 플로이드와 스타인베르그가 제안한 오차 확산 마스크,

도 3b는 스터키가 제안한 오차 확산 마스크,

도 4는 프리위트 연산자에 따른 수직 고역 통과 필터 마스크 및 수평 고역 필터 마스크,

도 5는 소벨 연산자에 따른 수직 고역 통과 필터 마스크 및 수평 고역 필터 마스크,

도 6a 및 도 6b는 종래에 따른 플로이드와 스타인베르그의 오차 확산 마스크에 기반한 오차 확산 방법 및 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이치화 결과 영상을 각각 도시한 예시도이다.

이와 같은 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법은, 연속 계조를 갖는 이치화 대상 화상의 화소값과 역치화된 이진 화소값 간의 계조 오차값(gray level error value)을 기설정된 가중치에 따라 인접 화소들에 확산시켜 이치화를 수행하는 오차 확산 방법에 있어서, 주목 화소에 인접한 주변 화소의 계조 오차값을 상기 주목 화소에 가산하여 제 1 수정 주목 화소값을 산출하고, 주목 화소와 인접 화소들로부터 수직 고역 성분값과 수평 고역 성분값을 추출한 다음에 각각에 독립적인 가중치를 부여하여 합산함으로써 고역 성분 합산값을 산출하여이 고역 성분 합산값과 제 1 수정 주목 화소값을 가산하여 제 2 수정 주목 화소값을 산출한 다음에 이를 대상으로 이치화 처리를 수행하고, 이치화 결과값과 상기 제 1 수정 주목 화소값을 이용하여 상기 주목 화소의 계조 오차값으로 산출·저장함으로써 계조 오차 산출 과정과 역치 처리 과정에 이용되는 화소값을 상호 분리함으로써 고역 통과 필터에 의한 화질의 개선을 도모하면서도 이에 따른 악영향이 계조 오차값에 누적·전파되는 것을 차단함으로써 이치화 결과 영상의 화질을 효과적으로 개선할 수 있는 것이 특징이다.

이하, 본 발명에 따른 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다.

도 1은 본 발명에 따른 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법의 바람직한 실시예를 나타낸 흐름도이다.

본 발명의 방법에 따른 바람직한 실시예는 도 1에 도시한 바와 같이, 연속 계조를 갖는 이치화 대상 화상의 화소값과 역치화된 이진 화소값 간의 계조 오차값(gray level error value)을 기설정된 가중치에 따라 인접 화소들에 확산시켜 이치화를 수행하는 오차 확산 방법에 있어서,

상기 이치화 대상 화상에서 이치화할 주목 화소를 래스터 스캐닝 순으로 선정하는 단계(S10)와;

상기 주목 화소에 인접한 주변 화소의 상기 계조 오차값을 상기 주목 화소값으로부터 감산하여 제 1 수정 주목 화소값을 산출하는 단계(S20)와;

상기 주목 화소의 상하좌우 방향과 45。 및 135。방향에 위치한 복수의 인접 화소와 상기 주목 화소를 마스킹하여 수직 및 수평 방향에 대한 고역 통과 필터링을 수행하여 각각 수직 고역 성분값과 수평 고역 성분값을 추출하는 단계(S30)와;

상기 수직 고역 성분값 및 상기 수평 고역 성분값에 상호 독립적인 가중치를 부여하기 위해 상기 수직 고역 성분값 및 상기 수평 고역 성분값에 각각 제 1 비례(1st scale factor) 인자 및 제 2 비례 인자(2nd scale factor)를 승산하여 각각 수직 고역 가중 성분값 및 수평 고역 가중 성분값을 산출한 후, 상기 수직 고역 가중 성분값과 상기 수평 고역 가중 성분값을 합산하여 고역 성분 합산값을 산출하는 단계(S40)와;

상기 고역 성분 합산값과 상기 제 1 수정 주목 화소값을 가산하여 제 2 수정 주목 화소값을 산출하는 단계(S50)와;

상기 제 2 수정 주목 화소값이 상기 중간 계조값보다 크거나 같은지를 판단하는 단계(S60)와;

상기 판단 단계(S60)의 판단 결과, 상기 제 2 수정 주목 화소값이 상기 중간 계조값보다 크거나 같으면, 상기 주목 화소를 백색으로 이치화한 후, 상기 제 1 수정 주목 화소값에서 최대 계조값을 감산하여 상기 주목 화소의 계조 오차값으로 저장하는 단계(S70); 및

상기 판단 단계(S60)의 판단 결과, 상기 제 2 수정 주목 화소값이 상기 중간 계조값보다 작으면, 상기 주목 화소를 흑색으로 이치화한 후, 상기 제 1 수정 주목 화소값을 상기 주목 화소의 계조 오차값으로 저장하는 단계(S80)를 수행하도록 구성된다.

이와 같이 구성된 본 발명에 따른 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법의 바람직한 실시예에 대한 수행 과정을 첨부한 도 2a를 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.

도 2a는 본 발명에 따른 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법의 바람직한 실시예를 개념적으로 나타낸 블록도이고, 도 2b는 종래 기술에 따른 오차 확산 방법을 개념적으로 나타낸 블록도이다.

우선, 단계 S10에서 상기 이치화 대상 화상에서 이치화할 주목 화소를 래스터 스캐닝 순으로 선정하면, 단계 S20에서는 상기 주목 화소에 인접한 주변 화소의 상기 계조 오차값을 상기 주목 화소값으로부터 감산하여 제 1 수정 주목 화소값을 산출한다.

주지하다시피, 공지된 오차 확산 방법 중 대표적인 방법은 플로이드와 스타인베르그(Floyd-Steinberg)가 제안한 방법이 있으며, 또 다른 대표적인 방법으로는 스터키(Stucki)가 제안한 방법이 있다.

도 3a는 플로이드와 스타인베르그가 제안한 오차 확산 마스크이고, 도 3b는 스터키가 제안한 오차 확산 마스크이다.

예컨대, 플로이드와 스타인베르그((Floyd-Steinberg)가 제안한 오차 확산 마스크(error diffusion mask)는 도 3a와 같은 데, 이 오차 확산 마스크의 각 셀(cell) 내에 기술된 숫자들은 해당 위치의 화소가 갖는, 이치화 시에 발생한 계조 오차값들의 가중치를 의미한다. 통상, 오차 확산 방법은 라인 메모리를 통해 이전 라인의 계조 오차값을 저장하고 있어야 함은 가장 기본적인 전제 사항이다.

수학식 1과 같이, 현 좌표 위치 (v,h)의 주목 화소값 I(v,h)과 인접 화소들의 계조 오차값들 E(v-1,h-1), E(v-1,h), E(v-1,h+1), E(v,h-1)에 상관성 정도에 따라 각각 1/16, 5/16, 3/16, 7/16의 가중치를 적용하여 제 1 수정 주목 화소값 I'(v,h)을 산출한다. 여기서, v는 수직 좌표(vertical coordinate)이며, h는 수평 좌표(horizontal coordinate)이다. 수학식 1을 통해 제 1 수정 주목 화소값 I'(v,h)을 산출한다.

한편, 단계 S30에서는 상기 주목 화소의 상하좌우 방향과 45。 및 135。방향에 위치한 복수의 인접 화소와 상기 주목 화소를 마스킹하여 수직 및 수평 방향에 대한 고역 통과 필터링을 수행하여 각각 수직 고역 성분값과 수평 고역 성분값을 추출한다.

여기서, 상기 수직 고역 성분값과 상기 수평 고역 성분값을 산출하기 위해서는 잘 알려진 바 있는 프리위트 연산자(prewitt operator)를 이용할 수도 있으며, 소벨 연산자(sobel operation)를 이용할 수도 있다.

예컨대, 도 4에 나타낸 바와 같은 프리위트 연산자를 이용할 경우, 수학식 2와 같이 수직 고역 성분값 HPF_v(v,h)은, 상기 주목 화소의 상하 방향에 위치한 2개의 인접 화소와 45。 및 135。방향에 위치한 4개의 인접 화소를 포함하는 6개의 화소를 윈도우 마스크로 마스킹한 후, 상기 주목 화소의 상측 라인에 위치한 세 개의 화소값을 합한 결과값으로부터 상기 주목 화소의 하측 라인에 위치한 세 개가 화소값을 합한 결과값을 감산한 값이고, 상기 수평 고역 성분값 HPF_h(v,h)은, 상기 주목 화소의 좌우 방향에 위치한 2개의 인접 화소와 45。 및 135。방향에 위치한 4개의 인접 화소를 포함하는 6개의 화소를 윈도우 마스크로 마스킹한 후, 상기 주목 화소의 좌측열에 위치한 세 개의 화소값을 합한 결과값으로부터 상기 주목 화소의 우측열에 위치한 세 개가 화소값을 합한 결과값을 감산한 값이다.

한편, 도 5에 나타낸 바와 같은 소벨 연산자를 이용할 경우, 상기 수직 고역 성분값은, 상기 주목 화소의 상하 방향에 위치한 2개의 인접 화소와 45。 및 135。방향에 위치한 4개의 인접 화소를 포함하는 6개의 화소를 윈도우 마스크로 마스킹한 후, 상기 주목 화소의 상측 라인에서 유클리디언 거리(Euclidean Distance)가 1인 상단 화소값에 2를 승산한 값과 유클리디언 거리가 각각인 두 개의 화소값을 합한 결과값으로부터 상기 주목 화소의 하측 라인에서 유클리디언 거리가 1인 하단 화소값에 2를 승산한 값과 유클리디어 거리가 각각인 두 개의 화소값을 합한 결과값을 감산한 값이고, 상기 수평 고역 성분값은, 상기 주목 화소의 좌우 방향에 위치한 2개의 인접 화소와 45。 및 135。방향에 위치한 4개의 인접 화소를 포함하는 6개의 화소를 윈도우 마스크로 마스킹한 후, 상기 주목 화소의 좌측열에서 유클리디언 거리(Euclidean Distance)가 1인 상단 화소값에 2를 승산한 값과 유클리디언 거리가 각각인 두 개의 화소값을 합한 결과값으로부터 상기 주목 화소의 우측열에서 유클리디언 거리가 1인 하단 화소값에 2를 승산한 값과 유클리디어 거리가 각각인 두 개의 화소값을 합한 결과값을 감산한 값이다.

여기서, 언급한 프리위쯔 연사자나 소벨 연산자는 하나의 실시예일 뿐, 그 밖에 공지된 어떠한 수직 또는 수평 고역 통과 필터를 이용하더라도 무방함은 주지의 사실이다. 특히, 본원에서는 연산량의 증가 문제를 회피하기 위해 3 ×3 고역 통과 필터 마스크에 국한하여 설명하고 있으나, 응용 분야와 설계 방침에 따라서는 5 ×5 또는 7 ×7 등의 고역 통과 필터 마스크를 사용할 수 있음은 주지의 사실이다.

다음으로, 도 2a를 참조할 때, 단계 S40에서는 수학식 3과 같이, 상기 수직 고역 성분값 및 상기 수평 고역 성분값에 상호 독립적인 가중치를 부여하기 위해 상기 수직 고역 성분값 및 상기 수평 고역 성분값에 각각 제 1 비례 인자(k1) 및 제 2 비례 인자(k2)를 승산하여 각각 수직 고역 가중 성분값 및 수평 고역 가중 성분값을 산출한 후, 상기 수직 고역 가중 성분값과 상기 수평 고역 가중 성분값을 합산하여 고역 성분 합산값 HPF'(v,h)을 산출한다.

이때, 제 1 비례 인자(k1) 및 제 2 비례 인자(k2)는 각각 수학식 4 및 수학식 5와 같은 수식을 통해 결정하는 것이 바람직하다.

즉, 제 1 비례 인자(k1)는 상기 수직 고역 성분값 HPF_v(v,h)에 기설정된 제 2 비례 상수(β)를 곱한 값의 절대값에 1을 합산한 값으로 기설정된 제 1 비례 상수(α)를 제산(division)한 값인 것이고, 제 2 비례 인자(k2)는 상기 수평 고역 성분값 HPF_h(v,h)과 기설정된 제 2 비례 상수(β)를 곱한 값의 절대값에 1을 합산한 값으로 기설정된 제 1 비례 상수(α)를 제산한 값인 것이다.

수학식 4 및 수학식 5에 있어서, 제 1 비례 상수(α)를 증가시키면 전체적으로 가중치가 증가되어 텍스춰 영역의 표현 능력이 개선되는 효과를 나타내지만, 너무 커지면 윤곽 영역에서 고역 성분이 과도하게 강조되어 전체적으로 부자연스러운이치화 결과 영상이 출력될 수 있음에 따라 이를 방지하기 위해 제 2 비례 상수(β)를 도입하여 고역 성분의 크기에 따라 비례 인자의 값을 감소시켜줌으로써 전체적인 화질 개선을 도모한다.

통상, 제 1 비례 상수(α)가 제 2 비례 상수(β)보다 큰 값으로 선정하는 데, 각각 1.25 및 0.015로 설정하는 것이 바람직하다.

상기에서 언급한 방법 외에도 제 1 비례 인자(k1) 및 제 2 비례 인자(k2)에 수평 및 수직 고역 특성에 따라 서로 다른 값을 부여하는 다양한 방법이 있을 수 있다. 따라서, 이러한 본 발명의 기술적 사상에 근거한 다양한 변형은 본 발명의 권리 범위 내에 귀속됨은 자명한 사실이다.

한편, 제 1 비례 인자(k1) 및 제 2 비례 인자(k2)의 결정하는 다른 실시예로는 수평 및 수직 고역 특성을 고려하지 않고, 제 1 비례 인자(k1) 및 제 2 비례 인자(k2)를 상수로 정할 수도 있는 데, 이 경우, 실험적인 획득한 결과에 따르면, 이들은 각각 0.15보다 크거나 크고 0.5 보다는 작거나 같은 구간에서 정하는 것이 바람직하다. 이때, 제 1 비례 인자(k1) 및 제 2 비례 인자(k2)는 서로 동일한 값일 수도 있으며, 수평 및 수직 고역 특성에 따라 서로 다른 값을 부여할 수도 있다.

단계 S50에서는 수학식 6과 같이, 상기 고역 성분 합산값 HPF'(v,h)과 상기 제 1 수정 주목 화소값 I'(v,h)을 가산하여 제 2 수정 주목 화소값을 산출한다.

이어서, 단계 S60에서는 상기 제 2 수정 주목 화소값이 상기 중간 계조값보다 크거나 같은지를 판단한다.

상기 판단 단계(S60)의 판단 결과, 상기 제 2 수정 주목 화소값이 상기 중간 계조값보다 크거나 같으면, 단계 S70에서는 상기 주목 화소를 백색으로 이치화한 후, 상기 제 1 수정 주목 화소값에서 최대 계조값을 감산하여 상기 주목 화소의 계조 오차값으로 저장한다. 반면, 상기 판단 단계(S60)의 판단 결과, 상기 제 2 수정 주목 화소값이 상기 중간 계조값보다 작으면, 하는 단계 S80에서는 상기 주목 화소를 흑색으로 이치화한 후, 상기 제 1 수정 주목 화소값을 상기 주목 화소의 계조 오차값으로 저장한다.

다시 말해서, 수학식 7에 나타낸 바와 같이, 제 2 수정 주목 화소값 I''(v,h)이 기설정된 고정 역치값(TH_F, 화소당 비트수가 8비트인 256 계조 화상을 기준할 때, 127이 됨)보다 크거나 같으면, 이치화 결과값 O(v,h)로 백색(WHITE)을 출력한 후, 제 1 주정 주목 화소값 I'(v,h)에서 최대 계조값(화소당 비트수가 8비트인 256 계조 화상을 기준할 때, 255가 됨)을 감산하여 해당 위치에 대한 계조 오차값 E(v,h)으로 지정하고, 그렇지 않으면, 이치화 결과값 O(v,h)으로 흑색(BLOCK)을 출력한 후, 제 1 주정 주목 화소값 I'(v,h)을 해당 위치에 대한 계조 오차값 E(v,h)으로 지정한다. 여기서, 이치화 결과값 O(v,h)이 백색(WHITE)인 경우에는 255가 되고 흑색(BLACK)인 경우에는 0이 됨은 주지의 사실이다.

본 발명의 바람직한 실시예 외에도 기존의 다양한 고역 통과 필터(HPF; High Pass Filter)를 적용하여 유사한 결과를 얻을 수도 있음은 자명하다. 또한 여기서 제시한 오차 확산 기법 이외의 정렬 디더링(ordered dithering method), 이진 데이터 베이스 기법(binary database method), 도트 확산 기법(dot diffusion method) 등에도 적용할 수도 있다.

도 6a 및 도 6b는 각각 종래에 따른 플로이드와 스타인베르그의 오차 확산 마스크에 기반한 오차 확산 방법 및 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이치화 결과 영상을 각각 도시한 예시도로, 특히, 도 6b는 제 1 비례 인자(k1) 및 제 2 비례 인자(k2)를 각각 0.3으로 설정하여 획득한 이치화 결과 영상을 나타낸 것이다.

본 발명에 따르면, 이치화 대상 영상의 윤곽 영역과 텍스춰 영역에서 적응적인 오차 확산 처리가 수행됨에 따라 상대적으로 양호한 화질의 이치화 결과 영상을 제공하는 데, 도 6a 및 도 6을 참조할 때, 도 6b의 이치화 결과 영상은 도 6a에 비해 전체적으로 윤곽 영역에 대한 양호한 가시성을 제공하고 있을 뿐만 아니라 텍스춰 영역에서도 질감 특성을 효과적으로 재현하고 있음을 확인할 수 있다.

본원에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의 내려진 용어들로써 이는 당분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있으므로 그 정의는 본원의 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

또한, 본원에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 통해 본 발명을 설명했으므로 본 발명의 기술적인 난이도 측면에서 고려할 때, 당분야에 통상적인 기술을 가진 사람이면 용이하게 본 발명에 대한 또 다른 실시예와 다른 변형을 가할 수 있으므로, 상술한 설명에서 사상을 인용한 실시예와 변형은 모두 본 발명의 청구 범위에 모두 귀속됨은 명백하다.

이상에서 설명한 바와 같이, 오차 확산 방법에 있어서, 주목 화소에 인접한 주변 화소의 계조 오차값을 상기 주목 화소에 가산하여 제 1 수정 주목 화소값을 산출하고, 주목 화소와 인접 화소들로부터 수직 고역 성분값과 수평 고역 성분값을 추출한 다음에 각각에 독립적인 가중치를 부여하여 합산함으로써 고역 성분 합산값을 산출하여 이 고역 성분 합산값과 제 1 수정 주목 화소값을 가산하여 제 2 수정 주목 화소값을 산출한 다음에 이를 대상으로 이치화 처리를 수행하고, 이치화 결과값과 상기 제 1 수정 주목 화소값을 이용하여 상기 주목 화소의 계조 오차값으로 산출·저장하는 본 발명에 따르면, 계조 오차 산출 과정과 역치 처리 과정에 이용되는 화소값을 상호 분리함으로써 고역 통과 필터에 의한 화질의 개선을 도모하면서도 이에 따른 악영향이 계조 오차값에 누적·전파되는 것을 차단함으로써 이치화 결과 영상의 화질을 효과적으로 개선할 수 있는 이점이 있다.

Claims (8)

1. 연속 계조를 갖는 이치화 대상 화상의 화소값과 역치화된 이진 화소값 간의 계조 오차값(gray level error value)을 기설정된 가중치에 따라 인접 화소들에 확산시켜 이치화를 수행하는 오차 확산 방법에 있어서,

   상기 이치화 대상 화상에서 이치화할 주목 화소를 래스터 스캐닝 순으로 선정하는 단계와;

   상기 주목 화소에 인접한 주변 화소의 상기 계조 오차값을 주목 화소값으로부터 감산하여 제 1 수정 주목 화소값을 산출하는 단계와;

   상기 주목 화소를 중심으로 고역 통과 필터링을 수행하여 각각 수직 고역 성분값과 수평 고역 성분값을 추출하는 단계와;

   상기 수직 고역 성분값 및 상기 수평 고역 성분값에 상호 독립적인 가중치를 부여하기 위해 상기 수직 고역 성분값 및 상기 수평 고역 성분값에 각각 제 1 비례 인자 및 제 2 비례 인자를 승산하여 각각 수직 고역 가중 성분값 및 수평 고역 가중 성분값을 산출한 후, 상기 수직 고역 가중 성분값과 상기 수평 고역 가중 성분값을 합산하여 고역 성분 합산값을 산출하는 단계와;

   상기 고역 성분 합산값과 상기 제 1 수정 주목 화소값을 가산하여 제 2 수정 주목 화소값을 산출하는 단계와;

   상기 제 2 수정 주목 화소값이 상기 중간 계조값보다 크거나 같은지를 판단하는 단계와;

   상기 판단 단계의 판단 결과, 상기 제 2 수정 주목 화소값이 상기 중간 계조값보다 크거나 같으면, 상기 주목 화소를 백색으로 이치화한 후, 상기 제 1 수정 주목 화소값에서 최대 계조값을 감산하여 상기 주목 화소의 계조 오차값으로 저장하는 단계; 및

   상기 판단 단계의 판단 결과, 상기 제 2 수정 주목 화소값이 상기 중간 계조값보다 작으면, 상기 주목 화소를 흑색으로 이치화한 후, 상기 제 1 수정 주목 화소값을 상기 주목 화소의 계조 오차값으로 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 고역 통과 필터링은,

   상기 주목 화소의 상하좌우 방향과 45。 및 135。방향에 위치한 복수의 인접 화소와 상기 주목 화소를 마스킹하여 수직 및 수평 방향에 대한 고역 통과 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법.
3. 제 2 항에 있어서, 상기 수직 고역 성분값은,

   상기 주목 화소의 상하 방향에 위치한 2개의 인접 화소와 45。 및 135。방향에 위치한 4개의 인접 화소를 포함하는 6개의 화소를 윈도우 마스크로 마스킹한후, 상기 주목 화소의 상측 라인에 위치한 세 개의 화소값을 합한 결과값으로부터 상기 주목 화소의 하측 라인에 위치한 세 개가 화소값을 합한 결과값을 감산한 값이고,

   상기 수평 고역 성분값은, 상기 주목 화소의 좌우 방향에 위치한 2개의 인접 화소와 45。 및 135。방향에 위치한 4개의 인접 화소를 포함하는 6개의 화소를 윈도우 마스크로 마스킹한 후, 상기 주목 화소의 좌측열에 위치한 세 개의 화소값을 합한 결과값으로부터 상기 주목 화소의 우측열에 위치한 세 개가 화소값을 합한 결과값을 감산한 값인 것을 특징으로 하는 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법.
4. 제 2 항에 있어서, 상기 수직 고역 성분값은, 상기 주목 화소의 상하 방향에 위치한 2개의 인접 화소와 45。 및 135。방향에 위치한 4개의 인접 화소를 포함하는 6개의 화소를 윈도우 마스크로 마스킹한 후, 상기 주목 화소의 상측 라인에서 유클리디언 거리(Euclidean Distance)가 1인 상단 화소값에 2를 승산한 값과 유클리디언 거리가 각각인 두 개의 화소값을 합한 결과값으로부터 상기 주목 화소의 하측 라인에서 유클리디언 거리가 1인 하단 화소값에 2를 승산한 값과 유클리디어 거리가 각각인 두 개의 화소값을 합한 결과값을 감산한 값이고,

   상기 수평 고역 성분값은, 상기 주목 화소의 좌우 방향에 위치한 2개의 인접화소와 45。 및 135。방향에 위치한 4개의 인접 화소를 포함하는 6개의 화소를 윈도우 마스크로 마스킹한 후, 상기 주목 화소의 좌측열에서 유클리디언 거리(Euclidean Distance)가 1인 상단 화소값에 2를 승산한 값과 유클리디언 거리가 각각인 두 개의 화소값을 합한 결과값으로부터 상기 주목 화소의 우측열에서 유클리디언 거리가 1인 하단 화소값에 2를 승산한 값과 유클리디어 거리가 각각인 두 개의 화소값을 합한 결과값을 감산한 값인 것을 특징으로 하는 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법.
5. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 비례 인자는,

   상기 수직 고역 성분값에 기설정된 제 2 비례 상수를 곱한 값의 절대값에 1을 합산한 값으로 기설정된 제 1 비례 상수를 제산(division)한 값이고,

   상기 제 2 비례 인자는 상기 수평 고역 성분값과 상기 제 2 비례 상수를 곱한 값의 절대값에 1을 합산한 값으로 상기 제 1 비례 상수를 제산한 값인 것을 특징으로 하는 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법.
6. 제 5 항에 있어서, 상기 제 1 비례 상수는,

   상기 제 2 비례 상수 보다 상대적으로 큰 값으로 선정하는 것을 특징으로 하는 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법.
7. 제 6 항에 있어서, 상기 제 1 비례 상수 및 상기 제 2 비례 상수는,

   각각 1.25 및 0.015로 설정하는 것을 특징으로 하는 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법.
8. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 비례 인자 및 상기 제 2 비례 인자는,

   각각 0.15보다 크거나 크고 0.5 보다는 작거나 같은 구간에서 정하는 것을 특징으로 하는 고역 통과 필터링에 기반한 적응형 오차 확산 방법.