KR100363965B1 - Method of optimizing color image for 4 gray-level display - Google Patents

Method of optimizing color image for 4 gray-level display Download PDF

Info

Publication number
KR100363965B1
KR100363965B1 KR1020000067930A KR20000067930A KR100363965B1 KR 100363965 B1 KR100363965 B1 KR 100363965B1 KR 1020000067930 A KR1020000067930 A KR 1020000067930A KR 20000067930 A KR20000067930 A KR 20000067930A KR 100363965 B1 KR100363965 B1 KR 100363965B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
gray
color
images
sub
Prior art date
Application number
KR1020000067930A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20020037931A (en
Inventor
이성수
Original Assignee
이성수
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 이성수 filed Critical 이성수
Priority to KR1020000067930A priority Critical patent/KR100363965B1/en
Publication of KR20020037931A publication Critical patent/KR20020037931A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR100363965B1 publication Critical patent/KR100363965B1/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/90Determination of colour characteristics
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20024Filtering details

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

본 발명은 컬러영상을 4그레이 액정표시장치와 같은 4단계 색상 표시장치에 나타내기 위한 방법으로, 원본 영상의 색상정보를 최대한 활용하여 최적화된 결과영상을 출력하는 방법에 관한것이다.The present invention relates to a method for displaying a color image on a four-stage color display device such as a 4-gray liquid crystal display device, and a method for outputting an optimized result image by making full use of color information of an original image.

본 발명의 일실시예에 따른 컬러영상 최적화 방법은, 입력 컬러영상으로부터 그레이영상을 생성하는 단계, 그레이영상에서 색상의 분포를 기준으로 하여 분할영역을 재설정하는 단계, 분할영역으로부터 3개의 중복된 구간으로 영역별 이미지를 구성하여 서브이미지S 1 (x,y),S 2 (x,y),S 3 (x,y)를 구축하는 단계, 3분화된 서브이미지 각각에 대하여A 1 ,A 2 ,A 3 값에 의해 에러 필터링을 하여R 1 (x,y),R 2 (x,y),R 3 (x,y)를 생성하는 단계,R 2 (x,y)R 3 (x,y)이미지를 4그레이 값으로 변환하는 단계, 상기 에러 필터링 단계[107]의 생성 이미지R 1 (x,y)과 상기 4그레이 변환 단계의 변환된 이미지를 병합하여 최종 4그레이 영상G(x,y)를 출력하는 병합 단계로 구성된다.A color image optimization method according to an embodiment of the present invention includes the steps of generating a gray image from an input color image, resetting a divided area based on a color distribution in a gray image, configure the region-specific images with the sub-image S 1 (x, y), S 2 (x, y), S 3 (x, y) step, 3 differentiation of sub-images a 1, a 2, for each of building a , a 3 values R 1 and an error filtered by a (x, y), R 2 (x, y), R 3 (x, y) a step of generating, R 2 (x, y) and R 3 (x , y) converting the image into four gray values, the error filtering step [107] of the generated image R 1 (x, y) and by merging the translated image of the four gray conversion step last four gray images G (x , y) .

Description

4그레이 표시장치를 위한 컬러영상의 최적화 방법 {Method of optimizing color image for 4 gray-level display}[0001] The present invention relates to a method of optimizing a color image for a gray display device,

본 발명은 컬러영상을 4그레이 표시장치에 나타내기 위한 이미지 최적화 방법으로, 원본 영상의 색상정보를 최대한 활용한 최적화된 결과영상 출력방법에 관한 것이다.The present invention relates to an image optimization method for displaying a color image on a 4-gray display device, and relates to an optimized result image output method that makes full use of color information of an original image.

현대의 산업과 사회는 자연발생적인 존재나 가치보다 기술과 정보라는 무형의 가치에 더 많은 의존도를 가지고 변화해 가고 있다. 수없이 많은 정보를 접하게 되는 사용자들에게는 꼭 필요한 정보만을 신속하게 획득하는 것이 경쟁에서 이겨낼 수 있는 수단이 되었고, 이러한 수단에 필요한 다양한 도구들이 발생하였다. 컴퓨터와 네트웍의 발전은 정보화 사회의 주도적인 역할을 맡아왔고, 더욱 증대된 사용자들의 욕구는 시공간의 제약을 해결하기 위해 무선네트웍을 활용하기에 이르렀다.Modern industries and societies are changing more and more dependent on intangible values of technology and information rather than naturally occurring beings or values. For users who are exposed to a lot of information, acquiring only the necessary information quickly became a means of overcoming competition, and various tools required for such means occurred. The development of computers and networks has played a leading role in the information society, and the desire of more and more users has led to the use of wireless networks to address space and time constraints.

무선네트웍을 위한 여러가지 방법들중, 대부분의 사용자들이 쉽게 사용할 수있는 개인 정보 단말기로 인터넷가능 휴대폰과 PDA등이 사용되고 있으며, 더 많은 정보를 쉽고 빠르게, 한눈에 알아볼 수 있도록 하기 위해 이미지 정보의 활용은 필수불가결하다고 할 수 있다. 이미지 정보의 활용에 있어서 사용자들의 욕구에 충족할만한 신속성과 편의성을 동시에 제공하기 위해 제안된 것이 1비트 흑백영상에서 한단계 발전한 4단계 색조를 가진 그래픽표시장치의 사용이다.Among the various methods for wireless network, most of users are using easily accessible personal information devices such as mobile phone and PDA. In order to make information more easily and quickly at a glance, It is indispensable. It is the use of a graphic display device having a 4-step color tone developed in one step from a 1-bit monochrome image, in order to simultaneously provide promptness and convenience that satisfies users' desires in utilization of image information.

현재 4그레이 표시장치를 위한 기존 이미지 정보들의 적절한 가치화에 있어 영상처리관련 전문인력이 필요하며 많은 시간및 비용의 재투자가 요구되므로 개인및 기업들의 사용자측에는 제약적 요소로 작용하게 된다.Currently, the image processing specialist is required for proper valuation of the existing image information for the 4 gray display device, and the time and cost reinvestment is required, which is a constraint factor on the user side of the individual and companies.

4그레이 영상 생성을 위해 기존에 사용되고 있는 기술로는 이미지정보를 활용하고자 하는 사용자가 직접 드로잉하여 만들거나, 적절한 이미지 생성 도구나 소프트웨어를 활용하여 여러가지 복잡한 단계의 처리과정을 하나씩 편집해 가면서 만들어 내는 방법이 있다. 이는 많은 시간및 비용과 영상처리와 관련한 전문화된 지식을 요구하며, 정보활용및 가치창조의 극대화에 저해요소로 작용하게 되고, 산업전반에 걸쳐 이득을 주지 못한다.4 technology that is used for creating gray image is a method of making drawing by making a user who wants to utilize image information or editing various complicated processing steps one by one by using appropriate image generation tool or software . This requires a great deal of time and money and specialized knowledge of image processing, which hinders the maximization of information utilization and value creation and does not benefit the industry as a whole.

이에 일련의 영상처리 기법을 토대로 4단계 색조 이미지의 효과적인 생성에 필요한 새로운 방법을 고안하였고 이를 활용한 빠르고 간편한 소프트웨어를 개발하였다. 본 알고리즘및 소프트웨어는 4단계 색조를 가진 그래픽 표시장치에 컬러영상의 효과적인 표현을 위해 사용될 수 있다.Based on a series of image processing techniques, we devised a new method for effective generation of 4-step tone image and developed a quick and easy software using it. The algorithm and software can be used for effective representation of color images in a graphic display device with a four-step tone.

따라서, 본 발명의 목적은 4그레이 표시장치에 컬러영상의 효과적인 출력을위해, 256단계의 명암도 단계에서 4단계 계조(gray)로 변환될 때 손실되는 중간단계의 명암도 단계에 대해 4단계의 대표적인 명암도 값과 디더링을 통한 점의 밀도로 단계변화를 변환함으로써 손실을 극복하는, 4그레이 표시장치를 위한 컬러영상의 최적화 방법을 제공하는 것이다.Accordingly, it is an object of the present invention to provide an image display device and a method for controlling the intensity of the intermediate stage, which are lost when the image is converted from 256 levels of intensity level to 4 levels of gray level, And to provide a method of optimizing a color image for a 4 gray display device that overcomes loss by converting the step change to a density of dots through a value and dithering.

도1a는 본 발명의 일실시예에 따른 특징화 디더링의 처리과정을 나타내는 순서도.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1A is a flow chart illustrating the process of characterizing dithering in accordance with one embodiment of the present invention. FIG.

도1b는 그레이영상을 생성하는 단계의 알고리즘 순서도.1B is an algorithm flowchart of a step of generating a gray image.

도1c는 분할영역 재설정 단계의 알고리즘 순서도.Figure 1C is an algorithm flow diagram of a partition reset step.

도1d와 도1e는 중복영역 3분화 단계의 알고리즘 순서도.Figures 1D and 1E show an algorithm flow diagram of the overlapping region 3 differentiation step.

도1f는 4그레이 변환 단계의 알고리즘 순서도.1F is an algorithm flow chart of the 4-gray conversion step.

도1g는 서브이미지를 병합하여 최종 결과물을 출력하는 단계의 알고리즘 순서도.Figure 1G is an algorithm flow diagram of merging sub-images to output the final result.

도2a는 본 발명의 다른 실시예에 따른, 특징화 디더링 방법의 순서도.Figure 2a is a flow diagram of a method for characterizing dithering, according to another embodiment of the present invention.

도2b는 채널변환 단계의 알고리즘 순서도.2B is an algorithm flow diagram of the channel conversion step.

도2c는 고역필터링 단계의 알고리즘 순서도.2C is an algorithm flow diagram of the high-pass filtering step.

도2d는 스레시홀딩 단계의 알고리즘 순서도.Figure 2d is an algorithm flow chart of the thresholding step.

도3a는 임의의 화소 (x,y)에 대한 3×3 이웃화소를 나타내는 그림.3A is a diagram showing a 3x3 neighboring pixel for an arbitrary pixel (x, y). Fig.

도3b는 일반적인 3×3 마스크를 나타내는 표.3B is a table showing a general 3x3 mask.

도4는 일반적인 3×3 샤프닝 필터(sharpening filter)인 기본 고역 스페이셜필터(Basic highpass spatial filter)를 나타내는 표.FIG. 4 is a table showing a basic highpass spatial filter, which is a general 3 × 3 sharpening filter; FIG.

도5는 마스크를 나타내는 표.5 is a table showing masks;

도6은 2차원 공간에서의 이상적인 고역필터의 차단주파수를 정의하는 그래프.Figure 6 is a graph defining the cut-off frequency of an ideal high-pass filter in a two-dimensional space.

도7은 버터워스 고역필터(BHPF)의 특성을 나타내는 그래프.7 is a graph showing characteristics of a Butterworth high-pass filter (BHPF).

도8은 본 발명에 의해 컬러영상이 4그레이 표시장치에 표시가능토록 최적화된 결과영상을 나타내는 예시도.8 is an exemplary view showing a resultant image in which a color image is optimized for display on a 4-gray display device according to the present invention.

개요summary

컬러영상은 실사를 그대로 보여주고 전달해 줌으로써 가장확실한 정보전달의 수단이라 할 수 있다. 그러나, 실사를 담은 컬러영상은 정보의 발생위치에서부터 사용자 획득단계까지 처리해야 할 데이터의 크기가 상대적으로 크고, 무선인터넷을 이용한 정보전달의 기본 단위로는 아직까지 기술및 전반적인 활용방법과 수단등의 여러가지 선행조건들을 안고 있다. 이보다 적은 데이터 크기와 저렴한 비용의 표시장치를 사용할 수 있는 256단계의 그레이 이미지를 활용할 수 있으나, 이또한 무선네트웍상에서 요구되는 고속의 처리와 가까운 미래까지 계속 사용될 제반 정보활용 시설및 개인단말기들에 비춰볼 때 적합치 않다.The color image is the most reliable means of information transmission by showing and conveying the actual image as it is. However, the color image containing the real image has a relatively large data size to be processed from the location of the information to the user acquiring step, and the basic unit of information transmission using the wireless Internet is still the technology and the general utilization method and means It has various prerequisites. It is possible to utilize 256 gray images which can use less data size and low cost display device. However, the high speed processing required on this wireless network and all the information utilization facilities and personal terminals When not appropriate.

현재 무선인터넷용 개인 휴대 단말기및 정보보조 기기등은 대부분 흑백의 두가지 색상을 표현하는 1비트 액정표시장치를 사용하고 있으나 정보 이용자의 욕구를 해소하기에 너무 열악한 조건이어서, 이를 대체하면서 적은 데이터 처리크기와 빠른 전송이 가능한 4단계 색조를 표현할수 있는 4그레이 표시장치를 가진 기기들로 대체되고 있다. 따라서, 적합한 이미지 정보 가공 툴이 필요하게 되었고 이에 적합한 알고리즘 및 방법이 요구되어, 간편히 사용할 수 있는 프로그램이나 방법등이 알려져 있지 않아 새로이 개발하게 되었다.Currently, personal wireless terminals and information assistant devices for wireless internet use 1-bit liquid crystal display device which displays two colors of black and white. However, since it is a condition that is too harsh to solve the needs of information users, And a 4-gray display device capable of expressing a four-step hue capable of fast transmission. Therefore, a suitable image information processing tool has become necessary, and an appropriate algorithm and method have been required. Therefore, a program or a method that can be used easily has not been known and it has been newly developed.

실시예의 구성Configuration of Embodiment

4-Gray 표시 장치를 위한 컬러영상 최적화 방법은 "중복영역 3분화를 이용한 특징화 디더링"과 "1비트 흑백 표시장치를 위한 이미지 특징화 디더링의 확장개념"으로 구현될 수 있다.A color image optimization method for a 4-gray display device can be implemented as " characterization dithering using redundant region 3 differentiation " and " expansion concept of image characterization dithering for a 1-bit monochrome display device ".

(1) 중복영역 3분화를 이용한 특징화 디더링(도1a~2g 참조)(1) Characterization dithering using redundant region 3 differentiation (see Figs. 1A to 2G)

본 실시예에 따른 특징화 디더링 방법은 사진 등의 풀(full)컬러 이미지와 연속 색조의 명암도 단계가 많은 이미지의 변환에 적합한 결과를 만들어 낸다.The feature dither method according to this embodiment produces results that are suitable for the conversion of images with a large number of intensity stages of full color images and continuous hues such as photographs.

도1a를 참조하면, 본 실시예는Referring to Figure 1A,

입력 컬러영상으로부터 그레이영상을 생성하는 단계[101],A step (101) of generating a gray image from the input color image,

그레이영상에서 색상의 분포를 기준으로 하여 분할영역을 재설정하는 단계(Detect A[ ])[103],(Detect A []) [103], a step of resetting a divided area based on the distribution of colors in a gray image,

분할영역으로부터 3개의 중복된 구간으로 영역별 이미지를 구성하여 서브이미지S 1 (x,y),S 2 (x,y),S 3 (x,y)를 구축하는 단계[105],A step 105 of constructing sub-images S 1 (x, y) , S 2 (x, y) , S 3 (x, y) by constructing an area-

3분화된 서브이미지 각각에 대하여A 1 ,A 2 ,A 3 값에 의해 에러 필터링을 하여R 1 (x,y),R 2 (x,y),R 3 (x,y)를 생성하는 단계[107],With respect to the third differentiation sub-images each of A 1, A 2, and the error filtered by the A 3 values to produce the R 1 (x, y), R 2 (x, y), R 3 (x, y) [107]

R 2 (x,y),R 3 (x,y)이미지를 4그레이 값으로 변환하는 단계[109],Converting the R 2 (x, y) , R 3 (x, y) image to a 4-gray value [109]

상기 에러 필터링 단계[107]의 생성 이미지R 1 (x,y)과 상기 4그레이 변환 단계[109]의 변환된 이미지를 병합하여 최종 최적화 영상G(x,y)를 출력하는 병합 단계[111]로 구성된다.A merging step 111 for merging the transformed image of the generated image R 1 (x, y) of the error filtering step 107 with the transformed image of the 4 gray transforming step 109 to output the final optimized image G (x, y) .

상기 각 단계들중 그레이영상을 생성하는 단계[101]는 도1b와 같은 알고리즘에 의해 구현할 수 있다. 또한, 분할영역 재설정 단계[103]는 도1c와 같이 구성되는 알고리즘에 의해 구현할 수 있다.The step of generating a gray image [101] among the above steps may be implemented by an algorithm as shown in FIG. In addition, the partition resetting step [103] may be implemented by an algorithm configured as shown in FIG.

상기 단계중, 분할영역으로부터 3개의 중복된 구간으로 영역별 이미지를 구성하여 서브이미지를 구축하는 단계[105](이하, "중복영역 3분화 단계"라 한다)에 대해서 살펴본다. 원본 이미지에 나타난 256단계중 빈도수 밀도가 높은 값을 주요 4단계 명암도 값으로 나타내 줌으로써 결과 영상이 결정되는데, 여기서 4가지 명암도값 사이에 존재하는 252단계의 명암도 단계 처리가 문제로 남는다. 손실되는 명암도 단계값들의 처리에 따라 결과영상의 좋고 나쁨이 결정되기 때문이다. 손실율을 최대한 줄이면서 원본 영상이 가진 명암도 변화 단계를 최대한 살려줄 수 있는 방법으로 이미지에 대한 전처리 과정이 행해지며, 이를 "중복영역 3분화"라 한다.In the above steps, a step 105 of constructing a sub-image by composing a region-by-region image with three overlapping regions from a divided region (hereinafter referred to as "overlapping region 3 differentiation step") will be described. The resultant image is determined by expressing a value with a high frequency density among the 256 steps shown in the original image as a main four-step intensity value. In this case, the 252 step intensity step processing among the four intensity values remains as a problem. This is because the processing of the lossy intensity step values determines the quality of the resulting image. A preprocessing process is performed on the image in such a way as to maximize the intensity change step of the original image while reducing the loss rate as much as possible.

중복영역 3분화 단계[105]는 입력 영상을 3개의 분리된 영상(서브이미지)로 나누는 과정으로, 결과영상에서 4가지 명암도값으로 선택될 값을 기준으로 한다. 하나의 명암도 대표값이 선택되고 이를 중심으로 다음 단계의 대표값 사이 영역을 하나의 3분화 영상으로 만든다. 3개의 3분화 영상은 각각 선택될 대표 명암값과 다음 명암값까지의 영역을 공통으로 포함하게 되는데, 이 공통영역들이 에러확산 필터링[107]을 통해 다음 단계로의 명암도 단계 변화를 나타내 줄 부분이다. 이 중복영역 3분화 단계[105]는 도1d, 2e와 같은 알고리즘에 의해 구현될 수 있다.The overlapping region 3 differentiation step [105] is a process of dividing the input image into three separate images (sub-images), and based on the values to be selected as the four intensities in the resultant image. One intensity intensity representative value is selected, and the area between the representative values of the next stage is made into one three-divided image based on the representative intensity value. The three triad images commonly include areas of up to the next representative lightness value and the next lightness value to be selected, and these common areas are portions that indicate the intensity step change from the error diffusion filtering to the next step . This redundant area tripletization step [105] can be implemented by an algorithm as shown in Figs. 1D and 2E.

중복영역 3분화 과정을 마친 3개의 분리된 서브이미지 소스에 대하여 에러확산 디더링(필터링)을 적용한 다음에, 4그레이값으로의 변환 과정[109]이 있는데, 이 4그레이 변환 단계[109]는 도1f와 같은 알고리즘에 의해 구현될 수 있다.There is a process of converting to 4 gray values [109] after error diffusion dithering (filtering) is applied to three separate sub-image sources that have undergone redundant area triangulation, and this 4 gray conversion step [109] 1f. ≪ / RTI >

이후, 상기 에러 필터링 단계[107]에서 생성된 이미지R 1 (x,y)과 상기 4그레이 변환 단계[109]에서 변환된 이미지를 병합하여 최종 결과 영상G(x,y)를 출력하는 병합 단계[111]는 도1g와 같은 알고리즘에 의해 구현할 수 있다. 이때, 결과로 나온 이미지는 4단계 그레이 값의 중간단계에 대해서, 4개의 명암도 값으로 이루어진 점들의 밀집도로 나타내어 진다.The merging step of merging the image R 1 (x, y) generated in the error filtering step 107 and the image converted in the 4-gray conversion step 109 to output the final result image G (x, y) [111] can be implemented by the algorithm shown in FIG. 1G. At this time, the resulting image is represented by the density of the points made up of the four intensity values for the middle stage of the four-level gray value.

(2) 1비트 흑백 표시장치를 위한 이미지 특징화 디더링의 확장(도2a~8 참조)(2) Extension of image characterization dithering for a 1-bit monochrome display (see Figs. 2a-8)

본 실시예는 1비트 흑백 표시장치를 위한 이미지 특징화 디더링 과정에서 발전된 방법이다. 먼저, 1비트 흑백 표시장치를 위한 이미지 특징화 디더링 과정을 간단히 알아보면, 입력 영상에 대해, 첫째 고역필터링 적용, 둘째 최적결과의 선택, 셋째 채널별로 분리, 넷째 에러확산 디더링의 단계로 구성된다고 설명할 수 있다.The present embodiment is a method developed in the image characterizing dithering process for a 1-bit monochrome display device. First, an image characterization dithering process for a 1-bit monochrome display device is briefly described. It consists of steps of applying first high-pass filtering to the input image, selecting the second best result, separating the third channel, and fourth error diffusion dithering. can do.

이의 확장으로서, 본 발명에 따른 4그레이용 특징화 디더링 방법은 도2b에서와 같이 1비트 표시장치용 2진화 방법에서의 마지막 단계인 에러확산 디더링 대신에, 이미지 명암도값의 분포율에 따른 3가지 기준값으로 스레시홀딩을 하는 이분화 디더링이 적용된다. 전체적인 구성을 도2b를 참조하여 설명한다.As an extension thereof, the 4-way characterizing dithering method according to the present invention is characterized in that, instead of the error diffusion dithering, which is the last step in the binarization method for a 1-bit display device as shown in FIG. 2B, This dithering, which performs thresholding with a threshold value, is applied. The overall configuration will be described with reference to FIG.

도2b에 본 발명에 따른 특징화 디더링의 전체적인 처리과정을 나타내었다.FIG. 2B shows an overall process of characterizing dithering according to the present invention.

먼저, 이미지의 색상별 특징을 살리기 위해 채널별로 변환하여 색상분리한다[201]. 즉, 원본 컬러 이미지F(x,y)를 적색(R), 녹색(G), 청색(B), 및 강도(I: intensity)로 분리하여I r,g,bi (x,y)를 생성한다. 도2b에 상기 채널분리 단계[301]를 구현하기 위한 알고리즘을 표시하였다.First, color separation is performed for each channel in order to take advantage of characteristics of each color of an image [201]. That is, I r, g, and bi (x, y) are generated by separating the original color image F (x, y) into red (R), green (G), blue (B), and intensity do. FIG. 2B shows an algorithm for implementing the channel separation step [301].

그리고나서 각 채널분리된 이미지를 고역필터링(HPF)[203]한다. 고역필터링은 이미지의 경계부분을 특징화하여 색상부분을 부각시키기 위한 단계로서, 이때에는 (아래에서 설명할) 3×3 스페이셜마스크 필터(spatial mask filter)를 사용한다. 고역필터링을 구현하기 위한 알고리즘을 도2c에 나타내었다.High pass filtering (HPF) is then performed on each channel separated image. High-pass filtering is a step for characterizing a boundary portion of an image to emphasize a color portion. At this time, a 3 × 3 spatial mask filter (described below) is used. An algorithm for implementing high-pass filtering is shown in FIG.

고역필터링을 한 다음에는, 필터링된 영상에서 색상의 분포를 기준으로 하여 분할영역을 재설정하는 단계(Detect A[ ])[205]와, 분할영역으로부터 3개의 중복된 구간으로 영역별 이미지를 구성하여 서브이미지S 1 (x,y),S 2 (x,y),S 3 (x,y)를 구축하는 단계[207]와, 3분화된 서브이미지 각각에 대하여A 1 ,A 2 ,A 3 값에 의해 스레시홀딩을 하여R 1 (x,y),R 2 (x,y),R 3 (x,y)를 생성하는 단계[209]와,R 2 (x,y)R 3 (x,y)이미지를 4그레이 값으로 변환하는 단계[211]와, 상기 스레시홀딩단계[209]의 생성 이미지R 1 (x,y)와 상기 4그레이 변환 단계[109]의 변환된 이미지를 병합하여 최종 영상G(x,y)를 출력하는 병합 단계[213]가 뒤따른다.After performing the high-pass filtering, a step (Detect A []) [205] of resetting the segmented region based on the distribution of colors in the filtered image and a step of constructing an image of region by three overlapping segments from the segmented region sub-image S 1 (x, y), S 2 (x, y), S 3 (x, y) step [207] and, with respect to the third differentiation sub-images each of a 1, a 2, a to establish a three- by a thread when held by the value R 1 (x, y), R 2 (x, y), R 3 and step [209] to generate the (x, y), R 2 (x, y) and R 3 (x, y) of the 4-gray transform step [109] and the generated image R 1 (x, y) of the thresholding step [209] And then outputting the final image G (x, y) .

상기 단계들 중, 분할영역 재설정 단계[205]는 앞에서 설명한 바 있는 도1c와 같이 구성되는 알고리즘에 의해 구현할 수 있다.Among the above steps, the step of resetting the divided area [205] may be implemented by an algorithm configured as shown in FIG. 1C as described above.

또한, 분할영역으로부터 3개의 중복된 구간으로 영역별 이미지를 구성하여 서브이미지를 구축하는 단계[207](중복영역 3분화 단계)는 앞에서 실시예 1에 대해 설명한 것과 동일하다. 즉, 중복영역 3분화 단계[207]은 입력 영상을 3개의 분리된 영상(서브이미지)로 나누는 과정으로, 결과영상에서 4가지 명암도값으로 선택될 값을 기준으로 한다. 하나의 명암도 대표값이 선택되고 이를 중심으로 다음 단계의 대표값 사이 영역을 하나의 3분화 영상으로 만든다. 3개의 3분화 영상은 각각 선택될 대표 명암값과 다음 명암값까지의 영역을 공통으로 포함하게 되는데, 이 공통영역들이 스레시홀딩[209]을 통해 다음 단계로의 명암도 단계 변화를 나타내 줄 부분이다. 이 중복영역 3분화 단계[207]는 도1d, 2e와 같은 알고리즘에 의해 구현될 수 있다.The step of constructing the sub-image by constructing the region-by-region image from the divided region into three overlapping regions is the same as that described in the first embodiment above. That is, the redundant region 3 differentiation step [207] divides the input image into three separate images (sub-images), and the four intensities are selected based on the resultant image. One intensity intensity representative value is selected, and the area between the representative values of the next stage is made into one three-divided image based on the representative intensity value. The three triad images commonly include regions to be selected from the representative lightness values to the next lightness values, which are the portions where the common regions will exhibit the intensity step change to the next step through the thresholding [209] . This redundant area tripletization step [207] may be implemented by an algorithm as shown in Figs. 1D and 2E.

중복영역 3분화 과정을 마친 3개의 분리된 서브이미지 소스에 대하여 스레시홀딩을 하는 단계[209]는 도2d와 같은 알고리즘에 의해 구현될 수 있고, 그 다음의 4그레이값으로의 변환 과정[211]은 실시예 1과 같이 도1f와 같은 알고리즘에 의해 구현될 수 있다.The step of performing thresholding 209 on three separate sub-image sources that have undergone the redundant area 3 differentiation process can be implemented by the algorithm shown in FIG. 2D, and the process of converting to the next 4 gray values [211 Can be implemented by the same algorithm as in Fig. 1F as in the first embodiment.

이후, 상기 스레시홀딩 단계[209]에서 생성된 이미지R 1 (x,y)과 상기 4그레이 변환 단계[211]에서 변환된 이미지를 병합하여 최종 결과 영상G(x,y)를 출력하는 병합 단계[213]는 도1g와 같은 알고리즘에 의해 구현할 수 있다. 이때, 결과로 나온 이미지는 4단계 그레이 값의 중간단계에 대해서, 4개의 명암도 값으로 이루어진 점들의 밀집도로 나타내어 진다. (X, y) generated by merging the image R 1 (x, y) generated in the thresholding step 209 and the image converted in the 4 gray conversion step 211 to output the final result image G Step [213] can be implemented by an algorithm as shown in FIG. At this time, the resulting image is represented by the density of the points made up of the four intensity values for the middle stage of the four-level gray value.

본 발명에 의해 컬러영상이 실제로 변환된 결과를 도8에 나타내었다. 도8은 컬러영상이 4그레이 표시장치에 표시가능토록 최적화된 것을 나타낸다. 흑백 레이저프린터로 종이에 프린트할 경우, 프린터의 고밀도 출력으로 인해 원본영상이 가장 좋은 품질로써 나타날 수 있으나, 개인휴대 단말기에는 프린터와 같은 고해상도의 밀도를 갖지 못함을 고려하여 결과 비교를 해야 한다.The result that the color image is actually converted by the present invention is shown in Fig. 8 shows that the color image is optimized for display on the 4 gray display device. When printing on paper with a monochrome laser printer, the original image may be displayed with the best quality due to the high density output of the printer, but the result should be compared considering that the personal portable terminal does not have the high resolution density such as the printer.

종래와 같이 단순 2진화 결과 영상은 원본 영상의 색조(tone)를 흑백으로만 변환하기 때문에 원본을 충실히 재현하지 못하고 있고, 종래의 디더링 결과에 따른 영상은 간색(halftone)은 표현될지라도 영상의 아웃라인이 정확히 표현되지가 않아서 전체적으로 영상이 불명료하였지만, 이에 반해, 본 발명에 따른 결과 영상은 간색의 표현도 자연스러우며 영상의 아웃라인이 명확하게 표현되어 원본영상을 충실히 개인 휴대전화기에 표시할 수 있음을 알 수 있다.As in the conventional art, the simple binary-coding result image does not faithfully reproduce the original tone because it converts only the tone of the original image into black and white, and the image according to the conventional dithering result does not represent the halftone The lines are not accurately expressed and the images are unclear as a whole. On the other hand, the resultant image according to the present invention is natural in color representation, and the outline of the image is clearly expressed, so that the original image can be faithfully displayed on the personal mobile phone .

고역필터링 단계의 구체적 설명Specific description of the high-pass filtering step

상기 실시예 2의 설명에서 나온 고역필터링 단계[203]에 사용되는 스페이셜 필터(spatial filter)에 대해 알아보자. 스페이셜 마스크(spatial mask)를 영상처리에 사용하는 것을 스페이셜 필터링이라 하고, 이 때의 마스크들을 스페이셜 필터라 한다. 스페이셜 마스크는 스페이셜 도메인(domain)을 단위로 하는 행렬이 되고,스페이셜 도메인은 입력영상의 어떤 화소 (x,y)를 중심으로 한 이웃화소들이 이루는 정사각형 영역의 서브이미지 영역이다.Let us now consider the spatial filter used in the high-pass filtering step [203] from the description of the second embodiment. The use of a spatial mask for image processing is called spatial filtering, and the masks at this time are called spatial filters. The spatial mask is a matrix in which the spatial domain is a unit. The spatial domain is a sub-image region of a square region formed by neighboring pixels centered at a certain pixel (x, y) of the input image.

도3a는 임의의 화소 (x,y)에 대한 3×3 이웃화소를 나타내고 도3b는 일반적인 3×3 마스크를 나타낸 것이다. 이 마스크의 중심이 입력영상의 한점 (x,y) 위에 있고, 이웃 화소들을 z1, z2, ..., z9라 할 때 점(x,y)에서의 명암도 단계 결과값은 다음의 식R로서 표현된다.FIG. 3A shows a 3 × 3 neighboring pixel for any pixel (x, y), and FIG. 3B shows a typical 3 × 3 mask. If the center of this mask is on one point (x, y) of the input image and the neighboring pixels are z 1 , z 2 , ..., z 9 , the intensity step result at point (x, y) Expressed as the expression R.

입력영상의 첫 화소부터 마지막 화소까지 마스크를 적용하여 동일한 계산과정을 반복하므로써 스페이셜 필터링을 완성한다.The spatial filtering is completed by applying the mask from the first pixel to the last pixel of the input image and repeating the same calculation process.

도4에는 평범한 3×3 샤프닝 필터(sharpening filter)인 기본 고역 스페이셜 필터(Basic highpass spatial filter)를 나타내었다. 이는, 고역필터를 이용한 방법 이외에 고역필터된 결과를 얻는 방법으로, 입력영상과 저역필터링 된 이미지의 차이에 의해 얻어낼 수 있다.FIG. 4 shows a basic highpass spatial filter, which is a conventional 3 × 3 sharpening filter. This is a method of obtaining a high-pass filtered result in addition to a method using a high-pass filter, and can be obtained by a difference between an input image and a low-pass filtered image.

즉,.In other words, .

여기서 원영상(Original image)에 가중치A를 곱하여 줌으로써 "High-boost" 필터링을 수행할 수 있다. 즉,Here, " high-boost " filtering can be performed by multiplying the original image by the weight A. In other words,

위의 식에서A=1일 때에는 표준 고역필터링의 결과와 같다.A>1이면, 좀더 원영상에 가까운 결과를 보여주며,A값에 의해 에지(Edge) 향상의 정도가 변한다. 여기서의 과정은 다음의w(weight)값을 중앙값으로 하는 도5과 같은 마스크의 사용과 같다.When A = 1 in the above equation, it is the same as the result of standard high-pass filtering. If A> 1 , the result is closer to the original image, and the A value changes the degree of edge enhancement. Here, the process is the same as the use of the mask shown in FIG. 5 with the following w (weight) value as a median value.

고역필터링에 대한 방법들은 주파수영역(frequency domain)에서 더 적합하게 나타내어 진다. 주파수 영역 처리를 위해 FFT(Fast Fourier Transform)로 원본 이미지 데이터를 주파수 영역으로 변환시킨 다음 필터 마스크로 필터링한 후, 다시 역(inverse)FFT로 결과 이미지를 얻어내는 과정을 거친다.Methods for high-pass filtering are more suitably represented in the frequency domain. For the frequency domain processing, the original image data is transformed into the frequency domain by FFT (Fast Fourier Transform), then filtered by the filter mask, and then the result image is obtained by inverse FFT again.

2차원 공간에서의 이상적인 고역필터는 다음 관계식을 만족한다. 도6에서와 같이D 0 H(u,v)가 0에서 1로 전이하는 차단주파수(cutoff frequency)이다.The ideal high-pass filter in a two-dimensional space satisfies the following relation. As shown in FIG. 6, D 0 is a cutoff frequency at which H (u, v) transitions from zero to one.

실제 사용되는 필터는 도6에서 보는 것과 같은 IHPF보다는 완만한 주파수 반응으로 실세계에 좀더 적합한 버터워스 필터(Butterworth filter)를 사용한다. 버터워스 고역필터(BHPF)가n차를 가질 때는 다음 관계식으로 주어지고,n=1일 때도7과 같다.The actually used filter uses a Butterworth filter which is more suitable for the real world with a gentle frequency response than IHPF as shown in FIG. Butterworth high-pass filter (BHPF) is when n have the difference is given by the following relation, n = 1 when equal to 7 il.

여기서D(u,v)=D 0 일때H(u,v)는 최대 1/2값을 가지게 되며, 이외의 경우는 일반적으로H(u,v)의 최대값으로 쓰인다. 따라서, 위의 식은 다음과 같이 변형될 수 있다.When D (u, v) = D 0, H (u, v) has a maximum value of 1/2. Otherwise, Is used as the maximum value of H (u, v) . Therefore, the above equation can be modified as follows.

영상변환 프로그램으로의 구현Implementation with image conversion program

위에서 설명한 본 발명에 따른, 4그레이 표시장치를 위한 컬러영상의 최적화 방법 및 그 알고리즘은 소정 프로그램 언어에 의해 코딩하여 프로그램으로 구현할 수 있다. 그리고, 이와 같이 구현된 프로그램을 기록한 컴퓨터 기록매체(CD, 프로피디스크, 하드디스크, ROM 등)가 본 발명의 기술적 범위에 포함됨은 자명하다.The color image optimization method and the algorithm for the 4 gray display device according to the present invention described above can be implemented by a program in a predetermined programming language and implemented by a program. It is obvious that the computer recording medium (CD, PROFIBUS, hard disk, ROM, etc.) storing the program thus implemented is included in the technical scope of the present invention.

본 발명에 따른 이미지 변환 방법은 컬러영상으로부터 4그레이 표시장치를 위한 최적화된 영상을 얻어내는 것을 목적으로 하는 모든 분야에 적용 가능하다. 특히, 무선 인터넷 활용과 관련하여 개인 휴대 전화기의 액정단말기 화면에 최적화된 4그레이 영상을 만들기 위한 소프트웨어 개발에 적용될 수 있다. 본 방법은 개인 휴대전화기를 단말로 하는 무선인터넷 환경에 맞는 실질적인 가치를 가진 이미지 정보 생성을 쉽고 간단하게 하는 것을 목적으로 개발되었다.The image conversion method according to the present invention is applicable to all fields aimed at obtaining an optimized image for a 4 gray display device from a color image. Especially, it can be applied to the development of software for making 4 gray image optimized for LCD screen of personal mobile phone in connection with wireless Internet use. This method has been developed in order to simplify and simplify the generation of image information having a substantial value suitable for a wireless Internet environment using a personal mobile phone as a terminal.

몇가지 실례로서, 무선인터넷 홈페이지 제작시 회사의 로고 및 간단한 그림등을 새로운 디자인 개발없이 변환하여 쓰고자 할 때, 게임 및 광고 등을 목적으로 기존의 컬러영상을 최대한 살려서 4그레이 영상을 만들고자 할 때, 개인의 사진 등을 개인 휴대전화기 등에 적절히 나타내고자 할 때, 4그레이 표시장치를 가진 PDA등 4그레이 영상을 나타내 주는 액정 표시장치를 가진 기계장치 등에 기존에 사용중인 컬러 이미지를 효과적으로 표현하고자 할 때 등에 적용할 수 있다.As a few examples, when creating a wireless internet homepage, when trying to transform a company logo or a simple picture without developing a new design, when trying to create a 4 gray image by maximizing existing color image for game and advertisement, When it is desired to represent individual photographs and the like appropriately on a personal mobile phone or the like and to express a color image which is used in the past in a machine device having a liquid crystal display device which displays 4 gray images such as a PDA having a 4 gray display device, Can be applied.

Claims (4)

컬러영상으로부터 4그레이 표시장치에 나타내기 위한 최적화 영상을 출력하기 위해, 원본 영상의 색상정보를 활용하여 최적화된 결과를 만드는 방법으로서,A method for generating an optimized result using color information of an original image to output an optimized image for displaying on a 4 gray display device from a color image, 입력 컬러영상으로부터 그레이영상을 생성하는 단계,Generating a gray image from the input color image, 그레이영상에서 색상의 분포를 기준으로 하여 분할영역을 재설정하는 단계,Resetting the divided area based on the distribution of colors in the gray image, 분할영역으로부터 3개의 중복된 구간으로 영역별 이미지를 구성하여 서브이미지S 1 (x,y),S 2 (x,y),S 3 (x,y)를 구축하는 단계,Constructing a sub-image S 1 (x, y) , S 2 (x, y) , S 3 (x, y) by constructing a region-by-region image from three sub- 3분화된 서브이미지 각각에 대하여A 1 ,A 2 ,A 3 값에 의해 에러 필터링을 하여R 1 (x,y),R 2 (x,y),R 3 (x,y)를 생성하는 단계,With respect to the third differentiation sub-images each of A 1, A 2, and the error filtered by the A 3 values to produce the R 1 (x, y), R 2 (x, y), R 3 (x, y) , R 2 (x,y)R 3 (x,y)이미지를 4그레이 값으로 변환하는 단계,Converting the R 2 (x, y) and R 3 (x, y) images to 4 gray values, 상기 에러 필터링 단계의 생성 이미지R 1 (x,y)과 상기 4그레이 변환 단계의 변환된 이미지를 병합하여 최종 4그레이 영상G(x,y)를 출력하는 병합 단계로 구성되는, 4그레이 표시장치를 위한 컬러영상의 최적화 방법.And a merging step of merging the generated image R 1 (x, y) of the error filtering step and the converted image of the 4 gray conversion step to output a final 4 gray image G (x, y) Optimization of Color Image for. 컬러영상으로부터 4그레이 표시장치에 나타내기 위한 최적화 영상을 출력하기 위해, 원본 영상의 색상정보를 활용하여 최적화된 결과를 만드는 방법으로서,A method for generating an optimized result using color information of an original image to output an optimized image for displaying on a 4 gray display device from a color image, 이미지의 색상별 특징을 살리기 위해 채널별로 변환하여 색상분리하는 단계,A step of color-separating each channel to convert the image into color, 각 채널분리된 이미지를 고역필터링(HPF)하는 단계,Performing high pass filtering (HPF) on each channel separated image, 필터링된 영상에서 색상의 분포를 기준으로 하여 분할영역을 재설정하는 단계,Resetting the segmented region based on the distribution of colors in the filtered image, 분할영역으로부터 3개의 중복된 구간으로 영역별 이미지를 구성하여 서브이미지S 1 (x,y),S 2 (x,y),S 3 (x,y)를 구축하는 단계,Constructing a sub-image S 1 (x, y) , S 2 (x, y) , S 3 (x, y) by constructing a region-by-region image from three sub- 3분화된 서브이미지 각각에 대하여A 1 ,A 2 ,A 3 값에 의해 스레시홀딩을 하여R 1 (x,y),R 2 (x,y),R 3 (x,y)를 생성하는 단계,With respect to the third differentiation sub-images each of A 1, A 2, and the thread when held by the A 3 values to generate R 1 (x, y), R 2 (x, y), R 3 (x, y) step, R 2 (x,y)R 3 (x,y)이미지를 4그레이 값으로 변환하는 단계,Converting the R 2 (x, y) and R 3 (x, y) images to 4 gray values, 상기 스레시홀딩 단계의 생성 이미지R 1 (x,y)와 상기 4그레이 변환 단계의 변환된 이미지를 병합하여 최종 2진화 영상G(x,y)를 출력하는 병합 단계로 구성되는, 4그레이 표시장치를 위한 컬러영상의 최적화 방법.And a merging step of merging the generated image R 1 (x, y) of the thresholding step with the converted image of the 4-gray conversion step to output a final binary image G (x, y) A method for optimizing color images for a device. 청구항 2에서, 상기 고역필터링 단계는 3×3 스페이셜마스크 필터(spatial mask filter)를 사용하여 구현되는 것을 특징으로 하는, 4그레이 표시장치를 위한 컬러영상의 최적화 방법.The method of claim 2, wherein the high-pass filtering is implemented using a 3 × 3 spatial mask filter. 청구항 1 또는 2 또는 3과 같이 구성되는, 4그레이 표시장치를 위한 컬러영상의 최적화 방법을 기록한 컴퓨터 기록매체.A computerized recording medium recording a method of optimizing a color image for a 4-gray display device, which is configured as in claim 1 or 2 or 3.
KR1020000067930A 2000-11-16 2000-11-16 Method of optimizing color image for 4 gray-level display KR100363965B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020000067930A KR100363965B1 (en) 2000-11-16 2000-11-16 Method of optimizing color image for 4 gray-level display

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020000067930A KR100363965B1 (en) 2000-11-16 2000-11-16 Method of optimizing color image for 4 gray-level display

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20020037931A KR20020037931A (en) 2002-05-23
KR100363965B1 true KR100363965B1 (en) 2002-12-11

Family

ID=19699254

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020000067930A KR100363965B1 (en) 2000-11-16 2000-11-16 Method of optimizing color image for 4 gray-level display

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100363965B1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10173948A (en) * 1996-12-16 1998-06-26 Fuji Photo Film Co Ltd Color reproduction data conversion method
US5845056A (en) * 1995-03-08 1998-12-01 Linotype-Hell Ag Method for generating a screened gray proof having gray values from a color image
KR20000008711A (en) * 1998-07-15 2000-02-15 윤종용 System for converting gray level value of picture into binary level value
WO2000021037A1 (en) * 1998-10-07 2000-04-13 Microsoft Corporation Gray scale and color display methods and apparatus

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5845056A (en) * 1995-03-08 1998-12-01 Linotype-Hell Ag Method for generating a screened gray proof having gray values from a color image
JPH10173948A (en) * 1996-12-16 1998-06-26 Fuji Photo Film Co Ltd Color reproduction data conversion method
KR20000008711A (en) * 1998-07-15 2000-02-15 윤종용 System for converting gray level value of picture into binary level value
WO2000021037A1 (en) * 1998-10-07 2000-04-13 Microsoft Corporation Gray scale and color display methods and apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
KR20020037931A (en) 2002-05-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP0713329B1 (en) Method and apparatus for automatic image segmentation using template matching filters
US6226400B1 (en) Defining color borders in a raster image by identifying and breaking contrast ties
KR100223495B1 (en) Image processing method and apparatus
JPH1132227A (en) Image-processing method and unit and storage medium
JPH113420A (en) Digital halftone processing using sequenced base tone
US6393146B1 (en) Defining non-axial line surfaces in border string sequences representing a raster image
JPH04336870A (en) Color picture recorder
JPH0372780A (en) Picture processor
JPH05324809A (en) Split level frame buffer
JP3658123B2 (en) Image processing method and apparatus
JPH11196285A (en) Image processing method, device and recording medium
US5615281A (en) Method of and apparatus for generating reduced image
US7009739B1 (en) Color to black and white converter
EP0612182B1 (en) Pixel and data format conversion processor for gravure
KR100363965B1 (en) Method of optimizing color image for 4 gray-level display
WO1999067745A1 (en) A method and apparatus for defining color borders in a raster image
JP2004199622A (en) Apparatus and method for image processing, recording media, and program
JP2002118737A (en) Image converter and image conversion method
US5502642A (en) HSL neighborhoods in CMY color space
JP3593431B2 (en) Color / texture information converter
JP3783815B2 (en) Image processing device
JPH05244444A (en) Irregular color correction method in color picture
JP2740517B2 (en) Image processing device
JP2844573B2 (en) Image processing method
JP3215156B2 (en) Color image processing method

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
LAPS Lapse due to unpaid annual fee
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20070601

Year of fee payment: 5

R401 Registration of restoration