KR100584596B1 - Binary image generating method using minority pixel minimum distance location information - Google Patents

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Abstract

연속 계조의 입력 화소값을 이용하여 이진 영상을 생성하기 위한 방법이 개시된다. 본 발명에 의한 방법은 입력 화소값(i(m,n))과 소수 화소간의 최적 거리(λ(m,n))를 연산하는 단계; 입력 화소로부터 최소 거리 이격된 소수 화소의 위치 정보를 이용하여 입력 화소 및 소수 화소들 간의 최소 거리(dmin(m,n))를 연산하기 위한 단계; 최적 거리(λ(m,n)) 및 최소 거리(dmin(m,n))를 이용하여 임계값(t(m,n))을 연산하는 단계; 임계값(t(m,n)) 및 입력 화소값(i(m,n))을 이용하여 입력 화소의 이진 화소값(b(m,n))을 결정하는 이진 화소값 결정 단계; 및 입력 화소와 최소 거리에 있는 소수 화소의 위치 정보를 저장하는 단계;를 포함한다. 본원 발명에 의하여 오차 확산법에서 최적의 탐색 영역에 의해 탐색된 소수 화소의 위치 정보를 이용하여 입력된 화소의 임계값을 조절함으로써 보다 적은 연산으로 균일한 분포의 소수 화소를 갖는 이진 영상을 생성할 수 있다. A method for generating a binary image using input pixel values of continuous gray scale is disclosed. The method according to the present invention comprises the steps of calculating an optimal distance λ (m, n) between an input pixel value i (m, n) and a fractional pixel; Calculating a minimum distance dmin (m, n) between the input pixel and the minority pixel by using the positional information of the minority pixel spaced from the input pixel with the minimum distance; Calculating a threshold value t (m, n) using the optimum distance λ (m, n) and the minimum distance dmin (m, n); A binary pixel value determining step of determining a binary pixel value b (m, n) of the input pixel using the threshold value t (m, n) and the input pixel value i (m, n); And storing location information of a few pixels at a minimum distance from the input pixel. According to the present invention, by adjusting the threshold value of the input pixel using the position information of the minority pixel searched by the optimal search region in the error diffusion method, a binary image having a uniform distribution of the minority pixels can be generated with fewer operations. have.

Description

소수 화소의 최소 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성방법{Binary image generating method using minority pixel minimum distance location information}Binary image generating method using minority pixel minimum distance location information}

도 1은 Floyd와 Steinberg에 의해 제안된 종래 기술에 의한 오차 확산 장치를 설명하기 위한 블록도이다. 1 is a block diagram illustrating a conventional error diffusion device proposed by Floyd and Steinberg.

도 2는 본 발명에 의한 소수 화소의 최적 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도이다. 2 is a flowchart illustrating an embodiment of a binary image generating method using optimal distance position information of a small number of pixels according to the present invention.

도 3은 본 발명에 의한 소수 화소의 최적 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법의 다른 실시예를 나타내는 흐름도이다. 3 is a flowchart illustrating another embodiment of a method for generating a binary image using optimal distance position information of a small number of pixels according to the present invention.

도 4a 본 발명에 의한 소수 화소의 최적 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법에 적용되는 현재 화소에서의 소수 화소의 위치 정보를 검색하는 영역을 도시한다. FIG. 4A illustrates an area for searching position information of a few pixels in a current pixel applied to a binary image generating method using optimal distance position information of a few pixels according to the present invention.

도 4b는 도 4a에 도시된 검색 영역을 좌측 화소, 상위 화소 및 우측 화소에 대해 확장한 결과를 도시하는 도면이다. FIG. 4B is a diagram illustrating a result of expanding the search area shown in FIG. 4A with respect to the left pixel, the upper pixel, and the right pixel.

도 5는 본 발명에 의한 소수 화소의 최적 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법을 구현하기 위한 장치를 개념적으로 나타내는 블록도이다. 5 is a block diagram conceptually illustrating an apparatus for implementing a binary image generating method using optimal distance position information of a small number of pixels according to the present invention.

도 6은 도 5에서 임계값과 최소 거리를 산출하기 위한 과정을 설명하기 위한 블록도이다. FIG. 6 is a block diagram illustrating a process for calculating a threshold and a minimum distance in FIG. 5.

본 발명은 영상 처리 분야에 대한 것으로, 특히 오차 확산법에서 소수 화소의 위치 정보를 이용하여 연산으로 산출한 임계값으로 이진 화소들을 균일하게 분포시켜 화질을 개선하기 위한 방법에 관한 것이다. BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to the field of image processing, and more particularly, to a method for improving image quality by uniformly distributing binary pixels with a threshold calculated by arithmetic operation using position information of a few pixels in an error diffusion method.

일반적으로 계조가 0인 흑화소와 255인 백화소 사이의 256단계의 밝기 값을 갖는 연속 계조 영상을 이진 정보 만을 이용하여 이진 영상으로 표현하는 기술을 하프토닝(Halftoning)방법이라 하며, 이러한 하프토닝 기술에는 순차적 디더법(order dithering)과 오차 확산법(error diffusion)이 보편적으로 적용된다. 이러한 하프토닝 기술은 디지털 복사기, 레이저 프린터, 잉크젯 프린터, 그리고 팩시밀리와 같은 응용 분야에 널리 이용되고 있다. In general, a halftoning method is a technique of expressing a continuous grayscale image having 256 levels of brightness between a black pixel having a gray level of 0 and a white pixel having a color of 255 as a binary image using only binary information. Order dithering and error diffusion are commonly applied to the technique. This half-toning technology is widely used in applications such as digital copiers, laser printers, inkjet printers, and fax machines.

이 중에서, 오차 확산법은 연속 계조 영상을 이진 계조 영상으로 변환하는 과정에서 생기는 오차를 인접한 화소들에 분배하여 이진 영상에서의 평균 오차를 최소화함으로써 연속 계조 영상의 재현 능력 뿐만 아니라 우수한 경계 보존성을 가진다. 이 기법은 순차적 디더법에 비해 처리해야할 계산량이 다소 많으나 고속 프로세서의 발전으로 보편적인 하프토닝 기법으로 활용되고 있다. Among these, the error diffusion method distributes the error generated in the process of converting the continuous grayscale image to the binary grayscale image to adjacent pixels to minimize the average error in the binary image, thereby having excellent boundary preservation as well as the ability to reproduce the continuous grayscale image. This technique requires more computational processing than the sequential dither method, but is being used as a general halftoning technique due to the development of high speed processors.

도 1은 Floyd와 Steinberg에 의해 제안된 종래 기술에 의한 오차 확산 장치를 설명하기 위한 블록도이다. 1 is a block diagram illustrating a conventional error diffusion device proposed by Floyd and Steinberg.

Floyd와 Steinberg에 의해 처음 제안된 오차 확산법에서 현재 입력 화소의 이진값은 입력 화소와 인접한 화소오차의 합을 임계값과 비교함으로써 결정된다. 이를 수식으로 표현하면 다음 수학식 1과 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.In the error diffusion method first proposed by Floyd and Steinberg, the binary value of the current input pixel is determined by comparing the sum of pixel errors adjacent to the input pixel with a threshold. If this is expressed as an expression, it may be expressed as in Equations 1 and 2 below.

Figure 112004004154989-pat00001
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Figure 112004004154989-pat00002
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상기 수학식1, 2에서 b(m, n)는 처리되어 최종 출력되는 이진 화소값이고, i(m, n)는 처리하고자 하는 연속 계조의 입력 화소값이며, e(m, n)는 위치(m, n)에 있는 화소에서 이진 화소값 b(m, n)를 결정하는데 발생된 이진화 오차값이다.  In Equations 1 and 2, b (m, n) is a binary pixel value processed and finally output, i (m, n) is an input pixel value of a continuous gray to be processed, and e (m, n) is a position The binarization error value generated in determining the binary pixel value b (m, n) in the pixel at (m, n).

현재의 입력 화소 i(m, n)값을 처리한 후의 오차값 e(m, n)는 입력 화소값 i(m, n)와 인접 화소 오차가 합산된 수정 입력 화소값 u(m, n)과의 차이값으로서 산출된다. 수학식 1에서 step[.] 함수는 괄호 안의 값이 음수이면 0으로 정의되고, 양수이면 255로 정의된다. 연속 계조 영상은 2차원 배열을 가지는 화소들로 구성되며, 이진 영상은 0과 255의 2가지 단계의 계조로만 표현되고, 0과 255만의 값을 가지는 이진 화소의 분포로써 중간 밝기를 나타낸다. 그러므로, 이진 영상에서 밝은 계조는 백화소가 밀집한 영역으로 표현되고, 어두운 계조는 흑화소가 밀집된 영역으로 표현된다. 이와 같은 이진 영상은 이진 화소의 패턴에 의해 화질이 좌우된 다. 또한, 입력 영상의 계조값이 127보다 큰 경우에는 백화소가 흑화소보다 많이 분포하므로 흑화소를 소수 화소라 하고 소수 화소인 흑화소의 분포에 의해 이진 화소 영상의 화질이 결정되며, 입력 영상의 계조값이 127보다 작을 경우에는 백화소가 소수 화소가 되어 백화소의 분포가 화질에 가장 큰 영향을 미친다. The error value e (m, n) after processing the current input pixel i (m, n) value is the corrected input pixel value u (m, n) in which the input pixel value i (m, n) and the adjacent pixel error are summed. It is calculated as a difference value from. In Equation 1, the step [.] Function is defined as 0 when the value in parentheses is negative and 255 when it is positive. The continuous grayscale image is composed of pixels having a two-dimensional array, and the binary image is represented only by two levels of gray levels of 0 and 255, and shows a medium brightness as a distribution of binary pixels having a value of 0 and 255 only. Therefore, in the binary image, the bright gray is represented by the area where the white pixels are dense, and the dark gray is represented by the area where the black pixels are dense. Such binary image quality depends on the pattern of the binary pixel. In addition, when the gray value of the input image is larger than 127, since the white pixels are distributed more than the black pixels, the image quality of the binary pixel image is determined by the distribution of the black pixels as the decimal pixels and the distribution of the black pixels as the decimal pixels. If the value is smaller than 127, the white pixel becomes a fractional pixel, and the distribution of the white pixel has the greatest influence on the image quality.

도 1에 도시된 양자화부는 임계값(t)을 이용하여 수정 입력 화소(u(m,n))를 양자화한다. 즉, t는 임계값으로써 연속 계조 영상이 0에서 255사이에 분포하면, 일반적으로 127의 상수값을 가진다. 그리하여, 연속 계조 입력 화소값 i(m, n)와 인접오차의 합이 임계값 t보다 크면 255가 되고, 작으면 0으로 이진 출력 화소값 b(m, n)가 결정된다. 그리고 오차값 e(m, n)는 오차확산계수 ajk로 인접한 화소의 오차가 가중된 후 연속 계조의 입력 화소값 i(m, n)와 가산된다. 오차확산계수 ajk는 수학식 3의 값을 가진다. The quantizer shown in FIG. 1 quantizes the correction input pixel u (m, n) using the threshold value t. That is, t is a threshold value, and when the continuous grayscale image is distributed between 0 and 255, it generally has a constant value of 127. Thus, if the sum of the continuous gradation input pixel values i (m, n) and the adjacent errors is greater than the threshold t, the result is 255, and if it is small, the binary output pixel values b (m, n) are determined. The error value e (m, n) is added to the input pixel value i (m, n) of the continuous gray level after the error of adjacent pixels is weighted by the error diffusion coefficient a jk . The error diffusion coefficient a jk has a value of Equation 3.

Figure 112004004154989-pat00003
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도 1에 도시된 오차 확산 장치는 입력 화소값 i(m, n)와 에러필터의 출력값을 가산하여 수정입력 화소값 u(m, n)를 구하는 가산기, 수정 입력 화소값 u(m, n)를 양자화하여 이진 화소값을 출력하는 양자화부, 양자화된 이진 화소값 b(m,n)에 수정입력 화소값 u(m,n)를 감산하여 오차값 e(m,n)를 생성하는 감산기, 오차값 e(m,n)를 필터링하기 위한 에러필터부를 포함한다. The error diffusion device shown in FIG. 1 adds an input pixel value i (m, n) and an output value of an error filter to obtain a corrected input pixel value u (m, n), and a corrected input pixel value u (m, n) A quantizer for outputting a binary pixel value by quantizing the subtractor, a subtractor for generating an error value e (m, n) by subtracting the corrected input pixel value u (m, n) from the quantized binary pixel value b (m, n), And an error filter unit for filtering the error value e (m, n).

도 1에 도시된 바와 같은 Floyd와 Steinberg 오차 확산법에 의해 구현된 장치는 시각적 효과는 양호하지만 밝은 부분과 어두운 부분에서 이진 화소들의 분포가 균일하지 못한 문제점이 있다. The device implemented by the Floyd and Steinberg error diffusion method as shown in FIG. 1 has a good visual effect, but the distribution of binary pixels in the light and dark areas is not uniform.

이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 대한한국에 특허출원된 방법들이 제안된다. As a method for solving this problem, Korean patent-pending methods are proposed.

대한민국에 출원된 출원번호 1999-053325인 영상 양자화 방법은 거리 제약을 이용하여 이진 영상의 화소간의 균일 분포를 얻기 위한 방법이다. 이 방법에서, 거리 제약을 이용한 오차 확산법은 밝은 영역에서의 흑화소와 어두운 영역에서의 백화소 사이의 이상적인 거리를 각각 미리 설정하고, 실제 측정된 흑화소 또는 백화소 사이의 거리를 이상적으로 유지할 수 있도록 임계값을 조절하도록 하여, 이진화된 영역을 1차원으로 변환하여 표현함으로써 메모리 사용량과, 1차원 영역에 대해서만 연산을 하기 때문에 계산량이 감소된다. 그러나 이상적인 거리 내에 흑화소의 유무를 찾기 위해서 최대 33번의 비교 연산이 요구되는 문제점이 있다. The image quantization method of Korean Patent Application No. 1999-053325 is a method for obtaining a uniform distribution between pixels of a binary image by using a distance constraint. In this method, the error diffusion method using the distance constraint can preset the ideal distance between the black pixels in the bright area and the white pixels in the dark area, respectively, and ideally maintain the distance between the actual measured black pixels or the white pixels. By adjusting the threshold value so that the binarized region is converted into one dimension and expressed, the memory usage and the calculation amount are reduced because only the one-dimensional region is calculated. However, there is a problem that a maximum of 33 comparison operations are required to find the presence or absence of black pixels within an ideal distance.

또한, 대한민국 특허문서(출원번호 P2003-0046320)에서는 현재 화소에서의 소수 화소간의 최소 거리를 찾기 위한 방법 및 장치가 제안되었다. 이것은 현재 화소에 대한 최소 거리 정보를 구하는데 있어서, 이전 라인의 위치에서 최소 거리 정보와, 현재 화소와 이전 화소와의 최소 거리 영역에 포함되지 않은 일부 영역에 대한 최소 거리 정보들을 구하고, 이들 중에서 거리가 가장 작은 값을 최소 거리로 선정한다. 이 방법은 출원번호 1999-053325인 방법에 비해 메모리의 접근 횟수와 비교 연산 횟수가 감소하는 장점이 있다. 그러나 이 방법은 일부 영역에 대한 거리 계산에서 추가적인 연산을 필요로 한다. In addition, a Korean patent document (Application No. P2003-0046320) has proposed a method and apparatus for finding the minimum distance between a few pixels in the current pixel. It finds the minimum distance information for the current pixel, and obtains the minimum distance information at the position of the previous line and the minimum distance information for some regions not included in the minimum distance region between the current pixel and the previous pixel, and the distance among them. Choose the smallest value as the minimum distance. This method has the advantage that the number of accesses and the number of comparison operations of the memory is reduced compared to the method of the application number 1999-053325. However, this method requires additional computation in the distance calculation for some areas.

그리고, 대한민국 특허 문서(출원번호 2003-046320)에서는 Serpentine 스캔 방향에 대해 간단한 계산만으로 최소 거리를 찾기 위한 방법이 개발되었으나, 이 방법은 단일 방향 스캔에 적용하기 힘들다. In addition, the Korean patent document (Application No. 2003-046320) has been developed a method for finding the minimum distance by a simple calculation for the Serpentine scan direction, this method is difficult to apply to a single direction scan.

그러므로, 최소 거리를 이용한 오차 확산법에서 최소 거리를 효율적으로 탐색 및 저장하기 위한 방법이 절실히 요구된다. Therefore, there is an urgent need for a method for efficiently searching and storing the minimum distance in the error diffusion method using the minimum distance.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 창출한 것으로서, 오차 확산법에서 최적의 탐색 영역에 의해 탐색된 소수 화소의 위치 정보를 이용하여 입력된 화소의 임계값을 조절함으로써 보다 적은 연산으로 균일한 분포의 소수 화소를 갖는 이진 영상 생성 방법을 제공하는 데 목적이 있다. SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and in the error diffusion method, by adjusting the threshold value of an input pixel using position information of a small number of pixels searched by an optimal search region, a uniform distribution can be obtained with fewer operations. An object of the present invention is to provide a binary image generating method having a few pixels.

또한, serpentine에 적용되는 것은 물론 단방향 오차 확산법에도 적용될 수 있는 이진 영상 생성 방법을 제공하는데 목적이 있다. It is also an object of the present invention to provide a binary image generation method that can be applied not only to serpentine but also to unidirectional error diffusion.

전술된 바와 같은 본원 발명의 목적들을 달성하기 위한 본 발명은, 연속 계조의 입력 화소값을 이용하여 이진 영상을 생성하기 위한 방법으로서, 입력 화소값(i(m,n))과 소수 화소간의 최적 거리(λ(m,n))를 연산하는 단계; 입력 화소로부터 최소 거리 이격된 소수 화소의 위치 정보를 이용하여 입력 화소 및 소수 화소들 간의 최소 거리(dmin(m,n))를 연산하기 위한 단계; 최적 거리(λ(m,n)) 및 최소 거리(dmin(m,n))를 이용하여 임계값(t(m,n))을 연산하는 단계; 임계값(t(m,n)) 및 입력 화소값(i(m,n))을 이용하여 입력 화소의 이진 화소값(b(m,n))을 결정하는 이진 화소값 결정 단계; 및 입력 화소와 최소 거리에 있는 소수 화소의 위치 정보를 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본원 발명에 의한 이진 영상 생성 방법은 입력 화소값(i(m,n))에 이전 이진 화소의 오차값(e(m,n))을 에러 필터링한 결과를 가산하여 수정 입력 화소값(u(m,n))을 구하는 단계를 더 포함하고, 이진 화소값 결정 단계는, 임계값(t(m,n)) 및 수정 입력 화소값(u(m,n))을 비교하여 이진 화소값(b(m,n))을 결정하는 것을 특징으로 한다. 특히, 최적 거리(λ(m,n))는, 입력 화소값(i(m,n))의 크기에 따라

Figure 112004004154989-pat00004
의 조건을 만족하도록 결정되는 것이 바람직하다. 최소 거리(dmin(m,n))는, 메모리로부터 입력 화소의 이전 위치에 대한 이전 최소 거리 정보(Um, Un)를 독출하는 단계; 메모리로부터 입력 화소의 좌측 위치에 대한 좌측 최소 거리 정보(Lm, Ln)를 독출하는 단계; 이전 최소 거리 정보(Um, Un) 및 좌측 최소 거리 정보(Lm, Ln)를 이용하여 최소 거리 좌표(Mm, Mn)를 구하고 최소 거리 좌표(Mm, Mn)를 이용하여 최소 거리(Md)를 산출하는 단계; 및 메모리에 현재 화소에 대한 소수 화소의 상대 위치 정보를 저장하고 좌측 최소 거리 정보를 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 특히,
Figure 112004004154989-pat00005
및
Figure 112004004154989-pat00006
를 계산하는 단계; Ud가 Ld보다 크면, 좌측 최소 거리 정보(Lm, Ln)를 이용하여 최소 거리 좌표(Mm, Mn)를 결정하는 단계; Ud가 Ld보다 작으면, 이전 최소 거리 정보(Um, Un)를 이용하여 최소 거리 좌표(Mm, Mn)를 결정하는 단계; 현재 입력 화소의 우측 말단에 있는 우측 화소의 상대 위치 좌표(Rm, Rn) 및 우측 화소까지의 거리 Rd를 구하는 단계; 우측 화소가 흑화소이고, Md가 Rd보다 크면, (Rm, Rn)을 이용하여 (Mm, Mn)를 결정하고, Rd를 Md로서 설정하는 단계; 및 Md를 최소 거리(dmin(m,n))로서 설정하는 단계를 이용하여 최소 거리를 결정하는 것이 바람직하다. The present invention for achieving the objects of the present invention as described above, a method for generating a binary image using the input pixel value of the continuous gray level, the optimum between the input pixel value (i (m, n)) and the decimal pixel Calculating a distance λ (m, n); Calculating a minimum distance dmin (m, n) between the input pixel and the minority pixel by using the positional information of the minority pixel spaced from the input pixel with the minimum distance; Calculating a threshold value t (m, n) using the optimum distance λ (m, n) and the minimum distance dmin (m, n); A binary pixel value determining step of determining a binary pixel value b (m, n) of the input pixel using the threshold value t (m, n) and the input pixel value i (m, n); And storing position information of a few pixels at a minimum distance from the input pixel. In addition, the binary image generating method according to the present invention adds the result of error filtering the error value e (m, n) of the previous binary pixel to the input pixel value i (m, n) to correct the input pixel value ( and obtaining a u (m, n), wherein the determining of the binary pixel value comprises comparing the threshold value t (m, n) and the correction input pixel value u (m, n) to obtain a binary pixel. The value b (m, n) is determined. In particular, the optimum distance λ (m, n) depends on the size of the input pixel value i (m, n).
Figure 112004004154989-pat00004
It is preferable that it is determined to satisfy the condition of. The minimum distance dmin (m, n) may include reading previous minimum distance information Um, Un for the previous position of the input pixel from the memory; Reading left minimum distance information (Lm, Ln) for the left position of the input pixel from the memory; The minimum distance coordinates Mm and Mn are obtained using previous minimum distance information Um and Un and the left minimum distance information Lm and Ln, and the minimum distance Md is calculated using the minimum distance coordinates Mm and Mn. Doing; And storing the relative position information of the few pixels with respect to the current pixel in the memory and updating the left minimum distance information. Especially,
Figure 112004004154989-pat00005
And
Figure 112004004154989-pat00006
Calculating; If Ud is greater than Ld, determining minimum distance coordinates Mm and Mn using left minimum distance information Lm and Ln; If Ud is less than Ld, determining minimum distance coordinates Mm and Mn using previous minimum distance information Um and Un; Obtaining the relative position coordinates (Rm, Rn) of the right pixel at the right end of the current input pixel and the distance Rd to the right pixel; If the right pixel is a black pixel and Md is larger than Rd, determining (Mm, Mn) using (Rm, Rn) and setting Rd as Md; And determining the minimum distance using the step of setting Md as the minimum distance dmin (m, n).

본원 발명에 의하여 최소 거리를 구하기 위한 연산의 수를 줄일 수 있다. According to the present invention, the number of operations for obtaining the minimum distance can be reduced.

본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다. In order to fully understand the present invention, the operational advantages of the present invention, and the objects achieved by the practice of the present invention, reference should be made to the accompanying drawings which illustrate preferred embodiments of the present invention and the contents described in the accompanying drawings.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로서, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 대하여, 동일한 참조부호는 동일한 부재임을 나타낸다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. For each figure, like reference numerals denote like elements.

도 2는 본 발명에 의한 소수 화소의 최적 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도이다. 2 is a flowchart illustrating an embodiment of a binary image generating method using optimal distance position information of a small number of pixels according to the present invention.

이진 영상에서 화소들이 균일한 분포를 이루기 위해서는 각각의 연속 계조값에 대하여 평균 밝기값을 유지하면서 소수 화소간의 거리가 일정해야 한다. 이렇 듯이, 입력 화소값 i(m,n)에 대해 이진 화소들간에 유지되어야 하는 거리를 이상적인 최적거리(ideal optimum distance)로 정의한다. 현재 입력 화소와 소수 화소간의 이상적인 최적 거리(λ(m,n))는 다음 수학식 4와 같이 산출한다(S210 단계). In order to achieve a uniform distribution of pixels in a binary image, the distance between a few pixels should be constant while maintaining an average brightness value for each successive grayscale value. As such, the distance that should be maintained between the binary pixels with respect to the input pixel value i (m, n) is defined as an ideal optimum distance. The ideal optimal distance λ (m, n) between the current input pixel and the fractional pixel is calculated as in Equation 4 below (step S210).

Figure 112004004154989-pat00007
Figure 112004004154989-pat00007

수학식 4에서, 현재의 입력 화소와 소수 화소간의 이상적인 최적 거리(λ(m,n))는 입력 화소값(i(m,n))이 중간값 127에 근접할수록 작아지며, 0(흑화소)이나 255(백화소)에 가까워질수록 최적 거리는 점점 커지는 것을 알 수 있다. In Equation 4, the ideal optimal distance λ (m, n) between the current input pixel and the fractional pixel becomes smaller as the input pixel value i (m, n) approaches the intermediate value 127, and 0 (black pixel). ), Or closer to 255 (white pixel), the optimum distance increases.

S220 단계에서, 소수 화소의 위치 정보를 이용하여 입력 화소와 소수 화소간의 최소 거리(dmin(m,n))가 산출된다. 입력 화소와 소수 화소와의 최소 거리 산출에 있어서 입력 화소값 i(m, n)가 127보다 클 경우에는 흑화소를 소수 화소로 하여 최소 거리를 산출한다. 반면에, 입력 화소값 i(m, n)가 127보다 작을 경우에는 백화소를 소수 화소로 하여 최소 거리를 산출한다. 현재의 입력 화소값(i(m,n))으로부터 소수 화소에 가장 가까운 최소 거리를 구하기 위한 탐색 영역은 도 4a 및 도 4b를 이용하여 상세히 후술되므로 명세서의 간략화를 위하여 부가적인 설명이 생략된다. In operation S220, the minimum distance dmin (m, n) between the input pixel and the decimal pixel is calculated using the positional information of the decimal pixel. In calculating the minimum distance between the input pixel and the decimal pixel, if the input pixel value i (m, n) is larger than 127, the minimum distance is calculated using the black pixel as the decimal pixel. On the other hand, when the input pixel value i (m, n) is smaller than 127, the minimum distance is calculated using the white pixel as the decimal pixel. Since the search area for obtaining the minimum distance closest to the fractional pixel from the current input pixel value i (m, n) is described below in detail with reference to FIGS. 4A and 4B, further description is omitted for simplicity of the specification.

그러면, 최적 거리(λ(m,n)) 및 최소 거리(dmin(m,n))를 이용하여 임계값(t(m,n))을 결정한다(S230). 임계값은 다음 수학식 5를 이용하여 계산되는 것이 바람직하다. Then, the threshold value t (m, n) is determined using the optimum distance λ (m, n) and the minimum distance dmin (m, n) (S230). The threshold value is preferably calculated using the following equation (5).

Figure 112004004154989-pat00008
Figure 112004004154989-pat00008

수학식 5에서 A는 양의 상수이다. In Equation 5, A is a positive constant.

전술된 바와 같이 임계값이 결정되면, 임계값을 이용하여 입력 화소값의 이진 화소값(b(m,n))을 결정한다(S240). 이진 화소값(b(m,n))은 다음 수학식 6을 이용하여 양자화된다. When the threshold value is determined as described above, the binary pixel value b (m, n) of the input pixel value is determined using the threshold value (S240). The binary pixel value b (m, n) is quantized using Equation 6 below.

Figure 112004004154989-pat00009
Figure 112004004154989-pat00009

수학식 6에서 살펴볼 수 있는 바와 같이, 현재 화소의 이진 화소값은, 현재의 입력 화소값(i(m,n))은 물론, 주변의 오차를 고려하여 결정된다. ajk는 오차 확산 계수이다. As can be seen in Equation 6, the binary pixel value of the current pixel is determined in consideration of the current input pixel value i (m, n) as well as the peripheral error. a jk is the error diffusion coefficient.

현재 화소의 이진 화소값(b(m,n))이 결정되면, 결정된 이진 화소값(b(m,n)) 및 수정 입력 화소값(u(m,n)) 간의 오차(e(m,n))를 산출한다(S250). 오차는 다음 수학식 7을 이용하여 결정된다. When the binary pixel value b (m, n) of the current pixel is determined, the error (e (m, n) between the determined binary pixel value b (m, n) and the correction input pixel value u (m, n) is determined. n)) is calculated (S250). The error is determined using the following equation.

Figure 112004004154989-pat00010
Figure 112004004154989-pat00010

수학식 7에서, 수정 입력 화소값(u(m,n))은 바로 이전 입력 화소에 대하여 필터링한 오차값과 현재 입력된 입력 화소값 i(m,n)를 가산하여 산출될 수 있다. In Equation 7, the modified input pixel value u (m, n) may be calculated by adding an error value filtered for the immediately previous input pixel and the currently input input pixel value i (m, n).

그러면, 최소 거리에 있는 소수 화소의 위치 정보가 저장된다(S260). 저장된 위치 정보는 다음 화소를 위한 연산에 사용된다. Then, the position information of the few pixels at the minimum distance is stored (S260). The stored positional information is used for the calculation for the next pixel.

도 3은 본 발명에 의한 소수 화소의 최적 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법의 다른 실시예를 나타내는 흐름도이다. 도 3에 도시된 흐름도는 도 3에 도시된 방법 중 최소거리 좌표 및 최소 거리를 구하는 과정을 상세히 도시한다.  3 is a flowchart illustrating another embodiment of a method for generating a binary image using optimal distance position information of a small number of pixels according to the present invention. 3 is a flowchart illustrating a process of obtaining a minimum distance coordinate and a minimum distance in the method illustrated in FIG. 3.

우선, 메모리로부터 이전 라인에서의 최소 거리 정보(Um, Un)를 독출한다(S305). 또한, 메모리로부터 좌측 위치에 대한 최소 거리 정보(Lm, Ln)를 독출한다(S315). First, the minimum distance information (Um, Un) on the previous line is read from the memory (S305). Further, the minimum distance information Lm and Ln for the left position is read from the memory (S315).

그러면, 독출된 좌측 최소 거리 정보(Lm, Ln) 및 이전 최소 거리 정보(Um, Un)를 이용하여 각각의 거리 Ud 및 Ld를 다음 수학식 8을 이용하여 산출한다(S325). Then, each distance Ud and Ld are calculated by using Equation 8 using the read left minimum distance information Lm and Ln and the previous minimum distance information Um and Un (S325).

Figure 112004004154989-pat00011
Figure 112004004154989-pat00011

Figure 112004004154989-pat00012
Figure 112004004154989-pat00012

Ud 및 Ld가 계산되면, 두 값의 크기를 비교한다(S335). 만일 Ud가 Ld보다 작다고 판단되면 Ld를 이용하여 최소거리 좌표를 설정한다. 즉, 최소 거리 좌표(Mm, Mn)를 (Lm, Ln)으로 설정한다. 또한, 최소 거리 Md는 Ud를 이용하여 결정한다(S345). When Ud and Ld are calculated, the magnitudes of the two values are compared (S335). If it is determined that Ud is smaller than Ld, the minimum distance coordinate is set using Ld. That is, the minimum distance coordinates Mm and Mn are set to (Lm, Ln). In addition, the minimum distance Md is determined using Ud (S345).

반면에, Ud보다 Ld가 크다고 판단되면, Ud을 이용하여 최소 거리 좌표(Mm, Mn)를 설정한다. 즉, 최소 거리 좌표(Mm, Mn)는 (Um, Un)으로 설정되고 Md는 Ld로 결정된다(S355). 이와 같은 과정을 통하여 최소 거리 좌표가 용이하게 결정된다. On the other hand, if it is determined that Ld is larger than Ud, the minimum distance coordinates Mm and Mn are set using Ud. That is, the minimum distance coordinates Mm and Mn are set to (Um, Un) and Md is determined to be Ld (S355). Through this process, the minimum distance coordinate is easily determined.

최소 거리 좌표가 최종적으로 결정하기 위하여 우측 말단의 화소가 흑화소인지 여부를 판단해야 한다(S365). 만일 우측 말단의 화소가 흑화소가 아니라면 전단계에서 설정된 최소 거리 좌표(Mm, Mn)는 그대로 유지된다. 그러나, 우측 화소가 흑화소라고 판단되면 다시 Md 및 Rd의 크기를 비교한다(S375). 그리하여, Md가 Rd보다 크다고 판단되면, 최소 거리 좌표(Mm, Mn)는 변경된다. 즉, (Rm, Rn)을 이용하여 (Mm, Mn)를 갱신한다(S385). 뿐만 아니라, Md도 Rd를 이용하여 갱신된다. In order to finally determine the minimum distance coordinate, it is determined whether the pixel at the right end is a black pixel (S365). If the pixel at the right end is not a black pixel, the minimum distance coordinates Mm and Mn set in the previous step are maintained. However, if it is determined that the right pixel is a black pixel, the sizes of Md and Rd are again compared (S375). Thus, if it is determined that Md is larger than Rd, the minimum distance coordinates Mm and Mn are changed. That is, (Mm, Mn) is updated using (Rm, Rn) (S385). In addition, Md is also updated using Rd.

그러면, 메모리에 현재 화소에 대한 최소 거리 위치 정보를 저장한다(S395). Then, the minimum distance position information for the current pixel is stored in the memory (S395).

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 이진 영상 생성 방법에서는 최소 거리 위치 정보를 구하기 위한 연산의 횟수가 현저히 감소된다. As shown in FIG. 3, in the binary image generating method of the present invention, the number of operations for obtaining the minimum distance position information is significantly reduced.

도 4a 본 발명에 의한 소수 화소의 최적 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법에 적용되는 현재 화소에서의 소수 화소의 위치 정보를 검색하는 영역을 도시한다. FIG. 4A illustrates an area for searching position information of a few pixels in a current pixel applied to a binary image generating method using optimal distance position information of a few pixels according to the present invention.

도 4a에 도시된 탐색 영역의 윈도우 크기를 Wm x Wn 이라고 하면, 현재 화소 에서 윈도우 가장자리까지의 상대적인 좌표는 각각 (-Wm+1, Wn-1), (Wm-1, Wn-1), (Wm-1, 1) 및 (-Wm+1, 0)과 같이 결정된다. 이는 도 4a에 도시된 바와 같다. 입력 화소값(i(m,n)) 에 대한 이상적인 최적 거리(λ(m,n))는 전술된 수학식 4와 같다. 그런데, 입력 화소값(i(m,n))의 밝기값이 254또는 1에서 최적 거리(λ(m,n))의 최대값은 15.969이므로, 가장 작은 값으로 Wm과 Wn은 16으로 설정된다. If the window size of the search region shown in Fig. 4A is Wm x Wn, the relative coordinates from the current pixel to the window edge are (-Wm + 1, Wn-1), (Wm-1, Wn-1), ( Wm-1, 1) and (-Wm + 1, 0). This is as shown in FIG. 4A. The ideal optimum distance λ (m, n) with respect to the input pixel value i (m, n) is expressed by Equation 4 described above. However, since the maximum value of the optimum distance λ (m, n) is 15.969 when the brightness value of the input pixel value i (m, n) is 254 or 1, Wm and Wn are set to 16 as the smallest value. .

도 4b는 도 4a에 도시된 검색 영역을 좌측 화소, 상위 화소 및 우측 화소에 대해 확장한 결과를 도시하는 도면이다. 도 4b는 이전 라인의 위 화소 U에서의 최소 거리 탐색 영역과, 좌측 화소 L에서의 최소 거리 탐색 영역과, 현재 화소 C에서의 최소 거리 탐색 영역을 동시에 나타낸다. 도 4b를 도 4a와 비교하면, 상위 화소 U에서의 최소 거리 탐색 영역 및 좌측 화소 L에서의 최소 거리 탐색 영역은 도 4a의 영역을 대부분 포함한다. 다만, 우측 화소 R에 해당되는 부분이 반영되어 있지 않다. 그러므로 현재 화소에서의 탐색 영역은 이전 라인의 상위 화소(U)와 좌측 화소(L)에서의 최소 거리 정보 탐색 영역과 우측 화소(R)에 해당되는 위치와의 합집합으로 나타낼 수 있다. FIG. 4B is a diagram illustrating a result of expanding the search area shown in FIG. 4A with respect to the left pixel, the upper pixel, and the right pixel. 4B simultaneously shows the minimum distance search area at the pixel U above the previous line, the minimum distance search area at the left pixel L, and the minimum distance search area at the current pixel C. FIG. Comparing FIG. 4B with FIG. 4A, the minimum distance search region in the upper pixel U and the minimum distance search region in the left pixel L include most of the region of FIG. 4A. However, the portion corresponding to the right pixel R is not reflected. Therefore, the search area in the current pixel may be expressed as the union of the minimum distance information search area in the upper pixel U and the left pixel L of the previous line and the position corresponding to the right pixel R. FIG.

도 5는 본 발명에 의한 소수 화소의 최적 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법을 구현하기 위한 장치를 개념적으로 나타내는 블록도이다. 5 is a block diagram conceptually illustrating an apparatus for implementing a binary image generating method using optimal distance position information of a small number of pixels according to the present invention.

도 5에 도시된 장치는 연속 계조 영상의 현재 입력 화소값 i(m,n)에 따라 소수 화소와의 최적 거리를 산출하는 최적거리 산출부(530), 입력 화소와 소수 화소간의 최소 거리를 산출하는 최소 거리 산출부(570), 상기 입력 화소값(i(m,n))으로부터 연산된 수정 입력 화소값 u(m,n)를 수신하여 이진 화소값 b(m,n)를 출력하는 양자화부(550), 이진 화소값(b(m,n))으로부터 수정 입력 화소값(u(m,n))을 감산하여 오차값 e(m,n)를 산출하는 감산부(555), 오차값을 에러 필터링하는 에러 필터(510) 및 입력 화소값(i(m,n))과 에러 필터링된 값을 가산하여 수정 입력 화소(u(m,n))를 산출하는 가산부(505)를 포함한다. In the apparatus shown in FIG. 5, an optimum distance calculator 530 that calculates an optimal distance from a decimal pixel according to a current input pixel value i (m, n) of a continuous grayscale image, and calculates a minimum distance between an input pixel and a decimal pixel. A minimum distance calculator 570 and a quantization for receiving a modified input pixel value u (m, n) calculated from the input pixel value i (m, n) and outputting a binary pixel value b (m, n). The subtraction unit 555 subtracts the correction input pixel value u (m, n) from the binary pixel value b (m, n) to calculate an error value e (m, n). An error filter 510 for error filtering the value and an adder 505 for calculating the corrected input pixel u (m, n) by adding the input pixel value i (m, n) and the error filtered value. Include.

최적 거리 산출부(530)는 상기 수학식 4를 이용하여 최적 거리(λ(m,n))를 연산하는 것은 전술된 바와 같다. 최소 거리 산출부(570)는 도 4a 및 4b에 도시된 탐색 영역을 이용하여 종래 방법에 비해 개선된 방법으로 최소 거리를 연산한다. 또한, 최소 거리 산출부(570)는 이전 단계의 소수 화소의 위치 정보를 저장하는 소수 화소 위치 저장 메모리(미도시)를 더 포함할 수 있다. The optimum distance calculator 530 calculates the optimum distance λ (m, n) using Equation 4 as described above. The minimum distance calculator 570 calculates the minimum distance in an improved method compared to the conventional method using the search areas shown in FIGS. 4A and 4B. In addition, the minimum distance calculator 570 may further include a minority pixel position storage memory (not shown) that stores position information of the minority pixels of the previous step.

양자화부(550)는 수학식 5에 의하여 변조된 임계값(t)을 이용하여 수학식 6을 적용하도록 구현된다. The quantization unit 550 is implemented to apply Equation 6 using the threshold value t modulated by Equation 5.

도 6은 도 5에서 임계값과 최소 거리를 산출하기 위한 과정을 설명하기 위한 블록도이다. FIG. 6 is a block diagram illustrating a process for calculating a threshold and a minimum distance in FIG. 5.

도 6에 도시된 바와 같이, 도 5에 도시된 최소 거리 산출부(570)는 상위 위치 갱신부(670), 좌측 위치 갱신부(630) 및 우측 화소값 저장부(690)를 더 포함할 수 있다. 최소 거리 산출부(650)는 현재 단계의 최소 위치를 연산하여 그 결과를 상위 위치 갱신부(670) 및 좌측 위치 갱신부(630)에 전송한다. 그러면, 상위 위치 갱신부 및 좌측 위치 갱신부는 수신된 결과를 이용하여 각각 현재 화소에 대한 정보를 저장한다. As shown in FIG. 6, the minimum distance calculator 570 shown in FIG. 5 may further include an upper position updater 670, a left position updater 630, and a right pixel value store 690. have. The minimum distance calculator 650 calculates the minimum position of the current step and transmits the result to the upper position updater 670 and the left position updater 630. Then, the upper position updater and the left position updater respectively store information on the current pixel by using the received result.

또는, 도 6에 도시된 최소 거리 산출부(650)는 기설정된 룩업 테이블을 이용 하여 최소 거리를 연산할 수도 있다. Alternatively, the minimum distance calculator 650 shown in FIG. 6 may calculate the minimum distance using a preset lookup table.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 예를 들면, 도 6에 도시된 구성요소들은 별개의 하드웨어 장치로서 구현될 수 있지만, 최소 거리 산출부 내에 소프트웨어적으로 구현될 수 있음은 물론이다. Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, this is merely exemplary, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications and equivalent other embodiments are possible. For example, the components shown in FIG. 6 may be implemented as separate hardware devices, but may be implemented in software within a minimum distance calculator.

따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.

본 발명에 의하여 오차 확산법에서 최적의 탐색 영역에 의해 탐색된 소수 화소의 위치 정보를 이용하여 입력된 화소의 임계값을 조절함으로써 보다 적은 연산으로 균일한 분포의 소수 화소를 갖는 이진 영상을 생성할 수 있다. According to the present invention, by adjusting the threshold value of an input pixel by using position information of a small number of pixels searched by an optimal search region in an error diffusion method, a binary image having a uniform distribution of a small number of pixels can be generated with fewer operations. have.

또한, 본 발명에 의하여 serpentine에 적용되는 것은 물론 단방향 오차 확산법에도 적용될 수 있는 이진 영상 생성 방법이 제공된다. In addition, the present invention provides a binary image generating method that can be applied to serpentine as well as to unidirectional error diffusion.

Claims (9)

연속 계조의 입력 화소값을 이용하여 이진 영상을 생성하기 위한 방법에 있어서, A method for generating a binary image using input pixel values of continuous gray level, 상기 입력 화소값(i(m,n))과 소수 화소간의 최적 거리(λ(m,n))를 연산하는 단계; Calculating an optimum distance λ (m, n) between the input pixel value i (m, n) and a fractional pixel; 상기 입력 화소로부터 최소 거리 이격된 소수 화소의 위치 정보를 이용하여 상기 입력 화소 및 소수 화소들 간의 최소 거리(dmin(m,n))를 연산하기 위한 단계; Calculating a minimum distance dmin (m, n) between the input pixel and the minority pixel by using positional information of the minority pixel spaced from the input pixel with the minimum distance; 상기 최적 거리(λ(m,n)) 및 상기 최소 거리(dmin(m,n))를 이용하여 임계값(t(m,n))을 연산하는 단계; Calculating a threshold value t (m, n) using the optimum distance λ (m, n) and the minimum distance dmin (m, n); 상기 임계값(t(m,n)) 및 상기 입력 화소값(i(m,n))을 이용하여 상기 입력 화소의 이진 화소값(b(m,n))을 결정하는 이진 화소값 결정 단계; 및 A binary pixel value determining step of determining a binary pixel value b (m, n) of the input pixel using the threshold value t (m, n) and the input pixel value i (m, n) ; And 상기 입력 화소와 최소 거리에 있는 소수 화소의 위치 정보를 저장하는 단계를 포함하며, 상기 최소 거리(dmin(m,n)) 연산 단계는, Storing position information of a few pixels at a minimum distance from the input pixel, and calculating the minimum distance (dmin (m, n)) includes: 메모리로부터 상기 입력 화소의 이전 위치에 대한 이전 최소 거리 정보(Um, Un)를 독출하는 단계; Reading previous minimum distance information (Um, Un) for a previous position of the input pixel from a memory; 상기 메모리로부터 상기 입력 화소의 좌측 위치에 대한 좌측 최소 거리 정보(Lm, Ln)를 독출하는 단계; Reading left minimum distance information (Lm, Ln) for a left position of the input pixel from the memory; 상기 이전 최소 거리 정보(Um, Un) 및 좌측 최소 거리 정보(Lm, Ln)를 이용하여 최소 거리 좌표(Mm, Mn)를 구하고 최소 거리 좌표(Mm, Mn)를 이용하여 최소 거리(Md)를 산출하는 단계; 및 The minimum distance coordinates Mm and Mn are obtained using the previous minimum distance information Um and Un and the left minimum distance information Lm and Ln, and the minimum distance Md is determined using the minimum distance coordinates Mm and Mn. Calculating; And 상기 메모리에 현재 화소에 대한 소수 화소의 상대 위치 정보를 저장하고 상기 좌측 최소 거리 정보를 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소수 화소의 최소 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법. And storing the relative position information of the minority pixel with respect to the current pixel in the memory, and updating the left minimum distance information. 제1항에 있어서, 상기 이진 영상 생성 방법은, The method of claim 1, wherein the binary image generating method comprises: 상기 입력 화소값(i(m,n))에 이전 이진 화소의 오차값(e(m,n))을 에러 필터링한 결과를 가산하여 수정 입력 화소값(u(m,n))을 구하는 단계를 더 포함하며, 상기 이진 화소값 결정 단계는, Obtaining a corrected input pixel value u (m, n) by adding an error filtering result of the error value e (m, n) of a previous binary pixel to the input pixel value i (m, n). Further comprising, wherein determining the binary pixel value, 상기 임계값(t(m,n)) 및 상기 수정 입력 화소값(u(m,n))을 비교하여 상기 이진 화소값(b(m,n))을 결정하는 것을 특징으로 하는 소수 화소의 최소 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법. The binary pixel value b (m, n) is determined by comparing the threshold value t (m, n) and the correction input pixel value u (m, n). Binary image generation method using minimum distance position information. 제2항에 있어서, 상기 최적 거리(λ(m,n))는, The method of claim 2, wherein the optimum distance (λ (m, n)), 상기 입력 화소값(i(m,n))의 크기에 따라 According to the size of the input pixel value i (m, n)
Figure 112004004154989-pat00013
Figure 112004004154989-pat00013
 의 조건을 만족하는 것을 특징으로 하는 소수 화소의 최소 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법. Binary image generation method using the minimum distance position information of a few pixels, characterized in that to satisfy the condition of. 삭제delete 제3항에 있어서, 상기 최소 거리(dmin(m,n))는, The method of claim 3, wherein the minimum distance (dmin (m, n)),
Figure 112005075029170-pat00014
및
Figure 112005075029170-pat00015
를 계산하는 단계;
Figure 112005075029170-pat00014
And
Figure 112005075029170-pat00015
Calculating; Ud가 Ld보다 크면, 상기 좌측 최소 거리 정보(Lm, Ln)를 이용하여 상기 최소 거리 좌표(Mm, Mn)를 결정하는 단계; If Ud is greater than Ld, determining the minimum distance coordinates Mm and Mn using the left minimum distance information Lm and Ln; Ud가 Ld보다 작으면, 상기 이전 최소 거리 정보(Um, Un)를 이용하여 상기 최소 거리 좌표(Mm, Mn)를 결정하는 단계; If Ud is less than Ld, determining the minimum distance coordinates Mm, Mn using the previous minimum distance information Um, Un; 현재 입력 화소의 우측 말단에 있는 우측 화소의 상대 위치 좌표(Rm, Rn) 및 상기 우측 화소까지의 거리 Rd를 구하는 단계; Obtaining the relative position coordinates (Rm, Rn) of the right pixel at the right end of the current input pixel and the distance Rd to the right pixel; 상기 우측 화소가 흑화소이고, Md가 Rd보다 크면, (Rm, Rn)을 이용하여 (Mm, Mn)를 결정하고, 상기 Rd를 Md로서 설정하는 단계; 및 If the right pixel is a black pixel and Md is greater than Rd, determining (Mm, Mn) using (Rm, Rn) and setting the Rd as Md; And 상기 Md를 상기 최소 거리(dmin(m,n))로서 설정하는 단계를 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 소수 화소의 최소 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법. And calculating the Md as the minimum distance dmin (m, n), using the minimum distance position information of a few pixels. 제3항에 있어서, 상기 현재 화소에 대한 소수 화소의 상대 위치 정보는, The method of claim 3, wherein the relative position information of the decimal pixel with respect to the current pixel,
Figure 112005075029170-pat00016
으로서 저장되는 것을 특징으로 하는 소수 화소의 최소 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법.
Figure 112005075029170-pat00016
Binary image generation method using the minimum distance position information of a few pixels, characterized in that stored as. 제3항에 있어서, 상기 좌측 최소 거리 정보는, The method of claim 3, wherein the left minimum distance information, (Mm-1, Mn)으로서 저장되는 것을 특징으로 하는 소수 화소의 최소 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법. A binary image generation method using minimum distance position information of a small number of pixels, which is stored as (Mm-1, Mn). 제2항에 있어서, 상기 임계값(t(m,n))은, The method of claim 2, wherein the threshold t (m, n) is
Figure 112004004154989-pat00017
Figure 112004004154989-pat00017
 위의 관계를 만족하여 설정되며, 여기서 A는 임의의 상수인 것을 특징으로 하는 소수 화소의 최소 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법. A binary image generation method using minimum distance position information of a few pixels, wherein A is set to satisfy the above relationship, wherein A is an arbitrary constant. 제2항에 있어서, 상기 이진 화소값(b(m,n))은, The method of claim 2, wherein the binary pixel value b (m, n) is
Figure 112004004154989-pat00018
Figure 112004004154989-pat00018
 을 만족하도록 결정되며, 여기서 ajk는 계수이며, e(m,n)는, Is determined to satisfy, where a jk is a coefficient and e (m, n) is
Figure 112004004154989-pat00019
Figure 112004004154989-pat00019
 의 관계를 만족하는 것을 특징으로 하는 소수 화소의 최소 거리 위치 정보를 이용한 이진 영상 생성 방법. Binary image generation method using the minimum distance position information of a small number of pixels, characterized in that to satisfy the relationship of.
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