KR101287451B1 - 화질 개선을 위한 화상형성장치 및 그 화질개선방법 - Google Patents

화질 개선을 위한 화상형성장치 및 그 화질개선방법 Download PDF

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Abstract

화질 개선을 위한 화상형성장치가 개시된다. 본 화상형성장치는, 스캔된 이미지 데이터를 오브젝트 별로 분리하는 오브젝트 분리부, 분리된 오브젝트 각각의 크기를 확인하는 오브젝트 확인부, 분리된 오브젝트 각각의 크기에 따라, 각 오브젝트에 대한 이미지 향상 처리 수행 여부를 결정하는 제어부 및, 제어부의 결정에 따라, 오브젝트 각각에 대해 이미지 향상 처리를 수행하는 이미지 향상 처리부를 포함한다. 이에 따라 인쇄시 최적의 화질을 제공할 수 있게 된다.
오브젝트, 트래핑, 에지, 스크리닝

Description

화질 개선을 위한 화상형성장치 및 그 화질개선방법{Image forming apparatus for improving the quality of image and method thereof}
본 발명은 화질 개선을 위한 화상형성장치 및 그 화질 개선 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 오브젝트의 크기를 고려하여 이미지 향상 처리를 적용하는 화상형성장치 및 그 화질 개선 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 인쇄 시스템은 인쇄데이터를 전송하여 인쇄명령을 내리는 호스트와, 호스트로부터 전송되는 인쇄데이터에 대한 인쇄를 수행하는 화상형성장치 예를 들어, 프린터, 스캐너, 복합기 등의 주변기기를 포함한다.
종래의 인쇄시스템의 인쇄과정을 간략히 살펴본다. 먼저, 호스트의 응용 프로그램에서 인쇄대상 데이터에 대한 인쇄명령을 내리면, 그래픽 디바이스 인터페이스(Graphic Device Interface : GDI)에서 인쇄대상 데이터의 정보를 드라이버로 전달한다. 드라이버는 GDI에서 전달받은 인쇄대상 데이터의 정보를 이용하여 각 오브젝트(Object)에 해당하는 텍스트 커맨드(text command), 이미지 커맨드(image command), 벡터 커맨드(vector command) 등의 인쇄데이터를 생성한다. 이후, 드라이버는 생성한 인쇄데이터를 하나의 화상형성장치로 전송하여 인쇄 작업을 수행하 도록 한다.
한편, 상술한 인쇄 작업 수행시, 오브젝트 별로 서로 다른 이미지 향상(enhancement) 처리 방법을 적용하였다. 특히, 텍스트의 경우를 예를 들면, 어두운 배경의 밝은 문자를 강조하고자, 픽셀 값을 변화시킬 때, 에지(edge) 정보를 이용하여 폰트의 두께를 계산하고 강조하게 되므로, 동일한 폰트 문자인 경우에도 위치에 따라 두께가 다르기 때문에 폰트 내에서 강조 정도가 달라지게 된다.
또한, 동일한 트래핑 처리를 하는 경우에도, 폰트의 크기가 큰 경우에는 문자의 식별력에 영향이 별로 없지만, 폰트의 크기가 작은 경우에는 문자의 식별력이 떨어진다는 문제점이 있었다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 각 오브젝트의 크기를 고려하여 이미지 향상 처리를 수행함으로서 화질을 개선시킬 수 있는 화상형성장치 및 그 화질 개선 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 화상형성장치는, 스캔된 이미지 데이터를 오브젝트 별로 분리하는 오브젝트 분리부, 상기 분리된 오브젝트 각각의 크기를 확인하는 오브젝트 확인부, 상기 확인된 오브젝트 각각의 크기에 따라, 각 오브젝트에 대한 이미지 향상 처리 수행 여부를 결정하는 제어부 및, 상기 제어부의 결정에 따라, 상기 오브젝트 각각에 대해 이미지 향상 처리를 수행하는 이미지 향상 처리부를 포함한다.
바람직하게는, 오브젝트의 크기에 대응되도록 설정된 이미지 향상 처리 방 식에 대한 정보가 저장된 저장부를 더 포함하며, 상기 이미지 향상 처리부는, 상기 저장부에 저장된 정보에 따라, 상기 분리된 오브젝트 각각에 대해, 그 크기에 대응되는 이미지 향상 처리 방식을 적용하여, 상기 이미지 향상 처리를 수행할 수 있다.
또한, 상기 오브젝트는 텍스트이며, 상기 오브젝트 확인부는, 상기 텍스트의 폰트 크기를 확인할 수 있다.
또한, 상기 이미지 향상 처리부는, 상기 텍스트의 에지에 대해 에지 강조 처리를 수행하는 에지 강조부를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우 에지 강조 처리를 수행하도록 할 수 있다.
또는, 상기 이미지 향상 처리부는, 상기 텍스트에 대해 트래핑(trapping) 처리를 수행하는 트래핑 처리부를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 텍스트의 폰트 크기를 기준으로, 상기 텍스트에 대한 트래핑(trapping) 처리 정도를 조절하도록할 수 있다.
또는, 상기 이미지 향상 처리부는, 상기 텍스트에 대해 트래핑(trapping) 처리를 수행하는 트래핑 처리부를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우, 상기 텍스트에 대해 트래핑(trapping) 처리를 수행하도록 할 수 있다.
또는, 상기 이미지 향상 처리부는, 상기 텍스트에 대해 기설정된 스크리닝을 수행하는 스크린 처리부를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우, 상기 텍스트에 대해 기설정된 스크리닝을 수행하도록 할 수 있다.
또는, 상기 이미지 향상 처리부는, 상기 텍스트의 속성을 변경하는 속성 변경부를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우, 상기 텍스트의 속성을 변경할 수 있다.
또한, 상기 텍스트의 속성 변경 대상은, 래스터(raster) 및 그래픽(graphic) 이미지 중 적어도 하나가 될 수 있다.
상기 제어부는, 상기 오브젝트 확인부에서 확인된 상기 텍스트의 폰트 크기 정보를 이용하여, 상기 이미지 향상 처리의 파라미터(parameter) 및 옵션(option) 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 오브젝트 확인부에서 확인된 상기 텍스트의 폰트 크기 정보를 이용하여, 폰트 크기 별로 다른 이미지 향상 처리를 수행할 수 있다.
또한, 상기 이미지 향상 처리는, 트래핑(trapping), 샤프닝(sharpening), 객체 기반 하프토닝(object based halftoning), 및 작은 폰트(small font) 강조 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 오브젝트는, 텍스트(text), 래스터(raster), 및 그래픽(graphic) 이미지 중 적어도 하나가 될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 화상형성장치의 화질 개선 방법은, 스캔된 이미지 데이터를 오브젝트 별로 분리하는 단계, 상기 분리된 오브젝트 각각의 크기를 확인하는 단계, 상기 확인된 오브젝트 각각의 크기에 따라, 각 오브젝트에 대한 이미지 향상 처리 수행 여부를 결정하는 단계 및, 상기 결정에 따라, 상기 오 브젝트 각각에 대해 이미지 향상 처리를 수행하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 오브젝트의 크기에 대응되도록 설정된 이미지 향상 처리 방식에 대한 정보를 확인하는 단계를 더 포함하며, 상기 이미지 향상 처리를 수행하는 단계는, 상기 확인된 정보에 따라 상기 분리된 오브젝트 각각에 대해, 그 크기에 대응되는 이미지 향상 처리 방식을 적용하여, 상기 이미지 향상 처리를 수행할 수 있다.
또한, 상기 오브젝트는 텍스트이며, 상기 오브젝트의 크기를 확인하는 단계는, 상기 텍스트의 폰트 크기를 확인할 수 있다.
또한, 상기 이미지 향상 처리를 수행하는 단계는, 상기 확인된 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우 에지 강조 처리를 수행할 수 있다.
또는, 상기 이미지 향상 처리를 수행하는 단계는, 상기 텍스트의 폰트 크기를 기준으로, 상기 텍스트에 대한 트래핑(trapping) 처리 정도를 조절할 수 있다.
또는, 상기 이미지 향상 처리를 수행하는 단계는, 상기 확인된 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우 상기 텍스트에 대해 트래핑(trapping) 처리를 수행할 수 있다.
또는, 상기 이미지 향상 처리를 수행하는 단계는, 상기 확인된 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우, 상기 텍스트에 대해 기설정된 스크리닝을 수행할 수 있다.
또는, 상기 확인된 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우, 상기 텍스트의 속성을 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 텍스트의 속성 변경 대상은, 래스터(raster) 및 그래픽(graphic) 이미지 중 적어도 하나가 될 수 있다.
또한, 상기 이미지 향상 처리 수행 여부를 결정하는 단계는, 상기 확인된 상기 텍스트의 폰트 크기 정보를 이용하여, 상기 이미지 향상 처리의 파라미터(parameter) 및 옵션(option) 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
또한, 상기 이미지 향상 처리를 수행하는 단계는, 상기 확인된 상기 텍스트의 폰트 크기 정보를 이용하여, 폰트 크기 별로 다른 이미지 향상 처리를 수행할 수 있다.
또한, 상기 이미지 향상 처리는, 트래핑(trapping), 샤프닝(sharpening), 객체 기반 하프토닝(object based halftoning), 및 작은 폰트(small font) 강조 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 오브젝트는, 텍스트(text), 래스터(raster), 및 그래픽(graphic) 이미지 중 적어도 하나가 될 수 있다.
이에 따라, 최적의 화질을 제공할 수 있게 된다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 화상형성장치(100)의 구성을 나타내는 블럭도이다. 도 1에 따르면, 화상형성장치(100)는 오브젝트 분리부(110), 오브젝트 확인부(120), 제어부(130) 및 이미지 향상 처리부(140)를 포함한다.
화상형성장치(100)는 문서를 스캐닝하여 스캐닝된 이미지의 디지털 데이터를 취득한 후 인쇄 작업을 수행하는 복사기, 스캐너, 복합기 등을 예로 들 수 있다.
우선, 소정 이미지가 기록된 원고를 프리스캐닝하여 RGB 성분의 이미지 데이터가 생성되면, 오브젝트 분리부(110)는 스캐닝된 RGB 이미지 데이터에 포함된 이미지들을 그 속성에 따라 오브젝트 별로 분리한다. 여기서, 이미지 데이터에 포함된 각 객체의 속성은 일반적으로 텍스트(text), 래스터(raster) 및 그래픽(graphic) 이미지 등으로 구분될 수 있다. 즉, 오브젝트(Object)는 텍스트(text), 래스터(raster) 및 그래픽(graphic)로 분류될 수 있다.
오브젝트 분리부(110)는 페이지 기술 언어(Page Description Language:PDL)를 이용하거나, 오브젝트 분리 알고리즘을 이용하여 스캐닝된 문서의 오브젝트를 텍스트, 래스터, 그래픽으로 분리하고 관련 정보, 즉, 오브젝트 종류 및 크기에 관한 정보를 생성한다.
예를 들어, 오브젝트 분리부(110)는 GDI(Graphic Device Interface)와 DDI(Display Driver IC)를 구비하며, 어플리케이션(프로그램이 설계된 작업의 특성에 따라, 텍스트, 그래픽, 래스터 이미지 등과 같은 데이터 처리 명령을 발생)으로부터 수신된 데이터를 텍스트, 그래픽, 래스터 이미지로 분류하고, 종류 및 크기에 관련된 정보를 생성할 수 있다.
오브젝트 분리부(110)에 의해 오브젝트 별로 분리된 RGB 컬러 공간의 이미지 데이터는 이미지 향상 처리와 하프토닝 처리를 위해 CMYK 컬러 공간의 이미지 데이터로 변환된다. 즉, 후술되는 이미지 향상 처리 및 하프토닝 처리는 인쇄용 컬러공간인 CMYK 컬러 공간의 이미지 데이터에 대해 이루어지며, 여기서 C는 시안(Cyan), M은 마젠타(Magenta), Y은 옐로우(Yellow), K는 블랙(blacK)을 의미한다.
오브젝트 확인부(120)는 오브젝트 분리부(110)에서 분리된 오브젝트 각각의 크기를 확인하는 역할을 한다. 즉, 오브젝트 확인부(120)는 텍스트, 래스터, 그래픽으로 구분된 각 오브젝트 각각의 크기 정보를 이용하여 각 오브젝트의 크기를 확인할 수 있다. 여기서, 각 오브젝트의 크기는 바이트 수(byte)로 분류될 수 있지만, 텍스트의 경우는 폰트의 픽셀 높이를 나타내는 pt로 분류될 수 있다.
제어부(130)는 오브젝트 확인부(120)에서 확인된 오브젝트 각각의 크기에 따라 그에 대응되는 파라미터(parameter)나 옵션(option)을 결정하여, 각 오브젝트에 대응되는 이미지 향상 처리를 수행한다. 여기서, 이미지 향상 처리 방식에는 트래핑(trapping), 샤프닝(sharpening), 에지 강조(edge enhancement), 객체 기반 하프토닝(object based halftoning), 작은 폰트 강조 등이 포함될 수 있으며, 이들에 대한 자세한 설명은 후술하도록 한다.
구체적으로, 제어부(130)는 오브젝트의 크기에 대한 기설정된 임계값을 기준으로 하여, 이미지 향상 처리의 종류 및 수행 여부를 결정할 수 있다. 여기서, 기설된 임계값은 오브젝트 종류별로 설정될 수 있다. 예를 들어, 텍스트의 경우 폰트 크기가 임계값으로 설정될 수 있으며, 폰트 크기는 폰트 종류별로 설정되는 것도 가능하다.
한편, 이하에서는 설명의 편의를 위하여 오브젝트가 텍스트인 경우를 상정하여 설명하도록 한다. 하지만, 후술하는 설명은 오브젝트가 래스터나 그래픽인 경우에도 다양한 변형을 통하여 적용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 화상형성장치(200)의 구성을 나타내는 블럭도이다. 도 2에 따르면, 화상형성장치(200)는 오브젝트 분리부(210), 오브젝트 확인부(220), 제어부(230), 이미지 향상 처리부(240), 및 저장부(250)를 포함한다. 도 2에 도시된 구성요소들 중 도 1에 도시된 구성요소와 중복되는 부분에 대해서는 자세한 설명은 생략하도록 한다.
오브젝트 분리부(210)에 의해 분리된 각 텍스트들에 대해 오브젝트 확인부(220)에서 폰트 크기가 확인되면, 제어부(230)는 오브젝트 확인부(220)에서 확인된 텍스트 각각의 크기에 따라 각 텍스트에 대응되는 이미지 향상 처리를 수행한다. 여기서, 이미지 향상 처리 방식에는 트래핑(trapping), 샤프닝(sharpening), 에지 강조(edge enhancement) 등이 포함될 수 있다.
트래핑(trapping)이란, 하나의 컬러를 인접 컬러에 겹쳐서 컬러 평면 맞추기 오류를 줄임으로써 정확한 컬러 변화를 유도하는, 즉 픽셀을 확장하거나 축소하는 이미지 처리 방식을 의미한다.
샤프닝(sharpening)이란, 픽셀들의 블러링 현상을 개선하기 위해 각 에지 픽셀의 레벨 변화 정도를 조정하여 선명하게 처리하는 이미지 처리 방식을 의미한다.
에지 강조(edge enhancement)란, 스캐닝된 데이터는 원화상의 신호보다 에지 성분이 감소되는 경향이 있으므로, 픽셀의 확장/축소, 레벨 변화 등을 통해 에지를 강조하는 이미지 처리 방식을 의미한다.
저장부(250)는 텍스트의 폰트 크기에 대응되도록 설정된 이미지 향상 처리 방식에 대한 정보를 저장할 수 있다.
즉, 도 1에 따른 실시 예에서는 제어부(230)가 오브젝트의 크기에 대한 기설정된 임계값을 기준으로 이미지 향상 처리 방식의 적용 여부를 결정하는 것으로 설명하였으나, 본 실시 예에서는 저장부(250)에 저장된 정보를 확인하여 각 텍스트에 적용되는 이미지 향상 처리 방식의 종류 및 그 적용 여부를 결정할 수 있다.
저장부(250)는 기설정된 임계값을 기준으로 적용되는 이미지 향상 처리 방식의 종류 및 그 적용 여부에 대한 정보를 저장할 수도 있으나, 폰트 크기를 다단계로 분류하여 적용되는 이미지 향상 처리 방식의 종류 및 그 적용 여부에 대한 정보를 저장할 수도 있다.
예를 들어, 폰트 크기가 8pt 이상인 경우에는 트래핑 처리, 16pt 이상인 경우에는 트래핑 처리, 에지 강조 처리, 40pt 이상인 경우에는 트래핑 처리, 에지 강조 처리, 및 속성 변경 처리가 적용되도록 하는 정보를 저장할 수 있다. 또한, 8pt 이상 16pt 미만인 경우에는 한 픽셀이 겹치는 트래핑 처리, 16pt 이상인 경우에는 두 픽셀이 겹치는 트래핑 처리가 적용되도록 하는 정보를 저장할 수도 있다. 하지만, 이는 일 실시 예에 불과하며, 폰트 크기의 임계값 및 적용되는 이미지 향상 처리 방식에 관한 정보 등은 다양하게 변경 가능하다.
이미지 향상 처리부(240)는 저장부(250)에 저장된 정보에 따라, 텍스트 각각에 대해 그 크기에 대응되는 이미지 향상 처리 방식을 적용하여, 이미지 향상 처리를 수행할 수 있다.
한편, 본 실시 예에서는 이미지 향상 처리 방식을 기준으로 설명하였지만, 본 발명의 다른 실시 예에 의하면, 스크리닝(screening), 에러 디퓨전(error diffusion)과 같은 이미지 향상 처리 이후에 적용되는 하프토닝 처리에 있어서도 z텍스트의 폰트 크기를 고려하여 그 적용 방식을 달리할 수 있다.
화상형성장치(200)는 멀티 레벨(Multi-level)에 의해 이미지를 표현하는 영상 장치와 달리 도트(Dot)의 출력 유무에 따른 두 가지 상태의 이진 레벨(Binary-level)에 의해 이미지를 표현하기 때문에 멀티 레벨에 의해 표현된 이미지를 이진 레벨에 의해 표현된 이미지로 변환해 주어야 한다. 이와 같이, 멀티 레벨 이미지를 이진 레벨 이미지로 변환하는 것을 하프토닝(halftoning)이라 한다.
하프토닝을 수행하는 방법에는 스크리닝(screening), 에러 디퓨전(error diffusion), 디더링(Dithering) 등과 같은 여러가지가 있으나, 이들은 공지기술이므로 본 실시 예에서는 스크리닝 하프토닝에 대해서만 간략히 설명하도록 한다.
스크리닝 하프토닝은 이진화되어야 할 화소의 계조값(0 내지 255)를 미리 정해진 스크린과 비교하여 이진화하는 방법이다.
스크린은 도트 구성 방법에 따라 AM(Amplitude modulated) 스크린과 FM(Frequnency modulated) 스크린으로 구분된다. AM 스크린은 도트를 클러스터(cluster)하게 출력하기 때문에 FM 스크린에 비해 안정적으로 도트를 출력하기 때문에 FM 스크린에 비해 안정적으로 도트를 출력하게 된다. 이러한 이유로 AM 스트린은 클러스터드 스크린(Clustered screen)이라고도 한다.
일반적으로 AM 스크린의 재현 특성상, 낮은 LPI는 도트 재현성이 높아 부드럽게 이미지가 인쇄되면 반면 디테일한 부분의 재현이 어렵다. 또한, 높은 LPI는 디테일한 부분의 재현성이 높은 반면, 부드러운 이미지 부분의 재현이 어렵다.
본 실시 예에서는 스크리닝에 적용되는 파라미터, 도트의 개수 및 농도 등을 조절하여 텍스트의 폰트 크기에 따라 적절한 스크리닝을 적용할 수 있다.
도 3은 도 2(또는 도 1)에 도시된 이미지 향상 처리부의 세부 구성을 나타내는 블럭도이다. 도 3에 따르면, 이미지 향상 처리부(240)는 에지 강조부(241), 트래핑 처리부(242), 스크린 처리부(243), 속성 변경부(244)를 포함한다.
에지 강조부(241)는 오브젝트 확인부(220)에 의해 확인된 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우 텍스트를 구성하는 에지에 대해 에지 강조 처리를 수행할 수 있다. 한편, 작은 크기의 텍스트의 경우 에지를 크게 강조할 경우 그레이 레벨(grey revel)이 변화하는 정도가 커서, 식별력 감소와 같은 디펙트(defect)가 발생할 수 있기 때문에 확인된 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 미만인 경우에는 에지 강조 처리를 수행하지 않거나, 강조 정도를 조절할 수 있다.
에지 강조 처리는 다양한 방법에 의해 가능할 수 있다. 예를 들어, A/D 변환된 디지털 화상데이터로부터 에지를 강조하는 방식은 일반적으로 현재 처리되는 주목화소를 포함한 주위에 적당한 크기(3×3, 또는 5×5)의 윈도우를 적용하여 에지강조된 값을 얻게 된다.
한편, 어두운 배경의 밝은 문자를 강조하고자 배경의 픽셀 값을 변화시킬 때, 종래와 같이 에지 정보를 이용하여 픽셀의 두께를 계산하지 않고 폰트 크기 정보를 이용하여 강조할 수 있다. 에지 정보를 이용하는 경우에는 동일한 폰트인 경우에도 위치에 따라 두께가 다르기 때문에 강조 정도가 달라지게 되지만, 폰트 크기만을 고려하는 경우에는 동일한 폰트의 경우 테두리가 동일하게 강조되어 인쇄 화질이 향상될 수 있다.
트래핑 처리부(242)는 텍스트와 그래픽 사이에 하얀색 틈새가 나타나는 것을 방지하는 트래핑 처리를 수행한다. 이 경우, 작은 크기의 텍스트는 트래핑 처리를 할 경우 크기의 변화 정도가 커서 식별력 감소와 같은 디펙트(defect)가 발생할 수 있기 때문에 기설정된 폰트 크기 이상의 텍스트에 대해서만 트래핑 처리를 수행할 수 있다.
또는, 트래핑 처리부(242)는 제어부(230)의 제어에 따라 기설정된 폰트 크기 미만의 텍스트에 대해서는 트래핑 정도를 적절하게 조정하여 수행할 수 있다.
예를 들어, 텍스트의 폰트 크기가 8 pt 이상인 경우에만 트래핑 처리를 수행하되, 폰트 크기가 16 pt 이상인 경우 두 픽셀이 겹치는 트래핑 처리를 수행하고, 8 pt 이상인 경우 한 픽셀만 겹치게 하는 트래핑 처리를 수행할 수 있다.
스크린 처리부(243)는 제어부(230)의 제어에 따라 텍스트의 폰트 크기를 기준으로 스크린의 종류 및 정도를 달리 적용할 수 있다.
예를 들어, 확인된 텍스트의 폰트 크기가 8 pt 이상인 경우 A 스크리닝 처리를 수행하고, 8 pt 미만인 경우 B 스크리닝 처리를 수행할 수 있다. 또는, 동일한 종류의 스크리닝 처리를 수행하더라도 그에 적용되는 파라미터, 옵션 등을 조정하여 폰트 크기에 적절한 스크리닝을 수행할 수 있다.
한편, 스크린 처리는 일반적으로, 이미지 향상 처리 단계가 아닌 그 이후에 수행될 수 있는 하프토닝 단계에 포함될 수 있지만, 본 실시 예에서는 설명의 편의를 위하여 이미지 향상 처리부(240)의 구성으로 하여 설명하였다.
속성 변경부(244)는 텍스트의 폰트 크기를 기준으로 텍스트의 속성을 변경할 수 있다. 예를 들어 40pt 이상의 큰 폰트의 경우 텍스트 속성이 아닌, 그래픽 또는 래스터 속성으로 변경하여 그래픽 또는 래스터 속성에 적용되는 이미지 향상 처리를 적용할 수 있다.
이하에서는, 도 4 내지 6을 참조하여 이미지 향상 처리 방식의 구체적인 실시 예를 설명하도록 한다.
도 4a 내지 4c는 에지 강조 처리에 대한 실시 예를 설명하기 위한 도면들이다.
도 4a는 원본 이미지를 나타내며, 도 4b는 기설정된 크기 이상의 텍스트에 대해 에지 강조 처리를 수행한 결과이며, 도 4c는 기설정된 크기 미만의 텍스트에 대해 에지 강조 처리를 수행한 결과를 나타낸다.
도 4b에 의하면, 폰트 크기가 기설정된 크기 이상의 텍스트인 경우, 에지 강조량을 크게 하더라도 그레이 레벨이 변화하는 정도가 적기 때문에 별다른 디펙트가 발생하지 않는다.
하지만, 도 4c에 의하면, 폰트 크기가 기설정된 크기 미만의 텍스트의 경우, 에지 강조량을 크게 하는 경우 그레이 레벨이 변화하는 정도가 크기 때문에 식별력 감소와 같은 디펙트가 발행하게 된다. 따라서, 폰트 크기가 기설정된 크기 미만의 텍스트의 경우 에지 강조 처리를 수행하지 않거나, 강조량을 적게 하여 디펙트를 최소화할 수 있다.
도 5a 내지 5c는 트래핑 처리에 대한 실시 예를 설명하기 위한 도면들이다.
도 5a는 원본 이미지를 나타내며, 도 5b는 기설정된 크기 이상의 텍스트에 대해 트래핑 처리를 수행한 결과를 나타낸다.
도 5b에 의하면, 폰트 크기가 기설정된 크기 이상의 텍스트인 경우, 트래핑 처리를 수행하더라도 문자 크기의 변화 정도가 크지 않기 때문에 별다른 디펙트가 발생하지 않는다.
하지만, 도 5c에 의하면 폰트 크기가 기설정된 크기 미만의 텍스트에 대하여 동일한 트래핑을 적용하게 되면, 문자 크기의 변화 정도가 크다는 디펙트가 발생하게 된다. 따라서, 폰트 크기가 기설정된 크기 미만의 텍스트의 경우 트래핑 처리를 수행하지 않거나, 트래핑 처리 정도를 적게 하여 디펙트를 최소화할 수 있다.
도 6a 내지 6c는 어두운 배경의 밝은 문자 강조 처리에 대한 실시 예를 설명하기 위한 도면들이다.
도 6a는 원본 이미지를 나타내며, 도 6b는 에지 정보를 이용하여 텍스트를 강조한 결과, 도 6c는 텍스트의 폰트 크기를 고려하여 강조한 결과를 나타낸다.
도 6b에 의하면, 에지 정보를 이용하여 텍스트의 두께를 계산하고 강조한 결과 동일한 폰트인 경우에도 위치에 따라 두께가 다르기 때문에 강조 정도가 달라지게 된다는 디펙트가 발생한다.
하지만, 도 6c에 의하면, 폰트 크기만을 고려하여 텍스트를 강조하는 경우에는 동일한 폰트의 경우 테두리가 동일하게 강조되어 인쇄 화질이 향상될 수 있다. 따라서, 어두운 배경의 밝은 문자 강조 처리를 수행하는 경우에는 에지 정보가 아닌 텍스트의 폰트 크기를 고려하여 문자를 강조 처리함으로써 디펙트를 최소화할 수 있게 된다.
상술한 도 4 내지 6의 실시 예에 의하면, 인쇄시 문자 영역의 화질이 개선될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 화상형성장치의 화질 개선 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7의 화질 개선 방법에 따르면, 먼저, 스캔된 이미지 데이터를 오브젝트 별로 분리한다(S710). 여기서, 오브젝트(Object)는 그 속성에 따라 일반적으로 텍스트(text), 래스터(raster) 및 그래픽(graphic) 등으로 구분될 수 있다.
오브젝트 분리는, 페이지 기술 언어(Page Description Language:PDL)를 이용하거나, 오브젝트 분리 알고리즘을 이용하여 스캐닝된 문서의 오브젝트를 텍스트, 이미지, 벡터 그래픽으로 분리하고 관련 정보를 생성함으로써 수행될 수 있다.
이어서, S710 단계에서 분리된 오브젝트 각각의 크기를 확인한다(S720). 오브젝트의 크기 확인은 S710 단계에서 생성된 오브젝트의 크기 정보를 이용함으로써 가능할 수 있다.
이 후, 확인된 오브젝트 각각의 크기에 따라 각 오브젝트에 대한 이미지 향상 처리 수행 여부를 결정하고(S730), 결정에 따라 오브젝트 각각에 대해 이미지 향상 처리를 수행한다(S740). 여기서, 이미지 향상 처리에는 트래핑(trapping), 샤프닝(sharpening), 에지 강조(edge enhancement) 등이 포함될 수 있다.
구체적으로, S730 단계에서는 오브젝트의 크기에 대한 기설정된 임계값을 기준으로 하여, 이미지 향상 처리 수행 여부를 결정할 수 있다. 여기서, 기설된 임계 값은 오브젝트 종류별로 설정될 수 있다. 예를 들어, 오브젝트가 텍스트인 경우, 텍스트의 폰트 크기를 확인하여, 그 크기에 따라 이미지 향상 처리 수행 여부 및 그 종류를 결정할 수 있다.
한편, 이하에서는 설명의 편의를 위하여 오브젝트가 텍스트인 경우를 상정하여 설명하도록 한다. 하지만, 후술하는 설명은 오브젝트가 래스터나 그래픽인 경우에도 다양한 변형을 통하여 적용될 수 있다.
S730 단계에서는 확인된 텍스트의 폰트 크기에 따라, 에지 강조 처리 수행 여부 및 강조 정도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 확인된 텍스트의 폰트 크기가 8 pt 이상인 경우 에지 강조 처리를 수행하도록 결정할 수 있다.
이후, S740 단계에서는 S730 단계의 결정에 따라 폰트 크기가 8 pt 이상인 텍스트에 대해 에지 강조 처리를 수행할 수 있다.
또는, S730 단계에서는 확인된 텍스트의 폰트 크기에 따라, 트래핑 처리 수행 여부 및 처리 정도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 확인된 텍스트의 폰트 크기가 8 pt 이상인 경우에만 트래핑 처리를 수행하되, 폰트 크기가 16 pt 이상인 경우 두 픽셀에 대해 트래핑 처리를 수행하고, 8 pt 이상인 경우 한 픽셀에 대해 트래핑 처리를 수행하도록 결정할 수 있다.
이후, S740 단계에서는 S730 단계의 결정에 따라 폰트 크기가 8 pt 이상인 텍스트에 대해 각각 대응되는 트래핑 처리를 수행할 수 있다.
또는, S730 단계에서는 확인된 텍스트의 폰트 크기에 따라, 스크리닝 수행 여부 및 그 종류 및 정도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 확인된 텍스트의 폰트 크 기가 8 pt 이상인 경우 A 스크리닝 처리를 수행하고, 8 pt 미만인 경우 B 스크리닝 처리를 수행하도록 결정할 수 있다.
이후, S740 단계에서는 S730 단계의 결정에 따라 폰트 크기에 대응되는 스크리닝 처리를 수행할 수 있다.
또는, S730 단계에서는 확인된 텍스트의 폰트 크기에 따라, 속성 변경 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 확인된 텍스트의 폰트 크기가 40 pt 이상인 경우 텍스트 속성이 아닌 래스터나 그래픽 속성으로 처리되도록 결정할 수 있다.
이후, S740 단계에서는 S730 단계의 결정에 따라 래스터나 그래픽 속성에 대응되는 이미지 향상 처리를 수행할 수 있다.
도 8은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 화상형성장치의 화질 개선 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8의 화질 개선 방법에 따르면, 먼저, 스캔된 이미지 데이터를 오브젝트 별로 분리한다(S810). 여기서, 오브젝트(Object)는 일반적으로 텍스트(text), 래스터(raster) 및 그래픽(graphic) 등으로 구분될 수 있다.
오브젝트 분리는, 페이지 기술 언어(Page Description Language:PDL)를 이용하거나, 오브젝트 분리 알고리즘을 이용하여 스캐닝된 문서의 오브젝트를 텍스트, 이미지, 벡터 그래픽으로 분리하고 관련 정보를 생성함으로써 수행될 수 있다.
이어서, S810 단계에서 분리된 오브젝트 각각의 크기를 확인한다(S820). 오브젝트의 크기 확인은 S810 단계에서 생성된 오브젝트의 크기 정보를 이용함으로써 가능할 수 있다.
이 후, 확인된 오브젝트 각각의 크기에 대응되도록 기설정된 이미지 향상 처리 수행 방식에 대한 정보를 확인한다(S830). 이어서, 확인된 정보에 따라 오브젝트 각각에 대해, 그 크기에 대응되는 이미지 향상 처리 방식을 적용하여 이미지 향성 처리를 수행한다(S840).
예를 들어, 오브젝트가 텍스트인 경우, 텍스트의 폰트 크기를 여러 범위로 나누어 각 범위에 대응되는 기설정된 이미지 향상 처리 방식이 저장되어 있을 수 있으며, S840 단계에서는 저장된 정보를 확인하여 이미지 향상 처리를 수행할 수 있다.
한편, 본 실시 예에서는 오브젝트의 크기 임계값 및 크기에 따른 이미지 향상 처리 방식, 처리 정도 등의 정보가 기설정되어 있는 것으로 하였지만, 다른 실시 예에 의하면, 상술한 정보는 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 변경하도록 구성하는 것도 가능하다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안 될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 화상형성장치(100)의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 화상형성장치(200)의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 3은 도 2(또는 도 1)에 도시된 이미지 향상 처리부의 세부 구성을 나타내는 블럭이도이다.
도 4a 내지 4c는 에지 강조 처리에 대한 실시 예를 설명하기 위한 도면들이다.
도 5a 내지 5c는 트래핑 처리에 대한 실시 예를 설명하기 위한 도면들이다.
도 6a 내지 6c는 어두운 배경의 밝은 문자 강조 처리에 대한 실시 예를 설명하기 위한 도면들이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 화상형성장치의 화질 개선 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 화상형성장치의 화질 개선 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
* 도면 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
110, 210 : 오브젝트 분리부 120, 220 : 오브젝트 확인부
130, 230 : 제어부 140, 240 : 이미지 향상 처리부
250 : 저장부 241 : 에지 강조부
242 : 트래핑 처리부 243 : 스크린 처리부
244 : 속성 변경부

Claims (26)

  1. 스캔된 이미지 데이터를 오브젝트 별로 분리하는 오브젝트 분리부;
    상기 분리된 오브젝트 각각의 크기를 확인하는 오브젝트 확인부;
    상기 확인된 오브젝트 각각의 크기에 따라, 각 오브젝트에 대한 이미지 향상 처리 수행 여부를 결정하는 제어부; 및,
    상기 제어부의 결정에 따라, 상기 오브젝트 각각에 대해 이미지 향상 처리를 수행하는 이미지 향상 처리부;를 포함하고,
    상기 이미지 향상 처리는,
    트래핑(trapping), 샤프닝(sharpening), 객체 기반 하프토닝(object based halftoning), 및 작은 폰트(small font) 강조 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
  2. 제1항에 있어서,
    오브젝트의 크기에 대응되도록 설정된 이미지 향상 처리 방식에 대한 정보가 저장된 저장부;를 더 포함하며,
    상기 이미지 향상 처리부는,
    상기 저장부에 저장된 정보에 따라, 상기 분리된 오브젝트 각각에 대해, 그 크기에 대응되는 이미지 향상 처리 방식을 적용하여, 상기 이미지 향상 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 오브젝트는 텍스트이며,
    상기 오브젝트 확인부는,
    상기 텍스트의 폰트 크기를 확인하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 이미지 향상 처리부는,
    상기 텍스트의 에지에 대해 에지 강조 처리를 수행하는 에지 강조부;를 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우 에지 강조 처리를 수행하도록 하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 이미지 향상 처리부는,
    상기 텍스트에 대해 트래핑(trapping) 처리를 수행하는 트래핑 처리부;를 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 텍스트의 폰트 크기를 기준으로, 상기 텍스트에 대한 트래핑(trapping) 처리 정도를 조절하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 이미지 향상 처리부는,
    상기 텍스트에 대해 트래핑(trapping) 처리를 수행하는 트래핑 처리부;를 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우, 상기 텍스트에 대해 트래핑(trapping) 처리를 수행하도록 하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 이미지 향상 처리부는,
    상기 텍스트에 대해 기설정된 스크리닝을 수행하는 스크린 처리부;를 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우, 상기 텍스트에 대해 기설정된 스크리닝을 수행하도록 하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 이미지 향상 처리부는,
    상기 텍스트의 속성을 변경하는 속성 변경부;를 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우, 상기 텍스트의 속성을 변경하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 텍스트의 속성 변경 대상은,
    래스터(raster) 및 그래픽(graphic) 이미지 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
  10. 제3항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 오브젝트 확인부에서 확인된 상기 텍스트의 폰트 크기 정보를 이용하여, 상기 이미지 향상 처리의 파라미터(parameter) 및 옵션(option) 중 적어도 하나를 결정하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
  11. 제3항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 오브젝트 확인부에서 확인된 상기 텍스트의 폰트 크기 정보를 이용하여, 폰트 크기 별로 다른 이미지 향상 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
  12. 삭제
  13. 제1항에 있어서,
    상기 오브젝트는,
    텍스트(text), 래스터(raster), 및 그래픽(graphic) 이미지 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
  14. 화상형성장치의 화질 개선 방법에 있어서,
    스캔된 이미지 데이터를 오브젝트 별로 분리하는 단계;
    상기 분리된 오브젝트 각각의 크기를 확인하는 단계;
    상기 확인된 오브젝트 각각의 크기에 따라, 각 오브젝트에 대한 이미지 향상 처리 수행 여부를 결정하는 단계; 및,
    상기 결정에 따라, 상기 오브젝트 각각에 대해 이미지 향상 처리를 수행하는 단계;를 포함하고,
    상기 이미지 향상 처리는,
    트래핑(trapping), 샤프닝(sharpening), 객체 기반 하프토닝(object based halftoning), 및 작은 폰트(small font) 강조 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    오브젝트의 크기에 대응되도록 설정된 이미지 향상 처리 방식에 대한 정보를 확인하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 이미지 향상 처리를 수행하는 단계는,
    상기 확인된 정보에 따라 상기 분리된 오브젝트 각각에 대해, 그 크기에 대응되는 이미지 향상 처리 방식을 적용하여, 상기 이미지 향상 처리를 수행하는 것 을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 오브젝트는 텍스트이며,
    상기 오브젝트의 크기를 확인하는 단계는,
    상기 텍스트의 폰트 크기를 확인하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 이미지 향상 처리를 수행하는 단계는,
    상기 확인된 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우 에지 강조 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 이미지 향상 처리를 수행하는 단계는,
    상기 텍스트의 폰트 크기를 기준으로, 상기 텍스트에 대한 트래핑(trapping) 처리 정도를 조절하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 이미지 향상 처리를 수행하는 단계는,
    상기 확인된 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우 상기 텍스트에 대해 트래핑(trapping) 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 이미지 향상 처리를 수행하는 단계는,
    상기 확인된 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우, 상기 텍스트에 대해 기설정된 스크리닝을 수행하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
  21. 제16항에 있어서,
    상기 확인된 텍스트의 폰트 크기가 기설정된 크기 이상인 경우, 상기 텍스트의 속성을 변경하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 텍스트의 속성 변경 대상은,
    래스터(raster) 및 그래픽(graphic) 이미지 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
  23. 제16항에 있어서,
    상기 이미지 향상 처리 수행 여부를 결정하는 단계는,
    상기 확인된 상기 텍스트의 폰트 크기 정보를 이용하여, 상기 이미지 향상 처리의 파라미터(parameter) 및 옵션(option) 중 적어도 하나를 결정하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
  24. 제16항에 있어서,
    상기 이미지 향상 처리를 수행하는 단계는,
    상기 확인된 상기 텍스트의 폰트 크기 정보를 이용하여, 폰트 크기 별로 다른 이미지 향상 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
  25. 삭제
  26. 제14항에 있어서,
    상기 오브젝트는,
    텍스트(text), 래스터(raster), 및 그래픽(graphic) 이미지 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
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