KR20010045098A - Method for Enhancing the Edge of Color Image Based on Luminance Component - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 명도 성분에 기반한 칼라 화상의 윤곽선 강조 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 칼라 화상의 색상 성분을 유지하면서 가시성을 높일 수 있도록 칼라 화상의 윤곽선을 강조하는 명도 성분에 기반한 칼라 화상의 윤곽선 강조 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an outline enhancement method of a color image based on a brightness component, and more particularly to an outline enhancement of a color image based on a brightness component that emphasizes the outline of a color image to enhance visibility while maintaining color components of the color image. It is about a method.
칼라 화상의 윤곽선을 강조하는 방법은 흑백 화상의 윤곽선을 강조하는 방법에 비해서 고려해야 할 사항이 많다. 즉, 흑백 화상의 경우에는 명도(luminance) 이외에도 채도(saturation)와 색상(hue)이 함께 고려되어야 한다.The method of emphasizing the outline of a color image has many considerations compared with the method of emphasizing the outline of a black and white image. That is, in the case of a black and white image, in addition to brightness, saturation and hue should be considered together.
도 1은 종래 기술에 따른 칼라 화상의 윤곽선 강조 방법을 나타낸 흐름도이다.1 is a flowchart illustrating a method for highlighting a contour of a color image according to the prior art.
우선, 윤곽선 강조 처리를 수행할 주목 화소를 래스터 스캐닝 순으로 지정한 후, 각 주목 화소를 R, G, B 성분으로 분리한다(S10). 단계 S20과 단계 S30 및 단계 S40에서 각 칼라 성분에 대해 흑백 화상에서 일반적으로 적용하는 윤곽선 강조 방법을 독립적으로 적용한다. 일반적으로, 윤곽선 강조 방법으로는 고역 통과 필터(high-pass filter)를 사용하는 방법이 널리 쓰인다. 단계 S50에서는 강조된 R, G, B 성분을 다시 합성하여 윤곽선이 강조된 화소값을 획득한다. 이상의 과정을 모든 화소에 대하여 반복적으로 수행함으로써 전체적인 칼라 화상에 대한 윤곽선 강조 처리를 수행하게 된다. 요약컨대, 기존의 칼라 화상의 윤곽선을 강조하는 가장 간단한 방법은 도 1에서와 같이, R, G, B 각각의 색상 성분에 흑백 화상의 윤곽선을 강조하는 방법을 독립적으로 적용하는 것이다. 그러나, 이 방법은 원화상의 R, G, B 성분 사이의 칼라 균형을 무너뜨리기 때문에 칼라 색상의 왜곡이 일어날 수 있다.First, the pixel of interest to be subjected to the contour enhancement process is designated in raster scanning order, and each pixel of interest is separated into R, G, and B components (S10). In step S20, step S30, and step S40, the contour enhancement method generally applied to black and white images is independently applied to each color component. In general, a high-pass filter is widely used as a method of contour enhancement. In step S50, the highlighted R, G, and B components are synthesized again to obtain pixel values of which the outline is highlighted. By repeatedly performing the above process for all the pixels, contour enhancement processing for the entire color image is performed. In summary, the simplest method of emphasizing the contour of an existing color image is to independently apply a method of emphasizing the contour of a black and white image to each of the color components of R, G, and B, as shown in FIG. However, because this method breaks the color balance between the R, G, and B components of the original image, color distortion may occur.
다시 말해서, 바람직한 칼라 화상의 윤곽선 강조 방법은 칼라 화상의 색상(hue) 성분이 변하지 않도록 하면서 화상의 가시도(visibility)를 높이는 것이다. 채도 성분은 응용 분야에 따라 유지되는 편이 바람직할 수도 있고, 보다 폭넓은 칼라를 표현하기 위해 수정이 될 수도 있지만, 색상 성분은 변형이 되지 않는 것이 바람직하다.In other words, the preferred method of contour enhancement of a color image is to increase the visibility of the image while keeping the hue component of the color image unchanged. The saturation component may be preferably maintained according to the application field, and may be modified to express a wider color, but the color component is preferably not deformed.
따라서, 본 발명은 이와 같은 요구에 부응하기 위해 안출된 것으로,Accordingly, the present invention has been made to meet such a demand,
RGB 칼라 공간 대신에 HLS 칼라 공간을 사용하였으며, HLS 칼라 공간에서 H(Hue, 색상) 성분은 유지하고 L(Luminance, 명도) 성분만을 변화시킴으로써 칼라 색상의 왜곡을 최소화하면서 칼라 화상의 윤곽선을 효과적으로 강조할 수 있는 명도 성분에 기반한 칼라 화상의 윤곽선 강조 방법을 제공함에 그 목적이 있다.The HLS color space is used instead of the RGB color space, and the HLS color space is preserved and only the L (Luminance) component is changed to effectively emphasize the outline of the color image while minimizing the distortion of the color color. An object of the present invention is to provide a method for highlighting a contour of a color image based on brightness components.
도 1은 종래 기술에 따른 칼라 화상의 윤곽선 강조 방법을 나타낸 흐름도,1 is a flowchart illustrating a method for highlighting a contour of a color image according to the prior art;
도 2는 본 발명에 따른 명도 성분에 기반한 칼라 화상의 윤곽선 강조 방법의 바람직한 실시예를 나타낸 흐름도,2 is a flowchart showing a preferred embodiment of the method for enhancing the contour of a color image based on the lightness component according to the present invention;
도 3은 플로이드와 스타인베르그가 제안한 오차 확산 마스크를 나타낸 예시도이다.3 is an exemplary view showing an error diffusion mask proposed by Floyd and Steinberg.
이와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 명도 성분에 기반한 칼라 화상의 윤곽선 강조 방법은, 주목 화소의 명도 성분값에서 주변 화소의 명도 성분 평균값을 감산한 값에 제 1 스케일링 팩터를 승산하여 고역 명도값을 산출하고, 주목 화소의 적색 성분값에서 주변 화소의 적색 성분 평균값을 감산한 결과의 절대값과 주목 화소의 녹색 성분값에서 주변 화소의 녹색 성분 평균값을 감산한 결과의 절대값 및 주목 화소의 청색 성분값에서 주변 화소의 청색 성분 평균값을 감산한 결과의 절대값들 중에서 최대값을 구하여 제 2 스케일링 팩터를 승산하여 최대 고역 칼라 성분값을 산출하며, 주목 화소의 명도 성분값과 고역 명도값 및 최대 고역 칼라 성분값을 합산하여 윤곽선이 강조된 명도 윤곽 강조값을 산출한 후, 명도 윤곽 강조값을 명도 성분값으로 제산한 값에 각각 적색 성분값과 녹색 성분값 및 청색 성분값을 승산하여 각각 적색 윤곽 강조값과 녹색 윤곽 강조값 및 청색 윤곽 강조값을 구함으로써 칼라 색상의 왜곡을 최소화하면서 칼라 화상의 윤곽선을 효과적으로 강조할 수 있는 것이 특징이다.In order to achieve the above object, the contour enhancement method of a color image based on a brightness component according to the present invention is obtained by multiplying a first scaling factor by a value obtained by subtracting a brightness component average value of surrounding pixels from a brightness component value of a pixel of interest. The absolute value of the result obtained by subtracting the average value of the red component of the peripheral pixel from the red component value of the pixel of interest and the absolute value of the result of subtracting the average value of the green component of the peripheral pixel from the green component value of the pixel of interest. The maximum high range color component value is calculated by multiplying the second scaling factor by obtaining a maximum value among absolute values of the result of subtracting the average value of the blue component of the neighboring pixel from the blue component value, and calculating the brightness component value and the high frequency brightness value of the pixel of interest. The maximum high-pass color component values are summed to calculate the brightness outline emphasis value with the outline highlighted, and then the brightness outline emphasis value By multiplying the red component value, the green component value, and the blue component value by the value divided by, the red outline enhancement value, the green outline enhancement value, and the blue outline enhancement value are obtained, respectively. It can be emphasized effectively.
이하, 본 발명에 따른 명도 성분에 기반한 칼라 화상의 윤곽선 강조 방법의 바람직한 실시예를 첨부한 도 2를 참조하여 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, a preferred embodiment of the method for enhancing the contour of a color image based on the lightness component according to the present invention will be described with reference to FIG. 2.
도 2는 본 발명에 따른 명도 성분에 기반한 칼라 화상의 윤곽선 강조 방법의 바람직한 실시예를 나타낸 흐름도이다.2 is a flowchart showing a preferred embodiment of the method for enhancing the contour of a color image based on the lightness component according to the present invention.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직할 실시예는 적색(Red; R) 성분 화상, 녹색(Green; G) 성분 화상, 청색(Blue; B) 성분 화상으로 입력받은 원 칼라 화상을 색상(Hue; H), 명도(Luminance; L), 채도(Saturation; S) 성분을 색 좌표축으로 삼는 HLS 칼라 공간으로 변환하여 색상 성분 화상과 채도 성분 화상 및 명도 성분 화상을 획득하는 단계(S100)와;As shown in FIG. 2, a preferred embodiment of the present invention is a color of an original color image received as a red (R) component image, a green (G) component image, and a blue (B) component image. (H100; H), Luminance (L), and Saturation (S) components are converted into HLS color space using the color coordinate axis to obtain a color component image, a saturation component image, and a brightness component image (S100); ;
윤곽선 강조 처리를 수행할 주목 화소의 위치를 래스터 스캐닝 순으로 선정하는 단계(S110)와;Selecting positions of the pixel of interest to be subjected to the contour enhancement process in raster scanning order (S110);
상기 주목 화소의 명도 성분값에서 주변 화소의 명도 성분 평균값을 감산한 값에 제 1 스케일링 팩터를 승산하여 고역 명도값을 산출하는 단계(S120)와;Calculating a high brightness value by multiplying a first scaling factor by a value obtained by subtracting an average brightness value of a neighboring pixel from a brightness component value of the pixel of interest (S120);
상기 주목 화소의 적색 성분값에서 주변 화소의 적색 성분 평균값을 감산한 결과의 절대값과 상기 주목 화소의 녹색 성분값에서 주변 화소의 녹색 성분 평균값을 감산한 결과의 절대값 및 상기 주목 화소의 청색 성분값에서 주변 화소의 청색 성분 평균값을 감산한 결과의 절대값들 중에서 최대값을 구하여 제 2 스케일링 팩터를 승산하여 최대 고역 칼라 성분값을 산출하는 단계(S130)와;The absolute value of the result of subtracting the red component average value of the peripheral pixel from the red component value of the pixel of interest and the absolute value of the result of subtracting the average value of the green component of the peripheral pixel from the green component value of the pixel of interest and the blue component of the pixel of interest Calculating a maximum high-frequency color component value by obtaining a maximum value among the absolute values of the result of subtracting the average value of the blue component of the neighboring pixel from the value and multiplying the second scaling factor (S130);
상기 주목 화소의 명도 성분값과 상기 고역 명도값 및 상기 최대 고역 칼라 성분값을 합산하여 윤곽선이 강조된 명도 윤곽 강조값을 산출하는 단계(S140)와;Calculating a brightness contour enhancement value of which the contour is emphasized by adding the brightness component value of the pixel of interest, the high frequency brightness value and the maximum high frequency color component value (S140);
상기 명도 윤곽 강조값을 상기 명도 성분값으로 제산한 값에 각각 상기 적색 성분값과 상기 녹색 성분값 및 상기 청색 성분값을 승산하여 각각 적색 윤곽 강조값과 녹색 윤곽 강조값 및 청색 윤곽 강조값을 산출하는 단계(S150)와;The red contour enhancement value, the green contour enhancement value, and the blue outline enhancement value are calculated by multiplying the red component value, the green component value, and the blue component value, respectively, by dividing the brightness outline enhancement value by the brightness component value. Step (S150);
상기 적색 윤곽 강조값과 상기 녹색 윤곽 강조값 및 상기 청색 윤곽 강조값을 입력받아 칼라 오차 확산(color error diffusion) 처리를 통해 이치화 결과값을 산출하는 단계(S160)를 수행하도록 구성된다.In operation S160, the red contour enhancement value, the green contour enhancement value, and the blue contour enhancement value are input to calculate a binarization result through color error diffusion.
이와 같이 구성된 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도 2를 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.A preferred embodiment of the present invention configured as described above will be described in detail with reference to FIG. 2.
우선, 단계 S100에서는 적색(Red; R) 성분 화상, 녹색(Green; G) 성분 화상, 청색(Blue; B) 성분 화상으로 입력받은 원 칼라 화상을 색상(Hue; H), 명도(Luminance; L), 채도(Saturation; S) 성분을 색 좌표축으로 삼는 HLS 칼라 공간으로 변환하여 색상 성분 화상과 채도 성분 화상 및 명도 성분 화상을 획득한다. 이로부터 수학식 1과 같이 명도 성분값을 산출한다.First, in step S100, the original color image received as a red (R) component image, a green (G) component image, and a blue (B) component image is displayed as Hue (H) and Luminance (L). ), A saturation (S) component is converted into an HLS color space using the color coordinate axis to obtain a color component image, a saturation component image, and a brightness component image. From this, as in Equation 1, the brightness component value To calculate.
이후, 단계 S110에서는 윤곽선 강조 처리를 수행할 주목 화소의 위치를 래스터 스캐닝 순으로 선정한다.Thereafter, in step S110, the positions of the pixel of interest to be subjected to the contour enhancement process are selected in the order of raster scanning.
단계 S120에서는 상기 주목 화소의 명도 성분값 L(x,y)에서 주변 화소의 명도 성분 평균값을 감산한 값에 제 1 스케일링 팩터를 승산하여 고역 명도값을 산출한다.In step S120, the brightness component average value of the neighboring pixels is determined from the brightness component value L (x, y) of the pixel of interest. The first scaling factor by subtracting Multiply the high range brightness value by To calculate.
다음으로, 단계 S130에서는 상기 주목 화소의 적색 성분값에서 주변 화소의 적색 성분 평균값을 감산한 결과의 절대값과 상기 주목 화소의 녹색 성분값에서 주변 화소의 녹색 성분 평균값을 감산한 결과의 절대값및 상기 주목 화소의 청색 성분값에서 주변 화소의 청색 성분 평균값을 감산한 결과의 절대값들 중에서 최대값을 구하여 제 2 스케일링 팩터를 승산하여 최대 고역 칼라 성분값을 산출한다.Next, in step S130, the absolute value of the result of subtracting the red component average value of the surrounding pixels from the red component value of the pixel of interest. And the absolute value of the result of subtracting the average value of the green component of the surrounding pixels from the green component of the pixel of interest. And an absolute value of the result of subtracting the average value of the blue component of the peripheral pixel from the blue component of the pixel of interest. The maximum high range color component value is calculated by multiplying the second scaling factor by obtaining the maximum value among them.
단계 S140에서는 수학식 2와 같이, 상기 주목 화소의 명도 성분값과 상기 고역 명도값 및 상기 최대 고역 칼라 성분값을 합산하여 윤곽선이 강조된 명도 윤곽 강조값을 산출한다.In step S140, as shown in Equation 2, the brightness contour enhancement value in which the contour is emphasized by summing the brightness component value of the pixel of interest, the high frequency brightness value and the maximum high frequency color component value. To calculate.
수학식 2를 통해 살펴보면, 명도 차이(일종의 명도 신호에 포함된 고역 성분)에 의해 명도 성분을 강조할 뿐만 아니라 R, G, B 차이 중에서 가장 큰 차이값을 이용하여 명도 성분을 강조함을 알 수 있다. 수학식 2의 우측 두 번째 항을 추가한 이유는 서로 다른 칼라를 가지는 이웃하는 두 부분이 동일한 명도를 가질 경우에도 윤곽선을 강조하기 위한 것이다.Looking at Equation 2, it can be seen that not only the brightness component is emphasized by the brightness difference (a high frequency component included in the brightness signal), but also the brightness component is emphasized using the largest difference among R, G, and B differences. have. The reason for adding the second right term of Equation 2 is to emphasize the contour even when two neighboring parts having different colors have the same brightness.
단계 S150에서는 상기 명도 윤곽 강조값을 상기 명도 성분값으로 제산한 값에 각각 상기 적색 성분값과 상기 녹색 성분값및 상기 청색 성분값을 승산하여 각각 적색 윤곽 강조값과 녹색 윤곽 강조값및 청색 윤곽 강조값을 산출한다. 이상에서 바(bar)가 붙은 변수는 3 ×3 또는 5 ×5 등의 적당한 크기의 윈도우 마스크를 이용하여 주변 화소를 평균한 값이다.In step S150, the brightness contour enhancement value is divided by the brightness component value. Each of the red component values on And the green component value And the blue component value Multiply each by red outline And green contour highlights And blue outline emphasis To calculate. The variable with bars is an average value of surrounding pixels using a window mask of a suitable size such as 3 × 3 or 5 × 5.
수학식 3으로부터 강조된사이의 비율은 원 칼라 화상의 비율과 동일하기 때문에 원 화상의 색상이 그대로 유지되며, 명도 윤곽 강조값으로부터 윤곽선이 강조되는 효과가 있다. 참고로, 칼라 신호의 색상 성분을 R, G, B 상이의 비율이 동일하면 같은 색상을 나타낸다.Highlighted from equation (3) Since the ratio between is the same as the ratio of the original color image, the color of the original image is retained and the brightness outline emphasis value There is an effect that the outline is highlighted from. For reference, when the ratios of the R, G, and B differences in the color components of the color signal are the same color.
단계 S160에서는 상기 적색 윤곽 강조값과 상기 녹색 윤곽 강조값 및 상기 청색 윤곽 강조값을 입력받아 칼라 오차 확산(color error diffusion) 처리를 통해 이치화 결과값을 산출한다.In operation S160, the red outline enhancement value, the green outline enhancement value, and the blue outline enhancement value are input to calculate a binarization result through color error diffusion processing.
주지하다시피, 공지된 오차 확산 방법 중 대표적인 방법은 플로이드와 스타인베르그(Floyd-Steinberg)가 제안한 방법이 있으며, 또 다른 대표적인 방법으로는 스터키(Stucki)가 제안한 방법이 있다.As is well known, a representative method of the known error diffusion methods is a method proposed by Floyd and Steinberg, and another representative method is a method proposed by Stucki.
예컨대, 플로이드와 스타인베르그((Floyd-Steinberg)가 제안한 오차 확산 마스크(error diffusion mask)는 도 3과 같은 데, 이 오차 확산 마스크의 각 셀(cell) 내에 기술된 숫자들은 해당 위치의 화소가 갖는, 이치화 시에 발생한 계조 오차값들의 가중치를 의미한다. 통상, 오차 확산 방법은 라인 메모리를 통해 이전 라인의 계조 오차값을 저장하고 있어야 함은 가장 기본적인 전제 사항이다.For example, the error diffusion mask proposed by Floyd-Steinberg is shown in FIG. 3, and the numbers described in each cell of the error diffusion mask are represented by the pixel at the corresponding position. In other words, the error diffusion method is the most basic premise that the error diffusion method should store the gray level error value of the previous line through the line memory.
수학식 4와 같이, 현 좌표 위치의 주목 화소값과 인접 화소들의 계조 오차값들에 상관성 정도에 따라 각각 1/16, 5/16, 3/16, 7/16의 가중치를 적용하여 수정 주목 화소값을 산출한다. 여기서,는 수직 좌표(vertical coordinate)이며,는 수평 좌표(horizontal coordinate)이다.As in Equation 4, the current coordinate position Attention pixel value of Tone Error Values of N and N Attention pixel value modified by applying weights of 1/16, 5/16, 3/16, and 7/16, respectively, according to the degree of correlation To calculate. here, Is the vertical coordinate, Is the horizontal coordinate.
수학식 4를 통해 수정 주목 화소값을 산출한 후, 수학식 5와 같은 조건식에 의해 현 좌표 위치에 대한 이치화 결과치를 산출하고, 해당 위치에 대한 계조 오차값을 산출한다.Corrected attention pixel value through Equation 4 After calculating the current position of the coordinates by the conditional expression Binarization result for To calculate the gradation error value To calculate.
다시 말해서, 수정 주목 화소값이 기설정된 고정 역치값(, 화소당 비트수가 8비트인 256 계조 화상을 기준할 때, 127이 됨)보다 크거나 같으면, 이치화 결과치로 백색(WHITE)을 출력한 후, 주목 화소값에서 최대 계조값(화소당 비트수가 8비트인 256 계조 화상을 기준할 때, 255가 됨)을 감산하여 해당 위치에 대한 계조 오차값으로 지정하고, 그렇지 않으면, 이치화 결과치로 흑색(BLACK)을 출력한 후, 주목 화소값을 해당 위치에 대한 계조 오차값으로 지정한다.In other words, the modified pixel value of interest This preset fixed threshold value ( Is greater than or equal to 127 when referring to a 256-gradation image having 8 bits per pixel). Pixel value of interest after outputting white (WHITE) The gray level error value for the position is subtracted by subtracting the maximum gray value (which becomes 255 when referring to 256 gray scale images with 8 bits per pixel) Otherwise, the binarization result Pixel value of interest after outputting black (BLACK) Is the gradation error value for that position. To be specified.
이러한 오차 확산 방법을 칼라 화상에 적용하는 방법은 다양한 방법이 있을 수 있다. 현재, CMY(Cyan, Magenta, Yellow)에 기초한 3색 칼라 시스템, CMYK(Cyan, Magenta, Yellow, Black)에 기초한 4색 칼라 시스템, CC'MM'YK(Cyan, Light Cyan, Magenta, Light Magenta, Yellow, Black)에 기초한 6색 칼라 시스템 등에 기반한 다양한 칼라 오차 확산 방법이 공지되어 있는 데, 기존에 공지된 어떠한 칼라 오차 확산 방법을 이용하더라도 무방할 뿐만 아니라 공지된 어떠한 칼라 중간조 처리 방법을 이용하여 칼라 이치화 화상을 획득하더라도 무방함은 주지의 사실이다.There may be various methods of applying such an error diffusion method to a color image. Currently, three-color color system based on CMY (Cyan, Magenta, Yellow), four-color color system based on CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Black), CC'MM'YK (Cyan, Light Cyan, Magenta, Light Magenta, Various color error diffusion methods based on six color systems based on Yellow, Black) are known, and any known color error diffusion method may be used, and any known color halftone processing method may be used. It is well known that a color binarization image may be obtained.
이상의 과정을 모든 화소에 대해서 반복 수행함으로써 칼라 화상의 색성 성분을 훼손시키지 않으면서 윤곽선을 효과적으로 강조할 수 있는 이점이 있으며, 이를 이용하여 오차 확산 처리를 수행할 경우, 좀 더 우수한 가시성을 제공하는 이치화 영상을 획득할 수 있다.By repeating the above process for all pixels, there is an advantage in that the outline can be effectively emphasized without compromising the chromatic components of the color image. When using the error diffusion process, the binarization provides better visibility. An image can be obtained.
본원에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의내려진 용어들로써 이는 당분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있으므로 그 정의는 본원의 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Terminologies used herein are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or customs of those skilled in the art, and the definitions should be made based on the contents throughout the present application. will be.
본 발명의 특정한 실시예가 설명·도시되었지만 본 발명이 당업자에 의해 다양하게 변형되어 실시될 가능성이 있는 것은 자명한 일이다.Although specific embodiments of the invention have been described and illustrated, it will be apparent that the invention may be embodied in various modifications by those skilled in the art.
또한, 본원에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 통해 본 발명을 설명했으므로 본 발명의 기술적인 난이도 측면을 고려할 때, 당분야에 통상적인 기술을 가진 사람이면 용이하게 본 발명에 대한 또 다른 실시예와 다른 변형을 가할 수 있으므로, 상술한 설명에서 사상을 인용한 실시예와 변형은 모두 첨부된 본 발명의 청구 범위에 귀속됨은 명백하다.In addition, since the present invention has been described through the preferred embodiment of the present invention, in view of the technical difficulty aspects of the present invention, those having ordinary skill in the art can easily be different from another embodiment of the present invention. As modifications may be made, it is obvious that both the embodiments and modifications cited in the above description belong to the appended claims.
이상에서 상세하게 설명한 바와 같이, 주목 화소의 명도 성분값에서 주변 화소의 명도 성분 평균값을 감산한 값에 제 1 스케일링 팩터를 승산하여 고역 명도값을 산출하고, 주목 화소의 적색 성분값에서 주변 화소의 적색 성분 평균값을 감산한 결과의 절대값과 주목 화소의 녹색 성분값에서 주변 화소의 녹색 성분 평균값을 감산한 결과의 절대값 및 주목 화소의 청색 성분값에서 주변 화소의 청색 성분 평균값을 감산한 결과의 절대값들 중에서 최대값을 구하여 제 2 스케일링 팩터를 승산하여 최대 고역 칼라 성분값을 산출하며, 주목 화소의 명도 성분값과 고역 명도값 및 최대 고역 칼라 성분값을 합산하여 윤곽선이 강조된 명도 윤곽 강조값을 산출한 후, 명도 윤곽 강조값을 명도 성분값으로 제산한 값에 각각 적색 성분값과 녹색 성분값 및 청색 성분값을 승산하여 각각 적색 윤곽 강조값과 녹색 윤곽 강조값 및 청색 윤곽 강조값을 구하는 본 발명에 따르면, 칼라 색상의 왜곡을 최소화하면서 칼라 화상의 윤곽선을 효과적으로 강조할 수 있는 이점이 있다.As described above in detail, a high-scaling brightness value is calculated by multiplying the first scaling factor by a value obtained by subtracting the brightness component value of the pixel of interest from the average of the brightness component of the pixel of interest, and calculating the high brightness value of the peripheral pixel from the red component of the pixel of interest. The absolute value of the result of subtracting the red component mean value and the green component value of the pixel of interest is subtracted from the absolute value of the result of subtracting the green component value of the peripheral pixel and the blue component value of the peripheral pixel from the blue component value of the pixel of interest. The maximum high range color component value is calculated by multiplying the second scaling factor by obtaining the maximum value among the absolute values, and the brightness outline enhancement value in which the outline is emphasized by summing the brightness component value, the high frequency brightness value, and the maximum high frequency color component value of the pixel of interest. After calculating, the brightness contour enhancement value is divided by the brightness component value, and the red component value, the green component value, and the blue color value, respectively. According to the present invention with the multiplication value to obtain each of the red and green contour enhancement value contour emphasizing value, and a blue edge-enhancement value, there is an advantage while minimizing the distortion of the color color to emphasize the contour of a color image effectively.
Claims (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN108010492A (en) * | 2017-12-20 | 2018-05-08 | 惠科股份有限公司 | A kind of backlight adjusting method of display panel, backlight regulating device and display device |
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- 1999-11-02 KR KR1019990048230A patent/KR100306756B1/en not_active IP Right Cessation
Cited By (5)
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|---|---|---|---|---|
| CN108010492A (en) * | 2017-12-20 | 2018-05-08 | 惠科股份有限公司 | A kind of backlight adjusting method of display panel, backlight regulating device and display device |
| WO2019119588A1 (en) * | 2017-12-20 | 2019-06-27 | 惠科股份有限公司 | Display panel backlight adjustment method, backlight adjustment apparatus, and display apparatus |
| US10832621B2 (en) | 2017-12-20 | 2020-11-10 | HKC Corporation Limited | Backlight adjustment method of display panel, backlight adjustment device, and display device reducing red pixel color shift |
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