KR20040022011A

KR20040022011A - 디지털 화질 개선 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20040022011A
Application number: KR1020020053815A
Authority: KR
Inventors: 김경만; 강구수
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2002-09-06
Filing date: 2002-09-06
Publication date: 2004-03-11
Also published as: US20040105032A1; KR100467610B1; US7170645B2

Abstract

디지털 화질 개선 방법 및 장치가 개시된다. 원고를 스캐닝하여 획득한 소정의 해상도를 갖는 화소들로 구성된 이미지 데이터에 대하여 하나의 주목화소를 화질개선처리 한 후에 인접한 다음 화소를 주목화소로 하여 동일한 방법으로 순차적인 화질개선처리를 진행해 가는 화질개선방법에 있어서, 주목화소의 원래 명도 데이터인 Xij 가 소정 명도 X1 이하의 어두운 배경영역에 속하면 명도 데이터를 더욱 어둡게 대비개선하고 소정 명도 X2 이상의 밝은 배경영역에 속하면 명도 데이터를 더욱 밝게 대비개선하여 새로운 명도 데이터 Yij 를 획득하는 본 발명에 의한 화질개선방법은, (a)변수 Vb, Vp, X1, X2 의 초기치 설정 단계; (b) 색상 데이터 변환 단계; (c) Vb 및 Vp 재설정 단계; (d) 대비 개선이 필요한 배경영역을 구분하고 대비 개선을 수행하는 단계; (e) 색상 데이터 역변환 단계; (f) 주목화소가 주목라인의 최종화소인가를 판단하는 단계; (g) Vb를 이용하여 X1을 갱신하고 Vp를 이용하여 X2를 갱신하는 단계; 및 (h) 주목화소가 화질 개선 처리를 수행해야할 최종화소인가를 판단하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 한다. 따라서, 화상 처리 기기에 구비되는 컬러 화상 입력 장치를 통하여 입력된 다양한 특성을 지니는 원고 화상에 적응하여 자동적으로 또한 전처리과정 없이 고속으로 대비(Contrast)를 개선하는 효과가 있다.

Description

디지털 화질 개선 방법 및 장치{Method and apparatus for improvement of digital image quality}

본 발명은 화상 입력 장치에 의해 스캐닝되어 입력된 문서에 대하여 화질이 개선된 출력을 획득하는 화상 처리(Image Processing)에 관한 것으로서, 특히 신문 등과 같이 배경영역에서 화질이 열화되는 문서에 대하여 배경영역의 화질이 개선된출력을 얻기 위한 화질 개선 방법 및 장치에 관한 것이다.

종래의 화질 개선 방법으로는 히스토그램 균등화(Histogram Equalization), 대비 확장(Contrast stretching) 및 도 1에 개시된 화질 개선 방법이 있다. 도 1은 화질 개선 방법에 관한 종래의 기술인 한국 공개특허공보 제1999-0043374의 화상 처리 방법을 설명하기 위한 블럭도이다.

히스토그램 균등화(Histogram Equalization) 방법은 입력 영상으로부터 명도 데이터의 빈도수를 계산하는 단계, 명도 데이터의 빈도수를 이용하여 히스토그램값 또는 확률밀도함수(PDF, Probability Density Function)을 계산하는 단계, 확률밀도함수를 적분하여 누적분포함수(CDF, Cumulative Distribution Function)를 구하는 단계 및 누적분포함수를 변환함수로 사용하여 명암도가 균일하게 영상을 매핑하는 단계로 이루어진다. 이러한 히스토그램 균등화에 의한 화질 개선 방법은 영상의 상대적인 밝기가 유지되지 않아 명암도가 부드러운 과화질의 영상은 오히려 악화되는 문제점이 있다.

대비확장(Contrast Stretching) 방법은 입력 영상으로부터 명도 데이터의 빈도수를 계산하는 단계, 명도 데이터의 빈도수를 이용하여 히스토그램값 또는 확률밀도함수(PDF, Probability Density Function)을 계산하는 단계, 히스토그램중 최저 명도 데이터와 최고 명도 데이터는 계산하는 단계 및 최고 명도 데이터와 최저 명도 데이터의 차를 기준으로 영상의 명암분포를 펼쳐주는 단계로 이루어진다. 이러한 대비확장에 의한 화질 개선 방법은 입력된 영상의 성질이 특이하거나 영상잡음이 섞여있는 경우에 원치 않는 결과를 얻는 문제점이 있다.

도 1에 개시된 종래의 화질 개선 방법은, 백보정메모리와 흑보정메모리 및 최대값 검출기를 포함하는 전처리기를 구비한 화상 입력장치를 이용하여 원고화상을 독취하는데 있어서, 원고화상의 화상왜곡보정을 위한 기준데이터를 생성하는 단계; 원고화상에 대하여 콘트라스트 조정과, 밝기 조정 및 배경색 제거를 위하여 각각의 상/하한 기준 전압을 설정하는 단계; 기준데이터를 이용하여 원고화상에 대한 흑보정 및 백보정을 동시에 수행하는 화상왜곡보정처리 및 설정한 상/하한 기준전압을 이용하여 원고화상에 대하여 화상처리를 수행하는 단계; 및 화상왜곡보정처리 및 화상처리를 수행한 원고화상을 디지털 화상데이터로 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상처리방법이다. 스캐너와 같은 화상입력장치에서는 CCD(Charge Coupled Device) 또는 CIS(Contact Image Sensor) 등의 소자특성에 따른 화소간의 개체차를 보정하기 위하여 흑쉐이딩 보정을 수행한다. 또한 광원의 불균일성, 스캐너 광학계의 미러 반사율과 렌즈 투과율의 국부적인 차이 및 광경로상의 오염 등으로 인한 왜곡을 보정하기 위하여 백쉐이딩 보정을 수행한다. 한국 공개특허공보 제1999-0043374의 백보정 및 흑보정은 백쉐이딩 보정 및 흑쉐이딩 보정에 해당한다. 이 방법은 백쉐이딩보정의 결과 데이터 및 흑쉐이딩보정의 결과 데이터만을 기준으로 대비(Contrast)를 보정하므로 원고 화상에 적응적이지 못하다. 또한 밝기 보정을 위해서는 전처리과정인 프리스캔을 거쳐 명도 최대화소값(Vpeak)을 구해야하므로 화질 개선 처리 과정이 지연되는 문제점이 있다.

따라서 본 발명에 이루고자 하는 기술적 과제는, 화상 입력 장치를 포함하는칼라 화상 처리 기기에서 입력된 다양한 특성을 갖는 원고 화상에 적응하여 자동적으로 대비(Contrast)를 개선하는 화질 개선 방법을 제공하는데 있다.

본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는 상기 화질 개선 방법을 수행하는 장치를 제공하는데 있다.

도 1은 화질 개선 방법에 관한 종래의 기술인 한국 공개특허공보 제1999-0043374의 화상 처리 방법을 설명하기 위한 블럭도이다.

도 2는 본 발명에 의한 디지털 화질 개선 방법의 바람직한 일 실시예를 설명하기 위한 플로우차트이다.

도 3은 도 2에 도시된 제 S30 단계의 바람직한 일 실시예를 설명하기 위한 플로우챠트이다.

도 4는 도 2에 도시된 제 S40 단계의 바람직한 일 실시예를 설명하기 위한 플로우챠트이다.

도 5는 제 S40 단계에 의한 대비 개선 변환 함수를 그래프로 도시한 것이다.

도 6은 본 발명에 의한 디지털 화질 개선 장치를 설명하기 위한 블럭도이다.

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>

Xij......주목화소의 명도 데이터 또는 명도신호, 수학식 1 및 수학식 2 의 명도성분 Y 에 해당하는 값

Yij......Xij를 대비 개선한 명도 데이터 또는 명도신호, 수학식 3의 명도성분 Y 에 해당하는 값

i......주목라인에 해당하는 행(row)번호

j......주목화소의 열(column)번호

X1......어두운 배경영역 구분의 기준변수 또는 기준신호

Vb......X1 을 구하기 위한 매개변수 또는 기준신호

α......X1 을 계산하는 가중치

a......X1 을 계산하는 오프셋

X2......밝은 배경영역 구분의 기준변수 또는 기준신호

Vp......X2 를 구하기 위한 매개변수 또는 매개신호

β......X2 를 계산하는 가중치

b......X2 를 계산하는 오프셋

Δ1......Vb 및 Vp 재설정 상수

Δ2......Vb 및 Vp 보상 상수

t1......어두운 배경영역 대비 개선 상수

t2......밝은 영역 대비 개선 상수

상기한 기술적 과제를 이루기 위해, 원고를 스캐닝하여 획득한 소정의 해상도를 갖는 화소들로 구성된 이미지 데이터에 대하여 하나의 주목화소를 화질개선처리 한 후에 인접한 다음 화소를 주목화소로 하여 동일한 방법으로 순차적인 화질개선처리를 진행해 가는 화질개선방법에 있어서, 주목화소의 원래 명도 데이터인 Xij 가 소정 명도 X1 이하의 어두운 배경영역에 속하면 명도 데이터를 더욱 어둡게 대비개선하고 소정 명도 X2 이상의 밝은 배경영역에 속하면 명도 데이터를 더욱 밝게 대비개선하여 새로운 명도 데이터 Yij 를 획득하는 본 발명에 의한 화질개선방법은, (a) 어두운 배경영역 구분의 기준변수인 상기 X1을 구하기 위한 매개 변수 Vb, 밝은 배경영역 구분의 기준변수인 상기 X2를 구하기 위한 매개 변수 Vp, 상기 X1 및 상기 X2 의 초기치를 설정하는 단계; (b) 상기 주목 화소의 RGB 색상 데이터를 명도 데이터 Xij 와 채도데이터로 변환하는 색상 데이터 변환 단계; (c) 상기 Xij 와 상기 Vb 의 크기를 비교하여 상기 Vb 를 재설정하고, 상기 Xij 와 상기 Vp 의 크기를 비교하여 상기 Vp 를 재설정하는 단계; (d) 상기 Xij와 상기 X1 및 상기 X2 와의 비교에 의하여 대비 개선이 필요한 배경영역을 구분하고, 상기 배경영역에 속하는 화소들에 대해 대비 개선을 수행하여 개선된 명도 데이터 Yij를 획득하는 단계; (e) 상기 (d) 단계에서 대비 개선된 후의 명도 데이터 Yij 와 상기 (b) 단계에서 구한 채도 데이터를 RGB 색상 데이터로 역변환하는 단계; (f) 상기 주목화소가 상기 주목라인의 최종화소인가를 판단하여, 최종화소가 아니라고 판단되면 상기 (b) 단계로 진행하는 단계; (g) 상기 (d) 단계에서 판단한 결과, 상기 주목화소가 상기 주목라인의 최종화소라고 판단되면, 상기 Vb를 이용하여 상기 X1을 갱신하고 상기 Vp를 이용하여 상기 X2를 갱신하는 단계; 및 (h) 상기 주목화소가 상기 화질 개선 처리를 수행해야할 최종화소인가를 판단하여, 상기 최종화소가 아니라고 판단되면 상기 (b) 단계로 진행하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 한다.

또한 본 발명에 의한 화질 개선 방법은, 상기 (g) 단계 후에, 상기 Vb 및 상기 Vp를 보상하고 상기 (h) 단계로 진행하는 단계를 선택적으로 더 구비한다.

상기한 다른 기술적 과제를 이루기 위해, 원고를 스캐닝하여 획득한 소정의 해상도를 갖는 화소들로 구성된 이미지 데이터에 대하여 화질을 개선하는 디지털 화질 개선 장치에 있어서, 입력된 주목화소의 RGB 데이터를 명도 데이터 Xij 및 채도 데이터로 변환하는 색상 데이터 변환 수단, 상기 명도 데이터 Xij 를 이용하여 상기 주목화소를 대비 개선해야할 배경영역과 대비 개선이 필요없는 배경이 아닌 영역으로 구분하는 구분 수단, 상기 배경영역에 속하는 주목화소에 대해 대비 개선하는 개선 수단 및 상기 개선수단으로부터 대비개선되어 출력된 Yij 신호와 상기 색상 데이터 변환 수단으로부터 출력된 채도 데이터 이용하여 RGB 데이터로 변환하는 색상 데이터 역변환 수단을 갖는 본 발명에 의한 디지털 화질 개선 장치에 있어서, 상기 구분 수단은, 주목라인에서 상기 Xij의 최저치를 검출하여 매개신호 Vb로서 출력하고, 주목라인에서 상기 Xij의 최고치를 검출하여 매개신호 Vp 로서 출력하는 매개신호 검출 수단; 상기 Vb 에 응답하여 상기 Vb 에 소정 α만큼 가중되고 소정 a 만큼 오프셋된 X1 신호를 출력하고, 상기 Vp 에 응답하여 상기 Vp 에 소정 β만큼 가중되고 소정 b 만큼 오프셋된 X2 신호를 출력하는 기준신호 발생 수단; 및 상기 Xij 를 상기 X1 및 상기 X2 와 비교하여, 상기 Xij 가 상기 X1 이하이면 제1 영역신호를 출력하고, 상기 Xij가 상기 X1 보다 크고 상기 X2 보다 작으면 제2 영역신호를 출력하고, 상기 Xij가 상기 X2 이상이면 제3 영역신호를 출력하는 영역 구분 수단을 구비하는 것을 특징으로 한다.

이하, 본 발명에 의한 디지털 화질 개선 방법 및 장치의 구성과 동작을 첨부한 도면들을 참조하여 다음과 같이 설명한다.

본 발명에 의한 화질 개선 방법은 스캐너와 같은 화상 입력 장치로 스캐닝하여 획득한 소정의 해상도를 갖는 화소로 구성된 이미지 데이터를 처리 대상으로 한다.

일반적으로 스캐너는 빛을 반사시키는 광원, 반사된 빛을 수렴하는 렌즈 및 수렴된 빛을 수광하는 이미지 센서를 구비한다. CCD(Charge Coupled Device) 또는 CIS(Contact Image Sensor) 등으로 구현되는 이미지 센서는 소정의 간격을 갖는 전기적 셀(cell)로 구성되어, 아날로그 화상 데이터에 해당하는 원고에서 반사된 빛을 수광하여 소정의 해상도를 갖는 디지털 화상 데이터로 이산화시킨다. 여기서 이미지 센서의 각 셀에 해당하는 데이터로서 이산화된 데이터의 최소 단위를 화소(pixel)라 한다.

'주목화소'라는 용어는 본 발명에 의한 화질 개선 방법이 수행되는 화소를 지칭한다. 본 발명에 있어서는, 하나의 주목화소에 대해 화질 개선 처리를 수행한 후에 인접한 다음 화소를 주목화소로 하여 동일한 방법으로 순차적인 화질 개선 처리를 진행해간다. '주목라인'이라는 용어는 주목화소가 속하는 행(row)을 말한다. 주목화소의 원래 명도 데이터를 Xij 로 나타내는데, 여기서 i 는 주목라인인 행(row)을 의미하며 j 는 열(column)을 의미한다.

본 발명은, 주목화소의 원래 명도 데이터인 Xij 가 소정 명도 X1 이하의 어두운 배경영역에 속하면 명도 데이터를 더욱 어둡게 대비개선하고 소정 명도 X2 이상의 밝은 배경영역에 속하면 명도 데이터를 더욱 밝게 대비개선하여 새로운 명도 데이터 Yij 를 획득하는 화질 개선 방법이다. 본 발명에서 제시하는 방법은 완전한 배경 인식에 의한 배경의 완전 백색화가 아니라 영상의 명도 성분으로부터 배경으로 판단될 수 있는 신호를 적절히 제어하여 문자나 사진에 비해 인쇄가 적게 되도록 하는 대비 개선 프로세스이다.

도 2는 본 발명에 의한 디지털 화질 개선 방법의 바람직한 일 실시예를 설명하기 위한 플로우차트로서, 변수 Vb, Vp, X1, X2의 초기치를 설정하는 단계(제 S10 단계), 색상 데이터 변환 단계(제 S20 단계), 변수 Vb 및 Vp를 재설정하는 단계(제 S30 단계), 대비개선 단계(제 S40 단계), 색상 데이터 역변환 단계(제 S50 단계), 변수 X1 및 X2 갱신 단계(제 S70 단계), 주목화소의 위치 판단 단계(제 S60 및 제 S90 단계) 및 선택적으로 더 구비되는 Vb 및 Vp 보상단계(제 S80 단계)로 이루어진다. 주목라인의 대비 개선 단계(제 S40 단계)는 이전라인의 처리 결과를 기준으로수행한다. 다시 말해, 주목라인에서 수행되는 제 S30 및 제 S70 단계는 다음 라인의 대비 개선 단계(제 S40 단계)를 위하여 수행되는 단계이다.

먼저, 제 S10 단계에서는 변수의 초기화 단계로서, 변수 Vb, Vp, X1 및 X2 의 초기치를 설정한다. Vb 및 Vp 의 초기치는 본 발명에 의한 화질 개선 처리를 필요로 하는 주목화소의 명도 한계치이다. 따라서, Vb 초기치보다 크거나 Vp 초기치보다 작은 명도 데이터 Xij 를 갖는 주목화소는 본 발명에 의한 화질개선 처리의 대상이 아니다. 여기서, X1 은 어두운 배경영역 구분의 기준변수로서, 주목라인에서 주목화소의 명도 Xij 가 X1 보다 작으면 상기 주목화소는 대비 개선을 수행해야 할 어두운 배경영역에 속한다. X2 는 밝은 배경영역 구분의 기준변수로서, 주목라인에서 주목화소의 명도 Xij 가 X2 보다 크면 상기 주목화소는 대비개선을 수행해야 할 밝은 배경영역에 속한다. Vb 와 Vp는 각각 X1과 X2 를 구하기 위한 매개 변수로서, Vb 와 Vp 각각에 소정의 가중치와 오프셋을 계산하여 X1 과 X2 를 구한다.

제 S10 단계의 일 실시예로서 출력이 명도 256계조의 그레이 스케일 화상인 경우의 초기치는, Vb=50 과 Vp=180 으로 설정될 수 있으며, X1 과 X2의 초기치는 각각 Vb 와 Vp 초기치에 소정의 가중치와 오프셋을 계산하여 설정할 수 있다.

제 S20 단계에서는 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변환하여 명도 성분과 채도 성분을 갖는 색상 데이터로 변환한다.

색상을 표현하는 모델은 3차원 좌표 시스템으로 표현되며 대부분 컬러모니터나 프린터, 애니메이션 그래픽 또는 TV 영상에서 이용되어진다. 색상모델에는 컬러 모니터나 컬러비디오 카메라를 위한 RGB(Red, Green, Blue)모델, 컬러 TV방송의 표준인 YIQ모델, YCbCr 모델등이 있다.

RGB 색상모델은 카메라나 스캐너의 이미지 센서와 디스플레이 발광소자가 동작하는 방식에서 유래한 것이다. 만일 256 계조의 컬러 화상을 처리하기 위해서는 하나의 화소(pixel)당 R, G, B 각각에 8비트를 할당하므로, 하나의 화소당 24비트 즉 3바이트(byte)의 저장공간을 필요로 한다.

YIQ 색상모델은 컬러 TV방송에 쓰이는 장비와의 호환성을 위해 채택된 것이다. YIQ 색상모델은 RGB 색상 데이터를 명도 성분과 채도 성분으로 분리한 것으로서, 명도를 나타내는 Y성분은 흑백TV가 요구하는 모든 비디오정보를 제공하고, 채도를 나타내는 I성분과 Q성분은 각각 동위상(Inphase)과 구적(Quadrature)을 뜻하는 두 색상 성분이다. RGB 색상모델로부터 YIQ 색상모델로의 색상 데이터 변환식은 수학식 1과 같다.

[수학식 1]

Y = 0.29900R + 0.58700G + 0.11400B

I = 0.59600R - 0.27500G - 0.32100B

Q = 0.21200R - 0.52300G + 0.31100B

여기서 명도성분인 Y 는 본 발명에서 사용되는 변수 Xij 에 해당한다.

YCbCr 색상모델은 디지털 비디오 컴포넌트의 제정에 있어서 ITU-R BT.601에서 제안된 것이다. YCbCr은 색상정보로부터 명도를 분리하는 또 하나의 컬러 공간이다. 명도는 Y로 기호화되고 푸른 정보와 붉은 정보는 Cb와 Cr로 기호화 된다. RGB 생상모델을 YCbCr 색상모델로 변환하는 방법은 여러 가지가 있으나, ITU-R(International Telecommunication Union-Radio communication Sector)의 권고안이며 JPEG, MPEG 등의 영상압축에서 사용되는 전형적인 색상 데이터 변환식과 그 역변환식은 수학식 2, 수학식 3과 같다.

[수학식 2]

Y = 0.29900R + 0.58700G + 0.11400B

Cb = -0.16874R - 0.33126G + 0.50000B

Cr = 0.50000R - 0.41869G - 0.08131B

[수학식 3]

R = 1.00000Y + 1.40200Cr

G = 1.00000Y - 0.34414Cb - 0.71414Cr

B = 1.00000Y + 1.77200Cb

수학식 2 의 명도성분 Y 는 본 발명에서 사용되는 주목화소의 원래의 명도 데이터 Xij 에 해당한다. 수학식 3의 색상 데이터 역변환은 컬러 출력을 위하여 선택적으로 더 구비되는 색상 데이터 역변환 단계(제 S50 단계)에서 사용된다. 수학식 3 의 명도성분 Y 는 제 S40 단계에 의해 Xij를 대비 개선한 명도 데이터이다.

제 S30 단계는 Vb 및 Vp 재설정 단계로서, 주목화소의 명도 데이터 Xij 와 Vb 의 크기를 비교하여 Vb 를 재설정하고, Xij 와 Vp 의 크기를 비교하여 Vp 를 재설정한다. 제 S30 단계는 주목라인에서 밝은 배경의 명도 최고치를 찾기위하여 마련되는 단계이기도 하다.

도 3은 도 2에 도시된 제 S30 단계의 바람직한 일 실시예를 설명하기 위한플로우챠트로서, 제 S31 ~ S34 단계로 세분된다.

제 S31 단계에서는, 주목화소의 명도 데이터 Xij 가 Vb 보다 작은가를 판단한다.

제 S32 단계에서는, 상기 Xij 가 Vb 보다 작다고 판단되면, Vb 에 소정의 명도 데이터 Δ1 을 감산하여 Vb 를 재설정한다.

제 S33 단계에서는, 주목화소의 명도 데이터 Xij 가 Vp 보다 큰가를 판단한다.

제 S34 단계에서는, 상기 Xij 가 Vp 보다 크다고 판단되면, Vp 에 소정의 명도 데이터 Δ1 을 가산하여 Vp 를 재설정한다.

전술한 제 S32 및 S34 단계에는, 입력된 그레이 스케일 영상 데이터에서 명도 변화가 급격한 문자 또는 그림배경영역들을 배경으로 오인하지 않도록 하기 위하여 Vb 및 Vp 의 재설정시 소정의 작은값만을 감산하거나 가산하여 수행하는 의미가 있다. 따라서, 256계조 그레이 스케일에서 Δ1 = 1 로 선택될 수 있다.

제 S40 단계에서는 대비개선 배경영역을 구분하고 대비개선을 수행한다. 도 4는 도 2에 도시된 제 S40 단계의 바람직한 일 실시예를 설명하기 위한 플로우챠트로서, 주목화소의 명도 데이터 Xij 를 X1, X2 와 비교하여 어두운 배경영역 개선 또는 밝은 배경영역 개선을 수행한다(제 S41 ~ S44 단계).

먼저 제 S41 단계에서는, 주목화소의 명도 데이터 Xij 가 X1 이하의 값인가를 판단한다. Xij 가 X1 이하의 값이라고 판단되면, Xij 에 대해 어두운 배경영역 대비 개선을 수행하여 대비 개선된 명도 데이터 Yij 를 획득한다(제 S42 단계).

제 S42 단계의 바람직한 실시예는 수학식 4와 같다.

[수학식 4]

Yij = t1ㆍXij , 0 ≤Xij ≤X1

여기서, t1 = Y1/X1 이다. Y1은 X1 보다 작은 소정 명도 데이터으로서 어두운 배경영역의 대비 개선을 위하여 적용되는 값이다.

만일 제 S41 단계에서 Xij 가 X1 이하의 값이 아니라고 판단되면 제 S43 단계로 진행되어, 상기 Xij 가 X2 이상의 값인가를 판단한다. Xij 가 상기 X2 이상의 값이라고 판단되면, 상기 Xij 에 대해 밝은 배경영역 대비 개선을 수행하여 대비 개선된 명도 데이터 Yij 를 획득한다(제 S44 단계).

제 S44 단계의 바람직한 실시예는 수학식 5와 같다. 여기서 적용된 그레이 스케일은 256계조이다.

[수학식 5]

Yij = t2ㆍ(Xij - X2) + Y2 , X2 ≤Xij ≤255

여기서, t2 = (255 - Y2)/(255 - X2) 이다. Y2는 X2 보다 큰 소정 명도 데이터으로서 밝은 배경영역의 대비 개선을 위하여 적용되는 값이다.

도 5는 제 S40 단계에 의한 대비 개선 변환 함수를 그래프로 도시한 것이다. 도시된 X1 < Xij < X2 영역은 본 발명에 의한 화질 개선이 필요없는 배경이 아닌 영역이다. 도면에서 알 수 있듯이, 수학식 6 에 의하여 획득된 X1 및 X2 에 따라 Y1 및 Y2 를 지정하고, 수학식 4 및 수학식 5 에 의해 주목화소의 원래의 명도 데이터 Xij 를 Yij 로 대비 개선할 수 있다.

제 S50 단계는 색상 데이터 역변환 단계이다. 제 S20 단계의 일실시예로서 전술한 수학식 2의 YCbCr 에 의한 색상 데이터 변환을 수행한 경우에는, 제 S50 단계에서는 수학식 3 에 의한 색상 데이터 역변환을 수행한다. 여기서 수학식 3 의 명도성분 Y 는 제 S40 단계에 의해 Xij를 대비 개선한 명도 데이터이다.

제 S60 단계에서는 주목화소가 주목라인의 최종화소인가를 판단하여, 최종화소가 아니라고 판단되면 제 S20 단계로 진행한다. X1 및 X2 는 매 라인마다 갱신되므로 제 S60 단계는 X1 및 X2 를 갱신하는 제 S70 단계의 전단계로서 의미가 있다.

제 S70 단계에서는, 제 S60 단계에서 판단한 결과 주목화소가 주목라인의 최종화소라고 판단되면, Vb 를 이용하여 X1을 갱신하고 Vp를 이용하여 X2를 갱신한다.

제 S70 단계의 일 실시예는, Vb 에 소정의 가중치 α를 승산한 후에 소정의 오프셋 a 를 합산한 결과를 새로운 X1 으로서 갱신하는 단계(제 S71 단계) 및 Vp 에 소정의 가중치 β를 승산한 후에 소정의 오프셋b 를 합산한 결과는 새로운 X2 로서 갱신하는 단계(제 S72 단계)를 구비한다. 다시말해 X1 및 X2 의 갱신은 다음 수학식 6에 의해 수행된다.

[수학식 6]

X1 = αVb + a

X2 = βVp + b

여기서 α와 β는 소정의 가중치(Weight factor)로서 0 ≤α≤1, 0 ≤β≤1 에서 각각 정해질 수 있고, a 와 b는 오프셋으로서 -128 ≤a ≤127, -128 ≤b≤127 로 각각 정해질 수 있다. 수학식 6에서 알 수 있듯이 α=1 및 a=0 이면 X1 = Vb 이고, β= 1 및 b = 0 이면 X2 = Vp 이다. 이와 같이 X1, X2를 Vb, Vp 에 따라 가변시킬 수 있게 결정함으로써 사용자 또는 제조자의 필요에 따라 출력 영상의 밝은 배경 밝기를 조정할 수 있다. 이 X1 및 X2를 기준으로 어두운 배경영역 및 밝은 배경영역을 구분하여 대비개선하면, 입력 영상 데이터에 적응적으로 대비를 개선할 수 있다.

제 S80 단계는 Vb 및 Vp의 순간적인 포화를 방지하기 위하여 선택적으로 더 마련되는 단계로서, 제 S70 단계 후에, Vb 및 Vp 를 보상하여 갱신하고 제 S90 단계로 진행한다. 제 S80 단계는, Vb 가산 보상 및 Vp 감산 보상 단계(제 S81 단계), Vb 및 Vp를 초기치와 비교하는 보상 단계(제 S82 단계)로 이루어진다.

제 S81 단계에서는, Vb 에 소정 Δ2 를 가산 보상하여 Vb를 갱신하고 Vp 에 소정 Δ2 를 감산 보상하여 Vp를 갱신한다.

제 S82 단계에서는, 여기서, 만일 Vb를 가산하여 보상한 값이 제 S10 단계에서 설정한 Vb의 초기치보다 크다면 보상의 의미가 없으므로, 이때는 제 S10 단계에서 설정한 Vb의 초기치로서 Vb를 갱신한다. 또한, 만일 Vp를 감산하여 보상한 값이 제 S10 단계에서 설정한 Vp의 초기치보다 작다면 이 역시 보상의 의미가 없으므로, 이때는 제 S10 단계에서 설정한 Vp의 초기치로서 Vp를 갱신한다.

다시말해 제 S81 및 S82 단계는 다음 수학식 7로 요약된다.

[수학식 7]

Vb = min [ Vb 초기치, (Vb + Δ2) ]

Vp = max [ Vp 초기치, (Vp - Δ2) ]

여기서 256 계조 그레이 스케일에서 보상 상수 Δ2 = 4 로 선택될 수 있다.

마지막으로 제 S90 단계에서는, 본 발명에 의한 디지털 화질 개선 방법의 종료여부를 판정한다. 즉, 주목화소가 화질 개선 처리를 수행해야할 최종화소인가를 판단하여, 최종화소라고 판단되면 본 발명에 의한 화질 개선 방법을 종료하고, 최종화소가 아니라고 판단되면 제 S20 단계로 진행하여 화질 개선 처리를 되풀이한다.

도 6은 본 발명에 의한 디지털 화질 개선 장치를 설명하기 위한 블럭도로서, 색상 데이터 변환 수단(100), 구분 수단(110), 개선 수단(120) 및 색상 데이터 역변환 수단(130)을 구비한다.

색상 데이터 변환 수단(100)은, 입력된 주목화소의 RGB 데이터를 명도성분 및 채도성분으로 구성된 데이터로 변환한다. 예컨대, 수학식 2 의 참조 테이블(LUT, Look Up Table)에 의해 RGB 데이터로부터 YCbCr 신호를 추출하여 출력한다. 여기서 Y 는 본 발명에서 사용되는 주목화소의 명도신호 Xij 에 해당한다.

구분수단(110)은 원고를 스캐닝하여 획득한 소정의 해상도를 갖는 화소들로 구성된 이미지 데이터에 대하여, 외부로부터 입력된 명도 데이터가 Xij 인 주목화소를 대비 개선해야할 배경영역과 대비 개선이 필요없는 배경이 아닌 영역으로 구분한다.

구분수단(110)은 다시 세분되어 매개신호 검출 수단(111), 기준신호 발생 수단(112) 및 영역 구분 수단(113)을 구비한다.

매개신호 검출 수단(111)은, 주목라인에서 Xij의 최저치를 검출하여 매개신호 Vb 로서 출력하고, 주목라인에서 Xij의 최고치를 검출하여 매개신호 Vp 로서 출력한다.

기준신호 발생 수단(112)는, Vb 에 응답하여 Vb 에 소정 α만큼 가중되고 소정 a 만큼 오프셋된 X1 신호를 출력하고, Vp 에 응답하여 Vp 에 소정 β만큼 가중되고 소정 b 만큼 오프셋된 X2 신호를 출력한다.

영역 구분 수단(113)은, Xij 를 X1 및 X2 와 비교하여, Xij 가 X1 이하이면 제1 영역신호를 출력하고, Xij가 X1 보다 크고 X2 보다 작으면 제2 영역신호를 출력하고, Xij가 X2 이상이면 제3 영역신호를 출력한다.

개선 수단(120)은 배경영역에 속하는 주목화소에 대해 대비 개선을 수행한다.

개선 수단(120)은 다시 세분되어 어두운 배경영역 개선 수단(121) 및 밝은 배경영역 개선수단(122)를 구비한다.

어두운 배경영역 개선 수단(121)은, 제1 영역신호 및 X1 신호에 응답하여 Xij의 크기를 작게 개선한 Yij 신호를 출력한다. 여기서 Yij 신호는, X1 신호보다 작은 소정의 Y1 값을 상기 X1 으로 제산한 결과에 주목화소의 명도 데이터 Xij 신호를 승산한 것으로서, 다음 수학식 8과 같은 연산에 의해 얻어질 수 있다.

[수학식 8]

여기서, Y1은 X1 신호보다 작은값이다.

밝은 배경영역 개선 수단(122)는, 제3 영역신호 및 X2 신호에 응답하여 Xij의 크기를 크게 개선한 Yij 를 출력한다. 여기서, Yij는 다음 수학식 9과 같은 연산에 의해 얻어질 수 있다.

[수학식 9]

여기서, Y2는 X2 신호보다 큰 값이다.

색상 데이터 역변환 수단(130)은, 개선수단(120)으로부터 대비개선되어 출력된 Yij 신호와 색상 데이터 변환 수단(100)으로부터 출력된 Cb, Cr 신호를 이용하여 RGB 데이터로 변환한다. 여기서 Yij 신호는 색상 데이터 역변환에 관한 수학식 3 의 명도성분 Y 에 해당한다. 예컨대, 수학식 2 를 이용하여 RGB 색상 데이터에 대한 YCbCr 데이터를 참조표(LUT, Look Up Table)화하여 명도 데이터를 출력한다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 의한 디지털 화질 개선 방법 및 장치에 의하면, 화상 처리 기기에 구비되는 컬러 화상 입력 장치를 통하여 입력된 다양한 특성을 지니는 원고 화상에 적응하여 자동적으로 또한 전처리과정 없이 고속으로 대비(Contrast)를 개선하는 효과가 있다.

본 발명은 이상에서 설명되고 도면에 예시된 것에 의해 한정되는 것은 아니며, 다음에 기재되는 청구의 범위 내에서 더 많은 변형 및 변용예가 가능한 것임은 물론이다.

Claims

원고를 스캐닝하여 획득한 소정의 해상도를 갖는 화소들로 구성된 이미지 데이터에 대하여 하나의 주목화소를 화질개선처리 한 후에 인접한 다음 화소를 주목화소로 하여 동일한 방법으로 순차적인 화질개선처리를 진행해 가는 화질개선방법에 있어서, 주목화소의 원래 명도 데이터인 Xij 가 소정 명도 X1 이하의 어두운 배경영역에 속하면 명도 데이터를 더욱 어둡게 대비개선하고 소정 명도 X2 이상의 밝은 배경영역에 속하면 명도 데이터를 더욱 밝게 대비개선하여 새로운 명도 데이터 Yij 를 획득하는 화질개선방법에 있어서,

(a) 어두운 배경영역 구분의 기준변수인 상기 X1을 구하기 위한 매개 변수 Vb, 밝은 배경영역 구분의 기준변수인 상기 X2를 구하기 위한 매개 변수 Vp, 상기 X1 및 상기 X2 의 초기치를 설정하는 단계;

(b) 상기 주목 화소의 RGB 색상 데이터를 명도 데이터 Xij 와 채도데이터로 변환하는 색상 데이터 변환 단계;

(c) 상기 Xij 와 상기 Vb 의 크기를 비교하여 상기 Vb 를 재설정하고, 상기 Xij 와 상기 Vp 의 크기를 비교하여 상기 Vp 를 재설정하는 단계;

(d) 상기 Xij와 상기 X1 및 상기 X2 와의 비교에 의하여 대비 개선이 필요한 배경영역을 구분하고, 상기 배경영역에 속하는 화소들에 대해 대비 개선을 수행하여 개선된 명도 데이터 Yij를 획득하는 단계;

(e) 상기 (d) 단계에서 대비 개선된 후의 명도 데이터 Yij 와 상기 (b) 단계에서 구한 채도 데이터를 RGB 색상 데이터로 역변환하는 단계;

(f) 상기 주목화소가 상기 주목라인의 최종화소인가를 판단하여, 최종화소가 아니라고 판단되면 상기 (b) 단계로 진행하는 단계;

(g) 상기 (d) 단계에서 판단한 결과, 상기 주목화소가 상기 주목라인의 최종화소라고 판단되면, 상기 Vb를 이용하여 상기 X1을 갱신하고 상기 Vp를 이용하여 상기 X2를 갱신하는 단계; 및

(h) 상기 주목화소가 상기 화질 개선 처리를 수행해야할 최종화소인가를 판단하여, 상기 최종화소가 아니라고 판단되면 상기 (b) 단계로 진행하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제1 항에 있어서, 상기 (b) 단계는,

스캐닝한 RGB 색상 데이터를 YCbCr 색상 데이터 변환방법에 의하여 변환하여, Y 성분을 주목화소의 명도 데이터 Xij 로 채택하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제2 항에 있어서, 상기 (e) 단계는,

YCbCr 색상 데이터 역변환방법에 의하여, 상기 (d) 단계에서 구한 Yij를 역변환식의 Y 값으로 대입하고 상기 (b) 단계에서 구한 채도 데이터 Cb, Cr 을 대입하여 RGB 색상 데이터로 역변환하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제1 항에 있어서, 상기 (b) 단계는,

스캐닝한 RGB 색상 데이터를 YIQ 색상 데이터 변환방법에 의하여 명도 데이터 Y와 채도데이터 I 및 Q 변환하여, Y 성분을 주목화소의 명도 데이터 Xij 로 채택하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제4 항에 있어서, 상기 (e) 단계는,

YIQ 색상 데이터 역변환방법에 의하여, 상기 (d) 단계에서 구한 Yij 를 역변환식의 Y 값으로 대입하고 상기 (b) 단계에서 구한 채도 데이터 I, Q 를 대입하여 RGB 색상 데이터로 역변환하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제1 항에 있어서, 상기 (c) 단계는

(c1) 상기 주목화소의 명도 데이터 Xij 가 상기 Vb 보다 작은가를 판단하는 단계;

(c2) 상기 주목화소의 명도 데이터 Xij 가 상기 Vb 보다 작다고 판단되면, 상기 Vb에 소정의 명도 데이터 Δ1 을 감산하여 상기 Vb 를 재설정하는 단계;

(c3) 상기 주목화소의 명도 데이터 Xij 가 상기 Vp 보다 큰가를 판단하는 단계;

(c4) 상기 주목화소의 명도 데이터 Xij 가 상기 Vp 보다 크다고 판단되면, 상기 Vp 에 소정의 명도 데이터 Δ1 을 가산하여 상기 Vp 를 재설정하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제1 항에 있어서 상기 (d) 단계는,

(d1) 상기 Xij 가 상기 X1 이하의 값인가를 판단하는 단계;

(d2) 상기 Xij 가 상기 X1 이하의 값이라고 판단되면, 상기 Xij 에 대해 어두운 배경영역 대비 개선을 수행하여 대비 개선된 명도 데이터 Yij 를 획득하는 단계;

(d3) 상기 (d1) 단계에서 상기 Xij 가 상기 X1 이하의 값이 아니라고 판단되면, 상기 Xij 가 상기 X2 이상의 값인가를 판단하는 단계; 및

(d4) 상기 Xij 가 상기 X2 이상의 값이라고 판단되면, 상기 Xij 에 대해 밝은 배경영역 대비 개선을 수행하여 대비 개선된 명도 데이터 Yij 를 획득하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제7 항에 있어서 상기 (d2) 단계는,

(d20) 상기 X1 보다 작은 소정 Y1을 상기 X1으로 제산하여 어두운 배경영역 대비 개선 상수 t1 을 구하는 단계; 및

(d21) 상기 Xij에 상기 t1을 승산하여 상기 Yij를 획득하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제7 항에 있어서 상기 (d4) 단계는,

(d40) 상기 X2 보다 큰 소정 Y2 에 대하여, 명도 최대치에서 상기 Y2를 감산하여 제1 감산치를 구하는 단계;

(d41) 완전한 백색(白色)에 해당하는 명도 최대치에서 상기 X2를 감산하여 제2 감산치를 구하는 단계;

(d42) 상기 제1 감산치를 상기 제2 감산치로 제산하여 밝은 배경영역 대비 개선 상수 t2 를 구하는 단계; 및

(d43) 상기 Xij 에서 상기 X2 를 감산하는 단계;

(d44) 상기 (d43) 단계의 감산 결과에 상기 t2 를 승산하는 단계; 및

(d45) 상기 (d44) 단계의 승산 결과에 상기 Y2 를 가산하여 상기 Yij 를 획득하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제1 항에 있어서 상기 (g) 단계는,

(g1) 상기 Vb 에 소정의 가중치 α를 승산한 후에 소정의 오프셋 a 를 합산한 결과를 새로운 X1 으로서 갱신하는 단계; 및

(g2) 상기 Vp 에 소정의 가중치 β를 승산한 후에 소정의 오프셋 b 를 합산한 결과는 새로운 X2 로서 갱신하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제10 항에 있어서,

상기 가중치 α는 0보다 크고 1 보다 작거나 같은 값으로 결정되는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제10 항에 있어서,

상기 오프셋 a 는 -128 이상 127 이하의 값으로 결정되는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제10 항에 있어서,

상기 가중치 β는 0보다 크고 1 보다 작거나 같은 값으로 결정되는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제10 항에 있어서,

상기 오프셋 b 는 -128 이상 127 이하의 값으로 결정되는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제1 항에 있어서,

(i) 상기 (g) 단계 후에, 상기 Vb 및 상기 Vp를 보상하고 상기 (h) 단계로 진행하는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
제15 항에 있어서, 상기 (i) 단계는,

(i1) 상기 (g) 단계 후에, 상기 Vb 에 소정 Δ2 를 가산 보상하여 Vb를 갱신하고 상기 Vp 에 소정 Δ2 를 감산 보상하여 Vp 를 갱신하는 단계; 및

(i2) 상기 (i1) 단계에서 가산 보상된 Vb 가 상기 (a) 단계에서 설정한 Vb의초기치보다 크면 상기 Vb의 초기치로서 Vb를 갱신하고, 상기 (i1) 단계에서 감산 보상된 Vp 가 상기 (a) 단계에서 설정한 Vp의 초기치보다 작으면 상기 Vp의 초기치로서 Vp를 갱신하고 상기 (h) 단계로 진행하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 방법.
원고를 스캐닝하여 획득한 소정의 해상도를 갖는 화소들로 구성된 이미지 데이터에 대하여 화질을 개선하는 디지털 화질 개선 장치에 있어서, 입력된 주목화소의 RGB 데이터를 명도 데이터 Xij 및 채도 데이터로 변환하는 색상 데이터 변환 수단, 상기 명도 데이터 Xij 를 이용하여 상기 주목화소를 대비 개선해야할 배경영역과 대비 개선이 필요없는 배경이 아닌 영역으로 구분하는 구분 수단, 상기 배경영역에 속하는 주목화소에 대해 대비 개선하는 개선 수단 및 상기 개선수단으로부터 대비개선되어 출력된 Yij 신호와 상기 색상 데이터 변환 수단으로부터 출력된 채도 데이터 이용하여 RGB 데이터로 변환하는 색상 데이터 역변환 수단을 갖는 디지털 화질 개선 장치에 있어서, 상기 구분 수단은,

주목라인에서 상기 Xij의 최저치를 검출하여 매개신호 Vb 로서 출력하고, 주목라인에서 상기 Xij의 최고치를 검출하여 매개신호 Vp 로서 출력하는 매개신호 검출 수단;

상기 Vb 에 응답하여 상기 Vb 에 소정 α만큼 가중되고 소정 a 만큼 오프셋된 X1 신호를 출력하고, 상기 Vp 에 응답하여 상기 Vp 에 소정 β만큼 가중되고 소정 b 만큼 오프셋된 X2 신호를 출력하는 기준신호 발생 수단; 및

상기 Xij 를 상기 X1 및 상기 X2 와 비교하여, 상기 Xij 가 상기 X1 이하이면 제1 영역신호를 출력하고, 상기 Xij가 상기 X1 보다 크고 상기 X2 보다 작으면 제2 영역신호를 출력하고, 상기 Xij가 상기 X2 이상이면 제3 영역신호를 출력하는 영역 구분 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 장치.
제17 항에 있어서, 상기 개선 수단은,

상기 제1 영역신호 및 상기 X1 신호에 응답하여 상기 Xij 신호의 크기를 작게 개선한 Yij 신호를 출력하는 어두운 배경영역 개선 수단; 및

상기 제3 영역신호 및 상기 X2 신호에 응답하여 상기 Xij 신호의 크기를 크게 개선한 Yij 신호를 출력하는 밝은 배경영역 개선 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 장치.
제18 항에 있어서, 상기 어두운 배경영역 개선 수단은,

상기 X1 신호보다 작은 Y1 값에 대하여 다음 수학식

에 의하여 개선된 명도 데이터 Yij 신호를 출력하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 장치.
제18 항에 있어서, 상기 밝은 배경영역 개선 수단은,

상기 X2 신호보다 큰 Y2 값에 대하여 다음 수학식

에 의하여 개선된 명도 데이터 Yij 신호를 출력하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 장치.
제17 항에 있어서, 상기 색상 데이터 변환 수단은,

상기 RGB 색상 데이터에 대응하는 상기 명도 데이터 및 상기 채도 데이터가 기록된 참조 테이블을 구비하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 장치.
제17 항에 있어서, 상기 색상 데이터 역변환 수단은,

상기 명도 데이터 및 상기 채도 데이터에 대응하는 RGB 색상 데이터가 기록된 참조 테이블을 구비하는 것을 특징으로 하는 디지털 화질 개선 장치.