KR20050010846A - 비디오 신호의 적응 스케일링 - Google Patents

Abstract

임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호(IV)를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호(OV)로 변환하는 방법으로서, 어느 입력 픽셀이 입력 텍스트 픽셀인지를 나타내는 입력 픽셀 맵(IPM))을 얻기 위하여 텍스트인 상기 입력 비디오 신호(IV)의 입력 픽셀을 입력 텍스트 픽셀이라고 라벨링하는 단계(10)와, 상기 출력 비디오 신호(OV)를 공급하기 위하여 상기 입력 비디오 신호(IV)를 스케일링하는 단계(11)를 포함하며, 여기서 상기 스케일링(11)은 해당 입력 픽셀이 입력 텍스트 픽셀이라고 라벨링되어 있는지 여부에 의존한다.

Description

비디오 신호의 적응 스케일링{ADAPTIVE SCALING OF VIDEO SIGNALS}

CRT와 같은 전통적인 아날로그 디스플레이는, 서너개의 공간 해상도 및 리프레시율(refresh rate)을 가진 많은 다양한 비디오/그래픽 소스에 끊김없이 연결가능하다. 전자빔을 적절하게 제어함으로써 스크린 상의 모든 임의의 위치를 어드레싱하는 것이 가능하며, 이에 따라 아날로그 방식으로 픽셀간 거리를 정확하게 제어함으로써 인입 이미지를 스케일(scale: 비율변환)하는 것이 가능하게 한다.

예컨대 액정 디스플레이(LCD), 플라즈마 디스플레이 패널(PDP), 및 폴리머 LED(PolyLed)와 같은, 고정된 해상도를 가진 매트릭스 디스플레이를 다루는 경우, 인입 이미지를 디지털적으로 스케일링하여 그 해상도를 상기 고정된 디스플레이 해상도에 적응시키기 위한 변환기가 요구된다. 이 디지털 스케일링 연산은 일반적으로, 선형 보간 구조를 사용하며 디스플레이 디바이스(또한 모니터라고도 지칭되는)내에 내장되는 디지털 보간기(interpolator)를 통해 실행된다.

그러나, 종래의 선형 보간 구조는, 특히 블러링(blurring: 흐림, 얼룩) 또는 계단 효과(staircase effect) / 기하학적 형태 왜곡 중 어느 하나로 나타날 수 있는 열화 현상을 디스플레이된 화상 내에 추가시킨다. 그래픽 컨텐트 및 특히 텍스트는, 선형 보간 기술에 의해 야기되는 결함에 매우 민감하다.

본 발명은 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법에 관한 것이다. 또한 본 발명은 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 변환기와, 이러한 변환기를 가진 디스플레이 장치, 및 이러한 변환기를 가진 비디오 신호 생성기에 관한 것이다.

도 1은 종래 기술의 보간 구조의 몇몇 예를 보여주는 개략도.

도 2는 대응하는 재구성된 신호를 보여주는 개략도.

도 3은 좌측에서 본래의 텍스트 이미지를 보여주며, 우측에서 큐빅 커널을 이용하여 보간된 이미지를 보여주는 개략도.

도 4는 좌측에서 본래의 텍스트 이미지를 보여주며, 우측에서 박스 커널을 이용하여 보간된 이미지를 보여주는 개략도.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 모니터의 일반적인 구조를 보여주는 개략도.

도 6은 스케일링 엔진의 일 실시예를 보여주는 개략도.

도 7은 스케일러의 일 실시예를 보여주는 블록도.

도 8은 본 발명에 따른 출력 텍스트 맵 구성의 일 실시예를 보여주는 흐름도.

도 9a 및 도 9b는 스케일링된 문자에서 연결이 끊어지거나 오정렬된 텍스트 픽셀의 예를 보여주는 개략도.

도 10은 여러가지 사선 연결 및 수직 정렬 패턴을 보여주는 개략도.

도 11은 본 발명에 따른 출력 텍스트 맵 구성의 일 실시예를 보여주는 흐름도.

도 12는 기존의 Warped Distance(WaDi) 개념을 설명하기 위한 파형.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 WaDi 제어기의 동작을 설명하기 위한흐름도.

도 14는 상단에서 하단으로, 큐빅 보간, 본 발명에 따른 일 실시예, 가장 가까운 이웃 보간을 이용하여 얻어지는 스케일링된 텍스트를 보여주는 개략도.

도 15는 본 발명에 따른 스케일러를 가진 비디오 신호 생성기를 보여주는 블록도.

본 발명의 목적은 스케일링된 텍스트의 가독성 및 외관을 개선하려는 것이다.

본 발명의 제 1 양상은, 제 1 항에서 청구되는 바와 같은, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법을 제공한다. 본 발명의 제 2 양상은, 제 17 항에서 청구되는 바와 같은 변환기를 제공한다. 본 발명의 제 3 양상은 제 18 항에서 청구되는 바와 같은 디스플레이 장치를 제공한다. 본 발명의 제 4 양상은 제 19 항에서 청구되는 바와 같은 비디오 신호 생성기를 제공한다. 유리한 실시예들은 종속항들에서 한정된다.

종래 기술의 보간 알고리즘은 고정된 디스플레이 픽셀 매트릭스를 가지는 매트릭스 디스플레이에서 요구된다. 이들 알고리즘은, 디스플레이 픽셀 매트릭스 상에서 디스플레이될 모든 출력 디스플레이 픽셀의 값을 한정하기 위하여 입력 비디오 신호를 디스플레이 픽셀 매트픽스의 그래픽 포맷에 대해 적응시킨다.

이런 목적으로 통상적으로 채용되는 보간 기술은 선형 방법들(예컨대 큐빅 콘볼루션 또는 박스 커널)로 구성된다. 이들 종래 기술 방법들은 두 가지 주요한단점을 가진다.

첫번째로, 전체 이미지는 동일한 커널(kernel)을 통해 보간되는데, 이는 차선적인 프로세싱이다. 상이한 컨텐트는 상이한 보간 결함에 대해 민감하다. 예컨대, 매우 선명한(sharp) 보간 커널은 그래픽 에지를 보존하는데는 적절할 수 있으나 자연적인 영역 내에 픽실레이션(pixilation)을 추가시킬 가능성이 있다.

두번째로, 심지어 특정한 텍스트의 경우 조차, 선형 커널은 블러링과 기하학적 형태 왜곡 사이의 양호한 타협을 성취할 수 없다. 한편으로 박스 보간은 완벽하게 선명한 에지를 생성하지만 불규칙한 형태의 문자를 생성하며, 다른 한편으로 큐빅 스플라인 필터는 문자의 전체적인 외관을 보존하지만 블러링을 추가시킨다.

본 발명에 따른 변환기는 스케일러(scaler) 및 텍스트 검출기를 포함하며, 상기 텍스트 검출기는 입력 픽셀이 텍스트인지 비-텍스트인지 여부를 나타내는 바이너리 출력을 생성한다. 다시 말해서, 텍스트 검출기는 입력 비디오의 입력 픽셀을 텍스트나 비-텍스트(또한 배경이라고도 지칭되는)로서 라벨링(label: 분류하여 표시)한다. 스케일러는 입력 비디오 신호를 스케일링하여 출력 비디오 신호를 얻는데, 여기서 스케일링 연산은 텍스트 입력 픽셀과 비-텍스트 입력 신호에 대해 다르다. 이는 검출된 입력 비디오 신호의 종류에 따라 스케일링을 최적화할 수 있게 한다.

제 2 항에서 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 라벨링된 입력 픽셀을 포함하는 바이너리 입력 텍스트 맵은 출력 텍스트 맵으로서의 출력 영역으로 매핑되며, 여기서 출력 픽셀은 텍스트 또는 배경으로서 라벨링된다. 출력 맵을 예시하자면,단순한 일 실시예에서, 출력 맵은 스케일링된 입력 맵이다. 출력 텍스트 맵은 보간된 텍스트의 '뼈대'을 형성한다. 입력 맵 및 출력 맵 둘 모두 가상적일 수 있거나 또는 매모리 내에 (부분적으로) 저장될 수 있다. 텍스트 정보라고 라벨링된 입력 맵의 입력 픽셀은 입력 텍스트 픽셀로서 지칭되며, 텍스트 정보라고 라벨링된 출력 맵의 출력 픽셀은 출력 텍스트 픽셀로서 지칭된다.

스케일링 연산은 출력 맵에 의해 제어된다.

특정 출력 픽셀을 텍스트 픽셀이라고 라벨링하는 것은 스케일링 인자에 의해 한정되는 바와 같은 대응하는 입력 텍스트 픽셀의 위치에 의존하며, 입력 텍스트 픽셀의 위치 및 형태(이웃 구성)에 기초한다. 이것은, 픽셀이 텍스트인지 여부가 스케일링에서 고려된다는 사실 뿐만 아니라 입력 텍스트 픽셀 및 그 주변의 입력 텍스트 픽셀 중 적어도 하나의 픽셀에 의해 형성되는 기하학적 형태도 역시 고려된다는 장점을 가진다. 텍스트의 수직부분 및 수평부분은 인식될 수 있고 스케일러에 의해 텍스트의 사선 또는 곡선 부분과는 다르게 취급될 수 있다. 바람직하게, 텍스트의 수직부분 및 수평부분은 선명하게 유지되어야만 하며(주변의 비-텍스트 픽셀의 정보를 사용하는 매우 가벼운 보간만 있거나, 또는 아무 보간도 없는), 텍스트의 사선 또는 곡선 부분은 계단 효과를 최소화하기 위하여 평활화될 수 있다(이들 부분들 주위의 그레이 레벨을 얻기 위하여 더 많은 보간이 있는).

제 3 항에서 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 상기 라벨링은, 입력 맵에서 연결된 사선 텍스트 픽셀이 검출되는지 여부에 의존한다. 만약 검출된다면, 대응하는 출력 픽셀들은 출력 맵에서 여전히 서로 연결되도록 배치된다. 본 방식에서, 출력 맵에서 문자의 기하학적 형태는 가능한 한 그대로 유지된다.

제 4 항에서 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 상기 라벨링은, 입력 맵에서 연결된 수직 정렬의 텍스트 픽셀이 검출되는지 여부에 의존한다. 만약 검출된다면, 대응하는 출력 픽셀들은 출력 맵에서 다시 수직으로 정렬되도록 배치된다. 본 방식에서, 출력 맵에서 문자의 기하학적 형태는 가능한 한 그대로 유지된다.

제 5 항에서 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 출력 맵에서 출력 픽셀들의 라벨링은 스케일링 인자로 곱해진 연속적인 입력 텍스트 픽셀들의 라인의 길이로서 계산된다. 본 방식에서, 출력 맵에서 연속적인 출력 텍스트 픽셀들의 대응하는 라인의 길이는 적절하게 스케일링된다.

제 6 항에서 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 인자 k의 값을 선택함으로써, 연속적인 출력 텍스트 픽셀들의 대응하는 라인의 길이의 라운딩(round: 반올림)를 가장 적절한 정수로 선택하는 것이 가능하다.

제 7 항에서 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 만약 사선 연결이 검출되면, 이는 수직 정렬보다 우선한다. 이는 스케일링된 문자의 형태를 입력 문자의 형태에 가깝게 유지하는데 가장 좋은 결과를 생성하는 것으로 나타났다.

제 8 항에서 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 인접 픽셀들을 가진 라인 픽셀의 종료에 의해 형성된 기하학적 구조는, 출력 맵에서 텍스트 출력 픽셀이 배치될 곳을 결정하는데 사용된다. 본 방식에서 출력 맵 내의 스케일링된 문자의 기하학적 형태는 입력 맵 내의 원래 문자의 기하학적 형태를 가장 잘 닮는다.

제 9 항에서 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 인접 텍스트 라벨링된 입력픽셀들의 변환된 라인인 인접 텍스트 라벨링된 출력 픽셀들의 스케일링된 라인은, 출력 픽셀들의 라인의 시작 포인트 또는 끝 포인트가 사선 연결의 보존에 의해 또는 수직 정렬의 보존에 의해 고정되는지 여부에 의존한다. 만약 고정된다면, 이러한 시작 포인트 또는 끝 포인트의 출력 맵에서의 위치는 고정된다. 아직 고정되지 않은 시작 포인트 또는 끝 포인트를 결정하는 알고리즘이 정의된다. 이것은 출력 텍스트 픽셀들의 연결의 끊어짐 또는 오정렬을 방지한다.

제 10 항에서 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 아직 고정되지 않은 시작 포인트 및 끝 포인트를 결정하는 알고리즘이 정의된다.

제 11 항에서 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 텍스트 픽셀이라고 라벨링된 출력 맵에서의 출력 픽셀들은 대응하는 입력 텍스트 픽셀들의 텍스트 정보(컬러 및 밝기)에 의해 대체된다. 본 방식에서 텍스트 정보는 보간되지 않고 따라서 완벽하게 선명하지만, 문자의 라운딩은 얻어지지 않는다. 비-텍스트 입력 비디오는 보간될 수 있거나 또는 출력 맵에 기초하여 대체될 수도 있다.

제 12 항에서 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 스케일링은 인접 입력 비디오 샘플들 사이의 부분 위치(fractional position)(또는 상기 인접 입력 비디오 샘플들에 대한 출력 비디오 샘플의 위상)에 기초하여 출력 비디오 샘플의 값을 보간하며, 출력 비디오 샘플에 대응하는 미리결정된 출력 픽셀이 텍스트인지 또는 아닌지 여부에 기초하여 상기 부분 위치를 적응시킨다(상기 위상을 이동시킨다). 예컨대, 보간기는 부분 위치를 제어하기 위한 입력단을 가진 기존의 Warped Distance Interpolator(또한 WaDi라고도 지칭되는)일 수 있다. WaDi의 적절한 제어는 텍스트가 비 텍스트 정보보다 덜 보간될 수 있도록 하여, 텍스트의 선명도를 보존할 수 있게 한다.

제 13 항에 한정된 바와 같은 일 실시예에 따라, 부분 위치의 적응은 미리결정된 출력 픽셀을 둘러싸는 출력 텍스트 픽셀들에 의해 형성된 패턴에 더 기초한다. 이제 WaDi는 입력 및 출력 텍스트 맵의 로컬 형태에 의해 제어되고, 문자의 서로 다른 부분들에 대해 적절한 휘도 프로파일을 제공하기 위하여 단계적인 또는 점진적인 천이를 제공할 수 있다. 특히, 주요한 수평 및 수직 획들은 선명하게 유지되고, 한편 사선 및 곡선 부분들은 평활화된다.

제 14 항에 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 부분 위치를 적응시키는데 요구되는 계산은, 비-텍스트에서 텍스트로의 천이에 관련되는 천이 출력 픽셀들에 대해서만 실행된다. 이것은 요구되는 계산 능력을 최소화한다.

제 15 항에 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 부분 위치는, 천이 출력 픽셀들이 텍스트 또는 비-텍스트로서 라벨링되는지 여부와 천이 출력 픽셀을 둘러싸는 출력 텍스트 픽셀들의 패턴 둘 모두에 의존하여 적응된다(이동량이 결정된다).

제 16 항에 한정된 바와 같은 일 실시예에서, 스케일링은, 모든 픽셀에 대해 부분 위치 적응 양을 제어하기 위한 사용자 제어가능 입력을 포함한다. 본 방식에서, 일반적인 안티-에일리어싱 효과는 완전히 선명한 결과로부터 고전적인 선형 보간된 이미지까지 사용자에 의해 제어될 수 있다.

본 발명의 이들 및 다른 양상들은 이후에 기술되는 실시예들을 참조하여 명백하게 될 것이다.

도 1은 종래 기술의 보간 구조의 몇가지 예를 보여준다. 도 1의 (a)는 Sync 함수를 보여주고, 도 1의 (b)는 Square 함수를 보여주며, 도 1의 (c)는 Triangle 함수를 보여주고, 도 1의 (d)는 큐빅 스플라인(cubic spline) 함수를 보여준다.

도 2는 대응하는 재구성된 신호(RS)를 보여주는데, 도 2의 (a)는 Sync 함수에 기초하고, 도 2의 (b)는 Square 함수에 기초하며, 도 2의 (c)는 Triangle 또는 Ramp 함수에 기초한다.

통상적으로 채용되는 이미지 재-스케일링 애플리케이션은 선형 구조에 기초하는 전통적인 디지털 보간 기술이다. 보간 프로세스는 개념적으로 두 개의 영역 변환을 수반한다. 첫번째 변환은 커널 함수 Hin(미도시됨)을 통하여 본래의 이산 영역에서부터 연속(실수) 영역으로 간다. 두번째 변환 Hout은 첫번째 변환 Hin의 출력을 샘플링함으로서 얻어지고 최종 이산 영역으로 출력 샘플을 공급한다. 에일리어싱을 회피하기 위하여, 두번째 다운-샘플링 Hout은, 그 대역이 입력 및 출력 영역의 두 나이퀴스트(Nyquist) 주파수 중 가장 작은 주파수로 제한되도록 하는 방식으로 저역 통과 필터링된 신호에 대해 행해져야만 한다. 이러한 저역 통과 필터링은 Hout에 의해 실행된다. 실제적인 구현예는 Hin 및 Hout의 콘볼루션(convolution: 승적, 대합)으로부터 야기되는 단일 필터를 이용한다.

도 1의 (b) 내지 도 1의 (d)에 도시된 바와 같은 통상적으로 채용되는 필터 커널은, 실질적으로 제한된 대역폭을 가진다. 만약 대역폭이 제한되어 있으면, 에일리어싱은 발생하지 않을 것이지만, 그래픽 에지 주위에 특히 명백한 블러링이 추가된다.

그래픽 패턴은 보통 비-제한적인 대역폭을 가지기 때문에, 이 패턴들은 어떠한 이산 영역으로도 정확하게 표현될 수 없다. 그러나, 텍스트와 같은 몇몇 그래픽 패턴에 통상적인, 계단 형태의 천이는, 박스{또한 스퀘어, 가장 가까운(nearest neighber) 또는 픽셀 반복으로도 알려진}와 같은 비 제한적인 대역폭을 가진 커널을 사용함으로써 스케일링될 수 있다. 다른 한편, 박스 커널은 공간적인 관점에서 보면 기하학적 형태의 왜곡으로 되는 에일리어싱을 추가한다.

도 3은, 좌측에서 본래의 텍스트 이미지를 보여주는데, 이는 큐빅 커널을 이용하여 보간되어 있다. 우측 이미지에서 볼 수 있듯이 블러링이 추가된다.

도 4는, 좌측에서 본래의 텍스트 이미지를 보여주는데, 이는 박스 커널을 이용하여 보간되어 있고, 이것은 우측 이미지에서 볼 수 있는 바와 같이 기하학적 형태 왜곡이 초래된다.

도 3 및 도 4에서 명확하게 된 바와 같이, 기본적인 문제점은, 어느 선형 커널이 선택든지 간에 블러링 또는 기하학적 형태 왜곡이 그래픽 패턴에 추가된다는 것이다. 스케일링은 크기가 작은(14 픽셀까지의) 텍스트에 있어서 그리고 작은 업-스케일 인자(1과 2.5 사이의)에 있어서는 매우 심각하다. 이것은, 출력 영역 내에서 단 하나의 픽셀의 위치지정의 에러가 출력 문자 크기에 비교하여 상대적으로 큰 에러를 초래한다는 사실 때문이다. 예컨대, 출력 문자 크기가 6 픽셀인 경우, 등가 왜곡은 약 20%일 수 있다. 그러나, 컴퓨터 애플리케이션 내에 공통으로 존재하는 대부분의 텍스트는 상부 범위에 존재하며 포맷 변환을 위한 실질적으로 모든 관심있는 스케일 인자들은 1 내지 2.5 범위 내에 존재한다.

본 발명은 픽셀이 텍스트인지 아닌지 여부를 검출하고 이 검출에 의존하여 보간을 적응시키는 방법에 관한 것이다.

본 발명에 따른 일 실시예에서, 먼저 텍스트 픽셀을 수정된 가장 가까운 이웃 구조를 사용하여 출력 영역으로 매핑시키고, 그후 몇몇 캐릭터 상세부를 평활화시키는 비 선형 보간 커널을 적용시킴으로써, 텍스트 문자의 규칙성이 가능한 한 많이 보존되는 한편 선명도가 최대화된다.

기존의 가장 가까운 이웃 구조는, 이 구조가 입력 및 출력 영역 픽셀들 사이에서 서로 다른 컨텐트 사이에 아무런 구별없는 경직된 매핑을 구현하기 때문에, 기하학적 형태 왜곡을 추가한다. 예를 들면, 동일 패턴(예컨대, 문자)은 입력 그리드 상에서의 그 위치에 의존하여 다르게 스케일링되는데, 이는 가장 가까운 이웃 프로세싱이 단지 상대적인 입력 및 출력 그리드 포지셔닝을 고려할 뿐이지, 특정 픽셀이 특정 구조나 콘텐트에 속한다는 사실을 고려하지 않기 때문이다. 이러한 고찰은, 심지어 국소적으로 에지를 평활화 함으로서 변화하는 위치 효과를 어느 정도 '숨기는' 대역 제한형 커널이 적용되는 경우조차 포함하여, 모든 선형 커널에 대해적용된다.

따라서, 본 발명에 따른 방법은 텍스트 및 비 텍스트 픽셀에 대해 적절한 처리를 제공하는 컨텐트 의존적인 프로세싱을 제공한다.

텍스트 스케일링에 대한 일반적인 접근법은, 폰트 타입과 크기를 포함하여 (예컨대, OCR - 광학적 문자 인식- 절차를 통해) 모든 단일 문자를 인식하고, 그후 (운영 시스템이 문자를 스케일할 방식으로) 그 벡터 표현을 재-렌더링함으로써 새롭게 스케일링된 문자를 재구축하는 것일 수 있다. 그러나, 이러한 접근법은 큰 계산 능력을 요구할 것이다. 이것은 만약 계산이 실시간 디스플레이 프로세싱에서 실행되어야만 하는 경우에 문제일 수 있다. 덧붙여서, 모든 가능한 폰트 타입을 저장하고 인식한다는 것은 실제적으로 불가능할 것이기 때문에 상기 재-랜더링은 범용성이 없을 것이다.

비록 우리가 문자의 완전한 벡터적 기술에 의지할 수 없을지라도, 수직 및 수평 획을 선명하게 유지하면서 그 두께가 엄밀하게 고정되어 유지되도록 몇몇 일반적인 텍스트 성질을 보존하기 위하여, 우리는 여전히 텍스트 렌더링 관련 기술 및 형태적 구속조건을 사용할 수 있다. 사선 및 곡선 부분은 추가적인 그레이 레벨에 의해 평활화될 수 있다(안티-에일리어싱 효과). 스케일링 프로세스는 문자내 오정렬을 야기시키지 않아야 한다. 즉, 그리드 맞춤은 문자의 모든 부분에 있어 균일하여야만 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘은, 텍스트를 포함하면서 미리결정된 해상도를 가진 소스 이미지가 상이한 해상도에 적응되어야만 하는 경우라면 언제든지 사용될 수 있다. 실제 애플리케이션의 예는 고정된 매트릭스 디스플레이를 위한 집적 회로 제어기이다. 제어기의 역할은 소스 비디오(통상적으로 PC 그래픽 어댑터의 출력)의 해상도를 디스플레이의 해상도에 적응시키는 것이다. 이미지 크기를 적응시키는 외에, 이 적응은, 원래 크기, 리프레시율, 순차/비월 주사, 감마 등등과 같은, 디스플레이의 모든 물리적 및 기술적 특성에 부합시키기 위하여 필요하다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 모니터의 일반적인 구조를 보여준다. 프레임 메모리(3)에 연결된 프레임율 변환기(2)는, 비디오 신호(IVG)를 수신하고 스케일링 엔진(1)에 입력 비디오(IV)를 공급한다. 비디오 신호(IVG)의 프레임율은 매트릭스 디스플레이(4) 상의 디스플레이를 위해 적합한 입력 비디오(IV)의 프레임율로 변환된다. 스케일링 엔진(1)은 입력 비디오(IV)를 스케일링하여, 매트릭스 디스플레이(4)에 공급되는 출력 비디오(OV)의 해상도가 입력 비디오(IV)의 해상도와는 무관하게 매트릭스 디스플레이(4)의 해상도에 부합하도록 한, 출력 비디오(OV)를 얻는다. 비디오 신호(IVG)는 컴퓨터의 그래픽 어댑터에 의해 공급된다. 도 15에 도시된 바와 같은 컴퓨터(PC) 내에 도 5의 프레임율 변환기(2)와 스케일링 엔진(1)을 제공하는 것도 역시 가능하다.

도 6은 스케일링 엔진의 일 실시예를 보여준다. 스케일링 엔진(1)은 스케일링 알고리즘을 수행하는 텍스트 검출기(10)와 스케일러(11)를 포함한다. 텍스트 검출기(10)는 입력 비디오(IV)를 수신하고 스케일러(11)에, 입력 비디오(IV) 내의 어느 입력 비디오 샘플이 텍스트인지 어느 것이 아닌지를 표시하는 정보(TM)을 공급한다. 스케일링 알고리즘을 실행하는 스케일러(11)는 입력 비디오(IV)을 수신하고스케일링된 입력 비디오(IV)인 출력 비디오(OV)를 공급한다. 스케일링 알고리즘은 정보(TM)에 의해, 상기 스케일링을 입력 비디오 샘플이 텍스트인지 아닌지 여부에 의존하여 적응시키도록, 제어된다.

도 7은 스케일링 알고리즘을 실행하는 변환기의 일 실시예의 블록도를 보여준다. 변환기는 텍스트 검출기(10), 출력 텍스트 맵 구성기(110), 적응 와퍼(adaptive warper)(111), 보간기(112), 및 글로벌 선명도 제어부(113)을 포함한다.

보간기(112)는 출력 비디오 샘플을 포함하는 출력 비디오 신호(OV)(출력 비디오 이미지를 나타내는)를 얻기 위하여 입력 비디오 샘플을 포함하는 입력 비디오 신호(IV)(입력 비디오 이미지를 나타내는)를 보간한다. 보간기(112)는 (예컨대, 2개의) 둘러싸는 입력 비디오 샘플 값들에 기초하여 출력 비디오 샘플의 값을 계산하는 방식을 표시하는 와핑된(warped: 변형된) 위상 정보(WP)를 수신하기 위한 제어 입력단을 가진다. 와핑된 위상 정보(WP)는, 출력 비디오 샘플의 값이 계산되어야만 할 2개의 입력 비디오 샘플 사이의 부분 위치(fractional position)를 결정한다. 계산된 값은, 사용된 보간 알고리즘 또는 함수에 의존한다. 보간 알고리즘은, 두 샘플 사이의 모든 위치에 대해 출력 샘플의 값을 결정하는 2개의 입력 샘플 사이의 함수를 결정한다. 2개의 샘플 사이의 위치는 위상 정보(WP)에 의해 결정된다.

텍스트 검출기(10)는 입력 비디오 신호(IV)를 수신하여, 어느 입력 비디오 샘플이 텍스트인지를 표시하는 입력 픽셀 맵(IPM)을 생성한다. 출력 텍스트 맵 구성기(110)는 입력 픽셀 맵(IPM)을 수신하여, 출력 픽셀 맵(OPM)을 공급한다. 출력 픽셀 맵(OPM)은, 출력 비디오 샘플들에 대해 해당 출력 비디오 샘플을 텍스트라고고려되어야 할지 또는 아니라고 고려되어야 할지 여부가 표시되어 있는 맵이다. 출력 픽셀 맵(OPM)은, 출력 비디오 신호(OV) 내의 스케일링된 문자의 기하학적 형태상의 성질이 입력 비디오 신호(IV) 내의 입력 문자의 본래 기하학적 형태상의 성질에 가능한 한 가깝게 유지되도록, 입력 픽셀 맵(IPM)으로부터 구성된다. 출력 픽셀 맵(OPM)의 구성은 스케일링 인자에 기초하며, 형태학적 구속조건에 기초할 수 있다.

적응 와퍼(111)는 출력 픽셀 맵(OPM)에 의존하여 와핑된 위상 정보(부분 위치)를 결정한다. 사용자가 조정가능한 글로벌 선명도 제어부(113)는 전체 화상에 걸치는 와핑(warping)의 양을 제어한다.

바람직한 일 실시예에서, 상기 알고리즘은 디스플레이 IC 제어기에 의해 실행된다. 입력 비디오(IV)의 출력 비디오(OV)로의 실시간 프로세싱 때문에, 계산 횟수와 복잡도 및 메모리 자원은 제한되는 것이 바람직하다. 특히, 픽셀당 계산은 감소되어야만 한다. 계산과 관련된 또 다른 제한은, 부동점 연산이 하드웨어로 구현되기에는 종종 너무 복잡하다는 사실에 관련된다. 따라서, 바람직하게는, 오직 논리 연산과 기껏해야 정수 연산이 사용될 것이다. 메모리가 고려되는 한, (인입 이미지 전체를 저장하는) 전체 프레임 버퍼를 자유롭게 사용하는 알고리즘을 설계하는 것은 원리적으로 가능하지만, 스케일링 알고리즘은 종종 프로세싱 체인의 마지막에서 실행되며, 외부 프레임 버퍼로의 액세스는 단순하지 않다. 이 경우, 스케일러는 오직 자신의 내부 메모리만을 액세스할 수 있다. 메모리는 큰 칩 영역을 점유하는 경향이 있으므로, 오직 프로세싱될 라인 주위의 몇개 라인들만 메모리 내에서버퍼링되는 것이 바람직하다. 그러나, 스케일링 알고리즘은 전체 프레임 메모리를 이용하여 동작하거나 또는 한정된 갯수의 버퍼링된 라인들을 이용하여 동작하는 것이 모두 가능하다.

스케일링 알고리즘은 확대, 즉 1보다 더 큰, 특히 1 내지 2.5 범위 내의 스케일링 인자를 위한 것으로 의도되며, 이는 그래픽 어댑터에 의해 공급되는 컴퓨터 비디오를 위한 모든 일반적인 그래픽 포맷 변환 인자들을 포함한다.

스케일링 알고리즘은 컨텐트에 의해 동작하며, 특수화된 프로세싱을 가능하게 하기 위해서는 텍스트 검출이 요구되고, 여기서 텍스트 픽셀은 배경 픽셀과는 다르게 취급된다. 이 알고리즘은 바람직하게 2개의 주요 단계를 수반한다. 첫번째로, 출력 텍스트 맵이 구성되고, 두번째로, 적응 보간이 실행된다. 나중 단계는 본질적인 것은 아니지만 디스플레이된 텍스트의 품질을 더 개선시킨다.

매핑 단계(110)는 입력 바이너리 픽셀 맵(IPM)(텍스트 검출에 의해 검출된 픽셀들)을 출력 영역으로 재구성한다. 이 연산은, 입력 텍스트 픽셀의 위치 및 형태(이웃 구성)에 기초하여, 출력 픽셀이 텍스트 또는 배경으로서 라벨링된다는 의미에서, 바이너리 형태이다.

적응 보간기(112)는, 문자 주위에 얼마간의 그레이 레벨 픽셀을 생성하기 위하여, 일단 출력 텍스트 '뼈대'가 구축되면 실행되는 안티-에일리어싱 연산을 실행한다. 본래 텍스트가 선명하였다(즉, 그 주위에 안티-에일리어싱 그레이 레벨이 없다)고 할지라도, 프로세싱된 이미지 내에서 얼마간의 그레이 레벨을 생성하는 것이 적절한데, 이는, 정확하게 행해진 경우, 거칠거칠함과 기하학적 형태 왜곡을 감소시키는 것을 도울 수 있기 때문이다. 평활화시키기 위한 그레이 레벨의 양은 문자의 서로 다른 부분이 상이하게 취급되도록 하는 방식으로 조정될 수 있다.

알고리즘을 더 상세히 기술하기 전에, 주목되어야 할 점은, 수평 및 수직 방향에서의 단계들은 이미지 위치변환 연산이 실행된 후에는 동일하다는 점이다. 개념적으로, 전체 스케일링은:

(수평) 스케일링을 실행하는 단계와,

수평으로 스케일링된 텍스트 맵과 수평으로 스케일링된 이미지를 위치변환시키는 단계와,

(수평) 스케일링을 실행하는 단계, 및

최종 결과는 위치변환하는 단계를 포함한다. 결과적으로 오직 수평 스케일링만이 이제 아래에서 기술된다.

도 8은 본 발명에 따른 출력 텍스트 맵 구성의 일 실시예의 흐름도를 보여준다.

도 9a 및 도 9b는 스케일링된 문자에서 연결이 끊어지거나 오정렬된 텍스트 픽셀의 예를 보여준다. 좌측에 도시된 문자는 입력 픽셀 맵(IPM) 내의 입력 문자이다. 이 문자의 좌측 수직 획의 입력 픽셀 맵(IPM)에서의 위치는 s 로 지시되고, 우측 수직 획의 위치는 e 로 지시되어 있다. 따라서, 하부 수평 라인의 시작 픽셀은 시작 픽셀 위치 s 에서 시작하고 마지막 픽셀 위치 e 에서 끝난다. 입력 픽셀 맵(IPM) 내의 위치들은, 텍스트라고 라벨링된 픽셀에 대해서는 TP로 지시되고, 텍스트라고 라벨링되지 않은 픽셀에 대해서는 NTP로 지시되어 있다. 우측에 도시된 문자는 출력 픽셀 맵(OPM) 내의 출력 문자이다. 이 문자의 좌측 수직 획의 출력 픽셀 맵(OPM)에서의 위치는 입력 픽셀 맵(IPM)에서의 위치 s 의 스케일링된 위치에 대응하는 S 로 지시되고, 우측 수직 획의 위치는 E 로 지시되어 있다. 따라서, 하부 수직 라인의 시작 픽셀은 시작 픽셀 위치 S 에서 시작하고 마지막 픽셀 위치 E 에서 끝난다. 출력 픽셀 맵(OPM) 내의 위치들은, 텍스트라고 라벨링된 픽셀에 대해서는 TOP로 지시되고, 비-텍스트 또는 배경이라고 라벨링된 픽셀에 대해서는 NOP로 지시되어 있다.

도 10은, 선행 라인 및 그 다음 라인 둘 모두를 향하는 방향에서, 3개 라인 높이의 분석 윈도우를 통해 구별될 수 있는, 다양한 사선 연결들 및 수직 정렬 패턴들을 보여준다. 입력 픽셀 맵(IPM)에 있어서, 미리 결정된 비디오 라인에서, 텍스트 픽셀 시퀀스의 시작은 s 로 지시되고 그 끝은 e 로 지시되어 있다. 선행 비디오 라인에서, 시퀀스의 시작 및 끝은 각각 s_p및 e_p로 지시되어 있다. 비록 도시되어 있지는 않지만, 출력 픽셀 맵(OPM)에 있어서, 미리 결정된 비디오 라인에서, s 및 e 에 의해 결정되는 입력 시퀀스와 연관된 시퀀스의 시작 및 끝은 각각 S 및 E 로 지시된다. 그리고 선행하는 비디오 라인에서, s_p및 e_p에 의해 결정되는 입력 시퀀스와 연관된 시퀀스의 시작 및 끝은 각각 S_p및 E_p로 지시된다.

도 8에서, 텍스트 픽셀의 출력 매핑으로의 입력은, 입력 이미지{단계(201)}에 대한 텍스트 검출 단계(202)에서부터 시작한다. 본 명세서에 포함되어 있는 예들에서 사용될 수 있는 검출 알고리즘은 대리인 관리번호 PHIT020011EPP 에 기술되어 있다. 주목되어야 할 점은, 텍스트 검출(202)은, 각각의 단일 픽셀 각자에는 텍스트인지 아닌지 여부를 나타내는 바이너리 라벨이 할당되어 있다는 의미에서, 픽셀-기반이면서 바이너리라는 것이다.

완전한 텍스트 매핑 알고리즘의 목표는, 입력 이미지{단계(201)}에서 발견되는 텍스트 픽셀들을 포함하는 스케일링된 바이너리 입력 픽셀 맵(IPM)인 바이너리 출력 픽셀 맵(OPM)을 생성하는 것이다. 그 결과 생성된 출력 픽셀 맵(OPM)은 스케일링된 텍스트의 '뼈대'와, 상기 '뼈대' 근처에 생성되어 있을 수 있는 몇몇 다른 그레이 레벨을 구성한다. 이러한 이유 때문에, 상기 매핑은 가능한한 많이 특히 기하학적 형태의 규칙성의 면에서, 본래 텍스트의 외관을 보존하여야만 한다.

다른 바이너리 맵을 스케일링함으로써 임의의 바이너리 맵을 얻을 수 있는 가장 간단한 방법은, 가장 가까운 이웃 구조를 적용하는 것인 바, 상기 구조는 각각의 출력 픽셀을 입력 영역 내의 가장 가까운 픽셀에 연관시킨다. 만약 z 는 스케일 인자이고, I 는 현재 출력 픽셀 인덱스이고, i 는 연관된 입력 픽셀 인덱스라면, 가장 가까운 이웃 관계는 다음과 같다:

출력 픽셀 맵(OPM)에서, 출력 픽셀의 값은 가장 가까운 입력 픽셀의 값이다. 입력 영역은 출력 영역보다 덜 조밀하므로, 미리결정된 갯수의 입력 픽셀 값은 더 큰 수의 출력 픽셀에 연관되어야만 한다. 결과적으로, 입력 픽셀들 및 대응하는 출력 픽셀의 발생 순간에서의 이동에 의존하여, 하나 또는 두 개의 연속하는 출력 픽셀들에 대하여, 동일한 입력 텍스트 픽셀의 값이 사용될 수 있다. 입력 픽셀의 발생 순간에 대한 출력 픽셀의 발생 순간에서의 이러한 변동에 기인하여, 문자의 두께가 변하고 및 형태가 왜곡된다.

가장 가까운 이웃 구조가 불규칙한 형태의 문자를 생성하는 이유는, 이 구조가 텍스트 픽셀과 배경 픽셀 사이를 구별하지 않는다는 것에 있다. 임의의 출력 픽셀을 텍스트 또는 배경(동일 이미지의 백색 또는 흑색)으로 라벨링할지의 결정은 가장 가까운 입력 픽셀의 라벨에만 기초하여 이루어진다. 텍스트 검출은 각각의 입력 픽셀에 대해 텍스트 또는 배경이라는 정보를 추가하기 때문에, 몇몇 예상되는 텍스트 특성을 보존하기 위하여 특정 구속조건들을 적용하는 것이 가능하다. 이들 중 한가지는 두께 규칙성이다.

우리가 픽셀 반복 구조에 추가하는 기본적인 구속조건은, 입력 영역(IPM)에서 길이 l 인 텍스트 픽셀들의 연속적인 임의의 시퀀스는 고정된 길이 L 을 가진 출력 영역(OPM)에서의 시퀀스로 매핑되어야만 한다는 것이다. 이상적으로, 각각의 가능한 입력 시퀀스 길이 l 에 대하여, 대응하는 출력 시퀀스 길이 L 을 위해 임의의 값을 선택할 수 있다. 실제에 있어, 출력 시퀀스 길이 L 은, 곱 l*z (여기서 z 는 스케일 인자)을 정수로 근사시킴으로써 결정된다. 상기 정수 근사는 다음 방식, 즉

연산	부호	설명
floor(x)		0을 향해 가장 가까운 정수로 근사
ceil(x)		무한을 향해 가장 가까운 정수로 근사
round(x)		가장 가까운 정수로근사

로 실행되거나, 또는 더 일반적으로, 파라메트릭 라운드 연산, 즉

에 의해 실행(여기서 l-k는, 그 위에서 x가 가장 가까운 더 높은 정수로 라운딩되는, x의 소수점 이하 부분 값이다)될 수 있다. 통상의 floor(버림) 연산, ceil(올림) 연산, 및 round(반올림) 연산은 k 가 각각 0, 0.5, 1인 특정한 경우로서 얻어진다. 스케일링 인자 z 가 주어지면, k 의 선택은 입력 및 출력 두께 사이의 관계에 영향을 미친다. 사실, k 가 클수록 스케일링된 텍스트는 더 두꺼워지는데, 이는 round_k연산이 ceil 연산과 유사하게 거동하는 경향이 있기 때문이다.

이 경우, 입력 및 출력 시퀀스 사이의 관계는 다음과 같다:

흐름도(도 8)의 단계(203)에서, 입력 비디오(IV)의 n번째 라인이 추출된다. 임의의 라인 안에서, 모든 텍스트 시퀀스(인접하는 텍스트 픽셀 시퀀스)가 평가된다. 아래에서는, 전체 입력 라인이 가시적이며, 따라서 모든 텍스트 시퀀스는 한번에 평가될 수 있다고 가정된다. 제한된 분석 윈도우 경우로의 확장은 도 11에 도시된 흐름도와 관련하여 논의된다.

단계(204)에서, 그 다음 텍스트 시퀀스가 검출된다. 단계(205)서 텍스트 시퀀스의 시작 위치 s 및 끝 위치 e 각각 및 길이 l = e - s + 1 이 계산된다. 그후,단계(206)에서, 수학식 3에 의해, 원하는 출력 시퀀스 길이 L이 결정된다.

만약 두께 보존을 위해 이러한 구속조건만 적용된다면, 스케일링된 문자 내에 연결이 끊어진 부분과 오정렬이 야기될 수 있다. 예컨대, 입력/출력 길이 매핑이 k = 0.6 이고 스케일링 인자 z = 1.28 을 가지고 수학식 3을 사용하여 실행되는 경우를 고찰해보자. 본 예에서 입력 및 출력 시퀀스 길이 사이의 관계는 다음과 같다:

1	1.28	1
2	2.56	3
3	3.84	4
4	5.12	5
5	6.4	7
6	7.68	8
7	8.96	9

도 9a 에서와 같이 두 개의 수직 획의 위치가 주어진 경우, 3 픽셀 시퀀스의 길이 l 이 4 픽셀 길이 L 로 매핑되므로, 그 최우측(또는 최좌측)에서 연결이 끊어지게 하지 않으면서 출력 시퀀스를 배치시키는 것은 불가능하다. 반대로, 만약 우측 수직 획의 위치가 도 9b에서 도시된 바와 같다면, 7 픽셀 길이 시퀀스의 상부 우측의 연결상태는 보존될 것이지만 우측 끝은 수직 정렬 상태를 잃게될 것이고, 따라서 해당 문자의 우측에 인접하여 잘못된 픽셀(spurious pixel)을 생성할 것이다.

연결상태와 정렬상태를 보존하기 위하여는 출력 시퀀스의 위치 및/또는 길이 에 대해 어느 정도 유연성을 허용하는 것이 필수적이다. 이런 면에서, 수학식 3으로 계산된 값은, 둘러싸는 텍스트 픽셀의 구성에 기초하여 약간 적응될 수 있는 원하는 출력 시퀀스 길이 L 이라고 생각되어야만 한다.

이러한 구성을 분석하기 위한 분석 윈도우의 크기는 이용가능한 하드웨어 자원에 의존한다. 아래에서 우리는 이 윈도우가 현재 라인의 윗쪽 하나의 라인부터 아래쪽 하나의 라인까지 3개의 라인을 포함하며, 각 라인의 모든 픽셀을 포함하고 있다는 것을 가정한다. 이것은, 시작 s 에서부터 끝 e 까지, 전체적으로 각각의 입력 시퀀스를 '볼' 수 있게 한다.

출력 맵에서 텍스트 픽셀의 연결상태와 정렬상태를 보존하기 위한 아이디어는, 각각의 출력 시퀀스의 시작 S 와 끝 E의 위치를, 대응하는 입력 시퀀스에서 발견되는 정렬상태에 대한 정보에 의존하여 선행 출력 라인 내의 대응하는 극한에 대해 출력 픽셀이 연결/정렬되도록, 적절한 위치로 배치되도록 하기 위해 필요한 변위만큼 조정하는 것이다.

이런 면에서, 3 라인 높이 분석 윈도우를 사용하여, 도 10에 도시된 바와 같이 선행하는 라인 및 그 다음 라인 둘 모두를 향하는, 다양한 사선 연결들 및 수직 정렬 패턴들 사이를 구별하는 것이 가능하다.

선행하는 라인을 향하는 정렬 및 연결{도 10의 (a), (c), (e) 및 (g)}은 현재 출력 시퀀스의 극한의 정렬을 결정하는데 사용된다. 예컨대, 만약 도 10의 (a)에 도시된 상황이 검출된다면, 우리는 현재 출력 시퀀스 상의 시작 포인트의 욋방향 수직 정렬이 매칭되어야만 한다는 것을 안다. 따라서, 우리는 입력 영역(IPM)내의 s_p에 대응하는 출력 영역(OPM)의 선행하는 라인에서 포인트 S_p를 찾는다(S_p의 위치는 선행하는 라인의 계산에 의해 결정된다). 현재 출력의 시작 포인트 s는 동일한 위치에 s_p로 설정될 것이다. 만약 시퀀스의 끝나는 포인트에서 수직 정렬이 검출되면, 유사한 절차가 적용된다. 사선 정렬의 경우에, 도 10의 (e) 및 (g)에 도시된 바와 같이, 현재 극한의 위치는 순수하게 상기 가장 가까운 이웃 구조에 의해 결정된다. 아래에서 알게 될 것과 같이, 이러한 선택은 사선 연결이 항상 보존되는 것을 보장한다.

E 의 위치를 결정하기 위해서, 우리는 다음을 알고 있을 필요가 있다:

입력 영역에서의 e의 위치.

수직 정렬 연결이 존재하는지 여부.

수직 정렬 연결이 존재하는 경우, E_p의 위치.

상기 리스트의 마지막 항목은, E 의 위치를 계산하기 위하여 Ep 의 위치가 추적되어야만 한다는 것을 알려준다. 이 목적으로, 현재 정렬 레지스터(CAR: Current Alignment Register)라고 불리우는 바이너리 레지스터가 추가된다. CAR는, 하나의 출력 라인만큼 길며, 각각의 픽셀 위치에 대하여 하나의 바이너리 값을 저장하는데, 만약 수직 정렬이 매칭되어야만 하는 경우 상기 바이너리 값은 1이고, 그렇지 않은 경우 상기 바이너리 값은 0이다. 이 레지스터 CAR에는 사선 연결이 포함되지 않는다는 것을 주목하라.

만약 입력 시퀀스에 있어서 상기 시퀀스의 시작 s 가 수직으로 정렬되어 있음이 발견되었다면, 대응하는 출력 위치 S 는 선행하는 라인 내의 수직 출력 위치 S_p와 동일할 것이다. 이 위치는 정확하게 상기 위치 S_p상에 1을 포함하는 CAR에서 이용가능하다.

우리는 먼저 s 에 대응하는 위치들을 가지는 출력 간격 I_s를 계산한다:

그후 레지스터(CAR)는 1 이 발견될 때까지 간격 Is 내에서 스캔되며, 이렇게 발견된 상기 1은 S_p이다. 시퀀스의 끝 I_e상의 수직 정렬에 대해 동일한 절차가 적용된다.

CAR는 하나의 라인에 대해 유효하다. 프로세싱이 그 다음 라인으로 이동하면, CAR는 새로운 라인을 고려하여 정렬을 취급하기 위하여 갱신되어야만 한다. 실제로, 라인 i의 윗방향 정렬(CAR에 저장되어 있는)은 정확하게 라인 i-1의 아랫방향 정렬이다. 따라서, 우리는 현재 라인의 아랫방향 정렬, 즉 도 10의 (b) 및 도 10의 (c)에 도시된 구성을 찾아봄으로써, 그 다음 라인에 대해 정렬 플래그(flag)를 셋팅할 수 있다. 실제에 있어, 그 다음 라인에 대한 정렬 위치가 저장되는, CAR와 동일한 크기를 가지는 또 하나의 레지스터, 즉 그 다음 정렬 레지스터(NAR : Next Alignment Register)를 한정하는 것이 적절하다. 하나의 입력 시퀀스가 출력영역으로 매핑되는 각각의 경우에, 아랫방향 정렬이 발생하는지 여부를 알기 위하여 상기 입력 시퀀스의 끝이 분석된다. 아랫방향 정렬이 발생하는 경우라면, NAR 내의 대응하는 위치가 1 로 셋팅된다. 라인 프로세싱의 끝에서, 레지스터 NAR는 그 다음 라인에 대해 사용될 레지스터 CAR의 값들을 포함한다.

요약하면, 각각의 입력 텍스트 시퀀스에 대하여 다음의 연산들이 실행될 것이다:

선행 라인 내의 텍스트 픽셀에 관련하여 입력 텍스트 시퀀스 단부 s 및 e를 분석{도 10의 (a) 또는 (c)에 도시된 구성이 검출되었나?}하고,

가능하게는 레지스터 CAR 내의 정렬을 찾아, 출력 영역 내의 시퀀스 위치(S 및 E)에 대해 결정하고,

그 다음 라인 내의 텍스트 픽셀에 관련하여 입력 시퀀스 단부를 분석{도 10의 (b) 또는 (f)에 도시된 구성이 검출되었나?}하며,

만약 도 10의 (b) 또는 (f)에 도시된 구성이 인식되면, NAR 내의 출력 픽셀 맵(OPM) 내에서의 시작 위치 S(또는 끝 위치 E)에 1을 셋팅하고, 및

해당 라인의 끝에서, 레지스터 NAR은 레지스터 CAR로 복제되고 그후 리셋된다.

사선 연결이 보존되는 원리는, 사선 연결이 검출될 때마다, 수직 정렬의 존재에 관계없이, 가장 가까운 이웃 구조를 적용함으로서 시퀀스 극한(s 또는 e)을 윗방향으로 또는 아랫방향으로 단순히 매핑하는 것{도 10의 (e), (f), (g) 및 (h)에 도시된 상황}이다. 더 자세히 말해서, 만약 한 시퀀스의 시작 포인트 s 가 사선연결 패턴 내에 존재하면, 연관된 출력 극한 S 는 다음과 같다:

한편 만약 끝나는 포인트 e 가 매핑되어야만 한다면 그 관계식은 다음이다:

현재 라인에 대해 오직 윗방향 정렬만이 고려되었던 수직 정렬에 대한 프로세싱과는 다르게, 사선 연결 구속조건은 위 및 아래 연결이 검출되었을 때 둘 모두에 부과된다. 더 나아가 시퀀스 극한은, 이 극한이 사선 연결의 일부일 때마다, 수직 정렬의 존재에 상관없이 가장 가까운 이웃 매핑에 의해 처리된다. 다시 말해, 사선 연결의 보존은 수직 정렬 구속조건에 앞서는 우선권을 가진다. 실제에 있어, 만약 윗방향 정렬과 아랫방향 사선 연결이 함께 확인되면, 가장 가까운 이웃 매핑 구조가 적용된다. 실험에 의하면, 사선 연결을 우선적으로 취급하는 선택이 문자의 전체적인 형태를 더 잘 보존하는 것으로 나타났다.

도 8에서, 위에서 설명된 알고리즘은 단계(207) 내지 단계(212)에서 시작 포인트에 대하여 구현되고, 동일한 방식으로 단계(213) 내지 단계(218)에서 끝 포인트에 대하여 구현된다. 단계(207)에서, 사선 연결이 존재하는지 여부가 검출되고, 만약 존재한다면, 출력 맵 내의 시작 포인트 S 는 단계(209)에서 수학식 6을 사용하여 계산되고, 플래그 S_set은 단계(211)에서 셋팅되어 상기 시작 포인트가 적소에 고정되어 있음을 나타낸다. 만약 사선 연결이 검출되지 않으면, 단계(208)에서 수직 정렬이 존재하는지 여부가 검출된다. 만약 존재한다면, 출력 픽셀 맵(OPM)에서 시작 포인트 S의 위치는 단계(210)에서 한정되는 바와 같이 레지스터 CAR에서 발견되고, 플래그 S_set이 단계(211)에서 셋팅된다. 만약 수직 정렬이 발견되지 않으면, 상기 시작 포인트 S가 사선 또는 수직 구속조건에 의해 고정되지 않았음을 나타내는 플래그 S_set은 단계(212)에서 리셋된다.

단계(214)는 (인접하는 텍스트 라벨링된 픽셀 시퀀스의 우측 극한인) 끝 포인트에 대해 사선 연결을 체크한다. 만약 사선 연결이 존재하면, 출력 픽셀 맵(OPM) 내의 끝 포인트 E 는 수학식 7을 이용하여 계산되고, 상기 끝 포인트 E 가 고정되었음을 나타내는 플래그 E_set 가 단계(216)에서 셋팅된다. 만약 사선 연결이 존재하지 않으면, 단계(213)에서 수직 정렬이 존재하는지 여부가 체크되고, 만약 수직 정렬이 존재하면, 상기 끝 포인트 E 는 레지스터 CAR 에 기초하여 단계(215)에서 셋팅되고, 역시 플래그 E_set가 단계(218)에서 셋팅되고, 만약 수직 정렬이 존재하지 않으면, 단계(217)에서 플래그 E_set는 상기 끝 포인트 E가 사선 및 수직 정렬 보존에 의해 고정되지 않음을 나타내도록 리셋된다.

일단 상기 정렬/연결 단계들이 실행되면, 3개의 상황이 가능하다.

(i) 두 극한 모두가 구속조건들에 의해 고정된다. 본 경우, 출력 시퀀스의 위치는 완전히 결정되고, 알고리즘은 단계(225)에 의해 진행된다.

(ii) 시작 포인트 S 또는 끝 포인트 E 만이 구속조건들에 의해 고정된다. 두극한 중 하나가 자유롭게 조정가능하기 때문에, 출력 길이가 수학식 3 에 의해 계산되는 것으로서의 원하는 길이 L_d라는 조건을 부과할 수 있다.

따라서, 만약 시작 포인트 S가 정렬 구속조건에 의해 고정되어 있고, 끝 포인트 E는 아직 고정되어 있지 않다는 것이 단계(221)에서 검출된다면, 상기 끝 포인트 E 는 단계(224)에서 다음 관계식에 의해 결정된다:

유사하게, 만약 끝 포인트 E가 고정되어 있고, 시작 포인트 S 가 아직 고정되어 있지 않다는 것이 단계(220)에서 검출된다면, 시작 포인트 S 는 단계(223)에서 다음과 같이 계산된다:

(iii) 만약 출력 길이 L 에 대한 조건 외에도 두 극한 S 및 E 모두가 자유롭게 조정가능하다는 것이 단계(219)에서 검출된다면, 시퀀스의 위치에 대해 결정하는 것이 가능하다. 바람직하게, 출력 시퀀스의 중간 포인트들을 정밀한(구속된 그리드가 아닌) 매핑된 포인트를 이용하여 정렬시킴으로써 해당 라인이 센터링된다(centered: 중앙이 맞춰진다). 두 극한의 정밀한 매핑은:

이며, 관련된 중간 포인트는 다음과 같다:

단계(222)에서, 길이를 L_d와 동일하게 유지하면서, 출력 시퀀스를 가장 잘 센터링하는 극한 S 및 E 의 값은, 다음과 같이 계산된다:

도 8에서, 단계(219) 내지 단계(224)는 알고리즘의 윗 부분을 실행한다. 단계(219)에서는, 시작 포인트 S 및 끝 포인트 E 둘 모두가 하나의 구속조건에 의해 적소에 고정되지 않았는지 여부가 결정되고, 만약 고정되어 있다면, 수학식 12를 사용하여 단계(222)에서 해당 라인이 센터링된다. 단계(220)에서, 시작 포인트 S는 고정되어 있지 않고 끝 포인트 E가 고정되어 있는지 여부가 검사된다. 만약 그렇다면, 시작 포인트 S 는 수학식 9를 이용하여 계산된다. 단계(221)에서, 시작 포인트 S 가 고정되어 있고 끝 포인트 E 는 고정되어 있지 않은지 여부가 검사된다. 만약 그렇다면, 끝 포인트 E 는 수학식 8을 이용하여 단계(224)에서 계산된다.

그 다음에, 단계(225)에서 레지스터 NAR 은 갱신되고, 해당 라인의 끝이 도달되었는지 여부가 단계(227)에서 체크된다. 만약 도달되지 않았다면, 알고리즘은 단계(204)를 통해 진행된다. 만약 도달되었다면, 레지스터 NAR 은 단계(228)에서 레지스터 CAR 로 복제되고, 라인의 수는 단계(229)에서 1씩 증가되며, 알고리즘은 단계(203)를 통해 진행된다. 이후에 논의될 적응 보간 단계는, 단계(226)로 표시되어 있다.

요약하면, 도 8의 흐름도는 출력 텍스트 맵(OPM)에 대한 일 실시예를 기술한다. 각각의 입력 시퀀스에 대하여, 시작 포인트 s 및 끝 포인트 e 의 위치가 먼저 결정된다. 그후 원하는 출력 길이 L_d가 계산된다. 이 시점에서 두 시퀀스의 끝은, 사선 연결이나 수직 정렬을 찾기 위하여, 별도로 분석된다(시퀀스 정렬 분석). 만약 사선 연결이 검출되면, 수직 정렬 프로세싱이 생략된다는 것에 주목하라. 두 극한 모두에 대하여 부울 변수(S_set 및 E_set)가 정의된다. 이 변수는 만일 관련된 극한이 구속조건들에 의해 고정되어 있다면 세팅되고 그 반대의 경우 리셋된다. 이 정보에 기초하여 출력 시퀀스는 위치지정된다(출력 시퀀스 위치지정). 가능한 상황들은 다음과 같다:

S_set = 0 및 E_set = 0. 이 경우, 시작 포인트 및 끝 포인트 둘 모두가 고정되어 있지 않다. 출력 시퀀스는 수학식 12에 의해 위치지정된다.

S_set = 0 및 E_set = 1. 출력 시퀀스의 시작 포인트는 수학식 9에 의해 결정된다.

S_set = 1 및 E_set = 0. 출력 시퀀스의 끝 포인트는 수학식 8에 의해 결정된다.

S_set = 1 및 E_set = 1. 출력 시퀀스는 이미 고정되어 있다.

일단 S 및 E 의 위치가 계산되면, 입력 구성에 대해 추가적인 체크가 실행된다. 만약 e (또는 s)가 아랫방향 수직 정렬을 나타내면, NAR 내의 위치 E (또는 S)는 1 로 세팅된다. 이 단계에서, 실제 이미지 보간에 필요한 모든 요소들이 준비되며 적응 보간(안티-에일리어싱) 단계(226)가 실행될 수 있다.

위에서 기술된 알고리즘에서, 매핑될 전체 시퀀스는 한번에 볼 수 있었는데, 이는 하나의 비디오 라인 내에서 임의의 긴 시퀀스를 매핑하는 것이 가능하다는 것과, 그러나 라벨링된 입력 픽셀의 전체 라인이 저장되어야만 한다는 것을 의미한다.

이것은 위치/구성 레지스터가 추가되는 경우에는 불필요하다. 예컨대, 입력 비디오(IV)의 각 입력 픽셀 주위의 3 ×3 윈도우를 분석하여 상기 각 입력 픽셀이 01 또는 10 천이 부분인지를 알아내는 것이 가능하다. 첫번째 경우(시퀀스 시작)에, 현재 위치 s 는 수직 정렬 및 사선 연결에 대한 정보{도 10의 (a) 내지 (f)에서 도시된 구성}와 함께 내부 위치 레지스터 내에 저장될 수 있다. 위치 e 에서 후속하는 10 천이가 검출되는 경우, 앞 절에서 설명된 절차를 따름으로써, 전체 입력 시퀀스를 출력 영역으로 매핑하기 위해 모든 정보(극한들의 정렬/연결 및 입력 시퀀스 길이)가 이용가능하여, 길이 및 정렬/연결 구속조건 둘 모두를 보존한다. 물론, 이 해결책은, 입력 시퀀스의 길이(그리고 따라서 대응하는 출력의 길이)가 오직 라인 길이에 의해서만 제한되기 때문에, 전체 출력 라인이 액세스가능하다는 것을 함축적으로 가정한다.

원리적으로, 이러한 마지막의 바람직한 접근법을 통하면, 전체적인 거동은 자원 제한없이 기술되는 것과 정확하게 같다. 매핑 단계에 대해 바람직한 알고리즘은, 시퀀스 시작 프로세싱 및 시퀀스 끝 프로세싱의 직렬화(serialization)에 의해 도 8의 흐름도에 의해 얻어지는 도 11의 흐름도에서 도시된다.

도 11은 본 발명에 따른 출력 텍스트 맵 구성의 일 실시예의 흐름도를 보여준다.

단계(302)에서, 단계(301)의 입력 비디오(IV) 내의 어느 입력 픽셀이 입력 텍스트 픽셀(ITP)인지가 검출된다. 단계(303)에서, 입력 비디오(IV)의 라인 n의 입력 픽셀 0 가 수신된다. 단계(335)에서, 카운터는 인덱스 i를 1만큼 증가시키고, 단계(304)에서 인덱스 i{입력 픽셀 맵(IPM) 내의 라인에서의 위치}를 가진 입력 픽셀이 알고리즘 내에서 선택된다.

단계(305)에서, 라인 n의 입력 픽셀 i 가 텍스트 시퀀스 시작인지 아닌지 여부가 체크된다. 만일 아니라면, 인덱스 i는 단계(335)에서 증가되고, 그 다음 픽셀이 평가된다. 만일 그렇다면, 시작 위치 및 그 이웃 구성이 단계(306)에서 저장된다. 단계(307) 내지 단계(312)는, 도 8의 단계(207) 내지 단계(212)과 동일하며, 사선 또는 수직 정렬이 상기 시작 픽셀에 대하여 보존되어야만 할지 여부를 결정한다. 단계(307)에서, 사선 연결에 대해 체크되고, 단계(308)에서 수직 정렬에 대해 체크된다. 단계(309)에서 시작 포인트 S는 가장 가까운 이웃에 의해 결정되고, 단계(310)에서 끝 포인트 E는 레지스터 CAR 내의 정보를 사용하여 결정된다. 만약 시작 포인트 S가 고정되지 않으면, 단계(312)에서 플래그 S_set은 제로(0)로 리셋된다. 만약 시작 포인트 S가 고정되면, 단계(311)에서 플래그 S_set은 일(1)로 셋팅된다.

플래그 S_set의 값이 결정된 후, i는 단계(313)에서 1씩 증가되고, 그 다음 픽셀에 대해 단계(314)에서 상기 다음 픽셀이 끝 픽셀인지 여부가 체크된다. 만일 아니라면, i는 단계(315)에서 증가되고, 그 다음 픽셀은 단계(314)에서 평가된다. 만약 단계(314)에서 시퀀스 끝이 검출되면, 도 8의 단계(213) 내지 단계(218)과 동일하며 또한 사선 정렬 또는 수직 정렬이 상기 끝 픽셀에 대해 보존되어야할 지 여부를 결정하는, 단계(316) 내지 단계(321)가 실행된다. 단계(316)는 수직 정렬에 대해 체크하고, 단계(317)는 사선 연결에 대해 체크하며, 단계(318)에서 끝 포인트 E는 레지스터 CAR내의 정보를 사용하여 셋팅되며, 단계(319)에서 끝 포인트 E는 가장 가까운 이웃에 의해 셋팅된다. 단계(320)는 E_set 플래그를 리셋하고, 단계(321)는 E_set 플래그를 셋팅한다.

단계(322)에서, 입력 시퀀스 길이 l이 결정되고, 단계(323)에서, 출력 시퀀스 길이 L_d가 계산된다.

단계(324) 내지 단계(334)는 도 8의 단계(219) 내지 단계(229)와 동일하다. 단계(324)에서 S_set = 0 및 E_set = 0인지 여부가 체크되고, 만일 그렇다면, 출력 시퀀스는 단계(325)에서 센터링된다. 단계(326)에서는 S_set = 0 및 E_set = 1인지 여부가 체크되고, 만약 그렇다면, 시작 포인트 S는 단계(327)에서 수학식 9에 의해결정된다. 단계(328)에서 S_set = 1 및 E_set = 0인지 여부가 체크되고, 만일 그렇다면, 끝 포인트 E는 단계(329)에서 수학식 8에 의해 결정된다.

레지스터 NAR은 단계(330)에서 갱신되고, 적응 보간은 단계(331)에서 실행된다. 만약 단계(332)에서 라인의 끝이 검출되지 않으면, i 가 증분되어, 단계(304)에서 그 다음 입력 샘플을 취하도록 한다. 만약 단계(332)에서 라인의 끝이 검출되면, 레지스터 NAR은 단계(333)에서 레지스터 CAR로 복제되고, 인덱스 n은 단계(334)에서 1 만큼 증가되어, 단계(303)에서 그 다음 비디오 라인을 추출하도록 한다.

이제 요구되는 메모리 자원은 : 입력 이미지에 대한 슬라이딩 3 ×3 윈도우 및 출력 라인 즉 CAR, NAR 및 현재 텍스트 맵 라인만큼 긴 3개의 바이너리 버퍼들이다.

검출 매핑 절차의 일 실시예에서, 샘플을 저장하기 위한 출력 영역은 전체 라인보다 더 작다. C_MAX를 최대 출력 시퀀스 길이라고 하면, 대응하는 최대 입력 시퀀스 길이 c_MAX는 다음과 같다:

출력 시퀀스 길이 C가 C_MAX보다 더 클 때(출력 시퀀스 길이 C > C_MAX)마다, 두개의 출력 끝들을 동시에 매핑하는 것은, 이들이 너무 멀리 떨어여 있기 때문에, 가능하지 않다. 심지어 출력 길이가 보존될 수 없다고 할지라도, 연결상태는 여전히 유지될수 있다. 각각의 입력 픽셀에 대해, 여전히 각 픽셀 주위의 C_MAX+ 2 개의 열과 3개의 라인을 아우르는 영역(분석 윈도우)을 볼 수 있다. 초기 가정에 비하여, 우리는 가시도를 전체 입력 라인으로부터 C_MAX+ 2 개의 열로 제한한다. 만약 입력 픽셀이 분석 윈도우의 두번째 열에서 중간 행에 있다면, 텍스트 시퀀스 시작인 01 천이를 검출할 수 있다. 유사하게, 천이가 10 로 발생하는 경우, 시퀀스 끝은 마지막 위치(C_MAX+ 1) 다음일 것이다.

지금까지 기술된 알고리즘들은, 시퀀스가 전체적으로 가시적인 경우마다 시퀀스를 매핑하는데, 이런 경우는 오직 해당 시퀀스 길이가 C_MAX와 같거나 적은 경우이다. 시퀀스의 일부만이 가시적이라면, 각각의 인입 픽셀에 대하여 다음의 알고리즘이 실행될 수 있다:

만약 아무런 텍스트 픽셀도 분석 윈도우에 포함되어 있지 않다면, 아무런 동작도 취해지지 않는다.

만약 현재 픽셀이 시퀀스 시작이고, 시퀀스의 끝이 분석 윈도우 안에 존재한다면, 전체 시퀀스가 분석 윈도우 안에 존재한다. 이 경우 매핑은 위에서 기술된 알고리즘들에서 설명된 것과 동일하다.

만약 시퀀스의 시작만이 가시적이라면, 시작 포인트 s는 정렬/연결에 대한 규칙을 따름으로써 출력 그리드로 매핑되고, 끝 포인트 e는 수학식 6에 의해 매핑될 것이다.

만약 텍스트 픽셀들만이 분석 윈도우의 중간 라인에 포함되어 있다면, 시작 포인트 s 및 끝 포인트 e 둘 모두가, 가장 가까운 이웃 수학식 6 및 수학식 7에 의해 각각 매핑된다.

만약 시퀀스의 끝만이 가시적이라면, 시작 포인트 s는 수학식 6에 의해 매핑되고, 한편 끝 포인트 e는 정렬/연결 구속조건에 의해 매핑된다.

각각의 입력 픽셀이 도착할 때, 출력 기준 영역은 앞으로 이동되어 선행하는 영역을 부분적으로 오버랩한다는 것에 주목하라. 결과적으로, 출력 시퀀스는 점진적으로 만들어진다. 두 개의 극한은 정렬/연결 규칙을 따름으로써 명시적으로 매핑되고, 한편 시퀀스의 길이 L는 슬라이딩 윈도우 프로세서의 결과인데, 이는 처음 섹션에서 언급된 바와 같이, 정렬 상태와 C_MAX에 이르기까지의 원하는 길이를 보존할 수 있게 한다.

매핑부(110)(또한 출력 텍스트 맵 구성기라고도 지칭됨)는 바이너리 텍스트 이미지를 위한 스케일링 알고리즘으로서, 픽셀 기반 구조, 즉 픽셀 반복에 있어서 일반적인 결함들을 감소시키는 경향이 있다. 나머지 기하학적 형태 왜곡을 더 감소시키고 또한 선명도와 규칙성 사이의 제어가능한 타협을 이루기 위하여, 보간 스테이지(112)(또한 보간기라고도 지칭됨)가 비선형 적을 필터에 기초하여 추가된다. 보간 스테이지(112)는, 로컬 형태(텍스트 픽셀 구성)에 의존하여 그레이 레벨을 추가하도록 적응 와퍼(111)를 경유하여 매핑 스텝(110)에 의해 제어됨으로써, 사선 및 곡선 부분이 (출력 영역이 사각 샘플링 그리드라는 특징을 가지기 때문에, 항상선명하고 규칙적인) 수평 및 수직 획보다 더 많이 평활화되도록 한다.

또 다른 중요한 특징은, 글로벌 선명도 제어부(113)가, 완전히 선명한 결과(기본적으로 주변에 아무런 그레이 레벨이 없는 출력 맵)로부터 고전적인 선형적으로 보간된 이미지로 변화시키기 위하여, 전체적인 안티-에일리어싱 효과를 단일한 전체적인 제어를 사용하여 조정하는 것을 허용한다는 것이다. 채택된 특정 비선형 구조(와프 디스턴스, 즉 WaDi, 필터 제어)는 계산의 기초로서 어떠한 커널(쌍일차, 큐빅, 등)도 사용할 수 있게 한다. 본 방식에서, 전체적인 제어는 완전 선명한 이미지로부터 임의의 선형 보간까지의 범위를 가진다. 이런 의미에서, 제안된 알고리즘은 선형 보간의 일반화된 형태이다.

아래에서는, 먼저 Warped Distance 보간기(112) 배후의 일반 이론이 도 12와 관련하여 설명될 것이다. 매핑 스텝(110)에 의해 얻어지는 출력 텍스트 마스크(OTM)에 의한 WaDi의 제어는, 도 13에 도시된 흐름도와 관련하여 설명된다.

도 12는 기존의 Warped Distance(WaDi) 개념을 설명하기 위하여 파형과 입력 샘플들을 도시한다. 함수 f(x)는 입력 비디오 신호(IV)에서의 천이의 예를 보여준다. 선형 보간기에 대해 기존의 개념인 Warped Distance는 선형 보간기를 자연(비 그래픽적인) 이미지의 로컬 픽셀 구성에 적응시킨다. 특히 목적은 에지가 보간 프로세스에 의해 흐려지게 되는 것을 방지하려는 것이었다. 만약 보간될 출력 픽셀이 출력 맵(OPM)에서 위치 u에 존재한다면, 입력 영역(IPM)에서의 대응하는 출력 픽셀의 위치는 x = u / z 이며, 여기서 z는 스케일링 인자이다. 위상 p = x - x₀이며,여기서 x₀는 x 옆의 좌측 입력 샘플이다. 만약 단순한 텐트(쌍일차) 커널이 기본 커널로서 적용된다면, 출력 값은:

일 것이며, 여기서 x₁은 x 옆의 우측 입력 샘플이다.

일반적으로 말해서, 보간된 샘플은 이웃 픽셀들의 선형 조합이며, 상기 선형 조합은 부분 위치(또는 위상) p에 의존한다. 휘도 에지에서의 보간은 위상을 로컬 와핑함으로써 적응되어, x는 가상적으로 상기 우측 또는 좌측 입력 픽셀 쪽으로 이동된다. 이런 와핑은 휘도 에지의 존재하에서 더 강하고 평활한 부분에 대해서는 더 약하다. 와핑의 양을 결정하기 위하여, 보간될 픽셀 주위의 4개의 픽셀이 분석되고, 비대칭 값이 다음과 같이 계산된다:

여기서 L은 허용된 휘도 레벨의 수(8-비트 양자화의 경우 256)이다. 그리고 x_-1은 입력 샘플 x₀에 선행하는 입력 샘플이고, x₂는 입력 샘플 x₁에 후속하는 입력 샘플이다. S자형 에지 모델(sigmoidal edge model)이 적용된다는 조건으로, 수학식 14에서 비대칭 값은 에지가 완전히 대칭일 때 0이고, 에지가 우측(좌측)에서 더 평탄할 때 1(또는 -1)이다.

보간될 샘플은 해당 샘플이 속하는 평탄한 영역을 향해 이동되어야만 한다. 따라서, A > 0 일 때 위상 p는 증가되어야만 하고, 반면에 A < 0 이면 위상 p는 감소되어야만 한다. 이것은 다음의 와핑 함수:

에 의해 얻어지며, 여기서 k는 와핑의 전체적인 양이다. 와핑된 위상 p'은, k가 범위 [0, 1] 내에 존재할 때, 범위 [0, 1] 내에 머무른다. 주목되어야 할 점은, 두 극한 p = 0 및 p = 1은 A 및 k의 값에 관계없이 유지된다(각각 p' = 0, p = 1)는 것이다. 이것은, 만약 기본 커널이 보간기라면(만약 보간된 신호가 입력 신호와 동일하다면, 만약 x가 입력 샘플의 위치 중 하나와 정확하게 매칭된다면), 와핑된 커널도 여전히 보간기라는 것을 의미한다.

본 발명에 따른 일 실시예에서, 위상 와핑의 개념은 안티-에일리어스(문자 주위의 그레이 레벨)의 양을 제어하는데 사용된다. 기존의 WaDi에 비하여, 텍스트 스케일링을 위한 와핑 함수는 텍스트 형태를 고려하기 위하여 완전히 재설계된다. 더 나아가, 수학식 15의 전체적인 제어 k는, 선형 스케일링된 이미지로부터 완전하게 바이너리인 이미지까지의 범위를 포함할 수 있게 하는 더 복잡한 제어에 의해 대체된다.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 WaDi 제어기(112)의 동작을 설명하는 흐름도를 보여준다. WaDi 제어기(112)는 각각의 출력 픽셀 위상 p에 적용되어야만 하는 와핑의 양을 결정한다. 새로운 위상 p를 계산하기 위하여, 각각의 샘플에 대해 아래의 요소들이 고려된다.

계산될 출력 픽셀의 분류(텍스트 또는 배경), 이 정보는 매핑기(110)에 의해 직접 제공된다.

형태적 구속조건들, 현재 텍스트 픽셀 주위의 텍스트 픽셀 패턴이 로컬 안티-에일리어싱 효과를 결정한다. 예를 들어, 만일 현재 픽셀이 사선 라인 부분이라면, 수평 또는 수직 직선 라인에 속하는 픽셀의 경우보다 와핑이 덜 강조된다.

요구되는 안티-에일리어싱의 전체적인 양, 이것은 외부 사용자 제어이다. 두 개의 극한은 기본 커널과 완전하게 선명한 보간(기본적으로 매핑 스텝에 의해 얻어지는 바이너리 보간)이다. 이 제어의 중간 값은 단순히 두 극한의 순수한 혼합이 아니며, 그보다는 선행하는 단계에 의해 고려되는 여러가지 픽셀 구성의 안티-에일리어싱의 점진적이고 분화된 적응이다.

와핑 프로세스는 텍스트 에지 주위, 따라서 텍스트 시퀀스의 시작과 끝에서만 요구되는데, 이는 내부 부분은 단색(상수)이며 어떠한 보간 커널이든 동일한(상수) 결과를 생성할 것이기 때문이다. 따라서 우리는, 일반성에서의 손실 없이, 위상 p가 택스트 시퀀스의 내부 부분과 배경 내에서 그대로 변화되지 않는다고 가정할 수 있다. 극한들은 단계(401)에서 검출된다.

알고리즘적인 관점에서 보면, 우리는 입력 텍스트 맵에서 천이 01 (텍스트 시퀀스 시작 s) 및 10 (텍스트 시퀀스 끝 e)가 검출될 때에만 WaDi 제어를 적용한다. 이런 검출은 매핑 스텝(110)에 의해 고유하게 실행된다. 따라서 우리는 적응 보간 스텝(112)을 매핑 스테이지 내에 (도 8의 흐름도에서 NAR 갱신 직전에)삽입할 수 있다.

만약 단계(402)에서 시퀀스의 시작 s 또는 끝 e 가 검출된다면, 해당 흐름도의 두 브랜치 중 적절한 브랜치가 선택된다. 동작은 기본적으로 동일하며, 형태적 제어에 관련된 몇몇 파라미터 셋팅만이 상이하다{단계(406) 내지 단계(409) 및 단계(419) 내지 단계(422) 참조}. 아래에서는 시퀀스의 시작만이 설명된다.

시퀀스의 시작 s가 단계(402)에서 검출된 후, 어느 출력 픽셀들이 입력 맵(IPM)에서 01 천이에 수반되는가가 단계(403)에서 결정된다. 이들 픽셀들을 위한 위상은 WaDi 제어기(112)에 의해서만 계산될 것이다. 따라서 아래의 출력 천이 간격 안에서 발견되는 모든 픽셀들이 계산에 포함된다:

텐트(쌍일차) 커널의 경우, 출력 천이 간격 I_w바깥의 출력 픽셀들은 관심밖인데, 그 이유는 (그 위치는 s보다 더 크거나 s_-1보다 더 작은) 입력 맵 IPM 내의 두 이웃하는 입력 픽셀들은 동일한 라벨(0 또는 1)을 가지며 따라서 위상 값 p와 상관없이 동일한 결과를 생성할 것이기 때문이다. 4개의 픽셀을 포함하는 큐빅과 같은, 길이 L_h의 커널의 일반적인 경우에, 수학식(16)은 근사일 뿐이며, 전체 스텝 반응을 포함하도록 적응되어야만 한다:

예를 들어, 간단하게 하기 위해, 쌍일차 기본 커널이 설명되고, 그후 더 긴 커널들로 확장되어 설명된다.

예를 들어, 형태적 제어는 현재 입력 픽셀(매핑 스텝에 의해 검출되는 바와 같은, s 또는 e) 주의의 3 ×2 윈도우에 대한 분석에 기초한다. 분석 윈도우는 다음의 6개의 카테고리로 그룹화된 모든 가능한 구성을 포함하는 작은 데이터베이스 내에서 매칭에 대해 검색된다:

고립된 시작(끝) 픽셀. 이 구성은, 예컨대 10 포인트의 arial 'T'와 같은 작은 크기의 sans-serif 문자 형태에서 발견되는 많은 수평 획에서 일반적이다.

수직으로 정렬된 픽셀들. 이들은 수직 획에서 일반적이다.

해당 픽셀은 얇은 사선 획의 부분이다.

해당 픽셀은 두꺼운 사선 획 또는 곡선의 부분일 수 있다.

해당 픽셀은 더 두꺼운 사선 획의 부분일 수 있으나 또한 수평 라인과 수직 라인 사이의 교차지점의 부분일 수도 있다.

해당 픽셀은 오목부(concavity) 안에 있다.

입력 천이 구성의 결정은 단계(404)에서 실행된다. 단계(405)에서, 출력 천이 간격 I_w내에서 최좌측 픽셀이 취해진다.

자연 이미지에 대해 기존 알고리즘과 본 발명의 일 실시예에 따른 WaDi를 제어하는 알고리즘 사이의 주요 차이는, 와핑의 양 외에도, 본 발명의 상기 실시예에서는 와핑의 방향 또는 부호가 한정된다는 것이다. 이것은, 텍스트/배경 분류화에 기초하여 좌측 또는 우측 보간 샘플(도 12에서, 각각 x₀또는 x₁)를 향해 와핑을 구동할 수 있게 한다. 와핑 인자 W_pix는 위상 p'의 양과 방향(각각 절대값 및 부호)을 수량화하는데, 이는 현재 픽셀에 대해 다음과 같이 정의된다:

상기 특징들 외에, 와핑 함수의 상기 정의는 또한 최소 가능 변위의 제어를 가능하게 한다. 예컨대, 만약 와핑 W_pix= 0.3이고 p = 0(현재 출력 픽셀이 입력 픽셀과 정확하게 일치함)라면, p' = 0.3이며, 이는 그 원래 위상에 상관없이 출력 픽셀이 적어도 0.3 픽셀만큼 우측으로 이동된다는 의미이다.

상기 와핑 함수의 또 다른 성질은, 상기 와핑 함수는 p의 이차 함수라는 사실에 기인한다. 인자 W_pix가 양수(또는 음수)이고 p는 0에 가까울(1에 가까울) 때, 와핑 효과는 더 강하며, 이는 입력 샘플들과 가까운 출력 픽셀들은 중간에 있는 픽셀들보다 더 많이 '끝어 당겨진다'는 것을 의미한다.

형태적 제어는 특정 와핑 인자 W_pix를 각각의 출력 픽셀에 할당함으로써 성취된다. 입력 천이가 시작 천이라고 가정하면(끝 천이에 대해 유사한 방식으로 동일한 논리가 적용된다), 출력 천이 간격 I_w내의 각각의 픽셀에 대해, 와핑 인자 W_pix는 다음과 같이 선택된다:

만약 단계(406)에서, 픽셀이 매핑부(110)에 의해 텍스트라고 표시되었다는 것이 검출되면, 단계(408)에서 와핑 인자의 값은 W_pix= 1로 셋팅된다. 이러한 셋팅은 현재 출력 샘플에 (텍스트인) 우측 입력값을 할당하는 것과 등가이다. 목적은, 텍스트라고 표시된 출력 픽셀들은 원래 이미지와 동일한 컬러를 보존하여야 한다는 것이다.

만약 단계(406)에서, 픽셀이 배경이라고 표시되었다면, 단계(407)에서 인자 W_pix는 -W_x가 되며, 여기서 W_x는 단계(404)에서 형태 분석에 의해 검출된 구성에특정한 상수이다. 예로서, 상수 W_x의 가능한 정의는 다음과 같다:

시퀀스 시작의 경우, 만약 출력 픽셀이 배경이라고 표시되었다면 인자 W_pix는 단계(407)에서 음수(W_pix= -W_x)로 되고, 만약 출력 픽셀이 텍스트라고 표시되었다면 인자 W_pix는 단계(408)에서 양수(W_pix= W_x)로 된다. 이것은 배경 픽셀이 좌측으로 이동되고 텍스트 픽셀은 우측으로 이동되는 것을 의미한다.

단계(409)에서 위상 p가 계산된다. 더 높은 왜곡 값은 더 선명한 결과에 대응한다. 따라서 사선 패턴과 관련된 구성은 와핑 인자가 낮기 때문에 평활화된다. 다른 한편, 수평 또는 수직 획의 부분일 수 있는 구성은 배경을 향해 강하게 와핑됨으로써 텍스트에 대한 콘트라스트를 강조한다.

글로벌 제어 스테이지(113){단계(410) 내지 단계(413) 및 단계(415)}는 안티-에일리어싱의 전체적인 양을 조정한다. 예를 들면, 제어 스테이지(113)는, 형태적 제어 스텝에서 계산된 위상 와핑을 조절함으로써, 기본 커널(최대 안티-에일리어스)로부터 완전히 선명한 이미지(텍스트 주위에 그레이 레벨이 없음)까지 안티-에일리어스 레벨을 셋팅할 수 있다. 예컨대, 간격 [0, 2] 내의 범위를 가지는 단일 파라미터 G_W를 사용함으로써, 글로벌 와핑 제어에 대한 거동적 구속조건들은 다음과 같다:

G_W= 0와핑 효과 없음. 입력 비디오(IV)는 순수 기본 커널에 의해 프로세싱된다.

G_W= 1와핑은 형태적 제어에 의해 한정된다.

G_W= 2텍스트 주위로 그레이 레벨이 없음. 최종 이미지는, 출력 텍스트 맵을 직접 사용하고 텍스트/배경 컬러로 텍스트/배경 라벨을 대체함으로써 결정된다.

3개의 구속조건을 모두 충족시키기 위하여, 인자 W_pix는 인자 W_pix'에 의해 대체되는데, 상기 인자 W_pix'는 예컨대 구분적인 선형 관계{단계(412)}이다:

인자 W_pix'는 인자 W_pix와 동일 부호를 가지며 결과적으로 와핑 방향은 변하지 않는다. 수학식 19의 흥미로운 성질은 기울기가 G_W< 1 및 G_W> 1에 대해 변한다는 것이다. 첫번째 부분에서 기울기는 W_pix에 비례하지만, 두번째 부분(G_W> 1)에서 기울기는 1 - W_pix에 비례한다. 따라서 인자 W_pix의 높은 값들에 대하여 대부분의 선명화 효과는 0 < G_W<1의 범위에서 발생하며, 반면에 인자 W_pix의 낮은 값들(< 0.5)에 대하여, 상기 효과의 대부분은 파라미터 G_W> 1 에 대하여 발생한다. 인자 W_pix가 로컬 형태에 의존하기 때문에, 그 결과 문자의 서로 다른 부분은 G_W가 변할 때 서로 다르게 선명화될 것이다. 단계(411)는 G_W의 값을 제어한다.

만약 인자 W_pix가 작으면, 와핑 함수(수학식 18)는 하나의 실체(p' = p)처럼 거동하는 경향이 있다. 정의에 의해 와핑 함수는, 심지어 인자 Wpix가 제로(0) 근처일지라도, 이차 방정식이다. 따라서, 위상은 p = 0 또는 p = 1일 때를 제외하고 여전히 와핑된다(p'<>p). 이러한 결점을 극복하기 위하여, 0에 접근하는 G_W의 값에 대하여 와핑된 위상보다 훨씬 더 원래 위상을 웨이팅하는 혼합 함수(blending function)가 추가된다:

여기서,

함수 t(G_W)는 단계(410)에서 계산되고, 와핑 인자 W_pix'는 단계(412)에서 수학식 19를 이용하여 결정되며, 위상 p'의 값은 단계(413)에서 수학식 18을 사용함으로써 결정되며, 위상 p"은 단계(415)에서 수학식 21에 따라 결정된다. 수학식 21은 낮은 G_W값에 대해 와핑된 위상 값을 정정하기 위한 웨이팅 함수의 일 예일 뿐이다. 바람직한 일 실시예에서, 보간기(112)는 위상 p"을 얻기 위하여 (도 7에서 표시된 바와 같이) 와핑된 위상 WP에 의해 제어된다. 만약 글로벌 제어부(113)가 요구되지 않는다면, 보간기(112)는 단계(409)에 의해 계산된 위상 p를 통해 제어된다.

단계(416)에서, 출력 휘도는 새 위상 p"를 사용함으로써 입력 픽셀들의 선형 조합에 의해 계산된다. 단계(417)에서, 현재 픽셀이 출력 천이 간격 I_W에서 마지막 픽셀인지 여부가 검사되고, 만일 아니라면, 현재 출력 천이 간격 I_W에 대한 계산은 단계(406)에서 그 다음 픽셀에 대해 계속된다. 상기 다음 픽셀은 단계(418)에서 취해진다.

단계(402)에서 시퀀스의 끝이 검출되는 경우 동일한 알고리즘이 실행된다. 유일한 차이는, 단계(406) 내지 단계(409)가 단계(419) 내지 단계(422)로 대체된다는 것이다.

만약 단계(419)에서, 픽셀이 매핑부(110)에 의해 텍스트라고 표시되었음이 검출되면, 단계(421)에서 와핑 인자의 값이 W_pix= -1로 셋팅된다. 이러한 셋팅은 현재 출력 샘플에 (텍스트인) 좌측 입력 값을 할당하는 것과 등가이다. 목표는, 텍스트라고 표시된 출력 픽셀은 본래 이미지와 동일한 컬러를 보존하여야만 한다는 것이다. 만약 단계(419)에서, 픽셀이 배경이라고 표시되었음이 검출되면, 단계(420)에서, 인자 W_pix는 W_x로 되는데, 여기서 W_x는 단계(404)에서 형태적 분석에 의해 검출된 구성에 특정한 상수이다. 단계(422)에서 위상 p가 계산된다.

도 14는, 위에서 아래로, 큐빅 보간, 본 발명에 따른 일 실시예, 및 가장 가까운 이웃 보간에 의해 얻어진 스케일링된 텍스트를 보여준다. 본 발명에 따른 실시예에 의해 제공되는 개선 사항이 명백하게 예시되어 있다.

도 15는, 중앙처리유닛(CPU)과, 디스플레이 장치의 디스플레이 스크린 상에 디스플레이될 출력 비디오 신호(OV)를 공급하는 비디오 어댑터(GA)를 포함하는 비디오 생성기(PC)의 블록도를 보여준다. 비디오 어댑터(GA)는 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호(IV)를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호(OV)로 변환하는 변환기를 포함하고, 상기 변환기는, 어느 입력 픽셀이 입력 텍스트 픽셀(ITP)인지를 표시하는 입력 픽셀 맵(IPM)을 얻기 위하여 텍스트인 입력 비디오 신호(IV)의 입력 픽셀을 입력 텍스트 픽셀(ITP)이라고 라벨링하는 라벨러(10), 및 출력 비디오 신호(OV)를 공급하기 위하여 입력 비디오 신호(IV)를 스케일링하는 스케일러(11)를 포함하며, 스케일링의 양은, 입력 픽셀이 입력 텍스트 픽셀(ITP)로서 라벨링되어 있는지 여부에 의존한다.

주목되어야 할 것은, 위에서 언급된 실시예들은 본 발명을 제한하려는 것이 아니라 예시하는 것이며, 또한 당업자라면 첨부된 청구범위의 범위로부터 벗어나지 않고도 많은 대안적인 실시예들을 설계할 수 있을 것이라는 점이다. 청구범위에서, 괄호 사이에 놓여진 어떠한 참조 부호도 해당 청구항을 제한하는 것으로서 해석되지 않아야 한다. 단어 "포함하는(comprising)"은 청구항에서 나열된 요소나 단계가 아닌 다른 요소나 단계의 존재를 배제하지 않는다. 본 발명은 여러개의 구별되는 요소들을 포함하는 하드웨어를 통해, 그리고 적절하게 프로그래밍된 컴퓨터를 통해 구현될 수 있다. 여러가지 수단을 열거하고 있는 장치 청구항에서, 이들 몇개의 수단들은 하나의 동일한 하드웨어 아이템에 의해 구현될 수 있다. 특정 수단들이 서로 상이한 종속항에서 언급되어 있다는 단순한 사실은 이들 수단들의 조합이 유리하게 사용될 수 없다는 것을 나타내지 않는다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법에 이용할 수 있다. 또한 본 발명은 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 변환기와, 이러한 변환기를 가진 디스플레이 장치, 및 이러한 변환기를 가진 비디오 신호 생성기 등에 이용할 수 있다.

Claims (19)

1. 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법으로서,

   어느 입력 픽셀이 입력 텍스트 픽셀인지를 나타내는 입력 픽셀 맵을 얻기 위하여 텍스트인 상기 입력 비디오 신호의 입력 픽셀을 입력 텍스트 픽셀이라고 라벨링하는 단계와,

   상기 출력 비디오 신호를 공급하기 위하여 상기 입력 비디오 신호를 스케일링하는 단계로서, 상기 스케일링은 해당 입력 픽셀이 입력 텍스트 픽셀이라고 라벨링되어 있는지 여부에 의존하는, 스케일링 단계를

   포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 방법은, 상기 입력 픽셀 맵을 형성하는 상기 라벨링된 입력 픽셀들을, 해당 출력 픽셀 맵 내의 어느 출력 픽셀이 텍스트인지를 나타내는 출력 픽셀 맵으로 매핑하는 단계를 더 포함하며, 상기 매핑하는 단계는:

   (i) 상기 입력 해상도로 상기 출력 해상도를 나눔으로써 정의되는 스케일링 인자(z)와,

   (ii) 상기 입력 픽셀 맵에서의 상기 입력 텍스트 픽셀의 위치(s), 및

   (iii) 입력 텍스트 픽셀들로 둘러싸인 상기 입력 텍스트 픽셀에 의해 형성된기하학적 형태 패턴 에 기초하고,

   여기서 상기 입력 비디오 신호의 보간은 상기 출력 픽셀 맵에 의해 제어되는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
3. 제 2 항에 있어서, 상기 매핑 단계는,

   상기 입력 비디오 신호의 비디오 라인에서, 연속적인 입력 텍스트 픽셀들의 라인의 시작 입력 픽셀의 상기 입력 픽셀 맵에서의 시작 입력 위치(s)인 위치를 검출하는 단계와,

   상기 입력 비디오 신호의 선행하는 비디오 라인에서, 입력 텍스트 픽셀이 상기 시작 입력 픽셀에 사선으로 연결되는지 여부를 결정하는 단계, 및 만약 그렇다면,

   (상기 시작 입력 위치 - ½) * 상기 스케일링 인자의 가장 가까운 더 큰 정수로서 상기 시작 입력 픽셀에 대응하는 시작 출력 픽셀의 상기 출력 픽셀 맵에서의 출력 위치(S)를 계산하는 단계를

   포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
4. 제 2 항에 있어서, 상기 매핑 단계는,

   연속적인 입력 텍스트 픽셀들의 라인의 시작 입력 픽셀의 상기 입력 픽셀 맵에서의 시작 입력 위치(s)인 위치를 검출하는 단계와,

   상기 입력 비디오 신호의 선행하는 비디오 라인에서, 입력 텍스트 픽셀이 상기 시작 입력 픽셀의 상기 시작 입력 위치(s)와 동일한 시작 입력 위치(s_p)에 존재하는지 여부를 결정하는 단계, 및 만약 그렇다면,

   상기 선행하는 비디오 라인의 상기 입력 텍스트 픽셀에 대응하는 상기 시작 출력 픽셀과 동일한 시작 출력 위치(S)에서 상기 시작 입력 픽셀에 대응하는 시작 출력 픽셀을 상기 출력 픽셀 맵 내에 위치지정하는 단계를

   포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
5. 제 2 항에 있어서, 상기 매핑 단계는,

   상기 입력 픽셀 맵에서 연속적인 입력 텍스트 픽셀들의 라인의 입력 길이(l)를 결정하는 단계, 및

   상기 입력 길이(l)와 상기 스케일링 인자(z)의 곱셈의 정수로서 연속적인 출력 텍스트 픽셀들의 대응하는 라인의 출력 길이(L)를 계산하는 단계를

   포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
6. 제 5 항에 있어서, 상기 계산 단계는 연속적인 출력 텍스트 픽셀들의 상기라인의 상기 출력 길이(L)를 L = (l * z + k)의 가장 가까운 더 적은 정수로서 계산하도록 적응되며, 여기서 l은 상기 입력 길이이고, z는 상기 스케일링 인자이며, k는 0과 1 사이의 숫자인, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
7. 제 2 항에 있어서, 상기 매핑 단계는,

   연속적인 입력 텍스트 픽셀들의 라인의 시작 입력 픽셀의 상기 입력 픽셀 맵에서의 시작 입력 위치(s)인 위치(s)를 검출하는 단계와,

   상기 입력 비디오 신호의 선행하는 비디오 라인에서, 입력 텍스트 픽셀이 상기 시작 입력 픽셀에 사선으로 연결되는지 여부를 결정하는 단계, 및 만약 그렇다면,

   (상기 시작 입력 위치 - ½) * 상기 스케일링 인자의 가장 가까운 더 큰 정수로서 상기 시작 입력 픽셀에 대응하는 시작 출력 픽셀의 상기 출력 픽셀 맵에서의 위치를 계산하는 단계, 그리고 만약 아니라면,

   상기 입력 비디오 신호의 선행하는 비디오 라인에서, 입력 텍스트 픽셀이 상기 시작 입력 픽셀의 상기 시작 입력 위치와 동일한 시작 입력 위치에 존재하는지 여부를 결정하는 단계, 및 만약 그렇다면,

   상기 선행하는 비디오 라인의 상기 입력 텍스트 픽셀에 대응하는 상기 시작 출력 픽셀과 동일한 시작 출력 위치(S)에서 상기 시작 입력 픽셀에 대응하는 시작 출력 픽셀을 상기 출력 픽셀 맵 내에 위치지정하는 단계를

   포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
8. 제 7 항에 있어서, 상기 매핑 단계는,

   연속적인 입력 텍스트 픽셀들의 상기 라인의 끝 입력 픽셀의 상기 입력 픽셀 맵에서의 끝 입력 위치를 검출하는 단계와,

   상기 입력 비디오 신호의 선행하는 비디오 라인에서, 입력 텍스트 픽셀이 상기 끝 입력 픽셀에 사선으로 연결되는지 여부를 결정하는 단계, 및 만약 그렇다면,

   (상기 시작 입력 위치 - ½) * 상기 스케일링 인자(z)의 가장 가까운 더 작은 정수로서 상기 끝 입력 픽셀에 대응하는 끝 출력 픽셀의 상기 출력 픽셀 맵에서의 끝 출력 위치를 계산하는 단계, 그리고 만약 아니라면,

   상기 입력 비디오 신호의 선행하는 비디오 라인에서, 입력 텍스트 픽셀이 상기 끝 입력 픽셀의 상기 끝 입력 위치와 동일한 끝 입력 위치에 존재하는지 여부를 결정하는 단계, 및 만약 그렇다면,

   상기 선행하는 비디오 라인의 상기 입력 텍스트 픽셀에 대응하는 상기 끝 출력 픽셀로서 끝 출력 위치에서 상기 끝 입력 픽셀에 대응하는 끝 출력 픽셀을 상기 출력 픽셀 맵 내에 위치지정하는 단계를

   더 포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
9. 제 8 항에 있어서, 상기 매핑 단계는,

   (i) 만약 연속적인 입력 텍스트 픽셀들의 상기 라인의 상기 시작 출력 텍스트 픽셀의 상기 시작 출력 위치가 제 7 항에 기재된 단계들의 실행에 의해 고정되고, 연속적인 입력 텍스트 픽셀들의 상기 끝 출력 픽셀의 상기 끝 출력 위치가 제 8 항에 기재된 단계들의 실행에 의해 고정되면,

   상기 시작 출력 위치에서부터 상기 끝 출력 위치까지 연속적인 출력 텍스트 픽셀들의 라인을 상기 출력 픽셀 맵 내에 위치지정하는 단계,

   (ii) 만약 상기 시작 출력 위치가 제 7 항에 기재된 단계들의 실행에 의해 고정되고 상기 끝 출력 위치가 제 8 항에 기재된 단계들의 실행에 의해 고정되지 않으면,

   상기 입력 픽셀 맵 내에서 연속적인 입력 텍스트 픽셀들의 상기 라인의 입력 길이를 결정하는 단계와,

   연속적인 출력 텍스트 픽셀들의 대응하는 라인의 출력 길이(L)를 상기 스케일링 인자(z)와 상기 입력 길이(l)의 곱의 정수로서 계산하는 단계와,

   상기 끝 출력 픽셀을 상기 출력 길이(L) 더하기 상기 시작 출력 픽셀로서 계산하는 단계,

   (iii) 만약 상기 라인의 상기 시작 출력 텍스트 픽셀이 제 7 항에 기재된 단계들의 실행에 의해 고정되지 않고 상기 끝 출력 픽셀이 제 8 항에 기재된 단계들의 실행에 의해 고정되면,

   상기 입력 픽셀 맵 내에서 연속적인 입력 텍스트 픽셀들의 라인의 입력 길이(l)를 결정하는 단계와,

   연속적인 출력 텍스트 픽셀들의 대응하는 라인의 출력 길이(L)를 상기 스케일링 인자(z)와 상기 입력 길이(l)의 곱의 정수로서 계산하는 단계와,

   상기 시작 출력 픽셀을 상기 끝 출력 픽셀 빼기 1로서 계산하는 단계를

   더 포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
10. 제 9 항에 있어서, 상기 매핑 단계는, 만약 상기 시작 출력 텍스트 픽셀과 상기 끝 출력 텍스트 픽셀 둘 모두가 제 7 항 및 제 8 항의 단계들에 의해 고정되지 않으면, 출력 텍스트 픽셀들의 상기 라인을 센터링하는 단계를 더 포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
11. 제 2 항에 있어서, 상기 스케일링 단계는, 상기 출력 비디오 신호를 형성하는 출력 비디오 샘플들을 얻기 위하여, 상기 출력 픽셀 맵의 출력 픽셀들을 상기 입력 비디오 신호의 대응하는 입력 비디오 샘플의 값으로 대체하는 단계를 포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
12. 제 2 항에 있어서, 상기 스케일링 단계는, 인접하는 입력 비디오 샘플들 사이의 부분 위치(fractional position)(p)에 기초하여 출력 비디오 샘들의 값을 보간하는 단계, 및 상기 출력 비디오 샘플에 대응하는 미리결정된 출력 픽셀이 텍스트인지 아닌지에 기초하여 상기 부분 위치(p)를 적응시키는 단계를 포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
13. 제 12 항에 있어서, 상기 부분 위치(p)를 적응시키는 단계는, 상기 미리결정된 출력 픽셀을 둘러싸는 출력 픽셀들에 의해 형성된 패턴에 더 기초하며, 여기서 상기 패턴은 텍스트 또는 비 텍스트라고 라벨링된 출력 픽셀들에 의해 결정되는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
14. 제 12 항에 있어서, 상기 스케일링 단계는, 텍스트의 에지들에서의 출력 픽셀들에 대해서만 상기 부분 위치(p)를 적응시키는 단계를 실행하기 위하여, 비-텍스트로부터 텍스트로의 천이에 수반되는 천이 출력 픽셀들을 결정하는 단계를 포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
15. 제 14 항에 있어서,

    (i) 만약 상기 천이 출력 픽셀들 중 미리결정된 하나의 픽셀이 텍스트라고라벨링되어 있으면, 상기 출력 비디오 샘플에 후속하는 위치에서의 입력 비디오 샘플인 출력 비디오 샘플을 공급하도록 상기 보간 단계를 제어하기 위하여 상기 부분 위치(p)를 적응시키는 단계로서, 상기 후속하는 입력 비디오 샘플은 텍스트 샘플인, 상기 부분 위치(p)를 적응시키는 단계와,

    (ii) 만약 상기 천이 출력 픽셀들 중 미리결정된 하나의 픽셀이 비 텍스트라고 라벨링되어 있으면, 상기 출력 비디오에 선행하는 위치에서의 입력 비디오 샘플인 출력 비디오 샘플을 공급하도록 상기 보간 단계를 제어하기 위하여 상기 부분 위치(p)를 적응시키는 단계로서, 상기 선행하는 입력 비디오 샘플 픽셀은 비-텍스트 샘플인, 상기 부분 위치(p)를 적응시키는 단계와,

    (iii) 상기 미리결정된 천이 출력 픽셀을 둘러싸는 출력 텍스트 픽셀들에 의해 형성된 패턴에 기초하여 상기 부분 위치(p)를 적응시키는 단계로서, 여기서 적응의 양은 상기 패널 내의 사선 구조에 대해서보다 상기 패턴 내의 수평 및 수직 구조에 대해서 더 큰, 상기 부분 위치(p)를 적응시키는 단계를

    포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
16. 제 15 항에 있어서, 상기 스케일링 단계는, 상기 부분 위치(p)의 적응의 양을 제어하기 위한 사용자 제어가능 입력을 포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 방법.
17. 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 변환기로서,

    어느 입력 픽셀이 입력 텍스트 픽셀인지를 나타내는 입력 픽셀 맵을 얻기 위하여, 텍스트인 상기 입력 비디오 신호의 입력 픽셀들을 입력 텍스트 픽셀들이라고 라벨링하는 수단과,

    상기 출력 비디오 신호를 공급하기 위하여 상기 입력 비디오 신호를 스케일링하는 수단으로서, 스케일링의 양은 상기 입력 픽셀이 입력 텍스트 픽셀이라고 라벨링되어 있는지 여부에 의존하는, 스케일링하는 수단을

    포함하는, 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 변환기.
18. 디스플레이 장치로서,

    임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 변환기로서:

    어느 입력 픽셀이 입력 텍스트 픽셀인지를 나타내는 입력 픽셀 맵을 얻기 위하여, 텍스트인 상기 입력 비디오 신호의 입력 픽셀들을 입력 텍스트 픽셀들이라고 라벨링하는 수단과,

    상기 출력 비디오 신호를 공급하기 위하여 상기 입력 비디오 신호를 스케일링하는 수단으로서, 스케일링의 양은 상기 입력 픽셀이 입력 텍스트 픽셀이라고 라벨링되어 있는지 여부에 의존하는, 스케일링하는 수단을 포함하는 변환기, 및

    상기 출력 비디오 신호를 디스플레이하기 위한 매트릭스 디스플레이 디바이스를

    포함하는, 디스플레이 장치.
19. 비디오 신호 생성기로서,

    중앙 처리 유닛 및 디스플레이될 출력 비디오 신호를 공급하는 비디오 어댑터를 포함하며, 상기 비디오 어댑터는 임의의 입력 해상도를 가진 입력 비디오 신호를 임의의 출력 해상도를 가진 출력 비디오 신호로 변환하는 변환기를 포함하고, 상기 변환기는:

    어느 입력 픽셀이 입력 텍스트 픽셀인지를 나타내는 입력 픽셀 맵을 얻기 위하여, 텍스트인 상기 입력 비디오 신호의 입력 픽셀들을 입력 텍스트 픽셀들이라고 라벨링하는 수단과,

    상기 출력 비디오 신호를 공급하기 위하여 상기 입력 비디오 신호를 스케일링하는 수단으로서, 스케일링의 양은 상기 입력 픽셀이 입력 텍스트 픽셀이라고 라벨링되어 있는지 여부에 의존하는, 스케일링하는 수단을

    포함하는, 비디오 신호 생성기.