KR20060107348A

KR20060107348A - 분산된 도트 이진 하프톤 이미지들에 대한 에지 검출

Info

Publication number: KR20060107348A
Application number: KR1020060031029A
Authority: KR
Inventors: 젠 히
Original assignee: 제록스 코포레이션
Priority date: 2005-04-06
Filing date: 2006-04-05
Publication date: 2006-10-13
Also published as: JP2006295919A; JP4504327B2; US20060227381A1; EP1710998B1; DE602006007744D1; EP1710998A2; EP1710998A3

Abstract

이진 에지 검출 방법은 현재 이미지 요소 주변의 로컬 윈도우를 규정한다. 상기 방법은 윈도우 내 적어도 하나의 화소들의 세트를 카운트하고, 상기 화소들 세트 내 화소들의 수가 임계값 이상인지를 결정한다. 화소들의 수가 임계값 이상이면, 윈도우와 연관된 적어도 두 개의 중심의 위치가 정해진다. 두 개의 중심 사이의 거리가 임계 거리보다 크면, 현재 이미지 요소는 에지 요소로서 규정된다.

이진 에지, 이미지 요소, 화소값, 에지 요소, 로컬 윈도우

Description

분산된 도트 이진 하프톤 이미지들에 대한 에지 검출{Edge detection for dispersed dot binary halftone images}

도 1은 이미지 시스템의 실시예를 도시한 도면.

도 2는 이미지 시스템의 포스트 처리 모듈의 실시예를 도시한 도면.

도 3은 로컬 윈도우의 실시예를 도시한 도면.

도 4는 로컬 윈도우의 다른 실시예를 도시한 도면.

도 5는 로컬 윈도우의 중심들의 그래픽 표현.

도 6은 로컬 윈도우의 데이터 표현.

도 7은 에지 검출을 수행하는 방법의 실시예를 도시한 도면.

도 8은 에지 검출을 수행하는 방법의 다른 실시예를 도시한 도면.

*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*

12 : 이미지 획득 14 : 이미지 처리

16 : 포스트 처리 18 : 메모리

20 : 출력

디지털 프린터들에 의해 프린트된 이미지들에서, 인간의 눈이 픽쳐(picture) 요소(화소)로서 보는 것은 실제로, 특정수의 도트들이 배치된 페이지상 공간이다. 인간의 눈은 이들을 특정 명암도를 가진 도트로 통합한다. 단색 프린팅(monochromatic printing)은 화소 내의 모든 가능한 도트들이 프린트될 때, 일반적으로 보다 많은 도트들이 프린트되지 않은 백색과, 흑색 사이의 스펙트럼 상보다 어두운 명암의 그레이를 의미하는 것을 말한다. 컬러 프린팅에 대하여, 청록색, 황색 및 자홍색(Cyan, Yellow and Magenta; CMY)의 상이한 색들 플러스 흑색(K)의 결합은 인간 눈에 의해 컬러로 지각된다.

프린트, 카피, 팩스 및 스캔하는 '4-in-1s' 같은 다중 기능 주변부들에 사용되는 디지털 프린트 엔진들은 이미지 데이터를 제조하는 것과 관련하여 특정 어려움들을 가진다. 이들 형태의 장치들은 하나의 이미지로 렌더링될 텍스트, 그래픽 및 사진 데이터의 결합인 '혼합 모드(mix mode)' 이미지 데이터를 일반적으로 수신한다. 사진 데이터 같은 한가지 형태의 데이터에 대한 기술들은 텍스트에서 잘 동작할 수 없다. 시스템이 적당한 렌더링을 보장하기 위하여 데이터의 형태를 결정하는 것은 필요하게 된다.

연속적인 톤 스캔 이미지(continuos-tone scan image)는 일반적으로, 프린터 엔진에 전송되거나 이미지 경로로 팩스되기 전 이진 이미지로 처리되고 변환된다. 상기 제한들로 인해, 이진 하프톤 도메인(binary halftone domain)의 포스트 처리는 프린트/카피 이미지 품질 개선을 위한 일반적인 절차이다. 예를 들어, 사람은 희미해지거나 컬러 프린징(fringing)과 같은 선명한 에지 선명도의 품질 저하를 방 지하면서, 부드러운 톤 영역에 하프톤 도트 분산 균일성을 개선하기 원할 수 있다. 다중 기능 프린터 카피 애플리케이션에서, 우리는 사진 데이터의 갑작스러운 컬러 비포화시 부작용들을 피하면서, 에지 주변에 나머지 컬러 도트들을 검정 도트들로 대체함으로써 흑색/백색 텍스트 에지를 개선하기를 원할 수 있다.

혼합된 콘텐트 이진 이미지 데이터의 적당한 포스트 처리를 보장하기 위한 한가지 방법은 에지 검출이다. 통상적인 에지 검출 알고리즘들은 종종 로컬 기울기(gradient) 계산에서 동작한다. 다른 기울기 오퍼레이터들 및 복잡한 논리 조합이, 상이한 배향들에서 에지들을 검출하기 위하여 데이터에 적용된다.

게다가, 기울기 오퍼레이터들이 분산된 도트 이진 하프톤 이미지들에 반드시 효과적이지는 않다. 일반적인 분산된 도트 이진 하프톤 이미지는 에러 발산(error diffusion)이 제공되는 이미지 데이터로 구성된다. 이진 프린팅에서, 그 결과는 도트 프린트되지 않는 0이거나, 도트 프린트된 1이다. 이 시점에서 실제 이미지 데이터의 값에 따라, 이것은 에러를 유발할 수 있다. 예를 들어, 그레이의 256 명암들을 사용하는 프린팅 시스템에서, 프린트되는 도트는 255의 값을 가진다. 상기 화소에 대한 실제 이미지 데이터는 200일 수 있고, 55의 에러 값을 유발한다. 이런 에러 값은 필터링되어, 로컬 그레이 레벨을 유지하기 위하여 이웃하는 화소들 외부로 확산된다. 이것은 도트들이 에지들 주변에서 산란 또는 분산하게 하여, 에지 검출을 더 어렵게 한다. 또한 중간 톤에서 현재 잘 공지된 정규적인 이진 하프톤 패턴들은 기울기 기반 방법들을 사용하는 에지 검출에 에러를 유발할 수 있다.

일실시예는 현재 이미지 요소 주변의 로컬 윈도우를 규정하는 에지 검출 방법이다. 상기 방법은 윈도우 내부의 적어도 한 세트의 화소들을 카운트하고, 화소 세트 내 화소들의 수가 임계값 이상인지를 결정한다. 만약 화소들의 수가 임계값 이상이면, 윈도우와 연관된 적어도 두 개의 중심들(centroids)의 위치가 정해진다. 만약 두 개의 중심 사이의 거리가 임계 거리보다 크면, 현재 이미지 요소는 에지 요소로서 규정된다.

도 1은 이미지 시스템(10)의 실시예를 도시한다. 이미지 시스템은, 이미지를 표현하는 데이터를 획득하는 이미지 획득 엔진(12)을 가진다. 이 엔진은 카피 또는 팩스 머신 같은 스캐너일 수 있다. 이미지 데이터는, 이미지 데이터를 캡쳐하기 위하여 미리 제공된 문서의 스캐닝에 의해 획득된다. 스캐닝은 카피 머신 같은 글래스 플래튼(glass platen), 또는 팩스 머신 같은 광 바(light bar)로 이루어질 수 있다.

스캐닝 플래튼 또는 광 바 이외에, 또는 대안으로서, 이미지는, 사용자가 본래 문서를 생성하는 호스트 컴퓨터로부터 얻어진다. 이런 호스트 컴퓨터는 프린트 시스템을 보유하는 장치에 직접 접속되거나, 데이터 네트워크로부터 상기 장치를 액세스할 수 있다. 게다가, 이미지 획득은 전화선을 통한 팩스 수신기에 수신된 팩스로부터 얻어질 수 있다. 그러나, 요구된 이미지 획득 엔진은 이미지 데이터를 수신한다.

얻어진 이미지 데이터는 이미지 처리 모듈(14)로 라우팅된다. 이미지 처리 는 얻어진 이미지 값들을 얻고 필요한 처리를 수행하여, 데이터를 렌더링하기 위하여 출력 엔진으로 전송된다. 이것은, 이미지 획득 엔진이 적색-녹색-청색(RGB) 컬러 공간에서 이미지 데이터를 획득할 때처럼 컬러 공간 변환을 포함하고, 출력 엔진은 청록색-황색-자홍색-흑색(CMYK) 컬러 공간에서 기능한다.

이미지 데이터가 렌더링되도록 준비된 후, 포스트 처리는, 예를 들어 이미지 처리 모듈 "내(with)"에 잔류하는 포스트 처리 모듈(16)에서 발생할 수 있다. 이것은, 이미지 처리기의 전용 부품이고, 상기 처리기에서 실행되는 프로세스일 수 있다. 이 모듈에서, 일반적으로 이미지 개선들이 이루어진다. 예를 들어, 포스트 처리 모듈은 이미지 처리 시스템에 의해 생성된 하프토닝 아티팩트들(halftoning artifacts)을 처리할 수 있다. 일반적으로 이것은 이진 에지 검출 처리가 수행될 수 있는 포스트 처리 모듈 내에서 이루어진다.

포스트 처리후, 화소값들 형태의 정제된 이미지는 출력 엔진(20)에 보내진다. 이런 처리 동안, 데이터는, 메모리(18)의 처리 동안 임시적으로 다양한 스테이지들에 저장될 수 있다. 추가로 논의될 바와 같이, 메모리는 룩업 테이블들 및/또는 레지스터들을 포함할 수 있다.

출력 엔진(20)은 이미지 데이터로부터 이미지를 렌더링할 수 있는 몇가지 다른 엔진들 중 하나일 수 있다. 하나의 실시예에서 출력 엔진은 잉크, 염료 또는 토너를 통하여 페이퍼 또는 다른 프린팅 기판 상에 이미지를 렌더링하는 프린트 엔진이다. 프린트 엔진의 한가지 실시예는, 공지된 건식 인쇄 엔진과 같은 전자 사진 프린트 엔진이다. 출력 엔진들의 다른 예들은 팩스들이 전자 메일로 변환되고 이미지들로서 팩스 서버로부터 사용자의 데스크톱에 라우팅될 때 같은 그래픽 어댑터들일 수 있거나, 출력 엔진은 데이터를 파일로 기록할 수 있다.

상기된 바와 같이, 이미지 데이터에서 에지 검출은 출력 엔진이 바람직하지 않은 아티팩트들을 방지하기 위하여 에지를 보상하게 한다. 에러 발산 처리 동안, 도트들은 이미지를 통하여 산란되고, 이것은 에지기 희미해지거나 컬러가 프린지 해지게 하거나 그렇지 않으면 흑색 및 백색 라인을 가지게 한다. 시스템에서 포스트 처리 모듈, 및 다른 모듈들은 실제로 다른 모듈과 동일한 처리기에서 실행되는 처리일 수 있다. 그러나, 이해를 용이하게 하기 위하여, 포스트 처리 모듈(16)은 도 2에 보다 상세히 도시된다.

포스트 처리 모듈은 이미지 처리 모듈로부터 현재 화소값 또는 값들을 수신한다. 포스트 처리 모듈은 직접적으로 이미지 데이터를 수신할 수 있다. 처리기(160)는, 화소가 에지 상에 놓일 수 있는지를 결정하기 위하여 데이터를 분석한다. 현재 화소값은 메모리(160)에 수신 후 바로 저장될 수 있다. 게다가, 메모리(162)는 레지스터 또는 다른 메모리 구조(164)에 최소 카운트, 및 메모리 구조(166)에 거리 임계값을 저장할 수 있다. 이들 구조들은 포스트 처리 모듈 내에서 이격되거나 시스템의 다른 곳에 위치가 정해진다. 주어진 예는 단순히 이해를 용이하게 하기 위한 것이다.

최종 출력 화소값은 화소가 에지 화소인지 아닌지에 따를 것이다. 포스트 처리 모듈은 설계에 따라 화소값을 변경할 수 있다. 화소값의 실제 변경은 본 발명의 범위를 넘어서고 단지 완성을 위해서만 언급된다.

게다가, 여기까지의 논의는 언급된 화소값들을 가진다. 후에 논의될 바와 같이, 화소값들은 분석에 사용되지만, 분석 하의 엔티티는 이미지의 화소들 또는 서브블록들일 수 있다. 분석하의 엔티티는 이미지 요소라 불릴 수 있다. 서브 블록은 에지 검출에 사용될 시스템 디자이너에 의해 규정된 임의의 영역일 수 있다. 논의를 위하여, 분석하의 엔티티는 화소일 것이다. 화소 주변의 로컬 윈도우는 규정될 것이다. 윈도우는 목표된 임의의 수의 요소들을 가질 수 있다. 주어진 실시예들에서, 윈도우는 5x5일 것이다. 고려하의 엔티티는 중심 화소이다. 상기 윈도우의 예는 도 3에 도시된다.

윈도우(30)는 25 화소들을 가지며, 0 데이터는 도트가 프린트되지 않은 백색이고, 1 데이터는 흑색으로 도시된다. 많은 프린팅 시스템들에서, 0의 값은 백색이고 1은 흑색에 대응하지만, 반대 관계를 가진 '네가티브' 프린팅은 본 발명의 범위 내에서 가능하다. 도 3의 윈도우(30)는 백색 및 흑색 화소들의 매우 편평한 스프레드를 가진다. 용어 '백색 화소'는 비록 백색이 종이에 제공되는 임의의 확정적인 컬러가 없더라도 사용된다. 유사하게, 여기에서의 논의는 이해를 간단히 하기 위하여 백색 및 흑색을 사용하고, 컬러들에 대한 범위는 후에 보다 상세히 논의될 것이다.

윈도우(30)와 대조적으로, 도 4의 윈도우(32)는 백색 및 흑색의 분극화된 스프레드를 가진다. 좌하부 모서리는 거의 백색이고, 우상부 모서리는 거의 흑색이다. 컬러들의 이런 극화는 에지 검출을 위하여 이용될 수 있다. 만약 백색 영역의 중심 및 흑색 영역의 중심을 얻으면, 이들 중심들은 서로 약간의 거리의 오프셋 일 것이다.

지리적 중심들은 많은 다른 방식으로 발견될 수 있다. 예를 들어, NxN의 윈도우를 가정한다. 윈도우 내부의 이진 화소 세트를 B={b(i,j),i=1, 2...N;j=1,2...N}로 지정할 수 있다. 이 예에서, 흑색에 대하여 b(i,j)=1이고, 백색에 대하여 0이다. 흑색 화소 세트는 P_k={b(i,j):b(i,j)=1}로서 규정될 수 있다. 백색 화소 세트는 P_w=B-P_k로서 규정될 수 있다. C_k로서 표현된 흑색 화소 세트의 지리적 중심은 (x_k,y_k)=(평균(i_k), 평균(j_k))에 의해 위치될 수 있고, 여기서 흑색 화소들은 윈도우 화소 세트(P)의 요소들이고 i_k, j_k는 흑색 화소들의 로우 및 컬럼 번호들이다. C_w로서 나타낸 백색 화소 세트의 지리적 중심은 (x_w,y_w)=(평균(i_w), 평균(j_w))이고, 여기서 백색 화소들은 윈도우 화소 세트(P)의 요소들이고 i_k, j_k는 백색 화소들의 로우 및 컬럼 번호들이다.

두 개의 중심들 사이의 거리를 양자화하기 위하여 거리 공리들(distance axioms)을 만족시키는 거리 함수를 사용할 수 있다. x 이상 및 y 위 아래의 '시티 블록' 거리는 비록 유클리드 거리 같은 다른 거리가 사용될 수 있지만 목표된 계산 용이성을 제공하기 위한 것이다. '시티 블록(city block)' 거리는 D_c=｜x_w-x_k｜+｜y_w-y_k｜로서 규정될 수 있다.

도 4에 도시된 바와 같은 윈도우에 대하여, 1, 1 내지 5, 5로부터 로컬 좌표 시스템에 도시된 화소들의 값들은 다음과 같다 :

(1,1)=1,(1,2)=1,(1,3)=1,(1,4)=1,(1,5)=1

(2,1)=0,(2,2)=0,(2,3)=1,(2,4)=1,(2,5)=1

(3,1)=0,(3,2)=1,(3,3)=0,(3,4)=1,(3,5)=1

(4,1)=0,(4,2)=0,(4,3)=0,(4,4)=1,(4,5)=1

(5,1)=0,(5,2)=0,(5,3)=0,(5,4)=0,(5,5)=1.

흑색 및 백색 화소 세트들은 다음과 같다:

흑색		백색
I	j	i	J
1	1	2	1
1	2	2	2
1	3	3	1
1	4	3	3
1	5	4	1
2	3	4	2
2	4	4	3
2	5	5	1
3	2	5	2
3	4	5	3
3	5	5	4
4	4
4	5
5	5
33	52	42	23

이 실시예에서, 14 흑색 화소들이 있고, 따라서 평균(j_k)은 33/14 또는 2.3이고, 평균(j_k)=52/14 또는 3.71이다. 평균(i_w)은 42/11 또는 3.81이고, 평균(j_w)=23/11 또는 2.09이다. 이들 위치들은 도 5에 도시된다.

하나의 가능한 실시예는 중심들이 결정되게 하는 룩업 테이블에 대한 인덱스로서 윈도의 데이터 값들로부터 형성된 '워드'를 사용하는 것이다. 예를 들어, 도 4 이미지에 대한 데이터 '워드'는 도 6에 도시된 바와 같이 1 및 0들로 번역될 수 있다. 이 워드는 1111100111010110001100001이다. 이것은 흑색 중심, 백색 중심 또는 양쪽에 저장된 룩업 테이블을 인덱스하기 위하여 사용된다. 흑색 중심을 계산하고 그것을 전체적인 윈도우에 대한 중심 위치에 대해 비교함으로써 에지를 결정할 수 있다. 윈도우 중심은 5x5 윈도우에서 (3,3)이다. 만약 흑색 중심 및 윈도우 중심 사이의 거리가 임계값 이상이면, 상기 처리는 에지 화소로서 화소를 식별할 것이다.

이런 동일한 처리는 컬러 에지들을 포함하는 것으로 확장될 수 있다. 예를 들어, 만약 하나의 컬러가 다른 컬러들의 다른 중심들로부터 떨어진 거리이면, 이것은 컬러에서 발생하는 에지가 있다는 것을 가리킬 수 있다. 예를 들어, 만약 청록색, 황색 및 자홍색의 혼합인 배경에 프린트되는 황색 문자가 있다면, 황색 중심은 황색 내에 있는 영역이 있기 때문에 다른 컬러들의 중심들로부터 오프셋될 것이다. 이것은 중심을 황색 영역쪽으로 공간적으로 이동시키고, 황색 중심이 적어도 다른 컬러 중심들로부터 떨어진 임계 거리이게 한다.

한가지 문제는 하이라이트 및 음영(shadows)의 영역에서 발생할 수 있다. 이들 영역들은 작은 로컬 윈도우 내에 약간의 흑색 화소들 또는 백색 화소들만을 가질 수 있다. 이것은 중심 위치 추정에서 불안정을 가져오고, 따라서 이미지 요소의 잘못된 분류를 유발할 수 있다. 이런 문제를 다루는 한가지 방법은 흑색 및 백색 이미지 요소들, 또는 컬러 이미지 요소들에 대하여 최소 이미지 요소 카운트를 사용하는 것이다. 상기 주어진 실시예에서, 윈도우에서 흑색 및 백색 화소 카운트가 있을 수 있다. 만약 2개 미만의 컬러들의 화소값들의 카운트들이 임계값 이하이면, 화소는 비에지 화소로서 분류된다.

만약 최소 카운트가 충족되고 거리가 임계 거리보다 크면, 이미지 요소는 에지 요소로서 분류될 수 있다. 이런 결정에 대한 전체 처리의 실시예는 도 7에 도시된다. 이미지 요소 주변의 윈도우 크기는 40에서 규정된다. 상기 실시예에서, 윈도우 크기는 5x5이고 이미지 요소들은 화소들이다. 윈도우 크기 및 화소들, 서브 블록들 또는 이미지의 다른 세그먼트들이 사용되는지는 시스템 설계자에게 위임된다. 이들 선택들은 프린트 엔진의 인치당 도트들, 본래 이미지의 해상도, 스캐너의 전달 함수 등에 기초할 수 있다.

단계 42에서, 윈도우 내 화소들의 수가 카운트된다. 비록 이미지 요소들이 서브 블록들 또는 다른 세그먼트들이지만, 화소들의 수는 영역이 하이라이트, 음영 또는 안정한 중심에 계산되게 하기에 충분한 화소들을 일반적으로 가지지 않은 다른 형태의 영역이다. 단계 44에서 만약 카운트가 최소 이하이면, 단계 46에서 요소가 비에지 요소로서 규정된다. 단계 44에서 만약 카운트가 최소값 이상이면, 단계 48에서 중심들이 배치된다. 중심들 사이의 거리는 결정된다. 단계 50에서, 중심들 사이의 거리는 임계 거리(D_t)와 비교된다. 단계 50에서, 만약 임계값들 사이의 거리가 임계 거리보다 크면, 단계 52에서, 요소는 에지 요소로서 규정된다. 단계 50에서, 만약 거리가 임계 거리 미만이면, 단계 46에서, 이미지 요소는 비에지 요소로서 규정된다. 현재 요소에 대한 처리의 완성 후, 윈도우는 다음 요소 주변으로 '슬라이드'하고 처리는 반복된다.

도 8은 상기 주어진 실시예에 따라 에지 또는 비에지로서 요소를 분류하기 위한 처리의 특정 요소를 도시하고, 여기서 이미지 요소들은 화소들이고 윈도우는 화소들의 5x5 영역이다. 도시만을 위하여, 흑색 및 백색은 이 실시예에 사용된다. 변수(D_t)는 임계 거리에서 시작되고, 변수(M)는 최소 카운트에서 시작된다. 단계 60에서 제어 좌표들은 영으로 설정되고 화소 좌표들(i,j)은 영으로 설정된다. 단계 62에서, 화소가 흑색 화소(1)인지 백색 화소(0)인지에 대한 결정이 이루어진다. 만약 화소가 검정 화소이면, 카운트_k는 증가되고 i 및 j에 대한 흑색 좌표들의 합은 i 및 j의 현재 값들만큼 증가된다. 만약 화소가 백색 화소이면, 이 처리는 단계 64에서 백색 카운트(카운트_w) 및 백색 좌표들의 합에 대해 수행된다.

단계 66에서, 처리는 윈도우에 더 이상 남겨진 화소들이 없을 때까지 반복된다. 윈도우의 최종 화소가 카운트된 후, 단계 68에서, 카운트들은 최소 카운트와 비교된다. 만약 화소 카운트들이 최소값 이하이면, 단계 72에서 화소는 비에지 화소로서 분류되고, 윈도우는 다음 화소로 슬라이드하고 처리는 다시 시작된다.

만약 화소가 최소값 이상이면, 흑색 및 백색 좌표들의 평균은 중심을 결정하기 위하여 계산되고 그들 사이의 거리는 단계 70에서 결정된다. 단계 74에서, 만약 거리가 임계값 이상이면, 화소는 에지 화소로서 식별되고, 윈도우는 다음 화소로 슬라이드하고 처리는 단계 60로 리턴한다. 도 8에 도시된 이런 처리는 도 7에 도시된 바와 같이 일반적인 처리의 보다 상세한 실시예이다.

상기된 바와 같은 실시예들의 변화들은 다른 컬러들, 다른 이미지 요소들, 및 다른 중심들을 포함할 수 있다. 그러나, 일반적으로 두 개의 중심들은 각각의 컬러 평면에 대해 계산될 것이다. 일실시예에서, 중심들은 흑색 및 백색 중심들이다. 다른 것에서, 중심들은 흑색 및 백색 중심들이다. 컬러 애플리케이션들에 대하여, 중심들은 가장 정확한 에지 검출을 제공하는 임의의 결합일 수 있다.

이들 방법들을 수행하는 포스트 처리 모듈은 '4-in-1' 프린터, 복사기, 스캐너 및 팩스 머신, 또는 다른 이미징 및/또는 프린팅 장치로서 고려된 다중 기능 주변부들에서 실행될 수 있다. 상기 방법들 및 구성요소들은 펌웨어 또는 주문형 집적 회로(ASIC)의 논리, 필드 프로그래밍 게이트 어레이(FPGA), 또는 처리기에 포함될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 컴퓨터 판독 가능 코드 제품은 실행될 때 이미징 시스템의 경우 컴퓨터가 상기 설정된 방법들을 수행하게 하는 명령들을 포함할 수 있다. 상기 제품은 종래 이미징 시스템상 오퍼레이팅 소프트웨어/펌웨어를 업그레이드하는데 사용될 수 있다.

본 발명은, 현재 이미지 요소 주변의 로컬 윈도우를 규정하는 에지 검출 방법을 제공함으로써, 중간 톤에서 현재 잘 공지된 정규적인 이진 하프톤 패턴들이 기울기 기반 방법들을 사용하는 에지 검출에서 에러를 유발할 수 있다는 문제점을 해결할 수 있다.

Claims

에지 검출 방법에 있어서:

현재 이미지 요소 주변의 로컬 윈도우(local winodw)를 규정하는 단계;

상기 윈도우 내 적어도 한 세트의 화소들을 카운트하는 단계;

상기 화소 세트 내 화소들의 수가 임계값 이상인지를 결정하는 단계;

상기 화소들의 수가 임계값 이상이면, 상기 윈도우와 연관된 적어도 두 개의 중심들(centroids)의 위치를 알아내는 단계;

상기 두 개의 중심들 사이의 거리가 임계 거리(threshold distance)보다 큰지를 결정하는 단계; 및

상기 두 개의 중심들 사이의 거리가 상기 임계 거리보다 크면, 상기 현재 이미지 요소를 에지 요소(edge element)로서 규정하는 단계를 포함하는, 에지 검출 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 화소들의 수가 모든 컬러 평면에 대한 임계값 이하이면, 상기 현재 이미지 요소를 비에지 요소(non-edge element)로서 지정하는 단계를 더 포함하는, 에지 검출 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 두 개의 중심들 사이의 거리가 임계 거리 이하이면, 상기 현재 이미지 요소를 비에지 요소로서 지정하는 단계를 더 포함하는, 에지 검 출 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 현재 이미지 요소 주변의 로컬 윈도우를 규정하는 단계는, 현재 화소 주변의 로컬 윈도우 중 하나를 규정하거나, 현재 서브 블록 주변의 로컬 윈도우를 규정하거나, 5x5 화소들의 로컬 윈도우를 규정하는 단계를 더 포함하는, 에지 검출 방법.