KR20070114625A - 고급 인쇄를 위한 디지털이미지의 분류 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따른 디지털 이미지의 분류방법은 메모리블럭에 디지털이미지를 기록하는 단계와, 메모리블럭에 저장된 디지털이미지를 이미지 밝기, 흔들림 수준 및 적목 검출을 포함하는 속성에 따라 분석하는 단계와, 디지털이미지의 결점에 대한 메타데이터를 기록하는 단계와, 분석결과에 따라 디지털이미지를 결점이 없는 이미지, 교정 가능한 이미지 및 교정 불가능한 이미지로 분류하여 각각 별도의 섹터로 메모리블럭에 할당하는 단계와, 메타데이터와 함께 분류된 디지털이미지를 메모리블럭에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털이미지의 분류방법에 관한 것으로 사용자가 사용될 프로그램을 위한 추가 패킷(packets)에 의지하지 않고도 이미지의 화질을 분석할 수 있다.

Description

고급 인쇄를 위한 디지털이미지의 분류 방법{Method Of The Classifying Of Digital Image For A Quality Printing}

도 1은 프린터에 다운로드되거나 프린터의 메모리부, 예를 들어, 내장형 하드디스크에 저장된 디지털이미지의 정렬(분류)과 자동 분석 방법을 수행하는 장치의 개략도이다.

도 2는 인쇄하기 전에 디지털이미지들을 분류하고, Exif 헤더에 있는 메타데이터를 정정하고 이미지들을 정렬하는 알고리즘이다.

도 3은 디지털이미지들의 분류 알고리즘이다.

도 4는 Exif 헤더에 있는 메타데이터의 정정 알고리즘이다.

도 5는 이미지 정렬 알고리즘이다.

도 6은 분류결과이다.

본 발명은 디지털이미지의 분류 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 고급 인쇄를 위한 디지털이미지의 분류방법에 관한 것이다.

화질은 일반 사용자들이 인쇄를 위한 디지털 사진을 선택하는데 있어서 주된 기준이다. 일부 사진들은 질이 안 좋아서, 즉, 노출이 덜 되었거나, 노출이 과하거나, 콘트라스트가 낮거나, 내용에 문제가 있어서 인쇄하기에 부적절할 수 있다.

디지털 사진들의 실제 결함들은 특히, 노출 결함, 플래시 빛의 플레어(flares)와 흔들림, 노이즈, JPEG-가공현상(artifacts), 색불균형, 색수차 및 그 밖의 결함들을 포함한다.

디지털 사진 이미지들의 분석에 따르면 가장 일반적인 결함은 노출문제이다. 플래시 빛의 플레어와 흔들림의 다양한 변형은 그 다음이다. 일반적으로, 각 사진의 10분의 일은 노이즈, JPEG-가공현상 혹은 색불균형에 의해 손상된다. 색수차는 좀 드물게 나타난다. 동시에, 이들의 발생 및 출현은 예상 가능하므로, 이들에 맞서, 적절한 검색 및 수정을 위한 다양한 알고리즘들이 적용될 수 있다. 다른 종류의 결함들은 추가로 특별히 측정 및 가정하지 않고는 찾아낼 수 없을 것이다. 때때로, 예를 들어, 고립된 플레어나 복잡한 색불균형의 경우에, 결함들은 이미지에 불균일하게 분포되어 있어서 국소적인 수정이 필요하다.

현재, 화질이 수용할만한지 혹은 화질 향상이 요구되는지를 판단하게 하는 화질의 자동 판단방법들이 몇 가지 알려져 있다. 이러한 방법들은 주로 노출량에 대해 논한다. 기록된 사물 혹은 장면의 조명 세기에 대한 적정 노출의 판단은 이미지에 대한 다음과 같은 등급들: 노출이 덜된, 노출이 과한, 낮은 콘트라스트 혹은 정상의 할당, 그리고 또한 노출 수정 기술의 선택으로 이루어진다. 간단한 경우, 이러한 기술은 막대그래프의 확대, 양(positive) 또는 음(negative) 감마보정, 혹은 보정금지를 포함한다.

공개된 미국특허출원 2003/0151674 [1]에서, 디지털카메라로 찍은 이미지의 화질 판단방법은 사진의 수용가능한 화질 판단 목적에 따라 기록된 이미지를 확인하고, 사진을 보존할지에 관한 혹은 사진을 다시만들 것인지를 결정할 사용자에게 피드백을 제공하는 것을 포함한다. 사진의 질은 a) 이미지 선명도; b) 이미지에서 사람 얼굴의 화질; c) 찍을 때 플래시의 사용과 같은 세 가지 특징들에 기초하여 평가된다. 화질의 평가기준은 화질의 세 가지 특징 각각에 대하여 산출되고, 얻은 값이 문턱값을 초과하는지, 판단을 위해 미리 정한 문턱값과 비교된다. 모든 문턱값들이 초과된다면, 사용자는 이미지가 수용할만한 화질을 갖고 있다고 알게된다.

공개된 미국특허출원 2005/0270381 [2]는 디지털카메라로 찍은 이미지들을 향상하는 방법을 개시한다. 이 과정은 메타데이터에 포함된 생성된 이미지의 파라미터들의 분석 및 이미지의 결함 유무를 판단하기 위한 이들의 허용가능한 파라미터들과의 비교에 기초한다. 결함이 없다면 이미지는 기록된다. 사용자는 이미지와 관련된 문제들에 대한 정보를 알 수 있다. 이미지에서 결함이 발견된다면, 재촬영의 기회가 주어진다.

공개된 미국특허출원 2004/0190789 [3]에서는, 이어지는 보정과 함께 이미지 밝기의 전체 막대그래프의 분석에 기초하여 노출데이터를 한정하기 위한 과정이 개시된다. 노출의 자동분석 및 향상 과정은 분석과 분류 단계 및 노출 보정 단계의 크게 두 가지 단계로 나누어진다. 밝기 막대 그래프를 처리하는 동안에, 한정부 (지표)는 막대그래프의 평준화 영역 판단에 이용되는 막대그래프의 효율적인 폭과, 노출이 덜된 이미지의 보정을 위한 밝기 증가가 필요한지 혹은 과잉 노출된 이미지 의 밝기를 감소시키는 것이 필요한지를 판단하는 데 이용되는 막대그래프의 중앙 및 중심을 확인한다. 따라서, 노출 과실에 대한 보정은 막대그래프를 평준화하고 이미지 밝기를 증가 또는 감소시키도록 축소된다.

디지털카메라의 자동초점기능은 항상 적절하게 작동하는 것은 아니다. 자동초점 모드로 찍은 사진들은 초점이 안 맞을 수도 있어서 흔들릴 수 있다. 일부 사진들에서 촬영중 카메라의 움직임 또는 자동초점 시스템의 기능에 있어서의 겹침(laps), 즉, 디지털카메라가 이미지의 어떤 부분에도 초점을 맞출 수 없는 경우에 이미지는 초점이 안 맞을 수 있다. 다른 경우에, 오직 이미지의 일부만 초점이 맞는다. 예를 들어, 이미지의 초점조준이 부정확할 때 디지털카메라는 전경 대신 배경에 초점을 맞춘다. 이러한 경우, 초점 밖의 이미지들의 확인은 전경 및 배경의 판단을 요구하기 때문에 심각한 문제가 될 수 있다.

이미지 흔들림은 세밀함과 선명도의 손실 때문에 화질의 인식에 있어서 가장 중요한 요인들 중에 하나이다. 이미지 흔들림에는 많은 이유로부터 기인하는데, 예를 들어, 촬영 대상에 렌즈의 초점이 안 맞거나, 과도한 조리개 값으로 인하여 전경 혹은 배경의 초점이 흐리거나, 카메라에 상대적인 사물의 움직임, 대기 중의 연기조차도 그 이유가 될 수 있다. 전통적인 아날로그 방식의 사진에서 이미지의 흔들림은 눈에 띌 정도로 줄일 수 없다. 반면에, 디지털 사진에서는, 이미지 흔들림이 실질적으로 제거될 수 있다. 현존하는 이미지 흔들림의 감소 절차는 통상적으로 흔들림 평가를 위한 블럭과 흔들림 제거를 위한 블럭을 포함한다. 흔들림 평가 블럭이 특정 문턱값을 초과하는 이미지 흔들림을 찾았다면, 이미지 흔들림 감소 블럭 에의해 이미지가 처리된다. 현존하는 이미지 흔들림 감소 기술 중에서 일부는 양적으로 흔들림의 정도를 평가하고 이에 따라 보정의 정도를 선택한다. 다른 이미지 흔들림 감소 기술은 흔들림 수준이 특정 문턱값보다 낮을 때까지 흔들림 감소 블럭에서 이미지를 순환적으로 처리하는 반복과정을 이용한다.

도론 샤키드(Doron Shaked)와 잉게보르그 태슬(Ingeborg Tastl)에의해 휴렛패커드 실험실 기술 보고(Hewlett-Packard Laboartories Technical Report, HPL)에서 2004년 5월에 발행된, "자동이미지향상을 위한 선명도 측정" [4]에 따르면, 통합된 이미지 선명도를 측정하는, 최적을 위해 이미지 선명도를 얼마나 많이 변경해야하는지를 판단하는 알고리즘이 개시되어 있다. 이 알고리즘은 전체 이미지를 위해 유일 값에 의해 설정된 포괄적인 이미지 선명도를 평가한다. 이에 의해, 흔들린 이미지들의 선명도는 증가될 것이지만, 선명한 이미지들은 전혀 처리되지 않을 것이다. 이 방법은 특징 추출에 적용되는 구간 주파수 분석을 이용한다. 이와 관련하여, 이 방법은 다른 방법의 단점들로 부터 자유롭다. 주파수영역의 분석법들은 비슷한 장면에서는 선명도 증가를 위한 훌륭한 도구를 제공함에 불구하고, 이들은 장면이 변하면 만족스럽지 못하다. 특징 추출(확인)에 적용되는 방법들은 이미지의 유일한 특징에 전념하지만, 그럼에도 불구하고, 좋은 생산성을 위해 요구되는 전제들은 일반적인 응용에서 볼 때 너무 엄격하다. 제공된 표준 선명도는 시각적으로 인식되는 선명도 잘 부합하며, 대부분 이미지의 내용에 대해서는 변하지 않는다. 제공된 선명도의 표준은 원본 이미지의 선명도를 명목상의 값까지 증가시키는 향상의 알고리즘을 개시하도록 사용될 수 있다. 결과적으로, 제공된 선명도의 표준이 쉽게 수행되고 소용돌이법(Convolution 3x3) 보다 적은 계산을 요함은 중요하다.

미국특허 6,771,308 [5]에 따르면, 흔들림 탐지기를 가지는 디지털카메라를 특징으로 한다. 이 카메라는 자체적으로 사진을 인쇄할 수 있다. 촬영중 카메라의 지터(jitter)를 탐지하는 탐지기는 카메라에 내장되고, 또한 사진 파일들과 카메라의 지터세기를 기록하고 데이터 전송기와, 인쇄를 위해 기록된 사진을 선택하기 위한 장치와, 선택된 이미지의 인쇄가 수행될 수 있는지 없는지를 판단하는 사진 분석을 위한 제어부를 내장할 수 있다. 카메라는 특정 이미지의 인쇄가 수행 불가능한 경우라고 고려되면 경고를 표시한다.

미국특허 6,298,145 [6]은 이미지가 사람 얼굴을 포함한다고 가정할 때, 압축된 이미지에 포함된 정보에 기초하여 이미지의 흔들림 수준(값)을 판단하는 흔들림 탐지기를 포함하는 이미지처리시스템을 개시한다. 흔들림 탐지기는 미리 정해진 문턱값 보다 상기 흔들림 수준(값)이 낮은 경우, 이미지가 인쇄 및/또는 시각적인 제시에 적합한지를 알려준다.

"적목현상"은 여전히 디지털카메라와 이미지발생시스템의 사용자가 직면한 가장 일반적인 문제이다. 이것은 눈에서의 반사(플래시 빛)에 기인하며, 일반적으로 검은 동공이 있는 디지털 이미지에서 보통 붉은 영역으로 나타난다. 이러한 눈의 부자연스러운 붉은빛은 혈관으로 충만한 눈의 망막 뒤쪽에서 관상막으로부터의 실내반사 때문이다. 이러한 효과는, 특히, 카메라의 플래시 빛과 그 렌즈 사이의 작은(소멸)각이라고 불리운다. 이 각은 내장 플래시를 가진 카메라의 축소와 함께 줄어든다. 카메라를 더욱 작게하고 카메라폰에 플래시광을 도입하는 경향이 계속될 것이다.

미국특허 6,252,976 [7]은 플래시빛으로 인한 이미지에서 눈의 색결함을 검출하기 위한 컴퓨터프로그램을 개시하고 있다. 이 프로그램은 다음과 같은 단계를 수행한다: 디지털 이미지에서 사람 피부의 색을 가지는 영역을 검출; 적목결함에 대응하는 특징을 가지는, 화소군의 사람 피부 색을 가지는 영역 탐색; 및 적목영역의 위치에 기초하여 화소색 보정.

미국특허 6,873,743 [8]은 실시간으로 디지털이미지에서 적목을 검출 및 제거하는 자동화 시스템을 개시한다. 이 시스템은 사용자에 의한 조정 없이도 <<적목>>이 얼마라도 있다면 검출하는 적목 검출 모듈을 포함한다. 이미지에서 결점이 검출된다면, 결점영역을 둘러싼 이미지의 일부는 문제 영역의 다른 색성분은 유지하면서 적목의 붉은 성분을 줄이는 보정 모듈에 의해 처리된다. 이 발명은 "적목"현상의 검출 및 보정에 요구되는 산출 수단을 최소화하여, 압축 혹은 인쇄 이전에 실시간으로 디지털 이미지의 많은 량 처리를 필요로하는 응용에 적합하다. 이 시스템은 쵤영과정의 일부로서 또는 팜(palm)컴퓨터, 이동전화기 및 다른 디지털장치에서 시각화하기 이전에 컴퓨터, 상용프린터 혹은 디지털 카메라에 저장된 이미지를 처리할 수 있다.

밝기 및 흔들림과 함께, 색처리 혹은 색표시는 디지털이미지의 질을 결정하는 주요인자로 고려된다. 그러나, 사람의 시각에 대한 이해와 실험은 여전히 완성과는 거리가 멀고, 또한 우리 선택의 매우 복잡한 본능을 따르는 색 인식의 결과를 예측할 수 있는 몇몇 수치모델이 있다. 결과적으로, 다양한 카메라 제조사들은 각 각 자신만의 칼라모델을 개발하고 양질의 사진을 만드는데 접근하고 있다. 물리적으로 비슷한 장면에서조차, 다른 제조사들의 카메라들은 상호배치(interleave)전송센서, 처리 알고리즘, 및 사용된 칼라모델의 차이 때문에 사진에 다른 색을 제공한다.

이와 같이, 인쇄를 위해 준비한 디지털이미지의 화질 평가는 디지털이미지의 밝기, 흔들림 정도 및 적목의 검출에 기초하여 자동모드에서 수행된다.

디지털이미지의 화질 평가가 완료된 후에는, 특정 방식으로 정보의 기록이 수행된다.

메타데이터는 보통 디지털카메라로 찍은 이미지의 파일에 보관된다. 일반적으로, 메타데이터는 이러한 파일과 관련된 어느 데이타라도 포함하고, 사용자가 일상적으로 접근할 수 있는 데이터와는 다르다. 대부분의 경우에, 현대의 디지털카메라들은 메타데이터의 포맷으로서, 전자 및 정보처리 일본 산업 협회에의해 추천된 Exif (Exchangeable image file)포맷을 사용한다 ("디지털스틸카메라용 교환가능 이미지 파일 포맷," Exif version 2.2 JEITA CP-3451 기술 보고서, 2002년 4월 [9] 참조). 메타데이터 Exif는 디지털이미지의 자동처리를 위한 추가정보원으로 고려될 수 있고, 이러한 정보의 내용은 디지털카메라의 고유특성에 의해 판단되고 미리정해지고 측정된 파라메터들을 포함한다. 따라서, 사용자는 예를 들어 향상과 인쇄와 같은 더 나은 응용을 목적으로 메타데이터의 진단 및 변경을 위해 소프트웨어 시장에서 유용한 다양한 유틸리티들을 사용할 수 있다.

이외에도, 이미지 분석에 의해 질 낮은 사진을 검출할 수 있는 자동화 알고 리즘은 메타데이터에 이미지의 완성된 혹은 계획된 보정에 관해 필요한 정보를 넣을 수 있다.

인쇄를 위한 메타데이터의 사용 예로서, PDF 포맷을 언급할 필요가 있다. 이 포맷의 사용은 비용을 줄이고 인쇄명령을 프린터에 전송하는 것과 연관된 많은 문제들을 해결한다. 이 경우에, 프린터는 파일과 관련된 대상, 이미지 및 글꼴을 전송하여 데이터용지에 따라 PDF를 발생시킨다.

또한, 어도브(Adobe, XMP)사에서 개발한, 파일에 관한 메타데이터를 파일에 즉시으로 삽입하는 메타데이터의 확장가능한 플랫폼(platform)이 공지되어 있다 (로빈 엘. 데일(Robin L. Dale)과 귄터 바이벨(Gunter Waibel)에 의해 발행된 "디지털스틸이미지용 기술적 메타데이터의 획득" 알엘지 디지뉴스 (RLG DigiNews), 8권 5호 2004년 [10]과 "Adobe XMP-JDF-PDF: 자동화의 알파벳" 인쇄미디어 2004 5월/6월 [11] 참조). 예를 들어, 디지털카메라는 날짜, 시간, 카메라의 종류, 노출설정 및 렌즈설정과 같은 사진에 관한 정보를 이미지의 파일로 자동으로 기록한다. 이러한 정보가 메타데이터이다. 촬영에 관한 중요한 정보를 검색하게 하는, 예를 들어 이미지의 장소, 사진사의 이름, 동반 정보 등등의 보충 메타데이터가 수동으로 추가될 수 있다. XMP를 사용함으로써, 이러한 메타데이터는 사진의 파일에 결합되어 처리하는 내내 수반된다. 파일에 일어날 수 있는 모든 변동의 파라미터들이 메타데이터에 기록된다. 최초의 파일이 다른 포맷으로, 예를 들어 EPS, PDF 혹은 포토샵 파일로 변환될지라도, 메타데이터는 기록되어 처리되는 내내 파일의 정보헤더를 제공한다.

요즘은, 많은 프린터들이 디지털카메라 혹은 메모리카드로부터 직접 인쇄가 가능하지만, 이들 중 오직 몇몇만 독자적(autonomous)으로 여겨질 수 있다. 인쇄장치의 독자성은 우리 의견에 따르면 인쇄를 수행하거나 어느 디지털카메라로부터 내장하드디스크로 사진을 옮기게 하고 또한 디지털이미지의 자동 혹은 상호 보정절차를 수행하게 하는, 하드디스크, 메모리카드 슬롯, 픽브리지(PictBridge) 포트의 유무에 따라 판단된다. 또한, 사용자는 인쇄하려고 선택한 사진들을 디스플레이장치에 띄워놓고 수동으로 표시해 놓을 수 있음을 가정할 수 있다. 그러나, 제조사의 시장가격을 이유로 주로 정해지는 표준조정에서, 화질의 정확한 평가를 위한 이러한 디스플레이장치의 크기는 좀 작다. 대다수의 프린터모델들은 디스플레이장치를 전혀 갖고 있지 않고, 근래의 디지털 카메라의 메모리카드가 몇 백장의 사진을 정장할 수 있다는 것을 고려하면 인쇄용 이미지들을 정렬하는 과정에 많은 시간이 걸린다.

미국특허출원 2002/0109854 [12]에 공개되어있는 문제 해결이 본 발명과 가장 비슷하다. 여기에서 디지털화질의 평가 방법은 이미지를 보정하고 많은 요구되는 보정절차들을 판단하기위한 기초로서, 구체적인 보정절차의 수준으로서, 다른 절차들 사이에서 상대적인 가중치로서, 이러한 것들의 어떤 결합으로 여겨진다. 각 수행된 개선은 절정값이 "하나(one)"와 같은 경우에 평가된다.

이와 같이, 이미지가 한가지 부문에서 개선, 즉 편집되면, 예를 들어, 노출 보정이 수행되면, "하나"로 간주된다; 두 가지 변환에서는 평가 "두 개(two)"가 지정된다, 등등. 따라서, 지정된 평가는 보정의 종류 및/또는 개선의 정도에 의존할 수 있다. 이미지가 필수 보정을 거치거나 보정을 위하여 다른 종류의 몇몇 절차들이 적용된다면, 대응하는 등급은 예를 들어 "두 개"로 올라간다. 그러므로, 각 이미지는 이미지에 적용된 보정이나 개선의 정도(수준)에 맞게 등급을 얻는다. 많이 개선될수록 더 높은 등급에 대응한다. 지정된 등급에 따라 충분한 보정을 거친 이미지는 인쇄에 적합하다고 표시된다. 인쇄의 최고 우선권은 가장 높은 등급을 가진 이미지에 지정된다. 이 특허출원은 본 발명의 본보기로 선택되었다.

본 발명이 해결할 과제는 이용할 수 있는 디지털 이미지를 고급 이미지, 즉 편집없이도 인쇄하기에 적합한 이미지와; 조건적인 이미지, 즉 편집 혹은 다른 처리 이후에 인쇄하기에 적합한 이미지와; 인쇄하기에 부적합한 이미지로 자동구분하는 디지털 이미지의 분류방법을 제공하는 것이다.

본 발명은 컴퓨터나 프린터의 일부일 수 있는 메모리블럭에 예를 들어 디지털카메라로 찍은 디지털이미지의 기록하고; 메모리블럭에 저장된 디지털이미지를 속성, 즉 이미지 밝기, 흔들림 수준, 적목 검출에 따라 분석하고; 드러난 결점의 본질에 대응하는 메타데이터를 기록하고; 분석의 결과에 따라 디지털이미지를 높은 화질기준을 만족하고 인쇄에 적합한, 즉 결점이 없는 이미지, 편집 후에야 인쇄가 적합한, 즉 교정할 수 있는 결점을 가진 이미지, 인쇄가 부적합한, 즉 교정이 불가능한 결점을 가진 이미지와 같은 부문으로 분류하고; 상기 세 가지 부문들에 해당하는 디지털이미지를 각각 저장하기 위한 별도의 섹터들을 메모리부에서 할당하고; 드러난 결점의 본질에 관한 메타데이터와 함께 정렬된 디지털이미지들을 포함하는 파일들을 메모리부에 저장하는 것을 포함하는 디지털 이미지의 자동 분류방법에 의해서 달성된다.

본 발명에 따르면, 내장된 메모리로부터 혹은 프린터를 구동하는 컴퓨터의 메모리부로부터 프린터에 다운로드되는 디지털 사진 한 세트 중에서 최상의 사진을 자동으로 선택하는 것이다. 고급사진들은 메모리블럭의 대응하는 디렉토리에 기록되고, 이후 배치(batch)모드에서 추가의 분석작업 없이 인쇄될 수 있다. 이는 처리시간뿐만 아니라 사진용지와 인쇄용 카트리지와 같은 재료의 경제성에 있어서도 유리하다.

디지털이미지의 1차분석 중에 드러난 특징들은 메타데이터 Exif 혹은 특정기술의 메타데이터에서 소정의 플래그로 표시되므로, 이미지는 나중에 분류를 되풀이하지 않고도 인쇄될 수 있다. 이외에도, 결점에 관한 정보는 Exif의 헤더 (메타데이터)에 노출 결함, 흔들림 결함, 및 적목 결함과 같이 기록될 수 있다. 이는 결점의 가진 이미지를 인쇄하기 위해 개선하는데 이용된다.

디지털이미지를 디지털카메라로부터 저장장치로 다운로드하는 과정에서, 혹은 기존의 이미지, 예를 들어 프린터의 내장하드디스크에 저장된 이미지의 분석과정 중에서, 분류는 별도의 서브디렉토리에 사진을 질적으로 선택하게 한다. 이로부터 인쇄는 직접 실행되거나 프린터의 추가조정에 의해 실행된다. 본 방법은 재료비와 인쇄시간을 줄인다.

본 발명에 따른 가장 실질적으로 개선은 고급기준에 해당하는 인쇄에 적합한 이미지와; 인쇄에 적합하지 않으나 개선될 수 있어 이후 인쇄될 수 있는 이미지와; 인쇄에 부적합하여, 즉 개선이 불가능한 이미지로, 디지털 이미지를 세 가지 부문으로 분류하는 방법에 의하여 달성된다.

본 방법은 인쇄에 쓰이는 사진 용지의 소비를 줄이고, 인쇄시간을 짧게함으로써, 인쇄과정의 효율을 높인다.

이미지들의 분석과 이들의 평가는 전문가 혹은 다른 외부의 간섭을 필요로 하지 않는 자동모드에서 수행된다.

화질의 평가는, 특히 고급이미지의 판단은 이미지 개선의 위한 과정들이 필요 없어서 이들을 없앤다면 사진인쇄를 위한 대응하는 소프트웨어 생산성을 근본적으로 향상시킨다.

화질 평가를 위한 소프트웨어의 구조조율은 대응하는 처리필터들을 추가, 제거 혹은 정렬함에 의하여 이미지 개선 모듈을 최적화한다.

본 발명에서는 이미지의 보정과정을 설명하는 메타데이터가 생성되어 개선된 이미지의 파일에 저장됨으로써, 이미지 보정을 위한 여러 번의 평가 작업들을 없앨 수 있다. 디지털이미지 개선을 위한 대다수의 알고리즘들이 이미지의 사전 분석과정을 포함하고 있지 않기 때문에, 이러한 특징은 대단히 중요하다. 상기 조건은 여러 번의 보정절차가 개선 보다는 최종이미지를 악화시키는 결과를 가져올 수 있으므로 결정적인 것이다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 디지털카메라, 메모리카드, 컴퓨터, 또는 정보를 포함하는 이미지를 저장할 수 있고 이로부터 디지털이미지가 다운로드 될 수 있는 그 밖의 장치와 같은 입력장치(101)로부터 다운로드된 디지털이미지의 자동 분석 및 평가를 수행할 프린터의 주요구성들의 상호작용을 도시하고 있다. 입력장치(101)로부터 획득한 디지털이미지는 이어지는 저장 혹은 분류작업을 위해 메모리블럭, 예를 들어 프린터의 하드디스크나 정보를 가진 이미지를 저장할 수 있고 이로부터 디지털 이미지가 다운로드될 수 있는 그 밖의 장치에 기록된다.

메모리블럭(부)는 디지털이미지의 자동 분석 및 보정을 위한 모듈(104)의 형태로 소프트웨어에 의해 사용되는 명령을 포함할 수 있다. 이는 메모리블럭이 두 개의 부분, 디지털이미지의 분석, 보정 및 인쇄 코드를 실행하는 프로그램메모리와 분류된 이미지들이 기록되는 데이터메모리부로 이루어져 있음을 의미한다. 이미지의 분석 및 평가 과정은 메모리블럭(102)에 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서(105)에 의해 수행된다. 정보교환이 데이터버스(103)을 통하여 정보교환이 이루어진다. 처리 후, 이미지는 예를 들어 프린터의 하드디스크와 같은 메모리블럭(102)으로 전송된다.

여러 번의 이미지의 평가 혹은 보정 절차를 방지하기 위하여, 이미지의 보정에 대응하는 메타데이터가 생성되어 개선된 이미지를 포함하는 디지털이미지의 파일에 기록된다. 이후, 데이터는 프린터의 하드디스크로부터, 인쇄출력을 생성하는 프린터블럭 혹은 정보를 포함하는 이미지를 저장할 수 있는 어떤(임의의)장치 혹은 이로 부터 디지털 이미지가 다운로드될 수 있는 어느 장치와 같은 하나 이상의 출력장치(106)로 다운로드된다.

도 2는 인쇄용 디지털이미지를 분류하는 과정의 알고리즘을 도시한 것이다. 단계(201)는 입력장치로부터 디지털이미지를 다운로드하는 것을 나타낸 것이다. 단계(202)는 다음과 같은 부문으로 정렬하여, 밝기 분석, 흔들림 분석, 적목 유무 분석에 기초하여 생성된 이미지 분류하는 것을 나타낸 것이다: 고급사진; 당장 인쇄에는 부적합하지만 나중에 인쇄를 위해 보정이 가능한 사진; 및 개선이 불가능한 인쇄 불능인 사진. 단계(203)는 이어지는 이미지의 분류 및 인쇄를 위해 대응하는 Exif 필드에 분류결과를 기록하는 것을 나타낸다. 단계(204)에서는 고급이미지가 메모리블럭, 예를 들어 프린터 하드디스크의 "정상"이라는 서브디렉토리에 저장되고, 인쇄가능하여 개선되어야하는 이미지들은 "개선"이라는 서브디렉토리에 기록되고, 고유의 결함을 가지는 이미지들은 "결함"이라는 서브디렉토리에 기록된다. 단계(205)에서는, 고급이미지들의 인쇄가 수행된다.

도 3은 디지털이미지의 분류과정의 단계들을 보여준다. 단계(301)에서는, 이미지 밝기에 의한 분류가 수행된다.

노출량의 평가를 위하여, 이미지가 인쇄에 적합한지를 평가하기 위하여 분석된 디지털이미지의 밝기 평균값을 계산해야하는 [3]에 씌여진 방법을 사용하는 것이 바람직하다. 이미지의 평균밝기가 설정된 문턱값 I₁ 보다 작고 설정한 문턱값 I₂보다 클 경우, 이미지는 인쇄에 부적합하고 개선도 불가능하다고 여겨진다. 그렇지 않으면, 이미지는 인쇄에 적합한 "정상"인 것으로 분류되고; 인쇄에는 부적합하나 개선이 요구되는 경우 낮은 콘트라스트, 노출이 덜된, 혹은 노출이 과한 것으로 분 류된다. 구체적으로, 8-비트의 이미지에 I₁=10, I₂=245의 값을 쓰는 것을 추천한다.

단계(302)에서는, 이미지 흔들림 수준에 의한 분석이 수행된다. 예를 들어, 임 석환 (Suk Hwan Lim), 조나단 옌 (Jonathan Yen), 펭 우 (Peng Wu)에 의하여 휴렛팩커드 실험실 기술보고서 HPL--2005-14, 2006년 1월 20일에 공개된 보고서 "디지털사진의 초점 흐림 검출 (Detection of Out-Of-Focus Digital Photographs) [14]" 에 나타난 과정을 따른다. 이미지는 1부터 5까지의 선명도 등급으로 지정된다. 여기서, 1은 매우 불명확함이고, 5는 매우 좋음이다. 이미지의 선명도 등급이 5라면, 이는 인쇄에 적합한 고급의 이미지이다. 평가된 선명도가 3 ~4이면, 이러한 이미지는 개선될 수 있다. 선명도가 1~ 2의 범위에 있다면, 이러한 이미지는 개선될 수 없는 결함을 가진 것이다.

단계(303)에서는, 적목현상의 유무에 대한 이미지 분석이 수행된다. 알고리즘은 크게 3단계로 구분된다.

a. 잠재적으로 적목현상으로 여길수 있는 대상 검출

b. 잘못된 검출 무시

c. 적목현상 구역화(세분화)

"적목" 유무의 판단을 위하여 특히 [6]과 [7]의 알고리즘을 사용할 것을 추천한다.

도 4는 분류결과에 기초하여 이미지의 Exif 헤더에 분류의 결과를 소정의 플래그로 지정하는 알고리즘을 나타낸다. 단계(401)에서는, 이미지의 Exif 헤더 혹은 기술적인 메타데이터에 소정의 필드와 "결함" 필드가 설정된다. 단계(402)에서 이미지가 결함이 있다고 분류되면, 단계(403)에서 Exif 헤더의 필드 "화질"에 플래그 "결함"이 기록된다. 단계(404)에서 이미지가 "개선"으로 분류되면, 단계(405)에서 Exif 헤더의 필드 "화질" 에 플래그 "개선"이 기록되고, 결함의 타입 ("노출 결함," "흔들림 결함," 혹은 "적목 결함"이 필드 "결함"에 기록된다. 그렇지 않으면, 단계(406)에서 플래그 "정상"이 Exif 헤더의 필드 "화질"에 기록된다.

도 5는 Exif 헤더의 필드 "화질"의 분류에 대응하여 지정된 플래그에 따라 프린터 하드디스크의 디렉토리로 분류된 이미지들을 정렬하는 과정을 보여주는 흐름도이다. 단계(501)에서 플래그 "결함"이 나타나면, 단계(502)에서 이미지는 "결함"디렉토리에 기록되고, 그렇지 않으면 단계(503)에서 플래그 "개선"의 유무를 위한 Exif 헤더의 필드 "화질"의 분석이 수행된다. 플래그가 "개선"에 기록되면, 단계(504)에서 이미지가 서브디렉토리 "개선"에 기록되고, 그렇지 않으면 단계(505)에서 이미지가 서브디렉토리 "정상"에 기록된다.

도 6은 원래(초기) 디지털이미지의 분류, 및 분류 결과에 따라 예를 들어 프린터의 하드디스크와 같은 메모리블럭의 대응하는 서브디렉토리에 기록하는 과정을 도시하고 있다.

예로써, 시스템의 입력에 1번부터 7번까지 번호를 붙인 일곱개의 이미지들이 있다. 분류결과에 따르면, 2번, 3번 및 4번 이미지들이 고급의 인쇄가능한 것으로 표시되었다. Exif 헤더의 필드 "화질"에서, 플래그 "정상"이 기록되고 이미지들은 "정상" 디렉토리로 옮겨진다. 1번, 5번 및 7번 이미지들은 개선이 요구되기 때문에 인쇄가 부적합하다고 분류된다. 이러한 이미지들에 대하여, 플래그 "개선"은 Exif 헤더의 필드 "화질" 에 기록되고 "개선" 디렉토리에 저장된다. 이렇게 분류하는 이유는 1번 이미지가 노출이 덜되었다고 평가되었고, 5번 이미지는 노출이 과하다고 분류되었으며, 7번 이미지는 적목현상이 있다고 분류되었다. 이러한 이미지들은 인쇄하기 전에 개선되어야만 한다. 6번이미지는 개선의 여지 없이 모호한(흔들린) 것으로 분류되었다. Exif 헤더의 필드 "화질"에서 플래그 "결함"이 이 이미지에 지정되어, 이 이미지는 "결함" 디렉토리에 기록된다.

상기 서술한 이미지의 화질 평가를 포함하는 디지털이미지의 정렬 방법은 내장하드디스크로 인쇄하는 시스템에서 플러그인(plug-in) 혹은 별도의 어플리케이션으로서 이미지의 자동개선 프로그램으로 수행된다. 본 발명의 대다수의 수행에 있어서, 사용자는 추가의 어플리케이션을 사용하지 않고서도 화질 분석 및 보정을 자동으로 이용할 수 있다. 전반적이고 국소적인 수준 모두에서 이미지를 분류하기 위한 비슷한 유형의 어플리케이션은 자동화 과정을 위한 생산성을 더욱 높이고, 양질의 디지털이미지가 결함의 부정확한 분류로 인해서 더 나빠지는 경우에 이미지 부정확한 개선작업을 없앤다.

이와 같이, 본 발명은 촬영 이후 후처리 동안 디지털이미지에 결합된 메타데이터의 분석에 의해 디지털이미지의 대량 저장매체를 처리하도록 사용자의 기회를 향상시킨다. 나아가, 이미지의 화질에 문제가 있다면, 사용자는 이미지 파일에 저장된 메타데이터로 대응하는 보정을 수행하도록 대처할 수 있다. 이는 자동모드에서도 마찬가지로 유효하다. 특히 사용자는 "정상"으로 분류된 이미지를 어떠한 개 선 없이도 인쇄할 수 있다. 다른 실시예로, 사용자는 서브디렉토리 "정상"에 있는 사진들만 사진실로 옮기기 위하여 별도의 데이터운반장치에 기록할 수 있다.

플래그 "개선"을 가지는 이미지의 개선은 결함의 유형("노출 결함," "흔들림 결함," "적목 결함"에 따라 수행된다. 이미지가 "노출 결함"을 갖고 있으면, [3]에 개시된 노출 보정 알고리즘에 기초한 보정 방법을 이용하는 것이 바람직하다. 이미지가 "흔들림 결함"을 가지고 있다면, 선명도를 높이는 방법, 예를 들어 높은주파수를 증대시키는 일련의 필터를 사용하는 방법이 바람직하다. 이러한 필터의 다양한 실시예가 [13]에 제시되어 있다. 이미지가 "적목 결함"을 가지고 있다면, 보정과정이 [7]과 [8]에 개시된 것과 비슷해야 한다.

본 방법은 하드디스크를 내장한 인쇄장치와 화질을 자동판단하는 소프트웨어에 의해 성공적으로 실시될 수 있어, 사용자에게 사용될 프로그램을 위한 추가 패킷(packets)에 의지하지 않고도 이미지의 화질을 분석할 수 있는 풍부한 기회를 제공한다.

즉, 본 화질 판단 시스템에 의해 제공된 프린터는 배치모드에서 그렇게 질적인 사진들이 아니더라도 인쇄의 과정을 편성할 수 있게 한다.

Claims (4)

1. 고급인쇄를 위한 디지털이미지의 분류방법에 있어서,

   메모리블럭에 디지털이미지를 기록하는 단계와;

   상기 메모리블럭에 저장된 상기 디지털이미지를 이미지 밝기, 흔들림 수준 및 적목 검출을 포함하는 속성에 따라 분석하는 단계와;

   상기 디지털이미지의 결점에 대한 메타데이터를 기록하는 단계와;

   분석결과에 따라 상기 디지털이미지를 결점이 없는 이미지, 교정 가능한 이미지 및 교정 불가능한 이미지로 분류하여 각각 별도의 섹터로 상기 메모리블럭에 할당하는 단계와;

   상기 메타데이터와 함께 상기 분류된 디지털이미지를 상기 메모리블럭에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털이미지의 분류방법.
2. 제1항에 있어서,

   상기 디지털이미지의 결점에 대한 정보는 Exif 형식을 포함하는 메타데이터에서 소정의 플래그로 표시되는 것을 특징으로 하는 디지털이미지의 분류방법.
3. 제2항에 있어서,

   상기 결점에 대한 정보는 상기 Exif 형식의 헤더에 기록되며, 노출 결함, 흔들림 결함, 및 적목결함을 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털이미지의 분류방법.
4. 제1항에 있어서

   상기 디지털이미지를 분류하는 단계는 인쇄가능 이미지, 개선 후 인쇄가능 이미지, 개선 불가능한 이미지로 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지의 분류방법.

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