KR20160072831A - Image processing system and providing method thereof - Google Patents

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KR20160072831A
KR20160072831A KR1020160023534A KR20160023534A KR20160072831A KR 20160072831 A KR20160072831 A KR 20160072831A KR 1020160023534 A KR1020160023534 A KR 1020160023534A KR 20160023534 A KR20160023534 A KR 20160023534A KR 20160072831 A KR20160072831 A KR 20160072831A
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위영철
이무재
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Abstract

Disclosed are an image processing system which performs pre-processing on a processing target image to increase image compression efficiency and performs a compression on the pre-processed processing target image, and a providing method thereof. According to an aspect of the present invention, the image processing system comprises: an acquisition module which acquires an attribute value of a conversion target pixel included in a processing target image and an attribute value of a preceding pixel of the conversion target pixel; a determination module which determines whether to convert the attribute value of the conversion target pixel based on the attribute value of the conversion target pixel and the attribute value of the preceding pixel; and a conversion module which, when the determination module determines to convert the attribute value of the conversion target pixel, converts the attribute value of the conversion target pixel into the attribute value of the preceding pixel, wherein, when the preceding pixel is a pixel whose attribute value is converted by the conversion module, the attribute value of the preceding pixel is an attribute value after conversion.

Description

이미지 처리 시스템 및 그 제공방법{Image processing system and providing method thereof}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing system,

본 발명은 이미지 처리 시스템 및 그 제공방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 이미지 압축 효율이 높이질 수 있도록 처리 대상 이미지에 대한 전처리(pre-processing)을 수행하고, 전처리가 수행된 처리 대상 이미지에 대한 압축을 수행하는 이미지 처리 시스템 및 그 제공방법에 관한 것이다.
The present invention relates to an image processing system and a method of providing the same, and more particularly, to an image processing system that performs pre-processing on an image to be processed so as to enhance image compression efficiency, And a method of providing the image processing system.

최근 이미지의 품질이 점점 높아 짐에 따라 하나의 이미지 데이터를 표현하기 위한 데이터의 양이 매우 커지게 되었으며, 이로 인해 저장매체에 많은 수의 이미지 데이터를 저장하기 어렵거나 네트워크를 통해 이미지 데이터를 전송하는데 많은 전송 시간이 소요되는 문제점이 있다. Recently, as the quality of images has increased, the amount of data for representing one image data has become very large. As a result, it is difficult to store a large number of image data on a storage medium or image data is transmitted through a network There is a problem that a long transmission time is required.

따라서, 네트워크 트래픽을 줄이고 저장공간을 절약하기 위해, 이미지 데이터는 이미지의 충실도에 큰 영향을 미치지 않고 이미지에 관련된 데이터의 양을 줄이기 위해 인코딩(압축)될 수 있다.Thus, in order to reduce network traffic and save storage space, the image data may be encoded (compressed) to reduce the amount of data associated with the image without significantly affecting the fidelity of the image.

압축 알고리즘은 그 중요성으로 인해 오랫동안 연구되어 왔으며, 가장 대표적인 압축 알고리즘으로 Run-Length 압축 방법을 들 수 있다. Run-Length 압축 방법으로 동일한 바이트가 연속해 있을 경우 이를 그 바이트와 몇 번 반복되는지 수치를 기록하는 방법이다. 그러나 Run-Length 압축 방법은 간단한 구현 방법을 가진다는 장점이 있으나 압축률이 그다지 좋지 않으며, 실제로 가장 널리 사용되는 구현되는 압축 방법은 Huffman 압축 방법과 Lempel-Ziv 압축 방법이다.Compression algorithms have been studied for a long time due to their importance, and the most typical compression algorithm is Run-Length compression. The run-length compression method is to record the number of consecutive bytes if they are repeated and the number of repetitions. However, the run-length compression method has a merit of having a simple implementation method, but the compression rate is not so good. In practice, the most widely used compression methods are the Huffman compression method and the Lempel-Ziv compression method.

Huffman 압축 방법은 빈도가 높은 바이트는 적은 비트수로, 빈도가 낮은 바이트는 많은 비트수로 그 표현을 재정의하여 파일을 압축한다.The Huffman compression method compresses a file by redefining its representation as a small number of bits with a high frequency and a low number of bits with a low frequency.

Lempel-Ziv 압축 방법의 가장 대표적인 방법은 정적 사전(Static Dictionary) 방법과 동적 사전(Dynamic Dictionary) 방법이다. 정적 사전 방법은 출현될 것으로 예상되는 패턴에 대한 정적 테이블을 미리 만들어 두었다가 그 패턴이 나올 경우 정적 테이블에 대한 참조를 하도록 하여 압축하는 방법이고, 동적 사전 방법은 파일을 읽는 과정에서 패턴에 대한 사전을 만든다. 즉, 동적 사전법에서 패턴에 대한 참조는 이미 그전에 파일 내에서 출현한 패턴에 한한다. 동적 사전법은 파일을 읽어 들이면서 사전을 구성해야 하는 부담이 생기기 때문에 속도가 느리다는 단점이 있으나, 임의의 파일에 대해 압축률이 좋은 경우가 많다.The most representative methods of the Lempel-Ziv compression method are the static dictionary method and the dynamic dictionary method. The static dictionary method is a method of preliminarily creating a static table for a pattern that is expected to appear, compressing the static table by referring to the static table when the pattern is found, and the dynamic dictionary method is a method of reading a dictionary I make it. In other words, the reference to the pattern in the dynamic dictionary method is limited to the pattern already existing in the file before that. The dynamic dictionary method has a drawback in that it is slow in speed because it creates a burden to construct a dictionary while reading the file, but in many cases, the compression rate is good for an arbitrary file.

이상에서 살펴본 바와 같이 현존하는 대표적인 압축 방법들은 빈도수 압축(frequency compression) 방식을 사용하므로 데이터 내에 유사한 패턴이 자주 반복될수록 압축률이 높아지게 된다.
As described above, typical compression methods existing in the art use a frequency compression method, so that the more frequently similar patterns are repeated in the data, the higher the compression rate is.

따라서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 이미지 데이터를 압축하기 이전 단계에서, 이미지 데이터에 유사한 패턴이 발생할 확률이 높아질 수 있도록 해당 이미지에 대한 전처리 과정을 수행하고, 전처리 과정이 수행된 이미지를 대상으로 압축을 수행함으로써 압축률을 향상시킬 수 있는 이미지 처리 시스템을 제공하는 것이다.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and it is therefore an object of the present invention to provide a method and apparatus for performing a preprocessing process on a corresponding image so as to increase the probability of occurrence of a similar pattern in image data, So that the compression ratio can be improved.

본 발명의 일 측면에 따르면, 처리대상 이미지에 포함된 변환대상 픽셀의 속성 값 및 상기 변환대상 픽셀의 선행 픽셀의 속성 값을 획득하는 획득모듈, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값 및 상기 선행 픽셀의 속성 값에 기초하여, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 하는지 여부를 판단하는 판단모듈 및 상기 판단모듈이 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 한다고 판단한 경우, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 상기 선행 픽셀의 속성 값으로 변환하는 변환모듈-여기서, 상기 선행 픽셀이 상기 변환모듈에 의해 속성 값이 변환된 픽셀인 경우, 상기 선행 픽셀의 속성 값은 변환 후의 속성 값임-을 포함하는 이미지 처리 시스템이 제공된다.According to an aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus including an acquisition module for acquiring an attribute value of a conversion target pixel included in an image to be processed and an attribute value of a preceding pixel of the conversion subject pixel, an attribute value of the conversion subject pixel, A determination module for determining whether to convert an attribute value of the conversion subject pixel based on the attribute value of the conversion subject pixel, and a determination module for determining whether to convert the attribute value of the conversion subject pixel, Wherein the attribute value of the preceding pixel is an attribute value after conversion if the preceding pixel is a pixel whose attribute value has been converted by the conversion module, / RTI >

일 실시예에서, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값은 상기 변환대상 픽셀의 RGB 값이며, 상기 선행 픽셀의 속성 값은 상기 선행 픽셀의 RGB 값일 수 있다.In one embodiment, the attribute value of the pixel to be converted is the RGB value of the pixel to be converted, and the attribute value of the preceding pixel may be the RGB value of the preceding pixel.

일 실시예에서, 상기 판단모듈은, 하기 제1조건 내지 제3조건 중 적어도 하나를 포함하는 변환조건이 만족되는 경우 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 하는 것으로 판단할 수 있다.In one embodiment, the determination module may determine that the attribute value of the pixel to be converted should be converted when the conversion condition including at least one of the following first to third conditions is satisfied.

제1조건:

Figure pat00001
(Rt는 상기 변환대상 픽셀의 R 값, Rp는 상기 선행 픽셀의 R 값, tr은 소정의 제1임계 값)First condition:
Figure pat00001
(R t is R the value of the converted pixel, R p R is the value of the prior pixel, t r is a predetermined first threshold value)

제2조건:

Figure pat00002
(Gt는 상기 변환대상 픽셀의 G 값, Gp는 상기 선행 픽셀의 G 값, tg은 소정의 제2임계 값)Second condition:
Figure pat00002
(G t is the G value of the pixel to be converted, G p is the G value of the preceding pixel, and t g is a predetermined second threshold value)

제3조건:

Figure pat00003
(Bt는 상기 변환대상 픽셀의 B 값, Bp는 상기 선행 픽셀의 B 값, tb은 소정의 제3임계 값)Third condition:
Figure pat00003
(B t is a B value of the pixel to be converted, B p is a B value of the preceding pixel, and t b is a predetermined third threshold value)

일 실시예에서, 상기 획득모듈은, 상기 처리대상 이미지에 포함된 컬러 참조 테이블(color lookup table)로부터 상기 변환대상 픽셀의 픽셀 데이터에 포함된 컬러 인덱스 값에 상응하는 RGB 값을 획득할 수 있다.In one embodiment, the acquisition module may obtain an RGB value corresponding to a color index value included in pixel data of the conversion subject pixel from a color lookup table included in the image to be processed.

일 실시예에서, 상기 이미지 처리 시스템은, 상기 변환모듈에 의해 변환된 픽셀을 포함하는 처리완료 이미지를 압축하는 압축모듈을 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the image processing system may further comprise a compression module for compressing the processed image including the pixels converted by the conversion module.

본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 처리대상 이미지에 포함된 변환대상 픽셀의 속성 값 및 상기 변환대상 픽셀의 선행 픽셀의 속성 값을 획득하는 획득단계, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값 및 상기 선행 픽셀의 속성 값에 기초하여, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 하는지 여부를 판단하는 판단단계 및 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 한다고 판단된 경우, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 상기 선행 픽셀의 속성 값으로 변환하는 변환단계-여기서, 상기 선행 픽셀이 상기 변환모듈에 의해 속성 값이 변환된 픽셀인 경우, 상기 선행 픽셀의 속성 값은 변환 후의 속성 값임-를 포함하는 이미지 처리 시스템 제공방법이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided an image processing method comprising the steps of: acquiring an attribute value of a pixel to be converted included in an image to be processed and an attribute value of a preceding pixel of the pixel to be converted; A determination step of determining whether to convert the attribute value of the conversion target pixel based on the attribute value, and a determination step of determining whether to convert the attribute value of the conversion subject pixel, Wherein the attribute value of the preceding pixel is an attribute value after conversion if the preceding pixel is a pixel whose attribute value has been converted by the conversion module, / RTI >

일 실시예에서, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값은 상기 변환대상 픽셀의 RGB 값이며, 상기 선행 픽셀의 속성 값은 상기 선행 픽셀의 RGB 값일 수 있다.In one embodiment, the attribute value of the pixel to be converted is the RGB value of the pixel to be converted, and the attribute value of the preceding pixel may be the RGB value of the preceding pixel.

일 실시예에서, 상기 판단단계는, 상기 제1조건 내지 제3조건 중 적어도 하나를 포함하는 변환조건이 만족되는 경우 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 하는 것으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the determining step may include determining that the attribute value of the pixel to be converted should be converted when the conversion condition including at least one of the first condition to the third condition is satisfied .

일 실시예에서, 상기 획득단계는, 상기 처리대상 이미지에 포함된 컬러 참조 테이블로부터 상기 변환대상 픽셀의 픽셀 데이터에 포함된 컬러 인덱스 값에 상응하는 RGB 값을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the obtaining step may include obtaining an RGB value corresponding to a color index value included in pixel data of the conversion subject pixel from a color reference table included in the image to be processed.

일 실시예에서, 상기 이미지 처리 시스템 제공방법은, 상기 변환단계에 의해 변환된 픽셀을 포함하는 처리완료 이미지를 압축하는 압축단계를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the image processing system providing method may further include a compressing step of compressing the processed image including the pixels converted by the converting step.

본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 상술한 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a computer-readable recording medium recording a program for performing the above-described method.

본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 이미지 처리 시스템으로서, 프로세서 및 상기 프로세서에 의하여 실행되는 컴퓨터 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하며, 상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 이미지 처리 시스템이 상술한 방법을 수행하도록 하는 이미지 처리 시스템이 제공된다.
According to another aspect of the present invention there is provided an image processing system comprising a processor and a memory storing a computer program executed by the processor, wherein the computer program, when executed by the processor, An image processing system is provided for causing the method described above to be performed.

본 발명의 기술적 사상에 따르면 이미지 데이터를 압축하기 이전 단계에서 이미지 데이터에 유사한 패턴이 발생할 확률을 높일 수 있도록 해당 이미지에 대한 전처리 과정을 수행하고, 전처리 과정이 수행된 이미지를 대상으로 압축을 수행함으로써 압축률을 현저히 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
According to the technical idea of the present invention, a preprocessing process for a corresponding image is performed so as to increase the probability of occurrence of a similar pattern in the image data at a stage before compressing the image data, and compression is performed on the image subjected to the preprocessing process The compression ratio can be remarkably improved.

본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 시스템이 수행하는 동작을 간략하게 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 픽셀처리모듈의 세부적인 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4(a)는 컬러 참조 테이블의 일 예를 도시한 도면이며, 도 4(b)는 도 4(a)의 컬러 참조 테이블을 이용하여 각 픽셀의 색상 값을 표현하고 있는 처리대상 이미지의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 시스템에 의해 처리대상 이미지에 포함된 각 픽셀의 속성 값이 어떻게 변환되는지를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 시스템 제공 방법을 나타내는 흐름도이다.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS A brief description of each drawing is provided to more fully understand the drawings recited in the description of the invention.
1 is a view briefly showing an operation performed by an image processing system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing a schematic configuration of an image processing system according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a detailed configuration of a pixel processing module according to an embodiment of the present invention.
4A is a view showing an example of a color reference table. FIG. 4B is a diagram showing the color reference table of FIG. 4A, Fig.
5 is a diagram for explaining how an attribute value of each pixel included in an image to be processed is transformed by an image processing system according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a method of providing an image processing system according to an embodiment of the present invention.

본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.In order to fully understand the present invention, operational advantages of the present invention, and objects achieved by the practice of the present invention, reference should be made to the accompanying drawings and the accompanying drawings which illustrate preferred embodiments of the present invention.

또한, 본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터를 '전송'하는 경우에는 상기 구성요소는 상기 다른 구성요소로 직접 상기 데이터를 전송할 수도 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 상기 데이터를 상기 다른 구성요소로 전송할 수도 있는 것을 의미한다.Also, in this specification, when any one element 'transmits' data to another element, the element may transmit the data directly to the other element, or may be transmitted through at least one other element And may transmit the data to the other component.

반대로 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터를 '직접 전송'하는 경우에는 상기 구성요소에서 다른 구성요소를 통하지 않고 상기 다른 구성요소로 상기 데이터가 전송되는 것을 의미한다.Conversely, when one element 'directly transmits' data to another element, it means that the data is transmitted to the other element without passing through another element in the element.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the preferred embodiments of the present invention with reference to the accompanying drawings. Like reference symbols in the drawings denote like elements.

도 1는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 시스템(100)이 수행하는 동작을 간략하게 나타내는 도면이다.FIG. 1 is a view briefly showing operations performed by the image processing system 100 according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 상기 이미지 처리 시스템(100)은 처리대상 이미지를 입력 받아 전처리 과정(pre-processing; S100)을 수행할 수 있다. 상기 전처리 과정에서 상기 이미지 처리 시스템(100)은 처리 대상 이미지에 포함된 픽셀 중 적어도 일부의 속성을 변환함으로써, 상기 변환 후의 처리대상 이미지(처리완료 이미지)에 유사한 패턴이 생성될 가능성이 높아지도록 할 수 있다.Referring to FIG. 1, the image processing system 100 may receive an image to be processed and perform pre-processing (S100). In the preprocessing process, the image processing system 100 converts attributes of at least some of the pixels included in the image to be processed so as to increase the likelihood of generating a similar pattern in the processed image (processed image) after the conversion .

상기 처리대상 이미지는 인코딩 전의 원본 이미지를 의미할 수 있다. 상기 처리대상 이미지는 예를 들어, 디지털 카메라나 이미지 스캐너의 이미지 센서로부터 최소한으로 처리한 데이터인 로우 이미지(raw image), 이미지 상의 각 점들을 직교 좌표계를 사용하여 픽셀(pixel; 화소) 단위로 나타낸 비트맵 이미지(bitmap image) 일 수 있다.The image to be processed may refer to the original image before encoding. The image to be processed includes, for example, a raw image, which is data processed to a minimum from an image sensor of a digital camera or an image scanner, and a plurality of points on the image in units of pixels using a rectangular coordinate system. May be a bitmap image.

한편, 상기 이미지 처리 시스템(100)에 의해 전처리 과정(S100)이 수행되면 처리완료 이미지가 생성될 수 있으며, 상기 이미지 처리 시스템(100)은 처리완료 이미지를 압축하여 최종 결과물인 압축(인코딩)된 이미지를 생성할 수 있다(S200).On the other hand, when the preprocessing process (S100) is performed by the image processing system 100, a processed image may be generated, and the image processing system 100 compresses the processed image and outputs the compressed (encoded) An image can be generated (S200).

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 시스템(100)의 개략적인 구성을 나타내는 블록도이다. 도 2를 참조하면, 상기 이미지 처리 시스템(100)은 픽셀처리모듈(110), 제어모듈(120), 압축모듈(130)을 포함할 수 있다.2 is a block diagram showing a schematic configuration of an image processing system 100 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the image processing system 100 may include a pixel processing module 110, a control module 120, and a compression module 130.

도 3은 상기 픽셀처리모듈(110)의 세부적인 구성을 나타내는 블록도이다. 도 3을 참조하면, 상기 픽셀처리모듈(110)은 획득모듈(111), 판단모듈(112), 변환모듈(113)을 포함할 수 있다.3 is a block diagram showing a detailed configuration of the pixel processing module 110. Referring to FIG. Referring to FIG. 3, the pixel processing module 110 may include an acquisition module 111, a determination module 112, and a conversion module 113.

본 발명의 실시예에 따라서는, 상술한 구성요소들 중 일부 구성요소는 반드시 본 발명의 구현에 필수적으로 필요한 구성요소에 해당하지 않을 수도 있으며, 또한 실시예에 따라 상기 이미지 처리 시스템(100)은 이보다 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있음은 물론이다.According to an embodiment of the present invention, some of the above-mentioned components may not necessarily correspond to the components necessary for the implementation of the present invention, It goes without saying that more components may be included.

상기 이미지 처리 시스템(100)은 소정의 데이터 프로세싱 장치(예컨대, 컴퓨터, 모바일 단말기 등)에 설치되어, 상기 데이터 프로세싱 장치에 구비된 하드웨어 및 본 발명의 기술적 사상을 구현하도록 정의되는 소정의 소프트웨어 코드와 유기적으로 결합되는 구성을 의미할 수 있다.The image processing system 100 may be implemented in a data processing device (e.g., a computer, a mobile terminal, etc.) and may include hardware provided in the data processing device and predetermined software codes defined to implement the concepts of the present invention May refer to an organically bonded configuration.

상기 이미지 처리 시스템(100)은 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위해 필요한 하드웨어 리소스(resource) 및/또는 소프트웨어를 구비할 수 있으며, 반드시 하나의 물리적인 구성요소를 의미하거나 하나의 장치를 의미하는 것은 아니다. 즉, 상기 이미지 처리 시스템(100)은 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위해 구비되는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 논리적인 결합을 의미할 수 있으며, 필요한 경우에는 서로 이격된 장치에 설치되어 각각의 기능을 수행함으로써 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 논리적인 구성들의 집합으로 구현될 수도 있다. 또한, 상기 이미지 처리 시스템(100)은 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 각각의 기능 또는 역할별로 별도로 구현되는 구성들의 집합을 의미할 수도 있다. 예컨대 상기 상기 픽셀처리모듈(110), 제어모듈(120), 압축모듈(130), 획득모듈(111), 판단모듈(112), 변환모듈(113)은 서로 다른 물리적 장치에 위치할 수도 있고, 동일한 물리적 장치에 위치할 수도 있다. 또한, 구현 예에 따라서는 상기 픽셀처리모듈(110), 제어모듈(120), 압축모듈(130), 획득모듈(111), 판단모듈(112) 및/또는 변환모듈(113) 등 각각의 개별모듈을 구성하는 요소들 역시 서로 다른 물리적 장치에 위치하고, 서로 다른 물리적 장치에 위치한 요소들이 서로 유기적으로 결합되어 각각의 개별 모듈이 수행하는 기능을 실현할 수도 있다.The image processing system 100 may include hardware resources and / or software necessary to implement the technical idea of the present invention, and the term " means one physical component " no. That is, the image processing system 100 may mean a logical combination of hardware and / or software provided to implement the technical idea of the present invention. If necessary, the image processing system 100 may be installed in a separate apparatus, The present invention may be embodied as a set of logical structures for realizing the technical idea of the present invention. Also, the image processing system 100 may mean a set of configurations separately implemented for each function or role for implementing the technical idea of the present invention. For example, the pixel processing module 110, the control module 120, the compression module 130, the acquisition module 111, the determination module 112, and the conversion module 113 may be located in different physical devices, Or may be located in the same physical device. In addition, depending on the implementation, each of the pixel processing module 110, the control module 120, the compression module 130, the acquisition module 111, the determination module 112, and / or the conversion module 113, The elements constituting the module may also be located in different physical devices, and elements located in different physical devices may be organically coupled to each other to realize the functions performed by the respective individual modules.

또한, 본 명세서에서 모듈이라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 모듈은 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아님은 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가에게는 용이하게 추론될 수 있다.In this specification, a module may mean a functional and structural combination of hardware for carrying out the technical idea of the present invention and software for driving the hardware. For example, the module may mean a logical unit of a predetermined code and a hardware resource for executing the predetermined code, and it does not necessarily mean a physically connected code or a kind of hardware. Can be easily deduced to the average expert in the field of < / RTI >

상기 제어모듈(120) 은 상기 이미지 처리 시스템(100)에 포함된 다른 구성들(예를 들면, 상기 압축모듈(130), 픽셀처리모듈(110), 획득모듈(111), 판단모듈(112), 변환모듈(113) 등)의 기능 및/또는 리소스를 제어할 수 있다.The control module 120 may include other components included in the image processing system 100 such as the compression module 130, the pixel processing module 110, the acquisition module 111, the determination module 112, , The conversion module 113, and the like).

상기 픽셀처리모듈(110)은 상기 제어모듈(120)의 제어에 의해 처리대상 이미지에 포함된 특정 변환대상 픽셀에 대한 픽셀처리과정을 수행할 수 있으며, 상기 픽셀처리과정에 의해 상기 변환대상 픽셀의 속성이 변환되거나 변환되지 않을 수 있다. 이에 대하여는 추후 도 3을 참조하여 보다 상세하게 설명하기로 한다.The pixel processing module 110 may perform pixel processing for a specific conversion target pixel included in the processing target image under the control of the control module 120, Attributes may or may not be transformed. This will be described later in detail with reference to FIG.

한편, 상기 제어모듈(120)은 상기 픽셀처리모듈(110)이 상기 처리대상 이미지에 포함된 복수의 픽셀 각각에 대하여 픽셀처리과정을 수행하도록 제어할 수 있다. 즉, 상기 제어모듈(120)은 상기 처리대상 이미지에 포함된 복수의 픽셀 각각을 차례대로 변환대상 픽셀로 하여, 상기 픽셀처리모듈(110)이 상기 변환대상 픽셀을 처리하도록 제어할 수 있다.Meanwhile, the control module 120 may control the pixel processing module 110 to perform pixel processing for each of a plurality of pixels included in the processing target image. That is, the control module 120 may control the pixel processing module 110 to process the pixel to be converted, using each of a plurality of pixels included in the image to be processed in turn as conversion target pixels.

상기 제어모듈(120)은 상기 처리대상 이미지의 첫 번째 픽셀 행에서부터 시작하여, 특정한 행에 포함된 각각의 픽셀에 대한 픽셀처리과정이 모두 수행된 후 다음 행에 포함된 각각의 픽셀에 대한 픽셀처리과정이 수행되도록 할 수 있으며, 하나의 행 내에서는 첫 번째 열부터 차례로 픽셀처리과정이 수행되도록 할 수 있다. 이하에서는 이러한 처리 방식을 행 우선 방식이라고 칭하기 한다.The control module 120 performs the pixel processing for each pixel included in a specific row, and then performs pixel processing for each pixel included in the next row, starting from the first pixel row of the image to be processed, And the pixel processing can be performed in order from the first column in one row. Hereinafter, this processing method will be referred to as a row-first method.

구현 예에 따라, 상기 제어모듈(120)은 열 우선 방식에 따라 픽셀을 처리할 수도 있다. 즉, 상기 제어모듈(120)은 상기 처리대상 이미지의 첫 번째 픽셀 열에서부터 시작하여, 특정한 열에 포함된 각각의 픽셀에 대한 픽셀처리과정이 모두 수행된 후 다음 열에 포함된 각각의 픽셀에 대한 픽셀처리과정이 수행되도록 할 수 있으며, 하나의 열 내에서는 첫 번째 행부터 차례로 픽셀처리과정이 수행되도록 할 수 있다.According to an embodiment, the control module 120 may process pixels according to a thermal prioritization scheme. That is, the control module 120 performs a pixel process for each pixel included in a specific column, starting from the first pixel column of the image to be processed, and then performs pixel processing for each pixel included in the next column And the pixel processing may be performed in order from the first row in one column.

이하에서는 행 우선 방식을 예로 들어 설명하지만 열 우선 방식의 경우에도 본 발명의 기술적 사상이 동일하게 적용될 수 있음은 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 용이하게 이해할 수 있을 것이다.Hereinafter, the row-first method will be described as an example, but it will be understood by those skilled in the art that the technical idea of the present invention can be applied to the column-first method as well.

이하에서는 주로 도 3을 참조하고, 도 4(a) 내지 도 4(b)를 보조적을 참조하여, 상기 픽셀처리모듈(110)에 관해 보다 상세히 설명하기로 한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 픽셀처리모듈(110)은 획득모듈(111), 판단모듈(112) 및 변환모듈(113)을 포함할 수 있다.The pixel processing module 110 will now be described in more detail with reference mainly to FIG. 3, and with reference to FIGS. 4 (a) to 4 (b) As shown in FIG. 3, the pixel processing module 110 may include an acquisition module 111, a determination module 112, and a conversion module 113.

상기 획득모듈(111)은 변환대상 픽셀의 속성 값 및 상기 변환대상 픽셀의 선행 픽셀의 속성 값을 획득할 수 있다.The acquisition module 111 may acquire an attribute value of a pixel to be converted and an attribute value of a preceding pixel of the pixel to be converted.

상기 변환대상 픽셀의 선행 픽셀은 상기 변환대상 픽셀 바로 이전에 처리된 픽셀을 의미할 수 있다. 즉, 상기 변환대상 픽셀에 대한 픽셀처리과정은 상기 선행 픽셀에 대한 픽셀처리과정이 완료된 후 수행될 수 있다. 한편, 상기 변환대상 픽셀에 대한 픽셀처리과정은 선행 픽셀이 존재하는 경우에 수행될 수 있다. 따라서, 상기 처리대상 이미지에 포함되어 있는 최초의 픽셀에 대해서는 픽셀처리과정이 수행되지 않을 수 있다. 혹은 상기 처리대상 이미지에 포함되어 있는 최초의 픽셀에 대해서도 픽셀처리과정이 수행되지만 픽셀처리과정에 의해 상기 최초의 픽셀의 속성에 아무런 변환이 이루어지지 않는 것일 수도 있다.The preceding pixel of the conversion target pixel may mean a pixel processed immediately before the conversion target pixel. That is, the pixel process for the pixel to be converted may be performed after the pixel process for the preceding pixel is completed. Meanwhile, the pixel process for the pixel to be converted may be performed when a preceding pixel exists. Therefore, the pixel process may not be performed on the first pixel included in the image to be processed. Alternatively, the pixel process may be performed on the first pixel included in the image to be processed, but no conversion is performed on the attribute of the first pixel by the pixel process.

한편, 행 우선 방식에서 첫 번째가 아닌 특정한 행의 첫 번째 픽셀의 선행 픽셀은 이전 행의 마지막 픽셀일 수 있다. 만약 처리대상 이미지가 세로 m 픽셀, 가로 n 픽셀로 구성되며, p(i, j)가 처리대상 이미지의 i 번째 행 및 j 번째 열의 픽셀인 나타내는 기호라고 하면, j가 0이 아닌 경우 p(i, j)의 선행 픽셀은 p(i, j-1)일 수 있으며, j가 0인 경우 p(i, 0)의 선행 픽셀은 p(i-1, n)일 수 있다.On the other hand, the preceding pixel of the first pixel of a particular row other than the first in the row-first manner may be the last pixel of the previous row. If j is not 0, if p (i, j) is a symbol representing a pixel in the i-th row and j-th column of the image to be processed, , j) may be p (i, j-1), and if j is 0, the preceding pixel of p (i, 0) may be p (i-1, n).

열 우선 방식에서는 첫 번째가 아닌 특정한 열의 첫 번째 픽셀의 선행 픽셀은 이전 열의 마지막 픽셀일 수 있다.In the column-first approach, the leading pixel of the first pixel of a particular column, but not the first, may be the last pixel of the previous column.

한편, 상기 변환대상 픽셀 및 상기 선행 픽셀뿐만 아니라 상기 처리대상 이미지에 포함된 각 픽셀의 속성은 바람직하게는 해당 픽셀의 색상 값일 수 있다. 각 픽셀의 색상 값은 예를 들어, RGB 색 모델이나 YCbCr 색 모델, HIS 색 모델, CMYK 색 모델에 의해 표현되는 수치일 수 있다.The attribute of each pixel included in the processing target image as well as the conversion target pixel and the preceding pixel may be a color value of the corresponding pixel. The color value of each pixel may be, for example, a value expressed by an RGB color model, a YCbCr color model, a HIS color model, or a CMYK color model.

이하에서는 상기 처리대상 이미지에 포함된 각 픽셀의 속성이 해당 픽셀의 색상 값이며, 특히, RGB 색 모델로 표현된 색상 값인 예에 대하여 설명하지만, 본 발명의 기술적 사상이 다른 색 모델이나 다른 속성에 대하여도 마찬가지로 적용될 수 있음은 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 용이하게 이해할 수 있을 것이다.Hereinafter, an example is described in which the attribute of each pixel included in the image to be processed is the color value of the corresponding pixel, and in particular, the color value expressed by the RGB color model. However, It will be understood by those skilled in the art that the present invention can be similarly applied.

한편, 상기 처리대상 이미지가 각 픽셀의 RGB 값을 표현하는 방식은 다양할 수 있다. 예를 들어, 상기 처리대상 이미지는 컬러 참조 테이블(color lookup table)을 이용하여 각 픽셀의 RGB 색상 값을 표현할 수 있다. 이러한 방식을 통상 인덱스 컬러 모드라고 호칭할 수 있다. 인덱스 컬러 모드에서, 상기 컬러 참조 테이블에는 상기 처리대상 이미지에서 이용하는 각 색상에 해당하는 RGB 값이 미리 저장되어 있을 수 있으며, 각 RGB 값에는 고유한 인덱스가 부여되어 있을 수 있다. 또한 상기 처리대상 이미지에 포함된 각 픽셀의 픽셀 데이터는 컬러 참조 테이블 상의 인덱스 값을 포함할 수 있다. 도 4(a)는 컬러 참조 테이블의 일 예를 도시한 도면이며, 도 4(b)는 도 4(a)의 컬러 참조 테이블을 이용하여 각 픽셀의 색상 값을 표현하고 있는 처리대상 이미지의 일 예를 도시한 도면이다.On the other hand, the manner in which the image to be processed expresses RGB values of each pixel may vary. For example, the image to be processed may represent an RGB color value of each pixel using a color lookup table. Such a method can be referred to as an index color mode in general. In the index color mode, the color reference table may previously store RGB values corresponding to the colors used in the processing target image, and each RGB value may be given a unique index. The pixel data of each pixel included in the processing target image may include an index value on the color reference table. 4A is a view showing an example of a color reference table. FIG. 4B is a diagram showing the color reference table of FIG. 4A, Fig.

도 4(a)를 참조하면, 상기 컬러 참조 테이블은 컬러 깊이 만큼의 RGB 값이 저장되어 있을 수 있으며, 각 RGB 값에는 고유한 인덱스가 부여될 수 있다. 예를 들어, 0번 인덱스에 상응하는 RGB 값은 <R0, G0, B0>일 수 있다. 한편, 도 4(a)의 컬러 참조 테이블은 2^8(=256)개의 RGB 색 항목을 가지는 예를 도시하고 있지만 컬러 참조 테이블에 따라서는 처리대상 이미지의 색 깊이에 따라 이보다 많거나 작은 수의 색 항목을 포함할 수 있음은 물론이다.Referring to FIG. 4A, the color reference table may store RGB values corresponding to color depths, and each RGB value may be given a unique index. For example, the RGB value corresponding to the index 0 may be < R 0 , G 0 , B 0 &gt;. Meanwhile, although the color reference table of FIG. 4A shows an example having 2 ^ 8 (= 256) RGB color items, depending on the color depth of the image to be processed, It is of course possible to include color items.

한편, 도 4(b)에서 표현하고 있는 처리 대상 이미지는 가로 n 픽셀, 세로 m 픽셀로 구성되며, p(i, j)는 i 번째 행 및 j 번째 열의 픽셀일 수 있다. 예를 들어, p(1,2)의 픽셀 데이터는 인덱스 값 1을 포함하고 수 있으므로 p(1,2)의 RGB 값은 도 4(a)에 도시된 바와 같은 컬러 참조 테이블 상의 <R1, G1, B1>일 수 있다.Meanwhile, the image to be processed shown in FIG. 4 (b) is composed of n pixels in length and m pixels in length, and p (i, j) may be a pixel in the i-th row and j-th column. For example, since the pixel data of p (1,2) may contain the index value 1, the RGB value of p (1,2) may be smaller than < R 1 , G 1 , B 1 &gt;.

상기 처리대상 이미지가 인덱스 컬러 모드로 각 픽셀의 색상을 표현하고 있는 경우, 상기 획득모듈(111)은 변환 대상 픽셀의 픽셀 데이터에 포함되어 있는 인덱스를 획득한 후 상기 처리대상 이미지에 포함된 컬러 참조 테이블에서 해당 인덱스에 상응하는 RGB 값을 획득할 수 있다. 예를 들어, 변환대상 픽셀이 p(3, 2)인 경우, 상기 획득모듈(111)은 p(3, 2)의 인덱스가 2임을 확인하고, 상기 컬러 참조 테이블의 2번 항목에 해당하는 <R2, G2, B2>를 p(3, 2)의 색상 값으로 획득할 수 있다.If the processing target image expresses the color of each pixel in the index color mode, the acquiring module 111 acquires the index included in the pixel data of the conversion target pixel, and then acquires the color reference included in the processing target image You can obtain the RGB value corresponding to the index in the table. For example, when the pixel to be converted is p (3, 2), the acquisition module 111 confirms that the index of p (3, 2) is 2, R 2 , G 2 , B 2 > can be obtained as the color values of p (3, 2).

상술한 바와 같이, 상기 획득모듈(111)은 변환대상 픽셀의 선행 픽셀에 대한 RGB 값도 획득할 수 있다. 만약 변환대상 픽셀이 p(3, 2)이며 상기 제어모듈(120)이 행 우선 방식에 따라 각 픽셀을 처리하는 경우 상기 변환 대상 픽셀 p(3,2)의 선행 픽셀은 p(3, 1)일 수 있다. 따라서, 상기 획득모듈(111)은 선행 픽셀 p(3, 1)의 인덱스가 1임을 확인하고, 상기 컬러 참조 테이블의 1번 항목에 해당하는 <R1, G1, B1>를 선행픽셀 p(3, 1)의 색상 값으로 획득할 수 있다.As described above, the acquisition module 111 may also obtain RGB values for the preceding pixels of the pixel to be converted. If the pixel to be transformed is p (3, 2) and the control module 120 processes each pixel according to the row-first approach, the preceding pixel of the pixel p (3,2) Lt; / RTI &gt; Accordingly, the acquisition module 111 confirms that the index of the preceding pixel p (3, 1) is 1 and sets <R 1 , G 1 , B 1 > corresponding to the item 1 of the color reference table to the preceding pixel p (3, 1).

한편, 상기 선행 픽셀이 후술하는 변환모듈(113)에 의해 속성 값이 변환된 픽셀인 경우, 상기 선행 픽셀의 속성 값은 변환 후의 속성 값일 수 있다.On the other hand, when the preceding pixel is a pixel whose attribute value has been converted by the conversion module 113 described later, the attribute value of the preceding pixel may be an attribute value after conversion.

한편, 상기 처리대상 이미지의 색 깊이(depth)가 매우 큰 경우(예를 들어, 24-bit true color 혹은 30/36/48-bit deep color 등)에는 인덱스 컬러 모드를 사용하지 않는 경우도 있다. 이러한 경우, 각 픽셀에 상응하는 픽셀 데이터 자체가 RGB 값을 포함할 수 있다. 따라서, 이러한 경우 상기 획득모듈(111)은 변환대상 픽셀의 RGB 값을 상기 변환대상 픽셀의 픽셀 데이터로부터 직접 획득할 수 있다.Meanwhile, the index color mode may not be used when the color depth of the image to be processed is very large (for example, 24-bit true color or 30/36/48-bit deep color). In this case, the pixel data itself corresponding to each pixel may include an RGB value. Therefore, in this case, the acquisition module 111 can directly obtain the RGB value of the pixel to be converted from the pixel data of the pixel to be converted.

다시 도 3을 참조하면, 상기 판단모듈(112)은 상기 변환대상 픽셀의 속성 값 및 상기 선행 픽셀의 속성 값에 기초하여, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 하는지 여부를 판단할 수 있다.Referring back to FIG. 3, the determination module 112 may determine whether to convert an attribute value of the pixel to be converted, based on an attribute value of the pixel to be converted and an attribute value of the preceding pixel.

일 실시예에서, 상기 판단모듈(112)은 상기 변환대상 픽셀의 속성 값과 상기 선행 픽셀의 속성 값이 차이가 소정의 한계 범위 이내인 경우 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 하는 것으로 판단할 수 있다. 두 픽셀의 속성 값의 차이가 크지 않은 경우에는 육안으로 두 픽셀을 구분할 수 없는 경우가 많으므로 두 픽셀의 속성 값을 일치시키더라도 이미지의 화질에 큰 저하가 없을 것이기 때문이다. 만약 상기 속성 값이 복수의 세부 속성항목으로 구성되는 경우, 서로 상응하는 세부 속성항목 간의 차이를 계산하고 이를 기초로 상기 변환대상 픽셀의 속성 값 변환 여부를 판단할 수 있다.In one embodiment, the determination module 112 determines that an attribute value of the conversion subject pixel should be converted when the difference between the attribute value of the conversion subject pixel and the attribute value of the preceding pixel is within a predetermined limit range . In the case where the difference between the attribute values of the two pixels is not large, the two pixels can not be distinguished by the naked eye. Therefore, even if the attribute values of the two pixels are matched with each other, the image quality will not be deteriorated. If the attribute value is composed of a plurality of detailed attribute items, the difference between corresponding detailed attribute items may be calculated and it may be determined whether the attribute value of the pixel to be converted is converted based on the difference.

일 실시예에서, 상기 변환대상 픽셀 및 선행 픽셀의 속성 값이 RGB 값인 경우, 상기 판단모듈(112)은 아래의 제1조건 내지 제3조건 중 적어도 하나를 포함하는 변환조건이 만족되는 경우 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 하는 것으로 판단할 수 있다.In one embodiment, when the attribute values of the pixel to be converted and the pixel value of the preceding pixel are RGB values, the determination module 112 determines whether the conversion condition including at least one of the following first to third conditions is satisfied It can be determined that the property value of the target pixel needs to be transformed.

제1조건:

Figure pat00004
First condition:
Figure pat00004

제2조건:

Figure pat00005
Second condition:
Figure pat00005

제3조건:

Figure pat00006
Third condition:
Figure pat00006

여기서, Rt는 상기 변환대상 픽셀의 R 값, Rp는 상기 선행 픽셀의 R 값, Gt는 상기 변환대상 픽셀의 G 값, Gp는 상기 선행 픽셀의 G 값, Bt는 상기 변환대상 픽셀의 B 값, Bp는 상기 선행 픽셀의 B 값을 나타낼 수 있다.Wherein, R t is R the value of the converted pixel, R p is the R value of the prior pixel, G t is the G value of the converted pixel, G p is the G value of the prior pixel, B t is the conversion target B value of the pixel, B p may represent the B value of the prior pixel.

한편, tr은 소정의 제1임계 값(두 픽셀의 R 값의 차이에 대한 임계 값)을 나타내며, tg은 소정의 제2임계 값(두 픽셀의 G 값의 차이에 대한 임계 값)을 나타내며, tb은 소정의 제3임계 값(두 픽셀의 B 값의 차이에 대한 임계 값)을 나타낼 수 있다.On the other hand, t r represents a predetermined first threshold value (a threshold value for the difference between the R values of two pixels), t g represents a predetermined second threshold value (a threshold value for the difference between G values of two pixels) It represents, t b may represent a predetermined third (threshold value for the difference between the B values of the two pixels) threshold.

한편, 상기 tr, tg, tb 값은 미리 정의된 고정된 값일 수도 있지만, 이미지의 특성, 압축 방식의 특성 등에 따라 적응적으로 결정되는 값일 수 있다. 예를 들어, 상기 tr, tg, tb 값을 결정하는 특성은 상기 처리대상 이미지가 복잡한 이미지인지 단순한 이미지인지 등을 나타내는 복잡도, 화질, 종류(그라데이션(gradation), 스토롱 에지(strong edge), 텍스쳐(texture) 등) 등에 관한 특성을 포함할 수 있다. 또한 상기 특성은 상기 이미지 처리 시스템(100)이 손실 압축을 수행하기 때문에 고려되어야 할 특성일 수 있다. 왜냐하면, 상기 압축대상 이미지는 그 특성에 따라 일정 정도의 정보의 손실이 되어도 가시적 화질에는 큰 영향이 없는 이미지일 수도 있고, 상기 일정 정도의 정보의 손실이 있는 경우에는 가시적 화질에 큰 영향이 존재하는 이미지일 수도 있기 때문이다.The values of t r , t g , and t b may be a predetermined fixed value, but they may be values determined adaptively according to the characteristics of the image, the characteristics of the compression method, and the like. For example, the characteristic for determining the values of t r , t g , and t b may be a complexity, an image quality, a kind (gradation, strong edge or the like) indicating whether the image to be processed is a complex image or a simple image ), Texture, etc.), and the like. This characteristic may also be a property that should be considered because the image processing system 100 performs lossy compression. This is because the compression target image may be an image having no significant influence on the visible image quality even if a certain amount of information is lost depending on the characteristic thereof and there is a great influence on the visible image quality when the information loss is a certain degree It may be an image.

한편, 상기 변환모듈(113)은, 상기 판단모듈(112)이 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 한다고 판단한 경우, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 상기 선행 픽셀의 속성 값으로 변환할 수 있다. 이때, 상기 선행 픽셀이 상기 변환모듈(113)에 의해 이미 속성 값이 변환된 픽셀인 경우, 상기 선행 픽셀의 속성 값은 변환 후의 속성 값일 수 있다. 이는 일련의 픽셀에 대해 차례로 수행되는 속성 값의 변환에 의해 에러가 누적되는 것을 방지하기 위함이다.On the other hand, when the determination module 112 determines that the attribute value of the pixel to be converted should be converted, the conversion module 113 may convert the attribute value of the pixel to be converted into the attribute value of the preceding pixel . At this time, if the preceding pixel is a pixel whose attribute value has already been converted by the conversion module 113, the attribute value of the preceding pixel may be an attribute value after conversion. This is to prevent the accumulation of errors due to the conversion of attribute values that are performed sequentially for a series of pixels.

상기 변환모듈(113)이 픽셀의 속성 값을 변환한다고 함은 해당 속성을 직접 변환하는 것만을 의미하는 것은 아니며, 해당 속성을 확인하기 위해 이용되는 참조 값을 변환하는 것을 포함하는 의미로 쓰일 수 있다. 예를 들어, 상기 처리대상 이미지가 인덱스 컬러 모드를 이용하고 있는 경우, 상기 변환모듈(113)은 변환 대상 픽셀의 픽셀 데이터에 포함된 인덱스 값을 선행 픽셀의 픽셀 데이터에 포함된 인덱스 값으로 변환할 수 있다.The conversion module 113 does not only directly convert the attribute of the pixel, but can also be used to mean converting the reference value used for confirming the attribute . For example, when the processing target image uses the index color mode, the conversion module 113 converts the index value included in the pixel data of the pixel to be converted into the index value included in the pixel data of the preceding pixel .

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 시스템(100)에 의해 처리대상 이미지에 포함된 각 픽셀의 속성 값(특히, RGB 값)이 어떻게 변환되는지를 설명하기 위한 도면이다. 도 5는 도 4(b)에 도시된 처리대상 이미지 중 일부(첫 번째 행 및 두 번째 행)에 대한 변환 결과만을 도시하고 있다.FIG. 5 is a diagram for explaining how an attribute value (in particular, an RGB value) of each pixel included in an image to be processed by an image processing system 100 according to an embodiment of the present invention is transformed. FIG. 5 shows only the conversion result for a part of the image to be processed (the first row and the second row) shown in FIG. 4 (b).

한편, 이해의 편의를 위하여, 도 5의 예시에서는 두 RGB 값의 인덱스의 차이가 1인 경우에 한해 상기 변환조건이 만족되는 것으로 가정하기로 한다. 즉, 두 픽셀의 RGB 값이 각각 <Ri, Gi, Bi>, <Ri+1, Gi+1, Bi+1>인 경우에 한해 상기 변환조건이 만족되는 것으로 가정하기로 한다.For the convenience of understanding, it is assumed in the example of FIG. 5 that the conversion condition is satisfied only when the difference between the indexes of the two RGB values is 1. That is, it is assumed that the conversion condition is satisfied only when the RGB values of the two pixels are respectively <R i , G i , B i >, <R i + 1 , G i + 1 , and B i + 1 > do.

도 5를 참조하면, 상기 제어모듈(120)은 상기 픽셀처리모듈(110)이 p(0, 0)에 대한 픽셀 처리 과정을 수행하도록 제어할 수 있다. 하지만, p(0, 0)는 선행 픽셀이 존재하지 않는 첫 번째 픽셀이므로 변환 전/후의 속성 값에 아무런 변화가 없을 수 있다.Referring to FIG. 5, the control module 120 may control the pixel processing module 110 to perform pixel processing on p (0, 0). However, since p (0, 0) is the first pixel in which the preceding pixel does not exist, there may be no change in the attribute values before and after the conversion.

상기 제어모듈(120)은 다음 픽셀인 p(0, 1)에 대한 픽셀 처리 과정이 수행되도록 제어할 수 있다. 변환대상 픽셀 p(0, 1)의 선행 픽셀은 p(0, 0)이며, 각각의 속성 값을 나타내는 인덱스가 2, 3이므로 상기 가정에 의해 변환조건이 만족한다. 따라서, 상기 변환모듈(113)은 변환대상 픽셀 p(0, 1)의 속성 값을 나타내는 인덱스를 선행 픽셀 p(0, 0)의 인덱스인 2로 변환할 수 있다.The control module 120 may control the pixel processing for the next pixel p (0, 1) to be performed. Since the preceding pixel of the pixel p (0, 1) to be converted is p (0, 0) and the indices indicating the respective attribute values are 2 and 3, the conversion condition is satisfied by the above assumption. Accordingly, the conversion module 113 can convert the index indicating the attribute value of the pixel p (0, 1) to be converted into 2, which is the index of the preceding pixel p (0, 0).

상기 제어모듈(120)은 다음 픽셀인 p(0, 2)에 대한 픽셀 처리 과정이 수행되도록 제어할 수 있다. 변환대상 픽셀 p(0, 2)의 선행 픽셀은 p(0, 1)이며, 각각의 속성 값을 나타내는 인덱스가 2, 3이므로 상기 가정에 의해 변환조건이 만족한다(선행 픽셀의 인덱스가 앞서 수행된 픽셀 처리 과정에 의해 변환되었음에 유의). 따라서, 상기 변환모듈(113)은 변환대상 픽셀 p(0, 2)의 속성 값을 나타내는 인덱스를 선행 픽셀 p(0, 1)의 인덱스인 2로 변환할 수 있다.The control module 120 may control the pixel processing for the next pixel p (0, 2) to be performed. Since the preceding pixel of the pixel p (0, 2) to be converted is p (0, 1) and the indices indicating the respective attribute values are 2 and 3, the conversion condition is satisfied by the above assumption Note that it has been converted by a pixel processing process. Therefore, the conversion module 113 can convert the index indicating the attribute value of the conversion object pixel p (0, 2) into the index 2 of the preceding pixel p (0, 1).

상기 제어모듈(120)은 다음 픽셀인 p(0, 3)에 대한 픽셀 처리 과정이 수행되도록 제어할 수 있다. 변환대상 픽셀 p(0, 3)의 선행 픽셀은 p(0, 2)이며, 각각의 속성 값을 나타내는 인덱스가 2, 4이므로 상기 가정에 의해 변환조건이 만족되지 않는다(선행 픽셀의 인덱스가 앞서 수행된 픽셀 처리 과정에 의해 변환되었음에 유의). 따라서, 상기 변환모듈(113)은 변환대상 픽셀 p(0, 3)의 속성 값을 변환하지 않고 그대로 유지할 수 있다.The control module 120 may control the pixel processing for the next pixel p (0, 3) to be performed. Since the preceding pixel of the conversion object pixel p (0, 3) is p (0, 2) and the indices indicating the respective attribute values are 2 and 4, the conversion condition is not satisfied by the above assumption Note that it has been converted by the pixel processing performed). Therefore, the conversion module 113 can maintain the attribute values of the conversion object pixel p (0, 3) without conversion.

상기 제어모듈(120)은 다음 픽셀인 p(0, 4)에 대한 픽셀 처리 과정이 수행되도록 제어할 수 있다. 변환대상 픽셀 p(0, 4)의 선행 픽셀은 p(0, 4)이며, 각각의 속성 값을 나타내는 인덱스가 4, 3이므로 상기 가정에 의해 변환조건이 만족되지 않는다. 따라서, 상기 변환모듈(113)은 변환대상 픽셀 p(0, 4)의 속성 값을 나타내는 인덱스를 선행 픽셀 p(0, 3)의 인덱스인 4로 변환할 수 있다.The control module 120 can control the pixel processing for the next pixel p (0, 4) to be performed. Since the preceding pixel of the pixel p (0, 4) to be converted is p (0, 4) and the indices indicating the respective attribute values are 4, 3, the conversion condition is not satisfied by the above assumption. Accordingly, the conversion module 113 can convert the index indicating the attribute value of the conversion object pixel p (0, 4) into the index 4 of the preceding pixel p (0, 3).

한편, 상술한 방식으로 p(0, n)에 대한 픽셀 처리 과정까지 수행되고 나면, 상기 제어모듈(120)은 다음 픽셀인 p(1, 0)에 대한 픽셀 처리 과정이 수행되도록 제어할 수 있다. 변환대상 픽셀 p(1, 0)의 선행 픽셀은 p(0, n)이며, 각각의 속성 값을 나타내는 인덱스가 6, 7이므로 상기 가정에 의해 변환조건이 만족한다. 따라서, 상기 변환모듈(113)은 변환대상 픽셀 p(1, 0)의 속성 값을 나타내는 인덱스를 선행 픽셀 p(1, n)의 인덱스인 6으로 변환할 수 있다.On the other hand, when the pixel processing process for p (0, n) is performed in the above-described manner, the control module 120 can control the pixel process for the next pixel p (1, 0) . Since the preceding pixel of the pixel p (1, 0) to be converted is p (0, n) and the indices indicating the respective attribute values are 6, 7, the conversion condition is satisfied by the above assumption. Accordingly, the conversion module 113 can convert the index indicating the attribute value of the pixel p (1, 0) to be converted into the index 6 of the preceding pixel p (1, n).

이후, 상기 제어모듈(120)은 상술한 방식으로 p(1, 1)부터 상기 처리대상 이미지에 포함된 마지막 픽셀까지 차례로 픽셀 처리 과정이 수행되도록 제어함으로써 처리완료 이미지를 생성할 수 있다.Thereafter, the control module 120 may generate the processed image by controlling the pixel processing to be performed sequentially from p (1, 1) to the last pixel included in the processing target image in the above-described manner.

이상에서는 상기 제어모듈(120)이 상기 처리대상 이미지에 포함된 모든 픽셀이 처리되도록 제어하는 예에 대하여 설명하였으나, 실시예에 따라 상기 제어모듈(120)은 상기 처리대상 이미지에 포함된 일부의 픽셀만이 처리되도록 제어할 수도 있다. 예를 들어, 상기 제어모듈(120)은 상기 처리대상 이미지에 포함된 일부 열 혹은 일부 행에 포함된 픽셀만이 처리되도록 제어할 수 있다.In the above description, the control module 120 controls all the pixels included in the image to be processed to be processed. However, according to the embodiment, the control module 120 controls the pixels included in the image to be processed May be controlled to be processed. For example, the control module 120 may control to process only pixels included in a certain column or a part of rows included in the processing target image.

다시 도 2를 참조하면, 상기 압축모듈(130)은 상기 제어모듈(120) 및 상기 픽셀처리모듈(110)에 의해 상기 처리대상 이미지가 처리된 결과물인 처리완료 이미지를 압축할 수 있다. 상기 압축모듈(130)은 구현 예에 따라 다양한 손실 압축 또는 무손실 압축 기법을 이용하여 상기 처리완료 이미지를 압축할 수 있다.Referring again to FIG. 2, the compression module 130 may compress the processed image, which is the result of processing the processed image by the control module 120 and the pixel processing module 110. The compression module 130 may compress the processed image using various lossy or lossless compression techniques, according to embodiments.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 시스템 제공 방법을 나타내는 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating a method of providing an image processing system according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 상기 이미지 처리 시스템(100)은 처리 대상 이미지에 처리대상 이미지에 포함된 복수의 픽셀 각각을 차례대로 변환대상 픽셀(Pt)로 하여 상기 변환대상 픽셀(Pt)에 대한 픽셀처리단계를 수행함으로써, 처리완료 이미지를 생성할 수 있다(S100).Referring to Figure 6, and in the image processing system 100 includes a conversion target pixel (P t), in turn, a plurality of pixels respectively included in the processing target image to a processed image to the conversion target pixel (P t) By performing the pixel processing step, a processed image can be generated (SlOO).

한편, 상기 변환대상 픽셀(Pt)에 대한 픽셀처리단계(S100)에서, 상기 이미지 처리 시스템(100)은 상기 변환대상 픽셀(Pt)의 속성 값 및 상기 변환대상 픽셀의 선행 픽셀(Pp)의 속성 값을 획득할 수 있다(S110, S120).On the other hand, the converted pixel in the pixel processing step (S100) to (P t), the image processing system 100 includes a property value and the preceding pixel of the converted pixel of the converted pixel (P t) (P p ) (S110, S120).

이후, 상기 변환대상 픽셀(Pt)의 속성 값 및 상기 선행 픽셀(Pp)의 속성 값이 소정의 변환 조건을 만족하는 여부를 판단할 수 있으며, 상기 변환 조건이 만족되는 경우 상기 변환대상 픽셀(Pt)의 속성 값을 상기 선행 픽셀(Pp)의 속성 값으로 변환할 수 있다(S130).Then, it is possible to judge whether the attribute value of the pixel P t to be converted and the attribute value of the preceding pixel P p satisfy a predetermined conversion condition. If the conversion condition is satisfied, (P t ) into the attribute value of the preceding pixel (P p ) (S 130).

S100 단계에 의해 처리완료 이미지가 생성되면, 상기 이미지 처리 시스템(100)은 상기 처리완료 이미지에 대한 압축을 수행하여 압축된 이미지를 생성할 수 있다.When a processed image is generated in step S100, the image processing system 100 can perform compression on the processed image to generate a compressed image.

한편, 구현 예에 따라서, 상기 이미지 처리 시스템(100)은 프로세서 및 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 싱글 코어 CPU혹은 멀티 코어 CPU를 포함할 수 있다. 메모리는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있고 하나 이상의 자기 디스크 저장 장치, 플래시 메모리 장치, 또는 기타 비휘발성 고체상태 메모리 장치와 같은 비휘발성 메모리를 포함할 수도 있다. 프로세서 및 기타 구성 요소에 의한 메모리로의 액세스는 메모리 컨트롤러에 의해 제어될 수 있다. 여기서, 상기 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되는 경우, 본 실시예에 따른 이미지 처리 시스템(100)으로 하여금, 상술한 이미지 처리 시스템 제공방법을 수행하도록 할 수 있다.On the other hand, according to an embodiment, the image processing system 100 may include a processor and a memory for storing a program executed by the processor. The processor may include a single-core CPU or a multi-core CPU. The memory may include high speed random access memory and may include non-volatile memory such as one or more magnetic disk storage devices, flash memory devices, or other non-volatile solid state memory devices. Access to the memory by the processor and other components can be controlled by the memory controller. Here, the program may cause the image processing system 100 according to the present embodiment to perform the image processing system providing method described above when executed by a processor.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 시스템 제공방법은 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 따른 제어 프로그램 및 대상 프로그램도 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.Meanwhile, a method of providing an image processing system according to an exemplary embodiment of the present invention may be implemented as a computer-readable program command and stored in a computer-readable recording medium. The program can also be stored in a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored.

기록 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.Program instructions to be recorded on a recording medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of software.

컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한 상술한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as a hard disk, a floppy disk and a magnetic tape, optical media such as CD-ROM and DVD, a floptical disk, And hardware devices that are specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media and ROM, RAM, flash memory, and the like. The above-mentioned medium may also be a transmission medium such as a light or metal wire, wave guide, etc., including a carrier wave for transmitting a signal designating a program command, a data structure and the like. The computer readable recording medium may also be distributed over a networked computer system so that computer readable code can be stored and executed in a distributed manner.

프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 전자적으로 정보를 처리하는 장치, 예를 들어, 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as devices for processing information electronically using an interpreter or the like, for example, a high-level language code that can be executed by a computer.

상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.It will be understood by those skilled in the art that the foregoing description of the present invention is for illustrative purposes only and that those of ordinary skill in the art can readily understand that various changes and modifications may be made without departing from the spirit or essential characteristics of the present invention. will be. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타나며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.It is intended that the present invention covers the modifications and variations of this invention provided they come within the scope of the appended claims and their equivalents. .

Claims (12)

처리대상 이미지에 포함된 변환대상 픽셀의 속성 값 및 상기 변환대상 픽셀의 선행 픽셀의 속성 값을 획득하는 획득모듈;
상기 변환대상 픽셀의 속성 값 및 상기 선행 픽셀의 속성 값에 기초하여, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 하는지 여부를 판단하는 판단모듈; 및
상기 판단모듈이 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 한다고 판단한 경우, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 상기 선행 픽셀의 속성 값으로 변환하는 변환모듈-여기서, 상기 선행 픽셀이 상기 변환모듈에 의해 속성 값이 변환된 픽셀인 경우, 상기 선행 픽셀의 속성 값은 변환 후의 속성 값임-을 포함하는 이미지 처리 시스템.
An acquiring module for acquiring an attribute value of a conversion target pixel included in an image to be processed and an attribute value of a preceding pixel of the conversion target pixel;
A determination module that determines whether to convert an attribute value of the conversion subject pixel based on the attribute value of the conversion subject pixel and the attribute value of the preceding pixel; And
A conversion module for converting an attribute value of the conversion subject pixel into an attribute value of the preceding pixel when the determination module determines that the attribute value of the conversion subject pixel should be converted, And if the value is a converted pixel, the attribute value of the preceding pixel is an attribute value after conversion.
제1항에 있어서,
상기 변환대상 픽셀의 속성 값은 상기 변환대상 픽셀의 RGB 값이며,
상기 선행 픽셀의 속성 값은 상기 선행 픽셀의 RGB 값인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the attribute value of the pixel to be converted is the RGB value of the pixel to be converted,
Wherein an attribute value of the preceding pixel is an RGB value of the preceding pixel.
제2항에 있어서,
상기 판단모듈은,
하기 제1조건 내지 제3조건 중 적어도 하나를 포함하는 변환조건이 만족되는 경우 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 하는 것으로 판단하는 이미지 처리 시스템.

제1조건:
Figure pat00007
(Rt는 상기 변환대상 픽셀의 R 값, Rp는 상기 선행 픽셀의 R 값, tr은 소정의 제1임계 값)
제2조건:
Figure pat00008
(Gt는 상기 변환대상 픽셀의 G 값, Gp는 상기 선행 픽셀의 G 값, tg은 소정의 제2임계 값)
제3조건:
Figure pat00009
(Bt는 상기 변환대상 픽셀의 B 값, Bp는 상기 선행 픽셀의 B 값, tb은 소정의 제3임계 값)
3. The method of claim 2,
Wherein the determination module comprises:
And determines that the attribute value of the pixel to be converted should be converted if the conversion condition including at least one of the first condition to the third condition described below is satisfied.

First condition:
Figure pat00007
(R t is R the value of the converted pixel, R p R is the value of the prior pixel, t r is a predetermined first threshold value)
Second condition:
Figure pat00008
(G t is the G value of the pixel to be converted, G p is the G value of the preceding pixel, and t g is a predetermined second threshold value)
Third condition:
Figure pat00009
(B t is a B value of the pixel to be converted, B p is a B value of the preceding pixel, and t b is a predetermined third threshold value)
제2항에 있어서,
상기 획득모듈은,
상기 처리대상 이미지에 포함된 컬러 참조 테이블(color lookup table)로부터 상기 변환대상 픽셀의 픽셀 데이터에 포함된 컬러 인덱스 값에 상응하는 RGB 값을 획득하는 이미지 처리 시스템.
3. The method of claim 2,
The acquisition module,
And obtains an RGB value corresponding to a color index value included in pixel data of the conversion subject pixel from a color lookup table included in the image to be processed.
제1항에 있어서,
상기 이미지 처리 시스템은,
상기 변환모듈에 의해 변환된 픽셀을 포함하는 처리완료 이미지를 압축하는 압축모듈을 더 포함하는 이미지 처리 시스템.
The method according to claim 1,
The image processing system comprising:
And a compression module for compressing the processed image including the pixels converted by the conversion module.
처리대상 이미지에 포함된 변환대상 픽셀의 속성 값 및 상기 변환대상 픽셀의 선행 픽셀의 속성 값을 획득하는 획득단계;
상기 변환대상 픽셀의 속성 값 및 상기 선행 픽셀의 속성 값에 기초하여, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 하는지 여부를 판단하는 판단단계; 및
상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 한다고 판단된 경우, 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 상기 선행 픽셀의 속성 값으로 변환하는 변환단계-여기서, 상기 선행 픽셀이 상기 변환모듈에 의해 속성 값이 변환된 픽셀인 경우, 상기 선행 픽셀의 속성 값은 변환 후의 속성 값임-를 포함하는 이미지 처리 시스템 제공방법.
An obtaining step of obtaining an attribute value of a pixel to be converted included in an image to be processed and an attribute value of a preceding pixel of the pixel to be converted;
A determination step of determining whether an attribute value of the pixel to be converted should be converted based on the attribute value of the pixel to be converted and the attribute value of the preceding pixel; And
A converting step of converting an attribute value of the pixel to be converted into an attribute value of the preceding pixel when it is determined to convert the attribute value of the pixel to be converted, The attribute value of the preceding pixel is an attribute value after conversion.
제6항에 있어서,
상기 변환대상 픽셀의 속성 값은 상기 변환대상 픽셀의 RGB 값이며,
상기 선행 픽셀의 속성 값은 상기 선행 픽셀의 RGB 값인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템 제공방법.
The method according to claim 6,
Wherein the attribute value of the pixel to be converted is the RGB value of the pixel to be converted,
Wherein the property value of the preceding pixel is the RGB value of the preceding pixel.
제7항에 있어서,
상기 판단단계는,
하기 제1조건 내지 제3조건 중 적어도 하나를 포함하는 변환조건이 만족되는 경우 상기 변환대상 픽셀의 속성 값을 변환해야 하는 것으로 판단하는 단계를 포함하는 이미지 처리 시스템 제공방법.

제1조건:
Figure pat00010
(Rt는 상기 변환대상 픽셀의 R 값, Rp는 상기 선행 픽셀의 R 값, tr은 소정의 제1임계 값)
제2조건:
Figure pat00011
(Gt는 상기 변환대상 픽셀의 G 값, Gp는 상기 선행 픽셀의 G 값, tg은 소정의 제2임계 값)
제3조건:
Figure pat00012
(Bt는 상기 변환대상 픽셀의 B 값, Bp는 상기 선행 픽셀의 B 값, tb은 소정의 제3임계 값)
8. The method of claim 7,
Wherein,
Determining that an attribute value of the pixel to be converted should be converted when a conversion condition including at least one of the first condition to the third condition is satisfied.

First condition:
Figure pat00010
(R t is R the value of the converted pixel, R p R is the value of the prior pixel, t r is a predetermined first threshold value)
Second condition:
Figure pat00011
(G t is the G value of the pixel to be converted, G p is the G value of the preceding pixel, and t g is a predetermined second threshold value)
Third condition:
Figure pat00012
(B t is a B value of the pixel to be converted, B p is a B value of the preceding pixel, and t b is a predetermined third threshold value)
제7항에 있어서,
상기 획득단계는,
상기 처리대상 이미지에 포함된 컬러 참조 테이블로부터 상기 변환대상 픽셀의 픽셀 데이터에 포함된 컬러 인덱스 값에 상응하는 RGB 값을 획득하는 단계를 포함하는 이미지 처리 시스템 제공방법.
8. The method of claim 7,
The acquiring step includes:
Acquiring an RGB value corresponding to a color index value included in pixel data of the conversion subject pixel from a color reference table included in the image to be processed.
제6항에 있어서,
상기 이미지 처리 시스템 제공방법은,
상기 변환단계에 의해 변환된 픽셀을 포함하는 처리완료 이미지를 압축하는 압축단계를 더 포함하는 이미지 처리 시스템 제공방법.
The method according to claim 6,
The image processing system providing method includes:
And a compressing step of compressing the processed image including the converted pixel by the converting step.
제6항 내지 제10항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
A computer-readable recording medium recording a program for performing the method according to any one of claims 6 to 10.
이미지 처리 시스템으로서,
프로세서; 및
상기 프로세서에 의하여 실행되는 컴퓨터 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하며,
상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 이미지 처리 시스템이 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하도록 하는 이미지 처리 시스템.
An image processing system,
A processor; And
A memory for storing a computer program executed by the processor,
Wherein the computer program, when executed by the processor, causes the image processing system to perform the method recited in any one of claims 6 to 10.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200026435A (en) * 2018-09-03 2020-03-11 네이버 주식회사 Apparatus and method for generating image using skim-pixel convolution neural network

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