KR20160087719A - 주파수 적응적 디스크리닝 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 - Google Patents

주파수 적응적 디스크리닝 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝 방법은, 원본 문서의 스캔 이미지를 획득하는 단계; 상기 획득한 스캔 이미지의 주파수 특성을 분석하여 해상도를 추정하는 단계; 상기 분석된 주파수 특성에 따라서 상기 스캔 이미지의 영역을 분할하는 단계; 및 상기 추정된 해상도를 이용하여 상기 분할된 영역에 적응적으로 필터링을 수행하는 단계를 포함한다.

Description

주파수 적응적 디스크리닝 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 {frequency adaptive descreening method and apparatus for performing the same}
본 발명은 하프톤 패턴이 포함된 문서를 복사하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
프린터는 이미지를 인쇄할 때 밝기를 표현하기 위해서 하프톤(halftone) 패턴을 이용한다. 다시 말해, 프린터는 복수의 점(dot)을 용지에 찍어냄으로써 이미지를 표현하는데, 이때 점의 개수를 조절하여 특정 부분에 얼마만큼 점을 조밀하게 찍어내느냐에 따라 이미지의 밝기 및 중간 농도를 표현하는 것을 하프토닝(halftoning)이라고 하며, 이렇게 형성된 패턴을 하프톤 패턴이라고 한다.
한편, 프린터에 의해 인쇄되어 하프톤 패턴을 포함하는 원본 문서를 복사하는 경우, 원본 문서를 광학적으로 스캐닝하여 스캔 이미지를 획득하고, 획득한 스캔 이미지에 복사기의 해상도에 따라서 하프토닝을 한다면, 원본 문서를 인쇄한 프린터와 복사기간의 하프토닝 주파수 간섭으로 인하여 최종 출력 문서에 모아레(Moire) 현상이 나타날 수 있다.
따라서, 이러한 모아레 현상을 방지하기 위해서는 복사기의 해상도에 따라서 스캔 이미지를 하프토닝 하기 전에, 스캔 이미지에 포함된 하프톤 패턴을 제거하는 작업, 즉 디스크리닝(descreening)을 수행한다. 그런데, 하프톤 패턴의 주파수 특성을 고려하지 않고 일률적으로 디스크리닝 작업을 수행할 경우, 하프톤 패턴이 적절하게 제거되지 않아 모아레 현상이 나타날 수 있다.
본 발명은 디스크리닝 방법에 관한 것이며, 특히 인쇄 문서의 광학적 스캐닝을 통해 획득한 스캔 이미지에 포함된 하프톤 패턴을 주파수 특성에 따라 적응적으로 제거하는 방법 및 이를 수행하기 위한 장치를 제공하고자 한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝 방법은, 원본 문서의 스캔 이미지를 획득하는 단계; 상기 획득한 스캔 이미지의 주파수 특성을 분석하여 해상도를 추정하는 단계; 상기 분석된 주파수 특성에 따라서 상기 스캔 이미지의 영역을 분할하는 단계; 및 상기 추정된 해상도를 이용하여 상기 분할된 영역에 적응적으로 필터링을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 원본 문서의 스캔 이미지의 주파수 특성에 따라서 영역을 분할하고, 주파수 특성의 분석을 통해 추정된 해상도를 이용하여 분할된 영역에 적응적으로 필터링을 수행함으로써, 하프톤 패턴의 제거 효과를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝을 수행하는 화상형성장치를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 하프톤 패턴을 포함하는 원본 문서의 복사시에 이미지 데이터가 전송되는 경로를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 제어부에 포함된 디스크리닝부의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 LPI 추정부의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝 방법에서 스캔 이미지에 하다마드 변환을 수행하기 위한 16x16 하다마드 매트릭스를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 RGB 채널별로 16x16 픽셀 단위로 하다마드 변환을 수행할 결과를 도시한 도면이다.
도 7 내지 도 9는 RGB 채널 각각에 대한 하다마드 공간에서의 주파수 특성값들을 나타낸 도면이다.
도 10에는 본 발명의 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝을 수행하는 픽셀 단위의 이동을 도시하였다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝을 수행하기 전과 후의 영상을 도시한 도면이다.
도 12 내지 도 15는 본 발명의 실시예들에 따른 주파수 적응적 디스크리닝 방법을 설명하기 위한 순서도들이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다. 본 실시예들의 특징을 보다 명확히 설명하기 위하여 이하의 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 관해서는 자세한 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝을 수행하는 화상형성장치를 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 화상형성장치(1000)는 스캔부(1100), 제어부(1200), 인쇄부(1300), 사용자 인터페이스부(1400) 및 저장부(1500)를 포함할 수 있다.
스캔부(1100)는 문서를 광학적으로 스캐닝하여 스캔 이미지를 획득하고, 획득한 스캔 이미지를 제어부(1200)로 전송한다. 스캔부(1100)는 광학적 스캐닝을 수행하므로 원본 문서가 하프톤(halftone) 패턴을 포함하고 있다면, 획득되는 스캔 이미지 역시 원본 문서의 하프톤 패턴을 그대로 포함하게 된다. 이때, 하프톤 패턴이란 복수의 점을 찍어 이미지를 표현함에 있어서, 점의 개수 또는 점의 굵기 중 적어도 하나를 조절함으로써 밝기 및 중간 농도를 표현한 것을 의미한다.
제어부(1200)는 화상형성장치(1000)에 포함된 구성들의 전체적인 동작을 제어하며, 특히 스캔부(1100)로부터 수신한 스캔 이미지에 포함된 하프톤 패턴을 제거하는 디스크리닝(descreening) 작업을 수행하고, 하프톤 패턴이 제거된 스캔 이미지에 다시 화상형성장치(1000)의 해상도에 따라서 하프토닝(halftoning)을 수행한다. 그 결과 획득된 출력 이미지를 인쇄부(1300)에 전송한다.
디스크리닝 작업에 대해서 설명하면, 프린터에 의해 인쇄되어 하프톤 패턴을 포함하는 원본 문서를 복사하는 경우, 원본 문서를 광학적으로 스캐닝하여 획득한 스캔 이미지에 복사기의 해상도에 따라서 하프토닝을 한다면, 원본 문서를 인쇄한 프린터와 복사기간의 하프토닝 주파수 간섭으로 인하여 최종 출력 문서에 모아레(Moire) 현상이 나타날 수 있는데, 이러한 모아레 현상을 방지하기 위해서 스캔 이미지에 포함된 하프톤 패턴을 제거하는 작업을 디스크리닝이라고 한다.
디스크리닝 작업의 수행 과정을 구체적으로 설명하면, 제어부(1200)는 스캔 이미지의 주파수 특성 분석을 통해 스캔 이미지의 영역을 분할하고, 하프톤 패턴의 해상도를 추정하며, 분할된 영역 및 추정된 해상도에 따라서 적응적으로 필터링을 수행함으로써 하프톤 패턴을 제거한다. 좀 더 상세히 설명하면 아래와 같다.
제어부(1200)는 스캔 이미지의 주파수 특성 분석을 통해서 스캔 이미지의 영역을 분할한다. 자세하게는, 제어부(1200)는 스캔 이미지의 픽셀 별로 주파수 특성을 분석하여 해당 픽셀의 하프톤 특성을 판단하고, 판단된 하프톤 특성에 따라서 해당 픽셀이 포함된 영역을 에지(edge) 영역, 텍스쳐(texture) 영역 또는 플랫(flat) 영역 중 어느 하나로 판단한다. 즉, 제어부(1200)는 주파수 특성 분석을 통해 스캔 이미지를 에지 영역, 텍스쳐 영역 및 플랫 영역으로 분할한다.
제어부(1200)는 스캔 이미지의 주파수 특성 분석을 통해서 하프톤 패턴의 해상도를 추정할 수 있다. 자세하게는, 제어부(1200)는 주파수 공간에서의 피크(peak)값 검출 및 피크값에 대응되는 주파수 대역의 선택을 통해 하프톤 패턴의 LPI(line per inch) 추정값 및 각도(angle) 특성을 획득할 수 있으며, 이때 주파수 공간으로는 하다마드(Hadamard) 공간이 이용될 수 있다. 즉, 제어부(1200)는 스캔 이미지를 하다마드 변환을 통해 하다마드 공간에서의 주파수 특성값으로 변환한 후, 주파수 특성을 분석할 수 있다. 제어부(1200)는 이렇게 획득한 LPI 추정값 및 각도 특성을 필터링 수행시 이용할 수 있다.
제어부(1200)는 분할된 영역의 특성에 따라서 적응적으로 필터링을 수행함으로써 하프톤 패턴을 제거한다. 자세하게는, 제어부(1200)는 에지 영역 및 텍스쳐 영역에 대해서는 시그마 필터(sigma filter) 및 양방향 필터(bilateral filter)의 단점을 보완한 필터를 이용하여 에지 및 텍스쳐의 디테일은 보호하면서 하프톤 패턴을 제거할 수 있는 필터링을 수행한다. 반면, 제어부(1200)는 플랫 영역에 대해서는 하프톤 패턴의 해상도 추정값, 즉 LPI 추정값과 함께 하프톤 패턴의 각도 특성을 반영하여 적응적으로 필터링을 수행한다.
인쇄 문서에 포함된 하프톤 패턴은 인쇄를 수행한 프린터의 해상도 및 인쇄 과정에서 수행된 하프토닝 특성에 따라 고주파 특성 또는 저주파 특성을 가질 수 있다. 그런데, 만약 하프톤 패턴의 주파수 특성에 관계 없이 일률적으로 필터링을 수행할 경우, 저주파 특성의 하프톤 패턴에 대해서는 효과적으로 모아레 현상을 제거하지 못하고, 고주파 특성의 하프톤 패턴에 대해서는 디테일이 필요 이상으로 손실되는 단점이 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 화상형성장치(1000)의 제어부(1200)는 하프톤 패턴의 주파수 특성을 분석하고 그에 따라 적응적으로 필터링을 수행함으로써 효과적으로 모아레를 제거할 수 있다.
제어부(1200)가 디스크리닝 작업을 수행하는 방법에 대한 자세한 설명은 아래에서 제어부(1200)의 상세 구성을 나타낸 도면 및 구체적인 예를 통해 하도록 한다.
한편, 제어부(1200)는 디스크리닝 작업을 통해 스캔 이미지에 포함된 하프톤 패턴을 제거하였으면, 인쇄부(1300)의 출력 해상도에 따라서 하프토닝을 수행한 후 이미지 데이터를 인쇄부(1300)로 출력한다.
인쇄부(1300)는 제어부(1200)로부터 수신한 이미지 데이터를 인쇄함으로써 복사 문서를 출력한다. 인쇄부(1300)가 지원 가능한 출력 해상도는 미리 정해져 있으며, 이에 따라서 제어부(1200)는 인쇄 이미지 생성시 하프토닝을 수행한다.
사용자 인터페이스부(1400)는 화상형성장치(1000)의 동작 및 관리를 위한 사용자의 입력을 수신하고, 화상형성장치(1000)의 동작 상태 및 작업 수행 결과 등을 표시하기 위한 구성으로서, 터치 스크린 등으로 구현된 조작 패널일 수 있다.
저장부(1500)는 스캔 또는 인쇄 등의 작업 과정에서 필요한 데이터를 저장하기 위한 구성으로 HDD 및 RAM 등을 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 하프톤 패턴을 포함하는 원본 문서의 복사시에 이미지 데이터가 전송되는 경로를 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 제어부(1200)는 디스크리닝부(1210) 및 하프토닝부(1220)로 구성되어 있다.
스캔부(1100)는 하프톤 패턴을 포함하는 원본 문서의 광학적 스캐닝을 통해 획득한 스캔 이미지를 제어부(1200)의 디스크리닝부(1210)로 전송한다.
디스크리닝부(1210)가 수신한 스캔 이미지는 원본 문서의 하프톤 패턴을 그대로 포함한다. 따라서, 디스크리닝부(1210)는 수신한 스캔 이미지의 주파수 특성을 분석하고, 분석된 주파수 특성에 따라서 적응적으로 스캔 이미지에 포함된 하프톤 패턴을 제거한 후, 하프토닝부(1220)에 하프톤 패턴이 제거된 스캔 이미지를 전송한다.
하프토닝부(1220)는 수신한 이미지에 하프토닝을 수행한 후 인쇄부(1300)에 전송한다. 이때, 하프토닝부(1220)는 인쇄부(1300)에서 지원하는 인쇄 해상도에 따라서 하프토닝을 수행한다.
인쇄부(1300)는 하프토닝부(1220)로부터 수신한 이미지를 인쇄한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 제어부에 포함된 디스크리닝부의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 디스크리닝부(1210)는 LPI 추정부(1211), 영역 분할부(1212) 및 적응적 필터(1213)를 포함할 수 있다.
LPI 추정부(1211)는 스캔 이미지의 주파수 특성을 분석하여 하프톤 패턴의 LPI를 추정하고, 그 결과 획득한 주파수 특성 정보를 영역 분할부(1212)에 전송하고, LPI 추정값을 적응적 필터(1213)에 전송한다. LPI 추정부(1211)는 스캔 이미지의 주파수 특성 분석을 위해 하다마드 변환을 이용하며, 하다마드 공간에서의 피크값 선택을 통해서 하프톤 패턴의 LPI를 추정하고, 각도 특성을 획득한다. LPI 추정부(1211)가 주파수 특성 분석을 통해 LPI를 추정하는 상세 과정에 대해서는 아래에서 다시 자세하게 설명하도록 한다.
영역 분할부(1212)는 LPI 추정부(1211)로부터 수신한 주파수 특성 정보를 이용하여 스캔 이미지의 영역을 분할한다. 즉, 영역 분할부(1212)는 스캔 이미지에 포함된 하프톤 패턴의 특성에 따라서 스캔 이미지를 에지 영역, 텍스쳐 영역 및 플랫 영역으로 분할한다. 영역 분할부(1212)는 분할된 영역에 대한 정보를 적응적 필터(1213)에 전송한다. 영역 분할부(1212)가 주파수 특성에 따라서 영역을 분할하는 구체적인 방법은 아래에서 실시예를 통해서 설명하도록 한다.
적응적 필터(1213)는 영역 분할부(1212)로부터 수신한 영역 분할 정보 및 LPI 추정부(1211)로부터 수신한 LPI 추정값에 기초하여 적응적으로 스캔 이미지에 대한 필터링을 수행함으로써 하프톤 패턴을 제거한다. 적응적 필터(1213)가 영역 분할 정보 및 LPI 추정값에 기초하여 적응적으로 필터링을 수행하는 구체적인 방법은 아래에서 실시예를 통해서 설명하도록 한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 LPI 추정부의 세부 구성을 도시한 도면이다. 우선, 도 4를 참조하여 LPI 추정부(1211)의 세부 구성들의 동작을 간략하게 설명하고, 구체적인 방법은 아래에서 예시 도면들을 참조하여 설명하도록 한다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 LPI 추정부(1211)는 하다마드 변환부(1211a), 최대 대역 선택부(1211b), 피크 거리 산출부(1211c), 피크 각도 산출부(1211d) 및 대표값 선택부(1211e)를 포함할 수 있다.
하다마드 변환부(1211a)는 스캔 이미지를 일정 단위의 픽셀 별로 하다마드 변환을 수행하여 하다마드 공간에 주파수 특성값으로 나타낸다. 도 4에 따르면, RGB 3개의 채널 각각에 대하여 16x16 픽셀 단위로 하다마드 변환을 수행함을 알 수 있다.
최대 대역 선택부(1211b)는 하다마드 공간상의 주파수 특성값 중에서 피크값을 검출하고, 검출된 피크값에 대응되는 주파수 대역을 선택한다. 최대 대역 선택부(1211b)는 검출된 피크값 및 피크값에 대응되는 주파수 대역에 대한 정보를 피크 거리 산출부(1211c) 및 피크 각도 산출부(1211d)에 전송한다.
한편, 최대 대역 선택부(1211b)는 피크값 검출시에 하다마드 공간을 두 개의 영역(제1 영역 및 제2 영역)으로 나누고, 각각의 영역에 대해서 피크값을 검출하고, 검출된 피크값에 대응되는 주파수 대역을 선택할 수 있다.
피크 거리 산출부(1211c)는 수신한 피크값에 대응되는 주파수 대역에 대한 정보를 이용하여, 하다마드 공간상에서 피크점과 기준점 사이의 거리를 산출하고, 산출된 거리를 이용하여 LPI 값을 추정한다.
피크 각도 산출부(1211d)는 수신한 피크값에 대응되는 주파수 대역에 대한 정보를 이용하여, 하다마드 공간상에서 피크점의 위치에 대한 각도를 산출한다.
한편, 피크 거리 산출부(1211c) 및 피크 각도 산출부(1211d) 역시 앞서 나누어진 두 개의 영역(제1 영역 및 제2 영역) 각각에 대해서 피크 거리 및 피크 각도를 산출할 수 있다.
대표값 선택부(1211e)는 RGB 3개의 채널에 대해서 각각 획득한 주파수 특성 정보 및 LPI 추정값 중에서 3개의 채널을 대표하는 대표값을 선택하여 출력한다.
이하에서는 도 5 내지 도 10을 참조하여 스캔 이미지의 주파수 특성 분석을 통해 영역을 분할하고, 하프톤 패턴의 LPI 추정값 및 각도 특성을 획득한 후 적응적 필터링을 수행하는 과정에 대해서 상세히 설명한다. 이때, 도 1 내지 도 4도 함께 참조하여 설명한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝 방법에서 스캔 이미지에 하다마드 변환을 수행하기 위한 16x16 하다마드 매트릭스를 도시한 도면이다.
본 발명의 실시예에서는 하프톤 영상의 특성 분석에 적합한 하다마드 변환을 수행한다. 하프톤은 밝기 분포가 주로 0 또는 255에 몰려 있고, 또한 변화가 심한 성분들로 구성되어 있으므로, 부드러운 자연 영상의 압축이나 영상 분석에 사용되는 DCT(Discrete Cosine Transform)이나 DFT(Discrete Fourier Transform)을 사용한 경우 잘못된 분석 결과를 초래할 수 있으며, 특히 국부 영상의 분석에는 적합하지 않다. 왜냐하면, DCT나 DFT는 기초 신호가 연속적인 특성을 가지기 때문이다. 따라서, 본 발명의 실시예에서는 기초 신호가 불연속적(discrete)인 특성을 갖는 하다마드 변환을 이용한다. 하다마드 변환은 DCT나 DFT 대비 하프톤 영상에 있어서 높은 분석 성능을 가지며, 또는 곱셈 연산 없이 덧셈 및 뺄셈만으로 구현이 가능하므로 고속 구현이나 HW 설계에 유리한 장점이 있다.
하다마드 매트릭스에 포함되는 계수들은 다음과 같은 수학식 1로 표현된다.
Figure pat00001
이때, u 및 v는 각각 매트릭스의 좌측 상단 모서리를 기준점으로 했을 때의 픽셀의 좌표값이다. 예를 들어, 도 5의 하다마드 매트릭스에서 H(1,1)은 좌측 상단 모서리에 위치한 픽셀의 계수값이므로 1이고, H(16,1)은 우측 상단 모서리에 위치한 픽셀의 계수값이므로 1이 된다. 또한, H(1, 16)은 좌측 하단 모서리에 위치한 픽셀의 계수값으로 1이고, H(16,16)은 우측 하단 모서리에 위치한 픽셀의 계수값으로 -1이 된다.
이러한 하다마드 매트릭스를 이용하여 하다마드 변환을 수행하기 위한 수식은 다음의 수학식 2와 같다.
Figure pat00002
이때, I(i,j)는 스캔 이미지의 16x16 픽셀 각각의 영상의 밝기에 해당되며, i 및 j는 각각 16x16 픽셀의 좌측 상단 모서리를 기준점으로 했을 때의 픽셀의 좌표값이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 RGB 채널별로 16x16 픽셀 단위로 하다마드 변환을 수행할 결과를 도시한 도면이다. LPI 추정부(1211)의 하다마드 변환부(1211a)는 스캔 이미지가 컬러인 경우 RGB 채널 각각에 대해서 수학식 2에 따라서 16x16 픽셀 단위로 하다마드 변환을 수행한다. 하다마드 변환부(1211a)는 변환된 하다마드 공간에서의 주파수 특성값들을 최대 대역 선택부(1211b)로 전송한다.
이하에서는 도 7 내지 도 9를 참조하여 LPI 추정부(1211)가 각 채널별 하다마드 공간에서 주파수 특성을 분석하고, LPI 값을 추정하는 구체적인 방법에 대해서 설명한다.
도 7 내지 도 9는 RGB 채널 각각에 대한 하다마드 공간에서의 주파수 특성값들을 나타낸 도면이다.
우선, Red 채널에 해당되는 도 7을 참조하면, LPI 추정부(1211)의 최대 대역 선택부(1211b)는 하다마드 공간(700)을 두 개의 영역, 즉 제1 영역(710) 및 제2 영역(720)으로 나눈다. 이때, 영역을 나누는 기준은 에지 특성을 가지는 하프톤 영역과 그렇지 않은 영역으로 나누기 위한 것으로 필요에 따라 적절하게 설정될 수 있다. 도 7에서는 에지 성분의 특성을 가지는 저주파 영역에 해당되는 좌측 상단의 3x3 픽셀과 수직 및 수평 성분만을 각각 가지는 10x1 픽셀 및 1x10 픽셀을 포함하도록 제1 영역(710)을 설정하였고, 그 외 나머지 부분을 제2 영역(720)으로 설정하였다.
최대 대역 선택부(1211b)는 하다마드 공간을 두 개의 영역으로 나누었으면, 아래의 수학식 3 내지 수학식 6에 따라서 각 영역별로 피크값을 검출하고, 검출된 피크값에 대응되는 주파수 대역을 선택한다.
Figure pat00003
Figure pat00004
Figure pat00005
Figure pat00006
이때, F(u,v)는 u 및 v 좌표에 대응되는 픽셀의 주파수 특성값을 나타내며, B는 제1 영역(720)을 의미한다.
따라서, 수학식 3에 따르면 (i,j)는 제1 영역(710) 내에서 최대인 주파수 특성값에 대응되는 주파수 대역의 좌표를 의미하고, 수학식 5에 따르면 Pedge는 제1 영역(710) 내에서 최대인 주파수 특성값, 즉 피크값을 의미한다. 도 7을 참조하면, 제1 영역(710) 내에서 피크값은 175이므로 Pedge는 175가 되고, 피크값에 대응되는 주파수 대역의 좌표인 (i,j)는 (3,2)가 된다.
한편, 수학식 4에 따르면 (i2,j2)는 제2 영역(720) 내에서 최대인 주파수 특성값에 대응되는 주파수 대역의 좌표를 의미하고, 수학식 6에 따르면 Pflat은 제2 영역(720) 내에서 최대인 주파수 특성값, 즉 피크값을 의미한다. 도 7을 참조하면, 제2 영역(720) 내에서 피크값은 62이므로 Pflat은 62가 되고, 피크값에 대응되는 주파수 대역의 좌표인 (i2,j2)는 (6,6)이 된다.
최대 대역 선택부(1211b)는 피크값 및 피크값에 대응되는 주파수 대역을 선택했으면, 피크값 및 주파수 대역에 대한 정보를 피크 거리 산출부(1211c) 및 피크 각도 산출부(1211d)에 전송한다. 피크 거리 산출부(1211c)는 하다마드 공간에서 피크점과 기준점 사이의 거리를 산출하고, 이를 이용하여 LPI 값을 추정한다. 또한, 피크 거리 산출부(1211d)는 하다마드 공간에서의 피크점의 위치에 대응되는 각도를 산출한다. 아래의 수학식 7 내지 수학식 10을 참고한다.
Figure pat00007
Figure pat00008
Figure pat00009
Figure pat00010
수학식 7 및 수학식 8은 각각 제1 영역(710) 및 제2 영역(720)에서의 LPI 값을 추정하기 위한 것으로서, 이때 α는 LPI 값 추정을 위한 보정 계수에 해당된다. 보정 계수 α는 스캔부(1100)의 해상력(DPI)과 하다마드 주파수 해상도 rf와 관계가 있으며 아래의 수학시 11에 의해 결정된다.
Figure pat00011
이때, rx 및 ry는 각각 하다마드 공간에서의 각 변의 픽셀 수의 값을 의미한다. 예를 들어, 16x16 하다마드 변환 사용시 600dpi에서의 보정 계수 α는
Figure pat00012
가 된다.
Red 채널에 대한 (i,j) 및 (i2,j2)는 앞서 계산한 바와 같이 (3,2) 및 (6,6)이므로, 피크 거리 산출부(1211c)는 수학식 7 및 8에 이를 대입하여 제1 영역(710) 및 제2 영역(720) 각각에 대한 LPI 추정값을 산출한다. 또한, 피크 각도 산출부(1211d)는 수학식 9 및 10에 Red 채널에 대한 (i,j) 및 (i2,j2)를 대입하여 각도를 산출한다. 이렇게 산출된 LPI 추정값 및 각도는 이후에 적응적 필터링 수행시에 사용된다.
다음으로 Green 채널에 해당되는 도 8을 참조하면, LPI 추정부(1211)의 최대 대역 선택부(1211b)는 하다마드 공간(800)을 두 개의 영역, 즉 제1 영역(810) 및 제2 영역(820)으로 나눈다. 이때, 영역을 나누는 기준은 앞서 도 7에서 설명한 바와 같다.
최대 대역 선택부(1211b)는 하다마드 공간을 두 개의 영역으로 나누었으면, 앞서 살펴본 수학식 3 내지 수학식 6에 따라서 각 영역별로 피크값을 검출하고, 검출된 피크값에 대응되는 주파수 대역을 선택한다.
도 8을 참조하면, 제1 영역(810)에서의 피크값은 44이므로 Pedge는 44가 되고, 피크값에 대응되는 주파수 대역의 좌표인 (i,j)는 (8,1)이 된다. 또한, 제2 영역(820)에서의 피크값은 116이므로 Pflat은 116이 되고, 피크값에 대응되는 주파수 대역의 좌표인 (i2,j2)는 (6,7)이 된다.
다음으로 Blue 채널에 해당되는 도 9를 참조하면, LPI 추정부(1211)의 최대 대역 선택부(1211b)는 하다마드 공간(900)을 두 개의 영역, 즉 제1 영역(910) 및 제2 영역(920)으로 나눈다. 이때, 영역을 나누는 기준은 앞서 도 7에서 설명한 바와 같다.
최대 대역 선택부(1211b)는 하다마드 공간을 두 개의 영역으로 나누었으면, 앞서 살펴본 수학식 3 내지 수학식 6에 따라서 각 영역별로 피크값을 검출하고, 검출된 피크값에 대응되는 주파수 대역을 선택한다.
도 9를 참조하면, 제1 영역(910)에서의 피크값은 349이므로 Pedge는 349가 되고, 피크값에 대응되는 주파수 대역의 좌표인 (i,j)는 (2,1)이 된다. 또한, 제2 영역(820)에서의 피크값은 73이므로 Pflat은 73이 되고, 피크값에 대응되는 주파수 대역의 좌표인 (i2,j2)는 (7,3)이 된다.
최대 대역 선택부(1211b)는 피크값 및 피크값에 대응되는 주파수 대역을 선택했으면, 피크값 및 주파수 대역에 대한 정보를 피크 거리 산출부(1211c) 및 피크 각도 산출부(1211d)에 전송한다. 피크 거리 산출부(1211c) 및 피크 각도 산출부(1211d)는 앞서 도 7에서 설명한 바와 같이 수학식 7 내지 수학식 10을 이용하여 각각 LPI 추정값 및 피크점의 위치에 대응되는 각도를 산출한다.
Blue 채널에 대한 (i,j) 및 (i2,j2)는 앞서 계산한 바와 같이 (2,1) 및 (7,3)이므로, 피크 거리 산출부(1211c)는 수학식 7 및 8에 이를 대입하여 제1 영역(910) 및 제2 영역(920) 각각에 대한 LPI 추정값을 산출한다. 또한, 피크 각도 산출부(1211d)는 수학식 9 및 10에 Blue 채널에 대한 (i,j) 및 (i2,j2)를 대입하여 각도를 산출한다. 이렇게 산출된 LPI 추정값 및 각도는 이후에 적응적 필터링 수행시에 사용된다.
한편, 대표값 선택부(1211e)는 RGB 3개의 채널에 대해서 각각 획득한 주파수 특성 정보 및 LPI 추정값 중에서 3개의 채널을 대표하는 대표값을 선택하여 출력한다. 대표값 선택부(1211e)는 다음의 수학식 12 및 수학식 13에 따라서 대표값을 선택한다.
Figure pat00013
Figure pat00014
앞서 도 7 내지 도 9에서 설명한 예시에 따르면, 제1 영역에서의 피크값은 Green 채널이 최소이므로, 제1 영역에 대한 대표값인 (i,j,color)는 (8,1,green)이 되고, Pedge는 44가 된다. 또한, 제2 영역에서의 피크값은 Red 채널이 최소이므로, 제2 영역에 대한 대표값인 (i2,j2,color)는 (6,6,red)가 되고, Pflat은 62가 된다.
한편, 대표값 선택부(1211e)는 LPI 추정값 및 각도 각각의 대표값을 선택하여 출력할 수도 있다. 즉, 상기 수학식 7 내지 수학식 10에 (i,j)=(8,1) 및 (i2,j2)=(6,6)를 대입하여 LPI 추정값 및 각도에 대한 대표값을 획득할 수 있다.
이상 살펴본 바와 같이 LPI 추정부(1211)가 하다마드 공간의 각 영역에서의 피크값(Pedge, Pflat), LPI 추정값(LPIedge, LPIflat) 및 각도(Angleedge, Angleflat)에 대한 대표값을 획득했으면, LPI 추정부(1211)는 이 중 피크값을 주파수 특성 정보로서 영역 분할부(1212)에 전송하고, LPI 추정값 및 각도를 적응적 필터(1213)에 전송한다.
영역 분할부(1212)는 다음의 수학식 14 및 수학식 15와 같이 수신한 각 영역에 대한 피크값의 크기를 비교함으로써 하프톤 패턴의 특성을 판단한다.
Figure pat00015
Figure pat00016
즉, 영역 분할부(1212)는 Pedge가 Pflat보다 크면 하프톤 패턴의 특성을 에지로 판단하고, 반대로 Pflat이 Pedge보다 크면 하프톤 패턴의 특성을 플랫으로 판단한다. 또한, 영역 분할부(1212)는 수학식 15에 의해 하프톤 패턴의 특성이 플랫으로 판단되면, 다시 한 번 다음의 수학식 16 내지 수학식 18을 이용하여 하프톤 패턴의 특성이 텍스쳐에 해당되는지 판단한다.
Figure pat00017
Figure pat00018
Figure pat00019
이때, THmean 및 THvar은 각각 텍스쳐 영역 판단을 위한 임계값의 평균 및 편차에 해당된다.
한편, 픽셀 단위로 판단한 하프톤 패턴의 특성은 오류를 줄이기 위해 주변 영역을 포함하여 비교할 수 있다. 예를 들어, 중심 픽셀 기준 5x5 영역에서 에지 또는 플랫으로 판단된 픽셀의 빈도수를 비교하여 판단할 수도 있다.
이와 같이 영역 분할부(1212)는 각 픽셀에 대한 하프톤 패턴의 특성을 에지, 텍스쳐 또는 플랫 중 어느 하나로 판단하고, 판단된 특성에 따라 전체 스캔 이미지를 에지 영역, 텍스쳐 영역 및 플랫 영역으로 분할할 수 있다. 영역 분할부(1212)는 영역 분할 정보를 적응적 필터(1213)로 전송한다.
적응적 필터(1213)는 수신한 영역 분할 정보, LPI 추정값 및 각도에 기초하여 적응적으로 필터링을 수행한다. 구체적으로, 적응적 필터(1213)는 영역의 특성에 따라서 적응적으로 필터링을 수행하는데, 에지 영역 또는 텍스쳐 영역인 경우와 플랫 영역인 경우에 서로 다르게 필터링을 수행한다.
우선, 에지 영역 또는 텍스쳐 영역인 경우, 적응적 필터(1213)는 시그마 필터(sigma filter) 및 양방향 필터(bilateral filter)의 단점을 보완한 필터를 이용하여 에지 및 텍스쳐의 디테일은 보호하면서 하프톤 패턴을 제거할 수 있는 필터링을 수행한다.
기존의 시그마 필터는 픽셀 단위 처리로 가중치를 구하고 필터링을 수행하여 윤곽을 보호하며 잡음을 제거하는데, 하프톤은 영상 단위가 클러스터드 닷(clustered dot)이므로 기존의 시그마 필터에 의할 경우 하프톤의 패턴을 거의 제거하지 못하게 된다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 필터링의 기본 단위를 3x3 블록으로 설정함으로써 하프톤을 제거하면서 윤곽은 보존할 수 있도록 하였다. 이 경우 필터는 다음의 수학식 19 및 수학식 20로 표현된다.
Figure pat00020
Figure pat00021
한편, 플랫 영역인 경우, 적응적 필터(1213)는 LPI 추정값 및 각도를 이용하여 다음의 수학식 21에 따라 스캔 이미지에 저주파 필터링을 수행한다.
Figure pat00022
이때, G는 2차원 가우시안 필터(Gaussian filter)이며, 가우시안 필터의 계수는 LPI 추정값 및 각도에 따라서 적응적으로 결정된다. 가우시안 필터의 계수를 구하는 식은 다음의 수학식 22 내지 수학식 24와 같다.
Figure pat00023
Figure pat00024
Figure pat00025
즉, 적응적 필터(1213)는 LPI 추정부(1211)로부터 수신한 LPI 추정값 및 각도를 상기 수학식 22 내지 수학식 24에 대입함으로써 2차원 가우시안 필터의 계수들을 구하고, 이렇게 획득한 가우시안 필터를 이용하여 필터링을 수행한다.
이와 같은 적응적 필터링에 의할 경우, LPI 추정값이 작을수록 σx 및 σy의 값은 커지고, 따라서 필터의 크기가 커지므로 저주파 특성을 갖는 하프톤 패턴의 제거 성능이 향상된다. 또한, 각도에 적응적으로 동작하기 때문에 다양한 각도 특성을 갖는 하프톤 특성의 제거에도 우수한 성능을 기대할 수 있다.
한편, 지금까지 설명한 주파수 특성 분석을 통한 적응적 필터링은 앞서 예시로 든 바와 같이 16x16 픽셀 단위로 수행되는데, 한 픽셀씩 이동하면서 전체 스캔 이미지에 대해서 수행된다. 도 10에는 본 발명의 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝을 수행하는 픽셀 단위의 이동을 도시하였다. 도 10을 참조하면, 16x16 픽셀 단위의 윈도우가 오른쪽으로 한 픽셀씩 이동했음을 알 수 있다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝을 수행하기 전과 후의 영상을 도시한 도면이다.
도 11을 참조하면, 좌측의 입력 영상에는 하프톤 패턴이 포함되어 있으나, 디스크리닝을 수행한 후인 우측의 출력 영상에서는 하프톤 패턴을 거의 찾아볼 수 없다. 또한, 주파수 특성 분석을 통해 적응적으로 디스크리닝을 수행한 결과, 텍스트의 에지 부분은 디테일이 보존되면서, 하프톤 패턴만 효과적으로 제거되었음을 알 수 있다.
도 12 내지 도 15는 본 발명의 실시예들에 따른 주파수 적응적 디스크리닝 방법을 설명하기 위한 순서도들이다.
이하에서는 도 12 내지 도 15와 함께 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 실시예들에 따른 주파수 적응적 디스크리닝 방법의 단계들을 자세히 설명한다. 특별한 언급이 없더라도 앞서 설명한 구체적인 내용들은 도 12 내지 도 15의 방법에도 동일하게 적용되는 것으로 본다.
도 12를 참조하면, 1201 단계에서 제어부(1200)의 디스크리닝부(1210)는 스캔부(1100)로부터 원본 문서의 스캔 이미지를 획득한다. 1202 단계에서 LPI 추정부(1211)는 획득한 스캔 이미지의 주파수 특성을 분석하여 해상도를 추정한다. 1203 단계에서 영역 분할부(1212)는 분석된 주파수 특성에 따라서 스캔 이미지의 영역을 하프톤 특성에 따라 분할한다. 1204 단계에서 적응적 필터(1213)는 추정된 해상도를 이용하여 분할된 영역에 적응적으로 필터링을 수행한다.
도 13은 도 12의 단계들을 좀 더 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 13을 참조하면, 1301 단계에서 제어부(1200)의 디스크리닝부(1210)는 스캔부(1100)로부터 원본 문서의 스캔 이미지를 획득하고, 스캔 이미지 중 복수의 픽셀들을 포함하는 대상 영역을 선택한다.
1302 단계에서 LPI 추정부(1211)는 대상 영역에 포함된 복수의 픽셀들을 하다마드 공간으로 변환한다.
1303 단계에서 LPI 추정부(1211)는 하다마드 공간을 제1 영역 및 제2 영역으로 나누고, 각 영역에서의 최대값 및 이에 대응되는 주파수 대역을 선택한다.
1304 단계에서 영역 분할부(1212)는 제1 영역 및 제2 영역에서 각각 선택된 최대값을 비교함으로써 대상 영역의 특성을 판단한다.
1305 단계에서 LPI 추정부(1211)는 선택된 주파수 밴드에 따라서 LPI 값을 추정하고, 선택된 주파수 밴드에 대응되는 각도를 산출한다.
1306 단계에서 적응적 필터(1213)는 판단된 대상 영역의 특성에 따라서 LPI 추정값 및 각도를 이용하여 적응적으로 필터링을 수행한다.
도 14는 원본 문서가 컬러인 경우 RGB 3개의 채널에 대해서 각각 주파수 특성 분석을 수행하고 대표값을 선택하는 프로세스를 나타낸 순서도이다.
도 14를 참조하면, 1401 단계에서 제어부(1200)의 디스크리닝부(1210)는 스캔부(1100)로부터 원본 문서의 스캔 이미지를 획득하고, 스캔 이미지 중 복수의 픽셀들을 포함하는 대상 영역을 선택한다.
1402 단계에서 LPI 추정부(1211)는 대상 영역에 포함된 복수의 픽셀들을 RGB 채널별로 하다마드 공간으로 변환한다.
1403 단계에서 LPI 추정부(1211)는 각 채널별 하다마드 공간을 제1 영역 및 제2 영역으로 나누고, 각 영역에서의 최대값 및 이에 대응되는 주파수 대역을 선택한다.
1404 단계에서 LPI 추정부(1211)의 대표값 선택부(1211e)는 제1 영역 및 제2 영역별로 각 채널의 최대값을 비교하고, 그 중 최소값을 각 영역의 대표값으로 선택한다.
1405 단계에서 영역 분할부(1212)는 각 영역의 대표값을 비교함으로써 대상 영역의 특성을 판단한다.
1406 단계에서 LPI 추정부(1211)는 대표값에 대응되는 주파수 대역에 따라서 LPI 값을 추정하고, 대표값에 대응되는 주파수 대역에 대응되는 각도를 산출한다.
1407 단계에서 적응적 필터(1213)는 판단된 대상 영역의 특성에 따라서 LPI 추정값 및 각도를 이용하여 적응적으로 필터링을 수행한다.
도 15를 참조하면, 1501 단계에서 제어부(1200)의 디스크리닝부(1210)는 스캔부(1100)로부터 원본 문서의 스캔 이미지를 획득하고, 스캔 이미지 중 복수의 픽셀들을 포함하는 대상 영역을 선택한다.
1502 단계에서 LPI 추정부(1211)는 대상 영역에 포함된 복수의 픽셀들을 하다마드 공간으로 변환한다.
1503 단계에서 LPI 추정부(1211)는 하다마드 공간을 제1 영역 및 제2 영역으로 나누고, 각 영역에서의 최대값 및 이에 대응되는 주파수 대역을 선택한다.
1504 단계에서 영역 분할부(1212)는 제1 영역의 최대값이 제2 영역의 최대값보다 큰 지 여부를 판단한다. 판단 결과, 제1 영역의 최대값이 제2 영역의 최대값보다 크다면 1509 단계로 진행하여 대상 영역을 에지 영역으로 판단하고, 반대라면 1505 단계로 진행한다.
1505 단계에서 영역 분할부(1212)는 대상 영역이 텍스쳐 영역에 해당되는지 여부를 판단한다. 판단 결과, 텍스쳐 영역에 해당된다면 1510 단계로 진행하여 각도 특성을 이용하는 적응적 필터링을 수행하고, 텍스쳐 영역에 해당되지 않는다면 1506 단계로 진행한다.
1506 단계에서 영역 분할부(1212)는 대상 영역을 플랫 영역으로 판단한다.
1507 단계에서 LPI 추정부(1211)는 제2 영역의 최대값에 대응되는 주파수 대역에 따라서 LPI 값을 추정하고, 각도를 산출한다.
1508 단계에서 적응적 필터(1213)는 LPI 추정값 및 각도를 이용하여 대상 영역에 대한 적응적 필터링을 수행한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 한다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 예컨데 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등과 같은 마그네틱 저장매체, 예컨데 씨디롬, 디브이디 등과 같은 광학적 판독매체, 및 예컨데 인터넷을 통한 전송과 같은 캐리어 웨이브와 같은 저장매체를 포함한다.
1000: 화상형성장치 1100: 스캔부
1200: 제어부 1300: 인쇄부
1400: 사용자 인터페이스부 1500: 저장부

Claims (1)

  1. 주파수 적응적 디스크리닝 방법에 있어서,
    원본 문서의 스캔 이미지를 획득하는 단계;
    상기 획득한 스캔 이미지의 주파수 특성을 분석하여 해상도를 추정하는 단계;
    상기 분석된 주파수 특성에 따라서 상기 스캔 이미지의 영역을 분할하는 단계; 및
    상기 추정된 해상도를 이용하여 상기 분할된 영역에 적응적으로 필터링을 수행하는 단계를 포함하는 방법.
KR1020150007060A 2015-01-14 2015-01-14 주파수 적응적 디스크리닝 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 KR102091141B1 (ko)

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