MXPA04002157A - Anti-apodamiento de alta calidad. - Google Patents

Abstract

Un metodo y aparato para anti-apodamiento adecuado para el anti-apodamiento de una variedad de tipos de imagen, incluyendo tipos de letra, imagenes granes, e imagenes muy pequenas. La tecnica de anti-apodamiento puede representar el borde de una linea, curva o region como una serie de segmentos de linea. Estos segmentos de linea se atraviesan para replegar los segmentos de linea parecidos a los contornos de la imagen con una funcion de filtro deseada. Tambien, se describe una funcion de filtro para el anti-apodamiento de los bordes de una linea, curva o region, el cual se puede emplear cuando el borde esta representado por una serie de segmentos de linea. El filtro de anti-apodamiento tiende a centrar la energia espectral de una imagen en el area muestreada.

Description

ANTI -APODA IENTO DE ALTA CALIDAD CAMPO DE LA INVENCIÓN La presente invención se relaciona con una técnica de anti-apodamiento para producir imágenes. Algunas modalidades de la invención tienen una aplicación particular para producir objetos gráficos con sombras planas, como tipos de letras, curvas y regiones.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN Las computadoras modernas se han vuelto muy poderosas y pueden llevar a cabo miles de cálculos por segundo. Con frecuencia, estos recursos potentes de computación se emplean para desplegar o "producir" imágenes detalladas en un monitor o televisión. Por ejemplo, se utilizan computadoras para generar imágenes realistas para películas, animación compleja para juegos e incluso imágenes grabadas en una cámara. Para generar estas imágenes, una computadora puede calcular y proyectar líneas, curvas y regiones. Mientras una computadora puede calcular líneas, curvas y regiones continuas y suaves, sin embargo estas líneas, curvas y regiones pueden desplegarse en un monitor o televisión que tenga elementos de imagen discontinuos o "pixeles". De este modo, las líneas, curvas o regiones suaves generadas por una computadora no pueden desplegarse o "producirse" tal como se generaron. En su lugar, se deben muestrear en ubicaciones discontinuas correspondientes a pixeles individuales. Cuando las características de la línea, curva o región aparecen más frecuentemente de lo que la línea, curva o región se muestrea para los pixeles, los datos de imagen muestreada no pueden reflejar exactamente los datos de imagen generados originalmente. Por ejemplo, las Figuras 1A y 1C ilustran dos diferentes contornos 101 y 103 que se pueden generar con una computadora. Como se puede observar en estas Figuras, las características del contorno 101 aparece más frecuentemente que las características del contorno 103. Los contornos 101 y 103 se muestrean en ubicaciones 105 discontinuas para producir los contornos 107 y 109 muestreados correspondientes, mostrados en las Figuras 1B y 1D, respectivamente. Debido a que las muestras 105 del contorno aparecen por lo menos a menos de la mitad de la frecuencia que las características del contorno 103, las características del contorno 109 muestreado son muy diferentes que la frecuencia del contorno 105 original. En su lugar, el contorno 109 muestreado es idéntico al contorno 107 muestreado, aun cuando la apariencia del contorno 101 original sea diferente a la apariencia del contorno 103 original. Con el fin de muestrear exactamente una línea, curva o región, la velocidad de muestra debe ser el doble de la frecuencia de las características de la línea, curva o región a ser muestreada. Sin embargo, la velocidad de muestra está limitada por el número de pixeles disponibles (o "resolución") disponible en el dispositivo de despliegue.

El problema de apodamiento se demuestra en forma gráfica en las Figuras 2A y 2B. Como se puede observar en la Figura 2A, una computadora puede generar una línea 201 que tiene un ancho específico y una dirección o inclinación específica. La línea 201 generada será calculada para corresponder a los pixeles 203 específicos de un despliegue 205. Cuando se activa cada pixel 203a que corresponde a la línea 201, entonces la línea 207 desplegada será mucho más ancha que la línea 201 generada como se muestra en la Figura 2B. Además, la línea 207 desplegada aparecerá muy distorsionada para el observador, muy diferente a la línea 201 suave generada. Para solucionar este problema, se han desarrollado varias técnicas de anti-apodamiento para controlar la apariencia de los pixeles correspondientes con una línea, curva o región, para que los bordes de la línea, curva o región aparezcan menos borrosas para el observador. Por ejemplo, como se muestra en la Figura 3, la técnica anti-apodamiento puede proporcionar algunos pixeles 203 correspondientes a la línea 201 con una apariencia más delgada. Con algunas técnicas de anti-apodamiento, el color o la intensidad de un pixel (esto es, el valor de un pixel) se asigna con base en la cantidad de traslape entre el pixel y la línea, curva o región generada. Además, con algunas técnicas de anti-apodamiento, un pixel correspondiente puede no activarse si existe suficiente traslape del pixel con la línea, curva o región generada. Se han desarrollado una variedad de métodos para determinar el valor asignado a un pixel con base en su traslape con una línea, curva o región generada. Algunos métodos determinan el valor del pixel al dividir el pixel en un número de pixeles, y después determinar la forma en que muchos pixeles se intersecarán con la línea, curva o región generada. Por ejemplo, un pixel que tiene solamente tres pixeles intersecados por la línea, curva o región generada se le debe asignar un menor valor que el pixel que tiene siete pixeles intersecados por la línea, curva o región generada. Algunos métodos de anti-apodamiento también ponderarán cada pixel, de modo que los pixeles cercanos al centro del pixel tengan más influencia en el valor asignado al pixel que los pixeles más lejos del centro del pixel. También, otras técnicas de anti-apodamiento determinan el valor del pixel con base en la cantidad total de traslape del pixel con la línea, curva o región generada. Más en particular, estas técnicas repliegan una función de ponderación continua, con frecuencia llamada función de "filtro", con el área de uno o más pixeles traslapados en la línea, curva o región generada. La ecuación de repliegue genérica se proporciona como sigue: — - - - En donde h(£-x) es el núcleo de repliegue y y(x) es la función a ser replegada. Para las técnicas de anti-apodamiento, la función a ser replegada y(x) es la función de imagen que genera la línea, curva o región, mientras que el núcleo de repliegue ??(?-?) es una función de filtro que se multiplica con el valor del pixel. El producto de la función de filtro y la función de imagen se integran en un área predeterminada referida como la máscara de filtro. Este proceso de repliegue se llama pre-filtrado ya que las altas características de frecuencia de los datos de imagen son filtradas desde los datos de imagen antes de que se despliegue. Se han empleado una variedad de funciones de filtrado diferentes para el anti-apodamiento. Por ejemplo, se han empleado las funciones de caja, funciones cónicas y funciones Gaussianas. Algunas funciones de filtrado, como las funciones cónicas y Gaussianas, son bi-dimensionales. Con estas funciones, la altura de la función de filtro varían la ponderación multiplicada con el valor del pixel en diferentes ubicaciones dentro del pixel. Una función de filtro revolucionaria o circular bi-dimensional puede proporcionar una mayor ponderación para traslapar una exploración con una línea, curva o región generada, que aparece al centro del pixel que un traslape que aparece en el borde del pixel. Además de utilizar las diferentes funciones de filtrado, las diferentes técnicas de anti-apodamiento también pueden emplear varias máscaras de filtrado. Por ejemplo, algunas técnicas de antiapodamiento pueden emplear una máscara de filtro cuadrada que cubre uno o más pixeles. Otras técnicas de anti-apodamiento pueden emplear una máscara de filtro de revoluciones que tiene un diámetro de uno, dos, tres, cuatro o más veces el ancho del pixel.

La Figura 3 ilustra una región 301 que se produce por un grupo de pixeles 303, cada pixel 303 tiene un centro 303A. También ¡lustra una máscara 305 de filtro o de repliegue de revoluciones que tiene un diámetro de dos veces el ancho del pixel 303. Como se puede observar en esta Figura, cuando la máscara 305 está centrada en el pixel, alcanzará el centro de cada pixel inmediatamente adyacente.

Aunque se han desarrollado una variedad de técnica de antiapodamiento, solo una de estas técnicas usualmente es adecuada para el tipo particular de datos de imagen para los cuales se ha desarrollado. Por ejemplo, las técnicas de anti-apodamiento desarrolladas para producir polígonos pequeños típicamente no son adecuadas para producir curvas o tipos de letras. De manera similar, las técnicas de anti-apodamiento especializadas en producir curvas no son adecuadas para producir polígonos o tipos de letras, mientras que las técnicas de anti-apodamiento diseñadas para producir tipos de letras o polígonos, mientras que las técnicas de anti-apodamiento diseñadas para producir tipos de letras típicamente no son adecuadas para producir polígonos o curvas. De acuerdo con esto, existe la necesidad de una técnica de anti-apodamiento que proporcione un buen anti-apodamiento para una variedad de tipos de datos de imágenes.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN Con ventaja, varias modalidades de la invención proporcionan un método y aparato de anti-apodamiento adecuado para el anti- apodamiento de una variedad de tipos de imágenes, entre los que se incluyen tipos de letras, imágenes grandes o imágenes muy pequeñas. Más en particular, algunas modalidades de la invención proporcionan una técnica para representar el borde de una línea, curva o región como una serie de segmentos de línea. De conformidad con la técnica de anti-apodamiento de estas modalidades, estos segmentos de línea se atraviesan para replegar el segmento de línea cercano a los contornos de la imagen con una función de filtro deseada. Otras modalidades de la invención se relacionan con un filtro para el anti-apodamiento de los bordes de una línea, curva o región, que se puede emplear cuando el borde está representado por una serie de segmentos de línea. Con estas modalidades de la invención, el filtro de anti-apodamiento tiende a centrar la energía espectral de una imagen en el área muestreada.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS Las Figuras 1A y 1C muestran contornos con diferentes frecuencias de características. Las Figuras 1B y 1D ilustran contornos producidos al muestrear los contornos ilustrados en las Figuras 1A y 1C. La Figura 2A muestra la línea calculada superpuesta en un arreglo de pixeles. Las Figuras 2B y 2C ilustran la activación de pixeles para producir la línea calculada mostrada en la Figura 2A, con el uso de diferentes técnicas de producción. La Figura 3 ilustra una máscara de filtro de revoluciones para el pre-filtrado de una línea, curva o región con el uso de una técnica de anti-apodamiento. La Figura 4 ilustra un dispositivo de computadora para implementar la técnica de anti-apodamiento de conformidad con diferentes modalidades de la invención. La Figura 5 ilustra un sistema de anti-apodamiento que implementa una técnica de anti-apodamiento de conformidad con diferentes modalidades de la invención. Las Figuras 6A y 6B ilustran un método que implementa una técnica de anti-apodamiento de conformidad con varias modalidades de la invención. La Figura 7 ilustra un ejemplo de un contorno dividido en segmentos de línea por una técnica de anti-apodamiento de conformidad con varias modalidades de la invención. Las Figuras 9A y 9C ilustran ejemplos de segmentos de línea dentro de una máscara de filtro de revoluciones con una técnica de anti-apodamiento de conformidad con varias modalidades de la invención. Las Figuras 8 y 10 ¡lustran la equivalencia de áreas abarcadas por la intersección de diferentes segmentos de linea y un filtro de revoluciones empleado por una técnica de anti-apodamiento de conformidad con varias modalidades de la invención. La Figura 11 ¡lustra un cálculo genérico de un área abarcada por una intersección de dos segmentos de línea y un filtro de revoluciones empleado por una técnica de anti-apodamiento de conformidad con varias modalidades de la invención. La Figura 12 ilustra secciones transversales de filtros polinomios de revoluciones de conformidad con una modalidad de la invención para tres diferentes coeficientes de filtro. Las Figuras 13A y 13D ilustran varias imágenes producidas con el uso de la técnica de anti-apodamiento de conformidad con una modalidad de la invención.

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN Introducción La técnica de anti-apodamiento de conformidad con varias modalidades de la invención crea datos de imagen filtrados con el prefiltrado de los datos originales de imagen. Las modalidades de la invención emplean dos componentes. El primer componente es la función de filtrado utilizada para ponderar los datos originales de imagen. Como será descrito con más detalle después, las funciones de filtrado empleadas por varias modalidades de la invención tienden a centrar la energía espectral de los datos muestreados de imagen en un área en un dominio espectral correspondiente a la separación de muestra de los datos muestreados de imagen en el dominio espacial. El segundo componente es el algoritmo de producción que aplica la función de filtrado en los datos originales de imagen con el fin de filtrar esos datos. Cada uno de estos componentes será explicado más adelante.

Ambiente operativo Las personas experimentadas en la técnica podrán reconocer que la técnica de anti-apodamiento de conformidad con varias modalidades de la invención se pueden implementar con el uso de equipo físico, programas o programas permanentes o una combinación de los mismos. Por ejemplo, varias modalidades de la invención se pueden implementar mediante módulos funcionales que llevan a cabo operaciones de la técnica de anti-apodamiento. Cada uno de los módulos se puede formar de circuitería electrónica digital o análoga. Sin embargo, las personas experimentadas en la técnica podrán apreciar que los módulos también se pueden formar con el uso de circuitería electrónica programable, la cual ha sido programada con instrucciones ejecutables, como se encuentra en los dispositivos de computación programable convencionales. Más en particular, los sistemas de anti-apodamiento de conformidad con varias modalidades de la invención pueden ser descritos dentro del contexto general de instrucciones ejecutables por computadora, como módulos de programa, ejecutados por uno o más dispositivos de computación programable. En general, los módulos de programa pueden incluir rutinas, programas, objetos, componentes, estructuras de datos, etc, los cuales llevan a cabo tareas o implementan tipos de datos abstractos particulares. Típicamente, la funcionalidad de los módulos de programa puede combinarse o distribuirse en varias modalidades, según sea deseado.

Debido a que las diferentes modalidades de la invención se puede implementar con el uso de dispositivos de computadora programable programados con programas, podría ser útil para comprender mejor la invención describir los componentes y la operación de un dispositivo de computación programable típico (de aquí en adelante llamado simplemente como una computadora), con el cual se pueden implementar las diferentes modalidades de la invención. La Figura 4 ilustra un ejemplo de un dispositivo 401 de computación que proporciona un ambiente operativo adecuado en donde se puede implementar la presente invención. Este ambiente operativo es solamente un ejemplo de un ambiente operativo adecuado, sin embargo, no se tiene la intención de sugerir ninguna limitación al alcance de uso o funcionalidad de la invención. Otros sistemas, ambientes y/o configuraciones de computación que pueden ser adecuados para usarse con la invención incluyen, pero no están limitados a computadoras personales, computadoras de servidor, dispositivos manuales o portátiles, sistemas multiprocesadores, electrónicos consumibles programables o con base en microprocesadores, PC en red, minicomputadoras, computadoras principales y en ambientes de computación distribuida que incluyen cualquiera de los sistemas o dispositivos anteriores y sus semejantes. El dispositivo 401 de computación típicamente incluye por lo menos alguna forma de medio legible por computadora. El medio legible por computadora puede ser cualquier medio disponible que tiene acceso mediante el dispositivo 401 de computación. A manera de ejemplo, sin limitación, el medio legible por computadora puede comprender un medio de almacenamiento en computadora, y un medio de comunicación. El medio de almacenamiento de computadora incluye medios retirables y no retirables, volátiles y no volátiles implementados en cualquier método o tecnología para el almacenamiento de información como instrucciones legibles por computadora, estructuras de datos, módulos de programa u otros datos. El medio de almacenamiento de computadora incluye, pero no se limita a RAM, ROM, EEPROM, memoria flash u otra tecnología de memoria, CD-ROM, discos versátiles digitales (DVD) o medios ópticos de almacenamiento, cartuchos magnéticos, cintas magnéticas, almacenamiento de disco magnético o dispositivos de almacenamiento magnético, medios perforados, elemento holográfico o cualquier otro medio que se pueda utilizar para almacenar la información deseada y que pueda tener acceso a través del dispositivo 401 de computación. El medio de comunicación típicamente incorpora instrucciones legibles por computadora, estructuras de datos, módulos de programa y otros datos en una señal de datos modulada como una onda portadora u otro mecanismo de transporte e incluye cualquier medio de entrega de información. El término " señal de datos modulada" significa una señal que tiene una o más de sus características cambiadas o ajustadas de tal manera que puede codificar la información de la señal. Como ejemplo y sin limitar, el medio de comunicación incluye medios cableados como una red cableada o una conexión directa o medios inalámbricos como medios inalámbricos acústicos, infrarrojos y otros medios. Las combinaciones de los anteriores deben estar incluidas dentro del alcance de un medio legible por computadora. Con referencia al Figura 4, en su configuración básica, el dispositivo 401 de computación típicamente incluye una unidad 403 de procesamiento, y una memoria 405 del sistema. Dependiendo de la configuración y tipos exactos del dispositivo 401 de computación, la memoria 405 del sistema puede incluir una memoria 407 volátil (como RAM), una memoria 409 no volátil (como ROM, memoria flash etc.) o alguna combinación de estos dos tipos de memoria. Además, el dispositivo 401 puede tener también dispositivos de almacenamiento de volumen, como un dispositivo 411 de almacenamiento retirable, un dispositivo 413 de almacenamiento no retirable, o alguna combinación de estos dos tipos de dispositivo. Los dispositivos de almacenamiento en volumen pueden ser dispositivos que puedan recuperar la información almacenada, como discos o cintas magnéticas u ópticas, medios perforados o almacenamiento holográfico. Las personas experimentadas en la técnica podrán apreciar que la memoria 405 del sistema y los dispositivos 411 y 413 de almacenamiento en volumen son ejemplos de un medio de almacenamiento de computadora. Típicamente, el dispositivo 401 tendrá uno o más dispositivos 415 de entrada así como un teclado, micrófono, escáner, o dispositivo puntero, para recibir la entrada del usuario. El dispositivo 401 típicamente también tendrá dispositivos 417 de salida para emitir los datos al usuario, tal como un monitor, una bocina, una impresora o un dispositivo de retroalimentación de tacto. Por ejemplo, el dispositivo 417 de salida puede incluir una pantalla de tubo de rayos catódicos, una pantalla de plasma, una pantalla de cristal líquido, una pantalla de material orgánico o cualquier otro tipo de pantalla. Las personas experimentadas en la técnica podrán apreciar que cada uno de estos tipos de pantallas producirán imágenes al activar pixeles discontinuos. Otros componentes del dispositivo 401 pueden incluir conexiones 419 de comunicación con otros dispositivo, computadoras, redes o servidores, con el uso de medios cableados o inalámbricos. Las personas experimentadas en la técnica podrán apreciar que las conexiones 419 de comunicación son ejemplos de medios de comunicación. Todos los dispositivos y conexiones son bien conocidos en la técnica y no se describirán más.

Herramienta de anti-apodamiento La Figura 5 ¡lustra una herramienta 501 de anti-apodamiento para implementar una técnica de anti-apodamiento de conformidad con varias modalidades de la invención. La herramienta de antiapodamiento 501 incluye un almacenamiento 502 de datos originales de imagen, un módulo 505 de conversión por exploración, una memoria 507 de acumulación y un módulo 509 de determinación de segmento de línea. Como se describirá más adelante, el almacenamiento 503 de datos originales de la imagen almacena los datos originales de la imagen a ser producida con el uso de la técnica de anti-apodamiento de conformidad con la modalidad de la invención. Los datos originales de la imagen se pueden almacenar en cualquier forma apropiada, como en forma de una o más ecuaciones matemáticas que describen una línea, curva o región a ser producida. Por ejemplo, cuando se utiliza la técnica de antiapodamiento para producir una línea recta, entonces los datos originales de la imagen pueden ser la ecuación y = mx + c, en donde m es la inclinación de la línea y c es el desplazamiento de la línea.

Las personas experimentadas en la técnica podrán apreciar que los datos originales de imagen pueden representar una línea, curva o región. Cuando los datos originales de imagen representan una región grande (por ejemplo, una región que tiene un ancho más grande que el diámetro de la máscara del filtro de anti-apodamiento empleado para la anti-apodamiento de la región), sin embargo, solamente los bordes de la reglón necesitarán el anti-apodamiento. Más en particular, cuando los datos de imagen representen una región grande, solamente las características distintivas de la región que necesitarán el anti-apodamiento serán las que están a lo largo de los bordes de la región. De este modo, solamente los bordes de la región grande serán producidos claramente con el fin de distinguir la región de sus líneas, curvas o regiones adyacentes. La porción restante de la región que cae fuera del diámetro de la máscara de filtro de anti-apodamiento se pueden producir directamente en forma más eficiente desde los datos originales de imagen sin aplicar el filtrado de anti-apodamiento. De conformidad con esto, cuando los datos originales de imagen representan una región grande, el módulo 505 de conversión por exploración genera un valor inicial de pixel para cada pixel en el despliegue. Más en particular, el módulo 505 de conversión por exploración emplea un proceso de conversión por exploración para generar valores iniciales de pixeles correspondientes a la región definida por los datos originales de imagen. Ei proceso de conversión por exploración puede ser por ejemplo, un proceso de conversión por exploración a dos niveles. El proceso de conversión por exploración a dos niveles asigna al pixel un primer valor cuando el centro del pixel cae dentro de la región, y asigna al pixel un segundo valor cuando el centro del pixel cae fuera de la región. De este modo, cuando la región es un área negra sólida y el valor del pixel negro se designa como "1", estos pixeles que tienen un centro dentro de la región serán asignados con un valor de "1", mientras que los pixeles con los centros fuera de la región serán asignados con un valor de "0". Sin embargo, se debe observar que algunas modalidades de la invención se pueden emplear para pixeles que tengan un intervalo de valores, con el fin de desplegar múltiples colores o múltiples sombras en gris. Para esas modalidades, la conversión por exploración en dos niveles puede asignar pixeles con centros dentro de la región a cualquier valor apropiado correspondiente al color o la sombra de la región. Los datos de pixel generado por el módulo 505 de conversión por exploración después se almacenan en la memoria 507 de acumulación. No obstante, cuando los datos originales de imagen representan una región pequeña o una linea o curva sin una profundidad importante (esto es, con un ancho que pueda ser abarcado por el diámetro de la máscara de filtro de anti-apodamiento) , entonces se puede omitir la operación del módulo 505 de conversión por exploración. Como se describirá con más detalle después, el módulo 509 de determinación de segmento de línea rompe los contornos de las líneas, curvas o regiones representados por los datos originales de datos en segmentos de línea discontinua parecidos a los datos originales de imagen. Por ejemplo, cuando los datos originales de imagen representan una región en forma de círculo, entonces el módulo 509 de determinación de segmento de línea creará datos de imagen parecidos en forma de un hexágono, octágono, dodecaedro o un polígono con múltiples lados parecido a un círculo. De este modo, cuando los datos originales de imagen son una línea o curva delgada, el módulo 509 de determinación de segmento de línea generará segmentos de línea parecidos al contorno de la línea o curva. De manera similar, cuando los datos originales de imagen representan una región, el módulo 509 de determinación de segmento de línea generará segmentos de línea parecidos al contorno formado por los bordes de la región. Al aproximarse a los datos originales de imagen con segmentos de líneas rectas, el módulo 509 de determinación de segmento de línea permite que se simplifique el proceso de repliegue. La herramienta 501 de anti-apodamiento también incluye un módulo 511 de repliegue. Como se describirá, el módulo 511 de repliegue repliega la función de filtro de anti-apodamiento con el área o "región integral" definida por la máscara de filtro y los segmentos de línea generados por el módulo 509 de determinación de segmento de línea para producir datos de imagen filtrados. Con algunas modalidades de la invención, el módulo 511 de repliegue puede determinar el repliegue de la función de filtro y la región integral mediante un cálculo directo. Sin embargo, con otras modalidades de la invención, el módulo 511 de repliegue puede determinar el repliegue de la función de filtro y la región integral al consultar los valores de un repliegue en una tabla 513 de consulta. De este modo, la tabla 513 de consulta puede estar incluida en forma óptima dentro del sistema 501 de anti-apodamiento, como se ilustra por las líneas punteadas en la Figura 5. Los datos de imagen filtrados calculados por el módulo 511 de repliegue entonces se utilizan para modificar o reemplazar los valores de pixel correspondientes en la memoria 513 de acumulación. La combinación de los valores iniciales de pixel y los valores de pixel con base en los datos de imagen filtrada entonces se utilizan para producir la imagen deseada.

El algoritmo de producción .

Con referencia ahora a ias Figuras 6A y 6B, se describirá con detalle un algoritmo de producción de conformidad con varias modalidades de la invención. Como se muestra en el paso 601, la herramienta 501 de anti-apodamiento recibe los datos originales de imagen dentro del almacenamiento 502 de datos originales de imagen. Después, en el paso 603, el módulo 509 de determinación de segmento de línea genera datos de imagen parecidos correspondientes a los datos originales de imagen. Más en particular, el módulo 509 de determinación de segmento de línea crea segmentos de línea parecidos a los contornos de las líneas, curvas o regiones representados por los datos originales introducidos. Se puede emplear una variedad de técnicas para generar segmentos de línea parecidos a las líneas, curvas o regiones representadas por los datos originales de datos. Por ejemplo, cuando los datos originales de datos definen curvas Bezier (como se pueden utilizar para representar un carácter de una letra TrueType), entonces puede emplearse el algoritmo Casteljau para crear segmentos de línea parecidos a las curvas Bezier. De este modo, el módulo 509 de determinación de segmento de línea puede generar una serie de segmentos 701-705 de líneas rectas correspondientes al contorno curvo, como se ilustra en la Figura 7. En el paso 605, el módulo 505 de conversión por exploración lleva a cabo un proceso de conversión por exploración en los datos originales de imagen. Más en particular, cuando la profundidad de la línea, curva o región es relativamente grande (esto es, la profundidad de la línea, curva o región es mayor que el diámetro de la máscara para el filtro de anti-apodamiento), entonces el módulo 505 de conversión por exploración lleva a cabo un proceso de conversión por exploración de dos niveles en los datos originales de imagen. Por ejemplo, cuando los datos originales de imagen describen un tipo de letra o polígono con una mayor profundidad, entonces el módulo 505 de conversión por exploración aplica un proceso de conversión por exploración de dos niveles a los datos originales de imagen. El módulo 505 de conversión por exploración asigna un primer valor a los pixeies que tienen centros que caen dentro de la línea, curva o región descrita por los datos originales de imagen y asigna un segundo valor a los pixeies que tienen centros fuera de la línea, curva o región. Por ejemplo, cuando los datos de imagen describen una región de polígono que es negra sólida, entonces el módulo 505 de conversión por exploración puede asignar a los pixeies que tienen centros que caen dentro de la región un valor de "1" (esto es, el valor más oscuro del pixel), y asigna a los pixeies restantes un valor de "0" (esto es, el valor más claro del pixel). Para las modalidades alternativas de la invención, el módulo 505 de conversión por exploración puede asignar otros valores a los pixeies que tiene un centro dentro de la región y pixeies que tiene un centro fuera de la región. Por ejemplo, cuando los pixeies pueden desplegar diferentes colores, el módulo 505 puede asignar a los pixeies con el centro dentro de la región un valor correspondiente al color de la región. De esta manera, con el uso de un proceso de conversión por exploración de dos niveles, el módulo 505 de conversión por exploración genera valores de pixel correspondientes a la forma completa de líneas, curvas o regiones grandes descritas por los datos originales de imagen. En la modalidad ilustrada, la máscara del filtro de antiapodamiento es aproximadamente dos pixeles. Por ejemplo, cuando el filtro de anti-apodamiento emplea una máscara cuadrada, entonces la máscara puede cubrir un área de 2 x 2 pixel. Cuando el filtro de antí-apodamiento emplea un filtro giratorio, entonces la máscara puede tener un radio de 1 pixel. Los filtros de este tamaño pueden requerir el manejo de menos detalles en el repliegue que un filtro grande y permite que las integrales relacionadas sean computadas en forma exacta, lo cual simplifica los cálculos de repliegue. Algunas modalidades alternativas de la invención, pueden utilizar un área de máscara mas pequeña o más grande. También, algunas modalidades de la invención pueden emplear lóbulos negativos y positivos . Una vez que los datos explorados de imagen se han escrito en la memoria 513 de acumulación en el paso 807, entonces se filtran los contornos de la línea, curva o región descrita por los datos originales de imagen. Más en particular, en el paso 609, el módulo 509 de integración viaja a lo largo de los segmentos de línea generados por el módulo 507 de determinación de segmento de línea para replegar los contornos de los datos de imagen parecidos con la función de filtro deseada. De esta manera, el módulo 509 de integración viaja a lo largo de los segmentos de línea de los datos de imagen parecidos para integrar el área limitada por la máscara de filtro y los segmentos de línea con la función de filtro. Con algunas modalidades de la invención, los valores de repliegue se determinan al consultar los valores previamente calculados desde una tabla 511 de consulta. Sin embargo, en otras modalidades de la invención, los valores de repliegue pueden determinarse al llevar a cabo un cálculo en tiempo real del repliegue. En el paso 611, los datos de imagen filtrados se almacenan en la memoria 513 de acumulación con los datos de imagen explorados. Los datos de imagen filtrados y los datos de imagen explorados se pueden producir en el paso 613. Con algunas modalidades de la invención, los datos de imagen filtrados y explorados se pueden producir en grupos correspondientes a los segmentos de línea generados por el módulo 507 de determinación de segmento de línea, para que la producción de la línea, curva o región ocurra en forma secuencial. Sin embargo, con otras modalidades de la invención, los datos de imagen filtrada se pueden producir en tiempo real ya que los datos de imagen parecidos han sido filtrados. Como se observa antes, el repliegue de los datos de imagen parecidos que tienen contornos formados por segmentos de línea recta con una función de filtro que es mucho más fácil que el repliegue de los datos originales de imagen. Sin embargo, en algunos casos, una máscara de repliegue puede abarcar dos o más vértices entre diferentes segmentos de línea. En estos casos, la integral para el área y por tanto, el repliegue puede ser difícil de calcular. De conformidad con esto, algunas modalidades de la invención determinan el repliegue de áreas que contienen dos o más vértices de segmento de línea al romper las áreas en áreas más pequeñas, calculadas con mayor facilidad. Primero, un área con múltiples vértices se divide con líneas extendidas desde el centro de la máscara de repliegue a través de cada vértice. Por ejemplo, la Figura 8 ilustra un área (imitada por una máscara 801 de repliegue de revoluciones, un primer segmento 803 de línea, un segundo segmento 805 de línea y un tercer segmento 807 de línea. Como se puede observar en esta Figura, esta área se puede dividir en tres áreas más pequeñas. La primer área pequeña está limitada por la máscara 801 de repliegue de revoluciones, el primer segmento 803 de línea y una línea 809 extendida desde el centro de la máscara 801 de repliegue a través del vértice del segmento 803 de línea y el segmento 805 de línea. La segunda área pequeña está limitada por la máscara 801 de repliegue de revoluciones , la línea 809 extendida desde el centro de la máscara 801 de repliegue a través del vértice del segmento 803 de línea y el segmento 805 de línea y una línea 811 extendida desde el centro de la máscara 801 de repliegue a través del vértice del segmento 805 de línea y el segmento 807 de línea. La tercer área pequeña está limitada por la máscara 801 de repliegue de revoluciones, la línea 811 extendida desde el centro de la máscara 801 de repliegue a través del vértice del segmento 805 de línea y el segmento 807 de línea. Al subdividir las áreas con múltiples vértices de esta forma, produce tres tipos básicos de áreas. Primero, un área sin un vértice no será subdividida, y continuará estando limitada por la máscara de repliegue y un único segmento de línea. Por ejemplo, como se muestra en la Figura 9A, el primer tipo de área puede estar limitada por la máscara 801 de repliegue de revoluciones y un único segmento 901 de línea. De manera alternativa, el área puede estar limitada por un segmento de línea y una única línea extendida desde el centro de la máscara de repliegue. De esta forma, como se muestra en la Figura 9B, el área puede estar limitada por la máscara 801 de repliegue, un segmento 903 de línea y una única línea 905 extendida desde el centro de la máscara 801 de repliegue. Por último, un área puede estar limitada por un segmento de línea y dos líneas extendidas desde el centro de la máscara de repliegue. Por ejemplo, como se muestra en la Figura 9C, un área puede estar limitada por la máscara 801 de repliegue, un segmento 907 de línea, una primera línea 909 extendida desde el centro de la máscara 801 de repliegue, y una segunda línea 911 extendida desde el centro de la máscara 801 de repliegue. De conformidad con varias modalidades de la invención, el tercer tipo de área, mostrado en la Figura 9C también se puede dividir, con el fin de simplificar el cálculo del repliegue. Más en particular, como se muestra en la Figura 10, un área limitada por una máscara 801 de repliegue, un segmento 1001 de línea y dos líneas 1003 y 1005 extendidas desde el centro de la máscara 801 se pueden formar al restar un área limitada por la máscara 801 de repliegue, un segmento 1007 de línea y la línea 1005 extendida desde el centro de la máscara 801 de repliegue desde un área limitada por la máscara 801 de repliegue, el segmento 1001 de línea y la línea 1003. De este modo, de conformidad con varias modalidades de la invención, cualquier región integral abarcada por la máscara de repliegue puede definirse por la suma y resta de una región integral básica. Como se muestra en la Figura 11, la región integral básica se puede definir por dos variables: la distancia d desde el centro de la máscara 801 de repliegue hasta ei segmento de línea y la distancia t entre la intersección del segmento de línea con la máscara 801 de repliegue y la intersección del segmento de línea con la línea extendida desde el centro de la máscara 801 de repliegue. Cuando la máscara 801 es una máscara de revoluciones, entonces la definición de la región integral básica incluye una tercera variable, T que es un ángulo de barrido polar de la línea extendida desde el centro de la máscara 801 de repliegue. En algunas circunstancias, el vértice de la línea extendida desde el centro de la máscara de repliegue y el segmento de línea de una región integral básica caerán al centro de la máscara de repliegue en sí, lo que dificulta definir la región integral básica. No obstante, cuando esto ocurre, el vértice se puede mover un poco desde el vértice con el fin de facilitar la definición de la región integral básica.

La función de filtro Mientras que la técnica de producción antes descrita se puede utilizar con cualquier función de filtrado adecuada, varias modalidades de la invención emplean una función de filtro que tiende a centrar la energía espectral en forma óptima de los datos muestreados de imagen en un área dentro de un dominio espectral correspondiente a la separación muestra de los datos muestreados de imagen en el dominio espacial. Con algunas modalidades de la invención, la función de filtro se define mediante una función de onda esferoide. Con otras modalidades de la invención, la función de filtro se define por un polinomio que se puede calcular más fácilmente para una variedad de regiones integrales. Es bien conocido que el espectro de una señal continua muestreada consiste de períodos de esa señal continua. De este modo, la cantidad de apodamiento en una muestra de un área se puede medir por la energía del espectro dentro de un cuadrado O, en donde el área del cuadrado O = [-O,O] x [-O.O] en el dominio espectral, en donde O = p/? y T es la separación muestra para los datos muestreados de imagen en el dominio espacial. Para propósitos de determinar una función de filtrado generalizada, la separación T muestra puede normalizarse a 1. Para reducir al mínimo el apodamiento en la señal, la función de filtrado debe centrar la energía espectral de los datos muestreados desde la señal en el cuadrado O. Se debe observar que en algunas modalidades, la función de filtrado de la invención puede no centrar exactamente la energía espectral de los datos muestreados desde la señal en el cuadrado O, más bien en su lugar, tiende a centrar la energía espectral en el cuadrado O. Con un filtro de revoluciones GO, para un área O cuadrada específica: mientras que para un filtro G de revoluciones genérico: en donde ® está para un proceso de repliegue, [F(g)] es la transformación Fourier de la función g, I representa los datos de imagen para el anti-apodamiento y h es el filtro de anti-apodamiento Esto es, es la transformación Fourier del repliegue de los datos de imagen con la función de filtro de anti-apodamiento. De este modo un filtro que centra la energía espectral de los datos muestreados para la imagen / en el cuadrado O se cumplirá con: en donde h = argmax f(h) significa h es el argumento que maximiza f(h), esto es maximiza la función de h. Una propiedad fundamental de la transformación Fourier permite: [FV®h)] = [F(n xíF{l')}.

También, la imagen I es con frecuencia un objeto pequeño, de modo que [F(l)] es más cercano a la constante. De conformidad con esto, el uso de la imagen / se puede omitir en forma efectiva tanto del numerador como del denominador, de tal manera que: De esta manera, la fórmula que define el filtro de anti-apodamiento en forma efectiva se vuelve independiente de la imagen /. Con ventaja, es independiente del valor real de cualquier imagen / particular, lo que significa que la función h de anti-apodamiento será adecuada para todo tipo de imágenes. Las personas experimentadas en la técnica podrán reconocer que la solución óptima para esta fórmula es la función de onda esferoide alargada del orden cero, que no tiene ninguna solución de forma cerrada. De conformidad con esto, es deseable encontrar filtros polinomios que también maximicen la proporción antes descrita. Tomemos un filtro de revoluciones, por ejemplo, se puede suponer que: En donde r e[Q,R] 0 [0,2p). h se determina cada vez que se dan M y hk (k-0, ...M). De conformidad con esto, sería deseable expresar la relación anterior como la función de hk(k = 0, ... M) para que se puedan encontrar esos coeficientes. De este modo: La primera igualdad se puede obtener al sustituir h con: , h , como se supuso ¡nicialmente. La segunda igualdad surge déla propiedad fundamental del número complejo: |a|2 = a x a, en donde \a\ es la norma de a y a es el conjugado completo de a. La tercera igualdad entonces se obtiene con base en la propiedad lineal de las transformaciones Fourier, mientras que la cuarta igualdad se obtiene al denotar [F(rk)]( x, ??) por \¡k. La quinta igualdad sigue debido a que ?//? es real , de modo que un conjugado complejo no toma efecto. La sexta igualdad es simplemente volver a escribir la ecuación previa en una forma de suma doble, mientras que la séptima igualdad se puede obtener con el uso de la propiedad lineal de integración. La octava igualdad se obtiene al denotar: por ???, y hacer la misma denotación para el denominador. Mientras que i//K¡, no proporcionar una solución de forma cerrada, F?? si lo hace. Como se podrá apreciar por las personas experimentadas en la técnica, la maximización de ? = GO/G es equivalente a maximizar GO con la restricción de que r=1. La medida para resolver la maximización dada por el multiplicador Lagragian clásico: dh di El sistema anterior conduce a un problema de vector eigen: en donde F=(2p)2(F?), ? = (?»?!) y h = (hO, h1, h2...hM)T. Para maximizar este vector eigen, h debe seleccionarse como el vector eigen que corresponde a un valor eigen máximo de F-1?. De este modo, para M = 3, y R = 1 , por ejemplo, los coeficientes son h0 = 0.56904256713865, h 1 =0.05056692464147 , h2 = - 0.91026906187835, h3 = 0.42672641722501 , dada una concentración de energía de 93.80%. La Figura 12 ilustra una sección transversal central de un filtro de revoluciones descrito antes con R = 1, en donde la curva 1201 corresponde a M = 1, la curva 1203 corresponde a M= 2, y la curva 1205 corresponde a M >_ 3. De este modo, se puede observar que al usar M = 3 proporciona una alta concentración de energía. Para las modalidades de la invención que emplean filtros de anti-apodamiento con máscaras cuadradas, la función h de filtro es similar. Lo que permite que: (x,y) = h(x)h(y), en donde: V (|x|)<R). Para R.M oeaueñas = 1 es suficiente nara una alta ?0 = 0.68925230998772, h 1 = -0.56775692696317, lo que da una concentración de energía de 93.01%. Las Figuras 12A-12D ilustran diferentes imágenes con el uso de un filtro de revoluciones con un radio de R=1, de conformidad con varias modalidades de la invención como se describe antes. Como es evidente a partir de las imágenes, las técnicas de antiapodamiento de conformidad con diferentes modalidades de la invención proporcionan un anti-apodamiento de alta calidad para una variedad de tipos de imagen, incluyendo imágenes de línea, imágenes de tablero, una curva Bezier y tipos de letra TrueType.

Conclusión Mientras que la invención ha sido descrita con respecto a los ejemplos específicos, los cuales incluyen los modos preferidos en la actualidad para llevar a cabo la invención, las personas experimentadas en la técnica reconocerán que se pueden llevar a cabo muchas variaciones y permutas de los sistemas y técnicas antes descritos que caigan dentro del espíritu y alcance de la invención, como se establece en las reivindicaciones anexas.

Claims (26)

REIVINDICACIONES

1. Un método para producir una imagen, caracterizado porque comprende: obtener datos reales de imagen para un contorno a ser producido; determinar los datos de imagen parecidos para uno o más segmentos de línea que se parecen al contorno a ser producido; filtrar los segmentos de línea al replegar los datos parecidos con un filtro, de tal manera que el filtro tiende a centrar la energía espectral en forma óptima de los datos de imagen muestreados en un área en un dominio espectral que corresponde a la separación muestra de los datos muestreados de imagen en el dominio espacial para producir los datos filtrados de imagen; y producir el contorno con el uso de los datos filtrados de imagen. 2. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el filtro es una función h, en donde:

[F( )J denota la transformación Fourier de h y O es el área en el dominio espectral correspondiente a la separación muestra de los datos de imagen muestreados en el dominio espacial.

3. El método de conformidad con la reivindicación 2, caracterizado porque el área O = [-O,O] x [-O.O] en el dominio espectral, en donde O = p/? y T es la separación muestra para los datos de imagen muestreados en el dominio espacial.

4. El método de conformidad con la reivindicación 2, caracterizado porque el filtro es un filtro h(r, T) definido como: en donde r e [0, R].

5. El método de conformidad con la reivindicación 5, caracterizado porque la máscara del filtro de revoluciones tiene un radio de 1 pixel.

6. El método de conformidad con la reivindicación 2, caracterizado porque el filtro es un filtro h(x) cuadrado definido como: en donde (|x|)<R).

7. El método de conformidad con la reivindicación 2, caracterizado porque la máscara del filtro cuadrado tiene un área de 2 pixeles por 2 pixeles.

8. El método de conformidad con la reivindicación 1 , caracterizado porque además comprende: determinar cuando el ancho de los datos de imagen parecidos es mayor que el ancho de una máscara del filtro; y cuando el ancho de los datos parecidos de imagen es mayor que el ancho de la máscara del filtro, filtrar los bordes de ios datos parecidos de imagen.

9. El método de conformidad con la reivindicación 8, caracterizado porque además comprende: explorar las porciones convertidas de los datos parecidos de imagen fuera del ancho de la máscara del filtro.

10. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además comprende: determinar cuando uno o más segmentos de línea intersecan dentro de la máscara del filtro; y cuando uno o más segmentos de línea intersecan con la máscara del filtro: dividir una región integral definida por la máscara del filtro y los segmentos de línea intersecantes en dos o más áreas sin intersecciones del segmento de línea; y filtrar cada una de las dos o más áreas por separado.

11. Una herramienta para producir una imagen, caracterizada porque comprende: un almacenamiento de datos originales de imagen que almacena los datos originales de imagen; un módulo de determinación de segmento de línea que determina los datos de segmento de línea que se parecen al contorno de los datos originales de imagen; y un módulo de repliegue que repliega los datos de segmento de línea con un filtro para producir los datos filtrados de imagen.

12. La herramienta de conformidad con la reivindicación 11, caracterizada porque además comprende un módulo de conversión por exploración que convierte con exploración las porciones de los datos de segmento de línea que están más allá del ancho de la máscara del filtro desde el borde de los datos de segmento de línea.

13. La herramienta de conformidad con la reivindicación 12, caracterizada porque además comprende una memoria de acumulación que almacena las porciones convertidas por exploración de los datos de segmento de línea.

14. La herramienta de conformidad con la reivindicación 11, caracterizada porque además comprende una memoria de acumulación que almacena los datos filtrados de imagen.

15. La herramienta de conformidad con la reivindicación 11, caracterizada porque además comprende una tabla de consulta integral que almacena valores para el repliegue de los datos de imagen con el filtro.

16. Un método para producir una imagen, caracterizado porque comprende: obtener datos reales de imagen para un contorno a ser producido; determinar los datos de imagen parecidos para uno o más segmentos de línea que se parecen al contorno a ser producido; filtrar los segmentos de línea al replegar los datos parecidos con un filtro, y producir el contorno con el uso de los datos filtrados de imagen.

17. El método de conformidad con la reivindicación 16, caracterizado porque además comprende: determinar cuando el ancho de los datos de imagen parecidos es mayor que el ancho de una máscara del filtro; y cuando el ancho de los datos parecidos de imagen es mayor que el ancho de la máscara del filtro, filtrar los bordes de los datos parecidos de imagen.

18. El método de conformidad con la reivindicación 17, caracterizado porque además comprende: explorar las porciones convertidas de los datos parecidos de imagen fuera del ancho de la máscara del filtro.

19. El método de conformidad con la reivindicación 16, caracterizado porque además comprende: determinar cuando uno o más segmentos de línea intersecan dentro de la máscara del filtro; y cuando uno o más segmentos de línea intersecan con la máscara del filtro: dividir una región integral definida por la máscara del filtro y los segmentos de línea intersecantes en dos o más áreas sin intersecciones del segmento de línea; y filtrar cada una de las dos o más áreas por separado.

20. Un método para producir una imagen, caracterizado porque comprende: obtener datos de imagen filtrar los datos de imagen al replegar los datos de imagen con un filtro, de tal manera que el filtro tiende a centrar la energía espectral en forma óptima de los datos de imagen muestreados en un área en un dominio espectral que corresponde a la separación muestra de los datos muestreados de imagen en el dominio espacial para producir los datos filtrados de imagen; y producir el contorno con el uso de los datos filtrados de imagen.

21. El método de conformidad con la reivindicación 20, caracterizado porque el filtro es una función h, en donde: [F(h)] denota la transformación Fourier de h y O es el área en el dominio espectral correspondiente a la separación muestra de los datos de imagen muestreados en el dominio espacial.

22. El método de conformidad con la reivindicación 21 , caracterizado porque el área O = [-O,O] x [-O.O] en el dominio espectral, en donde O.=p/? y 7 es la separación muestra para los datos de imagen muestreados en el dominio espacial.

23. El método de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque el filtro es un filtro h(r, T) definido como: ??(>;?)= ?¡ >-k > en donde r e [0, R].

24. El método de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque la máscara del filtro de revoluciones tiene un radio de 1 pixel.

25. El método de conformidad con la reivindicación 20, caracterizado porque el filtro es un filtro h(x) cuadrado definido como: en donde (|x|)=.R)-

26. El método de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado porque la máscara del filtro cuadrado tiene un área de 2 pixeles por 2 pixeles. REESUMEN Un método y aparato para anti-apodamiento adecuado para el anti-apodamiento de una variedad de tipos de imagen, incluyendo tipos de letra, imágenes granes, e imágenes muy pequeñas. La técnica de anti-apodamiento puede representar el borde de una línea, curva o región como una serie de segmentos de línea. Estos segmentos de línea se atraviesan para replegar los segmentos de línea parecidos a los contornos de la imagen con una función de filtro deseada. También, se describe una función de filtro para el anti-apodamiento de los bordes de una línea, curva o región, el cual se puede emplear cuando el borde está representado por una serie de segmentos de línea. El filtro de anti-apodamiento tiende a centrar la energía espectral de una imagen en el área muestreada.