WO2016114606A1 - 주파수 적응적 디스크리닝 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 - Google Patents

주파수 적응적 디스크리닝 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 Download PDF

Info

Publication number
WO2016114606A1
WO2016114606A1 PCT/KR2016/000404 KR2016000404W WO2016114606A1 WO 2016114606 A1 WO2016114606 A1 WO 2016114606A1 KR 2016000404 W KR2016000404 W KR 2016000404W WO 2016114606 A1 WO2016114606 A1 WO 2016114606A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
region
lpi
frequency
value
resolution
Prior art date
Application number
PCT/KR2016/000404
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
이현승
이지영
Original Assignee
삼성전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자 주식회사 filed Critical 삼성전자 주식회사
Priority to US15/543,784 priority Critical patent/US10425557B2/en
Publication of WO2016114606A1 publication Critical patent/WO2016114606A1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40—Picture signal circuits
    • H04N1/40075—Descreening, i.e. converting a halftone signal into a corresponding continuous-tone signal; Rescreening, i.e. combined descreening and halftoning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/10—Image enhancement or restoration using non-spatial domain filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40—Picture signal circuits
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40—Picture signal circuits
    • H04N1/405—Halftoning, i.e. converting the picture signal of a continuous-tone original into a corresponding signal showing only two levels
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40—Picture signal circuits
    • H04N1/405—Halftoning, i.e. converting the picture signal of a continuous-tone original into a corresponding signal showing only two levels
    • H04N1/4055—Halftoning, i.e. converting the picture signal of a continuous-tone original into a corresponding signal showing only two levels producing a clustered dots or a size modulated halftone pattern
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40—Picture signal circuits
    • H04N1/407—Control or modification of tonal gradation or of extreme levels, e.g. background level
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/52—Circuits or arrangements for halftone screening
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G06T2207/10008—Still image; Photographic image from scanner, fax or copier
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20004—Adaptive image processing
    • G06T2207/20012—Locally adaptive
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30176—Document

Definitions

  • a method and apparatus for copying a document including a halftone pattern are provided.
  • Printers use halftone patterns to express brightness when printing images.
  • the printer expresses an image by imprinting a plurality of dots on a sheet of paper, in which the brightness and the medium density of an image are expressed depending on how many dots are densely recorded on a specific portion by adjusting the number of dots. This is called halftoning, and the pattern thus formed is called a halftone pattern.
  • the original document is obtained by optically scanning the original document to obtain a scanned image, and halftoning the obtained scanned image according to the resolution of the copier. Moiré may appear in the final output document due to the half-toning frequency interference between the printer and the copying period.
  • the halftone pattern included in the scanned image is removed, i.e., screening before halftoning the scan image according to the resolution of the copier.
  • the halftone pattern may not be properly removed and a moiré phenomenon may appear.
  • a screening method and in particular, a method for adaptively removing a halftone pattern included in a scanned image obtained through optical scanning of a printed document according to frequency characteristics, and an apparatus for performing the same.
  • the region is divided according to the frequency characteristics of the scanned image of the original document, and adaptively filtering is performed on the divided regions using the resolution estimated through the analysis of the frequency characteristics.
  • the moiré phenomenon can be prevented from occurring due to the half-toning frequency interference between the printer that printed the document and the copying period.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an image forming apparatus for performing frequency adaptive disclining, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a path in which image data is transmitted when copying an original document including a halftone pattern according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a detailed configuration of a disc learning unit included in a control unit according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a detailed configuration of an LPI estimating unit according to an embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a 16 ⁇ 16 Hadamard matrix for performing Hadamard transform on a scanned image in the frequency adaptive disclining method according to an embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a result of performing Hadamard transform in units of 16 ⁇ 16 pixels for each RGB channel according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 10 illustrates a pixel-by-pixel shift for performing frequency adaptive discretization according to an embodiment.
  • FIG 11 illustrates an image before and after performing frequency adaptive disclining according to an embodiment.
  • 12 to 15 are flowcharts illustrating a frequency adaptive disclining method according to embodiments.
  • 16 illustrates subblocks used for adaptive filtering according to an embodiment.
  • a frequency adaptive disclining method comprising: obtaining a scanned image of an original document; Dividing an area of the scan image by analyzing frequency characteristics of the acquired scan image; Estimating the resolution for each of the divided regions according to the analyzed frequency characteristics; And adaptively performing filtering on the divided region by using the estimated resolution.
  • an image forming apparatus includes: a scan unit configured to scan a document to obtain a scanned image; A controller which processes the scanned image and transmits the scanned image to the printing unit and requests printing; And a printing unit for printing the scanned image processed by the control unit, wherein the control unit performs screening on the scan image according to the frequency characteristics of the scan image, and applies the scanned image to the scan image on which the disclining is performed. After halftoning according to the resolution supported by the printing unit, the printing unit may transmit the halftoning to the printing unit.
  • an image forming apparatus 1000 may include a scan unit 1100, a control unit 1200, a printing unit 1300, a user interface unit 1400, and a storage unit 1500. Can be.
  • the scan unit 1100 optically scans a document to obtain a scan image, and transmits the obtained scan image to the controller 1200. Since the scan unit 1100 performs optical scanning, if the original document includes a halftone pattern, the obtained scan image also includes the halftone pattern of the original document as it is.
  • the halftone pattern refers to expressing the brightness and the intermediate density by adjusting at least one of the number of dots or the thickness of the dots in taking a plurality of dots.
  • the controller 1200 controls the overall operation of the components included in the image forming apparatus 1000, and in particular, performs a screening operation to remove the halftone pattern included in the scanned image received from the scan unit 1100. In addition, halftoning is performed on the scanned image from which the halftone pattern is removed, according to the resolution of the image forming apparatus 1000. As a result, the obtained output image is transmitted to the printing unit 1300.
  • Disclining operations are as follows.
  • the scanned image obtained by optically scanning the original document includes a halftone pattern generated by the printer. Therefore, if half-toning is performed on the thus obtained scanned image according to the resolution of the copier, a moire phenomenon may appear in the final output document due to the half-toning frequency interference between the printer that printed the original document and the copying period. In order to prevent such moiré, removing the halftone pattern included in the scanned image is called disclining.
  • a process of performing the disclining operation is performed, and the controller 1200 divides the region of the scanned image, estimates the resolution of the halftone pattern, and analyzes the divided region and the estimated resolution through frequency characteristic analysis of the scanned image. Therefore, the adaptive half-tone pattern is removed by adaptively filtering.
  • the controller 1200 divides the region of the scan image by analyzing the frequency characteristic of the scan image.
  • the controller 1200 analyzes frequency characteristics of each pixel of the scan image to determine halftone characteristics of the corresponding pixels, and determines an area including an edge region and a texture ( It is determined as either a texture region or a flat region. That is, the controller 1200 divides the scanned image into an edge region, a texture region, and a flat region through frequency characteristic analysis.
  • the controller 1200 may estimate the resolution of the halftone pattern by analyzing frequency characteristics of the scanned image.
  • the controller 1200 may acquire an LPI (line per inch) estimate and an angle characteristic of the halftone pattern by detecting a peak value in a frequency space and selecting a frequency band corresponding to the peak value.
  • LPI line per inch
  • Hadamard space may be used as the frequency space. That is, the controller 1200 may convert the scanned image into a frequency characteristic value in Hadamard space through Hadamard transformation and then analyze the frequency characteristic.
  • the controller 1200 may use the LPI estimation value and the angular characteristic thus obtained when performing filtering.
  • the controller 1200 removes the halftone pattern by adaptively filtering according to the characteristics of the divided region.
  • the controller 1200 removes the halftone pattern while protecting edge and texture details by using a filter that compensates for the disadvantages of the sigma filter and the bilateral filter for the edge region and the texture region. Perform filtering as you can.
  • the controller 1200 adaptively filters the flat region by reflecting the angular characteristic of the halftone pattern together with the resolution estimation value of the halftone pattern, that is, the LPI estimate.
  • the halftone pattern included in the printed document may have a high frequency characteristic or a low frequency characteristic according to the resolution of the printer which performed the printing and the halftoning characteristic performed in the printing process.
  • the controller 1200 of the image forming apparatus 1000 may effectively remove moiré by analyzing the frequency characteristic of the halftone pattern and adaptively filtering the halftone pattern.
  • control unit 1200 performs the disclining operation
  • the controller 1200 performs halftoning according to the output resolution of the printing unit 1300 and then outputs the image data to the printing unit 1300. do.
  • the printing unit 1300 outputs a copy document by printing image data received from the control unit 1200.
  • the output resolution that can be supported by the printing unit 1300 is predetermined, and accordingly, the control unit 1200 performs half toning when generating the printed image.
  • the user interface unit 1400 is configured to receive a user input for operation and management of the image forming apparatus 1000 and to display an operation state of the image forming apparatus 1000 and a result of performing the operation.
  • the control panel may be implemented as.
  • the storage unit 1500 may include an HDD, a RAM, and the like to store data necessary in a work process such as scanning or printing.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a path in which image data is transmitted when copying an original document including a halftone pattern according to an exemplary embodiment.
  • control unit 1200 includes a disc learning unit 1210 and a half toning unit 1220.
  • the scan unit 1100 transmits a scan image obtained through optical scanning of an original document including a halftone pattern to the disclining unit 1210 of the controller 1200.
  • the scanned image received by the disking unit 1210 includes the halftone pattern of the original document as it is. Accordingly, the disclining unit 1210 analyzes frequency characteristics of the received scan image, adaptively removes the halftone patterns included in the scan image according to the analyzed frequency characteristics, and then halftones are applied to the halftoning unit 1220. Send the scanned image with the pattern removed.
  • the half toning unit 1220 performs half toning on the received image and transmits the half toning to the printing unit 1300. In this case, the half toning unit 1220 performs half toning according to the printing resolution supported by the printing unit 1300.
  • the printing unit 1300 prints an image received from the half toning unit 1220.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a detailed configuration of a disc learning unit included in a control unit according to an exemplary embodiment.
  • the disclining unit 1210 may include an LPI estimator 1211, an area divider 1212, and an adaptive filter 1213.
  • the LPI estimator 1211 analyzes the frequency characteristics of the scanned image to estimate the LPI of the halftone pattern, transmits the obtained frequency characteristic information to the area divider 1212, and transmits the LPI estimate to the adaptive filter 1213. To be sent).
  • the LPI estimator 1211 uses a Hadamard transform to analyze the frequency characteristics of the scanned image, estimates the LPI of the halftone pattern by selecting peak values in the Hadamard space, and acquires an angular characteristic. The detailed process of estimating the LPI through the frequency characteristic analysis by the LPI estimator 1211 will be described in detail below.
  • the area divider 1212 divides the area of the scan image by using the frequency characteristic information received from the LPI estimator 1211. That is, the area divider 1212 divides the scan image into an edge area, a texture area, and a flat area according to the characteristics of the halftone pattern included in the scan image.
  • the region divider 1212 transmits information about the divided region to the adaptive filter 1213. A detailed method of dividing the region according to the frequency characteristic by the region dividing unit 1212 will be described with reference to the following embodiments.
  • the adaptive filter 1213 removes the halftone pattern by adaptively filtering the scanned image based on the region segmentation information received from the region segmentation unit 1212 and the LPI estimation value received from the LPI estimator 1211. do.
  • a detailed method of adaptively filtering by the adaptive filter 1213 based on the region partitioning information and the LPI estimate will be described with reference to the following embodiments.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a detailed configuration of an LPI estimating unit according to an embodiment.
  • the LPI estimator 1211 includes a Hadamard transform unit 1211a, a maximum band selector 1211b, a peak distance calculator 1211c, a peak angle calculator 1211d, and The representative value selector 1211e may be included.
  • the Hadamard transform unit 1211a performs a Hadamard transform on a pixel by a unit of a predetermined unit and displays the frequency characteristic value in Hadamard space. According to FIG. 4, it can be seen that Hadamard transform is performed in units of 16 ⁇ 16 pixels for each of the three RGB channels.
  • the maximum band selector 1211b detects a peak value among frequency characteristic values in Hadamard space and selects a frequency band corresponding to the detected peak value.
  • the maximum band selector 1211b transmits the detected peak value and information about the frequency band corresponding to the peak value to the peak distance calculator 1211c and the peak angle calculator 1211d.
  • the maximum band selector 1211b divides the Hadamard space into two regions (the first region and the second region) at the time of detecting the peak value, detects the peak value for each region, and applies the detected peak value to the detected peak value.
  • the corresponding frequency band can be selected.
  • the peak distance calculator 1211c calculates the distance between the peak point and the reference point in Hadamard space using information on the frequency band corresponding to the received peak value, and estimates the LPI value using the calculated distance. .
  • the peak angle calculator 1211d calculates an angle with respect to the position of the peak point in Hadamard space by using the information on the frequency band corresponding to the received peak value.
  • the peak distance calculator 1211c and the peak angle calculator 1211d may also calculate the peak distance and the peak angle for each of the two divided regions (the first region and the second region).
  • the representative value selector 1211e selects and outputs a representative value representing three channels from among frequency characteristic information and LPI estimated values acquired for each of the three RGB channels.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a 16 ⁇ 16 Hadamard matrix for performing Hadamard transform on a scanned image in the frequency adaptive disclining method according to an embodiment.
  • the Hadamard transform suitable for the characteristic analysis of the halftone image is performed. Since halftones are mainly composed of 0 or 255 brightness distributions, and are composed of highly variable components, halftones are used for the Discrete Cosine Transform (DCT) or the Discrete Fourier Transform (DFT), which are used for the compression or image analysis of soft natural images. If used, this may lead to incorrect analysis results, especially for local image analysis. This is because the DCT or the DFT has a continuous characteristic of the base signal. Accordingly, the present embodiment uses a Hadamard transform in which the elementary signal has a discrete characteristic. Hadamard transform has high analysis performance in halftone image compared to DCT or DFT, or it can be implemented by addition and subtraction without multiplication operation, which is advantageous for high speed implementation or HW design.
  • DCT Discrete Cosine Transform
  • DFT Discrete Fourier Transform
  • Equation 1 The coefficients included in the Hadamard matrix are represented by Equation 1 below.
  • u and v are the coordinate values of the pixel when the upper left corner of the matrix is used as a reference point, respectively.
  • H (1,1) is a count value of the pixel located at the upper left corner
  • H (16,1) is a count value of the pixel located at the upper right corner.
  • H (1, 16) is 1 as the coefficient value of the pixel located at the lower left corner
  • H (16, 16) is -1 as the coefficient value of the pixel located at the lower right corner.
  • Equation 2 Equation for performing the Hadamard transformation using the Hadamard matrix is shown in Equation 2 below.
  • I (i, j) corresponds to the brightness of each of the 16x16 pixels of the scanned image
  • i and j are the coordinate values of the pixels when the upper left corner of the 16x16 pixels is used as the reference point.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a result of performing Hadamard transformation in units of 16 ⁇ 16 pixels for each RGB channel according to an exemplary embodiment.
  • the Hadamard transform unit 1211a of the LPI estimator 1211 performs Hadamard transform in units of 16 ⁇ 16 pixels for each RGB channel according to Equation 2 when the scanned image is color.
  • the Hadamard converter 1211a transmits the frequency characteristic values in the transformed Hadamard space to the maximum band selector 1211b.
  • the maximum band selector 1211b of the LPI estimator 1211 uses the Hadamard space 700 in two regions, that is, the first region 710 and the second region. Divide by 720.
  • the criteria for dividing the region is for dividing the halftone region having an edge characteristic and the region not having the edge characteristic, and may be appropriately set as necessary.
  • the first region 710 is set to include 3x3 pixels at the upper left and 10x1 pixels and 1x10 pixels having only vertical and horizontal components, respectively, corresponding to a low frequency region having edge component characteristics.
  • the second area 720 is set.
  • the maximum band selector 1211b divides the Hadamard space into two regions, the peak value is detected for each region according to Equations 3 to 6 below, and the frequency band corresponding to the detected peak value is selected. do.
  • F (u, v) represents the frequency characteristic value of the pixel corresponding to the u and v coordinates
  • B means the first region 720.
  • Equation 3 (i, j) refers to the coordinates of the frequency band corresponding to the maximum frequency characteristic value in the first region 710, and according to Equation 5, P edge is the first region 710
  • the frequency characteristic value i.e., the peak value
  • P edge is 175, and (i, j), which is a coordinate of the frequency band corresponding to the peak value, is (3,2).
  • Equation 4 (i 2 , j 2 ) means a coordinate of a frequency band corresponding to a frequency characteristic value that is maximum in the second region 720, and according to Equation 6, P flat is a second region.
  • a maximum frequency characteristic value, that is, a peak value, is indicated at 720. Referring to FIG. 7, since the peak value is 62 in the second region 720, P flat is 62, and (i 2 , j 2 ), which is a coordinate of the frequency band corresponding to the peak value, is (6,6). do.
  • the maximum band selector 1211b selects a peak value and a frequency band corresponding to the peak value
  • the maximum band selector 1211b transmits information about the peak value and the frequency band to the peak distance calculator 1211c and the peak angle calculator 1211d.
  • the peak distance calculator 1211c calculates a distance between the peak point and the reference point in the Hadamard space and estimates the LPI value using the peak point.
  • the peak distance calculator 1211d calculates an angle corresponding to the position of the peak point in Hadamard space. See Equations 7 to 10 below.
  • Equations 7 and 8 are for estimating LPI values in the first region 710 and the second region 720, respectively, wherein ⁇ corresponds to a correction coefficient for estimating the LPI value.
  • the correction coefficient ⁇ is related to the resolution (DPI) of the scan unit 1100 and the Hadamard frequency resolution r f, and is determined by Equation 11 below.
  • r x and r y each mean a value of the number of pixels of each side in Hadamard space.
  • the correction factor ⁇ at 600 dpi is Becomes
  • the peak distance calculator 1211c is expressed by the equations (7) and (8). Substituting this, an LPI estimate for each of the first region 710 and the second region 720 is calculated. In addition, the peak angle calculator 1211d calculates the angle by substituting (i, j) and (i 2 , j 2 ) for the red channel into equations (9) and ( 10 ). The LPI estimate and the angle thus calculated are used later in performing adaptive filtering.
  • the maximum band selector 1211b of the LPI estimator 1211 uses the Hadamard space 800 in two regions, that is, the first region 810 and the second region. Divide by (820). In this case, the criteria for dividing the region are as described above with reference to FIG. 7.
  • the maximum band selector 1211b divides the Hadamard space into two regions, the peak value is detected for each region according to Equations 3 to 6, and the frequency band corresponding to the detected peak value is selected. do.
  • the maximum band selector 1211b selects a peak value and a frequency band corresponding to the peak value
  • the maximum band selector 1211b transmits information about the peak value and the frequency band to the peak distance calculator 1211c and the peak angle calculator 1211d.
  • the peak distance calculator 1211c and the peak angle calculator 1211d calculate an angle corresponding to the LPI estimated value and the position of the peak point, respectively.
  • the peak distance calculator 1211c is expressed by the equations (7) and (8). Substituting this, an LPI estimate for each of the first region 810 and the second region 820 is calculated. In addition, the peak angle calculator 1211d calculates the angle by substituting (i, j) and (i 2 , j 2 ) for the Green channel into equations (9) and ( 10 ). The LPI estimate and the angle thus calculated are used later in performing adaptive filtering.
  • the maximum band selector 1211b of the LPI estimator 1211 divides the Hadamard space 900 into two regions, that is, the first region 910 and the second region. Divide by (920). In this case, the criteria for dividing the region are as described above with reference to FIG. 7.
  • the peak value selector 1211b detects a peak value among frequency characteristic values of pixels included in each area according to Equations 3 to 6, and detects the detected peak. Select the frequency band corresponding to the value.
  • the frequency band corresponding to the detected peak value means coordinates in the Hadamard space of the pixel where the peak value is detected.
  • the maximum band selector 1211b selects a peak value and a frequency band corresponding to the peak value
  • the maximum band selector 1211b transmits information about the peak value and the frequency band to the peak distance calculator 1211c and the peak angle calculator 1211d.
  • the peak distance calculator 1211c and the peak angle calculator 1211d calculate an angle corresponding to the LPI estimated value and the position of the peak point, respectively.
  • the peak distance calculator 1211c is expressed by the equations (7) and (8). Substituting this, an LPI estimate for each of the first region 910 and the second region 920 is calculated. In addition, the peak angle calculator 1211d calculates the angle by substituting (i, j) and (i 2 , j 2 ) for the blue channel into equations (9) and ( 10 ). The LPI estimate and the angle thus calculated are used later in performing adaptive filtering.
  • the representative value selector 1211e selects and outputs a representative value representing three channels from among the frequency characteristic information and the LPI estimated values acquired for each of the three RGB channels.
  • the representative value selecting unit 1211e selects the representative value according to the following equations (12) and (13).
  • the representative value for the first region is (8,1, green).
  • P edge is 44.
  • the representative value for the second region i 2 , j 2 , color
  • the representative value for the second region becomes (6,6, red) and P flat becomes 62. .
  • the LPI estimator 1211 represents representative values of peak values (P edge , P flat ), LPI estimates (LPI edge , LPI flat ), and angle (Angle edge , Angle flat ) in each region of Hadamard space.
  • the LPI estimator 1211 transmits the peak value as the frequency characteristic information to the area divider 1212 and transmits the LPI estimate and the angle to the adaptive filter 1213.
  • the region dividing unit 1212 determines the characteristics of the halftone pattern by comparing the magnitudes of the peak values of the received regions as shown in Equations 14 and 15 below.
  • the area division 1212 P edge is determined to be an edge characteristic of the halftone pattern is greater than P, and flat, whereas it is determined to greater than the characteristic of the halftone pattern P P flat edge to flat.
  • the area divider 1212 once again uses the following Equations 16 to 18 to determine whether the characteristics of the halftone pattern correspond to the texture. To judge.
  • TH mean and TH var correspond to the average and the deviation of the threshold for determining the texture area, respectively.
  • the characteristics of the halftone pattern determined in units of pixels may be compared to include the surrounding area in order to reduce an error. For example, it may be determined by comparing the frequency of the pixels determined to be the edge or the flat in the 5x5 area of the center pixel.
  • the area divider 1212 determines the characteristic of the halftone pattern for each pixel as one of an edge, a texture, and a flat, and divides the entire scanned image into an edge region, a texture region, and a flat region according to the determined characteristic. Can be.
  • the region dividing unit 1212 transmits the region dividing information to the adaptive filter 1213.
  • the adaptive filter 1213 adaptively performs filtering based on the received region partitioning information, the LPI estimate, and the angle. Specifically, the adaptive filter 1213 performs filtering adaptively according to the characteristics of the region, and performs filtering differently in the case of the edge region or the texture region and the case of the flat region.
  • the adaptive filter 1213 uses a filter that compensates for the shortcomings of a sigma filter and a bilateral filter, while protecting the detail of the edge and the texture while protecting the detail of the halftone pattern. Perform filtering to remove.
  • blk i means the average brightness of the i-th block
  • blk dir means the average brightness of the direction corresponding to the i-th block.
  • the adaptive filter 1213 performs low frequency filtering on the scanned image according to Equation 21 using the LPI estimate and the angle.
  • G is a two-dimensional Gaussian filter
  • the coefficient of the Gaussian filter is adaptively determined according to the LPI estimate and the angle.
  • the equation for obtaining the Gaussian filter coefficient is as shown in Equations 22 to 24 below.
  • the adaptive filter 1213 obtains the coefficients of the two-dimensional Gaussian filter by substituting the LPI estimation value and the angle received from the LPI estimator 1211 into Equations 22 to 24, and uses the Gaussian filter thus obtained. To perform the filtering.
  • excellent performance can be expected even for the elimination of halftone characteristics having various angle characteristics.
  • FIG. 10 illustrates a pixel-by-pixel shift for performing frequency adaptive disclining according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 10, it can be seen that the window of 16 ⁇ 16 pixels has moved to the right by one pixel.
  • the size of the block to which the adaptive filter 1213 is applied is changed according to the LPI estimate.
  • the filter used in the following embodiment uses nine sub-blocks B1-B9 as shown in FIG. 16. That is, the filter is applied in units of sub-blocks. At this time, the size of each sub-block is changed according to the LPI estimate.
  • the adaptive filter 1213 performs filtering on the region using a pixel precision filter defined by Equation (25) below. Removes the halftone pattern while preserving.
  • Y is the original scanned image including the halftone characteristic. That is, Y i, j is a pixel value corresponding to the coordinate value (i, j) on the original scanned image.
  • Y ' is a scanned image to which a Gaussian filter is applied.
  • the sigma value of the Gaussian filter is determined by the LPI estimation value, and a detailed method for obtaining the coefficient of the Gaussian filter is as described above with reference to Equations 22 to 24.
  • the adaptive filter 1213 performs filtering on the region using a block-based sigma filter defined by Equation 26 below. .
  • blk i means the average brightness of the i-th sub-block
  • the value of the sigma (sigma) is determined by the peak power (peak power).
  • the size of each sub-block is determined by the following equation (27). That is, if the value of Sub_Blk size is N, the size of the sub block is N x N pixels.
  • FIG 11 illustrates an image before and after performing frequency adaptive disclining according to an embodiment.
  • the halftone pattern is included in the input image on the left side, the halftone pattern is hardly found in the output image on the right side after performing disclining.
  • the halftone pattern is effectively removed while the edge portion of the text is preserved in detail.
  • 12 to 15 are flowcharts illustrating a frequency adaptive disclining method according to embodiments.
  • the disclining unit 1210 of the controller 1200 obtains a scanned image of an original document from the scanning unit 1100.
  • the LPI estimator 1211 analyzes frequency characteristics of the acquired scan image to estimate the resolution.
  • the region divider 1212 divides the region of the scan image according to the halftone characteristic with reference to the analyzed frequency characteristic.
  • the adaptive filter 1213 adaptively filters the divided regions using the estimated resolution.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating the steps of FIG. 12 in more detail.
  • the disclining unit 1210 of the controller 1200 acquires a scan image of an original document from the scan unit 1100, and selects a target area including a plurality of pixels among the scanned images. .
  • the LPI estimator 1211 converts a plurality of pixels included in the target area into Hadamard space.
  • the LPI estimator 1211 divides the Hadamard space into a first region and a second region, and selects a peak value and a corresponding frequency band among frequency characteristic values of pixels included in each region.
  • the frequency band corresponding to the detected peak value means coordinates in the Hadamard space of the pixel where the peak value is detected.
  • the area divider 1212 determines characteristics of the target area by comparing peak values selected in the first area and the second area, respectively.
  • step 1305 the LPI estimator 1211 estimates an LPI value according to the selected frequency band and calculates an angle corresponding to the selected frequency band.
  • the adaptive filter 1213 performs adaptive filtering using the LPI estimate and the angle according to the determined characteristic of the target region.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating a process of performing frequency characteristic analysis on each of three RGB channels and selecting a representative value when the original document is color.
  • the disclining unit 1210 of the controller 1200 acquires a scanned image of an original document from the scanning unit 1100, and selects a target area including a plurality of pixels among the scanned images. .
  • step 1402 the LPI estimator 1211 converts a plurality of pixels included in the target area into Hadamard space for each RGB channel.
  • the LPI estimator 1211 divides the Hadamard space for each channel into a first region and a second region, and selects a peak value and a corresponding frequency band among frequency characteristic values of pixels included in each region.
  • the frequency band corresponding to the detected peak value means coordinates in the Hadamard space of the pixel where the peak value is detected.
  • the representative value selector 1211e of the LPI estimator 1211 compares peak values of respective channels for each of the first region and the second region, and selects the minimum value as the representative value of each region.
  • the area divider 1212 determines characteristics of the target area by comparing representative values of the areas.
  • step 1406 the LPI estimator 1211 estimates the LPI value according to the frequency band corresponding to the representative value, and calculates an angle corresponding to the frequency band corresponding to the representative value.
  • the adaptive filter 1213 performs adaptive filtering using the LPI estimate and the angle according to the determined characteristic of the target region.
  • the disclining unit 1210 of the controller 1200 acquires a scanned image of an original document from the scanning unit 1100, and selects a target area including a plurality of pixels among the scanned images. .
  • step 1502 the LPI estimator 1211 converts a plurality of pixels included in the target area into Hadamard space.
  • the LPI estimator 1211 divides the Hadamard space into a first region and a second region, and selects a peak value and a corresponding frequency band among frequency characteristic values of pixels included in each region.
  • the frequency band corresponding to the detected peak value means coordinates in the Hadamard space of the pixel where the peak value is detected.
  • the region divider 1212 determines whether a peak value of the first region is greater than a peak value of the second region. As a result of the determination, if the peak value of the first region is greater than the peak value of the second region, the process proceeds to step 1509 to determine the target region as an edge region, and, if otherwise, to step 1505.
  • the area divider 1212 determines whether the target area corresponds to the texture area. As a result of the determination, if it is a texture area, the process proceeds to step 1510 and performs adaptive filtering using an angular characteristic. If it is not the texture area, the process proceeds to step 1506.
  • the area divider 1212 determines the target area as a flat area.
  • the LPI estimator 1211 estimates an LPI value according to a frequency band corresponding to the peak value of the second region and calculates an angle.
  • the adaptive filter 1213 performs adaptive filtering on the target region using the LPI estimate and the angle.
  • the above-described embodiments of the present invention can be written as a program that can be executed in a computer, and can be implemented in a general-purpose digital computer that operates the program using a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium includes, for example, magnetic storage media such as ROM, floppy disk, hard disk, etc., optical read media such as CD-ROM, DVD, etc., and storage media such as carrier wave such as transmission over the Internet. .

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

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

Description

주파수 적응적 디스크리닝 방법 및 이를 수행하기 위한 장치
하프톤 패턴이 포함된 문서를 복사하는 방법 및 장치를 제공한다.
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.
디스크리닝 방법을 제공하며, 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.
원본 문서의 스캔 이미지의 주파수 특성에 따라서 영역을 분할하고, 주파수 특성의 분석을 통해 추정된 해상도를 이용하여 분할된 영역에 적응적으로 필터링을 수행한다.
인쇄 문서를 복사할 때, 문서를 인쇄한 프린터와 복사기간의 하프토닝 주파수 간섭으로 인하여 모아레 현상이 발생하는 것을 방지할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝을 수행하는 화상형성장치를 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따라 하프톤 패턴을 포함하는 원본 문서의 복사시에 이미지 데이터가 전송되는 경로를 도시한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 제어부에 포함된 디스크리닝부의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 LPI 추정부의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝 방법에서 스캔 이미지에 하다마드 변환을 수행하기 위한 16x16 하다마드 매트릭스를 도시한 도면이다.
도 6은 일 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 일 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝을 수행하는 픽셀 단위의 이동을 도시하였다.
도 11은 일 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝을 수행하기 전과 후의 영상을 도시한 도면이다.
도 12 내지 도 15는 실시예들에 따른 주파수 적응적 디스크리닝 방법을 설명하기 위한 순서도들이다.
도 16은 일 실시예에 따른 적응적 필터링에 사용되는 서브 블록들을 도시한 도면이다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 일 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝 방법은, 원본 문서의 스캔 이미지를 획득하는 단계; 상기 획득한 스캔 이미지의 주파수 특성을 분석하여 상기 스캔 이미지의 영역을 분할하는 단계; 상기 분석된 주파수 특성에 따라서 상기 분할된 영역별로 해상도를 추정하는 단계; 및 상기 추정된 해상도를 이용하여 상기 분할된 영역에 적응적으로 필터링을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 일 실시예에 따른 화상형성장치는, 문서를 스캔하여 스캔 이미지를 획득하는 스캔부; 상기 스캔 이미지를 처리하여 상기 인쇄부에 전송하며 인쇄를 요청하는 제어부; 및 상기 제어부에 의해 처리된 스캔 이미지를 인쇄하는 인쇄부를 포함하며, 상기 제어부는 상기 스캔 이미지의 주파수 특성에 따라서 상기 스캔 이미지에 디스크리닝(descreening)을 수행하고, 상기 디스크리닝이 수행된 스캔 이미지에 상기 인쇄부가 지원하는 해상도에 따라서 하프토닝(halftoning)을 수행한 후 상기 인쇄부로 전송할 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 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 일 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝을 수행하는 화상형성장치를 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면, 일 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 다음과 같다. 프린터에 의해 인쇄되어 하프톤 패턴을 포함하는 원본 문서를 복사하는 경우, 원본 문서를 광학적으로 스캐닝하여 획득한 스캔 이미지는 프린터에 의해 생성된 하프톤 패턴을 포함한다. 따라서, 이렇게 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. 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 일 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 일 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 일 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, 일 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 일 실시예에 따른 주파수 적응적 디스크리닝 방법에서 스캔 이미지에 하다마드 변환을 수행하기 위한 16x16 하다마드 매트릭스를 도시한 도면이다.
본 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 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.
수학식 1
Figure PCTKR2016000404-appb-M000001
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.
수학식 2
Figure PCTKR2016000404-appb-M000002
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 일 실시예에 따라 RGB 채널별로 16x16 픽셀 단위로 하다마드 변환을 수행한 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.
수학식 3
Figure PCTKR2016000404-appb-M000003
수학식 4
Figure PCTKR2016000404-appb-M000004
수학식 5
Figure PCTKR2016000404-appb-M000005
수학식 6
Figure PCTKR2016000404-appb-M000006
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.
수학식 7
Figure PCTKR2016000404-appb-M000007
수학식 8
Figure PCTKR2016000404-appb-M000008
수학식 9
Figure PCTKR2016000404-appb-M000009
수학식 10
Figure PCTKR2016000404-appb-M000010
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.
수학식 11
Figure PCTKR2016000404-appb-M000011
이때, rx 및 ry는 각각 하다마드 공간에서의 각 변의 픽셀 수의 값을 의미한다. 예를 들어, 16x16 하다마드 변환 사용시 600dpi에서의 보정 계수 α는
Figure PCTKR2016000404-appb-I000001
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.
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.
Green 채널에 대한 (i,j) 및 (i2,j2)는 앞서 계산한 바와 같이 (8,1) 및 (6,7)이므로, 피크 거리 산출부(1211c)는 수학식 7 및 8에 이를 대입하여 제1 영역(810) 및 제2 영역(820) 각각에 대한 LPI 추정값을 산출한다. 또한, 피크 각도 산출부(1211d)는 수학식 9 및 10에 Green 채널에 대한 (i,j) 및 (i2,j2)를 대입하여 각도를 산출한다. 이렇게 산출된 LPI 추정값 및 각도는 이후에 적응적 필터링 수행시에 사용된다.
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 포함된 픽셀들의 주파수 특성값 중 피크값을 검출하고, 검출된 피크값에 대응되는 주파수 대역을 선택한다. 이때, 검출된 피크값에 대응되는 주파수 대역이란, 피크값이 검출된 픽셀의 하다마드 공간상에서의 좌표를 의미한다.
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.
수학식 12
Figure PCTKR2016000404-appb-M000012
수학식 13
Figure PCTKR2016000404-appb-M000013
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.
수학식 14
Figure PCTKR2016000404-appb-M000014
수학식 15
Figure PCTKR2016000404-appb-M000015
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.
수학식 16
Figure PCTKR2016000404-appb-M000016
수학식 17
Figure PCTKR2016000404-appb-M000017
수학식 18
Figure PCTKR2016000404-appb-M000018
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.
수학식 19
Figure PCTKR2016000404-appb-M000019
수학식 20
Figure PCTKR2016000404-appb-M000020
Figure PCTKR2016000404-appb-I000002
이때, blki는 i번째 블록의 평균 밝기를 의미하고, blkdir , i는 i번째 블록에 해당하는 방향의 평균 밝기를 의미한다.
한편, 플랫 영역인 경우, 적응적 필터(1213)는 LPI 추정값 및 각도를 이용하여 다음의 수학식 21에 따라 스캔 이미지에 저주파 필터링을 수행한다.
수학식 21
Figure PCTKR2016000404-appb-M000021
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.
수학식 22
Figure PCTKR2016000404-appb-M000022
수학식 23
Figure PCTKR2016000404-appb-M000023
수학식 24
Figure PCTKR2016000404-appb-M000024
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.
한편, 이하에서는 다른 실시예에 따른 필터링 방법에 대해서 설명한다.
이하의 실시예에서 적응적 필터(1213)가 적용되는 블록(block)의 크기는 LPI 추정값에 따라서 변경된다. LPI 추정값이 낮을 수록 블록의 크기가 증가하며, 필터의 임계값은 피크 파워값(peak power value)에 의해서 결정된다. 특히, 이하의 실시예에서 사용되는 필터는 도 16에 도시된 바와 같이 9개의 서브-블록(sub-block)들(B1-B9)을 이용한다. 즉, 서브-블록들 단위로 필터가 적용된다. 이때, 각 서브-블록의 크기는 LPI 추정값에 따라서 변경된다.
우선, 높은 LPI 추정값을 갖는 에지 또는 텍스쳐 영역의 경우, 적응적 필터(1213)는 다음의 수학식 25로 정의되는 픽셀 프리시젼 필터(pixel precision filter)를 이용하여 영역에 대한 필터링을 수행함으로써 에지의 디테일은 보존하면서 하프톤 패턴을 제거한다.
수학식 25
Figure PCTKR2016000404-appb-M000025
Figure PCTKR2016000404-appb-I000003
Figure PCTKR2016000404-appb-I000004
이때, Y는 하프톤 특성을 포함하는 원본 스캔 이미지이다. 즉, Yi,j는 원본 스캔 이미지상에서 좌표값 (i,j)에 대응되는 픽셀값이다. Y'는 가우시안 필터를 적용한 스캔 이미지이다. 그리고 이때, 가우시안 필터는 LPI 추정값에 의해 시그마(sigma) 값이 결정되며, 가우시안 필터의 계수를 구하는 구체적인 방벙은 앞서 수학식 22 내지 수학식 24를 참조하여 설명한 바와 같다.
한편, 낮은 LPI 추정값을 갖는 플랫 영역의 경우, 적응적 필터(1213)는 다음의 수학식 26으로 정의되는 블록-베이스드 시그마 필터(block-based sigma filter)를 이용하여 영역에 대한 필터링을 수행한다.
수학식 26
Figure PCTKR2016000404-appb-M000026
Figure PCTKR2016000404-appb-I000005
Figure PCTKR2016000404-appb-I000006
이때, blki는 i번째 서브 블록의 평균 밝기를 의미하고, 시그마(sigma)의 값은 피크 파워(peak power)에 의해서 결정된다. 또한, 각각의 서브 블록(sub-block)의 크기는 다음의 수학식 27로 결정된다. 즉, Sub_Blksize의 값이 N이라면, 서브 블록의 크기는 N x N 픽셀이 된다.
수학식 27
Figure PCTKR2016000404-appb-M000027
도 11은 일 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 실시예들에 따른 주파수 적응적 디스크리닝 방법을 설명하기 위한 순서도들이다.
이하에서는 도 12 내지 도 15와 함께 도 1 내지 도 4를 참조하여 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 특성을 참조하여 하프톤 특성에 따라 스캔 이미지의 영역을 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 영역별로 포함된 픽셀들의 주파수 특성값 중 피크값 및 이에 대응되는 주파수 대역을 선택한다. 이때, 검출된 피크값에 대응되는 주파수 대역이란, 피크값이 검출된 픽셀의 하다마드 공간상에서의 좌표를 의미한다.
1304 단계에서 영역 분할부(1212)는 제1 영역 및 제2 영역에서 각각 선택된 피크값을 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 영역별로 포함된 픽셀들의 주파수 특성값 중 피크값 및 이에 대응되는 주파수 대역을 선택한다. 이때, 검출된 피크값에 대응되는 주파수 대역이란, 피크값이 검출된 픽셀의 하다마드 공간상에서의 좌표를 의미한다.
1404 단계에서 LPI 추정부(1211)의 대표값 선택부(1211e)는 제1 영역 및 제2 영역별로 각 채널의 피크값을 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 영역별로 포함된 픽셀들의 주파수 특성값 중 피크값 및 이에 대응되는 주파수 대역을 선택한다. 이때, 검출된 피크값에 대응되는 주파수 대역이란, 피크값이 검출된 픽셀의 하다마드 공간상에서의 좌표를 의미한다.
1504 단계에서 영역 분할부(1212)는 제1 영역의 피크값이 제2 영역의 피크값보다 큰 지 여부를 판단한다. 판단 결과, 제1 영역의 피크값이 제2 영역의 피크값보다 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 피크값에 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.

Claims (15)

  1. 주파수 적응적 디스크리닝(descreening) 방법에 있어서,
    원본 문서의 스캔 이미지를 획득하는 단계;
    상기 획득한 스캔 이미지의 주파수 특성을 분석하여 상기 스캔 이미지의 영역을 분할하는 단계;
    상기 분석된 주파수 특성에 따라서 상기 분할된 영역별로 해상도를 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 해상도를 이용하여 상기 분할된 영역에 적응적으로 필터링을 수행하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 필터링을 수행하는 단계는,
    상기 추정된 해상도에 따라 결정되는 가우시안(Gaussian) 필터 및 상기 추정된 해상도에 따라서 크기가 변경되는 복수의 서브-블록들 단위로 적용되는 필터를 이용하여, 상기 분할된 영역의 특성에 따라서 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 스캔 이미지의 영역을 분할하는 단계는,
    상기 스캔 이미지를 하다마드(Hadamard) 공간으로 변환하고, 상기 하다마드 공간을 제1 영역 및 제2 영역으로 분할하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 스캔 이미지의 영역을 분할하는 단계는,
    상기 분할된 각 영역별로 픽셀들의 주파수 특성값 중 피크값(peak value)을 선택하고, 상기 피크값을 비교함으로써 상기 각 영역의 특성을 판단하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 해상도를 추정하는 단계는,
    상기 분할된 각 영역별로 상기 선택된 피크값에 대응되는 주파수 밴드에 따라서 LPI(Line per Inch) 값을 추정하고, 상기 주파수 밴드에 대응되는 각도(angle)를 산출하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 해상도를 추정하는 단계는,
    상기 선택된 피크값에 대응되는 주파수 밴드의 상기 하다마드 공간상에서의 좌표 및 상기 하다마드 공간의 각 변의 픽셀 수를 이용하여 상기 LPI 값을 추정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 적응적으로 필터링을 수행하는 단계는,
    상기 판단된 각 영역의 특성에 따라서, 상기 추정된 LPI 값 및 산출된 각도에 따라서 결정되는 계수(coefficient)를 갖는 가우시안 필터를 이용하여 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중의 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  9. 화상형성장치에 있어서,
    문서를 스캔하여 스캔 이미지를 획득하는 스캔부;
    상기 스캔 이미지를 처리하여 상기 인쇄부에 전송하며 인쇄를 요청하는 제어부; 및
    상기 제어부에 의해 처리된 스캔 이미지를 인쇄하는 인쇄부를 포함하며,
    상기 제어부는 상기 스캔 이미지의 주파수 특성에 따라서 상기 스캔 이미지에 디스크리닝(descreening)을 수행하고, 상기 디스크리닝이 수행된 스캔 이미지에 상기 인쇄부가 지원하는 해상도에 따라서 하프토닝(halftoning)을 수행 한 후 상기 인쇄부로 전송하는 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 스캔 이미지의 주파수 특성을 분석하여 상기 스캔 이미지의 영역을 분할하고, 상기 분석된 주파수 특성에 따라서 상기 분할된 영역별로 해상도를 추정하고, 상기 추정된 해상도를 이용하여 상기 분할된 영역에 적응적으로 필터링을 수행하는 방식으로 상기 디스크리닝을 수행하는 것을 특징으로 하는 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 추정된 해상도에 따라 결정되는 가우시안(Gaussian) 필터 및 상기 추정된 해상도에 따라서 크기가 변경되는 복수의 서브-블록들 단위로 적용되는 필터를 이용하여, 상기 분할된 영역의 특성에 따라서 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 스캔 이미지를 하다마드(Hadamard) 공간으로 변환하고, 상기 하다마드 공간을 제1 영역 및 제2 영역으로 분할한 후, 상기 분할된 각 영역별로 픽셀들의 주파수 특성값 중 피크값(peak value)을 선택하고, 상기 피크값을 비교함으로써 상기 각 영역의 특성을 판단하는 것을 특징으로 하는 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 분할된 각 영역별로 상기 선택된 피크값에 대응되는 주파수 밴드에 따라서 LPI(Line per Inch) 값을 추정하고, 상기 주파수 밴드에 대응되는 각도(angle)를 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 선택된 피크값에 대응되는 주파수 밴드의 상기 하다마드 공간상에서의 좌표 및 상기 하다마드 공간의 각 변의 픽셀 수를 이용하여 상기 LPI 값을 추정하는 것을 특징으로 하는 장치.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 판단된 각 영역의 특성에 따라서, 상기 추정된 LPI 값 및 산출된 각도에 따라서 결정되는 계수(coefficient)를 갖는 가우시안 필터를 이용하여 필터를 수행하는 것을 특징으로 하는 장치.
PCT/KR2016/000404 2015-01-14 2016-01-14 주파수 적응적 디스크리닝 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 WO2016114606A1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/543,784 US10425557B2 (en) 2015-01-14 2016-01-14 Frequency-adaptive descreening method and device for performing same

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150007060A KR102091141B1 (ko) 2015-01-14 2015-01-14 주파수 적응적 디스크리닝 방법 및 이를 수행하기 위한 장치
KR10-2015-0007060 2015-01-14

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2016114606A1 true WO2016114606A1 (ko) 2016-07-21

Family

ID=56406085

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2016/000404 WO2016114606A1 (ko) 2015-01-14 2016-01-14 주파수 적응적 디스크리닝 방법 및 이를 수행하기 위한 장치

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10425557B2 (ko)
KR (1) KR102091141B1 (ko)
WO (1) WO2016114606A1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108447030A (zh) * 2018-02-28 2018-08-24 广州布伦南信息科技有限公司 一种去网纹的图片处理方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050179948A1 (en) * 2004-02-12 2005-08-18 Xerox Corporation Halftone screen frequency and magnitude estimation for digital descreening of documents
US20050276505A1 (en) * 2004-05-06 2005-12-15 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for image enhancement for low bit rate video compression
US20090174909A1 (en) * 2003-03-28 2009-07-09 Hong Li Methods, systems, and media to enhance image processing in a color reprographic system
KR20110032157A (ko) * 2009-09-22 2011-03-30 삼성전자주식회사 저해상도 비디오로부터 고해상도 비디오를 생성하는 방법
KR20120049893A (ko) * 2009-07-21 2012-05-17 퀄컴 인코포레이티드 비디오 이미지들의 검출 및 개선을 위한 방법 및 시스템

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6839152B2 (en) 2000-12-06 2005-01-04 Xerox Corporation Adaptive filtering method and apparatus for descreening scanned halftoned image representations
US7218418B2 (en) 2002-07-01 2007-05-15 Xerox Corporation Digital de-screening of documents
US6943808B2 (en) 2002-12-16 2005-09-13 Xerox Corporation System and method of reducing aliasing in printed images
US7116446B2 (en) 2003-02-28 2006-10-03 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Restoration and enhancement of scanned document images
US7079687B2 (en) 2003-03-06 2006-07-18 Seiko Epson Corporation Method and apparatus for segmentation of compound documents
JP2006289947A (ja) * 2005-03-15 2006-10-26 Seiko Epson Corp 印刷装置、印刷装置制御プログラム及び印刷装置制御方法、並びに印刷用データ生成装置、印刷用データ生成プログラム及び印刷用データ生成方法
US20060227382A1 (en) 2005-03-31 2006-10-12 Lexmark International, Inc. Method for descreening a scanned image
US20070146794A1 (en) * 2005-12-23 2007-06-28 Lexmark International, Inc. Descreening and detail enhancement for scanned documents
US8837849B2 (en) * 2007-06-26 2014-09-16 Google Inc. Method for noise-robust color changes in digital images
US8805114B2 (en) * 2012-11-27 2014-08-12 Texas Instruments Incorporated Content adaptive edge and detail enhancement for image and video processing

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090174909A1 (en) * 2003-03-28 2009-07-09 Hong Li Methods, systems, and media to enhance image processing in a color reprographic system
US20050179948A1 (en) * 2004-02-12 2005-08-18 Xerox Corporation Halftone screen frequency and magnitude estimation for digital descreening of documents
US20050276505A1 (en) * 2004-05-06 2005-12-15 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for image enhancement for low bit rate video compression
KR20120049893A (ko) * 2009-07-21 2012-05-17 퀄컴 인코포레이티드 비디오 이미지들의 검출 및 개선을 위한 방법 및 시스템
KR20110032157A (ko) * 2009-09-22 2011-03-30 삼성전자주식회사 저해상도 비디오로부터 고해상도 비디오를 생성하는 방법

Also Published As

Publication number Publication date
US20180013922A1 (en) 2018-01-11
US10425557B2 (en) 2019-09-24
KR102091141B1 (ko) 2020-04-14
KR20160087719A (ko) 2016-07-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2018221817A1 (ko) 영상 코딩 시스템에서 인트라 예측에 따른 영상 디코딩 방법 및 장치
WO2017160117A1 (ko) 인트라 예측 기반의 비디오 신호 처리 방법 및 장치
WO2017164441A1 (ko) 비디오 코딩 시스템에서 인터 예측 방법 및 장치
WO2019240448A1 (ko) 성분 간 참조 기반의 비디오 신호 처리 방법 및 장치
WO2010011035A2 (ko) 구조적 멀티패턴 워터마크 생성 장치 및 방법과 이를 이용한 워터마크 삽입 장치 및 방법과 워터마크 검출 장치 및 방법
WO2019221472A1 (ko) 참조 샘플을 이용하는 비디오 신호 처리 방법 및 장치
WO2018070844A1 (ko) 에지 모델링을 위한 에지 블러 설정 방법
WO2019225903A1 (ko) 워터마크 기반의 이미지 무결성 검증 방법 및 장치
WO2016114606A1 (ko) 주파수 적응적 디스크리닝 방법 및 이를 수행하기 위한 장치
WO2019027280A1 (en) METHOD AND APPARATUS FOR MOTION ESTIMATING FOR A PLURALITY OF FRAMES
JP2007281815A (ja) 画像処理装置、ディザリング方法、及びプログラム
WO2014007450A1 (ko) 깊이 영상 처리 장치 및 방법
JP3316077B2 (ja) 地肌濃度レベル検出装置
JP2001119575A (ja) 画像処理装置
WO2010011050A2 (ko) 갱신-예측 구조 리프팅 기반 웨이블렛 변환 장치와 방법, 이를 위한 적응적 예측 장치와 방법, 및 이를 위한 기록 매체
EP1710998A2 (en) Edge detection for dispersed-dot binary halftone images
JPH01133470A (ja) デジタル画像処理方法
JP7077925B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP2001218041A (ja) 画像処理装置および画像処理方法および記憶媒体
WO2022114764A1 (ko) X-ray 검사를 위한 디테일 복원 및 톤 매핑 네트워크 장치, 이를 이용한 영상 변환 방법 및 이를 제공하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터-판독가능매체
WO2023200302A1 (ko) 영상 부호화/복호화 방법 및 장치
WO2023182751A1 (ko) 영상 부호화/복호화 방법 및 장치
WO2023177198A1 (ko) 영상 부호화/복호화 방법 및 장치
JP3581756B2 (ja) 画像処理装置
WO2023177197A1 (ko) 영상 부호화/복호화 방법 및 장치

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 16737570

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 15543784

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 16737570

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1