KR101172399B1

KR101172399B1 - 화상형성장치 및 그 화질 개선 방법

Info

Publication number: KR101172399B1
Application number: KR1020070086583A
Authority: KR
Inventors: 임성현
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2006-12-08
Filing date: 2007-08-28
Publication date: 2012-08-08
Anticipated expiration: 2027-08-28
Also published as: CN101197919A; US20080137159A1; KR20080053168A; CN101197919B

Abstract

본 발명은 화상형성장치 및 그 화질 개선 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 화상형성장치는 주목화소를 포함한 소정 크기의 블록에 대한 각 화소의 RGB 색상 데이터를 휘도정보와 색차정보로 각각 변환하여 출력하는 색상 변환부와, 상기 블록의 색차정보들의 분포 특성을 이용하여 상기 주목화소가 컬러 오브젝트인지를 판단하는 컬러 오브젝트 검출부와, 및 상기 주목화소가 컬러 오브젝트가 아닌 경우 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하는 화질 개선부를 포함한다. 이에 의하여, 문서를 컬러 스캐닝 또는 복사하였을 경우 흑색문자나 라인의 에지에 발생하는 화질 열화를 방지할 수 있다.

Description

화상형성장치 및 그 화질 개선 방법{IMAGE FORMING APPARATUS AND IMAGE IMPROVEMENT METHOD THEREOF}

본 발명은 화상형성장치 및 그 화질 개선 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 흑색문자나 라인의 에지에 발생하는 화질 열화를 방지하는 화상형성장치 및 그 화질 개선 방법에 관한 것이다.

본 발명의 화상형성장치는, 컬러 스캐너, 컬러 복사기, 컬러 프린터, 컬러 팩스 및 복합기 등을 포함한다. 화상 센서에 의해 획득된 입력 화상의 흑색문자 화질을 개선하는 화상형성장치가 미국등록특허 제6,937,756호에 개시되어 있다. 도 1은 종래의 화상형성장치의 화질 개선을 도시한 블록도로, 미국등록특허 제6,937,756호의 실시예를 도시하고 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 종래의 화상형성장치는 흑색문자의 화질을 개선하기 위해, 흑색신호 생성부(6), 2진화부(7), 흑색문자 판별부(8)로 구성되어 있다. 흑색신호 생성부(6)는 적색(이하 ‘R’이라 함), 녹색(이하 ‘G’이라 함), 및 청색(이하 ‘B’이라 함)간의 밝기 차이가 크지 않은 흑색 화상을 검출한다. 여기서 하프톤 흑색 문자는 검출되지 않는다. 2진화부(7)는 흑색신호 생성부(6)의 결과를 이진화하여 메모리에 저장한다. 그리고 흑색문자 판별부(8)는 2진화부(7)의 메모리에 저장한 주변화소의 이진결과를 이용하여 최종적으로 흑색문자인지를 판별한다.

즉, 도 1에 도시된 종래의 화상형성장치는, 2단계의 방법을 이용하여 흑색 연속톤 문자와 흑색 하프톤 문자를 검출한다, 흑색 연속톤 문자 검출을 위하여 R, G, B색상의 밝기의 차이를 기준 임계값과 비교하는 방법을 이용하며, 흑색 하프톤 문자 검출은 흑색 연속톤 문자 검출 결과의 변화의 정도를 측정하여 수행한다.

그러나 이 방법은 스캔 원고의 왜곡이 심하지 않을 경우 유용하나, 왜곡이 심한 경우에는 흑색 연속톤 문자의 검출에 실패할 확률이 큰 단점이 있다. 또한, 자동문서 스캔과 같이 모터의 진동이 심한 경우 실제 흑색 연속톤 문자이나 에지에서 R, G, B간 밝기의 차이가 상당히 크게 발생하는 경우 이 방법을 사용하면 R, G, B간 밝기의 차이가 기준 임계값보다 크게 되므로, 흑색 연속톤 문자로 인식이 불가능하게 된다.

본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 스캐닝시 발생하는 왜곡을 보정하여 스캔 영상의 화질을 개선하는 화상형성장치 및 그 화질 개선 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은, 흑색문자나 라인의 에지에 발생하는 화질 열화를 방지하는 화상형성장치 및 그 화질 개선 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 화상형성장치에 있어서, 주목화소를 포함한 소정 크기의 블록에 대한 각 화소의 RGB 색상 데이터를 휘도정보와 색차정보로 각각 변환하여 출력하는 색상 변환부와, 상기 블록의 색차정보들의 분포 특성을 이용하여 상기 주목화소가 컬러 오브젝트인지를 판단하는 컬러 오브젝트 검출부와, 및 상기 주목화소가 컬러 오브젝트가 아닌 경우 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하는 화질 개선부를 제공한다.

상기 컬러 오브젝트 검출부는, 상기 블록의 색차정보들의 분포특성에 대한 좌표영역을 4개 또는 8개의 영역으로 구분하여 상기 블록의 색차정보들이 최대로 분포된 영역의 개수를 이용하여 상기 주목화소가 컬러 오브젝트인지를 판단하는 것이 바람직하다.

상기 컬러 오브젝트 검출부는, 상기 좌표영역이 8개의 영역으로 구분된 경우 상기 블록의 색차정보들이 최대로 분포된 영역에서의 개수의 확률이 4/9 이상이면 상기 주목화소를 컬러 오브젝트로 판단할 수 있다.

상기 컬러 오브젝트 검출부는, 상기 좌표영역이 4개의 영역으로 구분된 경우 상기 블록의 색차정보들이 최대로 분포된 영역에서의 개수의 확률이 8/9 이상이면 상기 주목화소를 컬러 오브젝트로 판단할 수 있다.

상기 화상형성장치는, 채도값과 채도 임계값을 비교하여 왜곡된 하프톤 화상을 제거하는 하프톤 화상 검출부를 더 포함하는 것이 바람직하다.

상기 하프톤 화상 검출부는, 상기 주목화소가 무채색인지를 판단하기 위한 상기 채도 임계값을 상기 블록의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차이에 따라 다 르게 설정하는 것이 바람직하다.

상기 하프톤 화상 검출부는, 상기 블록의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차가 클수록 상기 채도 임계값을 증가시키는 것이 바람직하다.

상기 하프톤 화상 검출부는, 상기 블록의 각 화소의 RGB 색상 데이터에 대하여 평활화 처리를 수행하는 것이 바람직하다.

상기 하프톤 화상 검출부는, 상기 블록의 크기를 갖는 저역 통과 필터를 통하여 상기 블록의 각 화소의 RGB 색상 데이터를 평균 RGB 색상 데이터로 평활화 처리를 수행할 수 있다.

상기 하프톤 화상 검출부는, 상기 평균 RGB 색상 데이터를 평균 휘도정보와 평균 색차정보로 변환하고, 상기 평균 색차정보를 이용하여 상기 채도값을 산출하는 것이 바람직하다.

상기 하프톤 화상 검출부는, 상기 평균 색차정보 Cb, Cr를 이용하여 다음 식에 의해 상기 채도값 Csat를 산출할 수 있다.

Csat = ｜Cb｜+｜Cr｜

Csat =

상기 색상 변환부는, 상기 블록의 크기로 3 X 3 화소를 이용할 수 있다.

상기 화상형성장치는, 상기 블록의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차에 대 한 차이값을 산출하고, 상기 차이값이 휘도 임계값보다 작은 경우 상기 화질 개선부에서 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하지 않도록 변환플래그를 O로 출력하는 휘도변환 검출부를 더 포함하는 것이 바람직하다.

상기 화상형성장치는, 상기 주목화소를 중심으로 한 소정 크기의 마스크를 구비하고, 상기 마스크를 통과한 상기 컬러 오브젝트 검출부에서 출력된 변환플래그의 값이 1인 개수가 에지 임계값보다 큰 경우 상기 주목화소를 검정 오브젝트로 판단하는 검정에지 판단부를 더 포함할 수 있다.

상기 화질 개선부는, 상기 주목화소가 컬러 오브젝트가 아닌 경우 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 동일한 값으로 변경하는 것이 바람직하다.

상기 화질 개선부는, 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터의 평균값을 산출하여 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 상기 평균값으로 변경할 수 있다.

상기 화질 개선부는, 상기 주목화소가 휘도정보와 색차정보를 표시된 경우 상기 주목화소의 색차정보를 0으로 변경하고 상기 주목화소의 휘도정보와 변경된 색차정보를 RGB 색상데이터로 변환하여 출력할 수 있다.

한편, 본 발명은, 화상형성장치의 화질 개선 방법에 있어서, 주목화소를 포함한 소정 크기의 블록에 대한 각 화소의 RGB 색상 데이터를 휘도정보와 색차정보로 각각 변환하여 출력하는 단계와, 상기 블록의 색차정보들의 분포 특성을 이용하여 상기 주목화소가 컬러 오브젝트인지를 판단하는 단계와, 및 상기 주목화소가 컬러 오브젝트가 아닌 경우 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하여 출력하는 단계에 의해서도 상기 목적을 달성할 수 있다.

그리고, 본 발명은 화상형성장치의 화질개선방법을 실행하기 위한 컴퓨터용 프로그램이 수록된 것을 특징으로 하는 기록매체에 있어서, 주목화소를 포함한 소정 크기의 블록에 대한 각 화소의 RGB 색상 데이터를 휘도정보와 색차정보로 각각 변환하여 출력하는 단계와; 상기 블록의 색차정보들의 분포 특성을 이용하여 상기 주목화소가 컬러 오브젝트인지를 판단하는 단계와; 상기 주목화소가 컬러 오브젝트가 아닌 경우 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하여 출력하는 단계를 포함하는 화질개선방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램이 수록된 것을 특징으로 하는 기록매체에 의해서도 상기 목적은 달성된다.

한편, 화상형성장치에 있어서, 제1색상 포맷의 색상 데이터를 제2색상 포맷의 색상 데이터로 변환하는 색상 변환부와; 상기 제1색상 포맷의 색상 데이터의 주목화소의 특성과 상기 제2색상 포맷의 색상 데이터의 분포 특성에 따라 상기 제1색상 포맷의 색상 데이터를 조절하는 화질개선부를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치에 의해서도 상기 목적은 달성된다.

본 발명에 의하면, 스캐닝시 발생하는 왜곡을 보정하여 스캔 영상의 화질을 개선할 수 있다.

또한, 본 발명에 의하면, 흑색문자나 라인의 에지에 발생하는 화질 열화를 방지할 수 있다.

또한, 본 발명에 의하면, 문서에서 흑색문자나 라인 등을 인식하여 검정 토너만을 사용하여 인쇄함으로써, 복사화질을 향상시킬 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 관하여 상세히 설명한다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 화상형성장치의 구성을 도시한 블록도이고, 도 3은 도 2의 하프톤 화상 검출부의 구성을 상세하게 도시한 블록도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 화상형성장치(100)는, 흑색문자나 라인의 에지에 발생하는 화질 열화를 방지하기 위해, 화상 센서부(110), 화질 개선부(120), 제1 색상 변환부(130), 휘도변화 검출부(132), 하프톤 화상 검출부(140), 컬러 오브젝트 검출부(150), 흑색 에지 판단부(160)를 포함한다.

화상 센서부(110)는 소정의 복사 대상에 대하여 스캐닝을 수행하여 복수의 화소로 구성된 입력화상에 대한 색상 데이터 R, G 및 B(이하 ‘RGB 색상 데이터’라 함)를 생성하여 출력한다. 화상 센서부(110)의 화상 센서는 CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 방식을 채용한다. 그리고 화상 센서부(110)는 화상 센서에 의해 생성된 입력화상의 RGB 색상 데이터를 저장하는 메모리를 더 포함할 수 있다.

화질 개선부(120)는 왜곡에 의해 발생한 색상 성분이 제거된 선명한 흑색 에지를 획득하기 위해, 휘도변화 검출부(132), 하프톤 화상 검출부(140), 컬러 오브젝트 검출부(150) 및 흑색 에지 판단부(160)의 변환플래그 B의 값에 기초하여, 화상 센서부(110)에서 입력된 주목화소(object pixel)의 RGB 색상 데이터를 변경하거나 유지한다. 즉, 휘도변화 검출부(132), 하프톤 화상 검출부(140), 컬러 오브젝트 검출부(150) 및 흑색 에지 판단부(160)에서 출력되는 변환플래그 B의 값이 O이면, 입력된 주목화소의 RGB 색상 데이터를 R'G'B' 색상 데이터로 출력하고, 변환플래그 B의 값이 1이면, 주목화소가 컬러 화소가 아니고 흑색문자 등의 에지에 해당하므로, 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하여 R'G'B' 색상 데이터로 출력한다.

이 경우 화질 개선부(120)는 변환플래그 B의 값이 1이면 주목화소의 RGB 색상 데이터를 동일한 값으로 변경한다. 이를 위해 주목화소의 RGB 색상 데이터의 평균값을 산출하여 주목화소의 RGB 색상 데이터를 이 평균값으로 변경할 수 있다. 예를 들면, 주목화소의 RGB 색상 데이터 중에서 R 데이터가 100이고, G 데이터가 80, B 데이터가 60 인 경우, 이들 평균값이 80이므로 R 데이터, G 데이터, 및 B 데이터 모두가 80으로 변경된다. 또한, 화질 개선부(120)는 입력영상이 YCbCr 데이터이거나 또한 화질 개선부(120)에서 입력된 RGB 색상 데이터를 휘도정보와 색차정보로 표시하는 YCbCr 데이터로 변환한 경우 변환플래그 B의 값이 1이면 주목화소의 휘도정보 Y는 그대로 두고 색차정보 Cb, Cr는 0으로 변경한다. 화질 개선부(120)는 주목화소의 휘도정보와 변경된 색차정보를 RGB 색상 데이터로 변환하여 출력할 수 있다.

제1 색상 변환부(130)는 주목화소를 포함한 소정 크기의 블록에 대한 각 화소의 RGB 색상 데이터를 휘도정보 Y1과 색차정보 Cb1, Cr1로 각각 변환하여 출력한다. 본 발명의 실시예에서는 블록의 크기로 3 X 3 화소를 이용한다. 제1 색상 변환부(130)는 0 ~ 255의 값으로 표현된 각 화소의 R 데이터, G 데이터, B 데이터를 입력받아 0 ~ 255의 값을 갖는 휘도정보 Y1과 -128 ~ 127의 값을 갖는 색차정보 Cb1, Cr1로 변환하여 출력한다.

휘도변화 검출부(132)는 주목화소가 화질 개선이 필요한 화소인지 아닌지를 검출하기 위해 주목화소를 포함한 주변화소의 휘도변화를 측정한다. 즉, 3 X 3 화소의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차에 대한 차이값을 산출하고, 이 차이값이 휘도 임계값보다 작은 경우 화질 개선부(120)에서 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하지 않도록 변환플래그의 값을 O로 세팅하여 출력하고, 이 차이값이 휘도 임계값보다 큰 경우에는 즉, 휘도 변화가 큰 경우에는 하프톤 화상 검출부(140)에서 주목화소의 RGB 색상 데이터의 변경여부를 다시 판단하게 된다.

휘도변화를 검출하는 방법으로는 상술한 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차이 외에도 소벨 오퍼레이터(sobel operator), 라플라시안 오퍼레이터(laplacian operator) 등이 있다.

하프톤 화상 검출부(140)는 흑색 연속톤 화상과 같은 실제 에지와 흑색 하프톤 화상에서의 에지를 구별하기 위해, 색상 평활화 처리부(141), 제2 색상변환부(142), 채도값 산출부(143), 채도 임계값 산출부(144) 및 채도값 비교부(145)를 포함한다. 하프톤 화상 검출부(140)는 왜곡된 하프톤 화상을 제거하기 위해 채도값과 채도 임계값을 비교한다. 또한, 하프톤 화상 검출부(140)는 주목화소가 무채색인지를 판단하기 위한 채도 임계값을 블록의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차이에 따라 다르게 설정할 수 있다. 여기서, 하프톤 화상이란 실제 화상과 다른 화상으로 잡음으로 인식되는 화상으로, 예를 들어 300DPI(Dot Per Inch) 이상의 고해상도 스캐너로 문서를 스캐닝할 경우 휘도가 일정한 화상 영역에서 화상 센서의 라인 간격으로 밝기 변화가 생기는 잡음 화상이다.

색상 평활화 처리부(141)는, 소정의 블록 크기, 예컨대 3 X 3 화소의 저역 통과 필터에 의해, 입력 영상의 RGB 색상 데이터를 각각 평활화 처리를 수행한다. 여기서 저역 통과 필터는 공간영역에서의 필터(spatial filter)를 말하며 일반적으로 마스크라고도 한다. 저역 통과 필터는 하프톤 화상을 연속톤 화상과 유사하게 변환시켜서 하프톤 화상의 제거에 대한 에러를 줄일 수 있게 한다. 즉, 입력영상에 대하여 주목화소를 중심화소로 하여 3 X 3 화소에 해당하는 값들을 더하고 9로 나누면 평균 RGB 색상 데이터 R1, G1, B1을 얻을 수 있다. 색상 평활화 처리부(141)에서의 평활화 처리 전후의 화상의 예가 도 5에 도시되어 있다. 도 5의 (a)는 평활화 전의 화상의 예이고 (b)는 평활화 후의 화상의 예이다.

제2 색상 변환부(142)는 색상 평활화 처리부(141)에서 출력한 평균 RGB 색상 데이터 R1, G1, B1을 평균 휘도정보와 평균 색차정보 Cb2, Cr2로 변환한다.

채도값 산출부(143)는 주목화소가 어느 정도 무채색에 가까운지 알아보기 위하여 화소가 어느 정도의 채도값을 갖는지를 산출한다. 채도값 산출부(143)는 평균 색차정보 Cb2, Cr2를 이용하여 채도값을 산출한다. 특히 채도값은 다음의 식 1과 같이 평균 색차정보 Cb2, Cr2의 절대값의 합으로 산출할 수 있다.

Csat = ｜Cb｜+｜Cr｜...(1)

또한 채도값은 다음의 식 2와 같이 평균 색차정보 Cb2, Cr2의 평균제곱근(Root Mean Square)으로 산출할 수 있다.

Csat =

...(2)

채도 임계값 산출부(144)는 주목화소가 무채색 화소인지 아닌지를 판단하기 위한 채도 임계값을 산출한다. 이러한 채도 임계값을 산출하는 하나의 예가 도 6에 도시되어 있다. 도 6에 도시된 바에서 알 수 있듯이 휘도차 Y_diff에 따라 채도 임계값(TH_Csat)을 다르게 설정할 수 있다. 즉, 블록의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차가 클수록 채도 임계값을 증가시키는 것이 바람직하다. 이는 전경영역과 배경영역에서의 휘도차가 커서 왜곡이 발생하는 것을 방지할 수 있다. 여기서 휘도차 Y_diff는 3 X 3 화소의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차이이다.

채도값 비교부(145)는 채도 임계값 산출부(144)에 산출된 채도 임계값과 채도값 산출부(143)에서 산출된 채도값을 비교한다. 비교 결과 채도값 Csat이 채도 임계값보다 크다면 화질 개선부(120)에서 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하지 않도록 변환플래그의 값을 O로 세팅하여 출력하고, 작다면 컬러 오브젝트 검출부(150)에서 주목화소의 RGB 색상 데이터의 변경여부를 다시 판단하게 된다.

컬러 오브젝트 검출부(150)는 상술한 구성들에 의해 흑색 연속톤 화상으로 검출된 주목화소가 컬러 오브젝트 화소인지를 검출한다. 컬러 오브젝트 검출부(150)는 제1 색상 변환부(130)에서 출력된 색상정보 Cb1, Cr1을 XY 좌표영역의 점으로 표시한다. 즉, 3 X 3 화소에 대한 각 색상정보를 XY 좌표영역의 점으로 표시하면 모두 9개의 점이 표시된다. 도 7은 도 2의 컬러 오브젝트 검출부(150)에서 색차정보들의 분포의 한 예를 도시하고 있다.

도 7의 (a), (b) 모두 Cb1>0, Cr1<0, Cb1>-Cr1인 영역에 화소가 가장 많이 분포하고 있으며, 그 수가 도 7의 (a)의 경우 6이고, 도 7의 (b)의 경우 3이다. 이 값이 클수록 원화상의 주목화소가 검정 오브젝트보다는 컬러 오브젝트일 확률이 높아진다. 도 7에 도시된 바와 같이, 좌표영역이 8개의 영역으로 구분되고, 컬러 임계값이 4라고 가정하면 (a)의 경우는 6>4이므로 변환플래그 B가 0이고 (b)의 경우는 3<4이므로 변환플래그 B가 1을 유지한다. 즉, 블록의 색차정보들이 최대로 분포된 영역에서의 개수의 확률이 4/9 이상이면 주목화소를 컬러 오브젝트로 판단한다. 또한, 좌표영역이 4개의 영역으로 구분된 경우 블록의 색차정보들이 최대로 분포된 영역에서의 개수의 확률이 8/9 이상이면 주목화소를 컬러 오브젝트로 판단한다.

흑색 에지 판단부(160)는 컬러 오브젝트 검출부(150)에서 출력된 변환플래그 B의 값을 이용하여 흑색 에지를 최종 검출한다. 도 8의 (a)는 흑색 에지 판단부(160)에 사용되는 마스크이며, 도 8의 (b)는 컬러 오브젝트 검출부(150)에서 출력된 변환플래그 B의 값들에 대한 예를 도시한 도면이다. 이 마스크를 통과한 컬러 오브젝트 검출부(150)에서 출력된 변환플래그 B의 값이 1인 개수가 에지 임계값보다 큰 경우 주목화소를 검정 오브젝트로 판단하고, 최종적으로 변환플래그 B를 1로 유지하여 출력한다. 그렇지 않으면, 검정 오브젝트가 아닌 것으로 판단되므로 변환플래그 B를 0으로 변경하여 출력한다.

도 2에서는 화상 센서부(110)의 생성한 입력화상의 RGB 색상 데이터에 대해서 화질 개선부(120)에서 화질 개선을 수행하고 있으나, 화질 개선부(120)에 입력되는 인쇄를 위해 입력되는 화상일 수도 있다. 또한, 도 2에서는 블록의 크기로 3 X 3 화소만을 이용하여 설명하고 있으나, 반드시 블록의 크기로 3 X 3 화소일 필요는 없다. 즉, 블록의 크기는 화상 센서부(110)의 해상도 및 출력사양에 따라 적절하게 결정할 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 화상형성장치의 화질 개선 방법을 도시한 흐름도이다.

화상 센서부(110)는 소정의 복사 대상에 대하여 스캐닝을 수행하여 복수의 화소로 구성된 입력화상에 대한 RGB 색상 데이터를 생성하여 출력한다. 제1 색상 변환부(130)는 주목화소를 포함한 소정 크기의 블록에 대한 각 화소의 RGB 색상 데이터를 휘도정보 Y1과 색차정보 Cb1, Cr1로 각각 변환하여 출력한다(S402).

휘도변화 검출부(132)는 주목화소가 화질 개선이 필요한 화소인지 아닌지를 검출하기 위해 주목화소를 포함한 주변화소의 휘도변화를 측정한다. 즉, 블록의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차에 대한 차이값을 산출하고, 차이값이 휘도 임계값보다 작은 경우 화질 개선부(120)에서 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하지 않도록 변환플래그를 O로 세팅하여 출력한다(S404).

색상 평활화 처리부(141)는, 소정의 블록 크기, 예컨대 3 X 3 화소의 저역 통과 필터에 의해, 입력 영상의 RGB 색상 데이터를 각각 평활화 처리를 수행한다(S406). 즉, 입력영상에 대하여 주목화소를 중심화소로 하여 3 X 3 화소에 해당하는 값들을 더하고 9로 나누면 평균 RGB 색상 데이터 R1, G1, B1을 얻을 수 있다.

제2 색상 변환부(142)는 색상 평활화 처리부(141)에서 출력한 평균 RGB 색상 데이터 R1, G1, B1을 평균 휘도정보와 평균 색차정보 Cb2, Cr2로 변환한다(S408).

채도값 산출부(143)는 주목화소가 어느 정도 무채색에 가까운지 알아보기 위하여 화소가 어느 정도의 채도값을 갖는지를 산출한다. 채도값 산출부(143)는 평균 색차정보 Cb2, Cr2를 이용하여 채도값을 산출한다(S410).

채도 임계값 산출부(144)는 주목화소가 무채색 화소인지 아닌지를 판단하기 위한 채도 임계값을 산출한다. 이 경우 블록의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차가 클수록 채도 임계값을 증가시키는 것이 바람직하다(S412).

채도값 비교부(145)는 채도 임계값 산출부(144)에 산출된 채도 임계값과 채도값 산출부(143)에서 산출된 채도값을 비교한다(S414). 비교 결과 채도값 Csat이 채도 임계값보다 크다면 화질 개선부(120)에서 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하지 않도록 변환플래그의 값을 O로 세팅하여 출력하고, 작다면 컬러 오브젝트 검출부(150)에서 주목화소의 RGB 색상 데이터의 변경여부를 다시 판단하게 된다.

컬러 오브젝트 검출부(150)는 상술한 구성과 같이 흑색 연속톤 화상으로 검출된 주목화소가 컬러 오브젝트 화소인지를 검출한다. 컬러 오브젝트 검출부(150)는 블록의 색차정보들의 분포특성을 이용하여 주목화소가 컬러 오브젝트인지를 판단한다(S418). 이 경우 XY 좌표영역을 4개 또는 8개의 영역으로 구분하여 블록의 색차정보들이 최대로 분포된 영역의 개수를 이용한다. 예를 들면, 좌표영역이 8개의 영역으로 구분되고, 컬러 임계값이 4라고 가정하면 도 7의 (a)의 경우는 6>4이므로 변환플래그 B가 0이고 도 7의 (b)의 경우는 3<4이므로 변환플래그 B가 1을 유지한다. 즉, 블록의 색차정보들이 최대로 분포된 영역에서의 개수의 확률이 4/9 이상이면 주목화소를 컬러 오브젝트로 판단한다. 또한, 좌표영역이 4개의 영역으로 구분된 경우 블록의 색차정보들이 최대로 분포된 영역에서의 개수의 확률이 8/9 이상이면 주목화소를 컬러 오브젝트로 판단한다.

흑색 에지 판단부(160)는 컬러 오브젝트 검출부(150)에서 출력된 변환플래그 B의 값을 이용하여 흑색 에지를 최종 검출한다(S420). 마스크를 통과한 컬러 오브젝트 검출부(150)에서 출력된 변환플래그 B의 값이 1인 개수가 에지 임계값보다 큰 경우 주목화소를 검정 오브젝트로 판단하고, 최종적으로 변환플래그 B를 1로 유지하여 출력한다. 그렇지 않으면, 검정 오브젝트가 아닌 것으로 판단되므로 변환플래그 B를 0으로 변경하여 출력한다.

휘도변화 검출부(132), 하프톤 화상 검출부(140), 컬러 오브젝트 검출부(150) 및 흑색 에지 판단부(160)에서 출력되는 변환플래그 B의 값이 O이면(S426), 화질 개선부(120)는 주목화소의 RGB 색상 데이터를 그대로 유지한다(S428).

그러나 흑색 에지 판단부(160)에서 최종적으로 출력된 변환플래그 B의 값이 1이면(S422), 화질 개선부(120)는 주목화소가 컬러 화소가 아니고 흑색문자 등의 에지에 해당하므로, 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경한다(S424). 이 경우, 주목화소의 RGB 색상 데이터의 평균값을 산출하여 주목화소의 RGB 색상 데이터를 이 평균값으로 변경할 수 있다. 또한, 화질 개선부(120)는 입력영상이 YCbCr 데이터이거나 또한 화질 개선부(120)에서 입력된 RGB 색상 데이터를 휘도정보와 색차정보로 표시하는 YCbCr 데이터를 변환한 경우 변환플래그 B의 값이 1이면 주목화소의 휘도정보 Y는 그대로 두고 색차정보 Cb, Cr는 0으로 변경한다.

본 발명에 따른 화질 개선부(120)는 하드웨어 및 소프트웨어에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어로서, 화질 개선부(120)는 소프트웨어인 컴퓨터프로그램이 저장되는 비휘발성메모리(미도시)와, 비휘발성메모리에 저장된 컴퓨터프로그램이 로딩되는 RAM(미도시)과, RAM에 로딩된 컴퓨터프로그램을 실행하는 CPU(미도시)를 포함할 수 있다. 비휘발성메모리는 하드디스크드라이브, 플래쉬메모리 및 ROM을 포함한다. 비휘발성메모리는 본 발명의 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램이 기록된 기록매체(computer-readable recording medium)의 일례이다.

컴퓨터프로그램은 CPU가 읽고 실행할 수 있는 코드로서, 도 4에 도시된 단계S402 내지 단계S428과 같은 화질 개선부(120)의 동작을 수행하도록 하는 코드를 포함한다.

컴퓨터프로그램은 컴퓨터시스템과 같은 화상처리장치에 구비된 운영체계(operating system) 또는 어플리케이션과 화상형성장치(100)를 인터페이스하는 소프트웨어로서 이른바, 프린터드라이버에 포함되어 구현될 수 있다.

이하, 도 9를 참조하여 본 발명의 또다른 실시예에 따른 화상형성장치(200)에 대해 설명한다. 도 9에 도시된 바와 같이, 본 발명의 또다른 실시예에 따른 화상형성장치(200)는 색상 변환부(210)와, 화질 개선부(220)를 포함한다.

색상 변환부(210)는 제1색상 포맷의 색상 데이터를 제2색상 포맷의 색상 데이터로 변환한다. 제2색상 포맷의 색상 데이터는 분포 특성을 이용할 수 있는 데이터로서, 휘도정보 및 색차정보를 포함할 수 있다.

화질 개선부(220)는 제1색상 포맷의 색상 데이터의 주목화소의 특성과 제2색 상 포맷의 색상 데이터의 분포 특성에 따라 제1색상 포맷의 색상 데이터를 조절한다. 이로써, 제1색상 포맷의 색상 데이터의 화상의 에지가 열화되는 것을 방지할 수 있다.

비록 본 발명의 몇몇 실시예들이 도시되고 설명되었지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 원칙이나 정신에서 벗어나지 않으면서 본 실시예를 변형할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 발명의 범위는 첨부된 청구항과 그 균등물에 의해 정해질 것이다.

도 1은 종래의 화상형성장치의 화질 개선을 도시한 블록도이고,

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 화상형성장치의 구성을 도시한 블록도이고,

도 3은 도 2의 하프톤 화상 검출부의 상세하게 도시한 블록도이고,

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 화상형성장치의 화질 개선 방법을 도시한 흐름도이고,

도 5는 도 3의 색상 평활화 처리부에서의 평활화 처리 전후의 화상을 도시한 도면이고,

도 6은 도 3의 채도 임계값 산출부에서의 채도 임계값 곡선에 대한 하나의 예를 도시한 도면이고,

도 7은 도 2의 컬러 오브젝트 검출부에서 색차정보들의 분포의 한 예를 도시한 도면이고,

도 8은 도 2의 흑색 에지 판단부에 사용되는 마스크와 컬러 오브젝트 검출부에서 출력된 변환플래그의 값들에 대한 예를 도시한 도면이고,

도 9는 본 발명의 또다른 실시예에 따른 화상형성장치의 구성을 도시한 블록도이다.

*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

110: 화상 센서부 120, 220: 화질 개선부

130: 제1 색상 변환부 132: 휘도변화 검출부

140: 하프톤 화상 검출부 141: 색상 평활화 처리부

142: 제2 색상 변환부 143: 채도값 산출부

144: 채도 임계값 산출부 145: 채도값 비교부

150: 컬러 오브젝트 검출부 160: 흑색 에지 판단부

210 : 색상 변환부

Claims

화상형성장치에 있어서,

주목화소를 포함한 소정 크기의 블록에 대한 각 화소의 RGB 색상 데이터를 휘도정보와 색차정보로 각각 변환하여 출력하는 색상 변환부와;

상기 블록의 색차정보들의 분포 특성을 이용하여 상기 주목화소가 컬러 오브젝트인지를 판단하는 컬러 오브젝트 검출부와;

상기 주목화소가 컬러 오브젝트가 아닌 경우 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하는 화질 개선부와;

상기 블록의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차에 대한 차이값을 산출하고, 상기 차이값이 휘도 임계값보다 작은 경우에 상기 화질 개선부에서 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하지 않도록 변환플래그를 O로 출력하는 휘도변환 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
제1항에 있어서,

상기 컬러 오브젝트 검출부는, 상기 블록의 색차정보들의 분포특성에 대한 좌표영역을 4개 또는 8개의 영역으로 구분하여 상기 블록의 색차정보들이 최대로 분포된 영역의 개수를 이용하여 상기 주목화소가 컬러 오브젝트인지를 판단하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
제2항에 있어서,

상기 컬러 오브젝트 검출부는, 상기 좌표영역이 8개의 영역으로 구분된 경우 상기 블록의 색차정보들이 최대로 분포된 영역에서의 개수의 확률이 4/9 이상이면 상기 주목화소를 컬러 오브젝트로 판단하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
제2항에 있어서,

상기 컬러 오브젝트 검출부는, 상기 좌표영역이 4개의 영역으로 구분된 경우 상기 블록의 색차정보들이 최대로 분포된 영역에서의 개수의 확률이 8/9 이상이면 상기 주목화소를 컬러 오브젝트로 판단하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
제1항에 있어서,

채도값과 채도 임계값을 비교하여 왜곡된 하프톤 화상을 제거하는 하프톤 화상 검출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
제5항에 있어서,

상기 하프톤 화상 검출부는, 상기 주목화소가 무채색인지를 판단하기 위한 상기 채도 임계값을 상기 블록의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차이에 따라 다르게 설정하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
제6항에 있어서,

상기 하프톤 화상 검출부는, 상기 블록의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차가 클수록 상기 채도 임계값을 증가시키는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
제7항에 있어서,

상기 하프톤 화상 검출부는, 상기 블록의 각 화소의 RGB 색상 데이터에 대하여 평활화 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
제8항에 있어서,

상기 하프톤 화상 검출부는, 상기 블록의 크기를 갖는 저역 통과 필터를 통하여 상기 블록의 각 화소의 RGB 색상 데이터를 평균 RGB 색상 데이터로 평활화 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
제9항에 있어서,

상기 하프톤 화상 검출부는, 상기 평균 RGB 색상 데이터를 평균 휘도정보와 평균 색차정보로 변환하고, 상기 평균 색차정보를 이용하여 상기 채도값을 산출하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
제10항에 있어서,

상기 하프톤 화상 검출부는, 상기 평균 색차정보 Cb, Cr를 이용하여 다음 식에 의해 상기 채도값 Csat를 산출하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.

Csat = ｜Cb｜+｜Cr｜
제10항에 있어서,

상기 하프톤 화상 검출부는, 상기 평균 색차정보 Cb, Cr를 이용하여 다음 식 에 의해 상기 채도값 Csat를 산출하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.

Csat =
제1항에 있어서,

상기 색상 변환부는, 상기 블록의 크기로 3 X 3 화소를 이용하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
삭제
제1항에 있어서,

상기 주목화소를 중심으로 한 소정 크기의 마스크를 구비하고, 상기 마스크를 통과한 상기 컬러 오브젝트 검출부에서 출력된 변환플래그의 값이 1인 개수가 에지 임계값보다 큰 경우 상기 주목화소를 검정 오브젝트로 판단하는 검정에지 판단부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
제1항에 있어서,

상기 화질 개선부는, 상기 주목화소가 컬러 오브젝트가 아닌 경우 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 동일한 값으로 변경하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
제16항에 있어서,

상기 화질 개선부는, 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터의 평균값을 산출하여 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 상기 평균값으로 변경하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
제16항에 있어서,

상기 화질 개선부는, 상기 주목화소가 휘도정보와 색차정보를 표시된 경우 상기 주목화소의 색차정보를 0으로 변경하고 상기 주목화소의 휘도정보와 변경된 색차정보를 RGB 색상데이터로 변환하여 출력하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치.
화상형성장치의 화질 개선 방법에 있어서,

주목화소를 포함한 소정 크기의 블록에 대한 각 화소의 RGB 색상 데이터를 휘도정보와 색차정보로 각각 변환하여 출력하는 단계와;

상기 블록의 색차정보들의 분포 특성을 이용하여 상기 주목화소가 컬러 오브젝트인지를 판단하는 단계와;

상기 주목화소가 컬러 오브젝트가 아닌 경우 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하여 출력하는 단계를 포함하며,

상기 주목화소가 컬러 오브젝트인지를 판단하는 단계는, 상기 블록의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차에 대한 차이값을 산출하고, 상기 차이값이 휘도 임계값보다 작은 경우에 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터가 변경되지 않도록 변환플래그를 O로 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
제19항에 있어서,

상기 컬러 오브젝트인지를 판단하는 단계는, 상기 블록의 색차정보들의 분포특성에 대한 좌표영역을 4개 또는 8개의 영역으로 구분하여 상기 블록의 색차정보들이 최대로 분포된 영역의 개수를 이용하여 상기 주목화소가 컬러 오브젝트인지를 판단하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
삭제
제19항에 있어서,

채도값과 채도 임계값을 비교하여 왜곡된 하프톤 화상을 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
제22항에 있어서,

상기 왜곡된 하프톤 화상을 제거하는 단계는, 상기 블록의 크기를 갖는 저역 통과 필터를 통하여 상기 블록의 각 화소의 RGB 색상 데이터를 평균 RGB 색상 데이터로 평활화 처리를 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
제23항에 있어서,

상기 왜곡된 하프톤 화상을 제거하는 단계는, 상기 평균 RGB 색상 데이터를 평균 휘도정보와 평균 색차정보로 변환하고, 상기 평균 색차정보를 이용하여 상기 채도값을 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
제24항에 있어서,

상기 왜곡된 하프톤 화상을 제거하는 단계는, 상기 주목화소가 무채색인지를 판단하기 위한 채도 임계값을 상기 블록의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차이에 따라 다르게 설정할 수 있는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
제25항에 있어서,

상기 채도 임계값을 다르게 설정하는 단계는, 하프톤 화상 검출부는, 상기 블록의 휘도정보들의 최대값과 최소값의 차가 클수록 상기 채도 임계값을 증가시키는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
제19항에 있어서,

상기 주목화소를 중심으로 한 소정 크기의 마스크를 구비하고, 상기 마스크를 통과한 상기 컬러 오브젝트 검출부에서 출력된 변환플래그의 값이 1인 개수가 에지 임계값보다 큰 경우 상기 주목화소를 검정 오브젝트로 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
제27항에 있어서,

상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하여 출력하는 단계는, 상기 검정 오브젝트로 판단하는 단계에서 최종적으로 검정오브젝트로 판단된 경우 상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 동일한 값으로 변경하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
제27항에 있어서,

상기 주목화소의 RGB 색상 데이터를 변경하여 출력하는 단계는, 상기 검정 오브젝트로 판단하는 단계에서 최종적으로 검정오브젝트로 판단된 경우 상기 주목화소가 휘도정보와 색차정보를 표시된 경우 상기 주목화소의 색차정보를 0으로 변 경하는 것을 특징으로 하는 화상형성장치의 화질 개선 방법.
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