KR101023588B1 - Method of processing signal data - Google Patents

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Abstract

신호 대역폭의 특정 영역 또는 레벨에서 유발된 노이즈를 감소시키기 위한 시스템 및 방법이 개시된다. 그 내부에 데이터를 거의 갖지 않거나 데이터가 없는영역에 인접하는 버퍼 영역을 생성하기 위해 이러한 데이터를 재설계하는 것에 의해, 상기 영역은 신호 데이터의 나머지 영역으로부터 분리된다. 이때 신호는 출력장치로 전송되고, 여기에서 버퍼 영역에 있는 모든 데이터는 노이즈의 결과로 생각되어, 미리 설정된 레벨로 다시 맵핑된다. 신호 데이터는 데이터를 버퍼 영역 속으로 다시 이동시키기 위하여 역으로 재설계된다. 이러한 방법으로, 오히려 미리 설정된 레벨에 입력된 데이터는 또한 미리 설정된 레벨 뒤에 있게 될 것이며, 그것에 의해 JPEG 압축과 같은 노이즈 유발의 전송 기술에 의해 그 레벨에서 유발된 노이즈를 보정한다.

Figure R1020097011407

신호, 데이터, 보존, 대역폭, 버퍼, 레벨, 노이즈, 감소

Systems and methods are disclosed for reducing noise induced in certain regions or levels of signal bandwidth. By redesigning this data to create a buffer area adjacent to an area having little or no data therein, the area is separated from the rest of the signal data. The signal is then sent to the output device, where all data in the buffer area is thought to be the result of noise and is remapped to a preset level. The signal data is inversely redesigned to move the data back into the buffer area. In this way, rather, the data entered at the preset level will also be behind the preset level, thereby correcting the noise induced at that level by a noise-induced transmission technique such as JPEG compression.

Figure R1020097011407

Signal, data, retention, bandwidth, buffer, level, noise, reduction

Description

신호 데이터의 처리 방법{METHOD OF PROCESSING SIGNAL DATA}Processing method of signal data {METHOD OF PROCESSING SIGNAL DATA}

본 발명은 전자적인 신호 처리에 관한 것으로서, 특히 신호 대역폭의 국부화된(localized) 부분들에서의 노이즈(noise)의 레벨을 감소시키는 것에 관한 것이다. FIELD OF THE INVENTION The present invention relates to electronic signal processing, and more particularly to reducing the level of noise in localized portions of the signal bandwidth.

<상호 참조(cross references)><Cross references>

다음의 특허 또는 본 발명의 출원인 또는 양수인에 의해 출원된 특허출원들은 상호 참조로서 여기에 편입된다. The following patents or patent applications filed by the applicant or assignee of the present invention are incorporated herein by reference.

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Figure 112009033379457-pct00003
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전자적인 신호 처리는 보통 어떤 노이즈 레벨을 출력신호 속에 유발할 것이다. 신호들의 전송에 있어서, 유발된 노이즈는 종종 'lossy(다손실)' 전송 방법에 기인한다. 보통의 기술자들(ordinary workers)은 'lossy'가 어떤 신호 데이터를 근사 데이터 값으로 이동시키는 처리 기술을 언급한다는 것을 이해할 것이다.Electronic signal processing will usually introduce some noise level into the output signal. In the transmission of signals, the noise induced is often due to a 'lossy' transmission method. Ordinary workers will understand that 'lossy' refers to a processing technique that moves some signal data to an approximate data value.

다손실 신호 압축 기술은 전송을 더 빠르게 그리고 더 효율적으로 하지만 전송되는 신호가 압축될 때 노이즈를 초래한다. 이러한 노이즈 레벨은 제어될 수 있고 대부분의 전송에 대해 허용가능한 레벨로 제한될 수 있다. 그렇지만, 대역폭 내에서 하나 이상의 특정 레벨에 있는 신호 데이터가 다른 것들보다 더 중요한 예들이 있다. 대신에, 대역폭의 특정 레벨에 있는 노이즈는 그것이 대역폭의 다른 레벨에 있을 때보다 더 유해한 영향을 갖는다. 압축 기술의 활성화는 이러한 결정적인 부분들에 있는 노이즈가 허용가능하도록 설정될 수 있지만, 이때 대부분의 대역폭은 단지 가볍게 압축되고 데이터 크기는 여전히 크다. 데이터 크기를 크게 유지하는 것은 무엇보다도 먼저 신호를 압축하는 목적을 좌절시키기 쉽다.Multiloss signal compression techniques make transmissions faster and more efficient, but introduce noise when the transmitted signals are compressed. This noise level can be controlled and limited to levels that are acceptable for most transmissions. However, there are examples where signal data at one or more specific levels within a bandwidth is more important than others. Instead, noise at a particular level of bandwidth has a more harmful effect than when it is at another level of bandwidth. Activation of the compression technique can be set to allow noise in these critical parts to be acceptable, but at this time most of the bandwidth is just lightly compressed and the data size is still large. Maintaining a large data size tends to frustrate the purpose of compressing the signal first of all.

연속 계조(contone) 이미지 데이터의 JPEG(Joint Photographic Experts Group) 압축은 다손실 신호 압축 기술의 일 예이다. 대역폭의 특정 부분들에서의 JPEG 압축에 의해 유발된 노이즈는 압축해제된 이미지에서 특히 가시적인 인공물을 야기할 수 있다. 본 발명에 대한 관련성 때문에, 상세한 설명은 이미지 파일의 압축 및 압축해제에 있어서의 국부화된 노이즈 감소로 향해진다. 그러나, 이것은 순전히 설명적인 것이고 본 발명은 다른 형태의 신호 전송을 포함한다는 것이 이해될 것이다.Joint Photographic Experts Group (JPEG) compression of continuous tone image data is an example of a multiloss signal compression technique. Noise caused by JPEG compression in certain portions of the bandwidth can cause artifacts that are particularly visible in the decompressed image. Because of the relevance to the present invention, the detailed description is directed to localized noise reduction in compression and decompression of image files. However, it will be understood that this is purely illustrative and that the present invention encompasses other forms of signal transmission.

이미지 데이터의 JPEG 압축은 더 빠른 전송 및 더 효율적인 저장을 위해 데이터 크기를 축소시키기 위하여 한 벌의 표준 알고리즘들 중의 하나를 사용한다. 결과로서의 이미지의 품질은 압축 수준에 의해 결정된다. 공격적인 압축은 파일 크기를 크게 줄이지만 고레벨의 노이즈를 초래한다. 가벼운 압축은 노이즈를 줄이지만 데이터 크기는 여전히 비교적 크다. 따라서, 최적 수준의 압축은, 출력 장치(프린터 또는 모니터)의 특성, 처리 능력 및 해상도 요구조건을 고려한, 이미지 품질과 데이터 크기 사이의 하나의 교환 조건이다. JPEG compression of image data uses one of a set of standard algorithms to reduce data size for faster transfer and more efficient storage. The quality of the image as a result is determined by the level of compression. Aggressive compression greatly reduces file size but results in high levels of noise. Light compression reduces noise but the data size is still relatively large. Thus, an optimal level of compression is one tradeoff between image quality and data size, taking into account the characteristics of the output device (printer or monitor), processing power and resolution requirements.

JPEG 압축 동안, 이미지는 8×8 픽셀의 블록으로 분석된다. 선택된 압축 수준에 따라, 각 블록에서의 세부 사항은 감소된다. 더욱 공격적인 압축에 있어서, 8×8 블록들은 최종 이미지에서 가시화될 수 있다. 압축은 최종 이미지에서의 노이즈가 감지될 수 없는 레벨 상태이어야 한다. 불행하게도, 압축해제된 인공물에 대해 이미지의 나머지 부분 보다 훨씬 더 급강하한 이미지의 어떤 구성물들이 종종 있다. 이러한 경우들에 있어서, 노이즈는 대부분의 이미지에 대해 감지될 수 없지만, 어떤 부분들에서 인공물을 산출한다. During JPEG compression, the image is analyzed into blocks of 8x8 pixels. Depending on the compression level chosen, the details in each block are reduced. In more aggressive compression, 8 × 8 blocks can be visualized in the final image. Compression should be at a level where no noise in the final image can be detected. Unfortunately, there are often some constructs in the image that are much lower than the rest of the image for the decompressed artifact. In these cases, noise cannot be detected for most images, but produces artifacts in some parts.

노이즈 급강하 영역들은 백색 배경 상의 텍스트(text)와 같은 강하게 대비되는 색상들 사이에서의 명확한 에지(edge)들이다. 도 1은 어떠한 노이즈도 없는 백색 배경(12) 상의 흑색 형상(10)의 이미지이다. 도 2는 그 이미지에 대한 관련 그레이스케일 히스토그램(grayscale histogram)을 보여준다. 히스토그램은 레벨 0 (zero)이 백색이고 레벨 255가 흑색인, 256 레벨을 갖는다. (어떠한 노이즈도 없는)백색 배경 상의 흑색 형상은 레벨 0 또는 255에 있는 픽셀들만을 갖는다. 모든 다른 레벨들은 회색의 색조들이고 따라서 비어 있다.Noise dip regions are clear edges between strongly contrasting colors, such as text on a white background. 1 is an image of a black shape 10 on a white background 12 without any noise. 2 shows the relevant grayscale histogram for that image. The histogram has 256 levels, where level 0 (zero) is white and level 255 is black. Black shapes on a white background (with no noise) only have pixels at level 0 or 255. All other levels are shades of gray and are therefore empty.

도 3은 도 1이 JPEG 압축되고 압축해제된 후의 도 1의 이미지를 보여준다. 압축 동안에 손실된 상세는 흑색 형상(10)의 주변 둘레에 랜덤 그레이 스케일 인공물들(14)로 나타난다. 그레이 스케일 인공물들은 또한 흑색 형상(10) 내에 존재하지만 주변의 흑색에 의해 가려진다. 인공물들(14)은 상기 형상과 백색 배경 사이의 경계선을 넘는 8×8 픽셀 블록들로 한정된다. 이러한 인공물들은 JPEG 'ringing'으로 지칭된다.3 shows the image of FIG. 1 after FIG. 1 is JPEG compressed and decompressed. The details lost during compression appear as random gray scale artifacts 14 around the periphery of the black shape 10. Gray scale artifacts also exist within the black shape 10 but are obscured by the surrounding black. Artifacts 14 are defined by blocks of 8x8 pixels that cross the boundary between the shape and the white background. These artifacts are referred to as JPEG 'ringing'.

도 4는 도 3에 대한 히스토그램을 보여준다. 대부분의 픽셀들이 레벨 0 또는 255(백색 또는 흑색)인 반면, 노이즈는 두 개의 말단(16,18) 근처의 레벨로 나타난다. 압축이 픽셀 색상 레벨에 있어서 단지 작은 이동만을 야기하는 경향이 있기 때문에 노이즈는 히스토그램의 양끝으로 제한된다. 통상적인(normal) 사진 이미지에 있어서, 각 색상 평면에서의 농도 레벨의 모두는 아니라 할지라도 대부분은 약간의 픽셀들을 갖는다. 압축으로부터의 노이즈는 색상 레벨을 최초의 레벨로부터 아주 멀리 이동시키지 않고, 다른 색상 평면과 혼합하며, 그래서 인공물들이 높은 공간 주파수에서 발생한다. 눈은 작은 색상 레벨 변화로 이루어진 고주파 노이즈에 둔감하다. 인공물들이 가시화될 수 있는 장소는 오직 강하게 대비되는 색상들 사이의 선명한 에지들 뿐이다.4 shows a histogram for FIG. 3. While most pixels are at level 0 or 255 (white or black), noise appears at levels near the two ends 16, 18. Noise is limited to both ends of the histogram because compression tends to cause only small shifts in pixel color levels. In a normal photographic image, most but not all of the density levels in each color plane have some pixels. Noise from compression does not move the color level very far from the original level, but blends with other color planes, so artifacts occur at high spatial frequencies. The eye is insensitive to high frequency noise, which consists of small color level changes. The only places where artifacts can be visualized are sharp edges between strongly contrasting colors.

따라서 본 발명은 신호 데이터를 출력 장치에 의한 사용을 위해 처리될 입력 신호의 대역폭 내에 미리 설정된 레벨로 보존하는 방법을 제공하며, 그 방법은, 적어도 얼마간의 신호 데이터를 상기 미리 설정된 레벨에 인접한 대역폭의 버퍼 영역(buffer section)의 외부로 이동시키기 위하여 상기 신호 데이터를 상기 미리 설정된 레벨과 다른 레벨로 재설계하는 단계;The present invention thus provides a method of preserving signal data at a predetermined level within a bandwidth of an input signal to be processed for use by an output device, the method comprising at least some signal data of a bandwidth adjacent to the preset level. Redesigning the signal data to a level different from the preset level to move out of a buffer section;

출력 장치에 의한 사용을 위해 상기 신호 데이터를 처리하는 단계;Processing the signal data for use by an output device;

상기 버퍼 영역에 있는 어떤 데이터를 상기 미리 설정된 레벨로 재할당하는 단계; 및Reallocating any data in the buffer area to the preset level; And

데이터를 상기 버퍼 영역 속으로 다시 이동시키기 위하여 상기 신호 데이터를 상기 미리 설정된 레벨과 다른 레벨로 재설계하는 단계를 포함한다.Redesigning the signal data to a level different from the preset level to move data back into the buffer region.

신호 처리에 있어서의 부정확은 약간의 신호 데이터를 입력 신호에서의 그것의 최초의 레벨을 출력 신호에서의 다른 레벨로 변경한다. 데이터에서의 이러한 변화는 출력 신호에서의 노이즈를 생성한다. 만일 데이터가 신호 처리 때문에 변경되면, 그것은 단지 대역폭 내에서 바로 이웃의 레벨로 변경될 높은 가능성이 있다. 만일 특정 레벨의 신호 데이터가 대부분의 다른 레벨(의 신호 데이터)에 관하여 더 중요하다면, 본 발명은 이러한 데이터가 노이즈에 영향을 받지 않는, 설령 받는다 하더라도 매우 적은, 그것의 최초의 레벨로 보존되는 것을 허용한다.Inaccuracy in signal processing changes some signal data from its initial level in the input signal to another level in the output signal. This change in data produces noise in the output signal. If the data is changed due to signal processing, it is highly likely that it will only change to the level of the neighbor immediately within the bandwidth. If a particular level of signal data is more important with respect to most other levels (signal data), then the present invention provides that such data is preserved at its initial level, even if very little, if not affected by noise. Allow.

입력 신호를 재설계하는 것에 의해, 중요한 레벨 근처의 레벨에 있는 대부분 또는 모든 데이터는 멀리 옮겨질 수 있다. 이것은 이러한 레벨에 있는 데이터를 신호 데이터의 나머지로부터 격리하는 중요한 레벨의 일면 또는 양면에 하나의 버퍼를 효과적으로 생성한다. 중요한 레벨로부터 데이터 내에 유발된 어떤 노이즈는 텅빈 버퍼로 제한되고(되기 쉽고), 그래서 쉽게 보정될 수 있다. 버퍼에 있는 모든 데이터를 중요한 레벨로 다시 재배치함으로써, 유발된 노이즈는 제거된다. 일단 버퍼에 있는 데이터가 중요한 레벨로 다시 재배치되면, 입력 신호의 초기 재설계는 신호 데이터를 전대역폭에 걸쳐 분배하기 위하여 반대로 될 수 있다. By redesigning the input signal, most or all of the data at a level near the critical level can be moved away. This effectively creates a buffer on one or both sides of the critical level to isolate data at this level from the rest of the signal data. Any noise caused in the data from the critical level is limited to (possibly) empty buffers and can therefore be easily corrected. By rearranging all the data in the buffer back to a critical level, the induced noise is removed. Once the data in the buffer is rearranged back to the critical level, the initial redesign of the input signal can be reversed to distribute the signal data over the full bandwidth.

선택적으로, 상기 입력 신호는 하나의 이미지의 색상면(color plane)에 대한 이미지 데이터이고 출력 장치는 프린터이다. 본 실시예들에서, 신호 데이터는, 레벨들의 수가 입력 신호의 대역폭이 되도록, 많은 개별 농도 레벨로 양자화된 색상면에 대한 픽셀 농도 값이다. 본 실시예들 중 더욱 바람직한 형태에 있어서, 미리 설정된 레벨은 '백색(또는 0(zero) 색상 농도)'에 상당하는 농도 레벨이다. 선택적으로, 상기 방법은 데이터를 제2의 미리 설정된 레벨에 보존하며, 그 제2의 미리 설정된 레벨은 대역폭 내에서 최대 농도 레벨이다.Optionally, the input signal is image data for the color plane of one image and the output device is a printer. In the present embodiments, the signal data is the pixel density value for the color plane quantized to many individual density levels such that the number of levels is the bandwidth of the input signal. In a more preferred form of the embodiments, the preset level is a density level corresponding to 'white (or zero color intensity)'. Optionally, the method preserves the data at a second preset level, the second preset level being the maximum concentration level in the bandwidth.

바람직하게는, 상기 신호 처리는 신호 데이터의 다손실 전송을 포함한다. 더욱 바람직한 형태에 있어서, 상기 신호 처리는 신호 데이터의 다손실 압축을 포함한다. 여전히 더욱 바람직한 형태에 있어서, 상기 신호 처리는 이미지의 다손실 압축을 포함한다. 특별히 바람직한 형태에 있어서, 상기 신호 처리는 JPEG 압축을 포함한다.Advantageously, said signal processing comprises multiloss transmission of signal data. In a more preferred form, the signal processing includes lossy compression of the signal data. In a still more preferred form, the signal processing includes multilossy compression of the image. In a particularly preferred form, the signal processing comprises JPEG compression.

선택적으로, 상기 입력 신호는 상기 또는 각 미리 설정된 레벨에 있는 이미지 데이터를 제외한 더 적은 수의 개별 농도 레벨로 이미지 데이터를 양자화하는 것에 의해 재설계된다. 바람직한 형태에 있어서, 이미지 데이터는 유동 포인트 값으로 재설계된 후 농도 레벨의 가장 가까운 값으로 반올림된다.Optionally, the input signal is redesigned by quantizing the image data to a smaller number of individual density levels except the image data at the or each preset level. In a preferred form, the image data is redesigned to the flow point value and then rounded up to the nearest value of the concentration level.

특히 바람직한 형태에 있어서, 상기 방법은 제1 색상 공간으로부터 제2 색상 공간으로 이미지 데이터를 변환하는 단계를 더 포함한다. 여기에서 입력 이미지 데이터의 재설계는 색상 공간 변환과 동시에 수행된다. 선택적으로, JPEG 압축 후 이미지 데이터를 다시 상기 또는 각 버퍼 영역으로 재설계하는 단계는 디더 매트릭스 (dither matrix)를 통해 디더 매트릭스에 있는 문턱치를 조정함으로써 수행된다. In a particularly preferred form, the method further comprises converting the image data from the first color space to the second color space. Here, the redesign of the input image data is performed simultaneously with the color space conversion. Optionally, redesigning the image data back to the or each buffer area after JPEG compression is performed by adjusting the threshold in the dither matrix via a dither matrix.

바람직하게는, 상기 이미지는 텍스트(text) 특징을 포함한다. 바람직하게는, 상기 이미지는 선화(line art)를 포함한다. 바람직하게는, 상기 이미지는 백색 배경을 갖는다. 선택적으로, 색상 농도 값은 8-비트 값이며, 입력신호의 대역폭은 256 레벨이다. 선택적으로 상기 미리 설정된 레벨은 '0(zero)'이다. 선택적으로, 상기 제2 미리 설정된 레벨은 '255'이다. 선택적으로, 레벨 0에 대응하는 버퍼 영역은 레벨 1∼16이다. 선택적으로, 레벨 255에 대응하는 버퍼 영역은 레벨 240∼254이다. Advantageously, said image comprises a text feature. Preferably, the image comprises a line art. Preferably, the image has a white background. Optionally, the color depth value is an 8-bit value and the bandwidth of the input signal is 256 levels. Optionally the preset level is 'zero'. Optionally, the second preset level is '255'. Optionally, the buffer areas corresponding to level 0 are levels 1-16. Optionally, the buffer area corresponding to level 255 is level 240-254.

본 발명은 이제 첨부된 도면에 도시된 실시예들을 참조로 하여, 단지 예증으로서 설명될 것이다.The invention will now be described by way of example only with reference to the embodiments shown in the accompanying drawings.

도 1은 특히 JPEG 회선배열(ringing)이 잘 되는 이미지이다. Fig. 1 is a particularly good image of a JPEG ring.

도 2는 도 1의 이미지와 관련된 히스토그램이다.FIG. 2 is a histogram associated with the image of FIG. 1.

도 3은 명확한 에지 주변에 JPEG 압축 노이즈 또는 회선배열을 갖는 도 1의 이미지이다.3 is the image of FIG. 1 with JPEG compression noise or line array around a clear edge.

도 4는 도 3의 이미지와 관련된 히스토그램이다.4 is a histogram associated with the image of FIG. 3.

도 5는 레벨 1-16 및 240-254로 설정된 버퍼 영역을 갖는 도 1의 이미지와 관련된 히스토그램이다.5 is a histogram associated with the image of FIG. 1 with buffer regions set at levels 1-16 and 240-254.

도 6은 레벨 0 및 255로 각각 그려진 낮은 및 높은 버퍼 영역에서의 노이즈를 갖는 도 3의 이미지를 보여준다.6 shows the image of FIG. 3 with noise in the low and high buffer regions drawn at levels 0 and 255, respectively.

도 7은 히스토그램의 양단부의 스케치이다. 7 is a sketch of both ends of the histogram.

도 8은 버퍼 영역 밖으로 이동된 데이터를 갖는 히스토그램의 양단부의 스케치이다. 8 is a sketch of both ends of the histogram with data moved out of the buffer area.

도 9는 JPEG 압축해제 후의 히스토그램의 양단부의 스케치이다. 9 is a sketch of both ends of the histogram after JPEG decompression.

도 10은 데이터를 버퍼 영역으로 되돌려 분포시키기 위해 재설계된 히스토그램의 스케치이다. 10 is a sketch of a histogram redesigned to distribute data back to the buffer region.

도 11은 버퍼 영역을 생성하기 위한 입력 이미지 데이터의 재설계를 보여주준다.11 shows a redesign of input image data for creating a buffer region.

도 12는 입력 이미지 데이터의 대체 재설계 기술을 보여준다.12 shows an alternative redesign technique of input image data.

발명에 대한 배경에서 논의된 바와 같이, 도 1은 백색 배경(12) 상의 이미지 (10)를 보여준다. 그 형상(이미지)(10)의 에지는 색상 농도값이 최대 농도로부터 0(zero:백색)으로 떨어지기 때문에 '명암 대조가 확실한 에지(hard edge)'로 지칭된다. 이미지에서의 변화 색상들이 없기 때문에, 도 2에 도시된 히스토그램은 단지 레벨 0(zero) 및 255(8비트 색상 값)에 있는 데이터만을 갖는다. As discussed in the background of the invention, FIG. 1 shows an image 10 on a white background 12. The edges of the shape (image) 10 are referred to as 'hard edges' in which contrast is ensured because the color intensity values fall from zero to white (zero). Since there are no changing colors in the image, the histogram shown in FIG. 2 only has data at levels 0 (zero) and 255 (8-bit color value).

도 1의 이미지가 효율적인 전송을 위해 JPEG 압축되고, 연속해서 출력장치에서 압축해제되는 경우, 형상(이미지)(10)의 에지는 그레이 픽셀 노이즈(14)로 에워싸인다. 노이즈(14)는 텍스트나 선화와 같은 명확한 에지의 밝은 면상에 어두운 점들의 구름으로 가장 잘 보이기 때문에 때때로 모기(mosquito) 노이즈로 지칭되기도 한다. 압축 동안 데이터에서의 상세부분의 손실은 픽셀 색상 값들을 그들의 입력값들로부터 벗어나게 변경시킬 수 있다. 이러한 변경은 더 부드러운 톤(tone) 등급을 갖는 연속계조로서 정말로 작을 것 같으며, 노이즈는 고주파수이고 눈으로 볼 수 없다. 그러나, 노이즈는 입력 데이터가 압축해제 에러로부터 레벨 '0'에서 근처의 그레이 레벨로 이동하는 명확한 에지 주변에서 가시적으로 될 수 있다. 이러한 노이즈(14)는 도 4의 히스토그램에서 보여진다. 레벨 '255'에 있는 입력 데이터는 또한 변경되나 탁월한 레벨 255 픽셀들 중에서 가장 덜 가시적이다. 이러한 노이즈는 도 4의 히스토그램 상에서 18로 표시된다.When the image of FIG. 1 is JPEG compressed for efficient transmission and subsequently decompressed at the output device, the edges of the shape (image) 10 are surrounded by gray pixel noise 14. Noise 14 is sometimes referred to as mosquito noise because it is best seen as a cloud of dark dots on the bright side of a clear edge, such as text or line art. Loss of detail in the data during compression may change the pixel color values away from their inputs. This change is likely to be really small as a continuous gradation with a smoother tone grade, and the noise is high frequency and invisible. However, the noise may be visible around a clear edge where the input data moves from the decompression error at level '0' to the nearby gray level. This noise 14 is shown in the histogram of FIG. The input data at level '255' is also changed but the least visible of the excellent level 255 pixels. This noise is represented by 18 on the histogram of FIG.

도 5는 노이즈의 대부분을 제거하기 위한 히스토그램 확장에 대한 설정을 보여준다. 이 분야에서의 보통의 기술자들은 히스토그램 확장이 대역폭 내에 있는 레벨들의 수를 줄임으로써 입력 데이터를 재설계한다는 것을 이해할 것이다. 도 5에서, 레벨 1∼16은 레벨 0으로 아래로 배치되고, 레벨 240∼254는 레벨 255로 위로 배치된다. 이때 중간 레벨들은 양극단 사이의 회색들을 에워싸도록 재설계되거나, 넓혀진다. 최종 히스토그램은 인접하는 레벨들 간의 더 많은 대비로 더 적은 수의 레벨들(224개)을 갖는다. 보통, 증대된 색상 대비는 히스토그램 확장의 제1의 목적이지만, 이 경우에는, 확장은 도 6에 도시된 바와 같이 대부분의 노이즈(14)를 보정했다. 형상(10)과 백색 배경(12) 사이의 에지의 어느 한 쪽 면에 여전히 약간의 '퍼짐현상(ringing)'이 있으며, 이것은 더욱 활발한 히스토그램 확장으로 교정될 수 있으나, 연속 계조 이미지들에 있어서, 레벨들에서의 심한 축소는 점차적인 계조(색조) 변화의 영역에서 눈에 보이는 윤곽선으로 인도한다. 보통의 기술자들은 각 시스템이 모든 노이즈를 잘라내는 것과 색상 레벨들의 수를 감소시키는 것 사이에서 최적의 절충안을 가질 것이라는 것을 이해할 것이다. 5 shows a setup for histogram extension to remove most of the noise. Those skilled in the art will understand that histogram expansion redesigns input data by reducing the number of levels in the bandwidth. In FIG. 5, levels 1-16 are placed down to level 0, and levels 240-254 are placed up to level 255. FIG. The intermediate levels are then redesigned or widened to enclose the grays between the extremes. The final histogram has fewer levels 224 with more contrast between adjacent levels. Usually, the increased color contrast is the first purpose of histogram expansion, but in this case the expansion corrected most of the noise 14 as shown in FIG. There is still some 'ringing' on either side of the edge between the shape 10 and the white background 12, which can be corrected for more active histogram expansion, but for continuous grayscale images, Severe reduction in levels leads to visible contours in the area of gradation (gradation) change. Those skilled in the art will understand that each system will have an optimal compromise between slicing all noise and reducing the number of color levels.

또한 버퍼들이 동일한 크기이거나 신호 대역폭에서 대칭적으로 위치될 필요는 없다는 것이 이해될 것이다. 또한 버퍼들이 대역폭의 양단부에 있을 필요는 없다는 것이 주목되어야 한다. 예를 들면, 신호가 YCC-스타일 색상 공간(luminance, chroma red, chroma blue)에서의 이미지 데이터일 경우, 색도(chroma) 채널에서 중요한 데이터는 대역폭의 중간에 있는 중간색 레벨(8비트 색상 값들에서 레벨 128)이다. 휘도 채널에서 중요한 데이터는 양단부에 위치한다. It will also be appreciated that the buffers do not have to be the same size or located symmetrically in the signal bandwidth. It should also be noted that the buffers need not be at both ends of the bandwidth. For example, if the signal is image data in the YCC-style color space (luminance, chroma red, chroma blue), the important data in the chroma channel is the mid-level of the bandwidth (8-bit color values). 128). Important data in the luminance channel is located at both ends.

도 1의 이미지가 오직 레벨 '0' 및 '255'의 데이터를 갖는 반면에, 대부분의 이미지들은 훨씬 더 넓은 데이터 분포-보통 전체 대역폭을 망라하는-를 갖는다. 도 7은 사진과 같은 연속 계조 이미지에 대응하는 히스토그램의 개략적인 도면이다. 이미지는 0∼255 대역폭의 모든 레벨에서 약간의 픽셀을 갖는다. 저장 및 전송을 위해, 이미지는 전형적으로 JPEG 압축된 후 출력장치에서 압축해제된다. 선택된 JPEG 압축의 품질에 따라, 출력 레벨들에서의 픽셀들의 수는 대응하는 입력 레벨들에서의 픽셀들의 수와 대략적으로 동일해야 한다. 발생하는 어떤 에러들은 아마 픽셀을 바로 이웃하는 레벨 속으로 투입할 것이며 이러한 것은 노이즈가 감지될 수 없는 정도의 높은 주파수에서 발생한다. 이것에 대한 예외는 백색 배경 또는 선화 (line art)상에서의 텍스트와 같은 이미지의 명확한 에지의 성분들이다. 눈은 그러한 에지들에 걸쳐있거나 에지들을 포함하는 8×8 픽셀 블록들에서 발생된 노이즈를 기록하는 경향이 있다.While the image of FIG. 1 only has data at levels '0' and '255', most images have a much wider data distribution, usually covering the entire bandwidth. 7 is a schematic diagram of a histogram corresponding to a continuous grayscale image such as a photograph. The image has some pixels at all levels of 0-255 bandwidth. For storage and transmission, images are typically JPEG compressed and then decompressed at the output device. Depending on the quality of the JPEG compression chosen, the number of pixels at the output levels should be approximately equal to the number of pixels at the corresponding input levels. Some errors that occur will probably push pixels directly into neighboring levels, which occur at high frequencies such that noise cannot be detected. The exception to this is the components of the clear edge of the image, such as text on a white background or line art. The eye tends to record noise generated in 8x8 pixel blocks that span or include the edges.

이러한 영역들에서, 입력 이미지에서 레벨 '0'인 모든 픽셀들은 눈에 보이는 퍼짐 현상을 회피하기 위하여 출력 이미지에서 레벨 '0'의 픽셀들로 보존되어야 한다. 마찬가지로 입력 이미지에서 레벨 '255'의 픽셀들은 비록 이것이 보통 더 적게 눈에 보이는 인공물이라 해도 출력 이미지에서 그 레벨로 유지되어야 한다.In these areas, all pixels at level '0' in the input image should be preserved as pixels at level '0' in the output image to avoid visible spreading. Likewise, pixels at level '255' in the input image should remain at that level in the output image, even though this is usually a less visible artifact.

JPEG 압축의 품질이 알려지고, 그래서 레벨 '0'의 픽셀들(12)에서 대부분의 노이즈가 유발된 대역폭 상의 영역이 또한 알려진다. 대역폭의 이러한 버퍼 영역들 (20)(22)은 레벨 1-16 및 레벨 240-254로 선택된다. 본 예시의 목적을 위해, 압축해제 레벨 0 및 255에 의해 유발된 절대 다수의 노이즈는 이러한 버퍼 영역에서 나타날 것이다.The quality of the JPEG compression is known, so the area on the bandwidth where most noise is caused in pixels 12 at level '0' is also known. These buffer regions 20, 22 of the bandwidth are selected at levels 1-16 and levels 240-254. For the purposes of this example, the absolute majority of noise caused by decompression levels 0 and 255 will appear in this buffer region.

도 8은 레벨 1-254의 입력 데이터(24)를 레벨 17-239로 재설계함로써 버퍼 영역 20 및 22의 밖으로 이동된 이미지 데이터를 보여준다. 재설계는 아래의 식 1과 같은 간단한 알고리즘을 이용하여 행해진다.8 shows image data moved out of buffer areas 20 and 22 by redesigning input data 24 at levels 1-254 to levels 17-239. The redesign is done using a simple algorithm such as Equation 1 below.

Lr = Ll + Li(Lh - Ll)/((Lmax -1) - Lmin) (식 1)L r = L l + L i (L h -L l ) / ((L max -1)-L min ) (Equation 1)

여기서:here:

Lr은 입력 레벨의 픽셀들이 맵핑된 재설계된 레벨이고;L r is the redesigned level at which pixels of the input level are mapped;

Ll은 대역폭의 하단부에서의 버퍼 영역의 경계(threshold)이며;L l is the threshold of the buffer area at the bottom of the bandwidth;

Lh는 대역폭의 상단부에서의 버퍼 영역의 경계이고;L h is the boundary of the buffer area at the top of the bandwidth;

Li는 재설계될 입력 레벨이며;L i is the input level to be redesigned;

Lmax는 대역폭의 상부 말단이고;L max is the upper end of the bandwidth;

Lmin은 대역폭의 하부 말단이다.L min is the lower end of the bandwidth.

도 7-10에 도시된 예에서, Lmax = 255, Lmin = 0, Ll = 16, 그리고 Lh = 239이다. 따라서 상기 식 1은 다음과 같이 된다.In the example shown in Figures 7-10, L max = 255, L min = 0, L l = 16, and L h = 239. Therefore, Equation 1 is as follows.

Lr = 16 + 0.878Li L r = 16 + 0.878L i

Lr은 입력 데이터가 전체 대역폭에 걸쳐 다시 분배될 때 재설계 과정을 더 정밀하게 반전시키기 위하여 가장 가까운 정수로 반올림 될 수 있거나 부동 소수점 값으로 남겨질 수 있다. L r can be rounded to the nearest integer or left as a floating point value to more accurately invert the redesign process when the input data is redistributed over the entire bandwidth.

도 8은 입력 데이터를 버퍼 영역 20 및 22의 밖으로 이동시키기 위하여 재설계된 레벨 1∼254를 보여준다. 레벨 0 및 255에 각각 위치하는 데이터 12 및 10은 재설계되지 않는다. 이것은 버퍼 영역 20 및 22에 의해 그 데이터의 나머지(24)로 부터 보증될 데이터이다.8 shows levels 1 through 254 redesigned to move input data out of buffer areas 20 and 22. Data 12 and 10 located at levels 0 and 255, respectively, are not redesigned. This is the data to be guaranteed from the rest 24 of that data by the buffer areas 20 and 22.

도 9는 이미지 데이터가 JPEG 압축되어, 출력장치로 전송되고, 연속해서 압축해제된 후, 이미지 데이터에 대응하는 히스토그램을 보여준다. 버퍼 영역 20 및 22에서의 데이터 16 및 18은 레벨 0 또는 10으로부터(또는 이미지 데이터의 나머지(24)로부터, 그러나 위에서 설명된 바와 같이, 이러한 노이즈는 일반적으로 눈에 보이지 않는다) 노이즈임에 틀림없다. 그러므로, 버퍼 20에 있는 데이터를 레벨 0으로 다시 맵핑하고 버퍼 22에 있는 데이터를 레벨 255에 달하도록 맵핑하는 것은 다른 점에서는 백색 배경 또는 이미지에서의 명확한 에지 성분의 전체 색상 측면에서 우연히 나타나는 어떤 노이즈를 보정할 것이다. 버퍼들에 있는 어떤 노이즈는 데이터의 나머지(24)로부터 존재한다. 이러한 픽셀들은 또한 레벨 0 또는 255로 맵핑되어 출력 이미지에서 약간 더 잘못된 것으로 되지만, 눈은 이것을 볼 수 없을 것이다.9 shows a histogram corresponding to the image data after the image data has been JPEG compressed, transmitted to the output device, and subsequently decompressed. Data 16 and 18 in buffer regions 20 and 22 must be noise from level 0 or 10 (or from the rest 24 of the image data, but as described above, such noise is generally invisible). . Therefore, remapping the data in buffer 20 to level 0 and mapping the data in buffer 22 to level 255 differs from any noise that appears by chance in terms of the white background or the overall color of a clear edge component in the image. Will correct. Any noise in the buffers is from the rest 24 of the data. These pixels are also mapped to level 0 or 255, making them slightly worse in the output image, but the eye will not see this.

일단 레벨 0 및 255에 있는 노이즈가 보정되면, 데이터의 나머지(24)는 도 10에 도시된 바와 같이, 현재 비어 있는 버퍼 영역 20 및 22 속으로 재분배될 수 있다. 이것은 단순히 상기 식 1을 역으로 함으로써 행해진다. 대역폭이 더 작은 수의 레벨들로 재설계되기 때문에, 데이터를 전체 대역폭 밖으로 다시 확장하는 것은 반올림으로 인한 어떤 레벨의 손실을 의미할 것이다. 이것은 최종 연속계조 이미지가 약간 더 거칠게 양자화될 것이라는 것을 의미한다. 그렇지만, 희생하는 32 레벨들은 출력 장치에 의한 선명한 품질의 이미지 재생에 충분한 224 레벨로부터 여전히 떠날 것이다. 실제로, 90∼100 레벨이 가끔 충분한 것으로 간주된다.Once the noise at levels 0 and 255 is corrected, the remainder 24 of the data can be redistributed into buffer regions 20 and 22 that are currently empty, as shown in FIG. This is done simply by reversing Equation 1 above. Since bandwidth is redesigned to a smaller number of levels, extending data back out of the full bandwidth will mean some level of loss due to rounding. This means that the final gradation image will be quantized slightly rougher. However, the 32 levels of sacrifice will still leave 224 levels sufficient for clear quality image reproduction by the output device. In fact, 90-100 levels are sometimes considered sufficient.

이러한 이미지 데이터의 조작은 그것을 기존의 데이터 처리 단계들에 결합시킴으로써 계량적으로 효율적인 방식으로 성취될 수 있다는 것이 또한 주목되어야 한다. 버퍼 영역 밖으로 데이터를 이동시키기 위한 신호의 재설계는 이미지 데이터가 RGB로부터 CMY(K)로 변환된 색상 공간일 때 행해질 수 있다. 더 나아가, 전체 대역폭에 걸친 데이터의 재분배는 반색조화(halftoning) 동안 디더 매트릭스 (dither matrix)에서 사용된 문턱치(threshold value)를 조정함으로써 행해질 수 있다. 여기에 참조로 결합된 출원인의 계류중인 USSN(KIP001US)은 히스토그램이 디더 매트릭스를 이용하여 어떻게 확장(또는 수축)될 수 있는지를 설명할 것이다. 이러한 견지에서, 데이터를 대역폭 내에서 하나 이상의 레벨로 보존하는데 대한 계량적 비용은 비교적 저렴하나, 그럼에도 불구하고 확실한 이미지 품질 개선은 현저하다. 제2 디더 매트릭스에서의 압축된 범위 내의 문턱치들은 식 2를 이용하여 결정된다.It should also be noted that manipulation of such image data can be accomplished in a quantitatively efficient manner by combining it with existing data processing steps. The redesign of the signal for moving data out of the buffer area can be done when the image data is a color space converted from RGB to CMY (K). Furthermore, redistribution of data over the entire bandwidth can be done by adjusting the threshold value used in the dither matrix during halftoning. Applicant's pending USSN (KIP001US), incorporated herein by reference, will explain how histograms can be expanded (or shrunk) using a dither matrix. In this respect, the quantitative cost of preserving data at one or more levels in bandwidth is relatively inexpensive, but nevertheless significant image quality improvement is significant. Thresholds within the compressed range in the second dither matrix are determined using equation (2).

Tnew = Ll + Told(Lh - Ll)/256 (식 2)T new = L l + T old (L h -L l ) / 256 (Equation 2)

여기에서, Tnew는 제2 디더 매트릭스에서 압축된 문턱치이고, Told는 제1 디더 매트릭스에서 압축된 문턱치이다. Here, T new is a compressed threshold in the second dither matrix and T old is a compressed threshold in the first dither matrix.

조정된 디더 매트릭스는 대역폭의 양단부 레벨에 있는 데이터에 영향을 미치지 않을 것이다. 왜냐하면 레벨 0은 여전히 최저 문턱치 아래에 있을 것이고 레벨 255는 여전히 최고 문턱치 위에 있을 것이기 때문이다. 오직 버퍼 영역들 사이의 레벨들에 있는 데이터만 조정된 디더 매트릭스에 의해 '확장'될 것이다.The adjusted dither matrix will not affect data at both ends of the bandwidth. Because level 0 will still be below the lowest threshold and level 255 will still be above the highest threshold. Only data at levels between buffer regions will be 'extended' by the adjusted dither matrix.

위에서 논의된 바와 같이, 명확한 에지의 백색 배경에서의 노이즈는 에지를 따르는 전체 색상 영역에 있는 노이즈 보다 더 눈에 잘 보인다. 이것은 출력 장치가 프린터인 경우에 특히 확실하다. 이러한 견지에서, 오직 레벨 0의 데이터만 노이즈에 있어서의 현저한 감소를 위해 보존될 수 있다. 이것은 잔존하는 신호의 재설계를 감소시키며, 그 결과 그것(잔존하는 신호)이 전체 대역폭으로 다시 확장될 때, 더 적은 레벨들이 손실되고 연속계조 이미지는 조잡한 정도는 아니다.As discussed above, noise on a white background with a clear edge is more visible than noise in the entire color gamut along the edge. This is especially true when the output device is a printer. In this regard, only level 0 data can be preserved for significant reduction in noise. This reduces the redesign of the remaining signal, so that when it (the remaining signal) expands back to full bandwidth, fewer levels are lost and the gradation image is not coarse.

다른 실시예들에 있어서, 입력 신호는 본 기술이 식 1에서 설명했던 것과 다른 방식으로 재설계된다. 도 11은 위의 예에서 사용된 명확한 에지의 재설계를 보여준다. 버퍼 영역에 있는 모든 데이터는 16과 240 사이의 레벨들로 이동된다. 그러나, 출력 이미지는, 대부분의 데이터가 버퍼 영역으로부터 제거되지만 모두는 아닌, 도 12에 도시된 바와 같은 비선형 함수로 이미지를 재설계함으로써 개선될 수 있다. 물론, 식 1 및 2가 이러한 재설계 방법에 적용되지는 않을 것이다. In other embodiments, the input signal is redesigned in a manner different from that described in Equation 1. 11 shows a redesign of the clear edge used in the example above. All data in the buffer area is moved between levels 16 and 240. However, the output image can be improved by redesigning the image with a nonlinear function as shown in FIG. 12, although most of the data is removed from the buffer area but not all. Of course, Equations 1 and 2 will not apply to this redesign method.

본 발명은 단지 예시의 방식으로 여기에 설명되었다. 이 분야의 숙련된 기술자들은 폭넓은 발명 개념의 사상 및 범위로부터 일탈하지 않는 많은 변경 및 응용을 쉽사리 인지할 것이다. The invention has been described herein by way of example only. Those skilled in the art will readily recognize many variations and applications that do not depart from the spirit and scope of the broad inventive concept.

Claims (20)

적어도 하나의 알려진 데이터 값을 가지는 입력 신호를 다손실 압축 및 압축해제한 결과 데이터 값들의 범위를 가지는 신호 데이터의 처리 방법으로서,A method of processing signal data having a range of data values resulting from lossy compression and decompression of an input signal having at least one known data value, 상기 입력 신호의 각 알려진 데이터 값에 대하여, 상기 알려진 데이터 값에 인접한 버퍼 영역(buffer section) 내의 상기 신호 데이터의 데이터 값들을 상기 알려진 데이터 값과 동일한 출력 값으로 맵핑시키는 단계; 및For each known data value of the input signal, mapping data values of the signal data in a buffer section adjacent to the known data value to an output value equal to the known data value; And 상기 데이터 값들의 범위를 포함하는 데이터 값들을 출력하기 위하여 상기 맵핑된 데이터 값들과 다르게 상기 신호 데이터의 데이터 값들을 재설계하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 데이터의 처리 방법.And redesigning data values of the signal data differently from the mapped data values to output data values that include the range of data values. 제1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 입력 신호는 하나의 이미지의 색상면(color plane)에 대한 이미지 데이터인 것을 특징으로 하는 방법.The input signal is characterized in that the image data for the color plane (color plane) of one image. 제2항에 있어서,The method of claim 2, 상기 신호 데이터는 개별 농도 레벨로 양자화된 색상면에 대한 픽셀 농도 값인 것을 특징으로 하는 방법.The signal data is a pixel density value for a color plane quantized to an individual density level. 제3항에 있어서,The method of claim 3, 상기 적어도 하나의 알려진 데이터 값은 0(zero) 색상 농도에 해당하는 농도 레벨을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.Wherein said at least one known data value comprises a density level corresponding to a zero color intensity. 제4항에 있어서,The method of claim 4, wherein 상기 적어도 하나의 알려진 데이터 값은 최대 농도 레벨을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.Wherein said at least one known data value comprises a maximum concentration level. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 신호 데이터는 이미지 데이터이고,The signal data is image data, 상기 방법은 제1 색상 공간으로부터 제2 색상 공간으로 이미지 데이터를 변환하는 단계를 더 포함하며, The method further includes converting image data from the first color space to the second color space, 상기 데이터 값들의 재설계는 상기 색상 공간 변환과 동시에 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.The redesign of the data values is performed concurrently with the color space transformation. 제10항에 있어서,The method of claim 10, 상기 제2 색상 공간은 프린터 색상 공간인 것을 특징으로 하는 방법.And the second color space is a printer color space. 제10항에 있어서,The method of claim 10, 상기 이미지 데이터를 다시 상기 버퍼 영역으로 재설계하는 단계는 디더 매트릭스를 통해 상기 디더 매트릭스(dither matrix)에 있는 문턱치를 조정함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.Redesigning the image data back into the buffer region is performed by adjusting a threshold in the dither matrix via a dither matrix. 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 신호 데이터는 YCC-스타일 색상 공간에 있는 이미지 데이터이고, 상기 적어도 하나의 알려진 데이터 값은 중간값인 것을 특징으로 하는 방법.Said signal data is image data in a YCC-style color space, said at least one known data value being an intermediate value. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 버퍼 영역은 대역폭의 6%인 것을 특징으로 하는 방법.And wherein said buffer area is 6% of bandwidth. 삭제delete
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