KR20040005905A - 소프트 프루핑을 위한 이미지 자동 선명화 처리 방법,시스템 및 컴퓨터 판독 매체 - Google Patents

소프트 프루핑을 위한 이미지 자동 선명화 처리 방법,시스템 및 컴퓨터 판독 매체 Download PDF

Info

Publication number
KR20040005905A
KR20040005905A KR10-2003-7012879A KR20037012879A KR20040005905A KR 20040005905 A KR20040005905 A KR 20040005905A KR 20037012879 A KR20037012879 A KR 20037012879A KR 20040005905 A KR20040005905 A KR 20040005905A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
function
sharpening
magnification
selecting
Prior art date
Application number
KR10-2003-7012879A
Other languages
English (en)
Inventor
에지크리스토퍼제이
Original Assignee
코닥 폴리크룸 그래픽스 엘엘씨
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 코닥 폴리크룸 그래픽스 엘엘씨 filed Critical 코닥 폴리크룸 그래픽스 엘엘씨
Publication of KR20040005905A publication Critical patent/KR20040005905A/ko

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00Television systems
    • H04N7/01Conversion of standards, e.g. involving analogue television standards or digital television standards processed at pixel level
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40Picture signal circuits
    • H04N1/409Edge or detail enhancement; Noise or error suppression
    • H04N1/4092Edge or detail enhancement
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/387Composing, repositioning or otherwise geometrically modifying originals
    • H04N1/393Enlarging or reducing
    • H04N1/3935Enlarging or reducing with modification of image resolution, i.e. determining the values of picture elements at new relative positions
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46Colour picture communication systems
    • H04N1/56Processing of colour picture signals
    • H04N1/58Edge or detail enhancement; Noise or error suppression, e.g. colour misregistration correction
    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09GARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
    • G09G2320/00Control of display operating conditions
    • G09G2320/02Improving the quality of display appearance
    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09GARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
    • G09G2340/00Aspects of display data processing
    • G09G2340/04Changes in size, position or resolution of an image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Editing Of Facsimile Originals (AREA)

Abstract

소프트 프루핑을 위한 이미지의 자동화된 선명화 처리는 디스플레이 장치에 의해서 적용된 확대율에 기초하여 소프트 프루프 이미지에 적용되는 선명화 처리의 정도를 동적으로 조절하는 것을 포함한다. 소프트 프루프 이미지에서 이미지 세부의 외양은 이 이미지에 적용된 확대율에 기초하여 변할 수 있다. 오리지날 고해상도 RGB 이미지 데이터의 선명화 처리는 주밍이 크면 필요하지 않을 수 있다. 그러나, 적은 확대가 필요한 경우에는 대부분의 이미지 세부를 잃을 수 있다. 이 경우, 이미지를 선명화 처리하면, 그 적은 확대를 보상하는 데 도움이 되고, 이것에 의해서, 보는 사람에게 세부가 나타나게 된다. 특히, 이미지 선명화 처리의 정도는 확대율에 통상 반비례로 조절되어, 적응형 선명화 함수를 제공할 수 있다.

Description

소프트 프루핑을 위한 이미지 자동 선명화 처리 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 매체 {AUTOMATED SHARPENING OF IMAGES FOR SOFT PROOFING}
"소프트 프루핑(soft proofing)"이란 일반적으로, 칼라 이미지를 인쇄용 프레스나 다른 대량 인쇄 장치로 재생하기 이전에 CRT 또는 평면 패널 모니터와 같은 디스플레이 장치를 사용하여 칼라 이미지의 외양(appearance)을 프루핑(시험)하는 것을 가리킨다. 소프트 프루핑 상업화의 걸림돌 중 하나는 하드 카피 프린트에 나타난 칼라와 디스플레이 장치에 나타난 칼라간의 색상 일치가 어렵다는 점이다. 최근의 기술 발전으로, 소프트 프루핑 시스템의 색상 일치 능력은 상당히 개선되었다. 그러나, 색상 일치가 향상되어도, 보는 사람은 하드 카피 이미지와 디스플레이 장치에 나타난 이미지 간에 다른 차이를 인지할 수 있다.
본 발명은 칼라 이미지 처리, 특히 이미지를 디스플레이 장치에 소프트 프루핑하기 위한 기술에 관한 것이다.
도 1은 소프트 프루핑 시스템의 예를 도시하는 블럭도이다.
도 2는 칼라 이미지의 동적 선명화 처리를 설명하는 흐름도이다.
도 3은 칼라 이미지를 복수의 동작 모드로 확대/축소 처리 및 선명화 처리하는 것을 설명하는 흐름도이다.
본 발명은 소프트 프루핑을 위한 이미지 자동 선명화 처리(sharpening) 기술에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 이미지에 적용된 확대율에 기초하여 이미지를 소프트 프루프하도록 적용되는 선명화 정도를 동적으로 조절하는 것과 관련이 있다.
색상 일치의 개선이 이루어지면, 보는 사람은 디스플레이 장치에 표현된 이미지와 하드 카피 매체에 표현된 이미지 간에 세부, 선명성 및 콘트라스트의 차이를 인지하기 시작할 수 있다. 이들 차이는, 통상 100 dpi(인치당 도트수)를 넘지 않는 비교적 낮은 디스플레이 장치 해상도 때문에 부분적으로 발생할 수 있다. 이와는 대조적으로, 잉크젯 프린터와 같은 하드 카피 장치는 해상도가 300 dpi를 넘는 것이 일반적이다. 또한, 디스플레이 장치에 의해서 생긴 약간의 홍조와 화소 상의 경계 정밀도 부족 때문에, 소프트 프루프 이미지에 다른 시각적 차이를 발생시킬 수 있다.
소프트 프루프 이미지에서의 시각적 차이는 그 이미지에 적용된 확대율에 따라서 다를 수 있다. 주밍(zooming)이 크면 오리지날 고해상도 RGB 이미지 데이터를 선명화 처리할 필요가 없을 수 있다. 300% 확대나 400% 확대가 허용된 경우에는, 예컨대 이미지의 세부가 보는 사람에게 명확하게 나타날 수 있다. 그러나, 적은 확대가 필요한 경우에는 대부분의 이미지 세부를 잃을 수 있다. 이 경우, 이미지를 선명화 처리하면, 그 적은 확대를 보상하는 데 도움이 되고, 이것에 의해서, 보는 사람에게 세부가 나타나게 된다. 특히, 이미지 선명화 처리의 정도는 확대율에 반비례로 조절될 수 있다.
본 발명에 따르면, 이미지 선명화 처리의 정도는 디스플레이 장치가 나타낸 이미지의 확대율에 기초하여 제어된다. 이와 같이 하여, 선명화 처리의 정도는 확대의 정도에 자동적으로 그리고 동적으로 적응된다. 고확대율의 경우에 본 발명은 적은 정도의 선명화 처리를 적용하고, 저확대율의 경우에 본 발명은 높은 정도의선명화 처리를 적용한다. 각 경우마다, 본 발명은 디스플레이 장치에 그 당시 존재하는 확대율이 적용되면 수용 가능성이 더욱 높은 외양을 제공하는 선명화 처리의 정도를 제공한다.
선명화 처리 정도와 확대율은 확대율값을 선명화값에 이입(map)시키는 수학적 함수 또는 룩업 테이블에 의해서 상관 처리될 수 있다. 이미지의 확대율이 수정되면, 대응하는 선명화값을 계산 또는 검색하여 선명화 알고리즘에, 예컨대 계수 또는 오프셋으로서 적용한다.
동적인 선명화 프로세스를 이미지뷰용 소프트웨어에 자동적으로 채용할 수 있다. 선명화 프로세스는, 확대율의 동적 변화에 응답하여, 사용자가 확대된 이미지를 볼 때 선명화 계수의 변경이 매우 순간적을 나타나도록 하는 것이 바람직하다.
일 실시예에서, 본 발명은 선명화 함수를 이미지에 적용하는 단계와, 상기 이미지에 관련된 확대율에 기초하여 상기 선명화 함수를 제어하는 단계를 구비하는 방법을 제공한다.
다른 실시예에서, 본 발명은 칼라 이미지의 표시를 디스플레이하는 디스플레이 장치와, 선명화 함수를 이미지에 적용하는 프로세서를 구비하고, 상기 프로세서는 상기 이미지에 관련된 확대율에 기초하여 상기 선명화 함수를 제어하는 것인 시스템을 제공한다.
추가 실시예에서, 본 발명은, 프로그램 가능한 프로세서가, 선명화 함수를 이미지에 적용하고, 디스플레이 장치에 나타낼 때 상기 이미지에 관련된 확대율에기초하여 상기 선명화 함수를 제어하게 하는 명령을 수록하는 컴퓨터 판독 매체를 제공한다.
일부 실시예에서, 자동화된 선명화 함수는 어두운 색의 더욱 적절한 특징을 제공하는 오프셋 보정에 의해서 수행될 수 있다. RGB=0인 영역이 디스플레이된 때에는, 측정 도구는 검출 가능한 빛을 표시하지 않는다. 그러나, 그 영역이 인간의 눈에는 회색으로 희미하게 나타난다(특히, 인접 영역의 RGB 값이 "0"보다 큰 경우). 보다 작은 값의 RGB에 대한 오프셋 보정을 추가하는 것이 이 문제를 다루는 방법이고, 이것에 의해서 외양은 더욱 개선될 수 있다(특히, 자동화된 선명화 함수와 함께 결합한 경우에).
또한, 자동화된 선명화 함수는 저해상도 디스플레이에 표현된 경우에 이미지 데이터를 최적하게 확대/축소 처리(scaling)함으로써 수행될 수 있다. 속도와 편이성 때문에 이미지 편집 애플리케이션에는 화소 샘플링과 같은 최적화되지 않은 확대/축소 처리가 자주 사용된다. 최적의 품질을 위해서, 이 명세서에서 개시한 소프트 프루핑 시스템은 선명화 처리를, 고정으로 또는 바람직하게는 동적으로, 바이큐빅(bicubic) 보간과 같은 최적화된 확대/축소 처리와 함께 조합할 수 있다. 보다 구체적으로, 이 시스템은 프로세싱 속도와 최적의 결과 간에 균형을 맞추는 복수의 동작 모드를 제공한다.
예컨대, 시스템은 확대율이 고정된 고정 모드와, 확대율이 가변되는 가변 모드를 제공하도록 구성될 수 있다. 고정 모드에서는, 최적의 확대/축소 처리는 고정된 최적의 선명화 처리와 함께 조합될 수 있다. 가변 모드에서는, 시스템은 확대율의 함수로서 변화하는 동적 최적 선명화 처리와 함께 조합하여 포괄적인 확대/축소 처리를 제공하도록 구성될 수 있다. 이와 달리, 시스템은 최적의 확대/축소 처리를 동적 최적 선명화 처리와 함께 조합하여 최적의 유연성과 품질을 제공하는 최적 모드를 제공할 수 있다. 시스템은 선택에 따라서 복수의 동작 모드 중 2개 또는 그 이상을 제공하도록 구성될 수도 있다.
일 실시예에서, 본 발명은 소프트 프루핑 시스템의 복수의 동작 모드 중 하나의 동작 모드를 선택하는 단계와, 상기 선택된 동작 모드에 기초하여 상기 소프트 프루핑 시스템에 의해서 나타날 이미지에 대해서 확대/축소 함수를 선택하는 단계와, 상기 선택된 동작 모드에 기초하여 상기 이미지에 대해서 선명화 함수를 선택하는 단계를 구비하는 방법을 제공한다.
다른 실시예에서, 본 발명은 칼라 이미지의 표시를 디스플레이하는 디스플레이 장치와, 복수의 동작 모드 중 하나의 동작 모드를 선택하고 상기 선택된 동작 모드에 기초하여 상기 소프트 프루핑 시스템에 의해서 나타날 이미지에 대해서 확대/축소 함수를 선택하며 상기 선택된 동작 모드에 기초하여 상기 이미지에 대해서 선명화 함수를 선택하는 프로세서를 구비하는 시스템을 제공한다.
추가 실시예에서, 본 발명은, 프로그램 가능한 프로세서가, 소프트 프루핑 시스템의 복수의 동작 모드 중 하나의 동작 모드를 선택하고 상기 선택된 동작 모드에 기초하여 상기 소프트 프루핑 시스템에 의해서 나타날 이미지에 대해서 확대/축소 함수를 선택하며 상기 선택된 동작 모드에 기초하여 상기 이미지에 대해서 선명화 함수를 선택하게 하는 명령을 수록하는 컴퓨터 판독 매체를 제공한다.
도 1은 예시적인 소프트 프루핑 시스템(10)을 도시하는 블럭도이다. 도 1에 도시하는 바와 같이, 소프트 프루핑 시스템(10)은 하나 또는 그 이상의 CMYK(청록색, 자홍색, 황색, 흑색) 이미지 파일에 액세스하는 매체 장치(12)와, CMYK 이미지 파일을 RGB(적색, 녹색, 청색) 이미지 파일로 변환하기 위한 프로세서(14)와, 이 프로세서가 마련한 칼라 이미지를 디스플레이하기 위한 디스플레이 장치(16)와, 이 디스플레이 장치가 나타내는 이미지의 확대율 및 다른 특징을 조절하기 위한 사용자 입력 장치(18)를 포함할 수 있다. 프로세서(14)는, 이미지 데이터를 필요한 만큼, 예컨대 이미지 데이터의 해상도에 기초하여 확대/축소 처리하고, 디스플레이 장치(16) 상에 나타낼 때에는 RGB 이미지에 적용된 선명화 함수의 특징을 이미지 확대율 함수로서 조절하는 동적 선명화 프로세스를 실행하도록 프로그램될 수 있다.
일 예로서, 이미지 파일을 기억하는 매체 장치(12)의 형태는 고정형 하드 드라이브이어도 되고 분리형 매체 장치이어도 된다. 이와 달리, 매체 장치(12)는 특정한 이미지 파일에 연결되는 링크 또는 경로를 갖는 네트워크 커넥션이어도 된다.프로세서(14)는 소프트 프루핑 애플리케이션용으로 디스플레이 장치(16)의 이미지 디스플레이를 제어하도록 프로그램되는 범용 컴퓨터, 예컨대 개인용 컴퓨터 또는 워크스테이션의 일부를 형성할 수 있다. 디스플레이 장치(16)의 형태는 CRT, LCD, 플라즈마, 또는 다른 디스플레이 장치이어도 된다. 사용자 입력 장치(18)는 종래의 키보드 및, 필요하다면, 마우스, 펜 또는 트랙볼과 같은 포인팅 장치를 포함할 수 있다.
도 2는 소프트 프루핑을 위한 칼라 이미지의 선명화 처리를 설명하는 흐름도이다. 도 2에 도시한 선명화 프로세스는 소프트 프루핑 시스템(10) 내부에서 실현될 수 있고, 칼라 이미지를 적용된 확대율 함수로서 동적 선명화 처리하는 것을 포함할 수 있다. 도 2에 도시한 바와 같이, 프로세서(14)는 우선, CMYK 데이터를 RGB 데이터로 변환한다(단계 20). CMYK 데이터는 매체 장치(12)에서 액세스할 수 있는 CMYK 이미지 파일로부터 얻을 수 있다. CMYK 이미지 파일은 통상적으로 하드 카피 이미지를 나타내는 데에 더욱 적절하고, RGB 이미지 파일은 통상적으로 디스플레이 장치(16)에서 소프트 프루핑하는 데에 더욱 적절하다. 일부 실시예에서, RGB 데이터는 고품질(예컨대, CMYKOG, 즉, 청록색, 자홍색, 황색, 흑색, 오랜지색, 녹색) 이미지 파일, 장치 의존(XYZ 또는 L*a*b*) 또는 본래의 RGB 파일을 비롯해서 다른 타입의 이미지 파일로부터 얻을 수 있다.
변환을 돕기하기 위해서, 프로세서(14)는 CMYK 프로파일과 RBG 프로파일에 액세스한다(단계 22). 이들 프로파일은 정확한 색상 일치를 위해서 발생처인 CMYK 장치와 목표처인 RGB 장치의 칼라 응답 특성을 정의하는 ICC 프로파일일 수 있다.RGB 데이터로의 변환 시에, 프로세스는 확대/축소 처리 및 선명화 처리를 포함한다(단계 24). 확대/축소 처리 작업은 RGB 이미지 데이터를 디스플레이 장치(16)에 나타내기에 적절한 해상도로 보간 또는 샘플링하는 것을 포함한다. 확대/축소 처리가 특정되지 않은 경우에는 용어 "포괄적인 확대/축소 처리"를 사용할 수 있다. 고품질의 외양이 요구되는 경우에는 "최적의 확대/축소 처리"를 채용하여야 한다. 최적의 확대/축소 처리의 일 예에는 바이큐빅 보간(bicubic interpolation)이 있다. 일반적으로, 최적의 확대/축소 처리는 화소 데이터의 보간, 즉 보간 기반의 확대/축소 처리를 제공하는 확대/축소 함수를 가리킨다. 샘플링과는 대조적으로, 보간 기반의 최적 확대/축소 처리는 화소 정보를 전체에서 제거하지 않는다. "최근접 이웃" 샘플링은, 최적화되지 않고 보간을 기반으로 하지도 않는 확대/축소 함수의 일 예이다. 샘플링은 일반적으로, 화소 정보의 손실과 인위적인 것의 도입 때문에 방해를 받는다. 선명화 처리는 디스플레이 장치(16)에 나타낸 이미지 세부의 외양을 더욱 양호하게 유지하기 위해서 선명화 함수를 확대/축소 처리된 RGB 데이터에 적용하는 것을 포함한다.
본 발명에 따르면, 선명화 함수는 RGB 이미지 데이터에 적용 가능한 확대율에 따라서 변화한다(단계 26). 이 옵션이 부여된 경우에는, 확대율이 변하면 RGB 이미지 데이터에 적용되는 선명화의 정도도 변한다. 확대/축소 함수와 선명화 함수의 적용 시에, RGB 이미지 데이터는 디스플레이 장치(16)에 RGB 이미지로서 디스플레이된다(단계 28). 선명화 함수는 사용자가 줌을 조절하여 확대율을 수정할 때마다 다시 적용될 수 있다. 이와 달리, 선명화 함수는 디스플레이된 이미지에 시각적인 인위물이 형성되기에 충분해 보이는 양만큼 확대율이 수정될 때 다시 적용되는 것도 가능하다.
따라서, 본 발명은 지정된 소프트 프루핑 시스템의 요건에 따라서 편리하게 또는 복잡하게 몇 가지 모드 중 하나 또는 그 이상의 모드에 의해서 작용할 수 있다. 예컨대, 이미지는 예컨대 고정 확대율에 의한 이용을 위해서 최적의 확대/축소 처리에 뒤이어 고정된 최적의 선명화 처리를 행하는 것을 포함하는 제1 모드(1)의 지배를 받을 수 있다(고정 모드). 이와 달리, 이미지는 예컨대 가변 확대에 의한 일반적인 이용을 위해서 포괄적인 확대/축소 처리에 뒤이어 동적인 최적의 선명화 처리를 수행하는 것을 포함하는 제2 모드(2)의 지배를 받을 수 있다(가변 모드). 또 다른 예로서, 이미지는 예컨대 최적의 유연성 및 품질을 위해서 최적의 확대/축소 처리에 뒤이어 동적인 최적의 선명화 처리를 수행하는 것을 포함하는 제3 모드(3)의 지배를 받을 수 있다(최적 모드). 소프트 프루핑 시스템(10)의 사용자는 선택에 따라서 상기 모드 중 하나 또는 그 이상의 모드로 동작하도록 시스템을 구성할 수 있다.
도 3은 복수의 동작 모드를 이용하여 칼라를 확대/축소 처리 및 선명화 처리하는 것을 설명하는 흐름도이다. 도 3에 도시한 바와 같이, 프로세서(14)는 우선, CMYK 데이터를 RGB 데이터로 변환하고(단계 30), 이어서 이미지에 적용 가능한 확대율을 결정한다(단계 30). 프로세서(14)는 그 이미지에 대해서 선택된 동작 모드가 어느 동작 모드인 지를 식별한다(단계 32). 동작 모드는 메타 데이터, 태그, 또는 그 이미지와 관련된 다른 제어 또는 설명 정보에 기초하여 사용자가 선택할 수있어도 되고 자동으로 선택되어도 된다. 전술한 바와 같이, 모드에는 고정 모드, 가변 모드 및 최적 모드가 있다. 고정된 확대를 표시하는 고정 모드(단계 35)를 선택하면, 프로세서(14)는 최적의, 즉 보간 기반의 확대/축소 함수, 예컨대 바이큐빅 보간을 선택하고(단계 36), 고정된 선명화 함수를 선택한다(단계 38). 이어서, 프로세서(14)는 이미지를 확대/축소 처리하고(단계 40), 선명화 처리하여(단계 42), 디스플레이 장치(16)에 디스플레이한다(단계 44).
도 3에 더 도시되어 있는 바와 같이, 확대율을 가변할 수 있는 가변 모드를 선택할 때에는(단계 45), 프로세서(14)는 최적형 또는 차(次)최적형, 즉 각각, 보간 기반형 또는 샘플링 기반형일 수 있는 포괄적 확대/축소 함수를 선택한다(단계 46). 다시 말하면, 선택된 확대/축소 함수는 바이큐빅 보간과 같은 최적 함수에 한정되지 않고, "최근접 이웃" 샘플링과 같은 다른 확대/축소 함수를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(14)는 전술한 바와 같이 동적 선명화 함수를 선택하고(단계 47), 이어서 확대율에 따라서 선명화 함수를 조절한다(단계 48). 이어서, 프로세서(14)는 계속하여, 이미지를 확대/축소 처리하고(단계 40), 이미지를 선명화 처리하며(단계 42), 이미지를 디스플레이 장치(16)에 디스플레이한다(단계 44).
최적 모드를 선택할 때에는(단계 49), 프로세서(14)는 바이큐빅 보간과 같은 최적 확대/축소 함수를 선택한다(단계 50). 또한, 프로세서(14)는 확대율에 따라서 변하는 동적 선명화 함수를 선택한다(단계 52). 확대율에 기초하여 선명화 함수를 조절할 때에는(단계 54), 프로세서(14)는 이미지를 확대/축소 처리하고(단계 40), 이미지를 선명화 처리하여(단계 42), 이미지를 디스플레이 장치(16)에 디스플레이한다(단계 44). 최적 동작 모드에서, 소프트 프루핑 시스템(10)은 관련된 처리량과 관계없이 최적의 확대/축소 처리 및 선명화 처리를 행하여 이미지 품질의 향상을 도모한다.
도 3은 복수의 동작 모드의 용도를 선택별로 묘사하고 있지만, 본 발명은 1개의 동작 모드만을 지원하거나, 경우에 따라서는 2개의 동작 모드를 지원하는 소프트 프루핑 시스템도 예상하고 있다. 주어진 시스템에 대해서, 예컨대 처리 속도와 이미지 외양 간의 균형에 기초하여 1개의 동작 모드를 선택할 수도 있고 복수의 동작 모드를 선택할 수도 있다.
본 발명에 따르면, 이미지의 자동 변환, 확대/축소 처리 및 선명화 처리의 수동적 접근 방법은 다음의 단계들에 의해서 Adobe PhotoShopTM소프트웨어 애플리케이션에서 실연될 수 있다. 이 실연은 유사한 프로세스를 사용자에게 투명한 미리 결정된 자동화된 방법으로 수행하는 본 발명의 일 실시예를 수동적으로 설명한다. CMYK 이미지 표시를 RGB 디스플레이 장치에 디스플레이하여 소프트 프루핑하기 위해서, 디스플레이는 우선, 최대 해상도, 예컨대 1600 ×1200(100 dpi)으로 설정된다. 다음에, CMYK 이미지를 RGB로 변환한다. CMYK 화소를 RGB로 변환하는 것은 디스플레이 장치(16)의 CMYK 시스템 및 RGB 행태에 대한 정확한 프로파일, 예컨대 ICC 프로파일에 의존할 수 있다.
이와 같이 하여, 하드 카피 장치에서 나타낸 CMYK 이미지와 디스플레이 장치에서 나타낸 RGB 이미지간에 정확한 색상 일치를 얻을 수 있다. 이어서, 확대/축소 알고리즘을 적용하여, RGB 이미지 데이터의 해상도를 (원하는 확대율에 대해서 적절하게 확대/축소 처리된) 디스플레이 장치의 실제 화소 해상도로 변환한다. Adobe PhotoShopTM소프트웨어에서 제공되는 바이큐빅 샘플링은 대다수의 애플리케이션에 적합한 확대/축소 알고리즘에 있음을 발견할 수 있다. 어도비 포토샵 소프트웨어는 미국 캘리포니아주 산호세에 소재하는 어도비 시스템즈사에서 시판하고 있다.
"최근접 이웃" 샘플링 옵션은 바이큐빅 보간 옵션보다 덜 최적하다는 점을 유념하여야 한다. 이 사실의 손쉬운 실연 방법은 확대/축소 처리에 대한 두 옵션 각각에 대해서 테스트 이미지를 현재 사이즈(100%)에서부터 50%로, 다시 100%로 변환함으로써 수행될 수 있다. 이 결과로 얻은 이미지를 원래의 이미지와 비교한다. 오류의 정도는 통상, 바이큐빅의 경우, 최근접 이웃 대 ±18%를 이용하여 복잡한 최악의 경우의 이미지에 대해서 ±23%이다. 그러나, 품질의 중요성이 처리 속도보다 낮다면, 최근접 이웃 또는 일부 다른 "포괄적인 확대/축소 처리"를 사용할 수 있다. 이것은, 전술한 바와 같이, 최적의 확대/축소 처리에 뒤이어 고정된 최적의 선명화 처리를 포함하는 고정 동작 모드(1)의 경우에 적절하다.
이어서, 이 결과로 얻은 칼라 정밀 RGB 이미지에 선명화 처리를 적용한다. 일 예로서, 어도비 포토샵의 "Sharpen More" 동작, 언두(undo), 이어서 "Fade Sharpen More" 동작을 사용하여 이미지를 초기에 선명화(sharpening)할 수 있다. "Fade Sharpen More" 동작은 예컨대 50% 패이딩율을 사용하여 수행될 수 있다. 상기 동작들은 세부의 외양을 100 dpi의 최대 해상도로 더욱 잘 유지하는 초기 RGB 이미지를 제공할 수 있다. 따라서, 상기 동작들은 디스플레이 장치에 디스플레이하기 위한 "베이스라인" 이미지를 생성하는데 효과적이다. 이 선명화 처리 방법은,전술한 최적의 확대/축소 처리와 함께, 전술한 고정 모드(1)에 사용될 수 있다. 그러나, 확대율을 조절하면, 이 베이스라인 이미지에 적용된 선명화 처리도 역시, 본 발명에 따라서 조절된다. 선명화 처리를 비최적의(또는 "포괄적인") 확대/축소 처리와 연계한 확대율로 조절하면, 가변 모드(2)를 달성할 수 있다. 마지막으로, 이 동적 선명화 처리를 전술한 최적 확대/축소 처리와 조합하면, 최적 모드(3)가 달성된다.
이 프로세스를 세밀화하면 결과를 개선할 수 있다. 한 가지 잠재적인 세밀화는 이미지 의존형의 선명화 처리이다. 특히, 선명화 함수의 특징과, 경우에 따라서는 몇 가지 선명화 알고리즘 중 하나의 선택은 선명도를 최적화하고 인위적인 것을 최소화하도록 이미지의 내용에 기초하여 이루어질 수 있다. 예컨대, 주(主) 하늘색 이미지는 실내 배경에 의해서 특징지어지는 이미지에 사용되는 것과는 다른 선명화 알고리즘을 나타낼 수 있다.
다른 세밀화는 상이한 시퀀스 및 RGB 칼라 스페이스에서 프로세스를 수행하는 것을 포함할 수 있다. 대체의 시퀀스는 CMYK 이미지 데이터를 선형 RGB 스페이스로 예컨대 10 또는 12 비트 깊이로 변환하고, 이어서 파일 해상도로부터 디스플레이 해상도로 확대/축소 처리하며, 선명화 처리하고, 예컨대 10 비트 깊이의 선형 RGB로부터 8 비트 깊이 및 2.2의 감마의 RGB 칼라 스페이스로 변환하는 것을 포함할 수 있다. 이 대체 시퀀스의 잠재적인 이점은 화소들의 평균 및 이들간의 차를 포함하는 수학적 연산을 추가의 (선형) RGB 칼라 스페이스에서 수행할 수 있다는 점이다. 그러나, 양자화를 피하기 위해서, 모든 계산은 8 비트 정밀도보다 양호하게 수행되는 것이 바람직하다.
오리지날 고해상도 RGB 이미지를 선명화 처리하는 것은 주밍이 크면 필요하지 않을 수 있다. 300% 확대나 400% 확대가 허용되면, 예컨대, 이미지의 세부는 보는 사람에게 명확하게 나타나는 것이 일반적이다. 따라서, 소프트 프루핑의 경우, 확대율에 의존적인 동적 선명화 함수를 최적의 확대/축소 처리와 함께 조합해서 이용하면, 인위적인 것을 최소화하고 확대율 범위에 걸쳐서 세부의 외양을 유지하는 것이 바람직스럽다.
전술한 바와 같이, 선형 RGB 스페이스를 채용하여, 확대/축소 처리 단계와 선명화 처리 단계 이전 및 이후에 RGB 값을 12 비트 깊이로 전처리 변환하고 RGB 값을 12 비트 깊이로부터 후처리 변환을 제공한다. 2.2 감마를 갖는 RGB 작업 스페이스를 이용하여 제1 단계에서 CMYK를 RGB로 변환한다고 가정하면, 적색 채널에 대한 전처리 단계 및 후처리 단계는 다음과 같이 된다.
전처리의 경우R'=R(1/2.2)
후처리의 경우R=R'2.2
녹색 채널 및 청색 채널도 마찬가지로 취급된다.
소프트 프루핑을 위한 최적 이미지 재생에 대해서, 동적 선명화 처리는, 정밀한 색상 관리를 통해서 CMYK로부터 변환되고 디스플레이 장치의 해상도로 원활하게 확대/축소 처리되는 RGB 데이터에 대해서 자동으로 채용된다. 선명화의 레벨은 이미지를 보는 데 사용되는 현재 확대율에 의존하여 미리 결정된다. 선명화의 레벨은 다음의 일반적인 제한 사항과 일치하도록 결정된다.
(1) 선명화의 레벨은 동일한 이미지 파일로부터 유도된 고해상도 하드 카피에 비해서 디스플레이에 나타낸 CMYK 이미지에서 세부의 적당한 외양과 콘트라스트를 제공하기에 적합하여야 한다.
(2) 선명화의 레벨은 하드 카피에 비해서 상대적으로 인위적인 것을 만들어 낸다거나 이미지의 외양을 왜곡시키지 않아야 한다.
(3) 선명화의 레벨은 세부의 시각적 외양을 유지하도록 확대율 증가와 함께 감소되어야 한다. 하드 카피 이미지에서 나타나는 시각적 세부보다 세부를 더욱 강조하는 것은 받아들이기 어렵다. 마찬가지로, 하드 카피에 대해서 상대적으로 세부를 감소시키는 것, 즉 "소프트닝(softening)"도 피해야 한다.
선명화 처리된 이미지 화소값 x'ij는 다음과 같이 계산된다.
여기서 행렬 X 및 M은 다음과 같다.
또한, xij는 i번째 행과 j번째 열에 있는 원래의 화소값이다. 변수 α는 선명화 처리 정도를 제어하고, 1.0의 명목상의 값을 갖는다. 선명화 처리된 이미지의 화소값x'ij는 허용된 xij범위, 통상 [0, 255] 또는 [0, 1]에 클립되어야 한다.
이 방법에 따르면, 값 α는 디스플레이 장치의 확대율에 따라 변한다. 이와 같이 하여, 선명화 함수는 확대율 함수로서 제어된다. Z가 확대율이고 α가 선명화 처리 정도를 제어하면, 관계식은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
여기서, α100은 100% 배의 최적 선명화 처리이고, Z는 줌율이며, Zmax는 화소를 CMYK의 네이티브 고해상도로 "실제 회소" 디스플레이 모드로 디스플레이할 때 나타나는 가능한 최대 줌이다. 선명화 계수 α는 확대율 Z의 변화에 응답하여 신속히 계산될 수 있다. 이와 달리, 미리 계산된 선명화 계수 α의 룩업 테이블을 마련할 수 있다. 이 경우, 룩업 테이블은 확대율 Z의 상이한 값을 대응하는 선명화 계수 α에 이입시킨다. 이어서, 선명화 계수 α의 조절은 간단한 상관 문제이고 룩업 테이블을 통해서 검색된다.
세부, 선명도, 콘트라스트 등으로써 하드 카피와 디스플레이 간의 더욱 적절한 시각적 일치를 달성하기 위해서, 전술한 자동화된 선명화 함수와 관련하여 다른 기능이 바람직할 수 있다. 특히, 이 추가 변형은 디스플레이 장치를 특징짓는 데 이용되는 프로파일, 예컨대, ICC 프로파일 내에, 완벽한 흑색에 대해서 상대적인 더욱 적절한 특징의 어두운 칼라를 제공하는 조절을 추가하는 것을 포함할 수 있다.
최대 표준 CRT 장치 프로파일, 예컨대 애플 컴퓨터사와 최대 CRT 제조업체가제공하는 것은 RGB=0을 XYZ=0에 이입한다. 즉, L*=0이다. 이것은 색채계 측정에 기초하여 당연하게 나타낼 수 있다. 예컨대, 측정 장치는 실제로, RGB=0일 때 디스플레이로부터 발광되는 검출 불가능한 빛을 표시할 수 있다. 그러나, 현실적으로는, RGB=0인 영역이 RGB>0인 영역, 또는 특히 RGB=백색인 영역에 인접해서 디스플레이되는 경우, 디스플레이 표면으로부터 반사되는 복수의 반사광은 사실상, RGB=0인 영역에서 관찰자의 눈에 희미하게 회색으로 나타날 것이다. 따라서, 특정 장치는 RGB=0인 경우에 반드시, 완벽한 백색을 생성하지는 않는다. 또한, CRT의 설정이 적당한 경우에, RGB=0은 측정 또는 프로파일링 시스템에 의해서 차감되는 미세한 백열광을 가질 수 있다.
따라서, R, G 및 B의 1차원 응답에 대한 극히 단순한 표현식, 예컨대
(G 및 B의 경우에도 마찬가지임)을 가정하면(여기서, R은 정규화된 디지털값이고, R'은 "선형 RGB 스페이스", 즉 측정된 XYZ와 선형임), 넌제로(non-zoro) 오프셋은 본 발명의 다른 양태에 따라서 RGB=0이 완벽한 흑색이 아님을 표시한다고 가정할 수 있다. 그 대신에, RGB=0은 L*=10 또는 L*=15, 즉
(G 및 B의 경우에도 마찬가지임)과 등가한 것이 효과적일 수 있다. 이러한 수정을 어도비 포토샵과 같이 시판 중인 소프트웨어를 이용하여 실연하기 위해서, 원활한 정세도를 위해, 예컨대 1028 개의 엔트리를 포함하는 LUT를 장치 프로파일에 구축하고 제1 엔트리값(RGB=0)을 0으로 만들어야 하는 경우가 많이 있다는 점에 유념한다. 앞서 나타낸 넌제로 오프셋은 칼라 관리를 적용하기 이전에 소프트웨어 애플리케이션에 의해서 자동적으로 확대/축소 처리될 수 있기 때문에 임의의 애플리케이션에서는 필수임을 추측할 수 있다. 그 이유는, 소프트웨어 애플리케이션은, 오프셋이 고의가 아니고 예컨대 ICC 명세에 관한 오해로 인한 것임을 가정할 수 있기 때문이다. 그러므로, LUT를 작성하는 데 사용되는 함수는 다음과 같다.
(G 및 B의 경우에도 마찬가지임). 따라서, 디스플레이 장치의 프로파일은 장치에 의해서 생성 가능한 가장 어두운 칼라색과 완벽한 흑색 간의 차를 보상하도록 조절될 수 있다. 이와 같이 하여, 넌제로 오프셋은 제로 근처에서 R, G 및 B의 값에 대해서 도출된다. Rmin, Gmin및 Bmin의 값은 적절한 선명화 처리 정도와 유사한 방식으로 경험적으로 결정될 수 있다. 그러나, 선명화 함수와 달리, 이 오프셋 정정은, 모든 확대율 정도에 대해서 폭넓게 수행될 수 있다. 그 이유는, 이것이 시스템의 실제 칼라 응답과 더욱 가깝게 관련되어 있고, 일반적으로 이미지 해상도에 독립되어 있기 때문이다.

Claims (20)

  1. 선명화 함수를 이미지에 적용하는 단계와,
    상기 이미지에 관련된 확대율에 기초하여 상기 선명화 함수를 제어하는 단계를 구비하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 선명화 함수를 제어하는 상기 제어 단계는 상기 확대율에 기초하여 선명화 처리의 정도를 조절하는 것을 포함하는 것인 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 선명화 함수를 제어하는 제어 단계는 상기 확대율에 반비례로 선명화 처리의 정도를 조절하는 것을 포함하는 것인 방법.
  4. 제1항에 있어서, 디스플레이 장치에 의해서 생성된 가장 어두운 칼라값과 완벽한 흑색 간의 차이를 보상하도록 상기 이미지를 제공하는 상기 디스플레이 장치에 대한 프로파일을 조절하는 단계를 더 구비하는 것인 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 시스템으로써, 상기 시스템은,
    칼라 이미지의 표시를 디스플레이하는 디스플레이 장치와,
    선명화 함수를 이미지에 적용하는 프로세서를 구비하고,
    상기 프로세서는 상기 이미지에 관련된 확대율에 기초하여 상기 선명화 함수를 제어하는 것인 시스템.
  6. 프로그램 가능한 프로세서가 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 명령을 수록하는 컴퓨터 판독 매체.
  7. 소프트 프루핑 시스템의 복수의 동작 모드 중 하나의 동작 모드를 선택하는 단계와,
    상기 선택된 동작 모드에 기초하여 상기 소프트 프루핑 시스템에 의해서 나타날 이미지에 대해서 확대/축소 함수를 선택하는 단계와,
    상기 선택된 동작 모드에 기초하여 상기 이미지에 대해서 선명화 함수를 선택하는 단계를 구비하는 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 복수의 동작 모드 중 하나의 동작 모드는 상기 소프트 프루핑 시스템이 상기 이미지를 고정된 확대로 나타내는 고정 확대율 모드이고, 상기 확대/축소 함수를 선택하는 선택 단계는 상기 선택된 동작 모드가 상기 고정 확대율 모드일 때 최적의 확대/축소 함수를 선택하는 것을 포함하는 것인 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 최적의 확대/축소 함수는 바이큐빅 보간 함수인 것인 방법.
  10. 제7항에 있어서, 상기 복수의 동작 모드 중 하나의 동작 모드는 상기 소프트 프루핑 시스템이 상기 이미지를 고정된 확대로 나타내는 고정 확대율 모드이고, 상기 선명화 함수를 선택하는 선택 단계는 상기 선택된 동작 모드가 상기 고정 확대율 모드일 때 상기 확대율에 독립적인 고정 선형화 함수를 선택하는 것을 포함하는 것인 방법.
  11. 제7항에 있어서, 상기 복수의 동작 모드 중 하나의 동작 모드는 상기 소프트 프루핑 시스템이 상기 이미지를 가변 확대율로 나타내는 가변 확대율 모드이고, 상기 확대/축소 함수를 선택하는 선택 단계는 상기 선택된 동작 모드가 상기 가변 확대율 모드일 때 포괄적인 확대/축소 함수를 선택하는 것을 포함하며, 상기 포괄적인 확대/축소 함수는 바이큐빅 보간 함수와 최근접 이웃 보간 함수 중 하나를 포함하는 것인 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 복수의 동작 모드 중 하나의 동작 모드는 상기 소프트 프루핑 시스템이 상기 이미지를 가변 확대율로 나타내는 가변 확대율 모드이고, 상기 선형화 함수를 선택하는 선택 단계는 상기 선택된 동작 모드가 상기 가변 확대율 모드일 때 상기 확대율에 종속적인 동적 선명화 함수를 선택하는 것을 포함하며, 상기 방법은 상기 확대율에 기초하여 선명화 처리의 정도를 조절함으로써 상기 선명화 함수를 선택하는 단계를 더 구비하는 것인 방법.
  13. 제7항에 있어서, 상기 복수의 동작 모드 중 하나의 동작 모드는 상기 소프트 프루핑 시스템이 상기 이미지를 최적 모드이고, 상기 확대/축소 함수를 선택하는 선택 단계는 상기 선택된 동작 모드가 상기 최적 모드일 때 최적의 확대/축소 함수를 선택하는 것을 포함하며, 상기 선명화 함수를 선택하는 선택 단계는 상기 선택된 동작 모드가 상기 최적 모드일 때 상기 확대율에 의존하는 동적 선명화 함수를 선택하는 것을 포함하는 것인 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 최적의 확대/축소 함수는 바이큐빅 보간 함수인 것인 방법.
  15. 제13항에 있어서, 상기 확대율에 기초하여 선명화 처리의 정도를 조절함으로써 상기 선명화 함수를 선택하는 단계를 더 구비하는 것인 방법.
  16. 제7항 내지 제15항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 시스템으로써, 상기 시스템은,
    상기 칼라 이미지의 표시를 디스플레이하는 디스플레이 장치와,
    상기 복수의 동작 모드 중 하나의 동작 모드를 선택하고 상기 선택된 동작 모드에 기초하여 상기 디스플레이 장치에 의해서 나타날 이미지에 대해서 상기 확대/축소 함수를 선택하며 상기 선택된 동작 모드에 기초하여 상기 이미지에 대해서상기 선명화 함수를 선택하는 프로세서를 구비하는 것인 시스템.
  17. 프로그램 가능한 프로세서가 제7항 내지 제15항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 명령을 구비하는 컴퓨터 판독 매체.
  18. 보간 기반의 확대/축소 함수를 소프트 프루핑 시스템에 의해서 나타낼 이미지에 적용하는 단계와,
    동적 선명화 함수를 상기 이미지에 적용하는 단계를 구비하고,
    상기 동적 선명화 함수는 상기 이미지의 확대율에 따라서 조절되는 방법.
  19. 보간 기반의 확대/축소 함수를 소프트 프루핑 시스템에 의해서 나타낼 이미지에 적용하는 단계와,
    고정 선명화 함수를 상기 이미지에 적용하는 단계를 구비하고,
    상기 고정 선명화 함수는 상기 이미지의 확대율에 독립적인 방법.
  20. 비(非)보간 기반의 확대/축소 함수를 소프트 프루핑 시스템에 의해서 나타낼 이미지에 적용하는 단계와,
    동적 선명화 함수를 상기 이미지에 적용하는 단계를 구비하고,
    상기 동적 선명화 함수는 상기 이미지의 확대율에 따라서 조절되는 방법.
KR10-2003-7012879A 2001-03-30 2002-03-29 소프트 프루핑을 위한 이미지 자동 선명화 처리 방법,시스템 및 컴퓨터 판독 매체 KR20040005905A (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US28018401P 2001-03-30 2001-03-30
US60/280,184 2001-03-30
PCT/US2002/010070 WO2002080523A2 (en) 2001-03-30 2002-03-29 Automated sharpening of images for soft proofing

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20040005905A true KR20040005905A (ko) 2004-01-16

Family

ID=23072032

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR10-2003-7012879A KR20040005905A (ko) 2001-03-30 2002-03-29 소프트 프루핑을 위한 이미지 자동 선명화 처리 방법,시스템 및 컴퓨터 판독 매체

Country Status (8)

Country Link
US (1) US20020171855A1 (ko)
EP (1) EP1374560A2 (ko)
JP (1) JP2004527043A (ko)
KR (1) KR20040005905A (ko)
CN (1) CN1272957C (ko)
AU (1) AU2002258683A1 (ko)
BR (1) BR0208591A (ko)
WO (1) WO2002080523A2 (ko)

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8031363B2 (en) * 2003-03-31 2011-10-04 Electronics For Imaging, Inc. Methods and apparatus for dynamically soft proofing halftone images
CN100539630C (zh) * 2003-04-02 2009-09-09 伊斯曼柯达公司 确保软打样***的精确测量
US7269300B2 (en) * 2003-10-24 2007-09-11 Eastman Kodak Company Sharpening a digital image in accordance with magnification values
US7251358B2 (en) 2003-11-13 2007-07-31 Canon Kabushiki Kaisha Color measurement profile with embedded characterization
US20050210416A1 (en) * 2004-03-16 2005-09-22 Maclaurin Matthew B Interactive preview of group contents via axial controller
US20050285880A1 (en) * 2004-06-23 2005-12-29 Inventec Appliances Corporation Method of magnifying a portion of display
US7613363B2 (en) * 2005-06-23 2009-11-03 Microsoft Corp. Image superresolution through edge extraction and contrast enhancement
JP4761566B2 (ja) * 2006-12-13 2011-08-31 キヤノン株式会社 画像処理装置及びその方法とプログラム及び媒体
CN101316320B (zh) * 2007-05-28 2010-06-23 联詠科技股份有限公司 用于图像处理***的图像处理方法及其相关图像处理装置
EP2267654A1 (en) * 2009-06-23 2010-12-29 Research in Motion Limited Adjustment of sharpness during digital zoom in digital photography
US20110078566A1 (en) * 2009-09-30 2011-03-31 Konica Minolta Systems Laboratory, Inc. Systems, methods, tools, and user interface for previewing simulated print output
JP5867687B2 (ja) * 2011-09-21 2016-02-24 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置および画像処理プログラム
US8750639B2 (en) 2011-10-25 2014-06-10 Microsoft Corporation Automatic sharpening of images
JP5703255B2 (ja) * 2012-04-27 2015-04-15 株式会社東芝 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
CN102868847B (zh) * 2012-10-19 2014-12-10 北京奇虎科技有限公司 基于图片类型的处理方法及设备
US9445007B1 (en) * 2015-02-25 2016-09-13 Qualcomm Incorporated Digital zoom methods and systems

Family Cites Families (39)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA1335794C (en) * 1988-04-07 1995-06-06 Yoshiyuki Okada Process and apparatus for image magnification
US5054100A (en) * 1989-11-16 1991-10-01 Eastman Kodak Company Pixel interpolator with edge sharpening
US5113455A (en) * 1990-02-27 1992-05-12 Eastman Kodak Company Digital image scaling by stepwise pixel movement
US5524162A (en) * 1991-07-22 1996-06-04 Levien; Raphael L. Method and apparatus for adaptive sharpening of images
JP2814860B2 (ja) * 1991-11-14 1998-10-27 松下電器産業株式会社 画像拡大縮小装置
US5296947A (en) * 1992-10-06 1994-03-22 Cactus System for softproofing a color reproduction
US5838371A (en) * 1993-03-05 1998-11-17 Canon Kabushiki Kaisha Image pickup apparatus with interpolation and edge enhancement of pickup signal varying with zoom magnification
US5374995A (en) * 1993-03-22 1994-12-20 Eastman Kodak Company Method and apparatus for enhancing sharpness of a sequence of images subject to continuous zoom
CA2128389C (en) * 1993-10-15 1999-05-11 Lawrence Patrick O'gorman Method of reducing document size for digital display
US5768482A (en) * 1995-06-14 1998-06-16 Hewlett-Packard Company Resolution-triggered sharpening for scaling of a digital-matrix image
JP3652756B2 (ja) * 1995-11-17 2005-05-25 富士写真フイルム株式会社 画像処理方法及び装置
US5696850A (en) * 1995-12-21 1997-12-09 Eastman Kodak Company Automatic image sharpening in an electronic imaging system
US6075888A (en) * 1996-01-11 2000-06-13 Eastman Kodak Company System for creating a device specific color profile
JP3668313B2 (ja) * 1996-01-25 2005-07-06 大日本スクリーン製造株式会社 画像データ変換方法および装置
US5778106A (en) * 1996-03-14 1998-07-07 Polaroid Corporation Electronic camera with reduced color artifacts
US5917934A (en) * 1996-03-15 1999-06-29 Sony Corporation Automated visual inspection apparatus for detecting defects and for measuring defect size
US5847714A (en) * 1996-05-31 1998-12-08 Hewlett Packard Company Interpolation method and apparatus for fast image magnification
JPH1023248A (ja) * 1996-07-09 1998-01-23 Fuji Photo Film Co Ltd 画像の拡大縮小方法および装置
US5880767A (en) * 1996-09-11 1999-03-09 Hewlett-Packard Company Perceptual image resolution enhancement system
US6522425B2 (en) * 1997-02-04 2003-02-18 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method of predicting and processing image fine structures
US6108442A (en) * 1997-06-27 2000-08-22 Minnesota Mining And Manufacturing Company Characterization of color imaging systems
US6088038A (en) * 1997-07-03 2000-07-11 Minnesota Mining And Manufacturing Company Arrangement for mapping colors between imaging systems and method therefor
US5867606A (en) * 1997-08-12 1999-02-02 Hewlett-Packard Company Apparatus and method for determining the appropriate amount of sharpening for an image
US6700587B1 (en) * 1997-08-28 2004-03-02 Canon Kabushiki Kaisha Picture display apparatus
US6091861A (en) * 1998-02-03 2000-07-18 Eastman Kodak Company Sharpening algorithm adjusted for measured exposure of photofinishing images
US6614474B1 (en) * 1998-08-27 2003-09-02 Polycom, Inc. Electronic pan tilt zoom video camera with adaptive edge sharpening filter
US6236766B1 (en) * 1998-09-11 2001-05-22 General Electric Company Method and apparatus for zooming digital images
US6285784B1 (en) * 1998-09-28 2001-09-04 Eastman Kodak Company Method of applying manipulations to an extended color gamut digital image
US6167165A (en) * 1998-11-25 2000-12-26 Eastman Kodak Company Method for adjusting image detail to compensate for an applied tone scale
US6356670B1 (en) * 1999-02-23 2002-03-12 Hewlett-Packard Co. Conversion of error-diffused facsimile images to lower resolutions
US6411305B1 (en) * 1999-05-07 2002-06-25 Picsurf, Inc. Image magnification and selective image sharpening system and method
US6407747B1 (en) * 1999-05-07 2002-06-18 Picsurf, Inc. Computer screen image magnification system and method
US6580835B1 (en) * 1999-06-02 2003-06-17 Eastman Kodak Company Method for enhancing the edge contrast of a digital image
US6731823B1 (en) * 1999-12-22 2004-05-04 Eastman Kodak Company Method for enhancing the edge contrast of a digital image independently from the texture
US6654506B1 (en) * 2000-01-25 2003-11-25 Eastman Kodak Company Method for automatically creating cropped and zoomed versions of photographic images
US6822760B1 (en) * 2000-04-05 2004-11-23 Eastman Kodak Company Method of processing and paying for an extended color gamut digital image
US6624936B2 (en) * 2000-05-11 2003-09-23 3M Innovative Properties Company Color-compensated information displays
US6654507B2 (en) * 2000-12-14 2003-11-25 Eastman Kodak Company Automatically producing an image of a portion of a photographic image
US6757429B2 (en) * 2001-02-21 2004-06-29 Boly Media Communications Inc. Method of compressing digital images

Also Published As

Publication number Publication date
CN1272957C (zh) 2006-08-30
CN1507741A (zh) 2004-06-23
EP1374560A2 (en) 2004-01-02
JP2004527043A (ja) 2004-09-02
AU2002258683A1 (en) 2002-10-15
WO2002080523A3 (en) 2002-11-28
US20020171855A1 (en) 2002-11-21
BR0208591A (pt) 2004-03-30
WO2002080523A2 (en) 2002-10-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20040005905A (ko) 소프트 프루핑을 위한 이미지 자동 선명화 처리 방법,시스템 및 컴퓨터 판독 매체
Braun et al. Image lightness rescaling using sigmoidal contrast enhancement functions
US5426517A (en) Automated tone correction apparatus and method using filtered histogram equalization
US6421142B1 (en) Out-of-gamut color mapping strategy
EP1318478B1 (en) Method, apparatus and computer program product for image processing
EP1156668B1 (en) Black generation for color management system
US5495539A (en) Image production using multidimensional selection of image transformations
EP1821518A1 (en) Personalized color reproduction
US6522427B1 (en) Color table manipulations for contour reduction
JP2000165693A (ja) プリントシステム
WO1997001831A1 (en) Color management system having business graphics rendering mode
JP2004219731A (ja) 情報表示装置及び情報処理装置
US7525684B2 (en) Color calibration
EP1102477A2 (en) Color management system incorporating parameter control channels
JP2001144989A (ja) 画像処理装置、方法、記録媒体およびコンピュータプログラム
US6956581B2 (en) Gamut mapping algorithm for business graphics
JP2001169137A (ja) フィルタ選択方法
EP1333660A2 (en) Adjusting the color, brightness, and tone scale of rendered digital images
JP4306936B2 (ja) 色処理装置および方法
US9218552B2 (en) Image processing apparatus and image processing method
JP2003067723A (ja) 画像におけるノイズ出現の評価方法
JP2003051004A (ja) ノイズ出現の評価を利用して画像処理経路を選択するシステムおよび方法
US8314979B2 (en) Color management methods and systems to adaptively tune colors for image marking devices
US7430061B2 (en) System and method to eliminate clipping during color conversion
JP4633806B2 (ja) 色プロファイルのための色補正テクニック

Legal Events

Date Code Title Description
WITN Application deemed withdrawn, e.g. because no request for examination was filed or no examination fee was paid