Multi-level Vector Error Diffusion Based on Primary Color Selection Considering Lightness

휘도를 고려한 기준색 선택 기반의 다단계 벡터 오차 확산법

  • 박태용 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ;
  • 조양호 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ;
  • 이명영 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ;
  • 하영호 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부)
  • Published : 2004.09.01

Abstract

This paper proposes a multi-level vector error diffusion method using 64 primary colors to improve color impulse artifact in bright region. Vector error diffusion method causes color impulse artifact in bright region because we only use the Euclidean distance measure in quantization process. In order to reduce this artifact, the proposed method divides input color into chromatic color and achromatic color according to chroma value. In the case of chromatic color, input color is classified into bright region, middle bright region, and dark region according to lightness value. N candidate primary color is organized using lightness difference between input vector and 60 chromatic primary color vector in the case of bright region. Then, primary color with minimum vector norm between input vector and N candidate primary color in addition to 4 achromatic primary colors is selected as output color. As a result of experiments, the proposed method showed visually pleasing halftone output.

본 논문에서는 64개 기준색을 사용한 다단계 벡터 오차 확산법에서 나타나는 밝은 영역에서의 색 자극 문제를 개선하는 방법을 제안하였다. 벡터 오차 확산법은 양자화 과정에서 입력 벡터와 기준색 벡터간의 기하학적 거리만을 이용하기 때문에 밝은 영역에서 어두운 기준색이 선택되는 색 자극이 발생한다 이러한 문제를 해결하기 위해서 오차 보정된 입력 벡터의 채도를 계산하여 유채색과 무채색으로 나누고, 유채색일 경우 입력 벡터의 휘도를 이용하여 밝은 영역, 중간 밝기 영역, 어두운 영역으로 구분한다. 밝은 영역일 경우 60개 유채색 기준색중에서 입력 벡터와의 휘도차가 작은 N개의 후보 기준색을 구성한다. 최종 기준색을 선택할 때는 N개의 후보 기준색과 4개의 무채색 기준색중에서 오차 보정된 입력 벡터와의 최소 기하학적 거리를 가지는 기준색을 출력색으로 결정한다 실험 결과, 제안한 방법은 자은 영역에서 색 자극이 줄어들어 시각적으로 보기 좋은 결과를 보였다.

Keywords

References

  1. R. Ulicheney, Digital Halftoning, The MIT Press, 1993
  2. H. R. Kang, Digital Color Halftoning, The SPIE Optical Engineering Press, 1999
  3. V. stromoukhov, R. D. Hersch, 'Structure artifact free multi level error diffusion algorithm,' SPIE Conf. on Device Independent Color Imaging, vol. 3409, pp. 215-219, Sep. 1998 https://doi.org/10.1117/12.324112
  4. F. Faheem, G. R. Arce and D. L. Lau, 'Digital multitoning using gray level separation,' Journal of Imaging Science and Technology, vol. 46, no. 5, pp. 385-396, Sep./Oct. 2002
  5. C. H. Lee, W. H. Choi, E. J. Lee, and Y. H. Ha 'Digital halftoning based on color correction using neural network with uniform color samples and vector error diffusion,' SPIE Conf. on Device Independent Color Imaging, vol. 3963, pp. 415-422, Jan. 2000 https://doi.org/10.1117/12.373423
  6. H. Haneishi, T. Suzuki, N. Shimonyama, and Y. Miyake, 'Color digital halftoning taking colorimetric color reproduction into account,' Journal of Electronic Imaging, vol. 5, no. 1, pp. 97-106, Jan. 1996 https://doi.org/10.1117/12.227441
  7. S. C. Lee, Y. T. Kim, Y. H. Cho and Y. H. Ha, 'Improvement vector error diffusion for reduction of smear artifact in the boundary region,' SPIE Conf. on Device Independent Color Imaging, pp. 455-466, Jan. 2003
  8. Z. Fan, 'Boundary artifacts reduction in vector error diffusion.' SPIE Conf. on Device Independent Color Imaging, vol. 3648, pp. 480-484, Jan. 1999 https://doi.org/10.1117/12.334592
  9. L. Akarun, Y. Yardimci, and A. E. Cetin, 'Adaptive methods for dithering color images,' IEEE Tran. on Image Processing, vol. 6, no. 7, pp. 950-955, July 1997 https://doi.org/10.1109/83.597270
  10. P. C. Hung, 'Colorimetric calibration in electronic imaging devices using a look-up-table model and interpolation,' Journal of Electronic Imaging, vol. 36, no. 1, pp. 53-61, Jan. 1993 https://doi.org/10.1117/12.132391
  11. X. M. Zhang and B. A. Wandell, 'A Spatial Extension to CIELAB for digital color image reproduction,' Society for Information Display Symposium Technical Digest, vol. 27, pp. 731-734, 1996
  12. M. Kouzaki, T. Itoh, T. Kawaguchi, N. Tsumura, H. Haneishi, and Y. Miyake, 'Evaluation of digital halftone image by vector error diffusion,' SPIE Conf. on Device Independent Color Imaging, vol. 3648, pp. 470-479, Jan. 1999 https://doi.org/10.1117/12.334591
  13. K. Miyata and M. Saito, 'An evaluation method for the images obtained by multi-level error diffusion method,' Journal of Imaging Science and Technology, vol. 42, no. 2, pp. 115-120, Mar./Apr. 1998