Abstract
Edge enhanced image is needed for processing images for special purpose such as a circuit diagram or a design composed of lines. Error diffusion halftoning, among digital halftoning methods to represent a continuous grayscale image for the binary output device such as printers, facsimiles, LCD televisions and etc. also makes edges of objects blurred. This paper proposes the method to enhance the edge of a binary image for the binary output device as well as a circuit diagram or a design. Based on that the human eyes perceive the local average luminance rather than the pixel's luminance itself, the proposed system uses a local activitymeasure (LAM), which is the difference between a pixel luminance and the average of its $3{\times}3$ neighborhood pixels' luminances weighted according to the spatial positioning. The system also usesinformation of edge enhancement(IEE), which is computed from the LAM multiplied by the average luminance. The IEE is added to the quantizer's input pixel and feeds into the halftoning quantizer. The quantizer produces the halftone image having the enhanced edge. The simulation results show that the proposed method produces more fine halftoning images than conventional methods due to the enhanced edges. Also the performance of the proposed method is compared with that of the conventional method by measuring the edge correlation and the local average accordance over a range of viewing distances.
선으로 구성된 회로도나 설계도 같은 특수 목적 영상을 처리할 경우 에지가 강조된 영상을 필요로 한다. 또한 프린터, 팩시밀리, LCD TV 등과 같은 이진 출력 장치에 연속 계조 영상을 표현하기 위한 디지털 해프토닝 방법 중 오차 확산 방법으로 이진 영상을 생성할 경우 에지가 흐려진다. 본 논문은 회로도나 설계도 등의 영상 뿐 아니라 이진 출력 장치 등에 사용되는 이진 영상의 에지를 강조하는 방법을 제안한다. 인간의 눈은 한 화소의 명암값이 아니라 국부 평균을 인식한다는 것을 이용하여 제안 방법은 원화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량(LAM: local activity measure)을 사용한다. 제안된 시스템은 또한 LAM에 평균 명암도를 곱하여 얻어진 에지 강조 정보량(IEE: information of edge enhancement)을 사용한다. IEE를 양자화기 입력에 더하여 이진 영상의 에지를 강조한다. 컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성한다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도를 이용하여 제안 방법과 기존 방법의 특성을 분석한다.