KCI등재
국부 평균과 공간 활성도를 이용한 에지 강조 오차확산법 = Edge-Enhanced Error Diffusion Halftoning using Local mean and Spatial Activity
저자
발행기관
학술지명
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학(KIPS Transactions on Software and Data Engineering)
권호사항
발행연도
2006
작성언어
-등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
77-82(6쪽)
KCI 피인용횟수
1
제공처
Digital halftoning is the technique to obtain a bilevel-toned image from continuous-toned image. Among halftoning methods, the error diffusion method gives better subjective quality than other halftoning ones. But it also makes edges of objects blurred. To overcome the defect, we proposes the modified error diffusion to enhance the edges using the property that human vision perceives the local average luminance and doesn’t perceive a little variation of the spatial variation. The proposed method computes a spatialactivity, which is the difference between a pixel luminance and the average of its 3x3 neighborhood pixels' luminance weighted according to the spatial positioning. The system also usesof edge enhancement (IEE), which is computed from the normalized spatial activitymultiplied 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 computer experimental results show that the proposed method produces clearer bilevel-toned images than conventional methodsand the edge of objects is preserved well. Also the performance of the proposed method is improved, compared with that of the conventional method by measuring the edge correlation and the local average accordance at some ranges of viewing distance.
더보기디지털 해프토닝은 연속계조영상과 시각적으로 유사한 이진 영상을 얻기 위한 방법이다. 이러한 해프토닝 방법 중에서 오차 확산 해프토닝은 다른 해프토닝 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 에지가 흐려지는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문은 인간의 시각이 국부 평균 밝기를 인식하고 공간적인 작은 변화량을 인식하지 못하는 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝을 제안한다. 제안 방법은 원 화소의 명암값과 3×3 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량을 구한다. 그 후 정규화된 공간 활성도(local activity)에 평균 명암도를 곱하여 에지 강조 정보량(IEE : information of edge enhancement)을 구하여 IEE를 양자화기 입력에 더하여 에지를 강조한다.컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성하며 물체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도에서도 기존의 방법에 비해 개선된 결과를 보여준다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2012-10-31 | 학술지명변경 | 한글명 : 소프트웨어 및 데이터 공학 -> 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 | KCI등재 |
2012-10-10 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보처리학회논문지B -> 소프트웨어 및 데이터 공학외국어명 : The KIPS Transactions : Part B -> KIPS Transactions on Software and Data Engineering | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.35 | 0.35 | 0.28 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.23 | 0.19 | 0.511 | 0.06 |
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