KR20060026356A

KR20060026356A - Gradation Correction Device and Image Method

Info

Publication number: KR20060026356A
Application number: KR1020040075237A
Authority: KR
Inventors: 김상호
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2004-09-20
Filing date: 2004-09-20
Publication date: 2006-03-23

Abstract

본 발명은 이미지(Image) 처리에 관한 것으로, 잉크젯 프린트의 경우에 잉크 액적(Ink droplet)의 크기나 레이저 프린터의 경우에 스캐닝 라이트(Scanning light)의 강도 등에 의해 발생되는 점 이득(Dot gain)의 보상에 이용되는 계조 보정곡선(Tone Correction Curve)을 설정된 수학모델을 이용하여 구함으로써, 측정을 통한 계조 보정곡선을 구하는 경우보다, 계조 보정곡선을 빠르고 손쉽게 구할 수 있는 계조 보정장치 및 그 방법을 제안한다.
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to image processing, wherein the dot gain generated by the size of ink droplets in the case of inkjet printing or the intensity of the scanning light in the case of a laser printer, etc. By calculating the tone correction curve used for the compensation using a set mathematical model, we propose a gradation correction device and a method that can quickly and easily obtain the gradation correction curve than when obtaining the gradation correction curve through measurement. do.

점 이득(Dot gain), TRC(Tone Reproduction Curve), TCC(Tone Correction Curve), 수학모델Dot Gain, Tone Reproduction Curve, TRC, Tone Correction Curve, Math Model

Description

Gradation correction apparatus and method thereof in an image forming apparatus {APPARATUS AND METHOD FOR CORRECTING REPRODUCED TONE IN IMAGE FORMING DEVICE}

도 1은 종래 점 이득의 보상을 위한 계조 보정곡선을 구하기 위한 방법과 상응하는 플로우챠트를 나타내는 도면. 1 is a flowchart corresponding to a method for obtaining a gradation correction curve for compensation of a conventional point gain.

도 2는 TRC(Tone Reproduction Curve)와 TCC(Tone Correction Curve)간의 관계를 나타내는 도면.FIG. 2 is a diagram illustrating a relationship between a tone reproduction curve (TRC) and a tone correction curve (TCC). FIG.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 계조 보정장치를 나타내는 도면.3 is a diagram illustrating a gradation correction device according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명에 따른 계조 보정방법과 상응하는 플로우챠트를 나타내는 도면.4 is a flow chart corresponding to the gradation correction method according to the present invention;

도 5는 본 발명에 따른 일정 계조 레벨을 나타내는 연속이미지와 상응되는 등가 이미지를 생성하기 위한 방법에 대한 플로우챠트를 나타내는 도면.
5 is a flowchart of a method for generating an equivalent image corresponding to a continuous image representing a constant gradation level according to the present invention.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

300 : 등가 이미지 생성부 302 : 밝기 계산부300: equivalent image generator 302: brightness calculator

304 : TCC 생성부
304: TCC generation unit

본 발명은 이미지 처리장치에 관한 것으로, 더욱 상세히는 점 이득(Dot gain)의 보정을 위해 이용되는 계조 보정곡선(Tone Correction Curve)을 수학적인 모델기반(Model-based method)을 통하여 구하는 계조 보정장치 및 그 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to an image processing apparatus, and more particularly, to a tone correction apparatus for obtaining a tone correction curve used for correcting a dot gain through a mathematical model-based method. And to a method thereof.

프린터와 같은 화상형성장치에서는 잉크젯 프린트의 경우에 잉크 액적(Ink droplet)의 크기나 레이저 프린터의 경우에 스캐닝 라이트(Scanning light)의 강도 등에 의해 원래 의도했던 점(Dot) 크기와 달리 점 크기의 증대현상인 점 이득이 발생한다. 이에 원래 의도했던 화상보다는 어둡게 화상이 인쇄용지에 출력된다.In an image forming apparatus such as a printer, the dot size is increased, unlike the dot size originally intended by the ink droplet size in the case of inkjet printing or the intensity of the scanning light in the case of a laser printer. Point gain, which is a phenomenon, occurs. As a result, the image is output on the printing paper darker than the image originally intended.

따라서, 화상형성장치에서는 원래 의도했던 정확한 계조(Tone)의 재현을 위해서 점 이득을 보상해 주는 과정인 계조 보정(Tone Correction) 또는 계조 보상(Tone Compensation) 과정이 필요하게 된다. Accordingly, in the image forming apparatus, a tone correction or tone compensation process, which is a process of compensating for point gain, is required to reproduce the accurate tones originally intended.

이를 위한 종래 점 이득을 보상하기 위한 계조 보정과정과 상응하는 플로우챠트를 나타내는 도면이 도 1에 도시되어 있다.FIG. 1 illustrates a flowchart corresponding to a gray level correction process for compensating the conventional point gain.

도 1에 도시된 바와 같이, 점 이득을 보상하기 위해서 먼저 계조 레벨을 나타내기 위한 번호(k)를 '0'으로 설정한다(S100).As shown in FIG. 1, in order to compensate for the point gain, first, the number k for indicating the gradation level is set to '0' (S100).

이후, k번째 계조 레벨을 가지는 이미지의 패치를 화상형성장치(예로, 프린터 등)를 통하여 프린팅 한다(S102). Thereafter, the patch of the image having the k-th gray level is printed through an image forming apparatus (for example, a printer) (S102).

계조 레벨을 나타내기 위한 번호(k)가 '255'인가를 판단하고(S104), 계조 레벨을 나타내기 위한 번호가 '255'가 아닌 경우에 계조 레벨을 나타내기 위한 번호(k)에 '1' 증가하여 S102단계로 진행한다(S110).It is determined whether the number k for indicating the gradation level is '255' (S104), and when the number for indicating the gradation level is not '255', the number k for indicating the gradation level is '1'. 'Increase to proceed to step S102 (S110).

반면, 계조 레벨을 나타내기 위한 번호가 '255'인 경우, 광학 농도계(Densitometer) 또는 색채계(Colorimeter) 등의 측정장비를 이용하여 256개의 이미지 패치들 각각에 대한 밝기를 측정하고, 측정된 256 개의 패치들의 밝기 데이터를 이용하여 입력 밝기와 출력밝기간의 관계를 나타내는 TRC(Tone Reproduction Curve)를 구한다(S106).On the other hand, if the number to indicate the gradation level is '255', the brightness of each of the 256 image patches using a measuring instrument such as a densitometer or a colorimeter (measured), and measured 256 The tone reproduction curve (TRC) representing the relationship between the input brightness and the output brightness period is obtained using the brightness data of the two patches (S106).

이후, TRC를 역함수화 함으로써 점 이득을 보상하기 위한 TCC(Tone Correction Curve)를 구한다(S108).Subsequently, a TCC (Tone Correction Curve) for compensating for point gain is obtained by inversely functioning the TRC (S108).

이러한 TRC와 TCC간의 관계를 나타내는 도면이 도 2에 도시되어 있다.A diagram showing such a relationship between TRC and TCC is shown in FIG.

도 2에 도시된 바와 같이, 광학 농도계(Densitometer) 또는 색채계(Colorimeter) 등의 측정장비를 통하여 측정된 256 개의 이미지 패치들의 밝기 데이터를 이용하여 입력 밝기와 출력밝기간의 관계를 나타내는 TRC는 실선으로 나타나 있고, TRC를 역함수화 함으로써 구해진 TCC는 점선으로 나타나 있다.
As shown in FIG. 2, the TRC representing the relationship between the input brightness and the output brightness period using the brightness data of 256 image patches measured through a measuring device such as an optical density meter or a colorimeter is indicated by a solid line. The TCC obtained by defunctionalizing the TRC is shown by the dotted line.

그런데, 점 이득을 보상하기 위한 TCC를 구하는 과정은 광학 농도계 또는 색채계 등의 측정장비를 통한 측정결과에 기초하기 때문에 많은 시간과 수작업이 필요하게 된다. 즉, 256개의 계조 레벨 패치를 프린팅하고, 프린팅 되어진 256개의 계조 레벨 패치 각각에 대한 밝기의 측정이 광학 농도계 또는 색채계 등의 측정장 비를 통하여 이루어져야 한다.However, the process of obtaining the TCC to compensate for the point gain is a lot of time and manual work because it is based on the measurement results through the measurement equipment such as optical density meter or colorimeter. That is, the 256 gray level patches are printed, and the brightness of each of the 256 gray level patches printed should be measured through a measuring instrument such as an optical density meter or a color meter.

또한, 화상형성장치를 통하여 인쇄용지에 출력하기 위해 연속이미지(Continuous image)를 이진이미지(Binary image)로 변환하는 화상처리 알고리즘이 바뀌는 경우, 인쇄용지에 출력되는 이진이미지의 밝기도 달라지게 된다. 이에 따라 점 이득의 보상에 이용되는 TCC도 달라지기 때문에 화상처리 알고리즘의 변경에 따른 TCC를 구하기 위한 과정을 다시 반복해야 되는 번거로움이 발생하게 된다.
In addition, when an image processing algorithm for converting a continuous image into a binary image for output to a printing paper through the image forming apparatus is changed, the brightness of the binary image output to the printing paper is also changed. As a result, the TCC used for the compensation of the point gain is also different, which causes the trouble of having to repeat the process for obtaining the TCC according to the change of the image processing algorithm.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로, 인쇄용지에 출력되는 이미지의 점 이득을 보상에 이용되는 TCC(Tone Correction Curve)을 수학적인 모델(Model-based method)을 통하여 구하는 계조 보정장치 및 그 방법을 제공하는 것에 그 목적이 있다.
Accordingly, the present invention was devised to solve the above problems, and the TCC (Tone Correction Curve) used to compensate for the point gain of the image output on the printing paper is obtained through a mathematical model (Model-based method). An object thereof is to provide a gradation correction device and a method thereof.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 계조 보정장치는, 소정 계조 레벨을 가지는 이미지를 이미지의 픽셀을 차지하는 도트면적을 표현하기 위해 설정된 상수를 이용하여 등가 이미지로 변환하는 이미지 변환부, 상기 등가 이미지의 각 픽셀에 대한 밝기를 더하고, 더해서 구해진 등가 이미지의 밝기 값을 등가 이미지에 포함된 픽셀수로 나누어 등가이미지의 평균밝기를 구하고, 상기 등가이미지의 평균밝기 값을 상기 소정 계조 레벨에 해당되는 TRC(Tone Reproduction Curve) 값으로 설정하는 설정부, 적어도 하나 이상의 TRC 값을 이용하여 TRC 함수를 생성하고, 상기 TRC 함수를 역함수화 함으로써 점 이득을 보상하기 위한 계조 보정곡선 함수를 구하는 생성부를 포함한다. In accordance with an aspect of the present invention, a gradation correction device includes: an image conversion unit converting an image having a predetermined gradation level into an equivalent image by using a constant set to express a dot area occupying a pixel of an image; The average brightness of the equivalent image is obtained by adding brightness of each pixel of the equivalent image, and dividing the brightness value of the equivalent image by the number of pixels included in the equivalent image, and converting the average brightness value of the equivalent image to the predetermined gray level. A setting unit configured to set a corresponding toone reproduction curve (TRC) value, a generation unit generating a TRC function using at least one TRC value, and obtaining a gradation correction curve function for compensating a point gain by de-functionalizing the TRC function Include.

상기 이미지 변환부는, 설정된 화상처리 알고리즘을 이용하여 데이터베이스에 저장된 소정 계조 레벨을 가지는 연속이미지를 이진이미지로 변환하는 제1변환부, 이미지의 픽셀을 차지하는 도트면적을 표현하기 위해 설정된 상수를 이용하여 상기 이진이미지를 등가 이미지로 변환하는 제2변환부를 포함한다.
The image converting unit may include: a first converting unit converting a continuous image having a predetermined gradation level stored in a database into a binary image using a set image processing algorithm; and using a constant set to express a dot area occupying pixels of the image. And a second converting unit converting the binary image into an equivalent image.

한편, 본 발명의 일 측면에 따른 계조 보정방법은, 소정 계조 레벨을 가지는 이미지를 이미지의 픽셀을 차지하는 도트면적을 표현하기 위해 설정된 상수를 이용하여 등가 이미지로 변환하는 단계, 상기 등가 이미지의 각 픽셀에 대한 밝기를 더하고, 더해서 구해진 등가 이미지의 밝기 값을 등가 이미지에 포함된 픽셀수로 나누어 등가이미지의 평균밝기를 구하고, 상기 등가이미지의 평균밝기 값을 상기 소정 계조 레벨에 해당되는 TRC(Tone Reproduction Curve) 값으로 설정하는 단계, 적어도 하나 이상의 TRC 값을 이용하여 TRC 함수를 생성하고, 상기 TRC 함수를 역함수화 함으로써 점 이득을 보상하기 위한 계조 보정곡선 함수를 구하는 단계를 포함한다.On the other hand, in the gradation correction method according to an aspect of the present invention, converting an image having a predetermined gradation level to an equivalent image using a constant set to represent the dot area occupying the pixel of the image, each pixel of the equivalent image The brightness of the equivalent image is divided by the brightness value of the equivalent image, and the average brightness of the equivalent image is obtained by adding the brightness of the equivalent image, and the average brightness value of the equivalent image is TRC (Tone Reproduction) corresponding to the predetermined gradation level. Setting a value of a curve), generating a TRC function using at least one TRC value, and obtaining a gray level correction curve function for compensating a point gain by inversely functioning the TRC function.

상기 등가 이미지로 변환하는 단계는, 설정된 화상처리 알고리즘을 이용하여 데이터베이스에 저장된 소정 계조 레벨을 가지는 연속이미지를 이진이미지로 변환하는 단계, 이미지의 픽셀을 차지하는 도트면적을 표현하기 위해 설정된 상수를 이 용하여 상기 이진이미지를 등가 이미지로 변환하는 단계를 포함한다.The converting into an equivalent image may include converting a continuous image having a predetermined gradation level stored in a database into a binary image using a set image processing algorithm, and using a constant set to represent a dot area occupying pixels of the image. Converting the binary image into an equivalent image.

이하 본 발명에 따른 계조 보정장치 및 그 방법을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, a gradation correction device and a method thereof according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

또한, 이해의 편의를 위하여 비록 다른 도면에 속하더라도 동일한 구성요소에는 동일한 부호를 부여하였음을 주의하여야 한다.
In addition, it should be noted that the same reference numerals are given to the same elements, although belonging to different drawings for convenience of understanding.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 계조 보정장치를 나타내는 도면이다.3 is a diagram illustrating a gradation correction device according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 계조 보정장치는, 등가 이미지 생성부(300), 밝기 계산부(302), TCC 생성부(304)를 포함한다.As shown in FIG. 3, the gradation correction device according to the present invention includes an equivalent image generator 300, a brightness calculator 302, and a TCC generator 304.

등가 이미지 생성부(300)는 k(0≤k≤255)번째 계조 레벨(gray level)을 가지는 이미지와 상응하는 등가 이미지(Equivalent image)를 설정된 수학모델을 이용하여 구한다. The equivalent image generator 300 obtains an equivalent image corresponding to an image having a k (0 ≦ k ≦ 255) th gray level using an established mathematical model.

이에 대해서 자세히 살펴보면, 등가 이미지 생성부(300)는 데이터베이스(도시하지 않음)에 저장된 k 번째 계조 레벨을 가지는 연속이미지(Continuous image)를 읽어오고, 화상처리 알고리즘을 이용하여 k 번째 계조 레벨을 가지는 연속이미지를 이진이미지로 변환한다. 여기서, k 번째 계조 레벨을 가지는 연속이미지를 이진이미지로 변환하기 위한 화상처리 알고리즘은 연속이미지의 크기(size)를 재조정하는 리싸이징(Resizing)과정과, 연속이미지에 포함된 잡음(noise)을 제거하여 연속이미지를 선명하게 하기 위한 선명화(Sharpening)과정과, 여러 레벨의 밟기 값을 가지는 연속이미지를 흑백의 이진이미지로 변환하는 하프토닝(Halftoning)과정을 포함할 수 있다.In detail, the equivalent image generating unit 300 reads a continuous image having a k th gray level stored in a database (not shown), and uses a image processing algorithm to continuously read the continuous image having a k th gray level. Convert image to binary image. Here, an image processing algorithm for converting a continuous image having a k-th gradation level into a binary image includes a resizing process of resizing the size of the continuous image, and a noise included in the continuous image. Sharpening to remove the sharpened continuous image and halftoning process to convert the continuous image having various levels of tread value into a black and white binary image.

이후, 등가 이미지 생성부(300)는 설정된 수학모델을 이용하여 k 번째 계조 레벨을 가지는 이진이미지를 등가 이미지(Equivalent image)로 변환한다. 여기서, 수학모델은 이진이미지의 픽셀을 차지하는 도트면적을 표현하기 위해 설정된 상수를 이용하여 이진이미지의 픽셀을 표현하기 위한 것으로서, 미국특허 제5,463,472호의 "모델기반 하프토닝(MODEL-BASED HALFTONING)"에 개시되어 있다. Subsequently, the equivalent image generator 300 converts a binary image having a k-th gray level into an equivalent image by using the set mathematical model. Here, the mathematical model is used to represent the pixel of the binary image using a constant set to represent the dot area occupying the pixel of the binary image, which is described in "MODEL-BASED HALFTONING" of US Patent No. 5,463,472. Is disclosed.

밝기 계산부(302)는 k 번째 계조 레벨을 가지는 이진이미지와 상응하는 등가 이미지의 평균밝기를 구한다. The brightness calculator 302 calculates an average brightness of an equivalent image corresponding to a binary image having a k-th gray level.

이에 대해서 좀 구체적으로 살펴보면, k 번째 계조 레벨을 가지는 이진이미지와 상응하는 등가 이미지의 각 픽셀에 대한 밝기를 더하고, 더해서 구해진 각 픽셀에 대한 밝기 값을 등가 이미지에 포함된 픽셀수로 나눔으로써, k 번째 계조 레벨을 가지는 이진이미지와 상응하는 등가이미지의 평균밝기(M)를 구한다. In detail, the brightness of each pixel of the equivalent image corresponding to the binary image having the kth gray level is added, and the brightness value for each pixel obtained is divided by the number of pixels included in the equivalent image. The average brightness M of the equivalent image corresponding to the binary image having the second gray level is obtained.

밝기 계산부(302)는 k 번째 계조 레벨을 가지는 이진이미지와 상응하는 등가이미지의 평균밝기(M)를 k 번째 TRC값으로 설정한다. The brightness calculator 302 sets the average brightness M of the equivalent image corresponding to the binary image having the k-th gray level as the k-th TRC value.

이후, 밝기 계산부(302)는 계조 레벨을 나타내기 위한 변수(k)가 '255'인가를 검사하고, 계조 레벨을 나타내기 위한 변수가 '255'가 아닌 경우에 k+1 번째 계조 레벨을 나타내는 연속이미지와 상응하는 등가이미지를 생성하도록 등가 이미지 생성부(300)에 요청하고, 이를 계조 레벨을 나타내는 변수가 '255'가 될 때까지 반복함으로써 256개의 TRC 값들을 구하고, 구해진 256개의 TRC 값을 이용하여 TRC(Tone Reproduction Curve) 함수를 구한다. Thereafter, the brightness calculator 302 checks whether the variable k to indicate the gradation level is '255', and if the variable to indicate the gradation level is not '255', the brightness calculator 302 determines the k + 1 th gradation level. By requesting the equivalent image generating unit 300 to generate an equivalent image corresponding to the sequential image, and repeating it until the variable representing the gradation level becomes '255', 256 TRC values are obtained, and the obtained 256 TRC values Obtain the Tone Reproduction Curve (TRC) function using.

반면, 밝기 계산부(302)는 계조 레벨을 나타내기 위한 변수가 '255'인 경우에 TRC 함수정보를 TCC 생성부(304)에 제공한다.On the other hand, the brightness calculator 302 provides the TRC function information to the TCC generator 304 when the parameter for representing the gray level is '255'.

TCC 생성부(304)는 밝기 계산부(302)에서 제공된 TCC 함수를 역함수화 함으로써, TCC(Tone Correction Curve) 함수를 구한다.
The TCC generator 304 obtains a TCC (Tone Correction Curve) function by inversely functioning the TCC function provided by the brightness calculator 302.

도 4는 본 발명에 따른 계조 보정방법과 상응하는 플로우챠트를 나타내는 도면이다.4 is a flowchart illustrating a flowchart corresponding to the gradation correction method according to the present invention.

도 4에 도시된 바와 같이, 계조 레벨(gray level)을 나타내기 위한 변수(k)를 '0'으로 설정하고(S400), k번째 계조 레벨을 나타내는 연속이미지와 상응하는 등가 이미지를 생성한다(S402).As shown in FIG. 4, the variable k for representing the gray level is set to '0' (S400), and an equivalent image corresponding to the continuous image representing the k-th gray level is generated ( S402).

k번째 계조 레벨을 나타내는 연속이미지와 상응하는 등가 이미지를 생성하기 위한 방법에 대한 플로우챠트가 도 5에 도시되어 있다.A flowchart for a method for generating an equivalent image corresponding to the continuous image representing the k-th gray level is shown in FIG. 5.

도 5에 도시된 바와 같이, 데이터베이스(도시하지 않음)에 저장된 k 번째 계조 레벨(gray level)에 해당되는 연속이미지(Continuous image)를 읽어오고(S500), 화상처리 알고리즘을 이용하여 k 번째 계조 레벨에 해당되는 연속이미지를 이진이미지로 변환한다(S502). 여기서, k 번째 계조 레벨에 해당되는 연속이미지를 이진이미지로 변환하기 위한 화상처리 알고리즘은 연속이미지의 크기(size)를 재조정하는 리싸이징(Resizing)과정과, 연속이미지에 포함된 잡음(noise)을 제거하여 연속이미지를 선명하게 하기 위한 선명화(Sharpening)과정과, 여러 레벨의 밟기 값을 가지는 연속이미지를 흑백의 이진이미지로 변환하는 하프토닝(Halftoning)과정을 포함할 수 있다.As shown in FIG. 5, a continuous image corresponding to a k th gray level stored in a database (not shown) is read (S500), and a k th gray level using an image processing algorithm. Convert the continuous image corresponding to the binary image (S502). Here, the image processing algorithm for converting the continuous image corresponding to the k-th gradation level into a binary image includes a resizing process of resizing the size of the continuous image, and noise included in the continuous image. A sharpening process for sharpening the continuous image by removing the shape may be performed, and a halftoning process for converting the continuous image having various levels of tread value into a black and white binary image.

이후, 수학모델을 이용하여 k 번째 계조 레벨을 가지는 이진이미지를 등가 이미지(Equivalent image)로 변환한다(S504). 여기서, 수학모델은 이진이미지의 픽셀을 차지하는 도트 면적을 표현하기 위해 설정된 상수를 이용하여 이진이미지의 픽셀을 표현하기 위한 것이다. 이는 미국특허 제5,463,472호의 "모델기반 하프토닝(MODEL-BASED HALFTONING)"에 개시되어 있다.
Thereafter, the binary image having the k-th gradation level is converted into an equivalent image by using a mathematical model (S504). Here, the mathematical model is to represent the pixel of the binary image by using a constant set to represent the dot area occupying the pixel of the binary image. This is disclosed in "MODEL-BASED HALFTONING" in US Pat. No. 5,463,472.

이러한 등가이미지 생성방법을 통하여 생성된 등가 이미지의 각 픽셀에 대한 밝기를 더하고, 더해서 구해진 등가 이미지의 밝기를 등가 이미지에 포함된 픽셀수로 나눔으로써, k 번째인 계조 레벨을 가지는 이진이미지와 상응하는 등가이미지의 평균밝기(M)를 구한다(S404).By adding the brightness for each pixel of the equivalent image generated by the equivalent image generation method, and dividing the brightness of the equivalent image obtained by the number of pixels included in the equivalent image, it corresponds to a binary image having a k-th gradation level The average brightness M of the equivalent image is obtained (S404).

이렇게 구해진 k 번째 계조 레벨을 가지는 이진이미지와 상응하는 등가 이미지에 대한 평균밝기(M)를 k 번째 TRC값으로 설정한다(S406). The average brightness M for the equivalent image corresponding to the binary image having the k-th gray level thus obtained is set as the k-th TRC value (S406).

이후, 계조 레벨을 나타내기 위한 변수(k)가 '255'인가를 검사한다(S408).Thereafter, it is checked whether the variable k for indicating the gradation level is '255' (S408).

상기 계조 레벨을 나타내기 위한 변수가 '255'가 아닌 경우에 계조 레벨을 나타내기 위한 변수를 '1' 증가하고(S412), k+1 번째 계조 레벨을 나타내는 연속이미지와 상응하는 등가이미지를 생성하는 단계 S402로 진행한다. 이를 계조 레벨을 나타내기 위한 변수가 '255'가 될 때까지 반복함으로써 256 개의 TRC 값을 구하고, 구해진 256개의 TRC 값을 이용하여 TRC(Tone Reproduction Curve) 함수를 구한다.When the variable for representing the gradation level is not '255', the variable for representing the gradation level is increased by '1' (S412), and an equivalent image corresponding to the continuous image representing the k + 1 th gradation level is generated. The flow proceeds to step S402. By repeating this until the variable to indicate the gradation level becomes '255', 256 TRC values are obtained, and the TRC (Tone Reproduction Curve) function is obtained using the obtained 256 TRC values.

반면, 계조 레벨을 나타내기 위한 변수(k)가 '255'인 경우에 TRC 함수를 역 함수화 함으로써, TCC(Tone Correction Curve) 함수를 구한다(S410).On the other hand, when the variable k for representing the gradation level is '255', the TRC function is inversely functioned to obtain a TCC (Tone Correction Curve) function (S410).

이상에서 본 발명은 기재된 구체 예에 대해서만 상세히 설명하였지만 본 발명의 기술 사상 범위 내에서 다양한 변형 및 수정이 가능함은 당업자에게 있어서 명백한 것이며, 이러한 변형 및 수정이 첨부된 특허청구범위에 속함은 당연한 것이다.
Although the present invention has been described in detail only with respect to the described embodiments, it will be apparent to those skilled in the art that various modifications and changes are possible within the technical spirit of the present invention, and such modifications and modifications belong to the appended claims.

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 계조 보정장치 및 그 방법에 따르면, 점 이득을 보상하기 위한 계조 보정곡선을 수학모델을 이용하여 구함으로써, 측정을 통한 계조 보정곡선을 구하는 경우보다, 계조 보정곡선을 빠르고 손쉽게 구할 수 있다.As described above, according to the gradation correction device and the method thereof, the gradation correction curve is calculated by using a mathematical model to obtain the gradation correction curve for compensating the point gain. It's quick and easy to get.

Claims

In the gradation correction device,

An image converting unit converting an image having a predetermined gradation level into an equivalent image using a constant set to express a dot area occupying pixels of the image;

The average brightness of the equivalent image is obtained by adding brightness of each pixel of the equivalent image, and dividing the brightness value of the equivalent image by the number of pixels included in the equivalent image, and converting the average brightness value of the equivalent image to the predetermined gray level. Setting unit to set the corresponding TRC (Tone Reproduction Curve) value,

And a generation unit for generating a TRC function using at least one TRC value, and obtaining a gradation correction curve function for compensating a point gain by inversely functioning the TRC function.

The method of claim 1,

The image conversion unit,

A first converting unit converting a continuous image having a predetermined gradation level stored in a database into a binary image using a set image processing algorithm;

And a second converting unit converting the binary image into an equivalent image using a constant set to represent a dot area occupying pixels of the image.

In the gradation correction method,

Converting an image having a predetermined gradation level into an equivalent image using a constant set to represent a dot area occupying a pixel of the image;

The average brightness of the equivalent image is obtained by adding brightness of each pixel of the equivalent image, and dividing the brightness value of the equivalent image by the number of pixels included in the equivalent image, and converting the average brightness value of the equivalent image to the predetermined gray level. Setting to the corresponding Tone Reproduction Curve (TRC) value,

Generating a TRC function using at least one TRC value, and obtaining a gradation correction curve function for compensating a point gain by inversely functioning the TRC function.

The method of claim 3,

Converting to the equivalent image,

Converting a continuous image having a predetermined gradation level stored in a database into a binary image using a set image processing algorithm;

And converting the binary image into an equivalent image using a constant set to represent a dot area occupying a pixel of the image.