• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.227-236
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• 2003

본 논문은 디지털 칼라 하프토닝 방법으로써 S-CIELAB 색차를 이용한 개선된 혼합 블루노이즈 마스크 방법을 제안한다. 블루 노이즈 패턴의 눈에 거슬리는 패턴과 색차와의 관계를 조사하여 제안한 하프토닝 방법은 고화질의 블루노이즈 패턴을 유지하면서 색차를 줄이는 방법이다. 따라서, 색차를 줄이기 위해서 마스크 생성 과정에서 저주파 오차와 S-CIELAB 색차 모두가 고려되고, 단일 패턴과 결합 패턴에 대해서 계산하였다. 계산된 저주파 필터 오차를 사용하여 다중 이진 패턴으로부터 도트들을 더하거나 빼줌으로써 생성되며, 최종적으로 작은S-CIELAB 색차를 나타내는 패턴을 선택한다. 실험에서는 제안한 방법이 기존의 JBNM 방법보다 작은 색차를 나타내면서 인간 시각에는 보기 좋은 하프토닝 영상을 생성한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.1-9
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• 2003

본 논문에서는 밝은 영역에서 K(Black) 대신에 C(Cyan), M(Magenta), Y(Yellow)를 공간적으로 흩어서 출력하는 새로운 방법을 제안하였다. 어두운 영역에서 검은 점의 겹침은 밝기값을 감소시키며 밝은 영역에서의 검은 점은 인간 시각 체계에 민감하다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서 하나의 마스크로 CMY를 동시에 사용하는 새로운 방법이 제안되었으며, CMY 점이 검은 점 대신에 밝은 영역에서 공간적으로 흩어서 출력된다. 그리고 어두운 영역의 그레이 값을 고려하기 위해서 톤 곡선 연결을 하였다. 기존의 방법에서 BNM(Blue Noise Mask)는 높은 낟알 특성(granularity)과 밝기값 범위가 좁은데 반하여, 제안한 방법은 낮은 낟알 특성과 넓은 밝기 범위와 높은 대비도를 가진다. 제안한 방법이 기존의 방법보다 공간적으로 다른 리치에 세 배에 해당하는 점을 사용하기 때문이다. 따라서 제안한 방법은 더 많은 공간적인 정보를 표현하고 기존의 BNM 방법과 비교하여 더욱 원 영상과 유사하게 표현할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권2호
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• pp.208-217
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• 2001

본 논문에서는 칼라 영상의 프린팅을 위하여 도트 패턴 데이터 베이스를 이용하는 모델 기반 칼라 영상 중간조 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 사용된 도트 패턴 데이터 베이스는 블루 노이즈 마스크에 기반하여 칼라 영상을 이루는 RGB 세 도메인의 칼라 값에 따른 원형 도트 중첩 모델을 이용하여 생성된다. 중간조 처리 과정에서는 입력되는 RGB 칼라 값을 재현하기 위하여 입력 칼라 값과 만들어진 도트 패턴 데이터 베이스의 칼라 값을 비교하여 최소가 되는 패턴을 그 칼라 값의 중간조 패턴으로 선택하는데, 이 선택과정에서는 인간 시각의 대조 민감도 함수를 적용함으로써 원영상에 대한 사람의 인식도와 출력을 위해 선택하려는 도트 패턴에 대한 사람의 인식도를 비교하여 좋은 화질의 영상을 출력할 수 있게 한다. 실험에서는 칼라 패치를 만들어 모니터와 프린터데서 출력한 후 칼라 스펙트럼 측정기를 이용하여 측정한 후 칼라 오차인 ΔΕ/Sub ab/를 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법에 의한 결과가 기존의 방법들보다 더 정확히 입력된 칼라를 재현할 수 있음을 보인다.