CN103348666B - 光扫描仪内的图像传感器调准的二维校准 - Google Patents

光扫描仪内的图像传感器调准的二维校准 Download PDF

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Abstract

本文公开了一种用于处理来自文档扫描仪单元中的第一和第二图像传感器的图像信号的方法，其中，第一图像传感器提供第一图像，第二图像传感器提供第二图像。第一和第二图像为二维图像，其中，在被扫描介质的相应区域处记录第一和第二图像，其中，相应区域的一部分也由相应图像传感器中的另一个记录。由此，第一和第二图像中存在来自重叠和非重叠区域中的图像数据。该方法包括：将第一图像与第二图像关联，产生关联图像并处理该关联图像，以确定第一图像与第二图像之间的位移。因此，提供了一种通用的校准方法，该校准方法可确定第一图像与第二图像之间的二维位移。

Description

光扫描仪内的图像传感器调准的二维校准
技术领域
本发明大体涉及对象的光学扫描。更具体而言，本发明涉及由包括多个图像传感器的光扫描仪进行的对大型文档的光学扫描，并且涉及这种光扫描仪的校准。
背景技术
由于制造大型单个图像传感器是一项困难和昂贵的任务，所以通常使用多个图像传感器扫描大型对象，比如，大型的地图或技术图。图像传感器的实例为电荷耦合器件（CCD）或接触式图像传感器（CIS）。图像传感器通常设置在移动的固定装置上，移动经过要扫描的介质，或者该介质由电动滚筒拉动经过固定装置。在生产扫描仪之后，图像传感器的精确位置可由合适的校准规程确定。然而，由于在运输和/或使用的过程中在扫描仪上所导致的应力，图像传感器在固定装置上的小幅移动和/或操作滚筒或固定装置的电机内较小的误差（uncertainty）可能在扫描图像内导致伪像（artefacts）。
US7298921公开了一种文档扫描方法，该方法包括：在文档与第一和第二成像元件之间产生相对移动，以使该文档的一连串扫描行中的每一个轮流暴露给成像元件；生成表征每个扫描行的重叠部分的第一和第二图像数据字；以及拼接这些字的至少一部分，以生成表征扫描行的第三字，所述方法的特征在于以下步骤：使每个字的至少一部分相互关联，以识别第一字内所包含的第二字部分；丢弃至少一个字的一部分；拼接第一字或其剩余部分与第二字或其剩余部分，以形成第三字；以及如果必要的话，通过线性插值法压缩或延展第三字，以获得预定长度的字。然而，该方法补偿图像传感器之间的变化的能力有限，从而需要手动校准和/或调节图像传感器的位置。
因此，仍需要提供一种用于校准大版式（大尺寸）扫描仪的通用方法。
发明内容
根据第一方面，提供了一种用于处理来自文档扫描仪单元的第一和第二图像传感器中的图像信号的方法，其中，所述第一图像传感器提供第一图像，所述第二图像传感器提供第二图像，所述第一和第二图像是二维图像，其中，在被扫描介质的相应区域处记录所述第一和第二图像，其中，相应区域的一部分也被相应图像传感器中的另一个所记录，据此，在所述第一和第二图像内存在来自重叠和非重叠区域的图像数据；所述方法包括：
使所述第一图像与所述第二图像相关联，产生关联图像并处理所述关联图像，以确定所述第一图像与所述第二图像之间的位移。
因此，提供了一种通用的校准方法，该方法可确定第一图像与第二图像之间的二维位移，这种二维位移由图像传感器的二维位移和/或操作滚筒和/或固定装置的电机的电机转速产生。这就允许在正常扫描时可以校准大版式扫描仪，而无需单独的复杂手动校准规程。
在某些实施方式中，所确定的第一图像与第二图像之间的位移与图像传感器所使用的光学分辨率被一同处理，以确定第一和第二图像传感器的相对位置和/或操作扫描仪的滚筒和/或固定装置的电机的电机转速。
该方法可以是一种处理来自包括第一和第二图像传感器的大版式扫描仪中的信号的方法。图像传感器可包括设置成阵列（例如，线性阵列）的图像传感器元件。图像传感器可包括两个交错的图像传感器元件线性阵列，例如，交错以产生1200dpi图像传感器的两个600dpi阵列。可使用诸如任何类型的光电传感器这样适合于进行光学扫描的任何类型的图像传感器，例如，接触式图像传感器（CIS）或电荷耦合器件（CCD）摄像机。一种合适的照明器件可与图像传感器设置在一起，例如，基于氙的照明器件、冷阴极荧光灯、或LED照明器件。图像传感器可包括多个被配置为检测不同波长的光的不同的图像传感器元件；例如，第一图像传感器元件可被配置为检测红光，第二图像传感器元件可被配置成检测绿光，第三图像传感器元件可被配置成检测蓝光。可选地或此外，照明器件可被配置为利用不同波长的光照亮待扫描的物理对象，例如，照明器件可被配置为产生红、绿、以及蓝光。
只要由至少两个图像传感器记录扫描介质的共同区域，那么图像传感器可被以任何方式设置。图像传感器可设置在可移动结构上，和/或物理介质可移动经过图像传感器，以便可以形成物理介质的完整的扫描图像。可由图像传感器在不同的时间点记录共同的区域；例如，图像传感器可设置在平行的两行上，其中，相隔一个图像传感器的图像传感器在第一行上设置有视域，而其间的图像传感器在第二行上被设置有视域，其中，一行上的两个相邻的图像传感器的视域之间的距离小于图像传感器的视域的宽度，以使由第一行上的图像传感器所记录的被扫描介质的区域也由第二行上的图像传感器在不同的时间点处记录，例如，如图2中所述，当图像传感器和/或物理介质移动时。
在某些情况下，上述方法不够精确。这可造成错误地估计第一图像和第二图像之间的位移，导致错误校准扫描仪的效应。这可能在扫描图像内产生伪像。
在某些实施方式中，该方法进一步包括以下步骤：
在第一图像的重叠区域内的位置处选择第一子图像，并且在第二图像的重叠区域内的位置处选择第二子图像，其中，第一和第二子图像均包括来自被扫描介质的相同区域中的图像数据；
使所述第一子图像和所述第二子图像相关联，产生表示所述第一图像与第二子图像之间的各种位移处的关联性的第一关联图像；
其中，所述方法进一步包括，通过从与第一和第二子图像不同的位置获取的子图像，重复以上步骤，从而产生第二关联图像，并且通过处理第一和第二关联图像，确定由第一图像传感器与第二图像传感器之间的物理位移导致的第一图像与第二图像之间的位移。
由此，提供一种校准大版式扫描仪的精确方法。通过使用更小的子图像，可降低解关联（de-correlation）的效果，这种解关联效果是由图像传感器位置在扫描期间的改变和/或相对于物理介质移动图像传感器的电机的电机转速的变化而产生的。这就更精确地校准扫描仪，使扫描仪可以生成质量更高的图像。
子图像小于第一和第二图像。子图像可具有诸如方形、矩形、圆形等这样的任意形状。第一和第二子图像可具有相同的尺寸，或者可具有不同的尺寸，例如，第二子图像可小于第一子图像，或者第一子图像可小于第二子图像。使用能够检查两个二维图像之间的关联性的任何算法可使子图像相关联，这些算法例如，二维相互关联性、绝对差分算子之和、或平方差分算子之和。关联性算法可仅仅使子图像的一部分彼此相关联，例如，第一子图像和第二子图像可在x和/或y方向上的例如+-2、5、10、20、30、50、100、200像素处彼此相关联。关联算法可在一个方向上比在另一个方向上更多地相关联，例如在x方向上以10个像素相关联而在y方向以30个像素相关联。因此，可降低关联性的计算要求。关联图像表征各个不同位移处关联的子图像之间的关联性。子图像在相关联之前减去的其DC值。
在某些实施方式中，该方法包括从第一图像的重叠区域中选择第三子图像，从第二图像的重叠区域中选择第四子图像，其中，第三和第四子图像均包括来自被扫描介质的相同区域中的图像数据；
-使所述第三子图像与所述第四子图像相关联，产生表示所述第三图像与所述第四子图像之间的各种位移处的关联性的第二关联图像；
-通过处理第一和第二关联图像，确定第一和第二图像之间的位移。
子图像的一部分可重叠，例如，第一和第三子图像可部分重叠，并且第二和第四子图像的一部分可部分重叠，例如，第一和第三子图像可仅仅相差一行。可使用来自第一和第二图像中的每个图像中的多于两个的子图像（例如，来自第一和第二图像中的每一个的3、4、5、10、20、30、50、100、200、500或更多的子图像）来产生3、4、5、10、20、30、50、100、200、500或更多个关联图像。
在某些实施方式中，第一或第二图像中的两个连续的子图像可以至少相差2、3、4或5行，比如，第一和第三子图像可相差至少2、3、4或5行。通过使用更少的子图像，可降低该方法的计算要求。
使用将第一和第二关联图像用作输入的任意算法，可共同处理第一和第二关联图像。通过将第一关联图像与第二关联图像相加，产生一个复合的关联图像，可处理第一和第二关联图像。该处理可进一步包括识别第一、第二或结合的关联图像内的表征最高关联性的像素。峰值对应于子图像之间（例如，第一和第二子图像）的相对位移，其中，关联性最高，例如，其中，子图像最相似。例如，在确定像素表征最高关联性的像素之前，可通过使用低通滤波器去除假峰值来滤波第一和第二关联图像和/或复合关联图像。第一和第二关联图像和/或复合的关联图像可被内插（interpolate）以使确定对第一图像与第二图像之间的位移的更精确的估算成为可能。
在某些实施方式中，通过关于在关联图像内的表示最高关联性的像素的位置/指数产生二维直方图图像，来共同处理关联图像。
对于每个关联图像而言，通过识别表征最高关联值的像素的指数，并且将直方图内具有相同指数的像素的值增大1，可生成直方图图像，其中，直方图图像与关联图像具有相同的尺寸，并被初始化为所有像素具有相等的值，例如，直方图图像可初始化为仅仅包括具有零值的像素。通过识别直方图内具有最高值的像素，可确定第一图像与第二图像之间的位移。像素的指数与一个具体的位移对应。可选地，位移可被确定为直方图图像内表征最高关联性的像素附近的多个像素指数值的加权平均值。该加权可受到表征最高关联性的像素附近的像素值的影响。该方法可检查直方图，以确定是否存在足够的数据来确定第一图像与第二图像之间的有效位移。该方法可通过检验直方图内具有最高值的像素的值是否大于预定的阈值来检查直方图。如果该方法确定直方图内的最高值小于预定的阈值，那么可选择和处理更多的子图像。
第一和第二图像可为二值的（1比特）、黑白（灰度）图像或彩色图像。如果第一和第二图像为彩色图像，那么单色通道（singlecolorchannel）可用于进行相互关联，例如，绿色通道，或者，所有的颜色通道可用于进行相互关联。
在某些实施方式中，通过处理多个关联图像来确定第一图像与第二图像之间的多个位移。
可为第一和第二图像的一部分确定每个位移，例如，可第一和第二图像的顶部确定第一位移，并可为第一和第二图像的底部确定第二位移。多个不同的位移可用于将第一和第二图像结合为第三图像。
在某些实施方式中，可在扫描介质的同时确定第一和第二图像之间的位移。
因此，可在线（online）校准扫描仪，使第一和第二图像之间的位移能够被连续地确定。
在某些实施方式中，该方法进一步包括以下步骤：检查子图像，以确定这些子图像是否适合于相互关联，并且如果该方法确定子图像不适合于进行相互关联，那么在第一和第二图像中的新位置处选择一组新的子图像。
该方法可通过检查子图像的频率含量来检查子图像。具有高频含量的子图像通常更适合于关联算法。通过计算离散傅里叶变换或仅仅通过计算子图像内具有最高像素值和最低像素值的像素之间的差值，可确定频率含量。高差值表示高频含量并且同样表示良好的关联性表现，因此，低差值表示低频含量并且同样表示较低的关联性表现。
在某些实施方式中，该方法进一步包括以下步骤：检查关联图像，以确定关联图像是否有效，并且如果该方法确定关联图像无效，那么该关联图像不用于确定第一图像与第二图像之间的位移。
该方法可通过检验表征最大关联值的像素的关联性是否高于预定的阈值和/或通过图像内的其他像素相对于最大值的关联值是否低于另一个预定的阈值，来检查关联图像。阈值可取决于被扫描的文档的类型、子图像的尺寸、或者所使用的关联性算法的类型。
该方法可通过检查表征最大关联值的像素附近的像素来进一步检查关联图像，以确定与表征最大关联性的像素的关联值相比，相邻像素是否具有例如在表征最大关联性的像素的值的+-80%、+-50%或+-25%内的关联值（百分比前面的符号由所使用的关联算法的类型决定，对于某些算法而言，高值与高关联性（比如，二维相互关联性）对应，而对于某些算法而言，低值与高关联性对应，比如，平方差之和）。作为一个示例，可至少检查表征最大关联性的像素的2、4、8、或24个最近的邻近像素，以确定其关联值是否在表征最大关联值的像素的值的预定范围内，比如，在表示最大关联性的像素的值的+-80%、+-50%或+-25%内。通过检查表征最大关联性的像素附近的像素，可确定假峰值，这是因为真峰值通常由表征高关联性的像素包围。
在使用已经闲置一段时间的扫描仪时，之前确定的图像之间的位移可能是不可用的。
在某些实施方式中，通过使用第一和第二图像之间所确定的位移，选择第一图像的一部分与第二图像的一部分相结合，从而第一和第二图像相结合形成第三图像。
根据所确定的位移，可对第一和/或第二图像重新采样，以使第三图像可具有预定的尺寸。
因此，可实时使用所确定的位移值，允许产生平滑的无伪像图像，而无需消耗之前校准规程的时间。
由于该方法使用来自第一图像和第二图像中的多个子图像来确定第一和第二图像之间的位移，所以可确定第一和第二图像之间的多个不同的位移，比如，第一和第二图像的顶部的第一位移以及第一和第二图像的底部的第二位移。然而，在必须伸展或收缩第一和/或第二图像以符合不同的位移时，使用多个不同的位移结合第一和第二图像可能产生可见的伪像。
在某些实施方式中，第一和第二图像包括来自整个诸如文档这样的被扫描介质的图像数据，其中，在第一和第二图像之间确定单个位移。
因此，提供一种简单的方法，其可补偿图像传感器之间视觉上最明显的有问题的错误，而不产生需要高昂校正计算处理的新伪像。
单个位移可以是个体子图像之间所确定的位移的平均值、加权平均值、或者通过检查由增加个体关联图像而产生的复合关联图像所确定的位移。
用于进行关联性的计算要求非常高的。这就会增加扫描文档所需要的时间和/或设备成本。
在某些实施方式中，对第一和第二图像之间的位移的猜测用于选择第二子图像，以使如果该猜测正确，那么第二子图像的中心部分包括与第一子图像的中心部分相同的来自被扫描介质部分的图像数据。
通过在选择第二子图像以及例如其他子图像时使用猜测，以使第四子图像的中心部分包括与第三子图像的中心部分相同的被扫描介质部分的图像数据，那么如果猜测正确，可使用更小的子图像。这就允许具有更简单的计算以降低设备成本，并且可加快扫描速度。
根据第二方面，提供了一种用于包括第一和第二图像传感器的大版式扫描仪的校准方法，其中，通过使用上述方法确定第一图像传感器所提供的第一图像与第二图像传感器所提供的第二图像之间的位移，来估算第一和第二图像传感器之间的物理位移。
在某些实施方式中，如果第一和第二图像之间所估算的位移的改变高于预定的阈值，那么仅仅重新校准大版式扫描仪。
预定的阈值可受到被扫描图像的光学分辨率、所使用的图像传感器的类型、以及上述方法的精确性的影响。
根据第三方面，提供了一种包括第一和第二图像传感器的扫描设备，其中，所述第一图像传感器提供第一图像，所述第二图像传感器提供第二图像，所述第一和第二图像是二维图像，其中，在被扫描介质的相应区域处，记录所述第一和第二图像，其中，相应区域的一部分也由相应图像传感器中的另一个所记录，由此，在第一和第二图像内存在来自重叠和非重叠区域中的图像数据，该设备还包括处理单元，该处理单元被配置为：
-使所述第一图像与所述第二图像相关联，产生关联图像并且处理所述关联图像，以确定所述第一图像与所述第二图像之间的位移。
该设备的所有部件可集成在单个的集成单元内（例如，光扫描仪内），或者该设备的不同部分可实现在不同的部件内；例如，图像传感器可实现在第一部件内，而处理单元可实现在第二部件内，例如，在通过数据通信装置与第一部件连接的PC内，或在与使用数据通信装置直接或间接与第一部件通信的互联网连接的服务器内。
在此处以及后文中，术语“处理装置”和“处理单元”旨在包括适于被用于进行本文所述功能的任何电路和/或器件。具体地，以上术语包括通用或专有可编程微处理器、数字信号处理器（DSP）、专用集成电路（ASIC）、可编程的逻辑阵列（PLA）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用电子电路等或其组合。
可通过不同的方式执行本发明的不同方面，这些方式包括信号处理方法、校准方法、以及上文和下文中描述的设备，其分别产生结合至少一个上述方面所描述的一个或多个好处和优点，并且分别具有与结合至少一个上述方面所描述的和/或在从属权利要求内所公开的优选实施方式对应的一个或多个优选的实施方式。此外，要理解的是，结合本文中所描述的一个方面所描述的实施方式可等效地适用于其他方面。
附图说明
参看附图，通过对本发明的实施方式进行以下说明性和非限制性的详细描述，进一步阐明本发明的以上和/或其他目标、特征以及优点，其中：
图1a示出了根据本发明的一个实施方式的被设置有重叠区域的两个图像传感器；
图1b示出了根据本发明的一个实施方式的由图1a中所示的图像传感器记录的第一和第二图像；
图1c示出了根据本发明的一个实施方式的被设置有重叠区域的四个图像传感器；
图2a-b示出了根据本发明的一个实施方式确定第一图像与第二图像之间的位移的方法；
图3a-c示出了不同的图像传感器所记录的图像的解关联性的问题；
图4a-b示出了根据本发明的一个实施方式确定第一图像与第二图像之间的位移的方法；
图5示出了根据本发明的一个实施方式确定图像传感器的相对位置的方法的流程图；
图6示出了根据本发明的一个实施方式确定图像传感器的相对位置的方法的流程图；
图7示出了根据本发明的一个实施方式的扫描设备的示意图。
具体实施方式
在以下描述中，参看附图，这些附图通过实例说明示出了可如何实践本发明。
图1a示出了根据本发明的一个实施方式的被设置有重叠区104105的两个图像传感器102103。图像传感器102103可以是CIS图像传感器。图像传感器102103可设置在可移动组件上，该可移动组件移动图像传感器经过要扫描的介质，和/或该介质可使用合适的装置（例如，拉动物理介质经过图像传感器的电动滚筒）移动经过图像传感器，从而可生成物理介质的完整图像。图像传感器102103可被设置为使扫描介质被一个图像传感器记录的区域的一部分也由另一个图像传感器所记录；比如，图像传感器102的区域104恰在另一个时间点（例如，当图像传感器或介质已移动时）记录与图像传感器103的区域105所记录的相同的区域。可选地，如果图像传感器为CCD摄像机，那么图像传感器可设置在单行上以同时记录被扫描介质的相同区域。
图1b示出了根据本发明的一个实施方式由两个图像传感器所记录的两个图像。第一图像107可由图1a中所示的图像传感器102记录，并且第二图像110可由图1a中所示的图像传感器103记录。第一和第二图像107110均包括例如分别由图像传感器102103的区域104105所记录的重叠区域108109中的图像数据。
图1c示出了根据本发明的一个实施方式的被设置有重叠区域205206207的四个图像传感器201202203204。图像传感器201202203204可以是CIS图像传感器。图像传感器201202203204可设置在可移动的组件上，该可移动组件移动图像传感器经过要扫描的介质，和/或该介质可使用合适的装置（例如，拉动物理介质经过图像传感器的电动滚筒）移动经过图像传感器，从而可生成物理介质的完整图像。图像传感器被设置在平行的两行上，其中，相隔一个图像传感器的图像传感器201203在第一行被设置有视域，其间的图像传感器202204在第二行被设置有视域，其中，一行上两个相邻的图像传感器的视域之间的距离209小于图像传感器的视域的宽度208，以使第一行上的图像传感器所记录的扫描介质的区域也由第二行上的图像传感器205206207在不同的时间点（例如，在图像传感器和/或物理介质已被移动时）记录。
图2示出了根据本发明的一个实施方式处理来自大版式扫描仪的第一和第二图像传感器的图像信号的方法。图2a示出了第一图像传感器所记录的第一图像201以及第二图像传感器所记录的第二图像202。可如图1a中所示，设置第一和第二图像传感器。第一和第二图像201202包括来自重叠区域205206和非重叠区域203204中的图像数据。图2b示出了该方法如何运作。第一和第二图像201202使用一种合适的关联算法（例如，二维相互关联、绝对差分算子之和、或平方差分算子之和）相关联207，从而产生关联图像208。关联算法相对于彼此移动子图像，并且进行关联性检查，例如，通过乘法和加法（相互关联）；减法、取绝对值、以及加法（绝对差值之和）；或减法、求平方值、以及加法（平方差值之和）。通过检查对带有所有可能的相对位移的子图像之间的关联性，可生成关联图像，该关联图像表征不同的相对位移处的关联图像之间的关联性。关联图像内的每个像素表征给定的相对位移处的子图像的关联性。通过适当的算法关联图像被处理209，以确定第一图像与第二图像201202之间的位移的估计值210。通过确定表征最高关联性的像素，可处理关联图像208。像素的指数与第一和第二图像401403之间的相对位移对应，因此，通过确定表示最高关联性的像素的指数，可确定第一图像与第二图像201202之间的位移的估计值210。
图3a示出了包括电动滚筒301的大版式扫描仪的侧视图，该电动滚筒拉动要扫描的物理介质304经过两个图像传感器302303。可如图1a中所示地设置图像传感器302303。由于滚筒尺寸306略微大于尺寸305，所以该滚筒并非完全是圆形的。
图3b为由滚筒301拉动的物理介质304的速度的视图。物理介质307的速度围绕平均速度308变化。滚筒的几何缺陷和/或操作滚筒的电机的电机转速的变化可能造成这种变化。显示了物理介质的速度分别最高和最低的两个时间实例T1和T3。
图3c示出了第一图像309和第二图像312。第一图像309由图像传感器302记录，第二图像312由图3a中所示的图像传感器303记录。第一和第二图像309312为物理介质304的被扫描图像，例如，第一图像309是物理介质304的左部分的被扫描图像，第二图像312是物理介质304的右部分的扫描图像。第一和第二图像309312分别包括来自扫描介质304的相同区域的重叠区域310311的图像数据。同样示出了与图3b中所示的时间轴320对应的时间轴319。时间轴319显示了第一和第二图像309312的不同部分在哪个时间点被记录。同样显示了如图3b中所示的相同的两个时间实例T1和T3。由于记录第一图像309的图像传感器302位于记录第二图像312的图像传感器303的前面，所以与第一图像309相比，第二图像312被沿着时间轴319更向下移动了一点。第一图像包括图像传感器302分别在时间点T1和T3记录的第一特征313和第二特征314。特征313314位于第一图像309的重叠区域310内并因此也出现在第二图像312的重叠区域311内在时间点T2、T4。如图3b中所示，图像传感器302在物理介质的速度高的时间点T1记录第一特征313。第一特征因此以“小”时间差（timelack）321出现在第二图像内。如图3b中所示，第一图像传感器302在物理介质的速度低的时间点T3记录第二特征314。第二特征因此以比时间差321更大的时间差322出现在第二图像312内。时间差的不同将造成第一图像与第二图像309312之间的解关联性，减小关联算法的精确性。这将造成错误地估计第一图像与第二图像309312之间的位移，导致错误地校准扫描仪。这就在扫描图像内产生伪像。图4a-c示出了如何克服这个问题。
图4a-b示出了根据本发明的实施方式处理大版式扫描仪的第一和第二图像传感器中的图像信号的方法。图4a示出了由两个图像传感器记录的第一图像401和第二图像403。第一和第二图像401403包括来自重叠区域402404和非重叠区域409410中的图像数据。同样显出了位于重叠区域402内的第一子图像405、位于重叠区域404内的第二子图像406、位于重叠区域402内的第三子图像407、以及位于重叠区域404内的第四子图像408。图4b示出了该方法如何运作。第一和第二子图像405406和第三和第四子图像407408使用一种合适的关联算法相关联415416，这些算法例如，二维相互关联、绝对差分算子之和、或平方差分算子之和。关联算法将子图像相对于彼此移动，并例如，通过乘法和加法（相互关联）；减法、取绝对值、以及加法（绝对差值之和）；或减法、求平方值、以及加法（平方差值之和）进行关联性检查。通过检查具有所有可能的相对位移的子图像之间的关联性，可生成关联图像，该关联图像表征不同的相对位移处的关联图像之间的关联性。关联图像内的每个像素表征指定的相对位移处的子图像的关联性。关联算法生成第一和第二关联图像411412。通过一种适当的算法共同处理413第一和第二关联图像，以确定第一图像与第二图像401403之间的位移的估计值414。通过相加第一和第二关联图像以产生复合的关联图像，并确定复合的关联图像中表征最高关联性的像素，可共同处理第一和第二关联图像411412。像素的指数对应于第一与第二图像401403之间的相对位移，因此，通过确定表征最高关联性的像素的指数，可确定第一与第二图像401403之间的位移的估计值414。可选地，通过确定第一和第二关联图像411412中的每一个的表征最高关联性的像素的指数并共同处理这些指数（例如，在使用多于4个的子图像（比如，10、20、50个子图像）时，通过产生指数的二维直方图），可共同处理第一和第二关联图像411412。那么，这个估计值可以是二维直方图中具有最高值的指数或者位于具有最高值的指数周围的指数的平均值。
通过使小的子图像关联，降低了关于图3a-c中所描述的第一和第二图像之间的解关联性的效果。因此，可确定对第一和第二图像401403之间的真实位移的更精确的估计值，使扫描仪的校准处理更精确。
图5示出了根据本发明的实施方式处理来自第一和第二图像传感器的信号的方法的流程图，其中，第一图像传感器提供第一图像，并且第二图像传感器提供第二图像。首先，在步骤501中，从第一图像中选择第一子图像。从第一图像的包括与第二图像重叠的图像数据（即，包括物理介质中被第一和第二图像传感器所扫描的部分中的图像数据）的部分中选择第一子图像。然后，在步骤502中，从第二图像中选择第二子图像。从第二图像的包括与第一图像重叠的图像数据（即，包括物理介质中被第一和第二图像传感器所扫描的部分中的图像数据）的部分中选择第二子图像。在步骤503中，使第一和第二子图像相关联以使用一种合适的关联算法产生第一关联图像。在步骤504中，该方法确定是否已经产生所需要的数量的关联图像。所需要的数量至少为2，并且可能更多，例如，3、5、10、20、50或更多。如果该方法确定还未达到所需要的数量的关联图像，那么返回步骤501，在与任何先前所选择的子图像不同的位置选择两个新的子图像并使其关联以产生一个新的关联图像。然而，如果该方法确定已经产生所需要的数量的关联图像，那么继续进入步骤506，在该步骤中，共同处理所产生的关联图像，以确定第一图像与第二图像之间的位移。
图6示出了根据本发明的一个实施方式处理来自第一图像传感器和第二图像传感器的信号的方法的流程图，其中，第一图像传感器提供第一图像，第二图像传感器提供第二图像。首先，在步骤601中，选择第一子图像。从第一图像的包括与第二图像重叠的图像数据（即，包括物理介质中被第一和第二图像传感器所扫描的部分中的图像数据）的部分中选择第一子图像。然后，在步骤602中，该方法进行检验，以确定第一子图像内的图像数据是否适合于输入到关联算法。该方法可通过检查子图像的频率含量进行检查。如果该方法确定子图像不适合于进行关联，那么返回步骤601，并且选择一个新的子图像。然而，如果该方法确定子图像适合于进行关联，那么继续进入步骤603，在该步骤中，选择第二子图像。从第二图像中包括与第一图像重叠的图像数据（即，包括物理介质中被第一和第二图像传感器所扫描的部分中的图像数据）的部分中选择第二子图像。在步骤604中，该方法使第一和第二子图像关联，产生第一关联图像。然后在步骤605中，该方法确定关联图像是否有效。如果该方法确定关联图像无效，那么返回步骤601，并且选择一个新的子图像。然而，如果该方法确定关联图像有效，那么继续进入步骤606，在该步骤中，储存关联图像。在步骤607中，该方法检验是否已经产生所需要的数量的关联图像。所需要的数量可为任何数量，例如，预定数量或取决于被扫描对象的尺寸的数量。如果该方法确定还未达到所需要的数量，那么返回步骤601，并且选择一组新的子图像，并且如上所述处理这些子图像以产生一个新的关联图像。然而，如果该方法确定已经达到所需要的数量，那么继续进入步骤608，在该步骤中，处理所储存的关联图像来确定第一和第二图像之间的位移。该方法可通过关于关联图像内表征最高关联性的像素的位置/指数产生二维直方图图像来处理关联图像。通过对于每个关联图像识别表征最高关联值的像素的指数，并将在直方图内具有相同指数的像素的值增大1，可生成直方图图像，其中，直方图图像与关联图像具有相同的尺寸，并且该直方图图像在所有像素上都被初始化为等值，例如，直方图图像可初始化为仅仅包含具有零值的像素。通过识别直方图图像内具有最高值的像素，可确定第一和第二图像之间的位移。像素的指数与一个具体的位移对应。可选地，可将位移确定为直方图图像内表征最高关联性的像素附近的像素的多个指数值的加权平均值。该权值可受到表征最高关联性的像素附近的像素值的影响。该方法可检查直方图以确定是否存在足够的数据来确定第一和第二图像之间的有效位移。该方法可通过检验直方图内具有最高值的像素的值是否大于预定的阈值来检查直方图。如果该方法确定直方图内的最高值小于预定的阈值，那么可返回步骤601来处理更多的子图像。
图7示出了根据本发明的一个实施方式的扫描设备701的示意图。该设备包括第一图像传感器702和第二图像传感器703。第一图像传感器702提供第一图像，并且第二图像传感器703提供第二图像，所述第一和第二图像为二维图像，其中，在扫描介质的相应区域处记录所述第一和第二图像，其中，相应区域的一部分也由相应图像传感器中的另一个记录，据此，在第一和第二图像内存在重叠705和非重叠区域中的图像数据。该设备进一步包括处理单元704，该处理单元704通过数据通信装置706707与图像传感器连接。处理单元704可使用上面例如图2、4、5和/或6中所讨论的原理处理图像传感器702703所记录的图像。设备701的所有部件可集成在单个的集成单元内，例如，光扫描仪内，或者该设备的不同部分可实现在不同的部件内；例如，图像传感器702703可实现在第一部件708内，而处理单元可实现在第二部件704内，例如，在通过数据通信装置706707与第一部件708连接的个人电脑（PC）内，或者在与使用数据通信装置706707直接或间接与第一部件708通信的互联网连接的服务器内。
虽然已经详细描述和显示了某些实施方式，但是本发明不限于这些实施方式，在所附权利要求内所规定的主题的范围内，也可通过其他方式实现本发明。具体而言，要理解的是，在不背离本发明的范围的前提下，可使用其他实施方式，并且可进行结构和功能的修改。
在列举多种工具的设备权利要求中，这些工具中的多个工具可通过同一种硬件实现。在相互不同的从属权利要求中叙述或者在不同的实施方式中描述的某些方法并不表示不能优先使用这些方法的组合。
应强调的是，在用于本说明书内时，术语“包括/包含”用于指出存在所阐述的特征、整体、步骤或部件，但是不排除存在或添加一个或多个其他特征、整体、步骤、部件或其组合。

Claims (9)

1.一种用于处理来自文档扫描仪单元中的设置为交错线性阵列的第一图像传感器和第二图像传感器的图像信号的方法，其中，所述第一图像传感器提供第一图像，所述第二图像传感器提供第二图像，所述第一图像和所述第二图像是二维图像，其中，所述第一图像和所述第二图像在被扫描介质的相应区域处记录，其中，所述第一图像的相应区域的一部分也由第二传感器记录，所述第二图像的相应区域的一部分也由第一传感器记录，从而，在所述第一图像和所述第二图像中存在来自重叠区域和非重叠区域的图像数据；所述方法包括：
在所述第一图像的所述重叠区域中的一个位置处，选择第一子图像，在所述第二图像的所述重叠区域中的一个位置处，选择第二子图像，其中，所述第一子图像和所述第二子图像均包括来自所述被扫描介质的相同区域的图像数据；
将所述第一子图像与所述第二子图像相关联，产生表征所述第一子图像与所述第二子图像之间的各种位移处的关联性的第一关联图像；
其中，所述方法进一步包括：对从与所述第一子图像和所述第二子图像不同的位置获取的子图像重复以上步骤，从而产生第二关联图像，并通过处理所述第一关联图像和所述第二关联图像来确定由所述第一图像传感器与所述第二图像传感器之间的物理位移所产生的所述第一图像与所述第二图像之间的不同的位移；以及
其中，多个不同的位移被用来将所述第一图像和所述第二图像结合为第三图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过使用所述第一图像与所述第二图像之间所确定的位移来选择所述第一图像的一部分与所述第二图像的一部分相结合，从而所述第一图像与所述第二图像相结合以形成第三图像。
3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中，对所述第一图像与所述第二图像之间的位移猜测用于选择所述第二子图像，以使如果所述猜测正确，那么所述第二子图像的中心部分包括与所述第一子图像的中心部分相同的来自所述被扫描介质部分的图像数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括以下步骤：检查所述子图像以确定所述子图像是否适合相互关联，如果所述方法确定所述子图像不适合相互关联，那么在所述第一图像和所述第二图像中的一个新位置处，选择一组新的子图像。
5.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中，所述方法进一步包括以下步骤：检查关联图像以确定所述关联图像是否有效，如果所述方法确定所述关联图像无效，那么所述关联图像不用于确定所述第一图像与所述第二图像之间的位移。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，通过关于所述关联图像内表征最高关联性的像素的位置/指数产生二维直方图图像来共同处理所述关联图像。
7.一种用于包括第一图像传感器和第二图像传感器的大版式扫描仪的校准方法，其中，通过使用根据权利要求1至6中任一项所述的方法确定所述第一图像传感器所提供的第一图像与所述第二图像传感器所提供的第二图像之间的位移，从而估算所述第一图像传感器与所述第二图像传感器之间的物理位移。
8.根据权利要求7所述的用于大版式扫描仪的校准方法，其中，如果所估算的所述第一图像与所述第二图像之间位移的变化高于预定的阈值，那么重新校准所述大版式扫描仪。
9.一种扫描设备，包括设置为交错线性阵列的第一图像传感器和第二图像传感器，其中，所述第一图像传感器提供第一图像，所述第二图像传感器提供第二图像，所述第一图像和所述第二图像是二维图像，其中，所述第一图像和所述第二图像在被扫描介质的相应区域处记录，其中，所述第一图像的相应区域的一部分也由第二传感器记录，所述第二图像的相应区域的一部分也由第一传感器记录，由此，在所述第一图像和所述第二图像中存在来自重叠区域和非重叠区域中的图像数据，所述设备还包括处理单元，所述处理单元包括：
用于在所述第一图像的所述重叠区域中的一个位置处，选择第一子图像，在所述第二图像的所述重叠区域中的一个位置处，选择第二子图像的装置，其中，所述第一子图像和所述第二子图像均包括来自所述被扫描介质的相同区域的图像数据；
用于将所述第一子图像与所述第二子图像相关联，以产生表征所述第一子图像与所述第二子图像之间的各种位移处的关联性的第一关联图像的装置；以及
用于对从与所述第一子图像和所述第二子图像不同的位置获取的子图像重复以上步骤，从而产生第二关联图像的装置；以及
用于处理所述第一关联图像和所述第二关联图像来确定由所述第一图像传感器与所述第二图像传感器之间的物理位移所产生的所述第一图像与所述第二图像之间的不同的位移的装置，以及
其中，多个不同的位移被用来将所述第一图像和所述第二图像结合为第三图像。
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