CN1220019A - 用于从二维数据阵列中检索数据的校准方法和设备 - Google Patents

Abstract

本说明书公开了一种用于从一幅含有二维数据图案并被映象到一个传感器阵列上的光学图象中检索数据的系统。数据记录是一个能够通过诸如可变透射率,反射率,偏振和/或相位来选择性地改变光线的光学数据层(19)。传感器(27)是一层排列在一个栅格图案中的电荷耦合器件(CCD),该栅格图案通常与所投影的数据页的大小一致,但传感器栅格优选地稍大于所映象的数据。为了在数据图象由传感器阵列转化为电数据时对数据图象的多种光学效果,包括平移和旋转平移,放大和扭曲进行补偿,原始图象数据被感应在一个大于页图象的栅格上并随后在一个校准和位检索电路(30,32)中对其进行处理以确定校正了平移,旋转,放大和扭曲后的真实数据。处理及校正后的数据随后被输出到存储器或送到应用程序中去。

Description

用于从二维数据阵列中检索数据的校准方法和设备

本发明涉及用于以光学方法存储及检索作为光变化特性存储在一种光学材料上的数据，并提供快速随机存取检索的系统，更具体地说其涉及一种校准方法和感应数据的光学图象并将其转化为电子数据信号的装置。

具有大量利用某种材料的薄膜或薄层的光变化特性存储的，并通过没有机械运动的光寻址来存取的数字数据的光学存储器的设计构想早已有之，但其一直以来没有形成广泛的商业应用。对这种光学记录及检索技术的如此感兴趣是因为与现有电-光机构如光盘、磁存储器如磁带和磁盘(所有这些类型均需要存储介质的相对运动)，其具有更高的记录密度且在检索大量数据时速度更快。

例如，光盘存储器需要旋转记录盘以及径向地移动读取光头来检索以串行方式输出的数据。这种串行存取的数据通常需要先将其传送到一个数据处理器的一个缓冲器或固态随机存储器中，以适应现代计算机的高速数据寻址或其他的数据操作。其它的存储装置，如固态ROM和RAM，可以提供所寻求的相对较高的存取速度，但是当这种装置被扩展为相对较大的数据容量时，其成本，大小和热耗散均限制了其应用。

本发明的主题是为一种提供了相对较大存储容量及较快的存取速度的光学存储器，在诸如James T.Russell关于“数字信息的光图记录及包括光学扫描仪的回放系统”的U.S.Patent 3,806,643和关于“光学扫描仪”的U.S.Patent 3,885,094，以及关于“采用一种多透镜阵列的高密度光学存储器装置”的U.S.Patent 3,898,005；关于“光学海量存储器”的U.S.PatentNo.3,996,570；关于“只读存储器”的U.S.Patent No.3,656,120；关于“光学存储器装置”的U.S.Patent No.3,676,864；关于“采用一种用于从高密度光学存储装置中读取数据的多透镜阵列的装置”的U.S.Patent No.3,899,778；关于“光学存储器存储及检索系统”的U.S.Patent No.3,765,749；以及关于“高密度块定向固态光学存储器”的U.S.Patent No.4,663,738的专利文献中不乏被公开的致力于此的例子。尽管这些系统中的一些试图满足本发明的上述目的，但其均在其中一个或多个方面表现出不足之处。

在一种用于存储及从含有为了读出而被映象到一个传感器阵列上的二维数据图案的一幅光学图象中检索数据的系统中，提供了用于当数据图象被传感器阵列转化为电子数据时，对其包括平移和旋转偏移，放大和扭曲在内的多种光学效果进行检测及补偿的方法和装置。例如，数据可以被存储在一个能够选择性地改变光的特性，如可变透射率，反射率，偏振和/或相位的一个光学数据层中。在使用透射数据层的一个实施例中，数据位被存储为存储材料的一个薄膜上的透明点或单元，并由可控光源照射以将一幅通过光学方法放大的数据图象投影到传感器的一个阵列上。数据被组织到一组区域或图块(有时被称作页)中。通过选择性地照射每个数据页并将其投影到传感器阵列上，可以从一个存储了多个数据页的一层，比如一章或一本书中逐页地存取数据页。本发明可以用于U.S.Patent No.5,379,226,Patent No.5,541,888；国际申请nos.PCT/US92/11356,PCT/US95/08078，及PCT/US95/08079；以及未定U.S.申请SN 08/256,202中所说明的光学存储器系统中，其均作为参考文献被完整地并入本说明书中。

传感器阵列可以由排列在通常与所投影的数据页大小相同，但优选地稍微大于所映象的数据的栅格中的一层电荷耦合器件(CCD)提供。数据图象将产生被输出到光敏元件下的数据存储桶寄存器中电荷信号。另外还可以采用其它的传感器阵列，包括一种光敏二极管，如PIN型二极管的阵列。

上述其中光学数据以单元，符号或光点的阵列形式作为二维数据图案写入或显示的系统，需要一种以硬件和/或软件实现的处理或逻辑算法，用于为了对数据进行定位及解码而对来自传感器元件的信号值进行处理。通常，在一个传感器元件或单元与一个二进制“0”或“1”值之间没有直接的对应关系。相当多的数据编码技术的结果均是对应于一个编码位流的一部分的传感器单元值的一个局部图案。在除了最小紧凑代码外的所有代码中，为了将每个传感器单元值转化为编码数据的一个或多个位值，必须在相邻单元值的“上下文”环境中对其进行解释。接下来的具体实施例是参照开关键控(OOK)编码数据进行说明的。一个简单的例子是，可以用数据膜层中的一个透明光点来表示一个“1”值，而一个不透明光点则对应于一个“0”值。如果上述二维数据阵列是一个通过光学方法投影到一个光学传感器(例如，一个CCD摄影机)的栅格上的数据图案，则该数据图案将以一种规定的方式覆盖并与传感器栅格对齐，在数据可能出现对齐不准的情况中有5种模式。这些对齐不准可能单独地，或组合地出现，其具体情况如下所示：

  X轴和Y轴平移误差

  焦点(Z轴)误差

  关于一个原点的旋转误差

  扭曲畸变

利用本文所公开的实施例中所实现的精细光学和机械设计，可以将焦点(Z轴)对齐不准减小到最小。除了对齐不准，映象数据还可能会被电子噪声，光学分辨率局限和数据介质和/或光学传感器上的尘埃或表面污染物“污染”。

尽管可以通过诸如传感器平台旋转，或机械(X-Y轴)平移的机械方法来补偿线性对齐不准，但其经常不能令人十分满意，其原因在于机械复杂性，成本和速度的限制。非线性对齐不准，如果不是不可能，则更加难于通过机械方法进行校正。类似地，单靠机械装置通常不能补偿随机污染，但利用众所周知的纠错码(ECC)则可以充分地对这些污染物进行补偿。

根据本发明的优选实施例，原始图象数据被感应到一个大于页图象的栅格上，随后利用电子方法对其进行处理以确定进行过平移，旋转，放大和扭曲校正后的真实数据。随后处理，校正后的数据被输出到存储器或流通到应用程序中去。

在本优选实施例中，传感器结构为一个面积大于投影到该传感器阵列上的二维数据图象面积的二维阵列，为了在两个维向上分别进行重复取样，这些单个的传感器元件小于且多于(即密于)数据图象符号或光点。例如，在两个维向上为每个代表了将被检索的数据的图象光点或符号分别提供两个或更多的感应元件。在本文所公开的实施例中，为每个图象光点大约提供有四个感应元件，由每个光点的多个传感器元件所感应的亮度值被用在重复取样和对码间干扰的校正中。数据的每个页或图块被进一步分割成由已知图象图案的置信所包围的区段以辅助校准处理和关于图象亮度变化的增益控制中去。在执行这些操作时，在重复取样的传感元件的每一个处所感应到模拟电平由一个多位数字值表示，而不是简单地检测一个二元值，有或没有光照。本优选实施例包括图象亮度的自动增益控制(AGC)，其通过使用已知图象图案的AGC裙来从数据区段的外侧开始，而AGC峰值检测电路则进行处理以跟踪横贯每个数据区段的整个平面的图象亮度。该峰值检测处理和相关的电路优选地使用一种二维方法，其计算沿一个坐标轴上的一条基线信号的幅值和沿另一个垂直坐标轴的幅值检测幅值的线性插值的平均值。

本优选实施例的其它特性包括提供了包含已知图案的内嵌符号和相对于数据符号位置区段的位置的校准置信，该置信图案具有向上述AGC处理提供周期性更新的最亮和最暗图象内容的预定区域。利用这些处理，一种粗略的校准方法将确定多个数据区段中的每一个大致拐角位置，其后紧接着的是一个通过对拐角位置数据进行处理以找出精确拐角位置的第二步骤。优选地，这种精确或细致拐角定位方案使用一种匹配滤波器技术，以确定一个参考象素的精确位置，由此可以计算出所有数据的位置。

在本优选实施例的图象处理中，为了校正多种误差而进行的数据校准用多项式来以数学方法描述校准数据相对于传感器阵列的一个已知栅格的位置。这些校准处理，包括多项式的产生，利用同相和正交空间参考信号以将一个基本频带调幅为一个嵌于校准置信中的空间定时信号，通过一个低通滤波器对其进一步进行处理，以将定时信号中的噪声除去。以此方式，同相和正交空间参考信号的组合产生了定时信号相位(其为沿置信的位置的函数)的一个与幅值无关的约数。

为了产生确定了基于校准置信的数据的正确校准的多项式，优选实施例中使用了一种最小二乘方法来产生与所计算的偏移最佳拟合的多项式。随后该多项式的系数被用于推导用于计算由于因光学，结构和多种缺陷而产生的多种对齐不准效果而进行的数据光点位置平移的校准参数。作为本优选处理的一个特性，其采用了二阶多项式以计算投影到传感器上的图象的光学扭曲。

在校准之后，通过使用本优选实施例中的一种二维脉冲细化处理以校正二维码间干扰，从而对所恢复的图象信息进行进一步的改善。

传感器采用一种能够使输出过长字以用于顺流数据处理的宽信道检测结构。

通过接下来的说明和附图将会对本发明的上述和其它特性有更全面的了解，其中：

图1所示为根据本发明的优选实施例的ORAM的方框图。

图2所示为不同放大倍数下的数据介质的示意图，其用于显示数据体系从“章”到“图块”(也可称为页)，以及“图块”(页)到“区段”和“区段”到数据符号或光点的分解。

图3所示为当一个所述数据图案相对于垂直的传感器坐标系旋转，平移和稍微扭曲(其为本方法所能校正的图象缺陷的多种形式中的三种)后的一部分的示意图。

图4所示为具有一个包含一个拐角符号，两个AGC“裙”和两个校准置信的拐角区域的一部分的局部详示图。

图5所示为概览传感器和校准/位检索处理的流程图。

图6所示为数据图块在AGC之前和之后的示意图。

图7所示为显示了两个集合的AGC裙的一个图块的图象。

图8所示为用于AGC分析的可能路径的比较图，当以AGC裙为中心时，本AGC处理可以分析一个已知的图案。

图9所示为一个其上投影有一个图块图象的传感器阵列的示意图，其显示了如何为了进行分析而将这些传感器分割为6段。

图10所示为用于找出AGC裙的中心的处理。

图11所示为说明AGC如何标准化图块图象的亮度的示意图，显示了在读出方向上，A/D转换器阈值由峰值和谷值检测电路进行设置，而在侧向方向上，则是使用线性插值来设置这些阈值。

图12所示为与AGC操作的三种模式相关的图块区域的一个图块示意图。

图13所示为传感器图象中着重突出一个拐角区，拐角符号以及拐角中的光点或象素(其被用作用于标记附近数据符号或光点的位置的原点)的一部分。

图14所示为故意对齐，以使AGC裙中心的行和列位置可以被组合成变为拐角符号定位的粗略度量的坐标对的AGC裙和拐角符号。

图15所示为拐角符号卷积处理的流程图。

图16所示为传感器上的数据图象中显示了具有对应于包括拐角符号的置信的区段中的一个的那一部分。

图17所示为数据校准处理的流程图。

图18所示为校准置信上滤波器放置位置的示意图。

图19所示为x方向上作为x的一个函数的相位(假设没有噪声)的典型曲线的示意图。

图20所示为x方向上作为x的一个函数的相位的函数值(包括噪声)。

图21所示为y方向上作为x的一个函数的相位的函数值(包括噪声)。

图22所示为对相位值的线性(一阶)拟合的示意图。

图23所示为对相位值的二次(二阶)拟合的示意图。

图24所示为一个区段周围的四个置信区的标注示意图。

图25所示为一个显示了噪声，数据光点插值和脉冲细化效果的眼形图

图26所示为象素阵列上的符号位置与用于插值的加权值之间的关系示意图。

图27所示为象素上的符号位置的16个区域及其用于插值的对应象素权重。

图28所示为包括传感器集成电路(IC)的ORAM电子接收机子系统的示意图。

图29所示为单个和成组“1”的相关象素幅值。

图30所示为传感器IC的功能方框图。

图31所示为一个AGC裙布局图。

图32所示为关于信号强度的A/D代码。

图33所示为图30所示的传感器IC的信号流程。

图34所示为一个校准-位-检索(ABR)IC的方框图。

图35所示为ABR IC的分段存储器的设计。

图36所示为8字加法器和累加器功能部件。

图37所示为图象存储器中的区段。

图38所示为图示了插值和脉冲细化技术的相关图形。

图39所示为输出RAM缓冲器的示意图。

图40所示为从请求到数据准备好存取的时序图。

一幅二维数据阵列的图象被形成在一个光学传感器上。从该图中将恢复出所存储的数字数据。在US Patent第5,379,266号，“光学随机存取存储器”(ORAM)中对一种用于完成数据恢复的典型二维存储器装置进行了说明，图1所示为一种适用于公开本发明的校准方法和装置的ORAM系统10的功能方框图。

在图1所示的实施例中，进行了一次如10a所表示的记录，其中将用户数据与被称为图块或页(其被写到记录介质19上)的数据图案中的置信合在一起进行编码。更具体地说，如在未定申请PCT/US92/11356和USSN 08/256,202中所完全公开的那样，用户数据在35处被输入，在36处被编码/ECC，随后在37处产生数据和置信图案，而在38处其被写到诸如一种能够选择性地以如上所述的一种或多种方式改变光线的光学数据层的介质上。随后在39处结合一个透镜阵列21对准备好的数据层19进行加工以形成介质/透镜卡盘(cartridge)。在本例中，一个二维数据组的图象，由E-波束写到一个涂铬的石英介质衬底上。为了从记录中检索数据，介质/透镜卡盘(cartridge)17被以可拆卸的方式放置在一个如10b所示的ORAM读取光头中，而来自每个图块或页的数据被选择性地向后照射以使其被投影到一个传感器27上。

当如U.S.Patent No.5,379,266中所说明地，通过在接口123处提供的一次用户数据请求在124处选中图块中的数据时，一个单独数据页或“图块”被向后照射。更具体地说，系统控制器125，如在上述未定申请PCT/US92/11356和SN 08/256,202中所说明地，协调一个读取源124，校准/位检索处理器32及解码与ECC127的操作。一个透镜系统将图象聚焦在一个传感器阵列27上，其将光能转化为电信号。如接下来所要进一步详细说明的，该信号首先由模拟电路感应，随后被转化为该图象的一个数字表示。该数字图象表示被存储在RAM30中，在此由32处所示的检索算法处理器对其进行操作。对该数字化图象进行处理以对机械，电子和光学缺陷和损坏进行校正，随后在127处被转化为数据和ECC，随即该数据通过用户接口123展示给用户。

在典型ORAM 10中，构成了记录的页的符号(或光点)在本实施例中被公开为二进制值。然而，本发明同样可用于记录中包括最小可变存储元件的灰度级，颜色，偏振或其它可变特性的非二进制符号或光点。这些可用符号定位或单元被放置在一个1微米见方的栅格上。逻辑“1”由形成在一个其它地方均不透明的光学性透明的9微米的孔表示，而逻辑“0”由不透明(未写)区域表示。符号由69个符号位置分组为69个“区段”，而21个区段又集聚为一个数据单元作为一个“图块”。多个图块组成了被定义为“章”的数据单位。章包括包含了一个单独的可拆卸的数据卡盘17中的数据单位。

图2所示为介质的布局结构。

利用如上所述的方法，其需要关于传感器象素阵列的数据阵列图象没有被预先确定的，固定的对齐，校准或放大。对传感器阵列的两项要求是：(1)其在X和Y方向上的尺寸均稍大于被投影于其上的图象的尺寸，(2)其在行和列方向上的象素密度均大于所投影的符号图象的密度，以使其能够充分地恢复数据，在本实施例中其大约是投影于其上的符号数的两倍(提供此项功能的传感器硬件设计在4.1节中有详细说明)。在本公开中所说明的校准方法将：

把图象数据阵列定位在传感器上，

确定在该图象中每个单独数据符号相对于已知的传感器栅格的位置，及

确定每一位的数字值。

这里所公开的校准方法和装置的一个基本目的是确定数据阵列的投影图象与传感器阵列之间的空间关系。传感器阵列的栅格是根据在接下来的说明中有时被称作象素的传感单元或元件的已知定位形成的。

每个区段由“拐角符号”约束在拐角上，而由校准“置信”约束在侧边上。拐角符号的功能是确定一个用于分析置信区及计算符号位置的原点。置信图案自身被用于计算“校准参数”。

本公开步骤2到8所说明的方法和装置，统称为“校准和位检索”(ABR)。为了保持完整还包括了步骤1,9和10。在接下来的几页中将对与图5中的每个步骤有关的逻辑功能进行概述。

3.1步骤1：数据请求

一个用户对数据的请求将启动RAM中的一次索引搜索，以确定包含所需数据的图块的地址。服务于此数据的光源将进行照射，将所需数据的一幅图象通过光学系统投影到传感器上。投影到传感器上的此幅图象为校准和位检索装置的输入数据。

3.2步骤2：读取传感器及执行自动增益控制(AGC)

AGC处理的目的是用于标准化图块图象的亮度分布，以及调整A/D转换的模拟阈值以有效地扩展与数字化表示的可用电平上的调制深度相关的模拟值的范围。图6显示了两幅图象。左边的图象为一幅在AGC处理前所检测到图块。而右边的为同一幅图象在AGC处理后的图象。

自动增益控制(AGC)是调节对模数转换器(ADC)的阈值进行设置的放大器的增益的处理。其中“自动”意味着放大器的增益调节自动地跟踪图象亮度的变化。当图象亮度增加时，放大器增益增加，而当图象亮度减小时，放大器增益便随之减小。AGC的效果是向分析电子仪提供一个数字信号，其大体等价于利用整个传感器上的一个恒定亮度分布从一幅图象中获得的信号。所得的标准化信号越接近恒定的亮度分布，本装置可以进行无错操作的允许信噪比就越低。需要AGC的原因在于经过传感器时图象亮度可能会因为多种原因而发生改变，这些原因包括：

光学系统中的光照射的易变性，

符号透射率或象素敏感度中的低空间频率变化。

放大器增益是根据从与数据图案完全分离的预定“AGC区”中读出的亮度来设置的。通常有两种类型的AGC区。

a)位于数据图块周长上的AGC“裙”。“AGC裙“是当阵列被读出时被首先照射到的象素。其用于当图象处理开始时提供亮度的一个初始度量。

b)位于沿每个数据区段的每一侧分布的校准置信中的AGC“标记”。AGC标记用于当从传感器阵列中读出连续的行时更新放大器的增益。

当从传感器阵列中读出象素值(落在一个传感器元件上的光图象的值)时，AGC裙被同时用于预测图象平面上的AGC区的位置，以及设置ADC的初始增益。其是对对应于图象上的数据符号位置的象素进行处理之前完成的。图7所示为21个数据区段的一个完整图块。该图块的顶部和左部侧边的数据区段具有与其相应置信区域对齐的AGC裙。其共有两组AGC裙，一组沿顶部，一组沿侧边。两组裙使其能够对图象进行双向处理并提供用于估计拐角符号(接下来讨论)位置的参考点。

AGC处理包括三项操作：

操作1)确定AGC裙的位置。

操作2)确定AGC裙区的中心。

操作3)执行AGC功能。

操作1和2组成了一个将AGC电路指向AGC区的空间同步处理。使AGC电路与AGC区保持同步使得增益控制与数据结构无关，见图8。在操作1和2期间，A/D转换器的阈值被设置为缺省值。在操作3期间，AGC处理将对A/D转换器的阈值进行设置。

以上的三节简要介绍了三种AGC操作。在接下来的3.2.1节中将给出关于每种操作的更详细说明。

3.2.1 AGC操作1：确定AGC裙的位置

为了找到AGC裙，将从顶边开始对传感器的每一行进行分析。每个象素行被连续地读入并且为了便于分析而将其分割成6个单独的段(图9)。

当有一个指定数目的相邻象素显示出高于一个缺省阈值的幅值时，本算法便认为找到了所要定位的AGC裙。在本实施例中，当五个相邻象素值中的四个均高于阈值时，便认为找到了一个AGC裙。当段2到5(如图9所示)中全部四个裙均被找到时，AGC操作1便完成了。

3.2.2 AGC操作2-确定AGC裙中心

在AGC操作2中，操作1中所处理的最后一行的象素被进一步处理以找出最靠近AGC裙中心的某个象素。本操作涉及利用一系列组合逻辑运算对一行中的象素值进行处理以首先找出边缘的侧边并随后迭代地移到中心。当段2到5中的每个裙的中心均被找到时，操作2便结束了。图10所示为找出一个AGC裙的中心象素的过程。

3.2.3 AGC操作3：执行AGC功能

一旦找出由每个AGC裙的中心象素所定义的列位置，便可以通过监控这个列位置来跟踪整个图象的亮度。跟踪是由峰值谷值检测电路来进行的。此跟踪将为A/D转换器设置对应于AGC裙的中心处的象素所在列的阈值。对于那些落在两个AGC中心之间的象素，是通过每一侧上的AGC裙中心之间的一次线性插值来设置阈电平的(图11)。

AGC操作必须满足如下的事实，即在传感器的读出过程中，总是先遇到段2到5中的AGC裙，之后才是段1和6中的AGC裙。为了解决这个问题，AGC处理分三个阶段进行(见图12)。在第一阶段中，找出段2到5中的AGC裙并确定其中心。在阶段2中，在首先遇到的三个区段(在段2到5中)正在进行亮度标准化的同时，找出段1和6中的AGC裙。在第三即最后一个阶段中，找出所有段中的AGC裙的中心，而当传感器的每行被读出时，传感器的整个宽度上均在进行亮度的标准化。

3.3步骤3：进行粗略中心定位

拐角定位算法是通过两个步骤来进行的：

a)粗略拐角定位(定义一个其中可以找到参考象素(原点)的区域。)

b)准确拐角定位(确切地选择参考象素)

上述的两个步骤，合在一起起到了为整个图块找出所有拐角符号的作用。每个拐角符号相当于用于分析置信图案的一个参考点。参考点的位置(传感器象素位置，图13中的点(Rc,Cc))还相当于一个原点(此区段中的所有平移计算均是在其基础上进行的)。每个区段与四个拐角符号有关，但是这四个中只有一个被定义为该区段的原点。在本实施例中，使用的是区段左上角的拐角符号。

在接下来的处理中，校准参数被用于计算从区段原点到每个符号位置的平移。将拐角定位处理分为两个子处理(粗略拐角定位和准确拐角定位)以使处理时间趋于最小值。粗略拐角定位处理是一种快速的，计算代价较小的，用于在多个象素中找出拐角位置的方法。准确拐角定位处理随后以更高的精度确定拐角符号的参考象素的位置。使用粗略拐角定位处理可以缩小搜索范围从而使所需的计算总开销趋于最小。

粗略拐角定位

粗略拐角定位涉及图块的顶部处的AGC裙中心的列位置的定位，以及图块的侧边上的AGC裙的行位置的定位。这些“行”和“列”方向上的坐标组合在一起便给出了粗略的拐角定位(见图13和图15)。

3.4步骤4：执行每个区段的准确拐角(参考象素)定位

确定一个区段的准确拐角的位置，具体地说，即参考象索(原点)需要一次空间滤波操作。空间滤波器是与拐角符号的形状“相匹配”的一个匹配滤波器的二进制近似。该滤波器是一个在两维上有限范围之内的数值的阵列，该有限范围是在由“粗略拐角定位”处理所识别的包含参考象素原点的区域中对图象数据进行数学卷积而得出的。

参考象素原点R_c,C_c(见图13)是传感器阵列上对空间滤波器的卷积产生一个最大值的位置上的象素。图15所示的流程图中的卷积处理是在如图所示的处理步骤50到69中进行的。

一旦确定了参考象素坐标，便开始对每个置信区进行处理以确定每个区段Z_1-21的校准参数。

3.5步骤5：计算每个区段的校准参数

3.5.1校准算法

校准算法通过处理内嵌在包围区段的置信中的图案来确定每个区段Z_1-21的校准参数。这些置信包含符号图案被均匀间隔开的区域。这些区域提供了一个二维的周期信号。本校准算法在沿置信的多个点上分别在行和列方向上计算该信号的相位。利用“最小二乘”分析将在这些点上获得的相位值的集合拟合成一个多项式。在最小二乘处理中所得的多项式的系数随后被用于确定校准参数。

如图16和24所示，与每个区段相关的置信有四个，其分别为t,b,r,l(分别在四个侧边上)。取决于图象的质量，可以用一个到四个置信的任意组合来计算该区段的校准参数。本文所述的实施例使用全部的四个置信。若使用的置信少于四个，可减少处理的总开销，但同时会使精度有相应的降低。

校准算法的一般流程如图17中的处理步骤71-76所示。每个处理步骤的右面是该步骤目的的一个简短说明。

3.5.2将一个空间滤波器应用到置信区信号

确定校准参数的第一步骤涉及一个空间滤波处理。从置信中的周期性符号图案中所产生的周期信号由一个参考信号有比例的放大以产生一个差值信号。这个处理对两个参考信号分别进行两次从而产生两个相位正交的差值信号。随后将这些信号滤波以消除和频，谐波含量以及噪声。

滤波处理涉及对来自置信上的一个区域中的象素值求和。所求和的这些象素值首先以对应于由参考信号倍乘置信信号的方式根据数值大小加权。以此种方式，乘法和滤波操作被组合在一起。滤波器由所求和的象素区域的范围定义，而参考信号的乘法操作通过对象素值加权来实现。图18显示了这种用于每个x和y分量的组合乘法及滤波处理。

3.5.3确定校准置信的信号相位

接下来的步骤是求正交对同相分量比率的弧度正切。其结果便是信号相位。

同相分量被定义为：

               A·cos(2π·P(x)+φ)    (3.1)

其中P(x)为相位中与x有关的部分

正交分量被定义为：

               A·sin(2π·P(x)+φ)    (3.2)

将正交分量除以同相分量，使其与振幅无关： $\tan (2\mathrm{\π}\·P\left(x\right)+\mathrm{\φ})=\frac{A\·\sin (2\mathrm{\π}\·P\left(x\right)+\mathrm{\φ})}{A\·\cos (2\mathrm{\π}\·P\left(x\right)+\mathrm{\φ})}=\frac{\sin (2\mathrm{\π}\·P\left(x\right)+\mathrm{\φ})}{\cos (2\mathrm{\π}\·P\left(x\right)+\mathrm{\φ})}---\left(3.3\right)$ 现在通过求正切来确定信号的相位：

          phase=2π·P(x)+φ=tan^-1(tan((27π·P(x)+φ))

说明校准的一种简便方法是将置信信号的相位作为位置的一个函数来绘制曲线。图19所示为该信号在行和列方向上的相位的曲线图。

在任何实际的相位计算中均会出现噪声。图20和21是典型的x和y方向上的相位的曲线图。为了从所计算的数据中近似出相位曲线，其使用了一个多项式来描述该曲线。此多项式的系数是利用最小二乘分析估计出来的。

3.5.4进行对数据的最小二乘拟合

进行最小二乘误差拟合的第一个步骤是选择用于拟合数据的曲线的阶数。图22和23中分别给出了一阶和二阶多项式曲线拟合的两个示例。

图22和23分别图示了对相位数据的一阶和二阶曲线拟合。尽管也可以用其它的函数来拟合这些数据，但优选处理使用的是简化了系数求解计算的最小二乘阶数的多项式。

最小二乘误差拟合涉及多项式系数的求解。用于一阶(线性)最小二乘拟合的校准参数的求解

假设：phase=Φ=ax+b   (3.5)(其中a和b为来自线性最小二乘拟合的系数)及：

m=2(f₀+f₁x)    (3.6)(其中x为“第m个”符号的位置)

且 $f_0=\frac{1}{2\mathrm{\π}}b-\frac{1}{8}$ ，而 $f_1=\frac{1}{2\mathrm{\π}}a-\frac{1}{4}$ 解上面的3.6式可求出x为： $x=m\frac{1}{2f_1}-\frac{f_0}{f_1}---\left(3.7\right)$ 其也写成如下形式：

x=x₀+m·dx         (3.8)其中 $x_0=-\frac{f_0}{f_1}$ ，而 $\mathrm{dx}=-\frac{1}{2f_1}$ (x₀和dx被定义为X轴的校准参数)

从方程3.8可以看出，利用校准参数，可以求出任何符号(x)的位置。

接下来对与一阶拟合类似的二阶多项式拟合的推导进行说明。

使用二阶(正交)拟合的校准参数的推导

假设：phase=Φ=ax²+bx+c    (3.9)

利用关系：

    m=2(f₀+f₁x+f₂x²)    (3.10)其中： $f_0=\frac{1}{2\mathrm{\π}}c-\frac{1}{8},f_1=\frac{1}{2\mathrm{\π}}b-\frac{1}{4},$ 而 $f_2=\frac{1}{2\mathrm{\π}}a$ 由方程3.10求解x，(“第m位”的位置：) $x=\frac{-f_1\±\sqrt{f_1^2-4f_2(f_0-\frac{m}{2})}}{2f_2}---\left(3.11\right)$ 上式可写为另一种形式：

x=x₀+m·dx+m²·ddx    (3.12)

其中： $x_0=\frac{1}{2}\left(\frac{-f_1+\sqrt{f_1^2-4f_2{f}_0}}{2f_2}\right),\mathrm{dx}=\frac{1}{2\sqrt{f_1^2-4f_2{f}_0}},$ $\mathrm{ddx}=\frac{1}{4{(f_1^2-4f_2{f}_0)}^{3/2}}$

如果二阶项与一阶项相比要小得多，则参数可以被简化为： $x_0=-\frac{f_0}{f_1},x_1=\frac{1}{2f_1},$ 而 $\mathrm{ddx}=\frac{f_2}{4f_1^3}$

(由二阶拟合得到的X轴校准参数)

3.5.5合并来自四个置信的校准参数

对包围一个区段的四个置信分析(图24)分别进行分析，而对每个置信，分别为其x和y分量产生一个分离的相位曲线。这些曲线是利用图18中所示的滤波处理产生的。垂直的置信是以与适当坐标变换等价的方式来进行处理的。

每个多项式拟合的系数均被转化为校准参数。所产生的校准参数是八个集合。分别用顶部置信的“t”，底部置信的“b”，右侧置信的“r”和左侧置信的“l”来表示校准参数的这八个集合。

接下来是从正交最小二乘拟合中求解出来的校准参数的一个示例：

顶部置信(t)：t_x₀,t dx，及t_ddx(行)

             t_y₀,t_dy，及t_ddy(列)

底部置信(b)：b_x₀,b dx，及b_ddx(行)

             b_y₀,b_dy，及b_ddy(列)

右侧置信(r)：r_x₀,r_dx，及r_ddx(行)

             r_y₀,r_dy，及r_ddy(列)

左侧置信(1)：l_x₀,l_dx，及l_ddx(行)

             l_x₀,l_dx，及l_ddx(行)

3.6步骤6：计算符号位置

将这些校准参数组合在一起用以指明在相对于原点的第m行及第n列的符号的位置。

        一阶曲线拟合： $X_{n,m}=t\_x_0+n\·\frac{(t\_\mathrm{dx}(69-m)+b\_\mathrm{dx}\·(m\left)\right)}{69}+m\·\frac{(l\_\mathrm{dx}\·(69-n)+r\_\mathrm{dx}\·(n\left)\right)}{69}---\left(3.14\right)$ $Y_{n,m}=t\_y_0+n\·\frac{(t\_\mathrm{dy}(69-m)+b\_\mathrm{dy}\·\left(m\right))}{69}+m\·\frac{(l\_\mathrm{dy}\·(69-n)+r\_\mathrm{dy}\·\left(n\right))}{69}---\left(3.15\right)$ 二阶曲线拟合： $X_{n,m}=t\_x_0+n\·\frac{(t\_\mathrm{dx}(69-m)+b\_\mathrm{dx}\left(m\right))}{69}-n^2\·\frac{(t\_\mathrm{ddx}\·(69-m)+(b\_\mathrm{ddx}\·\left(m\right))}{69}+$ $m\·\frac{(t\_\mathrm{dx}(69-n)+b\_\mathrm{dx}\·\left(n\right))}{69}-m^2\·\frac{(l\_\mathrm{ddx}\·(69-n)+r\_\mathrm{ddx}\·\left(n\right))}{69}---\left(3.16\right)$ $Y_{n,m}=t\_y_0+n\·\frac{(t\_\mathrm{dy}(69-m)+b\_\mathrm{dy}\·\left(m\right))}{69}-n^2\·\frac{(t\_\mathrm{ddy}\·(69-m)+(b\_\mathrm{ddy}\·\left(m\right))}{69}+$ $m\·\frac{(t\_\mathrm{dy}(69-n)+b\_\mathrm{dy}\·\left(n\right))}{69}-m^2\·\frac{(l\_\mathrm{ddy}\·(69-n)+r\_\mathrm{ddy}\·\left(n\right))}{69}---\left(3.17\right)$

注意在方程54-57出现的数值“69”，因为本文所描述的实施例中，区段有69个符号宽，因此两个置信分别相隔69个符号。

3.7步骤7：进行插值机脉冲细化

接下来，将通过插值和脉冲细化对与数据符号(与置信符号相对)相关的象素值进行进一步的处理以减小由于码间干扰所引起的信号噪声(ISI)。

ISI是指由于某个符号位置上的图象与其最近符号上的图象相重叠而造成的图象质量的降低。ISI增加了进行正确位检测所需的信噪比(SNR)。在记录方向上(例如，沿一盘磁带或一张光盘的“线性”信轨)的符号的大小大于符号间的间隔的一维编码方案中会出现ISI。通过一种“眼形”图可对这种线性ISI进行有效地分析。由于ORAM数据紧密地堆积在x和y方向上，从而更加增大了重叠的可能性，不仅是与两侧的相邻符号重叠，还可能是与紧邻的上面和下面的符号相重叠，或在稍小的范围内，与对角线上的符号重叠。尽管其比较复杂，但“眼形”图模拟仍可图示所涉及的处理(见图25)。

“眼形”是指那些没有以那种可以在该位置上产生一个数值的方式重叠的符号图案的组合的区域。在眼形区域中设置了阈值以区分有无符号存在。理想地，为了确定一个符号是否存在，将阈值设置为眼形图(图25a)的上界和下界中间位置的值。

加到信号中的噪声有使眼形图的边缘变得有些模糊的效果。这里使用“模糊”一词是用来说明改变了信号的实际幅值的噪声的统计特性。可以认为噪声起到了减小眼形大小的作用(图25b)。

当一个符号图象的中心和一个象素的中心之间存在偏移，而同时又存在噪声且阈值高于或低于眼形的中点时，在位检测中将会产生误差(图25b)。为了抵销这种效果，使用了插值和脉冲细化的方法。

插值：

校准算法中一个符号图象的中心位置至少应具有±1/4象素的精度。使用插值是为了处理一幅符号图象沿象素的能量分布的变化(图25c)。这种变化是由于与象素真正中心相关的符号图象位置可变而产生的。如果一个符号的中心在一个单独的象素上，则与该符号相关的能量的大部分将存在于该象素中。如果该符号的中心落在象素之间，则与该符号相关的能量将分布在多个象素之间(图26)。

为了对符号中心的所有可能的校准获得与一幅符号图象相关的能量的度量，使用的度量方法是对象素的一个3×3阵列的进行加权求和。在阵列中选择9个象素是为了使所求出的真实符号中心在3×3阵列的中心象素之内。此中心象素位置被再分成16个区域，根据符号的中心位于哪一个区域中，来确定在对3×3阵列求和时所使用的预定加权。图27显示了一个象素上的16个区域的定位及其9个相应的加权图案。

在本实施例中选择了四个权重(“0”,“.25”,“.5”和“1”)以使二进制计算的复杂性趋于最小。(这些权重均可以通过对象素值进行简单的位移位实现)。通常也可以使用其它的加权策略。

脉冲细化：

脉冲细化步骤估计出相邻符号的影响并从由正被处理的当前传感器象素中读出的信号中将由于相互重叠而产生的信号成分去除掉。在插值之后，即在根据传感器栅格对象素位置对数据作了校正之后进行脉冲细化，是本优选实施例一个重要特性。脉冲细化减小了重叠所造成的影响从而增大了“眼形”的尺寸(见图25d)。

确定相邻符号的影响的一种方法是计算其位置，并从所研究的当前象素处的值中减去所计算出的这些相邻位置上的象素值的一部分。其中的一个实施例是减去正被处理的区段中的每个象素的上下两个和左右两个的象素值的总和的8分之一。其数学表达式为： $\mathrm{Pixel}(x,y)=\mathrm{Pixel}(x,y)-\frac{\left(\mathrm{Pixel}\right(x,y-2)\_\mathrm{Pixel}(x,y+2)+\mathrm{Pixel}(x-2,y)+\mathrm{Pixel}(x+2,y)}{8}$

3.8步骤8：进行检索阈值判定

最后，在顺序地执行完ABR处理中的上述模块之后，将通过将处理后的符号值(在脉冲细化和插值之后)与一个阈值进行比较来判定每个潜在符号位置是1或是0。如果校正后的象素值低于该阈值(亮度低)，则检测到一个“0”。如果校正后的象素值高于该阈值，则检测到一个“1”。

3.9步骤9：进行附加的误差检测和校正(EDAC)

除了本发明的校准和位检索之外，也可以采用其它常用的误差检测和校正处理。

关于适用的ORAM误差校正设计可见Illinois大学电子工程系硕士Chow,Christopher Matthew的科学论文，“一种优化的单扩展Reed-Solomon解码算法”。

4．用于硬件实现本方法的装置

如上所述的方法是本发明的软件实现。然而为了实现速度指标和其它的优点，当前的优选实施例可以在具体的硬件(电路中实现的逻辑)和微程序语言(微编码)中实现本处理。在图28“ORAM电子接收机子系统”中对本优选实施例进行了描述，并将硬件实现分成两个功能集成电路(IC)。图象感应与数字化(传感器IC)

图28中的传感器IC将传感器27和图象数字化仪29合在一起并将光子能量(光)转化为电信号(一种模拟处理)。传感器IC 27包括排列在放置于数据图象的焦平面上的一个平面栅格中的感应元件(象素)的一个阵列27a，并感应每个元件或象素上的光线入射。累积的象素电荷被顺序地移到象素阵列的边缘并被预放大。在本实施例中，利用3位(8种电平)的分辨率来数字化每个象素上的模拟电压电平。所累积的此图象数字表示随后被传送到兼有了图1所示的RAM 30和校准/位检索算法的功能的ABR IC。数据校准和位检索(ABRIC)

图28所示的ABR IC是一个纯数字的逻辑模块或集成电路。该模块的功能是以一种算法的方式(利用被称为置信的数据图象中的内嵌特征)用数学方法校正数据图象旋转，放大和偏移误差。一旦图象被校准，便可以通过检查每个投影符号位置处的幅值分布提取出数据。随机存取存储器(RAM)30(在本实施例中其为一种快速SRAM)保存来自传感器IC的数据图象，具体处理中执行用于所述图象校准和数据位检索的数值运算及处理。图象感应和数字化IC(传感器IC)

4.1.1光子检测

传感器IC由硅光感应元件构成。硅上的光子入射击中晶格从而产生电子-空穴对。这些正电荷和负电荷彼此相斥并集中在场区的终点从而产生一个可检测到的累积电荷群。所产生的电荷电平分布便是二维传感器平面上的光亮度分布(数据图象)的一个表示。

传感器平面是被称为象素(其将电荷汇集到以空间方法组织的样本中)的特殊(和普通)感应单元一个栅格。图29用图形的方法显示了图象的光强(被显示为三维分布)是如何影响象素信号强度的。象素信号强度是一个代表了该象素上所汇集的图象亮度(能量)分布的单独取值的数。图29中每个象素中的数便是这些相关数值。

图29的亮度表示呈现出“1”位置(高亮度光点)和象素栅格阵列之间的一种确定的重合关系。比如，图29左图中的单独分布的“1”。如果“1”位的中心不在一个单独的象素上，而是在四个相邻象素的相交部分上，则将会出现一个异对称。将有四个象素(形成一个2×2的正方形)被均匀的照亮，而在其周围是亮度稍小的象素的一个环带。本例假设单个数据符号的图象大约覆盖4(2×2)个象素。标称的系统放大倍数为20比1(±10％)，也就是说介质上的一个1μ直径的象素投影到传感器上将变为10μ象素的一个2×2阵列。然而放大误差将会使相关象素值发生轻微的改变。当放大倍数超过20比1时，每个符号将分布在多于2×2的象素上，而当图象放大倍数小于20比1时，符号能量将由少于2×2的象素的分享。注意本近似忽略了符号图象散射的高阶效果(由光学的点扩散函数所得)。

放大倍数和校准公差以及防扰频带定义了所需的传感器阵列的大小。传感器27(图28)必须足够大以在最大放大倍数(本例中定为22比1)和最差校准公差(定为在x和y方向上均小于±100μ)的情况下也能够容纳下完整的图象。由于介质上的数据图块为354×354个间隔为1μ的符号，所以传感器上的图块图象将有7788μ那么大。再加上最大允许偏移(200μ)以允许正负偏移，传感器阵列至少需要有7988μ或799个10μ象素那么宽。

4.1.2预放大设计研究

通过执行各自的器件循环，信号电荷可以被顺序地传送到主动传感器的边缘，在此一个预放大器80将信号电荷转化为一个足够强的电压以操作由紧跟着输出缓冲器的数字化仪和逻辑电路29提供的典型处理电路。传感器IC体系为每一行的象素指定一个预放大器80。由于是以每个电荷耦合器件(CCD)周期(每一行一个象素，横贯全部800行)来读出整列数据的，因此CCD的工作频率是决定系统性能的一个关键参数。为每个象素行设计输出电路时将一个标准满帧图象的每周期吞吐量乘以行数。在本优选实施例中，其具有将系统性能增加到800倍的效果。

系统噪声主要是预放大器设计参数的函数，因此，对预放大器的设计和构造要十分仔细。重要的预放大器参数是增益，带宽和输入电容。增益必须能够产生相对于噪声足够大的输出信号；但是增益-带宽折衷是不可避免的，增益必须适中以获得足够快的速度。必须将输入电容保持很低以使由输入引起的噪声电荷最小。传感器预放大器80是一种共源FET输入结构。可以使用标准设计的相关复位电路，其应该简单，小巧且低噪声。

选择合适的预放大器设计方案时需要满足如下的技术要求：预放大器性能：

A=100μ伏特/电子

BW(3dB)=55MHz

输入引入噪声=50电子

4.1.3数字化-自动增益控制

在对图象进行数字化之前，将利用象素幅值抽样来确定A/D转换器的阈值。如果所选阈值太高，则所有的图象符号值将只落入A/D最初的少数几个计数脉冲内从而损失了分辨率。如果所选的阈值过低，A/D将发生饱和，从而使输出失真。图象亮度是区，图块和章上的位置的一个函数，因此任何的阈值算法必须满足区域的变化。

自动增益控制(AGC)方案通过使图象数字化的动态范围最大，提高系统精度和速度而使系统性能达到最佳的。在一些预定的点(AGC裙)上对图象幅值(亮度)进行检验，并将此信息用于控制A/D转换器的阈值电平。当开始读取图象时，信号主要是背景噪声，因为通过设计，图象对准的是传感器27的中心，而图象读取是从应该是黑色的边缘开始的。当CCD循环继续进行且连续列被移向正感应的边缘时，所遇到的第一个信号是来自AGC裙的前导边缘的图象(见图31)。AGC裙图象为一个5×9的全“1”阵列，因此其亮度最高。从映象这些特征的象素中读出的幅值代表了在整个表面上任何地方均能得到的最大亮度。在数字化仪和逻辑电路29(见图30)中设计了一个逻辑时钟以在每个象素行上检测这些峰值的位置并在简单的控制下选择与AGC特征最对齐的象素行。

在置信行中，沿与AGC裙相同的象素行是图象的预编码部分，其代表了局部“黑暗”，即一个最小值(全“0”)和局部“明亮”，即一个最大值(全“1”)。当读取象素列时，峰值检测电路对这些行值进行检验。峰值检测器(见下文中所讨论的图22)本身是众所周知的，这里所用的一个基于判定的峰值检测器存储的是所遇到的最高值。其对应物，最小值检测器，构造相同但比较器指向相反。

最大和最小信号之间的差值代表了A/D的整个范围，并因此为每个计数分别设置了权重。最小信号的值代表了图象中出现的DC偏移(或背景光)。该偏移被加到A/D阈值上。这些阈值沿图象(对图31来说其为垂直地)共享以实现AGC样本之间的数值的线性插值。

4.1.4数字化一量化

为了进行处理，需要将所捕获的图象数字化并将其传给读取/位检索(ABR)算法。包含CCD的传感器IC 27，29在预放大之后进行数字化。这里所说明的ORAM实施例使用的是图32所示的3位(8级)量化。

参照图32，每个预放大器80将馈入直接地输出进一个A/D块中，所以每一象素行有一个A/D。本设计使用7个具有转换电容偏移校正的比较器。这些比较器的阈值是从一个电流源馈入的，该电流源在一系列电阻上加载了一组电压。该阈值由一个为所有象素行共用的电阻网络来控制，并根据AGC象素行图象最大和最小幅值的先验知识来预先设置。图32显示了应用于任意信号的典型的A/D代码。

本步骤的结果是象素电压的一个3位(8级)表示。这个值代表了入射光的亮度。该比例门限的净效果是使横贯图块的任何缓慢变化的图象亮度包迹线变平滑。数字化后的图象，现在被标准化了，已可以将其输出到ABR功能部件。

4.1.5数据输出

在每个象素时钟周期的末端，A/D为每个象素行产生一个3位值。在传感器检测器平面上共有800个象素行，而传感器象素时钟的工作频率为20MHz。在20MHz的频率下，传感器每50nS输出2400位(800行3位值)。一个工作在240MHz的200位宽的总线，将传感器IC耦合到图28所示的ABRIC上。

该总线结构在最小化硅表面和芯片的能量消耗的同时使速度最大。每个输出缓冲器分配给4个象素行，每个象素行每个象素时钟周期产生3位。在每个象素时钟周期，输出缓冲器及时的将这12位输出以为下一个局部向量作好准备。尽管本方案是用现有的技术来实现的，但在多级逻辑电路方面的进步将会显著地降低所需带宽。

4.1.6传感器IC控制

为了管理所需的功能，传感器包括一个中央控制逻辑块，其功能是产生用于图象电荷传输的时钟；向预放大器，A/D转换器及峰值减检测器提供复位信号；启动AGC行选择；及使数据输出流有效。图33描述了传感器IC上的信号流程的原理图。

控制时钟由系统中最快的器件，一个240MHz的主时钟驱动。该时钟被分频以产生在CCD中为完成图象电荷传输所需的三个相位。对具有电荷传输操作的预放大器和A/D转换器的操作进行周期性协调的复位和控制脉冲，是从电荷传输相位中导出的并与主时钟保持同步。输出缓冲器控制以完整的主时钟速率操作(以满足吞吐量的需要)，并在下一个象素时钟周期之前依次地输出12个局部位。

图33显示了传感器控制部件的主要定时元件。三个CCD相位一起工作以增加横贯图象阵列的电荷集。当第三相位变低时，电荷被输入到预放大器中。在第三相位刚变低之前，预放大器被复位以使其可以处理输入的电荷。另外在第三相位刚变低之前，在预放大器复位的同时，A/D转换器被复位，消零并被设置为感应模式。

4.2数据对齐和位技术(ABR)IC

ORAM数据校正电子装置的主要元件如图34所示，其显示了从传感器IC 27,29接收原始数据的校准和位检索IC 32。IC 32电子装置包括快速SRAM，校准电路，位检索电路和EDAC电路。

4.2.1 ABR功能说明

4.2.1.1功能流程

校准和位检索(ABR)处理步骤如图5中的流程图所示。

首先图象信息被捕获并在传感器IC上被量化(步骤1-2)。随后该数据通过高速数据总线被送到ABRIC以填充一个板上数据缓冲器(步骤2)。执行一个例程，“粗略拐角定位”，以确定存储器指针的地址从而近似地确定图象的位置(步骤3)。当粗略拐角定位执行完毕后，将执行更加精确的“准确拐角定位”(步骤4)。步骤5,6,7和8是确定解码中所使用的精确的区段偏移，旋转和放大参数的数学强化运算。步骤5是在区段置信图象上进行的用于产生x方向上的“同相”和“正交”(下文中简称为I和Q)的一系列卷积。步骤6，最小二乘拟合(LSF)，将I和Q合在一起以形成一条直线，其斜率和截距产生“x”轴偏移和符号间隔距离。类似的步骤产生“y”轴的有关信息。利用所得的“x”和“y”轴信息可以描述区段中的每一个符号的精确定位。下面的两个操作是用于提高系统的信噪比(SNR)的信号增强步骤。在步骤7中，脉冲细化减小了由相邻符号引起的码间干扰(ISI)的潜在可能性，而插值则满足了多个相连象素共享符号信息的可能性。

在通过上述步骤1到7对图象进行过处理之后，可以通过简单地估算符号幅值表示的MSB(最显著位)来进行位判定。其是将图象信息(具有幅值分布和空间象色差)转换为离散数字位的二进制判定处理。一旦数据以位形式表示后，误差检测和校正(EDAC)功能部件便可以将任何由介质缺陷，污染物，噪声或处理误差所造成的残余误差清除掉。

4.2.1.2块级说明

图34所示为ABR IC32的一个更详细的方框图。该图描述了一个功能强大的，有特殊目的的计算工具。该装置的结构是为存储二维数据而特别设计的，可用于执行特殊的ORAM算法以快速地将原始传感器信号转换为用户最终数据。ABR IC32的此实施例包括一个SRAM 91，微控制器和所存储的程序92，加法器95，比较器96，暂存97,TLU 98，硬件乘法器99和SIT处理器100。此外，在本优选实施例中还提供了一个输出RAM缓冲器102和EDAC 103。

传感器数据在一个由自激地址发生和控制电路所执行的处理中被读进快速RAM 91。两个微控制器(μC)92粗略地确定图像拐角的位置并为所感兴趣的区段找出拐角符号象素的近似位置。通过连续运行上述的一个相关内核程序找出参考象素的精确定位，其中使用一个具有快速累加器95的专用8字长加法器94和一个比较器96来加快这些计算的速度。

通过处理图像置信确定了详细的区段图像属性。其涉及对两个不同核的多次卷积。其也是由8字长加法器和快速累加器来简化的。这些运算的结果由通过硬件资源加速的乘法组合在一起。微控制器(μC)92进行除法运算。弧度正切函数可以通过查表器(TLU)98来完成。

在此阶段，区段的图像偏移和旋转是精确已知的。这些已知条件被用于求解RAM存储器空间中描述了符号位置的地址(离拐角符号原点的偏移)。这些偏移被输入到细化插值器(SIT)100中，由其进行1或0位判定并将结果移送到一个执行EDAC 103功能的输出RAM缓冲器中102。

4.2.1.3 RAM和传感器接口

图像数据被顺序地从传感器IC读到ABR IC上的一个RAM缓冲器中。该缓冲器存储了正被处理的数据。缓冲器的容量足够大以保存一幅被量化为3位的完整图像。一个每个象素被量化为3位的800×800象素大小的传感器，需要1.92兆个存储位。

假设一个20MHz的传感器线路时钟，将整幅传感器图像载入RAM中需要40μS。为了保证吞吐量和存取时间的要求，其必须在图像被完全载入之前便开始对图像数据进行处理。因此，RAM缓冲器应具有双向端口的特性。为了在不增加RAM单元尺寸的情况下实现双向端口操作，缓冲器被分段为如图35所示的样子。

当逐列读入图像数据时，首先将其存储在存储器中，组织成如图35所示的条纹或段1-n。根据所选用的用于ABR IC实现的技术对这些条纹的宽度(及其数目)进行优化。对于本实施例，条纹宽度大约为40单元，因此需要20个条纹(两个数值的乘积为800，等于传感器图像数据的象素宽度)。这种选择将会使在图像数据读出和处理完成之间出现一个2μS的等待延迟时间。

4.2.1.4并行加法器，累加器和比较器

许多校准运算均涉及对一个预定核的矩阵卷积运算。这些运算中常有对一组象素幅值用±1的系数求和的运算。为了加快这些运算的速度，本设计方案中包括一个专用硬件加法器，其功能是在一个步骤中对8个3位字进行求和。例如，一个8×8的卷积掩码将变为一个8步骤的处理，而如果此运算完全串行时，其将为一个64步骤的处理。到加法器的输入是存储器输出总线，而其输出是一个6位字(足够宽以满足所有8个字全等于7，结果为56的情况)。这个6位字的最大值为64(26)，大于最差的情况。

本算法中的卷积为二维而并行加法器为一维。为了实现二维，加法器的连续输出自身必须被求和。这项工作是在累加器中完成的。卷积开始时，累加器被清零。当在微控制器的控制下存取正确的存储器位置时，加法器的结果便被加到累加器保持寄存器中。此求和可以是加，也可以是减，其取决于卷积核的系数值。

在需要数字峰值检测的地方(比如，当求解拐角符号参考象素时)要采用比较器功能部件。在此操作中，沿一个被确保足够大以包括拐角象素位置的区域中扫描一个与区段拐角符号图案相匹配的卷积核。此区域的大小取决于粗略校准算法的精度。每次核迭代得出结果(图36)便测试当前结果是否大于所存储的结果。如果新的结果小于所存储的值，便将其舍去而将此核应用与下一个位置。如果新的结果大于所存储的值，则沿其对应的地址用它来代替所存储的结果。以此方式，累加得到最大卷积，也就是最佳匹配(及其相关地址)。这个地址便是区段拐角的参考象素的位置(x,y)。

4.2.1.5硬件倍乘

校准算法对一系列点进行最小二乘拟合以确定放大和旋转。最小二乘运算涉及多次乘法运算。为了减小其对存取时间的影响，需要一种专用乘法器。有多种乘法器满足要求(即，流水线的，位串行的，微控制的，华莱士树型)。本实施例使用的是一种华莱士树型结构。其基本要求是乘法器在一个周期的时间内从两个8位输入中产生一个12位的结果。

4.2.1.6弧度正切函数

通过求解由校准参数，即x₀和y₀的商所表示的角度，可将最小二乘拟合运算的结果转化为具有物理意义的数值(诸如以存储器地址观点看的幅值，旋转)。商被用作此函数的输入，因其是无量纲的，即已将其标准化从而消除了幅值变化的影响。

一个查表(TLU)运算被用于执行该步骤，由此节省了(迭代)计算时间以及专用于求解的电路所需的IC表面面积。一个256个十位数(2560位)大小的表可保证小到0.35°的角度分辨率。该表的256个点只需要说明一个单独的象限即可(商操作数的符号决定了属于哪一个象限)。

4.2.1.7 SIT处理器和位确定

在一个线性拟合的例子中，四个校准参数x₀,dx,y₀和dy，描述了粗略和准确拐角定位，校准计算和三角运算的结果。这些参数代表了离第一数据符号的拐角符号原点的x和y偏移，其分辨率为1/4象素。参数dx和dy以存储单元为单位表示了符号之间的距离。

需要特别注意的是这些值具有比通过简单地指定一个地址而获得的值高得多的精度。这些参数能够将区段中任何地方的一个符号定位于±1/4象素之内。换句话说，这些数准确到608分之一(放大倍数为2.2时，一个区段中有69个符号意味着该区段的横跨152个象素；精确到1/4象素之内便意味着在152^*4或608个中精确到1)。因此，校准参数字长必须至少为9位，原因在于最小是2⁹的数值才可以提供大于1/608的精度。考虑到量化噪声以防止来自有限精度数学的恶化影响，当前这些参数的基线的精度为12位。

插值和细化(SIT)处理器是原始图像存储器数据所经过的一个数字滤波器。每次向SIT电路提供一行数据，而每次对五行(当前行及其上下个两行)进行运算。该电路跟踪离区段原点(由拐角参考象素定义)的距离(x与y)。“象素间隔“距离的先验知识与求解出的校准参数一起将在此坐标系中产生精确的符号定位。

图37显示了映象到存储器中的区段图像的一部分。一旦校准例程确定了精确的区段原点，便可以知道数据的位置。从原点向远处移动，向下三个符号位置，向左三个符号位置(对应地，大约向下六个象素及向左六个象素，取决于确切的放大倍数)，便到达包含数据的区段的存储器区。一旦进入该区域中，图像数据的行便被顺序地(从顶到底)传送到SIT电路，以利用邻域的知识一次操作一个。

插值和脉冲细化是用于提高信噪比(SNR)的信号处理步骤。图38概述了两种技术的运算。关于脉冲细化更详细的说明请参阅3.7节。

脉冲细化计算在一个中心符号上的总能量中由于码间干扰而从相邻的符号中“溢出”的光线所引起的那部分。该处理将计算所得的值从总能量中减去从而减小了ISI的影响。本实施例中的算法是从每个符号值中减去来自相邻符号的总能量的一部分。

插值被用于定义离符号图像的真实中心最近的象素的位置。因为传感器阵列对符号图像进行空间地重复取样(平均每个符号4个象素)，来自任何单独符号的能量均被多个象素共享。对实际符号能量的最精确的度量是通过确定符号图像在其邻域中的象素的每一个上所映象的百分比，并将此能量相加而获得的。欲对插值和脉冲细化算法有一个更综合的概览请参阅3.7节。

当插值和细化处理器(SIT)的输入是图像数据行及其相邻的一个级连续列。通过查看每一行中的数据，利用所计算出的符号位置的知识，可确定和计算出每个符号中的实际能量。利用最终的余数判定是1或是0。在通讯理论中，一个系统的“眼形图”说明了对数据存在与否作出正确结论的可能性。由于AGC功能部件的均衡作用，整个图像上的最大幅值包络线应该相当平滑。脉动最可能的来源将来自横贯多个象素的符号图形的MTF。SIT块的输出为简单位。对于(近似地)每两行的图形象素数据，将提取出64位。在记录介质中，每个区段包含4096个数据位(64×64)，在传感器上则由大约19000个(138×138)个象素表示，其取决于确切的放大倍数。当其所存储的为图形数据时，每个区段大约有138×138个象素，每个有3位，或大约57K位。在读出时，这些简单位被传送到输出缓冲器，在此其被有效地再次压缩。此图形最后产生4096个位的二进制数据，大约14比1。

4.2.1.8输出RAM缓冲器

输出缓冲器(图39)存储了SIT处理器的结果。其为一个小RAM，共有8192位，两倍于一个区段的数据容量的大小。当从区段中提取出位时，其被放置在此缓冲器的第一半中。一旦区段解码被完成(及缓冲器的第一半存满了来自区段中的新数据)，EDAC工具便开始对其进行操作。

4.2.1.9 EDAC工具

误差检测和校正(EDAC)是由在本技术领域中众所周知的一种常规Reed Solomon解码器来进行的。

4.2.1.10微控制器

ABR处理的执行控制是由微控制器管理的(图34)。此块电路启动及停止进行区段定位(粗略或精细)，以及校准，符号图像处理和校正的运算。除了除法运算(最小二乘拟合运算的一部分，在图像参数提取的过程中执行的)外，微控制器不进行诸如SIT的算术运算，因为可以使用单独的专用模块。

4.2.2临界ABRIC性能要求

4.2.2.1数据存取时间预算

接下来的是对ORAM数据存取时间技术要求的分解，其形成了对ABR IC组件的要求的基础。下面列出了数据存取处理中的步骤，其后还给出了一些全局假设以及对与每一个步骤相关的时序的分析或原理说明。

1．(电荷)积累(图像获取)

2．读出到RAM中(同时进行AGC)

3．粗略图像定位

4．准确拐角(参考象素)定位

5．Y轴相位和正交求和，反正切运算和多点直线的展开

6．LSF产生Y₀和dY

7．X轴相位和正交求和，反正切运算和多点直线的展开

8．LSF产生X₀和dX

9．插值

10．脉冲细化

11．门限

12．误差校正

全局假设

1．传感器IC每50nS或以20MHz的速率传送象素数据(量化为3位)的一个完整行。

2．AGC是在图像被读到RAM时由峰值检测电路实时地进行的，因此其不增加总的数据存取时间。

3．所有的存储器存取和简单的数学运算是以100MHz(10nS)的时钟速率进行的。

4．可获得一种计算时间为10nS的硬件乘法器。

5．物理的数据图像大小=354符号×354符号。(标称地，每个符号为2×2个象素)，象素范围=708×708象素。

6．图像放大倍数：特定值=20±2。

7．所有正交方向上的物理图像偏移(不确定性)均为±15个象素。

存取时间分量：

	处理步骤	用时	分析
				1	(电荷)积累	20μS	当前CCD传感器装置的典型技术指标
2	读出	9.4μS	图像放大倍数公差决定了一个800×800的传感器平面。因此，图像平均落在距离读出边界50象素的范围内的区域中。标称的区段图像为138×138象素，因此获取第一个完整区的需要(50+138)/20E6=9.4μS的时间。然而，在区段校准处理能够进行之前只需读取包含置信数据的前12行，所以在进一步的处理可以进行之前只需要(50+12)/20E6=5μS的时间。
				3	粗略拐角定位	2.0μS	因为AGC特征和一个”信号有效“指示器识别出图像边界，图像的粗略水平位置(在读出方向上)可以被实时地确定，从而不对存取时间产生影响。在垂直方向上，将利用存储器的并行性顺序地向内访问存储器来粗略地找出边界。用可同时获得的(假设的)8个象素去覆盖72个象素的不确定部分需要9次存取操作。取样两次以增加度量的确定性，需要18×10nS，四舍五入为2μS。
4	准确拐角定位	2.9μS	粗略校准将图像定位到一个6×6的区域中。假设可使用一个硬件加法器来同时对8个3位值进行求和，每次拐角核通过可在4次存储器操作中完成。因为这些存取与”累加和比较”有关，所以该数字应翻倍为8(每次核通过)。而对核有36个定位需要计算，所以其将耗时(4*2*36*10nS)2.9μS。
				5-6	Y分量校准参数	5.7μS	假设采用一个硬件加法器，I和Q求和分别需要0.8μS(一共1.6μS)。其是由10个点×每点8次存取×每次存取I0nS计算得来的。每个核总和是一个9位数(因为是80个3位数相加)，这些数的除法需要(30次操作×10个商×10nS)=3μS。为确定隐含的角度而对这10个数进行的表查询需要0.1μS，假设在存在一个高速HW乘法器的情况下，LSQF大概需要进行100次操作(1μS)。这些耗时分量加在一起为5.7μS。
7-8	X分量AP	6.7μS	类似于Y分量(如上所述)，再增加将S3(步骤3)和S4(步骤4)结果转换为象素(RAM)间隔数所用的1μS的时间。

10-11	细化、插值和门限SIT)	6.1μS	由于插值和细化步骤之间有着数值的相互关系，所以可以在一个单独的步骤中来完成这些运算。存储器边界上的一个逻辑块将通过访问一个可以使插值和细化操作同时进行的足够大邻域而实现以同时方式承接每一行的符号。这个块的输入是x和y方向上的偏移以及偏移的距离增量(dx和dy)，称之为象素间隔(现在叫RAM间隔)定位。在当前的旋转预算中，数据行最多可以行进0.66个象素(向上或向下)，所以存储器中的相邻两行中最多出现一行符号。对于69行的数据(由于我们现在必须将前导信息包括置信行中)，在最差的放大倍数情况下，其将被扩展为152个(69×2.2)象素。存储器存取仍然很快，但是因为对每个符号要进行3次操作(每次10nS)，将得到一个40nS的行速率。将此行速率时间乘以152便得到6.1μS。
				12	误差校正	5μS	其为一个假设值，与EDAC模块类似

条目3,4,5,6,7和8加在一起为形成校准结果而消耗的时间为15.5μS，在图40所示的图中被显示为“校准”对整个用时的“贡献”。

4.2.2.2 RAM和数据输入速度

存储传感器图象的RAM必须足够快以应付强加其上的周期次数。分析表明此速率为每4.2nS 200并行位。分段的RAM设计通过将行长度保持很短而使其较容易实现。

4.2.2.3逻辑传播速度

极限的途径包括CMOS逻辑电路，其以大约200pS(200×10-12秒)每次栅延迟的速率传播，其触发速率将超过500MHz。通过在逻辑电路设计中使用足够多的并行机制，下面所讨论的用时约束将很容易地被满足。

4.2.2.4所需的微控制器的周期时间

ORAM微控制器以大于100MHz的速率循环工作。加法，乘法和比较的硬件加速需要以此周期时间进行操作。此外，在选择任何存储装置时，包括RAM，均需要考虑是否能够保证此定时。

5．术语词汇附录

校准和位检索术语的主要词汇AGC

自动增益控制(AGC)是指调节放大器的增益为模数转换器(ADC)设置阈值的处理。“自动”一词表明这种对放大器阈值进行设置的增益调节“自动地”跟踪图象亮度中的变化。当图象亮度增加时，放大器增益便增加，从而相应地增加了阈值。当图象亮度降低时，门限放大器增益便也降低。AGC的作用是向电子分析仪提供一个信号，其近似等价于从具有一个在整个CCD(电荷耦合器件)阵列上保持恒定的亮度分布的图象中导出的一个信号。所得的信号越是近似于来自一个恒定亮度分布的信号，AGC的效果便越好。

粗略区段定位

粗略区段定位所需的信息是每个区的左上角的坐标值。粗略校准是获得这些坐标的处理。将此校准处理称为“粗略”是因为该坐标值是以±4个象素的精度来确定的。

准确区段定位

“准确”区段定位信息是定义了最靠近包含区段的拐角参考的符号(或符号集)中心的象素定位的坐标对。一个区段的拐角参考是来自一个区段中的所有其它符号均被位检索算法参考的点。为了找到准确的区段定位，使用的是一种拐角符号定位算法。本实施例中是在环绕粗略区段定位的一个小面积中进行一次局部卷积。该卷积使用了一个近似于拐角参考图案的一个匹配滤波器的卷积核。卷积的面积等于核加行和列方向上的9个象素的面积，其中心位于在粗略拐角定位处理中找到的坐标上。

校准及校准参数

校准是确定与CCD阵列上的固定象素位置相关的图象符号的位置的处理。理论上，任何函数(x²,cos(x),

，等等)集合均可用于描述这种关系，只要这些函数能够提供这些符号位置的一个精确近似。在本实施例中的校准和检索算法中，符号位置与象素位置之间的关系是用多项式来描述的。其中所提供的一个可以精确确定这些符号位置的一阶多项式是一个区段上的一个恒定放大倍数。一个能够确定符号位置的二阶多项式是一个区段上的放大倍数的一个线性变化。而对于区段上更高阶的扭曲可以使用更高阶的多项式。通过用一个多项式来表示符号和象素之间的关系，校准处理将变为确定校准参数值的处理。

校准算法

校准算法通过对包围区段的内嵌校准图案(置信)进行处理而确定了每个区段的校准参数。这些置信被符号阵列均匀地间隔开。这些置信被解释为一个二维周期信号。

尽管本文中仅公开了特殊的实施例，但对于那些技术熟练者来说除此之外还可以进行多种变化与修正，包括使用不背离本发明的精神的等价装置，器件和方法步骤。例如，如上所述的和当前的实施例中使用的是一种稍大于页(图块)图象的传感器栅格。除此之外还可以采用另一种方式，即用稍小于图象页面的传感器栅格沿所投影的数据图象步进或扫描。

在如上所述的当前优选实施例中，AGC和校准置信与可变数据差别很大，但另外也可能使用用于驱动AGC电路的信号中除了或作为置信的数据部分。基本上可以用一种确保在一个特殊的空间频率范围内有某数量的能量的方式来对数据进行编码。因而可以使用一个低通滤波器或高通滤波器来驱动AGC处理。由低通滤波器的输出将可估计出信号的直流偏移，而带通或高通滤波器的输出将确定增益的电平(中心定位于直流偏移)。

产生校准数据的另一个实施例具有一系列具有构成置信的标志(标志集)。这些标志包括以一种规则的或不规则的方式散布于整个范围的数据上的校准标志(置信)。因此校准多项式便可以通过找出每个标志的位置并对其进行设计来抵销这些标志之间已知的空间关系。随后便可以使用最小二乘误差方法来产生已知位置和计算位置之间的关系的最佳拟合多项式。

Claims (21)

1．一种用于从一幅包含一个为读出而被映象到传感器上的二维数据图案光学图象中检索数据的系统，其特征在于包括：

一个传感器，其具有一个以二维栅格图案排列的光电感应元件阵列用以感应映象到其上的数据图案，所述感应元件阵列的密度大于数据图案中的数据光点的密度以对数据光点在两维方向上重复取样；

具有映象到所述传感器上的所述数据图案的光学检索置信；及

所述传感器的数据检索处理器，其用于确定所映象的图象数据光点的幅值和位置，并从所述传感器中产生校正的幅值和位置数据。

2．如权利要求1所述的用于从光学图象中检索数据的系统，其特征在于所述光学检索置信包括AGC和校准置信，其中所述数据检索处理器包括AGC和校准处理，并包括一个用于产生与所述栅格图案中的感应元件的所述阵列相关的校正数据的多项式子处理器。

3．如权利要求2所述的用于从光学图象中检索数据的系统，其特征在于某几个所述校准置信引发将由所述多项式子处理器产生的空间定时信号，所述信号另外包括同相和正交空间参考信号用以调节与所述同相数据图案中的所述校准置信有关的用于产生准确数据光点位置的所述空间定时信号。

4．如权利要求3所述的用于从光学图象中检索数据的系统，其特征在于在所述校准处理中另外包括一个用于从所述空间定时信号中除去空间噪声的低通滤波器。

5．如权利要求1所述的用于从光学图象中检索数据的系统，其特征在于所述光学检索置信包含AGC属性，所述数据检索处理器另外包括：

用于在感应数据光点的过程中进行由于所述图象上的亮度变化而引起的自动增益控制的AGC子处理器。

6．如权利要求5所述的用于从光学图象中检索数据的系统，其特征在于所述AGC子处理器包括用于在所述图象数据图案的预定区域上跟踪图象光点亮度的AGC峰值检测电路。

7．如权利要求6所述的用于从光学图象中检索数据的系统，其特征在于所述峰值检测电路包括一个沿二维数据图案的一个轴对一个基线峰值检测幅值求平均值，以及在沿数据图案的另一个垂直轴的峰值检测幅值之间进行插值的二维信号处理。

8．如权利要求2所述的用于从光学图象中检索数据的系统，其特征在于所述校准处理的所述多项式子处理器包括一个最小二乘子处理器，其用于产生一个多项式的最佳拟合以确定与所述栅格图案中的感应元件的所述阵列相关的所述校正数据位置。

9．如权利要求2所述的用于从光学图象中检索数据的系统，其特征在于所述校准处理的所述多项式子处理器包括计算多项式的系数以及用所述系数来求解校准参数，从而产生所述校正数据位置的处理步骤，通过其至少可以彻底校正由于光学，机构和电气缺陷而引起的对齐不准效果中的某一部分。

10．如权利要求1所述的用于从光学图象中检索数据的系统，其特征在于所述传感器栅格图案的面积稍大于包含将被检索的数据的图象的面积。

11．一种通过为了读出而将所存储的光学图象投影到传感器上来检索存储在一种可擦写光学介质上的数据的系统，其中该图象含有一个包括了映象到用于读出的传感器上的相关检索置信的二维数据图案，其特征在于包括：

一个具有以二维图案排列以感应映象到其上的光数据图案中的数据的光电感应元件的传感器，所述感应元件以所述二维阵列图案建造与排列是为了在二维方向上对图象数据进行重复取样。

所述传感器的一个检索处理器，其对应于用于确定图象数据的校正幅值和位置的所述检索置信，通过其可以在图象亮度和校准方面对感应元件上的数据映象进行校正。

12．如权利要求11所述的用于检索数据的系统，其特征在于包括所述二维数据图案的检索置信包含位置校准置信，而所述检索处理器包括位置校准处理。

13．如权利要求11所述用于检索数据的系统，其特征在于在所述二维数据图案中的检索置信包含AGC置信，而所述检索处理器包括AGC处理。

14．如权利要求11所述用于检索数据的系统，其特征在于所述检索处理器包括一个用于校正被传感器元件之间的码间干扰所破坏的感应数据的脉冲细化子处理。

15．如权利要求11所述用于检索数据的系统，其特征在于所述检索处理器包括一个用于最小化由码间干扰所引入的误差的二维脉冲细化子处理器。

16．一种用于从一幅包含有一个具有已知光学检索置信的二维数据图案并被映象到传感器上以将其读出的光学图象中检索数据，及在数据图象被转化为数据时对包括平移和旋转误差在内的多种光学效果进行补偿的系统，其特征在于包括：

一个由排列在一个通常与一个映象数据图案大小一致的二维栅格上的光感应元件组成的传感器阵列，所述光感应元件以高于所述图象数据图案中的数据的密度的密度建造与排列，以使得可以在两维方向上对数据图象进行重复取样；

所述传感器元件的感应电平电路，其用于产生一个代表了每个感应元件上所感应的一个编码光学特性的多位数字值；以及

用于根据具有所述光学图象的所述检索置信检测所述图案上的图象亮度的自动增益控制(AGC)。

17．如权利要求116所述的系统，其特征在于另外包括一个用于校正二维码间干扰的二维脉冲细化处理器。

18．如权利要求16所述的系统，其特征在于另外包括并行读出和处理，其使得字长由在数据图象的每一维中的数据光点的数目所决定的数据能够被输出以控制顺流的数据处理。

19．一种用于从一幅包含有一个用电-光方法选择的具有检索置信的二维数据图案，且被映象到一个传感器阵列上以将其读出的光学图象中检索数据，及在数据图象被转化为电气数据时对数据图象包括平移和旋转平移和放大在内的多种光学效果进行补偿的系统，其中所选择的每个数据图案均被划分为多个区段而每个区段又均具有包括区段拐角在内的已知图象特性以辅助检索处理，其特征在于包括：

一个由排列在一个通常与一个映象数据图案大小一致的二维栅格上的光感应元件组成的传感器阵列，所述传感器以使得可以在两维方向上对数据图象进行重复取样的方式建造与排列；

确定所述多个数据区段的近似区段拐角位置的粗略校准处理器；

用于确定每个与所计算的数据位置有关的所述区段中的一个参考点比所述粗略校准处理器更精确的位置的精细拐角定位处理器。

20．如权利要求19所述的系统，其特征在于另外包括一个校准处理器，其用于在使用多项式来描述与所述传感器元件的已知位置有关的校正位置的图象处理中产生对位置误差的校正。

21．如权利要求20所述的系统，其特征在于所述校准处理器另外包括一个二阶多项式子处理器，其用于提高对由于光学效果而引起的图象扭曲的校正能力。

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