CN1531318A - 影像校正方法 - Google Patents

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Abstract

一种影像校正方法。首先，扫描一全白图件并形成一扫描影像，扫描影像包括数个影像像素，各影像像素具有一灰阶值。统计这些灰阶值，使得各灰阶值具有影像像素数量。取出最大灰阶值及最小灰阶值，并获得中间灰阶值。取出具有最大影像像素数量的基准灰阶值，并判断基准灰阶值大于中间灰阶值时，取出位于基准灰阶值±灰阶值区间范围内的所有灰阶值。根据相符的各灰阶值及所相对的影像像素数量以进行平均，并获得一校正灰阶值。

Description

影像校正方法
技术领域
本发明涉及一种影像校正方法，且特别涉及一种根据所扫描的图件样式以决定所需的具有最大影像像素数量的基准灰阶值大于或小于由最大灰阶值及最小灰阶值所计算获得的中间灰阶值的影像校正方法。
背景技术
当扫描器扫描一待扫描文件之前，扫描器会先进行一影像校正动作，用以避免扫描影像产生失真的现象。现今影像校正方法很多，在此将以一公知的影像校正方法为例，并以图1辅助说明。
在图1中，首先，在步骤102中，扫描器扫描一全白图件，并形成一扫描影像。其中，扫描影像包括数个影像像素，且各影像像素具有一灰阶值。接着，进入步骤104中，排序这些灰阶值，使得各灰阶值具有一影像像素数量。其中，根据这些灰阶值及各灰阶值所相对的影像像素数量以形成一灰阶分布图，如图2所示。
在图2中，横座标表示灰阶值，且纵座标表示影像像素数量。以8位元为基准时，横座标会有0～255的灰阶值分布范围。当灰阶值接近255时，表示影像像素偏向白色；相反地，当灰阶值接近0时，表示影像像素偏向黑色。
一般而言，当扫描器扫描全白图件时，理想状态下的灰阶分布图应该会全部偏向白色，即各影像像素的灰阶值会较偏向255。实际上，由于全白图件上沾些灰尘的缘故，导致图2的灰阶分布图具有两端波峰及中央波谷的分布曲线。其中，右端波峰内的影像像素的灰阶值较高，表示其偏向白色，且影像像素数量较多；左端波峰内的影像像素的灰阶值较低，表示其偏向黑色，且影像像素数量较少。
然后，进入步骤106中，由灰阶分布图取出一中位数灰阶值ME，如图2所示，并且计算标准差S。其中，由于右端波峰占有全部影像像素数量的大部分，所以中位数灰阶值ME的位置比较接近右端波峰。接着，进入步骤108中，取出位于(ME±ηS)区间内的灰阶值，η的值为2～3.3。并平均相符的灰阶值，以获得一校正灰阶值，本方法在此终告结束。
然而，倘若全白图件上的污点甚多或扫描时受到外界杂讯干扰时，所获得的灰阶值及各灰阶值所相对的影像像素数量有可能产生如图3所示的灰阶分布图。在图3中，右端波峰内的影像像素数量却比图2的右端波峰内的影像像素数量少；左端波峰内的影像像素数量却反而比图2的左端波峰内的影像像素数量增加许多。若由图3的灰阶分布图取出一中位数灰阶值ME，如图3所示，并且计算标准差S。由于左端波峰占有全部影像像素数量的大部分，所以中位数灰阶值ME的位置比较接近左端波峰。甚至，取出位于(ME±ηS)区间内的灰阶值，η的值为2～3.3。并平均相符的灰阶值，以获得一校正灰阶值。这样情况下所获得的校正平均值与预期的结果相差很大，使得上述的方法对于这样特殊状况将会显得不实用。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种影像校正方法，其根据所扫描的图件样式以决定所需的具有最大影像像素数量的基准灰阶值大于或小于由最大灰阶值及最小灰阶值所计算获得的中间灰阶值的设计，可以过滤全白图件上的污点甚多、全黑图件上的白点过多或扫描时受到外界杂讯干扰所产生的特殊状况。避免将此与预期结果相差很大的误差纳入校正范围内，以确实达到影像校正的目的。
根据本发明的目的，提出一种影像校正方法。首先，扫描图件，并形成扫描影像，扫描影像包括数个影像像素，各影像像素具有灰阶值。接着，统计这些灰阶值，使得各灰阶值具有影像像素数量。然后，取出最大灰阶值及最小灰阶值，并获得中间灰阶值。接着，取出具有最大影像像素数量的基准灰阶值。然后，根据图件并判断基准灰阶值是否大于或小于中间灰阶值，若是，则取出位于(基准灰阶值±灰阶值区间)范围内的灰阶值，根据相符的各灰阶值及所相对的影像像素数量以进行平均，并获得校正灰阶值。否则，结束本方法。
根据本发明的目的，提出一种影像校正方法。首先，扫描图件，并聚焦成像于感光元件的数个感光像素上，以形成一扫描影像。其中，扫描影像包括数个影像像素，各影像像素具有灰阶值。接着，统计各感光像素所相对的这些灰阶值，使得各灰阶值具有影像像素数量。并根据各灰阶值及相对的各影像像素数量以形成一灰阶分布图。然后，由各灰阶分布图中取出最大灰阶值及最小灰阶值，并获得中间灰阶值。接着，由各灰阶分布图中取出一具有最大影像像素数量的基准灰阶值。然后，根据图件并判断基准灰阶值是否大于或小于中间灰阶值，若是，则由各灰阶分布图中取出位于(基准灰阶值±灰阶值区间)范围内的灰阶值，根据相符的各灰阶值及所相对的影像像素数量以进行平均，并获得一相对于各感光像素的校正灰阶值。否则，结束本方法。
附图说明
为让本发明的上述目的、特征、和优点能更明显易懂，下文特举一优选实施例，并配合附图，作详细说明如下。
图1绘示一公知的影像校正方法的流程图。
图2绘示扫描一全白图件后所形成的具有中位灰阶值的灰阶分布图。
图3绘示扫描一污点甚多的全白图件或于扫描全白图件过程中受到外界干扰后所形成的具有中位灰阶值的灰阶分布图。
图4绘示依照本发明的优选实施例的影像校正方法的流程图。
图5绘示扫描一全白图件后所形成的具有中间灰阶值的灰阶分布图。
图6绘示扫描一污点甚多的全白图件或于扫描全白图件过程中受到外界干扰后所形成的具有中间灰阶值的灰阶分布图。
具体实施方式
请参照图4，其绘示依照本发明的优选实施例的影像校正方法的流程图。在图4中，首先，在步骤402中，扫描器扫描一全白图件，并聚焦成像于扫描器的感光元件的数个感光像素上，以形成一扫描影像。其中，扫描影像包括数个影像像素，且各影像像素具有一灰阶值。接着，进入步骤404中，统计各感光像素所相对的这些灰阶值，使得各灰阶值具有一影像像素数量。其中，根据这些灰阶值及各灰阶值所相对的影像像素数量以形成一相对于各感光像素的灰阶分布图，如图5所示。
在图5中，横座标表示灰阶值，且纵座标表示影像像素数量。以8位元为基准时，横座标会有0～255的灰阶值分布范围。当灰阶值接近255时，表示影像像素偏向白色；相反地，当灰阶值接近0时，表示影像像素偏向黑色。
然后，进入步骤406中，由各感光像素所相对的灰阶分布图中取出一最大灰阶值A及一最小灰阶值B，并获得一中间灰阶值C，又如图5所示。其中，中间灰阶值C可以等于最大灰阶值A减去最小灰阶值B后所获得的值的一半，即C＝(A-B)/2；甚至，中间灰阶值C亦可等于最大灰阶值A及最小灰阶值B的总和的一半，即C＝(A+B)/2。另外，中间灰阶值C的位置必定落于图5的两波峰之间的波谷附近，本发明将以中间灰阶值C为一判断基准。接着，进入步骤408中，由各感光像素所相对的灰阶分布图中取出一具有一最大影像像素数量N的基准灰阶值M。其中，基准灰阶值M的位置必定落于图5的右端波峰中。
然后，进入步骤410中，判断基准灰阶值M是否大于中间灰阶值C。若是，进入下一步骤，否则，结束本方法。其中，由于扫描器所扫描的对象为一全白图件，本发明所得到的基准灰阶值M必须大于中间灰阶值C，方可合乎预期结果并进入下一步骤。也就是说，倘若本发明所得到的基准灰阶值M小于中间灰阶值C时，如图6所示，这样的状况与预期的结果相差很大，本方法在此终告结束。
这样的判断方式，可以过滤一些如全白图件上的污点甚多或扫描时受到外界杂讯干扰所产生的特殊状况，避免将此与预期结果相差很大的误差纳入校正范围内，以确实达到影像校正的目的。
接着，进入步骤412中，取出位于(基准灰阶值M±色阶值区间P)范围内的所有色阶值，又如图5所示。根据相符的各灰阶值及所相对的影像像素数量以进行平均，并获得一校正灰阶值，本方法在此终告结束。其中，色阶值区间P的大小可以弹性设定，例如色阶值区间P的大小被设定为基准灰阶值M的大小的十分之一。
本领域技术人员可以明了本发明的技术并不局限于此。例如，当扫描器扫描一全黑图件以进行影像校正时，本发明的影像校正方法将如下所述：
首先，扫描全黑图件并形成扫描影像，扫描影像包括数个影像像素，各影像像素具有灰阶值。接着，统计这些灰阶值，使得各灰阶值具有影像像素数量。然后，取出最大灰阶值及最小灰阶值，并获得一中间灰阶值。接着，取出具有最大影像像素数量的基准灰阶值。然后，判断基准灰阶值是否小于中间灰阶值，若是，则取出位于(基准灰阶值±灰阶值区间)范围内的灰阶值，根据相符的各灰阶值及所相对的影像像素数量以进行平均并获得校正灰阶值；否则，结束本方法。
其中，中间灰阶值可以等于最大灰阶值减去最小灰阶值后所获得的值的一半，或者是，中间灰阶值可以等于最大灰阶值及最小灰阶值的总和的一半。
这样的判断方式，可以过滤一些如全黑图件上的白点甚多或扫描时受到外界杂讯干扰所产生的特殊状况，避免将此与预期结果相差很大的误差纳入校正范围内，以确实达到影像校正的目的。
发明效果
本发明上述实施例所揭露的影像校正方法，其根据所扫描的图件样式以决定基准灰阶值大于或小于中间灰阶值的设计，可以过滤全白图件上的污点甚多、全黑图件上白点过多或扫描时受到外界杂讯干扰所产生的特殊状况。避免将此与预期结果相差很大的误差纳入校正范围内，以确实达到影像校正的目的。
综上所述，虽然本发明已以一优选实施例揭露如上，其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内可作各种的更动与润饰，因此本发明的保护范围以所附的权利要求为准。

Claims (13)

1.一种影像校正方法，包括：
扫描一图件，并形成一扫描影像，该扫描影像包括数个影像像素，各该影像像素具有一灰阶值；
统计这些灰阶值，使得各该灰阶值具有一影像像素数量；
取出一最大灰阶值及一最小灰阶值，并获得一中间灰阶值；
取出一具有一最大影像像素数量的基准灰阶值；以及
根据该图件并判断该基准灰阶值是否大于或小于该中间灰阶值，若是，则取出位于该基准灰阶值±一灰阶值区间范围内的这些灰阶值，根据相符的各该灰阶值及所相对的该影像像素数量以进行平均，并获得一校正灰阶值。
2.如权利要求1所述的方法，其中当该图件是一全白图件时，该方法将判断该基准灰阶值是否大于该中间灰阶值。
3.如权利要求1所述的方法，其中当该图件是一全黑图件时，该方法将判断该基准灰阶值是否小于该中间灰阶值。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，更包括：
根据各该灰阶值及相对的各该影像像素数量以形成一灰阶分布图，其中，该灰阶分布图的横座标表示该灰阶值，而该灰阶分布图的纵座标表示该影像像素数量。
5.如权利要求1所述的方法，其中该灰阶值区间的大小为该基准灰阶值的大小的十分之一。
6.如权利要求1所述的方法，其中该中间灰阶值等于该最大灰阶值及该最小灰阶值的总和的一半。
7.如权利要求1所述的方法，其中该中间灰阶值等于该最大灰阶值减去该最小灰阶值后所获得的值的一半。
8.一种影像校正方法，包括：
扫描一图件，并聚焦成像于一感光元件的多个感光像素上，以形成一扫描影像，其中，该扫描影像包括多个影像像素，各该影像像素具有一灰阶值；
统计各该感光像素所相对的这些灰阶值，使得各该灰阶值具有一影像像素数量，并根据各该灰阶值及相对的各该影像像素数量以形成一灰阶分布图；
由各该灰阶分布图中取出一最大灰阶值及一最小灰阶值，并获得一中间灰阶值；
由各该灰阶分布图中取出一具有一最大影像像素数量的基准灰阶值；以及
根据该图件并判断该基准灰阶值是否大于或小于该中间灰阶值，若是，则由各该灰阶分布图中取出位于该基准灰阶值±一灰阶值区间范围内的这些灰阶值，根据相符的各该灰阶值及所相对的该影像像素数量以进行平均，并获得一相对于各该感光像素的校正灰阶值。
9.如权利要求8所述的方法，其中当该图件是一全白图件时，该方法将判断该基准灰阶值是否大于该中间灰阶值。
10.如权利要求8所述的方法，其中当该图件是一全黑图件时，该方法将判断该基准灰阶值是否小于该中间灰阶值。
11.如权利要求8所述的方法，其中该灰阶值区间的大小为该基准灰阶值的大小的十分之一。
12.如权利要求8所述的方法，其中该中间灰阶值等于该最大灰阶值及该最小灰阶值的总和的一半。
13.如权利要求8所述的方法，其中该中间灰阶值等于该最大灰阶值减去该最小灰阶值后所获得的值的一半。
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