CN1536430A - 投影系统的空间频率响应校正中确定最佳增益响应的方法 - Google Patents

Abstract

一种在投影系统的空间频率校正中确定最佳增益响应的方法包括以下步骤：把代码值(100)设为第一代码值；在该代码值投影平面场图像；采用照相机捕捉平面场图像(540)；创建平面场图像中缺陷的缺陷图(70)；把缺陷图应用于平面场图像以形成已校正图像；把增益表(80)设为已校正图像的第一增益；把增益表应用于已校正图像；登记已校正图像；对已登记图像滤波；测量已滤波图像的标准偏差(570)；确定对该代码值是否穷举了用于产生欠校正图像(60)和过校正图像的所有增益；如果对该代码值未穷举所有增益，则把增益表设为第一增益加n，并转到把增益表应用于已校正图像的步骤；如果已穷举所有增益，则转到确定该代码值的最佳增益的步骤。

Description

投影系统的空间频率响应校正中确定最佳增益响应的方法

技术领域

一般来说，本发明涉及数字投影装置的缺陷校正，具体地说，涉及从根据合成图像缺陷图校正的图像的扫描中产生用于缺陷校正的增益表响应。

背景技术

数字打印通常采用单个空间光调制器、如低成本液晶显示器(LCD)调制器让相纸曝光来实现。在美国专利5652661、5701185以及5745156中描述了采用常见的LCD技术的几种照相打印机。这些设计中大多数涉及使用透射型LCD调制器，如美国专利5652661和5701185所述。

所有这些装置存在的问题是它们有时在最终图像中产生缺陷。例如，这些缺陷可能是由LCD的表面精加工导致的，这引起高空间频率缺陷。同样以LCD为例，另一个缺陷是所产生的图像中的低空间频率缺陷，这种缺陷由支撑板在制造过程中接到LCD上的歪曲所产生。

在共同未决的序列号为09/606891的美国专利申请中描述了对这种空间缺陷的校正，并提供了一种采用校正缺陷图以及增益校正表来校正这种缺陷的简单装置。在共同未决的序列号为09/712641的美国专利申请中，提供了一种适当地产生校正缺陷图的装置。序列号为09/712641的美国专利申请针对为高空间频率缺陷提供适当登记和校正图的问题。但是，序列号为09/606891的美国专利申请所用的增益校正表是以一种利用相片和人为判断的主观方式来确定的。

发明内容

本发明的一个目的是提供以非主观的及时且可制造的方式创建校正增益表的装置。

简言之，根据本发明的一个方面，一种在投影系统的空间频率校正中确定最佳增益响应的方法包括以下步骤：把代码值设置为第一代码值；在该代码值投影平面场图像；采用照相机捕捉平面场图像；创建平面场图像中缺陷的缺陷图；把缺陷图应用于平面场图像以形成已校正图像；把增益表设置为用于已校正图像的第一增益；把增益表应用于已校正图像；登记已校正图像；对已登记图像滤波；测量已滤波图像的标准偏差；确定对于该代码值已经穷举了用于产生欠校正图像和过校正图像的所有增益；如果对于该代码值尚未列举完所有增益，则把增益表设置为第一增益加n，并进入把增益表应用于已校正图像的步骤，如果已经穷举了所有增益，则开始确定该代码值的最佳增益。

根据一个实施例，这包括在装置的焦平面中的电荷耦合器件(CCD)照相机，用于扫描已校正图像。在各个增益级上应用缺陷校正，并对产生最佳缺陷校正的增益扫描和估算缺陷校正。在整个范围内对若干驱动值(数字代码值)重复该过程。确定足够的增益点以便根据代码值产生全增益表。扫描和估算的不同方法应用于低空间频率和高频空间校正。例如，对于低频校正，在最高和最低反射点进行扫描以确定最佳增益。对于高频校正，扫描通常是在图像中显示最差高频变化的一个位置上。最后，全增益表与缺陷图相乘，并应用于产生最佳已校正图像的图像。

本发明的一个优点是提供对增益表的非主观估算。在各代码值或若干代码值上的增益是根据CCD照相机数据而不是根据人为判断进行统计估算的。确定各代码值上的增益的其它方法是要主观地人为查看投影图像，或者同样地查看从相纸上投影产生的照片。在相纸的情况下，没有引入相纸和打印系统的响应来进一步使缺陷校正的判断复杂化。这个方法提供增益表的自动确定，使其能更及时地创建增益表。

除了提供更好的缺陷校正之外，还在没有完全使用打印系统的情况下确定增益表。打印系统通常涉及化学品和色调校准，如传统的照相打印系统那样。因此，本发明的另一个优点是允许在制作校正增益表时确定而不需要完全的系统整合，以及在装配线上使用化学印制。这里的校正与纸张和化学无关，并且允许缺陷校正后的成像头放入任何具有化学处理器的打印机中，或者作为对已经上市的另一处理器的现场替换品发送。虽然这不完全是用于投影系统的成像头的优点，但是它仍然为数字投影提供了自动制作方法。

在以下提供的最佳实施例的详细描述中，本发明及其目的和优点将会更为明显。

附图说明

图1是用于测量增益表响应的扫描系统的整体系统框图。

图2是扫描系统和LCD投影系统的装配图。

图3是典型的缺陷校正再现路径的流程图。

图4是采用逐次逼近算法为高空间频率缺陷自动产生增益表的流程图。

图5是采用曲线拟合算法为高空间频率缺陷自动产生增益表的流程图。

图6是采用逐次逼近算法为低空间频率缺陷自动产生增益表的流程图。

图7是采用曲线拟合算法为低空间频率缺陷自动产生增益表的流程图。

图8是高空间频率缺陷的投影图像捕捉和图像处理的流程图。

图9是低空间频率缺陷的投影图像捕捉和图像处理的流程图。

图10说明在一个代码值上应用各种增益级的高空间频率校正图像。

图11说明在一个代码值上应用各种增益级的低空间频率校正图像。

图12是曲线图，说明图10所示图像的高频缺陷标准偏差与增益的一个示例。

图13是曲线图，说明图11所示图像的低频缺陷平均差与增益的一个示例。

具体实施方式

本发明特别针对构成根据本发明的设备的组成部分或者更为直接地与其结合的元件。应当理解，没有特别标明或者描述的元件可采用本领域的技术人员已知的各种形式。

现在参照图1，个人计算机(PC)12控制照相机捕捉系统14，从照相机捕捉系统14中取回图像，同时还通过其驱动器16来控制液晶器件(LCD)。图1中还标出照相机捕捉系统框和LCD驱动器加上LCD。PC还用于本发明的图像处理以及增益表响应的确定。

接下来参照图2，装配图给出照相机捕捉系统14组件，其中包括：照相机10；平移级20，用于在x、y平面上相对于LCD驱动器创建的像平面30移动照相机；以及投影系统40。箭头11表示照相机10在水平方向的运动，箭头13表示照相机10在垂直方向的运动。在投影系统40投影大于照相机10的图像的情况下，通过级20的平移就可以捕捉投影像平面30中的投影图像和各个点。

图3是采用缺陷图和增益表以提供作为空间坐标的函数的缺陷补偿的典型缺陷校正算法的流程图。缺陷添加到输入图像数据50以创建已校正图像60，已校正图像60被发送到装置驱动器。最佳缺陷校正通过缺陷图70来创建，缺陷图70是在一个代码值上的缺陷与空间位置的映射。增益表80是代码值的函数，从而允许衰减或增强缺陷图以便在其它代码值上有最佳操作。在本发明中，通过将变化增益应用于图3所示的增益表80，并分析图2的照相机10所扫描的、在应用变化增益时由图3的已校正图像60所产生的结果，实现对最佳增益表的确定。

下面参照图3和图4，图中给出采用逐次逼近方式来确定高空间频率缺陷的增益表的流程图。首先，在步骤72应用缺陷图70，如图4的示意图所示。图3的未校正图像数据50设置为初始代码值，如图4的框100所示。在步骤100，在器件上的每个空间位置，以下称作平面场，将此图像数据设置为一个代码值。初始平面场设置为代码范围一端的代码值，例如范围0至255之中的代码值0。

按照图4的流程图，进入框110，增益表80设置为用于初始代码值的初始增益。这个初始增益是增益表范围的一端上的增益倍数。这可能是等于0的增益，即没有缺陷校正。继续沿流程图，在框120应用缺陷校正，图像在框130进行处理，并在框140针对标准偏差量度而测量。(框130的捕捉和图像处理将在稍后说明，并在图8中给出其详细情况。)标准偏差量度用于140是因为高空间频率缺陷的特征。高频缺陷通常空间间隔极小，并且以随机的空间间隔出现。很难使用挑选个别缺陷并把它与另一个缺陷进行比较的方法，这个方法能够用于低空间频率缺陷估算中，这作为本发明的另一个部分来说明。记录当前增益值的标准偏差。

图4中的流程图判定框150确定是否已经对当前代码值穷举了所有增益。保证最佳校正的增益的范围在本实施例中是已知的。也就是说，最大增益是已知的，它大于实现最佳校正所需的增益。如果最大增益是未知的，则本领域的技术人员应当了解，增益一直增加到图像被过校正为止。如果没有穷举所有增益，则增量施加到该增益，如框160所示。重复应用缺陷校正，对每个增益值记录标准偏差。已经记录用于初始代码值的所有增益的结果之后，来自框150的判定将进入框170。

在图4的框170，找出最小标准偏差，记录产生这个最小标准偏差的增益，作为最佳增益。在判定框180，增益值的标准偏差估算最小增益上下的测量值。如果发现最小增益的标准偏差不在两个相邻增益的容限内，则流程图进入框190。需要在实现算法之前确定容限。例如，设照相机10为10位照相机。此外，已知对该缺陷所实现的最佳校正是出自1024个代码的四的标准偏差，但是当标准偏差高达4.5时也实现足够好的校正。容限是最小值之内的0.5。

这里，发现最小增益不在容限之内，因此逐次逼近法逼近最佳增益。图4中的框190描述将增益增量一分为二，以及将起始增益设置为当前最小增益上下的值。当增益增量一分为二时，增益的范围将一分为二。例如初始时，增量为25％，从0％到200％测量增益。此外，在75％找到最小增益。下一个增量将为一半或12.5％，范围将为100％对200％。另外，范围将集中在当前最小值75％，新的参数将从25％变到125％，步长为12.5％。

这个过程在流程图上继续循环，直到在框180发现最小增益在容限之内。接下来到图4的框200，判定是否已经穷举所有代码值。如果没有，则在图4的框210，下一个代码值把装置的平面场设置为下一个等级。这个过程的最完全实现是已经穷举每个代码值。例如，在具有8位输入的装置中，能够测量全部256个代码。作为本发明的一个最佳实施例，应当测量所有可能的代码值，但是，也可以测量子集，以及通过增益与代码值的曲线拟合可以得到最终的增益表。最后，图4的框220是每个代码值的全增益表的最终输出。

现在参照图5，流程图表示一种方法，用于采用简单曲线拟合方式来确定高频缺陷的增益表。如图4的描述那样，各种增益的应用按照流程图继续到图5中的框150，直到测量完所有增益为止。对于本发明的这个实施例，保证实现最佳校正的增益范围是已知的，如上所述。已经对当前代码值穷举所有增益之后，框150进入图5中的框230。在图5的框230，标准偏差与增益是采用多项式来曲线拟合的或者其它适当的曲线拟合。曲线拟合的特性需要根据特定系统为已知的，缺陷在实现这个算法之前被确定。应用曲线拟合之后，找出最小标准偏差，并记录产生该最小标准偏差的增益，作为最小增益。同样在图5的框200，所有代码值均终止，以及在框220，与图4所示一样构建最终的增益表。曲线拟合方法的优点在于收敛到增益表的速度。但是，其缺点是不一定能准确地确定最佳增益。

先参照图8，流程图说明捕捉和处理高空间频率校正图像以产生标准偏差量度。图8中的图像处理类似于共同未决的序列号为09/712641的美国专利申请关于创建缺陷图所述的处理。图8的框500描述了对一组基准点成像，以及设置图2所示照相机10的曝光参数以捕捉照相机中间范围中的基准点。在框510，照相机捕捉基准点，在框520，找出基准点的坐标。这些基准点坐标提供了LCD像素按照照相机像素坐标的精确登记。

在图8的框530，对于正获取其增益的当前代码值把照相机曝光量级设置为照相机的中距。例如，平面场代码值设置为100，但照相机范围为10位，0至1023。通过诸如快门速度之类的参数所设置的照相机曝光设置经过设置，使100的装置平面场平移到大约512的平均值或照相机代码空间的中距。通过采用照相机照相、测量所捕捉图像的平均值以及调整照相机曝光参数直到平均值为512，实现设置照相机曝光量。继续到框540，捕捉来自图4和图5的框120的平面场校正图像。在捕捉之后，框550表示根据基准点坐标对图像进行修剪、扭曲以及调整大小。框560说明对图像进行高通滤波以刚好隔离高频缺陷。正如共同未决的、序列号为09/712641的美国专利申请所述的那样。这个操作类似于根据校正后图像创建另一个缺陷图或缺陷图的一部分以估算当前增益的效果。最后，图8的框570测量所处理图像的标准偏差，作为高频缺陷的幅度的量度。这个数值在图4和图5的框140中被记录和使用。

接下来参照图10，该图为图8的框560之后的一组示例图像。从20％校正到60％校正的一系列图像表示从欠校正到完全校正再到过校正图像的缺陷。图12中是来自图10的图像的标准偏差的示例曲线。图12中，最小标准偏差点表示产生这个最小标准偏差的最佳增益。在图4所示的方法中，这些曲线中的许多相继重复，直至收敛到最佳增益。而在图5中，这些曲线中只有一个是必需的，采用单个曲线拟合获取最小增益，图12所示的曲线拟合是二次多项式的。可使用其它曲线拟合，例如三次样条和高次多项式曲线拟合。至此，从图4和图5，到图8、图10以及图12，完成了对确定高空间频率缺陷的增益表的说明。下图6、7、9、11和13将对低空间频率情况进行详细说明。

本发明其余的详细说明与低空间频率缺陷的校正有关。现在参照图6，该图是流程图，详细说明一种采用逐次逼近方式来实现低频校正的方法，类似于图4的说明中所述的方式。图6的框100和110表示与图4相同的操作，即实现初始代码值和起始增益。继续进入到图6的框300，对当前代码和增益应用缺陷校正，类似于图4的框120，其中的主要差别在于图包含低空间频率缺陷。

图6的框310表示捕捉已校正图像效果，和图4的框130一样。但是，显著差别在于缺陷校正的特性。低空间频率需要在图3的像平面30的较长空间坐标上估算。在高频校正中，几乎肯定的是，框130的估算能够通过图像的一部分来获得。这是因为对于这种缺陷校正方法，仅使用一个空间缺陷图。因此，图像的一部分中的高频校正必须以与图像的另一部分中高频校正相同的方式起作用。如果图2中提供已校正图像捕捉的照相机10太小而无法一次捕捉整个图案，则利用通过图2的平移级20来移动照相机的功能。同样，对于高频，这些级根本不需要移动照相机一个位置，例如投影图像的中心。但是，在低频校正中，图6的框310的捕捉可包括捕捉、处理以及估算许多图像，以便在投影图像的较大区域上进行估算。

继续到图6的框320，它与图4的框140相似，估算缺陷校正增益的效果的测量值。在本发明的最佳实施例中，这个量度是已校正图像的最暗部分的平均值相对于图像的最亮部分的平均值的度量。在高频校正中，缺陷太小且位置随机，难以采用这种简单的平均差来估算，因此使用统计标准偏差。但是，本领域的技术人员应当了解，估算这些缺陷的各种应用可以互换，以及稍加改变而成为其它的数学计算。在某些情况下，可能需要使用不同的数学量度来改善缺陷校正。

接下来参照图6的框150，进行与图4的框150相同的判定，即必须穷举当前代码值的所有增益。再参照图4的框150的描述，了解关于如何确定增益范围的详细情况。记录在各增益点上产生的校正测量值。图6的框330与图4的框170相似，它表示发现产生最佳缺陷校正的增益。图6的框330和图4的框170之间的差别在于，发现最佳增益为来自图6的框320的平均差最接近0的点。在判定框180，估算最小差，不管它是否在容限之内。正如估算图4的框180的容限一样。正如图4的框190那样，图6的框190表示对集中于框330所找出的最佳增益附近的一组新增益值的逐次逼近。同样与图4相同，框200、210以及220实现了对其它代码值找出增益以及为低频缺陷校正创建最终增益表。

现在参照图7，用于确定低频增益表的曲线拟合方法，框100、110以及300设置初始代码、增益以及应用缺陷校正，正如图6所示一样。框310和320表示捕捉从缺陷校正中产生的图像，以及测量这个校正在平均暗图像位置减去亮图像位置的效果，正如图6所示。同样，在框150，穷举所有增益值，并对所有增益值存储缺陷校正测量值。

进入图7的框340，平均差值与增益值进行曲线拟合。与图5的框230的曲线拟合相似，可使用简单多项式曲线拟合，曲线拟合的特性需要在实现这个方法之前被确定。框330估算平均差等于0的点的曲线拟合。这是图像中最暗点变为等于图像中最明点、从而消除了低频缺陷的最差效果的点。这被记录为当前代码值的最佳增益。在框200和210中，穷举了其余所有代码值，正如图5一样。最后，框220构建最终增益表，正如图5一样，只是这是低频校正增益表。

现在参照图9，该流程图描述图6和图7的框310的详细情况。框500和510详细说明调整图2的照相机10以捕捉基准图像，正如图8的框500和510一样。在框600中包含判定是否需要更多图像并且在肯定时指明其位置的块。在低频缺陷图中找出图像中的暗点和亮点的空间位置。通过图2的平移级20来指示照相机10捕捉同样为图2中的投影图像30的明暗位置上的图像。因此，判定框600指示捕捉两个或更多图像。为简洁起见，本实施例中所述的只是两个位置，即图像的最明区域和最暗区域。在图9的框520，定位各图像的基准点。框530和540与图8相同，捕捉当前正在分析的校正后的平面场图像。框610重复框600的判定，并在暗和明两个区域位置捕捉平面场。图9的框550把各图像登记到框520中找出的基准标记中。在630应用低通滤波器，以便限制对欠校正缺陷的估算，与图8的框560相似。

最后，在图9的框620，计算各个暗和明图像的一部分的平均值，然后再减去平均值。这个被减值发送到图6和图7的框320。重要的是要注意，所用的暗和明区域位置是在缺陷图中找出的原始未校正图像暗和明区域位置。当应用更多校正增益时，这些暗和明区域将会转换，从而平均差将会转换符号。这是所需的效果，因为过零点是它们相等之处。

接下来参照图11，该图为图9的框630之后的一组示例图像。从20％校正到60％校正的一系列图像表示范围从欠校正到完全校正再到过校正图像的缺陷。注意从20％校正到60％校正的变化，暗和明区域将会转换。图13是来自图11的图像的平均差的示例曲线。平均值由暗点和明点内一部分的平均值来表示。在图13中，平均差点等于零表示产生这个平均差的40％的最佳增益。在图6所示的方法中，这些曲线中的许多相继重复，直至收敛到最佳增益。而在图7中，这些曲线中只有一个是必需的，采用单个曲线拟合来获取最小增益，图13所示的曲线拟合是一次多项式的。至此，从图6和图7到图9、图11以及图13，完成了对确定低空间频率缺陷的增益表的说明。

Claims (9)

1.一种在投影系统的空间频率响应校正中确定最佳增益响应的方法，包括以下步骤：

a)把代码值设置为第一代码值；

b)在所述代码值上投影平面场图像；

c)采用照相机捕捉所述平面场图像；

d)创建所述平面场图像中缺陷的缺陷图；

e)把所述缺陷图应用于所述平面场图像以形成已校正图像；

f)把增益表设置为所述已校正图像的第一增益；

g)把所述增益表应用于所述已校正图像；

h)登记所述已校正图像；

i)对所述已登记图像滤波；

j)测量所述已滤波图像的标准偏差；

k)确定是否对于所述代码值已经穷举了用于产生欠校正图像和过校正图像的所有增益；

l)如果对于所述代码值尚未穷举所有增益，则把所述增益表设置为所述第一增益加n并转到步骤g)，如果已经穷举了所有增益，则转到步骤m)。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用曲线拟合方法来找出最佳增益，还包括以下步骤：

m)在各个所述增益上对各个所述标准偏差确定二次曲线拟合；

n)从所述二次曲线拟合中选择最佳标准偏差；以及

o)从所述最佳标准偏差中确定所述代码值的最佳增益。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用曲线拟合方法来找出最佳增益，还包括以下步骤：

m)在各个所述增益上对各个所述标准偏差确定三次样条曲线拟合；

n)从所述三次样条曲线拟合中选择最佳标准偏差；以及

o)从所述最佳标准偏差中确定所述代码值的最佳增益。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于在多个所述代码值上另外选择一些增益，还包括以下步骤：

p)如果还没有使用完所有代码值来确定所述代码值的所述增益，则把所述代码值设置为所述第一代码值加n并转到步骤b)，如果所有代码值已经用于确定所有所述代码值的所述增益，则转到q)。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于在多个所述代码值上另外选择一些增益，还包括以下步骤：

p)如果还没有使用完所有代码值来确定所述代码值的所述增益，则把所述代码值设置为所述第一代码值加n并转到步骤b)，如果所有代码值已经用于确定所有所述代码值的所述增益，则转到q)。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于对于所有可能的所述代码值从所述增益值中产生增益表包括以下步骤：

q)采用来自所有可能的所述代码值的所述增益的所有值来填充增益与代码值表。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于对于所有可能的所述代码值从所述增益值中产生增益表包括以下步骤：

q)采用来自所有可能的所述代码值的所述增益的所有值来填充增益与代码值表。

8.如权利要求4所述的方法，其特征在于对于所有可能的代码值的子集从所述增益值中产生增益表包括以下步骤：

q)对所述增益值与所述代码值的子集进行曲线拟合；以及

r)采用所有可能的代码值的所有所述曲线拟合增益值来填充增益与代码值表。

9.如权利要求5所述的方法，其特征在于对于所有可能的代码值的子集从所述增益值中产生增益表包括以下步骤：

q)对所述增益值与所述代码值的子集进行曲线拟合；以及

r)采用所有可能的代码值的所有所述曲线拟合增益值来填充增益与代码值表。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于采用逐次逼近方法来找出最佳增益，还包括以下步骤：

m)从所述增益值中选择最佳标准偏差；

n)从所述最佳标准偏差中确定最佳增益；

o)从与所述最佳增益相邻的增益中确定标准偏差容限；

p)如果标准偏差容限处于所述最佳增益的最小容限之内，则转到r)；如果标准偏差不在所述最佳增益的最小容限之内，则转到q)；以及

q)为步骤l)设置新的增益增量n，并且把如步骤f)中所述的第一增益重置为所述最佳增益减去所有新的n增益增量之和除以2的结果，转到g)，继续逐次逼近方法以确定最佳增益。

Images