CN1741562A - 扫描仪校准方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种扫描仪校准方法。步骤包括制作基准印鉴、扫描仪校准卡、获得一个基准图像文件和使用该基准图像文件的校准法、比较匹配率的校准方法。其中使用基准图像校准时，将实际扫描图像与理想图像相比较，获得校准值；比较匹配率校准时，先对实际扫描图像进行自身的匹配，获得在两轴方向具有相同缩放率的图像后，再与基准图像文件进行匹配，产生校准值。本发明的方法能有效降低扫描仪的成像线性误差、快速准确、通用于各类扫描仪。

Description

扫描仪校准方法

技术领域

本发明涉及扫描仪校准技术领域，尤其涉及扫描仪线性误差校准

技术领域。

背景技术

扫描仪作为光电一体化的计算机外设，已有十多年的发展历史。但是，所有硬件设备都有误差范围，其中，一般扫描仪的误差范围是2％-3％。扫描仪的误差体现在两大方面，分别是线性误差和非线性误差。其中，线性误差主要体现在由于仪器的机械原因而造成的扫描图像尺寸与原件尺寸有所差异。

在某些特殊领域，例如银行印鉴识别，需要使用摄像机或扫描仪等图像采集设备将标准印鉴(即预留印鉴)和待鉴别的票面印鉴录入计算机。由于整个识别过程都是对标准印鉴与待鉴别的票面印鉴的重合图像进行比对鉴别，因此图像采集的误差控制在这些领域尤其重要。其中图像的形变可能会导致原本可与原印鉴重合的图像无法重合。这种情况多发在标准印鉴采集与待鉴别的印鉴采集时，使用了不同的扫描仪；在使用同一部扫描仪时同样有可能发生这种情况。

根据公安部印鉴安全管理的有关规定，有效印鉴印文的形变误差必须低于2％，而由于扫描仪的误差范围是2％-3％，所以扫描仪成像的线性误差控制对印鉴鉴别显得尤其重要。而一般的扫描仪由于缺乏线性误差的校准技术，因此在这些领域的应用很受限制。本文将涉及消除扫描仪的线性误差的方法。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的目的是要克服目前缺乏扫描仪成像校准技术的不足之处，提供一种能有效降低扫描仪的成像线性误差、快速准确、通用于各类扫描仪的扫描仪校准技术。

(二)技术方案

本发明提出的扫描仪误差校准方法，包括以下步骤：

1)制作基准印鉴；

2)制作扫描仪校准卡；

3)获得校准卡的基准图像文件并计算校准值，其步骤的特征在于测量基准印印鉴长度并计算理想成像图像像素点个数，扫描校准卡获得实际图像并计算成像图像像素点个数，对比理想成像与实际成像的像素点个数，获得缩放值，以该缩放值校准实际图像，获得基准图像。再以该缩放值作为校准值，校准扫描仪。

上述的扫描仪误差校准方法，一个优选方案是，步骤1)中制作的基准印鉴，在印鉴的x、y轴方向两端各有一个端点标记；步骤2)中制作的校准卡上，印有两个角度相差90°的基准印鉴印文。

上述的扫描仪误差校准方法，另一个优选方案是，步骤3)中获得基准图像文件的步骤是：测量基准印鉴的x、y轴间长度并计算在当前分辨率下理想图像的象素点个数P_x1、P_y1，扫描校准卡并计算图像上轴向间实际生成的象素点个数P_x2、P_y2，x、y轴的校准值的生成公式为：C_x1＝P_x1/P_x2，C_y1＝P_y1/P_y2。扫描校准卡所得的图像在x轴和y轴方向分别缩放C_x1、C_y1倍，则所得图像即为基准图像文件。

本发明提出的扫描仪校准方法，还可以包括以下步骤：扫描校准卡获得实际图像后，以图像中其中一个印文图像IMG_M为模板，对另一个印文图像IMG_T进行旋转匹配，获得x、y轴方向上具有相同缩放比的图像，与步骤3)中获得基准图像相匹配，由最大匹配率获得缩放值，以该缩放值作为校准值，完成校准。

上述的扫描仪误差校准方法，其中一个优选方案是，扫描校准卡所得的图像中，以其中一个印文图像IMG_M为模板图像，旋转并缩放其中一个图像IMG_T与模板图像IMG_M进行匹配，获得匹配率r，选取使得r值最大的缩放率C₂，对两个图像在y方向分别缩放C₂，再将所得图像在x、y轴向以相同的缩放比缩放，与基准图像文件相匹配，计算匹配率，选取使得r值最大的缩放率C_o，获得到的x、y轴方向的校准值分别为C_x2＝C_o，C_y2＝C_o×C₂，以此校准值校准扫描仪成像输出，完成校准。

上述的扫描仪误差校准方法，一个优选方案是，计算匹配率时C₂的取值范围为0.8至1.2之间，步长可自定义。

对上述提出的扫描仪误差校准方法，另一个优选方案是，匹配率的计算公式为： $r=(N*B-R*G)/\sqrt{(N*R-R^2)*(N*G-G^2)},$ 其中N为

图像尺寸，B为印章重合点的个数，R为摸板印章点的个数，G为匹配印章点的个数。

上述的扫描仪误差校准方法，还有一个优选方案是，匹配率公式还可以为： $r=\frac{I\∩M}{I\∪M}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{I}_i\∩M_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{I}_i\∪M_i},$ 其中n为图像像素点的个数，I∩M为图像IMG_T与模版图像IMG_M共有的像素点的个数，I∪M为图像IMG_T或模版图像IMG_M中任一图像有的像素点的个数。

上述出的扫描仪误差校准方法，还有一个优选方案是，匹配率公式还可以为： $r=-\frac{\underset{m}{\mathrm{\Σ}}\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{I}_{(m,n)}\·M_{(m,n)}}{\sqrt{\underset{m}{\mathrm{\Σ}}\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{I}_{(m,n)}^2\·\underset{m}{\mathrm{\Σ}}\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{M}_{(m,n)}^2}},$ 其中m，n为图像像素点坐标，I为图像像素点灰度值，M为模版像素点灰度值。

(三)有益效果

采用本发明所述的扫描仪校准方法，经过校准的扫描仪，都能获得线性误差小于0.002％的成像质量，非常有效的降低了扫描仪成像后的线性误差。其中基准印鉴和基准图像获得后，可以长期保存，重复使用率高。校准过程中没有使用测量手段，数据采集和计算均由计算机完成，快速准确。通用于各类各型号的扫描仪，不同的扫描仪获得的图像能达到高度一致性。经过该方法校准后的扫描仪能很好的适用于高精度要求的行业，尤其适用于银行自动验印处理等。

附图说明

图1为扫描仪校准卡示意图；

图2为实施例1的流程示意图；

图3为实施例2、3、4的流程示意图；

图4为校准前的效果图；

图5为校准后的效果图；

图6为校准前后的误差图像，即实际图像和基准图像之间，没有重合的误差部分。

其中：1、基准图像；2、未经校准的实际成像。

具体实施方式

本发明提出的扫描仪校准方法结合附图和实施例说明如下。以下实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由各权利要求限定。

实施例1

本实施例的流程如图2所示。

1)制作基准印鉴及测量：采用在常温下变形度较低的金属。本实施例中使用铜质材料制作一个正圆形印鉴，印章的着印面为图案与文字相结合，其边缘光滑整洁；该印鉴的x、y轴两端各有一个端点。用测量显微镜测量印鉴两轴间距离。

2)制作扫描仪校准卡：选择较为坚实的纸张上，以基准印鉴印两个印文，两个印文间角度相差90°，两个印文之间的间距约为20mm，如图1所示。将纸张裁剪为200×100mm大小。

3)获得基准图像文件：基准图像文件为校准卡印文(或基准印章，两者等价)所对应的理论图像数据，应为扫描仪理论扫描结果，即在没有扫描误差的情况下扫描应得到的图像文件。基准图像文件与具体采集精度有关，本实施例中选用的分辨率为300dpi。基准图像文件通过如下方法获得：

用扫描仪扫描校准卡后，得到图像数据，如图4中的未经校准的实际成像2所示。

计算理论图像数据。对步骤1)中测量获得的轴向距离，根据本实施例中的扫描精度，可以计算出理论图像数据轴向所应能采集到的象素数。在本实施例中，X轴向50mm的印鉴在300dpi模式下应采集到的理论像素点个数为300×50/25.4＝591个。

通过图像处理软件计算实际采集得到的象素点数目本例中通过多次测量取平均后，得到得实际X轴向扫描象素点数目为608个。

计算轴向校准值。本例中：校准值C_x1＝591/608＝0.972。同理求得校准值C_y2。

以C_x、C_y为x、y轴的变形率缩放扫描仪获得的实际图像，完成基准图像的校准，获得基准图像，如图4中的基准图像1。

4)对扫描仪成像图像进行缩放，缩放系数即为两轴向校准值C_x1、C_y1，完成校准。

图6为未经校准的图像和校准后的图像相减后的结果，即图4中1和2相减的结果。可见经过校准后的扫描仪成像，线性误差能获得很大程度的减小。

实施例2

本实施例的流程如图3所示。

1)制作基准印鉴及测量：本实施例中使用铜质材料制作一个正方形印鉴，印章的着印面为图案与文字相结合，其边缘光滑整洁；该印鉴的x、y轴两端各有一个端点。用测量显微镜测量印鉴两轴间距离。

2)如实施例1获得校准卡和基准图像文件，基准图像文件效果如图5。

3)使用扫描仪扫描校准卡获得初步图像，提取图像后，以其中一个印文图像为模板图像IMG_M，旋转并缩放另一个图像IMG_T与模板图像IMG_M相匹配，计算匹配率。本实施例中，匹配率计算公式为： $r=(N*B-R*G)/\sqrt{(N*R-R^2)*(N*G-G^2)},$ 其中N为图像尺寸，B为印章重合点的个数，R为摸板印章点的个数，G为匹配印章点的个数。

选取使得r值最大的缩放率C₂。本实施例中，C₂的取值范围为0.8至1.2，步长为0.001。对两个图像的y方向都缩放C₂倍，再将所得图像在x、y轴向上以相同的缩放比进行缩放，再与基准图像文件相匹配，选取使得r值最大的缩放率C_o。则x、y轴的校准值为C_X＝C_o，C_y＝C_o×C₂。用这一对校准值校准扫描仪，完成校准。

实施例3

本实施例的流程如图3所示。

1)如实施例1获得基准印鉴、校准卡和基准图像文件。

2)使用扫描仪扫描校准卡获得初步图像，提取图像后，以其中一个印文图像为模板图像IMG_M，旋转并缩放另一个图像IMG_T与模板图像IMG_M相匹配，计算匹配率。本实施例中，匹配率计算公式为： $r=\frac{I\∩M}{I\∪M}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{I}_i\∩M_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{I}_i\∪M_i},$ 其中n为图像像素点的个数，I∩M为图像及模版都有的点的个数，I∪M为图像或模版其中之一有的点的个数。

选取使得r值最大的缩放率C₃。本实施例中，C₃的取值范围为0.8至1.2，步长为0.002。对两个图像的y方向都缩放C₃倍，再将所得图像在x、y轴向上以相同的缩放比进行缩放，再与基准图像文件相匹配，选取使得r值最大的缩放率C_o。则x、y轴的校准值为C_x＝C_o，C_y＝C_o×C₃。用这一对校准值校准扫描仪，完成校准。

实施例4

本实施例的流程如图3所示。

1)如实施例1获得基准印鉴、校准卡和基准图像文件。

2)使用扫描仪扫描校准卡获得初步图像，提取图像后，以其中一个印文图像为模板图像IMG_M，旋转并缩放另一个图像IMG_T与模板图像IMG_M相匹配，计算匹配率。本实施例中，匹配率计算公式为： $r=-\frac{\underset{m}{\mathrm{\Σ}}\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{I}_{(m,n)}\·M_{(m,n)}}{\sqrt{\underset{m}{\mathrm{\Σ}}\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{I}_{(m,n)}^2\·\underset{m}{\mathrm{\Σ}}\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{M}_{(m,n)}^2}},$ 其中m，n为图像像素点坐标，I为图像像素点灰度值，M为模版像素点灰度值。

选取使得r值最大的缩放率C₄。本实施例中，C₄的取值范围为0.8至1.2，步长为0.001。对两个图像的y方向都缩放C₄倍，再将所得图像在x、y轴向上以相同的缩放比进行缩放，再与基准图像文件相匹配，选取使得r值最大的缩放率C_o。则x、y轴的校准值为C_x＝C_o，C_y＝C_o×C₄。用这一对校准值校准扫描仪，完成校准。

Claims (10)

1、一种扫描仪校准方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)制作基准印鉴；

2)制作扫描仪校准卡；

3)获得校准卡的基准图像文件并计算校准值，其特征在于，测量基准印印鉴长度并计算理想成像图像像素点个数，扫描校准卡获得实际图像并计算成像图像像素点个数，对比理想成像与实际成像的像素点个数，获得缩放值，以该缩放值校准实际图像，获得基准图像，并以该缩放值作为校准值，校准扫描仪。

2、如权利要求1所述的扫描仪校准方法，其特征在于，步骤1)中制作的基准印鉴，在印鉴的x、y轴方向两端各有一个端点标记。

3、如权利要求1所述的扫描仪校准方法，其特征在于，步骤2)中制作的校准卡上，印有两个角度相差90°的基准印鉴印文。

4、如权利要求2和3所述的扫描仪校准方法，其特征在于，步骤3)中获得基准图像文件的步骤是：测量基准印鉴的x、y轴间长度并计算在当前分辨率下理想图像的象素点个数P_x1、P_y1，扫描校准卡并计算图像上轴向间实际生成的象素点个数P_x2、P_y2，x、y轴的校准值的生成公式为：C_x1＝P_x1/P_x2，C_y1＝P_y1/P_y2。扫描校准卡所得的图像在x轴和y轴方向分别缩放C_x1、C_y1倍，则所得图像即为基准图像文件。

5、一种扫描仪校准方法，其特征在于，还可以包括以下步骤：扫描校准卡获得实际图像后，以图像中其中一个印文图像IMG_M为模板，对另一个印文图像IMG_T进行旋转匹配，获得x、y轴方向上具有相同缩放比的图像，与步骤3)中获得基准图像相匹配，由最大匹配率获得缩放值，以该缩放值作为校准值，完成校准。

6、如权利要求5所述的扫描仪校准方法，其特征在于包括以下步骤：扫描校准卡所得的图像中，以其中一个印文图像IMG_M为模板图像，旋转并缩放其中一个图像IMG_T与模板图像IMG_M进行匹配，获得匹配率r，选取使得r值最大的缩放率C₂，对两个图像在y方向分别缩放C₂，再将所得图像在x、y轴向以相同的缩放比缩放，与基准图像文件相匹配，计算匹配率，选取使得r值最大的缩放率C_o，获得到的x、y轴方向的校准值分别为C_x2＝C_o，C_y2＝C_o×C₂，以此校准值校准扫描仪成像输出，完成校准。

7、如权利要求6所述的扫描仪校准方法，其特征在于，计算匹配率时C₂的取值范围为0.8至1.2之间，变化步长可自定义。

8、如权利要求6和7所述的扫描仪校准方法，其特征在于，匹配率的计算公式为： $r=(N*B-R*G)/\sqrt{(N*R-R^2)*(N*G-G^2)},$ 其中N为图像尺寸，B为印章重合点的个数，R为摸板印章点的个数，G为匹配印章点的个数。

9、如权利要求6和7所述的扫描仪校准方法，其特征在于，匹配率公式还可以为： $r=\frac{I\∩M}{I\∪M}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{I}_i\∩M_i}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{I}_i\∪M_i},$ 其中n为图像像素点的个数，I∩M为图像IMG_T与模版图像IMG_M共有的像素点的个数，I∪M为图像IMG_T或模版图像IMG_M中任一图像有的像素点的个数。

10、如权利要求6和7所述的扫描仪校准方法，其特征在于，匹配率公式还可以为： $r=\frac{\underset{m}{\mathrm{\Σ}}\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{I}_{(m,n)}\·M_{(m,n)}}{\sqrt{\underset{m}{\mathrm{\Σ}}\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{I}_{(m,n)}^2\·\underset{m}{\mathrm{\Σ}}\underset{n}{\mathrm{\Σ}}{M}_{(m,n)}^2}},$ 其中m，n为图像像素点坐标，I为图像像素点灰度值，M为模版像素点灰度值。

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