DE4309878A1 - Verfahren und einrichtung zur analyse und korrektur der bildgradation in bildvorlagen - Google Patents

Verfahren und einrichtung zur analyse und korrektur der bildgradation in bildvorlagen

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Description

Die Erfindung bezieht sich auf das Gebiet der elektronischen Reproduktions­ technik und betrifft ein Verfahren und eine Einrichtung zur Analyse und Korrektur der Bildgradation in Bildvorlagen bei Geräten und Systemen für die elektroni­ sche Bildverarbeitung. Eine Analyse der Bildgradation wird zur Gewinnung von Korrektur-Kurven für die Korrektur von Bildgradations-Kennlinien zwecks Kon­ trastkorrekturen in Bildvorlagen durchgeführt. Unter Bildvorlagen sollen Schwarz/Weiß-Vorlagen und Farbvorlagen verstanden werden.
Die elektronische Bildverarbeitung besteht im wesentlichen aus den Schritten Bildeingabe, Bildbearbeitung und Bildausgabe.
Bei der Bildeingabe z. B. mittels eines Farbbildabtasters (Scanner) als Bildeinga­ begerät werden durch trichromatische sowie bildpunkt- und zeilenweise Abtas­ tung von zu reproduzierenden Farbvorlagen mittels eines optoelektronischen Abtastorgans drei primäre Farbwertsignale (R, G, B) gewonnen, wobei die einzel­ nen Farbwerttripel die Farbanteile "Rot" (R), "Grün" (G) und "Blau" (B) die in der Farbvorlage abgetasteten Bildpunkte repräsentieren. Die analogen Farbwerte werden in digitale Farbwerte umgewandelt und für die anschließende Bildbear­ beitung gespeichert.
Bei der Bildbearbeitung werden die Farbwerte (R, G, B) in der Regel zunächst nach den Gesetzmäßigkeiten der subtraktiven Farbmischung in Farbauszugs­ werte (C, M, Y, K) umgesetzt welche ein Maß für die Dosierung der im späteren Druckprozeß verwendeten Druckfarben "Cyan" (C), "Magenta" (M), "Gelb" (Y) und "Schwarz" (K) bzw. für die Rasterpunktgrößen oder Rasterprozente sind.
Darüber hinaus werden noch verschiedene Bildparameter wie Bildlichtwerte und Bildtiefewerte für eine Anpassung des Bildumfangs, Farbstichwerte für eine Farbstichkorrektur oder eine Korrektur-Kurve für eine Korrektur von Über- und Unterbelichtungen oder für eine Kontrastkorrektur eingestellt. Ferner können bei Farbvorlagen noch lokale und selektive Farbkorrekturen vorgenommen werden, mit dem Ziel, die Bildwiedergabe zu verbessern, Mängel auszugleichen oder re­ daktionelle Änderungen vorzunehmen.
Die Einstellung der Bildparameter durch einen Operator beginnt meistens damit, daß der Operator zunächst Standardwerte voreinstellt, die er anhand einer gro­ ben Vorklassifizierung der betreffenden Bildvorlage oder aus Erfahrung ermittelt. Während der Einstellung der Bildparameter bedient sich der Operator der Meß­ funktionen des Bildeingabegerätes, indem er mit dem optoelektronischen Abtast­ organ charakteristische Bildpunkte in der Bildvorlage bezüglich Bildumfang, Farbstich und Helligkeitsverteilung ausmißt und die Meßergebnisse zur Findung von optimalen Einstellwerten verwendet.
Nach der Bildbearbeitung erfolgt die Bildausgabe mittels eines geeigneten Bild­ ausgabegerätes, z. B. eines Farbauszugs-Belichters (Recorders) für die gera­ sterte Aufzeichnung von Farbauszügen auf einem Filmmaterial.
Die Interpretation der Meßergebnisse und ihre Umsetzung in optimale Einstell­ werte für die Bildgradation erfordern viel Erfahrung und bereiten dem ungeübten Operator oft Schwierigkeiten.
Es ist bereits bekannt, automatische Analysen der Bildgradation an zu repro­ duzierenden Bildvorlagen durch Auswerten der Bildwerte der Bildvorlage vorzu­ nehmen und die Analyseergebnisse zur Ermittlung von bildabhängigen Vorein­ stellwerten für die Korrektur der Bildgradation zu verwenden. Der Operator kann das Ergebnis der Bildgradations-Analyse beurteilen und die angebotenen Vorein­ stellwerte direkt in das Bildeingabegerät übernehmen oder durch Meßfunktionen modifizieren bzw. korrigieren, um eine optimale Einstellung vorzunehmen. Da­ durch wird der Operator von routinemäßigen Aufgaben entlastet und kann sich auf die Bearbeitung von Bildvorlagen konzentrieren, bei denen zusätzliche glo­ bale oder selektive Farbkorrekturen zur Verbesserung der Reproduktionsqualität erforderlich sind.
Die bekannten Verfahren zur Analyse der Bildgradation von Bildvorlagen basie­ ren auf Verfahren der Histogramm-Modifikation mit der Bestimmung bildwichtiger Vorlagenbereiche durch eine Hochpaß-Filterung.
Bei dem Verfahren der Histogramm-Modifikation werden die Kontrastverän­ derungen auf der Grundlage der Häufigkeitsverteilung (Histogramm) der Bild­ werte (z. B. Helligkeitswerte) durchgeführt. Aus dem Histogramm wird durch Akku­ mulation der Histogrammwerte eine Gradations-Kennlinie (Transformations-Kenn­ linie) abgeleitet. Die Bildwerte eines Originalbildes werden über diese Gradations-Kennlinie derart umsortiert, daß das Histogramm des verarbeiteten Bildes einen bestimmten Verlauf annimmt.
Diese Vorgehensweise hat den Nachteil, daß strukturarme, bildunwichtige Vor­ dergrund- und Hintergrundbereiche eines Bildes den Verlauf des Histogramms und damit auch die Gradationskorrektur verfälschen. Daher müssen vor Anwen­ dung eines Verfahrens der Histogramm-Modifikation die bildwichtigen Vorder­ grund- und Hintergrundbereiche von den bildunwichtigen Vorlagenbereichen getrennt werden.
Bei den Verfahren zur Bestimmung bildwichtiger Vorlagenbereiche durch Hoch­ paß-Filterung (Laplace o. ä.) werden aber nur Bildpunkte, bei denen das Hoch­ paß-Filtersignal einen Schwellenwert überschreitet, zur Bestimmung der Häufig­ keitsverteilung herangezogen. Diese Vorgehensweise ist aber sehr recheninten­ siv und damit zeitaufwendig. Außerdem ist die Bestimmung der Häufigkeitsvertei­ lung aus der Kanteninformation des Bildes häufig ungünstig.
Die bekannten Verfahren zur Analyse der Bildgradation in Bildvorlagen haben weiterhin den Nachteil, daß sie keine sichere Bestimmung der optimalen Einstell­ werte für ein möglichst breites Spektrum von Bildvorlagen zulassen, so daß kei­ ne einfachen, schnellen und standardisierten Parametrierungen von Bildeingabe­ geräten möglich sind.
Die bekannten Verfahren zur Bildgradations-Analyse bei Farbvorlagen basieren auf den von dem jeweiligen Bildeingabegerät gewonnenen Farbwerten (R, G, B) des geräteabhängigen RGB-Farbraumes, wobei die Analyse des Bildumfanges und des Farbstiches direkt anhand der Farbwerte (R, G, B) durchgeführt wird, während zur Analyse der Bildgradation häufig ein aus den Farbwerten (R, G, B) abgeleitetes Helligkeitssignal verwendet wird.
Es wird daher ebenfalls als nachteilig angesehen, daß die bekannten Analyse- Verfahren bei Anschluß von verschiedenen Bildeingabegeräten jeweils speziell an die Eigenschaften der Farbwerte (R, G, B) der jeweiligen Bildeingabegeräte angepaßt werden müssen.
Die bekannten Analyse-Verfahren sind außerdem rechenaufwendig, da die mit den Bildeingabegeräten gewonnenen Farbwerte (R, G, B) für eine Farbstich-Ana­ lyse in zwei Farbkomponenten und für eine Bildumfangs-Analyse oder eine Bild­ gradations-Analyse auch noch in eine Helligkeitskomponente zerlegt werden müssen.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher, die bekannten Verfahren und Einrichtungen zur Analyse und Korrektur der Bildgradation in Bildvorlagen (Schwarz/Weiß-Vorlagen, Farbvorlagen) dahingehend zu verbessern, daß sie einfacher, genauer und schneller arbeiten.
Diese Aufgabe wird bezüglich des Verfahrens durch die Merkmale des An­ spruchs 1 und bezüglich der Einrichtung durch die Merkmale des Anspruchs 28 gelöst.
Vorteilhafte Weiterbildungen sind in den Unteransprüchen angegeben.
Die angegebene Lösung ist durch folgende Merkmale gekennzeichnet.
Die Häufigkeitsverteilung der Helligkeitswerte wird in vorteilhafter Weise nur aus den bildwichtigen (strukturreichen) Bereichen einer Bildvorlage bestimmt. Dazu wird die Bildvorlage zunächst in Teilbilder unterteilt. Für jedes Teilbild wird sepa­ rat ein Histogramm der Helligkeitswerte in Form von Teilbild-Histogrammen bestimmt. Die Teilbild-Histogramme werden mit statistischen Verfahren ausge­ wertet und die bildwichtigen Teilbilder klassifiziert. Aus den Teilbild-Histogram­ men der klassifizierten Teilbilder wird ein Summen-Histogramm berechnet, das der Häufigkeitsverteilung der Helligkeitswerte aus den bildwichtigen Vorlagenbe­ reichen entspricht. Aus dem Summen-Histogramm wird dann eine Korrektur- Kurve für die Bildgradations-Kennlinie nach einem Verfahren der Histogramm- Modifikation abgeleitet.
Die mittels der Bildeingabegeräte gewonnenen Farbwerte (R, G, B) der geräteab­ hängigen RGB-Farbräume werden vor Durchführung der Analyse der Bildgrada­ tion bei Farbvorlagen durch eine Farbumsetzung in die Farbwerte eines aus­ wählbaren, geräteunabhängigen und empfindungsgemäßen Kommunikations- Farbraumes transformiert. Die Farbwerte dieses Kommunikations-Farbraumes sind die Eingangswerte für die Bildgradations-Analyse und für die auf dem Ergebnis der Bildgradations-Analyse basierende Parametrierung. Durch die Farbraumtransformation in einen empfindungsgemäßen Farbraum, beispiels­ weise in den CIELAB-Farbraum, liegen die zu analysierenden Farbwerte bereits in eine Helligkeitskomponente L* und in zwei Farbkomponenten a* und b* separiert vor, so daß zeitaufwendige Umrechnungen entfallen.
Die Erfindung wird im folgenden anhand der Fig. 1 bis 11 näher beschrieben.
Es zeigen:
Fig. 1 den schematischen Aufbau eines Farbbild-Verarbei­ tungssystems,
Fig. 2 ein Kommunikationsmodell für ein Farbbild-Verar­ beitungssystems,
Fig. 3 einen CIELAB-Farbraum,
Fig. 4 eine Häufigkeitsverteilung des Histogramm-Parameters "Streuung" bei Bildvorlagen unterschiedlicher Struktur,
Fig. 5 einen typischen Verlauf einer Entropie-Funktion,
Fig. 6a den Verlauf eines Helligkeits-Histogramms ohne Klassifizierung bildwichtiger Teilbilder (Stand der Technik),
Fig. 6b den Verlauf eines Helligkeits-Histogramms mit Klassifizierung bildwichtiger Teilbilder,
Fig. 7 das Verfahrensprinzip der "Histogramm-Equalization" mit kontinuierlichen und diskreten Bildwerten,
Fig. 8 eine grafische Darstellung zur Bestimmung einer Korrektur-Kurve aus dem Summen-Histogramm,
Fig. 9 eine grafische Darstellung zur variablen Kontrast­ korrektur,
Fig. 10 Histogrammverteilungen und Werte der Histogramm-Parameter "Skewness" und "Kurtois" und
Fig. 11 eine grafische Darstellung von RMS-Werten einer Histo­ gramm-Gradation.
Fig. 1 zeigt den schematischen Aufbau eines Farbbild-Verarbeitungssystems. Punkt- und zeilenweise abtastende Eingabegeräte sind durch den Scanner (1) repräsentiert, flächenweise abtastende Geräte durch eine Kamera (2) und Ge­ räte zur Erzeugung farbiger graphischer Daten wie z. B. Grafik-Design-Stationen durch eine Video-Eingabe (3). Die verschiedenen Ausgabegeräte sind durch einen Monitor (4), einen Farbauszugs-Belichter (5) oder einen Proof-Recorder (6) angedeutet.
Die in den Eingabegeräten (1, 2, 3) erzeugten Farbwerte R, G und B des jewei­ ligen geräteabhängigen Farbraumes werden in einem Eingabe-Farbumsetzer (7) in Farbwerte eines geräteunabhängigen Kommunikations-Farbraumes umge­ setzt und einer Bildbearbeitungs-Einheit (8) zugeführt. Die Farbumsetzung von dem geräteabhängigen Farbraum in den Kommunikations-Farbraum erfolgt über ein Referenz-Farbsystem.
Der Eingabe-Farbumsetzer (7) ist beispielsweise als Tabellen-Speicher (LUT) ausgebildet, in dem die Ausgangsfarbwerte durch die zugehörigen Eingangs­ farbwerte adressierbar gespeichert sind. Die Wertetabelle wird über einen Ein­ gang (9) in den Eingabe-Farbumsetzer (7) eingegeben. Zusätzlich wird bei der Farbumsetzung eine Eingabe-Kalibrierung der Farbwerte durchgeführt. Der Ein­ gabe-Farbumsetzer (7) ist, wie in Fig. 1 dargestellt, eine separate Einheit oder Bestandteil eines Eingabegerätes (1, 2, 3) oder der Bildbearbeitungs-Einheit (8).
In der Bildbearbeitungs-Einheit (8) werden die vom Operator gewünschten Farb­ korrekturen und geometrischen Bearbeitungen anhand der transformierten Farb­ werte des jeweils benutzten Kommunikations-Farbraumes durchgeführt. Dazu ist die Bildbearbeitungs-Einheit (8) mit einem Bedienungsterminal (8a) für den Ope­ rator verbunden. Außerdem steht die Bildbearbeitungs-Einheit (8) mit einer Kom­ munikations-Einheit (8b) in Verbindung, in der die zu bearbeitenden Farbwerte zwischengespeichert sind.
Ferner ist eine Vorlagenanalyse-Einheit (8c) vorgesehen, die mit der Bildbear­ beitungs-Einheit (8) und dem Bedienungsterminal (8a) verbunden ist. An Pro­ grammiereingängen der Vorlagen-Analyse-Einheit (8c) kann vorgewählt werden, ob die Vorlagenanalyse bezüglich der Bildgradation oder aber auch bezüglich Farbstich und/oder Bildumfang erfolgen soll.
Vor der Bildgradations-Analyse wird die zu analysierende Farbvorlage in dem Scanner (1) punkt- und zeilenweise mit einer gröberen Auflösung (Grobscan) als die für die eigentliche Reproduktion erforderliche Auflösung (Feinscan) abge­ tastet. Die dabei gewonnenen Farbwerte R, G und B werden digitalisiert, gegebenen­ falls nach einer vorgegebenen Funktion (Munsell) vorverzerrt, in dem Farbum­ setzer (7) in die Farbwerte des ausgewählten Kommunikations-Farbraumes (15), z. B. in die Farbwerte L*, a* und b*, umgesetzt und schließlich in der Kommunika­ tions-Einheit (8b) gespeichert.
Danach werden die Farbwerte L*, a* und b* des Grobscans von der Kommunika­ tions-Einheit (8b) in die Vorlagenanalyse-Einheit (8c) geladen und dort nach mathematischen und statistischen Methoden bezüglich der Bildgradation unter­ sucht.
Aus dem Ergebnis der Analyse werden bildabhängige Voreinstellwerte abge­ leitet, welche zur Kontrast-Korrektur an das Bedienungsterminal (8a) weiterge­ leitet werden. Der Operator kann die angebotenen Voreinstellwerte direkt zur Bildeinstellung in die Bildbearbeitungs-Einheit (8) übernehmen oder aber mo­ difizieren bzw. korrigieren, um eine optimale Einstellung zu erreichen.
Nach der Bildbearbeitung werden die bearbeiteten Farbwerte aus der Bildbear­ beitungs-Einheit (8) ausgelesen und in einem Ausgabe-Farbumsetzer (12) durch eine Ausgabe-Farbtransformation in Prozeßfarbwerte umgesetzt, die den ent­ sprechenden Ausgabegeräten (4, 5, 6) zugeführt werden. Dabei findet eine ent­ sprechende Ausgabe-Kalibrierung statt.
Fig. 2 zeigt ein Kommunikationsmodell für ein Farbbild-Verarbeitungssystem. Als Referenz-Farbsystem (13) dient das von der CIE genormte XYZ-Farbwertsystem (CIEXYZ), das auf den visuellen Eigenschaften des menschlichen Auges basiert. Die Farbwerte (R, G, B) des gerätespezifischen RGB-Farbraumes (14) der Ein­ gabegeräte (1, 2, 3) werden durch eine Eingabe-Kalibrierung in das Referenz- Farbsystem (13) transformiert. Die Farbwerte (X, Y, Z) des Referenz-Farbsy­ stems (13) werden durch mathematisch definierte Transformationen in Farb­ werte eines auswählbaren geräteunabhängigen Kommunikations-Farbraumes (15) transformiert, mit denen die Bildgradations-Analyse und die Bildbearbeitung stattfinden soll. In vorteilhafter Weise werden für die Bildgradations-Analyse die empfindungsgemäßen Kommunikations-Farbräume (15), vorzugsweise der CIELAB-Farbraum, verwendet. Nach der Bildbearbeitung erfolgt die Transfor­ mation der bearbeiteten Farbwerte des betreffenden Kommunikations-Farbrau­ mes (15) in die Prozeßfarbwerte des gerätespezifischen RGB-Farbraumes (16) bzw. CMYK-Farbraumes (17) der Ausgabegeräte (4, 5, 6).
Fig. 3 zeigt den CIE 1976 L*a*b*-Farbraum, kurz CIELAB-Farbraum genannt, der näherungsweise empfindungsgemäß gleichabständig aufgebaut ist. Die Koordi­ naten des CIELAB-Farbraumes sind in der karthesischen Darstellung die empfin­ dungsgemäßen Größen Helligkeit L*, Rot-Grün-Buntheit a* (R-G) und Gelb-Blau-Bunt­ heit b* (Y-B) zugeordnet. Der Wertebereich der Helligkeit L* reicht von 100 für Referenzweiß bis 0 für das absolute Schwarz. Der Wertebereich der Bunthei­ ten a* und b* für von einem beleuchteten Objekt ausgehenden Farben (Körper­ farben) reicht von etwa -80 bis etwa +120. Das Referenzweiß und das absolute Schwarz haben die Buntheit 0. Aus den a*b*-Buntheiten lassen sich die abgelei­ teten Größen (Gesamt-) Buntheit c* (Chroma) und Bunttonwinkel h (Hue) be­ rechnen. Der Wertebereich der Buntheit c* liegt zwischen 0 (Neutral oder Grau) und etwa +120. Der Bunttonwinkel h liegt zwischen 0 und 360 Grad bezogen auf die positive a*-Achse.
Dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Analyse und Korrektur der Bildgra­ dation in Bildvorlagen liegen folgende Überlegungen zugrunde.
Eine zufriedenstellende Reproduktionsqualität einer Bildvorlage läßt sich meist schon durch den richtigen Abgleich von Bildlicht und Bildtiefe, durch eine Farb­ stich-Korrektur und durch Vorgabe einer Standard-Bildgradation erreichen.
Für eine gute Reproduktionsqualität sind weitere Maßnahmen erforderlich. Bildwichtige Details müssen durch eine Verstärkung selektiv in den entsprechenden Tonwertbereichen im Kontrast (Zeichnung) hervorgehoben werden. Dies kann jedoch nur auf Kosten einer Kontrastminderung von bildun­ wichtigen Tonwertbereichen wie im Bildvordergrund oder Bildhintergrund ge­ schehen.
Diese Kontrastkorrekturen, d. h. die Helligkeitskorrekturen der Bildwerte, erfolgen durch die Korrektur der Bildgradations-Kennlinie mit einer Korrektur-Kurve, deren Verlauf jeweils an den Bildinhalt der Bildvorlage angepaßt ist, wobei eine korri­ gierte steilere Bildgradations-Kennlinie eine Kontrastverstärkung und eine korri­ gierte flachere Bildgradations-Kennlinie Kontrastminderung bewirkt.
Wichtig für eine gute Kontrastkorrektur ist die richtige Abgrenzung der bildwichti­ gen von den bildunwichtigen Vorlagenbereichen und die entsprechende Festle­ gung des Verlaufs der Korrektur-Kurve für eine Kontrastkorrektur.
Eine Analyse der Bildgradation wertet die Helligkeitsverteilung einer Bildvorlage hinsichtlich kontrastarmer aber bildwichtiger Bereiche aus, grenzt die Lage der Tonwertbereiche dieser kontrastarmen Bilddetails ein und kann daraus die an die Bildvorlage angepaßte kontrasterhöhende korrigierte Bildgradations-Kennlinie ableiten.
Nachfolgend werden die einzelnen Verfahrensschritte (A) bis (E) des Verfahrens zur Analyse und Korrektur der Bildgradation in Bildvorlagen (Schwarz/Weiß- Vorlagen und Farbvorlagen) näher beschrieben.
Verfahrensschritt (A)
Zur Bestimmung der Häufigkeitsverteilung der Helligkeitswerte aus den bildwich­ tigen Vorlagenbereichen wird die zu analysierende Bildvorlage in einem ersten Verfahrensschritt (A) geometrisch in Teilbilder aufgeteilt, beispielsweise in eine Teilbild-Matrix von 16·16 Teilbildern.
Verfahrensschritt (B)
In einem zweiten Verfahrensschritt (B) wird für jedes Teilbild die Häufigkeits­ verteilung der Bildwerte einer Schwarz/Weiß-Vorlage bzw. die Häufigkeits­ verteilung der Helligkeitskomponenten L* der Farbwerte (L*, a*, b*) einer Farbvorlage in dem jeweiligen Teilbild als Teilbild-Histogramm ermittelt.
Verfahrensschritt (C)
In einem dritten Verfahrensschritt (C) werden die Teilbild-Histogramme der einzelnen Teilbilder mit statistischen Verfahren ausgewertet (C1) und dann anhand der jeweiligen Auswerteergebnisse die für die Bildgradation der Bild­ vorlage bildwichtigen Teilbilder klassifiziert (C2).
Auswertung der Teilbild-Histogramme (C1)
Die Bestimmung der bildwichtigen und bildunwichtigen Teilbilder erfolgt bei­ spielsweise mit Hilfe des statistischen Histogramm-Parameters SDev "Streuung" bzw. "Standardabweichung" und des Histogramm-Parameters FIAnt "relativer Flächenanteil der häufigsten Bildwerte", kurz Histogramm-Parameter FIAnt "rel. Flächenanteil" genannt. Es können aber auch andere Histogramm-Parameter herangezogen werden.
Der Histogramm-Parameter SDev "Streuung" ist ein Maß für die mittlere Abwei­ chung der Bildwerte vom Mittelwert der Histogrammverteilung. Teilbilder mit klei­ nem Wert des Histogramm-Parameters SDev "Streuung" enthalten wahrschein­ lich wenig Struktur und sind damit bildunwichtig. Teilbilder mit großem Wert des Histogramm-Parameters SDev "Streuung" enthalten wahrscheinlich viel Struktur und sind damit bildwichtig.
Eine spätere Klassifizierung in bildwichtige und bildunwichtige Bereiche erfolgt über einen festlegbaren Schwellenwert SwSDev des Histogramm-Parameters SDev "Streuung". Ist der Wert des Histogramm-Parameters SDev "Streuung" eines Teilbildes kleiner als der vorgegebene Schwellenwert SwSDev, so wird das Teilbild als strukturarm klassifiziert.
Aus einem großem Wert des Histogramm-Parameters SDev "Streuung" läßt sich nicht eindeutig auf viel Struktur im Teilbild schließen, z. B. bei Bildern mit struktur­ armen großflächigen Bildbereichen unterschiedlicher Helligkeit (bimodale Histo­ grammverteilungen). Zur Erkennung dieses Bildtyps wird der Histogramm-Para­ meter FIAnt "rel. Flächenanteil" herangezogen.
Der Histogramm-Parameter FIAnt "rel. Flächenanteil" ist ein Maß für die "Flächig­ keit" der Bildvorlage, d. h. für den Anteil strukturarmer Bildbereiche im Teilbild. Der Histogramm-Parameter FIAnt "rel. Flächenanteil" gibt den relativen Anteil der häufigsten Bildwerte bezogen auf die Gesamtanzahl der Bildwerte in einem Teilbild an. Teilbilder mit einem großen Wert des Histogramm-Parameters FIAnt "rel. Flächenanteil" enthalten wahrscheinlich wenig Struktur und sind damit bild­ unwichtig. Teilbilder mit einem kleinen Wert des Histogramm-Parameters FIAnt "rel. Flächenanteil" enthalten wahrscheinlich viel Struktur und sind damit bild­ wichtig.
Die spätere Klassifizierung in bildwichtige und bildunwichtige Bereiche mit Hilfe des Histogramm-Parameters FIAnt "rel. Flächenanteil" erfolgt ebenfalls über einen festlegbaren Schwellenwert SwFIAnt. Ist der Histogramm-Parameter FIAnt "rel. Flächenanteil" eines Teilbildes größer als der vorgegebene Schwellenwert SwFIAnt, so wird das Teilbild als strukturarm klassifiziert.
Für die spätere Teilbild-Klassifizierung werden zunächst der Schwellenwert SwSDev des Histogramm-Parameters SDev "Streuung" und der Schwellenwert SwFIAnt des Histogramm-Parameters FIAnt "rel. Flächenanteil" festgelegt. Die Schwellenwerte bestimmen die Aufteilung in die beiden Parameter-Klassen. Bei Bildvorlagen mit viel Struktur, d. h. wenn eine große Anzahl von Teilbildern Struk­ tur enthält, kann der Schwellenwert größer gewählt werden. Bei Bildvorlagen mit wenig Struktur, d. h. wenn eine geringe Anzahl von Teilbildern Struktur enthält, muß der Schwellenwert kleiner gewählt werden.
Zur Auswertung der Teilbild-Histogramme werden für jedes Teilbild der Histo­ gramm-Parameter SDev "Streuung" und der Histogramm-Parameter FIAnt "rel. Flächenanteil" nach Rechenverfahren zur statistischen Auswertung von Histogrammen berechnet.
Der Histogramm-Parameter SDev "Streuung" wird wie folgt berechnet:
Ein Teilbild besteht aus einer Folge von Bildwerten x1, . . . xN. Mit N wird die Gesamtanzahl der Bildwerte im Wertebereich der Bildwerte xi : 1, . . . M bezeichnet. H(i) ist die Anzahl der Bildwerte mit dem Wert i in einem Teilbild.
Zunächst wird die Anzahl von Bildwerten N berechnet:
Für die Ermittlung des Histogramm-Parameters SDev "Streuung" wird dann zu­ nächst der Mittelwert der Häufigkeitsverteilung berechnet, wobei der Mittelwert einer Häufigkeitsverteilung derjenige Bildwert ist, um den sich die anderen Bild­ werte der Verteilung gruppieren. Der Mittelwert Mean ergibt sich zu:
Anschließend wird die Varianz Var bestimmt:
Daraus ergibt sich der Histogramm-Parameter SDev "Streuung" zu:
SDev =
Die Standardabweichung bzw. Varianz ist ein Maß für die mittlere Abweichung der Bildwerte vom Mittelwert der Verteilung. Ist die Standardabweichung klein, so liegen die Bildwerte im Mittel nahe beim Mittelwert (schmale Häufigkeitsvertei­ lung). Ist die Standardabweichung groß, so werden größere Abweichungen der Bildwerte vom Mittelwert häufiger sein (breite Häufigkeitsverteilung).
Der Histogramm-Parameter FIAnt "Rel. Flächenanteil" wird wie folgt berechnet:
Zur Bestimmung des Histogramm-Parameters FIAnt "rel. Flächenanteil" werden die Histogrammwerte H(i) zunächst in absteigender Reihenfolge der Häufigkeit sortiert → Hs(i). Durch Vorgabe der Anzahl n der zu akkumulierenden Histo­ grammwerte Hs(i) errechnet sich der Histogramm-Parameter FIAnt zu:
Der Histogramm-Parameter FIAnt gibt den relativen Anteil S der häufigsten Bild­ werte bezogen auf die Gesamtanzahl der Bildwerte an und ist ein Maß für die "Flächigkeit" der Vorlage, für den Anteil strukturarmer Bildbereiche in der Vorlage.
Nach der Berechnung der Histogramm-Parameter SDev "Streuung" und FIAnt "rel. Flächenanteil" werden die Schwellenwerte SwSDev und SwFIAnt festgelegt, was nachfolgend beschrieben wird.
Es hat sich als vorteilhaft erwiesen, den Schwellenwert SwSDev und/oder den Schwellenwert SwFIAnt vorlagenabhängig zu bestimmen, um eine ausreichende Anzahl von bildwichtigen Teilbildern zur Bestimmung der Helligkeits-Histogram­ me zu erhalten.
Zur Festlegung des Schwellenwertes SwSDev für den Histogramm-Parameter SDev "Streuung" wird folgendes ausgeführt:
Der Bestimmung des Schwellenwertes SwSDev für den Histogramm-Parameter SDev "Streuung" liegt folgendes Prinzip zugrunde.
Zur bildabhängigen Festlegung des Schwellenwertes SwSDev wird die Häufig­ keitsverteilung der Werte des Histogramm-Parameters SDev "Streuung" der einzelnen Teilbilder herangezogen.
Fig. 4 zeigt dazu eine Häufigkeitsverteilung des Histogramm-Parameters SDev "Streuung" bei Bildvorlagen mit wenig Struktur (links) und bei Bildvorlagen mit viel Struktur (rechts). Unterschiedlich festgelegte Schwellenwerte S trennen je­ weils die Häufigkeitsverteilungen in zwei Teile, die als separate Häufigkeitsver­ teilungen aufgefaßt werden können.
Für die separaten Häufigkeitsverteilungen wird jeweils der "Informationsgehalt" (Entropie) berechnet, wobei der Schwellenwert S über den möglichen Wertebe­ reich verschoben wird. Die Entropie-Funktion Φ (S) wird als Summe der Entro­ pien der beiden einzelnen separaten Häufigkeitsverteilungen in Abhängigkeit von dem über den möglichen Wertebereich verschobenen Schwellenwert S definiert.
Fig. 5 zeigt dazu einen typischen Verlauf einer Entropie-Funktion Φ (S). Als Schwellenwert SwSDev für den Histogramm-Parameter SDev "Streuung" wird dann beispielsweise derjenige Wert S gewählt, bei dem die Entropie-Funktion Φ (S) einen maximalen Wert hat, oder bei dem die Entropie-Funktion Φ (S) einen Prozentanteil des Maximalwertes von z. B. 90% erreicht.
Zur Festlegung des Schwellenwertes SwFIAnt für den Histogramm-Parameter FIAnt "Rel. Flächenanteil" wird folgendes ausgeführt:
Für den Schwellenwert SwFIAnt des Histogramm-Parameters FIAnt "rel. Flä­ chenanteil" wird beispielsweise ein fester Wert vorgegeben. Jedoch wird bei der Berechnung des Histogramm-Parameters FIAnt die Anzahl der häufigsten zu ak­ kumulierenden Bildwerte in Abhängigkeit vom Bildumfang (min./max. Wert Hellig­ keit) bestimmt.
Nach der Berechnung der Histogramm-Parameter SDev und FIAnt für alle Teil­ flächen werden die Histogramm-Parameter SDev und FIAnt aufgerufen und mit den entsprechenden Schwellenwerten SwSDev und SwFIAnt zur Klassifizierung in bildwichtige (strukturreiche) und bildunwichtige (strukturarme) Teilbilder vergli­ chen.
Teilbild-Klassifizierung (C2)
Die Klassifizierung der Teilbilder läuft nach folgendem Klassifizierungs-Schema ab:
In diesem Klassifizierungs-Schema bedeuten:
SDev = Histogramm-Parameter "Streuung",
FIAnt = Histogramm-Parameter "rel. Flächenanteil",
SwSDev = Schwellenwert für Histogramm-Parameter "Streuung",
SwFIAnt = Schwellenwert für Histogramm-Parameter "rel. Flächen­ anteil".
Ein Teilbild enthält nur dann Struktur und wird damit als bildwichtig klassifiziert, wenn der Wert des Histogramm-Parameters SDev "Streuung" größer als der vor­ gegebene Schwellenwert SwSDev und der Wert des Histogramm-Parameters FIAnt kleiner als der vorgegebene Schwellenwert SwFIAnt ist.
Die Teilbild-Histogramme derjenigen Teilbilder, die nach dem obigen Klassifizie­ rungs-Schema als strukturreich klassifiziert wurden, werden zur Bestimmung des Summen-Histogramms nach Verfahrensschritt (D) herangezogen, der nachfol­ gend erläutert wird.
Verfahrensschritt (D)
In einem vierten Verfahrensschritt (D) wird aus den Teilbild-Histogrammen der als bildwichtig klassifizierten Teilbilder ein Summen-Histogramm berechnet, das der Häufigkeitsverteilung der Bildwerte bzw. der Helligkeitskomponenten in den bild­ wichtigen Teilbildern entspricht. Dazu werden für jede Helligkeitsstufe L* die funktionsmäßig zugehörigen Häufigkeitswerte in den einzelnen Teilbild-Histo­ grammen der bildrelevanten Teilbilder addiert und die aufsummierten Häufig­ keitswerte als neue Häufigkeitsverteilung über den entsprechenden Helligkeits­ werten L* als Summen-Histogramm bestimmt.
Fig. 6a zeigt den Verlauf eines Helligkeits-Histogramms ohne Klassifizierung von bildwichtigen Teilbildern (Stand der Technik). Der rechte Teil der Fig. 6a zeigt eine Bildvorlage (20). Nach dem Stand der Technik wird die gesamte Bildvorlage zur Bildung des Helligkeits-Histogramms (21) herangezogen, das im linken Teil der Fig. 6a dargestellt ist.
Fig. 6b zeigt ein Beispiel für eine Klassifizierung bildwichtiger Teilbilder und den Verlauf eines Summen-Histogramms, das aus den Teilbild-Histogrammen der bildwichtigen Teilbilder entstanden ist.
Der rechte Teil der Fig. 6a zeigt wieder die Bildvorlage (20), die nach Verfah­ rensschritt (A) in Teilbilder (22) unterteilt wurde. Nach den Verfahrensschritten (B) und (C) wurden für die Teilbilder (22) Teilbild-Histogramme erstellt und durch Auswertung der Teilbild-Histogramme bildwichtige Teilbilder festgestellt. Bild­ wichtige Teilbilder sind in den Fig. 6b beispielhaft schwarz markiert.
Das nach Verfahrensschritt (D) gebildete Summen-Histogramm (23) ist im linken Teil der Fig. 6b dargestellt. Dieses Summen-Histogramm gibt die Häufigkeitsver­ teilung der Helligkeitswerte L* aus den bildwichtigen Vorlagenbereichen wieder. Das Summen-Histogramm wird für die Ermittlung einer Korrektur-Kurve G = f(L) Verfahrensschritt (E) zur Korrektur der Bildgradations-Kennlinie zwecks Kontrast­ korrektur verwendet.
Verfahrensschritt (E)
In einem fünften Verfahrensschritt (E) wird aus dem Summen-Histogramm nach dem Verfahren der Histogramm-Modifikation eine Korrektur-Kurve G = f(L) für eine Kontrastkorrektur ermittelt.
Zunächst wird das Verfahren der Histogramm-Modifikation näher erläutert.
Histogramm-Modifikation
Verfahren der Histogramm-Modifikation eignen sich prinzipiell gut zur automa­ tischen Bestimmung einer Korrektur-Kurve zur Kontrastkorrektur, da aufgrund einer statistischen Bildanalyse und von Modellvorstellungen über das Kontrast­ empfinden selbständig ein an eine spezielle Bildvorlage angepaßter Kennlinien­ verlauf zur Kontrastkorrektur berechnet wird.
Bei den Verfahren der Histogramm-Modifikation werden die Kontrastverände­ rungen auf der Grundlage der Häufigkeitsverteilung der Bildwerte (Histogramm) durchgeführt. Die Bildwerte eines Originalbildes werden über eine Transforma­ tion derart umsortiert, daß das Histogramm des verarbeiteten Bildes einen be­ stimmten Verlauf annimmt.
Das Verfahren einer Histogramm-Modifikation wird am Beispiel einer Histo­ gramm-Equalization erläutert, das in folgenden Schritten abläuft:
In einem ersten Schritt wird die Häufigkeitsverteilung der Bildwerte bestimmt.
In einem zweiten Schritt wird durch Akkumulation der Histogrammwerte eine Transformations-Kennlinie berechnet, die der Summenhäufigkeit der Häufigkeits­ verteilung entspricht.
In einem dritten Schritt werden die Bildwerte über die Transformations-Kennlinie umgesetzt.
Nach der Umsetzung der Bildwerte mit der Transformations-Kennlinie als Gra­ dation zeigt das Histogramm des verarbeiteten Bildes einen veränderten Verlauf.
Im Idealfall sehr kleiner Abstufung (Quantisierung) der Bildwerte (kontinuierliche Bildwerte) ist das Histogramm exakt gleichverteilt. Bei gröberer Quantisierung der Bildwerte (diskrete Bildwerte) läßt sich durch die Umverteilung der Bildwert­ stufen keine Gleichverteilung der Bildwerte mehr erreichen, jedoch sind die Häu­ figkeitsspitzen verbreitert und stark verflacht.
Fig. 7 zeigt das Verfahrensprinzip der Histogramm-Equalization mit kontinuier­ lichen (linker Teil der Fig. 7) und mit diskreten Bildwerten (rechter Teil der Fig. 7). Es ist jeweils ein Eingangs-Histogramm (24), eine Transformations-Kennlinie (25) und ein Ausgangs-Histogramm (26) dargestellt, das dem nach der Trans­ formations-Kennlinie modifizierten Eingangs-Histogramm (24) entspricht.
Die nach dem Verfahren der Histogramm-Equalization bestimmte Korrektur-Kur­ ve G = f(L) bewirkt eine Kontrastverstärkung durch Spreizung von Bildwertstufen in den Tonwertbereichen der häufigen Bildwerte (steiler Kennlinienverlauf) und eine Kontrastverminderung durch Zusammenlegung von Bildwertstufen in den Tonwertbereichen der weniger häufigen Bildwerte (flacher Kennlinienverlauf).
Nach der Erläuterung des Verfahrens einer Histogramm-Modifikation bzw. Histo­ gramm-Equalization zurück zum Verfahrensschritt (E). Die Bestimmung der Kor­ rektur-Kurve G = f(L) nach Verfahrensschritt (E) zur Korrektur der Bildgrada­ tion-Kennlinie erfolgt nach dem zuvor beschriebenen Verfahren der Histogramm-Mo­ difikation durch Akkumulation der Histogrammwerte H(i) des Summen-Histo­ gramms im Bereich LMin bis LMax nach der Gleichung:
Die Akkumulation der Histogrammwerte H(i) wird dabei nur zwischen den ana­ lysierten minimalen und maximalen Werten des Helligkeitsumfangs der Vorlage (Bildlicht- und Bildtiefewerte) durchgeführt.
Fig. 8 zeigt in einer grafischen Darstellung die Bestimmung der Korrektur-Kurve G = f(L) (28) zwischen Bildtiefe und Bildlicht aus dem Summen-Histogramm (27).
Die Glättung der Korrektur-Kurve G = f(L) erfolgt durch eine Tiefpaß-Filterung beispielsweise nach dem Verfahren "Gleitender Mittelwert". Nach diesem Ver­ fahren werden die Werte der geglätteten Kennlinie als gewichtete Summe aus benachbarten Werten der ungeglätteten Kennlinie berechnet. Durch die spezielle Wahl der Gewichtungsfaktoren wird im Mittelungsintervall von beispielsweise 5 Werten eine optimale Glättung durch ein Polynom 3. Ordnung mit minimaler Ab­ weichung im quadratischen Mittel erreicht. Die Gewichtungsfaktoren können wie folgt gebildet werden:
Der Verlauf der Korrektur-Kurve G = f(L) für die Kontrastkorrektur wird durch eine begrenzte Anzahl von Stützwerten (z. B. 16 Stützwerte) wiedergegeben. Die Aus­ wahl der Stützwerte aus den Werten der geglätteten Kennlinien erfolgt möglichst visuell gleichabständig. Die aus dem Helligkeits-Histogramm bestimmte Kontrast­ korrektur wird beispielsweise als reine Helligkeitskorrektur über eine Änderung der Neutralgradation in die Farbbildwerte eingerechnet. Für die Korrektur-Kurve G = f(L) werden Stützwerte zwischen den Bildlicht- und Bildtiefewerten bestimmt.
Die eigentliche Kontrastkorrektur erfolgt in den Bildabtastgeräten (1, 2, 3), indem die ermittelte Korrektur-Kurve G = f(L) an das Bildabtastgerät übergeben und die dort beispielsweise in Tabellen-Speichern (LUT) abgelegte Bildgradations-Kenn­ linie entsprechend der Korrektur-Kurve G = f(L) korrigiert wird. Für die Umset­ zung nach der korrigierten Bildgradations-Kennlinie werden dann die durch einen Feinscan im Bildabtastgerät gewonnenen Bildwerte herangezogen.
Die Verwendung der Korrektur-Kurve G = f(L) führt in der Praxis meist zu starken Kontrastkorrekturen, die oft nicht erwünscht sind.
Variablen Kontrastkorrektur
Eine vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens besteht deshalb darin, die Kon­ trastkorrektur mit Hilfe eines wählbaren Korrekturfaktors k variabel zu machen, so daß die Korrekturstärke über den Korrekturfaktor k von minimal (0%) bis maximal (100%) einstellbar ist.
Die variable Kontrastkorrektur wird anhand der Fig. 9 erläutert. Zunächst wird aus dem Helligkeits-Histogramm H (29) nach dem Verfahren der Histogramm- Modifikation eine Histogramm-Gradation HG (30) bestimmt. Die Anwendung der Histogramm-Gradation HG (30) entspricht der Korrekturstärke 100%. Gleichzei­ tig wird eine Linear-Gradation LG (31) erzeugt, die einer Korrekturstärke von 0% entspricht.
Die variable Kontrastkorrektur für eine Bildvorlage erfolgt über eine Korrektur- Gradation KG (32), die durch Addition von über den Korrekturfaktor k wählbaren Gradations-Anteilen der Histogramm-Gradation HG (30) und der Linear-Grada­ tion LG (31) nach folgender Gleichung gebildet wird:
KG = k * HG + (1-k) * LG
Die wählbaren Gradations-Anteile k * HG (33) und (1-k) * LG (34) sind ebenfalls in Fig. 9 dargestellt.
Die Korrekturstärke wird in vorteilhafter Weise bildabhängig gestaltet, indem der Korrekturfaktor k jeweils in Abhängigkeit von den Eigenschaften der Bildvorlage festgelegt wird.
Der Ermittlung eines bildabhängigen Korrekturfaktors k liegt folgendes Prinzip zugrunde:
Die mittlere quadratische Abweichung des berechneten Verlaufes der Korrektur- Kurve G = f(L) (maximale Kontrastkorrektur) vom linearen Verlauf der Korrektur- Kurve G = f(L) (minimale Kontrastkorrektur) ist ein Maß für die "visuelle" Stärke der Kontrastkorrektur. Die mittlere quadratische Abweichung (root mean square), als RMS-Wert bezeichnet, wird aus den visuell gleichabständigen Helligkeits- Bildwerten L* bestimmt. Ein großer RMS-Wert entspricht einer starken Kontrast­ korrektur, ein kleiner RMS-Wert einer geringen Kontrastkorrektur.
Der RMS-Wert des berechneten Verlaufes der Korrektur-Kurve G = f(L) ent­ spricht jedoch nicht allgemein der visuell notwendigen Korrektur. Die erforder­ liche Stärke der Kontrastkorrektur ist im allgemeinen abhängig vom Verlauf der Häufigkeitsverteilung der Helligkeitswerte. Bildvorlagen mit stark einseitigen (zu hell/dunkel) Histogrammverläufen, erfordern meist eine stärkere Korrektur. Bild­ vorlagen mit mehr ausgeglichenen Histogrammverläufen, erfordern meist eine geringere oder keine Korrektur.
Ob eine Histogrammverteilung mehr ausgeglichen oder stark einseitig ist, läßt sich in vorteilhafter Weise aus den statistischen Histogramm-Parametern "Skewness" und "Kurtois" ableiten.
Der Parameter "Skewness" (Symmetriekoeffizient) beschreibt die Ungleichheit der Ausläufer einer Histogrammverteilung. Der Parameter "Kurtois" ist ein Maß für den Verlauf (flach/spitz) einer Histogrammverteilung.
Die Berechnung der Histogramm-Parameter Skew "Skewness" und Kurt "Kurtois" erfolgt aus dem Summen-Histogramm der klassifizierten bildwichtigen Teilbilder nach folgenden Gleichungen:
Histogramm-Parameter Skew "Skewness"
Histogramm-Parameter Kurt "Kurtois"
Der Histogramm-Parameter Skew "Skewness" (Symmetriekoeffizient) beschreibt die Ungleichheit der Ausläufer einer Verteilung, d. h. die Unterschiede der posi­ tiven und negativen Abweichung der Bildwerte vom Mittelwert. Der Symmetrie­ koeffizient ist positiv, wenn die Häufigkeitsverteilung lange Ausläufer zu großen Werten hin hat. Dagegen ist der Symmetriekoeffizient negativ, wenn die Häufig­ keitsverteilung lange Ausläufer zu kleinen Werten hin hat. Für symmetrische Häufigkeitsverteilungen ist der Symmetriekoeffizient näherungsweise Null.
Der Histogramm-Parameter Kurt "Kurtois" ist ein Maß für den Verlauf (flach/spitz) einer Häufigkeitsverteilung relativ zur Normalverteilung. Ist der Histogramm- Parameter Kurt "Kurtois" klein bzw. negativ, so zeigt die Häufigkeitsverteilung einen flachen Verlauf (breite Häufigkeitsverteilung), ist er dagegen groß, so zeigt die Häufigkeitsverteilung einen spitzen Verlauf (schmale Häufigkeitsverteilung).
Fig. 10 zeigt verschiedene Histogrammverteilungen und Werte der Histogramm- Parameter Skew "Skewness" und Kurt "Kurtois".
Die Festlegung des Korrekturfaktors k wird in vorteilhafter Weise in Abhängigkeit von der Stärke der berechneten Kontrastkorrektur (RMS-Wert) und/oder von dem Verlauf der Helligkeitsverteilung der Histogramm-Parameter Skew "Skewness" und Kurt "Kurtois" nach folgenden Schritten vorgenommen:
In einem ersten Schritt wird der RMS-Istwert der Korrektur-Kurve G = f(L) (Histo­ gramm-Gradation) berechnet. Der RMS-Istwert entspricht einer maximalen Kor­ rekturstärke.
Der RMS-Istwert der berechneten Korrektur-Kurve G = f(L) (Histogramm-Grada­ tion) wird als mittlere quadratische Abweichung der Histogramm-Gradation (HG) von einer Linear-Gradation (LG) bestimmt. Hierzu zeigt Fig. 11 den RMS-Wert einer Histogramm-Gradation (HG).
Die Berechnung des RMS-Istwertes (RMSgrd) der Histogramm-Gradation (HG) erfolgt nach folgender Gleichung:
mit:
δi = Abweichung eines korrigierten Bildwertes (Histogramm-Gra­ dation HG) von einem unkorrigierten Bildwert i (Linear-Gradation LG),
N = Anzahl der Abweichungen δi.
In einem zweiten Schritt wird der RMS-Sollwert als RMS-Vorgabewert für die Kontrastkorrektur anhand eines Klassifizierungs-Schemas bestimmt.
Die Klassifizierung in drei Bereiche "ausgeglichen", "einseitig" und "stark ein­ seitig" erfolgt durch Vergleich der statistischen Histogramm-Parameter Skew "Skewness" und Kurt "Kurtois" mit festgelegten Schwellenwerte SSw1, SSw2 bzw. KSw1, KSw2 wie folgt:
Klassifizierungs-Schema
Darin bedeuten die RMS-Vorgabewerte Rmsi für die Kontrastkorrektur:
Rms1 = schwache Kontrastkorrektur,
Rms2 = schwache Kontrastkorrektur,
Rms3 = mittlere Kontrastkorrektur,
Rms4 = mittlere Kontrastkorrektur,
Rms5 = starke Kontrastkorrektur,
mit:
SSw1, SSw2 = Schwellenwerte des Histogramm-Parameters "Skewness",
KSw1, KSw2 = Schwellenwerte des Histogramm-Parameters "Kurtois".
Als Ergebnis der Klassifizierung ergibt sich ein RMS-Vorgabewert Rmsi für die aus der Bildgradations-Analyse abgeleitete notwendige Kontrastkorrektur.
Aus dem RMS-Vorgabewert Rms (RMS-Sollwert) und dem RMS-Istwert Rgrd wird dann in einem dritten Schritt der erforderliche Wert des Korrekturfaktors k berechnet:
Der Wert des Korrekturfaktors k liegt im allgemeinen zwischen 0.0 (minimale Korrektur) und 1.0 (maximale Korrektur). Ergibt die Berechnung des Korrektur­ faktors keinen Wert größer als 1.0, so wird der Wert auf 1.0 begrenzt.

Claims (28)

1. Verfahren zur Analyse und Korrektur der Bildgradation einer Bildvorlage durch Auswerten der durch punkt- und zeilenweise, optoelektronische Ab­ tastung mittels eines Eingabegerätes gewonnenen Bildwerte bzw. Farbwerte bei Geräten und Systemen für die Bildverarbeitung, dadurch gekennzeich­ net, daß
  • - die zu analysierende Bildvorlage geometrisch in eine Anzahl Teilbilder unterteilt wird,
  • - für jedes Teilbild getrennt die Häufigkeitsverteilung der Bildwerte bzw. der Helligkeitskomponenten der Farbwerte in dem entsprechenden Teilbild als Teilbild-Histogramm bestimmt wird,
  • - die Teilbild-Histogramme der einzelnen Teilbilder ausgewertet und anhand der Auswertung die für die Bildgradation bildwichtigen Teilbilder festge­ stellt werden,
  • - aus den Teilbild-Histogrammen der bildwichtigen Teilbilder ein Summen- Histogramm berechnet wird, das der Häufigkeitsverteilung der Bildwerte bzw. der Helligkeitskomponenten der Farbwerte in den bildwichtigen Teil­ bildern entspricht und
  • - aus dem Summen-Histogramm nach einem Verfahren der Histogramm-Mo­ difikation eine Korrektur-Kurve (G= f(L)) zur Korrektur der Bildgrada­ tions-Kennlinie der Bildvorlage zwecks Kontrastkorrektur ermittelt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Auswertung der Teilbild-Histogramme zur Feststellung der bildwichtigen (strukturreichen) Teilbilder mit Hilfe von statistischen Histogramm-Parametern erfolgt.
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, daß zur Auswertung der Teilbild-Histogramme jeweils der Histogramm-Parameter "Streuung" (SDev) und der Histogramm-Parameter "relativer Flächenanteil der häufig­ sten Bildwerte" (FLAnt) eines Teilbild-Histogramms herangezogen wird, wobei der Histogramm-Parameter "Streuung" (SDev) und der Histogramm-Para­ meter "relativer Flächenanteil der häufigsten Bildwerte" (FLAnt) ein Maß für die Struktur in Bildbereichen der Teilbilder sind.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Feststellung der bildwichtigen Teilbilder jeweils nach einem Klassi­ fizierungs-Schema durch Vergleich des Histogramm-Parameters "Streuung" (SDev) und des Histogramm Parameters "relativer Flächenanteil der häufig­ sten Bildwerte" (FLAnt) mit für die jeweilige Bildvorlage wählbaren Schwellen­ werten (SwSDev, SwFIAnt) folgt.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, daß ein Teilbild nach dem Klassifizierungs-Schema dann als bildwichtig ein­ gestuft wird, wenn der Wert des Histogramm Parameters "Streuung" (SDev) des Teilbildes größer als der vorgegebene Schwellenwert (SwSDev) und der Wert des Histogramm-Parameters "relativer Flächenanteil der häufigsten Bildwerte" (FLAnt) des Teilbildes kleiner als der vorgegebene Schwellenwert (SwFIAnt) ist.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, daß der Schwellenwert (SwSDev) für den Histogramm-Parameter "Streuung" (SDev) und/oder der Schwellenwert (SwFIAnt) für den Histogramm-Parame­ ter "relativer Flächenanteil der häufigsten Bildwerte" (FLAnt) jeweils in Ab­ hängigkeit von den Eigenschaften der Bildvorlage gewählt werden.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, daß der Schwellenwert (SwSDev) für den Histogramm-Parameter "Streu­ ung" (SDev) aus der Häufigkeitsverteilung der Werte des Histogramm-Para­ meters "Streuung" (SDev) von allen Teilbildern ermittelt wird.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, daß die Histogramm-Parameter "-Streuung" (SDev) und die Histogramm- Parameter "relativer Flächenanteil der häufigsten Bildwerte" (FLAnt) der Teilbilder durch statistische Auswertung der zugehörigen Teilbild-Histogram­ me ermittelt werden.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, daß der Histogramm-Parameter "Streuung" (SDev) für ein Teilbild in fol­ genden Schritten ermittelt wird:
  • - Berechnen der Anzahl (N) von Bildwerten für das Teilbild aus dem zuge­ hörigen Teilbild-Histogramm (Hi(i), i=1 , . . . , M) nach der Gleichung, wobei (H(i)) der Anzahl der Bildpunkte mit dem Bildwert (i) im Teilbild entspricht:
  • - Berechnen des Mittelwertes (Mean) der Häufigkeitsverteilung aus dem Teilbild-Histogramm (Hi(i), i=1 , . . . , M) nach der Gleichung:
  • - Berechnen der Varianz (Var) nach der Gleichung:
  • - Ermitteln des Histogramm-Parameters "Streuung" (SDev) nach der Gleichung: SDev = √
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß der Histogramm-Parameter "relativer Flächenanteil der häufigsten Bildwerte" (FLAnt) für ein Teilbild nach folgenden Schritten ermittelt wird:
  • - Berechnen der Anzahl N von Bildwerten für das Teilbild aus dem zuge­ hörigen Teilbild-Histogramm (Hi(i), i=1 , . . . , M) nach der Gleichung, wobei (H(i)) der Anzahl der Bildpunkte mit dem Bildwert (i) im Teilbild entspricht:
  • - Umsortieren der Histogrammwerte (Hs(i)) des zugehörigen Teilbild-Histo­ gramms (Hi) in absteigender Reihenfolge der Häufigkeit zu einer neuen Häufigkeitsverteilung (Hs(i)),
  • - Vorgabe der Anzahl (n) von zu akkumulierenden Histogrammwerte (Hs(i)), und
  • - Ermitteln des Histogramm-Parameters "relativer Flächenanteil der häufig­ sten Bildwerte" (FLAnt) nach der Gleichung:
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, daß die Klassifizierung der bildwichtigen Teilbilder in folgenden Schritten abläuft:
  • - Wählen der Schwellenwerte (SwSDev, SwFIAnt) für die Histogramm-Para­ meter "Streuung" (SDev) und "relativer Flächenanteil der häufigsten Bild­ werte" (FLAnt),
  • - Berechnen der Histogramm-Parameter "Streuung" (SDev) und "relativer Flächenanteil der häufigsten Bildwerte" (FLAnt) für alle Teilbilder und
  • - Auswerten der berechneten Histogramm-Parameter "Streuung" (SDev) und "relativer Flächenanteil der häufigsten Bildwerte" (FLAnt) nach dem Klassifizierungs-Schema.
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, daß für jede Helligkeitsstufe (L*) die funktionsmäßig zugehörigen Helligkeits­ werte (L*) in den einzelnen Teilbild-Histogrammen addiert und die aufaddier­ en Helligkeitswerte (L*) als neue Häufigkeitsverteilung in Form eines Sum­ men-Histogramms bestimmt wird.
13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, daß die Korrektur-Kurve G = f(L) nach einem Verfahren der Histogramm-Mo­ difikation durch Akkumulieren der Histogrammwerte (Hi) des Summen- Histogramms der bildwichtigen Teilbilder nach folgender Gleichung ermittelt wird:
14. Verfahren nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, daß die Akkumu­ lation jeweils zwischen dem Minimalwert (LMin) und dem Maximalwert (Lmax) des Helligkeitsumfangs der Bildvorlage durchgeführt wird.
15. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, dadurch gekennzeichnet, daß die Korrektur-Kurve G = f(L) durch eine Tiefpaß-Filterung geglättet wird.
16. Verfahren nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, daß die Glättung der Korrektur-Kurve G = f(L) nach dem Verfahren "gleitender Mittelwert" durchgeführt wird, indem die Werte der geglätteten Korrektur-Kurve G = f(L) als gewichtete Summe aus benachbarten Werten der ungeglätteten Kor­ rektur-Kurve berechnet werden.
17. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 16, dadurch gekennzeichnet, daß die Korrekturstärke zur Erzielung einer variablen Kontrastkorrektur mit­ tels eines Korrekturfaktors (k) wählbar ist.
18. Verfahren nach Anspruch 17, dadurch gekennzeichnet, daß
  • - aus dem Helligkeits-Histogramm der Bildvorlage nach dem Verfahren der Histogramm-Modifikation eine Histogramm-Gradation (HG) ermittelt wird, die einer maximalen Korrekturstärke (100%) entspricht,
  • - eine Linear-Gradation (LG) generiert wird, die einer minimalen Korrekturstärke (0%) entspricht und
  • - eine Korrektur-Gradation (KG) für die variable Kontrastkorrektur durch Addition mittels des Korrekturfaktors (k) wählbarer Anteile der Histo­ gramm-Gradation (HG) und der Linear-Gradation (LG) gebildet wird.
19. Verfahren nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, daß die Bildung der Korrektur-Gradation (KG) nach folgender Gleichung erfolgt, wobei der Kor­ rekturfaktor (k) im Wertebereich von 0.0 bis 1.1 liegt: KG = k * HG + (1-k) * LG.
20. Verfahren nach einem der Ansprüche 17 bis 19, dadurch gekennzeichnet, daß der Korrekturfaktor (k) jeweils in Abhängigkeit von den Eigenschaften der Bildvorlage gewählt wird.
21. Verfahren nach Anspruch 20, dadurch gekennzeichnet, daß der Korrektur­ faktor (k) in Abhängigkeit von der Korrekturstärke einer berechneten Kon­ trastkorrektur und/oder vom Verlauf der Helligkeitsverteilung in der Bildvorla­ ge gewählt wird.
22. Verfahren nach einem der Ansprüche 17 bis 21, dadurch gekennzeichnet, daß ein die maximale Korrekturstärke angebender RMS-Istwert (RMSgrd) aus der Korrektur-Kurve G = f(L) als mittlere quadratische Abweichung der Histogramm-Gradation (HG) von der Linear-Gradation (LG) nach folgender Gleichung berechnet wird: mit:δi = Abweichung eines korrigierten Bildwertes (Histogramm-Gradation HG) von einem unkorrigierten Bildwert i (Linear-Gradation (LG),
N = Anzahl der Abweichungen (δi).
23. Verfahren nach einem der Ansprüche 17 bis 22, dadurch gekennzeichnet, daß ein RMS-Sollwert (Rmsi) als Vorgabewert für die Kontrastkorrektur nach einem Klassifizierungs-Schema durch Vergleich von aus dem Summen- Histogramm der bildwichtigen Teilbilder berechneten statistischen Histo­ gramm-Parametern "Skewness" (Skew) und "Kurtois" (Kurt) mit vorgebbaren Schwellenwerten (SSw, KSw) ermittelt wird.
24. Verfahren nach einem der Ansprüche 17 bis 23, dadurch gekenn­ zeichnet, daß der Korrekturfaktor (k) als Quotient aus dem RMS-Sollwert (Rmsi) und dem RMS-Istwert (RMSgrd) gebildet wird.
25. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 24, dadurch gekennzeichnet, daß die Analyse der Bildgradation einer Bildvorlage anhand von Bildwerten erfolgt, die durch Abtastung der Bildvorlage mit einer gröberen Auflösung (Grobscan) gegenüber der für die Reproduktion der Bildvorlage erforder­ lichen Auflösung (Feinscan) gewonnen werden.
26. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 25, dadurch gekennzeichnet, daß
  • - die Bildwerte (R, G, B) eines dem Eingabegerät zugeordneten ersten Farbraumes (14) in die funktionsmäßig zugehörigen Bildwerte (L*, a*, b*) eines vom ersten Farbraum (14) unabhängigen zweiten Farbraumes (15) (Referenz-Farbraum; Kommunikations-Farbraum) transformiert werden und
  • - die Analyse der Bildgradation zur Ermittlung von Einstellwerten für die Bildverarbeitung anhand der transformierten Bildwerte (L*, a*, b*) durch­ geführt wird.
27. Verfahren zur Analyse und Korrektur der Bildgradation einer Bildvorlage durch Auswerten der durch punkt- und zeilenweise, trichromatische Abtas­ tung mittels eines Eingabegerätes gewonnenen Bildwerte bei Geräten und Systemen für die Farbbildverarbeitung, dadurch gekennzeichnet, daß
  • - die Bildwerte (R, G, B) eines dem Eingabegerät zugeordneten ersten Farbraumes (14) in die funktionsmäßig zugehörigen Bildwerte (L*, a*, b*) eines vom ersten Farbraum (14) unabhängigen zweiten Farbraumes (15) (Referenz-Farbraum; Kommunikations-Farbraum) transformiert werden, und
  • - die Analyse der Bildgradation zur Ermittlung von Einstellwerten für die Bildverarbeitung anhand der transformierten Bildwerte (L*, a*, b*) durch­ geführt wird.
28. Einrichtung zur Analyse und Korrektur der Bildgradation einer Bildvorlage durch Auswerten der durch punkt- und zeilenweise, trichromatische Ab­ tastung mittels eines Eingabegerätes (1, 2, 3) gewonnenen Bildwerte bei Geräten und Systemen für die Bildverarbeitung, gekennzeichnet durch
  • - einen an die Eingabegeräte (1, 2, 3) angeschlossenen Farbumsetzer (7) zur Umsetzung der Bildwerte (R, G, B) eines dem Eingabegerät (1, 2, 3) zugeordneten ersten Farbraumes (14) in die funktionsmäßig zugehörigen Bildwerte (L*, a*, b*) eines vom ersten Farbraum (14) unabhängigen zwei­ ten Farbraumes (15) (Referenz-Farbraum; Kommunikations-Farbraum),
  • - eine Bildbearbeitungs-Einheit (8) zur Bearbeitung der transformierten Bild­ werte (L*, a*, b*) mit einem Bedienungsterminal (8a) und einer Kommuni­ kations-Einheit (8b) zur Zwischenspeicherung der bearbeiteten Bildwerte (L*, a*, b*) und
  • - eine mit der Bildbearbeitungs-Einheit (8) und dem Bedienungsterminal (8a) verbundenen Vorlagenanalyse-Einheit (8c), mit der die Analyse der Bildgradation einer Bildvorlage zur Ermittlung von Einstellwerten für die Bildverarbeitung anhand der transformierten Bildwerte (L*, a*, b*) des zwei­ ten Farbraumes (15) durchgeführt wird.
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