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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur
Automatisierung der Bildqualitätsprüfung und
-korrektur für
gescannte Dokumente, wofür
bislang ein Bediener notwendig war. Das Verfahren und das System
für jedes
gescannte und schwellenwertverarbeitete Bild führt eine automatische Bewertung
mithilfe eines binären
Bildqualitätserkennungssystems
durch, das einen Bildrauschindex erzeugt, der die Menge der Bildartefakte
oder des Bildverlusts anzeigt. Wenn eine in schlechter Qualität gescannte
Seite erkannt wird, die beispielsweise zuviel Specklerauschen enthält, wird
das Graustufenbild abgerufen oder das Bild als Graustufenbild neu
gescannt. Das Graustufenbild wird dann automatisch einem Bildqualitätskorrekturprozess
unterzogen, um ein sauberes, lesbares Binärbild zu erzeugen.
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In
einer Abtastproduktionsumgebung wird die digitale Ausgabe eines
gescannten Papierdokuments wegen der größeren Effizienz bei der Speicherung
und Übertragung
häufig
in binärer
(schwarzweißer)
Form dargestellt und gespeichert, insbesondere bei Textbildern.
Die Erfassung eines Binärbildes
setzt voraus, dass in einem Scanner ein Bildschwellenwertprozess
installiert ist, der die von einem CCD-Sensor erfassten digitalen
Graustufensignale (normalerweise 8 Bit je Pixel) in Binärsignale
(1 Bit je Pixel) umsetzt. Da ein Bildschwellenwertprozess ein Bilddatenreduktionsprozess
ist, führt
dieser Prozess häufig
zu unerwünschten
Bildartefakten oder Bildinformationsverlusten, wie Specklerauschen
im Dokumenthintergrund oder Verlust kontrastschwacher Zeichen. In
der Technik sind bislang zahlreiche adaptive Schwellenwerttechniken
bekannt, beispielsweise wie in US-A-5,583,659 und in
DE 195 36 170 A beschrieben,
um ein Binärbild
in optimaler Qualität
zu erstellen. Aufgrund von Abweichungen im Papierhintergrund und
-inhalt wurde bislang aber noch keine adaptive Schwellenwerttechnik
gefunden, die automatisch ein sauberes, lesbares Binärbild für jedes
erfasste Graustufenbild in einem Stapel aus Papierdokumenten erzeugt.
US-A-5,915,037 erzeugt ein optimales Binärbild durch Analyse mehrerer
Binärbilder, die
mittels adaptiver Schwellenwertverfahren unter Änderung der Schwellenwertempfindlichkeiten
abgeleitet wurden. Das Verfahren bedarf jedoch der Auswahl eines
Bereichs von Interesse. Der Bereich von Interesse muss Text- und
Hintergrundrauschen enthalten. Das Merkmal (S) – das Verhältnis von Schwarzpixelzahl
zu Übergangspixelzahl,
welches in der Technik bisher verwendet wird, ist nicht zur Ermittlung
optimaler Binärbilder
bei fehlendem Text- oder Hintergrundrauschen in dem ausgewählten Bereich
von Interesse geeignet. Zudem ist es nicht zur Bewertung der Bildqualität in der
Lage, beispielsweise der Rauschmenge. Unter Berücksichtigung dieser Einschränkungen
ist die bisherige Technik nur auf bestimmte Domänen in einem Dokumentbild anwendbar.
Daher bedarf es beim Dokumentscannen in der Produktion häufig aufwändiger Arbeiten
in Form einer visuellen Bildqualitätsuntersuchung, um zu gewährleisten,
dass jedes erfasste Binärbild
lesbar ist.
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Es
besteht Bedarf nach einem verbesserten Abtastsystem und -verfahren,
das ein sauberes, lesbares Binärbild
oder einen Text oder ähnliches
zu erzeugen vermag, ohne dass eine visuelle Bildprüfung erforderlich
wäre. Idealerweise
sollte ein derartiges System und Verfahren ausreichend kompatibel
mit derzeit verfügbaren
Abtastkomponenten sein, um die Verwendung des Systems auf derzeit
gebräuchlichen Scannern
zu ermöglichen
und die Notwendigkeit zur Konstruktion und Fertigung neuer Komponenten
zu minimieren.
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Die
Erfindung ist ein Bildverarbeitungssystem und Verfahren zur Automatisierung
der Bildqualitätsprüfung und
-korrektur, die bislang von einem Bediener durchgeführt wurde.
Die Bildqualität
von jedem gescannten und schwellenwertverarbeiteten Bild wird automatisch
mit einem binären
Bildqualitäts-Erfassungssystem
bewertet, das einen Bildrauschindex für jedes Bild erzeugt. Wenn
der Bildrauschindex ein schlechtes Bild anzeigt, das etwa zu viel Specklerauschen
im Hintergrund aufweist, wird das Graustufenbild abgerufen, oder
das Dokument wird als Graustufenbild erneut gescannt. Auf das Graustufenbild
wird automatisch ein Bildqualitätskorrekturverfahren
angewandt, um ein korrigiertes, sauberes und lesbares Binärbild zu
erzeugen.
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Der
vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, einen Bildrauschpegel
für ein
schwellenwertverarbeitetes Bild automatisch zu indizieren, wozu
eine Mehrfenstertechnik zur Schwellenwertverarbeitung eines Bildes
mittels lokaler Bildeigenschaften in Echtzeit dient. Für jedes
schwellenwertverarbeitete Bild, das einen hohen Bildrauschindex
aufweist, wird das Bildqualitätskorrekturschema
auf das problematische Dokument angewandt, worauf in der Nachverarbeitung
ein Binärbild
in optimaler Qualität erstellt
wird. Die Auslegung des Systems ermöglicht die Durchführung einer
Bildqualitätsprüfung mit
hoher Geschwindigkeit, wobei eine optimale Bildqualitätsausgabe
ohne betriebliche Unterbrechungen der Hochgeschwindigkeits-Dokumentabtastumgebung erzeugt
wird.
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Das
Bildverarbeitungssystem umfasst zwei Bildverarbeitungskomponenten:
eine Komponente zur Prüfung
der Binärbildqualität zur Bewertung
des Bildrauschpegels und eine Komponente zur mehrfach bildadaptiven
Schwellenwertverarbeitung zur Korrektur der Bildqualität. Die Komponente
zur Prüfung
der Binärbildqualität bewertet
den Rauschpegel eines schwellenwertverarbeiteten Bildes und zieht den
Rauschpegel als Index für
die Bildqualität
heran. Wenn der Rauschpegel größer als
ein angegebener Schwellenwert ist, gilt das Bild als von schlechter Bildqualität. Für jedes
schwellenwertverarbeitete Bild wird das originale Graustufenbild
abgerufen, soweit vorhanden, ansonsten wird das Originaldokument
als Graustufenbild neu erfasst. Die Korrektur der Bildqualität erfolgt
durch Anlegen des Graustufenbildes an einen mehrfach adaptiven Schwellenwertprozessor.
Die mehrfach adaptive Schwellenwerttechnik umfasst zwei iterative
Bildverarbeitungsschritte: die bildadaptive Schwellenwertverarbeitung
und die binäre
Bildanalyse. Die Iteration schreitet fort, bis ein optimales Binärbild erzielt
wird. Mit einem optimalen Binärbild
ist ein Bild gemeint, das einen sauberen Hintergrund und lesbaren
Text aufweist.
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Die
Erfindung und deren Aufgaben und Vorteile werden in der detaillierten
Beschreibung des nachstehenden bevorzugten Ausführungsbeispiels deutlicher.
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Die
Erfindung wird im folgenden anhand in der Zeichnung dargestellter
Ausführungsbeispiele näher erläutert.
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Es
zeigen:
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1 ein
Blockdiagramm der Bildverarbeitung zur automatischen Bildqualitätsprüfung und -korrektur
in einem Abtastsystem.
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2A das
Blockdiagramm der Mehrfenstertechnik zur Schwellenwertverarbeitung
eines Bildes anhand lokaler Bildeigenschaften.
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2B die
Bildqualität
eines schwellenwertverarbeiteten Bildes, wie durch die eingegebenen Schwellenwertparameter
gesteuert (Kontrastschwellenwert (CT), Intensitätsschwellenwert (IT)).
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2C die
Beziehung der beiden Eingabeparameter (Kontrastschwellenwert, Intensitätsschwellenwert)
und die Empfindlichkeit der Schwellenwertverarbeitung.
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3A die
Bildverarbeitungsschritte einer automatischen Bildqualitätsprüfung für ein Zweitonbild.
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3B die
Nachbarschaftsoperation bei der Binärbildabschwächung.
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3C ein
Beispiel von Rauschpunktstrukturen vor der Bildabschwächung in
einem Binärbild.
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3D die
Rauschpunktstrukturen aus 3C nach
Bildabschwächung.
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3E das
Bildverarbeitungsblockdiagramm zur Extraktion der Rauschmerkmale.
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3F ein
Beispiel einer Rauschmerkmalsberechnung in einem binären Bild.
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4A das
Blockdiagramm der Bildverarbeitung für die automatische Bildqualitätskorrektur.
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4B das
Blockdiagramm der Bildverarbeitung für mehrfach bildadaptive Schwellenwertverarbeitung.
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4C die
Tabelle mit den berechneten Rauschpegeln für die verschiedenen schwellenwertverarbeiteten
Bilder, wie durch verschiedene Eingabeparameter (Kontrastschwellenwert
(CT), Intensitätsschwellenwert
(IT)) erzeugt.
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4D ein
Ablaufdiagramm der Rauschpegelanalyse zum Auffinden des optimalen
Kontrastschwellenwerts und des optimalen Intensitätsschwellenwerts.
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4E das
erste Beispiel einer Rauschindexverteilung (R(CT,IT)) mit konstantem
Intensitätsschwellenwert
(IT) bei 70 und mehreren Kontrastschwellenwerten (CT) zwischen 60
und 15.
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4F das
zweite Beispiel einer Rauschindexverteilung (R(CT,IT)) mit konstantem
Intensitätsschwellenwert
(IT) bei 70 und mehreren Kontrastschwellenwerten (CT) zwischen 60
und 15.
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4G das
dritte Beispiel einer Rauschindexverteilung (R(CT,IT)) mit konstantem
Intensitätsschwellenwert
(IT) bei 70 und mehreren Kontrastschwellenwerten (CT) zwischen 60
und 15.
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4H ein
Beispiel einer Rauschindexverteilung (R(CT,IT)) mit konstantem Intensitätsschwellenwert
(IT) bei 60 und mehreren Kontrastschwellenwerten (CT) zwischen 70
und 220.
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4I ein
Beispiel einer Rauschindexverteilung (R(CT,IT)) mit konstantem Intensitätsschwellenwert
(IT) bei 60 und mehreren Kontrastschwellenwerten (CT) zwischen 70
und 220.
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1 zeigt
das Blockdiagramm eines digitalen Bildverarbeitungssystems, das
die Bildqualität
jedes schwellenwertverarbeiteten Bildes automatisch prüft. Wenn
die Bildqualitätsprüfung ergibt,
dass das schwellenwertverarbeitete Bild von schlechter Qualität ist, wird
ein Bildqualitätskorrekturprozess
veranlasst, um optimale Schwellenwertparameter für die Erstellung eines lesbaren
und sauberen Binärbildes zu
suchen. Das Bildverarbeitungsverfahren umfasst folgende Schritte:
(1) ein Papierdokument wird digital als Graustufenbild erfasst,
das üblicherweise
8 Bit je Pixel umfasst; (2) das erfasste Graustufenbild (G) wird
an einen bildadaptiven Schwellenwertmodul angelegt, um das Graustufenbild
in ein Binärbild
umzuwandeln (B); (3) das Binärbild
wird einer Bildqualitätsprüfung unterzogen,
und aus der Prüfung
wird ein Bildrauschindex (INI) erzeugt; (4) der INI-Wert bestimmt
den Grad der Bildqualität,
und die Bildqualität wird
als schlecht eingestuft, wenn der INI-Wert größer als ein vorbestimmter Schwellenwert
(ITH) ist; (5) bei einem Bild von niedriger Qualität wird eine
Bildqualitätskorrektur auf
das Graustufenbild angewandt, um ein lesbares, sauberes Binärbild zu
erhalten. Nachstehend werden die Einzelheiten jedes Bildverarbeitungsmoduls
beschrieben:
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Bildadaptive Schwellenwertverarbeitung
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Die
Mehrfenstertechnik für
die Schwellenwertverarbeitung eines Bildes unter Verwendung lokaler
Bildeigenschaften, wie in US-A-5,583,659 beschrieben, wird auf die
Umwandlung eines Graustufenbildes in ein Binärbild angewandt. Die Schwellenwertverarbeitungstechnik
berechnet den Schwellenwert für
jedes Pixel in einem Bild anhand der lokalen Bildeigenschaften,
die das Pixel umgeben. Der Schwellenwert wird dann angewandt, um
das Graustufenbild eines Pixels in einen binären Wert (schwarz oder weiß) umzuwandeln.
Das Blockdiagramm der Schwellenwertverarbeitungstechnik ist in 2A zusammenfassend
dargestellt. Für
diese Technik muss ein Benutzer einen Kontrastschwellenwert (CT)
und einen Intensitätsschwellenwert
(IT) bereitstellen, wie in 2B gezeigt.
Die Bildqualität
eines schwellenwertverarbeiteten Bildes wird durch die Eingabe der
beiden Schwellenwerte (CT und IT) bestimmt. Ein schwellenwertverarbeitetes
Bild (CT, IT), wie in 2B gezeigt, bedeutet, dass die
Bildqualität eines
derartigen Bildes eine Funktion von (CT, IT) ist. Die Bildqualität eines
schwellenwertverarbeiteten Bildes wird anhand von zwei Faktoren
bewertet: Textlesbarkeit (kein Bildinformationsverlust) und Glätte des
weißen
Hintergrunds (rauschfreier Bildhintergrund). Der CT-Wert steuert
die Empfindlichkeit der Erkennung dünner, heller Textzeichen und
Strichvorlagen, während
der IT-Wert die Schwelle eines gleichmäßigen Graubereichs berücksichtigt.
Es sei angenommen, der CT-Wert wird auf die Werte im Bereich von
0 bis 100 normalisiert und der IT-Wert auf den Bereich zwischen
0 und 255, wie in 2C gezeigt. Der CT-Wert ist
häufig
so gewählt,
dass er empfindlich genug ist, um alle Bildinformationen zu extrahieren,
wie hellen Text, dünne
Linie .... usw., während
der IT-Wert so eingestellt ist, dass gleichmäßig hellgraue Bereiche in weißen Hintergrund
umgewandelt werden. Die Schwellenwerte bei (CT = 60, IT = 90), wie
in 2C gezeigt, werden als eine geeignete Einstellung
zur Extraktion aller Bildinformationsdetails erachtet. Allerdings
kann die Einstellung der Schwellenwerte auf (CT = 60, IT = 90) bei
einigen Dokumenten aufgrund der Rauheit der Dokumentpapiere zu einer
zu hohen Empfindlichkeit führen
und bewirkt die Erzeugung unerwünschten
Specklerauschens im Hintergrund der schwellenwertverarbeiteten Bilder.
Der folgende Abschnitt beschreibt das Verfahren der automatischen
Bildrauschprüfung.
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Automatische Bildrauschprüfung
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Wie
vorstehend erwähnt,
wird der an die Schwellenwertverarbeitungstechnik übergebene CT-Wert stets auf eine
ausreichende Empfindlichkeit eingestellt, um alle Bildinformationsdetails
zu extrahieren, so dass die Textlesbarkeit bei der Bewertung der
Bildqualität
kein Problem mehr darstellt. Die Bewertung der Bildqualität wird auf
die Erkennung von Hintergrundrauschen in dem schwellenwertverarbeiteten
Bild vereinfacht.
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3A zeigt
die Verarbeitungsschritte zur Erkennung des Rauschpegels für ein schwellenwertverarbeitetes
Bild. Auf das Binärbild
(B) wird eine Bildabschwächungsoperation
angewandt, welche ein neues Binärbild
(B1) erzeugt. Von dem abgeschwächten
Binärbild
(B1) werden drei Rauschmerkmale gemessen. Der normalisierte Rauschbereich (R)
wird als Bildrauschindex (INI) des Binärbildes (B) herangezogen. Es
folgt eine detaillierte Beschreibung der in 3A gezeigten
Verarbeitungsschritte.
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Es
sei angenommen, dass in einem Binärbild das schwarze Pixel mit „1" und das weiße Pixel
mit „0" markiert ist. Die
Bildabschwächungsoperation wird
von einer lokalen Nachbarschaftsoperation auf den Bereich der schwarzen
Punkte erweitert, wie in 3B gezeigt.
Das mittlere Pixel "o" auf der Ausgabeseite
wird nur auf "0" gesetzt, wenn alle
benachbarten Pixel XI in einem 3×3 großen Fenster,
wobei I = 1, ...8, mit der 3×3
Nullmaske abgestimmt sind. Andernfalls wird das mittlere Pixel „o" auf der Ausgabeseite
mit dem schwarzen Pixel „1" markiert. Die Abschwächungsoperation
ist erforderlich, weil einige Dokumente des Textes als Punktmatrix
gedruckt sind. Die Abschwächungsoperation
verbindet die benachbarten kleinen Punkte zu Liniensegmenten, so dass
die Rauschpunkte und die Punkte, die zu den Punktmatrixzeichen gehören, unterscheidbar
sind. Ein grafisches Beispiel wird in 3C und 3D gezeigt. 3C zeigt
ein Binärbild
vor der Bildabschwächung.
Die Zahl und Größe der schwarzen
Punkte auf der linken Seite des Bildes ist mit der auf der rechten
Seite identisch. Wenn die Zahl (oder der Bereich) der Rauschpunkte
als Merkmal herangezogen wird, um den Rauschpegel zu bewerten, kann
dieses Merkmal die Bildmuster auf beiden Seiten nicht differenzieren.
Nach Anwendung der Bildabschwächung
wird das Originalpunktmuster jedoch in zwei gerade Liniensegmente
auf der linken Seite umgewandelt, wie in 3D gezeigt.
Die dispergierten Rauschmuster auf der rechten Seite des Bildes
bleiben mit Ausnahme der vergrößerten Rauschpunkte
gleich. Somit wird die Zahl der Rauschpunkte ein ver wertbares Merkmal
zur Extraktion von realen Rauschpunkten zur Bewertung des Rauschpegels
in dem abgeschwächten
Binärbild.
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Die
zufällig
verteilten kleinen Punkte, die keine Bildinformationen in einem
Binärbild
enthalten, sind als Rauschen definiert. Die Rauschmessung erfordert
es, die Zahl und den Bereich der kleinen Punkte in einem Binärbild zu
zählen. 3E zeigt
die Verarbeitungsschritte zur Rauschmessung an einem abgeschwächten Binärbild. Zunächst wird
ein Konturenverfolgungsverfahren angewandt, um die Umrisse jedes
Objekts in dem abgeschwächten
Binärbild
zu extrahieren. Die Konturenpixel werden entweder im Uhrzeigersinn
oder im Gegenuhrzeigersinn extrahiert. Die im Uhrzeigersinn extrahierten
Konturen sind die Außenkonturen
(oder die schwarzen Objektkonturen), während es sich bei den im Gegenuhrzeigersinn
extrahierten Konturen um die Innenkonturen (oder die weißen Objektkonturen)
handelt. Es wird eine Größenschwelle
(Ts) angewandt, um die großen Konturenkomponenten
zurückzuweisen,
die zu groß sind,
um als Rauschpunkte zu gelten. Die Anzahl der verbleibenden kleinen
Konturen wird für
die schwarzen Rauschpunkte (NB) bzw. für die weißen Rauschpunkte (NW) gezählt, und
der gesamte Rauschbereich (NA) für
die schwarzen Rauschpunkte wird berechnet. Der normalisierte Rauschbereich
(R) ist das Verhältnis
des NA-Werts über
dem Dokumentbereich (DA) und wird als Bildrauschindex (INI) herangezogen.
Die NB- und NW-Werte werden zur Differenzierung des weißen Hintergrunds
von dem schwarzen Hintergrund verwendet. Wenn der NB-Wert größer als
der NW-Wert ist, weist das darauf hin, dass das Bild einen weißen Hintergrund
hat. Ein großer NW-Wert
weist darauf hin, dass der Hintergrund schwarz ist. Dies tritt auf,
wenn in dem Dokument ein Halbtonbild oder ein großer, dunkler
Graubereich vorhanden ist. 3F zeigt
ein Beispiel der Berechnung der Rauschmerkmale. Es werden 20 schwarze Rauschpunkte
gezählt.
Der NB-Wert beträgt
somit 20. Die Zahl der weißen
Rauschpunkte (NW) beträgt 10.
wenn der mittlere Bereich jedes Rauschens als Na berechnet wird,
beträgt
der gesamte Rauschbereich (NA) das Zwanzigfache von Na, und der Bildrauschindex
(INI) ist NA/DA.
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Der
Bildrauschindex (INI) wird zur Beurteilung des Rauschpegels eines
Binärbildes
herangezogen. Wenn der INI-Wert unter einem angegebenen Schwellenwert
(ITH) liegt, gilt das Bild als gutes Binärbild. Das bedeutet, dass das
Binärbild
lesbar und dass der Hintergrund sauber ist. Wenn der INI-Wert über dem
ITH-Wert liegt, wird es als verrauschtes Binärbild eingestuft. Das Dokument
muss dann neu gescannt oder das Graustufenbild muss – sofern
verfügbar – abgerufen
werden, um eine automatische Bildkorrektur durchzuführen.
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Automatische
Bildqualitätskorrektur
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4A zeigt
das Blockdiagramm der Bildverarbeitung für die automatische Bildqualitätskorrektur.
Ein mehrfacher bildadaptiver Schwellenwertprozess wird angewandt,
um (N+M) Binärbilder
durch systematische Änderung
der N verschiedenen Kontrast- und der M verschiedenen Intensitätsschwellenwertparameter
zu erzeugen. Der Rauschpegel jedes Binärbildes in dem (N+M) schwellenwertverarbeiteten
Bild wird entsprechend berechnet. Die optimalen Schwellenwertparameter
werden aus dem (N+M) Paar an Schwellenwerten durch Analyse der Korrelation
der (N+M) Rauschpegel und der (N+M) Paare aus Kontrast- und Intensitätswerten
erhalten.
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Die
Grundverarbeitungsschritte der mehrfachen adaptiven Schwellenwertverarbeitung
sind die gleichen wie in 2A, ausgenommen
der mehrfachen Eingabe von Schwellenwerten (CT, IT). Die eingegebenen
Werte (CT, IT) werden in Dekrementen zu 5 Einheiten für den CT-Wert
und in Inkrementen zu 30 Einheiten für den IT-Wert in der Reihenfolge (60,70),
(55,70), (50,70), (45,70), (40,70), (35,70), (30,70), (25,70), (20,70),
(15,70), (60,100), (60,130), (60,160), (60,190) und (60,220) geändert. Die
15 Paare der Schwellenwerte werden an den adaptiven Schwellenwertverarbeitungsprozess
nacheinander übergeben
und erzeugen 15 verschiedene Binärbilder.
Durch getrennte Anwendung des Prozesses der Rauschmerkmalsextraktion
auf die 15 verschiedenen Bilder, wie in 3A gezeigt,
ergeben sich 15 Rauschwerte R(CT,IT), wie in 4C gezeigt. 4C zeigt
Rauschpegel in verschiedener Kombination von (CT, IT).
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Die
Aufgabe der Korrelationsanalyse des Rauschens und der Werte (CT,IT)
besteht darin, die Schwellenwerte (CT,IT) zu bestimmen, die in dem
adaptiven Schwellenwertverarbeitungsprozess zur Erzeugung des kleinstmöglichen
Hintergrundrauschens bei Erhalt sämtlicher Bildinformationen
in einem schwellenwertverarbeiteten Bild verwendet werden. 4D zeigt
das Blockdiagramm der Datenanalyse zur Auswahl der optimalen Schwellenwerte. Zunächst wird
der Satz der Rauschwerte R(CT(I),70) durchlaufen, wobei I = 1,...,10,
wenn der Zustand (A): R(CT(I),70) > Rth
für alle
CT(I) erfüllt
ist, wobei Rth ein vorbestimmter Rauschschwellenwert (Rth) ist, wie
in 4E gezeigt. Dies zeigt, dass die Rauschpegel aller
schwellenwertverarbeiteten Bilder hoch sind und in keiner Beziehung
zur Änderung
des Kontrastschwellenwerts stehen. Somit bedarf es bei der Suche
nach dem optimalen Intensitätsschwellenwert der Änderung
des Intensitätsschwellenwerts
(IT). Wenn andererseits der Zustand (A) nicht erfüllt ist, bedarf
es bei der Suche nach dem optimalen Kontrastschwellenwert der Änderung
des Kontrastschwellenwerts (CT).
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Wenn
bei der Suche nach dem optimalen Kontrastschwellenwert Zustand (B)
gilt, dass alle Rauschwerte R(CT(I),70), I = 1,...,10 kleiner sind
als der Rauschschwellenwert (Rth), wie in 4E gezeigt,
weist dies darauf hin, dass die Ausgangsschwellenwerteinstellung
bei (CT,IT) = (60,70) wenig Hintergrundrauschen erzeugt, und die
endgültigen Schwellenwerte
(CTF,ITF) = (60,70) werden als optimale Schwellenwerte herangezogen.
Andernfalls gilt bei Untersuchung des Arrays der Daten R(CT(I),70), wenn
Zustand (C) gilt, dass R(CT(I),70) > R(CT(I+1),70), I-1,..., 9 erfüllt ist,
werden die endgültigen
Schwellenwerte (CTF,ITF) = (CT(I),70) dort ausgewählt, wo
CT(I) den Zustand R(CT(I),70) < Rth und
R(CT(I+1),70) > Rth
erfüllt.
Wie das in 4F gezeigte Beispiel deutlich
macht, wird der Wert CT(I) bei 35 gewählt und die endgültigen Schwellenwerte (CTF,ITF)
= (35, 70). Wenn die Prüfung
die Bedingung (C) nicht erfüllt,
werden die endgültigen
Schwellenwerte (CTF,ITF) = (CT(I),70) dort gewählt, wo CT(I) die Bedingung:
R(CT(I),70) < R(CT(I-1),70)
erfüllt.
Wie das in 4G gezeigte Beispiel deutlich macht,
wird der Wert CT(I) bei 40 gewählt
und die endgültigen
Schwellenwerte (CTF,ITF) = (40, 70).
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Wenn
bei der Suche nach dem optimalen Intensitätsschwellenwert der Zustand
(D) gilt, dass R(60,IT(J)) > Rth
für alle
IT(J),J = 1,...,6 erfüllt
ist, weist dies darauf hin, dass die Rauschpegel aller schwellenwertverarbeiteten
Bilder hoch sind und nicht in Beziehung zur Änderung des Intensitätsschwellenwerts
stehen, wie das Beispiel in 4H zeigt.
Diese endgültigen
Schwellenwerte (CTF,ITF) werden auf (60, 70) gesetzt, also auf die
Ausgangseinstellung. Dies impliziert, dass keine optimalen Schwellenwerte
ermittelt wurden, und dass die endgültigen Schwellenwerte den Ausgangseinstellungen (CTF,ITF)
= (60, 70) zugeordnet werden. Wenn andererseits der Zustand (D)
nicht erfüllt
wird, dann wird (CTF,ITF) = (60,IT(J)) ausgewählt, wo R(60, IT(J-1)) > Rth und R(60, IT(J)) < Rth. Wie das Beispiel
in 4I zeigt, wird der Wert IT(J) bei 130 ausgewählt. Dies
weist darauf hin, dass der Intensitätsschwellenwert bei IT(J-1)
= 100 nahe an der Hintergrundintensität liegt und keine Schwellenwertverarbei tung
der Intensitätspegel
der Hintergrundpixel durchzuführen vermag,
was zur Erzeugung einer großen
Menge an Hintergrundrauschen führt.