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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Bildbearbeitungsverfahren und
-system, das diagonal angeordnete Artefakte, wie Linien auf schiefenkorrigierten
Bildern, entfernt, die durch Abtasten eines Originaldokuments erzeugt
wurden, ohne dass Bildinformationen verloren gehen.
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Unerwartete,
vertikale schwarze Muster oder Artefakte, wie Linien, Punkte, Striche
usw., sind in binären
Dokumentbildern, die durch Papierscanner erstellt werden, allgemein übliche Bildartefakte.
Die vertikalen schwarzen Muster sind nicht Teil des Originaldokumentbildes,
aber diese Muster entstehen durch Staub- oder Schmutzteilchen, die
das Licht zwischen der Lichtquelle und den abgetasteten Papierdokumenten
blockieren. Beispielsweise können Staub- oder Schmutzteilchen
auf den transparenten Bildführungen
im Strahlengang des Scanners verbleiben, die schattierte Linien
auf dem Dokument erzeugen, das sich durch den Scanner bewegt. Wenn das
Dokument elektronisch mit einer CCD-Vorrichtung erfasst wird, werden
die schattierten Linien in dem digitalen Dokumentbild sichtbar.
Die schattierten vertikalen Linien innerhalb eines Graustufenbildes werden
ohne Unterscheidung als Teil des Bildinhalts behandelt. Nachdem
das Graustufenbild einer adaptiven Schwellenwertoperation unterzogen
worden ist, zeigen sich die schattierten Linien als schwarze Linien
in dem binären
Bild.
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Wenn
ein Papierdokument mit einem Produktionsscanner abgetastet wird,
ist das resultierende Digitalbild oft schief. Dass das Bild schief
ist, liegt oft daran, dass das Dokument nicht richtig eingezogen
wird oder dass in einem Scannersystem ungleiche Kräfte auf
das Papier wirken, während
das Papier transportiert wird. Die Schiefe eines Dokumentbildes
erzeugt einen unerwünschten
Effekt beim Betrachten des Bildes, so dass eine Bildschiefenkorrektur
in einem Dokumentabtastsystem erwünscht ist.
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Wenn
das Phänomen
vertikaler Linienartefakte in einem schiefen Bild oder Dokument 1 auftritt, wie
in 1A gezeigt, wandelt sich ein vertikaler Linienartefakt 3 in
dem schiefenkorrigierten Bild des Dokuments 1' zu einem diagonalen
Linienartefakt 5, wie in 1B gezeigt.
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Auch
andere Patente haben sich mit diesen Problemen auseinandergesetzt
und sind für
die vorliegende Erfindung von Bedeutung. EP-A-0 600 613 beschreibt
die Unterscheidung heller und dunkler Texte. Es gibt keinen Hinweis
darauf, dass die Technik zur Entfernung staubbedingter Streifenartefakte anwendbar
ist.
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Ishitani
Y beschreibt in: "Document
skew detection based on local region complexity" (Dokumentschiefenerkennung anhand lokaler
Bereichskomplexität)
DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION; 1993, Erkennungsverfahren für Schrägwinkel.
Ishitani ist nur ein Beispiel für
eine Reihe von Ansätzen
zur Erkennung von Schrägwinkeln.
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Der
vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein System und
Verfahren zur Artefakterkennung und -entfernung für schiefenkorrigierte
Bilder bereitzustellen. Diese Aufgabe wird durch das in Patentanspruch
1 aufgeführte
Verfahren gelöst.
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Ein
weiteres Beispiel, das für
das Verständnis
der vorliegenden Erfindung hilfreich ist, ist ein Verfahren, das
folgende Schritte umfasst: (1) zweimaliges Anwenden eines kantenbasierenden,
adaptiven Schwellenwertverfahrens mit unterschiedlichen Kontrastparametereinstellungen
zur Umwandlung eines schiefenkorrigierten Bildes, beispielsweise
eines Graustufenbildes, in zwei binäre Bilder; (2) Erzeugen einer
Bitmap der Differenz aus den beiden binären Bildern; (3) Projizieren
und Akkumulieren schwarzer Pixel in der zweidimensionalen Bitmap
auf einer geraden Linie zur Ausbildung eines Projektionsprofils; (4)
Erfassen der Stellen aus lokalen Spitzenwerten (d.h. Linienstellen)
aus dem Projektionsprofil; (5) Erfassen der Gleichungen von Linien
aus dem Schrägwinkel
und den Lagewerten der erfassten lokalen Spitzenwerte; (6) Maskieren
der schwarzen Pixel, deren Koordinaten innerhalb eines bestimmten Schwellenwertabstands
entlang der Gleichungen von Linien in der Bitmap der Differenz liegen
und (7) Umkehren der Pixel aus einem binären Bild auf der Basis der
schwarzen Pixel entlang der Linien in dem einer Schwellenwertoperation
unterzogenen binären Bild.
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Ein
weiteres Beispiel des erfindungsgemäßen Systems und Verfahrens
umfasst die Schiefenkorrektur eines erfassten Dokumentbildes, wie
beispielsweise eines Graustufenbildes, das Anwenden einer kantenbasierenden,
adaptiven Schwellenwerttechnik mit normaler Kontrastparametereinstellung zur
Extraktion jedes Details der Bildinformationen, das Speichern des
resultierenden binären
Bildes unter dem Namen B1, das Anwenden derselben kantenbasieren den,
adaptiven Schwellenwerttechnik mit einer niedrigen Kontrasteinstellung,
die nur kontraststarke Details des Bildes extrahiert, unter dem
Namen B2, das Kennzeichnen der Differenz von B1 und B2 und das Speichern
des Differenzbildes unter dem Namen D, das Projizieren der schwarzen
Pixel in der zweidimensionalen Bitmap (D) auf eine eindimensionale
gerade Linie, wobei die Projektionsrichtung durch den Dokumentschrägwinkel
bestimmt wird, das Akkumulieren der schwarzen Pixel zur Ausbildung
eines Projektionsprofils, das Lokalisieren der Linien durch Erfassung
der lokalen Spitzenwerte in dem Projektionsprofil, wobei die erfassten
Linien durch einen Satz von Liniengleichungen dargestellt werden,
das Maskieren der schwarzen Pixel, deren Koordinaten innerhalb einer
bestimmten Schwellenwertdistanz entlang der Gleichung von Linien
in der Bitmap (D) liegen und eine Linien-Bitmap erzeugen, die als
V benannt wird, das Lesen des binären Bildes (B1) und der Linien-Bitmap
(V) und das Umkehren der Pixel in dem binären Bild B1 an den entsprechenden
schwarzen Pixelstellen in V.
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Ein
weiteres Beispiel der vorliegenden Erfindung betrifft ein Bildverarbeitungsverfahren
zur Verarbeitung schiefenkorrigierter Bilder, das folgende Schritte
umfasst: Umwandeln eines erfassten, schiefenkorrigierten Bildes
in erste und zweite binäre
Bilder, Erzeugen einer Bitmap, die die Differenz zwischen den ersten
und zweiten Bildern anzeigt, Projizieren schwarzer Pixel in der
Bitmap auf eine Linie, um ein Projektionsprofil auszubilden, und
Umkehren der Pixel in den ersten binären Bildern anhand dieses Projektionsprofils.
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Ein
weiteres Beispiel der vorliegenden Erfindung betrifft ein Bildverarbeitungsverfahren
zur Verarbeitung schiefenkorrigierter Bilder, das folgende Schritte
umfasst: Umwandeln eines erfassten, schiefenkorrigierten Bildes
in erste und zweite binäre
Bilder; Vergleichen der ersten und zweiten binären Bilder und Erzeugen einer
Bitmap, die eine Differenz zwischen den ersten und zweiten binären Bildern
anzeigt, Projizieren schwarzer Pixel in der Bitmap auf eine Linie,
um ein Projektionsprofil auszubilden, wobei eine Richtung der Projektion
der Linie auf einem originalen Schrägwinkel des erfassten Bildes
basiert, Erfassen von Spitzenwerten in dem Projektionsprofil, die über einem
angegebenen Schwellenwert liegen, und Erzeugen einer Linie basierend
auf den erfassten Spitzenwerten, wobei die erfassten Spitzenwerte den
Artefakten auf dem erfassten Bild entsprechen, Maskieren schwarzer
Pixel in der Bitmap, die zu der erzeugten Linie benachbart sind,
und Umkehren der Pixel in dem ersten binären Bild anhand der maskierten
Pixel.
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Ein
weiteres Beispiel der vorliegenden Erfindung betrifft ein Bildverarbeitungsverfahren
zur Verarbeitung eines schiefenkorrigierten Bildes. Das Verfahren
umfasst folgende Schritte: Schiefenkorrektur des erfassten Bildes,
Extrahieren von Bildinformationen aus dem erfassten Bild und Speichern
eines resultierenden Bildes als erstes binäres Bild, Extrahieren kontraststarker
Details aus dem erfassten Bild und Speichern eines resultierenden
Bildes als ein zweites binäres
Bild, Vergleichen der ersten und zweiten binären Bilder und Erzeugen einer
Bitmap, die eine Differenz zwischen den ersten und zweiten binären Bildern
anzeigt, Projizieren schwarzer Pixel in der Bitmap auf eine Linie
zur Ausbildung eines Projektionsprofils, wobei eine Richtung der
Projektion der Linie auf einem Schrägwinkel des schrägen erfassten
Bildes basiert, Erfassen von Spitzenwerten in dem Projektionsprofil,
die über
einem angegebenen Schwellenwert liegen, und Erzeugen einer Linie
basierend auf den erfassten Spitzenwerten, wobei die erfassten Spitzenwerte
den Artefakten auf dem erfassten Bild entsprechen, Maskieren schwarzer
Pixel in der Bitmap, die zu der erzeugten Linie benachbart sind,
und Umkehren der Pixel in dem ersten binären Bild anhand der maskierten
Pixel.
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Ein
weiteres Beispiel der vorliegenden Erfindung betrifft eine Bilderfassungsvorrichtung
die folgendes umfasst: eine Bilderfassungssektion, die ein Bild
erfasst; eine Bildschiefenkorrektursektion, die darauf ausgelegt
ist, ein erfasstes, schiefes Bild zu korrigieren, um ein erfasstes,
schiefenkorrigiertes Bild bereitzustellen; eine Umwandlungssektion,
die das schiefenkorrigierte Bild in digitale Bildinformationen umwandelt,
die das schiefenkorrigierte, erfasste Bild bezeichnen; eine Verarbeitungssektion,
die die digitalen Informationen empfängt und das schiefenkorrigierte,
erfasste Bild in erste und zweite binäre Bilder umwandelt, wobei
die Verarbeitungssektion eine Bitmap erzeugt, die eine Differenz
zwischen den ersten und zweiten binären Bildern anzeigt, schwarze
Pixel in der Bitmap auf eine Linie projiziert, die basierend auf
einem Schrägwinkel
des erfassten Bildes ausgerichtet ist, um ein Projektionsprofil
zu erzeugen, und Umkehren der Pixel in dem ersten binären Bild
basierend auf dem Projektionsprofil.
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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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1A ein
grafisch dargestelltes Beispiel eines vertikalen Linienartefakts,
der durch Staubteilchen in einem schief eingezogenen Dokument verursacht
wurde;
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1B ein
grafisch dargestelltes Beispiel eines diagonalen Linienartefakts
in einem schiefenkorrigierten Dokument;
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2 ein
Ablaufdiagramm der Schritte eines Bildbearbeitungssystems zur Umwandlung
eines schiefenkorrigierten Graustufenbildes in ein binäres Bild
mit minimalen Bildartefakten;
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2A eine
grafische Darstellung einer erfindungsgemäßen Bilderfassungsvorrichtung;
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3 ein
Ablaufdiagramm zur Darstellung der Schritte einer kantenbasierenden,
adaptiven Schwellenwertoperation (ATP);
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3A eine
3 × 3-Matrix
der Pixelortdefinitionen, die zur Bestimmung der Gradientenstärke des aktuellen
Pixels (i, j) dienen;
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3B eine
grafische Darstellung einer N × N-Nachbarschaft
von Pixeln, die um ein aktuelles Pixel (i, j) in einer Bildstärkeaufzeichnung
mittig angeordnet sind;
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3C eine
grafische Darstellung einer (N-2)-x-(N-2)-Nachbarschaft von Pixeln,
die um ein aktuelles Pixel (i, j) in einer Bildstärkegradientenaufzeichnung
mittig angeordnet sind;
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4 ein
Ablaufdiagramm zur Erzeugung einer Bitmap der Differenz zwischen
zwei binären
Bildern;
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5 ein
Ablaufdiagramm der Linienerfassung;
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5A eine
grafische Beschreibung der Erfassung des Projektionsprofils einer
Bitmap der Differenz zwischen zwei binären Bildern;
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5B ein
Beispiel einer Bitmap der Differenz (D);
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5C zwei
erfasste Spitzenwerte (R1 und R2) in dem erfassten Projektionsprofil
der Bitmap (D) in 5B;
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5D die
Stellen der beiden erfassten Linien in der Bitmap;
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5E die
aus der Bitmap (B1) zu löschenden,
unerwünschten
Linienpixel;
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6 ein
Ablaufdiagramm zur Entfernung der schwarzen Linien in einem einer
Schwellenwertoperation unterzogenen Bild;
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7A ein
reales Beispiel des gescannten, schiefen Dokumentbildes mit einem
Schrägwinkel von
3,9 Grad;
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7B das
resultierende Dokumentbild der Schiefenkorrektur des Bildes aus 7A;
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7C das
einer Schwellenwertoperation unterzogene Bild (B1) mit normaler
Kontrastparametereinstellung;
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7D das
einer Schwellenwertoperation unterzogene Bild (B2) mit niedriger
Kontrastparametereinstellung;
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7E die
Bitmap der Differenz zwischen den binären Bildern B1 und B2 in 7C bzw. 7D;
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7F das
von der Bitmap aus 7E erzeugte Projektionsprofil;
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7G die
Bitmap der erfassten diagonalen Linien; und
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7H das
Endergebnis des einer Schwellenwertoperation unterzogenen Bildes
(B).
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Unter
Bezugnahme auf die Zeichnungen, in denen gleiche Bezugsziffern für gleiche
oder entsprechende Teile der jeweiligen Ansichten stehen, zeigt 2 ein
Blockdiagramm eines Linienentfernungsverfahrens, das eine Bildschiefenkorrektur
durchführt,
etwa eine Schiefenkorrektur eines Graustufenbildes, sowie eine Bildschwellenwertoperation
mit minimalen Linienartefakten. Zwar wird die Erfindung in Bezug
auf die Linienentfernung beschrieben, aber sie ist nicht darauf
beschränkt.
Die Erfindung ist auf die Entfernung von Linien, Strichen, Markierungen usw.
sowie beliebige Kombinationen davon anwendbar. In dem erfindungsgemäßen Verfahren
werden Bilddaten, etwa aus digitalen Graustufenbilddaten, als Eingabe
(Schritt 7) entgegengenommen, worauf ein Verfahren folgende
Bearbeitung vornimmt: (1) Das Graustufenbild wird einer Schiefenkorrektur
mit einem bekannten Schrägwinkel
unterzogen (Schritt 9); (2) ein kantengestütztes Bildschwellenwertverfahren
(ATP) wird zunächst
angewandt (Schritt 11a), um das Graustufenbild in ein binäres Bild
(B1) mit normaler Kontrastparametereinstellung umzuwandeln, das vollständige Details
aus den Bildinformationen entnimmt; (3) das kantengestützte Bildschwellenwertverfahren
wird erneut angewandt (Schritt 11b), um das Graustufenbild
in ein weiteres binäres
Bild (B2) mit niedriger Kontrastparametereinstellung umzuwandeln,
das nur kontraststarke Objekte extrahiert; (4) die beiden binären Bilder
B1 und B2 werden pixelweise verglichen (Schritt 14), um
ein Pixel als „schwarzes" Pixel zu identifizieren,
wenn eine Differenz vorhanden ist, und um es als „weißes" Pixel zu identifizieren,
wenn keine Differenz vorhanden ist, um somit eine Bitmap der Differenzen,
namens D, zwischen den beiden binären Bildern B1 und B2 zu erzeugen;
(5) die Linienerfassung in der Bitmap D (Schritt 15) erfolgt
zunächst
durch Projizieren der schwarzen Pixel in der Bitmap D auf eine gerade
Linie, deren Winkel gleich einem negativen Wert des Schrägwinkels
in dem Originalbild ist, durch Erfassen der Stellen der lokalen
Spitzenwerte in dem Projektionsprofil, so dass die Anzahl der erfassten
Spitzenwerte die Anzahl der erfassten Linien wiedergibt; (6) eine
Bitmap L der erfassten Linien wird erzeugt (Schritt 17),
indem die schwarzen Pixel in der Bitmap D maskiert werden, die den
erfassten Linien benachbart sind; und (7) ein einer Schwellenwertoperation unterzogenes
fertiges Bild, das binäre
Bild B, wird erzeugt (Schritt 19), indem die entsprechenden schwarzen
Pixel entfernt werden und indem die entsprechenden weißen Pixel
in das einer Schwellenwertoperation unterzogene fertige Bild B1
an den Stellen der schwarzen Pixel in der Bitmap L eingesetzt werden.
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2A zeigt
eine schematische Darstellung einer Bilderfassungsvorrichtung 300,
die Bilder gemäß der beschriebenen
und dargestellten Merkmale der vorliegenden Erfindung verarbeitet.
Die Bilderfassungsvorrichtung 300 kann ein Scanner sein,
der eine Bilderfassungssektion 301 beispielsweise in Form
einer ladungsgekoppelten Vorrichtung zur Bilderfassung umfasst,
eine Bildschiefenkorrektur- oder Korrektursektion 302,
die ein erfasstes, schiefes Bild korrigiert, so dass ein schiefenkorrigiertes
Bild erzeugt wird, und eine Umwandlungssektion 303, beispielsweise
in Form eines A/D-Wandlers, die das erfasste Bild in digitale Informationen
umwandelt, die das erfasste Bild anzeigen. Die digitalen Informationen
werden an eine Verarbeitungssektion 305 übergeben,
die die digitalen Bildinformationen bearbeitet, wie mit Bezug auf 2 beschrieben,
und wie unter Bezug auf 3, 3A, 4, 5 und 6 weiter
ausgeführt
wird.
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Kantenbasierende, adaptive
Bildschwellenwertoperation
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3 zeigt
ein Blockdiagramm eines Bildbearbeitungssystems, das die kantenbasierende,
adaptive Schwellenwertoperation durchführt. Das Schwellenwertverfahren
nimmt die digitalen Bilddaten von einem Scanner sowie die bedienerspezifischen
Eingabeparameter IT (Intensitätsschwelle)
und GT (Gradientenschwelle) entgegen und umfasst folgende Schritte:
Zunächst wird
der Sobel-Gradientenoperator auf die Bildstärkenaufzeichnung angewandt,
um eine Gradientenstärkeaufzeichnung
zu erhalten (Schritt 21). Der Sobel-Operator arbeitet in
einem Fenster von 3 × 3
Pixeln, wie in 3A gezeigt, um die horizontalen und
vertikalen Intensitätsgradienten
GX(i, j) und GY(i, j) an der Pixelposition (i, j) zu berechnen.
Die Gradientenstärke
GS(i, j) an Pixelposition (i, j) ist die absolute Summe der horizontalen
und vertikalen Intensitätsgradienten
GX(i, j) bzw. GY(i, j). GX(i, j) und GY(i, j) sind folgendermaßen definiert:
GX(i,
j) = L(i + 1, j – 1)
+ 2L(i + 1, j) + L(i + 1, j + 1) – L(i – 1, j – 1) – 2L(i – 1, j) – L(i – 1, j + 1);
GY(i, j)
= L(i – 1,
j + 1) + 2L(i, j + 1) + L(i + 1, j + 1) – L(i – 1, j – 1) – 2L(i, j – 1) – L(i + 1, j – 1);
GS(i,
j) = |GX(i, j)| + |GY(i, j)|, wobei
GS(i, j) = Gradientenstärkeaufzeichnung
an Pixelposition (i, j) nach Gradientenoperation.
L(i, j) =
Bildstärke
an Pixelposition (i, j).
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Zweitens
wird die Minimalintensität
- Lmin(i, j) und die Maximalintensität - Lmax(i, j) in einem Fenster
N × N
aus der in 3B gezeigten Bildintensitätsaufzeichnung
gemessen (Schritt 27), und die Summe der Gradientenstärke GS(i,
j) in einem Fenster (N-2)-x-(N-2), wie in 3C gezeigt,
wird aus der Gradientenstärke
berechnet (Schritt 23 in 3). Die Summe
des Gradienten GS(i, j) ist als ein Flächengradient definiert. Als
nächstes
werden die drei Merkmalswerte GS(i, j), Lmin(i, j), Lmax(i, j) verwendet, um
das Pixel an Position (i, j) als schwarzes oder weißes Pixel
in der Bildintensitätsaufzeichnung
zu klassifizieren. Der letzte Prozess ist die Extraktion der schwarzen
Pixel (Objekte). Der erste Schritt der Extraktion ist die Erfassung
von Pixeln in Kantennähe. Ein
Pixel an Position (i, j) in Kantennähe wird bestätigt, wenn
ein Flächengradient
hoch und größer als ein
vorbestimmter Wert ist, nämlich
die Gradientenschwelle (GT) (Schritt 25). Nachdem ein Pixel
in Kantennähe
gefunden ist, wird das Pixel (das mittlere Pixel des lokalen Fensters)
als schwarz (Objekt) klassifiziert, wenn dessen Intensität kleiner
als der Mittelwert von Lmin(i, j) und Lmax(i, j) ist (Schritt 29 und 30).
Das heißt,
es befindet sich auf der dunkleren Seite einer Kante. Wenn die Intensität größer als
der Mittelwert (PA) von Lmin(i, j) und Lmax(i, j) ist, wird es als
weiß (Hintergrund)
klassifiziert. Wenn ein Flächengradient
kleiner als der Gradientenschwellenwert (GT) ist, beispielsweise
ein Fenster N × N,
das sich in einer flachen Region bewegt, erfolgt die Klassifikation
durch einfache Schwellenwertbildung. Hierzu wird der Grauwert des
Pixels mit einem anderen, vorbestimmten Intensitätsschwellenwert (IT) verglichen.
Wenn der Grauwert eines Pixels kleiner als IT ist, wird das Pixel
als schwarz klassifiziert, andernfalls wird es als weißer Hintergrund
(Schritt 33) behandelt.
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Die
Bildqualität
nach der Schwellenwertoperation wird durch die benutzerseitige Wahl
der beiden Schwellenwertparameter (GT und IT) gesteuert. Der Parameter
GT wird für
die Klassifizierung von Pixeln in der Nähe von Kanten eingestellt,
der Parameter IT wird für
die Klassifizierung von Pixeln in einheitlichen Regionen eingestellt.
Ein niedriger Wert für
GT bewirkt tendenziell, dass Kantenpixel von hellen Objekten extrahiert
werden, während
ein niedriger Wert für IT
bewirkt, dass Pixel einer gleichmäßigen grauen Region dem weißen Hintergrund
zugeordnet werden. Mit einem sehr hohen Wert für GT funktioniert der Algorithmus
wie eine Schwellenwertoperation mit einer festen Schwellenwerteinstellung
bei dem Wert von IT. Da in dieser Situation GT stets größer als
der Flächengradient
ist, wird die Pixelklassifizierung des Bildes, wie in 3 gezeigt,
ausschließlich
durch Vergleichen von IT mit der Intensität an dem betreffenden Pixel
ermittelt. Die Technik kann auch herangezogen werden, um ein Strichbild
zu erhalten, indem man den Wert IT auf null setzt, wodurch alle
Pixel als weiße
Pixel eingestuft werden, mit Ausnahme der Kantenpixel, bei denen
die Flächengradienten
größer als
GT sind.
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Erzeugung
einer Bitmap der Bilddifferenzen
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4 zeigt
ein Blockdiagramm zur Erstellung einer Bitmap der Bilddifferenzen
zwischen den beiden einer Schwellenwertoperation unterzogenen Bildern
B1 und B2. Wie in 4 gezeigt, wird ein Bitmap-Wert
b1(i, j), der entweder 1 (schwarz) oder 0 (weiß) ist, an Stelle (i, j) des
Bildes B1 gelesen (Schritt 40a), und ein Bitmap-Wert b2(i,
j) an der entsprechenden Stelle (i, j) des Bildes B2 wird ebenfalls gelesen
(Schritt 40b). Wenn sich der Wert b1(i, j) von dem Wert
b2(i, j) (Schritt 41) unterscheidet, d.h. ein Wert ist
schwarz, der andere weiß,
dann wird der Wert d(i, j) an Stelle (i, j) einer neuen Bitmap D
als 1 markiert (schwarzes Pixel) (Schritt 42), andernfalls wird
er als 0 markiert (weißes
Pixel) (Schritt 43). Der zuvor genannte Prozess wird an
jeder Pixelstelle (i, j) in den Bildern B1 und B2 angelegt und erzeugt
eine Bitmap D, die die Differenz von B1 und B2 anzeigt. Der Prozess
zeigt, dass nur Objekte mit niedrigem Kontrast oder helle Objekte
extrahiert und in der Bitmap der Differenzen angezeigt werden.
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Linienerfassung
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5 beschreibt
ein Blockdiagramm einer Muster- oder Artefakterfassung bei einer
gegebenen Ausrichtung, die in Bezug auf die Erfassung von Linien
erläutert
wird, aber auch für
die Erfassung von Linien, Strichen, Punkten usw. sowie beliebige
Kombinationen daraus anwendbar ist. Die Erfassung von Linien erfolgt
durch Projektion der schwarzen Pixel in der Bitmap (D) auf einer
geraden Linie, die in eine gegebene Ausrichtung zeigt, wie in 5A gezeigt (Schritt 70),
und durch deren Akkumulierung zu einem eindimensionalen Projektionsprofil
P (R), wobei R die projizierte Linienausrichtung an Winkel A ist. Dieses
Projektionsprofil ist die Frequenzverteilung schwarzer Pixel in
einer eindimensionalen, diagonalen Ebene. Es ermöglicht die einfache Lokalisierung der
Linien durch Erfassen der Spitzenwerte in der eindimensionalen Frequenzverteilung
(Schritt 71). 5B zeigt ein Beispiel einer
Bitmap (D) mit zwei erfassten Linien oder Artefakten 100a, 100b.
Das entsprechende Projektionsprofil wird in 5C gezeigt.
Zwei Spitzenwerte, die oberhalb eines bestimmten Schwellenwerts
liegen, werden als R1 und R2 erfasst. Die beiden erfassten Spitzenwerte
reflektieren die beiden erfassten Linien oder Artefakte 100a, 100b.
Ihre Gleichungen (Schritt 73) sind R1 = X1·cos(A)
+ Y1·sin(A)
und R2 = X2·cos(A)
+ Y2·sin(A),
wobei x und y kartesische Koordinaten sind, wie in 5A definiert.
Die beiden erfassten Linien 100a, 100b werden
in 5D gezeigt. Zwei schmale graue Streifenbereiche
(101) entlang der Linien in 5D dienen
zur Maskierung unerwünschter
schwarzer Pixellinien in der Bitmap (D) in 5B. Die
resultierende Linien-Bitmap 100a', 100b' ist in 5E dargestellt.
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Linienentfernung
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6 zeigt
ein Blockdiagramm eines Muster- oder Artefaktentfernungsverfahrens,
das in Bezug auf die Entfernung einer Linie erläutert wird, aber auch für die Entfernung
von Linien, Strichen, Punkten usw. sowie beliebige Kombinationen
daraus anwendbar ist. In dem Prozess wird der Bitmap-Wert b1(i,
j) an Stelle (i, j) in dem Bild B1 gelesen, und der Bitmap-Wert
v(i, j) an der entsprechenden Stelle (i, j) in der Bitmap V wird
ebenfalls gelesen (Schritt 80). Wenn der Wert v(i, j) als „1" markiert ist (Schritt 82), wobei „1" für schwarz
und „0" für weiß steht,
dann wird der Wert b1(i, j) geprüft
(Schritt 83). Wenn der Wert v(i, j) als „0" markiert ist, dann
wird b(i, j) gleich b1(i, j) gesetzt (Schritt 85). Wenn
der Wert b1(i, j) als „1" markiert ist (schwarzes
Pixel) (Schritt 83), dann wird der Wert b1(i, j) auf „0" (weiß) gesetzt
(Schritt 84). Wenn aber der Wert b1(i, j) als „0" markiert ist, wird
der Wert b1(i, j) auf „1" (schwarz) gesetzt
(Schritt 86). Die Bitmap B ist eine Kopie der Bitmap B1
nach Entfernung der vertikalen Linien, wobei b(i, j) der Wert der
Bitmap B an Stelle (i, j) ist. Der Prozess wird über alle Pixelstellen (i, j)
in den Bildern B1 und V angewandt und erzeugt eine Bitmap B, in
der die Linien entfernt worden sind.
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Demonstration
eines realen Beispiels
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7A zeigt
ein Beispiel eines von einem Produktionsscanner erfassten schiefen
Graustufendokumentbildes. Es sind einige helle vertikale Linienartefakte 500 zu
sehen, die auf Staubteilchen zurückzuführen sind,
die den Lichteinfall zwischen einer Beleuchtungslichtquelle und
dem gescannten Papierdokument blockieren. In dem Bild wird ein Schrägwinkel von
3,9 Grad im Uhrzeigersinn erfasst. Nach Schiefenkorrektur des Graustufenbildes
ist zu beobachten, dass die ursprünglichen vertikalen Linienartefakte
einen Schrägwinkel
von 3,9 Grad im Gegenuhrzeigersinn in dem schiefenkorrigierten Bild
aus 7B aufweisen. 7C ist
das einer Schwellenwertoperation unterzogene Bild, das erzeugt wurde,
indem die kantenbasierende Schwellenwerttechnik mit einer normalen
Kontrasteinstellung auf das schiefenkorrigierte Bild angewandt wurde.
Da die Schwellenwertoperation mit einer normalen Kontrasteinstellung
versucht, jedes Bilddetail in dem Graustufenbild zu extrahieren,
werden auch die Teile der unerwünschten,
hellen diagonalen Linien (3,9 Grad Schrägwinkel) in dem Graustufenbild
extrahiert und sind als Teile unterbrochener schwarzer Liniensegmente 500' in dem binären Bild
aus 7C sichtbar. Bei einer niedrigen Kontrasteinstellung
werden Objekte mit geringem Kontrast, wie helle diagonale Linien,
helle Zeichen und alle hellen Objekte, in der Schwellenwertoperation
ignoriert und in dem der Schwellenwertoperation unterzogenen Bild
nicht dargestellt, wie in 7D gezeigt.
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7E zeigt
die Bitmap der beiden einer Schwellenwertoperation unterzogenen
Bilder in 7C und 7D. Das
Projektionsprofil der Bitmap in 7E bei
einem Winkel von 3,9 Grad im Uhrzeigersinn wird in 7 gezeigt.
Die mehrfachen Spitzen in dem Projektionsprofil zeigen, dass in
der Bitmap mehrere Linien erscheinen. Indem man den Schwellenwert
auf 100 einstellt, werden vier Spitzenwerte in dem Projektionsprofil
erfasst, und zwar R = 505, 930, 1450 sowie 1690. Für einen
Schrägwinkel von
3,9 Grad im Uhrzeigersinn entspricht der Winkel (A) der Projektionslinie,
wie in 5A gezeigt, –3,9 Grad im Gegenuhrzeigersinn.
Die Gleichungen der entsprechenden vier geraden Linien lauten wie
folgt:
505 = A·X1
+ B·Y1;
930
= A·X2
+ B·Y2;
1450
= A·X3
+ B·Y3;
1690
= A·X4
+ B·Y4.
wobei
A = –3,9
Grad; a = cos(A) = 0,998, b = sin(A) = –0,068
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Die
Stellen der Spitzenwerte werden erfasst, indem der Wert der Zählung an
jeder Stelle mit dem gegebenen Schwellenwert verglichen wird, wobei dieser
Wert in dem Beispiel 100 beträgt.
Die Spitzen, deren Werte größer als
der Schwellenwert sind, gelten als erfasste Linien. Gemäß dem in
der zuvor beschriebenen Linienerfassungssektion verwendeten Maskierungsverfahren
wird eine Linien-Bitmap erzeugt und in 7G gezeigt. 7H zeigt
das fertige, einer Schwellenwertoperation unterzogene Bild, in dem
die Linienartefakte aus der Bitmap von 7C entfernt
worden sind.