JPH0865502A - 欠陥検出方法 - Google Patents

欠陥検出方法

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JPH0865502A
JPH0865502A JP7211225A JP21122595A JPH0865502A JP H0865502 A JPH0865502 A JP H0865502A JP 7211225 A JP7211225 A JP 7211225A JP 21122595 A JP21122595 A JP 21122595A JP H0865502 A JPH0865502 A JP H0865502A
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pixel
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detection method
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JP7211225A
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Piaasu Maaku
ピアース マーク
Efu Karen Jiyon
エフ カレン ジョン
Deii Aren Jieimusu
ディー アレン ジェイムス
Jii Sutooku Deibitsudo
ジー ストーク ディビッド
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Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh Co Ltd
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Publication date
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    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 スキャナの欠陥によるデジタル画像中の欠陥
画素位置を自動的に検出する。 【解決手段】 仮欠陥位置のリストがバッファ４０に保
存される。コントローラ３４は、文書がスキャンされる
都度、リストにエントリーを追加し、同じ位置に同色の
画素を持つ文書が続く時に当該仮欠陥位置のカウントを
増加させ、当該位置の画素の色が変化すると該カウント
を減らすか０にする。カウントが閾値を超えたときに、
その仮欠陥を実欠陥４２として出力する。メモリの大き
さの制約があるときには、欠陥リストのエントリー数は
ある最大サイズまでに制限され、仮欠陥位置はエントリ
ーを使用可能なときだけリストに追加される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般的にはデジタ
ル画像処理の分野に係り、特に、スキャナの欠陥により
画素色値が疑わしい画素位置を識別する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】文書は、その画像を画素位置に分解し、
各画素位置に、その周囲領域の色に対応した１つの画素
色を割り当てることによってデジタル化される。普通、
デジタイザは全ての文書を同じ画素位置に分解する。例
えば、３００ＤＰＩ（ドット／インチ）のデジタイザ
は、８ 1/2 インチ×１１インチの文書を、毎回、同じ
２５５０×３３００の画素位置に分解する。ある種のア
プリケーションにおいては、文字認識アプリケーション
で行なわれるような画素パターンの認識プロセスもデジ
タル化に含まれる。しかし、本明細書において注目され
るデジタル化プロセスは、スキャン／デジタル化された
文書を表現するデジタル画像を構成する画素配列を得る
プロセスだけである。
【０００３】デジタルコピアあるいはコンピュータスキ
ャナのスキャン機構の欠陥で、該機構によって生成され
るデジタル画像にエラーが生じることがある。例えば、
コピアのガラスプラテンに、埃が溜るほど、あるいは透
過光の屈折に影響するほどの深い引っ掻き傷がついた場
合、デジタル画像中に暗い線として現われるであろう。
これらの欠陥に関係した画素位置を決定できるならば、
画像修復手法を利用し、欠陥位置としてフラグが立てら
れた画素位置における画素の画素色値を調整することに
より、エラーを修正できる。なお、欠陥位置の画素の色
値は、間違いであるとは限らず、その位置に欠陥がある
ために疑わしいというに過ぎない。
【０００４】欠陥のある位置が分かっているデジタル画
像を修復するための優れたシステムが１９９３年４月１
２日に受理され、本出願人に譲渡された米国特許出願第
０８／０４５，９５４号「Restration of Images with
Undefined Pixel Values」に開示されている。
【０００５】１９９３年５月２５日発行の米国特許第
５，２１４，４７０号は欠陥を分離する方法を述べてい
るが、この方法においては、白紙が読取プラテンにセッ
トされ、スキャンされた白紙のデジタル画像中の暗い色
値を持つ画素の位置が欠陥位置としてフラグを立てられ
る。この方法は非常に不便で、ユーザの手介入を要す
る。この方法は、不便であるばかりか、欠陥リストに欠
陥位置が過剰にカウントされたりカウント不足となるこ
ともある。
【０００６】欠陥の過剰カウントは白紙上にゴミまたは
暗い汚れがある時に起こり、これがスキャナ自体の欠陥
であると解釈される。欠陥のカウント不足は、スキャン
プラテン上に、修正液がこぼれて付着した時のように白
い欠陥がある場合に起こる。白紙のスキャン画像から白
い欠陥は検出できないからである。
【０００７】別の欠陥修正機構では欠陥位置を手入力す
るが、この手入力はさらに煩わしく、また、しばしば文
書のスキャン前に済まされなければならない。もう一つ
の面倒な欠陥修正プロセスは、画像ソフトを利用するこ
とにより、ユーザがデジタル画像中の欠陥を”ブラシ
（brush）”除去できるようにする。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】よって、本発明の目的
は、スキャンされたデジタル画像中の欠陥の検出に関す
る前記問題点を解決し、欠陥位置を自動的に検出できる
改良された手段を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
の手段について、後述の実施例との関連を考慮し、やや
具体的に説明する。
【００１０】本発明の方法によれば、一実施例におい
て、欠陥を検出しようとしているスキャナを用いてスキ
ャンされた大量の文書のデジタル画像から、欠陥画素位
置を自動検出することができる。より具体的には、仮欠
陥位置のリストが保持され、文書がスキャンされる都
度、このリストにエントリーが追加される。暗欠陥だけ
を問題にするときには、暗画素の位置だけがリストに記
録される。次の文書がリストに存在する仮欠陥位置に暗
画素を含んでいるときには、その仮欠陥位置に対するカ
ウントがインクリメントされるが、その位置に明画素が
あるときには、そのカウントが減らされ、あるいは、そ
の位置に対するエントリーが削除される。ある位置に対
するカウントが、ある閾値を超えてインクリメントされ
るときには、その仮の欠陥は欠陥としてフラグを立てら
れ、欠陥検出器が、その画素位置を実欠陥位置であると
して記録しあるいはフラグを立てる。
【００１１】本発明のいくつかの変形例においては、暗
欠陥とともに明欠陥も検出される。特殊ケースである白
黒２値デジタル化の場合、暗欠陥は常に（あるいは、量
子化・アライメントノイズがある場合には、ほぼ常
に）、その欠陥位置で、そこでの文書の色に関係なく黒
画素を生じさせる。同様に、明欠陥は文書と関係なく白
画素を生じさせる。本発明は、画素値が任意の２色であ
ったり、画素値が多くの色及び／または濃淡から選ばれ
る、より一般的なケースでも有効である。説明上、しば
しば画素色は暗及び明と呼ばれるのが一般的である。
【００１２】いくつかの実施例では、欠陥リストのサイ
ズを減らすためメモリ節約手法が用いられる。欠陥リス
ト中にデジタル画像の各仮欠陥位置毎に１つのエントリ
ーを持つ代わりに、欠陥リストのエントリー数を特定の
最大サイズに制限し、エントリーが使用可能な場合に限
って仮欠陥位置がリストに追加される。スキャンされた
文書の初めの部分だけの画素位置によって欠陥リストが
一杯になるという偏りを避けるため、欠陥全部がそのま
まリストに入れられるわけではない。カーソルレジスタ
に格納されているカーソルが、可能性のある欠陥位置の
全部より少ない範囲をカバーするローリング（rollin
g）ウインドウを定義する。欠陥が検出されても、それ
がローリングウインドウの範囲内でなければ、その欠陥
は欠陥リストに入れられない。しかし、ローリングウイ
ンドウは文書がスキャンされる度に移動し最終的に文書
スペース全体をカバーするため、あらゆる欠陥が結局は
欠陥リストへの追加候補になる。
【００１３】手操作で白紙をスキャンする従来技術に対
するもう一つの利点は、閾値を適切に調整することによ
り、間欠的なエラーをも検出できることである。例え
ば、ＣＣＤアレイのあるエレメントが、一連のスキャン
にわたり、黒画素または白画素どちらかを等確率でラン
ダムに報告する場合、本発明はそのエレメント検出でき
るが、従来技術は、それを検出する可能性が５０パーセ
ントしかない、すなわち、白紙のスキャン中に黒画素が
出現するにちがいない。
【００１４】白エラーと黒エラーを両方検出する他の方
法においては、多数の画像の累積よりエラーマップがで
き上がるまで、各ページ画像すなわち各フレームが累積
される。コピアやスキャナが用いられる殆どの画像は白
画素が大部分であるので、ページフレームは圧縮性がよ
い。黒エラー画素を検出する場合、フレームのセットを
閾値検出器に通して閾値に達しない画素を白に変えるこ
とにより、フレームの圧縮性をさらに高めることができ
る。
【００１５】
【実施例】図１は、本発明による欠陥検出機能を備えた
デジタル文書イメージングシステム１０のブロック図で
ある。このシステム１０はスキャナ１２、欠陥検出シス
テム１４、画像修復システム１６を有し、また必要に応
じて原画像記憶装置１８を有する。スキャナ１２の出力
はデジタル画像であり、これは欠陥検出システム１４と
画像修復システム１６へ供給され、また、記憶装置１８
が用いられるならば、それにも供給される。このデジタ
ル画像はデジタイズされた入力画像である。修正された
出力文書画像すなわち画像２２が、画像修復システム１
６によって提供される。欠陥検出システム１４は、欠陥
位置を与えるべく画像修復システム１６に接続される。
【００１６】動作について述べれば、欠陥検出システム
１４は一般的にスキャナ１２のスキャン機構に存在する
欠陥に関し累積された知識を持っている。当然のことな
がら、リセット、再構成または初期化の後に初めて使用
する時には、欠陥検出システム１４は欠陥の位置を知ら
ないであろうから、いくつかの文書によって、この知識
を累積しなければならない。
【００１７】欠陥検出システム１４が、スキャナ１２の
欠陥位置を累積するに足るだけの長期間動作してきたと
仮定すれば、文書２０はスキャナ１２の読取機構によっ
てスキャンされ、文書２０のデジタル画像が欠陥検出シ
ステム１４及び記憶装置１８または画像修復システム１
６へ供給される。欠陥検出システム１４は、受け取った
デジタル画像に基づいて欠陥位置に関する知識を累積
し、より良いものにする。画像修復システム１６は、こ
の欠陥位置に関する情報を利用して、スキャナ１２から
供給されたデジタル画像を自動的に修正し、修正後の文
書画像を画像２２として提供する。ある実施例では画像
２２は電子的に伝送されるデジタルデータ系列であり、
別の実施例では画像２２は印刷文書に変換される。前者
の実施例はコンピュータアプリケーションで有用である
が、後者の実施例はオリジナル文書の修正されたコピー
の出力が要求されるオフィスコピーアプリケーションで
有用である。
【００１８】図２は、欠陥検出システム１４をさらに詳
細に示すブロック図である。図２はデジタル画像３０、
暗画素識別器３２、欠陥記憶コントローラ３４、カーソ
ルレジスタ３８、欠陥履歴バッファ４０及び欠陥位置の
出力ブロック４２を示している。図２は、画素識別器３
２の入力がデジタル画像３０を受け取るように接続さ
れ、出力が暗画素位置をコントローラ３４へ与えるよう
に接続される、というような各種ブロックの相互接続を
も示す。コントローラ３４は、欠陥履歴バッファ４０の
エントリーのリード、修正及び削除をし、またカーソル
レジスタ３８をリードする。コントローラ３４は、ブロ
ック４２の出力もする。コントローラ３４とバッファ４
０は２つの単一方向データパス４４，４６を通じて接続
されるように表わされているが、これはバッファ４０の
効率的な詰め込み（packing）をもたらすコントローラ
３４とバッファ４０の相互作用を強調するためである。
これについては図６及び図７に関連して後述する。
【００１９】概ね、欠陥検出システム１４の動作は以下
のとおりである。暗画素識別器３２はデジタル画像３０
中の全ての暗画素を識別し、それらの位置をコントロー
ラ３４へ送る。バッファ４０は、全ての仮欠陥画素位置
のリストを格納している。欠陥リストの１つのエントリ
ーは、１つの欠陥位置の識別情報とデジタル画像３０の
ような特定画像中の仮の欠陥画素とを含む。１つのエン
トリーは、一連の文書中において当該位置で連続的に見
つかった暗画素数のカウントと、後述する他のフラグ及
びフィールドも含む。コントローラ３４は、エントリー
のカウントを、当該位置の画素が暗であるならばインク
リメントし、該画素が明ならばカウントをゼロにするか
該欠陥をリストより完全に削除する。別の実施例では、
カウントは、明画素が出現した時に、ゼロではなく、減
らされるだけである。表１は典型的な欠陥リストの内容
を示す。
【００２０】
【表１】 位置フィールドの値は、スカラー位置値または行／列座
標として格納することができる。メモリを特に効率的に
利用するためには、位置フィールドに前エントリーの位
置に対するオフセットだけを格納する必要がある。
【００２１】ある特定の実施例では、バッファ４０は最
大６０，０００個の仮欠陥エントリーを保持し、各エン
トリーは２０ビットのメモリに格納される。１つのエン
トリーに割り付けられた２０ビット中で、１５ビットが
位置オフセットの格納のために割り当てられ、残りの５
ビットがステータスフィールドの格納のために割り当て
られ、このステータスフィールドからカウントとステー
タスフラグを引き出すことができる。表２に、３２の可
能なステータスフィールド値の各値の意味を示す。
【００２２】文書がスキャンされる都度、バッファ４０
よりエントリーがデータパス４４を通じてコントローラ
３４へ送られ、コントローラ３４によって修正されまた
は削除された後、データパス４６によりバッファ４０へ
お送り返される。こうすることにより、図６及び図７に
関連して説明するように、バッファ４０を、エントリー
が削除される時でさえ詰まった状態（packed）に維持す
ることができる。ある実施例においては、コントローラ
３４は、バッファ４０内のデータをコントローラ３４へ
実際に転送せずに、バッファ４０内でのデータ移動を制
御するだけである。
【００２３】
【表２】 ステータス０はリストの最初のエントリーに用いられ
る。この最初のエントリーは、実は欠陥ではなく、オフ
セットから欠陥エントリーの絶対位置を計算するプロセ
スが参照すべき前レコードを常に持つようにするための
場所取りである。ステータス値が１と２４の間ならば、
そのステータスはカウントとして働く。本例において
は、欠陥閾値は暗画素が２５個連続することであり、２
５なるステータス値は仮欠陥位置が実欠陥のステータス
へ引き上げられていることを示す。ある実施例では、仮
欠陥が実欠陥であると一旦判定されたならば、その後、
明画素になっても、その位置のカウントを減らさず、別
の実施例では、明画素になってもカウントを減らすだけ
で、該位置はカウントが再び２５になるまで仮欠陥位置
とされるが、ここで述べる実施例においては、明画素が
一度発生したら、そのエントリーは削除される。
【００２４】ステータス２６は２15を超えるオフセット
に備えるために利用される。ステータス２６のエントリ
ーは、オフセットが２15画素位置より大きい２つの欠陥
エントリーの間に置かれる。しかして、ステータス２６
のエントリーが間に入った２画素間のオフセットは、１
ライン中の画素の数にステータス２６のエントリーのオ
フセットフィールドを掛け合わせた値に、後者の欠陥エ
ントリー中に示されたオフセットを足したものである。
【００２５】ステータス２７のエントリーはアクティブ
なエントリーの終わりを示すために用いられる。６０，
０００より少ない仮または実欠陥が検出されている場合
には、アクティブでないエントリーが存在する。
【００２６】コントローラ３４は、値が２５のエントリ
ーに出会うと、そのエントリーを１つの欠陥位置として
ブロック４２に出力する。このように、欠陥検出システ
ム１４は、各デジタル画像中に生じた暗画素の位置を記
録し、連続した２５文書中の各文書における、それら暗
画素の位置のリストを作成することによって文書のデジ
タル画像に関する欠陥情報を累積し、それらの位置を欠
陥位置ブロック４２として出力する。このプロセスの論
理の概要と、その作用については図３に関連して説明す
る。図３は、欠陥検出システム１４がどのようにして画
素を認識し加算することにより欠陥を決定するかの概略
を模式的に示す。
【００２７】図３（ａ）は、どのように４つの文書５０
ａ〜５０ｄ及びそれらの画素が加算され和画像５０ｓが
作られるかを表わしている。デジタル画像５０ｓはグレ
ースケールで表わされ、各画素のグレースケールは、デ
ジタル画像５０ａ〜５０ｄにおいて当該位置で見つかっ
た黒画素の合計数をほぼ示している。
【００２８】図３（ｂ）において、デジタル画像５２ａ
〜５２ｄは、読取プラテン上の引っ掻き傷による共通し
た欠陥を含んでいることを別にすれば、デジタル画像５
０ａ〜５０ｄと同様の画像である。これらの画像が加算
されてデジタル画像５２ｓが作られる時に、様々なデジ
タル画像の文字及び図形のランダムな累積からなるグレ
ーを背景に、引っ掻き傷の画素の累積によって暗い線が
できる。このグレーに黒でコントラストがついた画像
は、グレーとして表わされた画素位置は画像が変化する
時にリセットされるが、黒の画素位置はリセットされな
いことを例証している。
【００２９】図３（ｃ）は、引っ掻き傷のあるスキャン
機構を使って多数の文書及びデジタル画像を累積したと
きに予期される結果を模式的に表わしている。デジタル
画像５４は白い余白領域５６、暗い引っ掻き傷５８、グ
レーの画像領域６０及び白い欠陥６２を有する。図３
（ｃ）で明らかになるように、文書自体の文字及び／ま
たは図形は背景ノイズに埋もれてしまうが、スキャナの
欠陥は明瞭に現われる。欠陥検出システム１４は上述の
ように黒欠陥だけを検出するが、図９において論じる装
置（後述）は白欠陥と黒欠陥の両方を扱う。
【００３０】白い余白領域５６は、文書がランダムな文
字及び図形を含むが全文書が同じ余白を持っている場合
にできると予想される。よって、図３（ｃ）が示すよう
に、領域６０のグレーと引っ掻き傷５８の黒または欠陥
６２の白との間に、ある閾値を適用して引っ掻き傷５８
または欠陥６２に関係した画素を識別することは簡単な
事である。スキャン機構に欠陥がある場合に文書の和を
求める実験の結果が図５に示されている。
【００３１】図４は欠陥画素の識別方法のフローチャー
トである。図４に示すプロセスは、特に指示しない限
り、小さな番号が付けられたブロックより大きな番号が
付けられたブロックへと進む。このプロセスは、”白”
画素または”黒”画素のいずれかにラベル付けされた画
素からなる入力画像を、”黒”画素、”白”画素及び”
欠陥”画素にラベル付けされた画素からなる出力画像へ
変換するために用いられる。このプロセスは、前にスキ
ャンされた文書より得られた累積情報を用いて欠陥を判
定し、また入力画像から得られた情報をその後の欠陥検
出に利用するため累積情報に組み込む。
【００３２】ブロック１０２で、１つの文書画像が受け
取られる。文書画像の形式は一般に画素の集合であっ
て、各画素は文書上の１つの位置と１つの色値（このケ
ースでは明または暗の値）を持つ。一具体例では、明と
暗は白と黒に対応する。勿論、図４によって記述された
方法は、検出しようとする欠陥が２つの可能色の中の頻
度が少ないほうの色と同じ色である限り、明の値と暗の
値が逆になった場合にも同様に有効である。
【００３３】ボックス１０４で、入力デジタル画像の最
初の画素が取り出される。普通、最初の画素は画像の左
上画素で、次の画素はその右側の画素であり、画素は一
番上の行に沿って進み、続いて次の行の左端の画素へ進
み、これが画像の右下画素まで続く。
【００３４】ブロック１０６で、必要ならば、欠陥リス
トが初期化される。
【００３５】ブロック１０８で、最初の画素の画素色が
判定される。この判定ブロックにおいて、画素色が明な
らばフローはブロック１３０へ進むが、画素色が暗なら
ばフローはブロック１１０へ進む。
【００３６】判定ブロック１１０で、コントローラ３４
は、該画素が欠陥リスト中にあるか、より正確には、該
画素の位置が欠陥リスト中にあるか調べる。その位置が
欠陥リスト中にないときにはプロセスはブロック１１２
へ進むが、そうでないときにはプロセスはブロック１２
２（詳細は後述）へ進む。
【００３７】ブロック１１２において、該画素は暗画素
として出力される。言い換えると、該画素は修正された
出力文書２２中に黒画素として出現し、該画素の位置は
欠陥位置４２（図２参照）としては出力されない。
【００３８】判定ブロック１１４で、コントローラ３４
はカーソルレジスタ３８をチェックして該画素がカーソ
ル領域内にあるか調べる。該画素がカーソル領域内にあ
るときには、プロセスは判定ブロック１１６へ進むが、
そうでないときにはプロセスは判定ブロック１１８へ進
む。
【００３９】判定ブロック１１６において、コントロー
ラ３４は欠陥リストに空の欠陥エントリーがあるか調べ
る。空の欠陥エントリーがあるならば、プロセスはブロ
ック１１７へ進み、１つの新しい欠陥エントリーを欠陥
リスト中に作る。そしてプロセスは判定ブロック１１８
へ進む。空のエントリーを得られない場合、プロセスは
ブロック１１６から直ちにブロック１１８へ進む。
【００４０】判定ブロック１１８で、欠陥検出システム
１４は処理すべき別の画素を得られるか調べる。それが
得られないときにはプロセスは終了する。別の画素が得
られるときには、プロセスはブロック１２０へ進んで次
の画素が取り出され、判定ブロック１０８に続く。
【００４１】該画素の位置が欠陥リスト中にないときに
はプロセスは判定ブロック１１０からブロック１２２へ
進む。ブロック１２２において、コントローラ３４は、
該画素位置について暗画素のカウントが最大値に達した
かチェックする。最大値に達していなければ、該画素位
置の画素カウントはブロック１２４でインクリメントさ
れ、１つの暗画素がブロック１２６で出力され、そして
プロセスはブロック１１８へ進む。カウントが最大値に
達したときには、プロセスはブロック１２８へ進んで１
つの欠陥画素が出力され、プロセスはブロック１１８へ
進む。
【００４２】欠陥画素はコントローラ３４の論理的結果
として出力され、コントローラ３４はその出力に当該画
素位置を欠陥位置４２の１つとして出す。欠陥位置４２
は、それが発生した時に、あるいは１ブロック単位で、
このプロセスの出力を受け取る装置のプロセスへ出力さ
れる。
【００４３】ブロック１０８で画素色が明であると判定
されたときには、プロセスはブロック１３０へ進み、１
つの明画素が出力される。そしてプロセスはブロック１
３２へ進む。
【００４４】ブロック１３２において、コントローラ３
４は該明画素の位置が欠陥リスト中にあるか調べる。な
ければプロセスはブロック１１８へ進むが、あればプロ
セスはブロック１３４へ進んでからブロック１１８へ進
む。ブロック１３４において、当該明画素の位置が欠陥
リストより削除される。
【００４５】要するに、図４のフローチャートは、明画
素と暗画素を含む入力文書の画素を処理して、欠陥画素
としてマークされた画素のほかに明画素と暗画素を含む
出力文書を得るプロセスを示している。欠陥画素を欠陥
明画素と欠陥暗画素とに分離できるかもしれないが、一
般的に画像修復システム１６は欠陥画素の色が分からな
くとも、その修復の動作が可能である。連続的にしか黒
画素が欠陥画素としてフラグを立てられないのであれ
ば、欠陥画素の色は常に同一色つまり黒である。図４か
ら分かるように、入力画像はその後の文書の処理を遂行
するためにも利用される。
【００４６】図５は、欠陥のあるスキャン機構を使って
スキャンした文書の累積を実際に表示したものである。
図５中の各画素は、累積された文書において、当該画素
位置に黒画素がある文書の数に相当したグレーレベルを
持つ。それら文書の大部分はスキャナプラテン上の引っ
掻き傷という人為的なものを含んでおり、それは暗い斜
線として文書の文字と明瞭に区別可能である。勿論、欠
陥リストで示されるコントラストは、図５に表わされた
コントラストよりも大きい。何故なら、図５中の黒画素
は欠陥リストに高カウントの対応エントリーを持ってい
るであろうが、それに対し図５中のグレー画素の多く
は、連続する文書のどれかで黒画素がなかった時に欠陥
リストから削除されたであろうからである。
【００４７】図６は欠陥リストのために使用されるよう
なスキャンリストの一般的な更新の仕方を示している。
図６は偶数スキンＦＩＦＯ（先入れ先出しレジスタ）２
００、奇数スキャンＦＩＦＯ２０２及びマルチプレクサ
２０４を示している。図６における配線は偶数スキャン
用に示されている。名前が示唆する如く、それぞれのＦ
ＩＦＯの役割はスキャン毎に切り換わる。偶数スキャン
期間には、偶数スキャンＦＩＦＯ２００からリスト要素
が読み出されて奇数スキャンＦＩＦＯ２０２へ書き込ま
れ、それに続く奇数スキャン期間には、奇数スキャンＦ
ＩＦＯ２０２からリスト要素が読み出されて偶数スキャ
ンＦＩＦＯ２００へ書き込まれる。リスト要素は一方の
ＦＩＦＯから順に読み出されて他方のＦＩＦＯへまた順
に書き込まれるが、この際に、マルチプレクサ２０４に
よってレコードがストリームから削除され、また新しい
レコードがストリームに挿入される。こうすることの効
果は、リストが常に正しい順序で一方または他方のＦＩ
ＦＯへ詰め込まれることである。ＦＩＦＯが１つだけで
も、削除されたエントリーにより解放されたスペースが
新レコードのため必要かつ十分であるならば、同じ効果
を得られよう。しかし、このようなことは普通有り得な
いから、２つのＦＩＦＯが用いられる。
【００４８】図７は、同じ効果を達成するための、すな
わち、リストのエントリーの追加、削除、詰め込みをシ
ングルパスで行なうための、より効率的なメモリの使い
方を示す。図７にメモリ配列２５０を示すが、これは例
えばバッファ４０（図２参照）内に置かれる。このメモ
リ配列２５０は、カーソルレジスタ３８に格納された３
つのポインタによって指し示される。その３つのポイン
タとは、読み出しポインタ（ＲＰ）、新リスト開始ポイ
ンタ（ＮＥＷＳＯＰ）、書き込みポインタ（ＷＰ）であ
る。ＲＰとＮＷＥＳＯＰの間のメモリ配列２５０のエレ
メントは古いリストであり、新リストはＮＥＷＳＯＰと
ＷＰの間である。これらのポインタはメモリ配列２５０
を循環配列にするようなものである。すなわち、あるポ
インタがインクリメントされてメモリ配列２５０のボト
ムを過ぎた時に、そのポインタは配列２５０のトップに
ある最初のエントリーを指す。
【００４９】１スキャン中、ＲＰによって指された配列
の位置よりリストのエントリーが読み出され、また、Ｗ
Ｐにより指された位置へエントリーが書き込まれ、そし
てＲＰとＷＰがともにインクリメントされる。新しいエ
ントリーの追加は、ＷＰにより指されたエントリーへエ
ントリーを書き込み、ＲＰをインクリメントしないこと
によって、達成される。エントリーの削除は、ＷＰに指
されたエントリーへのエントリーの書き込みもＷＰのイ
ンクリメントもすることなく、ＲＰをインクリメントす
ることで為される。このようにして、リストは常に詰ま
った状態となる。ＲＰがＮＥＷＳＯＰと等しくなると、
これはリストの終わりに達したという合図である（欠陥
検出システムのコントローラ３４へ送られる）。この時
点では、読むべきエントリーが残っていないから古いデ
ータからエントリーは全然読み出されず、スキャンされ
た画像の終わりに達するまでエントリーが追加されるだ
けである。これにより、詰まったリストを、Fig.６に示
したスペースの半分のスペースに保存できる。
【００５０】図３とその説明によって、欠陥検出のため
のグレースケールマップの概念を提示した。図４に述べ
た方法は、非常に少ないメモリを用いて、このマップを
得るが、暗画素（より一般的には頻度が多くないほうの
画素色と同色の欠陥）だけしか検出しない。フレームバ
ッファを用いて白，黒両方の画素の異常なランを累積す
ることにより、両方の色の欠陥を検出することができ
る。当然、フレームバッファの記憶のために相当のメモ
リを必要とする。例えば、今日のパーソナルコンピュー
タでさえ１，０００行×１，０００列つまり１００万画
素台の画面解像度を持つ。よって、各ページをスキャン
する毎に、新たな１００万画素相当のデータを累積する
必要がある。その結果、少数のページをスキャンする時
でさえ画素数が莫大になる。１画素につき多数のビット
が必要とされるのが普通であるので、そのようなシステ
ムに要求されるメモリ量は、たちまち巨大なものになり
かねない。
【００５１】本発明のフレームバッファの実施例におい
ては、文書フレームの累積を段階的に行なってフレーム
バッファを圧縮することにより、そのような巨大なフレ
ームバッファは必要でなくなる。かかる方法でフレーム
バッファを累積するため、大きな圧縮率が容易に達成さ
れる。これについて図８及び図９により説明する。
【００５２】図８は、暗画素がフレーム中の画素の少数
派であると予期される場合に、暗エラーを検出するため
に文書フレームを累積するプロセスを示す。各文書フレ
ームが受け取られる毎に、それは３フレーム得られるま
で蓄積される。これらの３フレームが票決（voting）方
法により結合されて１つの第１次フレーム結合が生成さ
れる。この票決方法は第１次フレームを生成するが、第
１次フレーム中の各画素の色は受け取った３フレーム中
の対応位置の画素により決定される、すなわち、該画素
は、対応画素中の２個または３個が暗ならば暗、そうで
なければ明、である。当然、結合されるフレーム数及び
票決の閾値は変更可能である。
【００５３】第１次フレームが蓄積され、３つの第１次
フレームが得られた時に、それらは同様に１つの第２次
フレームへと結合される。なお、フレーム中の暗画素が
明画素より少ない時には、フレーム中の暗画素の数はフ
レームの次数が上がるほど減少することは明らかであ
る。このように、圧縮によって、高次のフレームほど、
それを格納するためのメモリが少なくて済み、特にＬＳ
Ｗのような圧縮手法を用いれば、格納フレーム及び高次
フレームを、実にバイナリフレームバッファに必要とさ
れるスペースの何分の一のスペースに格納可能である。
【００５４】図９は、これらのフレームを蓄積するため
に設計された装置のブロック図である。蓄積システム３
００は、デジタルフレーム３０１を受けとって、暗欠陥
及び明欠陥の両方を示す欠陥リスト３０６を出力する。
システム３００はアキュムレータ３０２、圧縮器３０
４、暗欠陥フレーム記憶装置３０８及び明欠陥フレーム
記憶装置３１０からなる。なお、フレーム中の暗画素の
ほうが明画素より多い画像では、暗画素と明画素の役割
が入れ替えられることを理解されたい。
【００５５】アキュムレータ３０２は圧縮器３０４に接
続され、圧縮器３０４は暗欠陥フレーム記憶装置３０８
及び明欠陥フレーム記憶装置３１０に接続される。動作
であるが、アキュムレータ３０２はフレームを受け取
り、圧縮器３０４に格納フレームを要求し、また、フレ
ームを格納エリアの一つへ格納するため圧縮器３０４へ
送る。圧縮器３０４は、フレームを取り出す時には伸長
器として働き、フレームを格納する時には圧縮器として
働く。このように、アキュムレータ３０２は圧縮されな
いフレームを扱うが、フレームは常に圧縮された形で格
納される。圧縮器３０４は、記憶装置３０８からの暗欠
陥フレームを伸長し、暗欠陥フレームを圧縮して記憶装
置３０８へ格納し、また、記憶装置３１０からの明欠陥
フレームを伸長し、明欠陥フレームを圧縮して記憶装置
３１０へ格納する。
【００５６】好適な実施例においては、現在（カレン
ト）フレームと格納フレームについて、スキャンライン
を別々に伸長、加算、再圧縮することにより、累積と圧
縮／伸長が１行ずつ行なわれるため、圧縮されないフレ
ーム全体に対してメモリを割り当てる必要がない。図９
は３次の文書を示しているが、格納されるフレームの次
数はアプリケーションの条件に応じて可変である。多数
の文書がスキャンされて十分高次のフレームが生成され
たならば、そのフレームが欠陥リストとして出力され
る。
【００５７】この方法を用いれば、文書の中身は高次フ
レームから直ぐに消え、付け加わった欠陥だけが残る。
例えば、各次でフレームが３つ結合され、かつ、閾値が
３つの中の２つということであれば、８１フレームが結
合されて１つの第４次フレームができる。第４次フレー
ム中の画素が暗画素であるためには、第１次フレーム中
の少なくとも１６フレームで、当該画素位置に暗画素が
存在しなければならないであろう。欠陥が全然なく、か
つフレームがそれぞれ１０％の暗画素と９０％の明画素
からなると仮定した場合、第４次フレームに含まれる暗
画素は１０14画素あたり１個未満であろう。したがっ
て、第４次フレーム中に存在する暗画素は欠陥であると
看做すことができる。
【００５８】白欠陥は、ずっと簡単に検出できる。全て
の画像を論理和することにより、白欠陥を検出できる。
明欠陥フレーム記憶装置に格納されているフレームは、
最初は全白画像である。各画像がアキュムレータ３０２
に与えられた時に、その画像は明欠陥フレームと画素毎
に論理和される。画像が与えられるにしたがって、フレ
ームは、各文書が同様の余白を持つ場所及び白欠陥が存
在する場所を除き、だんだんと暗画素で占められてい
く。十分多数の画像がアキュムレータ３０２で処理され
た後には、一般に、余白の内側に白欠陥だけが残る。ア
キュムレータ３０２は、各辺が少なくとも９９．９％暗
画素からなる最大の四辺形を捜し出すことにより、画像
の白余白を検出する。この四辺形の内部の白画素が欠陥
として識別され、欠陥リスト３０６の一部として出力さ
れる。
【００５９】以上の説明から理解されるように、次に列
挙する方法は全て本発明の範囲に含まれるものである。
【００６０】（１） それぞれ１つの画素色値を持つ複
数の画素位置からなるデジタル画像を文書の画像より生
成するために用いられるデジタル化手段の欠陥に起因す
るところの、該デジタル画像中の欠陥位置の集合を自動
的に識別する、次のステップからなる方法： 多数の文書をスキャンして複数のデジタル画像を生成す
るステップ；該複数のデジタル画像中の各デジタル画像
の各画素位置に画素色値を割り当てるステップ、ここに
おいて、画素は位置及び色によって特徴付けられる；注
目される領域内の各画素位置について、該各画素位置が
ある共通の色値の画素を含んでいる文書のカウントを累
積するステップ； 及びカウントがある閾値を超えた画
素位置を該位置の集合に加えるステップ。
【００６１】（２） ある特定の画素位置が該スキャン
のステップでスキャンされた該多数の文書中の文書上に
存在していることが分かっている画素パターンと関連し
ている時に、該特定の画素位置を該集合より取り除くス
テップをさらに有する前記（１）の方法。
【００６２】（３） 該共通の色値が黒色または白色い
ずれかに関連した色値である前記（１）の方法。
【００６３】（４） 該注目される領域が画像全体であ
る前記（１）の方法。
【００６４】（５） 該注目される領域が該累積のステ
ップで利用可能なメモリ量によって制限される前記
（１）の方法。
【００６５】（６） 該注目される領域が文書の可能画
素位置上を変化するコラムである前記（１）の方法。
【００６６】（７） 該累積のステップが、連続した文
書中の画素位置が、ある画素位置において、ある共通の
色値の画素を持つときにだけ実行され、かつ、連続した
文書において色が異なる画素の画素位置を取り除くステ
ップをさらに有する前記（１）の方法。
【００６７】（８） 疑わしい画素値がその旨マークさ
れたデジタル画像を供給するステップをさらに有する前
記（１）の方法。
【００６８】（９） 画像連続プロセス（immage conti
nuation process）を用い該集合中の画素位置に対し画
素値を修復するステップをさらに有する前記（８）の方
法。
【００６９】（１０） 仮欠陥位置のリストを保持する
ステップ（ただし、該リストのエントリーは画素色値と
カウントを指示する）；画素位置を、その画素色が欠陥
色である時に、該リストに追加するステップ；欠陥位置
に対するカウントを、該指示された画素色と該欠陥位置
の画素色とが同一色である時に、インクリメントするス
テップ； 及び仮欠陥位置を、それに対するカウント
が、ある閾値を超えてインクリメントされる時に、欠陥
位置として表示するステップをさらに有する前記（１）
の方法。 （１１） 該カウントを、該指示された画素色と該位置
に対する画素色とが同一色でない時に減少させるステッ
プをさらに有する前記（１０）の方法。
【００７０】（１２） 該減少させるステップが該カウ
ントを０まで減らす前記（１１）の方法。
【００７１】（１３） 仮欠陥位置を、該指示された画
素色と該欠陥位置に対する画素色とが同一色でない時に
該リストより除去するステップをさらに有する前記（１
０）の方法。
【００７２】（１４） 該リストのエントリーがある固
定数までに制限され、画素位置はエントリーを得られる
ときにのみ該リストに追加される前記（１０）の方法。
【００７３】（１５） 画素位置が、それがカーソル領
域内にあるときにのみ該リストに追加される前記（１
０）の方法。
【００７４】（１６） 該カーソル領域が様々な領域を
カバーするように変化させられる前記（１５）の方法。
【００７５】（１７） 該文書が文字及び図形からなる
前記（１）の方法。
【００７６】（１８） 該欠陥が、デジタル化手段の欠
陥、または、デジタル化手段とスキャンされてデジタル
化される文書との間に介在するプラテンの欠陥のいずれ
かに起因する前記（１）の方法。
【００７７】（１９） 該累積のステップが当該ステッ
プの結果を保持するために様々な次数の記憶画像フレー
ムを用い、さらに次のステップを有する前記（１）の方
法： 少なくとも１つの記憶画像フレームを伸長するステッ
プ；累積しようとする画像を該少なくとも１つの記憶画
像フレームと結合して第１次の記憶画像フレームを生成
するステップ；該第１次記憶画像フレームを再圧縮する
ステップ；該第１次記憶画像フレームを他の第１次記憶
画像フレームと結合して第２次画像フレームを生成する
ステップ；必要ならば、該結合のステップを繰り返し
て、より高次のフレームを生成するステップ； 及び第
２次画像フレームまたはより高次の画像フレームを欠陥
リストとして提供するステップ。
【００７８】（２０） 該伸長、結合及び再圧縮のステ
ップが、１度に１スキャンラインずつ行なわれる前記
（１９）の方法。
【００７９】（２１） 該伸長、結合及び再圧縮のステ
ップが、明画素及び暗画素の両方について行なわれる前
記（１９）の方法。
【００８０】（２２） 該結合のステップが、頻度の低
いほうの画素色については票決による結合であり、頻度
の高いほうの画素色については論理和による結合である
前記（２１）の方法。
【００８１】なお、以上の記述は、本発明の説明のため
のものであって、本発明を限定するためのものではな
い。開示内容を見直すことにより、当業者には本発明の
多くの変形が明らかになろう。例えば、本発明は、専用
ハードウエア、プログラムされたデジタルコンピュー
タ、あるいはその両方によって実現できる。
【００８２】
【発明の効果】以上の説明より明らかな如く、本発明に
よれば、前述した従来技術の問題点を解決し、欠陥を検
出しようとするスキャナによって読み取ったデジタル画
像に基づき、スキャナの欠陥による欠陥画素位置を自動
的に検出することが可能になる。暗欠陥も明欠陥も、間
欠的欠陥も検出可能になる。欠陥検出に関連した欠陥リ
ストのためのメモリ量並びに画像フレームを蓄積するの
ためのメモリ量を削減できる、等々の効果を得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による欠陥検出システムを用いる文書イ
メージングシステムのブロック図である。
【図２】図１中の欠陥検出システムの詳細に示すブロッ
ク図である。
【図３】（ａ）欠陥のないスキャン機構により読み取ら
れたデジタル画像と、それを加算した画像の例を示す。 （ｂ）プラテン上に引っ掻き傷があるスキャナ機構によ
り読み取られたデジタル画像と、それを加算した画像の
例を示す。 （ｃ）プラテン上に引っ掻き傷があるスキャナ機構によ
り読み取られた多数のデジタル画像の累積結果の例を示
す。
【図４】本発明による欠陥検出プロセスの例を示すフロ
ーチャートである。
【図５】欠陥のあるスキャン機構に対する欠陥検出実験
の結果を示す図である。
【図６】ＦＩＦＯの非効率な使い方を示すブロック図で
ある。
【図７】欠陥リストを格納するための循環スタックのメ
モリマップである。
【図８】累積された文書画像を基づいて欠陥を検出する
本発明による他の方法を示す図である。
【図９】本発明により白欠陥と黒欠陥を両方とも自動検
出するための蓄積システムのブロック図である。
【符号の説明】
１０ デジタル文書イメージングシステム １２ スキャナ １４ 欠陥検出システム １６ 画像修復システム １８ 原画像記憶装置 ２０ 文書 ２２ 修正出力文書画像 ３０ デジタル画像 ３２ 暗画素識別器 ３４ 欠陥記憶コントローラ ３８ カーソルレジスタ ４０ 欠陥履歴バッファ ４２ 欠陥位置（のブロック） ５４ デジタル画像 ５６ 白余白領域 ５８ 暗い引っ掻き傷 ６０ グレー画像領域 ６２ 白欠陥 ２５０ メモリ配列 ＲＰ 読み出しポインタ ＮＥＷＳＯＰ 新リスト開始ポインタ ＷＰ 書き込みポインタ ３００ 蓄積システム ３０１ フレーム ３０２ アキュムレータ ３０４ 圧縮器 ３０６ 欠陥リスト ３０８ 暗欠陥フレーム記憶装置 ３１０ 明欠陥フレーム記憶装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｔ 7/20 9061−5Ｈ Ｇ０６Ｆ 15/70 ３１０ 9061−5Ｈ ４００ (72)発明者 ジョン エフ カレン アメリカ合衆国 カリフォルニア州 94025 メンローパーク サンド ヒル ロード 2882 リコー コーポレーション 内 (72)発明者 ジェイムス ディー アレン アメリカ合衆国 カリフォルニア州 94025 メンローパーク サンド ヒル ロード 2882 リコー コーポレーション 内 (72)発明者 ディビッド ジー ストーク アメリカ合衆国 カリフォルニア州 94025 メンローパーク サンド ヒル ロード 2882 リコー コーポレーション 内

Claims (15)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 それぞれ１つの画素色値を持つ複数の画
    素位置からなるデジタル画像を文書の画像より生成する
    ために用いられるデジタル化手段の欠陥に起因するとこ
    ろの、該デジタル画像中の欠陥位置の集合を自動的に識
    別する欠陥検出方法であって、 多数の文書をスキャンして複数のデジタル画像を生成す
    るステップ、 該複数のデジタル画像中の各デジタル画像の各画素位置
    に画素色値を割り当てるステップ、 注目される領域内の各画素位置について、該各画素位置
    がある共通の色値の画素を含んでいる文書のカウントを
    累積するステップ、及びカウントがある閾値を超えた画
    素位置を該位置の集合に加えるステップ、を有すること
    を特徴とする欠陥検出方法。
  2. 【請求項２】 請求項１記載の欠陥検出方法において、
    該注目される領域は該累積のステップで利用可能なメモ
    リ量によって制限されることを特徴とする欠陥検出方
    法。
  3. 【請求項３】 該注目される領域は文書の可能画素位置
    上を変化するコラムであるところの請求項１記載の方
    法。
  4. 【請求項４】 請求項１記載の欠陥検出方法において、
    該累積のステップは、連続した文書中の画素位置が、あ
    る画素位置において、ある共通の色値の画素を持つとき
    にだけ実行され、 かつ、連続した文書において色が異なる画素の画素位置
    を取り除くステップをさらに有することを特徴とする欠
    陥検出方法。
  5. 【請求項５】 請求項１記載の欠陥検出方法において、
    疑わしい画素値がその旨マークされたデジタル画像を供
    給するステップをさらに有することを特徴とする欠陥検
    出方法。
  6. 【請求項６】 仮欠陥位置のリストを保持するステッ
    プ、ただし該リストのエントリーは画素色値とカウント
    を指示する、 画素位置を、その画素色が欠陥色である時に該リストに
    追加するステップ、 欠陥位置に対するカウントを、該指示された画素色と該
    欠陥位置の画素色とが同一色である時に、インクリメン
    トするステップ、及び仮欠陥位置を、それに対するカウ
    ントが、ある閾値を超えてインクリメントされる時に欠
    陥位置として表示するステップ、をさらに有することを
    特徴とする請求項１記載の欠陥検出方法。
  7. 【請求項７】 該カウントを、該指示された画素色と該
    位置に対する画素色とが同一色でない時に減少させるス
    テップをさらに有することを特徴とする請求項６記載の
    欠陥検出方法。
  8. 【請求項８】 仮欠陥位置を、該指示された画素色と該
    欠陥位置に対する画素色とが同一色でない時に該リスト
    より除去するステップをさらに有することを特徴とする
    請求項６記載の欠陥検出方法。
  9. 【請求項９】 請求項６記載の欠陥検出方法において、
    該リストはエントリーがある固定数までに制限され、画
    素位置はエントリーが使用可能であるときにのみ該リス
    トに追加されることを特徴とする欠陥検出方法。
  10. 【請求項１０】 請求項６記載の欠陥検出方法におい
    て、画素位置は、それがカーソル領域内にあるときにの
    み該リストに追加されることを特徴とする欠陥検出方
    法。
  11. 【請求項１１】 請求項１０記載の欠陥検出方法におい
    て、該カーソル領域は、様々な領域をカバーするように
    変化させられることを特徴とする欠陥検出方法。
  12. 【請求項１２】 請求項１記載の欠陥検出方法におい
    て、該累積のステップは当該ステップの結果を保持する
    ために様々な次数の記憶画像フレームを用い、かつ、 少なくとも１つの記憶画像フレームを伸長するステッ
    プ、 累積しようとする画像を該少なくとも１つの記憶画像フ
    レームと結合して第１次の記憶画像フレームを生成する
    ステップ、 該第１次記憶画像フレームを再圧縮するステップ、 該第１次記憶画像フレームを他の第１次記憶画像フレー
    ムと結合して第２次画像フレームを生成するステップ、 必要ならば、該結合のステップを繰り返して、より高次
    のフレームを生成するステップ、及び第２次画像フレー
    ムまたはより高次の画像フレームを欠陥リストとして提
    供するステップ、をさらに有することを特徴とする欠陥
    検出方法。
  13. 【請求項１３】 請求項１２記載の欠陥検出方法におい
    て、該伸長、結合及び再圧縮のステップは、１度に１ス
    キャンラインずつ行なわれることを特徴とする欠陥検出
    方法。
  14. 【請求項１４】 請求項１２記載の欠陥検出方法におい
    て、該伸長、結合及び再圧縮のステップは、明画素及び
    暗画素の両方について行なわれることを特徴とする欠陥
    検出方法。
  15. 【請求項１５】 請求項１４記載の欠陥検出方法におい
    て、該結合のステップは、頻度の低いほうの画素色につ
    いては票決による結合を行ない、頻度の高いほうの画素
    色については論理和による結合を行なうことを特徴とす
    る欠陥検出方法。
JP7211225A 1994-08-09 1995-07-27 欠陥検出方法 Pending JPH0865502A (ja)

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Families Citing this family (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09270917A (ja) * 1996-04-02 1997-10-14 Ricoh Co Ltd 画像処理装置
US6035072A (en) * 1997-12-08 2000-03-07 Read; Robert Lee Mapping defects or dirt dynamically affecting an image acquisition device
US6995794B2 (en) * 1999-06-30 2006-02-07 Logitech Europe S.A. Video camera with major functions implemented in host software
US7009644B1 (en) 1999-12-15 2006-03-07 Logitech Europe S.A. Dynamic anomalous pixel detection and correction
US7006257B1 (en) * 1999-11-19 2006-02-28 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus, image processing method, and storage medium
DE10019955A1 (de) * 2000-04-20 2001-10-25 Philips Corp Intellectual Pty Röntgenuntersuchungsgerät und Verfahren zur Erzeugung eines Röntgenbildes
US7365783B2 (en) * 2001-03-16 2008-04-29 Olympus Corporation Image pickup apparatus which stores initial defect data concerning image pickup device and data on later developed defects
US7183532B2 (en) * 2001-04-30 2007-02-27 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Detecting a defect in an image scanner
JP3824927B2 (ja) * 2001-06-22 2006-09-20 株式会社リコー 読取装置、画像形成装置、通信装置および異常画素データ取得方法
US6862366B2 (en) * 2001-09-13 2005-03-01 Seiko Epson Corporation Techniques for scratch and date removal from scanned film
KR100407158B1 (ko) * 2002-02-07 2003-11-28 삼성탈레스 주식회사 적외선 열상장비의 시변결점 보상방법 및 장치
US7853097B2 (en) * 2002-12-27 2010-12-14 Nikon Corporation Image processing apparatus and image processing program
US20050152616A1 (en) * 2004-01-09 2005-07-14 Bailey James R. Method and apparatus for automatic scanner defect detection
US7321700B1 (en) * 2004-04-15 2008-01-22 Apple Inc. Producing smooth motion compensated frames by combining multiple interpolation results
CN1323545C (zh) * 2004-06-22 2007-06-27 东软飞利浦医疗设备系统有限责任公司 医学影像坏点自动检测门限确定方法
US7471417B1 (en) * 2005-03-17 2008-12-30 Adobe Systems Incorporated Method and apparatus for locating a source point for an image-retouching tool
US8009209B2 (en) * 2005-09-30 2011-08-30 Simon Fraser University Methods and apparatus for detecting defects in imaging arrays by image analysis
US7792359B2 (en) * 2006-03-02 2010-09-07 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for detecting regions in digital images
US8630498B2 (en) 2006-03-02 2014-01-14 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for detecting pictorial regions in digital images
US7889932B2 (en) 2006-03-02 2011-02-15 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for detecting regions in digital images
US8437054B2 (en) * 2006-06-15 2013-05-07 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for identifying regions of substantially uniform color in a digital image
US7864365B2 (en) * 2006-06-15 2011-01-04 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for segmenting a digital image into regions
US7876959B2 (en) * 2006-09-06 2011-01-25 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for identifying text in digital images
JP2013132042A (ja) * 2011-11-25 2013-07-04 Ricoh Co Ltd 画像検査装置、画像形成装置、画像検査方法及びプログラム
KR102222901B1 (ko) * 2014-07-07 2021-03-04 엘지디스플레이 주식회사 유기발광 표시장치 구동 방법
US10118436B2 (en) 2015-01-26 2018-11-06 Crayola, Llc Pixel art crayon and marker photo array assembly and kit
US10471617B2 (en) 2015-01-26 2019-11-12 Crayola Llc Pixel art crayon and marker photo array assembly and kit
US9996766B2 (en) 2015-05-01 2018-06-12 Corning Incorporated Imaging-based methods for detecting and measuring defects in extruded cellular ceramic articles
MX2017014917A (es) 2015-05-21 2018-08-15 Corning Inc Metodos para inspeccionar articulos celulares.
US10440299B2 (en) 2015-09-04 2019-10-08 Apple Inc. Correcting pixel defects based on defect history in an image processing pipeline
WO2017149549A1 (en) * 2016-03-04 2017-09-08 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Correcting captured images using a reference image
RU2626661C1 (ru) * 2016-06-24 2017-07-31 Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" Способ и подсистема определения содержащих документ фрагментов цифрового изображения
US20180005598A1 (en) * 2016-06-29 2018-01-04 Intel Corporation Oled-aware content creation and content composition
CN112669296B (zh) * 2020-12-31 2023-09-26 江苏南高智能装备创新中心有限公司 基于大数据的数控冲床模具的缺陷检测方法、装置及设备
WO2023110123A1 (en) * 2021-12-17 2023-06-22 Dream Chip Technologies Gmbh Method for processing image data, image processor unit and computer program

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5533348A (en) * 1978-08-31 1980-03-08 Fuji Xerox Co Ltd Noise elimination system
US4484230A (en) * 1981-02-04 1984-11-20 Crosfield Electronics Limited Image reproduction method and apparatus
US4473845A (en) * 1983-01-24 1984-09-25 Eastman Kodak Company Method and apparatus for processing signals from a solid-state image sensor
JPS62154179A (ja) * 1985-12-27 1987-07-09 インタ−ナシヨナル・ビジネス・マシ−ンズ・コ−ポレ−シヨン 多値画像処理装置および方法
JPH0671038B2 (ja) * 1987-03-31 1994-09-07 株式会社東芝 結晶欠陥認識処理方法
US4975972A (en) * 1988-10-18 1990-12-04 At&T Bell Laboratories Method and apparatus for surface inspection
US5201014A (en) * 1990-02-08 1993-04-06 Hewlett-Packard Company Method and apparatus for establishing threshold level in a binary mode document scanner
US5047863A (en) * 1990-05-24 1991-09-10 Polaroid Corporation Defect correction apparatus for solid state imaging devices including inoperative pixel detection
JP2841942B2 (ja) * 1991-07-12 1998-12-24 凸版印刷株式会社 画像入力装置
ATE157494T1 (de) * 1991-09-18 1997-09-15 Komori Printing Mach Verfahren und gerät zum nachweisen von fehlerhaften drucksachen in einer druckmaschine
US5214470A (en) * 1992-04-09 1993-05-25 Xerox Corporation Method and apparatus for compensating for dirt or etched areas on a document platen
JP3042159B2 (ja) * 1992-04-10 2000-05-15 ソニー株式会社 Ｃｃｄ素子の欠陥画素補正回路
US5365310A (en) * 1993-07-30 1994-11-15 Xerox Corporation Remote diagnosis of copy quality defects

Also Published As

Publication number Publication date
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