KR0159831B1 - 디지탈 화상의 결함위치 자동식별방법 - Google Patents

디지탈 화상의 결함위치 자동식별방법 Download PDF

Info

Publication number
KR0159831B1
KR0159831B1 KR1019950024607A KR19950024607A KR0159831B1 KR 0159831 B1 KR0159831 B1 KR 0159831B1 KR 1019950024607 A KR1019950024607 A KR 1019950024607A KR 19950024607 A KR19950024607 A KR 19950024607A KR 0159831 B1 KR0159831 B1 KR 0159831B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
pixel
defect
list
color
document
Prior art date
Application number
KR1019950024607A
Other languages
English (en)
Other versions
KR960008624A (ko
Inventor
피에어 마크
컬런 죤
알렌 제임스
스톡 데이비드
Original Assignee
켄지 히루마
가부시끼 가이샤 리코
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 켄지 히루마, 가부시끼 가이샤 리코 filed Critical 켄지 히루마
Publication of KR960008624A publication Critical patent/KR960008624A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR0159831B1 publication Critical patent/KR0159831B1/ko

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40Picture signal circuits
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40Picture signal circuits
    • H04N1/409Edge or detail enhancement; Noise or error suppression
    • H04N1/4097Removing errors due external factors, e.g. dust, scratches

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Input (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Editing Of Facsimile Originals (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

검색된 문서의 디지털화상으로부터 결함화소위치가 자동검출된다. 가상결함위치의 리스트가 주어지고, 각 문서가 검색됨에 따라 그 리스트에 엔트리가 추가된다. 연속되는 문서들의 같은 위치에서 같은 색상의 화소가 발생되면, 그 가상결함위치의 카운트는 증가되나 그 위치의 화소색상이 변형되면, 그 카운트는 감소되거나 제로로 된다. 만일 위치의 카운트가 한계값 이상으로 증가되면, 가상 결함은 실제결함으로 지정되고 결함검출기는 화소위치가 실제결함위치라는 것을 출력한다.
메모리크기가 무리라면 결함리스트내의 엔트리의 수를 어떤 최대크기로 제한하고 가상 결함위치는 오직 엔트리가 있을때만 리스트에 추가한다.
만일 엔트리의 최대 수가 가상결함위치의 수보다 훨씬 적을 때, 주사된 문서들의 제1부위만으로부터 화소위치로 채워지는 결함리스트의 바이어스를 피하기 위해, 커서들은 문서의 운선영역을 가변적으로 식별하고 가상결함들은 오직 우선영역으로부터의 결함리스트상에 배치되는 것이 받아들여진다.

Description

디지탈 화상의 결함위치 자동식별방법
제1도는 본 발명에 따라 결함감지시스템을 이용한 문서디지탈화시스템의 블럭도이다.
제2도는 제1도에 도시된 결함감지시스템의 상세한 블럭도이다.
제3도(a)-(c)는 결함감지과정을 보여주는 그래프이다.
제4도는 본 발명에 의한 결함감지과정을 나타내는 플로챠트이다.
제5도는 실제 결함감지실험의 결과를 예시한 도면이다.
제6도는 FIFOs의 비능률적인 사용을 보여주는 블럭도이다.
제7도는 결함리스트를 저장하는 순환 스택의 메모리 맵이다.
제8도는 문서화상의 축적에 의하여 결함을 감지하는 다른 방법을 예시한 도면이다.
제9도는 자동적으로 백색 및 흑색 결함을 감지하는 페이지 프레임 장치의 블럭도이다.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
10 : 디지탈 문서화상시스템 20 : 문서(원고)
12 : 스캐너 14 : 결함감지시스템
16 : 화상복원시스템 18 : 화상저장장치
22 : 수정된 출력문서 30 : 디지탈 화상
32 : 흑색(어두운)화소인식기 38 : 커서레지스터
34 : 결함메모리제어기 40 : 결함히스토리버퍼
42 : 결함위치 44,46 : 단방향 데이타경로
[발명의 배경]
본 발명은 디지탈 화상처리분야에 관한 것이며, 특히 스캐너의 결함에 의해 문제시되는 의심스러운 화소색상값을 가진 화소위치를 식별하는 문제에 관한 것이다.
원고는 그 원고화상을 화소위치로 분할되고 각각의 화소위치에 화소색상을 할당함으로써 디지탈화된다. 그리고 그 할당된 화소색상은 디지탈화되는 문서의 화소위치주변의 색상에 해당된다. 일반적으로, 디지타이저는 모든 문서를 같은 화소위치로 분할한다.
예를 들어, 300DPI(dots per inch) 디지타이저는 8½ x 11의 문서를 매번 2550 x 3300 화소위치로 분할 할 것이다. 몇몇 응용에 있어서, 디지탈화는 문자인식응용에서 행해지는 것과 같은 화소의 팬턴을 인식하는 과정을 포함한다. 그러나, 여기서 흥미를 끄는 디지탈화 과정은 주사/디지탈화되는 원고를 나타내는 디지탈 화상을 형성하는 화소배열을 얻는 과정이다.
디지탈 복사기 또는 컴퓨터 스캐너의 스캐닝 매커니즘에서의 결함은 그같은 매커니즘에 의해 만들어진 디지탈 화상에 결함을 일으키게 한다. 예를들어, 복사기의 유리판에 흠집이 생겨 먼지가 쌓이거나 빛의 굴절이 영향을 받는다면 그 흠집은 디지탈 화상에 검은 선으로 나타난다. 만일 이 결함과 관련된 화소위치를 알 수 있다면, 결함위치로 지정된 화소위치에 있는 화소의 색상값들을 조정함으로써 결함을 바로잡기 위해 영상복원기술을 사용할 수 있다. 결함위치에 있는 화소는 잘못된 색상값을 가질 필요는 없으며 단지 그 위치에서의 결함에 기인한 의심스러운값만 가지면 된다는 점이 주목된다.
알려진 위치에 결함을 갖는 디지탈 영상을 복원하기에 특히 유익한 시스템이 1993년 4월 12일에 출원되고 그후 본원출원인에게 양도된 특허출원번호 08/045954 Rostoration of Images with Underfined Pixel Valuer에 개시되어 있다.
1993년 5월 25일에 Denber 에 부여된 미국특허 번호 5,214,470 는 결함을 분리하는 방법에 대하여 기술하고 있으며, 그 방법은 스캐닝판위에 백지를 놓고, 백지위에 나타난 디지탈화상의 어두운 색상값을 갖는 화소의 위치를 결함위치로 지정하는 것이다. 그러나, 이 방법은 대단히 불편하고 사용자의 수동조작이 필요하다. 더구나 이 방법은 결함리스트에서 결함위치가 많이 포함되거나 적게 포함될수 있다.
결함의 과다포함현상은 백지에 먼지가 묻었거나 때가 있는 경우 이를 스케너자체의 결함으로 해석함으로써 발생한다. 한편 과소포함현상은 유리판(platen)에 수정액이 묻는 경우와 같이 스캐닝판에 백색결함이 발생할 때, 그 백색결함이 백지검색으로는 감지될 수 없기 때문에 발생한다.
다른 결함수정메커니즘은 조작잘못에 의한 결함부위를 포함하며 이 경우는 보다 더 성가시고, 종종 원고가 스캔닝되기전에 완료되야 한다. 또다른 성가신 결함수정과정은 화상재수정 소프트웨어를 사용하여, 사용자로 하여금 디지탈 화상내의 결함을 지우도록 하는 것이다.
상기에서, 디지탈화상내의 결합부위를 자동적으로 감지하는 개선된 시스템이 필요함을 알 수 있다.
[발명의 요약]
본 발명은 디지탈화상에 존재하는 상기한 바와같은 결함검출의 문제점을 해결한다.
본 발명의 일실시예에 의하면, 결함이 검출되는 스캐너로 주사된 축적원고의 디지탈화상들로부터 결함화소위치를 자동적으로 검출한다. 더 구체적으로 설명하면, 가상결함위치 리스트가 주어지고, 각 문서가 주사됨에 따라 엔트리들이 그 리스트에 추가된다. 단지 흑색(어두운) 결함만 고려되었다면, 흑색 화소위치만 그 리스트에 존재한다. 만일 다음 문서가 상기 리스트에 존재하는 가상결함위치에 흑색화소를 가진다면, 그 가상결함위치의 계수가 증가하나 그 위치에 밝은 화소가 존재하면, 그 계수가 감소되거나 그 위치의 엔트리와 함께 제거된다. 만일 그 위치에 대한 계수가 한계값이상으로 증가한다면, 상기 가상결함은 결함으로써 지정되고 결함감지기는 그 화소위치를 실제 결함부위로 기록 또는 식별한다.
본 발명의 변형예에 의하면, 흑색결함 뿐만 아니라 백색(밝은) 결함도 감지한다. 구체적인 예로, 흑색 및 백색 2가지 레벨로 디지탈화되는 경우에, 흑색결함은 항상 (혹은 양자화 및 얼라이먼트 노이즈(alignment noise)가 존재하는 경우에는, 거의 대부분) 그 위치의 원고색상에 상관없이 그 결함부위에 흑색화소를 만든다. 마찬가지로 백색(밝은) 결함은 원고색상에 상관없이 백색화소를 만든다. 본 발명은 또한 화소색상가 임의의 두 색상이거나 많은 색상들 그리고/또는 회색 명암으로부터 선택되는 보다 일반적인 경우에서도 동작한다. 여기서 화소색상은 종종 명암으로 일컬어 지기도 한다.
몇몇 실시예에 있어서, 결함리스트의 크기를 축소시키기 위해 메모리-저장기술이 사용된다. 디지탈 화상의 각각의 가상결함부위에 대한 결함리스트내에 하나의 엔트리를 갖는 대신 그 결함리스트내의 엔트리수를 특정최대 크기로 제한하고 엔트리를 사용할 수 있을 때에만 가상 결함부위를 그 리스트에 첨가한다.
화소부위로 채워지는 결함리스트가 주사되는 원고의 첫 번째 부위만으로부터 바이어스되는 것을 막기 위해, 모든 결함을 즉시 리스트에 올리지는 않는다.
커서레지스터에 저장된 커서들은 모든 가능한 결함부위보다 적게 커버하는 롤링윈도우를 이룬다.
그래서 결함은 감지되었지만, 그 결함이 롤링윈도우내에 있지 않으면 결함리스트에 올리지 않는다. 그러나, 상기 롤링윈도우는 문서가 주사될 때마다 이동하므로 결국 전체 원고공간을 커버하고, 결함은 결국에는 결함리스트에 추가될 것이다.
백지를 수동으로 주사하는 종래 기술의 한가지 잇점은 간헐적인 에러도 임계값을 적절히 조정함으로써 검출될수 있다는 것이다.
예를들어 CCD 배열이 일련의 주사과정에 걸쳐 동일한 확율을 갖고 임의로 흑색화소나 백색화소를 보고하는 요소를 포함한다면, 본 발명은 그것을 검출할 것이나 반면 종래의 기술은 이를 검출할 확율이 50% 밖에 되지 않으며, 즉 종래기술에 따르면 백색원고가 주사될 때 흑색화소가 나타나야 하는 것이다.
화이트와 블랙에러 둘다 감지하는 방법에 있어서는 오류맵이 많은 화상의 축적으로부터 인출될때까지 각각의 페이지화상, 또는 프레임을 축적한다. 복사기 또는 스캐너에 사용되는 대부분의 화상들은 화이트화소가 대부분이기 때문에, 그 페이지 프레임은 매우 간단해진다. 흑색결함 화소를 검출하기 위하여, 프레임 세트를 한계 값 검출기로 통과시키고, 한계값 이하인 화소들을 백색으로 변경시킴으로써 그 프레임들을 더 압축시킬수 있다.
이하 본 발명의 실시예를 첨부도면에 따라 상세히 설명한다.
제1도는 본 발명에 따라 결함을 정정하는 디지탈 문서화상시스템(10)의 블럭도로써, 상기 시스템(10)은 스캐너(12)와, 결함검출시스템(14)과, 화상복원시스템(16)과, 선택적으로 미처리(raw) 화상저장장치(18)로 구성된다. 스캐너(12)가 출력하는 디지탈 화상은 결함감지시스템(14)과, 영상복원시스템(16)과, 그리고 사용된다면, 저장장치(18)에 공급된다. 상기의 디지탈화상은 입력화상이 디지탈확된 것이다. 영상복원시스템(16)은 수정된 출력원고화상 또는 화상들(22)을 출력한다. 결함감지시스템(14)은 영상복원시스템(16)에 연결되어 결함부위를 제공한다.
조작시, 결함검출시스템(14)은 일반적으로 스캐너(12)의 스캐닝 매커니즘에 존재하는 축적된 결함정보를 가질 것이다. 물론, 리셋, 재배치 또는 초기화후 처음사용에 있어서는, 결함감지시스템(14)는 결함부위를 알 수 없으나, 여러 원고에 결쳐 이 정보를 축적한다.
결합감지시스템(14)이 스캐너(12)에서의 결함위치에 대한 정보를 충분히 축적할 정도로 오랫동안 구동되었다고 하면, 원고(20)는 스캐너(12)의 주사매커니즘에 의해 주사되고, 상기 스캐너(12)는 문서(20)의 디지탈화상을 결함감지시스템(14)과 화상 저장장치(18) 또는 화상복원시스템(16)중 하나에 제공한다. 결함감지시스템(14)은 입력받은 디지탈 화상에 기초하여 결함부위주위에 대한 정보를 축적하고 정제한다. 화상영상복원시스템(16)은 결함부위주위에 대한 이 정보를 이용하여 스캐너(12)로부터 제공된 디지탈화상을 자동수정하고, 수정된 문서화상(22)을 화상 22로써 출력한다. 상기 출력된 화상(22)은 몇몇 실시예에서는 전자적으로 전송된 디지탈 데이타열이며, 다른 실시예에서는 상기 화상(22)가 인쇄원고(22)로 변환된다. 전자는 컴퓨터에 이용되는 것이고, 후자는 사무실 복사기에 이용되는 것으로, 상기 복사기는 원고의 수정된 복사본을 바라던대로 출력한다.
제2도는 결함검출시스템(14)의 상세한 구성을 보여주는 블럭도로써, 디지탈화상(30)과, 흑색 화소인식기(32)와, 결함메모리제어기(34)와, 커서레지스터(38)와 결함히스토리버퍼(40)와, 결함부위의 출력블럭(42)로 구성된다. 제2도에는 또한 디지탈 화상(30)을 받도록 연결된 화소인식기의 입력부 및 결함위치를 결함메모리제어기(34)에 제공하는 출력부와 같이, 여러 가지 블럭사이에 있는 내부접속소자가 도시되어 있다. 제어기(34)는 결함 히스토리 버퍼(40)로부터 엔트리를 읽고, 수정하고, 제거하며, 커서레지스터(38)를 읽고, 또한 블럭(42)을 출력한다. 제어기(34)와 버퍼(40)는 두 개의 단방향성 데이타경로(44, 46)를 통해 연결되어 제어기(34)와 버퍼(40)의 상호작용을 촉진하고 그결과 버퍼(40)을 효율적으로 팩킹한다.
이에 대하여 제6도와 제7도를 참조하여 설명한다.
일반적인 결함감지시스템(14)의 동작은 다음과 같다. 흑색 화소이식기(32)는 디지탈 화상(30)의 모든 흑색화소를 인식하고, 그 위치를 제어기(34)를 출력한다. 버퍼(40)은 모든 가상결함화소위치 리스트를 갖고 있으며, 그 리스트내에 있고 엔트리는 결함부위인식을 포함하며, 이같이 하여 디지탈 화상(30) 같은 특정 화상에 있어서의 가상 결함화소의 위치를 포함한다.
또한 연속되는 문서에서 그리고 다음에 설명된 다른 플래그와 필드내의 그 위치에서 발견된 연속적인 흑색화소수를 포함한다. 제어기(34)는 만일 그 위치의 화소가 흑색이면 엔트리의 카운트를 증가시키고, 화소가 밝으면 카운트를 제로로하거나 리스트(40)에서 그 결함을 완전히 제거한다. 다른 실시예에 있어서, 상기 카운트는 밝은 화소가 발생할 때 제로로 되지 않고 단지 감소되게 된다. 표1은 대표적인 결함리스트의 내용을 보여준다.
위치필드값은 스칼라값 또는 행/열좌표로 저장된다. 특히 효과적으로 메모리를 사용하기 위해서, 그 위치필드는 단지 선행엔트리의 위치에 관계있는 오프셋만을 포함할 필요가 있다.
구체적인 실시예에서, 버퍼(40)는 최대 60000 개의 가상 결함엔트리를 갖고, 각 엔트리는 20비트 메모리에 저장된다. 엔트리에 할당된 20비트중, 15비트는 위치오프셋의 저장을 위해 할당되고, 나머지 5비트는 상태필드를 저장하는데, 그 상태필드에서 카운트와 상태플래그가 유도된다. 표2는 32개의 가능한 상태필드 값 각각의 의미를 나타낸다.
문서가 주사될때마다, 엔트리는 버퍼(40)에서 제어기(34)로 데이타 경로(44)를 따라 보내지고, 제어기(34)는 상기 입력받은 엔트리를 수정 또는 제거하여, 데이타 경로(46)를 따라 버퍼(40)로 되돌려 보낸다. 이에따라 제6 및 7도에 설명된 바와 같이 상기 엔트리가 제거되고 있는 동안에도 버퍼는 팩킹된 상태를 유지한다.
몇몇 실시예에서, 제어기는 단지 버퍼(40)내의 데이타 변환을 명령한다.
상태 0은 그 리스트내의 첫 번째 엔트리로 사용되는 것으로써 그것은 실제적인 결함이 아니고 옵셋으로부터 결함엔트리의 절대위치를 계산하는 과정이 항상 앞선기록을 가질수 있도록 하는 상태값이 1이상 24이하이면, 그 상태는 카운트로써 동작한다. 이 예에서 결함의 한계값은 25개의 연속적인 흑색화소이고, 상태값 25는 가상 결함 위치가 실제 결함위치까지 상승됨을 나타낸다. 어떤 실시예에서는 일단 가상 결함이 실제 결함으로 판단되면, 그 위치에 밝은 화소가 있더라고 그 위치에 대한 카운트는 감소되지 않는다. 그런데, 다른 실시예에서는 밝은 화소가 단지 카운트를 감소시키고 그 위치는 카운트가 다시 상태값 25에 도달될때까지 가상결함위치까지 감소되나, 앞서 설명한 실시예에서는, 일단 밝은 화소가 발생하면 그 엔트리는 제거된다.
상태 26은 2 보다 큰 오프셋 제공하는데 사용된다. 상태 26엔트리는 2 이상 오프셋되는 두 결함엔트리사이에 위치한다. 그래서 이들 사이에 상태 26엔트리를 갖는 2개의 화소사이의 오프셋은 뒷 결함 엔트리에 나타낸 오프셋에 부가된 상태 26 엔트리의 오프셋 필드 만큼 곱한 라인내의 화소수이다.
상태 27엔트리는 사용되는 엔트리의 끝을 나타낸다. 가상 또는 실제결함이 60000개 보다 적다면 사용되지 않는 엔트리가 존재한다.
제어기(34)가 25의 값을 가진 엔트리를 만나면, 그 엔트리를 블럭(42)에 한 결함위치로 출력한다. 상기한 바와같이, 결함감지시스템(14)는 디지탈 화상안의 흑색화소가 생기는 위치를 기록하고, 어두운 이들 화소위치의 리스트를 각각의 연속되는 25원고내에 유지시킴으로써 원고의 디지탈 화상주위에 대한 결함정보를 축적하여, 상기 위치들을 결함위치블럭(42)으로써 출력한다.
이 처리의 논리적인 관점 및 그것이 동작하는 이유를 제3도를 참조하여 설명한다. 제3도는 결함감지시스템(14)이 결함을 결정하기 위해 화소를 어떻게 인식하고 더 하는지를 도식적으로 설명한다.
제3(a)도는 네 개의 문서 50a에서 50d와 그 화소들이 어떻게 합화상 50s로 되는지를 보여준다. 디지탈화상 50s는 각 화소의 그레이스케일(gray scale)이 50a에서 50d 까지의 디지탈화상에 걸친 위치에서 발견되는 흑색 화소의 합을 나타내는 그레이스케일로 나타나 있다.
제3(b)도에 있어서, 디지탈화상 52a에서 52d는 화상 52a에서 52d까지의 각각이 주사판상의 흠집으로부터 야기된 공통결함을 포함한 것을 제외하고는 화상 50a 내지 50d 와 유사한다. 상기 화상들이 합쳐져서 디지탈 화상 52s를 이루면, 그 흠집으로부터의 화소들의 축적은 다양한 디지탈화상으로부터의 임의의 문자 및 그림이 축적된 회색배경에 대비되는 검은선으로 나타난다.
블랙과 대비되는 회색은 그 위치의 화소가 화상변화로 리셋되고 있음을 예시하나, 흑색화소위치는 그렇지 않는 것이다.
제3(c)는 그같은 흠집을 갖는 스캐닝장치에 의한 많은 원고들과 디지탈화상들의 축적으로 기대되는 결과를 도시한 것이다. 디지탈화상(54)은 백색여백(56)과, 흑색 흠집(58)와, 회색화상부위(60)과 백색결함(62)을 가진다. 그래서, 제3(c)도에 분명히 나타난 것처럼, 문서 자신의 문자 그리고/또는 그래픽은 배경잡음이 되는 반면에 스캐너의 결함은 선명하게 나타난다. 상기한 바와같이 결함검출시스템(14)은 단지 흑색 결함만 감지하지만, 제9도에서 설명될 장치는 백색 및 흑색 결함모두를 검출한다.
흰여백부위(56)은 임의의 문자와 그림을 가진 문서들이 모두 같은 여백을 가지고 있을 때 나타난다. 그러므로, 제3(c)도에 나타난 것처럼, 흠집(58) 또는 결함(62)과 관련된 화소를 인식하기 위하여 회색부분(60)과 흑색 흠집(58) 또는 백색 결함(62) 사이의 경계를 적용하는 문제는 간단하다. 제5도는 스캐닝장치에 결함을 갖는 문서들을 합한 실제실험결과를 보여준다.
제4도는 결함화소들을 인식하는 방법에 대한 플로챠트이다. 제4도에 설명된 처리과정은 특별히 지시된 것을 제외하고는 낮은 번호에서 높은 번호순서로 이루어진다. 이 처리과정은 각각의 화소가 흑색화소 또는 백색 화소로만 분류된 화소들을 포함한 입력화상을 흑색, 백색 결함화소들을 포함한 출력화상으로 변형시키는데 이용된다.
이 처리과정은 앞서 주사된 원고로부터의 축적을 이용하여 결함을 결정하고 또한 입력화상으로부터의 정보를 다음 결함검출을 위해 사용할 축적내에 결합한다.
먼저 블럭(102)에서, 문서화상이 입력된다. 일반적으로 문서화상의 형태는 화소들의 집합이고, 각 화소들은 문서위의 위치값과 색상값을 가지는데, 여기에서는 밝거나 어두운 값중 어느 한가지 값이다. 구체적인 실시예에서, 밝은 것은 백색에 해당하며 어두운 것은 흑색에 해당한다. 물론 제4도에서 설명된 방법은 검출될 결함이 두가지 가능한 색상중 덜 흔한 색상과 동일한 색상인 한 밝은 색상값과 어두운 색상값이 반대일때도 마찬가지로 동작한다.
블럭(104)에서, 입력된 디지탈화상의 첫 화소가 검색된다. 일반적으로 상기 첫 번째 화소는 상부 왼쪽화소화상이고, 다음 화소는 첫 번째 화소의 오른쪽화소이며, 그 화소들은 첫열을 가로질러 두 번째 열의 가장왼쪽 화소로 이어지고, 계속해서 화상의 맨아래 오른쪽 코너로 이어진다.
블럭(106)에서, 필요하면 결함리스트가 초기화된다.
판단블럭(108)에서, 첫화소의 화소색상을 판단한다. 이 판단블럭에서는, 화소색상이 밝으면 블럭(103)으로 진행되고, 화소색상이 흑색이면 판단블럭(110)으로 진행된다.
판단블럭(110)에서, 제어기(34)는 그 화소가 결함리스트에 있는지의 여부를, 또는 더 정확하게는 그 화소의 위치가 결함리스트안에 있는지의 여부를 체크한다. 만일 그 위치가 결함리스트에 없다면, 블럭(112)로 진행되며, 그렇지 않은 경우에는 블럭(122)으로 진행되는바, 이에 대하여는 후술한다.
블럭(112)에서, 그 화소는 흑색화소로 방사된다. 다시말해서 그 화소는 수정된 출력 원고(22)에 흑색화소로 나타나고 그 화소의 위치는 결함부위(42)로 출력되지 않는다. (제2도참조)
판단블럭(114)에서, 제어기(34)는 커서레지스터를 체크하여 그 화소가 커서범위내에 존재하는지를 판단한다. 그 화소가 커서범위내에 존재하면, 판단블럭(116)으로 진행되며, 그렇지 않는 경우는 판단블럭(118)으로 진행된다.
판단블럭(116)에서, 제어기(34)는 결함리스트내에 빈 결함 엔트리가 있는지의 여부를 체크한다. 존재하면, 블럭(117)로 진행되며, 거기에서 결함리스트내에 새로운 결함엔트리가 생성된다. 그리고나서 판단블럭(118)로 진행된다. 만일 빈 엔트리가 없다면, 블럭(116)에서 블럭(118)으로 직접 진행된다.
판단블럭(118)에서, 결함감지시스템(14)는 처리할 화소들이 더 있는지를 체크한다. 없으면 처리과정이 종결된다. 처리할 화소들이 있으면 그 처리는 블럭(120)으로 흐르고, 거기에서 다음 화소가 지정되고, 블럭(108)부터 다시 수행된다.
결함리스트내에 그 화소의 부위가 있으면 그 과정은 판단블럭(110)으로부터 블럭(122)로 진행된다. 블럭(122)에서, 제어기(34)는 그 화소부위에 대하여 흑색화소의 최대값에 도달되었는지 여부를 체크한다. 만일 한계값이 아니라면, 블럭(124)에서 그 위치의 화소카운트는 증가되고, 블럭(126)에서 다크화소는 방사된다. 그리고 그 처리과정은 블럭(118)으로 진행된다. 그렇지 않고 만일 한계값이하라면, 그 처리는 블럭(128)에서 결함화소로 방사된다. 그리고 블럭(118)로 진행된다.
결함화소는 그 화소의 위치를 하나의 결함부위(42)로써 그 출력부에 배치하는 제어기(34)의 논리 결과로써 방사된다.
결함부위(42)는 이들이 발생될때나 블럭내에서 이 진행과정의 출력을 받는 장치의 진행과정으로 출력된다.
블럭(108)에서, 그 화소색상이 밝은 화소임이 밝혀졌다면, 그처리과정은 블럭(130)으로 진행되고, 거기에서 밝은 화소로 방사된다. 그후에 블럭(132)로 진행된다.
블럭(132)에서, 제어기(34)는 결함리스트내에 밝은 화소의 위치가 있는지의 여부를 체크한다. 만일 없다면, 블럭(118)로 진행되나 만일 있다면, 블럭(134)로 진행된 후 블럭(118)로 진행된다. 블럭(134)에서, 이 밝은 화소의 위치에 대한 엔트리는 결함리스트에서 제거된다.
요약하면, 제4도의 플로챠트는 입력원고의 화소들이 출력문서로 처리되는 과정을 예시하고 있으며 여기서 입력원고는 밝은 화소 및 흑색화소를 포함하고, 출력문서는 밝은 화소와 흑색화소 뿐만 아니라 결함화소를 포함한다. 그 결함화소들을 흑색결함화소와 밝은 결함화소로 분리할 수 있겠지만, 일반적으로 화상복원시스템(16)은 그것의 색상과 상관없이 결함화소를 수정할 수 있다. 물론 만일 연속적인 흑색화소들만이 결함으로 지정되면, 결함화소는 항상 같은 색상 즉 흑색을 가질 것이다. 제4도에 나타난 것처럼, 입력원고는 또한 다음 문서들이 처리되는 과정에 영향을 주도록 사용된다.
제5도는 결함을 가진 스캐닝 장치를 이용하여 주사된 문서들의 실제적인 축적 결과를 나타낸다. 제5도에서 각 화소는 그 위치에 흑색화소를 가진 축적인 문서들의 수에 해당하는 그레이 레벨을 갖는다. 대부분의 문서는 스캐너 압판의 스크래치에 의한 산물을 포함하며 이는 흑색의 대각선으로써 문서의 문자와는 확연히 구분된다. 물론, 결함리스트에 나타난 콘트라스트는 제5도에 도시된 것보다 크다. 왜냐하면 제5도의 흑색 화소들은 결함리스트내에서 높은 카운트값에 부함하는 엔트리를 갖는 반면 제5도에서의 많은 그레이 화소들은 문서들이 연속되는 문서에 흑색 화소를 갖지 못했을 때 그 결함 리스트로부터 제거되었기 때문이다.
제6도는 결합리스트로 사용될 수 있는 주사된 리스트들이 전형적으로 어떻게 갱신되는지를 보여준다. 제6도는 짝수 주사된 FIFO(FIFO : First In, First Out Regis ter)(200)와, 홀수 주사된 FIFO(202)와, 멀티플렉서(204)를 나타낸다. 이름처럼 FIFO의 역할은 각 주사를 스위칭하는 것이다. 짝수 주사동안 리스트요소는 짝수 FIFO (200)에서 읽혀지고, 홀수 FIFO(202)에 기재된다. 그리고 다음의 홀수 주사동안 리스트 요소들은 홀수 FIFO(202)로부터 읽혀지고, 짝수 FIFO(200)에 기재된다. 멀티플렉서(204)에 의해 스트림에서 제거된 몇 레코드들과 스트림안에 산재된 새로운 레코드들과 함께 리스트요소들은 순서대로 한 FIFO에서 읽혀지고, 또한 순서대로 다른 FIFO에 기재된다. 이에 따라 그 리스트는 항상 정돈되고 하나 또는 다른 FIFO 내에 팩킹된다. 이효과는 하나의 FIFO 로도 얻을수 있으나 엔트리가 제거함으로써 자유로워진 공간의 절대적으로 필요하고 새로운 기록에 충분했기 때문에 일반적으로 하나의 FIFO는 가능하지 않으며 주로 2개의 FIFO가 사용된다.
제7도는 같은 효과, 즉 그 리스트를 통해 단방향으로 리스트안의 엔트리를 더하고, 제거하고, 패킹할 수 있도록 메모리를 효과적으로 사용하는 것을 보여준다. 제7도는 버퍼(40)(제2도)내에 유지될수 있는 메모리배열(250)을 나타낸다. 이 메모리 배열(250)은 커서레지스터(38)에 저장된 세 개의 포인터에 의해 지시된다. 이 세 개의 포인터는 읽기 포인터(RP)와, 새 리스트의 시작 포인터(NEWSOP)와 기재 포인터(WP)이다. 배열(250)의 요소들은 RP와 NEWSOP이고 새리스트는 NEWSOP와 WP 사이이다. 그 포인터들은 배열 250이 순환배열 즉 포인터가 배열(250)의 저면을 지나 증가될 때 그것이 배열(250)의 상단에서 첫엔트리를 지시하게 되는 것이다.
검색동안, 리스트엔트리들은 RP로 지시되는 배열위치로부터 읽혀지고, 하나의 엔트리가 WP로 지시된 위치에 쓰여진후 RP와 WP모두 증가된다. 새엔트리 추가는 WP로 지시된 엔트리에 하나의 엔트리를 기재함으로서 이루어지지만 RP는 증가되지 않는다. 엔트리제거는 WP로 지시된 엔트리에 엔트리를 기재하지 않고 RP를 증가함으로써 이루어지지만 WP는 증가되지 않는다. 이 방법으로 리스트는 항상 팩킹된 상태를 유지한다. RP와 NEWSOP가 같게 될 때, 그것은 리스트 끝에 도달했다는 신호(결함감지시스템(14)의 제어기 (34)로 보내진)이다. 그 때 읽혀질 엔트리가 존재하지 않으므로 올드데이타로부터 어떤 엔트리도 읽혀지지 않는다. 그리고 주사된 화상의 끝에 도달할때까지 엔트리들은 단지 더해질뿐이다. 이로인하여 제6도에서와 같이 팩킹상태의 리스트가 그 공간의 반에 유지된다.
제3도와 이에 대한 설명은 결함을 감지하는 그레이 스케일 맵의 개념에 나타냈다.
제4도에 설명된 방법은 매우 작은 메모리용량을 사용하지만 오직 흑색화소(또는 더 일반적으로, 덜흔한 화소색상과 같은 색상인 결함)만을 검출한다. 프레임 버퍼를 사용하여 비정상적인 흑색 및 백색화소를 축적하여 이들 2가지 색상 결함모두를 검출할 수 있다.
물론, 프레임버퍼의 저장은 상당한 메모리를 필요로한다. 예를들어, 오늘날 개인 컴퓨터 조차도 1000열 x 1000행 정도 또는 백만 화소정도의 스크린 해상도를 가진다. 그래서, 검색될 각 페이지에 대하여 또 다른 백만화소의 데이타가 축적될 필요가 있다. 이에 따라 적은수의 페이지를 검색될 때 조차도 방대한수의 화소가 쓰이게 된다. 각 화소에 많은 비트가 일반적으로 요구되기 때문에 그런 시스템에 필요한 메모리의 양은 꽤 방대해질수 있다.
본발명의 프레임버퍼 실시예에 있어서는, 문서프레임의 축적과 프레임버퍼의 압축을 이행함으로써 그런 방대한 프레임버퍼의 요구를 막을수 있다. 프레임버퍼들이 축적되는 방법 때문에, 큰 압축비가 쉽게 달성된다. 이것은 제8도와 제9도에 예시되어 있다.
제8도는 흑색결함을 검출하기 위해 문서프레임을 축적하는 과정을 보여주며, 여기서 흑색화소는 프레임내의 소수색상인 것으로 예측된다. 각 문서프레임이 수신될 때, 그것은 3프레임이 이용가능할때까지 저장된다. 이 세 프레임들은 제1차 프레임조합을 생성하는 보팅방법에 의해 병합된다. 그 보팅방법은 제1차 프레임내의 각 화소의 색상이 세 개의 수신된 프레임내의 대응되는 위치에 있는 화소들로 결정되고 거기에서 둘 또는 세 개의 대응화소가 흑색이면 그 화소는 흑색이고, 아니면 백색(밝음)이다. 물론, 다른수의 프레임들이 사용될 수 있고 다른 보팅한계도 사용될 수 있다.
제1차 프레임이 저장되고 3개의 제1차 프레임이 사용가능하면, 이들은 마찬가지방법으로 제2차 프레임으로 병합된다. 프레임들내에 밝은(백색) 화소보다 어두운(흑색) 화소들이 더 적을 때, 프레임의 차수가 높아짐에 따라 다크화소의 수가 줄어드는 것은 분명하다. 그래서, 압축에서, 더 높은 차수의 프레임을 저장하는데 보다 적은 메모리를 필요로하게 되며 저장된 프레임들과 더 높은 차수의 프레임들은 특히, LZW같은 압축기술을 사용한다면 2진 프레임버퍼에 의해 요구된 공간 부위에 저장될 수 있다.
제9도는 이 프레임들을 축적하기 위해 설계된 장치의 블럭도이다. 어큐뮬레이터시스템(300)은 디지탈프레임(301)을 받아들이고, 밝은 결함과 어두운 결함을 나타내는 결함리스트(306)을 출력한다. 시스템(300)은 어큐뮬레이터(302)와, 컴퓨레서(304)와 어두운(흑색) 결함 프레임저장장치(308)와, 밝은(백색) 결함프레임저장장치(310)을 포함한다.
도면에서 어두운화소와 밝은 화소는 역전되어 있으며, 어두운화소가 밝은화소보다 프레임내에서 일반적으로 행하여 지는 것으로 이해된다.
어큐뮬레이터(302)는 컴프레서(304)와 연결되고, 컴프레서(304)는 흑색(어두운)결함프레임 저장장치(308)와 백색(밝은)결함 프레임저장장치(310)에 연결된다. 조작에 있어서, 어큐뮬레이터(302)는 프레임을 받고, 컴프레셔(304)로부터 저장된 프레임을 요구하고, 저장지역의 하나에 저장하도록 컴프레서(304)에 프레임을 보낸다. 컴프레서(304)는 프레임을 만회했을 때, 디컴프레서로 동작하고 그것을 저장할때는 컴프레서로 동작한다. 이방법은 그 프레임들이 항상 압축된 형태로 저장되는 반면에 어큐뮬레이터(302)는 압축되지 않은 프레임을 다루게 한다. 컴프레서(304)는 저장장치(308)로부터 흑색(어두운) 결함프레임들을 복원하고, 저장장치(308)로 그 프레임들을 압축한다. 그리고 또한 저장장치(310)로부터 백색(밝은) 결함프레임들을 복원하고, 저장장치(310)에 그프레임들을 압축한다.
바람직한 실시예에서, 축적 및 압축/복원은 현 프레임과 저장된 프레임들에 횡렬단위로 검색 라인들을 별도로 복원하고, 합치고, 재압축하여 행하여짐으로써 전체를 압축되지 않은 프레임을 위해 메모리를 할당할 필요가 없다. 비록 제9도는 문서의 3차순을 보여주지만, 저장된 프레임의 차순번호는 응용요구에 따라 달라진다. 많은 문서들이 주사되고, 충분히 높은 차순의 프레임이 생성되면, 그 프레임은 결함리스트로써 출력된다.
이방법을 사용하면, 높은 차순의 프레임에서 문서의 내용은 빨리 사라지고, 오직 첨가된 결함만 남는다. 예를들어, 프레임들이 각차순마다 3개로 병합되고, 그 경계가 3개중 2개일 때, 81개의 프레임들이 병합되어 4차 프레임을 이룬다. 4차 프레임의 화소가 흑색화소인 것에 대하여는 흑색 화소들이 1차 프레임에서 최소한 16의 화소위치에 존재되어야 할 것이다.
결함이 없고 10%의 흑색화소와 90%의 백색화소가 그 프레임들에 독립적으로 존재한다고 가정하면, 4차 프레임은 각 10 개의 화소마다 하나의 다크화소보다 더 적게 포함할 것이다. 그래서, 4차 프레임에 존재하는 흑색화소는 결함으로 간주될 수 있다.
백색 결함은 더 간단하게 검출될수 있다. 모든 영상을 논리적으로 OR함에 의해서 백색결함은 검출될수 있다. 백색(밝은) 결함프레임에 저장된 프레임은 초기에는 모두 백색화상이다. 각화상이 어큐뮬레이터(302)에 제공됨에 따라, 라이트결함 프레임에 화소-화소로 OR된다. 화상이 제공됨에 따라, 각화상이 유사한 여백을 포함한곳과 화이트 결함이 존재하는 곳을 제외하고는 그 프레임은 점차 흑색화소의 밀도가 증가된다. 어큐뮬레이터(302)에 의해 충분한 수의 화상이 처리된 후에, 일반적으로, 오직 백색결함만이 그 여백안에 조재한다. 어큐뮬레이터(302)는 그 주변이 적어도 99.9%의 흑색화소로 구성된 큰 직사각형을 위치시킴으로써 화상의 백색여백을 검출한다. 이 직사각형내에서 백색화소는 결함으로 검출되고, 결함리스트(306)의 일부로 출력된다.
상기의 설명은 예시적인 것이며 결코 본 발명의 범위를 제한하는 것은 아닌 것이다.
따라서 이분야에서 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 범위내에서 그 변형이 가능할 것이다.

Claims (22)

  1. 원고화상으로부터 각각이 화소색상값을 갖는 복수의 화소부위를 포함하는 디지탈화상을 생성시키는데 사용되는 디지타이징수단에서의 결함으로 생기는 일련의 결함부위를 자동으로 확인하는 방법에 있어서, 다수의 디지탈화상을 형성하도록 다중 문서들을 주사하는 단계; 다수의 디지탈화상의 각 디지탈화상의 각 화소위치에 화소색상값을 할당하는 단계, 단 화소는 위치와 색상으로 특징지워진다; 관심있는 지역내의 각 화소부위에 대하여 상기 화소부위가 흔한색상(Common color) 값을 갖는 화소를 포함하는 문서의 카운트를 축적하는 단계 ; 및 경계보다 더 높은 카운트를 가진 화소위치들을 위치세트에 더하는 단계;를 포함함을 특징으로 하는 방범.
  2. 제1항에 있어서, 나아가 상기 특정 화소위치가 상기 주사단계에서 주사된 상기 다수의 문서들의 문서에 존재하는 것으로 알려진 화소패턴과 관계있을 때 그 위치세트로부터 그 특정위치를 제거하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 흔한 색상값이 흑색 또는 백색중 하나와 관계있는 색상값임을 특징으로 하는 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 관심있는 지역은 전체화상임을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 관심있는 지역은 상기 축적단계에 사용가능한 메모리양에 의해 제한됨을 특징으로 하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 관심있는 지역은 문서의 가능한 화소위치에 걸쳐 변화하는 컬럼임을 특징으로 하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 축적단계는 연속되는 문서의 화소위치가 가장 흔한 색상값을 가질 때 이행하고, 나아가 상기 연속되는 문서의 화소위치들이 다른 색상 일 때 상기 화소위치를 제거하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
  8. 제1항에 있어서, 나아가, 디지털 화상에게 마크된 의심스러운 화소값을 부여하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 결함감지기능을 구비한 문서화상처리장치.
  9. 제8항에 있어서, 나아가 화상연속처리를 이용하여 상기 세트내의 화소위치에 화소값을 복원하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
  10. 제1항에 있어서, 나아가 화소색상 값과 카운트를 가리키는 가상결함위치의 리스트를 보존하는 단계와, 상기 화소위치의 화소색상이 결함색상일 때 상기 리스트에 화소위치를 첨가하는 단계와, 상기 지시된 화소색상과 상기 결함위치의 화소색상이 같은 색상일 때 결함위치의 카운트를 증가시키는 단계와, 상기 가상결함위치의 카운트가 한계값이상으로 증가될 때 가상결함위치가 결함위치라고 나타내는 단계,를 구비함을 특징으로 하는 방법.
  11. 제10항에 있어서, 나아가 상기 지시된 화소색상과 상기 위치의 화소색상이 다른 색상일 때 상기 카운트를 감소시키는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기한 감소단계는 상기 카운트를 제로까지 감소시킴을 특징으로 하는 방법.
  13. 제10항에 있어서, 나아가 상기 지시된 화소색상과 상기 결함위치의 화소색상가 같은 색상가 아닐때 상기한 리스트에서 가상 결함위치를 제거하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
  14. 제10항에 있어서, 상기 리스트는 고정된 수의 엔트리들로 제한되고, 화소위치는 엔트리가 사용가능하면 상기 리스트에 첨가됨을 특징으로 하는 방법.
  15. 제10항에 있어서, 상기 화소위치가 커서범위에 있을 때만 상기 리스트에 화소위치가 첨가됨을 특징으로 하는 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 커서범위는 다른 범위를 커버하도록 변경됨을 특징으로 하는 방법.
  17. 제1항에 있어서, 상기 문서는 문자와 그래피그로 구성됨을 특징으로 하는 방법.
  18. 제1항에 있어서, 상기의 결함은 디지타이징 수단내의 결함이거나 주사되고 디지탈화되는 문서와 디지타이징 수단사이에 삽입된 압판의 결함에 의한 것임을 특징으로 하는 방법.
  19. 제1항에 있어서, 상기 축적단계는 상기 단계의 결과를 유지하기 위해 변화하는 저장된 화상프레임을 사용하고, 나아가 적어도 하나의 저장된 화상프레임을 복원하는 단계; 상기 최소하나의 저장된 화상프레임과 축적되는 화상을 결합하여 제1차 저장화상 프레임을 형성하는 단계; 상기 제1차 화상프레임을 재압축하는 단계; 상기 제1차 저장화상 프레임과 다른 제1차저장 화상프레임을 결합하여 제2차 화상프레임을 형성하는 단계; 임의로, 상기 결합단계를 반복하여 보다 높은 차수의 프레임을 형성하는 단계; 및 제2차 화상 프레임 또는 그 보다 높은 차수의 화상프레임을 결함리스트로써 제공하는 단계;를 포함함을 특징으로 하는 방법.
  20. 제19항에 있어서, 상기 복원단계 결합단계 및 재압축단계가 동시에 한번의 주사로 행해짐을 특징으로 하는 방법.
  21. 제19항에 있어서, 복원, 결합, 재압축단계가 백색(밝은)화소와 흑색(어두운)화소 모두에 대하여 행하여짐을 특징으로 하는 방법.
  22. 제21항에 있어서, 상기 결합단계는 덜 흔한 화소 색상에 대한 보팅조합이고, 더 흔한 화소색상에 대한 OR결합임을 특징으로 하는 방법.
KR1019950024607A 1994-08-09 1995-08-09 디지탈 화상의 결함위치 자동식별방법 KR0159831B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US08/288,147 US5694228A (en) 1994-08-09 1994-08-09 Document image processor with defect detection
US08/288,147 1994-08-09
US8/288,147 1994-08-09

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR960008624A KR960008624A (ko) 1996-03-22
KR0159831B1 true KR0159831B1 (ko) 1999-01-15

Family

ID=23105944

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1019950024607A KR0159831B1 (ko) 1994-08-09 1995-08-09 디지탈 화상의 결함위치 자동식별방법

Country Status (6)

Country Link
US (1) US5694228A (ko)
JP (1) JPH0865502A (ko)
KR (1) KR0159831B1 (ko)
CN (1) CN1054953C (ko)
DE (1) DE19529142C2 (ko)
TW (1) TW476875B (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100407158B1 (ko) * 2002-02-07 2003-11-28 삼성탈레스 주식회사 적외선 열상장비의 시변결점 보상방법 및 장치

Families Citing this family (34)

* 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
US7009644B1 (en) 1999-12-15 2006-03-07 Logitech Europe S.A. Dynamic anomalous pixel detection and correction
US6995794B2 (en) * 1999-06-30 2006-02-07 Logitech Europe S.A. Video camera with major functions implemented in host software
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
CN101778222B (zh) * 2002-12-27 2012-06-13 株式会社尼康 图像处理装置
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
US7889932B2 (en) 2006-03-02 2011-02-15 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
US7792359B2 (en) * 2006-03-02 2010-09-07 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for detecting regions in digital images
US7864365B2 (en) * 2006-06-15 2011-01-04 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for segmenting a digital image into regions
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
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
US10769772B2 (en) 2015-05-21 2020-09-08 Corning Incorporated Methods for inspecting cellular articles
US10440299B2 (en) * 2015-09-04 2019-10-08 Apple Inc. Correcting pixel defects based on defect history in an image processing pipeline
US10530939B2 (en) * 2016-03-04 2020-01-07 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
EP0533305B1 (en) * 1991-09-18 1997-08-27 Komori Corporation Method and apparatus for detecting defective printed matter in printing press
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

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100407158B1 (ko) * 2002-02-07 2003-11-28 삼성탈레스 주식회사 적외선 열상장비의 시변결점 보상방법 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR960008624A (ko) 1996-03-22
TW476875B (en) 2002-02-21
DE19529142C2 (de) 1997-04-17
DE19529142A1 (de) 1996-02-15
CN1054953C (zh) 2000-07-26
JPH0865502A (ja) 1996-03-08
CN1118484A (zh) 1996-03-13
US5694228A (en) 1997-12-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR0159831B1 (ko) 디지탈 화상의 결함위치 자동식별방법
US5182656A (en) Method for compressing and decompressing forms by means of very large symbol matching
US5793887A (en) Method and apparatus for alignment of images for template elimination
JP3880723B2 (ja) 頁画像処理方法およびそのシステム並びに多頁文書複写方法
US20080212115A1 (en) Image processing method, image processing apparatus, image reading apparatus, and image forming apparatus
US5293432A (en) Document image scanner with variable resolution windows
US6785420B2 (en) Method and apparatus for table recognition, apparatus for character recognition, and computer product
US7593600B2 (en) Black white image scaling for optical character recognition
JPH0879536A (ja) 画像処理方法
US5548664A (en) Automatic determination of blank pages and binary images' bounding boxes
JP3296874B2 (ja) 入力イメージが空白であるかどうかを決定する方法
US6289122B1 (en) Intelligent detection of text on a page
MXPA02008494A (es) Correccion de distorsiones en el proceso de formas.
US5542007A (en) Form dropout compression method which handles form white-out and writing in shaded and white-out areas of the form
JP3073837B2 (ja) 画像領域分離装置及び画像領域分離方法
EP0870276B1 (en) A method for transforming a gray-level image into a black-and-white image
JPS61225974A (ja) 画像処理方式
JPS6325391B2 (ko)
US7418138B2 (en) Image processor for and method of performing tonal transformation on image data
IL134705A (en) Compression of form images in gray level
JP2509448B2 (ja) イメ―ジ情報量削減方法
JP2877548B2 (ja) 文書画像の属性判別方法
KR20040092564A (ko) 경계선 분포를 이용한 스캔 영상의 상역 분리 방법
JPS6252337B2 (ko)

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20060810

Year of fee payment: 9

LAPS Lapse due to unpaid annual fee