SE469245B - Anordning foer maetning av bildkvalitet med optisk moensterigenkaenning - Google Patents

Anordning foer maetning av bildkvalitet med optisk moensterigenkaenning

Info

Publication number
SE469245B
SE469245B SE9102892A SE9102892A SE469245B SE 469245 B SE469245 B SE 469245B SE 9102892 A SE9102892 A SE 9102892A SE 9102892 A SE9102892 A SE 9102892A SE 469245 B SE469245 B SE 469245B
Authority
SE
Sweden
Prior art keywords
image
image quality
pattern recognition
test
readability
Prior art date
Application number
SE9102892A
Other languages
English (en)
Other versions
SE9102892L (sv
SE9102892D0 (sv
Inventor
Y Feng
O Oestberg
Original Assignee
Televerket
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 Televerket filed Critical Televerket
Priority to SE9102892A priority Critical patent/SE469245B/sv
Publication of SE9102892D0 publication Critical patent/SE9102892D0/sv
Priority to EP92922038A priority patent/EP0607323B1/en
Priority to DE69226193T priority patent/DE69226193T2/de
Priority to AU28606/92A priority patent/AU666341B2/en
Priority to CA002097798A priority patent/CA2097798A1/en
Priority to PCT/SE1992/000695 priority patent/WO1993007581A1/en
Priority to JP4296330A priority patent/JPH05210738A/ja
Publication of SE9102892L publication Critical patent/SE9102892L/sv
Publication of SE469245B publication Critical patent/SE469245B/sv

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/98Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
    • G06V10/993Evaluation of the quality of the acquired pattern

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Character Input (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
  • Testing Of Optical Devices Or Fibers (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Description

469 24-5 10 15 20 25 30 35 40 vilket är fallet med traditionell OCR för alfanumeriska tecken. För andra tillämpningar kan det krävas att mönster- igenkänningen är "relativ“, med vilket menas mönsterigenkän- ning relativt en för tillämpningen ifråga speciellt utformad ideal testbild.
OCR- och OM-tekniken bygger på att datorprogram ut- formats för att maximera sannolikheten att ett inläst tecken klassificeras rätt. Denna automatiska teckenigenkänning förutsätter att de inlästa tecknen håller en viss minimikva- litet. De är inte avsedda att arbeta med texter med sämre kvalitet, eftersom det har konstaterats att det om igen- känningsgraden är lägre än ca 90-95% krävs för stort manuellt efterarbete och att det då är bättre att göra hela tecken- igenkänningen (läsningen) manuellt.
Ingen har hittills använt sig av teknik för optisk igen- känning för att utveckla denna till ett mätinstrument för bildkvalitet. Ingen har använt sig av igenkänningsgraden, som får variera mellan 0 och 100%, som ett objektivt mått på bildkvalitet. Ingen har använt sig av ett testmönster, som innehåller en text och en grafisk bild, som utgångspunkt för OCR/OMR-mätning på bildkvalitet.
SAMANFATTNING AV UPPFINNINGEN Föreliggande uppfinning tillhandahåller en anordning för objektiv mätning av bildkvalitet innefattande dels en optisk igenkänningsutrustning och dels ett testmönster.Igenkännings- utrustningen (t ex en bildläsare med en OCR/OMR-programvara) har en avpassad igenkänningskänslighet och algoritm för beräkning och analys av felfrekvenser. Ytterligare utförings- former är angivna i de åtföljande patentkraven.
KORTFATTAD BESKRIVNING AV RITNINGARNA Uppfinningen kommer nu att beskrivas i detalj med hän- visning till bifogade ritningar, varav: Fig. 1 visar ett testmönster för telefaxutskrifter; Fig. 2 visar ett exempel på en uppsättning testnormaler; och Fig. 3 visar ett exempel på en analys av feligenkänning. 10 15 20 25 30 35 40 -fi> Cñ \O BJ DETALJERAD BESKRIVNING AV UPPFINNINGENS FÖREDRAGNA UTFÖRINGSFORMER Föreliggande uppfinning tillhandahåller en anordning för objektiv mätning av bildkvalitet, huvudsakligen bestående av en optisk igenkänningsutrustning och testmönster. Den optiska igenkänningsutrustningen, t ex en bildläsare med OCR/OMR-pro- gramvara, har avpassad igenkänningskänslighet och algoritm för beräkning och analys av felfrekvenser. Igenkänningsgraden är hög då bildkvaliteten är hög. Igenkänningsgraden skall vara tillräckligt låg då bildkvaliteten är låg. Testmönstren innehåller information i olika riktningar så att bildkvalite- ten kan bedömas i sin helhet.
Följande exempel belyser konstruktionen och använd- ningen av uppfinningen.
Exempel l. Vid mikrofilmning är det brukligt att första filmrutan utgörs av avfotografering av en standardiserad testbild. Efter framkallningen förstoras den avfotograferade testbilden och det granskas om den har reproducerats pà ett acceptabelt sätt i filmningsprocessen. Med hjälp av förelig- gande uppfinning kan kvalitetskontrollen göras automatisk och pà ett objektivt sätt.
Exempel 2. Avläsning av dokument för optisk lagring krä- ver att bildläsningsutrustningen ständigt fintrimmas för att möjliggöra optimal registrering av t ex blyertsskrift blandad med kulspetspenneskrift och maskinskriven text. Med hjälp av föreliggande uppfinning kan kvalitetskontrollen göras direkt och automatiskt styra bildläsningsutrustningens inställnings- parametrar för erhàllande av optimal bildkvalitet.
Exempel 3. Vid stillbildöverföring över telenätet kan en bildtelefonanvändare med hjälp av föreliggande uppfinning av- göra om bildkvaliteten för dokumentvisningsutrustningen blir acceptabel med ISDN-kodad överföring. Sändarparten kan med hjälp av en videoprinter före en kommunikation skriva ut en i dokumentkameran"frusen" testmönsteravbildning. Utskriften matas sedan in i mönsterigenkänningsutrustningen där den avläses och enligt vald mjukvara t ex karakteriseras som “57% igenkänningsgrad vid ISDN-överföring av text med typsnitt X och teckenstorlek Y".
Exempel 4. Telefaxutskrifter kan ha olika upplösning i horisontell och vertikal riktning. För att karakterisera 01 469 245 10 15 20 25 30 35 40 upplösning hos telefaxutskrifter behövs tillämpligt test- mönster innehållande spatial information i båda riktningarna sàsom visas i Figur 1. För karakterisering av läsbarhet hos telefaxutskrifter krävs det dels avpassad igenkänningskäns- lighet och dels en algoritm för prognostisk beräkning och analys av feligenkända element. Kalibrering av känslighet eller igenkänningsgrad sker här med hjälp av en uppsättning av testnormaler med väldefinierade fysikaliska mätvärden, så- som visas i Figur 2.
Testnormalerna, som precisionstillverkas i laboratorie- miljö, består av en serie bilder med ett och samma motiv, t ex en bild eller en text, med varierande bildkvalitet.
Varje testnormal i serien kännetecknas av dels ett objektivt bildkvalitetsmátt, t ex MTFA (Modulation Transfer Function Area), och dels ett subjektivt mått uttryckt såsom kvalitets- omdömen som t ex "utmärkt“, "bra", “acceptabel“, “dálig", eller "mycket dålig". Med hjälp av en serie sådana testnorma- ler kan en bild eller text framställd med ett godtyckligt avbildningsmedium graderas med avseende på såväl objektiv som subjektiv bildkvalitet.
Den prognostiska analysen av feligenkänning kan se ut som i figur 3, som visar fel-frekvenser i läsbarhetstest av en standardbild (Tele Nova Compis; normal stil) och en testbild (IBM PC Color; fet stil). Det totala medlet inklu- derar data från alla 70 tecknen men i figuren visas värden endast för tecken med en felmedelfrekvens större än 3% (100% = 25 fel).
Exempel 5. Bildkvaliteten i ett slutet bildkommunika- tionssystem kan med föreliggande uppfinning övervakas och testas genom att sändarsidan periodiskt skickar en för mottagarsidan känd testbild, som där analyseras och till sändarsidan avger kvalitetsomdömen. Samma princip kan utnyttjas i nätverk av många användare och i öppna system förutsatt att användarkollektivet inom sig har standardiserat testmönster och tillhörande testmönsteranalysprogram. En "kvalitetshandskakning“ erhålles om bildkvalitetsanalysen kombineras med automatiskt val av t.ex. kanalbandbredd i ISDN-nätet.
Således tillhandhàller föreliggande uppfinning en anord- ning som automatiskt ger en objektiv mätning av kvaliteten 469 24-5 hos en bild eller text. Speciellt ges värden på kvalitets- parametrarnas läsbarhet och upplösning. Man får ett mått på sannolikheten att en bild skall tolkas felaktigt.
En fackman inser att uppfinningen kan tillämpas pá en mängd olika sätt. Ovannämnda exempel är ingen uttömmande upp- räkning. Uppfinningen är endast begränsad av nedanstående patentkrav.

Claims (3)

10 15 20 PATENTKRAV
1. l. Anordning för objektiv mätning av bildkvalitet med optisk mönsterigenkänning hos avbildningsmedier, känneteck- nad av att en mönsterigenkänningsutrustning innefattande en bildläsare utrustad med mönsterigenkänningsprogramvara ut- nyttjas för att avläsa och analysera ett testmönster, som är avbildat medelst det studerade avbildningsmediet, vilket ger ett objektivt mått på kvalitetsparametrarna läsbarhet och upplösning hos avbildningsmediet för det avbildade test- mönstret.
2. Anordning enligt krav 1, kännetecknad av att mät- ning och karakterisering av kvalitetsparametrarna läsbarhet och upplösning hos en bild eller text utförs genom beräkning och analys av feligenkända element, företrädesvis genom att ange felfrekvenser i läsbarhetstest. kännetecknad av att av- passning och kalibrering av igenkänningskänslighet och -grad
3. Anordning enligt krav 1, hos mönsterigenkänningsutrustningen tillämpas på en serie fysiska eller elektroniska testnormaler innehållande bilder och/eller texter med varierande och fysikaliskt väldefinie- rade mätvärden och motsvarande subjektiva uttryck.
SE9102892A 1991-10-07 1991-10-07 Anordning foer maetning av bildkvalitet med optisk moensterigenkaenning SE469245B (sv)

Priority Applications (7)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SE9102892A SE469245B (sv) 1991-10-07 1991-10-07 Anordning foer maetning av bildkvalitet med optisk moensterigenkaenning
EP92922038A EP0607323B1 (en) 1991-10-07 1992-10-05 Measuring picture quality using optical pattern recognition
DE69226193T DE69226193T2 (de) 1991-10-07 1992-10-05 Messung der bildqualität mit optischer mustererkennung
AU28606/92A AU666341B2 (en) 1991-10-07 1992-10-05 Means for measuring picture quality using optical pattern recognition
CA002097798A CA2097798A1 (en) 1991-10-07 1992-10-05 Means for measuring picture quality using optical pattern recognition
PCT/SE1992/000695 WO1993007581A1 (en) 1991-10-07 1992-10-05 Means for measuring picture quality using optical pattern recognition
JP4296330A JPH05210738A (ja) 1991-10-07 1992-10-07 光学的パターン認識を用いて画像品質を測定するための手段

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SE9102892A SE469245B (sv) 1991-10-07 1991-10-07 Anordning foer maetning av bildkvalitet med optisk moensterigenkaenning

Publications (3)

Publication Number Publication Date
SE9102892D0 SE9102892D0 (sv) 1991-10-07
SE9102892L SE9102892L (sv) 1993-04-08
SE469245B true SE469245B (sv) 1993-06-07

Family

ID=20383918

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
SE9102892A SE469245B (sv) 1991-10-07 1991-10-07 Anordning foer maetning av bildkvalitet med optisk moensterigenkaenning

Country Status (7)

Country Link
EP (1) EP0607323B1 (sv)
JP (1) JPH05210738A (sv)
AU (1) AU666341B2 (sv)
CA (1) CA2097798A1 (sv)
DE (1) DE69226193T2 (sv)
SE (1) SE469245B (sv)
WO (1) WO1993007581A1 (sv)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0308413D0 (en) * 2003-04-11 2003-05-21 Enseal Systems Ltd Verification of authenticity of check data
JP4385873B2 (ja) 2004-07-09 2009-12-16 カシオ計算機株式会社 電子カメラおよびプログラム
KR101600284B1 (ko) * 2014-10-17 2016-03-07 주식회사 이노와이어리스 영상 품질 측정 방법
CN111213156B (zh) * 2017-07-25 2024-05-10 惠普发展公司,有限责任合伙企业 字符识别锐度确定

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU567678B2 (en) * 1982-06-28 1987-12-03 Nec Corporation Device for matching finerprints
US5796410A (en) * 1990-06-12 1998-08-18 Lucent Technologies Inc. Generation and use of defective images in image analysis

Also Published As

Publication number Publication date
DE69226193D1 (de) 1998-08-13
EP0607323A1 (en) 1994-07-27
DE69226193T2 (de) 1998-10-22
SE9102892L (sv) 1993-04-08
WO1993007581A1 (en) 1993-04-15
EP0607323B1 (en) 1998-07-08
CA2097798A1 (en) 1993-04-08
AU2860692A (en) 1993-05-03
SE9102892D0 (sv) 1991-10-07
AU666341B2 (en) 1996-02-08
JPH05210738A (ja) 1993-08-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6504960B2 (en) Image processing apparatus and method and memory medium
US7113620B2 (en) Image-quality determination method, image-quality determination apparatus, image-quality determination program
US7684625B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, image processing program, printed matter inspection apparatus, printed matter inspection method and printed matter inspection program
US5101447A (en) Method and apparatus for optically reading pre-printed survey pages
US20090041330A1 (en) Enhanced check image darkness measurements
CN110929720A (zh) 一种基于logo匹配和ocr的元器件检测方法
CN112801967B (zh) 一种精子形态分析方法和装置
CN103414810A (zh) 基于移动终端检测反应图像的方法、移动终端及检测载体
US8976428B2 (en) Image information managing method, image information managing apparatus and image information managing system for preparing and measuring an evaluation chart
SE469245B (sv) Anordning foer maetning av bildkvalitet med optisk moensterigenkaenning
Wolin et al. The importance of objective analysis in image quality evaluation
US5982942A (en) Image-quality measuring method
US6493597B1 (en) Print monitoring system and method using slave signal processor/master processor arrangement
Tse et al. Automated print quality analysis for digital printing technologies
US7639389B2 (en) Memory for diagnosing imaging component failure
CN109241821A (zh) 一种彩色激光打印复印文件类别鉴别方法
US8908998B2 (en) Method for automated quality control
CN109101970B (zh) 一种医学单据智能识别方法与智能识别系统
US8964192B2 (en) Print verification database mechanism
Throssell et al. The measurement of print quality for optical character recognition systems
CN101848315A (zh) 图像处理装置、图像形成装置以及图像处理方法
Higgins Standards for the electronic submission of fingerprint cards to the FBI
Tchan Classifying digital prints according to their production process using image analysis and artificial neural networks
Fang et al. Study on the registration testing of color digital printing machine
US11341382B1 (en) Evaluation of print verification system

Legal Events

Date Code Title Description
NAL Patent in force

Ref document number: 9102892-8

Format of ref document f/p: F

NUG Patent has lapsed