JPH0869534A - 画像品質の検知方法及び装置 - Google Patents

画像品質の検知方法及び装置

Info

Publication number
JPH0869534A
JPH0869534A JP7181919A JP18191995A JPH0869534A JP H0869534 A JPH0869534 A JP H0869534A JP 7181919 A JP7181919 A JP 7181919A JP 18191995 A JP18191995 A JP 18191995A JP H0869534 A JPH0869534 A JP H0869534A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
digital image
vector
calculating
image
image quality
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Granted
Application number
JP7181919A
Other languages
English (en)
Other versions
JP3137561B2 (ja
Inventor
Ravinder Prakash
ラビンダー・プラカッシュ
Michael J Woolley
マイケル・ジェイ・ウーリー
Dale D Decker
デイル・ディ・デッカー
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
International Business Machines Corp
Original Assignee
International Business Machines Corp
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 International Business Machines Corp filed Critical International Business Machines Corp
Publication of JPH0869534A publication Critical patent/JPH0869534A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP3137561B2 publication Critical patent/JP3137561B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/98—Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
    • G06V10/993—Evaluation of the quality of the acquired pattern
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G06T2207/10008—Still image; Photographic image from scanner, fax or copier
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20048—Transform domain processing
    • G06T2207/20056—Discrete and fast Fourier transform, [DFT, FFT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30176—Document

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
  • Facsimiles In General (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【目的】 画像システムの診断モードにおいても実行時
においても画像品質を判断できる方法、装置、及びコン
ピュータ・プログラム実行装置を提供する。 【構成】 １の構成要素がデジタル画像に対して数値解
析を実行する。別の構成要素が数値解析の結果に基づい
てデジタル画像の品質を可とするか不可とするかを判断
する。一実施例では、合成された走査ラインのフーリエ
成分振幅の累積調和部分がしきい値を越える場合、その
デジタル画像は不適切な品質として不可とされる。越え
ない場合、可とされる。別の実施例では、デジタル画像
の走査ラインの最大勾配が計算される。対象物の走査の
際、所与の特定の回数について、最大勾配が上限値又は
下限値を越えたならば、その画像は不可とされる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像品質を判定するた
めの方法及び装置に関する。特に、本発明は、文書スキ
ャナ等の画像入力装置を用いて走査された画像の品質を
判定するための方法、装置及びコンピュータ・プログラ
ム実行装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】米国特許第４４２７９９８号は、ファク
シミリ文書スキャナを調整するための方法及び装置に関
する。
【０００３】米国特許第４４６７３６４号は、カラー写
真フィルム又は透明膜からカラー印刷ブロックを調製
し、それから、カラー印刷物を作成する際に用いられる
装置に関する。その際、写真の画像と印刷された画像と
の間で影響を受けるトーン補正の量を測定することによ
り、双方の間のカラー密度範囲の差を補償することがで
きる。
【０００４】米国特許第４５１９０４１号は、熱した鉄
板の表面欠陥を検知しかつ分類し、さらに、その欠陥の
場所を識別しかつマッピングする出力を生成するための
実時間自動化システムに関する。
【０００５】米国特許第４５２３２３１号は、電気光学
的画像化装置に関し、特に、電気工学的画像化システム
に関する。このシステムは、Ｎ個の画像視覚エレメント
又はピクチャ・エレメントからなる少なくとも１つのア
レイを有し、これが、あらゆるピクチャ・エレメントの
故障を自動的に検知する。
【０００６】米国特許第４６４７９８１号は、ラスタ入
力スキャナ（ＲＩＳ）のフォトマルチプライヤ出力又は
ラスタ出力スキャナ（ＲＯＳ）の走査ビームの光レベル
を一定のレベルに維持するための回路に関する。特に、
調整モードにおいて、所望のレベルからの光のレベルの
ずれの量を決定し、そして実際のオペレーションの読取
りモード又は書込みモードにおいて、正常な出力を得る
ためにその補正値を用いるための回路に関する。
【０００７】米国特許第４６６００９４号は、ピクチャ
の走査及び記録の際の焦点合わせのための方法に関す
る。特に、記録ドラムと露光源との間の距離の変動に対
して記録光ビームの画像の焦点を自動的に調整するため
の方法に関する。
【０００８】米国特許第４７２４３３０号は、ラスタ入
力スキャナに関し、特に、ｘ軸及びｙ軸の各走査軸の自
己配向が可能なラスタ入力スキャナに関する。
【０００９】米国特許第４７５７３８９号は、画像走査
アレイにおける光センサ不均一性に対する補正を行うシ
ステムに関する。特に、このような補正に効果を与える
ために必要な補正値をより正確に決定するためのシステ
ムに関する。
【００１０】米国特許第４９４１１８６号は、障害のあ
るピクチャ・ポイント・エレメントすなわち「画素」
を、その隣の障害のない画素から導出された情報で置き
換えることによりデジタル・ビデオ信号における欠陥
（「エラー」）をスムージングすることに関する。
【００１１】米国特許第５０２５４７８号は、伝送経路
手段又は記憶媒体手段による搬送ためにピクチャ信号を
処理する方法及び装置に関する。この中で、ピクチャ信
号は、そのピクチャの周縁と閉じた領域とを識別する領
域信号を生成するためのセグメンテーション・アルゴリ
ズムに従う。そしてピクチャ信号と領域信号との間の差
に相当するテクスチャ信号が生成される。
【００１２】米国特許第５０４８１０６号は、光学的に
読取り強度を変動させるための機構を備える画像読取り
器に関する。
【００１３】米国特許第５１２４８１０号は、画像の読
取りに関し、特に、画像を走査するための移動可能な光
学システムを備える画像読取り装置に関する。
【００１４】米国特許第５１２６８５６号は、普通紙の
カラー・コピー機の画像処理装置に適用して好適なカラ
ー画像処理装置に関する。
【００１５】他の引用する従来技術は次のとおりであ
る。IBM Technical Disclosure Bulletin, 「Optical S
canner Maintenance and Initialization」 (R. H. Est
ry, R.D. Keillor, J. L. Lovgren, P. J. Traglia, Vo
l. 19, No. 1, June 1976, Pages 254-255)は、光学画
像処理システムのスキャナにおける故障が検知困難であ
ることに関連する。その理由の１つは複雑な転送機能に
ある。また、多くのスキャナにおいて、サブシステムの
故障が、容易に識別可能なエラー状態ではなくむしろシ
ステム全体の性能を低下させてしまうからである。
【００１６】画像処理は、この数年、急速に発展してき
た。高性能でありながら比較的低コストのコンピュータ
が、多様な画像処理アプリケーションを導出してきた。
例えば、現在では、文書を走査してデジタル形式へと変
換し、様々な目的のために多彩な方法で処理することが
できる。米国特許庁の自動特許システム(Automated Pat
ent System：ＡＰＳ)は、探査と検索とを目的としてデ
ジタル化された形で所与の特許を記憶する。銀行は、書
類のデジタル化画像から集められた情報に基づいて小切
手や他の金融証書を定型業務的に処理する。さらに、低
コストのデスクトップ型及びハンドヘルド型のスキャナ
装置が利用可能となったことによって、個人や小企業に
よる画像処理が急速に普及してきた。
【００１７】画像処理を利用するユーザが、益々この技
術に依存するようになってきたために、品質の確保に対
する必要性が深刻なものとなった。一般的に、画像化シ
ステムの品質は、そのシステム自体を検査するかまたは
そのシステムによる作成物（すなわち、そのシステムに
より作成されたデジタル画像）を検査するかのいずれか
によって監視することができる。システム自体は、その
システム内の制御ポイント、例えばハードウェアまたは
ソフトウェアの構成要素から受信される応答を検査する
ことによって監視できる。しかしながら、次のような種
類の品質問題は、システム制御ポイントの検査からは検
知することができない場合がある。
【００１８】＊光照射システム及び画像化システム内の
埃の堆積または他の光学的もしくは電気的な焦点ぼけ ＊不良なＣＣＤ、光ダイオード素子、または画素 ＊アナログ処理の故障 ＊不良なケーブル／接続、及び欠陥部品 ＊回路故障または調整不良の基準点に起因するアナログ
／デジタル変換故障 ＊パリティやチェックサム等の標準的技術が適用されな
い領域におけるプリント回路カード上の短絡／断絶に起
因するデータ経路上の問題
【００１９】これらの問題は、そのシステム内のシステ
ム制御ポイントを検査することによっては検知できない
場合があるので、不良な画像が検知できずにエンド・ユ
ーザによって初めて視覚的に発見されることになる。こ
れらの問題が発生したならば直ちにそのことを検知しか
つ報告することが重要である。このことは、特に高速の
スキャナ・アプリケーション（例えば、銀行小切手の画
像処理）において当てはまる。なぜなら、エンド・ユー
ザは、スキャナ出力の品質をリアルタイムで監視できな
いからである。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】問題を解決するための
一般的な技術は、スキャナに対して試験対象を与えて、
そのスキャナ出力を解析することである。問題は、この
ことが、スキャナの通常の利用を妨げてしまうこと、及
び、スキャナのスループットを低下させてしまうことで
ある。いくつかの既知の技術（例えば、ヒストグラム解
析）は、１つの階調レベルが、画像の中で他の階調より
も優勢であるか否かを判断するべくスキャナ出力を解析
することによって、この問題を克服しようと試みる。こ
れらの技術は、走査される文書の形式について仮定をす
る（例えば、モノクロ文書か、カラー文書か）ので、所
定のアプリケーション（例えば、診断モード検査）に対
してのみ有用である。さらに、これらの技術は、孤立し
た画素の不良は感知しない。
【００２１】
【課題を解決するための手段】画像品質を判断するため
の本発明による方法、装置、及びコンピュータ・プログ
ラム製品は、画像化システムが、診断モードであっても
または実行中であっても適用することができる。１つの
構成要素は、デジタル画像の対する数値解析を実行す
る。別の構成要素は、数値解析に基づいてデジタル画像
の品質を可としたり、不可としたりする。一実施例にお
いては、合成された走査ラインのフーリエ成分振幅の累
積調和部分が、しきい値を越える場合、そのデジタル画
像は、不適切な品質であるとして不可とされる。越えな
い場合、そのデジタル画像は可とされる。別の実施例に
おいては、デジタル画像の走査ラインの最大勾配が計算
される。もし、対象物の走査の間に、最大勾配が上限値
よりも大きい場合または下限値よりも低い場合が、所与
の指定された回数発生したならば、その画像は拒否され
る。
【００２２】本発明の利点の１つは、画像データの検査
によってのみ検知できる問題を識別し、かつその問題を
エンド・ユーザに対して自動的に知らせることができる
ことである。
【００２３】本発明の別の利点は、不良画素やセグメン
ト、光学的もしくは電気的焦点ぼけ、及び不良ケーブル
や接続等の画像化システムのハードウェアの問題を高い
信頼性で診断できることである。
【００２４】さらに本発明の別の利点は、ハードウェア
やソフトウェアの問題に起因する欠陥のある画像を、そ
の問題が生じた時点で識別することができることであ
る。
【００２５】さらに本発明の別の利点は、長期間（例え
ば、週や月単位）に亘ってスキャナの性能を監視できる
ことである。
【００２６】
【実施例】図１は、本発明の方法、装置、及びコンピュ
ータ・プログラム製品を示す概略的なブロック図であ
る。本発明は、画像化システムの診断モードにおいて
も、実行時においても適用することができる。符号１０
は、デジタル画像についての数値解析を実行するステッ
プまたは手段を示す。符号１２は、数値解析の結果に基
づいてデジタル画像の品質を可とするまたは不可とする
ステップまたは手段を示す。本明細書における「可とす
る」とは、何らかの基準に適合することを意味し、ま
た、「不可とする」とは、その基準に適合しないことを
意味する。デジタル画像が可または不可とされたなら
ば、他の動作を発生することができる（例えば、エンド
・ユーザに知らせる、または、その画像を破棄する
等）。
【００２７】図２は、デジタル画像１６を取り込むため
のシステム１４を示す。システム１４は、焦点合わせレ
ンズすなわち画像化レンズ１８を備え、書類または他の
対象物２２の濃淡またはグレー特性のいずれかに基づい
て対象物２２の各線の電気的表現を捉えるためにセンサ
を用いる。
【００２８】画像化される対象物２２は、静止していて
もよく、または、移動トラック、移動コンベヤ・ライ
ン、回転ドラムもしくは他の移送手段２４により画像化
レンズ１８の下方にある経路に沿って移送されていても
よい。対象物２２は、対象物上に存在する標識２６に対
応するデータを得るための走査される。対象物２２を、
Ｘの方向に移送することによって、最終的に対象物の全
ての部分が光線２８により照らされる。光線２８は、シ
ステムの発光装置３０を発光させることによって発生さ
れる。この光線２８は、方向Ｘに垂直な方向に対象物２
２を透過する。
【００２９】光線２８により照らされる標識２６からの
反射は、画像化レンズによってセンサ２０の上に焦点を
合わされる。画像化レンズ１８は、傾斜屈折率ファイバ
・レンズでもよいし、または、汎用的な球面レンズでも
よい。この場合は、センサを、光線の長さよりも短くす
ることができる。センサ２０は、種々の製造業者から市
販されており、例えば、フォトダイオード・アレイ、フ
ォトアレイ、または電荷結合素子（ＣＣＤ）があり、各
センサ上に入射する光が、光量に比例する電気信号に変
換される。センサの各ラインは、多数（例えば、１０２
４個）の画素を備え、各画素は、特定のグレー・スケー
ル（階調）値（例えば、０から２５５までの値）を有す
る。この値は、対象物２２の走査された部分を表す。対
象物２２のこれらのラインの合成によって、走査された
対象物のデジタル画像が与えられる。
【００３０】センサ２０により得られるデータは、セン
サによって適切に時間を区切られて、システム１４の他
の電子回路へと転送される。電気信号は、アナログ・デ
ジタル変換器３２へのラインを通る。ここで、各画素
が、デジタル表現へと変換された後、記憶のために及び
必要であれば更なるコンピュータ３６による処理のため
に、メモリ３４に記憶される。メモリ３４は、好適に
は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）または他の
高速の電子メモリである。ここでの目的のために、「コ
ンピュータ」は、チューリング・マシン(Turing Machin
e)の機能を実行可能な素子を含む。このようなマシンと
しては、マイクロコンピュータ、ミニコンピュータ、ま
たはメインフレーム・コンピュータがある。チューリン
グ・マシンは、周知のコンピュータ科学の概念であり、
Encyclopedia of Computer Science,Ed. Anthony Ralas
ton, ISBN 0-88405-321-0に記載されている。画像の補
足及び処理システムに関する詳細は、米国特許第４８８
８８１２号を参照されたい。
【００３１】前述の概説及び背景を念頭に置いて、以下
に本発明の実施例を記述する。
【００３２】フーリエ解析 本発明の一実施例は、デジタル画像の画像品質を判断す
るための方法である。この方法は、合成された走査ライ
ンのフーリエ成分振幅の累積調和部分が、しきい値を越
える場合、そのデジタル画像は、不適切な品質であると
して不可とされる。越えない場合、そのデジタル画像は
可とされる。もし、対象物が、連続的に問題を呈する場
合には、スキャナの問題である可能性が高いと云える。
【００３３】図３は、好適な実施例の流れ図である。第
１のステップは、ステップ１００において、２次元デジ
タル画像を取り込むことである。取り込まれたならば、
そのデジタル画像は、Ｌ×ＷのＤ個の要素をもつ行列Ｄ
から構成される。ここでＬは、行列Ｄの行の数であり、
Ｗは、行列Ｄの列の数である。各数値は、対象物に関す
る光の強度（または、反射率）の目安であり、Ｄij（ｉ
＝０〜Ｌ−１、ｊ＝０〜Ｗ−１）と符号を付けられたセ
ル内に入れられる。
【００３４】行列Ｄ内の各数値を、本明細書中では「画
素」と称する。簡便とするために、画素の数値表現は、
１０進数の形式であると仮定するが、他の多くの形式
（例えば、２進数、１６進数等）のいずれによっても表
現することができる。この行列Ｄは、本明細書中では
「走査領域」と称される。行列Ｄすなわち走査領域中の
特定の列は、本明細書中では「走査ライン」と称され
る。
【００３５】デジタル画像は、図２に関して説明した、
当業者には周知の汎用的な画像化技術を用いて取り込ま
れる。例えば、画像は、ＩＢＭ ３８９７画像捕捉シス
テムまたはＩＢＭ ３１１９文書スキャナを用いて取り
込むことができ、双方ともIBMCorporationから市販され
ている。もちろん、他の市販の画像化装置または文書ス
キャナ（例えば、LogiTechのハンドヘルド型スキャナ、
Hewlett-Packardのデスクトップ型スキャナ等）もまた
利用することができる。
【００３６】ステップ１０２において、対象物全体の反
射率が不均一である（すなわち、複数の陰影または色が
ある）場合、ステップ１０４において、デジタル画像か
ら最大の反射率ベクトルｖが計算される。それ以外の場
合は、このようなベクトルを計算する必要はない。後者
の場合は、通常、プリント模様の無い対象物（例えば、
一様な白、青、等）の走査を診断モードにおいて実行す
るような状況に相当する。前者の場合は、通常、実行時
の状況に相当する。なぜなら、ユーザが特別な対象物を
スキャナに提示するよう要求されることなくその走査を
取り込むことが望ましいからである。
【００３７】最大反射率ベクトルｖは、画像のＬ個の行
の各々の中で最も高い反射率を表す画素のデジタル値を
選択しかつ記憶することによって作成される。通常、必
ずしも必要ではないが、最も高い反射率の値は白であっ
て「０」により表され、最も低い反射率の値は黒であっ
て「２５５」により表される。最大反射率ベクトルは、
各走査ラインが画像化されかつ行列Ｄに記憶されるとき
に「速やかに」計算することができる。あるいは、全走
査領域が記憶された後に計算してもよい。次に疑似コー
ドを示す。
【００３８】全てのｖiを最大値（例えば、２５５）へ
と初期化する
【００３９】ステップ１０６において、最大反射率ベク
トルが、対処物が走査領域の部分のみからなることを示
す場合、ステップ１０８においてその部分を抽出する。
例えば、図４の中でＷ1〜Ｗ2の部分を抽出することによ
って、対象物よりもむしろ移動を表す部分（０〜Ｗ1の
部分及びＷ2〜Ｗ−１の部分）を排除する。この結果
が、修正されたｖであり、ｖの中の要素の数ｗは、Ｗよ
りも少ないかまたは等しい。ステップ１１０において、
ｗが２の累乗２nよりも小さい場合、ステップ１１２に
おいてベクトルは、２nの画素を含むように拡張され
る。これは、ステップ１１４を最適化するためである。
例えば、ステップ１０８の後、ベクトルが７０の画素し
か含まなかったならば、次に大きい２の累乗（すなわ
ち、１２８）まで補間により拡張される。そして、ベク
トル内の値は、対象物のバックグラウンドのビデオ・レ
ベルと見なされ、この「合成された走査ライン」である
ｖは、解析のために必要な走査として処理される。
【００４０】合成された走査ラインｖは、ステップ１１
４においてフーリエ成分振幅を計算することによって解
析される。この際、走査が周期的関数であると仮定す
る。フーリエ成分振幅Ａ（ｕ）は、ステップ１１４にお
いて計算される。
【００４１】
【数４】
【００４２】数１において、ｑ＝√−１であり、Ｎは、
合成された走査ラインｖ内の要素の数である。
【００４３】好適には、ステップ１１４は、高速フーリ
エ変換（ＦＦＴ）アルゴリズムを用いて計算される。Ｆ
ＦＴを実施するための技術は、当業者には周知である。
次の参考書は、ステップ１１４を実施するための技術を
記載しており、ここに参照する。「Degital Image Proc
essing」(R. C. Gonzalez, P. Wints, ISBN 0-201-1102
6-1, Addison-Wesley Publishing Company (1987))、及
び「Digital Signal Processing」(L. R. Rabiner, C.
M. Rader, ISBN 0-87942-081-9, IEEE Press (1972))。
【００４４】選択されたフーリエ成分振幅は、ステップ
１１６において合計される。例として、基本振幅Ａ
（１）と、１９個の調和振幅Ａ（２）〜Ａ（２０）とを
合計することができる。合計は、平均成分すなわちＤＣ
成分Ａ（０）を含まず、従って、平均バックグラウンド
反射率に依存しない。さらに、異常なスパイクや他の雑
音を表す成分もまた排除される。
【００４５】ステップ１１８において、フーリエ成分振
幅の合計がしきい値を越える場合は、このデジタル画像
は不可とされ、そして、越えない場合は、可とされる。
しきい値は、画像をデジタル化した装置の基本的特性に
依存し、よって、経験的に決定される。この合計は、診
断される問題点に対して明らかな相関性を示す。なぜな
ら、その値は、そのような問題点がない場合の走査から
計算される値と比較して、かなり高い値を呈するからで
ある。これは、バックグラウンドのビデオ・レベルのみ
を解析するビデオしきい値に基づく技術よりも優れてい
る。
【００４６】 どない。走査されたデータから、結果は明らかである。
図６に示すように、この画像データの不均一さのため
に、フーリエ成分振幅の調和部分が増大している。この
増大が、質的な問題を識別するために利用される。
【００４７】図６では、参照曲線１が、塵のない場合の
画像データのフーリエ成分振幅を表し、参照曲線２が、
そのフーリエ成分振幅の累積合計を示している。参照曲
線３は、塵がある場合の画像データのフーリエ成分振幅
を示し、参照曲線４は、そのフーリエ成分振幅の累積合
計を示している。参照曲線２と４との間の累積合計値の
違いに注目されたい。
【００４８】図７は、１６個のセグメントを有する１０
２４画素ＣＣＤ素子のビデオ出力を示す。１つのセグメ
ントが不良であることが示されている。この積層された
セグメント中の各画素のビデオ・レベルが１２８である
ことが示されている。ビデオ・レベルが１２８（＜２５
５）であることを、例として用いたが、検出感度をさら
に高めるためにこれより高い値を用いることもできる。
この場合、問題は、ＣＣＤアナログ・カードにあるか、
あるいは、その後段の信号処理カードにある。図７の画
素２５６、２５８、２６０．．．３８４（６４画素）に
対応するビデオ・データが、１２８にセットされてい
る。残りの画素は、正常な出力を示している。図８は、
対応するフーリエ解析結果を示すグラフである。参照曲
線１は、不良セグメントについての画像データのフーリ
エ成分振幅を示し、参照曲線２は、そのフーリエ成分振
幅の累積合計を示す。累積合計は、正常な合計よりも大
きくなる。
【００４９】図９は、４個の連続する画素が不良である
（すなわち、ビデオ・レベルが２５５である）状況を示
す。この状況は、電子回路上の故障によるものか、また
は、光学的視野窓上に塵の粒子が存在することによる。
この図では、ただ１つの領域のみが問題を呈しており、
すなわち、画素２５７、２６８、２５９及び２６０のみ
がブロックされた。図１０は、図９に示された不良画素
状況についての対応するフーリエ成分振幅を示す。参照
曲線１は、４個のブロック画素による画像データのフー
リエ成分振幅を示し、参照曲線２は、そのフーリエ成分
振幅の累積合計を示す。ここで再び、この累積合計は、
正常な合計よりも大きくなる。
【００５０】図１１は、図６、図８及び図１０に示され
た３つの異常な状態の各々について、その関連する正常
状態の累積合計と共に累積合計をプロットした図であ
る。振幅しきい値（例えば、１００００）を適切に選択
することによって、正常関数（１）と異常関数（２、
３、または４）との違いを判別することができる。
【００５１】勾配解析 別の実施例では、デジタル・イメージの走査ラインの最
大勾配が計算される。所与の画像化システムについて、
計算される最大ビデオ勾配値Ｇは、上限値Ｇmaxと下限
値Ｇminとの間にある。解像度、発光特性、光学特性等
のシステム設計本来の特性によって、Ｇは、何らかのＧ
maxへと制限される。Ｇは、何らかのＧminと等しいかま
たは大きいはずである。なぜならシステムは、常に何ら
かの最低限の性能基準に適合すべきだからである。勾配
解析のためには、試験用対象物は必要なく、また、この
解析は多くの計算を必要としない。従って、スキャナの
スループットを損なうことなくリアルタイムで実行する
ことが可能である。問題が生じた場合は、その影響を受
けた最初の画像において識別され、しかも単一の画素の
不良という非常に小さい問題として検知することができ
る。
【００５２】画像化システムにおいて、そのシステムに
より得られる全変調変換関数（ＭＴＦ）は、画像の精細
な詳細部を解像するための、そのシステムの能力を規定
する。もしＭＴＦが低ければ、そのシステムは、柔らか
いエッジをもつ画像を生成する。エッジの細かさは、走
査画像に存在する最大ビデオ勾配を計算することによっ
て、定量化することができる。柔らかいエッジは、低い
勾配値となる。鋭いエッジは、高い勾配値となる。
【００５３】図１２は、各対象物走査の開始における好
適例の流れ図である。以下の説明では、Ｇが、行列Ｄ内
の少なくとも１つの列に対して計算されることを仮定し
ている。本発明は、行の形においても適用可能であり、
あるいは、列の形と行の形とを同時に適用することもで
きる。
【００５４】ステップ１５０において、カウンタ（ＣＴ
Ｒ）であるＧminＣＴＲ、ＧmaxＣＴＲ並びにしきい値Ｔ
１、Ｔ２、及びＴ３が初期化される。その後、ステップ
１５２において、走査ラインが生成されるように、ライ
ンが走査される。もし走査ラインが、少なくとも対象物
の一部を含んでいなければ、ステップ１５６において、
対象物が位置決めされるまで別のラインが走査され、あ
るいは、ステップ１５４において走査が完了する。
【００５５】対象物が位置決めされたならば、走査ライ
ン内の最大の画素間差（絶対値項）Ｇが、ステップ１５
８で計算される。各走査ラインが画像化され行列Ｄ内に
記憶される毎に、又は、全走査領域が記憶された後に、
「速やかに」Ｇを計算することができる。行列Ｄ内の所
与の走査ラインｊについて、Ｇは、以下の疑似コードで
計算される。
【００５６】Ｇ及び全てのｇiをゼロに初期化する。
【００５７】ステップ１６０において、ＧがＧmaxより
も大きければ、ステップ１６２において、ＧmaxＣＴＲ
が増分される。同様に、ステップ１６４において、Ｇが
Ｇminよりも小さければ、ＧminＣＴＲが増分される。
【００５８】走査が完了したならば、次の解析が行われ
る。ステップ１６８において、もしＧmaxＣＴＲがＴ１
よりも大きければ、このことは、不良のビデオ画素又は
セグメントが発見されたことを示すので、そのデジタル
画像は不可とされる。ステップ１７０において、もしＧ
minＣＴＲがＴ２よりも大きければ、このことは、カメ
ラが応答していない（例えば、焦点が合っていない）こ
とを示すので、やはりそのデジタル画像は不可とされ
る。そうでない場合は、そのデジタル画像は、許容でき
ると見なされる。例えば、Ｔ１が「１６」に設定され、
Ｔ２が「２」に設定されているとする。正確な値は、特
定の設計者により選ばれるスキャナ及びその誤差の特性
に依存して変わることになる。
【００５９】システム内の１又は複数の不良画素は、最
大ビデオ勾配が想定できる範囲を越える原因となる。た
とえ１つの画素の故障であっても、容易に検知される。
図１３は、１つの不良画素をもつスキャナと全く問題の
ないスキャナとを用いて３２回のの走査を行い、これら
の走査について計算された最大ビデオ勾配を示した図で
ある。上側のプロットは、不良画素又は不良セグメント
に相当する（平均２０４、１シグマ１３）。下側のプロ
ットは、通常の焦点の合ったスキャナに相当する（平均
９９、１シグマ１２）。不良画素のあるスキャナと不良
画素のないスキャナとの間の最大ビデオ勾配の差は、全
ての走査について６４を越える。適切なしきい値を選ぶ
ことによって、システムの不良画素の検知が可能であ
り、しかもその影響を受ける最初の文書において検知す
ることができる。
【００６０】画像化装置の長期間の特性を監視するため
に、平均最大ビデオ勾配もまた有効に利用できる。Ｔ３
は、各文書走査の開始時に「０」に初期化される。各走
査の後、もしＴ３＜Ｇmaxであれば、Ｔ３が１だけ増分
される。このプロセスは、文書走査が終わるまで続けら
れる。そして、Ｔ３がメモリに記憶された後、Ｔ３が初
期化される。毎日、所与の数のＴ３の値が、平均化され
る。この平均値は、スキャナの性能を反映している。数
日又は数週間のデータに亘るこれらのポイントに対する
スプライン補間によって、スキャナ性能に起こった変化
を示す測定可能なパラメータが与えられる。この値が、
プログラム可能なしきい値以下に下がったとき、ユーザ
は、修理を行うべきであると警告される。
【００６１】好適には、本発明による数値解析と可／不
可判断エレメントとは、コンピュータ・プログラムすな
わちコンピュータ上で実行される一連の記憶されたプロ
グラム命令により行われる。オペレーションの際、この
コンピュータ・プログラムは、画像品質を判断する特別
な目的のための装置を構成する。さらに、このコンピュ
ータ・プログラムは、フレキシブル・ディスケット、ハ
ード・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、又は他の類似のデバイ
ス等の、コンピュータにより読取り可能な媒体上に記憶
されると、製造物を形成する。別の態様として、上述の
数値解析と可／不可エレメントとに相当する機能を実行
する回路を含む電子デバイスとして、本発明を実施して
もよい。
【００６２】もちろん、本発明の範疇から逸脱すること
なく、改良のために本発明に対して多くの変更や適応が
可能である。さらに、本発明のいくつかの態様は、対応
する他の態様を用いることなく利用することが可能であ
る。従って、本明細書における記述は、単に本発明の原
理を示したものであって、本発明を限定するものではな
い。
【００６３】まとめとして、本発明の構成に関して、以
下の事項を開示する。
【００６４】（１）行数Ｌ及び列数ＷをもつＬ×Ｗ行列
Ｄにおける、ｉ＝０〜Ｌ−１及びｊ＝０〜Ｗ−１である
前記行列Ｄの各要素Ｄijとして１セル内に含まれる光の
強度が示されることによって、前記行列Ｄとして表現さ
れるデジタル画像の画像品質を検知するための方法であ
って、(a)品質測定を判断するために、少なくとも前記
Ｄijと１又は複数のしきい値とを比較することを含む数
値解析を、前記デジタル画像に対してコンピュータを用
いて実行するステップと、(b)前記品質測定に基づいて
前記デジタル画像を可とするか又は不可とするかを判断
するステップとを有するデジタル画像の画像品質の検知
方法。 （２）前記ステップ(a)が、前記デジタル画像の合成さ
れた走査ラインのフーリエ成分振幅の累積調和部分を、
前記品質測定とするために計算するステップを含む上記
（１）に記載の画像品質の検知方法。 （３）前記フーリエ成分振幅の累積調和部分を計算する
ステップが、(a)成分ｖiが、ｖ iとＤijのいずれか小さ
い方であるベクトルｖを計算するステップと、(b)対象
物を表現する値のみを含むべく前記ベクトルｖを再計算
するステップと、(c)前記ベクトルｖ中の値の数が２nよ
りも小さい場合、２n個の値を含むべく前記ベクトルｖ
を拡張するステップと、(d)ｑ＝√−１でありかつＮが
前記ベクトルｖの成分の数であるとして、フーリエ成分
振幅Ａ（ｕ）を、
【数５】により計算するステップと、(e)選択された前
記Ａ（ｕ）を合計するステップとを有する上記（２）に
記載の画像品質の検知方法。 （４）前記ベクトルｖの前記計算ステップ及び前記再計
算ステップが、均一なバックグラウンドをもつ対象物を
表現する値のみを成分ｖiとするベクトルｖを計算する
ステップで置き換えられる上記（３）に記載の画像品質
の検知方法。 （５）前記フーリエ成分振幅が、高速フーリエ変換を用
いて計算される上記（３）に記載の画像品質の検知方
法。 （６）前記デジタル画像の可又は不可を判断するステッ
プが、前記選択されたフーリエ成分振幅の合計が予め設
定されたしきい値を越えるか否かに基づく上記（３）に
記載の画像品質の検知方法。 （７）上記（１）において、前記ステップ(a)が、前記
デジタル画像の少なくとも１つの走査ラインの最大勾配
を、前記品質測定とするべく計算するステップを含む画
像品質の検知方法。 （８）前記少なくとも１つの走査ラインの最大勾配を計
算するステップが、(a)前記行列Ｄ中の各走査ライン
を、対象物を表現するデータを含む走査ラインｊが位置
決定されるまで処理するステップと、(b)成分ｇlがＤlj
−Ｄl+1jに等しくかつｌ＝０〜Ｌ−２であるとして、ベ
クトルｇを計算するステップと、(c)前記ベクトルｇ中
の最大値の絶対値に等しいとして、最大勾配Ｇを計算す
るステップと、(d)前記最大勾配Ｇが予め設定された最
大値Ｇmaxよりも大きい場合、カウンタＧmaxＣＴＲを増
分するステップと、(e)前記最大勾配Ｇが予め設定され
た最小値Ｇminよりも小さい場合、カウンタＧminＣＴＲ
を増分するステップとを有する上記（７）に記載の画像
品質の検知方法。 （９）前記デジタル画像の可又は不可を判断するステッ
プが、前記カウンタＧmaxＣＴＲが予め設定されたしき
い値Ｔ１を越えるか否かに基づく上記（８）に記載の画
像品質の検知方法。 （１０）前記デジタル画像の可又は不可を判断するステ
ップが、前記カウンタＧ の平均が、所与の所定の期間として予め設定されたしき
い値を越えるか否かに基づく上記（７）に記載の画像品
質の検知方法。 （１２）行数Ｌ及び列数ＷをもつＬ×Ｗ行列Ｄにおけ
る、ｉ＝０〜Ｌ−１及びｊ＝０〜Ｗ−１である前記行列
Ｄの各要素Ｄijとして１セル内に含まれる光の強度が示
されることによって、前記行列Ｄとして表現されるデジ
タル画像の画像品質を検知するための装置であって、
(a)品質測定を判断するために、少なくとも前記Ｄijと
１又は複数のしきい値とを比較することを含む数値解析
を、前記デジタル画像に対してコンピュータを用いて実
行する手段と、(b)前記品質測定に基づいて前記デジタ
ル画像を可とするか又は不可とするかを判断する手段と
を有するデジタル画像の画像品質の検知装置。 （１３）前記手段(a)が、前記デジタル画像の合成され
た走査ラインのフーリエ成分振幅の累積調和部分を、前
記品質測定とするために計算する手段を含む上記（１
２）に記載の画像品質の検知装置。 （１４）前記フーリエ成分振幅の累積調和部分を計算す
る手段が、(a)成分ｖiが、ｖiとＤijのいずれか小さい
方であるベクトルｖを計算する手段と、(b)対象物を表
現する値のみを含むべく前記ベクトルｖを再計算する手
段と、(c)前記ベクトルｖ中の値の数が２nよりも小さい
場合、２n個の値を含むべく前記ベクトルｖを拡張する
手段と、(d)ｑ＝√−１でありかつＮが前記ベクトルｖ
の成分の数であるとして、フーリエ成分振幅Ａ（ｕ）
を、
【数６】により計算する手段と、(e)選択された前記Ａ
（ｕ）を合計する手段とを有する上記（１３）に記載の
画像品質の検知装置。 （１５）前記ベクトルｖの前記計算手段及び前記再計算
手段が、均一なバックグラウンドをもつ対象物を表現す
る値のみを成分ｖiとするベクトルｖを計算する手段で
置き換えられる上記（１４）に記載の画像品質の検知装
置。 （１６）前記フーリエ成分振幅を計算する手段が、高速
フーリエ変換を実行するための手段である上記（１４）
に記載の画像品質の検知装置。 （１７）前記デジタル画像の可又は不可を判断する手段
が、前記選択されたフーリエ成分振幅の合計が予め設定
されたしきい値を越えるか否かに基づいて判断する上記
（１４）に記載の画像品質の検知装置。 （１８）上記（１２）において、前記手段(a)が、前記
デジタル画像の少なくとも１つの走査ラインの最大勾配
を、前記品質測定とするべく計算する手段を含む画像品
質の検知装置。 （１９）前記少なくとも１つの走査ラインの最大勾配を
計算する手段が、(a)前記行列Ｄ中の各走査ラインを、
対象物を表現するデータを含む走査ラインｊが位置決定
されるまで処理する手段と、(b)成分ｇlがＤlj−Ｄl+1j
に等しくかつｌ＝０〜Ｌ−２であるとして、ベクトルｇ
を計算する手段と、(c)前記ベクトルｇ中の最大値の絶
対値に等しいとして、最大勾配Ｇを計算する手段と、
(d)前記最大勾配Ｇが予め設定された最大値Ｇmaxよりも
大きい場合、カウンタＧmaxＣＴＲを増分する手段と、
(e)前記最大勾配Ｇが予め設定された最小値Ｇminよりも
小さい場合、カウンタＧminＣＴＲを増分する手段とを
有する上記（１８）に記載の画像品質の検知装置。 （２０）前記デジタル画像の可又は不可を判断する手段
が、前記カウンタＧmaxＣＴＲが予め設定されたしきい
値Ｔ１を越えるか否かに基づいて判断する上記（１９）
に記載の画像品質の検知装置。 （２１）前記デジタル画像の可又は不可を判断する手段
が、前記カウンタＧmin 上記（１９）に記載の画像品質の検知装置。 （２３）行数Ｌ及び列数ＷをもつＬ×Ｗ行列Ｄにおけ
る、ｉ＝０〜Ｌ−１及びｊ＝０〜Ｗ−１である前記行列
Ｄの各要素Ｄijとして１セル内に含まれる光の強度が示
されることにより前記行列Ｄとして表現されるデジタル
画像の画像品質を検知するために、コンピュータ・プロ
グラム論理を記録しかつコンピュータにより読取り可能
な媒体を具備するコンピュータ・プログラム実行装置で
あって、(a)品質測定を判断するために、少なくとも前
記Ｄijと１又は複数のしきい値とを比較することを含む
数値解析を、前記デジタル画像に対してコンピュータを
用いて実行する手段と、(b)前記品質測定に基づいて前
記デジタル画像を可とするか又は不可とするかを判断す
る手段とを有するコンピュータ・プログラム実行装置。 （２４）前記手段(a)が、前記デジタル画像の合成され
た走査ラインのフーリエ成分振幅の累積調和部分を、前
記品質測定とするために計算する手段を含む上記（２
３）に記載のコンピュータ・プログラム実行装置。 （２５）前記フーリエ成分振幅の累積調和部分を計算す
る手段が、(a)成分ｖiが、ｖiとＤijのいずれか小さい
方であるベクトルｖを計算する手段と、(b)対象物を表
現する値のみを含むべく前記ベクトルｖを再計算する手
段と(c)前記ベクトルｖ中の値の数が２nよりも小さい場
合、２n個の値を含むべく前記ベクトルｖを拡張する手
段と、(d)ｑ＝√−１でありかつＮが前記ベクトルｖの
成分の数であるとして、フーリエ成分振幅Ａ（ｕ）を、
【数７】により計算する手段と、(e)選択された前記Ａ
（ｕ）を合計する手段とを有する上記（２４）に記載の
コンピュータ・プログラム実行装置。 （２６）前記ベクトルｖの前記計算手段及び前記再計算
手段が、均一なバックグラウンドをもつ対象物を表現す
る値のみを成分ｖiとするベクトルｖを計算する手段で
置き換えられる上記（２５）に記載のコンピュータ・プ
ログラム実行装置。 （２７）前記フーリエ成分振幅を計算する手段が、高速
フーリエ変換を実行するための手段である上記（２５）
に記載のコンピュータ・プログラム実行装置。 （２８）前記デジタル画像の可又は不可を判断する手段
が、前記選択されたフーリエ成分振幅の合計が予め設定
されたしきい値を越えるか否かに基づいて判断する上記
（２５）に記載のコンピュータ・プログラム実行装置。 （２９）上記（２３）において、前記手段(a)が、前記
デジタル画像の少なくとも１つの走査ラインの最大勾配
を、前記品質測定とするべく計算する手段を含むコンピ
ュータ・プログラム実行装置。 （３０）前記少なくとも１つの走査ラインの最大勾配を
計算する手段が、(a)前記行列Ｄ中の各走査ラインを、
対象物を表現するデータを含む走査ラインｊが位置決定
されるまで処理する手段と、(b)成分ｇlがＤlj−Ｄl+1j
に等しくかつｌ＝０〜Ｌ−２であるとして、ベクトルｇ
を計算する手段と、(c)前記ベクトルｇ中の最大値の絶
対値に等しいとして、最大勾配Ｇを計算する手段と、
(d)前記最大勾配Ｇが予め設定された最大値Ｇmaxよりも
大きい場合、カウンタＧmaxＣＴＲを増分する手段と、
(e)前記最大勾配Ｇが予め設定された最小値Ｇminよりも
小さい場合、カウンタＧminＣＴＲを増分する手段とを
有する上記（２９）に記載のコンピュータ・プログラム
実行装置。 （３１）前記デジタル画像の可又は不可を判断する手段
が、前記カウンタＧmaxＣＴＲが予め設定されたしきい
値Ｔ１を越えるか否かに基づいて判断する上記（３０）
に記載のコンピュータ・プログラム実行装置。 均が、所与の所定の期間として予め設定されたしきい値
を越えるか否かに基づく上記（２９）に記載の。コンピ
ュータ・プログラム実行装置。
【００６５】
【発明の効果】本発明の利点の１つは、画像データの検
査によってのみ検知できる問題を識別し、かつその問題
をエンド・ユーザに対して自動的に知らせることができ
ることである。
【００６６】本発明の別の利点は、不良画素やセグメン
ト、光学的もしくは電気的焦点ぼけ、及び不良ケーブル
や接続等の画像化システムのハードウェアの問題を高い
信頼性で診断できることである。
【００６７】さらに本発明の別の利点は、ハードウェア
やソフトウェアの問題に起因する欠陥のある画像を、そ
の問題が生じた時点で識別することができることであ
る。
【００６８】さらに本発明の別の利点は、長期間（例え
ば、週や月単位）に亘ってスキャナの性能を監視できる
ことである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の基本的構成要素のブロック図である。
【図２】本発明において利用可能な構造的環境のブロッ
ク図である。
【図３】本発明のフーリエ解析の実施例の流れ図であ
る。
【図４】最大参照ベクトルのデータ例のグラフ図であ
る。
【図５】本発明のフーリエ解析の実施例により識別可能
な品質的問題の１つを示したグラフ図である。
【図６】本発明のフーリエ解析の実施例により識別可能
な品質的問題の１つを示したグラフ図である。
【図７】本発明のフーリエ解析の実施例により識別可能
な品質的問題の１つを示したグラフ図である。
【図８】本発明のフーリエ解析の実施例により識別可能
な品質的問題の１つを示したグラフ図である。
【図９】本発明のフーリエ解析の実施例により識別可能
な品質的問題の１つを示したグラフ図である。
【図１０】本発明のフーリエ解析の実施例により識別可
能な品質的問題の１つを示したグラフ図である。
【図１１】本発明のフーリエ解析の実施例により識別可
能な品質的問題の１つを示したグラフ図である。
【図１２】本発明の勾配解析の実施例の流れ図である。
【図１３】本発明の勾配解析の実施例により識別可能な
品質的問題の１つを示したグラフ図である。
【符号の説明】 １０ 数値解析 １２ 可／不可の判断 １８ 画像化レンズ ２０ センサ ２２ 対象物 ２４ 移送 ３０ 発光装置 ３２ アナログ／デジタル変換器 ３４ メモリ ３６ コンピュータ
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 9061−5Ｈ Ｇ０６Ｆ 15/70 ３３０ Ｆ 9061−5Ｈ ４６０ Ｚ (72)発明者 マイケル・ジェイ・ウーリー アメリカ合衆国28262、ノースカロライナ 州、シャーロッテ、バーン・ボード・レイ ン 2322 (72)発明者 デイル・ディ・デッカー アメリカ合衆国28075、ノースカロライナ 州、ハリスバーグ、サマーセット・レイン 5445

Claims (33)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】行数Ｌ及び列数ＷをもつＬ×Ｗ行列Ｄにお
    ける、ｉ＝０〜Ｌ−１及びｊ＝０〜Ｗ−１である前記行
    列Ｄの各要素Ｄijとして１セル内に含まれる光の強度が
    示されることによって、前記行列Ｄとして表現されるデ
    ジタル画像の画像品質を検知するための方法であって、 (a)品質測定を判断するために、少なくとも前記Ｄijと
    １又は複数のしきい値とを比較することを含む数値解析
    を、前記デジタル画像に対してコンピュータを用いて実
    行するステップと、 (b)前記品質測定に基づいて前記デジタル画像を可とす
    るか又は不可とするかを判断するステップとを有するデ
    ジタル画像の画像品質の検知方法。
  2. 【請求項２】前記ステップ(a)が、前記デジタル画像の
    合成された走査ラインのフーリエ成分振幅の累積調和部
    分を、前記品質測定とするために計算するステップを含
    む請求項１に記載の画像品質の検知方法。
  3. 【請求項３】前記フーリエ成分振幅の累積調和部分を計
    算するステップが、 (a)成分ｖiが、ｖiとＤijのいずれか小さい方であるベ
    クトルｖを計算するステップと、 (b)対象物を表現する値のみを含むべく前記ベクトルｖ
    を再計算するステップと、 (c)前記ベクトルｖ中の値の数が２nよりも小さい場合、
    ２n個の値を含むべく前記ベクトルｖを拡張するステッ
    プと、 (d)ｑ＝√−１でありかつＮが前記ベクトルｖの成分の
    数であるとして、フーリエ成分振幅Ａ（ｕ）を、 【数１】 により計算するステップと、 (e)選択された前記Ａ（ｕ）を合計するステップとを有
    する請求項２に記載の画像品質の検知方法。
  4. 【請求項４】前記ベクトルｖの前記計算ステップ及び前
    記再計算ステップが、均一なバックグラウンドをもつ対
    象物を表現する値のみを成分ｖiとするベクトルｖを計
    算するステップで置き換えられる請求項３に記載の画像
    品質の検知方法。
  5. 【請求項５】前記フーリエ成分振幅が、高速フーリエ変
    換を用いて計算される請求項３に記載の画像品質の検知
    方法。
  6. 【請求項６】前記デジタル画像の可又は不可を判断する
    ステップが、前記選択されたフーリエ成分振幅の合計が
    予め設定されたしきい値を越えるか否かに基づく請求項
    ３に記載の画像品質の検知方法。
  7. 【請求項７】請求項１において、前記ステップ(a)が、
    前記デジタル画像の少なくとも１つの走査ラインの最大
    勾配を、前記品質測定とするべく計算するステップを含
    む画像品質の検知方法。
  8. 【請求項８】前記少なくとも１つの走査ラインの最大勾
    配を計算するステップが、 (a)前記行列Ｄ中の各走査ラインを、対象物を表現する
    データを含む走査ラインｊが位置決定されるまで処理す
    るステップと、 (b)成分ｇlがＤlj−Ｄl+1jに等しくかつｌ＝０〜Ｌ−２
    であるとして、ベクトルｇを計算するステップと、 (c)前記ベクトルｇ中の最大値の絶対値に等しいとし
    て、最大勾配Ｇを計算するステップと、 (d)前記最大勾配Ｇが予め設定された最大値Ｇmaxよりも
    大きい場合、カウンタＧmaxＣＴＲを増分するステップ
    と、 (e)前記最大勾配Ｇが予め設定された最小値Ｇminよりも
    小さい場合、カウンタＧminＣＴＲを増分するステップ
    とを有する請求項７に記載の画像品質の検知方法。
  9. 【請求項９】前記デジタル画像の可又は不可を判断する
    ステップが、前記カウンタＧmaxＣＴＲが予め設定され
    たしきい値Ｔ１を越えるか否かに基づく請求項８に記載
    の画像品質の検知方法。
  10. 【請求項１０】前記デジタル画像の可又は不可を判断す
    るステップが、前記カウンタＧminＣＴＲが予め設定さ
    れたしきい値Ｔ２を越えるか否かに基づく請求項８に記
    載の画像品質の検知方法。
  11. 【請求項１１】前記デジタル画像の可又は不可を判断す
    るステップが、前記最大勾配値の平均が、所与の所定の
    期間として予め設定されたしきい値を越えるか否かに基
    づく請求項７に記載の画像品質の検知方法。
  12. 【請求項１２】行数Ｌ及び列数ＷをもつＬ×Ｗ行列Ｄに
    おける、ｉ＝０〜Ｌ−１及びｊ＝０〜Ｗ−１である前記
    行列Ｄの各要素Ｄijとして１セル内に含まれる光の強度
    が示されることによって、前記行列Ｄとして表現される
    デジタル画像の画像品質を検知するための装置であっ
    て、 (a)品質測定を判断するために、少なくとも前記Ｄijと
    １又は複数のしきい値とを比較することを含む数値解析
    を、前記デジタル画像に対してコンピュータを用いて実
    行する手段と、 (b)前記品質測定に基づいて前記デジタル画像を可とす
    るか又は不可とするかを判断する手段とを有するデジタ
    ル画像の画像品質の検知装置。
  13. 【請求項１３】前記手段(a)が、前記デジタル画像の合
    成された走査ラインのフーリエ成分振幅の累積調和部分
    を、前記品質測定とするために計算する手段を含む請求
    項１２に記載の画像品質の検知装置。
  14. 【請求項１４】前記フーリエ成分振幅の累積調和部分を
    計算する手段が、 (a)成分ｖiが、ｖiとＤijのいずれか小さい方であるベ
    クトルｖを計算する手段と、 (b)対象物を表現する値のみを含むべく前記ベクトルｖ
    を再計算する手段と、 (c)前記ベクトルｖ中の値の数が２nよりも小さい場合、
    ２n個の値を含むべく前記ベクトルｖを拡張する手段
    と、 (d)ｑ＝√−１でありかつＮが前記ベクトルｖの成分の
    数であるとして、フーリエ成分振幅Ａ（ｕ）を、 【数２】 により計算する手段と、 (e)選択された前記Ａ（ｕ）を合計する手段とを有する
    請求項１３に記載の画像品質の検知装置。
  15. 【請求項１５】前記ベクトルｖの前記計算手段及び前記
    再計算手段が、均一なバックグラウンドをもつ対象物を
    表現する値のみを成分ｖiとするベクトルｖを計算する
    手段で置き換えられる請求項１４に記載の画像品質の検
    知装置。
  16. 【請求項１６】前記フーリエ成分振幅を計算する手段
    が、高速フーリエ変換を実行するための手段である請求
    項１４に記載の画像品質の検知装置。
  17. 【請求項１７】前記デジタル画像の可又は不可を判断す
    る手段が、前記選択されたフーリエ成分振幅の合計が予
    め設定されたしきい値を越えるか否かに基づいて判断す
    る請求項１４に記載の画像品質の検知装置。
  18. 【請求項１８】請求項１２において、前記手段(a)が、
    前記デジタル画像の少なくとも１つの走査ラインの最大
    勾配を、前記品質測定とするべく計算する手段を含む画
    像品質の検知装置。
  19. 【請求項１９】前記少なくとも１つの走査ラインの最大
    勾配を計算する手段が、 (a)前記行列Ｄ中の各走査ラインを、対象物を表現する
    データを含む走査ラインｊが位置決定されるまで処理す
    る手段と、 (b)成分ｇlがＤlj−Ｄl+1jに等しくかつｌ＝０〜Ｌ−２
    であるとして、ベクトルｇを計算する手段と、 (c)前記ベクトルｇ中の最大値の絶対値に等しいとし
    て、最大勾配Ｇを計算する手段と、 (d)前記最大勾配Ｇが予め設定された最大値Ｇmaxよりも
    大きい場合、カウンタＧmaxＣＴＲを増分する手段と、 (e)前記最大勾配Ｇが予め設定された最小値Ｇminよりも
    小さい場合、カウンタＧminＣＴＲを増分する手段とを
    有する請求項１８に記載の画像品質の検知装置。
  20. 【請求項２０】前記デジタル画像の可又は不可を判断す
    る手段が、前記カウンタＧmaxＣＴＲが予め設定された
    しきい値Ｔ１を越えるか否かに基づいて判断する請求項
    １９に記載の画像品質の検知装置。
  21. 【請求項２１】前記デジタル画像の可又は不可を判断す
    る手段が、前記カウンタＧminＣＴＲが予め設定された
    しきい値Ｔ２を越えるか否かに基づいて判断する請求項
    １９に記載の画像品質の検知装置。
  22. 【請求項２２】前記デジタル画像の可又は不可を判断す
    る手段が、前記最大勾配値の平均が、所与の所定の期間
    として予め設定されたしきい値を越えるか否かに基づく
    請求項１９に記載の画像品質の検知装置。
  23. 【請求項２３】行数Ｌ及び列数ＷをもつＬ×Ｗ行列Ｄに
    おける、ｉ＝０〜Ｌ−１及びｊ＝０〜Ｗ−１である前記
    行列Ｄの各要素Ｄijとして１セル内に含まれる光の強度
    が示されることにより前記行列Ｄとして表現されるデジ
    タル画像の画像品質を検知するために、コンピュータ・
    プログラム論理を記録しかつコンピュータにより読取り
    可能な媒体を具備するコンピュータ・プログラム実行装
    置であって、 (a)品質測定を判断するために、少なくとも前記Ｄijと
    １又は複数のしきい値とを比較することを含む数値解析
    を、前記デジタル画像に対してコンピュータを用いて実
    行する手段と、 (b)前記品質測定に基づいて前記デジタル画像を可とす
    るか又は不可とするかを判断する手段とを有するコンピ
    ュータ・プログラム実行装置。
  24. 【請求項２４】前記手段(a)が、前記デジタル画像の合
    成された走査ラインのフーリエ成分振幅の累積調和部分
    を、前記品質測定とするために計算する手段を含む請求
    項２３に記載のコンピュータ・プログラム実行装置。
  25. 【請求項２５】前記フーリエ成分振幅の累積調和部分を
    計算する手段が、 (a)成分ｖiが、ｖiとＤijのいずれか小さい方であるベ
    クトルｖを計算する手段と、 (b)対象物を表現する値のみを含むべく前記ベクトルｖ
    を再計算する手段と、 (c)前記ベクトルｖ中の値の数が２nよりも小さい場合、
    ２n個の値を含むべく前記ベクトルｖを拡張する手段
    と、 (d)ｑ＝√−１でありかつＮが前記ベクトルｖの成分の
    数であるとして、フーリエ成分振幅Ａ（ｕ）を、 【数３】 により計算する手段と、 (e)選択された前記Ａ（ｕ）を合計する手段とを有する
    請求項２４に記載のコンピュータ・プログラム実行装
    置。
  26. 【請求項２６】前記ベクトルｖの前記計算手段及び前記
    再計算手段が、均一なバックグラウンドをもつ対象物を
    表現する値のみを成分ｖiとするベクトルｖを計算する
    手段で置き換えられる請求項２５に記載のコンピュータ
    ・プログラム実行装置。
  27. 【請求項２７】前記フーリエ成分振幅を計算する手段
    が、高速フーリエ変換を実行するための手段である請求
    項２５に記載のコンピュータ・プログラ実行装置。
  28. 【請求項２８】前記デジタル画像の可又は不可を判断す
    る手段が、前記選択されたフーリエ成分振幅の合計が予
    め設定されたしきい値を越えるか否かに基づいて判断す
    る請求項２５に記載のコンピュータ・プログラム実行装
    置。
  29. 【請求項２９】請求項２３において、前記手段(a)が、
    前記デジタル画像の少なくとも１つの走査ラインの最大
    勾配を、前記品質測定とするべく計算する手段を含むコ
    ンピュータ・プログラム実行装置。
  30. 【請求項３０】前記少なくとも１つの走査ラインの最大
    勾配を計算する手段が、 (a)前記行列Ｄ中の各走査ラインを、対象物を表現する
    データを含む走査ラインｊが位置決定されるまで処理す
    る手段と、 (b)成分ｇlがＤlj−Ｄl+1jに等しくかつｌ＝０〜Ｌ−２
    であるとして、ベクトルｇを計算する手段と、 (c)前記ベクトルｇ中の最大値の絶対値に等しいとし
    て、最大勾配Ｇを計算する手段と、 (d)前記最大勾配Ｇが予め設定された最大値Ｇmaxよりも
    大きい場合、カウンタＧmaxＣＴＲを増分する手段と、 (e)前記最大勾配Ｇが予め設定された最小値Ｇminよりも
    小さい場合、カウンタＧminＣＴＲを増分する手段とを
    有する請求項２９に記載のコンピュータ・プログラム実
    行装置。
  31. 【請求項３１】前記デジタル画像の可又は不可を判断す
    る手段が、前記カウンタＧmaxＣＴＲが予め設定された
    しきい値Ｔ１を越えるか否かに基づいて判断する請求項
    ３０に記載のコンピュータ・プログラム実行装置。
  32. 【請求項３２】前記デジタル画像の可又は不可を判断す
    る手段が、前記カウンタＧminＣＴＲが予め設定された
    しきい値Ｔ２を越えるか否かに基づいて判断する請求項
    ３０に記載のコンピュータ・プログラム実行装置。
  33. 【請求項３３】前記デジタル画像の可又は不可を判断す
    る手段が、前記最大勾配値の平均が、所与の所定の期間
    として予め設定されたしきい値を越えるか否かに基づく
    請求項２９に記載の。コンピュータ・プログラム実行装
    置。
JP07181919A 1994-08-18 1995-07-18 画像品質を判定する方法及び装置、画像捕捉装置の性能を監視する方法及び装置 Expired - Fee Related JP3137561B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US08/292,545 US5692065A (en) 1994-08-18 1994-08-18 Apparatus and method for determining image quality
US292545 1994-08-18

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH0869534A true JPH0869534A (ja) 1996-03-12
JP3137561B2 JP3137561B2 (ja) 2001-02-26

Family

ID=23125127

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP07181919A Expired - Fee Related JP3137561B2 (ja) 1994-08-18 1995-07-18 画像品質を判定する方法及び装置、画像捕捉装置の性能を監視する方法及び装置

Country Status (3)

Country Link
US (2) US5692065A (ja)
EP (1) EP0697677A2 (ja)
JP (1) JP3137561B2 (ja)

Families Citing this family (44)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5987153A (en) * 1996-04-29 1999-11-16 Quintet, Inc. Automated verification and prevention of spoofing for biometric data
SE508972C2 (sv) 1996-08-28 1998-11-23 Ralip International Ab Förfarande för kvalitetssäkring vid scanning/kopiering av bilder/dokument samt anordning för genomförande av förfarandet
GB9703191D0 (en) * 1997-02-15 1997-04-02 Ncr Int Inc Method and apparatus for screening documents
US6330345B1 (en) * 1997-11-17 2001-12-11 Veridicom, Inc. Automatic adjustment processing for sensor devices
US6243501B1 (en) * 1998-05-20 2001-06-05 Canon Kabushiki Kaisha Adaptive recognition of documents using layout attributes
US6593961B1 (en) * 1998-10-30 2003-07-15 Agilent Technologies, Inc. Test efficient method of classifying image quality of an optical sensor using three categories of pixels
US7126631B1 (en) * 1999-06-30 2006-10-24 Intel Corporation Sensing with defective cell detection
US6639999B1 (en) * 1999-11-04 2003-10-28 Eastman Kodak Company Apparatus for assessing overall quality of hardcopy images
US6658139B1 (en) * 1999-11-04 2003-12-02 Eastman Kodak Company Method for assessing overall quality of digital images
US6643416B1 (en) 1999-11-30 2003-11-04 Eastman Kodak Company Method for determining necessary resolution for zoom and crop images
WO2001057797A2 (en) * 2000-02-03 2001-08-09 Applied Science Fiction Method, system and software for signal processing using sheep and shepherd artifacts
US6904180B1 (en) * 2000-10-27 2005-06-07 Eastman Kodak Company Method for detecting image interpolation
US7031026B2 (en) * 2001-05-21 2006-04-18 International Business Machines Corporation Defect and maintenance detection for image capture device
JP2003291475A (ja) * 2002-03-29 2003-10-14 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理診断方法
US7480420B2 (en) * 2002-09-04 2009-01-20 Transpacific Ip, Ltd. Method for recognizing abnormal image
US7406183B2 (en) * 2003-04-28 2008-07-29 International Business Machines Corporation System and method of sorting document images based on image quality
US7792335B2 (en) 2006-02-24 2010-09-07 Fotonation Vision Limited Method and apparatus for selective disqualification of digital images
US7388681B2 (en) 2003-07-29 2008-06-17 International Business Machines Corporation Method for scanning maintenance prediction
US7257238B2 (en) * 2003-07-29 2007-08-14 International Business Machines Corporation System, apparatus, and method for image scanning quality adjustment
US7289679B2 (en) * 2003-08-12 2007-10-30 International Business Machines Corporation System and method for measuring image quality using compressed image data
EP1519314A1 (de) * 2003-09-25 2005-03-30 Siemens Building Technologies AG Verfahren und Analysewerkzeug für die Überprüfung der Funktionstauglichkeit von Video-Überwachungsanlagen, sowie Messeinrichtung zur Durchführung des Verfahrens
US7522760B1 (en) 2003-10-17 2009-04-21 Carreker Corporation Method for inspecting document images
US7602957B2 (en) * 2003-12-10 2009-10-13 Ncr Corporation Image-based check processing system and a method of operating an image-based check processing system to test focus of an imaging camera
US7283656B2 (en) * 2004-03-17 2007-10-16 Federal Reserve Bank Of Cleveland Assessing electronic image quality
US8488023B2 (en) 2009-05-20 2013-07-16 DigitalOptics Corporation Europe Limited Identifying facial expressions in acquired digital images
US7686209B2 (en) * 2005-02-28 2010-03-30 Federal Reserve Bank Of Dallas Cash letter print streams with audit data
US7594600B2 (en) * 2005-02-28 2009-09-29 Federal Reserve Bank Of Atlanta Expanded mass data sets for electronic check processing
US7254254B2 (en) * 2005-03-29 2007-08-07 Brother Kogyo Kabushiki Kaisha Method of evaluating quality of image and use thereof
US8032462B2 (en) 2005-07-07 2011-10-04 Federal Reserve Bank Of Kansas City Electronic image cash letter balancing
US7802717B2 (en) 2005-07-07 2010-09-28 Federal Reserve Bank Of Dallas Electronic image cash letter monitoring
US7522761B2 (en) * 2005-09-02 2009-04-21 International Business Machines Corporation System and method for detecting a streak in a compressed gray scale image
US7551754B2 (en) * 2006-02-24 2009-06-23 Fotonation Vision Limited Method and apparatus for selective rejection of digital images
US7804983B2 (en) 2006-02-24 2010-09-28 Fotonation Vision Limited Digital image acquisition control and correction method and apparatus
US8387862B2 (en) 2006-05-17 2013-03-05 Federal Reserve Bank Of Dallas Electronic image cash letter validation
US7831083B1 (en) * 2006-07-13 2010-11-09 Kla-Tencor Technologies Corporation Image quality monitoring for substrate inspection
US20080162321A1 (en) 2006-11-07 2008-07-03 Breeden Benjamin T System and method for processing duplicative electronic check return files
US8573498B2 (en) 2007-11-06 2013-11-05 Federal Reserve Bank Of Kansas City Identifying duplicate printed paper cash letters
US7918386B2 (en) 2007-11-06 2011-04-05 Federal Reserve Bank Of Kansas City Cash letter print verification
US8750578B2 (en) * 2008-01-29 2014-06-10 DigitalOptics Corporation Europe Limited Detecting facial expressions in digital images
US8238638B2 (en) 2008-01-31 2012-08-07 Federal Reserve Bank Of Kansas City Tag validation for efficiently assessing electronic check image quality
US8711220B2 (en) * 2011-08-23 2014-04-29 Aireyes, Inc. Automatic detection of image degradation in enhanced vision systems
US9881354B2 (en) * 2012-03-15 2018-01-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Image completion including automatic cropping
JP7354129B2 (ja) 2018-02-28 2023-10-02 レール ビジョン リミテッド 光学センサの内蔵試験のためのシステムおよび方法
CN111914781B (zh) * 2020-08-10 2024-03-19 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种人脸图像处理的方法及装置

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE2244340C2 (de) * 1972-09-09 1986-02-06 Agfa-Gevaert Ag, 5090 Leverkusen Verfahren und Vorrichtung zur Vorprüfung von Kopiervorlagen
DE2654943C2 (de) * 1976-12-03 1985-10-24 Agfa-Gevaert Ag, 5090 Leverkusen Verfahren und Vorrichtung zur Vorprüfung von zu einem Vorlagenband zusammengefaßten Kopiervorlagen
JPS5868040A (ja) * 1981-10-19 1983-04-22 Konan Camera Kenkyusho:Kk 階調修正量測定装置
US4427998A (en) * 1982-04-15 1984-01-24 Teletype Corporation Apparatus for adjusting a facsimile document scanner
US4519041A (en) * 1982-05-03 1985-05-21 Honeywell Inc. Real time automated inspection
US4523231A (en) * 1983-01-26 1985-06-11 Ncr Canada Ltd - Ncr Canada Ltee Method and system for automatically detecting camera picture element failure
JPS59162514A (ja) * 1983-03-08 1984-09-13 Dainippon Screen Mfg Co Ltd 画像走査記録装置における焦点調整方法
DE3408765A1 (de) * 1984-03-09 1985-09-12 Agfa-Gevaert Ag, 5090 Leverkusen Verfahren und vorrichtung zur unterscheidung scharfer kopiervorlagen von unscharfen
US5255331A (en) * 1984-06-20 1993-10-19 The Governor And Company Of The Bank Of England Production of an image model and inspection of a pixel representation of an image
GB2164442A (en) * 1984-09-11 1986-03-19 De La Rue Syst Sensing the condition of a document
US4647981A (en) * 1984-10-25 1987-03-03 Xerox Corporation Automatic white level control for a RIS
US4724330A (en) * 1986-09-24 1988-02-09 Xerox Corporation Self aligning raster input scanner
DE3636077C2 (de) * 1986-10-23 1993-10-07 Broadcast Television Syst Verfahren zum Verdecken von Fehlern in einem Videosignal und Schaltung zur Durchführung des Verfahrens
US4757389A (en) * 1987-06-15 1988-07-12 Xerox Corporation Calibration improvement with dither for a raster input scanner
JPS6469159A (en) * 1987-09-10 1989-03-15 Minolta Camera Kk Picture reader
US4888812A (en) * 1987-12-18 1989-12-19 International Business Machines Corporation Document image processing system
DE3925457C3 (de) * 1988-08-01 1995-12-07 Konishiroku Photo Ind Farbbildverarbeitungsvorrichtung
GB8906587D0 (en) * 1989-03-22 1989-05-04 Philips Electronic Associated Region/texture coding systems
JPH02311083A (ja) * 1989-05-26 1990-12-26 Ricoh Co Ltd 原稿読取装置
US5040228A (en) * 1989-08-28 1991-08-13 At&T Bell Laboratories Method and apparatus for automatically focusing an image-acquisition device
US5144566A (en) * 1990-06-14 1992-09-01 Comar, Inc. Method for determining the quality of print using pixel intensity level frequency distributions
DE59208384D1 (de) * 1991-08-12 1997-05-28 Koenig & Bauer Ag Qualitätskontrolle einer Bildvorlage z. B. eines gedruckten Musters
US5566245A (en) * 1993-03-09 1996-10-15 United Parcel Service Of America, Inc. The performance of a printer or an imaging system using transform-based quality measures
US5561532A (en) * 1993-03-31 1996-10-01 Canon Kabushiki Kaisha Image reproducing apparatus
US5642433A (en) * 1995-07-31 1997-06-24 Neopath, Inc. Method and apparatus for image contrast quality evaluation

Also Published As

Publication number Publication date
JP3137561B2 (ja) 2001-02-26
US5963654A (en) 1999-10-05
US5692065A (en) 1997-11-25
EP0697677A2 (en) 1996-02-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPH0869534A (ja) 画像品質の検知方法及び装置
US8139117B2 (en) Image quality analysis with test pattern
US6970606B2 (en) Automatic image quality evaluation and correction technique for digitized and thresholded document images
EP0358815B1 (en) System and method for automatic segmentation
US8369650B2 (en) Image defect map creation using batches of digital images
US7206461B2 (en) Digital image acquisition and processing system
US10109045B2 (en) Defect inspection apparatus for inspecting sheet-like inspection object, computer-implemented method for inspecting sheet-like inspection object, and defect inspection system for inspecting sheet-like inspection object
JPH06229943A (ja) 写真部材の表面上の汚損を検出及びマッピングするための処理方法
JP2000082144A (ja) 文書上の所定のマ―カ―の存在及び向きを検出する方法、及びノイズの影響を受けないシステム
RU2237922C2 (ru) Автоматический контроль качества печати при помощи эластичного шаблона
JP3560473B2 (ja) プリント基板の検査装置およびプリント基板の検査方法
KR20040017838A (ko) 노이즈가 있는 영상의 자동문턱처리
JP3608923B2 (ja) 欠陥検査装置用蛇行追従装置及び欠陥検査装置
JP3202330B2 (ja) 欠陥検査装置
JP3234636B2 (ja) 欠陥検査装置
JP2004125629A (ja) 欠陥検出装置
JP2693825B2 (ja) 記録品質評価方法
JPH0682724B2 (ja) ウエハ欠陥検査装置
JP3045777B2 (ja) プリンタまたは撮像システムの性能を評価する方法および装置
JPH11195121A (ja) 画像評価装置および方法
JP3216669B2 (ja) 光ディスク欠陥検査方法
JP2006507582A (ja) 皮膚紋様の画像中の関心のある領域の決定方法
JPH0886759A (ja) 表面欠陥の判別方法
JP4218179B2 (ja) パターン検出装置及び方法
JPH11225228A (ja) 画像評価方法および画像評価装置

Legal Events

Date Code Title Description
LAPS Cancellation because of no payment of annual fees