成像器的交叉校準的製作方法

2023-08-22 07:37:26 2

背景技術：

數字成像裝置可以使用成像器來生成響應。響應可以是表徵成像對象的顏色的數字響應信號輸出。數字成像裝置可以是數字掃描器，所述數字掃描器例如可以對鄰近成像器放置的文檔進行成像。

附圖說明

圖1圖示根據本公開的適合於成像器的交叉校準的系統的示例的圖。

圖2圖示根據本公開的計算裝置的示例的圖。

圖3圖示根據本公開的適合於成像器的交叉校準的成像裝置的示例。

圖4圖示根據本公開的適合於成像器的交叉校準的方法的示例。

具體實施方式

數字成像裝置可以包括多個成像器。成像器可以用於對對象(例如，列印的文檔)進行成像。可以按照各種布置使成像器定向。例如，可以使成像器定向成增加數字成像裝置的容量和/或適應更大的文檔。可以將成像器布置成增加文檔的圖像的解析度和/或對文檔的正面和背面進行成像。

成像器可以是掃描條。數字掃描器可具有多個協作掃描條。可組合多個協作掃描條的相應的數字響應信號輸出以表示由所述掃描條掃描的圖像。

數字成像裝置的成像器可以是接觸圖像傳感器(cis)掃描條。多個成像器可以是多個掃描條。掃描條可由掃描條組件組成，所述掃描條組件包括發光二極體(led)光源、檢測器陣列和光學系統。掃描條可在對象的掃描時生成響應(例如，信號輸出)。多個成像器的成像器信號輸出可被組合(例如，拼接在一起)以形成對象的電子表示。響應信號可用於再現成像對象的圖像(例如，對象的圖像的顯示、列印對象的圖像等)。

數字成像裝置的質量的測量可以包括該數字成像裝置用來捕獲成像對象的顏色的忠實性。然而，由於成像器之間的製造差異和/或成像器及成像器的構成組件之間的其他差異，成像器可能針對相同成像對象生成不一致的響應信號輸出。例如，由不同的成像器產生的數字顏色響應信號輸出可在所述不同的成像器在成像對象的實際顏色被人類視覺感知時如何對所述成像對象的實際顏色進行編碼方面不同。

為了解決這些不一致，可以對數字成像裝置進行顏色校準。傳統上，可以通過利用數字成像裝置對包括顏色樣本的彩色對象進行掃描來對數字成像裝置進行顏色校準，每個顏色樣本具有已知採用分光光度法表徵的反射特性。對諸如一個或多個顏色樣本的對象進行掃描可以產生數字成像裝置響應信號輸出(例如，裝置紅、綠和/或藍測量結果)的數據集，所述數據集可以與對應的比色數據集(例如，ciexyz顏色空間坐標)相匹配。隨後，可通過校準軟體在這兩個數據集(數字成像裝置響應信號輸出的數據集和採用分光光度法表徵的反射數據的數據集)之間生成映射。

然而，除了其他缺陷之外，這種顏色校準還可能是勞動密集的，牽涉人工輸入，和/或是計算昂貴的。例如，用於實現顏色校準的物理採樣和映射的量可以表示基本計算成本。進一步，這種顏色校準牽涉對由數字成像裝置掃描的物理目標的人工使用。這將勞動和時間成本引入到對數字成像裝置的顏色校準。這種顏色校準也可以包括由製造商或專家從業者對映射的人工調整。這種顏色校準可以出現在數字成像裝置的組裝線上。然而，這種顏色校準可能由於對包括顏色樣本的物理彩色對象、分光光度計儀器、人工調整和密集計算的依賴而不是可自動化的。例如，在組裝線上數字成像裝置可對彩色目標進行掃描並且結果得到的測量結果可通過外部線束被導出給裝置以執行校準計算。然而，在組裝線上對校準目標進行掃描增加了用來組裝的時間，這是代價高的並且進一步限制了單條線可輪班組裝的單元的數目。生產、維護並管理彩色目標是進一步費時且昂貴的。並且，因此類計算而產生的顏色校準可能需要人工調整，從而在製造數字成像裝置時導致附加的困難和/或成本。

值得注意地，這種顏色校準可以用來使數字成像裝置的響應信號在比色上更接近於被掃描目標如何被人類視覺感知。然而，顏色校準的此類方法可能未充分地校正成像缺陷，諸如因成像器/成像器組件當中的變化而產生的那些成像缺陷。例如，包括多個成像器的數字成像裝置的這種顏色校準可能未解決跨越所述多個成像器的信號均勻性的缺少。也就是說，因為每個成像器的響應信號是成像器相關的並且每個成像器可具有不同的成像器屬性，所以響應信號可能缺少均勻性。來自協作成像器的不一致的響應信號輸出可導致視覺缺陷，諸如均勻彩色對象的圖像中的可變顏色表示。

用於對數字成像裝置進行顏色校準的另一方法不使用包括顏色樣本的物理彩色對象，而是相反基於數字成像裝置和待掃描的對象介質的特定特性來利用在綜合數學模型的上下文中定義的虛擬顏色樣本(即，顏色樣本數據)。這些模型可用於產生針對數字成像裝置的模型化裝置響應信號輸出的數據集以及針對數字成像裝置的模型化顏色連接空間坐標的對應數據集兩者。隨後，可以將這兩個數據集提供給校準軟體，以產生這兩個數據集之間的映射。雖然數字成像裝置校準的這個方法可減少執行校準的勞動和時間，但是校準軟體可能太過計算密集而無法在典型的數字成像裝置硬體的有限資源環境中執行和/或可能是一般地不可自動化的，因為該校準軟體也常常包括由專家從業者做出的人工調整。值得注意地，在任一方法中，都可以不說明導致跨越成像對象的顏色均勻性的缺少的跨越數字成像裝置的多個成像器的信號均勻性的缺少的原因。

相比之下，本公開的示例描述了用於成像器的交叉校準的系統、方法和裝置。如本文中所描述的成像器的交叉校準不依賴物理目標的使用。本公開的示例對在產生單個掃描圖像時利用的成像器進行交叉校準以校正不一致的成像器響應(例如，以說明跨越成像器的信號均勻性的缺少的原因)。例如，本公開的示例可包括基於多個成像器中的每一個對顏色樣本的模型化響應來對多個裝置成像器的組合對顏色樣本的響應進行建模、生成多個成像器中的每一個的模型化響應對多個成像器的組合(composite)的模型化響應的交叉校準，以及生成多個成像器的組合的模型化響應到參考成像器的響應的校準。

圖1和圖2分別圖示根據本公開的系統100和計算裝置220的示例。圖1圖示根據本公開的用於多個成像器的交叉校準的系統100的示例的圖。系統100除了可包括其他組件之外還可包括資料庫104、數字成像裝置控制器102和/或許多引擎(例如，建模引擎105、建模引擎106、生成引擎108、生成引擎110)。數字成像裝置控制器102可經由通信鏈路與資料庫104通信並且可包括許多引擎(例如，建模引擎105、建模引擎106、生成引擎108、生成引擎110)。數字成像裝置控制器102可包括用於執行如將更詳細地描述的各種功能的附加引擎或比所圖示更少的引擎。例如，系統100可包括用於執行本文中所描述的成像裝置340和方法480的功能的引擎。

所述許多引擎(例如，建模引擎105、建模引擎106、生成引擎108、生成引擎110)可包括硬體和編程的組合，但包括至少硬體，所述硬體將執行本文中所描述的功能(例如，基於多個成像器中的每一個對顏色樣本的模型化響應來對多個裝置成像器的組合對顏色樣本的響應進行建模等)。編程可包括存儲在存儲器資源(例如，計算機可讀介質、機器可讀介質等)中的程序指令(例如，軟體、固件等)以及硬連線程序(例如，邏輯)。

建模引擎105可包括硬體和/或硬體和編程的組合，但包括至少硬體，以對多個成像器中的每一個對顏色樣本的響應進行建模。模型可基於模型化成像器的成像器屬性。如本文中所用的，成像器包括用於生成指示至少成像對象的顏色的響應的數字成像裝置的組件。成像器可以是接觸圖像傳感器掃描條。成像器可包括光源(諸如led光源)、檢測器陣列和光學系統。如本文中所用的，響應可包括由成像器的光感測檢測器陣列生成的輸出信號，所述輸出信號與入射在陣列的表面上的光的量有關。如本文中所用的，對響應進行建模可包括在對包括特定顏色的特定對象進行成像時生成由成像器生成的預測響應輸出信號。

模型可以是使用成像器屬性作為輸入所執行的數學運算的結果，根據該結果來在對包括通過特定顏色樣本數據所表徵的特定顏色的特定對象進行成像時生成預測響應信號輸出，諸如表徵成像器的響應的信號。顏色樣本數據可表徵特定顏色的反射光譜。在每個成像器的製造期間，可測量照明源的每個顏色的發射光譜。可使用光譜儀來捕獲此類測量結果。可對由光譜儀定義的結果得到的發射光譜進行編碼以形成成像器屬性。可將成像器屬性存儲在成像器的非暫時性存儲器組件中。可以至少部分地通過使用成像器的模型、成像器屬性和顏色樣本數據來計算多個成像器中的每個成像器的模型化響應。

建模引擎106可包括硬體和/或硬體和編程的組合，但包括至少硬體，以基於多個成像器中的每一個對顏色樣本的模型化響應來對多個裝置成像器的組合對顏色樣本的響應進行建模。如本文中所用的，所述多個成像器包括形成數字成像裝置的構成組件的許多成像器，所述多個成像器的響應信號可被拼接在一起以形成成像對象的圖像、顯示和/或列印。

如本文中所用的，多個成像器的組合不是單獨的物理成像器，而是定義假想成像器的響應信號輸出的模型。假想成像器可被假定為具有或者生成指示具有成像器屬性的響應信號輸出，所述成像器屬性是數字成像裝置的多個成像器的一部分的成像器屬性的組合。多個成像器的組合的模型可以是公共點，所述公共點分離個別模型之間的差異和/或作為個別模型的修改平均值。也就是說，模型可以是儘可能接近於組合中的個別成像器中的每一個的響應信號輸出的組合信號輸出的數學表達式，使得後續顏色變換可以是成功的。此後更詳細地描述的顏色變換可具有有限的數值能力以和成像器的每個響應信號輸出匹配。不是整個地用盡有限的數值能力以使多個成像器響應信號與參考成像器相匹配(在這種情況下所述多個成像器中的與所述多個成像器中的其他成像器明顯地不同的一個成像器在其被按照與其他成像器的一致方式成功到映射到參考成像器的能力上是有限的)，而是組合的模型可在變換中生成多個成像器對目標的響應信號輸出之中的公共點。組合模型因此可表示利用變換的數值能力的一部分來實現的模型化響應信號輸出，使得到參考成像器的成功的一致映射在顏色變換的剩餘數值能力情況下是可能的。

多個成像器的組合的模型可通過對多個成像器的模型化響應信號輸出執行的各種數學運算來生成，所述模型化響應信號輸出將為例如多個成像器的多個響應信號輸出的紅綠藍(rgb)值生成組合值。例如，多個成像器的組合的模型可以是rgb值的模型，所述rgb值被選擇為使得組合rgb值與所述多個成像器中的任何一個的rgb值的不一致性低於該成像器與所述多個成像器中的任何一個其他成像器的不一致性。

生成引擎108可生成多個成像器中的每一個的模型化響應對多個成像器的組合的模型化響應的交叉校準。交叉校準可包括根據模型化成像器響應、模型化組合成像器響應和/或一組重要性權重(例如，用於特定顏色、色調、飽和水平、圖像部分、近側成像器等)來計算成像器交叉校準。成像器交叉校準可以是用於將一個成像器的響應信號輸出變換成另一成像器(例如，多個成像器中的其他成像器、假想組合成像器等)的響應信號輸出的映射和/或用於將成像器的響應信號輸出變換成顏色連接空間中的對應坐標的映射。可以將交叉校準計算為線性映射，但是因為關係在成像器的色域上不是線性的，所以可通過在線性映射之前對成像器響應信號輸出應用單變量非線性函數來改進結果。定義單變量變換函數可包括選擇用於使成像器的中性軸響應線性化或者用於在成像器的色域上進一步比較地減小校準誤差的函數。多變量技術也可以用於改進結果。

交叉校準可包括為數字成像裝置的構成成像器中的每一個開發變換矩陣，所述變換矩陣可用於將對應成像器的響應信號輸出值變換為多個成像器的組合的響應信號輸出值。也就是說，交叉校準可包括開發可對成像器的模型化響應信號輸出進行變換以近似多個成像器的組合的響應信號輸出的變換矩陣。可按照不僅對給定成像器屬性之間的差異的量進行加權而且對給定成像器之間的空間關係進行加權的方式對成像器的響應信號進行變換。例如，導致來自彼此鄰近的或者共同地產生對象的拼接圖像的鄰近部分的成像器的不同的成像器響應信號輸出的成像器屬性差異對人眼而言可能是特別引入注意的。因此，交叉校準可包括以數學方式懲罰(例如，經由加權等)特定誤差，諸如導致在顯示時轉化為視覺缺陷的響應信號輸出中的差異的鄰近成像器的成像器屬性之間的差異。交叉校準可包括在交叉校準期間開發變換矩陣時比非鄰近成像器的響應信號輸出中的差異更重地懲罰多個成像器中的鄰近成像器的響應信號輸出中的差異。

生成引擎110可生成多個成像器的組合的模型化響應到參考成像器的響應的校準。生成多個成像器的組合的模型化響應的校準可包括開發變換矩陣，所述變換矩陣將多個成像器的組合的模型化響應信號輸出和/或多個成像器的模型化響應信號輸出中的每一個變換為參考成像器的響應信號輸出值。也就是說，校準可包括開發可對多個成像器的組合的模型化響應和/或所述多個成像器中的成像器中的每一個的響應進行映射以近似參考成像器的響應。如本文中所用的，參考成像器可包括成像器的群體中的標稱代表性樣本成像器，該標稱代表性樣本成像器被確定為具有從該成像器類型的製造群體中隨機選擇的成像器的最可能的成像屬性。參考成像器的響應可包括在參考成像器的傳統表徵時生成的物理參考成像器的實際響應。可在響應信號輸出值與包括顏色樣本的彩色對象(包括這些樣本成像時的顏色樣本)的分光光度表徵相匹配時執行表徵。附加地，參考成像器的響應可包括基於在傳統表徵期間生成的參考成像器的實際響應所確定的模型化參考成像器響應。模型參考成像器響應可基於模型，所述模型基於參考成像器對包括顏色樣本的成像的彩色對象的實際響應來對參考成像器跨越顏色樣本數據的色域的響應進行建模。

校準可包括生成用於進一步將經調整的多個成像器中的每一個的響應變換成中間裝置無關的顏色連接空間(例如，ciexyz、cielab等)坐標的變換。校準可進一步包括生成用於將中間裝置無關的顏色空間坐標變換成裝置參考的顏色連接空間(例如，裝置參考的srgb顏色編碼)坐標的變換。與在由例如製造商在製造線上運送產品之前被執行對照，校準可由裝置自動地執行(例如，在諸如在裝置的加電時、剛好及時等的程序執行期間執行)。

值得注意的是，可出現兩種校準。可對參考成像器進行校準並且可得到參考變換以將參考成像器響應信號輸出映射到ciexyz或srgb或印表機cmyk等。然後，可對其他成像器進行校準以和參考成像器匹配並且參考映射可再用於執行ciexyz或srgb或cmyk映射。生成後者映射可能是相對困難的(例如，相對更勞動密集的、相對更計算昂貴的等)。可替代地，生成前者映射是相對更容易的(例如，相對不太勞動密集的、相對不太計算昂貴的等)，但是簡單實施方式可以是不準確的和計算昂貴的中的任一個或兩者。利用上面所描述的兩個校準，可利用相對更少的計算資源來完成準確的變換，使得可在成像裝置的固件上實現所述變換。

圖2圖示根據本公開的計算裝置220的示例的圖。計算裝置220可利用軟體、硬體、固件和/或邏輯來執行本文中所描述的功能。

計算裝置220可以是用於共享信息的硬體和程序指令的任意組合。硬體例如可包括處理資源222和/或存儲器資源224(例如，非暫時性計算機可讀介質(crm)、機器可讀介質(mrm)、資料庫等)。如本文中所用的處理資源222可包括能夠執行由存儲器資源224存儲的指令的任何數量的處理器。處理資源222可被實現在單個裝置中或者跨越多個裝置分布。程序指令(例如，計算機可讀指令(cri))可包括存儲在存儲器資源224上並且可由處理資源222執行以實現期望的功能(例如，對多個成像器中的每一個對顏色樣本的響應進行建模；基於多個成像器中的每一個對顏色樣本的模型化響應來對多個裝置成像器的組合對顏色樣本的響應進行建模；生成多個成像器中的每一個的模型化響應對多個成像器的組合的模型化響應的交叉校準；生成多個成像器的組合的模型化響應到參考成像器的響應的校準；等)的指令。程序指令可包括存儲在存儲器資源224上並且可由處理資源222執行以實現本文中所描述的系統、裝置和方法的功能的一部分的指令。

存儲器資源224可經由通信鏈路(例如，路徑)226與處理資源222通信。通信鏈路226可以是與處理資源222相關聯的機器(例如，計算裝置)本地或遠程的。本地通信鏈路226的示例可包括在機器(例如，計算裝置)內部的電子總線，其中存儲器資源224是經由電子總線與處理資源222通信的易失性存儲介質、非易失性存儲介質、固定存儲介質和/或可移動存儲介質中的一個。

許多模塊(例如，建模模塊227；建模模塊228；生成模塊230；生成模塊232)可包括cri，所述cri當由處理資源222執行時可執行功能。許多模塊(例如，建模模塊227；建模模塊228；生成模塊230；生成模塊232)可以是其他模塊的子模塊。例如，生成模塊232和生成模塊230可以是子模塊和/或包含在相同計算裝置內。在另一示例中，許多模塊(例如，建模模塊228；生成模塊230；生成模塊232)可包括單獨且不同的位置處的個別模塊(例如，crm等)。

許多模塊(例如，建模模塊227、建模模塊228；生成模塊230；生成模塊232)中的每一個可包括指令，所述指令當由處理資源232執行時可用作如本文中所描述的對應引擎。例如，建模模塊227和建模模塊228可包括指令，所述指令當由處理資源222執行時可分別用作建模引擎105和建模引擎106。在另一示例中，生成模塊230和生成模塊223可包括指令，所述指令當由處理資源222執行時可分別用作生成引擎108和生成引擎110。

圖3圖示根據本公開的成像裝置340。成像裝置340可包括多個成像器342-1…342-n。所述多個成像器342-1…342-n可包括還原型線性傳感器(ccd)和/或接觸圖像傳感器(cis)。所述多個成像器342-1…342-n可由成像器組件組成。例如，所述多個成像器342-1…342-n中的每一個可由包括照明系統、光學系統和/或光感測系統的組件組成。照明系統、光學系統和/或光感測系統可以作為用於對對象進行掃描的個別掃描條而存在。

在其中所述多個成像器342-1…342-n是cis成像器的示例中，照明可包括沿著將光引導到對象上的光導往下照射的一組led。在cis成像器示例中，光學系統可包括棒透鏡陣列，所述棒透鏡陣列將從成像對象表面反射的led光引導到光感測系統上。例如，照明系統可包括三個彩色led(紅、綠、藍)，所述三個彩色led被順序地施以脈衝以在每個顏色的照明下獲得單獨的曝光。在cis成像器示例中，光感測系統可包括檢測器單元的線性陣列，所述檢測器單元中的每一個產生與入射在檢測器表面上的光的量有關的輸出信號。進一步，檢測器陣列間距可以是與被從對象捕獲的信息相同的尺度，並且光可以由光學系統以1∶1放大率直接成像到檢測器單元上。可將來自光感測系統的對應信號輸出編譯並數位化成原始rgb像素數據。

當均勻平場光落在多個成像器上時，每個成像器的檢測器單元輸出(例如，響應信號輸出)中的小變化可在結果得到的圖像中作為固定圖案噪聲被觀察到。可遇到兩種類型的固定圖案噪聲：暗信號非均勻性(dsnu)和光響應非均勻性(prnu)。由於熱和電噪聲，檢測器單元可在暗條件下具有非零輸出。dsnu可包括在此暗信號中從像素到像素的變化。類似地，prnu可包括在單元輸出中作為照明水平的函數的像素到像素變化。這些變化可以是由成像器本身的物理特性(例如，成像屬性)所引起的。

在所述多個成像器342-1…342-n的顏色校準之前，每個成像器的每個顏色通道的經平場校正的響應信號輸出的值可根據所述每個成像器對應的成像屬性被近似。成像屬性可包括所對應的成像器組件的測量光譜特性。光譜特性可包括由成像器的led組件所發射的光的波長分布的編碼表徵。例如，cis成像器的響應信號輸出可通過由cis成像器的構成led中的每一個所發射的光的光譜來概括。成像屬性可被預先存儲(例如，在交叉校準和/或校準操作之前存儲、在成像裝置340的運送之前存儲等)在成像裝置340的可擦可編程只讀存儲器(eprom)上。

成像裝置340可包括控制器344。所述控制器可類似於關於圖1所描述的控制器102。控制器344可耦合到所述多個成像器342-1…342-n。控制器344可接受來自所述多個成像器342-1…342-n的數據和/或預先存儲在存儲器346中的數據作為輸入。存儲器346可類似於關於圖2所討論的存儲器資源224。控制器344可利用輸入來執行響應信號輸出的許多計算和變換。

控制器344可基於成像器的對應成像屬性來對所述多個成像器342-1…342-n中的每一個對包括顏色樣本的彩色對象的響應進行建模。模型響應可包括模型化成像器的led的紅通道、綠通道和藍通道中的每一個對包括顏色樣本的彩色對象的響應的光譜模型。例如，cis成像器的響應信號輸出可通過cis成像器的構成led中的每一個的光譜特徵(例如，所發射的光的光譜)來概括。用在cis成像器中的led的光譜特徵可提供窄波長曲線。因為曲線窄，所以可將光學系統和/或光感測系統的光譜特性近似為常數。所述常數在prnu補償期間被歸一化。

可使用光譜儀來針對每個led確定波長分布。波長分布可被預先確定並且預先存儲在存儲器346中。在已經確定波長分布之後，rgb響應的每個通道可由控制器344建模為已經確定波長分布對應的led的光譜特徵與測試樣本的光譜反射的內積。例如，對於通過已知波長分布所表徵的成像器，可以在選擇λ個離散波長中的每一個中對r、g和b通道中的每一個通道的光譜響應進行建模。可將這些模型化值布置成λ×3矩陣，如下：

在一組n個色片(colorpatch)目標在相同的λ個離散波長下的光譜反射測量結果可得到的情況下，可將所述光譜反射測量結果布置成如下的n×λ矩陣p：

控制器344可針對每個色片目標來計算模型化裝置rgb值，如下：

其中針對第n個目標，可按照如下n×3矩陣布置裝置響應值和

可從成像器(例如，在數字成像裝置的製造中使用的特定類型的成像器)的群體中選擇成像裝置340的多個成像器342-1…342-n。參考成像器可以是從成像器的代表性樣本群體中選擇的預先確定的標稱成像器。參考成像器可以是被確定為具有從成像器製造線隨機選擇的成像器的最頻繁地和/或可能出現的一組成像屬性(例如，光譜特性)的群體的成像器。

可執行參考成像器的傳統表徵。例如，參考成像器可用於對包含具有已知採用分光光度法表徵的比色特性的顏色樣本的選擇的彩色對象進行成像。對彩色對象進行成像可產生數字成像裝置響應信號(例如，裝置紅、綠和/或藍通道測量結果)的數據集，所述數據集可以被映射到對應的比色數據(例如，ciexyz顏色空間坐標)。可確定使經變換的成像器響應信號輸出與所對應的比色測量結果(例如，因顏色樣本的分光光度表徵而產生的紅、綠和藍通道測量結果)相匹配的顏色變換的參數。

可針對參考成像器執行傳統表徵一次。可將表徵的結果作為不管光譜特性如何都適用作為所有成像器的目標的基線參考表徵的參數提供給控制器344。基線參考表徵可包括用於使成像器響應線性化的一維(1d)查找表(lut)、用於將線性化rgb變換成顏色連接空間的矩陣以及用於將連接空間映射成顏色坐標以便渲染在列印物或裝置顯示器上的多維查找表(ndlut)。針對具有已知波長分布的參考成像器，可確定一組n個色片目標中的每一個例如第n個目標的模型化和實際平場rgb響應輸出信號。例如，可像等式1.4中所描述的那樣確定模型化成像器響應信號輸出值並且可確定對應的實際值和所述對應的實際值可被布置成如下n×3矩陣

我們通過獲得包括顏色樣本片的彩色對象集合的後prnu補償掃描並且然後單獨地求跨越每個顏色樣本片的像素的平場rgb值的平均值來產生實際成像器響應信號輸出。

對於每個顏色通道(例如，rgb)可將實際成像器值對照模型化值的線圖描述為單變量非線性標量函數，例如，

以及

其中fr、fg和fb具有未知參數形式。

為了使實際平場rgb值線性化以和由掃描模型預測的對應值匹配，可使用非參數回歸技術來表徵單變量函數。可應用魯棒本地加權散點圖平滑(rloess)和內插以獲得三個1dlut表來對平場rgb值進行變換。從上面所描述的彩色樣本的集合，可得到3×3變換矩陣，所述3×3變換矩陣當與線性化裝置rgb值相乘時，可為對應的xyz三色激勵值產生估值。出於此目的，可假定對於第n個目標三色激勵測量結果是xn、yn和zn。可將三色激勵測量結果布置成如下n×3矩陣c：

其中c的n行中的每一個可由對應的1×3行向量

cn＝[xnynzn](等式1.1)

來表示，或者可替代地c的3列可單獨地使用以下所對應的n×1列向量來表示：

每個目標的線性化成像器rgb值(即，對第n個目標來說為線性化rgb值rn、gn和bn)可像上面所描述的那樣被確定並且布置成如下n×3矩陣s：

其中s的n行中的每一個可由對應的1×3行向量

sn＝[rngnbn](等式1.12b)

來表示，或者可替代地s的3列可單獨地使用以下所對應的n×1列向量來表示：

3×3變換矩陣m可具有以下形式：

使得m提供目標集合的xyz值與線性化rgb值之間的近似線性映射，即：

其中mx、my和mz是m的個別3×1列向量。注意，也可按照如下向量化形式表達等式1.15：

其中c＝vec(ct)、m＝vec(mt)並且vec運算符通過將矩陣列堆疊在另一列下面從矩陣創建列向量，表示克羅內克(張量)積，並且i3是3×3單位矩陣。因此可逐元素(elementwise)將等式1.16表達如下：

其中

是的3n行，我們利用兩個索引標記所述行以強調每個與對應的xn、yn或zn三角激勵值相關聯。進一步，可定義3×9矩陣使得相當於對所有1≤n≤n來說：

因此矩陣m可通過定義誤差函數χ2(m)來選擇向量m，所述誤差函數χ2(m)測量矩陣化成像器響應與所測量到的ciexyz三角激勵值之間的總不一致。按照向量m寫誤差函數可利用用於表達向量導數的可工作鏈規則促進微分表示法，並且通過將此映射的導數設置為零並求解，可計算比較地減小誤差的參數，即，

為了獲得等式1.20的標準解，價值函數可以是平方的殘差和：

其中，相對於列向量a，|a|2表示其向量範數並且at表示其轉置。使用等式1.21，可找到向量m(以及因此矩陣m)，所述向量m通過將其導數設置為零並求解來提供線性最小二乘映射，如下：

從而產生以下表達式：

其逐元素與下述表達式是等效的

stsm＝stc。(等式1.24)

等式1.24可以是最小二乘問題的正規等式。此等式中的m的係數可被概括為3×3對稱正定矩陣矩陣ψ＝sts，並且左手側可被概括為3×3矩陣μ＝stc，使得

ψm＝μ，(等式1.25)

並且

m＝ψ\μ，(等式1.26)

根據該最小二乘問題的正規等式直接求解任意最小二乘問題可能是數值不穩定的並且奇異值分解(svd)可以是所選擇的方法。然而，利用少量的參數，使用柯列斯基分解(choleskydecomposition)來直接求解此正規等式可以是更高效的並且提供足夠的準確性。

最小二乘法可比較地減小選擇的無約束價值函數；然而，結果得到的解可產生模型化白點，所述模型化白點可從其真實的三角激勵值移位。因此，用於得到變換矩陣m的供替換的方法可能將滿足以下約束，在該變換矩陣m中通過利用該矩陣的元素來實施白點保存：

mr，x+mg，x+mb，x＝1，

mr，y+mg，y+mb，y＝1，(等式1.27)

mr，z+mg，z+mb，z＝1。

可使xyz值和rgb值歸一化，使得在白點處xw＝yw＝zw＝rw＝gw＝bw＝1。因此，m可以是(參見等式1.14)：

將等式1.28代入到等式1.15中，

其中

並且

可按照向量化形式將等式1.29表達為

其中並且進一步，可將等式1.21中的價值函數表達為

其中向量m提供約束線性最小二乘映射，可通過求解為逐元素等效的以下正規等式中的任一個來確定：

可類似於以上方法找到的解。隨後，可從等式1.28找到m的解。

先前描述的確定中的基本假定是在得到變換矩陣時使用的每個顏色樣本片提供關於結果得到的成像器響應模型的質量的同等重要的信息。然而，選擇的顏色樣本片的建模誤差可以包括比其他誤差更重地對一些誤差進行懲罰或者加權。例如，可比對飽和顏色進行建模的那些誤差更重地懲罰對中性顏色進行建模時的誤差。因此，可利用變換矩陣m的供替換的解，所述解更重地懲罰中性顏色誤差。例如，不是比較地減小平方的和，而是可比較地減小平方的加權和：

其中m、c和被先前定義，並且wn是第n個色片目標的加權因子，同時w＝[w1w2…wn]t、w＝diag(w)並且具有向量變元的diag運算符產生對角矩陣，其對角條目是輸入向量。

誤差度量的導數可被設置為零並求解，從而產生為逐元素等效的以下兩個表達式：

然後可像先前描述的那樣計算m、和m的解。

先前描述的最小二乘解比較地減小平方三角激勵誤差。實際上，這些方法可將相同大小的所有三角激勵殘差認為是感知上等效的色差。然而，可利用用於得到變換矩陣m的供替換的方法，其中供替換的價值函數說明xyz顏色空間中的感知非均勻性的原因。可使用cielab色差公式。cielab色差公式可基於三角激勵值x、y和z變成具有軸l*、a*和b*的笛卡兒坐標空間的非線性變換。用於計算這些坐標的公式可以如下：

其中xw、yw和zw是與成像器rgb值rw、gw和bw相對應的參考白色的三角激勵xyz值；並且其中另外

可使xyz值和rgb值兩者歸一化，使得xw＝yw＝zw＝rw＝gw＝bw＝1。利用這種歸一化，可使等式1.38-1.40簡化如下：

l*(y)＝116f(y)-16，(等式1.42)

a*(x，y)＝500[f(x)-f(y)]，(等式1.43)

b*(y，z)＝200[f(y)-f(z)]，(等式1.44)

一旦已經計算cielab坐標，就可將cielab色差計算為結果得到的空間中的點之間的歐幾裡德距離。例如，相對於第n個色片目標的三角激勵值cn＝[xnynzn]，可確定這些值與某個其他顏色之間的cielab色差如下：

其中

假定函數f(·)在按向量或矩陣變元調用時逐元素應用，可按照以下向量形式重寫等式1.46：

其中

因此，可將等式1.45重寫為

其中

可形成以下價值函數：

其可被按照向量化形式重寫如下：

其中與c類似地定義並且可分別在等式1.16和等式1.36的上下文中定義w。

對於小色差，可通過二級泰勒多項式近似等式1.55：

其中是在c下評估的的雅可比向量，並且是在c下評估的的海森矩陣。可計算雅克比向量如下：

其中

可計算海森矩陣如下：

其中

從等式1.55可以產生下式：

從等式1.57可以產生下式：

並且從等式1.59可以產生下式：

因此，通過將等式1.61-1.63代入到1.56中，可產生下式：

進一步，將設置為來自線性模型的估值，即，可產生下式：

其中

為了找到m並因此找到m，此誤差度量的導數可像先前描述的那樣被設置為零並求解，從而導致正規等式

其中可類似於先前所描述的方法找到m的解。

為了包括白點保存，可將價值函數重寫為

其中可通過求解正規等式來找到提供約束線性最小二乘映射的向量m：

先前描述的方法可基於比較地減小包括cielab色差公式的多線性近似的價值函數來提供閉合形式解。在此近似不準確的情況下，可通過使用以下非線性價值函數(參見等式1.55)來說明xyz顏色空間中的感知非均勻性的原因而得到變換矩陣m：

可像上面所描述的那樣執行確定比較地減小价值函數的最佳擬合參數m。然而，由於其非線性性質，迭代算法由此可替代地計算對m的估值的連續改進直到價值函數停止(或者有效地停止)減小為止。

可通過二級泰勒多項式近似價值函數：

其中是在下評估的χ2(m)的雅可比向量，並且是在下評估的χ2(m)的海森矩陣。等式1.71的導數可被設置為等於零並且求解以為m找到新估值：

迭代地應用等式1.72被稱為高斯-牛頓最小法。另一方面，如果等式1.71是等式1.70的準確近似，則高斯-牛頓最小法將在m的準確解上快速地收斂。另一方面，如果等式1.71不是等式1.70的準確近似，則高斯-牛頓最小法可能未能改進m的估值。在這種情況下，等式1.72中的逆海森可以用小常數μ替換，即：

可將等式1.73描述為梯度下降最小法。只要μ不夠小到用盡向下方向，此方法就將收斂；但是，收斂速率很可能是平緩的。為了在這兩個極端之間平滑地變化，等式1.72可啟發式地與等式1.73組合，如下：

其中，相對於矩陣a，diag(a)產生包含a的主對角的列向量。具有向量變元的diag運算符可產生其對角條目為輸入向量的對角矩陣，使得diag(diag(a))是包含a的主對角的對角矩陣。α可作為確定最陡下降與高斯-牛頓之間的混合的混合因子：對於小α等式1.74接近等式1.72，然而對於大α等式1.74接近等式1.73。在等式1.74的迭代之間，可取決於χ2是增加還是減小而調整α。如果則可保持當前估值並且可增加α。如果則可更新估值並且可減小α。算法可繼續直到χ2減小了可忽視的量為止。可將此方法描述為列文伯格-馬誇爾特(lm)最小法。

為了使用等式1.74，可計算雅克比向量如下：

進一步，我們也計算海森矩陣如下：

等式1.76可以既取決於第一導數又取決於第二導數第二導數的乘數可包括因子其對成功的模型來說可以是小的。進一步，hχ(m)可用於為迭代方法設置步長，並且可對達到的參數的最終集合沒有影響。因此，牽涉第二導數的項當與牽涉第一導數的項相比時可被摒棄為可忽視的，從而近似等式1.76如下：

可將等式1.74表達為以下正規等式：

其中

如在先前部分中一樣，柯列斯基分解可用於求解等式1.79。可針對每個迭代重複該過程。

為了在此解中包括白點保存，可將價值函數重寫為：

其中可利用受以下正規等式支配的連續迭代再次使用列文伯格-馬誇爾特(lm)最小法來找到提供約束線性最小二乘映射的向量m：

其中

可將雅克比向量計算為

並且可將海森矩陣計算為

如先前描述的，柯列斯基分解可用於求解等式1.81。可針對每個迭代執行該過程。

在矩陣化之後，可將參考成像器響應信號輸出變換成管道xyz值，所述管道xyz值近似所對應的彩色目標的ciexyz值。可將管道xyz值變換成顏色坐標以渲染在列印物或顯示裝置上。可使用多維查找表(ndlut)來生成常規顏色映射。

參考成像器響應信號輸出的先前描述的變換可被稱為參考成像器校準。可將參考成像器校準的一部分和/或參考成像器校準的結果存儲在成像裝置340的存儲器346中。可在由成像裝置340的控制器344執行的進一步建模和/或校準中利用參考成像器校準/結果。

生成顏色映射可能比確定前面的1dlut和變換矩陣在計算方面上講更昂貴。此外，生成顏色映射可能需要通過專家從業者的人工調整。因此，對多個成像器342-1…342-n中的一個成像器進行校準可利用利用了參考成像器的預定校準的方法來完成。也就是說，可利用參考成像器顏色映射來針對多個成像器342-1…342-n的響應值調整變換矩陣以最好地近似參考成像器管道xyz值。

對參考成像器而言可直接對多個成像器342-1…342-n中的每一個進行顏色校準。例如，對於具有確定的光譜波長分布的多個成像器342-1…342-n中的每一個，可像針對參考成像器(例如，針對第n個目標)先前所描述的那樣獲得一組n個彩色目標中的每一個的模型化平場rgb輸出信號，模型化裝置響應值可被獲得並且利用參考線性化函數線性化以獲得對應的線性化值和所述對應的線性化值和可被布置成如下n×3矩陣

使得所估計的xyz值被給出為

其中是n×3變換矩陣。

隨後，為了對成像器進行校準，可定義針對成像器和參考成像器來測量所估計的xyz值之間的不一致的總誤差函數。

其中是描述由第n個色片目標對總數的貢獻的誤差度量。可調整矩陣的元素以比較地減小此誤差函數。可出於此目的適配上面所描述的線性、多線性和非線性方法，其中新近得到的矩陣允許在不變更的情況下使用參考校準的剩餘級。

然而，對多個成像器342-1…342-n中的每一個的直接無關的顏色校準沒有避免來自多個成像器342-1…342-n的最終拼接圖像中的顏色渲染缺陷。為了避免顏色渲染缺陷，可對多個成像器342-1…342-n中的每一個彼此進行交叉校準，同時朝向參考成像器共同地對多個成像器342-1…342-n的組合進行校準。

如上所述，控制器344可基於對應的成像屬性來對多個成像器342-1…342-n中的每一個對彩色樣本的響應進行建模。對響應進行建模可附加地包括針對多個成像器342-1…342-n中的每一個來估計對應的目標xyz三角激勵值。控制器344可針對多個成像器342-1…342-n中的每一個利用一組n個顏色樣本片的光譜反射測量結果，並且針對每個彩色樣本來計算一組k個選擇的成像器中的每一個的對應模型化裝置rgb值。使用參考線性化，控制器344然後可針對每個成像器(即，針對第k個成像器和第n個目標)來計算對應的線性化rgb值，並且對線性化裝置響應值rk，n、gk，n和bk，n進行建模。對成像器來說，模型化值變成如下n×3矩陣sk：

其中sk的n行中的每一個可由對應的1×3行向量sk，n來表示或者可替代地sk的3列可單獨地使用所對應的n×1列向量rk、gk和bk來表示。可將參考成像器描述為k＝0，從而保留k∈{1，…，k}以表示多個成像器342-1…342-n的索引。

對於多個成像器342-1…342-n中的每個成像器可得到3×3變換矩陣，使得當與特定成像器的線性化裝置rgb值相乘時，產生了對應的目標xyz三角激勵值的估值。對第k個成像器和第n個彩色目標來說三角激勵測量結果可以是xk，n、yk，n和zk，n。可將這些測量結果布置成如下n×3矩陣ck：

其中ck的n行中的每一個可由對應的1×3行向量ck，n來表示或者可替代地c的3列可單獨地使用所對應的n×1列向量xk、yk和zk來表示。

針對多個成像器342-1…342-n中的每個成像器的直接無關的校準，可從參考成像器校準直接獲得目標xyz值。然而，如上面所討論的使多個成像器342-1…342-n中的每個成像器與參考成像器相匹配的能力隨著每個成像器的成像器屬性日益偏離參考成像器成像屬性而減小。替代地，控制器344可定義多個成像器342-1…342-n的組合模型以用於結合到對參考成像器響應信號而言優於失配成像器響應信號而有利地對成像器響應信號一致進行加權的計算中。

控制器344可對多個成像器的組合對彩色樣本的響應進行建模。對組合的響應進行建模可包括基於從多個成像器342-1…342-n中的每一個對多個彩色樣本中的每一個的模型化響應輸出信號得到的模型化rgb值來確定多個成像器342-1…342-n的rgb值。

控制器344可將多個成像器的組合的線性化rgb值和選擇的目標xyz值布置為具有以下形式的3×3變換矩陣mk：

使得mk提供ck與sk之間的近似線性映射，即，

其中mk，x、mk，y和mk，z是mk的個別3×1列向量。也可以按照如下向量化形式表達等式1.91：

其中ck＝vec(ckt)、mk＝vec(mkt)並且

對於第n個目標組合rgb值和可由控制器344布置成如下n×3矩陣

其中的n行中的每一個可以是對應的1×3行向量或者可替代地的3列可使用所對應的n×1列向量和來單獨地表徵。例如，對於第n個目標，可將組合rgb值和最初計算為包封點{(rk，n，gk，n，bk，n)}的軸對準邊界框的中心，即：

可替代地，也可選擇其他邊界體積，例如，邊界球體；然而，可避免點的幾何中心(均值)，這可與非均勻分布數據中的異常值分開。

控制器344可相對於對應的參考成像器響應(例如，通過利用參考成像器對採用分光光度法表徵的顏色樣本片進行成像並且將結果得到的值映射到因分光光度表徵而產生的顏色通道測量結果而確定的參考成像器響應、通過對利用參考成像器對採用分光光度法表徵的顏色樣本片進行成像的響應信號輸出進行建模並且將結果得到的值映射到因分光光度表徵而產生的顏色通道測量結果而確定的參考成像器響應等)為多個成像器342-1…342-n的組合的模型化響應生成校準。也就是說，可將多個成像器342-1…342-n的組合的模型映射到像先前所描述的那樣表徵的參考成像器。生成校準可包括生成用於將多個成像器342-1…342-n的組合的模型化響應輸出信號變換為對應的代表性參考成像器顏色映射坐標的變換矩陣(例如，組合校準矩陣)。控制器344可像先前描述的那樣使多個成像器342-1…342-n的組合的模型與參考成像器相匹配。控制器344可定義總誤差度量並且找到比較地減小了該誤差度量的變換矩陣：

其中索引k＝0表示參考成像器。具體地，控制器344可確定以下最小法問題的解：

控制器344可生成多個成像器342-1…342-n的模型化響應對所述多個成像器的組合的模型化響應的交叉校準。也就是說，控制器可基於組合校準矩陣為多個成像器342-1…342-n中的每個成像器生成單獨的變換矩陣(例如，交叉校準矩陣)。控制器可通過定義相對於組合校準的總誤差度量並且確定比較地減小該誤差度量的變換矩陣來生成交叉校準矩陣：

其中控制器344可確定以下最小法問題的解：

控制器344可通過針對多個彩色目標中的每一個定義誤差度量來改進組合掃描模型並且為每個彩色目標樣本找到比較地減小以下誤差度量的組合響應信號輸出值：

其中我們正在尋找以下最小法問題的解：

在定義經改進的值之後，控制器344可迭代從等式1.97到等式1.100的過程。一旦迭代達到預定義誤差水平或者停止收斂，則結果可以是最終交叉校準，包括用於參考成像器、k個成像器和多個成像器342-1…342-n的組合的模型的校準矩陣。在一些示例中，用於參考成像器和多個成像器342-1…342-n的組合的矩陣可與多個成像器342-1…342-n中的每一個的個別交叉校準矩陣中的每一個級聯，以確定共同地減小參考成像器和彼此兩者的顏色誤差的三個矩陣。

一旦交叉校準完成，控制器344就可不管成像器的光譜特性如何都對來自多個成像器342-1…342-n中的每個成像器的場平坦響應輸出信號應用從參考成像器得到的線性化lut；將來自多個成像器342-1…342-n中的每個成像器的線性化成像器響應信號輸出值與利用先前所描述的迭代校準計算而得到的對應交叉校準矩陣相乘；以及將來自每個成像器的經校準的線性化成像器響應信號輸出值拼接在一起並且共同地對它們進行校準以和來自參考成像器的模型化響應信號輸出匹配。結果得到的模型化xyz值可由控制器344使用針對參考成像器所獲得的映射進一步處理以獲得適於渲染在顯示器或列印物上的坐標。

成像裝置340的控制器344可包括和/或與處理資源和存儲指令的非暫時性計算機可讀介質通信，所述指令可由處理資源執行以執行建模引擎、生成引擎以及先前所描述的生成引擎和/或此後所描述的方法步驟的功能。

圖4圖示根據本公開的用於多個裝置成像器的交叉校準的方法480的示例的流程圖。方法480可對多個成像器中的每一個的響應信號輸出進行建模；對所述多個成像器的組合的信號輸出進行建模；將模型化信號輸出中的每一個映射到交叉校準的信號輸出；將所述交叉校準的信號輸出映射到參考校準的信號；並且基於交叉校準和參考校準將成像器的信號輸出變換到顏色空間。迭代地改進多個成像器的組合模型並且隨後改進交叉校準和參考校準以比較地減小多個成像器之間的不一致和組合校準誤差兩者。在一些示例中，可利用系統(例如，如圖1中所參考的系統100)、計算裝置(例如，如圖2中所參考的計算裝置220)和/或成像裝置480來執行方法480。

在框482處方法480可包括對多個成像器中的每個成像器的信號輸出進行建模。對響應信號輸出進行建模可包括對將由成像器在對多個預先存儲的顏色樣本中的每一個進行成像時生成的響應信號輸出進行建模。預先存儲的顏色樣本可在比色上與包括由參考成像器成像的顏色樣本的彩色對象的顏色樣本相同。對多個成像器中的每一個的信號輸出進行建模可利用與對響應信號輸出進行建模所針對的成像器相對應的預先存儲的成像器屬性來執行。預先存儲的對應的裝置成像器屬性可基於每個裝置成像器的發光二極體的發射的光譜儀測量結果。

在框484處方法480可包括對多個成像器的組合對多個預先存儲的顏色樣本中的每一個的信號輸出進行建模。多個成像器的組合它本身可以是模型或多個成像器的成像器屬性的一部分的組合的表示並且建模可包括對與多個成像器的組合相對應的響應信號輸出進行建模。模型化響應信號輸出可以是多個成像器的組合對多個預先存儲的顏色樣本中的每一個的模型化信號輸出。多個成像器的組合的模型化信號輸出可使用每個成像器的信號輸出的模型以及與預先存儲的顏色樣本中的每一個相對應的預先存儲的重要性加權來確定。與預先存儲的顏色樣本中的每一個相對應的預先存儲的重要性加權可在對信號輸出進行建模時向預先選擇的顏色指派比另一不太相關的顏色更大的權重。例如，與預先存儲的顏色樣本中的每一個相對應的預先存儲的重要性加權可在針對多個裝置成像器中的每個裝置成像器對信號輸出進行建模時向中性顏色指派比飽和顏色更大的權重。因為人眼特別擅長識別圖像中的中性顏色不一致，所以更重地對中性顏色進行加權可利用計算能力來比出現在飽和顏色樣本響應輸出信號當中的那些缺陷更嚴格地校正此類缺陷。

在框486處方法480可包括將多個成像器的模型化響應信號輸出中的每一個映射到交叉校準的響應信號輸出，所述交叉校準的響應信號輸出比較地減小成像器的模型化響應信號輸出與多個成像器的組合的對應的模型化響應信號輸出之間的差異中的至少一些。將多個成像器的模型化響應信號輸出中的每一個映射到交叉校準的響應信號輸出可包括生成用於將模型化響應信號輸出變換為模型化交叉校準的響應信號輸出的變換矩陣，所述模型化交叉校準的響應信號輸出通過減小多個成像器的模型化響應信號輸出與多個成像器的組合的模型化響應信號輸出之間的差異來減小多個成像器的模型化響應信號輸出之中的差異。

在框488處方法480可包括將經交叉校準的響應信號輸出映射到對應的參考校準的響應信號輸出。所述對應的參考校準的響應信號輸出可以是比較地減小經交叉校準的響應信號輸出與對應的參考成像器信號輸出之間的差異中的至少一些的響應信號輸出。也就是說，可經由將經交叉校準的響應信號輸出應用到用於對響應信號輸出進行變換的變換矩陣中來執行映射以減小模型化交叉校準的響應信號輸出與模型化參考成像器信號輸出之間的差異。

在框490處方法480可包括基於成像器的對應的模型化響應信號輸出到對應的交叉校準的信號輸出的映射以及所述對應的交叉校準的響應信號輸出到對應的參考校準的響應信號輸出的映射來將成像器的響應信號輸出變換到顏色空間。變換可包括利用變換矩陣對成像器的響應信號輸出進行變換，所述變換矩陣利用數學公式來優於成像器與參考成像器的一致提升多個成像器中的成像器之中的一致。

如本文中所用的，與存儲在存儲器中並且可由處理器執行的計算機可執行指令(例如，軟體固件等)對照，「邏輯」是用於執行特定動作和/或功能等的替代或附加處理資源，其包括硬體(例如，各種形式的電晶體邏輯、專用集成電路(asic)等。進一步，如本文中所用的，「一」或「許多」某物可指代一個或多個此類事物。例如，「許多小部件」可指代一個或多個小部件。

如將領會的，可添加、交換和/或消除本文的各種示例中所示的元件，以便提供本公開的許多附加示例。此外，如將領會的，圖中所提供的元件的比例和相對尺度旨在圖示本公開的特定示例，而不應該被理解為有限制性意義。

以上說明書、示例和數據提供方法和應用的描述以及本公開的系統和方法的使用。因為可在不脫離本公開的系統和方法的精神和範圍的情況下做出許多示例，所以本說明書僅僅闡述許多可能的示例配置和實施方式中的一些。