一種列印質量評估方法和評估系統的製作方法
2023-09-16 23:58:55
專利名稱：一種列印質量評估方法和評估系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及一種列印質量評估系統和評估方法，特別是一種評估經過各種處理的列印文檔圖像質量的方法和系統。
背景技術：
可感知性是用來評價列印、掃描過程以及其他經過圖像處理的列印圖像質量的一個重要的指標。然而，只有當可感知性被明確定義之後，這種評價與衡量才能成為可能。近年來，針對各種經過圖像處理的數字圖像，例如壓縮的圖像/視頻、嵌入水印的圖像/視頻，研究者們提出了各種方法來對圖像質量進行評估。
為了能夠有效的評價列印文檔/圖像的保真度，評價算法必須對以下集中情況魯棒列印和掃描過程所引入的噪聲和失真；掃描過程中引入的各種仿射變換失真(主要是旋轉、平移和尺度變換)；與原始圖像相比，在掃描過程中引起的掃描圖像像素值的變化。
更重要的是，這種評價算法應當與人類感知特性相吻合。這就意味著當採用這個評價算法對各種圖像(如加入不同強度的水印圖像)進行排序時，其次序應當與人類感知習慣相同。
一種簡單但被廣泛使用的圖像保真度評價算法是峰值信噪比(PeakSignal to Noise Ratio，PSNR)和其等價形式均方誤差(Mean Square Error，MSE)。然而，這種評價方法並沒有充分的考慮到人類的感知特性。同時，這種方法對各種仿射變換失真也非常敏感。這種方法因此並不適合用於保真度的評價。
人類視覺系統模型(Human Visual System，HVS)系統地描述了人類視覺對物體的感知規律與特徵，因此可以用來對圖像的保真度進行科學的評價。
美國專利No.5,329,379(July 12，1994)提出了一種用來評估壓縮視頻流的方法，其通過待評價視頻流中出現的形狀、位移、紋理和顏色對視頻流中的各個幀進行評測。
美國專利No.6,704,451(March 9，2004)提出的視頻質量評估方法則是基於視頻中的各種特徵。
美國專利No.6,690,839(February 10，2004)將HVS模型用於視頻圖像質量的評估，但是這種方法並沒有考慮局部亮度、局部對比度和誤差累計等因素。
上述的技術方案均只能用於評價數字模式的圖像，並且這些方法只能用於計算機的顯示器和電視等情況，無法適用於列印文檔/圖像的質量評估。
但是這些方法僅僅限於對數字格式的圖像進行質量評估，它們並不適用於評價列印文檔/圖像的質量評估。
發明內容
本發明的目的在於提供一種列印質量評估方法及系統，實現對列印文檔/圖像的簡單、快速、有效的質量評估，能處理列印、掃描過程引入的失真魯棒，並且使評估結果與人類的感知特性相一致。
為了實現上述目的，本發明提供了一種列印質量評估方法，包括步驟A，計算第一數字圖像和第二數字圖像的誤差矩陣；步驟B，計算相對敏感度函數矩陣；步驟C，根據第一數字圖像的頻率域特徵修改相對敏感度函數矩陣得到優化的相對敏感度函數矩陣；步驟D，根據優化的相對敏感度函數矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣；步驟E，根據感知誤差矩陣評測列印圖像；第一數字圖像為通過標準圖像採集設備採集到的列印圖像的數字文件，第一數字圖像為列印圖像的原始數字文件或第一數字圖像的基準文件。
上述的方法，其中，步驟A之前還包括步驟F，對第一數字圖像和第二數字圖像進行匹配對準。
上述的方法，其中，步驟F具體包括步驟F1，檢測第一數字圖像和第二數字圖像中的特徵；步驟F2，計算第一數字圖像和第二數字圖像之間的仿射變換關係；
步驟F3，根據仿射變換關係對第一數字圖像進行平移，旋轉和尺度縮放，實現匹配對準。
上述的方法，其中，步驟A具體包括步驟A1，將第一數字圖像和第二數字圖像都劃分成圖像子塊；步驟A2，將第一數字圖像和第二數字圖像的所有圖像子塊變換到頻率域；步驟A3，對第一數字圖像和第二數字圖像中的相對應的圖像子塊進行矩陣相減後獲取誤差矩陣。
上述的方法，其中，頻率域包括但不限於離散餘弦變換域、離散傅立葉變換域、快速傅立葉變換域、小波變換域。
上述的方法，其中，步驟A1中具體為根據人類視覺系統的感知特性和計算效率將第一數字圖像和第二數字圖像都劃分成圖像子塊。
上述的方法，其中，步驟C中的頻率域特徵包括但不限於局部亮度和局部對比度。
上述的方法，其中，步驟D具體為將各圖像子塊對應的優化的相對敏感度函數矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣的對應元素相乘作為圖像子塊的感知誤差矩陣的對應元素。
上述的方法，其中，步驟E具體包括步驟E1，對各圖像子塊的感知誤差矩陣求和得到對應圖像子塊的得分；步驟E2，將各圖像子塊的得分求和得到列印圖像的評測得分。
為了更好的實現上述目的，本發明還提供了一種列印質量評估系統，包括誤差矩陣計算模塊，用於計算第一數字圖像和第二數字圖像的誤差矩陣；相對敏感度函數矩陣計算模塊，用於計算相對敏感度函數矩陣；優化的敏感度函數矩陣計算模塊，用於根據第一數字圖像的頻率域特徵修改相對敏感度函數矩陣得到優化的相對敏感度函數矩陣；感知誤差矩陣計算模塊，用於根據優化的相對敏感度函數矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣；評測模塊，用於根據感知誤差矩陣評測列印圖像；
第一數字圖像為通過標準圖像採集設備採集到的列印圖像的數字文件，第一數字圖像為列印圖像的原始數字文件或第一數字圖像的基準文件。
上述的系統，其中，還包括匹配對準模塊，與誤差矩陣計算模塊和相對敏感度函數矩陣計算模塊連接，用於對第一數字圖像和第二數字圖像進行匹配對準。
上述的系統，其中，頻率域特徵包括但不限於局部亮度和局部對比度。
上述的系統，其中，還包括印表機，用於列印出所述列印圖像；標準圖像採集設備，用於根據列印圖像獲取第一數字圖像。
上述的系統，其中，所述標準圖像採集設備包括但不限於掃描儀、數位相機。
本發明的列印質量評估方法及系統通過匹配對準，解決了列印、掃描過程中產生的幾何畸變、噪聲等問題，同時通過引入人類視覺模型，使列印質量評估更加符合人類的感知特性，實現了簡單、快速、有效的列印質量評估。
圖1為本發明的列印質量評估系統的結構示意圖；圖2為本發明的列印質量評估方法的流程示意圖；圖3為圖2中步驟21的具體流程示意圖；圖4為圖2中步驟22的具體流程示意圖；圖5為圖像子塊的DCT變換的示意圖；圖6為大小為64*64的圖像子塊的相對敏感度函數矩陣的示意圖。
具體實施例方式
為方便描述，在此先對本發明中出現的幾個概念進行定義。
列印圖像，為通過印表機列印出來的文件；第一數字圖像，為通過標準圖像採集設備採集到的列印圖像的數字文件，如通過掃描儀掃描該列印圖像得到的數字文件，或通過數位相機對該列印圖像拍照後獲取的數字文件，當然也可以通過其他方式獲取；這些標準圖像採集設備將列印圖像轉換成第一數字圖像時可將誤差控制在一定範圍內；第二數字圖像，為列印圖像的原始數字文件，即輸入印表機的數字文件，也可以是該第一數字圖像的基準文件，即對該第二數字圖像進行一定處理後列印即可獲取上述的列印圖像，該處理包括嵌入水印、壓縮等操作，針對不同的第二數字圖像，本發明的列印質量評估系統的處理步驟完全相同。
本發明的列印質量評估系統用於對列印圖像進行評估，其輸入為第一數字圖像和第二數字圖像。
本發明的列印質量評估系統通過對第一數字圖像和第二數字圖像進行處理，獲取第一數字圖像和第二數字圖像之間的感知誤差矩陣，並根據感知誤差矩陣對列印圖像進行評測，該感知誤差矩陣是由第一數字圖像和第二數字圖像之間的頻率域誤差矩陣和優化的CSF(Contrast Sensitivity Function，相對敏感度函數)矩陣的相應元素相乘獲取，該優化的CSF矩陣是通過利用第一數字圖像的頻率域特徵對CSF矩陣優化得到。
本發明的列印質量評估系統如圖1所示，包括匹配對準模塊11，用於接收第一數字圖像和第二數字圖像，並利用一些特徵對第一數字圖像和第二數字圖像進行匹配對準，獲取匹配對準的圖像對；誤差矩陣計算模塊12，用於將匹配對準後的第一數字圖像和第二數字圖像變換到頻率域後計算第一數字圖像和第二數字圖像的誤差矩陣；相對敏感度函數矩陣計算模塊13，用於根據人類視覺系統模型和圖像子塊的參數計算相對敏感度函數矩陣；優化的敏感度函數矩陣計算模塊14，用於根據第一數字圖像的頻率域特徵修改相對敏感度函數矩陣得到優化的相對敏感度函數矩陣；感知誤差矩陣計算模塊15，用於根據優化的相對敏感度函數矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣，其將優化的相對敏感度函數矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣的對應元素相乘作為感知誤差矩陣的對應元素；評測模塊16，根據該感知誤差矩陣獲取列印圖像的評測分數。
本發明的列印質量評估方法如圖2所示，具體包括如下步驟步驟21，接收第一數字圖像和第二數字圖像，並利用一些特徵對第一數字圖像和第二數字圖像進行匹配對準，獲取匹配對準的圖像對，其中的特徵可以是圖像中的邊緣、角點或灰度等；步驟22，將匹配對準後的第一數字圖像和第二數字圖像劃分成圖像子塊，變換到頻率域，計算第一數字圖像和第二數字圖像的對應圖像子塊的誤差矩陣；步驟23，獲取對應圖像子塊的相對敏感度函數矩陣，該相對敏感度函數矩陣應充分考慮列印的各種特性，如紙張的大小、列印解析度和光照等因素，同時還應該考慮人類視覺系統對圖像感知的影響，例如人眼可以感知的最大和最小頻率，人眼可以感知的最小光照等因素，因此本步驟中結合人類視覺系統模型和第一數字圖像的圖像子塊參數計算對應圖像子塊的相對敏感度函數矩陣，其中，該圖像子塊的參數是由列印文檔的特徵決定，包括亮度，解析度以及列印文檔的對比度等，同時，人類視覺系統模型充分考慮到了人類視覺系統對圖像感知的影響，例如人眼可感知的最大和最小頻率，人眼可以感知的最小光照等因素，圖6為大小為64*64的圖像子塊的相對敏感度函數矩陣的示意圖；對於獲取對應圖像子塊的相對敏感度函數矩陣可參見Ahumada，A.；Peterson，H.的「Luminance-model-based DCT quantization for color imagecompression」一文，Proc.Of Human Vision，Visual Processing and DigitalDisplay，pages.193-201，1993；步驟24，根據第一數字圖像的頻率域特徵修改相對敏感度函數矩陣得到優化的相對敏感度函數矩陣，該頻率域特徵包括第一數字圖像的局部亮度、局部對比度等；步驟25，根據優化的相對敏感度函數矩陣與誤差矩陣獲取各圖像子塊的感知誤差矩陣，其將各圖像子塊對應的優化的相對敏感度函數矩陣與誤差矩陣的對應元素相乘作為該圖像子塊的感知誤差矩陣的對應元素；步驟26，根據各圖像子塊的感知誤差矩陣獲取列印圖像的評測分數，其通過對各圖像子塊的感知誤差矩陣求和得到該圖像子塊的得分，然後將各圖像子塊的得分求和得到列印圖像的評測得分，本步驟的求和均可以是LP準則求和。
其中，步驟21如圖3所示，具體包括如下步驟步驟211，檢測第一數字圖像和第二數字圖像中的特徵，如邊緣、角點、灰度特徵等，通常來講，邊緣和角點對於亮度變換的圖像更加魯棒，邊緣可以通過邊緣檢測算子(如Sobel算子、Canny算子等)檢測，角點可通過角點檢測算子(如Susan算子)檢測；步驟212，計算第一數字圖像和第二數字圖像之間的仿射變換關係，如角點，就可以利用相對應的角度計算均方值誤差最小的仿射變換；步驟213，根據仿射變換對第一數字圖像進行平移，旋轉和尺度縮放，從而使得第一數字圖像和第二數字圖像匹配對準，在剪切下多餘和無效的區域後(通常是圖像的邊界部分)，就可得到匹配對準的圖像對。
其中，步驟22如圖4所示，步驟22具體包括如下步驟步驟221，將第一數字圖像和第二數字圖像都劃分成N個圖像子塊，每個圖像子塊的大小都是n*n個像素，該圖像子塊的劃分考慮人類視覺系統的感知特性和計算效率之間的均衡，如果所選圖像子塊過大，則計算耗費就會很高；如果圖像子塊大小選擇過小，則第一數字圖像的低頻信息就會損失掉，本發明中，根據人類視覺系統模型，該圖像子塊的大小的最佳值為64*64像素；步驟222，將第一數字圖像和第二數字圖像的每個圖像子塊都變換到頻率域，如DCT(Discrete Cosine Transform，離散餘弦變換)域、DFT(Discrete Fouriertransform，離散傅立葉變換)域、FFT(Fast Fourier transform，快速傅立葉變換)域、wavelet(小波)域等，圖5中示出了DCT域的示例；步驟223，對第一數字圖像和第二數字圖像中的相對應的圖像子塊進行矩陣相減，從而得到頻率域的誤差矩陣。
在頻率域上，可以計算第一數字圖像和第二數字圖像之間的誤差矩陣。如果我們分別用I和I』來表示基準圖像和評測圖像中相應的圖像子塊，I和I』的頻率域變換則分別用F和F』來表示，則誤差矩陣E可以通過下式計算得到E＝F-F』獲取CSF函數後，以DCT域的圖像評估為例對CSF函數優化得到優化的CSF函數，首先利用局部亮度修改相對敏感度函數矩陣CSF=CSF(c00kc00)T]]>其中，c00k是第一數字圖像的當前圖像子塊DCT變換的直流分量，c00則是第一數字圖像的中所有圖像子塊的直流分量的平均值，αT是一個通過實驗得到的參數；
然後，我們根據局部對比度修改相對敏感度函數矩陣CSF=CSFmax[1,(|cm,n,k|CSF)wm,n],m,n=1,...,N-1]]>其中，cm，n，k是當前圖像子塊的DCT係數，wm，n則是權重係數，該CSF」即為優化的CSF矩陣。
其中αT的作用是控制局部亮度對相對敏感度函數矩陣影響程度，這個值越大時，局部亮度對相對敏感度函數矩陣的影響越大，當αT＝0，則局部亮度對相對敏感度函數矩陣沒有影響，合適的αT值可以通過實驗得到；與αT類似，wm，n也是用來控制局部對比度對相對敏感度函數矩陣的影響程度的大小，當wm，n＝0時，修改後的相對敏感度函數矩陣與原相對敏感度函數矩陣相同，其合適的值也是可以通過實驗獲得。
步驟25中，假設頻率域中誤差矩陣用E＝(ei，j)m，n來表示，而優化的CSF矩陣CSF」用C＝(ci，j)m，n來表示，則，感知誤差矩陣為W＝(wi，j)m，n，其中wi，j＝ei，j·ci，j(i＝1，...，m；j＝1，...，n)然後，將感知誤差矩陣W中所有的元素用LP準則進行求和，從而得到當前圖像子塊的得分。例如，為了得到感知誤差矩陣W的得分s，有下式s=(i=1mj=1n|wi,j|p)1p,i=1,...,m;j=1,...,n]]>其中p的值在優選方式中為1。
最後，列印圖像的最終評測得分的最終得分可通過將所有圖像子塊的得分進行求和來得到，和過程同樣遵循LP準則，p的值在優選方式中為1。
以上所述僅是本發明的優選實施方式，應當指出，對於本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以作出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發明的保護範圍。
權利要求
1.一種列印質量評估方法，包括步驟A，計算第一數字圖像和第二數字圖像的誤差矩陣；步驟B，計算相對敏感度函數矩陣；步驟C，根據第一數字圖像的頻率域特徵修改相對敏感度函數矩陣得到優化的相對敏感度函數矩陣；步驟D，根據優化的相對敏感度函數矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣；步驟E，根據感知誤差矩陣評測列印圖像；第一數字圖像為通過標準圖像採集設備採集到的列印圖像的數字文件，第一數字圖像為列印圖像的原始數字文件或第一數字圖像的基準文件。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，步驟A之前還包括步驟F，對第一數字圖像和第二數字圖像進行匹配對準。
3.根據權利要求2所述的方法，其特徵在於，步驟F具體包括步驟F1，檢測第一數字圖像和第二數字圖像中的特徵；步驟F2，計算第一數字圖像和第二數字圖像之間的仿射變換關係；步驟F3，根據仿射變換關係對第一數字圖像進行平移，旋轉和尺度縮放，實現匹配對準。
4.根據權利要求3所述的方法，其特徵在於，步驟F1中的特徵包括但不限於邊緣、角點或灰度特徵。
5.根據權利要求1、2或3所述的方法，其特徵在於，步驟A具體包括步驟A1，將第一數字圖像和第二數字圖像都劃分成圖像子塊；步驟A2，將第一數字圖像和第二數字圖像的所有圖像子塊變換到頻率域；步驟A3，對第一數字圖像和第二數字圖像中的相對應的圖像子塊進行矩陣相減後獲取誤差矩陣。
6.根據權利要求5所述的方法，其特徵在於，頻率域包括但不限於離散餘弦變換域、離散傅立葉變換域、快速傅立葉變換域、小波變換域。
7.根據權利要求5所述的方法，其特徵在於，步驟A1中根據人類視覺系統的感知特性和計算效率將第一數字圖像和第二數字圖像都劃分成圖像子塊。
8.根據權利要求7所述的方法，其特徵在於，圖像子塊為64*64像素。
9.根據權利要求5所述的方法，其特徵在於，步驟C中的頻率域特徵包括但不限於局部亮度和局部對比度。
10.根據權利要求5所述的方法，其特徵在於，步驟D具體為將各圖像子塊對應的優化的相對敏感度函數矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣的對應元素相乘作為圖像子塊的感知誤差矩陣的對應元素。
11.根據權利要求5所述的方法，其特徵在於，步驟E具體包括步驟E1，對各圖像子塊的感知誤差矩陣求和得到對應圖像子塊的得分；步驟E2，將各圖像子塊的得分求和得到列印圖像的評測得分。
12.根據權利要求11所述的方法，其特徵在於，所述步驟E1和步驟E2中的求和為LP準則求和。
13.根據權利要求12所述的方法，其特徵在於，LP準則求和取P值為1進行求和。
14.一種列印質量評估系統，包括誤差矩陣計算模塊，用於計算第一數字圖像和第二數字圖像的誤差矩陣；相對敏感度函數矩陣計算模塊，用於計算相對敏感度函數矩陣；優化的敏感度函數矩陣計算模塊，用於根據第一數字圖像的頻率域特徵修改相對敏感度函數矩陣得到優化的相對敏感度函數矩陣；感知誤差矩陣計算模塊，用於根據優化的相對敏感度函數矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣；評測模塊，用於根據感知誤差矩陣評測列印圖像；第一數字圖像為通過標準圖像採集設備採集到的列印圖像的數字文件，第一數字圖像為列印圖像的原始數字文件或第一數字圖像的基準文件。
15.根據權利要求14所述的系統，其特徵在於，還包括匹配對準模塊，與誤差矩陣計算模塊和相對敏感度函數矩陣計算模塊連接，用於對第一數字圖像和第二數字圖像進行匹配對準。
16.根據權利要求14所述的系統，其特徵在於，頻率域特徵包括但不限於局部亮度和局部對比度。
17.根據權利要求14所述的系統，其特徵在於，還包括印表機，用於列印出所述列印圖像；標準圖像採集設備，用於根據列印圖像獲取第一數字圖像。
18.根據權利要求17所述的系統，其特徵在於，所述標準圖像採集設備包括但不限於掃描儀、數位相機。
全文摘要
本發明公開了一種列印質量評估方法和系統，用於對列印圖像進行評估，其中方法包括計算第一數字圖像和第二數字圖像的誤差矩陣；計算相對敏感度函數矩陣；得到優化的相對敏感度函數矩陣；根據優化的相對敏感度函數矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣；根據感知誤差矩陣評測列印圖像；第一數字圖像為通過標準圖像採集設備採集到的列印圖像的數字文件，第一數字圖像為列印圖像的原始數字文件或第一數字圖像的基準文件。本發明的列印質量評估方法及系統通過匹配對準，解決了列印、掃描過程中產生的幾何畸變、噪聲等問題，同時通過引入人類視覺模型，使列印質量評估更加符合人類的感知特性，實現了簡單、快速、有效的列印質量評估。
文檔編號G06T7/00GK101055560SQ20061007319
公開日2007年10月17日 申請日期2006年4月12日 優先權日2006年4月12日
發明者李銘 申請人:株式會社理光