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TECHNISCHES
GEBIET
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Die vorliegende Erfindung betrifft
Verfahren zum Scannen und Vervielfältigen von Bildern und insbesondere
Verfahren zum Korrigieren eines von einem Film gescannten digitalen
Farbbilds.
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HINTERGRUND
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Beim Erzeugen von Positivbildern
von fotografischen Negativen kann es sich um einen schwierigen und
ungenauen Prozess handeln. Das grundlegende Problem dabei ist, dass
der Kunde Bilder haben möchte,
die trotz veränderlicher
Größen beim
fotografischen Abbildungsprozess durchweg ein korrektes Farbgleichgewicht
und eine korrekte Helligkeit wiedergeben. Schwankungsquellen beim
fotografischen Abbildungsprozess umfassen: (a) Schwankungen von
Film zu Film bei den spektrofotometrischen und sensitometrischen
Charakteristiken, (b) Schwankungen von Emulsion zu Emulsion innerhalb eines
Filmtyps aufgrund von Veränderlichkeiten
bei der Filmherstellung, Filmalterung während der Lagerung vor der
Belichtung, latentem Verblassen des Bilds nach der Belichtung, Nachdunkeln
nach der Bearbeitung und chemischen Veränderungen bei dem Filmbearbeitungsprozess,
(c) Veränderung
der Beleuchtung während
des Fotografierens, die sowohl zu einer Veränderung in dem Farbgleichgewicht
als auch zu einer Veränderung
der Belichtungsstärke führen kann,
und (d) andere Veränderungen,
wie z. B. aufgrund von Unterschieden in der Kameralinsenfarbe. Die
Herausforderung bei der fotografischen Farbkorrektur ist das Kompensieren
jeder der oben genannten veränderlichen
Größe bei gleichzeitigem Beibehalten
von Farbabweichungen von Neutral in dem Bild, die von dem fotografierten
Objekt abhängen.
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In EP-A-0 773 470 ist die Korrektur
eines Grau-Ungleichgewichts innerhalb eines einzelnen Bilds über einen
Belichtungsbereich beschrieben, wodurch unter Berücksichtigung
von Belichtungsdifferenzen in dem Grau-Gleichgewicht ein Ausgleich
in einzelnen Farbkanälen
stattfindet.
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Ferner beschreibt EP-A-0 770 905
Objekt-Ausfallkompressionsgrenzen in Zusammenhang mit Standardfilmdichte-Referenzflecken
auf einem Standardfilm.
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In EP-A-0 620 678 ist eine 12-Bit-
bis 8-Bit-Konvertierung in Zusammenhang mit einem linearen Belichtungsbereich
in einer Dichte-LUT beschrieben.
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In US-A-5 497 431 sind mittlere Histogramm-Dichten
und HSL-Daten beschrieben.
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In US-A-5 337 130 sind Ausfall des
Objekts, die Verwendung von Histogrammen und mittlere Dichtesättigungen
beschrieben.
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In EP-A-0 595 032 sind DX-Codes für die Filmbelichtungssteuerung
und Objektausfallgrenzen beschrieben.
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In EP-A-0 430 165 ist die Verwendung
von Histogrammen, hellsten Bildstellen und Schatten bei mittleren
RGB und Dichten beschrieben.
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In US-A-5 121 198 sind Flexionspunkte
von Kontrasten und Schatten/hellsten Bildstellen beschrieben.
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In US-A-5 386 304 ist die Gammawert-Korrektur
beschrieben.
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In WO 91 10330 A sind Gammawert-Korrektur,
inverse LUTs und Mittelwerte benachbarter Dichten beschrieben.
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In US-A-5 703 700 ist die Beleuchtungsstärke oder
Integration des gesteuerten Scanners beschrieben.
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In US-A-5 719 661 sind DX-Codes für die Belichtung
beschrieben, und in 29–33 sind drei Farbmittelwertdaten und in 6 eine Referenz-Belichtungsbedingungseinstellung
sowie Mittelwerte für hellste
Stellen und Schatten gezeigt.
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Schließlich sind in EP-A-0 129 446
ein unterbelichteter oder überbelichteter
Referenzfilm und ein Objektausfall beschrieben.
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ZUSAMMENFASSENDER ÜBERBLICK
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Die vorliegende Erfindung betrifft
ein Verfahren zum Korrigieren von von einem Scanner erzeugten Farbbildern
gemäß 1. Die Unteransprüche betreffen
einzelne Ausführungsformen
der Erfindung. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren werden ein Satz
oder mehrere Sätze
von Algorithmen für
die Farbkalibrierung und -korrektur gescannter Bilder angewandt.
Die Bilder können
beispielsweise von einem reflektierenden oder durchlässigen Film
oder Papier gescannt werden. Insbesondere können die Bilder von einem bearbeiteten
fotografischen Negativ- oder Positivfilm gescannt werden. Weitere
Beispiele umfassen einen fotothermografischen oder thermografischen
Film, elektrografisch bedrucktes Papier, mit Tintenstrahl bedrucktes
Papier u. dgl. Der Einfachheit halber werden sämtliche vorgenannten Medien
hier als "Film" bezeichnet.
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Bei Verwendung eines fotografischen
Films ermöglicht
beispielsweise ein Farbkalibrier- und -korrekturalgorithmus die
Korrektur des Bilds hinsichtlich von Filmtyp zu Filmtyp auftretenden
Veränderungen im
Farbton, Überbelichtung
oder Unterbelichtung, durch die Belichtung hervorgerufenen Farbtonverschiebungen,
Farbtonverschiebungen aufgrund von Beleuchtungseffekten, be arbeitungsbedingten
Farbtonverschiebungen und anderen veränderlichen Größen bei
der Filmbearbeitung, wobei gleichzeitig der Gesamtfarbton des Objekts
in dem Originalbild beibehalten wird. Ein Bildrekonstruktions-Algorithmus ermöglicht das
Erzeugen von Look-up-Tabellen (LUTs), die eine visuell ansprechende
Version des Bilds erzeugen, wenn sie mit den Originaldaten verwendet
werden. Falls gewünscht,
kann bei dem Verfahren auch ein Algorithmus für eine optimierte Bittiefenreduzierung
angewandt werden, der die Empfindlichkeitskurve des Scanners effektiver
der des Films anpasst, wodurch der Rauschabstand verbessert und
Artefakte, wie z. B. Pixelbildung, die durch zu grobes Abtasten
der Tonkurve hervorgerufen werden können, verringert werden.
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Die vorliegende Erfindung schafft
bei einer Ausführungsform
ein Verfahren zum Korrigieren eines von einem Film gescannten digitalen
Farbbilds, mit folgenden Schritten: Erzeugen von Farbmittelwertdaten
für das
gescannte Farbbild, Durchführen einer
Belichtungskorrektur des Bilds unter Verwendung der Farbmittelwertdaten
und der ausgewählten Belichtungskalibrierdaten,
Durchführen
einer chromatischen Korrektur des Bilds unter Verwendung einer Objekt-Ausfallunterdrückungsgrenze
nach der Belichtungskorrektur, Erzeugen von für die Belichtungskorrektur
und die chromatische Korrektur repräsentativen Bildkorrekturdaten,
und Verwenden der Bildkorrekturdaten für das Bild zum Herstellen eines korrigierten
Farbbilds.
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BESCHREIBUNG
DER ZEICHNUNGEN
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Im Folgenden wird das erfindungsgemäße Verfahren
anhand der Zeichnungen beschrieben. Es zeigen:
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1 ein
Funktionsdiagramm eines Systems zum Korrigieren und Rekonstruieren
gescannter Farbbilder;
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2 eine
schematische grafische Darstellung eines für ein hypothetisches gescanntes
Bild erzeugten Histogramms;
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3 eine
grafische Darstellung einer Farbkorrektur- und Bildrekonstruktionskurve
für ein
gescanntes Bild;
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4 eine
grafische Darstellung einer Kontrastformkurve zur Anwendung bei
einer in 3 gezeigten
Kurve;
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5 ein
Ablaufdiagramm eines Scanner-Kalibrierverfahrens, das bei einem
in 1 gezeigten System
implementiert wird; und
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6 ein
Ablaufdiagramm eines Scan-Ergebnis-Korrektur- und -Rekonstruierverfahrens,
das bei einem in 1 gezeigten
System implementiert wird.
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Gleiche Bezugszeichen und Bezeichnungen in
den verschiedenen Zeichnungen bezeichnen gleiche Elemente.
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DETAILLIERTE
BESCHREIBUNG
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1 zeigt
ein Funktionsdiagramm eines Systems 10 zum Korrigieren
und Rekonstruieren gescannter Farbbilder. Gemäß 1 kann das System 10 einen Bild-Scanner 12 und
ein auf einer Software basierendes System 14 mit einem
Belichtungskurven-Erzeugungsmodul 16, einem Histogramm-Erzeugungsmodul 18,
einem Farbkorrektur-/Bildrekonstruktionsmodul 20 und einem
LUT-Konvertiermodul 22 aufweisen. Bei einer beispielhaften
Anwendung zum Scannen eines fotografischen Films kann der Scanner 12 als
Scanner für
fotografische Bilder des Typs ausgeführt sein, der typischerweise
zum Scannen eines Negativfilms im Rollenformat verwendet wird. Das
Belichtungskurven-Erzeugungsmodul 16 bearbeitet Kalibrierdaten,
die von dem Scanner 12 in Reaktion auf Kalibrierbilder
erzeugt werden und erstellt Kalibrierkurven zum Korrigieren überbelichteter und
unterbelichteter Bilder. Die Kalibrierkurven können zur späteren Verwendung gespeichert
werden. Das Histogramm-Erzeugungsmodul 18 bearbeitet Bilddaten,
die von dem Scanner 12 in Reaktion auf echte, vom Benutzer
zur Verfügung
gestellte Bilder erzeugt werden, und erstellt ein Histogramm, das
die Verteilung der Graupegel für
Rot-, Grün- und Blau-(RGB-)Kanäle innerhalb
des Bilds repräsentiert. Das
Farbkorrektur-/Bildrekonstruktionsmodul 20 bearbeitet das
von dem Histogramm-Erzeugungsmodul 18 erzeugte
Histogramm und von dem Belichtungskurven-Erzeugungsmodul 16 erzeugte
Kalibrierkurven zum Erstellen von Korrektur-LUTs für jeden der Rot-, Grün- und Blau-Farbauszüge. Ferner
erzeugt das Farbkorrektur-/Bildrekonstruktionsmodul 20 LUTs,
die für
eine Bildrekonstruktionskurve repräsentativ sind. Das LUT-Konvertiermodul 22 wendet
die Rekonstruktions-LUTs auf echte, von dem Scanner 12 erzeugte
Bilddaten an, um ein rekonstruiertes Bild zu erstellen, das zum
Erzeugen qualitativ hochwertiger Reproduktionen des Originalbilds
verwendet werden kann.
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Optimierte
Bittiefenreduzierung
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Der Scanner 12 kann im wesentlichen
herkömmlichen
Bild-Scannern entsprechen, die für
das Scannen eines Films in einem Durchlass- oder Reflexionsmodus
verwendet werden. Bei einer Ausführungsform
kann der Scanner 12 eine Scanner-Optik aufweisen, wie z.
B. einen Zeilen-Scanner, der zum Aufbringen eines Lichtstrahls auf
einen bearbeiteten, d. h. entwickelten, fotografischen Film vorgesehen ist,
einen Lichtdetektor, wie z. B. ein CCD-Zeilen-Scanner-Array zum Empfangen von durch
den Film durchgelassenem Licht und geeignete Farbfilter zum Erhalten
von Farbteilungsdaten von dem CCD-Zeilen-Scanner-Array, z. B. Rot-, Grün- und Blau-
(RGB-) Farbteilungsdaten. Der Lichtdetektor kann alternativ separate
Detektorelemente aufweisen, die für entsprechende Farbauszüge empfindlich gemacht
sind, wodurch das Erfordernis von Farbkanalfiltern entfällt. Beispielsweise
kann der Scanner 12 zum Scannen jeder Farbteilung mit einer n-Bit-Graupegel-Genauigkeit
vorgesehen sein und dann die daraus resultierenden Daten über eine
n- bis m-Bit-Konvertier-Lookup-Tabelle
(LUT) an eine in dem Scanner integrierte Hardware weiterleiten,
wobei m kleiner ist als n. Auf diese Weise kann der Scanner 12 eine
Bittiefenreduzierung durchführen, wobei
eine hohe Scanner-Leistung hinsichtlich pro Minute abgetasteter
Filmbilder besser aufrechterhalten wird.
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Die Architekturen einiger Scanner
erlauben nicht die volle Ausnutzung des gesamten n-Bit-Dynamikbereichs.
Beispielsweise nutzt ein Scanner manchmal nicht den gesamten zur
Verfügung
stehenden Dynamikbereich aus, da ein Teil des Dynamikbereichs zum
Aufnehmen von von Scanner zu Scanner auftretenden Veränderlichkeiten,
die durch Schwankungen bei der Herstellung und Schwankungen in der
Helligkeit der Lampen aufgrund von Alterung hervorgerufen werden,
verwendet wird. In einigen Fällen
kann sogar die Hälfte
des Dynamikbereichs des Scanners für das Aufnehmen solcher Schwankungen
bestimmt sein.
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Ferner kann bei einigen Scannern
weder die Belichtungsstärke
noch die Belichtungszeit von Bild zu Bild verändert werden. Folglich müssen Überbelichtungen,
normale Belichtungen und Unterbelichtungen alle innerhalb eines
gemeinsamen Dynamikbereichs gescannt werden. Diese Einschränkung reduziert
in starkem Maße
den verbleibenden Dynamikbereich für ein vorgegebenen Bild, da
für jedes Bild
nur eine Belichtungsstärke
zur Verfügung
steht.
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Schließlich weist bei einer Film-Scan-Anwendung
der fotografische Film keine lineare Beziehung zwischen der Durchlässigkeit,
die von dem CCD-Detektor gemessen wird, und der Belichtung auf.
Stattdessen ist diese Beziehung logarithmisch. Folglich kann die
Graupegelauflösung,
die in helleren Bereichen des Films adäquat (oder sogar größer als erforderlich)
ist, eine inadäquate
Auflösung
in dunkleren Bereichen bieten. Daher werden, wenn der Scanner 12 eine
einfache lineare Bittiefenreduzierung vom n-Bit-Eingang zum m-Bit-Ausgang
durchführt, die
hellen Bereiche des Films über-abgetastet
und die dunklen Bereiche unter-abgetastet. Dieses Problem tritt
bei negativ bearbeiteten fotografischen Filmen an den hellsten Stellen
von Überbelichtungen am
stärksten
zutage. In diesem Fall bewirkt das Unter-Abtasten, dass die gemessenen
Stärken
in starkem Maße
quantifiziert werden, was zu einer Pixelbildung in dem rekonstruierten
Bild führt.
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Mit den oben beschriebenen Effekten
können
nach der Konvertierung vom n- zum
m-Bit typische von dem Scanner erstellte Bilder einen wesentlich
reduzierten Dynamikbereich aufweisen. Ein solcher Dynamikbereich
ist für
zahlreiche Anwendungen adäquat,
insbesondere wenn der Dynamikbereich korrekt ausgenutzt wird. Es
ist jedoch möglich, dass
einzelne Farbauszüge
einiger Bilder noch weniger Graupegel aufweisen. In einigen Fällen kann
die Anzahl von Graupegeln für
das Rekonstruieren eines akzeptablen Bilds zu klein sein. Bilder,
die Szenen mit einem niedrigen Helligkeitsverhältnis darstellen, sind per
Definition Szenen mit einer niedrigeren Anzahl von Graupegeln. Entsprechend
kann ein Algorithmus für
eine optimierte Bittiefenreduzierung in den Scanner 12 implementiert
werden, wodurch die in dem 10-Bit-Bild zur Verfügung stehenden Graupegel zum
Minimieren von Artefakten besser genutzt werden. Der Algorithmus
kann in der Hardware, Firmware, Software oder einer Kombination
daraus in dem Scanner 12 implementiert sein. Alternativ
kann die Optimierung der Bittiefenreduzierung auf eine außerhalb
des Scanners 12 befindliche Vorrichtung angewandt werden,
die das n-Bit-, z. B. 10-Bit-, Ausgangssignal von dem Scanner empfängt. Als
weitere Alternative kann der Scanner 12 n-Bit-Daten erzeugen,
die über
ein dem System 10 zugeordnetes Softwaremodule einer optimierten
Bittiefenreduzierung unterzogen werden. Insbesondere kann die optimierte
Bittiefenreduzierung in den Farbkorrekturalgorithmus integriert
sein und von dem Farbkorrektur-/Bildrekonstruktionsmodul 20 durchgeführt werden.
Auf diese Weise kann die optimierte Bittiefenreduzierung Teil der
Farbkorrektur sein.
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Die inhärente Durchlässigkeit
eines fotografischen Films ist logarithmisch. Daher ist es sinnvoll, dass
der die Durchlässigkeit
messende Detektor auch eine logarithmische Messung durchführt. Der Tonkurven-Optimieralgorithmus
führt diesen
Schritt durch und reduziert dadurch die Komplexität der Konvertierung.
Entsprechend dem Tonkurven-Optimieralgorithmus werden die Werte
des dunkelsten verwendbaren Teils und des hellsten belichteten Teils des
Film im 10-Bit-Raum gemessen. Der Bereich wird dann unter Verwendung
einer Gammawert-Korrekturkurve y = ax9 +
b anstelle einer logarithmischen Kurve skaliert, wobei der Bereich
auf einen 2m-Pegel-Raum abgebildet wird.
Der 2m-Pegel-Raum
wird jedoch gemäß der Einschränkung, dass
die maximale Schrittgröße 1 ist,
abgebildet. Diese Einschränkung
zwingt den Algorithmus, jeden verfügbaren m-Bit-Wert zu benutzen
und dabei die Messung so glatt wie möglich zu halten. Die Verwendung
einer Gammawert-Korrekturkurve anstelle einer logarithmischen Kurve
wird bevorzugt, da die Gammawertkurve vom rechnerischen Standpunkt
aus betrachtet einfacher handhabbar ist. Ferner haben vom praktischen
Standpunkt aus betrachtet die beiden Kurven eine sehr ähnliche
Form, so dass bei praktischer Anwendung die Ergebnisse für beide
Kurven im wesentlichen gleich sind.
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Ein Vorteil dieser Technik besteht
darin, dass dabei die inhärente
n-Bit-Genauigkeit in demjenigen Teil der Durchlässigkeitskurve des Films besser
ausgenutzt wird, in dem sie am meisten benötigt wird, d. h. in helleren
Bereichen, wobei auf einen Teil der Genauigkeit in denjenigen Teilen
der Durchlässigkeitskurve,
die über-abgetastet
werden, verzichtet wird. Mit anderen Worten: die Genauigkeit wird
für die
helleren Teil des bearbeiteten fotografischen Films verbessert und
in den dunkleren Teilen reduziert. Somit wird die Genauigkeit dort
verstärkt,
wo sie benötigt wird,
ohne dass die Genauigkeit in anderen Teilen des Films spürbar verringert
wird. Durch die Anwendung dieser Technik wird der Pegel sowohl der
Eintrittshäufigkeit
als auch der Stärke
von Pixelbildungs-Artefakten beträchtlich reduziert.
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Farbkalibrierung
und -korrektur
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Bei anderen Ausführungsformen wird bei der vorliegenden
Erfindung ein Algorithmus für
eine Farbkorrektur eines digitalisierten Bilds implementiert, wie
z. B. des von einem bearbeiteten fotografischen Film oder einem
anderen Film oder Papiermedium gescannten Bilds. Eine Farbkorrektur
kann in die Software implementiert werden, und zwar teilweise durch
das Belichtungskurven-Erzeugungsmodul 16, das Kalibrier-Belichtungskurven
zum Korrigieren von durch Unterbelichtung oder Überbelichtung eines gescannten
Bilds hervorgerufenen Schwankungen erzeugt, durch das Histogramm-Erzeugungsmodul 18,
das für
die Dichtepegel einer vorgegebenen Farbteilung repräsentative
Histogramm-Informationen erzeugt, und durch das Farbkorrektur-/Bildrekonstruktionsmodul 20,
das Korrekturen anhand der Histogramm-Informationen und der Kalibrier-Belichtungskurven
erzeugt. Diese Implementierung in die Software kann in einem Programmiercode
angeordnet sein, auf den durch einen Prozessor zugegriffen wird
und der von dem Prozessor ausgeführt
wird.
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Der Programmiercode kann von einer
anderen Speichervorrichtung in den Speicher geladen werden, wie
z. B. ein Festplattenlaufwerk oder eine dem System 10 zugeordnete
herausnehmbare Medienvorrichtung. Der Prozessor kann in Form eines
beliebigen herkömmlichen
Allzweck-Ein- oder Mehrchip-Mikroprozessors,
wie z. B. eines Pentium®-Prozessors, eines Pentium
Pro®-Prozessors, eines
8051-Prozessors, eines MIPS-Prozessors, eines Power PC®-Prozessors oder eines
Alpha®-Prozessors,
ausgeführt
sein. Außerdem
kann der Prozessor ein beliebiger herkömmlicher Spezial-Mikroprozessor
sein. Ferner kann der Prozessor in einen Personalcomputer oder eine
Computer-Arbeitsstation integriert sein, die eine Eingabevorrichtung,
wie z. B. eine herkömmliche
Tastatur, und eine Zeigevorrichtung, wie z. B. eine Maus oder einen
Trackball, und eine Ausgabevorrichtung, wie z. B. einen Bildschirm oder
einen Flachbildschirm, aufweist, die dem Benutzer eine Anzeige in
Form eines Textes oder einer Grafik bietet.
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Der Farbkorrekturalgorithmus kann
beispielsweise zum Digitalisieren von Ausgangsdaten verwendet werden,
die entsprechend einem Algorithmus für optimierte Bittiefenreduzierung
erzeugt worden sind, wie oben beschrieben. Alternativ ist der Farbkorrekturalgorithmus
auf Ausgangsdaten anwendbar, die keiner Bittiefenreduzierung unterzogen worden
sind.
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Algorithmen für eine akkurate Farbkorrektur sind
für herkömmliche
fotografische Druckeinrichtungen entwickelt worden. Die sogenannte
Theorie der "Anpassung
an Grau" beispielsweise
ist in US-A-2,571,697 beschrieben. Ein auf der Theorie der "Anpassung an Grau" basierender Farbkorrekturalgorithmus
kann unter Anwendung einer Transformation von einem Rot-Grün-Blau-Farbraum
in einen Farbton-, Sättigungs-
und Helligkeits- (HSL-) Raum implementiert werden. Ein Farbkorrekturalgorithmus gemäß dieser
Ausführungsform
kann die "Anpassung
an Grau" anwenden.
Dieser Algorithmus funktioniert in einer Anzahl von HSL-Farbräumen.
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HSL-Farbräume können entweder als Zylinderkoordinatensysteme
oder kartesische Koordinatensysteme dargestellt werden und weisen
generell folgende Charakteristiken auf: (a) wenn der Farbraum als
Zylinderkoordinatensysteme dargestellt ist, werden Schwankungen
entlang der Theta-Achse von Menschen als Verschiebungen im Farbton
wahrgenommen (z. B. Rot, Gelb, Grün, Zyan, Blau oder Magenta),
werden Schwankungen entlang der radialen Achse als Verschiebung
in der Sättigung
wahrgenommen, z. B. geringe Sättigungen
sind gräulich, hohe
Sättigungen
sind intensiv oder bunt, und werden Schwankungen entlang der Z-Achse
als Veränderungen
der Helligkeit des Objekts wahrgenommen; und (b) wenn der Farbraum
als kartesische Koordinatensysteme dargestellt ist, entsprechen
die x- und y-Achsen zwei entgegengesetzten Farbpaaren (häufig ist
die eine die Rot-/Grün-Achse
und die andere die Gelb-/Blau-Achse) und ist die z-Achse wieder
die Helligkeitsachse.
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Ein T-Raum ist einer der mehreren
bekannten HSL-Farbräume.
Ein T-Raum ist beispielsweise in US-A-4,159,174 und 4,154,523 beschrieben.
Bei Implemen tierung des Farbkorrekturalgorithmus bei einer Anwendung
eines fotografischen Films kann der T-Raum aufgrund sowohl der Tatsache,
dass er den Benutzern von Film-Scannern vertraut ist, als auch der
Tatsache, dass er mit dem physischen Ergebnis des Films in Zusammenhang
steht, wünschenswert
sein. Insbesondere sind die x- und y-Achsen des T-Raums die GM-
(Grün/Magenta-)
und ST-(Himmelslicht/Wolfram-)Achsen. Mit Mischungen aus Außenbeleuchtung
und Innen-(Glühlampen-)Beleuchtung
beleuchtete weiße
Objekte erscheinen je nach prozentualem Anteil an Licht von jeder
Quelle an unterschiedlichen Stellen entlang der S-T-Achse. Diese
Tatsache dient dem Verständnis
des hier beschriebenen Farbalgorithmus. Die Anwendung des Algorithmus
im T-Raum wird beispielhaft beschrieben. Andere mögliche HSL-Räume funktionieren jedoch genauso
gut. Ferner kann die Konvertierung zu dem gewählten Raum auf einen kleinen
Abschnitt des zum Implementieren des Algorithmus verwendeten Computercodes
beschränkt
sein, wodurch ein schnelles Umschalten erleichtert wird, wenn die
Benutzung eines anderen Raums gewünscht wird. Eine Konvertierung
zu einem anderen Farbraum kann jedoch eine Neukalibrierung des Systems
und ein erneutes Auswählen
der Objekt-Ausfallunterdrückungsgrenzen
(SFSB oder "Specht-Grenzen") und der Rekonstruktions-Targets
erforderlich machen, wie nachstehend beschrieben wird.
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Nach dem Scannen der Bilder und dem
Erzeugen der Ausgangsdaten, z. B. unter Anwendung eines Algorithmus
für optimierte
Bittiefenreduzierung innerhalb des Scanners 12, wie oben
beschrieben, wird der Farbkorrekturalgorithmus zum Korrigieren der
Belichtungsstärke
und Entfernen unerwünschter Farbstiche
verwendet. Die Farbkorrekturalgorithmus ist vom Scanner unabhängig. Der
erste Schritt des Algorithmus ist das Erzeugen eines Histogramms
der Anzahl von Pixeln bei jedem Helligkeitspegel für jede Farbteilung.
Die Histogramm-Informationen werden teilweise zum Liefern von Farbmittelwertdaten
verwendet, die die Farbmittelwerte innerhalb des Bilds anzeigen.
Andere herkömmliche
Verfahren zum Erzeugen von Farbmittelwertdaten können ebenfalls angewandt werden.
Gemäß 1 kann die Erzeugung von
Farbmit telwertdaten dem diskreten Histogramm-Erzeugungs-Softwaremodul 18 innerhalb
des Softwaresystems 14 übertragen
werden. Die daraus resultierenden Histogramm-Informationen für jede Farbteilung
werden an die in dem Farbkorrektur-/Bildrekonstruktionsmodul 20 implementierte Farbkorrektur-Routine weitergeleitet,
wie in 1 gezeigt. Es
sei darauf hingewiesen, dass die Histogramm-Informationen die einzigen
Informationen über
den Farbgehalt des gescannten Bilds sind, die das Farbkorrektur-/Bildrekonstruktionsmodul 20 zu empfangen
braucht. Dieses Merkmal ist vorteilhaft gewerblichen Einstellungen,
bei denen der Scanner 12 zum Scannen von Bildern von einem
Film unterschiedlicher Herkunft und mit unterschiedlichen Charakteristiken,
wie z. B. einem Film von Amateurfotografen in einem Fotoladen, verwendet
wird.
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Das Modul 20 berechnet den
mittleren RGB-Pegel in dem Bild durch Bezugnahme auf die Histogramm-Informationen,
nimmt den Logarithmus solcher Pegel zum Nachweis des Gammawerts
des Films und konvertiert die Werte in den T-Raum. Der T-Raum wird
durch eine einfache Matrix-Multiplikation mit dem RGB-Raum in Beziehung
gesetzt. Durch Prüfen
der Lage (relativ zu einer normalen Belichtung einer Standard-Grauszene)
der mittleren Koordinaten der Szene in dem T-Raum kann die Belichtungsstärke der
Szene geschätzt
werden. Ferner können durch
Beleuchtung oder andere äußere Einflüsse hervorgerufene
systematische Farbverschiebungen anhand der S-T und G-M-Koordinaten
der Szene bestimmt werden. Da der Vergleich mit einem Standardfilm
des gleichen Typs erfolgt, können
von Filmtyp zu Filmtyp auftretende Schwankungen durch Kalibrieren eliminiert
werden. Weitere Informationen bezüglich der Kalibrierung von
Filmtypen sind E. Goll, D. Hill und W. Severin, Journal of Applied
Photographic Engineering, Vol. 5, Num. 2, Frühjahr 1979, S. 93–104, zu
entnehmen.
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Zum Durchführen der Farbkorrektur werden Standard-Referenz-Filme
für jeden
zu scannenden Filmtyp verwendet. Da bei Über- und Unterbelichtungen
sowohl Farbtonverschiebungen als auch Helligkeitsveränderungen
auftreten, ist es erforderlich, eine Kalibrierung zum Verhindern
solcher Verschiebungen durchzuführen.
Somit sollte der Kalibrierfilm einer normalen Belichtung, einer
Unterbelichtung und einer Überbelichtung
einer Referenz-Szene, das heißt
im Durchschnitt neutrales Grau, unterzogen worden sein. Ein Beispiel
für geeignete
Kalibrierfilme sind True Balance-Kalibrierstreifen von Aperion Company
zum Kalibrieren herkömmlicher
analoger Fotodrucker. Andere Kalibrierfilme, die den oben genannten
Kriterien entsprechen, reichen auch aus. Zu Kalibrierzwecken wird
jedes Bild gescannt, gemittelt, werden die Logarithmen genommen
und in den T-Raum konvertiert, wie es auch bei den zu korrigierenden
Bildern der Fall ist. Diese Daten werden für jeden Filmtyp unter einem
Dateinamen für
den einzigartigen Filmtyp-Identifiziercode, d. h. einen DX-Code, abgespeichert.
DX-Codes für
fotografische Filme sind in der Norm ANSI/NAPM IT1.14-1994 des American
National Standards Institute genauer beschrieben. Auf diese Weise
werden Kalibrierdaten für
eine Vielzahl von Filmherstellern, Filmtypen und Filmgeschwindigkeiten
zusammengestellt. Zahlreiche herkömmliche Film-Scanner weisen
einen Strichcodeleser zum Lesen des DX-Codes von einer Filmrolle
auf, den sie zusammen mit den Daten des gescannten Bilds an die
Verarbeitungs-Software weiterleiten.
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Nach dem Berechnen der Koordinaten
in dem T-Raum erfolgt die Berechnung der zum Zurückbewegen des Bilds zu normaler
Belichtung und zum Entfernen von Farbstichen erforderlichen Korrekturen
in vier Schritten: (1) Belichtungskorrektur, (2) Grau-Korrektur,
(3) chromatische Korrektur unter Anwendung der Objekt-Ausfallunterdrückungs-
(oder "Specht"-) Grenze, und (4)
abschließende
Korrektur.
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Bei der Belichtungskorrektur, Schritt
(1), erfolgt die Korrektur der Über-
oder Unterbelichtung eines Bilds durch Vergleich des Helligkeitswerts
des Bilds mit dem Helligkeitswert der Standards für diesen
DX-Code. Die Helligkeitskorrektur wird der Differenz zwischen dem
Bild und dem Standard der normalen Belichtung gleich gesetzt. Farbkorrekturen entlang
jeder Farbachse werden als Bruchteil der Farbfehler des Über- oder
Unterbelichtungs-Standards berech net, und zwar in Abhängigkeit
davon, ob das Bild als über-
oder unterbelichtet bewertet worden ist. Der gewählte Bruchteil ist das Verhältnis der Distanz
zwischen dem Bild und dem normalen Standard zu der Distanz zwischen
dem über-
oder unterbelichteten Standard. Dies führt zu der Annahme, dass die
durch die Belichtung hervorgerufenen Farbtonverschiebung linear
zu der Belichtung erfolgt. Obwohl dies nicht die exakte Wahrheit
ist, kommen tatsächliche
Verschiebungen der linearen nahe genug, so dass in der Praxis diese
Annahme anwendbar ist. Bei anderen Ausführungsformen kann die Farbtonverschiebungs-/Belichtungskurve
unter Anwendung von Schablonen-, polynomischen oder anderen Kurvenanpassungs-Funktionen
modelliert werden.
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Diese Korrekturen werden von dem
Algorithmus gespeichert und an die Bild-T-Raum-Koordinaten angelegt. Nach diesem
Schritt gibt es einen Satz T-Raum-Koordinaten
mit einer Helligkeit von 0,0, was bedeutet, dass das Bild der gleichen
Belichtung ausgesetzt war wie eine korrekt belichtete neutrale Szene.
Die T-Raum-Koordinaten weisen ferner S-T- und G-M-Werte auf, die
typischerweise ungleich Null sind, und repräsentieren eine Mischung aus
durch die Beleuchtung hervorgerufenen Farbtonverschiebungen, anderen
unerwünschten
Farbtonverschiebungen und Abweichungen der tatsächlichen Farbe der Szene von
der echten neutralen Farbe. In diesem Stadium hat der Algorithmus
belichtungskorrigierte T-Raum-Koordinaten des Bilds erzeugt, und
zwar insbesondere vor der chromatischen Korrektur.
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Die Belichtungskorrektur bewirkt
eine erwünschte
Farbverschiebung in dem korrigierten Bild, wenn das über- oder
unterbelichtete Bild nicht neutral relativ zu der normalen Belichtung
ist. Diese Situation ist normal und als belichtungsabhängige Farbverschiebung
bekannt. Wenn die chromatische Korrektur (unter Verwendung der Objektausfall-
oder "Specht"-Grenze) auf den
nicht belichtungskorrigierten Koordinaten basiert, ist der Grau-Punkt
nicht wirklich grau. Stattdessen ist der Graupunkt jedoch so weit
von Grau entfernt, dass durch die Belichtungskorrektur die S-T-
und G-M-Werte verändert werden.
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Der Farbkorrekturalgorithmus verhindert
ein solches Ergebnis durch Durchführen der chromatischen Korrektur
nach der Belichtungskorrektur.
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Bei der Grau-Korrektur, Schritt (2),
werden weitere Farbkorrekturen erzeugt, jedoch noch nicht angewandt,
und zwar durch Berechnen der Differenz zwischen dem normalen Belichtungsstandard
und den S-T- und G-M-Werten der belichtungskorrigierten Szene. Falls
diese Korrekturen angewandt werden, führen sie dazu, dass der mittlere
Farbton des korrigierten Bilds ein neutrales Grau ist. Es sind jedoch nicht
sämtliche
Szenen im Durchschnitt neutral grau. Entsprechend werden die Grau-Korrekturdaten
zur Durchführung
der chromatischen Korrektur in der Schwebe gehalten.
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Bei der chromatischen Korrektur unter
Anwendung der Objekt-Ausfallunterdrückungsgrenze, Schritt (3),
erfolgt ein Vergleich zwischen dem Maß an vorläufigen Farbkorrekturen, die
zuvor in Schritt (2) bestimmt worden sind, und einer Grenze im T-Raum,
die als Objekt-Ausfallunterdrückungsgrenze bekannt
ist und von Fachleuten auf dem Sachgebiet aufgrund ihrer Ähnlichkeit
mit einer Profilansicht des Kopfs eines Spechts umgangssprachlich
als "Specht"-Grenze bezeichnet wird. Diese Grenze
wird durch empirisches Untersuchen der T-Raum-Koordinaten zahlreicher
Bilder und individuelles Festlegen einer Grenze, die eine geeignete
Korrektur ermöglicht,
vorbestimmt. Es wird eine Zeile von dem Ausgangspunkt des T-Raums
durch die Koordinaten der vorläufigen
Farbkorrekturen aus Schritt (2) bis zu dem Punkt projiziert, an
dem die Zeile die Grenze kreuzt.
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Es wird ein Bruch durch Dividieren
der Distanz der Korrektur zu dem Ausgangspunkt des T-Raums durch
die Distanz der Grenze zu dem Ausgangspunkt am Kreuzungspunkt ermittelt.
Wenn der Bruch einen bestimmten Grenzwert (häufig 0,2) unterschreitet, wird
er derart eingestellt, dass er diesen unteren Grenzwert erreicht.
Dann werden die vorläufigen
Farbkorrekturen aus Schritt (2) mit dem Bruch multipliziert, um
einen neuen Korrektursatz zu erzeugen. Der Zweck dieses Schritts
ist das Eliminieren der Effekte von durch die Beleuchtung hervorgerufenen
Farbtonverschiebungen, wobei die von dem Szeneinhalt hervorgerufene
Farbtonverschiebung nicht eliminiert wird. Wenn die genaue Position
der Grenze gewählt
wird, wird diese unter Berücksichtigung
dieses Ziels sorgfältig
ausgewählt.
Das Implementieren des Farbkorrekturalgorithmus, wie hier beschrieben,
ermöglicht
es, dass die Anzahl von Punkten, die zum Definieren der Grenze verwendet
werden, auf einfache Weise verändert
werden können, und
zwar in Abhängigkeit
von den Charakteristiken des Films, der Anwendung und dem erwarteten
Objekt. Ferner ermöglicht
der Algorithmus die einfache Anwendung einer anderen Grenze für jeden
Filmtyp.
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Bei der endgültigen Berechnung von Korrekturen,
Schritt (4), werden die tatsächlichen
auf die Szene anzuwendenden Korrekturen durch Addieren der in Schritt
1 erzeugten Belichtungskorrekturen und der in Schritt 3 erzeugten
Graupegel-/chromatischen Korrekturen berechnet. Diese Korrekturen
werden in den RGB-Raum zurückkonvertiert,
wo sie relative Verschiebungen in der Skalierung der RGB-Daten repräsentieren.
Diese Verschiebungen und die das Bild repräsentierenden Original-Histogramme
werden an den Bildrekonstruktionsalgorithmus weitergeleitet. Der
Bildrekonstruktionsalgorithmus kann im wesentlichen dem nachstehend
beschriebenen entsprechen oder kann aus anderen verfügbaren Algorithmen ausgewählt werden.
Entsprechend können
die erfindungsgemäße Korrektur
und Kalibrierung getrennt von der Bildrekonstruktion, wie hier beschrieben,
und umgekehrt durchgeführt
werden.
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Bildrekonstruktion
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Ein Bildrekonstruktionsalgorithmus
kann von dem Farbkorrektur-/Bildrekonstruktionsmodul 20 in die
Software implementiert werden. Bei der Bildrekonstruktion sind die
einzigen verfügbaren
Informationen die R-, G- und B-Histogramm-Informationen für das gescannte
Bild. Selbst nach Durchführung
der Farbkorrekturen ist nur eine Farbe – der mittlere Farbton des
Bilds – korri giert.
Ferner ist nicht einmal bekannt, welche kolorimetrischen Werte diese
Farbe in der Originalszene des gescannten Bilds hatte. Es gibt keinen
bekannten Weiß-
oder Schwarz-Punkt, da keine Beziehung zwischen den R-, G- und B-Werten der
vorgegebenen Pixel bekannt ist. Die Beziehungen sind bei Erstellung
der Histogramme verlorengegangen. Ähnlich gibt es keine Informationen
zum Vereinfachen der Lokalisierung von Hauptfarben, wie Fleischfarbtönen, Blattgrün, Himmelblau
oder neutralem Grau. Das Fehlen von kolorimetrischen Informationen
bedeutet, dass der Bildrekonstruktionsalgorithmus in hohem Maße ad hoc
erstellt werden muss. Er kann nur auf allgemeinen Kenntnissen bezüglich des
Filmverhaltens, Kenntnissen über
das Funktionieren des menschlichen Betrachtungssystems und Annahmen über den
wahrscheinlichen Inhalt der Szene basieren. Daher ist der Bildrekonstruktionsalgorithmus
in hohem Maße
heuristisch, es ist jedoch festgestellt worden, dass er trotz der
wenigen Informationen über
das Originalbild gute Ergebnisse hinsichtlich der Bildqualität lieferte.
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Gemäß diesem Bildrekonstruktionsalgorithmus
wird jeder Kanal (R, G und B) separat behandelt und jeder nachstehende
Schritt separat auf jeden Kanal angewandt. Erstens wird eine vorläufige Rekonstruktions-LUT
berechnet. Die vorläufige
Rekonstruktions-LUT repräsentiert
eine "erste Schätzung" der Rekonstruktions-LUT
und wird durch Anwenden der in dem Farbkorrekturalgorithmus berechneten
Maßstabfaktoren
auf die ganzen Zahlen zwischen 0 und 255 berechnet. Zweitens lokalisiert
der Algorithmus Extrem- und Mittelpunkte. Insbesondere werden die unteren
und oberen Punkte des Histogramms, die tatsächlich Daten enthalten, sowie
auch der (unkorrigierte) Bemittelte Punkt lokalisiert. Die diesen
drei Positionen entsprechenden vorläufigen rekonstruierten Punkte
werden ebenfalls lokalisiert, wie in 2 gezeigt.
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Als nächstes wird eine Target-Farbe
bestimmt. Insbesondere wird das Target für die gemittelte Farbe, auf
der das Bild abgebildet werden soll, von einer Datei geladen. Diese
Target-Farbe ist konzeptionell ein neutrales Grau. Sie kann jedoch
in gewissem Maße
in einem von Grau entfernten Ton gewählt werden, um die Farbcharakteristiken
der endgültig
vorgesehenen Anzeigevorrichtung, falls bekannt, aufzunehmen. Wegen
der Kompromisse mit anderen Faktoren bezüglich der Erscheinung des Bilds
kann ein neutrales Grau in dem endgültigen Bild möglicherweise
nicht auf dieser Farbe abgebildet werden.
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Nach der Bestimmung der Target-Farbe
können
manuelle Einstellungen durchgeführt
werden, wie nachstehend genauer beschrieben. Der Gammawert wird
dann durch Berechnen der zum Abbilden des Mittelpunkts auf der Target-Farbe benötigten Parameter
bestimmt, während
die unteren und oberen Enden des Histogramms auf 0 bzw. 255 abgebildet werden.
a, b und g werden mathematisch unter Anwendung der folgenden Gleichung
berechnet: y = ax9 + b. Ein Dehnen der Gammawert-Korrekturkurve kann,
falls gewünscht
begrenzt werden, wie nachstehend genauer beschrieben. Eine fast
endgültige ("Zwischen"-) Version der LUT
wird als nächstes
unter Anwendung der Gammawert-Korrekturgleichung berechnet. Ein
Beispiel für
die von der LUT repräsentierte
Kurve ist in 3 gezeigt.
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Der Kontrast des endgültigen Bilds
kann durch Anlegen einer Kontrastform-Kurve, wie in 4 gezeigt, als separater Look-up-Funktion
an die Zwischen-LUT
eingestellt werden. Bei diesem Schritt werden sowohl eine Überdehnung
verhindert als auch ein ästhetisch
ansprechenderes Bild erzeugt. Gemäß 4 neigen die abgerundeten Abschnitte an
den Enden der Formkurve dazu, eine Pixelbildung zu verhindern, was
typischerweise in den hellsten oder dunkelsten Regionen des Bilds
auftritt, und die größere Steigung
in der Mitte erhöht
den Mitteltonkontrast. Der Zweck der Kontrastformfunktion ist das Modifizieren
der fast endgültigen
LUT zum Erzielen ästhetisch
ansprechender Ergebnisse bei dem rekonstruierten Bild. Zahlreiche
mögliche
Funktionen können
zum Durchführen
der Kontrastformfunktion angewandt werden. Nachstehend ist eine
Beschreibung einer beispielhaften Kontrastformfunktion aufgeführt. Die
Kontrastformfunktion kann bei diesem Beispiel durch folgende Gleichung
repräsentiert
werden
y = (1 – x)s1tanh(m1(x – 0,5))
+ xs2tanh(m2(x – 0,5))
+ 1/2
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Bei der vorstehenden Gleichung repräsentiert
tanh die als hyperbolische Tangente bekannte mathematische Funktion.
Die Funktion wird durch Skalieren des fast endgültigen Ausgangswerts jedes Kanals
derart, dass er durch Dividieren durch den Wert des größten zulässigen Ausgangswerts
zwischen 0 und 1 liegt, verwendet. Beispielsweise ist bei einem
8-Bit-System der größte zulässige Ausgangswert
255. Der skalierte Wert wird dann als x in die Kontrastformfunktion
eingesetzt. Der daraus resultierende y-Wert wird durch Multiplizieren
mit dem größten zulässigen Ausgangswert
auf dem Bereich zwischen 0 und dem größten zulässigen Ausgangswert zurückskaliert.
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Die Konstanten s1 und
s2 in der Kontrastformfunktion werden derart
gewählt,
dass der Ausgangswert zwischen 0 und 1 gehalten wird. Typischerweise werden
die Konstanten s1 und s2 derart
gewählt,
dass der niedrigstmögliche
Ausgangswert 0 und der höchste
1 ist. In einigen Fällen
mit geringem Kontrast, die in dem "Dehnungsbegrenzungs"-Schritt detektiert worden sind, können sie
jedoch derart gewählt
werden, dass der niedrigstmögliche
Ausgangswert größer als
0 und/oder der größtmögliche Ausgangswert
kleiner als 1 ist. Die Konstanten m1 und
m2 sind zum Steuern der Steigung der Kurve
und somit des Kontrasts des Bilds in der Kurvenmitte (entsprechend
den Mitteltönen
des Bilds) und des Maßes
an Krümmung
bei den hohen und niedrigen Werten der Kurve (entsprechend den hellsten
Stellen und Schatten des Bilds) gewählt. Das Vergrößern der
Krümmung
der Kurve kann bewirken, dass diese eine geringere Steigung und
somit einen geringeren Kontrast in ausgewählten Bereichen des Bilds aufweist. Dies
kann unter anderem zum Minimieren der Effekte von Pixelbildungs-Artefakten
sinnvoll sein. Bei der in 4 beispielhaft
gezeigten Kurve gilt: s1 = s2 = 1/(2tanh(0,5))
und m1 = m2 = 1.
Es ist nicht erforderlich, dass S1 gleich
S2 oder M1 gleich
M2 ist; diese Werte können separate gewählt werden.
S1 und M1 beeinflussen
primär
die Form der Kurve bei niedrigen x-Werten, während S2 und
M2 primär
die Form der Kurve bei hohen x-Werten beeinflussen.
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In einem abschießenden Schritt wird, wenn der
Film ein Negativfilm ist, die LUT invertiert, so dass sie bei Anwendung
auf die Bilddaten ein Positivbild erzeugt. Das LUT-Konvertiermodul 22 wendet dann
die endgültige
Korrektur-LUT zum
Rekonstruieren des gescannten Bilds zu Vervielfältigungszwecken auf die gescannten
Bilddaten an. Das rekonstruierte Bild kann als Bilddatei zur späteren Verwendung
gespeichert oder direkt als Positivbild auf einer herkömmlichen
Filmdruckvorrichtung ausgedruckt werden.
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Es hat sich herausgestellt, dass
der oben beschriebene Basisalgorithmus ohne die manuellen Einstellungs-
und Dehnungsbegrenzungsschritte in den meisten Fällen gute Ergebnisse erbracht
hat, insbesondere bei sich "gut
benehmenden" Bildern,
d. h. denjenigen, die mehr als 100 Graupegel pro Teilung und Histogramme
enthalten, die in Bereichen, in denen sich Daten befinden, entweder
ungefähr
flach sind oder in Richtung der Mitte spitz zulaufen. Es ist jedoch
manchmal wünschenswert,
die Gesamthelligkeit der Szene, den Kontrast und/oder das Farbgleichgewicht
manuell einzustellen. Aus diesem Grund kann das Farbkorrektur-/Bildrekonstruktionsmodul
20 derart konfiguriert sein, dass es die Eingabe solcher Einstellungen
ermöglicht.
Somit können bei
dem manuellen Einstellschritt Helligkeits- und Farbgleichgewichtseinstellungen
durch aufwärtiges oder
abwärtiges
Einstellen des Farb-Targets für
jede Teilung je nach Richtung und Umfang der erforderlichen Veränderung
durchgeführt
werden. Das Verändern
der Helligkeit involviert ein gleiches Einstellen sämtlicher
Kanäle,
während
das Verändern
des Farbgleichgewichts durch individuelles Einstellen erfolgt. Das
Verändern
des Bildkontrastes kann durch Erhöhen oder Verringern der Steigung
der Kontrastformkurve erfolgen.
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Wie oben beschrieben, zeigen sich
manchmal Pixelbildungs- und Quantifizier-Artefakte in Bildern mit relativ wenigen
Graupegeln in jeder Teilung. Da der Rekonstruktionsalgorithmus eine
nichtlineare Abbildung zwischen Eingang und Ausgang anwendet (dies
dient zum Reflektieren der Tatsache, dass die Filmempfindlichkeit
gegenüber
der Belichtung nichtlinear ist und in der Tat im we sentlichen die
gleiche Form hat wie die Gammawert-Korrekturkurve), enden einige
Graupegel damit, dass größere Lücken zwischen
ihnen und den ihnen benachbarten Pegeln auftreten als es bei einer
linearen Rekonstruktion der Fall wäre, während einige damit enden, dass
kleinere Lücken
auftreten. Leider kann diese Schwankung bei den Lücken die
Artefakte in den großen
Lückenbereichen
der Tonkurve vergrößern. Dieses
Problem kann als Überdehnung
bezeichnet werden, da es aus einem zu starken Dehnen des Dynamikbereichs
des Bilds bei dem Versuch, den Dynamikbereich der Ausgabevorrichtung
zu füllen,
resultiert. Ein Überdehnen kann
auf mindestens zwei Arten detektiert und korrigiert werden.
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Erstens kann, wenn der gesamte Dynamikbereich
des eingegebenen Bilds einen Schwellenwert unterschreitet, die Kontrastformkurve
zum Reduzieren des Kontrasts des rekonstruierten Bilds angepasst
werden. Diese Operation bewirkt die Rekonstruktion einer dynamisch
flachen Szene, wie z. B. eines bewölkten Himmels, als graues Bild
mit subtilen Farb- und Helligkeitsschwankungen, und so sieht es auch
tatsächlich
aus. Dies steht im Gegensatz zu stark modulierten Helligkeitsverschiebungen,
die der Basisalgorithmus durch Dehnen des Histogramms zum Füllen des
gesamten Bereichs von 0 bis 255 einzubringen versuchen kann. Zweitens
können
Bilder mit Histogrammen, die zu dem einen oder anderen Ende hin
stark abgeschrägt
sind, identifiziert werden. Ein Beispiel dafür ist ein Bild von Campern,
die sich nachts um ein Lagerfeuer versammelt haben. Dieses Bild
ist zum großen
Teil schwarz, hat jedoch einige Lichtpixel, die dem Feuer entsprechen.
Folglich weist dieses Bild einen guten Dynamikbereich auf und wird bei
dem oben beschriebenen Dynamikbereichstest nicht detektiert. Wenn
bei der Rekonstruktion der mittlere Helligkeitspunkt, der sich in
der Mitte des Höckers
aus fast schwarzen Pixeln befand, zur Mitte des Dynamikbereichs
hin gedehnt wird, werden sämtliche
Pixel, die dunkler sind als der Durchschnitt, überdehnt. Dieser Fall kann
durch direktes Suchen nach Fällen,
in denen die Steigung der Rekonstruktionskurve zu groß ist, und
geeignetes Einstellen der Helligkeit zum Reduzieren der Steigung
detektiert werden.
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5 zeigt
ein Ablaufdiagramm der Operation eines Scanner-Kalibrierverfahrens,
das wie oben beschrieben implementiert wird. Gemäß 5 wird zunächst eine nichtlineare 10-
bis 8-Bit-LUT erzeugt, die eine Optimierung der von dem Scanner 12 erstellten
Tonkurve nach der Bittiefenreduzierung ermöglicht, wie durch Block 24 angezeigt.
Auch hier kann die nichtlineare LUT als Gammawert-Korrekturkurve zum
besseren Anpassen an die logarithmische Empfindlichkeit des Films
konstruiert sein. Ferner kann eine Maximalschrittbeschränkung auferlegt
werden, um sicherzustellen, dass der gesamte 255 Werte umfassende
Bereich ausgenutzt wird. Bei vorberechneter nichtlinearer LUT wird
eine Kalibrierroutine durchgeführt.
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Insbesondere wird, wie durch Block 26 angezeigt,
ein unterbelichtetes Kalibrierbild von dem Scanner 12 gescannt.
Das 10-Bit-Scan-Ergebnis des unterbelichteten Bilds wird dann unter
Verwendung der vorberechneten LUT in ein 8-Bit-Bild konvertiert, wie
durch Block 28 angezeigt. Das Histogramm-Erzeugungsmodul 18 erzeugt
als nächstes
Histogramm-Informationen für
jede Farbteilung, wie durch Block 30 angezeigt, und sichert
die Rot-, Grün-
und Blau-Mittelwerte für
das unterbelichtete Kalibrierbild, wie durch Block 32 angezeigt.
Die gesicherten Mittelwerte werden in dem Bildkorrekturalgorithmus
verwendet.
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Als nächstes wird ein normal belichtetes
Bild von dem Scanner 12 gescannt, wie durch Block 34 angezeigt.
Das 10-Bit-Scan-Ergebnis des normal belichteten Bilds wird unter
Verwendung der vorberechneten LUT in ein 8-Bit-Bild konvertiert,
wie durch Block 36 angezeigt. Das Histogramm-Erzeugungsmodul 18 erzeugt
als nächstes
Histogramm-Informationen für
jede Farbteilung des normal belichteten Bilds, wie durch Block 38 angezeigt.
Die Rot-, Grün- und
Blau-(RGB-)Mittelwerte werden für
das normal belichtete Kalibrierbild gesichert, wie durch Block 40 angezeigt.
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Als nächstes wird ein überbelichtetes
Kalibrierbild gescannt, wie durch Block 42 angezeigt, und in
ein 8-Bit-Bild konvertiert, wie durch Block 44 angezeigt.
Nach der Erzeugung von Histogrammen, wie durch Block 46 angezeigt,
werden die Rot-, Grün- und
Blau-Mittelwerte gesichert, wie durch Block 48 angezeigt.
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Die Kalibrierinformationen werden
dann zur Verwendung im Farbkorrekturalgorithmus parametrisiert.
Insbesondere werden die Rot-, Grün-
und Blau-Mittelwerte für
das normal belichtete Bild in einer Kalibrierdatei gespeichert,
wie durch Block 50 angezeigt. Ferner werden zur Verwendung
in dem Farbkorrekturalgorithmus die inversen Steigungen und Abschnitte
der die Überbelichtungskurve
mit der Normalbelichtungskurve und der die Unterbelichtungskurve
mit der Normalbelichtungskurve verbindenden Linie berechnet, wie
durch Blöcke 52 und 54 angezeigt.
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6 zeigt
ein Ablaufdiagramm eines Scan-Ergebnis-Korrektur- und Rekonstruktionsverfahren,
das wie oben beschrieben implementiert wird. Gemäß 6 wird die nichtlineare Konvertier-LUT
erzeugt, wie durch Block 56 angezeigt. Ein Bild wird dann
gescannt und gemäß der LUT
konvertiert, wie durch Blöcke 58 und 60 angezeigt.
Das konvertierte Bild wird von dem Histogramm-Erzeugungsmodul 18 bearbeitet,
um Histogramm-Informationen bezüglich
der Rot-, Grün-
und Blau-Kanäle
zu erzeugen, wie durch Block 62 angezeigt. Das Farbkorrektur-/Bildrekonstruktionsmodul 20 berechnet
dann T-Raum-Koordinaten für
das Bild, wie durch Block 64 angezeigt. Unter Verwendung
der wie anhand von 5 beschrieben
erzeugten Kalibrierdatei wird das Bild hinsichtlich Überbelichtung
oder Unterbelichtung korrigiert, wie durch Block 66 angezeigt.
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Als nächstes wird die Graupegelkorrektur durchgeführt, der
die chromatische Korrektur folgt, wie durch Blöcke 68, 70 angezeigt,
die die Graupegel- bzw. Objekt-Ausfallunterdrückungsgrenzen-(SFSB-)Korrektur
betreffen. Die Berechnung der endgültigen Farbkorrekturdaten erfolgt,
wie durch Block 72 an gezeigt, durch Bezugnahme auf die
Belichtungskorrektur und die Graupegel-/chromatische Korrektur.
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Die endgültige Korrektur wird dann zum
Erstellen vorläufiger
Bildrekonstruktions-LUTs verwendet, wie durch Block 74 angezeigt.
Nach der Lokalisierung der Extrem- und Mittelpunkte der vorläufigen Rekonstruktionskurve,
wie in Block 76 angezeigt, wird eine Target-Farbe für den speziellen
Film aus dem Speicher ausgelesen oder vom Benutzer eingegeben, wie
durch Block 78 angezeigt. Wahlweise führt ein Benutzer dann manuelle
Einstellungen an der Target-Farbe durch, wie durch Block 80 angezeigt,
bevor eine Gammawert-Kurve
für die
Bildrekonstruktion berechnet wird, wie durch Block 82 angezeigt.
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Falls erforderlich, wird die Dehnung
zwecks Reduzierung von Artefakten begrenzt, wie durch Block 84 angezeigt.
Dann wird eine Zwischen-Rekonstruktions-LUT errechnet, wie durch
Block 86 angezeigt. Nach der Herstellung und Invertierung
der Rekonstruktions-LUT, wie in Block 88 angezeigt, wird die
daraus resultierende LUT zum Rekonstruieren des Bilds auf die Bilddaten
angewandt, wie durch Block 90 angezeigt.
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Die vorliegende Erfindung ist primär in Zusammenhang
mit dem Scannen eines Negativfarbfilms beschrieben worden. Der erfindungsgemäß implementierte
Algorithmus ist jedoch auch auf einfache Weise in anderen Film-Scan-Systemen anwendbar.