專利名稱：取決于密度的銳化的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理，并且更加具體地講，涉及用于銳化數(shù)字圖像的技術(shù)。
背景技術(shù)：
前面引用的名稱為“Thermal Imaging System”的專利公開了一種具有多種顏色形成層的打印介質(zhì)。參照圖1，示出了前面引用的專利申請中公開的介質(zhì)100的一種實施方式的結(jié)構(gòu)的示意圖。著色劑中的兩種，黃色和品紅(為了圖解說明而將這兩種著色劑表示為一層，但是它們一般來說存在于分離的層中)102a，接近介質(zhì)100的頂部，而第三種著色劑青色102c由厚度大約為125μm的相對較厚基質(zhì)102b與前兩種著色劑分隔開。注意，在圖1中，層102a-d并不是按比例畫出的。而是，基質(zhì)層102b相對于剩余的層102a和102c-d要比圖1中所畫出的厚得多。介質(zhì)100底部的TiO2層102d為介質(zhì)100上打印的圖像提供白色背景。介質(zhì)100中所有這些層102a-d都具有基本上相同的折射系數(shù)，并且可以將TiO2層120d設(shè)計成散射朗伯(Lambertian)反射器。
參照圖9，示出了曲線900，該曲線圖解說明打印在介質(zhì)100上的邊緣的銳度質(zhì)量因子(SQF)(軸902b)為平均邊緣密度(軸902a)的函數(shù)。正如本領(lǐng)域技術(shù)人員眾所周知的，SQF是感受銳度的量度。曲線904a是針對現(xiàn)有介質(zhì)(比如圖1中所示的介質(zhì)100)的平均邊緣密度與SQF對應(yīng)關(guān)系的曲線圖。從曲線圖904a中可以看出，SQF是平均邊緣密度的強(qiáng)函數(shù)，并且打印邊緣的銳度隨著密度減小而降低。換句話說，在較低的密度下，會出現(xiàn)比較高密度下更加模糊不清的情況。
返回到圖1，可以通過追蹤光穿過介質(zhì)100的路徑104來理解這一現(xiàn)象。在光進(jìn)入介質(zhì)100的層102a時，光線沿著直線路徑前進(jìn)(基于所有層102a-d都具有相同的折射系數(shù)這一假設(shè))，直到它達(dá)到TiO2層102d。TiO2層102d使入射光發(fā)生散射，然后該入射光遵循朗伯反射器的余弦定律以隨機(jī)角度從TiO2層102d中再度浮現(xiàn)出來。從TiO2層102d反射回來的光沿著直線路徑(穿過層102c、102b和102a)返回到介質(zhì)100的表面。
如果這一反射光在介質(zhì)/空氣交界面上的入射角很大，則它將會經(jīng)歷全內(nèi)反射，返回到介質(zhì)100中，如圖1中所示。剛剛介紹過的過程將會重復(fù)發(fā)生，直到TiO2層102d將光線以足夠小的角度進(jìn)行反射，使得它在介質(zhì)100與空氣106的交界面處不會經(jīng)歷全內(nèi)反射，從而從介質(zhì)100中逸出到空氣106中。
假設(shè)基質(zhì)層102b的厚度很大，則介質(zhì)100內(nèi)的這些多次反射會造成光線沿橫向行進(jìn)一段相當(dāng)長的距離(圖1中的點108a和108b之間的距離)，導(dǎo)致邊緣銳度降低。任意點上的感受密度是通過對橫過穿過介質(zhì)100的所有可能路徑的光線的強(qiáng)度求平均而獲得的。在線性強(qiáng)度域中進(jìn)行的所述求平均使得銳度降低成為打印密度的函數(shù)。因此，以低密度打印的邊緣沒有以高密度打印的同等邊緣銳利。
因此，所需要的是消除這種取決于密度的模糊不清對銳化打印數(shù)字圖像的影響的技術(shù)。
發(fā)明內(nèi)容
公開了一種用于對數(shù)字圖像進(jìn)行取決于密度的銳化的銳化濾波器。在一種實施方式中，將要加以銳化的數(shù)字圖像分解成該圖像在不同分辨率下的多個高通形式。在每個分辨率下獲得這些高通圖像并且與原始圖像重新組合，以產(chǎn)生圖像的銳化形式。在每個分辨率下應(yīng)用的增益是取決于密度的。結(jié)果，消除了取決于密度的模糊不清的影響，從而最終打印圖像的銳度與打印密度無關(guān)。公開了用來以高計算效率進(jìn)行這種取決于密度的銳化的技術(shù)。
例如，按照本發(fā)明的一個方面，提供了通過下列步驟處理源圖像的技術(shù)(A)識別源圖像具有第一密度d0的第一部分；(B)根據(jù)所述第一密度d0識別第一增益g0；(C)按照所述第一增益g0應(yīng)用銳化濾波器，以產(chǎn)生銳化圖像的第一部分；(D)識別所述源圖像具有第二密度d1的第二部分，該第二密度d1不同于第一密度d0；(E)根據(jù)所述第二密度d1識別第二增益g1，其中第二增益g1不同于所述第一增益g0；和(F)按照所述第二增益g1應(yīng)用所述銳化濾波器，以產(chǎn)生所述銳化圖像的第二部分。
按照本發(fā)明的另一個方面，提供了通過下列步驟處理源圖像的技術(shù)(A)初始化源圖像的銳化形式；(B)對于多個分辨率l中的每個分辨率，進(jìn)行下列步驟(1)識別與分辨率l相關(guān)的增益G；(2)識別所述源圖像到與分辨率l相關(guān)的基本函數(shù)B上的投影P；(3)根據(jù)所述增益G和所述投影P更新所述源圖像在分辨率l下的所述銳化形式；和(4)提供所述源圖像的更新的銳化形式作為所述源圖像的最終銳化形式。
從下述說明書和權(quán)利要求中，本發(fā)明的其它特征和各個不同方面和實施方式的優(yōu)點將會變得顯而易見。
圖1是多層打印介質(zhì)和由光線跟蹤的路徑的示意圖，所述光線由TiO2層散射并且在退出介質(zhì)之前要經(jīng)歷全內(nèi)反射；圖2A-2B是在本發(fā)明的一種實施方式中計算輸入圖像到多個基本函數(shù)上的投影所執(zhí)行的方法的流程圖；圖2C是按照本發(fā)明的一種實施方式在一個層中進(jìn)行的、獲得多分辨率分解的濾波操作的框圖；圖2D是按照本發(fā)明的一種實施方式用來產(chǎn)生輸入圖像的銳化形式的方法的流程圖；圖2E是在本發(fā)明的一種實施方式中用來估算在銳化輸入圖像的過程中使用的增益函數(shù)的方法的流程圖；圖2F是在本發(fā)明的一種實施方式中用來識別在銳化輸入圖像的過程中使用的增益的方法的流程圖；圖2G是在本發(fā)明的另一種實施方式中用來識別在銳化輸入圖像的過程中使用的增益的方法的流程圖；圖2H是在本發(fā)明的一種實施方式中執(zhí)行的、用來估算銳化濾波器的期望銳化響應(yīng)的方法的流程圖；圖3是按照本發(fā)明的一種實施方式會造成最小運算量的用來將圖像信號從最細(xì)粒分辨率抽選成最粗粒分辨率的像素網(wǎng)格和數(shù)據(jù)流圖的示意圖；圖4是按照本發(fā)明的一種實施方式用來將圖像信號從最粗粒分辨率內(nèi)插成最細(xì)粒分辨率的數(shù)據(jù)流圖的示意圖；圖5是按照本發(fā)明的一種實施方式使用針對圖3中所示的抽選網(wǎng)格進(jìn)行的求平均和使用圖4中所示的網(wǎng)格進(jìn)行的線性內(nèi)插，用于4層銳化濾波器的頻域內(nèi)的基本函數(shù)的曲線圖；圖6A是按照本發(fā)明的第一實施方式取決于密度的銳化系統(tǒng)的框圖；圖6B是按照本發(fā)明的第二實施方式用于進(jìn)行取決于密度的銳化的系統(tǒng)的框圖；圖6C是按照本發(fā)明的第三實施方式用于估算取決于密度的銳化濾波器的期望頻率響應(yīng)的系統(tǒng)的框圖；圖7A是按照本發(fā)明的一種實施方式用于進(jìn)行取決于密度的銳化的方法的流程圖；圖7B是按照本發(fā)明的另一種實施方式用于進(jìn)行取決于密度的銳化的方法的流程圖；圖8A是按照本發(fā)明的一種實施方式，作為密度的函數(shù)的、用于每層的高頻通道的估算增益的曲線圖；圖8B是示出了按照本發(fā)明的一種實施方式使用圖8A中所示的層增益按照取決于密度的銳化算法處理的、跨越整個密度范圍的多個階梯邊緣的曲線圖；和圖9是示出了現(xiàn)有系統(tǒng)和按照本發(fā)明一種實施方式的取決于密度的銳化系統(tǒng)的SQF的曲線圖。
具體實施例方式
參照圖6A，示出了按照本發(fā)明的一種實施方式的銳化系統(tǒng)600的框圖。系統(tǒng)600包括原始圖像602，由取決于密度的銳化濾波器604對該圖像進(jìn)行銳化，以產(chǎn)生銳化圖像606。參照圖7A，示出了方法700的流程圖，該流程圖代表系統(tǒng)600進(jìn)行取決于密度或取決于灰度級的銳化的一種直接方式?？偟貋碚f，方法700在空間域內(nèi)進(jìn)行濾波并且從一個區(qū)域(例如，像素)到另一個區(qū)域地改變?yōu)V波器支集(support)和形狀。
更加具體地講，方法700針對原始圖像602中的每個區(qū)域R(例如，每個像素)展開循環(huán)(步驟702)。方法700使用較大區(qū)域S0識別區(qū)域R的局部密度d，較大區(qū)域S0是R的父集(步驟704)，并且根據(jù)密度d選擇銳化濾波器604參數(shù)(步驟706)。這些參數(shù)的例子包括濾波器形狀和支集。方法700使用所識別的參數(shù)對區(qū)域S1應(yīng)用銳化濾波器604，區(qū)域S1也是區(qū)域R的父集，并且根據(jù)得到的濾波圖像來修改區(qū)域R，以產(chǎn)生區(qū)域R的銳化形式(步驟708)。例如，可以用通過對區(qū)域S1應(yīng)用銳化濾波器604產(chǎn)生的濾波圖像中的具有相同坐標(biāo)的區(qū)域來替換區(qū)域R。方法700對原始圖像602中的剩余區(qū)域重復(fù)進(jìn)行步驟704-708，從而產(chǎn)生銳化圖像606(步驟710)。
在這種辦法中，濾波器參數(shù)是局部密度的函數(shù)。局部密度可以是通過利用適當(dāng)?shù)闹Ъ瘜D像602進(jìn)行低通濾波而計算出來的。不過，這樣的方法存在高計算復(fù)雜度的問題，尤其是在每個區(qū)域是單一像素并且銳化和低通濾波器的期望支集在某些密度等級下很大的情況下?，F(xiàn)在將會更加詳細(xì)地討論，約束銳化濾波器604的形狀能夠獲得非常有效的銳化算法。
在本發(fā)明的一種實施方式中，不是為每個區(qū)域任意選擇銳化濾波器604的形狀，而是將銳化濾波器604的形狀約束為處于由一組基本函數(shù)B跨越的空間內(nèi)。參照圖7B，示出了方法720的流程圖，在本發(fā)明的一種實施方式中，由系統(tǒng)600使用方法720來使用基本函數(shù)B執(zhí)行取決于密度或取決于灰度級的銳化。下面將參照圖2A-2D描述產(chǎn)生基本函數(shù)和相關(guān)增益的技術(shù)的例子。注意，基本函數(shù)B和相關(guān)增益可以是在進(jìn)行圖7B中的方法720之前預(yù)先計算出來的。
方法720針對原始圖像602中的每個區(qū)域R(例如，每個像素)展開循環(huán)(步驟702)。方法720使用較大區(qū)域S0識別區(qū)域R的局部密度d，較大區(qū)域S0是R的父集(步驟704)。步驟702和704可以按照前面針對圖7A介紹的方式進(jìn)行。
方法720針對密度d識別基本函數(shù)B的增益(步驟722)。方法720計算原始圖像602到基本函數(shù)B上的投影P(步驟724)。方法720通過使用所識別的增益對投影P進(jìn)行組合來獲得區(qū)域R的銳化形式(步驟726)。方法700對原始圖像602中的剩余區(qū)域重復(fù)進(jìn)行步驟704、722、724和726，從而產(chǎn)生銳化圖像606(步驟710)。
在本發(fā)明的一種實施方式中，基本函數(shù)的選擇是基于兩種考慮來掌控的。首先，要這樣來選擇基本函數(shù)使得從期望的銳化濾波器到可使用基本函數(shù)實現(xiàn)的銳化濾波器有最小的可感知降級。其次，應(yīng)當(dāng)有一種有效方法來計算輸入圖像到所選擇的基本函數(shù)上的投影。
在本發(fā)明的一種實施方式中，基本函數(shù)是這樣選擇的使得高頻區(qū)域(regime)具有低頻分辨率，并且低頻區(qū)域具有高頻分辨率。參照圖5，按照本發(fā)明的一種實施方式示出了具有這些屬性的一組基本函數(shù)504a-d的曲線圖500。從圖5中可以看出，在圖5中與頻率(軸502a)相對應(yīng)地繪出幅度(軸502b)，基本函數(shù)504a-d隨著頻率的增大而逐漸變寬。這樣一組基本函數(shù)504a-d可以使用遞歸多分辨率框架高效地產(chǎn)生，稍后將對此詳加介紹。
參照圖6B，示出了按照本發(fā)明的一種實施方式進(jìn)行取決于密度的銳化的系統(tǒng)610的框圖。系統(tǒng)610包括用于打印數(shù)字圖像的打印機(jī)620。在人眼觀看打印圖像624時，圖像612中引入介質(zhì)模糊(mediablurring)622。在圖6B中所示的系統(tǒng)610中，在打印機(jī)620“預(yù)銳化”原始輸入數(shù)字圖像612之前引入了銳化濾波器604。濾波器604包括基本函數(shù)614。濾波器604產(chǎn)生要輸入給打印機(jī)620的預(yù)銳化圖像616，目的是使由打印機(jī)620產(chǎn)生的和由人眼看到的最后所得到的打印圖像624與原始輸入圖像612相同。
現(xiàn)在將介紹用來計算輸入圖像到基本函數(shù)614上的投影的技術(shù)的例子。令x代表原始圖像612。令xs代表銳化圖像616。參照圖2A，示出了在本發(fā)明的一種實施方式中使用的、用來計算原始圖像612到基本函數(shù)614上的投影的方法200的流程圖。
令上標(biāo)(l)代表圖像的分辨率等級l，其中l(wèi)＝0代表最細(xì)粒分辨率(finest resolution)，而l的值越大代表分辨率越粗粒(coarse)，用L代表最粗粒分辨率。例如，x(l)代表原始圖像602在分辨率等級l下的顯示。令I(lǐng)lk代表使圖像從等級l變?yōu)榈燃塳的內(nèi)插或抽選運算符。于是暗示著，當(dāng)k＜l時，Ilk是內(nèi)插運算符。將使用粗體字代表向量和矩陣。
對于每個分辨率，將在這個分辨率下的原始圖像拆分到兩個頻帶中高通頻帶和低通頻帶。令xb(l)和xh(l)分別代表等級l下的低通和高通圖像。按照前面介紹的符號記法，原始圖像x的粗粒分辨率顯示可以使用公式1知公式2來以遞歸方式獲得x(0)＝x公式1x(l+1)=I1l+1x(l)+0,...,L-1]]>公式2如圖2A中所示，方法200將原始圖像602在分辨率等級0下的顯示初始化成等于原始圖像602(步驟201)，如公式1所表明的。方法200針對每個分辨率等級l展開循環(huán)(步驟202)。方法200計算對于分辨率l原始圖像602到基本函數(shù)B上的投影P(步驟203)。方法200對剩余的分辨率重復(fù)進(jìn)行步驟203(步驟204)。方法200的結(jié)果是原始圖像602的多個投影P，每個投影對應(yīng)于一種分辨率。
方法200可以是以各種各樣的方式實現(xiàn)的。例如，參照圖2B，示出了方法205的流程圖，在本發(fā)明的一種實施方式中使用該方法205來計算原始圖像612到基本函數(shù)614上的投影，從而實現(xiàn)方法200(圖2A)。方法205象前面針對圖2A介紹的那樣對原始圖像612的顯示進(jìn)行初始化(步驟201)。方法205針對每個分辨率等級l展開循環(huán)(步驟202)。方法205比如通過使用公式2獲得x(l+1)，原始圖像612在分辨率等級l+1下的顯示(步驟206)?？梢酝ㄟ^使用公式3將原始圖像從較粗粒分辨率內(nèi)插到當(dāng)前分辨率而高效地計算低通圖像xb(l)(步驟207)xb(l)=Il+1lx(l+1)]]>公式3可以使用公式4計算高通圖像xh(l)(步驟208)，從而計算前面針對步驟203介紹的投影P(圖2A)xh(l)=x(l)-xb(l)]]>公式4方法200可以通過重復(fù)進(jìn)行步驟206-208獲得所有分辨率等級下的低通和高通圖像(步驟204)。參照圖2C，示出了表示前面針對公式1-公式4介紹的多分辨率分解過程的一層(即，圖2B中的循環(huán)的一次迭代)的框圖。在圖2C中，dec代表下采樣系數(shù)。
將分辨率l下的圖像x(l)222提供給低通濾波器224，該低通濾波器產(chǎn)生低通圖像226，接著將該低通圖像提供給下采樣運算器228，該下采樣運算器產(chǎn)生層l+1下的圖像x(l+1)230。下采樣運算器228通過丟棄中間采樣來降低采樣率。低通濾波器224和下采樣運算器228組合在一起擔(dān)當(dāng)抽選濾波器227，用來產(chǎn)生分辨率l+1下的原始圖像。圖像x(l+1)230代表公式2的輸出。注意，將抽選濾波器227分解成獨立的低通濾波運算224和下采樣運算228僅僅起到說明的作用。在實踐中，為了節(jié)省效率，由下采樣運算器228丟棄的采樣不需要由低通濾波器224加以計算。
將圖像x(l+1)230提供給上采樣運算器232，該上采樣運算器引入中間零采樣來增加圖像x(l+1)230的采樣率，以產(chǎn)生圖像234，接著將圖像234提供給低通濾波器236，低通濾波器236產(chǎn)生分辨率l下的低通圖像xb(l)238。上采樣運算器232和低通濾波器236組合在一起擔(dān)當(dāng)內(nèi)插濾波器235。圖像xb(l)238代表公式3的輸出。最后，加法器240從原始圖像x(l)222中減去低通圖像xb(l)，以產(chǎn)生分辨率l下的高通圖像xh(l)242，該高通圖像代表公式4的輸出。注意，可以為各個層l復(fù)制圖2C，以產(chǎn)生用于每一層(即，0≤l＜L)的低通圖像xb(l)和高通圖像Xh(l)。
從公式1、公式2和公式3中可以看出，產(chǎn)生低通圖像的濾波器的脈沖響應(yīng)記為Il+1lIll+1δ(l)，并且產(chǎn)生高通圖像的濾波器的脈沖響應(yīng)記為(1-Il+1lIll+1)δ(l)，其中δ(l)是分辨率l下的Kronecker德爾塔函數(shù)。
銳化可以通過獲得每個分辨率(即，對于0≤l＜L)下的高通圖像xh、然后使用獲得后的高通圖像重構(gòu)圖像來實現(xiàn)。圖像集合{xh(l)l＝0，..，L-1}相當(dāng)于原始圖像612在不同分辨率下到基本函數(shù)上的投影，并且應(yīng)用于這個集合中的每個圖像的增益相當(dāng)于與每個基本函數(shù)相關(guān)的系數(shù)(加權(quán))。
為了校正由散射造成的取決于密度的模糊不清，將這些增益選擇成為局部灰度級和分辨率的函數(shù)。令圖像xg(l)代表分辨率l下的局部灰度級信息，并且令g(·，l)代表一種函數(shù)，該函數(shù)給出作為灰度級和分辨率的函數(shù)的增益。令xs(l)代表分辨率l下的銳化圖像。最細(xì)粒分辨率下的銳化圖像是使用公式5和公式6由最粗粒分辨率通過遞歸方式獲得的xs(L)=x(L)]]>公式5xs(l)=Il+1lxs(l+1)+(l+g(xg(l),l))xh(l),l=L-1,...,0]]>公式6注意，g(·，·)代表高通通道對銳化圖像的除了原始貢獻(xiàn)之外的附加貢獻(xiàn)。因此，當(dāng)(·，·)＝0時，銳化圖像606等于原始圖像602。前面的說明利用xg(l)作為局部灰度級，該局部灰度級以空間變化形式調(diào)整針對高通分量的增益。因此，圖像xg(l)的計算應(yīng)該取決于影響圖像模糊的部位的支集。為了保持一般性，我們使用公式7和公式8來記述這一運算xg(L)=x(L)]]>公式7xg(l)=Il+1lxg(l+1)+β(l)xh(l),l=L-1,...,0]]>公式8在公式8中，β(l)規(guī)定高通通道上的衰減。具體來說，在本發(fā)明的一種實施方式中，β(l)受到這樣的約束β(l)≤β(l+1)≤1，l(wèi)，因為xg(l)一般來說是x(l)的低通形式。倘若有這一約束，則如果β(l)＝1，我們有xg(l)=x(l)]]>，并且通過不計算這些分辨率等級下的圖像xg(l)能夠?qū)崿F(xiàn)一定程度的計算量節(jié)省。另一種極端情況是，對于所有的l，β(l)＝0。在這種情況下，高通通道不對內(nèi)插圖像做出貢獻(xiàn)，并且任何分辨率下的xg是作為原始圖像在最粗粒分辨率下的內(nèi)插形式來給出的，如公式9中所示。
xg(l)=ILlxgL,l=L-1,...,0]]>公式9在圖2D中示出的流程圖中圖解說明了前面介紹的用來產(chǎn)生銳化圖像xs(O)的技術(shù)。圖2D中所示的方法250將最粗粒分辨率L下的銳化圖像xs(l)初始化為與分辨率L下的原始圖像x(L)相同(步驟252)。方法250將l的值設(shè)定為等于L-1(步驟254)。
方法250識別要應(yīng)用于分辨率l的增益圖像G(步驟256)，比如通過運用公式8來識別xg(l)，然后將增益圖像G識別為(1+g(xg(l)，l))。方法250識別應(yīng)用于分辨率l的投影P(步驟258)。如前所述，高通圖像xh(l)可以用作為原始圖像到基本函數(shù)B上的投影，在這種情況下，步驟258可以使用公式4來實現(xiàn)。
方法250將銳化圖像從分辨率l+1內(nèi)插到分辨率l(步驟260)。方法250將投影P乘以增益G，以獲得PG(步驟262)。方法240將步驟260和262的結(jié)果相加，以獲得xs(l)，即分辨率l下的銳化圖像(步驟264)。
如果l的值不為零(步驟266)，則方法250沒有完成產(chǎn)生最終銳化圖像606，于是方法250使l遞減(步驟268)并且對新的l值重復(fù)進(jìn)行步驟256-264。當(dāng)l達(dá)到零時，提供分辨率l＝0下的銳化圖像(xs(O)作為最終的銳化圖像606(步驟270)。
注意，前面取決于密度的銳化方案是前面針對公式1-公式4介紹的特定多分辨率分解方案加以介紹的。不過，也可以使用將圖像分解成子帶(低通和高通)，比如小波，的其它多分辨率方法。
抽選/內(nèi)插濾波器224和236的支集和下采樣系數(shù)228的選擇決定著抽選/內(nèi)插的像素間相關(guān)性。參照圖3，對于具有最小運算量的系數(shù)為2的抽選操作示出了像素網(wǎng)格和數(shù)據(jù)流圖400。如圖3中所示，對于0≤l≤L(其中L＝3)的情況，存在四個層。親代節(jié)點是通過對子代節(jié)點進(jìn)行求平均而獲得的，并且在相鄰親代節(jié)點的子代節(jié)點之間沒有重疊。雖然其它有重疊子代節(jié)點的選擇也是可以的，但是本討論將會涉及圖3中所示的抽選圖400以維持較低的計算復(fù)雜度。還可以將同樣從屬關(guān)系的圖400用于內(nèi)插的目的，但是在這種情況下，我們應(yīng)該需要采用最近相鄰點內(nèi)插，會在圖像中造成不希望有的塊狀偽像。從最小計算量的觀點出發(fā)，下一種最佳可選方案是按照數(shù)據(jù)流圖410選擇線性內(nèi)插，如圖4中所示。
注意，在前面介紹的實施方式中執(zhí)行取決于密度的銳化算法牽涉到不同分辨率等級下的兩個額外圖像的存儲，即，增益圖像xg和銳化圖像xs的存儲?？赡茈y以提供這樣的存儲，尤其是在內(nèi)置的環(huán)境下。因此，不再進(jìn)行多分辨率分解到基本函數(shù)并且然后對整個源圖像612作為一個整體進(jìn)行銳化，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將會理解如何以塊狀的形式對圖像612的部分進(jìn)行抽選和內(nèi)插，從而減小銳化濾波器604的存儲要求。
從公式6中可以看出并且前面針對圖2D介紹過，銳化圖像606是通過對不同層上的高通圖像進(jìn)行調(diào)整和求和來構(gòu)造的。因此高通通道形成了銳化圖像xs的基礎(chǔ)。注意，最粗粒分辨率L下的原始圖像(即，x(L)也是基本函數(shù)，但是由于沒有對其加以調(diào)整，因此我們僅僅將注意力放在高通通道上。
如前面所提到的，公式6中的增益函數(shù)g(d，l)是密度和分辨率層的函數(shù)。前面針對圖2D中所示的方法250的步驟256指出了，可以識別層l的增益G?，F(xiàn)在將介紹用來估算增益函數(shù)g(d，l)的技術(shù)的實例。一旦估算出增益函數(shù)g(d，l)，就可以使用它來例如以前面介紹的方式實現(xiàn)步驟256。參照圖2E，示出了在本發(fā)明的一種實施方式中用來估算增益函數(shù)g(d，l)的方法280的流程圖。
不同層對最細(xì)粒分辨率下的脈沖的最細(xì)粒分辨率(l＝0)下的高通響應(yīng)由公式10給出hln=Il0(1-Il+1lIll+1)I0lδn(0)]]>公式10在公式10中，n代表脈沖的空間位置。注意，不同層次的脈沖響應(yīng)不是移位不變(shift-invariant)的；因此需要在脈沖響應(yīng)的表示中包括輸入脈沖的空間位置?？梢允境觯瑢觢的脈沖響應(yīng)的唯一相位的數(shù)量為decl+1，其中dec是下采樣系數(shù)218。基本函數(shù)的這種非唯一性對確定每個層的調(diào)整系數(shù)或增益值造成了問題。由于自然圖像應(yīng)該在所有可能位置上都有邊緣，在本發(fā)明的一種實施方式中，對層l的所有decl+1個脈沖響應(yīng)求平均，以獲得該層的基本函數(shù)。
令Hln表示hln的傅立葉變換。于是由公式11給出頻域中的平均基本函數(shù)HlHl(f)=Σn=0decl+1-1ej2mfHln(f)]]>公式11在公式11中，ej2mf是使脈沖響應(yīng)的所有不同相位空間對齊的系數(shù)。注意，如果相位n的脈沖響應(yīng)是不對稱的，則Hln可以是復(fù)數(shù)。不過，平均響應(yīng)總是對稱的并且因此Hl(·)是實數(shù)。
再次參照圖2E，方法280針對每個分辨率l展開循環(huán)(步驟282)并且使用例如公式11識別平均基本函數(shù)Hl(步驟284)。該方法280對每個層l重復(fù)進(jìn)行步驟284(步驟286)。令H代表一個矩陣，該矩陣的列是通過公式11的這一重復(fù)運用在頻率的離散集合下計算出來的高通基本函數(shù)。
參照圖5，示出了用于4層分解的基本函數(shù)504a-d，其中將抽選系數(shù)218選擇為2并且分別為內(nèi)插和抽選操作采用線性內(nèi)插和求平均。注意基本函數(shù)的頻率分辨率是如何隨著層的空間分辨率減小(沿著軸502a)而增加的。
令S(f，d)為期望的銳化濾波器在打印密度d下的頻率響應(yīng)。令S(d)表示期望的頻率響應(yīng)在頻率的離散集合下的列向量。再次參照圖2E，方法280針對每個密度d展開循環(huán)(步驟288)并且識別密度d的期望頻率響應(yīng)(步驟290)。
然后由公式12給出使期望響應(yīng)和實際響應(yīng)之間的誤差在均方方面上最小的基本函數(shù)的系數(shù)(層增益g(d，1))g(d，·)＝(HTH)-1HT(S(d)-1)公式12在公式12中，g(d，·)表示包含每一層在打印密度d下的增益的列向量，并且1代表全部為一的列向量。我們在最小平方擬合中用(S(d)-1)代替S(d)，因為，如前面所示的，g(d，·)代表高通通道在銳化圖像中除了原始貢獻(xiàn)之外的額外貢獻(xiàn)。
方法280使用例如公式12根據(jù)平均基本函數(shù)H和期望頻率響應(yīng)S(d)識別密度d的增益g(d，·)(步驟292)。方法280對剩下的密度重復(fù)進(jìn)行步驟290-292并且從而識別相應(yīng)的增益(步驟294)。
期望的頻率響應(yīng)S(f，d)典型地是由打印樣本估算出來的并且可能會因需要進(jìn)行求逆(下面將會更加詳細(xì)地討論)而出現(xiàn)高噪聲的問題。為了在存在這種噪聲的情況下獲得強(qiáng)健的層增益估算，希望進(jìn)行加權(quán)的最小平方擬合。由于我們感興趣的是打印圖像624的感覺銳度，在本發(fā)明的一種實施方式中，我們選擇眼睛的對比靈敏度函數(shù)作為頻域中的加權(quán)函數(shù)。令E代表對角矩陣，該對角矩陣包含對比靈敏度函數(shù)的頻率響應(yīng)。然后使用公式13獲得層增益g(d，·)＝(HTEH)-1HTE(S(d)-1)公式13可以以圖2F中所示的方式將這一技術(shù)結(jié)合到方法280(圖2E)中。方法280的步驟292可以包括識別加權(quán)函數(shù)(比如E)(步驟302)并且然后使用公式13根據(jù)平均基本函數(shù)H、加權(quán)函數(shù)E和期望的頻率響應(yīng)S(d)識別密度d的增益(步驟304)的步驟。
希望強(qiáng)制要求g(·，·)≥0，以便確保我們針對原始圖像602進(jìn)行銳化。有可能公式13針對某種期望的響應(yīng)得出某些層增益的負(fù)值。在本發(fā)明的一種實施方式中，當(dāng)獲得負(fù)增益時，將造成這些負(fù)增益的基本函數(shù)排除(例如，通過從矩陣H中排除這些基本函數(shù)的列)。然后僅僅使用剩余的基本函數(shù)重新進(jìn)行加權(quán)的最小平方擬合。然后將排除掉的基本函數(shù)的增益設(shè)置為零。
可以例如通過按照圖2G中所示的方式執(zhí)行方法280(圖2E)的步驟292來應(yīng)用這一技術(shù)。使用例如公式12識別增益的初始集合g(d，·)(步驟306)。如果步驟306中識別的增益都不是負(fù)值(步驟308)，則保留所識別的這些增益，以備隨后用在銳化濾波器604中(步驟310)。如果有任何一個增益是負(fù)值，則拋棄與這些負(fù)增益相對應(yīng)的基本函數(shù)(步驟312)，將相應(yīng)的增益設(shè)置為零(步驟314)并且重新計算剩余基本函數(shù)的增益(步驟306)?？梢愿鶕?jù)需要重復(fù)進(jìn)行步驟306、308、312和314，以產(chǎn)生所有的非負(fù)值增益。
再次參照圖6B，示出按照本發(fā)明的一種實施方式的整個銳化系統(tǒng)610。從圖6B中可以看出，取決于密度的銳化濾波器604在打印機(jī)620和后續(xù)的介質(zhì)模糊622之前。在這樣的系統(tǒng)中，取決于密度的銳化濾波器604對輸入圖像612進(jìn)行銳化，以產(chǎn)生預(yù)銳化圖像616，從而在由系統(tǒng)模糊(system blur)618(即，介質(zhì)模糊622與打印機(jī)620引入的任何模糊的組合)對其產(chǎn)生影響時，在打印圖像624中再現(xiàn)出原始圖像612。
為了估算銳化濾波器604的響應(yīng)，針對所有平均邊緣密度對如圖6B所示的濾波器604需要輸入和輸出階梯邊緣(step-edge)。不過，所輸出的能夠產(chǎn)生完美打印階梯邊緣624的預(yù)銳化邊緣616并不是很容易能得到的?？梢允褂煤苜M時間的試湊法來識別這一預(yù)銳化邊緣616。
按照另一種可選方案，在本發(fā)明的一種實施方式中，可以交換取決于密度的銳化濾波器604與系統(tǒng)模糊618的順序，如圖6C的系統(tǒng)630中所示。在系統(tǒng)630中，系統(tǒng)模糊618產(chǎn)生模糊的圖像632，由取決于密度的銳化濾波器604對其進(jìn)行銳化，以產(chǎn)生(銳化的)打印圖像624。注意，如果系統(tǒng)模糊618和取決于密度的濾波器604是線性系統(tǒng)，則圖6C中所示的系統(tǒng)630等價于圖6B中所示的系統(tǒng)610。如果它們不是線性系統(tǒng)，則只要系統(tǒng)模糊618和取決于密度的濾波器604是局部線性的，交換就是有效的。圖6C中所示的實施方式的優(yōu)點在于，取決于密度的銳化濾波器604的輸入和輸出很容易得到，從而能夠很輕松地計算出濾波器604的期望頻率響應(yīng)。
參照圖2H，示出了在本發(fā)明的一種實施方式中執(zhí)行的、用來估算期望的銳化響應(yīng)的方法320的流程圖。方法320針對打印機(jī)620的密度范圍內(nèi)的每個密度d展開循環(huán)(步驟322)。打印平均密度為d的階梯邊緣(步驟324)，并且掃描該階梯邊緣(步驟326)。可以將階梯邊緣的幅度選擇得較小，以確保能夠?qū)⒄麄€系統(tǒng)630近似作為針對這些邊緣的線性系統(tǒng)。如果階梯邊緣的幅度較大，則可以獨立地對待該邊緣的兩半，因為倘若密度變化較大，兩端上的響應(yīng)是不同的。
計算階梯邊緣的線擴(kuò)展函數(shù)(步驟328)，并且進(jìn)行線擴(kuò)展函數(shù)的頻率轉(zhuǎn)換(步驟330)。結(jié)果代表打印機(jī)/介質(zhì)系統(tǒng)630的頻率響應(yīng)。為了獲得取決于密度的銳化濾波器604針對密度d的期望響應(yīng)，對打印機(jī)/介質(zhì)系統(tǒng)630的頻率響應(yīng)求逆(步驟332)?？梢葬槍γ總€密度d重復(fù)進(jìn)行步驟324-332，以獲得每個密度下的期望響應(yīng)。
步驟332中執(zhí)行的求逆處理易受噪聲放大的影響，并且前面針對公式10-公式13介紹了一種用于估算層增益的強(qiáng)健估算技術(shù)。使用公式13，我們可以估算作為平均邊緣密度函數(shù)的層增益。圖8A示出了所估算的層增益。具有最大增益的層取決于打印件dpi和打印件的觀看距離。對于圖8A中所示的例子，打印件dpi為300并且觀看距離假設(shè)為18英寸。在這種情況下，層1具有最大增益，因為層頻率響應(yīng)與眼睛的對比靈敏度函數(shù)中的峰值相一致。如果沒有采用眼睛加權(quán)，則最細(xì)粒分辨率層0會因S(d)的估算中存在很大的高頻噪聲而具有非常大的增益。不過，通過眼睛加權(quán)，層0的增益是合理的，如圖8A中所示。而且要注意，較高層僅僅在低密度上使用，而在較高密度上較高層消失。這會使銳化濾波器支集從低密度端的大約32個像素變化到高密度端的大約8個像素。在圖8B中可以清楚看到這一效果，圖8B示出了使用圖8A中所示的增益在利用取決于密度的銳化算法處理的不同密度等級下的多個階梯邊緣。
再次參照圖9，曲線圖900將沒有取決于密度的銳化的打印機(jī)/介質(zhì)系統(tǒng)中打印邊緣的銳度(曲線904a)與圖6C中所示的系統(tǒng)(曲線904b)進(jìn)行了比較，在圖6C所示的系統(tǒng)中，取決于密度的濾波器604起到了針對打印機(jī)/介質(zhì)模糊618的逆系統(tǒng)的作用。在SQF曲線904a-b中可以看出，取決于密度的銳化濾波器604有效地使SQF平坦化，使得它與打印密度無關(guān)。在低密度下有35個SQF單位的增益，而在高密度端有18個SQF單位的增益。
本發(fā)明的實施方式具有各種各樣的優(yōu)點，包括但不局限于下列優(yōu)點?？偟貋碚f，本發(fā)明的實施方式使得銳化能夠以取決于密度的方式進(jìn)行，針對其中出現(xiàn)更加模糊的密度進(jìn)行更深度的銳化。典型地，較低的密度比較高的密度更加容易受模糊不清的影響。如圖9中所示，可以應(yīng)用本發(fā)明的實施方式在較低密度的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行比較高密度的區(qū)域內(nèi)更加深度的銳化。結(jié)果，本文公開的技術(shù)可以在單獨一個圖像內(nèi)以因模糊量而定的方式應(yīng)用不同程度的銳化。本文公開的技術(shù)因此可以獲得在需要的情況下并且達(dá)到所需要程度的銳化，而不會在不需要銳化的情況下獲得銳化造成的傷害。
本發(fā)明的實施方式的另一個優(yōu)點在于，多分辨率框架的使用使得銳化能夠在高度計算效率的情況下來進(jìn)行。如前面所介紹的，將源圖像分解為多分辨率下的多個圖像。對較低分辨率圖像進(jìn)行濾波要比對整個圖像進(jìn)行濾波需要明顯少得多的計算量。對這些較低分辨率圖像進(jìn)行濾波和對它們進(jìn)行重新組合會產(chǎn)生高質(zhì)量的銳化，而又不會帶來由使用常規(guī)技術(shù)對整個圖像進(jìn)行濾波而引起的計算成本。
應(yīng)該理解的是，雖然上文根據(jù)特定實施方式介紹了本發(fā)明，但是前述實施方式僅僅是作為解釋說明而給出的，而并不限制或限定本發(fā)明的范圍。各種不同的其它實施方式，包括但不局限于下列的實施方式，也處于權(quán)利要求的范圍之內(nèi)。例如，可以將本文介紹的元件和組件進(jìn)一步分成額外的組件或結(jié)合在一起以形成較少的組件來實現(xiàn)相同的功能。
雖然結(jié)合圖1中所示的介質(zhì)100介紹了本發(fā)明的某些實施方式，但是本文公開的技術(shù)并不局限于與介質(zhì)100結(jié)合在一起使用。而是，本文公開的技術(shù)可以與具有任意層數(shù)和任意顏色組合的介質(zhì)結(jié)合在一起使用。一個(或多個)成像層可以位于介質(zhì)結(jié)構(gòu)內(nèi)的任何位置上。
前面介紹的技術(shù)可以例如用硬件、軟件、固件或者它們的任意組合來實現(xiàn)。前面介紹的技術(shù)可以以在可編程計算機(jī)上執(zhí)行的一個或多個計算機(jī)程序來實現(xiàn)，該可編程計算機(jī)包括處理器、可由處理器讀取的存儲介質(zhì)(包括，例如，易失性和非易失性存儲器和/或存儲單元)、至少一個輸入裝置和至少一個輸出裝置?？梢允褂幂斎胙b置進(jìn)行鍵入來將程序代碼應(yīng)用給輸入端，以實現(xiàn)所介紹的功能和產(chǎn)生輸出?？梢詫⑤敵鎏峁┙o一個或多個輸出裝置。
所附權(quán)利要求范圍之內(nèi)的每個計算機(jī)程序可以用任何編程語言來實現(xiàn)，比如匯編語言、機(jī)器語言、高級過程程序設(shè)計語言或面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計語言。程序設(shè)計語言可以是例如經(jīng)過編譯或翻譯的程序設(shè)計語言。
可以將每個這樣的計算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)在計算機(jī)程序產(chǎn)品中，該計算機(jī)程序產(chǎn)品確實實現(xiàn)在由計算機(jī)處理器執(zhí)行的機(jī)器可讀存儲裝置中。本發(fā)明的方法步驟可以由運行確實實現(xiàn)在計算機(jī)可讀介質(zhì)上的程序的計算機(jī)處理器來執(zhí)行，以通過對輸入進(jìn)行操作和產(chǎn)生輸出來實現(xiàn)本發(fā)明的功能。適當(dāng)?shù)奶幚砥靼ǎe例來說，通用和專用微處理器。一般來說，處理器接收來自只讀存儲器和/或隨機(jī)存取存儲器的指令和數(shù)據(jù)。適合用于確實實現(xiàn)計算機(jī)程序指令的存儲裝置包括，例如，所有形式的非易失性存儲器，比如半導(dǎo)體存儲裝置，包括EPROM、EEPROM和閃存裝置；磁盤，比如內(nèi)部硬盤和可移動盤；磁光盤；和CD-ROM。前述任何一種可以由專門設(shè)計的ASIC(專用集成電路)或FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)來補(bǔ)充或者結(jié)合在這些ASIC或FPGA中。計算機(jī)一般來說還可以接收來自存儲介質(zhì)(比如內(nèi)部盤(未示出)或可移動盤)的程序和數(shù)據(jù)。這些元件也可以在常規(guī)的桌上型或工作站計算機(jī)以及適于執(zhí)行實現(xiàn)本文介紹的方法的計算機(jī)程序的其它計算機(jī)中找到，這些元件可以與任何數(shù)字打印機(jī)或打印器、顯示監(jiān)視器或能夠在紙張、膠片、顯示屏或其它輸出介質(zhì)上產(chǎn)生顏色或灰度級像素的其它光柵輸出裝置結(jié)合在一起使用。
權(quán)利要求
1.一種處理源圖像的方法，該方法包括步驟(A)識別源圖像具有第一密度d0的第一部分；(B)根據(jù)所述第一密度d0識別第一增益g0；(C)按照所述第一增益g0應(yīng)用銳化濾波器，以產(chǎn)生銳化圖像的第一部分；(D)識別所述源圖像具有第二密度d1的第二部分，該第二密度d1不同于第一密度d0；(E)根據(jù)所述第二密度d1識別第二增益g1，其中第二增益g1不同于所述第一增益g0；和(F)按照所述第二增益g1應(yīng)用所述銳化濾波器，以產(chǎn)生所述銳化圖像的第二部分。
2.按照權(quán)利要求1所述的方法，還包括步驟(G)在步驟(C)之前，根據(jù)所述第一密度d0識別第一支集s0；和(H)在步驟(F)之前，根據(jù)所述第二密度d1識別第二支集s1；其中步驟(C)包括按照所述第一增益g0和所述第一支集s0應(yīng)用所述銳化濾波器以產(chǎn)生所述銳化圖像的所述第一部分的步驟；和其中步驟(F)包括按照所述第二增益g1和所述第二支集s1應(yīng)用所述銳化濾波器以產(chǎn)生所述銳化圖像的所述第二部分的步驟。
3.按照權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟(B)包括步驟(B)(1)識別所述第一密度d0的多個基本函數(shù)的增益；和其中步驟(C)包括步驟(C)(1)計算所述源圖像到所述多個基本函數(shù)上的投影；和(C)(2)通過使用所述增益組合所述投影來產(chǎn)生所述銳化圖像的所述第一部分。
4.一種用于處理源圖像的裝置，該裝置包括第一識別裝置，用于識別源圖像具有第一密度d0的第一部分；第二識別裝置，用于根據(jù)所述第一密度d0識別第一增益g0；第一應(yīng)用裝置，用于按照所述第一增益g0應(yīng)用銳化濾波器，以產(chǎn)生銳化圖像的第一部分；第三識別裝置，用于識別所述源圖像具有第二密度d1的第二部分，該第二密度d1不同于第一密度d0；第四識別裝置，用于根據(jù)所述第二密度d1識別第二增益g1，其中第二增益g1不同于所述第一增益g0；和第二應(yīng)用裝置，用于按照所述第二增益g1應(yīng)用所述銳化濾波器，以產(chǎn)生所述銳化圖像的第二部分。
5.按照權(quán)利要求4所述的裝置，此外還包括用于根據(jù)所述第一密度d0識別第一支集s0的裝置；和用于根據(jù)所述第二密度d1識別第二支集s1的裝置；其中所述第一應(yīng)用裝置包括用于按照所述第一增益g0和所述第一支集s0應(yīng)用所述銳化濾波器以產(chǎn)生所述銳化圖像的所述第一部分的裝置；和其中所述第二識別裝置包括按照所述第二增益g1和所述第二支集s1應(yīng)用所述銳化濾波器以產(chǎn)生所述銳化圖像的所述第二部分的裝置。
6.按照權(quán)利要求4所述的裝置，其中所述第二識別裝置包括用于識別所述第一密度d0的多個基本函數(shù)的增益的裝置；和其中所述第一應(yīng)用裝置包括用于計算所述源圖像到所述多個基本函數(shù)上的投影的裝置；和用于通過使用所述增益組合所述投影來產(chǎn)生所述銳化圖像的所述第一部分的裝置。
7.一種用于處理源圖像的方法，該方法包括步驟(A)初始化源圖像的銳化形式；(B)對于多個分辨率l中的每個分辨率，進(jìn)行下列步驟(1)識別與分辨率l相關(guān)的增益G；(2)識別所述源圖像到與分辨率l相關(guān)的基本函數(shù)B上的投影P；(3)根據(jù)所述增益G和所述投影P更新所述源圖像在分辨率l下的所述銳化形式；和(C)提供所述源圖像的更新過的銳化形式作為所述源圖像的最終銳化形式。
8.按照權(quán)利要求7所述的方法，其中步驟(B)(2)包括步驟(B)(2)(a)獲得所述源圖像在分辨率l下的顯示；(B)(2)(b)獲得所述源圖像在分辨率l下的低通帶；和(B)(2)(c)根據(jù)所述源圖像在分辨率l下的顯示和所述源圖像在分辨率l下的所述低通帶獲得所述源圖像在分辨率l下的高通帶。
9.按照權(quán)利要求8所述的方法，其中步驟(B)(2)(a)包括步驟(B)(2)(a)(i)對所述源圖像進(jìn)行低通濾波，以產(chǎn)生低通圖像；和(B)(2)(a)(ii)對所述低通圖像進(jìn)行下采樣，以產(chǎn)生所述源圖像在分辨率l下的顯示。
10.按照權(quán)利要求9所述的方法，其中所述步驟(B)(2)(b)包括步驟(B)(2)(b)(i)對所述源圖像在分辨率l下的顯示進(jìn)行上采樣，以產(chǎn)生上采樣的圖像；和(B)(2)(b)(ii)對所述上采樣圖像進(jìn)行低通濾波，以產(chǎn)生所述源圖像在分辨率l下的所述低通帶。
11.按照權(quán)利要求10所述的方法，其中所述步驟(B)(2)(c)包括從所述源圖像中減掉所述低通帶以產(chǎn)生所述高通帶的步驟。
12.按照權(quán)利要求7所述的方法，其中步驟(B)(3)包括步驟(B)(3)(a)將所述投影P乘以所述增益G，以產(chǎn)生一個乘積；和(B)(3)(b)將所述乘積與所述源圖像在分辨率l下的所述銳化形式相加，以產(chǎn)生所述源圖像在分辨率l下的更新銳化形式。
13.按照權(quán)利要求7所述的方法，還包括步驟(D)在所述步驟(B)之前，識別多個分辨率l中每個分辨率的平均基本函數(shù)；和(E)在所述步驟(B)之前，對于多個密度d中的每個密度(1)識別密度d的期望頻率響應(yīng)；和(2)根據(jù)所述平均基本函數(shù)和密度d的所述期望頻率響應(yīng)識別密度d的增益；其中，所述步驟(B)(1)包括將步驟(E)(2)中識別的增益之一識別為增益G的步驟。
14.按照權(quán)利要求13所述的方法，其中所述步驟(E)(2)包括步驟(E)(2)(a)識別加權(quán)函數(shù)；和(E)(2)(b)根據(jù)所述平均基本函數(shù)、密度d的所述期望頻率響應(yīng)和所述加權(quán)函數(shù)，識別密度d的增益。
15.一種用于處理源圖像的裝置，該裝置包括用于初始化源圖像的銳化形式的裝置；迭代裝置，對于多個分辨率l中的每個分辨率該迭代裝置包括第一識別裝置，用于識別與分辨率l相關(guān)的增益G；第二識別裝置，用于識別所述源圖像到與分辨率l相關(guān)的基本函數(shù)B上的投影P；第三識別裝置，用于根據(jù)所述增益G和所述投影P更新所述源圖像在分辨率l下的所述銳化形式；和提供裝置，用于提供所述源圖像的更新的銳化形式作為所述源圖像的最終銳化形式。
16.按照權(quán)利要求15所述的裝置，其中第二識別裝置包括用于獲得所述源圖像在分辨率l下的顯示的第一裝置；用于獲得所述源圖像在分辨率l下的低通帶的第二裝置；和用于根據(jù)所述源圖像在分辨率l下的顯示和所述源圖像在分辨率l的所述低通帶，獲得所述源圖像在分辨率l下的高通帶的第三裝置。
17.按照權(quán)利要求16所述的裝置，其中所述用于獲得的第一裝置包括用于對所述源圖像進(jìn)行低通濾波以產(chǎn)生低通圖像的裝置；和用于對所述低通圖像進(jìn)行下采樣以產(chǎn)生所述源圖像在分辨率l下的所述顯示的裝置。
18.按照權(quán)利要求17所述的裝置，其中所述用于獲得的第二裝置包括用于對所述源圖像在分辨率l下的顯示進(jìn)行上采樣以產(chǎn)生上采樣圖像的裝置；和用于對所述上采樣圖像進(jìn)行低通濾波以產(chǎn)生所述源圖像在分辨率l下的所述低通帶的裝置。
19.按照權(quán)利要求18所述的裝置，其中所述用于獲得的第三裝置包括用于從所述源圖像中減掉所述低通帶以產(chǎn)生所述高通帶的裝置。
20.按照權(quán)利要求15所述的裝置，其中提供裝置包括用于將所述投影P乘以所述增益G以產(chǎn)生一個乘積的裝置；和用于將所述乘積與所述源圖像在分辨率l下的所述銳化形式相加以產(chǎn)生所述源圖像在分辨率l下的更新銳化形式的裝置。
21.按照權(quán)利要求15所述的裝置，還包括第四識別裝置，用于識別多個分辨率l中每個分辨率的平均基本函數(shù)；和迭代裝置，對于多個密度d中的每個密度該迭代裝置包括第五識別裝置，用于識別密度d的期望頻率響應(yīng)；和第六識別裝置，用于根據(jù)所述平均基本函數(shù)和密度d的所述期望頻率響應(yīng)識別密度d的增益；其中所述第一識別裝置包括用于將所述第六識別裝置識別的增益之一識別為增益G的裝置。
22.按照權(quán)利要求21所述的裝置，其中所述第六識別裝置包括用于識別加權(quán)函數(shù)的裝置；和用于根據(jù)所述平均基本函數(shù)、密度d的所述期望頻率響應(yīng)和所述加權(quán)函數(shù)識別密度d的增益的裝置。
全文摘要
公開了一種用于對數(shù)字圖像進(jìn)行取決于密度的銳化的銳化濾波器。在一種實施方式中，將要加以銳化的數(shù)字圖像分解成該圖像在不同分辨率下的多個高通形式。在每個分辨率下獲得這些高通圖像并且與原始圖像重新組合以產(chǎn)生圖像的銳化形式。在每個分辨率下應(yīng)用的增益是取決于密度的。結(jié)果，消除了取決于密度的模糊不清的影響，從而最終打印圖像的銳度與打印密度無關(guān)。公開了用來以高計算效率進(jìn)行這種取決于密度的銳化的技術(shù)。
文檔編號H04N1/409GK101073251SQ200580042065
公開日2007年11月14日 申請日期2005年10月6日 優(yōu)先權(quán)日2004年10月7日
發(fā)明者S·S·薩奎布 申請人:寶麗來公司