JPH10304149A - 画像を復元する方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像が歪められて取り込まれたとしても、
元の画像を高精度に歪みなく復元する方法を提供する。 【解決手段】画像センサ、およびオリジナルに対するセ
ンサ位置を検出する航行センサを備える走査装置が、オ
リジナルの画像を走査し、画像データおよび位置データ
を取り込む。復元される画像についてピクセル・グリッ
ドが定義され、そこに線形画像データをマッピングす
る。１対の線形画像データをマッピングすることによ
り、１つの領域が定義される。領域内のそれぞれのピク
セルについて、強度値を決定する。強度値は、強度を決
定しようとするピクセルをまたぐ、複数センサ位置で取
得される画像データに基づいて計算される。決定される
強度値により、歪みのない画像が得られる。

Description

【発明の詳細な説明】 【０００１】 【発明の属する技術分野】この発明は、一般に、オリジ
ナルの走査されるまたは他の方法で取り込まれる電子画
像を形成する方法に関する。具体的には、特に、抑制さ
れない手による走査で、任意のシーケンスで画像が取り
込まれる装置および方法に関する。 【０００２】 【従来の技術】オリジナルの画像を電子的に形成するた
めのスキャナは、既に知られている。典型的に、スキャ
ナによって与えられる取り込まれた画像は、デジタル形
式でメモリに格納されるピクセル・データ・アレイであ
る。歪みの無い画像は、オリジナルの画像のピクセル・
データ・アレイへの忠実なマッピングを必要とする。典
型的にスキャナは、忠実なマッピングの見込みを最大限
にするため、画像取り込み処理の間の機械的な制約を課
す少なくとも１つの手段を含む。従来技術で知られてい
るスキャナの４つのタイプは、ドラム・スキャナ、フラ
ットベッド・スキャナ、２次元アレイ・スキャナおよび
ハンド・スキャナである。 【０００３】ドラム・スキャナは、実質的に固定の速度
で回転する円筒形のドラムの表面にオリジナルを接触さ
せる。ドラムの回転の間、画像センサは、ドラムの回転
軸に平行な方向へ動かされる。画像センサの線形変位お
よびドラム上のオリジナルの回転の組み合わせによっ
て、オリジナル全体を走査することができる。画像処理
の間の任意の時点で、オリジナルに対するピクセル・デ
ータ・アレイ内の現在位置は、ドラムの角度位置および
センサの並進位置を測定することによって決定すること
ができる。オリジナルがドラムに適正に接触し、ドラム
回転が適正に制御され、センサが、線形パスに沿ったそ
の変位で適正に制御される限り、オリジナルに対するピ
クセル・データ・アレイの位置は、固定である。 【０００４】フラットベッド・スキャナは、アレイの軸
に垂直な軸に沿って、オリジナルに対して動かされる線
形アレイ・センサを含む。従って、１次元のセンサの位
置は、センサの相対的な移動を追跡することによって知
ることができる。センサの垂直方向の位置は、強度が測
定されようとする特定のアレイ素子をアドレスすること
によって必然的に固定される。フラットベッド・スキャ
ナの１つの実施例で、オリジナルは、透明なプラテン上
に置かれ、センサは、画像照明源とともに、プラテンの
端にオリジナルに対向して配置される。オリジナルがプ
ラテンに対して動かされない限り、ピクセル・データ・
アレイは、取り込まれる画像に対して固定される。別の
実施例で、センサではなくオリジナルが動かされる。こ
の第２の実施例は、ファクシミリ機でよくみられる。精
密な紙輸送は、画像取り込み処理の間、高度な位置の正
確さを提供する。 【０００５】ドラムおよびフラットベッド・スキャナの
利点は、少なくともA4または8.5"x11"と同じ大きさの文
書を受け入れる能力を含む。さらに、これらのスキャナ
のいくつかは、１つの装置でA1紙を処理することができ
る。しかしスキャナは、一般に、制御、データ記憶およ
び画像操作のためホストコンピュータを必要とするの
で、持ち運びができない。 【０００６】２次元アレイ・スキャナは、機械的な符号
化制約がない状態で使用することができ、露出期間の
間、アレイおよびオリジナルが動かされないで保持され
ることのみ必要とする。感光性素子の２次元アレイは、
ピクセル・データ・アレイへのオリジナルの画像のマッ
ピングを直接的に達成する。しかし、8.5"x11"オリジナ
ルの１つの300dpiマッピングは、2500x3300素子すなわ
ち825万ピクセルのアレイを有する画像センサを必要と
するので、これらのスキャナは、ほとんどの適用例でか
なり費用がかかる。 【０００７】従来のハンド・スキャナは、ユーザが、オ
リジナル上で電子光学センサ素子の線形アレイを移動さ
せることを必要とする。その移動は、手操作による。ア
レイ位置情報は、コンピュータ「マウス」の操作で用い
られるような方法を使用して決定される。線形センサ・
アレイが動かされるとき、オリジナルと接触するホイー
ル、ボールまたはローラの回転が検知され、位置情報
が、回転の機械的な詳細から決定される。概して、オリ
ジナルと接触する機械要素の表面は、スリップおよびス
キッドに抵抗するよう例えばゴムような高い摩擦係数を
もつ。円筒形ローラまたは固定の車軸で接続される２つ
のホイールを使用して、走査処理の間、並進運動の１自
由度を強制することができる。多くの場合、直定規や他
の器具を使用して、オリジナルに関する走査方向を固定
し、さらに一対のホイールまたはローラによって提供さ
れる並進運動の制約を与える。それにもかかわらず、位
置エンコーダ方法は、多くの場合スリップおよびスキッ
プに影響されやすいものであるので、ピクセル・データ
・アレイは、オリジナル上の画像との対応を失う。 【０００８】ハンド・スキャナは、典型的に、画像デー
タ記憶、処理および使用のため別のコンピュータに直接
に接続される。画像センサからのデータ・レートは、走
査スピードを制限する傾向がある。スキャナは、所望の
画像解像度に適したスピードを維持するように、ユーザ
へのフィードバックを、典型的に緑色または赤色発光ダ
イオードによって提供する。いくつかのハンド・スキャ
ナは、ユーザが、画像上であまりに速くスキャナをドラ
ッグするのを防ぐため、走査スピードが増加すると共に
機械抵抗が増加するような電磁ブレーキを使用する。 【０００９】ハンド・スキャナは、比較的小さいイメー
ジング・アレイを利用しており、概してA6より大きい書
類を１回のパスで処理することができない。これは、縫
い合わせ(stitching)アルゴリズムが、比較的大きい文
書の複数の帯をつなぎ合わせることを必要とする。帯の
縫い合わせは、別のコンピュータによって別の操作で実
施することができる。複数ページのビジネス文書やレポ
ートをハンド・スキャナを使って走査するのは退屈な処
理であり、しばしば低品質の結果を生む。画像帯を縫い
合わせる技法は、走査技術で既に知られている。これら
の技法は、典型的には一対の完全な画像帯を必要とし、
２つの帯を整合させる１つの包括的な変換を生成する。
改良された技法が、国際特許出願公開第WO96/27257号の
明細書に示されている。 【００１０】走査された電子画像を形成する際、画像デ
ータとともに取得される航行情報を取得する必要があ
る。スキャナの使い易さに妥協することなく航行情報が
得られるハンド・スキャナは、米国特許第5578813号の
明細書で述べられている。航行情報は、走査されるオリ
ジナルの固有の構造に関連した特性を検出する少なくと
も１つの航行センサによって取得される。画像センサが
オリジナルに対して動かされるとき、オリジナルに沿っ
た画像センサの移動は、固有の構造に関連した特性の変
化を監視することによって追跡される。監視される固有
の構造に関連する特性とは、紙繊維のような固有の構造
の特徴またはオリジナルの他の構成成分である。選択と
して、航行は、スペックルに基づいてもよく、その場合
オリジナルに沿った画像センサの移動が、航行情報を取
得するためにコヒーレントな照明を使用して作り出され
るスペックル・パターンの変化を監視することによって
追跡される。 【００１１】「固有の構造に関連する特性」は、画像デ
ータの形成および/またはオリジナル上の組織的な位置
決めデータに依存しないファクタに起因するオリジナル
の特性である。航行情報は、スペックル情報の位置信号
のような固有の構造に関連した特性の検出に応答する位
置信号、または個々の固有の構造の特徴の追跡を許す位
置信号を生成することによって形成することができる。
「固有の構造の特徴」とは、オリジナルを形成する処理
に特有であり、画像データの形成および/またはオリジ
ナル上の組織的な位置決めデータに依存しない、オリジ
ナルの特徴である。例えば、オリジナルの記録媒体が紙
製品である場合、関心のある固有の構造の特徴は、紙繊
維でありえる。別の例として、光沢のあるオリジナルま
たはオーバーヘッド透明フィルムを横断する画像センサ
の航行は、鏡面に影響を及ぼす表面テクスチャの変化を
追跡することによって決定することができる。典型的
に、固有の構造の特徴は、表面テクスチャの例えば10か
ら40μmの間の微視的な特徴である。 【００１２】この発明は、国際特許出願公開第WO96/272
57号および米国特許第5578813号の明細書に教示される
ようなハンド・スキャナに直接適用可能であり、これら
の両方は、ここで参照として取り入れられる。 【００１３】 【発明が解決しようとする課題】上述したように、典型
的に、器具のいくつかのタイプが、ハンド・スキャナと
共に使用される。(米国特許第5578813号のほとんどの実
施例の場合と同様に)器具がない状態では、ハンド・ス
キャナがオリジナルを横切って動かされるとき、いくら
かの回転運動を課す傾向がある。スキャナの移動の間、
ユーザの肘が平坦な面に載っている場合、回転は、スキ
ャナとユーザの肘の間の距離によって定義される半径を
もちやすい。その結果、走査される電子画像が歪められ
る。スキャナの１つの帯の中の他の曲線的な移動も、歪
みを生成する。 【００１４】この発明は、たとえ歪められた走査パスが
あっても、オリジナルの高品質の歪みのない再生をもた
らす走査装置および方法を提供することを目的とする。
これは、手で文書を走査するためのより大きい自由度を
ユーザに与え、オリジナルと再生される画像の間の高い
程度の一致をもって、オリジナル画像の重複する部分の
連続の走査から合成画像の生成を可能にする。 【００１５】 【課題を解決するための手段】この発明に従って、セン
サで画像データおよび航行手段で位置データとして取り
込まれる画像を復元する方法であって、復元される画像
の全部または一部についてピクセル・グリッドを定義す
るステップと、位置データを使用して、センサ・データ
とピクセル・グリッドの間の対応を特定するステップ
と、それぞれ複数のセンサ位置で得られ、強度が決定さ
れようとしている各々のピクセルに関連するように選択
される画像データから、ピクセル・グリッド内のピクセ
ルの強度を決定するステップと、を含む方法を提供す
る。 【００１６】この方法は、特に、手で走査される画像の
復元に適用されるときに効果的であり、その画像は、各
々のセンサ読取りに関する位置データをもつ連続するセ
ンサ読取りのストリームとして受信される。スキャナの
個々のセンサ読取りへの依存が低減され、不規則な走査
に基づくデータであっても、比較的小さい計算努力で組
み立て、処理することができる。 【００１７】画像データとピクセル・グリッドとの間の
対応を特定するステップは、ピクセル・グリッドへの画
像データのマッピングを含むことが好ましく、それによ
って、ピクセル・グリッドへの、境界となるセンサ読取
りのマッピングの後、１つの領域が、境界となるセンサ
読取りの画像データの間のピクセル・グリッド内に定義
され、上記領域を定義する画像データは、上記領域内の
ピクセルに関連するように選択することができる。境界
となるセンサ読取りは、ストリーム内の２つの連続した
読取りであるか、またはストリーム内の任意の２つのセ
ンサ読取りであってもよく、その場合、ストリーム内の
境界となるセンサ読取りの間の任意のセンサ読取りが、
上記領域内のピクセルに関連するように選択可能であ
る。境界となるセンサ読取りおよびストリーム内のそれ
らの間の全てのセンサ読取りは、チャンク(chunk)を含
む。「チャンク様(chunkwise)」方法は、計算費用の重
要な低減のため多少の正確さを犠牲にする。 【００１８】好ましい形態で、画像データとピクセル・
グリッドの間の対応を特定するステップは、さらに、ピ
クセル・グリッド内のどのピクセルが、センサ・データ
の選択された組によって定義される領域の中に入るかを
決定するステップ含む。ピクセル・グリッド内のピクセ
ルは、境界となるセンサ読取りによって定義される空間
の中へマップされ、強度が決定されるグリッド・ピクセ
ルは、定義される空間内にマップするものであることが
有利である。 【００１９】ある形態で、ピクセルの強度は、２つの連
続するセンサ読取りの各々の中のセンサ・ピクセル値に
基づく補間によって決定され、そこで、そのセンサ・ピ
クセル値は、空間にマップされるグリッド・ピクセルを
またぐように選択される。上記補間は、２つの連続する
センサ読取りの各々の中の２つのセンサ・ピクセル値に
基づく双線形補間であることが有利である。代替の形態
で、ピクセル・グリッド内の線と連続するセンサ読取り
位置との交点が決定され、そこで交点に対するセンサ・
ピクセル値は、挿入点のいずれかの側へのセンサ・ピク
セル値の間の補間によって計算され、その線に沿ったグ
リッド・ピクセルに対するピクセル強度値は、交点セン
サ値の間の補間によって計算される。ピクセル・グリッ
ド内の線が、ピクセルの行である場合、特に計算上効率
的な方法が提供される。 【００２０】センサは、走査装置特にハンド・スキャナ
の中に含まれることが有利である。更なる見地で、この
発明は、上述したような方法を実現するための走査装置
を提供し、さらに、上述したような方法を実施するため
のコンピュータ・システムに相互接続するように設計さ
れる、画像データを収集するための走査装置を提供す
る。 【００２１】航行情報は、米国特許第5578813号の明細
書に示されるように、色々な方法で提供することができ
る。最も幅広い方法で、走査パスに沿った走査装置の曲
線および回転の移動の歪み加工を除去するために使用さ
れる航行情報のソースに対する制限はない。従って航行
信号は、オリジナル上の画像データの検出(例えばテキ
スト・キャラクタのエッジの認識)に応答する位置信号
の形式であってよく、その位置信号は、画像信号の操作
の中で使用される。第２の方法は、位置信号が、スペッ
クル・パターンを決定する特性のような固有の構造に関
連した特性の検出に応答するものである。第３の方法
は、個々の固有の構造の特徴(例えば紙繊維)の位置を時
間にわたって監視することによって、走査装置の航行を
追跡することである。 【００２２】記述される形態で、画像センサは、電子光
学素子の線形アレイであり、航行方法は、航行センサ素
子の少なくとも１つの２次元アレイを利用する。画像セ
ンサの各々の端部に別々の２次元航行アレイを置くこと
により、スキャナは、移動の３自由度を許される。オリ
ジナルが平坦である場合、自由度の２つは、並進運動
で、オリジナルの平面内で互いに垂直であり、第３の自
由度は、オリジナルの平面に対する法線を中心とする回
転運動である。回転の追跡の正確さは、１つの航行アレ
イのみ使用する場合に必要であるよりも小さいアレイ範
囲を各々のアレイがもつ、２つの航行アレイの使用によ
って改善される。記述される形態は、航行センサが２次
元アレイのものであるが、線形アレイを使用することも
できる。さらに、以下でより詳しく述べられるように、
画像データを矯正するための航行情報は、符号化ホイー
ルおよびボール、コンピュータ・マウス追跡ボール、位
置決めグリッド検出器、加速度計、機械的リンケージ、
非接触の電磁気および静電的リンケージ、および時間遅
延積分センサ・アレイを含む他の位置追跡手段を走査装
置に取り付けることによって、うまく取得することがで
きる。これらの代替の形態の多くで、位置追跡は、画像
取得を含まないので、画像データを矯正するための航行
情報は、オリジナルのどの固有の構造に関連した特性に
も依存しないように取得される。 【００２３】航行センサは、画像センサに対して既知の
位置にある。画像アレイが動かされるとき、航行センサ
は、オリジナルの端を越えて進むことがないように、イ
メージング・センサの端点に近接するように位置するこ
とが好ましい。画像センサは、関心のある画像を表す信
号を形成する。同時に、各々の航行センサは、オリジナ
ルの固有の構造に関連した特性を表す信号を形成する。
走査装置は、装置がオリジナルと接触したまま、オリジ
ナルに沿って下降しながら左から右へそして右から左へ
という交互のパターンのように、フリーハンドの曲りく
ねったパターンで動かされることがある。端から端まで
の帯の各々は、前の帯の一部に重ならなければならず、
それによって走査処理中またはその後、画像を位置に関
して操作し、縫い合わせることができる。画像信号の操
作は、画像データの矯正であり、その矯正は、１つまた
は複数の航行センサと航行センサによって検出される固
有の構造に関連した特性との間の相対的な移動に基づ
く。操作は、画像信号の「矯正」であり、すなわち、オ
リジナルと出力画像との間の合致を達成するために航行
データに基づいて取得された画像データを整列させ、修
正する操作である。縫い合わせは、連続する帯の間で取
得される画像データをつなぎ合わせるために使用され
る。 【００２４】各々の航行センサは、オリジナルの固有の
構造に関連した特性に依存するコントラストを提供する
ように設計される１つまたは複数の光源を含むことがで
きる。放射される光は、可視域でありえるが、これは重
要なことではない。例えば、表面の法線に対して大きい
入射角をもつ「かすめ(grazing)」光は、紙製のオリジ
ナルの表面またはその近くで紙繊維と影響し合って、繊
維の間のコントラストの改善された影を生成する。他方
で、オリジナルが、写真印刷、クレーコーティングされ
た紙またはオーバーヘッド透明フィルムのような、光沢
のある表面をもつ場合、垂直な入射光は、航行の目的に
十分な画像コントラスト特徴をもつ鏡面の中の画像を生
成する。さらにフィルタおよび１つまたは複数のイメー
ジング・レンズのような光学素子が、固有の構造に関連
した特性の検出を改善する。 【００２５】記述される形態の利点は、走査装置および
方法が、高品質の画像取り込みを与えながら、走査装置
の移動の３自由度を許すということである。従って、持
ち運びできるポケットサイズの走査装置を製作し、画像
取り込み処理の間にオリジナルの表面との接触によって
許されるもの以外の機械制約がない状態でそれを使用す
ることができる。この発明は、走査装置がオリジナルと
接触する形態への適用に制限されるものではない。適当
な航行情報があれば、画像復元は、色々な環境で取り込
まれる画像から実行可能である。もう１つの利点は、記
述される形態の走査装置は、固有の構造の特徴の検出に
基づいて電子画像を形成するので、オリジナルの画像特
徴の間の「ホワイトスペース」の大きい面積が、保存さ
れ、従って縫い合わせステップの間に画像特徴が一斉に
近寄るように移動するという結果を生まないことであ
る。 【００２６】 【発明の実施の形態】図１を参照して、持ち運びできる
ハンドヘルド型操作装置10が、オリジナル14に沿って曲
りくねったパス12をたどるように示されている。オリジ
ナルは、１枚の紙、オーバーヘッド透明フィルム、また
は他の任意の画像支持面でありえる。オリジナルの固有
の構造に関連した特性は、曲りくねったパスに沿った航
行の間、位置情報を提供するために使用することができ
る。この方法では、固有の構造の特徴の位置が追跡さ
れ、位置情報を使用して画像データを矯正するが、他の
実施例も記述される。走査装置は、自立型で、バッテリ
駆動であることが好ましいが、外部電源、またはコンピ
ュータまたはネットワークへのデータ・ポートへの接続
を含むこともできる。 【００２７】図１の走査装置10は、取り込まれた画像を
見ることができるようにする画像ディスプレイ16を含
む。しかし、ディスプレイは、走査装置の使用に不可欠
なものではない。 【００２８】ここで図１ないし図３を参照して、走査装
置10の前面18は、オリジナル14と画像センサ22の間の適
正な接触を保つことを助ける旋回メンバ20を含む。イメ
ージング・センサ22は、画像センサ素子の線形アレイを
含む。航行センサ24および26は、イメージング・センサ
の対向する端に位置する。航行センサ24、26は、旋回メ
ンバ上に搭載され、従って航行センサは、イメージング
・センサに対して固定の位置にある。 【００２９】走査装置10は、３自由度をもち、２つは並
進運動であり、１つは回転運動である。第１の自由度
は、オリジナル14に沿った横方向の移動(X軸移動)であ
る。第２の自由度は、オリジナルに沿った上下方向の移
動(Y軸移動)である。第３の自由度は、オリジナル14の
端に対するイメージング・センサ22の回転の位置ずれを
もつ装置を操作する能力である。すなわちイメージング
・センサ22は、装置の並進運動の方向に垂直でない迎え
角(an angle of attack)をもつことがある。 【００３０】物理的なコンパクト性の理由で、イメージ
ング・センサ22は、接触による画像装置であることが好
ましい。しかし、コンパクト性が重要でなかったり、よ
り小さい画像が望まれる適用例では、１より小さい倍率
の投影光学部品を使用する複数センサを用いることがで
きる。そのような適用例で、イメージング・センサ22の
素子は、より小さくより密接にまとめられなければなら
ない。接触によるイメージング装置は、一般に、ニッポ
ン・シート・グラス・カンパニー(Nippon Sheet Glass
Company)の商標SELFOCで販売されているレンズを使用す
る。一般的ではないが、接触によるイメージングは、イ
メージング・レンズを用いずに、ソースおよび近接する
センサが交互になったアレイ素子を使用して得ることも
できる。従来の、アプリケーションを走査するイメージ
ング・センサを使用してもよい。イメージング・センサ
は、照明源、照明光学部品および画像転送光学部品を含
むユニットの一部でありえる。 【００３１】イメージング・センサ22は、個々の感光素
子の線形アレイとして示される。素子の間隔は、スキャ
ナ10の空間解像度を決定する役目を果たす。例えば、10
1.6mmの長さをもつ線形アレイは、300dpiの解像度を達
成するために1200のセンサ素子を必要とする。センサ
は、電荷結合素子、アモルファス・シリコン・フォトダ
イオード・アレイ、または従来技術で知られる線形アレ
イ・センサの他の任意のタイプでありえる。 【００３２】イメージング・センサ・ユニットの設計で
重要な検討は、スピードである。イメージング・センサ
22は、１秒あたり約10Kサンプルで各々のピクセルを撮
像できることが好ましい。一般に線形イメージング・ア
レイは、一連のデータ・ストリームを生成し、そこでピ
クセル値すなわち電荷は、シフト・レジスタに入れら
れ、押し出される。所望のスピードを達成するには、画
像アレイ全体からの非常に速い連続転送レートが必要で
ある。あるいは、複数のタップを用いることにより、ピ
クセル値は、より少ないセルをシフトされればよい。こ
れは、デジタル処理に有利である並行処理をもたらす。 【００３３】スピード要件のもう１つの結果は、オリジ
ナルの表面におけるピクセル面積、および収集され各々
のアレイ素子に運ばれる放射光の立体角の積が、100マ
イクロ秒のオーダーの積分時間で検出できる信号を生成
するように十分大きくなければならないということであ
る。改良の選択は、光学素子をセンサに追加して、各々
の感光素子が応答するセンサ・ピッチの有効部分を増や
すことである。アレイ・マトリックスには、典型的に不
使用の面積があるので、そのような光収集光学部品は、
感度を高める。 【００３４】イメージング・センサ22の容易な修正が、
カラー画像の検知を可能にする。互いに平行な３つの線
形アレイは、各々のアレイが、入射光の赤、緑、青色成
分をそれぞれ選択的に通す少なくとも１つの埋め込みフ
ィルタ素子を有し、カラー・イメージングを可能にす
る。あるいは、広い帯域幅の感光度をもつ１つのアレイ
が、赤、緑、青色光源によって順次照明されてもよい。 【００３５】イメージング・センサ22の操作を向上させ
る照明について、琥珀色波長で高輝度の発光ダイオード
の線形アレイを使用することができる。しかし好ましい
照明源および任意の光学素子の選択は、オリジナルの媒
体に依存する。光の波長は、オリジナル14の所与の面積
の走査中に取得されるコントラスト画像データを最大に
し、不要な信号を無視するように選択される。照明光学
部品は、LEDドーム・レンズから構成することができ、
あるいは最小限の光の損失の量でオリジナルへ照明を向
ける、精密に成形した光学素子から成る光パイプを備え
ることもできる。そのような設計は、オリジナルの目標
面積の比較的一様な照明を広い角度範囲で供給すること
ができるが、鏡面反射を避けるため、垂直な入射光線は
遮る。 【００３６】図１で、曲りくねったパス12は、４と少し
の帯、すなわちオリジナル14を左右に横切る複数パスを
もつように示されている。最も都合の良い適用例で有用
なイメージング・センサ22は、25.4mmから101.6mmの範
囲の長さをもつ。センサ22が63.5mmの長さをもつ場合、
A4紙は、４本または５本の帯で走査することができる。
以下でより十分に説明されるが、複数の帯は、重複の領
域を含まなければならず、従って縫い合わせ処理を使用
して、オリジナル画像の忠実な再生をもたらすことがで
きる。 【００３７】走査装置10は、少なくとも１つの航行セン
サ24または26を含む。好ましい実施例で、装置は、イメ
ージング・センサ22の対向する端にある一対の航行セン
サを含む。光電素子の１次元アレイが使用されてもよい
が、好ましい実施例で、各々の航行センサは、素子の２
次元アレイである。航行センサ24および26は、オリジナ
ル14に対する装置10の移動を追跡するために使用され
る。 【００３８】好ましい使用例で、各々の航行センサ24お
よび26は、走査装置10の位置に関連する情報を生成する
ために、オリジナルの固有の構造に関連した特性に関連
する画像を取り込む。ほとんどの従来の走査装置で、固
有の構造の特徴は、ノイズとみなされる。図１ないし図
３の走査装置10では、そのような特徴は、イメージング
・センサ22に関してはノイズであるが、それらを使用し
て、位置情報を生成するために航行センサ24および26に
基準を与えることができる。表面テクスチャの有用な高
コントラスト画像は、媒体に固有の、または例えばテキ
ストのような媒体上に形成される構造の変化を検出する
ことによって生成することができる。例えば、画像は、
固有の構造の特徴の谷の影およびピークの明るい点の間
のコントラストに基づいて形成することができる。その
ような特徴は、典型的に微視的であり、多くの場合一般
的な印刷された媒体上で大きさが10μmから40μmの間の
範囲である。選択として、コヒーレントな光線の鏡面反
射が、明暗の領域のコントラスト・パターンを作り出す
ので、スペックルを使用することもできる。コントラス
ト情報の第３のソースは、カラーである。カラー・コン
トラストは、表面テクスチャに依存しない。テクスチャ
の無い表面を可視光で照明するときであっても、カラー
・コントラストが、例えば異なる階調の間のように異な
るカラーの領域の間に存在する。 【００３９】しかし、航行情報がオリジナルの固有の構
造に関連した特性に依存しない適用例で、この発明を使
用することが考えられる。例えば、図２の航行センサ24
および26の一方または両方を、オリジナル上の印刷の連
続する画像を形成するために使用することができ、そこ
で連続する画像の相関関係は、オリジナル14に沿った画
像センサ22の位置および向きを決定するために使用され
る。この実施例では、全ての３つのセンサ22、24および
26が、オリジナル上のテキストを撮像するが、センサ22
からの信号だけが、画像データを取得するために使用さ
れる。航行センサ24および26からの信号は、画像ベース
の航行情報を取得ために使用される。 【００４０】米国特許第5578813号の明細書に記述され
るように、非イメージング方法を使用して、X、Yおよび
角度の位置情報を取得し、処理することができる。残念
ながら、代替手段の多くは、コンパクト性、使用の便
宜、スピード、運動の自由度、電力消費、正確さ、精度
および/または費用に関して色々な制限を加える。位置
情報を取得するために利用できる、イメージングに依存
しない１つの代替例は、航行センサに代えて、１つまた
は複数の符号化ホイールを提供することである。航行情
報を取得する別の画像無しの方法は、コンピュータ・マ
ウスのためのものと同様の追跡ボールを使用することで
ある。位置および向き情報を取得するための別の画像無
しの方法は、加速度計を提供することである。さらに別
の代替方法は、走査される媒体に対して固定である基準
座標に対する位置および向きを追跡する、任意の多様な
機械的リンケージを使用することである。接触しない遠
隔探知を使用して、走査されるオリジナルに対して固定
である基準座標に対する走査装置の位置および向きを測
定することもできる。 【００４１】図２の航行センサ24および26は、オリジナ
ル14の画像の移動窓を実際に観察し、連続する観察の間
の平面２次元における変位の指示を生成する。以下でよ
り十分に説明されるが、航行センサからのピクセル値
は、イメージング・センサ22からの画像データの適正な
マッピングを決定するために処理される。特定のピクセ
ルおよびそれに最も近い隣接ピクセルの値を使用して、
各々のピクセル位置における相関関係値を生成する。相
関関係値は、表面構造の現在の画像と固有の構造の特徴
の既知の位置を表す格納された画像との間の比較に基づ
くものであり、そこで格納された画像は、位置基準とし
ての役目を果たす。しかし、関係付け処理以外の操作
を、出力画像を形成するための入力画像データの操作に
用いることができる。 【００４２】ここで図４および図５を参照して、航行セ
ンサ24は、照明光学部品と機能的に関連するように示さ
れている。オリジナル14が紙製品であって、その紙繊維
が航行センサ24によって検出される場合、光をかすめ入
射角(grazing angle of incidence)で導入することが好
ましい。必須ではないが、１つまたは複数の発光ダイオ
ード(ＬＥＤ)28を使用することができる。入射角の余角
であるかすめ角30は、0度から15度の範囲にあることが
好ましいが、これは、オリジナル14の特性に依存して変
化する。図５に、ソース28が、照明光学部品34と共に示
されている。この光学部品は、１つの素子、またはレン
ズ、フィルタおよび/またはホログラフィック素子の組
合せを含むことができ、適当に視準された、おおむね一
様な照明を実現する。ソース28によって放射される光の
波長は、航行に利用できる空間周波数の情報を改良する
ように選択されなければならない。照明領域の中の固定
のパターン・ノイズは、最小限にされなければならな
い。走査装置が、吸収または反射インクまたは他のマー
キング剤を用いた印刷された物質の上を進むとき、ソー
ス28の出力は、媒体の反射率の広い動的範囲に対応する
ための調整を必要とすることがある。 【００４３】図４で、ソース35からの光は、照明光学部
品36で視準され、振幅分割ビーム・スプリッタ37によっ
て再び指向される。ＬＥＤから直接ビーム・スプリッタ
へ入り、そこを通過して伝送される光エネルギーの部分
は、図４には示されていない。ビーム・スプリッタから
の光エネルギーは、表面に対する法線に沿ってオリジナ
ル14を照明する。 【００４４】さらに図４には、オリジナル14から反射さ
れまたは散乱され、ビーム・スプリッタ37を通過する光
エネルギーの一部が示されており、それを、素子38で絞
ってフィルタリングし、素子39で画像に集束させる。オ
リジナルからビーム・スプリッタに入り、ビーム・スプ
リッタから反射する光エネルギーの一部は、示されてい
ない。航行イメージング光学部品の倍率は、集束される
光を検出する２次元センサ・アレイ24の視野にわたって
一定でなければならない。多くの適用例で、航行光学部
品の変調伝達関数すなわち光学的周波数応答の振幅測定
は、ナイキスト周波数の前の減衰を与えるようなもので
なければならず、航行センサのセンサ素子のピッチおよ
び光学素子の倍率によって決定される。さらに光学素子
は、背景照明がノイズを生成しないように設計されなけ
ればならない。波面分割ビーム・スプリッタを使用して
もよいことに注意されたい。 【００４５】入射角の選択は、オリジナルの材料の特性
に依存する。照明のかすめ角は、より長い影およびより
明るいコントラストを生成し、あるいはオリジナルの表
面が光沢でない場合、AC信号を生成する。しかし、照明
角度が、オリジナルに対する法線に近づくにつれて、DC
信号レベルが増加する。 【００４６】オリジナル14の目標領域をかすめ角30で照
明することは、オリジナルの表面が微視的レベルで高い
程度で不均一である適用例の場合に良好に作用する。例
えば、オリジナルが便箋、ボール紙、布地または人間の
皮膚であるとき、ソース28からかすめ角で光を導入する
ことは、固有の構造の特徴に関連するデータの高い信号
対ノイズ比を提供する。他方で、写真、光沢のある雑誌
ページおよびオーバーヘッド透明フィルムのようなオリ
ジナルに沿って、位置データがスキャナ移動を追跡する
必要がある適用例では、インコヒーレント光を垂直な入
射角で使用することが好ましい。インコヒーレント光を
使用する垂直な照明の場合、鏡面反射領域の中のオリジ
ナルを見ることは、画像および相関関係ベースの航行を
可能にするの十分豊富なテクスチャ内容をもつ画像を提
供する。オリジナルの表面は、表面があたかもタイルま
たは切り子面のモザイクであるように光を反射するよう
な微視的な起伏をもつ。オリジナルの「タイル」の多く
は、法線からわずかに振れた方向に光を反射する。この
ように、散乱光および鏡面反射される光を含む視野は、
まるで表面が多くのタイルから成り、各々のタイルが、
法線に対していくらか異なって傾けられるようにモデル
化することができる。このモデリングは、「Analysis o
f Light Scattered from a Surface of Low Gloss into
Its Specular and Diffuse Components」(Proc. Phys.
Soc.,Vol.51,274-292頁,1939年)というタイトルの文献
のW.W.Barkasのモデリングと同様である。 【００４７】図４は、インコヒーレント光のソース35に
よる照明を示しており、オリジナル14の表面の法線に沿
って指向されている。図５は、かすめ角30での照明を示
している。更なる選択としては、照明が供給されない。
代わりに航行情報は、背景光すなわち周囲からの光を使
用して累積される。 【００４８】また更なる選択として、コヒーレントな照
明を垂直な入射角で導入し、スペックル・ベースの航行
を可能にする。走査装置とオリジナルとの間の相対的な
移動は、航行センサに対するスペックルの移動を監視す
ることによって追跡することができる。イメージング光
学部品を使用することなくコヒーレントな照明が使用さ
れる場合、照明の小さい面積を選択し、オリジナルの表
面と航行センサ24の光検出器との間の比較的大きい間隔
をもつことにより、コヒーレントな照明を用いる結果と
して得られる大多数のスペックル・セル・サイズは、ナ
イキスト・サンプリング基準を満足するに十分大きい。
図４で同様に実現されるように、ビーム・スプリッタの
使用は、入射照明および検出される散乱の両方の方向
が、オリジナルの表面に対する法線に近づくことを可能
にする。 【００４９】図６を参照して、スキャナ10は、オリジナ
ル44を横切って動かされるように示されており、オリジ
ナルの表面上にはブロック46が印刷されている。スキャ
ナ10は、オリジナルの平面で移動の制約を受けないの
で、ユーザは、ユーザの手および前腕が肘を軸に回転す
るときのように、オリジナルを横切って曲線のパスをた
どる傾向がある。図６で、走査装置は、ブロック46を横
切って曲がったパス48をたどるように示されている。走
査装置の下端が、回転の軸を定義する肘に近いほうの端
である場合、下端は、より短い半径を持つ。従って、イ
メージング・センサのイメージング素子は、ブロック46
を通過するのに必要とされる時間および距離に関して変
化する。装置が、破線で示される第２の位置52の方へ動
かされるとき、ブロックの歪められた画像50が取り込ま
れる。 【００５０】取り込まれた画像50は、以下に示される処
理がない場合に格納される画像である。しかしイメージ
ング・センサがブロック46に関連するデータを取り込む
とき、航行情報が取得される。記述される実施例で、１
つまたは複数の航行センサが、オリジナル44の固有の構
造の特徴に関連するデータを取り込む。走査装置10に対
する固有の構造の特徴の移動を追跡して、ブロック46に
対するイメージング・センサの変位を決定する。従っ
て、センサ・データおよびセンサ位置検出器データの両
方が取り込まれ、それらを合わせて使用して、高い忠実
度の取り込まれた画像54を形成することができる。画像
54は、ここでは「矯正された」画像と定義される。この
発明に従う方法が関連する矯正の処理は、以下でさらに
詳しく述べられる。 【００５１】図７に、航行処理の１つの実施例が示され
ている。航行処理は、固有の構造の特徴に関連するデー
タのような航行情報の連続するフレームを関係付けるこ
とによって実施される。関係付けは、連続するフレーム
内の固有の構造の特徴の位置を比較し、特定の時間にお
ける航行センサの位置に関連する情報を提供する。そし
て航行情報を使用して、画像データを矯正する。図７の
処理は典型的に、各々の航行センサについて実施され
る。 【００５２】第１のステップ56で、基準フレームが取得
される。事実上、基準フレームが開始位置である。後の
時間に航行センサから位置データのサンプル・フレーム
を取得し(58)、基準フレームと後から取得したサンプル
・フレームとの間の相関関係を計算する(60)ことによっ
て、後の時間の航行センサの位置を決定することができ
る。 【００５３】最初の基準フレームの取得(56)は、イメー
ジング処理の起動時に行うことができる。例えば取得
は、単に走査装置をオリジナルと接触させることによっ
てトリガすることができる。代わりに、走査装置は、画
像処理および航行処理を起動する開始ボタンを含んでも
よい。起動は、各々のナビゲータの照明システムが周期
的にパルスを打つことによって行うこともできる。反射
の定められた閾値を越える信号、または移動を示す相関
関係信号がある場合、基準フレームが取得される。 【００５４】航行処理は計算で実施されるが、この実施
例の概念を、図７および図８に関して説明することがで
きる。基準フレーム62は、Ｔ字型の固有の構造の特徴64
の画像を持つように示されている。基準フレームの大き
さは、走査装置の最大走査スピード、構造の特徴のイメ
ージングにおける支配的な空間周波数、およびセンサの
画像解像度のような要因に依存する。32ピクセル(N)x64
ピクセル(M)の航行センサの場合基準フレームの実際的
な大きさは、24x56ピクセルである。 【００５５】後の時間(dt)に、航行センサは、フレーム
62に対してずれているサンプル・フレーム66を取得する
が、実質的に同じ固有の構造の特徴を示す。持続時間dt
は、T字型の特徴64の相対的なずれが、走査装置の並進
運動の速度で航行センサの１ピクセルより小さく設定さ
れることが好ましい。600dpiで速度が0.45メートル/秒
である場合、許容できる時間は50μ秒である。この相対
的なずれは、ここでは「マイクロステップ」という。 【００５６】走査装置が、基準フレーム62を取得する(5
6)時間と、サンプル・フレーム66を取得する(58)時間の
間に移動した場合、T字型の特徴の第１および第２の画
像は、特徴がシフトされたものになる。好ましい実施例
で、dtは、完全な１ピクセルの移動を許す時間よりも短
いものであるが、図８の概略図では、特徴64は、上と右
に１ピクセルずつシフトすることが許されている。ここ
で単に図を分かり易くするために、完全な１ピクセルの
シフトが仮定される。 【００５７】図８の素子70は、フレーム68のピクセル値
の８つの最も近い隣接ピクセルへの連続するシフトを表
す。すなわち、ステップ「0」は、シフトを含まず、ス
テップ「１」は、上方および左方への斜めのシフトであ
り、ステップ「２」は、上方へのシフト、などである。
このように、１ピクセルづつシフトされたフレームは、
サンプル・フレーム66と組み合わされて、位置フレーム
のアレイ72を生成することができる。「位置0」と指定
される位置フレームは、シフトを含まないので、結果
は、単にフレーム66と68の組み合わせである。「位置
3」は、影付けされたピクセルの最小の数をもつので、
最も高い相関関係をもつフレームである。関係付けの結
果に基づいて、サンプル・フレーム66の中のT字型の特
徴64の位置は、前に取得された基準フレーム62の中の同
じ特徴の位置に対して斜めの右方および上方への斜めの
シフトであると判断され、それは、走査装置が、時間dt
の間に左方および下方へ移動したことを意味する。 【００５８】他の関係付け方法を使用してもよいが、受
け入れられる方法は、「二乗された差の合計」の関係付
けである。図８の実施例で、要素70における９つのオフ
セットに基づいて形成される９つの相関係数(Ck = C0,C
1 ... C8)があり、その相関係数は、次式によって決定
される。 【００５９】 【数１】C_k = Σ_iΣ_j(S_ij - R_(ij)+k)² 【００６０】ここで、S_ijは、サンプル・フレーム66の
位置ijにおける航行センサの測定値を表す。R_ijは、要
素70でk方向にシフトされるときのフレーム68における
航行センサの測定値を表し、kは、要素70におけるシフ
トの識別子である。図８で、k=3は、最小値をもつ相関
係数を与える。 【００６１】関係付けは、フレームからフレームへの特
徴の変位を決定するため、連続するフレームの中の同一
の特徴の位置を見つけるために使用される。これらの変
位を合計し、または積分し、関連する光学部品の設計か
ら生じるスケールファクタについて修正することによっ
て、走査プロシージャが進行するとき、イメージング・
センサの変位を決定する。 【００６２】前に述べたように、フレーム・レートは、
変位が１ピクセルの寸法を越えないように十分に高く選
ばれるので、フレームからフレームへの関係付けを、
「マイクロステップ」とよぶ。過大サンプリングは、サ
ブピクセル変位精度を与えることができる。図７を参照
して、マイクロステップが取られるべきかどうかの判断
(74)は、関係付けの各々の計算(64)の後に行われる。マ
イクロステップが必要である場合、ステップ76で基準フ
レームがシフトされる。このステップで、図８のサンプ
ル・フレーム66が、基準フレームになり、新しいサンプ
ル・フレームが取得される。それから関係付けの計算
が、繰り返される。 【００６３】処理は、高度な相関関係の合致を提供する
が、サンプル・フレーム66の基準フレーム指定という各
々の連続するシフト(76)とともに、生じるエラーもまた
累積する。この「ランダム・ウォーク」の成長レートに
対して規制を設けるため、サンプル・フレームは、別の
バッファ・メモリに格納される。この別に格納されるサ
ンプル・フレームが、続いて起こる一連の関係付け計算
のための新しい基準フレームになる。後者の関係付け
を、「マクロステップ」とよぶ。 【００６４】マクロステップを使用することによって、
m画像フレーム変位すなわちmマイクロステップの距離を
横断するスキャナの変位のより高精度な判断を得ること
ができる。１マクロステップの中のエラーは、１つの関
係付け計算の結果であり、一方mマイクロステップの同
等のエラーは、１マイクロステップのm^1/2倍のエラーで
ある。mマイクロステップの中のエラーの平均は、mが増
加するにつれてゼロに近づくが、エラーの平均の標準偏
差は、m^1/2と大きくなる。このように、マクロステップ
を定義する２つのフレームが、共通の画像内容の重要な
領域をもたなくなるほど互いに遠く離れない限り、実際
と同じmの大きさをもつマクロステップを使用すること
により、累積されるエラーの標準偏差を減少させること
は有利である。 【００６５】サンプリング期間dtは、一定である必要は
ない。サンプリング期間は、前の測定の関数として決定
することができる。変数dtを用いる１つの方法は、ある
境界の中の連続する基準フレーム間の相対変位を持ち続
けることにより、変位計算の正確さを高めることであ
る。例えば、上限は、１ピクセル変位でありえるが、下
限は、航行データの処理の中の数字の丸めの検討によっ
て決定される。 【００６６】図９を参照して、イメージング・センサ22
で生成される画像信号に、航行データに基づく位置タグ
を付すことができる。１つの実施例で、航行センサ24お
よび26からのピクセル値は、図7および図8の操作を実施
するために航行プロセッサ80によって受信される。計算
された相関関係に基づいて、座標が、第１の航行センサ
24と第２の航行センサ26の現在位置について決定され
る。 【００６７】１マクロステップの中で、航行プロセッサ
80は、各々の航行センサの運動の並進成分を直接的に回
復させる。両方の航行センサからのデータは、走査ヘッ
ドのあらゆる回転も考慮に入れる絶対位置推定を得るよ
うに、積分されなければならない。プロセッサ80は、そ
の最初の向きを基準とした走査ヘッドの現在の向きのモ
デルを保持する。各々の航行センサの並進運動の個々の
推定が、このモデルに関して解釈される。スキャナ・モ
デルの向きは、それ自体が周期的に更新される。 【００６８】１つの実施例で、各々の航行センサのマク
ロステップは、同期されるので、航行センサ・プロセッ
サ80が、一方の航行センサの中の１マクロステップを必
要とする場合、他方の１マクロステップもトリガする。
これは、各々の航行センサによって記録された並進運動
の解釈を単純化する。マクロステップTで、スキャナの
向きが、垂直からθ度である場合、各々の航行センサの
マイクロステップ内の記録される並進運動は、以下のよ
うに解釈される。 【００６９】図１０は、１対としての航行センサの移動
を示している。各々について、スキャナの向きを示す座
標フレームに関する並進運動(図中で単位ベクトルがuお
よびvで示されているが、この明細書中では便宜上uおよ
びvと示す)が記録されている。これらは、第１および第
２の航行センサについてそれぞれ大きさ(u1,v1)および
(u2,v2)をもつ。目的は、これらの並進運動を解釈し
て、包括的な座標フレームに関する航行センサの更新さ
れた位置を与えることである。本質的に、そのピース様
(piece-wise)の線形近似からパスを復元する。ここで、
線形セクションの大きさは、マクロステップのサイズに
よって決定される。 【００７０】各々の単位ベクトルは、以下の標準の三角
関数により、スキャナの向きθに関係する。 【００７１】 【数２】v =(sinθ, cosθ)u =(cosθ, -sinθ) 【００７２】しかし、uおよびvの推定は、計算上の費用
のかかる三角法による計算を行わずに保持することがで
きる。 【００７３】図１０で、P1およびP2は、包括的なフレー
ムに関する、マクロステップの開始における航行センサ
位置を表し、それぞれ値(x1,y1)および(x2,y2)をもつ。
同一の包括的なフレームに関する更新された位置は、い
くつかの航行センサ・フレームの後、P1'およびP2'によ
って与えられ、それぞれ値(x1',y1')および(x2',y2')を
もつ。 【００７４】(正確な積分を実施するために仮定する)範
囲で、各々の航行センサの並進運動のv成分は、同一で
なければならない(ずれ(shear)は、各々の端部に等しく
作用し、その範囲で、回転は、v成分を全く生じさせな
い)。それゆえ、v1およびv2を、それらの平均値に設定
することができる。 【００７５】 【数３】v= (v1 + v2)/2 【００７６】この場合、更新される端点位置は、次式で
与えられる。 【００７７】 【数４】 P1' = P1 + u1u + vv および P2' = P2 + u2u + vv 【００７８】ここで、個々の航行センサではなく画像セ
ンサの物理的な端点との対応について位置推定を並進さ
せることも便利である。これは、航行および画像センサ
の物理的な位置に関連する較正データを使用して行われ
る。簡単にするため、端点位置は、画像センサの最初お
よび最後のセンサ素子の中心に一致するように作られ
る。 【００７９】周期的に、慣性フレームは更新されなけれ
ばならない。これは、１つのマクロフレームの終点で、
または次の始点で行われるだけでよい。それは、マクロ
ステップが同期されることを必要とする。すなわち、１
つの航行センサが、マイクロステップの最大数を越えて
いるので、新しいマクロステップをトリガする場合、マ
クロステップは、たとえ全体を通して動かないままであ
っても別の航行センサの中でもトリガされなければなら
ない。経験される最大の回転が、航行センサの間の基準
線で分割されるマイクロステップの最大数より常に小さ
くなければならないので、この方法は、航行フレームの
回転が常に小さいという追加の特長を持つ。 【００８０】慣性フレームを更新することは、スキャナ
の運動の失われた回転成分を加え戻すという効果があ
る。これは、個々の航行センサの並進運動の差分から必
然的に決定される。慣性座標フレームは、運動の回転成
分をあからさまに計算するのではなく、スキャナの主要
な軸(航行センサ位置を結ぶ線)との関係から更新され
る。慣性フレームのv軸は、航行センサ１から航行セン
サ２へ行く主要な軸に沿った単位ベクトルであり、u軸
は、それに直交する単位ベクトルであり、2D基準を完成
する。 【００８１】vについて更新される値は、次式で与えら
れる。 【００８２】 【数５】v' =(v'_x, v'_y) = (P2'-P1')/|P2'-P1'| = (P
2'-P1')/D 【００８３】そして直交ベクトルuは、次式で与えられ
る。 【００８４】 【数６】u'= (v'_y, -v'_x) 【００８５】長さ|P2'-P1'|は、スキャナの一定の長さ
(モジュロ航行エラー)であり、図１０でDと付されてい
る。これは、各々のマクロステップについて平方の合計
の平方根を計算する必要を避けるので、慣性フレームの
計算を大いに単純化する。 【００８６】さらに航行プロセッサ80は、イメージング
・センサ22のNピクセル値を、ピクセル増幅器82および
アナログ・ディジタル変換器84を介して受信する。図9
は、画像センサ22および１つのA/Dコンバータ84からの
１つのタップしか示していないが、各々がA/Dコンバー
タをもつ複数のタップも、この発明に含まれる。現在の
位置座標が、イメージング・センサ内の多数のピクセル
に対応する１データ・ラインの端部に「タグ付け」され
る。従って航行プロセッサ80の出力86は、位置タグを付
されたデータ・ストリームである。 【００８７】航行プロセッサ80は、イメージング・セン
サ22からのピクセル・データ、および航行センサ24,26
からの位置情報を、同じフレーム・レートで受け取る必
要はない。位置データのストリームは、線形センサの端
点の位置の推定を更新するために使用することができ、
一般に、線形センサ・アレイのピクセル・ピッチよりも
高い空間解像度である。最も速く移動する端部が、線形
センサアレイ自体のピクセル・ピッチよりも小さい量で
サンプリングされるように、線形画像センサの最適クロ
ッキング周波数は、一般に、スキャナの移動のレートに
よって決定される。さもないと、過大サンプリングまた
は過小サンプリングのどちらかが結果として生じる。過
大サンプリングは、増加する計算およびデータの処理の
要求を引き起こし、画像処理パイプラインに沿った画質
の改善がほとんどまたは全くない。一方、過小サンプリ
ングは、画質の確実な低下をもたらす。 【００８８】１つの解法は、常に過大サンプリングを生
じさせる固定の周波数で、線形センサをサンプリングす
ることである。すなわち、それは、最速の可能な走査ス
ピードのサンプリング要求を越える。スキャナが、最大
走査スピードよりも遅く移動する場合、不要なサンプル
は、現在の端点位置推定に基づいて、航行プロセッサに
よって捨てられる。すなわち、線形センサ・サンプルお
よびタグ付けされた位置データの有効なインクリメント
が航行プロセッサ80から最後に出力されて以降の各々の
端点の相対位置の大きさを使用して、更なるインクリメ
ントの出力をゲート制御する。最も単純な方法は、一方
または他方の大きさが、ピクセル・ピッチ(またはその
有効な何分の一)にちょうど等しいまたは越えるときだ
け、出力を許可することである。この方法は、特に最大
走査スピードより遅く走査するとき、過小サンプリング
を引き起こしやすい。別の選択として、過小サンプリン
グを妨ぐために、次の線形センサ・サンプルの相対的な
端点位置の予測が、ピクセル・ピッチを越える場合、現
在のサンプルを出力することができる。ここで予測は、
端点位置の変化のレート(またはより高次の数値的な導
関数)に基づく。さらに過小サンプリングを妨ぐ第３の
方法は、現在のインクリメントの相対位置データがピク
セル・ピッチを越える場合に前のインクリメントを伝送
することができるように、インクリメント・バッファを
航行プロセッサ80に導入することである。 【００８９】上記のサンプリング方法の各々は、同期サ
ンプリングに基くものであり、一般に、ある程度の過大
または過小サンプリングを引き起こす。理想的な空間サ
ンプリングをより厳密に達成するより良い全体的な解決
策は、航行プロセッサ80が、線形センサ取り込みを非同
期でトリガすることである。１つの方法は、最後の有効
な取り込み(またはその未来予測)以降の相対的な端点位
置を使用して、線形センサの取り込みおよびサンプリン
グをトリガする時間の最善の点を直接特定することであ
る。 【００９０】図１１aに、その並びは本質ではないが、
データ・ストリームの１つのインクリメント88が、Nピ
クセル・セルの対向する端に位置座標セル90、92、94お
よび96をもつように示されている。 【００９１】走査装置がオリジナルを横切って移動する
とき、イメージング・センサ22が、クロックされる。上
述したように、クロッキングは、最も速く移動するセン
サの素子が、１ピクセル変位あたり少なくとも１回サン
プリングすることを保証する。 【００９２】航行プロセッサ80の出力86時の位置タグを
付されたデータ・ストリームは、図１１bに示されるよ
うにバッファされる。バッファBは、図１１aのインクリ
メント88の多数を保有する。バッファBを使用して、全
体の走査を受け入れることができ、その場合データ圧縮
を使用することができる。このデータは、上述されたよ
うに、直線的座標にマッピングされ、この発明に従う方
法に従って最終の矯正された復元された画像を形成す
る。 【００９３】図１２は、直線的画像バッファ100によっ
て提供される高さHピクセル、幅Wピクセルの座標フレー
ムを示し、そこにインクリメント88のストリームがマッ
ピングされ、最終の直線的画像を形成する。適当なデー
タ・タイプの(ここでは８ビット・グレースケールであ
るが、同等に２４ビット・カラーまたは１ビット・バイ
ナリであってもよい)単純な２次元アレイは、直線的画
像の表現として十分である。各々のインクリメントに関
連する位置タグのXおよびY座標は、直線的画像空間の水
平および垂直次元(列および行の目盛り(indices))に対
応する。さらに、インクリメントのストリームに関連す
る線形画像センサの各々の端点について、位置タグの奇
跡が示されている(右側に短い区間を断片的に拡大して
示す)。これらの中で、一対のインクリメント(インクリ
メント#1およびインクリメント#2)は、それらの位置タ
グを直線で結ぶことによって強調されている。これら
は、走査が戻ってそれ自体に重なる重複領域でほぼ交わ
るように選ばれる。 【００９４】直線的画像バッファの解像度は、スキャナ
(典型的に200または300dpi)から要求される出力解像度
によって決定されるが、端点位置データが測定される解
像度とは異なってよい。それは、(航行中に撮像される
例えば紙繊維の特徴のような空間の程度に依存する)航
行センサ24の解像度によって決定される。そのような差
に対処するために、端点位置データは、出力ピクセル解
像度にスケーリングされる必要がある。 【００９５】次の操作は、帯の中の位置タグを付された
画像インクリメントを、直線的画像バッファ100にマッ
プすることである。十分な画像が維持されることがこの
処理において特に重要である。１つの方法は、単に、端
点位置の間に引かれる直線が通る各々のインクリメント
内の素子を、直線的画像アレイのピクセルにマップする
ことである。マッピングは、各々の画像ピクセルについ
て最も近接する直線センサ素子に対するものであっても
よく、センサ素子間の補間を含んでもよい。この状況の
適用のための適当な線形または立方体の補間方法は、Wo
lbergの「Digital Image Warping」(pp127-131,IEEE Co
mputer Society Press,Los Alamitos,CA,1992)の中で述
べられている。 【００９６】各々のインクリメントは明確な影響をもつ
ので、このように矯正を実施することは、必然的にサン
プリング加工を引き起こす。さらに、実際には、位置タ
グを付された画像データのオリジナルの帯は、直線的ピ
クセル・グリッドに関してあくまでも過大サンプリング
される必要がある(便宜上線形センサ自体のピクセル・
ピッチよりも高い空間解像度でありえる)。さもない
と、ピクセルの脱落が、直線的画像内に生じる。これら
の問題は、この発明に従う方法の実施例で解決される。 【００９７】この発明によって提供される解決法が、図
１９に示される。この図で、一対のインクリメントI1お
よびI2の端点位置は、１つの領域を定義している。これ
らのインクリメントは、連続する１対の線形センサ読取
りであってもよく、連続した読取りの使用は、ここでペ
ア様(PAIRWISE)方法とよぶ。選択として、インクリメン
トI1およびI2は、センサ・インクリメントのより大きい
グループの境界となる対であってもよく、そのようなイ
ンクリメントの使用は、チャンク様(CHUNKWISE)方法と
よぶ。チャンク様方法では、ペア様方法と比較して、画
質のわずかな低下を犠牲にして、インクリメントのグル
ープを一斉に処理することから得られる計算上の利点が
ある。 【００９８】直線的アレイの中のピクセル位置は、整数
位置に関連する。一対のインクリメントによって定義さ
れる領域内の各々のそのようなピクセルに関して、強度
値が、その周りの領域にマップする多数の線形センサ・
ピクセルを積分することによって計算される。ある好ま
しい実施例で、双線形(bilinear)補間の多様な形式を使
用して、ピクセル位置をまたぐ１対の連続するインクリ
メントから得られる特定の４つの線形センサ・ピクセル
を積分する。そのうち２つのセンサ・ピクセルは、直線
的アレイ・ピクセルの一方の側に位置する線にマップす
るインクリメントからであり、更なる２つのセンサ・ピ
クセルは、直線的アレイ・ピクセルの反対側の線にマッ
プする隣接インクリメントからである。 【００９９】図１９に、一対のインクリメントI1および
I2が、走査された画像を定義する直線的アレイの一部に
マップされるように示されている。分かり易くするた
め、端点位置P1、P2およびP1'およびP2'は、それぞれイ
ンクリメントI1およびI2の最初と最後のセンサ素子の中
央に一致するように作られる。A1、A2およびB1、B2のよ
うな中間センサ素子も示されている。直線的画像アレイ
の中のピクセル位置は、端点位置の幾何配列に関する整
数位置に一致するよう選ばれる。出力される直線的画像
の解像度は、線形画像センサのそれと同一でないことが
ある。しかし、実際の解像度に関係なく、Nセンサ・ピ
クセルは、各々のインクリメントの端点を結ぶ線に沿っ
てマップする。説明を簡潔にするため、図１９で、N=
8、すなわち各々の線形センサは、その中にちょうど８
つの素子をもち、各々のインクリメントの長さは、出力
される直線的ピクセル解像度ユニットで測定されると
き、線形センサのピクセル・ピッチのN-1=7倍である。 【０１００】インクリメントの１つの境界対によって定
義される領域内に位置する特定のピクセルは、各々の直
線的画像行の２つのインクリメントとの交点のx成分に
よって与えられる間隔から特定することができる。１つ
の例が、図１９の直線的画像行D上のピクセルC1およびC
2によって与えられる。単純な幾何から、インクリメン
トI1が、端点座標(x1,y1)および(x2,y2)をもつ場合、整
数値yDをもつ行Dとの交点のx座標は、次式で与えられ
る。 【０１０１】 【数７】xD=(yD-y1)*(x2-x1)/(y2-y1) 【０１０２】行D+1との交点は、次式で与えられる。 【０１０３】 【数８】x(D+1)= xD + (x2-x1)/(y2-y1) = xD + xInc 【０１０４】ここでxIncは、各々の連続する行につい
て、一定のインクリメントである。同様に、インクリメ
ントI2が、端点座標(x1',y1')および(x2',y2')をもつ場
合、整数値yDをもつ行Dとの交点のx座標は、次式で与え
られる。 【０１０５】 【数９】xD'= (yD-y1')*(x2'-x1')/(y2'-y1') 【０１０６】行D＋1の交点の場合、次式のようになる。 【０１０７】 【数１０】x(D+1)'= xD' + (x2'- x1')/(y2'- y1') = x
D' + xInc' 【０１０８】これは、各々の行について交点の範囲を計
算する計算上な効果的な方法を提供する。現在の行との
交点は、前の行との交点を単にインクリメントすること
によって計算される。 【０１０９】最初に、領域内に位置する行の範囲を指定
しなければならない。これは、両方のインクリメントに
共通の整数y値の範囲によって与えられる。これらが、
以下の範囲の中の整数値である。 【０１１０】 【数１１】[Ceiling(Max(y1, y1')), Floor(Min (y2, y
2'))]= [Y1, Y2] 【０１１１】ここで、紙に対するスキャナの向きは、ほ
ぼ垂直を維持すると仮定する。この方法は、スキャナが
ページに対して任意の向きにあること可能にするよう、
容易に拡張することができる。例えば、スキャナが反転
される場合、線形センサ・データを逆にし、端点位置デ
ータの極性を逆にすることができる。さらに、スキャナ
の角度が法線から45%以上なす場合、正しい矯正は、x/y
位置座標および画像の行および列の極性を逆にすること
によって達成することができる。説明を分かり易くする
ため、実施例の記述はほぼ垂直な場合のみを扱うが、上
述された一般的なケースへの拡張が、当業者には明らか
である。 【０１１２】領域内の活動ピクセルは、以下の疑似コー
ドを使用して特定することができる。 【０１１３】 【表１】 TRANSFORM LOOP 1 { //INITIALISATION y=Y1 xInc=(x2-x1)/(y2-y1) xlnc'=(x2'-x1')/(y2'-y1') xD=x1+(y-y1)*xInc xD'=x1'+(y-y1')*xInc' //MAIN LOOP while (y<=Y2) { [X1,X2] = [Ceiling(xD),Floor(xD')] x=X1 //INNER LOOP while (x<=X2) VISIT PIXEL (x,y) xD +=xInc xD'+=xInc' y++; } } 【０１１４】演算子のfloorおよびceilingは、それらの
通常の数学的解釈をもつ。初期化および内部ループの実
際の詳細は、以下に記述される異なる方法で独特のもの
である。示されるTRANSFORM LOOPの実施例の説明を簡潔
にするため、xDは常にxD'より小さいと仮定される。各
々の行上のxDおよびxD'のオーダーを検査することによ
って、これを一般的なケースに拡張することは簡単であ
る。 【０１１５】次のステップは、どの線形センサ・ピクセ
ルが、各々の直線的グリッド・ピクセルにどの割合で寄
与するかを決定することである。ここで、ペア様方法の
第１の実施例を述べる。この発明に従う方法のペア様方
法の実施例の中で、矯正は、コンピュータ・グラフィッ
クス・テクスチャ・マッピングに使用されるような逆(i
nverse)マッピングに基づく(例として上で参照されたWo
lbergの188ページを参照)。インクリメントI1およびI2
の端点位置を結ぶ２つの線によって範囲を定められる間
隔の中の各々のピクセルは、インクリメントの対自体の
間に定義される座標空間の中のサブピクセル位置にマッ
プされ戻される。この状況は、図２０に示されている。
そこで、図１９の直線的画像にマップされるように示さ
れるインクリメントI1およびI2の対は、簡単なインクリ
メント空間を定義する。それは、単位が線形センサ・ピ
クセル空間であり、インクリメントがy軸と一直線に並
び、インクリメントが単位ピクセル離れて配置されると
いう空間である。この空間の中で、左側のインクリメン
トの最上部のセンサ素子は、座標(0,0)をもつ。 【０１１６】直線的画像からのピクセルC1は、インクリ
メントI1とI2の間にマップされるように示されている。
それは、サブピクセル座標(x,Y.y)をもつ。ここで、Y
は、インクリメントに沿った座標の整数成分であり、x
およびyは、サブピクセル・オフセットである。表示す
るピクセル値は、４つの周りのピクセルの双線形補間を
使用して決定することができる。すなわち、以下のよう
になる。 【０１１７】 【数１２】BiLinear(I1,I2,Y,y,x)= I1[Y]*(1-x)*(1-y)
+I2[Y]*(1-y)*x+ I1[Y+1]*(1-x)*y+I2[Y+1]*x*y 【０１１８】直線的画像から、インクリメントの間の空
間への変換の最善の近似は、あらゆるピクセルについて
二次方程式の解を含む。これは、含まれる計算費用のた
め、満足のいく実際的な解法ではない。直線的画像座標
から一対のインクリメントによって定義される座標空間
へのおおよそ線形の同種のマッピングを導くことできる
が、同種でない解法が好ましい。そのような同種でない
解法を用いれば、局所的な変換の性質に関する仮定は必
要でない。また、インクリメントの隣接する一対の射影
が、直線的画像空間内の交差を含むときのような角のケ
ースを容易に解くことも可能である。 【０１１９】このような同種でない方法で、異なるマッ
ピングが、間隔[Y1,Y2]の中で、直線的画像のそれぞれ
の行について定義される。これは、再びその行と端点位
置を結ぶ線との交点から決定される。この場合、その線
自体に沿った交点の距離が、回復される。これは、解像
度の差のために必要とされる任意のスケーリングの後、
線形センサに沿った物理的な位置に一致する。図２０
で、aDおよびaD'は、直線的行Dについて、それぞれイン
クリメントI1およびI2に沿った交点である。簡単な幾何
から、次式が与えられる。 【０１２０】 【数１３】aD= (yD-y1)*(N-1)/(y2-y1) および aD'=(yD -yl')*(N -1)/(y2'-y1') 【０１２１】行D+1との交点について、次式が与えられ
る。 【０１２２】 【数１４】 a(D+1)= aD + (N-1)/(y2-y1) = aD + aRowInc および a(D+1)'= aD' + (N-1)/(y2'-y1') = aD + aRowInc' 【０１２３】これは、効率的な連続(serial)実現につい
て、各々の連続する行について単純な循環(recurrence)
関連を与える。 【０１２４】間隔[X1,X2]の中の行Dに沿った直線的画像
の中の各々のピクセルは、(0,aD)および(1,aD')の２つ
の交点をそれぞれ結ぶインクリメント空間の線に沿った
異なる点にマップする。この行に沿って線形マッピング
を仮定すると、直線的画像の中の位置(xE,yd)のピクセ
ルは、インクリメント空間の位置(aE,bE)にマップす
る。ここで、次式が与えられる。 【０１２５】 【数１５】aE=aD+(xE-xD)*(aD'-aD)/(xD'-xD) および bE=(xE-xD)/(xD'-xD) 【０１２６】再び行Dに沿った次のピクセルについて、
以下のようになる。 【０１２７】 【数１６】 a(E+1)= aE + (aD'-aD)/(xD'-xD) = aE + aInc および b(E+1)= bE + 1/(xD'-xD) = bE + bInc 【０１２８】ここで、(aE,bE)における強度は、双線形
補間によって決定される。 【０１２９】TRANSFORM LOOPの追加の初期化および修正
される内部ループは、以下のようになる。 【０１３０】 【表２】 TRANSFORM LOOP 2 { //INITIALISATION y=Y1 xInc=(x2-x1)/(y2-y1) xInc'=(x2'-x1')/(y2'-y1') xD = x1+(y-y1)*xInc xD' = x1'+(y-y1')*xInc' aRowInc = (N-1)/(y2-y1) aRowInc' = (N-1)/(y2'-y1') aD = (y-y1)*aRowInc aD' = (y-y1')*aRowInc' //MAIN LOOP while (y<=Y2) { [X1,X2] = [Ceiling(xD),(Floor(xD')] x =X1 aInc = (aD'-aD)/(xD'-xD) bInc = 1/(xD'-xD) a = (x1-xD)*aInc b = (x1-xD)*bInc //INNER LOOP while (x<=X2) { A = Floor(a) pixel[y][x] = BiLinear(I1,I2,A,a-A,b) a+=aInc b+=bInc } xD+=xInc xD'+=xInc' aD+=aRowInc aD'+=aRowIInc' y++; } } 【０１３１】また、より直接的な幾何的解釈をこの発明
に従う方法の他の実施例で使用して、ペア様の直線的ピ
クセル補間を実施することもできる。そのような方法
は、インクリメント座標空間の中へ戻す、直線的画像ピ
クセルの明示的なマッピングを必要としない。 【０１３２】逆射影方法に関する計算の必要が低減され
た、特に単純な１つの実施例は、各々のインクリメント
に沿った補間を実施し、直線的画像にこれらの値を直接
補間することである。図２１は、インクリメントの端点
を結ぶ線の各々に沿った、補間されたピクセル位置を示
す。前と同様に、交点は、直線的グリッド内のzDおよび
zD'として示される、インクリメントを構成する線形セ
ンサ・ピクセル内の位置aDおよびaD'にある。線形補間
は、これらの交点で、以下のように「ピクセル値」vDお
よびvD'を与える。 【０１３３】 【数１７】vD= I1[A]*(1-a) + I1[A+1]*a および vD'= I2[A']*(1-a')+I2[A'+1]*a' ここで A =Floor(aD) および A' = Floor(aD') および a = aD-A および a'= aD'-A' 【０１３４】次に、[X1,X2]の範囲の行D上の直線的グリ
ッド画像の各々の整数ピクセルは、これらの補間された
インクリメント・ピクセルの間に補間される。例えば、
位置xEでのピクセルは、以下のような強度値vEを割り当
てられる。 【０１３５】 【数１８】VE = (vD*((xD'-xD)-(xE-xD)) + vD'*(xE-x
D))/(xD'-xD) 【０１３６】再び行Dに沿った次のピクセルの場合、次
のようになる。 【０１３７】 【数１９】 v(E+1)= vE + (vD'-vD)/(xD'-xD) = vE + vInc 【０１３８】これは、連続する(serial)実現の中で利用
される。この方法の場合、TRANSFORM LOOPは、以下のよ
うになる。 【０１３９】 【表３】 TRANSFORM LOOP 3 { //INITIALISATION y =Y1 xInc=(x2-x1)/(y2-y1) xInc'=(x2'-x1')/(y2'-y1') xD= x1+(y-y1)*xInc xD'= x1'+(y-y1')*xInc' aRowInc = (N-1)/(y2-y1) aRowInc'= (N-1)/(y2'-y1') aD =(y-y1)*aRowInc aD'= (y-y1')*aRowInc' //MAIN LOOP while (y<=Y2) { [X1,X2] = [Ceiling(xD),Floor(xD')] x = X1 A = Floor(A) a = aD -A vD= I1[A]*(1-a) + I1[A+1]*a A'= Floor(A') a' = aD'-A' vD' = I1[A']*(1-a')+I1[A'+1]*a' vInc= (vD'-vD)/(xD'-xD) v = VD + (X1-xD)*vInc //INNER LOOP while (x<=X2) { pixel[y][x] = v v+=vInc } XD+=xInc xD'+=xInc' aD+=aRowInc aD'+=aRowInc' y++ } } 【０１４０】内部ループは、計算費用のほとんどが費や
されるところであるが、TRANSFORMLOOP２内よりもTRANS
FORM LOOP３内のほうが非常に単純であることに注意さ
れたい。より大きい正確さのために計算費用を増やし
て、より高いオーダーの補間を使用することもできるこ
とに留意すべきである。 【０１４１】より良い画質は、増加する計算を犠牲にし
て、各々の直線的画像ピクセルをインクリメントの各々
の上の最も近接する点にマップすることによって実現す
ることができる。これらは、(線形センサに沿った)その
補間される強度が、検討されている直線的ピクセルの強
度を最も良く反映する、インクリメント上の点である。
補間されるインクリメント強度値の対は、そのピクセル
について最善の表示の強度を与えるように、再び線形補
間を使用して組み合わせられる。この場合、図２１とは
異なり、インクリメント上の補間される点および直線的
画像ピクセルは、必ずしも直線上に位置するわけでない
ことに留意する必要がある。 【０１４２】各々のインクリメント上の最も近い点は、
直線的画像ピクセルから、端点位置を結ぶ線の上に垂線
をおろすことによって与えられる。この点は、対応する
線形センサ素子位置にスケーリングされる。図２２は、
それぞれインクリメントI1およびI2に沿った位置aPおよ
びaP'における最も近接する点を示し、それらは、直線
的グリッドに関してzPおよびzP'で示される。 【０１４３】x位置xEをもつ行D上のピクセルのインクリ
メントI1に沿った垂直な射影の点のaD(インクリメント
と直線的画像行Dとの交点)からの、(線形センサ素子ユ
ニットの)オフセットoE'は、以下のように与えられる。 【０１４４】 【数２０】oE= (xE-xD)*((x2-x1)/SensorLength)*((N-
1)/SensorLength) oE= (xE-xD)*(x2-x1)*(N-1)/SensorLength² ここで、 SensorLength²= (x2-x1)²+ (y2-y1)² 【０１４５】ｘ位置xE+1をもつ行Dに沿った次のピクセ
ルのオフセットは、以下のように与えられる。 【０１４６】 【数２１】 o(E+1)=(xE+1-xD)*(x2-x1)*(N-1)/SensorLength² o(E+1)=oE + (x2-x1)*(N-1)/SensorLength² o(E+1)=oE +oInc 【０１４７】ｘ位置xEをもつ行D上のピクセルのインク
リメントI2に沿った射影の点のaD'(インクリメントと直
線的画像行Dとの交点)からの(線形センサ素子ユニット
の)オフセットoE'は、以下のように与えられる。 【０１４８】 【数２２】oE'=(xE-xD')*((x2'-x1')/SensorLength')*
((N- 1)/SensorLongth') oE'=(xE-xD')*(x2'-x1')*(N- 1)/SensorLength'² ここで、 SensorLength'²= (x2'-x1')² + (y2'-y1')^{2 【０１４９】} ｘ位置xE+1をもつ行Dに沿った次のピクセ
ルのオフセットは、以下のように与えられる。 【０１５０】 【数２３】 o(E+1)'=(xE+1-xD')*(x2'-x1')*(N-1)/SensorLength'² o(E+1)'=oE'+(x2'-x1')*(N-1)/SensorLength'² o(E+1)'=oE'+oInc' 【０１５１】明らかに、SensorLengthは、SensorLengt
h'に等しく、走査の間一定のままである。 【０１５２】オフセットを行の交点位置に加えること
は、各々のインクリメントについて検討されているピク
セルに最も接近したセンサ位置を与える。すなわち位置
(yD,xE)の場合は、以下の通りである。 【０１５３】 【数２４】aP=aD+oE および aP'=aD'+oE' 【０１５４】線形センサ・ピクセル間の補間は、それぞ
れインクリメントI1およびI2上のこれらの点について強
度値vPおよびvP'を与える。 【０１５５】 【数２５】vP= I1[A]*(1-a) + I1[A+1]*a ここで A =Floor(aP) および a = aP-A 【０１５６】 【数２６】vP'= I1[A']*(1-a') + I1[A'+1]*a' ここで A'= Floor(aP') および a' = aP'-A' 【０１５７】最終の補間されたピクセル値を与えるため
に、vPおよびvP'の組合せについて係数の選択肢をも
つ。１つの可能性は、それぞれのインクリメントに下ろ
される垂線の長さの使用である。計算を簡潔にするた
め、２つのインクリメントとの交点に基づく、行Dに沿
った検討されているピクセルの相対的なx変位が、好ま
しい。インクリメントI1の場合、これは、値(XE-XD)を
もち、インクリメントI2の場合、それは、値(xD'-xE)を
もつ。xの全体の範囲が(xD'-xD)と与えられる場合、こ
のピクセルの補間された強度は、次のようになる。 【０１５８】 【数２７】v =((xD '-xE)*vP+(xE-xD)*vP')/(xD'-xD) 【０１５９】次に、直線的マッピングのチャンク様方法
を用いる、この発明に従う方法の更なる実施例を示す。
チャンク様方法は２つの利点をもつ。TRANSFORM LOOPの
適当なバージョンの外部ループは、頻繁には計算され
ず、より多くの出力ピクセルが、順次にアクセスされ、
改善されたメモリ帯域幅を直接(キャッシュの必要なく)
もたらす。 【０１６０】図２３は、M個のインクリメントから構成
されるチャンクを示し、この場合、４インクリメントで
ある。I1およびI2と呼ばれる外側の対がTRANSFORM LOOP
の外部ループによって再び使用されて、チャンク内にマ
ップする有効なピクセルを特定する。好ましい実施例
は、ペア様のケースで上述したように、同種でない逆射
影アルゴリズムの拡張された形式を用いて、直線的アレ
イ・ピクセル値を決定する。図２４は、I1およびI2によ
って制限される４つのインクリメントを含むインクリメ
ント空間への、図２３でDと付された行の変換を示す。
それは、行Dと外側インクリメントの各々との交点を結
ぶ。ペア様のケースに従って、図２０に示されるよう
に、これらの交点は、I1およびI2についてそれぞれaDお
よaD'の線形センサに沿ったオフセット距離をもつ。こ
うして、インクリメント空間内の交点の座標は、(0,aD)
および((M-1),aD')である。 【０１６１】間隔[X1,X2]の中の行Dに沿った直線的画像
内の各々のピクセルは、それぞれ(0,aD)および((M-1),a
D')の２つの交点を結ぶインクリメント空間内の線に沿
って、異なる点にマップする。この行に沿った線形マッ
ピングを仮定すると、直線的画像の中の位置(xE,yD)の
ピクセルは、インクリメント空間内の位置(aE,bE)にマ
ップする。 【０１６２】 【数２８】aE=aD+(xE-xD)*(aD'-aD)/(xD'-xD) および bE=(M-1)*(xE-xD)/(XD'-xD) 【０１６３】再び行Dに沿った次のピクセルの場合、次
のようになる。 【０１６４】 【数２９】a(E+1)=aE+(aD'-aD)/(xD'-xD)=aE+aInc および b(E+1)= bE +(M-1)/(xD'-xD)=bE+bInc 【０１６５】ここで、(aE,bE)での強度は、双線形補間
によって決定される。それゆえ、TRANSFORM LOOPは、次
のようになる。 【０１６６】 【表４】 TRANSFORM LOOP 4 { //INITIALISATION y=Y1 xInc=(x2-x1)/(y2-y1) xInc'=(x2'-x1')/(y2'-y2') xD= x1+(y-y1)*xInc xD'= x1'+(y-y1')*xInc' aRowInc=(N-1)/(y2-y1) aRowInc'=(N-1)/(y2'-y1') aD=(y-y1)*aRowInc aD'=(y-y1')*aRowInc' //MAIN LOOP while (y<=Y2) { [X1,X2] = [Ceiling(xD), Floor(xD')] x=X1 aInc=(aD'-aD)/(xD'-xD) bInc=(M-1)/(xD'-xD) a=(x1-xD)*aInc b=(x1-xD)*bInc //INNER LOOP while (x<=X2) { A=Floor(a) B=Floor(b) pixel[y][x]=BiLinear(IB,IB+1,A,a-A,b-B) a+=aInc b+=bInc } xD+=xInc xD'+=xInc' aD+=aRowInc aD'+=aRowInc' y++; } } 【０１６７】ここで、IBは、チャンクの中のB'番目のイ
ンクリメントであり、IB+1は、チャンクの中の(B+1)'番
目のインクリメントである。 【０１６８】チャンク様方法は、走査パスが、ほとんど
一様であって、ゆるやかにしか変化しないという事実を
信頼する。これは、空間的にも(走査は一様な形でなけ
ればならない)、走査パスに沿ったサンプリング周波数
に関しても(走査は一様にサンプリングされなければな
らない)当てはまらなければならない。この発明の更な
る実施例は、走査パスの一様性の程度に動的に依存する
チャンク・サイズの変動によるチャンク様方法の拡張を
含む。一様性が良好なところで、大きいチャンクは、画
像の歪みをもたらすことなく対処されることができる
が、走査パスまたはサンプリング形態(regime)が速く変
化するところでは、小さいチャンク・サイズしか、加工
を引き起こさずには対処できない。制限されたケース
で、そのような実施例は、ペア様方法に戻る。 【０１６９】ここで、この発明の実施例に従ってチャン
ク・サイズを動的に変化させる方法を述べる。チャンク
様方法の許容できる使用において、チャンク内の各々の
連続するインクリメント対ごとに存在する端点位置幾何
配列の個々の差は、チャンク全体に関する包括的な差と
合致しなければならない。この方法で、チャンクのサイ
ズが１対から最大へと増やされるとき、インクリメント
位置デルタのテーブルが、チャンク内の各々の連続する
インクリメント対の間に組み立てられる。好ましいチャ
ンク・サイズSは、最大の可能なチャンクサイズより小
さいかそれに等しく、一番大きく選ばれる。それについ
て個々のデルタは、全体のチャンクにわたって、全体的
な位置インクリメントと一致する。 【０１７０】テーブル内の各々のエントリは、４つのイ
ンクリメント値から成る。これらは、各々の端点の位置
のxおよびyインクリメントに一致する。これらは、チャ
ンク内のi番目のインクリメントで終わるインクリメン
ト対について、[X1i,Y1i,X2i,Y2i]と呼ばれる。チャン
ク全体について累積される合計インクリメントは、[X1
N,Y1N,X2N,Y2N]と示され、各々の成分について個々のイ
ンクリメントの合計によって与えられる。テーブルは、
２で始まるN個の値について組み立てられ、各々ステッ
プで最大の可能なチャンク・サイズへと段階的に進む。
以下の条件の１つでも、２から現在値Nの範囲で各々のi
について満たされない場合、s=N-1のチャンク・サイズ
が選ばれる 【０１７１】 【数３０】 |X1i*N-X1N| < N*deltaThreshold |X2i*N-X2N| < N*deltaThreshold |Y1i*N-Y1N| < N*deltaThreshold |Y2i*N-Y2N| < N*deltaThreshold 【０１７２】この条件が、最大の可能なチャンク・サイ
ズまでの全ステップで満たされ場合、最大の可能なチャ
ンク・サイズが選択される。 【０１７３】この発明の更なる実施例に従って、チャン
ク内の個々のインクリメントが取得されるサンプリング
周波数における非一様性を克服するための効果的な方法
を述べる。この方法は、走査されるパスの型の非一様性
は処理するのではなく、連続するインクリメント間の物
理的な間隔について処理する。そのような実施例は、イ
ンクリメントが不均一な方法でサンプリングされる実現
で有利である。しかし一般に、チャンク全体について全
てのサンプルは、できるだけ均一にサンプリングされる
ようにすることが望ましい。 【０１７４】補助のマッピング・テーブルが、この目的
で取り入れられる。補助のマッピング・テーブルの目的
は、(例えば１ピクセルの0.1のような指定されるサブピ
クセル解像度の)インクリメント空間の一様なx座標を、
一様にサンプリングされる修正されたバージョンにマッ
プすることである。テーブルは、各々のチャンクについ
て、その範囲内の個々のインクリメントの物理的空間
(例えばユークリッドの端点空間の平均)に基づき更新さ
れる。修正の結果が図２５に示されている。 【０１７５】図２５aで、インクリメントは、インクリ
メントの数より少ない数に等しくなるように合計空間が
規格化されるそれらの平均の物理的空間に従って示され
る。この空間の中で、直線的画像行Dのマッピングは、
インクリメントI1およびI2の間で線形を維持する。図２
５aに示される線形インクリメント空間位置(x,y)にマッ
プする直線的画像ピクセルは、図２５bに示される非線
形インクリメント空間内の(x',y)に変形される。変形さ
れる空間内で、インクリメントは、一様な間隔をあけて
いるが、I1とI2の間のマッピングは、もはや線形ではな
い。補助テーブルMTは、各々のxをx'にマップするため
に使用される。 【０１７６】当業者であれば、この発明の更なる実施例
が上述された説明から明らかであろう。ペア様の場合、
２つのインクリメントがバッファされる必要があり、各
々のインクリメントは２回使用される。チャンク様方法
では、M個のインクリメントが格納され、チャンクの中
の最初と最後の素子だけが２回使用される。第１のもの
は、それらがチャンク内の中の立ち下がりインクリメン
トであるケースであり、後者は、それらが次のチャンク
の立ち上がりサンプルになるときである。 【０１７７】直線的画像バッファ100は、１枚のレター
のサイズまたはA4サイズのページを線形センサの解像度
(典型的に200または300dpi)で収容できるくらい十分に
大きい。走査の起点の位置および向きは、先験的に知ら
れていると仮定される。部分的にまたは全体的に画像の
外にマップするインクリメントは、直線的バッファの反
対側で継続するように、(それぞれXおよびY成分につい
てWおよびHに関するモジュロ演算を使用して)水平およ
び垂直な境界線に関して折り返すことができる。走査の
完了後、直線的画像バッファ・メモリ100は、走査され
た領域を中心におくために水平および垂直の両方向に転
がすことができる。走査された領域が、直線的バッファ
100の全体の高さも幅も越えないと仮定すると、最終の
画像は、最初の開始位置に関係なく良好に形成される。
適正な配列を得るために、走査は、仮定される向き(例
えばページの端に常に平行)で開始しなければならな
ず、また向きは、走査の内容から回復され、最終の画像
を再び方向付けるために使用されなければならい。後者
について基礎として使用することができる、ページ上の
テキストの支配的な向きを自動的に決定する方法は、例
えば、H.S Bairdによる文献「The Skew Angle of Print
ed Documents」(Proc 4th SPSE Conference Symposium
on Hybrid Image Systems, Rochester, New York 1987)
の中で知られている。 【０１７８】次のステップは、重複の領域の中の連続す
る画像帯を縫い合わせることである。目的は、最終の矯
正された復元された画像を含むバッファ100内の複数の
帯を結合することである。これは、累積された航行エラ
ーを大部分を認識し訂正するように、そしてあらゆる残
されるエラーをマスクするように行われなければならな
い。これは、国際特許出願公開第WO96/27257号の明細書
で記述される。 【０１７９】航行データのストリームは、縫い合わせに
必要とされる位置決め情報を提供することが有利であ
る。航行信号はエラーを累積する傾向があるので、それ
は、特徴オフセットの解析から導かれる訂正信号をフィ
ードバックすることによって継続的に改められる。 【０１８０】しかし、最初に、航行エラーがないと仮定
する場合の画像帯の縫い合わせ方法を述べる。 【０１８１】重複のいくらかの面積が、２つの画像帯を
縫い合わせるために必要である。複数の帯は、一部が走
査されたオリジナルの領域の上を戻る走査装置のパスの
中の逆戻りによって範囲が決められる。１つの帯は、走
査されるオリジナルを横切る１回の走査の間に取り込ま
れる画像データを含む。以下の記述で、「帯」という語
は、そのようなデータをマップすることから形成される
復元された画像の一部をいうためにも使用される。 【０１８２】図１２の中でインクリメントの端点の軌跡
によって表される走査は、２つの重複する帯を生成す
る。図１３で、直線的画像バッファ100にマップされ
る、帯#1を含む一部は、戻るとき、帯#2に対応する走査
の一部によって部分的に再びマップされ、その重複の面
積102は、塗りつぶされて示されている。時刻Ｔで、こ
うして、部分的な帯が走査された。この場合、満足な縫
い合わせは、単に、帯#2を帯#1の最上部の直線的画像バ
ッファ100にマップし続けることによって、達成するこ
とができる。図１２を参照して、インクリメント#1の場
合および図１３の重複102の領域内の各々のピクセルの
場合と同様に、インクリメント#2を、その全体の長さに
沿ってマップすることができる。帯#lから生じる直線的
画像バッファ100の中の最終の表現(rendition)は、帯#2
から生じたものと置き換えられる。 【０１８３】同等に、帯2#によってマップされる、重複
の一部ではない(すなわち帯#1によってマップされない)
全てのピクセルが、適正にマップされるならば、帯#1の
一部としてマップされる重複102の面積内のピクセル
を、帯#2によってマップされるものと置き換えない方法
は満足のいくものである。すなわち、帯#1によってマッ
プされる領域を使用して、帯#2によってマップされる領
域を切り取る。実際に、帯#1および帯#2が正しく重複領
域の外側に位置する全てのピクセルをマップするとすれ
ば、重複領域内のピクセルは、帯#1または帯#2または組
み合わせから同等に得ることができる。 【０１８４】実際上、帯#1および帯#2の位置タグの間の
エラーの累積のため、航行エラーがないことを仮定する
この単純な方法は、あまり良好な結果を与えない。 【０１８５】ここで、縫い合わせの有利な方法が、図１
４および図１５に関して述べられる。図１４は、含まれ
る処理ステージおよびデータ・バッファを示し、図１５
は、帯#1および帯#2に関して利用される処理に関連す
る。インクリメント・バッファBの中の画像インクリメ
ント・データは、上述したように直線的画像バッファ10
0にマップされる。図１５は、直線的画像バッファ100
に、戻りのパスの帯#2によって再びマップされる帯#1で
取り込まれる画像の一部を示す。航行訂正は、帯#1と帯
#2の間の重複の面積内のそれぞれの特徴を関係付けるこ
とによって計算される。 【０１８６】図１５は、２つの部分104および105に分割
されるこの重複面積を強調して示している。図１５に示
されるように、帯#1の収集の間、四辺形の画像セグメン
ト(この後「位置決めタイル」とよぶ)は、そのうちの３
つ(106、108および110が示される)が、重複面積105の中
の帯の低い方の端に沿って周期的に分類されている。帯
#2が取得されるとき、後のパス(帯#2)上で、帯#1の位置
決めタイル106、108および110を含む面積105より上の帯
#2の重複面積104は、帯#1のそれらのピクセルが上書さ
れないようにすることによって切り取られる、すなわち
捨てられる。重複面積104が切り取られたあと、帯#1に
基づく位置決めタイル106は、帯#2にの残りのもの最上
部に置かれる。航行データが完全である場合、位置決め
タイル106の位置と帯#2の中のそのタイルの再び走査さ
れた画像の位置との間にオフセットはない。より現実的
には、いくらかの航行エラーが、最後の位置決めが実施
されて以降累積される。２つの帯の中のこのタイルの出
現の間のオフセットは、訂正ファクタを生成し、それを
使用して画像データに関連する将来の航行位置タグを更
新し、合計の累積されるエラーを最小限にする。このよ
うにして、航行データ内の合計の累積されたエラーが、
帯と帯が重なる領域内に明らかな歪みをもたらすほど大
きく成長することを防ぐ。 【０１８７】ここで、帯#1を帯#2に縫い合わせるための
処理ステージを、図１４および図１５に関して記述す
る。図１４は、画像インクリメント・バッファBおよび
直線的画像バッファ100を示す。図１４は、特徴位置バ
ッファ113および特徴バッファ114も示している。処理ス
テージは、以下の通りである。 【０１８８】1.上述されるように、帯#1の収集の間、位
置決めタイル(106、108および110)が、重複面積105の中
の帯の低い方の端に沿って周期的に付される。１つの位
置決めタイル全体を、上述された関係付けのために使用
することができるが、好ましい実施例で、グレースケー
ル画像の矩形のタイル(例えば15x15ピクセル)か成る高
周波コントラスの小さい面積(この後「位置決め特徴」
とよぶ)が、帯#1の取り込みの結果として、直線的画像
バッファ100内の復元される画像の一部を形成する位置
決めタイルの中に位置する。 【０１８９】2.位置決め特徴の位置タグ(直線的画像バ
ッファ100内の各々の位置決め特徴の位置を定義する)
は、直線的画像バッファ100へ帯#2をマッピングし始め
る前に、特徴位置バッファ113に保存される。 【０１９０】3.帯#2がマップされるとき、位置決め特徴
位置が、帯#2によって直線的画像バッファ100に上書き
される前に認識される。これは、直線的画像バッファ10
0へのマッピングを現在経験している帯#2の画像インク
リメントに先行して、図１５に示される画像インクリメ
ントに等しい長さおよびいくつかのピクセルの幅をもつ
矩形取り込み窓107を定義することによって達成され
る。特徴位置バッファ113に格納される位置決め特徴位
置が取り込み窓107の中に入るとき、位置決め特徴位置
が選択される(１度に１つの位置決め特徴位置しか選択
されない)。 【０１９１】4.位置決め特徴位置を選択する結果は、関
連する位置決め特徴(すなわち直線的画像バッファ100内
のその位置にある位置決め特徴)を特徴バッファ114に複
写することである。特徴バッファ114は、一時的に、位
置決め特徴のコピーをその位置タグと共に格納する。 【０１９２】5.帯#2が、位置決め特徴の位置(および小
さい隣接する面積)に上書きするように直線的画像バッ
ファ100にマップされたあと、そのコピーは、特徴バッ
ファ114に格納され、特徴バッファ114の内容および直線
的画像バッファ100の新しく書かれた部分が比較され、
航行訂正信号すなわち２つの画像断片を近づけて一致さ
せるのに必要とされる並進運動を生成する。 【０１９３】6.この訂正信号は、図9に示される航行プ
ロセッサ80にフィードバックされる。最終の表示の画像
の中の明らかな歪みを防ぐために、エラー推定が、段階
的に適用される。すなわち、線形センサ・データの各々
の新しい行がメモリにロードされるとき、「位置タグ」
は、エラー全体の割合を占めるまで小さい固定の大きさ
のステップで修正される。 【０１９４】他の関係付け方法を使用することができる
が、２つの画像断片の間のオフセットの計算のための許
容できる方法は、「２乗した差の合計」関係付けであ
る。小さい検索面積が、特徴のオリジナルの位置のまわ
りに定義され、相関係数は、次式によって決定される。 【０１９５】 【数３１】C_k,l=Σ_iΣ_j(T_i,j - I_i+k,j+l)² 【０１９６】ここで、T_i,jは、帯#1に基づく特徴のグレ
ースケール値を示し、I_i+k,j+lは、帯#2から新しく取得
された特徴のグレースケール値を示す。添え字iおよびj
は、特徴の中のピクセル位置を指定し、kおよびlは、
(検索空間に残存することが強いられる)提案される並進
運動のオフセットの大きさを指定する。結果の相関関係
アレイの中の最も小さい素子は、2つの特徴の間のオフ
セットを示す。 【０１９７】位置決めタイルの中の位置決め特徴は、画
像変化を最大にするように選択され、これは、関係付け
方法の精度を高める。1つの可能な実施例で、領域内の
位置のサブセットのみが検討される。これらの位置11
6、118、120、122および124は、図１６に、位置決めタ
イルの主要な軸126および128(領域を定義する線の向か
い合った中間点を結ぶ線)に沿って位置するように示さ
れており、それらは、交点、および交点と軸の各々の端
点との間の中間でサンプリングされる。各々の位置11
6、118、120、122および124について、変数VAR_k,lが、
以下の式を用いて計算される。 【０１９８】 【数３２】 SUM_k,l= Σ_iΣ_jI_k+i,l+j SUM2_k,l= Σ_iΣ_j(I_k+i,l+j)² VAR_k,l= SUM2_k,l/N-(SUM_k,l)²/N² 【０１９９】航行エラーが比較的大きい場合、上述の方
法は、特に帯の初めで、不必要な加工を復元される画像
に引き起こすことがある。これは、画像インクリメント
の最上部と最下部の計算される位置の間のエラーが、帯
の長さに沿って累積し、新しい帯の開始において最大に
なるからである。 【０２００】縫い合わせ方法の他の好ましい実施例は、
図１７および図１８を参照して簡潔に述べる。 【０２０１】図１７は、画像インクリメント・バッファ
Bおよび直線的画像バッファ100を示す。図１４、図１５
および図１６に関して記述される実施例で、特徴位置バ
ッファ131は、帯#1の中で認識される位置決め特徴につ
いて位置タグを格納するために使用される。また後で記
述されるように画像断片をバッファBから格納するため
の特別な画像バッファ132もある。 【０２０２】図１８は、リターン・パス帯#2によって再
びマッピングされる、帯#1で取り込まれた画像の一部を
示す。位置決めタイルは130で示される。しかし、この
実施例には、帯#2を帯#1に縫い合わせるための２つの処
理フェーズがある。第１の処理フェーズの中の処理ステ
ージは、図１４の処理とはステップ３以後について異な
る。 【０２０３】帯#2が、直線的画像バッファ100にマップ
されるとき、選択される位置決め特徴位置を使用して、
位置決め特徴の予測される位置を定義する。前の位置決
め特徴に関して見つけられた航行エラーは、(エラー・
バッファ134に格納される)現在のエラー推定を使用する
ことによって検討され、現在の位置決め特徴の位置を予
測する。それゆえ、現在の位置決め特徴を配置するため
に使用される検索面積は、起こりうるエラー・インクリ
メントを考えるに十分大きければよい。特別な画像バッ
ファ132は、位置決め特徴位置を格納するだけでなく、
選択される位置決め特徴位置の周囲に位置する帯#2の画
像データの直線的画像マッピングを、バッファBから直
接一時的に格納するために使用される。言い換えると、
時刻Ｔで、図１８に示される画像インクリメント138
は、バッファ132にマップされる。特別な画像バッファ1
32のサイズは、位置決め特徴および必要とされる検索面
積を格納するのに十分でなければならず、そのサイズ
は、既知の推定アルゴリズムに従って計算される。特別
な画像バッファ132に格納された帯#2からの画像断片
は、直線的画像バッファ100の中の位置決め特徴位置に
格納される対応する画像断片と比較される。こうしてオ
フセットが得られ、前のエラー推定と共に累積されると
き、航行エラーの更新される推定を与える。この更新さ
れる推定は、エラーバッファ134に位置タグと共に格納
される。 【０２０４】エラー推定の位置タグは、単に、直線的画
像バッファ100に関する、現在の位置決め特徴の中央の
位置である。それは、エラー推定が関連するインクリメ
ント・バッファBの中のインクリメント(すなわちその画
像位置にマップする帯#2に対応する第１のインクリメン
ト)を決定するために使用される。これは、測定される
推定が充分に対処されるべきインクリメントを示す。 【０２０５】第２の処理フェーズで、帯#2からの画像デ
ータは、それらのエラーを最終の復元される画像から取
り除くように、記録される位置でのエラー推定を考慮し
て直線的画像バッファ100に書き込まれる。これは、セ
ンサ・データの個々の画像インクリメントの端点に関連
する位置データを修正することによって行われる。 【０２０６】帯と帯の間の重複領域の中を進む航行セン
サの位置の中のエラーは、最終の画像が復元される前に
認識され、訂正されるので、この方法は、改善される縫
い合わせを提供する。加えて、前の帯の収集の間に累積
される画像インクリメントの最上部と最下部の計算され
る位置の間のエラーは、不必要な加工を引き起こすこと
なく、次の帯の開始で一旦捨てることができる。これ
は、図１８に、上述の第１および第２の処理フェーズか
ら導かれる帯#1と帯#2の間の変わり目の右端の間の不連
続によって示される。 【０２０７】上述の縫い合わせ処理は、必要とされる走
査の性質に関して異なる方法で実現することができる。
1つの選択は、走査が、ページの最上部から最下部まで
実行される必要があることであり、この場合、縫い合わ
せは、１つの帯の最下部と次の帯の最上部との間で行わ
れるだけでよい。別の方法は、走査が、ページの任意の
部分で始まることを許すが、走査の初期方向が維持され
ることを要求する。この場合、帯の両端にある位置決め
特徴を認識する能力がなければならないが、一旦走査の
方向が確立されると、エラー推定は、現在の帯の１端に
ついてのみ維持されればよい。また別の方法で、走査
は、任意の方向で許され、走査方向の変化は、例えばス
パイラル走査に対処することができる。この第３の方法
では、帯の両端の位置決め特徴を認識する能力がなけれ
ばならないだけでなく、走査の方向が変化しなければな
らない場合、各々の帯の最上部と最下部の両方につい
て、エラー推定が保持されなければならない。後者の方
法は、ユーザに最大の柔軟性を提供するが、より高い計
算費用をもつ。 【０２０８】この発明に従う装置の好ましい実施例で、
画像復元、縫い合わせおよび画像管理のための処理エレ
クトロニクスが、図1の走査装置10を定義するハウジン
グ内に含まれる。こうして、走査された画像は、すぐに
画像ディスプレイ16に表される。しかし走査装置は、処
理およびファイル管理エレクトロニクスおよびファーム
ウェアなしで、位置タグを付された画像データを格納す
るメモリを含むこともできる。 【０２０９】図3に関して述べたように、航行およびイ
メージング・センサ22、24および26は、旋回メンバ20上
に搭載されることが好ましい。旋回メンバは、少なくと
も1つのエラストマによってハウジングの残り(remainde
r)に接続し、エラストマの一端は、ハウジングの動かな
い部分に接続し、他端は、旋回メンバに接続する。エラ
ストマは、ヒンジとして働く。こうして、旋回部分は、
摩擦要素を使用することなく「浮遊」することが可能で
ある。電力、制御およびデータ信号は、電磁干渉を最小
にするためにシールドされる屈曲ケーブルを介してセン
サに導くことができる。旋回メンバを旋回可能に取り付
ける他の方法を使用することもできる。旋回メンバが削
除され、センサがハウジング上の固定の位置にある場
合、画像の取り込み中に走査装置10を過度に傾けないよ
うに注意しなければならない。この実施例で、照明およ
び光学素子の設計は、十分注意深く与えられなければな
らない。 【０２１０】この発明は、平坦なオリジナルが走査され
るものとして述べられ、図示されたが、これは、重要な
ことではない。実際に、当業者であれば、３次元画像を
走査するためにいくつの技法を使用することができるか
すぐに理解されるであろう。しかし好ましい実施例は、
関心のある画像が、１枚の紙、トランスペアレンシまた
は写真のような媒体上に形成され、走査装置が、媒体と
接触するものである。 【０２１１】本発明は例として次の実施態様を含む。 （１）センサ内で画像データおよび航行手段内で位置デ
ータとして取り込まれる画像を復元する方法であって、
復元される画像についてピクセル・グリッドを定義する
ステップと、位置データを使用して、センサ・データと
ピクセル・グリッドとの間の対応を特定するステップ
と、複数のセンサ位置で得られ、強度が決定されようと
する各々のピクセルに関連するように選択される画像デ
ータに基づいて、ピクセル・グリッド内のピクセルの強
度を決定するステップと、を含む、画像を復元する方
法。 【０２１２】（２）画像は、連続するセンサ読取りのス
トリームの形で、各々のセンサ読取りに関する位置デー
タと共に取り込まれる、上記(1)記載の方法。 （３）センサは、線形センサである、上記(2)記載の方
法。 【０２１３】（４）上記画像データとピクセル・グリッ
ドの間の対応を特定するステップは、ピクセル・グリッ
ドへの画像データのマッピングを含み、それによって、
ピクセル・グリッドへの、境界となるセンサ読取りのマ
ッピングの後、１つの領域が、境界となるセンサ読取り
の画像データ間のピクセル・グリッドに定義され、上記
領域を定義する境界となるセンサ読取りの画像データ
は、上記領域内のピクセルに関連するように選択するこ
とができる、上記(2)または(3)記載の方法。 【０２１４】（５）境界となるセンサ読取りは、ストリ
ーム内の２つの連続したセンサ読取りである、上記(4)
記載の方法。 （６）境界となるセンサ読取りは、ストリーム内の２つ
のセンサ読取りであり、境界となるセンサ読取りの間の
ストリームの中の任意センサ読取りの画像データは、上
記領域内のピクセルに関連するものとして選択すること
ができ、ストリームの中のそれらの間の境界となるセン
サ読取りおよび全てのセンサ読取りは、チャンクを含
む、上記(4)記載の方法。 【０２１５】（７）１つのチャンク内のセンサ読取りの
数は、対応する位置データの一様性の程度によって決定
される、上記(6)記載の方法。 （８）上記画像データとピクセル・グリッドの間の対応
を特定するステップは、さらに、ピクセル・グリッド内
のどのピクセルが、センサ・データの選択される組によ
って定義される領域内に入るかを決定するステップを含
む、上記(4)ないし(7)記載のいずれかの方法。 【０２１６】（９）ピクセル・グリッド内のピクセル
は、境界となるセンサ読取りによって定義される空間の
中へマップされ、強度が決定されるグリッド・ピクセル
は、定義される空間内にマップするものである、上記
(8)記載の方法。 （１０）境界となるセンサ読取りによって定義される空
間は、センサ読取りの中の一様なサンプリングを提供す
るように定義される、上記(6)に依る上記(9)記載の方
法。 【０２１７】（１１）グリッド・ピクセルの強度は、２
つの連続するセンサ読取りの各々の中のセンサ・ピクセ
ル値に基づいて決定され、センサ・ピクセル値は、空間
の中へマップされるグリッド・ピクセルをスパンするよ
うに選択される、上記(9)または(10)記載の方法。 （１２）上記補間は、2つの連続するセンサ読取りの各
々の中の２つのセンサ・ピクセル値に基づく双線形補間
である、上記(11)記載の方法。 【０２１８】（１３）２つの連続するセンサ読取りの各
々について、補間されるピクセル値は、補間されるピク
セル位置のセンサ・ピクセル値から計算され、グリッド
・ピクセル値は、補間されるピクセル値から計算され
る、上記(11)記載の方法。 【０２１９】（１４）補間されるピクセル値は、線形補
間によって計算される、上記(13)記載の方法。 （１５）グリッド・ピクセル値は、線形補間による補間
されるピクセル値から計算される、上記(13)または(14)
記載の方法。 【０２２０】（１６）補間されるピクセル位置は、グリ
ッド・ピクセルを含むグリッド・ピクセル行と２つの連
続するセンサ読取りの位置との間の交点に位置する、上
記(13)ないし(15)記載のいずれかの方法。 （１７）ピクセル・グリッドは、直線的である、上記
(1)ないし(16)記載のいずれかの方法。 【０２２１】（１８）航行手段は、取り込まれる画像を
保持する媒体の固有の構造に関連した特性を検出するた
めの１つまたは複数のセンサを含む、上記(1)ないし(1
7)記載のいずれかの方法。 （１９）上記センサは、走査装置の中に含まれる、上記
(1)ないし(18)記載のいずれかの方法。 【０２２２】（２０）この発明に従う方法を実現するた
めの走査装置。 （２１）画像データを収集し、この発明に従う方法を実
施するためのコンピュータ・システムと相互接続するよ
うに設計される走査装置。 【０２２３】 【発明の効果】本発明の方法によれば、例えばハンドス
キャナを使用するときのように、オリジナルを走査して
取得される走査画像が歪められていても、歪みのない高
品質の画像再生を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】オリジナル上の曲りくねったパスをたどるハン
ドヘルド型走査装置の斜視図。

【図２】図１の走査装置のイメージングおよび航行セン
サの後方図。

【図３】イメージングおよび航行センサが見えるように
示される、図１の走査装置の斜視図。

【図４】図３の航行センサの１つに関する照明システム
の概略側面図。

【図５】図４に関して説明される照明を与える発光ダイ
オードおよび光学素子の概略側面図。

【図６】図１の走査装置の画像取り込み操作の概念図。

【図７】図１の走査装置の航行処理の１つの実施例の機
能図。

【図８】図７の選択されたステップの概略図。

【図９】図8のステップを実行する構成要素のブロック
図である。

【図１０】航行処理におけるデータの解釈を示す図。

【図１１】図11aは、図９の航行プロセッサからの出力
に特有の位置タグを付けられたデータ・ストリームのイ
ンクリメントを示す図であり、図11bは、位置タグを付
けられた多数のデータ・インクリメントを格納するバッ
ファを示す図。

【図１２】直線的画像バッファを示し、線形画像センサ
に基づくサンプルの端点の奇跡を示す図。

【図１３】図１の走査装置によって収集される帯の図。

【図１４】この発明に従う１フェーズ処理で使用される
バッファを示す図。

【図１５】１フェーズ処理が使用されるときに収集され
る帯を示す図。

【図１６】連続する帯の縫い合わせを達成するために利
用することができる位置決めタイルの図。

【図１７】連続する帯の縫い合わせを達成するための２
フェーズ処理で使用されるバッファを示す図。

【図１８】図17の２フェーズ処理が使用されるときの収
集される帯を示す図。

【図１９】２つの線形画像センサ位置がその上にマップ
されている、走査された画像を定義する直線的ピクセル
・アレイの一部を示す図。

【図２０】２つの線形画像センサ位置によって定義され
る空間への、図19の直線的空間内のピクセルのバックマ
ッピングを示す図。

【図２１】図19に示される画像センサ位置におけるピク
セル値の線形補間の形式を示す図。

【図２２】図19に示される画像センサ位置におけるピク
セル値の線形補間の更なる形式を示す図。

【図２３】連続する線形画像センサ位置がその上にマッ
プされている、走査された画像を定義する直線的ピクセ
ル・アレイの一部を示す図。

【図２４】線形画像センサ位置によって定義される空間
への、図22の直線的空間内のピクセルの逆マッピングを
示す図。

【図２５】線形画像センサ位置によって定義される空間
を正規化する補助マッピング・テーブルの使用を示す
図。

【符号の説明】

２２ 画像センサ ２４,２６ 航行センサ ８０ 航行プロセッサ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】センサで取り込まれる画像データおよび航
   行手段で取り込まれる位置データを含む画像を復元する
   方法であって、 復元される画像についてピクセル・グリッドを定義する
   ステップと、 位置データを使用して、センサ・データと上記ピクセル
   ・グリッドとの間の対応を特定するステップと、 強度が決定されようとする各々のピクセルに関連するよ
   うに選択される、複数のセンサ位置で得られる画像デー
   タに基づいて、上記ピクセル・グリッド内のピクセルの
   強度を決定するステップと、を含む、画像を復元する方
   法。