專利名稱：一種打印質(zhì)量評估方法和評估系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種打印質(zhì)量評估系統(tǒng)和評估方法，特別是一種評估經(jīng)過各種處理的打印文檔圖像質(zhì)量的方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
可感知性是用來評價打印、掃描過程以及其他經(jīng)過圖像處理的打印圖像質(zhì)量的一個重要的指標。然而，只有當可感知性被明確定義之后，這種評價與衡量才能成為可能。近年來，針對各種經(jīng)過圖像處理的數(shù)字圖像，例如壓縮的圖像/視頻、嵌入水印的圖像/視頻，研究者們提出了各種方法來對圖像質(zhì)量進行評估。
為了能夠有效的評價打印文檔/圖像的保真度，評價算法必須對以下集中情況魯棒打印和掃描過程所引入的噪聲和失真；掃描過程中引入的各種仿射變換失真(主要是旋轉(zhuǎn)、平移和尺度變換)；與原始圖像相比，在掃描過程中引起的掃描圖像像素值的變化。
更重要的是，這種評價算法應(yīng)當與人類感知特性相吻合。這就意味著當采用這個評價算法對各種圖像(如加入不同強度的水印圖像)進行排序時，其次序應(yīng)當與人類感知習(xí)慣相同。
一種簡單但被廣泛使用的圖像保真度評價算法是峰值信噪比(PeakSignal to Noise Ratio，PSNR)和其等價形式均方誤差(Mean Square Error，MSE)。然而，這種評價方法并沒有充分的考慮到人類的感知特性。同時，這種方法對各種仿射變換失真也非常敏感。這種方法因此并不適合用于保真度的評價。
人類視覺系統(tǒng)模型(Human Visual System，HVS)系統(tǒng)地描述了人類視覺對物體的感知規(guī)律與特征，因此可以用來對圖像的保真度進行科學(xué)的評價。
美國專利No.5,329,379(July 12，1994)提出了一種用來評估壓縮視頻流的方法，其通過待評價視頻流中出現(xiàn)的形狀、位移、紋理和顏色對視頻流中的各個幀進行評測。
美國專利No.6,704,451(March 9，2004)提出的視頻質(zhì)量評估方法則是基于視頻中的各種特征。
美國專利No.6,690,839(February 10，2004)將HVS模型用于視頻圖像質(zhì)量的評估，但是這種方法并沒有考慮局部亮度、局部對比度和誤差累計等因素。
上述的技術(shù)方案均只能用于評價數(shù)字模式的圖像，并且這些方法只能用于計算機的顯示器和電視等情況，無法適用于打印文檔/圖像的質(zhì)量評估。
但是這些方法僅僅限于對數(shù)字格式的圖像進行質(zhì)量評估，它們并不適用于評價打印文檔/圖像的質(zhì)量評估。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種打印質(zhì)量評估方法及系統(tǒng)，實現(xiàn)對打印文檔/圖像的簡單、快速、有效的質(zhì)量評估，能處理打印、掃描過程引入的失真魯棒，并且使評估結(jié)果與人類的感知特性相一致。
為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種打印質(zhì)量評估方法，包括步驟A，計算第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像的誤差矩陣；步驟B，計算相對敏感度函數(shù)矩陣；步驟C，根據(jù)第一數(shù)字圖像的頻率域特征修改相對敏感度函數(shù)矩陣得到優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣；步驟D，根據(jù)優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣；步驟E，根據(jù)感知誤差矩陣評測打印圖像；第一數(shù)字圖像為通過標準圖像采集設(shè)備采集到的打印圖像的數(shù)字文件，第一數(shù)字圖像為打印圖像的原始數(shù)字文件或第一數(shù)字圖像的基準文件。
上述的方法，其中，步驟A之前還包括步驟F，對第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像進行匹配對準。
上述的方法，其中，步驟F具體包括步驟F1，檢測第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像中的特征；步驟F2，計算第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像之間的仿射變換關(guān)系；
步驟F3，根據(jù)仿射變換關(guān)系對第一數(shù)字圖像進行平移，旋轉(zhuǎn)和尺度縮放，實現(xiàn)匹配對準。
上述的方法，其中，步驟A具體包括步驟A1，將第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像都劃分成圖像子塊；步驟A2，將第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像的所有圖像子塊變換到頻率域；步驟A3，對第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像中的相對應(yīng)的圖像子塊進行矩陣相減后獲取誤差矩陣。
上述的方法，其中，頻率域包括但不限于離散余弦變換域、離散傅里葉變換域、快速傅里葉變換域、小波變換域。
上述的方法，其中，步驟A1中具體為根據(jù)人類視覺系統(tǒng)的感知特性和計算效率將第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像都劃分成圖像子塊。
上述的方法，其中，步驟C中的頻率域特征包括但不限于局部亮度和局部對比度。
上述的方法，其中，步驟D具體為將各圖像子塊對應(yīng)的優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣的對應(yīng)元素相乘作為圖像子塊的感知誤差矩陣的對應(yīng)元素。
上述的方法，其中，步驟E具體包括步驟E1，對各圖像子塊的感知誤差矩陣求和得到對應(yīng)圖像子塊的得分；步驟E2，將各圖像子塊的得分求和得到打印圖像的評測得分。
為了更好的實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供了一種打印質(zhì)量評估系統(tǒng)，包括誤差矩陣計算模塊，用于計算第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像的誤差矩陣；相對敏感度函數(shù)矩陣計算模塊，用于計算相對敏感度函數(shù)矩陣；優(yōu)化的敏感度函數(shù)矩陣計算模塊，用于根據(jù)第一數(shù)字圖像的頻率域特征修改相對敏感度函數(shù)矩陣得到優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣；感知誤差矩陣計算模塊，用于根據(jù)優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣；評測模塊，用于根據(jù)感知誤差矩陣評測打印圖像；
第一數(shù)字圖像為通過標準圖像采集設(shè)備采集到的打印圖像的數(shù)字文件，第一數(shù)字圖像為打印圖像的原始數(shù)字文件或第一數(shù)字圖像的基準文件。
上述的系統(tǒng)，其中，還包括匹配對準模塊，與誤差矩陣計算模塊和相對敏感度函數(shù)矩陣計算模塊連接，用于對第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像進行匹配對準。
上述的系統(tǒng)，其中，頻率域特征包括但不限于局部亮度和局部對比度。
上述的系統(tǒng)，其中，還包括打印機，用于打印出所述打印圖像；標準圖像采集設(shè)備，用于根據(jù)打印圖像獲取第一數(shù)字圖像。
上述的系統(tǒng)，其中，所述標準圖像采集設(shè)備包括但不限于掃描儀、數(shù)碼相機。
本發(fā)明的打印質(zhì)量評估方法及系統(tǒng)通過匹配對準，解決了打印、掃描過程中產(chǎn)生的幾何畸變、噪聲等問題，同時通過引入人類視覺模型，使打印質(zhì)量評估更加符合人類的感知特性，實現(xiàn)了簡單、快速、有效的打印質(zhì)量評估。


圖1為本發(fā)明的打印質(zhì)量評估系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為本發(fā)明的打印質(zhì)量評估方法的流程示意圖；圖3為圖2中步驟21的具體流程示意圖；圖4為圖2中步驟22的具體流程示意圖；圖5為圖像子塊的DCT變換的示意圖；圖6為大小為64*64的圖像子塊的相對敏感度函數(shù)矩陣的示意圖。
具體實施例方式
為方便描述，在此先對本發(fā)明中出現(xiàn)的幾個概念進行定義。
打印圖像，為通過打印機打印出來的文件；第一數(shù)字圖像，為通過標準圖像采集設(shè)備采集到的打印圖像的數(shù)字文件，如通過掃描儀掃描該打印圖像得到的數(shù)字文件，或通過數(shù)碼相機對該打印圖像拍照后獲取的數(shù)字文件，當然也可以通過其他方式獲??；這些標準圖像采集設(shè)備將打印圖像轉(zhuǎn)換成第一數(shù)字圖像時可將誤差控制在一定范圍內(nèi)；第二數(shù)字圖像，為打印圖像的原始數(shù)字文件，即輸入打印機的數(shù)字文件，也可以是該第一數(shù)字圖像的基準文件，即對該第二數(shù)字圖像進行一定處理后打印即可獲取上述的打印圖像，該處理包括嵌入水印、壓縮等操作，針對不同的第二數(shù)字圖像，本發(fā)明的打印質(zhì)量評估系統(tǒng)的處理步驟完全相同。
本發(fā)明的打印質(zhì)量評估系統(tǒng)用于對打印圖像進行評估，其輸入為第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像。
本發(fā)明的打印質(zhì)量評估系統(tǒng)通過對第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像進行處理，獲取第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像之間的感知誤差矩陣，并根據(jù)感知誤差矩陣對打印圖像進行評測，該感知誤差矩陣是由第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像之間的頻率域誤差矩陣和優(yōu)化的CSF(Contrast Sensitivity Function，相對敏感度函數(shù))矩陣的相應(yīng)元素相乘獲取，該優(yōu)化的CSF矩陣是通過利用第一數(shù)字圖像的頻率域特征對CSF矩陣優(yōu)化得到。
本發(fā)明的打印質(zhì)量評估系統(tǒng)如圖1所示，包括匹配對準模塊11，用于接收第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像，并利用一些特征對第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像進行匹配對準，獲取匹配對準的圖像對；誤差矩陣計算模塊12，用于將匹配對準后的第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像變換到頻率域后計算第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像的誤差矩陣；相對敏感度函數(shù)矩陣計算模塊13，用于根據(jù)人類視覺系統(tǒng)模型和圖像子塊的參數(shù)計算相對敏感度函數(shù)矩陣；優(yōu)化的敏感度函數(shù)矩陣計算模塊14，用于根據(jù)第一數(shù)字圖像的頻率域特征修改相對敏感度函數(shù)矩陣得到優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣；感知誤差矩陣計算模塊15，用于根據(jù)優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣，其將優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣的對應(yīng)元素相乘作為感知誤差矩陣的對應(yīng)元素；評測模塊16，根據(jù)該感知誤差矩陣獲取打印圖像的評測分數(shù)。
本發(fā)明的打印質(zhì)量評估方法如圖2所示，具體包括如下步驟步驟21，接收第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像，并利用一些特征對第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像進行匹配對準，獲取匹配對準的圖像對，其中的特征可以是圖像中的邊緣、角點或灰度等；步驟22，將匹配對準后的第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像劃分成圖像子塊，變換到頻率域，計算第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像的對應(yīng)圖像子塊的誤差矩陣；步驟23，獲取對應(yīng)圖像子塊的相對敏感度函數(shù)矩陣，該相對敏感度函數(shù)矩陣應(yīng)充分考慮打印的各種特性，如紙張的大小、打印分辨率和光照等因素，同時還應(yīng)該考慮人類視覺系統(tǒng)對圖像感知的影響，例如人眼可以感知的最大和最小頻率，人眼可以感知的最小光照等因素，因此本步驟中結(jié)合人類視覺系統(tǒng)模型和第一數(shù)字圖像的圖像子塊參數(shù)計算對應(yīng)圖像子塊的相對敏感度函數(shù)矩陣，其中，該圖像子塊的參數(shù)是由打印文檔的特征決定，包括亮度，分辨率以及打印文檔的對比度等，同時，人類視覺系統(tǒng)模型充分考慮到了人類視覺系統(tǒng)對圖像感知的影響，例如人眼可感知的最大和最小頻率，人眼可以感知的最小光照等因素，圖6為大小為64*64的圖像子塊的相對敏感度函數(shù)矩陣的示意圖；對于獲取對應(yīng)圖像子塊的相對敏感度函數(shù)矩陣可參見Ahumada，A.；Peterson，H.的“Luminance-model-based DCT quantization for color imagecompression”一文，Proc.Of Human Vision，Visual Processing and DigitalDisplay，pages.193-201，1993；步驟24，根據(jù)第一數(shù)字圖像的頻率域特征修改相對敏感度函數(shù)矩陣得到優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣，該頻率域特征包括第一數(shù)字圖像的局部亮度、局部對比度等；步驟25，根據(jù)優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣與誤差矩陣獲取各圖像子塊的感知誤差矩陣，其將各圖像子塊對應(yīng)的優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣與誤差矩陣的對應(yīng)元素相乘作為該圖像子塊的感知誤差矩陣的對應(yīng)元素；步驟26，根據(jù)各圖像子塊的感知誤差矩陣獲取打印圖像的評測分數(shù)，其通過對各圖像子塊的感知誤差矩陣求和得到該圖像子塊的得分，然后將各圖像子塊的得分求和得到打印圖像的評測得分，本步驟的求和均可以是LP準則求和。
其中，步驟21如圖3所示，具體包括如下步驟步驟211，檢測第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像中的特征，如邊緣、角點、灰度特征等，通常來講，邊緣和角點對于亮度變換的圖像更加魯棒，邊緣可以通過邊緣檢測算子(如Sobel算子、Canny算子等)檢測，角點可通過角點檢測算子(如Susan算子)檢測；步驟212，計算第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像之間的仿射變換關(guān)系，如角點，就可以利用相對應(yīng)的角度計算均方值誤差最小的仿射變換；步驟213，根據(jù)仿射變換對第一數(shù)字圖像進行平移，旋轉(zhuǎn)和尺度縮放，從而使得第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像匹配對準，在剪切下多余和無效的區(qū)域后(通常是圖像的邊界部分)，就可得到匹配對準的圖像對。
其中，步驟22如圖4所示，步驟22具體包括如下步驟步驟221，將第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像都劃分成N個圖像子塊，每個圖像子塊的大小都是n*n個像素，該圖像子塊的劃分考慮人類視覺系統(tǒng)的感知特性和計算效率之間的均衡，如果所選圖像子塊過大，則計算耗費就會很高；如果圖像子塊大小選擇過小，則第一數(shù)字圖像的低頻信息就會損失掉，本發(fā)明中，根據(jù)人類視覺系統(tǒng)模型，該圖像子塊的大小的最佳值為64*64像素；步驟222，將第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像的每個圖像子塊都變換到頻率域，如DCT(Discrete Cosine Transform，離散余弦變換)域、DFT(Discrete Fouriertransform，離散傅里葉變換)域、FFT(Fast Fourier transform，快速傅里葉變換)域、wavelet(小波)域等，圖5中示出了DCT域的示例；步驟223，對第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像中的相對應(yīng)的圖像子塊進行矩陣相減，從而得到頻率域的誤差矩陣。
在頻率域上，可以計算第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像之間的誤差矩陣。如果我們分別用I和I’來表示基準圖像和評測圖像中相應(yīng)的圖像子塊，I和I’的頻率域變換則分別用F和F’來表示，則誤差矩陣E可以通過下式計算得到E＝F-F’獲取CSF函數(shù)后，以DCT域的圖像評估為例對CSF函數(shù)優(yōu)化得到優(yōu)化的CSF函數(shù)，首先利用局部亮度修改相對敏感度函數(shù)矩陣CSF′=CSF(c00kc00)αT]]>其中，c00k是第一數(shù)字圖像的當前圖像子塊DCT變換的直流分量，c00則是第一數(shù)字圖像的中所有圖像子塊的直流分量的平均值，αT是一個通過實驗得到的參數(shù)；
然后，我們根據(jù)局部對比度修改相對敏感度函數(shù)矩陣CSF′′=CSF′max[1,(|cm,n,k|CSF′)wm,n],m,n=1,...,N-1]]>其中，cm，n，k是當前圖像子塊的DCT系數(shù)，wm，n則是權(quán)重系數(shù)，該CSF”即為優(yōu)化的CSF矩陣。
其中αT的作用是控制局部亮度對相對敏感度函數(shù)矩陣影響程度，這個值越大時，局部亮度對相對敏感度函數(shù)矩陣的影響越大，當αT＝0，則局部亮度對相對敏感度函數(shù)矩陣沒有影響，合適的αT值可以通過實驗得到；與αT類似，wm，n也是用來控制局部對比度對相對敏感度函數(shù)矩陣的影響程度的大小，當wm，n＝0時，修改后的相對敏感度函數(shù)矩陣與原相對敏感度函數(shù)矩陣相同，其合適的值也是可以通過實驗獲得。
步驟25中，假設(shè)頻率域中誤差矩陣用E＝(ei，j)m，n來表示，而優(yōu)化的CSF矩陣CSF”用C＝(ci，j)m，n來表示，則，感知誤差矩陣為W＝(wi，j)m，n，其中wi，j＝ei，j·ci，j(i＝1，...，m；j＝1，...，n)然后，將感知誤差矩陣W中所有的元素用LP準則進行求和，從而得到當前圖像子塊的得分。例如，為了得到感知誤差矩陣W的得分s，有下式s=(Σi=1mΣj=1n|wi,j|p)1p,i=1,...,m;j=1,...,n]]>其中p的值在優(yōu)選方式中為1。
最后，打印圖像的最終評測得分的最終得分可通過將所有圖像子塊的得分進行求和來得到，和過程同樣遵循LP準則，p的值在優(yōu)選方式中為1。
以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以作出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護范圍。
權(quán)利要求
1.一種打印質(zhì)量評估方法，包括步驟A，計算第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像的誤差矩陣；步驟B，計算相對敏感度函數(shù)矩陣；步驟C，根據(jù)第一數(shù)字圖像的頻率域特征修改相對敏感度函數(shù)矩陣得到優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣；步驟D，根據(jù)優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣；步驟E，根據(jù)感知誤差矩陣評測打印圖像；第一數(shù)字圖像為通過標準圖像采集設(shè)備采集到的打印圖像的數(shù)字文件，第一數(shù)字圖像為打印圖像的原始數(shù)字文件或第一數(shù)字圖像的基準文件。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟A之前還包括步驟F，對第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像進行匹配對準。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，步驟F具體包括步驟F1，檢測第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像中的特征；步驟F2，計算第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像之間的仿射變換關(guān)系；步驟F3，根據(jù)仿射變換關(guān)系對第一數(shù)字圖像進行平移，旋轉(zhuǎn)和尺度縮放，實現(xiàn)匹配對準。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，步驟F1中的特征包括但不限于邊緣、角點或灰度特征。
5.根據(jù)權(quán)利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，步驟A具體包括步驟A1，將第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像都劃分成圖像子塊；步驟A2，將第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像的所有圖像子塊變換到頻率域；步驟A3，對第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像中的相對應(yīng)的圖像子塊進行矩陣相減后獲取誤差矩陣。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，頻率域包括但不限于離散余弦變換域、離散傅里葉變換域、快速傅里葉變換域、小波變換域。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，步驟A1中根據(jù)人類視覺系統(tǒng)的感知特性和計算效率將第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像都劃分成圖像子塊。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，圖像子塊為64*64像素。
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，步驟C中的頻率域特征包括但不限于局部亮度和局部對比度。
10.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，步驟D具體為將各圖像子塊對應(yīng)的優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣的對應(yīng)元素相乘作為圖像子塊的感知誤差矩陣的對應(yīng)元素。
11.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，步驟E具體包括步驟E1，對各圖像子塊的感知誤差矩陣求和得到對應(yīng)圖像子塊的得分；步驟E2，將各圖像子塊的得分求和得到打印圖像的評測得分。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其特征在于，所述步驟E1和步驟E2中的求和為LP準則求和。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其特征在于，LP準則求和取P值為1進行求和。
14.一種打印質(zhì)量評估系統(tǒng)，包括誤差矩陣計算模塊，用于計算第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像的誤差矩陣；相對敏感度函數(shù)矩陣計算模塊，用于計算相對敏感度函數(shù)矩陣；優(yōu)化的敏感度函數(shù)矩陣計算模塊，用于根據(jù)第一數(shù)字圖像的頻率域特征修改相對敏感度函數(shù)矩陣得到優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣；感知誤差矩陣計算模塊，用于根據(jù)優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣；評測模塊，用于根據(jù)感知誤差矩陣評測打印圖像；第一數(shù)字圖像為通過標準圖像采集設(shè)備采集到的打印圖像的數(shù)字文件，第一數(shù)字圖像為打印圖像的原始數(shù)字文件或第一數(shù)字圖像的基準文件。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括匹配對準模塊，與誤差矩陣計算模塊和相對敏感度函數(shù)矩陣計算模塊連接，用于對第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像進行匹配對準。
16.根據(jù)權(quán)利要求14所述的系統(tǒng)，其特征在于，頻率域特征包括但不限于局部亮度和局部對比度。
17.根據(jù)權(quán)利要求14所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括打印機，用于打印出所述打印圖像；標準圖像采集設(shè)備，用于根據(jù)打印圖像獲取第一數(shù)字圖像。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述標準圖像采集設(shè)備包括但不限于掃描儀、數(shù)碼相機。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種打印質(zhì)量評估方法和系統(tǒng)，用于對打印圖像進行評估，其中方法包括計算第一數(shù)字圖像和第二數(shù)字圖像的誤差矩陣；計算相對敏感度函數(shù)矩陣；得到優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣；根據(jù)優(yōu)化的相對敏感度函數(shù)矩陣與誤差矩陣獲取感知誤差矩陣；根據(jù)感知誤差矩陣評測打印圖像；第一數(shù)字圖像為通過標準圖像采集設(shè)備采集到的打印圖像的數(shù)字文件，第一數(shù)字圖像為打印圖像的原始數(shù)字文件或第一數(shù)字圖像的基準文件。本發(fā)明的打印質(zhì)量評估方法及系統(tǒng)通過匹配對準，解決了打印、掃描過程中產(chǎn)生的幾何畸變、噪聲等問題，同時通過引入人類視覺模型，使打印質(zhì)量評估更加符合人類的感知特性，實現(xiàn)了簡單、快速、有效的打印質(zhì)量評估。
文檔編號G06T7/00GK101055560SQ20061007319
公開日2007年10月17日 申請日期2006年4月12日 優(yōu)先權(quán)日2006年4月12日
發(fā)明者李銘 申請人:株式會社理光