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    • 专利摘要:
    Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Erkennung von Fehlern in Filmvorlagen, wobei die Bilder des Filmes mittels eines fotosensitiven Sensors digitalisiert werden, wobei zur Ermittlung von Kratzern in einem Bild zunächst zu dem Bild ein um mindestens ein Pixel verschobenes Bild erzeugt wird, das verschobene Bild vom ursprünglichen Bild abgezogen wird, wobei in diesem Differenzbild alle Grauwerte unterhalb einer Schwelle unterdrückt werden, so dass linienförmige Strukturen herausgehoben werden, wobei die benachbarten Grauwerte zu beiden Seiten der linienförmigen Struktur mit den Grauwerten der linienförmigen Struktur verglichen werden, wobei bei Erfassung eines Grauwert-Sprunges bezüglich beider Seiten für eine bestimmte Anzahl von Pixel pro Länge festgestellt wird, dass ein Kratzerfehler vorliegt.
    公开号:DE102004005299A1
    申请号:DE200410005299
    申请日:2004-01-29
    公开日:2005-12-29
    发明作者:Hartwig Dr. Hetzheim
    申请人:Deutsches Zentrum fur Luft- und Raumfahrt eV；
    IPC主号:G06K9-03
    专利说明:
    [0001] DieErfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Erkennungvon Fehlern in Filmvorlagen, wobei die Bilder des Filmes mittelseines fotosensitiven Sensors digitalisiert werden.
    [0002] AlteFilme, wie aus der Kaiserzeit, sind historische Dokumente, die auchim Fernsehen oder Kino gezeigt werden. Die verschiedenen Fehlerim Film oder Bildmaterial werden hierbei als störend empfunden. Die Fehler äußern sichals „Flimmernund Zucken" im Filmbzw. Längsstreifenund sind bei längererBetrachtung besonders störend.Da heute diese Bilder zur Archivierung digitalisiert werden, kannauf Basis dieser digitalisierten Filme ein Vorführexemplar erzeugt werden,wo diese Fehler beseitigt sind.
    [0003] DieFehler lassen sich in verschiedene Klassen einteilen, die aus denchemischen Prozessen bei der Fixierung und der Alterung des Filmessowie mechanischen Fehlern beim Abspielen der Filme entstanden sind.Erschwerend ist, dass zwar viele Fehlerstellen heller als die Umgebungsind, aber einige eben auch dunkler.
    [0004] DieFehler könnendabei als Kratzer, flecken- oder fusselförmige Fehler ausgebildet sein.
    [0005] Dieverschiedenen Fehlerarten werden mittels verschiedener Verfahren,die nacheinander angewandt werden, beseitigt oder zumindest so abgeschwächt, dasssie fast nicht mehr stören.In der Literatur wurden bisher Morphologische Operatoren oder Kalman-Filtervorgeschlagen, um die Kratzer aufzufinden. Es sind damit jedochnur wenige Streifen entfernt worden, etwa 8 %. Weiterhin bestehtdas Problem, dass die Kalman-Filterung als serieller Algorithmussehr langsam ist. Weiterhin werden nur die unmittelbar benachbartenInformationen benutzt, was im Bildinhalt normalerweise nicht ausreicht,da ein Bildinhalt im Kontext gesehen werden muss.
    [0006] Andererseitswerden Kratzer auch mit einer Beleuchtung von Infrarotlicht herausgefunden,was aber nicht so genau ist und keine Bearbeitung in einem Schrittermöglicht.
    [0007] DerErfindung liegt daher das technische Problem zugrunde, Verfahrenund Vorrichtungen zur Erkennung von Fehlern in Filmvorlagen zu schaffen, mittelsderer real-time-fähigdie verschiedenen Fehler mit großer Erkennungsrate erkennbarsind.
    [0008] DieLösungdes technischen Problems ergibt sich durch die Gegenstände mitden Merkmalen der Patentansprüche1, 15, 22, 28, 42 und 49. Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen derErfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.
    [0009] Hierzuwird in einem ersten Verfahren zur Erkennung von Kratzern in einemBild zunächstzu dem Bild ein um mindestens ein Pixel verschobenes Bild erzeugt,das verschobene Bild wird vom ursprünglichen Bild abgezogen, wobeiin diesem Differenzbild alle Grauwerte unterhalb einer Schwelleunterdrückt werden,so dass linienförmigeStrukturen hervorgehoben werden, wobei die benachbarten Grauwerte zubeiden Seiten der linienförmigenStruktur mit den Grauwerten der linienförmigen Struktur verglichen werden,wobei bei Erfassung eines Grauwert-Sprunges bezüglich beider Seiten für eine bestimmteAnzahl von Pixeln pro Längefestgestellt wird, dass ein Kratzerfehler vorliegt. Dabei wird ausgenutzt,dass bei normalen Kanten, wie beispielsweise von Möbeln, Gebäuden, Masten,Straßen,Drähten,Fenstern, Türen,Strichmustern auf Tapeten usw., die Übergänge auf einer Seite im Allgemeinenausgedehnter sind, d.h. die Grauwerte sind über einen größeren Bereichnicht stark schwankend. Bei Kratzerfehlern sind die Schwankungenstärkerund meist auf beiden Seiten vorhanden. Für senkrechte Linien muss dabeidas Bild waagerecht um einen oder mehrere Pixel verschoben werden,wobei die Grauwertprofile ebenfalls waagerecht über dem Kratzer untersuchtwerden. Fürwaagerechte Streifen muss entweder das Bild um 90° gedrehtwerden oder aber das Bild senkrecht um einen oder mehrere Pixelverschoben werden, wobei dann die Grauwertprofile senkrecht über denStreifen ausgewertet werden.
    [0010] Vorzugsweisewerden weitere Verfahren, die vorzugsweise in einer Parallelverarbeitungstattfinden, angewendet, um die Erkennungssicherheit zu erhöhen. Allerdingskönnendie nachfolgenden einzelnen Verfahren zur Kratzerdetektion auchalleine oder in beliebigen Kombinationen angewendet werden.
    [0011] Ineinem weiteren Verfahren wird eine Gradientenbildung 1. und 2. Ordnung(Ableitung des Gradienten) überdem Bild fürdie Grauwerte durchgeführt,wobei die Ergebnisse mit Schwellen verglichen werden. Um nur diestarken Übergänge zu finden,die fürKratzer charakteristisch sind, werden vorzugsweise verschiedeneSchwellen benutzt. Weiterhin wird vorzugsweise aus der Differenzdes Originalbildes und dem um 2 bis 3 Pixel nach rechts verschobenen Bildein Merkmal zum Auffinden der senkrechten Übergänge herausgearbeitet. DiesesMerkmal ist gegeben durch eine markante Linie, die oberhalb einer Schwellegrößer 1 liegt.Die besonders harten Übergänge werdendann in der Bearbeitung dieses Differenzbildes hervorgehoben. Hierzuwird die Differenz des Originalbildes mit einem um 1 bis 2 Pixelverschobenen Bildes mit anschließendem Schwellwertvergleichgebildet und mit dem ersten Differenzbild verkoppelt. Dadurch werdennur die Streifen hervorgehoben, die sehr starke Übergänge zu beiden Seiten hin aufweisen.Dies berücksichtigt,wie bei dem Verfahren zuvor, die Ursache der senkrechten Streifen,die bei der Vorführungdes Filmes mechanisch entstehen, indem die Filmschicht längs desFilmtransportes mechanisch abgeschliffen bzw. verkratzt wird. DieVerkopplung der beiden Differenzbilder erfolgt dabei vorzugsweisedurch einfache Korrelationsfunktionen.
    [0012] Ineinem weiteren Verfahren werden die senkrechten Streifen detektiert,indem die Werte spaltenweise miteinander korreliert werden. Der Schnelligkeitwegen werden einfache Korrelationsfunktionen, wie Addition, Subtraktion,XOR-Funktionen und AND-Verknüpfungen,benutzt. Damit werden dunkle oder helle Streifen erkannt. Verglichen wirddas Ergebnis dann noch vorzugsweise mit der Differenz von einemOriginalbild und einem geglättetenBild, um eine größere Sicherheitzu haben. Anschließendkönnendie Streifen mit morphologischen Operatoren verbreitert und dieVerbreiterung überdie OR-Verknüpfungvon waagerecht verschobenen (shift operation) Bildern verifiziert.
    [0013] Ineinem weiteren Verfahren werden übereinen Kantenfilter die scharfen Übergänge im Bildhervorgehoben. Diese Kanten werden dann vorzugsweise bezüglich ihrerRichtung mit den vorher ermittelten Linien gemäß des ersten Verfahrens über eine AND-Verknüpfung ausgesondert.Des Weiteren werden vorzugsweise die um ein oder mehrere Pixel verschobenenBilder aufaddiert. Damit wird eine Verstärkung der senkrechten Linienerreicht, da bei diesen immer wieder gleiche Werte aufaddiert werden, dieauch als „Kratzer" schon große Gauwertpegel (weiß) haben.Vorzugsweise erfolgt nach der Aufaddition wieder ein Vergleich mitmindestens einem Schwellwert.
    [0014] DieAnalyse der Kanten erfolgt mit dem Gradienten der Änderungund der Ableitung des Gradienten der Änderung. Wenn diese Änderungeine Schwelle übersteigt,dann wird ein Kratzer angenommen. Für die Bestätigung dieser ersten Annahme wirddie Textur innerhalb und der Umgebung untersucht. Ein Kratzer liegtdann vor, wenn bei dieser Textur in der Waagerechten ein Sprungauftritt. Das liegt darin begründet,dass der Kratzer kaum waagerechte Strukturen enthält, wohlaber die Kanten von Möbeln, Mastenusw. im Übergangsbereich.
    [0015] Ineinem weiteren Verfahren wird die „Gezacktheit" der Ränder untersucht.Die Ränderdieser Kratzer unterscheiden sich von Filminhalten mit scharfenKanten. Die Ränderder Kratzer zeigen scharfe Übergänge vonbeiden Seiten, die aber dennoch eine Feinstruktur haben, die „gezackt" ist. Daher werdendie Ränderuntersucht. Um die Zacken einfach zu bestimmen, wird die Differenzvon einem geglättetenBild und einem ungeglättetenBild bestimmt und anschließendquadriert. Diese Fläche wirdals Maß für die Anzahlder „Zacken" benutzt.
    [0016] DieRänderder Kratzer werden vorzugsweise extra betrachtet. Die Kratzer sindauch immer wesentlich heller als die Umgebung, da hier die Grauwertgebende Photoschicht fehlt und der Filmträger nahezu vollständig durchsichtigist. Damit können über eineVerknüpfungder Eigenschaften Helligkeit mit der „Gezacktheit" der Ränder dieKratzer isoliert werden.
    [0017] Eskann auch eine Texturuntersuchung an den beiden Nachbarbereichenzum Streifen durchgeführtwerden und die Struktur überden Streifen fortgesetzt werden.
    [0018] DieStreifen könnendunkler oder heller als die Umgebung sein. Dabei sind die hellerenStreifen durch den Filmtransport in der Vorführmaschine entstanden und habeneine andere Struktur als die dunklen Streifen, die beim Entwicklungsprozessentstanden sind. Diese Unterschiede liegen sowohl in der Texturals auch in der Richtung bzw. dem Maß der Geradlinigkeit. Bei denhelleren Streifen sind die Texturen in Längsrichtung von größerer Gleichförmigkeitals in Querrichtung. Es ist eine Vorzugsrichtung der Textur festzustellen,die leicht gefunden werden kann, wenn man die Texturen in Längs- und Querrichtung(z.B. nach Drehung des Bildes) untersucht.
    [0019] Dadie einzelnen Verfahren zur Erkennung der Kratzer auf verschiedenenAnnahmen beruhen und verschiedene Eigenschaften besonders berücksichtigen,ist es sinnvoll, alle Eigenschaften in Zusammenhang zu bringen.Da es sich hierbei um verschiedenartige Ergebnisse handelt, werdendie einzelnen Ergebnisse vorzugsweise normiert und in Beziehungzueinander gebracht. Vorteilhaft ist hierbei eine Normierung undeine Abbildung der Eigenschaften auf das Intervall [0,1]. In diesemIntervall, das mathematisch ungenau auch als Wahrscheinlichkeitverstanden werden kann, wird angezeigt, ob eine Kratzereigenschaftwesentlich oder nur unwesentlich erkannt wurde. Diese Maße für die Höhe der Zuordnungzu einer Kratzereigenschaft werden dann addiert oder mit einer Schwellemiteinander verknüpft. DieseVerknüpfungenwerden vorzugsweise sukzessive durchgeführt, indem ein Ergebnis auszwei Verknüpfungenmit einem Wert aus einem anderen Verfahren erhalten zusammengefügt wird.Wenn eine Eigenschaft eine Aussage bringt, dass kein Kratzer zu erwartenist, dann werden die bisherigen Ergebnisse zugunsten eines Kratzerswieder verworfen. Dies kann anschaulich wie folgt erläutert werden.Zunächstwerden zwei Eigenschaften multipliziert und mit einer Schwelle verglichen.Liegt das Ergebnis unter der Schwelle, so wird die Kratzer-Hypotheseverworfen. Ansonsten werden die Ergebnisse aufaddiert. Anschließend kanndann dieses Ergebnis wieder zunächstmultiplikativ mit der nächstenEigenschaft verknüpftwerden und mit einer weiteren Schwelle verglichen werden. Liegtdas Ergebnis unter der Schwelle, so wird die Kratzer-Hypothese verworfen.Ansonsten werden die Eigenschaften wieder addiert. Hierdurch wirdim Gegensatz zu einer reinen Addition erreicht, dass Eigenschaften,die deutlich gegen einen Kratzer sprechen, nicht durch andere Eigenschaften „überstimmt" werden.
    [0020] Wennalle Eigenschaften fusioniert worden sind und für einen Streifenkratzer entschiedenwurde, dann wird eine kleine Verbreiterung dieses Streifens vorgenommen.Dieses Gebiet wird mit einem Wert belegt, der oberhalb des größten Grauwertes liegt,um eine Markierung zu haben. Wenn die Kratzer erkannt sind, wirddiese Flächemit dem Mittelwert der Umgebung, der aus einer Erweiterung des Gebildesund dem Abziehen des inneren Teils der Rand eliminiert werden und über diesender Mittelwert gebildet werden.
    [0021] Genauerwird die Ersetzung der Kratzerflächen über eineInterpolation der Werte. Es wird dann eine Interpolation der Wertesenkrecht zu dem ausgeblendeten Streifen durchgeführt. Für die Interpolationwerden die Punkte in den rechten und linken Teilen von dem Streifenaddiert. Das kann sehr schnell durchgeführt werden, kann aber etwasungenau sein. Wenn man es sich leisten kann, dann ist eine Interpolationdes Verlaufs der Grauwerte in der senkrechten Linie durch den Streifeneine genauere. Dazu kann man den Verlauf in der Nähe als Kurvedarstellen und die fehlenden Punkte über eine Splinefunktion ermitteln.Dazu reichen im Regelfall 3 Punkte rechts und 3 Punkte links vondem Streifen.
    [0022] WennKratzer auch in Querrichtung auftreten sollten, kann das Bild um90° gedrehtwerden und die Verfahren wie zuvor beschrieben angewendet werden.
    [0023] ZurErkennung von fleckenförmigenFehlern in einem Bild werden zunächstalle Pixel mit einem Grauwert größer und/oderkleiner einem Schwellwert hervorgehoben, wobei ermittelte Flächen unterdrückt werden,falls deren Flächeeine bestimmte Größe überschreitet. Über dieAuswahl größer einer Schwellewerden die hellen Flecken und überdie Auswahl kleiner als eine Schwelle werden die dunklen Fleckenselektiert, wobei die beiden Schwellen unterschiedlich gewählt werden.Aufgrund der Unterdrückungsehr großerFlächenwird verhindert, dass großflächige dunkleoder helle Bildinhalte wie Nachtaufnahmen oder Sonnenschein fälschlicherweiseals Flecken betrachtet werden. Diese Annahme ist vor allem deshalbberechtigt, da die Ursache derartiger Flecken meist im Entwicklungsprozessoder in der langen Lagerung liegen und eine bestimmte Größe nicht überschreiten.Zur Unterdrückungwird vorzugsweise eine Ordnung nach der Größe der Flecken in Form einesHistogramms durchgeführt.Es werden damit markierte Gebiete erzeugt und eine Ordnung nachderen Größe erzeugt.Alle Werte ab einer gewissen Größe werdenunterdrückt.Bei den dunklen Fehlstellen kann einfach das inverse Grauwert-Bild verwendetwerden, so dass der gleiche Algorithmus wie bei den hellen Fleckenverwendet werden kann.
    [0024] Für die weitereSeparation der „Störflecken" wird die Texturdieser Flecken bestimmt und diese mit der Umgebung verglichen. DieTexturen werden über eineRangordnung der umgebenden Bildpunkte bestimmt. Dazu wird ein Punktaus dem zu erwartenden Gebiet einer fleckenförmigen Störung herausgegriffen und die „Grauwertabstände" zu allen benachbartenPunkten berechnet. Danach werden diese Werte mit einer Schwelleverglichen und so entstehen positive und negative Werte, die aufaddiertwerden. Die Gleichheit der Struktur der Fläche ergibt sich, wenn benachbartePunkte ähnlicheSummenwerte ergeben. Der ausgewähltePunkt wird überdas gesamte zu erwartende Gebiet der Störung verschoben. Die dabeimit den Nachbarpunkten erzeugten Summanden werden verglichen undergeben bei einer Gleichheit innerhalb einer a priori angesetztenSchranke eine Aussage zugunsten einer fleckenförmigen Störung. Da diese Störungen verhältnismäßig gleich sind,wird der Wert sehr niedrig sein und nur wenig von Null abweichen.
    [0025] Ineinem weiteren bevorzugten Verfahrensschritt wird der Umfang unddie Flächedes fleckenförmigenFehlers bestimmt und in Relation gesetzt, wobei bei innerhalb einerbestimmten Relation auf einem fleckenförmigen Fehler geschlossen wird.Dabei wird folgendes ausgenutzt: Die „Störflecken" sind zwar gezackt, aber doch in ersterNäherungkreisförmigeGebilde. Diese Eigenschaft wird überdie Messung des Perimeters (Umfanges) bestimmt. Nimmt man einenKreis an und vergleicht den Umfang 2 π·r zur Fläche π·r2,so ergibt sich, dass das Verhältnisproportional zu r sein muss. Die Fläche erhält man einfach aus der Ausmessung derFlächeder Störfläche. DenUmfang kann man auch leicht übereine Flächenmessungerhalten, indem man die Flächeetwas erweitert übersmooth- oder erode-Funktionen und von der vergrößerten Fläche die Originalfläche abzieht.Dieses Flächenmaß ist proportionaldem Umfang, und das gilt auch bei den gezackten Rändern.
    [0026] Eskönnenzur Bestimmung der Form dieses Fleckes auch einzelne Linien durchden Fleck gezogen werden mit einem Winkel von etwa 15°, 30° und 45°. Damit kann einerseitsauch die nahezu Kreisförmigkeitder Flecken ermittelt werden, indem die Längen über diese Gebilde verglichenwerden und annäherndgleich sind. Andererseits können über dieseLinien die Grauwerte aufgetragen werden. Werden diese Grauwertkurvendann um 1 bis 3 Pixel entlang der Linie verschoben und voneinanderabgezogen, so erhältman an den Rändernkleine Spitzen. Diese kleinen Spitzen können durch eine Quadrierungder Differenz-Kurven und eine Schwelle in überhöhte Spitzen umgewandelt werden,so dass binäreWerte entstehen, die die Positionen der Ränder charakterisieren und einMerkmal fürfleckenförmigeStörungenergeben.
    [0027] Dieeinzelnen Ergebnisse aus den verschiedenen Verfahren zur Bestimmungder Störflächen werdenfusioniert, um eine bessere Entscheidung zu erhalten. Dazu werdenin erster Näherungdie Werte übereine Schwelle binarisiert und übereine AND-Verknüpfungzusammengefasst. Ergibt sich eine 1, dann ist die Störfläche detektiert.Wenn eine Null entsteht, wird eine Addition ohne Schwelle durchgeführt unddann mit einer Schwelle (bei etwa 3) für eine Störung entschieden. Wenn dannimmer noch eine weitere Entscheidung getroffen werden soll, wirdeine Verknüpfunguntersucht, analog zu der von kratzerförmigen Störungen mit einer Projektion aufmaßwertinnerhalb eines Intervalls [0,1] und Multiplikation dieser Wertemit anschließenderSchwellenentscheidung und Addition, wobei dieses Verfahren sukzessivefür alleEigenschaften durchgeführt wird.Selbstverständlichkann auch nur jeweils eines der erläuterten Fusionsverfahren zurAnwendung kommen.
    [0028] DieErsetzung der isolierten Flächenim Bild erfolgt analog zu der Ersetzung bei den Kratzern.
    [0029] Miteinem weiteren Verfahren bzw. einer dazu geeigneten Vorrichtungwerden fusselförmige Fehlerin einem Bild erkannt. Bei der Filmentwicklung bzw. beim Kopierensind manchmal Fussel auf dem Film gewesen, die dann als Fehler manifestiertwerden. Störungen,wie unregelmäßig geformteFussel auf dem Film, werden aus den Konturänderungen ermittelt, indemdas gemittelte Bild, das diese Konturen verschleift, von dem Originalbildabgezogen wird. Durch diese Subtraktion werden die Konturen verstärkt. Mittelseiner Quadratur des überSubtraktion erhaltenen Bildes und einer nachfolgenden Binarisierung über eineSchwelle werden diese Konturen isoliert. Diese Stellen werden bildtechnischverstärkt, umsie zu maskieren mit Mask = (Bild-smooth(bild))2 > Schwelle.
    [0030] DiesesVerfahren wird vorzugsweise mehrmals mit verschiedenen Parameterndes smooth-Filters durchgeführt.Es könnenauch andere Filter, wie Lee-Filter oder Gaborfilter, benutzt werden.
    [0031] Nachdemeine größere Mengevon solchen möglichenFusseln gefunden worden ist, beginnt eine texturelle Untersuchungund eine Untersuchung der Breite und der Grauwertverteilung. Beider texturellen Analyse werden die Verfahren des Bestimmens der Verteilungder Differenzen zwischen den einzelnen benachbarten Punkten benutzt,wie es bei den fleckenförmigenStörungenaufgezeigt wurde. Hierbei ist aber eine Besonderheit, dass die Fusselnnur sehr schmal sind und in beliebige Richtungen gehen. Es wirdalso hier ein wesentlich kleinerer Bereich durchsucht. Da die Fusselnbeliebig verlaufen können, werdendie Nachbarregionen verglichen und immer eine Bestätigung derAussagen von den Nachbarregionen mit einer AND-Verknüpfung verglichen.
    [0032] Für die fadenförmige Ausdehnungwird auch die Helligkeit (normalerweise sind solche Fusseln helleroder dunkler als die Umgebung) und insbesondere die Helligkeitsänderungin den Gebieten untersucht, die vorher isoliert wurden. Die notwendigen Helligkeitssprünge derNachbarregionen werden überAND-Verknüpfungender Grauwertdifferenzen addiert und ergeben dann einen Wert über einervorgegebenen Schwelle (mehr als die Hälfte der Werte sollte vorzugsweisesolch einen Sprung aufweisen), so dass damit ein Fussel sehr wahrscheinlichist.
    [0033] Mitdiesen 3 Verfahren werden verschiedenartige Merkmale erzeugt, dieeinzeln oder bei einer Fusion einen Fussel aufzeigen.
    [0034] DieErsetzung der isolierten Fädenmit interpolierten Werten der Nachbarregionen erfolgt analog zuder Ersetzung bei den Kratzern.
    [0035] Ineiner bevorzugten Ausführungsformwerden parallel die Verfahren zur Erkennung von Kratzern, fleckenförmigen Fehlernund fusselförmigen Fehlernangewendet. In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird die Schaltungdurch FPGAs implementiert.
    [0036] DieErfindung wird nachfolgend anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispielesnäher erläutert. DieFig. zeigen:
    [0037] 1 einschematisches Blockschaltbild zur Erkennung von Kratzern,
    [0038] 2a eineerste schematische Schaltungsanordnung zur Erkennung von Kratzern,
    [0039] 2b einezweite schematische Schaltungsanordnung zur Erkennung von Kratzern,
    [0040] 3 eineschematische Schaltungsanordnung zur Ersetzung bzw. Beseitigungvon Kratzern,
    [0041] 4 einschematisches Blockschaltbild zur Erkennung von fleckenförmigen Fehlernund
    [0042] 5 einschematisches Blockschaltbild zur Erkennung von fusselförmigen Fehlern.
    [0043] Inder 1 ist ein Blockschaltbild einer Vorrichtung zurErkennung von Kratzerfehlern dargestellt, wobei dabei im Wesentlichenparallel fünfverschiedene Verfahren angewendet werden. In dem ersten VerfahrenKratzerfindung 1 wird das digitalisierte Bild um mindestensein Pixel verschoben und anschließend die beiden Bilder voneinanderabgezogen. Anschließendwerden alle Grauwerte unterhalb einer Schwelle unterdrückt, sodass scharfe Sprünge imGrauwert hervorgehoben werden. Mittels anschließender Untersuchung der sodetektierten Linie im Original kann dann überprüft werden, ob der Sprung imGrauwert an beiden Seiten der Linie vorliegt, was für einenKratzer spricht.
    [0044] Ineinem weiteren Verfahren Kratzerfindung 2 wird über demdigitalisierten Bild der Gradient 1. und 2. Ordnungder Grauwerte gebildet, wodurch ebenfalls sprunghafte Änderungender Grauwerte hervorgehoben werden, die für Kratzer typisch sind.
    [0045] Ineinem weiteren Verfahren Kratzerfindung 3 werden die Pixelspaltenweise korreliert, wobei vorzugsweise verschiedene KorrelationsfunktionenVerwendung finden. Hierdurch werden senkrechte Streifen detektiert.
    [0046] Ineinem weiteren Verfahren Kratzerfindung 4 wird auf dasdigitalisierte Bild ein Kantenfilter angewendet.
    [0047] Ineinem letzten Verfahren Kratzerfindung 5 wird dann schließlich nochdie Umrandung eines detektierten Streifens nach Gezacktheit undHelligkeit untersucht.
    [0048] Diesefünf Verfahrenliefern jeweils eine Aussage überdie Wahrscheinlichkeit, dass ein Kratzer detektiert wurde, die nunzur Erhöhungder Erkennungsrate miteinander verknüpft werden müssen. Dabeikönnennun verschiedene Verknüpfungenerfolgen. Vorzugsweise werden zunächst die Ergebnisse aller fünf Verfahrenauf einen Bereich zwischen 0 und 1 normiert. Anschließend werdenzwei Eigenschaften miteinander multipliziert und das Ergebnis miteiner Schwelle C verglichen. Liegt das Ergebnis unterhalb von C,so wird die Kratzer-Hypothese verworfen und das Verfahren abgebrochen.Liegt das Ergebnis darüber,so werden die Eigenschaften addiert und anschließend mit der nächsten Eigenschaft verknüpft. Durchdie Multiplikation gekoppelt mit einer Schwelle, oberhalb der dasProdukt als größer 0 gewertetwird, wird gewährleistet,dass ein sehr niedriger Wert füreine Eigenschaft nicht durch sehr hohe Werte der anderen Eigenschaften „überstimmt" wird. Dieses Verfahrenwird solange fortgesetzt, bis alle Eigenschaften verknüpft sindoder aber das Ergebnis einer Multiplikation unter C liegt, wobeiC für dieunterschiedlichen Multiplikationen unterschiedlich gewählt werdenkann. Das Ergebnis der Verknüpfung allerEigenschaften wird dann mit einer Schwelle S1 verglichen, wobeibei Überschreitungder Schwelle S1 auf einen Kratzer erkannt wird. Ebenso ist es denkbar,die fünfEigenschaften zu binarisieren und durch eine AND-Funktion zu verknüpfen. Istdas Ergebnis eine logische Eins, so wird ein Kratzer angenommen.Alternativ könnendie Eigenschaften addiert werden und mit einer Schwelle S2 verglichen werden.Die einzelnen Verknüpfungenkönnendabei auch nacheinander erfolgen.
    [0049] Inder 2a ist ein Blockschaltbild einer Schaltungsanordnungdes Verfahrens Kratzerfindung 2 gemäß 1 dargestellt.Parallel werden von dem digitalisierten Bild B die Gradienten 1.und 2. Ordnung der Grauwerte ermittelt und mit Schwellen S3 verglichen.Des Weiteren wird die Differenz des Originalbildes B mit dem umein Pixel verschobenen Bild B-1 und demum zwei Pixel verschobenen Bild B-2 gebildetund ebenfalls jeweils mit einer Schwelle S1 bzw. S2 verglichen.Dabei ist auch ein Vergleich mit unterschiedlichen Schwellen möglich. Dabeikönnen nebenden beiden Differenzbildern noch weitere Differenzbilder ergänzend oderalternativ (beispielsweise B – B-2 und B – B-3)herangezogen werden. Anschließendwerden dann die beiden Differenzbilder nach der Schwellwertbetrachtungkorreliert und beispielsweise übereine XOR- und/oder AND- und/oder ADD- und/oder Sub-Funktion verknüpft. Anschließend wirddann das korrelierte Differenzbild mit den über die Gradientenbildung 1.und 2. Ordnung gewonnenen Bildern korreliert, wobei dasErgebnis auf einen Eigenschaftswert abgebildet wird.
    [0050] Inder 2b ist ein Blockschaltbild einer Schaltungsanordnungdes Verfahrens Kratzerfindung 4 gemäß 1 dargestellt.Dabei wird das digitalisierte Bild B zunächst einem Kantenfilter KFzugeführtund das Ergebnis mit den Ergebnissen des Kratzerfindungsverfahrens 1 KF1einer logischen AND-Funktion unterworfen. Der Kantenfilter KF holt scharfe Übergänge hervor,wobei aufgrund der AND-Verknüpfung mitden senkrechten Linien gemäß KF1 somitsenkrechte scharfe Übergänge erhaltenwerden. Diese Übergänge werdenmit um ein und zwei Pixel verschobenen Bildern B-1 undB-2 aufaddiert. Damit wird eine Verstärkung dersenkrechten Linien erreicht, da bei diesen immer wieder gleiche Werteaufaddiert werden, die auch als vermeintliche Kratzer große Grauwertpegelhaben. Dieses Ergebnis wird dann mit einer Schwelle S verglichen.Anschließenderfolgt eine Gradientenbildung 1. und 2. Ordnung,wodurch steile Anstiege der Grauwerte, wie sie für Kratzer typisch sind, hervorgehobenwerden. Anschließenderfolgt wieder ein Vergleich mit einer weiteren Schwelle S. Dabeiist bei einem Kratzer typischerweise zu beiden Seiten hin ein Sprungin den Grauwerten. Letztendlich wird der vermeintliche Kratzer nochin seiner Textur untersucht. Dabei wird ausgenutzt, dass ein Kratzereine gleichmäßige Texturaufweist.
    [0051] Inder 3 ist schematisch die Ersetzung eines detektiertenKratzers K dargestellt, wobei zunächst eine Umgebung des Kratzerserzeugt wird. Anschließendwird der rechte und linkte Teil mittels einer Kantenanalyse undeiner Gradientenbildung 1. und 2. Ordnung analysiertund beide Seiten miteinander verglichen. Dann wird die Kratzerfläche isoliert unddurch eine Interpolation der Werte der Umgebung ersetzt, so dassder Kratzer im Bild eliminiert wird.
    [0052] Inder 4 ist der Ablauf zur Erkennung von fleckenförmigen Fehlerndargestellt. Dabei wird das digitalisierte Bild nach verschiedenenKriterien untersucht. In einem ersten Verfahren wird das Verhältnis zwischenFlächezu Umfang ermittelt, da fleckenförmigeFehler meist kreisförmigausgebildet sind. In einem zweiten Verfahren wird die Textur der Flächen untersuchtund diese mit der Umgebung verglichen. Die Texturen werden über eineRangordnung der umgebenden Bildpunkte bestimmt. Dazu wird ein Punktaus dem zu erwartenden Gebiet einer fleckenförmigen Störung herausgegriffen und die „Grauwertabstände" zu allen benachbartenPunkten berechnet. Danach werden diese Werte mit einer Schwelleverglichen und so entstehen positive und negative Werte, die aufaddiertwerden. Die Gleichheit der Struktur der Fläche ergibt sich, wenn benachbartePunkte ähnlicheSummenwerte ergeben. Der ausgewähltePunkt wird überdas gesamte zu erwartende Gebiet der Störung verschoben. Die dabeimit den Nachbarpunkten erzeugten Summanden werden verglichen undergeben bei einer Gleichheit innerhalb einer a priori angesetztenSchranke eine Aussage zugunsten einer fleckenförmigen Störung. Da diese Störungen verhältnismäßig gleichsind, wird der Wert sehr niedrig sein und nur wenig von Null abweichen.
    [0053] Ineinem dritten Verfahren werden durch die Flecken Linien in einemWinkel durchgezogen und die Grauwertkurve über der Linie aufgetragen.Anschließendwird die Grauwertkurve um 1 bis 3 Pixel entlang der Linie verschobenund von der ursprünglichenKurve abgezogen. Dadurch erhältman kleine Spitzen an den Rändern,die durch Quadrierung und Schwellwertbildung in überhöhte Spitzen umgewandelt werdenkönnen.Hierdurch wird die Position der Ränder charakterisiert.
    [0054] Ineinem weiteren Verfahren wird die Größe der Flecken bestimmt, wobeigrößere Flächen ausgeblendetwerden. Dieses Verfahren wird vorzugsweise zuerst durchgeführt, sodass die somit ermittelten „Flecken" quasi eine Hypothesefür dieanderen drei Verfahren darstellen. Anschließend erfolgt wieder eine Fusionder einzelnen Ergebnisse, wobei dabei auf die Ausführungenzur Fusion bei den Kratzern verwiesen werden kann.
    [0055] Inder 5 ist schematisch der Ablauf zur Detektion vonfusselförmigenFehlern dargestellt, wobei zunächstdas digitalisierte Bild übereinen smooth-Filter geglättetwird, dieses geglätteteBild vom Originalbild abgezogen wird, das Ergebnis quadriert undmit einer Schwelle verglichen wird. Anschließend erfolgt dann eine texturelleUntersuchung der vermeintlichen Fusseln sowie eine Untersuchung vonGrauwertsprüngenzur Umgebung, wobei die einzelnen Ergebnisse wieder fusioniert werden.
    [0056] Nachder Ersetzung der Fehler mittels Interpolation kann das so rekonstruierteBild dann abgespeichert und archiviert werden.
    权利要求:
    Claims (54)
    [1] Verfahren zur Erkennung von Fehlern in Filmvorlagen, wobeidie Bilder des Filmes mittels eines fotosensitiven Sensors digitalisiertwerden, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung von Kratzernin einem Bild zunächstzu dem Bild ein um mindestens ein Pixel verschobenes Bild erzeugtwird, das verschobene Bild vom ursprünglichen Bild abgezogen wird,wobei in diesem Differenzbild alle Grauwerte unterhalb einer Schwelleunterdrücktwerden, so dass linienförmigeStrukturen herausgehoben werden, wobei die benachbarten Grauwertezu beiden Seiten der linienförmigenStruktur mit den Grauwerten der linienförmigen Struktur verglichenwerden, wobei bei Erfassung eines Grauwert-Sprunges bezüglich beiderSeiten füreine bestimmte Anzahl von Pixel pro Länge festgestellt wird, dassein Kratzerfehler vorliegt.
    [2] Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass diesenkrechten Linien durch eine waagerechte Verschiebung des Bildesmit anschließenderDifferenzbildung und die waagerechten Linien durch eine senkrechteVerschiebung mit anschließenderDifferenzbildung mit jeweiligem Schwellenwert ermittelt werden.
    [3] Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dasszusätzlicheine Gradientenbildung 1. und 2. Ordnung durchgeführt wird,wobei die Ergebnisse mit Schwellen verglichen werden.
    [4] Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurchgekennzeichnet, dass die Grauwerte des digitalisierten Bildes zusätzlich spaltenweiseund/oder zeilenweise korreliert werden.
    [5] Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass alsKorrelationsfunktion eine Addition, Subtraktion, XOR-Funktion und/oderAND-Verknüpfung benutztwerden.
    [6] Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dassdie Differenz des Bildes mit einem geglätteten Bild erzeugt wird unddie detektierten Streifen mit dem Differenzbild verglichen werden, wobeiin Abhängigkeitvom Vergleich eine Kratzer-Hypothese bestätigt oder verworfen wird.
    [7] Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 6, dadurch gekennzeichnet,dass die detektierten Streifen durch morphologische Operatoren verbreitertund die Verbreiterung übereine OR-Verknüpfungmit mindestens einem waagerecht verschobenen Bild verifiziert wird.
    [8] Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurchgekennzeichnet, dass zusätzlich über einenKantenfilter die scharfen Übergänge im Bildhervorgehoben werden, wobei die Kanten dann bezüglich ihrer Richtung mit denvorher ermittelten Streifen nach Anspruch 1 über eine AND-Verknüpfung ausgesondertwerden, wobei die Analyse der Kanten mit dem Gradienten der Änderungund der Ableitung des Gradienten der Änderung durch ein Schwellwert-Vergleicherfolgt, wobei bei Überschreitungder Schwelle ein Kratzer angenommen wird.
    [9] Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurchgekennzeichnet, dass zusätzlichdie Textur in der Umgebung des vermeintlichen Kratzers untersuchtwird, wobei die Annahme eines Kratzers verworfen wird, wenn dieTextur keinen Sprung in der Waagerechten aufweist.
    [10] Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurchgekennzeichnet, dass zusätzlichdie Differenz von einem geglättetenBild mit einem ungeglättetenBild gebildet wird, das Ergebnis quadriert wird, die Fläche bestimmtund als Maß für die Gezacktheitbenutzt wird.
    [11] Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass dieHelligkeit der Ränderder Kratzer ermittelt und mit der Gezacktheit verknüpft wird.
    [12] Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurchgekennzeichnet, dass die Kratzerhypothesen der einzelnen vorangegangenenVerfahrensschritte miteinander verknüpft werden.
    [13] Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass dieVerknüpfungsukzessive durch Multiplikation, Schwellwertvergleich und anschließender Additionerfolgt.
    [14] Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurchgekennzeichnet, dass ein ermittelter Kratzer durch eine Interpolationder benachbarten Punkte bzw. Pixel ersetzt wird.
    [15] Verfahren zur Entfernung von Fehlern in Filmvorlagen, wobeidie Bilder des Filmes mittels eines fotosensitiven Sensors digitalisiertwerden, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung von fleckenförmigen Fehlernin einem Bild alle Pixel mit einem Grauwert größer und/oder kleiner einemSchwellenwert hervorgehoben werden, wobei ermittelte Flächen unterdrückt werden,falls deren Flächeeine bestimmte Größe überschreitet.
    [16] Verfahren nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass dieermittelten Flecken nach ihrer Textur untersucht werden, wozu einPunkt innerhalb des Fleckes ausgewählt wird und die Grauwertabstände zu allenbenachbarten Punkten berechnet werden, diese Abstände miteiner Schwelle verglichen werden, so dass positive und negativeWerte gebildet werden, die anschließend aufaddiert werden, wobeianschließendder Punkt verschoben wird und das Verfahren wiederholt wird, wobeibei gleichen Summenwerten innerhalb einer vorgegebenen Abweichungauf einen fleckenförmigenFehler geschlossen werden kann.
    [17] Verfahren nach Anspruch 15 oder 16, dadurch gekennzeichnet,dass der Umfang und die Flächedes fleckenförmigenFehlers bestimmt und in Relation gesetzt werden, wobei bei innerhalbeiner bestimmten Relation auf einen fleckenförmigen Fehler geschlossen wird.
    [18] Verfahren nach einem der Ansprüche 15 bis 17, dadurch gekennzeichnet,dass durch die Flecken Linien in bestimmten Winkeln gezogen werden,wobei überdie Linienlängedie Kreisförmigkeitermittelt werden kann und/oder überdie Linien Grauwerte aufgetragen werden, die Linien um mindestensein Pixel entlang der Linie verschoben werden und anschließend vonder ursprünglichenLinie abgezogen werden, wobei die so erhaltenen kleinen Spitzenden Rand charakterisieren.
    [19] Verfahren nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass dieDifferenz-Kurvender Grauwerte quadriert werden und mit einer Schwelle verglichenwerden.
    [20] Verfahren nach einem der Ansprüche 15 bis 19, dadurch gekennzeichnet,dass die einzelnen Ergebnisse der vorangegangenen Verfahrensschritte miteinanderfusioniert werden.
    [21] Verfahren nach einem der Ansprüche 15 bis 20, dadurch gekennzeichnet,dass der fleckenförmigeFehler durch Interpolation benachbarter Pixel ersetzt wird.
    [22] Verfahren zur Entfernung von Fehlern in Filmvorlagen, wobeidie Bilder des Films mittels eines fotosensitiven Sensors digitalisiertwerden, dadurch gekennzeichnet, dass zur Erkennung von fusselförmigen Fehlernim Bild von dem Bild ein geglättetes Bilderzeugt wird, das von dem Bild abgezogen wird, wobei das Ergebnisquadriert und mit einer Schwelle verglichen wird.
    [23] Verfahren nach Anspruch 22, dadurch gekennzeichnet, dass dieermittelten fusselförmigen Fehlernach ihrer Textur untersucht werden, wozu ein Punkt innerhalb derFlächeausgewähltwird und die Grauwertabständezu allen benachbarten Punkten berechnet werden, diese Abstände miteiner Schwelle verglichen werden, so dass positive und negative Wertegebildet werden, die anschließendaufaddiert werden, wobei anschließend der Punkt verschoben wirdund das Verfahren wiederholt wird, wobei bei gleichen Summenwerteninnerhalb einer vorgegebenen Abweichung auf einen fleckenförmigen Fehler geschlossenwerden kann.
    [24] Verfahren nach Anspruch 22 oder 23, dadurch gekennzeichnet,dass Helligkeitssprüngezu den Nachbarregionen untersucht werden.
    [25] Verfahren nach den Ansprüchen17 bis 24, dadurch gekennzeichnet, dass die einzelnen Ergebnissefusioniert werden.
    [26] Verfahren nach einem der Ansprüche 17 bis 25, dadurch gekennzeichnet,dass ein erkannter fusselförmigerFehler durch Interpolation der Nachbarpunkte ersetzt wird.
    [27] Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurchgekennzeichnet, dass parallel ein Verfahren zur Erkennung von Kratzern,fleckenförmigenFehlern und fusselförmigenFehlern erfolgt.
    [28] Vorrichtung zur Erkennung von Fehlern in Filmvorlagen, wobeidie Bilder des Filmes mittels eines fotosensitiven Sensors digitalisiertwerden, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung von Kratzernin einem Bild zunächstzu dem digitalisierten Bild ein um mindestens ein Pixel verschobenesBild erzeugt wird, das verschobene Bild vom ursprünglichenBild abgezogen wird, wobei in diesem Differenzbild alle Grauwerteunterhalb einer Schwelle unterdrücktwerden, so dass linienförmigeStrukturen herausgehoben werden, wobei die benachbarten Grauwertezu beiden Seiten der linienförmigenStruktur mit den Grauwerten der linienförmigen Struktur verglichenwerden, wobei bei Erfassung eines Grauwert-Sprunges bezüglich beiderSeiten füreine bestimmte Anzahl von Pixel pro Länge festgestellt wird, dassein Kratzerfehler vorliegt.
    [29] Vorrichtung nach Anspruch 28, dadurch gekennzeichnet, dass diesenkrechten Linien durch eine waagerechte Verschiebung des Bildesmit anschließenderDifferenzbildung und die waagerechten Linien durch eine senkrechteVerschiebung mit anschließenderDifferenzbildung mit jeweiligem Schwellenwert ermittelt werden.
    [30] Vorrichtung nach Anspruch 28 oder 29, dadurch gekennzeichnet,dass zusätzlicheine Gradientenbildung 1. und 2. Ordnung durchgeführt wird,wobei die Ergebnisse mit Schwellen verglichen werden.
    [31] Vorrichtung nach einem der Ansprüche 28 bis 30, dadurch gekennzeichnet,dass die Grauwerte des digitalisierten Bildes zusätzlich spaltenweise und/oderzeilenweise korreliert werden.
    [32] Vorrichtung nach Anspruch 31, dadurch gekennzeichnet, dass alsKorrelationsfunktion eine Addition, Subtraktion, XOR-Funktion und/oder AND-Verknüpfung benutztwerden.
    [33] Vorrichtung nach Anspruch 31 oder 32, dadurch gekennzeichnet,dass die Differenz des Bildes mit einem geglätteten Bild erzeugt wird unddie detektierten Streifen mit dem Differenzbild verglichen werden,wobei in Abhängigkeitvom Vergleich eine Kratzer-Hypothese bestätigt oder verworfen wird.
    [34] Vorrichtung nach einem der Ansprüche 31 bis 33, dadurch gekennzeichnet,dass die detektierten Streifen durch morphologische Operatoren verbreitertund die Verbreiterung übereine OR-Verknüpfung mitmindestens einem waagerecht verschobenen Bild verifiziert wird.
    [35] Vorrichtung nach einem der Ansprüche 28 bis 34, dadurch gekennzeichnet,dass zusätzlich über einenKantenfilter die scharfen Übergänge im Bildhervorgehoben werden, wobei die Kanten dann bezüglich ihrer Richtung mit denvorher ermittelten Streifen übereine AND-Verknüpfungausgesondert werden, wobei die Analyse der Kanten mit dem Gradienten der Änderungund der Ableitung des Gradienten der Änderung durch ein Schwellwert-Vergleicherfolgt, wobei bei Überschreitungder Schwelle ein Kratzer angenommen wird.
    [36] Vorrichtung nach einem der Ansprüche 28 bis 35, dadurch gekennzeichnet,dass zusätzlichdie Textur in der Umgebung des vermeintlichen Kratzers untersuchtwird, wobei die Annahme eines Kratzers verworfen wird, wenn dieTextur keinen Sprung in der Waagerechten aufweist.
    [37] Vorrichtung nach einem der Ansprüche 28 bis 36, dadurch gekennzeichnet,dass zusätzlichdie Differenz von einem geglättetenBild mit einem ungeglättetenBild gebildet wird, das Ergebnis quadriert wird, die Fläche bestimmtund als Maß für die Gezacktheitbenutzt wird.
    [38] Vorrichtung nach Anspruch 37, dadurch gekennzeichnet, dass dieHelligkeit der Ränderder Kratzer ermittelt und mit der Gezacktheit verknüpft wird.
    [39] Vorrichtung nach einem der Ansprüche 28 bis 38, dadurch gekennzeichnet,dass die Kratzerhypothesen der einzelnen vorangegangenen Verfahrensschrittemiteinander verknüpftwerden.
    [40] Vorrichtung nach Anspruch 39, dadurch gekennzeichnet, dass dieVerknüpfungsukzessive durch Multiplikation, Schwellwertvergleich und anschließender Additionerfolgt.
    [41] Vorrichtung nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurchgekennzeichnet, dass ein ermittelter Kratzer durch eine Interpolationder benachbarten Punkte bzw. Pixel ersetzt wird.
    [42] Vorrichtung zur Entfernung von Fehlern in Filmvorlagen, wobeidie Bilder des Filmes mittels eines fotosensitiven Sensors digitalisiertwerden, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung von fleckenförmigen Fehlernin einem Bild alle Pixel mit einem Grauwert größer und/oder kleiner einem Schwellenwerthervorgehoben werden, wobei ermittelte Flächen unterdrückt werden,falls deren Fläche einebestimmte Größe überschreitet.
    [43] Vorrichtung nach Anspruch 42, dadurch gekennzeichnet, dass dieermittelten Flecken nach ihrer Textur untersucht werden, wozu einPunkt innerhalb des Fleckes ausgewählt wird und die Grauwertabstände zu allenbenachbarten Punkten berechnet werden, diese Abstände miteiner Schwelle verglichen werden, so dass positive und negativeWerte gebildet werden, die anschließend aufaddiert werden, wobeianschließendder Punkt verschoben wird und das Verfahren wiederholt wird, wobeibei gleichen Summenwerten innerhalb einer vorgegebenen Abweichungauf einen fleckenförmigenFehler geschlossen werden kann.
    [44] Vorrichtung nach Anspruch 42 oder 43, dadurch gekennzeichnet,dass der Umfang und die Flächedes fleckenförmigenFehlers bestimmt und in Relation gesetzt werden, wobei bei innerhalbeiner bestimmten Relation auf einen fleckenförmigen Fehler geschlossen wird.
    [45] Vorrichtung nach einem der Ansprüche 42 bis 44, dadurch gekennzeichnet,dass durch die Flecken Linien in bestimmten Winkeln gezogen werden,wobei überdie Linienlängedie Kreisförmigkeitermittelt werden kann und/oder überdie Linien Grauwerte aufgetragen werden, die Linien um mindestensein Pixel entlang der Linie verschoben werden und anschließend vonder ursprünglichenLinie abgezogen werden, wobei die so erhaltenen kleinen Spitzenden Rand charakterisieren.
    [46] Vorrichtung nach Anspruch 45, dadurch gekennzeichnet, dass dieDifferenz-Kurvender Grauwerte quadriert werden und mit einer Schwelle verglichenwerden.
    [47] Vorrichtung nach einem der Ansprüche 42 bis 46, dadurch gekennzeichnet,dass die einzelnen Ergebnisse der vorangegangenen Verfahrensschritte miteinanderfusioniert werden.
    [48] Vorrichtung nach einem der Ansprüche 42 bis 47, dadurch gekennzeichnet,dass der fleckenförmigeFehler durch Interpolation benachbarter Pixel ersetzt wird.
    [49] Vorrichtung zur Entfernung von Fehlern in Filmvorlagen, wobeidie Bilder des Films mittels eines fotosensitiven Sensors digitalisiertwerden, dadurch gekennzeichnet, dass zur Erkennung von fusselförmigen Fehlernim Bild von dem Bild ein geglättetes Bilderzeugt wird, das von dem Bild abgezogen wird, wobei das Ergebnisquadriert und mit einer Schwelle verglichen wird.
    [50] Vorrichtung nach Anspruch 49, dadurch gekennzeichnet, dass dieermittelten fusselförmigen Fehlernach ihrer Textur untersucht werden, wozu ein Punkt innerhalb derFlächeausgewähltwird und die Grauwertabständezu allen benachbarten Punkten berechnet werden, diese Abstände miteiner Schwelle verglichen werden, so dass positive und negative Wertegebildet werden, die anschließendaufaddiert werden, wobei anschließend der Punkt verschoben wirdund das Verfahren wiederholt wird, wobei bei gleichen Summenwerteninnerhalb einer vorgegebenen Abweichung auf einen fleckenförmigen Fehler geschlossenwerden kann.
    [51] Vorrichtung nach Anspruch 49 oder 50, dadurch gekennzeichnet,dass Helligkeitssprüngezu den Nachbarregionen untersucht werden.
    [52] Vorrichtung nach den Ansprüchen49 bis 51, dadurch gekennzeichnet, dass die einzelnen Ergebnissefusioniert werden.
    [53] Vorrichtung nach einem der Ansprüche 49 bis 52, dadurch gekennzeichnet,dass ein erkannter fusselförmigerFehler durch Interpolation der Nachbarpunkte ersetzt wird.
    [54] Vorrichtung nach einem der Ansprüche 28 bis 53, dadurch gekennzeichnet,dass parallel ein Verfahren zur Erkennung von Kratzern, fleckenförmigen Fehlernund fusselförmigenFehlern erfolgt.
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    公开号 | 申请日 | 公开日 | 申请人 | 专利标题
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