МИР ПЕРИФЕРИЙНЫХ УСТРОЙСТВ ПК

технический журнал для специалистов сервисных служб

  • Увеличить размер шрифта
  • Размер шрифта по умолчанию
  • Уменьшить размер шрифта

Коррекция уровней белого и черного цвета в сканирующих системах

Сканирующие элементы (фотодетекторы) различного принципа действия находят сейчас самое широкое распространение в разнообразных электронных устройствах. Мы найдем их в сканерах, в копировальных аппаратах и МФУ, в факсимильных аппаратах, в цифровых фото- и видеокамерах, в сотовых телефонах. В наше время, наверное, уже невозможно найти человека, не имеющего отношения к перечисленным устройствам. В некоторых из названных устройств, фотодетектор является основным блоком, характеристики которого определяют класс сканирующего устройства и качество получаемого на его выходе изображения. В свою очередь, правильность цветопередачи сканирующего устройства определяется заданными для него базовыми уровнями, относительно которых ведется расчет интенсивности и спектра светового потока, попавшего на фотодетектор. Такими базовыми уровнями для любого фотосчитывающего устройства являются: уровень черного цвета и уровень белого цвета.

Как известно, на сегодняшний день существует несколько типов элементов, предназначенных для считывания информации (рис.1), а именно:

- CIS - контактные датчики изображения;

- CCD – фото-ПЗС (приборы с зарядовой связью);

- CMOS-сенсоры.

Контактные датчики изображения наибольшее распространение получили в сканерах, факсимильных аппаратах, копировальных аппаратах и МФУ. Считывающими элементами CIS являются фотодиоды или фототранзисторы, расположенные в линейку. При этом количество фотодетекторов равно количеству сканируемых точек, т.е. соответствует разрешающей способности сканера. Одной из разновидностей контактных датчиков изображения можно считать элементы LIDE (Light Indirect Exposure), о которых упоминается в документах компании Canon.

Вторым типом элемента, считывающего, информацию является CCD, которые являются основой как устройств с линейным принципом сканирования (сканеры, копировальные аппараты, МФУ и т.п.), так и устройств с матричным принципом считывания информации (фотокамеры и видеокамеры). Линейные CCD позволяют отсканировать одну строку изображения, в то время как матричные «схватывают» всю картинку целиком, т.е. сканируют сразу множество строк. Можно сказать, что на выходе матричного CCD формируется «кадр».

CMOS-сенсоры практически аналогичны CCD, обеспечивая другую технологию считывания данных, позволяющую добиться более высокого быстродействия. Традиционно, CMOS-сенсоры являются матричными устройствами.

Но мы говорим сейчас не об этом. Любой из датчиков изображения формирует на своем выходе сигнал, величина которого пропорциональна мощности падающего на него светового потока. Причем каждой ячейке линейного или матричного датчика соответствует свой индивидуальный сигнал. Эти аналоговые сигналы далее поступают на схему оцифровывания данных, где аналоговый сигнал преобразуется в соответствующее цифровое значение. И вот здесь то и начинается самое интересное. Как оказывается, просто присвоить цифровой код сигналу соответствующей амплитуды нельзя. Требуется учесть целый ряд факторов. Вот пара примеров.

1) Предположим, что черному цвету, т.е. наименьшей освещенности ячейки соответствует «низкий» уровень сигнала. При этом мы еще предположим, что максимальная величина сигнала («высокий» уровень) на выходе фотодетектора составляет 2.5В, что соответствует белому цвету. При считывании изображения, на выходе фотодетектора появляется несколько сигналов с величинами 0.2В, 0.35В и 0.42В. Если исходить из предположения, что черному цвету соответствует сигнал амплитудой , то полученные значения должны соответствовать уже градациям серого цвета. Однако это не так. Дело в том, что любой полупроводник (а все фотодетекторы являются полупроводниками) имеет ток утечки (тепловой шум). И даже при полной темноте, на выходе фотодетектора имеется небольшой сигнал, величиной, например, 0.2В. Этот сигнал в технической литературе часто называют темновыми токами, т.е. токами, возникающими в фотополупроводнике, находящемся в полной темноте. В результате, при оцифровывании изображения никогда не будет получен код с нулевым значением, т.е. в изображении всегда будет отсутствовать черный цвет. А это, конечно же, неверно, особенно если говорить про черно-белые изображения в монохромных копировальных аппаратах и при фотосъемках в черно-белом режиме.

2) Во-вторых, предположим, что ячейка фотодетектора освещается белым светом достаточно высокой интенсивности. В этом случае, на выходе фотодетектора должен установиться сигнал «высокого» уровня, т.е. сигнал величиной 2.5В (как это предполагалось выше). Однако на практике этого тоже никогда не будет достигнуто. Дело в том, что ячейка фотодетектора всегда покрыта слоем пыли, пусть даже тонким. Эта пыль рассеивает световой поток, снижая его интенсивность. В результате, выходной сигнал фотодетектора будет иметь меньшее значение, например, 2.3В, 2.2В или даже 2В, что при преобразовании будет давать цифровой код, соответствующий градациям серого цвета. Таким образом, цифрового значения соответствующего истинно белому цвету (т.е. двоичному коду 11111111) никогда не будет получено. На невозможность получать правильную кодировку белого цвета влияют еще и такие факторы, как:

- неравномерность светового потока сканирующей лампы (в сканерах и копирах);

- затемнение на краях фокусирующих линз, применяемых для CCD как в копировальных аппаратах, так и в фото- и видеокамерах;

- разные характеристики и параметры полупроводниковых фотодетекторов (даже если интенсивность светового потока, попадающего на две разные ячейки фотодетектора, и будет абсолютно одинаковой, то выходной сигнал этих двух ячеек все равно будет разным, ведь двух одинаковых полупроводников не существует).

Таким образом, существует целый ряд объективных факторов, делающих невозможным получение на выходе любого сканирующего устройства идеального черного и идеального белого цвета. Именно поэтому перед сканированием (или съемкой) сканирующее устройство должно в обязательном порядке проводить процедуру «калибровки цвета», которая заключается в выяснении и в установке уровней «черного цвета» и «белого цвета». Суть этой калибровки заключается в том, что устройство сначала определяет какой уровень освещенности фотодетектора можно считать белым цветом в данный момент времени и при данных условиях сканирования (съемки), а также какой уровень сигнала является «паразитным», присутствующим на выходе фотодетектора даже в условиях полной темноты, т.е. какой уровень сигнала соответствует черному цвету. И только после такой предварительной калибровки можно приступать к полноценному сканированию и съемке.

На сегодняшний день существует несколько способов определения уровней черного и белого цветов, отличающихся:

- разной областью применения (точнее возможностью применения в сканирующих системах различного типа – классические сканеры или видео-фотоаппараты);

- требованиям к качеству выходного изображения;

- применяемыми типами фотодетекторов;

- классом устройства;

- предпочтениями производителя.

Для определения уровня черного цвета могут использоваться следующие способы:

- использованием шаблона черного цвета;

- принудительная установка уровня черного цвета;

- метод «пустых точек»;

- метод считывания черного цвета.

Определение уровня белого цвета может осуществляться следующими способами:

- использование шаблона белого цвета;

- принудительная установка уровня белого цвета.

Если проанализировать эти способы, то выясняется, что есть общие принципы для определения, как уровня черного цвета, так и уровня белого цвета. Такими общими методами являются шаблоны и принудительная установка уровня. Однако уровень черного цвета можно определить и двумя другими способами.

Метод шаблонов

Этот метод используется в равной степени, как для черного цвета, так и для белого цвета. Метод шаблонов на сегодняшний день используется очень часто, особенно в планшетных сканерах, представляющих собой как отдельные устройства, так и сканеры копировальных аппаратов и МФУ. Метод шаблонов позволяет учесть такие внешние и изменяющиеся факторы, как интенсивность внешнего света и неравномерность свечения сканирующей лампы.

 

Суть метода очень проста. На обратной стороне копировального стекла наклеивается шаблонная полоса – эталон цвета (рис.2). Эта полоса может быть:

- белой, если в устройстве строится шаблон только для белого цвета;

- черной, если устройство строит шаблон только для черного цвета;

- двухцветной, т.е. черной и белой (фактически имеется две полосы), если строится шаблон для обоих цветов.

Во время начальной процедуры инициализации сканера или непосредственно перед процедурой сканирования (что является более правильным решением) сканирующая лампа включается, а сканирующая каретка перемещается в зону расположения шаблонов. В результате всех этих действий, на фотодетекторы попадет свет, отраженный от шаблона.

Если свет отражается от черной полосы, то величина сигнала на выходе фотодетектора в этот момент времени, какой бы она ни была (например, 0.5В), принимается за уровень черного цвета, т.е. этому сигналу соответствует двоичный цифровой код [00000000], и все сигналы, величиной менее 0.5В, также интерпретируются как абсолютно черный цвет (рис.3). Сигналы, величина которых будет больше заданного порога (в нашем примере больше 0.5В), являются градациями серого.

 

 

Если же свет отражается от белой шаблонной полосы, то величина сигнала на выходе фотодетектора в этот момент времени (опять же, при любом его значении) принимается за уровень белого цвета, т.е. этому сигналу присваивается двоичный цифровой код [11111111]. Все сигналы, величина которых больше установленного порога, будут восприниматься как белый цвет, а все что меньше порога, является уже градациями серого цвета (см. пример на рис.4).

Метод шаблонов имеет еще одно уникальное преимущество перед всеми остальными методами. Он позволяет определить уровень черного и белого цвета для каждого элемента фотодатчика. Дело в том, что датчики изображения состоят из огромного количества фотодетекторов, расположенных в линию. Здесь мы говорим только о сканерах, так как в них используются линейные датчики изображения (CIS или линейные CCD). Датчики изображения линейного типа позволяют считывать всю строку изображения сразу, в результате чего на выходе датчика формируется шаблонное изображение строки, которое имеет примерно такой вид, как это показано на рис.5. Неровности кривой выходного сигнала, имеющие вид высокочастотного шума, обусловлены разностью характеристик различных фотодетекторов датчика. А вот «провалы» на краях выходного сигнала CCD являются результатом неравномерности свечения сканирующей лампы, ведь, как известно, у любой длинной лампы основная энергоотдача осуществляется в центральной ее части, в то время как края лампы всегда затемнены. Контактные датчики изображения лишены этого недостатка, т.к. в качестве источника света в них используются светодиоды, количество которых соответствует количеству фотодетекторов, т.е. каждому фотоприемнику соответствует свой источник света. Подобная конструкция приводит к тому, что каждый фотодетектор выдает сигнал, величина которого отличается от сигнала соседнего фотодетектора, так как параметры каждого светодиода и каждого фотодетектора (фотодиода) абсолютно уникальны. Результатом такого технологического разброса параметров и является форма выходного сигнала датчика изображения, в котором присутствует «высокочастотный шум».

 

Но зачем же нужны индивидуальные уровни черного и белого для каждого фотодетектора? А дело в том, что после считывания шаблонного белого цвета и шаблонного черного цвета, в оперативной памяти сканирующего устройства выстраивается графический образ строки, в котором для каждого (!) пикселя прописывается два основных параметра:

- базовое смещение сигнала - BIAS (вычисляется на основе сигнала черного шаблона);

- коэффициент усиления – GAIN (вычисляется на основе сигнала белого шаблона).

Этот графический образ используется для обработки каждой отсканированной строки изображения. Из полученного от фотодетектора сигнала каждого пикселя вычитается уровень BIAS, после чего проводится усиление этого сигнала на «персональный» коэффициент усиления GAIN. Таким образом, каждая точка подвергается индивидуальной цифровой обработке, в результате которой достигается высочайшее качество изображения. Кроме того, такая система обработки изображения позволяет компенсировать такие явления, накапливаемые со временем, как запыление элементов оптической системы и изменение яркости свечения лампы. Даже при достаточно грязной оптической системе, на выходе сканера получается приличное изображение, т.к. широкий диапазон изменения коэффициента усиления позволяет «вытянуть» изображение до приемлемого качества.

Однако нужно понимать, что значительное загрязнение шаблонных полос на обратной стороне стекла может стать причиной продольных светлых и темных полос на изображении. Поэтому сервисным службам необходимо регулярно проверять состояние этих эталонов и осуществлять их чистку. Необходимо учесть, что с течением времени белые шаблоны могут изменять свой цвет (обычно желтеют), что становится причиной неправильной цветопередачи при сканировании. Именно поэтому, в некоторых аппаратах (например, в цифровых копирах Canon модельного ряда GP) предусмотрена процедура замены белого шаблона через определенный период времени эксплуатации.

Еще хотелось бы отметить, что в цифровых фотокамерах также может применяться метод шаблонов. При этом эталоном черного цвета, считываемым непосредственно перед съемкой, является закрытый затвор.

 

Метод принудительной установки уровня

Этот метод наибольшее применение получил в фотоаппаратах и видеокамерах, кроме того, метод принудительной установки уровня черного цвета широко используется в сканерах цифровых копировальных аппаратов и МФУ. Идея этого метода крайне проста – в оперативной памяти сканирующего устройства по усмотрению пользователя устанавливается тот или иной уровень черного или белого цвета (рис.6). Для установки этих уровней может быть использовано либо меню устройства (фотоаппараты, видеокамеры и копировальные аппараты), либо драйвер, установленный на персональном компьютере (обычно для сканеров). Подобными регулировками, влияющими на уровни черного и белого цвета, являются:

- яркость;

- контрастность;

- чувствительность;

- резкость;

- включение различных функций (подавление шума, установка различных режимов копирования и съемки и т.п.).


Результат принудительной установки уровней черного и белого цветов в этом случае, проверяется, как правило, практическим методом – по качеству получаемого изображения.

Данный метод не позволяет автоматически компенсировать загрязнение оптики, как это делается в методе шаблонов. Единственным способом компенсации загрязнения (если не считать метод чистки оптики) является ограничение динамического диапазона сканирующего устройства путем снижения уровня белого и повышения уровня черного цвета.

 

Метод пустых точек

Этот метод часто называют методом «холостых» или «фиктивных» пикселей (dummy pixel). Метод используется исключительно для определения уровня черного цвета. Суть метода заключается в том, что в состав датчика изображения вводится некоторое количество дополнительных фотодетекторов, которые и получили название «холостые» пиксели. Эти пиксели не используются для считывания изображения. Холостые пиксели закрываются черной непрозрачной пленкой на этапе производства фотодатчика, в результате чего свет на них не попадает ни при каких условиях, т.е. эти пиксели и эта пленка являются внутренними элементами CCD, CMOS-сенсора или датчика CIS. В линейных датчиках изображения эти холостые пиксели располагаются по краям строки фотодетекторов – несколько десятков с одной стороны и несколько десятков – с другой. В матричных CCD и CMOS-сенсорах, холостые пиксели образуют, как правило, «рамку» активной области, хотя известны и такие датчики изображения, в которых холостые пиксели являются отдельными точками, размещаемыми между активными фотодетекторами в соответствующем порядке. В характеристиках датчиков, таких как разрешающая способность и количество пикселей, холостые пиксели не учитываются. Так, например, если указано что в фотоаппарате применяется датчик с 6-ю мегапикселями, то это значит что разговор идет исключительно о количестве фотодетекторов в активной зоне. Холостые пиксели предназначены для формирования уровня черного цвета, а также для определения уровня тепловых шумов. Фотодетекторы, соответствующие холостым пикселям, при считывании выдают такой уровень сигнала, который схемой распознавания должен восприниматься как черный цвет.

В процессе сканирования схема обработки изображения получает данные от фотодетекторов активной зоны. Из сигналов фотодетекторов активной зоны вычитается усредненный уровень сигнала холостых пикселей, в результате чего повышается контрастность считанного изображения.

Обычно холостые пиксели делятся на две группы:

- пиксели для формирования черного оптического цвета;

- пиксели для формирования уровня шума, вызванного тепловым дрейфом полупроводников.

Узнать количество холостых пикселей конкретного датчика изображения, их назначение и расположение относительно активных фотодетекторов, можно в документации на фотодатчик (в Data Sheet'е).

Наличие холостых пикселей, учитывающих тепловой дрейф полупроводников позволяет проводить автоматическую подстройку уровня черного цвета при изменении внешних атмосферных условий, в которых находится сканирующее устройство.

 

Метод считывания черного цвета

Этот метод использовался раньше в сканерах, но впоследствии потерял свою актуальность и вместо него стали применять вышеперечисленные методы определения уровня черного цвета. Однако метод считывания черного цвета получил свое второе рождение в цифровых фотокамерах, в которых он сейчас достаточно широко применяется. Итак, сущность метода рассмотрим на двух примерах.

Пример первый. Определение уровня черного в планшетных сканерах. Перед началом процедуры сканирования сканирующая каретка «выезжает» из своей начальной позиции. При этом сканирующая лампа выключена. Каретка останавливается под сканируемым документом, и сканер считывает сигналы с выхода фотодетектора при выключенной лампе. Полученный сигнал и является уровнем черного. Естественно, что в пределах строки величина этого сигнала несколько изменяется, но программным обеспечением сканера осуществляется вычисление его среднего значения. Далее каретка возвращается в исходное состояние, лампа включается и начинается процесс сканирования. Этот метод иногда называют еще методом считывания уровня черного цвета с оригинала. Еще раз обращаем внимание читателей, что такая методика использовалась в уже устаревших моделях сканеров, и на сегодняшний день неактуальна. Можно отметить, что усреднение величины черного цвета не обязательно, и вполне возможно, что сканер строит в памяти шаблон строки, считанной с оригинала при выключенной лампе. Это и является главным отличием данного метода от метода шаблонов, в котором для получения черного цвета использовался эталон. Здесь таким «эталоном» является сам сканируемый документ.

Пример второй. Определение уровня черного в фотокамерах. Непосредственно перед съемкой, в момент, когда затвор фотоаппарата закрыт, осуществляется считывание данных с фотодетектора. В результате, получается сплошной черный кадр, который записывается в оперативную память. На основании полученных данных вычисляется среднее значение черного цвета. Только после этого открывается затвор и фотодетектор на основе CCD или CMOS захватывает кадр. Из сигналов, образующих кадр, как и положено, вычитается значение уровня черного. Этот метод очень похож на метод построения шаблона черного цвета. В данном случае эталоном черного цвета является, как раз, закрытый затвор. Отличием рассматриваемого метода от метода шаблонов заключается в том, что здесь осуществляется усреднение величины черного цвета, в то время как в методе шаблона строится образ черного кадра и учитывается уровень черного цвета для каждой отдельной точки кадра. Но, в принципе, отличительная грань здесь очень тонкая и почти неразличимая.

Вот и все. Теперь мы с вами знаем, что происходит в сканерах, а также в фото- и видеокамерах непосредственно пред считыванием изображения.

 

Профессиональная инфракрасная паяльная станция


Яндекс.Метрика
Рейтинг@Mail.ru Яндекс цитирования