扫描和成像技巧

1.找到平台扫描仪的最佳扫描区域 我们可以找到扫描仪的最佳扫描区域,我们应该将图像放置在这里,以获得最佳、最保真的图像效果。 寻找的办法:将扫描仪的所有控制设成自动或默认状态,选中所有区域,以低分辨率扫描一张空白、白色或不透明块的样张。打开Adobe Photoshop软件,用均值化命令(Equalize菜单项)对它进行处理,然后就可以看见在扫描仪上哪儿有裂纹、条纹、黑点。我们可以打印这个文件,剪出最好的区域,以帮助我们放置图像。     

VC＋＋6.0中利用图像扫描控件控制扫描仪

本文主要介绍了一种简单地利用图像扫描控件控制扫描仪的方法。利用该方法,可以方便地在自己的处理图像的应用程序中,或其它需要涉及扫描图像的应用程序中添加扫描功能。     

软硬配速——提高扫描传输速度的技术

随着扫描仪扫描精度的不断提高,几乎所有使用过扫描仪的用户都对慢吞吞的图像传输速度心有不甘,特别是在处理大幅面彩色图像文件或需要高精度输出效果的场合。提高个人电脑与扫描仪之间的图象传输速度,最原始的解决之道为牺牲图像的扫描精度,无疑这种办法不能让用户满意也有悖于产品的使用之道,现阶段的优质扫描仪可通过软件和硬件接口设备提升传输速度。在扫描仪中内置 JPEG 图像压缩引擎,使扫描图像数据在被传送到计算机之前以 JEPG 文件格式压缩,从而使文件尺寸大大缩小,扫描速度、图像传输速度和文件处理效率得以大幅提高。内置压缩引擎操作简便,用户只须在扫描驱动界面的窗口中把图像格式选项设定为“JEPG 压缩格式”即可,尤其适合需要经     

两种应用传感器模式噪声的扫描仪源辨识策略

针对扫描图片的源辨识问题，本文探索利用传感器模式噪声（sensor pattern noise）进行源设备辨识的可能性及方法。由于扫描仪和数码相机具有类似的结构和成像原理，本文考虑使用矩阵参考模式和线状参考模式两种源辨识方法，并通过实验进行验证。     

平凡的精彩——Canon CanoScan 5000F扫描仪

应用需求:我公司使用扫描仪主要用来扫描图像,也有少量的文档扫描需求,要求扫描仪精度高、速度快,并具有瑕疵修补功能。同时,我们也希望使用的扫描仪具有操作简单,使用方便的特点。 应用环境:Canon CanoScan 5000F是一款A4幅面的平板扫描仪,具有最高2400×4800dpl的光学CCD扫描分辨率,并具备透扫功能,能够很好地用于图像、照片的扫描。CanoScan 5000F的USB2.0接口保证了扫描速度,能够有效地提高办公效率。适用于办公应用环境以及较专业的图像扫描输入领域。     

快速高效 完美表现——虹光AV600U专业文档扫描仪试用手记

文档扫描仪一般都采用主动式扫描方式,即通过扫描介质运动来完成对整体的扫描。它的扫描速度比较快,适合完成批量扫描任务。而平板式扫描仪则是通过控制扫描光源的运动来完成扫描,能扫描各种特殊介质,因此扫描精度较高。虹光推出的AV600U专业文档扫描仪则具备了两种扫描方式的特点,既能够象文档扫描仪一样具有较高的扫描速度以承担中小型企业日常繁重的批量文件扫描任务,又能象平板扫描仪一样具有较高的专业图像处理能力。     

基于GL847的扫描图像校正

扫描仪在扫描成像过程中,诸多因素会给扫描图像带来误差和扭曲,因而必须对其加以校正。在分析扫描仪误差产生原理的基础上,详细讨论了基于GL847的扫描图像增益与偏移校正机制,提出了一种有效的扫描图像校正参数获取方法。     

大幅面图像扫描手把手

本刊2004年2月刊上曾刊登了《学会照片扫描》一文,文中对大幅面图像扫描做了简单介绍。但经读者反映,文中所述的方法不够简单,实用性不强。本文便针对大幅面扫描做了一个详细介绍,希望对那些有这方面需要的读者朋友有所帮助！ 笔者身边有一台A4幅面的扫描仪,要扫描一张幅面比A4尺寸更大的海报或图像时,该怎么做呢?唯一可行的办法,就是将大幅面图像“分割”成小于A4幅面的小图像,再一一将小图像扫描出来,最后借助专业扫描工具的帮忙,将所有它们“还原”成原始的大幅面图像。下面就以A4扫描仪扫描A3尺寸的图像为例,详细介绍大幅面图像扫描的方法。     

IBM也有扫描仪

1997年9月23日,IBM宣布了一种新型彩色平板式扫描仪,面向小型办公或家庭办公市场、企业的设计人员及自由职业者。它是一个完整的图像解决方案,可协助用户制作清晰的高质量图像。这种新型彩色平板扫描仪具备30bit的软件增强色彩,分辨率最高可达9600 × 9600dpi;能扫描彩色和黑白文件及图像,扫描幅面为8.5英寸×14英寸。扫描较厚的文件时,可卸掉扫描仪的盖板。无论扫描邮票、明信片、一般信函或法律文件,该扫描仪都能产生明快的超清晰图像。 IBM彩色平板扫描仪配备了一个增强并行端口,用户可从PC上进行存储、分发文件     

洗相进入“数字化”

以目前的手段来说,用数字技术印照片最成熟的工艺是用平板扫描仪扫描仪扫描传统方式拍摄的照片、负片或正片,经图像处理软件处理后,再在输出软件的驱动下,由彩色喷墨打印机输出。经过实践证明,在12英寸以上的彩印,可以用数字技术来取传统彩色照片的洗印。一、制作无缺陷的照片摄影爱好者都知道,想放一张没有缺陷的照片几乎是不可能的。而数字技术就可以,用图像处理软件,可以将照     

Intrinsic Sensor Noise Features for Forensic Analysis on Scanners and Scanned Images

A large portion of digital images available today are acquired using digital cameras or scanners. While cameras provide digital reproduction of natural scenes, scanners are often used to capture hard-copy art in a more controlled environment. In this paper, new techniques for nonintrusive scanner forensics that utilize intrinsic sensor noise features are proposed to verify the source and integrity of digital scanned images. Scanning noise is analyzed from several aspects using only scanned image samples, including through image denoising, wavelet analysis, and neighborhood prediction, and then obtain statistical features from each characterization. Based on the proposed statistical features of scanning noise, a robust scanner identifier is constructed to determine the model/brand of the scanner used to capture a scanned image. Utilizing these noise features, we extend the scope of acquisition forensics to differentiating scanned images from camera-taken photographs and computer-generated graphics. The proposed noise features also enable tampering forensics to detect postprocessing operations on scanned images. Experimental results are presented to demonstrate the effectiveness of employing the proposed noise features for performing various forensic analysis on scanners and scanned images.      

A novel SVM-based handwritten Tamil character recognition system

This paper describes a system for recognizing offline handwritten Tamil characters using support vector machine (SVM). Data samples are collected from different writers on A4 sized documents. They are scanned using a flat bed scanner at a resolution of 300 dpi and stored as gray-scale images. Various preprocessing operations are performed on the digitized image to enhance the quality of the image. Pixel densities are calculated for 64 different zones of the image and these values are used as the features of a character. These features are used to train the SVM. The SVM is tested for the first time to recognize handwritten Tamil characters. The system has achieved a very good recognition accuracy of 82.04% on the handwritten Tamil character database.     

一种快速的三维扫描数据自动配准方法

研究了两幅和多幅深度图像的自动配准问题.在配准两幅深度图像时,结合二维纹理图像配准深度图像,具体过程是:首先,从扫描数据中提取纹理图像,特别地,针对不包含纹理图像的扫描数据提出了一种根据深度图像直接生成纹理图像的方法;然后,基于SIFT(scale-invariant feature transform)特征提取纹理图像中的兴趣像素,并通过预过滤和交叉检验兴趣像素等方法从中找出匹配像素对的候选集;之后,使用RANSAC(random sample consensus)算法,根据三维几何信息的约束找出候选集中正确的匹配像素对和相对应的匹配顶点对,并根据这些匹配顶点对计算出两幅深度图像间的刚体置换矩阵;最后,使用改进的ICP(iterative closest point)算法优化这一结果.在配准多幅深度图像时,提出了一种快速构建模型图的方法,可以避免对任意两幅深度图像作配准,提高了配准速度.该方法已成功应用于多种文物的三维逼真建模.     

基于层次匹配下多种特征融合的蕾丝花边检索方法

针对基于图像纹理特征的蕾丝花边检索方法效率低下问题,为提高蕾丝花边检索效率,提出一种基于层次匹配下多种特征融合的蕾丝花边检索方法。通过运用图像纹理特征标识图像,利用Canny算子处理纹理图像,得到彩色Canny图像及其灰度梯度共生矩阵GGCM,采用能量、梯度平均、灰度平均、相关等二次统计特征参数描述图像的纹理特征,将上述提取纹理特征结合形状特征和SURF特征进行逐层匹配,实现层次匹配下多种特征的融合,弥补单个匹配方法的不足,同时在蕾丝花边库中验证所提检索方法的正确率。实验结果表明,与其他匹配方法相比,该方法提取的纹理特征具有更强的纹理鉴别能力,能较好地实现蕾丝花边检索,有效地提高了检索方法的速率和准确率。     

Identification of a specific person using color,height, and gait features for a person following robot

This paper describes a person identification method for mobile service robots using image and range data. Person identification is a necessary function in order for mobile service robots to locate the target person for those services. Among various sensory features, image-based appearance features have often been used for person identification. They are, however, not effective in severe illumination environments such as a strong backlight. Therefore, we use two illumination-independent features, height and gait, in addition to appearance features for a more robust identification. To this end, we have developed a new method of extracting the gait feature (step length and speed), based on a maximum likelihood estimation of supporting leg positions in accumulated range data. We combine these features and use an online boosting approach to create the specific person classifier. It allows the robot to identify the specific person robustly even in a severe illumination environment. We tested our multi-feature person identification method, combined with a range data-based person tracker, in a specific person following scenario to demonstrate the effectiveness of this method.     

基于VR技术的三维图像景区救助人员定位仿真

为了解决传统技术易受外界干扰,造成三维图像景区救助人员视觉特征存在缺失,导致后续定位精度偏低的问题,提出基于VR技术(虚拟现实技术)的三维图像景区救助人员定位方法。对真实景区环境利用激光测量技术(LMS)进行平扫,获得景区三维扫描点云;采用VR技术进行景区图像三维重建,从中设置几何投影模型表示在现实环境中的透视转换模型,通过非线性算法提取描述救助人员的视觉特征;利用Euler距离实现景区救助人员视觉特征匹配与定位。实验结果表明,将本文的方法应用于三维图像景区救助定位,大大提高了救助人员定位的准确性和效率,证明了上述方法相对于传统的定位方法更具鲁棒性,能够稳定快速地完成三维图像景区救助人员目标的定位。     

Finger-vein authentication based on deformation-tolerant feature-point matching

A novel method for finger-vein authentication based on feature-point matching is proposed and evaluated. A finger-vein image captured by infrared light contains artifacts such as irregular shading and vein posture deformation that can degrade accuracy of finger-vein authentication. Therefore, a method is proposed for extracting features from vein patterns and for matching feature points that is robust against irregular shading and vein deformation. In the proposed method, curvature of image-intensity profiles is used for feature point extraction because such image profiles are a robust feature against irregular shading. To increase the number of feature points, these points are extracted from any positions where vein shape is non-linear. Moreover, a finger-shape model and non-rigid registration method are proposed. Both the model and the registration method correct a deformation caused by the finger-posture change. It is experimentally shown that the proposed method achieves more robust matching than conventional methods. Furthermore, experiments on finger-vein identification show that the proposed method provides higher identification accuracy than conventional methods.     

积厚文档扫描图像校正

扫描已装订的积厚文档时,由于页面不能紧贴于扫描平面,会产生两个问题：(1)扫描图像中离装订线较近的一侧出现黑色的阴影区域;(2)阴影区域中的文本产生扭曲．基于图像信息和几何变形信息,提出一种去除阴影和校正文本的算法．首先采用分块自动阈值算法去除阴影;然后通过垂直投影函数、有效包围盒和标记点提取文本行中心线,中心线被用于全局几何参数的估计;最后,扭曲的文本通过估计的几何参数和分片四边形映射进行校正．实验结果表明该算法能给出较好的校正结果．     

基于成像传感器特征的相机源识别

基于模式分类的方法,提出一种利用成像传感器特征进行相机源辨识的鲁棒性方法。分析数码相机成像的特点,提取传感器噪声信息的统计特征,设计一个鲁棒的分类器来确定相机的品牌/型号。所提取的图像特征包括图像去噪差值、小波域子带统计矩以及通道颜色特征。实验结果表明所设计的算法不仅可以有效地正确辨识相机品牌/型号,还具有良好的鲁棒性。