[发明专利]打印样本特征集

说明书

背景技术

打印机是使以电子形式存储的文档的文本和/或图形在诸如纸张或透明物之类的物理打印介质上产生的外围设备。打印机可以通过打印半色调打印图像。半色调是通过使用在尺寸上、形状上或间隔上变化的点而模拟连续色调成像的复印技术。“半色调”还可以被用于特别地指由该过程产生的图像。

附图说明

图1图示了用于确定打印样本的打印机的系统的示例。

图2图示了打印样本的示例。

图3图示了减法特征集提取器的示例。

图4图示了快速傅里叶变换（FFT）特征集提取器的示例。

图5图示了基于分布的特征集提取器的示例。

图6图示了感兴趣的区域的示例。

图7图示了感兴趣的区域的周界（perimeter）的示例。

图8图示了感兴趣的区域的显著（salient）搜索区的示例。

图9图示了打印文本特征集提取器的示例。

图10图示了用于确定打印样本的打印机的打印机分析器的示例。

图11图示了用于确定打印样本的打印机的示例方法的流程图的示例。

图12图示了用于确定打印样本的打印机的示例方法的流程图的另一个示例。

图13图示了可以被用于实现图1-12中图示的系统和方法的计算机系统的示例。

具体实施方式

图1图示了用于分析数目为N的打印样本4以识别打印了数目为N的打印样本4中的给定打印样本6的打印机的系统2的一个示例，其中N是大于或等于一的整数。可以将数目为N的打印样本4中的每个打印样本6实现为例如彩色打印样本、黑白打印样本等。在一些示例中，可以将每个打印样本6实现为包装（例如墨盒或调色剂盒的包装）上的印刷物。

数目为N的打印样本4中的每一个可以由扫描仪8进行扫描。可以将扫描仪8实现为例如具有大约600点每英寸（dpi）或更多的扫描分辨率的高分辨率彩色图像扫描仪。在一些示例中，可以将扫描仪8实现为线性成像阵列，诸如平板扫描仪。在其它示例中，可以将扫描仪8实现为二维阵列，诸如相机。在一些示例中，可以将相机与智能电话集成。扫描仪8可以将数目为N的打印样本4中的每一个的数字图像提供给打印机分析器10。例如，可以将打印机分析器10实现为计算机。

为了简化解释的目的，在本示例中，将系统2的不同组件图示和描述为执行不同的功能。然而，在其它示例中，所描述的组件的功能可以由不同组件执行，并且若干组件的功能性可以组合和运行在单个组件上。可以将组件实现为例如机器可读指令、硬件（例如专用集成电路）或实现为二者的组合（例如固件）。在其它示例中，组件可以跨网络（例如外部web（网络）服务）分布在远程设备之中。

在一些示例中，打印机分析器10可以与扫描仪8集成，其中可以将打印机分析器10实现在智能电话上。在其它示例中，可以使打印机分析器10从扫描仪8分离地实现，并且实现为个人计算机、服务器等。打印机分析器10可以包括用于存储机器可读指令的存储器14。打印机分析器10还可以包括用于访问存储器14和运行机器可读指令的处理单元15。例如，可以将处理单元15实现为处理器核。存储器14可以包括特征集提取器16。

特征集提取器16可以分析给定打印样本6的数字图像。图2图示了诸如图1中图示的给定打印样本6之类的给定打印样本50的数字图像的示例。给定打印样本50的数字图像可以包括文本和图形部分52。要理解的是在一些示例中，文本部分和图形部分可以分开（例如分割）成不同部分。可以识别数字图像上的区域（例如通过图1的特征集提取器16），该区域可以被称为感兴趣的区域（ROI）54。

参考回到图1，特征集提取器16可以识别ROI中的特征集。特征集可以是从ROI提取的特征的集合。在一些示例中，特征集可以包括诸如长轴/短轴之类的几何特征、圆度、形心、色域、光密度和对比度等。在其它示例中，特征集可以包括差分特征（例如做减法后的图像）。在又其它示例中，特征集可以包括基于分布的特征，诸如伴线（satellite）和多孔（porosity）。在再一些示例中，特征集可以是不同类型的特征的组合。为了提取特征集，特征集提取器16可以采用例如图像减法、快速傅里叶变换（FFT）等。可以将特征集实现为包括表征数目为N的打印样本4的给定打印样本6的打印机的特征的经过滤的特征集。