CN1291586C - 图像处理方法、装置、程序及记录了该程序的记录介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种图像处理方法、装置、程序及记录了该程序的记录介质。图像处理装置(2)具有：检测乳剂伤像素的缺陷像素检测部(11)；和通过将所述乳剂伤像素作为对象来实施内插处理，作成所述乳剂伤像素的修复图像数据的内插部(12)；算出图像数据的标准偏差，根据所述标准偏差来决定输入图像的粒状度的标准偏差算出部(13)；对每个乳剂伤像素，将对所述粒状度乘以随机数后的值与所述修复图像数据相加的颗粒状附加部(14)。由此，在对缺陷像素实施了内插处理后，可尽可能地缩小对应缺陷像素的地方与正常像素的地方的图像品质的差别。

Description

图像处理方法、装置、程序及记录了该程序的记录介质

技术领域

本发明涉及对通过扫描仪等从图像记录材料中读出的数字图像数据实施除去附在所述图像记录材料上的损伤、灰尘、污垢等的缺陷的影响的图像处理方法、图像处理装置、图像处理程序、记录了图像处理程序的记录介质。

背景技术

在将作为图像记录材料的照片胶片所记录的图像进行输入的同时、并输出到感光纸的洗印机中，有采用透过照片胶片的图像的光，将感光纸曝光的模拟方式的洗印机，和通过扫描仪等从透过照片胶片的图像的光读取数字图像数据(以下称为「图像数据」)，根据所述图像数据将感光纸曝光的数字方式的洗印机。

在两种方式均在照片胶片上附有损伤、灰尘、污垢(以下总称为「缺陷」)时，在被洗印到感光纸上的图像上就会产生浓度的变动及缺损等不良现象的情况。因此，在以往，为了缓和这样的不良现象，作为透过照片胶片的光，两种方式均采用散射光。并且，在数字方式的洗印机的情况下，通过对图像数据实施图像处理，就可以从图像数据上除去所述缺陷的影响(参照专利文献1～4)。

在这里，对除去所述缺陷的影响的图像处理进行以下说明。首先，让红外光透过照片胶片。红外光因照片胶片上的所述缺陷而被散射，但不受被记录在照片胶片上的图像的影响。因此，在通过扫描仪等读取透过照片胶片的红外光所取得的红外线图像数据中，主要包含与所述缺陷有关的信息。这样，在输入图像中，受到所述缺陷的影响的像素，其红外线图像数据就处于降低的状态。这样，就可以将红外线图像数据相对降低的像素判断为受到所述缺陷的影响的像素(以下称为「缺陷像素」)。

接下来，让照片胶片透过可视光。在这里，可视光受照片胶片的图像的影响，同时因照片胶片上的所述缺陷而被散射。因此，在通过扫描仪等对所述缺陷像素读取透过照片胶片的可视光所得到的每个R(Red：红)，G(Green：绿)，B(Blue：蓝)的图像数据中，也产生了和所述红外线图像数据同样程度的值的降低。

这样，通过对与所述缺陷像素有关的每个R，G，B的图像数据加上作为修正量的红外线图像数据的降低量，就可以进行除去所述缺陷的影响的处理。

但是，采用所述红外线图像数据的图像处理，对受到附在照片胶片的基面上的损伤的影响的缺陷像素是有效的，但对受到附在乳剂面上的损伤(以下称为「乳剂伤」)的影响的像素，要除去其影响是很困难的。下面就其理由进行说明。

所谓在照片胶片的乳剂面上附有损伤的状态，是指由于形成照片胶片的色素被削减、图像处于被破坏的状态。另外，所谓胶片的乳剂面，是指如图8所示那样在基面上，由红感光层(青色色素)、绿感光层(品红色色素)、蓝感光层(黄色色素)按顺序所构成的感光层。

在这里，在所述乳剂面上附有损伤时，如图8所示，在按顺序各感光层从蓝感光层开始被削减时，各感光层的缺损量是不同的。这样，因乳剂伤所受到影响的像素(以下称为「乳剂伤像素」)的每个R，G，B的图像数据，与没有乳剂伤的状态相比较，每个颜色成分根据不同的量而增加。这样，即使对乳剂伤像素实施对每个R，G，B的图像数据分别加上红外线图像数据的降低量，要想除去乳剂伤的影响也是很困难的。

因此，就有必要对所述乳剂伤像素实施和所述红外线图像数据的处理不同的处理。另一方面，根据专利文献5的段落〔0104〕的记述，理想的是通过对所述乳剂伤像素的图像数据实施内插处理，除去乳剂伤的影响。

【专利文献1】

特开平6-28468号公报

【专利文献2】

特开2000-341473号公报

【专利文献3】

特开2000-349968号公报

【专利文献4】

特开2001-157003号公报

【专利文献5】

特开2001-78038号公报

在这里，所谓所述内插处理，是指通过根据位于乳剂伤像素等的缺陷像素的周围的正常像素(没有受到所述缺陷的影响的像素)的每个R，G，B的图像数据，作出缺陷像素的每个R，G，B的修复图像数据，来除去所述缺陷的影响。但是，根据所述内插处理，处于没有缺陷的状态的颜色可以将其浓度进行再现，但由于输出图像被实施了平滑化处理，因而粒状度就降低。即、在输出图像中，与所述缺陷像素相对应的地方的颗粒状(噪声成分)与其他的地方相比变少了，对应所述缺陷像素的地方就非常明显。

这样，即使对所述缺陷像素实施了内插处理，也会输出被实施了处理的像素明显的图像，因而就很难说输出了除去所述缺陷的影响的图像。

发明内容

本发明就是为了解决所述的问题点而产生的，其目的在于，提供：在对乳剂伤像素等的缺陷像素实施了内插处理的情况下，通过使与缺陷像素相对应的地方尽可能不明显，来除去所述缺陷的影响的图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序、记录了图像处理程序的记录介质。

为了解决所述问题，本发明之1的图像处理方法为：对于从图像记录材料中所取得的输入图像的图像数据，从所述图像数据中除去附在所述图像记录材料上的损伤、灰尘、污垢等缺陷的影响，其特征在于，具有：检测受到所述缺陷的影响的缺陷像素的步骤；和通过将所述缺陷像素作为对象来实施内插处理，生成所述缺陷像素的修复图像数据的步骤；算出图像数据的标准偏差，根据所述标准偏差来决定输入图像的粒状度的步骤；对每个缺陷像素，将所述粒状度乘以随机数的值加到所述修复图像数据内的步骤。

另外，为了解决所述问题，本发明之8所述的图像处理装置为：对于从图像记录材料所取得的输入图像的图像数据，从所述图像数据中除去附在所述图像记录材料上的损伤、灰尘、污垢等缺陷的影响，其特征在于，具有：缺陷像素检测部，其检测受到所述缺陷的影响的缺陷像素；内插部，其通过将所述缺陷像素作为对象来实施内插处理，生成所述缺陷像素的修复图像数据；标准偏差算出部，其算出图像数据的标准偏差，根据所述标准偏差来决定输入图像的粒状度；颗粒状附加部，其对每个缺陷像素，将以所述粒状度乘以随机数的乘积值与所述修复图像数据相加。

根据所述构造或步骤，从输入图像中检测出受到附在所述图像记录材料上的损伤、灰尘、污垢等缺陷的影响的缺陷像素。并且，由于将所述缺陷像素作为对象来实施内插处理，因而就可以对每个缺陷像素作成修复图像数据。在这里，所述缺陷像素的像素的粒状度就会降低。

接下来，算出图像数据的标准偏差，根据所述准偏差来决定输入图像的粒状度。在这里，可以将所述标准偏差考虑为图像数据的分散状况的程度。另外，像素的粒状度被认为是起因于属于包含所述像素的周边领域的各像素的图像数据的分散状况的。因此，就可以将图像数据的标准偏差考虑为所述粒状度。

然后，对每个缺陷像素，将所述粒状度乘以随机数的值加到所述修复图像数据内。即、对于每个缺陷像素，由于输入图像的图像数据的分散状况的尺度乘以随机数，因而就可以使各缺陷像素具有疑似输入图像的颗粒状的分散。这样，即使在对所述缺陷像素实施了内插处理的情况下，也可以尽可能使与缺陷像素相对应的地方不明显。

本发明之2所述的图像处理方法，其特征在于，在所述步骤的基础上，还具有：在输入图像上，以规定像素数逐步移动由基准像素数构成的蒙板，并且在各移动位置上算出所述蒙板所包含的各像素的图像数据的标准偏差的步骤；和算出各移动位置的所述蒙板的所述标准偏差的平均值的步骤，决定将所述平均值作为所述输入图像的粒状度。

某像素的粒状度，起因于包含所述像素的周边领域的各像素的图像数据的分散状况。另一方面，在输入图像中，在浓淡的边缘多的情况下，输入图像的各像素的标准偏差就受到所述浓淡的边缘的影响。因此，就可以认为输入图像的数个像素单位的图像数据的标准偏差的平均值比输入图像的各像素的图像数据的标准偏差更接近于输入图形的粒状度。

因此，根据所述步骤，在输入图像上，以规定像素数逐步移动由基准像素数构成的蒙板，并且在各移动位置上算出所述蒙板所包含的各像素的图像数据的标准偏差。即、对每数个像素单位求得图像数据的标准偏差。

并且，算出各移动位置的各蒙板的所述标准偏差的平均值，将所述平均值作为所述输入图像的粒状度来决定。这样，就可以比单纯地将输入图像的各像素的图像数据的标准偏差作为所述粒状度求得更接近于输入图像的粒状度的值。

本发明之3所述的图像处理方法，其特征在于，在所述步骤的基础上，按照避免在各移动位置上产生像素的重复的方式移动所述蒙板。

根据所述步骤，由于避免产生像素的重复在各移动位置上移动所述蒙板，因而就可以减少蒙板的移动次数，提高处理速度。

本发明之4所述的图像处理方法，其特征在于，在所述步骤的基础上，在除去缺陷像素的图像数据后算出所述标准偏差。

缺陷像素的图像数据，不是本来的数据，而是异常的数据，因而通过将这样的数据除去来求得所述标准偏差，就可以更正确地算出输入图像的图像数据的标准偏差。

本发明之5所述的图像处理方法，其特征在于，在所述步骤的基础上，在从-0.5到+0.5的范围内产生所述随机数。

在标准偏差的范围内，即使将分散的正的数据附加到某像素数据群，由于各图像数据的平均值变高，因而就失去了本来的图像整体的浓度。因此，要想不改变各图像数据的平均值、将颗粒状附加到某图像数据群，就有必要在将0作为中央值的标准偏差的范围(即、-标准偏差～+标准偏差的范围)内，将分散的数据附加到图像数据群。

另一方面，从图像数据群所得到的标准偏差，不仅受到图像粒状度的影响，也受到图像的浓淡的边缘的影响。因此，在±标准偏差的范围内，即使将分散的数据附加到某图像数据群，也成为被附加了比输入图像本来的粒状度强的粒状度。这样，为了附加输入图像本来的粒状度，就有必要调整所附加的数据的分散程度。在这里，由于作为经验，理想的是附加的数据的分散程度的宽度为±0.5×标准偏差，因而在-0.5～0.5的范围内产生所述随机数时，就可以附加输入图像本来的粒状度。

本发明之6所述的图像处理方法，其特征在于，在所述步骤的基础上，所述图像记录材料为照片胶片。

在照片胶片上附有所述缺陷、从照片胶片所取得的图像数据中除去所述缺陷的影响的情况下，由于要实施很多的内插处理，因而有必要进行所述颗粒状附加处理。

本发明之7所述的图像处理方法，其特征在于，在所述步骤的基础上，所述缺陷为附在所述照片胶片的乳剂面上的损伤。

在从所述图像数据中除去附在照片胶片的乳剂面上的损伤的影响的情况下，用基于红外线图像数据的图像处理是很困难的，必须实施内插处理。因此，可以说有必要对受到附在乳剂面上的损伤的影响的像素实施所述颗粒状附加处理。

本发明之9所述的图像处理程序，为了解决所述问题，其特征在于：是使计算机执行本发明之1至7中任意一项所记述的图像处理方法的程序。另外，本发明之10所记述的记录有图像处理程序的记录介质，为了解决所述问题，其特征在于：记录有计算机可读取的本发明之9所述的图像处理程序。

这样，通过所述介质或网络，将图像处理程序安装到一般的计算机上，就可以采用该计算机实现所述的图像处理方法，换言之，可以使该计算机作为图像处理装置来发挥功能。

另外，为了解决所述问题，本发明的图像处理方法为：对于从图像记录材料所取得的输入图像的图像数据，从所述图像数据中除去附在所述图像记录材料上的损伤、灰尘、污垢等缺陷的影响，其特征在于，也可以为具有：检测受到所述缺陷的影响的缺陷像素的步骤；和通过将所述缺陷像素作为对象来实施内插处理，生成所述缺陷像素的修复图像数据的步骤；算出图像数据的色散，根据所述色散来决定输入图像的粒状度的步骤；对每个缺陷像素，将所述粒状度乘以随机数的值加到所述修复图像数据内的步骤的步骤。

附图说明

图1为表示本实施例的照片处理系统的概略构造的方框图。

图2(a)为表示在输入图像上设定蒙板的模式图，(b)为表示输入图像和所述蒙板的关系的说明图，(c)为表示将所述蒙板对每一个像素进行移动的情况的说明图，(d)为表示将所述蒙板按每7个像素来进行移动的情况的说明图。

图3为表示在为所述照片处理系统的构成要素的图像处理装置中所实施的处理的流程的流程图。

图4为表示在为所述图像处理装置的构成要素的标准偏差算出部所实施的处理的流程的流程图。

图5为从带有乳剂伤的照片胶片中所取得的样本图像。

图6为对图5的样本图像实施内插处理所得到的样本图像。

图7为对图6的样本图像实施颗粒状附加处理所得到的样本图像。

图8为照片胶片的截面图。

图中：1-胶片扫描仪，2-图像处理装置，3-照片洗印装置，11-缺陷像素检测部，12-内插部，13-标准偏差算出部，14-颗粒状附加部。

具体实施方式

本发明涉及对从图像记录材料中所取得的数字图像数据(以下称为「图像数据」)实施除去附在图像记录材料上的损伤、灰尘、污垢等的缺陷的影响的图像处理。在以下，对在作为图像记录材料的照片胶片中、从图像数据中除去所述照片胶片的乳剂伤的影响的图像处理方法、图像处理装置的实施方式进行说明。

根据附图对本发明的实施例1进行如下说明。图1为表示本实施例的图像输出系统的概要构造的方框图。所述图像输出系统为具有胶片扫描仪1和图像处理装置2、照片洗印装置3的构造。

胶片扫描仪1比如通过将来自光源的光照射到为照片胶片的负片上并在CCD(Charge Coupled Device)接受该透过光，读出将负片所记录的图像数据作为输入图像的每个R，G，B的模拟信号。并且，胶片扫描仪1将所读出的每个R，G，B的模拟信号变换为每个R，G，B的图像数据(数字数据)，并将所述图像数据输出到图像处理装置2。

另外，胶片扫描仪1通过将红外光照射到所述负片上并由CCD(ChargeCoupled Device)接收该透过光，读出将负片所记录的图像数据作为输入图像的红外线的模拟信号。并且，胶片扫描仪1将所读出的红外线的模拟信号变换为红外线图像数据(IR，数字数据)，并将所述红外线图像数据输出到图像处理装置2。

图像处理装置2为：在输入所述每个R，G，B的图像数据及所述红外线图像数据的同时，根据每个R，G，B的图像数据，实现除去附在照片胶片上的乳剂伤的影响的图像处理的单元。并且，图像处理装置2将实施了所述图像处理的每个R，G，B的图像数据输出到照片洗印装置3。

另外，图像处理装置2是由基于PC(Personal Computer)的装置所构成，比如由图中未示出的PC主体、监视器等的显示装置、键盘、鼠标等的输入装置等所构成。对于该图像处理装置2，在后面进行详细说明。

照片洗印装置3根据被图像处理装置2实施了所述图像处理的每个R，G，B的图像数据，通过将感光材料的感光纸进行曝光，将图像洗印到感光纸上。作为将适合所述图像数据的光照射到感光纸的照射头，采用根据所述图像数据、在每个像素可以调制对感光纸的照射光的调制元件。

作为这样的调制元件，比如可以举出PLZT曝光头、DMD(DigitalMicromirror Device)、LCD(Liquid Crystal Display)、LED(Light EmittingDiode)板、激光、FOCRT(Fiber Optic Cathode Ray Tube)、CRT(CathodeRay Tube)等。

另外，照片洗印装置3也可以作为可进行负片的扫描和感光纸的曝光两方面的自动洗印机的构造。在该情况下，通过作为将图像输出系统、和进行从图像的读出到洗印的自动洗印机、由PC(Personal Computer)等所构成的图像处理装置2连接起来的构造，就可以达到系统的简便化。

下面，对图像处理装置2进行详细的说明。图像处理装置2如图1所示那样，是由缺陷像素检测部11、内插部12、标准偏差算出部13、颗粒状附加部14构成。

缺陷像素检测部11为：在从胶片扫描仪1输入每个R，G，B的图像数据及红外线图像数据的同时，从构成输入图像的整体像素中很精确地检测出乳剂伤像素的单元。并且，缺陷像素检测部11在将每个R，G，B的图像数据输出到内插部12及标准偏差算出部13的同时，将表示乳剂伤像素的位置的缺陷像素信息输出到内插部12及颗粒状附加部14。

在这里，作为检测乳剂伤的方法，采用特愿2002-295330号(在本申请提出前的确认时还未发表)所记述的技术。该技术的原理概要在后面进行说明。

内插部12为：通过根据缺陷像素检测部11送来的每个R，G，B的图像数据及所述缺陷像素信息，只将所述乳剂伤像素作为对象来实施内插处理，来作成各乳剂伤像素的修复图像数据的单元。并且，内插部12将每个R，G，B的图像数据(也包括修复图像数据)输出到颗粒状附加部14。

在这里，所谓所述内插处理，是指将位于乳剂伤像素的周围的所述正常像素作为格子点像素，根据所述格子点像素的图像数据，作成修复图像数据，将所述修复图像数据作为成为内插对象的乳剂伤像素的数据的处理。另外，作为所述内插处理，也可以应用从专利文献5的段落号码〔0117〕至〔0135〕所记述的步骤。

标准偏差算出部13为：根据由缺陷像素检测部11送来的每个R，G，B的图像数据，在算出图像数据的标准偏差的同时，将所述标准偏差作为输入图像的粒状度来决定的单元。并且，标准偏差算出部13将表示所决定的粒状度的粒状度数据输出到颗粒状附加部14。

颗粒状附加部14为：根据由内插部12所发送来的每个R，G，B的图像数据、由缺陷像素检测部11送来的缺陷像素信息及由标准偏差算出部13送来的粒状度数据，实现对各乳剂伤像素实施颗粒状附加处理的单元。在这里，所述所谓颗粒状附加处理，是指对每个乳剂伤像素，将所述粒状度乘以随机数的值加到所述修复图像数据内的处理。另外，对于决定标准偏差算出部13的粒状度的方法及颗粒状附加部14的所述颗粒状附加处理，在后面详细进行说明。

并且，颗粒状附加部14将颗粒状处理后的每个R，G，B的图像数据输出到照片洗印装置3。

下面，根据图3，对图像处理装置2的处理的流程进行说明。首先，缺陷像素检测部11以由胶片扫描仪1所输入的每个R，G，B的图像数据及红外线图像数据为基准，从构成输入图像的整体像素中检测出乳剂伤像素(S1)。另外，在图5中表示了从带有乳剂伤的照片胶片中取得的样本图像。

并且，内插部12以由缺陷像素检测部11所输入的每个R，G，B的图像数据及缺陷像素信息为基准，只将所述乳剂伤像素作为对象来实施内插处理(S2)。这样，就可以作成各乳剂伤像素的修复图像数据。在这里，在图6中表示了对图5的样本图像的乳剂伤像素实施了内插处理后的样本图像。

然后，标准偏差算出部13算出图像数据的标准偏差，并将所述标准偏差作为输入图像的粒状度来决定(S3)。然后，颗粒状附加部14根据每个R，G，B的图像数据、缺陷像素信息及表示输入图像的粒状度的粒状度数据，来实施颗粒状附加处理(S4)。在这里，在图7中表示了对图6的图像的乳剂伤像素实施了颗粒状附加处理后的样本图像。并且，颗粒状附加部14将颗粒状附加处理后的每个R，G，B的图像数据输出到照片洗印装置3，照片洗印装置3根据颗粒状附加处理后的每个R，G，B的图像数据，将图像洗印到感光纸上。

在这里，对在缺陷像素检测部11所实施的检测乳剂伤像素的处理(S1)进行详细的说明。

<检测乳剂伤像素的处理>

首先，缺陷像素检测部11为了算出输入图像的CF值，对构成输入图像的各像素实施(1)(2)公式的运算。

第1变量X＝Rdat_k，1-IR dat_k，1+IR ave_k，1…(1)

第2变量Y＝Rdat_k，1…(2)

Rdat_k，1：输入图像的各像素的R的图像数据

IR dat_k，1：输入图像的各像素的IR的图像数据

IR ave_k，1：输入图像的各像素的IR的图像数据的平均值

并且，缺陷像素检测部11采用根据(1)(2)公式所求得的第1变量X和第2变量Y，来实施(3)公式的回归计算。

一次回归公式Y＝αX+β…(3)

在这里，对公式(3)进行说明。如以往技术的项所说明的那样，红外线图像数据在因所述缺陷受到影响的同时，不受到照片胶片的图像的影响。因此，当将(1)公式的IR ave_k，1看作为正常像素的红外线图像数据时，可以将(-IR dat_k，1+IR ave_k，1)看作为来自没有所述缺陷像素的缺陷的状态的红外线图像数据的降低量。因此，就可以将(3)公式的切片β考虑为来自没有各缺陷像素的缺陷的状态的红外线图像数据的降低量的平均值。

接下来，缺陷像素检测部11实施公式(4)的运算。

CF值＝IR ave_k，1+β…(4)

所谓CF值，是指从没有缺陷状态的照片胶片中取得的红外线图像数据。公式(4)之所以成立，是由于红外线图像数据的平均值比所述缺陷低，因而就可以将CF值和红外线图像数据的平均值的差考虑为来自没有各缺陷像素的缺陷的状态的红外线图像数据的降低量的平均值。因此，就可以将象这样所求得的CF值考虑为所述正常像素的红外线图像数据。

还有，缺陷像素检测部11如这样在算出CF值后，就实施乳剂伤像素的检测。在这里，乳剂伤像素的红外线图像数据可以考虑为比位于以所述乳剂伤像素为中心的规定的范围(比如7×7像素)的正常像素的红外线图像数据的平均值的规定量要低。这是因为红外光因乳剂伤而散射。这样，在输入图像上设定由基准像素数(7×7像素)所构成的蒙板，就可以设定将满足下面所示的(5)公式的中心像素判断为乳剂伤像素的条件。另外，缺陷像素检测部11将红外线图像数据表示为CF值以上的像素作为正常像素来检测。由于所谓CF值为在照片胶片上没有缺陷的状态的红外线图像数据，因而就可以将红外线图像数据为CF值以上的像素考虑为正常像素。

IR dat_m，n＜IR ave_m，n-第1规定量…(5)

IR dat_m，n：蒙板内的中心像素的红外线图像数据

IR ave_m，n：蒙板内的各正常像素的红外线图像数据的平均值

另一方面，所谓乳剂伤，是指因照片胶片的乳剂面的每个颜色成分的显色层缺损所产生的损伤。因此，在将光照射到照片胶片的乳剂伤时，由于缺损的地方不吸收光，因而透过光量就比没有乳剂伤的状态要增加。即、在乳剂伤像素中，各颜色成分的图像数据的平均值Ddat与没有乳剂伤的状态相比为上升。在这里，各颜色成分的图像数据的平均值Ddat可以根据(6)公式来算出。

Ddat＝(R+G+B)/3…(6)

R：R的图像数据

G：G的图像数据

B：B的图像数据

另外，在胶片扫描仪1中，输入图像的模拟信号，通过被标本化及量化，被变换为图像数据(数字数据)。因此，在根据所述图像数据被再现的图像中，多数的像素具有同样图案的信息。这样，在以某像素为中心的规定领域内，如果该规定领域内的所有的像素为正常像素的话，就可以考虑该规定领域内的各像素的Ddat基本相等。即、在输入图像中，如果以乳剂伤像素为中心设定规定像素数的蒙板的话，就可以考虑位于所述蒙板内的各正常像素的Ddat的平均值为没有所述乳剂伤像素的乳剂伤状态的Ddat。并且，在考虑到在乳剂伤像素中、各颜色成分的图像数据的平均值Ddat与没有乳剂伤的状态相比为上升的同时，可以考虑乳剂伤像素的Ddat比位于周围的各正常像素的Ddat的平均值的规定量要高。这样，在输入图像上设定由基准像素数(7×7像素)所构成的蒙板，对于所述蒙板内的各像素，就可以将满足(7)公式所表示的条件的中心像素考虑为乳剂伤像素。

Ddat_m，n＞Dave_m，n+第2规定量…(7)

Ddat_m，n：蒙板内的中心像素的Ddat

Dave_m，n：蒙板内的各正常像素的Ddat的平均值

在这里，在并用(5)公式及(7)公式的条件时，就可以很精确地判断乳剂伤像素。这样，缺陷像素检测部11对输入图像的各像素，就将满足(5)公式和(7)公式的条件的像素作为乳剂伤像素来检测出。另外，在这里，作为检测乳剂伤像素的方法，是采用特愿2002-295330号所记述的步骤的一部分的，但并不限定于该步骤。作为其他的检测乳剂伤像素的步骤，也可以应用特开2001-78038号公报的段落号从〔0098〕至〔0105〕所记述的步骤。

接下来，根据图4的流程图，对决定在标准偏差算出部13中所实施的输入图像的粒状度的步骤进行说明。

<粒状度的决定方法及颗粒状附加处理>

首先，如图2(b)所示，标准偏差算出部13在输入图像中设定由基准像素数(7×7像素)所构成的蒙板。然后，标准偏差算出部13如图2(c)所示那样，在输入图像上在对每一个像素移动所述蒙板时，在各移动位置上算出所述蒙板所包含的各像素的图像数据的标准偏差(S11)。并且，在所述蒙板通过输入图像的整体像素之前，反复进行所述移动及所述标准偏差的计算。

在这里，在数学式1中表示了为了算出所述蒙板所包含的各像素的图像数据的标准偏差的运算的同时，表示所述蒙板的模式图在图2(a)中示出。另外，在以下描述中，为了说明上的方便，只对R的图像数据进行说明，对G，B的图像数据也实施同样的处理。

【数学式1】

${\mathrm{Rave}}_{x,y}=\frac{\underset{i=-3}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=-3}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{Rdat}}_{x+i,y+j}}{n}$

${\mathrm{Rsd}}_{x,y}=\sqrt{\frac{\underset{i=-3}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=-3}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}{({\mathrm{Rave}}_{x,y}-{\mathrm{Rdat}}_{x+i,y+j})}^2}{n}}$ ※x＝1～NX,Y＝1～NY

Rave_x，y：蒙板内的各像素的R的图像数据的平均值

Rsd_x，y：蒙板内的各像素的图像数据的标准偏差

Rdat_x+y，y+j：蒙板内的各像素的R的图像数据

NX：输入图像的行方向的像素数

NY：输入图像的列方向的像素数

n：蒙板内的各像素的个数

另外，在算出数学式1的Rsd_x，y的公式中，分母为n，但也可以为(n-1)。

另外，在算出所述蒙板所包含的各像素的图像数据的标准偏差时，最好将乳剂伤像素的图像数据除去来进行运算。这是因为，乳剂伤像素的图像数据为异常状态的数据，通过将这样的像素除去来求得所述标准偏差，就可以更正确地算出没有输入图像的乳剂伤的状态的标准偏差。在这里，在某移动位置中，在蒙板内中乳剂伤像素占半数以上的情况(乳剂伤像素占24像素以上的情况)下，就将该移动位置的蒙板所包含的各像素的图像数据的标准偏差作为无效，在以下的处理中不采用。这是因为在数据的个数少的情况下，所得到的标准偏差的可靠性就会降低。

而且，所述蒙板的移动至少为一个像素以上即可，什么像素都可以。比如，如图2(d)所示，避免在各移动位置产生像素的重复，也可以以每7个像素移动所述蒙板。通过这样，由于可以减少所述蒙板的移动次数，就可以提高处理速度。另外，所述蒙板的基准像素数并不限定于7×7像素，可以变更。比如，在定为8×8像素时，和7×7像素的情况相比较，就可以减少所述蒙板的移动次数，提高处理速度。

并且，标准偏差算出部13算出各移动位置的各蒙板的各标准偏差的平均值(S12)。另外，在数学式2中表示了算出所述平均值的运算公式。在这里，在数学式1中除去乳剂伤像素的图像数据来运算标准偏差的情况下，被作为无效的标准偏差在所述平均值的运算中不采用。

【数学式2】

$\mathrm{Rgd}=\frac{\underset{x=1}{\overset{\mathrm{NX}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{y=1}{\overset{\mathrm{NY}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{Rsd}}_{x,y}}{m}$

Rgd：各标准偏差的平均值(粒状度)

m：各标准偏差的个数

然后，标准偏差算出部13将所述平均值作为输入图像的粒状度来决定(S13)。并且，标准偏差算出部13将表示所决定的粒状度的粒状度数据输出到颗粒状附加部14。

下面，对如这样将从各移动位置的各蒙板所得到的各标准偏差的平均值作为输入图像的粒状度的理由进行说明。本来，从输入图像的各像素的图像数据中所得到的标准偏差，在输入图像的浓淡的色散中受到很大影响。这样，在输入图像的被摄体中物体的轮廓(浓度的边缘)存在很多的情况下，从输入图像的各像素的图像数据中所得到的标准偏差和输入图像的粒状度也会有不一致的情况。

另一方面，在某像素存在的粒状度，起因于位于包含所述像素的周边领域的各像素的图像数据的分散状况(标准偏差)。因此，可以认为输入图像的数个像素单位的图像数据的标准偏差的平均值比输入图像的各像素的图像数据的标准偏差较难受到所述浓度的边缘的影响，接近输入图像的粒状度。另外，也是从经验来讲，最好将所述平均值作为输入图像的粒状度。因此，在标准偏差算出部13中，如上所述，将从各移动位置的蒙板所得到的各标准偏差的平均值决定为输入图像的粒状度。

但是，在被摄体中物体的轮廓比较少的输入图像中，就可以将从输入图像的各像素所得到的标准偏差作为输入图像的粒状度来考虑。因此，也可以将S13定为将输入图像的各像素的标准偏差作为输入图像的粒状度来决定的步骤。

然后，接收了所述粒状度数据的颗粒状附加部14，根据数学式3，对各乳剂伤像素实施颗粒状附加处理。

【数学式3】

Rdat’_a，b＝Rdat_a，b+Rgd×Rrnd

(a，b)：乳剂伤像素的坐标

Rdat’_a，b：颗粒状附加处理后的R的图像数据

Rdat_a，b：颗粒状附加处理前的R的图像数据(修复图像数据)

Rrnd：-0.5～+0.5的随机数

如上所述，标准偏差算出部13算出图像数据的标准偏差，根据所述标准偏差来决定输入图像的粒状度。在这里，所述标准偏差可以认为图像数据的分散状况的尺度。另外，由于像素的粒状度被认为起因于属于包含所述像素的周边领域的各像素的图像数据的分散状况，因而就可以将所述标准偏差考虑为输入图像的粒状度。

然后，颗粒状附加部14对每个乳剂伤像素将所述粒状度乘以随机数的值加到所述修复图像数据内。即、由于对每个乳剂伤像素，输入图像的图像数据的分散状况的尺度乘以随机数，因而就可以使各乳剂伤像素具有疑似输入图像的颗粒状的分散。这样，即使在对所述乳剂伤像素实施了内插处理的情况下，也可以尽可能使对应乳剂伤像素的地方不明显。

另外，在本实施例中，在+0.5～-0.5的范围内产生所述随机数。下面说明其理由。在标准偏差σ的范围内，即使将分散的正的数据附加到某图像数据群，由于各图像数据的平均值变高，因而就失去本来的图像整体的浓度。因此，为了不变更各图像数据的平均值、将颗粒状附加到某图像数据群，就有必要在将0作为中央值的标准偏差σ的范围(即、-σ～+σ)内，将分散的数据附加到图像数据群。

另一方面，从图像数据群所得到的标准偏差，不仅受到图像粒状度的影响，也受到图像的浓淡的边缘的多少的影响。因此，在±σ的范围内，即使将分散的数据附加到某图像数据群，也会成为附加了比输入图像本来的粒状度强的粒状度。这样，要想附加输入图像本来的粒状度的话，就有必要调整分散的附加数据。在这里，由于从经验上来讲附加的数据的分散的宽幅最好为±0.5σ，因而就在-0.5～+0.5的范围内产生所述随机数。但是，随机数的范围最终并不一定限定于-0.5～+0.5的范围内，根据照片处理系统的性能可以进行适当的变更。

另外，在本实施例中，是算出图像数据的标准偏差、并根据所述标准偏差来决定输入图像的粒状度的，但也可以为取代所述标准偏差、而根据图像数据的分散(标准偏差的二乘)来决定输入图像的粒状度的步骤。在这里，由于分散为标准偏差的二次乘方，因而就可以确保比标准偏差扩大采用色散可附加的颗粒状程度的范围。另外，在因采用色散、被附加的颗粒状程度过强的情况下，通过将颗粒状附加处理的随机数产生范围缩小，就可以调整颗粒状程度。

而且，在根据所述色散来决定输入图像的粒状度的情况下，S11就成为在所述蒙板的各移动位置中算出所述蒙板所包含的各像素的图像数据的色散的步骤。并且，S12就成为算出各移动位置的各蒙板的各色散的平均值的步骤。还有，S13就成为将所述各色散的平均值作为输入图像的粒状度来决定的步骤。另外，也可以将S13作为将输入图像的各像素的色散作为输入图像的颗粒状来决定的步骤。

另外，在本实施例中，是只将乳剂伤像素作为对象来实施所述颗粒状附加处理的，但并不限于此。所述颗粒状附加处理对实施了内插处理的全体缺陷像素均有效。比如，当缺陷像素检测部11将比所述CF值的规定量低的红外线图像数据的像素判断为缺陷像素(因损伤、灰尘、污垢而受到影响的像素)时，在内插部12对所述缺陷像素实施内插处理的同时，颗粒状附加部14也可以对所述缺陷像素实施颗粒状附加处理。

还有，在本实施例中，在照片处理系统中，对从照片胶片中所取得的图像数据实施所述颗粒状附加处理。但也可以在复印机中对从可记录图像的图像记录材料(用纸、OHP用板等)中所取得的图像数据实施所述颗粒状附加处理。

另外，在以上的实施例中所说明的处理，可以通过程序来实现。该程序被存储于计算机可读取的记录介质内。在本发明中，作为该记录介质，也可以为在图像处理装置2中进行处理所必要的、图中未示出的存储器(比如ROM)，另外也可以为通过将记录介质插入在图中未示出的、作为外部存储装置所设置的程序读取装置内就可读取的程序介质。

无论在所述的任何一种情况下，被储存的程序也可以为通过微型处理机(图中未示)的访问来执行的构造，也可以为通过读出被储存的程序、将所读出的程序下载到图中未示的程序存储区域内，来执行该程序的构造。在该情况下，将下载用的程序事先存储到本体装置内。

在这里，所述程序介质也可以为可以与本体相分离的构造的记录介质，磁带及盒式磁带等的磁带系列、软盘(注册商标)及硬盘等的磁盘及CD-ROM/MO/MD/DVD等的光盘系列、IC卡(包括存储卡)/光卡的卡系列、或具有包含掩模只读ROM、EPROM、闪存ROM等的半导体存储器的可固态存储程序的介质。

最后，本发明的范围并不限于所述的实施例，在本发明的范围内可以进行各种的变更。

【发明效果】

本发明之1所述的图像处理方法，如所述那样，为对从图像记录材料中所取得的输入图像的图像数据，从所述图像数据中除去附在所述图像记录材料上的损伤、灰尘、污垢等的缺陷的影响的图像处理方法，其特征在于，具有：检测受到所述缺陷的影响的缺陷像素的步骤；和通过将所述缺陷像素作为对象来实施内插处理，作成所述缺陷像素的修复图像数据的步骤；算出图像数据的标准偏差，根据所述标准偏差来决定输入图像的粒状度的步骤；对每个缺陷像素，将所述粒状度乘以随机数的值加到所述修复图像数据内的步骤。

另外，本发明之8所述的图像处理装置，如所述那样，为对从图像记录材料中所取得的输入图像的图像数据，从所述图像数据中除去附在所述图像记录材料上的损伤、灰尘、污垢等的缺陷的影响的图像处理装置，其特征在于，具有：检测受到所述缺陷的影响的缺陷像素的缺陷像素检测部；和通过将所述缺陷像素作为对象来实施内插处理，作成所述缺陷像素的修复图像数据的内插部；算出图像数据的标准偏差，根据所述标准偏差来决定输入图像的粒状度的标准偏差算出部；对每个缺陷像素，将所述粒状度乘以随机数的值加到所述修复图像数据内的颗粒状附加部。

这样，即使在对所述缺陷像素实施了内插处理的情况下，也可以达到尽可能使与缺陷像素相对应的地方不明显的效果。

本发明之2所述的图像处理方法，如所述那样，其特征在于，具有：在输入图像上对每个规定像素数移动由基准像素数所构成的蒙板的同时，在各移动位置上算出所述蒙板所包含的各像素的图像数据的标准偏差的步骤；和算出各移动位置的各蒙板的所述标准偏差的平均值的步骤，并将所述平均值作为所述图像的粒状度来决定。

这样，就可以达到比单纯地将输入图像的各像素的图像数据的标准偏差作为所述粒状度可以求得更接近于输入图像的粒状度的值的效果。

本发明之3所述的图像处理方法，其特征在于，在所述步骤的基础之上，避免产生像素的重复，在各移动位置上移动所述蒙板。

这样，就可以减少蒙板的移动次数，达到可以提高处理速度的效果。

本发明之4所述的图像处理方法，其特征在于，在所述步骤的基础之上，除去缺陷像素的图像数据来算出所述标准偏差。

这样，就可以达到更正确地算出输入图像的各像素的图像数据的标准偏差的效果。

本发明之5所述的图像处理方法，其特征在于，在所述步骤的基础之上，在-0.5至+0.5的范围内产生所述随机数。

这样，就可以达到附加输入图像本来的粒状度的效果。

本发明之6所述的图像处理方法，其特征在于，在所述步骤的基础之上，所述图像记录材料为照片胶片。本发明之7所述的图像处理方法，其特征在于，在所述步骤的基础之上，所述缺陷为附在所述照片胶片的乳剂面上的损伤。

本发明之9所述的图像处理程序，其特征在于，是为了解决所述问题让计算机执行本发明之1至7的任意一项的图像处理方法的程序。另外，记录了本发明之10所述的图像处理程序的记录介质，其特征在于，为了解决所述问题，用计算机可读出本发明之9的图像处理程序并进行记录。这样，通过所述记录介质或网络，通过将图像处理程序安装到一般的计算机上，就可以采用该计算机来实现所述的图像处理方法。换言之，就可以使该计算机作为图像处理装置来发挥功能。

Claims (8)

1.一种图像处理方法，对于从图像记录材料取得的输入图像的图像数据，从所述图像数据中除去附着在所述图像记录材料上的损伤、灰尘、污垢的缺陷的影响，其特征在于，具有：

检测出受到所述缺陷的影响的缺陷像素的步骤；

通过将所述缺陷像素作为对象来实施内插处理，生成所述缺陷像素的修复图像数据的步骤；

算出图像数据的标准偏差，根据所述标准偏差来决定输入图像的粒状度的步骤；

对每个缺陷像素，将对所述粒状度乘以随机数的乘积值与所述修复图像数据相加的步骤。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，具有：

在输入图像上，以规定像素数逐步移动由基准像素数构成的蒙板，并且，在各移动位置上算出所述蒙板所包含的各像素的图像数据的标准偏差的步骤；和

算出各移动位置的所述蒙板的所述标准偏差的平均值的步骤，

决定将所述平均值作为所述输入图像的粒状度。

3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，按照避免在各移动位置上产生像素的重复的方式移动所述蒙板。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的图像处理方法，其特征在于，在除去缺陷像素的图像数据后算出所述标准偏差。

5.根据权利要求1至3中任意一项所述的图像处理方法，其特征在于，在-0.5至+0.5的范围内产生所述随机数。

6.根据权利要求1至3中任意一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像记录材料为照片胶片。

7.根据权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，所述缺陷为附在所述照片胶片的乳剂面上的损伤。

8.一种图像处理装置，对于从图像记录材料中所取得的输入图像的图像数据，从所述图像数据中除去附在所述图像记录材料上的损伤、灰尘、污垢的缺陷的影响，其特征在于，具有：

缺陷像素检测部，其检测受到所述缺陷的影响的缺陷像素；

内插部，其通过将所述缺陷像素作为对象来实施内插处理，生成所述缺陷像素的修复图像数据；

标准偏差算出部，其算出图像数据的标准偏差，根据所述标准偏差来决定输入图像的粒状度；

颗粒状附加部，其对每个缺陷像素，将以所述粒状度乘以随机数的乘积值与所述修复图像数据相加。

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