CN1316427C - 产生与装置链的装置的缺陷相关的格式化信息的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明相关于一种系统和方法，用于产生与至少一个图象捕获装置和/或至少一个图象恢复装置(APP)相关的格式化信息。本发明规定了从一测得的字段D(H)生产与装置的缺陷，特别是模糊和噪音有关的格式化信息(IF)。该测得的字段D(H)是通过执行以下操作从一通用集(M)中获得的：使用上述装置捕获或者恢复该通用集，以产生一图象(I)；在该图象(I)中选择一图象区域(ZI)；从上述图象(I)计算一参考图象(R)；在该参考图象(R)中选择与该图象区域(ZI)相应的参考区域(ZR)；选择一个基准(B)，用于表示该图象区域(ZI)以及参考区域(ZR)的全部或者部分；选择该装置(APP)的可变特征；由此获得该测得的字段D(H)。本发明可以用于光学装置，工业控制，机器人技术，度量衡学等应用中进行摄影或者视频的图象处理。

Description

产生与装置链的装置的缺陷相关的格式化信息的方法和系统
技术领域
本发明关于一种用于产生与链中的至少一个装置的缺陷相关的格式化信息的方法和系统。
发明内容
方法
本发明关于一种方法，其用于产生与装置链中的装置相关的格式化信息。上述装置链具体包括至少一个图像捕获装置和/或至少一个图像恢复装置。该方法包括产生与该链的至少一个装置的缺陷相关的格式化信息的步骤。
优选地，根据本发明，该装置能够捕获或者恢复图像(I)。该装置被提供有至少一个固定特征和/或一个可变特征，其取决于图像(I)。该固定特征和/或可变特征可以与一个或者多个特征值、特别是焦距和/或调焦及其相联系特征的值相联系。该方法包括从测得的域(field)D(H)产生与该装置的缺陷相关的测得的格式化信息的步骤。该格式化信息可以包括测得的格式化信息。
               扩展的格式化信息以及偏差
优选地，根据本发明，该方法还包括从测得的格式化信息产生与该装置的缺陷相关的扩展的格式化信息的步骤。该格式化信息可以包括扩展的格式化信息。该扩展的格式化信息与上述测得的格式化信息相比表现出偏差。
模型的概念-插值-阈值的选择以及为达到该阈值的最简单模型的选择
优选地，根据本发明，该方法使得从测得的格式化信息产生的格式化信息由可参数化的模型的参数来表示，上述模型是从可参数化的模型集、特别是多项式集中选择的。该方法还包括在该可参数化的模型集中选择可参数化的模型的步骤，该步骤是通过以下来进行的：
定义最大的偏差，
根据应用的复杂程度，对可参数化的模型集中的可参数化的模型进行排序，
在被排序的可参数化模型集中选择可参数化模型的第一个，使得偏差小于上述最大偏差。
根据本发明的一个可替选的实施例，扩展的格式化信息可以由测得的格式化信息组成。
优选地，根据本发明，该方法包括计算算法(AC)，通过它可以从通用集(M)获得测得的域D(H)。计算方法(AC)包括以下步骤：
借助于装置捕获或者恢复通用集(M)以产生图像(I)的步骤，
在图像(I)中选择至少一个图像区域(ZI)的步骤，
从图像(I)来计算参考图像(R)的步骤，
在参考图像(R)内确定与图像区域(ZI)相应的参考区域(ZR)的步骤，
选择基(B)的步骤，通过该基(B)，全部或者部分图像区域(ZI)可以由图像表示(RI)来表示，并且全部或者部分参考区域(ZR)可以由参考表示(RR)来表示，
从可变特征集中选择零个或者一个或者多个可变的特征、以下将其称为被选择的可变特征的步骤；
测得的域D(H)由三成员组的集合组成，所述三成员组包括：
图像区域(ZI)和/或图像区域(ZI)的标识符，
图像区域(ZI)的图像表示(RI)，
参考区域(ZR)的参考表示(RR)。
测得的域D(H)还由被选择的可变特征的每个的用于图像(I)的值组成。对技术特征的组合导致：获得表征缺陷的测得的域。在本发明的含义内，此缺陷被称为模糊。
优选地，根据本发明，参考图像(R)包含参考像素。参考像素的每个具有参考像素值。该方法使得为了从图像(I)计算参考图像(R)，对该图像(I)进行子采样，尤其是为了获得参考图像(R)，所述参考图像(R)的参考像素可以采用两个参考像素值中的一个或者另一个。
技术特征组合导致参考图像(R)除了模糊以外表现出与图像(I)相同的缺陷。
优选地，根据本发明，该方法使得选择基(B)，以允许以频率进行表示，并且具体地借助于傅立叶变换来计算。
优选地，根据本发明，该方法使得选择基(B)以允许以小波或者小波包来进行表示。
优选地，根据本发明，该方法使得选择包含小数目的元素的线性基(B)。其导致的结果是通过简单的计算获得达到良好近似的表示。
优选地，根据本发明，参考表示(RR)是由数字值组成的。该方法还包括以这样一种方式选择通用集(M)的步骤，即使得低于第一指定阈值的数字值的百分比低于第二预定的阈值，特别是1％。
优选地，根据本发明，通用集(M)由元素组成，所述元素的尺寸分布和几何位置遍及宽的频谱。
根据本发明，通用集(M)的选择可以采用这样一种方式，即使得在基(B)中对图像(I)的表示基本是独立于图像(I)的捕获或者恢复的条件的，除了缺陷之外；特别是在图像捕获装置的情况下，该表示独立于通用集(M)相对于图像捕获装置的取向和位置。
根据本发明，通用集(M)是从自然场景的量化图像构造的。
根据本发明，该方法还包括借助于消除部分缺陷的计算来对图像(I)进行预处理的步骤。
本发明的含义中的模糊表征了可去除缺陷的装置和计算设备。
                插值以格式化任意点
优选地，根据本发明，该方法还包括通过从测得的格式化信息推导出与任意的图像区域(ZIQ)相关的格式化信息，来获得与任意的图像区域(ZIQ)相关的扩展的格式化信息的步骤。
                      可变焦距
优选地，根据本发明，该方法使得装置链的装置被提供有至少一个依从于图像的可变特征，特别是焦距和/或光圈。每个可变特征能够与一值相联系，以形成组合，所述组合由可变特征集和值组成。该方法还包括下列步骤：
选择预定组合的步骤，
特别是通过采用用于以此方式选择的预定组合的每个的计算算法(AC)，计算测得的格式化信息的步骤。
          可变的焦距-任意区域中的格式化
根据本发明，参量被定义为任意的图像区域以及组合中的一个。该方法还包括从测得的格式化信息推导出与任意参量相关的扩展的格式化信息的步骤。
技术特征的组合导致：格式化信息更简洁并且更对测量误差有抵抗力。
        偏差的阈值选择-根据此阈值的格式化
优选地，根据本发明，该方法使得为了从测得的格式化信息推导出扩展的格式化信息：
定义第一阈值
扩展的格式化信息的选择采用这样一种方式，即偏差低于第一阈值。
                 将偏差加到格式化信息
优选地，根据本发明，该方法还包括使偏差与格式化信息相联系的步骤。技术特征的组合导致：格式化信息可以由软件来使用，以获得其残余缺陷为已知的图像，所述软件用于处理由装置捕获的图像。技术特征的组合导致：格式化信息可以由图像处理软件来使用，以获得意图由图像恢复装置来恢复的、具有已知的残余缺陷的图像。
                   彩色图像的情况
优选地，根据本发明，在图像是由多个色平面组成的彩色图像的情况下，该方法还包括通过采用用于至少两个色平面的计算算法(AC)来产生测得的格式化信息的步骤。
                        系统
本发明关于一种系统，其用于产生与装置链的装置相关的格式化信息。该装置链具体包括至少一个图像捕获装置和/或至少一个图像恢复装置。该系统包括计算设备，其用于产生与该链的至少一个装置的缺陷相关的格式化信息。
优选地，根据本发明，该装置能够捕获或者恢复图像(I)。该装置包含至少一个固定特征和/或一个可变特征，其取决于图像(I)。该固定特征和/或可变特征可以与一个或者多个特征值相联系，尤其是指焦距和/或调焦及其相联系特征的值。该系统包括计算设备，其用于从测得的域D(H)产生与该装置的缺陷有关的测得的格式化信息。格式化信息可以包括测得的格式化信息。
               扩展的格式化信息和偏差
优选地，根据本发明，该系统还包括计算设备，用于从测得的格式化信息产生与该装置的缺陷相关的扩展的格式化信息。格式化信息可以包括扩展的格式化信息。扩展的格式化信息与上述测得的格式化信息相比表现出偏差。
模型的概念-插值-阈值的选择以及为达到该阈值的最简单模型的选择
优选地，根据本发明，该系统使得从测得的格式化信息产生的格式化信息由可参数化的模型的参数来表示，所述模型是从可参数化的模型集，特别是多项式集中选择的。该系统还包括选择设备，用于通过以下操作在可参数化的模型集中选择可参数化模型：
定义最大偏差，
根据应用的复杂程度，对可参数化模型集中的可参数化模型进行排序，
在被排序的可参数化模型集中选择可参数化模型的第一个，使得偏差小于最大偏差。
优选地，根据本发明，该系统包括采用了一计算算法(AC)的计算装置，通过该算法可以从通用集(M)获得上述测得的域D(H)。图像捕获或者图像恢复装置包括用于捕获或者恢复该通用集(M)的设备，于是可以产生图像(I)。该计算设备包括数据处理设备，用于：
在图像(I)中选择至少一个图像区域(ZI)，
从图像(I)计算参考图像(R)，
在参考图像(R)内确定与图像区域(ZI)相应的参考区域(ZR)，
选择基(B)，通过它使该图像区域(ZI)的全部或者部分可以用图像表示(RI)来表示，并且参考区域(ZR)的全部或者部分可以用参考表示(RR)来表示，
从可变特征集中选择零个或者一个或者多个可变的特征，上述特征在下文中称为被选择的可变特征；
测得的域D(H)由三成员组的集合组成，所述三成员组包括：
图像区域(ZI)和/或图像区域(ZI)的标识符，
图像区域(ZI)的图像表示(RI)，
参考区域(ZR)的参考表示(RR)。
测得的域D(H)还由每个被选择的可变特征的用于该图像(I)的值构成，采取的方式是使得获得表征缺陷的测得的域，上述缺陷在本发明的含义内被称为模糊。
优选地，根据本发明，参考图像(R)包含参考像素。参考像素的每一个具有参考像素值。该系统使得用于从图像(I)计算参考图像(R)的处理设备包括用于对图像(I)进行子采样、特别是用于获得其参考像素可以采用两个参考像素值中的一个或者另一个的参考图像(R)的设备。
优选地，根据本发明，该系统使数据处理设备能够选择基(B)，其允许以频率来进行表示，并且其具体是借助于傅立叶变换来计算。
优选地，根据本发明，该系统使数据处理设备能够选择基(B)，以允许以小波或者小波包来进行表示。
优选地，根据本发明，该系统使数据处理设备能够选择线性基(B)，其包括小数目的元素。
优选地，根据本发明，参考表示(RR)是由数字值组成的。该系统包括数据处理设备，通过它可以以这样一种方式来选择通用集(M)，即使得低于第一指定阈值的数字值的百分比低于第二预定的阈值，特别是1％。
优选地，根据本发明，通用集(M)由元素组成，所述元素尺寸分布和几何位置遍及宽的频谱。
优选地，根据本发明，通用集(M)的选择方式是这样的，即使得在基(B)中对图像(I)的表示基本上独立于图像(I)的捕获或者恢复条件，除缺陷之外；特别是在图像捕获装置的情况下，该表示独立于通用集(M)相对于图像捕获装置的取向和位置。
优选地，根据本发明，通用集(M)是从自然场景的量化图像来构造的。
优选地，根据本发明，该系统还使得可以通过使用计算装置来对图像(I)进行预处理，以消除部分缺陷。
                 插值以格式化任意的点
优选地，根据本发明，该系统还包括数据处理设备，通过它能够获得与任意的图像区域(ZIQ)相关的扩展的格式化信息，方法是通过从测得的格式化信息推导与任意的图像区域(ZIQ)相关的格式化信息。
                      可变的焦距
优选地，根据本发明，该系统使得该装置链的装置配备有至少一个依从于该图像的可变特征，特别是焦距和/或光圈。每个可变特征能与一值相联系，以形成组合，所述组合由可变的特征集和值组成。该系统还包括计算设备，其用于计算测得的格式化信息，特别是通过对预先确定的组合采用计算算法(AC)。
             可变的焦距-任意区域中的格式化
优选地，根据本发明，该系统还包括数据处理设备，其用于从测得的格式化信息推导出与任意的参量相关的扩展的格式化信息。参量被定义为任意的图像区域以及组合中的一个。
        偏差的阈值选择-根据此阈值的格式化
优选地，根据本发明，该系统使得用于从测得的格式化信息推导出扩展的格式化信息的数据处理设备包括选择设备，其用于选择扩展的格式化信息，所采用的方式使得偏差低于第一阈值。
                 将偏差加至格式化信息
优选地，根据本发明，该系统还包括了数据处理设备，用于使偏差与上述格式化信息联系起来。
                    彩色图像的情况
优选地，根据本发明，图像是由多个色平面组成的彩色的图像。该系统还包括计算设备，用于通过对至少两个色平面采用计算算法(AC)来产生测得的格式化信息。
附图说明
通过阅读借助于指示性而非限定性的例子和下面的附图而提供的本发明的可替选的实施例的描述，本发明的其它特征和优点将变得明显：
图1示出了采用本发明的方法的一个例子，
图2示出了构造测得的域D(H)的例子，
图3a示出了从通用集M中得到的亮度线的例子，
图3b示出了在图像I中产生的亮度线的例子，
图3c示出了参考图像R上的亮度线的例子，
图4a示出了参考表示RR的实际的例子，
图4b示出了适用于通用集M的参考表示RR的实际的例子，
图4c示出了不适用于通用集M的参考表示RR的实际的例子，
图5a示出了将参考图像R细分为参考区域ZR的例子，
图5b示出了与具有可变特征的装置相关的测得的格式化信息的例子，
图5c示出了用于产生格式化信息的系统的例子，
图6：与装置链P3的装置APP的缺陷P5相关的格式化信息IF。
具体实施方式
                       装置
具体参见图6，将给出装置APP的概念的描述。在本发明的含意中，装置APP具体可以为：
图像捕获装置，例如一次性拍照装置，数字拍照装置，反射装置，扫描仪，传真机，内诊镜，便携式的摄像机，监视相机，游戏机，集成或者连接到电话、个人数字助理或者计算机的相机，热相机或者回波描记装置，
图像恢复装置，例如屏幕，投影仪，电视机，虚拟现实护目镜或者打印机，
有视觉缺陷例如散光的人，
有望可被模仿的装置，以产生具有例如类似于由莱卡牌的装置所产生的图像的外观的图像，
图像处理器件，例如变焦软件，其具有增加模糊的边缘效果，
虚拟装置，其等同于多个装置APP。
更复杂的装置APP，例如扫描仪/传真/打印机，照片打印微型实验室，或者视频会议装置可以被看作一个装置APP或者多个装置APP。
                      装置链
具体参见图6，现在将给出装置链P3的概念的描述。装置链P3被定义为装置APP集。装置链P3的概念也可以包括顺序的概念。
下面的例子构成了装置链P3：
单个装置APP，
图像捕获装置和图像恢复装置，
例如照片打印微型实验室中的拍照装置，扫描仪或者打印机，
例如照片打印微型实验室中的数字拍照装置或者打印机，
例如计算机中的扫描仪，屏幕或者打印机，
屏幕或者投影仪，以及人的眼睛，
一个装置和希望能够被模仿的另一个装置，
拍照装置和扫描仪，
图像捕获装置和图像处理软件，
图像处理软件和图像恢复装置，
以上例子的组合，
另一装置P25集。
                       缺陷
具体参见图6，现描述缺陷P5的概念。装置APP的缺陷P5定义为涉及光学系统和/或传感器和/或电子单元和/或集成到装置APP中的软件的特征的缺陷；缺陷P5的实例包括：失真，模糊，虚光，色差，闪光均匀性，传感器噪声，粒度，散光和球差。
                      图像
具体参见图1和6，现描述图像I的概念。图像I定义为由装置APP捕获或修改或恢复的图像。图像I可来源于装置链P3中的装置APP。图像I可以被送往装置链P3中的装置APP。更通常的情况是，图像I可以来自和/或被送往装置链P3。在由按时间顺序的静止图像组成的动画图像、例如视频图像的情况中，图像I定义为图像序列中的一个静止图像。
                     格式化信息
具体参见图6，现描述格式化信息IF的概念。格式化信息IF定义为相关于装置链P3中一个或多个装置APP的缺陷P5的数据，并且通过考虑装置APP的缺陷P5来允许对已变换的图像I-transf进行计算。要产生格式化信息IF，可以使用多种基于测量和/或参考的捕获或者恢复和/或模拟的方法。
要产生格式化信息IF，有可能使用在例如以Vision IQ的名义与本申请同一天提交的国际专利申请中描述的方法，该申请名为“Method and system for providing formatted information in a standardformat to image-processing means”。此申请描述了以标准格式向图像处理设备特别是软件和/或组件提供格式化信息IF的方法。格式化信息IF相关于装置链P3的缺陷。装置链P3具体包括至少一个图像捕获装置和/或一个图像恢复装置。图像处理设备使用格式化信息IF修改源自或被送往装置链P3的至少一个图像的品质。格式化信息IF包括表征图像捕获装置的缺陷P5、特别是失真特征的数据，和/或表征图像恢复装置的缺陷、特别是失真特征的数据。
此方法包括在至少一个标准格式的域中填充格式化信息IF的阶段。该域由域名称指定。该域包含至少一个域值。
为搜索格式化信息IF，有可能使用在例如以Vision IQ名义与本申请同一天提交的国际专利申请中描述的方法，该申请名为：“Methodand system for modifying the quality of at least one image derived from oraddressed to an appliance chain”。该申请描述了用于修改来自或被送往指定装置链的至少一个图像的质量的方法。该指定装置链由至少一个图像捕获装置和/或至少一个图像恢复装置构成。在市场上由独立的经济活动参与者逐渐引入的图像捕获装置和/或图像恢复装置属于未确定的装置集。装置集中的装置表现出可以由格式化信息表征的缺陷。
对于所讨论的图像，该方法包括以下步骤：
对涉及装置集中的装置的格式化信息源的目录进行编辑的步骤，
在以这种方式编辑的格式化信息中自动搜索涉及指定装置链的特定的格式化信息的步骤，
在考虑到以这种方式获得的特定格式化信息的同时，通过图像处理软件和/或图像处理组件自动修改图像的步骤。
要产生格式化信息IF，有可能使用在例如以Vision IQ名义与本申请同一天提交的国际专利申请中描述的方法，该申请名为：“Methodand system for reducing update frequency of image-processing means”。该申请描述了用于降低图像处理设备更新频率的方法，特别是软件和/或组件的更新频率。图像处理设备使得有可能修改来自或送往装置链的数字图像的质量。装置链具体由至少一个图像捕获装置和/或至少一个图像恢复装置组成。图像处理设备使用涉及装置链中至少一个装置的缺陷的格式化信息。该格式化信息依赖于至少一个变量。格式化信息使得能够在一部分变量和一部分标识符之间建立对应。借助于标识符，通过考虑标识符和图像，有可能确定对应于该标识符的变量的值。技术特征的组合导致有可能确定变量的值，特别是只在图像处理设备发布之后知道该变量的物理重要性和/或内容的情况下。技术特征的组合还导致可以间隔开校正软件两次更新之间的时间。技术特征的组合还导致生产装置和/或图像处理设备的多个经济参与者可以独立于其他经济参与者来更新他们的产品，即使后者根本上改变了他们的产品的特征或不能强迫他们的客户更新他们的产品。技术特征的组合还导致可以通过以有限数目的经济参与者和先驱用户开始，逐渐部署新的功能。
为使用格式化信息IF，有可能使用在例如以Vision IQ名义与本申请同一天提交的国际专利申请中描述的方法和系统，该申请名为：“Method and system for modifying a digital image，taking into account itsnoise”。该申请描述了从数字图像和涉及装置链P3的缺陷P5的格式化信息IF计算变换图像的方法。装置链P3包括图像捕获装置和/或图像恢复装置。装置链P3包含至少一个装置APP。该方法包括从格式化信息IF和/或数字图像自动确定特征数据的步骤。技术特征的组合导致变换图像在其随后的使用中不表现出任何可视的或令人讨厌的缺陷，特别是涉及噪声的缺陷。
                    可变特征
现描述可变特征CC的概念。根据本发明，可变特征CC定义为一个可测量因子，该因子可以从一个图像I变动到通过同一个装置APP捕获、修改或恢复的另一个图像，并且该因子对由装置APP捕获、修改或恢复的图像的缺陷P5产生影响。特别是：
全局变量，其对给定图像I来说是固定的，例如在捕获或恢复图像时装置APP的特征，其与用户的调节相关或与装置APP的自动功能相关，
局部变量，其在给定图像I中是可变的，例如图像中的x，y或rho，theta坐标，如果需要，有可能应用依赖于图像I的区域的局部处理。
从一个装置APP到另一个装置是可变的、但从一个图像I到由同一个装置APP捕获、修改或恢复的另一个图像是固定的的可测量因子，通常不被看作可变特征CC。例如用于具有固定焦距的装置APP的焦距。
格式化信息IF可依赖于至少一个可变特征CC。
通过可变特征CC，具体可以理解：
光学系统的焦距，
应用于图像的重新确定尺度(数字变焦因子：部分图像的放大；和/或欠采样：图像像素数目的减少)，
非线性亮度校正，例如伽马校正，
轮廓增强，例如由装置APP使用的去模糊等级，
传感器和电子单元的噪声，
光学系统的光圈，
调焦距离，
胶片上的帧数，
曝光不足或曝光过度，
胶片或传感器的灵敏度，
打印机使用的纸类型，
图像中传感器中心的位置，
图像相对于传感器的旋转，
投影仪相对于屏幕的位置，
使用的白平衡，
闪光和/或其功率的激活，
曝光时间，
传感器增益，
压缩，
对比度，
装置APP的用户使用的另一个调节，例如操作模式，
装置APP的另一个自动调节，
装置APP执行的另一个测量。
                   可变特征值
现描述可变特征值VCV的概念。可变特征值VCV定义为捕获、修改或恢复指定图像I时可变特征CC的值。
                 方法的一般描述
图1示出了根据本发明的一个系统，上述系统具有计算算法AC，使用它可以产生测得的域D(H)，所述系统还应用：
通用集M，其可以是参考场景(SR)，
图像I，
从图像I计算的参考图像R。
根据采用本发明方法的本发明系统的一个实际的例子，提供了借助于装置APP或者装置链来构造图像I的步骤，该装置链可以包括如图1中所示的图像捕获装置，或者也可以包括例如投影系统中的图像恢复装置。在图像捕获系统的情况下，图像I可以由传感器(例如CCD)产生，或者在图像恢复系统的情况下，图像I可以显示在投影屏幕上，或者例如再现在打印机的纸张上。
图像I是借助于装置APP或者装置链从通用集M中得到的。装置链是使用它可以得到图像的装置集。例如装置链App1/App2/App3将能够包括图像捕获装置，扫描仪，打印装置等等。图像I因此包含与这些装置有关的缺陷，特别是失真，虚光，色差，模糊等等。
有可能但是不必要在用于使用装置APP来得到图像I的可变特征中选择装置APP(或者装置链)的可变特征CC。装置或者装置链的可变的特征包括装置的光学系统的焦距，调焦，光圈，白平衡，照片集中的照片的数目，数字变焦，以及图像的部分捕获的特征(英文术语为“crop”)等等。
根据本发明的一个实施例，有可能但是不必要在拍摄(filming)时知道图像的一定数目的可变特征值VCV，采用的方式是使得对这些值的了解使可变特征固定，并且减少为处理源自不具有可变特征的装置的图像I的情况。
如图1中所示，图像I可以被细分为图像区域ZI之和，上述图像区域是任意形状的并且不必要是毗邻的。例如，图像区域ZI可能是矩形窗口。
从图像I推导出的参考图像R必须被认为是完美的或者是准完美的。后面我们将会看到参考图像R的一个实际的例子。与图像区域ZI相应的参考区域ZR将被定义为参考图像R内的区域，其和与其联系的图像区域ZI具有相同的形状和相同的布置，采用的方式使得，例如，如果区域ZI是100×100个像素的矩形窗口，那么参考图像中的对应的区域ZR将由100×100个像素组成，并且将定位在相同的位置。
从系统设计的观点来看，图像I和R是数字的并且以已知的方式寄存在存储器中，在存储器中处理图像I和R。
                构造测得的域D(H)
根据本发明的系统和/或方法的一个实际例子，提出了选择基B以表示图像区域ZI及其相应的参考区域ZR。
基B的选择将是隐含的，或者将建立在格式化信息中。在本发明的含义中，本领域技术人员知道可以在维度与像素的数目相等的矢量空间中表示数字图像(例如I)。通过基B，从该术语的数学角度来非排它地理解此矢量空间和/或其矢量子空间的基。
下文中，频率被定义为与基的每个元素相关的标识符。本领域技术人员将傅立叶变换和/或小波变换理解为图像空间的基的改变。在装置APP的情况下，对于所述装置APP，模糊缺陷仅显著地影响了图像的矢量空间的子空间，将有必要仅校正属于此子空间的图像I的那些分量。这样将优先选择基B作为用于表示此子空间的基。
在本发明的含义内，采用该方法的另一种方式是为了表示图像而选择基，所述基例如从计算时间的意义来讲是最佳的。将有可能选择此具有小维度的基，该基的每个元素具有若干像素的支持，所述像素空间上定位于图像I中(例如，局部变化的拉普拉斯算符的样条或者集合，拉普拉斯算子的拉普拉斯算子，或者更高阶的导数等等)。
该装置引入了图像I中的模糊。“理想的无模糊”图像与模糊的图像I之间的变换是通过模糊算符而得到的。本领域技术人员知道选择模糊操作符的一种方法具体是采用线性算符，或者换句话说采用卷积。由于图像I在空间上被限定在有限的图像空间(固定数目的像素)上，该线性算符可以以矩阵形式来表示。去模糊等同于对该算子求逆，并且因此，在此情形下，即是对该矩阵求逆。随后可以选择使该矩阵几乎为对角阵的基B，或者选择保留包含了最重要信息的轴的子基。
以这样一种方式选择此表示基B，即使得获得与图像I和参考图像R相关的信息，该信息是简洁的并且表达在表示空间中，所述表示空间适于对所分析的缺陷或者多个缺陷进行观察并且模型化。
在图2中描述的方法的一个实际的例子中，我们选择了通过使用计算设备MCB采用傅立叶变换对基B中的图像区域ZI和参考区域ZR进行变换，并且分别地提取图像表示RI和参考表示RR，其可以例如分别从图像区域ZI和相应的参考区域ZR的傅立叶变换的模数来计算。在数据处理配置中表示RI和/或RR的一个简单的方法是使用归一化的矢量形式，其中矢量的每个分量是包含在ZI和/或ZR中的信号的频率的特征(例如：第一分量表征低频率，最后的分量表征高频率)，并且每个分量值是所讨论的频率处的信号的能量的特征。
对于图像I的所有的图像区域ZI，迭代图像表示RI和参考表示RR的此计算过程。计算设备MCDH随后提供测得的域D(H)。测得的域D(H)的每个元素则由包含三个成员的组来组成，所述组包括：
上述图像区域的图像区域ZI和/或标识符(例如，表征ZI的矩形的坐标)，
相关于上述图像区域ZI的图像表示RI，
相关于参考区域ZR的参考表示RR，其与上述图像区域ZI相应。
在创建图像I时，测得的域D(H)还可以包括捕获和/或恢复装置的可变特征值VCV集中的用于所述图像I的一个或者多个值，其采取的方式使得获得测得的域，该域表征了在本发明的含义内被称为模糊的缺陷。
相关于模糊缺陷的测得的格式化信息IFM被定义为从D(H)的元素和/或从可变的特征值VCV和/或从图像或者参考区域和/或从对基B的选择构造的任意组合。
测得的格式化信息的一个可行的例子是采用(图像区域ZI，参考区域ZR，基B和可变的特征值VCV)或者(图像区域ZI，图像表示RI，参考表示RR和可变的特征值VCV)或者任何其它组合。
                    参考R的创建
在前面的描述中我们已经看到，参考图像R的计算是在图像I的基础上执行的。参考图像R包含参考像素，并且每个参考像素具有参考像素值，其将通过子采样由I的亮度值来计算。通过在本发明的含义内的子采样，可以理解，针对像素值数目的空间子采样(量化)或者针对基中元素数目的空间子采样等等，其采取的方式使得参考图像R，除了模糊之外，具有与图像I同样的从捕获和/或恢复系统得到的缺陷。
通用集M必须具有表征由捕获和/或恢复装置引入的模糊所必要的特征。例如，通用集M的选择必须采用这样一种方式，以便：
包含那些尺寸分布和几何形状遍及宽的频谱的元素，或者换句话说，以这样一种方式以便包含信号，该信号在基B中的表示，特别是频率类型的表示，必须表现出适用于分析的频率集的密集信息。例如，由于以下事实，即将log(幅度)表示为log(频率)的函数、即频率的对数几乎是直线，因此，可以表达信息的密集特征。
表现出关于其在基B中用于改变拍摄条件(取景的改变，旋转，照明的改变等等)的表示的独立性，
使用二进制值，例如在其每个点表现被量化的亮度，在此情况下该通用集由黑和白的点组成。
构造通用集M的一个简单的方式是使用自然场景的量化图像，其具有上面提到的特性。通用集M则可以是自然场景的二进制化的照片。
通用集M的捕获或者恢复也可以由装置的仿真或者台式测量来代替，以便产生图像I，采取的方式使得该方法的应用领域也覆盖了计量学的应用。
该方法则包括了在装置APP的基础上捕获和/或恢复通用集M以产生图像I的步骤。图像I因此包含了特定数目的缺陷，特别是模糊，其来自装置APP。模糊效果具体而言通过以下事实在图像I中表征：
在讨论的例子中，图像I中的亮度信息不是二进制的，而在通用集M中其为二进制的，
通用集M的特定数目的细节不再存在于图像I中。
根据本发明的特定的方法，有可能通过理想化图像I来从I计算参考图像R，理想化的方式使得考虑了对通用集M的初始量化。在M为二进制的情况下，参考图像R可以从在一位(二进制)上对图像I的量化来计算。R随后表示理想化的并且因此是不模糊的图像，其可以从通用集M来获得，排除了没有在图像I中提出的细节。
事实上，由于模糊，特定数目的细节已在通用集M和图像I之间消失，原因或者是由于它们已经被模糊破坏掉了，或者是由于模糊使它们减小到低于或者等于图像I中的噪声的级别。考虑到去除图像I的模糊的目标，恢复这些细节的希望很小。在图像I已实际察觉到的信息的意义上，根据本发明的方法的一个实际的例子允许我们生成对应于图像I并且没有模糊的参考图像R。从没有在I中察觉到的细节实际上将不存在于参考图像R中这个意义上讲，需要注意地是参考图像R和通用集M不包含同样级别的细节。此方法将使有可能提供与模糊相关的格式化信息，使没有丢失的细节可以被去模糊，而不必要尝试重建M的所有的细节。事实上，这样的尝试可能在被去模糊的图像中加入人工内容。
图3示出了：
在线3a中，通用集M的线的亮度信号，
在线3b中，由装置APP捕获并且在图像I中获得的同样的信号，
在线3c中，从线3b的信号获得的参考信号。
从图3中可以明显地看出，线3a的方波信号在线3b中被变形，然后在线3c中重新获得理想的形状，同时排除了没有被I察觉到的细节DET。
可以完成对参考图像R的量化(以取决于通用集M的表示的一个或者多个位)，例如
全局地在图像I之上，
局部地在分析区域之上，
通过积分有关图像I亮度的统计信息，以使优化对信噪比的估计，并将信号量化为1，噪声量化为0。
图4a示出了计算设备MCR，其采用了以通用集M为基础的参考图像R的第二个实际的例子。在图4a中，通用集M被装置APP捕获以产生图像I。选择图像区域ZI并且计算ZI上的变换以创建相应的参考区域ZR。基B中的参考区域ZR的参考表示RR必须使得如果通用集M被正确地选择，则低于指定的第一阈值的数字值的百分比将低于第二预定的阈值，特别是1％。第一阈值可以相关于装置的噪声，同时第二阈值使有可能在频率表示的情况下，例如覆盖由装置APP和/或装置链传输的频率的几乎整个范围。计算设备MCR使此选择成为可能。
对于图4b，c中示出的例子，这意味着不超过1％的信号允许低于阈值S。图4c为通用集M不能在具有低于阈值S的能量的频率处生成可测量的信息的特征。图4b则示出了与装置APP的特征相适应的通用集M。
上面我们已经描述了从装置APP得到并且表示通用集M的图像I，在其中合并了装置和/或装置链的所有缺陷。根据本发明的方法，可以另外采取预先处理图像I的一个或者多个步骤(例如对失真，虚光，色差，伽马，条纹等等的补偿)，采用这样的方式使得在I中只保留该模糊缺陷，其随后成为装置APP和预处理算法的特征。
            扩展的格式化信息，偏差的概念
我们已经看到与图像I相关的测得的域D(H)由测得的格式化信息的条目集IFM1…IFMm组成。相关于图像区域ZI的测得的格式化信息的条目包括，例如：
图像区域ZI或者该区域的标识符，
图像表示RI，
参考表示RR，
为图像I选择的可变特征值。
系统的使用将导致需要处理大数目的图像区域，并且因此要处理大量的信息。为了使系统的操作更加灵活，为了加速处理和/或抗测量误差，本发明提供了从测得的格式化信息的条目IFM1到IFMm中推导出扩展的格式化信息的条目IFE1到IFEm，其属于可由在有限维度的空间中选择的函数所表示的表面或者超曲面(hypersurface)SP，例如从有限次数的多项式类中选择的一有限阶的多项式，或者适当次数的样条函数或者任意其它的插值函数。
图5示出了一个极度简化的例子，其对应于一种情况，其中测得的格式化信息IFM单独地由参考表示RR：RR1...RRp组成。图5b在其它特征中示出了用于在图5a的图像R上分析的P参考区域ZR的整个参考表示RR。
本发明的方法包括计算可参数化的模型，例如多项式表面SP。计算SP的一个特殊的方式可以是通过穿过(pass through)或者接近穿过(pass in proximity to)所有的测得的格式化信息来计算此表面。在图5b中，表面SP以这样一种方式穿过或者接近穿过所有表示RR1...RRm，使得：
对表面SP的参数化在存储空间中比参考表示RR集简洁得多，
表面SP使有可能得到对噪声更具抵御能力的测量，
表面SP视情况使得有可能在不与测量区域对应的区域上对参考轮廓RRi进行插值。
在这些条件下，该系统将能够在处理图像的过程中使用可参数化的模型，代替采取大量的测得的格式化的信息。
困难在于找到表面SP，其穿过所有的点或者接近穿过这些所有的点。假设偏差EC可以存在于测量的格式化信息的条目IFM和扩展的格式化信息的条目IFE之间，上述IFE类似于IFM，但是从SP提取的。另外，已确定这样的EC必须不超过特定的阈值dS。在这些条件下，将适合于使多项式面穿过测得的格式化信息IFM±dS的所有的点。
此阈值的选择将与拍摄误差，测量误差，校正所需要的精度级别等等一起适当地作出。采用的方法将能够提供可写出的指定数目的可参数化的模型的使用，如果可能，例如是以多项式的形式。前提是这些模型按照其复杂性的增加来分类。
然后，给定拥有测得的信息集，每个模型的测试是通过优选地从最简单的模型(最低阶的多项式)来启动，直到获得了一个模型，其在多项式面的相交处并且以每个测得的格式化信息的条目的方向定义了扩展的格式化信息的条目，其偏差EC与测得的格式化信息的条目相比低于阈值dS。
由图5a和5b示意性地图示的方法被设计成获得扩展的格式化信息。然而，本发明的方法可以被限制为仅将测得的格式化信息用作格式化信息。也可以规定将测得的格式化信息和扩展的格式化信息用作格式化信息。
除了这种情况之外，也可以规定使在测得的格式化信息和扩展的格式化信息之间发现的偏差EC与格式化信息相联系。以此方式，格式化信息可以由图像处理软件使用，以获得其残余已知的图像，不论对于由图像捕获装置捕获的图像还是由图像恢复装置恢复的图像。
图5c中示出的系统将包括计算设备MCIFM，计算设备MCIFE和选择设备MSIF。
                  任意的图像区域ZIQ
根据本发明的方法使有可能通过使用可参数化的模型，例如多项式面SP来为任意的图像区域ZIQ确定扩展的格式化信息。不过，通过例如在测得的格式化信息的条目之间采取简单的插值(线性的，双线性的)，有可能为任意的图像区域ZIQ提取这样的扩展的格式化信息，而不采用可参数化的模型SP。
                    装置链的可变特征
在前面的描述中，已经看到了格式化信息可以包含可变的特征。在有限数目的可变特征或者具有给定量化的单个可变特征的情况下(例如用于拍照装置的三个焦距值)，本发明的方法的一个利用是将上面描述的处理重复n次。
事实上，为了实际的目的，上述信息将能够包含可变特征的组合，例如焦距，调焦，光阑孔径，捕捉速度，光圈等等的组合。难以想象与不同的组合相关的格式化信息是怎样可以被计算的，更不要说由于组合的特定的特征，特别例如焦距和调焦距离可以连续变化。为了确定相关组合的选择而分析有影响的参数的一种方式可以是采取对主要成分的分析，这是一项该领域人员所公知的技术。
本发明的方法提供了从测得的格式化信息来计算格式化信息，方法是对于已知的可变特征的组合进行插值。可参数化模型例如多项式面SP的使用将使得有必要将与所执行的测量相关的测得的格式化信息和可变的特征值VCV引入其控制参量。通过对前述的类推，在来自可参数化模型的测得的格式化信息和扩展的格式化信息之间将存在偏差EC。此偏差EC必须不超过特定的阈值dS，并且在这些条件下，将适合于使多项式面SP穿过测得的格式化信息IFM±dS的所有的点。此阈值的选择将使得与拍摄误差，测量误差，校正所需的精度级别等等相适应。
所采用的本发明将能够提供指定数目的可参数化模型的使用，所述模型如果可能可以以例如多项式的形式来写出。前提是这些模型按照复杂性增加的顺序来分类。
然后，给定拥有测得的信息集，每个模型的测试是通过优选地从最简单的模型(最低阶的多项式)来启动，直到获得了一个模型，其在多项式面的相交处并且以每个测得的格式化信息的条目的方向定义了扩展的格式化信息的条目，其偏差EC与测得的格式化信息的条目相比低于阈值dS。
上述方法视情况提供了将偏差EC包括在格式化信息中，以这样的方式使得如果有必要可以由图像处理软件使用该信息。
                      彩色图像
根据本发明的方法，可以计算与彩色图像相关的格式化信息。彩色图像可以被看作是由多个单色平面组成。传统地，彩色图像可以被考虑为三色的图像，其由红，绿，蓝或者类似波长的三个单色的图像组成。在特定的传感器的情况下其也可以由四个平面组成：青，洋红，黄，黑。计算算法AC则可以在至少两个色平面上采用。构造格式化信息的一个例子包括对每个色平面采用计算算法AC，采用这样一种方式，使得可以使用格式化信息和/或扩展的格式化信息和/或测得的格式化信息，以在本发明的含义内对装置APP和/或捕获链和/或恢复装置的单色的和多色的模糊进行校正。需要注意的是，有可能根据采用本发明的方法的一种方式，对彩色图像的每个平面使用同样的参考图像R。
根据本发明的方法使有可能计算与单色的和/或多色的图像相关的格式化信息，采取的方式使得上述格式化信息和/或上述测得的格式化信息可以被软件使用，以处理由第一图像捕获装置捕获的图像，目的是获得这样的图像，其在缺陷方面的品质可与第二图像捕获装置的图像相比。例如，有可能生成具有过时外观(怀旧外观)的图像。
同样地，根据本发明的方法的另一利用，格式化信息和/或上述测得的格式化信息可以被软件使用，以处理将由第一恢复装置恢复的图像，目的是获得这样的图像，其在缺陷方面的品质可与由上述第二恢复装置恢复的图像相比。
                将本发明应用于减小成本
减小成本被定义为一种方法和系统，用于降低装置APP或者装置链P3的成本，特别是装置或者装置链的光学系统的成本，该方法包括：
减少透镜的数目，和/或
简化透镜的形状，和/或
设计具有缺陷P5的光学系统，所述缺陷P5大于装置或者装置链所期望的缺陷，或者从目录中选择相同的光学系统，和/或
使用对于装置或者装置链来说成本比较低并且增加了缺陷P5的的材料，组件，处理操作或者制造方法。
根据本发明的方法和系统可以被用于降低装置或者装置链的成本：有可能设计一种数字光学系统，以产生与装置或者装置链的缺陷相关的格式化信息IF，以使用此格式化信息来使能图像处理设备而不论其是否为集成的，以修改从装置或者装置链得到或者被送往装置或者装置链的图像的品质，其方式使得装置或者装置链与图像处理设备的组合能够以减小的成本捕获，修改或者恢复期望品质的图像。

Claims (54)

1.一种用于产生与一装置链(P3，APP)的装置(App1，App2，App3)相关的格式化信息(IF)的方法；上述装置链(P3，APP)包括至少一个图像捕获装置(App3)和/或至少一个图像恢复装置；上述方法包括产生与上述链中的至少一个装置的缺陷(P5)相关的格式化信息(IF)的步骤。
2.如权利要求1所述的方法，上述装置能够捕获或者恢复图像(I)；上述装置具有至少一个固定特征和/或一个可变特征，其取决于图像(I)；上述固定特征和/或可变特征(CC)能够与一个或者多个特征值相联系；
上述方法包括从一测得的域(D(H))产生与上述装置的缺陷(P5)相关的测得的格式化信息(IFM)的步骤；上述格式化信息能够包括上述测得的格式化信息。
3.如权利要求2所述的方法，上述方法还包括从上述测得的格式化信息产生与上述装置的缺陷(P5)相关的扩展的格式化信息(IFE)的步骤；上述格式化信息能够包括上述扩展的格式化信息；上述扩展的格式化信息与上述测得的格式化信息相比表现出一偏差(EC)。
4.如权利要求3所述的方法，所述方法使得从上述测得的格式化信息产生的上述格式化信息由从可参数化模型集中选择的可参数化模型(SP)的参数来表示；上述方法还包括在上述可参数化的模型集中选择上述可参数化的模型的步骤，该步骤通过以下来进行：
-定义最大偏差，
-根据应用的复杂程度对上述可参数化模型集中的可参数化模型进行排序，
-选择上述被排序的可参数化模型集中的可参数化模型的第一个，使得上述偏差(EC)小于上述最大偏差。
5.如权利要求3或4中的任何一项所述的方法，上述扩展的格式化信息是上述测得的格式化信息。
6、如权利要求3所述的方法，上述方法包括计算算法(AC)，使用该算法可以从一通用集(M)获得上述测得的域(D(H))；上述计算算法(AC)包括下列步骤：
-借助于上述装置捕获或者恢复上述通用集(M)以产生图像(I)的步骤，
-在上述图像(I)中选择至少一个图像区域(ZI)的步骤，
-从上述图像(I)计算参考图像(R)的步骤，
-在上述参考图像(R)内确定与上述图像区域(ZI)相应的参考区域(ZR)的步骤，
-选择基(B)的步骤，使用所述基，上述图像区域(ZI)的全部或者部分可以由图像表示(RI)表示，并且上述参考区域(ZR)的全部或者部分可以由参考表示(RR)表示，
-在上述可变特征集中选择零个或者一个或者多个可变特征(CC)的步骤，以下将该可变特征(CC)称为被选择的可变特征；
上述测得的域D(H)由三成员组的集合组成，所述三成员组包括：
-图像区域(ZI)和/或上述图像区域(ZI)的标识符，
-上述图像区域(ZI)的图像表示(RI)，
-上述参考区域(ZR)的参考表示(RR)；
用于所述图像(I)，上述测得的域D(H)还由上述被选择的可变特征的每个的值组成；
使得获得一表征缺陷的测得的域，该缺陷在本发明的含义内被称为模糊。
7、如权利要求6所述的方法，上述参考图像(R)包含参考像素；上述每个参考像素具有参考像素值；上述方法使得，为了从上述图像(I)计算上述参考图像(R)，上述图像(I)被子采样；
使得上述参考图像(R)表现出与上述图像(I)相同的缺陷，而排除了模糊。
8、如权利要求6或者7中的任何一项所述的方法，上述方法使得上述基(B)选择为允许以频率来表示，并且借助于傅立叶变换来计算所述基(B)。
9、如权利要求6或者7中的任何一项所述的方法，上述方法使得上述基(B)选择为允许以小波或者以小波包来表示。
10、如权利要求6或者7中任何一项所述的方法，上述方法使得选择包含小数目的元素的线性基。
11、如权利要求6或者7中任何一项所述的方法，上述参考表示(RR)由数字值组成；上述方法还包括选择上述通用集(M)的步骤，其中所采取的方式使得低于第一指定阈值的数字值的百分比低于第二预定阈值。
12、如权利要求6或者7中任何一项所述的方法，上述通用集(M)由尺寸分布和几何位置遍及宽频谱的元素组成。
13、如权利要求6或者7中任何一项所述的方法，上述通用集(M)被以这样的方式选择，即以上述基(B)对上述图像(I)的上述表示基本上独立于上述图像(I)的捕获或者恢复条件，除了上述缺陷之外；在图像捕获装置的情况中，上述表示独立于该通用集(M)相对于上述图像捕获装置的取向和位置。
14、如权利要求6或者7中任何一项所述的方法，上述通用集(M)是从自然场景的量化图像构造的。
15、如权利要求6或者7中任何一项所述的方法，上述方法还包括借助于消除部分上述缺陷的计算来对上述图像(I)进行预处理的步骤；
其方式使得本发明含义内的模糊表征用于去除上述缺陷的上述装置以及计算设备。
16、如权利要求6所述的方法，上述方法还包括获得与任意的图像区域(ZIQ)相关的上述扩展的格式化信息的步骤，方法是从上述测得的格式化信息中推导出与任意的图像区域(ZIQ)相关的上述格式化信息。
17、如权利要求3所述的方法，上述方法使得上述装置链的上述装置被提供有至少一个取决于该图像的可变特征；每个可变特征能与一值相联系以形成组合，所述组合由上述可变特征集和上述值组成；
上述方法还包括以下步骤：
-选择预定组合的步骤，
-计算测得的格式化信息的步骤。
18、如权利要求17所述的方法，参量被定义为一任意的图像区域以及上述组合中的一个；上述方法还包括从上述测得的格式化信息推导出与任意的参量相关的上述扩展的格式化信息的步骤。
19、如权利要求16或者18中任何一项所述的方法，上述方法使得为了从上述测得的格式化信息推导出上述扩展的格式化信息：
-定义第一阈值
-选择上述扩展的格式化信息，其方式使得上述偏差低于上述第一阈值。
20、如权利要求3或者4中任何一项所述的方法，上述方法还包括使上述偏差与上述格式化信息相联系的步骤。
21、如权利要求6或者7中任何一项所述的方法，上述图像是由多个色平面组成的彩色图像；上述方法还包括通过采用用于至少两个上述色平面的上述计算算法(AC)产生上述测得的格式化信息的步骤。
22、如权利要求2所述的方法，上述一个或者多个特征值是焦距和/或调焦以及其相联系特征的值(VCV)。
23、如权利要求4所述的方法，上述可参数化模型集是多项式集。
24、如权利要求7所述的方法，上述图像(I)被子采样以便获得参考图像(R)，所述参考图像(R)的参考像素可以采用两个参考像素值中的一个或者另一个。
25、如权利要求11所述的方法，上述第二预定阈值是1％。
26、如权利要求17所述的方法，上述至少一个取决于该图像的可变特征是焦距和/或光圈。
27、如权利要求17所述的方法，通过采用用于所选择的每个上述预定组合的上述计算算法(AC)来计算测得的格式化信息。
28、一种用于产生与装置链(P3，APP)的装置(App1，App2，App3)相关的格式化信息(IF)的系统，上述装置链(P3，APP)包括至少一个图像捕获装置(App3)和/或至少一个图像恢复装置；上述系统包括计算设备(MCIFM，MCIFE，MSIF)，用于产生与上述链的至少一个装置的缺陷(P5)相关的格式化信息(IF)。
29、如权利要求28所述的系统，上述装置能够捕获或者恢复图像(I)；上述装置被提供有至少一个固定特征和/或一个可变特征(CC)，其取决于图像(I)；上述固定特征和/或可变特征能够与一个或者多个特征值相联系；
上述系统包括计算设备(MCIFM)，用于从测得的域(D(H))产生与上述装置的缺陷(P5)相关的测得的格式化信息(IFM)；上述格式化信息(IF)能够包括上述测得的格式化信息(IFM)。
30、如权利要求29所述的系统，上述系统还包括计算设备(MCIFE)，用于从上述测得的格式化信息产生与上述装置的缺陷相关的扩展的格式化信息(IFE)；上述格式化信息能够包括上述扩展的格式化信息；上述扩展的格式化信息与上述测得的格式化信息相比表现出一偏差(EC)。
31、如权利要求30所述的系统，所述系统使得从上述测得的格式化信息产生的上述格式化信息由从可参数化模型集中选择的可参数化模型(SP)的参数来表示；上述系统还包括选择设备，用于通过以下操作在上述可参数化模型集中选择上述可参数化模型：
-定义最大偏差，
-根据其应用的复杂程度对上述可参数化模型集中的可参数化模型进行排序，
-在所述被排序的可参数化模型集中选择可参数化模型的第一个，使得上述偏差(EC)小于上述最大偏差。
32、如权利要求30或31中任何一项所述的系统，上述扩展的格式化信息是上述测得的格式化信息。
33、如权利要求30所述的系统，上述系统包括计算设备，其采用计算算法(AC)，使用所述计算算法(AC)可以从一通用集(M)获得上述测得的域(D(H))；上述图像捕获或者图像恢复装置包括用于捕获或者恢复上述通用集(M)的设备，以便可以产生图像(I)；
上述计算算法(AC)的上述计算设备包括数据处理设备，用于：
-在上述图像(I)中选择至少一个图像区域(ZI)，
-从上述图像(I)计算参考图像(R)，
-在上述参考图像(R)中确定与上述图像区域(ZI)相应的参考区域(ZR)，
-选择基(B)，使用所述基(B)，上述图像区域(ZI)的全部或者部分可以由图像表示(RI)来表示，并且上述参考区域(ZR)的全部或者部分可以由参考表示(RR)来表示，
-在上述可变特征集中选择零个或者一个或者多个可变特征(CC)，以下被称为被选择的可变特征；
上述测得的域(D(H))由三成员组的集合组成，该三成员组包括：
-图像区域(ZI)和/或上述图像区域(ZI)的标识符，
-上述图像区域(ZI)的图像表示(RI)，
-上述参考区域(ZR)的参考表示(RR)；
用于上述图像(I)，上述测得的域D(H)还由上述被选择的可变特征的每个的值组成；
其方式使得获得一表征缺陷的测得的域，在本发明的含义内，所述缺陷被称为模糊。
34、如权利要求33所述的系统，上述参考图像(R)包含参考像素；上述每个参考像素具有参考像素值；上述系统使得用于从上述图像(I)计算上述参考图像(R)的上述处理设备包括用于对上述图像(I)进行子采样的设备。
35、如权利要求33或者34中任何一项所述的系统，上述系统使得上述数据处理设备从其中选择上述基(B)，其允许以频率来表示，并且借助于傅立叶变换来计算。
36、如权利要求33或34中任何一项所述的系统，上述系统使得上述数据处理设备从其中选择上述基(B)，其允许以小波或者小波包来表示。
37、如权利要求33或34中任何一项所述的系统，上述系统使得上述数据处理设备选择包含小数目的元素的线性基。
38、如权利要求33或34中任何一项所述的系统，上述参考表示(RR)由数字值组成；上述系统包括数据处理设备，使用它有可能以这样一种方式选择上述通用集(M)，使得低于第一指定阈值的数字值的百分比低于第二预定阈值。
39、如权利要求33或34中任何一项所述的系统，上述通用集(M)由尺寸分布和几何位置遍及宽频谱的元素。
40、如权利要求33或34中任何一项所述的系统，以这样一种方式选择上述通用集(M)，使得以上述基(B)对上述图像(I)的上述表示基本上独立于上述图像(I)的捕获或者恢复条件，除了上述缺陷之外；在图像捕获装置的情况下，上述表示独立于该通用集(M)相对于上述图像捕获装置的取向和位置。
41、如权利要求33或34中任何一项所述的系统，上述通用集(M)是从自然场景的量化图像构造的。
42、如权利要求33或34中任何一项所述的系统，上述系统还使得有可能通过采用计算设备对上述图像(I)进行预处理，以消除部分上述缺陷。
43、如权利要求33所述的系统，上述系统还包括数据处理设备，使用所述数据处理设备有可能获得与任意图像区域(ZIQ)相关的上述扩展的格式化信息，方法是从上述测得的格式化信息推导出与任意的图像区域(ZIQ)相关的上述格式化信息。
44、如权利要求30所述的系统，上述系统使得上述装置链的上述装置被提供有至少一个取决于该图像的可变特征；每个可变特征能够与一值相联系以形成组合，所述组合由上述可变特征组和上述值组成；
上述系统还包括计算设备，其计算该测量的格式化信息。
45、如权利要求44所述的系统，参量被定义为任意的图像区域以及上述组合中的一个；上述系统还包括数据处理设备，用于从上述测得的格式化信息推导出与任意参量相关的上述扩展的格式化信息。
46、如权利要求43或45所述的系统，上述系统使得用于从上述测得的格式化信息推导上述扩展的格式化信息的上述数据处理设备包括选择设备，用于选择扩展的格式化信息，其方式使上述偏差低于第一阈值。
47、如权利要求30或31中任何一项所述的系统，上述系统还包括用于使上述偏差与上述格式化信息相联系的数据处理设备。
48、如权利要求33或34中任何一项所述的系统，上述图像是由多个色平面组成的彩色图像；上述系统还包括计算设备，用于通过采用用于至少两个上述色平面的上述计算算法(AC)来产生上述测得的格式化信息。
49、如权利要求29所述的系统，上述一个或者多个特征值是焦距和/或调焦及其相联系的特征值(VCV)。
50、如权利要求31所述的系统，上述可参数化模型集是多项式集。
51、如权利要求34所述的系统，用于从上述图像(I)计算上述参考图像(R)的上述处理设备包括用于对上述图像(I)进行子采样以便获得一参考图像(R)的设备，所述参考图像(R)的参考像素可以采用两个参考像素值中的一个或者另一个。
52、如权利要求38所述的系统，上述第二预定阈值是1％。
53、如权利要求44所述的系统，上述至少一个取决于该图像的可变特征是焦距和/或光圈。
54、如权利要求44所述的系统，上述计算设备通过采用用于选择的预定组合的上述计算算法(AC)来计算该测量的格式化信息。
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