JP2003051004A - ノイズ出現の評価を利用して画像処理経路を選択するシステムおよび方法 - Google Patents
ノイズ出現の評価を利用して画像処理経路を選択するシステムおよび方法Info
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- G06T5/70—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20004—Adaptive image processing
- G06T2207/20008—Globally adaptive
Abstract
(57)【要約】
【課題】 出力画像におけるノイズの出現を数値的に定
量化する従来のプロセスは、各出力画像を個別に評価す
る必要がある。また、ノイズフィルタリング画像変換
は、適用可能範囲が限られている。 【解決手段】 画像内のノイズ出現に基づいて画像を処
理する方法およびシステムは、ノイズの大きさと画像輝
度の対応を表わすノイズテーブルを編成し、各経路が少
なくとも１個の画像変換を含む複数の画像処理経路候補
を提供し、少なくとも１個の画像処理経路内の画像変換
（群）に従ってノイズテーブルを修正して出力ノイズテ
ーブルを編成し、ノイズテーブルからノイズ測度を生成
し、ノイズ測度に基づいて複数の画像処理経路候補から
１個を選択し、選択された画像処理経路を画像に適用す
るステップと手段とを含み、前記ノイズ測度は少なくと
も１個の画像処理経路により処理された画像におけるノ
イズ出現を表わしている。
量化する従来のプロセスは、各出力画像を個別に評価す
る必要がある。また、ノイズフィルタリング画像変換
は、適用可能範囲が限られている。 【解決手段】 画像内のノイズ出現に基づいて画像を処
理する方法およびシステムは、ノイズの大きさと画像輝
度の対応を表わすノイズテーブルを編成し、各経路が少
なくとも１個の画像変換を含む複数の画像処理経路候補
を提供し、少なくとも１個の画像処理経路内の画像変換
（群）に従ってノイズテーブルを修正して出力ノイズテ
ーブルを編成し、ノイズテーブルからノイズ測度を生成
し、ノイズ測度に基づいて複数の画像処理経路候補から
１個を選択し、選択された画像処理経路を画像に適用す
るステップと手段とを含み、前記ノイズ測度は少なくと
も１個の画像処理経路により処理された画像におけるノ
イズ出現を表わしている。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は一般にデジタル画像
処理分野に関し、より具体的には、ノイズ出現が受容可
能な程度である出力画像が得られるように各画像に対し
適切な画像処理経路を選択する方法に関する。 【０００２】 【従来の技術】画像形成システムの設計において、仕上
がり画像を人間が見た際に気付く恐れがある画像劣化の
程度を評価できるようにすべきである。合わせて、粒状
性が原因で画像がどの程度劣化するかを認識することも
画像再生システムを利用する際に重要であり、画像形成
の各段階で利用される主要な要素の選択に大きな影響を
及ぼす場合がある。 【０００３】画像形成システムにおいて、光が当った際
に本来は一様であるべき応答の変動をノイズと呼ぶ。従
来の写真システムにおいてこのような密度の変動は、マ
イクロデンシトメーターを用いた物理的測定を通じてフ
ィルムや印画紙等の写真材料の光学密度を観察すること
ができる。本来は一様な領域の密度変動の測度として２
乗平均平方根（ｒｍｓ）値や標準偏差が用いられる。こ
の値を粒度と呼ぶ。出力画像を人間が見た際に感じられ
る、このような光学密度の不要かつ不規則な変動を粒状
性またはノイズ出現と呼ぶ。このように、物理的に測定
された粒度の程度を人間が見れば粒状性のレベルとして
知覚される。 【０００４】出力画像におけるノイズまたは粒状性の出
現を評価および定量化するさまざまな工夫がなされてき
た。Ｃ．Ｂａｒｔｌｅｓｏｎは自著の“粒度から粒状性
を予測する”（Ｊ．Ｐｈｏｔ．Ｓｃｉ．，Ｖｏｌ．３
３，Ｎｏ．１１７，１９８５）で、粒状性は可視印刷密
度０．８において粒度に依存していることを示し、粒状
性Ｇiと粒度σvの間に以下の関係があることを突き止め
た。 【数１】Ｇi=ａ*ｌｏｇ（σv）+ｂ ここにａ、ｂは定数である。 【０００５】 【発明が解決しようとする課題】Ｂａｒｔｌｅｓｏｎの
研究により、与えられた画像形成システムが生成する粒
状性を評価することが可能になった。残念ながら、共通
の画像形成システムから生成された別々の画像の粒状性
が大きく異なる場合がある。その理由は、出力画像を作
成すべく適用された任意の画像変換がシステム内のノイ
ズの可視性を変えることができるためである。例えば、
引き伸ばし装置を用いて写真ネガを写真印画紙に結像す
ることができる。しかし、出力プリントのノイズ出現
は、ネガに対する露光量に強く依存している。このよう
に、所定の画像処理システムが生成した任意の出力画像
のノイズ出現は、Ｂａｒｔｌｅｓｏｎの研究により可能
とされた評価とは全く異なる可能性がある。Ｂａｒｔｌ
ｅｓｏｎの研究では、画像形成システムが特定の画像に
どの画像処理経路を適用すべきかを決定する際に役立た
ない。 【０００６】米国特許第５，６４１，５９６号（１９９
７年６月２４日登録）においてＧｒａｙ他は、ノイズテ
ーブルを決定する方法について述べている。ノイズテー
ブルは特定の画像キャプチャ装置の密度依存ノイズを記
述するものであり、従って画像キャプチャ装置により作
成された画像の密度依存ノイズを定量化する。ノイズテ
ーブルは通常、特定のスキャナ装置および（フィルム等
の）画像キャプチャ装置からの出力として設計されてい
る。あるいは、ノイズテーブルはデジタル画像キャプチ
ャ、または写真フィルムを表現することができる。ノイ
ズテーブルはノイズの標準偏差を、平均コード値の関数
として表わす。しかし、ノイズテーブル単独では出力画
像におけるノイズの可視性の良い指標とはならない。画
像形成システムの出力画像は多数の画像変換の産物であ
り、その各々が自身のノイズ特性を修正する。従って、
（画像キャプチャ装置の特性を定量化するノイズテーブ
ル等の）出力前ノイズテーブルは出力画像のノイズ特性
を表わしていない。 【０００７】ノイズ情報は、ユーザーが選択したアルゴ
リズムのパラメータを変更するために利用されてきた。
米国特許第５，６９４，４８４号（ｌ９９７年１２月２
日登録）においてＣｏｔｔｒｅｌｌ他は、入出力装置で
用いる特性情報（例：ノイズを特徴付ける変調転送機能
およびウィーナー・パワースペクトル）を利用し、画質
の客観的な測度を計算し、画質の客観的な測度を最適化
することにより画像変換用のパラメータ（鮮明度向上
等）を決定する方法について述べている。Ｃｏｔｔｒｅ
ｌｌ他はまた、共通の画像生成システムにより生成され
たすべての出力画像には同様なノイズ出現が見られると
いう暗黙の仮定をしている。しかし、これはあてはまら
ない。画像形成装置から直接生成された画像は同じよう
なノイズや鮮明度の特性を持っていても、これらの特性
は出力画像を生成する画像変換により大幅に修正され得
るからである。その上、例えば米国特許第６，０９７，
４７０号や第６，０９７，４７１号（共にＢｕｈｒ他、
２０００年８月１日登録）等、多くの画像処理システム
において画像変換の操作は画像の解析に基づいてさまざ
まである。画像に依存する画像変換の影響をＣｏｔｔｒ
ｅｌｌは考慮していない。このように、Ｃｏｔｔｒｅｌ
ｌの方法を用いて各画像に対して好適な処理経路を決定
することができない。その理由は、共通のソースで生成
され、共通の出力装置でレンダリングされたすべての画
像は、それぞれ個別の特徴があるにもかかわらず同じ扱
いを受けるからである。 【０００８】米国特許第６，０９１，８６１号（２００
０年７月１８日登録）においてＫｅｙｓ他は、画像の露
光（すなわち、ＳＢＡバランス）に基づいて鮮明化パラ
メータを決定する方法を記述する。この方法はまた、画
像の粒度を考慮に入れており、粒度に関係する予想粒状
性値（ＰＧＩ）を計算する。しかし、この方法には画像
に依存する画像変換を適用した場合の影響を考慮する柔
軟性がない。さらに、正常に露光された被写体の画像で
さえ、程度のバラツキが大きいノイズを含む背景領域を
伴うことがあるため、露光を用いてノイズをプリントに
集約する方法はエラーを起こしやすい。 【０００９】特定の出力画像におけるノイズ出現を判定
する別の方法に、出力画像を尺度として並べられた標準
ノイズサンプルの組との比較がある。最初の粒度スライ
ドすなわち尺度はＴｈｏｍａｓ Ｍａｉｅｒ他により設
計され、制作された。（例えば、Ｍａｉｅｒ他の“粒状
性と粒度の関係”、ＳＰＳＥ第４３回年次会議予稿集、
ＳＰＳＥ、バージニア州スプリングフィールド、１９９
０年、２０７〜２０８ページを参照されたい。）Ｃ．Ｊ
ａｍｅｓ Ｂａｒｔｌｅｓｏｎは粒度と粒状性を結び付
ける基本的な関係を確定した。 【００１０】Ｍａｉｅｒ他は、デジタルシミュレーショ
ン機器を用いて、粒子の量が増えても同じ平均密度を有
する一連の一様かつ中立的な粒子パッチを生成した。続
いて、マイクロデンシトメーターによる測定および基本
的な心理物理の関係を利用して粒状性をｒｍｓ粒度に関
連付けた。Ｃｏｏｋｉｎｇｈａｍ他は、米国特許第５，
７０９，９７２号（１９９８年１月２０日登録）、およ
び第５，６２９，７６９号（１９９７年５月１３日登
録）に記述されているように改良された粒子尺度を生成
した。このようなノイズ尺度により個人が効果的に出力
画像におけるノイズの出現を数値的に定量化することが
できるが、このプロセスは労働集約的であって、見る人
間の側でそれぞれの出力画像を個別に評価する必要があ
る。その上、マイヤー他は、画像処理システムを通過す
る各画像に対して好適な画像処理経路が選択されるよう
な手段について述べていない。 【００１１】米国特許第６，２０５，２５７号（２００
１年３月２０日登録）においてＥｓｃｈｂａｃｈは、統
計的に高レベルのノイズを含む画像に対してノイズフィ
ルタリング画像変換を適用する方法について述べてい
る。ノイズフィルタリング画像変換は、画像のコントラ
ストが所定のレベルより低く、かつその画像が第二の所
定のレベルより暗い場合にのみ適用されている。 【００１２】従って、出力画像のノイズ出現の評価に基
づいて画像処理経路を自動処理で選択するニーズがあ
る。以下の好適な実施の形態と添付の請求項の詳細説
明、および図面を参照することにより、上記その他の態
様、目的、特徴および本発明の利点がより明確に理解お
よび評価されよう。 【００１３】 【課題を解決するための手段】上述のニーズは、本発明
に従って画像内のノイズ出現に基づいて画像を処理する
方法およびシステムを提供することにより満たされる。
本方法およびシステムは、ノイズの大きさと画像輝度の
対応を表わすノイズテーブルを編成し、各経路が少なく
とも１個の画像変換を含む複数の画像処理経路候補を提
供し、少なくとも１個の画像処理経路内の画像変換
（群）に従ってノイズテーブルを修正して出力ノイズテ
ーブルを編成し、ノイズテーブルからノイズ測度を生成
し、ノイズ測度に基づいて複数の画像処理経路候補から
１個を選択し、選択された画像処理経路を画像に適用す
るステップと手段とを含み、前記ノイズ測度は少なくと
も１個の画像処理経路により処理された画像におけるノ
イズ出現を表わしている。 【００１４】 【発明の実施の形態】以下の記述において、本発明はソ
フトウェアプログラムにより実装された方法として説明
する。このようなソフトウェアと同等な機能をハードウ
ェアでも構成可能であることが当業者には理解されよ
う。画質向上のためのアルゴリズムや方法は広く知られ
ているため、以下の説明は特に本発明に基づく方法の一
部を構成するか、またはより直接的に協働するアルゴリ
ズムや方法のステップに焦点をあてる。ここで特に図示
・記述されないその他のアルゴリズムや方法、およびハ
ードウェアおよび／またはソフトウェアは、当分野で公
知の材料、部品、要素から選択されてよい。以下に開示
する明細書において、すべてのソフトウェアの実装は当
分野における通常の技術範囲に含まれる。 【００１５】本発明は、アナログ画像処理システムのア
ナログ画像またはデジタル画像処理システムのデジタル
画像のどちらでも、ノイズ出現の評価に基づいて画像処
理経路を選択するのに利用できる点に留意されたい。ア
ナログ画像は、写真ネガまたは写真ポジ（スライド）、
あるいは写真プリント等の物理媒体上で表現された画像
である。デジタル画像は通常、赤、緑、青各色のピクセ
ル値、あるいは輝度に対応する１個の単色ピクセル値の
２次元配列である。さらに、好適な実施の形態は１０２
４行と１５３６列のピクセルからなる画像を参照しなが
ら記述されるが、異なる解像度および寸法のデジタル画
像を用いても同様の、少なくとも許容できる結果が得ら
れることは当業者には理解されよう。表記法に関して、
デジタル画像の第ｘ行、ｙ列を指す座標（ｘ，ｙ）に位
置するデジタル画像のピクセル値は、それぞれ位置
（ｘ，ｙ）における赤、緑、青色のデジタル画像チャネ
ルを指す３組の値［ｒ（ｘ，ｙ），ｇ（ｘ，ｙ），ｂ
（ｘ，ｙ）］から構成されるものとする。この点に関し
て、デジタル画像は特定の個数のデジタル画像チャネル
で構成されていると考えてよい。赤、緑、青色の２次元
配列で構成されるデジタル画像の場合、画像は３個のチ
ャネル、すなわち赤、緑、青色スペクトルのチャネルで
構成される。さらに、色信号から輝度チャネルｎを形成
することができる。デジタル画像チャネルの第ｘ行、ｙ
列を指す座標（ｘ，ｙ）に位置するデジタル画像チャネ
ルｎのピクセル値を、ｎ（ｘ，ｙ）として示す単一の値
とする。さらに、画像ｆがアナログ画像である場合、値
ｆ（ｘ，ｙ）は（ｘ，ｙ）が指す位置における輝度を表
わす。 【００１６】図１に、ノイズ出現が許容範囲内にある画
像を得るために特定の画像処理経路で画像を処理する、
本発明の好適な実施の形態を示す。大まかに言えば、本
発明では画像からノイズ特徴が許容範囲内にある出力画
像を生成する画像処理経路の選択が行なえるか、または
少なくとも出力画像へのノイズ出現を最小限にする。特
定の画像から出力画像を生成する際にいくつかの画像処
理経路１０1，．．．，１０p，．．．，１０Pの利用が
考えられよう。一般に、第一の画像処理経路候補１０1
をベース画像処理経路と呼ぶ。この画像処理経路は、広
範囲の入力画像に対して概ね満足できる出力画像を生成
すべく最適化されている。残りの画像処理経路１
０2，．．．，１０Pは、生成され得るあらゆる画像の少
なくとも部分集合に対するベース画像処理経路よりも満
足度の高い出力画像を生成しようとするさまざまな試み
である代わりの画像処理経路である。画像処理経路およ
びそれらの構成について以下により詳しく述べる。 【００１７】出力ノイズテーブルジェネレータ２はノイ
ズの大きさと画像の輝度の間の関係および画像処理経路
を記述した入力ノイズテーブルを受信して、ノイズの大
きさと画像処理経路により処理された画像の輝度を表わ
す出力ノイズテーブルを生成する。出力ノイズテーブル
ジェネレータ２は、画像処理経路１０を構成する各画像
変換２０に対応するノイズ変換を適用する（図２参
照）。ノイズ変換は確率変数の関数の原理を応用して、
画像のノイズに対する各画像変換２０の影響を考慮すべ
くノイズテーブルを修正する。入力ノイズテーブルから
出力ノイズテーブルを生成した例として、Ｇａｌｌａｇ
ｈｅｒ他による米国特許出願第０９／８７９，３４３号
（２００１年６月１２日出願）を参照されたい。 【００１８】出力ノイズテーブルジェネレータ２は続い
て、画像処理経路１０を画像に適用して生成され得る出
力画像のノイズ特徴に対応する出力ノイズテーブルを生
成する。出力ノイズ測度ジェネレータ４は出力ノイズテ
ーブルを受信して、画像処理経路から生成された出力画
像におけるノイズの出現を表わす値である出力ノイズ測
度Ｎ1，Ｎ2，．．．を生成する。従って、出力ノイズ測
度は入力ノイズテーブルと画像処理経路１０の関数であ
る。 【００１９】入力ノイズテーブルは画像のノイズに関係
する情報を含んでいる。一般に、各画像取得システムを
特徴づけるため別々の入力ノイズテーブルが必要とされ
る。例えば、カラーネガフィルムを走査して生成された
デジタル画像の場合、各フィルムスピードに対し別々の
入力ノイズテーブルが必要とされよう。先に引用した米
国特許第５，６４１，５９６号で、Ｇｒａｙ他はフィル
ムで一様に露光される領域を走査したピクセルの標準偏
差を測定して入力ノイズテーブルを生成できるプロセス
について述べている。そのような方法で作られた入力ノ
イズテーブルは、ノイズ標準偏差の測定に用いられた一
様な露光の光源と共通の光源を有するすべての画像につ
いてノイズ特性を記述することが画像処理に精通する者
には理解できよう。 【００２０】本発明が、実際に画像を調べることなく、
出力画像のノイズ出現の評価に基づいて画像処理経路１
０xを選択できる機能を備えていることに留意された
い。これにより本発明の方法は、画像を代わりの画像処
理経路の各々に通して処理することなく好適な画像処理
経路１０を選択できる。本発明は入力として入力ノイズ
テーブルおよび画像処理経路１０を用いることに留意さ
れたい。これらの入力は、画像およびそれが意図する目
的に関する情報を含むが、自身は非画像データである。
画像に関連付けられた非画像データをメタデータと呼ぶ
ことが多い。このように本発明は、メタデータ解析だけ
に基づいて画像処理経路１０を選択する機能を備えてい
る。画像解析を必要としないため、経路選択装置３２が
画像処理経路１０xを選択するために必要な計算は通常
のコンピュータにより極めて高速に行なえる。 【００２１】同様のしかたで出力ノイズ測度Ｎ1，
Ｎ2，．．．，Ｎp，．．．，ＮPが生成され、その各々
が画像処理経路１０1，１０2，．．．１０p，．．．，
１０Pにより生成された各出力画像のノイズ出現を評価
する。これらの出力ノイズ測度は経路選択装置３２に入
力される。経路選択装置３２は出力ノイズ測度Ｎ1，
Ｎ2，．．．，Ｎp，．．．，ＮPを解析して、その解析
に基づいて画像処理経路を選択する。一般に、経路選択
装置は閾値Ｔを超えない出力ノイズ測度と関連付けられ
た画像処理経路１０x（０＜Ｘ≦Ｐ）を選択する。選択
された画像処理経路１０xは（一部または全部）続いて
出力画像を生成するために経路アプリケータ６により画
像に適用される。 【００２２】図２に、画像変換２０1，２０2、．．．，
２０m，．．．，２０Mで構成される画像処理経路２０を
示す。各画像変換２０（画像変換ステップとも呼ばれる
が同じ事である）は、出力画像ｆM（ｘ，ｙ）を生成す
るために入力画像ｆ0（ｘ，ｙ）に逐次適用される。画
像変換ｍを画像ｆm-1（ｘ，ｙ）に適用した結果画像ｆm
（ｘ，ｙ）が得られる。各画像変換２０は画像に適用さ
れる操作である。画像変換の例として、参照テーブル
（ＬＵＴ）の適用、バランスシフトの適用、行列の適
用、鮮明化またはぼかし操作の適用、および写真印画紙
の色調応答の適用が含まれる。これらの画像変換は通
常、デジタル画像のピクセル値に適用される数学的演算
であるが、本発明をデジタル画像に限定する必要はな
い。例えば、写真ネガを写真印画紙に露光するのに必要
なすべてのステップを一連の画像変換２０としてモデル
化することができる。画像変換２０は画像に生じる物理
的ステップを表現することができる。例えば、画像変換
２０は画像を写真印画紙にプリントする処理を表現で
き、あるいは画像変換２０は較正目標密度と実際に実現
可能な密度との差違を表現することができる。 【００２３】さらに画像変換２０は、人間の視覚系が出
力画像を認識した際に実行される処理を表現することが
できる。このように、本発明はデジタルおよびアナログ
画像形成システムの両方の粒状性を評価するのに有用で
ある。当業者には、画像変換２０は経路アプリケータ６
により画像処理経路１０を画像に適用することを意味し
ているものと理解できよう。例えば、画像変換ステップ
２０はデジタル画像のピクセル値に対する数学的演算の
実行を表わしていてもよい。あるいは、画像変換２０は
人間の視覚系の物理的ステップや動作を表わしているか
もしれない。このような場合画像変換は単に画像が受け
る処理としては出力画像を見ることを表わしているだけ
なので、経路アプリケータ６は目視可能な出力画像を生
成するために人間の視覚系の応答を表わす画像変換２０
を適用する必要がない。 【００２４】再び図１を参照するに、出力画像を生成す
る際に利用される候補としていくつかの（すなわち複数
の）画像処理経路１０1，．．．，１０p，．．．，１０
pを示す。これらの画像処理経路１０pは画像処理経路候
補と呼ばれる。一般に、第一の画像処理経路候補１０1
をベース画像処理経路と呼ぶ。この画像処理経路は、広
範囲の入力画像に対して概ね満足できる出力画像を生成
すべく最適化されている。残りの画像処理経路１
０2，．．．，１０Pは、生成され得るあらゆる画像の少
なくとも部分集合に対するベース画像処理経路よりも満
足度の高い出力画像を生成しようとするさまざまな試み
である代わりの画像処理経路である。この点で代わりの
画像処理経路１０pは、好ましくないノイズレベルにあ
る画像に対してノイズ出現の程度を下げようと試みるで
あろう。画像処理に精通する者には、出力画像のノイズ
出現をベース画像処理経路１０1が生成した出力画像に
比べて減らすように画像処理経路１０pを構成できるこ
とが理解できよう。例えば、平均的には、画像のバラン
スを取る画像変換２０により画像をわずかに暗くするだ
けで目障りなノイズを含む画像のノイズ出現を減らせ
る。画像のバランシングは、シーンバランスアルゴリズ
ム（ＳＢＡ）、または自動露光決定アルゴリズム（高速
光学プリンタやフォトＣＤスキャナで利用されるもの
等、例えば米国特許第４，９４５，４０６号、Ｃｏｋ、
１９９０年７月３日登録を参照）により行なわれること
が多い。 【００２５】さらに、米国特許第５，７０８，６９３号
（Ａａｃｈ他、１９９８年１月１３日登録）で述べてい
るノイズ削減を行なう画像変換２０を本発明で採用して
もよい。図１に示す画像処理経路候補１０pは、画像処
理経路を構成する画像変換、画像変換の順序、あるいは
画像変換を生成するパラメータにより異なる。好適な実
施の形態において、経路選択装置３２は出力画像を生成
する際にどの画像処理経路候補を用いるかを決定する。
経路選択装置３２は選択された画像処理経路候補１０x
を出力する。 【００２６】図３に、写真ネガをデジタル走査した入力
画像からの写真プリントである出力画像を生成するよう
に設計された画像変換２０で構成された画像処理経路１
０の例を示す。そのような画像処理経路の例が、上で引
用した米国特許第６，０９７，４７０号および第６，０
９７，４７１号（共にＢｕｈｒ他）に開示されている。
最初に、画像形成装置の応答における非線型性を補償す
る画像変換２０により画像形成装置応答が線型化される
（４２）。デジタル画像がフィルムから起こされている
場合、写真フィルムの応答における非線型性を訂正する
方法が実装されてもよい。そのような方法が米国特許第
５，１３４，５７３号（Ｇｏｏｄｗｉｎ、１９９２年７
月２８日登録）に開示されている。 【００２７】次に、デジタルおよび光学画像形成システ
ムの両方で必要とされる、バランス調整を評価・適用す
る変換２０により画像をバランスさせる（４４）。この
バランスは、例えば自動露出決定アルゴリズム（高速光
学プリンタまたはフォトＣＤスキャナ等で利用されてい
るもの。例えば米国特許第４，９４５，４０６号（Ｃｏ
ｋ、１９９０年７月３１日登録）を参照）で得ることが
できる。次の画像変換２０は、画像に対し階調調性を決
定・適用するコントラスト調整装置４６である。画像の
コントラストは自動アルゴリズムにより評価できる。さ
らに、デジタル画像のコントラストも同様に好適なレベ
ルのコントラストに修正することができる。画像コント
ラストを評価して、画像のコントラストを調整する手段
を提供するアルゴリズムの例がＬｅｅ並びにＫｗｏｎに
より米国特許第５，８２２，４５３号に開示されてい
る。 【００２８】次に、画像を出力媒体上に印刷すべく準備
する画像変換２０により画像がレンダリングされる（４
８）。レンダリング、すなわち画像密度の出力媒体密度
へのマッピングはデジタル画像形成および光学画像形成
の両方で生じ、当業者には公知である。米国特許第６，
０９７，４７０号に画像表現が記述されている。デジタ
ルまたは光学画像のいずれのレンダリングも、ＬＵＴ
（１、３、または多次元の）により良好な正確度で表現
することができる。例えば、 図４に画像密度（走査密
度）を出力画像の出力媒体の密度に関連付けるＬＵＴの
グラフを示す。 【００２９】最後に、出力画像が人間の目にどう見える
かをモデル化する画像変換２０により人間視覚系がモデ
ル化される。人間視覚系は、出力画像の明るい領域より
も暗い領域で生じる密度差違に鋭敏ではないため、この
差違を考慮することは出力画像におけるノイズ出現の定
量化に有利である。画像が人間視覚系にどのように見え
るかは、図５に示すように出力画像（媒体）の密度をＣ
ＩＥＬＡＢのＬ*値に関係付ける画像変換ＬＵＴにより
表現できる。 【００３０】図６〜図８は、異なる画像処理経路１０を
用いて共通の入力画像から生成された出力画像を含む。
図６に示す出力画像は、以下の画像変換２０を（表記の
順に）含む画像処理経路を適用して生成されている。 画像形成装置応答リニアライザ４２ バランスアプリケータ４４ コントラスト調整器４６ レンダリング装置４８ 人間視覚系モデラー５２ 【００３１】図６に示すように、この処理経路により生
成された画像は、画像の高密度領域において非常にノイ
ズが多いように見える。 【００３２】図７に示す出力画像は、以下の画像変換に
より処理された同じ入力画像から生成されている。 画像形成装置応答リニアライザ４２ バランスアプリケータ４４ レンダリング装置４８ 人間視覚系モデラー５２ 【００３３】最後に、図８に示す出力画像は再び、以下
の画像変換により処理された同じ入力画像より生成され
ている。 画像形成装置応答リニアライザ４２ バランスアプリケータ４４ レンダリング装置４８ 人間視覚系モデラー５２ 【００３４】図８に示す出力画像の場合、バランスアル
ゴリズムは、バランスアルゴリズムのパラメータを調整
することにより推奨値よりも０．８段階暗く印刷せざる
を得なかった。このように暗くすることにより結果的に
出力画像の粒状性が減少するが、これは一目瞭然であ
る。 【００３５】図６〜図８に示す画像からわかるように、
図６、図７、図８に示す画像について本発明に従って計
算した出力ノイズ測度はそれぞれ３９０、２９０、と２
４０であり、出力画像で観測されたノイズ出現に対応し
ている。 【００３６】出力ノイズ測度は出力画像中のノイズ出現
に関係している。好適な実施の形態において、出力ノイ
ズ測度の値が大きいほど出力画像のノイズ出現が大きい
ことを示す。従って、２個以上の出力画像におけるノイ
ズ出現の相対的な順位を、それぞれの出力画像について
計算した出力ノイズ測度により決定することができる。 【００３７】再び図１を参照するに、経路選択装置３２
が特定の画像用に適切な画像処理経路１０Xを選択でき
るように、出力ノイズ測度Ｎpが経路選択装置３２に入
力される。与えられた画像ａに対する画像処理経路１０
Xの選択行為をｓ（ａ）＝Ｘで表わす。つまり画像ａに
対して１０Xが選択されたことを示す。好適な実施の形
態において、経路選択装置３２の動作は次のように特徴
付けることができる。すなわち、Ｎ1＞Ｔ1の場合には、
ｓ（ａ）＝ｐｏ（ここにＮpoはすべてのＮp＜Ｔ1につい
て最大値）であり、それ以外の場合には、ｓ（ａ）＝１
である。 【００３８】本来、選択された経路は、それに関連付け
られた出力ノイズ測度が閾値Ｔ1より小さい限り、ベー
ス画像処理経路１０1である。さもなければ、Ｎ1＞Ｔ1
であり、この場合選択された画像処理経路１０Xは最大
値Ｎpを有するが依然としてＴ 1より小さい画像処理経路
１０pである。画像処理経路１０pのいずれも出力ノイズ
測度がＴ1より小さい場合、選択された画像処理経路１
０Xが、最小出力ノイズ測度を有する画像処理経路１０p
である。 【００３９】本システムで時間短縮が可能なのは、出力
ノイズ測度および代替的な画像処理経路１
０2，．．．，１０p，、．．．，１０Pを必要なときだ
け、すなわちＮ1＞Ｔ1の場合のみ計算すればよい点であ
る。この条件は発明者が観察した画像の約１５％に当て
はまる。 【００４０】画像処理に精通する者には、上記の画像変
換のいくつかは画像変換の動作パラメータの設定が画像
コンテンツに依存することが理解されよう。通常は画像
の低解像度バージョンを調べることにより処理時間の短
縮および複雑さの緩和を実現している。出力ノイズテー
ブルは、実際の画像向けに調整された画像変換に応じて
入力ノイズテーブルを処理することにより決定される。
ノイズ測度を画像を取り込んだシステムではなく、画像
自体を基準にすることにより、経路選択装置３２の動作
を各画像ごとに変えることができる。言い換えるなら
ば、第一の画像用の好適な画像処理経路１０Xは、たと
え画像が同じ画像取り込み装置から生成されて、同じ印
刷装置により同じ媒体に印刷されていても、第二の画像
用の好適な画像処理経路１０Xと異なる場合がある。 【００４１】閾値Ｔ1を最適化して多くの画像にわたり
最高の画質を実現することが可能である。このことは、
最初にＡ個の画像（好適にはＡ≧５０）の組を選択し、
続いて画像処理経路１０pの各々に従ってＡ個の画像の
各々に対して出力画像を生成することにより実現でき
る。次に、出力画像の各々について見る者が自分の好み
を指定する場合がある。これらの好みを品質データとみ
なすことができる。Ｑapを、ｐ番目の画像処理経路１０
pで生成されたａ番目の画像に与えられた画質評価とす
る。経路選択装置３２の目標は、それぞれの画像ａに対
して、ａ番目の画像に最高の画質評価Ｑapoを与えた画
像処理経路ｐoを選択することである。経路選択装置３
２がａ番目の画像に対して選択した画像処理経路１０x
をｓ（ａ）で示すと、画像群の全体的な平均画品質ＡQ
は次式で計算することができる。 【数２】 【００４２】このように、Ｔ1は全体的な平均画質ＡQが
最大になるまで変化してよい。Ｔ1の値は、当分野で公
知の最適化技法によりＡQの値を最大化することにより
決定される。この方法により、Ｔ1の値は２５０に決定
された。図６から図８に示す画像を再び参照するに、図
８の画像を生成した画像処理経路１０は経路選択装置３
２により選択される。 【００４３】当業者はまた、経路選択装置３２の動作を
さまざまな方式で実現できることを理解できよう。例え
ば、選択された画像処理経路１０を決定するために経路
選択装置３２に対し、次の規則を代わりに実装してもよ
い。すなわち、Ｎ1＜Ｔ1の場合には、ｓ（ａ）＝１であ
り、それ以外の場合には、ｓ（ａ）＝ｐｏである。ただ
し、ＮpoはすべてのＮpにわたる最大値であるとする。 【００４４】経路選択装置３２の別の代替的な実施の形
態を図９に示す。この実施の形態において、ベース画像
処理経路１０1からの出力ノイズ測度Ｎ1は、被選択画像
処理経路１０を選択するために経路選択装置３２が用い
る。 【００４５】この代替的な経路選択装置３２の動作は以
下のように表わされる。すなわち、Ｎ1＜Ｔ1の場合には
ｓ（ａ）＝１であり、それ以外でかつＮ1＜Ｔ2の場合に
はｓ（ａ）＝２であり、それ以外でかつＮ1＜Ｔ3の場合
にはｓ（ａ）＝３である。 【００４６】この代替的実施の形態が最も良く機能を発
揮するのは、出力画像におけるノイズ出現が目障りにな
るのを抑制すべく講じたステップの程度が、経路数が増
加するにつれて増大する場合である。またＴ1＜Ｔ2＜Ｔ
3であることに留意されたい。 【００４７】図１０に、経路選択装置３２を経路受容性
決定装置３４および経路ジェネレータ３６で置き換え
た、さらに別の実施の形態を示す。この実施の形態は、
繰り返しを行なって選択された画像処理経路１０Xにお
いてアーカイブする方法を開示する。既に述べたよう
に、出力ノイズ測度Ｎ1が出力ノイズテーブルジェネレ
ータ２および出力ノイズ測度ジェネレータ４により、ベ
ース画像処理経路１０1を考慮して計算される。この出
力ノイズ測度は経路受容性決定装置３４に入力される。
出力ノイズ測度が閾値Ｔ1より小さい場合、処理経路に
より生成された出力画像は許容範囲内にあり、ベース画
像処理経路１０1が選択された画像処理経路１０Xとして
選択される。そうでない場合、既存の画像変換２０を修
正するか、または既存の画像変換２０を追加したり削除
することにより、経路ジェネレータ３６が第二の画像処
理経路を生成する。経路ジェネレータ３６により出力さ
れた画像処理経路１０は続いて出力ノイズテーブルジェ
ネレータ２に入力されて出力ノイズテーブルを生成し、
出力ノイズテーブルはノイズ測度ジェネレータ４に入力
されて出力ノイズ測度を生成する。この出力ノイズ測度
は続いて経路受容性限定詞３４に入力されて、第二の画
像処理経路が受容されるか否かが決定される。経路受容
性決定装置３４の動作は次のように表わされる。すなわ
ち、Ｎp＜Ｔ1の場合は、画像処理経路は選択された画像
処理経路１０xとして受理され、それ以外の場合には、
画像処理経路は受理されない。 【００４８】経路ジェネレータ３４は一組の規則に基づ
いて決定論的方法で動作する。経路ジェネレータ３４の
反復毎に、出力画像におけるノイズ出現を減らすために
ステップを追加したり、またはより高度のステップを実
行する画像処理経路１０pを生成する。例えば、既に述
べたように、バランスアプリケータ４４が適用した露光
訂正は、調整可能なパラメータを調整することにより繰
り返し弱められて（例えば０．１段階刻みで）経路ジェ
ネレータ３６により生成された各画像処理経路１０pを
実現することができる。このように、各画像処理経路１
０pはより暗い（同様にノイズ出現がより少ない）出力
画像を生成するであろう。 【００４９】さらに、コントラスト調整装置４６は画像
にダイナミックレンジ圧縮を適用する。この動作は一般
に改良された出力画像を生成するものの、時として出力
印刷におけるノイズ出現は、画像の暗い領域が明るくな
ってノイズが目立つために不都合である。ダイナミック
レンジ圧縮の程度はコントラスト調整装置４６が生成し
たＬＵＴの勾配により制御される。経路ジェネレータが
生成した各画像処理経路１０pは、コントラスト調整装
置４６が生成したＬＵＴの許容最小勾配の制限値を、ベ
ース画像処理経路で用いられる制限値（０．３が好適）
から出発して、小さい増分値（０．０５が好適）で上限
値（好適には、必然的にコントラスト調整装置４６が影
響を及ぼすのを防ぐ１．０）まで増大させることができ
る。許容最小勾配（調整可能なパラメータ）の制限値を
増やすことにより、ダイナミックレンジ圧縮が減らすこ
とができ、より暗い陰影を付けても可視ノイズを確実に
減らすことができる。 【００５０】例えば、画像の低輝度領域だけに勾配制限
値の変化を付けてもよい。出力画質を許容範囲内に維持
するために、経路ジェネレータの動作に制約を設ける必
要があることに留意されたい。例えば、画像バランスを
暗くし過ぎると、出力画像は一面真っ黒になり、ノイズ
も存在しないが、その出力画像の画質は許容されないで
あろう。このように、経路ジェネレータ３４の設計に際
してノイズ出現とベース画像処理経路１０1からの偏差
との間にトレードオフが存在することを理解されたい。 【００５１】 【発明の効果】本発明の利点は、各画像に対して適切な
画像処理経路が自動的に選択され、ノイズ出現が許容範
囲内にある出力画像が得られることである。
処理分野に関し、より具体的には、ノイズ出現が受容可
能な程度である出力画像が得られるように各画像に対し
適切な画像処理経路を選択する方法に関する。 【０００２】 【従来の技術】画像形成システムの設計において、仕上
がり画像を人間が見た際に気付く恐れがある画像劣化の
程度を評価できるようにすべきである。合わせて、粒状
性が原因で画像がどの程度劣化するかを認識することも
画像再生システムを利用する際に重要であり、画像形成
の各段階で利用される主要な要素の選択に大きな影響を
及ぼす場合がある。 【０００３】画像形成システムにおいて、光が当った際
に本来は一様であるべき応答の変動をノイズと呼ぶ。従
来の写真システムにおいてこのような密度の変動は、マ
イクロデンシトメーターを用いた物理的測定を通じてフ
ィルムや印画紙等の写真材料の光学密度を観察すること
ができる。本来は一様な領域の密度変動の測度として２
乗平均平方根（ｒｍｓ）値や標準偏差が用いられる。こ
の値を粒度と呼ぶ。出力画像を人間が見た際に感じられ
る、このような光学密度の不要かつ不規則な変動を粒状
性またはノイズ出現と呼ぶ。このように、物理的に測定
された粒度の程度を人間が見れば粒状性のレベルとして
知覚される。 【０００４】出力画像におけるノイズまたは粒状性の出
現を評価および定量化するさまざまな工夫がなされてき
た。Ｃ．Ｂａｒｔｌｅｓｏｎは自著の“粒度から粒状性
を予測する”（Ｊ．Ｐｈｏｔ．Ｓｃｉ．，Ｖｏｌ．３
３，Ｎｏ．１１７，１９８５）で、粒状性は可視印刷密
度０．８において粒度に依存していることを示し、粒状
性Ｇiと粒度σvの間に以下の関係があることを突き止め
た。 【数１】Ｇi=ａ*ｌｏｇ（σv）+ｂ ここにａ、ｂは定数である。 【０００５】 【発明が解決しようとする課題】Ｂａｒｔｌｅｓｏｎの
研究により、与えられた画像形成システムが生成する粒
状性を評価することが可能になった。残念ながら、共通
の画像形成システムから生成された別々の画像の粒状性
が大きく異なる場合がある。その理由は、出力画像を作
成すべく適用された任意の画像変換がシステム内のノイ
ズの可視性を変えることができるためである。例えば、
引き伸ばし装置を用いて写真ネガを写真印画紙に結像す
ることができる。しかし、出力プリントのノイズ出現
は、ネガに対する露光量に強く依存している。このよう
に、所定の画像処理システムが生成した任意の出力画像
のノイズ出現は、Ｂａｒｔｌｅｓｏｎの研究により可能
とされた評価とは全く異なる可能性がある。Ｂａｒｔｌ
ｅｓｏｎの研究では、画像形成システムが特定の画像に
どの画像処理経路を適用すべきかを決定する際に役立た
ない。 【０００６】米国特許第５，６４１，５９６号（１９９
７年６月２４日登録）においてＧｒａｙ他は、ノイズテ
ーブルを決定する方法について述べている。ノイズテー
ブルは特定の画像キャプチャ装置の密度依存ノイズを記
述するものであり、従って画像キャプチャ装置により作
成された画像の密度依存ノイズを定量化する。ノイズテ
ーブルは通常、特定のスキャナ装置および（フィルム等
の）画像キャプチャ装置からの出力として設計されてい
る。あるいは、ノイズテーブルはデジタル画像キャプチ
ャ、または写真フィルムを表現することができる。ノイ
ズテーブルはノイズの標準偏差を、平均コード値の関数
として表わす。しかし、ノイズテーブル単独では出力画
像におけるノイズの可視性の良い指標とはならない。画
像形成システムの出力画像は多数の画像変換の産物であ
り、その各々が自身のノイズ特性を修正する。従って、
（画像キャプチャ装置の特性を定量化するノイズテーブ
ル等の）出力前ノイズテーブルは出力画像のノイズ特性
を表わしていない。 【０００７】ノイズ情報は、ユーザーが選択したアルゴ
リズムのパラメータを変更するために利用されてきた。
米国特許第５，６９４，４８４号（ｌ９９７年１２月２
日登録）においてＣｏｔｔｒｅｌｌ他は、入出力装置で
用いる特性情報（例：ノイズを特徴付ける変調転送機能
およびウィーナー・パワースペクトル）を利用し、画質
の客観的な測度を計算し、画質の客観的な測度を最適化
することにより画像変換用のパラメータ（鮮明度向上
等）を決定する方法について述べている。Ｃｏｔｔｒｅ
ｌｌ他はまた、共通の画像生成システムにより生成され
たすべての出力画像には同様なノイズ出現が見られると
いう暗黙の仮定をしている。しかし、これはあてはまら
ない。画像形成装置から直接生成された画像は同じよう
なノイズや鮮明度の特性を持っていても、これらの特性
は出力画像を生成する画像変換により大幅に修正され得
るからである。その上、例えば米国特許第６，０９７，
４７０号や第６，０９７，４７１号（共にＢｕｈｒ他、
２０００年８月１日登録）等、多くの画像処理システム
において画像変換の操作は画像の解析に基づいてさまざ
まである。画像に依存する画像変換の影響をＣｏｔｔｒ
ｅｌｌは考慮していない。このように、Ｃｏｔｔｒｅｌ
ｌの方法を用いて各画像に対して好適な処理経路を決定
することができない。その理由は、共通のソースで生成
され、共通の出力装置でレンダリングされたすべての画
像は、それぞれ個別の特徴があるにもかかわらず同じ扱
いを受けるからである。 【０００８】米国特許第６，０９１，８６１号（２００
０年７月１８日登録）においてＫｅｙｓ他は、画像の露
光（すなわち、ＳＢＡバランス）に基づいて鮮明化パラ
メータを決定する方法を記述する。この方法はまた、画
像の粒度を考慮に入れており、粒度に関係する予想粒状
性値（ＰＧＩ）を計算する。しかし、この方法には画像
に依存する画像変換を適用した場合の影響を考慮する柔
軟性がない。さらに、正常に露光された被写体の画像で
さえ、程度のバラツキが大きいノイズを含む背景領域を
伴うことがあるため、露光を用いてノイズをプリントに
集約する方法はエラーを起こしやすい。 【０００９】特定の出力画像におけるノイズ出現を判定
する別の方法に、出力画像を尺度として並べられた標準
ノイズサンプルの組との比較がある。最初の粒度スライ
ドすなわち尺度はＴｈｏｍａｓ Ｍａｉｅｒ他により設
計され、制作された。（例えば、Ｍａｉｅｒ他の“粒状
性と粒度の関係”、ＳＰＳＥ第４３回年次会議予稿集、
ＳＰＳＥ、バージニア州スプリングフィールド、１９９
０年、２０７〜２０８ページを参照されたい。）Ｃ．Ｊ
ａｍｅｓ Ｂａｒｔｌｅｓｏｎは粒度と粒状性を結び付
ける基本的な関係を確定した。 【００１０】Ｍａｉｅｒ他は、デジタルシミュレーショ
ン機器を用いて、粒子の量が増えても同じ平均密度を有
する一連の一様かつ中立的な粒子パッチを生成した。続
いて、マイクロデンシトメーターによる測定および基本
的な心理物理の関係を利用して粒状性をｒｍｓ粒度に関
連付けた。Ｃｏｏｋｉｎｇｈａｍ他は、米国特許第５，
７０９，９７２号（１９９８年１月２０日登録）、およ
び第５，６２９，７６９号（１９９７年５月１３日登
録）に記述されているように改良された粒子尺度を生成
した。このようなノイズ尺度により個人が効果的に出力
画像におけるノイズの出現を数値的に定量化することが
できるが、このプロセスは労働集約的であって、見る人
間の側でそれぞれの出力画像を個別に評価する必要があ
る。その上、マイヤー他は、画像処理システムを通過す
る各画像に対して好適な画像処理経路が選択されるよう
な手段について述べていない。 【００１１】米国特許第６，２０５，２５７号（２００
１年３月２０日登録）においてＥｓｃｈｂａｃｈは、統
計的に高レベルのノイズを含む画像に対してノイズフィ
ルタリング画像変換を適用する方法について述べてい
る。ノイズフィルタリング画像変換は、画像のコントラ
ストが所定のレベルより低く、かつその画像が第二の所
定のレベルより暗い場合にのみ適用されている。 【００１２】従って、出力画像のノイズ出現の評価に基
づいて画像処理経路を自動処理で選択するニーズがあ
る。以下の好適な実施の形態と添付の請求項の詳細説
明、および図面を参照することにより、上記その他の態
様、目的、特徴および本発明の利点がより明確に理解お
よび評価されよう。 【００１３】 【課題を解決するための手段】上述のニーズは、本発明
に従って画像内のノイズ出現に基づいて画像を処理する
方法およびシステムを提供することにより満たされる。
本方法およびシステムは、ノイズの大きさと画像輝度の
対応を表わすノイズテーブルを編成し、各経路が少なく
とも１個の画像変換を含む複数の画像処理経路候補を提
供し、少なくとも１個の画像処理経路内の画像変換
（群）に従ってノイズテーブルを修正して出力ノイズテ
ーブルを編成し、ノイズテーブルからノイズ測度を生成
し、ノイズ測度に基づいて複数の画像処理経路候補から
１個を選択し、選択された画像処理経路を画像に適用す
るステップと手段とを含み、前記ノイズ測度は少なくと
も１個の画像処理経路により処理された画像におけるノ
イズ出現を表わしている。 【００１４】 【発明の実施の形態】以下の記述において、本発明はソ
フトウェアプログラムにより実装された方法として説明
する。このようなソフトウェアと同等な機能をハードウ
ェアでも構成可能であることが当業者には理解されよ
う。画質向上のためのアルゴリズムや方法は広く知られ
ているため、以下の説明は特に本発明に基づく方法の一
部を構成するか、またはより直接的に協働するアルゴリ
ズムや方法のステップに焦点をあてる。ここで特に図示
・記述されないその他のアルゴリズムや方法、およびハ
ードウェアおよび／またはソフトウェアは、当分野で公
知の材料、部品、要素から選択されてよい。以下に開示
する明細書において、すべてのソフトウェアの実装は当
分野における通常の技術範囲に含まれる。 【００１５】本発明は、アナログ画像処理システムのア
ナログ画像またはデジタル画像処理システムのデジタル
画像のどちらでも、ノイズ出現の評価に基づいて画像処
理経路を選択するのに利用できる点に留意されたい。ア
ナログ画像は、写真ネガまたは写真ポジ（スライド）、
あるいは写真プリント等の物理媒体上で表現された画像
である。デジタル画像は通常、赤、緑、青各色のピクセ
ル値、あるいは輝度に対応する１個の単色ピクセル値の
２次元配列である。さらに、好適な実施の形態は１０２
４行と１５３６列のピクセルからなる画像を参照しなが
ら記述されるが、異なる解像度および寸法のデジタル画
像を用いても同様の、少なくとも許容できる結果が得ら
れることは当業者には理解されよう。表記法に関して、
デジタル画像の第ｘ行、ｙ列を指す座標（ｘ，ｙ）に位
置するデジタル画像のピクセル値は、それぞれ位置
（ｘ，ｙ）における赤、緑、青色のデジタル画像チャネ
ルを指す３組の値［ｒ（ｘ，ｙ），ｇ（ｘ，ｙ），ｂ
（ｘ，ｙ）］から構成されるものとする。この点に関し
て、デジタル画像は特定の個数のデジタル画像チャネル
で構成されていると考えてよい。赤、緑、青色の２次元
配列で構成されるデジタル画像の場合、画像は３個のチ
ャネル、すなわち赤、緑、青色スペクトルのチャネルで
構成される。さらに、色信号から輝度チャネルｎを形成
することができる。デジタル画像チャネルの第ｘ行、ｙ
列を指す座標（ｘ，ｙ）に位置するデジタル画像チャネ
ルｎのピクセル値を、ｎ（ｘ，ｙ）として示す単一の値
とする。さらに、画像ｆがアナログ画像である場合、値
ｆ（ｘ，ｙ）は（ｘ，ｙ）が指す位置における輝度を表
わす。 【００１６】図１に、ノイズ出現が許容範囲内にある画
像を得るために特定の画像処理経路で画像を処理する、
本発明の好適な実施の形態を示す。大まかに言えば、本
発明では画像からノイズ特徴が許容範囲内にある出力画
像を生成する画像処理経路の選択が行なえるか、または
少なくとも出力画像へのノイズ出現を最小限にする。特
定の画像から出力画像を生成する際にいくつかの画像処
理経路１０1，．．．，１０p，．．．，１０Pの利用が
考えられよう。一般に、第一の画像処理経路候補１０1
をベース画像処理経路と呼ぶ。この画像処理経路は、広
範囲の入力画像に対して概ね満足できる出力画像を生成
すべく最適化されている。残りの画像処理経路１
０2，．．．，１０Pは、生成され得るあらゆる画像の少
なくとも部分集合に対するベース画像処理経路よりも満
足度の高い出力画像を生成しようとするさまざまな試み
である代わりの画像処理経路である。画像処理経路およ
びそれらの構成について以下により詳しく述べる。 【００１７】出力ノイズテーブルジェネレータ２はノイ
ズの大きさと画像の輝度の間の関係および画像処理経路
を記述した入力ノイズテーブルを受信して、ノイズの大
きさと画像処理経路により処理された画像の輝度を表わ
す出力ノイズテーブルを生成する。出力ノイズテーブル
ジェネレータ２は、画像処理経路１０を構成する各画像
変換２０に対応するノイズ変換を適用する（図２参
照）。ノイズ変換は確率変数の関数の原理を応用して、
画像のノイズに対する各画像変換２０の影響を考慮すべ
くノイズテーブルを修正する。入力ノイズテーブルから
出力ノイズテーブルを生成した例として、Ｇａｌｌａｇ
ｈｅｒ他による米国特許出願第０９／８７９，３４３号
（２００１年６月１２日出願）を参照されたい。 【００１８】出力ノイズテーブルジェネレータ２は続い
て、画像処理経路１０を画像に適用して生成され得る出
力画像のノイズ特徴に対応する出力ノイズテーブルを生
成する。出力ノイズ測度ジェネレータ４は出力ノイズテ
ーブルを受信して、画像処理経路から生成された出力画
像におけるノイズの出現を表わす値である出力ノイズ測
度Ｎ1，Ｎ2，．．．を生成する。従って、出力ノイズ測
度は入力ノイズテーブルと画像処理経路１０の関数であ
る。 【００１９】入力ノイズテーブルは画像のノイズに関係
する情報を含んでいる。一般に、各画像取得システムを
特徴づけるため別々の入力ノイズテーブルが必要とされ
る。例えば、カラーネガフィルムを走査して生成された
デジタル画像の場合、各フィルムスピードに対し別々の
入力ノイズテーブルが必要とされよう。先に引用した米
国特許第５，６４１，５９６号で、Ｇｒａｙ他はフィル
ムで一様に露光される領域を走査したピクセルの標準偏
差を測定して入力ノイズテーブルを生成できるプロセス
について述べている。そのような方法で作られた入力ノ
イズテーブルは、ノイズ標準偏差の測定に用いられた一
様な露光の光源と共通の光源を有するすべての画像につ
いてノイズ特性を記述することが画像処理に精通する者
には理解できよう。 【００２０】本発明が、実際に画像を調べることなく、
出力画像のノイズ出現の評価に基づいて画像処理経路１
０xを選択できる機能を備えていることに留意された
い。これにより本発明の方法は、画像を代わりの画像処
理経路の各々に通して処理することなく好適な画像処理
経路１０を選択できる。本発明は入力として入力ノイズ
テーブルおよび画像処理経路１０を用いることに留意さ
れたい。これらの入力は、画像およびそれが意図する目
的に関する情報を含むが、自身は非画像データである。
画像に関連付けられた非画像データをメタデータと呼ぶ
ことが多い。このように本発明は、メタデータ解析だけ
に基づいて画像処理経路１０を選択する機能を備えてい
る。画像解析を必要としないため、経路選択装置３２が
画像処理経路１０xを選択するために必要な計算は通常
のコンピュータにより極めて高速に行なえる。 【００２１】同様のしかたで出力ノイズ測度Ｎ1，
Ｎ2，．．．，Ｎp，．．．，ＮPが生成され、その各々
が画像処理経路１０1，１０2，．．．１０p，．．．，
１０Pにより生成された各出力画像のノイズ出現を評価
する。これらの出力ノイズ測度は経路選択装置３２に入
力される。経路選択装置３２は出力ノイズ測度Ｎ1，
Ｎ2，．．．，Ｎp，．．．，ＮPを解析して、その解析
に基づいて画像処理経路を選択する。一般に、経路選択
装置は閾値Ｔを超えない出力ノイズ測度と関連付けられ
た画像処理経路１０x（０＜Ｘ≦Ｐ）を選択する。選択
された画像処理経路１０xは（一部または全部）続いて
出力画像を生成するために経路アプリケータ６により画
像に適用される。 【００２２】図２に、画像変換２０1，２０2、．．．，
２０m，．．．，２０Mで構成される画像処理経路２０を
示す。各画像変換２０（画像変換ステップとも呼ばれる
が同じ事である）は、出力画像ｆM（ｘ，ｙ）を生成す
るために入力画像ｆ0（ｘ，ｙ）に逐次適用される。画
像変換ｍを画像ｆm-1（ｘ，ｙ）に適用した結果画像ｆm
（ｘ，ｙ）が得られる。各画像変換２０は画像に適用さ
れる操作である。画像変換の例として、参照テーブル
（ＬＵＴ）の適用、バランスシフトの適用、行列の適
用、鮮明化またはぼかし操作の適用、および写真印画紙
の色調応答の適用が含まれる。これらの画像変換は通
常、デジタル画像のピクセル値に適用される数学的演算
であるが、本発明をデジタル画像に限定する必要はな
い。例えば、写真ネガを写真印画紙に露光するのに必要
なすべてのステップを一連の画像変換２０としてモデル
化することができる。画像変換２０は画像に生じる物理
的ステップを表現することができる。例えば、画像変換
２０は画像を写真印画紙にプリントする処理を表現で
き、あるいは画像変換２０は較正目標密度と実際に実現
可能な密度との差違を表現することができる。 【００２３】さらに画像変換２０は、人間の視覚系が出
力画像を認識した際に実行される処理を表現することが
できる。このように、本発明はデジタルおよびアナログ
画像形成システムの両方の粒状性を評価するのに有用で
ある。当業者には、画像変換２０は経路アプリケータ６
により画像処理経路１０を画像に適用することを意味し
ているものと理解できよう。例えば、画像変換ステップ
２０はデジタル画像のピクセル値に対する数学的演算の
実行を表わしていてもよい。あるいは、画像変換２０は
人間の視覚系の物理的ステップや動作を表わしているか
もしれない。このような場合画像変換は単に画像が受け
る処理としては出力画像を見ることを表わしているだけ
なので、経路アプリケータ６は目視可能な出力画像を生
成するために人間の視覚系の応答を表わす画像変換２０
を適用する必要がない。 【００２４】再び図１を参照するに、出力画像を生成す
る際に利用される候補としていくつかの（すなわち複数
の）画像処理経路１０1，．．．，１０p，．．．，１０
pを示す。これらの画像処理経路１０pは画像処理経路候
補と呼ばれる。一般に、第一の画像処理経路候補１０1
をベース画像処理経路と呼ぶ。この画像処理経路は、広
範囲の入力画像に対して概ね満足できる出力画像を生成
すべく最適化されている。残りの画像処理経路１
０2，．．．，１０Pは、生成され得るあらゆる画像の少
なくとも部分集合に対するベース画像処理経路よりも満
足度の高い出力画像を生成しようとするさまざまな試み
である代わりの画像処理経路である。この点で代わりの
画像処理経路１０pは、好ましくないノイズレベルにあ
る画像に対してノイズ出現の程度を下げようと試みるで
あろう。画像処理に精通する者には、出力画像のノイズ
出現をベース画像処理経路１０1が生成した出力画像に
比べて減らすように画像処理経路１０pを構成できるこ
とが理解できよう。例えば、平均的には、画像のバラン
スを取る画像変換２０により画像をわずかに暗くするだ
けで目障りなノイズを含む画像のノイズ出現を減らせ
る。画像のバランシングは、シーンバランスアルゴリズ
ム（ＳＢＡ）、または自動露光決定アルゴリズム（高速
光学プリンタやフォトＣＤスキャナで利用されるもの
等、例えば米国特許第４，９４５，４０６号、Ｃｏｋ、
１９９０年７月３日登録を参照）により行なわれること
が多い。 【００２５】さらに、米国特許第５，７０８，６９３号
（Ａａｃｈ他、１９９８年１月１３日登録）で述べてい
るノイズ削減を行なう画像変換２０を本発明で採用して
もよい。図１に示す画像処理経路候補１０pは、画像処
理経路を構成する画像変換、画像変換の順序、あるいは
画像変換を生成するパラメータにより異なる。好適な実
施の形態において、経路選択装置３２は出力画像を生成
する際にどの画像処理経路候補を用いるかを決定する。
経路選択装置３２は選択された画像処理経路候補１０x
を出力する。 【００２６】図３に、写真ネガをデジタル走査した入力
画像からの写真プリントである出力画像を生成するよう
に設計された画像変換２０で構成された画像処理経路１
０の例を示す。そのような画像処理経路の例が、上で引
用した米国特許第６，０９７，４７０号および第６，０
９７，４７１号（共にＢｕｈｒ他）に開示されている。
最初に、画像形成装置の応答における非線型性を補償す
る画像変換２０により画像形成装置応答が線型化される
（４２）。デジタル画像がフィルムから起こされている
場合、写真フィルムの応答における非線型性を訂正する
方法が実装されてもよい。そのような方法が米国特許第
５，１３４，５７３号（Ｇｏｏｄｗｉｎ、１９９２年７
月２８日登録）に開示されている。 【００２７】次に、デジタルおよび光学画像形成システ
ムの両方で必要とされる、バランス調整を評価・適用す
る変換２０により画像をバランスさせる（４４）。この
バランスは、例えば自動露出決定アルゴリズム（高速光
学プリンタまたはフォトＣＤスキャナ等で利用されてい
るもの。例えば米国特許第４，９４５，４０６号（Ｃｏ
ｋ、１９９０年７月３１日登録）を参照）で得ることが
できる。次の画像変換２０は、画像に対し階調調性を決
定・適用するコントラスト調整装置４６である。画像の
コントラストは自動アルゴリズムにより評価できる。さ
らに、デジタル画像のコントラストも同様に好適なレベ
ルのコントラストに修正することができる。画像コント
ラストを評価して、画像のコントラストを調整する手段
を提供するアルゴリズムの例がＬｅｅ並びにＫｗｏｎに
より米国特許第５，８２２，４５３号に開示されてい
る。 【００２８】次に、画像を出力媒体上に印刷すべく準備
する画像変換２０により画像がレンダリングされる（４
８）。レンダリング、すなわち画像密度の出力媒体密度
へのマッピングはデジタル画像形成および光学画像形成
の両方で生じ、当業者には公知である。米国特許第６，
０９７，４７０号に画像表現が記述されている。デジタ
ルまたは光学画像のいずれのレンダリングも、ＬＵＴ
（１、３、または多次元の）により良好な正確度で表現
することができる。例えば、 図４に画像密度（走査密
度）を出力画像の出力媒体の密度に関連付けるＬＵＴの
グラフを示す。 【００２９】最後に、出力画像が人間の目にどう見える
かをモデル化する画像変換２０により人間視覚系がモデ
ル化される。人間視覚系は、出力画像の明るい領域より
も暗い領域で生じる密度差違に鋭敏ではないため、この
差違を考慮することは出力画像におけるノイズ出現の定
量化に有利である。画像が人間視覚系にどのように見え
るかは、図５に示すように出力画像（媒体）の密度をＣ
ＩＥＬＡＢのＬ*値に関係付ける画像変換ＬＵＴにより
表現できる。 【００３０】図６〜図８は、異なる画像処理経路１０を
用いて共通の入力画像から生成された出力画像を含む。
図６に示す出力画像は、以下の画像変換２０を（表記の
順に）含む画像処理経路を適用して生成されている。 画像形成装置応答リニアライザ４２ バランスアプリケータ４４ コントラスト調整器４６ レンダリング装置４８ 人間視覚系モデラー５２ 【００３１】図６に示すように、この処理経路により生
成された画像は、画像の高密度領域において非常にノイ
ズが多いように見える。 【００３２】図７に示す出力画像は、以下の画像変換に
より処理された同じ入力画像から生成されている。 画像形成装置応答リニアライザ４２ バランスアプリケータ４４ レンダリング装置４８ 人間視覚系モデラー５２ 【００３３】最後に、図８に示す出力画像は再び、以下
の画像変換により処理された同じ入力画像より生成され
ている。 画像形成装置応答リニアライザ４２ バランスアプリケータ４４ レンダリング装置４８ 人間視覚系モデラー５２ 【００３４】図８に示す出力画像の場合、バランスアル
ゴリズムは、バランスアルゴリズムのパラメータを調整
することにより推奨値よりも０．８段階暗く印刷せざる
を得なかった。このように暗くすることにより結果的に
出力画像の粒状性が減少するが、これは一目瞭然であ
る。 【００３５】図６〜図８に示す画像からわかるように、
図６、図７、図８に示す画像について本発明に従って計
算した出力ノイズ測度はそれぞれ３９０、２９０、と２
４０であり、出力画像で観測されたノイズ出現に対応し
ている。 【００３６】出力ノイズ測度は出力画像中のノイズ出現
に関係している。好適な実施の形態において、出力ノイ
ズ測度の値が大きいほど出力画像のノイズ出現が大きい
ことを示す。従って、２個以上の出力画像におけるノイ
ズ出現の相対的な順位を、それぞれの出力画像について
計算した出力ノイズ測度により決定することができる。 【００３７】再び図１を参照するに、経路選択装置３２
が特定の画像用に適切な画像処理経路１０Xを選択でき
るように、出力ノイズ測度Ｎpが経路選択装置３２に入
力される。与えられた画像ａに対する画像処理経路１０
Xの選択行為をｓ（ａ）＝Ｘで表わす。つまり画像ａに
対して１０Xが選択されたことを示す。好適な実施の形
態において、経路選択装置３２の動作は次のように特徴
付けることができる。すなわち、Ｎ1＞Ｔ1の場合には、
ｓ（ａ）＝ｐｏ（ここにＮpoはすべてのＮp＜Ｔ1につい
て最大値）であり、それ以外の場合には、ｓ（ａ）＝１
である。 【００３８】本来、選択された経路は、それに関連付け
られた出力ノイズ測度が閾値Ｔ1より小さい限り、ベー
ス画像処理経路１０1である。さもなければ、Ｎ1＞Ｔ1
であり、この場合選択された画像処理経路１０Xは最大
値Ｎpを有するが依然としてＴ 1より小さい画像処理経路
１０pである。画像処理経路１０pのいずれも出力ノイズ
測度がＴ1より小さい場合、選択された画像処理経路１
０Xが、最小出力ノイズ測度を有する画像処理経路１０p
である。 【００３９】本システムで時間短縮が可能なのは、出力
ノイズ測度および代替的な画像処理経路１
０2，．．．，１０p，、．．．，１０Pを必要なときだ
け、すなわちＮ1＞Ｔ1の場合のみ計算すればよい点であ
る。この条件は発明者が観察した画像の約１５％に当て
はまる。 【００４０】画像処理に精通する者には、上記の画像変
換のいくつかは画像変換の動作パラメータの設定が画像
コンテンツに依存することが理解されよう。通常は画像
の低解像度バージョンを調べることにより処理時間の短
縮および複雑さの緩和を実現している。出力ノイズテー
ブルは、実際の画像向けに調整された画像変換に応じて
入力ノイズテーブルを処理することにより決定される。
ノイズ測度を画像を取り込んだシステムではなく、画像
自体を基準にすることにより、経路選択装置３２の動作
を各画像ごとに変えることができる。言い換えるなら
ば、第一の画像用の好適な画像処理経路１０Xは、たと
え画像が同じ画像取り込み装置から生成されて、同じ印
刷装置により同じ媒体に印刷されていても、第二の画像
用の好適な画像処理経路１０Xと異なる場合がある。 【００４１】閾値Ｔ1を最適化して多くの画像にわたり
最高の画質を実現することが可能である。このことは、
最初にＡ個の画像（好適にはＡ≧５０）の組を選択し、
続いて画像処理経路１０pの各々に従ってＡ個の画像の
各々に対して出力画像を生成することにより実現でき
る。次に、出力画像の各々について見る者が自分の好み
を指定する場合がある。これらの好みを品質データとみ
なすことができる。Ｑapを、ｐ番目の画像処理経路１０
pで生成されたａ番目の画像に与えられた画質評価とす
る。経路選択装置３２の目標は、それぞれの画像ａに対
して、ａ番目の画像に最高の画質評価Ｑapoを与えた画
像処理経路ｐoを選択することである。経路選択装置３
２がａ番目の画像に対して選択した画像処理経路１０x
をｓ（ａ）で示すと、画像群の全体的な平均画品質ＡQ
は次式で計算することができる。 【数２】 【００４２】このように、Ｔ1は全体的な平均画質ＡQが
最大になるまで変化してよい。Ｔ1の値は、当分野で公
知の最適化技法によりＡQの値を最大化することにより
決定される。この方法により、Ｔ1の値は２５０に決定
された。図６から図８に示す画像を再び参照するに、図
８の画像を生成した画像処理経路１０は経路選択装置３
２により選択される。 【００４３】当業者はまた、経路選択装置３２の動作を
さまざまな方式で実現できることを理解できよう。例え
ば、選択された画像処理経路１０を決定するために経路
選択装置３２に対し、次の規則を代わりに実装してもよ
い。すなわち、Ｎ1＜Ｔ1の場合には、ｓ（ａ）＝１であ
り、それ以外の場合には、ｓ（ａ）＝ｐｏである。ただ
し、ＮpoはすべてのＮpにわたる最大値であるとする。 【００４４】経路選択装置３２の別の代替的な実施の形
態を図９に示す。この実施の形態において、ベース画像
処理経路１０1からの出力ノイズ測度Ｎ1は、被選択画像
処理経路１０を選択するために経路選択装置３２が用い
る。 【００４５】この代替的な経路選択装置３２の動作は以
下のように表わされる。すなわち、Ｎ1＜Ｔ1の場合には
ｓ（ａ）＝１であり、それ以外でかつＮ1＜Ｔ2の場合に
はｓ（ａ）＝２であり、それ以外でかつＮ1＜Ｔ3の場合
にはｓ（ａ）＝３である。 【００４６】この代替的実施の形態が最も良く機能を発
揮するのは、出力画像におけるノイズ出現が目障りにな
るのを抑制すべく講じたステップの程度が、経路数が増
加するにつれて増大する場合である。またＴ1＜Ｔ2＜Ｔ
3であることに留意されたい。 【００４７】図１０に、経路選択装置３２を経路受容性
決定装置３４および経路ジェネレータ３６で置き換え
た、さらに別の実施の形態を示す。この実施の形態は、
繰り返しを行なって選択された画像処理経路１０Xにお
いてアーカイブする方法を開示する。既に述べたよう
に、出力ノイズ測度Ｎ1が出力ノイズテーブルジェネレ
ータ２および出力ノイズ測度ジェネレータ４により、ベ
ース画像処理経路１０1を考慮して計算される。この出
力ノイズ測度は経路受容性決定装置３４に入力される。
出力ノイズ測度が閾値Ｔ1より小さい場合、処理経路に
より生成された出力画像は許容範囲内にあり、ベース画
像処理経路１０1が選択された画像処理経路１０Xとして
選択される。そうでない場合、既存の画像変換２０を修
正するか、または既存の画像変換２０を追加したり削除
することにより、経路ジェネレータ３６が第二の画像処
理経路を生成する。経路ジェネレータ３６により出力さ
れた画像処理経路１０は続いて出力ノイズテーブルジェ
ネレータ２に入力されて出力ノイズテーブルを生成し、
出力ノイズテーブルはノイズ測度ジェネレータ４に入力
されて出力ノイズ測度を生成する。この出力ノイズ測度
は続いて経路受容性限定詞３４に入力されて、第二の画
像処理経路が受容されるか否かが決定される。経路受容
性決定装置３４の動作は次のように表わされる。すなわ
ち、Ｎp＜Ｔ1の場合は、画像処理経路は選択された画像
処理経路１０xとして受理され、それ以外の場合には、
画像処理経路は受理されない。 【００４８】経路ジェネレータ３４は一組の規則に基づ
いて決定論的方法で動作する。経路ジェネレータ３４の
反復毎に、出力画像におけるノイズ出現を減らすために
ステップを追加したり、またはより高度のステップを実
行する画像処理経路１０pを生成する。例えば、既に述
べたように、バランスアプリケータ４４が適用した露光
訂正は、調整可能なパラメータを調整することにより繰
り返し弱められて（例えば０．１段階刻みで）経路ジェ
ネレータ３６により生成された各画像処理経路１０pを
実現することができる。このように、各画像処理経路１
０pはより暗い（同様にノイズ出現がより少ない）出力
画像を生成するであろう。 【００４９】さらに、コントラスト調整装置４６は画像
にダイナミックレンジ圧縮を適用する。この動作は一般
に改良された出力画像を生成するものの、時として出力
印刷におけるノイズ出現は、画像の暗い領域が明るくな
ってノイズが目立つために不都合である。ダイナミック
レンジ圧縮の程度はコントラスト調整装置４６が生成し
たＬＵＴの勾配により制御される。経路ジェネレータが
生成した各画像処理経路１０pは、コントラスト調整装
置４６が生成したＬＵＴの許容最小勾配の制限値を、ベ
ース画像処理経路で用いられる制限値（０．３が好適）
から出発して、小さい増分値（０．０５が好適）で上限
値（好適には、必然的にコントラスト調整装置４６が影
響を及ぼすのを防ぐ１．０）まで増大させることができ
る。許容最小勾配（調整可能なパラメータ）の制限値を
増やすことにより、ダイナミックレンジ圧縮が減らすこ
とができ、より暗い陰影を付けても可視ノイズを確実に
減らすことができる。 【００５０】例えば、画像の低輝度領域だけに勾配制限
値の変化を付けてもよい。出力画質を許容範囲内に維持
するために、経路ジェネレータの動作に制約を設ける必
要があることに留意されたい。例えば、画像バランスを
暗くし過ぎると、出力画像は一面真っ黒になり、ノイズ
も存在しないが、その出力画像の画質は許容されないで
あろう。このように、経路ジェネレータ３４の設計に際
してノイズ出現とベース画像処理経路１０1からの偏差
との間にトレードオフが存在することを理解されたい。 【００５１】 【発明の効果】本発明の利点は、各画像に対して適切な
画像処理経路が自動的に選択され、ノイズ出現が許容範
囲内にある出力画像が得られることである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施の形態を示す概要ブロック図
である。 【図２】 画像変換で構成されている画像処理経路を示
すブロック図である。 【図３】 画像処理経路の例を示すブロック図である。 【図４】 レンダリングＬＵＴを示すグラフである。 【図５】 人間の視覚系の反応をモデル化したＬＵＴを
示すグラフである。 【図６】 出力画像の例、およびそれに関連付けられた
出力ノイズテーブルを示すグラフである。 【図７】 出力画像の例、およびそれに関連付けられた
出力ノイズテーブルを示すグラフである。 【図８】 出力画像の例、およびそれに関連付けられた
出力ノイズテーブルを示すグラフである。 【図９】 本発明の別の実施の形態を示す概要ブロック
図である。 【図１０】 本発明のさらに別の実施の形態を示す概要
ブロック図である。 【符号の説明】 ２ 出力ノイズテーブルジェネレータ、４ 出力ノイズ
測度ジェネレータ、６経路アプリケータ、１０p 画像
処理経路ｐ、２０m 画像変換ｍ、３２ 経路選択装
置、３４ 経路受容可能性決定装置、３６ 経路ジェネ
レータ、４２ 画像形成装置応答リニアライザ、４４
バランスアプリケータ、４６ コントラスト調整装置、
４８ レンダリング装置、５２ 人間視覚系モデラー。
である。 【図２】 画像変換で構成されている画像処理経路を示
すブロック図である。 【図３】 画像処理経路の例を示すブロック図である。 【図４】 レンダリングＬＵＴを示すグラフである。 【図５】 人間の視覚系の反応をモデル化したＬＵＴを
示すグラフである。 【図６】 出力画像の例、およびそれに関連付けられた
出力ノイズテーブルを示すグラフである。 【図７】 出力画像の例、およびそれに関連付けられた
出力ノイズテーブルを示すグラフである。 【図８】 出力画像の例、およびそれに関連付けられた
出力ノイズテーブルを示すグラフである。 【図９】 本発明の別の実施の形態を示す概要ブロック
図である。 【図１０】 本発明のさらに別の実施の形態を示す概要
ブロック図である。 【符号の説明】 ２ 出力ノイズテーブルジェネレータ、４ 出力ノイズ
測度ジェネレータ、６経路アプリケータ、１０p 画像
処理経路ｐ、２０m 画像変換ｍ、３２ 経路選択装
置、３４ 経路受容可能性決定装置、３６ 経路ジェネ
レータ、４２ 画像形成装置応答リニアライザ、４４
バランスアプリケータ、４６ コントラスト調整装置、
４８ レンダリング装置、５２ 人間視覚系モデラー。
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フロントページの続き
Ｆターム(参考） 5B057 CA01 CA02 CA08 CA12 CA16
CB01 CB02 CB08 CB12 CB16
CC01 CE02 CH07 CH08
5C077 LL02 MP01 MP08 PP02 PQ08
PQ12 PQ20 PQ23
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 【請求項１】 画像内のノイズ出現に基づいて画像を処
理する方法であって、 ａ）ノイズの大きさと画像輝度の対応を表わすノイズテ
ーブルを編成するステップと、 ｂ）各経路が少なくとも１個の画像変換を含む複数の画
像処理経路候補を提供するステップと、 ｃ）前記少なくとも１個の画像処理経路内の画像変換
（群）に従って前記ノイズテーブルを修正して出力ノイ
ズテーブルを編成するステップと、 ｄ）前記ノイズテーブルからノイズ測度を生成するステ
ップと、 ｅ）前記ノイズ測度に基づいて前記複数の画像処理経路
候補から１個を選択するステップと、 ｆ）前記選択された画像処理経路を前記画像に適用する
ステップとを含み、前記ノイズ測度は前記少なくとも１
個の画像処理経路により処理された画像におけるノイズ
出現を表わすことを特徴とする方法。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/894,762 | 2001-06-28 | ||
| US09/894,762 US6856702B2 (en) | 2001-06-28 | 2001-06-28 | System and method for selecting an image processing path using estimated appearance of noise |
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Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP2002184911A Expired - Fee Related JP4234358B2 (ja) | 2001-06-28 | 2002-06-25 | ノイズ出現の評価を利用して画像処理経路を選択するシステムおよび方法 |
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|---|---|
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| EP (1) | EP1274042A3 (ja) |
| JP (1) | JP4234358B2 (ja) |
Cited By (1)
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