JP2003158631A - データ処理方法、装置、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents
データ処理方法、装置、プログラムおよび記録媒体Info
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Abstract
ような又はフィルム上のシミ、掻き傷若しくは折れ目の
結果であるような“喪失データ”の領域を除去する技術
を提供する。 【解決手段】 該技術は、特に“太い”掻き傷のような
大きな喪失データ領域を扱うように設計されている。本
発明による該技術は、喪失データ領域(データフィール
ド内の文字を含むことができる)をセグメント化し、該
セグメント化された各喪失データ領域の面積/周囲比を
決定するステップを含むような成分フィルタ処理を実行
する。面積/周囲比が或る閾値より小さな領域のみが、
これら喪失データ領域を充填するカラーを隣接ピクセル
から推定するための最近動径基底関数(CRBF)フィ
ルタ処理のために維持される。
Description
ムから日付、及び/又は当該フィルム上のシミ、掻き傷
又は折り目の結果であり得るような喪失データ領域を除
去する技術に関する。装置及び/又は方法において実施
化することができる本発明の技術は、“太い”掻き傷の
ような大きな喪失データの領域を扱うように特に設計さ
れている。また、本発明は装置又はマシンに、これら技
術を実行するように指令する命令のプログラムにも関す
る。
去する現在の方法は、数ピクセルの幅に過ぎない細い掻
き傷用に設計されている。これらのアーチファクトの除
去には、典型的には、メジアン(中央値)フィルタ処理
又は平均フィルタ処理の何れかが含まれる。しかしなが
ら、これら両方法には大きな損失データ領域が関わる場
合に欠点が存在する。その問題は、メジアンフィルタ
が、近隣のピクセルのカラーヒストグラムのみに感知的
であり、これらピクセルの空間分布には感知的でない点
にある。従って、メジアンフィルタを大きな損失データ
の領域に適用すると、“ブロック状の”アーチファクト
を生じる傾向がある。一方、平均フィルタ処理は大きな
損失データ領域を除去しようとする過程において領域及
び境界をぼかす傾向にある。
は上述したような問題を克服することにある。
域(データフィールド内の文字を含むことができる)を
識別すると共に複数のフィルタ処理を実行し、これらフ
ィルタ処理の1つが“最近動径基底関数(closest to r
adial basis function)”(CRBF)法を用いて実行
されるような技術を提供することにある。
セル表現を発生すべく走査されたフィルムの少なくとも
1つの部分におけるデータを処理する方法に関するもの
である。該方法は、前記ピクセル表現の少なくとも1つ
の部分をセグメント化して、喪失データの少なくとも1
つの領域を識別するステップと;該識別された喪失デー
タの各領域に関して、面積/周囲比を計算するステップ
と;所定の最大値より小さな面積/周囲比を有する前記
識別された喪失データの各領域に最近動径基底関数フィ
ルタ処理を施して、当該領域におけるピクセル値を隣接
するピクセル値から推定するステップとを有している。
態様は、前記各部分におけるピクセルの三次元カラー空
間を一次元線分に写像するステップを含む。また、該セ
グメント化するステップは、好ましくは、前記各部分に
対して基準カラーを確立するステップと;該確立された
基準カラーに基づいて、対応するアンカカラー(anchor
color)を決定するステップとを含み、前記一次元線分
は、一端において前記基準カラーにより他端において前
記アンカカラーにより定義される。更に、前記セグメン
ト化するステップは、好ましくは、前記一次元線分を各
々がビン・インデックスにより識別されるような複数の
ビンに量子化するステップと;前記各部分に関して同時
生起マトリクスM[i][j]を生成するステップであっ
て、M[i][j]が、現ピクセルがビン・インデックスi
を有すると共に該現ピクセルの右又は下の隣接ピクセル
がビン・インデックスjを持つような当該部分における
ピクセル位置の数に等しいようなステップと;該同時生
起マトリクスにおいて2つの領域を形成し、且つ、これ
ら2つの領域の各々におけるデータのエントロピを最大
化するような閾値を選択するステップと;該閾値よりも
大きなビン・インデックスを持つピクセルを喪失データ
として識別するステップとを含む。
フィルタ処理を実行するステップを有するものとする。
に対し、前記最近動径基底関数フィルタ処理は、隣接す
るピクセルのカラー値を使用して、如何なる新たなカラ
ーも導入することなく、当該ピクセル値を推定すると共
に前記喪失データの各領域を充填するステップを有する
ものとする。また、前記最近動径基底関数フィルタ処理
は、前記喪失データの各領域を充填するためのピクセル
値を推定する際に空間分布及びカラー分布情報を考慮す
るものとする。
を発生すべく走査されたフィルムの少なくとも1つの部
分におけるデータを処理する装置が提供される。該装置
は、前記ピクセル表現の少なくとも1つの部分をセグメ
ント化して、喪失データの少なくとも1つの領域を識別
するセグメント化モジュールと;前記識別された喪失デ
ータの各領域に関して、面積/周囲比を計算する計算器
と;所定の最大値より小さな面積/周囲比を有する前記
識別された喪失データの各領域に最近動径基底関数フィ
ルタ処理を施して、当該領域におけるピクセル値を隣接
するピクセル値から推定する最近動径基底関数フィルタ
とを有している。
の機能は、前記各部分におけるピクセルの三次元カラー
空間を一次元線分に写像するステップを含む。また、該
セグメント化モジュールは、好ましくは、前記各部分に
対して基準カラーを確立すると共に;該確立された基準
カラーに基づいて対応するアンカカラーを決定するもの
とし;前記一次元線分は、一端において前記基準カラー
により、他端において前記アンカカラーにより定義され
る。更に、前記セグメント化モジュールは、好ましく
は、前記一次元線分を、各々がビン・インデックスによ
り識別されるような複数のビンに量子化し;前記各部分
に関して同時生起マトリクスM[i][j]を生成し、ここ
でM[i][j]は、現ピクセルがビン・インデックスiを
有すると共に該現ピクセルの右又は下の隣接ピクセルが
ビン・インデックスjを持つような当該部分におけるピ
クセル位置の数に等しく;該同時生起マトリクスにおい
て2つの領域を形成し、且つ、これら2つの領域の各々
におけるデータのエントロピを最大化するような閾値を
選択し;及び該閾値よりも大きなビン・インデックスを
持つピクセルを喪失データとして識別するものとする。
理を実行するものとする。
し、前記最近動径基底関数フィルタ処理は、好ましく
は、隣接するピクセルのカラー値を使用して、如何なる
新たなカラーも導入することなく、当該ピクセル値を推
定すると共に前記喪失データの各領域を充填するように
する。また、該最近動径基底関数フィルタ処理は、前記
喪失データの各領域を充填するためのピクセル値を推定
する際に空間分布及びカラー分布情報を考慮する。
法又は斯かる方法のステップの何れかを、実行のために
コンピュータ又は他のプロセッサ制御装置に記憶し又は
伝送することが可能な命令のプログラム(即ち、ソフト
ウェア)において具現化することができる。他の例とし
て、上記方法又は斯かる方法のステップは、機能的に等
価なハードウェア部品又はソフトウェアとハードウェア
との組合せを用いて実施化することができる。
解は、下記の記載及び請求項を添付図面と共に参照する
ことにより明らかになると共に理解されるであろう。
分を示している。
ことが可能な典型的な画像処理システム10の構成要素
を図示している。図1に示すように、該システムは計算
資源を提供すると共に該コンピュータを制御するような
中央処理ユニット(CPU)11を含んでいる。CPU
11は、マイクロプロセッサ等を用いて実施化すること
ができると共に、グラフィックスプロセッサ及び/又は
算術計算用の浮動小数点コプロセッサを含むこともでき
る。システム10は、更に、ランダムアクセスメモリ
(RAM)及び読取専用メモリ(ROM)の形態であり
得るようなシステムメモリ12を含んでいる。
に示すように設けられている。入力コントローラ13
は、キーボード、マウス又はスタイラス等の1以上の入
力装置14に対するインターフェースを表している。写
真画像を含む文書をデジタル化するためのスキャナ16
又は同等の装置と通信するコントローラ15も存在す
る。記憶コントローラ17は1以上の記憶装置18とイ
ンターフェースし、これら記憶装置の各々は、オペレー
ティングシステム、ユーティリティ、及び本発明の種々
の態様を実施化するプログラムの実施例を含み得るアプ
リケーション用の命令のプログラムを記録するために使
用することができる磁気テープ若しくはディスクのよう
な記憶媒体又は光媒体を含むことができる。記憶装置1
8は本発明により処理されるべきデータを記憶するため
に使用することもできる。表示コントローラ19は表示
装置21に対するインターフェースを提供し、該表示装
置は陰極線管(CRT)又は薄膜トランジスタ(TF
T)ディスプレイとすることができる。プリンタインタ
ーフェース22も、プリンタ23と通信して、本発明に
より処理された写真画像を含む文書を印刷するように設
けられている。通信コントローラ24は通信装置25と
インターフェースし、該通信装置は当該システム10
が、インターネット、ローカルエリアネットワーク(L
AN)及び広域ネットワーク(WAN)を含む種々のネ
ットワークの何れかを介して、又は赤外線信号を含む何
れかの適切な電磁搬送信号を介して遠隔装置と接続する
のを可能にする。
要素は、2以上の物理的バスを表すことができるバス2
6に繋がっている。例えば、幾つかのパーソナルコンピ
ュータは所謂工業規格アーキテクチャ(ISA)バスの
みを組み込んでいる。他のコンピュータは、ISAバス
及び広帯域バスを組み込んでいる。
配置することができるが、斯かる配置は本発明の要件で
はない。例えば、スキャナ16はプロセッサ11から遠
くに配置することができる。また、本発明の種々の態様
を実施化するプログラムは、ネットワークを介して遠隔
位置(例えば、サーバ)からアクセスすることもでき
る。このように、走査されたデータ、又は本発明の種々
の態様を実施化するプログラムを具現化するソフトウェ
アは、磁気テープ若しくはディスク又は光ディスクを含
む種々のマシン読み取り可能な媒体(これらの何れも、
システムメモリ12又は記憶装置18を実施化するため
に使用することができる)、ネットワーク信号、又は赤
外線信号を含む他の好適な電磁搬送信号の何れかを介し
てプロセッサ11に伝送することができる。 概要 本発明の技術は、喪失データ領域(データフィールドに
おける文字を含み得る)をセグメント化する。セグメン
ト化された全ての喪失データ領域のうち、或る閾値より
小さな面積/周囲比を有するもののみが更なる処理のた
めに保持される。これらの領域は、“最近動径基底関数
(closest to radial basis function)”(CRBF)
法を用いてフィルタ処理される。喪失データ領域は、隣
接ピクセルよりも明るいか又は暗い場合があり得る。例
えば、掻き傷のついたフィルムネガは“暗い”掻き傷を
示す一方、スキャナベッド上の糸くずは走査された表現
上では“明るい”掻き傷を示す。写真上では明るい掻き
傷が典型的には現れるが、古い写真は“暗い”シミを呈
することがある。本発明において使用されるセグメント
化及びフィルタ処理は全ての斯様な汚損を扱うように設
計される。
いる。1以上の喪失データの領域を有する写真又はネガ
フィルムがブロック31において走査される。ブロック
32においては、結果としてのデジタル表現のピクセル
に対して、比較的小さなカーネル(例えば、3x3)を
持つ適切なメジアンフィルタが適用される。次いで、ブ
ロック33においては、汚損又は喪失データ領域を識別
するために、当該表現がセグメント化される。次いで、
これら領域には2つの型式のフィルタ処理、即ち成分フ
ィルタ処理(ブロック34)及びCRBFフィルタ処理
(ブロック35)が施される。次いで、当該表現は、上
記セグメント化処理において識別された喪失データ領域
が充填された形で再現される。以下、上記セグメント化
処理、成分フィルタ処理及びCRBFフィルタ処理を更
に詳細に説明する。 セグメント化 (i)上記表現のうちの、喪失データ領域に概ね一致す
る特定の副部分に関して、基準カラー(RGBref)が
確立される。基準カラーは当該表現の2以上の副部分に
対して確立することもでき、その場合には、以下に説明
する処理が各副部分について反復される。RGB
refは、多数の予め記憶されたカラーの1つとするか、
又は処理されている特定の画像のプリビュー走査におけ
る関心のあるカラーをユーザがクリックすることにより
供給することができる。例えば、写真上の日付が除去さ
れるべき場合、RGBrefは、典型的には、当該フィル
ム上に日付を重ねるために使用されたカラーとする。次
いで、RGBanchor、即ち当該RGBカラー空間立方体
においてRGBrefから最も遠いカラー、が下記の式か
ら決定される:
る。RGBカラー空間におけるこれらカラー点及びRG
BanchorからRGBrefへ延びる線分(“基準軸”と称
す)が図3に示されている。
基準軸上に投影関数P()を用いて、P(RGBanchor)=
0及びP(RGBref)=1となるように投影される。何
れかの角(コーナ)がTprojectより大なる数(0<T
project<1)に投影される場合、該角は上記基準軸に
対して、当該投影が典型的には0.75に等しいような
Tprojectに等しくなるまで平行に移動される。この処
理の結果として、上記3Dカラー空間は両端にRGB
anchor及びRGBrefを持つ1Dカラー線分に写像され
る。次元の減少は、セグメント化アルゴリズムの速度を
上昇させる。また、RGBrefは日付フィールドに関し
ては比較的明るく、掻き傷等に関しては比較的暗いの
で、如何なるカラー空間歪(Tproject>1なる場合に
発生する)も厳し過ぎるものとはならない。上記の基準
及びアンカ点決定方法並びに上記投影処理は、他の例と
して、CIELab等のような他のカラー空間においても
実施することができる。 (ii)次に、上記基準軸が、図4に示されるように、K
(典型的にはK=256)個のビン(bin)に量子化さ
れる。かくして、当該画像内の各カラーはビン・インデ
ックス(K=256の場合、0から256の範囲とな
る)により識別される。 (iii)“同時生起(co-occurrence)”マトリクスM
[K][K]が作成される。M[i][j]は、現ピクセルがビ
ン・インデックスiを持ち、且つ、該ピクセルの右又は
下の隣接ピクセルがビン・インデックスjを持つよう
な、ピクセル位置の数に等しい。マトリクスMにおい
て、図5に示すM[i][i]ラインの周りに群がるピクセ
ルが、類似のカラーを持つ連結された領域に属する。 (iv)図6に示すように、Mにおいて2つの領域A及び
Bを形成するような閾値t(ここで、0<t<K)が選
択される。当該セグメント化アルゴリズムは、可能性の
ある各tを考察して、A及びBの各々において連続した
領域に概ね対応するようなピクセルデータの別個の群が
見付かるようなtを選択する。該アルゴリズムは、A及
びBの各々におけるデータのエントロピを最大化するt
が選択されるように、“平たさ(flatness)”又は“最
大エントロピ”規準を使用する。数学的には、この処理
は以下のように記載される。
数である。ビン・インデックス>tとなるような全ピク
セルが“喪失データ”として印される。
はユーザに半径R*を指定させることにより実行するこ
ともできる。この場合、‖RGB−RGBref‖<R*
となる全カラーが“喪失データ”として分類される。
つの副部分に対してのみ実行することができるか、又は
当該画像の如何なる数の副部分に対しても個別に実行す
ることができる。 成分フィルタ処理 喪失データ領域として識別された時間領域の殆どは、事
実、そのようとなる。しかしながら、時には、そうでな
い場合にも、領域が喪失データ領域として識別される。
このような状況を扱う1つの方法は、単に該領域を喪失
データ領域として扱い、CRBFフィルタ処理にカラー
を推定させるもので、これは処理される画像の品質に対
し余り影響を有しそうにないと思われる。
データ領域と誤って識別された如何なる領域も識別する
ために、成分フィルタ処理を実行することである。これ
を実行するため、前記セグメント化ステップにおいて識
別された各喪失データ領域の面積及び周囲長が計算され
る。面積/周囲比が所定の閾値以上となる如何なる領域
も、“喪失データ領域”リストから破棄される。上記閾
値未満の面積/周囲比を持つ領域のみが、更なる処理の
ために保持される。上記閾値は、例えば0.94に設定
することができるか、又はユーザにより設定することが
できる。ユーザは、例えばスクリーン上のスライダを用
いて上記閾値を調整することができる。 CRBFフィルタ処理 保持された各喪失データ領域には、ここで、当該領域を
充填するために使用されるべきカラーを隣接ピクセルか
ら推定するために、最近動径基底関数(CRBF)フィ
ルタ処理が施される。RBFは、φ(x1,x2)=φ
(‖x1−x2‖)となるような関数φ(x1,x2)であ
る。φと‖x1−x2‖との間の関係は、図7の(a)
及び(b)に各々示すように、ガウス的輪郭又は線形輪
郭とすることができる。該CRBFフィルタの1つの利
点は、該フィルタがピクセルNbdに関する空間分布及び
カラー分布の両情報を合成する点にある。更に、CRB
F法によれば、当該画像には新たなカラーが導入される
ことがない。該処理は下記のようになる: (i)各喪失データ領域に対して“距離層”マップが図
8に示されるように生成される。喪失データ領域におけ
る各ピクセルには、最も近い非喪失データピクセルへの
マンハッタン距離を表すような層番号が割り当てられ
る。 (ii)層Lにおける各ピクセルpij毎に、各カラーチャ
ンネルに関して、Nbdij= {prs: Layer_number(prs) <
L 及び |i-r|+|j-s|<D}とし、ここでDは典型的には1
又は2である。各r,s∈Nbdijに対して、φrsなるR
BFが関連付けられる。
も、ピクセルNbdに関する空間分布及びカラー分布情報
を合成する。CRBF法を用いると、当該画像には新た
なカラーは導入されない。
プ(iv)においてi,jピクセルに対するピクセル値を選
択する他の方法は、
がら、処理された画像は当該喪失データ領域において一
層ぼやけたものとなる傾向がある。
ソナルコンピュータ又は他の処理装置上で動作するソフ
トウェアを用いて都合良く実施することが可能な、走査
されたフィルム用の効果的な掻き傷及び日付除去技術を
提供する。本発明の技術は、1以上の特定用途集積回路
(ASIC)、デジタル信号プロセッサ又はプログラム
制御プロセッサ等のようなハードウェア構成部品を用い
て実施化することもできる。ソフトウェアとハードウェ
アとの組合せも、該写真抽出技術を実施化するのに使用
することができる。これらの実施化代替案を考慮する
と、前記ブロック及び流れ図は特定の機能の作用及びそ
れらの関係を示すものであると理解されるべきである。
これらの機能ブロックの境界は、本明細書では説明の便
宜上定義されたものである。これら特定の機能が果たさ
れ、且つ、それらの間の関係が適切に維持される限り、
他の境界も定義することができる。前記各図及び付帯説
明は、所要の処理を実行するためのプログラムコード
(即ち、ソフトウェア)を書き又は回路(即ち、ハード
ウェア)を製作するのに当業者が要するであろう機能的
情報を提供するものである。
連して説明したが、当業者には上記説明に照らして多数
の他の代替例、修正例、変形例及び適用例が明らかとな
ろう。このように、ここに説明した本発明は、添付請求
項の趣旨及び範囲内に入るであろうように、全ての斯様
な代替例、修正例、変形例及び適用例を含むことを意図
するものである。
ることができる例示的な画像処理/再生システムにおけ
る構成要素を示すブロック図である。
すブロック及び流れ図である。
anchor及びRGBref並びにこれらカラー点間に延びる
線分(“基準軸”)の概念図である。
グメントに量子化された基準軸の概念図である。
マトリクスの概念図である。
及びBを示す同時生起マトリクスの概念図である。
の間の絶対差分‖x1−x2‖との間の関係を示し、該
関係は(a)に示すようにガウス的であるか、又は
(b)に示すように線形であり得る。
離層マップの概念図である。
Claims (22)
- 【請求項1】 ピクセル表現を発生すべく走査されたフ
ィルムの少なくとも1つの部分におけるデータを処理す
るデータ処理方法において、(a)前記ピクセル表現の
少なくとも1つの部分をセグメント化して、喪失データ
の少なくとも1つの領域を識別するステップと、(b)
前記識別された喪失データの各領域に関して、面積/周
囲比を計算するステップと、(c)所定の最大値より小
さな面積/周囲比を有する前記識別された喪失データの
各領域に最近動径基底関数フィルタ処理を施して、当該
領域におけるピクセル値を隣接するピクセル値から推定
するステップと、を有していることを特徴とするデータ
処理方法。 - 【請求項2】 請求項1に記載の方法において、各ピク
セルが三次元カラー空間内のカラーを表し、前記セグメ
ント化するステップが前記各部分におけるピクセルの前
記三次元カラー空間を一次元線分に写像するステップを
有していることを特徴とする方法。 - 【請求項3】 請求項2に記載の方法において、前記セ
グメント化するステップが、 前記各部分に対して基準カラーを確立するステップと、 該確立された基準カラーに基づいて、対応するアンカカ
ラーを決定するステップと、を更に有し、前記一次元線
分が、一端において前記基準カラーにより、他端におい
て前記アンカカラーにより定義されることを特徴とする
方法。 - 【請求項4】 請求項3に記載の方法において、前記セ
グメント化するステップが、 前記一次元線分を、各々がビン・インデックスにより識
別されるような複数のビンに量子化するステップと、 前記各部分に関して同時生起マトリクスM[i][j]を生
成するステップであって、M[i][j]が、現ピクセルが
ビン・インデックスiを有すると共に該現ピクセルの右
又は下の隣接ピクセルがビン・インデックスjを持つよ
うな当該部分におけるピクセル位置の数に等しいような
ステップと、 前記同時生起マトリクスにおいて2つの領域を形成し、
且つ、これら2つの領域の各々におけるデータのエント
ロピを最大化するような閾値を選択するステップと、 該閾値よりも大きなビン・インデックスを持つピクセル
を喪失データとして識別するステップと、を更に有して
いることを特徴とする方法。 - 【請求項5】 請求項1乃至4のいずれか一項に記載の
方法において、前記計算するステップが成分フィルタ処
理を実行するステップを有していることを特徴とする方
法。 - 【請求項6】 請求項1乃至5のいずれか一項に記載の
方法において、前記推定された各ピクセル値に対して、
前記最近動径基底関数フィルタ処理は、隣接するピクセ
ルのカラー値を使用して、如何なる新たなカラーも導入
することなく、当該ピクセル値を推定すると共に前記喪
失データの各領域を充填するステップを有していること
を特徴とする方法。 - 【請求項7】 請求項6に記載の方法において、前記最
近動径基底関数フィルタ処理は、前記喪失データの各領
域を充填するためのピクセル値を推定する際に空間分布
及びカラー分布情報を考慮することを特徴とする方法。 - 【請求項8】 ピクセル表現を発生すべく走査されたフ
ィルムの少なくとも1つの部分におけるデータを処理す
るデータ処理装置において、 前記ピクセル表現の少なくとも1つの部分をセグメント
化して、喪失データの少なくとも1つの領域を識別する
セグメント化モジュールと、 前記識別された喪失データの各領域に関して、面積/周
囲比を計算する計算器と、 所定の最大値より小さな面積/周囲比を有する前記識別
された喪失データの各領域に最近動径基底関数フィルタ
処理を施して、当該領域におけるピクセル値を隣接する
ピクセル値から推定する最近動径基底関数フィルタと、
を有していることを特徴とする装置。 - 【請求項9】 請求項8に記載の装置において、各ピク
セルが三次元カラー空間内のカラーを表し、前記セグメ
ント化モジュールが前記各部分におけるピクセルの前記
三次元カラー空間を一次元線分に写像することを特徴と
する装置。 - 【請求項10】 請求項9に記載の装置において、前記
セグメント化モジュールが、 前記各部分に対して基準カラーを確立すると共に、 該確立された基準カラーに基づいて、対応するアンカカ
ラーを決定し、前記一次元線分が、一端において前記基
準カラーにより、他端において前記アンカカラーにより
定義されることを特徴とする装置。 - 【請求項11】 請求項10に記載の装置において、前
記セグメント化モジュールが、 前記一次元線分を、各々がビン・インデックスにより識
別されるような複数のビンに量子化し、 前記各部分に関して同時生起マトリクスM[i][j]を生
成し、ここでM[i][j]は、現ピクセルがビン・インデ
ックスiを有すると共に該現ピクセルの右又は下の隣接
ピクセルがビン・インデックスjを持つような当該部分
におけるピクセル位置の数に等しく、 前記同時生起マトリクスにおいて2つの領域を形成し、
且つ、これら2つの領域の各々におけるデータのエント
ロピを最大化するような閾値を選択し、及び該閾値より
も大きなビン・インデックスを持つピクセルを喪失デー
タとして識別する、ことを特徴とする装置。 - 【請求項12】 請求項8乃至11のいずれか一項に記
載の装置において、前記計算器が成分フィルタ処理を実
行することを特徴とする装置。 - 【請求項13】 請求項8乃至12のいずれか一項に記
載の装置において、前記推定された各ピクセル値に対し
て、前記最近動径基底関数フィルタ処理は、隣接するピ
クセルのカラー値を使用して、如何なる新たなカラーも
導入することなく、当該ピクセル値を推定すると共に前
記喪失データの各領域を充填することを特徴とする装
置。 - 【請求項14】 請求項13に記載の装置において、前
記最近動径基底関数フィルタ処理は、前記喪失データの
各領域を充填するためのピクセル値を推定する際に空間
分布及びカラー分布情報を考慮することを特徴とする装
置。 - 【請求項15】 ピクセル表現を発生すべく走査された
フィルムの少なくとも1つの部分におけるデータを処理
することをマシンに指示する命令のプログラムであっ
て、当該命令のプログラムが、(a)前記ピクセル表現
の少なくとも1つの部分をセグメント化して、喪失デー
タの少なくとも1つの領域を識別する命令と、(b)前
記識別された喪失データの各領域に関して、面積/周囲
比を計算する命令と、(c)所定の最大値より小さな面
積/周囲比を有する前記識別された喪失データの各領域
に最近動径基底関数フィルタ処理を施して、当該領域に
おけるピクセル値を隣接するピクセル値から推定する命
令と、を有していることを特徴とするプログラム。 - 【請求項16】 請求項15に記載のプログラムにおい
て、各ピクセルが三次元カラー空間内のカラーを表し、
前記セグメント化する命令が前記各部分におけるピクセ
ルの前記三次元カラー空間を一次元線分に写像する命令
を有していることを特徴とするプログラム。 - 【請求項17】 請求項16に記載のプログラムにおい
て、前記セグメント化する命令が、 前記各部分に対して基準カラーを確立する命令と、 該確立された基準カラーに基づいて、対応するアンカカ
ラーを決定する命令と、を更に有し、前記一次元線分
が、一端において前記基準カラーにより他端において前
記アンカカラーにより定義されることを特徴とするプロ
グラム。 - 【請求項18】 請求項17に記載のプログラムにおい
て、前記セグメント化する命令が、 前記一次元線分を、各々がビン・インデックスにより識
別されるような複数のビンに量子化する命令と、 前記各部分に関して同時生起マトリクスM[i][j]を生
成する命令であって、M[i][j]が、現ピクセルがビン
・インデックスiを有すると共に該現ピクセルの右又は
下の隣接ピクセルがビン・インデックスjを持つような
当該部分におけるピクセル位置の数に等しいような命令
と、 前記同時生起マトリクスにおいて2つの領域を形成し、
且つ、これら2つの領域の各々におけるデータのエント
ロピを最大化するような閾値を選択する命令と、 該閾値よりも大きなビン・インデックスを持つピクセル
を喪失データとして識別する命令と、を更に有している
ことを特徴とするプログラム。 - 【請求項19】 請求項15乃至18のいずれか一項に
記載のプログラムにおいて、前記計算する命令が成分フ
ィルタ処理を実行する命令を有していることを特徴とす
るプログラム。 - 【請求項20】 請求項15乃至19のいずれか一項に
記載のプログラムにおいて、前記推定された各ピクセル
値に対して、前記最近動径基底関数フィルタ処理は、隣
接するピクセルのカラー値を使用して、如何なる新たな
カラーも導入することなく、当該ピクセル値を推定する
と共に前記喪失データの各領域を充填することを特徴と
するプログラム。 - 【請求項21】 請求項20に記載のプログラムにおい
て、前記最近動径基底関数フィルタ処理は、前記喪失デ
ータの各領域を充填するためのピクセル値を推定する際
に空間分布及びカラー分布情報を考慮することを特徴と
するプログラム。 - 【請求項22】 請求項15乃至21のいずれか一項に
記載のプログラムを記録したコンピュータによって読取
可能な記録媒体。
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