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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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/77—Retouching; Inpainting; Scratch removal
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
- G06V10/273—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion removing elements interfering with the pattern to be recognised
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
- G06T2207/10008—Still image; Photographic image from scanner, fax or copier
-
- G—PHYSICS
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- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 走査されたフィルムから、データ領域を含む
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。
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
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、走査されたフィル
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。
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。
【０００２】
【関連技術の説明】走査されたフィルムから掻き傷を除
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。
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。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従って、本発明の目的
は上述したような問題を克服することにある。
は上述したような問題を克服することにある。
【０００４】また、本発明の他の目的は、損失データ領
域（データフィールド内の文字を含むことができる）を
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。
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。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の一態様は、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。
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。
【０００６】上記セグメント化するステップの好ましい
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。
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。
【０００７】好ましくは、前記計算するステップは成分
フィルタ処理を実行するステップを有するものとする。
フィルタ処理を実行するステップを有するものとする。
【０００８】好ましくは、前記推定された各ピクセル値
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。
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。
【０００９】本発明の他の態様によれば、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。
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。
【００１０】好ましくは、前記セグメント化モジュール
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。
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。
【００１１】好ましくは、上記計算器は成分フィルタ処
理を実行するものとする。
理を実行するものとする。
【００１２】また、前記推定された各ピクセル値に対
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。
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。
【００１３】本発明の更なる態様によれば、上述した方
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。
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。
【００１４】本発明の他の目的及び利点並びに完全な理
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。
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。
【００１５】尚、図面において、同様の符号は同様の部
分を示している。
分を示している。
【００１６】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の技術を使用する
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。
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。
【００１７】多数のコントローラ及び周辺装置も、図１
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。
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。
【００１８】図示の実施例において、全ての主要な構成
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。
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。
【００１９】全てのシステム構成要素は互いに近接して
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。
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。
【００２０】全体の処理パイプラインが図２に示されて
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：
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：
【００２１】
【数１】
ＲＧＢanchorはＲＧＢカラー立方体の頂点の１つであ
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。
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。
【００２２】次いで、当該ＲＧＢカラー空間が該一次元
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。
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。
【００２３】
【数２】
とし、ここでｒは領域Ａ又はＢを示す。
【００２４】ｔを、
【００２５】
【数３】
のように選択し、ここでＮｒは領域ｒにおけるピクセル
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。
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。
【００２６】他の例として、当該セグメント化ステップ
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。
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。
【００２７】該セグメント化ステップは、前記表現の１
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。
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。
【００２８】しかしながら、他の好ましい方法は、喪失
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。
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。
【００２９】λrsを、
【００３０】
【数４】
のように推定する。
（iii）ｐijが、
【００３１】
【数５】
により推定される。
（iv）i,jピクセルに対するピクセル値が、
【００３２】
【数６】
のように選択される。斯様なＲＢＦフィルタは、有利に
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。
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。
【００３３】当該ＣＲＢＦフィルタ処理におけるステッ
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、
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、
【００３４】
【数７】
を
【００３５】
【数８】
の代わりに推定値として使用することである。しかしな
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。
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。
【００３６】上記記載が示すように、スキャナ及びパー
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。
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。
【００３７】以上、本発明を幾つかの特定の実施例に関
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。
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。
【図１】図１は、本発明の態様を実施化するのに使用す
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。
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。
【図２】図２は、本発明の実施例による全体の処理を示
すブロック及び流れ図である。
すブロック及び流れ図である。
【図３】図３は、ＲＧＢカラー空間内のカラー点ＲＧＢ
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。
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。
【図４】図４は、セグメント化処理に使用するＫ個のセ
グメントに量子化された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。
【図５】図５は、セグメント化処理に使用する同時生起
マトリクスの概念図である。
マトリクスの概念図である。
【図６】図６は、閾値ｔにより生成された２つの領域Ａ
及びＢを示す同時生起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。
【図７】図７は、ＲＢＦ関数φと、該関数の２つの変数
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。
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。
【図８】図８は、ＣＲＢＦフィルタ処理に使用される距
離層マップの概念図である。
離層マップの概念図である。
１０：画像処理システム
１１：ＣＰＵ
１２：システムメモリ
１３：入力コントローラ
１４：入力装置
１５：スキャナコントローラ
１６：スキャナ
１７：記憶コントローラ
１８：記憶装置
１９：表示コントローラ
２１：表示装置
２２：プリンタコントローラ
２３：プリンタ
２４：通信コントローラ
２５：通信装置
２６：バス
３１：走査
３２：メジアンフィルタ
３３：セグメント化
３４：成分フィルタ
３５：ＣＲＢＦフィルタ
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
Ｆターム(参考） 5B057 BA02 CA01 CA02 CA08 CA12
CA16 CB01 CB02 CB08 CB12
CB16 CC01 CD12 CE06 CH08
5C077 LL02 MP01 MP08 PP01 PP10
PP46 PQ12 PQ20 RR19 SS01
TT06
5C079 HB01 MA11 MA17 NA02 PA08
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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