JP2003199115A - デジタル画像の品質を改善する改善方法 - Google Patents
デジタル画像の品質を改善する改善方法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
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
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- G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 最適でない露出で得られたデジタル画像の品
質を改善する露出補正方法であって、知覚又は内容のど
ちらかの観点から重要である領域が画像に存在するとい
う事実を考慮する露出補正方法を提供する。 【解決手段】 ＣＦＡ（カラーフィルタアレイ）形式の
画像に直接に用いられるこの方法は、知覚又は内容の観
点から最も重要である画像の領域を簡単な統計的量によ
って認識する。次に、これら領域の品質を最適化するよ
うに応答関数を逆変換することによって画像を変える。
質を改善する露出補正方法であって、知覚又は内容のど
ちらかの観点から重要である領域が画像に存在するとい
う事実を考慮する露出補正方法を提供する。 【解決手段】 ＣＦＡ（カラーフィルタアレイ）形式の
画像に直接に用いられるこの方法は、知覚又は内容の観
点から最も重要である画像の領域を簡単な統計的量によ
って認識する。次に、これら領域の品質を最適化するよ
うに応答関数を逆変換することによって画像を変える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はデジタル形式の画像
処理に関するものであって、特に、最適でない露出で得
られた画像の品質を改善するため、デジタルスチルカメ
ラで有利に用いることができる方法に関するものであ
る。
処理に関するものであって、特に、最適でない露出で得
られた画像の品質を改善するため、デジタルスチルカメ
ラで有利に用いることができる方法に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】デジタルスチルカメラ（すなわちＤＳ
Ｃ）は現在、デジタル画像を得る装置のうちで最も一般
的に用いられている。高解像度のセンサと、低費用で且
つ低消費量のデジタル信号処理装置（ＤＳＰ）との双方
が商業で容易に利用されているという事実は、かなりの
解像度及び品質の画像を得ることができるデジタルスチ
ルカメラの改善につながっている。
Ｃ）は現在、デジタル画像を得る装置のうちで最も一般
的に用いられている。高解像度のセンサと、低費用で且
つ低消費量のデジタル信号処理装置（ＤＳＰ）との双方
が商業で容易に利用されているという事実は、かなりの
解像度及び品質の画像を得ることができるデジタルスチ
ルカメラの改善につながっている。
【０００３】これらカメラでは、従来のスチルカメラで
も同様に、依然として解決するのが困難な問題が、収集
段階で用いられる最良の露出を判断することによって代
表される。絞りの大きさ及びシャッタ速度の双方に作用
することによって得られる露出制御は、収集中、センサ
特に、センサを構成する感光性セルに衝突する光の量を
制御することを可能にする。デジタルスチルカメラで
は、ゲイン又は、類似的に、感光性セルの感度を変化さ
せることによって露出を調整することもできる。
も同様に、依然として解決するのが困難な問題が、収集
段階で用いられる最良の露出を判断することによって代
表される。絞りの大きさ及びシャッタ速度の双方に作用
することによって得られる露出制御は、収集中、センサ
特に、センサを構成する感光性セルに衝突する光の量を
制御することを可能にする。デジタルスチルカメラで
は、ゲイン又は、類似的に、感光性セルの感度を変化さ
せることによって露出を調整することもできる。
【０００４】正確な露出は、収集手段の限定された動的
応答を最適に用いることによって、良好で且つ均等の色
調の画像を得、場面のコントラストを最適に再現し、場
面内のいかなる照明変化をも最良に表現できるようにす
る。実際に、画素の数的表現とセンサ特性とに有効なビ
ットの有限数を与えられると、デジタルスチルカメラ
は、所定の場面で見つけられる輝度変化に対して、限定
された応答すなわち限定された動的範囲を有する。
応答を最適に用いることによって、良好で且つ均等の色
調の画像を得、場面のコントラストを最適に再現し、場
面内のいかなる照明変化をも最良に表現できるようにす
る。実際に、画素の数的表現とセンサ特性とに有効なビ
ットの有限数を与えられると、デジタルスチルカメラ
は、所定の場面で見つけられる輝度変化に対して、限定
された応答すなわち限定された動的範囲を有する。
【０００５】現代のデジタルスチルカメラは、露出を自
動的に設定するのに幾つかの技術を用いる。これらの技
術は“露出計”として知られており、複数の異なる基準
に応じて動作する。しかし、これら基準のすべては、得
るべき場面又はこの場面の特定の領域に関連した又は入
射した光の量を判断する大きさに基づいている。
動的に設定するのに幾つかの技術を用いる。これらの技
術は“露出計”として知られており、複数の異なる基準
に応じて動作する。しかし、これら基準のすべては、得
るべき場面又はこの場面の特定の領域に関連した又は入
射した光の量を判断する大きさに基づいている。
【０００６】ある技術は完全に自動であり、適切な例
は、“平均／自動露出計”又は、更に複合の“マトリッ
クス／インテリジェント露出計”に基づく技術によって
代表される。他の技術は、この場合もカメラマンに露出
の選択についてある制御を与え、従って、個人的な好み
に対して余地を与え、或いは、特定の必要性を満足させ
ることができる。
は、“平均／自動露出計”又は、更に複合の“マトリッ
クス／インテリジェント露出計”に基づく技術によって
代表される。他の技術は、この場合もカメラマンに露出
の選択についてある制御を与え、従って、個人的な好み
に対して余地を与え、或いは、特定の必要性を満足させ
ることができる。
【０００７】露出を調整する種々の既知の方法にもかか
わらず、しかもこれらの方法のいくつかの複雑性にもか
かわらず、画像が、最適でない又は不適切な露出で得ら
れることはどうしても珍しくない。
わらず、しかもこれらの方法のいくつかの複雑性にもか
かわらず、画像が、最適でない又は不適切な露出で得ら
れることはどうしても珍しくない。
【０００８】いかなる場合でも、最良の露出の正確な定
義は存在しない。その理由は、この定義が、画像の内容
及び観察者の個人的な好みの双方によるためである。場
面が特定の露出設定を必要としなければ、一般化を抽出
し、最も重要な（内容又は知覚の基準によって最も重要
なものに思われる）領域を実行可能な範囲のほぼ中心の
グレーレベル又は輝度で再現できる特定の露出を最良と
定義することができる。
義は存在しない。その理由は、この定義が、画像の内容
及び観察者の個人的な好みの双方によるためである。場
面が特定の露出設定を必要としなければ、一般化を抽出
し、最も重要な（内容又は知覚の基準によって最も重要
なものに思われる）領域を実行可能な範囲のほぼ中心の
グレーレベル又は輝度で再現できる特定の露出を最良と
定義することができる。
【０００９】従って、最適な露出は、ＹCrCbの形式で表
現されるとき、最も重要な領域に関連する輝度面Ｙのデ
ジタル値の平均が実行可能なデジタル値の範囲のほぼ中
心の値を有することを特徴とするデジタル画像を再現す
る。
現されるとき、最も重要な領域に関連する輝度面Ｙのデ
ジタル値の平均が実行可能なデジタル値の範囲のほぼ中
心の値を有することを特徴とするデジタル画像を再現す
る。
【００１０】種々のいわゆる補正方法が、一般に、画像
内の視感度分布を変更することによって、得られた画像
の品質を改善することは知られている。最も一般的な補
正方法のうちの１つはいわゆる“ヒストグラム等化”で
あり、この方法は幾つかの既知の変形を有する。
内の視感度分布を変更することによって、得られた画像
の品質を改善することは知られている。最も一般的な補
正方法のうちの１つはいわゆる“ヒストグラム等化”で
あり、この方法は幾つかの既知の変形を有する。
【００１１】ヒストグラム等化は、特に米国特許第5923
383号明細書に詳細に記載されており、画素の光強度に
対応するデジタル値の分布のヒストグラムを画像から抽
出し、次に、このヒストグラムを均等化して良好な品質
の画像を形成させる。
383号明細書に詳細に記載されており、画素の光強度に
対応するデジタル値の分布のヒストグラムを画像から抽
出し、次に、このヒストグラムを均等化して良好な品質
の画像を形成させる。
【００１２】他の既知の露出補正方法と同様に、この方
法に関連する問題は、知覚又は内容のどちらかの観点か
ら重要である領域が画像に存在するという事実を考慮し
ていないということである。
法に関連する問題は、知覚又は内容のどちらかの観点か
ら重要である領域が画像に存在するという事実を考慮し
ていないということである。
【００１３】更に、当業者に既知である方法は、デジタ
ルスチルカメラに伝統的に用いられる補間処理後の画像
に、センサによって形成された、１つの面が着色された
ＣＦＡ（カラーフィルタアレイ）画像から開始して３つ
の全解像度面の画像を形成させるように作用することに
よって補正を行なう。この理由のため、既知の補正方法
は計算費用の観点から最適でない。
ルスチルカメラに伝統的に用いられる補間処理後の画像
に、センサによって形成された、１つの面が着色された
ＣＦＡ（カラーフィルタアレイ）画像から開始して３つ
の全解像度面の画像を形成させるように作用することに
よって補正を行なう。この理由のため、既知の補正方法
は計算費用の観点から最適でない。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】従って、本発明は、最
適でない露出で得られたデジタル画像の品質を改善する
露出補正方法であって、既知の方法と関連する欠点に従
わない露出補正方法を提供することを目的とする。
適でない露出で得られたデジタル画像の品質を改善する
露出補正方法であって、既知の方法と関連する欠点に従
わない露出補正方法を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、デジタ
ル値Ｐ(ｘ,ｙ) 又は画素のマトリックスＰより成るデジ
タル画像であって、これら画素の各々が位置(ｘ,ｙ)に
基づいて赤色、緑色又は青色形式の色成分と関連され、
前記デジタル値の各々が、最大数及び最小数間に含まれ
る実行可能なデジタル値の範囲の一部分を形成している
デジタル画像の品質を改善する改善方法であって、この
改善方法が、前記画像Ｐの前記デジタル値Ｐ(ｘ,ｙ)
と、前記デジタル値を生じさせる光量の大きさｑ(ｘ,
ｙ)との間の関係を表わす応答関数ｆを確定する操作
と、赤色及び青色成分と関連された画素を除去すること
によって画像Ｐから得られた緑色成分と関連された前記
画素のマトリックスＧを前記画像Ｐから抽出する操作
と、前記画像Ｐを、複数の隣接され且つ重なり合わない
領域に分割する操作と、前記画像Ｇの視覚的に重要な領
域を選択する操作と、デジタル値Meanv を前記実行可能
なデジタル値の範囲のほぼ中心に確定する操作と、前記
重要な領域の一部分を形成する前記画像Ｇのデジタル値
の平均を前記デジタル値Meanv と一致させるように前記
応答関数を逆変換することにより前記画像Ｐの前記デジ
タル値の変換を行なうことによって補正された画像ＰT
を得るように前記画像Ｐを変更する操作とを有する改善
方法において、デジタル値Meanを前記実行可能なデジタ
ル値の範囲のほぼ中心に確定する操作と、前記面Ｇの画
素の平均を前記デジタル値Meanとほぼ一致させるように
前記応答関数ｆを逆変換することにより前記面Ｇのデジ
タル値の変換を行なうことによって前記面Ｇから面ＧT
を得る操作と、前記面ＧT を、面Ｇの領域に対応する領
域に分割する操作と、前記面ＧT の対応の領域の画素の
少なくとも１つのコントラストの大きさＤと、少なくと
も１つの焦点の大きさＦとに基づいて計算された視覚の
重要性の指標Ｖを前記面Ｇのすべての領域に割り当てる
操作と、閾値Ｖt を確定する操作と、視覚の重要性の指
標Ｖが前記閾値Ｖt より大きい前記面Ｇの領域を選択す
る操作とを実行することによって前記面Ｇの前記重要な
領域を選択することを特徴とする改善方法によって本目
的を達成する。
ル値Ｐ(ｘ,ｙ) 又は画素のマトリックスＰより成るデジ
タル画像であって、これら画素の各々が位置(ｘ,ｙ)に
基づいて赤色、緑色又は青色形式の色成分と関連され、
前記デジタル値の各々が、最大数及び最小数間に含まれ
る実行可能なデジタル値の範囲の一部分を形成している
デジタル画像の品質を改善する改善方法であって、この
改善方法が、前記画像Ｐの前記デジタル値Ｐ(ｘ,ｙ)
と、前記デジタル値を生じさせる光量の大きさｑ(ｘ,
ｙ)との間の関係を表わす応答関数ｆを確定する操作
と、赤色及び青色成分と関連された画素を除去すること
によって画像Ｐから得られた緑色成分と関連された前記
画素のマトリックスＧを前記画像Ｐから抽出する操作
と、前記画像Ｐを、複数の隣接され且つ重なり合わない
領域に分割する操作と、前記画像Ｇの視覚的に重要な領
域を選択する操作と、デジタル値Meanv を前記実行可能
なデジタル値の範囲のほぼ中心に確定する操作と、前記
重要な領域の一部分を形成する前記画像Ｇのデジタル値
の平均を前記デジタル値Meanv と一致させるように前記
応答関数を逆変換することにより前記画像Ｐの前記デジ
タル値の変換を行なうことによって補正された画像ＰT
を得るように前記画像Ｐを変更する操作とを有する改善
方法において、デジタル値Meanを前記実行可能なデジタ
ル値の範囲のほぼ中心に確定する操作と、前記面Ｇの画
素の平均を前記デジタル値Meanとほぼ一致させるように
前記応答関数ｆを逆変換することにより前記面Ｇのデジ
タル値の変換を行なうことによって前記面Ｇから面ＧT
を得る操作と、前記面ＧT を、面Ｇの領域に対応する領
域に分割する操作と、前記面ＧT の対応の領域の画素の
少なくとも１つのコントラストの大きさＤと、少なくと
も１つの焦点の大きさＦとに基づいて計算された視覚の
重要性の指標Ｖを前記面Ｇのすべての領域に割り当てる
操作と、閾値Ｖt を確定する操作と、視覚の重要性の指
標Ｖが前記閾値Ｖt より大きい前記面Ｇの領域を選択す
る操作とを実行することによって前記面Ｇの前記重要な
領域を選択することを特徴とする改善方法によって本目
的を達成する。
【００１６】
【発明の実施の形態】本発明を、添付図面と共に、以下
に示す特定の実施例の詳細な説明によって更に良く理解
できるであろう。これら実施例は例示にすぎず、従っ
て、本発明を限定するものではない。
に示す特定の実施例の詳細な説明によって更に良く理解
できるであろう。これら実施例は例示にすぎず、従っ
て、本発明を限定するものではない。
【００１７】図１を参照するに、デジタルスチルカメラ
は、絞り３を有するレンズと、センサ４とから成る収集
ブロック２を有し、このセンサ上にレンズが、実際の場
面を描写する画像を集束させる。センサ４は、ＣＣＤ
（電荷結合素子）より成るかＣＭＯＳより成るかにかか
わらず、感光性セルのマトリックスを有する集積回路で
あって、これらセルの各々は、各セルが受けた露光量に
比例する電圧を発生させる。各感光性セルによって発生
された電圧はＡ／Ｄ変換器５によってＮビットのデジタ
ル値に変換される。この値は一般に、Ｎ＝８，10又は12
ビットによって表わされる。本発明では、Ｎ＝８すなわ
ち、変換器の入力側のアナログ電圧は０及び255間に含
まれるデジタル値で符号化されると仮定できるが、この
値は一例であって、これに限定されない。
は、絞り３を有するレンズと、センサ４とから成る収集
ブロック２を有し、このセンサ上にレンズが、実際の場
面を描写する画像を集束させる。センサ４は、ＣＣＤ
（電荷結合素子）より成るかＣＭＯＳより成るかにかか
わらず、感光性セルのマトリックスを有する集積回路で
あって、これらセルの各々は、各セルが受けた露光量に
比例する電圧を発生させる。各感光性セルによって発生
された電圧はＡ／Ｄ変換器５によってＮビットのデジタ
ル値に変換される。この値は一般に、Ｎ＝８，10又は12
ビットによって表わされる。本発明では、Ｎ＝８すなわ
ち、変換器の入力側のアナログ電圧は０及び255間に含
まれるデジタル値で符号化されると仮定できるが、この
値は一例であって、これに限定されない。
【００１８】代表的なセンサでは１つの感光性セルが各
画素と関連される。センサは、フィルタ素子のマトリッ
クスから成る光学フィルタによって被覆されており、こ
れらフィルタ素子の各々は感光性セルと関連される。各
フィルタ素子は、赤色光だけ又は緑色光だけ又は青色光
だけの波長に一致する光放射を、各フィルタ素子に関連
する感光性セルに、この光放射の最小部分だけを吸収す
るように伝送する。従って、各画素に対して、加色合成
の３つの原色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）のうちのいずれか１つ
だけを検出する。
画素と関連される。センサは、フィルタ素子のマトリッ
クスから成る光学フィルタによって被覆されており、こ
れらフィルタ素子の各々は感光性セルと関連される。各
フィルタ素子は、赤色光だけ又は緑色光だけ又は青色光
だけの波長に一致する光放射を、各フィルタ素子に関連
する感光性セルに、この光放射の最小部分だけを吸収す
るように伝送する。従って、各画素に対して、加色合成
の３つの原色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）のうちのいずれか１つ
だけを検出する。
【００１９】使用されるフィルタの種類は製造業者によ
って異なるが、最も一般的に用いられるフィルタは、ベ
イヤーフィルタ（Bayer filter）として知られている。
このフィルタでは、フィルタ素子の配列パターンいわゆ
るベイヤーパターンを、図２ａに示すマトリックス10に
よって同一視する。
って異なるが、最も一般的に用いられるフィルタは、ベ
イヤーフィルタ（Bayer filter）として知られている。
このフィルタでは、フィルタ素子の配列パターンいわゆ
るベイヤーパターンを、図２ａに示すマトリックス10に
よって同一視する。
【００２０】ベイヤーフィルタを用いるセンサでは、緑
色成分を、チェス盤パターンに配置されたセンサの画素
の半分に対して検出し、他の２つの成分を、互い違いに
配置された赤色及び青色画素に対して検出する。
色成分を、チェス盤パターンに配置されたセンサの画素
の半分に対して検出し、他の２つの成分を、互い違いに
配置された赤色及び青色画素に対して検出する。
【００２１】Ａ／Ｄ変換器５の出力側の画像は、１つの
画素につき１つのみの成分（Ｒ，Ｇ又はＢ）によって構
成されているので不完全なデジタル画像である。この理
由で、Ｎ＝８ビットの１つだけのデジタル値が各画素に
関連される。この画像の形式はＣＦＡ（カラーフィルタ
アレイ）として知られている。
画素につき１つのみの成分（Ｒ，Ｇ又はＢ）によって構
成されているので不完全なデジタル画像である。この理
由で、Ｎ＝８ビットの１つだけのデジタル値が各画素に
関連される。この画像の形式はＣＦＡ（カラーフィルタ
アレイ）として知られている。
【００２２】ＣＦＡ形式の画像をプリプロセッサユニッ
ト６（“Prepro”）に送る。このユニットは、全収集段
階以前及びその間の双方で活動状態であって、収集ブロ
ック２と相互作用し、ある自動制御機能すなわち、自動
焦点、自動露出、センサの欠陥の補正及びホワイトバラ
ンスを実行するのに用いられる多数のパラメータをＣＦ
Ａ画像から抽出する。
ト６（“Prepro”）に送る。このユニットは、全収集段
階以前及びその間の双方で活動状態であって、収集ブロ
ック２と相互作用し、ある自動制御機能すなわち、自動
焦点、自動露出、センサの欠陥の補正及びホワイトバラ
ンスを実行するのに用いられる多数のパラメータをＣＦ
Ａ画像から抽出する。
【００２３】いかなる制限を設けることなく、このユニ
ットでは、収集後の画像が本発明による露出補正法を受
けるものとする。次に、不完全なＣＦＡ画像を、ＩＧＰ
（Image Generation Pipeline）として既知であるユニ
ット７に送り、このユニットは、高解像度のデジタル画
像を得るための複合処理段階を実行するタスクを有す
る。
ットでは、収集後の画像が本発明による露出補正法を受
けるものとする。次に、不完全なＣＦＡ画像を、ＩＧＰ
（Image Generation Pipeline）として既知であるユニ
ット７に送り、このユニットは、高解像度のデジタル画
像を得るための複合処理段階を実行するタスクを有す
る。
【００２４】ＩＧＰブロック７によって実行される処理
の中心は、不完全なＣＦＡ画像から始まり、例えばＲＧ
Ｂ形式の完全なデジタル画像を形成する復元処理から成
り、この完全なデジタル画像では、成分Ｒ、Ｇ及びＢに
対応する３つのデジタル値（24ビット）が各画素に関連
される。この変換は、例えば補間によって得られ、１つ
の面（ベイヤー）であるにもかかわらず３色成分のすべ
てに関する情報を含む面上の表現から３つの面（Ｒ、Ｇ
及びＢ）上の表現に移行することを含む。
の中心は、不完全なＣＦＡ画像から始まり、例えばＲＧ
Ｂ形式の完全なデジタル画像を形成する復元処理から成
り、この完全なデジタル画像では、成分Ｒ、Ｇ及びＢに
対応する３つのデジタル値（24ビット）が各画素に関連
される。この変換は、例えば補間によって得られ、１つ
の面（ベイヤー）であるにもかかわらず３色成分のすべ
てに関する情報を含む面上の表現から３つの面（Ｒ、Ｇ
及びＢ）上の表現に移行することを含む。
【００２５】種々の画質改善機能はＩＧＰブロック７で
も実行され、例えば、センサ４によって導入されるノイ
ズのフィルタリングや、製造業者によって個数及び種類
の双方が一般に異なる特殊効果及び他の機能の適用を含
む。
も実行され、例えば、センサ４によって導入されるノイ
ズのフィルタリングや、製造業者によって個数及び種類
の双方が一般に異なる特殊効果及び他の機能の適用を含
む。
【００２６】ＩＧＰブロックの次に、通常ＪＰＥＧ型の
圧縮／符号化ブロック８が続く。圧縮された画像を、メ
モリユニット９に記憶するか或いはある外部周辺ユニッ
トに送ることができる。
圧縮／符号化ブロック８が続く。圧縮された画像を、メ
モリユニット９に記憶するか或いはある外部周辺ユニッ
トに送ることができる。
【００２７】本発明による補正方法はＣＦＡ画像に直接
に適用され、ここでは、知覚又は内容の点で重要である
と考えられる領域を視覚分析によって認識する。この後
に、必要な補正の評価と、実際の補正の最終的な適用と
が続く。特に、緑色画素だけが、視覚分析及び補正の演
算に含まれる。その理由は、緑色画素の個数がベイヤー
パターン中で最も多いからであって、しかも、緑色成分
が画像の輝度（チャンネルＹ）を近似するからである。
に適用され、ここでは、知覚又は内容の点で重要である
と考えられる領域を視覚分析によって認識する。この後
に、必要な補正の評価と、実際の補正の最終的な適用と
が続く。特に、緑色画素だけが、視覚分析及び補正の演
算に含まれる。その理由は、緑色画素の個数がベイヤー
パターン中で最も多いからであって、しかも、緑色成分
が画像の輝度（チャンネルＹ）を近似するからである。
【００２８】赤色及び青色画素を除去し、原画像の半分
の大きさを有する画像を形式するように緑色画素を横並
び配置することによって（図２ａ）、緑色面ＧをＣＦＡ
画像から抽出する。明らかに、この中間処理及びすべて
の中間処理の操作はＣＦＡソース画像のコピーに関して
実行され、従って、原画像の情報が変更も破壊もされな
いように保証する。
の大きさを有する画像を形式するように緑色画素を横並
び配置することによって（図２ａ）、緑色面ＧをＣＦＡ
画像から抽出する。明らかに、この中間処理及びすべて
の中間処理の操作はＣＦＡソース画像のコピーに関して
実行され、従って、原画像の情報が変更も破壊もされな
いように保証する。
【００２９】次に、緑色面Ｇを、Ｋ個の重なり合わない
隣接領域に分割する。ここでは、一例としてＫ＝16を用
いる。簡易化のために、これら領域を、同一寸法の正方
形マトリックスとするが、いかなる形状又は寸法より成
る領域を同様に用いることができる。
隣接領域に分割する。ここでは、一例としてＫ＝16を用
いる。簡易化のために、これら領域を、同一寸法の正方
形マトリックスとするが、いかなる形状又は寸法より成
る領域を同様に用いることができる。
【００３０】次に、２つの統計的量すなわちコントラス
トの大きさ及び焦点を各領域に対して演算する。実際
に、本発明によれば、視覚的に最も重要な領域は、最良
のコントラストを有し且つ良好に集束される領域であ
る。
トの大きさ及び焦点を各領域に対して演算する。実際
に、本発明によれば、視覚的に最も重要な領域は、最良
のコントラストを有し且つ良好に集束される領域であ
る。
【００３１】コントラストは、画像中に存在する光の調
子の差の大きさを成し、コントラストが最も大きい領域
では視覚への影響が強い。これに反して、焦点は、領域
のエッジ部を鮮明にする大きさであり、高周波成分を集
めた領域すなわち、極めて詳細な部分を含む画像の領域
を認識するのに用いることができる。
子の差の大きさを成し、コントラストが最も大きい領域
では視覚への影響が強い。これに反して、焦点は、領域
のエッジ部を鮮明にする大きさであり、高周波成分を集
めた領域すなわち、極めて詳細な部分を含む画像の領域
を認識するのに用いることができる。
【００３２】これら２つの統計的量が露出不足の画像に
対して演算されると、例えば、最も明るい領域は、明ら
かに、暗い領域よりも高いコントラストを有し、暗い領
域よりも良好に集束する。
対して演算されると、例えば、最も明るい領域は、明ら
かに、暗い領域よりも高いコントラストを有し、暗い領
域よりも良好に集束する。
【００３３】しかし、視覚分析は、照度にかかわらず、
最も重要な領域を認識する必要がある。そのため、緑色
面Ｇを、実行可能なデジタル値の範囲のほぼ中心の平均
デジタル値（本例では128）にすることによって得られ
る中間画像に対してコントラストの大きさ及び焦点を演
算する。トランスレーションと呼ばれるこの操作は、緑
色面Ｇの変換を含み、デジタルスチルカメラの応答関数
ｆ(ｑ)の知識を必要とする（図２ｃ参照）。
最も重要な領域を認識する必要がある。そのため、緑色
面Ｇを、実行可能なデジタル値の範囲のほぼ中心の平均
デジタル値（本例では128）にすることによって得られ
る中間画像に対してコントラストの大きさ及び焦点を演
算する。トランスレーションと呼ばれるこの操作は、緑
色面Ｇの変換を含み、デジタルスチルカメラの応答関数
ｆ(ｑ)の知識を必要とする（図２ｃ参照）。
【００３４】この応答関数13は、座標(ｘ,ｙ)のセンサ
の感光性セルに衝突する光量ｑ(ｘ,ｙ)と、対応の画素
(ｘ,ｙ)に割り当てられたデジタル値Ｉ(ｘ,ｙ)との間に
存在する関係すなわち、Ｉ(ｘ,ｙ)＝ｆ(ｑ(ｘ,ｙ)) を
表わす。
の感光性セルに衝突する光量ｑ(ｘ,ｙ)と、対応の画素
(ｘ,ｙ)に割り当てられたデジタル値Ｉ(ｘ,ｙ)との間に
存在する関係すなわち、Ｉ(ｘ,ｙ)＝ｆ(ｑ(ｘ,ｙ)) を
表わす。
【００３５】簡易化のために、この関数は通常、すべて
の画素に対して同一であると仮定する。図２ｃで分かる
ように、応答関数13は閾値領域と、飽和領域と、閾値領
域と飽和領域との間に含まれる直線領域とを有する。
の画素に対して同一であると仮定する。図２ｃで分かる
ように、応答関数13は閾値領域と、飽和領域と、閾値領
域と飽和領域との間に含まれる直線領域とを有する。
【００３６】所定の収集装置の場合、応答関数ｆ(ｑ)を
一度だけ校正段階の一部として演算する。実際の演算処
理は従来技術の一部を成すので、ここでは更なる検討は
しない。しかし、応答関数を決定する２つの異なる方法
は、“Recovering High DynamicRadiance Maps from Ph
otographs”（Proc. of ACM SIGGRAPH，1997，P.Debeve
c，J.Malik氏著）及び米国特許第5828793号明細書に詳
細に記載されている。
一度だけ校正段階の一部として演算する。実際の演算処
理は従来技術の一部を成すので、ここでは更なる検討は
しない。しかし、応答関数を決定する２つの異なる方法
は、“Recovering High DynamicRadiance Maps from Ph
otographs”（Proc. of ACM SIGGRAPH，1997，P.Debeve
c，J.Malik氏著）及び米国特許第5828793号明細書に詳
細に記載されている。
【００３７】しかし、実際には、応答関数ｆ(ｑ)を極め
て正確に知る必要はない。すなわち、実験では、図２ｃ
に示す関数とほぼ同じ傾向を有する総称関数ｆ(ｑ)でも
良い結果を得ることが分かった。
て正確に知る必要はない。すなわち、実験では、図２ｃ
に示す関数とほぼ同じ傾向を有する総称関数ｆ(ｑ)でも
良い結果を得ることが分かった。
【００３８】緑色面の変換操作を、MeanG すなわち緑色
画素のデジタル値の平均を演算することによって開始す
る。次に、変換操作後に緑色面の新たな平均値を示すデ
ジタル値（Mean）例えばMean＝128を選択する。
画素のデジタル値の平均を演算することによって開始す
る。次に、変換操作後に緑色面の新たな平均値を示すデ
ジタル値（Mean）例えばMean＝128を選択する。
【００３９】応答関数ｆ(ｑ)を逆変換し、次に、緑色面
の平均値をMeanとほぼ一致させる必要があるオフセット
を常にｑの表現で表わす量Δq （図３ａ参照）すなわ
ち、Δ q ＝ｆ-1(Meang )−ｆ-1 (Mean) を決定する。
の平均値をMeanとほぼ一致させる必要があるオフセット
を常にｑの表現で表わす量Δq （図３ａ参照）すなわ
ち、Δ q ＝ｆ-1(Meang )−ｆ-1 (Mean) を決定する。
【００４０】オフセット量Δq を得た後、緑色画素のデ
ジタル値Ｇ(ｘ,ｙ)を変換操作によって以下の式のデジ
タル値ＧT (ｘ,ｙ)すなわち、ＧT (ｘ,ｙ)＝ｆ(Δq +ｆ
-1 (Ｇ(ｘ,ｙ)))に変更する。
ジタル値Ｇ(ｘ,ｙ)を変換操作によって以下の式のデジ
タル値ＧT (ｘ,ｙ)すなわち、ＧT (ｘ,ｙ)＝ｆ(Δq +ｆ
-1 (Ｇ(ｘ,ｙ)))に変更する。
【００４１】この変換操作を図３ｂに線図的に示す。変
換操作に従い、新たな緑色面ＧT を得る。この緑色面Ｇ
T は、ソース画像の緑色面Ｇの同じ実際の場面を表現す
るという特徴を有する。緑色面ＧT を同様にＫ個の領域
に分割し、ソース画像の緑色面Ｇの分割を反映する。
換操作に従い、新たな緑色面ＧT を得る。この緑色面Ｇ
T は、ソース画像の緑色面Ｇの同じ実際の場面を表現す
るという特徴を有する。緑色面ＧT を同様にＫ個の領域
に分割し、ソース画像の緑色面Ｇの分割を反映する。
【００４２】次に、緑色面ＧT の領域の各々に対して、
コントラストの大きさを演算する。いずれの所定の領域
に対しても、画素の強度ＧT ＝ｉ（ｉ＝０...255）のヒ
ストグラムを構成し、このヒストグラムの平均値Ｍから
偏差Ｄを求めることによってコントラストの大きさを得
る。
コントラストの大きさを演算する。いずれの所定の領域
に対しても、画素の強度ＧT ＝ｉ（ｉ＝０...255）のヒ
ストグラムを構成し、このヒストグラムの平均値Ｍから
偏差Ｄを求めることによってコントラストの大きさを得
る。
【００４３】このヒストグラムはデジタル値ｉ（ｉ＝
０...255）の個別関数Ｉ[ｉ]であり、この個別関数は緑
色画素の個数を、これと関連される各デジタル値ｉと関
連させる。ヒストグラムの平均値からの偏差Ｄは以下の
式に基づいて演算される。すなわち、
０...255）の個別関数Ｉ[ｉ]であり、この個別関数は緑
色画素の個数を、これと関連される各デジタル値ｉと関
連させる。ヒストグラムの平均値からの偏差Ｄは以下の
式に基づいて演算される。すなわち、
【数１】
ここで、Ｍはヒストグラムの平均値すなわち、
【数２】
である。
【００４４】大きい偏差は、高いコントラストを示すの
で、偏差は、問題になっている領域のコントラストの正
しい大きさＤを表わす。
で、偏差は、問題になっている領域のコントラストの正
しい大きさＤを表わす。
【００４５】実行可能な変形例は、偏差Ｄを演算する前
に、ヒストグラムを、実行可能で且つ重要でない最大値
を除去するようにフィルタリングすることを含む。実際
にこの種の簡単なフィルタリングは、ヒストグラムの各
値をこの値とある数の隣接値とにより置換えることによ
って得る。
に、ヒストグラムを、実行可能で且つ重要でない最大値
を除去するようにフィルタリングすることを含む。実際
にこの種の簡単なフィルタリングは、ヒストグラムの各
値をこの値とある数の隣接値とにより置換えることによ
って得る。
【００４６】大きさＤをすべての領域に対して得た後、
これら大きさを、最も大きいＤに対して値１を割り当て
ることによって範囲［０；１］に正規化する。ＧT の各
領域をデジタルハイパスフィルタでフィルタリングする
ことによって、焦点の大きさＦをＫ個の領域に対して割
り当てる。
これら大きさを、最も大きいＤに対して値１を割り当て
ることによって範囲［０；１］に正規化する。ＧT の各
領域をデジタルハイパスフィルタでフィルタリングする
ことによって、焦点の大きさＦをＫ個の領域に対して割
り当てる。
【００４７】所定の領域に対して焦点の大きさＦを、領
域の一部分を形成するフィルタ画素の平均として演算す
る。ある高周波ノイズ成分を除去することを考慮して、
ある任意の閾値を超えたフィルタ値を有するすべての画
素を平均から除去することも可能である。デジタルハイ
パスフィルタリングを、例えば、図２ｂのマトリックス
12によって示す３×３のラプラスフィルタを有する各領
域にコンボリューションを実行することによって得る。
域の一部分を形成するフィルタ画素の平均として演算す
る。ある高周波ノイズ成分を除去することを考慮して、
ある任意の閾値を超えたフィルタ値を有するすべての画
素を平均から除去することも可能である。デジタルハイ
パスフィルタリングを、例えば、図２ｂのマトリックス
12によって示す３×３のラプラスフィルタを有する各領
域にコンボリューションを実行することによって得る。
【００４８】焦点の大きさＦをこの場合も範囲［０；
１］に正規化した後、視覚の重要性の指標を表わす量Ｖ
すなわち、Ｖ＝α×Ｄ＋(１−α) ×Ｆを演算する。こ
こで、αは、０及び１間のいずれかの実数である。
１］に正規化した後、視覚の重要性の指標を表わす量Ｖ
すなわち、Ｖ＝α×Ｄ＋(１−α) ×Ｆを演算する。こ
こで、αは、０及び１間のいずれかの実数である。
【００４９】指標Ｖが、予め決定した閾値（例えばＶt
＝0.5）を超える領域は、視覚的に重要であると認識さ
れる。この基本的な解決策は幾つかの変形を生じさせる
ことができる。例えば、場面の中心位置を占める領域に
対して追加の重み係数をＶに含めることができる。その
理由は、これら領域がしばしば、写真の主な被写体を含
むからである。他の改良点では、すべての飽和した又は
極めてノイズの多い領域を除去する、或いは、領域の知
覚的重要性を示す他の統計的量を追加することを含む。
＝0.5）を超える領域は、視覚的に重要であると認識さ
れる。この基本的な解決策は幾つかの変形を生じさせる
ことができる。例えば、場面の中心位置を占める領域に
対して追加の重み係数をＶに含めることができる。その
理由は、これら領域がしばしば、写真の主な被写体を含
むからである。他の改良点では、すべての飽和した又は
極めてノイズの多い領域を除去する、或いは、領域の知
覚的重要性を示す他の統計的量を追加することを含む。
【００５０】重要な領域を認識した後、正確な意味での
補正操作を実行できる。この操作はこの場面も変換操作
であるが、今回はＣＦＡ画像全体を含む。重要な領域の
緑色画素の平均値を、上述した最適な露出の定義に従っ
て実行可能なデジタル値の範囲の中心とほぼ一致させる
ように変換操作を行なう。
補正操作を実行できる。この操作はこの場面も変換操作
であるが、今回はＣＦＡ画像全体を含む。重要な領域の
緑色画素の平均値を、上述した最適な露出の定義に従っ
て実行可能なデジタル値の範囲の中心とほぼ一致させる
ように変換操作を行なう。
【００５１】この目的のため、すべての重要な領域の変
換されていない緑色面Ｇの緑色画素のデジタル値の平均
MeangVを演算し、次に、重要な領域の緑色成分が、実行
可能なデジタル値の範囲の中心とほぼ一致する平均値Me
anV を有するように、画像の露出を補正するのに必要と
されるオフセット量ΔqV、すなわち、ΔqV ＝ｆ-1(Mean
gV )−ｆ-1 (MeanV ) を決定する。
換されていない緑色面Ｇの緑色画素のデジタル値の平均
MeangVを演算し、次に、重要な領域の緑色成分が、実行
可能なデジタル値の範囲の中心とほぼ一致する平均値Me
anV を有するように、画像の露出を補正するのに必要と
されるオフセット量ΔqV、すなわち、ΔqV ＝ｆ-1(Mean
gV )−ｆ-1 (MeanV ) を決定する。
【００５２】ΔqVが判明したら、赤色及び青色画素を含
むＣＦＡ画像の全体を、上述した変換操作とあらゆる点
で同一の変換操作を行なうことによって補正できる。よ
り正確に、文字Ｐを用いて、ＣＦＡ形式のソース画像を
構成するマトリックスＰ(ｘ,ｙ)を表わすならば、補正
されたＣＦＡ画像ＰT のデジタル値ＰT (ｘ,ｙ)は、以
下の変換すなわち、ＰT (ｘ,ｙ)＝ｆ(ΔqV +ｆ-1 (Ｐ
(ｘ,ｙ)))を行なうことにより得られる。
むＣＦＡ画像の全体を、上述した変換操作とあらゆる点
で同一の変換操作を行なうことによって補正できる。よ
り正確に、文字Ｐを用いて、ＣＦＡ形式のソース画像を
構成するマトリックスＰ(ｘ,ｙ)を表わすならば、補正
されたＣＦＡ画像ＰT のデジタル値ＰT (ｘ,ｙ)は、以
下の変換すなわち、ＰT (ｘ,ｙ)＝ｆ(ΔqV +ｆ-1 (Ｐ
(ｘ,ｙ)))を行なうことにより得られる。
【００５３】しかし、ある種類の画像の場合、１回だけ
の補正では充分でないかもしれない。すなわち、これら
の場合、補正方法を数回適用することによって、最良の
最終結果を得ることができる。このことは、画像の補正
が、誤った露出を最初に受けやすい重要な領域の認識を
も改善し、従って、次の補正工程をより有効にするとい
う事実による。
の補正では充分でないかもしれない。すなわち、これら
の場合、補正方法を数回適用することによって、最良の
最終結果を得ることができる。このことは、画像の補正
が、誤った露出を最初に受けやすい重要な領域の認識を
も改善し、従って、次の補正工程をより有効にするとい
う事実による。
【００５４】ここで提案した方法は、得られたＣＦＡ画
像を、１回の工程又は数回の工程で、これら画像が補間
される前に、重要な部分の再現が改善される最終画像を
形成するように補正できる。補間された画像はＣＦＡ画
像の３倍のメモリ空間を占めるので、本発明による方法
は、メモリの占有、計算時間及びエネルギー消費量の点
でかなりの節約を達成する。
像を、１回の工程又は数回の工程で、これら画像が補間
される前に、重要な部分の再現が改善される最終画像を
形成するように補正できる。補間された画像はＣＦＡ画
像の３倍のメモリ空間を占めるので、本発明による方法
は、メモリの占有、計算時間及びエネルギー消費量の点
でかなりの節約を達成する。
【図１】 本発明による方法を用いる収集システムの論
理ブロック線図を示す。
理ブロック線図を示す。
【図２】 ａはベイヤーフィルタのフィルタ素子及び緑
色面の抽出処理のレイアウトパターンを示し、ｂはラプ
ラスデジタルフィルタのコンボリューションマトリック
スを示し、ｃはデジタルスチルカメラの応答関数ｆ(ｑ)
を示す。
色面の抽出処理のレイアウトパターンを示し、ｂはラプ
ラスデジタルフィルタのコンボリューションマトリック
スを示し、ｃはデジタルスチルカメラの応答関数ｆ(ｑ)
を示す。
【図３】 ａはオフセット計算をグラフに表わし、ｂは
緑色面Ｇの変換処理をグラフに表わす。
緑色面Ｇの変換処理をグラフに表わす。
２ 収集ブロック
３ 絞り
４ センサ
５ Ａ／Ｄ変換器
６ プリプロセッサユニット
７ ＩＧＰユニット
８ ＪＰＥＧ型圧縮／符号化ブロック
９ メモリユニット
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 アルフィオ カストリーナ
イタリア国 カターニア 95020 リネラ
ヴィア ジー パスコリ 35
(72)発明者 マッシモ マンクーゾ
イタリア国 ミラノ 20052 モンツァ
ヴィア オリアーニ 19
(72)発明者 セバスチアーノ バッティアート
イタリア国 カターニア 95022 アチカ
テナ ヴィア クアトロ ノヴェンブレ
138／ビー
Ｆターム(参考） 5B057 CA01 CA08 CB01 CB08 CE06
CE11 CE17 DA08 DC23
5C022 AA13 AB19 AC42 AC69
5C065 AA03 BB48 CC01 DD01 EE06
GG02 GG22 GG23 GG50
5C077 MP08 PP01 PP15 PP32 PP46
PQ08 PQ18 PQ19 TT09
Claims (9)
- 【請求項１】 デジタル値Ｐ(ｘ,ｙ) 又は画素のマトリ
ックスＰより成るデジタル画像であって、これら画素の
各々が位置(ｘ,ｙ)に基づいて赤色、緑色又は青色形式
の色成分と関連され、前記デジタル値の各々が、最大数
及び最小数間に含まれる実行可能なデジタル値の範囲の
一部分を形成しているデジタル画像の品質を改善する改
善方法であって、この改善方法が、 前記画像Ｐの前記デジタル値Ｐ(ｘ,ｙ)と、前記デジタ
ル値を生じさせる光量の大きさｑ(ｘ,ｙ)との間の関係
を表わす応答関数ｆを確定する操作と、 赤色及び青色成分と関連された画素を除去することによ
って画像Ｐから得られた緑色成分と関連された前記画素
のマトリックスＧを前記画像Ｐから抽出する操作と、 前記画像Ｐを、複数の隣接され且つ重なり合わない領域
に分割する操作と、 前記画像Ｇの視覚的に重要な領域を選択する操作と、 デジタル値Meanv を前記実行可能なデジタル値の範囲の
ほぼ中心に確定する操作と、 前記重要な領域の一部分を形成する前記画像Ｇのデジタ
ル値の平均を前記デジタル値Meanv と一致させるように
前記応答関数を逆変換することにより前記画像Ｐの前記
デジタル値の変換を行なうことによって補正された画像
ＰT を得るように前記画像Ｐを変更する操作とを有する
改善方法において、 デジタル値Meanを前記実行可能なデジタル値の範囲のほ
ぼ中心に確定する操作と、 前記面Ｇの画素の平均を前記デジタル値Meanとほぼ一致
させるように前記応答関数ｆを逆変換することにより前
記面Ｇのデジタル値の変換を行なうことによって前記面
Ｇから面ＧT を得る操作と、 前記面ＧT を、面Ｇの領域に対応する領域に分割する操
作と、 前記面ＧT の対応の領域の画素の少なくとも１つのコン
トラストの大きさＤと、少なくとも１つの焦点の大きさ
Ｆとに基づいて計算された視覚の重要性の指標Ｖを前記
面Ｇのすべての領域に割り当てる操作と、 閾値Ｖt を確定する操作と、 視覚の重要性の指標Ｖが前記閾値Ｖt より大きい前記面
Ｇの領域を選択する操作とを実行することによって前記
面Ｇの前記重要な領域を選択することを特徴とする改善
方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載の改善方法であって、前
記デジタル画像Ｐをベイヤー形式のＣＦＡ画像とする改
善方法。 - 【請求項３】 請求項１又は２に記載の改善方法であっ
て、前記面Ｇ及びＧT を、同一寸法の正方形マトリック
スに分割する改善方法。 - 【請求項４】 請求項１〜３のいずれか一項に記載の改
善方法であって、所定の領域に対するコントラストの大
きさＤを、前記領域の一部分を形成する前記面Ｇ T のデ
ジタル値の分布のヒストグラムの偏差とする改善方法。 - 【請求項５】 請求項１〜４のいずれか一項に記載の改
善方法であって、所定の領域の一部分を形成する前記面
ＧT のデジタル値を、デジタルハイパスフィルタを用い
てフィルタリングし、フィルタリングされたデジタル値
の平均を決定することによって前記領域に対する焦点の
大きさＦを得る改善方法。 - 【請求項６】 請求項５に記載の改善方法であって、前
記デジタルハイパスフィルタのフィルタリングを３×３
ラプラスフィルタで前記領域のコンボリューションを行
なうことによって得る改善方法。 - 【請求項７】 請求項５又は６に記載の改善方法であっ
て、フィルタリング後、ある閾値を超えたデジタル値を
前記平均から除去する改善方法。 - 【請求項８】 請求項１〜７のいずれか一項に記載の改
善方法であって、前記大きさＦ及びＤを範囲[０；１]で
正規化し、前記指標ＶをＶ＝α×Ｄ＋(１−α)×Ｆと
し、ここでαを０及び１間のいずれかの実数として計算
する改善方法。 - 【請求項９】 請求項１〜８のいずれか一項に記載の改
善方法であって、前記指標Ｖを、前記デジタル画像の中
心位置を占める領域に対して追加の係数を含めることに
よって計算する改善方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP01830803:1 | 2001-12-24 | ||
| EP01830803A EP1326209B1 (en) | 2001-12-24 | 2001-12-24 | Method for contrast enhancement in colour digital image |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003199115A true JP2003199115A (ja) | 2003-07-11 |
| JP4290965B2 JP4290965B2 (ja) | 2009-07-08 |
Family
ID=8184834
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002331847A Expired - Lifetime JP4290965B2 (ja) | 2001-12-24 | 2002-11-15 | デジタル画像の品質を改善する方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7227991B2 (ja) |
| EP (1) | EP1326209B1 (ja) |
| JP (1) | JP4290965B2 (ja) |
| DE (1) | DE60130671D1 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7570810B2 (en) | 2005-02-24 | 2009-08-04 | Seiko Epson Corporation | Method and apparatus applying digital image filtering to color filter array data |
| JP2010525374A (ja) * | 2007-03-08 | 2010-07-22 | セラビジョン、アクチボラグ | 合焦位置を決定する方法及びビジョン検査システム |
| JP2011130241A (ja) * | 2009-12-18 | 2011-06-30 | Fujifilm Corp | 撮像装置 |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE60314851D1 (de) | 2003-05-19 | 2007-08-23 | St Microelectronics Sa | Bildverarbeitungsverfahren für numerische Bilder mit Belichtungskorrektur durch Erkennung von Hautbereichen des Gegenstandes |
| US7609847B2 (en) * | 2004-11-23 | 2009-10-27 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Methods and systems for determining object layouts |
| KR100636971B1 (ko) * | 2004-12-30 | 2006-10-19 | 매그나칩 반도체 유한회사 | 이미지센서의 포커스 데이타 생성 장치 및 방법 |
| US8005297B2 (en) * | 2006-01-18 | 2011-08-23 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus for adaptive and self-calibrated sensor green channel gain balancing |
| JP2008170378A (ja) * | 2007-01-15 | 2008-07-24 | Seiko Epson Corp | シンチレーション評価方法およびシンチレーション評価装置 |
| EP2550808A2 (en) * | 2010-03-24 | 2013-01-30 | Mritunjay Singh | Method and system for robust and flexible extraction of image information using color filter arrays |
| US8873880B2 (en) | 2010-04-26 | 2014-10-28 | Robert Bosch Gmbh | Detection and/or enhancement of contrast differences in digital image data |
| US8666162B1 (en) * | 2010-12-20 | 2014-03-04 | Csr Technology Inc. | Advanced sensor binning correction |
| US11074700B2 (en) | 2018-04-23 | 2021-07-27 | Cognex Corporation | Systems, methods, and computer-readable storage media for determining saturation data for a temporal pixel |
Family Cites Families (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5461425A (en) * | 1994-02-15 | 1995-10-24 | Stanford University | CMOS image sensor with pixel level A/D conversion |
| US5828406A (en) * | 1994-12-30 | 1998-10-27 | Eastman Kodak Company | Electronic camera having a processor for mapping image pixel signals into color display pixels |
| US6985172B1 (en) * | 1995-12-01 | 2006-01-10 | Southwest Research Institute | Model-based incident detection system with motion classification |
| DE69716803T2 (de) * | 1996-04-10 | 2003-03-27 | Samsung Electronics Co Ltd | Bildqualitätverbesserungsverfahren durch Histogramm-Entzerrung mit Mittelwertübereinstimmung und Schaltung dafür |
| US6049626A (en) * | 1996-10-09 | 2000-04-11 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Image enhancing method and circuit using mean separate/quantized mean separate histogram equalization and color compensation |
| US6226034B1 (en) * | 1997-05-06 | 2001-05-01 | Roper Scientificomasd, Inc. | Spatial non-uniformity correction of a color sensor |
| AUPP058197A0 (en) * | 1997-11-27 | 1997-12-18 | A.I. Scientific Pty Ltd | Pathology sample tube distributor |
| JP3532781B2 (ja) * | 1999-02-12 | 2004-05-31 | 株式会社メガチップス | 画像入力装置の画像処理回路 |
| EP1073279A4 (en) * | 1999-02-19 | 2006-04-05 | Sony Corp | PICTURE SIGNAL PROCESSOR, PICTURE SIGNAL PROCESSING METHOD, LEARNING DEVICE, LERMETHOID AND RECORDING MEDIUM |
| US6803955B1 (en) * | 1999-03-03 | 2004-10-12 | Olympus Corporation | Imaging device and imaging apparatus |
| AUPQ289099A0 (en) * | 1999-09-16 | 1999-10-07 | Silverbrook Research Pty Ltd | Method and apparatus for manipulating a bayer image |
| US7289154B2 (en) * | 2000-05-10 | 2007-10-30 | Eastman Kodak Company | Digital image processing method and apparatus for brightness adjustment of digital images |
| EP1173026B1 (en) * | 2000-07-10 | 2008-07-30 | STMicroelectronics S.r.l. | A method of compressing digital images |
| JP5108172B2 (ja) * | 2000-09-06 | 2012-12-26 | 株式会社ニコン | 画像データサイズ変換処理装置、電子スチルカメラ、および画像データサイズ変換処理用記録媒体 |
| JP4228699B2 (ja) * | 2001-01-09 | 2009-02-25 | ソニー株式会社 | 撮像装置、および撮像素子 |
| US6898331B2 (en) * | 2002-08-28 | 2005-05-24 | Bae Systems Aircraft Controls, Inc. | Image fusion system and method |
-
2001
- 2001-12-24 DE DE60130671T patent/DE60130671D1/de not_active Expired - Lifetime
- 2001-12-24 EP EP01830803A patent/EP1326209B1/en not_active Expired - Lifetime
-
2002
- 2002-11-15 JP JP2002331847A patent/JP4290965B2/ja not_active Expired - Lifetime
- 2002-12-18 US US10/323,589 patent/US7227991B2/en active Active
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7570810B2 (en) | 2005-02-24 | 2009-08-04 | Seiko Epson Corporation | Method and apparatus applying digital image filtering to color filter array data |
| JP2010525374A (ja) * | 2007-03-08 | 2010-07-22 | セラビジョン、アクチボラグ | 合焦位置を決定する方法及びビジョン検査システム |
| US10210376B2 (en) | 2007-03-08 | 2019-02-19 | Cellavision Ab | Method for determining an in-focus position and a vision inspection system |
| JP2011130241A (ja) * | 2009-12-18 | 2011-06-30 | Fujifilm Corp | 撮像装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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