JP2004534342A - 連鎖の1つの機器の欠陥に関係する、特にスミアリングに関係する書式付き情報出力する方法とシステム - Google Patents

連鎖の1つの機器の欠陥に関係する、特にスミアリングに関係する書式付き情報出力する方法とシステム Download PDF

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Abstract

本発明は、少なくとも1つの画像取込機器および/または少なくとも1つのイメージ復元機器(APP)に関係する書式付き情報を出力するシステムおよび方法に関する。本発明は、測定フィールドD(H)から、機器の欠陥、特にスミアリングとノイズに関係する書式付き情報(IF)を出力する機能を実現する。この測定フィールドD(H)を普遍集合(M)から得るために、前記機器を使用して普遍集合(M)を取込または復元してイメージ(I)を出力し、イメージ(I)内のイメージゾーン(ZI)を選択し、前記イメージ(I)から基準イメージ(R)を選択計算し、基準イメージ(R)内で、イメージゾーン(ZI)に相同の基準ゾーン(ZR)を選択し、イメージゾーン(ZI)および基準ゾーン(ZR)の全部または一部を表現するための基底(B)を選択し、機器(APP)の可変特性を選択するというオペレーションを実行すると、測定フィールドD(H)が求められる。本発明は、光学デバイス、工業用制御機器、ロボット、測定などさまざまな分野における写真またはビデオイメージの処理に応用することができる。

Description

【技術分野】
【0001】
本発明は、連鎖の少なくとも1つの機器の欠陥に関係する書式付き情報を出力する方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【0002】
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
本発明は、機器連鎖の機器に関係する書式付き情報を出力する方法に関する。機器の連鎖は、特に、少なくとも1つの画像取込機器および/または少なくとも1つのイメージ復元機器を含む。この方法は、連鎖の少なくとも1つの機器の欠陥に関係する書式付き情報を出力する段階を含む。
【課題を解決するための手段】
【0004】
本発明によれば、機器はイメージを取込または、イメージ(I)を復元することができるのが好ましい。機器は、イメージ(I)に応じて、少なくとも1つの固定特性および/または1つの可変特性を備える。固定特性および/または可変特性は、1つまたは複数の特性の値、特に焦点距離および/または焦点合わせ、および関連する特性の値と関連付けることができる。この方法は、測定フィールドD(H)から、機器の欠陥に関係する測定書式付き情報を出力する段階を含む。書式付き情報は、測定書式付き情報を含むことができる。
【0005】
拡張書式付き情報と偏差については、
本発明によれば、この方法はさらに、測定書式付き情報からの機器の欠陥に関係する拡張書式付き情報を出力する段階を含むのが好ましい。書式付き情報は、拡張書式付き情報を含むことができる。拡張書式付き情報は、前記測定書式付き情報と対比した偏差を示す。
【0006】
モデルの概念−補間−閾値の選択と値に到達する最も単純なモデルの選択
本発明によれば、測定書式付き情報から出力された書式付き情報が一組のパラメータ化可能モデルから選択したパラメータ化可能モデルのパラメータ、特に一組の多項式により表されるような方法であるのが好ましい。この方法は、さらに、一組のパラメータ化可能モデルの中のパラメータ化可能モデルを選択する段階を含み、選択するために、
− 最大偏差を定義し、
− 採用の複雑度に応じて一組のパラメータ化可能モデルのパラメータ化可能モデルを順序付け、
− 偏差が最大偏差よりも小さくなるように順序付けた一組のパラメータ化可能モデルのパラメータ化可能モデルの第1のものを選択する。
【0007】
本発明の他の実施形態によれば、拡張書式付き情報は測定書式付き情報で構成することができる。
【0008】
本発明によれば、この方法は、普遍集合(M)から測定フィールドD(H)を取得するための計算アルゴリズム(AC)を備えるのが好ましい。計算アルゴリズム(AC)は、
− イメージ(I)を出力するために機器を使用して普遍集合(M)の取込または復元を行う段階、
− イメージ(I)内の少なくとも1つのイメージゾーン(ZI)を選択する段階、
− イメージ(I)から基準イメージ(R)を計算する段階、
− 基準イメージ(R)内で、イメージゾーン(ZI)に相同の基準ゾーン(ZR)を決定する段階、
− イメージゾーン(ZI)の全部または一部をイメージ表現(RI)により表現することができ、基準ゾーン(ZR)の全部または一部を基準表現(RR)によって表すことができる基底(B)を選択する段階、
− 一組の可変特性の中から、これ以降選択可変特性と呼ぶ可変特性を0、1つ、または複数選択する段階を含む。
【0009】
測定フィールドD(H)は、メンバ3つからなるグループの集まりで構成され、
− イメージゾーン(ZI)および/またはイメージゾーン(ZI)の識別子、
− イメージゾーン(ZI)のイメージ表現(RI)、
− 基準ゾーン(ZR)の基準表現(RR)を含む。
【0010】
測定フィールドD(H)は、さらに、イメージ(I)について、選択した可変特性のそれぞれの値で構成される。技術的な特徴の組み合わせから、欠陥を特徴付ける測定フィールドが得られる。この欠陥は、本発明の意味する範囲において、スミアリングと呼ばれる。
【0011】
本発明によれば、基準イメージ(R)は基準ピクセルを含むのが好ましい。基準ピクセルはそれぞれ、基準ピクセル値が設定される。この方法では、イメージ(I)から基準イメージ(R)を計算するために、特に、基準ピクセルが2つの基準ピクセル値の一方または他方を取ることができる基準イメージ(R)を取得するために、イメージ(I)がサブサンプリングされる。
【0012】
技術的な特徴の組み合わせから、基準イメージ(R)は、スミアリングを除いて、イメージ(I)と同じ欠陥を示す。
【0013】
本発明によれば、周波数で表現できるような基底(B)を選択し、特にフーリエ変換を使用してこの基底を計算する方法であるのが好ましい。
【0014】
本発明によれば、ウェーブレットまたはウェーブレットパケットで表現できるような基底(B)を選択する方法であるのが好ましい。
【0015】
本発明によれば、少数の要素を含む線形基底を選択する方法であるのが好ましい。これから、単純計算でよい近似の表現が得られる。
【0016】
本発明によれば、基準表現(RR)はデジタル値で構成されるのが好ましい。この方法はさらに、第1の普遍集合(M)を選択し指定閾値よりも小さいデジタル値の割合が第2の所定の閾値、特に1%よりも小さくなるように普遍集合(M)を選択する段階を含む。
【0017】
本発明によれば、普遍集合(M)はサイズの分布と幾何学的位置が広帯域に広がっている要素で構成されるのが好ましい。
【0018】
本発明によれば、普遍集合(M)は、基底(B)内のイメージ(I)の表現が欠陥を除き、イメージ(I)の取込または復元の条件に実質的に依存せず、また特に画像取込機器の場合に、表現が画像取込機器に相対的な普遍集合(M)の向きと位置に依存しないように選択される。
【0019】
本発明によれば、普遍集合(M)は、自然のシーンの量子化されたイメージから構成される。
【0020】
本発明によれば、この方法はさらに、欠陥の一部を除去する計算を使用することでイメージ(I)を前処理する段階を含む。
【0021】
本発明の意味でのスミアリングは、機器および欠陥を除去するための計算手段を特徴付ける。
【0022】
任意の点の書式設定を行う補間
本発明によれば、この方法はさらに、測定書式付き情報から任意のイメージゾーン(ZIQ)に関係する書式付き情報を推論することにより任意のイメージゾーン(ZIQ)に関係する拡張書式付き情報を取得する段階を含むのが好ましい。
【0023】
可変焦点距離については、
本発明によれば、この方法は、機器連鎖の機器が、イメージに依存する少なくとも1つの可変特性、特に焦点距離および/または口径を持つような方法であるのが好ましい。各可変特性は、値と関連付け、可変特性と値の集まりからなる組み合わせを形成することができる。この方法は、さらに、
− 所定の組み合わせを選択する段階、
− 特にこのようにして選択した所定の組み合わせのそれぞれに対し計算アルゴリズム(AC)を採用することにより、測定書式付き情報を計算する段階を含む。
【0024】
可変焦点距離−任意のゾーンにおける書式設定
本発明によれば、引数は、任意のイメージゾーンおよび組み合わせの1つとして定義される。さらに、この方法は、測定書式付き情報から、任意の引数に関係する前記拡張書式付き情報を推論する段階を含む。
【0025】
技術的な特徴の組み合わせから、書式付き情報はよりコンパクトであり、測定誤差に強い。
【0026】
偏差に対する閾値の選択−この閾値による書式設定
本発明によれば、測定書式付き情報から拡張書式付き情報を推定するために、
− 第1の閾値が定義され、
− 偏差が第1の閾値よりも小さくなるように拡張書式付き情報が選択されるような方法であるのが好ましい。
【0027】
偏差の書式付き情報への追加については、
本発明によれば、この方法はさらに、偏差を書式付き情報に関連付ける段階を含むことが好ましい。技術的な特徴の組み合わせから、ソフトウェア側で書式付き情報を利用し、機器によって取込されたイメージを処理し、残留欠陥が判明しているイメージを取得することができる。技術的な特徴の組み合わせから、イメージ処理ソフトウェア側で書式付き情報を使用することで、判明している残留欠陥を持つイメージ復元機器により復元する予定のイメージを取得することができる。
【0028】
カラーイメージの場合については、
本発明によれば、イメージが複数の色平面からなるカラーイメージの場合、この方法はさらに、色平面のうち少なくとも2つに計算アルゴリズム(AC)を使用することにより測定書式付き情報を出力する段階を含むのが好ましい。
【0029】
システムについては、
本発明は、機器連鎖の機器に関係する書式付き情報を出力するシステムに関する。機器の連鎖は、特に、少なくとも1つの画像取込機器および/または少なくとも1つのイメージ復元機器を含む。このシステムは、連鎖の少なくとも1つの機器の欠陥に関係する書式付き情報を出力する計算手段を含む。
【0030】
本発明によれば、機器は取込またはイメージ(I)を復元することができるのが好ましい。機器は、イメージ(I)に応じて、少なくとも1つの固定特性および/または1つの可変特性を含む。固定特性および/または可変特性は、1つまたは複数の特性、特に焦点距離および/または焦点合わせ、および関連する特性の値と関連付けることができる。このシステムは、測定フィールドD(H)から、機器の欠陥に関係する測定書式付き情報を出力する計算手段を備える。書式付き情報は、測定書式付き情報を含むことができる。
【0031】
拡張書式付き情報と偏差については、
本発明により、このシステムはさらに、測定書式付き情報からの機器の欠陥に関係する拡張書式付き情報を出力する計算手段を含むのが好ましい。書式付き情報は、拡張書式付き情報を含むことができる。拡張書式付き情報は、前記測定書式付き情報と対比した偏差を示す。
【0032】
モデルの概念−補間−閾値の選択と値に到達する最も単純なモデルの選択
本発明によれば、測定書式付き情報から出力された書式付き情報が一組のパラメータ化可能モデルから選択したパラメータ化可能モデルのパラメータ、特に一組の多項式により表されるようなシステムであるのが好ましい。このシステムはさらに、一組のパラメータ化可能モデルの中のパラメータ化可能モデルを選択する選択手段を備え、選択のために、
− 最大偏差を定義し、
− 採用の複雑度に応じて一組のパラメータ化可能モデルのパラメータ化可能モデルを順序付け、
− 偏差が最大偏差よりも小さくなるように順序付けた一組のパラメータ化可能モデルのパラメータ化可能モデルの第1のものを選択する。
【0033】
本発明によれば、このシステムは、普遍集合(M)から測定フィールドD(H)を取得するための計算アルゴリズム(AC)を採用する計算手段を備えるのが好ましい。画像取込機器またはイメージ復元機器は、普遍集合(M)を取込する手段または復元する手段を備え、イメージ(I)を出力することができる。計算手段は、
− イメージ(I)内の少なくとも1つのイメージゾーン(ZI)を選択するデータ処理手段、
− イメージ(I)から基準イメージ(R)を計算するデータ処理手段、
− 基準イメージ(R)内で、イメージゾーン(ZI)に相同の基準ゾーン(ZR)を決定するデータ処理手段、
− イメージゾーン(ZI)の全部または一部をイメージ表現(RI)により表現することができ、基準ゾーン(ZR)の全部または一部を基準表現(RR)によって表すことができる基底(B)を選択するデータ処理手段、
− 一組の可変特性の中から、これ以降選択可変特性と呼ぶ可変特性を0、1つ、または複数選択するデータ処理手段を備える。
【0034】
測定フィールドD(H)は、メンバ3つからなるグループの集まりで構成され、
− イメージゾーン(ZI)および/またはイメージゾーン(ZI)の識別子、
− イメージゾーン(ZI)のイメージ表現(RI)、
− 基準ゾーン(ZR)の基準表現(RR)を含む。
【0035】
測定フィールドD(H)は、さらに、イメージ(I)に対する、選択した可変特性のそれぞれの値からなり、本発明の意味の範囲においてスミアリングと呼ばれる欠陥を特徴付ける測定フィールドを取得できる。
【0036】
本発明によれば、基準イメージ(R)は基準ピクセルを含むのが好ましい。基準ピクセルはそれぞれ、基準ピクセル値が設定される。このシステムは、イメージ(I)から基準イメージ(R)を計算する処理手段が、特に、基準ピクセルが2つの基準ピクセル値の一方または他方の値を取ることができる基準イメージ(R)を取得するために、イメージ(I)をサブサンプリングする手段を備えるシステムである。
【0037】
本発明によれば、周波数での表現が可能で、特にフーリエ変換を使用して計算される基底(B)をデータ処理手段により選択することができるシステムであるのが好ましい。
【0038】
本発明によれば、データ処理手段によりウェーブレットまたはウェーブレットパケットで表現できるような基底(B)を選択できるようなシステムであるのが好ましい。
【0039】
本発明によれば、データ処理手段により、少数の要素を含む線形基底を選択することができるようなシステムであるのが好ましい。
【0040】
本発明によれば、基準表現(RR)はデジタル値で構成されるのが好ましい。このシステムはさらに、第1の指定閾値よりも小さいデジタル値の割合が第2の所定の閾値、特に1%よりも小さくなるように普遍集合(M)を選択するデータ処理手段を備える。
【0041】
本発明によれば、普遍集合(M)はサイズの分布と幾何学的位置が広帯域に広がっている要素で構成されるのが好ましい。
【0042】
本発明によれば、普遍集合(M)は、基底(B)内のイメージ(I)の表現が欠陥を除き、イメージ(I)の取込または復元の条件に実質的に依存せず、また特に画像取込機器の場合に、表現が画像取込機器に相対的な普遍集合(M)の向きと位置に依存しないように選択されることが好ましい。
【0043】
本発明によれば、普遍集合(M)は、自然のシーンの量子化されたイメージから構成されるのが好ましい。
【0044】
本発明によれば、このシステムを使用するとさらに、欠陥の一部を除去する計算手段を採用することでイメージ(I)を前処理することが可能である。
【0045】
任意の点の書式設定を行う補間
本発明によれば、このシステムはさらに、測定書式付き情報から任意のイメージゾーン(ZIQ)に関係する書式付き情報を推論することにより、任意のイメージゾーン(ZIQ)に関係する拡張書式付き情報を取得することが可能なデータ処理手段を備えるのが好ましい。
【0046】
可変焦点距離については、
本発明によれば、このシステムは、機器連鎖の機器が、イメージに依存する少なくとも1つの可変特性、特に焦点距離および/または口径を持つような方法であるのが好ましい。各可変特性は、値と関連付け、可変特性と値の集まりからなる組み合わせを形成することができる。システムはさらに、特に選択した所定の組み合わせに対する計算アルゴリズム(AC)を使用することにより、測定書式付き情報を計算する計算手段を備える。
【0047】
可変焦点距離−任意のゾーンにおける書式設定
本発明によれば、このシステムはさらに、測定書式付き情報から、任意の引数に関係する拡張書式付き情報を推論するデータ処理手段を備えるのが好ましい。引数は、任意のイメージゾーンおよび組み合わせの1つとして定義される。
【0048】
偏差に対する閾値の選択−この閾値による書式設定
本発明によれば、測定書式付き情報から拡張書式付き情報を推論するデータ処理手段は偏差が第1の閾値よりも小さくなるように拡張書式付き情報を選択する選択手段を備えるようなシステムであるのが好ましい。
【0049】
偏差の書式付き情報への追加については、
本発明によれば、このシステムはさらに、偏差を前記書式付き情報に関連付けるデータ処理手段を備えるのが好ましい。
【0050】
カラーイメージの場合については、
本発明によれば、イメージは複数の色平面からなるカラーイメージであるのが好ましい。システムはさらに、色平面の少なくとも1つに対し計算アルゴリズム(AC)を使用することにより、測定書式付き情報を出力する計算手段を備える。
【発明を実施するため最良の形態】
【0051】
本発明の他の特徴および利点は、指示され、また非制限的な例で示される本発明の他の実施形態の説明を読むと明らかになる。
【0052】
機器については、
特に図6を参照して、機器APPの概念について説明する。本発明の意味の範囲内において、機器APPは特に、
− 使い捨て写真機器、デジタル写真機器、反射機器、スキャナ、ファクス機、内視鏡、カムコーダー、監視カメラ、ゲーム、電話、パーソナルデジタルアシスタント、またはコンピュータに組み込まれているまたは接続されているカメラ、サーマルカメラ、または反響機器などの画像取込機器、
− スクリーン、プロジェクタ、TVセット、仮想現実ゴーグル、またはプリンタなどのイメージ復元機器
− 乱視などの視覚に異常のある人間、
− エミュレートできることが望まれ、例えば、Leicaブランドの機器によって生成されるのと類似の表示のイメージを出力する機器、
− スミアリングを加えるエッジ効果を持つ、ズームソフトウェアなどのイメージ処理用デバイス、
− 複数の機器APPと同等の仮想機器、
スキャナ/ファクス/プリンタ、写真現像ミニラボ、または電子会議機器などのさらに複雑な機器APPは、1つの機器APPまたは複数の機器APPとみなすことができる。
【0053】
機器連鎖については、
特に図6を参照して、機器連鎖P3の概念について説明する。機器連鎖P3は、一組の機器APPとして定義される。機器連鎖P3の概念は、さらに、オーダーの概念も含むことができる。
以下の例は、機器連鎖P3を構成するものである。
【0054】
− 単一機器APP、
− 画像取込機器およびイメージ復元機器、
− 例えば写真現像ミニラボの写真機器、スキャナ、またはプリンタ、
− 例えば写真現像ミニラボのデジタル写真機器またはプリンタ、
− 例えばコンピュータのスキャナ、画面、またはプリンタ、
− 画面またはプロジェクタ、および人間の目、
− エミュレートできることが望まれる1つの機器および他の機器、
− 写真機器およびスキャナ、
− 画像取込機器およびイメージ処理用ソフトウェア、
− イメージ処理用ソフトウェアおよびイメージ復元機器、
− 前記の例の組み合わせ、
− 他の機器セットP25。
【0055】
欠陥については、
特に図6を参照して、欠陥P5の概念について説明する。機器APPの欠陥P5は、光学系および/またはセンサおよび/または電子ユニットおよび/または機器APPに組み込まれているソフトウェアの特性に関係する欠陥として定義され、欠陥P5の例として、歪み、スミアリング、口径食、色収差、フラッシュ一様性、センサノイズ、粒、非点収差、および球面収差などがある。
【0056】
イメージについては、
特に図1、および6を参照して、イメージIの概念について説明する。イメージIは、機器APPによって取込または修正または復元されるイメージとして定義される。イメージIは、機器連鎖P3の機器APPから生じる。イメージIは、機器連鎖P3の機器APPにアドレス指定される。より一般的には、イメージIは、機器連鎖P3から送出され、かつ/または機器連鎖P3にアドレス指定される。静止イメージの時系列からなるビデオイメージなどのアニメーションイメージの場合、イメージIはイメージ列の1つの静止イメージとして定義される。
【0057】
書式付き情報については、
特に図6を参照して、書式付き情報IFの概念について説明する。書式付き情報IFは、機器連鎖P3の1つまたは複数の機器APPの欠陥P5に関係するデータとして定義され、これにより、機器APPの欠陥P5を考慮することにより変換されたイメージI−transfを計算することが可能である。書式付き情報IFを出力するために、基準の測定および/または取込または復元、および/またはシミュレーションに基づくさまざまな方法を使用することができる。
【0058】
書式付き情報IFを出力するために、例えば、Vision IQという名称での本出願と同日に出願され「Method and system for providing formatted information in a standard format to image−processing means」という表題の国際特許出願で説明されている方法を使用することができる。その出願では、標準形式の書式付き情報IFをイメージ処理手段、特にソフトウェアおよび/またはコンポーネントに供給する方法について説明している。書式付き情報IFは、機器P3の連鎖の欠陥に関係している。機器連鎖P3は、特に、少なくとも1つの画像取込機器および/または1つのイメージ復元機器を含む。イメージ処理手段では、書式付き情報IFを使用して、前記機器P3連鎖から得られる、または機器連鎖P3を送り先とする少なくとも1つのイメージの品質を修正する。書式付き情報IFは、画像取込機器の欠陥P5を特徴付けるデータ、特に歪み特性、および/またはイメージ回復機器の欠陥を特徴付けるデータ、特に歪み特性を含む。
【0059】
本方法は、標準形式の少なくとも1つのフィールドに書式付き情報IFを書き込む段階を含む。フィールドは、フィールド名で指定する。フィールドには、少なくとも1つのフィールド値が格納される。
【0060】
書式付き情報IFを検索するために、例えば、Vision IQという名称で本出願と同日に出願され「Method and system for modifying the quality of at least one image derived from or addressed to an appliance chain」という表題の国際特許出願で説明されている方法を使用することが可能である。その出願では、指定機器連鎖から引き出す、または指定機器連鎖を送り先とする少なくとも1つのイメージの品質を修正する方法を説明している。指定された機器連鎖は、特に、少なくとも1つの画像取込機器および/または少なくとも1つのイメージ復元機器で構成される。複数の経済活動組織が市場に漸次導入している画像取込機器および/またはイメージ復元機器は中間の機器群に属している。この機器群の機器は、書式付き情報によって特徴付けられる欠陥を示している。注目しているイメージについては、この方法は以下の段階を含む。
【0061】
− 機器群の機器に関係する書式付き情報の情報源のディレクトリをコンパイルする段階、
− このようにしてコンパイルされた書式付き情報の間の指定された機器連鎖に関係する特定の書式付き情報を自動的に検索する段階、
− このようにして得られた特定の書式付き情報を考慮しながら、イメージ処理ソフトウェアおよび/またはイメージ処理コンポーネントを使用して自動的にイメージを処理する段階。
【0062】
書式付き情報IFを出力するために、例えば、Vision IQという名称で本出願と同日に出願され「Method and system for reducing update frequency of image processing means」という表題の国際特許出願で説明されている方法を使用することが可能である。その出願では、イメージ処理手段、特にソフトウェアおよび/またはコンポーネントの更新頻度を減らす方法を説明している。イメージ処理手段を使用すると、機器連鎖から得られる、または機器連鎖を送り先とするデジタルイメージの品質を修正することができる。機器の連鎖は、特に、少なくとも1つの画像取込機器および/または少なくとも1つのイメージ復元機器で構成される。イメージ処理手段では、機器連鎖の少なくとも1つの機器の欠陥に関係する書式付き情報を使用する。書式付き情報は、少なくとも1つの変数に依存する。書式付き情報により、変数の一部と識別子の一部との対応関係を定めることが可能である。識別子を使って、識別子およびイメージを考慮して識別子に対応する変数の値を決定することが可能である。技術的特徴の組み合わせから、特に物理的重要性および/または内容がイメージ処理手段を分配した後でしかわからない場合に、変数の値を決定することが可能である。さらに、技術的特徴の組み合わせから、補正ソフトウェアの2回の更新を間隔をおいて行うことができる。さらに、技術的特徴の組み合わせから、機器および/またはイメージ処理手段を作成するさまざまな経済的活動組織は自社の製品を他の経済的活動組織とは無関係に更新することができるが、これは、後者が自製品の特性を根本から変える場合あるいは自社製品の更新をクライアントに強制できない場合であってもそうである。また、技術的特徴の組み合わせから、新しい機能を限られた数の経済的活動組織および先駆者ユーザーから始めて徐々に配備してゆくことができる。
【0063】
書式付き情報IFを活用するために、例えば、Vision IQという名称で本出願と同日に出願され「Method and system for modifying a digital image,taking into account its noise」という表題の国際特許出願で説明されている方法とシステムを使用することが可能である。その出願では、機器連鎖P3の欠陥P5に関係するデジタルイメージおよび書式付き情報IFから変換イメージを計算する方法を説明している。機器連鎖P3は、画像取込機器および/または復元機器を含む。機器連鎖P3は、少なくとも1つの機器APPを含む。この方法は、書式付き情報IFおよび/またはデジタルイメージから特性データを自動的に判別する段階を含む。また、技術的特徴の組み合わせから、変換イメージに、後で使用することに関して目に見える、あるいはやっかいな欠陥、特に雑音に関する欠陥のないことがわかる。
【0064】
可変特性については、
可変特性CCの概念について説明する。本発明によれば、可変特性CCは測定可能なファクタとして定義され、これは同じ機器APPによって取込、修正、または復元された、機器APPによって取込、修正、または復元されたイメージの欠陥P5に影響を及ぼすイメージI毎に異なり、特に、これは、
− 所定のイメージIについて固定されている、大域的変数、例えば、ユーザーの調整に関係するまたは機器APPの自動機能に関係するイメージの取込または復元のときの機器APPの特性、
− 所定のイメージI内で可変である、局所的変数、例えば、必要ならばイメージIのゾーンに応じて異なるローカル処理の適用を可能にする、イメージ内の座標、x、y、またはρ、θである。
【0065】
一方の機器APPから他方へ変えられるが、一方のイメージIから同じ機器APPにより取込、修正、または復元された他方のイメージまで固定されている、測定可能ファクタは一般に、可変特性CCとみなされない。例えば、焦点距離が固定されている機器APPの焦点距離である。
【0066】
書式付き情報IFは、少なくとも1つの可変特性CCに依存する。
【0067】
可変特性CCにより、特に以下のことが理解できる。
【0068】
− 光学系の焦点距離、
− イメージに適用される再寸法設定(デジタルズーム係数:イメージの一部の拡大、および/またはサンプリングでは:イメージのピクセル数の削減)、
− ガンマ補正など非線形明度補正、
− 機器APPにより適用されるスミアリング修正のレベルなど、輪郭を際立たせること、
− センサおよび電子ユニットの雑音、
− 光学系の口径、
− 焦点距離、
− フィルム上のフレームの数、
− 露光不足または露光過多、
− フィルムまたはセンサの感度、
− プリンタで使用される用紙の種類、
− イメージ内のセンサの中心の位置、
− センサに相対的なイメージの回転、
− 画面に相対的なプロジェクタの位置、
− 使用されるホワイトバランス、
− フラッシュおよび/またはその動力の起動、
− 露光時間、
− センサ利得、
− 圧縮、
− コントラスト、
− 動作モードなど、機器APPのユーザーによって適用される他の調整、
− 機器APPの他の自動調整、
− 機器APPにより実行される他の測定、
可変特性値
可変特性値VCVの概念について説明する。可変特性値VCVは、指定イメージIの取込、修正、または復元のときの可変特性CCの値として定義される。
【0069】
方法の概略については、
図1は、本発明によるシステムを示しており、前記システムは測定フィールドD(H)を出力する計算アルゴリズムACを備え、
− 普遍集合M(基準シーンであってもよい)と、
− イメージIと、
− イメージIから計算された基準イメージRを使用する。
【0070】
本発明の方法を採用するシステムの実施例によれば、図1に示されているような画像取込機器を備える、または投影システムなどに含まれるイメージ復元機器を備える、機器APPまたは機器連鎖を使用してイメージを構成する段階が含まれる。画像取込システムの場合、イメージIは、センサ(CCDなど)により出力することができ、イメージ復元システムの場合、イメージIは、映写幕に映されるイメージ、または例えば、プリンタの用紙上に再現されるイメージとすることができる。
【0071】
イメージIは、機器APPまたは機器連鎖を使用して普遍集合Mから得られる。機器連鎖は、イメージを取得するために使用できる一組の機器である。例えば、機器連鎖App1/App2/App3は、画像取込機器、スキャナ、印刷機器などを含むことができる。したがって、イメージIは欠陥、および特に、これらの機器に関係する歪み、口径食、色収差、スミアリングなどを含む。
【0072】
機器APPでイメージIを取得するために使用されるもののうちから機器APP(または機器連鎖)の可変特性CCを選択することが可能であるが、必要というわけではない。機器または機器連鎖の可変特性は、機器の光学系の焦点距離、焦点、口径、ホワイトバランス、1組の写真の中の写真の枚数、デジタルズーム、およびイメージの部分取込の特性(つまり「クロッピング」)などを含むことができる。
【0073】
本発明の一実施形態によれば、撮影時にイメージのある数の可変特性値VCVを知ることは必要というわけではないが可能であり、これらの値がわかれば、可変特性を修正し、可変特性を持たない機器から抽出されるイメージIの場合を処理することに帰着させることができる。
【0074】
図1に示されているように、イメージIは、任意の形状の必ずしも隣接していないイメージゾーンZIの総和に細分することができる。例えば、イメージゾーンZIを矩形の窓とすることが可能である。
【0075】
基準イメージRは、イメージIから推論され、完全または準完全とみなされなければならない。後で、基準イメージRの実施例を見てみることにする。イメージゾーンZIに相同の基準ゾーンZRは、基準イメージR内で、関連付けられるイメージゾーンZIと同じ形状および同じ配置であるゾーンとして定義され、例えば、ゾーンZIが100×100ピクセルの矩形窓である場合、基準イメージ内の対応するゾーンZRは100×100ピクセルからなり、同じ場所に配置される。
【0076】
システム設計の観点から、イメージIおよびRはデジタルであり、処理された場合、知られている方法でメモリに登録される。
【0077】
測定フィールドD(H)の構成については、
本発明のシステムおよび/または方法の一実施例によれば、イメージゾーンZIおよびその相同の基準ゾーンZRの表現に関して基底Bが選択されることが規定されている。
【0078】
基底Bの選択は暗黙のうちに行われるか、そうでなければ、書式付き情報の中で定められる。本発明の意味の範囲内において、当業者であれば、ピクセルの数に等しい次元のベクトル空間内にデジタルイメージ(Iなど)を表現することが可能であることを理解するであろう。基底Bにより、非排他的に用語の数学的意味でこのベクトル空間および/またはその部分ベクトル空間の基底が理解される。
【0079】
これ以降、周波数は、基底の各要素に関係する識別子として定義する。当業者であれば、フーリエ変換および/またはウェーブレット変換をイメージ空間の基底の変更として理解できる。スミアリング欠陥がイメージの部分ベクトル空間のみに著しい影響を与える機器APPの場合、この部分空間に属するイメージIの成分のみを構成するだけでよい。したがって、基底Bは、この部分空間を表現する基底として選択するのが好ましい。
【0080】
本発明の意味の範囲内においてこの方法を使用する他の方法として、イメージを表現するために、例えば、計算時間の表現の意味の範囲内で最適な基底を選択するという方法がある。この基底として、小さな次元を持ち、基底の各要素についてイメージI内に少数のピクセルが空間的に局在できるような基底を選択することができる(例えば、局所変動のラプラス演算子のスプラインまたは集合、ラプラシアンのラプラシアン、または高階微分など)。
【0081】
機器はイメージI内にスミアリングを引き起こす。「理想的な無スミアリング」イメージとスミアリングているイメージIの間の変換は、スミアリング演算子で行う。当業者であれば、スミアリング演算子を選択する一方法として、線形演算子、つまり畳み込み演算子を使用する方法があることを知っている。イメージIは有限なイメージ空間(固定された個数のピクセル)で空間的に定義されているため、線形演算子は行列形式で表すことができる。スミアリング修正は、演算子を反転することに相当するので、この場合、行列を反転することに相当する。そのため、行列をほぼ対角行列にする基底Bを選択するか、またはさもなければ、最も重要な情報を含む軸を保持する部分基底を選択することが可能である。
【0082】
この表現基底Bを選択する際に、コンパクトで、分析する1つまたは複数の欠陥の観察およびモデリングに好適な表現空間で表されるイメージIおよび基準イメージRに関係する情報が得られるようにする。
【0083】
図2で説明されている方法の実施例で、計算手段MCBを使用して、フーリエ変換により基底BのイメージゾーンZIおよび基準ゾーンZRを変換すること、および例えば、イメージゾーンZIおよび相同の基準ゾーンZRのフーリエ変換の係数からそれぞれ計算することができるイメージ表現RIおよび基準表現RRを抽出することを選択した。RIおよび/またはRRをデータ処理構成で表現する単純な方法として、ベクトルのそれぞれの成分がZIおよび/またはZRに含まれる信号の周波数に特徴的であり(例えば、低周波数に特徴的な第1の成分および高周波数に特徴的な最後の成分)、各成分の値が注目している周波数における信号のエネルギーに特徴的な正規化されたベクトル形式を使用する方法がある。
【0084】
イメージ表現RIおよび基準表現RRのこの計算プロセスをイメージIのすべてのイメージゾーンZIについて繰り返す。その後、計算手段MCDHは測定フィールドD(H)を供給する。測定フィールドD(H)の各要素は、メンバ3つからなるグループの集まりで構成され、この集まりは、
− イメージゾーンZIおよび/または前記イメージゾーンの識別子(例えば、ZIを特徴付ける矩形の座標)、
− 前記イメージゾーンZIに関係するイメージ表現RI、
− 前記イメージゾーンZIに相同の基準ゾーンZRに関係する基準表現RRによって形成される。
【0085】
測定フィールドD(H)は、さらに、前記イメージIの作成時の収集および/または復元デバイスの可変特性値VCVの集合の前記イメージIの1つまたは複数の値を含み、本発明の意味の範囲においてスミアリングと呼ばれる欠陥を特徴付ける測定フィールドが得られる。
【0086】
スミアリング欠陥に関係する測定書式付き情報IFMは、D(H)の要素、および/または可変特性値VCV、および/またはイメージまたは基準ゾーン、および/または基底Bの選択から、構成された組み合わせとして定義する。
【0087】
測定書式付き情報の実現可能な例では、(イメージゾーンZI、基準ゾーンZR、基底B、および可変特性値VCV)か、そうでなければ(イメージゾーンZI、イメージ表現RI、基準表現RR、および可変特性値VCV)またはその他の組み合わせの抽出がある。
【0088】
基準Rの作成については、
前記の説明により、基準イメージRの計算は、イメージIに基づいて実行される。基準イメージRは、基準ピクセルを含み、各基準ピクセルは基準ピクセル値を持ち、サブサンプリングを使用してIの明度値から計算される。本発明の意味の範囲でサブサンプリングすることにより、イメージRの基準が、スミアリングを除き、取得および/または復元システムから得られる、イメージIの場合と同じ欠陥を持つような形で、ピクセル値の数(量子化)または基底の要素の数などの空間的サブサンプリングが理解される。
【0089】
普遍集合Mは、取得および/または復元機器によって持ち込まれるスミアリングの特徴付けに必要な特性を持つ。例えば、普遍集合Mは次のように選択しなければならない。
【0090】
− サイズの分布および幾何学的形状が広帯域に広がる要素を含む、つまり基底Bにおける表現、特に周波数タイプの表現は分析に適している周波数の集まりに対する密度の高い「情報を示さなければならない信号を含む。情報の密度の高い性質は、例えば、log(周波数)の関数としてのlog(振幅)の表現、つまり周波数の対数はほとんど直線であるという事実により表すことができる。
【0091】
− 撮影条件(フレーミングの変更、回転、照明の変更など)の変更について基底Bにおける表現に関する独立性を示す。
【0092】
− 例えば、各点で2進値により量子化された明度を示し、その場合、普遍集合は白黒の点で構成される。
【0093】
普遍集合Mを構成する単純な方法は、上で述べた特性を持つ自然のシーンの量子化されたイメージを使用することである。そこで、普遍集合Mは自然なシーンの2値化された写真とすることができる。
【0094】
普遍集合Mの取込または復元はさらに、機器のシミュレーションまたはイメージIを出力するベンチ測定で置き換えて、この方法のアプリケーションの分野をさらに測定アプリケーションも対象とするように広げられる。
【0095】
そこで、この方法は、イメージIを出力するために機器APPに基づいて普遍集合Mを取込および/または復元する段階を含む。したがって、イメージIは、機器APPから入り込む、ある一定の数の欠陥、特にスミアリングを含む。スミアリングの効果は、イメージIで特徴付けられるが、これは、特に、
− イメージIに含まれる明度情報は、普遍集合Mではバイナリであっても、注目している例ではバイナリではないという事実と、
− 普遍集合Mの一定数の詳細がもはやイメージI内にないという事実を利用して特徴付ける。
【0096】
本発明に特有の方法では、普遍集合Mの初期量子化を考慮して、イメージIを理想化することにより基準イメージRを計算することができる。Mが2値の場合、基準イメージRは、1ビット(2値)に対するイメージIの量子化から計算することができる。次に、Rは、理想的なイメージ、したがって、スミアリングのないイメージを表すが、イメージI内に描画されていない詳細を除いて、普遍集合Mから取得しておくこともできる。
【0097】
実際、スミアリングのせいで、スミアリングにより破壊されたり、スミアリングによりイメージI内のノイズに等しいまたはそれ以下のレベルまで下げられたため普遍集合MとイメージIの間に消えてしまった一定数の詳細が存在する。イメージIのスミアリングを除去するという目標を考慮すると、これらの詳細を回復することは無駄な望みである。本発明による方法の実施例により、イメージIで実際に感知された情報という意味で、イメージIに対応するスミアリングのない基準イメージRを生成することができる。Iで感知されない詳細は実際に基準イメージRには存在しないという意味で、基準イメージRおよび普遍集合Mは同じレベルの詳細を含まないことに注意されたい。この方法により、スミアリングに関係する書式付き情報を供給することにより、必ずしもMの詳細すべてを再作成しようと試みずとも失われていない詳細のスミアリングを修正できる。実際、このような試みにより、結果をスミアリングが修正されたイメージに加えることができる。
【0098】
図3は、
線3aでは、普遍集合Mの線の明度信号、
線3bでは、機器APPによって取込され、イメージIで取得された同じ信号、
線3cでは、線3bの信号から得られた基準信号を示している。
【0099】
図3から明らかなように、線3aの方形波信号は、線3bで変形され、線3cで理想的な形状を取り戻し、Iによって感知されていない詳細DETは除外される。
【0100】
基準イメージRの量子化(普遍集合Mの表現に応じて1つまたは複数のビットによる)は、例えば、
− イメージI上で大域的に、
− 分析ゾーン上で局所的に、
− イメージIの明度に関する統計情報を積分することにより実行し、SN比の推定を最適化し、信号を1、ノイズを0と量子化することができる。
【0101】
図4aは、普遍集合Mに基づく基準イメージRの第2の実施例を使用する計算手段MCRを示している。図4aでは、機器APPが普遍集合Mを取込し、イメージIを出力する。イメージゾーンZIが選択され、ZIに上の変換が計算され、相同する基準ゾーンZRが作成される。基底Bの基準ゾーンZRの基準表現RRは、普遍集合Mが正しく選択された場合に、指定された第1の閾値よりも小さいデジタル値の割合が第2の所定の閾値、特に1%よりも小さくなるように定められていなければならない。第1の閾値を機器のノイズに関連付けることができ、周波数表現の場合、第2の閾値により、例えば、機器APPおよび/または機器連鎖により送信される周波数範囲のほとんど全体を対象とすることができる。これは、この選択を可能にする計算手段MCRである。
【0102】
図4b、cに示されている例では、信号の1%以内を閾値S未満とすることができることを意味する。図4cは、閾値Sよりも小さいエネルギーを持つ周波数で測定可能な情報を普遍集合Mが生成することができないという事実に特有の図である。さらに、図4bは、機器APPの特性に適合された普遍集合Mを示している。
【0103】
機器APPから得られた、普遍集合Mを表すイメージIは、機器および/または機器連鎖の欠陥すべてをイメージ自体の中に取り込んでいると上では書いた。本発明の方法によれば、さらに、イメージIにはスミアリング欠陥のみが残るように、したがって機器APPおよび前処理アルゴリズムに特有のものとなるように、イメージIの前処理の1つまたは複数の段階(歪み、口径食、色収差、ガンマ、縞などの補正)を実行することができる。
【0104】
拡張書式付き情報、偏差の概念については、
以上でイメージIに関係する測定フィールドD(H)は、測定書式付き情報の項目IFM1...IFMmの集まりからなることがわかった。イメージゾーンZIに関係する測定書式付き情報は、例えば、
− イメージゾーンZIまたはイメージゾーンの識別子、
− イメージ表現RI、
− 基準表現RR、
− イメージIについて選択された可変特性値を含む。
【0105】
このシステムを使用すると、大量のイメージゾーンと大量の情報を処理する必要が生じる。システムの動作を円滑にし、処理を高速化し、かつ/または測定誤差の影響を受けにくくするために、本発明では、測定書式付き情報IFM1〜IFMmから、有限次数の多項式のクラスから選択した次数の制限されている多項式などの次元の限られている空間内で選択した関数、または適切な次数のスプライン関数、またはその他の近似関数により表すことができる曲面または超曲面SPに属す拡張書式付き情報IFE1〜IFEmを推論することができる。
【0106】
図5は、測定書式付き情報IFMが基準表現RR:RR1...RRpのみからなるケースに対応する極端に簡略化した例を示している。図5bは、とりわけ、図5aのイメージR上で分析したp基準ゾーンZRの基準表現RR全体を示している。
【0107】
本発明の方法は、多項式曲面SPなどのパラメータ化可能モデルを計算する。SPを計算する具体的な方法として、測定書式付き情報すべてを通過または近くを通ることによりこの表面を計算する方法がある。図5bでは、
− さらに曲面SPのパラメータ化に必要なメモリ空間が、基準表現RRの集合に比べて遙かに少なくてすみ、
− 曲面SPにより、ノイズにより強い測定結果を得ることができ、
− 曲面SPにより、場合にもよるが、測定ゾーンに対応しないゾーン上で基準プロファイルPRiを補間できるように、曲面SPはすべての表現RR1...RRmを通るか、または付近を通過する。
【0108】
システムは、これらの条件の下で、大量の測定書式付き情報保護に頼らずに、イメージの処理中にパラメータ化可能モデルを使用することができる。
【0109】
すべての点を通過するまたはそれらの点のすべてに近い表面SPを見つけることは困難である。偏差ECが測定書式付き情報IFMとIFMに似ているがSPから抽出された拡張書式付き情報IFEの間に存在しうるという仮定を置く。さらに、そのようなECは特定の閾値dSを超えてはならないことも決定される。これらの条件の下で、多項式曲面が測定書式付き情報IFM±dSのすべての点を通るようにすることが適切である。
【0110】
撮影誤差、測定誤差、補正に必要な精度レベルについて適宜この閾値を選択する。採用した方法は、例えば、可能ならば、多項式の形式で作成することができる指定された個数のパラメータ化可能モデルを使用することに対応することができる。これらのモデルは複雑度の上がる順で分類されるものとする。
【0111】
これ以降、一組の測定情報が保持されているとした場合、好ましくは最も単純なモデル(最低次数の多項式)から開始することにより各モデルをテストし、このテストを、多項式曲面の交差と各測定書式付き情報の方向で、測定書式付き情報と比較した偏差ECが閾値dSよりも小さい拡張書式付き情報を定義するモデルが得られるまで続ける。
【0112】
図5aおよび5bに概略が示されている方法は、拡張測定書式付き情報を得られるように設計されている。しかし、本発明の方法は、測定書式付き情報のみを書式付き情報として使用するように制限することも可能である。測定書式付き情報および拡張書式付き情報を書式付き情報として使用するようにすることも可能である。
【0113】
どのような場合でも、書式付き情報に、測定書式付き情報と拡張書式付き情報との間に見つかった偏差ECを関連付けるようにすることが可能である。このようにして、イメージ処理ソフトウェアでは書式付き情報を使用すれば、画像取込機器によって取込されたイメージであろうと、イメージ復元機器によって復元されたイメージであろうと、残差が知られているイメージを取得することが可能である。
【0114】
図5cに示されるシステムは、計算手段MCIFM、計算手段MCIFE、および選択手段MSIFを備える。
【0115】
任意のイメージゾーンZIQについては、
本発明による方法では、多項式曲面SPなどのパラメータ化可能モデルを使用することにより、任意のイメージゾーンZIQの拡張書式付き情報を判別することが可能である。しかし、例えば、測定書式付き情報の項目間の単純な補間(線形、双線形)を行うことにより、パラメータ化可能モデルSPに頼らずに任意のイメージゾーンZIQに対するこのような拡張書式付き情報を抽出することができる。
【0116】
機器連鎖の可変特性
前記の説明で、書式付き情報は可変特性を含むことができることがわかった。可変特性の数が限られている場合、または指定された量子化(写真機器の焦点距離に3つの値など)を持つ単一の可変特性である場合、本発明の方法として上記のプロセスをn回反復する方法が考えられる。
【0117】
実際、実用上の目的に関して、前記情報は、焦点距離、焦点合わせ、絞り口径、取込速度、口径などの組み合わせなど、可変特性の組み合わせを含むことができる。異なる組み合わせに関係する書式付き情報をどのように計算するかを推測することは難しく、特に焦点距離および集束距離など組み合わせのいくつかの特性は連続変化するためなおさら困難である。影響パラメータを分析し関連する組み合わせの選択を決定する方法の1つは、当業者であれば知っている手法である主要成分の分析を実行することである。
【0118】
本発明の方法では、知られている可変特性の組み合わせについて補間により測定書式付き情報から書式付き情報を計算することができる。多項式曲面SPなどのパラメータ化可能モデルを使用するには、制御引数に、測定書式付き情報および実行される測定に関係する可変特性値VCVを持ち込む必要がある。前記の類推により、測定書式付き情報とパラメータ化可能モデルから得られる拡張書式付き情報との間に偏差ECが存在する。この偏差ECは、ある閾値dSを超えてはならず、これらの条件の下で、多項式曲面SPが測定書式付き情報IFM±dSのすべての点を通るようにすることが適切である。撮影誤差、測定誤差、補正に必要な精度レベルについて適宜この閾値を選択する。
【0119】
採用された発明は、例えば、可能ならば、多項式の形式で作成することができる指定された個数のパラメータ化可能モデルを使用することに対応することができる。これらのモデルは複雑度の上がる順で分類されるものとする。
【0120】
これ以降、一組の測定情報が保持されているとした場合、好ましくは最も単純なモデル(最低次数の多項式)から開始することにより各モデルをテストし、このテストを、多項式曲面の交差と各測定書式付き情報の方向で、測定書式付き情報と比較した偏差ECが閾値dSよりも小さい拡張書式付き情報を定義するモデルが得られるまで続ける。
【0121】
この方法では、場合にもよるが、書式付き情報の中に偏差ECを入れて、必要ならばイメージ処理ソフトウェアによりこの情報を使用することができる。
【0122】
カラーイメージ
本発明による方法を使用すると、カラーイメージに関係する書式付き情報を計算することができる。カラーイメージは、複数の単色平面で構成されているものとみなすことができる。伝統的に、カラーイメージは、赤、緑、青、または類似の波長の3つの単色イメージからなる3色イメージであると考えることができる。特定のセンサの場合、シアン、マゼンタ、黄色、黒色の4つの色平面で構成することもできる。そこで、計算アルゴリズムACを色平面の少なくとも2つで使用することができる。書式付き情報の構成例では、色平面毎に計算アルゴリズムACを使用することで、書式付き情報および/または拡張書式付き情報および/または測定書式付き情報を使用して、本発明の意味の範囲内で機器APPおよび/または取込および/または復元機器の連鎖の単色および多色のスミアリングを補正することができる。本発明の方法を使用する一方法では、カラーイメージの各平面に同じ基準イメージRを使用することができることに注意されたい。
【0123】
本発明による方法によれば、単色および/または多色イメージに関係する書式付き情報を計算し、第1の画像取込機器により取込されたイメージを処理するソフトウェアで前記書式付き情報および/または前記測定書式付き情報を使用して、欠陥に関して品質が第2の画像取込機器の品質に匹敵するイメージを取得することができる。例えば、アンティークな見栄えの(レトロ調の)イメージを生成することができる。
【0124】
同様に、本発明の方法の他の使用法では、第1の復元機器により復元されるイメージを処理するソフトウェアで書式付き情報および/または前記測定書式付き情報を使用し、欠陥に関して品質が前記第2の復元機器によって復元される品質に匹敵するイメージを取得することができる。
【0125】
本発明のコスト削減への応用については、
コスト削減は、機器APPまたは機器連鎖P3のコスト、特に機器または機器連鎖の光学系のコストを引き下げるための方法およびシステムとして定義され、コスト削減は以下の方法で実施する。
【0126】
− レンズの枚数を減らすこと、および/または
− レンズの形状を簡略化すること、および/または
− 機器または機器連鎖に望ましい欠陥よりも大きい欠陥P5を持つ光学系を設計するか、またはカタログからそれと同じものを選択すること、および/または
− 機器または機器連鎖について低コストであり、欠陥P5を加える、材料、コンポーネント、加工作業、または製造方法を使用すること。
【0127】
本発明による方法およびシステムを使用することにより、機器または機器連鎖のコストを引き下げることができる、つまり、デジタル光学系を設計し、機器または機器連鎖の欠陥に関係する書式付き情報IFを出力し、この書式付き情報を使用して組み込みであろうと組み込みでなかろうとイメージ処理手段が機器または機器連鎖から引き出される、または機器または機器連鎖を宛先として送られるイメージの品質を修正し、機器または機器連鎖とイメージ処理手段とを組み合わせることにより、低コストで、目的の品質のイメージを取込、修正、または復元することが可能なようにできる。
【図面の簡単な説明】
【0128】
【図1】本発明の方法の採用例を示す図である。
【図2】測定フィールドD(H)の構成例を示す図である。
【図3】3a:普遍集合Mから得られる輝線の例を示す図である。
3b:イメージIから生成される輝線の例を示す図である。
3c:基準イメージR上の輝線の例を示す図である。
【図4】4a:基準表現PRの実施例を示す図である。
4b:普遍集合Mに適合される基準表現RRの実施例を示す図である。
4c:普遍集合Mに適合されていない基準表現RRの実施例を示す図である。
【図5a】基準イメージRを基準ゾーンZRに細分する例を示す図である。
【図5b】可変特性を持つ機器に関係する測定書式付き情報の例を示す図である。
【図5c】書式付き情報を生成するシステムの例を示す図である。
【図6】機器連鎖P3の機器APPの欠陥P5に関係する書式付き情報IFの図である。

Claims (42)

  1. 機器連鎖(P3、APP)の機器(App1、App2、App3)に関係する書式付き情報(IF)を出力する方法であって、前記機器連鎖(P3、APP)は特に、少なくとも1つの画像取込機器(App3)および/またはイメージ復元機器を備え、前記連鎖の少なくとも1つの機器の欠陥(P5)に関係する書式付き情報(IF)を出力する段階を含む方法。
  2. 前記機器はイメージ(I)を取込または復元することができ、前記機器はイメージ(I)に応じて少なくとも1つの固定された特性および/または1つの可変特性を含み、前記固定された特性および/または可変特性(CC)は特性の1つまたは複数の値、特に、焦点距離および/または焦点合わせおよび関連する特性の値(VCV)と関連付けることができ、
    測定フィールド(D(H))から、前記機器の欠陥(P5)に関係する測定書式付き情報(IFM)を出力する段階を含み、前記書式付き情報に前記測定書式付き情報を含めることができる請求項1に記載の方法。
  3. さらに、前記測定書式付き情報から前記機器の欠陥(P5)に関係する拡張書式付き情報(IFE)を出力する段階を含み、前記書式付き情報に前記拡張書式付き情報を含めることができ、前記拡張書式付き情報は前記測定書式付き情報と対比した偏差(EC)を示す請求項2に記載の方法。
  4. 前記測定書式付き情報から得られる前記書式付き情報は一組のパラメータ化可能モデル、特に一組の多項式から選択されたパラメータ化可能モデル(SP)のパラメータにより表され、さらに、
    − 最大偏差を定義し、
    − 採用の複雑度に応じて前記一組のパラメータ化可能モデルのパラメータ化可能モデルを順序付け、
    − 前記偏差(EC)が前記最大偏差よりも小さくなるように前記順序付けた一組のパラメータ化可能モデルのパラメータ化可能モデルの第1のモデルを選択することにより前記一組のパラメータ化可能モデルのうちの前記パラメータ化可能モデルを選択する段階を含む請求項3に記載の方法。
  5. 前記拡張書式付き情報は、前記測定書式付き情報である請求項3または4のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記測定フィールド(D(H))を普遍集合(M)から得るために使用する計算アルゴリズム(AC)を含み、前記計算アルゴリズム(AC)は、
    − イメージ(I)を出力するために前記機器を使用して前記普遍集合(M)の取込または復元を行う段階
    − 前記イメージ(I)内の少なくとも1つのイメージゾーン(ZI)を選択する段階、
    − 前記イメージ(I)から基準イメージ(R)を計算する段階、
    − 前記基準イメージ(R)内で、前記イメージゾーン(ZI)に相同の基準ゾーン(ZR)を決定する段階、
    − 前記イメージゾーン(ZI)の全部または一部をイメージ表現(RI)により表現することができ、前記基準ゾーン(ZR)の全部または一部を基準表現(RR)により表現することができる基底(B)を選択する段階、
    − 前記一組の可変特性の中から、これ以降選択可変特性と呼ぶ可変特性(CC)を0、1つ、または複数選択する段階を含み、
    前記測定フィールド(D(H))は、メンバ3つからなるグループの集まりで構成され、その構成要素は、
    − イメージゾーン(ZI)および/または前記イメージゾーン(ZI)の識別子、
    − 前記イメージゾーン(ZI)のイメージ表現(RI)、
    − 前記基準ゾーン(ZR)の基準表現(RR)を含み、
    前記測定フィールド(D(H))は、さらに、前記イメージ(I)について、前記選択した可変特性のそれぞれの値で構成され、
    こうして、本発明の意味の範囲内でスミアリングと呼ばれる欠陥を特徴付ける測定フィールドが得られる請求項3から5のいずれか一項に記載の方法。
  7. 前期基準イメージ(R)は基準ピクセルを含み、前記基準ピクセルはそれぞれ、基準ピクセル値を持ち、前記イメージ(I)から前記基準イメージ(R)を計算するために、前記イメージ(I)をサブサンプリングし、特に、基準ピクセルが2つの基準ピクセル値の一方または他方を取ることができる基準イメージ(R)を取得し、
    基準イメージ(R)は、スミアリングを除いて、イメージ(I)と同じ欠陥を示す請求項6に記載の方法。
  8. 周波数で表現できるように基底(B)を選択し、特にフーリエ変換を使用して計算する請求項6または7のいずれか一項に記載の方法。
  9. ウェーブレットまたはウェーブレットパケットで表現できるように前記基底(B)を選択する請求項6または7のいずれか一項に記載の方法。
  10. 少数の要素を含む線形基底を選択する請求項6から9のいずれか一項に記載の方法。
  11. 前記基準表現(RR)はデジタル値で構成され、さらに第1の指定閾値よりも小さいデジタル値の割合が第2の所定の閾値、特に1%よりも小さくなるように前記普遍集合(M)を選択する段階を含む請求項6から10のいずれか一項に記載の方法。
  12. 前記普遍集合(M)は、サイズの分布と幾何学的位置が広帯域に広がっている要素で構成される請求項6から11のいずれか一項に記載の方法。
  13. 前記普遍集合(M)は、前記基底(B)内の前記イメージ(I)の前記表現が、前記欠陥を除き、前記イメージ(I)の取込または復元の条件に実質的に依存しないように選択され、特に画像取込機器の場合に、前記表現は前記画像取込機器に相対的な前記普遍集合(M)の向きと位置に依存しないように選択される請求項6から12のいずれか一項に記載の方法。
  14. 前記普遍集合(M)は、自然のシーンの量子化されたイメージから構成される請求項6から13のいずれか一項に記載の方法。
  15. さらに、前記欠陥の一部を除去する計算を使用して前記イメージ(I)を前処理する段階を含み、
    本発明の意味の範囲内のスミアリングは、前記機器および前記欠陥を除去するための計算手段を特徴付ける請求項6から14のいずれか一項に記載の方法。
  16. さらに、前記測定書式付き情報から任意のイメージゾーン(ZIQ)に関係する前記書式付き情報を推論することにより、任意のイメージゾーン(ZIQ)に関係する前記拡張書式付き情報を取得する段階を含む請求項6から15のいずれか一項に記載の方法。
  17. 前記機器連鎖の前記機器はイメージに依存する少なくとも1つの可変特性、特に焦点距離および/または口径を備え、各可変特性に値を関連付け前記可変特性と前記値の集まりからなる組み合わせを形成することができ、
    さらに、
    − 所定の組み合わせを選択する段階、
    − 特にこのようにして選択した前記所定の組み合わせのそれぞれに対し前記計算アルゴリズム(AC)を採用することにより、測定書式付き情報を計算する段階を含む請求項3から16のいずれか一項に記載の方法。
  18. 引数は、任意のイメージゾーンおよび前記組み合わせの1つとして定義され、さらに、前記測定書式付き情報から任意の引数に関係する前記拡張書式付き情報を推論する段階を含む請求項17に記載の方法。
  19. 前記拡張書式付き情報を前記測定書式付き情報から推論するために、
    − 第1の閾値が定義され、
    − 前記偏差が前記第1の閾値よりも小さくなるように拡張書式付き情報が選択される請求項16または18のいずれか一項に記載の方法。
  20. さらに、前記偏差を前記書式付き情報に関連付ける段階を含む請求項3から19のいずれか一項に記載の方法。
  21. 前記イメージを複数の色平面からなるカラーイメージとし、さらに前記色平面のうちの少なくとも2つに前記計算アルゴリズム(AC)を採用して前記測定書式付き情報を出力する段階を含む請求項6から20のいずれか一項に記載の方法。
  22. 機器連鎖(P3、APP)の機器(App1、App2、App3)に関係する書式付き情報(IF)を出力するシステムであって、前記機器連鎖(P3、APP)は特に、少なくとも1つの画像取込機器(App3)および/またはイメージ復元機器を備え、前記連鎖の少なくとも1つの機器の欠陥(P5)に関係する書式付き情報(IF)を出力する計算手段(MCIFM、MCIFE、MSIF)を備えるシステム。
  23. 前記機器はイメージ(I)を取込または復元することができ、前記機器はイメージ(I)に応じて少なくとも1つの固定された特性および/または1つの可変特性(CC)を含み、前記固定された特性および/または可変特性は特性の1つまたは複数の値、特に、焦点距離および/または焦点合わせおよび関連する特性の値(VCV)と関連付けることができ、
    測定フィールド(D(H))から、前記機器の欠陥(P5)に関係する測定書式付き情報(IFM)を出力する計算手段(MCIFM)を備え、前記書式付き情報に前記測定書式付き情報(IFM)を含めることができる請求項22に記載のシステム。
  24. さらに、前記測定書式付き情報から前記機器の欠陥に関係する拡張書式付き情報(IFE)を出力する計算手段(MCIFE)を備え、前記書式付き情報に前記拡張書式付き情報を含めることができ、前記拡張書式付き情報は前記測定書式付き情報と対比した偏差(EC)を示す請求項23に記載のシステム。
  25. 前記測定書式付き情報から得られる前記書式付き情報は一組のパラメータ化可能モデル、特に一組の多項式から選択されたパラメータ化可能モデル(SP)のパラメータにより表され、さらに、前記パラメータ化可能モデルの集まりのうちから前記パラメータ化可能モデルを選択する選択手段を備え、選択のために、
    − 最大偏差を定義し、
    − 採用の複雑度に応じて前記一組のパラメータ化可能モデルのパラメータ化可能モデルを順序付け、
    − 前記偏差(EC)が前記最大偏差よりも小さくなるように前記順序付けた一組のパラメータ化可能モデルのパラメータ化可能モデルの第1のモデルを選択することにより前記一組のパラメータ化可能モデルのうちの前記パラメータ化可能モデルを選択する請求項24に記載のシステム。
  26. 前記拡張書式付き情報は、前記測定書式付き情報である請求項24または25のいずれか一項に記載のシステム。
  27. 前記測定フィールド(D(H))を普遍集合(M)から得る計算アルゴリズム(AC)を採用する計算手段を備え、前記画像取込または復元機器は、イメージ(I)を出力できるように、前記普遍集合(M)を取込または復元する手段を備え、
    前記計算アルゴリズム(AC)の前記計算手段は、
    − 前記イメージ(I)内の少なくとも1つのイメージゾーン(ZI)を選択するデータ処理手段、
    − 前記イメージ(I)から基準イメージ(R)を計算するデータ処理手段、
    − 前記基準イメージ(R)内で、前記イメージゾーン(ZI)に相同の基準ゾーン(ZR)を決定するデータ処理手段、
    − 前記イメージゾーン(ZI)の全部または一部をイメージ表現(RI)により表現することができ、前記基準ゾーン(ZR)の全部または一部を基準表現(RR)により表すことができる基底(B)を選択するデータ処理手段、
    − 前記一組の可変特性のうちから、これ以降選択可変特性と呼ぶ可変特性(CC)を0、1つ、または複数選択するデータ処理手段を備え、
    前記測定フィールド(D(H))は、メンバ3つからなるグループの集まりで構成され、その構成要素は、
    − イメージゾーン(ZI)および/または前記イメージゾーン(ZI)の識別子、
    − 前記イメージゾーン(ZI)のイメージ表現(RI)、
    − 前記基準ゾーン(ZR)の基準表現(RR)を含み、
    前記測定フィールド(D(H))は、さらに、前記イメージ(I)について、前記選択した可変特性のそれぞれの値で構成され、
    こうして、本発明の意味の範囲内でスミアリングと呼ばれる欠陥を特徴付ける測定フィールドが得られる請求項24から26のいずれか一項に記載のシステム。
  28. 前期基準イメージ(R)は基準ピクセルを含み、前記基準ピクセルはそれぞれ、基準ピクセル値を持ち、前記イメージ(I)から前記基準イメージ(R)を計算する前記処理手段は、前記イメージ(I)をサブサンプリングし、特に、基準ピクセルが2つの基準ピクセル値の一方または他方を取ることができる基準イメージ(R)を取得する手段を備える請求項27に記載のシステム。
  29. 前記データ処理手段は、周波数での表現を可能にする、特にフーリエ変換を使用して計算される基底(B)を選択する請求項27または28のいずれか一項に記載のシステム。
  30. 前記データ処理手段は、ウェーブレットまたはウェーブレットパケットでの表現を可能にする基底(B)を選択する請求項27または28のいずれか一項に記載のシステム。
  31. 前記データ処理手段は、少数の要素を含む線形基底を選択する請求項27から30のいずれか一項に記載のシステム。
  32. 前記基準表現(RR)はデジタル値で構成され、第1の指定閾値よりも小さいデジタル値の割合が第2の所定の閾値、特に1%よりも小さくなるように前記普遍集合(M)を選択することが可能なデータ処理手段を備える請求項27から31のいずれか一項に記載のシステム。
  33. 前記普遍集合(M)は、サイズの分布と幾何学的位置が広帯域に広がっている要素で構成される請求項27から32のいずれか一項に記載のシステム。
  34. 前記普遍集合(M)は、前記基底(B)内の前記イメージ(I)の前記表現が、前記欠陥を除き、前記イメージ(I)の取込または復元の条件に実質的に依存しないように選択され、特に画像取込機器の場合に、前記表現は前記画像取込機器に相対的な前記普遍集合(M)の向きと位置に依存しないように選択される請求項27から33のいずれか一項に記載のシステム。
  35. 前記普遍集合(M)は、自然のシーンの量子化されたイメージから構成される請求項27から34のいずれか一項に記載のシステム。
  36. さらに、前記欠陥の一部を除去する計算手段を採用することにより前記イメージ(I)を前処理することが可能な請求項27から35のいずれか一項に記載のシステム。
  37. さらに、前記測定書式付き情報から任意のイメージゾーン(ZIQ)に関係する前記書式付き情報を推論することにより、任意のイメージゾーン(ZIQ)に関係する前記拡張書式付き情報を取得することが可能なデータ処理手段を備える請求項27から36のいずれか一項に記載のシステム。
  38. 機器連鎖の前記機器はイメージに依存する少なくとも1つの可変特性、特に焦点距離および/またはレンズ口径を備え、各可変特性に値を関連付け、前記可変特性と前記値の集まりからなる組み合わせを形成することができ、
    さらに、特に選択した所定の組み合わせに対し前記計算アルゴリズム(AC)を採用することにより測定書式付き情報を計算する計算手段を備える請求項24から37のいずれか一項に記載のシステム。
  39. 引数は、任意のイメージゾーンおよび前記組み合わせの1つとして定義され、さらに、前記測定書式付き情報から任意の引数に関係する前記拡張書式付き情報を推論するデータ処理手段を備える請求項38に記載のシステム。
  40. 前記拡張書式付き情報を前記測定書式付き情報から推論するデータ処理手段は、前記偏差が第1の閾値よりも小さくなるように拡張書式付き情報を選択する選択手段を備える請求項37または39のいずれか一項に記載のシステム。
  41. さらに、前記偏差を前記書式付き情報に関連付けるデータ処理手段を備える請求項24から40のいずれか一項に記載のシステム。
  42. 前記イメージを複数の色平面からなるカラーイメージとし、さらに前記色平面のうちの少なくとも2つに前記計算アルゴリズム(AC)を採用して前記測定書式付き情報を出力する計算手段を備える請求項27から41のいずれか一項に記載のシステム。
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Families Citing this family (211)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6950211B2 (en) * 2001-07-05 2005-09-27 Corel Corporation Fine moire correction in images
KR100940148B1 (ko) * 2001-07-12 2010-02-03 도 랩스 디지털 영상을 그 잡음을 고려하여 수정하기 위한 방법 및시스템
DE60224035D1 (de) * 2002-08-23 2008-01-24 St Microelectronics Srl Verfahren zur Rauschfilterung einer numerischen Bildfolge
US7773316B2 (en) * 2003-01-16 2010-08-10 Tessera International, Inc. Optics for an extended depth of field
EP1584067A2 (en) * 2003-01-16 2005-10-12 D-blur Technologies LTD. C/o Yossi Haimov CPA Camera with image enhancement functions
US8294999B2 (en) 2003-01-16 2012-10-23 DigitalOptics Corporation International Optics for an extended depth of field
US7609425B2 (en) * 2003-01-31 2009-10-27 Canon Kabushiki Kaisha Image data processing apparatus, method, storage medium and program
US8471852B1 (en) 2003-05-30 2013-06-25 Nvidia Corporation Method and system for tessellation of subdivision surfaces
JP4096828B2 (ja) * 2003-07-15 2008-06-04 セイコーエプソン株式会社 画像処理装置
US7369699B1 (en) * 2003-08-29 2008-05-06 Apple Inc. Methods and apparatuses for restoring color and enhancing electronic images
GB2406992A (en) * 2003-10-09 2005-04-13 Ta Vision Lab Ltd Deconvolution of a digital image using metadata
US7469202B2 (en) 2003-12-01 2008-12-23 Omnivision Cdm Optics, Inc. System and method for optimizing optical and digital system designs
US7944467B2 (en) * 2003-12-01 2011-05-17 Omnivision Technologies, Inc. Task-based imaging systems
US7463296B2 (en) 2004-04-01 2008-12-09 Microsoft Corporation Digital cameras with luminance correction
US7317843B2 (en) * 2004-04-01 2008-01-08 Microsoft Corporation Luminance correction
US8285041B2 (en) * 2004-09-14 2012-10-09 Olympus Corporation Image processing apparatus, image recording apparatus, and image processing method
US7461331B2 (en) * 2004-12-21 2008-12-02 Fotomedia Technologies, Llc Automated construction of print order for images capture during a session
EP1679907A1 (en) * 2005-01-05 2006-07-12 Dialog Semiconductor GmbH Hexagonal color pixel structure with white pixels
FR2881011B1 (fr) 2005-01-19 2007-06-29 Dxo Labs Sa Procede de realisation d'un appareil de capture et/ou restitution d'images et appareil obtenu par ce procede
US7683950B2 (en) * 2005-04-26 2010-03-23 Eastman Kodak Company Method and apparatus for correcting a channel dependent color aberration in a digital image
US20060274209A1 (en) * 2005-06-03 2006-12-07 Coretronic Corporation Method and a control device using the same for controlling a display device
US20090300480A1 (en) * 2005-07-01 2009-12-03 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media segment alteration with embedded markup identifier
US7860342B2 (en) * 2005-07-01 2010-12-28 The Invention Science Fund I, Llc Modifying restricted images
US20090235364A1 (en) * 2005-07-01 2009-09-17 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media markup for promotional content alteration
US20090151004A1 (en) * 2005-07-01 2009-06-11 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media markup for visual content alteration
US20090037243A1 (en) * 2005-07-01 2009-02-05 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Audio substitution options in media works
US20080052104A1 (en) * 2005-07-01 2008-02-28 Searete Llc Group content substitution in media works
US20090150444A1 (en) * 2005-07-01 2009-06-11 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media markup for audio content alteration
US9065979B2 (en) * 2005-07-01 2015-06-23 The Invention Science Fund I, Llc Promotional placement in media works
US9583141B2 (en) * 2005-07-01 2017-02-28 Invention Science Fund I, Llc Implementing audio substitution options in media works
US9426387B2 (en) 2005-07-01 2016-08-23 Invention Science Fund I, Llc Image anonymization
US9230601B2 (en) 2005-07-01 2016-01-05 Invention Science Fund I, Llc Media markup system for content alteration in derivative works
US20080013859A1 (en) * 2005-07-01 2008-01-17 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Implementation of media content alteration
US8203609B2 (en) * 2007-01-31 2012-06-19 The Invention Science Fund I, Llc Anonymization pursuant to a broadcasted policy
US20070266049A1 (en) * 2005-07-01 2007-11-15 Searete Llc, A Limited Liability Corportion Of The State Of Delaware Implementation of media content alteration
US9092928B2 (en) * 2005-07-01 2015-07-28 The Invention Science Fund I, Llc Implementing group content substitution in media works
US20080028422A1 (en) * 2005-07-01 2008-01-31 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Implementation of media content alteration
US20090204475A1 (en) * 2005-07-01 2009-08-13 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media markup for promotional visual content
US20070005423A1 (en) * 2005-07-01 2007-01-04 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Providing promotional content
US20080052161A1 (en) * 2005-07-01 2008-02-28 Searete Llc Alteration of promotional content in media works
US20070276757A1 (en) * 2005-07-01 2007-11-29 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Approval technique for media content alteration
US20090150199A1 (en) * 2005-07-01 2009-06-11 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Visual substitution options in media works
US20070294720A1 (en) * 2005-07-01 2007-12-20 Searete Llc Promotional placement in media works
US20100154065A1 (en) * 2005-07-01 2010-06-17 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media markup for user-activated content alteration
US8126938B2 (en) * 2005-07-01 2012-02-28 The Invention Science Fund I, Llc Group content substitution in media works
US20070263865A1 (en) * 2005-07-01 2007-11-15 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Authorization rights for substitute media content
US20080086380A1 (en) * 2005-07-01 2008-04-10 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Alteration of promotional content in media works
US20090210946A1 (en) * 2005-07-01 2009-08-20 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media markup for promotional audio content
EP1927025A2 (en) * 2005-09-19 2008-06-04 CDM Optics, Inc. Task-based imaging systems
JP2007096405A (ja) * 2005-09-27 2007-04-12 Fujifilm Corp ぶれ方向判定方法および装置ならびにプログラム
US8571346B2 (en) 2005-10-26 2013-10-29 Nvidia Corporation Methods and devices for defective pixel detection
US7750956B2 (en) 2005-11-09 2010-07-06 Nvidia Corporation Using a graphics processing unit to correct video and audio data
US8588542B1 (en) 2005-12-13 2013-11-19 Nvidia Corporation Configurable and compact pixel processing apparatus
FR2895102B1 (fr) * 2005-12-19 2012-12-07 Dxo Labs Procede pour traiter un objet dans une plateforme a processeur(s) et memoire(s) et plateforme utilisant le procede
FR2895103B1 (fr) * 2005-12-19 2008-02-22 Dxo Labs Sa Procede et systeme de traitement de donnees numeriques
FR2895104A1 (fr) * 2005-12-19 2007-06-22 Dxo Labs Sa Procede pour fournir des donnees a un moyen de traitement numerique
US8295562B2 (en) * 2006-01-13 2012-10-23 Carl Zeiss Microimaging Ais, Inc. Medical image modification to simulate characteristics
US20070165961A1 (en) * 2006-01-13 2007-07-19 Juwei Lu Method And Apparatus For Reducing Motion Blur In An Image
US8737832B1 (en) 2006-02-10 2014-05-27 Nvidia Corporation Flicker band automated detection system and method
US8368749B2 (en) * 2006-03-27 2013-02-05 Ge Inspection Technologies Lp Article inspection apparatus
US20070239417A1 (en) * 2006-03-31 2007-10-11 D-Blur Technologies Ltd. Camera performance simulation
US20070269123A1 (en) * 2006-05-16 2007-11-22 Randall Don Briggs Method and apparatus for performing image enhancement in an image processing pipeline
JP4974586B2 (ja) * 2006-05-24 2012-07-11 オリンパス株式会社 顕微鏡用撮像装置
US7612805B2 (en) 2006-07-11 2009-11-03 Neal Solomon Digital imaging system and methods for selective image filtration
JP4839148B2 (ja) * 2006-07-12 2011-12-21 株式会社リコー ネットワーク装置,端末装置,プログラムおよび記録媒体
US8594441B1 (en) 2006-09-12 2013-11-26 Nvidia Corporation Compressing image-based data using luminance
DE102006057190A1 (de) * 2006-12-05 2008-06-12 Carl Zeiss Meditec Ag Verfahren zur Erzeugung hochqualitativer Aufnahmen der vorderen und/oder hinteren Augenabschnitte
US20080180539A1 (en) * 2007-01-31 2008-07-31 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Image anonymization
US8723969B2 (en) 2007-03-20 2014-05-13 Nvidia Corporation Compensating for undesirable camera shakes during video capture
US20080244755A1 (en) * 2007-03-30 2008-10-02 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Authorization for media content alteration
US20080270161A1 (en) * 2007-04-26 2008-10-30 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Authorization rights for substitute media content
US9215512B2 (en) 2007-04-27 2015-12-15 Invention Science Fund I, Llc Implementation of media content alteration
US7936915B2 (en) * 2007-05-29 2011-05-03 Microsoft Corporation Focal length estimation for panoramic stitching
US8634103B2 (en) * 2007-06-12 2014-01-21 Qualcomm Incorporated Print image matching parameter extraction and rendering on display devices
US8724895B2 (en) 2007-07-23 2014-05-13 Nvidia Corporation Techniques for reducing color artifacts in digital images
US8570634B2 (en) 2007-10-11 2013-10-29 Nvidia Corporation Image processing of an incoming light field using a spatial light modulator
US9177368B2 (en) 2007-12-17 2015-11-03 Nvidia Corporation Image distortion correction
US8780128B2 (en) 2007-12-17 2014-07-15 Nvidia Corporation Contiguously packed data
US8698908B2 (en) 2008-02-11 2014-04-15 Nvidia Corporation Efficient method for reducing noise and blur in a composite still image from a rolling shutter camera
US9379156B2 (en) * 2008-04-10 2016-06-28 Nvidia Corporation Per-channel image intensity correction
US8280194B2 (en) * 2008-04-29 2012-10-02 Sony Corporation Reduced hardware implementation for a two-picture depth map algorithm
US8553093B2 (en) 2008-09-30 2013-10-08 Sony Corporation Method and apparatus for super-resolution imaging using digital imaging devices
US8194995B2 (en) * 2008-09-30 2012-06-05 Sony Corporation Fast camera auto-focus
US8373718B2 (en) 2008-12-10 2013-02-12 Nvidia Corporation Method and system for color enhancement with color volume adjustment and variable shift along luminance axis
US8290260B2 (en) * 2008-12-15 2012-10-16 Xerox Corporation Method and system for creating integrated remote custom rendering profile
US20100198876A1 (en) * 2009-02-02 2010-08-05 Honeywell International, Inc. Apparatus and method of embedding meta-data in a captured image
DE102009002393A1 (de) * 2009-04-15 2010-11-04 Arnold & Richter Cine Technik Gmbh & Co. Betriebs Kg Verfahren und Vorrichtung zur Bearbeitung von Aufnahmebildern einer digitalen Videokamera
US8749662B2 (en) 2009-04-16 2014-06-10 Nvidia Corporation System and method for lens shading image correction
CN101551661B (zh) * 2009-05-12 2013-04-24 广东工业大学 一种面向多机器人系统的控制方法
US9519814B2 (en) 2009-06-12 2016-12-13 Hand Held Products, Inc. Portable data terminal
FR2948521B1 (fr) 2009-07-21 2012-01-27 Dxo Labs Procede d'estimation d'un defaut d'un systeme de capture d'images et systemes associes
US8698918B2 (en) 2009-10-27 2014-04-15 Nvidia Corporation Automatic white balancing for photography
KR20110065997A (ko) * 2009-12-10 2011-06-16 삼성전자주식회사 영상처리장치 및 영상처리방법
KR101451136B1 (ko) * 2010-03-19 2014-10-16 삼성테크윈 주식회사 비네팅 보정 방법 및 장치
US8335390B2 (en) * 2010-03-22 2012-12-18 Sony Corporation Blur function modeling for depth of field rendering
US8660372B2 (en) * 2010-05-10 2014-02-25 Board Of Regents Of The University Of Texas System Determining quality of an image or video using a distortion classifier
CN102338972A (zh) * 2010-07-21 2012-02-01 华晶科技股份有限公司 多人脸区块辅助对焦的方法
US20120019709A1 (en) * 2010-07-21 2012-01-26 Altek Corporation Assisting focusing method using multiple face blocks
CH703996A2 (de) 2010-10-24 2012-04-30 Airlight Energy Ip Sa Sonnenkollektor.
EP2447889A1 (en) * 2010-10-29 2012-05-02 Siemens Aktiengesellschaft Method for modeling a defect management in a manufacturing process and for handling the defect during the production process based on said modeled defect management
CN102625043B (zh) 2011-01-25 2014-12-10 佳能株式会社 图像处理设备、成像设备和图像处理方法
US8842931B2 (en) * 2011-02-18 2014-09-23 Nvidia Corporation System, method, and computer program product for reducing noise in an image using depth-based sweeping over image samples
JP5367749B2 (ja) * 2011-03-25 2013-12-11 株式会社東芝 サーバ装置、通信方法およびプログラム
US10331658B2 (en) * 2011-06-03 2019-06-25 Gdial Inc. Systems and methods for atomizing and individuating data as data quanta
US8712181B2 (en) * 2011-06-14 2014-04-29 Apteryx, Inc. Real-time application of filters based on image attributes
EP2552099B1 (en) 2011-07-27 2013-08-28 Axis AB Method and camera for providing an estimation of a mean signal to noise ratio value for an image
JP5362143B1 (ja) * 2011-11-16 2013-12-11 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 内視鏡用映像信号処理装置
JP2013123812A (ja) * 2011-12-13 2013-06-24 Canon Inc 検査装置、検査方法、コンピュータプログラム
US20130329996A1 (en) * 2012-06-10 2013-12-12 Apple Inc. Method and system for auto-enhancing photographs with tonal response curves
JP5656926B2 (ja) 2012-06-22 2015-01-21 キヤノン株式会社 画像処理方法、画像処理装置および撮像装置
US8976271B2 (en) 2012-07-19 2015-03-10 Canon Kabushiki Kaisha Optical system and image pickup apparatus
EP2878123B1 (en) 2012-07-26 2017-12-20 DePuy Synthes Products, Inc. Wide dynamic range using monochromatic sensor
KR102127100B1 (ko) 2012-07-26 2020-06-29 디퍼이 신테스 프로덕츠, 인코포레이티드 광 부족 환경에서 ycbcr 펄싱된 조명 수법
MX2018006791A (es) 2012-07-26 2022-01-20 Depuy Synthes Products Inc Video continuo en un entorno deficiente de luz.
US9798698B2 (en) 2012-08-13 2017-10-24 Nvidia Corporation System and method for multi-color dilu preconditioner
US9508318B2 (en) 2012-09-13 2016-11-29 Nvidia Corporation Dynamic color profile management for electronic devices
US8867817B1 (en) * 2012-10-29 2014-10-21 Amazon Technologies, Inc. Display analysis using scanned images
US9307213B2 (en) 2012-11-05 2016-04-05 Nvidia Corporation Robust selection and weighting for gray patch automatic white balancing
GB2507576A (en) * 2012-11-05 2014-05-07 British Broadcasting Corp Focus detection
US9026553B2 (en) * 2012-11-29 2015-05-05 Unisys Corporation Data expanse viewer for database systems
WO2014145247A1 (en) 2013-03-15 2014-09-18 Olive Medical Corporation Calibration using distal cap
CA2906950A1 (en) 2013-03-15 2014-09-18 Olive Medical Corporation Comprehensive fixed pattern noise cancellation
JP2016519591A (ja) 2013-03-15 2016-07-07 オリーブ・メディカル・コーポレイションOlive Medical Corporation パルスカラー撮像システムにおける超解像度及び色運動アーチファクト補正
AU2014233464B2 (en) 2013-03-15 2018-11-01 DePuy Synthes Products, Inc. Scope sensing in a light controlled environment
AU2014233518C1 (en) 2013-03-15 2019-04-04 DePuy Synthes Products, Inc. Noise aware edge enhancement
EP2967300A4 (en) 2013-03-15 2016-11-23 Olive Medical Corp CONTROL OF THE INTEGRATED LIGHT ENERGY OF A LASER PULSE
US9756222B2 (en) 2013-06-26 2017-09-05 Nvidia Corporation Method and system for performing white balancing operations on captured images
US9826208B2 (en) 2013-06-26 2017-11-21 Nvidia Corporation Method and system for generating weights for use in white balancing an image
US9167706B2 (en) 2013-08-05 2015-10-20 Steven J. Holmstrom Electronic flight bag retention device
US10009549B2 (en) 2014-02-28 2018-06-26 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Imaging providing ratio pixel intensity
AU2015230978B2 (en) 2014-03-21 2020-01-23 DePuy Synthes Products, Inc. Card edge connector for an imaging sensor
US9396409B2 (en) 2014-09-29 2016-07-19 At&T Intellectual Property I, L.P. Object based image processing
US10262400B2 (en) 2014-10-31 2019-04-16 Huawei Technologies Co., Ltd. Image processing method and device using reprojection error values
JP6496940B2 (ja) * 2014-11-06 2019-04-10 ソニー株式会社 軸上色収差を有するレンズを含む撮像システム、内視鏡及び撮像方法
JP6465752B2 (ja) * 2015-05-29 2019-02-06 キヤノン株式会社 制御装置、制御方法、及びプログラム
WO2017026539A1 (ja) 2015-08-13 2017-02-16 Hoya株式会社 評価値計算装置及び電子内視鏡システム
CN106687023B (zh) 2015-08-13 2018-12-18 Hoya株式会社 评价值计算装置以及电子内窥镜系统
US9838646B2 (en) * 2015-09-24 2017-12-05 Cisco Technology, Inc. Attenuation of loudspeaker in microphone array
KR20190052089A (ko) * 2016-09-19 2019-05-15 인터디지털 브이씨 홀딩스 인코포레이티드 명시야 데이터를 사용하여 장면을 표현하는 포인트 클라우드를 재구성하기 위한 방법 및 디바이스
EP4254035A3 (en) * 2016-10-12 2023-12-06 Samsung Electronics Co., Ltd. Method, apparatus, and recording medium for processing image
CN110520691B (zh) * 2017-04-03 2021-09-10 三菱电机株式会社 映射图数据生成装置和方法
US10733262B2 (en) * 2017-10-05 2020-08-04 Adobe Inc. Attribute control for updating digital content in a digital medium environment
US10657118B2 (en) 2017-10-05 2020-05-19 Adobe Inc. Update basis for updating digital content in a digital medium environment
US11551257B2 (en) 2017-10-12 2023-01-10 Adobe Inc. Digital media environment for analysis of audience segments in a digital marketing campaign
US10685375B2 (en) 2017-10-12 2020-06-16 Adobe Inc. Digital media environment for analysis of components of content in a digital marketing campaign
US11544743B2 (en) 2017-10-16 2023-01-03 Adobe Inc. Digital content control based on shared machine learning properties
US10795647B2 (en) 2017-10-16 2020-10-06 Adobe, Inc. Application digital content control using an embedded machine learning module
GB2570278B (en) * 2017-10-31 2020-09-16 Cambium Networks Ltd Spectrum management for a point-to-multipoint wireless network
US10853766B2 (en) 2017-11-01 2020-12-01 Adobe Inc. Creative brief schema
US10991012B2 (en) 2017-11-01 2021-04-27 Adobe Inc. Creative brief-based content creation
US20190191974A1 (en) 2017-12-27 2019-06-27 Ethicon Llc Fluorescence imaging in a light deficient environment
CN108074241B (zh) * 2018-01-16 2021-10-22 深圳大学 目标图像的质量评分方法、装置、终端及存储介质
US11379725B2 (en) 2018-06-29 2022-07-05 International Business Machines Corporation Projectile extrapolation and sequence synthesis from video using convolution
JP7278096B2 (ja) * 2019-02-20 2023-05-19 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
US11389066B2 (en) 2019-06-20 2022-07-19 Cilag Gmbh International Noise aware edge enhancement in a pulsed hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US10979646B2 (en) 2019-06-20 2021-04-13 Ethicon Llc Fluorescence imaging with minimal area monolithic image sensor
US11221414B2 (en) 2019-06-20 2022-01-11 Cilag Gmbh International Laser mapping imaging with fixed pattern noise cancellation
US11716533B2 (en) 2019-06-20 2023-08-01 Cilag Gmbh International Image synchronization without input clock and data transmission clock in a pulsed fluorescence imaging system
US11288772B2 (en) 2019-06-20 2022-03-29 Cilag Gmbh International Super resolution and color motion artifact correction in a pulsed fluorescence imaging system
US11937784B2 (en) 2019-06-20 2024-03-26 Cilag Gmbh International Fluorescence imaging in a light deficient environment
US11096565B2 (en) 2019-06-20 2021-08-24 Cilag Gmbh International Driving light emissions according to a jitter specification in a hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US11700995B2 (en) 2019-06-20 2023-07-18 Cilag Gmbh International Speckle removal in a pulsed fluorescence imaging system
US11892403B2 (en) 2019-06-20 2024-02-06 Cilag Gmbh International Image synchronization without input clock and data transmission clock in a pulsed fluorescence imaging system
US11172810B2 (en) 2019-06-20 2021-11-16 Cilag Gmbh International Speckle removal in a pulsed laser mapping imaging system
US11758256B2 (en) 2019-06-20 2023-09-12 Cilag Gmbh International Fluorescence imaging in a light deficient environment
US11187657B2 (en) 2019-06-20 2021-11-30 Cilag Gmbh International Hyperspectral imaging with fixed pattern noise cancellation
US11617541B2 (en) 2019-06-20 2023-04-04 Cilag Gmbh International Optical fiber waveguide in an endoscopic system for fluorescence imaging
US11471055B2 (en) 2019-06-20 2022-10-18 Cilag Gmbh International Noise aware edge enhancement in a pulsed fluorescence imaging system
US11237270B2 (en) 2019-06-20 2022-02-01 Cilag Gmbh International Hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging with fixed pattern noise cancellation
US11550057B2 (en) 2019-06-20 2023-01-10 Cilag Gmbh International Offset illumination of a scene using multiple emitters in a fluorescence imaging system
US11925328B2 (en) 2019-06-20 2024-03-12 Cilag Gmbh International Noise aware edge enhancement in a pulsed hyperspectral imaging system
US10841504B1 (en) 2019-06-20 2020-11-17 Ethicon Llc Fluorescence imaging with minimal area monolithic image sensor
US11516387B2 (en) 2019-06-20 2022-11-29 Cilag Gmbh International Image synchronization without input clock and data transmission clock in a pulsed hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US11412920B2 (en) 2019-06-20 2022-08-16 Cilag Gmbh International Speckle removal in a pulsed fluorescence imaging system
US11233960B2 (en) 2019-06-20 2022-01-25 Cilag Gmbh International Fluorescence imaging with fixed pattern noise cancellation
US11154188B2 (en) 2019-06-20 2021-10-26 Cilag Gmbh International Laser mapping imaging and videostroboscopy of vocal cords
US11280737B2 (en) 2019-06-20 2022-03-22 Cilag Gmbh International Super resolution and color motion artifact correction in a pulsed fluorescence imaging system
US11877065B2 (en) 2019-06-20 2024-01-16 Cilag Gmbh International Image rotation in an endoscopic hyperspectral imaging system
US11457154B2 (en) 2019-06-20 2022-09-27 Cilag Gmbh International Speckle removal in a pulsed hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US11531112B2 (en) 2019-06-20 2022-12-20 Cilag Gmbh International Offset illumination of a scene using multiple emitters in a hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US11931009B2 (en) 2019-06-20 2024-03-19 Cilag Gmbh International Offset illumination of a scene using multiple emitters in a hyperspectral imaging system
US10952619B2 (en) 2019-06-20 2021-03-23 Ethicon Llc Hyperspectral and fluorescence imaging and topology laser mapping with minimal area monolithic image sensor
US11265491B2 (en) 2019-06-20 2022-03-01 Cilag Gmbh International Fluorescence imaging with fixed pattern noise cancellation
US11540696B2 (en) 2019-06-20 2023-01-03 Cilag Gmbh International Noise aware edge enhancement in a pulsed fluorescence imaging system
US11674848B2 (en) 2019-06-20 2023-06-13 Cilag Gmbh International Wide dynamic range using a monochrome image sensor for hyperspectral imaging
US11134832B2 (en) 2019-06-20 2021-10-05 Cilag Gmbh International Image rotation in an endoscopic hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US11122968B2 (en) 2019-06-20 2021-09-21 Cilag Gmbh International Optical fiber waveguide in an endoscopic system for hyperspectral imaging
US11398011B2 (en) 2019-06-20 2022-07-26 Cilag Gmbh International Super resolution and color motion artifact correction in a pulsed laser mapping imaging system
US11716543B2 (en) 2019-06-20 2023-08-01 Cilag Gmbh International Wide dynamic range using a monochrome image sensor for fluorescence imaging
US11671691B2 (en) 2019-06-20 2023-06-06 Cilag Gmbh International Image rotation in an endoscopic laser mapping imaging system
US11294062B2 (en) 2019-06-20 2022-04-05 Cilag Gmbh International Dynamic range using a monochrome image sensor for hyperspectral and fluorescence imaging and topology laser mapping
US11624830B2 (en) 2019-06-20 2023-04-11 Cilag Gmbh International Wide dynamic range using a monochrome image sensor for laser mapping imaging
US11432706B2 (en) 2019-06-20 2022-09-06 Cilag Gmbh International Hyperspectral imaging with minimal area monolithic image sensor
US11633089B2 (en) 2019-06-20 2023-04-25 Cilag Gmbh International Fluorescence imaging with minimal area monolithic image sensor
US11240426B2 (en) 2019-06-20 2022-02-01 Cilag Gmbh International Pulsed illumination in a hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US11533417B2 (en) 2019-06-20 2022-12-20 Cilag Gmbh International Laser scanning and tool tracking imaging in a light deficient environment
US11187658B2 (en) 2019-06-20 2021-11-30 Cilag Gmbh International Fluorescence imaging with fixed pattern noise cancellation
US11337596B2 (en) 2019-06-20 2022-05-24 Cilag Gmbh International Controlling integral energy of a laser pulse in a fluorescence imaging system
US11903563B2 (en) 2019-06-20 2024-02-20 Cilag Gmbh International Offset illumination of a scene using multiple emitters in a fluorescence imaging system
US11793399B2 (en) 2019-06-20 2023-10-24 Cilag Gmbh International Super resolution and color motion artifact correction in a pulsed hyperspectral imaging system
US11218645B2 (en) 2019-06-20 2022-01-04 Cilag Gmbh International Wide dynamic range using a monochrome image sensor for fluorescence imaging
US11622094B2 (en) 2019-06-20 2023-04-04 Cilag Gmbh International Wide dynamic range using a monochrome image sensor for fluorescence imaging
US11898909B2 (en) 2019-06-20 2024-02-13 Cilag Gmbh International Noise aware edge enhancement in a pulsed fluorescence imaging system
US11012599B2 (en) 2019-06-20 2021-05-18 Ethicon Llc Hyperspectral imaging in a light deficient environment
US11276148B2 (en) 2019-06-20 2022-03-15 Cilag Gmbh International Super resolution and color motion artifact correction in a pulsed fluorescence imaging system
US11172811B2 (en) 2019-06-20 2021-11-16 Cilag Gmbh International Image rotation in an endoscopic fluorescence imaging system
US11412152B2 (en) 2019-06-20 2022-08-09 Cilag Gmbh International Speckle removal in a pulsed hyperspectral imaging system
US11788963B2 (en) 2019-06-20 2023-10-17 Cilag Gmbh International Minimizing image sensor input/output in a pulsed fluorescence imaging system
US11375886B2 (en) 2019-06-20 2022-07-05 Cilag Gmbh International Optical fiber waveguide in an endoscopic system for laser mapping imaging
US11631202B2 (en) 2021-01-08 2023-04-18 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for obtaining and applying a vignette filter and grain layer
US11829239B2 (en) 2021-11-17 2023-11-28 Adobe Inc. Managing machine learning model reconstruction

Family Cites Families (80)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6080374A (ja) * 1983-10-11 1985-05-08 Hitachi Denshi Ltd テレビジヨンカメラ装置の撮像特性補正方法
FR2652695B1 (fr) * 1989-10-03 1993-04-16 Thomson Csf Procede et dispositif de visualisation d'images, a correction automatique de defauts par contre-reaction.
FR2661061B1 (fr) * 1990-04-11 1992-08-07 Multi Media Tech Procede et dispositif de modification de zone d'images.
US5047861A (en) * 1990-07-31 1991-09-10 Eastman Kodak Company Method and apparatus for pixel non-uniformity correction
US5157497A (en) * 1991-02-25 1992-10-20 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Method and apparatus for detecting and compensating for white shading errors in a digitized video signal
US5251271A (en) * 1991-10-21 1993-10-05 R. R. Donnelley & Sons Co. Method for automatic registration of digitized multi-plane images
JPH05176166A (ja) 1991-12-25 1993-07-13 Hitachi Ltd 色再現方法
DE69331719T2 (de) * 1992-06-19 2002-10-24 Agfa Gevaert Nv Verfahren und Vorrichtung zur Geräuschunterdrückung
US5905530A (en) * 1992-08-24 1999-05-18 Canon Kabushiki Kaisha Image pickup apparatus
US5323204A (en) * 1992-11-03 1994-06-21 Eastman Kodak Company Automatic optimization of photographic exposure parameters for non-standard display sizes and/or different focal length photographing modes through determination and utilization of extra system speed
US5461440A (en) * 1993-02-10 1995-10-24 Olympus Optical Co., Ltd. Photographing image correction system
US5353362A (en) * 1993-05-17 1994-10-04 Tucci Robert R Method of generation of two electromagnetic modes using squeezers
JPH0715631A (ja) * 1993-06-29 1995-01-17 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 画像信号雑音除去方法および装置
US5499057A (en) * 1993-08-27 1996-03-12 Sony Corporation Apparatus for producing a noise-reducded image signal from an input image signal
US5485568A (en) 1993-10-08 1996-01-16 Xerox Corporation Structured image (Sl) format for describing complex color raster images
EP0686945B1 (en) * 1994-05-26 2001-12-19 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus and method
US6334219B1 (en) * 1994-09-26 2001-12-25 Adc Telecommunications Inc. Channel selection for a hybrid fiber coax network
JPH08116490A (ja) * 1994-10-14 1996-05-07 Olympus Optical Co Ltd 画像処理装置
KR100203239B1 (ko) * 1995-02-16 1999-06-15 윤종용 화이트쉐이딩 보정방법 및 장치
US5606365A (en) * 1995-03-28 1997-02-25 Eastman Kodak Company Interactive camera for network processing of captured images
US5694484A (en) * 1995-05-15 1997-12-02 Polaroid Corporation System and method for automatically processing image data to provide images of optimal perceptual quality
JPH0998299A (ja) 1995-10-02 1997-04-08 Canon Inc 画像処理装置及び方法
JP3409541B2 (ja) 1995-11-14 2003-05-26 三菱電機株式会社 色補正方法及び色補正装置並びに色補正応用装置及びカラー画像システム
AU714853B2 (en) * 1995-12-19 2000-01-13 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Job scheduling for instruction processor
US5696850A (en) * 1995-12-21 1997-12-09 Eastman Kodak Company Automatic image sharpening in an electronic imaging system
JPH09214807A (ja) * 1996-01-31 1997-08-15 Canon Inc 画像処理装置および画像処理方法
JP3950188B2 (ja) * 1996-02-27 2007-07-25 株式会社リコー 画像歪み補正用パラメータ決定方法及び撮像装置
JPH1083024A (ja) 1996-09-09 1998-03-31 Fuji Photo Film Co Ltd カメラ及びプリンタ
JP3791635B2 (ja) * 1996-10-22 2006-06-28 富士写真フイルム株式会社 画像再生方法、画像再生装置、画像処理方法および画像処理装置
US6173087B1 (en) * 1996-11-13 2001-01-09 Sarnoff Corporation Multi-view image registration with application to mosaicing and lens distortion correction
US6100925A (en) 1996-11-27 2000-08-08 Princeton Video Image, Inc. Image insertion in video streams using a combination of physical sensors and pattern recognition
US6094221A (en) * 1997-01-02 2000-07-25 Andersion; Eric C. System and method for using a scripting language to set digital camera device features
JPH10226139A (ja) * 1997-02-14 1998-08-25 Canon Inc 画像形成システム及び画像形成装置及び媒体
US6249315B1 (en) * 1997-03-24 2001-06-19 Jack M. Holm Strategy for pictorial digital image processing
US6222583B1 (en) 1997-03-27 2001-04-24 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Device and system for labeling sight images
JP3225882B2 (ja) 1997-03-27 2001-11-05 日本電信電話株式会社 景観ラベリングシステム
US5990935A (en) * 1997-04-04 1999-11-23 Evans & Sutherland Computer Corporation Method for measuring camera and lens properties for camera tracking
JPH10319929A (ja) 1997-05-19 1998-12-04 Matsushita Electric Ind Co Ltd 表示装置
JP3911354B2 (ja) * 1997-09-02 2007-05-09 大日本スクリーン製造株式会社 画像処理方法および装置、並びにその処理を実行するためのプログラムを記録した記録媒体
JPH11146308A (ja) 1997-11-13 1999-05-28 Fuji Photo Film Co Ltd 画像情報記録装置および画像プリントシステム
US6493028B1 (en) 1997-11-26 2002-12-10 Flashpoint Technology, Inc. Method and system for extending the available image file formats in an image capture device
DE19855885A1 (de) * 1997-12-04 1999-08-05 Fuji Photo Film Co Ltd Bildverarbeitungsverfahren und -vorrichtung
US6069982A (en) * 1997-12-23 2000-05-30 Polaroid Corporation Estimation of frequency dependence and grey-level dependence of noise in an image
JPH11220687A (ja) * 1998-01-30 1999-08-10 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理方法および装置
US6381375B1 (en) * 1998-02-20 2002-04-30 Cognex Corporation Methods and apparatus for generating a projection of an image
DE19812028A1 (de) * 1998-03-19 1999-09-23 Heidelberger Druckmasch Ag Verfahren zur Koordinatenumrechnung von Bilddaten mit zufälligem Offset der Bildpunkte
JP3926918B2 (ja) 1998-03-20 2007-06-06 富士通株式会社 画像補正処理装置及びそのプログラム記録媒体
US6603885B1 (en) * 1998-04-30 2003-08-05 Fuji Photo Film Co., Ltd. Image processing method and apparatus
JP4338155B2 (ja) 1998-06-12 2009-10-07 キヤノン株式会社 画像処理装置及びその方法、コンピュータ可読メモリ
JP4187830B2 (ja) 1998-07-03 2008-11-26 東芝医用システムエンジニアリング株式会社 医用画像合成装置
DE69913534T2 (de) * 1998-07-15 2004-09-30 Kodak Polychrome Graphics Llc, Norwalk Verfahren und vorrichtung zur bilderzeugung
JP4095184B2 (ja) 1998-10-29 2008-06-04 キヤノン株式会社 画像処理装置及びその方法
JP2000165647A (ja) * 1998-11-26 2000-06-16 Seiko Epson Corp 画像データ処理方法および画像データ印刷装置並びに画像データ処理プログラムを記録した記録媒体
JP4154053B2 (ja) * 1998-12-25 2008-09-24 キヤノン株式会社 画像記録・再生システム、画像記録装置及び画像再生装置
US6538691B1 (en) * 1999-01-21 2003-03-25 Intel Corporation Software correction of image distortion in digital cameras
JP4072302B2 (ja) * 1999-04-13 2008-04-09 キヤノン株式会社 データ処理方法及び装置及び記憶媒体
US6856427B1 (en) * 1999-05-20 2005-02-15 Eastman Kodak Company System for printing correct exposure in a rendered digital image
US6693668B1 (en) * 1999-06-04 2004-02-17 Canon Kabushiki Kaisha Self-diagnostic image sensor
US6470151B1 (en) * 1999-06-22 2002-10-22 Canon Kabushiki Kaisha Camera, image correcting apparatus, image correcting system, image correcting method, and computer program product providing the image correcting method
US6707950B1 (en) * 1999-06-22 2004-03-16 Eastman Kodak Company Method for modification of non-image data in an image processing chain
JP2001016449A (ja) 1999-06-25 2001-01-19 Ricoh Co Ltd 画像入力装置
US6633408B1 (en) 1999-06-29 2003-10-14 Kodak Polychrome Graphics, Llc Spectral modeling of photographic printing based on dye concentration
DE20080319U1 (de) 1999-06-30 2002-05-16 Logitech Inc Videokamera, bei der die Hauptfunktionen in der Hauptrechnersoftware implementiert werden
JP4822571B2 (ja) * 1999-08-03 2011-11-24 キヤノン株式会社 デジタルx線撮影システム及び方法
DE19943183A1 (de) * 1999-09-09 2001-03-15 Heimann Systems Gmbh & Co Verfahren zur Farbanpassung eines Bildes, insbesondere eines Röntgenbildes
JP2001094848A (ja) 1999-09-20 2001-04-06 Canon Inc モニター付カメラ
EP1248940A1 (en) 1999-11-12 2002-10-16 Go Sensors, L.L.C. Methods and apparatus for measuring orientation and distance
US6809837B1 (en) 1999-11-29 2004-10-26 Xerox Corporation On-line model prediction and calibration system for a dynamically varying color reproduction device
KR100414083B1 (ko) * 1999-12-18 2004-01-07 엘지전자 주식회사 영상왜곡 보정방법 및 이를 이용한 영상표시기기
US6816625B2 (en) * 2000-08-16 2004-11-09 Lewis Jr Clarence A Distortion free image capture system and method
JP3429280B2 (ja) * 2000-09-05 2003-07-22 理化学研究所 画像のレンズ歪みの補正方法
JP4399133B2 (ja) * 2000-09-08 2010-01-13 カシオ計算機株式会社 撮影条件提供装置、撮影条件設定システム、撮影条件提供方法
US6956966B2 (en) * 2001-04-03 2005-10-18 Electronics For Imaging, Inc. Method and apparatus for automated image correction for digital image acquisition
KR100940148B1 (ko) * 2001-07-12 2010-02-03 도 랩스 디지털 영상을 그 잡음을 고려하여 수정하기 위한 방법 및시스템
DE60218317T2 (de) * 2001-07-12 2008-01-03 Do Labs Verfahren und system zur herstellung von auf geometrischen verzerrungen bezogenen formatierten informationen
FR2827459B1 (fr) * 2001-07-12 2004-10-29 Poseidon Procede et systeme pour fournir a des logiciels de traitement d'image des informations formatees liees aux caracteristiques des appareils de capture d'image et/ou des moyens de restitution d'image
US6873727B2 (en) * 2001-07-23 2005-03-29 Hewlett-Packard Development Company, L.P. System for setting image characteristics using embedded camera tag information
FR2895102B1 (fr) 2005-12-19 2012-12-07 Dxo Labs Procede pour traiter un objet dans une plateforme a processeur(s) et memoire(s) et plateforme utilisant le procede
FR2895104A1 (fr) 2005-12-19 2007-06-22 Dxo Labs Sa Procede pour fournir des donnees a un moyen de traitement numerique
FR2895103B1 (fr) 2005-12-19 2008-02-22 Dxo Labs Sa Procede et systeme de traitement de donnees numeriques

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Publication number Publication date
WO2003007240A1 (fr) 2003-01-23
ATE497224T1 (de) 2011-02-15
US20040247196A1 (en) 2004-12-09
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EP1415275A1 (fr) 2004-05-06
AU2002317902A1 (en) 2003-01-29
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JP4614657B2 (ja) 2011-01-19
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CN1316427C (zh) 2007-05-16
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KR100879832B1 (ko) 2009-01-22
JP4367757B2 (ja) 2009-11-18
WO2003007243A2 (fr) 2003-01-23
WO2003007241A1 (fr) 2003-01-23
JP4452497B2 (ja) 2010-04-21
US20040218803A1 (en) 2004-11-04
US7343040B2 (en) 2008-03-11
CA2453423C (fr) 2014-10-14
JP2004535128A (ja) 2004-11-18
EP1415275B1 (fr) 2008-07-02
EP1442425A1 (fr) 2004-08-04
JP2005509333A (ja) 2005-04-07
WO2003007239A1 (fr) 2003-01-23
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US20040252906A1 (en) 2004-12-16
JP4295612B2 (ja) 2009-07-15
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US20110085740A1 (en) 2011-04-14
EP2015247A2 (fr) 2009-01-14
US7346221B2 (en) 2008-03-18
DE60207417D1 (de) 2005-12-22
EP1410331A2 (fr) 2004-04-21
CN1305006C (zh) 2007-03-14
CN1316426C (zh) 2007-05-16
EP1444651A2 (fr) 2004-08-11
CN1526116A (zh) 2004-09-01
CN1305010C (zh) 2007-03-14
US20140099042A1 (en) 2014-04-10
EP1444651B1 (fr) 2009-10-28
EP1410327B1 (fr) 2005-11-16
DE60234207D1 (de) 2009-12-10
US8675980B2 (en) 2014-03-18
ES2253542T3 (es) 2006-06-01
ES2311061T3 (es) 2009-02-01
AU2002317219A1 (en) 2003-01-29
ATE447216T1 (de) 2009-11-15
US20050002586A1 (en) 2005-01-06
AU2002317900A1 (en) 2003-01-29
WO2003007236A2 (fr) 2003-01-23
DE60239061D1 (de) 2011-03-10
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JP2004534341A (ja) 2004-11-11
JP4020262B2 (ja) 2007-12-12
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CN1535448A (zh) 2004-10-06
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DE60207417T2 (de) 2006-08-10
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US20120308160A1 (en) 2012-12-06
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WO2003007242A2 (fr) 2003-01-23
JP2004537791A (ja) 2004-12-16
US20040234152A1 (en) 2004-11-25
US8559743B2 (en) 2013-10-15
KR100940147B1 (ko) 2010-02-03
ATE400040T1 (de) 2008-07-15
US7760955B2 (en) 2010-07-20
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CN1273931C (zh) 2006-09-06
KR20040043155A (ko) 2004-05-22

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