JP2004537791A - ノイズを考慮してデジタルイメージを修正する方法およびシステム - Google Patents
ノイズを考慮してデジタルイメージを修正する方法およびシステム Download PDFInfo
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Abstract
Description
【0001】
本発明は、ノイズを考慮してデジタルイメージを修正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、機器連鎖の欠陥に関係するデジタルイメージおよび書式付き情報から変換イメージを計算する方法に関する。
【課題を解決するための手段】
【0004】
機器連鎖は、画像取込機器および/またはイメージ復元機器を含む。機器連鎖は、少なくとも1つの機器を含む。この方法は、書式付き情報および/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。これ以降、この特性データを特性ノイズデータと呼ぶ。
【0005】
また、技術的特徴の組み合わせから、変換イメージに、後で使用するにあたって目に見える、あるいはわずらわしい欠陥、特にノイズに関する欠陥がない。
【0006】
イメージに応じて変わるノイズの推定については、
本発明によれば、この方法はさらに、特性ノイズデータを判別する段階として、
− 特に機器連鎖の機器および/または書式付き情報に応じて、デジタルイメージ上の分析ゾーンを選択する段階、
− 分析ゾーン上で局所的な明度変動を計算する段階、
− 一組の分析ゾーン上の局所変動発生の統計量計算結果に応じて特性ノイズデータを推論する段階を含むのが好ましい。
【0007】
イメージからのノイズの推定、および明度変動のヒストグラムについては、
本発明によれば、この方法はさらに、特性ノイズデータを推論する段階として、
− 局所的明度変動の発生ヒストグラムを構成する段階、
− ヒストグラム上で、第1の局所的な最大値の前に配置される部分の少なくとも一部を、この最大値を含めて選択する段階を含むのが好ましい。
【0008】
そこで、技術的特徴の組み合わせから、ノイズに関係する局所的な明度変動が得られる。
【0009】
イメージからのノイズの推定、および明度に応じて変化するノイズについては、
本発明により、この方法はさらに、デジタルイメージ上の分析ゾーンを選択するために、平均明度に応じて分析ゾーンを分類し、クラスを得る段階を含むのが好ましい。この方法はさらに、
− 同じクラスに属す分析ゾーンに関して特性ノイズデータを推論する段階、
− 各クラスについて先行する段階を繰り返す段階を含む。
【0010】
そこで、技術的特徴の組み合わせから、明度に応じて変化する特性ノイズデータが得られる。
【0011】
特性ノイズデータを含む書式付き情報については、
本発明によれば、書式付き情報は特性ノイズデータを含むのが好ましい。
【0012】
クリッピング−課題については、
本発明によれば、この方法はさらに、中間デジタルイメージを構成するために変換アルゴリズムを使用する段階を含むのが好ましい。このアルゴリズムには、デジタルイメージに目的の修正を加えられるという利点があるが、中間デジタルイメージのノイズが増えるという欠点がある。
【0013】
クリッピング−解決については、
本発明によれば、デジタルイメージから得られた中間デジタルイメージから変換されたイメージを計算するために、この方法ではさらに、デジタルイメージの明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 中間デジタルイメージの1点の明度、
− デジタルイメージの対応する点の回りのゾーンの明度、
− 特性ノイズデータを引数とする関数を使用する段階を含むのが好ましい。
【0014】
技術的特徴の組み合わせから、目的の特性および制御されたノイズレベルを示す変換されたイメージが得られる。
【0015】
本発明によれば、中間デジタルイメージはデジタルイメージで構成されるのが好ましい。
【0016】
スミアリング補正については、
本発明によれば、この方法は、スミアリングの全部または一部に関して補正された変換イメージを計算するように特に設計されているのが好ましい。この方法は、さらに、
− デジタルイメージ内の補正するイメージゾーンを選択する段階、
− このようにして選択された補正すべきイメージゾーン毎に、書式付き情報および特性ノイズデータに基づいてエンハンスメントプロファイルを構成する段階、
− エンハンスメントプロファイルに応じて、このようにして選択された補正すべき各イメージゾーンを補正し、変換されたイメージゾーンを取得する段階、
− 変換されたイメージゾーンを組み合わせて、デジタルイメージの変換されたイメージを取得する段階を含む。
【0017】
こうして、技術的特徴の組み合わせから、スミアリング修正された変換イメージが得られる。
【0018】
エンハンスメントプロファイルの計算については、
本発明によれば、書式付き情報を使用することで、補正するイメージゾーン毎に、補正すべきイメージゾーンに関係する基底でイメージ表現および基準表現を判別することが可能であることが好ましい。
【0019】
この方法は、書式付き情報およびノイズからエンハンスメントプロファイルを構成するために、さらに、
− 場合に応じてノイズを考慮しながら、イメージ表現および基準表現からプロファイルを判別する段階、
− イメージ表現からプロファイルに渡すことができるパラメータ化演算子を判別する段階を含む。
【0020】
パラメータ化演算子の一組のパラメータ値により、エンハンスメントプロファイルPRが構成される。
【0021】
エンハンスメントプロファイルに基づくスミアリングの補正については、
本発明によれば、この方法はさらに、エンハンスメントプロファイルに応じて補正すべき各イメージゾーンを補正する段階として、
− 少なくとも一部は基底において、補正すべきイメージゾーンを表現する段階、
− 先行する段階の終わりに得られた表現にパラメータ化演算子を適用し、補正すべきイメージゾーンの補正された表現を取得する段階、
− 補正すべきイメージゾーンの表現を補正すべきイメージゾーンの補正された表現で置き換えて、変換されたイメージゾーンを取得する段階を含むのが好ましい。
【0022】
スミアリングの場合のクリッピングについては、
本発明によれば、この方法はさらに、変換されたイメージからノイズレベルが制御されているイメージを計算し、その計算のために、デジタルイメージの明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 変換されたデジタルイメージの1点の明度、
− デジタルイメージの対応する点の回りのゾーンの明度、
− 特性ノイズデータを引数とする関数を使用する段階を含むのが好ましい。
【0023】
そこで、技術的特徴の組み合わせから、ノイズレベルが制御されているスミアリング修正されたイメージが得られる。
【0024】
ノイズおよび/またはスミアリングに影響を及ぼす可変特性については、
書式付き情報は、デジタルイメージに依存する可変特性、特にデジタルイメージのサイズの値に依存することがある。この場合、本発明により、この方法はさらに、デジタルイメージの可変特性の1つまたは複数の値を決定する段階を含むのが好ましい。
【0025】
したがって、デジタルイメージに依存する可変特性に依存する特性ノイズデータを含む書式付き情報にこの方法を使用することは、可変特性に依存しない特性ノイズデータにこの方法を使用することに帰着する。
【0026】
復元機器の場合のダイナミックレンジの低減については、
本発明によれば、この方法は、デジタルイメージと、少なくとも1つのイメージ復元機器を含む機器連鎖の欠陥に関係する書式付き情報から変換されたイメージを計算するように特に設計されていることが好ましい。復元機器はダイナミックレンジを持つ。変換されたイメージもダイナミックレンジを持つ。この方法はさらに、変換されたイメージのダイナミックレンジを前記復元機器のダイナミックレンジに適合させる段階を含む。この技術的特徴の組み合わせから、復元機器による変換されたイメージの復元は高い周波数の増大を示す。さらに、技術的な特徴の組み合わせから、復元機器がキャラクタのイメージを復元する際のスミアリングはわずかである。
【0027】
多色ノイズおよび/またはスミアリングの補正については、
本発明は、複数の色平面からなるデジタルイメージの場合に適用可能である。応用では、本発明による方法を各色平面に適用する。このようにして、変換されたイメージがデジタルイメージから得られる。技術的特徴の組み合わせから、変換されたイメージは目的の特性および制御されたノイズレベルを示す。
【0028】
システムについては、
本発明は、機器連鎖の欠陥に関係するデジタルイメージおよび書式付き情報から変換イメージを計算するシステムに関する。機器連鎖は、画像取込機器および/またはイメージ復元機器を含む。機器連鎖は、少なくとも1つの機器を含む。このシステムは、書式付き情報および/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データ処理手段を備える。これ以降、この特性データを特性ノイズデータと呼ぶ。
【0029】
変換されたイメージは、後で使用するにあたって目に見える、あるいはわずらわしい欠陥、特にノイズに関する欠陥を示さない。
【0030】
イメージに応じて変わるノイズの推定については、
本発明によれば、特性ノイズデータを判別するデータ処理手段は、
− 特に機器連鎖の機器および/または書式付き情報に応じて、デジタルイメージ上の分析ゾーンを選択する選択手段、
− 分析ゾーン上で局所的な明度変動を計算する計算手段、
− 一組の分析ゾーン上の局所変動発生の統計量計算結果に応じて特性ノイズデータを推論する推論手段を備えるのが好ましい。
【0031】
イメージからのノイズの推定、および明度変動のヒストグラムについては、
本発明によれば、推論手段はさらに、
− 局所的明度変動の発生ヒストグラムを構成する手段、
− ヒストグラム上で、第1の局所的な最大値の前に配置される部分の少なくとも一部を、この最大値を含めて選択する選択手段を備えるのが好ましい。
【0032】
イメージからのノイズの推定、および明度に応じて変化するノイズについては、
本発明によれば、このシステムはさらに、デジタルイメージ上の分析ゾーンを選択するために、平均明度に応じて分析ゾーンを分類し、クラスを得る分類手段を備えるのが好ましい。このシステムはさらに、
− 同じクラスに属す分析ゾーンに関して特性ノイズデータを推論し、
− 各クラスについて先行する段階を繰り返すデータ処理手段を備える。
【0033】
特性ノイズデータを含む書式付き情報については、
本発明によれば、書式付き情報は特性ノイズデータを含むのが好ましい。
【0034】
クリッピング−課題については、
本発明によれば、このシステムはさらに、中間デジタルイメージを構成するために変換アルゴリズムを使用するデータ処理手段を備えるのが好ましい。このアルゴリズムには、デジタルイメージに目的の修正を加えられるという利点があるが、中間デジタルイメージのノイズが増えるという欠点がある。
【0035】
クリッピング−解決については、
本発明によれば、デジタルイメージから得られた中間デジタルイメージから変換されたイメージを計算するために、このシステムではさらに、デジタルイメージの明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 中間デジタルイメージの1点の明度、
− デジタルイメージの対応する点の回りのゾーンの明度、
− 特性ノイズデータを引数とする関数を使用する計算手段を備えるのが好ましい。
【0036】
本発明によれば、中間デジタルイメージはデジタルイメージで構成されるのが好ましい。
【0037】
スミアリング補正については、
本発明によれば、このシステムは、スミアリングの全部または一部に関して補正された変換イメージを計算するように特に設計されているのが好ましい。システムはさらに、
− デジタルイメージ内の補正するイメージゾーンを選択する選択手段、
− このようにして選択された補正すべきイメージゾーン毎に、書式付き情報および特性ノイズデータに基づいてエンハンスメントプロファイルを構成する計算手段を備える。
【0038】
このシステムはさらに、
− エンハンスメントプロファイルに応じて、このようにして選択された補正すべき各イメージゾーンを補正し、変換されたイメージゾーンを取得し、
− 変換されたイメージゾーンを組み合わせて、デジタルイメージの変換されたイメージを取得するデータ処理手段を備える。
【0039】
エンハンスメントプロファイルの計算については、
本発明によれば、書式付き情報を使用することで、補正するイメージゾーン毎に、補正すべきイメージゾーンに関係する基底でイメージ表現および基準表現を判別することが可能であることが好ましい。このシステムでは、書式付き情報およびノイズからエンハンスメントプロファイルを構成する計算手段は、さらに、
− 場合に応じてノイズを考慮しながら、イメージ表現および基準表現からのプロファイル、
− イメージ表現からプロファイルに渡すことができるパラメータ化演算子を判別する手段を備える。
【0040】
エンハンスメントプロファイルに基づくスミアリングの補正
本発明によれば、エンハンスメントプロファイルに応じて補正すべき各イメージゾーンを補正するデータ処理手段は、
− 少なくとも一部は基底において、補正すべきイメージゾーンを表現し、
− パラメータ化可能演算子を補正すべきイメージゾーンの表現に適用し、補正すべきイメージゾーンの補正された表現を取得し、
− 補正すべきイメージゾーンの表現を補正すべきイメージゾーンの補正された表現で置き換えて、変換されたイメージゾーンを取得する計算手段を備えるのが好ましい。
【0041】
スミアリングの場合のクリッピング
本発明によれば、このシステムはさらに、変換されたイメージからノイズレベルが制御されているイメージを計算し、その計算のために、デジタルイメージの明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 変換されたデジタルイメージの1点の明度、
− デジタルイメージの対応する点の回りのゾーンの明度、
− 特性ノイズデータを引数とする関数を使用する計算手段を備えるのが好ましい。
【0042】
ノイズおよび/またはスミアリングに影響を及ぼす可変特性
本発明によれば、書式付き情報は、デジタルイメージに依存する可変特性、特にデジタルイメージのサイズの値に依存するのが好ましい。このシステムはさらに、デジタルイメージの可変特性の1つまたは複数の値を判別する計算手段を備える。
【0043】
復元機器の場合のダイナミックレンジの低減については、
本発明によれば、このシステムは、デジタルイメージと、少なくとも1つのイメージ復元機器を含む機器連鎖の欠陥に関係する書式付き情報から変換されたイメージを計算するように特に設計されていることが好ましい。復元機器はダイナミックレンジを持つ。変換されたイメージもダイナミックレンジを持つ。このシステムはさらに、変換されたイメージのダイナミックレンジを復元機器のダイナミックレンジに適合させるデータ処理手段を備える。
【発明を実施するため最良の形態】
【0044】
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。
【0045】
機器については、
特に図10を参照して、機器P25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P25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、ウェブカム、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P25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P25は、1つの機器P25または複数の機器P25とみなすことができる。
【0046】
機器連鎖
特に図10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P25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。
【0047】
以下の例は、機器連鎖P3を構成するものである。
【0048】
− 単一機器P25、
− 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、
− エミュレーション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。
【0049】
欠陥については、
特に図10を参照して、欠陥P5の概念について説明する。機器P25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P25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、演色、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。
【0050】
デジタルイメージについては、
特に図10を参照して、デジタルイメージINUMの概念について説明する。デジタルイメージINUMは、機器P25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。デジタルイメージINUMは、機器連鎖P3の機器P25から生じる。デジタルイメージINUMは、機器連鎖P3の機器P25にアドレス指定される。より一般的には、デジタルイメージINUM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、デジタルイメージINUMはイメージ列の静止イメージとして定義される。
【0051】
書式付き情報については、
特に図10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P25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P25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を計算することができる。書式付き情報IFは、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して出力することができる。
【0052】
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 producing formatted information related to defects of at least one appliance of a chain,in particular blurring」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、機器連鎖の機器に関係する書式付き情報を出力する方法を説明している。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。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。機器では、イメージ(I)を取込または復元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。
【0053】
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 producing 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可能である。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、機器連鎖P3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、前記機器連鎖P3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/またはイメージ復元機器の欠陥を特徴付けるデータ、特に歪み特性を含む。
【0054】
本方法は、前記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。
【0055】
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。
【0056】
− 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。
【0057】
書式付き情報IFを生成するために、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、特に変数の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、後者が自社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。
【0058】
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P25によって取込、修正、または復元された、機器P25によって取込、修正、または復元されたイメージの欠陥P5に影響を及ぼすデジタルイメージINUM毎に異なり、特に、これは、
− 所定のデジタルイメージINUM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P25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P25の特性、
− 所定のデジタルイメージINUM内で可変である、局所的変数、例えば、必要ならばデジタルイメージINUMのゾーンに応じて異なるローカル処理を適用することを可能にする、イメージ内の座標、x、y、またはρ、θである。
【0059】
一方の機器P25から他方へ変えられるが、一方のデジタルイメージINUMから同じ機器P25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P25の焦点距離である。
【0060】
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。
【0061】
可変特性CCにより、特に以下のことが理解できる。
【0062】
− 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P25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P25のユーザーによって適用される他の調整、
− 機器P25の他の自動調整、
− 機器P25により実行される他の測定。
【0063】
可変特性値
可変特性値VCCの概念について説明する。可変特性値VCCは、指定イメージの取込、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。
【0064】
変換されたイメージの計算
デジタルイメージINUMは、イメージINUMの表面上に規則正しく分布するピクセルPX−num.1からPX−num.nとして定義された一組のイメージ要素を含む。図1では、これらのピクセルの形状は正方形であるが、円形や六角形など他の形状でもよく、画像取込および復元を行う機器でイメージを伝送するように設計されている表面のスタイルに依存する。さらに、図1では、ピクセルは、連結されているものとして示されているが、実際には、一般的にピクセル間にある程度の間隔が存在する。任意の点Px−numでの関連する明度はvx−numである。
【0065】
中間イメージI−Intは、イメージINUMと類似の一組のピクセルを含むが、必ずしもそのように、中間ピクセルPx−int.1〜Px−int.nとして定義されるわけではない。それぞれの中間ピクセルは、中間位置Px−intおよび中間値vx−intにより特徴付けられる。
【0066】
変換されたイメージI−Transfはさらに、変換されたピクセルPX−tr.1〜PX−tr.nとして定義された一組のピクセルを含む。変換されたそれぞれのピクセルは、変換された位置Px−trおよび変換された値vx−trにより特徴付けられる。
【0067】
変換されたイメージは、変換をイメージINUMに適用することによって得られる補正または修正イメージである。この変換は、測光的変換でよいが、計算に、
− イメージINUM、
− INUM内の特性ノイズデータDcB、
− イメージI−Int、
− 例えば、使用される機器の欠陥および/またはイメージに導入される特性を考慮する書式付き情報を取り込むことにより実行される。
【0068】
書式付き情報は、限られた数の変換されたピクセルに関係づけられること、および/またはイメージに依存する可変特性(焦点距離、焦点合わせ、口径など)の値を組み込むことができることに注意されたい。この場合、例えば、可変特性を備えていない機器の書式付き情報などの単純な書式付き情報に帰着するように補間により実行される補助段階が存在してもよく、したがって、特に可変焦点距離を持つ機器のケースは固定焦点距離を持つ機器のケースに帰着する。
【0069】
書式付き情報は、イメージに応じて限られた数の変換されたピクセルおよび/または可変特性の値に関係づけられることに注意されたい。この場合、例えば、補間により、実行される補助段階を含めることが可能である。関数x’,y’=f(x,y,t)、tを可変特性(焦点距離など)とした場合、書式付き情報は、限られた数の値(xi,yi,ti,f(xi,yi,ti))で構成することができる。そこで、測定点と異なるx、y、tの他の値について近似値を計算する必要がある。この近似は、単純な補間手法を利用するか、または目的の最終精度に応じて高い順位または低い順位を持つパラメータ化可能モデル(多項式、スプライン、ベジエ関数)を使用して適用することができる。似た形式で、tをベクトルとし、複数の可変特性(焦点距離、焦点合わせ、ズームなど)を含めることもできる。
【0070】
ノイズおよび/またはスミアリングの場合、書式付き情報は、必要ならば、機器および/または機器連鎖に関係するノイズおよび/またはスミアリングを、デバイスの可変パラメータの一組の組み合わせについて、特に特別な表現基底内の欠陥の特性プロファイル、特にフーリエ変換、ウェーブレット変換などの周波数表現を利用することにより特徴付けることができるベクトルで構成することもできる。実際、当業者であれば、周波数表現はノイズおよび/またはスミアリングに関係する物理的現象の表現に適したコンパクトな表現範囲であることは周知のことである。
【0071】
さらに、機器連鎖P3の複数の機器P25に関係する書式付き情報IFを組み合わせて、前記複数の機器P25の欠陥を示す仮想機器に関係する書式付き情報を取得することが可能であり、それにより、1つの段階で、前記複数の機器P25すべてについてイメージINUMから変換されたイメージI−Transfを計算することが可能になり、前記計算は本発明による方法を各機器P25に連続して適用した場合に比べて高速化され、フーリエ変換などの周波数表現の例においては、前記組み合わせを、例えば、乗算により各機器の欠陥の特性プロファイルから累積的に得ることができる。
【0072】
書式付き情報に、予備段階で調査した、使用される機器に関係するデータだけでなく、撮影時に機器の調整に関する詳細(焦点距離、焦点合わせ、口径、速度、フラッシュなど)を供給することができるExifまたはその他の形式のスタイルのすべての情報も含めることができる。
【0073】
デジタルイメージINUMは、例えば、黒の背景色に白の正方形の単色イメージの取込を表すと仮定する。図2は、イメージINUMの1本の線の輝度を示す。ノイズおよび/またはスミアリングは取込および/または復元連鎖で発生するので、理想的プロファイル(階段波の1つの段)が変形される。本発明の方法では、とりわけ目的の最終精度に応じて近似を取り込む計算手段CAPPを使用して、変換されたイメージI−Transf上で、各点px−trでの明度値vx−trが近似値の範囲内で効果的に補正される正方形を得ることができる。
【0074】
アルゴリズムCAPPを適用すると、ノイズおよび/またはスミアリングの場合に、オリジナルのイメージINUMは完全なあるいは準完全なイメージに帰着することに注意されたい。また同じアルゴリズムを使用して、イメージINUMを他のイメージに帰着させ、たとえ違った方法でも変形させることができ、知られている種類のイメージノイズおよび/またはスミアリング(逆ノイズ効果など)によく似たイメージを出力することができる。また同じ方法により、イメージINUMを(図2のように、黒の背景色上に白の正方形という意味で)完全とはいえないが観察者の目には最適に見えるイメージに帰着させることができ、人間の目の知覚の欠陥を必要に応じて補正することができる。
【0075】
ノイズの推定
いくつかの種類の機器APP、特に画像取込では、書式付き情報から特性ノイズデータDcBを推論することが可能である。例えば、これは特に、利得、ISOなど、ノイズに影響を及ぼす可変特性の詳細を判別するために使用する機器のケースである。ノイズとこれらの特性との依存関係を、特に多項式関数を使用して、書式付き情報に入力する。
【0076】
特性ノイズデータを書式付き情報から直接的または間接的に推論できない限り、これらの特性データを推論する必要がある。そこで、本発明の意味の範囲において、イメージINUMに関係する特性ノイズデータDcBを出力できる実施例について説明する。
【0077】
イメージINUMを、必ずしも連結されていない、場合によっては交差することもある、一連の分析ゾーン(ZAN)に細分する。図3は、細分の例の図である。分析ゾーンZANは、任意の形状でよく、必ずしも、前記分析ゾーンZANに記述されている点すべてを分析する必要はない。サイズ3×3または5×5ピクセルの正方形のウィンドウなどの各分析ゾーンZANでは、この方法により、局所的な明度変動(VLL)の測定を行う。その後、すべての分析ゾーンZANに対する局所的な明度変動の一組の測定結果を統計分析し、イメージINUMに関係する1つまたは複数の特性ノイズデータDcBを出力する。
【0078】
局所的な明度変動VLLの測定例は、分析ゾーンZAN上で、一組の点の間の最大明度偏差を計算することにより得られる。図4aでは、VLLの値は29であり、ゾーンの2つのピクセルの間の最大偏差を表す。他の方法として、明度変動に関する分布の標準偏差を計算する方法もある。
【0079】
変動の発生頻度のヒストグラムを作成することにより局所的な明度変動VLLの一組の測定結果を統計的に分析することができる。図4bに例が示されているこのようなヒストグラムでは、横座標はノイズ測定の精度に応じた明度偏差VLLの量子化を表す。縦座標は、分析ゾーンZANの総発生件数を表し、値VLLを与える。実施例では、局所的明度変動の測定から値50が得られた22個の分析ゾーンZANがあった。
【0080】
小さな分析ゾーン上で明度は異なるが均質の明度を持つランダム分布パターンを含む景色などの自然のイメージに対するこのヒストグラムのプロファイルには、第1の局所的な最大値の前に置かれている特性ゾーンが含まれる(図4b、4c)。自然のイメージに、照明が準一様であるサイズ(分析ゾーンZAN)の小さな多数のゾーンが含まれ、したがって、ヒストグラムの第1の局所的な最大値(横座標xmおよび縦座標fm)によりイメージINUMの平均ノイズが特徴付けられる。ノイズが非常に小さなイメージの場合、小さな明度偏差を示す測定結果VLLが多数あり、第1のモードの横座標は原点に近くなるが、それと対照的に、イメージに、連鎖の異なる機器から生じる多くのノイズが含まれる場合、理論上均質なゾーン上で実行された各測定VLLにより、高い値が発生し、ヒストグラムの第1のモードの横座標はずれて原点から離れる。
【0081】
イメージINUMの特性ノイズデータは、第1のモードまでのヒストグラムの一組の値からなる。図4cに示されているように、ノイズ特性からさらに合成情報を抽出する方法としては、平均ノイズ値BMを横座標xbであると定義する方法があり、ヒストグラム(xm)の原点と第1のモードの間に置かれ、縦座標がfmの数分の1(通常は半分)である。
【0082】
図5は、特性ノイズデータDcBの計算の他のバージョンを示している。分析ゾーンZANの分析のための類似の手順により、本発明では、局所的な明度変動VLLで、前記分析ゾーンZANにおける平均明度に関係する情報を同時に推定することができる。(例えば、ゾーン上の明度の横座標平均)さらに、この方法では、イメージ明度の量子化に応じて、明度スケールを線形または非線形な方法で細分するクラスを作成することができる。8ビットでの量子化では、最大クラス数は255であり、通常、明度細分に対し5から10クラス(C1..Cn)の範囲を使用する。この方法の実施例では、細分をイメージINUMの明度ヒストグラムに応じて選択することができる。各クラスに対して、VLLの累積発生頻度のヒストグラムが対応し、イメージINUMに含まれるノイズは明度の間隔により分析される。
【0083】
図5では、3つのクラスのノイズ特性の分析について分析ゾーンZANの3つの例が説明されている。ゾーンZAN−iでは、平均明度は5.8で、このゾーンはクラスC1に属し、VLLの測定(11に等しい)は、したがって、C1に関連するヒストグラムHC1内に累計される。平均明度の測定にかんがみて、それぞれクラスC2およびC3に属す分析ゾーンZAN−jおよびZAN−pに対し類似の手順が実行される。イメージINUMを構成するすべての分析ゾーンZANが分析されると、クラスと同じ数だけヒストグラムが得られる。前記の説明の類推から、ヒストグラムしたがってクラス毎に1つの特性値を抽出することが可能であり、したがってINUMの一組の特性ノイズデータDcB=[(C1,BM1),(C2,BM2),...,(Cn,BMn)]が構成される。
【0084】
クリッピング
ある点に関して、目的の修正を行う利点があるが、他方いくつかのゾーンでイメージノイズが増大するという欠点がある中間イメージが構成されるように、本発明の意味の範囲内でデジタルイメージINUMを考え、INUMに適用可能な変換も考える。以下の説明でわかるように、この変換は、スミアリングを減らす変換、コントラストを高める変換、イメージモザイクを作成するための変換、またはイメージINUMとI−Intとの間でノイズ特性を修正することができるその他の変換とすることが可能である。図6に示されている方法は、クリッピングと定義され、本発明の範囲内においてイメージの一部を取り出す操作であると考えられる。変換されたピクセルPx−tr−jの明度vx−trの計算には、
− ピクセルPx−num−jおよび点の回りの分析ゾーンZAN−j
− ピクセルPx−int−j、
− 特性ノイズデータDcBに関係する情報を必要とする。
【0085】
ゾーンZAN−jの平均明度および局所的な明度変動VLLの分析により、ノイズが属するクラスCjを判別し、ノイズBM−jのデータDcBを抽出することができる。一オプションにより、BM−jとVLLとの正規化された比Rjを計算することができる。図6に示されているように、Rjが1に近づく場合(局所的な明度変動VLLが実質的にBM−jと同じオーダーである場合、したがって測定されるのはノイズ)、変換されたピクセルPx−tr−jの明度vx−trがINUMのほとんどの部分について取られる。そこで、変換されたピクセルの明度値は、ピクセル明度vx−num、ピクセル明度vx−int、および特性ノイズデータの関数として表すことができる。
特別なケースとして、以下のルールがある。
【0086】
vx−tr=(Rj)vx−num+(1−Rj)vx−int
ただし、vx−numおよびvx−intはそれぞれ、Px−num−jおよびPx−int−jの明度を表す。反対のケース(局所的な明度変動VLLがBM−jに比べて大きく、したがって信号に対応する)では、比Rjは0に近づき、変換されたピクセルPx−tr−jの明度vx−trが中間イメージI−Intのほとんどの部分についてとられる。
【0087】
より一般的には、変換されたピクセルの明度値は、ピクセルの明度vx−numおよびその近傍、ピクセルの明度vx−intおよびその近傍、そして最後に特性ノイズデータの関数として表すことができる。
【0088】
したがって、例えば、INUMで測定したノイズに基づき後者において強いまたは弱いフィルタ処理を適用することにより中間イメージから変換されたイメージを推論することが可能である。
【0089】
この方法には、中間イメージにおいて、オリジナルのイメージINUMで分析したノイズが大きすぎてデータDcBによって特徴付けられるノイズの大域的統計調査の意味の範囲に収まらない点を除外することに関係する情報のみを取り出すという利点がある。
【0090】
クリッピング操作では、関係、特に線形または非線形変換をイメージINUMおよびI−Intの間の通路に適用することが可能であることがわかる。
【0091】
図3では、本発明によるシステムは、分析ゾーンの選択用のデバイスSZを含む。図6では、これはイメージINUMのピクセルPiから中間ピクセルを計算する計算デバイスMC1を備えている。さらに、計算デバイスdcbにより、特性ノイズデータDcBを計算し、係数Rjを供給することができる。計算デバイスMC2を使用することにより、デジタルおよび対応する中間ピクセルの値および係数Rjから変換されたピクセルの値、つまりその明度を計算することが可能である。
【0092】
スミアリング補正については、
スミアリングの全部または一部に関して補正された変換されたイメージを計算するように特に設計されている方法の実施例について説明する。この方法の説明は、図7aに示されているシステムの実施例に基づく。デジタルイメージINUMは、補正すべきイメージゾーンZICに細分される。これらのゾーンの集合はイメージINUM全体を覆い、場合にもよるが、必要ならばこれらのゾーンを重ねることで、エッジ効果という用語で当業者にはよく知られている摂動効果を低減することができる。スミアリングの欠陥のために補正され、変換されたイメージゾーンZIC*を作成する場合、以下のパラメータを必要とするプロセスを使用するが、引数としてこれらに限られるわけではない。
【0093】
− 画像取込および//または復元用の機器または機器連鎖の可変パラメータの値の撮影時の情報、
− ゾーンZICに属す各点Px−numでの明度、
− INUMの特性ノイズデータDcB、
− 必要ならばパラメータ化可能モデルによりあらかじめモデリングされている機器および/または機器連鎖のスミアリングのモデリングに関係する書式付き情報。
【0094】
指定された引数の構成(焦点距離、焦点合わせ、ズーム、口径など、DcB、ゾーンZIC)について、書式付き情報のパラメータ化可能モデルを使用して、イメージ表現RIおよび基準表現RRに関係する特性スミアリングプロファイルにアクセスすることができる。これらのプロファイルは、例えば、フーリエ変換、ウェーブレット変換などを使用して、特定の基底、特に周波数基底Bで表される。
【0095】
基底Bは暗黙であるか、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(INUM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。
【0096】
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INUMの成分のみを補正することが必要であろう。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。
【0097】
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INUM内に少数のピクセルが空間的に局在できるような支持を持つ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)。
【0098】
ゾーンZIC上の局所的な明度変動VLLを測定することで、INUMの特性ノイズデータDcBを使用して、係数Rjを計算することができる(デバイスdcb2)。この係数は、表現RIおよびRR(デバイスpr)に結合しており、ゾーンZICに関係する周波数ベースのエンハンスメントプロファイルPRを生成する。このプロファイルは、スミアリングの全部または一部を抑制するため、補正すべきゾーンZICに含まれる明度情報に関係する各周波数で適用する利得を示す。
【0099】
図7aは、周波数B(ZIC*)=B(ZIC)*PRの全部または一部に対してエンハンスメント関数を適用し、さらに逆変換により、変換されたイメージゾーンを見つけるために、基底B、特に適切な周波数基底B(ZIC)でゾーンZICを表すことが十分であることを示している。変換された一組のイメージゾーンを組み合わせて、スミアリング修正された変換されたイメージ(I−Transf ID)を取得する。この組み合わせにより、例えば、ZICを重ねる場合の解を、特にエッジ効果を制限するために適用することができる。
【0100】
前述のようにイメージ(I−Transf ID)の作成には、スミアリングの観点から必要な修正をイメージINUMに適用するという利点があるが、いくつかのゾーンにおけるノイズの増大という欠点がある(特に比較的一様なゾーンで)。
【0101】
本発明の方法の第2の使用例は、図7bに示されているシステムの実施例に基づく。これにより、ノイズレベルが制御されているスミアリング修正イメージ(I−Trans IDBC)を構成することができる。変換されたイメージ(I−Transf IDBC)の作成では、デバイスdcblおよびクリッピングデバイスを使用して、上述した図6のと似たクリッピング手順を使用する。このケースでは、図6で定義されているような中間イメージは、スミアリング修正イメージ(I−Trans ID)以外の何ものでもない。
【0102】
図8は、指定されたゾーンZICのエンハンスメントプロファイルPRをより正確に出力する動作を説明している。書式付きデータから抽出され、補正すべきイメージゾーンZICに関係するイメージ表現RIおよび基準表現RRは、撮影時に可変パラメータの指定された構成に関して取得および/または復元システムにって生じるスミアリングに特有のものである(焦点距離10mm、∞集束、口径f/2など)。これらの表現RRおよびRIは、以下の概念を表す。
【0103】
− RIは、デバイスによって生成されスミアリングが含まれる基準シーンのゾーンZICの周波数プロファイルである。
【0104】
− RRは、デバイスでスミアリングが発生しなかった場合に生成されるのと同じゾーンZICの最適な周波数プロファイルである。
【0105】
これら2つのプロファイルの間の比はRRを見つけるためにRIに適用する各周波数に対する利得を示すことがわかる。他方で、補正すべきゾーンZICが高ノイズレベルを含む場合に、RIとRRとの間の計算された利得を直接適用することにより、望ましくない挙動が特に高周波で発生する可能性があることもわかる。これらの現象は、当業者には、「リンギング」と定義されている明度発振の効果として知られている。本発明によれば、この方法では、RRとRIとの間で、分析ゾーンZIC内のノイズの関数として位置がパラメータ化されているプロファイルを推定する。
【0106】
図8aおよび8bは、本発明により生成することができるプロファイルPRの2つの例を示している。プロファイルRIとRRとの間の偏差は、デバイスに固有のスミアリングによって発生する周波数損失を示している。
【0107】
図8aは、ゾーンZIC内の高ノイズレベルのケースを取り扱い、RIとRRとの間で、この場合イメージ内のノイズに関係する情報を搬送する、高い周波数でその効果が小さくなるように(RHの終わりがRIと一致する)プロファイルRHを選択するようにすべきである。
【0108】
対照的に、図8bでは、ゾーンZIC内の非常に低いノイズレベルのケースを取り扱っており、したがって、プロファイルRIの高い周波数は信号を表し、もはやノイズを表さない。RIとRRとの間で、ゾーンZIC内の詳細の認識能力を高めるために、RHとRIとの間の利得が高い周波数であっても大きいままとなるようなプロファイルRHを選択するようにするとよい。
【0109】
いずれにせよ、RHはRRを超えることは許されず、デバイスの理想的プロファイルであるが、現実のデバイスによって構成することができるイメージに対応しない。前の説明を考慮すると、RIとRRとの間のプロファイルRHの曲線をパラメータ化する複数の関数を選択することができる。図8a、8bでは、表現RRとRIについて選択した表現基底はフーリエ基底である。極座標は、信号周波数を表し、縦座標は、フーリエ変換の係数の対数を表す。特にプロファイルRHの表現を計算するアプローチの1つは、低い周波数でプロファイルRRに接したままにし、その後(図8a、8b)、高い周波数を特徴とする端点までの直線を辿る方法である。
【0110】
すべての周波数について比RH/RIの計算によりすぐに周波数ベースのエンハンスメントプロファイルPRの構成を実行する。
【0111】
多色ノイズおよび/またはスミアリングの補正については、
本発明の方法は、カラーイメージの処理に適用することができる。イメージ処理ソフトウェアの観点からは、カラーイメージはイメージ内の基本色と同じ数のイメージ(または色平面)を含むものと考えられる。したがって、イメージIMrgbは3色平面Im−red、Im−green、Im−blueで構成されると考えられる。同様に、イメージI Mcmykは4色平面Im−cyan、Im−magenta、Im−yellow、Im−blackで構成されると考えられる。前述の方法では、各色平面は独立に処理され、変換された最終イメージの異なる色平面を再構成する、変換されたイメージが取得される。
【0112】
復元機器から上流にあるダイナミックレンジの低減については、
本発明の方法は、イメージI−RESTを作成するために知られているダイナミックレンジ(図9a)の復元手段を介して表示するように設計された変換デジタルイメージI−Transfの計算に適用可能である。プロジェクタなどのこのような復元手段では、本質的に、復元時にスミアリングが入り込むものであり、これは、例えば、図9bの階段状の遷移のプロファイルの減衰により明らかである。より好ましい復元を取得するために、投影されたイメージが理想的プロファイルに近いプロファイルを持つように、上流の変換されたイメージのダイナミックレンジを修正するようお勧めする(図9c)。ダイナミックレンジのこの修正は、変換されたイメージ(一般的に8ビット単位で)の量子化のせいで常に実現可能なわけではない。このような難題を緩和するために、この方法では、変換されたイメージの大域的ダイナミックレンジを低減することができる(イメージのコントラストが小さくなり、したがってエネルギーも小さくなる)。これに対し、イメージ(図9c)の許容可能なダイナミックレンジの範囲内に留めながら復元機器のスミアリングを考慮するために必要な変換を適用し、ランプタイプのプロジェクタ機器の場合、復元機器自体のエネルギー降下を補正し、例えば、ランプ(図9d)のエネルギーを増大させることにより量子化問題がなくなる(図9d)。技術的手段のこの組み合わせから、復元機器は、スミアリング詳細を減らしながらイメージ、特にキャラクタを復元することができる。
【0113】
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P25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。
【0114】
− 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。
【0115】
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P5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】
【0116】
【図1】デジタルイメージおよび中間イメージから計算された変換イメージを示す図である。
【図2】デジタルイメージの欠陥を示す図である。
【図3】デジタルイメージ上の分析ゾーンの選択を示す図である。
【図4a】分析ゾーン上の局所的な明度変動を示す図である。
【図4b】局所的な明度変動の発生ヒストグラムを示す図である。
【図4c】ヒストグラムの第1の局所的な最大値の前に置かれているヒストグラムの一部を示す図である。
【図5】平均明度に応じて分析ゾーンのクラスを示す図である。
【図6】デジタルイメージの明度の修正を示す図である。
【図7a】エンハンスメントプロファイルに応じて変わる変換されたイメージゾーンの補正を示す図である。
【図7b】ノイズレベルが制御されているスミアリング修正イメージの作成例を示す図である。
【図8a】ノイズからエンハンスメントプロファイルを構成する様子を示す図である。
【図8b】ノイズからエンハンスメントプロファイルを構成する様子を示す図である。
【図9a】変換されたイメージのダイナミックレンジを復元機器のダイナミックレンジに適合させる様子を示す図である。
【図9b】変換されたイメージのダイナミックレンジを復元機器のダイナミックレンジに適合させる様子を示す図である。
【図9c】変換されたイメージのダイナミックレンジを復元機器のダイナミックレンジに適合させる様子を示す図である。
【図9d】変換されたイメージのダイナミックレンジを復元機器のダイナミックレンジに適合させる様子を示す図である。
【図10】機器連鎖P3の機器P25の欠陥P5に関係する書式付き情報IFの図である。
Claims (29)
- デジタルイメージ(INUM)および機器連鎖(P3)の欠陥(P5)に関係する書式付き情報(IF)から変換されたイメージ(I−Transf)を計算する方法であって、前記機器連鎖(P3)は画像取込機器(P25)および/またはイメージ復元機器を含み、前記機器連鎖は少なくとも1つの機器を含み、前記方法は前記書式付き情報および/または前記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み、前記特性データはこれ以降、特性ノイズデータ(DcB)と呼ばれ、
前記変換されたイメージ(I−Transf)は、後で使用するにあたって目に見える、またはわずらわしい欠陥、特にノイズに関する欠陥を示さない方法。 - さらに、前記特性ノイズデータ(DcB)を判別する段階として、
− 特に機器連鎖の機器(P25)および/または書式付き情報(IF)に応じて、前記デジタルイメージ(INUM)上の分析ゾーン(ZAN)を選択する段階と、
− 前記分析ゾーン(ZAN)上で局所的な明度変動(VLL)を計算する段階と、
− 一組の前記分析ゾーン(ZAN)上の前記局所変動の発生の統計量計算結果に応じて前記特性ノイズデータ(DcB)を推論する段階を含む請求項1に記載の方法。 - さらに、前記特性ノイズデータ(DcB)を判別する段階として、
− 前記局所的明度変動(VLL)の発生ヒストグラム(HC1、HC2、HC3)を構成する段階と、
− 前記ヒストグラム上で、第1の局所的な最大値の前に配置される部分の少なくとも一部を、この最大値を含めて選択する段階を含み、
こうしてノイズに関係する局所的な明度変動(VLL)が得られる請求項2に記載の方法。 - さらに、前記デジタルイメージ(INUM)上の分析ゾーン(ZAN)を選択するために、平均明度に応じて前記分析ゾーンを分類し、クラス(C1、C2、C3)を取得する段階を含み、
さらに、
− 同じクラスに属す分析ゾーン(ZANi、ZANj、ZANp)に関して特性ノイズデータ(DcB)を推論する段階と、
− 各クラス(C1、C2、C3)について先行する段階を繰り返す段階を含み、
明度の関数としての特性ノイズデータ(DcB)を取得する請求項2から3のいずれか一項に記載の方法。 - 前記書式付き情報(IF)は、前記特性ノイズデータ(DcB)を含む請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
- さらに、中間デジタルイメージ(I−Int)を構成する変換アルゴリズムを使用する段階を含み、
前記アルゴリズムには、前記デジタルイメージ(INUM)に望む修正を加えられるという利点があるが、中間デジタルイメージ(I−Int)のノイズが増えるという欠点がある請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。 - 前記デジタルイメージ(INUM)から得られた前記中間デジタルイメージ(I−Int)から変換されたイメージ(I−Transf)を計算するために、さらに、デジタルイメージ(INUM)の明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 中間デジタルイメージの1点(px−int)の明度(vx−int)と、
− デジタルイメージの対応する点(px−num)の回りのゾーンの明度(vx−num)と、
− 特性ノイズデータ(DcB)を引数とする関数を使用する段階を含み、
目的の特性および制御されたノイズレベルを示す変換されたイメージ(I−Transf)が得られる請求項6に記載の方法。 - 前記中間デジタルイメージ(I−Int)が前記デジタルイメージ(INUM)で構成される請求項7に記載の方法。
- スミアリングの全部または一部について補正された変換イメージ(I−Transf ID)を計算するように特に設計されており、さらに、
− 前記デジタルイメージ(INUM)内の補正すべきイメージゾーン(ZIC)を選択する段階と、
− このようにして選択された補正すべきイメージゾーン(ZIC)毎に、前記書式付き情報(IF)および前記特性ノイズデータ(DcB)に基づいてエンハンスメントプロファイル(PR)を構成する段階と、
− 前記エンハンスメントプロファイル(PR)に応じて、このようにして選択された補正すべき各イメージゾーン(ZIC)を補正し、変換されたイメージゾーンを取得する段階と、
− 前記変換されたイメージゾーンを組み合わせて、前記デジタルイメージの前記変換されたイメージ(I−Transf ID)を取得する段階を含み、
スミアリング修正された変換イメージを得る請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。 - 前記書式付き情報(IF)により、補正すべきイメージゾーン(ZIC)毎に、補正すべきイメージゾーン(ZIC)に関係すると基底(B)内でイメージ表現(RI)および基準表現(RR)を判別することができ、書式付き情報(IF)およびノイズからエンハンスメントプロファイル(RR)を構成するために、さらに、
− 場合に応じてノイズを考慮しながら、前記イメージ表現(RI)および前記基準表現(RR)からプロファイルを判別する段階と、
− 前記イメージ表現(RI)から前記プロファイル(RH)に渡すことができるパラメータ化演算子を判別する段階を含み、
前記パラメータ化演算子の一組のパラメータの値により、前記エンハンスメントプロファイル(PR)が構成される請求項9に記載の方法。 - さらに、前記エンハンスメントプロファイル(RR)に応じて補正すべき各イメージゾーン(ZIC)を補正する段階として、
− 少なくとも一部は前記基底(B)において、補正すべき前記イメージゾーン(ZIC)を表現する段階と、
− 先行する段階の終わりに得られた前記表現に前記パラメータ化演算子を適用し、補正すべき前記イメージゾーン(ZIC)の補正された表現を取得する段階と、
− 補正すべき前記イメージゾーン(ZIC)の表現を補正すべき前記イメージゾーン(ZIC)の前記補正された表現で置き換えて、変換されたイメージゾーンを取得する段階を含む請求項10に記載の方法。 - さらに、前記変換されたイメージからノイズレベルが制御されているイメージ(I−Transf IDBC)を計算し、その計算のために、デジタルイメージの明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 変換されたデジタルイメージの1点の明度と、
− デジタルイメージの対応する点の回りのゾーンの明度と、
− 特性ノイズデータ(DcB)を引数とする関数を使用する段階を含み、
ノイズレベルが制御されているスミアリング修正イメージ(I−Transf IDBC)を得る請求項9から11のいずれか一項に記載の方法。 - 前記書式付き情報はデジタルイメージに依存する可変特性の値、特に前記デジタルイメージのサイズに依存し、さらに、前記のデジタルイメージに関して前記可変特性の1つまたは複数の値を判別する段階を含む請求項1から12のいずれか一項に記載の方法。
- デジタルイメージおよび少なくとも1つのイメージ復元機器を含む機器連鎖の欠陥に関係する書式付き情報から変換されたイメージを計算するように特に設計され、前記復元機器はダイナミックレンジを持ち、前記変換されたイメージはダイナミックレンジを持ち、さらに、前記変換されたイメージの前記ダイナミックレンジを前記復元機器の前記ダイナミックレンジに適合する段階を含む請求項1から13のいずれか一項に記載の方法。
- 色平面からなるデジタルイメージの場合への応用であって、請求項1から14のいずれか一項に記載の方法を各色平面に適用することを含む応用。
- デジタルイメージ(INUM)および機器連鎖(P3)の欠陥(P5)に関係する書式付き情報(IF)から変換されたイメージ(I−Transf)を計算するシステムであって、前記機器連鎖(P3)は画像取込機器(P25)および/またはイメージ復元機器を備え、前記機器連鎖は少なくとも1つの機器を含み、前記システムは前記書式付き情報(IF)および/または前記デジタルイメージ(INUM)から特性データを自動的に判別するデータ処理手段(dcb、MC1、MC2)を備え、前記特性データはこれ以降、特性ノイズデータ(DcB)と呼ばれ、
前記変換されたイメージ(I−Transf)は、後で使用するにあたって目に見える、またはわずらわしい欠陥(P5)、特にノイズに関する欠陥を示さないシステム。 - 前記特性ノイズデータ(DcB)を判別する前記データ処理手段は、
− 特に機器連鎖の機器および/または書式付き情報(IF)に応じて、前記デジタルイメージ(INUM)上の分析ゾーン(ZAN)を選択する選択手段(SZ)と、
− 前記分析ゾーン(ZAN)上で局所的な明度変動(VLL)を計算する計算手段と、
− 一組の前記分析ゾーン(ZAN)上の前記局所変動の発生の統計量計算結果に応じて前記特性ノイズデータ(DcB)を推論する推論手段を備える請求項16に記載のシステム。 - 前記推論手段はさらに、
− 前記局所的な明度変動(VLL)の発生ヒストグラム(HC1、HC2、HC3)を構成する手段と、
− 前記ヒストグラム上で、第1の局所的な最大値の前に配置される部分の少なくとも一部を、この最大値を含めて選択する選択手段を備える請求項17に記載のシステム。 - さらに、前記デジタルイメージ(INUM)上の分析ゾーン(ZAN)を選択するために、平均明度に応じて前記分析ゾーンを分類し、クラス(C1、C2、C3)を取得する分類手段を備え、
さらに、
− 同じクラスに属す分析ゾーン(ZANi、ZANj、ZANp)に関して特性ノイズデータ(DcB)を推論し、
− 各クラス(C1、C2、C3)について先行する段階を繰り返すデータ処理手段を備える請求項17から18のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記書式付き情報(IF)は、前記特性ノイズデータ(DcB)を含む請求項16から19のいずれか一項に記載のシステム。
- さらに、中間デジタルイメージ(I−Int)を構成する変換アルゴリズムを使用するデータ処理手段(MC1)を備え、
前記アルゴリズムには、前記デジタルイメージ(INUM)に望む修正を加えられるという利点があるが、中間デジタルイメージ(I−Int)のノイズが増えるという欠点がある請求項16から20のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記デジタルイメージ(INUM)から得られた前記中間デジタルイメージ(I−Int)から変換されたイメージ(I−Transf)を計算するために、さらに、デジタルイメージ(INUM)の明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 中間デジタルイメージの1点(px−int)の明度(vx−int)と、
− デジタルイメージの対応する点(px−num)の回りのゾーンの明度(vx−num)と、
− 特性ノイズデータ(DcB)を引数とする関数を使用する計算手段(MC2)を備える請求項21に記載のシステム。 - 前記中間デジタルイメージ(I−Int)が前記デジタルイメージ(INUM)で構成される請求項22に記載のシステム。
- スミアリングの全部または一部について補正された変換イメージ(I−Transf ID)を計算するように特に設計されており、さらに、
− 前記デジタルイメージ(INUM)内の補正すべきイメージゾーン(ZIC)を選択する選択手段と、
− このようにして選択された補正すべきイメージゾーン(ZIC)毎に、前記書式付き情報および前記特性ノイズデータに基づいてエンハンスメントプロファイル(PR)を構成する計算手段(dcb2、pr)と、
− データ処理手段(zic)であって、
− 前記エンハンスメントプロファイル(PR)に応じて、このようにして選択された補正すべき各イメージゾーン(ZIC)を補正し、変換されたイメージゾーンを取得し、
− 前記変換されたイメージゾーンを組み合わせて、前記デジタルイメージ(INUM)の前記変換されたイメージ(I−Transf)を取得するデータ処理手段(zic)を備える請求項16から23のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記書式付き情報(IF)を使用することで、補正すべきイメージゾーン(ZIC)毎に、補正すべきイメージゾーン(ZIC)に関係する基底(B)でイメージ表現(RI)および基準表現(RR)を判別することができ、
書式付き情報(IF)およびノイズからエンハンスメントプロファイル(PR)を構成する前記計算手段は、さらに、
− 場合に応じてノイズを考慮しながら、前記イメージ表現(RI)および前記基準表現(RR)からプロファイル(RH)と、
− 前記イメージ表現(RI)から前記プロファイル(RH)に渡すことができるパラメータ化演算子を判別する手段を備える請求項24に記載のシステム。 - 前記エンハンスメントプロファイル(PR)に応じて補正すべき各イメージゾーン(ZIC)を補正する前記データ処理手段は、
− 少なくとも一部は前記基底(B)において、補正すべき前記イメージゾーン(ZIC)を表現し、
− 前記パラメータ化可能演算子を補正すべき前記イメージゾーン(ZIC)の前記表現に適用し、補正すべき前記イメージゾーン(ZIC)の補正された表現を取得し、
− 補正すべき前記イメージゾーン(ZIC)の表現を補正すべき前記イメージゾーン(ZIC)の前記補正された表現で置き換えて、変換されたイメージゾーンを取得する計算手段を備える請求項25に記載のシステム。 - さらに、前記変換されたイメージからノイズレベルが制御されているイメージ(I−Transf IDBC)を計算し、その計算のために、デジタルイメージの明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 変換されたデジタルイメージの1点の明度と、
− デジタルイメージの対応する点の回りのゾーンの明度と、
− 特性ノイズデータを引数とする関数を使用する計算手段を備える請求項24から26のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記書式付き情報はデジタルイメージに依存する可変特性の値、特に前記デジタルイメージのサイズに依存し、さらに、前記デジタルイメージに関して前記可変特性の1つまたは複数の値を判別する計算手段を備える請求項16から27のいずれか一項に記載のシステム。
- デジタルイメージおよび少なくとも1つのイメージ復元機器を含む機器連鎖の欠陥に関係する書式付き情報から変換されたイメージを計算するように特に設計され、前記復元機器はダイナミックレンジを持ち、前記変換されたイメージはダイナミックレンジを持ち、さらに、前記変換されたイメージの前記ダイナミックレンジを前記復元機器の前記ダイナミックレンジに適合するデータ処理手段を備える請求項16から28のいずれか一項に記載のシステム。
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