JP3997486B2 - 画像処理装置、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像記録材料に対して可視光及び非可視光を照射して可視データ及び非可視データをそれぞれ取得し、前記非可視データに基づいて前記可視データに含まれる欠陥画素を検出するとともに、前記非可視データを用いて前記欠陥画素の輝度調整を行う画像処理装置、方法及びプログラムに関する。

写真フィルム等の画像記録材料に対して可視光を照射した場合、画像記録材料に記録されている画像の濃度に応じて透過光量が変化するが、傷や埃等の欠陥がある箇所でもそれらの欠陥により光が一部屈折したり反射したりすることで透過光量が変化する。これに対して、画像記録材料に対して非可視光を照射した場合には、傷や埃等の欠陥がある箇所では透過光量が変化するものの、画像記録材料に記録されている画像の濃度の影響によっては透過光量は変化しない。したがって、画像記録材料に非可視光を照射してその透過光を受光して得られる非可視データに基づいて、画像記録材料に付いている傷や埃等の欠陥を検出するとともに、この欠陥部における非可視データの変動量に基づいて、画像記録材料に記録されている画像（可視光を照射してその透過光を受光して得られる可視データ）の輝度調整を行うことにより、欠陥部の画像を修正することが可能である（例えば、特許文献１参照）。

ところで、画像記録材料に可視光及び非可視光を照射した場合における前記欠陥部での透過光量の変化量は、可視光と非可視光との波長或いは屈折率の相違により、可視光と非可視光とでは若干異なっている。そこで、このような可視光と非可視光との相違を補正して、輝度調整方法による欠陥部の修正精度を向上させる技術として、例えば、以下の技術が知られている。この技術は、まず、画像記録材料に可視光及び非可視光を照射したときの処理対象の欠陥部を含む一部領域のデータを各々抽出し、それらのデータをハイパスフィルタに各々入力することで可視データ及び非可視データから高周波成分データをそれぞれ生成する。次に、前記処理対象の欠陥部に属する各欠陥画素の中から処理対象の欠陥画素を選択し、前記各高周波成分データから前記選択した欠陥画素の高周波成分データを各々抽出する。そして、処理対象の欠陥画素の可視データの高周波成分データと非可視データの高周波成分データとの比（高周波成分の比）を演算し、この比を処理対象の欠陥画素の非可視データに乗じた値を、処理対象の欠陥画素における可視データの画素値の修正量とする技術が知られている（例えば、特許文献２参照）。この技術によれば、前記高周波成分の比により、可視光と非可視光との波長或いは屈折率の相違に起因する前記欠陥部での透過光量の変化量の相違を補正することができる。

特開平２０００−１１５４６４号公報（第５頁、第３図） 特開平２００１−０７８０３８号公報（第１６−１７頁、第１０図）

しかしながら、上記特許文献２に記載の従来技術では、前記高周波成分データを生成する処理を処理対象の各欠陥部毎に行うとともに、前記高周波成分の比の演算を前記処理対象の欠陥部に属する全ての欠陥画素についてそれぞれ行うことから、演算処理量が多くなり、装置の処理時間が長くなるという問題があった。

また、可視データ及び非可視データからそれぞれ生成する高周波成分データは、欠陥の状態や可視データに含まれる画像の状態等による影響を大きく受けることから、各欠陥画素毎に前記高周波成分の比を演算しても、その高周波成分の比が、可視光と非可視光との波長或いは屈折率の相違に起因する前記欠陥部での透過光量の変化量の相違を正確に表すものであることは少なく、可視光と非可視光との波長或いは屈折率の相違をより正確な補正するために改善の余地があった。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、可視光と非可視光との波長或いは屈折率の相違に起因する、可視データが欠陥により受ける影響と非可視データが欠陥により受ける影響とのずれを正確に補正することを可能とするとともに、当該補正のための演算処理量を軽減して処理時間を短縮することが可能な画像処理装置、方法及びプログラムを提供する点にある。

上記目的を達成するための本発明に係る画像処理装置の第１特徴構成は、画像記録材料に対して可視光及び非可視光を照射して可視データ及び非可視データをそれぞれ取得し、前記非可視データに基づいて検出された前記可視データに含まれる欠陥画素の修正を行う画像処理装置において、複数の前記欠陥画素の一つを対象画素として選択する対象画素選択手段と、欠陥が存在しない理想的な状態における非可視データの画素値の平均値である前記非可視データの基準画素値と前記非可視データの前記対象画素に対応する画素の画素値とに基づいて前記対象画素の非可視データに基づく非可視欠陥深度を演算する非可視欠陥深度演算手段と、前記可視データにおける前記対象画素の周囲の一定領域内の正常画素の平均画素値を演算する平均正常画素値演算手段と、前記可視データにおける前記対象画素の画素値と前記平均正常画素値とに基づいて前記対象画素の可視データに基づく可視欠陥深度を演算する可視欠陥深度演算手段と、前記対象画素を順次選択することにより前記非可視欠陥深度演算手段及び可視欠陥深度演算手段においてそれぞれ複数演算される前記非可視欠陥深度及び可視欠陥深度を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された複数の前記非可視欠陥深度と前記可視欠陥深度とについて単回帰分析を行い、その回帰係数と相関係数とを演算する回帰演算手段と、前記相関係数の値が高く前記回帰係数の正確性が高い場合には前記回帰係数が前記可視データと非可視データとの欠陥深度のずれを補正する補正係数に与える影響を大きくし、逆に前記相関係数の値が低く前記回帰係数の正確性が低い場合には前記回帰係数が前記補正係数に与える影響を小さくするように、前記回帰係数及び相関係数に基づいて前記補正係数を演算する補正係数演算手段と、各欠陥画素の非可視欠陥深度に前記補正係数を乗じた値を各欠陥画素の画素値に加算することにより各欠陥画素の輝度調整による修正を行う修正手段とを有する点にある。

この第１特徴構成によれば、複数の欠陥画素を順次対象画素として選択してそれぞれ可視欠陥深度と非可視欠陥深度とを演算し、これらの複数の可視欠陥深度と非可視欠陥深度とに基づいて回帰分析を行い、可視欠陥深度と非可視欠陥深度との関係を表す回帰係数と、この回帰係数の正確性を表す相関係数とを演算し、これらに基づいて前記可視データと非可視データとの欠陥深度のずれを補正する補正係数を演算するので、可視光と非可視光との波長或いは屈折率の相違に起因する、可視データが欠陥により受ける影響と非可視データが欠陥により受ける影響とのずれを正確に補正する輝度調整を行うことが可能となる。また、画像記録材料毎、画像毎、或いは所定の画像領域毎等の一定の範囲毎に一つの補正係数を用いて輝度調整を行うので、欠陥の補正の際の演算処理量を軽減して処理時間を短縮することが可能となる。

本発明に係る画像処理装置の第２特徴構成は、上記第１特徴構成に加えて、前記補正係数演算手段が、前記回帰係数と所定の基準値である１との差に対して相関係数を乗算して得られた値に前記基準値を加算して補正係数を演算する点にある。

この第２特徴構成によれば、相関係数の値に応じて回帰係数が補正係数に対して与える影響を調節することになり、相関係数が高く回帰係数の正確性が高い場合には回帰係数が補正係数に与える影響を大きくし、逆に相関係数が低く回帰係数の正確性が低い場合には回帰係数が補正係数に与える影響を小さくすることができるので、前記補正係数により、前記可視データと非可視データとの欠陥深度のずれを補正する精度を高めることができる。

本発明に係る画像処理装置の第３特徴構成は、前記可視データは、ＲＧＢ色成分データからなるＲＧＢデータであり、前記補正係数演算手段は、色成分毎に回帰係数と相関係数を算出し、それぞれの色成分の相関係数を当該色成分の回帰係数の重みとする重み付き平均値であるＲＧＢデータの共通回帰係数を前記回帰係数とし、それぞれの色成分の相関係数の平均値である共通相関係数を前記相関係数とし、前記補正係数の演算を行う点にある。

この第３特徴構成によれば、例えば、Ｒ（赤色）、Ｇ（緑色）、Ｂ（青色）等のように複数色の可視データが取得されている場合に、これらの複数色の可視データに共通する一つの補正係数を演算するので、可視光と非可視光との波長或いは屈折率の相違に起因する、可視データが欠陥により受ける影響と非可視データが欠陥により受ける影響とのずれを補正するための演算処理量を軽減して処理時間を短縮することができる。また、各色の前記相関係数を当該色の前記回帰係数の重みとする複数色の重み付き平均値を演算して共通回帰係数とし、複数色の可視データの中で相関係数が高く正確性が高い色の回帰係数の重みを重くすることができるので、前記補正係数を複数色の可視データについて一つしか用いないにも関わらず、前記可視データと非可視データとの欠陥深度のずれを補正する精度を高めることができる。

本発明に係る画像処理装置の第４特徴構成は、前記平均正常画素値演算手段は、前記非可視データの基準画素値と前記非可視データの前記各正常画素に対応する画素の画素値との差に基づいて前記一定領域内の各正常画素の非可視データに基づく深度修正値を演算し、この各正常画素の深度修正値を当該各正常画素の画素値に加算することで輝度調整して得られた修正正常画素値と、前記対象画素の非可視欠陥深度を前記可視データの前記対象画素の画素値に加算することにより輝度調整して得られた修正対象画素値との差の絶対値に基づいて各正常画素の重みが求められ、前記一定領域内の正常画素の修正正常画素値の前記重みを用いた重み付き平均値を演算し、その演算結果を平均正常画素値とする点にある。

この第４特徴構成によれば、前記各修正正常画素値と前記修正対象画素値との差の絶対値の所定値に対する補数を各正常画素の重みとして重み付き平均値を演算することにより、輝度調整後において対象画素との画素値の差が大きい正常画素の重みを小さくすることになるので、前記輝度調整後の対象画素との比較において他の正常画素よりも可視データに含まれる画像の濃度差が大きい正常画素の前記平均正常画素値に対する影響を抑えることができる。したがって、前記対象画素の周囲に可視データに含まれる画像の濃度が大きく変化する部分がある場合にもそのような画像の影響を最小限に抑え、前記可視欠陥深度を正確に演算するために適した平均正常画素値を演算することができる。

本発明に係る画像処理装置の第５特徴構成は、前記可視データはＲＧＢ色成分データからなるＲＧＢデータであり、前記平均正常画素値演算手段は、色成分毎に求められたＲ・Ｇ・Ｂ修正正常画素値の平均値を前記修正正常画素値とし、色成分毎のＲ・Ｇ・Ｂ修正対象画素値の平均値を前記修正対象画素値とする点にある。

この第５特徴構成によれば、例えば、Ｒ（赤色）、Ｇ（緑色）、Ｂ（青色）等のように複数色の可視データが取得されている場合に、これらの複数色の可視データに共通する一つの重みを演算するので、平均正常画素値を演算する際における一定領域内の正常画素の修正正常画素値の重みを用いた重み付き平均値をＲＧＢのそれぞれについて演算するための演算処理量を軽減して処理時間を短縮することができる。

本発明に係る画像処理方法の特徴構成は、画像記録材料に対して可視光及び非可視光を照射して可視データ及び非可視データをそれぞれ取得し、前記非可視データに基づいて検出された前記可視データに含まれる欠陥画素の修正を行う画像処理方法において、複数の前記欠陥画素の一つを対象画素として選択し、前記画像記録材料に欠陥が存在しない理想的な状態における非可視データの画素値の平均値である前記非可視データの基準画素値と前記非可視データの前記対象画素に対応する画素の画素値とに基づいて前記対象画素の非可視データに基づく非可視欠陥深度を演算し、前記可視データにおける前記対象画素の周囲の一定領域内の正常画素の平均画素値を演算し、前記可視データにおける前記対象画素の画素値と前記平均正常画素値とに基づいて前記対象画素の可視データに基づく可視欠陥深度を演算し、前記対象画素を順次選択することによりそれぞれ複数演算される前記非可視欠陥深度及び可視欠陥深度について単回帰分析を行ってその回帰係数と相関係数とを演算し、前記相関係数の値が高く前記回帰係数の正確性が高い場合には前記回帰係数が前記可視データと非可視データとの欠陥深度のずれを補正する補正係数に与える影響を大きくし、逆に前記相関係数の値が低く前記回帰係数の正確性が低い場合には前記回帰係数が前記補正係数に与える影響を小さくするように、前記回帰係数及び相関係数に基づいて前記補正係数を演算し、各欠陥画素の非可視欠陥深度に前記補正係数を乗じた値を各欠陥画素の画素値に加算することにより各欠陥画素の輝度調整による修正を行う点にある。

この特徴構成によれば、前記第１特徴構成による効果と同じく、可視光と非可視光との波長或いは屈折率の相違に起因する、可視データが欠陥により受ける影響と非可視データが欠陥により受ける影響とのずれを正確に補正する輝度調整を行うことが可能となるとともに、欠陥の補正の際の演算処理量を軽減して処理時間を短縮することが可能となる。

本発明に係る画像処理プログラムの特徴構成は、画像記録材料に対して可視光及び非可視光を照射して可視データ及び非可視データをそれぞれ取得し、前記非可視データに基づいて検出された前記可視データに含まれる欠陥画素の修正を行う画像処理プログラムにおいて、複数の前記欠陥画素の一つを対象画素として選択し、前記画像記録材料に欠陥が存在しない理想的な状態における非可視データの画素値の平均値である前記非可視データの基準画素値と前記非可視データの前記対象画素に対応する画素の画素値とに基づいて前記対象画素の非可視データに基づく非可視欠陥深度を演算し、前記可視データにおける前記対象画素の周囲の一定領域内の正常画素の平均画素値を演算し、前記可視データにおける前記対象画素の画素値と前記平均正常画素値とに基づいて前記対象画素の可視データに基づく可視欠陥深度を演算し、前記対象画素を順次選択することによりそれぞれ複数演算される前記非可視欠陥深度及び可視欠陥深度について単回帰分析を行ってその回帰係数と相関係数とを演算し、前記相関係数の値が高く前記回帰係数の正確性が高い場合には前記回帰係数が前記可視データと非可視データとの欠陥深度のずれを補正する補正係数に与える影響を大きくし、逆に前記相関係数の値が低く前記回帰係数の正確性が低い場合には前記回帰係数が前記補正係数に与える影響を小さくするように、前記回帰係数及び相関係数に基づいて前記補正係数を演算し、各欠陥画素の非可視欠陥深度に前記補正係数を乗じた値を各欠陥画素の画素値に加算することにより各欠陥画素の輝度調整による修正を行う処理をコンピュータに実行させる点にある。

この特徴構成によれば、前記第１特徴構成による効果と同じく、可視光と非可視光との波長或いは屈折率の相違に起因する、可視データが欠陥により受ける影響と非可視データが欠陥により受ける影響とのずれを正確に補正する輝度調整を行うことが可能となるとともに、欠陥の補正の際の演算処理量を軽減して処理時間を短縮することが可能となる。

以下、本発明に係る画像処理装置１を、画像記録材料である写真フィルム２から画像を読み取って印画紙３に記録する画像プリントシステム４に適用した実施形態について図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態に係る画像プリントシステム４の外観を示す斜視図であり、図２は、本実施形態に係る画像プリントシステム４の概略構成を示す模式図であり、図３は、本実施形態に係る画像処理装置１の機能を示すブロック図である。なお、本実施形態においては、非可視光として赤外光を用いることとする。

これらの図に示すように、この画像プリントシステム４は、図示しないフィルム現像機によって現像処理された写真フィルム２の撮影画像コマをデジタル画像データとして読み取る画像読取装置５、取得された画像データに画像処理を施してプリントデータを作成する画像処理装置１、及び画像処理装置１からのプリントデータに基づいて露光処理と現像処理とを行って印画紙３に画像を記録する画像記録装置６を備えて構成されている。

画像読取装置５は、いわゆるフィルムスキャナであり、主な構成要素としては、図２に示すように、照明光学系７、ズームレンズ等の撮像光学系８、入射してきた光を可視光と赤外光に分けるダイクロイックミラー９、可視光用センサユニット１０、赤外光用センサユニット１１を備えている。照明光学系７は、光源としてのハロゲンランプ又は発光ダイオードと、その光源からの光を調光するミラートンネルや拡散板などから構成されている。可視光用センサユニット１０は、写真フィルム２の３つの基本色成分、本実施形態においては、Ｒ（赤色）光、Ｇ（緑色）光、Ｂ（青色）光からなる可視光画像を検出するためにそれぞれ適合するカラーフィルタを装着した３つのＣＣＤアレイ１０ａと、これらのＣＣＤアレイ１０ａによって検出された可視光信号を処理して基本色成分で構成されたＲ光、Ｇ光、及びＢ光のそれぞれの可視データを生成して画像処理装置１へ転送する可視光用信号処理回路１０ｂを備えている。また、赤外光用センサユニット１１は、写真フィルム２に付いている傷等の欠陥の状態を赤外光画像として検出するために、ダイクロイックミラー９から分岐された赤外光のみを受けるように配置されたＣＣＤアレイ１１ａと、このＣＣＤアレイ１１ａによって検出された赤外光信号を処理して赤外データを生成して画像処理装置１へ転送する赤外光用信号処理回路１１ｂを備えている。

このように構成された画像読取装置５では、写真フィルム２の撮影画像コマが所定の読取位置に位置決めされると、撮影画像コマの読取処理が開始されるが、その際撮影画像コマの投影光像は、フィルム搬送機構１２による写真フィルム２の副走査方向への送り操作により、複数のスリット画像に分割された形で順次可視光用センサユニット１０及び赤外光用センサユニット１１によって読み取られ、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色成分の可視光信号並びに赤外成分の赤外光信号に光電変換され、デジタル画像データである可視データ及び赤外データとして画像処理装置１に送られる。このような、照明光学系７、撮像光学系８、可視光用センサユニット１０及び赤外光用センサユニット１１の各制御は画像処理装置１によって行われており、本実施形態では、画像処理装置１の一部の機能部分が画像読取装置５の構成要素となっている。

画像処理装置１は、ここでは基本的には汎用パソコンから構成されており、更に、この画像プリントシステム４の操作画面を表示するモニタ１３、デジタルカメラ等のメモリカード等から画像を読み込むメディアリーダ１４、オペレータによる操作入力に用いられるキーボード１５及びマウス１６等が付属して構成されている。

画像処理装置１は、ＣＰＵ１７を中核部材として、入力されたデータに対して種々の処理を行うための機能部がハードウエア又はソフトウエア或いはその両方で実装されているが、本発明に特に関係する機能部としては、図３に示すように、可視データ及び赤外データを各種処理のために一時的に格納するメモリ１８、メモリ１８に格納されている可視データ及び赤外データを用いて欠陥画素の検出及び修正を行う欠陥修正部１９と、メモリ１８に展開されている可視データに対して色調補正やフィルタリング（ぼかしやシャープネスなど）やトリミング等の欠陥修正以外の各種画像処理を施す画像調整部２０、画像データやその他の表示アイテムをビデオメモリに取り込むとともにこのビデオメモリに展開されたイメージをビデオコントローラによってビデオ信号に変換してモニタ１３に送るビデオ制御部２１、欠陥修正部１９及び画像調整部２０で処理された最終的な画像データをプリントデータに変換して画像記録装置６の露光プリント部２２に転送するプリントデータ生成部２３、グラフィカルユーザーインターフェイス（ＧＵＩ）を用いて作り出された操作画面の下でキーボード１５及びマウス１６等を通じて入力された操作指令や予めプログラム化された操作指令に基づいて各機能部を制御するプリント管理部２４が挙げられる。

図４（ｂ）は、赤外データ及び可視データの両方を含む画像データ中のある一つの直線Ｌに沿って配列された画素の画素値を、赤外データ及びＲ光、Ｇ光、及びＢ光のそれぞれの可視データについて表したグラフであり、この直線Ｌは、図４（ａ）に示すように画像データの欠陥部Ｐを通り、この欠陥部Ｐの中に対象画素Ｏが選択されている。
欠陥修正部１９は、この図４に示すように、赤外データにおける対象画素Ｏの画素値と周囲の正常画素の画素値との差に基づいて赤外欠陥深度Df_m,nを演算するとともに、Ｒ光、Ｇ光、及びＢ光のそれぞれの可視データにおける対象画素Ｏの画素値と周囲の正常画素の画素値との差に基づいて可視欠陥深度Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,nを演算し、これらに基づいて可視光と非可視光との波長或いは屈折率の相違に起因する、可視データが欠陥により受ける影響と非可視データが欠陥により受ける影響とのずれを補正する補正係数を演算し、この補正係数Wと各欠陥画素の赤外欠陥深度Df_m,nとに基づいて各欠陥画素の輝度調整による修正を行うものである。

この欠陥修正部１９は、メモリ１８に格納された赤外データに基づいて、Ｒ光、Ｇ光、及びＢ光の可視データに含まれる各画素から欠陥画素を検出し、当該検出された欠陥画素の各座標を登録した欠陥画素マップを作成する欠陥画素検出部２５と、欠陥画素マップに登録された複数の欠陥画素の一つを対象画素Ｏとして選択する対象画素選択部２６と、赤外データの基準画素値CFと赤外データの対象画素Ｏに対応する画素の画素値IRdat_m,nとに基づいて対象画素Ｏの赤外データに基づく欠陥深度である赤外欠陥深度Df_m,nを演算する赤外欠陥深度演算部２７と、Ｒ光、Ｇ光、及びＢ光のそれぞれの可視データにおける対象画素Ｏの周囲の一定領域Ｅ内の正常画素の平均画素値である平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nを演算する平均正常画素値演算部２８と、対象画素Ｏの画素値Rdat_m,n、Gdat_m,n、Bdat_m,nと平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nとに基づいて対象画素Ｏの可視データに基づく欠陥深度である可視欠陥深度Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,nを演算する可視欠陥深度演算部２９と、対象画素Ｏを順次選択することにより赤外欠陥深度演算部２７及び可視欠陥深度演算部２９においてそれぞれ複数演算される赤外欠陥深度Df_m,n及び可視欠陥深度Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,nを記憶する演算結果記憶部３０と、この演算結果記憶部３０に記憶された複数の赤外欠陥深度Df_m,nと可視欠陥深度Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,nとについて回帰分析を行い、回帰係数Raと相関係数Rrとを演算する回帰演算部３１と、回帰係数Ra及び相関係数Rrに基づいて可視データと非可視データとの欠陥深度（すなわち欠陥による画素値の低減の程度）のずれを補正する補正係数Wを演算する補正係数演算部３２と、この補正係数Wと各欠陥画素の赤外欠陥深度Df_m,nとに基づいて各欠陥画素の輝度調整による修正を行う修正部３３とを有している。

ここで、本実施形態における対象画素選択部２６、赤外欠陥深度演算部２７、平均正常画素値演算部２８、可視欠陥深度演算部２９、演算結果記憶部３０、回帰演算部３１、補正係数演算部３２、及び修正部３３は、それぞれ特許請求の範囲における対象画素選択手段、非可視欠陥深度演算手段、平均正常画素値演算手段、可視欠陥深度演算手段、記憶手段、回帰演算手段、補正係数演算手段、及び修正手段に相当する。なお、この欠陥修正部１９における欠陥画素の修正処理については、後に詳細に説明する。

画像記録装置６は、図２に示されているように、２つの印画紙マガジン３４に納められたロール状の印画紙３を引き出してシートカッター３５でプリントサイズに切断すると共に、このように切断された印画紙３に対し、バックプリント部３６で色補正情報やコマ番号などのプリント処理情報を印画紙３の裏面に印字するとともに、露光プリント部２２で印画紙３の表面に撮影画像の露光を行い、この露光後の印画紙３を複数の現像処理槽を有した処理槽ユニット３７に送り込んで現像処理する。乾燥の後に装置上部の横送りコンベア３８からソータ３９に送られた印画紙３は、このソータ３９の複数のトレイ４０にオーダ単位で仕分けられた状態で集積される（図１参照）。

また、画像記録装置６には、印画紙３に対する各種処理に合わせた搬送速度で印画紙３を搬送するために印画紙搬送機構４１が敷設されている。印画紙搬送機構４１は、印画紙搬送方向に関して露光プリント部２２の前後に配置されたチャッカー式印画紙搬送ユニット４１ａを含む複数の挟持搬送ローラ対から構成されている。露光プリント部２２には、副走査方向に搬送される印画紙３に対して、主走査方向に沿って画像記録装置６からのプリントデータに基づいてＲ、Ｇ、Ｂの３原色のレーザ光線の照射を行うライン露光ヘッドが設けられている。処理槽ユニット３７は、発色現像処理液を貯留する発色現像槽３７ａと、漂白定着処理液を貯留する漂白定着槽３７ｂと、安定処理液を貯留する安定槽３７ｃとを備えている。

次に、本実施形態に係る画像処理装置１における欠陥画素の修正処理について、図５に示すフローチャートに従って詳細に説明する。

まず、画像読取装置５の可視光用センサユニット１０及び赤外光用センサユニット１１によって取得された可視データ及び赤外データをメモリ１８に取り込む（＃０１）。そして、欠陥画素検出部２５において、＃０１の処理でメモリ１８に格納された赤外データに基づいて、Ｒ光、Ｇ光、及びＢ光の可視データに含まれる各画素から欠陥画素を検出し、当該検出された欠陥画素の各座標を登録した欠陥画素マップを作成する（＃０２）。この処理は、赤外データに含まれる各画素の画素値が、予め設定した一定の閾値CF2以下である場合に欠陥画素として検出し、欠陥画素マップにその座標を登録することにより行うことができる。ここで用いる一定の閾値CF2は、赤外データの基準画素値CFに基づいて定める画素値とし、この基準画素値CFよりもやや低い画素値に設定すると好適である。ここで、赤外データの基準画素値CFとしては、写真フィルム２に傷や埃等の欠陥が存在しない理想的な状態における赤外データの画素値の平均値を、赤外データに基づいて演算した値を用いると好適である。

次に、対象画素選択部２６において、＃０２の処理で検出されて欠陥画素マップに登録された複数の欠陥画素の中から一つの欠陥画素を対象画素Ｏとして選択する（＃０３）。ここでは、選択された対象画素Ｏの座標を（ｍ，ｎ）とする。本実施形態においては、処理対象の画像領域はＮＸ×ＮＹ画素の大きさを有することとし、ｍは１〜ＮＸ、ｎは１〜ＮＹの値をとり得る。この対象画素Ｏは、欠陥画素マップに登録された複数の欠陥画素の中から一つずつ順次選択され、最終的には、処理対象の画像領域の全ての欠陥画素が対象画素Ｏとして選択されることになる。ここで、処理対象の画像領域として、本実施形態においては、写真フィルム２に記録された一枚の画像を対象とする例について説明するが、一枚の画像の中の所定の範囲を処理対象の画像領域とすることも可能であるし、また、写真フィルム２の全体を一つの処理対象の画像領域とすることも可能である。

そして、赤外欠陥深度演算部２７において、赤外データの基準画素値CFと＃０３の処理で選択された対象画素Ｏに対応する赤外データの画素の画素値IRdat_m,nとに基づいて対象画素Ｏの赤外データに基づく欠陥深度である赤外欠陥深度Df_m,nを演算する（＃０４）。具体的には、以下の式（１）に従って、赤外データの基準画素値CFと赤外データの対象画素Ｏに対応する画素の画素値IRdat_m,nとの差を演算し、その演算結果を赤外欠陥深度Df_m,nとする。

ここで、赤外欠陥深度Df_m,nは、図４（ｂ）に示すように、赤外データの対象画素Ｏに対応する画素の画素値IRdat_m,nが、欠陥が存在しない理想的な状態における赤外データの画素値を表す赤外データの基準画素値CFに対してどれだけ低減しているか、すなわち傷や埃等の欠陥による赤外データの画素値の低減の程度を表す値である。

次に、平均正常画素値演算部２８において、Ｒ光、Ｇ光、及びＢ光のそれぞれの可視データにおける対象画素Ｏの周囲の一定領域Ｅ内の正常画素の平均画素値である平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nを演算する（＃０５）。図６は、対象画素Ｏとその周囲の一定領域の一例を示す説明図であり、図７は、この平均正常画素値演算部２８における平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nの演算処理を示すフローチャートである。図６に示すように、本実施形態では一定領域Ｅは、５×５画素の正方形領域としている。この平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nの演算は、具体的には以下のようにして行う。

まず、対象画素Ｏの周囲の一定領域Ｅ内の各画素の内、欠陥画素マップに登録されている欠陥画素を除く各正常画素について、赤外データの基準画素値CFと赤外データの各正常画素に対応する画素の画素値IRdat_m+i,n+jとに基づいて深度修正値Df_i,jを演算する（＃２１）。具体的には、以下の式（２）に従って、赤外欠陥深度Df_m,nの演算と同様に、赤外データの基準画素値CFと赤外データの各正常画素に対応する画素の画素値IRdat_m+i,n+jとの差を演算する。

ここで、（ｉ，ｊ）は対象画素Ｏの座標（ｍ，ｎ）からのｘ方向及びｙ方向のそれぞれについての画素数で表される距離であり、対象画素Ｏの周囲の画素の座標は（ｍ＋ｉ，ｎ＋ｊ）という座標で表される。本実施形態においては、一定領域Ｅは５×５画素の正方形領域であるので、ｉ及びｊは、それぞれ−２から２の値をとる。

上記のとおり正常画素と欠陥画素との判別は、基準画素値CFよりもやや低い画素値に設定された閾値CF2を用いて行われていることから、正常画素と判断された画素であっても基準画素値CFを基準とすればその画素値は若干低いものとなっているはずである。そこで、Ｒ光、Ｇ光、及びＢ光のそれぞれの可視データについての前記一定領域Ｅ内の各正常画素の画素値Rdat_m+i,n+j、Gdat_m+i,n+j、Bdat_m+i,n+jを深度修正値Df_i,jにより輝度調整して修正正常画素値Rdat´_i,j、Gdat´_i,j、Bdat´_i,jを演算する（＃２２）。具体的には、以下の式（３）〜（５）に従って、各正常画素の画素値Rdat_m+i,n+j、Gdat_m+i,n+j、Bdat_m+i,n+jに深度修正値Df_i,jをそれぞれ加算して修正正常画素値Rdat´_i,j、Gdat´_i,j、Bdat´_i,jを演算する。

次に、これらの可視データの修正正常画素値Rdat´_i,j、Gdat´_i,j、Bdat´_i,jのＲＧＢ平均値Ddat´_i,jを演算する（＃２３）。具体的には、以下の式（６）に従って修正正常画素値Rdat´_i,j、Gdat´_i,j、Bdat´_i,jの単純平均値を演算する。

また、Ｒ光、Ｇ光、及びＢ光のそれぞれの可視データについての前記対象画素Ｏの画素値Rdat_m,n、Gdat_m,n、Bdat_m,nを赤外欠陥深度Df_m,nにより輝度調整した修正対象画素値Rdat´_m,n、Gdat´_m,n、Bdat´_m,nのＲＧＢ平均値Ddat´_m,nを演算する（＃２４）。具体的には、以下の式（７）に従って演算する。

そして、修正正常画素値Rdat´_i,j、Gdat´_i,j、Bdat´_i,jのＲＧＢ平均値Ddat´_i,jと、修正対象画素値Rdat´_m,n、Gdat´_m,n、Bdat´_m,nのＲＧＢ平均値Ddat´_m,nとの差の絶対値の所定値αに対する補数を演算し、これを各正常画素のＲＧＢ共通の重みWgt _i,jとする（＃２５）。この重みWgt _i,jは、具体的には、以下の式（８）に従って演算する。

ここで、重みWgt _i,jは、対象画素Ｏとその周囲の各正常画素との間で、可視データの画像の濃度に大きな差がある場合に、そのような濃度差のある正常画素の平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nに対する影響を少なくすることにより、可視データの画像に含まれる絵柄の影響を抑えるための係数である。したがって、所定値αの値は、対象画素Ｏと正常画素との濃度差を示す修正正常画素値Rdat´_i,j、Gdat´_i,j、Bdat´_i,jのＲＧＢ平均値Ddat´_i,jと修正対象画素値Rdat´_m,n、Gdat´_m,n、Bdat´_m,nのＲＧＢ平均値Ddat´_m,nとの差が、平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nとして用いるのに不適当である限界の値に設定する。このような所定値αの値は実験により求めることが可能であるが、例えば、可視データの各画素がＲＧＢ毎に１２ｂｉｔのデータ量を有して画素値が０〜４０９５までの値をとり、各画素値の自然対数を用いて上記式（８）の演算を行う場合であれば、「α＝１」程度とすると好適である。そして、修正正常画素値Rdat´_i,j、Gdat´_i,j、Bdat´_i,jのＲＧＢ平均値Ddat´_i,jと修正対象画素値Rdat´_m,n、Gdat´_m,n、Bdat´_m,nのＲＧＢ平均値Ddat´_m,nとの差の絶対値が所定値αより大きい場合、すなわち重みWgt _i,j＜０のときは、重みWgt _i,j＝０とし、そのような濃度差のある正常画素の平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nに対する影響をゼロとする。

その後、一定領域Ｅ内の正常画素の修正正常画素値Rdat´_i,j、Gdat´_i,j、Bdat´_i,jの重みWgt _i,jを用いた重み付き平均値をＲＧＢのそれぞれについて演算し、その演算結果を平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nとする（＃２６）。具体的には、以下の式（９）〜（１１）に従って演算する。

以上で平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nの演算処理（＃０５）を終了する。なお、平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nの演算処理方法は、上記に限定されるものではなく、各正常画素のＲＧＢ共通の重みWgt _i,jをすべて１とし、修正正常画素値Rdat´_i,j、Gdat´_i,j、Bdat´_i,jの単純平均値を平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nとすることも可能である。また、重みWgt _i,jの演算に際して、ＲＧＢ毎に、修正正常画素値Rdat´_i,j、Gdat´_i,j、Bdat´_i,jと、修正対象画素値Rdat´_m,n、Gdat´_m,n、Bdat´_m,nとの差の絶対値の所定値αに対する補数を演算し、これらを各正常画素のＲＧＢ毎の重みWgtr _i,j、Wgtg _i,j、Wgtb_i,jとすることも可能である。

次に、図５に示すように、対象画素Ｏの周囲の一定領域Ｅ内の正常画素の有効度の和が一定の有効閾値β以上か否かについて判断する（＃０６）。ここで、正常画素の有効度は、対象画素Ｏとその周囲の各正常画素との間における可視データの画像の濃度差を考慮し、この濃度差が小さい程有効な正常画素と判断するための値であり、本実施形態においては、各正常画素の有効度として上記各正常画素のＲＧＢ共通の重みWgt _i,jを用いる。また、有効閾値βとしては、５×５画素の一定領域Ｅ内の全ての正常画素の重みWgt _i,jの和の最大値「２４α」の半分の値「１２α」を用いる。そして、一定領域Ｅ内の正常画素の有効度すなわち重みWgt _i,jの和が一定の有効閾値β（＝１２α）未満である場合には（＃０６：ＮＯ）、その対象画素Ｏの周囲の一定領域Ｅ内に有効な正常画素が少ないと判断して、その対象画素Ｏを以降の処理の対象から除外することとし、処理は＃０３へ戻り次の対象画素Ｏを選択する。一方、一定領域Ｅ内の正常画素の有効度すなわち重みWgt _i,jの和が一定の有効閾値β（＝１２α）以上である場合には（＃０６：ＹＥＳ）、その対象画素Ｏについての処理を継続することとし、処理は＃０７へ進む。

その後、可視欠陥深度演算部２９において、対象画素Ｏの画素値dat_m,n、Gdat_m,n、Bdat_m,nと平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nとに基づいて対象画素Ｏの可視データに基づく欠陥深度である可視欠陥深度Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,nを演算する（＃０７）。具体的には、以下の式（１２）〜（１４）に従って、平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nと対象画素Ｏの画素値dat_m,n、Gdat_m,n、Bdat_m,nとの差を演算する。

この可視欠陥深度Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,nは、図４（ｂ）に示すように、Ｒ光、Ｇ光、及びＢ光のそれぞれの可視データにおける対象画素Ｏの画素値が、対象画素Ｏの周囲の正常画素の平均値である平均正常画素値Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,nに対してどれだけ低減しているか、すなわち傷や埃等の欠陥による可視データの画素値の低減の程度をＲＧＢ毎に表す値である。

そして、以上の処理＃０３〜＃０７により演算された対象画素Ｏの赤外欠陥深度Df_m,n及び可視欠陥深度Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,nを演算結果記憶部３０に記憶する（＃０８）。

その後、欠陥画素マップに登録された全ての欠陥画素が対象画素Ｏとして選択され、＃０３〜＃０８の処理を終了したか否かについて判断する（＃０９）。欠陥画素マップに登録された全ての欠陥画素について＃０３〜＃０８の処理を終了していない場合には（＃０９：ＮＯ）、処理は＃０３へ戻り、欠陥画素マップに登録された欠陥画素であって未だ対象画素Ｏとして選択されていない欠陥画素を次の対象画素Ｏとして選択し（＃０３）、＃０４〜＃０８の処理を上記と同様にして行う。そして、欠陥画素マップに登録された全ての欠陥画素について＃０３〜＃０８の処理を終了した場合には（＃０９：ＹＥＳ）、処理は＃１０へ進む。この際、演算結果記憶部３０には、対象画素Ｏを順次選択することにより演算された赤外欠陥深度Df_m,n及び可視欠陥深度Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,nが全て記憶されている。

次に、回帰演算部３１において、演算結果記憶部３０に記憶された複数の赤外欠陥深度Df_m,nと可視欠陥深度Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,nとについて回帰分析を行い、回帰係数Ra、Ga、Baと相関係数Rr、Gr、Brとを演算する（＃１０）。この回帰分析の方法としては、よく知られている最小二乗法を用いた線形回帰分析により好適に行うことができる。本実施形態においては、可視データはＲ光、Ｇ光、及びＢ光の３色のデータを有しているので、Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれの可視欠陥深度Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,nについて、赤外欠陥深度Df_m,nとの間で、赤外欠陥深度Df_m,nをＸ軸、可視欠陥深度Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,nをＹ軸として線形回帰分析を行う。この回帰分析の具体例として、Ｒ光の可視欠陥深度Rf_m,nと赤外欠陥深度Df_m,nとの回帰分析を行い、回帰係数Raと相関係数Rrとを演算する場合の演算式を以下の式（１５）〜（１９）に示す。

ここで、座標（ｘ，ｙ）は処理対象のＮＸ×ＮＹ画素の画像領域上の座標を表す。なお、式（１５）〜（１９）のΣで表されている和の演算は、ＮＸ×ＮＹ画素の画像領域上の赤外欠陥深度Df_m,n及び可視欠陥深度Rf_m,nが演算された対象画素Ｏについてのみ行われる。また、ｋは演算結果記憶部３０に記憶された赤外欠陥深度Df_m,n及び可視欠陥深度Rf_m,nが演算された対象画素Ｏの数である。

Ｇ光又はＢ光の可視欠陥深度Gf_m,n、Bf_m,nと赤外欠陥深度Df_m,nとの回帰分析を行い、回帰係数Ga、Baと相関係数Gr、Brとを演算する場合の演算式は、以下の式（１５）〜（１９）におけるRをG又はBに入れ替えたものに等しい。

次に、補正係数演算部３２において、上記のようにして演算された回帰係数Ra、Ga、Ba及び相関係数Rr、Gr、Brに基づいて可視データと非可視データとの欠陥深度のずれを補正するＲ光、Ｇ光、及びＢ光の各可視データに共通の補正係数Wを演算する(＃１１)。具体的には、以下の式（２０）に従ってＲ光、Ｇ光、及びＢ光の各色の相関係数Rr、Gr、Brを当該色の回帰係数Ra、Ga、Baの重みとするＲＧＢの重み付き平均値を演算して共通回帰係数w1するとともに、式（２１）に従って各色の相関係数Rr、Gr、Brの単純平均値を演算して共通相関係数w2とし、式（２２）に従って共通回帰係数w1と所定の基準値γとの差に対して共通相関係数w2を乗算して得られた値に基準値γを加算して補正係数Wを演算する。

ここで、経験上、可視データの方が赤外データに比べて傷や埃等の欠陥に対して敏感に反応し、同じ欠陥に対する欠陥深度は、可視欠陥深度Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,nの方が赤外欠陥深度Df_m,nよりも大きくなることが分かっている。したがって、赤外欠陥深度Df_m,nをＸ軸、可視欠陥深度Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,nをＹ軸として線形回帰分析を行う場合における回帰直線の傾きに相当する回帰係数Ra、Ga、Baは通常１以上となる。そこで、回帰係数Ra、Ga、Baが１未満となった場合には、その演算結果は誤りである可能性が高いことから回帰係数Ra、Ga、Baの値を１に固定することとし、その際には相関係数Rr、Gr、Brの値も１として上記式（２０）及び（２１）の演算を行う。また、本実施形態においては、補正係数Wによる可視データと非可視データとの欠陥深度のずれの補正量がゼロとなる補正係数Wの値すなわち「１」を基準値γの値としている。そして、共通回帰係数w1の基準値γ（＝１）を超える部分に対して共通相関係数w2を乗算することにより、補正係数Wによる前記補正量に相当する部分（w1−γ）に対して当該補正量の正確性に相当する値（w2）を乗算することになり、共通相関係数w2の値が高く共通回帰係数w1の正確性が高い場合には共通回帰係数w1が補正係数Wに与える影響を大きくし、逆に共通相関係数w2の値が低く共通回帰係数w1の正確性が低い場合には共通回帰係数w1が補正係数Wに与える影響を小さくすることができる。

なお、補正係数演算部３２における補正係数の演算方法はこれに限定されるものではなく、例えば、若干補正の度合いが強くなりすぎる場合もあるが、式（２０）の結果をそのまま補正係数Wとして用いることも可能である。

その後、修正部３３において、補正係数Wと各欠陥画素の赤外欠陥深度Df_m,nとに基づいて各欠陥画素の輝度調整による修正を行う（＃１２）。ここでは、欠陥画素マップに登録された複数の欠陥画素を順次選択して輝度調整による修正を行うこととし、当該選択された欠陥画素の座標は上記対象画素Ｏと同様に（ｍ，ｎ）とする。この輝度調整による修正の処理は、具体的には、以下の式（２６）〜（２８）に従って、Ｒ光、Ｇ光、及びＢ光の各可視データ毎に、欠陥画素の画素値Rdat_m,n、Gdat_m,n、Bdat_m,nに対して補正係数Wにより補正した赤外欠陥深度Df_m,nを加算することにより行う。

ここで、赤外欠陥深度Df_m,nに対して補正係数Wを乗算することにより補正した値（Df_m,n×W）は、可視光と非可視光との波長或いは屈折率の相違に起因する、可視データが欠陥により受ける影響と非可視データが欠陥により受ける影響とのずれを考慮して、赤外欠陥深度Df_m,nを、可視データの欠陥深度に合せて補正した値に相当する。したがって、この赤外欠陥深度Df_m,nに対して補正係数Wを乗算することにより補正した値（Df_m,n×W）を欠陥画素の画素値Rdat_m,n、Gdat_m,n、Bdat_m,nに加算することにより、当該欠陥画素の輝度を上げて修正することができる。

なお、上記実施形態においては、補正係数演算部３２における補正係数Wの演算について、上記の式（２０）〜（２２）に示すように、傷や埃等の欠陥による欠陥深度のずれは、可視光（ＲＧＢ）と赤外光とのずれにくらべて可視光同士のずれは非常に小さいことに鑑み、以降の処理＃１２における輝度調整による修正処理の演算量を低減するために、Ｒ光、Ｇ光、及びＢ光の各可視データに共通の一の補正係数Wを演算している。しかし、より正確に欠陥深度のずれを補正するためには、可視光（ＲＧＢ）と赤外光とのずれだけでなく、可視光同士のずれも考慮した補正を行うことが必要となる場合もある。そこで、Ｒ光、Ｇ光、及びＢ光の各可視データ毎に補正係数Wr、Wg、Wbをそれぞれ演算することも可能である。この場合、ＲＧＢの各色毎に回帰係数Ra、Ga、Baと所定の基準値γとの差に対して当該色の相関係数Rr、Gr、Brを乗算して得られた値に基準値γを加算して各色の補正係数Wr、Wg、Wbをそれぞれ演算する。具体的には、以下の式（２３）〜（２５）に従って演算する。

また、上記実施形態においては、可視データがＲ光、Ｇ光、及びＢ光の３色を有するカラー画像を扱う場合について説明したが、本発明は、可視データが単色の場合、すなわちモノクロ画像の場合にも同様に適用することが可能である。その場合、平均正常画素値演算部２８において各正常画素の重みを演算する際には、修正正常画素値のＲＧＢ平均値及び修正対象画素値のＲＧＢ平均値に代えて、当該単色の一の可視データについての修正正常画素値及び修正対象画素値を用いることになる。また、補正係数演算部３２において補正係数を演算する際には、当該単色の一の可視データについての回帰係数と所定の基準値γとの差に対して当該単色の一の可視データについての相関係数を乗算して得られた値に基準値γを加算して補正係数Wを演算することになる。

本発明は、写真フィルム等の画像記録材料に記録した画像をデジタル画像データとして読み取った後、印画紙に記録する画像プリントシステム等の画像処理装置、方法、又はプログラムとして好適に利用することができる。

本実施形態に係る画像プリントシステムの外観を示す斜視図 本実施形態に係る画像プリントシステムの概略構成を示す模式図 本実施形態に係る画像処理装置の機能を示すブロック図 画像データ中の一つの直線Ｌに沿って配列された画素の画素値を、赤外データ及びＲ光、Ｇ光、及びＢ光のそれぞれの可視データについて表したグラフ 本実施形態に係る画像処理装置における欠陥画素の修正処理のフローチャート 対象画素とその周囲の一定領域の一例を示す説明図 本実施形態に係る画像処理装置における平均正常画素値の演算処理を示すフローチャート

符号の説明

１ 画像処理装置
２ 写真フィルム
４ 画像プリントシステム
５ 画像読取装置
６ 画像記録装置
１９ 欠陥修正部
１８ メモリ
２５ 欠陥画素検出部
２６ 対象画素選択部
２７ 赤外欠陥深度演算部
２８ 平均正常画素値演算部
２９ 可視欠陥深度演算部
３０ 演算結果記憶部
３１ 回帰演算部
３２ 補正係数演算部
３３ 修正部
Ｏ 対象画素
Ｅ 対象画素の周囲の一定領域
CF 赤外データの基準画素値
Df_m,n 赤外欠陥深度
Rave_m,n、Gave_m,n、Bave_m,n 平均正常画素値
Rf_m,n、Gf_m,n、Bf_m,n 可視欠陥深度
Ra、Ga、Ba 回帰係数
Rr、Gr、Br 相関係数
W 補正係数

Claims (7)

1. 画像記録材料に対して可視光及び非可視光を照射して可視データ及び非可視データをそれぞれ取得し、前記非可視データに基づいて検出された前記可視データに含まれる欠陥画素の修正を行う画像処理装置において、
   複数の前記欠陥画素の一つを対象画素として選択する対象画素選択手段と、
   前記画像記録材料に欠陥が存在しない理想的な状態における非可視データの画素値の平均値である前記非可視データの基準画素値と前記非可視データの前記対象画素に対応する画素の画素値とに基づいて前記対象画素の非可視データに基づく非可視欠陥深度を演算する非可視欠陥深度演算手段と、
   前記可視データにおける前記対象画素の周囲の一定領域内の正常画素の平均画素値を演算する平均正常画素値演算手段と、
   前記可視データにおける前記対象画素の画素値と前記平均正常画素値とに基づいて前記対象画素の可視データに基づく可視欠陥深度を演算する可視欠陥深度演算手段と、
   前記対象画素を順次選択することにより前記非可視欠陥深度演算手段及び可視欠陥深度演算手段においてそれぞれ複数演算される前記非可視欠陥深度及び可視欠陥深度を記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された複数の前記非可視欠陥深度と前記可視欠陥深度とについて単回帰分析を行い、その回帰係数と相関係数とを演算する回帰演算手段と、
   前記相関係数の値が高く前記回帰係数の正確性が高い場合には前記回帰係数が前記可視データと非可視データとの欠陥深度のずれを補正する補正係数に与える影響を大きくし、逆に前記相関係数の値が低く前記回帰係数の正確性が低い場合には前記回帰係数が前記補正係数に与える影響を小さくするように、前記回帰係数及び相関係数に基づいて前記補正係数を演算する補正係数演算手段と、
   各欠陥画素の非可視欠陥深度に前記補正係数を乗じた値を各欠陥画素の画素値に加算することにより各欠陥画素の輝度調整による修正を行う修正手段とを有する画像処理装置。
2. 前記補正係数演算手段は、前記回帰係数と所定の基準値である１との差に対して相関係数を乗算して得られた値に前記基準値を加算して補正係数を演算する請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記可視データは、ＲＧＢ色成分データからなるＲＧＢデータであり、前記補正係数演算手段は、色成分毎に回帰係数と相関係数を算出し、それぞれの色成分の相関係数を当該色成分の回帰係数の重みとする重み付き平均値であるＲＧＢデータの共通回帰係数を前記回帰係数とし、それぞれの色成分の相関係数の平均値である共通相関係数を前記相関係数とし、前記補正係数の演算を行う請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記平均正常画素値演算手段は、前記非可視データの基準画素値と前記非可視データの前記各正常画素に対応する画素の画素値との差に基づいて前記一定領域内の各正常画素の非可視データに基づく深度修正値を演算し、この各正常画素の深度修正値を当該各正常画素の画素値に加算することで輝度調整して得られた修正正常画素値と、前記対象画素の非可視欠陥深度を前記可視データの前記対象画素の画素値に加算することにより輝度調整して得られた修正対象画素値との差の絶対値に基づいて各正常画素の重みが求められ、前記一定領域内の正常画素の修正正常画素値の前記重みを用いた重み付き平均値を演算し、その演算結果を平均正常画素値とする請求項１から３の何れか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記可視データはＲＧＢ色成分データからなるＲＧＢデータであり、前記平均正常画素値演算手段は、色成分毎に求められたＲ・Ｇ・Ｂ修正正常画素値の平均値を前記修正正常画素値とし、色成分毎のＲ・Ｇ・Ｂ修正対象画素値の平均値を前記修正対象画素値とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 画像記録材料に対して可視光及び非可視光を照射して可視データ及び非可視データをそれぞれ取得し、前記非可視データに基づいて検出された前記可視データに含まれる欠陥画素の修正を行う画像処理方法において、
   複数の前記欠陥画素の一つを対象画素として選択し、前記画像記録材料に欠陥が存在しない理想的な状態における非可視データの画素値の平均値である前記非可視データの基準画素値と前記非可視データの前記対象画素に対応する画素の画素値とに基づいて前記対象画素の非可視データに基づく非可視欠陥深度を演算し、前記可視データにおける前記対象画素の周囲の一定領域内の正常画素の平均画素値を演算し、前記可視データにおける前記対象画素の画素値と前記平均正常画素値とに基づいて前記対象画素の可視データに基づく可視欠陥深度を演算し、前記対象画素を順次選択することによりそれぞれ複数演算される前記非可視欠陥深度及び可視欠陥深度について単回帰分析を行ってその回帰係数と相関係数とを演算し、前記相関係数の値が高く前記回帰係数の正確性が高い場合には前記回帰係数が前記可視データと非可視データとの欠陥深度のずれを補正する補正係数に与える影響を大きくし、逆に前記相関係数の値が低く前記回帰係数の正確性が低い場合には前記回帰係数が前記補正係数に与える影響を小さくするように、前記回帰係数及び相関係数に基づいて前記補正係数を演算し、各欠陥画素の非可視欠陥深度に前記補正係数を乗じた値を各欠陥画素の画素値に加算することにより各欠陥画素の輝度調整による修正を行う画像処理方法。
7. 画像記録材料に対して可視光及び非可視光を照射して可視データ及び非可視データをそれぞれ取得し、前記非可視データに基づいて検出された前記可視データに含まれる欠陥画素の修正を行う画像処理プログラムにおいて、
   複数の前記欠陥画素の一つを対象画素として選択し、前記画像記録材料に欠陥が存在しない理想的な状態における非可視データの画素値の平均値である前記非可視データの基準画素値と前記非可視データの前記対象画素に対応する画素の画素値とに基づいて前記対象画素の非可視データに基づく非可視欠陥深度を演算し、前記可視データにおける前記対象画素の周囲の一定領域内の正常画素の平均画素値を演算し、前記可視データにおける前記対象画素の画素値と前記平均正常画素値とに基づいて前記対象画素の可視データに基づく可視欠陥深度を演算し、前記対象画素を順次選択することによりそれぞれ複数演算される前記非可視欠陥深度及び可視欠陥深度について単回帰分析を行ってその回帰係数と相関係数とを演算し、前記相関係数の値が高く前記回帰係数の正確性が高い場合には前記回帰係数が前記可視データと非可視データとの欠陥深度のずれを補正する補正係数に与える影響を大きくし、逆に前記相関係数の値が低く前記回帰係数の正確性が低い場合には前記回帰係数が前記補正係数に与える影響を小さくするように、前記回帰係数及び相関係数に基づいて前記補正係数を演算し、各欠陥画素の非可視欠陥深度に前記補正係数を乗じた値を各欠陥画素の画素値に加算することにより各欠陥画素の輝度調整による修正を行う処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。

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