JP4423536B2 - 信号処理装置および信号処理方法、並びにプログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、信号処理装置および信号処理方法、並びにプログラムおよび記録媒体に関し、特に、現実世界の信号により近似した画像等を得ることができるようにする信号処理装置および信号処理方法、並びにプログラムおよび記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
実世界（現実世界）における事象をセンサで検出し、センサが出力するサンプリングデータを処理する技術が広く利用されている。例えば、実世界をイメージセンサで撮像し、画像データであるサンプリングデータを処理する画像処理技術が広く利用されている。
【０００３】
また、第１の次元を有する現実世界の信号である第１の信号をセンサによって検出することにより得た、第１の次元に比較し次元が少ない第２の次元を有し、第１の信号に対する歪を含む第２の信号を取得し、第２の信号に基づく信号処理を行うことにより、第２の信号に比して歪の軽減された第３の信号を生成するようにしているものもある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−２５０１１９号公報。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来においては、現実世界の信号の定常性を考慮した信号処理が行われていなかったため、現実世界の信号により近似した画像等を得ることが困難であることがあった。
【０００６】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、現実世界の信号により近似した画像等を得ることができるようにするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の信号処理装置は、それぞれ時間積分効果を有する複数の画素に現実世界の光信号が射影されて取得された画像データ内の動きベクトルを設定する動きベクトル設定手段と、画像データにおいて、動オブジェクトと動オブジェクト以外の部分の境界と所定の軸とがなす角度を、定常性の空間方向として設定する空間方向定常性設定手段と、画像データの各画素の画素値は、定常性の空間方向に続いており、その画素値が、動きベクトルに対応して移動しながら積分された値であるとして、画像データの各画素の画素値と、動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化するモデル生成手段と、モデル生成手段により生成されたモデルに対して、画像データの各画素の画素値を代入して正規方程式を生成する正規方程式生成手段と、正規方程式生成手段により生成された正規方程式を演算することにより、動きボケが生じていない各画素の画素値を推定する実世界推定手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
モデル生成手段には、動オブジェクトが、空間方向定常性設定手段により設定される方向と同一方向、または、垂直な方向以外に動いている動オブジェクトについて、画像データの各画素の画素値と、動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化させるようにすることができる。
【０００９】
モデル生成手段には、動きボケが生じていない各画素の画素幅が、画像データの各画素の画素幅よりも小さいとして、画像データの各画素の画素値と、動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化させ、実世界推定手段には、画像データの各画素よりも画素幅の小さい、動きボケが生じていない各画素の画素値を推定させることができる。
【００１０】
本発明の信号処理方法は、それぞれ時間積分効果を有する複数の画素に現実世界の光信号が射影されて取得された画像データ内の動オブジェクトの動きベクトルを設定する動きベクトル設定ステップと、画像データにおいて、動オブジェクトと動オブジェクト以外の部分の境界と所定の軸とがなす角度を、定常性の空間方向として設定する空間方向定常性設定ステップと、画像データの各画素の画素値は、動オブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値が、定常性の空間方向に続いており、その画素値が、動きベクトルに対応して移動しながら積分された値であるとして、画像データの各画素の画素値と、動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化するモデル生成ステップと、モデル生成ステップの処理により生成されたモデルに対して、画像データの各画素の画素値を代入して正規方程式を生成する正規方程式生成ステップと、正規方程式生成ステップの処理により生成された正規方程式を演算することにより、動きボケが生じていない各画素の画素値を推定する実世界推定ステップとを含むことを特徴とする。
【００１１】
本発明の記録媒体のプログラムは、それぞれ時間積分効果を有する複数の画素に現実世界の光信号が射影されて取得された画像データ内の動オブジェクトの動きベクトルを設定する動きベクトル設定ステップと、画像データにおいて、動オブジェクトと動オブジェクト以外の部分の境界と所定の軸とがなす角度を、定常性の空間方向として設定する空間方向定常性設定ステップと、画像データの各画素の画素値は、動オブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値が、定常性の空間方向に続いており、その画素値が、動きベクトルに対応して移動しながら積分された値であるとして、画像データの各画素の画素値と、動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化するモデル生成ステップと、モデル生成ステップの処理により生成されたモデルに対して、画像データの各画素の画素値を代入して正規方程式を生成する正規方程式生成ステップと、正規方程式生成ステップの処理により生成された正規方程式を演算することにより、動きボケが生じていない各画素の画素値を推定する実世界推定ステップとを含むことを特徴とする。
【００１２】
本発明のプログラムは、それぞれ時間積分効果を有する複数の画素に現実世界の光信号が射影されて取得された画像データ内の動オブジェクトの動きベクトルを設定する動きベクトル設定ステップと、画像データにおいて、動オブジェクトと動オブジェクト以外の部分の境界と所定の軸とがなす角度を、定常性の空間方向として設定する空間方向定常性設定ステップと、画像データの各画素の画素値は、動オブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値が、定常性の空間方向に続いており、その画素値が、動きベクトルに対応して移動しながら積分された値であるとして、画像データの各画素の画素値と、動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化するモデル生成ステップと、モデル生成ステップの処理により生成されたモデルに対して、画像データの各画素の画素値を代入して正規方程式を生成する正規方程式生成ステップと、正規方程式生成ステップの処理により生成された正規方程式を演算することにより、動きボケが生じていない各画素の画素値を推定する実世界推定ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１３】
本発明においては、それぞれ時間積分効果を有する複数の画素に現実世界の光信号が射影されて取得された画像データ内の動オブジェクトの動きベクトルが設定され、画像データにおいて、動オブジェクトと動オブジェクト以外の部分の境界と所定の軸とがなす角度が、定常性の空間方向として設定され、画像データの各画素の画素値は、動オブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値が、定常性の空間方向に続いており、その画素値が、動きベクトルに対応して移動しながら積分された値であるとして、画像データの各画素の画素値と、動きボケが生じていない各画素の画素値との関係がモデル化され、モデル生成手段により生成されたモデルに対して、画像データの各画素の画素値を代入して正規方程式が生成され、正規方程式生成手段により生成された正規方程式を演算することにより、動きボケが生じていない各画素の画素値が推定される。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、請求項に記載の構成要件と、発明の実施の形態における具体例との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、請求項に記載されている発明をサポートする具体例が、発明の実施の形態に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の実施の形態中には記載されているが、構成要件に対応するものとして、ここには記載されていない具体例があったとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、具体例が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００１５】
さらに、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明が、請求項に全て記載されていることを意味するものではない。換言すれば、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明であって、この出願の請求項には記載されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により追加される発明の存在を否定するものではない。
【００１６】
請求項１に記載の信号処理装置は、それぞれ時間積分効果を有する複数の画素に現実世界の光信号が射影されて取得された画像データ内の動オブジェクトの動きベクトルを設定する動きベクトル設定手段（例えば、図１１５の動きベクトル設定部11032）と、前記画像データにおいて、動オブジェクトと動オブジェクト以外の部分の境界と所定の軸とがなす角度を、定常性の空間方向として設定する空間方向定常性設定手段（例えば、図１１５の空間方向定常性設定部11031）と、前記画像データの各画素の画素値は、前記動オブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値が、前記定常性の空間方向に続いており、その画素値が、前記動きベクトルに対応して移動しながら積分された値であるとして、前記画像データの各画素の画素値と、前記動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化するモデル生成手段（例えば、図１１３のモデル生成部11021）と、前記モデル生成手段により生成されたモデルに対して、前記画像データの各画素の画素値を代入して正規方程式を生成する正規方程式生成手段（例えば、図１１３の方程式生成部11022）と、前記正規方程式生成手段により生成された前記正規方程式を演算することにより、前記動きボケが生じていない各画素の画素値を推定する実世界推定手段（例えば、図１１３の実世界波形推定部11023）とを備えることを特徴とする。
【００１７】
請求項４に記載の信号処理方法、請求項５に記載のプログラム、請求項６に記載の記録媒体は、それぞれ時間積分効果を有する複数の画素に現実世界の光信号が射影されて取得された画像データ内の動きベクトルを設定する動きベクトル設定ステップ（例えば、図１１４のステップS11003）と、前記画像データにおいて、動オブジェクトと動オブジェクト以外の部分の境界と所定の軸とがなす角度を、定常性の空間方向として設定する空間方向定常性設定ステップ（例えば、図１１４のステップS11004）と、前記画像データの各画素の画素値は、前記動オブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値が、前記定常性の空間方向に続いており、その画素値が、前記動きベクトルに対応して移動しながら積分された値であるとして、前記画像データの各画素の画素値と、前記動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化するモデル生成ステップ（例えば、図１３６のステップS12001）と、前記モデル生成ステップの処理により生成されたモデルに対して、前記画像データの各画素の画素値を代入して正規方程式を生成する正規方程式生成ステップ（例えば、図１３６のステップS12002）と、前記正規方程式生成ステップの処理により生成された前記正規方程式を演算することにより、前記動きボケが生じていない各画素の画素値を推定する実世界推定ステップ（例えば、図１３６のステップS12004）とを含むことを特徴とする。
【００１８】
図１は、本発明の原理を表している。同図で示されるように、空間、時間、および質量の次元を有する実世界１の事象（現象）は、センサ２により取得され、データ化される。実世界１の事象とは、光（画像）、音声、圧力、温度、質量、濃度、明るさ／暗さ、またはにおいなどをいう。実世界１の事象は、時空間方向に分布している。例えば、実世界１の画像は、実世界１の光の強度の時空間方向の分布である。
【００１９】
センサ２に注目すると、空間、時間、および質量の次元を有する実世界１の事象のうち、センサ２が取得可能な、実世界１の事象が、センサ２により、データ３に変換される。センサ２によって、実世界１の事象を示す情報が取得されるとも言える。
【００２０】
すなわち、センサ２は、実世界１の事象を示す情報を、データ３に変換する。空間、時間、および質量の次元を有する実世界１の事象（現象）を示す情報である信号がセンサ２により取得され、データ化されるとも言える。
【００２１】
以下、実世界１における、画像、音声、圧力、温度、質量、濃度、明るさ／暗さ、またはにおいなどの事象の分布を、実世界１の事象を示す情報である信号とも称する。また、実世界１の事象を示す情報である信号を、単に、実世界１の信号とも称する。本明細書において、信号は、現象および事象を含み、送信側に意思がないものも含むものとする。
【００２２】
センサ２から出力されるデータ３（検出信号）は、実世界１の事象を示す情報を、実世界１に比較して、より低い次元の時空間に射影して得られた情報である。例えば、動画像の画像データであるデータ３は、実世界１の３次元の空間方向および時間方向の画像が、２次元の空間方向、および時間方向からなる時空間に射影されて得られた情報である。また、例えば、データ３がデジタルデータであるとき、データ３は、サンプリングの単位に応じて、丸められている。データ３がアナログデータであるとき、データ３において、ダイナミックレンジに応じて、情報が圧縮されているか、またはリミッタなどにより、情報の一部が削除されている。
【００２３】
このように、所定の次元を有する実世界１の事象を示す情報である信号をデータ３（検出信号）に射影することにより、実世界１の事象を示す情報の一部が欠落する。すなわち、センサ２が出力するデータ３において、実世界１の事象を示す情報の一部が欠落している。
【００２４】
しかしながら、射影により実世界１の事象を示す情報の一部が欠落しているものの、データ３は、実世界１の事象（現象）を示す情報である信号を推定するための有意情報を含んでいる。
【００２５】
本発明においては、実世界１の情報である信号を推定するための有意情報として、実世界１またはデータ３に含まれる定常性を有する情報を利用する。定常性は、新たに定義する概念である。
【００２６】
ここで、実世界１に注目すると、実世界１の事象は、所定の次元の方向に一定の特徴を含む。例えば、実世界１の物体（有体物）において、空間方向または時間方向に、形状、模様、若しくは色彩などが連続するか、または形状、模様、若しくは色彩などのパターンが繰り返す。
【００２７】
従って、実世界１の事象を示す情報には、所定の次元の方向に一定の特徴が含まれることになる。
【００２８】
より具体的な例を挙げれば、糸、紐、またはロープなどの線状の物体は、長さ方向の任意の位置において、断面形状が同じであるという長さ方向、すなわち空間方向に一定の特徴を有する。長さ方向の任意の位置において、断面形状が同じであるという空間方向に一定の特徴は、線状の物体が長いという特徴から生じる。
【００２９】
従って、線状の物体の画像は、長さ方向の任意の位置において、断面形状が同じであるという長さ方向、すなわち空間方向に一定の特徴を有している。
【００３０】
また、空間方向に広がりを有する有体物である、単色の物体は、部位にかかわらず、同一の色を有するという空間方向に一定の特徴を有していると言える。
【００３１】
同様に、空間方向に広がりを有する有体物である、単色の物体の画像は、部位にかかわらず、同一の色を有するという空間方向に一定の特徴を有している。
【００３２】
このように、実世界１（現実世界）の事象は、所定の次元の方向に一定の特徴を有しているので、実世界１の信号は、所定の次元の方向に一定の特徴を有する。
【００３３】
本明細書において、このような所定の次元の方向に一定の特徴を定常性と称する。実世界１（現実世界）の信号の定常性とは、実世界１（現実世界）の事象を示す信号が有している、所定の次元の方向に一定の特徴をいう。
【００３４】
実世界１（現実世界）には、このような定常性が無数に存在する。
【００３５】
次に、データ３に注目すると、データ３は、センサ２により、所定の次元を有する実世界１の事象を示す情報である信号が射影されたものであるので、実世界の信号の定常性に対応する定常性を含んでいる。データ３は、実世界の信号の定常性が射影された定常性を含んでいるとも言える。
【００３６】
しかしながら、上述したように、センサ２が出力するデータ３において、実世界１の情報の一部が欠落しているので、データ３から、実世界１（現実世界）の信号に含まれる定常性の一部が欠落し得る。
【００３７】
換言すれば、データ３は、データの定常性として、実世界１（現実世界）の信号の定常性の中の、少なくとも一部の定常性を含む。データの定常性とは、データ３が有している、所定の次元の方向に一定の特徴である。
【００３８】
本発明においては、実世界１の事象を示す情報である信号を推定するための有意情報として、実世界１の信号の定常性、またはデータ３が有する、データの定常性が利用される。
【００３９】
例えば、信号処理装置４においては、データの定常性を利用して、データ３を信号処理することで、欠落した、実世界１の事象を示す情報が生成される。
【００４０】
なお、信号処理装置４においては、実世界１の事象を示す情報である信号の次元の、長さ（空間）、時間、および質量のうち、空間方向または時間方向の定常性が利用される。
【００４１】
図１において、センサ２は、例えば、デジタルスチルカメラ、またはビデオカメラなどで構成され、実世界１の画像を撮像し、得られたデータ３である画像データを信号処理装置４に出力する。センサ２は、例えば、サーモグラフィ装置、または光弾性を利用した圧力センサなどとすることができる。
【００４２】
信号処理装置４は、例えば、パーソナルコンピュータなどで構成され、データ３を対象とした信号処理を行う。
【００４３】
信号処理装置４は、例えば、図２で示されるように構成される。CPU（Central Processing Unit）２１は、ROM（Read Only Memory）２２、または記憶部２８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM（Random Access Memory）２３には、CPU２１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU２１、ROM２２、およびRAM２３は、バス２４により相互に接続されている。
【００４４】
CPU２１にはまた、バス２４を介して入出力インタフェース２５が接続されている。入出力インタフェース２５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部２６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部２７が接続されている。CPU２１は、入力部２６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU２１は、処理の結果得られた画像や音声等を出力部２７に出力する。
【００４５】
入出力インタフェース２５に接続されている記憶部２８は、例えばハードディスクなどで構成され、CPU２１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部２９は、インターネット、その他のネットワークを介して外部の装置と通信する。この例の場合、通信部２９はセンサ２の出力するデータ３を取り込む取得部として働く。
【００４６】
また、通信部２９を介してプログラムを取得し、記憶部２８に記憶してもよい。
【００４７】
入出力インタフェース２５に接続されているドライブ３０は、磁気ディスク５１、光ディスク５２、光磁気ディスク５３、或いは半導体メモリ５４などが装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部２８に転送され、記憶される。
【００４８】
図３は、信号処理装置４を示すブロック図である。
【００４９】
なお、信号処理装置４の各機能をハードウェアで実現するか、ソフトウェアで実現するかは問わない。つまり、本明細書の各ブロック図は、ハードウェアのブロック図と考えても、ソフトウェアによる機能ブロック図と考えても良い。
【００５０】
図３に構成を示す信号処理装置４においては、データ３の一例である画像データが入力され、入力された画像データ（入力画像）からデータの定常性が検出される。次に、検出されたデータの定常性から、センサ２により取得された実世界１の信号が推定される。そして、推定された実世界１の信号を基に、画像が生成され、生成された画像（出力画像）が出力される。すなわち、図３は、画像処理装置である信号処理装置４の構成を示す図である。
【００５１】
信号処理装置４に入力された入力画像（データ３の一例である画像データ）は、データ定常性検出部１０１および実世界推定部１０２に供給される。
【００５２】
データ定常性検出部１０１は、入力画像からデータの定常性を検出して、検出した定常性を示すデータ定常性情報を実世界推定部１０２および画像生成部１０３に供給する。データ定常性情報は、例えば、入力画像における、データの定常性を有する画素の領域の位置、データの定常性を有する画素の領域の方向（時間方向および空間方向の角度または傾き）、またはデータの定常性を有する画素の領域の長さなどを含む。データ定常性検出部１０１の構成の詳細は、後述する。
【００５３】
実世界推定部１０２は、入力画像、およびデータ定常性検出部１０１から供給されたデータ定常性情報を基に、実世界１の信号を推定する。すなわち、実世界推定部１０２は、入力画像が取得されたときセンサ２に入射された、実世界の信号である画像を推定する。実世界推定部１０２は、実世界１の信号の推定の結果を示す実世界推定情報を画像生成部１０３に供給する。実世界推定部１０２の構成の詳細は、後述する。
【００５４】
画像生成部１０３は、実世界推定部１０２から供給された、推定された実世界１の信号を示す実世界推定情報を基に、実世界１の信号により近似した信号を生成して、生成した信号を出力する。または、画像生成部１０３は、データ定常性検出部１０１から供給されたデータ定常性情報、および実世界推定部１０２から供給された、推定された実世界１の信号を示す実世界推定情報を基に、実世界１の信号により近似した信号を生成して、生成した信号を出力する。
【００５５】
すなわち、画像生成部１０３は、実世界推定情報を基に、実世界１の画像により近似した画像を生成して、生成した画像を出力画像として出力する。または、画像生成部１０３は、データ定常性情報および実世界推定情報を基に、実世界１の画像により近似した画像を生成して、生成した画像を出力画像として出力する。
【００５６】
例えば、画像生成部１０３は、実世界推定情報を基に、推定された実世界１の画像を所望の空間方向または時間方向の範囲で積分することにより、入力画像に比較して、空間方向または時間方向により高解像度の画像を生成して、生成した画像を出力画像として出力する。例えば、画像生成部１０３は、外挿補間により、画像を生成して、生成した画像を出力画像として出力する。
【００５７】
画像生成部１０３の構成の詳細は、後述する。
【００５８】
次に、図４を参照して、本発明の原理を説明する。
【００５９】
例えば、画像である、実世界１の信号は、センサ２の一例であるCCD（Charge Coupled Device）の受光面に結像される。センサ２の一例であるCCDは、積分特性を有しているので、CCDから出力されるデータ３には、実世界１の画像との差が生じることになる。センサ２の積分特性の詳細については、後述する。
【００６０】
信号処理装置４による信号処理においては、CCDにより取得された実世界１の画像と、CCDにより撮像され、出力されたデータ３との関係が明確に考慮される。すなわち、データ３と、センサ２で取得された実世界の情報である信号との関係が明確に考慮される。
【００６１】
より具体的には、図４で示されるように、信号処理装置４は、モデル１６１を用いて、実世界１を近似（記述）する。モデル１６１は、例えば、Ｎ個の変数で表現される。より正確には、モデル１６１は、実世界１の信号を近似（記述）する。
【００６２】
モデル１６１を予測するために、信号処理装置４は、データ３から、Ｍ個のデータ１６２を抽出する。データ３から、Ｍ個のデータ１６２を抽出するとき、信号処理装置４は、例えば、データ３に含まれるデータの定常性を利用する。換言すれば、信号処理装置４は、データ３に含まれるデータの定常性を基に、モデル１６１を予測するためのデータ１６２を抽出する。この場合、結果的に、モデル１６１は、データの定常性に拘束されることになる。
【００６３】
すなわち、モデル１６１は、センサ２で取得されたとき、データ３においてデータの定常性を生じさせる、定常性（所定の次元の方向に一定の特徴）を有する実世界１の事象（を示す情報（信号））を近似する。
【００６４】
ここで、データ１６２の数Ｍが、モデルの変数の数Ｎ以上であれば、Ｍ個のデータ１６２から、Ｎ個の変数で表現されるモデル１６１を予測することができる。
【００６５】
このように、実世界１（の信号）を近似（記述）するモデル１６１を予測することにより、信号処理装置４は、実世界１の情報である信号を考慮することができる。
【００６６】
次に、センサ２の積分効果について説明する。
【００６７】
画像を撮像するセンサ２である、CCDまたはCMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）センサなどのイメージセンサは、現実世界を撮像するとき、現実世界の情報である信号を２次元のデータに投影する。イメージセンサの各画素は、いわゆる受光面（受光領域）として、それぞれ所定の面積を有する。所定の面積を有する受光面に入射した光は、画素毎に、空間方向および時間方向に積分され、各画素に対して１つの画素値に変換される。
【００６８】
図５乃至図８を参照して、画像の空間的時間的な積分について説明する。
【００６９】
イメージセンサは、現実世界の対象物（オブジェクト）を撮像し、撮像の結果得られた画像データを１フレーム単位で出力する。すなわち、イメージセンサは、実世界１の対象物で反射された光である、実世界１の信号を取得し、データ３を出力する。
【００７０】
例えば、イメージセンサは、１秒間に３０フレームからなる画像データを出力する。この場合、イメージセンサの露光時間は、１／３０秒とすることができる。露光時間は、イメージセンサが入射された光の電荷への変換を開始してから、入射された光の電荷への変換を終了するまでの期間である。以下、露光時間をシャッタ時間とも称する。
【００７１】
図５は、イメージセンサ上の画素の配置の例を説明する図である。図５中において、Ａ乃至Ｉは、個々の画素を示す。画素は、画像データにより表示される画像に対応する平面上に配置されている。１つの画素に対応する１つの検出素子は、イメージセンサ上に配置されている。イメージセンサが実世界１の画像を撮像するとき、１つの検出素子は、画像データを構成する１つの画素に対応する１つの画素値を出力する。例えば、検出素子の空間方向Ｘの位置（Ｘ座標）は、画像データにより表示される画像上の横方向の位置に対応し、検出素子の空間方向Ｙの位置（Ｙ座標）は、画像データにより表示される画像上の縦方向の位置に対応する。
【００７２】
実世界１の光の強度の分布は、３次元の空間方向および時間方向に広がりを有するが、イメージセンサは、２次元の空間方向および時間方向で、実世界１の光を取得し、２次元の空間方向および時間方向の光の強度の分布を表現するデータ３を生成する。
【００７３】
図６で示されるように、例えば、CCDである検出素子は、シャッタ時間に対応する期間、受光面（受光領域）（検出領域）に入力された光を電荷に変換して、変換された電荷を蓄積する。光は、３次元の空間上の位置、および時刻により、強度が決定される実世界１の情報（信号）である。実世界１の光の強度の分布は、３次元の空間上の位置x,y、およびz、並びに時刻tを変数とする関数F(x,y,z,t)で表すことができる。
【００７４】
CCDである検出素子に蓄積される電荷の量は、２次元の空間上の広がりを有する受光面の全体に入射された光の強さと、光が入射されている時間にほぼ比例する。検出素子は、シャッタ時間に対応する期間において、受光面の全体に入射された光から変換された電荷を、既に蓄積されている電荷に加えていく。すなわち、検出素子は、シャッタ時間に対応する期間、２次元の空間上の広がりを有する受光面の全体に入射される光を積分して、積分された光に対応する量の電荷を蓄積する。検出素子は、空間（受光面）および時間（シャッタ時間）に対して、積分効果があるとも言える。
【００７５】
検出素子に蓄積された電荷は、図示せぬ回路により、電圧値に変換され、電圧値はさらにデジタルデータなどの画素値に変換されて、データ３として出力される。従って、イメージセンサから出力される個々の画素値は、実世界１の情報（信号）の時間的空間的に広がりを有するある部分を、シャッタ時間の時間方向および検出素子の受光面の空間方向について積分した結果である、１次元の空間に射影した値を有する。
【００７６】
すなわち、１つの画素の画素値は、F(x,y,t)の積分で表される。F(x,y,t)は、検出素子の受光面における、光の強度の分布を表す関数である。例えば、画素値Pは、式（１）で表される。
【００７７】
【数１】

・・・（１）
【００７８】
式（１）において、x₁は、検出素子の受光面の左側の境界の空間座標（Ｘ座標）である。x₂は、検出素子の受光面の右側の境界の空間座標（Ｘ座標）である。式（１）において、y₁は、検出素子の受光面の上側の境界の空間座標（Ｙ座標）である。y₂は、検出素子の受光面の下側の境界の空間座標（Ｙ座標）である。また、t₁は、入射された光の電荷への変換を開始した時刻である。t₂は、入射された光の電荷への変換を終了した時刻である。
【００７９】
なお、実際には、イメージセンサから出力される画像データの画素値は、例えばフレーム全体として、そのゲインが補正されている。
【００８０】
画像データの各画素値は、イメージセンサの各検出素子の受光面に入射した光の積分値であり、イメージセンサに入射された光のうち、検出素子の受光面よりも微小な実世界１の光の波形は、積分値としての画素値に隠されてしまう。
【００８１】
以下、本明細書において、所定の次元を基準として表現される信号の波形を単に波形とも称する。
【００８２】
このように、実世界１の画像（光信号）は、画素を単位として、空間方向および時間方向に積分されてしまうので、画像データにおいては、実世界１の画像の定常性の一部が欠落し、実世界１の画像の定常性の他の一部が画像データに含まれることになる。または、画像データには、実世界１の画像の定常性から変化してしまった定常性が含まれることがある。
【００８３】
積分効果を有するイメージセンサにより撮像された画像の、空間方向の積分効果についてさらに説明する。
【００８４】
図７は、画素Ｄ乃至画素Ｆに対応する検出素子に入射される光と、画素値との関係を説明する図である。図７のF(x)は、空間上（検出素子上）の空間方向Ｘの座標xを変数とする、実世界１の光の強度の分布を表す関数の例である。言い換えれば、F(x)は、空間方向Ｙおよび時間方向に一定である場合の、実世界１の光の強度の分布を表す関数の例である。図７において、Lは、画素Ｄ乃至画素Ｆに対応する検出素子の受光面の空間方向Ｘの長さを示す。
【００８５】
１つの画素の画素値は、F(x)の積分で表される。例えば、画素Ｅの画素値Pは、式（２）で表される。
【００８６】
【数２】

・・・（２）
【００８７】
式（２）において、x₁は、画素Ｅに対応する検出素子の受光面の左側の境界の空間方向Ｘの空間座標である。x₂は、画素Ｅに対応する検出素子の受光面の右側の境界の空間方向Ｘの空間座標である。
【００８８】
同様に、積分効果を有するイメージセンサにより撮像された画像の、時間方向の積分効果についてさらに説明する。
【００８９】
図８は、時間の経過と、１つの画素に対応する検出素子に入射される光と、画素値との関係を説明する図である。図８のF(t)は、時刻tを変数とする、実世界１の光の強度の分布を表す関数である。言い換えれば、F(t)は、空間方向Ｙおよび空間方向Ｘに一定である場合の、実世界１の光の強度の分布を表す関数の例である。t_sは、シャッタ時間を示す。
【００９０】
フレーム#n-1は、フレーム#nに対して時間的に前のフレームであり、フレーム#n+1は、フレーム#nに対して時間的に後のフレームである。すなわち、フレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1は、フレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の順で表示される。
【００９１】
なお、図８で示される例において、シャッタ時間t_sとフレーム間隔とが同一である。
【００９２】
１つの画素の画素値は、F(t)の積分で表される。例えば、フレーム#nの画素の画素値Pは、式（３）で表される。
【００９３】
【数３】

・・・（３）
【００９４】
式（３）において、t₁は、入射された光の電荷への変換を開始した時刻である。t₂は、入射された光の電荷への変換を終了した時刻である。
【００９５】
以下、センサ２による空間方向の積分効果を単に空間積分効果と称し、センサ２による時間方向の積分効果を単に時間積分効果と称する。また、空間積分効果または時間積分効果を単に積分効果とも称する。
【００９６】
次に、積分効果を有するイメージセンサにより取得されたデータ３に含まれるデータの定常性の例について説明する。
【００９７】
図９は、実世界１の線状の物（例えば、細線）の画像、すなわち光の強度の分布の例を示す図である。図９において、図中の上方向の位置は、光の強度（レベル）を示し、図中の右上方向の位置は、画像の空間方向の一方向である空間方向Ｘの位置を示し、図中の右方向の位置は、画像の空間方向の他の方向である空間方向Ｙの位置を示す。
【００９８】
実世界１の線状の物の画像には、所定の定常性が含まれる。すなわち、図９で示される画像は、長さ方向の任意の位置において、断面形状（長さ方向に直交する方向の位置の変化に対するレベルの変化）が同じであるという定常性を有する。
【００９９】
図１０は、図９で示される画像に対応する、実際の撮像により得られた画像データの画素値の例を示す図である。
【０１００】
即ち、図１０は、イメージセンサの画素の並び（画素の縦または横の並び）とずれた方向に延びる、各画素の受光面の長さLよりも短い径の線状の物の画像を、イメージセンサで撮像して得られた画像データの模式図である。図１０で示される画像データが取得されたときにイメージセンサに入射された画像は、図９の実世界１の線状の物の画像である。
【０１０１】
図１０において、図中の上方向の位置は、画素値を示し、図中の右上方向の位置は、画像の空間方向の一方向である空間方向Ｘの位置を示し、図中の右方向の位置は、画像の空間方向の他の方向である空間方向Ｙの位置を示す。図１０における画素値を示す方向は、図９におけるレベルの方向に対応し、図１０における空間方向Ｘ、および空間方向Ｙは、図９における方向と同じである。
【０１０２】
各画素の受光面の長さLよりも短い径の線状の物の画像を、イメージセンサで撮像した場合、撮像の結果得られる画像データにおいて、線状の物は、模式的に、例えば、斜めにずれて並ぶ、複数の所定の長さの円弧形状（かまぼこ型）で表される。各円弧形状は、ほぼ同じ形状である。１つの円弧形状は、縦に１列の画素の上、または横に１列の画素の上に形成される。例えば、図１０における１つの円弧形状は、縦に１列の画素の上に形成される。
【０１０３】
このように、例えば、イメージセンサで撮像されて取得された画像データにおいては、実世界１の線状の物の画像が有していた、長さ方向の任意の位置において、空間方向Ｙにおける断面形状が同じであるという定常性が失われている。また、実世界１の線状の物の画像が有していた定常性は、縦に１列の画素の上、または横に１列の画素の上に形成された、同じ形状である円弧形状が一定の間隔で並ぶという定常性に変化していると言える。
【０１０４】
図１１は、背景とは異なる色であって、単色の、直線状の縁を有する物の実世界１の画像、すなわち光の強度の分布の例を示す図である。図１１において、図中の上方向の位置は、光の強度（レベル）を示し、図中の右上方向の位置は、画像の空間方向の一方向である空間方向Ｘの位置を示し、図中の右方向の位置は、画像の空間方向の他の方向である空間方向Ｙの位置を示す。
【０１０５】
背景とは異なる色の、直線状の縁を有する物の実世界１の画像には、所定の定常性が含まれる。すなわち、図１１で示される画像は、縁の長さ方向の任意の位置において、断面形状（縁に直交する方向の位置の変化に対するレベルの変化）が同じであるという定常性を有する。
【０１０６】
図１２は、図１１で示される画像に対応する、実際の撮像により得られた画像データの画素値の例を示す図である。図１２で示されるように、画像データは、画素を単位とした画素値からなるので、階段状になる。
【０１０７】
図１３は、図１２に示す画像データの模式図である。
【０１０８】
図１３で示される模式図は、イメージセンサの画素の並び（画素の縦または横の並び）とずれた方向に縁が延びる、背景とは異なる色であって、単色の、直線状の縁を有する物の実世界１の画像を、イメージセンサで撮像して得られた画像データの模式図である。図１３で示される画像データが取得されたときにイメージセンサに入射された画像は、図１１で示される、背景とは異なる色であって、単色の、直線状の縁を有する物の実世界１の画像である。
【０１０９】
図１３において、図中の上方向の位置は、画素値を示し、図中の右上方向の位置は、画像の空間方向の一方向である空間方向Ｘの位置を示し、図中の右方向の位置は、画像の空間方向の他の方向である空間方向Ｙの位置を示す。図１３における画素値を示す方向は、図１１におけるレベルの方向に対応し、図１３における空間方向Ｘ、および空間方向Ｙは、図１１における方向と同じである。
【０１１０】
背景とは異なる色であって、単色の、直線状の縁を有する物の実世界１の画像を、イメージセンサで撮像した場合、撮像の結果得られる画像データにおいて、直線状の縁は、模式的に、例えば、斜めにずれて並ぶ、複数の所定の長さのつめ（pawl）形状で表される。各つめ形状は、ほぼ同じ形状である。１つのつめ形状は、縦に１列の画素の上、または横に１列の画素の上に形成される。例えば、図１３において、１つのつめ形状は、縦に１列の画素の上に形成される。
【０１１１】
このように、例えば、イメージセンサで撮像されて取得された画像データにおいては、背景とは異なる色であって、単色の、直線状の縁を有する物の実世界１の画像が有していた、縁の長さ方向の任意の位置において、断面形状が同じであるという定常性が失われている。また、背景とは異なる色であって、単色の、直線状の縁を有する物の実世界１の画像が有していた定常性は、縦に１列の画素の上、または横に１列の画素の上に形成された、同じ形状であるつめ形状が一定の間隔で並ぶという定常性に変化していると言える。
【０１１２】
データ定常性検出部１０１は、このような、例えば、入力画像であるデータ３が有するデータの定常性を検出する。例えば、データ定常性検出部１０１は、所定の次元の方向に一定の特徴を有する領域を検出することにより、データの定常性を検出する。例えば、データ定常性検出部１０１は、図１０で示される、同じ円弧形状が一定の間隔で並ぶ領域を検出する。また、例えば、データ定常性検出部１０１は、図１３で示される、同じつめ形状が一定の間隔で並ぶ領域を検出する。
【０１１３】
また、データ定常性検出部１０１は、同様の形状の並び方を示す、空間方向の角度（傾き）を検出することにより、データの定常性を検出する。
【０１１４】
また、例えば、データ定常性検出部１０１は、空間方向および時間方向の同様の形状の並び方を示す、空間方向および時間方向の角度（動き）を検出することにより、データの定常性を検出する。
【０１１５】
さらに、例えば、データ定常性検出部１０１は、所定の次元の方向に一定の特徴を有する領域の長さを検出することにより、データの定常性を検出する。
【０１１６】
以下、背景とは異なる色であって、単色の、直線状の縁を有する物の実世界１の画像がセンサ２により射影されたデータ３の部分を２値エッジとも称する。
【０１１７】
ここで、従来の信号処理においては、データ３から、例えば、所望の高解像度データが生成される。
【０１１８】
これに対して、信号処理装置４による信号処理においては、データ３から、実世界１が推定され、推定の結果に基づいて、高解像度データが生成される。すなわち、実世界１が、データ３から推定され、高解像度データが、データ３を考慮して、推定された実世界１から生成される。
【０１１９】
実世界１から高解像度データを生成するためには、実世界１とデータ３との関係を考慮する必要がある。例えば、実世界１が、CCDであるセンサ２により、データ３に射影されるとどうなるかが考慮される。
【０１２０】
CCDであるセンサ２は、上述したように、積分特性を有する。すなわち、データ３の１つの単位（例えば、画素値）は、実世界１の信号をセンサ２の検出素子（例えば、CCD）の検出領域（例えば、受光面）で積分することにより算出することができる。
【０１２１】
これを高解像度データについて当てはめると、仮想的な高解像度のセンサが実世界１の信号をデータ３に射影する処理を、推定された実世界１に適用することにより、高解像度データを得ることができる。
【０１２２】
換言すれば、データ３から実世界１の信号を推定できれば、実世界１の信号を、仮想的な高解像度のセンサの検出素子の検出領域毎に（時空間方向に）積分することにより、高解像度データに含まれる１つの値を得ることができる。
【０１２３】
例えば、センサ２の検出素子の検出領域の大きさに比較して、実世界１の信号の変化が、より小さいとき、データ３は、実世界１の信号の小さい変化を表すことができない。そこで、データ３から推定された実世界１の信号を、実世界１の信号の変化に比較して、より小さい領域毎に（時空間方向に）積分することにより、実世界１の信号の小さい変化を示す高解像度データを得ることができる。
【０１２４】
すなわち、仮想的な高解像度のセンサの各検出素子について、推定された実世界１の信号を検出領域で積分することにより、高解像度データを得ることができる。
【０１２５】
信号処理装置４において、画像生成部１０３は、例えば、仮想的な高解像度のセンサの各検出素子の時空間方向の領域で、推定された実世界１の信号を積分することにより、高解像度データを生成する。
【０１２６】
次に、データ３から、実世界１を推定するために、信号処理装置４においては、データ３と実世界１との関係、定常性、およびデータ３における空間的または時間的な混合（空間混合または時間混合）が利用される。
【０１２７】
ここで、混合とは、データ３において、実世界１における２つの物体に対する信号が混合されて１つの値となることをいう。
【０１２８】
空間混合とは、センサ２の空間積分効果による、２つの物体に対する信号の空間方向の混合をいう。時間混合については、後述する。
【０１２９】
実世界１そのものは、無限の数の事象からなり、従って、実世界１そのものを、例えば、数式で表現するためには、無限の数の変数が必要になる。データ３から、実世界１の全ての事象を予測することはできない。
【０１３０】
同様に、データ３から、実世界１の信号の全てを予測することはできない。
【０１３１】
そこで、信号処理装置４においては、実世界１の信号のうち、定常性を有し、関数f(x,y,z,t)で表すことができる部分に注目し、関数f(x,y,z,t)で表すことができる、定常性を有する実世界１の信号の部分が、Ｎ個の変数で表現されるモデル１６１で近似される。そして、図１４で示されるように、モデル１６１が、データ３の中の、Ｍ個のデータ１６２から予測される。
【０１３２】
Ｍ個のデータ１６２からモデル１６１の予測を可能にするには、第１に、モデル１６１を、定常性に基づいて、Ｎ個の変数で表し、第２に、センサ２の積分特性に基づいて、Ｎ個の変数で表現されるモデル１６１とＭ個のデータ１６２との関係を示す、Ｎ個の変数を使用した式を立てることが必要である。モデル１６１が、定常性に基づいて、Ｎ個の変数で表されているので、Ｎ個の変数で表現されるモデル１６１とＭ個のデータ１６２との関係を示す、Ｎ個の変数を使用した式は、定常性を有する実世界１の信号の部分と、データの定常性を有するデータ３の部分との関係を記述しているとも言える。
【０１３３】
換言すれば、Ｎ個の変数で表現されるモデル１６１で近似される、定常性を有する実世界１の信号の部分は、データ３において、データの定常性を生じさせる。
【０１３４】
データ定常性検出部１０１は、定常性を有する実世界１の信号の部分によって、データの定常性が生じたデータ３の部分、およびデータの定常性が生じた部分の特徴を検出する。
【０１３５】
例えば、図１５で示されるように、背景とは異なる色であって、単色の、直線状の縁を有する物の実世界１の画像において、図１５中Ａで示す、注目する位置における縁は、傾きを有している。図１５のＢの矢印は、縁の傾きを示す。所定の縁の傾きは、基準となる軸に対する角度または基準となる位置に対する方向で表すことができる。例えば、所定の縁の傾きは、空間方向Ｘの座標軸と、縁との角度で表すことができる。例えば、所定の縁の傾きは、空間方向Ｘの長さおよび空間方向Ｙの長さで示される方向で表すことができる。
【０１３６】
背景とは異なる色であって、単色の、直線状の縁を有する物の実世界１の画像が、センサ２で取得されて、データ３が出力されたとき、データ３において、実世界１の画像における、縁の注目する位置（Ａ）に対する、図１５中Ａ’で示す位置に、縁に対応するつめ形状が並び、実世界１の画像の縁の傾きに対応する、図１５中Ｂ’で示す傾きの方向に、縁に対応するつめ形状が並ぶ。
【０１３７】
Ｎ個の変数で表現されるモデル１６１は、このような、データ３において、データの定常性を生じさせる、実世界の１の信号の部分を近似する。
【０１３８】
Ｎ個の変数で表現されるモデル１６１とＭ個のデータ１６２との関係を示す、Ｎ個の変数を使用した式を立てるとき、データ３において、データの定常性が生じている部分の値を利用する。
【０１３９】
この場合において、図１６で示される、データ３において、データの定常性が生じ、混合領域に属する値に注目して、実世界１の信号を積分した値が、センサ２の検出素子が出力する値に等しいとして、式が立てられる。例えば、データの定常性が生じている、データ３における複数の値について、複数の式を立てることができる。
【０１４０】
図１６において、Ａは、縁の注目する位置を示し、Ａ’は、実世界１の画像における、縁の注目する位置（Ａ）に対する、画素（の位置）を示す。
【０１４１】
ここで、混合領域とは、データ３において、実世界１における２つの物体に対する信号が混合されて１つの値となっているデータの領域をいう。例えば、背景とは異なる色であって、単色の、直線状の縁を有する物の実世界１の画像に対するデータ３において、直線状の縁を有する物に対する画像、および背景に対する画像が積分されている画素値は、混合領域に属する。
【０１４２】
図１７は、式を立てる場合における、実世界１における２つの物体に対する信号および混合領域に属する値を説明する図である。
【０１４３】
図１７中の左側は、センサ２の１つの検出素子の検出領域で取得される、空間方向Ｘおよび空間方向Ｙに所定の広がりを有する、実世界１における２つの物体に対する実世界１の信号を示す。図１７中の右側は、図１７中の左側に示す実世界１の信号がセンサ２の１つの検出素子によって射影された、データ３の１つの画素の画素値Ｐを示す。すなわち、センサ２の１つの検出素子によって取得された、空間方向Ｘおよび空間方向Ｙに所定の広がりを有する、実世界１における２つの物体に対する実世界１の信号が射影された、データ３の１つの画素の画素値Ｐを示す。
【０１４４】
図１７のＬは、実世界１における１つの物体に対する、図１７の白い部分の実世界１の信号のレベルを示す。図１７のＲは、実世界１における他の１つの物体に対する、図１７の斜線で表される部分の実世界１の信号のレベルを示す。
【０１４５】
ここで、混合比αは、センサ２の１つの検出素子の、空間方向Ｘおよび空間方向Ｙに所定の広がりを有する検出領域に入射された、２つの物体に対する信号（の面積）の割合を示す。例えば、混合比αは、センサ２の１つの検出素子の検出領域の面積に対する、空間方向Ｘおよび空間方向Ｙに所定の広がりを有する、センサ２の１つの検出素子の検出領域に入射された、レベルＬの信号の面積の割合を示す。
【０１４６】
この場合において、レベルＬ、レベルＲ、および画素値Ｐの関係は、式（４）で表すことができる。
【０１４７】
【数４】

・・・（４）
【０１４８】
なお、レベルＲは、注目している画素の右側に位置している、データ３の画素の画素値とすることができる場合があり、レベルＬは、注目している画素の左側に位置している、データ３の画素値とすることができる場合がある。
【０１４９】
また、混合比αおよび混合領域は、空間方向と同様に、時間方向を考慮することができる。例えば、センサ２に対して撮像の対象となる実世界１の物体が移動しているとき、時間方向に、センサ２の１つの検出素子の検出領域に入射される、２つの物体に対する信号の割合は変化する。センサ２の１つの検出素子の検出領域に入射された、時間方向に割合が変化する、２つの物体に対する信号は、センサ２の検出素子によって、データ３の１つの値に射影される。
【０１５０】
センサ２の時間積分効果による、２つの物体に対する信号の時間方向の混合を時間混合と称する。
【０１５１】
データ定常性検出部１０１は、例えば、実世界１における２つの物体に対する実世界１の信号が射影された、データ３における画素の領域を検出する。データ定常性検出部１０１は、例えば、実世界１の画像の縁の傾きに対応する、データ３における傾きを検出する。
【０１５２】
そして、実世界推定部１０２は、例えば、データ定常性検出部１０１で検出された、所定の混合比αを有する画素の領域、および領域の傾きを基に、Ｎ個の変数で表現されるモデル１６１とＭ個のデータ１６２との関係を示す、Ｎ個の変数を使用した式を立てて、立てた式を解くことにより、実世界１の信号を推定する。
【０１５３】
さらに、具体的な実世界１の推定について説明する。
【０１５４】
関数F(x,y,z,t)で表される実世界の信号のうち、空間方向Ｚの断面（センサ２の位置）における関数F(x,y,t)で表される実世界の信号を、空間方向Ｘにおける位置x、空間方向Ｙにおける位置y、および時刻tで決まる近似関数f（x,y,t）で近似することを考える。
【０１５５】
ここで、センサ２の検出領域は、空間方向Ｘおよび空間方向Ｙに広がりを有する。換言すれば、近似関数f（x,y,t）は、センサ２で取得される、空間方向および時間方向に広がりを有する実世界１の信号を近似する関数である。
【０１５６】
センサ２による実世界１の信号の射影によって、データ３の値P(x,y,t)が得られるものとする。データ３の値P(x,y,t)は、例えば、イメージセンサであるセンサ２が出力する、画素値である。
【０１５７】
ここで、センサ２による射影を定式化できる場合、近似関数f（x,y,t）を射影して得られた値を射影関数S（x,y,t）と表すことができる。
【０１５８】
射影関数S（x,y,t）を求める上で、以下に示す問題がある。
【０１５９】
第１に、一般的に、実世界１の信号を表す関数F(x,y,z,t)は、無限の次数の関数となりうる。
【０１６０】
第２に、たとえ、実世界の信号を関数として記述できたとしても、センサ２の射影を介した、射影関数S（x,y,t）を定めることは、一般的にはできない。すなわち、センサ２による射影の動作、言い換えればセンサ２の入力信号と出力信号との関係を知らないので、射影関数S（x,y,t）を定めることはできない。
【０１６１】
第１の問題点に対して、実世界１の信号を近似する関数f(x,y,t)を記述可能な関数（例えば、有限次数の関数）である関数f_i（x,y,t）および変数w_iの積和で表現することを考える。
【０１６２】
また、第２の問題点に対して、センサ２による射影を定式化することで、関数f_i（x,y,t）の記述から、関数S_i（x,y,t）を記述することができる。
【０１６３】
すなわち、実世界１の信号を近似する関数f(x,y,t)を関数f_i（x,y,t）および変数w_iの積和で表現すると、式（５）が得られる。
【０１６４】
【数５】

・・・（５）
【０１６５】
例えば、式（６）で示されるように、センサ２の射影を定式化することにより、式（５）から、データ３と実世界の信号の関係を式（７）のように定式化することができる。
【０１６６】
【数６】

・・・（６）
【０１６７】
【数７】

・・・（７）
式（７）において、jは、データのインデックスである。
【０１６８】
式（７）のＮ個の変数w_i（i=1乃至N）が共通であるＭ個のデータ群（j=1乃至M）が存在すれば、式（８）を満たすので、データ３から実世界のモデル１６１を求めることができる。
【０１６９】
【数８】

・・・（８）
【０１７０】
Ｎは、実世界１を近似するモデル１６１を表現する変数の数である。Ｍは、データ３に含まれるデータ１６２の数である。
【０１７１】
実世界１の信号を近似する関数f(x,y,t)を式（５）で表すことにより、w_iとして変数の部分を独立させることができる。このとき、iは、そのまま変数の数を示すことになる。また、f_iで示される関数の形を独立させることができ、f_iとして所望の関数を利用することができるようになる。
【０１７２】
従って、関数f_iの形に依存せず、変数w_iの数Ｎを定義でき、変数w_iの数Ｎとデータの数Ｍとの関係で変数w_iを求めることができる。
【０１７３】
すなわち、以下の３つを用いることで、データ３から実世界１を推定することができるようになる。
【０１７４】
第１に、Ｎ個の変数を定める、すなわち、式（５）を定める。これは、定常性を用いて実世界１を記述することにより可能になる。例えば、断面が多項式で表され、同じ断面形状が一定方向に続く、というモデル１６１で実世界１の信号を記述することができる。
【０１７５】
第２に、例えば、センサ２による射影を定式化して、式（７）を記述する。例えば、実世界１の信号の積分を行った結果がデータ３であると定式化する。
【０１７６】
第３に、Ｍ個のデータ１６２を集めて、式（８）を満足させる。例えば、データ定常性検出部１０１で検出された、データの定常性を有する領域から、データ１６２が集められる。例えば、定常性の一例である、一定の断面が続く領域のデータ１６２が集められる。
【０１７７】
このように、式（５）によって、データ３と実世界１との関係を記述し、Ｍ個のデータ１６２を集めることで、式（８）を満たすことにより、実世界１を推定することができる。
【０１７８】
より具体的には、Ｎ=Ｍのとき、変数の数Nと式の数Mが等しいので、連立方程式を立てることにより、変数w_iを求めることができる。
【０１７９】
また、Ｎ＜Ｍのとき、様々な解法を適用できる。例えば、最小自乗法により、変数w_iを求めることができる。
【０１８０】
ここで、最小自乗法による解法について、詳細に記載する。
【０１８１】
まず、式（７）に従って、実世界１からデータ３を予測する式（９）を示す。
【０１８２】
【数９】

・・・（９）
【０１８３】
式（９）において、P'_j（x_j,y_j,t_j）は、予測値である。
【０１８４】
予測値P'と実測値Pとの差分自乗和Eは、式（１０）で表される。
【０１８５】
【数１０】

・・・（１０）
【０１８６】
差分自乗和Eが最小になるように、変数w_iが求められる。従って、各変数w_kによる式（１０）の偏微分値は０とされる。すなわち、式（１１）が成り立つ。
【０１８７】
【数１１】

・・・（１１）
【０１８８】
式（１１）から式（１２）が導かれる。
【０１８９】
【数１２】

・・・（１２）
【０１９０】
式（１２）がK=1乃至Nで成り立つとき、最小自乗法による解が得られる。このときの正規方程式は、式（１３）で示される。
【０１９１】
【数１３】

・・・（１３）
【０１９２】
ただし、式（１３）において、S_i（x_j,y_j,t_j）は、S_i(j)と記述した。
【０１９３】
【数１４】

・・・（１４）
【０１９４】
【数１５】

・・・（１５）
【０１９５】
【数１６】

・・・（１６）
【０１９６】
式（１４）乃至式（１６）から、式（１３）は、S_MATW_MAT=P_MATと表すことができる。
【０１９７】
式（１３）において、S_iは、実世界１の射影を表す。式（１３）において、P_jは、データ３を表す。式（１３）において、w_iは、実世界１の信号の特徴を記述し、求めようとする変数である。
【０１９８】
従って、式（１３）にデータ３を入力し、行列解法などによりW_MATを求めることで、実世界１を推定することが可能になる。すなわち、式（１７）を演算することにより、実世界１を推定することができるようになる。
【０１９９】
【数１７】

・・・（１７）
【０２００】
なお、S_MATが正則でない場合、S_MATの転置行列を利用して、W_MATを求めることができる。
【０２０１】
実世界推定部１０２は、例えば、式（１３）にデータ３を入力し、行列解法などによりW_MATを求めることで、実世界１を推定する。
【０２０２】
ここで、さらにより具体的な例を説明する。例えば、実世界１の信号の断面形状、すなわち位置の変化に対するレベルの変化を、多項式で記述する。実世界１の信号の断面形状が一定で、実世界１の信号の断面が等速で移動すると仮定する。そして、センサ２による実世界１の信号からデータ３への射影を、実世界１の信号の時空間方向の３次元で積分で定式化する。
【０２０３】
実世界１の信号の断面形状が、等速で移動するとの仮定から、式（１８）および式（１９）が得られる。
【０２０４】
【数１８】

・・・（１８）
【０２０５】
【数１９】

・・・（１９）
【０２０６】
ここで、v_xおよびv_yは、一定である。
【０２０７】
実世界１の信号の断面形状は、式（１８）および式（１９）を用いることで、式（２０）と表される。
【０２０８】
【数２０】

・・・（２０）
【０２０９】
センサ２による実世界１の信号からデータ３への射影を、実世界１の信号の時空間方向の３次元で積分で定式化すれば、式（２１）が得られる。
【０２１０】
【数２１】

・・・（２１）
【０２１１】
式（２１）において、S(x,y,t)は、空間方向Ｘについて、位置x_sから位置x_eまで、空間方向Ｙについて、位置y_sから位置y_eまで、時間方向tについて、時刻t_sから時刻t_eまでの領域、すなわち時空間の直方体で表される領域の積分値を示す。
【０２１２】
式（２１）を定めることができる所望の関数f(x',y')を用いて、式（１３）を解けば、実世界１の信号を推定することができる。
【０２１３】
以下では、関数f(x',y')の一例として、式（２２）に示す関数を用いることとする。
【０２１４】
【数２２】

・・・（２２）
【０２１５】
すなわち、実世界１の信号が、式（１８）、式（１９）、および式（２２）で表される定常性を含むと仮定している。これは、図１８で示されるように、一定の形状の断面が、時空間方向に移動していることを示す。
【０２１６】
式（２１）に、式（２２）を代入することにより、式（２３）が得られる。
【０２１７】
【数２３】

・・・（２３）
【０２１８】
ただし、
Volume=(x_e-x_s)(y_e-y_s)(t_e-t_s)
S₀(x,y,t)=Volume/2×(x_e+x_s+v_x(t_e+t_s))
S₁(x,y,t)=Volume/2×(y_e+y_s+v_y(t_e+t_s))
S₂(x,y,t)=1
である。
【０２１９】
図１９は、データ３から抽出される、Ｍ個のデータ１６２の例を示す図である。例えば、２７個の画素値が、データ１６２として抽出され、抽出された画素値が、P_j(x,y,t)とされる。この場合、jは、０乃至２６である。
【０２２０】
図１９に示す例において、nである時刻tの注目する位置に対応する画素の画素値がP₁₃(x,y,t)であり、データの定常性を有する画素の画素値の並ぶ方向（例えば、データ定常性検出部１０１で検出された、同じ形状であるつめ形状が並ぶ方向）が、P₄(x,y,t)、P₁₃(x,y,t)、およびP₂₂(x,y,t)を結ぶ方向であるとき、nである時刻tにおける、画素値P₉(x,y,t)乃至P₁₇(x,y,t)、nより時間的に前である、n-1である時刻tにおける、画素値P₀(x,y,t)乃至P₈(x,y,t)、およびnより時間的に後である、n+1である時刻tにおける、画素値P₁₈(x,y,t)乃至P₂₆(x,y,t)が抽出される。
【０２２１】
ここで、センサ２であるイメージセンサから出力された、データ３である画素値が取得された領域は、時間方向および２次元の空間方向に広がりを有する。そこで、例えば、画素に対応する直方体（画素値が取得された領域）の重心を、画素の時空間方向の位置として使用することができる。
【０２２２】
２７個の画素値P₀(x,y,t)乃至P₂₆(x,y,t)、および式（２３）から、式（１３）を生成し、Wを求めることで、実世界１を推定することが可能になる。
【０２２３】
このように、実世界推定部１０２は、例えば、２７個の画素値P₀(x,y,t)乃至P₂₆(x,y,t)、および式（２３）から、式（１３）を生成し、Wを求めることで、実世界１の信号を推定する。
【０２２４】
なお、関数f_i（x,y,t）として、ガウス関数、またはシグモイド関数などを利用することができる。
【０２２５】
図２０乃至図２３を参照して、推定された実世界１の信号から、データ３に対応する、より高解像度の高解像度データを生成する処理の例について説明する。
【０２２６】
図２０で示されるように、データ３は、時間方向および２次元の空間方向に実世界１の信号が積分された値を有する。例えば、センサ２であるイメージセンサから出力された、データ３である画素値は、検出素子に入射された光である、実世界１の信号が、時間方向に、検出時間であるシャッタ時間で積分され、空間方向に、検出素子の受光領域で積分された値を有する。
【０２２７】
これに対して、図２１で示されるように、空間方向により解像度の高い高解像度データは、推定された実世界１の信号を、時間方向に、データ３を出力したセンサ２の検出時間と同じ時間で積分するとともに、空間方向に、データ３を出力したセンサ２の検出素子の受光領域に比較して、より狭い領域で積分することにより、生成される。
【０２２８】
なお、空間方向により解像度の高い高解像度データを生成する場合において、推定された実世界１の信号が積分される領域は、データ３を出力したセンサ２の検出素子の受光領域と全く無関係に設定することができる。例えば、高解像度データに、データ３に対して、空間方向に整数倍の解像度を持たせることは勿論、５／３倍など、データ３に対して、空間方向に有理数倍の解像度を持たせることができる。
【０２２９】
また、図２２で示されるように、時間方向により解像度の高い高解像度データは、推定された実世界１の信号を、空間方向に、データ３を出力したセンサ２の検出素子の受光領域と同じ領域で積分するとともに、時間方向に、データ３を出力したセンサ２の検出時間に比較して、より短い時間で積分することにより、生成される。
【０２３０】
なお、時間方向により解像度の高い高解像度データを生成する場合において、推定された実世界１の信号が積分される時間は、データ３を出力したセンサ２の検出素子のシャッタ時間と全く無関係に設定することができる。例えば、高解像度データに、データ３に対して、時間方向に整数倍の解像度を持たせることは勿論、７／４倍など、データ３に対して、時間方向に有理数倍の解像度を持たせることができる。
【０２３１】
動きボケを除去した高解像度データは、推定された実世界１の信号を、時間方向に積分しないで、空間方向にのみ積分することにより、生成される。
【０２３２】
さらに、図２３で示されるように、時間方向および空間方向により解像度の高い高解像度データは、推定された実世界１の信号を、空間方向に、データ３を出力したセンサ２の検出素子の受光領域に比較して、より狭い領域で積分するとともに、時間方向に、データ３を出力したセンサ２の検出時間に比較して、より短い時間で積分することにより、生成される。
【０２３３】
この場合において、推定された実世界１の信号が積分される領域および時間は、データ３を出力したセンサ２の検出素子の受光領域およびシャッタ時間と全く無関係に設定することができる。
【０２３４】
このように、画像生成部１０３は、例えば、推定された実世界１の信号を所望の時空間の領域で積分することにより、時間方向、または空間方向に、より高解像度のデータを生成する。
【０２３５】
以上のように、実世界１の信号を推定することにより、実世界１の信号に対してより正確で、時間方向、または空間方向に、より高解像度のデータを生成することができる。
【０２３６】
図２４乃至図２８は、信号処理装置４の信号処理を用いた入力画像の例と、処理の結果の例を示している。
【０２３７】
図２４は、入力画像の元の画像（実世界１の光信号に相当）を示す図である。図２５は、入力画像の例を示す図である。図２５で示される入力画像は、図２４で示される画像の２×２の画素からなるブロックに属する画素の画素値の平均値を、１つの画素の画素値として生成された画像である。すなわち、入力画像は、図２４で示される画像に、センサの積分特性を模した、空間方向の積分を適用することにより得られた画像である。
【０２３８】
図２４で示される元の画像において、上下方向から、ほぼ５度時計方向に傾いた細線の画像が含まれている。同様に、図２５で示される入力画像において、上下方向から、ほぼ５度時計方向に傾いた細線の画像が含まれている。
【０２３９】
図２６は、図２５で示される入力画像に、従来のクラス分類適応処理を適用して得られた画像を示す図である。ここで、クラス分類適応処理は、クラス分類処理と適応処理とからなり、クラス分類処理によって、データを、その性質に基づいてクラス分けし、各クラスごとに適応処理を施すものである。適応処理では、例えば、低画質または標準画質の画像が、所定のタップ係数を用いてマッピング（写像）されることにより、高画質の画像に変換される。
【０２４０】
即ち、適応処理では、第１のデータが、所定のタップ係数を用いてマッピング（写像）されることにより、第２のデータに変換される。
【０２４１】
いま、このタップ係数を用いてのマッピング方法として、例えば、線形１次結合モデルを採用するとともに、第１のデータとして、高解像度のHD(High Definition)画像をローパスフィルタでフィルタリングすること等により得られる低解像度または標準解像度のSD(Standard Definition)画像を採用し、第２のデータとして、そのSD画像を得るのに用いたHD画像を採用することとして、適応処理について説明する。
【０２４２】
上述の条件下において、HD画像を構成する画素であるHD画素ｙは、例えば、SD画像を構成する画素であるSD画素から、HD画素を予測するための予測タップとして抽出される複数のSD画素と、タップ係数とを用いて、次の線形１次式（線形結合）によって求めることができる。
【０２４３】
【数２４】

・・・（２４）
【０２４４】
但し、式（２４）において、ｘ_nは、HD画素ｙについての予測タップを構成する、ｎ番目のSD画素（の画素値）を表し、ｗ_nは、ｎ番目のSD画素と乗算されるｎ番目のタップ係数を表す。なお、式（２４）では、予測タップが、Ｎ個のSD画素ｘ₁，ｘ₂，・・・，ｘ_Nで構成されるものとしてある。
【０２４５】
ここで、HD画素の画素値ｙは、式（２４）に示した線形１次式ではなく、２次以上の高次の式によって求めるようにすることも可能である。
【０２４６】
いま、HD画像において、ｋ番目のHD画素（の画素値）の真値をｙ_kと表すとともに、式（２４）によって得られるその真値ｙ_kの予測値をｙ_k’と表すと、その予測誤差ｅ_kは、例えば、次式で表される。
【０２４７】
【数２５】

・・・（２５）
【０２４８】
式（２５）の予測値ｙ_k’は、式（２４）にしたがって求められるため、式（２５）のｙ_k’を、式（２４）にしたがって置き換えると、次式が得られる。
【０２４９】
【数２６】

・・・（２６）
【０２５０】
但し、式（２６）において、ｘ_n,kは、ｋ番目のHD画素についての予測タップを構成するｎ番目のSD画素を表す。
【０２５１】
式（２６）の予測誤差ｅ_kを０とするタップ係数ｗ_nが、HD画素を予測するのに最適なものとなるが、すべてのHD画素について、そのようなタップ係数ｗ_nを求めることは、一般には困難である。
【０２５２】
そこで、タップ係数ｗ_nが最適なものであることを表す規範として、例えば、最小自乗法を採用することとすると、最適なタップ係数ｗ_nは、統計的な誤差としての、例えば、次式で表される自乗誤差の総和Ｅを最小にすることで求めることができる。
【０２５３】
【数２７】

・・・（２７）
【０２５４】
但し、式（２７）において、Ｋは、HD画素ｙ_kと、そのHD画素ｙ_kについての予測タップを構成するSD画素ｘ_1,k，ｘ_2,k，・・・，ｘ_N,kとのセットのサンプル数を表す。
【０２５５】
式（２７）の自乗誤差の総和Ｅを最小（極小）にするタップ係数ｗ_nは、その総和Ｅをタップ係数ｗ_nで偏微分したものを０とするものであり、従って、次式を満たす必要がある。
【０２５６】
【数２８】

・・・（２８）
【０２５７】
そこで、上述の式（２６）をタップ係数ｗ_nで偏微分すると、次式が得られる。
【０２５８】
【数２９】

・・・（２９）
【０２５９】
式（２８）と（２９）から、次式が得られる。
【０２６０】
【数３０】

・・・（３０）
【０２６１】
式（３０）のｅ_kに、式（２６）を代入することにより、式（３０）は、式（３１）に示す正規方程式で表すことができる。
【０２６２】
【数３１】

・・・（３１）
【０２６３】
式（３１）の正規方程式は、HD画素ｙ_kとSD画素ｘ_n,kのセットを、ある程度の数だけ用意することでたてることができ、式（３１）を解くことで、最適なタップ係数ｗ_nを求めることができる。なお、式（３１）を解くにあたっては、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを採用することが可能である。
【０２６４】
以上のように、多数のHD画素ｙ₁，ｙ₂，・・・，ｙ_Kを、タップ係数の学習の教師となる教師データとするとともに、各HD画素ｙ_kについての予測タップを構成するSD画素ｘ_1,k，ｘ_2,k，・・・，ｘ_N,kを、タップ係数の学習の生徒となる生徒データとして、式（３１）を解くことにより、最適なタップ係数ｗ_nを求める学習を行っておき、さらに、そのタップ係数ｗ_nを用い、式（２４）により、SD画素を、HD画素にマッピング（変換）するのが適応処理である。
【０２６５】
ここで、HD画素ｙ_kについての予測タップを構成するSD画素ｘ_1,k，ｘ_2,k，・・・，ｘ_N,kとしては、そのHD画素ｙ_kに対応するSD画像上の位置から空間的または時間的に近い位置にあるSD画素を採用することができる。
【０２６６】
また、クラス分類適応処理では、タップ係数ｗ_nの学習と、そのタップ係数ｗ_nを用いたマッピングとは、クラスごとに行われる。クラス分類適応処理では、注目しているHD画素ｙ_kを対象にクラス分類処理が行われ、そのクラス分類処理により得られるクラスごとに、タップ係数ｗ_nの学習と、そのタップ係数ｗ_nを用いたマッピングが行われる。
【０２６７】
HD画素ｙ_kを対象としたクラス分類処理としては、例えば、そのHD画素ｙ_kのクラス分類に用いるクラスタップとしての複数のSD画素を、SD画像から抽出し、その複数のSD画素で構成されるクラスタップを用いてMビットADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)処理を施す方法がある。
【０２６８】
MビットADRC処理においては、クラスタップを構成するSD画素の最大値MAXと最小値MINが検出され、DR=MAX-MINを、局所的なダイナミックレンジとし、このダイナミックレンジDRに基づいて、クラスタップを構成するSD画素がKビットに再量子化される。即ち、クラスタップを構成する各SD画素から、最小値MINが減算され、その減算値がDR/2^Kで除算（量子化）される。従って、クラスタップが、例えば、１ビットADRC処理される場合には、そのクラスタップを構成する各SD画素は１ビットとされることになる。そして、この場合、以上のようにして得られる、クラスタップを構成する各SD画素についての１ビットの画素値を、所定の順番で並べたビット列が、ADRCコードとして出力され、このADRCコードが、クラスを表すクラスコードとされる。
【０２６９】
なお、クラス分類適応処理は、SD画素には含まれていないが、HD画素に含まれる成分が再現される点で、例えば、単なる補間処理等とは異なる。即ち、クラス分類適応処理では、式（２４）だけを見る限りは、いわゆる補間フィルタを用いての補間処理と同一であるが、その補間フィルタのタップ係数に相当するタップ係数ｗ_nが、教師データとしてのHD画素と生徒データとしてのSD画素とを用いての学習により求められるため、HD画素に含まれる成分を再現することができる。
【０２７０】
ここで、タップ係数ｗ_nの学習では、教師データｙと生徒データｘとの組み合わせとして、どのようなものを採用するかによって、各種の変換を行うタップ係数ｗ_nを求めることができる。
【０２７１】
即ち、例えば、上述のように、教師データｙとして、高解像度のHD画像を採用するとともに、生徒データｘとして、そのHD画像の解像度を低下させたSD画像を採用した場合には、画像の解像度を向上させるマッピングを行うタップ係数ｗ_nを得ることができる。また、例えば、教師データｙとして、HD画像を採用するとともに、生徒データｘとして、そのHD画像の画素数を少なくしたSD画像を採用した場合には、画像を構成する画素数を増加させるマッピングを行うタップ係数ｗ_nを得ることができる。
【０２７２】
図２６は、図２５の入力画像に対して、上述のようなクラス分類適応処理によるマッピングを施すことにより得られる画像である。図２６では、細線の画像が、図２４の元の画像とは異なるものになっていることがわかる。
【０２７３】
図２７は、データ定常性検出部１０１による、図２５の例で示される入力画像から細線の領域を検出した結果を示す図である。図２７において、白い領域は、細線の領域、すなわち、図１０で示される円弧形状が並んでいる領域を示す。
【０２７４】
図２８は、図２５で示される画像を入力画像として、信号処理装置４で信号処理を行うことにより得られる出力画像の例を示す図である。図２８で示されるように、信号処理装置４によれば、図２４で示される元の画像の細線の画像により近い画像を得ることができる。
【０２７５】
図２９は、信号処理装置４による、信号処理を説明するフローチャートである。
【０２７６】
ステップＳ１０１において、データ定常性検出部１０１は、定常性の検出の処理を実行する。データ定常性検出部１０１は、データ３である入力画像に含まれているデータの定常性を検出して、検出したデータの定常性を示すデータ定常性情報を実世界推定部１０２および画像生成部１０３に供給する。
【０２７７】
データ定常性検出部１０１は、現実世界の信号の定常性に対応するデータの定常性を検出する。ステップＳ１０１の処理において、データ定常性検出部１０１により検出されるデータの定常性は、データ３に含まれる、実世界１の画像の定常性の一部であるか、または、実世界１の信号の定常性から変化してしまった定常性である。
【０２７８】
例えば、データ定常性検出部１０１は、所定の次元の方向に一定の特徴を有する領域を検出することにより、データの定常性を検出する。また、例えば、データ定常性検出部１０１は、同様の形状の並び方を示す、空間方向の角度（傾き）を検出することにより、データの定常性を検出する。
【０２７９】
ステップＳ１０１における、定常性の検出の処理の詳細は、後述する。
【０２８０】
なお、データ定常性情報は、データ３の特徴を示す特徴量として利用することができる。
【０２８１】
ステップＳ１０２において、実世界推定部１０２は、実世界の推定の処理を実行する。すなわち、実世界推定部１０２は、入力画像、およびデータ定常性検出部１０１から供給されたデータ定常性情報を基に、実世界１の信号を推定する。例えば、ステップＳ１０２の処理において、実世界推定部１０２は、実世界１を近似（記述）するモデル１６１を予測することにより、実世界１の信号を推定する。実世界推定部１０２は、推定された実世界１の信号を示す実世界推定情報を画像生成部１０３に供給する。
【０２８２】
例えば、実世界推定部１０２は、線状の物の幅を予測することにより、実世界１の信号を推定する。また、例えば、実世界推定部１０２は、線状の物の色を示すレベルを予測することにより、実世界１の信号を推定する。
【０２８３】
ステップＳ１０２における、実世界の推定の処理の詳細は、後述する。
【０２８４】
なお、実世界推定情報は、データ３の特徴を示す特徴量として利用することができる。
【０２８５】
ステップＳ１０３において、画像生成部１０３は、画像の生成の処理を実行して、処理は終了する。すなわち、画像生成部１０３は、実世界推定情報を基に、画像を生成して、生成した画像を出力する。または、画像生成部１０３は、データ定常性情報および実世界推定情報を基に、画像を生成して、生成した画像を出力する。
【０２８６】
例えば、ステップＳ１０３の処理において、画像生成部１０３は、実世界推定情報を基に、推定された現実世界の光を空間方向に積分することにより、入力画像に比較して、空間方向により高解像度の画像を生成して、生成した画像を出力する。例えば、画像生成部１０３は、実世界推定情報を基に、推定された現実世界の光を時空間方向に積分することにより、入力画像に比較して、時間方向および空間方向により高解像度の画像を生成して、生成した画像を出力する。ステップＳ１０３における、画像の生成の処理の詳細は、後述する。
【０２８７】
このように、信号処理装置４は、データ３からデータの定常性を検出し、検出したデータの定常性を基に、実世界１を推定する。そして、信号処理装置４は、推定された実世界１を基に、より実世界１に近似した信号を生成する。
【０２８８】
以上のように、現実世界の信号を推定して処理を実行するようにした場合には、正確で、精度の高い処理結果を得ることができるようになる。
【０２８９】
また、第１の次元を有する現実世界の信号である第１の信号が射影され、現実世界の信号の定常性の一部が欠落した第１の次元よりも少ない第２の次元の第２の信号の、欠落した現実世界の信号の定常性に対応するデータの定常性を検出し、検出されたデータの定常性に基づいて、欠落した現実世界の信号の定常性を推定することにより第１の信号を推定するようにした場合には、現実世界の事象に対して、より正確で、より精度の高い処理結果を得ることができるようになる。
【０２９０】
次に、データ定常性検出部１０１の構成の詳細について説明する。
【０２９１】
図３０は、データ定常性検出部１０１の構成を示すブロック図である。
【０２９２】
図３０に構成を示すデータ定常性検出部１０１は、細線である対象物を撮像したとき、対象物の有する断面形状が同じであるという定常性から生じた、データ３に含まれるデータの定常性を検出する。すなわち、図３０に構成を示すデータ定常性検出部１０１は、細線である実世界１の画像の有する、長さ方向の任意の位置において、長さ方向に直交する方向の位置の変化に対する光のレベルの変化が同じであるという定常性から生じた、データ３に含まれるデータの定常性を検出する。
【０２９３】
より具体的には、図３０に構成を示すデータ定常性検出部１０１は、細線の画像を空間積分効果を有するセンサ２で撮像して得られたデータ３に含まれる、斜めにずれて隣接して並ぶ、複数の所定の長さの円弧形状（かまぼこ型）が配置される領域を検出する。
【０２９４】
データ定常性検出部１０１は、データ３である入力画像から、データの定常性を有する細線の画像が射影された画像データの部分（以下、定常成分とも称する）以外の画像データの部分（以下、非定常成分と称する）を抽出し、抽出された非定常成分と入力画像とから、実世界１の細線の画像が射影された画素を検出し、入力画像における、実世界１の細線の画像が射影された画素からなる領域を検出する。
【０２９５】
非定常成分抽出部２０１は、入力画像から非定常成分を抽出して、入力画像と共に、抽出された非定常成分を示す非定常成分情報を頂点検出部２０２および単調増減検出部２０３に供給する。
【０２９６】
例えば、図３１で示されるように、ほぼ一定の光のレベルの背景の前に細線がある実世界１の画像がデータ３に射影されたとき、図３２で示されるように、非定常成分抽出部２０１は、データ３である入力画像における背景を平面で近似することにより、背景である非定常成分を抽出する。図３２において、実線は、データ３の画素値を示し、点線は、背景を近似する平面で示される近似値を示す。図３２において、Ａは、細線の画像が射影された画素の画素値を示し、ＰＬは、背景を近似する平面を示す。
【０２９７】
このように、データの定常性を有する画像データの部分における、複数の画素の画素値は、非定常成分に対して不連続となる。
【０２９８】
非定常成分抽出部２０１は、実世界１の光信号である画像が射影され、実世界１の画像の定常性の一部が欠落した、データ３である画像データの複数の画素の画素値の不連続部を検出する。
【０２９９】
非定常成分抽出部２０１における非定常成分の抽出の処理の詳細は、後述する。
【０３００】
頂点検出部２０２および単調増減検出部２０３は、非定常成分抽出部２０１から供給された非定常成分情報を基に、入力画像から非定常成分を除去する。例えば、頂点検出部２０２および単調増減検出部２０３は、入力画像の各画素のうち、背景の画像のみが射影された画素の画素値を0に設定することにより、入力画像から非定常成分を除去する。また、例えば、頂点検出部２０２および単調増減検出部２０３は、入力画像の各画素の画素値から、平面ＰＬで近似される値を引き算することにより、入力画像から非定常成分を除去する。
【０３０１】
入力画像から背景を除去することができるので、頂点検出部２０２乃至連続性検出部２０４は、細線が射影された画像データの部分のみを処理の対象とすることができ、頂点検出部２０２乃至連続性検出部２０４における処理がより容易になる。
【０３０２】
なお、非定常成分抽出部２０１は、入力画像から非定常成分を除去した画像データを頂点検出部２０２および単調増減検出部２０３に供給するようにしてもよい。
【０３０３】
以下に説明する処理の例において、入力画像から非定常成分が除去された画像データ、すなわち、定常成分を含む画素のみからなる画像データが対象となる。
【０３０４】
ここで、頂点検出部２０２乃至連続性検出部２０４が検出しようとする、細線の画像が射影された画像データについて説明する。
【０３０５】
図３１で示される細線の画像が射影された画像データの空間方向Ｙの断面形状（空間方向の位置の変化に対する画素値の変化）は、光学LPFがないとした場合、センサ２であるイメージセンサの空間積分効果から、図３３に示す台形、または図３４に示す三角形となることが考えられる。しかしながら、通常のイメージセンサは、光学LPFを備え、イメージセンサは、光学LPFを通過した画像を取得し、取得した画像をデータ３に射影するので、現実には、細線の画像データの空間方向Ｙの断面形状は、図３５に示すようなガウス分布に類似した形状となる。
【０３０６】
頂点検出部２０２乃至連続性検出部２０４は、細線の画像が射影された画素であって、同じ断面形状（空間方向の位置の変化に対する画素値の変化）が画面の上下方向に一定の間隔で並ぶものからなる領域を検出して、さらに、実世界１の細線の長さ方向に対応した、領域の繋がりを検出することにより、データの定常性を有する領域である、細線の画像が射影された画素からなる領域を検出する。すなわち、頂点検出部２０２乃至連続性検出部２０４は、入力画像における、縦に１列の画素の上に、円弧形状（かまぼこ型）が形成される領域を検出し、検出された領域が横方向に隣接して並んでいるか否かを判定して、実世界１の信号である細線の画像の長さ方向に対応した、円弧形状が形成される領域の繋がりを検出する。
【０３０７】
また、頂点検出部２０２乃至連続性検出部２０４は、細線の画像が射影された画素であって、同じ断面形状が画面の左右方向に一定の間隔で並ぶものからなる領域を検出して、さらに、実世界１の細線の長さ方向に対応した、検出された領域の繋がりを検出することにより、データの定常性を有する領域である、細線の画像が射影された画素からなる領域を検出する。すなわち、頂点検出部２０２乃至連続性検出部２０４は、入力画像における、横に１列の画素の上に、円弧形状が形成される領域を検出し、検出された領域が縦方向に隣接して並んでいるか否かを判定して、実世界１の信号である細線の画像の長さ方向に対応した、円弧形状が形成される領域の繋がりを検出する。
【０３０８】
まず、細線の画像が射影された画素であって、画面の上下方向に同じ円弧形状が一定の間隔で並ぶものからなる領域を検出する処理を説明する。
【０３０９】
頂点検出部２０２は、周囲の画素に比較して、より大きい画素値を有する画素、すなわち頂点を検出し、頂点の位置を示す頂点情報を単調増減検出部２０３に供給する。画面の上下方向に１列に並ぶ画素を対象とした場合、頂点検出部２０２は、画面の上側に位置する画素の画素値、および画面の下側に位置する画素の画素値に比較して、より大きい画素値を有する画素を頂点として検出する。頂点検出部２０２は、１つの画像、例えば、１つのフレームの画像から、１または複数の頂点を検出する。
【０３１０】
１つの画面には、フレームまたはフィールドが含まれる。以下の説明において、同様である。
【０３１１】
例えば、頂点検出部２０２は、１フレームの画像からまだ注目画素とされていない画素の中から注目画素を選択し、注目画素の画素値と、注目画素の上側の画素の画素値とを比較し、注目画素の画素値と、注目画素の下側の画素の画素値とを比較して、上側の画素の画素値より大きい画素値を有し、下側の画素の画素値より大きい画素値を有する注目画素を検出して、検出された注目画素を頂点とする。頂点検出部２０２は、検出された頂点を示す頂点情報を単調増減検出部２０３に供給する。
【０３１２】
頂点検出部２０２が、頂点を検出しない場合もある。例えば、１つの画像の画素の画素値が全て同じ値であるとき、または、１若しくは２の方向に対して画素値が減少しているとき、頂点は検出されない。この場合、細線の画像は、画像データに射影されていない。
【０３１３】
単調増減検出部２０３は、頂点検出部２０２から供給された、頂点の位置を示す頂点情報を基に、頂点検出部２０２で検出された頂点に対して上下方向に１列に並ぶ画素であって、細線の画像が射影された画素からなる領域の候補を検出し、頂点情報と共に、検出した領域を示す領域情報を連続性検出部２０４に供給する。
【０３１４】
より具体的には、単調増減検出部２０３は、頂点の画素値を基準として、単調減少している画素値を有する画素からなる領域を、細線の画像が射影された画素からなる領域の候補として検出する。単調減少とは、頂点からの距離がより長い画素の画素値が、頂点からの距離が短い画素の画素値に比較して、より小さいことをいう。
【０３１５】
また、単調増減検出部２０３は、頂点の画素値を基準として、単調増加している画素値を有する画素からなる領域を、細線の画像が射影された画素からなる領域の候補として検出する。単調増加とは、頂点からの距離がより長い画素の画素値が、頂点からの距離が短い画素の画素値に比較して、より大きいことをいう。
【０３１６】
以下、単調増加している画素値を有する画素からなる領域についての処理は、単調減少している画素値を有する画素からなる領域についての処理と同様なので、その説明は省略する。細線の画像が射影された画素であって、画面の横方向に同じ円弧形状が一定の間隔で並ぶものからなる領域を検出する処理における、単調増加している画素値を有する画素からなる領域についての処理も、単調減少している画素値を有する画素からなる領域についての処理と同様なので、その説明は省略する。
【０３１７】
例えば、単調増減検出部２０３は、頂点に対して縦に１列に各画素について、各画素の画素値と、上側の画素の画素値との差分、および下側の画素の画素値との差分を求める。そして、単調増減検出部２０３は、差分の符号が変化する画素を検出することにより、画素値が単調減少している領域を検出する。
【０３１８】
さらに、単調増減検出部２０３は、画素値が単調減少している領域から、頂点の画素値の符号を基準として、頂点の画素値の符号と同じ符号の画素値を有する画素からなる領域を、細線の画像が射影された画素からなる領域の候補として検出する。
【０３１９】
例えば、単調増減検出部２０３は、各画素の画素値の符号と、上側の画素の画素値の符号および下側の画素の画素値の符号とを比較し、画素値の符号が変化する画素を検出することにより、画素値が単調減少している領域から、頂点と同じ符号の画素値を有する画素からなる領域を検出する。
【０３２０】
このように、単調増減検出部２０３は、上下方向に並び、頂点に対して画素値が単調減少し、頂点と同じ符号の画素値を有する画素からなる領域を検出する。
【０３２１】
図３６は、空間方向Ｙの位置に対する画素値から、細線の画像が射影された画素の領域を検出する、頂点の検出および単調増減領域の検出の処理を説明する図である。
【０３２２】
図３６乃至図３８において、Pは、頂点を示す。図３０で構成が示されるデータ定常性検出部１０１の説明において、Pは、頂点を示す。
【０３２３】
頂点検出部２０２は、各画素の画素値と、これに空間方向Ｙに隣接する画素の画素値とを比較して、空間方向Ｙに隣接する２つの画素の画素値より大きい画素値を有する画素を検出することにより、頂点Pを検出する。
【０３２４】
頂点Pと、頂点Pの空間方向Ｙの両側の画素とからなる領域は、頂点Pの画素値に対して、空間方向Ｙの両側の画素の画素値が単調に減少する単調減少領域である。図３６において、Aで示す矢印、およびBで示す矢印は、頂点Pの両側に存在する単調減少領域を示す。
【０３２５】
単調増減検出部２０３は、各画素の画素値と、その画素に空間方向Ｙに隣接する画素の画素値との差分を求めて、差分の符号が変化する画素を検出する。単調増減検出部２０３は、検出された、差分の符号が変化する画素と、その手前側（頂点P側）の画素との境界を、細線の画像が射影された画素からなる細線領域の境界とする。
【０３２６】
図３６において、差分の符号が変化する画素と、その手前側（頂点P側）の画素との境界である細線領域の境界はCで示される。
【０３２７】
さらに、単調増減検出部２０３は、単調減少領域において、各画素の画素値の符号と、その画素に空間方向Ｙに隣接する画素の画素値の符号とを比較し、画素値の符号が変化する画素を検出する。単調増減検出部２０３は、検出された、差分の符号が変化する画素と、その手前側（頂点P側）の画素との境界を細線領域の境界とする。
【０３２８】
図３６において、差分の符号が変化する画素と、その手前側（頂点P側）の画素との境界である細線領域の境界はDで示される。
【０３２９】
図３６で示されるように、細線の画像が射影された画素からなる細線領域Fは、細線領域の境界Cと、細線領域の境界Dとに挟まれる領域とされる。
【０３３０】
単調増減検出部２０３は、このような単調増減領域からなる細線領域Fの中から、予め定めた閾値より長い細線領域F、すなわち、閾値より多い数の画素を含む細線領域Fを求める。例えば、閾値が３であるとき、単調増減検出部２０３は、４つ以上の画素を含む細線領域Fを検出する。
【０３３１】
さらに、このように検出された細線領域Fの中から、単調増減検出部２０３は、頂点Pの画素値、および頂点Pの右側の画素の画素値、および頂点Pの左側の画素の画素値を、それぞれ閾値と比較し、頂点Pの画素値が閾値を超え、頂点Pの右側の画素の画素値が閾値以下であり、頂点Pの左側の画素の画素値が閾値以下である頂点Pが属する細線領域Fを検出し、検出された細線領域Fを細線の画像の成分を含む画素からなる領域の候補とする。
【０３３２】
言い換えれば、頂点Pの画素値が閾値以下であるか、頂点Pの右側の画素の画素値が閾値を超えるか、または頂点Pの左側の画素の画素値が閾値を超える頂点Pが属する細線領域Fは、細線の画像の成分を含まないと判定され、細線の画像の成分を含む画素からなる領域の候補から除去される。
【０３３３】
すなわち、図３７で示されるように、単調増減検出部２０３は、頂点Pの画素値を閾値と比較すると共に、頂点Pに対して、空間方向Ｘ（点線AA'で示す方向）に隣接する画素の画素値を、閾値と比較し、頂点Pの画素値が閾値を超え、空間方向Ｘに隣接する画素の画素値が閾値以下である、頂点Pが属する細線領域Fを検出する。
【０３３４】
図３８は、図３７の点線AA'で示す空間方向Ｘに並ぶ画素の画素値を表す図である。頂点Pの画素値が閾値Ｔｈ_Sを超え、頂点Pの空間方向Ｘに隣接する画素の画素値が、閾値Ｔｈ_S以下である、頂点Pが属する細線領域Fは、細線の成分を含む。
【０３３５】
なお、単調増減検出部２０３は、背景の画素値を基準として、頂点Pの画素値と背景の画素値との差分を閾値と比較すると共に、頂点Pに対して、空間方向Ｘに隣接する画素の画素値と背景の画素値との差分を、閾値と比較し、頂点Pの画素値と背景の画素値との差分が閾値を超え、空間方向Ｘに隣接する画素の画素値と背景の画素値との差分が閾値以下である、頂点Pが属する細線領域Fを検出するようにしてもよい。
【０３３６】
単調増減検出部２０３は、頂点Pを基準として、画素値が単調減少し、画素値の符号が頂点Pと同じである画素からなる領域であって、その頂点Pが閾値を超え、頂点Pの右側の画素の画素値が閾値以下であり、頂点Pの左側の画素の画素値が閾値以下であるものを示す単調増減領域情報を連続性検出部２０４に供給する。
【０３３７】
画面の上下方向に１列に並ぶ画素であって、細線の画像が射影されたものからなる領域を検出する場合において、単調増減領域情報により示される領域に属する画素は、上下方向に並び、細線の画像が射影された画素を含む。すなわち、単調増減領域情報により示される領域は、画面の上下方向に１列に並ぶ画素であって、細線の画像が射影されたものからなる領域を含む。
【０３３８】
このように、頂点検出部２０２および単調増減検出部２０３は、細線の画像が射影された画素において、空間方向Ｙの画素値の変化が、ガウス分布に類似するという性質を利用して、細線の画像が射影された画素からなる定常領域を検出する。
【０３３９】
連続性検出部２０４は、単調増減検出部２０３から供給された単調増減領域情報で示される、上下方向に並ぶ画素からなる領域のうち、横方向に隣接している画素を含む領域、すなわち、相似した画素値の変化を有し、縦方向に重複している領域を、連続している領域として検出し、頂点情報、および検出された連続している領域を示すデータ定常性情報を出力する。データ定常性情報は、単調増減領域情報、および領域の繋がりを示す情報などを含んでいる。
【０３４０】
細線が射影された画素において、円弧形状が隣接するように一定の間隔で並ぶので、検出された連続している領域は、細線が射影された画素を含んでいる。
【０３４１】
検出された連続している領域が、細線が射影された、円弧形状が隣接するように一定の間隔で並ぶ画素を含むので、検出された連続している領域を定常領域とし、連続性検出部２０４は、検出された連続している領域を示すデータ定常性情報を出力する。
【０３４２】
すなわち、連続性検出部２０４は、長さ方向に連続するという、実世界１の細線の画像の定常性から生じた、細線を撮像して得られたデータ３における、円弧形状が隣接するように一定の間隔で並ぶ定常性を利用して、頂点検出部２０２および単調増減検出部２０３において検出された領域の候補をさらに絞り込む。
【０３４３】
図３９は、単調増減領域の連続性を検出の処理を説明する図である。
【０３４４】
図３９に示すように、連続性検出部２０４は、画面の縦方向に１列に並ぶ画素からなる細線領域Fについて、横方向に隣接する画素を含んでいるとき、２つの単調増減領域の間に連続性があるとし、横方向に隣接する画素を含んでいないとき、２つの細線領域Fの間に連続性がないとする。例えば、画面の縦方向に１列に並ぶ画素からなる細線領域F_-1は、画面の縦方向に１列に並ぶ画素からなる細線領域F₀の画素と横方向に隣接する画素を含んでいるとき、細線領域F₀と連続しているとされる。画面の縦方向に１列に並ぶ画素からなる細線領域F₀は、画面の縦方向に１列に並ぶ画素からなる細線領域F₁の画素と横方向に隣接する画素を含んでいるとき、細線領域F₁と連続しているとされる。
【０３４５】
このように、頂点検出部２０２乃至連続性検出部２０４により、画面の上下方向に１列に並ぶ画素であって、細線の画像が射影されたものからなる領域が検出される。
【０３４６】
頂点検出部２０２乃至連続性検出部２０４は、上述したように、画面の上下方向に１列に並ぶ画素であって、細線の画像が射影されたものからなる領域を検出し、さらに、画面の左右方向に１列に並ぶ画素であって、細線の画像が射影されたものからなる領域を検出する。
【０３４７】
なお、処理の順序は、特に限定されるものではなく、並列に実行するようにしても良いことは当然である。
【０３４８】
すなわち、頂点検出部２０２は、画面の左右方向に１列に並ぶ画素を対象として、画面の左側に位置する画素の画素値、および画面の右側に位置する画素の画素値に比較して、より大きい画素値を有する画素を頂点として検出し、検出した頂点の位置を示す頂点情報を単調増減検出部２０３に供給する。頂点検出部２０２は、１つの画像、例えば、１フレームの画像から、１または複数の頂点を検出する。
【０３４９】
例えば、頂点検出部２０２は、１フレームの画像からまだ注目画素とされていない画素の中から注目画素を選択し、注目画素の画素値と、注目画素の左側の画素の画素値とを比較し、注目画素の画素値と、注目画素の右側の画素の画素値とを比較して、左側の画素の画素値より大きい画素値を有し、右側の画素の画素値より大きい画素値を有する注目画素を検出して、検出された注目画素を頂点とする。頂点検出部２０２は、検出された頂点を示す頂点情報を単調増減検出部２０３に供給する。
【０３５０】
頂点検出部２０２が、頂点を検出しない場合もある。
【０３５１】
単調増減検出部２０３は、頂点検出部２０２で検出された頂点に対して左右方向に１列に並ぶ画素であって、細線の画像が射影された画素からなる領域の候補を検出検出し、頂点情報と共に、検出した領域を示す単調増減領域情報を連続性検出部２０４に供給する。
【０３５２】
より具体的には、単調増減検出部２０３は、頂点の画素値を基準として、単調減少している画素値を有する画素からなる領域を、細線の画像が射影された画素からなる領域の候補として検出する。
【０３５３】
例えば、単調増減検出部２０３は、頂点に対して横に１列の各画素について、各画素の画素値と、左側の画素の画素値との差分、および右側の画素の画素値との差分を求める。そして、単調増減検出部２０３は、差分の符号が変化する画素を検出することにより、画素値が単調減少している領域を検出する。
【０３５４】
さらに、単調増減検出部２０３は、画素値が単調減少している領域から、頂点の画素値の符号を基準として、頂点の画素値の符号と同じ符号の画素値を有する画素からなる領域を、細線の画像が射影された画素からなる領域の候補として検出する。
【０３５５】
例えば、単調増減検出部２０３は、各画素の画素値の符号と、左側の画素の画素値の符号または右側の画素の画素値の符号とを比較し、画素値の符号が変化する画素を検出することにより、画素値が単調減少している領域から、頂点と同じ符号の画素値を有する画素からなる領域を検出する。
【０３５６】
このように、単調増減検出部２０３は、左右方向に並び、頂点に対して画素値が単調減少し、頂点と同じ符号の画素値を有する画素からなる領域を検出する。
【０３５７】
単調増減検出部２０３は、このような単調増減領域からなる細線領域の中から、予め定めた閾値より長い細線領域、すなわち、閾値より多い数の画素を含む細線領域を求める。
【０３５８】
さらに、このように検出された細線領域の中から、単調増減検出部２０３は、頂点の画素値、および頂点の上側の画素の画素値、および頂点の下側の画素の画素値を、それぞれ閾値と比較し、頂点の画素値が閾値を超え、頂点の上側の画素の画素値が閾値以下であり、頂点の下側の画素の画素値が閾値以下である頂点が属する細線領域を検出し、検出された細線領域を細線の画像の成分を含む画素からなる領域の候補とする。
【０３５９】
言い換えれば、頂点の画素値が閾値以下であるか、頂点の上側の画素の画素値が閾値を超えるか、または頂点の下側の画素の画素値が閾値を超える頂点が属する細線領域は、細線の画像の成分を含まないと判定され、細線の画像の成分を含む画素からなる領域の候補から除去される。
【０３６０】
なお、単調増減検出部２０３は、背景の画素値を基準として、頂点の画素値と背景の画素値との差分を閾値と比較すると共に、頂点に対して、上下方向に隣接する画素の画素値と背景の画素値との差分を、閾値と比較し、頂点の画素値と背景の画素値との差分が閾値を超え、上下方向に隣接する画素の画素値と背景の画素値との差分が閾値以下である、検出された細線領域を細線の画像の成分を含む画素からなる領域の候補とするようにしてもよい。
【０３６１】
単調増減検出部２０３は、頂点を基準として、画素値が単調減少し、画素値の符号が頂点と同じである画素からなる領域であって、その頂点が閾値を超え、頂点の右側の画素の画素値が閾値以下であり、頂点の左側の画素の画素値が閾値以下であるものを示す単調増減領域情報を連続性検出部２０４に供給する。
【０３６２】
画面の左右方向に１列に並ぶ画素であって、細線の画像が射影されたものからなる領域を検出する場合において、単調増減領域情報により示される領域に属する画素は、左右方向に並び、細線の画像が射影された画素を含む。すなわち、単調増減領域情報により示される領域は、画面の左右方向に並ぶ１列の画素であって、細線の画像が射影されたものからなる領域を含む。
【０３６３】
連続性検出部２０４は、単調増減検出部２０３から供給された単調増減領域情報で示される、左右方向に並ぶ画素からなる領域のうち、縦方向に隣接している画素を含む領域、すなわち、相似した画素値の変化を有し、横方向に重複している領域を、連続している領域として検出し、頂点情報、および検出された連続している領域を示すデータ定常性情報を出力する。データ定常性情報は、領域の繋がりを示す情報を含んでいる。
【０３６４】
細線が射影された画素において、円弧形状が隣接するように一定の間隔で並ぶので、検出された連続している領域は、細線が射影された画素を含んでいる。
【０３６５】
検出された連続している領域が、細線が射影された、円弧形状が隣接するように一定の間隔で並ぶ画素を含むので、検出された連続している領域を定常領域とし、連続性検出部２０４は、検出された連続している領域を示すデータ定常性情報を出力する。
【０３６６】
すなわち、連続性検出部２０４は、長さ方向に連続するという、実世界１の細線の画像の定常性から生じた、細線を撮像して得られたデータ３における、円弧形状が隣接するように一定の間隔で並ぶ定常性を利用して、頂点検出部２０２および単調増減検出部２０３において検出された領域の候補をさらに絞り込む。
【０３６７】
このように、データ定常性検出部１０１は、入力画像であるデータ３に含まれている定常性を検出することができる。すなわち、データ定常性検出部１０１は、細線である実世界１の画像がデータ３に射影されることにより生じた、データ３に含まれるデータの定常性を検出することができる。データ定常性検出部１０１は、データ３から、細線である実世界１の画像が射影された画素からなる領域を検出する。
【０３６８】
図４０は、定常性検出部１０１における、細線の画像が射影された、定常性を有する領域の検出の他の処理の例を示す図である。
【０３６９】
定常性検出部１０１は、図４０に示すように、各画素について、隣接する画素との画素値の差分の絶対値を計算する。計算された差分の絶対値は、画素に対応させて、配置される。例えば、図４０に示すように、画素値がそれぞれP0、P1、P2である画素が並んでいるとき、定常性検出部１０１は、差分d0=P0-P1および差分d1=P1-P2を計算する。さらに、定常性検出部１０１は、差分d0および差分d1の絶対値を算出する。
【０３７０】
画素値P0、P1、およびP2に含まれている非定常性成分が同一であるとき、差分d0および差分d1には、細線の成分に対応した値のみが設定されることになる。
【０３７１】
従って、定常性検出部１０１は、画素に対応させて配置されている差分の絶対値のうち、隣り合う差分の値が同一であるとき、その２つの差分の絶対値に対応する画素（２つの差分の絶対値に挟まれた画素）に細線の成分が含まれていると判定する。
【０３７２】
定常性検出部１０１においては、このような、簡便な方法で細線を検出することもできる。
【０３７３】
図４１は、定常性検出の処理を説明するフローチャートである。
【０３７４】
ステップＳ２０１において、非定常成分抽出部２０１は、入力画像から、細線が射影された部分以外の部分である非定常成分を抽出する。非定常成分抽出部２０１は、入力画像と共に、抽出された非定常成分を示す非定常成分情報を頂点検出部２０２および単調増減検出部２０３に供給する。非定常成分の抽出の処理の詳細は、後述する。
【０３７５】
ステップＳ２０２において、頂点検出部２０２は、非定常成分抽出部２０１から供給された非定常成分情報を基に、入力画像から非定常成分を除去し、入力画像に定常成分を含む画素のみを残す。さらに、ステップＳ２０２において、頂点検出部２０２は、頂点を検出する。
【０３７６】
すなわち、頂点検出部２０２は、画面の縦方向を基準として、処理を実行する場合、定常成分を含む画素について、各画素の画素値と、上側および下側の画素の画素値とを比較して、上側の画素の画素値および下側の画素の画素値より大きい画素値を有する画素を検出することにより、頂点を検出する。また、ステップＳ２０２において、頂点検出部２０２は、画面の横方向を基準として、処理を実行する場合、定常成分を含む画素について、各画素の画素値と、右側および左側の画素の画素値とを比較して、右側の画素の画素値および左側の画素の画素値より大きい画素値を有する画素を検出することにより、頂点を検出する。
【０３７７】
頂点検出部２０２は、検出した頂点を示す頂点情報を単調増減検出部２０３に供給する。
【０３７８】
ステップＳ２０３において、単調増減検出部２０３は、非定常成分抽出部２０１から供給された非定常成分情報を基に、入力画像から非定常成分を除去し、入力画像に定常成分を含む画素のみを残す。さらに、ステップＳ２０３において、単調増減検出部２０３は、頂点検出部２０２から供給された、頂点の位置を示す頂点情報を基に、頂点に対する単調増減を検出することにより、データの定常性を有する画素からなる領域を検出する。
【０３７９】
単調増減検出部２０３は、画面の縦方向を基準として、処理を実行する場合、頂点の画素値、および頂点に対して縦に１列に並ぶ画素の画素値を基に、縦に並ぶ１列の画素であって、１つの細線の画像が射影された画素からなる単調増減を検出することにより、データの定常性を有する画素からなる領域を検出する。すなわち、ステップＳ２０３において、単調増減検出部２０３は、画面の縦方向を基準として、処理を実行する場合、頂点および頂点に対して縦に１列に並ぶ画素について、各画素の画素値と、上側または下側の画素の画素値との差分を求めて、差分の符号が変化する画素を検出する。また、単調増減検出部２０３は、頂点および頂点に対して縦に１列に並ぶ画素について、各画素の画素値の符号と、その画素の上側または下側の画素の画素値の符号とを比較し、画素値の符号が変化する画素を検出する。さらに、単調増減検出部２０３は、頂点の画素値、並びに頂点の右側および左側の画素の画素値を、閾値と比較し、頂点の画素値が閾値を超え、右側および左側の画素の画素値が閾値以下である画素からなる領域を検出する。
【０３８０】
単調増減検出部２０３は、このように検出された領域を単調増減領域として、単調増減領域を示す単調増減領域情報を連続性検出部２０４に供給する。
【０３８１】
また、単調増減検出部２０３は、画面の横方向を基準として、処理を実行する場合、頂点の画素値、および頂点に対して横に１列に並ぶ画素の画素値を基に、横に並ぶ１列の画素であって、１つの細線の画像が射影された画素からなる単調増減を検出することにより、データの定常性を有する画素からなる領域を検出する。すなわち、ステップＳ２０３において、単調増減検出部２０３は、画面の横方向を基準として、処理を実行する場合、頂点および頂点に対して横に１列に並ぶ画素について、各画素の画素値と、左側または右側の画素の画素値との差分を求めて、差分の符号が変化する画素を検出する。また、単調増減検出部２０３は、頂点および頂点に対して横に１列に並ぶ画素について、各画素の画素値の符号と、その画素の左側または右側の画素の画素値の符号とを比較し、画素値の符号が変化する画素を検出する。さらに、単調増減検出部２０３は、頂点の画素値、並びに頂点の上側および下側の画素の画素値を、閾値と比較し、頂点の画素値が閾値を超え、上側および下側の画素の画素値が閾値以下である画素からなる領域を検出する。
【０３８２】
単調増減検出部２０３は、このように検出された領域を単調増減領域として、単調増減領域を示す単調増減領域情報を連続性検出部２０４に供給する。
【０３８３】
ステップＳ２０４において、単調増減検出部２０３は、全画素の処理が終了したか否かを判定する。例えば、非定常成分抽出部２０１は、入力画像の１つの画面（例えば、フレームまたはフィールドなど）の全画素について、頂点を検出し、単調増減領域を検出したか否かを判定する。
【０３８４】
ステップＳ２０４において、全画素の処理が終了していない、すなわち、頂点の検出および単調増減領域の検出の処理の対象とされていない画素がまだあると判定された場合、ステップＳ２０２に戻り、頂点の検出および単調増減領域の検出の処理の対象とされていない画素から処理の対象となる画素を選択して、頂点の検出および単調増減領域の検出の処理を繰り返す。
【０３８５】
ステップＳ２０４において、全画素の処理が終了した、すなわち、全ての画素を対象として頂点および単調増減領域が検出されたと判定された場合、ステップＳ２０５に進み、連続性検出部２０４は、単調増減領域情報を基に、検出された領域の連続性を検出する。例えば、連続性検出部２０４は、単調増減領域情報で示される、画面の縦方向に１列に並ぶ画素からなる単調増減領域について、横方向に隣接する画素を含んでいるとき、２つの単調増減領域の間に連続性があるとし、横方向に隣接する画素を含んでいないとき、２つの単調増減領域の間に連続性がないとする。例えば、連続性検出部２０４は、単調増減領域情報で示される、画面の横方向に１列に並ぶ画素からなる単調増減領域について、縦方向に隣接する画素を含んでいるとき、２つの単調増減領域の間に連続性があるとし、縦方向に隣接する画素を含んでいないとき、２つの単調増減領域の間に連続性がないとする。
【０３８６】
連続性検出部２０４は、検出された連続している領域をデータの定常性を有する定常領域とし、頂点の位置および定常領域を示すデータ定常性情報を出力する。データ定常性情報は、領域の繋がりを示す情報を含んでいる。連続性検出部２０４から出力されるデータ定常性情報は、実世界１の細線の画像が射影された画素からなる、定常領域である細線領域を示す。
【０３８７】
ステップＳ２０６において、定常性方向検出部２０５は、全画素の処理が終了したか否かを判定する。すなわち、定常性方向検出部２０５は、入力画像の所定のフレームの全画素について、領域の連続性を検出したか否かを判定する。
【０３８８】
ステップＳ２０６において、全画素の処理が終了していない、すなわち、領域の連続性の検出の処理の対象とされていない画素がまだあると判定された場合、ステップＳ２０５に戻り、領域の連続性の検出の処理の対象とされていない画素から処理の対象となる画素を選択して、領域の連続性の検出の処理を繰り返す。
【０３８９】
ステップＳ２０６において、全画素の処理が終了した、すなわち、全ての画素を対象として領域の連続性が検出されたと判定された場合、処理は終了する。
【０３９０】
このように、入力画像であるデータ３に含まれている定常性が検出される。すなわち、細線である実世界１の画像がデータ３に射影されることにより生じた、データ３に含まれるデータの定常性が検出され、データ３から、細線である実世界１の画像が射影された画素からなる、データの定常性を有する領域が検出される。
【０３９１】
なお、図３０で構成が示されるデータ定常性検出部１０１は、データ３のフレームから検出されたデータの定常性を有する領域を基に、時間方向のデータの定常性を検出することができる。
【０３９２】
例えば、図４２に示すように、連続性検出部２０４は、フレーム#nにおいて、検出されたデータの定常性を有する領域、フレーム#n-1において、検出されたデータの定常性を有する領域、およびフレーム#n+1において、検出されたデータの定常性を有する領域を基に、領域の端部を結ぶことにより、時間方向のデータの定常性を検出する。
【０３９３】
フレーム#n-1は、フレーム#nに対して時間的に前のフレームであり、フレーム#n+1は、フレーム#nに対して時間的に後のフレームである。すなわち、フレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1は、フレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の順で表示される。
【０３９４】
より具体的には、図４２において、Ｇは、フレーム#nにおいて、検出されたデータの定常性を有する領域、フレーム#n-1において、検出されたデータの定常性を有する領域、およびフレーム#n+1において、検出されたデータの定常性を有する領域のそれぞれの一端を結ぶことにより得られた動きベクトルを示し、Ｇ’は、検出されたデータの定常性を有する領域のそれぞれの他の一端を結ぶことにより得られた動きベクトルを示す。動きベクトルＧおよび動きベクトルＧ’は、時間方向のデータの定常性の一例である。
【０３９５】
さらに、図３０で構成が示されるデータ定常性検出部１０１は、データの定常性を有する領域の長さを示す情報を、データ定常性情報として出力することができる。
【０３９６】
図４３は、データの定常性を有しない画像データの部分である非定常成分を平面で近似して、非定常成分を抽出する、非定常成分抽出部２０１の構成を示すブロック図である。
【０３９７】
図４３に構成を示す非定常成分抽出部２０１は、入力画像から所定の数の画素でなるブロックを抽出し、ブロックと平面で示される値との誤差が所定の閾値未満になるように、ブロックを平面で近似して、非定常成分を抽出する。
【０３９８】
入力画像は、ブロック抽出部２２１に供給されるとともに、そのまま出力される。
【０３９９】
ブロック抽出部２２１は、入力画像から、所定の数の画素からなるブロックを抽出する。例えば、ブロック抽出部２２１は、７×７の画素からなるブロックを抽出し、平面近似部２２２に供給する。例えば、ブロック抽出部２２１は、抽出されるブロックの中心となる画素をラスタスキャン順に移動させ、順次、入力画像からブロックを抽出する。
【０４００】
平面近似部２２２は、ブロックに含まれる画素の画素値を所定の平面で近似する。例えば、平面近似部２２２は、式（３２）で表される平面でブロックに含まれる画素の画素値を近似する。
【０４０１】
【数３２】

・・・（３２）
【０４０２】
式（３２）において、xは、画素の画面上の一方の方向（空間方向Ｘ）の位置を示し、yは、画素の画面上の他の一方の方向（空間方向Ｙ）の位置を示す。ｚは、平面で示される近似値を示す。aは、平面の空間方向Ｘの傾きを示し、bは、平面の空間方向Ｙの傾きを示す。式（３２）において、cは、平面のオフセット（切片）を示す。
【０４０３】
例えば、平面近似部２２２は、回帰の処理により、傾きa、傾きb、およびオフセットcを求めることにより、式（３２）で表される平面で、ブロックに含まれる画素の画素値を近似する。平面近似部２２２は、棄却を伴う回帰の処理により、傾きa、傾きb、およびオフセットcを求めることにより、式（３２）で表される平面で、ブロックに含まれる画素の画素値を近似する。
【０４０４】
例えば、平面近似部２２２は、最小自乗法により、ブロックの画素の画素値に対して、誤差が最小となる式（３２）で表される平面を求めることにより、平面でブロックに含まれる画素の画素値を近似する。
【０４０５】
なお、平面近似部２２２は、式（３２）で表される平面でブロックを近似すると説明したが、式（３２）で表される平面に限らず、より高い自由度をもった関数、例えば、n次の多項式で表される面でブロックを近似するようにしてもよい。
【０４０６】
繰り返し判定部２２３は、ブロックの画素値を近似した平面で示される近似値と、ブロックの対応する画素の画素値との誤差を計算する。式（３３）は、ブロックの画素値を近似した平面で示される近似値と、ブロックの対応する画素の画素値z_iとの差分である誤差e_iを示す式である。
【０４０７】
【数３３】

・・・（３３）
【０４０８】
式（３３）において、zハット（zに^を付した文字をzハットと記述する。以下、本明細書において、同様に記載する。）は、ブロックの画素値を近似した平面で示される近似値を示し、aハットは、ブロックの画素値を近似した平面の空間方向Ｘの傾きを示し、bハットは、ブロックの画素値を近似した平面の空間方向Ｙの傾きを示す。式（３３）において、cハットは、ブロックの画素値を近似した平面のオフセット（切片）を示す。
【０４０９】
繰り返し判定部２２３は、式（３３）で示される、近似値とブロックの対応する画素の画素値との誤差e_iが、最も大きい画素を棄却する。このようにすることで、細線が射影された画素、すなわち定常性を有する画素が棄却されることになる。繰り返し判定部２２３は、棄却した画素を示す棄却情報を平面近似部２２２に供給する。
【０４１０】
さらに、繰り返し判定部２２３は、標準誤差を算出して、標準誤差が、予め定めた近似終了判定用の閾値以上であり、ブロックの画素のうち、半分以上の画素が棄却されていないとき、繰り返し判定部２２３は、平面近似部２２２に、ブロックに含まれる画素のうち、棄却された画素を除いた画素を対象として、平面による近似の処理を繰り返させる。
【０４１１】
定常性を有する画素が棄却されるので、棄却された画素を除いた画素を対象として平面で近似をすることにより、平面は、非定常成分を近似することになる。
【０４１２】
繰り返し判定部２２３は、標準誤差が、近似終了判定用の閾値未満であるとき、または、ブロックの画素のうち、半分以上の画素が棄却されたとき、平面による近似を終了する。
【０４１３】
５×５の画素からなるブロックについて、標準誤差e_sは、例えば、式（３４）で算出される。
【０４１４】
【数３４】

・・・（３４）
ここで、nは、画素の数である。
【０４１５】
なお、繰り返し判定部２２３は、標準誤差に限らず、ブロックに含まれる全ての画素についての誤差の２乗の和を算出して、以下の処理を実行するようにしてもよい。
【０４１６】
ここで、ラスタスキャン方向に１画素ずつずれたブロックを平面で近似するとき、図４４に示すように、図中黒丸で示す、定常性を有する画素、すなわち細線の成分を含む画素は、複数回棄却されることになる。
【０４１７】
繰り返し判定部２２３は、平面による近似を終了したとき、ブロックの画素値を近似した平面を示す情報（式（３２）の平面の傾きおよび切片）を、非定常成分情報として出力する。
【０４１８】
なお、繰り返し判定部２２３は、画素毎の棄却された回数と予め定めた閾値とを比較して、棄却された回数が閾値以上である画素を定常成分を含む画素であるとして、定常成分を含む画素を示す情報を定常成分情報として出力するようにしてもよい。この場合、頂点検出部２０２乃至定常性方向検出部２０５は、定常成分情報で示される、定常成分を含む画素を対象として、それぞれの処理を実行する。
【０４１９】
棄却された回数、ブロックの画素の画素値を近似する平面の空間方向Ｘの傾き、ブロックの画素の画素値を近似する平面の空間方向Ｙの傾き、ブロックの画素の画素値を近似する平面で示される近似値、および誤差e_iは、入力画像の特徴量としても利用することができる。
【０４２０】
図４５は、ステップＳ２０１に対応する、図４３に構成を示す非定常成分抽出部２０１による、非定常成分の抽出の処理を説明するフローチャートである。
【０４２１】
ステップＳ２２１において、ブロック抽出部２２１は、入力画素から、所定の数の画素からなるブロックを抽出し、抽出したブロックを平面近似部２２２に供給する。例えば、ブロック抽出部２２１は、入力画素から、まだ、選択されていない画素のうち、１つの画素を選択し、選択された画素を中心とする７×７の画素からなるブロックを抽出する。例えば、ブロック抽出部２２１は、ラスタスキャン順に画素を選択することができる。
【０４２２】
ステップＳ２２２において、平面近似部２２２は、抽出されたブロックを平面で近似する。平面近似部２２２は、例えば、回帰の処理により、抽出されたブロックの画素の画素値を、平面で近似する。例えば、平面近似部２２２は、回帰の処理により、抽出されたブロックの画素のうち、棄却された画素を除いた画素の画素値を、平面で近似する。ステップＳ２２３において、繰り返し判定部２２３は、繰り返し判定を実行する。例えば、ブロックの画素の画素値と近似した平面の近似値とから標準誤差を算出し、棄却された画素の数をカウントすることにより、繰り返し判定を実行する。
【０４２３】
ステップＳ２２４において、繰り返し判定部２２３は、標準誤差が閾値以上であるか否かを判定し、標準誤差が閾値以上であると判定された場合、ステップＳ２２５に進む。
【０４２４】
なお、ステップＳ２２４において、繰り返し判定部２２３は、ブロックの画素のうち、半分以上の画素が棄却されたか否か、および標準誤差が閾値以上であるか否かを判定し、ブロックの画素のうち、半分以上の画素が棄却されておらず、標準誤差が閾値以上であると判定された場合、ステップＳ２２５に進むようにしてもよい。
【０４２５】
ステップＳ２２５において、繰り返し判定部２２３は、ブロックの画素毎に、画素の画素値と近似した平面の近似値との誤差を算出し、誤差が最も大きい画素を棄却し、平面近似部２２２に通知する。手続きは、ステップＳ２２２に戻り、棄却された画素を除いた、ブロックの画素を対象として、平面による近似の処理および繰り返し判定の処理が繰り返される。
【０４２６】
ステップＳ２２５において、ラスタスキャン方向に１画素ずつずれたブロックがステップＳ２２１の処理で抽出される場合、図４４に示すように、細線の成分を含む画素（図中の黒丸で示す）は、複数回棄却されることになる。
【０４２７】
ステップＳ２２４において、標準誤差が閾値以上でないと判定された場合、ブロックが平面で近似されたので、ステップＳ２２６に進む。
【０４２８】
なお、ステップＳ２２４において、繰り返し判定部２２３は、ブロックの画素のうち、半分以上の画素が棄却されたか否か、および標準誤差が閾値以上であるか否かを判定し、ブロックの画素のうち、半分以上の画素が棄却されたか、または標準誤差が閾値以上でないと判定された場合、ステップＳ２２５に進むようにしてもよい。
【０４２９】
ステップＳ２２６において、繰り返し判定部２２３は、ブロックの画素の画素値を近似する平面の傾きおよび切片を、非定常成分情報として出力する。
【０４３０】
ステップＳ２２７において、ブロック抽出部２２１は、入力画像の１つの画面の全画素について処理を終了したか否かを判定し、まだ処理の対象となってない画素があると判定された場合、ステップＳ２２１に戻り、まだ処理の対象となっていない画素からブロックを抽出して、上述した処理を繰り返す。
【０４３１】
ステップＳ２２７において、入力画像の１つの画面の全画素について、処理を終了したと判定された場合、処理は終了する。
【０４３２】
このように、図４３に構成を示す非定常成分抽出部２０１は、入力画像から非定常成分を抽出することができる。非定常成分抽出部２０１が入力画像の非定常成分を抽出するので、頂点検出部２０２および単調増減検出部２０３は、入力画像と、非定常成分抽出部２０１で抽出された非定常成分との差分を求めることにより、定常成分を含む差分を対象として処理を実行することができる。
【０４３３】
なお、平面による近似の処理において算出される、棄却した場合の標準誤差、棄却しない場合の標準誤差、画素の棄却された回数、平面の空間方向Ｘの傾き（式（３２）におけるaハット）、平面の空間方向Ｙの傾き（式（３２）におけるbハット）、平面で置き換えたときのレベル（式（３２）におけるcハット）、および入力画像の画素値と平面で示される近似値との差分は、特徴量として利用することができる。
【０４３４】
図４６は、ステップＳ２０１に対応する非定常成分の抽出の処理に代わる、図４３に構成を示す非定常成分抽出部２０１による、定常成分の抽出の処理を説明するフローチャートである。ステップＳ２４１乃至ステップＳ２４５の処理は、ステップＳ２２１乃至ステップＳ２２５の処理と同様なので、その説明は省略する。
【０４３５】
ステップＳ２４６において、繰り返し判定部２２３は、平面で示される近似値と入力画像の画素値との差分を、入力画像の定常成分として出力する。すなわち、繰り返し判定部２２３は、平面による近似値と、真値である画素値との差分を出力する。
【０４３６】
なお、繰り返し判定部２２３は、平面で示される近似値と入力画像の画素値との差分が、所定の閾値以上である画素の画素値を、入力画像の定常成分として出力するようにしてもよい。
【０４３７】
ステップＳ２４７の処理は、ステップＳ２２７の処理と同様なので、その説明は省略する。
【０４３８】
平面が非定常成分を近似しているので、非定常成分抽出部２０１は、入力画像の各画素の画素値から、画素値を近似する平面で示される近似値を引き算することにより、入力画像から非定常成分を除去することができる。この場合、頂点検出部２０２乃至連続性検出部２０４は、入力画像の定常成分、すなわち細線の画像が射影された値のみを処理の対象とすることができ、頂点検出部２０２乃至連続性検出部２０４における処理がより容易になる。
【０４３９】
図４７は、ステップＳ２０１に対応する非定常成分の抽出の処理に代わる、図４３に構成を示す非定常成分抽出部２０１による、定常成分の抽出の他の処理を説明するフローチャートである。ステップＳ２６１乃至ステップＳ２６５の処理は、ステップＳ２２１乃至ステップＳ２２５の処理と同様なので、その説明は省略する。
【０４４０】
ステップＳ２６６において、繰り返し判定部２２３は、画素毎の、棄却の回数を記憶し、ステップＳ２６２に戻り、処理を繰り返す。
【０４４１】
ステップＳ２６４において、標準誤差が閾値以上でないと判定された場合、ブロックが平面で近似されたので、ステップＳ２６７に進み、繰り返し判定部２２３は、入力画像の１つの画面の全画素について処理を終了したか否かを判定し、まだ処理の対象となってない画素があると判定された場合、ステップＳ２６１に戻り、まだ処理の対象となっていない画素についてブロックを抽出して、上述した処理を繰り返す。
【０４４２】
ステップＳ２６７において、入力画像の１つの画面の全画素について、処理を終了したと判定された場合、ステップＳ２６８に進み、繰り返し判定部２２３は、まだ選択されていない画素から１つの画素を選択し、選択された画素について、棄却の回数が、閾値以上であるか否かを判定する。例えば、繰り返し判定部２２３は、ステップＳ２６８において、選択された画素について、棄却の回数が、予め記憶している閾値以上であるか否かを判定する。
【０４４３】
ステップＳ２６８において、選択された画素について、棄却の回数が、閾値以上であると判定された場合、選択された画素が定常成分を含むので、ステップＳ２６９に進み、繰り返し判定部２２３は、選択された画素の画素値（入力画像における画素値）を入力画像の定常成分として出力し、ステップＳ２７０に進む。
【０４４４】
ステップＳ２６８において、選択された画素について、棄却の回数が、閾値以上でないと判定された場合、選択された画素が定常成分を含まないので、ステップＳ２６９の処理をスキップして、手続きは、ステップＳ２７０に進む。すなわち、棄却の回数が、閾値以上でないと判定された画素は、画素値が出力されない。
【０４４５】
なお、棄却の回数が、閾値以上でないと判定された画素について、繰り返し判定部２２３は、0を設定した画素値を出力するようにしてもよい。
【０４４６】
ステップＳ２７０において、繰り返し判定部２２３は、入力画像の１つの画面の全画素について、棄却の回数が閾値以上であるか否かの判定の処理を終了したか否かを判定し、全画素について処理を終了していないと判定された場合、まだ処理の対象となってない画素があるので、ステップＳ２６８に戻り、まだ処理の対象となっていない画素から１つの画素を選択して、上述した処理を繰り返す。
【０４４７】
ステップＳ２７０において、入力画像の１つの画面の全画素について処理を終了したと判定された場合、処理は終了する。
【０４４８】
このように、非定常成分抽出部２０１は、定常成分情報として、入力画像の画素のうち、定常成分を含む画素の画素値を出力することができる。すなわち、非定常成分抽出部２０１は、入力画像の画素のうち、細線の画像の成分を含む画素の画素値を出力することができる。
【０４４９】
図４８は、ステップＳ２０１に対応する非定常成分の抽出の処理に代わる、図４３に構成を示す非定常成分抽出部２０１による、定常成分の抽出のさらに他の処理を説明するフローチャートである。ステップＳ２８１乃至ステップＳ２８８の処理は、ステップＳ２６１乃至ステップＳ２６８の処理と同様なので、その説明は省略する。
【０４５０】
ステップＳ２８９において、繰り返し判定部２２３は、平面で示される近似値と、選択された画素の画素値との差分を入力画像の定常成分として出力する。すなわち、繰り返し判定部２２３は、入力画像から非定常成分を除去した画像を定常性情報として出力する。
【０４５１】
ステップＳ２９０の処理は、ステップＳ２７０の処理と同様なので、その説明は省略する。
【０４５２】
このように、非定常成分抽出部２０１は、入力画像から非定常成分を除去した画像を定常性情報として出力することができる。
【０４５３】
以上のように、現実世界の光信号が射影され、現実世界の光信号の定常性の一部が欠落した、第１の画像データの複数の画素の画素値の不連続部を検出し、検出された不連続部からデータの定常性を検出し、検出されたデータの定常性を基に、現実世界の光信号の定常性を推定することにより光信号を推定し、推定された光信号を第２の画像データに変換するようにした場合、現実世界の事象に対して、より正確で、より精度の高い処理結果を得ることができるようになる。
【０４５４】
図４９は、データ定常性検出部１０１の他の構成を示すブロック図である。
【０４５５】
図４９に構成を示すデータ定常性検出部１０１においては、注目している画素である注目画素について、入力画像の空間方向に対する画素値の変化、すなわち入力画像の空間方向のアクティビティが検出され、検出されたアクティビティに応じて、注目画素および基準軸を基準とした角度毎に、垂直方向に１列または水平方向に１列の所定の数の画素からなる画素の組が、複数抽出され、抽出された画素の組の相関が検出され、相関に基づいて、入力画像における、基準軸を基準としたデータの定常性の角度が検出される。
【０４５６】
データの定常性の角度とは、基準軸と、データ３が有している、一定の特徴が繰り返し現れる所定の次元の方向とがなす角度をいう。一定の特徴が繰り返し現れるとは、例えば、データ３における位置の変化に対する値の変化、すなわち断面形状が同じである場合などをいう。
【０４５７】
基準軸は、例えば、空間方向Ｘを示す軸（画面の水平方向）、または空間方向Ｙを示す軸（画面の垂直方向）などとすることができる。
【０４５８】
入力画像は、アクティビティ検出部４０１およびデータ選択部４０２に供給される。
【０４５９】
アクティビティ検出部４０１は、入力画像の空間方向に対する画素値の変化、すなわち空間方向のアクティビティを検出して、検出した結果を示すアクティビティ情報をデータ選択部４０２および定常方向導出部４０４に供給する。
【０４６０】
例えば、アクティビティ検出部４０１は、画面の水平方向に対する画素値の変化、および画面の垂直方向に対する画素値の変化を検出し、検出された水平方向に対する画素値の変化および垂直方向に対する画素値の変化を比較することにより、垂直方向に対する画素値の変化に比較して、水平方向に対する画素値の変化が大きいか、または水平方向に対する画素値の変化に比較して、垂直方向に対する画素値の変化が大きいかを検出する。
【０４６１】
アクティビティ検出部４０１は、検出の結果である、垂直方向に対する画素値の変化に比較して、水平方向に対する画素値の変化が大きいことを示すか、または水平方向に対する画素値の変化に比較して、垂直方向に対する画素値の変化が大きいことを示すアクティビティ情報をデータ選択部４０２および定常方向導出部４０４に供給する。
【０４６２】
垂直方向に対する画素値の変化に比較して、水平方向に対する画素値の変化が大きい場合、例えば、図５０で示されるように、垂直方向に１列の画素に円弧形状（かまぼこ型）またはつめ形状が形成され、円弧形状またはつめ形状が垂直により近い方向に繰り返して形成されている。すなわち、垂直方向に対する画素値の変化に比較して、水平方向に対する画素値の変化が大きい場合、基準軸を空間方向Ｘを示す軸とすると、入力画像における、基準軸を基準としたデータの定常性の角度は、４５度乃至９０度のいずれかの値である。
【０４６３】
水平方向に対する画素値の変化に比較して、垂直方向に対する画素値の変化が大きい場合、例えば、水平方向に１列の画素に円弧形状またはつめ形状が形成され、円弧形状またはつめ形状が水平方向により近い方向に繰り返して形成されている。すなわち、水平方向に対する画素値の変化に比較して、垂直方向に対する画素値の変化が大きい場合、基準軸を空間方向Ｘを示す軸とすると、入力画像における、基準軸を基準としたデータの定常性の角度は、０度乃至４５度のいずれかの値である。
【０４６４】
例えば、アクティビティ検出部４０１は、図５１で示される、注目画素を中心とした３×３の９つの画素からなるブロックを入力画像から抽出する。アクティビティ検出部４０１は、縦に隣接する画素についての画素値の差分の和、および横に隣接する画素についての画素値の差分の和を算出する。横に隣接する画素についての画素値の差分の和h_diffは、式（３５）で求められる。
【０４６５】
【数３５】

・・・（３５）
【０４６６】
同様に、縦に隣接する画素についての画素値の差分の和v_diffは、式（３６）で求められる。
【０４６７】
【数３６】

・・・（３６）
【０４６８】
式（３５）および式（３６）において、Pは、画素値を示し、iは、画素の横方向の位置を示し、jは、画素の縦方向の位置を示す。
【０４６９】
アクティビティ検出部４０１は、算出された横に隣接する画素についての画素値の差分の和h_diffおよび縦に隣接する画素についての画素値の差分の和v_diffを比較して、入力画像における、基準軸を基準としたデータの定常性の角度の範囲を判定するようにしてもよい。すなわち、この場合、アクティビティ検出部４０１は、空間方向の位置に対する画素値の変化で示される形状が水平方向に繰り返して形成されているか、垂直方向に繰り返して形成されているかを判定する。
【０４７０】
例えば、横に１列の画素上に形成された円弧についての横方向の画素値の変化は、縦方向の画素値の変化に比較して大きく、横に１列の画素上に形成された円弧についての縦方向の画素値の変化は、横方向の画素値の変化に比較して大きく、データの定常性の方向、すなわち、データ３である入力画像が有している、一定の特徴の所定の次元の方向の変化は、データの定常性に直交する方向の変化に比較して小さいと言える。言い換えれば、データの定常性の方向の差分に比較して、データの定常性の方向に直交する方向（以下、非定常方向とも称する）の差分は大きい。
【０４７１】
例えば、図５２に示すように、アクティビティ検出部４０１は、算出された横に隣接する画素についての画素値の差分の和h_diffおよび縦に隣接する画素についての画素値の差分の和v_diffを比較して、横に隣接する画素についての画素値の差分の和h_diffが大きい場合、基準軸を基準としたデータの定常性の角度が、４５度乃至１３５度のいずれかの値であると判定し、縦に隣接する画素についての画素値の差分の和v_diffが大きい場合、基準軸を基準としたデータの定常性の角度が、０度乃至４５度のいずれかの値、または１３５度乃至１８０度のいずれかの値であると判定する。
【０４７２】
例えば、アクティビティ検出部４０１は、判定の結果を示すアクティビティ情報をデータ選択部４０２および定常方向導出部４０４に供給する。
【０４７３】
なお、アクティビティ検出部４０１は、５×５の２５の画素からなるブロック、または７×７の４９の画素からなるブロックなど、任意の大きさのブロックを抽出して、アクティビティを検出することができる。
【０４７４】
データ選択部４０２は、入力画像の画素から注目画素を順に選択し、アクティビティ検出部４０１から供給されたアクティビティ情報を基に、注目画素および基準軸を基準とした角度毎に、垂直方向に１列または水平方向に１列の所定の数の画素からなる画素の組を、複数抽出する。
【０４７５】
例えば、アクティビティ情報が垂直方向に対する画素値の変化に比較して、水平方向に対する画素値の変化が大きいことを示しているとき、データの定常性の角度が、４５度乃至１３５度のいずれかの値なので、データ選択部４０２は、注目画素および基準軸を基準とした４５度乃至１３５度の範囲の所定の角度毎に、垂直方向に１列の所定の数の画素からなる画素の組を、複数抽出する。
【０４７６】
アクティビティ情報が水平方向に対する画素値の変化に比較して、垂直方向に対する画素値の変化が大きいことを示しているとき、データの定常性の角度が、０度乃至４５度または１３５度乃至１８０度のいずれかの値なので、データ選択部４０２は、注目画素および基準軸を基準とした０度乃至４５度または１３５度乃至１８０度の範囲の所定の角度毎に、水平方向に１列の所定の数の画素からなる画素の組を、複数抽出する。
【０４７７】
また、例えば、データの定常性の角度が４５度乃至１３５度のいずれかの値であることを、アクティビティ情報が示しているとき、データ選択部４０２は、注目画素および基準軸を基準とした４５度乃至１３５度の範囲の所定の角度毎に、垂直方向に１列の所定の数の画素からなる画素の組を、複数抽出する。
【０４７８】
データの定常性の角度が０度乃至４５度または１３５度乃至１８０度のいずれかの値であることを、アクティビティ情報が示しているとき、データ選択部４０２は、注目画素および基準軸を基準とした０度乃至４５度または１３５度乃至１８０度の範囲の所定の角度毎に、水平方向に１列の所定の数の画素からなる画素の組を、複数抽出する。
【０４７９】
データ選択部４０２は、抽出した画素からなる複数の組を誤差推定部４０３に供給する。
【０４８０】
誤差推定部４０３は、抽出した画素からなる複数の組について、角度毎に、画素の組の相関を検出する。
【０４８１】
例えば、誤差推定部４０３は、１つの角度に対応する、垂直方向に１列の所定の数の画素からなる画素の複数の組について、画素の組における対応する位置の画素の画素値の相関を検出する。誤差推定部４０３は、１つの角度に対応する、水平方向に１列の所定の数の画素からなる画素の複数の組について、組における対応する位置の画素の画素値の相関を検出する。
【０４８２】
誤差推定部４０３は、検出した相関を示す相関情報を定常方向導出部４０４に供給する。誤差推定部４０３は、相関を示す値として、データ選択部４０２から供給された、注目画素を含む組の画素の画素値と、他の組における対応する位置の画素の画素値の差分の絶対値の和を算出し、差分の絶対値の和を相関情報として定常方向導出部４０４に供給する。
【０４８３】
定常方向導出部４０４は、誤差推定部４０３から供給された相関情報に基いて、欠落した実世界１の光信号の定常性に対応する、入力画像における、基準軸を基準としたデータの定常性の角度を検出し、角度を示すデータ定常性情報を出力する。例えば、定常方向導出部４０４は、誤差推定部４０３から供給された相関情報に基いて、データの定常性の角度として、最も相関の強い画素の組に対する角度を検出し、検出された最も相関の強い画素の組に対する角度を示すデータ定常性情報を出力する。
【０４８４】
以下の説明において、適宜、０度乃至９０度の範囲（いわゆる第１象限）のデータの定常性の角度を検出するものとして説明する。
【０４８５】
図５３は、図４９に示すデータ定常性検出部１０１のより詳細な構成を示すブロック図である。
【０４８６】
データ選択部４０２は、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌを含む。誤差推定部４０３は、推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌを含む。定常方向導出部４０４は、最小誤差角度選択部４１３を含む。
【０４８７】
まず、アクティビティ情報で示される、データの定常性の角度が４５度乃至１３５度のいずれかの値であるときの画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌの処理を説明する。
【０４８８】
画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、空間方向Ｘを示す軸を基準軸として、注目画素を通る、それぞれ異なる所定の角度の直線を設定する。画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列に属する画素であって、注目画素の上側の所定の数の画素、および注目画素の下側の所定の数の画素、並びに注目画素を画素の組として選択する。
【０４８９】
例えば、図５４で示されるように、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列に属する画素から、注目画素を中心として９つの画素を画素の組として選択する。
【０４９０】
図５４において、マス目状の１つの四角（１つのマス目）は、１つの画素を示す。図５４において、中央に示す丸は、注目画素を示す。
【０４９１】
画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列の、左側の縦に１列の画素の列に属する画素であって、それぞれに設定された直線に最も近い位置の画素を選択する。図５４において、注目画素の左下側の丸は、選択された画素の例を示す。そして、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列の、左側の縦に１列の画素の列に属する画素であって、選択された画素の上側の所定の数の画素、および選択された画素の下側の所定の数の画素、並びに選択された画素を画素の組として選択する。
【０４９２】
例えば、図５４で示されるように、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列の、左側の縦に１列の画素の列に属する画素から、直線に最も近い位置の画素を中心として９つの画素を画素の組として選択する。
【０４９３】
画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列の、左側に２つめの縦に１列の画素の列に属する画素であって、それぞれに設定された直線に最も近い位置の画素を選択する。図５４において、最も左側の丸は、選択された画素の例を示す。そして、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列の、左側に２つめの縦に１列の画素の列に属する画素であって、選択された画素の上側の所定の数の画素、および選択された画素の下側の所定の数の画素、並びに選択された画素を画素の組として選択する。
【０４９４】
例えば、図５４で示されるように、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列の、左側に２つめの縦に１列の画素の列に属する画素から、直線に最も近い位置の画素を中心として９つの画素を画素の組として選択する。
【０４９５】
画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列の、右側の縦に１列の画素の列に属する画素であって、それぞれに設定された直線に最も近い位置の画素を選択する。図５４において、注目画素の右上側の丸は、選択された画素の例を示す。そして、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列の、右側の縦に１列の画素の列に属する画素であって、選択された画素の上側の所定の数の画素、および選択された画素の下側の所定の数の画素、並びに選択された画素を画素の組として選択する。
【０４９６】
例えば、図５４で示されるように、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列の、右側の縦に１列の画素の列に属する画素から、直線に最も近い位置の画素を中心として９つの画素を画素の組として選択する。
【０４９７】
画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列の、右側に２つめの縦に１列の画素の列に属する画素であって、それぞれに設定された直線に最も近い位置の画素を選択する。図５４において、最も右側の丸は、このように選択された画素の例を示す。そして、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列の、右側に２つめの縦に１列の画素の列に属する画素であって、選択された画素の上側の所定の数の画素、および選択された画素の下側の所定の数の画素、並びに選択された画素を画素の組として選択する。
【０４９８】
例えば、図５４で示されるように、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する縦に１列の画素の列の、右側に２つめの縦に１列の画素の列に属する画素から、直線に最も近い位置の画素を中心として９つの画素を画素の組として選択する。
【０４９９】
このように、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、それぞれ、画素の組を５つ選択する。
【０５００】
画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、互いに異なる角度（に設定された直線）についての、画素の組を選択する。例えば、画素選択部４１１−１は、４５度についての、画素の組を選択し、画素選択部４１１−２は、４７．５度についての、画素の組を選択し、画素選択部４１１−３は、５０度についての、画素の組を選択する。画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、５２．５度から１３５度までの、２．５度毎の角度についての、画素の組を選択する。
【０５０１】
なお、画素の組の数は、例えば、３つ、または７つなど、任意の数とすることができる。また、１つの組として選択された画素の数は、例えば、５つ、または１３など、任意の数とすることができる。
【０５０２】
なお、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、縦方向に所定の範囲の画素から、画素の組を選択するようにすることができる。例えば、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、縦方向に１２１個の画素（注目画素に対して、上方向に６０画素、下方向に６０画素）から、画素の組を選択する。この場合、データ定常性検出部１０１は、空間方向Ｘを示す軸に対して、８８．０９度まで、データの定常性の角度を検出することができる。
【０５０３】
画素選択部４１１−１は、選択した画素の組を推定誤差算出部４１２−１に供給し、画素選択部４１１−２は、選択した画素の組を推定誤差算出部４１２−２に供給する。同様に、画素選択部４１１−３乃至画素選択部４１１−Ｌのそれぞれは、選択した画素の組を推定誤差算出部４１２−３乃至推定誤差算出部４１２−Ｌのそれぞれに供給する。
【０５０４】
推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌは、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌのいずれかから供給された、複数の組における対応する位置の画素の画素値の相関を検出する。例えば、推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌは、相関を示す値として、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌのいずれかから供給された、注目画素を含む組の画素の画素値と、他の組における対応する位置の画素の画素値の差分の絶対値の和を算出する。
【０５０５】
より具体的には、推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌは、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌのいずれかから供給された、注目画素を含む組の画素の画素値と、注目画素の左側の縦に１列の画素の列に属する画素からなる組の画素の画素値とを基に、最も上の画素の画素値の差分を算出し、上から２番目の画素の画素値の差分を算出するように、上の画素から順に画素値の差分の絶対値を算出して、さらに、算出された差分の絶対値の和を算出する。推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌは、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌのいずれかから供給された、注目画素を含む組の画素の画素値と、注目画素の左に２つめの縦に１列の画素の列に属する画素からなる組の画素の画素値とを基に、上の画素から順に画素値の差分の絶対値を算出して、算出された差分の絶対値の和を算出する。
【０５０６】
そして、推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌは、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌのいずれかから供給された、注目画素を含む組の画素の画素値と、注目画素の右側の縦に１列の画素の列に属する画素からなる組の画素の画素値とを基に、最も上の画素の画素値の差分を算出し、上から２番目の画素の画素値の差分を算出するように、上の画素から順に画素値の差分の絶対値を算出して、さらに、算出された差分の絶対値の和を算出する。推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌは、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌのいずれかから供給された、注目画素を含む組の画素の画素値と、注目画素の右に２つめの縦に１列の画素の列に属する画素からなる組の画素の画素値とを基に、上の画素から順に画素値の差分の絶対値を算出して、算出された差分の絶対値の和を算出する。
【０５０７】
推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌは、このように算出された画素値の差分の絶対値の和を全て加算して、画素値の差分の絶対値の総和を算出する。
【０５０８】
推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌは、検出された相関を示す情報を、最小誤差角度選択部４１３に供給する。例えば、推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌは、算出された画素値の差分の絶対値の総和を最小誤差角度選択部４１３に供給する。
【０５０９】
なお、推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌは、画素値の差分の絶対値の和に限らず、画素値の差分の自乗の和、または画素値を基にした相関係数など他の値を相関値として算出するようにすることができる。
【０５１０】
最小誤差角度選択部４１３は、互いに異なる角度についての、推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌにおいて検出された相関に基いて、欠落した実世界１の光信号である画像の定常性に対応する、入力画像における、基準軸を基準としたデータの定常性の角度を検出する。すなわち、最小誤差角度選択部４１３は、互いに異なる角度についての、推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌにおいて検出された相関に基いて、最も強い相関を選択し、選択された相関が検出された角度を、基準軸を基準としたデータの定常性の角度とすることにより、入力画像における、基準軸を基準としたデータの定常性の角度を検出する。
【０５１１】
例えば、最小誤差角度選択部４１３は、推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌから供給された、画素値の差分の絶対値の総和のうち、最小の総和を選択する。最小誤差角度選択部４１３は、選択された総和が算出された画素の組について、注目画素に対して、左側に２つめの縦に１列の画素の列に属する画素であって、直線に最も近い位置の画素の位置、および、注目画素に対して、右側に２つめの縦に１列の画素の列に属する画素であって、直線に最も近い位置の画素の位置を参照する。
【０５１２】
図５４で示されるように、最小誤差角度選択部４１３は、注目画素の位置に対する、参照する画素の位置の縦方向の距離Sを求める。最小誤差角度選択部４１３は、図５５で示すように、式（３７）から、欠落した実世界１の光信号の定常性に対応する、画像データである入力画像における、基準軸である空間方向Ｘを示す軸を基準としたデータの定常性の角度θを検出する。
【０５１３】
【数３７】

・・・（３７）
【０５１４】
次に、アクティビティ情報で示される、データの定常性の角度が０度乃至４５度および１３５度乃至１８０度のいずれかの値であるときの画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌの処理を説明する。
【０５１５】
画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、空間方向Ｘを示す軸を基準軸として、注目画素を通る、所定の角度の直線を設定し、注目画素が属する横に１列の画素の列に属する画素であって、注目画素の上側の所定の数の画素、および注目画素の下側の所定の数の画素、並びに注目画素を画素の組として選択する。
【０５１６】
画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する横に１列の画素の列の、上側の横に１列の画素の列に属する画素であって、それぞれに設定された直線に最も近い位置の画素を選択する。そして、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する横に１列の画素の列の、上側の横に１列の画素の列に属する画素であって、選択された画素の左側の所定の数の画素、および選択された画素の右側の所定の数の画素、並びに選択された画素を画素の組として選択する。
【０５１７】
画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する横に１列の画素の列の、上側に２つめの横に１列の画素の列に属する画素であって、それぞれに設定された直線に最も近い位置の画素を選択する。そして、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する横に１列の画素の列の、上側に２つめの横に１列の画素の列に属する画素であって、選択された画素の左側の所定の数の画素、および選択された画素の右側の所定の数の画素、並びに選択された画素を画素の組として選択する。
【０５１８】
画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する横に１列の画素の列の、下側の横に１列の画素の列に属する画素であって、それぞれに設定された直線に最も近い位置の画素を選択する。そして、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する横に１列の画素の列の、下側の横に１列の画素の列に属する画素であって、選択された画素の左側の所定の数の画素、および選択された画素の右側の所定の数の画素、並びに選択された画素を画素の組として選択する。
【０５１９】
画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する横に１列の画素の列の、下側に２つめの横に１列の画素の列に属する画素であって、それぞれに設定された直線に最も近い位置の画素を選択する。そして、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、注目画素が属する横に１列の画素の列の、下側に２つめの横に１列の画素の列に属する画素であって、選択された画素の左側の所定の数の画素、および選択された画素の右側の所定の数の画素、並びに選択された画素を画素の組として選択する。
【０５２０】
このように、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、それぞれ、画素の組を５つ選択する。
【０５２１】
画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、互いに異なる角度についての、画素の組を選択する。例えば、画素選択部４１１−１は、０度についての、画素の組を選択し、画素選択部４１１−２は、２．５度についての、画素の組を選択し、画素選択部４１１−３は、５度についての、画素の組を選択する。画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌは、７．５度から４５度および１３５度から１８０度までの、２．５度毎の角度についての、画素の組を選択する。
【０５２２】
画素選択部４１１−１は、選択した画素の組を推定誤差算出部４１２−１に供給し、画素選択部４１１−２は、選択した画素の組を推定誤差算出部４１２−２に供給する。同様に、画素選択部４１１−３乃至画素選択部４１１−Ｌのそれぞれは、選択した画素の組を推定誤差算出部４１２−３乃至推定誤差算出部４１２−Ｌのそれぞれに供給する。
【０５２３】
推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌは、画素選択部４１１−１乃至画素選択部４１１−Ｌのいずれかから供給された、複数の組における対応する位置の画素の画素値の相関を検出する。推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌは、検出された相関を示す情報を、最小誤差角度選択部４１３に供給する。
【０５２４】
最小誤差角度選択部４１３は、推定誤差算出部４１２−１乃至推定誤差算出部４１２−Ｌにおいて検出された相関に基いて、欠落した実世界１の光信号である画像の定常性に対応する、入力画像における、基準軸を基準としたデータの定常性の角度を検出する。
【０５２５】
次に、図５６のフローチャートを参照して、ステップＳ１０１の処理に対応する、図４９で構成が示されるデータ定常性検出部１０１による、データの定常性の検出の処理を説明する。
【０５２６】
ステップＳ４０１において、アクティビティ検出部４０１およびデータ選択部４０２は、入力画像から、注目している画素である注目画素を選択する。アクティビティ検出部４０１およびデータ選択部４０２は、同一の注目画素を選択する。例えば、アクティビティ検出部４０１およびデータ選択部４０２は、入力画像から、ラスタスキャン順に、注目画素を選択する。
【０５２７】
ステップＳ４０２において、アクティビティ検出部４０１は、注目画素に対するアクティビティを検出する。例えば、アクティビティ検出部４０１は、注目画素を中心とした所定の数の画素からなるブロックの縦方向に並ぶ画素の画素値の差分および横方向に並ぶ画素の画素値の差分を基に、アクティビティを検出する。
【０５２８】
アクティビティ検出部４０１は、注目画素に対する空間方向のアクティビティを検出して、検出した結果を示すアクティビティ情報をデータ選択部４０２および定常方向導出部４０４に供給する。
【０５２９】
ステップＳ４０３において、データ選択部４０２は、注目画素を含む画素の列から、注目画素を中心とした所定の数の画素を、画素の組として選択する。例えば、データ選択部４０２は、注目画素が属する縦または横に１列の画素の列に属する画素であって、注目画素の上側または左側の所定の数の画素、および注目画素の下側または右側の所定の数の画素、並びに注目画素を画素の組として選択する。
【０５３０】
ステップＳ４０４において、データ選択部４０２は、ステップＳ４０２の処理で検出されたアクティビティを基にした、所定の範囲の角度毎に、所定の数の画素の列から、それぞれ所定の数の画素を、画素の組として選択する。例えば、データ選択部４０２は、所定の範囲の角度を有し、空間方向Ｘを示す軸を基準軸として、注目画素を通る直線を設定し、注目画素に対して、横方向または縦方向に１列または２列離れた画素であって、直線に最も近い画素を選択し、選択された画素の上側または左側の所定の数の画素、および選択された画素の下側または右側の所定の数の画素、並びに線に最も近い選択された画素を画素の組として選択する。データ選択部４０２は、角度毎に、画素の組を選択する。
【０５３１】
データ選択部４０２は、選択した画素の組を誤差推定部４０３に供給する。
【０５３２】
ステップＳ４０５において、誤差推定部４０３は、注目画素を中心とした画素の組と、角度毎に選択した画素の組との相関を計算する。例えば、誤差推定部４０３は、角度毎に、注目画素を含む組の画素の画素値と、他の組における対応する位置の画素の画素値の差分の絶対値の和を算出する。
【０５３３】
角度毎に選択された、画素の組の相互の相関を基に、データの定常性の角度を検出するようにしてもよい。
【０５３４】
誤差推定部４０３は、算出された相関を示す情報を、定常方向導出部４０４に供給する。
【０５３５】
ステップＳ４０６において、定常方向導出部４０４は、ステップＳ４０５の処理で算出された相関を基に、相関が最も強い画素の組の位置から、欠落した実世界１の光信号の定常性に対応する、画像データである入力画像における、基準軸を基準としたデータの定常性の角度を検出する。例えば、定常方向導出部４０４は、画素値の差分の絶対値の総和のうち、最小の総和を選択し、選択された総和が算出された画素の組の位置から、データの定常性の角度θを検出する。
【０５３６】
定常方向導出部４０４は、検出したデータの定常性の角度を示すデータ定常性情報を出力する。
【０５３７】
ステップＳ４０７において、データ選択部４０２は、全ての画素の処理を終了したか否かを判定し、全ての画素の処理を終了していないと判定された場合、ステップＳ４０１に戻り、まだ注目画素として選択されていない画素から注目画素を選択して、上述した処理を繰り返す。
【０５３８】
ステップＳ４０７において、全ての画素の処理を終了したと判定された場合、処理は終了する。
【０５３９】
このように、データ定常性検出部１０１は、欠落した実世界１の光信号の定常性に対応する、画像データにおける、基準軸を基準としたデータの定常性の角度を検出することができる。
【０５４０】
なお、図４９で構成が示されるデータ検出部１０１は、注目しているフレームである注目フレームの、注目している画素である注目画素について、入力画像の空間方向のアクティビティを検出し、検出されたアクティビティに応じて、注目画素および空間方向の基準軸を基準とした角度、並びに動きベクトル毎に、注目フレームおよび注目フレームの時間的に前または後ろのフレームのそれぞれから、垂直方向に１列または水平方向に１列の所定の数の画素からなる画素の組を、複数抽出し、抽出された画素の組の相関を検出し、相関に基づいて、入力画像における、時間方向および空間方向のデータの定常性の角度を検出するようにしてもよい。
【０５４１】
例えば、図５７に示すように、データ選択部４０２は、検出されたアクティビティに応じて、注目画素および空間方向の基準軸を基準とした角度、並びに動きベクトル毎に、注目フレームであるフレーム#n、フレーム#n-1、およびフレーム#n+1のそれぞれから、垂直方向に１列または水平方向に１列の所定の数の画素からなる画素の組を、複数抽出する。
【０５４２】
フレーム#n-1は、フレーム#nに対して時間的に前のフレームであり、フレーム#n+1は、フレーム#nに対して時間的に後のフレームである。すなわち、フレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1は、フレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の順で表示される。
【０５４３】
誤差推定部４０３は、抽出した画素からなる複数の組について、１つの角度および１つの動きベクトル毎に、画素の組の相関を検出する。定常方向導出部４０４は、画素の組の相関に基づいて、欠落した実世界１の光信号の定常性に対応する、入力画像における、時間方向および空間方向のデータの定常性の角度を検出し、角度を示すデータ定常性情報を出力する。
【０５４４】
次に、図５８乃至図８８を参照して、実世界推定部１０２（図３）の実施の形態の他の例について説明する。
【０５４５】
図５８は、この例の実施の形態の原理を説明する図である。
【０５４６】
図５８で示されるように、センサ２に入射される画像である、実世界１の信号（光の強度の分布）は、所定の関数Ｆで表される。なお、以下、この例の実施の形態の説明においては、画像である、実世界１の信号を、特に光信号と称し、関数Ｆを、特に光信号関数Ｆと称する。
【０５４７】
この例の実施の形態においては、光信号関数Ｆで表される実世界１の光信号が所定の定常性を有する場合、実世界推定部１０２が、センサ２からの入力画像（定常性に対応するデータの定常性を含む画像データ）と、データ定常性検出部１０１からのデータ定常性情報（入力画像のデータの定常性に対応するデータ定常性情報）を使用して、光信号関数Ｆを所定の関数ｆで近似することによって、光信号関数Ｆを推定する。なお、以下、この例の実施の形態の説明においては、関数ｆを、特に近似関数fと称する。
【０５４８】
換言すると、この例の実施の形態においては、実世界推定部１０２が、近似関数fで表されるモデル１６１（図４）を用いて、光信号関数Ｆで表される画像（実世界１の光信号）を近似（記述）する。従って、以下、この例の実施の形態を、関数近似手法と称する。
【０５４９】
ここで、関数近似手法の具体的な説明に入る前に、本願出願人が関数近似手法を発明するに至った背景について説明する。
【０５５０】
図５９は、センサ２がＣＣＤとされる場合の積分効果を説明する図である。
【０５５１】
図５９で示されるように、センサ２の平面上には、複数の検出素子２−１が配置されている。
【０５５２】
図５９の例では、検出素子２−１の所定の１辺に平行な方向が、空間方向の１方向であるＸ方向とされており、Ｘ方向に垂直な方向が、空間方向の他方向であるＹ方向とされている。そして、Ｘ−Ｙ平面に垂直な方向が、時間方向であるｔ方向とされている。
【０５５３】
また、図５９の例では、センサ２の各検出素子２−１のそれぞれの空間的な形状は、１辺の長さが１の正方形とされている。そして、センサ２のシャッタ時間（露光時間）が１とされている。
【０５５４】
さらに、図５９の例では、センサ２の所定の１つの検出素子２−１の中心が、空間方向（Ｘ方向とＹ方向）の原点（Ｘ方向の位置ｘ＝０、およびＹ方向の位置ｙ＝０）とされており、また、露光時間の中間時刻が、時間方向（ｔ方向）の原点（ｔ方向の位置ｔ＝０）とされている。
【０５５５】
この場合、空間方向の原点（ｘ＝０,ｙ＝０）にその中心が存在する検出素子２−１は、Ｘ方向に-0.5乃至0.5の範囲、Ｙ方向に-0.5乃至0.5の範囲、およびｔ方向に-0.5乃至0.5の範囲で光信号関数F(x,y,t)を積分し、その積分値を画素値Ｐとして出力することになる。
【０５５６】
即ち、空間方向の原点にその中心が存在する検出素子２−１から出力される画素値Ｐは、次の式（３８）で表される。
【０５５７】
【数３８】

・・・（３８）
【０５５８】
その他の検出素子２−１も同様に、対象とする検出素子２−１の中心を空間方向の原点とすることで、式（３８）で示される画素値Ｐを出力することになる。
【０５５９】
図６０は、センサ２の積分効果の具体的な例を説明する図である。
【０５６０】
図６０において、Ｘ方向とＹ方向は、センサ２のＸ方向とＹ方向（図５９）を表している。
【０５６１】
実世界１の光信号のうちの１部分（以下、このような部分を、領域と称する）２３０１は、所定の定常性を有する領域の１例を表している。
【０５６２】
なお、実際には、領域２３０１は連続した光信号の１部分（連続した領域）である。これに対して、図６０においては、領域２３０１は、２０個の小領域（正方形の領域）に区分されているように示されている。これは、領域２３０１の大きさが、Ｘ方向に対して４個分、かつＹ方向に対して５個分のセンサ２の検出素子（画素）が並んだ大きさに相当することを表すためである。即ち、領域２３０１内の２０個の小領域（仮想領域）のそれぞれは１つの画素に相当する。
【０５６３】
また、領域２３０１のうちの図中白い部分は細線に対応する光信号を表している。従って、領域２３０１は、細線が続く方向に定常性を有していることになる。そこで、以下、領域２３０１を、細線含有実世界領域２３０１と称する。
【０５６４】
この場合、細線含有実世界領域２３０１（実世界１の光信号の１部分）がセンサ２により検出されると、センサ２からは、積分効果により、入力画像（画素値）の領域２３０２（以下、細線含有データ領域２３０２と称する）が出力される。
【０５６５】
なお、細線含有データ領域２３０２の各画素のそれぞれは、図中、画像として示されているが、実際には、所定の１つの値を表すデータである。即ち、細線含有実世界領域２３０１は、センサ２の積分効果により、所定の１つの画素値をそれぞれ有する２０個の画素（Ｘ方向に４画素分、かつＹ方向に５画素分の総計２０個の画素）に区分された細線含有データ領域２３０２に変化してしまう（歪んでしまう）。
【０５６６】
図６１は、センサ２の積分効果の具体的な他の例（図６０とは異なる例）を説明する図である。
【０５６７】
図６１において、Ｘ方向とＹ方向は、センサ２のＸ方向とＹ方向（図５９）を表している。
【０５６８】
実世界１の光信号の１部分（領域）２３０３は、所定の定常性を有する領域の他の例（図６０の細線含有実世界領域２３０１とは異なる例）を表している。
【０５６９】
なお、領域２３０３は、細線含有実世界領域２３０１と同じ大きさを有する領域である。即ち、細線含有実世界領域２３０１と同様に、領域２３０３も、実際には連続した実世界１の光信号の１部分（連続した領域）であるが、図６１においては、センサ２の１画素に相当する２０個の小領域（正方形の領域）に区分されているように示されている。
【０５７０】
また、領域２３０３は、所定の第１の光の強度（値）を有する第１の部分と、所定の第２の光の強度（値）を有する第２の部分のエッジを含んでいる。従って、領域２３０３は、エッジが続く方向に定常性を有していることになる。そこで、以下、領域２３０３を、２値エッジ含有実世界領域２３０３と称する。
【０５７１】
この場合、２値エッジ含有実世界領域２３０３（実世界１の光信号の１部分）がセンサ２により検出されると、センサ２からは、積分効果により、入力画像（画素値）の領域２３０４（以下、２値エッジ含有データ領域２３０４と称する）が出力される。
【０５７２】
なお、２値エッジ含有データ領域２３０４の各画素値のそれぞれは、細線含有データ領域２３０２と同様に、図中、画像として表現されているが、実際には、所定の値を表すデータである。即ち、２値エッジ含有実世界領域２３０３は、センサ２の積分効果により、所定の１つの画素値をそれぞれ有する２０個の画素（Ｘ方向に４画素分、かつＹ方向に５画素分の総計２０個の画素）に区分された２値エッジ含有データ領域２３０４に変化してしまう（歪んでしまう）。
【０５７３】
従来の画像処理装置は、このような細線含有データ領域２３０２や２値エッジ含有データ領域２３０４等、センサ２から出力された画像データを原点（基準）とするとともに、画像データを処理の対象として、それ以降の画像処理を行っていた。即ち、センサ２から出力された画像データは、積分効果により実世界１の光信号とは異なるもの（歪んだもの）となっているにも関わらず、従来の画像処理装置は、その実世界１の光信号とは異なるデータを正として画像処理を行っていた。
【０５７４】
その結果、従来の画像処理装置では、センサ２から出力された段階で、実世界のディテールがつぶれてしまった波形（画像データ）を基準として、その波形から、元のディテールを復元することは非常に困難であるという課題があった。
【０５７５】
そこで、関数近似手法においては、この課題を解決するために、上述したように（図５８で示されるように）、実世界推定部１０２が、細線含有データ領域２３０２や２値エッジ含有データ領域２３０４のようなセンサ２から出力された画像データ（入力画像）から、光信号関数Ｆ（実世界１の光信号）を近似関数fで近似することによって、光信号関数Ｆを推定する。
【０５７６】
これにより、実世界推定部１０２より後段において（いまの場合、図３の画像生成部１０３）、積分効果が考慮された画像データ、即ち、近似関数fにより表現可能な画像データを原点として、その処理を実行することが可能になる。
【０５７７】
以下、図面を参照して、このような関数近似手法のうちの３つの具体的な手法（第１乃至第３の関数近似手法）のそれぞれについて個別に説明していく。
【０５７８】
はじめに、図６２乃至図７６を参照して、第１の関数近似手法について説明する。
【０５７９】
図６２は、上述した図６０で示される細線含有実世界領域２３０１を再度表した図である。
【０５８０】
図６２において、Ｘ方向とＹ方向は、センサ２のＸ方向とＹ方向（図５９）を表している。
【０５８１】
第１の関数近似手法は、例えば、図６２で示されるような細線含有実世界領域２３０１に対応する光信号関数F(x,y,t)をＸ方向（図中矢印２３１１の方向）に射影した１次元の波形（以下、このような波形を、X断面波形F(x)と称する）を、例えば、n次（nは、任意の整数）の多項式などの近似関数f(x)で近似する手法である。従って、以下、第１の関数近似手法を、特に、１次元近似手法と称する。
【０５８２】
なお、１次元近似手法において、近似の対象となるX断面波形F(ｘ)は、勿論、図６２の細線含有実世界領域２３０１に対応するものに限定されない。即ち、後述するように、１次元近似手法においては、定常性を有する実世界１の光信号に対応するX断面波形F(x)であれば、いずれのものでも近似することが可能である。
【０５８３】
また、光信号関数F(x,y,t)の射影の方向はＸ方向に限定されず、Ｙ方向またはｔ方向でもよい。即ち、１次元近似手法においては、光信号関数F(x,y,t)をＹ方向に射影した関数F(y)を、所定の近似関数f(y)で近似することも可能であるし、光信号関数F(x,y,t)をt方向に射影した関数F(t)を、所定の近似関数f(t)で近似することも可能である。
【０５８４】
より詳細には、１次元近似手法は、例えば、X断面波形F(x)を、次の式（３９）で示されるような、ｎ次の多項式などの近似関数f(x)で近似する手法である。
【０５８５】
【数３９】

・・・（３９）
【０５８６】
即ち、１次元近似手法においては、実世界推定部１０２が、式（３９）のxⁱの係数（特徴量）w_iを演算することで、X断面波形F(x)を推定する。
【０５８７】
この特徴量w_iの演算方法は、特に限定されず、例えば、次の第１乃至第３の方法が使用可能である。
【０５８８】
即ち、第１の方法は、従来から利用されている方法である。
【０５８９】
これに対して、第２の方法は、本願出願人が新たに発明した方法であって、第１の方法に対して、さらに、空間方向の定常性を考慮した方法である。
【０５９０】
しかしながら、後述するように、第１の方法と第２の方法においては、センサ２の積分効果が考慮されていない。従って、第１の方法または第２の方法により演算された特徴量w_iを上述した式（３９）に代入して得られる近似関数f(x)は、入力画像の近似関数ではあるが、厳密には、X断面波形F(x)の近似関数とは言えない。
【０５９１】
そこで、本願出願人は、第２の方法に対して、センサ２の積分効果をさらに考慮して特徴量w_iを演算する第３の方法を発明した。この第３の方法により演算された特徴量w_iを、上述した式（３９）に代入して得られる近似関数f(x)は、センサ２の積分効果を考慮している点で、X断面波形F(x)の近似関数であると言える。
【０５９２】
このように、厳密には、第１の方法と第２の方法は、１次元近似手法とは言えず、第３の方法のみが１次元近似手法であると言える。
【０５９３】
換言すると、図６３で示されるように、第２の方法は、１次元近似手法とは異なる。即ち、図６３は、第２の方法に対応する実施の形態の原理を説明する図である。
【０５９４】
図６３で示されるように、第２の方法に対応する実施の形態においては、光信号関数Ｆで表される実世界１の光信号が所定の定常性を有する場合、実世界推定部１０２が、センサ２からの入力画像（定常性に対応するデータの定常性を含む画像データ）と、データ定常性検出部１０１からのデータ定常性情報（入力画像のデータの定常性に対応するデータ定常性情報）を使用して、Ｘ断面波形F(x)を近似するのではなく、センサ２からの入力画像を所定の近似関数f₂(x)で近似する。
【０５９５】
このように、第２の方法は、センサ２の積分効果を考慮せず、入力画像の近似に留まっている点で、第３の方法と同一レベルの手法であるとは言い難い。しかしながら、第２の方法は、空間方向の定常性を考慮している点で、従来の第１の方法よりも優れた手法である。
【０５９６】
以下、第１の方法、第２の方法、および第３の方法のそれぞれの詳細について、その順番で個別に説明していく。
【０５９７】
なお、以下、第１の方法、第２の方法、および第３の方法により生成される近似関数f(x)のそれぞれを、他の方法のものと区別する場合、特に、近似関数f₁(x)、近似関数f₂(x)、および近似関数f₃(x)とそれぞれ称する。
【０５９８】
はじめに、第１の方法の詳細について説明する。
【０５９９】
第１の方法においては、上述した式（３９）で示される近似関数f₁(x)が、図６４の細線含有実世界領域２３０１内で成り立つとして、次の予測方程式（４０）を定義する。
【０６００】
【数４０】

・・・（４０）
【０６０１】
式（４０）において、xは、注目画素からのＸ方向に対する相対的な画素位置を表している。yは、注目画素からのＹ方向に対する相対的な画素位置を表している。ｅは、誤差を表している。具体的には、例えば、いま、図６４で示されるように、注目画素が、細線含有データ領域２３０２（細線含有実世界領域２３０１（図６２）がセンサ２により検出されて、出力されたデータ）のうちの、図中、左からＸ方向に２画素目であって、下からＹ方向に３画素目の画素であるとする。また、注目画素の中心を原点(0,0)とし、センサ２のＸ方向とＹ方向（図５９）のそれぞれに平行なx軸とy軸を軸とする座標系（以下、注目画素座標系と称する）が設定されているとする。この場合、注目画素座標系の座標値(x,y)が、相対画素位置を表すことになる。
【０６０２】
また、式（４０）において、P(x,y)は、相対画素位置(x,y)における画素値を表している。具体的には、いまの場合、細線含有データ領域２３０２内のP(x,y)は、図６５で示されるようになる。
【０６０３】
図６５は、この画素値P(x,y)をグラフ化したものを表している。
【０６０４】
図６５において、各グラフのそれぞれの縦軸は、画素値を表しており、横軸は、注目画素からのＸ方向の相対位置xを表している。また、図中、上から1番目のグラフの点線は入力画素値P(x,-2)を、上から２番目のグラフの３点鎖線は入力画素値P(x,-1)を、上から３番目のグラフの実線は入力画素値P(x,0)を、上から４番目のグラフの１点鎖線は入力画素値P(x,1)を、上から５番目（下から１番目）のグラフの２点鎖線は入力画素値P(x,2)を、それぞれ表している。
【０６０５】
上述した式（４０）に対して、図６５で示される２０個の入力画素値P(x,-2),P(x,-1),P(x,0),P(x,1),P(x,2)（ただし、xは、−１乃至２のうちのいずれかの整数値）のそれぞれを代入すると、次の式（４１）で示される２０個の方程式が生成される。なお、e_k（kは、１乃至２０のうちのいずれかの整数値）のそれぞれは、誤差を表している。
【０６０６】
【数４１】

・・・（４１）
【０６０７】
式（４１）は、２０個の方程式より構成されているので、近似関数f₁(x)の特徴量w_iの個数が２０個より少ない場合、即ち、近似関数f₁(x)が１９次より少ない次数の多項式である場合、例えば、最小自乗法を用いて特徴量w_iの算出が可能である。なお、最小自乗法の具体的な解法は後述する。
【０６０８】
例えば、いま、近似関数f₁(x)の次数が５次とされた場合、式（４１）を利用して最小自乗法により演算された近似関数f₁(x)（演算された特徴量w_iにより生成される近似関数f₁(x)）は、図６６で示される曲線のようになる。
【０６０９】
なお、図６６において、縦軸は画素値を表しており、横軸は注目画素からの相対位置ｘを表している。
【０６１０】
即ち、図６４の細線含有データ領域２３０２を構成する２０個の画素値P(x,y）のそれぞれ（図６５で示される入力画素値P(x,-2),P(x,-1),P(x,0),P(x,1),P(x,2)のそれぞれ）を、例えば、ｘ軸に沿ってそのまま足しこむ（Ｙ方向の相対位置yを一定とみなして、図６５で示される５つのグラフを重ねる）と、図６６で示されるような、x軸に平行な複数の線（点線、３点鎖線、実線、１点鎖線、および２点鎖線）が分布する。
【０６１１】
ただし、図６６においては、点線は入力画素値P(x,-2)を、３点鎖線は入力画素値P(x,-1)を、実線は入力画素値P(x,0)を、１点鎖線は入力画素値P(x,1)を、２点鎖線は入力画素値P(x,2)を、それぞれ表している。また、同一の画素値の場合、実際には２本以上の線が重なることになるが、図６６においては、各線の区別がつくように、各線のそれぞれが重ならないように描画されている。
【０６１２】
そして、このように分布した２０個の入力画素値P(x,-2),P(x,-1),P(x,0),P(x,1),P(x,2)のそれぞれと、値f₁(x)の誤差が最小となるような回帰曲線（最小自乗法により演算された特徴量w_iを上述した式（３８）に代入して得られる近似関数f₁(x)）が、図６６で示される曲線（近似関数f₁(x)）となる。
【０６１３】
このように、近似関数f₁(x)は、Ｙ方向の画素値（注目画素からのＸ方向の相対位置xが同一の画素値）P(x,-2),P(x,-1),P(x,0),P(x,1),P(x,2)の平均値を、Ｘ方向に結んだ曲線を単に表しているに過ぎない。即ち、光信号が有する空間方向の定常性を考慮することなく、近似関数f₁(x)が生成されている。
【０６１４】
例えば、いまの場合、近似の対象は、細線含有実世界領域２３０１（図６２）とされている。この細線含有実世界領域２３０１は、図６７で示されるように、傾きG_Fで表される空間方向の定常性を有している。なお、図６７において、Ｘ方向とＹ方向は、センサ２のＸ方向とＹ方向（図５９）を表している。
【０６１５】
従って、データ定常性検出部１０１（図５８）は、空間方向の定常性の傾きG_Fに対応するデータ定常性情報として、図６７で示されるような角度θ（傾きG_Fに対応する傾きG_fで表されるデータの定常性の方向と、Ｘ方向のなす角度θ）を出力することができる。
【０６１６】
しかしながら、第１の方法においては、データ定常性検出部１０１より出力されるデータ定常性情報は一切用いられていない。
【０６１７】
換言すると、図６７で示されるように、細線含有実世界領域２３０１の空間方向の定常性の方向は略角度θ方向である。しかしながら、第１の方法は、細線含有実世界領域２３０１の空間方向の定常性の方向はＹ方向であると仮定して（即ち、角度θが９０度であると仮定して）、近似関数f₁(x)の特徴量w_iを演算する方法である。
【０６１８】
このため、近似関数f₁(x)は、その波形が鈍り、元の画素値よりディテールが減少する関数となってしまう。換言すると、図示はしないが、第１の方法により生成される近似関数f₁(x)は、実際のＸ断面波形F(x)とは大きく異なる波形となってしまう。
【０６１９】
そこで、本願出願人は、第１の方法に対して、空間方向の定常性をさらに考慮して（角度θを利用して）特徴量w_iを演算する第２の方法を発明した。
【０６２０】
即ち、第２の方法は、細線含有実世界領域２３０１の定常性の方向は略角度θ方向であるとして、近似関数f₂(x) の特徴量w_iを演算する方法である。
【０６２１】
具体的には、例えば、空間方向の定常性に対応するデータの定常性を表す傾きG_fは、次の式（４２）で表される。
【０６２２】
【数４２】

・・・（４２）
【０６２３】
なお、式（４２）において、dxは、図６７で示されるようなＸ方向の微小移動量を表しており、dyは、図６７で示されるようなdxに対するＹ方向の微小移動量を表している。
【０６２４】
この場合、シフト量C_x(y)を、次の式（４３）のように定義すると、第２の方法においては、第１の方法で利用した式（４０）に相当する式は、次の式（４４）のようになる。
【０６２５】
【数４３】

・・・（４３）
【０６２６】
【数４４】

・・・（４４）
【０６２７】
即ち、第１の方法で利用した式（４０）は、画素の中心の位置(x、y)のうちのＸ方向の位置ｘが、同一の位置に位置する画素の画素値P(x,y)はいずれも同じ値であることを表している。換言すると、式（４０）は、同じ画素値の画素がＹ方向に続いている（Ｙ方向に定常性がある）ことを表している。
【０６２８】
これに対して、第２の方法で利用する式（４４）は、画素の中心の位置が(x,y)である画素の画素値P(x,y)は、注目画素（その中心の位置が原点(0,0)である画素）からＸ方向にxだけ離れた場所に位置する画素の画素値（≒f₂(x)）とは一致せず、その画素からさらにＸ方向にシフト量C_x(y)だけ離れた場所に位置する画素（注目画素からＸ方向にx＋C_x(y)だけ離れた場所に位置する画素）の画素値（≒f₂（x＋C_x(y)））と同じ値であることを表している。換言すると、式（４４）は、同じ画素値の画素が、シフト量C_x(y)に対応する角度θ方向に続いている（略角度θ方向に定常性がある）ことを表している。
【０６２９】
このように、シフト量C_x(y)が、空間方向の定常性（いまの場合、図６７の傾きG_Fで表される定常性（厳密には、傾きG_fで表されるデータの定常性））を考慮した補正量であり、シフト量C_x(y)により式（４０）を補正したものが式（４４）となる。
【０６３０】
この場合、図６４で示される細線含有データ領域２３０２の２０個の画素値P(x,y)（ただし、xは、−１乃至２のうちのいずれかの整数値。yは、−２乃至２のうちのいずれかの整数値）のそれぞれを、上述した式（４４）に代入すると次の式（４５）で示される２０個の方程式が生成される。
【０６３１】
【数４５】

・・・（４５）
【０６３２】
式（４５）は、上述した式（４１）と同様に、２０個の方程式より構成されている。従って、第１の方法と同様に第２の方法においても、近似関数f₂(x)の特徴量w_iの個数が２０個より少ない場合、即ち、近似関数f₂(x)が１９次より少ない次数の多項式である場合、例えば、最小自乗法を用いて特徴量w_iの算出が可能である。なお、最小自乗法の具体的な解法は後述する。
【０６３３】
例えば、第１の方法と同様に近似関数f₂(x)の次数が５次とされた場合、第２の方法においては、次のようにして特徴量w_iが演算される。
【０６３４】
即ち、図６８は、式（４５）の左辺で示される画素値P(x,y)をグラフ化したものを表している。図６８で示される５つのグラフのそれぞれは、基本的に図６５で示されるものと同一である。
【０６３５】
図６８で示されるように、最大の画素値（細線に対応する画素値）は、傾きG_fで表されるデータの定常性の方向に続いている。
【０６３６】
そこで、第２の方法においては、図６８で示される入力画素値P(x,-2),P(x,-1),P(x,0),P(x,1),P(x,2)のそれぞれを、例えば、ｘ軸に沿って足しこむ場合、第１の方法のようにそのまま足しこむ（yを一定とみなして、図６８で示される状態のまま５つのグラフを重ねる）のではなく、図６９で示される状態に変化させてから足しこむ。
【０６３７】
即ち、図６９は、図６８で示される入力画素値P(x,-2),P(x,-1),P(x,0),P(x,1),P(x,2)のそれぞれを、上述した式（４３）で示されるシフト量C_x(y)だけシフトさせた状態を表している。換言すると、図６９は、図６８で示される５つのグラフを、データの定常性の実際の方向を表す傾きG_Fを、あたかも傾きG_F’とするように（図中、点線の直線を実線の直線とするように）移動させた状態を表している。
【０６３８】
図６９の状態で、入力画素値P(x,-2),P(x,-1),P(x,0),P(x,1),P(x,2)のそれぞれを、例えば、ｘ軸に沿って足しこむと（図６９で示される状態で５つのグラフを重ねると）、図７０で示されるような、x軸に平行な複数の線（点線、３点鎖線、実線、１点鎖線、および２点鎖線）が分布する。
【０６３９】
なお、図７０において、縦軸は画素値を表しており、横軸は注目画素からの相対位置ｘを表している。また、点線は入力画素値P(x,-2)を、３点鎖線は入力画素値P(x,-1)を、実線は入力画素値P(x,0)を、１点鎖線は入力画素値P(x,1)を、２点鎖線は入力画素値P(x,2)を、それぞれ表している。さらに、同一の画素値の場合、実際には２本以上の線が重なることになるが、図７０においては、各線の区別がつくように、各線のそれぞれが重ならないように描画されている。
【０６４０】
そして、このように分布した２０個の入力画素値P(x,y)のそれぞれ（ただし、ｘは、−１乃至２のうちのいずれかの整数値。yは、−２乃至２のうちのいずれかの整数値）と、値f₂(x+C_x(y))の誤差が最小となるような回帰曲線（最小自乗法により演算された特徴量w_iを上述した式（３８）に代入して得られる近似関数f₂(x)）は、図７０の実線で示される曲線f₂(x)となる。
【０６４１】
このように、第２の方法により生成された近似関数f₂(x)は、データ定常性検出部１０１（図５８）より出力される角度θ方向（即ち、ほぼ空間方向の定常性の方向）の入力画素値Ｐ(x,y)の平均値をＸ方向に結んだ曲線を表すことになる。
【０６４２】
これに対して、上述したように、第１の方法により生成された近似関数f₁(x)は、Ｙ方向（即ち、空間方向の定常性とは異なる方向）の入力画素値Ｐ(x,y)の平均値を、Ｘ方向に結んだ曲線を単に表しているに過ぎない。
【０６４３】
従って、図７０で示されるように、第２の方法により生成された近似関数f₂(x)は、第１の方法により生成された近似関数f₁(x)よりも、その波形の鈍り度合いが減少し、かつ、元の画素値に対するディテールの減り具合も減少する関数となる。換言すると、図示はしないが、第２の方法により生成される近似関数f₂(x)は、第１の方法により生成される近似関数f₁(x)よりも実際のＸ断面波形F(x)により近い波形となる。
【０６４４】
しかしながら、上述したように、近似関数f₂(x)は、空間方向の定常性が考慮されたものではあるが、入力画像（入力画素値）を原点（基準）として生成されたものに他ならない。即ち、上述した図６３で示されるように、近似関数f₂(x)は、X断面波形F(x)とは異なる入力画像を近似したに過ぎず、Ｘ断面波形F(x)を近似したとは言い難い。換言すると、第２の方法は、上述した式（４４）が成立するとして特徴量w_iを演算する方法であり、上述した式（３８）の関係は考慮していない（センサ２の積分効果を考慮していない）。
【０６４５】
そこで、本願出願人は、第２の方法に対して、センサ２の積分効果をさらに考慮することで近似関数f₃(x)の特徴量w_iを演算する第３の方法を発明した。
【０６４６】
即ち、第３の方法は、空間混合または時間混合の概念を導入した方法である。なお、空間混合と時間混合の両方を考慮すると、説明が複雑になるため、ここでは、空間混合と時間混合のうちの、例えば空間混合を考慮し、時間混合を無視するものとする。
【０６４７】
そこで、第３の方法の説明の前に、図７１を参照して、空間混合について説明する。
【０６４８】
図７１において、実世界１の光信号の１部分２３２１（以下、領域２３２１と称する）は、センサ２の１つの検出素子（画素）と同じ面積を有する領域を表している。
【０６４９】
領域２３２１がセンサ２に検出されると、センサ２からは、領域２３２１が時空間方向（X方向,Y方向,およびt方向）に積分された値（１つの画素値）２３２２が出力される。なお、画素値２３２２は、図中、画像として表現されているが、実際には、所定の値を表すデータである。
【０６５０】
実世界１の領域２３２１は、前景（例えば、上述した細線）に対応する光信号（図中白い領域）と、背景に対応する光信号（図中黒い領域）に明確に区分される。
【０６５１】
これに対して、画素値２３２２は、前景に対応する実世界１の光信号と、背景に対応する実世界１の光信号が積分された値である。換言すると、画素値２３２２は、前景に対応する光のレベルと背景に対応する光のレベルが空間的に混合されたレベルに対応する値である。
【０６５２】
このように、実世界１の光信号のうちの１画素（センサ２の検出素子）に対応する部分が、同一レベルの光信号が空間的に一様に分布する部分ではなく、前景と背景のように異なるレベルの光信号のそれぞれが分布する部分である場合、その領域は、センサ２により検出されると、センサ２の積分効果により、異なる光のレベルがあたかも空間的に混合されて（空間方向に積分されて）１つの画素値となってしまう。このように、センサ２の画素において、前景に対する画像（実世界１の光信号）と、背景に対する画像（実世界１の光信号）が空間的に積分されて、いわば混合されてしまうことが、空間混合であり、そのような画素からなる領域を、ここでは、空間混合領域と称する。
【０６５３】
従って、第３の方法においては、実世界推定部１０２（図５８）が、実世界１の元の領域２３２１（実世界１の光信号のうちの、センサ２の１画素に対応する部分２３２１）を表すＸ断面波形F(x)を、例えば、図７２で示されるような、１次の多項式などの近似関数f₃(x)で近似することによって、Ｘ断面波形F(x)を推定する。
【０６５４】
即ち、図７２は、空間混合領域である画素値２３２２（図７１）に対応する近似関数f₃(x)、即ち、実世界１の領域２３３１内の実線（図７１）に対応するＸ断面波形Ｆ（ｘ）を近似する近似関数f₃(x)の例を表している。図７２において、図中水平方向の軸は、画素値２３２２に対応する画素の左下端x_sから右下端x_eまでの辺（図７１）に平行な軸を表しており、x軸とされている。図中垂直方向の軸は、画素値を表す軸とされている。
【０６５５】
図７２において、近似関数f₃(x)をx_sからx_eの範囲（画素幅）で積分したものが、センサ２から出力される画素値Ｐ(x,y)とほぼ一致する（誤差ｅだけ存在する）として、次の式（４６）を定義する。
【０６５６】
【数４６】

・・・（４６）
【０６５７】
いまの場合、図６７で示される細線含有データ領域２３０２の２０個の画素値Ｐ(x,y)（ただし、xは、−１乃至２のうちのいずれかの整数値。yは、−２乃至２のうちのいずれかの整数値）から、近似関数f₃(x)の特徴量w_iが算出されるので、式（４６）の画素値Ｐは、画素値P(x,y)となる。
【０６５８】
また、第２の方法と同様に、空間方向の定常性も考慮する必要があるので、式（４６）の積分範囲の開始位置x_sと終了位置x_eのそれぞれは、シフト量C_x(y)にも依存することになる。即ち、式（４６）の積分範囲の開始位置x_sと終了位置x_eのそれぞれは、次の式（４７）のように表される。
【０６５９】
【数４７】

・・・（４７）
【０６６０】
この場合、図６７で示される細線含有データ領域２３０２の各画素値それぞれ、即ち、図６８で示される入力画素値P(x,-2),P(x,-1),P(x,0),P(x,1),P(x,2)のそれぞれ（ただし、ｘは、−１乃至２のうちのいずれかの整数値）を、上述した式（４６）（積分範囲は、上述した式（４７））に代入すると次の式（４８）で示される２０個の方程式が生成される。
【０６６１】
【数４８】

・・・（４８）
【０６６２】
式（４８）は、上述した式（４５）と同様に、２０個の方程式より構成されている。従って、第２の方法と同様に第３の方法においても、近似関数f₃(x)の特徴量w_iの個数が２０個より少ない場合、即ち、近似関数f₃(x)が１９次より少ない次数の多項式である場合、例えば、最小自乗法を用いて特徴量w_iの算出が可能である。なお、最小自乗法の具体的な解法は後述する。
【０６６３】
例えば、近似関数f₃(x)の次数が５次とされた場合、式（４８）を利用して最小自乗法により演算された近似関数f₃(x)（演算された特徴量w_iにより生成される近似関数f₃(x)）は、図７３の実線で示される曲線のようになる。
【０６６４】
なお、図７３において、縦軸は画素値を表しており、横軸は注目画素からの相対位置ｘを表している。
【０６６５】
図７３で示されるように、第３の方法により生成された近似関数f₃(x)（図中、実線で示される曲線）は、第２の方法により生成された近似関数f₂(x)（図中、点線で示される曲線）と比較すると、ｘ＝０における画素値が大きくなり、また、曲線の傾斜の度合いも急な波形となる。これは、入力画素よりディテイルが増加して、入力画素の解像度とは無関係となっているためである。即ち、近似関数f₃（x）は、X断面波形F(x)を近似していると言える。従って、図示はしないが、近似関数f₃(x)は、近似関数f₂(x)よりもＸ断面波形F(x)に近い波形となる。
【０６６６】
図７４は、このような１次近似手法を利用する実世界推定部１０２の構成例を表している。
【０６６７】
図７４において、実世界推定部１０２は、例えば、特徴量w_iを上述した第３の方法（最小自乗法）により演算し、演算した特徴量w_iを利用して上述した式（３９）の近似関数f(x)を生成することで、Ｘ断面波形F(x)を推定する。
【０６６８】
図７４で示されるように、実世界推定部１０２には、条件設定部２３３１、入力画像記憶部２３３２、入力画素値取得部２３３３、積分成分演算部２３３４、正規方程式生成部２３３５、および近似関数生成部２３３６が設けられている。
【０６６９】
条件設定部２３３１は、注目画素に対応するX断面波形F(x)を推定するために使用する画素の範囲（以下、タップ範囲と称する）や、近似関数f(x)の次数nを設定する。
【０６７０】
入力画像記憶部２３３２は、センサ２からの入力画像（画素値）を一次的に格納する。
【０６７１】
入力画素値取得部２３３３は、入力画像記憶部２３３２に記憶された入力画像のうちの、条件設定部２３３１により設定されたタップ範囲に対応する入力画像の領域を取得し、それを入力画素値テーブルとして正規方程式生成部２３３５に供給する。即ち、入力画素値テーブルは、入力画像の領域に含まれる各画素のそれぞれの画素値が記述されたテーブルである。なお、入力画素値テーブルの具体例については後述する。
【０６７２】
ところで、ここでは、実世界推定部１０２は、上述した式（４６）と式（４７）を利用して最小自乗法により近似関数f(x)の特徴量w_iを演算するが、上述した式（４６）は、次の式（４９）のように表現することができる。
【０６７３】
【数４９】

・・・（４９）
【０６７４】
式（４９）において、S_i（x_s,x_e）は、i次項の積分成分を表している。即ち、積分成分S_i(x_s,x_e)は、次の式（５０）で示される。
【０６７５】
【数５０】

・・・（５０）
【０６７６】
積分成分演算部２３３４は、この積分成分S_i(x_s、x_e)を演算する。
【０６７７】
具体的には、式（５０）で示される積分成分S_i(x_s,x_e)（ただし、値x_sと値x_eは、上述した式（４６）で示される値）は、相対画素位置(x,y)、シフト量C_x(y)、および、i次項のiが既知であれば演算可能である。また、これらのうちの、相対画素位置(x,y)は注目画素とタップ範囲により、シフト量C_x(y)は角度θにより（上述した式（４１）と式（４３）により）、iの範囲は次数nにより、それぞれ決定される。
【０６７８】
従って、積分成分演算部２３３４は、条件設定部２３３１により設定されたタップ範囲および次数、並びにデータ定常性検出部１０１より出力されたデータ定常性情報のうちの角度θに基づいて積分成分S_i(x_s,x_e)を演算し、その演算結果を積分成分テーブルとして正規方程式生成部２３３５に供給する。
【０６７９】
正規方程式生成部２３３５は、入力画素値取得部２３３３より供給された入力画素値テーブルと、積分成分演算部２３３４より供給された積分成分テーブルを利用して、上述した式（４６）、即ち、式（４９）の右辺の特徴量w_iを最小自乗法で求める場合の正規方程式を生成し、それを正規方程式テーブルとして近似関数生成部２３３６に供給する。なお、正規方程式の具体例については後述する。
【０６８０】
近似関数生成部２３３６は、正規方程式生成部２３３５より供給された正規方程式テーブルに含まれる正規方程式を行列解法で解くことにより、上述した式（４９）の特徴量w_i（即ち、１次元多項式である近似関数f(x)の係数w_i）のそれぞれを演算し、画像生成部１０３に出力する。
【０６８１】
次に、図７５のフローチャートを参照して、１次元近似手法を利用する実世界推定部１０２（図７４）の実世界の推定処理（図２９のステップＳ１０２の処理）について説明する。
【０６８２】
例えば、いま、センサ２から出力された１フレームの入力画像であって、上述した図６０の細線含有データ領域２３０２を含む入力画像が、既に入力画像記憶部２３３２に記憶されているとする。また、データ定常性検出部１０１が、ステップＳ１０１（図２９）の定常性の検出の処理において、細線含有データ領域２３０２に対してその処理を施して、データ定常性情報として角度θを既に出力しているとする。
【０６８３】
この場合、図７５のステップＳ２３０１において、条件設定部２３３１は、条件（タップ範囲と次数）を設定する。
【０６８４】
例えば、いま、図７６で示されるタップ範囲２３５１が設定されるとともに、次数として５次が設定されたとする。
【０６８５】
即ち、図７６は、タップ範囲の１例を説明する図である。図７６において、Ｘ方向とＹ方向は、センサ２のＸ方向とＹ方向（図５９）を表している。また、タップ範囲２３５１は、Ｘ方向に４画素分、かつＹ方向に５画素分の総計２０個の画素（図中、２０個の正方形）からなる画素群を表している。
【０６８６】
さらに、図７６で示されるように、注目画素が、タップ範囲２３５１のうちの、図中、左から２画素目であって、下から３画素目の画素に設定されるとする。また、各画素のそれぞれに対して、注目画素からの相対画素位置(x,y)（注目画素の中心(0,0)を原点とする注目画素座標系の座標値）に応じて、図７６で示されるような番号l（lは、０乃至１９のうちのいずれかの整数値）が付されるとする。
【０６８７】
図７５に戻り、ステップＳ２３０２において、条件設定部２３３１は、注目画素を設定する。
【０６８８】
ステップＳ２３０３において、入力画素値取得部２３３３は、条件設定部２３３１により設定された条件（タップ範囲）に基づいて入力画素値を取得し、入力画素値テーブルを生成する。即ち、いまの場合、入力画素値取得部２３３３は、細線含有データ領域２３０２（図６４）を取得し、入力画素値テーブルとして、２０個の入力画素値P(l)からなるテーブルを生成する。
【０６８９】
なお、いまの場合、入力画素値P(l)と、上述した入力画素値P(x,y)の関係は、次の式（５１）で示される関係とされる。ただし、式（５１）において、左辺が入力画素値P（ｌ）を表し、右辺が入力画素値P(x,y)を表している。
【０６９０】
【数５１】

・・・（５１）
【０６９１】
ステップＳ２３０４において、積分成分演算部２３３４は、条件設定部２３３１により設定された条件（タップ範囲および次数）、並びにデータ定常性検出部１０１より供給されたデータ定常性情報（角度θ）に基づいて積分成分を演算し、積分成分テーブルを生成する。
【０６９２】
いまの場合、上述したように、入力画素値は、P(x,y)でなくP(l)といった、画素の番号lの値として取得されるので、積分成分演算部２３３４は、上述した式（５０）の積分成分S_i(x_s,x_e)を、次の式（５２）の左辺で示される積分成分S_i(l)といったlの関数として演算する。
【０６９３】
【数５２】

・・・（５２）
【０６９４】
具体的には、いまの場合、次の式（５３）で示される積分成分S_i(l)が演算される。
【０６９５】
【数５３】

・・・（５３）
【０６９６】
なお、式（５３）において、左辺が積分成分S_i（ｌ)を表し、右辺が積分成分S_i(x_s,x_e)を表している。即ち、いまの場合、iは０乃至５であるので、２０個のS₀(l),２０個のS₁(l),２０個のS₂(l),２０個のS₃(l),２０個のS₄(l),２０個のS₅(l)の総計１２０個のS_i(l)が演算されることになる。
【０６９７】
より具体的には、はじめに、積分成分演算部２３３４は、データ定常性検出部１０１より供給された角度θを使用して、シフト量C_x(-2),C_x(-1),C_x(1),C_x(2)のそれぞれを演算する。次に、積分成分演算部２３３４は、演算したシフト量C_x(-2),C_x(-1),C_x(1),C_x(2)を使用して式（５２）の右辺に示される２０個の積分成分S_i(x_s,x_e)のそれぞれを、i=０乃至５のそれぞれについて演算する。即ち、１２０個の積分成分S_i(x_s,x_e)が演算される。なお、この積分成分S_i(x_s,x_e)の演算においては、上述した式（５０）が使用される。そして、積分成分演算部２３３４は、式（５３）に従って、演算した１２０個の積分成分S_i(x_s,x_e)のそれぞれを、対応する積分成分S_i(l)に変換し、変換した１２０個の積分成分S_i(l)を含む積分成分テーブルを生成する。
【０６９８】
なお、ステップＳ２３０３の処理とステップＳ２３０４の処理の順序は、図７５の例に限定されず、ステップＳ２３０４の処理が先に実行されてもよいし、ステップＳ２３０３の処理とステップＳ２３０４の処理が同時に実行されてもよい。
【０６９９】
次に、ステップＳ２３０５において、正規方程式生成部２３３５は、ステップＳ２３０３の処理で入力画素値取得部２３３３により生成された入力画素値テーブルと、ステップＳ２３０４の処理で積分成分演算部２３３４により生成された積分成分テーブルに基づいて、正規方程式テーブルを生成する。
【０７００】
具体的には、いまの場合、最小自乗法により、上述した式（４９）に対応する次の式（５４）の特徴量w_iを演算する。それに対応する正規方程式は、次の式（５５）のように表される。
【０７０１】
【数５４】

・・・（５４）
【０７０２】
【数５５】

・・・（５５）
【０７０３】
なお、式（５５）において、Lは、タップ範囲の画素の番号lのうちの最大値を表している。nは、多項式である近似関数f(x)の次数を表している。具体的には、いまの場合、n=5となり、L=１９となる。
【０７０４】
式（５５）で示される正規方程式の各行列のそれぞれを、次の式（５６）乃至（５８）のように定義すると、正規方程式は、次の式（５９）のように表される。
【０７０５】
【数５６】

・・・（５６）
【０７０６】
【数５７】

・・・（５７）
【０７０７】
【数５８】

・・・（５８）
【０７０８】
【数５９】

・・・（５９）
【０７０９】
式（５７）で示されるように、行列W_MATの各成分は、求めたい特徴量w_iである。従って、式（５９）において、左辺の行列Ｓ_MATと右辺の行列P_MATが決定されれば、行列解法によって行列W_MAT（即ち、特徴量w_i）の算出が可能である。
【０７１０】
具体的には、式（５６）で示されるように、行列Ｓ_MATの各成分は、上述した積分成分S_i(l)が既知であれば演算可能である。積分成分S_i(l)は、積分成分演算部２３３４より供給された積分成分テーブルに含まれているので、正規方程式生成部２３３５は、積分成分テーブルを利用して行列Ｓ_MATの各成分を演算することができる。
【０７１１】
また、式（５８）で示されるように、行列Ｐ_MATの各成分は、積分成分S_i(l)と入力画素値P(l)が既知であれば演算可能である。積分成分S_i(l)は、行列Ｓ_MATの各成分に含まれるものと同一のものであり、また、入力画素値P(l)は、入力画素値取得部２３３３より供給された入力画素値テーブルに含まれているので、正規方程式生成部２３３５は、積分成分テーブルと入力画素値テーブルを利用して行列Ｐ_MATの各成分を演算することができる。
【０７１２】
このようにして、正規方程式生成部２３３５は、行列Ｓ_MATと行列Ｐ_MATの各成分を演算し、その演算結果（行列Ｓ_MATと行列Ｐ_MATの各成分）を正規方程式テーブルとして近似関数生成部２３３６に出力する。
【０７１３】
正規方程式生成部２３３５より正規方程式テーブルが出力されると、ステップＳ２３０６において、近似関数生成部２３３６は、正規方程式テーブルに基づいて、上述した式（５９）の行列W_MATの各成分である特徴量w_i（即ち、１次元多項式である近似関数f(x)の係数w_i）を演算する。
【０７１４】
具体的には、上述した式（５９）の正規方程式は、次の式（６０）のように変形できる。
【０７１５】
【数６０】

・・・（６０）
【０７１６】
式（６０）において、左辺の行列W_MATの各成分が、求めたい特徴量w_iである。また、行列S_MATと行列P_MATのそれぞれの各成分は、正規方程式生成部２３３５より供給された正規方程式テーブルに含まれている。従って、近似関数生成部２３３６は、正規方程式テーブルを利用して、式（６０）の右辺の行列演算を行うことで行列W_MATを演算し、その演算結果（特徴量w_i）を画像生成部１０３に出力する。
【０７１７】
ステップＳ２３０７において、近似関数生成部２３３６は、全画素の処理を終了したか否かを判定する。
【０７１８】
ステップＳ２３０７において、全画素の処理がまだ終了されていないと判定された場合、処理はステップＳ２３０２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。即ち、まだ注目画素とされない画素が、順次注目画素とされて、ステップＳ２３０２乃至Ｓ２３０７の処理が繰り返される。
【０７１９】
そして、全画素の処理が終了すると（ステップＳ２３０７において、全画素の処理が終了されたと判定されると）、実世界１の推定処理は終了となる。
【０７２０】
なお、以上のようにして演算された係数（特徴量）w_iにより生成される近似関数f(x)の波形は、上述した図７３の近似関数f₃(x)のような波形となる。
【０７２１】
このように、１次元近似手法においては、１次元のＸ断面波形F(x)と同一形状の波形が定常性の方向に連なっていると仮定して、例えば、１次元の多項式などの近似関数f(x)の特徴量が演算される。従って、１次元近似手法においては、他の関数近似手法に比較して、少ない演算処理量で近似関数f(x)の特徴量の算出が可能となる。
【０７２２】
次に、図７７乃至図８３を参照して、第２の関数近似手法について説明する。
【０７２３】
即ち、第２の関数近似手法とは、例えば、図７７で示されるような、傾きG_Fで表される空間方向の定常性を有する実世界１の光信号を、Ｘ−Ｙ平面上（空間方向の１方向であるＸ方向と、Ｘ方向に垂直なＹ方向に水平な平面上）の波形F(x,y)とみなし、２次元の多項式などの近似関数f(x,y)で波形F(x,y)を近似することによって、その波形F(x,y)を推定する手法である。従って、以下、第２の関数近似手法を、２次元近似手法と称する。
【０７２４】
なお、図７７において、図中、水平方向は、空間方向の１方向であるＸ方向を、右上方向は、空間方向の他方向であるＹ方向を、垂直方向は、光のレベルを、それぞれ表している。G_Fは、空間方向の定常性の傾きを表している。
【０７２５】
また、２次元近似手法の説明においても、センサ２は、図７８で示されるような、複数の検出素子２−１がその平面上に配置されて構成されるＣＣＤとされる。
【０７２６】
図７８の例では、検出素子２−１の所定の１辺に平行な方向が、空間方向の１方向であるＸ方向とされており、Ｘ方向に垂直な方向が、空間方向の他方向であるＹ方向とされている。そして、Ｘ−Ｙ平面に垂直な方向が、時間方向であるｔ方向とされている。
【０７２７】
また、図７８の例では、センサ２の各検出素子２−１のそれぞれの空間的な形状は、１辺の長さが１の正方形とされている。そして、センサ２のシャッタ時間（露光時間）が１とされている。
【０７２８】
さらに、図７８の例では、センサ２の所定の１つの検出素子２−１の中心が、空間方向（Ｘ方向とＹ方向）の原点（Ｘ方向の位置ｘ＝０、およびＹ方向の位置ｙ＝０）とされており、また、露光時間の中間時刻が、時間方向（ｔ方向）の原点（ｔ方向の位置ｔ＝０）とされている。
【０７２９】
この場合、空間方向の原点（ｘ＝０,ｙ＝０）にその中心が存在する検出素子２−１は、Ｘ方向に-0.5乃至0.5の範囲、Ｙ方向に-0.5乃至0.5の範囲、およびｔ方向に-0.5乃至0.5の範囲で光信号関数F(x,y,t)を積分し、その積分値を画素値Ｐとして出力することになる。
【０７３０】
即ち、空間方向の原点にその中心が存在する検出素子２−１から出力される画素値Ｐは、次の式（６１）で表される。
【０７３１】
【数６１】

・・・（６１）
【０７３２】
その他の検出素子２−１も同様に、対象とする検出素子２−１の中心を空間方向の原点とすることで、式（６１）で示される画素値Ｐを出力することになる。
【０７３３】
ところで、上述したように、２次元近似手法は、実世界１の光信号を、例えば、図７７で示されるような波形F(x,y)として扱い、その２次元の波形F(x,y)を、２次元の多項式などの近似関数f(x,y)に近似する手法である。
【０７３４】
そこで、はじめに、このような近似関数f(x,y)を２次元の多項式で表現する手法について説明する。
【０７３５】
上述したように、実世界１の光信号は、３次元の空間上の位置x,y、およびｚ、並びに時刻tを変数とする光信号関数F(x,y,t)で表される。この光信号関数F(x,y,t)を、Ｙ方向の任意の位置yにおいて、Ｘ方向に射影した１次元の波形を、ここでは、Ｘ断面波形F(x)と称している。
【０７３６】
このＸ断面波形Ｆ（ｘ）に注目すると、実世界１の信号が、空間方向の所定の方向に定常性を有している場合、Ｘ断面波形Ｆ（ｘ）と同一形状の波形がその定常性の方向に連なっていると考えることができる。例えば、図７７の例では、Ｘ断面波形Ｆ（ｘ）と同一形状の波形が、傾きG_Fの方向に連なっている。換言すると、Ｘ断面波形Ｆ（ｘ）と同一形状の波形が傾きG_Fの方向に連なって、波形F(x,y)が形成されているとも言える。
【０７３７】
従って、波形F(x,y)を近似する近似関数f(x,y)の波形は、Ｘ断面波形F(x)を近似する近似関数f(x)と同一形状の波形が連なって形成されると考えることで、近似関数f(x,y)を２次元の多項式で表現することが可能になる。
【０７３８】
さらに詳細に、近似関数f(x,y)の表現方法について説明する。
【０７３９】
例えば、いま、上述した図７７で示されるような、実世界１の光信号、即ち、傾きG_Fで表される空間方向の定常性を有する光信号が、センサ２（図７８）により検出されて入力画像（画素値）として出力されたとする。
【０７４０】
さらに、図７９で示されるように、データ定常性検出部１０１（図３）が、この入力画像のうちの、Ｘ方向に４画素分、かつＹ方向に５画素分の総計２０個の画素（図中、点線で表される２０個の正方形）から構成される入力画像の領域２４０１に対してその処理を実行し、データ定常性情報の１つとして角度θ（傾きG_Fに対応する傾きG_fで表されるデータの定常性の方向と、Ｘ方向とのなす角度θ）を出力したとする。
【０７４１】
なお、入力画像の領域２４０１において、図中水平方向は、空間方向の1方向であるＸ方向を表しており、図中垂直方向は、空間方向の他方向であるＹ方向を表している。
【０７４２】
また、図７９中、左から２画素目であって、下から３画素目の画素が注目画素とされ、その注目画素の中心を原点(0,0)とするように(x,y)座標系が設定されている。そして、原点(0,0)を通る角度θの直線（データの定常性の方向を表す傾きG_fの直線）に対するＸ方向の相対的な距離（以下、断面方向距離と称する）がx’と記述されている。
【０７４３】
さらに、図７９中、右側のグラフは、X断面波形F(x’)が近似された関数であって、n次（nは、任意の整数）の多項式である近似関数f(x’)を表している。右側のグラフの軸のうち、図中水平方向の軸は、断面方向距離を表しており、図中垂直方向の軸は、画素値を表している。
【０７４４】
この場合、図７９で示される近似関数f(x’)は、ｎ次の多項式であるので、次の式（６２）のように表される。
【０７４５】
【数６２】

・・・（６２）
【０７４６】
また、角度θが決定されていることから、原点(0,0)を通る角度θの直線は一意に決まり、Ｙ方向の任意の位置yにおける、直線のＸ方向の位置x_lが、次の式（６３）のように表される。ただし、式（６３）において、sはcotθ（＝１／tanθ）を表している。
【０７４７】
【数６３】

・・・（６３）
【０７４８】
即ち、図７９で示されるように、傾きG_fで表されるデータの定常性に対応する直線上の点は、座標値(x_l,y)で表される。
【０７４９】
式（６３）より、断面方向距離x’は、次の式（６４）のように表される。
【０７５０】
【数６４】

・・・（６４）
【０７５１】
従って、入力画像の領域２４０１内の任意の位置(x,y)における近似関数f(x,y)は、式（６２）と式（６４）より、次の式（６５）のように示される。
【０７５２】
【数６５】

・・・（６５）
【０７５３】
なお、式（６５）において、w_iは、近似関数f(x,y)の係数を表している。なお、近似関数f(x,y)を含む近似関数ｆの係数w_iを、近似関数ｆの特徴量と位置づけることもできる。従って、以下、近似関数ｆの係数w_iを、近似関数ｆの特徴量w_iとも称する。
【０７５４】
このようにして、角度θが既知であれば、２次元波形の近似関数f(x,y)を、式（６５）の多項式として表現することができる。
【０７５５】
従って、実世界推定部１０２は、式（６５）の特徴量w_iを演算することができれば、図７７で示されるような波形F(x,y)を推定することができる。
【０７５６】
そこで、以下、式（６５）の特徴量w_iを演算する手法について説明する。
【０７５７】
即ち、式（６５）で表される近似関数f(x,y)を、画素（センサ２の検出素子２−１（図７８））に対応する積分範囲（空間方向の積分範囲）で積分すれば、その積分値が、画素の画素値の推定値となる。このことを、式で表現したものが、次の式（６６）である。なお、２次元近似手法においては、時間方向ｔは一定値とみなされるので、式（６６）は、空間方向（Ｘ方向とＹ方法）の位置x,yを変数とする方程式とされている。
【０７５８】
【数６６】

・・・（６６）
【０７５９】
式（６６）において、P(x,y)は、センサ２からの入力画像のうちの、その中心位置が位置(x,y)（注目画素からの相対位置(x,y)）に存在する画素の画素値を表している。また、ｅは、誤差を表している。
【０７６０】
このように、２次元近似手法においては、入力画素値P(x,y)と、２次元の多項式などの近似関数f(x,y)の関係を、式（６６）で表現することが可能であるので、実世界推定部１０２は、式（６６）を利用して、特徴量w_iを、例えば、最小自乗法等により演算することで（演算した特徴量w_iを式（６４）に代入して近似関数f(x,y)を生成することで）、２次元の関数F(x,y)（傾きG_F（図７７）で表される空間方向の定常性を有する実世界１の光信号を、空間方向に着目して表した波形F(x,y)）を推定することが可能となる。
【０７６１】
図８０は、このような２次元近似手法を利用する実世界推定部１０２の構成例を表している。
【０７６２】
図８０で示されるように、実世界推定部１０２には、条件設定部２４２１、入力画像記憶部２４２２、入力画素値取得部２４２３、積分成分演算部２４２４、正規方程式生成部２４２５、および近似関数生成部２４２６が設けられている。
【０７６３】
条件設定部２４２１は、注目画素に対応する関数F(x,y)を推定するために使用する画素の範囲（タップ範囲）や、近似関数f(x,y)の次数nを設定する。
【０７６４】
入力画像記憶部２４２２は、センサ２からの入力画像（画素値）を一次格納する。
【０７６５】
入力画素値取得部２４２３は、入力画像記憶部２４２２に記憶された入力画像のうちの、条件設定部２４２１により設定されたタップ範囲に対応する入力画像の領域を取得し、それを入力画素値テーブルとして正規方程式生成部２４２５に供給する。即ち、入力画素値テーブルは、入力画像の領域に含まれる各画素のそれぞれの画素値が記述されたテーブルである。なお、入力画素値テーブルの具体例については後述する。
【０７６６】
ところで、上述したように、２次元近似手法を利用する実世界推定部１０２は、上述した式（６６）を最小自乗法で解くことにより、上述した式（６５）で示される近似関数f(x,y)の特徴量w_iを演算する。
【０７６７】
式（６６）は、次の式（６７）乃至式（６９）を用いることで得られる次の式（７０）を使用することで、次の式（７１）のように表現することができる。
【０７６８】
【数６７】

・・・（６７）
【０７６９】
【数６８】

・・・（６８）
【０７７０】
【数６９】

・・・（６９）
【０７７１】
【数７０】

・・・（７０）
【０７７２】
【数７１】

・・・（７１）
【０７７３】
式（７１）において、S_i（x-0.5,x+0.5,y-0.5,y+0.5）は、i次項の積分成分を表している。即ち、積分成分S_i（x-0.5,x+0.5,y-0.5,y+0.5）は、次の式（７２）で示される通りである。
【０７７４】
【数７２】

・・・（７２）
【０７７５】
積分成分演算部２４２４は、この積分成分S_i（x-0.5,x+0.5,y-0.5,y+0.5）を演算する。
【０７７６】
具体的には、式（７２）で示される積分成分S_i（x-0.5,x+0.5,y-0.5,y+0.5）は、相対画素位置(x,y)、上述した式（６５）における変数ｓ、および、i次項のiが既知であれば、演算可能である。これらのうちの、相対画素位置(x,y)は注目画素とタップ範囲により、変数sはcotθであるので角度θにより、iの範囲は次数nにより、それぞれ決定される。
【０７７７】
従って、積分成分演算部２４２４は、条件設定部２４２１により設定されたタップ範囲および次数、並びにデータ定常性検出部１０１より出力されたデータ定常性情報のうちの角度θに基づいて積分成分S_i（x-0.5,x+0.5,y-0.5,y+0.5）を演算し、その演算結果を積分成分テーブルとして正規方程式生成部２４２５に供給する。
【０７７８】
正規方程式生成部２４２５は、入力画素値取得部２４２３より供給された入力画素値テーブルと、積分成分演算部２４２４より供給された積分成分テーブルを利用して、上述した式（６６）、即ち、式（７１）を最小自乗法で求める場合の正規方程式を生成し、それを正規方程式テーブルとして近似関数生成部２４２６に出力する。なお、正規方程式の具体例については後述する。
【０７７９】
近似関数生成部２４２６は、正規方程式生成部２４２５より供給された正規方程式テーブルに含まれる正規方程式を行列解法で解くことにより、上述した式（６６）の特徴量w_i（即ち、２次元多項式である近似関数f(x,y)の係数w_i）のそれぞれを演算し、画像生成部１０３に出力する。
【０７８０】
次に、図８１のフローチャートを参照して、２次元近似手法が適用される実世界の推定処理（図２９のステップＳ１０２の処理）について説明する。
【０７８１】
例えば、いま、傾きG_Fで表される空間方向の定常性を有する実世界１の光信号が、センサ２（図７８）により検出されて、１フレームに対応する入力画像として、入力画像記憶部２４２２に既に記憶されているとする。また、データ定常性検出部１０１が、ステップＳ１０１（図２９）の定常性の検出の処理において、入力画像のうちの、上述した図７９で示される領域２４０１に対して処理を施して、データ定常性情報として角度θを既に出力しているとする。
【０７８２】
この場合、ステップＳ２４０１において、条件設定部２４２１は、条件（タップ範囲と次数）を設定する。
【０７８３】
例えば、いま、図８２で示されるタップ範囲２４４１が設定されるとともに、次数として５次が設定されたとする。
【０７８４】
即ち、図８２は、タップ範囲の１例を説明する図である。図８２において、Ｘ方向とＹ方向は、センサ２のＸ方向とＹ方向（図７８）を表している。また、タップ範囲２４４１は、Ｘ方向に４画素分、かつＹ方向に５画素分の総計２０個の画素（図中、２０個の正方形）からなる画素群を表している。
【０７８５】
さらに、図８２に示されるように、注目画素が、タップ範囲２４４１のうちの、図中、左から２画素目であって、下から３画素目の画素に設定されるとする。また、各画素のそれぞれに対して、注目画素からの相対画素位置(x,y)（注目画素の中心(0,0)を原点とする注目画素座標系の座標値）に応じて、図８２で示されるような番号l（lは、０乃至１９のうちのいずれかの整数値）が付されるとする。
【０７８６】
図８１に戻り、ステップＳ２４０２において、条件設定部２４２１は、注目画素を設定する。
【０７８７】
ステップＳ２４０３において、入力画素値取得部２４２３は、条件設定部２４２１により設定された条件（タップ範囲）に基づいて入力画素値を取得し、入力画素値テーブルを生成する。即ち、いまの場合、入力画素値取得部２４２３は、入力画像の領域２４０１（図７９）を取得し、入力画素値テーブルとして、２０個の入力画素値P(l)からなるテーブルを生成する。
【０７８８】
なお、いまの場合、入力画素値P(l)と、上述した入力画素値P(x,y)の関係は、次の式（７３）で示される関係とされる。ただし、式（７３）において、左辺が入力画素値P（ｌ）を表し、右辺が入力画素値P(x,y)を表している。
【０７８９】
【数７３】

・・・（７３）
【０７９０】
ステップＳ２４０４において、積分成分演算部２４２４は、条件設定部２４２１により設定された条件（タップ範囲および次数）、並びにデータ定常性検出部１０１より供給されたデータ定常性情報（角度θ）に基づいて積分成分を演算し、積分成分テーブルを生成する。
【０７９１】
いまの場合、上述したように、入力画素値は、P(x,y)でなくP(l)といった、画素の番号lの値として取得されるので、積分成分演算部２４２４は、上述した式（７２）の積分成分S_i(x-0.5,x+0.5,y-0.5,y+0.5)を、次の式（７４）の左辺で示される積分成分S_i(l)といったlの関数として演算する。
【０７９２】
【数７４】

・・・（７４）
【０７９３】
具体的には、いまの場合、次の式（７５）で示される積分成分S_i(l)が演算される。
【０７９４】
【数７５】

・・・（７５）
【０７９５】
なお、式（７５）において、左辺が積分成分S_i（ｌ)を表し、右辺が積分成分S_i(x-0.5,x+0.5,y-0.5,y+0.5)を表している。即ち、いまの場合、iは０乃至５であるので、２０個のS₀(l),２０個のS₁(l),２０個のS₂(l),２０個のS₃(l),２０個のS₄(l),２０個のS₅(l)の総計１２０個のS_i(l)が演算されることになる。
【０７９６】
より具体的には、はじめに、積分成分演算部２４２４は、データ定常性検出部１０１より供給された角度θに対するcotθを演算し、それを変数ｓとする。次に、積分成分演算部２４２４は、演算した変数ｓを使用して式（７４）の右辺で示される２０個の積分成分S_i(x-0.5,x+0.5,y-0.5,y+0.5) のそれぞれを、i=０乃至５のそれぞれについて演算する。即ち、１２０個の積分成分S_i(x-0.5,x+0.5,y-0.5,y+0.5) が演算されることになる。なお、この積分成分S_i(x-0.5,x+0.5,y-0.5,y+0.5) の演算においては、上述した式（７２）が使用される。そして、積分成分演算部２４２４は、式（７５）に従って、演算した１２０個の積分成分S_i(x-0.5,x+0.5,y-0.5,y+0.5)のそれぞれを、対応するS_i(l)のそれぞれに変換し、変換した１２０個のS_i(l)を含む積分成分テーブルを生成する。
【０７９７】
なお、ステップＳ２４０３の処理とステップＳ２４０４の処理の順序は、図８１の例に限定されず、ステップＳ２４０４の処理が先に実行されてもよいし、ステップＳ２４０３の処理とステップＳ２４０４の処理が同時に実行されてもよい。
【０７９８】
次に、ステップＳ２４０５において、正規方程式生成部２４２５は、ステップＳ２４０３の処理で入力画素値取得部２４２３により生成された入力画素値テーブルと、ステップＳ２４０４の処理で積分成分演算部２４２４により生成された積分成分テーブルに基づいて、正規方程式テーブルを生成する。
【０７９９】
具体的には、いまの場合、上述した式（７１）を利用して最小自乗法により特徴量w_iが演算される（ただし、式（７０）において、積分成分S_i(x-0.5,x+0.5,y-0.5,y+0.5)は、式（７４）により変換されるSi(l)が使用される）ので、それに対応する正規方程式は、次の式（７６）のように表される。
【０８００】
【数７６】

・・・（７６）
【０８０１】
なお、式（７６）において、Lは、タップ範囲の画素の番号lのうちの最大値を表している。nは、多項式である近似関数f(x)の次数を表している。具体的には、いまの場合、n=5となり、L=１９となる。
【０８０２】
式（７６）で示される正規方程式の各行列のそれぞれを、次の式（７７）乃至（７９）のように定義すると、正規方程式は、次の式（８０）のように表現される。
【０８０３】
【数７７】

・・・（７７）
【０８０４】
【数７８】

・・・（７８）
【０８０５】
【数７９】

・・・（７９）
【０８０６】
【数８０】

・・・（８０）
【０８０７】
式（７８）で示されるように、行列W_MATの各成分は、求めたい特徴量w_iである。従って、式（８０）において、左辺の行列Ｓ_MATと右辺の行列P_MATが決定されれば、行列解法によって行列W_MATの演算が可能になる。
【０８０８】
具体的には、式（７７）で示されるように、行列Ｓ_MATの各成分は、上述した積分成分S_i(l)で演算可能である。即ち、積分成分S_i(l)は、積分成分演算部２４２４より供給された積分成分テーブルに含まれているので、正規方程式生成部２４２５は、積分成分テーブルを利用して行列Ｓ_MATの各成分を演算することができる。
【０８０９】
また、式（７９）で示されるように、行列Ｐ_MATの各成分は、積分成分S_i(l)と入力画素値P(l)で演算可能である。即ち、積分成分S_i(l)は、行列Ｓ_MATの各成分に含まれるものと同一のものであり、また、入力画素値P(l)は、入力画素値取得部２４２３より供給された入力画素値テーブルに含まれているので、正規方程式生成部２４２５は、積分成分テーブルと入力画素値テーブルを利用して行列Ｐ_MATの各成分を演算することができる。
【０８１０】
このようにして、正規方程式生成部２４２５は、行列Ｓ_MATと行列Ｐ_MATの各成分を演算し、その演算結果（行列Ｓ_MATと行列Ｐ_MATの各成分）を正規方程式テーブルとして近似関数生成部２４２６に出力する。
【０８１１】
正規方程式生成部２４２５より正規方程式テーブルが出力されると、ステップＳ２４０６において、近似関数生成部２４２６は、正規方程式テーブルに基づいて、上述した式（８０）の行列W_MATの各成分である特徴量w_i（即ち、２次元多項式である近似関数f(x,y)の係数w_i）を演算する。
【０８１２】
具体的には、上述した式（８０）の正規方程式は、次の式（８１）のように変形できる。
【０８１３】
【数８１】

・・・（８１）
【０８１４】
式（８１）において、左辺の行列W_MATの各成分が、求めたい特徴量w_iである。また、行列S_MATと行列P_MATのそれぞれの各成分は、正規方程式生成部２４２５より供給された正規方程式テーブルに含まれている。従って、近似関数生成部２４２６は、正規方程式テーブルを利用して、式（８１）の右辺の行列演算を行うことで行列W_MATを演算し、その演算結果（特徴量w_i）を画像生成部１０３に出力する。
【０８１５】
ステップＳ２４０７において、近似関数生成部２４２６は、全画素の処理を終了したか否かを判定する。
【０８１６】
ステップＳ２４０７において、全画素の処理がまだ終了されていないと判定された場合、処理はステップＳ２４０２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。即ち、まだ注目画素とされない画素が、順次注目画素とされて、ステップＳ２４０２乃至Ｓ２４０７の処理が繰り返される。
【０８１７】
そして、全画素の処理が終了すると（ステップＳ２４０７において、全画素の処理が終了されたと判定されると）、実世界１の推定処理は終了となる。
【０８１８】
以上、２次元近似手法の説明として、空間方向（X方向とY方向）に対する近似関数f(x,y)の係数（特徴量）w_iを演算する例を用いたが、２次元近似手法は、時空間方向（X方向とt方向、または、Y方向とｔ方向）に対しても適用可能である。
【０８１９】
即ち、上述した例は、実世界１の光信号が、例えば、傾きG_F（図７７）で表される空間方向の定常性を有する場合の例であったので、上述した式（６６）で示されるような、空間方向（X方向とY方向）の二次元積分が含まれる式が利用された。しかしながら、二次元積分の考え方は、空間方向だけによるものではなく、時空間方向（X方向とt方向、または、Y方向とｔ方向）に対して適用することも可能である。
【０８２０】
換言すると、２次元近似手法においては、推定したい光信号関数F(x,y,t)が、空間方向の定常性のみならず、時空間方向（ただし、X方向とt方向、または、Y方向とｔ方向）の定常性を有している場合であっても、２次元の近似関数fにより近似することが可能である。
【０８２１】
具体的には、例えば、X方向に水平に等速で動いている物体がある場合、その物体の動きの方向は、図８３で示されるようなX-t平面においては、傾きV_Fのように表される。換言すると、傾きV_Fは、X-t平面における時空間方向の定常性の方向を表しているとも言える。従って、データ定常性検出部１０１は、上述した角度θ（X-Y平面における、傾きG_Fで表される空間方向の定常性に対応するデータ定常性情報）と同様に、X-t平面における時空間方向の定常性を表す傾きV_Fに対応するデータ定常性情報として、図８３で示されるような動きθ（厳密には、図示はしないが、傾きV_Fに対応する傾きV_fで表されるデータの定常性の方向と、空間方向のＸ方向とのなす角度である動きθ）を出力することが可能である。
【０８２２】
従って、２次元近似手法を利用する実世界推定部１０２は、動きθを上述した角度θの代わりとして使用すれば、上述した方法と同様な方法で、近似関数f(x,t)の係数（特徴量）w_iを演算することが可能になる。ただし、この場合、使用される式は、上述した式（６６）ではなく、次の式（８２）である。
【０８２３】
【数８２】

・・・（８２）
【０８２４】
なお、式（８２）において、ｓはcotθ（ただし、θは動きである）である。
【０８２５】
また、空間方向Ｘの変わりに、空間方向Ｙに注目した近似関数f（y,t）も、上述した近似関数f(x，t)と全く同様に取り扱うことが可能である。
【０８２６】
このように、２次元近似手法は、１次元ではなく２次元の積分効果を考慮しているので、１次元近似手法に比較して、より正確に実世界１の光信号を推定することが可能になる。
【０８２７】
次に、図８４乃至図８８を参照して、第３の関数近似手法について説明する。
【０８２８】
即ち、第３の関数近似手法とは、例えば、時空間方向のうちの所定の方向の定常性を有する実世界１の光信号が、光信号関数F(x,y,t)で表されることに注目して、近似関数f(x,y,t)で光信号関数F(x,y,t)を近似することによって、光信号関数F(x,y,t)を推定する手法である。従って、以下、第３の関数近似手法を、３次元近似手法と称する。
【０８２９】
また、３次元近似手法の説明においても、センサ２は、図８４で示されるような、複数の検出素子２−１がその平面上に配置されて構成されるＣＣＤとされる。
【０８３０】
図８４の例では、検出素子２−１の所定の１辺に平行な方向が、空間方向の１方向であるＸ方向とされており、Ｘ方向に垂直な方向が、空間方向の他方向であるＹ方向とされている。そして、Ｘ−Ｙ平面に垂直な方向が、時間方向であるｔ方向とされている。
【０８３１】
また、図８４の例では、センサ２の各検出素子２−１のそれぞれの空間的な形状は、１辺の長さが１の正方形とされている。そして、センサ２のシャッタ時間（露光時間）が１とされている。
【０８３２】
さらに、図８４の例では、センサ２の所定の１つの検出素子２−１の中心が、空間方向（Ｘ方向とＹ方向）の原点（Ｘ方向の位置ｘ＝０、およびＹ方向の位置ｙ＝０）とされており、また、露光時間の中間時刻が、時間方向（ｔ方向）の原点（ｔ方向の位置ｔ＝０）とされている。
【０８３３】
この場合、空間方向の原点（ｘ＝０,ｙ＝０）にその中心が存在する検出素子２−１は、Ｘ方向に-0.5乃至0.5の範囲、Ｙ方向に-0.5乃至0.5の範囲、およびｔ方向に-0.5乃至0.5の範囲で光信号関数F(x,y,t)を積分し、その積分値を画素値Ｐとして出力することになる。
【０８３４】
即ち、空間方向の原点にその中心が存在する検出素子２−１から出力される画素値Ｐは、次の式（８３）で表される。
【０８３５】
【数８３】

・・・（８３）
【０８３６】
その他の検出素子２−１も同様に、対象とする検出素子２−１の中心を空間方向の原点とすることで、式（８３）で示される画素値Ｐを出力することになる。
【０８３７】
ところで、上述したように、３次元近似手法においては、光信号関数F(x,y,t)は、３次元の近似関数f(x,y,t)に近似される。
【０８３８】
具体的には、例えば、近似関数f(x,y,t)を、N個の変数（特徴量）を有する関数とし、式（８３）に対応する入力画素値P(x,y,t)と近似関数f(x,y,t)の関係式を定義する。これにより、Nより大きいM個の入力画素値P(x,y,t)が取得されていれば、定義された関係式からN個の変数（特徴量）の算出が可能である。即ち、実世界推定部１０２は、M個の入力画素値P(x,y,t)を取得してN個の変数（特徴量）を演算することで、光信号関数F(x,y,t)を推定することが可能である。
【０８３９】
この場合、実世界推定部１０２は、センサ２からの入力画像（入力画素値）に含まれるデータの定常性を縛りとして（即ち、データ定常性検出部１０１より出力される入力画像に対するデータ定常性情報を利用して）、入力画像全体のうちの、M個の入力画像P(x,y,t)を抽出（取得）する。結果的に、近似関数f(x,y,t)は、データの定常性に拘束されることになる。
【０８４０】
例えば、図８５で示されるように、入力画像に対応する光信号関数F(x,y,t)が、傾きG_Fで表される空間方向の定常性を有している場合、データ定常性検出部１０１は、入力画像に対するデータ定常性情報として、角度θ（傾きG_Fに対応する傾きG_f（図示せず）で表されるデータの定常性の方向と、Ｘ方向のなす角度θ）を出力することになる。
【０８４１】
この場合、光信号関数F(x,y,t)をX方向に射影した１次元の波形（ここでは、このような波形を、Ｘ断面波形と称している）は、Y方向のいずれの位置で射影した場合であっても同一の形状であるとする。
【０８４２】
即ち、同一形状のＸ断面波形が、定常性の方向（X方向に対して角度θ方向）に連なっている２次元の（空間方向の）波形が存在するとし、そのような２次元波形が時間方向tに連なった３次元波形を、近似関数f(x,y,t)で近似する。
【０８４３】
換言すると、注目画素の中心からY方向に位置yだけずれたX断面波形は、注目画素の中心を通るX断面波形がX方向に所定の量（角度θに応じて変化する量）だけ移動した（シフトした）波形となる。なお、以下、このような量を、シフト量と称する。
【０８４４】
このシフト量は、次のようにして算出が可能である。
【０８４５】
即ち、傾きV_f（例えば、図８５の傾きV_Fに対応する、データの定常性の方向を表す傾きV_f）と角度θは、次の式（８４）のように表される。
【０８４６】
【数８４】

・・・（８４）
【０８４７】
なお、式（８４）において、dxは、Ｘ方向の微小移動量を表しており、dyは、dxに対するＹ方向の微小移動量を表している。
【０８４８】
従って、X方向に対するシフト量をC_x(y)と記述すると、次の式（８５）のように表される。
【０８４９】
【数８５】

・・・（８５）
【０８５０】
このようにして、シフト量C_x(y)を定義すると、式（８３）に対応する入力画素値P(x,y,t)と近似関数f(x,y,t)の関係式は、次の式（８６）のように表される。
【０８５１】
【数８６】

・・・（８６）
【０８５２】
式（８６）において、ｅは、誤差を表している。t_sは、ｔ方向の積分開始位置を表しており、t_eは、ｔ方向の積分終了位置を表している。同様に、y_sは、Ｙ方向の積分開始位置を表しており、y_eは、Ｙ方向の積分終了位置を表している。また、x_sは、Ｘ方向の積分開始位置を表しており、x_eは、Ｘ方向の積分終了位置を表している。ただし、具体的な各積分範囲のそれぞれは、次の式（８７）で示される通りになる。
【０８５３】
【数８７】

・・・（８７）
【０８５４】
式（８７）で示されるように、注目画素から空間方向に(x,y)だけ離れて位置する画素に対するX方向の積分範囲を、シフト量C_x(y)だけ移動させることで、同一形状のX断面波形が、定常性の方向（X方向に対して角度θ方向）に連なっていることを表すことが可能になる。
【０８５５】
このように、３次元近似手法においては、画素値P(x,y,t)と、３次元の近似関数f(x,y,t)の関係を式（８６）（積分範囲は、式（８７））で表すことができるので、式（８６）と式（８７）を利用して、近似関数f(x,y,t)のN個の特徴量を、例えば、最小自乗法等により演算することで、光信号関数F(x,y,t)（例えば、図８５で示されるような傾きV_F表される空間方向の定常性を有する光信号）の推定が可能となる。
【０８５６】
なお、光信号関数F(x,y,t)で表される光信号が、例えば、図８５で示されるような傾きV_Fで表される空間方向の定常性を有している場合、次のようにして光信号関数F(x,y,t)を近似してもよい。
【０８５７】
即ち、光信号関数F(x,y,t)をY方向に射影した１次元の波形（以下、このような波形を、Y断面波形と称する）は、X方向のいずれの位置で射影した場合であっても同一の形状であるとする。
【０８５８】
換言すると、同一形状のY断面波形が、定常性の方向（X方向に対して角度θ方向）に連なっている２次元の（空間方向の）波形が存在するとし、そのような２次元波形が時間方向tに連なった３次元波形を、近似関数f(x,y,t)で近似する。
【０８５９】
従って、注目画素の中心からX方向にxだけずれたY断面波形は、注目画素の中心を通るY断面波形がY方向に所定のシフト量（角度θに応じて変化するシフト量）だけ移動した波形となる。
【０８６０】
このシフト量は、次のようにして算出が可能である。
【０８６１】
即ち、傾きG_Fが、上述した式（８４）のように表されるので、Y方向に対するシフト量をC_y(x)と記述すると、次の式（８８）のように表される。
【０８６２】
【数８８】

・・・（８８）
【０８６３】
このようにして、シフト量C_y(x)を定義すると、式（８３）に対応する入力画素値P(x,y,t)と近似関数f(x,y,t)の関係式は、シフト量C_x(y)を定義したときと同様に、上述した式（８６）で表される。
【０８６４】
ただし、今度は、具体的な各積分範囲のそれぞれは、次の式（８９）で示される通りになる。
【０８６５】
【数８９】

・・・（８９）
【０８６６】
式（８９）（および上述した式（８６））で示されるように、注目画素から(x,y)だけ離れて位置する画素に対するY方向の積分範囲を、シフト量C_y(x)だけ移動させることで、同一形状のY断面波形が、定常性の方向（X方向に対して角度θ方向）に連なっていることを表すことが可能になる。
【０８６７】
このように、３次元近似手法においては、上述した式（８６）の右辺の積分範囲を式（８７）のみならず式（８９）とすることもできるので、積分範囲として式（８９）が採用された式（８６）を利用して、近似関数f(x,y,t)のｎ個の特徴量を、例えば、最小自乗法等により演算することで、光信号関数F(x,y,t)（傾きG_Fで表される空間方向の定常性を有する実世界１の光信号）の推定が可能となる。
【０８６８】
このように、積分範囲を表す式（８７）と式（８９）は、定常性の方向にあわせて周辺画素をX方向にシフトさせるか（式（８７）の場合）、或いはY方向にシフトさせるか（式（８９）の場合）の違いがあるだけであり、本質的には同じことを表している。
【０８６９】
しかしながら、定常性の方向（傾きG_F）に応じて、光信号関数F(x,y,t)を、X断面波形の集まりと捉えるか、Y断面波形の集まりと捉えるかが異なる。即ち、定常性の方向がY方向に近い場合、光信号関数F(x,y,t)を、X断面波形の集まりと捉えた方が好適である。これに対して、定常性の方向がX方向に近い場合、光信号関数F(x,y,t)を、Y断面波形の集まりと捉えた方が好適である。
【０８７０】
従って、実世界推定部１０２は、積分範囲として式（８７）と式（８９）の両方を用意しておき、定常性の方向に応じて、適宜式（８６）の右辺の積分範囲として、式（８７）と式（８９）のうちのいずれか一方を選択するとよい。
【０８７１】
以上、光信号関数F(x,y,t)が空間方向（X方向とY方向）の定常性（例えば、図８５の傾きG_Fで表される空間方向の定常性）を有する場合についての３次元近似手法について説明したが、３次元近似手法は、図８６で示されるように、光信号関数F(x,y,t)が時空間方向（X方向、Y方向、およびｔ方向）の定常性（傾きV_Fで表される定常性）を有する場合についても適用可能である。
【０８７２】
即ち、図８６において、フレーム番号＃N-1のフレームに対応する光信号関数がF(x,y,#N-1)とされ、フレーム番号＃Nのフレームに対応する光信号関数がF(x,y,#N)とされ、かつ、フレーム番号＃N+1のフレームに対応する光信号関数がF(x,y,#N+1)とされている。
【０８７３】
なお、図８６において、図中、水平方向は、空間方向の1方向であるＸ方向とされており、右斜め上方向は、空間方向の他方向であるＹ方向とされており、かつ、垂直方向は、時間方向であるｔ方向とされている。
【０８７４】
また、フレーム#N-1は、フレーム#Nに対して時間的に前のフレームであり、フレーム#N+1は、フレーム#Nに対して時間的に後のフレームである。即ち、フレーム#N-1、フレーム#N、およびフレーム#N+1は、フレーム#N-1、フレーム#N、およびフレーム#N+1の順で表示される。
【０８７５】
図８６の例では、傾きV_Fで示される方向（図中左下手前から右上奥の方向）に沿った断面の光のレベルがほぼ一定とされている。従って、図８６の例では、光信号関数F(x,y,t)は、傾きV_Fで表される時空間方向の定常性を有していると言える。
【０８７６】
この場合、時空間方向の定常性を表す関数C(x,y,t)を定義し、かつ、定義された関数C(x,y,t)を利用して、上述した式（８６）の積分範囲を定義すれば、上述した式（８７）や式（８９）と同様に、近似関数f(x,y,t)のN個の特徴量の算出が可能になる。
【０８７７】
関数C(x,y,t)は、定常性の方向を表す関数であれば特に限定されない。ただし、以下においては、直線的な定常性であるとして、それに対応する関数C(x,y,t)として、上述した空間方向の定常性を表す関数であるシフト量C_x(y)（式（８５））やシフト量C_y(x)（式（８７））に相当する、C_x(t)とC_y(t)を次のように定義するとする。
【０８７８】
即ち、上述した空間方向のデータの定常性を表す傾きG_fに対応する、時空間方向のデータの定常性の傾きをV_fとすると、この傾きV_fをX方向の傾き（以下、V_fxと記述する）とY方向の傾き（以下、V_fyと記述する）に分割すると、傾きV_fxは次の式（９０）で、傾きV_fyは次の式（９１）で、それぞれ表される。
【０８７９】
【数９０】

・・・（９０）
【０８８０】
【数９１】

・・・（９１）
【０８８１】
この場合、関数C_x(t)は、式（９０）で示される傾きV_fxを利用して、次の式（９２）のように表される。
【０８８２】
【数９２】

・・・（９２）
【０８８３】
同様に、関数C_y(t)は、式（９１）で示される傾きV_fyを利用して、次の式（９３）のように表される。
【０８８４】
【数９３】

・・・（９３）
【０８８５】
このようにして、時空間方向の定常性２５１１を表す関数C_x(t)と関数C_y(t)を定義すると、式（８６）の積分範囲は、次の式（９４）のように表される。
【０８８６】
【数９４】

・・・（９４）
【０８８７】
このように、３次元近似手法においては、画素値P(x,y,t)と、３次元の近似関数f(x,y,t)の関係を式（８６）で表すことができるので、その式（８６）の右辺の積分範囲として式（９４）を利用して、近似関数f(x,y,t)のｎ＋１個の特徴量を、例えば、最小自乗法等により演算することで、光信号関数F(x,y,t)（時空間方向の所定の方向に定常性を有する実世界１の光信号）を推定することが可能となる。
【０８８８】
図８７は、このような３次元近似手法を利用する実世界推定部１０２の構成例を表している。
【０８８９】
なお、３次元近似手法を利用する実世界推定部１０２が演算する近似関数f(x,y,t)（実際には、その特徴量（係数）を演算する）は、特に限定されないが、以下の説明においては、ｎ（n＝N-1）次の多項式とされる。
【０８９０】
図８７で示されるように、実世界推定部１０２には、条件設定部２５２１、入力画像記憶部２５２２、入力画素値取得部２５２３、積分成分演算部２５２４、正規方程式生成部２５２５、および近似関数生成部２５２６が設けられている。
【０８９１】
条件設定部２５２１は、注目画素に対応する光信号関数F(x,y,t)を推定するために使用する画素の範囲（タップ範囲）や、近似関数f(x,y,t)の次数nを設定する。
【０８９２】
入力画像記憶部２５２２は、センサ２からの入力画像（画素値）を一次格納する。
【０８９３】
入力画素値取得部２５２３は、入力画像記憶部２５２２に記憶された入力画像のうちの、条件設定部２５２１により設定されたタップ範囲に対応する入力画像の領域を取得し、それを入力画素値テーブルとして正規方程式生成部２５２５に供給する。即ち、入力画素値テーブルは、入力画像の領域に含まれる各画素のそれぞれの画素値が記述されたテーブルである。
【０８９４】
ところで、上述したように、３次元近似手法を利用する実世界推定部１０２は、上述した式（８６）（ただし積分範囲は、式（８７）、式（９０）、または式（９４））を利用して最小自乗法により近似関数f(x,y,t)のN個の特徴量（いまの場合、各次の係数）を演算する。
【０８９５】
式（８６）の右辺は、その積分を演算することで、次の式（９５）のように表現することができる。
【０８９６】
【数９５】

・・・（９５）
【０８９７】
式（９５）において、w_iは、i次項の係数（特徴量）を表しており、また、S_i（x_s,x_e,y_s,y_e,t_s,t_e）は、i次項の積分成分を表している。ただし、x_sはX方向の積分範囲の開始位置を、x_eはX方向の積分範囲の終了位置を、y_sはY方向の積分範囲の開始位置を、y_eはY方向の積分範囲の終了位置を、t_sはt方向の積分範囲の開始位置を、t_eはｔ方向の積分範囲の終了位置を、それぞれ表している。
【０８９８】
積分成分演算部２５２４は、この積分成分S_i（x_s,x_e,y_s,y_e,t_s,t_e）を演算する。
【０８９９】
即ち、積分成分演算部２５２４は、条件設定部２５２１により設定されたタップ範囲および次数、並びにデータ定常性検出部１０１より出力されたデータ定常性情報のうちの角度若しくは動き（積分範囲として、上述した式（８７）若しくは式（９０）が利用される場合には角度であり、上述した式（９４）が利用される場合には動きである）に基づいて積分成分S_i（x_s,x_e,y_s,y_e,t_s,t_e）を演算し、その演算結果を積分成分テーブルとして正規方程式生成部２５２５に供給する。
【０９００】
正規方程式生成部２５２５は、入力画素値取得部２５２３より供給された入力画素値テーブルと、積分成分演算部２５２４より供給された積分成分テーブルを利用して、上述した式（９５）を最小自乗法で求める場合の正規方程式を生成し、それを正規方程式テーブルとして近似関数生成部２５２６に出力する。正規方程式の例については、後述する。
【０９０１】
近似関数生成部２５２６は、正規方程式生成部２５２５より供給された正規方程式テーブルに含まれる正規方程式を行列解法で解くことにより、特徴量w_i（いまの場合、多項式である近似関数f(x,y,t)の係数w_i）のそれぞれを演算し、画像生成部１０３に出力する。
【０９０２】
次に、図８８のフローチャートを参照して、３次元近似手法が適用される実世界の推定処理（図２９のステップＳ１０２の処理）について説明する。
【０９０３】
はじめに、ステップＳ２５０１において、条件設定部２５２１は、条件（タップ範囲と次数）を設定する。
【０９０４】
例えば、いま、Ｌ個の画素からなるタップ範囲が設定されたとする。また、各画素のそれぞれに対して、所定の番号l（lは、０乃至Ｌ−１のうちのいずれかの整数値）が付されるとする。
【０９０５】
次に、ステップＳ２５０２において、条件設定部２５２１は、注目画素を設定する。
【０９０６】
ステップＳ２５０３において、入力画素値取得部２５２３は、条件設定部２５２１により設定された条件（タップ範囲）に基づいて入力画素値を取得し、入力画素値テーブルを生成する。いまの場合、Ｌ個の入力画素値P(x,y,t)からなるテーブルが生成されることになる。ここで、Ｌ個の入力画素値P(x,y,t)のそれぞれを、その画素の番号ｌの関数としてP(l)と記述することにする。即ち、入力画素値テーブルは、Ｌ個のP(l)が含まれるテーブルとなる。
【０９０７】
ステップＳ２５０４において、積分成分演算部２５２４は、条件設定部２５２１により設定された条件（タップ範囲および次数）、並びにデータ定常性検出部１０１より供給されたデータ定常性情報（角度若しくは動き）に基づいて積分成分を演算し、積分成分テーブルを生成する。
【０９０８】
ただし、いまの場合、上述したように、入力画素値は、P(x,y,t)でなくP(l)といった、画素の番号lの値として取得されるので、積分成分演算部２５２４は、上述した式（９５）の積分成分S_i（x_s,x_e,y_s,y_e,t_s,t_e）を、積分成分S_i(l)といったlの関数として演算することになる。即ち、積分成分テーブルは、Ｌ×ｉ個のS_i(l)が含まれるテーブルとなる。
【０９０９】
なお、ステップＳ２５０３の処理とステップＳ２５０４の処理の順序は、図８８の例に限定されず、ステップＳ２５０４の処理が先に実行されてもよいし、ステップＳ２５０３の処理とステップＳ２５０４の処理が同時に実行されてもよい。
【０９１０】
次に、ステップＳ２５０５において、正規方程式生成部２５２５は、ステップＳ２５０３の処理で入力画素値取得部２５２３により生成された入力画素値テーブルと、ステップＳ２５０４の処理で積分成分演算部２５２４により生成された積分成分テーブルに基づいて、正規方程式テーブルを生成する。
【０９１１】
具体的には、いまの場合、最小自乗法により、上述した式（９５）に対応する次の式（９６）の特徴量w_iを演算する。で、それに対応する正規方程式は、次の式（９７）のように表される。
【０９１２】
【数９６】

・・・（９６）
【０９１３】
【数９７】

・・・（９７）
【０９１４】
式（９７）で示される正規方程式の各行列のそれぞれを、次の式（９８）乃至（１００）のように定義すると、正規方程式は、次の式（１０１）のように表される。
【０９１５】
【数９８】

・・・（９８）
【０９１６】
【数９９】

・・・（９９）
【０９１７】
【数１００】

・・・（１００）
【０９１８】
【数１０１】

・・・（１０１）
【０９１９】
式（９９）で示されるように、行列W_MATの各成分は、求めたい特徴量w_iである。従って、式（１０１）において、左辺の行列Ｓ_MATと右辺の行列P_MATが決定されれば、行列解法によって行列W_MAT（即ち、特徴量w_i）の算出が可能である。
【０９２０】
具体的には、式（９８）で示されるように、行列Ｓ_MATの各成分は、上述した積分成分S_i(l)が既知であれば演算可能である。積分成分S_i(l)は、積分成分演算部２５２４より供給された積分成分テーブルに含まれているので、正規方程式生成部２５２５は、積分成分テーブルを利用して行列Ｓ_MATの各成分を演算することができる。
【０９２１】
また、式（１００）で示されるように、行列Ｐ_MATの各成分は、積分成分S_i(l)と入力画素値P(l)が既知であれば演算可能である。積分成分S_i(l)は、行列Ｓ_MATの各成分に含まれるものと同一のものであり、また、入力画素値P(l)は、入力画素値取得部２５２３より供給された入力画素値テーブルに含まれているので、正規方程式生成部２５２５は、積分成分テーブルと入力画素値テーブルを利用して行列Ｐ_MATの各成分を演算することができる。
【０９２２】
このようにして、正規方程式生成部２５２５は、行列Ｓ_MATと行列Ｐ_MATの各成分を演算し、その演算結果（行列Ｓ_MATと行列Ｐ_MATの各成分）を正規方程式テーブルとして近似関数生成部２５２６に出力する。
【０９２３】
正規方程式生成部２５２５より正規方程式テーブルが出力されると、ステップＳ２５０６において、近似関数生成部２５２６は、正規方程式テーブルに基づいて、上述した式（１０１）の行列W_MATの各成分である特徴量w_i（即ち、近似関数f(x,y,t)の係数w_i）を演算する。
【０９２４】
具体的には、上述した式（１０１）の正規方程式は、次の式（１０２）のように変形できる。
【０９２５】
【数１０２】

・・・（１０２）
【０９２６】
式（１０２）において、左辺の行列W_MATの各成分が、求めたい特徴量w_iである。また、行列S_MATと行列P_MATのそれぞれの各成分は、正規方程式生成部２５２５より供給された正規方程式テーブルに含まれている。従って、近似関数生成部２５２６は、正規方程式テーブルを利用して、式（１０２）の右辺の行列演算を行うことで行列W_MATを演算し、その演算結果（特徴量w_i）を画像生成部１０３に出力する。
【０９２７】
ステップＳ２５０７において、近似関数生成部２５２６は、全画素の処理を終了したか否かを判定する。
【０９２８】
ステップＳ２５０７において、全画素の処理がまだ終了されていないと判定された場合、処理はステップＳ２５０２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。即ち、まだ注目画素とされない画素が、順次注目画素とされて、ステップＳ２５０２乃至Ｓ２５０７の処理が繰り返される。
【０９２９】
そして、全画素の処理が終了すると（ステップＳ２５０７において、全画素の処理が終了されたと判定されると）、実世界１の推定処理は終了となる。
【０９３０】
以上、説明したように、３次元近似手法は、１次元や２次元ではなく、時空間方向の３次元の積分効果を考慮しているので、１次元近似手法や２次元近似手法に比較して、より正確に実世界１の光信号を推定することが可能になる。
【０９３１】
次に、図８９乃至図１１０を参照して、画像生成部１０３（図３）の実施の形態の１例について説明する。
【０９３２】
図８９は、この例の実施の形態の原理を説明する図である。
【０９３３】
図８９で示されるように、この例の実施の形態においては、実世界推定部１０２が、関数近似手法を利用することが前提とされている。即ち、センサ２に入射される画像である、実世界１の信号（光の強度の分布）が、所定の関数Ｆで表されるとして、実世界推定部１０２が、センサ２から出力された入力画像（画素値Ｐ）と、データ定常性検出部１０１から出力されたデータ定常性情報を使用して、関数Ｆを所定の関数ｆで近似することによって、関数Ｆを推定することが前提とされている。
【０９３４】
なお、以下、この例の実施の形態の説明においても、画像である、実世界１の信号を、特に光信号と称し、関数Ｆを、特に光信号関数Ｆと称する。また、関数ｆを、特に近似関数fと称する。
【０９３５】
そこで、この例の実施の形態においては、このような前提に基づいて、画像生成部１０３が、データ定常性検出部１０１から出力されたデータ定常性情報と、実世界推定部１０２から出力された実世界推定情報（図８９の例では、近似関数fの特徴量、または特徴量が特定された近似関数f）を使用して、近似関数fを所定の時空間範囲で積分し、その積分値を出力画素値Ｍ（出力画像）として出力する。なお、この例の実施の形態においては、入力画像の画素と出力画像の画素を区別するために、入力画素値をＰと記述し、出力画素値をＭと記述する。
【０９３６】
換言すると、光信号関数Ｆが１度積分されて入力画素値Ｐとなり、その入力画素値Ｐから光信号関数Ｆが推測され（近似関数fで近似され）、推測された光信号関数Ｆ（即ち、近似関数f）が再度積分されて、出力画素値Ｍが生成される。従って、以下、画像生成部１０３が実行する近似関数fの積分を、再積分と称する。また、この例の実施の形態を、再積分手法と称する。
【０９３７】
なお、後述するように、再積分手法において、出力画素値Ｍが生成される場合の近似関数fの積分範囲は、入力画素値Ｐが生成される場合の光信号関数Ｆの積分範囲（即ち、空間方向においては、センサ２の検出素子の縦幅と横幅であり、時間方向においては、センサ２の露光時間である）に限定されず、任意の積分範囲とすることが可能である。
【０９３８】
例えば、出力画素値Ｍが生成される場合、近似関数fの積分範囲のうちの空間方向の積分範囲を可変することで、その積分範囲に応じて出力画像の画素ピッチを可変することが可能になる。即ち、空間解像度の創造が可能になる。
【０９３９】
同様に、例えば、出力画素値Ｍが生成される場合、近似関数fの積分範囲のうちの時間方向の積分範囲を可変することで、時間解像度の創造が可能になる。
【０９４０】
以下、図面を参照して、このような再積分手法のうちの３つの具体的な手法についてそれぞれ個別に説明していく。
【０９４１】
即ち、３つの具体的な手法とは、関数近似手法の３つの具体的な手法（実世界推定部１０２の実施の形態の上述した３つの具体的な例）のそれぞれに対応する再積分手法である。
【０９４２】
具体的には、１つ目の手法は、上述した１次元近似手法（関数近似手法の１手法）に対応する再積分手法である。従って、１つ目の手法では１次元の再積分を行うことになるので、以下、このような再積分手法を、１次元再積分手法と称する。
【０９４３】
２つ目の手法は、上述した２次元近似手法（関数近似手法の１手法）に対応する再積分手法である。従って、２つ目の手法では２次元の再積分を行うことになるので、以下、このような再積分手法を、２次元再積分手法と称する。
【０９４４】
３つ目の手法は、上述した３次元近似手法（関数近似手法の１手法）に対応する再積分手法である。従って、３つ目の手法では３次元の再積分を行うことになるので、以下、このような再積分手法を、３次元再積分手法と称する。
【０９４５】
以下、１次元再積分手法、２次元再積分手法、および３次元再積分手法のそれぞれの詳細について、その順番で説明していく。
【０９４６】
はじめに、１次元再積分手法について説明する。
【０９４７】
１次元再積分手法においては、１次元近似手法により近似関数f(x)が既に生成されていることが前提とされる。
【０９４８】
即ち、３次元の空間上の位置x,y、およびｚ、並びに時刻tを変数とする光信号関数F(x,y,t)を、空間方向であるX方向、Y方向、およびZ方向、並びに時間方向であるｔ方向のうちの所定の１方向（例えば、X方向）に射影した１次元の波形（再積分手法の説明においても、このような波形のうちのX方向に射影した波形を、X断面波形F(x)と称することにする）が、n次（nは、任意の整数）の多項式などの近似関数f(x)で近似されていることが前提とされる。
【０９４９】
この場合、１次元再積分手法においては、出力画素値Ｍは、次の式（１０３）のように演算される。
【０９５０】
【数１０３】

・・・（１０３）
【０９５１】
なお、式（１０３）において、x_sは、積分開始位置を表しており、x_eは、積分終了位置を表している。また、G_eは、所定のゲインを表している。
【０９５２】
具体的には、例えば、いま、実世界推測部１０２が、図９０で示されるような画素３１０１（センサ２の所定の１つの検出素子に対応する画素３１０１）を注目画素として、図９０で示されるような近似関数f(x)（Ｘ断面波形F(x)の近似関数f(x)）を既に生成しているとする。
【０９５３】
なお、図９０の例では、画素３１０１の画素値（入力画素値）がＰとされ、かつ、画素３１０１の形状が、１辺の長さが１の正方形とされている。また、空間方向のうちの、画素３１０１の１辺に平行な方向（図中水平方向）がＸ方向とされ、Ｘ方向に垂直な方向（図中垂直方向）がＹ方向とされている。
【０９５４】
また、図９０の下側に、画素３１０１の中心が原点とされる空間方向（Ｘ方向とＹ方向）の座標系（以下、注目画素座標系と称する）と、その座標系における画素３１０１が示されている。
【０９５５】
さらに、図９０の上方に、y＝０（yは、図中下側で示される注目画素座標系のY方向の座標値）における近似関数f(x)をグラフ化したものが示されている。このグラフにおいて、図中水平方向に平行な軸は、図中下側で示される注目画素座標系のX方向のx軸と同一の軸であり（原点も同一であり）、また、図中垂直方向に平行な軸は、画素値を表す軸とされている。
【０９５６】
この場合、近似関数f(x)と画素３１０１の画素値Pの間には、次の式（１０４）の関係が成立する。
【０９５７】
【数１０４】

・・・（１０４）
【０９５８】
また、図９０で示されるように、画素３１０１は、傾きG_fで表される空間方向のデータの定常性を有しているとする。そして、データ定常性検出部１０１（図８９）が、傾きG_fで表されるデータの定常性に対応するデータ定常性情報として、図９０で示されるような角度θを既に出力しているとする。
【０９５９】
この場合、例えば、１次元再積分方法においては、図９１で示されるように、Ｘ方向に−０．５乃至０．５の範囲、かつＹ方向に−０．５乃至０．５の範囲（図９０の画素３１０１が位置する範囲）に、４個の画素３１１１乃至画素３１１４を新たに創造することが可能である。
【０９６０】
なお、図９１の下側に、図９０のものと同一の注目画素座標系と、その注目画素座標系における画素３１１１乃至画素３１１４が示されている。また、図９１の上側に、図９０のものと同一のグラフ（y=0における近似関数f(x)をグラフ化したもの）が示されている。
【０９６１】
具体的には、図９１で示されるように、１次元再積分方法においては、次の式（１０５）により画素３１１１の画素値Ｍ（１）の算出が、次の式（１０６）により画素３１１２の画素値Ｍ（２）の算出が、次の式（１０７）により画素３１１３の画素値Ｍ（３）の算出が、次の式（１０８）により画素３１１４の画素値Ｍ（４）の算出が、それぞれ可能である。
【０９６２】
【数１０５】

・・・（１０５）
【０９６３】
【数１０６】

・・・（１０６）
【０９６４】
【数１０７】

・・・（１０７）
【０９６５】
【数１０８】

・・・（１０８）
【０９６６】
なお、式（１０５）のx_s1、式（１０６）のx_s2、式（１０７）のx_s3、および式（１０８）のx_s4のそれぞれは、対応する式の積分開始位置を表している。また、式（１０５）のx_e1、式（１０６）のx_e2、式（１０７）のx_e3、および式（１０８）のx_e4のそれぞれは、対応する式の積分終了位置を表している。
【０９６７】
式（１０５）乃至式（１０８）のそれぞれの右辺の積分範囲は、画素３１１１乃至画素３１１４のそれぞれの画素幅（Ｘ方向の長さ）となる。即ち、x_e1-x_s1,x_e2-x_s2,x_e3-x_s3,x_e4-x_s4のそれぞれは、０．５となる。
【０９６８】
ただし、いまの場合、y=0における近似関数f(x)と同一形状の１次元の波形が、Ｙ方向ではなく、傾きG_fで表されるデータの定常性の方向（即ち、角度θ方向）に連なっていると考えられる（実際には、y=0におけるＸ断面波形F(x)と同一形状の波形が定常性の方向に連なっている）。即ち、図９１の注目画素座標系における原点(0,0)（図９０の画素３１０１の中心）における画素値f(0)を画素値f1とした場合、画素値f1が続く方向は、Y方向ではなく、傾きG_fで表されるデータの定常性の方向（角度θ方向）である。
【０９６９】
換言すると、Y方向の所定の位置y（ただし、yは０以外の数値）における近似関数f(x)の波形を考えた場合、画素値f1となる位置は、位置（0,y）ではなく、位置（0,y）からX方向に所定の量（ここでも、このような量をシフト量と称することにする。また、シフト量は、Y方向の位置ｙに依存する量であるので、このシフト量をC_x(y)と記述することにする）だけ移動した位置（C_x(y),y）である。
【０９７０】
従って、上述した式（１０５）乃至式（１０８）のそれぞれの右辺の積分範囲として、求めたい画素値M（l）（ただし、ｌは、１乃至４のうちのいずれかの整数値）の中心が存在するY方向の位置ｙを考慮した範囲、即ち、シフト量C_x(y)を考慮した積分範囲の設定が必要である。
【０９７１】
具体的には、例えば、画素３１１１と画素３１１２の中心が存在するY方向の位置yは、y=０ではなく、y=0.25である。
【０９７２】
従って、y=0.25における近似関数f(x)の波形は、y=０における近似関数f(x)の波形をX方向にシフト量C_x(0.25)だけ移動させた波形に相当する。
【０９７３】
換言すると、上述した式（１０５）において、画素３１１１に対する画素値M(1)は、y=0における近似関数f(x)を所定の積分範囲（開始位置x_s1から終了位置x_e1まで）で積分したものであるとすると、その積分範囲は、開始位置x_s1＝-0.5から終了位置x_e1＝０までの範囲（画素３１１１がX方向に占める範囲そのもの）ではなく、図９１で示される範囲、即ち、開始位置x_s1＝-0.5＋C_x(0.25)から終了位置x_e1＝０＋C_x(0.25)（シフト量C_x(0.25)だけ画素３１１１を仮に移動させた場合における、画素３１１１がX方向に占める範囲）となる。
【０９７４】
同様に、上述した式（１０６）において、画素３１１２に対する画素値M(2)は、y=0における近似関数f(x)を所定の積分範囲（開始位置x_s2から終了位置x_e2まで）で積分したものであるとすると、その積分範囲は、開始位置x_s2＝０から終了位置x_e2＝0.5までの範囲（画素３１１２のX方向に占める範囲そのもの）ではなく、図９１で示される範囲、即ち、開始位置x_s2＝０＋C_x(0.25)から終了位置x_e1＝0.5＋C_x(0.25)（シフト量C_x(0.25)だけ画素３１１２を仮に移動させた場合における、画素３１１２のX方向に占める範囲）となる。
【０９７５】
また、例えば、画素３１１３と画素３１１４の中心が存在するY方向の位置yは、y=０ではなく、y=-0.25である。
【０９７６】
従って、y=-0.25における近似関数f(x)の波形は、y=０における近似関数f(x)の波形をX方向にシフト量C_x(-0.25)だけ移動させた波形に相当する。
【０９７７】
換言すると、上述した式（１０７）において、画素３１１３に対する画素値M(3)は、y=0における近似関数f(x)を所定の積分範囲（開始位置x_s3から終了位置x_e3まで）で積分したものであるとすると、その積分範囲は、開始位置x_s3＝-0.5から終了位置x_e3＝０までの範囲（画素３１１３のX方向に占める範囲そのもの）ではなく、図９１で示される範囲、即ち、開始位置x_s3＝-0.5＋C_x(-0.25)から終了位置x_e3＝０＋C_x(-0.25)（シフト量C_x(-0.25)だけ画素３１１３を仮に移動させた場合における、画素３１１３のX方向に占める範囲）となる。
【０９７８】
同様に、上述した式（１０８）において、画素３１１４に対する画素値M(4)は、y=0における近似関数f(x)を所定の積分範囲（開始位置x_s4から終了位置x_e4まで）で積分したものであるとすると、その積分範囲は、開始位置x_s4＝０から終了位置x_e4＝0.5までの範囲（画素３１１４のX方向の占める範囲そのもの）ではなく、図９１で示される範囲、即ち、開始位置x_s4＝０＋C_x(-0.25)から終了位置x_e1＝0.5＋C_x(-0.25)（シフト量C_x(-0.25)だけ画素３１１４を仮に移動させた場合における、画素３１１４のX方向に占める範囲）となる。
【０９７９】
従って、画像生成部１０２（図８９）は、上述した式（１０５）乃至式（１０８）のそれぞれに、上述した積分範囲のうちの対応するものを代入してそれぞれ演算し、それらの演算結果を出力画素値M(1)乃至M（４）のそれぞれとして出力することになる。
【０９８０】
このように、画像生成部１０２は、１次元再積分手法を利用することで、センサ２（図８９）からの出力画素３１０１（図９０）における画素として、出力画素３１０１よりも空間解像度の高い４つの画素、即ち、画素３１１１乃至画素３１１４（図９１）を創造することができる。さらに、図示はしないが、上述したように、画像生成部１０２は、画素３１１１乃至画素３１１４のみならず、積分範囲を適宜変えることで、出力画素３１０１に対して任意の倍率の空間解像度の画素を劣化することなく創造することができる。
【０９８１】
図９２は、このような１次元再積分手法を利用する画像生成部１０３の構成例を表している。
【０９８２】
図９２で示されるように、この例の画像生成部１０３には、条件設定部３１２１、特徴量記憶部３１２２、積分成分演算部３１２３、および出力画素値演算部３１２４が設けられている。
【０９８３】
条件設定部３１２１は、実世界推定部１０２より供給された実世界推定情報（図９２の例では、近似関数f(x)の特徴量）に基づいて近似関数f(x)の次数nを設定する。
【０９８４】
条件設定部３１２１はまた、近似関数f(x)を再積分する場合（出力画素値を演算する場合）の積分範囲を設定する。なお、条件設定部３１２１が設定する積分範囲は、画素の幅である必要は無い。例えば、近似関数f（x）は空間方向（X方向）に積分されるので、センサ２（図８９）からの入力画像の各画素の空間的な大きさに対する、出力画素（画像生成部１０３がこれから演算する画素）の相対的な大きさ（空間解像度の倍率）がわかれば、具体的な積分範囲の決定が可能である。従って、条件設定部３１２１は、積分範囲として、例えば、空間解像度倍率を設定することもできる。
【０９８５】
特徴量記憶部３１２２は、実世界推定部１０２より順次供給されてくる近似関数f(x)の特徴量を一次的に記憶する。そして、特徴量記憶部３１２２は、近似関数f（ｘ）の特徴量の全てを記憶すると、近似関数f(x)の特徴量を全て含む特徴量テーブルを生成し、出力画素値演算部３１２４に供給する。
【０９８６】
ところで、上述したように、画像生成部１０３は、上述した式（１０３）を利用して出力画素値Mを演算するが、上述した式（１０３）の右辺に含まれる近似関数f(x)は、具体的には、次の式（１０９）のように表される。
【０９８７】
【数１０９】

・・・（１０９）
【０９８８】
なお、式（１０９）において、w_iは、実世界推定部１０２より供給される近似関数f(x)の特徴量を表している。
【０９８９】
従って、上述した式（１０３）の右辺の近似関数f(x)に、式（１０９）の近似関数f（x）を代入して、式（１０３）の右辺を展開（演算）すると、出力画素値Mは、次の式（１１０）のように表される。
【０９９０】
【数１１０】

・・・（１１０）
【０９９１】
式（１１０）において、K_i（x_s,x_e）は、i次項の積分成分を表している。即ち、積分成分K_i（x_s,x_e）は、次の式（１１１）で示される通りである。
【０９９２】
【数１１１】

・・・（１１１）
【０９９３】
積分成分演算部３１２３は、この積分成分K_i（x_s,x_e）を演算する。
【０９９４】
具体的には、式（１１１）で示されるように、積分成分K_i（x_s,x_e）は、積分範囲の開始位置x_s、および終了位置x_e、ゲインG_e、並びにi次項のiが既知であれば演算可能である。
【０９９５】
これらのうちの、ゲインG_eは、条件設定部３１２１により設定された空間解像度倍率（積分範囲）により決定される。
【０９９６】
iの範囲は、条件設定部３１２１により設定された次数nにより決定される。
【０９９７】
また、積分範囲の開始位置x_s、および終了位置x_eのそれぞれは、これから生成する出力画素の中心画素位置(x,y)および画素幅、並びにデータの定常性の方向を表すシフト量C_x(y)により決定される。なお、(x,y)は、実世界推定部１０２が近似関数f(x)を生成したときの注目画素の中心位置からの相対位置を表している。
【０９９８】
さらに、これから生成する出力画素の中心画素位置(x,y)および画素幅のそれぞれは、条件設定部３１２１により設定された空間解像度倍率（積分範囲）により決定される。
【０９９９】
また、シフト量C_x(y)と、データ定常性検出部１０１より供給された角度θは、次の式（１１２）と式（１１３）のような関係が成り立つので、シフト量C_x(y)は角度θにより決定される。
【１０００】
【数１１２】

・・・（１１２）
【１００１】
【数１１３】

・・・（１１３）
【１００２】
なお、式（１１２）において、G_fは、データの定常性の方向を表す傾きを表しており、θは、データ定常性検出部１０１（図８９）より出力されるデータ定常性情報の１つである角度（空間方向の１方向であるＸ方向と、傾きG_fで表されるデータの定常性の方向とのなす角度）を表している。また、dxは、Ｘ方向の微小移動量を表しており、dyは、dxに対するＹ方向（Ｘ方向と垂直な空間方向）の微小移動量を表している。
【１００３】
従って、積分成分演算部３１２３は、条件設定部３１２１により設定された次数および空間解像度倍率（積分範囲）、並びにデータ定常性検出部１０１より出力されたデータ定常性情報のうちの角度θに基づいて積分成分K_i（x_s,x_e）を演算し、その演算結果を積分成分テーブルとして出力画素値演算部３１２４に供給する。
【１００４】
出力画素値演算部３１２４は、特徴量記憶部３１２２より供給された特徴量テーブルと、積分成分演算部３１２３より供給された積分成分テーブルを利用して、上述した式（１１０）の右辺を演算し、その演算結果を出力画素値Mとして外部に出力する。
【１００５】
次に、図９３のフローチャートを参照して、１次元再積分手法を利用する画像生成部１０３（図９２）の画像の生成の処理（図２９のステップＳ１０３の処理）について説明する。
【１００６】
例えば、いま、上述した図２９のステップＳ１０２の処理で、実世界推測部１０２が、上述した図９０で示されるような画素３１０１を注目画素として、図９０で示されるような近似関数f(x)を既に生成しているとする。
【１００７】
また、上述した図２９のステップＳ１０１の処理で、データ定常性検出部１０１が、データ定常性情報として、図９０で示されるような角度θを既に出力しているとする。
【１００８】
この場合、図９３のステップＳ３１０１において、条件設定部３１２１は、条件（次数と積分範囲）を設定する。
【１００９】
例えば、いま、次数として５が設定されるとともに、積分範囲として空間４倍密（画素のピッチ幅が上下左右ともに1/2倍となる空間解像度倍率）が設定されたとする。
【１０１０】
即ち、この場合、図９１で示されるように、Ｘ方向に−０．５乃至０．５の範囲、かつＹ方向に−０．５乃至０．５の範囲（図９０の画素３１０１の範囲）に、４個の画素３１１１乃至画素３１１４を新たに創造することが設定されたことになる。
【１０１１】
ステップＳ３１０２において、特徴量記憶部３１２２は、実世界推定部１０２より供給された近似関数f(x)の特徴量を取得し、特徴量テーブルを生成する。いまの場合、５次の多項式である近似関数f(x)の係数w₀乃至w₅が実世界推定部１０２より供給されるので、特徴量テーブルとして、（w₀,w₁,w₂,w₃,w₄,w₅）が生成される。
【１０１２】
ステップＳ３１０３において、積分成分演算部３１２３は、条件設定部３１２１により設定された条件（次数および積分範囲）、並びにデータ定常性検出部１０１より供給されたデータ定常性情報（角度θ）に基づいて積分成分を演算し、積分成分テーブルを生成する。
【１０１３】
具体的には、例えば、これから生成する画素３１１１乃至画素３１１４のそれぞれに対して、番号（このような番号を、以下、モード番号と称する）１乃至４のそれぞれが付されているとすると、積分成分演算部３１２３は、上述した式（１１１）の積分成分K_i（x_s,x_e）を、次の式（１１４）の左辺で示される積分成分K_i(l)といったl（ただし、ｌはモード番号を表している）の関数として演算する。
【１０１４】
【数１１４】

・・・（１１４）
【１０１５】
具体的には、いまの場合、次の式（１１５）で示される積分成分K_i(l)が演算される。
【１０１６】
【数１１５】

・・・（１１５）
【１０１７】
なお、式（１１５）において、左辺が積分成分K_i(l)を表し、右辺が積分成分K_i（x_s,x_e）を表している。即ち、いまの場合、lは、１乃至４のうちのいずれかであり、かつ、iは０乃至５のうちのいずれかであるので、６個のK_i(１),６個のK_i(２),６個のK_i(３),６個のK_i(４)の総計２４個のK_i(l)が演算されることになる。
【１０１８】
より具体的には、はじめに、積分成分演算部３１２３は、データ定常性検出部１０１より供給された角度θを使用して、上述した式（１１２）と式（１１３）よりシフト量C_x(-0.25)、およびC_x(0.25)のそれぞれを演算する。
【１０１９】
次に、積分成分演算部３１２３は、演算したシフト量C_x(-0.25)、およびC_x(0.25)を使用して、式（１１５）の４つの式の各右辺の積分成分K_i（x_s,x_e）のそれぞれを、i＝０乃至５についてそれぞれ演算する。なお、この積分成分K_i（x_s,x_e）の演算においては、上述した式（１１１）が使用される。
【１０２０】
そして、積分成分演算部３１２３は、式（１１５）に従って、演算した２４個の積分成分K_i（x_s,x_e）のそれぞれを、対応する積分成分K_i(l)に変換し、変換した２４個の積分成分K_i(l)（即ち、６個のK_i(1)、６個のK_i(2)、６個のK_i(3)、および６個のK_i(4)）を含む積分成分テーブルを生成する。
【１０２１】
なお、ステップＳ３１０２の処理とステップＳ３１０３の処理の順序は、図９３の例に限定されず、ステップＳ３１０３の処理が先に実行されてもよいし、ステップＳ３１０２の処理とステップＳ３１０３の処理が同時に実行されてもよい。
【１０２２】
次に、ステップＳ３１０４において、出力画素値演算部３１２４は、ステップＳ３１０２の処理で特徴量記憶部３１２２により生成された特徴量テーブルと、ステップＳ３１０３の処理で積分成分演算部３１２３により生成された積分成分テーブルに基づいて出力画素値M(1)乃至M(4)のそれぞれを演算する。
【１０２３】
具体的には、いまの場合、出力画素値演算部３１２４は、上述した式（１１０）に対応する、次の式（１１６）乃至式（１１９）の右辺を演算することで、画素３１１１（モード番号１の画素）の画素値M(1)、画素３１１２（モード番号２の画素）の画素値M(2)、画素３１１３（モード番号３の画素）の画素値M(3)、および画素３１１４（モード番号４の画素）の画素値M(4)のそれぞれを演算する。
【１０２４】
【数１１６】

・・・（１１６）
【１０２５】
【数１１７】

・・・（１１７）
【１０２６】
【数１１８】

・・・（１１８）
【１０２７】
【数１１９】

・・・（１１９）
【１０２８】
ステップＳ３１０５において、出力画素値演算部３１２４は、全画素の処理を終了したか否かを判定する。
【１０２９】
ステップＳ３１０５において、全画素の処理がまだ終了されていないと判定された場合、処理はステップＳ３１０２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。即ち、まだ注目画素とされない画素が、順次注目画素とされて、ステップＳ３１０２乃至Ｓ３１０４の処理が繰り返される。
【１０３０】
そして、全画素の処理が終了すると（ステップＳ３１０５において、全画素の処理が終了されたと判定すると）、出力画素値演算部３１２４は、ステップＳ３１０６において、画像を出力する。その後、画像の生成の処理は終了となる。
【１０３１】
次に、図９４乃至図１０１を参照して、所定の入力画像に対して、１次元再積分手法を適用して得られた出力画像と、他の手法（従来のクラス分類適応処理）を適用して得られた出力画像の違いについて説明する。
【１０３２】
図９４は、入力画像の元の画像を示す図であり、図９５は、図９４の元の画像に対応する画像データを示している。図９５において、図中垂直方向の軸は、画素値を示し、図中右下方向の軸は、画像の空間方向の一方向であるＸ方向を示し、図中右上方向の軸は、画像の空間方向の他の方向であるＹ方向を示す。なお、後述する図９７、図９９、および図１０１の軸のそれぞれは、図９５の軸と対応している。
【１０３３】
図９６は、入力画像の例を示す図である。図９６で示される入力画像は、図９４で示される画像の２×２の画素からなるブロックに属する画素の画素値の平均値を、１つの画素の画素値として生成された画像である。即ち、入力画像は、図９４で示される画像に、センサの積分特性を模した、空間方向の積分を適用することにより得られた画像である。また、図９７は、図９６の入力画像に対応する画像データを示している。
【１０３４】
図９４で示される元の画像において、上下方向から、ほぼ５度時計方向に傾いた細線の画像が含まれている。同様に、図９６で示される入力画像において、上下方向から、ほぼ５度時計方向に傾いた細線の画像が含まれている。
【１０３５】
図９８は、図９６で示される入力画像に、従来のクラス分類適応処理を適用して得られた画像（以下、図９８で示される画像を、従来の画像と称する）を示す図である。また、図９９は、従来の画像に対応する画像データを示している。
【１０３６】
なお、クラス分類適応処理は、上述したように、クラス分類処理と適応処理とからなり、クラス分類処理によって、データを、その性質に基づいてクラス分けし、各クラスごとに適応処理を施すものである。適応処理では、例えば、低画質または標準画質の画像が、所定のタップ係数を用いてマッピング（写像）されることにより、高画質の画像に変換される。
【１０３７】
図１００は、図９６で示される入力画像に、１次元再積分手法を適用して得られた画像（以下、図１００で示される画像を、再積分画像と称する）を示す図である。また、図１０１は、再積分画像に対応する画像データを示している。
【１０３８】
図９８の従来の画像と、図１００の再積分画像を比較するに、従来の画像においては、細線の画像が、図９４の元の画像とは異なるものになっているのに対して、再積分画像においては、細線の画像が、図９４の元の画像とほぼ同じものになっていることがわかる。
【１０３９】
この違いは、従来のクラス分類適応処理は、あくまでも図９６の入力画像を基準（原点）として処理を行う手法であるのに対して、１次元再積分手法は、細線の定常性を考慮して、図９４の元の画像を推定し（元の画像に対応する近似関数f(x)を生成し）、推定した元の画像を基準（原点）として処理を行う（再積分して画素値を演算する）手法であるからである。
【１０４０】
このように、１次元再積分手法においては、１次元近似手法により生成された１次元の多項式などの近似関数f(x)（実世界のX断面波形F(x)の近似関数f(x)）を基準（原点）として、近似関数f(x)を任意の範囲に積分することで出力画像（画素値）が生成される。
【１０４１】
従って、１次元再積分手法においては、従来の他の手法に比較して、元の画像（センサ２に入射される前の実世界１の光信号）により近い画像の出力が可能になる。
【１０４２】
また、１次元再積分手法においては、上述したように、積分範囲は任意なので、積分範囲を可変することにより、入力画像の解像度とは異なる解像度（時間解像度、または空間解像度）を創造することも可能になる。即ち、入力画像の解像度に対して、整数値だけではなく任意の倍率の解像度の画像を生成することが可能になる。
【１０４３】
さらに、１次元再積分手法においては、他の再積分手法に比較して、より少ない演算処理量で出力画像（画素値）の算出が可能となる。
【１０４４】
次に、図１０２乃至図１０８を参照して、２次元再積分手法について説明する。
【１０４５】
２次元再積分手法においては、２次元近似手法により近似関数f(x,y)が既に生成されていることが前提とされる。
【１０４６】
即ち、例えば、図１０２で示されるような、傾きG_Fで表される空間方向の定常性を有する実世界１（図８９）の光信号を表す画像関数F(x,y,t)を、空間方向（Ｘ方向とＹ方向）に射影した波形、即ち、Ｘ−Ｙ平面上の波形F(x,y)が、n次（nは、任意の整数）の多項式などの近似関数f(x,y)に近似されていることが前提とされる。
【１０４７】
図１０２において、図中、水平方向は、空間方向の１方向であるＸ方向を、右上方向は、空間方向の他方向であるＹ方向を、垂直方向は、光のレベルを、それぞれ表している。G_Fは、空間方向の定常性の傾きを表している。
【１０４８】
なお、図１０２の例では、定常性の方向は、空間方向（Ｘ方向とＹ方向）とされているため、近似の対象とされる光信号の射影関数は、関数F(x,y)とされているが、後述するように、定常性の方向に応じて、関数F(x,t)や関数F(y,t)が近似の対象とされてもよい。
【１０４９】
図１０２の例の場合、２次元再積分手法においては、出力画素値Ｍは、次の式（１２０）のように演算される。
【１０５０】
【数１２０】

・・・（１２０）
【１０５１】
なお、式（１２０）において、y_sは、Ｙ方向の積分開始位置を表しており、y_eは、Ｙ方向の積分終了位置を表している。同様に、x_sは、Ｘ方向の積分開始位置を表しており、x_eは、Ｘ方向の積分終了位置を表している。また、G_eは、所定のゲインを表している。
【１０５２】
式（１２０）において、積分範囲は任意に設定可能であるので、２次元再積分手法においては、この積分範囲を適宜変えることで、元の画素（センサ２（図８９）からの入力画像の画素）に対して任意の倍率の空間解像度の画素を劣化することなく創造することが可能になる。
【１０５３】
図１０３は、２次元再積分手法を利用する画像生成部１０３の構成例を表している。
【１０５４】
図１０３で示されるように、この例の画像生成部１０３には、条件設定部３２０１、特徴量記憶部３２０２、積分成分演算部３２０３、および出力画素値演算部３２０４が設けられている。
【１０５５】
条件設定部３２０１は、実世界推定部１０２より供給された実世界推定情報（図１０３の例では、近似関数f(x,y)の特徴量）に基づいて近似関数f(x,y)の次数nを設定する。
【１０５６】
条件設定部３２０１はまた、近似関数f(x,y)を再積分する場合（出力画素値を演算する場合）の積分範囲を設定する。なお、条件設定部３２０１が設定する積分範囲は、画素の縦幅や横幅である必要は無い。例えば、近似関数f（x,y）は空間方向（X方向とY方向）に積分されるので、センサ２からの入力画像の各画素の空間的な大きさに対する、出力画素（画像生成部１０３がこれから生成する画素）の相対的な大きさ（空間解像度の倍率）がわかれば、具体的な積分範囲の決定が可能である。従って、条件設定部３２０１は、積分範囲として、例えば、空間解像度倍率を設定することもできる。
【１０５７】
特徴量記憶部３２０２は、実世界推定部１０２より順次供給されてくる近似関数f(x,y)の特徴量を一次的に記憶する。そして、特徴量記憶部３２０２は、近似関数f(x,y)の特徴量の全てを記憶すると、近似関数f(x,y)の特徴量を全て含む特徴量テーブルを生成し、出力画素値演算部３２０４に供給する。
【１０５８】
ここで、近似関数f(x,y)の詳細について説明する。
【１０５９】
例えば、いま、上述した図１０２で示されるような傾きG_Fで表される空間方向の定常性を有する実世界１（図８９）の光信号（波形F(x,y）で表される光信号)が、センサ２（図８９）により検出されて入力画像（画素値）として出力されたとする。
【１０６０】
さらに、例えば、図１０４で示されるように、データ定常性検出部１０１（図３）が、この入力画像のうちの、Ｘ方向に４画素分、かつＹ方向に５画素分の総計２０個の画素（図中、点線で表される２０個の正方形）から構成される入力画像の領域３２２１に対してその処理を実行し、データ定常性情報の１つとして角度θ（傾きG_Fに対応する傾きG_fで表されるデータの定常性の方向と、Ｘ方向とのなす角度θ）を出力したとする。
【１０６１】
なお、実世界推定部１０２から見ると、データ定常性検出部１０１は、注目画素における角度θを単に出力すればよいので、データ定常性検出部１０１の処理範囲は、上述した入力画像の領域３２２１に限定されない。
【１０６２】
また、入力画像の領域３２２１において、図中水平方向は、空間方向の1方向であるＸ方向を表しており、図中垂直方向は、空間方向の他方向であるＹ方向を表している。
【１０６３】
さらに、図１０４中、左から２画素目であって、下から３画素目の画素が注目画素とされ、その注目画素の中心を原点(0,0)とするように(x,y)座標系が設定されている。そして、原点(0,0)を通る角度θの直線（データの定常性の方向を表す傾きG_fの直線）に対するＸ方向の相対的な距離（以下、断面方向距離と称する）がx’とされている。
【１０６４】
さらに、図１０４中、右側のグラフは、３次元の空間上の位置x,y、およびｚ、並びに時刻tを変数とする画像関数F(x,y,t)を、Ｙ方向の任意の位置yにおいて、X方向に射影した１次元の波形（以下、このような波形を、X断面波形F(x’)と称する）が近似された関数であって、n次（nは、任意の整数）の多項式などの近似関数f(x’)を表している。右側のグラフの軸のうち、図中水平方向の軸は、断面方向距離を表しており、図中垂直方向の軸は、画素値を表している。
【１０６５】
この場合、図１０４で示される近似関数f(x’)は、ｎ次の多項式であるので、次の式（１２１）のように表される。
【１０６６】
【数１２１】

・・・（１２１）
【１０６７】
また、角度θが決定されていることから、原点(0,0)を通る角度θの直線は一意に決まり、Ｙ方向の任意の位置yにおける、直線のＸ方向の位置x_lが、次の式（１２２）のように表される。ただし、式（１２２）において、sはcotθを表している。
【１０６８】
【数１２２】

・・・（１２２）
【１０６９】
即ち、図１０４で示されるように、傾きG_fで表されるデータの定常性に対応する直線上の点は、座標値(x_l,y)で表される。
【１０７０】
式（１２２）より、断面方向距離x’は、次の式（１２３）のように表される。
【１０７１】
【数１２３】

・・・（１２３）
【１０７２】
従って、入力画像の領域３２２１内の任意の位置(x,y)における近似関数f(x,y)は、式（１２１）と式（１２３）より、次の式（１２４）のように示される。
【１０７３】
【数１２４】

・・・（１２４）
【１０７４】
なお、式（１２４）において、w_iは、近似関数f(x,y)の特徴量を表している。
【１０７５】
図１０３に戻り、式（１２４）に含まれる特徴量w_iが、実世界推定部１０２より供給され、特徴量記憶部３２０２に記憶される。特徴量記憶部３２０２は、式（１２４）で表される特徴量w_iの全てを記憶すると、特徴量w_iを全て含む特徴量テーブルを生成し、出力画素値演算部３２０４に供給する。
【１０７６】
また、上述した式（１２０）の右辺の近似関数f(x,y)に、式（１２４）の近似関数f（x,y）を代入して、式（１２０）の右辺を展開（演算）すると、出力画素値Mは、次の式（１２５）のように表される。
【１０７７】
【数１２５】

・・・（１２５）
【１０７８】
式（１２５）において、K_i（x_s,x_e,y_s,y_e）は、i次項の積分成分を表している。即ち、積分成分K_i（x_s,x_e,y_s,y_e）は、次の式（１２６）で示される通りである。
【１０７９】
【数１２６】

・・・（１２６）
【１０８０】
積分成分演算部３２０３は、この積分成分K_i（x_s,x_e,y_s,y_e）を演算する。
【１０８１】
具体的には、式（１２５）と式（１２６）で示されるように、積分成分K_i（x_s,x_e,y_s,y_e）は、積分範囲のＸ方向の開始位置x_s、およびＸ方向の終了位置x_e、積分範囲のＹ方向の開始位置y_s、およびＹ方向の終了位置y_e、変数ｓ、ゲインG_e、並びにi次項のiが既知であれば演算可能である。
【１０８２】
これらのうちの、ゲインG_eは、条件設定部３２０１により設定された空間解像度倍率（積分範囲）により決定される。
【１０８３】
iの範囲は、条件設定部３２０１により設定された次数nにより決定される。
【１０８４】
変数ｓは、上述したように、cotθであるので、データ定常性検出部１０１より出力される角度θにより決定される。
【１０８５】
また、積分範囲のＸ方向の開始位置x_s、およびＸ方向の終了位置x_e、並びに、積分範囲のＹ方向の開始位置y_s、およびＹ方向の終了位置y_eのそれぞれは、これから生成する出力画素の中心画素位置(x,y)および画素幅により決定される。なお、(x,y)は、実世界推定部１０２が近似関数f(x)を生成したときの注目画素の中心位置からの相対位置を表している。
【１０８６】
さらに、これから生成する出力画素の中心画素位置(x,y)および画素幅のそれぞれは、条件設定部３２０１により設定された空間解像度倍率（積分範囲）により決定される。
【１０８７】
従って、積分成分演算部３２０３は、条件設定部３２０１により設定された次数および空間解像度倍率（積分範囲）、並びにデータ定常性検出部１０１より出力されたデータ定常性情報のうちの角度θに基づいて積分成分K_i（x_s,x_e,y_s,y_e）を演算し、その演算結果を積分成分テーブルとして出力画素値演算部３２０４に供給する。
【１０８８】
出力画素値演算部３２０４は、特徴量記憶部３２０２より供給された特徴量テーブルと、積分成分演算部３２０３より供給された積分成分テーブルを利用して、上述した式（１２５）の右辺を演算し、その演算結果を出力画素値Mとして外部に出力する。
【１０８９】
次に、図１０５のフローチャートを参照して、２次元再積分手法を利用する画像生成部１０３（図１０４）の画像の生成の処理（図２９のステップＳ１０３の処理）について説明する。
【１０９０】
例えば、いま、図１０２で示される関数F(x,y)で表される光信号がセンサ２に入射されて入力画像となり、上述した図２９のステップＳ１０２の処理で、実世界推測部１０２が、その入力画像のうちの、図１０６で示されるような１つの画素３２３１を注目画素として、関数F(x,y)を近似する近似関数f(x,y)を既に生成しているとする。
【１０９１】
なお、図１０６において、画素３２３１の画素値（入力画素値）がＰとされ、かつ、画素３２３１の形状が、１辺の長さが１の正方形とされている。また、空間方向のうちの、画素３２３１の１辺に平行な方向がＸ方向とされ、Ｘ方向に垂直な方向がＹ方向とされている。さらに、画素３２３１の中心が原点とされる空間方向（Ｘ方向とＹ方向）の座標系（以下、注目画素座標系と称する）が設定されている。
【１０９２】
また、図１０６において、上述した図２９のステップＳ１０１の処理で、データ定常性検出部１０１が、画素３２３１を注目画素として、傾きG_fで表されるデータの定常性に対応するデータ定常性情報として、角度θを既に出力しているとする。
【１０９３】
図１０５に戻り、この場合、ステップＳ３２０１において、条件設定部３２０１は、条件（次数と積分範囲）を設定する。
【１０９４】
例えば、いま、次数として５が設定されるとともに、積分範囲として空間４倍密（画素のピッチ幅が上下左右ともに1/2倍となる空間解像度倍率）が設定されたとする。
【１０９５】
即ち、この場合、図１０７で示されるように、Ｘ方向に−０．５乃至０．５の範囲、かつＹ方向に−０．５乃至０．５の範囲（図１０６の画素３２３１の範囲）に、４個の画素３２４１乃至画素３２４４を新たに創造することが設定されたことになる。なお、図１０７においても、図１０６のものと同一の注目画素座標系が示されている。
【１０９６】
また、図１０７において、M(1)は、これから生成される画素３２４１の画素値を、M(2)は、これから生成される画素３２４２の画素値を、M(3)は、これから生成される画素３２４３の画素値を、M(4)は、これから生成される画素３２４１の画素値を、それぞれ表している。
【１０９７】
図１０５に戻り、ステップＳ３２０２において、特徴量記憶部３２０２は、実世界推定部１０２より供給された近似関数f(x,y)の特徴量を取得し、特徴量テーブルを生成する。いまの場合、５次の多項式である近似関数f(x)の係数w₀乃至w₅が実世界推定部１０２より供給されるので、特徴量テーブルとして、（w₀,w₁,w₂,w₃,w₄,w₅）が生成される。
【１０９８】
ステップＳ３２０３において、積分成分演算部３２０３は、条件設定部３２０１により設定された条件（次数および積分範囲）、並びにデータ定常性検出部１０１より供給されたデータ定常性情報（角度θ）に基づいて積分成分を演算し、積分成分テーブルを生成する。
【１０９９】
具体的には、例えば、これから生成される画素３２４１乃至画素３２４４のそれぞれに対して、番号（このような番号を、以下、モード番号と称する）１乃至４のそれぞれが付されているとすると、積分成分演算部３２０３は、上述した式（１２５）の積分成分K_i（x_s,x_e,y_s,y_e）を、次の式（１２７）の左辺で示される積分成分K_i(l)といったl（ただし、ｌはモード番号を表している）の関数として演算する。
【１１００】
【数１２７】

・・（１２７）
【１１０１】
具体的には、いまの場合、次の式（１２８）で示される積分成分K_i(l)が演算される。
【１１０２】
【数１２８】

・・・（１２８）
【１１０３】
なお、式（１２８）において、左辺が積分成分K_i(l)を表し、右辺が積分成分K_i（x_s,x_e,y_s,y_e）を表している。即ち、いまの場合、lは、１乃至４のうちのいずれかであり、かつ、iは０乃至５のうちのいずれかであるので、６個のK_i(１),６個のK_i(２),６個のK_i(３),６個のK_i(４)の総計２４個のK_i(l)が演算されることになる。
【１１０４】
より具体的には、はじめに、積分成分演算部３２０３は、データ定常性検出部１０１より供給された角度θを使用して、上述した式（１２２）の変数ｓ（ｓ＝cotθ）を演算する。
【１１０５】
次に、積分成分演算部３２０３は、演算した変数ｓを使用して、式（１２８）の４つの式の各右辺の積分成分K_i（x_s,x_e,y_s,y_e）のそれぞれを、i＝０乃至５についてそれぞれ演算する。なお、この積分成分K_i（x_s,x_e,y_s,y_e）の演算においては、上述した式（１２５）が使用される。
【１１０６】
そして、積分成分演算部３２０３は、式（１２８）に従って、演算した２４個の積分成分K_i（x_s,x_e,y_s,y_e）のそれぞれを、対応する積分成分K_i(l)に変換し、変換した２４個の積分成分K_i(l)（即ち、６個のK_i(1)、６個のK_i(2)、６個のK_i(3)、および６個のK_i(4)）を含む積分成分テーブルを生成する。
【１１０７】
なお、ステップＳ３２０２の処理とステップＳ３２０３の処理の順序は、図１０５の例に限定されず、ステップＳ３２０３の処理が先に実行されてもよいし、ステップＳ３２０２の処理とステップＳ３２０３の処理が同時に実行されてもよい。
【１１０８】
次に、ステップＳ３２０４において、出力画素値演算部３２０４は、ステップＳ３２０２の処理で特徴量記憶部３２０２により生成された特徴量テーブルと、ステップＳ３２０３の処理で積分成分演算部３２０３により生成された積分成分テーブルに基づいて出力画素値M(1)乃至M(4)のそれぞれを演算する。
【１１０９】
具体的には、いまの場合、出力画素値演算部３２０４は、上述した式（１２５）に対応する、次の式（１２９）乃至式（１３２）の右辺のそれぞれを演算することで、図１０７で示される、画素３２４１（モード番号１の画素）の画素値M(1)、画素３２４２（モード番号２の画素）の画素値M(2)、画素３２４３（モード番号３の画素）の画素値M(3)、および画素３２４４（モード番号４の画素）の画素値M(4)のそれぞれを演算する。
【１１１０】
【数１２９】

・・・（１２９）
【１１１１】
【数１３０】

・・・（１３０）
【１１１２】
【数１３１】

・・・（１３１）
【１１１３】
【数１３２】

・・・（１３２）
【１１１４】
ただし、いまの場合、式（１２９）乃至式（１３２）のnは全て５となる。
【１１１５】
ステップＳ３２０５において、出力画素値演算部３２０４は、全画素の処理を終了したか否かを判定する。
【１１１６】
ステップＳ３２０５において、全画素の処理がまだ終了されていないと判定された場合、処理はステップＳ３２０２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。即ち、まだ注目画素とされない画素が、順次注目画素とされて、ステップＳ３２０２乃至Ｓ３２０４の処理が繰り返される。
【１１１７】
そして、全画素の処理が終了すると（ステップＳ３２０５において、全画素の処理が終了されたと判定すると）、出力画素値演算部３２０４は、ステップＳ３２０６において、画像を出力する。その後、画像の生成の処理は終了となる。
【１１１８】
このように、２次元再積分手法を利用することで、センサ２（図８９）からの入力画像の画素３２３１（図１０６）における画素として、入力画素３２３１よりも空間解像度の高い４つの画素、即ち、画素３２４１乃至画素３２４４（図１０７）を創造することができる。さらに、図示はしないが、上述したように、画像生成部１０３は、画素３２４１乃至画素３２４４のみならず、積分範囲を適宜変えることで、入力画素３２３１に対して任意の倍率の空間解像度の画素を劣化することなく創造することができる。
【１１１９】
以上、２次元再積分手法の説明として、空間方向（X方向とY方向）に対する近似関数f(x,y)を２次元積分する例を用いたが、２次元再積分手法は、時空間方向（X方向とt方向、または、Y方向とｔ方向）に対しても適用可能である。
【１１２０】
即ち、上述した例は、実世界１（図８９）の光信号が、例えば、図１０２で示されるような傾きG_Fで表される空間方向の定常性を有する場合の例であったので、上述した式（１２０）で示されるような、空間方向（X方向とY方向）の二次元積分が含まれる式が利用された。しかしながら、二次元積分の考え方は、空間方向だけによるものではなく、時空間方向（X方向とt方向、または、Y方向とｔ方向）に対して適用することも可能である。
【１１２１】
換言すると、２次元再積分手法の前提となる２次元近似手法においては、光信号を表す画像関数F(x,y,t)が、空間方向の定常性のみならず、時空間方向（ただし、X方向とt方向、または、Y方向とｔ方向）の定常性を有している場合であっても、２次元の近似関数fにより近似することが可能である。
【１１２２】
具体的には、例えば、X方向に水平に等速で動いている物体がある場合、その物体の動きの方向は、図１０８で示されるようなX-t平面においては、傾きV_Fのように表される。換言すると、傾きV_Fは、X-t平面における時空間方向の定常性の方向を表しているとも言える。従って、データ定常性検出部１０１（図８９）は、上述した角度θ（X-Y平面における、空間方向の定常性を表す傾きG_Fに対応するデータ定常性情報）と同様に、X-t平面における時空間方向の定常性を表す傾きV_Fに対応するデータ定常性情報として、図１０８で示されるような動きθ（厳密には、図示はしないが、傾きV_Fに対応する傾きV_fで表されるデータの定常性の方向と、空間方向のＸ方向とのなす角度である動きθ）を出力することが可能である。
【１１２３】
また、２次元近似手法を利用する実世界推定部１０２（図８９）は、動きθを上述した角度θの代わりとして使用すれば、上述した方法と同様な方法で、近似関数f(x,t)の係数（特徴量）w_iを演算することが可能になる。ただし、この場合、使用される式は、上述した式（１２４）ではなく、次の式（１３３）である。
【１１２４】
【数１３３】

・・・（１３３）
【１１２５】
なお、式（１３３）において、ｓはcotθ（ただし、θは動きである）である。
【１１２６】
従って、２次元再積分手法を利用する画像生成部１０３（図８９）は、次の式（１３４）の右辺に、上述した式（１３３）のf(x,t)を代入して、演算することで、画素値Mを算出することが可能になる。
【１１２７】
【数１３４】

・・・（１３４）
【１１２８】
なお、式（１３４）において、t_sは、ｔ方向の積分開始位置を表しており、t_eは、ｔ方向の積分終了位置を表している。同様に、x_sは、Ｘ方向の積分開始位置を表しており、x_eは、Ｘ方向の積分終了位置を表している。G_eは、所定のゲインを表している。
【１１２９】
また、空間方向Ｘの変わりに、空間方向Ｙに注目した近似関数f（y,t）も、上述した近似関数f(x,t)と全く同様に取り扱うことが可能である。
【１１３０】
ところで、式（１３３）において、ｔ方向を一定とみなし、即ち、ｔ方向の積分を無視して積分することで、時間方向には積分されないデータ、即ち、動きボケのないデータを得ることが可能になる。換言すると、この手法は、２次元の近似関数fのうちの所定の１次元を一定として再積分する点で、２次元再積分手法の１つとみなしてもよいし、実際には、Ｘ方向の１次元の再積分をすることになるという点で、１次元再積分手法の１つとみなしてもよい。
【１１３１】
また、式（１３４）において、積分範囲は任意に設定可能であるので、２次元再積分手法においては、この積分範囲を適宜変えることで、元の画素（センサ２（図８９）からの入力画像の画素）に対して任意の倍率の解像度の画素を劣化することなく創造することが可能になる。
【１１３２】
即ち、２次元再積分手法においては、時間方向ｔの積分範囲を適宜変えることで、時間解像度の創造が可能になる。また、空間方向Ｘ（または、空間方向Ｙ）の積分範囲を適宜変えることで、空間解像度の創造が可能になる。さらに、時間方向ｔと空間方向Ｘの積分範囲のそれぞれを適宜変えることで、時間解像度と空間解像度の両方の創造が可能になる。
【１１３３】
なお、上述したように、時間解像度と空間解像度のうちのいずれか一方の創造は、１次元再積分手法でも可能であるが、両方の解像度の創造は、１次元再積分手法では原理上不可能であり、２次元以上の再積分を行うことではじめて可能になる。即ち、２次元再積分手法と後述する３次元再積分手法ではじめて、両方の解像度の創造が可能になる。
【１１３４】
また、２次元再積分手法は、１次元ではなく２次元の積分効果を考慮しているので、より実世界１（図８９）の光信号に近い画像を生成することも可能になる。
【１１３５】
次に、図１０９と図１１０を参照して、３次元再積分手法について説明する。
【１１３６】
３次元再積分手法においては、３次元近似手法により近似関数f(x,y,t)が既に生成されていることが前提とされる。
【１１３７】
この場合、３次元再積分手法においては、出力画素値Ｍは、次の式（１３５）のように演算される。
【１１３８】
【数１３５】

・・・（１３５）
【１１３９】
なお、式（１３５）において、t_sは、ｔ方向の積分開始位置を表しており、t_eは、ｔ方向の積分終了位置を表している。同様に、y_sは、Ｙ方向の積分開始位置を表しており、y_eは、Ｙ方向の積分終了位置を表している。また、x_sは、Ｘ方向の積分開始位置を表しており、x_eは、Ｘ方向の積分終了位置を表している。さらに、G_eは、所定のゲインを表している。
【１１４０】
式（１３５）において、積分範囲は任意に設定可能であるので、３次元再積分手法においては、この積分範囲を適宜変えることで、元の画素（センサ２（図８９）からの入力画像の画素）に対して任意の倍率の時空間解像度の画素を劣化することなく創造することが可能になる。即ち、空間方向の積分範囲を小さくすれば、画素ピッチを自由に細かくできる。逆に、空間方向の積分範囲を大きくすれば、画素ピッチを自由に大きくすることができる。また、時間方向の積分範囲を小さくすれば、実世界波形に基づいて時間解像度を創造できる。
【１１４１】
図１０９は、３次元再積分手法を利用する画像生成部１０３の構成例を表している。
【１１４２】
図１０９で示されるように、この例の画像生成部１０３には、条件設定部３３０１、特徴量記憶部３３０２、積分成分演算部３３０３、および出力画素値演算部３３０４が設けられている。
【１１４３】
条件設定部３３０１は、実世界推定部１０２より供給された実世界推定情報（図１０９の例では、近似関数f(x,y,t)の特徴量）に基づいて近似関数f(x,y,t)の次数nを設定する。
【１１４４】
条件設定部３３０１はまた、近似関数f(x,y,t)を再積分する場合（出力画素値を演算する場合）の積分範囲を設定する。なお、条件設定部３３０１が設定する積分範囲は、画素の幅（縦幅と横幅）やシャッタ時間そのものである必要は無い。例えば、センサ２（図８９）からの入力画像の各画素の空間的な大きさに対する、出力画素（画像生成部１０３がこれから生成する画素）の相対的な大きさ（空間解像度の倍率）がわかれば、具体的な空間方向の積分範囲の決定が可能である。同様に、センサ２（図８９）のシャッタ時間に対する出力画素値の相対的な時間（時間解像度の倍率）がわかれば、具体的な時間方向の積分範囲の決定が可能である。従って、条件設定部３３０１は、積分範囲として、例えば、空間解像度倍率や時間解像度倍率を設定することもできる。
【１１４５】
特徴量記憶部３３０２は、実世界推定部１０２より順次供給されてくる近似関数f(x,y,t)の特徴量を一次的に記憶する。そして、特徴量記憶部３３０２は、近似関数f(x,y,t)の特徴量の全てを記憶すると、近似関数f(x,y,t)の特徴量を全て含む特徴量テーブルを生成し、出力画素値演算部３３０４に供給する。
【１１４６】
ところで、上述した式（１３５）の右辺の近似関数f(x,y)の右辺を展開（演算）すると、出力画素値Mは、次の式（１３６）のように表される。
【１１４７】
【数１３６】

・・・（１３６）
【１１４８】
式（１３６）において、K_i（x_s,x_e,y_s,y_e,t_s,t_e）は、i次項の積分成分を表している。ただし、x_sはX方向の積分範囲の開始位置を、x_eはX方向の積分範囲の終了位置を、y_sはY方向の積分範囲の開始位置を、y_eはY方向の積分範囲の終了位置を、t_sはt方向の積分範囲の開始位置を、t_eはｔ方向の積分範囲の終了位置を、それぞれ表している。
【１１４９】
積分成分演算部３３０３は、この積分成分K_i（x_s,x_e,y_s,y_e,t_s,t_e）を演算する。
【１１５０】
具体的には、積分成分演算部３３０３は、条件設定部３３０１により設定された次数、および積分範囲（空間解像度倍率や時間解像度倍率）、並びにデータ定常性検出部１０１より出力されたデータ定常性情報のうちの角度θまたは動きθに基づいて積分成分K_i（x_s,x_e,y_s,y_e,t_s,t_e）を演算し、その演算結果を積分成分テーブルとして出力画素値演算部３３０４に供給する。
【１１５１】
出力画素値演算部３３０４は、特徴量記憶部３３０２より供給された特徴量テーブルと、積分成分演算部３３０３より供給された積分成分テーブルを利用して、上述した式（１３６）の右辺を演算し、その演算結果を出力画素値Mとして外部に出力する。
【１１５２】
次に、図１１０のフローチャートを参照して、３次元再積分手法を利用する画像生成部１０３（図１０９）の画像の生成の処理（図２９のステップＳ１０３の処理）について説明する。
【１１５３】
例えば、いま、上述した図２９のステップＳ１０２の処理で、実世界推測部１０２（図８９）が、入力画像のうちの、所定の画素を注目画素として、実世界１（図８９）の光信号を近似する近似関数f(x,y,t)を既に生成しているとする。
【１１５４】
また、上述した図２９のステップＳ１０１の処理で、データ定常性検出部１０１（図８９）が、実世界推定部１０２と同じ画素を注目画素として、データ定常性情報として、角度θまたは動きθを既に出力しているとする。
【１１５５】
この場合、図１１０のステップＳ３３０１において、条件設定部３３０１は、条件（次数と積分範囲）を設定する。
【１１５６】
ステップＳ３３０２において、特徴量記憶部３３０２は、実世界推定部１０２より供給された近似関数f(x,y,t)の特徴量w_iを取得し、特徴量テーブルを生成する。
【１１５７】
ステップＳ３３０３において、積分成分演算部３３０３は、条件設定部３３０１により設定された条件（次数および積分範囲）、並びにデータ定常性検出部１０１より供給されたデータ定常性情報（角度θまたは動きθ）に基づいて積分成分を演算し、積分成分テーブルを生成する。
【１１５８】
なお、ステップＳ３３０２の処理とステップＳ３３０３の処理の順序は、図１１０の例に限定されず、ステップＳ３３０３の処理が先に実行されてもよいし、ステップＳ３３０２の処理とステップＳ３３０３の処理が同時に実行されてもよい。
【１１５９】
次に、ステップＳ３３０４において、出力画素値演算部３３０４は、ステップＳ３３０２の処理で特徴量記憶部３３０２により生成された特徴量テーブルと、ステップＳ３３０３の処理で積分成分演算部３３０３により生成された積分成分テーブルに基づいて各出力画素値のそれぞれを演算する。
【１１６０】
ステップＳ３３０５において、出力画素値演算部３３０４は、全画素の処理を終了したか否かを判定する。
【１１６１】
ステップＳ３３０５において、全画素の処理がまだ終了されていないと判定された場合、処理はステップＳ３３０２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。即ち、まだ注目画素とされない画素が、順次注目画素とされて、ステップＳ３３０２乃至Ｓ３３０４の処理が繰り返される。
【１１６２】
そして、全画素の処理が終了すると（ステップＳ３３０５において、全画素の処理が終了されたと判定すると）、出力画素値演算部３３０４は、ステップＳ３３０６において、画像を出力する。その後、画像の生成の処理は終了となる。
【１１６３】
このように、上述した式（１３５）において、その積分範囲は任意に設定可能であるので、３次元再積分手法においては、この積分範囲を適宜変えることで、元の画素（センサ２（図８９）からの入力画像の画素）に対して任意の倍率の解像度の画素を劣化することなく創造することが可能になる。
【１１６４】
即ち、３次元再積分手法においては、時間方向の積分範囲を適宜変えることで、時間解像度の創造が可能になる。また、空間方向の積分範囲を適宜変えることで、空間解像度の創造が可能になる。さらに、時間方向と空間方向の積分範囲のそれぞれを適宜変えることで、時間解像度と空間解像度の両方の創造が可能になる。
【１１６５】
具体的には、３次元再積分手法においては、２次元や１次元に落とすときの近似がないので精度の高い処理が可能になる。また、斜め方向の動きも２次元に縮退することなく処理することが可能になる。さらに、２次元に縮退していないので各次元の加工が可能になる。例えば、２次元再積分手法において、空間方向（Ｘ方向とＹ方向）に縮退している場合には時間方向であるｔ方向の加工ができなくなってしまう。これに対して、３次元再積分手法においては、時空間方向のいずれの加工も可能になる。
【１１６６】
なお、上述したように、時間解像度と空間解像度のうちのいずれか一方の創造は、１次元再積分手法でも可能であるが、両方の解像度の創造は、１次元再積分手法では原理上不可能であり、２次元以上の再積分を行うことではじめて可能になる。即ち、上述した２次元再積分手法と３次元再積分手法ではじめて、両方の解像度の創造が可能になる。
【１１６７】
また、３次元再積分手法は、１次元や２次元ではなく３次元の積分効果を考慮しているので、より実世界１（図８９）の光信号に近い画像を生成することも可能になる。
【１１６８】
次に、図３の信号処理装置４においては、データ定常性検出部１０１においてデータの定常性が検出され、実世界推定部１０２において、その定常性に基づき、実世界１の信号の波形の推定、即ち、例えば、Ｘ断面波形Ｆ（ｘ）を近似する近似関数が求められる。
【１１６９】
このように、信号処理装置４では、定常性に基づいて、実世界１の信号の波形の推定が行われるため、データ定常性検出部１０１で検出される定常性が誤っていたり、あるいは、その検出精度が悪い場合には、実世界１の信号の波形の推定精度も悪くなる。
【１１７０】
また、信号処理装置４では、ここでは、例えば、画像である、実世界１の信号が有する定常性に基づいて信号処理を行うため、実世界１の信号のうちの定常性が存在する部分に対しては、他の信号処理装置の信号処理に比べて、精度のよい信号処理を実行することができ、その結果、より実世界１の信号に対応する画像に近い画像を出力することが可能になる。
【１１７１】
しかしながら、信号処理装置４は、定常性に基づいて信号処理を実行する以上、実世界１の信号のうちの明確な定常性が存在しない部分に対しては、定常性が存在する部分に対する処理と同等の精度で、信号処理を実行することができず、その結果、実世界１の信号に対応する画像に対して誤差を含む画像を出力することになる。
【１１７２】
従って、信号処理装置４において実世界１の信号に対応する画像より近い画像を得るためには、信号処理装置４による信号処理の対象とする処理領域や、信号処理装置４で用いる定常性の精度などが問題となる。
【１１７３】
そこで、図１１１は、図１の信号処理装置４の他の一実施の形態の構成例を示している。
【１１７４】
図１１１では、信号処理装置４は、処理領域設定部10001、定常性設定部10002、実世界推定部10003、画像生成部10004、画像表示部10005、およびユーザＩ／Ｆ(Interface)10006から構成されている。
【１１７５】
図１１１に構成を示す信号処理装置４には、データ３の一例である画像データ（入力画像）が、センサ２（図１）から入力され、その入力画像は、処理領域設定部10001、定常性設定部10002、実世界推定部10003、画像生成部10004、および画像表示部10005に供給される。
【１１７６】
処理領域設定部10001は、入力画像について、処理領域を設定し、その処理領域を特定する処理領域情報を、定常性設定部10002、実世界推定部10003、および画像生成部10004に供給する。
【１１７７】
定常性設定部10002は、処理領域設定部10001から供給される処理領域情報から、入力画像における処理領域を認識し、その処理領域の画像データにおいて欠落した実世界１の信号の定常性を設定し、その定常性を表す定常性情報を、実世界推定部10003および画像生成部10004に供給する。
【１１７８】
実世界推定部10003は、モデル生成部10011、方程式生成部10012、および実世界波形推定部10013から構成され、処理領域内の画像データから、対応する実世界１の信号の定常性に応じて、その実世界１の信号を推定する。
【１１７９】
即ち、モデル生成部10011は、処理領域設定部10001から供給される処理領域情報から、入力画像における処理領域を認識し、その処理領域を構成する画素と、その処理領域の画像データに対応する実世界１の信号の定常性に応じて、処理領域内の各画素の画素値と実世界１の信号との関係をモデル化したモデルとしての関数を生成し、方程式生成部10012に供給する。
【１１８０】
方程式生成部10012は、処理領域設定部10001から供給される処理領域情報から、入力画像における処理領域を認識する。さらに、方程式生成部10012は、その処理領域を構成する各画素の画素値を、モデル生成部10011から供給されるモデルとしての関数に代入し、これにより、方程式を生成して、実世界波形推定部10013に供給する。
【１１８１】
実世界波形推定部10013は、方程式生成部10012から供給される方程式を演算することにより、実世界１の信号の波形を推定する。即ち、実世界波形推定部10013は、方程式生成部10012から供給される方程式を解くことにより、実世界１の信号を近似する近似関数を求め、その近似関数を、実世界１の信号の波形の推定結果として、画像生成部10004に供給する。ここで、実世界１の信号を近似する近似関数には、引数の値にかかわらず、関数値が一定の関数も含まれる。
【１１８２】
画像生成部10004は、実世界推定部10003で推定された実世界１の信号の波形を表す近似関数と、定常性設定部10002から供給される定常性情報とに基づいて、実世界１の信号により近似した信号を生成する。即ち、画像生成部10004は、処理領域設定部10001から供給される処理領域情報から、入力画像における処理領域を認識し、その処理領域について、実世界推定部10003（の実世界波形推定部10013）から供給される近似関数と、定常性設定部10002から供給される定常性情報とに基づき、実世界１の信号に対応する画像により近似した画像データを生成する。
【１１８３】
さらに、画像生成部10004は、入力画像と、近似関数に基づいて生成した画像データ（以下、適宜、近似画像ともいう）とを合成し、入力画像の処理領域の部分を、近似画像に置き換えた画像を生成し、その画像を、出力画像として画像表示部10005に供給する。
【１１８４】
画像表示部10005は、CRT(Cathode Ray Tube)やLCD(Liquid Crystal Display)で構成され、入力画像や、画像生成部10004から供給される出力画像を表示する。
【１１８５】
なお、画像表示部10005は、１または複数のCRTやLCDで構成することが可能である。画像表示部10005を１つのCRTやLCDで構成する場合には、その１つのCRTやLCDの画面を複数の画面に分割し、ある画面に入力画像を表示するとともに、他の画面に出力画像を表示するようにすることができる。さらに、画像表示部10005を複数のCRTやLCDで構成する場合には、ある１つのCRTやLCDに入力画像を表示するとともに、他のCRTやLCDに出力画像を表示するようにすることができる。
【１１８６】
また、画像表示部10005は、ユーザＩ／Ｆ10006の出力に応じて、各種の表示を行う。即ち、画像表示部10005は、例えば、カーソルを表示し、ユーザがカーソルを移動するようにユーザＩ／Ｆ10006を操作した場合、その操作に応じて、カーソルを移動させる。また、画像表示部10005は、例えば、ユーザが所定の範囲を選択するようにユーザＩ／Ｆ10006を操作した場合、その操作に応じて、画面上の選択された範囲を囲む枠を表示する。
【１１８７】
ユーザＩ／Ｆ10006は、ユーザによって操作され、そのユーザの操作に応じて、例えば、処理領域、定常性、または現実世界の信号のうちの少なくとも１つに関連する情報を、処理領域設定部10001、定常性設定部10002、または実世界推定部10003に供給する。
【１１８８】
即ち、ユーザは、画像表示部10005に表示された入力画像や出力画像を見て、その入力画像や出力画像に対する入力を与えるように、ユーザＩ／Ｆ10006を操作する。ユーザＩ／Ｆ10006は、ユーザの操作に応じて、処理領域、定常性、または現実世界の信号に関連する情報を、処理領域設定部10001、定常性設定部10002、または実世界推定部10003の処理を補助する補助情報として、処理領域設定部10001、定常性設定部10002、または実世界推定部10003に供給する。
【１１８９】
処理領域設定部10001、定常性設定部10002、または実世界推定部10003は、ユーザＩ／Ｆ10006から補助情報が供給された場合、その補助情報に基づき、処理領域の設定、定常性の設定、または実世界１の信号の推定を、それぞれ行う。
【１１９０】
但し、処理領域設定部10001、定常性設定部10002、または実世界推定部10003では、補助情報を用いずに、即ち、ユーザによって、ユーザＩ／Ｆ10006が操作されなくても、処理領域の設定、定常性の設定、または実世界１の信号の推定を、それぞれ行うことが可能である。
【１１９１】
具体的には、処理領域設定部10001では、図３０乃至図４８で説明したように、図３のデータ定常性検出部１０１における場合と同様にして、入力画像から、定常領域を検出し、例えば、その定常領域を囲む矩形（長方形）の領域を、処理領域として設定することができる。
【１１９２】
また、定常性設定部10002では、図４９乃至図５７で説明したように、図３のデータ定常性検出部１０１における場合と同様にして、入力画像から、データの定常性を検出し、そのデータの定常性に基づき、対応する実世界１の信号の定常性を設定すること、即ち、例えば、データの定常性を、そのまま実世界１の信号の定常性として設定することができる。
【１１９３】
さらに、実世界推定部10003では、図５８乃至図８８で説明したように、図３の実世界推定部１０２における場合と同様にして、処理領域設定部10001で設定された処理領域の画像データから、定常性設定部10002で設定された定常性に応じて、実世界１の信号を推定することができる。なお、図３では、実世界推定部１０２において、実世界１の信号の推定に、データの定常性を用いたが、実世界１の信号の推定には、データの定常性に代えて、対応する実世界１の信号の定常性を用いることができる。
【１１９４】
次に、図１１２のフローチャートを参照して、図１１１の信号処理装置４の処理について説明する。
【１１９５】
まず最初に、ステップS10001において、信号処理装置４は、前処理を行い、ステップＳ10002に進む。即ち、信号処理装置４は、センサ２（図１）からデータ３として供給される、例えば１フレームまたは１フィールドの入力画像を、処理領域設定部10001、定常性設定部10002、実世界推定部10003、画像生成部10004、および画像表示部10005に供給する。さらに、信号処理部４は、画像表示部10005に、入力画像を表示させる。
【１１９６】
ステップS10002では、ユーザＩ／Ｆ10006は、ユーザがユーザＩ／Ｆ10006を操作することにより、何らかのユーザ入力があったかどうかを判定する。ステップS10002において、ユーザ入力がなかったと判定された場合、即ち、ユーザが何らの操作も行わなかった場合、ステップS10003乃至S10005をスキップして、ステップＳ10006に進む。
【１１９７】
また、ステップS10002において、ユーザ入力があったと判定された場合、即ち、ユーザが、画像表示部10005に表示された入力画像を見て、ユーザＩ／Ｆ10006を操作し、これにより、何らかの指示または情報を表すユーザ入力があった場合、ステップＳ10003に進み、ユーザＩ／Ｆ10006は、そのユーザ入力が、信号処理装置４の処理の終了を指示する終了指示であるかどうかを判定する。
【１１９８】
ステップS10003において、ユーザ入力が終了指示であると判定された場合、信号処理装置４は処理を終了する。
【１１９９】
また、ステップS10003において、ユーザ入力が終了指示でないと判定された場合、ステップS10004に進み、ユーザＩ／Ｆ10006は、ユーザ入力が補助情報であるかどうかを判定する。ステップS10004において、ユーザ入力が補助情報でないと判定された場合、ステップS10005をスキップして、ステップS10006に進む。
【１２００】
また、ステップS10004において、ユーザ入力が補助情報であると判定された場合、ステップS10005に進み、ユーザＩ／Ｆ10006は、その補助情報を、処理領域設定部10001、定常性設定部10002、または実世界推定部10006に供給し、ステップＳ10006に進む。
【１２０１】
ステップS10006では、処理領域設定部10001は、入力画像について、処理領域を設定し、その処理領域を特定する処理領域情報を、定常性設定部10002、実世界推定部10003、および画像生成部10004に供給し、ステップS10007に進む。ここで、処理領域設定部10001は、直前に行われたステップS10005においてユーザＩ／Ｆ10006から補助情報が供給された場合は、その補助情報を用いて、処理領域の設定を行う。
【１２０２】
ステップS10007では、定常性設定部10002は、処理領域設定部10001から供給された処理領域情報から、入力画像における処理領域を認識する。さらに、定常性設定部10002は、その処理領域の画像データにおいて欠落した実世界１の信号の定常性を設定し、その定常性を表す定常性情報を、実世界推定部10003に供給して、ステップＳ10008に進む。ここで、定常性設定部10002は、直前に行われたステップS10005においてユーザＩ／Ｆ10006から補助情報が供給された場合は、その補助情報を用いて、定常性の設定を行う。
【１２０３】
ステップS10008では、実世界推定部10003は、入力画像における処理領域内の画像データについて、対応する実世界１の信号の定常性に応じて、その実世界１の信号を推定する。
【１２０４】
即ち、実世界推定部10003では、モデル生成部10011が、処理領域設定部10001から供給される処理領域情報から、入力画像における処理領域を認識するとともに、定常性設定部10002から供給される定常性情報から、処理領域の画像データに対応する実世界１の信号の定常性を認識する。さらに、モデル生成部10011は、入力画像における処理領域を構成する画素と、その処理領域の画像データに対応する実世界１の信号の定常性に応じて、処理領域内の各画素の画素値と実世界１の信号との関係をモデル化したモデルとしての関数を生成し、方程式生成部10012に供給する。
【１２０５】
方程式生成部10012は、処理領域設定部10001から供給される処理領域情報から、入力画像における処理領域を認識し、その処理領域を構成する入力画像の各画素の画素値を、モデル生成部10011から供給されるモデルとしての関数に代入し、これにより、実世界１の信号を近似する近似関数を求める方程式を生成して、実世界波形推定部10013に供給する。
【１２０６】
実世界波形推定部10013は、方程式生成部10012から供給される方程式を演算することにより、実世界１の信号の波形を推定する。即ち、実世界波形推定部10013は、方程式生成部10012から供給される方程式を解くことにより、実世界１の信号をモデル化したモデルとしての近似関数を求め、その近似関数を、実世界１の信号の波形の推定結果として、画像生成部10004に供給する。
【１２０７】
なお、実世界推定部10003においては、モデル生成部10011および方程式生成部10012は、直前に行われたステップS10005においてユーザＩ／Ｆ10006から補助情報が供給された場合は、その補助情報を用いて、処理を行う。
【１２０８】
ステップS10008の処理後は、ステップS10009に進み、画像生成部10004は、実世界推定部10003（の実世界波形推定部10013）から供給された、実世界１の信号の波形を近似する近似関数に基づいて、実世界１の信号により近似した信号を生成する。即ち、画像生成部10004は、処理領域設定部10001から供給される処理領域情報から、入力画像における処理領域を認識し、その処理領域について、実世界推定部10003から供給された近似関数に基づき、実世界１の信号に対応する画像により近似した画像データである近似画像を生成する。さらに、画像生成部10004は、入力画像の処理領域の部分を近似画像に置き換えた画像を、出力画像として生成し、画像表示部10005に供給して、ステップS10009からS10010に進む。
【１２０９】
ステップS10010では、画像表示部10005は、画像生成部10004から供給された出力画像を、ステップS10001で表示された入力画像に代えて、またはその入力画像とともに表示し、ステップS10011に進む。
【１２１０】
ステップS10011では、ユーザＩ／Ｆ10006は、ステップS10002における場合と同様に、ユーザがユーザＩ／Ｆ10006を操作することにより、何らかのユーザ入力があったかどうかを判定し、ユーザ入力がなかったと判定した場合、即ち、ユーザが何らの操作も行わなかった場合、ステップS10011に戻り、何らかのユーザ入力があるまで待つ。
【１２１１】
また、ステップS10011において、ユーザ入力があったと判定された場合、即ち、ユーザが、画像表示部10005に表示された入力画像や出力画像を見て、ユーザＩ／Ｆ10006を操作し、これにより、何らかの指示または情報を表すユーザ入力があった場合、ステップＳ10012に進み、ユーザＩ／Ｆ10006は、そのユーザ入力が、信号処理装置４の処理の終了を指示する終了指示であるかどうかを判定する。
【１２１２】
ステップS10012において、ユーザ入力が終了指示であると判定された場合、信号処理装置４は処理を終了する。
【１２１３】
また、ステップS10012において、ユーザ入力が終了指示でないと判定された場合、ステップS10013に進み、ユーザＩ／Ｆ10006は、ユーザ入力が補助情報であるかどうかを判定する。ステップS10013において、ユーザ入力が補助情報でないと判定された場合、ステップS10011に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【１２１４】
また、ステップS10013において、ユーザ入力が補助情報であると判定された場合、ステップS10005に戻り、上述したように、ユーザＩ／Ｆ10006は、その補助情報を、処理領域設定部10001、定常性設定部10002、または実世界推定部10006に供給する。そして、ステップS10005からＳ10006に進み、以下、同様の処理が繰り返される。
【１２１５】
以上のように、図１１１の信号処理装置４によれば、ユーザの操作に応じて、処理領域設定部10001、定常性設定部10002、または実世界推定部10003の処理を補助する補助情報を、ユーザＩ／Ｆ10006から処理領域設定部10001、定常性設定部10002、または実世界推定部10003に供給し、処理領域設定部10001、定常性設定部10002、または実世界推定部10003において、ユーザＩ／Ｆ10006からの補助情報に基づき、処理領域の設定、定常性の設定、または実世界１の信号の推定を行うので、処理領域設定部10001、定常性設定部10002、または実世界推定部10003の処理精度を向上させ、例えば、ユーザの好みにあった、高画質の出力画像を得ることが可能となる。
【１２１６】
次に、図１１１に示した信号処理装置４の各種の応用例について説明する。
【１２１７】
図１１３は、図１１１に示した信号処理装置４の応用例の一実施の形態の構成例を示している。
【１２１８】
図１１３において、処理領域設定部11011、定常性設定部11012、実世界推定部11013、画像生成部11014、画像表示部11015、ユーザＩ／Ｆ11016は、図１１１の処理領域設定部10001、定常性設定部10002、実世界推定部10003、画像生成部10004、画像表示部10005、ユーザＩ／Ｆ10006にそれぞれ対応しており、基本的には、処理領域設定部10001、定常性設定部10002、実世界推定部10003、画像生成部10004、画像表示部10005、ユーザＩ／Ｆ10006それぞれと同様の処理を行う。さらに、図１１３において、実世界推定部11013は、モデル生成部11021、方程式生成部11022、実世界波形推定部11023で構成されている。モデル生成部11021、方程式生成部11022、実世界波形推定部11023は、図１１１のモデル生成部10011、方程式生成部10012、実世界波形推定部10013にそれぞれ対応しており、基本的には、モデル生成部10011、方程式生成部10012、実世界波形推定部10013それぞれと同様の処理を行う。
【１２１９】
ここで、図１１３の信号処理装置４に入力される画像（入力画像）は、例えば、１フレームまたは１フィールドの画像である。なお、ここでは、入力画像に画像の水平方向（横方向）にシャッタ時間（露光時間）あたりｖ画素の一定速度で移動している所定の形状を有する物体（動オブジェクト）が表示されているものとする。また、動オブジェクト（前景）と動オブジェクト以外の部分（背景）の境界（エッジ）は、入力画像の所定の軸（向き）に対して、一定の角度θを有しているものとする。
【１２２０】
即ち、入力画像は、物体が水平方向にｖ画素の動き量で動いているために、センサ２の時空間方向の積分効果（詳細は後述する）によって、その動オブジェクト（前景）の光信号と、その動オブジェクト以外の部分（背景）の光信号とが混合（時空間混合）し、これにより、動オブジェクトの境界部分などにおいて、いわゆる、ボケた画像となっている。図１１３の信号処理装置４では、このような時空間混合によって生じた動きボケを入力画像から除去した画像、つまり、動きボケのない、高画質の出力画像が生成される。
【１２２１】
次に、図１１４のフローチャートを参照して、図１１３の信号処理装置４の処理について説明する。
【１２２２】
最初に、ステップS11001において、信号処理装置４は、前処理を行い、ステップS11002に進む。即ち、信号処理装置４は、センサ２（図１）からデータ３として供給される、例えば１フレームまたは１フィールドの入力画像を、処理領域設定部11011、定常性設定部11012、実世界推定部11013、画像生成部11014、および画像表示部11015に供給する。さらに、信号処理装置４は、画像表示部11015に、入力画像を表示させる。
【１２２３】
ステップS11002では、処理領域設定部11011は、入力画像について、処理領域を設定し、その処理領域を特定する処理領域情報を、定常性設定部11012、実世界推定部11013、並びに画像生成部11014に供給し、ステップS11003に進む。
【１２２４】
具体的には、処理領域設定部11011では、図３のデータ定常性検出部１０１における場合と同様にして、入力画像から、定常領域を検出し、例えば、その定常領域を囲む矩形（長方形）の領域を、処理領域として設定することができる。
【１２２５】
ステップS11003では、定常性設定部11012は、処理領域設定部11011から供給された処理領域情報から、入力画像における処理領域を認識する。また、定常性設定部11012の動きベクトル設定部11032（図１１５）は、シャッタ時間（露光時間）あたりｖ画素の一定速度で水平方向に移動していることを表す動き量ｖを定常性情報として設定し、実世界推定部11013のモデル生成部11012に供給して、ステップS11004に進む。なお、ここでは、動きベクトル設定部11032は、入力画像において、動オブジェクトが水平方向に移動していることを前提として、その動きの大きさだけを表す動き量を定常性情報として設定するようにしたが、その他、動オブジェクトの動きの大きさと方向を表す動きベクトルを、定常性情報として設定することも可能である。
【１２２６】
ステップS11004では、定常性設定部11012の空間方向定常性設定部11031（図１１５）は、その処理領域の画像データにおいて、動オブジェクト（前景）と動オブジェクト以外の部分（背景）の境界が、入力画像の所定の軸（向き）となす角度θを設定し、その角度θを定常性情報として、実世界推定部11013のモデル生成部11012に供給して、ステップS11005に進む。
【１２２７】
ステップS11005では、実世界推定部11013は、実世界推定処理を行う。即ち、実世界推定部11013は、処理領域設定部11011から供給された処理領域情報から、入力画像における処理領域を認識する。また、モデル生成部11021は、入力画像の処理領域内の１つの画素に対して、ステップS11003において動きベクトル設定部11032から供給された動き量ｖと、ステップS11004において空間方向定常性設定部11031から供給された角度θとに基づいて、入力画像の画素値と、実世界１の信号との関係をモデル化したモデル（関係モデル）としての方程式（以下、モデル方程式とも称する）を生成する。さらに、モデル生成部11021は、そのモデル方程式を、処理領域内の所定の複数画素について生成し、即ち、複数のモデル方程式を生成し、生成した複数のモデル方程式を方程式生成部11022に供給する。
【１２２８】
方程式生成部11022は、モデル生成部11021から供給される複数のモデル方程式から、実世界１の信号をモデル化したモデル（以下、近似モデルとも称する）としての近似関数を求める方程式を生成し、その方程式に入力画像の各画素の画素値を代入して、実世界波形推定部11023に供給する。
【１２２９】
実世界波形推定部11023は、方程式生成部11022から供給される方程式を演算することにより、実世界１の信号の波形を推定、即ち、実世界１の信号をモデル化したモデルとしての近似関数を求め、その近似関数を、実世界１の信号の波形の推定結果として、画像生成部11014に供給する。
【１２３０】
なお、ステップS11005の実世界推定処理の詳細については、図１３６を参照して後述する。
【１２３１】
ステップS11005の処理後は、ステップS11006に進み、画像生成部11014は、実世界波形推定部11023から供給された近似関数から、実世界１の信号により近似した信号、即ち、動きボケがない画像を生成し、処理領域設定部11011から供給された処理領域情報に基づいて、入力画像の処理領域の部分を、生成した動きボケがない画像に置き換えて、出力画像として生成し、画像表示部11015に供給して、ステップS11007に進む。
【１２３２】
ステップS11007では、画像表示部11015は、画像生成部11014から供給された出力画像を、ステップS11001で表示された入力画像に代えて、またはその入力画像とともに表示して、処理を終了する。
【１２３３】
以上の処理では、処理領域設定部11011、定常性設定部11012、およびモデル生成部11021それぞれが、処理領域や、定常性情報としての動き量ｖおよび角度θ、および処理領域内の所定の複数画素（後述する注目領域）を検出し、設定することとしたが、ユーザがユーザＩ／Ｆ11016を操作することにより、指定（設定）することもできる。
【１２３４】
例えば、ユーザは、ユーザＩ／Ｆ11016を操作することにより、画像表示部11015に表示された画像に対して、処理領域とする領域を指示することができるようにして、ユーザＩ／Ｆ11016は、ユーザが処理領域を指示する操作を行うと、その操作によって指定された領域としての処理領域を表す処理領域指示情報を処理領域設定部11011に供給する。
【１２３５】
また、例えば、ユーザＩ／Ｆ11016は、動き量ｖと角度θ、および注目領域についても同様に、ユーザの操作によって指定された、動き量ｖまたは角度θを表す定常性指示情報を定常性設定部11012に、注目領域を表す注目領域情報を実世界推定部11013に、それぞれ供給する。
【１２３６】
このとき、処理領域設定部11011は、処理領域設定部11011自身が検出する処理領域に代えて、ユーザＩ／Ｆ11016から供給される処理領域指示情報を、処理領域情報として実世界推定部11013および画像生成部11014に供給する。また、定常性設定部11012は、定常性設定部11012自身が検出する定常性情報に代えて、ユーザＩ／Ｆ11016から供給される定常性指示情報を、定常性情報として実世界推定部11013に供給する。さらに、モデル生成部11021は、ユーザＩ／Ｆ11016から供給される注目領域情報に基づいて注目領域を設定する。
【１２３７】
図１１５は、図１１３の定常性設定部11012の内部の構成例を示している。
【１２３８】
定常性設定部11012は、空間方向定常性設定部11031と動きベクトル設定部11032で構成されている。定常性設定部11012に入力される入力画像は、センサ２（図１）が、例えば、CCDである場合、時間積分効果と空間積分効果を有する複数の画素（CCD）に実世界１の光信号が射影され、実世界１の光信号の定常性の一部が欠落した画像データとなる。
【１２３９】
定常性設定部11012は、処理領域設定部11011から供給された処理領域情報から、入力画像における処理領域を認識する。処理領域として矩形の形状の領域を採用する場合には、処理領域情報は、例えば、入力画像の所定の位置（画素）を原点とする絶対座標系に対する、矩形の処理領域の対角の座標値や、処理領域の中心座標と処理領域の幅（水平方向）と高さ（垂直方向）などで表すことができる。
【１２４０】
空間方向定常性設定部11031は、入力画像に撮像された動オブジェクトの、実世界1の光信号の定常性に対応する方向を設定する。即ち、空間方向定常性設定部11031は、この例では、動オブジェクト（前景）と動オブジェクト以外の部分（背景）の境界が、入力画像の所定の軸（向き）となす角度θを検出し、その角度θを定常性情報として、実世界推定部11013のモデル生成部11012に供給する。
【１２４１】
動きベクトル設定部11032は、処理領域設定部11011から供給される処理領域情報から認識される入力画像の処理領域内に表示されている動オブジェクトの、実世界１の光信号の定常性に対応する動きベクトルを検出する。即ち、動きベクトル設定部11032は、動オブジェクトがシャッタ時間（露光時間）あたりｖ画素の一定速度で水平方向に移動していることを表す動き量ｖを定常性情報として設定し、実世界推定部11013のモデル生成部11012に供給する。
【１２４２】
図１１６は、図１１５の動きベクトル設定部11032の詳細な構成例を示している。
【１２４３】
図１１６で構成が示される動きベクトル設定部11032においては、入力画像の中の処理領域における動オブジェクトの動き方向が検出され、動き方向が水平方向になるように入力画像が補正される。そして、動き方向に隣接する画素の画素値の差分値である、入力画像の動オブジェクトの動き方向に一次微分した特徴量が検出される。
【１２４４】
さらに、注目している画素の特徴量と動き方向に所定の距離の対応画素の特徴量との相関が検出され、検出された相関が最大である対応画素と注目画素との距離に応じて動オブジェクトの動き量が検出される。
【１２４５】
すなわち、図１１６で構成が示される動きベクトル設定部11032は、動き方向検出部11201、動き方向修正部11202、特徴量検出部11203、および動き量検出部11204を含む。
【１２４６】
さらに、動き方向検出部11201は、アクティビティ演算部11211およびアクティビティ評価部11212を含む。動き方向修正部11202は、アフィン変換部11213を含む。
【１２４７】
特徴量検出部11203は、差分演算部11214、差分評価部11215、中間画像作成部11216、中間画像作成部11217、フレームメモリ11218、符号反転部11219、およびフレームメモリ11220を含む。
【１２４８】
さらに、動き量検出部11204は、相関検出部11221および相関評価部11222を含む。
【１２４９】
図１１６で構成が示される動きベクトル設定部11032において、入力画像は、動き方向検出部11201および動き方向修正部11202に供給される。さらに、図１１３の処理領域設定部11011が出力する処理領域情報も、動き方向検出部11201および動き方向修正部11202に供給される。
【１２５０】
動き方向検出部11201は、入力画像と処理領域情報を取得して、取得した入力画像から処理領域における動き方向を検出する。
【１２５１】
動いている対象物を撮像したとき、対象物の画像には動きボケが生じる。これは、対象物の画像を撮像するセンサ２としてのカメラまたはビデオカメラのイメージセンサの働きによるものである。
【１２５２】
すなわち、CCD（Charge Coupled Device）またはCMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）センサなどのイメージセンサは、露光時間（シャッタ時間）において、画素毎に入射された光を連続的に電荷に変換し、さらに電荷を１つの画像値に変換する。撮像の対象物が静止しているとき、露光している期間において、対象物の同じ部位の画像（光）が１つの画素値に変換される。このように撮像された画像には、動きボケは含まれていない。
【１２５３】
これに対して、対象物が動いているとき、露光している期間において、１つの画素に入射される対象物の部位の画像が変化し、対象物の異なる部位の画像が１つの画素値に変換されてしまう。逆に言えば、対象物の１つの部位の画像が複数の画素値に射影される。これが動きボケである。
【１２５４】
動きボケは、対象物の動き方向に生じる。
【１２５５】
動きボケが生じている部分（動きボケを含む領域）の動き方向に並んでいる画素の画素値のそれぞれに注目すると、動き方向に並んでいる画素の画素値には、対象物のほぼ同じ範囲の部位の画像が射影されている。従って、動きボケが生じている部分の、動き方向に並んでいる画素の画素値の変化は、より少なくなっていると言える。
【１２５６】
動き方向検出部11201は、このような入力画像の処理領域における画素の画素値の変化、すなわちアクティビティを基に、動き方向を検出する。
【１２５７】
より具体的には、動き方向検出部11201のアクティビティ演算部11211は、予め定めた方向毎に、各方向に並んでいる画素の画素値の変化（アクティビティ）を演算する。例えば、アクティビティ演算部11211は、予め定めた方向毎に、各方向に対応して位置する画素の画素値の差分をアクティビティとして演算する。アクティビティ演算部11211は、演算した画素値の変化を示す情報をアクティビティ評価部11212に供給する。
【１２５８】
アクティビティ評価部11212は、アクティビティ演算部11211から供給された、予め定めた方向毎の画素の画素値の変化の中の、最小の画素値の変化を選択し、選択した画素値の変化に対応する方向を動き方向とする。
【１２５９】
動き方向検出部11201は、このように検出した動き方向を示す動き方向情報を動き方向修正部11202に供給する。
【１２６０】
動き方向修正部11202には、処理領域情報も供給される。動き方向修正部11202は、動き方向検出部11201から供給された動き方向情報を基に、動き方向が画像の水平方向となるように入力画像における処理領域の中の画像データを変換する。
【１２６１】
例えば、動き方向修正部11202のアフィン変換部11213は、動き方向検出部11201から供給された動き方向情報を基に、動き方向情報で示される動き方向が画像の水平方向となるように入力画像における処理領域の中の画像データをアフィン変換する。
【１２６２】
動き方向修正部11202は、動き方向が画像の水平方向となるように変換された入力画像における処理領域の中の画像データを特徴量検出部11203に供給する。
【１２６３】
なお、ここでは、入力画像において、動オブジェクトが水平方向（左から右方向）に移動していることを仮定しているので、動きベクトル設定部11032は、動き方向検出部11201と動き方向修正部11202を設けずに構成することが可能である。
【１２６４】
特徴量検出部11203は、動き方向修正部11202から供給された画像の特徴量を検出する。
【１２６５】
すなわち、特徴量検出部11203の差分演算部11214は、入力画像の処理領域の画素から１つの画素を選択することにより、注目している注目画素とする。そして、特徴量検出部11203の差分演算部11214は、注目画素の画素値から、注目画素の右隣の画素の画素値を引き算することにより差分値を求める。
【１２６６】
差分演算部11214は、入力画像の処理領域の画素を順に注目画素として、差分値を求める。すなわち、差分演算部11214は、入力画像の処理領域の全ての画素に対して、差分値を求める。差分演算部11214は、差分値に対応する注目画素の位置を示す情報（差分値の画面上の位置を示す位置情報）と共に、このように演算された差分値を差分評価部11215に供給する。
【１２６７】
差分評価部11215は、差分値が０以上であるか否かを判定し、０以上である差分値を、差分値の画面上に位置を示す位置情報と共に、中間画像作成部11216に供給し、０未満である差分値を、差分値の画面上の位置を示す位置情報と共に、中間画像作成部11217に供給する。
【１２６８】
中間画像作成部11216は、差分値の画面上に位置を示す位置情報と共に、差分評価部11215から供給された０以上である差分値を基に、差分値からなる中間画像を作成する。すなわち、中間画像作成部11216は、位置情報で示される画面上の位置の画素に、差分評価部11215から差分値が供給された０以上である差分値を設定し、差分評価部11215から差分値が供給されなかった位置の画素に０を設定して、中間画像を作成する。中間画像作成部11216は、このように作成した中間画像（以下、非反転中間画像と称する。）をフレームメモリ11218に供給する。
【１２６９】
中間画像作成部11217は、差分値の画面上に位置を示す位置情報と共に、差分評価部11215から供給された０未満（負の値）である差分値を基に、差分値からなる中間画像を作成する。すなわち、中間画像作成部11217は、位置情報で示される画面上の位置の画素に、差分評価部11215から差分値が供給された０未満である差分値を設定し、差分評価部11215から差分値が供給されなかった位置の画素に０を設定して、中間画像を作成する。中間画像作成部11216は、このように作成した中間画像を符号反転部11219に供給する。
【１２７０】
符号反転部11219は、中間画像作成部11217から供給された中間画像の画素に設定されている、０未満である差分値の符号を反転する。中間画像の画素に設定されている０である値の符号は、反転されない。すなわち、符号反転部11219は、中間画像作成部11217から供給された中間画像の画素に設定されている、０未満である差分値を選択し、選択した０未満である差分値を、差分値と同じ絶対値の０を超える値に変換する。例えば、−１５である差分値は、符号が反転され、１５に変換される。符号反転部11219は、このように符号が反転された中間画像（以下、反転中間画像と称する。）をフレームメモリ11220に供給する。
【１２７１】
フレームメモリ11218は、０以上である差分値と０とからなる非反転中間画像を、特徴量として動き量検出部11204に供給する。フレームメモリ11220は、符号が反転され０を超える値とされた差分値と０とからなる反転中間画像を、特徴量として動き量検出部11204に供給する。
【１２７２】
動き量検出部11204は、特徴量検出部11203から供給された特徴量を基に、動きを検出する。すなわち、動き量検出部11204は、入力画像の処理領域における対象物の画像（動オブジェクト）の画素の中の少なくとも注目画素の特徴と、注目画素に対して動き方向に沿って配される対応画素の特徴との相関を検出し、検出された相関に応じて、入力画像の処理領域における対象物の画像（動オブジェクト）の動き量を検出する。
【１２７３】
動き量検出部11204の相関検出部11221は、特徴量検出部11203のフレームメモリ11218から供給された、特徴量としての、非反転中間画像と、特徴量検出部11203のフレームメモリ11220から供給された、特徴量としての、反転中間画像との相関を検出する。相関検出部11221は、検出された相関を相関評価部11222に供給する。
【１２７４】
より詳細に説明すれば、例えば、動き量検出部11204の相関検出部11221は、特徴量検出部11203のフレームメモリ11218から供給された、０以上である差分値と０とからなる非反転中間画像に対して、特徴量検出部11203のフレームメモリ11220から供給された、符号が反転され０を超える値とされた差分値と０とからなる反転中間画像を、画素を単位として、画面の水平方向に移動させる（ずらす（シフトさせる））。すなわち、相関検出部11221は、反転中間画像を構成する画素の画面上の位置を水平方向に移動させる。
【１２７５】
反転中間画像（の画素）を、画面上の水平方向に移動させることによって、非反転中間画像の画素と、反転中間画像の画素との画面上の位置の関係が変化する。例えば、移動前に、非反転中間画像の注目画素に対応する画面上の位置にある、反転中間画像の対応画素は、移動後において、移動量だけ、非反転中間画像の注目画素に対応する位置から離れることになる。より具体的には、反転中間画像を右に２０画素移動したとき、反転中間画像の対応画素は、非反転中間画像の注目画素に対応する位置から右に２０画素離れる。逆に言えば、移動後に、非反転中間画像の注目画素に対応する画面上の位置にある、反転中間画像の対応画素は、移動前において、注目画素に対応する位置から移動量だけ離れている。
【１２７６】
相関検出部11221は、非反転中間画像と、移動された反転中間画像との、対応する位置の画素の画素値の差分を演算し、差分の絶対値の和を相関値とする。
【１２７７】
例えば、相関検出部11221は、非反転中間画像に対して、反転中間画像を、画面の左方向に７０画素乃至画面の右方向に７０画素の範囲で、１画素ずつ画面の水平方向に移動させ（ずらして）、移動させた位置毎（移動量毎）に、非反転中間画像および移動された反転中間画像について、画面上の同じ位置となる画素の画素値の差分を演算し、差分の絶対値の和を相関値とする。
【１２７８】
例えば、非反転中間画像に対して反転中間画像を、画面の左方向に移動するとき、移動量を負（マイナス）で表す。非反転中間画像に対して反転中間画像を、画面の右方向に移動するとき、移動量を正（プラス）で表す。相関検出部11221は、−７０画素乃至＋７０画素の移動量毎に、非反転中間画像および移動された反転中間画像について、画面上の同じ位置となる画素の画素値の差分を演算し、差分の絶対値の和を相関値とする。
【１２７９】
相関検出部11221は、移動量に対応する相関値を相関評価部11222に供給する。すなわち、相関検出部11221は、移動量と相関値との組を相関評価部11222に供給する。
【１２８０】
相関評価部11222は、相関に応じて、入力画像の処理領域における対象物の画像の動き量を検出する。具体的には、相関評価部11222は、相関検出部11221から供給された相関のうち、最大の（最も強い）相関に対応する移動量を動き量とする。
【１２８１】
例えば、相関評価部11222は、相関検出部11221から供給された相関値である、差分の絶対値の和の内、最小の値を選択し、選択された最小の値に対応する移動量を動き量に設定する。
【１２８２】
相関評価部11222は、検出された動き量を出力する。
【１２８３】
図１１７乃至図１１９は、図１１６の動きベクトル設定部11032による動き検出の原理を説明する図である。
【１２８４】
いま、撮像の対象物である、白い前景オブジェクトが、他の撮像の対象物である、黒い背景オブジェクトの前（手前）に配置され、左側から右側に移動しており、CCDまたはCMOSセンサなどのイメージセンサを有するカメラが、所定の露光時間（シャッタ時間）で、背景オブジェクトと共に、前景オブジェクトを撮像するものとする。
【１２８５】
この場合にカメラが出力する画像の１フレームに注目すると、背景オブジェクトは、黒いので、例えば、カメラは、背景オブジェクトの画像に対して０である画素値を出力する。前景オブジェクトは、白いので、例えば、カメラは、前景オブジェクトの画像に対して２５５である画素値を出力する。なお、ここでは、カメラが、０乃至２⁸−１の範囲の画素値を出力するものであるとする。
【１２８６】
図１１７上側の図は、カメラのシャッタが開いた瞬間（露光を開始した瞬間）における位置に、前景オブジェクトが静止しているとき、カメラが出力する画像の画素値を示す図である。
【１２８７】
図１１７下側の図は、カメラのシャッタが閉じる瞬間（露光を終了する瞬間）における位置に、前景オブジェクトが静止しているとき、カメラが出力する画像の画素値を示す図である。
【１２８８】
図１１７で示されるように、前景オブジェクトの画像の動き量は、カメラのシャッタが開いた瞬間から、カメラのシャッタが閉じる瞬間までに、前景オブジェクトの画像が移動した距離である。
【１２８９】
図１１８は、背景オブジェクトの前を移動する前景オブジェクトをカメラで撮像したときに、カメラから出力される画像の画素値を示す図である。カメラのイメージセンサは、露光時間（シャッタ時間）において、画素毎に対象物の画像（光）を連続的に電荷に変換し、さらに電荷を１つの画像値に変換するので、前景オブジェクト11251の画像は、複数の画素の画素値に射影される。図１１７で示される画像の画素値の最大値に比較して、図１１８で示される画像の画素値の最大値は小さくなる。
【１２９０】
図１１８で示される画素値のスロープの幅は、背景オブジェクトの画像の幅に対応する。
【１２９１】
図１１８で示される画像の個々の画素について、右隣の画素との差分値を計算し、差分値を画素に設定すると、図１１９に示される、差分値からなる画像が得られる。
【１２９２】
すなわち、図１１８で示される画像の画素から１つの画素が選択され、注目している注目画素とされる。そして、注目画素の画素値から、注目画素の右隣の画素の画素値が引き算されることにより差分値が求められる。差分値は、注目画素に対応する位置の画素に設定される。図１１８で示される画像の画素が順に注目画素とされ、図１１９で示される差分値からなる画像が求められる。
【１２９３】
図１１７上側の図で示される、カメラのシャッタが開いた瞬間における、前景オブジェクトの位置に対して１画素左側に、符号が負（マイナス）である差分値が現れ、図１１７下側の図で示される、カメラのシャッタが閉じる瞬間における、前景オブジェクトの位置に対して１画素左側に、符号が正（プラス）である差分値が現れる。
【１２９４】
従って、図１１９で示される、符号が負（マイナス）である差分値の符号を反転した値と、符号が正（プラス）である差分値とのマッチングをとると、例えば、マッチングしたときの、符号が正（プラス）である差分値を基準とした、符号が負（マイナス）である差分値の符号を反転した値の移動量は、動き量と同じである。
【１２９５】
例えば、符号が正（プラス）である差分値を基準として、符号が負（マイナス）である差分値の符号を反転した値が水平方向に移動され、その移動量毎に、負である差分値を反転した値と正である差分値との相関が検出され、最大の（最も強い）相関が検出される。最大の相関が検出されたときの移動量は、動き量と同じである。
【１２９６】
より具体的には、例えば、符号が正（プラス）である差分値を基準として、符号が負（マイナス）である差分値の符号を反転した値が水平方向に移動され、その移動量毎に、負である差分値を反転した値と正である差分値との相関として、画素毎に、反転した値から正の差分値が引き算される。そして、引き算した結果の内の最小の値、すなわち最大の相関が検出される。検出された最大の相関に対応する移動量は、動き量と同じである。
【１２９７】
以上のように、画像の１フレームから、露光時間（シャッタ時間）において、対象物の画像が移動した量である動き量を検出することができる。
【１２９８】
すなわち、特徴量検出部11203の差分演算部11214は、入力画像の処理領域における画素から１つの画素を選択して、注目画素とし、注目画素の画素値から、注目画素の右隣の画素の画素値を引き算することにより、例えば、図１１９で示される差分値を演算する。差分評価部11215は、差分の符号を基に、正の差分値と負の差分値とに分類する。
【１２９９】
中間画像作成部11216は、分類された正の差分値から、その正の差分値からなる非反転中間画像を作成する。中間画像作成部11217は、分類された負の差分値から、その負の差分値からなる中間画像を作成する。符号反転部11219は、負の差分値からなる中間画像の負の画素値の符号を反転することにより、反転中間画像を作成する。
【１３００】
動き量検出部11204は、相関が最も強い非反転中間画像と反転中間画像との移動量を求めて、求められた移動量を動き量とする。
【１３０１】
特徴量検出部11203が、動いている対象物の画像（動オブジェクト）を検出し、動いている対象物の画像の特徴量を検出したとき、動き量検出部11204は、特徴量を基に相関を検出し、検出された相関に応じて、入力画像内の対象物の画像（動オブジェクト）の動き量を検出する。
【１３０２】
また、特徴量検出部11203が、動いている対象物の画像に属する画素から注目している画素である注目画素を選択し、注目画素の特徴量を検出したとき、動き量検出部11204は、注目画素の特徴量と、注目画素に対して動き方向に沿って配される対応画素の特徴量との相関を検出し、検出された相関に応じて、入力画像の処理領域における対象物の画像の動き量を検出する。
【１３０３】
図１２０は、図１１６の動きベクトル設定部11032による動き量の検出の処理を説明するフローチャートである。
【１３０４】
ステップS11201において、動き方向検出部11201および動き方向修正部11202は、入力画像と処理領域情報を取得し、ステップS11202に進む。
【１３０５】
ステップS11202において、動き方向検出部11201１のアクティビティ演算部11211は、ステップS11201の処理により取得された入力画像における処理領域の画素について、アクティビティを演算し、ステップS11203に進む。
【１３０６】
例えば、アクティビティ演算部11211は、入力画像における処理領域の画素のうち、注目している画素である注目画素を選択する。アクティビティ演算部11211は、注目画素の周辺の所定の数の周辺画素を抽出する。例えば、アクティビティ演算部11211は、注目画素を中心とした、縦×横が５×５の画素からなる周辺画素を抽出する。
【１３０７】
そして、アクティビティ演算部11211は、抽出した周辺画素から、予め定めた画像上の方向に対応するアクティビティを検出する。
【１３０８】
以下の説明において、横方向の画素の１列の並びを行と称し、縦方向の画素の１列の並びを列と称する。
【１３０９】
アクティビティ演算部11211は、例えば、５×５の周辺画素について、画面上の上下方向（垂直）に隣接する画素の画素値の差分を算出して、算出された差分の絶対値の総和を差分の数で割り、その結果をアクティビティとすることにより、画面の水平方向を基準として、９０度の角度（画面の垂直方向）に対する、アクティビティを検出する。
【１３１０】
例えば、２０組の、画面上の上下方向に隣接する２つの画素について、画素値の差分が算出され、算出された差分の絶対値の和が２０で割り算され、その結果（商）が、９０度の角度に対するアクティビティに設定される。
【１３１１】
アクティビティ演算部11211は、例えば、５×５の周辺画素について、最も下の行の画素であって、最も左側の画素乃至左から４番目の画素のそれぞれの画素値と、それぞれの画素に対して、４画素上側であって、１画素右側の画素の画素値との差分を算出して、算出された差分の絶対値の総和を差分の数で割り、その結果をアクティビティとすることにより、画面の水平方向を基準として、７６度の角度（tan^-1(4/1)）に対する、アクティビティを検出する。
【１３１２】
そして、例えば、４組の、右上方向であって、上下方向に４画素、および左右方向に１画素離れた位置にある２つの画素について、画素値の差分が算出され、算出された差分の絶対値の和が４で割り算され、その結果（商）が、７６度の角度に対するアクティビティに設定される。
【１３１３】
アクティビティ演算部11211は、同様の処理で、画面の水平方向を基準として、９０度乃至１８０度の範囲の角度に対するアクティビティを検出する。９０度乃至１８０度の範囲の角度に対するアクティビティを検出する場合、左上方向に位置する画素の画素値の差分を基に、アクティビティが算出される。
【１３１４】
このように検出されたアクティビティは、注目画素に対するアクティビティとされる。
【１３１５】
なお、検出されたアクティビティを、周辺画素に対するアクティビティとするようにしてもよい。
【１３１６】
また、周辺画素は、縦×横が５×５の画素からなると説明したが、５×５の画素に限らず、所望の範囲の画素とすることができる。周辺画素の数が多い場合、角度の分解能が向上する。
【１３１７】
アクティビティ演算部11211は、複数の方向に対応するアクティビティを示す情報をアクティビティ評価部11212に供給する。
【１３１８】
図１２０に戻り、ステップS11203において、アクティビティ評価部11212は、ステップS11202の処理において算出された、所定の方向に対応するアクティビティを基に、最小のアクティビティを選択し、選択された方向を動き方向とすることにより、動き方向を求めて、ステップS11204に進む。
【１３１９】
ステップS11204において、動き方向修正部11202は、ステップS11203の処理において求められた動き方向を基に、動き方向が画像の水平方向となるように入力画像の処理領域における画像データを変換し、ステップＳ11205に進む。例えば、ステップS11204において、動き方向修正部11202のアフィン変換部11213は、ステップS11203の処理において求められた動き方向を基に、動き方向が画像の水平方向となるように入力画像の処理領域における画像データをアフィン変換する。より具体的には、例えば、アフィン変換部11213は、画面の水平方向を基準として、動き方向が１８度の角度であるとき、入力画像の処理領域における画像データを時計方向に１８度回動するようにアフィン変換する。
【１３２０】
ステップS11205において、特徴量検出部11203の差分演算部11214は、ステップS11204の処理において、動き方向が画面の水平方向となるように変換された入力画像の処理領域における各画素について、水平方向に隣接する画素との画素値の差分値を演算し、ステップＳ11206に進む。
【１３２１】
例えば、ステップS11205において、差分演算部11214は、入力画像の処理領域における画素から１つの画素を選択することにより、注目している注目画素とする。そして、差分演算部11214は、注目画素の画素値から、注目画素の右隣の画素の画素値を引き算することにより差分値を求める。
【１３２２】
ステップS11206において、特徴量検出部11203の差分評価部11215は、差分値の符号を基に、差分値を振り分け、ステップＳ11207に進む。すなわち、差分評価部11215は、０以上である差分値を中間画像作成部11216に供給し、０未満である差分値を中間画像作成部11217に供給する。この場合において、差分評価部11215は、差分値の画面上に位置を示す位置情報と共に、差分値を中間画像作成部11216または中間画像作成部11217に供給する。
【１３２３】
ステップS11207において、特徴量検出部11203の中間画像作成部11216は、ステップS11206の処理で振り分けられた、０以上である差分値（正の差分値）を基に、正の差分値からなる中間画像を生成し、ステップＳ11208に進む。すなわち、ステップS11207において、中間画像作成部11216は、位置情報で示される画面上の位置の画素に正の差分値を設定し、差分値が供給されなかった位置の画素に０を設定することにより、中間画像を作成する。
【１３２４】
このように、ステップS11207の処理において、非反転中間画像が生成される。
【１３２５】
ステップS11208において、特徴量検出部11203の中間画像作成部11217は、ステップS11206の処理で振り分けられた、０未満である差分値（負の差分値）を基に、負の差分値からなる中間画像を生成し、ステップＳ11209に進む。すなわち、ステップS11208において、中間画像作成部11217は、位置情報で示される画面上の位置の画素に負の差分値を設定し、差分値が供給されなかった位置の画素に０を設定することにより、中間画像を作成する。
【１３２６】
ステップS11209において、特徴量検出部11203の符号反転部11219は、ステップS11208の処理で生成された負の差分値からなる中間画像の負の差分値の符号を反転する。すなわち、ステップS11209において、負の中間画像の画素に設定されている、負の差分値が、同じ絶対値の正の値に変換される。
【１３２７】
このように、ステップS11209において、反転中間画像が生成され、その後、ステップＳ11210に進む。
【１３２８】
ステップS11210において、動き量検出部11204は、相関の検出の処理を実行する。ステップS11210の処理の詳細は、図１２１のフローチャートを参照して、後述する。
【１３２９】
ステップS11211において、相関評価部11222は、ステップS11210の処理で検出された相関のうち、最も強い相関を選択し、ステップS11212に進む。例えば、ステップS11211において、画素値の差分の絶対値の和である相関値のうち、最小の相関値が選択される。
【１３３０】
ステップS11212において、相関評価部11222は、ステップS11211の処理で選択された、最も強い相関に対応する移動量を動き量に設定して、ステップS11213に進む。例えば、ステップS11212において、画素値の差分の絶対値の和である相関値のうち、選択された最小の相関値に対応して、後述するステップS11223の処理により記憶されている、反転中間画像の移動量が動き量に設定される。
【１３３１】
ステップS11213において、動き量検出部11204は、ステップS11210の処理において検出した動き量を出力して、処理は終了する。
【１３３２】
図１２１は、ステップS11210の処理に対応する、相関の検出の処理を説明するフローチャートである。
【１３３３】
ステップS11221において、動き量検出部11204の相関検出部11221は、ステップS11209の処理で生成された、反転中間画像の画素の位置を、画素を単位として水平方向に移動し、ステップＳ11222に進む。
【１３３４】
ステップS11222において、相関検出部11221は、非反転中間画像と、ステップS11221の処理において、画素の位置が移動された反転中間画像との相関を検出し、ステップＳ11223に進む。例えば、ステップS11222において、非反転中間画像の画素の画素値と、画面上で対応する位置の、反転中間画像の画素の画素値との差分が算出され、算出された差分の絶対値の和が相関値として検出される。相関検出部11221は、ステップS11221の処理における反転中間画像の画素の移動量と共に、検出された相関を示す相関情報を相関評価部11222に供給する。
【１３３５】
ステップS11223において、相関評価部11222は、ステップS11221の処理における反転中間画像の画素の移動量と共に、ステップS11222の処理において検出された相関を記憶し、ステップＳ11224に進む。例えば、相関評価部11222は、ステップS11221の処理における反転中間画像の画素の移動量と共に、画素値の差分の絶対値の和である相関値を記憶する。
【１３３６】
ステップS11224において、相関検出部11221は、全ての移動量に対する相関を検出したか否かを判定し、まだ相関を検出していない移動量があると判定された場合、ステップS11221に戻り、次の移動量に対する相関を検出する処理を繰り返す。
【１３３７】
例えば、ステップS11224において、相関検出部11221は、画面の左方向に７０画素乃至画面の右方向に７０画素の範囲で、反転中間画像の画素を移動したときの相関を全て検出したか否かを判定する。
【１３３８】
ステップS11224において、全ての移動量に対する相関を検出したと判定された場合、処理は終了する（リターンする）。
【１３３９】
このように、相関検出部11221は、相関を検出することができる。
【１３４０】
以上のように、図１１６に構成を示す動きベクトル設定部11032は、画像の１つのフレームから、動き量を検出することができる。
【１３４１】
なお、ここでは、処理領域を対象として動きを検出するようにしたが、全画面を処理対象とすることで、例えば、手振れにより発生した全画面の動きを検出することができる。
【１３４２】
また、入力画像に同じ模様の繰り返しパターンが多く含まれていても、処理の対象となる入力画像の処理領域の動き量および動き方向が一定であれば、正確に動き量を検出することができる。
【１３４３】
次に、図１２２を参照して、本発明が適用可能な、実世界1の信号がもつ定常性を表す、動き量ｖと角度θについて説明する。
【１３４４】
図１２２左側は、図１１３の信号処理装置４に入力される入力画像が、センサ２によりデータ３に射影され、定常性の一部が欠落する前の、実世界１の光信号を示している。ここで、図１２２左側の濃淡は、光信号のレベルを表している。即ち、図１２２左側は、センサ２の水平方向をＸ方向とするとともに、センサ２の垂直方向をＹ方向として、そのセンサ２で得られる入力画像に対応する実世界１の光信号を示している。
【１３４５】
図１２２左側において、影を付していない部分は、前景となる動オブジェクトの光信号を表しており、影を付してある部分は、背景の光信号を表している。図１２２左側では、前景となっている動オブジェクトは、背景とは異なる単色で、直線状の縁を有している。そして、その物体（動オブジェクト）の縁（前景と背景との境界）は、ある方向に続いている。即ち、動オブジェクトの縁上の任意の点Ａにおいては、矢印Ｂで示す方向に続いており、図１２２左側では、矢印Ｂは、空間方向Ｙの軸との間で、角度θをなしている。
【１３４６】
図１２２右側は、図１２２左側の実世界１の光信号をＸ方向に射影したＸ断面波形F(x)を示している。Ｘ断面波形F(x)は、ｙが固定の値のときの、ｘの位置と光信号のレベルとの関係を表している。図１２２左側に示す実世界1の光信号のＸ断面波形F(x)を、空間方向Ｙの、どの位置（例えば、図中、ｙ_a，ｙ_b，ｙ_cの位置）で求めても、図１２２のＤで示す波形（ステップ状の波形）が得られる。換言すれば、図１２２左側の実世界１の光信号は、Ｘ−Ｙ平面に垂直な面で切って得られるレベルの断面形状が一定形状になっている。そして、実世界１の光信号は、その一定形状の断面が、Ｘ−Ｙ平面において、空間方向Ｙの軸と角度θの方向に連なった形状になっている。従って、図１２２の実世界１の光信号は、空間方向Ｙの軸から角度θの方向に、ステップ状の波形が続いていっているという定常性を有している。即ち、図１２２の実世界１の光信号は、角度θの定常性の方向を有している。なお、図中の点線で表すf(x)は、実世界１の光信号のＸ断面波形F(X)を近似する、信号処理装置４が推定する（求める）近似関数f(x)である。
【１３４７】
実世界１の光信号（画像）は、上述したように、シャッタ時間あたりｖ画素の一定速度で、図中のｖの矢印で示される方向に（この実施の形態では、水平方向（空間方向Ｘと並行な方向））に移動しているものとする。
【１３４８】
即ち、ここでは、実世界１の信号において、例えば、ＸとＹのいずれにも平行でない方向を表す角度θの方向に縁が続いている動オブジェクトが、定常性の方向（矢印Ｂで示される角度θの方向）と同一方向または垂直な方向以外の方向（例えばＸ方向）に動いているものとする。
【１３４９】
この場合、上述したように、定常性設定部11012の動きベクトル設定部11032と空間方向定常性設定部11031のそれぞれは、図１２２に示す実世界１の光信号の定常性の一部が欠落した入力画像から、実世界1の光信号の定常性に対応する動き量ｖと角度θをそれぞれ設定し、その動き量ｖと角度θを定常性情報としてモデル生成部11021に供給する。
【１３５０】
次に、実世界推定部11013の処理、即ち、入力画像（動きボケが生じている画像）から、実世界1の画像（動きボケがない画像）を推定する処理について説明する。
【１３５１】
センサ２（図１）により射影され、定常性の一部が欠落した入力画像（動きボケが生じている画像）から、実世界1の画像（動きボケがない画像）を推定するためには、実世界１（の光信号）とデータ３（入力画像）との関係を考慮する必要がある。例えば、実世界1が、CCDであるセンサ２により、データ３に射影されるとどうなるかを考慮する必要がある。
【１３５２】
CCDであるセンサ２は、積分特性（積分効果）を有する。すなわち、データ３の１つの単位（例えば、レベル）は、実世界１の光信号をセンサ２の検出素子（例えば、CCD）の検出領域（例えば、受光面）で積分することにより得ることができる。
【１３５３】
図１２３乃至図１２５を参照して、CCDであるセンサ２の積分効果について詳しく説明する。
【１３５４】
図１２３で示されるように、センサ２の平面上には、複数の検出素子（画素）12001が配置されている。
【１３５５】
図１２３の例では、検出素子12001の所定の１辺に平行な方向が、空間方向の１方向であるＸ方向とされており、Ｘ方向に垂直な方向が、空間方向の他方向であるＹ方向とされている。そして、Ｘ−Ｙ平面に垂直な方向が、時間方向であるｔ方向とされている。
【１３５６】
また、図１２３の例では、センサ２の各検出素子12001（センサ２が出力する画像データの画素に対応する）のそれぞれの空間的な形状は、１辺の長さが１の正方形とされている。そして、センサ２のシャッタ時間（露光時間）が１とされている。
【１３５７】
さらに、図１２３の例では、センサ２の所定の１つの検出素子12001の中心が、空間方向（Ｘ方向とＹ方向）の原点（Ｘ方向の位置ｘ＝０、およびＹ方向の位置ｙ＝０）とされており、また、露光時間の中間時刻（露光時間を２等分する時刻）が、時間方向（ｔ方向）の原点（ｔ方向の位置ｔ＝０）とされている。
【１３５８】
この場合、空間方向の原点（ｘ＝０,ｙ＝０）にその中心が存在する検出素子12001は、Ｘ方向に-0.5乃至0.5の範囲、Ｙ方向に-0.5乃至0.5の範囲、およびｔ方向に-0.5乃至0.5の範囲で実世界１の光信号を表す光信号関数F(x,y,t)を積分し、その積分値を画素値Ｐとして出力することになる。
【１３５９】
即ち、空間方向の原点にその中心が存在する検出素子12001から出力される画素値Ｐは、次の式（１３７）で表される。
【１３６０】
【数１３７】

・・・（１３７）
【１３６１】
その他の検出素子12001も同様に、対象とする検出素子12001の中心を空間方向の原点とすることで、式（１３７）で示される画素値Ｐを出力することになる。
【１３６２】
以上のように、センサ２からの入力画像は、センサ２の積分効果により検出素子（画素）12001ごとに一定の画素値とされるデータの集まりである。また、センサ２の積分効果は、実世界１の光信号の空間方向（Ｘ−Ｙ方向）の積分（空間混合）と、時間方向（ｔ方向）の積分（時間混合）とに分けて考えることができる。
【１３６３】
図１２４は、センサ２の空間方向（Ｘ−Ｙ方向）の積分効果（空間混合）について説明する図である。
【１３６４】
図１２４において、Ｘ方向とＹ方向それぞれは、図１２３のＸ方向とＹ方向それぞれと同一方向を表している。
【１３６５】
例えば、図１２２で示した実世界１の信号は、CCDなどのセンサ２上の受光面上のある領域12011に射影され、光電変換されることによりデータ３としてのレベルとされる。
【１３６６】
なお、領域12011は、図１２４においては、センサ２の横４画素と縦３画素の合計１２画素で構成されている。
【１３６７】
領域12011は、動オブジェクトの光信号が射影される、所定の第１の光の強度（値）を有する第１の部分と、動オブジェクト以外の光信号が射影される、所定の第２の光の強度（値）を有する第２の部分とに分けることができる。
【１３６８】
センサ２の領域12011に対して、上述のような光信号が射影された場合、センサ２からは、空間方向の積分効果により、領域12011と同一の画素から構成される画像12012が出力される。
【１３６９】
即ち、センサ２の領域12011では、その各画素において、そこに射影される光信号が積分され、その積分値が、各画素のレベルとして出力される。このため、領域12011の画素に対して、動オブジェクトの光信号と動オブジェクト以外の光信号との両方が射影される場合には、その画素では、その２つの光信号の両方が積分され、１つのレベルとして出力される。その結果、センサ２から得られる画像12012は、動オブジェクトと動オブジェクト以外の光信号が混合した光信号に対応するレベルを有するものとなる。なお、いまの場合、動オブジェクトと動オブジェクト以外の光信号の混合は、センサ２の画素において、空間的に有限の範囲で光信号が積分（空間積分）されることにより生じる。そこで、この空間積分に起因する光信号の混合を、特に、空間混合と呼んでいる。
【１３７０】
空間混合によれば、入力画像において、動オブジェクトの境界部分（エッジ）がなまったもの（ボケたもの）となる。
【１３７１】
図１２５は、センサ２の時間方向（ｔ方向）の積分効果（時間混合）について説明する図である。
【１３７２】
図１２５において、Ｘ方向とＹ方向それぞれは、図１２３のＸ方向とＹ方向それぞれと同一方向を表している。
【１３７３】
例えば、図１２２で示した実世界１の信号は、CCDなどのセンサ２上の受光面上のある領域12021に射影され、光電変換されることによりデータ３としてのレベルとされる。
【１３７４】
なお、領域12021は、図１２５においては、センサ２の横４画素と縦３画素の合計１２画素で構成されている。
【１３７５】
領域12021は、動オブジェクトの光信号が射影される、所定の第１の光の強度（値）を有する第１の部分と、動オブジェクト以外の光信号が射影される、所定の第２の光の強度（値）を有する第２の部分とに分けることができる。但し、図１２５では、時間方向の積分効果のみを考えるために、空間方向の積分効果がないようなエッジの位置とされている。即ち、エッジは、センサ２の１画素に相当する小領域の区分線と同一線上にある。そして、領域12021内の動オブジェクトは、時間ｔの経過とともに、図中、ｖ₁で示す方向（右方向）に移動するものとする。
【１３７６】
センサ２の領域12021に対して、上述のような光信号が射影された場合、センサ２からは、時間方向の積分効果により、領域12021と同一の画素から構成される画像12022が出力される。
【１３７７】
即ち、センサ２の領域12021では、その各画素において、そこに射影される光信号が積分され、その積分値が、各画素のレベルとして出力される。このため、領域12021の画素に対して、動オブジェクトが時間ｔの経過とともに、ｖ₁で示す方向に移動することにより、動オブジェクトの光信号と動オブジェクト以外の光信号との両方が射影される場合には、その画素では、領域12023で示されるような、２つの光信号の両方が積分され、１つのレベルとして出力される。その結果、センサ２から得られる画像12022は、動オブジェクトと動オブジェクト以外の光信号が混合した光信号に対応するレベルを有するものとなる。なお、いまの場合、動オブジェクトと動オブジェクト以外の光信号の混合は、センサ２の画素において、時間的に有限の範囲で光信号が積分（時間積分）されることにより生じる。そこで、この時間積分に起因する光信号の混合を、特に、時間混合と呼んでいる。
【１３７８】
時間混合によれば、入力画像において、上述した空間混合と同様に動オブジェクトの境界部分（エッジ）がなまったものとなり、いわゆる動きボケが生じる。
【１３７９】
実世界推定部11013においては、以上のような、センサ２の積分効果を考慮した、実世界１の画像（動きボケのない画像）とデータ３（動きボケが生じている入力画像）との関係をモデル化したモデル(関係モデル)としての方程式（モデル方程式）が生成される。
【１３８０】
ところで、信号処理装置４による信号処理では、データ３から、実世界１を推定することにより、高解像度のデータを生成する。即ち、実世界１の光信号を近似する近似関数を求め、その近似関数を、仮想的な高解像度のセンサに射影することにより、高解像度のデータを生成する。
【１３８１】
図１１３に示した信号処理装置４では、動オブジェクトの移動方向と同一方向、即ち、ここではＸ方向に、N倍密度の高解像度データを得る。なお、以下では、例えば、N=２として、本実施の形態の説明をする。即ち、信号処理装置４においては、センサ２の画素を水平方向に２分割して得られる、センサ２の画素よりも小さい画素幅の仮想的な画素単位の高解像度の画像を生成する。この場合、仮想的な画素のＸ方向の幅は、０．５である。
【１３８２】
但し、信号処理装置４では、センサ２の画素と同一の大きさの画素単位の画像を生成することも可能である。また、高解像度の画像を生成する場合の仮想的な画素は、センサ２の画素と無関係に設定することが可能である。即ち、仮想的な画素は、センサ２の画素の境界とは無関係に設定することが可能である。
【１３８３】
いま、センサ２の、処理領域に対応する領域に射影される、図１２２に示したような実世界１の光信号のＸ断面波形F(X)を近似する近似関数f(x)として、例えば、図１２６に示される関数を採用する。即ち、近似関数f(x)は、次の式（１３８）で表される。
【１３８４】
【数１３８】

・・・（１３８）
【１３８５】
ここで、近似関数f(x)は、仮想的な画素のＸ方向の幅（上述したように０．５）の範囲においては、引数の値にかかわらず、関数値が一定の関数である。以下において、関数値Ｑ₀乃至Ｑ₆それぞれを近似値Ｑ₀乃至Ｑ₆とも称する。
【１３８６】
図中、空間方向Ｘにおける、ｘ₀乃至ｘ₁、ｘ₁乃至ｘ₂、およびｘ₂乃至ｘ₃それぞれの長さは、図１２３に示したセンサ２の１画素の水平方向の幅である１であり、近似関数f(x)において、関数値が一定の区間（それぞれＱ_iの値の区間（ｉ＝０乃至６））は、入力画像の空間方向Ｘの画素幅の２倍の密度、つまり１／２の長さとなっている。なお、図中の５種類の濃度は、異なる画素値（レベル）であることをわかりやすくするために、付したものでレベルの大きさとは関係ない。
【１３８７】
そして、上述したように、実世界１の光信号は、Ｘ−Ｙ平面に垂直な面で切って得られるレベルの断面形状が一定形状になっているので、X軸のそれぞれのｘの位置において、Y軸とθをなす方向のレベルは一定である。
【１３８８】
図１２７は、図１２２の実世界１の光信号が空間方向Ｘに動き量ｖで移動する様子を模式的に表した図である。なお、図中の５種類の濃度は、実世界1の光信号の移動を１／２画素単位で区別するために付したもので、レベルとは関係ない。図１２７において、図１２２の実世界１の光信号の、空間方向Ｙの軸に対して角度θをなすエッジ部分は、例えば、ｘ＝ｘ₀の位置からｘ＝ｘ₅の位置まで動き量ｖで移動する。ここで、図中に示される、最小の正方格子は、センサ２の１画素の幅を表している。
【１３８９】
図１２８は、図１２７で説明したように実世界１の光信号が移動する場合において、CCDとされるセンサ２の、あるシャッタ時間（露光時間）の最初（開始時）と最後（終了時）の状態を示している。図中、左側がシャッタ時間の開始時の状態で、右側がシャッタ時間の終了時の状態である。なお、シャッタ時間の開始時と終了時は、CCDによる積分の開始時と終了時ともいえる。図１２８では、ｖ＝１．５（画素）となっている。
【１３９０】
図１２８に示されるように、図１２８左側の、時空間積分の開始時では、ｘ＝ｘ₀の位置にあるエッジが、図１２８右側の、時空間積分の終了時には、動き量ｖに等しいｘ＝ｘ₁＋０．５まで移動する。さらに、時空間積分の開始時においてｘ₀乃至ｘ₃＋０．５の間に示される実世界１の光信号を近似する近似関数f(x)の近似値Ｑ₀乃至Ｑ₆は、時空間積分の終了時には、ｘ₁＋０．５乃至ｘ₅の間に移動する。即ち、式（１３８）（図１２６）で示した近似関数が、シャッタ時間の間に動き量ｖだけＸ方向に移動する。
【１３９１】
図中、四角で囲んだ１画素を注目画素とすると、時空間積分の開始時には、図１２８の左側に示すように、注目画素には、近似値Ｑ₃乃至Ｑ₆で近似される実世界１の光信号が射影されている。また、時空間積分の終了時には、図１２８の右側に示すように、注目画素には、近似値Ｑ₀乃至Ｑ₃で近似される実世界１の光信号が射影されている。ここで、図１２８右側と左側の２つの注目画素は同一の画素を示している。注目画素の画素値は、その注目画素の空間的範囲に対して、シャッタ時間の間に射影される実世界１の光信号を近似する近似関数f(x)の積分値で表すことができる。
【１３９２】
図１２８に示した時空間積分の開始時から終了時までの実世界１の光信号を近似する近似関数f(x)の移動を、空間方向ＸおよびＹに時間方向ｔを加えた３次元空間で表すと、図１２９のようになる。即ち、図１２９は、図１２８に示した、あるシャッタ時間の実世界1の光信号を近似する近似関数f(x)の移動を、Ｘ−Ｙ−ｔ空間で示した図である。図１２９左側に示される注目画素は、図１２８に示した注目画素と同一の画素であり、図１２９右側は、図１２９左側の注目画素に、実世界１の光信号を近似する近似関数f(x)が射影される時空間の範囲である角柱部分を拡大したものである。
【１３９３】
注目画素の画素値Ｐは、図１２９に示されるように、注目画素の角柱において近似値Ｑ₀乃至Ｑ₆が蓄積され、混合されることによって得られる。従って、注目画素の画素値Ｐは、次式（１３９）で表すことができる。
【１３９４】
【数１３９】

・・・（１３９）
【１３９５】
ここで、ａ₀乃至ａ₆それぞれは、実世界１の光信号を近似する近似関数f(x)の近似値Ｑ₀乃至Ｑ₆それぞれが、各近似値Ｑ₀乃至Ｑ₆全体のうちの、注目画素の画素値Ｐに影響を与える（注目画素においてシャッタ時間の間に積分される）比率に等価な係数である。また、係数ａ₀乃至ａ₆それぞれは、画素値Ｐのうちの、各近似値Ｑ₀乃至Ｑ₆が占める比率に等価な係数とも言える。
【１３９６】
上述の式（１３９）は、入力画像の画素値と、近似関数f(x)によって近似される実世界１の信号との関係をモデル化したモデル（関係モデル）の方程式（モデル方程式）であるといえる。また、入力画像の画素値Ｐは、上述したように、近似値Ｑ₀乃至Ｑ₆が混合した値であり、以下、適宜、入力画像の画素値Ｐを混合画素値Ｐと称する。なお、入力画像の画素値Ｐは、このように、近似値Ｑ₀乃至Ｑ₆が混合した値であるため、動きボケが生じる。従って、入力画像の画素の画素値Ｐは、動きボケが生じている画素の画素値ということができる。また、これに対して、近似値Ｑ₀乃至Ｑ₆は、動きボケが生じていない画素の画素値ということができる。
【１３９７】
式（１３９）のＰには、入力画像の画素値を代入することができ、この場合、式（１３９）の変数Ｑ₀乃至Ｑ₆が、近似関数の関数値（近似値）として、求めるべき変数となる。しかしながら、上述の式（１３９）のみでは、式の数が１つに対して、未知の変数（近似値）がＱ₀乃至Ｑ₆の７個となり、式の数より未知の変数の数が多いので、近似値Ｑ₀乃至Ｑ₆を求めることは困難である。
【１３９８】
そこで、図１３０に示すように、図１２８において設定した注目画素の周辺の１４個の画素からなる領域（以下、注目領域と称する）を設定し、注目領域のそれぞれの画素について、注目画素の式（１３９）と同様の方法により、モデル方程式を生成する。
【１３９９】
即ち、注目領域の１４個の各混合画素値（入力画像の画素値）をそれぞれＰ₀乃至Ｐ₁₃とすると、式（１４０）に示す１４個のモデル方程式が成立する。
【１４００】
【数１４０】

・・・（１４０）
【１４０１】
式（１４０）は、変数の数が、近似値Ｑ₀乃至Ｑ₆の７個に対して、式の数が１４個となり、係数ａ(ｉ)_jそれぞれが既知の係数とした場合、例えば、それぞれの式で発生する誤差の二乗和が最小になるようにして、即ち、最小自乗法を適用することにより、近似値Ｑ₀乃至Ｑ₆を求めることができる。なお、係数ａ(ｉ)_jそれぞれの算出方法については、後述する。ここで、ｉの括弧は、係数名ａと区別してｉが変数であることを表し、図１３０および式（１４０）では、変数ｉおよびｊは、それぞれｉ＝０乃至１３およびｊ＝０乃至６である。また、以下において、特に断りがない限り、変数ｉは、ｉ＝０乃至１３、および、変数ｊは、ｊ＝０乃至６の整数を表すものとする。
【１４０２】
上述の式（１４０）の１４個のそれぞれの式で発生する誤差をｅ_iとすると、式（１４０）は、式（１４１）のように表すことができる。
【１４０３】
【数１４１】

・・・（１４１）
【１４０４】
式（１４１）を、係数ａ(ｉ)_jをコンポーネントとする行列Ａ、近似値Ｑ₀乃至Ｑ₆をコンポーネントとする列ベクトルｘ，混合画素値Ｐ₀乃至Ｐ₁₃をコンポーネントとする列ベクトルｙ，誤差ｅ_iをコンポーネントとする列ベクトルｅを用いて、式（１４２）に置き換える。
【１４０５】
【数１４２】

・・・（１４２）
【１４０６】
この場合、式（１４１）の誤差ｅ_iの二乗誤差の総和Ｅは、次式で表すことができる。
【１４０７】
【数１４３】

・・・（１４３）
【１４０８】
なお、式（１４３）において、上付きのＴは転置を表す。
【１４０９】
二乗誤差の総和Ｅを最小にする近似値Ｑ_jを求めるためには、式（１４３）の二乗誤差の総和Ｅを、近似値Ｑ_jをコンポーネントとする列ベクトルｘで偏微分した値が０となればよいことから、次式が導かれる。
【１４１０】
【数１４４】

・・・（１４４）
【１４１１】
式（１４４）から、求める列ベクトルｘ（近似値Ｑ_jをコンポーネントとする列ベクトルｘ）は、式（１４５）で表すことができる。
【１４１２】
【数１４５】

・・・（１４５）
【１４１３】
なお、式（１４５）において、上付きのＴは転置を表し、上付きの−１は、逆行列を表す。
【１４１４】
式（１４５）に混合画素値Ｐ_iをコンポーネントとする列ベクトルｙを代入して演算することにより、近似値Ｑ_jを求める（近似関数（によって近似される実世界１の光信号）を推定する）ことができる。
【１４１５】
さて、次に、上述の式（１４２）の行列Ａに相当する、係数ａ(ｉ)_jそれぞれの算出方法について説明する。
【１４１６】
係数ａ(ｉ)_jそれぞれは、上述した図１２９右側に示した、１画素の角柱全体に対する、近似値Ｑ_jの成分が占める体積比として求めることができる。
【１４１７】
従って、この近似値Ｑ_jの（成分が占める）体積を計算することを考える。近似値Ｑ_jの体積の算出方法は、次の３つのケースにより異なってくる。第1のケースは、近似値Ｑ_jの体積が、図１２９右側の角柱で示す、例えば、近似値Ｑ₃のような、角柱の上面、下面（底面）にかからない場合である（以下、第1の場合とも称する）。
【１４１８】
第２のケースは、近似値Ｑ_jの体積が、角柱の上面、または下面（底面）にかかる場合で、かつ、図１３１の画素Ｇに示すように、近似値Ｑ_j（の体積）の境界が、入力画像の移動方向の画素の境界Ｂ_RおよびＢ_Lにかからない場合である（以下、第２の場合とも称する）。
【１４１９】
第３のケースは、近似値Ｑ_jの体積が、角柱の上面、または下面（底面）にかかる場合で、かつ、図１３１の画素Ｈに示すように、近似値Ｑ_j（の体積）の境界が、入力画像の移動方向の画素の境界Ｂ_RおよびＢ_Lにかかる場合である（以下、第３の場合とも称する）。
【１４２０】
以下、第１乃至第３の場合それぞれについて、係数ａ(ｉ)_jの算出方法について順に説明する。
【１４２１】
まず、第1の場合、近似値Ｑ_jの体積は、図１３２に示すように、空間方向ＸとＹそれぞれの１辺の長さが入力画像の画素の幅（＝１）と等しく、高さｈの角柱の体積を求める場合と同じように求めることができる。即ち、第1の場合の係数ａ(ｉ)_jは、次の式（１４６）で表すことができる。
【１４２２】
【数１４６】

・・・（１４６）
【１４２３】
ここで、高さｈは、０．５画素幅の近似値Ｑ_jが移動するにつれて、近似値Ｑ_jの０．５画素幅の右端が注目画素に入射してから、近似値Ｑ_jの０．５画素幅の左端が注目画素に入射するまでの時間に等しい。即ち、高さｈは、近似値Ｑ_jが０．５画素幅を移動する時間と等価である。いま、近似値Ｑ_jの動き量はｖ画素であるから、近似値Ｑ_jが１画素を移動する時間は１／ｖ時間である。従って、近似値Ｑ_jが０．５画素を移動する時間は、さらにその１／２の１／（２ｖ）時間となる。
【１４２４】
図１３３は、第２の場合の近似値Ｑ_jの体積の算出方法を説明する図である。
【１４２５】
第２の場合においては、図１３３左上の画素Ｇに示されるように、注目画素の角柱の上面（または下面）に、３つの近似値Ｇ_a，Ｇ_b，およびＧ_cの体積がかかる。ここで、注目画素の上面には、３つの近似値Ｇ_a，Ｇ_b，Ｇ_cの体積は、それぞれ台形、平行四辺形、台形として、それぞれ現れる。いま、近似値Ｇ_aの台形の上辺の長さをαとし、下辺の長さをβとする。注目画素のＸ方向の幅は１であり、近似値Ｇ_aの台形と隣り合う近似値Ｇ_bの平行四辺形の上辺および下辺の長さは、仮想的な画素のＸ方向の幅である０．５であるから、近似値Ｇ_bの平行四辺形と隣り合う近似値Ｇ_cの台形の上辺の長さは（０．５−α）となり、その下辺の長さは（０．５−β）となる。なお、３つの近似値Ｇ_a，Ｇ_b，Ｇ_cの台形、平行四辺形、台形の境界線と、Ｙ方向がつくる角度は定常性の角度θである。このとき、αとβには、定常性の角度θを用いて式（１４７）が成り立つ。
【１４２６】
【数１４７】

・・・（１４７）
【１４２７】
次に、ベースとなる三角錐を考える。図１３３右側上段に示すように、ベースとなる三角錐Ｇ_e（以下、基準三角錐Ｇ_eと称する）は、底面の三角形の２つの辺のうちの１辺の長さが入力画像のＸ方向の幅と同一である１であり、他方の１辺の長さがシャッタ時間である１の直角三角形、即ち、２つの辺の長さが１の直角二等辺三角形で、高さが方向θで表される１／ｔａｎθ（＝１／（α―β））の三角錐である。この基準三角錐Ｇ_eの体積σは、次の式（１４８）で与えられる。
【１４２８】
【数１４８】

・・・（１４８）
【１４２９】
近似値Ｇ_aの体積は、図１３３に示すように、基準三角錐Ｇ_eとの相似比がα倍の三角錐の体積から、基準三角錐Ｇ_eとの相似比がβ倍の三角錐の体積を引いた差分値となる。従って、近似値Ｇ_aの体積をＳ₀とすると、体積Ｓ₀は、式（１４９）で表すことができる。
【１４３０】
【数１４９】

・・・（１４９）
【１４３１】
次に、近似値Ｇ_bの体積は、図１３３に示すように、基準三角錐Ｇ_eとの相似比が（０．５＋α）倍の三角錐の体積から、基準三角錐Ｇ_eとの相似比が（０．５＋β）倍の三角錐の体積と、近似値Ｇ_aの体積Ｓ₀とを引いた差分値となる。従って、近似値Ｇ_bの体積をＳ₁とすると、体積Ｓ₁は、式（１５０）で表すことができる。
【１４３２】
【数１５０】

・・・（１５０）
【１４３３】
さらに、近似値Ｇ_cの体積は、図１３３に示すように、基準三角錐Ｇ_eとの相似比が（１＋α）倍の三角錐の体積から、基準三角錐Ｇ_eとの相似比が（１＋β）倍の三角錐の体積、近似値Ｇ_bの体積Ｓ₁、および２個の近似値Ｇ_aの体積Ｓ₀を引いた差分値となる。従って、近似値Ｇ_cの体積をＳ₂とすると、体積Ｓ₂は、式（１５１）で表すことができる。
【１４３４】
【数１５１】

・・・（１５１）
【１４３５】
上述の式（１４９），（１５０），（１５１）で表される体積Ｓ₀，Ｓ₁，Ｓ₂は、基準三角錐Ｇ_eを基準とする、いわば相対的な値であるため、シャッタ時間である１の間の動き量が入力画像の画素のＸ方向の幅である１に等しいことを前提としている。つまり、入力画像の画素のＸ方向の幅である１だけ移動するのに、シャッタ時間である１だけ要することを前提としている。一方、本実施の形態では、シャッタ時間である１の間の動き量はｖ画素（入力画像のＸ方向に並ぶｖ画素分）であるから、入力画像の画素のＸ方向の幅である１だけ移動するのに要する時間は、１／ｖである。従って、絶対的な近似値Ｇ_a，Ｇ_b，Ｇ_cの体積Ｓ₀，Ｓ₁，Ｓ₂は、式（１４９），（１５０），（１５１）に示した値の１／ｖになる。以上により、近似値Ｇ_a，Ｇ_b，およびＧ_cに対応する係数ａ_a，ａ_b，およびａ_cは、次式（１５２）となる。
【１４３６】
【数１５２】

・・・（１５２）
【１４３７】
図１３４は、第３の場合の近似値Ｑ_jの体積の算出方法を説明する図である。
【１４３８】
第３の場合においては、図１３４左上の画素Ｈに示されるように、注目画素の角柱の上面（または下面）に、４つの近似値Ｈ_a，Ｈ_b，Ｈ_cおよびＨ_dの体積がかかる。ここで、注目画素の上面には、４つの近似値Ｈ_a，Ｈ_b，Ｈ_c，Ｈ_dの体積は、それぞれ、三角形、五角形、五角形、三角形として、それぞれ現れる。いま、近似値Ｈ_aの三角形の底辺（角柱の上面の上側の辺）の長さをαとし、近似値Ｈ_dの三角形の底辺（角柱の上面の下側の辺）の長さをβとする。注目画素のＸ方向の幅は１であり、近似値Ｈ_aの三角形と隣り合う近似値Ｈ_bの五角形の上辺（角柱の上面の上側の辺の一部と重なる辺）の長さは、仮想的な画素のＸ方向の幅である０．５であるから、近似値Ｈ_bの五角形と隣り合う近似値Ｈ_cの五角形の上辺の長さは、（０．５−α）となる。また、近似値Ｈ_dの三角形と隣り合う近似値Ｈ_cの下辺（角柱の上面の下側の辺の一部と重なる辺）の長さは、仮想的な画素のＸ方向の幅である０．５であるから、近似値Ｈ_cの五角形と隣り合う近似値Ｈ_bの五角形の下辺の長さは、（０．５−β）となる。さらに、近似値Ｈ_aの三角形の高さをγとすると、近似値Ｈ_dの三角形の高さは、注目画素のＹ方向の幅である１からγを減算した（１−γ）となる。なお、４つの近似値Ｈ_a，Ｈ_b，Ｈ_c，Ｈ_dの三角形、五角形、五角形、三角形の境界線と、Ｙ方向とがつくる角度は定常性の角度θである。このとき、α，βおよびγには、定常性の角度θを用いて式（１５３）が成り立つ。
【１４３９】
【数１５３】

・・・（１５３）
【１４４０】
次に、図１３３で示した第２の場合と同様に、ベースとなる三角錐を考える。図１３４右側上段に示すように、ベースとなる三角錐Ｈ_e（以下、基準三角錐Ｈ_eと称する）は、底面の三角形の２つの辺のうちの１辺の長さが入力画像のＸ方向の幅と同一である１であり、他方の１辺の長さがシャッタ時間である１の直角三角形、即ち、２つの辺の長さが１の直角二等辺三角形で、高さが方向θで表される１／ｔａｎθ（＝１／（α―β））の三角錐である。この基準三角錐Ｇ_eの体積σは、次の式（１５４）で与えられる。
【１４４１】
【数１５４】

・・・（１５４）
【１４４２】
近似値Ｈ_aの体積は、図１３４に示すように、基準三角錐Ｈ_eとの相似比がα倍の三角錐の体積と考えることができる。従って、近似値Ｈ_aの体積をＳ₀とすると、体積Ｓ₀は、式（１５５）で表すことができる。
【１４４３】
【数１５５】

・・・（１５５）
【１４４４】
次に、近似値Ｈ_bの体積は、図１３４に示すように、基準三角錐Ｈ_eとの相似比が（０．５＋α）倍の三角錐の体積から、基準三角錐Ｈ_eとの相似比が（０．５−β）倍の三角錐の体積と、近似値Ｈ_aの体積Ｓ₀とを引いた差分値となる。従って、近似値Ｈ_bの体積をＳ₁とすると、体積Ｓ₁は、式（１５６）で表すことができる。
【１４４５】
【数１５６】

・・・（１５６）
【１４４６】
さらに、近似値Ｈ_cの体積は、図１３４に示すように、基準三角錐Ｈ_eとの相似比が（１＋α）倍の三角錐の体積から、基準三角錐Ｈ_eとの相似比が（１−β）倍の三角錐の体積、近似値Ｈ_bの体積Ｓ₁、および２個の近似値Ｈ_aの体積Ｓ₀を引いた差分値となる。従って、近似値Ｈ_cの体積をＳ₂とすると、体積Ｓ₂は、式（１５７）で表すことができる。
【１４４７】
【数１５７】

・・・（１５７）
【１４４８】
また、近似値Ｈ_dの体積は、図１３４に示すように、高さｈ'の（平行四辺形型の）角柱の体積から、基準三角錐Ｈ_eとの相似比がβ倍の三角錐の体積を引いた差分値と考えることができる。ここで、高さｈ'は、上述した第１の場合と同様に、０．５画素幅をもつ近似値Ｈ_dの右端が注目画素に入射してから、近似値Ｈ_dの左端が注目画素に入射するまでの時間に等しい。即ち、高さｈ'は、近似値Ｈ_dが０．５画素幅を移動する時間と等価である。いま、基準三角錐Ｈ_eでは、Ｘ方向の幅１だけ移動するのに、シャッタ時間である１だけ要することを前提としているので、近似値Ｈ_dが０．５画素幅を移動する時間も同様の速度から、１／２シャッタ時間となる。また、ＸおよびＹ方向の幅は１なので、高さｈ'の角柱の体積は、１／２×１×１＝１／２となる。そこで、近似値Ｈ_dの体積をＳ₃とすると、体積Ｓ₃は、式（１５８）で表すことができる。
【１４４９】
【数１５８】

・・・（１５８）
【１４５０】
第２の場合と同様に、上述の式（１５５），（１５６），（１５７），（１５８）で表される体積Ｓ₀，Ｓ₁，Ｓ₂，Ｓ₃は、基準三角錐Ｈ_eを基準とする相対的な値であるから、動き量ｖ画素に対応する絶対的な近似値Ｈ_a，Ｈ_b，Ｈ_c，Ｈ_dの体積Ｓ₀，Ｓ₁，Ｓ₂，Ｓ₃にする。つまり、近似値Ｈ_a，Ｈ_b，Ｈ_c，およびＨ_dに対応する係数ａ_a，ａ_b，ａ_c，およびａ_dは、次式（１５９）となる。
【１４５１】
【数１５９】

・・・（１５９）
【１４５２】
以上のようにして、第１乃至第３のいずれの場合においても、係数ａ(ｉ)_jは、動き量ｖと角度θが既知であれば、求めることができる。従って、図１３０の注目領域の各注目画素について立てたモデル方程式（式（１４０））から得られる正規方程式を演算することにより、実世界１の光信号（動きボケがない画像）の近似関数f(x)の近似値Ｑ_jを求めることができる。
【１４５３】
図１３５は、図１１３の実世界推定部11013の内部の構成例を示している。
【１４５４】
実世界推定部11013は、上述したように、モデル生成部11021、方程式生成部11022、および実世界波形推定部11023で構成されている。実世界推定部11013には、センサ２（図１）から、動きボケ画像としての入力画像と、処理領域設定部11011から処理領域情報が入力される。実世界推定部11013は、処理領域設定部11011から供給された処理領域情報から、入力画像における処理領域を認識する。
【１４５５】
モデル生成部11021には、図１１５で説明したように、定常性設定部11012から定常性情報として、動き量ｖと角度θが供給される。モデル生成部11021は、図１３０で説明したような、処理領域内の所定の注目領域の各画素に対して、上述の式（１４０）で表される、入力画像の画素値と実世界１の信号との関係をモデル化したモデル（関係モデル）の方程式（モデル方程式）を生成し、方程式生成部11022に供給する。なお、上述した例では、注目領域が１４個の画素で構成されるようにして、モデル生成部11021は、１４個のモデル方程式を生成するようにしたが、注目領域を構成する画素の数は、少なくとも変数（近似値Ｑ_j）の数以上であれば良く、１４個に限らない。即ち、注目領域を構成する画素の数が、変数（近似値Ｑ_j）の数と同一である場合、求めるべき変数（近似値Ｑ_j）は、モデル方程式を連立方程式として解くことができる。また、注目領域を構成する画素の数が、変数（近似値Ｑ_j）の数より多い場合、上述したように、例えば、最小自乗法を適用することにより解くことができる。
【１４５６】
方程式生成部11022は、処理領域内の各画素の混合画素値Ｐ_iを、モデル生成部11021から供給されたモデル方程式で構成される式（１４２）の列ベクトルｙに代入して、正規方程式を生成する。なお、この実施の形態においては、近似関数f(x)は、図１２６で説明したように、関数値が一定の、近似値Ｑ_jで構成される関数を採用しているため、式（１４２）は、実世界１の信号をモデル化したモデルとしての近似関数を求める方程式である。
【１４５７】
また、方程式生成部11022は、式（１４２）の行列Ａのコンポーネントである係数ａ(ｉ)_jそれぞれを、上述の第1乃至第3の場合に応じて、それぞれの方法を用いて算出する。
【１４５８】
さらに、方程式生成部11022は、混合画素値Ｐ_iおよび係数ａ(ｉ)_jそれぞれが代入され、係数ａ(ｉ)_jが算出された式（１４２）を、実世界波形推定部11023に供給する。
【１４５９】
実世界波形推定部11023は、方程式生成部11022から供給された式（１４２）から得られる式（１４５）を演算することにより、動きボケが生じていない、実世界1の光信号の近似関数（の近似値Ｑ_j）を求める（推定する）。そして、実世界波形推定部11023は、求めた近似関数を、実世界１の信号の波形の推定結果として、画像生成部11014（図１）に供給する。
【１４６０】
次に、図１３６のフローチャートを参照して、図１３５の実世界推定部11013における、図１１４のステップS11005の実世界推定処理について説明する。
【１４６１】
最初に、ステップS12001において、モデル生成部11021は、入力画像の画素値と、実世界１の信号との関係をモデル化したモデル（関係モデル）の方程式（モデル方程式）を生成し、方程式生成部11022に供給して、ステップS12002に進む。即ち、モデル生成部11021は、入力画像の画素値Ｐ_iと近似値Ｑ_jとの関係をモデル化した式（１４０）を生成し、方程式生成部11022に供給する。
【１４６２】
ステップS12002では、方程式生成部11022は、各画素の混合画素値Ｐ_iを、モデル生成部11021から供給されたモデル方程式で構成される式（１４２）の列ベクトルｙに代入して、正規方程式を生成する。そして、ステップS12003に進む。
【１４６３】
ステップS12003では、方程式生成部11022は、式（１４２）の行列Ａのコンポーネントである係数ａ(ｉ)_jそれぞれを算出して、ステップS12004に進む。
【１４６４】
なお、ステップS12002とS12003の処理は、順序が逆であっても良い。即ち、方程式生成部11022は、最初にステップS12003の、式（１４２）の行列Ａのコンポーネントである係数ａ(ｉ)_jそれぞれを算出する処理を行い、その後、ステップS12002の、各画素の混合画素値Ｐ_iを、式（１４２）の列ベクトルｙに代入する処理を行うようにしてもよい。
【１４６５】
ステップS12004では、実世界波形推定部11023は、正規方程式を演算する。即ち、実世界波形推定部11023は、方程式生成部11022から供給された式（１４２）から、上述の式（１４５）を演算し、動きボケが生じていない、実世界１の光信号の近似値Ｑ_jを求めて、処理を終了し、リターンする。
【１４６６】
以上のように、入力画像の画素値と、実世界１の信号との関係をモデル化したモデル（関係モデル）の方程式（モデル方程式）からなる正規方程式（１４２）を演算することにより、実世界1の信号を近似した近似値Ｑ_jで表される近似関数f(x)を求めることができる。
【１４６７】
また、近似値Ｑ_jを、角度θの方向（空間的な定常性の方向）に連なる、動きボケが生じていない（実世界１の信号の）各画素の画素値と見ると、モデル生成部11021が生成するモデル方程式は、入力画像の各画素の画素値は、動オブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値が、現実世界の光信号の定常性の空間的な方向に続いており、その画素値が、動きベクトルｖに対応して移動しながら積分された値であるとして、入力画像の各画素の画素値と、動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化した方程式であるといえる。また、モデル方程式は、動きボケが生じていない各画素の画素幅が入力画像の各画素の画素幅よりも小さいとして、入力画像の各画素の画素値と、動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化した方程式である。
【１４６８】
また、実世界波形推定部11023は、上述したように、センサ２の画素幅の、動オブジェクトの移動方向と同一の方向、即ち、Ｘ方向に、２倍の密度の幅の近似値（画素値）を求める（推定する）ことができるので、入力画像のセンサ２の各画素の画素幅よりも画素幅の小さい、即ち、（空間）解像度の高い画素の画素値を推定することができる。
【１４６９】
図１３７は、画像生成部11014が行う、動きボケがない画像の生成について説明する図である。
【１４７０】
図１３７左側は、図１１３の信号処理装置４において、画像生成部11014により生成される複数の画素を示している。この実施の形態では、実世界推定部11013の処理により、空間方向Xの方向では、センサ２の画素の２倍の密度の画素が生成されることとしたため、図１３７では、１画素の横（空間方向Ｘ）と縦（空間方向Ｙ）の辺の長さの比が、１対２となっている。
【１４７１】
また、図中のＱ'₀乃至Ｑ'₉は、実世界推定部11013により推定された近似関数f(x)、即ち、実世界推定部11013が求めた近似値Ｑ'₀乃至Ｑ'₉である。
【１４７２】
実世界推定部11013により、図１３７に示すような、近似値Ｑ'₀乃至Ｑ'₉が画像生成部11014に供給された場合、画像生成部11014が画像を生成する方法について説明する。初めに、図１３１で説明した第２の場合に相当する画素Ｋの生成について説明し、次に、図１３１で説明した第３の場合に相当する画素Ｌの生成について説明する。
【１４７３】
最初に、入力画像における画素Ｋを注目画素として、画像生成部11014が実世界推定部11013から供給された動きボケが生じていない近似値Ｑ'₀乃至Ｑ'₉に基づいて、新しい画素値を生成する場合について説明する。画素Ｋは、図１３１の画素Ｇに相当するような、第２の場合が適用される画素である。この実施の形態では、空間方向Ｘの方向のＮ倍密度をＮ=２としているため、図１３７右側に示したように、入力画像の画素Ｋは、画像生成部11014による画像生成後には、右半分の画素Ｋ₁と左半分の画素Ｋ₂となる（以下、新画素Ｋ₁，Ｋ₂と称する）。
【１４７４】
画像生成部11014は、図１３２乃至図１３４で説明したような、近似値Ｑ_jの係数ａ(ｉ)_jを求めるときと同様の考え方を、２次元のＸ−Ｙ空間（画像）に適用し、新しい画素値（以下、新画素値と称する）を生成する。即ち、画像生成部11014により生成される新画素値は、注目画素となる画素において、その面積全体に対する近似値Ｑ'₀乃至Ｑ'₉の成分が占める面積比の和として得られる。
【１４７５】
図１３７の図中、画素Ｋには、近似値Ｑ'₅乃至Ｑ'₇で近似される実世界１の光信号が射影されている。画素Ｋのうちの新画素Ｋ₁には、近似値Ｑ'₆，Ｑ'₇で近似される実世界１の光信号が射影され、新画素Ｋ₂には、近似値Ｑ'₅，Ｑ'₆で近似される実世界１の光信号が射影されている。
【１４７６】
画素Ｋの図中上側の辺（以下、上辺と称する）の、近似値Ｑ'₇の辺の長さをα'とすると、新画素Ｋ₁における、上辺の近似値Ｑ'₆の辺の長さは（０．５−α'）となる。同様に、新画素Ｋ₂における、上辺の近似値Ｑ'₆の辺の長さをα'とすると、上辺の近似値Ｑ'₅の辺の長さは、（０．５−α'）となる。
【１４７７】
一方、画素Ｋの図中下側の辺（以下、下辺と称する）の、近似値Ｑ'₇の辺の長さをβ'とすると、新画素Ｋ₁における、下辺の近似値Ｑ'₆の辺の長さは（０．５−β'）となる。同様に、新画素Ｋ₂における、下辺の近似値Ｑ'₆の辺の長さをβ'とすると、下辺の近似値Ｑ'₅の辺の長さは、（０．５−β'）となる。このとき、α'とβ'には、上述の式（１４７）と同様の、次のような関係がある。
【１４７８】
【数１６０】

・・・（１６０）
【１４７９】
図１３８は、図１３７の新画素Ｋ₁およびＫ₂の拡大図である。
【１４８０】
図１３８上側の新画素Ｋ₁において、近似値Ｑ'₆の面積は、縦（空間方向Ｙ）の辺の長さが１で横（空間方向Ｘ）の辺の長さが（０．５−α'）の長方形の面積と、底辺（空間方向Ｘ）の長さが（α'−β'）で、高さ（空間方向Ｙ）が１の三角形の面積との和で表される。従って、新画素Ｋ₁の近似値Ｑ'₆が射影される面積は、
（（０．５−α'）＋（α'−β'）／２）
となる。
【１４８１】
また、近似値Ｑ'₇の面積は、底辺（空間方向Ｘ）の長さが（α'−β'）で、高さ（空間方向Ｙ）が１の三角形と、縦（空間方向Ｙ）の辺の長さが１で横（空間方向Ｘ）の辺の長さがβ'の長方形の面積との和で表される。従って、新画素Ｋ₁の近似値Ｑ'₇が射影される面積は、
（（α'−β'）／２＋β'）
となる。
【１４８２】
以上から、新画素Ｋ₁の面積S₁'は、１画素の面積全体に対する近似値Ｑ'₆およびＱ'₇成分の面積比の和として、次の式（１６１）のように表すことができる。
【１４８３】
【数１６１】

・・・（１６１）
【１４８４】
図１３８下側の新画素Ｋ₂において、近似値Ｑ'₅の面積は、縦（空間方向Ｙ）の辺の長さが１で横（空間方向Ｘ）の辺の長さが（０．５−α'）の長方形の面積と、底辺（空間方向Ｘ）の長さが（α'−β'）で、高さ（空間方向Ｙ）が１の三角形の面積との和で表される。従って、新画素Ｋ₂の近似値Ｑ'₅が射影される面積は、
（（０．５−α'）＋（α'−β'）／２）
となる。
【１４８５】
また、近似値Ｑ'₆の面積は、底辺（空間方向Ｘ）の長さが（α'−β'）で、高さ（空間方向Ｙ）が１の三角形と、縦（空間方向Ｙ）の辺の長さが１で横（空間方向Ｘ）の辺の長さがβ'の長方形の面積との和で表される。従って、新画素Ｋ₂の近似値Ｑ'₆が射影される面積は、
（（α'−β'）／２＋β'）
となる。
【１４８６】
以上から、新画素Ｋ₂の面積S₂'は、１画素の面積全体に対する近似値Ｑ'₅およびＱ'₆成分の面積比の和として、次の式（１６２）のように表すことができる。
【１４８７】
【数１６２】

・・・（１６２）
【１４８８】
上述の式（１６１）および（１６２）から、第２の場合の、新画素Ｋ₁の画素値Ｑ１および新画素Ｋ₂の画素値Ｑ２は、式（１６３）となる。
【１４８９】
【数１６３】

・・・（１６３）
【１４９０】
次に、図１３７で示される入力画像における画素Ｌを注目画素として、画像生成部11014が実世界推定部11013から供給された動きボケが生じていない近似値Ｑ'₀乃至Ｑ'₉に基づいて、新しい画素値を生成する場合について説明する。画素Ｌは、図１３１の画素Ｈに相当するような、第３の場合が適用される画素である。入力画像の画素Ｌは、上述の画素Ｋと同様に空間方向Ｘの方向に２倍密度なので、画像生成部11014による画像生成後には、右半分の画素Ｌ₁と左半分の画素Ｌ₂となる（以下、新画素Ｌ₁，Ｌ₂と称する）。
【１４９１】
画素Ｌについても上述の画素Ｋの場合と同様に、画像生成部11014は、図１３２乃至図１３４で説明したような、近似値Ｑ_jの係数ａ(ｉ)_jを求めるときと同様の考え方を、２次元のＸ−Ｙ空間（画像）に適用し、新しい画素値（以下、新画素値と称する）を生成することができる。即ち、画像生成部11014により生成される新画素値は、注目画素となる画素において、その面積全体に対する近似値Ｑ'₀乃至Ｑ'₉の成分が占める面積比の和として得られる。
【１４９２】
図１３７の図中、画素Ｌには、近似値Ｑ'₅乃至Ｑ'₈で近似される実世界１の光信号が射影されている。画素Ｌのうちの新画素Ｌ₁には、近似値Ｑ'₆乃至Ｑ'₈で近似される実世界１の光信号が射影され、新画素Ｌ₂には、近似値Ｑ'₅乃至Ｑ'₇で近似される実世界１の光信号が射影されている。
【１４９３】
画素Ｌの図中上側の辺（以下、上辺と称する）の、近似値Ｑ'₈の辺の長さをα'とすると、新画素Ｌ₁における、上辺の近似値Ｑ'₇の辺の長さは（０．５−α'）となる。同様に、新画素Ｌ₂における、上辺の近似値Ｑ'₇の辺の長さをα'とすると、上辺の近似値Ｑ'₆の辺の長さは、（０．５−α'）となる。
【１４９４】
一方、画素Ｌの図中下側の辺（以下、下辺と称する）の、近似値Ｑ'₅の辺の長さをβ'とすると、新画素Ｌ₂における、下辺の近似値Ｑ'₆の辺の長さは（０．５−β'）となる。同様に、新画素Ｌ₁における、下辺の近似値Ｑ'₆の辺の長さをβ'とすると、下辺の近似値Ｑ'₇の辺の長さは、（０．５−β'）となる。また、画素Ｌの図中左側の辺（以下、左辺と称する）の、近似値Ｑ'₆の辺の長さをγ'とすると、左辺の近似値Ｑ'₅の辺の長さは、（１−γ'）となる。このとき、α'，β'およびγ'には、上述の式（１５３）と同様の、次のような関係がある。
【１４９５】
【数１６４】

・・・（１６４）
【１４９６】
図１３９は、図１３７の新画素Ｌ₁およびＬ₂の拡大図である。
【１４９７】
新画素Ｌ₁の面積S₁'は、１画素の面積全体に対する近似値Ｑ'₆，Ｑ'₇およびＱ'₈成分の面積比の和として、式（１６５）のように表すことができる。
【１４９８】
図１３９上側の新画素Ｌ₁において、近似値Ｑ'₆の面積は、底辺（空間方向Ｘ）の長さがβ'で、高さ（空間方向Ｙ）が（１−γ'）の三角形の面積で表される。従って、新画素Ｌ₁の近似値Ｑ'₆が射影される面積は、
（β'（１−γ'）／２）
となる。
【１４９９】
また、近似値Ｑ'₇の面積は、近似値Ｑ'₇の面積を三分割する左側の、上底と下底の辺の長さがそれぞれγ'と１で高さがβ'の台形と、近似値Ｑ'₇の面積を三分割する真ん中の、縦（空間方向Ｙ）の辺の長さが１で横（空間方向Ｘ）の辺の長さが（０．５−α'−β'）の長方形の面積と、近似値Ｑ'₇の面積を三分割する右側の、上底と下底の辺の長さがそれぞれ（１−γ'）と１で高さがα'の台形との和で表される。従って、新画素Ｌ₁の近似値Ｑ'₇が射影される面積は、
（β'（γ'＋１）／２＋（０．５−α'−β'）＋α'（２−γ'）／２）
となる。
【１５００】
さらに、近似値Ｑ'₈の面積は、底辺（空間方向Ｘ）の長さがα'で、高さ（空間方向Ｙ）がγ'の三角形の面積で表される。従って、新画素Ｌ₁の近似値Ｑ'₈が射影される面積は、
α'γ'／２
となる。
【１５０１】
以上から、新画素Ｌ₁の面積S₁'は、１画素の面積全体に対する近似値Ｑ'₆乃至Ｑ'₈成分の面積比の和として、次の式（１６５）のように表すことができる。
【１５０２】
【数１６５】

・・・（１６５）
【１５０３】
図１３９下側の新画素Ｌ₂において、近似値Ｑ'₅の面積は、底辺（空間方向Ｘ）の長さがβ'で、高さ（空間方向Ｙ）が（１−γ'）の三角形の面積で表される。従って、新画素Ｌ₂の近似値Ｑ'₅が射影される面積は、
（β'（１−γ'）／２）
となる。
【１５０４】
また、近似値Ｑ'₆の面積は、近似値Ｑ'₆の面積を三分割する左側の、上底と下底の辺の長さがそれぞれγ'と１で高さがβ'の台形と、近似値Ｑ'₆の面積を三分割する真ん中の、縦（空間方向Ｙ）の辺の長さが１で横（空間方向Ｘ）の辺の長さが（０．５−α'−β'）の長方形の面積と、近似値Ｑ'₆の面積を三分割する右側の、上底と下底の辺の長さがそれぞれ（１−γ'）と１で高さがα'の台形との和で表される。従って、新画素Ｌ₂の近似値Ｑ'₆が射影される面積は、
（β'（γ'＋１）／２＋（０．５−α'−β'）＋α'（２−γ'）／２）
となる。
【１５０５】
さらに、近似値Ｑ'₇の面積は、底辺（空間方向Ｘ）の長さがα'で、高さ（空間方向Ｙ）がγ'の三角形の面積で表される。従って、新画素Ｌ₂の近似値Ｑ'₇が射影される面積は、
α'γ'／２
となる。
【１５０６】
以上から、新画素Ｌ₂の面積S₂'は、１画素の面積全体に対する近似値Ｑ'₅乃至Ｑ'₇成分の面積比の和として、次の式（１６６）のように表すことができる。
【１５０７】
【数１６６】

・・・（１６６）
【１５０８】
上述の式（１６５）および（１６６）から、第３の場合の、新画素Ｌ₁の画素値Ｑ１および新画素Ｌ₂の画素値Ｑ２は、次の式（１６７）となる。
【１５０９】
【数１６７】

・・・（１６７）
【１５１０】
以上のように、画像生成部11014では、実世界波形推定部11023から供給された近似関数である近似値Ｑ'₀乃至Ｑ'₉に基づいて、処理領域内の各画素について、動きボケが生じていない、高解像度の新しい画素の画素値を算出し、動きボケのない画像を生成することができる。
【１５１１】
図１１３に示した実施の形態においては、定常性情報としての動き量ｖと角度θに基づいて、入力画像の画素値と、動きボケがない画像である、実世界1の信号との関係をモデル化したモデル（関係モデル）としてのモデル方程式を、処理領域内の所定の複数画素について立て、そのモデル方程式から得られる正規方程式を演算するようにしたので、入力画像の動きボケが除去された、つまり、動きボケがない、画質の良い画像を生成することができる。
【１５１２】
さらに、図１１３に示した実施の形態においては、実世界１の光信号（動オブジェクト）の移動方向に対して、（空間）解像度を高くした画素値を生成することができる。なお、Ｎ倍密度に（空間）解像度を高くする画像を生成する場合には、実世界1の信号がもつ定常性の角度θ（エッジの傾き）は、Ｎより大か、または、１／Ｎより小である必要がある。
【１５１３】
以上の実施の形態は、実世界１の光信号（動オブジェクト）が、図１２２で説明したように、角度θの定常性を有しており、実世界１の光信号の移動方向が定常性の方向と、同一方向または垂直な方向以外の方向に動いている場合（領域）に採用することができる。それ以外の領域については、例えば、以下に示すような方法により、入力画像の画素値と、動きボケがない画像である、実世界1の信号との関係をモデル化し、そのモデル方程式からなる正規方程式を演算することにより、動きボケのない画像を生成することができる。
【１５１４】
図１１３の信号処理装置４と同様に、入力画像に表示されている所定の形状を有する物体（動オブジェクト）が、画像の水平方向（横方向）にシャッタ時間（露光時間）あたりｖ画素の一定速度で移動しているとする。このとき、物体の動き量ｖを、図１４０に示すような簡略化した形態で考えることにする。
【１５１５】
即ち、図１４０において、物体は、１／ｖ時間おきに、瞬時にｘ方向に１つ隣の画素の中心へ移動し、１／ｖ時間はそこに留まる。従って、１／ｖ時間の間は、物体が動いていないときと同様の値の画素値が、センサの画素に蓄積される。そして、次の１／ｖ時間は、ｘ方向に１だけ進んだ画素に対して、物体が動いていないときと同様の画素値が、蓄積される。
【１５１６】
つまり、物体（実世界１の光信号）が動き量ｖで移動している場合、１つの画素には、物体が動き量ｖで移動していないときと同じ画素値の１／ｖ倍の画素値が、１／ｖ時間ごとに順次、蓄積されていくと考えることができる。
【１５１７】
なお、上述のように、物体が１／ｖ時間おきに瞬時にｘ方向に１画素分だけ移動するという考え方を採用しても、図１４０において直線で示すように、いわゆるマクロ的には、物体は、単位時間あたりｖ画素の動き量でｘ方向に等速で移動していると見ることができる。
【１５１８】
図１１３の信号処理装置４に入力される画像（入力画像）の所定の処理領域の空間方向Ｘの方向の１列を抽出し、その１ラインが１０画素で構成され、各画素の画素値（動きボケのある画素値）がＰ₀乃至Ｐ₉であるとする。
【１５１９】
即ち、図１４１は、処理領域の空間方向Ｘの方向に１０画素で構成される１ラインの、各画素の画素値Ｐ₀乃至Ｐ₉を示している。
【１５２０】
図１４１において、Ｘ方向の画素の幅は１であり、ｔ方向の高さは、シャッタ時間（＝１）である。そして、それぞれの画素の面積（Ｘ方向の幅×ｔ方向の高さ）が、それぞれの画素に蓄積される（電荷の総量で表される）画素値Ｐ₀乃至Ｐ₉となっている。この画素値Ｐ₀乃至Ｐ₉は、動きボケのある画像の画素値である。
【１５２１】
一方、動きボケがない画像の画素値を、図１４１と同じ処理領域内の１ラインについて、Ｑ₀乃至Ｑ₉とすると、図１４１に対応して、図１４２のように表すことができる。
【１５２２】
即ち、図１４２において、Ｘ方向の画素の幅は１であり、ｔ方向の高さは、シャッタ時間（＝１）である。そして、それぞれの画素の面積（Ｘ方向の幅×ｔ方向の高さ）が、それぞれの画素に蓄積される（電荷の総量で表される）画素値Ｑ₀乃至Ｑ₉となっている。この画素値Ｑ₀乃至Ｑ₉は、動きボケがない画像の画素値である。
【１５２３】
例えば、ｖ＝４（画素）として、上述の図１４０で説明した物体の動きに基づいて、図１４１の画素値Ｐ₀乃至Ｐ₉を、図１４２の画素値Ｑ₀乃至Ｑ₉を用いて表すと、図１４３に示すようになる。
【１５２４】
即ち、シャッタ時間のうち、最初の１／ｖ時間は、動きボケのない画素値Ｑ_h（ｈ＝０乃至９）の１／ｖに相当する画素値（に対応する電荷）が、ｘ＝ｈのそれぞれの画素に蓄積される。そして、次の１／ｖ時間には、Ｘ方向の移動方向側（図中、右側の画素）に１画素ずれて、同様の画素値Ｑ_h（ｈ＝０乃至８）の１／ｖに相当する画素値が、ｘ＝ｈのそれぞれの画素に蓄積される。以下、同様に、１／ｖ時間ごとに、１画素ずつＸ方向の移動方向側にずれながら、画素値Ｑ_h（ｈ＝０乃至９）の１／ｖに相当する画素値が蓄積されていく。なお、以下において、添え字の変数ｈについて特に断りがない限り、変数ｈは、ｈ＝０乃至９の整数を表すものとする。
【１５２５】
即ち、Ｘ＝０を中心とする画素（以下において、Ｘ＝０の画素と称する）では、画素値Ｑ₀の１／ｖの画素値（Ｑ₀／ｖ）が蓄積される。Ｘ＝０の画素の右隣のＸ＝１を中心とする画素（以下において、Ｘ＝１の画素と称する）では、画素値Ｑ₁の１／ｖの画素値（Ｑ₁／ｖ）と画素値Ｑ₀の１／ｖの画素値（Ｑ₁／ｖ）が蓄積される。Ｘ＝１の画素の右隣のＸ＝２を中心とする画素（以下において、Ｘ＝２の画素と称する）では、画素値Ｑ₀の１／ｖの画素値（Ｑ₀／ｖ）、画素値Ｑ₁の１／ｖの画素値（Ｑ₁／ｖ）、および画素値Ｑ₂の１／ｖの画素値（Ｑ₂／ｖ）が蓄積される。以下、同様に画素値Ｑ_hの１／ｖの画素値が、それぞれの画素に１／ｖ時間ごとにずれて、蓄積されていく。
【１５２６】
図１４１と図１４３に示される関係を式で表すと、次の式（１６８）が得られる。
【１５２７】
【数１６８】

・・・（１６８）
【１５２８】
ここで、ｘ＝０，１，および２の画素には、蓄積される画素値が空白（未知）の領域が存在する。そのため、Ｐ₀，Ｐ₁，およびＰ₂のそれぞれは、シャッタ時間内の全てにおいて蓄積される画素値が得られていないので、式をたてることができない。
【１５２９】
そこで、式の数を変数の数以上にするために、例えば、処理領域の端部を「平坦である」と仮定する。即ち、図１４４に示すように、画素値の空白（未知）領域11051に対して、蓄積される画素値は、最初の1／ｖ時間の端部である、画素値Ｑ₀の１／ｖの画素値（Ｑ₀／ｖ）と同一であると仮定する。
【１５３０】
この場合、新たに次の式（１６９）を得ることができる。
【１５３１】
【数１６９】

・・・（１６９）
【１５３２】
式（１６８）と式（１６９）とにより、式の数が１０個、変数の数が１０個となり、連立方程式を解くことにより、画素値Ｑ_hを求めることができる。
【１５３３】
その他の、式の数を変数の数以上にする方法としては、例えば、各画素について、隣り合う画素間の画素値は、「なだらかに画素値が変化している」という条件を仮定し、その条件を表す条件式を式（１６８）に付加する方法などがある。
【１５３４】
以上のように、動きボケ画像の各画素の画素値を、動きボケが生じていない画像の各画素の画素値が、動き量ｖで移動しながら蓄積（積分）された値であるとして、動きボケ発生のメカニズムをモデル化し、そのモデル方程式からなる正規方程式を演算することにより、動きボケのない画像を生成することができる。
【１５３５】
【発明の効果】
以上のごとく本発明によれば、現実世界の信号により近似した画像等を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を示す図である。
【図２】信号処理装置４のハードウェア構成の例を示すブロック図である。
【図３】図１の信号処理装置４の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図４】信号処理装置４の信号処理の原理をより具体的に説明する図である。
【図５】イメージセンサ上の画素の配置の例を説明する図である。
【図６】 CCDである検出素子の動作を説明する図である。
【図７】画素Ｄ乃至画素Ｆに対応する検出素子に入射される光と、画素値との関係を説明する図である。
【図８】時間の経過と、１つの画素に対応する検出素子に入射される光と、画素値との関係を説明する図である。
【図９】実世界１の線状の物の画像の例を示す図である。
【図１０】実際の撮像により得られた画像データの画素値の例を示す図である。
【図１１】背景とは異なる色であって、単色の、直線状の縁を有する物の実世界１の画像の例を示す図である。
【図１２】実際の撮像により得られた画像データの画素値の例を示す図である。
【図１３】画像データの模式図である。
【図１４】Ｍ個のデータ１６２によるモデル１６１の推定を説明する図である。
【図１５】実世界１の信号とデータ３との関係を説明する図である。
【図１６】式を立てるときに注目するデータ３の例を示す図である。
【図１７】式を立てる場合における、実世界１における２つの物体に対する信号および混合領域に属する値を説明する図である。
【図１８】式（１８）、式（１９）、および式（２２）で表される定常性を説明する図である。
【図１９】データ３から抽出される、Ｍ個のデータ１６２の例を示す図である。
【図２０】データ３における、時間方向および２次元の空間方向の実世界１の信号の積分を説明する図である。
【図２１】空間方向により解像度の高い高解像度データを生成するときの、積分の領域を説明する図である。
【図２２】時間方向により解像度の高い高解像度データを生成するときの、積分の領域を説明する図である。
【図２３】時間空間方向により解像度の高い高解像度データを生成するときの、積分の領域を説明する図である。
【図２４】入力画像の元の画像を示す図である。
【図２５】入力画像の例を示す図である。
【図２６】従来のクラス分類適応処理を適用して得られた画像を示す図である。
【図２７】細線の領域を検出した結果を示す図である。
【図２８】信号処理装置４から出力された出力画像の例を示す図である。
【図２９】信号処理装置４による、信号の処理を説明するフローチャートである。
【図３０】データ定常性検出部１０１の構成を示すブロック図である。
【図３１】背景の前に細線がある実世界１の画像を示す図である。
【図３２】平面による背景の近似を説明する図である。
【図３３】細線の画像が射影された画像データの断面形状を示す図である。
【図３４】細線の画像が射影された画像データの断面形状を示す図である。
【図３５】細線の画像が射影された画像データの断面形状を示す図である。
【図３６】頂点の検出および単調増減領域の検出の処理を説明する図である。
【図３７】頂点の画素値が閾値を超え、隣接する画素の画素値が閾値以下である細線領域を検出する処理を説明する図である。
【図３８】図３７の点線AA'で示す方向に並ぶ画素の画素値を表す図である。
【図３９】単調増減領域の連続性の検出の処理を説明する図である。
【図４０】細線の画像が射影された領域の検出の他の処理の例を示す図である。
【図４１】定常性検出の処理を説明するフローチャートである。
【図４２】時間方向のデータの定常性を検出の処理を説明する図である。
【図４３】非定常成分抽出部２０１の構成を示すブロック図である。
【図４４】棄却される回数を説明する図である。
【図４５】非定常成分の抽出の処理を説明するフローチャートである。
【図４６】定常成分の抽出の処理を説明するフローチャートである。
【図４７】定常成分の抽出の他の処理を説明するフローチャートである。
【図４８】定常成分の抽出のさらに他の処理を説明するフローチャートである。
【図４９】データ定常性検出部１０１の他の構成を示すブロック図である。
【図５０】データの定常性を有する入力画像におけるアクティビティを説明する図である。
【図５１】アクティビティを検出するためのブロックを説明する図である。
【図５２】アクティビティに対するデータの定常性の角度を説明する図である。
【図５３】データ定常性検出部１０１のより詳細な構成を示すブロック図である。
【図５４】画素の組を説明する図である。
【図５５】画素の組の位置とデータの定常性の角度との関係を説明する図である。
【図５６】データの定常性の検出の処理を説明するフローチャートである。
【図５７】時間方向および空間方向のデータの定常性の角度を検出するとき、抽出される画素の組を示す図である。
【図５８】図３の実世界推定部の実施の形態の1例である、関数近似手法の原理を説明する図である。
【図５９】センサがＣＣＤとされる場合の積分効果を説明する図である。
【図６０】図５９のセンサの積分効果の具体的な例を説明する図である。
【図６１】図５９のセンサの積分効果の具体的な他の例を説明する図である。
【図６２】図６０で示される細線含有実世界領域を表した図である。
【図６３】図３の実世界推定部の実施の形態の１例の原理を、図５８の例と対比させて説明する図である。
【図６４】図６０で示される細線含有データ領域を表した図である。
【図６５】図６４の細線含有データ領域に含まれる各画素値のそれぞれをグラフ化した図である。
【図６６】図６５の細線含有データ領域に含まれる各画素値を近似した近似関数をグラフ化した図である。
【図６７】図６０で示される細線含有実世界領域が有する空間方向の定常性を説明する図である。
【図６８】図６４の細線含有データ領域に含まれる各画素値のそれぞれをグラフ化した図である。
【図６９】図６８で示される入力画素値のそれぞれを、所定のシフト量だけシフトさせた状態を説明する図である。
【図７０】空間方向の定常性を考慮して、図６５の細線含有データ領域に含まれる各画素値を近似した近似関数をグラフ化した図である。
【図７１】空間混合領域を説明する図である。
【図７２】空間混合領域における、実世界の信号を近似した近似関数を説明する図である。
【図７３】センサの積分特性と空間方向の定常性の両方を考慮して、図６５の細線含有データ領域に対応する実世界の信号を近似した近似関数をグラフ化した図である。
【図７４】図５８で示される原理を有する関数近似手法のうちの、１次多項式近似手法を利用する実世界推定部の構成例を説明するブロック図である。
【図７５】図７４の構成の実世界推定部が実行する実世界の推定処理を説明するフローチャートである。
【図７６】タップ範囲を説明する図である。
【図７７】空間方向の定常性を有する実世界の信号を説明する図である。
【図７８】センサがＣＣＤとされる場合の積分効果を説明する図である。
【図７９】断面方向距離を説明する図である。
【図８０】図５８で示される原理を有する関数近似手法のうちの、２次多項式近似手法を利用する実世界推定部の構成例を説明するブロック図である。
【図８１】図８０の構成の実世界推定部が実行する実世界の推定処理を説明するフローチャートである。
【図８２】タップ範囲を説明する図である。
【図８３】時空間方向の定常性の方向を説明する図である。
【図８４】センサがＣＣＤとされる場合の積分効果を説明する図である。
【図８５】空間方向の定常性を有する実世界の信号を説明する図である。
【図８６】時空間方向の定常性を有する実世界の信号を説明する図である。
【図８７】図５８で示される原理を有する関数近似手法のうちの、３次元近似手法を利用する実世界推定部の構成例を説明するブロック図である。
【図８８】図８７の構成の実世界推定部が実行する実世界の推定処理を説明するフローチャートである。
【図８９】図３の画像生成部の実施の形態の1例である、再積分手法の原理を説明する図である。
【図９０】入力画素と、その入力画素に対応する、実世界の信号を近似する近似関数の例を説明する図である。
【図９１】図９０で示される近似関数から、図９０で示される１つの入力画素における、高解像度の４つの画素を創造する例を説明する図である。
【図９２】図８９で示される原理を有する再積分手法のうちの、１次元再積分手法を利用する画像生成部の構成例を説明するブロック図である。
【図９３】図９２の構成の画像生成部が実行する画像の生成処理を説明するフローチャートである。
【図９４】入力画像の元の画像の例を表す図である。
【図９５】図９４の画像に対応する画像データの例を表す図である。
【図９６】入力画像の例を表す図である。
【図９７】図９６の画像に対応する画像データの例を表す図である。
【図９８】入力画像に対して従来のクラス分類適応処理を施して得られる画像の例を表す図である。
【図９９】図９８の画像に対応する画像データの例を表す図である。
【図１００】入力画像に対して１次元再積分手法の処理を施して得られる画像の例を表す図である。
【図１０１】図１００の画像に対応する画像データの例を表す図である。
【図１０２】空間方向の定常性を有する実世界の信号を説明する図である。
【図１０３】図８９で示される原理を有する再積分手法のうちの、２次元再積分手法を利用する画像生成部の構成例を説明するブロック図である。
【図１０４】断面方向距離を説明する図である。
【図１０５】図１０３の構成の画像生成部が実行する画像の生成処理を説明するフローチャートである。
【図１０６】入力画素の１例を説明する図である。
【図１０７】２次元再積分手法により、図１０６で示される１つの入力画素における、高解像度の４つの画素を創造する例を説明する図である。
【図１０８】時空間方向の定常性の方向を説明する図である。
【図１０９】図８９で示される原理を有する再積分手法のうちの、３次元再積分手法を利用する画像生成部の構成例を説明するブロック図である。
【図１１０】図１０９の構成の画像生成部が実行する画像の生成処理を説明するフローチャートである。
【図１１１】図１の信号処理装置４の他の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図１１２】図１１１の信号処理装置４の処理を説明するフローチャートである。
【図１１３】図１１１の信号処理装置４の応用例の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図１１４】図１１３の信号処理装置４の処理を説明するフローチャートである。
【図１１５】図１１３の定常性設定部11012の構成例を示すブロック図である。
【図１１６】図１１５の動きベクトル設定部11032の構成例を示すブロック図である。
【図１１７】動き量を説明する図である。
【図１１８】背景オブジェクトの前を移動する前景オブジェクトをカメラで撮像したときに、カメラから出力される画像の画素値を示す図である。
【図１１９】図１１８で示される画像の画素の画素値の差分値を示す図である。
【図１２０】動き量の検出の処理を説明するフローチャートである。
【図１２１】相関の検出の処理を説明するフローチャートである。
【図１２２】本発明が適用可能な、実世界1の信号がもつ定常性である、動き量ｖと角度θについて説明する図である。
【図１２３】 CCDであるセンサ２の積分効果について説明する図である。
【図１２４】センサ２の空間方向（Ｘ−Ｙ方向）の積分効果（空間混合）について説明する図である。
【図１２５】センサ２の時間方向（ｔ方向）の積分効果（時間混合）について説明する図である。
【図１２６】図１１３の実施の形態における近似関数f(x)を示す図である。
【図１２７】図１２２の実世界１の光信号が空間方向Ｘに動き量ｖで移動する様子を模式的に表した図である。
【図１２８】図１２７の実世界１の光信号の移動において、CCDとされるセンサ２の、あるシャッタ時間の最初と最後を示す図である。
【図１２９】図１２８の、あるシャッタ時間の実世界1の光信号の移動を、Ｘ−Ｙ−ｔ空間で示した図である。
【図１３０】注目領域を説明する図である。
【図１３１】近似値Ｑ_jの体積を求める第２と第３の場合を説明する図である。
【図１３２】近似値Ｑ_jの体積を求める第１の場合を説明する図である。
【図１３３】近似値Ｑ_jの体積を求める第２の場合を説明する図である。
【図１３４】近似値Ｑ_jの体積を求める第３の場合を説明する図である。
【図１３５】図１１３の実世界推定部11013の構成例を示すブロック図である。
【図１３６】図１１４のステップS11005の実世界推定処理を説明するフローチャートである。
【図１３７】画像生成部11014の動きボケがない画像の生成について説明する図である。
【図１３８】画像生成部11014の動きボケがない画像の生成について説明する図である。
【図１３９】画像生成部11014の動きボケがない画像の生成について説明する図である。
【図１４０】簡略化した物体の動き量ｖを説明する図である。
【図１４１】動きボケのある画像の画素値Ｐ₀乃至Ｐ₉を説明する図である。
【図１４２】動きボケがない画像の画素値Ｑ₀乃至Ｑ₉を説明する図である。
【図１４３】画素値Ｐ₀乃至Ｐ₉を画素値Ｑ₀乃至Ｑ₉を用いて表した場合を説明する図である。
【図１４４】画素値の空白領域について説明する図である。
【符号の説明】
4 信号処理装置， 21 ＣＰＵ， 22 ＲＯＭ， 23 ＲＡＭ， 28 記憶部， 51 磁気ディスク， 52 光ディスク， 53 光磁気ディスク， 54 半導体メモリ， 101 データ定常性検出部， 102 実世界推定部， 103 画像生成部， 11011 処理領域設定部， 11012 定常性設定部， 11013 実世界推定部， 11014 画像生成部， 11015 画像表示部， 11016 ユーザＩ／Ｆ， 11021 モデル生成部， 11022 方程式生成部， 11023 実世界波形推定部， 11031 空間方向定常性設定部， 11032 動きベクトル設定部

Claims (6)

1. それぞれ時間積分効果を有する複数の画素に現実世界の光信号が射影されて取得された画像データ内の動オブジェクトの動きベクトルを設定する動きベクトル設定手段と、
   前記画像データにおいて、前記動オブジェクトと前記動オブジェクト以外の部分の境界と所定の軸とがなす角度を、定常性の空間方向として設定する空間方向定常性設定手段と、
   前記画像データの各画素の画素値は、前記動オブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値が、前記定常性の空間方向に続いており、その画素値が、前記動きベクトルに対応して移動しながら積分された値であるとして、前記画像データの各画素の画素値と、前記動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化するモデル生成手段と、
   前記モデル生成手段により生成されたモデルに対して、前記画像データの各画素の画素値を代入して正規方程式を生成する正規方程式生成手段と、
   前記正規方程式生成手段により生成された前記正規方程式を演算することにより、前記動きボケが生じていない各画素の画素値を推定する実世界推定手段と
   を備えることを特徴とする信号処理装置。
2. 前記モデル生成手段は、前記空間方向定常性設定手段により設定される前記方向と同一方向、または、垂直な方向以外に動いている前記動オブジェクトについて、
   前記画像データの各画素の画素値と、前記動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化する
   ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
3. 前記モデル生成手段は、前記動きボケが生じていない各画素の画素幅が、前記画像データの各画素の画素幅よりも小さいとして、前記画像データの各画素の画素値と、前記動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化し、
   前記実世界推定手段は、前記画像データの各画素よりも画素幅の小さい、前記動きボケが生じていない各画素の画素値を推定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
4. それぞれ時間積分効果を有する複数の画素に現実世界の光信号が射影されて取得された画像データ内の動オブジェクトの動きベクトルを設定する動きベクトル設定ステップと、
   前記画像データにおいて、前記動オブジェクトと前記動オブジェクト以外の部分の境界と所定の軸とがなす角度を、定常性の空間方向として設定する空間方向定常性設定ステップと、
   前記画像データの各画素の画素値は、前記動オブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値が、前記定常性の空間方向に続いており、その画素値が、前記動きベクトルに対応して移動しながら積分された値であるとして、前記画像データの各画素の画素値と、前記動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化するモデル生成ステップと、
   前記モデル生成ステップの処理により生成されたモデルに対して、前記画像データの各画素の画素値を代入して正規方程式を生成する正規方程式生成ステップと、
   前記正規方程式生成ステップの処理により生成された前記正規方程式を演算することにより、前記動きボケが生じていない各画素の画素値を推定する実世界推定ステップと
   を含むことを特徴とする信号処理方法。
5. コンピュータに所定の信号処理を行わせるプログラムにおいて、
   それぞれ時間積分効果を有する複数の画素に現実世界の光信号が射影されて取得された画像データ内の動オブジェクトの動きベクトルを設定する動きベクトル設定ステップと、
   前記画像データにおいて、前記動オブジェクトと前記動オブジェクト以外の部分の境界と所定の軸とがなす角度を、定常性の空間方向として設定する空間方向定常性設定ステップと、
   前記画像データの各画素の画素値は、前記動オブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値が、前記定常性の空間方向に続いており、その画素値が、前記動きベクトルに対応して移動しながら積分された値であるとして、前記画像データの各画素の画素値と、前記動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化するモデル生成ステップと、
   前記モデル生成ステップの処理により生成されたモデルに対して、前記画像データの各画素の画素値を代入して正規方程式を生成する正規方程式生成ステップと、
   前記正規方程式生成ステップの処理により生成された前記正規方程式を演算することにより、前記動きボケが生じていない各画素の画素値を推定する実世界推定ステップと
   を含むことを特徴とするプログラム。
6. コンピュータに所定の信号処理を行わせるプログラムが記録されている記録媒体において、
   それぞれ時間積分効果を有する複数の画素に現実世界の光信号が射影されて取得された画像データ内の動オブジェクトの動きベクトルを設定する動きベクトル設定ステップと、
   前記画像データにおいて、前記動オブジェクトと前記動オブジェクト以外の部分の境界と所定の軸とがなす角度を、定常性の空間方向として設定する空間方向定常性設定ステップと、
   前記画像データの各画素の画素値は、前記動オブジェクトに対応する動きボケが生じていない各画素の画素値が、前記定常性の空間方向に続いており、その画素値が、前記動きベクトルに対応して移動しながら積分された値であるとして、前記画像データの各画素の画素値と、前記動きボケが生じていない各画素の画素値との関係をモデル化するモデル生成ステップと、
   前記モデル生成ステップの処理により生成されたモデルに対して、前記画像データの各画素の画素値を代入して正規方程式を生成する正規方程式生成ステップと、
   前記正規方程式生成ステップの処理により生成された前記正規方程式を演算することにより、前記動きボケが生じていない各画素の画素値を推定する実世界推定ステップと
   を含むプログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。

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