JP5965050B2 - 画像内のデータを明らかにするための近傍関係に基づく画素の得点化及び調整 - Google Patents

Description

[0001] 本開示は概して画像処理に係り、特に画像強調に関する。

[0002] 画像処理とは、入力が画像である、何らかの形式の信号処理をいう。例えば、入力画像は写真、映像、映像フレーム、又はデジタル的に生成された画像であってもよい。画像処理の出力は、別の画像、あるいは、画像を特徴付け得る、該画像に関するパラメータであってもよい。多くの画像処理技術は、画像を２次元信号として扱い、それに信号処理技術を適用する。画像処理は、写真撮影、コンピュータグラフィックス、コンピュータビジョン、写真解析、パターン認識、指紋分析、イメージ法（imagery）、顔認識、構造的及び物質的な損傷及び欠陥、レーダ、ならびに他の多くのものを含む、多種多様な科学・工学・医学専門分野において使用される。

[0003] 画像処理の重要な用途は、医用撮像である。医用撮像は、過去数十年に亘り、病気及び医学的異常の発見及び診断において、高まる役割を担ってきた。撮像及び画像処理は、Ｘ線診断の分析、超音波検査、ならびにコンピュータ断層撮影（ＣＴ：computed tomography）、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ：magnetic resonance imaging）データの３次元視覚化などにおいて、日常的に用いられている。現在の技術水準は、画像の分割、定量化、強調、可視化、圧縮、及び記憶を含む、画像処理のほとんどすべての局面における著しい進歩の結果である。

[0004] 画像強調とは、コントラストを向上させノイズを低減する技術を含む、画像の調整に用いられる技術をいう。画像分割は、画像内の所望の構造を特定するとともに区別するために用いられる。画像分割において使用される技術には、例えば、閾値法、領域拡張法、及びパターン認識が含まれる。定量化は、分割された構造に適用され、医用画像内の特徴の形状、大きさ、テクスチャ等といった重要な診断情報を抽出する。登録とは、ＣＴスキャン及びＭＲＩスキャンなど、異なるモダリティにより取得された同一の被写体／目標の２つの画像を正しく登録する（すなわち集める）処理をいう。視覚化とは、医療・生体データを視覚的に検査するための専用ハードウェア及びソフトウェアの使用をいう。コントラスト強調とは、一般に、強度曲線に基づいて画素値を変更することをいう。医用画像の圧縮、記憶、及び伝達は、最新の診断学的検査において形成され得る大量のデータに起因して需要が高まっている分野である。

[0005] 現在の画像強調技術は、２つのカテゴリ、すなわち（１）空間領域法と、（２）周波数領域法とに分けることができる。空間領域法は、画素強度値を操作して所望の強調を実現する。周波数領域法は、通常、画像のフーリエ変換の実行を伴う。次に、フーリエ変換された画像について、画像強調操作が行われる。最後に、逆フーリエ変換が行われて、最終的な強調画像が形成される。

[0006] 空間領域画像強調アルゴリズムは、強調画像における新たな画素強度ｓをもたらすための、原画像中のある画素強度ｒの変換ｓ＝Ｔ（ｒ）であると考えることができる。これに関連して、変換“Ｔ”は、所与の画素の強度を値“ｒ”から値“ｓ”へと変換する任意の関数である。グレースケール画素のとり得る値の範囲は、強度を表すために用いられるビット数“ｋ”により決定される。強度値の範囲は、｛０，（Ｌ−１）｝（ただし、Ｌ＝２^ｋ）の区間に該当する。例えば、８ビットの画像（すなわちｋ＝８）の場合、この範囲は｛０，２５５｝の区間内となるであろう。カラー画像は、各画素に複数の強度（例えば３つの色強度、赤、緑、青のそれぞれにつき１つ）を関連付けることによって表すことができる。当業者には明らかであろうが、この分野においては他の画素強度表示が一般に知られている。

[0007] 空間領域で変換を行う場合には、強度値ｒ及びｓを｛０，１｝の範囲内となるように正規化すると便利であることが多い。変換ｓ＝ｌｏｇ（１＋ｒ）は空間領域での画素強度変換の単純な例である。

[0008] 医用撮像及び診断の分野が直面する技術的挑戦のすべてを解決する既存の画像強調アルゴリズムは存在しない。したがって、医学的異常及び病気の発見及び診断のための改良された画像強調技術が必要である。

[0009] 画像を調整して微かな異常又は微小な細部を検出するための、マシンにより実施される方法が開示される。開示される実施形態は、画像内の画素を数学的に得点化し、算出された得点に基づいてその値を順に調整する、１つ以上の手法によるインテリジェント対照化（intelligent contrasting）を介して優れた画像強調を行うための、新たな技術を示す。本発明は、各画素の近傍関係を見出し、その関係を用いて各画素の値を調整し、ひいては画像に含まれる微かな又は隠れたデータを明らかにすることに関する。

[0010] 画像の得点化済み画素の調整を生成するための、マシンにより実施されるシステムが開示される。このシステムは、受信モジュールと、得点生成モジュールと、画素値調整モジュールと、画像調整モジュールと、出力モジュールとを備える。受信モジュールは、各々が対応する値を持つ画素の一群を有するデジタル画像を受信するよう構成されている。得点生成モジュールは、各画素について、最小得点、最大得点、差分ペア得点、及びベクトル得点のうち少なくとも１つを決定するよう構成されている。画素値調整モジュールは、１つ以上の得点結果に基づいて画素の値を調整するよう構成されている。画像調整モジュールは、調整済み画素値に基づいて調整済み画像を生成するよう構成されている。出力モジュールは、調整済み画像を出力（例えば、表示、記憶、又は送信）するよう構成されている。

[0011] さらなる実施形態においては、プログラム命令を記憶しているコンピュータ可読記憶媒体が開示される。プログラム命令は、プロセッサにより実行されたとき、プロセッサに、画像の得点化済み画素の調整を生成させる。プログラム命令は、プロセッサに、各々が対応する値を持つ画素の一群を有するデジタル画像を受信させるとともに、最小得点、最大得点、差分ペア得点、及びベクトル得点のうち少なくとも１つを決定させる。プログラム命令はさらに、プロセッサに、その少なくとも１つの決定された得点に基づいて画素の値を調整させ、対応する調整済み画素値を生成させる。また、プログラム命令は、プロセッサに、調整済み画素値に基づいて調整済み画像を生成させ、その調整済み画像を出力させる。この関連において、出力は、調整済み画像の表示、印刷、記憶、伝送、又は送信のうち少なくとも１つを含む。

[0012] 様々な実施形態のさらなる特徴及び利点ならびに構造及び動作を、添付の図面を参照して、以下に詳細に説明する。本発明は、ここに記載されている特定の実施形態に限定されない点に注意されたい。そのような実施形態は、単に例示の目的でのみここに提示されているものである。ここに含まれる教示に基づけば、当業者には、さらなる実施形態が明らかであろう。

[0013] 本特許又は出願ファイルは、少なくとも１つのカラーで作成された図面を含む。カラー図面を含む本特許又は特許出願公開の写しは、請求及び必要な手数料の支払いに応じて、米国特許商標庁により提供される。

[0014] ここに組み込まれ明細書の一部をなす添付の図面は、本発明を図示するものであって、さらに明細書と併せて、本発明の原理を説明するとともに、当業者が本発明を作製し使用することを可能にする役目を果たす。

[0015] Ｘ線原画像を示す。 [0015] 本発明の一実施形態による得点化済み画素の調整に基づく、対応する調整済み画像を示す。 [0016] 本発明の一実施形態による、図１Ａの原画像から検出された最大値画素に基づく調整済み画像を示す。 [0017] 本発明の一実施形態による、図１Ａの原画像から検出された最小値画素に基づく調整済み画像を示す。 [0018] 本発明の一実施形態による調整前のテストパターンを示す。 本発明の一実施形態による調整後のテストパターンを示す。 [0019] 本発明の一実施形態による画像調整前のＤＮＡビーズ画像を表す。 本発明の一実施形態による画像調整後のＤＮＡビーズ画像を表す。 [0020] 本発明の一実施形態による画像調整前のＤＮＡビーズ画像のさらなる例を表す。 [0020] 本発明の一実施形態による画像調整後のＤＮＡビーズ画像のさらなる例を表す。 [0021] 当初のマンモグラム画像を示す。 [0022] 本発明の実施形態による、図４Ａの画像に基づいた調整済み画像である。 [0022] 本発明の実施形態による、図４Ａの画像に基づいた調整済み画像である。 [0023] 本発明の一実施形態による、画像調整前の胸部Ｘ線画像を示す。 本発明の一実施形態による画像調整後の胸部Ｘ線画像を示す。 [0024] 本発明の一実施形態による調整済み画像を生成するための最小得点及び最大得点の定義に関わる画素レベルの比較を示す。 [0025] 本発明の一実施形態による調整済み画像を生成するための差分ペア及び差分ペア得点の生成に関わる画素レベルの比較を示す。 [0026] 本発明の一実施形態による調整済み画像を生成するためのベクトル値の定義に用いられる画素の単一のベクトルを示す。 [0027] 本発明の一実施形態による主ベクトルを選択するためのベクトル値の定義に用いられるベクトルの一群を示す。 [0028] 本発明の一実施形態による、４画素からなるブロックを用いて有効画素を定義する、「ダウンサンプリング」を示す。 [0029] 本発明の一実施形態による、重心画素と比較されている画素が該重心画素に接せず、且つその間にある画素は無視される、「ギャップ飛び越し（jumping the gap）」を示す。 [0029] 本発明の一実施形態による、重心画素と比較されている画素が該重心画素に接せず、且つその間にある画素は無視される、「ギャップ飛び越し」を示す。 [0029] 本発明の一実施形態による、重心画素と比較されている画素が該重心画素に接せず、且つその間にある画素は無視される、「ギャップ飛び越し」を示す。 [0029] 本発明の一実施形態による、重心画素と比較されている画素が該重心画素に接せず、且つその間にある画素は無視される、「ギャップ飛び越し」を示す。 [0029] 本発明の一実施形態による、重心画素と比較されている画素が該重心画素に接せず、且つその間にある画素は無視される、「ギャップ飛び越し」を示す。 [0030] 本発明の一実施形態による、ダウンサンプリングと組み合わせたギャップ飛び越しを伴う比較を示す。 [0031] 本発明の一実施形態による、ダウンサンプリングを伴う比較のさらなる例であって、画素の最小得点化、最大得点化、差分ペア得点化、及びベクトル得点化を定義するために用いることのできるものを示す。 [0031] 本発明の一実施形態による、ダウンサンプリングを伴う比較のさらなる例であって、画素の最小得点化、最大得点化、差分ペア得点化、及びベクトル得点化を定義するために用いることのできるものを示す。 [0032] 本発明の一実施形態による、画素の最小得点化、最大得点化、差分ペア得点化、及びベクトル得点化を定義するために用いることのできる画素クラスタの組み合わせを示す。 [0032] 本発明の一実施形態による、画素の最小得点化、最大得点化、差分ペア得点化、及びベクトル得点化を定義するために用いることのできる画素クラスタの組み合わせを示す。 [0033] ベクトルの概念の一般化を示す。この画素の線を用いて比較を行うことができる。この事例では、網掛けされた画素が、近傍画素がどのように画素ベクトルの算出に含まれ得るのかを示している。 [0034] 本発明の一実施形態による画素の調整に用いられるベクトルの組み合わせを示す。 [0035] 本発明の一実施形態による通常の８つのコンパスポイントと一致しない様々な角度のベクトルを示す。 [0036] 本発明の一実施形態による重心画素の得点化及び調整のために組み合わせて用いることのできる様々なベクトル長さを示す。 [0037] 本発明の一実施形態による、（グレーの）重心画素が２６個の（第１近傍と称される）最近傍に囲まれている、基本発明の３次元への拡大適用を示す。 [0038] 本発明の一実施形態による、線ベクトルよりも多くの画素を横断することによってより多くの画素値をベクトル値の計算に関与させる幅広のベクトル（陰影をつけた領域）を示す。 [0039] 本発明の一実施形態による、ベクトル値の算出に用いられる画素の数が重心画素からの距離の関数である、均一でない幅を有する幅広のベクトルを示す。 [0040] 本発明の一実施形態による、加重平均ベクトル値を計算するために用いることのできる重み関数の例を示す。 [0041] 本発明の実施形態による、得点に基づいて画素値が調整され得る手法を示し、典型的な５０％調整因数を表している。 [0041] 本発明の実施形態による、得点に基づいて画素値が調整され得る手法を示し、典型的な５０％調整因数を表している。 [0041] 本発明の実施形態による、得点に基づいて画素値が調整され得る手法を示し、典型的な５０％調整因数を表している。 [0041] 本発明の実施形態による、得点に基づいて画素値が調整され得る手法を示し、典型的な５０％調整因数を表している。 [0042] 本発明の一実施形態による、デジタル画像の得点化済み画素の調整を生成するための方法を説明するフローチャート。 [0043] デジタル画像の複数得点化済み画素の調整を生成するためのコンピュータにより実施されるシステムを示すブロック図。 [0044] 本発明の実施形態が実装され得るプロセッサベースの計算装置のブロック図。 [0045] 本発明の一実施形態による、組み合わせた調整済み画像及び１つ以上の二次画像を生成するよう構成されたシステムを示す。

[0046] 以下では、添付の図面を参照して実施形態を説明する。図面中、同様の参照符号は概して同一又は機能的に類似の要素を指す。また、参照符号の左端の数字は概してその参照符号が最初に登場する図面を特定する。

[0047] 本明細書において、「一実施形態」、「実施形態」、「実施形態例」等を参照することは、記載されている実施形態が特定の特徴、構造、又は特性を含み得ることを示すが、実施形態はその特定の特徴、構造、又は特性を含まないかもしれない点に注意されたい。また、そのような言い回しは必ずしも常に同一の実施形態を参照するものではない。さらに、特定の特徴、構造、又は特性がある実施形態に関連して記載されている場合、そのような特徴、構造、又は特性を他の実施形態に関連して生じさせることは、当業者の知識の範囲内であるものと考えられる。

[0048] 本発明は、得点化され画素調整されたデジタル画像（すなわち、強調されたデジタル画像）を生成するためのマシンと、システムと、方法と、コンピュータ可読記憶媒体とに係る。このかつてない新規の発明は、例えば、医学的異常の発見、病気の診断、改良されたイメージ法にとって、ならびに既存の画像から新しい未発見の情報を取得するのに有用である。実施形態について詳細に論じる前に、概要と、続いて一連の定義とを述べる。

[0049] 本発明の実施形態は次のように動作する。システムは、処理されるデジタル画像の対応する最小値画素、最大値画素、差分ペア、及びベクトル画素を特定するよう構成された画素検査モジュールを備える。１つ以上の画素検査モジュールが、例えば、ユーザ入力又はデフォルト設定に基づいて選択される。それらの選択されたモジュールは、画像内の画素に画素毎の得点を割り当てるよう動作する。すると、特定された最小値画素、最大値画素、差分ペア、及びベクトル画素に基づいて、対応する得点が割り当てられる。次いで、割り当てられた得点に基づいて、新しい画素値（例えば、グレースケール又はカラー）が割り当てられる。新しい値は、調整（又は本明細書に詳細に説明される他のアルゴリズム）によって決定される。新しい値を用いて、１つ以上の新たな画像が生成される。その後、新しい画像は、新しい画像と、あるいは当初の画像と組み合わされて、組み合わされ調整された新たな画像を生成し、当初の画像の微かなあるいは感知できない特性、データ及び特徴を明らかにする。この組み合わされ調整された新たな画像は、次いで、表示されたり、送信されたり、記憶されたりしてもよい。その後、当初の画像の微かなあるいは感知できないデータ及び特徴をさらに明らかにするために、この組み合わされ調整された新たな画像の精緻化が実行されてもよい。

定義
[0050] この項では、本明細書の残りの部分を通じて用いられる一連の定義を述べる。これらの定義は、以降の項における話題の提示と平行する論理的順序に整理されている。

[0051] デジタル画像：２（又は３）次元画像の数値表現。本明細書において、デジタル画像とはラスタ画像（ビットマップ画像とも称される）を指す。このラスタ画像は、絵素又は画素と称される要素の有限集合を有する。２次元デジタル画像には固定数の画素の行及び列が含まれる。画素の行及び列は、画像を表す規則的な格子を形成する。その格子の各アレイ素子は、関連する画素の強度値を含む。３次元デジタル画像は、行と、列と、シートとを有する。簡単にするため、本発明の明細書は、特に断りのない限り２次元に限定される。

[0052] デジタル動画：デジタル画像の時間系列。各画像は一般にフレームとして参照される。これは、余剰次元を有するデジタル画像と考えられてもよい。２次元画像の動画は合計で３つ、３次元デジタル画像の動画は４つの次元を有するであろう。簡単にするため、本発明の明細書は、特に断りのない限り動画についてのものではない。

[0053] 画素：画素とは画像における最小の個別要素であり、任意の特定の点における所与の各色の強度（輝度とも称される）を表す値を含む。各画素は、（デカルト座標、角度座標等により示される）２次元平面における位置と、１つ以上の強度値とによって、最も簡単に特徴付けられる。２次元デジタル画像においては、画素は、画像内の小さな正方形又は長方形を表す。例えば、１インチあたり３００ドットのスキャナにより形成される画像は、１／３００インチ×１／３００インチの画素を有するであろう。３次元デジタル画像においては、画素は、小さな立方体又は箱を表す。デジタル動画においては、画素は、フレーム内の正方形、長方形、立方体又は箱を表す。各フレームはタイムスライスを表す。そのタイムスライスの大きさが画素の時間次元である。例えば、１秒当たり６０フレームの動画は、時間にして１／６０秒の長さの画素を有する。

[0054] グレースケール画像：各画素が強度情報を表す単一の値を含んでいるデジタル画像。この種の画像は「白黒」とも称され、専らグレーの色合いのみからなり、強度の最も弱い黒から最も強い白へと変化する。

[0055] グレースケール画素：グレースケール画像における最小の個別要素。グレースケール画像は、強度を表す単一の値だけを有するが、２つの値（例えば０と１のみ）しかとらない二値画素とは違って、その値が可変範囲をとり得るという点で、二値画像と異なる。

[0056] カラー画像：各画素のカラー情報を含むデジタル画像。一般的には赤、緑、及び青の３色（すなわち、３色の強度値）を規定するのが普通である。

[0057] カラー画素：カラー画像における最小の個別要素。典型的には、各画素は、３色それぞれの強度を示す３つの強度値と関連付けられ、これらは何らかの色空間の座標として解釈される。コンピュータの表示部ではＲＧＢ（赤、緑、青）色空間が一般的に使われているが、他の状況においては、ＹＣｂＣｒ，ＨＳＶなどの他の空間が用いられる。

[0058] 画素値：その画素の位置における画像の強度を表す数値。グレースケール画像は各画素と関連した単一の値を有し、カラー画像は、典型的には、各画素と関連した３つの値を有する。例えば、８ビット画像における画素値は、８ビット整数（０乃至２５５）として記憶されるのが典型的である。したがって、カラー画像は１画素あたり２４ビットを使用して記憶されるであろう。

[0059] 重心画素：得点化及び値調整について検査される中央の参照画素。

[0060] 近傍画素：所与の画素と関連する画素の一群。例えば、画素の長方形格子においては、画素は通常、８個の最近傍画素（第１近傍と称される）に囲まれている。同様に、画素は通常、次に最も近い１６個の近傍（第２近傍）、２４個の第３近傍などを有するであろう。例外は像のエッジに近接する画素であり、その画素の近傍のいくつかは、画像の外になるであろうから、存在しない。

[0061] 近傍非隣接ペア：（例えば所与の画素の８個の第１近傍から選択された）互いに隣接しない２個の近傍画素。

[0062] 画素セット：所与の画素と関連する画素の一群。画素を囲む８個の第１近傍は画素セットの一例である。同様に、画素の第２近傍は画素セットを構成する。さらなる例として、画素セットは、エッジ画素に最も近接する画素の一群であってもよい。画素の線（画素ベクトルとも称される）は、画素セットのさらに別の例である。セットは、任意形状のクラスタ又は湾曲したベクトルであってもよい。

[0063] 画素クラスタ：重心画素を得点化するために用いられる何らかの定義された画素セット。「画素セット」、「画素クラスタ」、「クラスタ」等の用語は互換的に用いられ得る。

[0064] 画素近傍：ある画素と関連する領域であって、特定の幾何学的形状（例えば、正方形、長方形、楕円形、円形など）であり得るもの。画素近傍は、８個の第１近傍、１６個の第２近傍、エッジ領域等を含み得る。

[0065] 画素比較：所与の画素の値を他の近隣の画素の値と比較して様々な関係を決定すること。説明を簡単にするために、各々が単一の値しか有さないグレースケール画素を想定して例を挙げる。一例としては、ある所与の画素の値が８個の第１近傍のうち１個と比較され、その近傍の値よりも大きいかあるいは小さいかが判断されてもよい。別の例としては、ある所与の画素の値が１６個の第２近傍のうちの８個の中の１個と比較され、その第２近傍の値よりも大きいかあるいは小さいかが判断されてもよい（図８Ｅを参照）。さらなる例としては、ある所与の画素の値が他の２個の画素の値と比較され、３個それぞれの値の相対的な順序付けが決定されてもよい。グレースケール画素に関してのみ例を挙げたが、他のタイプの画素、特にカラー画素と、多くのさらなる比較を行うことが可能である。

[0066] 最小値画素：２個（以上）の他の非隣接近傍画素のすべての値よりも低い値を有する画素。上述のように、検査されている値は、グレースケール画素に関連する単一の値であってもよいし、あるいはカラー画素に関連する値のうち１つ（又はすべての値の関数）であってもよい。

[0067] 最大値画素：２個以上の他の非隣接近傍画素のすべての値よりも大きな値を有する画素。上述のように、検査されている値は、グレースケール画素に関連する単一の値であってもよいし、あるいはカラー画素に関連する値のうち１つ（又はすべての値の関数）であってもよい。

[0068] 関係差分：重心画素と別の画素との値の差（一般的には画像のビット深度に基づいた整数値）。

[0069] 閾値：比較を行うために用いられる、ゼロ以上の実数。例えば、差分ペア画素を決定するための比較を行うにあたり、特定の実施形態は、検査されている画素の値の間の差が特別な閾値よりも大きいことを必要とする。

[0070] 最小得点：重心画素に関連した得点であって、重心画素が最小値画素となる回数を数えたもの。例えば、重心画素の値は、８個の第１近傍画素から選択された非隣接画素のペアの値と比較され得る。そのような非隣接画素のペアは２０組あり、結果として２０回の比較が行われる。したがって、最小得点とは、重心画素が何回その比較に勝利したか（２個の非隣接画素の両方よりも小さかったか）である。最小得点を定義するには多くの手法がある。例えば、比較には、１６個の第２近傍画素から選択された画素のペアを関与させることができる。さらなる例においては、画素のペアはより大まかな画素近傍から選択されてもよい。最小得点は、任意の数の画素を有する画素セットを関与させた比較について定義することが可能である。他の実施形態においては、最小得点は、後述する最小閾値に関する比較によって得ることができる。一般に、最小得点を定義するために用いられる比較がＭ回あるとすれば、最小得点の値は｛０，Ｍ｝の範囲内にある。

[0071] 最小閾値：最小得点を定義することと関連する閾値。最小閾値が定義されるとき、最小得点は、検査されている画素の値が比較において用いられている他のすべての画素の値よりも最小閾値以上の量だけ低いというさらなる制約条件の下で、その画素が最小値画素であると考えられる比較の回数になる。上限として作用する最小閾値もあり得、その場合、検査されている画素の値が比較において用いられている他のすべての画素よりも閾値より大きい量だけ低ければ、その比較は好適な実施形態においては得点化されない。

[0072] 最大得点：重心画素に関連した得点であって、重心画素が最大値画素となる回数を数えたもの。例えば、重心画素の値は、８個の第１近傍画素から選択された非隣接画素のペアの値と比較され得る。そのような非隣接画素のペアは２０組あり、結果として２０回の比較が行われる。したがって、最大得点とは、重心画素が何回その比較に勝利したか（２個の非隣接画素の両方よりも大きかったか）である。最大得点を定義するには多くの手法がある。例えば、比較には、１６個の第２近傍画素から選択された画素のペアを関与させることができる。さらなる例においては、画素のペアは任意の画素近傍から選択され得る。最大得点は、２個、３個、４個…Ｎ個の画素を有する画素セットを関与させた比較について定義することが可能である。他の実施形態においては、最大得点は、後述する最大閾値に関する比較によって得ることができる。一般に、最大得点を定義するために用いられる比較がＭ回あるとすれば、最大得点の値は｛０，Ｍ｝の範囲内にある。

[0073] 最大閾値：最大得点を定義することと関連する閾値。最大閾値が定義されるとき、最大得点は、検査されている画素の値が比較において用いられている他のすべての画素の値よりも最大閾値以上の量だけ高いというさらなる制約条件の下で、その画素が最大値画素であると考えられる比較の回数になる。上限として作用する最大閾値もあり得、その場合、検査されている画素の値が比較において用いられている他のすべての画素よりも閾値より大きい量だけ大きければ、その比較は好適な実施形態においては得点化されない。

[0074] 差分ペア：差分ペア及びその得点を定義するための比較に関与する２個の画素。差分ペアの２個の画素は、多くの手法により選択され得る。例えば、差分ペアの一方の画素は検査されている重心画素であってもよく、他方の画素はその検査されている画素を取り囲む８個の第１近傍のうち１個から選択されてもよい。別の例においては、差分ペアの一方の画素は検査されている画素であってもよく、他方の画素はその１６個の第２近傍のうち１個から選択されてもよい。さらなる例においては、差分ペアの一方の画素は検査されている画素であってもよく、他方の画素は任意の画素近傍のうち１個の画素から選択されてもよい。

[0075] 差分ペア閾値：差分ペアを定義するために用いられる閾値。差分ペア閾値は正の閾値であっても負の閾値であってもよい。

[0076] 差分ペア移動（拡散差（spread difference）の計算）：重心画素とその比較対象の画素とは、差分ペア閾値以上に大きな値の差を有さなければ、差分ペアのステータスを与えられない。差分ペア閾値は正の閾値であっても負の閾値であってもよい。差分ペアの間の差とは、割り当てられた差分ペアの差の値である。差分の変化は（負の差分ペアの）負の値及び（正の差分ペアの）正の値の両方をとり得る。差分ペアの変化は重心画素の分離移動を定義し、その定義された差分ペアに関連する画素は、割り当てられた画素から離れて値を調整される。

[0077] 画素ベクトル：本発明の説明においては、画素ベクトルは、多数の画素（すなわち画素セット）を通る線分である。画素ベクトルは、そのセット内の画素の数及びそのセットの向きにより特徴づけられる。特定の実施形態においては、画素ベクトルは、ベクトル線分と垂直な方向の画素ベクトルの広がりを表現する、関連する幅も有していてもよい。画素ベクトルはその端部で重心画素と関連付けられている。一実施形態においては、重心画素毎に８つのベクトルがあり（８つのコンパスポイントであるＮ（北）、ＮＥ（北東）、Ｅ（東）、ＳＥ（南東）、Ｓ（南）、ＳＷ（南西）、Ｗ（西）、及びＮＷ（北西））、多くのベクトル長さが与えられている（例えば、ベクトル毎に３個の画素）。８つのコンパスポイントベクトルは画素のまさに中央を通っているので、単純に、例えば３画素の長さであると表現することができる。一実施形態においては、長さは重心画素を数えない。

[0078] さらなる実施形態においては、画素ベクトルは任意の方向であり得る。厳密なコンパスポイント上にないベクトルは、いくつかの画素の（まさに中央を通る代わりに）隅部又は辺の近くを横切り、より多くの画素を通りがちであるため、より大きな画素セットを関与させる。そのようなベクトルの長さは、単純に画素の総数として表すことはできず、従来の長さの幾何学的定義を用いる必要がある。この長さは整数である必要はない。単純に定義された（例えば長さ３画素の）コンパスポイントベクトルはすべてが同じ長さであるようには思われないが（対角線のものは長く見える）、より大雑把な事例では、ベクトルは、もっと一致しているように見える長さを有し得る。そのような長さは、（画素の幅又は長さの倍数を意味するであろうが）依然として画素として定義され得る。しかしながら、画像が実在の物のものである場合には、画素ベクトルの長さは、インチ又はセンチメートルで定義するのが便利かもしれない。画像が３Ｄであるならば、２Ｄの場合の（画素の中央のみを通る）８（３^２−１）コンパスポイントに類似の、２６（３^３−１）のベクトルが存在する。こうしたベクトルは、単に、それが通る画素の数と等しい長さを有するものと定義することができる。もっとも、ちょうど２Ｄの場合と同じように、考え得る他の方向は無数にあり、それによればベクトルは、より多くの画素を通るであろうし、そして必ずしも中央を通らなくてもよいであろう。そのようなベクトルの長さは、従来の幾何学を用いて定義し得るものであり、センチメートルなどの実質単位でさえあってもよい。同様に、４Ｄ画像は画素の中央のみを通る８０（３^４−１）のベクトルを有する。これらは、単純に画素を単位として定義された長さを有することができる。半端な角度のベクトルも、幅（又は他の寸法）あるいは画素に関する以外は、長さの通常の幾何学的定義を用いて、画素を単位として定義することが可能である。距離が光年で表現される場合には、時間と距離とは容易に互換できる。しかし、本発明の文脈においては、時間の長さを空間的な長さと組み合わせることが困難であるため、４Ｄ画素ベクトル長さは、伝達の容易な実質単位で表すことができない。どんな画素ベクトルも、何らかの便利な指標化システムを用いてそのベクトル中の画素を数え上げることにより、必ず特定することが可能である。例えば、ある画素の位置は、適切な指標化システムの指標を与えることによって、必ず特定することができる。

[0079] ベクトル値：画素ベクトルに与えられた値。ベクトル値が関与する比較は、エッジ定義に関する実施形態において有用である。ベクトルは重心画素で終わり、所定の長さを有するとともに、通常は、コンパス方向Ｎ，ＮＥ，Ｅ，ＳＥ，Ｓ，ＳＷ，Ｗ，ＮＷのうち１つにより特定される方向を有する。例えば、方向Ｅを有するよう選択され長さが“ｍ”（正の整数）のベクトルは、ｍ個の画素を含む。ｍ＝３であれば、そのベクトルは、Ｘ＝１，２，３の位置にある画素からなり、重心画素はＸ＝０に位置するであろう。最も単純な事例では、ベクトル値は、画素１，２…ｍの値の平均をとることにより定義される。しかしながら、ベクトル値は加重平均又は画素値を用いて算出されてもよく、その場合画素セット中の画素は等しく重みづけされるものではない。

[0080] ベクトル得点：ベクトル値の同義語。

[0081] 主ベクトル：「勝っている」ベクトル。重心画素の値と最も差のある値のベクトル。最も単純な事例では、８つのコンパスポイントベクトルの各々の値が比較され、平均値が重心画素の値（正又は負）と最も差のあるベクトルが主ベクトルであると定義される。

[0082] ベクトルベースの重心画素調整：典型的には、重心画素の値は、その重心画素の値と主ベクトルの値との間の差を増加させるよう調整される。

[0083] 画素得点：画素間の比較又は重心画素とベクトルとの間の比較に基づいた画素調整に用いられる得点。最小値及び最大値は、典型的には総数得点を有し、その一方で、差分ペア及びベクトルは、典型的には値差得点を有する。

[0084］ 得点化済み画素：少なくとも１つの画素得点が定義されている画素。

[0085] 複数得点化済み画素：２つ以上の画素得点が定義されている画素。

[0086] 調整済み画像：既存の画像から多数の画素を選択し、１つ以上の得点に従って画素値を調整することにより生成される新たな画像。

[0087] 調整済み画素値：ここで定義された１つ以上の得点に従って調整された画素値。画素値は、定義された様々な得点に応じて多くの手法により調整することが可能である。例えば、画素値は、画素の入力値と１つ以上の画素得点との関数を用いて調整することができる。

[0088] 最小値ベースの画像：各画素に最小得点を割り当て、多数のそうした画素の値をその最小得点及び所与の調整パラメータに基づいて調整することにより既存の画像から生成される、新たな画像。

[0089] 最大値ベースの画像：各画素に最大得点を割り当て、多数のそうした画素の値をその最大得点及び所与の調整パラメータに基づいて調整することにより既存の画像から生成される、新たな画像。

[0090] 差分ペアベースの画像：既存の画像から多数の画素を選択し、差分ペア得点に従って画素値を調整することにより生成される新たな画像。

[0091] ベクトルベースの画像：既存の画像から多数の画素を選択し、ベクトル得点に従って画素値を調整することにより生成される新たな画像。

[0092] 組み合わせた調整済み画像：最小値ベースの画像及び／又は最大値ベースの画像及び／又は差分ペアベースの画像及び／又はベクトルベースの画像及び／又は当初の画像を、２つ以上組み合わせることにより生成される新たな画像。組み合わせた調整済み画像における各画素の値は、組み合わせられている画像における対応する画素の加重平均である。例えば、組み合わせた調整済み画像における各画素の値は、８０パーセントがあるベクトルベースの画像、２０パーセントが別のベクトルベースの画像に由来してもよい。

[0093] 差分画像：当初の画像から調整済み画像の値を減じることにより生成される新たな画像。

[0094] 比較画像：調整済み画像と当初の画像との対照比較である新たな画像。

[0095] 変更済み画素画像：調整された画素を示す新たな画像。一例として、すべての調整済みの画素は白であってもよいが、黒であってもよい。

[0096] 二次画像：差分画像と、比較画像と、調整済み画素画像とからなる画像の種類の区分。

[0097] 調整関数：画素の値を調整するために用いられる関数。整数ビット値が正規化されると、調整関数は、範囲｛０，１｝で与えられる入力値“ｒ”をとり、同じく範囲｛０，１｝にある対応する調整済み画素値“ｓ”を返すように選択することができる。一般に、この関数は、一般関数“Ｔ”をｓ＝Ｔ（ｒ，ｃ）（ただし、媒介変数（parameter）“ｃ”は本明細書中に定義される１つ以上の得点に関する）として用いることで特定することができる。本発明の実施形態によると、多くの調整関数が得点情報“ｃ”を用いる。一実施形態においては、調整関数はべき関数である。例えば、入力値“ｒ”は、次の関数に従って、新たな値“ｓ”に変換することができる。
ただし、“ｐ”はユーザ選択の指数であり、“ｆ”は“ｐ”と“ｃ”の最大値とに依存する正規化因数である。一例においては、“ｐ”は任意の正の実数となるよう選択することができる。因数“ｆ”は、調整された値“ｓ”が｛０，１｝の区間内になるように選択することができる。この特定の選択は、入力値“ｒ”も｛０，１｝の区間内にあることを想定している。例えば、数“ｃ”の最大値が“ｃｍａｘ”である場合には、正規化因数は、ｆ＝１／（ｃｍａｘ）^ｐとなるように選択される。別の実施形態例においては、調整関数は、
となるように選択されてもよい。

[0098] 得点“ｃ”に依存し、区間｛０，１｝にある変数“ｒ”を同じく区間｛０，１｝にある新たな値“ｓ”に変換する適当な関数であれば、どんなものでも用いることができることが理解されるべきである。そのような調整関数はすべて、開示される実施形態の範囲内にあるものと考えられる。実施形態において、“ｃ”は得点（すなわち、最小得点、最大得点等）のうちの１つとなるよう選択することができる。

[0099] 複数得点化済み画素の調整：２つ以上の得点を用いて調整された調整済み画素値。画素値は無数の手法によって調整可能である。例えば、ある値は、まず１つの得点を用いて第１の調整済み値を生成するよう調整され得る。次いで、その値は、別の得点を用いて、第２の調整済み値を生成するよう調整され得る。その後、その２つの調整済み値は、複数得点画素調整を生成するよう多様な手法により組み合わせることができる。例えば、第１及び第２の調整済み値は、加算、減算等が可能である。同様に、調整関数との関連で上述した媒介変数“ｃ”は、様々な得点の合計及び差となるよう定義することができる。

[0100] 画素調整移動：最大、最小、差分ペア、及びベクトル画素値が増加及び減少される手法。正規化されたとき、画素の値は、範囲｛０，１｝内の実数となる。値“ｒ”はこの範囲を２つのギャップに分割し、その１つ目は範囲｛０，ｒ｝、２つ目は｛ｒ，１｝となる。一般に、画素値は、最大値画素の値を増加するとともに最小値画素の値を減少することによって調整される。増加又は減少の量は、範囲｛０，ｒ｝又は｛ｒ，１｝のうちいずれかの割合として決定される。例えば、最大値画素の値がたまたま３０％であれば、ｒ＝０．３となる。この値が範囲｛０．３，１．０｝の５０％で調整されるとすると、ｓ＝０．６５の値に増加されるよう調整されるであろう。別の例として、最大値画素がｒ＝０．９の値を有し、範囲｛０．９，１．０｝の５０％で調整されると仮定すると、その値は増加されてｓ＝０．９５の調整済み値となるであろう。同様の調整が最小値画素に関しても定義される。例えば、最小値画素は、値ｒ＝０．３を有し、範囲｛０，０．３｝の５０％だけ減少されるのであれば、ｓ＝０．１５の値を有するように減少されるであろう、といった具合である。

[0101] ダウンサンプリング：画素のブロックが平均有効画素に置き換えられる処理。例えば、１個の所与の画素は、その８個の最近傍とともに、９個の画素のブロックを形成する。この９個の画素のブロックを平均化して、平均有効画素を求めることができる。

[0102] ダウンサンプリングされた画像：ダウンサンプリングの結果としてもたらされる画像。例えば、ある画像は、９個の画素からなるブロックに分割することができる。次いで、ダウンサンプリングの処理によって、９個の画素からなる各ブロックは、初めの９個の各画素の平均により与えられた対応する有効値を有する単一の有効画素に置き換えることが可能である。ある実施形態においては、様々な画素得点及びベクトル得点のすべてをダウンサンプリングされた画像について定義することができる。

[0103] ギャップ飛び越し：ある画素又は画素群が、別の、互いに共通元を持たない画素又は画素群と比較される処理。例えば、ある所与の画素が１６個の第２近傍の集まりから選択された画素とは比較されるが、８個の第１近傍が関与する比較は行われない場合、その処理は「ギャップ飛び越し」を伴うと言われる。この場合におけるギャップ飛び越しという用語は、８個の第１近傍画素が、検査されている画素と１６個の第２近傍との間にギャップを形成することを意味する。

[0104] 互いに共通元を持たない画素セット：共通する画素を有さず且つ接触しない、すなわち１個以上の画素により分離されている、２つ以上の画素セット。

[0105] 得点に基づいたノイズ特性化：画素得点に基づいてノイズが特性化され画像から除去される処理。ノイズの特性化には様々な得点を使用することができる。例えば、ノイズのある画素は平均より高いか又は低い得点を有し得ることが分かっている。

[0106] 補助得点画像：補助得点画像とは、最小値、最大値、差分ペア、又はベクトル得点の決定の結果としてもたらされる画像である。換言すれば、各得点決定の結果が画像として出力され得る。

画像の得点化済み画素の調整の例
[0107] 本発明によるデジタル画像からの強調画像の生成の様々な実施形態が開示される。画像例は、Ｘ線、ＣＴスキャン、ＭＲＩ、超音波、又は他の医用撮像診断法により生成された画像であり得る。開示される実施形態は医学的異常の早期発見及び病気診断のための新たな画像処理技術に関するものであるが、本発明は医療分野に限定されない。開示されるシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品は、ソース、対象又は機能にかかわりなく、どんなデジタル画像をも強化するべく適用することができる。

[0108] デジタル画像は、写真などの２次元画像の数値表現である。本明細書においては、デジタル画像とはラスタ画像（ビットマップ画像とも称される）を指す。このラスタ画像は、絵素又は画素と称されるデジタル値の有限集合を有する。デジタル画像には固定数の画素の行及び列が含まれる。画素の行及び列は、画像の数値表現を提供する規則的な格子を形成する。

[0109] デジタル画像は、それぞれが対応する強度を有する画素の一群を含む。画素とは画像における最小の個別要素であり、任意の特定の点における所与の色の輝度（強度とも称される）を表す値を含んでいる。各画素は｛Ｘ，Ｙ｝座標により示される位置と１つ以上の強度値とによって特徴づけられる。グレースケール画像は各画素と関連する単一の強度（すなわち単一のチャンネル）を有し、カラー画像は典型的には各画素と関連する３つの値（すなわち３つのチャンネル）を有する。強度値は整数として記憶されるのが典型的である。例えば、各値は８ビット整数として記憶されていてもよい。したがって、カラー画素は画素毎に２４ビットに関連するであろう。

[0110] 開示される実施形態は、説明を簡単にするため、各画素に関連する単一の値を有するグレースケール画像に関するものとして記載されている。しかしながら、当業者には、開示される実施形態がカラー画像に関するものにも容易に一般化できることは明らかである。また、開示される実施形態はさらに、３Ｄ画像、あるいは（時間を含む）４Ｄ画像に関するものにさえも一般化できる。よって、ある画素の近傍は、空間及び時間のあらゆる次元において近隣の画素を含むものと考えてよい。これにより、本発明は、ＭＲＩ及び動画などのものをカバーするよう拡張される。したがって、そのような実施形態は、本明細書に提示されている教示及び指針に基づき、開示される実施形態の等価物の意味及び範囲の中にあるものと考えられる。

[0111] あらゆる種類の色及び値の調整が可能である。例えば、中程度の茶色の画素は、グレースケール振幅では、色相を保ったままで、明るい茶色の画素又は暗い茶色の画素（あるいはその間の任意の値）に変換され得る。これは、ルックアップテーブル、グレースケール値のデュアル画素振幅（dual pixel amplitude）及び色指定、又は当業者には明らかになるであろう他の技術を用いて達成することができる。赤色画素は、暗い赤色から最も明るい赤色までのいずれかの振幅値を割り当てられ得る。実際には、色は、その色の色成分の相対値が維持されれば、色相を保持する。また、色は、当該技術分野において既知であるように、色成分の相対値を個々に変更することによって、変化させることができる。

[0112] 開示される実施形態は、従来の医用撮像アプローチとは異なる新たな診断技術を表す。本発明の力は、様々な実施形態により強化された画像を検討することにより最もよく理解することができる。以下の例は、様々な実施形態の顕著な結果を示すとともに、詳細な実施形態の深い議論の準備をするために提示されるものである。

[0113] 図１Ａ及び１Ｂは、Ｘ線原画像と、本発明の一実施形態による、対応する調整済み画像を示す。図１Ａは先天性異常（１つの手に６本の指）のある子供の手のＸ線原画像である。図１Ｂは開始画像の得点化済み画素の調整を示す。この調整済み画像はかなりの強調を見せており、本発明の一実施形態に従って生成された。図１Ｂにおける特徴１０２は、図１Ａの原画像と比較して、骨格の明らかな強調を示している。

[0114] 図１Ｃは、本発明の一実施形態による、図１Ａの原画像から検出された最大値画素に基づく調整済み画像を示す。定義の項及びその他の箇所で詳細に論じたように、図１Ｃの画像を生成するために用いられる最大得点は、多くの画素得点のうちの１つのみである。この例においては、図１Ｂの例におけるよりも、肉体の輪郭がよりはっきりとしている。

[0115] 別の例において、図１Ｄは、本発明の一実施形態による、図１Ａの原画像から検出された最小値画素に基づく調整済み画像を示す。以下にさらに詳しく述べるように、最小値画素を検討することは、画像を特徴付け調整するための多くの手法の１つに過ぎない。この例においては、調整済み画像は、例えば図１Ｃの最大値画素に基づく画像ほど明確ではないように思われる。しかしながら、他の種類の画像を調整するために用いられた場合には状況は逆転し得るものであり、最小値画素はより有用な情報を含み得る。開示される実施形態は、画像を調整するための幅広い手法を提供する。多くの情報は、画像を調整するためのその数多くの色々な手法を検討することによって、明らかにすることができる。例えば、特定の実施形態においては、様々な調性技術を組み合わせることにより合成画像をもたらすことも有利である。

[0116] 図２Ａ及び２Ｂは、本発明の一実施形態による調整の前後のテストパターンを示す。図２Ｂの強調画像は図２Ａの原画像から検出された差分ペア得点に基づいている。図２Ｂの強調画像は図２Ａの画像に対してかなりの強調を示している。

[0117] 図３Ａ及び３Ｂはそれぞれ、本発明の一実施形態による画像調整の前後のＤＮＡビーズ原画像を示している。図３Ｂにはかなりの強調が示されている。図３Ａ及び３Ｂの画像は、図３Ｃ及び３Ｄに僅かに拡大されて示されている。画像３Ｃは、右下隅部の近くに画像の残りの部分よりも暗い領域を含んでいる。このような領域は、画像上で見ることのできるＤＮＡビーズの密度を制限するものであって、非強調画像の解像限界の一例となっている。図３Ｄは、右下隅部の対応する位置にはそのような暗い領域はなく、解像限界が増大されていることを示した。このように、図３Ｄの画像強調によればより多くの画像が使用可能であり、よって、見ることのできるＤＮＡビーズの最大密度が高められる。こうした結果は、開示される実施形態に基づく画像強調がＤＮＡ鑑定にかなり有望であることを示している。図３Ｂ及び３Ｄは、当初の画像図３Ａ及び３Ｃから検出された最小得点及び最大得点に基づいている。

[0118] 図４Ａ、４Ｂ、及び４Ｃはそれぞれ、本発明の一実施形態による画像調整の前後のマンモグラム画像を示す。図４Ａは、技術水準ではあるが従来のマンモグラム解析システムの画像である。この画像は、細部が柔らかなエッジを有しており、明確に輪郭が示されていない。図４Ｂは、本発明の一実施形態による処理の後の同じマンモグラム画像を示し、従来の技術を用いてはこれまで認識することのできなかった管、血管、及び他の詳細が際立てられている。このように、既存の又は新たな画像を本発明の実施形態に従って処理することにより、放射線科医は医学的異常について異なった診断を行うことができるようになる。図４Ｂの改良（すなわち調整された）画像は、当初の画像である図４Ａから検出されたベクトル得点に基づいている。同様に、図４Ｃは、本発明の別の実施形態に従って処理した後のマンモグラム画像を表すものであり、補助得点画像として、ベクトル得点に基づき血管の外形を示している。

[0119] 補助得点画像とは、例えばモジュール１４０４（１），１４０４（２），１４０４（３）又は１４０４（４）のうちいずれか１つにより生成される、得点決定の結果の画像のことである。換言すれば、各決定モジュールの結果（図示しない）は、画像として出力することができる。

[0120] 図４Ｄは、技術水準ではあるが従来の胸部のＸ線画像である。図４Ｅは、本発明の一実施形態に従って処理した後の同じＸ線を示しており、これは対象に関してさらなる鮮明性及び明確性を有している。この例は、本発明の実施形態によれば、現在の技術水準よりも遥かに詳細な画像の観察が可能になるということのさらなる証拠を提供している。図４Ｅの改良画像は当初の画像である図４Ｄからのものである。図４Ａ及び４Ｂにおいて用いられているベクトル得点とは異なる独自の一組のベクトル得点に基づいている。こうした結果は、開示される実施形態の、医用画像の解析及び診断へのさらに別の適用を示している。

実施形態例の議論
[0121] 図５及び６は、開示される様々な実施形態に関連する、様々な画素レベルの操作の集合を示す。各画素は特定の近傍に関連するものと考えられ、その近傍とは、特別な幾何学的形状（例えば正方形、長方形など）であり得る画素と関係のある領域である。画素近傍は、８個の第１近傍、１６個の第２近傍、エッジ領域等を包含することができる。

[0122] 所与の画素近傍中の画素は近傍画素と称される。近傍画素とは、所与の画素と関連する画素の一群である。例えば、画素の長方形格子においては、画素は通常、８個の第１近傍画素に囲まれている。第２の例においては、画素は通常、１６個の第２近傍に囲まれている。例外は、画素が画像のエッジに近接しすぎている場合であり、近傍のうちいくつかは画像の外になるため、存在しない。

[0123] 画素近傍は画素セットの一例である。画素セットとは、所与の画素と関連する画素の一群である。画像のエッジから十分に離れているある画素を囲む８個の第１近傍は、画素セットの一例である。同じように、画像のエッジから十分に離れているある画素を囲む１６個の第２近傍は、画素セットのさらなる例である。別の例として、画素セットは、エッジ画素に最も近接する画素の一群であってもよい。画素からなる一筋の線（画素ベクトルとも称される）は、画素セットのさらに別の例である。セットは任意形状のクラスタであってもよい。

[0124] 図５及び６の例においては、所与の画素５０２が、８個の第１近傍画素の一群に囲まれた重心画素であるものと考えられる。例えば、画素５０４及び５０６は、画素５０２の第１近傍である。図５において、９個のボックスを含む各正方形は、８個の第１近傍に囲まれた中心画素（例えば画素５０２）を表す。

[0125] 以下の議論は画素比較に関するものであり、所与の画素の値が他の画素の値と比較されて様々な関係が判断される。一例としては、ある所与の画素の値が８個の第１近傍のうち１個と比較され、その近傍の値よりも大きいかあるいは小さいかが判断されてもよい。別の例としては、ある所与の画素の値が１６個の第２近傍のうちの１個と比較され、その第２近傍の値よりも大きいかあるいは小さいかが判断されてもよい。さらなる例としては、ある所与の画素の強度が他の２個の画素の強度と比較され、３個それぞれの値の相対的な順序付けが決定されてもよい。グレースケール画素に関してのみ例を挙げたが、カラー画像とはさらに多くの比較を行うことが可能である。

[0126] 図５及び６の９個のボックスを含む各正方形は、所与の画素の値をその近傍の様々な組み合わせと比較するために実行可能な、考え得る画素レベル比較を表している。例えば、グループ５０８のボックスは、重心画素（５２４）と、その近傍のうちの２個である５２６及び５２８との比較を示している。すべての比較において、検査されている重心画素（例えば５２４）には濃い陰影がつけられており、一方、その比較対象である画素（例えば画素５２６及び５２８）には比較的薄い陰影がつけられている。特定の比較に関与しない画素（例えば５３０）には陰影がない。

[0127] 図５及び６に示される様々な比較は、２つのグループに分けることができる。図５が、重心画素が２つの非隣接第１近傍と比較される第１グループ５０８を示している一方で、図６の第２グループ６１０においては、所与の画素は単一の近傍としか比較されない。画素のペアを関与させる比較５０８は、最小得点及び最大得点の決定と関連している。これらは次のように定義される。

[0128] 最小値画素とは、その値が２個以上の他の画素の値よりも低い画素のことである。この最小値の計算は、閾値に基づいていてもよい。すなわち、ある画素が最小値となるためには、その画素は、比較対象の他のすべての画素よりも小さな値を有さなければならないだけではなく、閾値要件も満たさなくてはならない。上述のように、検査されている値は、グレースケール画素に関連する単一の値であってもよく、あるいはカラー画素に関連する値のうち１つ（又は平均値）であってもよい。

[0129] 最大値画素とは、その値が２個以上の他の画素の値よりも大きな画素のことである。この最大値の計算は、閾値に基づいていてもよい。すなわち、ある画素が最大値となるためには、その画素は、比較対象の他のすべての画素よりも大きな値を有さなければならないだけでなく、閾値要件も満たさなくてはならない。上述のように、検査されている値は、グレースケール画素に関連する単一の値であってもよく、あるいはカラー画素に関連する値のうち１つであってもよい。

[0130] 図５の５１２と表示されたグループの４つの画素比較は、従来の数学的導関数を算出するために用いられる比較と類似している。そのような比較においては、所与の画素は、近傍のうち２個と、その画素とその２個の近傍とが例えば画素５２４，５２６及び５２８で見られるようにすべて一直線に沿って位置するように、比較される。しかしながら、開示される実施形態において算出される得点は、従来の導関数の算出において求められるものよりも大まかである。例えば、グループ５１４においては、所与の画素は（グループ５１２における場合のように）一直線に沿ってはいない２個の近傍隅部と比較される。グループ５１８は、（５２４，５２６及び５２８の場合のように）一直線に沿って位置してはいない２個の近傍エッジ画素が関与する比較を示している。グループ５１６は、１個の隅部の画素と１個のエッジ画素とが関与する比較のさらなる集合を表している。

[0131] 図５のグループ５０８に示された２０組の比較の集合はすべて、検査されている画素に適用して最小得点及び最大得点を決定することができる。これらは次のように定義される。

[0132] 最小得点とは、重心画素に関連した得点であって、その画素が最小値画素となる比較の回数を数えたものである。例えば、ある画素値は、８個の第１近傍画素から選択された非隣接画素のペアの値と比較され得る。そのようなペアは２０組あり、結果として２０回の比較が行われる。したがって、最小得点とは、選択された範囲｛０，２０｝内にある整数値である。最小得点を定義するには多くの手法がある。例えば、比較には、１６個の第２近傍画素から選択された画素のペアが関与してもよい。さらなる例においては、画素のペアは任意の画素セットから選択されてもよい。さらに、最小得点は、２個、３個、４個、…Ｎ個の画素を有する画素セットが関与する比較に関して定義されてもよい。さらなる実施形態においては、最小得点は、以下に説明するような最小閾値に関する比較を含んでもよい。一般に、最小得点を定義するために用いられる比較がＭ回あるとすれば、最小得点の値は｛０，Ｍ｝の範囲内にある。

[0133] 最小閾値とは、最小得点を定義することと関連する閾値である。最小閾値が定義されるとき、最小得点は、検査されている画素の値が比較において用いられている他の２個の画素の値よりも最小閾値以上の量だけ低いというさらなる制約条件の下で、その画素が最小値画素であると考えられる比較の回数になる。

[0134] 最大得点とは、重心画素に関連した得点であって、その画素が最大値画素となる比較の回数を数えたものである。例えば、ある画素値は、８個の第１近傍から選択された非隣接画素のペアの値と比較され得る。そのようなペアは２０組あり、結果として２０回の比較が行われる。したがって、最大得点とは、選択的な範囲｛０，２０｝内にある整数値である。最大得点を定義するには多くの手法がある。例えば、比較には、１６個の第２近傍画素から選択された画素のペアが関与してもよい。さらなる例においては、画素のペアは任意の画素セットから選択されてもよい。さらに、最大得点は、２個、３個、４個、…Ｎ個の画素を有する画素セットが関与する比較に関して定義されてもよい。さらなる実施形態においては、最大得点は、以下に説明するような最大閾値に関する比較を含んでもよい。一般に、最大得点を定義するために用いられる比較がＭ回あるとすれば、最大得点の値は｛０，Ｍ｝の範囲内にある。

[0135] 最大閾値とは、最大得点を定義することと関連する閾値である。最大閾値が定義されるとき、最大得点は、検査されている画素の値が他の２つの画素の値よりも最大閾値以上の量だけ低いというさらなる制約条件の下で、その画素が最大値画素であると考えられる比較の回数になる。

[0136] 代替的な実施形態においては、すべての画素ペアではなく、ペア比較の様々なサブセットを用いることができる。可能な得点の範囲は、関係する比較の回数による。一例において、検査されている画素がたまたま従来の数学的意味における局部最大値であるとすれば、最大得点の最大値は２０となるであろう。最大得点値の最小値は０になるものと思われる。同様の記述が最小得点に当てはまる。

[0137] 図５に示されるグループ５０８の比較は、重心画素と第１近傍のペアとの間で行うことのできる、可能な比較の総数のサブセットである。グループ５０８においては、比較は非隣接画素のペアを含むものとしか考えられていない。非隣接ペアとは、所与の画素の近傍から選択された互いに隣接しない画素のペアである。隣接ペア及び非隣接ペアが検討される、より一般的な状況を以下に述べる。

[0138] 概して、あるペアの第１の画素は、８つの可能な位置から選択される。次に、ペアの第２の画素が残りの７個の画素から選択されて、ペアが形成される。このようにして、ペアの完全なセットは、７×８／２＝２８組の可能なペアを含む。全部で２８組の可能なペアのうち、グループ５０８では、非隣接画素を含む２０組のペアだけが検討される。この、２０組のペアのみを検討するという選択は、図５における図示を簡単にするために行われた。様々な実施形態においては、２８組の可能な比較をすべて用いて、最小得点、最大得点等を生成することができる。そのような実施形態においては、最大得点又は最小得点の範囲は、０乃至２８となるであろう。

[0139] 図６のグループ６１０に示された比較は、ある画素の値と単一の近傍画素との比較に関係しており、様々な得点を定義するための新たな可能性を導入するものである。グループ６２０においては、ある画素の値が単一の近傍エッジ画素と比較され、グループ６２２においては、ある画素の値が単一の近傍隅部画素と比較される。

[0140] 図６のボックスの各々における２個の画素は、差分ペアと称される。差分ペアの２個の画素は、多くの手法により選択され得る。例えば、差分ペアの一方の画素は検査されている画素であってもよく、他方の画素は８個の第１近傍のうち１個から選択されてもよい。別の例においては、差分ペアの一方の画素は検査されている画素であってもよく、他方の画素は１６個の第２近傍のうち１個から選択されてもよい。さらなる例においては、差分ペアの一方の画素は検査されている画素であってもよく、他方の画素は任意の画素近傍のうち１個の画素から選択されてもよい（図８Ａ乃至８Ｆとの関連で以下においてより十分に述べる）。

[0141] 差分ペアが関与する比較においては、負の差分ペアと正の差分ペアとの間で区別することが有用である。負の差分ペアとは、その差分ペアの２つ目の画素が検査されている画素の値よりも閾値より大きい量だけ小さな値を有する差分ペアである。正の差分ペアとは、その差分ペアの２つ目の画素が検査されている画素の値よりも閾値より大きい量だけ大きな値を有する差分ペアである。

[0142] 差分ペアが関与する比較は、差分ペア得点を定義するために用いられる。負の差分ペア得点とは、検査されている画素に関連する得点であって、その検査されている画素が一部をなしている、関連する負の差分ペアの数を数えたものである。正の差分ペア得点とは、検査されている画素に関連する得点であって、その検査されている画素が一部をなしている、関連する正の差分ペアの数を数えたものである。

[0143] 図７Ａは、様々なベクトルベースの得点を定義するために用いることの可能な画素のベクトルを示す。画素ベクトルとは、多数の画素（すなわち画素セット）を通る線分である。画素ベクトルは、線のセット中の画素の数と、セットの配向とによって特徴づけられる。画素ベクトルは、重心画素と関連付けられている。一実施形態においては、画素毎に（コンパス方向Ｎ，ＮＥ，Ｅ，ＳＥ，Ｓ，ＳＷ，Ｗ，ＮＷに沿って方向づけられた）８つのベクトルがある。多数の他の配向、ならびに湾曲したベクトル（すなわち、異なる配向を有し得るいくつかの線分を含むベクトル）が可能である。

[0144] 画素のベクトルを含む比較は、エッジ検出に係る実施形態において有用である。一例においては、ベクトルは、重心画素で終結し、所定の長さを有し、８つのコンパスポイントＮ，ＮＥ，Ｅ，ＳＥ，Ｓ，ＳＷ，Ｗ，ＮＷのうち１つにより特定される方向を有するように定義することができる。図７Ａに示されたベクトルは、ＮＥのコンパス方向を有する。（矢じりが重心画素の方を指していることから、このベクトルは、表示しているのとは反対の方向を「指している」点に注意。ベクトル表示が参照するのは、そのベクトルがある側、あるいは重心画素からベクトルへの方向を参照するものであって、ベクトルが指す方向ではない。）ベクトル値は、単純な実施形態においては、画素の値１，２，…ｍの平均をとることにより定義される。

[0145] 図７Ｂは、コンパス方向Ｎ，ＮＥ，Ｅ，ＳＥ，Ｓ，ＳＷ，Ｗ，ＮＷにわたるベクトルの一群を示す。図７Ｂにおいて、長さｍ（正の整数）で方向Ｅ（右に水平）を有するように選択されたベクトルは、ｍ個の画素を含んでいる。ｍ＝２であれば、このベクトルは、検査されている重心画素より右に画素１個及び２個の位置にある画素からなる。

[0146] 図７Ｃはダウンサンプリングを図示している。図７Ｃの中央にある４個の画素には陰影がつけられている。いくつかの実施形態においては、これらの４個の最も内側の画素を平均して有効画素を定義するのが有利であり得る。そのような実施形態においては、画像は（図７Ｃにおける４個の陰影をつけられた画素のように）画素のブロックに分割され、平均化されて、有効画素が定義されるであろう。同様に、１６個（又は２５個又は６４個など）の画素からなるブロックを平均化して有効画素を定義してもよい。様々な画素セットを平均化するという概念は、最小得点、最大得点、差分ペア得点、及びベクトル得点を含むあらゆる種類の得点を定義するために用いることができる。個々の画素について得点が定義されたのと同じ手法で画素のブロックを平均化することにより決定された様々な有効画素の間で比較を行うことで、数々の得点を定義することができる（これについては、以下の図８Ｇ及び８Ｈとの関連においてより十分に述べる）。

[0147] 図７Ｃに図示されたそのようなベクトルの各々は、関連するベクトル値を有する。主ベクトルは、重心画素の値と最も差のある値のベクトルとして定義される。ベクトルベースの比較一般及び特に主ベクトルを検討することは、エッジ検出に係る実施形態においては有用である。

[0148] 図８Ａ乃至８Ｆは「ギャップ飛び越し」を図示している。ギャップ飛び越しとは、ある画素又は画素群が、別の、互いに共通元を持たない画素又は画素群と比較される場合を指す。例えば、ある所与の画素が周囲の１６個の第２近傍から選択された画素とは比較されるが、第１近傍が関与する比較は行われない場合、この処理はギャップを飛び越していると言われる。

[0149] 図８Ａは、第１の画素Ｘが第２の画素Ｙと比較される処理を示す。Ｏで印を付けられた画素が比較において考慮されないため、これはギャップ飛び越しと称される。この意味で、１画素のギャップが飛び越される。

[0150] 図８Ｂは、第１の画素Ｘが第２の画素Ｙと比較される際に２画素のギャップが飛び越される処理を示す。一般に、どんな大きさのギャップも飛び越し可能である。

[0151] 図８Ａ及び８ＢにおいてＸ及びＹで印を付けられた画素は、差分ペアの要素と考えることができる。したがって、差分ペア及び差分ペア得点についての先の議論はすべて、ギャップ飛び越しを含むよう拡大可能である。よって、図６のすべての比較は、図８Ａ及び８Ｂに図示されるように一般化される。

[0152] 同様に、図５に示される比較（最小値画素、最大値画素、最小得点、及び最大得点を定義するために用いられている）は、図８Ｃ及び８Ｄに図示されるようにギャップ飛び越しを含むよう一般化することができる。

[0153] 図８Ｃは、Ｘで印を付けられた検査されている画素と比較される、Ｙで印を付けられた画素のペアを示している。比較において無視されている（飛び越されている）画素は、Ｏで印を付けられている。

[0154] 図８Ｄは、検査されている画素Ｘに対して画素Ｙのペアが定義される、類似の状況を示している。この事例では、ペアは２画素のギャップを飛び越している。比較において無視されている（飛び越されている）画素は、Ｏで印を付けられている。

[0155] ギャップ飛び越しの概念は非常に一般的である。例えば、ある所与の画素が、１６個の第２近傍の一群から選択された画素とは比較されるが、８個の第１近傍が関与する比較は行われない場合には、この処理はギャップを飛び越していると言われる。この状況は図８Ｅ及び図８Ｆに図示されている。重心画素はＸで印を付けられており、検査されている画素である（すなわち、得点を決定されている画素である）。１６個の第２近傍画素は、それぞれＹで印を付けられている。８個の第１近傍（それぞれＯで印を付けられている）は、重心画素と第２近傍との間のギャップを表す。

[0156] さらに多くの比較を、ダウンサンプリング及びギャップ飛び越しを関与させて定義することができる。そのような状況は８Ｆに図示されている。図８Ｅの単一の重心画素ではなく、４個の画素（Ｘ印）のセットが検査される。これらの４個の画素は、別の画素のセット（Ｙ印）との比較のために、平均化されて有効画素が生成されてもよい。Ｙ印の４個の画素は、比較が行われる前に平均化され得る。対照的に、Ｘ印の個々の画素は、それぞれＹ印の個々の画素と比較されてもよい。これは、１つの画素セットが別のセットと個別に、あるいは平均化を伴う比較として比較可能である、画素比較の説明である。ギャップ飛び越しの概念は、図８ＦにもＯ印の画素のセットによって図示されており、これらは比較においては無視される。

[0157] 図８Ｇは、画素セット８０２が有効画素を定義する状況を示す。セット８０２の４個の画素の値は、平均化されて有効重心画素値を定義する。この有効画素値は、次いで、他の個々の画素値との比較、又は他の画素セットの同様の平均により求められる他の有効画素値との比較を行うために用いることができる。これが、最小値、最大値、差分ペア及びベクトル比較のための画像のダウンサンプリングである。

[0158] 図８Ｈは、有効画素を定義するために画素セット８０４が検討される状況を示す。この例において、セット８０４の１６個の画素の値は、平均化されて有効重心画素値を定義する。この有効画素値は、次いで、他の個々の画素値との比較、又は他の画素セットの同様の平均により求められる他の有効画素値との比較を行うために用いることができる。

[0159] 図８Ｉは、単一の重心画素８０６と、他の２つの画素８０８及び８０９を平均化することにより求められる有効画素とに関して差分ペアが定義される状況を示す。この例においては、画素８０８及び８０９の値が平均化されて有効画素の値が求められる。そして、その有効画素は、差分ペアの第２の画素と考えられる。この例は、差分ペアの定義が２個の単一の画素だけが関与する比較に限定される必要はないことを示している。この例においては、差分ペアは３つの画素を含むよう定義されている。拡大解釈すれば、差分ペアは、任意の２つの画素クラスタに関して定義することができる。そのような状況においては、第１のクラスタの画素の値を平均化して第１の有効画素値が求められる。次に、第２のクラスタの画素の値を平均化して第２の有効画素値が求められる。その後、２個の有効画素を用いて差分ペアが定義されるであろう。上述のように、２つの画素クラスタは互いに共通元を持たなくてよいし、差分ペアはギャップ飛び越しを含むことができる。

[0160] 図８Ｊは、最大値又は最小値画素を定義するための比較を示し、様々な画素が平均化されて有効画素が求められている。この場合、画素８１２及び８１４の値が平均化されて、第１の有効画素値が求められる。次に、画素８１６及び８１８が平均化されて第２の有効画素値が求められる。これらの第１及び第２の有効画素値は単一の画素８１０と比較され、最大得点又は最小得点が定義される。この例では、画素８１０は最大値画素又は最小値画素であるものと評価することができる。この例は、最小得点及び最大得点の定義が３個の画素の比較に限定される必要はないことを示している。この例においては、５個の画素が比較に関与している。拡大解釈すれば、最小得点及び最大得点は、任意の３つの画素クラスタに関して定義することができる。そのような状況においては、第１のクラスタの画素の値を平均化して第１の有効重心画素値が求められる。次に、第２のクラスタの画素の値を平均化して第２の有効画素値が求められる。最後に、第３のクラスタの画素の値を平均化して第３の有効画素値が求められる。その後、３個の有効画素を用いて最小得点及び最大得点が定義されるであろう。上述のように、３つの画素クラスタは互いに共通元を持たなくてよいし、比較はギャップ飛び越しを含むことができる。

[0161] 図８Ｋはベクトルの概念の一般化を示す。画素の線８２０は、画素のベクトルを定義する個々の画素８２２を示す。この画素の線を用いて比較を行うことができる。そのような比較は、ベクトル値、主ベクトル等を定義することを含み得る。上述のように、画素からなるブロックを用いて平均画素を定義することができる。付加的な状況が図８Ｋに描写されており、ここでは８２２のような個々の画素が近傍画素８２４とともに検討される。ベクトルは事実上、より幅広くなっている（より多くの画素が一緒に平均化される）。上述のように、画素近傍は数多くの手法で定義することが可能である。この事例では、線８２０に沿った画素の近傍は、図８Ｋの網掛けされた画素により表される線８２６及び８２８によって範囲を定められた領域の中にある画素により定義され、画素８２４はその一例である。

[0162] 図８Ｌは、（グレーの）重心画素の値と、複数のベクトルに対するその値とが関与するベクトル比較を示す。この実施形態では、重心画素が増加するベクトル傾斜の一部であるのか、あるいは減少するベクトル傾斜の一部であるのかを判断することができる。この実施形態においては、ベクトルが解析されて重心画素と比較され、重心画素が調整されてもよい。

[0163] 図８Ｍの線８３０は、通常の８つのコンパスポイントと一致しない様々な角度のベクトルを示す。半端な角度であるために、これらのベクトルは、必ずしも画素の中央を通らない。ベクトル値は、ベクトルが通る画素の値の加重平均を用いて算出されるであろう。どんな重み関数も認められる。例えば、平均化計算における画素の重みは、画素と重なるベクトルセグメントの長さに比例し得る。コンパスポイント上にないベクトルが認められる場合には、ベクトルの長さは、単純な画素数ではなく、幾何学的な表現によって定義される可能性が高い。図８Ｍは、（例えば図７とは違って）見た目には同じ長さに非常に近いベクトルを示している。（単に同数の画素を有することに代えて）物理的に同じ長さのベクトルを用いることは、どの実施形態においても有用であり得るが、半端な角度が用いられる場合にはより典型的である。

[0164] 図８Ｎは、異なる長さが組み合わせられているベクトル画像を示す。一例においては、２画素、４画素、及び６画素のベクトルを組み合わせることができる。画像は所望の割合量で混合可能である。その利点は、異なるベクトル長さにより異なる詳細が明らかになる場合、それらを組み合わせることによって、単一の、非常に有用な画像を形成できるということである。

[0165] 図８Ｏは基本的な発明を３次元、この例ではデジタルビデオ画像のフレームに拡張することを示しており、複数の連続画像が得点化されてもよい。ここで、区域８３４の８３２にある（グレーの）重心画素は、下方の区域８３６及び上方の区域８３８に示される２６個の第１近傍を有する。これらの区域はデジタル動画の画像フレームに関係し得る。

[0166] 図８Ｐは別の実施形態を示し、ベクトル８４０が線ではなく、より多くの画素を横切るように幅広くなっている。この場合、平均化処理における画素の重みは、幅広のベクトルと画素とが交差する面積に比例し得る。

[0167] 図８Ｑは、均一でない幅を有する幅広のベクトル８４２を示す。よって、ベクトル値の算出に用いられる画素の数は、重心画素からの距離の関数となる。描写されている例においては、重心画素から遠く離れるほど線の幅が広がるので、外側の領域では検討される画素の数が増加する。これによって外側の画素に過度の重みが与えられるのであれば、図９に関して後述するような重み付けを用いて補償してもよい。

[0168] 図９は本発明の別の実施形態である、画素値が重心画素からの距離の関数として（ＦＦＴ演算の窓のように）重み付けされ得る方法を示している。各ベクトルの画素値平均化には、例えば画素の中央範囲が平均化処理により大きな影響を有するように、加重計算を適用することができる。曲線の重み付けの種類は変化してもよい。図９は４つの曲線しか示していないが、無数の可能性がある。重み付け曲線は対称である必要はない。例えば、外側の画素には内側の画素よりも大きな又は小さな重み付けが必要であってもよい。具体的には、画素に与えられる重み付けは、重心画素からの距離が長くなるほどゼロに向かって次第に減少してもよい。したがって、ベクトルは突然には途切れない。また、ギャップ飛び越しは、いくらかの距離で重み付けをゼロにすることにより達成することができる。漸減と様々なベクトル角度とを組み合わせた場合には、ギャップはより大まかになり、突然に境界を有することはないであろう。こうした重み付けにより、本発明には、ベクトル画像を組み合わせる手法も提供される。これにより、強調画像はより高い及び／又は異なる鮮明度を有することができる。

[0169] 当業者であれば、これまでに導入された概念（画素比較、ベクトル比較、平均化、ギャップ飛び越しなど）の組み合わせを用いて多種多様な比較ができることを理解するであろう。同様に、そのような比較の各々に対して１つ以上の得点が定義可能である。そうした得点は、個々の画素、画素のセット、画素のベクトル等に割り当てることができる。したがって、そのようなすべての比較及び対応する得点は、本明細書に提示されている教示及び指針に基づき、開示される実施形態の等価物の意味及び範囲の中にあることが意図されている。

[0170] 図１０Ａ及び１０Ｂは、どうすれば１つ以上の得点に基づき最小値及び最大値を利用して重心画素値を調整し、重心画素得点を定義することができるのかを示している。図１０Ａの垂線は、画素に関連付けられ得る値の範囲｛０，１｝を示す。

[0171] 図１０Ａは最小値画素の調整を示す。第１の例においては、重心画素は０．２の初期値を有する。一般に、最小得点を有する画素は減少されるであろう。この減少は割合として表現することができる。割合減少は、得点の関数となるよう選択可能である。例えば、０．２の値が区間｛０．２，０｝の０．５倍の因数によって減少されるよう選択される場合、新たな値は、図示されるように０．１となるであろう。別の例においては、画素は０．７の値を有するとともに、特定の最小得点を有する。この例において、この値も区間｛０．７，０｝の０．５倍の因数によって減少されるべきものであるとすると、この値は図示するように０．３５に減少されるであろう。これらの例は、５０％の減少を想定した。これは任意の選択であった。様々なアルゴリズムにより決定される他のあらゆる割合又は変化曲線も選択することが可能である。別の例においては、値は減少する必要はなく、同じ方法によって増加されてもよい。これは最大得点を有する画素についての場合になるであろう。

[0172] 図１０Ｂでは、重心画素値が増加されている。これは、どうすれば１つ以上の得点に基づき重心画素値を調整することができるのかを示している。図１０Ｂの垂線は画素値の範囲｛０，１｝を示す。図１０Ｂにおいては、最小値は０であり、最大値は１である。図１０Ｂは最大値画素の調整を示す。第１の例においては、重心画素は０．３の初期値を有する。一般に、最大得点を有する画素は増加されるであろう。この増加は割合として表現することができる。割合増加は、得点の関数であってもよい。例えば、０．３の画素値が区間｛０．３，１｝の０．５倍の因数によって増加されるよう選択される場合、新たな値は、図示されるように０．６５となるであろう。別の例においては、画素は０．９の値を有するとともに、特定の最大得点を有する。この例において、この値も区間｛０．９，１｝の０．５倍の因数によって増加されるべきものであるとすると、この値は図示するように０．９５に増加されるであろう。これらの例は、５０％の増加を想定した。様々なアルゴリズムにより決定される他のあらゆる割合又は変化曲線も選択することが可能である。

[0173] 図１０Ｃは、どうすれば差分ペアに基づいて画素の値を調整することができるのかを示している。図１０Ｃの垂線は、画素に関連付けられ得る値の範囲｛０，１｝を示す。ここでは、割合調整は、調整されるべき値と１又は０との間の差の減少を表すものではなく、差分ペアの差分が増加される割合を表す。一方の画素の値のみを調整してその値と０又は１との間の差を縮小する代わりに、両方の画素の値が両者の間の差を増加するよう調整される。０．１５という差分ペア閾値例及び５０％という調整値を用いると、低い方の画素の値は０．２６に減少され、高い方の画素の値は０．４８に増加されるであろうから、差は０．１５から０．２２へと増加する。５０％の増加である。さらに、閾値が用いられ得る。例えば、この種の調整の対象となるためには、差分ペアは少なくとも０．１５の差を有さなければならない。

[0174] 図１０Ｄは、どうすればベクトルに基づいて重心画素値を調整することができるのかを示している。図１０Ｄの垂線は、画素に関連付けられ得る値の範囲｛０，１｝を示す。重心画素に関連する主ベクトルが決定されると、次いで重心画素が調整されてもよい。この例においては、画素は５０％増加される。０．３という値から０．６５への増加である。

[0175] 調整関数とは、値を調整するために用いられる関数である。調整関数は、範囲｛０，１｝で与えられる入力値“ｒ”をとり、同じく範囲｛０，１｝にある対応する調整済み値“ｓ”を返すように選択することができる。一般に、この関数は、一般関数“Ｔ”をｓ＝Ｔ（ｒ，ｃ）（ただし、媒介変数“ｃ”は上記で定義された１つ以上の得点に関する）として用いることで特定することができる。本発明の実施形態によると、得点情報“ｃ”を含み得る多くの調整関数が構築可能である。一実施形態においては、べき法則関数が選択されてもよい。例えば、初期値“ｒ”は、次の関数に従って、新たな値“ｓ”に変換することができる。
ただし、“ｐ”はユーザ選択の指数であり、“ｆ”は“ｐ”と“ｃ”の最大値とに依存する正規化因数である。例えば、“ｐ”は任意の正の実数となるよう選択することができる。因数“ｆ”は、変換された値“ｓ”が｛０，１｝の区間内にあるように選択することができる。この特定の選択は、入力値“ｒ”も｛０，１｝の区間内にあることを想定している。例えば、数“ｃ”の最大値が“ｃｍａｘ”である場合には、正規化因数は、ｆ＝１／（ｃｍａｘ）^ｐとなるように選択される。

[0176] 別の実施形態例においては、調整関数は、
となるように選択されてもよい。

[0177] 任意の関数を用いることが可能である。そのような調整関数はすべて、開示される実施形態の範囲内にあるものと考えられる。実施形態において、媒介変数“ｃ”は得点（すなわち、最小得点、最大得点等）のうちの１つとなるよう選択することができる。

[0178] 図１１は、本発明の一実施形態によるデジタル画像の得点化済み画素の調整を生成するための方法を説明するフローチャートである。この方法においては、それぞれが対応する値を持った画素の一群を有するデジタル画像１１０２が受信される（１１０４）。デジタル画像は、例えば、ローカルデータ記憶部又はリモートデータ記憶部から、あるいは画像キャプチャ装置から受信されてもよい。さらに、以下の動作１１０６のうち少なくとも１つが、複数の画素の各々につき実行される。：最小得点の決定、最大得点の決定、差分ペア得点の決定、及びベクトル得点の決定。次に、その最小得点、最大得点、１つ以上の差分ペア得点、及び１つ以上のベクトル得点のうち少なくとも１つに基づいて画素値が調整され（１１０８）、対応する調整済み画素値が生成される。次いで、その調整済み画素値に基づいて調整済み画像が生成される（１１１０）。最後に、その調整済み画像１１１４が出力される（１１１２）。この方法では、取得、決定、生成、及び出力が１つ以上のマシンにより実行される。本発明によれば、出力は（図１２に関して後述するように）調整済み画像の表示、印刷、記憶、又は送信のうちいずれか１つを含む。

[0179] 図１２は、本発明の一実施形態によるデジタル画像の得点化済み画素の調整を生成するためのコンピュータにより実施されるシステム１２００を示すブロック図である。

[0180] システム１２００は、受信モジュール１２０４と、得点生成モジュール１２０６と、画素値調整モジュール１２０８と、画像調整モジュール１２１０と、出力モジュール１２１２とを含む。出力モジュールは、例えば、記憶装置１２１４及び表示装置１２１６を含んでもよい。さらに、システムは、混合モジュール１２１８を含んでもよい。

[0181] 受信モジュール１２０４は、それぞれが対応する値を持った画素の一群を有するデジタル画像１２０２を受信するよう構成されている。画像は、データ記憶部から、又は画像キャプチャ装置から受信され得る。得点生成モジュール１２０６は、複数の画素のそれぞれについて、以下の量のうち少なくとも１つを決定するよう構成される。：最小得点、最大得点、１つ以上の差分ペア得点、及び１つ以上のベクトル得点。画素値調整モジュール１２０８は、１つ以上の得点に基づいて複数の画素の値を調整するよう構成されている。画像調整モジュール１２１０はその調整済み画素値に基づいて調整済み画像を生成するよう構成されており、出力モジュールはその調整済み画像を出力するよう構成されている。様々な得点に基づいて、複数の画像が生成されてもよい。そのような複数の画像は、混合モジュール１２１８を用いて、互いに及び／又は当初の入力画像と組み合わせることが可能である。例えば、最小得点、最大得点、差分ペア得点、及びベクトル得点に基づいて４つの画像が生成され得る。次いで合成画像が混合モジュール１２１８によって生成可能であり、当初の画像の画素得点とともに調整済み画像の各々の画素得点に割合が乗じられる。したがって、結果として得られる画像の各画素は、組み合わせられている対応する画像の値の加重平均により求められる値を有する。

[0182] 図１３は、本発明の実施形態又はその一部がプログラム命令としてコンピュータ可読コードの形で実装され得る、実例マシン１３００である。一例として、マシン１３００はプロセッサベースの計算装置であってもよい。そのようなプロセッサベースの計算装置は、一般にコンピュータとも称される。

[0183] 図１３に示されるシステムの構成要素又はモジュールは、１つ以上のコンピュータシステム１３００、もしくはハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、記憶された命令を有する有形のコンピュータ可読媒体、又はその組み合わせを用いた他の処理システムにより実行されてもよい。

[0184] システム１３００は、１つ以上のプロセッサ１３０２、ＧＰＵ１３１４、１つ以上の不揮発性記憶媒体１３０４、１つ以上のメモリ素子１３０６、情報通信基盤１３０８、表示装置１３１０、及び通信インタフェース１３１２を含んでもよい。プロセッサ１３０２は、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processors）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field-programmable gate arrays）、及び特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuits）を含むがこれらに限定されない、任意の従来の又は特殊用途のプロセッサを含んでもよい。

[0185] ＧＰＵ１３１４（グラフィックスプロセッシングユニット）は、複雑な図形及び数学演算のための選択された命令及びプログラムを並行して実行する専門のプロセッサである。

[0186] 不揮発性記憶部１３０４は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、及びコンピュータプログラム命令及びデータをコンピュータ可読媒体に記憶し得る類似の装置のうち１つ以上を含んでもよい。１つ以上の不揮発性記憶装置１３０４は取り外し可能な記憶装置であってもよい。

[0187] メモリ素子１３０６は、ランダムアクセスメモリのような、しかしこれに限られない、１つ以上の揮発性メモリ素子を含んでいてもよい。情報通信基盤１３０８は、イーサネット（登録商標）、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）等の１つ以上のデバイス相互接続バスを含んでもよい。

[0188] 典型的には、コンピュータ命令は１つ以上のプロセッサ１３０２により実行されるとともに、不揮発性記憶媒体１３０４及びメモリ素子１３０６に記憶され得る。

[0189] 表示部１３１０は、コンピュータ操作の結果をユーザ又はアプリケーション開発者に対して表示することを可能にする。これは、画面、プリンタ、又はその他のどんな表示装置であってもよい。

[0190] 通信インタフェース１３１２は、コンピュータシステム１３００と外部装置との間でソフトウェア及びデータが伝送されることを可能にする。通信インタフェース１３１２は、モデム、（イーサネット（登録商標）カードなどの）ネットワークインタフェース、通信ポート、ＵＳＢスロット及びカード等を含んでもよい。通信インタフェース１３１２を介して伝送されるソフトウェア及びデータは、電子、電磁、光の信号、又は通信インタフェース１３１２が受信することのできる他の信号の形であってもよい。これらの信号は、通信経路を介して通信インタフェース１３１２に供給されてもよい。通信経路は信号を運ぶもので、ワイヤ又はケーブル、光学繊維、電話回線、携帯電話リンク、ＲＦリンク、あるいは他の通信チャネルを用いて実装されてもよい。これは、印刷された画像又はＣＤを封筒に入れて郵送することも含む。

[0191] 実施形態は、任意のコンピュータ可読媒体に記憶されたソフトウェアの形のプログラム命令を備えたコンピュータプログラム製品も対象とすることができる。そのようなソフトウェアは、１つ以上のデータ処理装置により実行されたとき、該装置を本明細書に記載されているように動作させる。本発明の実施形態は、任意のコンピュータ可読媒体を採用することが可能である。コンピュータ可読媒体の例には、一次記憶装置（例えば任意の種類のランダムアクセスメモリ）、二次記憶装置（例えばハードドライブ、フロッピー（登録商標）ディスク、ＵＳＢ、ＣＤ ＲＯＭ、ＺＩＰディスク、テープ、磁気記憶装置、光学式記憶装置、ＭＥＭ、ナノテクノロジーの記憶装置など）が含まれるが、これらに限られない。

[0192] 典型的には、コンピュータ命令は、１つ以上のプロセッサ１３０２により実行され、不揮発性記憶媒体１３０４又はメモリ素子１３０６に記憶され得る。コンピュータ命令は、コンパイルされたファイル、実行ファイル、又は共用ライブラリの形でシステム１３００上に記憶されてもよい。また、コンピュータ命令は、プロセッサ１３０２により操作されるルーチン、サブルーチン、又はソフトウェアスタックのレイヤに含まれていてもよい。

[0193] 図１４は、組み合わせた調整済み画像１４１４及び１つ以上の二次画像１４２０を生成するよう構成されたシステム１４００を示す。システム１４００はシステム１２００の一般化である。図１４に示されるシステムの構成要素又はモジュールは、１つ以上のコンピュータシステム１３００、もしくはハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、記憶された命令を有する有形のコンピュータ可読媒体、又はその組み合わせを用いた他の処理システムにより実行されてもよい。

[0194] システム１４００は、得点を生成するためのモジュール１４０４、値を調整するためのモジュール１４０６、及び調整済み画像を生成するためのモジュール１４０８を含む。モジュール１４０４（１）は、制御スイッチ１４０２（１）がオンにされた場合に当初の画像１４０２を受信するよう構成されている。モジュール１４０４（１）は最小得点を決定するものであり、そのモジュール出力がモジュール１４０６（１）の入力となる。また、この出力は、補助画像を生成するために用いられてもよい（補助画像出力は図示しない）。モジュール１４０６（１）は、モジュール１４０４（１）によって生成された最小得点に基づいて値を調整し、モジュール１４０８（１）への入力を提供する。モジュール１４０８（１）は最小値ベースの画像を生成する。この最小値ベースの画像は、当初の画像１４０２から複数の画素を選択するとともに最小得点に従って画素値を調整することにより生成される新たな画像である。

[0195] モジュール１４０４（２）は、制御スイッチ１４０２（２）がオンにされた場合に当初の画像１４０２を受信するよう構成されている。モジュール１４０４（２）は最大得点を決定するものであり、そのモジュール出力がモジュール１４０６（２）の入力となる。また、この出力は、補助画像を生成するために用いられてもよい（補助画像出力は図示しない）。モジュール１４０６（２）は、モジュール１４０４（２）によって生成された最大得点に基づいて値を調整し、モジュール１４０８（２）への入力を提供する。モジュール１４０８（２）は最大値ベースの画像を生成する。この最大値ベースの画像は、当初の画像１４０２から複数の画素を選択するとともに最大得点に従って画素値を調整することにより生成される新たな画像である。

[0196] モジュール１４０４（３）は、制御スイッチ１４０２（３）がオンにされた場合に当初の画像１４０２を受信するよう構成されている。モジュール１４０４（３）は差分ペア得点を決定するものであり、モジュール１４０４（３）の出力がモジュール１４０６（３）に入力として提供される。また、この出力は、補助画像を生成するために用いられてもよい（補助画像出力は図示しない）。モジュール１４０６（３）は、モジュール１４０４（３）によって生成された差分ペア得点に基づいて値を調整し、モジュール１４０８（３）への入力を提供する。モジュール１４０８（３）は差分ペアベースの画像を生成する。この差分ペアベースの画像は、当初の画像１４０２から複数の画素を選択するとともに差分ペア得点に従って画素値を調整することにより生成される新たな画像である。

[0197] モジュール１４０４（４）は、制御スイッチ１４０２（４）がオンにされた場合に当初の画像１４０２を受信するよう構成されている。モジュール１４０４（４）はベクトルベースの得点を決定するものであり、モジュール１４０４（４）の出力はモジュール１４０６（４）に入力として提供される。また、この出力は、補助画像を生成するために用いられてもよい（補助画像出力は図示しない）。モジュール１４０６（４）は、モジュール１４０４（４）によって生成されたベクトルベースの得点に基づいて値を調整し、モジュール１４０８（４）への入力を提供する。モジュール１４０８（４）は、ベクトルベースの画像を生成する。このベクトルベースの画像は、当初の画像１４０２から複数の画素を選択するとともにベクトルベースの得点に従って画素値を調整することにより生成される新たな画像である。

[0198] 次のモジュール１４１２は、最小値ベースの画像、最大値ベースの画像、差分ペアベースの画像、及びベクトルベースの画像のうち２つ以上を組み合わせることにより生成される新たな画像である、組み合わせた調整済み画像を生成するよう構成されている。この組み合わせた調整済み画像の各画素の値は、最小値ベースの画像、最大値ベースの画像、差分ペアベースの画像、及びベクトルベースの画像のうち２つ以上の対応する値の固定の割合となるよう割り当てられる。この組み合わせた調整済み画像においては、最小値ベースの画像には固定の割合１４１０（１）が割り当てられ、最大値ベースの画像には固定の割合１４１０（２）が割り当てられ、差分ペアベースの画像には固定の割合１４１０（３）が割り当てられ、ベクトルベースの画像には固定の割合１４１０（４）が割り当てられる。組み合わせた調整済み画像の生成にあたっては、割合の和１４１０（１）＋１４１０（２）＋１４１０（３）＋１４１０（４）＝１００％となる。さらに、当初の画像の対応する割合１４１０（５）も組み合わせて、組み合わせた調整済み画像を生成してもよい。この場合は、相対的割合が１４１０（１）＋１４１０（２）＋１４１０（３）＋１４１０（４）＋１４１０（５）＝１００％を満足するであろう。その結果として生じる組み合わせた調整済み画像は、次いで、出力１４１４として提供され得る。組み合わせた調整済み画像は、その組み合わせた調整済み画像を表示、記憶、又は送信することによって、出力１４１４となることができる。

[0199] 上述の調整済み画像１４０８及びその組み合わせに加え、出力画像１４１４はさらなる形態をとることができる。例えば、画像は画素得点から直接生成可能である。例えば、画像の画素値を調整して新たな画像を生成する代わりに、新たな画像は、得点から直接求められた値を有していてもよい。さらに、入力又は出力画像１４１４は、当該技術分野において既知のように、デジタル画像の個々の画素値カウントの表及び／又はグラフ表示であるヒストグラム画像であってもよい。

[0200] 組み合わせた調整済み画像を出力すること（１４１４）に加え、組み合わせた調整済み画像は、モジュール１４１６（１），１４１６（２）及び１４１６（３）のうち１つ以上に入力として提供されてもよい。モジュール１４１６（１）は、当初の画像から組み合わせた調整済み画像の値を減じることにより生成される新たな画像である、差分画像を生成するよう構成されている。モジュール１４１６（２）は、調整済み画像と当初の画像とを対照比較した新たな画像である、比較画像を生成するよう構成されている。モジュール１４１６（３）は、調整済み画像を当初の画像と組み合わせることにより生成される新たな画像である、混合画像を生成するよう構成されている。混合画像内の各画素の値は、調整済み画像及び当初の画像における対応する値の割合加重平均である。

[0201] 次に、モジュール１４１６（１），１４１６（２）及び１４１６（３）の出力が、１つ以上の二次画像を生成するよう構成されているモジュール１４１８に入力される。二次画像とは、差分画像、比較画像、及び混合画像のうちいずれか、又はこれらの任意の組み合わせである。

[0202] 結果として生じる二次画像は出力１４２０である。この二次画像は、表示、印刷、記憶又は送信により出力することができる。

[0203] 特定の機能及びその関係の実行を説明する機能的な構成部分の助けを借りて実施形態を上述した。説明の便宜のため、これらの機能的な構成部分の境界は、本明細書中に定義されている。特定の機能及びその関係が適切に実行される限りは、代替的な境界を定義することが可能である。

[0204] 以上の特定の実施形態の説明は、本発明の一般的性質を十分に明らかにしているので、他者は、当該技術分野の技能の範囲内の知識を適用することによって、過度の実験を行うことなく、本発明の一般概念から逸脱せずに、そのような特定の実施形態を様々な適用のために容易に調整及び／又は適応することができる。したがって、そうした調整及び適応は、本明細書において提示されている教示及び指針に基づき、開示される実施形態の意味及び範囲の中にあることが意図されている。本明細書中の表現及び用語は限定ではなく説明を目的とするものであるから、当業者は、本明細書の用語又は表現を、その教示及び指針に照らして解釈すべきであることは理解されなければならない。

[0205] 概要及び要約の項は、発明者が意図する本発明のすべての例示的な実施形態を記載してはいないかもしれず、したがって本発明及び特許請求の範囲をいかなるようにも限定することを意図していない。

[0206] 本発明の全幅及び範囲は、上述の例示的な実施形態のいずれによっても限定されてはならず、添付の特許請求の範囲及びその等価物に従ってのみ定義されるべきである。

Claims (48)

1. 各々が対応する当初の値を持つ画素の一群を有するデジタル画像を受信するステップと；
   各画素を近傍画素に囲まれた重心画素として処理するステップと；
   複数の重心画素のそれぞれについて、以下の動作：
   ・最小得点及び最大得点の少なくとも一方を決定すること、
   ・差分ペアと差分ペアの差とを決定すること、及び
   ・主ベクトルセットとベクトル得点とを決定すること
   のうち少なくとも２つを実行するステップと；
   その所与の重心画素について実行された決定と調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の前記当初の値とその近傍画素の少なくとも１つの前記当初の値との差を増加させるために前記複数の重心画素のそれぞれについて調整済みの重心画素値を生成するステップと；
   前記調整済みの重心画素値のすべてに基づいて組み合わされた調整済みのデジタル画像を生成するステップと；
   前記組み合わされた調整済みのデジタル画像を出力するステップと；
   を備えた、マシンにより実施される方法において、
   前記受信するステップ、前記処理するステップ、前記実行するステップ、前記生成するステップ、及び前記出力するステップは、１つ以上のマシンにより実施される、方法。
2. 各々が対応する当初の値を持つ画素の一群を有するデジタル画像を受信するステップと；
   各画素を近傍画素に囲まれた重心画素として処理するステップと；
   以下の動作のうち少なくとも２つによる複数の重心画素のそれぞれを得点化するステップと；
   ・最小得点及び最大得点の少なくとも一方を決定すること、
   ・差分ペアと差分ペアの差とを決定すること、及び
   ・主ベクトルセットとベクトル得点とを決定すること、
   第１の調整済の値、第２の調整済の値、及び第３の調整済の値から構成される一群から選択される少なくとも２つを組み合わせて、組み合わされた調整済みのデジタル画像を生成するステップであって、
   前記最小値及び最大値の決定からの得点と第１調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の前記当初の値とその近傍最小値画素又は近傍最大値画素の少なくとも２つの前記当初の値との差を増加させるために前記第１の調整済の値は、前記複数の重心画素のそれぞれについて生成され、
   前記差分ペアの決定からの得点と第２調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の前記当初の値と少なくとも近傍差分ペア画素の前記当初の値との差を増加させるために前記第２の調整済の値は、前記差分ペア画素のそれぞれについて生成され、
   前記ベクトルの決定からの得点と第３調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の前記当初の値とその近傍主ベクトル画素セットの前記当初の値との差を増加させるために前記第３の調整済の値は、前記複数の重心画素のそれぞれについて生成される、組み合わせるステップと；
   前記組み合わされた調整済みのデジタル画像を出力するステップと；
   を備えた、マシンにより実施される方法において、
   前記受信するステップ、前記処理するステップ、前記得点化するステップ、前記組み合わせるステップ、及び前記出力するステップは、１つ以上のマシンにより実施される、方法。
3. 各重心画素の前記最小得点は、近傍画素非隣接ペアの前記当初の値を検査するとともに、所与の非隣接ペアの各画素の値が前記各重心画素の前記当初の値よりも少なくともゼロ以上の閾値だけ大きいペアの数を数えることにより決定される、請求項１又は２に記載の方法。
4. 各重心画素の前記最大得点は、近傍画素非隣接ペアの前記当初の値を検査するとともに、所与の非隣接ペアの各画素の値が前記各重心画素の前記当初の値よりも少なくともゼロ以上の閾値だけ小さいペアの数を数えることにより決定される、請求項１又は２に記載の方法。
5. 各々がその重心画素に関連する多数の近傍画素を通る方向に延びその重心画素で終結する複数の画素ベクトル線分（ベクトル）を各重心画素と関連付けるステップと；
   特定の重心画素に関連する画素ベクトルのベクトル得点を、
   ・前記ベクトル中の画素の値の平均と、
   ・各画素の重み付けが、
   前記重心画素からの前記画素の距離の関数と、
   前記ベクトルの前記画素を横断する部分の長さの関数と、
   前記ベクトルの前記画素を横断する部分の面積の関数と、
   からなるグループから選択された少なくとも１つである、前記ベクトルが横断する前記画素の値の加重平均と、
   からなるグループから選択された少なくとも１つを計算することにより決定するステップと；
   前記重心画素の値を関連するベクトルの得点と比較するステップと；
   前記重心画素の値を、
   ・前記重心画素と最も差のある得点を有する主ベクトルの得点と、
   ・他のいずれかのベクトルの得点と、
   ・ベクトル得点の任意の組み合わせと、
   からなるグループから選択された少なくとも１つに基づいて調整するステップと；
   をさらに備えた、請求項１又は２に記載の方法。
6. 任意の所与の重心画素に関連付けられたベクトルは、以下のものからなるグループから選択された少なくとも１つに基づいて選択される、請求項１又は２に記載の方法。：
   ・８つの主要なコンパスポイント方向に限定される；
   ・合計で８つであり、等しい角度間隔を置いているが、前記コンパスポイント方向に限定されない；
   ・８以外の数であり、等しい角度間隔を置いている；
   ・任意の数であり任意の角度間隔である；
   ・画素単位ですべて同一の長さである；
   ・幾何学的にすべて同一の長さである；
   ・画素単位で２つ以上の異なる長さである；
   ・幾何学的に定義された２つ以上の異なる長さである；
   ・固定幅又は幅なしである；及び
   ・可変幅であり、前記幅は前記重心画素からの距離の関数である。
7. 前記最小得点を決定すること、前記最大得点を決定すること、前記差分ペア得点を決定すること、及び前記ベクトル得点を決定することのうち少なくとも１つは、近傍画素のギャップ飛び越しと画素のダウンサンプリングとからなるグループから選択された少なくとも１つを備える、請求項１又は２に記載の方法。
8. 前記デジタル画像は、グレースケール画像、カラー画像、３次元画像、動画、又は３次元動画からなる、請求項１又は２に記載の方法。
9. 前記重心画素値は画素値の残りの範囲の割合によって調整される、請求項１又は２に記載の方法。
10. 二次画像と、混合二次画像と、補助得点画像とからなるグループから選択された少なくとも１つを出力するステップをさらに備えた、請求項１又は２に記載の方法。
11. 各々が対応する当初の値を持つ画素の一群を有するデジタル画像を受信するよう構成された受信モジュールと；
    各画素を近傍画素に囲まれた重心画素として処理し、複数の重心画素のそれぞれについて、以下の動作：
    ・最小得点及び最大得点の少なくとも一方を決定すること、
    ・差分ペアと差分ペアの差とを決定すること、及び
    ・主ベクトルセットとベクトル得点とを決定すること
    のうち少なくとも２つを実行するよう構成された得点生成モジュールと；
    その所与の重心画素について実行された決定と調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の前記当初の値とその近傍画素の少なくとも１つの前記当初の値との差を増加させるために前記複数の重心画素のそれぞれについて調整済みの重心画素値を生成するように構成された生成モジュールと；
    前記調整済みの重心画素のすべてに基づいて組み合わされた調整済みのデジタル画像を生成するよう構成された画像生成モジュールと；
    前記組み合わされた調整済みのデジタル画像を出力するよう構成された出力モジュールと；
    を備えた、マシンにより実施される画像処理システム。
12. 各々が対応する当初の値を持つ画素の一群を有するデジタル画像を受信するように構成された受信モジュールと；
    各画素を近傍画素に囲まれた重心画素として処理するように構成され、以下の動作のうち少なくとも２つによる複数の重心画素のそれぞれを得点化するように構成された得点生成モジュールと；
    ・最小得点及び最大得点の少なくとも一方を決定すること、
    ・差分ペアと差分ペアの差とを決定すること、及び
    ・主ベクトルセットとベクトル得点とを決定すること、
    第１の調整済の値、第２の調整済の値、及び第３の調整済の値から構成される一群から選択される少なくとも２つを組み合わせることによって組み合わされた調整済みのデジタル画像を生成するように構成されたモジュールであって、
    前記最小値及び最大値の決定からの得点と第１調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の前記当初の値とその近傍最小値画素又は近傍最大値画素の少なくとも２つの前記当初の値との差を増加させるために前記第１の調整済の値は、前記複数の重心画素のそれぞれについて生成され、
    前記差分ペアの決定からの得点と第２調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の前記当初の値と少なくとも近傍差分ペア画素の前記当初の値との差を増加させるために前記第２の調整済の値は、前記差分ペア画素のそれぞれについて生成され、
    前記ベクトルの決定からの得点と第３調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の前記当初の値とその近傍主ベクトル画素セットの前記当初の値との差を増加させるために前記第３の調整済の値は、前記複数の重心画素のそれぞれについて生成される、モジュールと；
    前記組み合わされた調整済みのデジタル画像を出力するように構成された出力モジュールと；
    を備えた、マシンにより実施される画像処理システム。
13. 前記得点生成モジュールはさらに、近傍画素非隣接ペアの当初の値を検査するとともに、所与の非隣接ペアの各画素の値が前記各重心画素の当初の値よりも少なくともゼロ以上の閾値だけ大きいペアの数を数えることにより、各重心画素の前記最小得点を決定するよう構成されている、請求項１１又は１２に記載のシステム。
14. 前記得点生成モジュールはさらに、近傍画素非隣接ペアの値を検査するとともに、所与の非隣接ペアの各画素の値が前記各重心画素の値よりも少なくともゼロ以上の閾値だけ小さいペアの数を数えることにより、各重心画素の前記最大得点を決定するよう構成されている、請求項１１又は１２に記載のシステム。
15. 前記得点生成モジュールはさらに、
    各々がその重心画素に関連する多数の近傍画素を通る方向に延びその重心画素で終結する複数の画素ベクトル線分（ベクトル）を各重心画素と関連付け；
    特定の重心に関連する画素ベクトルのベクトル得点を、
    ・前記ベクトル中の画素の値の平均と、
    ・各画素の重み付けが、
    前記重心画素からの前記画素の距離の関数と、
    前記ベクトルの前記画素を横断する部分の長さの関数と、
    前記ベクトルの前記画素を横断する部分の面積の関数と、
    からなるグループから選択された少なくとも１つである、前記ベクトルが横断する前記画素の値の加重平均と、
    からなるグループから選択された少なくとも１つを計算することにより決定し；
    前記重心画素の値を関連するベクトルの得点と比較し；
    前記重心画素の値を、
    ・前記重心画素と最も差のある得点を有する主ベクトルの得点と、
    ・他のいずれかのベクトルの得点と、
    ・ベクトル得点の任意の組み合わせと、
    からなるグループから選択された少なくとも１つに基づいて調整するよう構成されている、請求項１１又は１２に記載のシステム。
16. 前記得点生成モジュールはさらに、任意の所与の重心画素に関連付けられたベクトルを、以下のものからなるグループから選択された少なくとも１つに基づいて選択するよう構成されている、請求項１１又は１２に記載のシステム。：
    ・８つの主要なコンパスポイント方向に限定される；
    ・合計で８つであり、等しい角度間隔を置いているが、前記コンパスポイント方向に限定されない；
    ・８以外の数であり、等しい角度間隔を置いている；
    ・任意の数であり任意の角度間隔である；
    ・画素単位ですべて同一の長さである；
    ・幾何学的にすべて同一の長さである；
    ・画素単位で２つ以上の異なる長さである；
    ・幾何学的に定義された２つ以上の異なる長さである；
    ・固定幅又は幅なしである；及び
    ・可変幅であり、前記幅は前記重心画素からの距離の関数である。
17. 前記得点生成モジュールはさらに、近傍画素のギャップ飛び越しと画素のダウンサンプリングとからなるグループから選択された少なくとも１つを実行することにより、最小得点、最大得点、差分ペア得点、及びベクトル得点を決定するよう構成されている、請求項１１又は１２に記載のシステム。
18. 前記デジタル画像は、グレースケール画像、カラー画像、３次元画像、動画、及び３次元動画からなるグループから選択された少なくとも１つである、請求項１１又は１２に記載のシステム。
19. 前記調整モジュールは、画素値の残りの範囲の割合によって重心画素値を調整するよう構成されている、請求項１１又は１２に記載のシステム。
20. 前記システムはさらに、二次画像と、混合二次画像と、補助得点画像とからなるグループから選択された少なくとも１つを出力するよう構成されている、請求項１１又は１２に記載のシステム。
21. プログラム命令を記憶している非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、プロセッサにより実行されたとき、前記プロセッサに、
    各々が対応する当初の値を持つ画素の一群を有するデジタル画像を受信させ；
    各画素を近傍画素に囲まれた重心画素として処理させ；
    複数の重心画素のそれぞれについて、以下の動作：
    ・最小得点及び最大得点の少なくとも一方を決定すること、
    ・差分ペアと差分ペアの差とを決定すること、及び
    ・主ベクトルセットとベクトル得点とを決定すること
    のうち少なくとも２つを実行させ；
    その所与の重心画素について実行された決定と調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の前記当初の値とその近傍画素の少なくとも１つの前記当初の値との差を増加させるために前記複数の重心画素のそれぞれについて調整済みの重心画素値を生成させ；
    前記調整済みの重心画素値のすべてに基づいて組み合わされた調整済みのデジタル画像を生成させ；
    前記組み合わされた調整済みのデジタル画像を出力させる、コンピュータ可読記憶媒体。
22. 各々が対応する当初の値を持つ画素の一群を有するデジタル画像を受信させ；
    各画素を近傍画素に囲まれた重心画素として処理させ；
    以下の動作のうち少なくとも２つによる複数の重心画素のそれぞれを得点化させ；
    ・最小得点及び最大得点の少なくとも一方を決定すること、
    ・差分ペアと差分ペアの差とを決定すること、及び
    ・主ベクトルセットとベクトル得点とを決定すること、
    第１の調整済の値、第２の調整済の値、及び第３の調整済の値から構成される一群から選択される少なくとも２つを組み合わせて、組み合わされた調整済みのデジタル画像を生成させ；
    前記最小値及び最大値の決定からの得点と第１調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の前記当初の値とその近傍最小値画素又は近傍最大値画素の少なくとも２つの前記当初の値との差を増加させるために前記第１の調整済の値は、前記複数の重心画素のそれぞれについて生成され、
    前記差分ペアの決定からの得点と第２調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の前記当初の値と少なくとも近傍差分ペア画素の前記当初の値との差を増加させるために前記第２の調整済の値は、前記差分ペア画素のそれぞれについて生成され、
    前記ベクトルの決定からの得点と第３調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の前記当初の値とその近傍主ベクトル画素セットの前記当初の値との差を増加させるために前記第３の調整済の値は、前記複数の重心画素のそれぞれについて生成され、
    前記組み合わされた調整済みのデジタル画像を出力させる、コンピュータ可読記憶媒体。
23. 前記プログラム命令は、近傍画素非隣接ペアの値を検査するとともに、所与の非隣接ペアの各画素の値が前記各重心画素の値よりも少なくともゼロ以上の閾値だけ大きいペアの数を数えることにより、前記プロセッサに、各重心画素の最小得点を決定させる、コンピュータ可読コードをさらに備えている、請求項２１又は２２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
24. 前記プログラム命令は、近傍画素非隣接ペアの当初の値を検査するとともに、所与の非隣接ペアの各画素の値が前記各重心画素の値よりも少なくともゼロ以上の閾値だけ小さいペアの数を数えることにより、前記プロセッサに、各重心画素の最大得点を決定させる、コンピュータ可読コードをさらに備えている、請求項２１又は２２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
25. 前記プログラム命令は、前記プロセッサに、
    各々がその重心画素に関連する多数の近傍画素を通る方向に延びその重心画素で終結する複数の画素ベクトル線分（ベクトル）を各重心画素と関連付けさせ；
    特定の重心に関連する画素ベクトルのベクトル得点を、
    ・前記ベクトル中の画素の値の平均と、
    ・各画素の重み付けが、
    前記重心画素からの前記画素の距離の関数と、
    前記ベクトルの前記画素を横断する部分の長さの関数と、
    前記ベクトルの前記画素を横断する部分の面積の関数と、
    からなるグループから選択された少なくとも１つである、前記ベクトルが横断する前記画素の値の加重平均と、
    からなるグループから選択された少なくとも１つを計算することにより決定させ；
    前記重心画素の値を関連するベクトルの得点と比較させ；
    前記重心画素の値を、
    ・前記重心画素と最も差のある得点を有する主ベクトルの得点と、
    ・他のいずれかのベクトルの得点と、
    ・ベクトル得点の任意の組み合わせと、
    からなるグループから選択された少なくとも１つに基づいて調整させる、コンピュータ可読コードをさらに備えている、請求項２１又は２２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
26. 前記プログラム命令は、前記プロセッサに、任意の所与の重心画素に関連付けられたベクトルを、以下のものからなるグループから選択された少なくとも１つに基づいて選択させる、コンピュータ可読コードをさらに備えている、請求項２１又は２２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。：
    ・８つの主要なコンパスポイント方向に限定される；
    ・合計で８つであり、等しい角度間隔を置いているが、前記コンパスポイント方向に限定されない；
    ・８以外の数であり、等しい角度間隔を置いている；
    ・任意の数であり任意の角度間隔である；
    ・画素単位ですべて同一の長さである；
    ・幾何学的にすべて同一の長さである；
    ・画素単位で２つ以上の異なる長さである；
    ・幾何学的に定義された２つ以上の異なる長さである；
    ・固定幅又は幅なしである；及び
    ・可変幅であり、前記幅は前記重心画素からの距離の関数である。
27. 前記プロセッサに最小得点、最大得点、差分ペア得点、及びベクトル得点を決定させるコンピュータ可読コードを備えた前記プログラム命令は、前記プロセッサに近傍画素のギャップ飛び越しと画素のダウンサンプリングとからなるグループから選択された少なくとも１つを実行させるコンピュータ可読コードをさらに備えている、請求項２１又は２２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
28. 前記デジタル画像は、グレースケール画像、カラー画像、３次元画像、動画、及び３次元動画からなるグループから選択された少なくとも１つである、請求項２１又は２２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
29. 前記プログラム命令は、前記プロセッサに画素値の残りの範囲の割合によって重心画素値を調整させるコンピュータ可読コードをさらに備えている、請求項２１又は２２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
30. 前記プログラム命令は、前記プロセッサに二次画像と、混合二次画像と、補助得点画像とからなるグループから選択された少なくとも１つを出力させるコンピュータ可読コードをさらに備えている、請求項２１又は２２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
31. 各々が対応する当初の値を持つ画素の一群を有するデジタル画像を受信するステップと；
    各画素を近傍画素に囲まれた重心画素として処理するステップと；
    各重心画素の主ベクトル画素セットとベクトル得点とを決定するステップと；
    所与の重心画素について対応するベクトル得点と調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の当初の値と前記主ベクトル画素セットの平均値との差を増加させるために調整済みの重心画素値を生成するステップと；
    前記調整済みの重心画素値のすべてに基づいて調整済みのデジタル画像を生成するステップと；
    前記調整済みのデジタル画像を出力するステップと；
    を備えた、マシンにより実施される方法において、
    前記受信するステップ、前記処理するステップ、前記生成するステップ、及び前記出力するステップは、１つ以上のマシンにより実施される、方法。
32. 各々がその重心画素に関連する多数の近傍画素を通る方向に延びその重心画素で終結する複数の画素ベクトル線分（ベクトル）を各重心画素と関連付けるステップと；
    特定の重心画素に関連する画素ベクトルのベクトル得点を、
    ・前記ベクトル中の画素の当初の値の平均と、
    ・各画素の重み付けが、
    前記重心画素からの前記画素の距離の関数と、
    前記画素を横断する前記ベクトルの部分の長さの関数と、
    前記画素を横断する前記ベクトルの部分の面積の関数と、
    からなるグループから選択された少なくとも１つである、前記ベクトルが横断する前記画素の当初の値の加重平均と、
    からなるグループから選択された少なくとも１つを計算することにより決定するステップと；
    前記重心画素の当初の値を関連するベクトルの得点と比較するステップと；
    前記重心画素の当初の値を、
    ・前記重心画素と最も差のある得点を有する主ベクトルの得点と、
    ・他のいずれかのベクトルの得点と、
    ・ベクトル得点の任意の組み合わせと、
    からなるグループから選択された少なくとも１つに基づいて調整するステップと；
    をさらに備えた、請求項３１に記載の方法。
33. 前記ベクトル得点を決定するために、以下のものからなるグループから選択された少なくとも１つに基づいて、任意の所与の重心画素に関連付けられたベクトルを選択する、請求項３１に記載の方法。：
    ・８つの主要なコンパスポイント方向に限定される；
    ・合計で８つであり、等しい角度間隔を置いているが、前記コンパスポイント方向に限定されない；
    ・８以外の数であり、等しい角度間隔を置いている；
    ・任意の数であり任意の角度間隔である；
    ・画素単位ですべて同一の長さである；
    ・幾何学的にすべて同一の長さである；
    ・画素単位で２つ以上の異なる長さである；
    ・幾何学的に定義された２つ以上の異なる長さである；
    ・固定幅又は幅なしである；及び
    ・可変幅であり、前記幅は前記重心画素からの距離の関数である。
34. 各々が対応する当初の値を持つ画素の一群を有するデジタル画像を受信するよう構成された受信モジュールと；
    各画素を近傍画素に囲まれた重心画素として処理し、各重心画素について主ベクトル画素セットとベクトル得点とを決定するよう構成された得点生成モジュールと；
    所与の重心画素について対応するベクトル得点と調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の当初の値と前記主ベクトル画素セットの平均値との差を増加させるために調整済みの重心画素値を生成するよう構成された生成モジュールと；
    前記調整済みの重心画素のすべてに基づいて調整済みのデジタル画像を生成するよう構成された画像生成モジュールと；
    前記調整済みのデジタル画像を出力するよう構成された出力モジュールと；
    を備えた、マシンにより実施される画像処理システム。
35. 前記得点生成モジュールはさらに、
    各々がその重心画素に関連する多数の近傍画素を通る方向に延びその重心画素で終結する複数の画素ベクトル線分（ベクトル）を各重心画素と関連付け；
    特定の重心に関連する画素ベクトルのベクトル得点を、
    ・前記ベクトル中の画素の値の平均と、
    ・各画素の重み付けが、
    前記重心画素からの前記画素の距離の関数と、
    前記ベクトルの前記画素を横断する部分の長さの関数と、
    前記ベクトルの前記画素を横断する部分の面積の関数と、
    からなるグループから選択された少なくとも１つである、前記ベクトルが横断する前記画素の値の加重平均と、
    からなるグループから選択された少なくとも１つを計算することにより決定し；
    前記重心画素の値を関連するベクトルの得点と比較し；
    前記重心画素の値を、
    ・前記重心画素と最も差のある得点を有する主ベクトルの得点と、
    ・他のいずれかのベクトルの得点と、
    ・ベクトル得点の任意の組み合わせと、
    からなるグループから選択された少なくとも１つに基づいて調整するよう構成されている、請求項３４に記載のシステム。
36. 前記ベクトル得点を決定するために、前記得点生成モジュールはさらに、任意の所与の重心画素に関連付けられたベクトルを、以下のものからなるグループから選択された少なくとも１つに基づいて選択するよう構成されている、請求項３４に記載のシステム。：
    ・８つの主要なコンパスポイント方向に限定される；
    ・合計で８つであり、等しい角度間隔を置いているが、前記コンパスポイント方向に限定されない；
    ・８以外の数であり、等しい角度間隔を置いている；
    ・任意の数であり任意の角度間隔である；
    ・画素単位ですべて同一の長さである；
    ・幾何学的にすべて同一の長さである；
    ・画素単位で２つ以上の異なる長さである；
    ・幾何学的に定義された２つ以上の異なる長さである；
    ・固定幅又は幅なしである；及び
    ・可変幅であり、前記幅は前記重心画素からの距離の関数である。
37. プログラム命令を記憶している非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、プロセッサにより実行されたとき、前記プロセッサに、
    各々が対応する当初の値を持つ画素の一群を有するデジタル画像を受信させ；
    各画素を近傍画素に囲まれた重心画素として処理させ；
    各重心画素の主ベクトル画素セットとベクトル得点とを決定させ；
    所与の重心画素について対応するベクトル得点と調整関数とに基づいて、各所与の重心画素の当初の値と前記主ベクトル画素セットの平均値との差を増加させるために調整済みの重心画素値を生成させ；
    すべて又は前記調整済みの重心画素値に基づいて調整済みのデジタル画像を生成させ；
    前記調整済みのデジタル画像を出力させる、コンピュータ可読記憶媒体。
38. 前記プログラム命令は、前記プロセッサに、
    各々がその重心画素に関連する多数の近傍画素を通る方向に延びその重心画素で終結する複数の画素ベクトル線分（ベクトル）を各重心画素と関連付けさせ；
    特定の重心に関連する画素ベクトルのベクトル得点を、
    ・前記ベクトル中の画素の値の平均と、
    ・各画素の重み付けが、
    前記重心画素からの前記画素の距離の関数と、
    前記画素を横断する前記ベクトルの部分の長さの関数と、
    前記画素を横断する前記ベクトルの部分の面積の関数と、
    からなるグループから選択された少なくとも１つである、前記ベクトルが横断する前記画素の値の加重平均と、
    からなるグループから選択された少なくとも１つを計算することにより決定させ；
    前記重心画素の値を関連するベクトルの得点と比較させ；
    前記重心画素の値を、
    ・前記重心画素と最も差のある得点を有する主ベクトルの得点と、
    ・他のいずれかのベクトルの得点と、
    ・ベクトル得点の任意の組み合わせと、
    からなるグループから選択された少なくとも１つに基づいて調整させる、コンピュータ可読コードをさらに備えている、請求項３７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
39. 前記ベクトル得点を決定するために、前記プログラム命令は、前記プロセッサに、任意の所与の重心画素に関連付けられたベクトルを、以下のものからなるグループから選択された少なくとも１つに基づいて選択させる、コンピュータ可読コードをさらに備えている、請求項３７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。：
    ・８つの主要なコンパスポイント方向に限定される；
    ・合計で８つであり、等しい角度間隔を置いているが、前記コンパスポイント方向に限定されない；
    ・８以外の数であり、等しい角度間隔を置いている；
    ・任意の数であり任意の角度間隔である；
    ・画素単位ですべて同一の長さである；
    ・幾何学的にすべて同一の長さである；
    ・画素単位で２つ以上の異なる長さである；
    ・幾何学的に定義された２つ以上の異なる長さである；
    ・固定幅又は幅なしである；及び
    ・可変幅であり、前記幅は前記重心画素からの距離の関数である。
40. 前記重心画素の値を近傍画素の一群の各画素の値と比較し；
    最も大きな値の近傍画素と前記重心画素とが差分ペアであるところ、最も大きな値の差を有する近傍画素を見出し；
    前記最も大きな差を閾値と比較し；
    前記差が前記閾値よりも大きい場合には前記差分ペア画素の値を調整することにより、前記差分ペアの差及び値の調整が決定される、請求項１に記載の方法。
41. 前記近傍画素の一群は、前記重心画素の８個の第１近傍又は１６個の第２近傍からなる、請求項４０に記載の方法。
42. 各有効画素の値が画素の一群の中の２個以上の画素の値の平均であるところ、前記重心画素の値を有効画素の値と比較し；
    最も大きな値の有効画素と前記重心画素とが差分ペアであるところ、最も大きな値の差を有する前記有効画素を見出し；
    前記最も大きな差を閾値と比較し；
    前記差が前記閾値よりも大きい場合には前記差分ペア画素の値を調整することにより、前記差分ペアの差及び値の調整が決定される、請求項１に記載の方法。
43. 前記得点生成モジュールはさらに、
    前記重心画素の値を近傍画素の一群の各画素の値と比較し；
    最も大きな値の近傍画素と前記重心画素とが差分ペアであるところ、最も大きな値の差を有する前記近傍画素を見出し；
    前記最も大きな差を閾値と比較し；
    前記差が前記閾値よりも大きい場合には前記差分ペア画素の値を調整することにより、前記差分ペアの差及び値の調整を決定するよう構成されている、請求項１１に記載のシステム。
44. 前記近傍画素の一群は、前記重心画素の８個の第１近傍又は１６個の第２近傍からなる、請求項４３に記載のシステム。
45. 前記得点生成モジュールはさらに、
    各有効画素の値が画素の一群の中の２個以上の画素の値の平均であるところ、前記重心画素の値を有効画素の値と比較し；
    最も大きな値の有効画素と前記重心画素とが差分ペアであるところ、最も大きな値の差を有する前記有効画素を見出し；
    前記最も大きな差を閾値と比較し；
    前記差が前記閾値よりも大きい場合には前記差分ペア画素の値を調整することにより、前記差分ペアの差及び値の調整を決定するよう構成されている、請求項１１に記載のシステム。
46. 前記プログラム命令はさらに、前記プロセッサに、
    前記重心画素の値を近傍画素の一群の各画素の値と比較し；
    最も大きな値の近傍画素と前記重心画素とが差分ペアであるところ、最も大きな値の差を有する近傍画素を見出し；
    前記最も大きな差を閾値と比較し；
    前記差が前記閾値よりも大きい場合には前記差分ペア画素の値を調整することにより、前記差分ペアの差及び値の調整を決定させるコンピュータ可読コードを備えている、請求項２１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
47. 前記近傍画素の一群は、前記重心画素の８個の第１近傍又は１６個の第２近傍からなる、請求項４６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
48. 前記プログラム命令はさらに、前記プロセッサに、
    各有効画素の値が画素の一群の中の２個以上の画素の値の平均であるところ、前記重心画素の値を有効画素の値と比較し；
    最も大きな値の有効画素と前記重心画素とが差分ペアであるところ、最も大きな値の差を有する前記有効画素を見出し；
    前記最も大きな差を閾値と比較し；
    前記差が前記閾値よりも大きい場合には前記差分ペア画素の値を調整することにより、前記差分ペアの差及び値の調整を決定させるコンピュータ可読コードを備えている、請求項２１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。