JPH09128529A - ディジタル画像の雑音の投影に基づく除去方法 - Google Patents

ディジタル画像の雑音の投影に基づく除去方法

Info

Publication number
JPH09128529A
JPH09128529A JP7303420A JP30342095A JPH09128529A JP H09128529 A JPH09128529 A JP H09128529A JP 7303420 A JP7303420 A JP 7303420A JP 30342095 A JP30342095 A JP 30342095A JP H09128529 A JPH09128529 A JP H09128529A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
window
scratch
image
repair
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP7303420A
Other languages
English (en)
Inventor
Hirani Aniru
アニル・ヒラニ
Takushi Totsuka
卓志 戸塚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sony Corp
Original Assignee
Sony Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sony Corp filed Critical Sony Corp
Priority to JP7303420A priority Critical patent/JPH09128529A/ja
Priority to EP96116716A priority patent/EP0772157A2/en
Priority to US08/733,953 priority patent/US5974194A/en
Priority to KR1019960049858A priority patent/KR970024911A/ko
Publication of JPH09128529A publication Critical patent/JPH09128529A/ja
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G06T5/77
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/10Image enhancement or restoration by non-spatial domain filtering
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/30Noise filtering
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20048Transform domain processing
    • G06T2207/20056Discrete and fast Fourier transform, [DFT, FFT]

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明の方法は、ディジタル画像からスクラ
ッチを除去する。 【解決手段】 本発明では、修復あるいは雑音の除去が
必要とされる画像のスクラッチ部分を識別し、特定され
たスクラッチ部分を画像の他の部分から区別するバイナ
リマスクを生成する。ディジタル画像のスクラッチ又は
他の雑音の修復が望まれる部分を示すリペアウィンドウ
を定義する。スクラッチや他の雑音に関係なく、リペア
ウィンドウと同じ大きさの属性を有する次元のサンプル
ウィンドウを定義する。このサンプルウィンドウは、可
能な限りリペアウィンドウに類似するように選択する。
リペアウィンドウとサンプルウィンドウの画像データを
周波数領域に変換し、そして、テクスチャ及び他の細部
と同様にエッジの調整がなされ、元のノンスクラッチ画
像領域の画質の劣化がないディジタル画像が得られるよ
うにスクラッチ雑音を除去するために、適切な画素デー
タを生成してリペアウィンドウに転送する。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えばディジタル
化された写真画像やコンピュータで生成された画像(C
GI:computer generated images)等のディジタル画像
から雑音を除去する方法に関連する。映画の場面におけ
る特殊撮影で用いられるワイヤの特別な影響と同じよう
に、古い映画フィルムと写真フィルムにおけるスクラッ
チ(scratches:引っ掻き傷)やディブリ(debris:破
片)は、ディジタル画像に生じた雑音の例である。さら
に、伝送エラー、画像記録装置やスキャニング装置の誤
操作は、ディジタル画像に雑音を生じる。本発明は、そ
のような雑音を除去するための従来の技術が有する問題
を解決するものである。この方法は、凸集合への射影
(POCS:projection onto convex sets)理論の応
用に基づいている。
【0002】
【従来の技術】テレビジョン放送の利用可能なチャンネ
ルの激増とマルチメディアの急増に伴い、多くの古い映
画フィルムや写真フィルムは、ビデオ信号やディジタル
フォーマットに変換されて使用されることが多くなって
いる。しかし、長年に亘る使用と閲覧により、多くの古
い映画フィルムや写真フィルムは、スクラッチが生じた
り、埃や他のディブリによる汚れが多くなっている。例
えば、フィルムの保管におけるスクラッチやディブリの
欠陥は視聴者に対して非常に目立つものであり、高精細
度テレビジョンやディジタルテレビジョンフォーマット
としては、他のディジタルマルチメディアフォーマット
と同様に、画質を劣化したり悪影響を及ぼすことなく、
ディジタル画像からスクラッチを除去する方法が切望さ
れている。
【0003】例えば、映画の特殊効果では、例えば俳優
/物体を高く浮かせるために、俳優/モデルや物体をワ
イヤ、ケーブル又はロット等によってつり下げたり、支
える一場面が必要である。一般的には、これらのワイ
ヤ、ケーブル、ロット等の外観は、後の制作において光
学的な処理により除去され、近年ではディジタルフィル
ムのディジタル処理よって除去することがより一般的に
なっている。同様に、デスクトップ出版において、画像
の不要な箇所を取り除いたり、写真からスクラッチや汚
れを消したりすることがしばしば行われている。ここ
で、スクラッチあるいはスクラッチ雑音と称される用語
は、ディジタル画像に生じる上述した種類の雑音全てを
含むものである。
【0004】ディジタル画像のスクラッチは、ディジタ
ル画像の不要な画素を表す。スクラッチ雑音は、一般的
に、画素の小さな孤立したグループや集まりというより
はむしろ、多数の隣接した画素からなる。ディジタル画
像において、スクラッチ雑音は、例えば10画素×10
0画素のような画素の領域により構成され、スクラッチ
によって切断されたテクスチャ又はエッジ等の細部を有
するディジタル画像の領域に存在する。ディジタル画像
からスクラッチを除去するために、スクラッチ領域を構
成する画素は、元のデータを表し、あるいは元のデータ
に匹敵するデータで置換しなければならない。効果的に
スクラッチ領域を修復するためには、この画素データ
が、スクラッチ領域において周辺の領域と同程度にシャ
ープな画像を生じさせるものでなければならない。さら
に、鮮明なエッジの連続が維持され、ワイヤあるいはス
クラッチ画素を置換するために生成されたテクスチャは
周辺のテクスチャに調和しなければならない。
【0005】ディジタル処理における従来の技術の効果
は、規則的又はランダム的に発生する画像の特徴と画像
内における相対的なサイズに従って、変化する。規則的
に発生する特徴の例としては、煉瓦壁や布に織り込まれ
たテクスチャがある。ランダムに発生する特徴の例とし
ては、アスファルト道路、コンクリート歩道又は砂浜が
ある。従来の技術の効果は、スクラッチ領域の大きさや
種類にも依存する。画像の平滑あるいはぼやけた領域に
小さく、孤立した雑音画素の集合は、例えばフィルタリ
ング、クローニング、ペインティングの技術等の従来の
技術により、比較的簡単に除去することができる。しか
し、従来の雑音除去技術は、多数の隣接した画素からな
るスクラッチや、画像のテクスチャ領域又は際立ったエ
ッジや線を有する領域のスクラッチには適用できない。
画像雑音除去における従来の技術は、一般的に、1)フ
レーム内技術、2)フレーム間技術の2種類に分類する
ことができる。これらの2つの一般的な技術の違いは、
主に雑音画素を置換するデータがどこから得られるかと
いう点にある。フレーム間技術では、一般的に、雑音画
素を置換するために必要とされる画素を、先行するある
いは連続したフレームからコピーする。一方、フレーム
内技術では、一般的に、修復される画像フレーム内のデ
ータを雑音画素の置換のために利用する。
【0006】フレーム間方法は、極端なカメラの動きや
場面の動きを考えた画像/場面においては、良好な結果
を出すことができない。これらの方法は、幾つかの画像
フレームに亘ってスクラッチが広がっていたり、損傷し
た画像フレームが画像を修復するためのデータを提供す
る唯一の画像フレームである場合などにも適用すること
ができない。不運にも、一般的な映写機による映画フィ
ルムの動きにおいてスクラッチが幾つもの画像フレーム
に亘ることは一般的である。これらの状況においては、
先行/連続する画像フレームからの対応する画素データ
は、スクラッチ領域を置換/コピーするのに利用するこ
とができない。スクラッチ雑音除去における従来の技術
は、以下の幾つかの点においてスクラッチ除去の問題を
有する。 (a)ローパスフィルタリングと他の線形フィルタリン
グ、(b)メディアンフィルタリングと他の非線形フィ
ルタリング、(c)統計的なテクスチャの合成、(d)
例えば画像の他の部分をコピーするクローニング、
(e)手でのペインティング、(f)射影に基づいた方
法、(g)連立方程式を解くことに基づいた方法。しか
し、これらの技術は、様々なスクラッチ/画像の状態に
対して、最適な結果を引き出すためのスクラッチ除去に
成功していない。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】一般的に、スクラッチ
雑音は、周辺の画素値と比較したときに画素値の突然の
変化として、スクラッチの位置に出現する。この突然の
変化は、画像の周波数スペクトルにおける高周波数とし
て現れる。高周波数部分を除去することにより、画素値
の変化は、画像フレーム内におけるスクラッチ領域が目
立たないように減少させることができる。この動作は、
空間あるいは画像領域から周波数領域への画像の変換、
所定レベル以上の高周波数成分の取り除き、残った画像
周波数の画像への変換を伴ったローパスフィルタリング
として知られている。同様の結果は、周波数領域への最
初の変換を行わず、直接画像を畳み込む動作によっても
得ることができる。ローパスフィルタリングは、ある種
の画像、一般的には細部が少なく、平滑な画像からスク
ラッチ雑音を除去するのに効果的である。しかし、この
技術は、テクスチャ、非常な細部の領域、際立ったエッ
ジを有する画像からスクラッチ雑音を除去するには効果
的ではない。ローパスフィルタリングや同様の線形フィ
ルタリングの技術による平滑化は、すなわち与えられた
領域内において画素値の変化を平均化することは、しば
しば再構築されたあるいは修復されたスクラッチ雑音領
域がぼやけたり、修復されたスクラッチ領域の細部が失
われたりするので、効果的ではない。
【0008】メディアンフィルタリング技術によって、
対象の画像の与えられる画素は周辺のメディアン値で置
き換えられる。対象となる画素の周辺の画素は、一般的
に対象画素を取り囲むウィンドウの範囲を示すことによ
って特定される。例えば、問題となる画素が位置する1
0画素×10画素の窓は、周辺の画素を特定するのに用
いられる。周辺の画素は、近傍の画素とも称せられる。
窓又は近傍のサイズは、用途によって変化させることが
できる。スクラッチ位置が知られている場所にスクラッ
チを除去するためにメディアンフィルタリングを適用す
ると、スクラッチ画素のみが、周辺の画素のメディアン
値によって置換される。
【0009】メディアンあるいは同様の非線フィルタリ
ングの技術は、孤立した画素の比較的小さな集合に限定
されるスクラッチ領域に対して比較的よく作用する。一
般的に、スクラッチ、特にワイヤ雑音は、多くの隣接し
た画素からなる。その結果、一般的に、周辺の画素のメ
ディアン値がスクラッチ領域自体の値となる。小さなウ
ィンドウ、あるいは近傍が選択された場合、メディアン
値は一般的にスクラッチ領域自体の値であるので、スク
ラッチは一般的に修復されない。すなわち、スクラッチ
画素の値は、スクラッチ画素の値で置換される。多くの
画素を用いて大きなウィンドウを選択すると、一般的に
画像がぼやけることになる。
【0010】統計的なテクスチャの合成に基づく技術で
は、問題となる損傷領域は分析され、画像領域の統計的
な出現が展開される。そして、この統計的な出現は、分
析された領域と類似する合成されたテクスチャの生成に
用いられる。そして、スクラッチ/ワイヤ雑音の画素
は、合成テクスチャで置換される。統計的方法は、近傍
にある画素間の関係が、分析によって発見される統計的
な詳細を有するという過程に基づいている。したがっ
て、与えられた画素の特徴が、その近くの幾つかのある
いは全ての画素に統計的に依存するということから推測
されている。比較的遠くに位置する画素間に関係がある
場合、それらの画素の分析に必要な近傍は比較的に大き
くなければならない。例えば、大きな煉瓦壁の中の1個
の煉瓦又は広いワイヤ網のクローズアップ写真を撮る場
合である。一般的に、これらの方法においては、あたえ
られた画素に依存する近傍の画素数が増えるに伴って、
必要とされるコンピュータ処理が増大する。その結果、
これらの方法は、例えば典型的な煉瓦塀の画像のテクス
チャ等の大きな模様を有するテクスチャに対しては有用
でない。
【0011】例えばアドービホトショップ(Adobe Phot
oshop 商標)等の多くの一般的な画像処理プログラム
は、画像を、画像の1つの領域から別の領域にコピーす
るための手段を備えている。これらの手段により、コピ
ーされる画像の領域は、問題となる画像を表示した表示
画面上のカーソル又は”ブラシ”をユーザが操作するた
めのマウスや他のポインティング/制御装置を用いるこ
とによって、選択されあるいは特定される。
【0012】画素データが読み込まれる、あるいは移動
されるソース領域は、マウス装置を用いて特定される。
このとき、ソース領域から画素データが移動された目的
の領域も特定される。目的の領域を横切る”ブラシスト
ローク”又はカーソルの動きは、マウスを用いてなされ
る。それぞれの”ブラシストローク”により、ソース領
域から目的の領域に画素がコピーされる。この方法は、
問題となっている画像において描写されるテクスチャ又
はパターンが本質的にランダムあるいは規則的に発生
し、比較的小さな特徴を有するときには、非常に有効で
ある。小さな特徴としては、果物の斑点、砂、道のアス
ファルト、織物の梨地がある。曲線又は直線の形状の画
像においてランダムあるいは規則的に描写される細部が
あるときには周辺の領域を用いて修復される領域のエッ
ジの調整に非常に時間がかかる。ゴムスタンプペインテ
ィングを用いたスクラッチ又はワイヤの修復は、画像が
多いために、多くの時間と熟練を要する仕事である。人
間の視覚器官は、エッジの不具合に対して非常に敏感で
あり、ちぐはぐなエッジは、人間の目で比較的容易に発
見される。
【0013】スクラッチ除去の他の方法は、スクラッチ
画素を周辺の領域と調和するように、手でスクラッチの
画素を”ペイント”するものである。この方法は、非常
に時間がかかり、またその結果得られる質は、オペレー
タの技量に大きく依存する。信号復旧のコンテキストに
おける射影方法に基づいたスクラッチ雑音除去の技術
は、以前から使用されている。これらの方法は、信号領
域と変換領域間を交互に用いて各領域に制約を適用する
ことによって、帯域制限された信号の周波数スペクトル
を拡張するのに使用されていた。この制約は、既知の信
号値の維持と帯域制限を行うために導入された。このア
プローチは、幾何解析によって一般化され、一般的には
凸集合への射影、又はPOCS(Projection onto Conv
ex Sets)と称せられている。 POCSは、制限された
閉集合を示す情報と同様に、例えば輝度値の範囲、特定
されたスクラッチ領域とノンスクラッチ領域の区別等の
画像に対する情報を取り扱うことができる。
【0014】射影に基づく方法においては、問題となる
画像は、問題となる画像と非常に類似した画像を検出す
るための所定の制約に基づいて、ある所定の制約を満足
する特定の画像範囲内の別の画像上に射影される。ある
所定の制約を満足する最も類似した画像を検出するプロ
セスは、制約上に射影することとして知られている。
【0015】一旦、このような画像が検出されると、こ
の新たな画像、あるいは得られた画像が、もしあれば、
次の所定の制約上に射影される。制約は、画像について
知られている情報を表す。射影に基づいた方法では、問
題となる画像は、1以上の面積を有する空間の1つの点
として考えられる。平面上のあらゆる点は、X、Y座標
で表すことができる。さらに、3次空間のあらゆる点
は、例えば部屋は、X、Y、Z座標で表すことができ
る。同様に、画像は、高次元空間の1点として表すこと
ができる。例えば、200×100画素からなる画像
は、20000(200×100=20000)の要素を有する1つ
の点として表される。その点の各要素は、画像を構成し
ている20000画素の1つを表す。各要素の値は、特
定の要素によって表される画素の輝度の強度を表す。典
型的なグレースケールの画像においては、高画質とする
ために、256ステップのグレースケールが頻繁に用い
られる。したがって、例えば、画素の輝度強度、あるい
は値は、0〜255の範囲となる。
【0016】種々の制約上への射影を繰り返すことによ
り、最終的には、課せられた全ての制約を同時に満足す
る画像を見つけだすことができる。唯一の条件は、制約
が凸集合として知られている何かを表していることであ
る。凸集合を表す制約の概念は、次のように説明され
る。例えば考慮される画像の集合に1つの制約が加えら
れたとき、その画像集合は、全ての可能な画像の集合よ
りも小さくなるように削減される。この新たな小さい集
合が、この集合が生成する画像もまたその集合内となる
集合の2つの画像の線形結合であるという特性を有する
ときは、集合は凸集合である。これは、次のように表現
することができる。
【0017】 u(x)+(1−u)(y)=z (式1) xとyが、集合Sの要素である2つの画像であり、uが
0以上1以下の実数であり、zも集合Sの要素である画
像であるとき、集合Sは、凸集合である。図8は、式1
の幾何学的な定義を示す図であり、式1が、凹集合でな
く、凸集合であることを示している。
【0018】既知の射影に基づいたスクラッチ雑音除去
方法では、帯域制限等の制約が課せられる。上記帯域制
限された画像をフーリエ変換すると、無限の周波数スペ
クトルは生じない。画像の周波数帯域の制限は、実像か
らのスクラッチやワイヤ除去に対して好ましくない。
【0019】スクラッチ除去の他の周知の技術は、連立
方程式を解くことを基にしている。一般的に、これらの
方法は、多くの連立方程式を解かなければならず、しば
しば、問題となる画像に含まれる画素と同じ数の連立方
程式を解かなければならない。この技術を実行するのに
要求されるコンピュータ処理は、非常に高くつくもので
ある。そのような方法は、画像のシミを除去する場合に
最も有効である。スクラッチの画素数と同数の方程式を
削減する唯一の解決方法である逐次又は非逐次線形代数
学に基づいた方法は、スクラッチを除去するために提案
されている。しかし、これらの方法は、殆どのスクラッ
チ雑音が多くの連続する画素から構成される一般的な場
合において、うまく機能しない。
【0020】本発明は、従来技術の欠点を克服し、操作
者の過度な操作の必要がなく、ディジタル写像画像から
スクラッチ雑音を除去して高画質の画像を得ることがで
きる方法を提供する。
【0021】
【課題を解決するための手段】本発明は、ディジタル画
像からスクラッチを除去する方法に関する。本発明で
は、修復あるいは雑音の除去が必要とされる画像のスク
ラッチ部分を識別し、特定されたスクラッチ部分を画像
の他の部分から区別するバイナリマスクを生成する。デ
ィジタル画像のスクラッチ又は他の雑音の修復が望まれ
る部分を示すリペアウィンドウを定義する。スクラッチ
や他の雑音に関係なく、リペアウィンドウと同じ大きさ
の属性を有する次元のサンプルウィンドウを定義する。
このサンプルウィンドウは、可能な限りリペアウィンド
ウに類似するように選択する。リペアウィンドウとサン
プルウィンドウの画像データを周波数領域に変換し、そ
して、テクスチャ及び他の細部と同様にエッジの調整が
なされ、元のノンスクラッチ画像領域の画質の劣化がな
いディジタル画像が得られるようにスクラッチ雑音を除
去するために、適切な画素データを生成してリペアウィ
ンドウに転送する。
【0022】
【発明の実施の形態】本発明では、修復される画像領域
の構造を示す情報が、同じ画像の別の部分に度々現れる
ことに着目している。この情報を画素毎に単に複写した
り、あるいは平均値を生成してスクラッチ領域の画素を
置換しては、良好な結果を得ることができない。本発明
の方法は、特定された画像スクラッチ領域を構成する無
くなっている画素情報を反復的に再構築するために、特
定されたサンプルウィンドウ領域の周波数スペクトルと
同様に、リペアウィンドウ領域のスクラッチのない部分
を利用する。
【0023】図1乃至図4は、本発明の方法の一実施例
を示す図である。各図において、同じものには同じ参照
番号を付している。図1と図3において、不要なスクラ
ッチ/ワイヤ雑音を含む画像50を表すデータが、入力
12を介して入力される。図3において、画像50は、
例えば煉瓦壁を描写する。図3の画像50に描写されて
いる煉瓦壁は、大きな規則的な特徴を有し、また、一般
的な煉瓦壁に見られるモルタルの目地を表す目立ったエ
ッジを有する。この画像は、表示装置10に表示されて
いる。表示装置10の操作者により、例えばマウス15
やペン/タブレット20等のポインティングデバイスを
用いて、スクラッチ40の周辺又は領域はハイライト又
は特定される。スクラッチ領域を特定する際に、操作者
は、表示された画像を横切ってカーソル/ペン/ブラシ
を動かす又は操作するポインタデバイスを用い、問題と
なるスクラッチの領域をトレースしてスクラッチ領域を
特定してもよい。幅は、カーソル/ペン/ブラシの形状
と同様に、操作者のニーズや要望に合わせることができ
る。カーソル/ペン/ブラシによるトレースは、スクラ
ッチ領域の全ての画素がおおわれ/ハイライトされるか
ぎり、正確にスクラッチに沿っている必要はない。
【0024】特定されたスクラッチ領域を画像の他の領
域から区別するバイナリマスクデータが生成される(ス
テップ3)。このバイナリマスクデータは、例えば特定
されたスクラッチ領域の各画素に値”1”を与え、特定
されたスクラッチ領域外の各画素に値”0”を与えたり
することによって、スクラッチ領域40を区別する。ま
た逆も同じである。そして、このバイナリマスクデータ
は、メモリ25に記憶される。
【0025】特定されたスクラッチ領域の画素の部分を
少なくとも含むリペアウィンドウ6が特定される(ステ
ップ4)。同様に、サンプルウィンドウ5が特定される
(ステップ5)。このサンプルウィンドウ5としては、
構造、線、色、輝度、テクスチャ、グレー値等において
リペアウィンドウ6の領域に最も類似している画像50
の領域が選択される。リペアウィンドウ領域に非常に類
似しているサンプルウィンドウが選択されることが望ま
しいけれども、サンプルウィンドウに描写されている特
徴や細部が、直接リペアウィンドウの特徴や詳細に関連
するように、同一位置に位置したり、サンプルウィンド
ウ内に対応していたりする必要はない。例えば、図3に
おいては、リペアウィンドウ6に描写された特徴や細部
は、サンプルウィンドウ5に配置されている特徴と細部
が正確に同じになるように、リペアウィンドウ6内に配
置されていない。しかし、サンプルウィンドウ5内の特
徴と細部は、リペアウィンドウ6内の特徴と細部に類似
している。
【0026】サンプルウィンドウ5は、リペアウィンド
ウ6と同一の形状と寸法を有するが、画像50のX/Y
平面内のサンプルウィンドウ5の位置は、リペアウィン
ドウ6と同一ではない。すなわち、例えば、リペアウィ
ンドウ6の各辺がX&Y軸に平行となっているとき、X
/Y平面においてサンプルウィンドウ5の各辺もX&Y
軸に平行となっていることは必要でない。リペアウィン
ドウ6は、操作者が動かし易いように、小さく又は大き
く定義することができる。リペアウィンドウ6内の各画
素の値を表すデータは、サンプルウィンドウ5内の画素
の値を表すデータと同様に、メモリ25に記憶される。
メモリ25は、種々のデータをそれぞれ記憶させるため
に、幾つかの分離したメモリユニット、区切られ又は配
置された1つのメモリユニットからなる。
【0027】本発明の方法は、凸集合への射影又はPO
CSの理論に基づいている。POCSの適用において、
望ましい結果を得るためには、的確な凸集合を見つけだ
し、正しく射影を定義することが重要である。本発明の
方法で用いられている制約C1、C2、C3、射影P1、P
2、P3は、下記の式2〜7で与えられる。しかし、一般
的に、そのプロセスは、次のように説明することができ
る。
【0028】ユーザの指示による入力に基づいて、コン
トローラ30は、メモリ25からリペアウィンドウデー
タ、サンプルウィンドウデータ、バイナリマスクデータ
を読み出すようにプロセッサ35を制御する。そのと
き、コントローラ30は、プロセッサ35がサンプルウ
ィンドウデータとリペアウィンドウデータの高速フーリ
エ変換(ステップ6及びステップ7)を計算するよう
に、サンプルウィンドウとリペアウィンドウのデータを
読み出す。このように、リペアウィンドウとサンプルウ
ィンドウの周波数スペクトルの大きさ及び位相の値が得
られる。その後、リペアウィンドウデータ及びサンプル
ウィンドウの周波数スペクトル内の各周波数毎に、サン
プルウィンドウ周波数スペクトルの各大きさの値(|S
|)は、リペアウィンドウ周波数スペクトルの大きさの
値(|Rn|)と比較される。直流成分において、リペ
アウィンドウ周波数スペクトル|Rn|の直流成分の大
きさの値は、新たな結果としての周波数スペクトル(新
たな画像周波数スペクトル)として出力される。周波数
スペクトル内の他の各周波数に対しては、|S|と|R
n|の小さい方が、新たな周波数スペクトルの大きさの
値として出力される(ステップ8)。画像/画像データ
を移動しても、画像のスペクトルの大きさは、変化しな
い。これを前提にして、リペアウィンドウは、サンプル
ウィンドウを移動してもよいと考えられる。スクラッチ
除去における従来の方法とは異なり、本発明は、リペア
ウィンドウ周波数スペクトルの位相情報を再構築するた
めに、サンプルウィンドウの周波数スペクトルの大きさ
と同様に、既知の又はスクラッチがない画像データ(リ
ペアウィンドウデータ)を利用する。特定されたスクラ
ッチ領域の周辺のスクラッチがない領域のエッジを用い
て位相情報を再構築すると、再構築又は修復されたスク
ラッチ領域におけるエッジは、連続あるいは適切に結合
する。
【0029】コントローラ30は、得られた周波数応答
データの高速フーリエ変換(IFFT)を計算するため
に、リペアウィンドウ位相データと共に、得られた周波
数スペクトルの大きさのデータを処理するようにプロセ
ッサ35を制御する(ステップ9)。得られた新たな画
像データは、プロセッサ35により、例えば全ての値が
0〜255の範囲内となるような所定の制約に新たな画
像データが適合するように処理される(ステップ1
0)。1つの値がこの範囲の外にあるときは、プロセッ
サ35は、規定の範囲内の1つの値でそのような値を置
き換える(例:値=276は、値255に置き換えるこ
とができる。その値は、規定の範囲内の最大値や他の値
であってもよい。)。一旦得られた周波数応答データが
所定の制約に適合したとき、それは、中間画像データと
して出力される。そして、この中間画像データは、リペ
アウィンドウ6の特定されたスクラッチ領域を置換する
ための置換画像データを生成するために、メモリ25に
記憶されているリペアウィンドウデータとバイナリマス
クデータと共に処理される(ステップ11)。置換画像
データで元のスクラッチ領域のデータを置換した後、リ
ペアウィンドウを検査して、修復/画像の画質が望まし
いレベルに達していないときは、上述の処理が繰り返さ
れる(ステップ13)。しかし、今回は、その新しいリ
ペアウィンドウデータが、最初の繰り返し又は処理の最
初のパスの間に生成された置換データを含む/反映して
いる。
【0030】下記に示す式に従った演算は、本発明の方
法の各ステップの一部として実行される。これらの式に
おいて、r0は再構築される特定されたリペアウィンド
ウデータを表し、”s”はサンプルウィンドウデータを
表す。 r0 = 特定されたリペアウィンドウ rn+1 = P321n ここで、rn は、n回反復後の画像を表し、rn+1 は、
n+1回反復後の画像を表し、n≧0であり、n=0は
初期値を表す。
【0031】RとSsは、それぞれrとsの高速フーリ
エ変換を表す。したがって、R=FFT(r)、S=FF
T(s)であり、FFTは、高速フーリエ変換処理を表
す。 C1={r:|R(u,v)|≦|S(u,v)|,(u,v)≠(0,0)} (式2) これは、周波数スペクトルを有する全ての複素行列の集
合を表し、フーリエ変換の大きさ、直流成分以外の各周
波数において、サンプルウィンドウの変換の大きさ以下
である。直流成分においては、大きさはどのようにでも
なるが、本発明の好ましい実施例においては、リペアウ
ィンドウの大きさが選択されている。対応する射影P
1(r)は、以下のように与えられる。
【0032】
【数1】
【0033】(これは、図2のステップ8として示され
ている。) 射影P1(r)は、次のように定義することができる。 P1(r)=IFFT(Msiphase(R)) (式3) ここで、IFFTは、逆高速フーリエ変換の動作を表
す。つまり、P1(r)によって行われる操作は、rとsの
FFTをとることを含む、すなわち、直流成分以外の全
ての周波数における|R|と|S|の最小値をとること
により、新しいスペクトルの大きさ|R(0,0)|を生成
し、そして、新しいスペクトルの大きさのIFFTを計
算し、リペアウィンドウRの不変な位相を残す。
【0034】スクラッチは、問題となる画像の周波数ス
ペクトルにおける高いレベルをもたらす。殆どの画像に
おいて、サンプルウィンドウのスペクトルは、スクラッ
チ領域を修復(修復データ)するためのデータを決定/
発生させる起点としてのみ有効である。サンプルウィン
ドウ周波数スペクトルの大きさを修復データとしてリペ
アウィンドウ周波数スペクトルに置くことは、リペアウ
ィンドウの既知の、又はスクラッチが無い部分の情報の
損失の原因となる。そのような制約は、本発明が必要と
する凸集合を表していない。このことを考慮して、リペ
アウィンドウの周波数スペクトル内の各周波数に対し
て、サンプルウィンドウ値とリペアウィンドウ値の最小
値が、新しい画像データの値として用いられる。このよ
うにして、スクラッチ領域の影響を、全てのリペアウィ
ンドウ周波数スペクトルデータを失うことなく、軽減す
ることができる。その結果、リペアウィンドウのスクラ
ッチの無い領域の画質低下を回避することができる。直
流成分における最小の大きさの採用は全体の明るさの低
下を引き起こすことから、直流成分は維持する。C1
閉凸である。P1 は、P1 の入力がC1 を満足させるよ
うに最小で変化させることができるので、P1 は射影で
ある。制約#2は、次のように定義される。
【0035】
【数2】
【0036】ここで、jとkは、画像における画素の行
と列を表す。したがって、C2 は、実数行列であり、0
〜255の間の画素値を有する。輝度の値の一般的な範
囲は、256グレースケールである。射影#2、P2(q)
を定義するために、q(j,k)=a(j,k)+ib(j,k)、qは
j、kを引数とする複素配列と仮定すると、
【0037】
【数3】
【0038】P1 の出力は実数でなく、また実数分は
[0、255]の範囲外の可能性もあるので、P2 は、そ
の入力を実数配列に変換し、したがって画像に変換す
る。Wを座標ペアの集合、スクラッチ又はワイアマスク
を1(Wは、画像のスクラッチ/損傷領域)とすると、
制約#3は次のように定義される。
【0039】
【数4】
【0040】これは、複素行列の集合が実際のスクラッ
チ/損傷画素の領域を除いた元のリペアウィンドウ領域
と同一であることを定義する。特定されたスクラッチ/
損傷領域の画素の位置を1とし、他の画素の位置を0と
するバイナリマスクをWとする。そのとき、射影#3
(ステップ11)は次のように定義される。
【0041】 P3(r)=rw+r0(1ーw) (式7) このステップでは、良好な画像データを置き換える点が
ないので、元の画像のスクラッチのない/損傷のない画
素が維持される。C1、C2、C3 は閉凸集合である。P2
3は、P1と同じ射影であり、これらは、特定の対応し
た制約を用いて入力データを確認することが必要な入力
データにおいて最も少ない変化ですむように定義され
る。図5は、射影P1、P2、P3 と図2のフローチャート
で説明した各ステップの関係を示す図である。射影P2
がステップ10に関連する一方で、射影P1 は、ステッ
プ6〜9に関連する。射影P3 は、ステップ11に関連
する。
【0042】図2、図6及び図7を参照して、本発明の
実施例を詳細に説明する。この実施例は、ストロークの
ような”ブラシ”、カーソルの動き又はブラシの先端6
0により、表示装置10上に表示された画像のスクラッ
チ領域を横切って、サンプルウィンドウ65とリペアウ
ィンドウ70を特定する。
【0043】この実行において、表示装置10上に表示
された画像50のスクラッチ領域40を横切るカーソル
又はブラシ60の動きにより、画像50のスクラッチ領
域40が特定される。一旦スクラッチ領域40が特定さ
れると、画像の特定されたスクラッチ/修復領域を画像
の残りの領域から区別するバイナリマスクデータが生成
される。そして、このバイナリマスクデータは、メモリ
25に記憶される。カーソル/ブラシ60は、ユーザ入
力装置から入力を基づき、コントローラ30の制御によ
って生成又は表示される。ユーザ入力装置は、例えばマ
ウス15、トラックボール、ジョイスティク、ペン、あ
るいはペン及びタブレット20等からなる。スクラッチ
領域40が一旦特定されると、バイナリマスクデータが
生成されてメモリに記憶され、操作者は、特定されたス
クラッチ領域40の外側の開始点62からスクラッチ領
域40の方に、表示装置上のカーソル60を動かすこと
ができる。特定されたスクラッチ領域40の外側の開始
点62からスクラッチ領域40の方に移動する画像/表
示装置上のカーソル60の位置や動きは、コントローラ
30によってモニタされる。カーソル60が、一旦特定
されたスクラッチ40の外側の境界(点80)に到達す
ると、コントローラ30は、長方形のサンプルウィンド
ウ65を特定する。この長方形のサンプルウィンドウ6
5の長さは、例えば開始点と、スクラッチ領域40の外
側の境界に位置する点80との距離に等しい。長方形の
サンプルウィンドウ65の幅は、所定の、例えばカーソ
ル60の幅とすることができる。また、サンプルウィン
ドウ65の幅は、カーソル60よりも所定の画素数分広
くしたり、狭くすることができる。また、サンプルウィ
ンドウ65の幅は、ユーザ/操作者の特別な要望に応じ
られるように調整可能としてもよい。
【0044】次に、リペアウィンドウ70が特定され
る。本発明では、サンプルウィンドウ65とリペアウィ
ンドウ70の要素が同じサイズと要素であることが必要
であり、コントローラ30は、このサイズ制限に従うよ
うにリペアウィンドウ70を生成する。このリペアウィ
ンドウ70の調整は、スクラッチ領域40の外側であっ
てサンプルウィンドウ領域65の外側の第2の点75に
カーソル60を動かすことによってなされる。例えば、
リペアウィンドウ70は、第2の点75から点62に向
かう線85に沿った長さとなるように生成される。
【0045】一旦、サンプルウィンドウ65とリペアウ
ィンドウ70が特定されると、ユーザは、カーソル60
を用いて、リペア領域70上に、置換画素データを実質
的に塗り、又はブラシする。置換画素データは、上述し
たプロセスと計算に従って生成される。カーソル60の
各ストロークは、適切な置換データの生成過程の繰り返
しの毎に見ることができる。もちろん、プロセスの繰り
返し回数は、各ストロークを用いて実行することができ
る。各ストロークに割り当てられる反復回数は予測でき
ない。
【0046】本発明のここでの説明は、画像及び表示装
置が16ビットの解像度を有するものとしている。本発
明は、16ビット、24ビット、32ビットを含み、ま
たこれらに制限されることなく、どんな画像/ディスプ
レイ解像度に対しても適用することができる。これを元
にして、少なくとも、射影2(ステップ10)によって
課された制限は、異なる解像度に適応するための調整を
必要とする。さらに、本発明の方法は、分離して与えら
れた画像の各色成分/チャンネルをグレースケールの画
像として考えることにより、色チャンネル間の相関を除
去するために画像を変換することによって、色画像の処
理に容易に適用することができる。
【0047】上述の説明でも明らかなように、本発明
は、特許請求の範囲によって限定される本発明の主旨を
逸脱しない限りにおいて、種々の変更を行うことができ
る。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る装置の一実施例を示すブロック図
である。
【図2】本発明に係る方法を説明するためのフローチャ
ートである。
【図3】特定されたスクラッチ領域、リペアウィンド
ウ、サンプルウィンドウの関係を示す図である。
【図4】特定されたスクラッチ領域、リペアウィンド
ウ、サンプルウィンドウの関係を示す図である。
【図5】本発明のステップ、定義された射影及び制約の
関係を示す図である。
【図6】サンプルウィンドウ領域を特定するためのカー
ソル又はブラシの動きを示す図である。
【図7】カーソル又はブラシの動きによって特定された
サンプルウィンドウ領域を示す図である。
【図8】式1の幾何学的な定義を示し、またそれが、凹
集合ではなく、凸集合にどのように当てはまるかを示す
図である。

Claims (2)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 ディジタル画像データを入力するステッ
    プと、 上記ディジタル画像データを表示装置に表示するステッ
    プと、 上記表示装置に表示された上記ディジタル画像データに
    おけるスクラッチ雑音領域を識別するステップと、 上記識別されたスクラッチ雑音領域内の画素と上記表示
    された画像の残りの画素を区別するバイナリマスクデー
    タを生成するステップと、 上記バイナリマスクデータを格納するストレージメモリ
    と、 上記表示された画像上に、識別されたスクラッチ雑音領
    域を含むリペアウィンドウを定義するステップと、 上記リペアウィンドウ内の画素の値を表すデータをメモ
    リに記憶するステップと、 上記表示された画像内に、上記リペアウィンドウの形状
    及び値と類似したサンプルウィンドウを定義するステッ
    プと、 上記リペアウィンドウデータの高速フーリエ変換を計算
    するステップと、 上記サンプルウィンドウデータの高速フーリエ変換を計
    算するステップと、 上記リペアウィンドウの高速フーリエ変換データ、上記
    サンプルウィンドウの高速フーリエ変換データに従っ
    て、新たな画像データを生成するステップと、 上記新たな画像データの逆高速フーリエ変換を計算する
    ステップと、 上記新たな画像データを所定の制限値に適合させるステ
    ップと、 上記新たな画像データ、アンスクラッチリペアウィンド
    ウデータ及び上記バイナリマスクデータに従って、新た
    なリペアウィンドウデータを生成するステップと、 上記リペアウィンドウデータを上記新たなリペアウィン
    ドウデータに置き換えるステップと、 を有するディジタル画像からスクラッチ雑音を除去する
    方法。
  2. 【請求項2】 ディジタル画像データを受信する入力手
    段と、 ディジタル画像データを表示する表示装置と、 上記表示装置に表示されたディジタル画像内のスクラッ
    チ雑音を識別するスクラッチ識別手段と、 ディジタル画像内の識別されたスクラッチ雑音と上記デ
    ィジタル画像の他の領域を区別するバイナリマスクデー
    タを生成するプロセッサと、 リペアウィンドウとサンプルウィンドウを特定する手段
    と、 上記特定されたリペアウィンドウを表すデータを格納す
    る第1のストレージメモリと、 上記特定されたサンプルウィンドウを表すデータを格納
    する第2のストレージメモリと、 上記バイナリマスクデータを格納する第3のストレージ
    メモリとを備え、 上記プロセッサは、 上記リペアウィンドウデータと上記サンプルウィンドウ
    データを高速フーリエ変換したデータを計算する手段
    と、 上記サンプルウィンドウとリペアウィンドウの高速フー
    リエ変換データに従って、新たな画像データを生成する
    手段と、 上記新たな画像データに対する逆高速フーリエ変換デー
    タを計算する手段と、 上記新たな画像データを所定の制限値に適合させる手段
    と、 上記新たな画像データ、アンスクラッチリペアウィンド
    ウデータ及び上記バイナリマスクデータに従って、新た
    なリペアウィンドウデータを生成する手段とを有する、 ディジタル画像からスクラッチ雑音を除去する装置。
JP7303420A 1995-10-30 1995-10-30 ディジタル画像の雑音の投影に基づく除去方法 Withdrawn JPH09128529A (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP7303420A JPH09128529A (ja) 1995-10-30 1995-10-30 ディジタル画像の雑音の投影に基づく除去方法
EP96116716A EP0772157A2 (en) 1995-10-30 1996-10-17 A projection based method for scratch and wire removal from digital images
US08/733,953 US5974194A (en) 1995-10-30 1996-10-21 Projection based method for scratch and wire removal from digital images
KR1019960049858A KR970024911A (ko) 1995-10-30 1996-10-30 디지탈 화상에서 스크래치 및 와이어를 제거하기 위한 프로젝션에 기초한 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP7303420A JPH09128529A (ja) 1995-10-30 1995-10-30 ディジタル画像の雑音の投影に基づく除去方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH09128529A true JPH09128529A (ja) 1997-05-16

Family

ID=17920810

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP7303420A Withdrawn JPH09128529A (ja) 1995-10-30 1995-10-30 ディジタル画像の雑音の投影に基づく除去方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US5974194A (ja)
EP (1) EP0772157A2 (ja)
JP (1) JPH09128529A (ja)
KR (1) KR970024911A (ja)

Families Citing this family (58)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5784498A (en) * 1996-01-11 1998-07-21 Xerox Corporation System and method for synthesizing background texture in an image
IL119221A0 (en) * 1996-09-08 1996-12-05 Scitex Corp Ltd Apparatus and method for retouching a digital representation of a color image
US6125213A (en) * 1997-02-17 2000-09-26 Canon Kabushiki Kaisha Image processing method, an image processing apparatus, and a storage medium readable by a computer
US6078616A (en) * 1997-03-13 2000-06-20 Sony Corporation Methods and apparatus for error concealment utilizing temporal domain motion vector estimation
US6266054B1 (en) * 1997-11-05 2001-07-24 Microsoft Corporation Automated removal of narrow, elongated distortions from a digital image
US6348936B1 (en) * 1998-05-28 2002-02-19 Sun Microsystems, Inc. Method and apparatus for graphical selection of data
JP2000099763A (ja) 1998-09-25 2000-04-07 Sony Corp 画像処理装置および方法、並びに提供媒体
US6317223B1 (en) * 1998-12-14 2001-11-13 Eastman Kodak Company Image processing system for reducing vertically disposed patterns on images produced by scanning
US6621924B1 (en) 1999-02-26 2003-09-16 Sony Corporation Contour extraction apparatus, a method thereof, and a program recording medium
US6434269B1 (en) * 1999-04-26 2002-08-13 Adobe Systems Incorporated Smart erasure brush
US7376587B1 (en) 2000-07-11 2008-05-20 Western Union Financial Services, Inc. Method for enabling transfer of funds through a computer network
AU2628701A (en) * 2000-01-06 2001-07-16 Justsystem Corporation Undoing spelling correction by overriding delete and backspace
AU2001276914A1 (en) 2000-07-11 2002-01-21 First Data Corporation Wide area network person-to-person payment
US7266533B2 (en) 2000-12-15 2007-09-04 The Western Union Company Electronic gift greeting
US7130817B2 (en) 2000-12-15 2006-10-31 First Data Corporation Electronic gift linking
US6859564B2 (en) * 2001-02-15 2005-02-22 James N. Caron Signal processing using the self-deconvolving data reconstruction algorithm
US7117183B2 (en) 2001-03-31 2006-10-03 First Data Coroporation Airline ticket payment and reservation system and methods
US9853759B1 (en) 2001-03-31 2017-12-26 First Data Corporation Staged transaction system for mobile commerce
US8150763B2 (en) 2001-03-31 2012-04-03 The Western Union Company Systems and methods for staging transactions, payments and collections
US7184989B2 (en) 2001-03-31 2007-02-27 First Data Corporation Staged transactions systems and methods
WO2002079939A2 (en) 2001-03-31 2002-10-10 First Data Corporation Electronic identifier payment system and methods
US7165052B2 (en) 2001-03-31 2007-01-16 First Data Corporation Payment service method and system
US6862366B2 (en) * 2001-09-13 2005-03-01 Seiko Epson Corporation Techniques for scratch and date removal from scanned film
US8244632B2 (en) 2001-10-26 2012-08-14 First Data Corporation Automated transfer with stored value
US8374962B2 (en) 2001-10-26 2013-02-12 First Data Corporation Stored value payouts
US6670569B2 (en) 2001-11-08 2003-12-30 First Data Corporation Mail handling equipment and methods
US7596529B2 (en) 2002-02-13 2009-09-29 First Data Corporation Buttons for person to person payments
US7127121B1 (en) * 2002-03-20 2006-10-24 Ess Technology, Inc. Efficient implementation of a noise removal filter
US7702236B2 (en) 2006-02-14 2010-04-20 Fotonation Vision Limited Digital image acquisition device with built in dust and sensor mapping capability
US7424170B2 (en) * 2003-09-30 2008-09-09 Fotonation Vision Limited Automated statistical self-calibrating detection and removal of blemishes in digital images based on determining probabilities based on image analysis of single images
US7315658B2 (en) * 2003-09-30 2008-01-01 Fotonation Vision Limited Digital camera
US7310450B2 (en) * 2003-09-30 2007-12-18 Fotonation Vision Limited Method of detecting and correcting dust in digital images based on aura and shadow region analysis
US7340109B2 (en) * 2003-09-30 2008-03-04 Fotonation Vision Limited Automated statistical self-calibrating detection and removal of blemishes in digital images dependent upon changes in extracted parameter values
US7308156B2 (en) * 2003-09-30 2007-12-11 Fotonation Vision Limited Automated statistical self-calibrating detection and removal of blemishes in digital images based on a dust map developed from actual image data
US8369650B2 (en) 2003-09-30 2013-02-05 DigitalOptics Corporation Europe Limited Image defect map creation using batches of digital images
US7295233B2 (en) 2003-09-30 2007-11-13 Fotonation Vision Limited Detection and removal of blemishes in digital images utilizing original images of defocused scenes
US7676110B2 (en) * 2003-09-30 2010-03-09 Fotonation Vision Limited Determination of need to service a camera based on detection of blemishes in digital images
US7206461B2 (en) * 2003-09-30 2007-04-17 Fotonation Vision Limited Digital image acquisition and processing system
US7590305B2 (en) * 2003-09-30 2009-09-15 Fotonation Vision Limited Digital camera with built-in lens calibration table
US7369712B2 (en) * 2003-09-30 2008-05-06 Fotonation Vision Limited Automated statistical self-calibrating detection and removal of blemishes in digital images based on multiple occurrences of dust in images
US7012624B2 (en) * 2003-12-29 2006-03-14 Arcsoft, Inc. Texture synthesis for repairing damaged images
US8152054B2 (en) 2004-10-19 2012-04-10 The Western Union Company Money transfer systems and methods
US7522782B2 (en) * 2005-04-06 2009-04-21 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Digital image denoising
US7711204B2 (en) * 2005-05-02 2010-05-04 Samsung Electronics Co., Ltd. 1-D image restoration using a sliding window method
US7392940B2 (en) 2005-05-18 2008-07-01 The Western Union Company In-lane money transfer systems and methods
US8672220B2 (en) 2005-09-30 2014-03-18 The Western Union Company Money transfer system and method
US8818904B2 (en) 2007-01-17 2014-08-26 The Western Union Company Generation systems and methods for transaction identifiers having biometric keys associated therewith
US7933835B2 (en) 2007-01-17 2011-04-26 The Western Union Company Secure money transfer systems and methods using biometric keys associated therewith
US8504473B2 (en) 2007-03-28 2013-08-06 The Western Union Company Money transfer system and messaging system
US7783571B2 (en) 2007-05-31 2010-08-24 First Data Corporation ATM system for receiving cash deposits from non-networked clients
US20090208053A1 (en) * 2008-02-19 2009-08-20 Benjamin Kent Automatic identification and removal of objects in an image, such as wires in a frame of video
US8078002B2 (en) * 2008-05-21 2011-12-13 Microsoft Corporation Matte-based video restoration
US20130332498A1 (en) * 2012-05-21 2013-12-12 Stmicroelectronics, Inc. Method and apparatus for efficient frequency-domain implementation of time-varying filters
KR102034548B1 (ko) 2016-10-10 2019-10-21 삼성전자주식회사 전자 장치 및 이의 제어 방법
CN110036365B (zh) * 2016-12-14 2022-09-20 三星电子株式会社 显示装置及其控制方法
KR102558290B1 (ko) 2018-08-30 2023-07-24 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그 제어 방법
CN112070671A (zh) * 2020-09-04 2020-12-11 平安科技(深圳)有限公司 一种基于频谱分析的马赛克去除方法、系统、终端及存储介质
WO2024065701A1 (zh) * 2022-09-30 2024-04-04 京东方科技集团股份有限公司 图像修复方法、装置、设备和非瞬态计算机存储介质

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60143341A (ja) * 1983-12-30 1985-07-29 Dainippon Screen Mfg Co Ltd 抜きマスク版の作製方法
EP0156052B1 (en) * 1984-03-23 1989-12-20 International Business Machines Corporation An interactive discharge system
US5253339A (en) * 1990-07-26 1993-10-12 Sun Microsystems, Inc. Method and apparatus for adaptive Phong shading
JPH05137131A (ja) * 1991-11-13 1993-06-01 Sony Corp フレーム間動き予測方法
US5247363A (en) * 1992-03-02 1993-09-21 Rca Thomson Licensing Corporation Error concealment apparatus for hdtv receivers
JPH0620050A (ja) * 1992-07-03 1994-01-28 Matsushita Electric Ind Co Ltd 動画像信号の復号化装置と推定動きベクトル算出方法
US5596655A (en) * 1992-08-18 1997-01-21 Hewlett-Packard Company Method for finding and classifying scanned information
US5461420A (en) * 1992-09-18 1995-10-24 Sony Corporation Apparatus for coding and decoding a digital video signal derived from a motion picture film source
EP0610916A3 (en) * 1993-02-09 1994-10-12 Cedars Sinai Medical Center Method and device for generating preferred segmented numerical images.
TW224553B (en) * 1993-03-01 1994-06-01 Sony Co Ltd Method and apparatus for inverse discrete consine transform and coding/decoding of moving picture
US5515388A (en) * 1993-03-19 1996-05-07 Sony Corporation Apparatus and method for preventing repetitive random errors in transform coefficients representing a motion picture signal
US5561532A (en) * 1993-03-31 1996-10-01 Canon Kabushiki Kaisha Image reproducing apparatus
JPH0763691A (ja) * 1993-08-24 1995-03-10 Toshiba Corp パターン欠陥検査方法及びその装置
US5440652A (en) * 1993-09-10 1995-08-08 Athena Design Systems, Inc. Method and apparatus for preparing color separations based on n-way color relationships
JP3405776B2 (ja) * 1993-09-22 2003-05-12 コニカ株式会社 切り抜き画像の輪郭線探索装置
US5604822A (en) * 1993-11-12 1997-02-18 Martin Marietta Corporation Methods and apparatus for centroid based object segmentation in object recognition-type image processing system
US5630037A (en) * 1994-05-18 1997-05-13 Schindler Imaging, Inc. Method and apparatus for extracting and treating digital images for seamless compositing
JP3794502B2 (ja) * 1994-11-29 2006-07-05 ソニー株式会社 画像領域抽出方法及び画像領域抽出装置
US5621467A (en) * 1995-02-16 1997-04-15 Thomson Multimedia S.A. Temporal-spatial error concealment apparatus and method for video signal processors
TW357327B (en) * 1996-08-02 1999-05-01 Sony Corp Methods, apparatus and program storage device for removing scratch or wire noise, and recording media therefor

Also Published As

Publication number Publication date
US5974194A (en) 1999-10-26
EP0772157A3 (ja) 1997-06-11
KR970024911A (ko) 1997-05-30
EP0772157A2 (en) 1997-05-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPH09128529A (ja) ディジタル画像の雑音の投影に基づく除去方法
US5892853A (en) Methods, apparatus and program storage device for removing scratch or wire noise, and recording media therefor
US6583823B1 (en) Methods, apparatuses, and mediums for repairing a pixel associated with motion-picture processes
JP6214562B2 (ja) 適応型多次元データ分解
CA2478671C (en) Systems and methods for digitally re-mastering or otherwise modifying motion pictures or other image sequences data
EP1977395B1 (en) Methods and systems for digitally re-mastering of 2d and 3d motion pictures for exhibition with enhanced visual quality
US8328365B2 (en) Mesh for mapping domains based on regularized fiducial marks
US6987892B2 (en) Method, system and software for correcting image defects
RU2368006C1 (ru) Способ и система адаптивного переформатирования цифровых изображений
JPH08263639A (ja) 一連の低解像度画像から高解像度画像を生成する方法及び装置
JP2010532628A (ja) 画像中のアーチファクトを低減させる装置および方法
JP6236259B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
JP2008518318A (ja) ボケた画像部分の画質を向上する方法
CN101601069A (zh) 用于减轻图像中的伪影的系统和方法
RU2440614C1 (ru) Устройство обработки двумерных сигналов при реконструкции изображений
US6928192B2 (en) User interface for interactive removal of defects in an image sequence
JP2003158631A (ja) データ処理方法、装置、プログラムおよび記録媒体
JPH11103447A (ja) 動画像の修復方法及び装置並びに提供媒体
JPH1153534A (ja) 画像の修復方法及び装置
Ndjiki-Nya et al. Texture synthesis method for generic video sequences
JPH10105700A (ja) 画像雑音の除去方法及び除去装置
Vidhya et al. Novel video inpainting using patch sparsity
JP2006525582A (ja) 領域分割の微調整
TWI384868B (zh) 用於數位視訊編輯系統之移動字幕移除方法
JP4328780B2 (ja) 不要領域画像消去装置および不要領域画像消去方法

Legal Events

Date Code Title Description
A300 Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300

Effective date: 20030107