KR20040043157A

KR20040043157A - 디지털 영상을 그 잡음을 고려하여 수정하기 위한 방법 및시스템

Info

Publication number: KR20040043157A
Application number: KR10-2004-7000417A
Authority: KR
Inventors: 로랑 샤나; 프레데릭 귀샤르; 리오넬 므와상; 브뤼노 리에즈
Original assignee: 도 랩스
Priority date: 2001-07-12
Filing date: 2002-06-05
Publication date: 2004-05-22
Also published as: WO2003007240A1; ATE497224T1; US20040247196A1; CN1526115A; US9536284B2; US7792378B2; EP1415275A1; AU2002317902A1; DE60227374D1; WO2003007243A3; JP4614657B2; EP2015247B1; EP2015247A3; CN1316427C; CN1527989A; KR100879832B1; JP4367757B2; WO2003007243A2; WO2003007241A1; JP4452497B2

Abstract

본 발명은 영상 포착 및/또는 복원을 위한 기기 체인(P3)의 결함에 관련된 디지털 영상(INUM) 및 포맷화된 정보(IF)로부터 변환 영상(I-Transf)을 산출하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 상기 포맷화된 정보 및/또는 상기 디지털 영상으로부터 특성 잡음 데이터를 자동으로 결정하는 것을 제공한다. 따라서, 변환 영상은 그 후의 이용에 있어서는 어떠한 가시적인 또는 불쾌한 결함, 특히 잡음과 관련된 결함을 나타내 보이지 않도록 보정될 수 있다. 본 발명은 사진이나 비디오 영상 처리, 광학 장치, 산업 제어, 로보틱스, 계측학 등에 적용될 수 있다.

Description

디지털 영상을 그 잡음을 고려하여 수정하기 위한 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR MODIFYING A DIGITAL IMAGE TAKING INTO ACCOUNT ITS NOISE}

본 발명은 디지털 영상을 그 잡음을 고려하여 수정하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.

솔루션

방법

본 발명은 기기 체인(appliance chain)의 결함에 관련된 디지털 영상 및 포맷화된 정보(formatted information)로부터 변환 영상을 산출하기 위한 방법에 관한 것이다. 기기 체인은 영상 포착(image-capture) 기기 및/또는 영상 복원(image-restitution) 기기를 포함한다. 기기 체인은 적어도 하나의 기기를 포함한다. 본 발명의 방법은 포맷화된 정보 및/또는 디지털 영상으로부터 특성 데이터를 자동으로 결정하는 단계를 포함한다. 특성 데이터는 이후로는 특성 잡음 데이터라고 부른다.

기술적 특성들의 조합으로부터, 변환 영상은 그 후의 이용에 있어서는 어떠한 가시적인 또는 불쾌한 결함, 특히 잡음과 관련한 결함을 나타내 보이지 않게 된다.

영상 함수로서의 잡음 평가

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 방법은 특성 잡음 데이터를 결정하기 위한 다음의 단계들을 추가로 포함한다.

- 디지털 영상 상에서 특히 기기 체인의 기기 및/또는 포맷화된 정보의 함수로서 분석 영역을 선택하는 단계,

- 상기 분석 영역 상에서 국부적인 밝기 변화를 산출하는 단계, 및

- 분석 영역 세트 상에서 국부적인 변화 발생의 통계적 산출의 함수로서 특성 잡음 데이터를 추론하는 단계.

밝기 변화의 영상 막대 그래프로부터의 잡음 평가

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 방법은 특성 잡음 데이터를 추론하기 위한 다음의 단계들을 추가로 포함한다.

- 국부적인 밝기 변화 발생의 막대 그래프를 구축하는 단계,

- 상기 막대 그래프에서 제1 국부 최대 앞에 위치한 부분(상기 최대를 포함)의 적어도 일부를 선택하는 단계.

기술적 특성들의 조합으로부터, 잡음에 관련된 국부적 밝기 변화가 얻어진다.

밝기 함수로서의 영상 잡음으로부터의 잡음 평가

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 방법은, 디지털 영상 상에서의 분석 영역의 선택을 위해서, 클래스를 얻도록 평균 밝기에 따라 분석 영역을 분류하는 단계를 추가로 포함한다. 본 발명의 방법은,

- 동일한 클래스에 속하는 분석 영역에 대한 특성 잡음 데이터를 추론하는 단계,

- 각 클래스에 대해서 선행 단계를 반복하는 단계를 추가로 포함한다.

기술적 특성들의 결합으로부터, 밝기 함수로서의 특성 잡음 데이터가 얻어진다.

특성 잡음 데이터를 포함하는 포맷화된 정보

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 포맷화된 정보는 특성 잡음 데이터를 포함한다.

클리핑(clipping) - 부과된 문제

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 방법은 중간 디지털 영상을 구성하기 위한 변환 알고리즘을 이용하는 단계를 추가로 포함한다. 상기 알고리즘은 디지털 영상에 원하는 수정을 가할 수 있는 장점이 있지만 중간 디지털 영상의 잡음을 증가시키는 단점이 있다.

클리핑 - 솔루션

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 디지털 영상으로부터 얻어진 중간 디지털 영상으로부터 변환 영상을 산출하기 위하여, 본 발명의 방법은 디지털 영상의 밝기를 수정하기 위한 함수로서, 독립 변수(argument)로서 적어도

- 중간 디지털 영상의 포인트의 밝기,

- 디지털 영상의 해당 포인트 주위 영역의 밝기, 및

- 특성 잡음 데이터를 갖는 함수를 이용하는 단계를 추가로 포함한다.

기술적 특성들의 조합으로부터, 원하는 특성과 제어된 잡음 레벨을 나타내는 변환 영상이 얻어진다.

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 중간 디지털 영상은 디지털 영상으로 구성된다.

블러링(blurring) 보정

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 방법은 더 구체적으로 블러링의 전부 또는 일부에 대해 보정된 변환 영상을 산출하도록 고안된다. 본 방법은 다음의 단계를 추가로 포함한다.

- 디지털 영상 내에서 보정될 영상 영역을 선택하는 단계,

- 상기와 같이 선택된 보정될 영상 영역 마다 포맷화된 정보 및 특성 잡음 데이터에 기초하여 증강 프로필(enhancement profile)을 구축하는 단계,

- 변환 영상 영역을 얻도록, 상기와 같이 선택된 보정될 각 영상 영역을 증강 프로필 함수로서 보정하는 단계, 및

- 디지털 영상의 변환된 영상을 얻도록, 변환된 영상 영역들을 결합하는 단계.

기술적 특성들의 조합으로부터, 디블러링된(deblurred) 변환 영상이 얻어진다.

증강 프로필의 산출

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 포맷화된 정보는 보정될 영상 영역 마다 보정될 영상 영역에 관련된 베이스에서 영상 표현과 기준 표현을 결정하는 것을 가능하게 한다.

포맷화된 정보와 잡음으로부터 증강 프로필을 구축하기 위하여, 본 방법은 다음의 단계들을 추가로 포함한다.

- 경우에 따라서 잡음을 고려하여 상기 영상 표현과 상기 기준 표현으로부터 프로필을 결정하는 단계, 및

- 상기 영상 표현으로부터 상기 프로필로 넘어가는 것을 가능하게 하는 파라메터화된 오퍼레이터를 결정하는 단계.

상기 파라메터화된 오퍼레이터의 파라메터값 세트는 증강 프로필(PR)을 구성한다.

증강 프로필에 기초한 블러링 보정

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 방법은 증강 프로필 함수로서 보정될 각 영상 영역의 보정을 위해 다음의 단계들을 포함한다.

- 보정될 영상 영역을 베이스에서 적어도 부분적으로 표현하는 단계,

- 보정될 영상 영역의 보정된 표현을 얻도록, 선행 단계의 종료 시에 얻어진 표현에 상기 파라메터화된 오퍼레이터를 적용하는 단계, 및

- 변환 영상 영역을 얻도록, 보정될 영상 영역의 표현을 보정될 영상 영역의 상기 보정된 표현으로 대체하는 단계.

블러링 경우에서의 클리핑

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 방법은, 디지털 영상의 밝기를 수정하기 위한 함수로서, 독립 변수로서 적어도

- 변환된 디지털 영상의 포인트의 밝기,

- 디지털 영상의 해당 포인트 주위 영역의 밝기, 및

- 특성 잡음 데이터를 갖는 함수를 이용함으로써, 상기 변환된 영상으로부터 제어된 잡음 레벨을 가진 영상을 산출하는 단계를 추가로 포함한다.

기술적 특성들의 조합으로부터, 제어된 잡음 레벨을 가진 디블러링된 영상이 얻어진다.

잡음 및/또는 블러링에 영향을 주는 가변 특성

포맷화된 정보는 디지털 영상에 종속되는 가변 특성의 값, 특히 디지털 영상의 크기에 종속될 수 있다. 이 경우에, 바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 방법은 디지털 영상에 대한 가변 특성의 값이나 값들을 결정하는 단계를 추가로 포함한다.

따라서, 본 발명의 방법을 디지털 영상에 종속되는 가변 특성에 종속되는 특성 잡음 데이터를 포함하는 포맷화된 정보에 이용하는 것은 본 발명의 방법을 가변 특성에 종속되지 않는 특성 잡음 데이터에 이용하는 것이 된다.

복원 기기의 경우에서의 동적 범위의 감소

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 방법은 특히 디지털 영상으로부터 그리고 적어도 하나의 영상 복원 기기를 포함하는 기기 체인의 결함에 관한 포맷화된 정보로부터 변환 영상을 산출하도록 고안된다. 상기 복원 기기는 동적 범위를 갖는다. 상기 변환 영상은 동적 범위를 갖는다. 본 발명의 방법은 상기 변환 영상의 동적 범위를 상기 복원 기기의 동적 범위에 적응시키는 단계를 추가로포함한다. 기술적 특성들의 조합으로부터, 상기 복원 기기에 의한 상기 변환 영상의 복원은 강화된 고주파수를 나타낸다. 또한, 기술적 특성들의 조합으로부터, 상기 복원 기기는 불러링이 감소된 캐릭터의 영상을 복원할 수 있다.

다색 잡음 및/또는 블러링의 보정

본 발명은 컬러평면(color plane)으로 구성된 디지털 영상의 경우에 적용될 수 있다. 상기 적용은 본 발명에 따른 방법을 각 컬러평면에 적용하는 것을 포함한다. 이런 식으로, 디지털 영상으로부터 변환 영상이 얻어진다. 기술적 특성들의 조합으로부터, 변환 영상은 원하는 특성 및 제어된 잡음 레벨을 나타낸다.

시스템

본 발명은 기기 체인의 결함에 관련된 디지털 영상 및 포맷화된 정보로부터 변환 영상을 산출하기 위한 시스템에 관한 것이다. 기기 체인은 영상 포착 기기 및/또는 영상 복원 기기를 포함한다. 기기 체인은 적어도 하나의 기기를 포함한다. 본 발명의 시스템은 포맷화된 정보 및/또는 디지털 영상으로부터 특성 데이터를 자동으로 결정하기 위한 데이터 처리 수단을 포함한다. 특성 데이터는 이후로는 특성 잡음 데이터라고 부른다.

변환 영상은 그 후의 이용에 있어서는 어떠한 가시적인 또는 불쾌한 결함을 나타내 보이지 않게 된다.

영상 함수로서의 잡음 평가

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 특성 잡음 데이터를 결정하기 위한 상기 데이터 처리 수단은,

- 디지털 영상 상에서 특히 기기 체인의 기기 및/또는 포맷화된 정보의 함수로서 분석 영역을 선택하기 위한 선택 수단,

- 상기 분석 영역 상에서 국부적인 밝기 변화를 산출하기 위한 산출 수단, 및

- 분석 영역 세트 상에서 국부적인 변화 발생의 통계적 산출의 함수로서 상기 특성 잡음 데이터를 추론하기 위한 추론 수단을 포함한다.

밝기 변화의 영상 막대 그래프로부터의 잡음 평가

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 상기 추론 수단은,

- 국부적인 밝기 변화 발생의 막대 그래프를 구축하기 위한 수단, 및

- 상기 막대 그래프에서 제1 국부 최대 앞에 위치한 부분(상기 최대를 포함)의 적어도 일부를 선택하기 위한 선택 수단을 추가로 포함한다.

밝기 함수로서의 영상 잡음으로부터의 잡음 평가

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 시스템은, 디지털 영상 상에서의 분석 영역의 선택을 위해서, 클래스를 얻도록 평균 밝기에 따라 분석 영역을 분류하기 위한 분류 수단을 추가로 포함한다. 본 시스템은,

- 동일한 클래스에 속하는 분석 영역에 대한 특성 잡음 데이터를 추론하고,

- 각 클래스에 대해서 선행 단계를 반복하기 위한 데이터 처리 수단을 추가로 포함한다.

특성 잡음 데이터를 포함하는 포맷화된 정보

클리핑 - 부과된 문제

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 시스템은 중간 디지털 영상을 구성하기 위한 변환 알고리즘을 이용하는 데이터 처리 수단을 추가로 포함한다. 상기 알고리즘은 디지털 영상에 원하는 수정을 가할 수 있는 장점이 있지만 중간 디지털 영상의 잡음을 증가시키는 단점이 있다.

클리핑 - 솔루션

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 디지털 영상으로부터 얻어진 중간 디지털 영상으로부터 변환 영상을 산출하기 위하여, 본 발명의 시스템은 디지털 영상의 밝기를 수정하기 위한 함수로서, 독립 변수로서 적어도

- 중간 디지털 영상의 포인트의 밝기,

- 디지털 영상의 해당 포인트 주위 영역의 밝기, 및

- 특성 잡음 데이터를 갖는 함수를 이용하는 산출 수단을 포함한다.

블러링 보정

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 시스템은 더 구체적으로 블러링의 전부 또는 일부에 대해 보정된 변환 영상을 산출하도록 고안된다. 본 시스템은 다음의 수단을 추가로 포함한다.

- 디지털 영상 내에서 보정될 영상 영역을 선택하기 위한 선택 수단, 및

- 상기와 같이 선택된 보정될 영상 영역 마다 포맷화된 정보 및 특성 잡음 데이터에 기초하여 증강 프로필을 구축하기 위한 산출 수단,

본 시스템은,

- 변환 영상 영역을 얻도록, 상기와 같이 선택된 보정될 각 영상 영역을 증강 프로필 함수로서 보정하고, 그리고

- 디지털 영상의 변환된 영상을 얻도록, 변환된 영상 영역들을 결합하기 위한 데이터 처리 수단을 추가로 포함한다.

증강 프로필의 산출

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 포맷화된 정보는 보정될 영상 영역 마다 보정될 영상 영역에 관련된 기초에서 영상 표현과 기준 표현을 결정하는 것을 가능하게 한다. 본 시스템에서, 포맷화된 정보와 잡음으로부터 증강 프로필을 구축하기 위한 상기 산출 수단은,

- 경우에 따라서 잡음을 고려하여 상기 영상 표현과 상기 기준 표현으로부터 프로필을 결정하고, 그리고

- 상기 영상 표현으로부터 상기 프로필로 넘어가는 것을 가능하게 하는 파라메터화된 오퍼레이터를 결정하기 위한 수단을 추가로 포함한다.

증강 프로필에 기초한 블러링 보정

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 증강 프로필 함수로서 보정될 각 영상 영역의 보정을 위한 상기 데이터 처리 수단은,

- 보정될 영상 영역을 기초에서 적어도 부분적으로 표현하고,

- 보정될 영상 영역의 보정된 표현을 얻도록, 보정될 영상 영역의 표현에 상기 파라메터화된 오퍼레이터를 적용하고, 그리고

- 변환 영상 영역을 얻도록, 보정될 영상 영역의 표현을 보정될 영상 영역의 상기 보정된 표현으로 대체하기 위한 산출 수단을 포함한다.

블러링 경우에서의 클리핑

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 시스템은, 디지털 영상의 밝기를 수정하기 위한 함수로서, 독립 변수로서 적어도

- 변환된 디지털 영상의 포인트의 밝기,

- 디지털 영상의 해당 포인트 주위 영역의 밝기, 및

- 특성 잡음 데이터를 갖는 함수를 이용함으로써, 상기 변환된 영상으로부터 제어된 잡음 레벨을 가진 영상을 산출하기 위한 산출 수단을 추가로 포함한다.

잡음 및/또는 블러링에 영향을 주는 가변 특성

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 포맷화된 정보는 디지털 영상에 종속되는 가변 특성의 값, 특히 디지털 영상의 크기에 종속될 수 있다. 본 발명의 시스템은 디지털 영상에 대한 가변 특성의 값이나 값들을 결정하기 위한 산출 수단을 추가로 포함한다.

복원 기기의 경우에서의 동적 범위의 감소

바람직하게는, 본 발명에 따라서, 본 발명의 시스템은 특히 디지털 영상으로부터 그리고 적어도 하나의 영상 복원 기기를 포함하는 기기 체인의 결함에 관한 포맷화된 정보로부터 변환 영상을 산출하도록 고안된다. 상기 복원 기기는 동적범위를 갖는다. 상기 변환 영상은 동적 범위를 갖는다. 본 발명의 시스템은 상기 변환 영상의 동적 범위를 상기 복원 기기의 동적 범위에 적응시키기 위한 데이터 처리 수단을 추가로 포함한다.

[도면의 간단한 설명]

본 발명의 기타 특징과 이점들은 첨부 도면을 참고로 하여 예시적이면서 비한정적인 예를 통해 제시된 본 발명의 여러 실시예들로부터 명백해질 것이다.

도 1은 디지털 영상과 중간 영상으로부터 산출된 변환 영상을 도시한 도면,

도 2는 디지털 영상의 결함을 나타낸 도면,

도 3은 디지털 영상 상의 분석 영역의 선택을 나타낸 도면,

도 4a는 분석 영역 상의 국부적 밝기 변화를 나타낸 도면,

도 4b는 국부적 밝기 변화 발생의 막대 그래프를 도시한 도면,

도 4c는 막대 그래프의 제1 국부적 최대 앞에 위치한 막대 그래프의 일부를 도시한 도면,

도 5는 평균 밝기에 따른 분석 영역들의 분류를 나타낸 도면,

도 6은 디지털 영상의 밝기 수정을 나타낸 도면,

도 7a는 증강 프로필의 함수로서의 변환 영상 영역의 보정을 나타낸 도면,

도 7b는 제어된 잡음 레벨을 갖는 디블러링된 영상의 생성 예를 나타낸 도면,

도 8a 및 8b는 잡음으로부터 증강 프로필의 구축을 나타낸 도면,

도 9a, 9b, 9c 및 9d는 변환 영상의 동적 범위를 복원 기기의 동적 범위에적응시킨 것을 나타낸 도면,

도 10은 기기 체인(P3)의 기기(P25)의 결함(P5)에 관한 포맷화된 정보(IF)를 나타낸 도면.

기기

특히 도 10을 참조하면, 기기(P25)의 개념에 대해 설명할 것이다. 본 발명의 의미 내에서, 기기(P25)는, 특히

- 일회용 사진 기기, 디지털 사진 기기, 리플렉스 기기, 스캐너, 팩스기, 내시경, 캠코더, 감시 카메라, 웹 카메라(webcam)와, 전화, 개인 휴대 단말기, 또는 컴퓨터에 일체화되거나 그에 연결된 카메라, 감열 카메라 또는 초음파 검진 기기 등의 영상 포착 기기,

- 스크린, 프로젝터, 텔레비전 세트, 가상 현실 고글(goggle) 또는 프린터 등의 영상 복원 기기,

- 비점 수차 등의 시각 결함을 갖는 사람,

- 예를 들면, 라이카 브랜드를 갖는 기기에 의해 생성된 것과 유사한 모양을 갖는 영상을 생성하도록 에뮬레이션될 수 있기를 원하는 기기,

- 블러링을 부가하는 엣지 효과를 갖는 줌(zoom) 소프트웨어 등의 영상 처리 장치,

- 복수의 기기(P25)와 동등한 가상 기기.

스캐너/팩스/프린터, 사진 인쇄 미니랩, 또는 화상 회의 기기 등의 보다 복잡한 기기(P25)는 기기(P25) 또는 복수의 기기(P25)로서 간주될 수 있다.

기기 체인

이제부터, 특히 도 10을 참조하여 기기 체인(P3)의 개념에 대해 설명할 것이다. 기기 체인(P3)은 한 세트의 기기(P25)로서 정의된다. 기기 체인(P3)의 개념에는 또한 순서의 개념도 포함될 수 있다.

이하의 일례들은 기기 체인(P3)을 구성한다.

- 단 하나의 기기(P25),

- 영상 포착 기기 및 영상 복원 기기,

- 예를 들면, 사진 인쇄 미니랩에 있는 사진 기기, 스캐너 또는 프린터,

- 예를 들면, 사진 인쇄 미니랩에 있는 디지털 사진 기기 또는 프린터,

- 예를 들면, 컴퓨터에서의 스캐너, 스크린 또는 프린터,

- 스크린 또는 프로젝터, 및 사람의 눈,

- 하나의 기기, 및 에뮬레이션될 수 있기를 원하는 다른 기기,

- 사진 기기 및 스캐너,

- 영상 포착 기기 및 영상 처리 소프트웨어,

- 영상 처리 소프트웨어 및 영상 복원 기기,

- 이상의 일례들의 조합,

- 기기들(P25)의 또다른 세트.

결함

이제부터 특히 도 10을 참조하여, 결함(P5)의 개념에 대해 설명할 것이다. 기기(P25)의 결함(P5)은 광학 시스템의 및/또는 센서의 및/또는 전자 회로부 및/또는 기기(P25)에 일체화된 소프트웨어의 특성에 관련된 결함으로서 정의되며, 결함(P5)의 일례로는 상뒤틀림(distortion), 블러링, 비그네팅(vignetting), 색수차, 색상의 렌더링, 플래쉬 균일성, 센서 잡음, 그레인(grain), 비점 수차 및 구면 수차가 있다.

영상

이제부터 도 10을 참조하여 디지털 영상 (INUM) 의 개념에 대해 설명할 것이다. 디지털 영상 (INUM)은 기기(P25)에 의해 포착, 수정 또는 복원된 영상으로서 정의된다. 디지털 영상 (INUM)은 기기 체인(P3)의 기기(P25)로부터 도출되는 것일 수 있다. 디지털 영상 (INUM)은 기기 체인(P3)의 기기(P25)로 어드레스되는 것일 수 있다. 보다 일반적으로는, 디지털 영상 (INUM)은 기기 체인(P3)으로부터 도출되는는 것 및/또는 그로 어드레스되는 것일 수 있다. 비디오 영상 등의, 정지 영상의 시간 시퀀스로 이루어진 애니메이션 영상인 경우, 디지털 영상 (INUM)은 영상 시퀀스 중의 한 정지 영상으로서 정의된다.

포맷화된 정보

이제부터 특히 도 10을 참조하여 포맷화된 정보 (IF)의 개념에 대해 설명할 것이다. 포맷화된 정보 (IF)는 기기 체인(P3)의 하나 또는 그 이상의 기기(P25)의 결함(P5)과 관련되고 변환된 영상 (I-Transf) 가 기기(P25)의 결함(P5)을 고려하여 계산되도록 하여 주는 데이터로서 정의된다. 포맷화된 정보 (IF)는, 측정에, 및/또는 기준의 포착 또는 복원에, 및/또는 시뮬레이션에 기초한 여러가지 방법을 사용하여 생성될 수 있다.

포맷화된 정보 (IF)를 생성하기 위해, 예를 들면, Vision IQ의 명의로 본 출원과 동일자로 출원된 것으로서 발명의 명칭이 "체인의 적어도 하나의 기기와 관련된 결함, 특히, 블러링에 관계된 포맷화된 정보를 생성하기 위한 방법 및 시스템(Method and system for producing formatted information related to defects of at least one appliance of a chain, in particular blurring)" 인 국제 특허 출원에 기술된 방법을 사용할 수 있다. 이 출원은 기기 체인의 기기에 관련된 포맷화된 정보를 생성하는 방법에 대해 기술하고 있다. 기기 체인은 특히 적어도 하나의 영상 포착 기기 및/또는 적어도 하나의 영상 복원 기기로 구성된다. 본 방법은 체인의 적어도 하나의 기기의 결함과 관련된 포맷화된 정보를 생성하는 단계를 포함한다. 기기는 양호하게는 영상 (I)를 포착 또는 복원하는 것을 가능케 한다. 기기는 적어도 하나의 고정된 특성 및/또는 영상 (I)에 따라 좌우되는 하나의 가변 특성을 가지고 있다. 고정된 특성 및/또는 가변 특성은 하나 또는 그 이상의 특성값, 특히 초점 길이 및/또는 포커싱, 그리고 이들의 관련 특성의 값과 관련될 수 있다. 본 방법은 측정된 필드 D(H) 로부터 기기의 결함과 관련된 피측정 포맷화된 정보를 생성하는 단계를 포함한다. 포맷화된 정보는 피측정 포맷화된 정보를 포함할 수 있다.

포맷화된 정보 (IF)를 생성하기 위해, 예를 들어, Vision IQ의 명의로 본 출원과 동일자로 출원된 것으로서 발명의 명칭이 "포맷화된 정보를 영상 처리 수단에표준적인 포맷으로 제공하기 위한 방법 및 시스템(Method and system for producing formatted information in a standard format to image-processing means)" 인 국제 특허 출원에 기술된 방법을 사용하는 것이 가능하다. 이 출원은 영상 처리 수단, 특히 소프트웨어 및/또는 컴포넌트들에 표준적인 포맷으로 포맷화된 정보 (IF)를 제공하는 방법을 기술한다. 포맷화된 정보 (IF)는 기기 체인(P3)의 결함에 관계된다. 이 기기 체인(P3)은 특히 적어도 하나의 영상 포착 기기 및/또는 적어도 하나의 영상 복원 기기를 포함한다. 영상 처리 수단은 기기 체인(P3)로부터 도출된 또는 이것에 어드레스되는 적어도 하나의 영상의 품질을 수정키 위해 포맷화된 정보 (IF)를 사용한다. 포맷화된 정보 (IF)는 영상 포착 기기의 결함(P5), 특히 상 뒤틀림 특성을 특성화하는 데이터, 및/또는 영상 복원 기기의 결함, 특히 상 뒤틀림 특성을 특성화하는 데이터를 포함한다.

본 방법은 포맷화된 정보 (IF)로서 상기 표준 포맷 중의 적어도 하나의 필드를 채우는 단계를 포함한다. 이 필드는 필드명에 의해 지정된다. 필드는 적어도 하나의 필드명을 가진다.

포맷화된 정보 (IF) 를 검색하기 위해, 예를 들어, Vision IQ의 명의로 본 출원과 동일자로 출원된 것으로서 발명의 명칭이 "기기 체인으로부터 나오거나 그로 보내지는 적어도 하나의 영상의 품질을 수정하는 방법 및 시스템(Method and system for modifying the quality of at least one image derived from or addressed to an appliance chain)"인 국제 특허 출원에 기술된 방법을 사용할 수 있다. 이 출원은 특정된 기기 체인으로부터 도출되거나 그로 보내지는 적어도 하나의 영상의 품질을 수정하기 위한 방법을 설명한다. 이 특정된 기기 체인은 적어도 하나의 영상 포착 기기 및/또는 적어도 하나의 영상 복원 기기로 구성된다. 별개의 경제 주체들에 의해 점차적으로 시장에 도입되고 있는 영상 포착 기기 및/또는 영상 복원 기기는 불확정한 한 세트의 기기에 속한다. 이 한 세트의 기기 중의 기기는 포맷화된 정보로 특징지워질 수 있는 결함을 나타낸다. 관심 대상인 영상에 대해, 본 방법은 이하의 단계를 포함한다.

- 한 세트의 기기 중의 기기에 관련된 포맷화된 정보의 소스의 디렉토리를 컴파일링하는 단계,

- 이와 같이 컴파일링된 포맷화된 정보 중에서 특정된 기기 체인에 관련된 특정의 포맷화된 정보를 자동적으로 검색하는 단계,

- 이와 같이 획득된 특정의 포맷화된 정보를 고려하면서 영상 처리 소프트웨어 및/또는 영상 처리 컴포넌트 수단에 의해 영상을 자동적으로 수정하는 단계.

포맷화된 정보 (IF) 를 생성하기 위해, 예를 들면 Vision IQ의 명의로 본 출원과 동일자로 출원된 것으로서 발명의 명칭이 "영상 처리 수단의 갱신 빈도를 감소시키는 방법 및 시스템(Method and system for reducing update frequency of image processing means)" 인 국제 특허 출원에 기술된 방법을 사용할 수 있다. 이 출원은 영상 처리 수단(P1), 특히 소프트웨어 및/또는 컴포넌트의 갱신 빈도를 감소시키는 방법에 대해 기술하고 있다. 영상 처리 수단은 기기 체인(P3)으로부터 도출되거나 그로 보내지는 디지털 영상의 품질을 수정할 수 있다. 기기 체인은 특히 적어도 하나의 영상 포착 기기 및/또는 적어도 하나의 영상 복원 기기로 이루어져 있다. 영상 처리 수단은 기기 체인의 적어도 하나의 기기의 결함과 관련된 포맷화된 정보를 채택한다. 포맷화된 정보는 적어도 하나의 변수에 따라 좌우된다. 포맷화된 정보는 변수의 일부와 식별자의 일부 사이에 대응 관계를 설정할 수 있다. 식별자에 의해, 식별자와 영상을 고려함으로써 식별자에 대응하는 변수의 값을 결정할 수 있다. 기술적 특징들의 조합으로부터, 특히 물리적 의미 및/또는 변수의 내용이 영상 처리 수단의 배치 이후에만 알 수 있는 경우에 변수의 값을 결정하는 것이 가능하다는 결과가 얻어진다.

가변 특성

가변 특성(CC)의 개념에 대해 설명할 것이다. 본 발명에 따르면, 가변 특성(CC)은, 동일한 기기(P25)에 의해 포착, 수정 또는 복원된 디지털 영상 (INUM)마다 가변적이고, 또한 기기(P25)에 의해 포착, 수정 또는 복원된 영상의 결함(P5)에 영향을 미치는 측정가능 인자, 특히

- 영상의 포착 또는 복원 순간의 기기(P25)의 특성이 그 일례인, 사용자의 조정에 관련되거나 기기(P25)의 자동 기능에 관련된, 디지털 영상 (INUM) 에 대해 고정된 전역 가변 특성,

- 영상 내에서의 좌표 x, y 또는 ρ, θ가 그 일례인, 주어진 디지털 영상 (INUM) 내에서 가변인 것으로서, 그 디지털 영상 (INUM)의 구역에 따라 달라지는 지역 처리를 필요에 따라 적용할 수 있게 해주는 지역 가변 특성으로서 정의된다.

기기(P25)마다 가변이지만 동일한 기기(P25)에 의해 포착, 수정 또는 복원된 디지털 영상 (INUM) 마다는 고정되어 있는 측정가능 인자는 일반적으로 가변특성(CC)인 것으로 간주되지 않는다. 일례가 고정 초점 길이를 갖는 기기(P25)의 초점 길이이다.

포맷화된 정보(15)는 적어도 하나의 가변 특성(CC)에 좌우될 수 있다.

가변 특성(CC)에 의해, 특히

- 광학 시스템의 초점 길이,

- 영상에 적용되는 크기 재조정(redimensioning)(디지털 줌 인자: 영상의 일부의 확대, 및/또는 언더 샘플링: 영상의 픽셀의 수의 감소),

- 감마 보정 등의 비선형 밝기 보정,

- 기기(P25)에 의해 적용되는 디블러링(deblurring)된 레벨 등의 윤곽선의 개선,

- 센서 및 전자 회로부의 잡음,

- 광학 시스템의 유효 구경,

- 초점 길이,

- 필름 상의 프레임의 수,

- 과소 노출 또는 과대 노출,

- 필름 또는 센서의 감도,

- 프린터에서 사용되는 종이의 유형,

- 영상에서의 센서의 중심 위치,

- 센서에 대한 영상의 회전,

- 스크린에 대한 프로젝터의 위치,

- 사용된 화이트 밸런스,

- 플래쉬의 활성화 및/또는 그의 전력,

- 노출 시간,

- 센서 이득,

- 압축,

- 대비,

- 동작 모드 등의 기기(P25)의 사용자에 의해 적용되는 또다른 조정,

- 기기(P25)의 또다른 자동 조정,

- 기기(P25)에 의해 수행되는 또다른 측정

을 알아낼 수 있다.

가변 특성값

이제, 가변 특성값(VCC)의 개념에 대해서 설명한다. 가변 특성값(VCC)은 특정 영상의 포착, 수정 또는 복원의 순간에서의 가변 특성(CC)의 값으로 정의된다.

변환 영상의 산출

디지털 영상(INUM)은 영상(INUM)의 표면 상에 규칙적으로 분포된 화소(PX-num.1 내지 PX-num.n)로 정의된 영상 요소 세트를 포함한다. 도 1에서는 이들 화소는 정사각형의 모양을 가지지만, 원형이나 육각형과 같이 다른 모양을 가질 수도 있으며, 이러한 모양은 영상 포착과 복원을 위한 기기에서 영상을 갖도록 고안된 표면의 스타일에 따라 달라진다. 게다가, 도 1에서 화소들은 결합되어 있는 것으로 도시되어 있지만, 실제로는 일반적으로 화소들 사이에 약간의 간격이 존재한다. 임의의 점(PX-num)에서의 관련 밝기는 vx-num이다.

중간 영상(I-Int)은 중간 화소(Px-int.1 내지 Px-int.n)로 정의된, 영상(INUM)의 화소와 유사한 화소 세트를 포함하지만, 반드시 그럴 필요는 없다. 각 중간 화소는 중간 위치(Px-int)와 중간값(vx-int)에 의해 특징지워진다.

변환 영상(I-Transf)도 변환 화소(PX-tr.1 내지 PX-tr.n)로 정의된 화소 세트를 포함한다. 각 변환 화소는 변환 위치(Px-tr)와 변환값(vx-tr)에 의해 특징지워진다.

변환 영상은 영상(INUM)을 변환시킴으로써 얻어진 보정된 또는 수정된 영상이다. 이 변환은 광도 측정 변환일 수 있는데, 산출 시에,

- 영상(INUM),

- (INUM)에서의 특성 잡음 데이터(DcB),

- 영상(I-Int),

- 예컨대, 사용된 기기의 결함 및/또는 영상 내로 도입될 특성을 고려한 포맷화된 정보를 통합함으로써 수행된다.

포맷화된 정보는 한정된 수의 변환 화소에 관계될 수 있으며, 그리고/또는 영상에 종속되는 가변 특성(촛점 길이, 촛점 맞춤, 개구 등과 같은 것)의 값들을 통합할 수 있음에 유의한다. 이 경우에, 특히 가변 촛점 길이를 갖는 기기의 경우가 고정 촛점 길이를 갖는 기기의 경우로 되도록, 포맷화된 정보가 가변 특성이 제공되지 않은 기기의 포맷화된 정보와 같은 간단한 포맷화된 정보로 되게끔, 예컨대보간에 의해 수행되는 보충 단계가 존재할 수 있다.

포맷화된 정보는 한정된 수의 변환 화소 및/또는 영상에 종속되는 한정된 수의 가변 특성값에 관계될 수 있음에 유의한다. 이 경우, 예컨대 보간에 의해 수행되는 보충 단계를 포함하는 것이 가능하다. 어떤 함수 x', y' = f(x,y,t)(여기서, t는 가변 특성(촛점 길이 같은 것)임)의 예에서, 포맷화된 정보는 한정된 수의 값들(xi, yi, ti, f(xi, yi, ti))로 구성될 수 있다. 그러면, 측정점들이 아닌 x, y, t의 다른 값들에 대한 근사치를 산출할 필요가 있다. 이 근사치는 간단한 보간 기술을 이용함으로써 또는 원하는 최종 정밀도에 따라 차수가 커지거나 작아지는 파라메터화 가능 모델(다항식, 스플라인(spline) 함수, 베지어(Bezier) 함수)을 이용함으로써 산출될 수 있다. 유사한 형식으로, t는 벡터일 수 있으며, 복수의 가변 특성(촛점 길이, 촛점 맞춤, 줌(zoom) 등)을 동시에 포함할 수 있다.

잡음 및/또는 블러링의 경우에, 포맷화된 정보는, 필요하다면, 특수한 표현 방식, 특히 푸리에 변환, 웨이브렛(wavelet) 변환 등과 같은 주파수 표현으로 결함의 특성 프로필을 이용함으로써 장치의 가변 파라메터의 조합 세트에 대해서 기기 및/또는 기기 체인에 관련된 잡음 및/또는 블러링을 특징지울 수 있는 벡터로 구성될 수 있다. 실제로, 당업자는 주파수 표현이 잡음 및/또는 블러링에 관한 물리적 현상의 표현에 적당한 간결한 도메인임을 알고 있다.

추가적으로, 복수의 기기(P25)의 결함을 나타내는 가상 기기에 관한 포맷화된 정보를 얻기 위해 기기 체인(P3)의 복수의 기기(P25)에 관한 포맷화된 정보(IF)를 결합하는 것이 가능하며, 이에 따라서, 상기 복수의 기기(P25) 전부에 대해 영상(INUM)으로부터 변환 영상(I-Transf)를 하나의 단계에서 산출하는 것이 가능해지고, 상기 산출은 본 발명에 따른 방법이 각 기기(P25)에 연속적으로 적용된 경우보다 더 빠르며, 푸리에 변환과 같은 주파수 표현의 예에서 상기 결합은 예컨대 승산에 의해서 각 기기의 결함의 특성 프로필로부터 누적적으로 수행될 수 있다.

포맷화된 정보는 사용된 기기에 관련된 앞에서 설명했던 데이터 뿐만 아니라 Exif 형식이나 촬영 순간에 기기의 조정에 관한 세부 사항을 제공할 수 있는 다른 형식으로 생성된 모든 정보(촛점 길이, 촛점 맞춤, 개구, 속도, 플래시 등)를 포함하는 것도 가능할 것이다.

디지털 영상(INUM)이 예컨대 흑색 배경 상의 백색 정사각형의 단색 영상의 포착을 나타낸다고 가정한다. 도 2는 영상(INUM)의 라인의 밝기를 나타낸다. 포착 및/또는 복원 체인에 의해 발생된 잡음 및/또는 블러링 때문에, 이상적인 프로필(계단)이 변형된다. 본 발명의 방법은 다른 요소(factor)들 중에서 원하는 최종 정밀도에 따른 근사치들을 통합하는 산출 수단(CAPP)에 의해서, 점들(px-tr) 각각에서의 밝기값(vx-tr)이 근사치들 내에서 효과적으로 보정되는 사각형을 변환 영상(I-Transf)에서 얻는 것을 가능하게 한다.

잡음 및/또는 블러링의 경우에 알고리즘(CAPP)을 적용하면 원 영상(INUM)을 완전한 또는 거의 완전한 영상으로 변화될 것이라는 것에 유의한다. 또한, 이 알고리즘은 기지의 영상 잡음 및/또는 블러링 종류(역 잡음 효과(retro noise effect))와 많이 닮은 영상을 생성하도록 영상(INUM)을 다르기는 하나 변형될 수 있는 다른 영상으로 변화시킬 수 있다. 또한, 이 방법은 필요하다면 인간 눈의 인식의 결함을 보상할 수 있도록 영상(INUM)을 완전(도 2에서처럼 흑색 배경 상의 백색 정사각형의 의미에서)하지는 않으나 관측자의 눈에는 최적화된 영상으로 변화시킬 수 있다.

잡음 평가

특정 종류의, 특히 영상 포착용의 기기(APP)에 대해서는 포맷화된 정보로부터 특성 잡음 데이터(DcB)를 추론하는 것이 가능하다. 예컨대, 이것은 특히 이득, ISO 등과 같이 잡음에 영향을 미치는 가변 특성의 세부 사항을 결정할 수 있는 기기에 대한 경우이다. 잡음과 이들 특성 간의 의존성은 특히 다항식 함수에 의해서 포맷화된 정보와 관련될 것이다.

특성 잡음 데이터가 포맷화된 정보로부터 직접적으로 또는 간접적으로 추론될 수 없는 정도까지 이들 특성 데이터를 추론할 필요가 있을 것이다. 그러므로 본 발명의 의미 내에서 영상(INUM)에 관련된 특성 잡음 데이터(DcB)가 생성될 수 있는 실제 예에 대해서 설명할 것이다.

영상(INUM)은 반드시 결합되는 것은 아니고 경우에 따라서는 교차할 수 있는 일련의 분석 영역(ZAN)으로 세분된다. 도 3은 세분의 예를 도시한 것이다. 분석 영역(ZAN)은 임의의 모양을 가질 수 있으며, 상기 분석 영역(ZAN) 내의 점들 모두를 절대적으로 분석할 필요는 없다. 3 X 3 또는 5 X 5의 화소 크기를 갖는 정사각형 창과 같이 각 분석 영역(ZAN)에 대해서 본 발명의 방법은 국부적 밝기 변화(VLL)의 측정을 수행한다. 그 다음에, 모든 분석 영역(ZAN)에 대한 국부적 밝기 변화의 측정 세트가 통계적으로 분석되어 영상(INUM)에 관련된 하나 또는 그 이상의 특성 잡음 데이터(DcB)를 생성한다.

분석 영역(ZAN) 상에서 점의 집합 중에서 최대 밝기 편차를 산출함으로써 국부적 밝기 변화(VLL)의 측정의 예를 들 수가 있다. 도 4a에서 VLL은 값 29를 가지는데, 이것은 영역의 두 개 화소 간의 최대 편차를 나타낸다. 다른 방법을 통해 밝기 변화에 대한 분포의 표준 편차를 산출할 수 있다.

변화 발생의 빈도에 대한 막대 그래프를 만듦으로써 국부적 밝기 변화(VLL)의 측정 세트를 통계적으로 분석하는 것이 가능하다. 도 4b에 그 예가 도시되어 있는 그와 같은 막대 그래프에서 횡좌표는 잡음 측정의 정밀도에 따른 밝기 편차(VLL)의 양자화를 나타낸다. 종좌표는 값 VLL을 주는 분석 영역(ZAN)의 발생 총수를 나타낸다. 이 예에서는 국부적 밝기 변화의 측정 결과값이 50인 22개의 분석 영역(ZAN)이 있었다.

여러 가지 밝기 패턴의 무작위 분포를 포함하나 작은 분석 영역 상에서는 균일한 밝기를 갖는 풍경 영상과 같은 자연 영상에 대한 이 막대 그래프의 프로필은 제1 국부 최대(도 4b, 4c) 앞에 위치한 특성 영역을 포함한다. 자연 영상이 조명이 거의 균일한 축소된 크기(분석 영역(ZAN)의 크기)의 영역을 많이 포함하고 있다고 가정하면, 막대 그래프(횡좌표(xm)과 종좌표(fm)을 가짐)의 제1 국부 최대는 영상(INUM)의 평균 잡음을 특징한다. 잡음이 극히 작은 영상에 대해서는 많은 측정(VLL)은 작은 밝기 편차를 나타낼 것이고, 제1 모드의 횡좌표는 원점에 가까울 것이며, 반대로 영상이 체인의 여러 기기로부터 도출된 많은 잡음을 통합한다면, 이론적으로 균일한 영역에서 수행된 각 측정(VLL)은 큰 값을 발생시킬 것이며 막대그래프의 제1 모드의 횡좌표를 원점으로부터 멀어지게 이동시킬 것이다.

영상(INUM)의 특성 잡음 데이터는 제1 모드까지의 막대 그래프의 값의 집합으로 구성될 수 있다. 잡음 특성으로부터 더 많은 합성 정보를 추출하는 다른 방법은 도 4c에 도시된 바와 같이 평균 잡음값(BM)을 그 종좌표가 fm의 일부9통상적으로 절반)인 막대 그래프(xm)의 원점과 제1 모드 사이에 위치한 횡좌표(xb)로 정의하는 것을 포함한다.

도 5는 다른 특성 잡음 데이터(DcB) 산출 방식을 도시한 것이다. 분석 영역(ZAN)의 분석을 위한 유사한 절차에 따라서, 본 발명은 상기 분석 영역(ZAN)에서의 평균 밝기(예컨대, 그 영역 상에서의 밝기의 대수적 평균)에 관한 정보를 국부적 밝기 변화(VLL)에서 동시에 추정하는 것을 제공한다. 또한, 본 방법은 밝기 스케일을 선형적으로 또는 비선형적으로 세분하는 클래스의 생성을 영상 밝기의 양자화 함수로서 제공한다. 8 비트에 대한 양자에 있어서 클래스의 최대 수는 255이며, 통상적으로 밝기 세분의 5 내지 10개의 클래스(C1, ..., Cn)가 사용될 것이다. 본 발명의 실제 예에서는 세분의 선택은 영상(INUM)의 밝기 막대 그래프의 함수가 될 수 있을 것이다. 각 클래스에는, 영상(INUM)에 포함된 잡음이 밝기 구간에 의해 분석되도록 VLL 발생의 누적 빈도의 막대 그래프가 대응할 것이다.

도 5에는 3개의 클래스에서 잡음 특성의 분석을 위한 분석 영역(ZAN)의 3가지 예가 도시되어 있다. 영역(ZAN-i)에 있어서는 평균 밝기는 5.8이며, 따라서 이 영역은 클래스(C1)에 속하고, 따라서 VLL(11과 같음)의 측정은 C1에 관련된 막대 그래프(HC1)에 누적될 것이다. 평균 밝기 측정의 관점에서 클래스(C2, C3)에 각각속하는 분석 영역(ZAN-j, ZAN-p)에 대해서도 유사한 절차가 수행된다. 영상(INUM)을 구성하는 모든 분석 영역(ZAN)이 분석되고 나면, 클래스 수만큼의 막대 그래프를 갖게 될 것이다. 상기 설명으로 유추하면, 막대 그래프 당, 따라서 클래스 당 하나의 잡음 특성을 추출하는 것이 가능하며, 따라서 (INUM)의 특성 잡음 데이터(DcB) 세트(= [(C1, BM1), (C2, BM2), ..., (Cn, BMn)])를 구성하는 것이 가능하다.

클리핑

본 발명의 의미 내에서 디지털 영상(INUM)을 고려하고, 또 어떤 면에서는 원하는 수정을 이룰 수 있는 장점을 갖지만, 한편으로는 특정 영역에서의 영상 잡음을 증가시키는 단점이 있는 중간 영상을 구성하도록 (INUM)에 적용될 수 있는 변환에 대해서 고려한다. 이후에 보겠지만, 이 변환은 블러링을 감소시키는 변환, 콘트라스트를 증가시키는 변환, 영상 모자이크를 생성할 수 있는 변환, 또는 영상(INUM)과 I-Int 간의 잡음 특성을 수정할 수 있는 임의의 다른 변환일 수 있다. 도 6에 도시된 본 방법은 본 발명의 범위 내에서 영상의 일부를 취하는 것으로 이해되어야 하는 클리핑으로 정의된다. 변환 화소(Px-tr-j)의 밝기(vx-tr)의 산출은 다음에 관한 정보를 필요로 한다.

- 화소(Px-num-j)와 그 점 주위의 분석 영역(ZAN-j),

- 화소(Px-int-j),

- 특성 잡음 데이터(DcB).

영역(ZAN-j)에서의 평균 밝기와 국부적 밝기 변화(VLL)의 분석은 잡음이 속하는 클래스(Cj)를 결정하고 잡음(BM-j)의 데이터(DcB)를 추출하는 것을 가능하게 한다. 한가지 옵션에 따라서는, BM-j와 VLL 간의 정규화된 비율(Rj)을 산출하는 것이 가능하다. 도 6에 도시된 바와 같이, Rj가 1이 되기 쉬운 경우에는(국부적 밝기 변화(VLL)가 BM-j와 거의 동일한 정도이고, 측정 대상이 잡음인 경우), 변환 화소(Px-tr-j)의 밝기(vx-tr)는 대부분 (INUM)에서 취해진다. 그러면, 변환 화소의 밝기 값은 화소 밝기(vx-num), 화소 밝기(vx-int), 및 특성 잡음 데이터의 함수로 표현될 수 있다. 한 가지 특수한 경우는 다음의 규칙이 될 수 있다.

vx-tr = (Rj) vx-num + (1-Rj)vx-int

여기서, vx-num과 vx-int는 각각 Px-num-j와 Px-int-j의 밝기를 나타낸다. 반대의 경우(국부적 밝기 변화(VLL)가 BM-j에 비해 크고, 따라서 신호에 해당하는 경우)에는 비율(Rj)은 0이 되기 쉽고, 변환 화소(Px-tr-j)의 밝기(vx-tr)는 대부분 중간 영상(I-Int)에서 취해진다.

더 일반적으로 말하면, 변환 화소의 밝기 값은 화소(vx-num)와 그 인접 화소들의 밝기, 화소(vx-int)와 그 인접 화소들의 밝기, 및 마지막으로 특성 잡음 데이터의 함수로 표현될 수 있다.

그러므로, 예컨대, (INUM)에서 측정된 잡음에 기초하여 중간 영상에 다소 간에 집중적인 필터링 동작을 적용시킴으로써 중간 영상으로부터 변환 영상을 추론하는 것이 가능할 것이다.

이 방법은 중간 영상에서 데이터(DcB)에 의해 특징지워지는 잡음의 포괄적인 통계적 연구의 의미 내에서 원 영상(INUM)에서 분석된 잡음이 너무 큰 점들의 배제와 관련된 정보만을 취한다는 장점이 있다.

클리핑 동작 중에는 영상들((INUM), I-Int) 간의 통과를 위해 어떤 관계, 특히 선형 또는 비선형 변환을 적용하는 것이 가능한 것은 물론이다.

도 3에서 본 발명에 따른 시스템은 분석 영역의 선택을 위한 장치(SZ)를 포함한다. 도 6에서 본 시스템은 영상(INUM)의 화소(Pi)로부터 중간 화소를 산출하기 위한 산출 장치(MC1)를 포함한다. 더욱이, 산출 장치(dcb)는 특성 잡음 데이터(DcB)를 산출하여 계수(Rj)를 제공하는 것을 가능하게 한다. 산출 장치(MC2)에 의해서 디지털 화소 및 그에 대응하는 중간 화소의 값과 계수(Rj)로부터 변환 화소의 값, 즉 그 밝기를 산출하는 것이 가능하다.

블러링 보정

이제, 특히 블러링의 전부 또는 일부에 대해 보정된 변환 영상을 산출하도록 고안된 방법의 실제 예에 대해서 설명한다. 이 방법의 설명은 도 7a에 도시된 시스템의 실제 예에 기초한다. 디지털 영상(INUM)은 보정될 영상 영역들(ZIC)로 세분된다. 이들 영역 세트는 영상(INUM) 전체를 포괄하며, 경우에 따라서는 이들 영역은 필요하다면 에지 효과(edge effect)라는 용어로 당업자에게 더 잘 알려져 있는 교란 효과를 줄이기 위하여 오버랩될 수 있다. 블러링 결함에 대해 보정된 변환 영상 영역(ZIC*)의 생성은 다음의 파라메터를 독립 변수로 필요로 하는(그러나 이에 한정되는 것은 아님) 프로세스를 이용한다.

- 촬영 순간에서 영상 포착 및/또는 복원용의 기기 또는 기기 체인의 가변 파라메터의 값,

- 영역(ZIC)에 속하는 각 점(Px-num)에서의 밝기,

- (INUM)의 특성 잡음 데이터(DcB), 및

- 기기 및/또는 기기 체인의 블러링의 모델링(필요한 경우 파라메터화 가능 모델에 의해 사전에 모델링됨)에 관한 포맷화된 정보.

주어진 독립 변수(촛점 길이, 촛점 맞춤, 줌, 개구 등, DcB, 영역(ZIC))의 구성에 있어서, 포맷화된 정보의 파라메터화 가능 모델에 의해서 영상 표현(RI)과 기준 표현(RR)에 관련된 특성 블러링 프로필에 접근하는 것이 가능하다. 이들 프로필은 예컨대 푸리에 변환, 웨이브렛 변환 등을 이용하여 특정 베이스(base), 특히 주파수 베이스(B)로 표현된다.

베이스(B)는 함축적인 것일 것이며, 그러지 않으면 포맷화된 정보 내에서 설정될 것이다. 본 발명의 의미 내에서, 당업자는 디지털 영상((INUM)같은 것)을 화소수와 같은 차원의 벡터 공간에서 표현할 수 있음을 알고 있다. 베이스(B)에 의해서, 이 벡터 공간과 그 벡터 하위공간(subspace)의 수학적 의미에서 베이스는 비배타적으로 이해된다.

이후로, 주파수는 그 베이스의 각 요소에 관련된 식별자로 정의된다. 당업자는 푸리에 변환 및/또는 웨이브렛 변환을 영상 공간의 베이스의 변화로서 이해한다. 블러링 결함이 영상의 벡터 공간의 하위공간만에 실질적으로 영향을 미치는 기기(APP)의 경우에는, 이 하위공간에 속하는 영상(INUM)의 성분만을 보정할 필요가 있을 것이다. 따라서 베이스(B)는 바람직하게는 이 하위공간의 표현을 위한 베이스로서 선택될 수 있다.

본 발명의 의미 내에서 본 방법을 이용하는 다른 방법은 영상의 표현을 의해서 예컨대 산출 시간의 의미 내에서 최적인 베이스를 선택하는 것이다. 이 베이스를 작은 차원을 갖고서 선택하는 것이 가능할 것이며, 베이스의 각 요소는 영상(INUM)에서 공간적으로 국소화된 몇 개의 화소의 지원(예컨대, 스플라인 또는 국부적 변화의 라플라스 연산자 세트, 라플라시안의 라플라시안, 또는 고차수의 도함수 등).

영역(ZIC) 상에서의 국부적 밝기 변화(VLL)의 측정은 (INUM)의 특성 잡음 데이터(DcB)에 의해서 계수(Rj)(장치(dcb2))를 산출하는 것을 가능하게 한다. 이 계수는 표현(RI, RR(장치(pr))과 결합되어 영역(ZIC)에 관련된 주파수 방식 증강 프로필(PR)을 생성한다. 이 프로필은 블러링의 전부 또는 일부를 억제하기 위하여, 보정될 영역(ZIC)에 포함된 밝기 정보에 관련된 각 주파수에서 적용될 이득을 나타낸다.

그러면, 도 7a는 베이스(B), 특히 적당한 주파수 베이스(B)(ZIC)에서 영역(ZIC)을 표현하고, 주파수 전부 또는 일부에 대한 증강 함수 B(ZIC*) = B(ZIC)*PR을 적용하고, 그 다음, 역변환에 의해서 변환 영상 영역을 찾는 것은 충분하다는 것을 보여준다. 그 다음, 변환 영상 영역 세트는 디블러링된 변환 영상(I-Transf ID)을 얻도록 조합된다. 이 조합에 의해서 예컨대 ZIC의 오버랩의 경우에 솔루션을 적용하는 것, 특히 에지 효과를 제한하는 것이 가능하다.

전술한 영상(I-Transf ID)의 생성은 블러링 관점에서 영상(INUM)에 필요한 수정을 가할 수 있는 장점이 있으나, 특정 영역(특히, 비교적 균일한 영역)에서 잡음을 증가시킬 수 있는 단점이 있다.

본 발명의 방법의 두 번째 이용은 도 7b에 도시된 시스템의 실제 예에 기초한다. 이것은 제어된 잡음 레벨을 가진 디블러링된 영상(I-Trans IDBC)을 구성하는 것을 가능하게 한다. 변환 영상(I-Transf IDBC)의 생성은 장치(dcb1) 및 클리핑 장치에 의해서 도 6에서 전술한 것과 유사한 클리핑 과정을 이용한다. 이 경우, 도 6에서 정의된 중간 영상은 단지 디블러링된 영상(I-Trans ID)이다.

도 8은 특정 영역(ZIC)에 대한 증강 프로필(PR)의 생성을 더욱 정밀하게 나타낸 것이다. 포맷화된 데이터로부터 추출되었고 그리고 보정될 영상 영역(ZIC)에 관련된 영상 표현(RI)과 기준 표현(RR)은 촬영 순간에서의 가변 파라메터들의 주어진 구성(촛점 길이 10 mm, 무한에 촛점 맞춤, 개구 f/2 등)에 있어서, 획득 및/복원 시스템에 의해 유입된 블러링의 특성이다. 이들 표현(RR, RI)은 다음의 개념을 표현한다.

- RI는 장치에 의해 발생되며 블러링을 포함하는 기준 장면의 영역(ZIC)의 주파수 프로필이고,

- RR은 장치가 블러링을 발생하지 않았더라면 발생되었을 수 있는 영역과 동일한 영역(ZIC)의 최적 주파수 프로필이다.

이들 두개의 프로필 간의 비율은 RR을 찾기 위해 RI에 적용될 각 주파수에 대한 이득을 나타낸다는 것을 알 것이다. 한편, RI와 RR 간의 산출된 이득의 직접적인 적용은 보정될 영역(ZIC)이 높은 잡음 레벨을 포함하고 있는 경우에는 특히 높은 주파수를 갖고서 원하지 않는 작용이 일어나게 할 수 있음이 드러난다. 이현상은 당업자에게 "링잉(ringing)"으로 정의된 밝기 진동 효과로 알려져 있다. 본 발명에 따라서, 본 방법은 RR과 RI 간에서 분석된 영역(ZIC)에서의 잡음 함수로 그 위치가 파라메터화되는 프로필을 추정할 것이다.

도 8a 및 8b는 본 발명에 따라 발생될 수 있는 프로필(PR)의 두 가지 예를 도시한 것이다. 프로필들(RI, RR) 간의 편차는 장치에 고유한 블러링에 의해 생긴 주파수 손실을 보여준다.

도 8a는 영역(ZIC)에서의 높은 잡음 레벨의 경우를 다루고 있는데, RI와 RR 간에서 프로필(RH)을 선택하여 그 효과가 영상 잡음에 관한 정보를 담고 있는 고주파에서 더 작아지도록(RH의 끝은 RI와 일치할 것임)하는 것이 타당할 것이다.

대조적으로, 도 8b는 영역(ZIC)에서 매우 낮은 잡음 레벨의 경우를 다루고 있는데, 프로필(RI)의 고주파수는 신호를 나타내지만 더 이상 잡음을 나타내지는 않는다. 그러면, 영역(ZIC)에서 세부 사항의 인식을 강화하기 위하여, RI와 RR 간에서 프로필(RH)을 선택하여 RH와 RI 간의 이득이 고주파수에서도 크게 유지되도록 하는 것이 타당하다.

어쨌든 간에, RH는 장치의 이상적인 프로필로서 실제 장치에 의해 구성될 수 있는 영상과는 일치하지 않는 RR을 넘지 못할 것이다. 상기 설명을 고려하면, RI와 RR 간의 프로필(RH)의 곡선을 파라메터화하는 다수의 함수를 선택하는 것이 가능하다. 도 8a 및 8b에서, 표현(RR, RI)을 위해 선택된 표현 방식은 푸리에 방식이다. 횡좌표는 신호 주파수를 나타내고, 종좌표는 푸리에 변환의 계수의 로그를 나타낸다. 특히 프로필(RH)의 표현의 산출을 위한 한 가지 방식은 저주파에서 프로필(RR)에 접하게 유지시킨 다음에 고주파를 특징짓는 극한점까지 직선을 따르는 것이다(도 8a, 8b).

주파수 방식의 증강 프로필(PR)의 구축은 모든 주파수에 대해서 비율 RH/RI의 산출에 의해 즉시 수행된다.

다색 잡음 및/또는 블러링의 생성

본 발명의 방법은 컬러 영상의 처리에 적용될 수 있다. 영상 처리 소프트웨어의 관점으로부터, 컬러 영상은 영상 내의 기본 컬러의 수 만큼의 영상(또는 컬러평면)을 포함하는 것으로 고려된다. 따라서 영상(IMrgb)은 3개의 컬러평면(Im-red, Im-green, Im-blue)으로 구성되는 것으로 고려된다. 유사하게, 영상(IMcmyk)은 4개의 컬러평면(Im-cyan, Im-magenta, Im-yellow, Im-black)으로 구성되는 것으로 고려된다. 전술한 본 방법에서 각 컬러평면은 최종 변환 영상의 여러 컬러평면을 재구성할 n개의 변환 영상을 얻도록 독립적으로 처리될 것이다.

복원 기기로부터의 동적 범위 업스트림의 감소

본 발명의 방법은 영상(I-REST)을 생성하기 위하여 기지의 동적 범위(도 9a)의 복원 수단을 통해 디스플레이되도록 고안된 변환 디지털 영상(I-Transf)의 산출에 적용될 수 있다. 프로젝터와 같은 이 복원 수단은 본질적으로 복원 순간에 블러링을 발생시키며, 이것은 도 9b에서 예컨대 계단 형태의 이행(transition)의 프로필의 감쇄에 의해 명시될 수 있다. 더 양호한 복원을 얻기 위해서, 투사된 영상이 이상적인 프로필에 가까운 프로필을 갖도록 변환 영상 업스트림의 동적 범위를 수정하는 것이 타당할 것이다(도 9c). 이러한 동적 범위 수정은 변환 영상의 (일반적으로 8비트에서의) 양자화때문에 항상 실행가능한 것은 아니다. 이러한 난점을 피하기 위하여, 본 방법은 변환 영상의 전역적 동적 범위를 감소시킬 수 있다(영상은 콘트라스트가 낮아지며, 따라서 뚜렷한 느낌이 떨어지게 된다). 영상의 허용가능한 동적 범위(도 9c) 내에서 유지되면서 복원 기기의 블러링을 고려할 필요가 있는 변환을 변환 영상에 적용하는 것이 가능하며, 또, 램프형 프로젝터 기기의 경우에, 예컨대 램프의 에너지(도 9d)를 증가시킴으로써 양자화 문제를 더 이상 갖지 않는 복원 기기 그 자체의 레벨에서 에너지 강하을 보상하는 것이 가능하다. 이러한 기술적 수단들의 조합으로부터, 복원 기기는 영상, 특히 캐릭터를 세부 사항의 블러링이 보다 줄어든 상태로 복원할 수 있게 된다.

본 발명의 비용 감소에의 적용

비용 감소는 기기(P25) 또는 기기 체인(P3)의 비용, 특히 기기 또는 기기 체인의 광학 시스템의 비용을 낮추기 위한 방법 및 시스템으로 정의되며, 이 방법은

- 렌즈 수를 줄이는 것, 및/또는,

- 렌즈 형상을 단순화시키는 것, 및/또는

- 기기 또는 기기 체인에 바라는 것들보다 더 큰 결함(P5)을 가진 광학 시스템을 설계하는 것, 또는 카달로그로부터 광학 시스템을 선택하는 것, 및/또는,

- 기기나 기기 체인을 위해 보다 비용이 저렴하고 결함(P5)을 부가하는 재료, 구성 성분, 처리 동작 또는 제조 방법을 이용하는 것에 있다.

본 발명에 따른 방법과 시스템은 기기 또는 기기 체인의 비용을 낮추는데 이용될 수 있으며, 기기 또는 기기 체인의 영상 처리 수단과의 조합이 감소된 비용으로 원하는 화질의 영상을 포착, 수정 또는 복원할 수 있게끔, 디지털 광학 시스템을 설계하고, 기기 또는 기기 체인의 결함(P5)에 관한 포맷화된 정보를 생성하고, 이 포맷화된 정보를 이용하여 영상 처리 수단을 집적형이든 아니든 간에 작동시키고, 기기 또는 기기 체인으로부터 도출된 또는 이에 입력되는 영상의 화질을 수정하는 것이 가능하다.

Claims

기기 체인(appliance chain)(P3)의 결함(P5)에 관련된 디지털 영상(INUM) 및 포맷화된 정보(formatted information)(IF)로부터 변환 영상(I-Transf)을 산출하기 위한 방법으로서, 상기 기기 체인(P3)은 영상 포착(image-capture) 기기(P25) 및/또는 영상 복원(image-restitution) 기기를 포함하고, 상기 기기 체인은 적어도 하나의 기기를 포함하는 변환 영상 산출 방법에 있어서, 상기 변환 영상(I-Transf)이 그 후의 이용에 있어서는 어떠한 가시적인 또는 불쾌한 결함, 특히 잡음과 관련된 결함을 나타내 보이지 않도록,

상기 포맷화된 정보 및/또는 상기 디지털 영상으로부터, 이후로는 특성 잡음 데이터(DcB)라고 하는 특성 데이터를 자동으로 결정하는 단계를 포함하는 변환 영상 산출 방법.
제1항에 있어서, 상기 특성 잡음 데이터(DcB)를 결정하기 위한 다음의 단계들,

- 상기 디지털 영상(INUM) 상에서 특히 기기 체인의 기기(P25) 및/또는 상기 포맷화된 정보(IF)의 함수로서 분석 영역(ZAN)을 선택하는 단계,

- 상기 분석 영역(ZAN) 상에서 국부적인 밝기 변화(VLL)를 산출하는 단계, 및

- 상기 분석 영역(ZAN) 세트 상에서 상기 국부적인 변화 발생의 통계적 산출의 함수로서 상기 특성 잡음 데이터(DcB)를 추론하는 단계를 추가로 포함하는 변환 영상 산출 방법.
제2항에 있어서, 잡음에 관련된 상기 국부적 밝기 변화(VLL)가 얻어지도록, 상기 특성 잡음 데이터(DcB)를 추론하기 위한 다음의 단계들,

- 상기 국부적인 밝기 변화(VLL) 발생의 막대 그래프(HC1, HC2, HC3)를 구축하는 단계,

- 상기 막대 그래프에서 제1 국부 최대 앞에 위치한 부분(상기 최대를 포함)의 적어도 일부를 선택하는 단계를 추가로 포함하는 변환 영상 산출 방법.
제2항 또는 제3항에 있어서, 상기 디지털 영상(INUM) 상에서의 분석 영역(ZAN)의 선택을 위해서, 클래스(C1, C2, C3)를 얻도록 평균 밝기에 따라 상기 분석 영역을 분류하는 단계를 추가로 포함하고,

밝기 함수로서의 특성 잡음 데이터(DcB)가 얻어지도록,

- 동일한 클래스에 속하는 분석 영역(ZANi, ZANj, ZANp)에 대한 특성 잡음 데이터(DcB)를 추론하는 단계, 및

- 각 클래스(C1, C2, C3)에 대해서 선행 단계를 반복하는 단계를 추가로 포함하는 변환 영상 산출 방법.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(IF)는 상기특성 잡음 데이터(DcB)를 포함하는 변환 영상 산출 방법.
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 중간 디지털 영상(I-Int)을 구성하기 위한 변환 알고리즘을 이용하는 단계를 추가로 포함하고,

상기 알고리즘은 상기 디지털 영상(INUM)에 원하는 수정을 가할 수 있는 장점이 있지만 중간 디지털 영상(I-Int)의 잡음을 증가시키는 단점이 있는 변환 영상 산출 방법.
제6항에 있어서, 원하는 특성과 제어된 잡음 레벨을 나타내는 변환 영상(I-Transf)이 얻어지도록, 상기 디지털 영상(INUM)으로부터 얻어진 상기 중간 디지털 영상(I-Int)으로부터 변환 영상(I-Transf)을 산출하기 위하여, 디지털 영상(INUM)의 밝기를 수정하기 위한 함수로서, 독립 변수(argument)로서 적어도

- 중간 디지털 영상의 포인트(px-int)의 밝기(vx-int),

- 디지털 영상의 해당 포인트(px-num) 주위 영역의 밝기(vx-num), 및

- 특성 잡음 데이터(DcB)를 갖는 함수를 이용하는 단계를 추가로 포함하는 변환 영상 산출 방법.
제7항에 있어서, 상기 중간 디지털 영상(I-Int)은 상기 디지털 영상(INUM)으로 구성되는 변환 영상 산출 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은 더 구체적으로 블러링의 전부 또는 일부에 대해 보정된 변환 영상(I-Transf ID)을 산출하도록 고안되고, 디블러링된(deblurred) 변환 영상이 얻어지도록, 다음의 단계들,

- 상기 디지털 영상(INUM) 내에서 보정될 영상 영역(ZIC)을 선택하는 단계,

- 상기와 같이 선택된 보정될 영상 영역(ZIC) 마다 상기 포맷화된 정보(IF) 및 상기 특성 잡음 데이터(DcB)에 기초하여 증강 프로필(enhancement profile)(PR)을 구축하는 단계,

- 변환 영상 영역을 얻도록, 상기와 같이 선택된 보정될 각 영상 영역(ZIC)을 상기 증강 프로필(PR) 함수로서 보정하는 단계, 및

- 상기 디지털 영상의 상기 변환 영상(I-Transf ID)을 얻도록, 상기 변환 영상 영역들을 결합하는 단계를 추가로 포함하는 변환 영상 산출 방법.
제9항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(IF)는 보정될 영상 영역(ZIC) 마다 보정될 영상 영역(ZIC)에 관련된 베이스(B)에서 영상 표현(RI)과 기준 표현(RR)을 결정하는 것을 가능하게 하고, 포맷화된 정보(IF)와 잡음으로부터 증강 프로필(PR)을 구축하기 위하여, 다음의 단계들,

- 경우에 따라서 잡음을 고려하여 상기 영상 표현(RI)과 상기 기준 표현(RR)으로부터 프로필(RH)을 결정하는 단계, 및

- 상기 영상 표현(RI)으로부터 상기 프로필(RH)로 넘어가는 것을 가능하게 하는 파라메터화된 오퍼레이터를 결정하는 단계를 추가로 포함하고,

상기 파라메터화된 오퍼레이터의 파라메터값 세트는 상기 증강 프로필(PR)을 구성하는 변환 영상 산출 방법.
제10항에 있어서, 상기 증강 프로필(PR) 함수로서 보정될 각 영상 영역(ZIC)의 보정을 위해 다음의 단계들,

- 보정될 상기 영상 영역(ZIC)을 상기 베이스(B)에서 적어도 부분적으로 표현하는 단계,

- 보정될 상기 영상 영역(ZIC)의 보정된 표현을 얻도록, 선행 단계의 종료 시에 얻어진 상기 표현에 상기 파라메터화된 오퍼레이터를 적용하는 단계, 및

- 변환 영상 영역을 얻도록, 보정될 상기 영상 영역(ZIC)의 표현을 보정될 상기 영상 영역(ZIC)의 상기 보정된 표현으로 대체하는 단계를 추가로 포함하는 변환 영상 산출 방법.
제9항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 제어된 잡음 레벨을 가진 디블러링된 영상(I-Transf IDBC)이 얻어지도록, 디지털 영상의 밝기를 수정하기 위한 함수로서, 독립 변수로서 적어도

- 변환된 디지털 영상의 포인트의 밝기,

- 디지털 영상의 해당 포인트 주위 영역의 밝기, 및

- 특성 잡음 데이터(DcB)를 갖는 함수를 이용함으로써, 상기 변환 영상으로부터 제어된 잡음 레벨을 가진 영상(I-Trans IDBC)을 산출하는 단계를 추가로 포함하는 변환 영상 산출 방법.
제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 포맷화된 정보는 디지털 영상에 종속되는 가변 특성의 값, 특히 상기 디지털 영상의 크기에 종속되고, 상기 방법은 상기 디지털 영상에 대한 상기 가변 특성의 값이나 값들을 결정하는 단계를 추가로 포함하는 변환 영상 산출 방법.
제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은 특히 디지털 영상으로부터 그리고 적어도 하나의 영상 복원 기기를 포함하는 기기 체인의 결함에 관한 포맷화된 정보로부터 변환 영상을 산출하도록 고안되고, 상기 복원 기기는 동적 범위를 갖고, 상기 변환 영상은 동적 범위를 갖고, 상기 방법은 상기 변환 영상의 상기 동적 범위를 상기 복원 기기의 상기 동적 범위에 적응시키는 단계를 추가로 포함하는 변환 영상 산출 방법.
컬러평면(color plane)으로 구성된 디지털 영상의 경우에 응용하는 것으로, 상기 적용은 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 따른 방법을 각 컬러평면에 적용하는 것을 포함하는 응용.
기기 체인(P3)의 결함(P5)에 관련된 디지털 영상(INUM) 및 포맷화된 정보(IF)로부터 변환 영상(I-Transf)을 산출하기 위한 시스템으로서, 상기 기기 체인은 영상 포착 기기(P25) 및/또는 영상 복원 기기를 포함하고, 상기 기기 체인은 적어도 하나의 기기를 포함하는 변환 영상 산출 시스템에 있어서, 상기 변환 영상(I-Transf)이 그 후의 이용에 있어서는 어떠한 가시적인 또는 불쾌한 결함, 특히 잡음과 관련된 결함(P5)을 나타내 보이지 않도록, 상기 포맷화된 정보(IF) 및/또는 상기 디지털 영상(INUM)으로부터 이후로는 특성 잡음 데이터(DcB)라고 하는 특성 데이터를 자동으로 결정하기 위한 데이터 처리 수단(dcb, MC1, MC2)을 포함하는 변환 영상 산출 시스템.
제16항에 있어서, 상기 특성 잡음 데이터(DcB)를 결정하기 위한 상기 데이터 처리 수단은,

- 상기 디지털 영상(INUM) 상에서 특히 기기 체인의 기기 및/또는 포맷화된 정보(IF)의 함수로서 분석 영역(ZAN)을 선택하기 위한 선택 수단(SZ),

- 상기 분석 영역(ZAN) 상에서 국부적인 밝기 변화(VLL)를 산출하기 위한 산출 수단, 및

- 상기 분석 영역(ZAN) 세트 상에서 상기 국부적인 변화 발생의 통계적 산출의 함수로서 상기 특성 잡음 데이터(DcB)를 추론하기 위한 추론 수단을 포함하는 변환 영상 산출 시스템.
제17항에 있어서, 상기 추론 수단은,

- 상기 국부적인 밝기 변화(VLL) 발생의 막대 그래프(HC1, HC2, HC3)를 구축하기 위한 수단, 및

- 상기 막대 그래프에서 제1 국부 최대 앞에 위치한 부분(상기 최대를 포함)의 적어도 일부를 선택하기 위한 선택 수단을 추가로 포함하는 변환 영상 산출 시스템.
제17항 또는 제18항에 있어서, 상기 디지털 영상(INUM) 상에서의 분석 영역(ZAN)의 선택을 위해서, 클래스(C1, C2, C3)를 얻도록 평균 밝기에 따라 분석 영역을 분류하기 위한 분류 수단을 추가로 포함하고, 상기 시스템은,

- 동일한 클래스에 속하는 분석 영역(ZANi, ZANj, ZANp)에 대한 특성 잡음 데이터(DcB)를 추론하고,

- 각 클래스(C1, C2, C3)에 대해서 선행 단계를 반복하기 위한 데이터 처리 수단을 추가로 포함하는 변환 영상 산출 시스템.
제16항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(IF)는 상기 특성 잡음 데이터(DcB)를 포함하는 변환 영상 산출 시스템.
제16항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서, 중간 디지털 영상(I-Int)을 구성하기 위한 변환 알고리즘을 이용하는 데이터 처리 수단(MC1)을 추가로 포함하고,

상기 알고리즘은 상기 디지털 영상(INUM)에 원하는 수정을 가할 수 있는 장점이 있지만 중간 디지털 영상(I-Int)의 잡음을 증가시키는 단점이 있는 변환 영상산출 시스템.
제21항에 있어서, 상기 디지털 영상(INUM)으로부터 얻어진 상기 중간 디지털 영상(I-Int)으로부터 변환 영상(I-Transf)을 산출하기 위하여, 디지털 영상(INUM)의 밝기를 수정하기 위한 함수로서, 독립 변수로서 적어도

- 중간 디지털 영상의 포인트(px-int)의 밝기(vx-int),

- 디지털 영상의 해당 포인트(px-num) 주위 영역의 밝기(vx-num), 및

- 특성 잡음 데이터(DcB)를 갖는 함수를 이용하는 산출 수단(MC2)을 포함하는 변환 영상 산출 시스템.
제22항에 있어서, 상기 중간 디지털 영상(I-Int)은 상기 디지털 영상(INUM)으로 구성되는 변환 영상 산출 시스템.
제16항 내지 제23항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 시스템은 더 구체적으로 블러링의 전부 또는 일부에 대해 보정된 변환 영상(I-Transf ID)을 산출하도록 고안되고,

- 상기 디지털 영상(INUM) 내에서 보정될 영상 영역(ZIC)을 선택하기 위한 선택 수단,

- 상기와 같이 선택된 보정될 영상 영역(ZIC) 마다 상기 포맷화된 정보 및 상기 특성 잡음 데이터에 기초하여 증강 프로필(PR)을 구축하기 위한 산출수단(dcb2, pr), 및

- 변환 영상 영역을 얻도록, 상기와 같이 선택된 보정될 각 영상 영역(ZIC)을 상기 증강 프로필(PR) 함수로서 보정하고, 그리고

- 상기 디지털 영상(INUM)의 상기 변환 영상(I-Transf)을 얻도록, 상기 변환 영상 영역들을 결합하기 위한 데이터 처리 수단(zic)을 추가로 포함하는 변환 영상 산출 시스템.
제24항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(IF)는 보정될 영상 영역(ZIC) 마다 보정될 영상 영역(ZIC)에 관련된 베이스(B)에서 영상 표현(RI)과 기준 표현(RR)을 결정하는 것을 가능하게 하고, 포맷화된 정보(IF)와 잡음으로부터 증강 프로필(PR)을 구축하기 위한 상기 산출 수단은,

- 경우에 따라서 잡음을 고려하여 상기 영상 표현(RI)과 상기 기준 표현(RR)으로부터 프로필(RH)을 결정하고, 그리고

- 상기 영상 표현(RI)으로부터 상기 프로필(RH)로 넘어가는 것을 가능하게 하는 파라메터화된 오퍼레이터를 결정하기 위한 수단을 추가로 포함하는 변환 영상 산출 시스템.
제25항에 있어서, 상기 증강 프로필(PR) 함수로서 보정될 각 영상 영역(ZIC)의 보정을 위한 상기 데이터 처리 수단은,

- 보정될 상기 영상 영역(ZIC)을 상기 베이스(B)에서 적어도 부분적으로 표현하고,

- 보정될 상기 영상 영역(ZIC)의 보정된 표현을 얻도록, 선행 단계의 종료 시에 얻어진 상기 표현에 상기 파라메터화된 오퍼레이터를 적용하고, 그리고

- 변환 영상 영역을 얻도록, 보정될 상기 영상 영역(ZIC)의 표현을 보정될 상기 영상 영역(ZIC)의 상기 보정된 표현으로 대체하기 위한 산출 수단을 포함하는 변환 영상 산출 시스템.
제24항 내지 제26항 중 어느 한 항에 있어서, 디지털 영상의 밝기를 수정하기 위한 함수로서, 독립 변수로서 적어도

- 변환된 디지털 영상의 포인트의 밝기,

- 디지털 영상의 해당 포인트 주위 영역의 밝기, 및

- 특성 잡음 데이터를 갖는 함수를 이용함으로써, 상기 변환 영상으로부터 제어된 잡음 레벨을 가진 영상(I-Trans IDBC)을 산출하기 위한 산출 수단을 추가로 포함하는 변환 영상 산출 시스템.
제16항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 포맷화된 정보는 디지털 영상에 종속되는 가변 특성의 값, 특히 상기 디지털 영상의 크기에 종속되고, 상기 시스템은 상기 디지털 영상에 대한 상기 가변 특성의 값이나 값들을 결정하기 위한 산출 수단을 추가로 포함하는 변환 영상 산출 시스템.
제16항 내지 제28항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 시스템은 특히 디지털 영상으로부터 그리고 적어도 하나의 영상 복원 기기를 포함하는 기기 체인의 결함에 관한 포맷화된 정보로부터 변환 영상을 산출하도록 고안되고, 상기 복원 기기는 동적 범위를 갖고, 상기 변환 영상은 동적 범위를 갖고, 상기 시스템은 상기 변환 영상의 상기 동적 범위를 상기 복원 기기의 상기 동적 범위에 적응시키기 위한 데이터 처리 수단을 추가로 포함하는 변환 영상 산출 시스템.