WO2003007243A2 - Procede et systeme pour modifier une image numerique en prenant en compte son bruit - Google Patents

Procede et systeme pour modifier une image numerique en prenant en compte son bruit Download PDF

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WO2003007243A2
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Frédéric Guichard
Lionel Moisan
Bruno Liege
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Definitions

  • the present invention relates to a method and system for modifying a digital image by taking its noise into account.
  • the invention relates to a method for calculating a transformed image from a digital image and formatted information relating to faults in an appliance chain.
  • the device chain includes image capture devices and / or image rendering devices.
  • the device chain includes at least one device.
  • the method includes the step of automatically determining characteristic data from the formatted information and / or the digital image.
  • the characteristic data are hereinafter called the characteristic noise data. It results from the combination of technical features that the transformed image does not present any visible or annoying defect, in particular defects linked to noise, for its subsequent use.
  • the method further comprises, for determining the characteristic data of the noise, the following steps:
  • the method further comprises, for deducing the characteristic data of the noise, the following steps:
  • the method further comprises, for selecting on the digital image of the analysis zones, the step of classifying the analysis zones according to their average luminance, so as to obtain classes.
  • the method further comprises:
  • the formatted information includes the characteristic data of the noise.
  • the method further comprises the step of implementing a transformation algorithm to produce an intermediate digital image.
  • the algorithm has the advantage of making desired modifications to the digital image but has the disadvantage of increasing the noise of the intermediate digital image.
  • the method further comprises the step of implementing a function whose object is to modify the luminance of the digital image and having at least as arguments: - the luminance of a point of the intermediate digital image, the luminances of an area around the corresponding point of the digital image,
  • the intermediate digital image is composed of the digital image.
  • the method is more particularly intended for calculating a transformed image corrected for all or part of the blur.
  • the method further comprises the following steps:
  • the formatted information makes it possible to determine, for each image area to be corrected, an image representation and a reference representation in a base relating to the image area to be corrected.
  • the method is such that, in order to construct an enhancement profile from the formatted information and from the noise, it further comprises the following steps: - the step of determining, if necessary taking the noise into account, from the representation image and the reference representation a profile, the step of determining a parameterized operator making it possible to pass from the image representation to the profile.
  • the set of values of the parameters of the configured operator makes up the enhancement profile PR.
  • the method further comprises, for correcting each image area to be corrected as a function of the enhancement profile, the following steps:
  • the method further comprises the step of calculating an image having a controlled noise level, from the transformed image, by implementing a function having the object of modifying the luminance of 1 digital image and having at least as arguments: the luminance of a point of the transformed digital image, the luminances of an area around the corresponding point of the digital image, - data characteristic of the noise.
  • the formatted information can depend on variable characteristic values according to the digital image, in particular the size of the digital image.
  • the method further comprises the step of determining the value (s) of the variable characteristics, for the digital image.
  • the method is more particularly intended for calculating a transformed image at from a digital image and formatted information relating to faults in a device chain comprising at least one image rendering device.
  • the restitution device has a dynamic.
  • the transformed image has a dynamic.
  • the method further includes the step of adapting the dynamics of the transformed image to the dynamics of said rendering apparatus. It results from the combination of technical features that the reproduction, by the reproduction apparatus, of the transformed image exhibits reinforced high frequencies. It also results from the combination of technical features that the reproduction device can reproduce character images with less blurring.
  • the invention applies to the case of a digital image composed of color planes.
  • the application consists in applying the method according to the invention to each color plane.
  • a transformed image is thus obtained from the digital image. It results from the combination of technical features that the transformed image has the desired characteristics and a controlled noise level.
  • the invention relates to a system for calculating a transformed image from a digital image and formatted information relating to faults in an appliance chain.
  • the device chain includes image capture devices and / or image rendering devices.
  • the device chain includes at least one device.
  • the system includes computer processing means for automatically determining characteristic data from the formatted information and / or the digital image.
  • the data characteristics are hereinafter referred to as noise characteristic data.
  • the transformed image does not present any visible or annoying defect, in particular of defects linked to noise, for its subsequent use.
  • the computer processing means for determining the characteristic data of the noise comprise: selection means for selecting on the digital image analysis zones, in particular as a function of the devices of the device chain and / or formatted information,
  • the means of deduction further comprise: means for constructing a histogram of the occurrences of local variations in luminance, - selection means for selecting from the histogram at least a part of the part situated before the first local maximum, including this one.
  • the system further comprises, for selecting on the digital image of the analysis zones, classification means for classifying the analysis zones according to their average luminance, so as to obtain classes.
  • the system further comprises computer processing means for:
  • the formatted information includes the characteristic data of the noise.
  • the system further comprises computer processing means implementing a transformation algorithm to produce an intermediate digital image.
  • the algorithm has the advantage of making desired modifications to the digital image but has the disadvantage of increasing the noise of the intermediate digital image.
  • the system comprises calculation means implementing a function whose purpose is to modify the luminance of the digital image and having at least as arguments: the luminance of a point of the intermediate digital image, the luminances of an area around the corresponding point of the digital image, - characteristic data of the noise.
  • the intermediate digital image is composed of the digital image.
  • the system is more particularly intended for calculating a transformed image corrected for all or part of the blur.
  • the system further comprises: selection means for selecting in the digital image areas of images to be corrected,
  • calculation means for constructing, for each image area to be corrected, thus selected, an enhancement profile from formatted information and noise characteristic data
  • the system further comprises computer processing means for:
  • the formatted information making it possible to determine, for each image area to be corrected, an image representation and a reference representation in a base relating to the image area to be corrected.
  • the system is such as the means of calculation to build a enhancement profile from formatted information and noise, further includes means for determining:
  • the computer processing means for correcting each image area to be corrected as a function of the enhancement profile comprises calculation means for: - representing at least partially the image area to be corrected in the base,
  • the system further comprises calculation means for calculating an image having a controlled noise level, from the transformed image, by implementing a function having the object of modifying the luminance of the digital image and having at least as arguments: the luminance of a point of the transformed digital image, the luminances of an area around the corresponding point of the digital image, - noise characteristic data.
  • the formatted information depends on variable characteristic values according to the digital image, in particular the size of the digital image.
  • the system further comprises calculating means for determining the value (s) of the variable characteristics, for the digital image.
  • the system is more particularly intended for calculating a transformed image from a digital image and formatted information relating to faults in a device chain comprising at least one device for restoring 'picture.
  • the restitution device has a dynamic.
  • the transformed image has a dynamic.
  • the system further comprises computer processing means for adapting the dynamics of the transformed image to the dynamics of the rendering apparatus.
  • FIG. 1 which represents a transformed image calculated from a digital image and an intermediate image
  • FIG. 2 which represents defects of the digital image
  • FIG. 3 which represents a selection on the digital image of analysis zones
  • FIG. 4a which represents a local variation of luminance on an analysis zone
  • FIG. 4b which represents a histogram of the occurrences of local variations in luminance
  • FIG. 4c which represents a part of the histogram situated before the first local maximum of the histogram
  • FIG. 5 which represents classes of analysis zones according to their average luminance
  • FIG. 6 which represents the modification of the luminance of the digital image
  • FIG. 1 which represents a transformed image calculated from a digital image and an intermediate image
  • FIG. 2 which represents defects of the digital image
  • FIG. 3 which represents a selection on the digital image of analysis zones
  • FIG. 4a which represents a local variation of luminance on an analysis zone
  • FIG. 4b which represents a histogram of the occurrences of local variations in luminance
  • FIG. 4c which represents
  • FIG. 7a which represents the correction of an image zone transformed as a function of an enhancement profile
  • FIG. 7b which represents an example of creation of a blurred image at a controlled noise level
  • FIGS. 8a and 8b which represent the construction of an enhancement profile from noise
  • FIGS. 9a, 9b, 9c and 9d which show the adaptation of the dynamics of the transformed image to the dynamics of a restitution of figure 10: formatted information IF related to the faults P5 of a device P25 of a chain of devices P3.
  • a P25 device can in particular be:
  • an image capture device such as a disposable camera, a digital camera, a reflex camera, a scanner, a fax, an endoscope, a camcorder, a surveillance camera, webcam, integrated camera or connected to a telephone, personal assistant or computer, thermal camera, ultrasound machine,
  • an image reproduction device such as for example a screen, a projector, a television set, virtual reality glasses or a printer,
  • an image processing device for example a zoom software which has the edge effect of adding blur
  • a more complex P25 device such as a scanner / fax / printer, a Minilab for photo printing, a video conference device can be considered as a P25 device or several P25 devices.
  • the P3 device chain is a set of P25 devices.
  • the notion of chain of apparatuses P3 can also include a notion of order.
  • P3 device chains - a single P25 device
  • a camera a scanner, a printer for example in a Minilab of photo printing, - a digital camera, a printer for example in a Minilab for photo printing,
  • a scanner for example in a computer, - a screen or projector and the eye of a human being,
  • a fault P5 of the device P25 is called a fault linked to the characteristics of the optics and / or the sensor and / or the electronics and / or the software integrated in a device P25; examples of P5 faults are for example distortion, blurring, vignetting, chromatic aberrations, color rendering, uniformity of the flash, sensor noise, grain, astigmatism, spherical aberration.
  • the digital image INUM is an image captured or modified or reproduced by a P25 device.
  • the INUM digital image can come from a P25 device from the P3 device chain.
  • the INUM digital image can be intended for a P25 device in the device chain P3. More generally, the digital image INUM can come from and / or be intended for the chain of apparatuses P3.
  • a digital image INUM is called: a still image of the sequence of images.
  • Information formatted IF is called data related to the faults P5 of one or more apparatuses P25 of the chain of apparatuses P3 and making it possible to calculate a transformed image I-Transf by taking account of the faults P5 of the apparatus P25.
  • To produce the IF formatted information it is possible to use various methods based on measurements, and / or captures or restitution of references, and / or simulations.
  • a method for producing formatted information linked to the devices of a chain of devices.
  • the chain of devices notably comprises at least one image capturing device and / or at least one image rendering device.
  • the method includes the step of producing formatted information related to faults of at least one device in the chain.
  • the device making it possible to capture or restore an image (I).
  • the device comprises at least one fixed characteristic and / or one variable characteristic depending on the image (I).
  • the fixed and / or variable characteristics are likely to be associated with one or more characteristic values, in particular the focal length and / or the focus and their associated characteristic values.
  • the method includes the step of producing formatted measured information related to device faults from a measured field D (H).
  • the formatted information may include the measured formatted information.
  • IF formatted information is related to faults in a P3 device chain.
  • the chain of apparatuses P3 notably comprises at least one image capture apparatus and / or an image restitution apparatus.
  • the image processing means use the formatted information IF to modify the quality of at least one image originating from or intended for the chain of apparatuses P3.
  • the formatted information IF includes data characterizing faults P5 of the image capturing apparatus, in particular the distortion characteristics, and / or data characterizing faults of the image restitution apparatus, in particular the distortion characteristics.
  • the method comprises the step of filling in at least one field of the standard format with the formatted information IF.
  • the field is designated by a field name.
  • the field contains at least one field value.
  • the image processing means making it possible to modify the quality of the digital images originating from or intended for a chain of devices.
  • the device chain includes at least one image capturing device and / or at least one image rendering device.
  • the image processing means processes formatted information related to faults of at least one device in the device chain.
  • the formatted information depends on at least one variable. Formatted information allowing to establish a correspondence between a part of the variables and identifiers. Identifiers make it possible to determine the value of the variable corresponding to the identifier, taking account of the identifier and the image. It results from the combination of technical features that it is possible to determine the value of a variable, in particular in the case where the physical meaning and / or the content of the variable are known only after the dissemination of the processing means. image.
  • variable characteristic CC is called a measurable and variable factor from one digital image INUM to another captured, modified or restored by the same device P25, and having an influence on the defect P5 of the captured image, modified or restored by the P25 device, in particular: - a global variable, fixed for a given digital image INUM, for example a characteristic of the device P25 at the time of the capture or restitution of the image linked to a setting of the user or linked to an automation of the device P25, a local variable, variable in a given digital INUM image, for example x, y or ro coordinates, theta in the image, making it possible to apply, if necessary, a different local treatment according to the area of the digital image INUM.
  • variable characteristic CC a measurable and variable factor from one P25 device to another but fixed from one digital INUM image to another captured, modified or restored by the same P25 device, for example the focal length for a P25 camera with fixed focal length.
  • the formatted information IF can depend on at least one variable characteristic CC.
  • variable characteristic CC we can hear in particular: - the focal length of the optics,
  • the resizing applied to the image digital zoom factor: magnification of part of the image; and / or the sub-sampling: reduction in the number of pixels of the image
  • - the non-linear luminance correction for example gamma correction
  • the contour enhancement for example the leveling level applied by the device P25,
  • variable characteristic value VCC The value of the variable characteristic VCC is called the value of the variable characteristic CC at the time of capturing, modifying or restoring a determined image.
  • An INUM digital image comprises a set of image elements called pixels Px-num.l to Px-num.n regularly distributed over the surface of the INUM image.
  • these pixels have the shape of squares but they could have any other shape, circular or hexagonal for example; this depends on the design of the surfaces intended to carry the image in the image capture and restitution devices.
  • the pixels have been shown contiguously but in reality, generally there is a spacing between the pixels.
  • the luminance associated at any point Px-num is vx-num.
  • the intermediate image I-Int comprises a set of pixels, similar to that of the image INUM but not necessarily, called intermediate pixels Px-int.l to Px- int.n each intermediate pixel is characterized by an intermediate position Px- int and an intermediate value vx- int.
  • the transformed image I-Transf also includes a set of pixels called transformed pixels Px-tr.l to Px-tr.n each transformed pixel is characterized by a transformed position Px-tr and a transformed value vx-tr.
  • a transformed image is a corrected or modified image which is obtained by applying a transformation to an INUM image.
  • This transformation which can be a photometric transformation, is carried out by integrating into the calculation
  • the formatted information can relate to a limited number of transformed pixels and / or integrate values of variable characteristics depending on the image (for example the focal length, the focusing, the aperture, etc.), in this case there can be an additional step carried out for example by interpolation so as to be reduced to simple formatted information such as that of a camera having no variable characteristics, so that the case of devices in particular with variable focal length comes back to the case a fixed focal length camera.
  • the formatted information can relate to a limited number of transformed pixels and / or values of variable characteristics depending on the image, in this case there can be an additional step carried out for example. by interpolation.
  • the formatted information can consist of a limited number of values (xi, yi, ti, f (xi, yi, ti)). It is then necessary to calculate an approximation for the other values of x, y, t other than the measurement points.
  • the formatted information could possibly consist of vectors making it possible to characterize the noise and / or blurring relating to a device and / or a chain of devices, and this for all of the combinations of the variable parameters of the device, in particular by resorting to profiles characteristic of the defect in particular bases of representation in particular the frequency representations such as for example the Fourier transforms, the wavelet transforms, ... art knows that frequency representations are compact and appropriate areas of representation of physical phenomena related to noise and / or blurring.
  • the formatted information may include data studied in a preliminary phase and relating to the cameras used, but also any information in the Exif or other format style which would provide information on the camera's settings at the time of shooting (focal length, focus , aperture, speed, flash ..).
  • the digital image INUM represents for example the capture of the monochromatic image of a white square on a black background.
  • FIG. 2 we have represented the luminances of a line of the INUM image. Due to the noise and / or blurring generated by the capture and / or restitution chain, the ideal profile (a stair step) is distorted.
  • the method of the invention makes it possible, using CAPP calculation means incorporating approximations according to, among other things, a desired final precision, to obtain on the transformed image I-Transf, a square whose luminance value vx-tr at each of the points px- tr is well corrected to the nearest approximations.
  • the application of the CAPP algorithm can in the case of noise and / or blurring bring the original INUM image back to a perfect or almost perfect image.
  • the same algorithm can also bring the INUM image to another possibly distorted image, but differently, so as to produce an image with close resemblance to a known type of noise and / or blurring of image (retro noise effect. .).
  • the same process also makes it possible to reduce the INUM image to an image which is not perfect (in the sense of a white square on a black background as in FIG. 2) but optimal in the eyes of the observer so that it is possible to possibly compensate for defects in the perception of the human eye.
  • Noise estimation is not perfect (in the sense of a white square on a black background as in FIG. 2) but optimal in the eyes of the observer so that it is possible to possibly compensate for defects in the perception of the human eye.
  • DcB noise For certain types of APP devices, notably image capture, it is possible to deduce data characteristic of DcB noise from formatted information. For example, this is particularly the case for devices allowing to enter variable characteristics influencing noise such as gain, ISO, etc. The dependence between noise and these characteristics will be indicated in the information formatted in particular by means of functions. polynomials.
  • the INUM image is subdivided into a series of analysis zones (ZAN) which are not necessarily contiguous and which may, if necessary, overlap.
  • ZAN analysis zones
  • Figure 3 shows an example of cutting.
  • a ZAN analysis zone can be of any shape and it is not necessarily necessary to analyze all the points inscribed in said ZAN analysis zone.
  • VLL local luminance variation
  • the set of measurements of local variations in luminances for all the ZAN analysis zones is then analyzed statistically to produce one or more data characteristics of the noise DcB and relating to the image INUM.
  • VLL can be achieved by calculating on a ZAN analysis area, the maximum difference in luminance between all of the points. On the FIG. 4a, VLL is equal to 29, which represents the maximum difference between two pixels of the area. Another way could be to calculate the standard deviation of the distribution relative to the variation in luminance. The set of local luminance variation measurements
  • VLL can be analyzed statistically by creating a histogram of the frequencies of occurrence of variations.
  • This histogram an example of which is shown in FIG. 4b, carries a quantification of the luminance differences VLL according to the measurement accuracy on the noise.
  • the number of appearance of an analysis area ZAN giving the value VLL is added up.
  • the profile of this histogram for a natural image for example a landscape image comprising a random distribution of patterns of different luminance, but of uniform luminance over small analysis areas, includes a characteristic area located before the first local maximum ( Figure 4b, 4c).
  • VLL having small luminance differences and the abscissa of the first mode will approach the origin; on the other hand, if the image incorporates a lot of noise from the various devices in the chain, each VLL measurement carried out on theoretically homogeneous areas will generate high values and move the abscissa of the first mode of the histogram away from the origin.
  • the characteristic data of the noise of the INUM image can consist of all the values of the histogram up to the first mode.
  • Another way to extract more synthetic information on the noise characteristic consists, as shown in FIG. 4c, of assigning an average noise value BM as being the abscissa xb, comprised between the origin and the first mode of the histogram ( xm), for which the ordinate is a fraction of fm (typically its half).
  • FIG. 5 represents a variant of calculation of the characteristic data of the noise DcB.
  • the invention provides for simultaneously estimating information relating to the average luminance in said ZAN analysis zone (for example the algebraic average of the luminances on the area).
  • the method also provides, depending on the quantification of the luminance images, to create classes which subdivide the luminance scale in a linear fashion or not.
  • the choice of the division may be a function of the histogram of the luminances of the INUM image.
  • Each class will correspond to a histogram of cumulative frequency of appearance of a VLL, in such a way that the noise contained in the INUM image is analyzed by luminance slice.
  • FIG. 5 we have described three examples of ZAN analysis zones, for an analysis of the noise characteristics in three classes.
  • ZAN-i the mean luminance is 5.8, this zone therefore belongs to the class Cl and the measurement of VLL (which is equal to 11) will therefore be accumulated in the histogram HC1 relative to Cl.
  • An analogous approach is made for the analysis zones ZAN-j and ZAN-p which, given their average luminance measurement, belong to classes C2 and C3 respectively.
  • the set of ZAN analysis zones constituting the INUM image is analyzed, we obtain as many histograms as classes.
  • This transformation could be for example a transformation reducing the blurring, a transformation increasing the contrast, a transformation allowing the creation of mosaics of images, or any other transformation likely to modify the noise characteristics between the image INUM and I-Int.
  • the method represented in FIG. 6 is called clipping in the sense that, in the context of the invention, it consists in taking portions of images.
  • the calculation of the luminance vx-tr of a transformed pixel Px-tr-j requires relative information:
  • the luminance value of a transformed pixel can then be expressed as a function of the luminance of the pixel vx-num, the luminance of the pixel vx-int and the characteristic data of the noise.
  • the ratio Rj tends towards 0 and the luminance vx-tr of the transformed pixel Px-tr-j is taken mainly in the intermediate image I-Int.
  • the luminance value of a transformed pixel can be expressed as a function of the luminances of the pixel vx-num and of its neighbors, of the luminances of the pixel vx-int and of its neighbors and finally of the characteristic data of the noise. .
  • This method has the advantage of only taking relevant information from the intermediate image, excluding the points for which the noise analyzed in the original image
  • INUM is too important in the sense of a global statistical study of noise characterized by DcB data.
  • the system according to the invention comprises in FIG. 3, a device for selecting SZ analysis zones.
  • FIG. 6 it comprises a calculation device MCI for calculating an intermediate pixel from a pixel Pi of the image INUM.
  • a dcb calculation device makes it possible to calculate the characteristic data of the noise DcB and to provide a coefficient Rj.
  • the calculation device MC2 makes it possible to calculate the value of a transformed pixel, that is to say its luminance, from the values of the corresponding digital and intermediate pixels and the coefficient Rj.
  • the characteristic data of the noise DcB of INUM the formatted information relating to a modeling of the blurring of the device and / or of the chain of devices, and previously modeled possibly by means of a configurable model.
  • the configurable model of formatted information allows access to characteristic profiles of the blur relating to an image representation RI and a reference representation RR. These profiles are expressed in a particular base, in particular a frequency base B using for example a Fourier transform, a wavelet transform, etc.
  • the base B will be implicit or else filled in the formatted information.
  • a person skilled in the art understands that it is possible to represent a digital image (for example INUM) in a vector space of dimension equal to the number of pixels.
  • the term base B and this in a non-exclusive manner, means a base in the mathematical sense of the term of this vector space and / or a vector subspace of this.
  • frequency is called an identifier relating to each element of the base.
  • identifier relating to each element of the base.
  • the base B will preferably be chosen as a base for representing this subspace.
  • Another way of implementing the method within the meaning of the invention is to choose a base for representing the optimal image in the sense for example of that of the calculation time.
  • This base could be chosen of small dimension, each element of the base having a support of a few pixels spatially located in the INUM image (for example Splines or the set of operators of local variations
  • the measurement of the local variation of luminance VLL on the zone ZIC makes it possible thanks to the characteristic data of the noise DcB of INUM to calculate a coefficient Rj (device dcb2).
  • This coefficient will be coupled to the RI and RR representations (pr device) to generate a PR enhancement frequency profile relating to the ZIC area.
  • This profile indicates the gain to be made at each frequency relating to the luminance information contained in the zone to be corrected ZIC, to remove all or part of the blur.
  • This combination makes it possible, for example, to provide solutions in the event of overlapping of ZICs in particular to limit side effects;
  • the creation of the image (I-Transf ID) as previously described, has the advantage of making the necessary modifications to the INUM image with respect to blurring, but has the disadvantage of increasing the noise in certain zones (especially relatively uniform zones).
  • a second implementation of a method of the present invention is based on the embodiment of the system of FIG. 7b. It makes it possible to produce a blurred image (I-Transf IDBC) having a controlled noise level.
  • the creation of the transformed image (I-Transf IDBC) implements a clipping procedure similar to that described previously in FIG. 6, using the dcbl device and the clipping device.
  • the intermediate image, as defined in FIG. 6, is none other than the unblocked image (I-Transf ID).
  • FIG. 8 describes more precisely the obtaining of the enhancement profile PR for a determined zone ZIC.
  • the image representations RI and of reference RR extracted from the information formatted and relating to an image area to be corrected ZIC are characteristic of the blur introduced by the system acquisition and / or restitution for a configuration of variable parameters given at the time of shooting (10mm focal length, infinite focusing, aperture f / 2 ).
  • These RR and RI representations express the following notions -RI is the frequency profile of a ZIC zone of a reference scene as it was generated by the device and containing blur,
  • -RR is the optimal frequency profile of the same ZIC zone as it should have been generated if the device had not generated blurring.
  • the relationship between these two profiles can indicate the gain for each frequency to bring to RI to find RR.
  • the direct application of the gain to be calculated between RI and RR can generate undesirable behaviors, in particular at high frequencies when the zone to be corrected ZIC has a high level of noise. These phenomena are known to those skilled in the art by the effect of luminance oscillations called “ringing”.
  • the method will estimate an RH profile comprised between RR and RI and whose position is configured as a function of the noise in the zone analyzed ZIC.
  • Figures 8a and 8b show two examples of PR profiles that it is possible to generate according to the invention.
  • the difference between the RI and RR profiles shows the frequency loss introduced by the blurring inherent in the device.
  • FIG. 8a deals with the case of a high noise level in the ZIC zone; it will be advantageous to choose an RH profile between RI and RR and such that its effect is less towards the high frequencies (the end of RH will be confused with RI) which in this case carries the information related to noise in the picture.
  • FIG. 8b treats the case of a very low noise level in the ZIC zone; the high frequencies of profile RI therefore represent signal and no longer noise.
  • RH exceed RR which is the ideal profile of the device but does not correspond to an image achievable by a real device.
  • the base of representation chosen for the representations RR and RI is that of Fourier.
  • the abscissa axis carries the frequencies of the signal, that of the ordinate carries the logarithm of the module of the Fourier transform.
  • One way in particular of proceeding to calculate a representation of profile of RH is to remain tangent in low frequency to the profile RR then (figures 8a, 8b) to use a straight line until the extreme point characterizing the high frequencies.
  • the construction of the frequency enhancement PR profile is immediately carried out by calculating the RH / RI ratio for all the frequencies.
  • the method of the invention is applicable to the processing of color images.
  • a color image is considered from the point of view of software processing of the image as comprising as many images (or color planes) as there are basic colors in the image. This is how an IMrvb image is considered to include the three color planes Im-red, Im-green, Im-blue.
  • an IMcmjn image can be considered to have 4 color planes Im-cyan, Im-magenta, Im-yellow,, Im-black.
  • each color plane will be treated independently so as to obtain n transformed images which will recompose the different color planes of the final transformed image. Reduction of dynamics before a restitution device
  • the method of the invention is applicable to the calculation of a transformed digital image I-Transf, intended to be viewed via a known dynamic restitution means
  • Figure 9a to create an I-REST image.
  • This restitution means for example a headlamp, intrinsically introduces blurring at the time of restitution, which is reflected in FIG. 9b for example, by an attenuation of the profile of a transition in staircase mode.
  • FIG. 9c it is advantageous to modify upstream the dynamics of the transformed image so that the projected image has a profile closer to the ideal profile. This modification of dynamics is not always achievable due to the quantization of the transformed image (generally 8 bits). To overcome this difficulty, the process can reduce the overall dynamic of the transformed image (the image becomes less contrasted therefore less energetic).
  • Cost reduction is a method and system for reducing the cost of a P25 device or chain P3 devices, including the cost of optics for a device or chain of devices; the process consisting in:
  • the method and system according to the invention can be used to reduce the cost of an apparatus or a chain of apparatuses: it is possible to design digital optics, to produce formatted information IF relating to defects P5 of the apparatus or to the device chain, use this formatted information to allow image processing means, integrated or not, to modify the quality of the images coming from or intended for the device or the device chain, so that the combination of the device or the device chain and image processing means make it possible to capture, modify or restore images of the desired quality with reduced cost.

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Abstract

L'invention concerne un système et un procédé pour calculer une image transformée (I-Transf) à partir d'une image numérique (INUM) et d'informations formatées (IF) relatives à des défauts d'une chaîne d'appareils (P3) de capture et/ou de restitution d'image. L'invention prévoit de déterminer automatiquement des données caractéristiques du bruit à partir des informations formatées et/ou de ladite image numérique .L'image transformée peut ainsi être corrigée de façon à ne pas présenter de défauts visibles ou gênants, notamment de défauts liés au bruit, pour son utilisation ultérieure.L'invention est applicable au traitement des images photographiques ou vidéo, dans l'instrumentation optique, les contrôles industriels, la robotique, la métrologie, etc.

Description

PROCÉDÉ ET SYSTÈME POUR MODIFIER UNE IMAGE NUMÉRIQUE EN PRENANT
EN COMPTE SON BRUIT
Préambule de la description Domaine concerné, problème posé
La présente invention concerne un procédé et un système pour modifier une image numérique en prenant en compte son bruit.
Solution Procédé
L'invention concerne un procédé pour calculer une image transformée à partir d'une image numérique et d'informations formatées relatives à des défauts d'une chaîne d'appareils. La chaîne d'appareils comporte des appareils de capture d'image et/ou des appareils de restitution d'image. La chaîne d'appareils comporte au moins un appareil. Le procédé comprend l'étape de déterminer automatiquement des données caractéristiques à partir des informations formatées et/ou de l'image numérique. Les données caractéristiques sont ci-après dénommées les données caractéristiques du bruit. Il résulte de la combinaison des traits techniques que l'image transformée ne présente pas de défaut visible ou gênant, notamment de défauts liés au bruit, pour son utilisation ultérieure .
Estimation du bruit en fonction de l'image
De préférence, selon l'invention, le procédé comprend en outre, pour déterminer les données caractéristiques du bruit, les étapes suivantes :
- l' étape de sélectionner sur l' image numérique des zones d'analyse, notamment en fonction des appareils de la chaîne d'appareils et/ou des informations formatées, l'étape de calculer des variations locales de luminance sur les zones d'analyse,
- l'étape de déduire les données caractéristiques du bruit en fonction d'un calcul statistique d'occurrence des variations locales sur l'ensemble des zones d'analyse.
Estimation du bruit à partir de l'image
Histogramme de variation de luminance
De préférence, selon l'invention, le procédé comprend en outre, pour déduire les données caractéristiques du bruit, les étapes suivantes :
- l'étape de construire un histogramme des occurrences des variations locales de luminance,
- l'étape de sélectionner sur l'histogramme au moins une partie de la partie située avant le premier maximum local, y compris celui-ci.
Il résulte de la combinaison des traits techniques que l'on obtient ainsi les variations locales de luminance liées au bruit. Estimation du bruit à partir de l'image Bruit fonction de la luminance
De préférence, selon l'invention, le procédé comprend en outre, pour sélectionner sur l'image numérique des zones d'analyse, l'étape de classer les zones d'analyse selon leur luminance moyenne, de manière à obtenir des classes. Le procédé comprend en outre :
- l'étape de déduire les données caractéristiques du bruit pour les zones d'analyse appartenant à la même classe,
- l'étape d'itérer la précédente étape pour chacune des classes.
Il résulte de la combinaison des traits techniques que l'on obtient ainsi des données caractéristiques du bruit fonction de la luminance.
Informations formatées comprenant des données caractéristiques du bruit
De préférence, selon l'invention les informations formatées comporte les données caractéristiques du bruit.
Clippage - Problème posé
De préférence, selon l'invention le procédé comprend en outre l'étape de mettre en œuvre un algorithme de transformation pour réaliser une image numérique intermédiaire. L'algorithme présente l'avantage d'apporter des modifications souhaitées à 1 ' image numérique mais présente 1 ' inconvénient d'augmenter le bruit de l'image numérique intermédiaire.
Clippage - Solution
De préférence, selon l'invention, pour calculer une image transformée à partir de l'image numérique intermédiaire obtenue à partir de l'image numérique, le procédé comprend en outre l'étape de mettre en œuvre une fonction ayant pour objet de modifier la luminance de l' image numérique et ayant au moins pour arguments : - la luminance d'un point de l'image numérique intermédiaire, les luminances d'une zone autour du point correspondant de l'image numérique,
- des données caractéristiques du bruit. II résulte de la combinaison des traits techniques que l'on obtient ainsi une image transformée présentant les caractéristiques souhaitées et un niveau de bruit contrôlé.
De préférence, selon l'invention, l'image numérique intermédiaire est composée de l' image numérique .
Correction du flou
De préférence, selon l'invention, le procédé est plus particulièrement destiné à calculer une image transformée corrigée de tout ou partie du flou. Le procédé comprend en outre les étapes suivantes :
- l'étape de sélectionner dans l'image numérique des zones d' images à corriger ,
- l'étape de construire, pour chaque zone d'images à corriger ainsi sélectionnée, un profil de rehaussement à partir des informations formatées et des données caractéristiques du bruit,
- l'étape de corriger chaque zone d'images à corriger ainsi sélectionnée en fonction du profil de rehaussement , de manière à obtenir une zone d'image transformée,
- l'étape de combiner les zones d'image transformées de manière à obtenir l' image transformée de l' image numérique .
Il résulte de la combinaison des traits techniques que l'on obtient ainsi une image transformée déflouée. Calcul du profil de rehaussement
De préférence, selon l'invention, les informations formatées permettent de déterminer, pour chaque zone image à corriger , une représentation image et une représentation de référence dans une base relative à la zone d' image à corriger
Le procédé est tel que, pour construire un profil de rehaussement à partir des informations formatées et du bruit, il comprend en outre les étapes suivantes : - l'étape de déterminer, le cas échéant en tenant compte du bruit, à partir de la représentation image et de la représentation de référence un profil, l'étape de déterminer un opérateur paramétré permettant de passer de la représentation image au profil. L'ensemble des valeurs des paramètres de l'opérateur paramétré compose le profil de rehaussement PR.
Correction du flou à partir du profil de rehaussement
De préférence, selon l'invention, le procédé comprend en outre, pour corriger chaque zone d'images à corriger en fonction du profil de rehaussement, les étapes suivantes :
- l'étape de représenter au moins en partie la zone d' image à corriger dans la base , - l'étape d'appliquer l'opérateur paramétré à la représentation obtenue au terme de l'étape précédente, de manière à obtenir une représentation corrigée de la zone d' image à corriger ,
- l'étape de substituer la représentation de la zone d'image à corriger par la représentation corrigée de la zone d' image à corriger de manière à obtenir une zone d' image transformée .
Clippage dans le cas du flou De préférence, selon l'invention, le procédé comprend en outre l'étape de calculer une image ayant un niveau de bruit contrôlé, à partir de l'image transformée, en mettant en œuvre une fonction ayant pour objet de modifier la luminance de 1' image numérique et ayant au moins pour arguments : la luminance d'un point de l'image numérique transformée, les luminances d'une zone autour du point correspondant de l'image numérique, - des données caractéristiques du bruit.
Il résulte de la combinaison des traits techniques que l'on obtient ainsi une image déflouée et ayant un niveau de bruit contrôlé.
Caractéristiques variables influant sur le bruit et/ou sur le flou
Les informations formatées peuvent dépendre de valeurs de caractéristiques variables selon l'image numérique, notamment la taille de limage numérique. De préférence dans ce cas, selon l'invention, le procédé comprend en outre l'étape de déterminer la ou les valeur (s) des caractéristiques variables, pour l'image numérique.
Ainsi, la mise en œuvre du procédé pour des informations formatées comprenant des données caractéristiques du bruit dépendant de caractéristiques variables selon l'image numérique est ramenée à la mise en œuvre du procédé pour des données caractéristiques du bruit ne dépendant d'aucune caractéristique variable.
Réduction de la dynamique dans le cas d'un appareil de restitution
De préférence, selon l'invention, le procédé est plus particulièrement destiné à calculer une image transformée à partir d'une image numérique et d'informations formatées relatives à des défauts d'une chaîne d'appareil comprenant au moins un appareil de restitution d'image. L'appareil de restitution a une dynamique. L'image transformée a une dynamique. Le procédé comprend en outre l'étape d'adapter la dynamique de l' image transformée à la dynamique dudit appareil de restitution. Il résulte de la combinaison des traits techniques que la restitution, par l'appareil de restitution, de l'image transformée présente des hautes fréquences renforcées. II résulte également de la combinaison des traits techniques que l'appareil de restitution peut restituer des images de caractères avec moins de flou.
Correction du bruit et/ou flou poly-chromatique
L'invention s'applique au cas d'une image numérique composée de planes couleurs. L'application consiste à appliquer le procédé selon l'invention à chaque plan couleur. On obtient ainsi une image transformée à partir de l'image numérique. Il résulte de la combinaison des traits techniques que l'image transformée présente les caractéristiques souhaitées et un niveau de bruit contrôlé.
Système
L'invention concerne un système pour calculer une image transformée à partir d'une image numérique et d'informations formatées relatives à des défauts d'une chaîne d'appareils. La chaîne d'appareils comporte des appareils de capture d'image et/ou des appareils de restitution d'image. La chaîne d' appareils comporte au moins un appareil . Le système comprend des moyens de traitement informatique pour déterminer automatiquement des données caractéristiques à partir des informations formatées et/ou de l'image numérique. Les données caractéristiques sont ci-après dénommées les données caractéristiques du bruit.
L'image transformée ne présente pas de défaut visible ou gênant, notamment de défauts liés au bruit, pour son utilisation ultérieure.
Estimation du bruit en fonction de l'image
De préférence, selon l'invention, les moyens de traitement informatique pour déterminer les données caractéristiques du bruit comprennent : des moyens de sélection pour sélectionner sur l'image numérique des zones d'analyse , notamment en fonction des appareils de la chaîne d'appareils et/ou des informations formatées,
- des moyens de calcul pour calculer des variations locales de luminance sur les zones d'analyse ,
- des moyens de déduction pour déduire les données caractéristiques du bruit en fonction d'un calcul statistique d'occurrence des variations locales sur l'ensemble des zones d'analyse .
Estimation du bruit à partir de l'image Histogramme de variation de luminance
De préférence, selon l'invention, les moyens de déduction comprennent en outre : des moyens pour construire un histogramme des occurrences des variations locales de luminance, - des moyens de sélection pour sélectionner sur l'histogramme au moins une partie de la partie située avant le premier maximum local, y compris celui-ci.
Estimation du bruit à partir de l'image Bruit fonction de la luminance De préférence, selon l'invention, le système comprend en outre, pour sélectionner sur l'image numérique des zones d'analyse, des moyens de classement pour classer les zones d'analyse selon leur luminance moyenne, de manière à obtenir des classes. Le système comprend en outre des moyens de traitement informatique pour :
- déduire les données caractéristiques du bruit pour les zones d'analyse appartenant à la même classe, - itérer la précédente étape pour chacune des classes.
Informations formatées comprennent les données caractéristiques du bruit
De préférence, selon l'invention, les informations formatées comportent les données caractéristiques du bruit.
Clippage - Problème posé
De préférence, selon l'invention, le système comprend en outre des moyens de traitement informatique mettant en œuvre un algorithme de transformation pour réaliser une image numérique intermédiaire. L'algorithme présente l'avantage d'apporter des modifications souhaitées à l'image numérique mais présente l'inconvénient d'augmenter le bruit de l'image numérique intermédiaire.
Clippage - Solution
De préférence, selon l'invention pour calculer une image transformée à partir de l'image numérique intermédiaire obtenue à partir de l'image numérique, le système comprend des moyens de calcul mettant en oeuvre une fonction ayant pour objet de modifier la luminance de l'image numérique et ayant au moins pour arguments : la luminance d'un point de l'image numérique intermédiaire, les luminances d'une zone autour du point correspondant de l'image numérique, - des données caractéristiques du bruit.
De préférence, selon l'invention l'image numérique intermédiaire est composée de l' image numérique .
Correction du flou
De préférence, selon l'invention, le système est plus particulièrement destiné à calculer une image transformée corrigée de tout ou partie du flou. Le système comprend en outre : - des moyens de sélection pour sélectionner dans l'image numérique des zones d'images à corriger ,
- des moyens de calcul pour construire, pour chaque zone d'images à corriger ainsi sélectionnée, un profil de rehaussement à partir des informations formatées et des données caractéristiques du bruit,
Le système comprend en outre des moyens de traitement informatique pour :
- corriger chaque zone d' images à corriger ainsi sélectionnée en fonction du profil de rehaussement , de manière à obtenir une zone d'image transformée, et pour
- combiner les zones d' image transformées de manière à obtenir l'image transformée de l'image numérique.
Calcul du profil de rehaussement
De préférence, selon l'invention, les informations formatées permettant de déterminer, pour chaque zone image à corriger , une représentation image et une représentation de référence dans une base relative à la zone d' image à corriger . Le système est tel que les moyens de calcul pour construire un profil de rehaussement à partir des informations formatées et du bruit, comprennent en outre des moyens pour déterminer:
- un profil, le cas échéant en tenant compte du bruit, à partir de la représentation image et de la représentation de référence ,
- un opérateur paramétré permettant de passer de la représentation image au profil.
Correction du flou à partir du profil de rehaussement
De préférence, selon l'invention, les moyens de traitement informatique pour corriger chaque zone d'images à corriger en fonction du profil de rehaussement comprennent des moyens de calcul pour : - représenter au moins en partie la zone d'image à corriger dans la base ,
- appliquer l'opérateur paramétré à la représentation de la zone d' image à corriger , de manière à obtenir une représentation corrigée de la zone d' image à corriger , - substituer la représentation de la zone d'image à corriger par la représentation corrigée de la zone d' image à corriger de manière à obtenir une zone d'image transformée.
Clippage dans le cas du flou
De préférence, selon l'invention, le système comprend en outre des moyens de calcul pour calculer une image ayant un niveau de bruit contrôlé, à partir de l'image transformée, en mettant en œuvre une fonction ayant pour objet de modifier la luminance de l' image numérique et ayant au moins pour arguments : la luminance d'un point de l'image numérique transformée, les luminances d'une zone autour du point correspondant de l'image numérique, - des données caractéristiques du bruit .
Caractéristiques variables influant sur le bruit et/ou sur le flou
De préférence, selon l'invention, les informations formatées dépendent de valeurs de caractéristiques variables selon l'image numérique, notamment la taille de l'image numérique. Le système comprend en outre des moyens de calcul pour déterminer la ou les valeur (s) des caractéristiques variables, pour l' image numérique .
Réduction de la dynamique dans le cas d'un appareil de restitution
De préférence, selon l'invention, le système est plus particulièrement destiné à calculer une image transformée à partir d'une image numérique et d'informations formatées relatives à des défauts d'une chaîne d'appareil comprenant au moins un appareil de restitution d'image. L'appareil de restitution a une dynamique. L'image transformée a une dynamique. Le système comprend en outre des moyens de traitement informatique pour adapter la dynamique de l'image transformée à la dynamique de l'appareil de restitution.
Description détaillée
D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description des variantes de réalisation de l'invention données à titre d'exemple indicatif et non limitatif, et de : la figure 1 qui représente une image transformée calculée à partir d'une image numérique et d'une image intermédiaire, la figure 2 qui représente des défauts de l'image numérique, la figure 3 qui représente une sélection sur l'image numérique de zones d'analyse, la figure 4a qui représente une variation locale de luminance sur une zone d'analyse, la figure 4b qui représente un histogramme des occurrences de variation locales de luminance, la figure 4c qui représente une partie de l'histogramme située avant le premier maximum local de 1' histogramme la figure 5 qui représente des classes de zones d'analyse selon leur luminance moyenne, la figure 6 qui représente la modification de la luminance de l'image numérique, la figure 7a qui représente la correction d'une zone image transformée en fonction d'un profil de rehaussement, la figure 7b qui représente un exemple de création d'une image déflouée à niveau de bruit contrôlé. les figures 8a et 8b qui représentent la construction d'un profil de rehaussement à partir du bruit, les figures 9a, 9b, 9c et 9d qui présentent l'adaptation de la dynamique de l'image transformée à la dynamique d'un appareil de restitution figure 10 : des informations formatées IF liées aux défauts P5 d'un appareil P25 d'une chaîne d'appareils P3.
Appareil
En se référant notamment à la figure 10, on va décrire la notion d'appareil P25. Au sens de l'invention, un appareil P25 peut être notamment:
- un appareil de capture d'image, comme par exemple un appareil photo jetable, un appareil photo numérique, un appareil reflex, un scanner, un fax, un endoscope, un caméscope, une caméra de surveillance, une webcam, une caméra intégrée ou reliée à un téléphone, à un assistant personnel ou à un ordinateur, une caméra thermique, un appareil d'échographie,
- un appareil de restitution d' image comme par exemple un écran, un projecteur, un téléviseur, des lunettes de réalité virtuelle ou une imprimante,
- un être humain ayant des défauts de vision, par exemple l'astigmatisme,
- un appareil auquel on veut ressembler, pour produire des images ayant par exemple un aspect similaire à celles produites par un appareil de marque Leica,
- un dispositif de traitement d'images, par exemple un logiciel de zoom qui a comme effet de bord d'ajouter du flou,
- un appareil virtuel équivalent à plusieurs appareil P25,
Un appareil P25 plus complexe comme un scanner/fax/imprimante, un Minilab d'impression photo, un appareil de vidéo-conférence peut être considéré comme un appareil P25 ou plusieurs appareils P25.
Chaîne d'appareils
En se référant notamment à la figure 10, on va maintenant décrire la notion de chaîne d' appareils P3. On appelle chaîne d'appareils P3 un ensemble d'appareils P25. La notion de chaîne d'appareils P3 peut en outre inclure une notion d'ordre.
Les exemples suivants constituent des chaînes d'appareils P3: - un seul appareil P25,
- un appareil de capture d' image et un appareil de restitution d'image,
- un appareil photo, un scanner, une imprimante par exemple dans un Minilab de tirage photo, - un appareil photo numérique, une imprimante par exemple dans un Minilab de tirage photo,
- un scanner, un écran ou une imprimante, par exemple dans un ordinateur, - un écran ou projecteur et l'œil d'un être humain,
- un appareil et un autre appareil auquel on veut ressembler,
- un appareil photo et un scanner,
- un appareil de capture d'image, un logiciel de traitement d'images,
- un logiciel de traitement d'images, un appareil de restitution d'image,
- une combinaison des exemples précédents,
- un autre ensemble d'appareils P25.
Défaut
En se référant notamment à la figure 10, on va maintenant décrire la notion de défaut P5. On appelle défaut P5 de l'appareil P25, un défaut lié aux caractéristiques de l'optique et/ou du capteur et/ou de l'électronique et/ou du logiciel intégré à un appareil P25 ; des exemples de défauts P5 sont par exemple la distorsion, le flou, le vignetage, les aberrations chromatiques, le rendu des couleurs, l'uniformité du flash, le bruit du capteur, le grain, l'astigmatisme, l'aberration sphérique.
Image numérique
En se référant notamment à la figure 10, on va maintenant décrire la notion d'image numérique INUM. On appelle image numérique INUM une image capturée ou modifiée ou restituée par un appareil P25. L'image numérique INUM peut provenir d'un appareil P25 de la chaîne d'appareils P3. L'image numérique INUM peut être destinée à un appareil P25 de la chaîne d'appareils P3. De manière plus générale l' image numérique INUM peut provenir et/ou être destinée à la chaîne d'appareils P3. Dans le cas d'images animées, par exemple vidéo, constituées d'une séquence dans le temps d'images fixes, on appelle image numérique INUM : une image fixe de la séquence d' images .
Informations formatées
En se référant notamment à la figure 10, on va maintenant décrire la notion d'informations formatées IF. On appelle informations formatées IF des données liées aux défauts P5 d'un ou plusieurs appareils P25 de la chaîne d'appareils P3 et permettant de calculer une image transformée I-Transf en tenant compte des défauts P5 de l'appareil P25. Pour produire les informations formatées IF, on peut utiliser divers procédés basés sur des mesures, et/ou des captures ou restitution de références, et/ou des simulations.
Pour produire les informations formatées IF, on peut par exemple utiliser le procédé décrit dans la demande de brevet international déposée le même jour que la présente demande au nom de la société Vision IQ et sous le titre : "Procédé et système pour produire des informations formatées liées aux défauts d'au moins un appareil d'une chaîne, notamment au flou." Dans cette demande, il est décrit un procédé pour produire des informations formatées liées aux appareils d'une chaîne d'appareils. La chaîne d'appareils comprend notamment au moins un appareil de capture d' image et/ou au moins un appareil de restitution d'image. Le procédé comprend l'étape de produire des informations formatées liées aux défauts d'au moins un appareil de la chaîne. De préférence, l'appareil permettant de capturer ou restituer une image (I). L'appareil comporte au moins une caractéristique fixe et/ou une caractéristique variable selon l'image (I). Les caractéristiques fixe et/ou variables sont susceptibles d'être associées à une ou plusieurs valeurs de caractéristiques, notamment la focale et/ou la mise au point et leurs valeurs de caractéristiques associées. Le procédé comprend l'étape de produire des informations formatées mesurées liées aux défauts de l'appareil à partir d'un champ mesuré D(H) . Les informations formatées peuvent comprendre les informations formatées mesurées.
Pour produire les informations formatées IF, on peut par exemple utiliser le procédé décrit dans la demande de brevet international déposée le même jour que la présente demande au nom de la société Vision IQ et sous le titre : "Procédé et système pour fournir, selon un format standard, des informations formatées à des moyens de traitement d'images." Dans cette demande, il est décrit un procédé pour fournir, selon un format standard, des informations formatées IF à des moyens de traitement d'images, notamment des logiciels et/ou des composants. Les informations formatées IF sont liées aux défauts d'une chaîne d'appareils P3. La chaîne d'appareils P3 comprend notamment au moins un appareil de capture d' image et/ou un appareil de restitution d'image. Les moyens de traitement d' images utilisent les informations formatées IF pour modifier la qualité d'au moins une image provenant ou destinée à la chaîne d'appareils P3. Les informations formatées IF comportent des données caractérisant des défauts P5 de l'appareil de capture d'image, notamment les caractéristiques de distorsion, et/ou des données caractérisant des défauts de l'appareil de restitution des images, notamment les caractéristiques de distorsion.
Le procédé comprend l'étape de renseigner au moins un champ du format standard avec les informations formatées IF. Le champ est désigné par un nom de champ. Le champ contient au moins une valeur de champ.
Pour rechercher les informations formatées IF, on peut par exemple utiliser le procédé décrit dans la demande de brevet international déposée le même jour que la présente demande au nom de la société Vision IQ et sous le titre : "Procédé et système pour modifier la qualité d'au moins une image provenant ou destinée à une chaîne d'appareils." Dans cette demande, il est décrit un procédé pour modifier la qualité d'au moins une image provenant ou destinée à une chaîne d'appareils déterminée. La chaîne d'appareils déterminée comprend au moins un appareil de capture d' image et/ou au moins un appareil de restitution d'image. Les appareils de capture d'image et/ou les appareils de restitution d'image, progressivement mis sur le marché par des acteurs économiques distincts, appartiennent à un ensemble indéterminé d'appareils. Les appareils de l'ensemble d'appareils présentent des défauts qui peuvent être caractérisés par des informations formatées. Le procédé comprend, pour l' image concernée, les étapes suivantes :
- l'étape de répertorier des sources d'informations formatées relatives aux appareils de l'ensemble d'appareils, - l'étape de rechercher de manière automatique, parmi les informations formatées ainsi répertoriées, des informations formatées spécifiques relatives à la chaîne d'appareils déterminée,
- l'étape de modifier de manière automatique l'image au moyen de logiciels de traitement d'images et/ou de composants de traitement d' images en tenant compte des informations formatées spécifiques ainsi obtenues.
Pour produire les informations formatées IF, on peut par exemple utiliser le procédé décrit dans la demande de brevet international déposée le même jour que la présente demande au nom de la société Vision IQ et sous le titre : "Procédé et système pour réduire la fréquence des mises à jour de moyens de traitement d'images." Dans cette demande, il est décrit un procédé pour réduire la fréquence des mises à jour de moyens de traitement d'images, notamment un logiciel et/ou un composant.
Les moyens de traitement d' images permettant de modifier la qualité des images numériques provenant ou destinées à une chaîne d'appareils. La chaîne d'appareil comporte au moins un appareil de capture d' image et/ou au moins un appareil de restitution d'image. Les moyens de traitement d'image mettent en œuvre des informations formatées liées aux défauts d'au moins un appareil de la chaîne d'appareils. Les informations formatées dépendent d'au moins une variable. Les informations formatées permettant d'établir une correspondance entre une partie des variables et des identifiants. Les identifiants permettent de déterminer la valeur de la variable correspondante à l'identifiant en tenant compte de l'identifiant et de l'image. Il résulte de la combinaison des traits techniques qu'il est possible de déterminer la valeur d'une variable, notamment dans le cas où la signification physique et/ou le contenu de la variable ne sont connus que postérieurement à la diffusion des moyens de traitement d'image. Il résulte également de la combinaison des traits techniques que le temps entre deux mises à jour du logiciel de correction peut être espacé. Il résulte également de la combinaison des traits techniques que les divers acteurs économiques qui produisent des appareils et/ou des moyens de traitement d'image peuvent mettre à jour leurs produits indépendamment des autres acteurs économiques, même si ces derniers changent radicalement les caractéristiques de leurs produit ou ne peuvent forcer leur client à mettre à jour leur produits. Il résulte également de la combinaison des traits techniques qu'une nouvelle fonctionnalité peut être déployée progressivement en commençant par un nombre limité d'acteurs économiques et d'utilisateurs pionniers.
Caractéristique variable
On va maintenant décrire la notion de caractéristique variable CC. Selon l'invention, on appelle caractéristique variable CC un facteur mesurable et variable d'une image numérique INUM à l'autre capturée, modifiée ou restituée par un même appareil P25, et ayant une influence sur le défaut P5 de l'image capturée, modifiée ou restituée par l'appareil P25, notamment : - une variable globale, fixe pour une image numérique INUM donnée, par exemple une caractéristique de l'appareil P25 au moment de la capture ou de restitution de l'image liée à un réglage de l'utilisateur ou liée à un automatisme de l'appareil P25, une variable locale, variable dans une image numérique INUM donnée, par exemple des coordonnées x, y ou ro, thêta dans l'image, permettant d'appliquer le cas échéant un traitement local différent selon la zone de l'image numérique INUM.
N' est en général pas considéré comme une caractéristique variable CC: un facteur mesurable et variable d'un appareil P25 à l'autre mais fixe d'une image numérique INUM à l'autre capturée, modifiée ou restituée par un même appareil P25, par exemple la focale pour un appareil P25 à focale fixe.
Les informations formatées IF peuvent dépendre d'au moins une caractéristique variable CC.
Par caractéristique variable CC, on peut entendre notamment : - la focale de l'optique,
- le redimensionnement appliqué à l'image (facteur de zoom numérique : grossissement d'une partie de l'image ; et/ou le sous-échantillonnage : diminution du nombre de pixels de 1' image) , - la correction non linéaire de luminance, par exemple la correction de gamma,
- le rehaussement de contour, par exemple le niveau de déflouage appliqué par l'appareil P25,
- le bruit du capteur et de l'électronique, - l'ouverture de l'optique,
- la distance de mise au point,
- le numéro de la vue sur un film,
- la sur ou sous exposition,
- la sensibilité du film ou du capteur, - le type de papier utilisé dans une imprimante, - la position du centre du capteur dans l'image,
- la rotation de l'image par rapport au capteur,
- la position d'un projecteur par rapport à l'écran,
- la balance des blancs utilisée, - l'activation du flash e /ou sa puissance,
- le temps de pose,
- le gain du capteur,
- la compression,
- le contraste, - un autre réglage appliqué par l'utilisateur de l'appareil P25, par exemple un mode de fonctionnement,
- un autre réglage automatique de l'appareil P25,
- une autre mesure réalisée par l'appareil P25.
Valeur de caractéristique variable
On va maintenant décrire la notion de valeur de caractéristique variable VCC. On appelle valeur de caractéristique variable VCC la valeur de la caractéristique variable CC au moment de la capture, modification ou restitution d'une image déterminée.
Calcul de l'image transformée
Une image numérique INUM comporte un ensemble d'éléments images appelés pixels Px-num.l à Px-num.n régulièrement réparties à la surface de l'image INUM. Sur la figure 1, ces pixels ont la forme de carrés mais ils pourraient avoir une toute autre forme, circulaire ou hexagonale par exemple ; cela dépend de la conception des surfaces destinées à porter 1 ' image dans les appareils de capture et de restitution d'image. De plus, sur la figure 1, les pixels ont été représentés de façon jointive mais en réalité, généralement il existe un espacement entre les pixels. La luminance associée en un point quelconque Px-num est vx-num. L'image intermédiaire I-Int comporte un ensemble de pixels, similaire à celui de l'image INUM mais pas nécessairement, appelés pixels intermédiaires Px-int.l à Px- int.n chaque pixel intermédiaire est caractérisé par une position intermédiaire Px-int et une valeur intermédiaire vx- int.
L'image transformée I-Transf comporte également un ensemble de pixels appelés pixels transformés Px-tr.l à Px-tr.n chaque pixel transformé est caractérisé par une position transformée Px-tr et une valeur transformée vx-tr.
Une image transformée est une image corrigée ou modifiée qui est obtenue par application d'une transformation à une image INUM. Cette transformation, qui peut être une transformation photométrique, est réalisée en intégrant dans le calcul
-l'image INUM,
-Des données de bruit DcB caractéristiques à INUM,
-1' image I-Int,
-des informations formatées qui tiennent compte, par exemple, des défauts des appareils utilisés et/ou de caractéristiques que l'on veut introduire dans l'image.
On notera que les informations formatées peuvent être relatives à un nombre limité de pixels transformés et/ou intégrer des valeurs de caractéristiques variables selon l'image (par exemple la focale, la mise au point, l'ouverture ...) , dans ce cas il peut y avoir une étape supplémentaire réalisée par exemple par interpolation de manière à se ramener à des informations formatées simples telles celles d'un appareil ne présentant aucune caractéristiques variables, de sorte que le cas des appareils notamment à focale variable se ramène au cas d'un appareil à focale fixe.
On notera que les informations formatées peuvent être relatives à un nombre limité de pixels transformés et/ou de valeurs de caractéristiques variables selon l'image, dans ce cas il peut y avoir une étape supplémentaire réalisée par exemple par interpolation. Dans l'exemple d'une fonction x' ,y' = f (x, y, t) où t est une caractéristique variable (focale par exemple) , les informations formatées peuvent être constituées d'un nombre limité de valeurs (xi, yi, ti, f(xi, yi, ti) ) . Il faut alors calculer une approximation pour les autres valeurs de x, y, t autre que les points de mesures. Cette approximation peut se faire en recourant à des techniques d' interpolations simples ou en passant par des modèles paramétrables ( polynômes, splines, fonctions de Bezier) d'ordre plus ou moins élevés selon la précision finale souhaitée. Avec un formalisme analogue t pourrait être un vecteur et inclure simultanément plusieurs caractéristiques variables (focale, mise au point, zoom ..).
Dans le cas du bruit et/ou du flou, les informations formatées pourraient être constituées éventuellement de vecteurs permettant de caractériser le bruit et/ou le flou relatif à un appareil et/ou une chaîne d'appareils, et ce pour l'ensemble des combinaisons des paramètres variables du dispositif, notamment en recourant à des profils caractéristiques du défaut dans des bases de représentation particulières notamment les représentations frequentielles telles que par exemple les transformées de Fourier, les transformées en ondelettes , .... En effet l'homme de l'art sait que les représentions frequentielles sont des domaines compacts et appropriés de représentation de phénomènes physique liés au bruit et/ou au flou. II est en outre possible de combiner les informations formatées IF relatives à plusieurs appareils P25 d'une chaîne d'appareils P3, pour obtenir des informations formatées relatives à un appareil virtuel présentant les défauts desdits plusieurs appareils P25 ; de sorte qu' il est possible de calculer en une étape l'image transformée I-Transf à partir de l'image INUM pour l'ensemble desdits plusieurs appareils P25 ; de sorte que ledit calcul est plus rapide que si l'on applique le procédé selon l'invention successivement sur chaque appareil P25 ; ladite combinaison, dans l'exemple d'une représentation fréquentielle telle que par exemple la transformée de Fourier, peut être réalisée en cumulant les profils caractéristiques du défaut de chaque appareil, par exemple par multiplication.
Les informations formatées pourront comprendre des données étudiées dans une phase préalable et relatives aux appareils utilisés, mais également toutes informations du style format Exif ou autre qui renseigneraient sur les réglages de l'appareil au moment de la prise de vue (focale, mise au point, ouverture, vitesse, flash..) .
Admettons que 1 ' image numérique INUM représente par exemple la capture de l'image monochromatique d'un carré blanc sur fond noir. Sur la figure 2, nous avons représenté les luminances d'une ligne de l'image INUM. Du fait du bruit et/ou du flou engendré par la chaîne de capture et/ou de restitution, le profil idéal (une marche d'escalier) est déformé. Le procédé de l'invention permet, à l'aide de moyens de calcul CAPP incorporant des approximations selon entre autre une précision finale souhaitée, d'obtenir sur l'image transformée I-Transf, un carré dont la valeur de luminance vx-tr en chacun des points px- tr est bien corrigée aux approximations près. Notons que l'application de l'algorithme CAPP peut dans le cas du bruit et/ou du flou ramener l'image originale INUM vers une image parfaite ou quasi parfaite. Le même algorithme peut également ramener 1 ' image INUM vers une autre image éventuellement déformée, mais différemment, de manière à produire une image à la ressemblance proche d'un type de bruit et/ou flou d' image connu (effet bruit rétro ...) . Le même procédé permet également de ramener 1 ' image INUM vers une image non parfaite (au sens d'un carré blanc sur fond noir comme sur la figure 2) mais optimale aux yeux de l'observateur de sorte de qu'il est possible de compenser éventuellement des défauts de perception de l'œil humain. Estimation du bruit
Pour certains types d'appareils APP, notamment de capture d'images, il est possible de déduire des données caractéristiques du bruit DcB à partir des informations formatées. Par exemple ceci est notamment le cas pour les appareils permettant de renseigner des caractéristiques variables influentes sur le bruit comme le gain, l'ISO.... La dépendance entre le bruit et ces caractéristiques sera renseignée dans les informations formatées notamment au moyen de fonctions polynomiales .
Dans la mesure où des informations formatées ne permettent pas déduire directement ou indirectement des données caractéristiques du bruit, il sera nécessaire de déduire ces données caractéristiques. Nous allons donc décrire, au sens de la présente invention, un exemple de réalisation permettant de produire des données caractéristiques du bruit DcB et relatives à une image INUM. L'image INUM est subdivisée en une série de zones d'analyses (ZAN) non nécessairement jointives et pouvant le cas échant se recouper. La figure 3 représente un exemple de découpage. Une zone d'analyse ZAN peut être de forme quelconque et il n'est forcément nécessaire d'analyser l'ensemble des points inscrits dans ladite zone d'analyse ZAN .Pour chaque zone d'analyse ZAN , par exemple une fenêtre carrée de taille (3X3 pixels, 5X5 pixels) , le procédé réalise une mesure de variation locale de luminance (VLL) . L'ensemble de mesures de variations locales de luminances pour toutes les zones d'analyse ZAN est alors analysé de façon statistique pour produire une ou des données caractéristiques du bruit DcB et relative à l'image INUM.
Un exemple de mesure de variation locale de luminance
VLL peut se réaliser en calculant sur une zone d'analyse ZAN, 1 ' écart maximal de luminance entre 1 ' ensemble des points . Sur la figure 4a, VLL vaut 29, ce qui représente l'écart maximal entre deux pixels de la zone. Une autre façon pourrait être de calculer l'écart-type de la distribution relative à la variation de luminance. L'ensemble de mesures de variation locale de luminance
VLL peut être analysée de façon statistique en créant un histogramme des fréquences d'apparition des variations. Cet histogramme dont un exemple est représenté en figure 4b porte en abscisse une quantification des écarts de luminance VLL selon la précision de mesure sur le bruit. En ordonnée on totalise le nombre d'apparition d'une zone d'analyse ZAN donnant la valeur VLL. Sur l'exemple il y a eu 22 zones d'analyse ZAN pour lesquelles la mesure de variation locale de luminance a donné la valeur 50. Le profil de cet histogramme pour une image naturelle, par exemple une image de paysage comportant une distribution aléatoire de motifs de luminance différente, mais de luminance homogène sur des petites zones d'analyse, comporte une zone caractéristique située avant le premier maximum local (figure 4b, 4c) . Si l'on admet qu'une image naturelle comporte un nombre important de zones de taille réduite (taille d'une zone d'analyse ZAN) pour lesquelles l'éclairage est quasi uniforme, alors le premier maximum local de l'histogramme (d'abscisse x et d'ordonnée fm) caractérise le bruit moyen de l'image INUM. Pour l' image très peu bruitée nous aurons beaucoup de mesures
VLL présentant des écarts de luminance faibles et l'abscisse du premier mode se rapprochera de l'origine ; en revanche si l'image incorpore beaucoup de bruit issu des différents appareils de la chaîne, chaque mesure VLL réalisée sur des zones théoriquement homogènes générera des valeurs élevées et éloignera de l'origine l'abscisse du premier mode de 1' histogramme .
Les données caractéristiques du bruit de l'image INUM peuvent être constituées de l'ensemble des valeurs de l'histogramme jusqu'au premier mode. Une autre façon d'extraire une information plus synthétique de la caractéristique du bruit consiste, comme cela est représenté sur la figure 4c, d'affecter une valeur de bruit moyen BM comme étant l'abscisse xb, comprise entre l'origine et le premier mode de l'histogramme (xm) , pour laquelle l'ordonnée est une fraction de fm (typiquement sa moitié) .
La figure 5 représente une variante de calcul des données caractéristiques du bruit DcB. Selon une procédure analogue d'analyse des zones d'analyse ZAN, l'invention prévoit d'estimer simultanément à la variation locale de luminance VLL une information relative à la luminance moyenne dans ladite zone d'analyse ZAN (par exemple la moyenne algébrique des luminances sur la zone) . Le procédé prévoit également, en fonction de la quantification des images de luminance, de créer des classes qui subdivisent de façon linéaire ou non l'échelle de la luminance.
Pour une quantification sur 8 bits le maximum de classe est de
255 ; typiquement nous utiliserons entre 5 et 10 classes (Cl
Cn) de découpage de la luminance. Dans un exemple de réalisation du procédé, le choix du découpage pourra être fonction de l'histogramme des luminances de l'image INUM. A chaque classe correspondra un histogramme de cumul de fréquence d'apparition d'une VLL, de telle manière que le bruit contenu dans 1 ' image INUM est analysé par tranche de luminance .
Sur la figure 5 nous avons décrit trois exemples de zones d'analyse ZAN, pour une analyse des caractéristiques de bruit en trois classes. Pour la zone ZAN-i la luminance moyenne est de 5,8, cette zone appartient donc à la classe Cl et la mesure de VLL (qui vaut 11) sera donc accumulée dans l'histogramme HC1 relatif à Cl. Une démarche analogue est faite pour les zones d'analyse ZAN-j et ZAN-p qui, compte tenu de leur mesure de luminance moyenne appartiennent respectivement aux classes C2 et C3. Lorsque l'ensemble des zones d'analyse ZAN constituant l'image INUM est analysé, nous obtenons autant d'histogrammes que de classes. De façon analogue à la description précédente il est possible de sortir une valeur caractéristique de bruit par histogramme et donc par classe et ainsi de constituer un ensemble de données DcB=[(Cl,BMl) , (C2,BM2) ,.... (Cn,BMn)] caractéristiques du bruit de INUM.
Clippage
Soit une image numérique INUM au sens de la présente invention, soit également une transformation applicable à INUM de telle sorte à réaliser une image intermédiaire qui selon certains aspects présente l'avantage d'apporter des modifications souhaitées mais en revanche présente l'inconvénient, dans certaines zones, d'augmenter le bruit de l'image. Cette transformation, comme nous le verrons par la suite, pourra être par exemple une transformation réduisant le flou, une transformation augmentant le contraste, une transformation permettant la création de mosaïques d'images, ou toute autre transformation susceptible de modifier les caractéristiques de bruit entre l'image INUM et I-Int. Le procédé représenté en figure 6, est appelé clippage dans le sens où, dans le cadre de l'invention, il consiste à prendre des portions d'images. Le calcul de la luminance vx-tr d'un pixel transformé Px-tr-j requiert des informations relatives :
-au pixel Px-num-j et une zone d'analyse ZAN-j autour du point
-au pixel Px-int-j
-aux données caractéristiques du bruit DcB L'analyse de la luminance moyenne et de la variation locale de luminance VLL dans la zone ZAN-j permettent de déterminer la classe Cj d'appartenance de bruit, et d'extraire des données DcB le bruit BM-j . Selon une façon, on peut calculer un rapport Rj normalisé entre BM-j et VLL. Comme cela est représenté sur la figure 6 si Rj tend vers 1 (cas où la variation locale de luminance VLL est sensiblement du même ordre que BM-j c'est à dire que l'on mesure du bruit, alors la luminance vx-tr du pixel transformé Px-tr-j est prise majoritairement dans INUM. La valeur de luminance d'un pixel transformé peut alors s'exprimer comme une fonction de la luminance du pixel vx-num, de la luminance du pixel vx-int et des données caractéristiques du bruit. Un cas particulier peut être la règle suivante : vx-tr = (Rj ) vx-num + (1-Rj) vx-int où vx-num et vx-int représentent les luminances respectives de Px-num-j et Px-int-j . Dans le cas contraire, (la variation locale de luminance VLL est forte devant BM-j c'est à dire on est dans du signal) le rapport Rj tend vers 0 et la luminance vx-tr du pixel transformé Px-tr-j est prise majoritairement dans l'image intermédiaire I-Int.
De façon plus générale la valeur de luminance d'un pixel transformé peut s'exprimer comme une fonction des luminances du pixel vx-num et de ses voisins, des luminances du pixel vx-int et de ses voisins et enfin des données caractéristiques du bruit.
Il sera ainsi possible par exemple de déduire l'image transformée à partir de l'image intermédiaire en effectuant une opération de filtrage plus ou moins fort dans cette dernière à partir du bruit mesuré dans INUM.
Ce procédé présente l'avantage de ne prendre dans l'image intermédiaire que l'information pertinente à l'exclusion des points pour lesquels le bruit analysé dans l'image originale
INUM est trop important au sens d'une étude globale statistique de bruit caractérisée par les données DcB.
Il est entendu qu' il est possible au cours de l'opération de clippage d'appliquer entre les images INUM et I- Int toute relation de passage notamment des transformations linéaires ou non-linéaires.
Le système selon l'invention comporte en figure 3, un dispositif de sélection de zones d'analyse SZ. En figure 6 il comporte un dispositif de calcul MCI pour calculer un pixel intermédiaire à partir d'un pixel Pi de l'image INUM. Par ailleurs, un dispositif de calcul dcb permet de calculer les données caractéristiques du bruit DcB et de fournir un coefficient Rj . Le dispositif de calcul MC2 permet de calculer la valeur d'un pixel transformé, c'est à dire sa luminance, à partir des valeurs des pixels numérique et intermédiaire correspondants et du coefficient Rj .
Correction du flou
Nous allons à présent décrire un exemple de réalisation d'un procédé plus particulièrement destiné à calculer une image transformée corrigée de tout ou partie du flou. La description de ce procédé est basée sur l'exemple de réalisation du système de la figure 7a. L'image numérique INUM est subdivisée en zone d'image à corriger ZIC. L'ensemble de ces zones couvre la totalité de l'image INUM et le cas échéant, ces zones peuvent éventuellement se chevaucher pour diminuer certains effets perturbateurs plus connus par l'homme de l'art sous le vocable d'effet de bord. La création d'une zone image transformée ZIC* et corrigée du défaut de flou met en œuvre un processus qui requiert comme argument, de façon non limitative, les paramètres suivants :
- la connaissance des valeurs des paramètres variables de l'appareil ou de la chaîne d'appareils de capture et/ou de restitution d'images au moment de la prise de vue.
-la luminance en chaque point Px-num appartenant à la zone ZIC,
-les données caractéristiques du bruit DcB de INUM les informations formatées relatives à une modélisation du flou de l'appareil et/ou de la chaîne d'appareils, et préalablement modélisées éventuellement au moyen d'un modèle paramétrable.
Pour une configuration d'arguments donnés (focale, mise au point, zoom, ouverture, ..., DcB, zone ZIC) , le modèle paramétrable des informations formatées permet d'accéder à des profils caractéristiques du flou relatifs à une représentation image RI et une représentation de référence RR. Ces profils sont exprimés dans une base particulière notamment une base fréquentielle B en utilisant par exemple une transformée de Fourier, une transformée en ondelettes ...
La base B sera implicite ou bien alors renseignée dans les informations formatées. Au sens de la présente invention l'homme de l'art conçoit qu'il est possible de représenter une image numérique (par exemple INUM) dans un espace vectoriel de dimension égal au nombre de pixels. On entend par base B, et ce de façon non exclusive, une base au sens mathématique du terme de cet espace vectoriel et/ou un sous espace vectoriel de celui- ci.
Par la suite, on appelle fréquence, un identifiant relatif à chaque élément de la base. L'homme de l'art comprend les transformations de Fourier et/ou transformées en ondelettes comme des changements de base de l'espace des images. Dans le cas d'un appareil APP pour lequel les défauts de flou n'affectent de façon significative qu'un sous espace de l'espace vectoriel des images il sera nécessaire de ne corriger que les composantes de l'image INUM appartenant à ce sous espace. Ainsi la base B sera de préférence choisie comme une base de représentation de ce sous espace.
Une autre façon de mettre en œuvre le procédé au sens de l'invention est de choisir une base de représentation de l'image optimale au sens par exemple de celui du temps de calcul. Cette base pourra être choisie de dimension petite, chaque élément de la base ayant un support de quelques pixels localisés spatialement dans l'image INUM (par exemple les Splines ou les ensemble d'opérateurs de variations locales
Laplacien, Laplacien de Laplacien ou dérivées d'ordre supérieure...)
La mesure de la variation locale de luminance VLL sur la zone ZIC permet grâce aux données caractéristiques du bruit DcB de INUM de calculer un coefficient Rj (dispositif dcb2) . Ce coefficient sera couplé aux représentations RI et RR (dispositif pr) pour générer un profil fréquentiel de rehaussement PR relatif à la zone ZIC. Ce profil indique le gain à apporter à chaque fréquence relative à l'information de luminance contenu dans la zone à corriger ZIC, pour supprimer tout ou partie du flou.
La figure 7a montre qu'il suffit alors d'exprimer la zone ZIC dans une base B, notamment une base fréquentielle adéquate B(ZIC), d'appliquer la fonction de rehaussement pour tout ou partie des fréquences B(ZIC*) = B(ZIC)*PR, puis par une transformée inverse de retrouver la zone image transformée. L'ensemble des zones images transformées est alors combiné de manière à obtenir l'image transformée (I-Transf ID) déflouée. Cette combinaison permet par exemple d'apporter des solutions en cas de chevauchement de ZIC notamment pour limiter les effets de bord;
La création de l'image (I-Transf ID) telle que précédemment décrite, présente l'avantage d'apporter les modifications nécessaires à l'image INUM vis à vis du flou, mais présente l'inconvénient d'augmenter le bruit dans certaines zones (notamment les zones relativement uniformes) .
Une seconde mise en œuvre d'un procédé de la présente invention est basée sur l'exemple de réalisation du système de la figure 7b. Elle permet de réaliser une image déflouée (I- Transf IDBC) ayant un niveau de bruit contrôlé. La création de l'image transformée (I-Transf IDBC) met en œuvre une procédure de clippage similaire à celle décrite précédemment en figure 6, à l'aide du dispositif dcbl et du dispositif de clippage. Dans ce cas présent l'image intermédiaire, telle que définie dans la figure 6, n'est autre que l'image déflouée (I-Transf ID) .
La figure 8 décrit plus précisément l'obtention du profil de rehaussement PR pour une zone ZIC déterminée. Les représentations image RI et de référence RR extraites des informations formatées et relatives à une zone image à corriger ZIC sont caractéristiques du flou introduit par le système d'acquisition et/ou de restitution pour une configuration de paramètres variables donnée au moment de la prise de vue (focale 10mm, mise au point infinie, ouverture f/2 ...) . Ces représentations RR et RI expriment les notions suivantes -RI est le profil fréquentiel d'une zone ZIC d'une scène de référence tel qu'il a été généré par le dispositif et contenant du flou,
-RR est le profil fréquentiel optimal de la même zone ZIC tel qu'il aurait du être généré si le dispositif n'avait pas engendré du flou.
Nous voyons que le rapport entre ces deux profils peut indiquer le gain pour chaque fréquence à apporter à RI pour retrouver RR. En revanche, il s'avère que l'application directe du gain calculer entre RI et RR peut générer des comportements indésirables notamment en hautes fréquences lorsque la zone à corriger ZIC comporte un niveau de bruit important. Ces phénomènes sont connus pour l'homme de l'art par effet d'oscillations de luminance appelées « ringing ». Selon l'invention, le procédé va estimer un profil RH compris entre RR et RI et dont la position est paramétrée en fonction du bruit dans la zone analysée ZIC.
Les figures 8a et 8b montrent deux exemples de profils PR qu'il est possible de générer selon l'invention. L'écart entre les profils RI et RR montre la perte fréquentielle introduite par le flou inhérent au dispositif.
La figure 8a traite le cas d'un niveau de bruit important dans la zone ZIC ; on aura intérêt de choisir un profil RH comprise entre RI et RR et telle que son effet soit moindre vers les hautes fréquences (l'extrémité de RH sera confondu avec RI) qui portent dans ce cas présent l'information liée au bruit dans l'image.
La figure 8b traite au contraire le cas d'un niveau de bruit très faible dans la zone ZIC ; les hautes fréquences de profil RI représentent donc du signal et non plus du bruit. On aura alors intérêt de choisir un profil RH entre RI et RR telle que le gain entre RH et RI demeure important même vers les hautes fréquences afin de renforcer la perception des détails dans la zone ZIC.
En aucun cas RH ne pourra dépasser RR qui est le profil idéal du dispositif mais ne correspond pas à une image réalisable par une dispositif réel. Compte tenu de la description précédente il est possible de choisir de multiples fonctions qui paramétrent une courbe du profil RH comprise entre RI et RR. Sur les figures 8a, 8b la base de représentation choisie pour les représentations RR et RI est celle de Fourier. L'axe des abscisses porte les fréquences du signal, celui des ordonnées porte le logarithme du module de la transformée de Fourier. Une façon notamment de procéder pour calculer une représentation de profil de RH est de rester tangent en basse fréquence au profil RR puis (figures 8a, 8b) d'utiliser une droite jusqu'aux point extrême caractérisant les hautes fréquences .
La construction de profil PR de rechaussement des fréquences se réalise immédiatement par le calcul du rapport de RH/RI pour l'ensemble des fréquences.
Correction bruit et /ou flou poly-chro atique
Le procédé de l'invention est applicable au traitement des images couleur. Une image couleur est considérée du point de vue du traitement logiciel de 1 ' image comme comportant autant d'images (ou plans couleurs) qu'il y de couleurs de base dans l'image. C'est ainsi qu'une image IMrvb est considérée comme comportant les trois plans couleur Im-rouge, Im-vert, Im-bleu. De façon analogue une image IMcmjn peut être considérée comme comportant 4 plans couleur Im-cyan, Im-magenta, Im-jaune, , Im- noir. Dans le procédé précédemment décrit, chaque plan couleur sera traité indépendamment de façon à obtenir n images transformées qui recomposeront les différents plans couleurs de 1' image finale transformée . Réduction de la dynamique avant un appareil de restitution
Le procédé de l'invention est applicable au calcul d'une image numérique transformée I-Transf, destinée à être visualisée via un moyen de restitution de dynamique connu
(figure 9a) pour créer une image I-REST. Ce moyen de restitution, par exemple un projecteur, introduit intrinsèquement du flou au moment de la restitution, ce qui se traduit sur la figure 9b par exemple, par une atténuation du profil d'une transition en marche d'escalier. Afin d'obtenir une restitution plus favorable on a intérêt (figure 9c) à modifier en amont la dynamique de l' image transformée de manière à ce que l'image projetée ait un profil plus proche du profil idéal. Cette modification de dynamique n'est pas toujours réalisable du fait de la quantification de l'image transformée (généralement 8 bits) . Pour palier cette difficulté, le procédé peut réduire la dynamique globale de l'image transformée (l'image devient moins contrastée donc moins énergétique) . On peut lui appliquer les transformations nécessaires à la prise en compte du flou de l'appareil de restitution tout en restant dans la dynamique admissible de l'image (figure 9c) et compenser la baisse d'énergie au niveau de l'appareil de restitution lui même qui n'a plus de problème de quantification, en augmentant par exemple l'énergie au niveau des lampes pour un appareil de projection à lampe (figure 9d) . Il résulte de cette combinaison des moyens techniques que l'appareil de restitution peut restituer des images de détails moins flous, notamment des caractères .
Application de l'invention à la réduction de coût
On appelle réduction de coût, un procédé et système pour diminuer le coût d'un appareil P25 ou d'une chaîne d'appareils P3, notamment le coût de l'optique d'un appareil ou d'une chaîne d'appareils; le procédé consistant à :
- diminuer le nombre de lentilles, et/ou
- simplifier la forme des lentilles, et/ou - concevoir ou choisir dans un catalogue une optique ayant des défauts P5 plus importants que ceux souhaités pour l'appareil ou la chaîne d'appareils, et/ou
- utiliser des matériaux, composants, traitements ou procédés de fabrication moins coûteux pour l'appareil ou la chaîne d'appareils, ajoutant des défauts P5.
Le procédé et système selon l'invention peut être utilisé pour diminuer le coût d'un appareil ou d'une chaîne d'appareils : on peut concevoir une optique numérique, produire des informations formatées IF relatives aux défauts P5 de l'appareil ou à la chaîne d'appareils, utiliser ces informations formatées pour permettre à des moyens de traitement d'image, intégrés ou non, de modifier la qualité des images provenant ou destinées à l'appareil ou à la chaîne d'appareils, de sorte que la combinaison de l'appareil ou la chaîne d'appareil et des moyens de traitement d'image permettent de capturer, modifier ou restituer des images de la qualité souhaitée avec un coût réduit .

Claims

Revendications
1. Procédé pour calculer une image transformée (I- Transf) à partir d'une image numérique (INUM) et d'informations formatées (IF) relatives à des défauts (P5) d'une chaîne d'appareils (P3) ; ladite chaîne d'appareils (P3) comportant des appareils (P25) de capture d'image et/ou des appareils de restitution d'image ; ladite chaîne d'appareils comportant au moins un appareil ; ledit procédé comprenant l'étape de déterminer automatiquement des données caractéristiques à partir desdites informations formatées et/ou de ladite image numérique ; lesdites données caractéristiques étant ci-après dénommées les données caractéristiques du bruit (DcB) ; de sorte que ladite image transformée (I-Transf) ne présente pas de défaut visible ou gênant, notamment de défauts liés au bruit, pour son utilisation ultérieure.
2. Procédé selon la revendication 1 ; ledit procédé comprenant en outre, pour déterminer lesdites données caractéristiques du bruit (DcB) , les étapes suivantes :
- l'étape de sélectionner sur ladite image numérique (INUM) des zones d'analyse (ZAN), notamment en fonction des appareils (P25) de la chaîne d'appareils et/ou des informations formatées (IF) , l'étape de calculer des variations locales de luminance (VLL) sur lesdites zones d'analyse (ZAN),
- l'étape de déduire lesdites données caractéristiques du bruit (DcB) en fonction d'un calcul statistique d'occurrence desdites variations locales sur l'ensemble desdites zones d'analyse (ZAN) .
3. Procédé selon la revendication 2 ; ledit procédé comprenant en outre, pour déduire lesdites données caractéristiques du bruit (DcB) , les étapes suivantes : - l'étape de construire un histogramme (HC1,HC2,HC3) des occurrences desdites variations locales de luminance (VLL) ,
- l'étape de sélectionner sur ledit histogramme au moins une partie de la partie située avant le premier maximum local, y compris celui-ci ; de sorte que l'on obtient ainsi les variations locales de luminance (VLL) liées au bruit.
4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 3 ; ledit procédé comprenant en outre, pour sélectionner sur ladite image numérique (INUM) des zones d'analyse (ZAN), l'étape de classer lesdites zones d'analyse selon leur luminance moyenne, de manière à obtenir des classes (C1,C2,C3) ; ledit procédé comprenant en outre :
- l'étape de déduire les données caractéristiques du bruit (DcB) pour les zones d'analyse (ZANi, ZANj , ZANp) appartenant à la même classe,
- l'étape d'itérer la précédente étape pour chacune des classes (C1,C2,C3); de sorte que l'on obtient ainsi des données caractéristiques du bruit (DcB) fonction de la luminance.
5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4 ; lesdites informations formatées (IF) comportant lesdites données caractéristiques du bruit (DcB) .
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 a 5 ; ledit procédé comprenant en outre l'étape de mettre en œuvre un algorithme de transformation pour réaliser une image numérique intermédiaire (I-Int) ; ledit algorithme présentant l'avantage d'apporter des modifications souhaitées à ladite image numérique (INUM) mais présentant l'inconvénient d'augmenter le bruit de l'image numérique intermédiaire (I-Int) .
7. Procédé selon la revendication 6; pour calculer une image transformée (I-Transf) à partir de ladite image numérique intermédiaire (I-Int) obtenue a partir de ladite image numérique (INUM), ledit procédé comprenant en outre l'étape de mettre en œuvre une fonction ayant pour objet de modifier la luminance de l'image numérique (INUM) et ayant au moins pour arguments : la luminance (vx-int) d'un point de l'image numérique intermédiaire (px-int) , - les luminances (vx-num) d'une zone autour du point
(px-num) correspondant de l'image numérique,
- des données caractéristiques du bruit (DcB) ; de sorte que l'on obtient ainsi une image transformée (I-Transf) présentant les caractéristiques souhaitées et un niveau de bruit contrôlé.
8. Procédé selon la revendication 7; ladite image numérique intermédiaire (I-Int) étant composée de ladite image numérique (INUM) .
9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 ; ledit procédé étant plus particulièrement destiné à calculer une image transformée (I-Transf ID) corrigée de tout ou partie du flou ; ledit procédé comprenant en outre les étapes suivantes :
- l'étape de sélectionner dans ladite image numérique (INUM) des zones d'images à corriger (ZIC),
- l'étape de construire, pour chaque zone d'images à corriger (ZIC) ainsi sélectionnée, un profil de rehaussement (PR) à partir desdites informations formatées (IF) et desdites données caractéristiques du bruit (DcB) , - l'étape de corriger chaque zone d'images à corriger
(ZIC) ainsi sélectionnée en fonction dudit profil de rehaussement (PR) , de manière à obtenir une zone d'image transformée, l'étape de combiner lesdites zones d'image transformées de manière à obtenir ladite image transformée (I-
Transf ID) de ladite image numérique ; de sorte que l'on obtient ainsi une image transformée déflouée .
10. Procédé selon la revendication 9 ; lesdites informations formatées (IF) permettant de déterminer, pour chaque zone image à corriger (ZIC) , une représentation image (RI) et une représentation de référence (RR) dans une base (B) relative à la zone d'image à corriger (ZIC) ; ledit procédé étant tel que, pour construire un profil de rehaussement (PR) à partir des informations formatées (IF) et du bruit, il comprend en outre les étapes suivantes :
- l'étape de déterminer, le cas échéant en tenant compte du bruit, à partir de ladite représentation image (RI) et de ladite représentation de référence (RR) un profil (RH) , - l'étape de déterminer un opérateur paramétré permettant de passer de ladite représentation image (RI) audit profil (RH) ; de sorte que l'ensemble des valeurs des paramètres dudit opérateur paramétré compose ledit profil de rehaussement (PR) .
11. Procédé selon la revendication 10 ; ledit procédé comprenant en outre, pour corriger chaque zone d'images à corriger (ZIC) en fonction dudit profil de rehaussement (PR) , les étapes suivantes : - l'étape de représenter au moins en partie ladite zone d'image à corriger (ZIC) dans ladite base (B) , l'étape d'appliquer ledit opérateur paramétré à ladite représentation obtenue au terme de l'étape précédente, de manière à obtenir une représentation corrigée de ladite zone d'image à corriger (ZIC),
- l'étape de substituer la représentation de ladite zone d' image à corriger (ZIC) par ladite représentation corrigée de ladite zone d'image à corriger (ZIC) de manière à obtenir une zone d'image transformée.
12. Procédé selon l'une quelconque des revendications
9 à 11 ; ledit procédé comprenant en outre l'étape de calculer une image ayant un niveau de bruit contrôlé (I-Transf IDBC) , à partir de ladite image transformée, en mettant en œuvre une fonction ayant pour objet de modifier la luminance de l'image numérique et ayant au moins pour arguments : la luminance d'un point de l'image numérique transformée, les luminances d'une zone autour du point correspondant de l'image numérique, - des données caractéristiques du bruit (DcB) ; de sorte que l'on obtienne ainsi une image déflouée (I-Transf IDBC) et ayant un niveau de bruit contrôlé.
13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 12 ; lesdites informations formatées dépendant de valeurs de caractéristiques variables selon l'image numérique, notamment la taille de ladite image numérique ; ledit procédé comprenant en outre l'étape de déterminer la ou les valeur (s) desdites caractéristiques variables, pour ladite image numérique.
14. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13 ; ledit procédé étant plus particulièrement destiné à calculer une image transformée à partir d'une image numérique et d'informations formatées relatives à des défauts d'une chaîne d'appareil comprenant au moins un appareil de restitution d' image ; ledit appareil de restitution ayant une dynamique ; ladite image transformée ayant une dynamique ; ledit procédé comprenant en outre l'étape d'adapter ladite dynamique de ladite image transformée à ladite dynamique dudit appareil de restitution.
15. Application au cas d'une image numérique composée de plans couleur ; ladite application consistant à appliquer ledit procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 14 à chaque plan couleur.
Système
16. Système pour calculer une image transformée (I-
Transf) à partir d'une image numérique (INUM) et d'informations formatées (IF) relatives à des défauts (P5) d'une chaîne d'appareils (P3) ; ladite chaîne d'appareils comportant des appareils (P25) de capture d'image et/ou des appareils de restitution d'image ; ladite chaîne d'appareils comportant au moins un appareil ; ledit système comprenant des moyens de traitement informatique
(dcb, MCI, MC2) pour déterminer automatiquement des données caractéristiques à partir desdites informations formatées (IF) et/ou de ladite image numérique (INUM) ; lesdites données caractéristiques étant ci-après dénommées les données caractéristiques du bruit (DcB) ; de sorte que ladite image transformée (I-Transf) ne présente pas de défaut visible ou gênant, notamment de défauts (P5) liés au bruit, pour son utilisation ultérieur.
17. Système selon la revendication 16 ; lesdits moyens de traitement informatique pour déterminer lesdites données caractéristiques du bruit (DcB) comprenant : - des moyens de sélection (SZ) pour sélectionner sur ladite image numérique (INUM) des zones d'analyse (ZAN), notamment en fonction des appareils de la chaîne d'appareils et/ou des informations formatées (IF) ,
- des moyens de calcul pour calculer des variations locales de luminance (VLL) sur lesdites zones d'analyse (ZAN),
- des moyens de déduction pour déduire lesdites des données caractéristiques du bruit (DcB) en fonction d'un calcul statistique d'occurrence desdites variations locales sur l'ensemble desdites zones d'analyse (ZAN) .
18. Système selon la revendication 17 ; lesdits moyens de déduction comprenant en outre : des moyens pour construire un histogramme (HC1,HC2,HC3) des occurrences desdites variations locales de luminance (VLL) , - des moyens de sélection pour sélectionner sur ledit histogramme au moins une partie de la partie située avant le premier maximum local, y compris celui-ci.
19. Système selon l'une quelconque des revendications
17 à 18 ; ledit système comprenant en outre, pour sélectionner sur ladite image numérique (INUM) des zones d'analyse (ZAN), des moyens de classement pour classer lesdites zones d'analyse selon leur luminance moyenne, de manière à obtenir des classes (C1,C2,C3) ; ledit système comprenant en outre des moyens de traitement informatique pour :
- déduire les données caractéristiques du bruit (DcB) pour les zones d'analyse (ZANi, ZANj , ZANp) appartenant à la même classe,
- itérer la précédente étape pour chacune des classes (C1,C2,C3).
20. Système selon l'une quelconque des revendications 16 à 19 ; lesdites informations formatées (IF) comportant lesdites données caractéristiques du bruit (DcB) .
21. Système selon l'une quelconque des revendications 16 à 20 ; ledit système comprenant en outre des moyens de traitement informatique (MCI) mettant en œuvre un algorithme de transformation pour réaliser une image numérique intermédiaire (I-Int) ; ledit algorithme présentant l'avantage d'apporter des modifications souhaitées à ladite image numérique (INUM) mais présentant l'inconvénient d'augmenter le bruit de l'image numérique intermédiaire (I-Int) .
22. Système selon la revendication 21; pour calculer une image transformée (I-Transf) à partir de ladite image numérique intermédiaire (I-Int) obtenue à partir de ladite image numérique (INUM) , ledit système comprenant des moyens de calcul (MC2) mettant en œuvre une fonction ayant pour objet de modifier la luminance de l' image numérique et ayant au moins pour arguments : - la luminance (vx-int) d'un point de l'image numérique intermédiaire (px-int) ,
- les luminances (vx-num) d'une zone autour du point (px-num) correspondant de l'image numérique,
- des données caractéristiques du bruit (DcB) .
23. Système selon la revendication 22; ladite image numérique intermédiaire (I-Int) étant composée de ladite image numérique (INUM) .
24. Système selon l'une quelconque des revendications 16 à 23 ; ledit système étant plus particulièrement destiné à calculer une image transformée (I-Transf ID) corrigée de tout ou partie du flou ; ledit système comprenant en outre : des moyens de sélection pour sélectionner dans ladite image numérique (INUM) des zones d'images à corriger (ZIC) ,
- des moyens de calcul (dcb2, pr) pour construire, pour chaque zone d'images à corriger (ZIC) ainsi sélectionnée, un profil de rehaussement (PR) à partir desdites informations formatées et desdites données caractéristiques du bruit, - des moyens de traitement informatique (zic) pour :
- corriger chaque zone d' images à corriger (ZIC) ainsi sélectionnée en fonction dudit profil de rehaussement (PR) , de manière à obtenir une zone d'image transformée, et pour combiner lesdites zones d' image transformées de manière à obtenir ladite image transformée (I-Transf) de ladite image numérique (INUM) .
25. Système selon la revendication 24 ; lesdites informations formatées (IF) permettant de déterminer, pour chaque zone image à corriger (ZIC) , une représentation image (RI) et une représentation de référence (RR) dans une base (B) relative à la zone d' image à corriger (ZIC) ; ledit système étant tel que lesdits moyens de calcul pour construire un profil de rehaussement (PR) à partir des informations formatées (IF) et du bruit, comprennent en outre des moyens pour déterminer:
- un profil (RH) , le cas échéant en tenant compte du bruit, à partir de ladite représentation image (RI) et de ladite représentation de référence (RR) ,
- un opérateur paramétré permettant de passer de ladite représentation image (RI) audit profil (RH) .
26. Système selon la revendication 25 ; lesdits moyens de traitement informatique pour corriger chaque zone d' images à corriger (ZIC) en fonction dudit profil de rehaussement (PR) comprenant des moyens de calcul pour : - représenter au moins en partie ladite zone d' image à corriger (ZIC) dans ladite base (B) , appliquer ledit opérateur paramétré à ladite représentation de ladite zone d'image à corriger (ZIC), de manière à obtenir une représentation corrigée de ladite zone d'image à corriger (ZIC),
- substituer la représentation de ladite zone d'image à corriger (ZIC) par ladite représentation corrigée de ladite zone d'image à corriger (ZIC) de manière à obtenir une zone d' image transformée .
27. Système selon l'une quelconque des revendications
24 à 26 ; ledit système comprenant en outre des moyens de calcul pour calculer une image ayant un niveau de bruit contrôlé (I- Transf IDBC) , à partir de ladite image transformée, en mettant en œuvre une fonction ayant pour objet de modifier la luminance de l' image numérique et ayant au moins pour arguments : la luminance d'un point de l'image numérique transformée, les luminances d'une zone autour du point correspondant de l' image numérique, - des données caractéristiques du bruit.
28. Système selon l'une quelconque des revendications 16 à 27 ; lesdites informations formatées dépendant de valeurs de caractéristiques variables selon l'image numérique, notamment la taille de ladite image numérique ; ledit système comprenant en outre des moyens de calcul pour déterminer la ou les valeur (s) desdites caractéristiques variables, pour ladite image numérique .
29. Système selon l'une quelconque des revendications 16 à 28 ; ledit système étant plus particulièrement destiné à calculer une image transformée à partir d'une image numérique et d'informations formatées relatives à des défauts d'une chaîne d'appareil comprenant au moins un appareil de restitution d' image ; ledit appareil de restitution ayant une dynamique ; ladite image transformée ayant une dynamique ; ledit système comprenant en outre des moyens de traitement informatique pour adapter ladite dynamique de ladite image transformée à ladite dynamique dudit appareil de restitution.
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