(57)【要約】【課題】画素位置の移動を伴う変換処理後の画像におけるノイズ感の均一性を改善する。【解決手段】幾何学変換処理での画素毎の変換量を算出し、算出された変換量を用いて処理対象の画像に幾何学変換処理を施し、幾何学変換処理が施された後の画像に対して、その幾何学変換処理に係る変換情報に基づいてノイズの付与量を変えてノイズを付与するようにして、ノイズがのっている元画像に対して幾何学変換処理を行った場合でも、変換情報に応じた付与量で幾何学変換処理後の画像にノイズを適切に付与し、幾何学変換処理後の画像に均一なノイズ感を与えることができるようにする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に施す幾何学変換処理の画素毎の変換量を算出する変換量算出手段と、
前記変換量算出手段により算出された変換量を用いて、画像に前記幾何学変換処理を施す変換処理手段と、
前記変換処理手段により幾何学変換処理が施された後の画像に対して、当該幾何学変換処理に係る変換情報に基づいてノイズの付与量を変えてノイズを付与するノイズ付与手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記ノイズ付与手段は、前記変換処理手段により幾何学変換処理が施される前後での画素の位置関係に基づいて前記ノイズの付与量を変えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記ノイズ付与手段は、前記変換処理手段により幾何学変換処理が施される前後での画素の移動量が大きくなるにつれて、前記ノイズの付与量を増大させることを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ノイズ付与手段は、画像の画素が撮影されたセンサの種類に応じて付与するノイズの種類を変えることを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記変換量算出手段は、画素の画像の中心からの距離に応じて前記変換量を変えることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記幾何学変換処理は、歪曲収差補正処理であることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像に施す幾何学変換処理の画素毎の変換量を算出する変換量算出工程と、
前記変換量算出工程で算出された変換量を用いて、画像に前記幾何学変換処理を施す変換処理工程と、
前記変換処理工程で幾何学変換処理が施された後の画像に対して、当該幾何学変換処理に係る変換情報に基づいてノイズの付与量を変えてノイズを付与するノイズ付与工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
画像に施す幾何学変換処理の画素毎の変換量を算出する変換量算出ステップと、
前記変換量算出ステップで算出された変換量を用いて、画像に前記幾何学変換処理を施す変換処理ステップと、
前記変換処理ステップで幾何学変換処理が施された後の画像に対して、当該幾何学変換処理に係る変換情報に基づいてノイズの付与量を変えてノイズを付与するノイズ付与ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に編集処理を施すための画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラの性能向上により、撮影される画像の解像度は非常に高くなり、高品質の画像を得ることが可能となった。また、撮影した画像は、パーソナルコンピュータ等に搭載される画像処理アプリケーションを使用して閲覧したり編集処理を施したりすることができる。
【０００３】
一般に、カメラで撮影して得られる画像には、レンズの歪曲収差に起因する幾何学的歪みが生ずる。この歪みを補正するために、撮影レンズ等の撮影時情報を利用して、歪曲収差補正を行うアプリケーションもある。歪曲収差補正を行うことで、より均質で高品質な画像を得ることができる。
【０００４】
歪曲収差補正の例を図１２に示す。図１２は樽型に歪んだ画像を補正する場合を示している。歪曲収差補正は、画素位置の移動を伴う補正である。例えば、図１２に示すように樽型歪をもつ元画像に対して歪曲収差補正を施すと、元画像の画素は画像の中心から離れる方向に移動し、補正後の画像は元画像よりも外側に広がる。そして、歪曲収差補正を施して得られた結果画像Ａから、予め定められた形状となるように結果画像Ｂを切り出し、出力する。
【０００５】
このような歪曲収差補正では、画像の中心からの距離が大きい画素ほど、補正による移動量が大きくなる。補正後の画像のうち、対応する元画像の画素がない部分については、周囲の画素からの補間により求める。高感度で撮影した場合など元画像にノイズがのっている場合、この補間処理により、補正後の画像では像高（画像中心からの距離）が高い場所ほどノイズがつぶれたり、ノイズがパターン化したりしてしまう。これにより、均一なノイズ感がなくなり、画像が不自然になってしまうという問題があった。
【０００６】
ここで、特許文献１には、歪曲収差補正ではないが、シェーディング補正によって像高の高い位置ほどノイズが増幅されることを抑制するため、像高が高い位置ほどノイズ低減量を大きくすることが記載されている。これにより、特定の画像補正に起因してノイズが余計に目立ってしまう領域については、ノイズ低減量を大きくし、画像全体におけるノイズ感を均一にすることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−０４８５６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、歪曲収差補正では、画素位置の移動が大きい領域では、異なる位置の画素を補間するために、同一画素が複数回にわたって参照されることになる。そのため、参照された画素が有するノイズが、補間された画素にものることになる。像高の高い位置ほど、互いに近接する補間された画素が同一の周辺画素を参照することが増えるため、それら補間された画素に規則的にノイズが反映され、ノイズがパターン化してしまう。
【０００９】
このノイズのパターン化を防ぐためには、参照される画素からノイズをなくす必要があるが、ノイズ低減量を大きくするほど画像の鮮鋭度が低下してしまうため、ノイズ低減量を制限なく大きくすることはできない。仮にノイズ低減量を大きくして、参照される画素にのっているノイズを小さくしたとしても、パターン化されたノイズは画像に不自然な模様を残すことになるため、残ったノイズが目立ってしまう可能性は高い。そのため、特許文献１に開示された構成を歪曲収差補正に適用したからといって、必ずしも均一なノイズ感を得ることはできない。
【００１０】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、画素位置の移動を伴う変換処理後の画像におけるノイズ感の均一性を改善することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る画像処理装置は、画像に施す幾何学変換処理の画素毎の変換量を算出する変換量算出手段と、前記変換量算出手段により算出された変換量を用いて、画像に前記幾何学変換処理を施す変換処理手段と、前記変換処理手段により幾何学変換処理が施された後の画像に対して、当該幾何学変換処理に係る変換情報に基づいてノイズの付与量を変えてノイズを付与するノイズ付与手段とを備えることを特徴とする。
本発明に係る画像処理方法は、画像に施す幾何学変換処理の画素毎の変換量を算出する変換量算出工程と、前記変換量算出工程で算出された変換量を用いて、画像に前記幾何学変換処理を施す変換処理工程と、前記変換処理工程で幾何学変換処理が施された後の画像に対して、当該幾何学変換処理に係る変換情報に基づいてノイズの付与量を変えてノイズを付与するノイズ付与工程とを有することを特徴とする。
本発明に係るプログラムは、画像に施す幾何学変換処理の画素毎の変換量を算出する変換量算出ステップと、前記変換量算出ステップで算出された変換量を用いて、画像に前記幾何学変換処理を施す変換処理ステップと、前記変換処理ステップで幾何学変換処理が施された後の画像に対して、当該幾何学変換処理に係る変換情報に基づいてノイズの付与量を変えてノイズを付与するノイズ付与ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、画像に対して画素位置の移動を伴う変換処理を施した際、当該変換処理に係る変換情報に応じてノイズの付与量を変えながら、変換処理後の画像にノイズを付与する。これにより、ノイズがのっている元画像に対して変換処理を行った後に、ノイズを適切に付与することができ、変換処理後の画像に均一なノイズ感を与えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態における画像処理装置の構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態における画像処理装置の機能構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態における画像処理に係るＧＵＩの一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態における画像処理装置の動作例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態における座標系を説明するための図である。
【図６】第１の実施形態におけるノイズマップの作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態における確率マップの作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態におけるノイズの付与処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態における確率マップ上の値の算出方法を説明するための図である。
【図１０】第２の実施形態におけるノイズマップの作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態におけるノイズマップ上のノイズ値の算出方法を説明するための図である。
【図１２】歪曲収差補正の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１５】
（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、第１の実施形態における画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【００１６】
ＣＰＵ１０１は、画像処理装置全体の動作を制御する。ＣＰＵ１０１は、一次記憶１０２に格納されたコンピュータプログラム（以下、単に「プログラム」とも称す。）の実行等を行う。ＣＰＵ１０１により実行されるプログラムには、例えば後述する各処理を実現するコンピュータプログラム（制御手順）が含まれる。本実施形態では、ＣＰＵ１０１が一次記憶１０２に格納されたプログラムを実行することにより、変換量算出手段、変換処理手段、及びノイズ付与手段等の機能が実現される。
【００１７】
一次記憶１０２には、二次記憶１０３に記憶（格納）されたプログラム等が読み込まれ格納される。一次記憶１０２は例えばメモリであり、二次記憶１０３は例えばハードディスクである。一般に、一次記憶１０２の記憶容量は、二次記憶１０３の記憶容量より小さく、一次記憶１０２に格納しきれないプログラムやデータなどは二次記憶１０３に格納される。また、長時間記憶しなくてはならないデータなども二次記憶１０３に格納される。例えば、本実施形態における各処理手順を実現するようなプログラムは二次記憶１０３に格納されており、プログラムの実行時に一次記憶１０２に読み込んで、ＣＰＵ１０１が実行処理を行う。
【００１８】
入力デバイス１０４は、例えばマウスやキーボードのような入力装置であり、プログラム等に割り込み信号を送ったりするために用いる。出力デバイス１０５は、例えばモニタやプリンタのような出力装置である。読込デバイス１０６は、ＣＣＤ素子やＣＭＯＳ素子等の撮像素子を有する撮像装置により撮像された画像を、直接又は間接的に読み込んで一次記憶１０２や二次記憶１０３へ格納する。
【００１９】
特性データ供給部１０７は、図示しないメモリを有する。このメモリには、各種レンズに応じたレンズ特性の情報、具体的には撮影レンズに対応した補正係数が格納されている。特性データ供給部１０７は、入力される画像の撮影時情報等に応じて、補正係数（レンズ特性の情報）を供給する。
【００２０】
本実施形態における幾何学変換処理の一例である歪曲収差補正処理は、補正関数を予め定めておき、その補正関数に特性データ供給部１０７から得た補正係数を適用することで補正量（変換量）を算出する。そして、算出した補正量に応じて画像を変形する（画素位置の移動等を行う）ことで歪曲収差補正処理を実行する。この歪曲収差補正処理の詳細については後述する。なお、レンズ特性の情報（補正係数）は、特性データ供給部１０７が有するメモリに格納されたものに限定されず、二次記憶１０３や図示しない外部記憶装置に格納されたデータを参照して動作するようにしても良い。
【００２１】
図２は、第１の実施形態における画像処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
本実施形態における画像処理装置は、画像読み込み部２０１、変換量算出部２０２、変換処理部２０３、判断部２０４、ノイズ付与部２０５、及び画像切り出し部２０６を有する。本実施形態における画像処理装置は、入力画像に対して画素位置の移動を伴う変換処理（幾何学変換処理）を施す。
【００２２】
画像読み込み部２０１は、デジタルカメラ等の撮像装置により撮像された画像が記憶されている記憶部（記憶媒体等）から、対象とする（幾何学変換処理を施す）画像を読み込む。
【００２３】
変換量算出部２０２は、画像読み込み部２０１で読み込まれた画像の撮影時情報等に基づいて、当該画像に施す幾何学変換処理での画素毎の変換量を算出する。例えば、変換量算出部２０２は、画像に施す幾何学変換処理が歪曲収差補正処理である場合には、対象とする画像についての撮影時光学情報及び画素の画像中心からの距離（像高）に基づいて、各画素の変換量（移動量及び移動方向）を算出する。なお、撮影時光学情報は、画像が撮影された際のレンズを識別する識別情報、ズーム位置を特定するための撮影時焦点距離情報、Ｆ値等を含む。この撮影時光学情報は、付加情報として画像（画像ファイル）に付加され、例えばＥｘｉｆ（Exchangeable image file format）規格で定められたＭａｋｅｒＮｏｔｅタグに格納されているものとする。
【００２４】
変換処理部２０３は、変換量算出部２０２により算出された変換量を用いて、画像読み込み部２０１で読み込まれた画像に対し幾何学変換処理を施す。変換処理部２０３が画像に施す幾何学変換処理としては、例えば歪曲収差補正処理や回転処理がある。
【００２５】
判断部２０４は、変換処理部２０３で幾何学変換処理が施された画像に対してノイズを付与するか否かを判断する。幾何学変換処理が施された後の画像に対してノイズを付与するか否かの判断部２０４による判断は、例えばユーザによって予め設定される画像処理に係る設定情報等に基づいて行う。
【００２６】
ノイズ付与部２０５は、判断部２０４により画像にノイズを付与すると判断された場合に、変換処理部２０３での幾何学変換処理に係る変換情報に基づいてノイズの付与量を変えて、幾何学変換処理が施された後の画像に対してノイズを付与する。例えば、ノイズ付与部２０５は、幾何学変換処理が施される前後の画像での画素の位置関係に基づいてノイズの付与量を制御する。また、例えば、ノイズ付与部２０５は、変換量算出部２０２により算出された変換量を基に、幾何学変換処理前後での画素の移動量が大きくなるにつれてノイズの付与量を増大させるようにノイズの付与量を制御する。ノイズ付与部２０５は、ノイズマップ生成部２０７及び確率マップ生成部２０８を有する。
【００２７】
ノイズマップ生成部２０７は、画像の各画素に付与するためのノイズ値を格納したノイズマップを生成する。ノイズマップは、幾何学変換処理後の画像と同じ大きさをもつ画素の２次元配列であり、ノイズマップ上の各画素には、幾何学変換処理後の画像の各画素に付与するためのノイズ値が格納される。
【００２８】
確率マップ生成部２０８は、画像の各画素にノイズを付与するか否かを決定するための値を格納した確率マップを生成する。確率マップは、幾何学変換処理後の画像と同じ大きさをもつ変数の２次元配列であり、確率マップ上の各変数には、幾何学変換処理後の画像の対応画素にノイズを付与するか否かを決定するための値が格納される。
【００２９】
画像切り出し部２０６は、幾何学変換処理が施された後の画像から有効画像領域を切り出し、切り出した有効画像領域の画像を結果画像として出力する。
【００３０】
図３は、本実施形態における画像処理に係るＧＵＩ（グラフィカル・ユーザ・インタフェース）の一例を示す図である。なお、図３には、画像に幾何学変換処理として歪曲収差補正処理を施す場合のＧＵＩを一例として示している。
【００３１】
画像表示部３０１には、処理対象の画像が表示領域にあわせて適宜、拡大若しくは縮小され（表示領域に対してフィットするサイズにサイズ変換され）表示される。処理対象の画像は、以下では元画像とも称す。元画像は、例えばオペレーティングシステムのファイル管理システム上から、画像表示部３０１にファイルをドラッグアンドドロップすることで指定される。また、元画像に何らかの画像処理を施した結果の画像を画像表示部３０１に表示できるようにしても良い。
【００３２】
ノイズ付与チェックボックス３０２は、歪曲収差補正処理を施した後の画像に対してノイズを付与するか否かを設定するためのものである。ノイズ付与チェックボックス３０２が押下されることによって、歪曲収差補正処理後の画像に対してノイズを付与するか否かが切り替えられる。
【００３３】
歪曲収差補正実行ボタン３０３は、元画像に対する歪曲収差補正処理の実行を指示するボタンである。歪曲収差補正実行ボタン３０３が押下されると、元画像に対して図４に示すような画像処理が施され、結果の画像が画像表示部３０１に表示される。図４に示す処理には歪曲収差補正処理が含まれるため、結果画像の外縁の形状が矩形でない場合があるが、その際は結果画像の外縁に内接する矩形領域で結果画像を切り出し、切り出した画像を結果画像としても良い。
【００３４】
リセットボタン３０４は、歪曲収差補正処理を施す前の画像を表示させるボタンであり、リセットボタン３０４が押下されると、歪曲収差補正処理前の画像が画像表示部３０１に表示される。終了ボタン３０５は、処理を終了させるボタンであり、終了ボタン３０５が押下されると、画像処理（画像処理アプリケーションの動作）を終了する。
【００３５】
次に、第１の実施形態における画像処理装置の動作について説明する。
以下では、幾何学変換処理として歪曲収差補正処理を処理対象の画像に施す場合を一例として説明する。
【００３６】
図４は、第１の実施形態における画像処理装置の動作例を示すフローチャートである。図４には、図３に示した歪曲収差補正実行ボタン３０３が押下されたときの処理の流れを示している。図４に示す処理は、一次記憶１０２等に格納されたコンピュータプログラムをＣＰＵ１０１が実行することにより実現される。
【００３７】
画像読み込み部２０１により処理対象の画像（元画像）が読み込まれた後、歪曲収差補正実行ボタン３０３が押下されると、ステップＳ１１にて、変換処理部２０３は、元画像に歪曲収差補正処理を施す。
【００３８】
本実施形態での歪曲収差補正処理においては、変換量算出部２０２が、元画像に係る撮影時光学情報を用いて特性データ供給部１０７から得られる特性データを予め定めた補正関数に適用することで、像高（画像中心からの距離）に対する補正量を算出する。そして、変換処理部２０３は、変換量算出部２０２により算出された補正量を用いて、元画像に対する歪曲収差補正処理を実行する。ここで、本実施形態では、補正関数は像高をパラメータとする３次関数とする。
【００３９】
また、撮影時光学情報として、例えばレンズを識別する識別情報、ズーム位置を特定するための撮影時焦点距離情報、Ｆ値などが必要であるが、これらの情報は、Ｅｘｉｆ規格で定められたＭａｋｅｒＮｏｔｅタグに格納されているものとする。さらに、補正精度を向上させるために、前述の情報に加えて被写体距離情報等の他の情報を用いるようにしても良い。
【００４０】
ステップＳ１１での処理結果として得られる画像は、歪曲収差補正後の画像の外縁形状に外接する矩形領域となる（図１２参照）。以下では、元画像の幅をＷ0、高さをＨ0、補正処理後の画像の幅をＷcor、高さをＨcorで表すものとする。なお、本実施形態では、各画素は、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の３チャンネルで構成されるものとする。
【００４１】
また、図５に示すように、歪曲収差補正処理後の画像の左上座標を原点とし、右方向に＋ｘ、下方向に＋ｙとなる座標系を定義する。この座標系において、歪曲収差補正処理後の画像の中心と元画像の中心とを合わせた場合の、元画像の左上座標の値を、(ｘ,ｙ)＝(ｘ0,ｙ0)とする。
【００４２】
次に、ステップＳ１２にて、判断部２０４は、ノイズ付与チェックボックス３０２の状態を確認し、歪曲収差補正処理が施された画像に対してノイズを付与するか否かを判断する。判断の結果、ノイズ付与チェックボックス３０２がチェックされている、すなわち歪曲収差補正処理後の画像にノイズを付与するよう設定されている場合には、ステップＳ１３へ進む。一方、ノイズ付与チェックボックス３０２がチェックされていない場合には、ステップＳ１６へ進む。
【００４３】
ステップＳ１３にて、ノイズ付与部２０５（より詳細には、ノイズ付与部２０５内のノイズマップ生成部２０７）は、ノイズマップを作成する。このステップＳ１３で行われるノイズマップの作成処理については、図６を用いて後述する。また、ステップＳ１４にて、ノイズ付与部２０５（より詳細には、ノイズ付与部２０５内の確率マップ生成部２０８）は、確率マップを作成する。このステップＳ１４で行われる確率マップの作成処理については、図７を用いて後述する。なお、図４においては、ステップＳ１３においてノイズマップの作成処理を行った後に、ステップＳ１４において確率マップの作成処理を行うようにしているが、本実施形態ではノイズマップの作成処理及び確率マップの作成処理の順序は問わない。
【００４４】
次に、ステップＳ１５にて、ノイズ付与部２０５は、ステップＳ１３及びＳ１４において作成されたノイズマップと確率マップとを参照し、歪曲収差補正処理が施された後の画像に対してノイズを付与する。このステップＳ１５で行われるノイズの付与処理については、図８を用いて後述する。
【００４５】
ステップＳ１６にて、画像切り出し部２０６は、歪曲収差補正処理後の画像の外縁形状に内接する矩形領域で規定される有効画像領域（図１２参照）の座標を求める。次に、ステップＳ１７にて、画像切り出し部２０６は、歪曲収差補正処理後の画像から有効画像領域のデータを切り出し、切り出した画像を結果画像として一次記憶１０２又は二次記憶１０３等の記憶装置に保存する。なお、図４に示した例では、ステップＳ１７において、歪曲収差補正処理後の画像から有効画像領域のデータを切り出すようにしているが、歪曲収差補正処理後の画像をそのまま結果画像とするようにしても良い。
【００４６】
図６は、図４におけるステップＳ１３のノイズマップの作成処理の流れを示すフローチャートである。
【００４７】
ノイズマップは、歪曲収差補正後の画像と同じ大きさを有する画素の２次元配列であり、ノイズマップ上の各画素には、歪曲収差補正後の画像の各画素に付与するためのノイズ値が格納される。ノイズマップ上の各画素には、ノイズマップの左上を図５に示した座標系の原点とする座標系でアクセスできるものとする。また、ノイズマップ上の座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ,ｊ)の画素に係るノイズ値はＮ(ｉ,ｊ)で表すものとする。
【００４８】
ステップＳ３１にて、ノイズマップ生成部２０７は、歪曲収差補正後の画像と同じ大きさ（Ｗcor×Ｈcor）、及び同じ色チャンネル数の画素領域を、記憶部（例えば一次記憶１０２若しくは二次記憶１０３）上に確保する。これをノイズマップとする。
【００４９】
次に、ノイズマップ生成部２０７は、ステップＳ３２にて変数ｊに０を代入し、ステップＳ３３にて変数ｉに０を代入する。
【００５０】
続いて、ステップＳ３４にて、ノイズマップ生成部２０７は、ノイズ値Ｎ(ｉ,ｊ)のＲ，Ｇ，Ｂの各チャンネルに、ＭＩＮ＿ＮＯＩＳＥ〜ＭＡＸ＿ＮＯＩＳＥの範囲でランダムに値を挿入する。本実施形態では、例えばＭＩＮ＿ＮＯＩＳＥ＝−５０、ＭＡＸ＿ＮＯＩＳＥ＝＋５０であるとする。なお、ＭＩＮ＿ＮＯＩＳＥ及びＭＡＸ＿ＮＯＩＳＥの値は、図３に示したＧＵＩ上にスライダ等を設置し、ユーザに入力させるようにしても良い。また、本実施形態ではＲ，Ｇ，Ｂのチャンネルそれぞれについてランダム値を求めて挿入するが、Ｒ，Ｇ，Ｂチャンネルに同一のランダム値を挿入するようにしても良い。
【００５１】
次に、ノイズマップ生成部２０７は、ステップＳ３５にて変数ｉの値に１を追加し、ステップＳ３６にて変数ｉの値とＷcorの値を比較する。その結果、ｉ≧ＷcorであればステップＳ３７に進み、ｉ＜ＷcorであればステップＳ３４に進む。
【００５２】
また、ノイズマップ生成部２０７は、ステップＳ３７にて変数ｊの値に１を追加し、ステップＳ３８にて変数ｊの値とＨcorの値を比較する。その結果、ｊ≧Ｈcorであればノイズマップの作成処理を終了し、ｊ＜ＨcorであればステップＳ３３に進む。
以上のようにして、歪曲収差補正後の画像にノイズを付与するためのノイズマップが作成される。
【００５３】
図７は、図４におけるステップＳ１４の確率マップの作成処理の流れを示すフローチャートである。
【００５４】
確率マップは、歪曲収差補正後の画像と同じ大きさをもつ変数の２次元配列であり、確率マップ上の各変数には、歪曲収差補正後の画像の対応画素にノイズを付与するか否かを決定するための値が格納される。本実施形態では、一例として値は０．０〜１．０の範囲とする。確率マップ上の各変数には、確率マップの左上を図５に示した座標系の原点とする座標系でアクセスできるものとする。また、元画像及び歪曲収差補正後の画像の各画素を図５に示した座標系で表し、元画像におけるＰ：(ｘ,ｙ)＝(ｉ,ｊ)の点が、歪曲収差補正処理の補正関数により移動した先の点をＰ'：(ｘ,ｙ)＝(ｉ',ｊ')として表す。
【００５５】
ステップＳ５１にて、確率マップ生成部２０８は、大きさ（Ｗcor×Ｈcor）の変数領域を、記憶部（例えば一次記憶１０２若しくは二次記憶１０３）上に確保する。これを確率マップとする。
【００５６】
次に、ステップＳ５２にて、確率マップ生成部２０８は、確率マップの全領域に０を代入する。次に、確率マップ生成部２０８は、ステップＳ５３にて変数ｊに１を代入し、ステップＳ５４にて変数ｉに１を代入する。
【００５７】
続いて、ステップＳ５５にて、歪曲収差補正処理の補正関数により、元画像上の画素Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3，Ｐ4の各々の移動量ｄ1，ｄ2，ｄ3，ｄ4を求める。また、ステップＳ５６にて、歪曲収差補正処理の補正関数により、元画像上の画素Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3，Ｐ4の各々の移動先Ｐ'1，Ｐ'2，Ｐ'3，Ｐ'4を求める。ここで、元画像上の画素Ｐ1は座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ−１,ｊ−１)の画素、画素Ｐ2は座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ,ｊ−１)の画素、画素Ｐ3は座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ−１,ｊ)の画素、画素Ｐ4は座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ,ｊ)の画素である。
【００５８】
次に、ステップＳ５７にて、確率マップ生成部２０８は、確率マップ上の点Ｐ'1，Ｐ'2，Ｐ'3，Ｐ'4に囲まれる点の値Ｋを算出する。このステップＳ５７での値Ｋの算出方法については、図９を用いて後述する。
【００５９】
次に、確率マップ生成部２０８は、ステップＳ５８にて変数ｉの値に１を追加し、ステップＳ５９にて変数ｉの値とＷ0の値を比較する。その結果、ｉ≧Ｗ0であればステップＳ６０に進み、ｉ＜Ｗ0であればステップＳ５５に進む。
【００６０】
また、確率マップ生成部２０８は、ステップＳ６０にて変数ｊの値に１を追加し、ステップＳ６１にて変数ｊの値とＨ0の値を比較する。その結果、ｊ≧Ｈ0であれば確率マップの作成処理を終了し、ｊ＜Ｈ0であればステップＳ５４に進む。
以上のようにして、歪曲収差補正後の画像にノイズを付与するか否かを画素毎に決定するための確率マップが作成される。
【００６１】
図８は、図４におけるステップＳ１５のノイズの付与処理の流れを示すフローチャートである。
【００６２】
以下の説明では、歪曲収差補正後の画像において、図５に示した座標系での座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ,ｊ)の画素の画素値をＩ(ｉ,ｊ)で表すものとする。また、ノイズマップは画素の２次元配列であり、ノイズマップの左上を図５に示した座標系の原点とする座標系でノイズマップ上の各画素にアクセスできるものとする。同様に、確率マップは０．０〜１．０の値を有する変数の２次元配列であり、確率マップの左上を図５に示した座標系の原点とする座標系で確率マップ上の各変数にアクセスできるものとする。ノイズマップ上の座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ,ｊ)の画素に係るノイズ値をＮ(ｉ,ｊ)で表し、確率マップ上の座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ,ｊ)に対応する変数の値をＫ(ｉ,ｊ)で表すものとする。
【００６３】
ノイズ付与部２０５は、ステップＳ７１にて変数ｊに０を代入し、ステップＳ７２にて変数ｉに０を代入する。
【００６４】
次に、ステップＳ７３にて、ノイズ付与部２０５は、値Ｋ(ｉ,ｊ)を確認する。そして、Ｋ(ｉ,ｊ)≧０．８であればステップＳ７４へ進み、Ｋ(ｉ,ｊ)＜０．８であればステップＳ７５へ進む。なお、本実施形態では、値Ｋ(ｉ,ｊ)が比較値０．８以上であるか否かを比較するようにしているが、比較する値は他の値でも良い。さらには、変数ｉ，ｊの値に応じて比較する値を変更するようにしても良い。
【００６５】
ステップＳ７４にて、ノイズ付与部２０５は、歪曲収差補正後の画像上の画素値Ｉ(ｉ,ｊ)に、ノイズマップ上のノイズ値Ｎ(ｉ,ｊ)を加算する。なお、画素値Ｉ(ｉ,ｊ)とノイズ値Ｎ(ｉ,ｊ)とを加算した結果、画素値の最大値（画素値としてとりうる最大値）を超える場合には、加算結果を画素値の最大値で丸める。一方、画素値Ｉ(ｉ,ｊ)とノイズ値Ｎ(ｉ,ｊ)とを加算した結果、画素値の最小値（画素値としてとりうる最大値）を下回る場合には、加算結果を画素値の最小値で丸める。
【００６６】
次に、ノイズ付与部２０５は、ステップＳ７５にて変数ｉの値に１を追加し、ステップＳ７６にて変数ｉの値とＷcorの値を比較する。その結果、ｉ≧ＷcorであればステップＳ７７に進み、ｉ＜ＷcorであればステップＳ７３に進む。
【００６７】
また、ノイズ付与部２０５は、ステップＳ７７にて変数ｊの値に１を追加し、ステップＳ７８にて変数ｊの値とＨcorの値を比較する。その結果、ｊ≧Ｈcorであれば、ノイズの付与処理を終了し、ｊ＜ＨcorであればステップＳ７２に進む。
【００６８】
なお、前述したステップＳ７４では、歪曲収差補正後の画像上の画素値Ｉ(ｉ,ｊ)にノイズ値Ｎ(ｉ,ｊ)をそのまま加算するようにしているが、値Ｋ(ｉ,ｊ)に応じてノイズ値Ｎ(ｉ,ｊ)を加減して画素値Ｉ(ｉ,ｊ)に加算するようにしても良い。例えば、歪曲収差補正後の画像上の画素値Ｉ(ｉ,ｊ)に、ノイズマップ上のノイズ値Ｎ(ｉ,ｊ)と値Ｋ(ｉ,ｊ)との乗算結果（ノイズ値Ｎ(ｉ,ｊ)と値Ｋ(ｉ,ｊ)との積）を加算するようにしても良い。
【００６９】
図９は、図７におけるステップＳ５７での確率マップ上の値Ｋの算出方法を説明するための図である。
【００７０】
前述のように、本実施形態において確率マップは、０．０〜１．０の値を有する変数の２次元配列であり、確率マップの左上を図５に示した座標系の原点とする座標系で各変数にアクセスできる。ここで、確率マップ上の点Ｐ'1の座標を(ｘ,ｙ)＝(ｉ'1,ｊ'1)、点Ｐ'2の座標を(ｘ,ｙ)＝(ｉ'2,ｊ'2)、点Ｐ'3の座標を(ｘ,ｙ)＝(ｉ'3,ｊ'3)、点Ｐ'4の座標を(ｘ,ｙ)＝(ｉ'4,ｊ'4)とする。また、点Ｐ'1，Ｐ'2，Ｐ'3，Ｐ'4の元画像からの移動量をそれぞれｄ1，ｄ2，ｄ3，ｄ4とする。
【００７１】
また、確率マップ上の座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ,ｊ)に対応する変数の値をＫ(ｉ,ｊ)で表す。任意の点における値Ｋ(ｘ,ｙ)を、移動量ｄ1，ｄ2，ｄ3，ｄ4の値が大きいほど大きくなるように算出することで、歪曲収差補正処理による画素の移動量が大きく、元画像のノイズが不均一化しやすい部分ほど、ノイズの付与量を多くすることができる。
【００７２】
点Ｐ'1，Ｐ'2，Ｐ'3，Ｐ'4が図９に示すような配置であるとすると、点Ｐ'1，Ｐ'2，Ｐ'3，Ｐ'4に囲まれる領域内の任意の点の値Ｋ(ｘ,ｙ)は、例えば以下の計算により求めることができる。
【００７３】
画像の全画素についての移動量のうち最も大きいものをｄMAXとする。点Ｐ'1，Ｐ'2，Ｐ'3，Ｐ'4のｘ座標値ｉ'1，ｉ'2，ｉ'3，ｉ'4のうち、最も小さいものをｉ'MINとし、最も大きいものをｉ'MAXとする。点Ｐ'1，Ｐ'2，Ｐ'3，Ｐ'4のｙ座標値ｊ'1，ｊ'2，ｊ'3，ｊ'4のうち、最も小さいものをｊ'MINとし、最も大きいものをｊ'MAXとする。
【００７４】
このとき、点Ｐ'1，Ｐ'2，Ｐ'3，Ｐ'4に囲まれる矩形領域内の図９に示す点Ｐ'cの座標値(ｉ'c,ｊ'c)は、ｉ'c＝ｉ'MIN＋(ｉ'MIN＋ｉ'MAX)／２，ｊ'c＝ｊ'MIN＋(ｊ'MIN＋ｊ'MAX)／２となる。
【００７５】
点Ｐ'1，Ｐ'2，Ｐ'3，Ｐ'4のうち、任意の点(ｘ,ｙ)に最も近い点をＰ'：(ｘ,ｙ)＝(ｉ',ｊ')とすると、値Ｋ(ｘ,ｙ)は、
【００７６】
【数１】
2010244471.tif 000003
【００７７】
と求められる。ただし、ｉ'MIN≦ｘ≦ｉ'MAX，ｊ'MIN≦ｙ≦ｊ'MAXである。
なお、前述した値Ｋ(ｘ,ｙ)の算出方法は一例であり、値Ｋ(ｘ,ｙ)は前述した算出方法以外の方法で、例えば別の計算式を用いて求めても良い。
【００７８】
第１の実施形態によれば、処理対象の画像（元画像）に対して幾何学変換処理を施した後、その幾何学変換処理での変換量に基づいて画素毎にノイズの付与量を変えて、幾何学変換処理後の画像にノイズを付与することができる。したがって、ノイズがのっている元画像に対して幾何学変換処理を施した場合でも、ノイズを適切に付与することができ、幾何学変換処理によりノイズが不均一化することを防止し、均一なノイズ感を与えることができる。また、幾何学変換処理が施される前後での画素の位置関係を考慮してノイズの付与量を変えることで、より自然なノイズ感を与えることができる。
【００７９】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
前述した第１の実施形態では、ノイズマップの作成処理において、ノイズマップにおけるノイズ値をランダムに決定していたが、カメラ（撮像素子）のセンサ配列に基づいてノイズ値を算出し、より自然なノイズ感を与えることができるようにしても良い。
【００８０】
以下に説明する第２の実施形態は、カメラ（撮像素子）のセンサ配列に基づいてノイズマップにおけるノイズ値を算出するようにしたものである。なお、第２の実施形態は、第１の実施形態とはノイズマップの作成処理が異なるだけで、他は前述した第１の実施形態と同様である。以下では、第２の実施形態におけるノイズマップの作成処理について説明し、他は前述した第１の実施形態と同様であるので説明は省略する。
【００８１】
図１０は、第２の実施形態におけるノイズマップの作成処理（図４におけるステップＳ１３の処理）の流れを示すフローチャートである。
【００８２】
第１の実施形態と同様に、ノイズマップは、歪曲収差補正後の画像と同じ大きさを有する画素の２次元配列であり、ノイズマップの左上を図５に示した座標系の原点とする座標系でノイズマップ上の各画素にアクセスできるものとする。ノイズマップ上の座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ,ｊ)の画素に係るノイズ値はＮ(ｉ,ｊ)で表すものとする。また、元画像及び歪曲収差補正後の画像の各画素を図５に示した座標系で表し、元画像におけるＰ：(ｘ,ｙ)＝(ｉ,ｊ)の点が、歪曲収差補正処理の補正関数により移動した先の点をＰ'：(ｘ,ｙ)＝(ｉ',ｊ')として表す。
【００８３】
ステップＳ９１にて、ノイズマップ生成部２０７は、歪曲収差補正後の画像と同じ大きさ（Ｗcor×Ｈcor）、及び同じ色チャンネル数の画素領域を、記憶部（例えば一次記憶１０２又は二次記憶１０３）上に確保する。これをノイズマップとする。
【００８４】
次に、ノイズマップ生成部２０７は、ステップＳ９２にて変数ｊに１を代入し、ステップＳ９３にて変数ｉに１を代入する。
【００８５】
続いて、ステップＳ９４にて、歪曲収差補正の補正関数により、元画像上の画素Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3，Ｐ4の移動先Ｐ'1，Ｐ'2，Ｐ'3，Ｐ'4を求める。元画像上の画素Ｐ1は座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ−１,ｊ−１)の画素、画素Ｐ2は座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ,ｊ−１)の画素、画素Ｐ3は座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ−１,ｊ)の画素、画素Ｐ4は座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ,ｊ)の画素である。
【００８６】
次に、ステップＳ９５にて、ノイズマップ上の点Ｐ'1，Ｐ'2，Ｐ'3，Ｐ'4に囲まれる点（画素）のノイズ値Ｎ(ｘ,ｙ)を算出する。このステップＳ９５でのノイズ値Ｎ(ｘ,ｙ)の算出方法については、図１１を用いて後述する。
【００８７】
次に、ノイズマップ生成部２０７は、ステップＳ９６にて変数ｉの値に１を追加し、ステップＳ９７にて変数ｉの値とＷ0の値を比較する。その結果、ｉ≧Ｗ0であればステップＳ９８に進み、ｉ＜Ｗ0であればステップＳ９４に進む。
【００８８】
また、ノイズマップ生成部２０７は、ステップＳ９８にて変数ｊの値に１を追加し、ステップＳ９９にて変数ｊの値とＨ0の値を比較する。その結果、ｊ≧Ｈ0であればノイズマップの作成処理を終了し、ｊ＜Ｈ0であればステップＳ９３に進む。
以上のようにして、歪曲収差補正後の画像にノイズを付与するためのノイズマップが作成される。
【００８９】
図１１は、図１０におけるステップＳ９５でのノイズマップ上のノイズ値の算出方法を説明するための図である。
前述のように、ノイズマップは画素の２次元配列であり、ノイズマップの左上を図５に示した座標系の原点とする座標系で各画素にアクセスできる。また、ノイズマップ上の座標値(ｘ,ｙ)＝(ｉ,ｊ)の画素に係るノイズ値はＮ(ｉ,ｊ)で表す。
【００９０】
元画像を撮影したカメラ（撮像素子）のセンサ配置が、図１１（ａ）に示すような一般的なベイヤ配列であったとすると、元画像のそれぞれの画素は、Ｒ，Ｇ，Ｂのどの種類のセンサで撮影されたかを推定することができる。
【００９１】
ノイズマップ上の点Ｐ'1の座標を(ｘ,ｙ)＝(ｉ'1,ｊ'1)、点Ｐ'2の座標を(ｘ,ｙ)＝(ｉ'2,ｊ'2)、点Ｐ'3の座標を(ｘ,ｙ)＝(ｉ'3,ｊ'3)、点Ｐ'4の座標を(ｘ,ｙ)＝(ｉ'4,ｊ'4)とする。点Ｐ'1，Ｐ'2，Ｐ'3，Ｐ'4が図１１（ｂ）に示すような配置であるとすると、点Ｐ'1，Ｐ'2，Ｐ'3，Ｐ'4に囲まれる任意の画素のノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)は、次のように求めることができる。
【００９２】
以下の説明において、“ｏｄｄ()”は括弧内の除算式の余りを計算する関数である。なお、括弧内の除算式の分子が０となる場合には、関数“ｏｄｄ()”は０を返すものとする。また、“==”は、２式が等しい場合に真（true）を返し、そうでない場合に偽（false）を返す演算子であり、“!=”は、２式が等しくない場合に真（true）を返し、そうでない場合に偽（false）を返す演算子である。
【００９３】
また、Ｒノイズとは、ノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)のＲチャンネルにＭＩＮ＿ＮＯＩＳＥ〜ＭＡＸ＿ＮＯＩＳＥの範囲でランダムに値を挿入し、他のチャンネルには０を挿入するものであるとする。Ｇノイズとは、ノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)のＧチャンネルにＭＩＮ＿ＮＯＩＳＥ〜ＭＡＸ＿ＮＯＩＳＥの範囲でランダムに値を挿入し、他のチャンネルには０を挿入するものであるとする。Ｂノイズとは、ノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)のＢチャンネルにＭＩＮ＿ＮＯＩＳＥ〜ＭＡＸ＿ＮＯＩＳＥの範囲でランダムに値を挿入し、他のチャンネルには０を挿入するものであるとする。
【００９４】
（１）点Ｐ'1の画素がＲセンサで撮影されたと推定されるとき
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)==０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)==０がともに真（true）であれば、Ｒノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)==０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)!=０がともに真（true）であれば、Ｇノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)!=０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)==０がともに真（true）であれば、Ｇノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)!=０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)!=０がともに真（true）であれば、Ｂノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
【００９５】
（２）点Ｐ'1の画素がＢセンサで撮影されたと推定されるとき
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)==０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)==０がともに真（true）であれば、Ｂノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)==０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)!=０がともに真（true）であれば、Ｇノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)!=０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)==０がともに真（true）であれば、Ｇノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)!=０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)!=０がともに真（true）であれば、Ｒノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
【００９６】
（３）点Ｐ'1の画素がＧセンサで撮影されたと推定され、点Ｐ'2の画素がＲセンサで撮影されたと推定されるとき
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)==０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)==０がともに真（true）であれば、Ｇノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)==０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)!=０がともに真（true）であれば、Ｂノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)!=０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)==０がともに真（true）であれば、Ｒノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)!=０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)!=０がともに真（true）であれば、Ｇノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
【００９７】
（４）点Ｐ'1の画素がＧセンサで撮影されたと推定され、点Ｐ'2の画素がＢセンサで撮影されたと推定されるとき
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)==０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)==０がともに真（true）であれば、Ｇノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)==０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)!=０がともに真（true）であれば、Ｒノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)!=０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)==０がともに真（true）であれば、Ｂノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
ｏｄｄ((ｘ−ｉ'1)／２)!=０及びｏｄｄ((ｙ−ｊ'1)／２)!=０がともに真（true）であれば、Ｇノイズをノイズ値Ｎ(ｘ，ｙ)に挿入する。
【００９８】
以上のようにして、ノイズマップ上のノイズ値を決定することにより、画素が撮影されたセンサの種類に応じて付与するノイズの種類を変えるようにしたノイズマップを作成することができる。なお、前述したＲノイズ、Ｇノイズ、Ｂノイズの与え方は一例であり、他の方法でノイズを付与しても良い。
【００９９】
第２の実施形態によれば、第１の実施形態と同様に、ノイズがのっている元画像に対して幾何学変換処理を施した場合でも、ノイズを適切に付与することができ、幾何学変換処理によりノイズが不均一化することを防止し、均一なノイズ感を与えることができる。また、幾何学変換処理が施される前後での画素の位置関係を考慮してノイズの付与量を変えることで、より自然なノイズ感を与えることができる。さらに、前述したノイズマップの作成処理によりノイズマップを作成することで、幾何学変換処理後の画像に付与するノイズが、カメラのセンサに起因するものに近づき、より自然なノイズ感を与えることが可能になる。
【０１００】
（本発明の他の実施形態）
前述した実施形態の機能を実現するべく各種のデバイスを動作させるように、該各種デバイスと接続された装置又はシステム内のコンピュータ（ＣＰＵ又はＭＰＵ）に対し、前記実施形態の機能を実現するためのソフトウェアのプログラムを供給する。そして、そのシステム又は装置のコンピュータに格納されたプログラムに従って前記各種デバイスを動作させることによって実施したものも、本発明の範疇に含まれる。
また、この場合、前記ソフトウェアのプログラム自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラム自体は本発明を構成する。また、そのプログラムをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムを格納した記録媒体は本発明を構成する。かかるプログラムを記憶する記録媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
また、供給されたプログラムがコンピュータにて稼働しているオペレーティングシステム又は他のアプリケーションソフト等と共同して前述の実施形態の機能が実現される場合にもかかるプログラムは本発明の実施形態に含まれることは言うまでもない。
さらに、供給されたプログラムがコンピュータに係る機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後、そのプログラムの指示に基づいてその機能拡張ボード等に備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行う。その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合にも本発明に含まれることは言うまでもない。
【０１０１】
なお、前記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化のほんの一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【０１０２】
１０１  ＣＰＵ
１０２  一次記憶
１０３  二次記憶
１０４  入力デバイス
１０５  出力デバイス
１０６  読込デバイス
１０７  特性データ供給部
２０１  画像読み込み部
２０２  変換量算出部
２０３  変換処理部
２０４  判断部
２０５  ノイズ付与部
２０６  画像切り出し部
２０７  ノイズマップ生成部
２０８  確率マップ生成部
【図１】
2010244471.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2010244471.tif 000011
【図９】
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【図１０】
2010244471.tif 000013
【図１１】
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【図１２】
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