(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
記録媒体から非可視光を介して取得され、かつ上記記録媒体に付いた傷やごみによる画質劣化の情報を含む非可視光画像について、可視光画像からのリーケージによる影響を除去する画像処理方法において、
記録媒体から可視光を介して取得される可視光画像と、非可視光画像とにおける互いに対応する画素に関して、
上記可視光画像の画素値から上記非可視光画像の画素値を減算して上記非可視光画像の平均画素値を加算した第１の変数と、上記可視光画像の画素値である第２の変数とを用いて第１の回帰分析を行い、仮非劣化画素値を算出するステップと、
仮非劣化画素値から閾値を決定し、非可視光画像の画素値が上記閾値以上である画素のみを対象として、可視光画像の画素値である第３の変数と、上記非可視光画像の画素値である第４の変数とを用いて第２の回帰分析を行うことにより、上記リーケージの割合を取得するステップと、
上記非可視光画像の画素値から、上記可視光画像の画素値に上記リーケージの割合を乗じた値を減算することにより、上記非可視光画像を補正するステップとを備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
第１の変数が第２の変数以下である画素のみを第１の回帰分析の対象とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
上記仮非劣化画素値の９５〜９９％値を上記閾値として決定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
上記非可視光画像の画素値から、上記可視光画像の画素値に上記リーケージの割合を乗じた値を減算して得られた値を、（１−上記リーケージ割合）で除算することにより、上記非可視光画像の画素値を補正することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項５】
上記可視光画像と、補正された非可視光画像とにおける互いに対応する画素に関して、第１の回帰分析を実行することにより、本非劣化画素値を取得するステップをさらに備えることを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
上記可視光画像および上記非可視光画像における互いに対応する画素に関して、上記本非劣化画素値から上記非可視光画像の画素値を減算して得られる値を、上記可視光画像の画素値に加算することを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
上記非可視光画像は、記録媒体から赤外光を介して取得される赤外画像であり、上記可視光画像は、赤色成分の画像であることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項８】
上記記録媒体は写真フィルムであることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項９】
請求項１ないし８のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の画像処理プログラムを記録したことを特徴とする画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、写真用フィルム等の記録媒体に記録された画像を、スキャナ等の画像読取装置によって読み取られた画像データに対し、画像処理を行なう方法に関するものである。具体的には、本発明は、前記画像データを用いて、前記記録媒体に付いた傷やごみの影響を除去する処理を行う方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ネガフィルム、ポジフィルム等の写真用フィルム（以下、「フィルム」と略称する。）に記録された画像を印画紙へ出力するプリンタには、フィルムの画像を透過した光を用いて印画紙を露光するアナログ方式のプリンタと、フィルムの画像を透過した光がＣＣＤ(Charge Coupled Device)などで光電変換され、さらにデジタル化されて画像データを作成し、この画像データに基づいて変調した光を用いて印画紙を露光するデジタル方式のプリンタとがある。
【０００３】
両方式とも、フィルムに傷やごみが（以下、「傷」と総称する。）付いていると、印画紙に焼き付けられた画像に濃度変動や欠落などの不具合が生じる場合がある。このため、従来は、フィルムを透過させる光として拡散光が両方式ともに利用されている。
【０００４】
デジタル方式のプリンタの場合は、さらに、デジタル化された画像データに画像処理を施すことにより、傷の影響を効果的に除去することが可能である。このような画像処理方法は、例えば、特開平6-28468号公報（公開日：平成６年２月４日（1994.2.4））、特開2000-341473号公報（公開日：平成１２年１２月８日（2000.12.8））、特開2001-157003号公報（公開日：平成１３年６月８日（2001.6.8））などに開示されている。
【０００５】
これらの公報に開示された画像処理方法では、フィルムに赤外光を透過させている。フィルムを透過する赤外光は、フィルムに付いた傷により散乱されるが、フィルムの画像を形成する色素には、基本的に影響を受けることがない。したがって、フィルムを透過した赤外光により形成される赤外画像には、傷の情報のみが含まれることになり、この赤外画像を用いることにより、傷の影響を除去することができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記デジタル方式のプリンタには、光源とＣＣＤとの間の光軸上に赤外分光フィルタが備えられており、上記赤外分光フィルタの特性によっては、フィルムからＣＣＤへ入射する赤外光の波長領域が若干シフトすることがある。さらに、フィルムの種類、メーカー、感度などによって、フィルムが吸収する赤色成分光の波長領域は、僅かに異なるものである。したがって、使用するフィルムの種類等とプリンタに設置されている赤外分光フィルタとの組み合わせによっては、図６に示すように、上記赤外光の波長領域とフィルムが吸収する赤色成分光の波長領域とに重なりが生じたり、生じなかったりする。つまり、ＣＣＤによって読み取られる赤外画像には、赤色成分の画像が微妙に含まれることがあり、この現象は、「赤色リーケージ」と呼ばれている。したがって、この赤色リーケージによって赤外画像に含まれた赤成分は、傷やほこりと同様に赤外光の画素値を低下させるので、上記赤外画像における傷の情報に悪影響を及ぼす。
【０００７】
すなわち、赤外画像から赤色リーケージ分を除去しなければ、上記赤外画像に、傷の情報以外の余分な情報が含まれることになり、上述した傷の影響を除去する画像処理に悪影響を及ぼすこととなる。したがって、上述した傷の除去処理の前提として、上記赤外画像から赤色リーケージ分を除去する処理が必要とされる。
【０００８】
ここで、上記赤外画像に赤色リーケージが生じている場合、上記写真フィルムから得られる赤画像の画素値と赤外画像の画素値との間で相関関係が生じている。この相関関係を利用し、最小二乗法（回帰計算）などの統計計算によって、赤色リーケージ分の画素値を算出する方法がある。しかし、赤外画像においては、傷のある画素（以下、「劣化画素」と称する）が多いほど、傷による画素値の低下を無視することができなくなり、正確な赤色リーケージ分を求めるのが困難になるという問題が生じる。
【０００９】
そこで、赤外画像から傷のない画素（以下、「非劣化画素」と称する）の画素値を求めることができれば、非劣化画素値を閾値として、閾値以上の画素の画素値のみを上記統計計算の対象とすることにより、上記問題点を解決することができる。この非劣化画素値に近い値としては、赤外画像における画素値の平均値（以下、「平均画素値」と称する。）がある。
【００１０】
従来は、赤外画像について画素値が５．７以上の画素を対象に平均画素値を求め、上記平均画素値の約９７パーセントの値を上記閾値としていた。しかしながら、前述のように、劣化画素は非劣化画素よりも画素値が小さくなるから、フィルムに傷が多いと赤外画素の平均画素値は低下することになり、以下に示す問題が生じる。
【００１１】
図７(ａ)および(ｂ)は、フィルムの傷が少ない場合の赤外画像と、該赤外画像における画素値の度数分布とをそれぞれ示している。同様に、図８(ａ)および(ｂ)は、フィルムの傷が多い場合の赤外画像と、該赤外画像における画素値の度数分布とをそれぞれ示している。
【００１２】
図７(ａ)に示されるように、フィルムの傷が少ない場合には、赤外画像における画素値の度数分布は、図７(ｂ)に示されるように、非劣化画素値付近に集中している。このとき、赤外画像の平均画素値（赤外画素値が５．７以上に係る画素の平均画素値）は、図には示していないが、非劣化画素値に近い値となる。
【００１３】
しかしながら、図８(ａ)に示されるように、フィルムの傷が多い場合には、赤外画像における画素値の度数分布は、図８(ｂ)に示されるように、非劣化画素値から画素値の小さい方（同図の左側）に移っている。このとき、赤外画像の平均画素値（赤外画素値が５．７以上に係る画素の平均画素値）は、非劣化画素値よりも小さい値となる。この平均画素値を閾値として劣化画素の判別を行うと、上記平均画素値と非劣化画素値との間の画素値を有する画素は、劣化画素であるにもかかわらず劣化画素であると判別されなくなる。これにより、劣化画素値が上記統計計算に用いられるため、赤色リーケージ分の画素値を精度よく求めることができず、上記赤外画像から赤色リーケージ分の画素値を精度よく除去することができない。
【００１４】
本発明は上記の問題点を解決するためになされたもので、その目的は、傷の影響を除去する処理に用いられる赤外画像において、劣化画素の多少にかかわらず、赤色リーケージ分の画素値を精度よく除去できる画像処理方法を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理方法は、上記課題を解決するために、記録媒体から非可視光を介して取得され、かつ上記記録媒体に付いた傷やごみによる画質劣化の情報を含む非可視光画像について、可視光画像からのリーケージによる影響を除去する画像処理方法において、記録媒体から可視光を介して取得される可視光画像と、非可視光画像とにおける互いに対応する画素に関して、上記可視光画像の画素値から上記非可視光画像の画素値を減算して上記非可視光画像の平均画素値を加算した第１の変数と、上記可視光画像の画素値である第２の変数とを用いて第１の回帰分析を行い、仮非劣化画素値を算出するステップと、仮非劣化画素値から閾値を決定し、非可視光画像の画素値が上記閾値以上である画素のみを対象として、可視光画像の画素値である第３の変数と、上記非可視光画像の画素値である第４の変数とを用いて第２の回帰分析を行うことにより、上記リーケージの割合を取得するステップと、上記非可視光画像の画素値から、上記可視光画像の画素値に上記リーケージの割合を乗じた値を減算することにより、上記非可視光画像を補正するステップとを備えることを特徴とする。
【００１６】
非劣化画素値とは、非可視光画像における上記画質劣化の無い画素の画素値をいう。すなわち、仮非劣化画素値とは、仮の上記画質劣化の無い画素の画素値をいう。
【００１７】
上記可視光画像の画素値から上記非可視光画像の画素値を減算し、上記非劣化画素値を加算できれば、傷による影響が除去された可視光の画像の画素値が得られる。これは、傷による画素値の低下分は、可視光画像および非可視光画像のいずれにおいてもほぼ等しいことと、非劣化画素値と可視光画像の画素値との差は、傷による影響分と考えることができるからである。
【００１８】
しかしながら、上記手順における第１の変数によれば、上記非劣化画素値は未だ決定されていないので、上記非劣化画素値の代わりに、上記非劣化画像の平均画素値を用いている。この場合、上記非可視光画像の平均画素値は、傷の影響により上記非劣化画素値よりも低下しているから、第１の変数は、傷による影響が除去された可視光の画像の画素値よりも低下している。
【００１９】
そこで、上記手順では、上記可視光画像と上記非可視光画像とにおける互いに対応する画素に関して、第１の変数と、上記可視光画像の画素値である第２の変数とを用いて第１の回帰分析を行っている。これにより、上記非可視光画像の平均画素値が上記非劣化画素値から低下した低下分を算出することができる。したがって、上記非可視光画像の平均画素値に上記低下分を加算することにより、画像の傷の多少に依存せず適正な非劣化画素値、すなわち、上記非劣化画素値に準じた値を算出することができる。また、この値は、上記平均画素値および、回帰分析により算出された上記差分から求められるから、ノイズなどによる画素値の変動やフィルムの種類の相違（ネガ／ポジ）に対して安定している。したがって、この値を仮非劣化画素値として、劣化／非劣化画素を区別するための閾値とすることにより、非可視光画像において、画像ごとに劣化画素と非劣化画素とを精度よく判別することができる。
【００２０】
また、非可視光画像において、可視光画像からのリーケージが含まれている場合、非可視光画像と可視光画像とで相関関係が生じている。したがって、上記可視光画像と上記非可視光画像とにおける互いに対応する画素に関して、上記可視光画像の画素値である第３の変数と、上記非可視光画像の画素値である第４の変数とを用いて回帰分析を行うことにより、可視光画像に含まれる上記リーケージの割合を求めることができる。ここで、第２の回帰分析では、上記閾値以上の赤外画素値である画素のみを上記回帰分析の対象にしているので、傷による影響を受けずに、上記リーケージ割合を精度よく算出することができる。
【００２１】
そして、上記非可視光画像の画素値から、上記可視光画像の画素値に上記リーケージ割合を乗じた値を減算する。ここで、可視光画像の画素値に上記リーケージ割合を乗じた値は、非可視光画像へのリーケージ分に相当する。したがって、上記減算により、上記非可視光画像に含まれる、上記可視光画像からのリーケージ分を除去することができる。すなわち、劣化画素の多少に関わらず、上記非可視光画像について、可視光画像からのリーケージによる影響を精度よく除去することができる。
【００２２】
本発明の画像処理方法は、上記の手順に加えて、第１の変数が第２の変数以下である画素のみを第１の回帰分析の対象としてもよい。
【００２３】
第１の変数は、傷による影響が除去された可視光の画像の画素値よりも低下したものであるから、上記可視光画像の画素値である第２の変数が第１の変数よりもさらに小さい場合には、対応する画素は傷のある画素である可能性が著しく高い。
【００２４】
したがって、上記手順によれば、第２の変数が第１の変数以上である画素、すなわち第１の変数が第２の変数以下である画素のみを第１の回帰分析の対象とすることにより、傷のある画素を排除できるから、第１の回帰分析により上記低下分を精度よく算出することができ、上記した仮非劣化画素値の精度を向上することができる。
【００２５】
本発明の画像処理方法は、上記の手順に加えて、上記仮非劣化画素値の９５〜９９％値を上記閾値として決定してもよい。
【００２６】
非可視光画像に含まれるノイズ等によって、非劣化画素値は若干変動するものである。したがって、仮非劣化画素値の９５〜９９％値を上記閾値とすることにより、第２の回帰分析において、非劣化画素を漏れなく第２の回帰分析の対象とすることができる。
【００２７】
本発明の画像処理方法は、上記の手順に加えて、上記非可視光画像の画素値から、上記可視光画像の画素値に上記リーケージの割合を乗じた値を減算して得られた値を、（１−上記リーケージ割合）で除算することにより、上記非可視光画像の画素値を補正してもよい。
【００２８】
上記非可視光画像の画素値から、上記可視光画像の画素値に上記リーケージの割合を乗じた値を減算すると、上記非可視光画像に含まれる、上記可視光画像からのリーケージ分を除去することができるのだが、非可視光画像の画素値が低下する。
【００２９】
ところが、上記手順によれば、さらに、（１−上記リーケージ割合）で除算することにより、リーケージ分を除去した後の非可視光画像の画素値について正規化を行っている。このような正規化を行うことにより、上述した非可視光画像の画素値の低下を防ぎ、非可視光画像と可視光画像とを比較して、非可視光画像から、画像劣化の情報を精度よく検出することができる。
【００３０】
本発明の画像処理方法は、上記の手順に加えて、上記可視光画像と、補正された非可視光画像とにおける互いに対応する画素に関して、第１の回帰分析を実行することにより、本非劣化画素値を取得するステップをさらに備えてもよい。
【００３１】
補正された非可視光画像は、可視光画像からのリーケージによる影響が除去されていて、画像劣化の情報を精度よく含んでいる。したがって、補正された非可視光画像と上記可視光画像とで、第１の回帰分析を行うことにより得られる値は、上述した仮非劣化画素値よりも非劣化画素値に近い値となる。したがって、ここで得られる値を本非劣化画素値として決定すると、上記リーケージによる影響が除去された高精度の本非劣化画素値が得られることになる。
【００３２】
本発明の画像処理方法は、上記の手順に加えて、上記可視光画像および上記非可視光画像における互いに対応する画素に関して、本非劣化画素値から上記非可視光画像の画素値を減算して得られる値を、上記可視光画像の画素値に加算してもよい。
【００３３】
上述のように、上記リーケージによる影響が除去された高精度の本非劣化画素値を得ることができれば、本非劣化画素値から上記非可視光画像の画素値を減算して得られる値を、上記可視光画像の画素値に加算することにより、上記可視光画像から、上記記録媒体に付いた傷やごみによる画質劣化による影響を精度よく除去することが可能になる。
【００３４】
本発明の画像処理方法では、上記の手順に加えて、上記非可視光画像は、記録媒体から赤外光を介して取得される赤外画像であり、上記可視光画像は、赤色成分の画像であってもよい。
【００３５】
分光スペクトルにおいて、赤色光領域と赤外光領域とは互いに隣接するため、赤外画像へのリーケージは、赤色成分の画像であることが多い。したがって、上記手順を実行することにより、特に、赤色成分のリーケージ分を赤外画像から効率よく除去することが可能になる。
【００３６】
また、上記記録媒体は写真フィルムであってもよい。さらに、上記画像処理方法は、コンピュータに実行させることも可能である。また、上記の画像処理プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶させることにより、任意のコンピュータ上で、上記画像処理方法を実行させることができる。
【００３７】
【発明の実施の形態】
本発明は、写真フィルム（記録媒体）から取り込んだ画像データについて、フィルムの傷による影響を除去するための赤外画像（非可視光画像）に含まれる赤色リーケージ分の除去に関するものである。したがって、本実施の形態では、上記画像データの処理および本発明が実行されるシステム、フィルムの傷による影響を除去する処理、赤色リーケージを除去する処理を順に説明する。
【００３８】
本発明の実施の一形態について図に基づいて説明すれば、以下のとおりである。図２は、本実施形態の画像出力システムの概略構成を示すブロック図である。該画像出力システムは、フィルムスキャナ１と、画像処理装置２と、写真焼付装置３とを備えた構成となっている。
【００３９】
フィルムスキャナ１は、例えば、光源からの光を、写真フィルムであるネガフィルムに照射し、その透過光をＣＣＤなどで受光することにより、ネガフィルムに記録された画像を読み取るものである。フィルムスキャナ１は、読み取った画像データを赤色成分、緑色成分、および青色成分ごとに画像処理装置２に出力する。なお、以下では、赤色成分、緑色成分、および青色成分の画像データを、それぞれ「赤画像」、「緑画像」、および「青画像」と称する。
【００４０】
さらに、本実施形態では、フィルムスキャナ１は、赤外領域の透過光をＣＣＤなどで受光することにより、ネガフィルムの傷情報を読み取るものである。フィルムスキャナ１は、読み取った傷データを画像処理装置２に出力する。なお、以下では、傷データを「赤外画像」と称する。
【００４１】
写真焼付装置３は、画像処理装置２によって処理がなされた画像データに基づいて感光材料である印画紙を露光することにより、印画紙上に画像を焼き付けるものである。デジタル画像データに応じた光を印画紙に照射するヘッドとしては、デジタル画像データに応じて画素ごとに印画紙への照射光を変調できる光変調素子が用いられる。このような光変調素子としては、例えばＰＬＺＴ露光ヘッド、ＤＭＤ（デジタル・マイクロミラー・デバイス）、ＬＣＤ（液晶表示装置）、ＬＥＤ(Light Emitting Diode)パネル、レーザー、ＦＯＣＲＴ(Fiber Optic Cathode Ray Tube)、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)等が挙げられる。
【００４２】
なお、写真焼付装置３は、ネガフィルムのスキャニングと印画紙の露光とを両方行なうことができるオートプリンタとして構成してもよい。この場合、画像出力システムを、画像の読み取りから焼付けまでを行うオートプリンタと、ＰＣ(Personal Computer)などによって構成される画像処理装置２とを接続した構成とすることにより、システムの簡素化を図ることができる。
【００４３】
画像処理装置２は、フィルムスキャナ１から送られた画像データおよび赤外画像（傷データ）を用いて、傷のある画素か否かを判別し、傷のある画素に対して、傷による影響を除去するように画像データが処理され（以下、傷処理とする）、傷処理された画像データを写真焼付装置３に供給するものである。以下、画像処理装置２における補正処理方法について図１および図３に基づいて説明する。
【００４４】
まず、図３に示すように、フィルムスキャナ１から赤外画像を取得する（ステップ１０、以降、Ｓ１０と称する）。次に、赤外画像を用いて、傷のない画素の画素値である非劣化画素値を決定する（Ｓ１１）。この決定処理の詳細については後述する。
【００４５】
次に、非劣化画素値から、赤外画像における各画素の画素値を減算することにより、傷による各画素の画素値の損失分を算出する（Ｓ１２）。そして、赤画像、緑画像、および青画像のそれぞれに対し、前記損失分を画素ごとに加算することにより、画像データの傷処理が終了し、傷処理された画像データを写真焼付装置３に供給する（Ｓ１３）。
【００４６】
なお、ステップＳ１２・Ｓ１３では、損失分の算出や加算は、傷があると判断された画素に対してのみ行なうこともできる。なぜなら、傷がないと判断された画素における損失分は、フィルムの傷によるものではなく、ノイズ、ＣＣＤカメラの画素ごとの感度、フィルムのむらなどによるものであると考えられるからである。また、傷処理された画像データに対し、鮮鋭化処理などの他の画像処理を施してから写真焼付装置３に出力することもできる。
【００４７】
次に、非劣化画素値の決定処理（Ｓ１１）の詳細について図１に基づいて説明する。本実施形態の回帰分析は、単回帰のモデルを用いて最小二乗法により分析が行なわれるものである。
【００４８】
まず、赤外画像における全画素の画素値の平均値である赤外平均値Ａｖｅを算出する（Ｓ２０）。前述のように、傷の多い画像は、赤外平均値Ａｖｅが低下することになる。
【００４９】
次に、フィルムスキャナ１から赤画像（可視光画像）を取得する（Ｓ２１）。なお、赤画像が、既にフィルムスキャナ１から画像処理装置２に供給され、画像処理装置２の記憶部（図示せず）に記憶されている場合には、該記憶部から赤画像を読み出せばよい。
【００５０】
次に、第１の変数Ｘ＝(赤画像の画素値)−(赤外画像の画素値)＋(赤外平均値Ａｖｅ)と、第２の変数Ｙ＝(赤画像の画素値)とを画素ごとに求め（Ｓ２２）、最小二乗法を用いて、回帰式Ｙ＝ａＸ＋ｂの係数ａ，ｂを求める第１の回帰分析を行う（Ｓ２３）。なお、前記Ｘ，Ｙの定義から、係数ａ（傾き）がほぼ１であることは明らかである。
【００５１】
さらに、係数ｂ（Ｙ切片）は、赤外平均値Ａｖｅが非劣化画素値（以下、ＣＦ値とする）から低下した低下分となる。ここで、ＣＦ＝Ａｖｅ+ｂの演算式により、すなわち赤外平均値Ａｖｅにｂを加算した値からＣＦ値を算出し、ここで得たＣＦ値を仮非劣化画素値（仮ＣＦ値）として設定する（Ｓ２４）。
【００５２】
なお、第１の変数Ｘが第２の変数Ｙ以下である画素のみをＳ２３の回帰計算の対象としてもよい。これは、第１の変数は、傷による影響が除去された赤画像の画素値よりも低下したものであるから、上記赤画像の画素値である第２の変数が第１の変数よりもさらに小さい場合、対応する画素は傷のある画素である可能性が著しく高く、このような画素を回帰計算から除外することで、算出される仮ＣＦ値の精度を向上させるためである。
【００５３】
さらに、仮ＣＦ値の９６％値を閾値として決定する（Ｓ２５）。なお、ＣＦは対数であることから、閾値＝ＣＦ＋ｌｏｇ（０．９６）の式に仮ＣＦ値を代入することで、閾値を算出することができる。ここで、９６％としているのは、ＣＣＤから生じるノイズ等によりＣＦ値に多少変動があることから、明らかに劣化画素と判断できる値がＣＦ値の９６％未満であることが経験的に認められていることによる。なお、ここでは、上記仮ＣＦ値の９６％値を閾値としているが、９５％から１００％までの範囲であれば、許容範囲内であることも経験的に認められている。
【００５４】
つぎに、上記閾値以上の赤外画素値に係る画素のみを対象にして、第３の変数ｘ＝（赤画像の画素値）と、第４の変数ｙ＝（赤外画像の画素値）とを画素ごとに求める（Ｓ２６）。そして、最小二乗法を用いて、回帰式ｙ＝ｃｘの係数ｃを求める第２の回帰分析を行う。算出されたｃ値は、赤画像に含まれる赤色リーケージ分の画素値の割合（以下、リーケージ割合とする）に相当するので、ｃをリーケージ割合とする（Ｓ２７）。ここで、赤色リーケージとは、赤外光の波長領域とフィルムが吸収する赤色成分光の波長領域とに重なりが生じ、赤外画像に赤色成分の画像が含まれてしまう現象をいう。つまり、上記リーケージ割合に赤画像をかけた値は、赤画像のうち赤外画像へのリーケージ分に相当すると共に、赤外画像に含まれる赤成分の画素値に相当する。
【００５５】
さらに、Ｓ２７で算出したｃ値、すなわちリーケージ割合を用いて、各赤外画素の画素値から赤成分の画素値を除去することにより、各赤外画素の画素値を補正する演算を行う（Ｓ２８）。以下、演算式を示す。
ＩＲ´＝（ＩＲ−ｃ×Ｒ）／（１−ｃ）
なお、ＩＲ´は補正後の各赤外画素の画素値、ＩＲは補正前の各赤外画素の画素値、Ｒは、赤外画素に対応する赤画素の画素値を示す。ここで、上記演算について説明する。（ＩＲ−ｃ×Ｒ）は、赤外画像の画素値から、リーケージ分の画素値（赤成分の画素値）としてのｃ×Ｒを引くことにより、各赤外画素の画素値から赤成分の画素値を除去したものである。さらに、（ＩＲ−ｃ×Ｒ）を（１−ｃ）で割っているのは、リーケージ分を除去した後の赤外画像の画素値について正規化を行うためである。
【００５６】
さらに、このようにして補正した赤外画像を用いて、Ｓ２２と同様の手順で、第１の変数Ｘ＝(赤画像の画素値)−(赤外画像の画素値)＋(赤外平均値Ａｖｅ)と、第２の変数Ｙ＝(赤画像の画素値)とを画素ごとに求めた後、Ｓ２３と同様の手順で、回帰式Ｙ＝ａＸ＋ｂの係数ａ，ｂを求める第１の回帰分析を行い、ＣＦ＝Ａｖｅ+ｂの演算式によりＣＦ値を算出する。ここで得たＣＦ値を本非劣化画素値（本ＣＦ値）として設定する（Ｓ２９）。ここで、求めた本ＣＦ値をＳ１１の非劣化画素値として決定する。また、Ｓ２５における手順と同様の理由により、上記本ＣＦ値の９５〜９９％値を非劣化画素値としても構わない。
【００５７】
このように、赤色リーケージ分を除去した後の赤外画像データに基づいて、Ｓ２１〜Ｓ２４と同様の処理を行うことで本ＣＦ値を算出するので、本ＣＦ値は、仮ＣＦ値よりも、非劣化画素値として近い値である。つまり、本実施の形態は、非劣化画素値を求めるにあたって、まず、仮ＣＦ値を算出することで、劣化画素の多少に依存せず、高精度で劣化／非劣化画素を区別することにより、高精度の赤色リーケージ分を算出できるようにしたものである。これにより、原赤外画像から赤色リーケージ分を精度よく除去することが可能になり、赤色リーケージ分が除去された赤外画像データから本ＣＦ値を算出できる。つまり、上記仮ＣＦ値および本ＣＦ値は、劣化画素の多少に応じて最適な閾値を設定し、回帰計算により算出されるので、精度よく上記赤色リーケージ分および非劣化画素値としての本ＣＦ値を算出することができる。
【００５８】
〔実施例〕
次に、上記の非劣化画素値を決定する実施例について、図４および図５に基づいて説明する。図４（ａ）は、本実施例で使用される原赤外画像を示している。図中の黒い部分がフィルムに付いた傷やほこりである。また、原赤外画像にみられる左下部の像は、原赤外画像に赤成分の像が混入したものである。
【００５９】
ここで、図４（ａ）に示す原赤外画像に対して、従来の手順で、各赤外画素の画素値から赤成分を除去する処理を行った場合の赤外画像を図４（ｂ）に示す。この従来の手順においても、Ｓ２６からＳ２８の手順が実行されるが、本実施の形態との相違は、一定の値（５．７）以上の赤外画素値を示す画素から平均画素値を求めて、これを劣化／非劣化画素を区別するための閾値とする点にある。
【００６０】
図４（ａ）に示す原赤外画像と図４（ｂ）に示す赤外画像とを比較すると、図４（ｂ）に示す赤外画像では、図４（ａ）に示す原赤外画像に見られる赤成分の像が濃度反転した像として確認することができる。これは、各赤外画素の画素値から赤成分を除去する処理において、過補正がなされているからである。このような過補正がなされる要因として、従来の手順では、一定（固定）の値（５．７）以上の赤外画素値を示す画素の平均画素値を閾値（本実施例では７．５）としているため、劣化／非劣化画素を精度よく区別できず、リーケージ割合を算出するための回帰計算において、劣化画素の画素値が含まれてしまうことがあり、適正なリーケージ割合を算出できないからである。
【００６１】
一方、図４（ａ）に示す原赤外画像に対して、Ｓ２０からＳ２８の手順を実行して、各赤外画素の画素値から赤成分の画素値を除去する処理を行った場合の赤外画像を図４（ｃ）に示す。この手順の特徴は、全画素の画像の傷を考慮して、回帰分析を行うことにより閾値を求め（本実施例では８．１）、リーケージ割合を算出する点にある。
【００６２】
図４（ａ）に示す原赤外画像と図４（ｃ）に示す赤外画像とを比較すると、図４（ｃ）に示す赤外画像では、原赤外画像に見られる赤成分の像を殆ど確認することができない。これは、Ｓ２０からＳ２４の手順で、原画像における全画素における劣化画素の多少に依存せず適正な閾値が求められるので、Ｓ２７のリーケージ割合を算出する回帰計算において、劣化画素の画素値が含まれてしまうことが殆どないからである。すなわち、Ｓ２７において適正なリーケージ割合を算出することができると共に、Ｓ２８において各赤外画素の画素値から赤成分をほぼ除去することができるのである。
【００６３】
ここで、上記原赤外画像についての各画素の度数分布を図５に示す。この度数分布においては、縦軸は赤外画素の画素値を示し、横軸は赤画素の画素値を示す。なお、この度数分布において、赤外画素の画素値が８．０以上で密集している画像データについては、非劣化画素に係る画像データであるものと経験的に認められる。この原赤外画像について、上述した従来の手順で、各赤外画素の画素値から赤成分の画素値の除去を行うと、上記閾値が７．５に設定されるため、かなりの劣化画素の画像データが、リーケージ割合を算出する回帰計算に使用されることがわかる。
【００６４】
一方、上記原画像に対して、本実施例の手順でリーケージ割合を算出すると、上記閾値が８．１と算出される。したがって、本実施例の手順によれば、赤外画像の画素値が８．０以上で密集している非劣化画素に係る画像データのみが、リーケージ割合を算出する回帰計算に使用されることがわかる。つまり、本実施の形態の手順によれば、原画像における非劣化画素の割合に依存せず、適正な閾値を算出することができ、劣化画素と非劣化画素とを精度よく判別することができ、適正なリーケージ割合を算出することができる。
【００６５】
さらに、このようにして求めたリーケージ割合を用いて、原画像から赤色リーケージ分を除去する処理を行い、リーケージ除去がなされた画像に基づいて、本ＣＦ値を算出するので、算出された本ＣＦ値は、仮ＣＦ値よりも、非劣化画素値として近い値である。したがって、本ＣＦ値を非劣化画素値として、Ｓ１２およびＳ１３の処理を行えば、良好な傷消し処理を行うことができる。
【００６６】
ここで、あるフィルムについて、仮ＣＦ値と本ＣＦ値と赤色リーケージ値と算出した結果を表１に示す。この表によれば、１〜３パーセントの赤画像が赤外画像に漏れこんでいることがわかる。
【００６７】
【表１】
0003714282.tif 000002
【００６８】
なお、本実施形態では、傷の検出のために赤外光を用いている。しかしながら、フィルムに記憶された画像は、基本的には、可視光の波長領域でのみ発色するものであるから、傷の検出には、フィルムに記憶された画像により変調されることなく透過する光であれば、任意の波長域の光を使用することができる。
【００６９】
また、本実施形態では、赤外画像と赤画像とを回帰分析に利用しているが、これは、波長領域が隣り合うことにより、傷による影響の程度が近いと考えられるからである。したがって、他の可視光画像である緑画像および青画像でも、傷による影響の程度が赤外画像と近い場合には、赤外画像と共に回帰分析に利用することができる。
【００７０】
【発明の効果】
本発明の画像処理方法は、以上のように、記録媒体から非可視光を介して取得され、かつ上記記録媒体に付いた傷やごみによる画質劣化の情報を含む非可視光画像について、可視光画像からのリーケージによる影響を除去する画像処理方法において、記録媒体から可視光を介して取得される可視光画像と、非可視光画像とにおける互いに対応する画素に関して、上記可視光画像の画素値から上記非可視光画像の画素値を減算して上記非可視光画像の平均画素値を加算した第１の変数と、上記可視光画像の画素値である第２の変数とを用いて第１の回帰分析を行い、仮非劣化画素値を算出するステップと、仮非劣化画素値から閾値を決定し、非可視光画像の画素値が上記閾値以上である画素のみを対象として、可視光画像の画素値である第３の変数と、上記非可視光画像の画素値である第４の変数とを用いて第２の回帰分析を行うことにより、上記リーケージの割合を取得するステップと、上記非可視光画像の画素値から、上記可視光画像の画素値に上記リーケージの割合を乗じた値を減算することにより、上記非可視光画像を補正するステップとを備えることを特徴とする。
【００７１】
これにより、劣化画素の多少に関わらず、上記非可視光画像について、可視光画像からのリーケージによる影響を精度よく除去することができる。
【００７２】
本発明の画像処理方法は、上記の手順に加えて、第１の変数が第２の変数以下である画素のみを第１の回帰分析の対象としてもよい。
【００７３】
これにより、上記した仮非劣化画素値の精度を向上することができる。
【００７４】
本発明の画像処理方法は、上記の手順に加えて、上記仮非劣化画素値の９５〜９９％値を上記閾値として決定してもよい。
【００７５】
これにより、第２の回帰分析において、非劣化画素を漏れなく第２の回帰分析の対象とすることができる。
【００７６】
本発明の画像処理方法は、上記の手順に加えて、上記非可視光画像の画素値から、上記可視光画像の画素値に上記リーケージの割合を乗じた値を減算して得られた値を、（１−上記リーケージ割合）で除算することにより、上記非可視光画像の画素値を補正してもよい。
【００７７】
これにより、上述した非可視光画像の画素値の低下を防ぎ、非可視光画像と可視光画像とを比較して、非可視光画像から、画像劣化の情報を精度よく検出することができる。
【００７８】
本発明の画像処理方法は、上記の手順に加えて、上記可視光画像と、補正された非可視光画像とにおける互いに対応する画素に関して、第１の回帰分析を実行することにより、本非劣化画素値を取得するステップをさらに備えてもよい。
【００７９】
これにより、上記リーケージによる影響が除去された高精度の本非劣化画素値が得られることになる。
【００８０】
本発明の画像処理方法は、上記の手順に加えて、上記可視光画像および上記非可視光画像における互いに対応する画素に関して、本非劣化画素値から上記非可視光画像の画素値を減算して得られる値を、上記可視光画像の画素値に加算してもよい。
【００８１】
これにより、上記可視光画像から、上記記録媒体に付いた傷やごみによる画質劣化による影響を精度よく除去することが可能になる。
【００８２】
本発明の画像処理方法では、上記の手順に加えて、上記非可視光画像は、記録媒体から赤外光を介して取得される赤外画像であり、上記可視光画像は、赤色成分の画像であってもよい。
【００８３】
これにより、赤色成分のリーケージ分を赤外画像から効率よく除去することが可能になる。
【００８４】
また、上記記録媒体は写真フィルムであってもよい。さらに、上記画像処理方法は、コンピュータに実行させることも可能である。また、上記の画像処理プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶させることにより、任意のコンピュータ上で、上記画像処理方法を実行させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態における非劣化画素値の決定処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２】本実施形態における画像出力システムの概略構成を示すブロック図である。
【図３】本実施形態における劣化画素の補正処理の概要を示すフローチャートである。
【図４】本実施例にて使用される赤外画像を示す図であって、（ａ）は原赤外画像を示す図であり、（ｂ）は従来の手順により（ａ）から赤色リーケージ分を除去した画像を示す図であり、（ｃ）は本実施の形態の手順により（ａ）から赤色リーケージ分を除去した画像を示す図である。
【図５】図４（ａ）に示す赤外画像の各画素の度数分布を示すグラフであって、縦軸は赤外画素値を示し、横軸は赤色画素値を示す。
【図６】従来の画像処理において、ＣＣＤが取り込む可視光と赤外光との波長領域を示した説明図である。
【図７】  (ａ)は、フィルムの傷が少ない場合の赤外画像を示す模式図であり、(ｂ)は、該赤外画像における画素値の度数分布を示すグラフである。
【図８】  (ａ)は、フィルムの傷が多い場合の赤外画像を示す模式図であり、(ｂ)は、該赤外画像における画素値の度数分布を示すグラフである。
【符号の説明】
１    フィルムスキャナ
２    画像処理装置
３    写真焼付装置
【図１】
0003714282.tif 000003
【図２】
0003714282.tif 000004
【図３】
0003714282.tif 000005
【図４】
0003714282.tif 000006
【図５】
0003714282.tif 000007
【図６】
0003714282.tif 000008
【図７】
0003714282.tif 000009
【図８】
0003714282.tif 000010