(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像光学系を介して撮像素子に結像されることにより撮像画像が得られたときの撮像条件に応じて、前記撮像画像の色滲みを補正するための画像回復フィルタを取得する第１の取得手段と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いた補正が行われたとした場合に前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を取得する第２の取得手段と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いて補正を行う第１の補正手段と、
前記画像回復フィルタを用いた補正が行われた前記撮像画像に対して、前記第２の取得手段により取得された色滲みの特徴に応じて、当該撮像画像の色滲みを低減する補正を行う第２の補正手段と、を有し、
前記第２の取得手段は、前記撮像光学系の光学伝達関数と、前記画像回復フィルタとに基づいて、前記撮像光学系の点像分布関数を補正し、補正した点像分布関数に基づいて、前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
撮像光学系を介して撮像素子に結像されることにより撮像画像が得られたときの撮像条件に応じて、前記撮像画像の色滲みを補正するための画像回復フィルタを取得する第１の取得手段と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いた補正が行われたとした場合に前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を取得する第２の取得手段と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いて補正を行う第１の補正手段と、
前記画像回復フィルタを用いた補正が行われた前記撮像画像に対して、前記第２の取得手段により取得された色滲みの特徴に応じて、当該撮像画像の色滲みを低減する補正を行う第２の補正手段と、を有し、
前記第２の取得手段は、前記撮像条件ごとに予め記憶されている複数の色滲みの特徴から、前記撮像画像が得られたときの撮像条件に対応する前記色滲みの特徴を選択することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
撮像光学系を介して撮像素子に結像されることにより撮像画像が得られたときの撮像条件に応じて、前記撮像画像の色滲みを補正するための画像回復フィルタを取得する第１の取得手段と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いた補正が行われたとした場合に前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を取得する第２の取得手段と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いて補正を行う第１の補正手段と、
前記画像回復フィルタを用いた補正が行われた前記撮像画像に対して、前記第２の取得手段により取得された色滲みの特徴に応じて、当該撮像画像の色滲みを低減する補正を行う第２の補正手段と、を有し、
前記画像回復フィルタに設定されるゲインは、前記撮像光学系の光学伝達関数の逆特性に基づくゲインよりも、小さい値に設定されることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
撮像光学系を介して撮像素子に結像されることにより撮像画像が得られたときの撮像条件に応じて、前記撮像画像の色滲みを補正するための画像回復フィルタを取得する第１の取得手段と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いた補正が行われたとした場合に前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を取得する第２の取得手段と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いて補正を行う第１の補正手段と、
前記画像回復フィルタを用いた補正が行われた前記撮像画像に対して、前記第２の取得手段により取得された色滲みの特徴に応じて、当該撮像画像の色滲みを低減する補正を行う第２の補正手段と、を有し、
前記画像回復フィルタは、前記撮像光学系の光学伝達関数の位相の周波数特性から、倍率色収差に対応した直線成分が除去された光学伝達関数に基づいて生成されることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
前記色滲みの特徴は、滲みの色、幅、および方向の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第２の取得手段は、前記画像回復フィルタのタップに対応する大きさの領域毎に、前記色滲みの特徴を取得することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像回復フィルタに設定されるゲインは、前記撮像光学系の光学伝達関数、前記撮像素子のノイズ耐性、前記撮像素子のダイナミックレンジ、および、前記画像回復フィルタのタップ数の、少なくとも何れか１つを含む撮像装置の特性に基づいて、設定されることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第１の取得手段は、前記撮像条件に応じて、前記撮像光学系の光学伝達関数を取得し、取得した光学伝達関数に基づいて、前記画像回復フィルタを生成することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第１の取得手段は、撮像条件ごとに予め記憶されている複数の画像回復フィルタから、前記撮像画像が得られたときの撮像条件に対応する前記画像回復フィルタを選択することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
撮像光学系を介して撮像素子に結像されることにより撮像画像が得られたときの撮像条件に応じて、前記撮像画像の色滲みを補正するための画像回復フィルタを取得する第１の取得工程と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いた補正が行われたとした場合に前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を取得する第２の取得工程と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いて補正を行う第１の補正工程と、
前記画像回復フィルタを用いた補正が行われた前記撮像画像に対して、取得された色滲みの特徴に応じて、当該撮像画像の色滲みを低減する補正を行う第２の補正工程と、を有し、
前記第２の取得工程は、前記撮像光学系の光学伝達関数と、前記画像回復フィルタとに基づいて、前記撮像光学系の点像分布関数を補正し、補正した点像分布関数に基づいて、前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を算出することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
撮像光学系を介して撮像素子に結像されることにより撮像画像が得られたときの撮像条件に応じて、前記撮像画像の色滲みを補正するための画像回復フィルタを取得する第１の取得工程と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いた補正が行われたとした場合に前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を取得する第２の取得工程と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いて補正を行う第１の補正工程と、
前記画像回復フィルタを用いた補正が行われた前記撮像画像に対して、取得された色滲みの特徴に応じて、当該撮像画像の色滲みを低減する補正を行う第２の補正工程と、を有し、
前記第２の取得工程は、前記撮像条件ごとに予め記憶されている複数の色滲みの特徴から、前記撮像画像が得られたときの撮像条件に対応する前記色滲みの特徴を選択することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
撮像光学系を介して撮像素子に結像されることにより撮像画像が得られたときの撮像条件に応じて、前記撮像画像の色滲みを補正するための画像回復フィルタを取得する第１の取得工程と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いた補正が行われたとした場合に前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を取得する第２の取得工程と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いて補正を行う第１の補正工程と、
前記画像回復フィルタを用いた補正が行われた前記撮像画像に対して、取得された色滲みの特徴に応じて、当該撮像画像の色滲みを低減する補正を行う第２の補正工程と、を有し、
前記画像回復フィルタに設定されるゲインは、前記撮像光学系の光学伝達関数の逆特性に基づくゲインよりも、小さい値に設定されることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
撮像光学系を介して撮像素子に結像されることにより撮像画像が得られたときの撮像条件に応じて、前記撮像画像の色滲みを補正するための画像回復フィルタを取得する第１の取得工程と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いた補正が行われたとした場合に前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を取得する第２の取得工程と、
前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いて補正を行う第１の補正工程と、
前記画像回復フィルタを用いた補正が行われた前記撮像画像に対して、取得された色滲みの特徴に応じて、当該撮像画像の色滲みを低減する補正を行う第２の補正工程と、を有し、
前記画像回復フィルタは、前記撮像光学系の光学伝達関数の位相の周波数特性から、倍率色収差に対応した直線成分が除去された光学伝達関数に基づいて生成されることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関し、特に、画像信号を補正するために用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
情報のデジタル化に伴い、画像を信号値として扱えることで撮影画像に対する様々な補正処理を行うことが提案されている。デジタルカメラで被写体を撮像して得られる画像の画質は、特に撮像光学系の収差によって少なからず劣化する。
画像のぼけ成分が生じるのは、撮像光学系の球面収差、コマ収差、像面湾曲、非点収差等が原因である。これらの収差による画像のぼけ成分は、無収差で回折の影響もない場合に本来、被写体の一点から出た光束が撮像面上で再度一点に集まるべきものが広がりをもって像を結んでいるものを指す。光学的にはこれを点像分布関数（ＰＳＦ）と呼ぶが、画像ではこれをぼけ成分と称することにする。画像のぼけと言うと、例えば、ピントがずれた画像もぼけているが、ここでは特にピントが合っていても前述した撮像光学系の収差の影響でぼけてしまうものをぼけ成分と称することにする。また、カラー画像での色にじみも、撮像光学系の軸上色収差、色の球面収差、色のコマ収差が原因であるものに関しては、光の波長ごとのぼけ方の相違と云うことができる。
【０００３】
画像のぼけ成分の劣化を補正する方法として、撮像光学系の光学伝達関数（ＯＴＦ；Optical Transfer Function）の情報を用いて補正するものが知られている。この方法は、画像回復や画像復元と呼ばれている。以降、この撮像光学系の光学伝達関数（ＯＴＦ）の情報を用いて画像の劣化を補正する処理を画像回復処理と称することにする。
【０００４】
以下に画像回復処理の概要を示す。劣化した画像をｇ（ｘ，ｙ）、もとの画像をｆ（ｘ，ｙ）、前記光学伝達関数のフーリエペアである点像分布関数（ＰＳＦ）をｈ（ｘ，ｙ）としたとき、以下の（１）式が成り立つ。ただし、＊はコンボリューションを示し、（ｘ，ｙ）は画像上の座標を示す。
ｇ（ｘ，ｙ）＝ｈ（ｘ，ｙ）＊ｆ（ｘ，ｙ）  ・・・（１）
【０００５】
また、これをフーリエ変換して周波数面での表示形式に変換すると、以下の（２）式のように、周波数ごとの積の形式になる。（２）式において、Ｈは点像分布関数（ＰＳＦ）をフーリエ変換したものであるので、光学伝達関数（ＯＴＦ）である。（ｕ，ｖ）は２次元周波数面での座標、即ち周波数を示す。
Ｇ（ｕ，ｖ）＝Ｈ（ｕ，ｖ）・Ｆ（ｕ，ｖ）  ・・・（２）
【０００６】
撮影により画質が劣化した画像からもとの画像を得るためには、以下の（３）式のように、（２）式の両辺をＨで除算すればよい。
Ｇ（ｕ，ｖ）／Ｈ（ｕ，ｖ）＝Ｆ（ｕ，ｖ）  ・・・（３）
このＦ（ｕ，ｖ）を逆フーリエ変換して実面に戻すことで元の画像ｆ（ｘ，ｙ）が回復像として得られる。
【０００７】
ここで、Ｈ-1を逆フーリエ変換したものをＲとすると、以下の（４）式のように、実面での画像に対するコンボリューション処理を行うことで、同様にもとの画像を得ることができる。
ｇ（ｘ，ｙ）＊Ｒ（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）  ・・・（４）
このＲ（ｘ，ｙ）を画像回復フィルタと呼ぶ。実際の画像にはノイズ成分があるため、前述したように光学伝達関数（ＯＴＦ）の完全な逆数をとって作成した画像回復フィルタを用いると、画質が劣化した画像とともにノイズ成分が増幅されてしまい一般には良好な画像は得られない。この点については例えばウィーナーフィルタのように、画像信号とノイズ信号との強度比に応じて画像の高周波側の回復率を抑制する方法が知られている。画像の色にじみ成分の劣化を補正する方法として、例えば、前述したぼけ成分の補正により、画像の色成分ごとのぼけ量が均一になれば、画像の色にじみ成分が補正されたことになる。
【０００８】
ここで、ズーム位置の状態や絞り径の状態等の撮影状態に応じて光学伝達関数（ＯＴＦ）が変動する。このため、画像回復処理に用いる画像回復フィルタもこれに応じて変更する必要がある。前述の処理をカラー画像のそれぞれの色に対して施すことにより光学的に起因する色のぼけやにじみを補正することが可能となる。
【０００９】
特許文献１には、前述のような光学伝達関数（ＯＴＦ）を用いた倍率色収差の補正方法に関する技術が開示されている。この特許文献１に記載の技術では、画像回復処理後の画像のエッジ部の色ずれから倍率色収差補正成分を検出して、画像のエッジ部の補正を行うことによって、回復の度合によって画像のエッジ部の先鋭度を色成分ごとに変化させるようにする。
【００１０】
一方、カラー画像における色滲みに対して、前述のような光学伝達関数（ＯＴＦ）のような光学情報を用いることなくカラー画像から色滲み領域を算出して補正する方法も提案されている。この方法では、飽和部のような色滲みが目立つ領域においてカラー画像から滲み成分を除去することにより色滲みを適応的に補正する。この方法では、多くの場合、誤判定による過補正を抑制するため、補正する色相（例えば紫色）や補正箇所（例えば飽和画素近傍）を限定して補正を行う。
特許文献２には、このような補正方法に関する技術が開示されている。特許文献２に記載の技術では、画像の飽和領域を示す白とびマップと予め記録しておいた色収差の補正量に関する色収差モデルから算出した色収差マップとを比較し、白とびした領域の近傍画素の紫色の部分を色収差とみなし、彩度の低減のような補正処理を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２０１０−８６１３８号公報
【特許文献２】特許第４４８７９０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、特許文献１に開示された技術では、倍率色収差以外の色収差の要素である軸上色収差、色の球面収差、色のコマ収差等に対しては検出の対象外になり正しく補正することが容易でない。また、画像回復処理においても、これら倍率色収差以外の色収差の補正は可能ではあるが、回復の度合いによる補正残りが生じたり、飽和部においては補正が困難なため十分に色滲みをとりきれなかったりする虞がある。また、特許文献２に開示された技術では、補正対象領域が白とびしている領域の近傍であることや、補正の対象となる色が限定されてしまう等の問題がある。このため、補正精度を十分なものにすることが容易でない。
そこで、本発明は、画像のぼけ成分の補正残りが生じることを抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の画像処理装置の第１の例は、撮像光学系を介して撮像素子に結像されることにより撮像画像が得られたときの撮像条件に応じて、前記撮像画像の色滲みを補正するための画像回復フィルタを取得する第１の取得手段と、前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いた補正が行われたとした場合に前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を取得する第２の取得手段と、前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いて補正を行う第１の補正手段と、前記画像回復フィルタを用いた補正が行われた前記撮像画像に対して、前記第２の取得手段により取得された色滲みの特徴に応じて、当該撮像画像の色滲みを低減する補正を行う第２の補正手段と、を有し、前記第２の取得手段は、前記撮像光学系の光学伝達関数と、前記画像回復フィルタとに基づいて、前記撮像光学系の点像分布関数を補正し、補正した点像分布関数に基づいて、前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を算出することを特徴とする。
本発明の画像処理装置の第２の例は、撮像光学系を介して撮像素子に結像されることにより撮像画像が得られたときの撮像条件に応じて、前記撮像画像の色滲みを補正するための画像回復フィルタを取得する第１の取得手段と、前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いた補正が行われたとした場合に前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を取得する第２の取得手段と、前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いて補正を行う第１の補正手段と、前記画像回復フィルタを用いた補正が行われた前記撮像画像に対して、前記第２の取得手段により取得された色滲みの特徴に応じて、当該撮像画像の色滲みを低減する補正を行う第２の補正手段と、を有し、前記第２の取得手段は、前記撮像条件ごとに予め記憶されている複数の色滲みの特徴から、前記撮像画像が得られたときの撮像条件に対応する前記色滲みの特徴を選択することを特徴とする。
本発明の画像処理装置の第３の例は、撮像光学系を介して撮像素子に結像されることにより撮像画像が得られたときの撮像条件に応じて、前記撮像画像の色滲みを補正するための画像回復フィルタを取得する第１の取得手段と、前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いた補正が行われたとした場合に前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を取得する第２の取得手段と、前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いて補正を行う第１の補正手段と、前記画像回復フィルタを用いた補正が行われた前記撮像画像に対して、前記第２の取得手段により取得された色滲みの特徴に応じて、当該撮像画像の色滲みを低減する補正を行う第２の補正手段と、を有し、前記画像回復フィルタに設定されるゲインは、前記撮像光学系の光学伝達関数の逆特性に基づくゲインよりも、小さい値に設定されることを特徴とする。
本発明の画像処理装置の第４の例は、撮像光学系を介して撮像素子に結像されることにより撮像画像が得られたときの撮像条件に応じて、前記撮像画像の色滲みを補正するための画像回復フィルタを取得する第１の取得手段と、前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いた補正が行われたとした場合に前記撮像画像に残存する色滲みの特徴を取得する第２の取得手段と、前記撮像画像に対して前記画像回復フィルタを用いて補正を行う第１の補正手段と、前記画像回復フィルタを用いた補正が行われた前記撮像画像に対して、前記第２の取得手段により取得された色滲みの特徴に応じて、当該撮像画像の色滲みを低減する補正を行う第２の補正手段と、を有し、前記画像回復フィルタは、前記撮像光学系の光学伝達関数の位相の周波数特性から、倍率色収差に対応した直線成分が除去された光学伝達関数に基づいて生成されることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、画像のぼけ成分の補正残りが生じることを抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】撮像装置の構成を示す図である。
【図２】画像回復処理の第１の例を説明するフローチャートである。
【図３】撮影画面の１／４の領域を分割した様子を示す図である。
【図４】画像回復フィルタを示す図である。
【図５】画像回復フィルタの各タップが持つ値（係数）の分布を示す図である。
【図６】画像回復フィルタを理想のものにできない理由を説明する図である。
【図７】滲み判定処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図８】滲み特性算出処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図９】回復後の点像分布関数を示す図である。
【図１０】滲み色判定テーブルを示す図である。
【図１１】各領域の滲みの特性の記憶形式を示す図である。
【図１２】画像回復を十分に行えない理由を説明する図である。
【図１３】色滲み補正処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１４】画像回復処理の第２の例を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。
図１は、撮像装置の基本構成の一例を示す図である。
不図示の被写体を撮像光学系１０１で撮像素子１０２に結像する。撮像素子１０２に結像された光は撮像素子１０２で電気信号に変換され、Ａ／Ｄコンバータ１０３でデジタル信号に変換された後、画像処理部１０４に入力される。
尚、図１に示す例では、撮像光学系１０１には、絞り１０１ａとフォーカスレンズ１０１ｂが含まれる。また、表示部１０５は、画像処理部１０４で処理された画像信号等の表示（プレビュー表示）を行う。また、画像記録媒体１０９は、画像処理部１０４で処理された画像信号を記録する。
【００１７】
画像処理部１０４は、入力した信号（撮像画像）に対して、画像回復処理を含む所定の処理を行う。画像処理部１０４は、まず、状態検知部１０７から撮像装置の撮像状態の情報を得る。状態検知部１０７は、システムコントローラ１１０から直接、撮像状態の情報を得ることができる。また、状態検知部１０７は、例えば撮像光学系１０１に関する撮像状態の情報については、撮像光学系制御部１０６から得ることもできる。次に、画像処理部１０４は、撮像状態に応じた画像回復フィルタを取得し、取得した画像回復フィルタを用いて、画像処理部１０４に入力された画像信号に対して、画像回復処理を行う。
【００１８】
図２は、画像処理部１０４での画像回復処理の一例を説明するフローチャートである。
まず、前述したように、画像処理部１０４は、状態検知部１０７から実際の撮像状態の情報を取得する（ステップＳ２０１）。撮像状態とは、例えば、ズーム位置、絞り径、被写体距離等の撮像条件であり、必要に応じて撮像装置のＬＰＦ特性や画素ピッチ等も取得する。
次に、画像処理部１０４は、実際の撮像状態に適した光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータを、記憶部１０８から選択する（ステップＳ２０２)。このときに選択される光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータとして、予め記憶している複数の光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータのうち、ステップＳ２０１で取得した撮像状態に最も近いデータを採用することができる。また、画像処理部１０４は、予め記憶している光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータのうち、ステップＳ２０１で取得した撮像状態に近い複数の光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータから補間して、実際の撮像状態に合う光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータを生成しても良い。
【００１９】
また、この光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータは、撮像状態だけでなく、像高方向においても異なる特性をもっていることが普通である。つまり、光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータを像高毎に計算する必要がある。図３は、光学中心を中心に撮影画面の１／４の領域を水平方向に７分割、垂直方向に５分割した様子を示す図である。それぞれの領域において光学特性が異なるため、それぞれの領域に対して光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータを求める必要がある。
【００２０】
撮影画面の１／４の領域についてのみ、光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータを求めることとしたのは、一般的に写真用レンズは画像の中心に対して対称の光学特性を持つ場合が多いからである。すなわち、図３に示すように、撮影画面の１／４の領域についてだけ、光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータを所持すれば他の領域の光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータについては、光学中心で対称に展開すれば算出することができる。それぞれの領域は、領域３０１〜３０３のように座標を指定して区別できるようにする。もちろん記録領域に余裕がある場合や、撮像光学系１０１の対称性が低い場合には、撮像画面の全面の光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータを、記憶部１０８に所持させても良い。
以上のことから、本実施形態では、ズーム位置毎、絞り径毎、被写体距離毎、ＬＰＦ特性毎、画素ピッチ毎、領域（像高）毎、色毎に、光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータを、記憶部１０８に一時的に記憶しておく。
【００２１】
次に、ステップＳ２０３において、画像処理部１０４は、ステップＳ２０２で求めた光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータから、画像回復フィルタを算出する。一般的に、画像回復フィルタは、例えば、ステップＳ２０２で求めた光学伝達関数（ＯＴＦ）の逆関数を逆フーリエ変換した結果に基づいて得ることができる。また、ノイズの影響を考慮する必要があるため、画像回復フィルタの算出の際には、ウィーナーフィルタや関連する回復フィルタの作成方法を選択して用いることができる。さらに、光学伝達関数（ＯＴＦ）には、撮影レンズの撮像光学系１０１のみならず、画像処理部１０４に入力される画像に対して光学伝達関数（ＯＴＦ）を劣化させる全ての要因を含めることができる。例えば、ローパスフィルタは、光学伝達関数（ＯＴＦ）の周波数特性に対して高周波成分を抑制するものである。また、撮像素子１０２の画素開口の形状や開口率も、光学伝達関数（ＯＴＦ）の周波数特性に影響する。他にも、光源の分光特性や各種波長フィルタの分光特性も、光学伝達関数（ＯＴＦ）の周波数特性に影響する。これらを含めた広義の光学伝達関数（ＯＴＦ）に基づいて、画像回復フィルタを作成することが望ましい。
【００２２】
また、撮像光学系１０１には色収差があり、色成分ごとにぼけ方が異なる。このため、色成分ごとの画像回復フィルタの特性は、色収差に基づいて若干異なる。画像回復フィルタの縦横のタップ数に関しても正方配列である必要はなく、コンボリューション処理時に考慮するようにすれば任意に変更することができる。
図４は、画像回復フィルタ４０１の一例を概念的に示す図である。
画像回復フィルタのタップ数は、撮像光学系１０１の収差量に応じて決めることができる。図４に示す例では、２１×２１タップの２次元フィルタを画像回復フィルタ４０１とする。画像回復フィルタの各タップが画像の１画素に対応して、画像回復処理の中でコンボリューション処理される。このタップ数は、システム上、有限の値しか取りえず、システムの制約により使用できるタップ数が少ないと十分な回復処理が行えなくなる可能性がある。
【００２３】
図４のように画像回復フィルタ４０１を１００以上に分割した２次元フィルタとすることで、撮像光学系１０１による球面収差、コマ収差、軸上色収差、軸外色フレア等の、結像位置から大きく広がる収差に対しても、画像回復処理を行うことができる。
図５は、図４に示す２次元フィルタ（画像回復フィルタ４０１）の１つの断面において、各タップが持つ値（係数）の分布の一例を示す図である。それぞれのタップに入力された画素の信号に対して各タップの係数を掛けたものを加算することで、撮像光学系１０１の収差によって空間的に広がった信号値（ＰＳＦ）を、理想的には、中央の１画素に戻すことができる。
【００２４】
画像回復フィルタを算出する過程で様々な制約により理想のフィルタを生成することができない。その例のいくつかを図６を用いて説明する。
図６は、画像回復フィルタを理想のフィルタとすることができない理由を説明する図である。図６（ａ）は、撮像光学系１０１の光学特性の一例を示す図であり、図６（ｂ）は、画像回復フィルタによるゲインの特性の一例を示す図である。
【００２５】
例えば、図６（ａ）には、かなり低周波域で、空間周波数特性（ＭＴＦ；Modulation Transfer Function）の応答が０（ゼロ）に落ちているような光学特性を示す。このような光学特性を持つレンズの場合、撮像画像に高域の信号がほとんど存在しない。このため、無理に画像回復処理を行うとノイズのみが強調されたり、エッジの淵が黒く沈んだりすることにより、回復の効果よりも弊害が目立つ場合がある。このような光学特性を持つ領域に関しては、回復の度合いをかなり抑える処理や、回復しない処理が必要である。このような光学特性は、一般的に安価なレンズで発生することが多く、また、高倍率のズームレンズの画像周辺部でも発生することが多い。
一方、図６（ｂ）に示すように、高域のノイズが強調されないように考慮した場合の理想の回復のゲインは特性６０１のようになる。しかしながら、撮像装置の特性により、画像回復処理を十分に行えず、最大ゲインを弱めた特性６０２のようにしか補正することができないケースが発生する。
【００２６】
これら図６（ａ）、（ｂ）に示すような特性に該当するような領域では、画像回復処理を十分に行えず、補正残りが多く発生してしまう。当然、色毎に同様の補正残りが発生するので、色収差に対しても補正されずに残ってしまう。
そこで、本実施形態では、画像回復フィルタのゲイン（係数）を、光学伝達特性（ＯＴＦ）の逆特性とせず、撮像装置の特性に応じて、光学伝達特性（ＯＴＦ）の逆特性とした場合よりも小さくする。ここで、撮像装置の特性としては、撮像光学系１０１の光学伝達特性（ＯＴＦ）の応答、撮像素子１０２のノイズ耐性、撮像素子１０２のダイナミックレンジ、および画像回復フィルタのタップ数の少なくとも何れか１つが挙げられる。本実施形態では、例えば、画像処理部１０４が、このような画像回復フィルタを算出することにより、第１の取得手段の一例が実現される。
【００２７】
図２の説明に戻り、ステップＳ２０４の処理について説明する。本実施形態の画像回復フィルタは、倍率色収差の平行移動成分が除去されたフィルタとなっている。換言すると、本実施形態の画像回復フィルタは、収差の非対称性及び広がりを補正して画像の先鋭化を行うが、倍率色収差の平行移動成分に関しては補正しないフィルタとなっている。このようなフィルタは、光学伝達関数（ＯＴＦ）の位相の周波数特性（ＰＴＦ（Phase Transfer Function））から、倍率色収差に対応した直線成分が除去された光学伝達関数（ＯＴＦ）に基づいて生成することができる。
このようなフィルタを用いる理由は、倍率色収差の移動成分に関しては別途画素移動等の方法で補正することにより、画像回復フィルタに必要なタップ数を軽減できる等のメリットがあるためである。このため、画像処理部１０４は、従来の手法を用いて倍率色収差の補正を行う（ステップＳ２０４）。
【００２８】
次に、画像処理部１０４は、画像回復処理がなされた後に画像のどの領域にどの程度色滲みが残存しているかを判定する滲み判定処理を行う（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０３で生成された画像回復フィルタは、図６を参照しながら説明した通り、十分な回復がなされないフィルタであることが多い。したがって、元の光学伝達関数（ＯＴＦ）と、ステップＳ２０３で作成された画像回復フィルタとを比較することによって、原理的に残存する色滲みの特徴を推測できる。推測する項目としては、例えば、滲みの色、量（幅）、方向の少なくとも何れか１つが挙げられる。
【００２９】
ここで、図７のフローチャートを参照しながらステップＳ２０５の滲み判定処理の一例を詳細に説明する。この滲み判定処理は、図３に示した領域毎に行う必要がある。
まず、ステップＳ７０１において、画像処理部１０４は、ステップＳ２０２において記憶部１０８に記憶した各領域の光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータであって、撮像状態に応じたデータを読み出す。この光学伝達関数（ＯＴＦ）のデータをH（u,v）とする。
【００３０】
次に、ステップＳ７０２において、画像処理部１０４は、ステップＳ２０３で算出した画像回復フィルタをフーリエ変換する。フーリエ変換した画像回復フィルタをR(u,v)とする。また、H(u,v)とR(u,v)とを乗算した結果をT(u,v)とする。T(u,v)は、ステップＳ２０３で算出した画像回復フィルタで回復した後の画像の光学伝達関数（ＯＴＦ）に相当する。
次に、ステップＳ７０３において、画像処理部１０４は、T(u,v)を逆フーリエ変換することにより、補正後の点像分布関数（ＰＳＦ）を算出する。補正後の点像分布関数（ＰＳＦ）をt(x,y)とする。
次に、ステップＳ７０４において、画像処理部１０４は、補正後の点像分布関数（ＰＳＦ）から、滲みの特性の一例である滲み色を領域毎に算出する。
【００３１】
図８のフローチャートを参照しながら、各領域の滲み色を判定する滲み特性算出処理の一例を詳細に説明する。
ここでは、一例として、図３の領域３０２における回復後の点像分布関数（ＰＳＦ）が図９（ａ）、図９（ｂ）のような形状になる場合（Meridional方向に青い滲みが残存する場合）を例に挙げて説明する。
【００３２】
まず、ステップＳ８０１において、画像処理部１０４は、ステップＳ７０３で算出した点像分布関数（ＰＳＦ）のうち、算出したい断面の情報を取得する。通常は、Sagittal方向とMeridional方向との少なくとも何れか一方の方向の断面の情報を取得する。図９（ｂ）は、図９（ａ）に示す点像分布関数（ＰＳＦ）のMeridional方向の断面の情報（強度分布）を示す図である。図９（ｂ）は、ライン９０１の方向にラインプロファイルを取ることにより得られる。
【００３３】
次に、ステップＳ８０２において、画像処理部１０４は、ステップＳ８０１で取得した断面から、Ｇ（緑）に対する滲み量Ｘfreaを取得する。図９（ｂ）において、ノイズを加味して決定した強度ｄをもつＧ（緑）の位置とＢ（青）の位置との差分が、Ｇ（緑）に対する青の滲み量Ｂfreaである。同様に、強度ｄの強度を持つＧの位置とＲ（赤）の位置との差分が、Ｇ（緑）に対する赤の滲み量Ｒfreaである。図９（ｂ）から、図９（ａ）に示す点像分布関数（ＰＳＦ）は、Meridional方向に青く滲んだ特性を持つことが分かる。
【００３４】
次に、ステップＳ８０３において、画像処理部１０４は、予め決定しておいた閾値Thfreaと、Ｇ（緑）に対する滲み量Ｘfrea（Ｇ（緑）に対する青の滲み量Ｂfrea又はＧ（緑）に対する赤の滲み量Ｒfrea）とを比較する。閾値Thfreaとしては、滲み量としてこれ以上の滲み量が発生した時に補正を行いたいような値（正の値）を設定しておく。
Ｇ（緑）に対する滲み量Ｘfreaが、閾値Thfreaに（−１）を掛けた値−Thfreaを下回る場合には（Ｘfrea＜−Thfrea）、ステップＳ８０４に進む。ステップＳ８０４に進むと、画像処理部１０４は、フラグＸflagに２を設定する（Ｘflag＝２）。
【００３５】
また、Ｇ（緑）に対する滲み量Ｘfreaが閾値Thfreaを上回る場合には（Ｘfrea＞Thfrea）、ステップＳ８０５に進む。ステップＳ８０５に進むと、画像処理部１０４は、フラグＸflagに１を設定する（Ｘflag＝１）。
また、Ｇ（緑）に対する滲み量Ｘfreaが、閾値Thfreaに（−１）を掛けた値−Thfrea以上、閾値Thfrea以下である場合には（−Thfrea≦Ｘfrea＜Thfrea）、ステップＳ８０６に進む。ステップＳ８０６に進むと、画像処理部１０４は、フラグＸflagに０を設定する（Ｘflag＝０）。
【００３６】
図９に示す例では、Ｇ（緑）に対する青の滲み量Ｂfreaに対しては、フラグＢflagとして１が設定される（Ｂflag＝１）。一方、Ｇ（緑）に対する赤の滲み量Ｒfreaが閾値Thfreaより小さいと仮定すると、Ｇ（緑）に対する赤の滲み量Ｒfreaに対しては、フラグＲflagとして０（ゼロ）が設定される（Ｒfrea＝０）。
【００３７】
そして、ステップＳ８０７において、画像処理部１０４は、Ｇ（緑）に対する青の滲み量Ｂfreaと、Ｇ（緑）に対する赤の滲み量Ｒfreaに対して設定されたフラグＸflag（Ｂflag、Ｒfrea）の値を読み出す。そして、画像処理部１０４は、読み出した値のそれぞれから、図１０に示す滲み色判定テーブルを参照して残像する色を推定する。図９に示す例では、滲み色参照テーブルから、滲み色は青であり、滲み量はBfrea（Ｒの滲み量はなし）、滲みの方向はMeridional方向であると判定される。滲み量は、撮像素子１０２の画素ピッチから換算してピクセルの単位で持つことが好ましい。
【００３８】
画像処理部１０４は、以上の計算を、図３に示した全ての領域について行う。本実施形態では、例えば、画像処理部１０４が、以上のようにして、各領域の色滲みの特徴（色、量（幅）、方向）を算出することにより、第２の取得手段の一例が実現される。
そして、図７のステップＳ７０５において、画像処理部１０４は、各領域の計算の結果を記憶部１０８に記憶する。図１１は、各領域の滲みの特性（滲み色・滲みの方向・滲み量）の記憶形式の一例を概念的に示す図である。図１１に示すように、領域毎に、滲み色・滲みの方向・滲み量を関連づけて記憶部１０８に記録する。これにより、作成した画像回復フィルタを適応した結果、回復後の画像において各領域において残存する色滲みの色・量・方向を推測することができる。
以上で図７のフローチャートによる処理（図２のステップＳ２０５）が終了し、ステップＳ２０６に進む。
【００３９】
ステップＳ２０６に進むと、画像処理部１０４は、ステップＳ２０３で算出した画像回復フィルタを用いて、撮像画像に対して、画像回復工程でコンボリューション処理（回復処理）を行う。これにより撮像光学系１０１で発生した収差による画像のぼけ成分を除去若しくは低減することができる。本実施形態では、例えば、画像処理部１０４が、このような画像回復フィルタを用いた回復処理を行うことにより、第１の補正手段の一例が実現される。前述したようにＲＧＢの色成分ごとに適した画像回復フィルタを用いることで色収差も補正することができる。ただし、図６に示したような特性の場合には、ある程度色収差は残存してしまう。さらにこの画像回復処理の過程で、もし、撮像された画像が飽和していた場合には十分な回復をすることができない。
【００４０】
図１２は、画像回復を十分に行えない理由を説明する図である。図１２（ａ）は、飽和する領域を含む画像の一例を示す図である。図１２（ａ）に示すように、蛍光灯のようなものを撮像画像において、通常の撮像装置では、飽和信号量を超える輝度が発光領域１２０１に入力される可能性が高く、飽和しているケースが多い。
図１２（ｂ）は、発光領域１２０１に対してラインプロファイルをとったグラフを示す図である。撮像装置のダイナミックレンジが十分にある場合には、破線で示す信号１２０２のように、発光領域の輝度の信号を表現できる。一方、ダイナミックレンジが不足して撮像素子が飽和してしまった場合、実線で示す信号１２０３のように、センサの飽和レベルで発光領域の信号がクリップされてしまう。つまり、実際に存在する信号１２０２には存在しない、高周波成分を多くもつエッジ１２０４が画像に記録されてしまう。
【００４１】
画像回復処理では、このように現実には発生しないような高周波成分を持つエッジのような被写体を想定していないフィルタを作成する。このため、画像回復処理を行うと、リンギングやエッジの淵が黒く沈み込んでしまう等の弊害が発生してしまう。このような現象を発生させないため、通常の画像回復処理においては、画像飽和部では回復を行わないまたは弱める等の処理を追加することにより、前述した弊害を抑制する。そのため、このような画像飽和部付近においては回復が十分になされず色滲みも残存してしまう。特にこのような画像飽和部近辺は、色滲みが目立つ領域であり、回復後の画像としても十分な画質が得ることができない。
【００４２】
そこで、本実施形態では、ステップＳ２０７において、画像処理部１０４は、ステップＳ２０５における滲み判定処理の結果に基づいて、画像から滲みを検出して、滲み色を適応的に消す色滲み補正処理を行う。
図１３のフローチャートを参照しながら、色滲み補正処理の一例を詳細に説明する。本実施形態では、色プレーン（Ｒ，Ｇ，Ｂプレーン）のうちＲプレーン，Ｂプレーンを色滲みの除去対象とし、基準プレーンとしてＧプレーンを用いて色滲み除去処理を行う場合を例に挙げて説明する。色滲み補正処理の概略は、画像のエッジ部のＧプレーンの滲み量に対してＲ又はＢの滲み量を判定し、それぞれの滲み量がＧに対して多い場合は、Ｇの滲み量にそろえることにより滲みを除去するものである。
【００４３】
まず、ステップＳ１３０１において、画像処理部１０４は、入力画像のエッジを検出する。入力画像のエッジを検出するのは、滲みの現象は画像のエッジ部に表れるためである。
次に、ステップＳ１３０２において、画像処理部１０４は、ステップＳ１３０１で検出したエッジ部における画像の滲みを検出する。滲みの検出方法には様々な手法がある。例えば、一般的な方法として、Ｇのエッジの勾配とＲ又はＢの勾配とを比較して、Ｇに対してＲ又はＢがどの程度滲んでいるかを判定する手法を用いることができる。ここでいう勾配とは、隣接画素との差分を言う。検出される滲みの情報には、エッジの方向、滲みの色、及び滲み量が含まれる。その他にも、エッジ部の周辺の色相を算出して滲みを検出する方法等がある。ステップＳ１３０２における滲みの検出手法は特に限定されるものではない。
【００４４】
次に、ステップＳ１３０３において、画像処理部１０４は、ステップＳ１３０２で検出された滲みが、光学起因により発生したもの（色収差によるもの）であるか否かを判定する。ステップＳ１３０２で検出される滲みには、光学起因による滲みだけでなく、色つきの光源の周辺部のような被写体色の滲みも含まれることが多い。そこで、ステップＳ１３０３により、記憶部１０８に記憶されたリスト（図１１を参照）における該当領域の情報と、ステップＳ１３０２で検出した滲みの情報とを比較することにより、該当画素の滲みが、光学起因による滲みか、被写体による滲みかを区別する。
【００４５】
（ＲＧＢ比や色相等の観点から）ステップＳ１３０２で検出された滲みの色と、ステップＳ２０５で検出された色とが近い場合、ステップＳ１３０２で検出された滲みは光学起因による可能性が高い。一方、そうでない場合には、ステップＳ１３０２で検出された滲みは被写体色の滲みである可能性が高い。このような判定基準に基づいて、ステップＳ１３０２で検出された滲みが被写体色の滲みである場合には、図８のフローチャートによる処理を終了する。
【００４６】
一方、ステップＳ１３０２で検出された滲みが光学起因による滲みである場合には、ステップＳ１３０４に進む。ステップＳ１３０４に進むと、画像処理部１０４は、入力画像のエッジ近辺に飽和部があるか否かを判定する。この判定の結果、入力画像のエッジ近辺に飽和部がある場合には、ステップＳ１３０５に進む。ステップＳ１３０５に進むと、画像処理部１０４は、滲みの除去強度を大きくする。このようにする理由は、画像の飽和部においては色滲みが色濃くでる可能性が高く、また、図７に示したように回復による色収差の低減効果が見込めないためである。そして、ステップＳ１３０６の処理に進む。
一方、入力画像のエッジ近辺に飽和部がない場合には、ステップＳ１３０５の処理を省略してステップＳ１３０６の処理に進む。この場合には、滲みの除去強度は基準値（ステップＳ１３０５で設定される値よりも小さい値）になる。
【００４７】
そして、ステップＳ８０６に進むと、画像処理部１０４は、色滲み除去処理を行う。ここでいう色滲み除去処理は、Ｇプレーンの勾配にＲ，Ｂの片方または両方をあわせることで滲みを消すという方法や、該当エッジの彩度を低減する方法等が挙げられる。ただし、ステップＳ１３０６の色滲み除去処理の方法は限定されるものではない。本実施形態では、例えば、画像処理部１０４が、以上のようにして色滲み補正処理を行うことにより、第２の補正手段の一例が実現される。そして、図８（すなわち図２）のフローチャートによる処理を終了する。
【００４８】
以上のように本実施形態では、少なくとも撮像状態に応じて、光学伝達関数（ＯＴＦ）を撮像画面の領域毎に選択し、選択した光学伝達関数（ＯＴＦ）から、色収差を補正する画像回復フィルタを生成し、画像回復フィルタを用いて撮像画像の色収差を補正する。また、画像回復フィルタを用いた場合の各領域の滲みの特性を算出する。この滲みの特性の算出の結果から、画像回復フィルタを用いて色収差が補正された画像のエッジの滲みを撮像画像の各領域について検出し、当該滲みを除去する。このように、画像回復処理の色滲みの補正の残り量を、画像の領域ごとに精度良く算出し、算出した補正の残り量に対して適応的に処理を行い、最終的に高精度な回復画像を生成することができる。したがって、最終画像においては被写体色を誤って消すことなく画像回復処理の補正処理により残存した色収差を適切に処理することができ、滲みの少ないより高画質な画像を出力することが可能となる。
尚、本実施形態の手法は、撮像装置での使用に限るものではなく、例えば、ＰＣ上で動作する画像処理アルゴリズムとして用いることもできる。
【００４９】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。本実施形態では、光学系と撮像系とが一体化しており、予め決まった光学系でしか撮影が行えないような一体型の撮像装置における色収差の補正処理を行う場合について説明する。第１の実施形態では、撮像光学系が交換レンズによって変化した場合や、光学ＬＰＦを取り外し可能な場合や、特殊な場合として撮像素子を交換できるような撮像装置に対しても柔軟に対応が可能である。ただし、図２のステップＳ２０３やステップＳ２０５において、フーリエ変換や逆フーリエ変換が発生して処理時間が大幅にかかってしまうという問題がある。
【００５０】
前述した一体型の撮像装置では、光学系が限定されており、事前に負荷のかかる処理を計算して記録しておくことにより大幅な処理時間の短縮が見込める。本実施形態で使用する撮像装置は、図１に示した撮像光学系１０１と撮像素子１０２とが一体化されており、変更できないものとする。
【００５１】
図１４のフローチャートを参照しながら、このような撮像装置に適した画像処理部１０４での画像回復処理の方法の一例を説明する。
まず、第１の実施形態と同様に、画像処理部１０４は、状態検知部１０７から実際の撮像状態の情報を取得する（ステップＳ１４０１）。この場合、撮像装置の画素ピッチやＬＰＦ特性等の特性は変わることがないので取得しなくて良い。
【００５２】
次に、画像処理部１０４は、状態検知部１０７から取得した撮影状態に応じて、該当する画像回復フィルタを選択する（ステップＳ１４０２）。第１の実施形態では、光学伝達関数（ＯＴＦ）から、画像回復フィルタを算出した（ステップＳ２０２、Ｓ２０３）。これに対し、本実施形態では、予めこの計算をしておき、その結果を、記憶部１０８に記憶しておく。このため、ステップＳ１４０２では、予め記憶されている複数の画像回復フィルタから、撮像状態に合う画像回復フィルタを１つ選択するだけで良い。
【００５３】
また、それぞれの画像回復フィルタについて、図９で示した滲み判定処理も事前に行うことにより、滲み判定処理の結果を、当該結果に対応する画像回復フィルタと相互に関連づけて記憶部１０８に記憶しておく。そして、画像処理部１０４は、ステップＳ１４０２で選択した画像回復フィルタに関連付けられている滲み判定処理の結果（滲み情報）を選択する（ステップＳ１４０３）。このようにすることにより、大幅な処理時間の短縮が可能となる。本実施形態では、例えば、画像処理部１０４が、以上のようにして画像回復フィルタの選択と、画像回復フィルタに対応付けられている滲み判定処理の結果を選択することにより、第１の取得手段と第２の取得手段の一例が実現される。
【００５４】
次に、画像処理部１０４は、第１の実施形態と同様の手法で倍率色収差の補正を行い（ステップＳ１４０４）、さらに、画像回復フィルタを用いた回復処理を行う（ステップＳ１４０５）。ここで、画像飽和部の扱いについては、第１の実施形態と同様に扱うことができる。本実施形態では、例えば、画像処理部１０４が、このようにして画像回復フィルタを用いた回復処理を行うことにより、第１の補正手段の一例が実現される。
最後に、画像処理部１０４は、ステップＳ１４０３で読み出した滲み判定処理の結果（滲み情報）をもとに、色滲み補正処理を行う（ステップＳ１４０６）。色滲み補正処理についても、第１の実施形態（ステップＳ２０７）と同様に扱うことができる。本実施形態では、例えば、画像処理部１０４が、このようにして色滲み補正処理を行うことにより、第２の補正手段の一例が実現される。
このように、光学系と撮像系とが一体化している撮像装置に関しては、時間のかかる処理を事前に行うことにより処理時間を短縮することが可能となる。
【００５５】
尚、前述した実施形態は、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。
【００５６】
（その他の実施例）
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、まず、以上の実施形態の機能を実現するソフトウェア（コンピュータプログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）が当該コンピュータプログラムを読み出して実行する。
【符号の説明】
【００５７】
１０１  撮像光学系、１０２  撮像素子、１０４  画像処理部
【図１】
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【図２】
0005950949.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
0005950949.tif 000006
【図６】
0005950949.tif 000007
【図７】
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【図８】
0005950949.tif 000009
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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