(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２つの異なる入力経路に接続された画素からの画像データを補正する画像補正システムであって、
補正対象の画像データを入力する入力手段と、
前記補正対象の画像データから隣接する画素間の画素値の関係を抽出する画素値関係抽出手段と、
前記画素値関係抽出手段が抽出した前記隣接する画素値の関係のヒストグラムを作成する画素値関係ヒストグラム作成手段と、
前記隣接する画素値の関係のうち代表的な画素値の関係を抽出する代表画素値関係抽出手段と、
前記隣接する画素間の画素値の関係から各画素における特性差を表す関係式を推定する画素値関係式推定手段と、
前記関係式を用いて前記補正対象の画像データの画素値を補正して補正画像を作成する画素値補正手段と、
前記補正画像を出力する出力手段とを備え、
前記代表画素値関係抽出手段は、前記ヒストグラムを用いて前記代表的な画素値の関係を抽出し、
前記画素値関係式推定手段は、前記代表的な画素値の関係を基に前記関係式を推定することを特徴とする画像補正システム。
【請求項２】
前記画像データは、アレイ状に配列された複数の画素によって形成され、
奇数番目の行に位置する奇数画素と、偶数番目の行に位置する偶数画素とは異なる特性を有し、
前記画素値関係抽出手段は、隣接する前記奇数画素と前記偶数画素に関して前記隣接する画素間の画素値の関係を抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像補正システム。
【請求項３】
前記画素値補正手段は、
前記奇数画素または前記偶数画素のいずれかに属する全ての画素値を前記関係式によって変換し、
前記奇数画素または前記偶数画素のうち変換を行っていない画素値と、前記関係式によって変換を行った画素値と、を組み合わせて前記画像データを補正することを特徴とする請求項２に記載の画像補正システム。
【請求項４】
前記画素値関係式推定手段は、
0005939315.tif 000004
ただし、
Ｅ：エネルギー
ｉ：奇数画素と偶数画素の組の番号
ｖｅi：番号ｉの奇数画素と偶数画素の組における偶数画素の画素値
ｖｏi：番号ｉの奇数画素と偶数画素の組における奇数画素の画素値
ａj：係数
ｊ：次数
なる式で示されるエネルギーを最小とする係数ａjを求め、
0005939315.tif 000005
ただし、
ｖｅ：偶数画素の画素値
ｖｏ：奇数画素の画素値
ａj：係数
ｊ：次数
なる式に前記係数ａjを代入した式を前記関係式として推定することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像補正システム。
【請求項５】
前記代表画素値関係抽出手段は、
前記奇数画素または前記偶数画素が属する列または行において所定の間隔で前記代表的な画素値を設定し、前記代表的な画素値毎に前記代表的な画素値の関係を設定することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一項に記載の画像補正システム。
【請求項６】
前記画素値関係ヒストグラム作成手段は、
前記奇数画素の画素値と前記偶数画素の画素値とを座標軸とする座標平面に、前記画素値関係抽出手段によって抽出された前記隣接する画素間の画素値の関係を投票して前記ヒストグラムを作成することを特徴とする請求項２乃至５のいずれか一項に記載の画像補正システム。
【請求項７】
少なくとも２つの異なる入力経路に接続された画素からの画像データを補正する画像補正方法であって、
補正対象の画像データを入力し、
前記補正対象の画像データから隣接する画素間の画素値の関係を抽出し、
抽出した前記隣接する画素値の関係からヒストグラムを作成し、
前記ヒストグラムを用いて、前記隣接する画素値の関係のうち代表的な画素値の関係を抽出し、
前記代表的な画素値の関係に基づいて、前記隣接する画素間の画素値の関係から各画素における特性差を表す関係式を推定し、
前記関係式を用いて前記補正対象の画像データの画素値を補正して補正画像を作成し、
前記補正画像を出力することを特徴とする画像補正方法。
【請求項８】
少なくとも２つの異なる入力経路に接続された画素からの画像データを補正する画像補正プログラムであって、
補正対象の画像データを入力する処理と、
前記補正対象の画像データから隣接する画素間の画素値の関係を抽出する処理と、
抽出した前記隣接する画素値の関係からヒストグラムを作成する処理と、
前記ヒストグラムを用いて、前記隣接する画素値の関係のうち代表的な画素値の関係を抽出する処理と、
前記代表的な画素値の関係に基づいて、前記隣接する画素間の画素値の関係から各画素における特性差を表す関係式を推定する処理と、
前記関係式を用いて前記補正対象の画像データの画素値を補正して補正画像を作成する処理と、
前記補正画像を出力する処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする画像補正プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異なった特性を持つ複数の画素を有する画像において、各画素の特性を補正して全画素が同一の特性となるように補正する画像補正システム、画像補正方法および画像補正プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラや複写機におけるイメージスキャナや、衛星や航空機から撮影するカメラの画像センサ等の画像入力装置に対する高解像度化の要求に対し、入力装置を複数の回路で構成することが広く行われている。【０００３】
例えば、１列のＣＣＤセンサを半画素ずらして２列並べることによって、解像度を２倍にすることができる（ＣＣＤ：Charge Coupled Device）。また、１列のセンサを走査してスキャンすることで２次元画像を得るラインセンサにおいて、偶数画素と奇数画素で読み出し回路を別にすると、読み出しにかかる時間を半減することができる。その結果、スキャン方向の１画素の読み取り時間を半分にすることができるため、スキャン方向の解像度を２倍に上げることができる。【０００４】
このように、入力装置を複数の回路で構成することにより解像度を向上させることが可能となる。しかしながら、入力装置を複数の回路で構成すると、回路間での特性差が問題となる。【０００５】
通常、回路の入出力特性は回路毎に異なっており、同じ明るさの点を撮影したとしても、出力される画素値は回路毎に異なる。そのため、例えば偶数画素と奇数画素で異なる回路で撮影された画像の場合、偶数画素と奇数画素で明るさを示す輝度値が異なってしまう。その結果、偶数画素と奇数画素の輝度値の差に起因して画像に縦の縞が入ることになり、画質が劣化してしまう。【０００６】
そのような画質劣化を防ぐためには、回路毎の入出力特性を考慮して補正することが必要となる。一般に、各回路の入出力特性が既知で固定されたものの場合、事前に求めておいた補正式で各画素の値を補正することが行われる。【０００７】
しかしながら、実際には撮影時における回路の温度などの影響により、撮影毎に回路特性が変化する場合がある。撮影毎に回路特性が変化する場合は、事前に補正式を求めておくことができないため、入力画像に応じた補正が必要となる。【０００８】
特許文献１には、撮影毎に回路特性が変化する場合に対応した画像読取装置が開示されている。まず、画像情報を読み取る前に濃度がリニアに変化するグレースケールを読み取り、グレースケールの濃度とその濃度を実際に読み取った際の偶数ビット及び奇数ビットの出力濃度値とを、偶数ビット及び奇数ビットそれぞれについて記憶しておく。その後、ＣＣＤが読み取った画像情報は、奇数ビットと偶数ビットのそれぞれに対して適正な濃度値で補正される。補正された偶数ビット及び奇数ビットの信号は合成されて出力される。特許文献１の画像読取装置では、奇数ビットと偶数ビットのリニアリティの特性差をなくすことができる。特許文献１記載の画像読取装置は、読み取り領域に設けたグレースケールを用いて濃度補正するため、イメージスキャナのように撮影場所が固定されている応用に適している。【０００９】
特許文献２には、特許文献１における補正用のグレースケールなどを必要としない画像読取装置が開示されている。特許文献２の画像読取装置では、輝度値（画素データ）が所定値よりも小さく、かつ隣接画素との差が所定値よりも大きい場合は隣接画素と平均化した値を用い、そうでない場合は元の輝度値をそのまま用いる。それによって、輝度値の小さい画素の偶奇の差を解消している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開平６−１６９３７７号公報
【特許文献２】特開２０００−３０７８５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
特許文献１の画像読取装置では、任意の場所で任意の撮影対象を撮影することが難しいという問題点があった。その理由は、特許文献１の画像読取装置のように撮影場所が固定されている場合にはグレースケールなどを配置することができるが、任意の場所で任意の撮影対象を撮影する場合にはグレースケールなどを配置することが難しいためである。【００１２】
特許文献２の画像読取装置では、本来の画素値を復元できず、画像のぼけ等が生じて画質が低下するという問題点があった。その理由は、隣接画素間における平均値を用いて補正することによって、例えば画像に２画素周期の信号が入っている場合などでは、隣接画素との平均をとることでこの信号は消失してしまうためである。【００１３】
また、特許文献２の画像読取装置では、輝度値の大きい領域の画像は補正されず、出力画像に縞が残るという問題点があった。その理由は、補正の対象を輝度値の小さい領域に限定しているためである。【００１４】
本発明の目的は、上述した課題を解決する画像補正システム、画像補正方法及び画像補正プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の画像補正システムは、少なくとも２つの異なる入力経路に接続された画素からの画像データを補正する画像補正システムであって、補正対象の画像データを入力する入力手段と、補正対象の画像データから隣接する画素間の画素値の関係を抽出する画素値関係抽出手段と、隣接する画素間の画素値の関係から各画素における特性差を表す関係式を推定する画素値関係式推定手段と、関係式を用いて補正対象の画像データの画素値を補正して補正画像を作成する画素値補正手段と、補正画像を出力する出力手段とを備える。【００１６】
本発明の画像補正方法は、少なくとも２つの異なる入力経路に接続された画素からの画像データを補正する画像補正方法であって、補正対象のデータを入力し、補正対象の画像データから隣接する画素間の画素値の関係を抽出し、隣接する画素間の画素値の関係から各画素における特性差を表す関係式を推定し、関係式を用いて補正対象の画像データの画素値を補正して補正画像を作成し、補正画像を出力する。【００１７】
本発明の画像補性プログラムは、少なくとも２つの異なる入力経路に接続された画素からの画像データを補正する画像補正プログラムであって、補正対象の画像データを入力する処理と、補正対象の画像データから隣接する画素間の画素値の関係を抽出する処理と、隣接する画素間の画素値の関係から各画素における特性差を表す関係式を推定する処理と、関係式を用いて補正対象の画像データの画素値を補正して補正画像を作成する処理と、補正画像を出力する処理とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、異なった特性を持つ複数の画素を有する任意の画像に対し、各画素の特性を補正して全画素の特性差をなくし、均質な出力画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像補正システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る画像補正システムの動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施形態に係る画像補正システムの構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施形態に係る画像補正システムの動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第３の実施形態に係る画像補正システムの構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第３の実施形態に係る画像補正システムの動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施例に係るＣＣＤセンサの配置の一例を示す図である。
【図８】本発明の実施例に係るＣＣＤセンサの画素値を合成した一例を示す図である。
【図９】本発明の実施例に係る回路の入出力特性の一例を示す図である。
【図１０】本発明の実施例に係るＣＣＤセンサの画素番号の一例を示す図である。
【図１１】本発明の実施例に係るＣＣＤセンサによって得られる画像の画素値プロファイルの一例を示す図である。
【図１２】本発明の実施例に係るＣＣＤセンサによって得られる画像の画素値プロファイルの一例を示す図である。
【図１３】本発明の実施例に係るＣＣＤセンサの読み出し方法の一例を示す図である。
【図１４】本発明の実施例に係るＣＣＤセンサの読み出し方法の一例を示す図である。
【図１５】本発明の実施例に係る画素値関係ヒストグラムの一例を示す図である。
【図１６】本発明の実施例に係る画素値関係ヒストグラムの断面の一例を示す図である。
【図１７】本発明の実施例に係る画素値関係ヒストグラムの一例を示す図である。
【図１８】本発明の実施例に係る画素値関係ヒストグラムの一例を示す図である。
【図１９】本発明の実施例に係る画素値関係ヒストグラムにおける最適値の検索の一例を示す図である。
【図２０】本発明の実施例に係る画素値関係ヒストグラムにおける最適値の検索の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。但し、以下に述べる実施形態及び実施例には本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。
【００２１】
（第１の実施形態）
まず、図１を参照して第１の実施形態の構成について説明する。
【００２２】
〔構成〕
図１を参照すると、本発明の第１の実施形態に係る画像補正システム１は、入力手段１１と、画素値関係抽出手段１２と、画素値関係式推定手段１３と、画素値補正手段１４と、出力手段１５と、を備えている。
【００２３】
（入力手段）
入力手段１１は、補正対象の画像データを入力する。
【００２４】
入力手段１１によって入力される画像データは、例えばＣＣＤやＣＭＯＳを用いた固体撮像素子などから得られるデータである（ＣＣＤ：Charge Coupled Device、ＣＭＯＳ：Complementary Metal Oxide Semiconductor）。
【００２５】
図１には、異なる入力経路に接続された画素からの信号を入力手段１１に入力する構成として、ＣＣＤ２１及びＣＣＤ２２を起源とする構成を示している。なお、図１にはＣＣＤ２１及びＣＣＤ２２を起源とする信号を入力するように図示しているが、入力経路が異なる少なくとも２つの信号を入力手段１１に入力する構成でありさえすればよい。また、複数の回路で構成された入力装置から信号を入力する場合、各回路の入出力特性の影響を受けた信号が入力手段１１に入力される。また、異なる入力経路に接続された画素からの信号は、３つ以上の複数の特性を持っていてもよい。
【００２６】
なお、画像データを取得する固体撮像素子は、ＣＣＤやＣＭＯＳに限らず、ボロメータなどのセンサをアレイ状に配列させて画像に関するデータを取得する構成であってもよい。また、新規に取得した画像データのみならず、コンピュータのメモリやハードディスクなどの記憶媒体に格納された画像データを取得するように構成してもよい。例えば、データを無線通信によって受信した画像情報を本実施形態の画像補正システムの処理を実行できるコンピュータに入力する入力手段を用いることができる。また、例えば、画像センサから直接入力したり、メモリーカードやＣＤ等の物理媒体を通して入力したりするなど、任意の入力手段を用いることができる（ＣＤ：Compact Disc）。
【００２７】
固体撮像素子によって取得された画像情報は、例えばアンプによって増幅し、アナログ信号をデジタル信号に変換し、シェーディング補正回路によってシェーディング補正を行って画像データとすることができる。なお、入力手段１１によって取得する画像データは、ここにあげた手段で得られたものでなくてもよく、アレイ状に配置された画像情報を処理する順番で取り込む構成であればよい。
【００２８】
本発明の実施形態においては、特性の異なる画素が２種類以上ある場合を想定している。例えば、特性の異なる画素が２種類の場合、アレイ状に配置された画素によって形成される行が、その行に隣接する行の画素と２分の１ずつずれて配置すればよい。また、特性の異なる画素が３種類の場合、アレイ状に配置された画素によって形成される行が、その行に隣接する行の画素と３分の１ずつずれて配置すればよい。
【００２９】
本実施形態においては、２分の１画素ずらした二つのＣＣＤを配置した場合を想定するが、一つのＣＣＤに偶奇毎の二つの読み出し回路を持つセンサとしても、偶数画素と奇数画素で入出力特性の異なるセンサとなる。
【００３０】
（画素値関係抽出手段）
画素値関係抽出手段１２は、入力手段１１によって入力された補正対象の画像データから、隣接する画素間の画素値の関係を抽出する。なお、抽出された隣接する画素間の画素値の関係から、入力経路が異なる少なくとも２つの信号の特性が同じであると判断された場合は、入力された信号をそのまま出力手段１５に送信してもよい。
【００３１】
隣接する画素としては、同一行において隣接する奇数列と偶数列に属する画素同士を選択することができる。また、同一列において隣接する奇数行と偶数行に属する画素同士を選択してもよい。さらに、本実施形態においては、偶数列と奇数列とで特性が異なるとしたが、必ずしも特性の異なる画素が交互の関係になくてもよく、特性の異なる画素が隣接する部分のみを用いて画素値関係式の推定を行ってもよい。
【００３２】
画素値関係抽出手段１２は、例えば奇数画素（２ｎ−１，ｋ）の画素値がｖｏ0、偶数画素（２ｎ，ｋ）の画素値がｖｅ0である場合、［ｖｏ0，ｖｅ0］を画素値として抽出する。この画素値関係を全画素から抽出すると、全偶数画素数分の画素値関係［ｖｏi，ｖｅi］が抽出される。なお、偶数画素の画素値から奇数画素の画素値を求めるようにしてもよい。
【００３３】
画素値には、例えば、カラー画素の場合は、Ｒ（Ｒｅｄ：赤）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ：緑）、Ｂ（Ｂｌｕｅ：青）の３原色からなるＲＧＢ要素のそれぞれを８ビットで表して２４ビットで構成した値を設定できる。また、ＲＧＢ要素のそれぞれに関するビット情報を単独で画素値として設定してもよい。また、白黒画像の場合には、明るさ情報を８ビットで表した値を画素値として設定できる。その他、温度情報や電磁波の強度などを階調化させたビット情報を画素値として設定してもよい。なお、本発明の実施形態に係る画素値はここに挙げた限りではなく、画像に関する任意のＤＮ値を画素値として設定することができる（ＤＮ：Digital Number）。
【００３４】
（画素値関係式推定手段）
画素値関係式推定手段１３は、画素値関係抽出手段１２によって抽出された隣接する画素間の画素値の関係から、隣接する画素間の画素値の関係式を推定する。
【００３５】
画素値関係式推定手段１３は、例えば次元は既知であるが係数が未知の多項式を設定しておき、画素値関係抽出手段１２によって抽出された画素値関係を上述の多項式に代入することによって係数を同定し、画素値関係式を推定することができる。なお、画素値関係式は必ずしも数式である必要はなく、画素値関係が求められた画素を後述する補正画像に変換できるような関係を表現するものであればよい。
【００３６】
（画素値補正手段）
画素値補正手段１４は、画素値関係式推定手段１３によって推定された画素値関係式を用いて、補正対象の画像の画素値を補正し、補正画像を作成する。
【００３７】
画素値補正手段１４は、例えば全ての奇数画素の画素値を上述の画素値関係式によって変換し、その変換後の奇数画素の画素値を変換していない偶数画素の画素値と組み合わせて画像データの補正を行うことができる。また、奇数画素ではなく偶数画素を画素値関係式によって変換してもよく、奇数画素と偶数画素の両方を変換してもよい。
【００３８】
（出力手段）
出力手段１５は、画素値補正手段１４によって画素値が補正された補正画像を出力する。
【００３９】
出力手段１５は、補正画像を画像補正システム１が有する記憶手段に格納してもよいし、ネットワーク上の記憶装置に向けて送信してもよい。また、ネットワーク上の記憶装置に送信する場合、画像補正システム１の有する記憶手段に補正画像を一次的に格納してある程度の補正画像データが溜まってから送信してもよく、変換された補正画像を直接ネットワークに送信してもよい。
【００４０】
なお、出力手段１５は、画素値補正手段１４によって補正された補正画像に対して、ガンマ処理、色補正、拡大縮小等の画像処理を行ってもよい。これらの画像処理は、画素値補正手段１４によって行われてもよく、別の画像処理装置を含めた構成としてもよい。
【００４１】
〔動作〕
次に、図２のフローチャートを参照して、本発明の第１の実施形態に係る画像補正システム１の動作について説明する。
【００４２】
図２において、まず入力手段１１は、補正対象の画像を入力する（ステップ１１）。
【００４３】
画素値関係抽出手段１２は、入力手段１１によって入力された補正対象の画像において隣接する画素の画素値同士を比較し、隣接する画素間の画素値の関係を抽出する（ステップ１２）。
【００４４】
画素値関係式推定手段１３は、画素値関係抽出手段１２によって抽出された隣接する画素間の画素値の関係を用いて、隣接する画素間の画素値を最も一致させる式を画素値関係式として推定する（ステップ１３）。
【００４５】
画素値補正手段１４は、補正対象画像の各画素の画素値を、画素値関係式推定手段で推定した画素値関係式を用いて補正し、補正画像を作成する（ステップ１４）。
【００４６】
出力手段１５は、画素値補正手段１４によって画素値を補正された補正画像を出力する（ステップ１５）。
【００４７】
以上が本発明の第１の実施形態に係る画像補正システムに関する説明である。なお、上記の構成や動作に種々の変更や追加を成すことによって得られる画像補正システムも本発明の範囲に含まれるものとする。
【００４８】
以上のように、本発明の第１の実施形態に係る画像補正システムによれば、隣接する画素の画素値の関係から、偶数回路及び奇数回路それぞれの特性差を推定し、その推定結果に基づいて補正を行う。そのため、任意の撮影対象に対し、任意の画素値において任意の特性差を補正できる。その結果、異なった特性を持つ複数の画素を有する任意の画像に対し、各画素の特性を補正して全画素の特性差をなくし、均質な出力画像を得ることができる。
【００４９】
また、本発明の第１の実施形態においては、奇数画素と偶数画素に由来する２つの特性をもつ経路から入力された信号について例示したが、３つ以上の特性をもつ経路から入力された信号についても対応することができる。例えば、近接する画素領域にある複数の異なる画素の画素値に関して、異なる２者間で上述の方法によって画素値関係をそれぞれ抽出する。そして、抽出された画素値関係について異なる画素間における画素値関係式を推定し、その画素値関係式を用いて補正画素を作成することができる。
【００５０】
ここで、改めて特許文献２の画像読取装置と本発明の第１の実施形態に係る画像補正システムとを比較し、本発明の第１の実施形態に係る画像補正システムによって、特許文献２の画像読取装置の問題点が解決されることを説明する。
【００５１】
特許文献２の画像読取装置では、偶奇差の縞が目立つのは暗い領域であるとし、補正の対象を輝度値の小さい画素に限定している。そのため、偶数画素と奇数画素で所定の値だけ差分がある場合（偶奇差が加法的）、輝度値の大きい領域では偶奇差の影響が相対的に小さくなり、暗い領域ほど偶奇差が目立つことになる。しかしながら、偶数画素と奇数画素で画素値に所定の値を乗じた差が生じる場合（偶奇差が乗法的）、輝度値の大きい領域ほど偶奇差が大きくなることになる。そのため、偶数画素と奇数画素の特性の違いが加法的でない場合、輝度値の大きな画素も補正する必要がある。
【００５２】
それに対し、本発明の第１の実施形態に係る画像補正システムによれば、輝度値だけではなく任意の画素値によって偶奇差を補正することができるため、引用文献２の画像読取装置にあるような問題点を解決することができる。
【００５３】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して説明する。
【００５４】
第２の実施形態は、代表画素値関係抽出手段を備える点と、画素値関係式推定手段の動作が第１の実施形態と異なる。代表画素値関係抽出手段は、全ての画素から画素値関係式を推定するのではなく、代表的な画素を選択して画素値関係式を推定することになる。
【００５５】
〔構成〕
図３に示したように、第２の実施形態に係る画像補正システム２は、第１の実施形態の画像補正システム１に加えて、代表画素値関係抽出手段１６を備えている。図３に示した代表画素値関係抽出手段１６は、画素値関係抽出手段１２と画素値関係式推定手段１３の間に設けられている。なお、図３にはＣＣＤを図示していないが、図１に示した第１の実施形態と同様の信号を入力手段１１に入力するものとする。
【００５６】
入力手段１１及び画素値関係抽出手段１２については、第１の実施形態の画像補正システム１と同様であるので説明は省略する。
【００５７】
（代表画素値関係抽出手段）
代表画素値関係抽出手段１６は、画素値関係抽出手段１２が抽出した画素値関係から代表的な画素値関係を求める。例えば、所定の間隔で奇数画素の代表画素値ｒｏiを定め、奇数画素の代表画素値ｒｏi毎に代表的な画素値関係［ｒｏi，ｆ（ｒｏi）］を求める。なお、所定の間隔とは、例えば奇数画素または偶数画素のいずれかにおいて５個毎、１０個毎などと設定すればよい。ｆ（ｒｏi）としては、例えば奇数画素の画素数がｒｏiの前後合わせて１０個の画素（ｖｏ＝ｒｏi−４〜ｒｏi＋５）の場合における画素値関係［ｖｏ，ｖｅ］を用いて、隣接する偶数画素の画素値ｖｅの平均値や中央値を用いることができる。なお、代表画素値関係抽出手段１６による代表画素値関係の抽出方法は、ここに挙げたものに限定されず、画素値関係抽出手段１２によって抽出された画素値関係から代表画素値関係を抽出できさえすればよい。
【００５８】
画素値関係式推定手段１３は、代表画素値関係抽出手段１６によって抽出された代表画素値関係を用いて、第１の実施形態と同様に画素値関係式を推定する。
【００５９】
画素値補正手段１４及び出力手段１５については、第１の実施形態の画像補正システム１と同様であるので説明は省略する。
【００６０】
〔動作〕
次に、図４のフローチャートを参照して、第２の実施形態に係る画像補正システム２の動作について説明する。
【００６１】
図４において、まず入力手段１１は、補正対象の画像を入力する（ステップ２１）。
【００６２】
画素値関係抽出手段１２は、入力手段１１によって入力された補正対象の画像において隣接する画素の画素値同士を比較し、隣接する画素間の画素値の関係を抽出する（ステップ２２）。
【００６３】
代表画素値関係抽出手段１６は、画素値関係抽出手段１２が抽出した画素値関係から代表的な画素値関係を求める（ステップ２３）。
【００６４】
画素値関係式推定手段１３は、画素値関係抽出手段１２によって抽出された代表的な画素間の画素値の関係を用いて、代表的な画素間の画素値を最も一致させる式を画素値関係式として推定する（ステップ２４）。
【００６５】
画素値補正手段１４は、補正対象画像の各画素の画素値を、画素値関係式推定手段で推定した画素値関係式を用いて補正し、補正画像を作成する（ステップ２５）。
【００６６】
出力手段１５は、画素値補正手段１４によって画素値を補正された補正画像を出力する（ステップ２６）。
【００６７】
以上のように、本発明の第２の実施形態に係る画像補正システムによれば、隣接する画素の画素値関係から代表的な画素値関係を抽出し、偶数回路及び奇数回路それぞれの特性差を推定し、その推定結果に基づいて補正を行う。そのため、第１の実施形態に係る画像補正システムと同様に、任意の撮影対象に対し、任意の画素値において任意の特性差を補正できる。その結果、異なった特性を持つ複数の画素を有する任意の画像に対し、各画素の特性を補正して全画素の特性差をなくし、均質な出力画像を得ることができる。
【００６８】
ここで、第２の実施形態に特徴的な効果について説明する。
【００６９】
第１の実施形態では、画素値関係式を推定する際に全画素値関係を用いていた。それに対し、第２の実施形態では、代表的な画素値関係のみを用いるように構成されているため、画素値関係式を推定する際の処理量を削減することができる。
【００７０】
また、第１の実施形態では、画素値関係式を推定する際に全画素値関係を用いているため、画像中のエッジ部分等、隣接画素の画素値が近くないものも計算に用いていた。そのため、隣接画素の画素値が大きく異なっている場合も推定結果に影響し、推定結果の精度が低下する可能性がある。それに対し、第２の実施形態では代表的な画素値関係のみを用いるように構成されており、隣接画素の画素値が大きく異なっているものは代表的な画素値関係の抽出への影響が小さくなる。そのため、隣接画素の画素値が大きく異なっているものによる推定結果への影響を小さくすることができる。特に、ｆ（ｒｏ）として隣接する画素の画素値の中央値を用いる場合、隣接画素の画素値が大きく異なっているものは外れ値となり、中央値への影響は特に小さくなるため、推定結果への影響をより小さくできるという効果がある。
【００７１】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について図面を参照して説明する。
【００７２】
第３の実施形態は、第２の発明の構成に加えて、画素値関係ヒストグラム作成手段を備える点と、代表画素値関係抽出手段の動作が第２の実施形態と異なる。画素値関係ヒストグラム作成手段は、画素値関係のヒストグラム（頻度分布）を作成して代表的な画素値関係を抽出する。なお、本発明の実施形態において説明するヒストグラムは、特に断らない限り２次元ヒストグラムを意味する。
【００７３】
〔構成〕
図５に示したように、第３の実施形態に係る画像補正システム３は、第２の実施形態の画像補正システム２に加えて、画素値関係ヒストグラム作成手段１７を備えている。図５に示した画素値関係ヒストグラム作成手段１７は、画素値関係抽出手段１２と代表画素値関係抽出手段１６の間に設けられている。なお、図５にはＣＣＤを図示していないが、図１に示した第１の実施形態と同様の信号を入力手段１１に入力するものとする。
【００７４】
入力手段１１及び画素値関係抽出手段１２については、第１及び第２の実施形態の画像補正システム１及び２と同様であるので説明は省略する。
【００７５】
（画素値関係ヒストグラム作成手段）
画素値関係ヒストグラム作成手段１７は、画素値関係抽出手段１２で抽出した画素値関係のヒストグラムを作成する。例えば、奇数画素と偶数画素の画素値関係［ｖｏ0、ｖｅ0］が抽出される度に、画素値関係ヒストグラム作成手段１７は、横軸を奇数画素の画素値、縦軸を偶数画素の画素値とした平面において、画素値関係［ｖｏ0、ｖｅ0］に１回投票する。なお、本実施形態では、奇数画素の画素値と偶数画素の画素値とからなる座標空間において、画素値関係が抽出される度に、抽出された画素値関係を示す座標の頻度に１を加えていく処理を投票と呼ぶ。画素値関係ヒストグラム作成手段１７は、この投票を全画素値関係について繰り返すことによって、どのような奇数画素と偶数画素の画素値の関係が多く見られるかを示す画素値関係ヒストグラムを求める。
【００７６】
本実施形態に係る画素値関係ヒストグラム作成手段１７のヒストグラム作成方法としては、代表的な画素値関係の偶数画素の画素値として頻度が最も高い値を採用する例を示す。その他の代表的な画素値関係の偶数画素の画素値を決定する方法として、頻度が所定の値よりも多いものについてのみ平均をとり、その平均値を採用する方法を適用することができる。この場合、隣接する画素の画素値の相関が強い場合のみ平均化する効果が期待でき、推定結果が安定になる効果が期待できる。なお、これらの方法以外であっても、画素値関係抽出手段で抽出した画素値関係を統計的な手法で解析し、その解析結果を代表的な画素値関係として設定することは本発明の範囲に含まれる。
【００７７】
代表画素値関係抽出手段１６は、画素値関係ヒストグラム作成手段で作成した画素値関係ヒストグラムを用いて、代表的な画素値関係を抽出する。例えば、奇数画素の画素値について、各奇数画素の画素値ｒｏｉに対する代表的な画素値関係［ｒｏi，ｆ（ｒｏi）］を求める。この際、画素値関係ヒストグラム作成手段１７が作成した画素値関係ヒストグラムから奇数画素の値がｒｏiの場合のみを抜き出したヒストグラムを作成し、頻度が最も多くなる値ｖｅoを求める。ここで、ｆ（ｒｏi）＝ｖｅ0と定めることによって、代表画素値関係を抽出することができる。
【００７８】
上記の説明では、奇数画素とその右隣に位置する偶数画素との関係を示す画素値関係ヒストグラムを用いて代表的な画素値関係を求めた。その他に、奇数画素とその右隣に位置する偶数画素との関係を示す画素値関係ヒストグラムと、偶数画素とその右隣に位置する奇数画素との関係を示す画素値関係ヒストグラムの両方を求める方法がある。この場合、両方のヒストグラムを用いて代表的な画素値関係を求めればよい。
【００７９】
画素値補正手段１４及び出力手段１５については、第１及び第２の実施形態の画像補正システム１と同様であるので説明は省略する。
【００８０】
〔動作〕
次に、図６のフローチャートを参照して、第３の実施形態に係る画像補正システム３の動作について説明する。
【００８１】
図６において、まず入力手段１１は、補正対象の画像を入力する（ステップ３１）。
【００８２】
画素値関係抽出手段１２は、入力手段１１によって入力された補正対象の画像において隣接する画素の画素値同士を比較し、隣接する画素間の画素値の関係を抽出する（ステップ３２）。
【００８３】
画素値関係ヒストグラム作成手段１７は、画素値関係抽出手段１２によって抽出された画素値関係のヒストグラムを作成する（ステップ３３）。
【００８４】
代表画素値関係抽出手段１６は、画素値関係ヒストグラム作成手段１７で作成された画素値関係ヒストグラムを用いて、代表的な画素値関係を抽出する（ステップ３４）。
【００８５】
画素値関係式推定手段１３は、画素値関係抽出手段１２によって抽出された代表的な画素間の画素値の関係を用いて、代表的な画素間の画素値を最も一致させる式を画素値関係式として推定する（ステップ３５）。
【００８６】
画素値補正手段１４は、補正対象画像の各画素の画素値を、画素値関係式推定手段で推定した画素値関係式を用いて補正し、補正画像を作成する（ステップ３６）。
【００８７】
出力手段１５は、画素値補正手段１４によって画素値を補正された補正画像を出力する（ステップ３７）。
【００８８】
以上のように、本発明の第３の実施形態に係る画像補正システムによれば、隣接する画素間の画素値関係から代表的な画素値関係を抽出し、偶数回路及び奇数回路それぞれの特性差を推定し、その推定結果に基づいて補正を行う。そのため、第１及び第２の実施形態に係る画像補正システムと同様に、任意の撮影対象に対し、任意の画素値において任意の特性差を補正できる。その結果、異なった特性を持つ複数の画素を有する任意の画像に対し、各画素の特性を補正して全画素の特性差をなくし、均質な出力画像を得ることができる。
【００８９】
ここで、第３の実施形態に係る画像補正システムに特徴的な効果について説明する。
【００９０】
画像中のエッジ部分等、隣接画素の画素値に相関が低い場合、その部分の画素値関係は様々な関係となる。そのため、第３の実施形態のようにヒストグラムをとると隣接画素の画素値に相関が低い部分では頻度が小さくなる。頻度が大きくなるのは、隣接画素で相関が高い部分に限られる。そのため、頻度の大きな部分を用いることによって、エッジ部分等の影響をなくすことができる。このように、第３の実施形態によれば、第１及び第２の実施形態と比較して、推定される画素値関係式の精度をより向上することができる。
【００９１】
以上が、本発明の実施形態に係る画像補正システムに関する説明である。なお、上記の構成や動作に種々の変更や追加を成すことによって得られる画像補正システムも本発明の範囲に含まれるものとする。また、本発明の実施形態に係る画像補正方法、及びその画像補正方法をコンピュータに実行させるための画像補正プログラムも本発明の範囲に含まれるものとする。さらには、その画像補正プログラムを記録したプログラム記録媒体も本発明の範囲に含まれる。
【００９２】
次に、本発明について具体的な実施例を用いて説明する。
【００９３】
（実施例１）
まず、本発明の第１の実施形態に対応する実施例１について説明する。なお、実施例１は、図１に示した構成をもつ。
【００９４】
実施例１では、図７に示すように、２列のＣＣＤセンサを互いに半画素ずらして並べている例について説明する。例えば、航空機や衛星に搭載する画像センサで取得された画像を補正する画像補正システムに本実施例を適用することができる。
【００９５】
図８に示すように、２列に並べた二つのＣＣＤ（ＣＣＤ１、ＣＣＤ２）の画素値を、互い違いに並べて合成した画像を作成する。つまり、ＣＣＤ１の画素値を奇数画素、ＣＣＤ２の画素値を偶数画素とする画像を作成すると、ＣＣＤ１及びＣＣＤ２の解像度を２倍にした解像度の画像とすることができる。
【００９６】
ＣＣＤは、入力される光の強さを電荷の大きさに変換し、画素値を得るものであるが、入力される光の強さと出力される画素値の大きさは線形な関係に無く、またその特性は回路によって異なることが一般的である。
【００９７】
図９には、このようなＣＣＤの入出力特性を示した。つまり、同じ強さの光が入力されても、ＣＣＤ１とＣＣＤ２で回路の入出力特性が異なるため、ＣＣＤ１とＣＣＤ２で出力画素値が異なる。その結果、合成された画像は偶数画素と奇数画素で画素値が異なる縞のある画像となる。
【００９８】
この回路毎の入出力関係は、温度や撮影レート（１画素分の画像を撮影するのに要する時間間隔）等様々な要因に依存し、事前に正確にわからないことが多い。本実施例においては、回路毎の入出力特性は既知の次元の多項式となることはわかっているが、様々な要因により回路毎の入出力特性が撮影毎に変化するため、事前に多項式の係数を定めることができないものとする。
【００９９】
まず、図１の入力手段１１は、航空機や衛星の画像センサで撮影された画像を航空機や衛星と無線で通信してダウンロードする受信機を通して、画像情報を入力することとする。例えば、図示しない受信機によって航空機や衛星から補正対象の画像データを受信し、図示しない処理コンピュータに補正対象の画像を入力する。入力された補正対象の画像は、処理コンピュータ内の画像バッファに記憶されるものとする。
【０１００】
以下、説明のため、画像バッファ内の画像データには図１０に示すように画素番号を割り振ることとする。ＣＣＤ１で撮影された画素を奇数画素（２ｎ−１，ｋ）、ＣＣＤ２で撮影された画素を偶数画素（２ｎ，ｋ）と表す。
【０１０１】
図１の画素値関係抽出手段１２は、奇数画素と偶数画素の画素値の関係を抽出する。
【０１０２】
例えば、奇数画素（２ｎ−１，ｋ）の画素値がｖｏ0の時、その右隣の偶数画素（２ｎ、ｋ）の画素値がｖｅ0であったとすると、その奇数画素（２ｎ−１）と偶数画素（２ｎ、ｋ）との組に関して、［ｖｏ0，ｖｅ0］を画素値関係として抽出する。この画素値関係を全画素から［ｖｏ0，ｖｅ0］、［ｖｏ1，ｖｅ1］、・・・、［ｖｏi，ｖｅi］、・・・として抽出すると、全偶数画素数分の画素値関係が抽出される。なお、ｉは、ある奇数画素と偶数画素の組に対して付した番号であり、０以上の整数となる。すなわち、番号ｉの奇数画素と偶数画素の組の画素値関係は［ｖｏi，ｖｅi］となる。
【０１０３】
図１の画素値関係式推定手段１３は、画素値関係抽出手段１２が抽出した画素値関係から、偶数画素と奇数画素の画素値関係を表す画素値関係式を推定する。ここでは、画素値関係式の次元は既知であるが、係数が未知の多項式で表されるとする（式１）。なお、式１において、ｊは多項式の次元を示す。
0005939315.tif 000002
【０１０４】
一般に、エッジ等の一部の領域を除き、画像中のほとんどの領域は滑らかであり、隣接する画素の値は近い値になる。例えば、ビルの屋上や車等の人工の物体を撮影した場合、図１１に示すような画素値プロファイルとなり、対象物と背景の境界部分は不連続であるものの、それ以外の部分では隣接する画素はほぼ同じ値となる。また、自然物が対象物の場合では人工物ほど明確なエッジはないが、図１２に示すような滑らかなプロファイルとなり、やはり隣接する画素では同じような画素値になる場合が多い。
【０１０５】
そこで、奇数画素の画素値ｖｏiと、偶数画素の画素値ｖｅiを、最もよく合わせるように画素値関係式の係数を定める。具体的には、下記の式２におけるエネルギーＥを最小とするａｊを求める。
0005939315.tif 000003
【０１０６】
図１の画素値補正手段１４は、画像バッファに記憶されている補正対象画像の全奇数画素を、画素値関係式を用いて変換した画素値で置き換える。また、全偶数画素はそのままの画素値として、補正対象画像を補正画像に変換する。
【０１０７】
図１の出力手段１５は、ネットワーク上の画像プロダクト記憶用ハードディスクに補正画像を記憶する。
【０１０８】
本実施例では、図７に示すような半画素ずらした二つのＣＣＤを配置した場合を想定した。例えば、図１３に示すように一つのＣＣＤに偶奇毎の二つの読み出し回路を接続したセンサとしても、偶数画素と奇数画素で入出力特性の異なるセンサとなり、本実施例で説明した場合と同じ状況となる。また、本実施例では偶数画素と奇数画素で特性が異なるとした。ところで、図１４に示すように読み出し回路をＣＣＤに接続した場合等、必ずしも特性の異なる画素が交互の関係になくても、特性の異なる画素が隣接する部分のみを用いて画素値関係式の推定を行えばよい。
【０１０９】
更に、本実施例では特性の異なる画素が２種類あるとして説明したが、２種類に限る必要は無く、例えば３分の１画素ずらした３つのＣＣＤからなる構成としてもよい。３種類の特性の異なる画素がある場合であっても、それぞれの隣接する画素から、３種類交互の画素値関係式を推定すれば対応可能である。
【０１１０】
本実施例では、航空機や衛星で撮影した画像を補正する画像補正システムに本発明を適用したが、任意の画像センサを対象とすることができる。
【０１１１】
また、入力手段１１としては、データを無線通信により受信し、処理コンピュータに入力する例で説明した。その他にも、画像センサから画像情報を直接入力する、メモリーカードやＣＤ等の物理媒体を通して入力するなど、任意の入力方法を用いることができる。
【０１１２】
出力手段１５としては、ネットワーク上の記憶用ハードディスクへ出力する例で説明したが、直接メモリーカードやＣＤ等の物理媒体へ出力する、ディスプレイ等の表示装置に出力するなど、任意の出力方法を用いることができる。
【０１１３】
本実施例では、画素値関係として、奇数画素（２ｎ−１，ｋ）の画素値がｖｏ0の場合、その右隣の偶数画素（２ｎ，ｋ）の画素値がｖｅ0であったときに［ｖｏ0，ｖｅ0］を画素値関係として抽出するとした。その他にも、奇数画素（２ｎ＋１，ｋ）の画素値がｖｏ1の場合、その左隣の偶数画素（２ｎ，ｋ）の画素値がｖｅ1であったときに［ｖｏ1，ｖｅ1］を画素値関係として抽出するとしてもよい。また、これらの両方の画素値を用いれば、偶数画素と奇数画素の関係が右から左と、左から右の両方が等しく入ることとなり、精度が向上するという効果がある。
【０１１４】
本実施例では、画素値関係式推定手段１３において、次元が既知の多項式として画素値関係式を推定した。しかしながら、必ずしも次元が既知である必要は無い。次元は未知として、ＡＩＣやＭＤＬを基準として最適な次元も含めて推定するよう構成することもできる（ＡＩＣ：An Information CriterionまたはAkaike Information Criterion、ＭＤＬ：Minimum Description Length）。また、多項式だけではなく、任意の式を用いることができる。
【０１１５】
画素値関係式推定手段１３によって推定する際の最適な係数は、式２を各係数で偏微分したものを０とした連立方程式を解くことで、解析的に定めることができる。その他、数値計算等任意の最適化手法によって最適な係数を定めることもできる。
【０１１６】
（実施例２）
次に、本発明の第２の実施形態に対応する第２の実施例について説明する。なお、実施例２は、図３に示した構成をもつ。
【０１１７】
実施例２は、代表画素値関係抽出手段を備えることと、画素値関係式推定手段の動作が実施例１と異なる。なお、実施例１と同様の動作については説明を省略する。
【０１１８】
実施例１では、全画素値関係を用いて、式２を最小とすることによって係数を求めた。実施例２では、全画素値関係を用いずに、代表画素値関係抽出手段１６によって代表的な画素値関係を抽出し、画素値関係式推定手段１３によって代表的な画素値関係をだけを用いて画素値関係式を求める。
【０１１９】
図３の代表画素値関係抽出手段１６は、奇数画素の画素値について、例えば１０毎等の所定の間隔で奇数画素の代表画素値ｒｏiを定め、奇数画素の代表画素値ｒｏi毎に、代表的な画素値関係［ｒｏi，ｆ（ｒｏi）］を求める。
【０１２０】
例えば、ｆ（ｒｏi）として、奇数画素の画素値がｒｏiの前後合わせて１０個分（ｖｏ＝ｒｏi−４〜ｒｏi＋５）の画素値関係［ｖｏ，ｖｅ］を用いて、隣接する偶数画素の画素値ｖｅの平均値や中央値を用いることができる。
【０１２１】
図３の画素値関係式推定手段１３は、代表画素値関係抽出手段１６によって求められた代表的な画素値関係［ｒｏi，ｆ（ｒｏi）］を用いて、画素値関係式を推定する。推定方法は実施例１と同様の方法を用いることができる。
【０１２２】
なお、画素値関係式は必ずしも式である必要はない。例えば、奇数画素値ｖｏに最も近い代表画素値をｒｏｉとし、画素値関係式を下記の式３として、代表的な画素値関係を直接用いて定めることもできる。
ｖｅ＝ｆ（ｒｏi）＋（ｖｏ−ｒｏi）（３）
実施例２によれば、代表的な画素値関係のみを用いているよう構成されているため、画素値関係式を推定する際の処理量を削減することができる。
【０１２３】
また、実施例２においては、代表的な画素値関係のみを用いるように構成されており、隣接画素の画素値が大きく異なっているものは代表的な画素値関係の抽出への影響が小さくなる。そのため、隣接画素の画素値が大きく異なっているものによる推定結果への影響を小さくすることができる。
【０１２４】
（実施例３）
次に、本発明の第３の実施形態に対応する実施例３について説明する。なお、実施例３は、図５に示した構成をもつ。
【０１２５】
実施例３は、実施例２の構成に加えて、画素値関係ヒストグラム作成手段を備えることと、代表画素値関係抽出手段の動作が第２の実施の形態と異なる。なお、実施例１または２と同様の動作については説明を省略する。
【０１２６】
図５の画素値関係ヒストグラム作成手段１７では、画素値関係抽出手段１２で抽出した画素値関係のヒストグラムを作成する。
【０１２７】
例えば、奇数画素と偶数画素の画素値関係［ｖｏ0，ｖｅ0］が抽出されると、横軸を奇数画素の画素値、縦軸を偶数画素の画素値とした座標平面に１投票する。このような投票を全画素値関係について繰り返すことによって、どのような奇数画素と偶数画素の画素値の関係が多く見られるかを示す画素値関係ヒストグラムを求めると、図１５のような２次元ヒストグラムが得られる。なお、図１５のヒストグラムが示す太線で示した領域において、頻度が大きい部分となる太線の中心付近を濃く示し、頻度が小さい部分となる太線の周辺部分を薄く示した。実際のヒストグラムにおいては、頻度が大きい部分ではプロットの密度（点の数）が大きく、頻度が小さい部分ではプロットの密度（点の数）が小さいことになる。
【０１２８】
図５の代表画素値関係抽出手段１６では、画素値関係ヒストグラム作成手段１７で作成した画素値関係ヒストグラムを用いて、代表的な画素値関係を抽出する。
【０１２９】
実施例３においては、奇数画素の画素値において、各奇数画素の画素値ｒｏiに対応する代表的な画素値関係［ｒｏi，ｆ（ｒｏi）］を、図１５に示す画素値関係ヒストグラムから奇数画素の値がｒｏiの場合のみを抜き出してヒストグラムを作成する（図１６）。図１６から頻度が最も多くなる値ｖｅoを求め、ｆ（ｒｏi）＝ｖｅoと定める。
【０１３０】
実施例３によれば、奇数画素とその右隣に位置する偶数画素の関係を示す画素値関係ヒストグラムを用いて代表的な画素値関係を求めた。他に、奇数画素とその右隣に位置する偶数画素の関係を示す画素値関係ヒストグラムと、偶数画素とその右隣に位置する奇数画素の関係を示す画素値関係ヒストグラムの両方を求める方法がある。その場合、両方のヒストグラムを用いて代表的な画素値関係を求めることができる。
【０１３１】
奇数画素と偶数画素の画素値の関係と、偶数画素と奇数画素の画素値の関係は、対称である。そのため、奇数画素と右隣の偶数画素の画素値関係ヒストグラムが図１７のようになると、偶数画素と右隣の奇数画素の画素値関係ヒストグラムは図１８のようになり、破線で示した直線に対して線対称となるはずである。なお、図１７及び図１８に示した破線は、比例定数１の正比例直線である。また、図１７と図１８に示したヒストグラムにおいても、濃く示した部分は頻度の高い部分を表している。
【０１３２】
ここで、奇数画素の画素値ｒｏiに対する代表的な画素値関係［ｒｏi，ｆ（ｒｏi）］の求め方について、図１９及び図２０を用いて説明する。なお、図１９及び図２０においては、頻度の大小に関わらずに均一な領域で図示している。
【０１３３】
まず、図１９、図２０に示すように、（ｒｏi，ｒｏi）を中心とした所定の大きさの正方形領域を考える。この正方形領域を奇数画素に対して右隣に位置する偶数画素の画素値関係ヒストグラム（図１９）では左に、偶数画素に対して右隣に位置する奇数画素の画素値関係ヒストグラムでは（図２０）下に距離ｄだけ移動される。そして、正方形領域内のヒストグラムの差を考える。ヒストグラムの差は、式４に示すようなエネルギーＥ（ｒｏi，ｄ）で表される。
Ｅ（ｒｏi，ｄ）＝Ｄ（ｒｏi，ｄ）／Ｎ（ｒｏi，ｄ）（４）
なお、Ｄ（ｒｏi，ｄ）は、画素値ｒｏiを中心とした領域をｄだけずらした場合における領域内のヒストグラムの差である。言い換えると、Ｄ（ｒｏi，ｄ）は、左に距離ｄだけ移動させた正方領域内の奇数画素のヒストグラム（図１９）と、下に距離ｄだけ移動させた正方領域内の偶数画素に関するヒストグラム（図２０）との差の合計である。
【０１３４】
また、Ｎ（ｒｏi，ｄ）は、正方領域内の要素数である。言い換えると、Ｎ（ｒｏi、ｄ）は、左に距離ｄだけ移動させた正方領域内の奇数画素のヒストグラム（図１９）と、下に距離ｄだけ移動させた正方領域内の偶数画素に関するヒストグラム（図２０）との和の合計である。
【０１３５】
ここで、例えばＤ（ｒｏi，ｄ）の最小値と最大値をパラメータとし、その最小値と最大値の範囲などといった所定の範囲で距離ｄを変化させた場合に、エネルギーＥが最小となる距離ｄを最適値ｄoptとする。そして、式５によって代表的な画素値関係を定めることができる。
ｆ（ｒｏi）＝ｒｏi−ｄopt（５）
ヒストグラムの類似度を画素単位で求める場合、画像中に画素ラインとちょうど同じ方向に長いエッジがある等の理由で、隣接する奇数画素と偶数画素の関係が画像の模様に影響される可能性がある。しかしながら、ヒストグラムの類似度を領域単位で求めれば、このような問題を低減することができる。
【０１３６】
なお、実施例３のヒストグラム計測は、偶数画素と奇数画素の関係が同じである範囲で行うことが望ましい。そのため、可視波長域全体にわたって感光するのであればＣＣＤ毎・ポート毎にヒストグラム計測を行い、マルチバンドであればＣＣＤ毎・バンド毎にヒストグラム計測を行うことが望ましい。
【０１３７】
以上の実施例３では、ヒストグラムを元に代表的な画素値関係を求めることにより、画像のエッジ等の影響を実施例２よりも軽減することができる。
【０１３８】
以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明してきたが、本願発明は上記実施形態及び実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１３９】
この出願は、２０１３年１月２２日に出願された日本出願特願２０１３−００８９０２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１４０】
１、２、３    画像補正システム
１１    入力手段
１２    画素値関係抽出手段
１３    画素値関係式推定手段
１４    画素値補正手段
１５    出力手段
１６    代表画素値関係抽出手段
１７    画素値関係ヒストグラム作成手段
２１、２２    ＣＣＤ
【図１】
0005939315.tif 000006
【図２】
0005939315.tif 000007
【図３】
0005939315.tif 000008
【図４】
0005939315.tif 000009
【図５】
0005939315.tif 000010
【図６】
0005939315.tif 000011
【図７】
0005939315.tif 000012
【図８】
0005939315.tif 000013
【図９】
0005939315.tif 000014
【図１０】
0005939315.tif 000015
【図１１】
0005939315.tif 000016
【図１２】
0005939315.tif 000017
【図１３】
0005939315.tif 000018
【図１４】
0005939315.tif 000019
【図１５】
0005939315.tif 000020
【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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