(57)【要約】  画像処理の方法および装置を提供する。デジタル画像にない情報を含むモデルを与え、デジタル画像データおよびこのモデルにアクセスし、モデルを用いてデジタル画像データに異方性拡散を行う、デジタル画像を処理する方法の一例を提供する。デジタル画像を処理する装置であって、デジタル画像データを格納するメモリと動作可能に接続されたプロセッサと、デジタル画像データにない情報を含むモデルと、画像処理を制御する機能処理ユニットとを含み、この機能処理ユニットは、モデル作成モジュールと、モデルによって与えられる情報を利用してデジタル画像データに異方性拡散を行うモデルベースの異方性拡散モジュールとを含むような装置を提供する。
2009543162.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像を処理する方法であって、
前記デジタル画像にない情報を含むモデルを与えることと、
デジタル画像データおよび前記モデルにアクセスすることと、
前記モデルを用いて前記デジタル画像データに異方性拡散を行うことと
を含む方法。
【請求項２】
前記モデルが、センサ・ノイズ特性、形状、輝度レベル、テクスチャ、近接性、および周期性のうちの少なくとも１つに関する情報を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
注目すべき代表的被写体のモデルを提供することと、
前記モデルに基づいて前記注目すべき被写体に関するエッジ情報を予測することと、
前記予測されたエッジ情報を用いて前記デジタル画像データに異方性拡散を行うことと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記モデルによって与えられる前記エッジ情報に基づいて、前記異方性拡散を行う間に使用されるフィルタの重み係数を変更すること
をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記モデルによって与えられる前記エッジ情報に基づいて、前記異方性拡散を行う間に使用されるフィルタ・カーネルのサイズを変更すること
をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記異方性拡散を行うことは、
前記デジタル画像データに異方性拡散を行って非モデルベースの拡散画像を作成することと、
前記デジタル画像データおよび前記非モデルベースの拡散データの線型結合であって、前記エッジ情報に基づく係数を使用した前記線型結合を行うことと
をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
それぞれが注目すべき被写体を含む複数の学習用画像に基づいたモデルを作成することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項８】
各学習用画像を、前記被写体内のリアル・エッジである確率を表す数値のデータセットに変換することと、
前記データセットを結合して前記モデルを形成することと
をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記結合することは、前記複数の画像の外部の情報を利用すること
をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記作成することは、
各画像にエッジ検出処理を行うことと、
それぞれのエッジ検出された画像を共通参照に登録することと、
前記登録された画像をピクセルごとに加算することによって合成画像を作成することと、
前記合成画像の輝度を正規化することと
をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記モデルに前記注目すべき被写体を登録するために、前記デジタル画像データに幾何学的正規化を行うこと
をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１２】
前記幾何学的正規化は、回転、拡大縮小、歪曲、および平行移動のうちの少なくとも１つを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記注目すべき被写体は顔である、請求項３に記載の方法。
【請求項１４】
デジタル画像を処理する装置であって、
デジタル画像データを格納するメモリに動作可能に接続されたプロセッサと、前記デジタル画像データにない情報を含むモデルと、画像処理を制御する機能処理ユニットとを含み、
前記機能処理ユニットは、
モデル作成モジュールと、
前記モデルによって与えられる情報を用いて、前記デジタル画像データに異方性拡散を行うモデルベースの異方性拡散モジュールと
を含む、装置。
【請求項１５】
前記モデルは、センサ・ノイズ特性、形状、輝度レベル、テクスチャ、近接性、および周期性のうちの少なくとも１つに関する情報を含む、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記メモリは、
注目すべき代表的被写体と、注目すべき被写体を含む前記デジタル画像データとを含む前記モデルを格納し、
さらに前記モデルベースの異方性拡散モジュールは、
前記モデルに基づいて前記注目すべき被写体に関するエッジ情報を予測し、
前記予測したエッジ情報を用いて前記デジタル画像データに異方性拡散を行う、
請求項１４に記載の装置。
【請求項１７】
前記モデルベースの異方性拡散モジュールは、
前記モデルによって与えられる前記エッジ情報に基づいて、フィルタの重み係数を変更する、
請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記モデルベースの異方性拡散モジュールは、
前記モデルによって与えられる前記エッジ情報に基づいて、フィルタ・カーネルのサイズを変更する、
請求項１６に記載の装置。
【請求項１９】
前記モデルベースの異方性拡散モジュールは、
異方性拡散を行う異方性拡散モジュールと、
前記デジタル画像データと異方性拡散データとの線型結合であって、前記エッジ情報に基づく係数を使用した前記線型結合を行うモデル適用モジュールと
をさらに含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
前記モデル作成モジュールは、
それぞれが注目すべき被写体を含む複数の学習用画像に基づいて前記モデルを作成する、請求項１６に記載の装置。
【請求項２１】
前記モデル作成モジュールは、
各学習用画像を、前記被写体内のリアル・エッジである確率を表す数値のデータセットに変換し、
前記データセットを結合して前記モデルを形成する、
請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
前記モデル作成モジュールは、
前記複数の学習用画像の外部の情報を利用する、
請求項２０に記載の装置。
【請求項２３】
前記モデル作成モジュールは、
各画像にエッジ検出処理を行い、
各エッジ検出画像を共通参照に登録し、
前記登録された画像をピクセルごとに加算することによって合成画像を作成し、
前記合成画像の輝度を正規化する、
請求項２０に記載の装置。
【請求項２４】
前記モデルに前記注目すべき被写体を登録するために、前記デジタル画像データに幾何学的正規化を行う幾何学的正規化モジュール
をさらに含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項２５】
前記幾何学的正規化モジュールは、回転、拡大縮小、歪曲、および平行移動のうちの少なくとも１つを行う、請求項２４に記載の装置。
【請求項２６】
前記注目すべき被写体は顔である、請求項１６に記載の装置。
【請求項２７】
実行可能命令を含むコンピュータ可読媒体であって、前記命令はプロセッサに、
デジタル画像にない情報を含むモデルにアクセスすることと、
前記モデルを用いて前記デジタル画像データに異方性拡散を行うことと
を行わせる、コンピュータ可読媒体。
【請求項２８】
前記モデルは、センサ・ノイズ特性、形状、輝度レベル、テクスチャ、近接性、および周期性のうちの少なくとも１つに関する情報を含む、請求項２７に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２９】
前記命令はさらに前記プロセッサに、
注目すべき代表的被写体を含む前記モデルにアクセスすることと
注目すべき被写体を含む前記デジタル画像データにアクセスすることと、
前記モデルに基づいて前記注目すべき被写体に関するエッジ情報を予測することと、
前記予測されたエッジ情報を用いて前記デジタル画像データに異方性拡散を行うことと
を行わせる、請求項２７に記載のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル画像処理に関し、より詳細には追加情報を与えるモデルを用いて異方性拡散処理を行う方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の異方性拡散（ＡＤ）技術は、デジタル画像データにおいてエッジ保存型のノイズ低減に使用することが可能である。ＡＤアルゴリズムは、偏微分方程式を適用して画像を修正することにより、画像からノイズを除去することができる。一般的に、この修正では、画像内で検出されるエッジ情報に応じて変化するフィルタリング演算子を反復的に適用する。このようなエッジの位置は、例えば勾配関数を用いたエッジ検出など、従来のエッジ検出を利用して測定することが可能である。実際には、ノイズ除去フィルタリング演算を実行するとともに、例えばラプラス演算子を併せて使用する場合、ガウス・フィルタにより、勾配演算を実行する信頼性の高い方法を実現することができる。
【０００３】
ＡＤアルゴリズムの実行は、画像の各反復が時間ステップに相当する反復的数値微分方程式解法で拡散微分方程式を解くこととみなすことが可能である。各反復で、ガウス・フィルタのスケールを変えることができ、勾配関数を用いて、画像内にエッジが局所的に存在するかどうかを判断する。エッジが存在すると判断される場合、エッジを保存するために、ガウス・フィルタリングを実行しないこととしてもよい。エッジが検出されない場合は、この領域をフィルタリングしてノイズを低減するが可能である。これらの操作は、各反復について実行され、局所的な計算結果が画像と結合される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の異方性拡散と関連して、このアルゴリズムは、エッジが画像に表される被写体の構造に固有のものであるかどうか、またはこのエッジが何らかの他の影響によりもたらされているのかどうかを見分けることができないという欠点がある。このような影響として、例えば、検出装置（センサ）、画像取得中の環境状態（例えば照明状態など）、画像中の被写体間の相互作用などに関する要因が挙げられる。したがって、画像に表される被写体により生じるエッジと、何らかの他の影響によるエッジとを区別することができる異方性拡散手法が、必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に適合する実施形態は、従来技術に係る問題に対処することができるモデルベースの異方性拡散の方法および装置を対象とする。一実施形態によれば、デジタル画像を処理する方法であって、デジタル画像にない情報を含むモデルを提供することと、デジタル画像データおよびこのモデルにアクセスすることと、このモデルを用いてデジタル画像データに異方性拡散を行うこととを含む方法を提供する。
【０００６】
本発明に適合する別の実施形態は、デジタル画像を処理する装置であって、デジタル画像データを格納するメモリと動作可能に接続されたプロセッサと、デジタル画像データにない情報を含むモデルと、画像処理を制御する機能処理ユニットとを含み、この機能処理ユニットは、モデル作成モジュールと、モデルによって与えられる情報を利用してデジタル画像データに異方性拡散を行うモデルベースの異方性拡散モジュールとを含むような装置である。
【０００７】
本発明に適合するさらなる別の実施形態は、モデルによって与えられる情報に基づいて、異方性拡散の間に使用されるフィルタ・カーネルのサイズまたは重み係数を変更することを含むことができる、モデルベースの異方性拡散を行う方法である。
【０００８】
本発明に適合する別の実施形態は、デジタル画像データに異方性拡散を行って非モデルベースの拡散画像を形成することと、デジタル画像データと非モデルベースの拡散データの線型結合であって、モデルに基づいた係数を使用した線形結合を行うこととを含むことができる、モデルベースの異方性拡散を行う方法である。
【０００９】
本発明のさらなる態様および利点は、添付の図面と併せて行う次の詳細な説明を読むと明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明の態様を、添付の図を参照して次の説明でより詳細に示す。以下に説明する詳細な実施形態は、顔認識または顔照合に関するものであるが、本明細書に記載する本発明の原理は、デジタル画像に表される異なる被写体タイプにも適用可能である。
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態に適合するモデルベースの異方性拡散（ＭＢＡＤ）を使用した画像処理方法１００のフローチャートの一例を示す。画像処理方法１００は、オプションの幾何学的正規化１０５と、ＭＢＡＤ１１０と、モデル１１５とを含む。
【００１２】
入力画像が提供される。この入力画像は、例えばデジタル・カメラ、スキャナなどの任意の既知の画像取得装置から取得されたデジタル画像であってもよい。またこの入力画像は、コンピュータで作ったアニメーションなど任意の既知の合成技術によって作成された画像であってもよく、あるいはセンサによって取得され、合成して生成されたデジタル・データの組み合わせであってもよい。入力画像にまず、幾何学的正規化１０５を施してもよいが、図１では、オプションの処理であることを示すために点線を用いて幾何学的正規化を示している。幾何学的正規化１０５により、モデル１１５とより高い互換性を有するように入力画像を処理することができる。幾何学的正規化で、モデル１１５に入力画像を登録し、画像処理方法１００の全体的な性能を向上させることとしてもよい。この登録は、当技術分野で知られる任意の登録方法を用いて行うことができ、入力画像の回転、拡大縮小、歪曲、トリミング、および／または平行移動、あるいはその任意の組み合わせを更に含むこととしてもよい。入力画像に表された被写体をモデル１１５中の代表的被写体（被写体見本）と関連付けるように、登録によって入力画像を標準形に変換することとしてもよい。上述のように、幾何学的正規化１０５はオプションであり、モデル化された被写体によって使用するか否か決めることとしてもよい。例えば、人の顔のエッジを表すためにモデルが使用される場合、一般には幾何学的正規化１０５が実行される。しかし、画像内の縦線の除去を支援するためにモデルが使用される場合、空間的位置合わせは実行する必要がないこともある。
【００１３】
一般的に言えば、モデル１１５は、入力画像自体から決定することができないような任意の追加情報をあたえることができる。実際の構造に対応する画像の特徴への影響を最小にしつつ、入力画像からノイズをより良く除去するような追加情報をモデルベースの異方性拡散１１０に与えるために、モデル１１５は、当業者が利用することができるいかなるモデルに基づくこととしてもよい。
【００１４】
モデル１１５は、センサ・ノイズ特性に基づくこととしてもよい。それにより、モデルのある領域で高いセンサ・ノイズが検出される場合、フィルタリングをより多く行うようにすることが可能になる。モデル１１５は、画像内の被写体の既知の幾何学に基づいた規則に基づくこととしてもよい。例えば、顔の画像で鼻の半分が暗く、半分が明るくなっている場合、人間の顔の特徴として、鼻はこのように分裂していないという幾何学的規則をモデル１１５に組み込むことができ、この情報がモデルベースの異方性拡散１１０に与えられ、それに応じて、この領域のフィルタリングを調整することができる。モデル１１５は、画像が取得されたときに配備されていた調節照明の予備知識に基づくこととしてもよく、この知識により、画像内の被写体のエッジの状態を判断することができる。例えば、高照度の領域では、構造に起因しないエッジは最小限に抑えられるという知識を利用することができ、モデルベースの異方性拡散１１０は、それに応じてフィルタを変更することになる。
【００１５】
モデル１１５は、テクスチャ、および、あるテクスチャが他のテクスチャよりもエッジが少ない可能性（尤度）に、基づくこととしてもよい。この情報を利用して、モデルベースの異方性拡散１１５におけるフィルタリングのパラメータを変更することができる。また、近接情報を利用して、エッジとエッジの間が一定の距離内では多様なエッジが発生しないということをモデルベースの異方性拡散１１０に示すこととしてもよい。近接情報を得るために、マルコフ・モデルを統計的手法として使用してもよい。この近接情報を得るために、当技術分野で知られている他のモデルを使用することもできる。モデル１１５は、また、周期的情報についての事前知識を利用して、モデルベースの異方性拡散１１０を支援することもできる。例えば、モアレのようなアーチファクトが、特定のアプリケーションで発生する場合、そのパターンを当技術分野で既知の技術を用いてモデル化し、これらの周期的パターンに起因するエッジに関する情報をモデルベースの異方性拡散１１０に与え、それにより、その情報に応じてフィルタリングできるようにすることとしてもよい。当業者は、本発明に適合する様々な他の実施形態に、他の既知のモデルをモデル１１５に使用することができることを、理解できるであろう。
【００１６】
一実施形態では、モデル１１５は、被写体ベースの情報、より具体的には代表的被写体（被写体見本）内のエッジに関する情報を与えることができ、この情報として、例えば、代表的被写体内のリアル・エッジ（真のエッジ）の位置およびリアル・エッジである可能性が挙げられる。本明細書で使用する「リアル・エッジ」という用語は、単に被写体と関連する特徴だけから生じる画像内の局所的なコントラスト変化（すなわちエッジ）と定義することができる。リアル・エッジは、一般に環境現象またはセンサのアーチファクトなどのような被写体外部の他の影響によって生じることはない。例えば、以下により詳細に説明するように、モデル１１５内の代表的被写体が顔である場合、モデルに示されるリアル・エッジは、例えば目、鼻、口などの顔に自然に生じる特徴の構造的変動によるものである。入力画像の中でどのアーチファクトを除去する必要があるかに応じて、他の代表的被写体を作成することとしてもよい。例えば、レンズまたはセンサの欠陥など、撮像装置の予測可能な構造的変動をモデル１１５の中に明確にして、ノイズ除去／画質向上処理を支援することが可能である。
【００１７】
モデル１１５は、多種多様な方法を用いて表現ことが可能である。
表現の１つとして、例えば、入力画像内のピクセル位置に応じた、エッジである確率を示す多次元数学関数が挙げられる。この数学関数は、回帰モデリングまたは他のモデリング技法を使用して求めることができる。モデル１１５は、また、画像または表面のような構造を有する２次元データセットによって表現することとしてもよく、その場合、水平方向および垂直方向のピクセル・インデックスは位置を表し、ピクセル値はリアル・エッジである確率を表す。ピクセル値は０から１の間の値を取ることとしてもよい。モデルを作成する一実施形態に関する詳細は、以下の図４の説明でより詳細に示す。モデル１１５は、モデルベースの異方性拡散１１０にリアル・エッジ情報を与える。
【００１８】
モデルベースの異方性拡散１１０は、モデル１１５によって供給されるリアル・エッジの情報を使用しながら、既知の異方性拡散プロセスを行うことができる。本明細書において、ここまで、実施形態について異方性拡散を用いて説明したが、本発明の他の実施形態では、モデル１１５から与えられる情報を役立てられるような、当技術分野で既知の他のタイプの拡散プロセスを検討することとしてもよい。
【００１９】
標準拡散アルゴリズムと同様に、モデルベースの異方性拡散（ＭＢＡＤ）１１０は、連続的な時間枠にわたってノイズ低減フィルタリングを反復的に行い、勾配情報を使用して、所与の反復についてフィルタ・カーネルの下にエッジが存在するか否かを判定することができる。しかし、エッジ検出プロセスを改善するために、ＭＢＡＤ１１０は、モデル１１５からの情報を使用して、フィルタ・カーネルの下のエッジがリアル・エッジであるか否かを判定することとしてもよい。この情報は、拡散プロセスでの各反復中に使用することができるため、この実施形態のＭＢＡＤ１１０は、アルゴリズムの内部操作を変更することができる。この変更は、様々な方法で実現することができる。例えば、モデル情報１１５を利用して、フィルタリングを適用するかどうかを判断することができる。別の例では、モデル１１５の情報を利用して、フィルタリング・パラメータを変更することとしてもよい。この例については、図２において以下により詳細に説明する。ＭＢＡＤ１１０の出力を、被写体の入力画像にもともと存在するリアル・エッジ情報を保存しつつ、入力画像にあったノイズが除去された改良画像とすることができる。
【００２０】
図２は、図１に示した実施形態に適合するモデルベースの異方性拡散１１０のより詳細なフローチャートの一例を示す。図２は、モデル１１５によって与えられるリアル・エッジ情報に基づいてフィルタ係数を変更するＭＢＡＤ１１０の実施形態について詳しく述べる。ここでは、モデル１１５は、ステップ２１０においてリアル・エッジの指示を行う。この情報に基づいて、ＭＢＡＤ１１０は、ステップ２１５においてフィルタのパラメータを選択することができる。一般に、リアル・エッジが指示される場合、このエッジを保存するために、実行するフィルタリングを少なくする。リアル・エッジが指示されない場合、ノイズをより多く低減するように、実行するフィルタリングを多くする。
【００２１】
ステップ２１５において、フィルタのパラメータを、多種多様な方法で選択することが可能である。一実施形態では、フィルタ・カーネルの実際のサイズを変更することが可能である。エッジである確率が高いことが示された場合、フィルタ・カーネルのサイズを小さくし、これによりノイズのフィルタリングの影響を低減することが可能である。リアル・エッジである確率が低い場合、フィルタ・カーネルのサイズを大きくして、ノイズをより良好に低減することが可能である。別の実施形態では、リアル・エッジである確率に基づいて、フィルタ係数自体の値を変更することとしてもよい。これらの値は、リアル・エッジ確率に基づくルックアップ・テーブルによって決定することとしてもよく、あるいは当業者に既知の数学関数によって決定することとしてもよい。単純な実施形態では、リアル・エッジである確率がしきい値を超える場合、フィルタリングが行われないように、フィルタのパラメータを調節することとしてもよい。フィルタのパラメータが決定されると、選択されたパラメータを使用してステップ２２０において画像をフィルタリングする。フィルタリングは、標準的な畳み込みフィルタリングでよく、または任意の当業者に既知の他のフィルタリングでもよい。
【００２２】
モデル１１５によって与えられるリアル・エッジ情報を、単にフィルタのパラメータを選択する際に使用することとしてもよいし、あるいは、通常、異方性拡散処理によって与えられる勾配エッジ情報と結合することとしてもよい。この２つのタイプの情報をどのように組み合わせるかは、代表的被写体自体のモデルにおける信頼性のレベル、および／または入力画像が収集された条件に関する情報に基づいて決めることとしてもよい。
【００２３】
図３は、本発明の別の実施形態に適合するモデルベースの異方性拡散（ＭＢＡＤ）を使用する画像処理方法３００の別のフローチャートの一例を示す。画像処理方法３００は、オプションの幾何学的正規化１０５と、異方性拡散３０５と、モデル１１５と、モデル適用３１０とを含む。
【００２４】
最初に、入力画像に、オプションの幾何学的正規化ステップ１０５を行ってもよい。この幾何学的正規化ステップは、図１に示す画像処理方法１００で説明したものと同じ処理であってもよい。この実施形態は、ＭＢＡＤ１１０が２つの要素、すなわち従来の異方性拡散処理３０５である第１の要素と、モデル適用の処理３１０である第２の要素とに分解されるという点で、画像処理方法１００とは異なる。この実施形態では、モデルからの情報は異方性拡散３０５中には直接適用されず、入力画像が異方性拡散を経た後に適用される点で図１に示した実施形態とは異なり、その結果を拡散画像と称することとする。モデル１１５によって与えられたモデル情報は、モデル適用ステップ３１０において拡散画像と結合される。モデル１１５は、図１に示した実施形態について上述したモデルと同じモデルでもよい。異方性拡散３０５は、当技術分野で既知の従来の異方性拡散処理のいずれを利用してもよく、さらに言えば、既知の拡散アルゴリズムのいかなる形態を利用してもよい。
【００２５】
モデル１１５は、モデル適用３１０にリアル・エッジ情報を与える。この情報を、拡散画像および入力画像と合成し、フィルタリング処理を向上させることとしてもよい。一実施形態では、モデル１１５からの値を重みとして利用して、単純な線形結合を使用して拡散画像および入力画像を合成することとしてもよい。線形結合は、以下の式によって数学的に記述することができる。
Ｏ（ｘ，ｙ）＝Ｉ（ｘ，ｙ)［１−Ｍ（ｘ，ｙ）］＋Ｄ（ｘ，ｙ）Ｍ（ｘ，ｙ）
ここで、
Ｏ（ｘ，ｙ）：出力画像
Ｉ（ｘ，ｙ）：入力画像
Ｄ（ｘ，ｙ）：拡散画像
Ｍ（ｘ，ｙ）：モデル値
である。
【００２６】
したがって例えば、エッジである確率が低い入力画像の領域では、Ｍ（ｘ，ｙ）はゼロに近い値をとる。こうした領域では、出力画像Ｏ（ｘ，ｙ）は、入力画像Ｉ（ｘ，ｙ）と類似する。
【００２７】
図４は、本発明のさらなる別の実施形態に適合するモデル生成のフローチャートの一例を示す。注目する代表的被写体をそれぞれ含む一組の学習用画像を使用してモデル１１５を作成することが可能である。オプションで、各学習用画像を上述と同様の幾何学的正規化プロセスで処理し、各被写体が確実に標準的基準（図示せず）となるようにしてもよい。次に、ステップ４１０において各画像からエッジ情報が抽出される。エッジ情報は、例えばＳｏｂｅｌエッジ検出器などのような既知のエッジ検出器を使用して抽出することが可能である。学習用画像のそれぞれからエッジ情報が抽出されると、ステップ４１５においてこれらの画像が合成される。この合成として、例えば、画像を足し合わせ（合計し）、その後にガウス・カーネルを用いてローパス・フィルタリングを行うことが挙げられる。この合計およびフィルタリングにより、それぞれ個々の学習用画像内に生じる照度変動および他の変動を平均化し、「偽の（ｆａｌｓｅ）」エッジを低減し、代表的被写体に対応するリアル・エッジを強化することが可能となる。フィルタリングされた画像に、次に、例えば当技術分野で既知のガンマ補正などの非線型関数を適用することしてもよい。さらなる処理により、合成された画像を０から１までの間の確率に変換することも可能である。最終的な出力は、多次元データセットの形態をとるモデル１１５となる。一実施形態では、学習用画像は代表的被写体として顔を含み、顔の中のリアル・エッジに関する情報を与えるモデルを作成した。このモデルの表面プロット４２０を図４に示すが、この図中に顔の特徴に対応するピークが現れていることが分かる。他の実施形態では、他のメタ情報をモデル１１５に追加して、精度を向上させることができる。メタ情報として、学習用画像を収集したセンサに関する情報、または例えば鼻にアルベドの変化があってはならないことのような当技術分野で既知の他の情報を挙げることができる。他の実施形態では、モデルは多次元データセットではなく、数学関数の形を取るようにしてもよい。
【００２８】
図５は、本発明の別の実施形態に適合する処理装置５００の一例を示す。処理装置５００は、少なくとも１つのプロセッサ５１０と、メモリ５１５と、大容量記憶装置５２０と、Ｉ／Ｏインタフェース５２５と、ネットワーク・インタフェース５２７と、出力ディスプレイ５３０と、ユーザ・インタフェース５３５とを含む。処理装置５００は、例えばワークステーション、パーソナル・コンピュータ、専用のコンピュータ・ハードウェア、専用のデジタル画像処理装置、および／または組込みプロセッサなど、当業者に既知のいかなるデータ処理装置であってもよいことに留意されたい。プロセッサ５１０は、命令を実行し、プログラム命令に基づいて画像データについての計算を行うことができる。実行可能な命令を含むモジュールおよびデジタル画像データを全部または一部、メモリ５１５に格納し、データ・バス５４０を通じてプロセッサ５１０へ転送することとしてもよい。メモリ５１５は、図１に示す実施形態で説明するように、モデル１１５を生成するモデル作成モジュール５５０と、オプションの幾何学的正規化１０５を行う幾何学的正規化モジュール５５５と、ＭＢＡＤ１１０を行うモデルベースの異方性拡散モジュール５６０とを含むこととしてもよい。あるいは、モジュールは、従来の異方性拡散モジュール５６５と、図２に示す実施形態で説明したステップを実行するモデル適用モジュール５７０とを含むこととしてもよい。メモリ５１５は、モデル１１５を含むモデル・モジュール５７５と、画像データ５８０とをさらに含むこととしてもよく、その画像データとして、入力画像データと、出力画像データと、拡散画像データと、学習用画像データとを含むこととしてもよい。
【００２９】
大容量記憶装置５２０は、また、プログラム命令およびデジタル・データを格納し、データ・バス５４０を通じてプロセッサ５１０と通信することができる。処理システムは、Ｉ／Ｏインタフェース５２５およびネットワーク・インタフェース５２７を介して他の情報を送受信して、ディスプレイ５３０上でユーザに情報を与え、ユーザのＩ／Ｏインタフェース５３５を介してユーザのコマンドおよび／またはデータを受信することができる。
【００３０】
本発明の詳細な実施形態および実装について上で説明したが、本発明の趣旨および範囲を逸脱することなく様々な変更が可能であることは明らかであろう。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の一実施形態に適合するモデルベースの異方性拡散を使用した画像処理のフローチャートの一例である。
【図２】図１に示した実施形態に適合するモデルベースの異方性拡散のより詳細なフローチャートの一例である。
【図３】本発明のさらなる別の実施形態に適合するモデルベースの異方性拡散を使用した画像処理のフローチャートの別の一例である。
【図４】本発明のさらなる別の実施形態に適合するモデル生成のフローチャートの一例である。
【図５】本発明の別の実施形態に適合する装置の一例を示す図である。
【図１】
2009543162.tif 000003
【図２】
2009543162.tif 000004
【図３】
2009543162.tif 000005
【図４】
2009543162.tif 000006
【図５】
2009543162.tif 000007
【国際調査報告】
2009543162.tif 000008