(57)【要約】  本発明は、ストリークがある場合にはストリークの概略位置を指定するために５つの関心領域（４つの隅および１つの中央）を使用してフーリエ変換解析を行う。本発明は、レンズロールオフまたは他のノイズによって引き起こされる輝点のクラスタをマスクするために各フーリエ変換ＲＯＩ内の中央周辺の小さい窓をゼロに設定する。本発明は反復線形回帰を使用して、不規則な外れ値を除去し、最適な線形パターンを捜す。本発明は、何らかのストリークを見出した場合、その角度を計算し、それを空間領域内のストリーク角度に変換する。ストリークが検出されると、ストリークは処理された振幅フーリエ変換画像および元の位相フーリエ変換画像に逆フーリエ変換を適用することによって除去されることができる。
2009518710.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内のノイズを検出する方法であって、
（ａ）周波数領域内の振幅画像を得るために前記画像に周波数変換を適用するステップと、
（ｂ）第１の閾値を得るために前記振幅画像の値と閾値を比較するステップと、
（ｃ）推定される最適化を得るために１つ以上の閾値に回帰を適用するステップと、
（ｄ）前記推定される最適化から相関係数を決定するステップと、
（ｅ）前記相関が満たされる場合、ストリーク角度を計算するステップと、
（ｆ）前記相関係数が所定の値を満たされない場合、前記第１の閾値の１つのサブセットである第２の閾値を得るために前記第１の閾値に第２の閾値を適用するステップと、
（ｇ）前記相関がステップ（ｅ）で満たされるまでまたはステップ（ｃ）から（ｆ）までの最大の繰り返しが満たされるまでステップ（ｃ）から（ｆ）までを繰り返すステップと、を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
画像内のノイズを検出する方法であって、
（ａ）周波数領域内の振幅画像を得るために前記画像に周波数変換を適用するステップと、
（ｂ）第１の閾値を得るために前記振幅画像の値と閾値を比較するステップと、
（ｃ）推定される最適化を得るために１つ以上の第１の閾値に回帰を適用するステップと、
（ｄ）前記第１の閾値の１つのサブセットである第２の閾値を得るために前記第１の閾値に第２の閾値を適用するステップと、
（ｅ）ステップ（ｃ）および（ｄ）をｎ回繰り返すステップであって、ｎはゼロ以上である繰り返すステップと、
（ｆ）ストリーク角度がある場合にはストリーク角度を計算するステップと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、前記推定される最適化から相関係数を決定し、ストリーク角度がある場合には前記相関係数の結果に基づいて前記ストリーク角度を計算するステップをさらに備えることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、前記ストリーク角度を計算する前に前記相関係数を所定の値と比較するステップをさらに備えることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、ステップ（ａ）の前に前記画像をｎ個の窓に分割するステップをさらに備え、ここでｎは１つ以上であることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、高速フーリエ変換の中心周辺の所見領域を事前に定義された値に設定することによってノイズを除去するステップをさらに備えることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、前記事前に定義された値は１つであることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、コントラストを高めるために対数アルゴリズムを適用するステップをさらに備えることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項２に記載の方法であって、ステップ（ｅ）からの最終の繰り返しの結果である前記閾値をゼロまたはほぼゼロに設定するステップをさらに備えることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって、前記画像から前記ノイズを除去するために前記振幅画像に逆周波数変換を適用するステップをさらに備えることを特徴とする方法。
【請求項１１】
画像内のノイズを検出する画像キャプチャ装置であって、
（ａ）周波数領域内の振幅画像を得るために前記画像に適用される周波数変換と、
（ｂ）第１の閾値を得るために前記振幅画像の値と比較される閾値と、
（ｃ）推定される最適化を得るために１つ以上の第１の閾値に適用される回帰と、
（ｄ）前記第１の閾値の１つのサブセットである第２の閾値を得るために前記第１の閾値に適用される第２の閾値と、
（ｅ）ストリーク角度がある場合にはストリーク角度を決定するプロセッサと
を備えることを特徴とする画像キャプチャ装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の画像キャプチャ装置であって、前記推定される最適化から決定される相関係数をさらに備え、ストリーク角度がある場合には前記相関係数の結果に基づいて前記ストリーク角度を計算することを特徴とする画像キャプチャ装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の画像キャプチャ装置であって、前記相関係数は、前記ストリーク角度を計算する前に所定の値と比較されることを特徴とする画像キャプチャ装置。
【請求項１４】
請求項１１に記載の画像キャプチャ装置であって、前記画像は、ステップ（ａ）の前にｎ個の窓に分割され、ここでｎは１つ以上であることを特徴とする画像キャプチャ装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の画像キャプチャ装置であって、ノイズが、高速フーリエ変換の中心周辺の所見領域を事前に定義された値に設定することによって除去されることを特徴とする画像キャプチャ装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載の画像キャプチャ装置であって、前記事前に定義された値は１つであることを特徴とする画像キャプチャ装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の画像キャプチャ装置であって、コントラストを高めるために適用される対数アルゴリズムをさらに備えることを特徴とする画像キャプチャ装置。
【請求項１８】
請求項１２に記載の画像キャプチャ装置であって、前記閾値はゼロまたはほぼゼロに設定されることを特徴とする画像キャプチャ装置。
【請求項１９】
請求項１８に記載の画像キャプチャ装置であって、前記画像から前記ノイズを除去するために前記振幅画像に適用される逆周波数変換をさらに備えることを特徴とする画像キャプチャ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は概して、画像などからストリークなどのノイズを検出し除去する分野に関する。より具体的には本発明は、定量化され除去可能な画像内のストリークを検出するためにフーリエ変換などの周波数変換を画像に適用することに関する。本発明は、画像、特にフラットフィールド画像または既知の変換特性を有する画像内のストリークを検出する改良された方法も含む。
【背景技術】
【０００２】
先行技術のアルゴリズムは、画像データ内の不連続性を識別し、複数の画素上で生じる強度の変化を測定するために空間領域内のエッジ検出アルゴリズムを使用した。画像内のノイズによりエッジの一因となりうる明画素を検出するために閾値を設定することは困難である。レンズロールオフまたはエッジ効果により誤検出を受けやすい欠陥密度を計算するために所見領域および基準を設定することも困難である。
【０００３】
Ｇｒｅｇ  Ｌ．Ａｒｃｈｅｒらによって「Ｔｈｅ  Ｕｓｅ  Ｏｆ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ  Ｉｎ  Ｔｈｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｏｆ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｏｒｓ」と題する２００５年７月１３日に出願した米国特許出願第１１／１８０８１６号は、画像の中央の線形パターンを識別するために周波数領域内で単一の線形回帰アルゴリズムを使用する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のストリークを検出して除去する方法には、未だ改良の余地がある。本発明はこの種の改良を提供する。
【０００５】
本発明は、上述の問題の１つ以上を克服することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
簡単に要約すると、本発明の１つの態様としては、ストリークがある場合にはストリークの概略位置を指定するために５つの関心領域（４つの隅および１つの中央）を使用してフーリエ変換解析を行う。本発明は、レンズロールオフまたは他のノイズによって引き起こされる輝点のクラスタをマスクするために各フーリエ変換ＲＯＩ（関心領域）内の中央周辺の小さい窓をゼロに設定する。本発明は、反復線形回帰を使用して、不規則な外れ値を除去し、最適な線形パターンを捜す。本発明は、何らかのストリークを見出した場合、その角度を計算し、それを空間領域内でのストリーク角度に変換する。ストリークが検出されると、ストリークは処理された振幅フーリエ変換画像および元の位相フーリエ変換画像に逆フーリエ変換を適用することによって除去することができる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明は、周波数変換を画像に適用し、次いで改良されたストリークノイズ検出および除去のための反復回帰技術を適用することにより下記の利点を有する。
【０００８】
本発明の複数の構成、目的、特徴および利点は、好ましい実施形態および添付の特許請求の範囲の下記の詳細な説明の検討からならびに添付図面の参照によってより明らかに理解され評価されることになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
下記の説明では、本発明はソフトウェアプログラムとして好ましい実施形態で説明される。当業者は、この種のソフトウェアの均等物がハードウェアでも構築できることを容易に理解する。
【００１０】
本発明が、ストリークを検出し除去することに加えて画像の評価、イメージセンサ試験、および画像処理のために利用できることにも留意されたい。
【００１１】
図１を参照すると、ノイズ２０をその中に有する典型的な画像１０が示されている。ノイズ２０は、人の目に感知できてよく、または画像で粒子が粗く見えるなど感知不能の場合には人の目にほぼ感知できなくてよい。本発明は、本明細書の以降で説明されるように画像からストリークを検出して除去する。
【００１２】
ストリーク型のノイズ４０を有する画像３０の１つの例が図２に示されている。画像３０はストリークノイズ４０を示す。図２の画像に離散フーリエ変換を適用すると周波数領域内で図３に示される振幅画像５０をもたらす。この振幅画像内には、空間領域内のノイズ４０に対応する線パターン６０が中心を横切って位置付けされて示される。画像は、本発明のソフトウェアプログラムの動作を容易にするために４つの象限に分けられる。
【００１３】
図４Ａ〜４Ｄは、本発明のソフトウェアプログラムのフローチャートである。図４Ａを参照すると、プログラムは開始され（Ｓ２）、画像のサイズまたは解像度が２の累乗であるかどうかを決定するために、デジタル画像３０の解像度が取得される（Ｓ４）。解像度が１０２４×１０２４より大きい場合、全体画像は５つの窓に分けられ（Ｓ６）、それぞれの窓サイズは１０２４×１０２４である。５つの窓は、左上、左下、右上、右下、および中央である。そうでない場合、プログラムは１つの中央の窓だけを使用し（Ｓ８）、その窓サイズは２の累乗の最も近いサイズが選択される。元のサイズが２の累乗でない場合、ゼロパディングが必要になる。すべての窓が、後述の段落で説明されるように処理される必要がある（Ｓ１０）。１つの窓が処理された後、窓のすべてが処理されたかどうかチェックする（Ｓ１２）。そうでない場合、次の窓を選択し（Ｓ１４）、すべての窓が処理されるまで再び処理する（Ｓ１０）。次いで、プログラムは結果を出力し（Ｓ１６）、プログラムを終了する（Ｓ１８）。
【００１４】
図４Ｂを参照すると、プロセス（Ｓ１０と称される）ブロックが開始し（Ｓ２０）、選択された窓内の画像にフーリエ変換を適用する（Ｓ２２）。フーリエ変換して得られた振幅画像５０は、振幅画像５０内の中央領域が予め定められた値（好ましくはゼロ）に設定される（Ｓ２４）。この動作の目的は、中央周辺のノイズ点を除去することである。領域のサイズは、ノイズレベル（好ましくは次の段落で議論される４つの領域のサイズの１／１６）によって決定される。領域は、円、正方形または楕円または長方形または他の任意の形状であってよい。次いで、対数演算が、画像のコントラストを増大するために全体の振幅画像５０に適用される（Ｓ２６）。対数演算についての詳細説明は本明細書の以降で詳細に説明される。
【００１５】
中心点周辺に４つの領域（図３で参照されるように）、右上、左上、右下および左下がある。右上および左下は鏡像であり、左上および右下も同様であるので、好ましくは２つの領域（例えば、左上および右上領域）だけが処理される必要がある。まず、左上の領域が選択される（Ｓ２８）。次いで、すべての画素値が予め定められた閾値Ｔｄ１（好ましくは、領域内のすべての画素値の平均値に標準偏差の３倍を加えた和）に対して比較される（Ｓ３０）。画素値がこの閾値を超えている場合、それは輝点として選定される。線形回帰プロセスは、すべての選定された輝点に適用される（Ｓ３２）（図４Ｃで詳細に議論されるように）。その後、すべての領域が選択されたかどうかをチェックする（Ｓ３４）。そうでない場合、右上の領域を選択し（Ｓ３６）、Ｓ３０およびＳ３２の手順を繰り返す。すべての領域が処理された後、それはプロセスの終了に達する（Ｓ３８）。
【００１６】
図４Ｃを参照すると、回帰ブロックが開始し（Ｓ４０）、その回帰カウンタは０（ゼロ）にリセットされる。まず、プログラムは、選定された点の合計数が、予め定められた閾値Ｔｄ２（好ましくは５以上）を超えているかどうかをチェックする（Ｓ４２）。輝点の合計数が５未満である場合、ストリークは見いだされず（Ｓ４４）、プログラムは回帰の終了に達する（Ｓ４６）。５つ以上の輝点がある場合、第１の線形回帰が選定された点に適用され（Ｓ４８）、回帰カウントは１だけ増加する。次いで、回帰からの最適化線のＲ二乗値（決定係数）が計算される。Ｒ二乗値が別の予め定められた閾値Ｔｄ３（好ましくは０．８）より大きい（Ｓ５０）場合、ストリークが見いだされ、その角度が計算され（Ｓ５２）、プログラムは回帰の終了に達する（Ｓ５４）。ストリーク角度を計算する方法についての詳細説明は後で与えられる（図５Ａ〜Ｃ）。
【００１７】
図４Ｃおよび５Ａを参照すると、適合線７０のＲ二乗がＴｄ３より小さい場合、選定された点（図５Ａでの１〜１１）と適合線７０との間のすべての距離が計算される（Ｓ５６）。第１の点が選択される（Ｓ５８）。適合線に対する距離が閾値Ｔｄ４（好ましくは、すべての距離の平均値）より大きい場合（Ｓ６０）、その点は外れ値として見なされ、選定された点の元のグループから除去される（Ｓ６２）。一方、その距離が閾値Ｔｄ４以内である場合、その点はグループ内に保持される（Ｓ６４）。その後、プログラムは、すべての点が処理されたかどうかをチェックする（Ｓ６６）。そうでない場合、次の点が選択され、全体の比較プロセスが、すべての点が処理されるまで繰り返され（Ｓ６８）、新しいサブセット点が決定される（Ｓ７０）。これで１サイクルの回帰を終了する。回帰の数が最大繰り返し（ＭａｘＩｔｅｒａｔｉｏｎ）（好ましくは５回の繰り返し）より大きい（Ｓ７２）場合、ストリークは見いだされず（Ｓ７４）、プログラムは回帰を終了する（Ｓ７６）。回帰の数が最大繰り返しより小さい場合、プログラムは、新しいサブセットの点を選定された点（図５Ｂで点１、２、３、５、６、７および１０として示される）として使用し、Ｓ４２からのプロセスを繰り返す。他の点（４、８、９および１１）は、それらの距離がＴｄ４の閾値より大きいので除去される。
【００１８】
図５Ｂを参照すると、別の適合線７４が新しいサブセットの点から計算される。適合線７４のＲ二乗はＴｄ３より小さいことを前提として、残っている点から適合線７４への距離が計算される。この距離が、閾値Ｔｄ４’（すべての新しい距離の平均値、理論的にＴｄ４より小さい）と比較される。その距離がＴｄ４’よりも小さい場合、これらの点はさらなる処理用の新しいサブセット点（点１、２、５、６、および７）として残される。最新のサブセットの点（１、２、５、６、および７）からの適合線７６のＲ二乗がＴｄ３より大きい場合、回帰が完了され、ストリークが見いだされる。図５Ｃを参照すると、残っている点からの適合線７６の傾きが計算される。ストリークの角度が、この傾き７６（すなわち適合線７６の角度に垂直）に基づいて計算される。
【００１９】
図４Ｄを参照すると、本発明の他の実施形態は、予め設定された固定の回帰サイクルの数（好ましくは５）を適用することであり、次いでストリーク角度を評価することである。図４Ｄが図４Ｃの代替の実施形態であることは理解を明瞭にするために留意されたい。それが開始し（Ｓ８０）、反復カウンタを０（ゼロ）にリセットする。それは、事前に定義された閾値Ｔｄ２と比較するために選定された点の第１の組を使用する（Ｓ８２）。選定された点がＴｄ２より少ない場合、ストリークは見いだされず（Ｓ８４）、回帰セッションは終了する（Ｓ８６）。点がＴｄ２より多い場合、第１の線形回帰が適用され（Ｓ８８）、反復カウンタは１だけ進む。次いで、すべての点から適合線への距離が計算される（Ｓ９０）。その後、第１の点が選択され（Ｓ９２）、適合線に対するその距離が他の閾値Ｔｄ４と比較される（Ｓ９４）。距離がＴｄ４より大きい場合、その点は元のグループから除去される（Ｓ９８）。そうでない場合、その点はその領域の中に保持される（Ｓ９６）。その後、プログラムは、すべての点が処理されたかどうかをチェックする（Ｓ１００）。そうでない場合、次の点が選択され（Ｓ１０２）、全体の比較プロセスが、すべての点が処理されるまで繰り返され（Ｓ９４）、新しいサブセットの点が決定される（Ｓ１０４）。これで回帰の１サイクルを完了する。回帰の数が繰り返し数（ＩｔｅｒａｔｉｏｎＮｕｍ）（５）より小さい場合（Ｓ１０６）、プログラムは、新しいサブセットの点を選定された点として使用し、Ｓ８２からのプロセスを繰り返すことになる。一方、回帰の数が繰り返し数に等しい場合、適合線の最終のＲ二乗が計算され（Ｓ１０８）、事前に定義された値Ｔｄ３と比較される。Ｒ二乗がＴｄ３より小さい場合、ストリークは見いだされず（Ｓ１１０）、回帰は終了する（Ｓ１１４）。しかし、Ｒ二乗がＴｄ３より大きい場合、ストリーク角度が計算され（Ｓ１１２）、その後に回帰の終了が続く（Ｓ１１４）。
【００２０】
本発明内で使用されたフーリエ変換（Ｓ２２）は各行に適用され、次いで各列に垂直に再び適用されることが好ましい。フーリエ変換が好ましい実施形態であるが、他の変換方法も使用されてよいことに留意されたい。２つの変換を一緒にすることにより振幅画像または振幅プロットをもたらす。典型的には、使用されることができるフーリエ変換は、限定されないが、ＣｏｏｌｅｙおよびＴｕｋｅｙによる高速フーリエ変換（フーリエ変換）ならびにＤａｎｉｅｌｓｏｎ−Ｌａｎｃｚｏｓによる離散高速フーリエ変換である。フーリエ変換の使用により元の画像の周波数成分の分離を行う。低い周波数値は画像（全体的形状）の変化がほとんどないまたは全くないことを表し、高い周波数値は短距離間（細部）で画像の急激な変化を示す。デジタル画像内に離散的で等間隔の画素があるので、一般的なフーリエ変換の離散フーリエ変換（ＤＦＴ）版を使用することは効率的になる。
【００２１】
ＤＦＴの結果は、振幅画像および位相画像である。振幅画像は、周波数領域を表す等間隔のデータを提供することになる。異なった周波数は、原点から異なった距離で表される。原点の値は、ＤＣ成分または元の画像データの平均値を表し、原点からの値は元の画像内での様々な方位を表す。周波数領域内の画素値またはエネルギーは、その周波数および方位が、どの程度元の画像内に存在するかを示す。
【００２２】
ＤＦＴ計算は以下のように示される。
【数１】
2009518710.tif 000003
＃１  ｋ＝０、１、２〜Ｎ−１の場合
Ｎ＝＃データサンプル
ｘ（ｎ）＝データ（ｎ＝０、１、２〜Ｎ−１の場合）
【数２】
2009518710.tif 000004
【００２３】
指数は、たとえ元の画像値が実数であっても虚数（ｊ）項を有し、結果を複素数（実数値および虚数値）にする。振幅および位相は下記のように計算される。
【数３】
2009518710.tif 000005
＃１  振幅
＃２  位相
【００２４】
次元Ｍ×Ｎを有するエリアイメージセンサが一様な光を用いて照射される。イメイメージセンサからの画像データｆ（ｘ，ｙ）は、Ｍ×Ｎの電圧の配列であり、イメージセンサからの画素ごとに１つである。
【００２５】
サイズＭ×Ｎの画像ｆ（ｘ，ｙ）の２次元ＤＦＴは以下の式によって与えられる。
【数４】
2009518710.tif 000006
振幅画像は、Ｆ（ｕ，ｖ）の絶対値に等しい。
【００２６】
ＤＦＴ計算を高速化するために高速フーリエ変換（フーリエ変換）と呼ばれるＤＦＴの変形形態が１９６５年に開発された。フーリエ変換アルゴリズムを使用するための要求は、ｘ次元およびｙ次元のそれぞれが、２５６×２５６、５１２×５１２、２５６×５１２、および１０２４×１０２４などの２の累乗でなければならないことである。画像サイズが２の完全累乗でない場合、ゼロパディングまたは平均パディングが必要となる。この例では、１０２４×１０２４の窓の関心領域が選択される。
【００２７】
画像のフーリエ変換が得られた後、元の画像内での平均値を表す周波数領域内の画素はゼロに設定される。次いで、対数変換（Ｓ２６）が、様々な周波数に関連するピークの低い振幅を高めるために振幅画像に適用される。変換は以下によって与えられる。
Ｓ（ｕ，ｖ）＝ｌｎ（１＋｜Ｆ（ｕ，ｖ）｜）
【００２８】
この例では、閾値は象限内でのＳ（ｕ，ｖ）の中央値である。次いで、これらの閾値の線形回帰は、キャプチャされた元の画像内のストリークに垂直である線が、Ｓ（ｕ，ｖ）データ内に存在するべきであるという理論に基づいて実行される。線形回帰は相関係数Ｒを計算し、その相関係数Ｒは予め定められた閾値Ｔｄ３と比較される。線形回帰からのＲが予め定められた閾値Ｔｄ３より大きい場合、ストリークが検出される。適合線の角度が、式；角度≒ａｔａｎ（傾き）に基づいて計算され、ここで傾きは線形回帰から計算される。
【００２９】
ストリーク角度は、ストリーク角度が適合線の角度に常に垂直であるということにより計算される（Ｓ５２およびＳ１１２）。
【００３０】
ストリークが回帰の最後で選定された点に基づいて検出されると、その点は好ましくはゼロにまたは代替としてほぼゼロに設定される。次いで、元の位相画像と共に周波数領域の変更された振幅画像が元の空間画像に逆変換して戻され、検出されたストリークは除去される。
【００３１】
デジタル画像は様々な方法によって得ることができる。デジタル画像は、イメージセンサを内部に備えるカメラ、イメージスキャナなどの何らかの撮像装置によってキャプチャされる。デジタル画像は、従来のフィルムカメラまたはフィルムＸ線装置に由来するものであってもよい。画像がこれら従来のフィルム媒体上に形成された後、デジタル画像にデジタル化することができる。
【００３２】
図６を参照すると、画像キャプチャ後にノイズを検出して除去するためにメモリ９０内にインストールされ、デジタルシグナルプロセッサ１００によって処理される本発明のソフトウェアプログラムを有するデジタルカメラ８０が示されている。これは上述の実施形態のうちの１つを示す。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】ノイズを含む典型的な画像の図である。
【図２】ストリーク型のノイズを有する典型的な画像の図である。
【図３】離散フーリエ変換を適用した後に得られる図２の振幅画像の図である。
【図４Ａ】本発明のソフトウェアプログラムのフローチャートである。
【図４Ｂ】本発明のソフトウェアプログラムのフローチャートである。
【図４Ｃ】本発明のソフトウェアプログラムのフローチャートである。
【図４Ｄ】本発明のソフトウェアプログラムのフローチャートである。
【図５Ａ】本発明の回帰技術の図である。
【図５Ｂ】本発明の回帰技術の図である。
【図５Ｃ】本発明の回帰技術の図である。
【図６】本発明が使用される典型的な市販の実施形態を示すデジタルカメラの図である。
【符号の説明】
【００３４】
１０  不規則なノイズを有する通常のフラットフィールド画像、  ２０  不規則なノイズ、  ３０  ストリークノイズを有するフラットフィールド画像、  ４０  ストリークノイズ、  ５０  周波数領域内のＦＥＴ振幅画像、  ６０  ストリークノイズに対応する線パターン、  ７０  第１の回帰の適合線、  ７４  第２の回帰の適合線、  ７６  最終の適合線、  ８０  デジタルカメラ、  ９０  メモリ、  １００  デジタルシグナルプロセッサ、  Ｓ２〜Ｓ１１４  フローチャートのステップ。
【図１】
2009518710.tif 000007
【図２】
2009518710.tif 000008
【図３】
2009518710.tif 000009
【図４Ａ】
2009518710.tif 000010
【図４Ｂ】
2009518710.tif 000011
【図４Ｃ】
2009518710.tif 000012
【図４Ｄ】
2009518710.tif 000013
【図５Ａ】
2009518710.tif 000014
【図５Ｂ】
2009518710.tif 000015
【図５Ｃ】
2009518710.tif 000016
【図６】
2009518710.tif 000017
【国際調査報告】
2009518710.tif 000018
2009518710.tif 000019