(57)【要約】【課題】「黒ピクセル」の使用を必要としない、画像からダークノイズを取り除くための画像処理システムおよび方法を提供する。【解決手段】画像処理システム１０は、ダークノイズ・スケールファクタ２２０に基づいて、画像からダークノイズを差し引く。画像処理システム１０は、現在の画像を捕捉して現在の画像を表わす現在の画像データ５０を生成するイメージセンサ２０を含む。現在の画像データ５０は、ダークノイズ信号と画像信号９０の両方を含む。現在の画像のダークノイズ・スケールファクタ２２０は、現在の画像データ５０、および基準ダークノイズ信号を表す基準画像データ８０から推定される。基準ダークノイズ信号は、ダークノイズ・スケールファクタ２２０によってスケーリングされて、スケーリングされたダークノイズ信号が生成され、この信号が現在の画像データ５０から差し引かれて、画像信号９０が生成される。【選択図】図１
2006325211.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
現在の画像を捕捉して、現在のダークノイズ信号と画像信号とを含む、前記現在の画像を表わす現在の画像データを生成する働きをするイメージセンサと、
前記イメージセンサによって生成された基準ダークノイズ信号を表わす基準画像データを記憶するためのメモリと、
前記現在の画像データおよび前記基準画像データからダークノイズ・スケールファクタを推定し、該ダークノイズ・スケールファクタによって前記基準ダークノイズ信号をスケーリングして、スケーリングされたダークノイズ信号を生成し、該スケーリングされたダークノイズ信号を前記現在の画像データから取り除いて、前記画像信号を生成する働きをするプロセッサと、
を具備する、画像処理システム。
【請求項２】
前記プロセッサが、さらに、前記現在の画像データと前記基準画像データとの線形関係を表わす回帰係数を求め、該回帰係数を使用して、前記ダークノイズ・スケールファクタを計算する働きをする、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記イメージセンサが、行および列をなすように配列されたピクセルのアレイを含み、前記基準画像データおよび前記現在の画像データがそれぞれ、前記アレイをなす前記ピクセルのうちから選択された対応するピクセルによって生じるそれぞれの選択生センサ値を含み、前記プロセッサは、前記現在の画像データおよび前記基準画像データの前記選択生センサ値を使用して、前記ダークノイズ・スケールファクタを推定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記基準画像データおよび前記現在の画像データの前記選択生センサ値を生成する前記選択ピクセルが、前記現在の画像の暗領域に対応するピクセルの一部を含んでいる、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記基準画像データおよび前記現在の画像データの前記選択生センサ値を生成する前記選択ピクセルが、ランダムに選択される、請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記基準画像データおよび前記現在の画像データの前記選択生センサ値を生成する前記選択ピクセルが、前記基準ダークノイズ信号のノイズ・レベル・ピクセル値を一様にサンプリングするように選択される、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記選択ピクセルが、前記基準ダークノイズ信号における一様なノイズ・レベル分布に最も近いノイズ・レベル分布を生成する少なくとも１行のピクセルを含んでいる、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
行および列をなすように配列され、現在の画像を捕捉して、現在のダークノイズ信号と画像信号を含む、前記現在の画像を表わす現在の画像データを生成する働きをする、ピクセルのアレイと、
前記ピクセルのいくつかによって生成された基準ダークノイズ信号を表わす基準画像データを受信して、前記現在の画像データおよび前記基準画像データからダークノイズ・スケールファクタを推定し、該ダークノイズ・スケールファクタによって前記基準ダークノイズ信号をスケーリングして、スケーリングされたダークノイズ信号を生成し、該スケーリングされたダークノイズ信号を前記現在の画像データから取り除いて、前記画像信号を生成する働きをするプロセッサと、
を具備する、イメージセンサ。
【請求項９】
画像からダークノイズを取り除くための方法であって、
基準ダークノイズ信号を表わす基準画像データを供給するステップと、
現在のダークノイズ信号および画像信号を含む現在の画像データを捕捉するステップと、
前記現在の画像データおよび前記基準画像データからダークノイズ・スケールファクタを推定するステップと、
前記ダークノイズ・スケールファクタによって前記基準ダークノイズ信号をスケーリングし、スケーリングされたダークノイズ信号を生成するステップと、
前記スケーリングされたダークノイズ信号を前記現在の画像データから取り除いて、前記画像信号を生成するステップと、
を含む、方法。
【請求項１０】
前記ダークノイズ・スケールファクタを推定するステップが、
前記現在の画像データの生センサ値のうちから選択された値と、前記基準画像データの生センサ値のうちから選択された対応する値とを使用して、前記ダークノイズ・スケールファクタを推定するステップ、
を含む、請求項９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、画像処理に関し、特に、画像からのダークノイズの除去に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子イメージセンサには、主として２つのタイプ、ＣＣＤ（電荷結合素子）とＣＭＯＳ−ＡＰＳ（相補型金属酸化膜半導体−能動ピクセル・センサ）がある。両タイプのセンサには、一般に、光に応答して電荷を発生する、あるパターンをなすように配列された光検出器アレイが含まれている。各光検出器は、ある画像の１つのピクセルに対応し、１つ以上の知覚色に対応する１つ以上の波長範囲内におけるそのピクセルの光強度を測定する。
しかし、製造プロセスにおける進歩にもかかわらず、ＣＣＤおよびＣＭＯＳイメージセンサには、両方とも、画像に望ましくないノイズを生じる欠陥が含まれている。例えば、画像における重要なノイズ源の１つが「暗電流雑音」として知られている。暗電流雑音は、光検出器の製造欠陥によって生じる固定パターンのノイズである。これらの欠陥によって、光検出器は、光がなくても電荷を蓄積することになる。一般に、イメージセンサにおける暗電流は、照明画像に重なる望ましくない「暗」画像を生じることになる。
【０００３】
特定のイメージセンサの暗電流雑音の空間パターンは、ほぼ一定であり（光検出器の欠陥のパターンに基づき）、これによって、固定要素とより小さいランダム要素を備えたノイズ・パターンが生じるので、イメージセンサでは、従来、画像における暗電流の影響を除去するための暗電流除去機構が用いられてきた。例えば、シャッタを用いるカメラの場合、シャッタが開いた状態の照明画像（画像フレーム）のほかに、シャッタが閉じた状態の暗画像（暗フレーム）を得ることが可能である。画像フレームから暗フレームを取り除く（差し引く）と、ダークノイズ成分がほとんどない画像が生じる。
【０００４】
暗電流除去プロセスのもう１つの例については、Ｂａｅｒに付与された、「Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｄａｒｋ  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ａｎ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｏｒ」と題する米国特許第６，７１４，２４１号（今後は、Ｂａｅｒ特許と呼ぶ）に記載がある。Ｂａｅｒ特許においては、ダークノイズ画像は、イメージセンサに記憶され、新たに捕捉される各画像から取り除かれる。しかし、特定の画像におけるダークノイズのレベルは、イメージセンサ温度と特定画像の露光時間の両方の関数である。従って、特定画像におけるダークノイズを有効に取り除くには、記憶されているダークノイズ画像を温度と露光時間についてスケーリング（scale：拡大縮小）しなければならない。Ｂａｅｒ特許では、イメージセンサ上の数行の「黒ピクセル」を利用して、ダークノイズ・スケーリングを実施する。各黒ピクセルは、黒ピクセルのセンサ値がダークノイズだけを表すように、金属層によって覆われる。黒ピクセルのセンサ値の平均または切り取り平均（clipped mean）と記憶されているダークノイズ画像の平均とを比較することによって、特定画像に適合するスケールファクタ（scale factor：倍率係数）を推定することが可能になる。
【０００５】
Ｂａｅｒ特許に記載の暗電流除去プロセスによれば、シャッタのないカメラにおいてダークノイズ画像が補正されるだけではなく、シャッタのあるカメラのフレーム・レートも向上する。しかし、Ｂａｅｒ特許の暗電流除去では、数行のピクセルを「黒ピクセル」として確保する必要があるが、これは、多くの用途において望ましくない可能性がある。結果として、シャッタのないカメラにおいて、黒ピクセルを備えたイメージセンサが利用されない場合、画像における暗電流の影響を除去するために利用可能な暗電流除去プロセスは、現在のところ存在しない。
【０００６】
【特許文献１】米国特許第６，７１４，２４１号明細書
【発明の開示】
【０００７】
本発明の実施態様によれば、「黒ピクセル」の利用を必要とせずに、画像からダークノイズを取り除くための画像処理システムが得られる。画像処理システムには、イメージセンサ、メモリ、および、プロセッサが含まれている。イメージセンサは、現在の画像を捕捉して、現在の画像を表わす現在の画像データを生成する。現在の画像データには、現在のダークノイズ信号と画像信号の両方が含まれている。メモリには、イメージセンサによって生じる基準ダークノイズ信号を表わす基準画像データが記憶される。プロセッサは、現在の画像データと基準画像データからダークノイズ・スケールファクタを推定し、ダークノイズ・スケールファクタによって基準ダークノイズ信号にスケーリングを施して、スケーリングされたダークノイズ信号を発生し、スケーリングされたダークノイズ信号を現在の画像データから取り除いて（差し引いて）、画像信号を発生する。
【０００８】
実施態様の１つでは、プロセッサは、線形回帰アルゴリズムを用いて、ダークノイズ・スケールファクタを計算する。線形回帰アルゴリズムによって、現在の画像データと基準画像データとの線形関係を表わした回帰係数が決定される。ダークノイズ・スケールファクタは、回帰係数から算出される。例えば、回帰係数によって、現在の画像データと基準画像データとの線形関係を表わした勾配値および切片値を識別することが可能になる。
【０００９】
もう１つの実施態様では、イメージセンサに、行および列をなすように配置されたピクセルのアレイが含まれている。プロセッサは、アレイ内の対応する選択ピクセルによって生じる基準画像データおよび現在の画像データのそれぞれの選択生センサ値を用いて、ダークノイズ・スケールファクタを推定する。本発明の態様の１つでは、選択ピクセルに、現在の画像の暗領域に対応するピクセルの一部が含まれる。本発明のもう１つの態様では、選択ピクセルはランダムに選択される。本発明のさらにもう１つの態様では、選択ピクセルは、基準ダークノイズ信号のノイズ・レベル・ピクセル値を一様にサンプリングするように選択される。本発明のさらにもう１つの態様では、選択ピクセルに、基準ダークノイズ信号における一様なノイズ・レベル分布に最も近いノイズ・レベル分布を発生する、少なくとも１行のピクセルが含まれる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
開示の発明については、本発明の重要なサンプル実施態様を示し、参考までにこの明細書において援用される、添付の図面に関連して解説される。
【００１１】
図１は、本発明の実施態様に従って、画像からダークノイズを取り除くための画像処理システム１０を例示したブロック図である。画像処理システム１０は、カメラ、ビデオ・カメラ、医療撮像デバイス等のような任意のディジタル撮像デバイスの一部として組み込むことが可能である。画像処理システム１０は、さらに、パーソナル・コンピュータ、ウェブ・サーバ、または、他のタイプのコンピューティング・デバイスといったコンピュータ・システムに少なくとも部分的に組み込むことが可能である。
【００１２】
画像処理システム１０には、イメージセンサ２０、ダークノイズ除去アルゴリズム６５の実行が可能なプロセッサ６０、および、ダークノイズ基準画像データ８０を記憶するためのメモリ７０が含まれている。イメージセンサ２０は、ＣＭＯＳセンサ・チップまたはＣＣＤセンサ・チップの一部であり、行および列をなすように配列された光検出器４０の２次元アレイを含んでいる。各光検出器４０は、画像のピクセルに対応するセンサ値を発生する。イメージセンサ２０は、生センサ（ピクセル）値を含む生画像データ５０をプロセッサ６０に供給する。
【００１３】
プロセッサ６０は、メモリ７０にアクセスして、基準画像データ８０を検索し、ダークノイズ除去アルゴリズム６５の実行中に、基準画像データ８０を使用して、生画像データ５０における暗電流の影響を取り除く。プロセッサ６０は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、プログラマブル論理デバイス、または、他の任意の処理装置とすることが可能である。実施態様の１つでは、プロセッサ６０は、イメージセンサ２０を組み込んだセンサ・チップに内蔵される。もう１つの実施態様では、プロセッサ６０は、有線または無線インターフェイスを介してイメージセンサ２０に接続可能なコンピューティング・システムの一部である。メモリ７０は、フラッシュＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、または、他の任意のタイプの記憶デバイスといった、任意のタイプのメモリ素子とすることが可能である。もう１つの実施態様では、メモリ７０に、さらに、プロセッサ６０によって実行可能なダークノイズ除去アルゴリズム６５が記憶される。
【００１４】
ダークノイズ除去アルゴリズム６５は、任意の適合する統計的プロセスを用いて、生画像データ５０および記憶されている基準画像データ８０から、現在の画像に関するダークノイズ・スケールファクタを推定する。生画像データ５０には、画像を表わす画像信号とダークノイズ成分を表わすダークノイズ信号の両方が含まれている。記憶されている基準画像データ８０には、照明を施さずに、イメージセンサ２０によって捕捉された基準画像を表わす基準ダークノイズ信号が含まれている。基準画像データ８０は、現在の画像に関する生画像データ５０の発生に先立つ任意の時点で記憶することが可能である。例えば、基準画像データ８０は、イメージセンサ２０の製造中、または、イメージセンサ２０の製造に続く任意の時点で生成し、記憶することが可能である。
【００１５】
ダークノイズ除去アルゴリズム６５は、推定スケールファクタによって基準画像データ８０をスケーリングし、スケーリングされた基準画像データを生成する。ダークノイズ除去アルゴリズム６５は、さらに、スケーリングされた基準画像データを生画像データ５０から取り除いて（差し引いて）、生画像データ５０におけるダークノイズ信号を除去し、それによって、ダークノイズ成分のかなりの部分を除いた、所望の画像信号９０を生じさせる。
【００１６】
次に、図２を参照すると、ダークノイズ除去アルゴリズム６５を実施するための典型的な論理が例示されている。ダークノイズ除去アルゴリズム６５には、ダークノイズ・スケールファクタ推定論理２００と、ダークノイズ除去論理２１０が含まれている。本明細書において用いられる限りにおいて、「論理」という用語には、論理機能を実施するための任意のハードウェア、ソフトウェア、および／または、ファームウェアが含まれる。
【００１７】
ダークノイズ・スケールファクタ推定論理２００は、イメージセンサ２０によって供給される生画像データ５０と基準画像データ８０とを入力として受け取り、生画像データ５０および基準画像データ８０から現在の画像に関するスケールファクタ２２０を推定して、現在の画像に関するスケールファクタ２２０を出力する。ダークノイズ・スケールファクタ推定論理２００は、任意の適合する統計プロセスを利用して、スケールファクタ２２０を推定する。
【００１８】
例えば、実施態様の１つでは、ダークノイズ・スケールファクタ推定論理２００は、生画像データ５０および基準画像データ８０に線形回帰プロセスを適用して、生画像データ５０と基準画像データ８０の間の線形関係を求める。線形回帰プロセスによって、生画像データ５０と基準画像データ８０を関連づける最良適合一次関数の線形回帰係数が求められる。すなわち、線形回帰係数は、生画像データ５０と基準画像データ８０との間の勾配および切片を表わしている。ダークノイズ・スケールファクタ推定論理２００は、線形予測を利用して、勾配から推定スケールファクタ２２０を算出する。
【００１９】
一例として、ｘjが、記憶されている基準画像データ８０を表わし、ｙjが、ダークノイズが存在しない場合の信号レベルがｓjである、ピクセル位置ｊにおいて捕捉された画像のセンサ値である場合、期待センサ値Ｅ［ｙj］は、下記のように表わすことが可能である。
Ｅ［ｙj］＝ｓj＋Ｅ［ｎj］＋ｋ*Ｅ［ｘj］      （式１）
ここで、ｋは、特定の捕捉画像に関するダークノイズ・スケールファクタであり、ｎjは、ダークノイズ以外のノイズ成分（例えば、読み出しノイズおよびショットノイズ）を表わし、Ｅ［ｘ］は、確率変数ｘの期待値を表わしている。ダークノイズは、捕捉される特定画像および他のノイズ原因とは無関係のため、画像信号項ｓjおよび非ダークノイズ項ｎjは、ダークノイズ項ｋ*ｘjとは無関係である。結果として、ダークノイズ・スケールファクタｋは、予測子として記憶されている基準ダークノイズ値Ｅ［ｘj］を利用し、全ての標本化（sampled）ピクセル位置ｊに関するデータとして画像信号値ｙjを利用することにより、線形回帰法によって推定することが可能である。
【００２０】
上記式（１）を利用すると、ダークノイズ・スケールファクタｋは、次のように算出することが可能である。
Ｔ＝（ＸtＸ）-1ＸtＹ      （式２）
ここで、Ｙは、全ての標本化ピクセル位置におけるセンサ値ｙjを備えるベクトルであり、Ｘは、第１列に、対応する標本化ピクセル位置（センサ値ｙjのピクセル位置に対応する）における記憶基準ダークノイズ値ｘjを配置し、第２列に、１を配置する２列行列である。信号項ｓjが正の期待値を有しているので、１を配置した列は、回帰解のオフセット項を考慮して用いられる。推定スケールファクタｋは、解Ｔにおける第１の要素（すなわち、勾配係数）である。
【００２１】
ダークノイズ・スケールファクタ推定論理２００によって、生画像データ５０のダークノイズ除去に用いられるダークノイズ除去論理２１０に推定スケールファクタ２２０が供給される。従って、ダークノイズ除去論理２１０は、入力として、生画像データ５０、推定スケールファクタ２２０、および、基準画像データ８０を受け取る。ダークノイズ除去論理２１０は、推定スケールファクタ２２０に基準画像データ８０における基準ダークノイズ値のそれぞれを掛けることによって、基準画像データ８０のスケーリングを行う。ピクセル毎に、結果得られたスケーリングされた基準画像データを生画像データ５０から取り除くことによって、画像信号９０が生じる。
【００２２】
例えば、基準画像データは、センサ値ｘjによって表され、生画像データは、センサ値ｙjによって表される。ここで、ｊは画像センサにおける特定のピクセル位置（光検出器）を表わしており、スケーリングされた基準画像データ（ＳＤj）は、次のように表わすことが可能である。
ＳＤj＝ｋ*ｘj   （式３）
従って、画像信号（Ｉj）は、次のように計算される。
Ｉj＝ｙj−（ｋ*ｘj）      （式４）
【００２３】
実施態様の１つでは、ダークノイズ除去アルゴリズム６５のダークノイズ・スケールファクタ推定論理２００およびダークノイズ除去論理２１０は、イメージセンサを含むディジタル・撮像デバイス（例えば、カメラ）から遠隔のコンピューティング・システムにおいて実施される。例えば、ダークノイズ除去アルゴリズム６５は、パーソナル・コンピュータまたはコンピューティング・デバイス（例えば、写真仕上げ装置または写真プリンタ）に組み込むことが可能である。もう１つの例として、ダークノイズ除去アルゴリズム６５は、ウェブ・サーバに組み込むことが可能であり、生画像データ５０をウェブ・サーバにアップロードして、ダークノイズを除去することが可能である。もう１つの実施態様では、ダークノイズ・スケールファクタ推定論理２００およびダークノイズ除去論理２１０は、撮像デバイスにおけるセンサ・チップとは別個のチップにおいて実施することが可能である。さらにもう１つの実施態様では、ダークノイズ・スケールファクタ推定論理２００およびダークノイズ除去論理２１０は、イメージセンサを組み込んだセンサ・チップにおいて実施される。
【００２４】
次に図３を参照すると、ダークノイズ除去アルゴリズムを組み込んだ、典型的なセンサ・チップ３００が例示されている。センサ・チップ３００には、それに投射された画像を捕捉し、それを表わすアナログ信号を発生するための光検出器アレイを備えたイメージセンサ２０が含まれている。行デコーダ３１０および列デコーダ３２０が、光検出器アレイの行および列を選択して、ピクセル値を表わすアナログ信号を読み取り、光検出器をリセットする。アナログ信号は、アナログ・ディジタル変換器（ＡＤＣ）３３０によって対応するディジタル画像信号に変換される。例えば、ＡＤＣ３３０は、６ビット、８ビット、または、１０ビットＡＤＣ３３０とすることが可能である。
【００２５】
生画像データ（すなわち、生センサ（ピクセル）値）を含むディジタル画像信号は、メモリ７０にアクセスして基準ダークノイズ信号を検索するプロセッサ６０に入力される。メモリ７０は、センサ・チップ３００または別個のチップに含むことが可能である。プロセッサ６０は、記憶されている基準ダークノイズ信号を利用して、ディジタル画像信号のダークノイズを取り除く。
【００２６】
図４は、本発明の実施態様に従い、推定ダークノイズ・スケールファクタを用いて、画像からダークノイズを取り除くための典型的なプロセス４００を例示したフローチャートである。最初に、ブロック４１０において、基準ダークノイズ画像が、画像センサによって捕捉され、基準ダークノイズを表わすセンサ値が記憶される。基準ダークノイズ画像は、光で画像センサを照明せずに捕捉され、従って、基準ダークノイズ画像を表わすセンサ値には、他のランダム・ノイズ源が含まれる可能性があるが、主として含まれるのはダークノイズである。基準画像におけるダークノイズおよび他のノイズのランダム要素は、暗闇で捕捉される基準画像のいくつかのフレームを平均することによって低減することが可能である。ブロック４２０では、現在の画像がイメージセンサによって捕捉される。現在の画像には、所望の画像を表わす画像信号とノイズ成分の両方が含まれている。
【００２７】
ブロック４３０では、ダークノイズ・スケールファクタが、現在の画像と記憶されている基準ダークノイズ画像から推定され、ブロック４４０では、推定スケールファクタによって基準ダークノイズ画像をスケーリングして、現在の画像における現在のダークノイズを表わすスケーリングされた基準ダークノイズ画像が求められる。現在の画像におけるダークノイズ・レベルは、画像捕捉時および現在の画像の露光時における画像センサ温度の関数であるので、現在の画像を表わすセンサ値を利用して、現在の画像の温度および露光時間にとって適切なレベルに合わせて、記憶されている基準ダークノイズ画像をスケーリングするためのスケールファクタを求めることが可能である。ブロック４５０において、現在の画像におけるダークノイズが確認されると、現在の画像からダークノイズを取り除いて、ダークノイズの固定要素のない画像が生成される。
【００２８】
現在の画像および基準画像における各ピクセル位置に関するセンサ値を利用して、スケールファクタを推定することができるが、スケールファクタは、標本化ピクセル位置におけるセンサ値の部分集合を利用し、推定誤差の増大を最小限に抑えて、推定することも可能である。スケールファクタの推定に利用されるピクセル数を減らすと、画像センサおよび／またはコンピューティング・デバイスに対する計算負荷が軽減される。例えば、スケールファクタは、各画像（現在および基準）から、わずか１００個の対応するピクセルによって推定することが可能である。標本化されるピクセルは、ランダムに選択することもできるし、あるいは、ピクセル値に基づいて選択することも可能である。
【００２９】
図５Ａおよび図５Ｂは、例えば、標本化されるピクセル数の関数として、推定ダークノイズ・スケールファクタの平均および標準偏差を例示したチャートである。図５Ａにおいて明らかなように、全画像（現在の画像と基準画像の両方におけるセンサ値の全て）を利用して推定されるスケールファクタは、０．８５である。画像のピクセルをランダムに選択してスケールファクタを推定する場合、推定に利用される画像のピクセル数が３００ピクセルに向かって増大するにつれて、スケールファクタの推定値は０．８５レベルに近づき、推定スケールファクタの標準偏差が減少する。しかし、基準ダークノイズ画像のノイズ・レベル・ピクセル値が一様にサンプリングされるように、画像のピクセルが選択される場合、スケールファクタの推定値は、ほぼ１００ピクセルほどで正しいレベルに近くなる。
【００３０】
ダークノイズ分布は、低いノイズ・レベルに集中する傾向があり、ノイズ値が大きいピクセルはほとんどない。従って、基準ダークノイズ画像のピクセル位置のランダム・サンプルは、主として、低ピクセル値を生じることになる。こうしたランダム・サンプル分布は、線形回帰法を利用して、勾配を推定する場合には望ましくない。従って、基準ダークノイズ画像における各ノイズ・レベルのピクセル数が等しくなるように、ピクセル位置を一様にサンプリングすることにより、スケールファクタ推定の安定化は、ランダム・サンプリングと比べて、かなり速くなる。
【００３１】
ある典型的な実施態様の場合、スケールファクタ推定プロセスに用いられる一様に標本化されたピクセルの識別に必要な記憶空間を最小限に抑えるため、基準ダークノイズ画像の各行におけるピクセル値を探索して、基準ダークノイズ信号における一様なノイズ・レベル分布に最も近いノイズ・レベル分布を生じる、少なくとも１つのピクセル行を求めることが可能である。結果として、一様に標本化された各ピクセルのピクセル位置を記憶する代わりに、スケールファクタ推定プロセスで用いられる行を識別する行番号を記憶しさえすればよいことになる。
【００３２】
もう１つの実施態様では、現在の画像におけるピクセル値に基づいて、スケールファクタの推定に用いられる標本化ピクセルを選択することが可能である。画像の暗領域は、信号レベルの低い、従って、それに比例してダークノイズ・レベルの高い（すなわち、Ｓ／Ｎ比の低い）センサ値を生じる。このため、画像の暗領域におけるセンサ値を利用することによって、現在の画像のダークノイズと記憶ダークノイズとの線形関係をより正確に求めることが可能になる。例えば、現在の画像に初期ノイズ除去（例えば、中央値フィルタリング）を施し、次に、事前設定しきい値（例えば、２５５のうちディジタル値１０）未満のピクセル値（ノイズ除去後における）を有するピクセル位置を選択することにより、標本化ピクセル位置の選択が可能である。もう１つの例として、ピクセル位置を領域（または行）に分割することが可能であり、現在の画像において選択されるピクセルには、大多数のピクセル位置のピクセル値が事前設定しきい値未満であるか、または、平均ピクセル値が平均事前設定しきい値未満である、領域（行）が含まれる。
【００３３】
図６は、本発明の実施態様に従って、画像の暗領域から推定されるダークノイズ・スケールファクタを利用して、画像からダークノイズを取り除くための典型的なプロセス６００を例示したフローチャートである。最初に、ブロック６１０において、イメージセンサによって、基準ダークノイズ画像が捕捉され、基準ダークノイズを表わすセンサ値が記憶される。ブロック６２０では、イメージセンサによって現在の画像が捕捉される。現在の画像には、所望の画像を表わす画像信号とノイズ成分の両方が含まれている。ブロック６３０では、現在の画像の暗領域に対応するピクセル位置の標本化ピクセル値が求められ（例えば、主として低ピクセル値を備えた領域または行）、ブロック６４０では、基準ダークノイズ画像の対応するピクセル位置における標本化ピクセル値が識別される。
【００３４】
ブロック６５０では、ダークノイズ・スケールファクタが、現在の画像および基準画像の標本化ピクセル値から推定され、ブロック６６０では、推定スケールファクタによって基準ダークノイズ画像をスケーリングして、現在の画像における現在のダークノイズを表わす、スケーリングされた基準ダークノイズ画像が求められる。従って、ブロック６７０では、現在の画像からダークノイズを取り除いて、ダークノイズの固定要素のない画像が生成される。
【００３５】
当該技術者には明らかなように、本願書に記載の革新的な概念は、広範囲の用途にわたって修正および変更が可能である。従って、特許内容の範囲は、論考した特定の典型的な教示のどれにも限定されるものではなく、代わりに、付属の請求項によって規定される。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の実施態様に従って、画像からダークノイズを取り除くための画像処理システムを例示したブロック図である。
【図２】本発明の実施態様に従い、推定ダークノイズ・スケールファクタを用いて、画像からダークノイズを取り除くための典型的な論理を例示した論理流れ図である。
【図３】本発明の実施態様に従って、画像からダークノイズを取り除くためのイメージセンサを例示した図である。
【図４】本発明の実施態様に従い、推定ダークノイズ・スケールファクタを用いて、画像からダークノイズを取り除くための典型的なプロセスを例示したフローチャートである。
【図５Ａ】標本化ピクセル数の関数として、特定のダークノイズ・レベルを備えた一例に関する推定ダークノイズ・スケールファクタの平均および標準偏差を例示した図である。
【図５Ｂ】標本化ピクセル数の関数として、特定のダークノイズ・レベルを備えた一例に関する推定ダークノイズ・スケールファクタの平均および標準偏差を例示した図である。
【図６】本発明の実施態様に従って、画像の暗領域から推定されるダークノイズ・スケールファクタを用いて、画像からダークノイズを取り除くための典型的なプロセスを例示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００３７】
１０：画像処理システム
２０：イメージセンサ
４０：光検出器
５０：現在の画像データ
６０：プロセッサ
６５：ダークノイズ除去アルゴリズム
７０：メモリ
８０：ダークノイズ基準画像データ
９０：画像信号
２２０：ダークノイズ・スケールファクタ
【図１】
2006325211.tif 000003
【図２】
2006325211.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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