(57)【要約】本発明のデジタル画像の画像処理方法は、ピクセルの特性の一つ以上の組を決定するステップ；各ピクセル特性の組に対し画像編集関数を決定するステップ；デジタル画像を修正するためコンピュータにより読み取り可能な媒体上に具現化される混合関数アルゴリズムを提供するステップ；及び、一つ以上のピクセル特性の組と決定された画像編集関数に基づいて混合関数アルゴリズムを適用する（２２）ことにより画像を処理するステップを含む。複数の混合関数アルゴリズムを開示する。コンピュータで読み取り可能な媒体上に具現化されるアプリケーションプログラムインターフェイスは、画像参照ポイントの座標値を受信する第一のインターフェイスを備え、また、画像編集関数を受信する第二のインターフェイスも備えている。このアプリケーションプログラムインターフェイスは、画像参照ポイントをグラフィックタグ（１０）により示すことができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ピクセル特性の一つ以上の組を決定するステップ；
ピクセル特性の各組について画像編集関数を決定するステップ；
デジタル画像を修正するための、コンピュータで読み取り可能な媒体上に具現化される混合関数アルゴリズムを提供するステップ；及び
ピクセル特性の一つ以上の組と決定された画像編集関数とに基づいて混合関数アルゴリズムを適用することにより、デジタル画像を処理するステップ
から構成されるデジタル画像の画像処理方法。
【請求項２】
混合関数アルゴリズムが差分関数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
差分関数アルゴリズムは、ピクセル特性と、決定されたピクセル特性の一つ以上の組のうちの一つとの差異に基づいた値を計算する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ピクセル特性の各組について一組の重み付け値を決定するステップを更に有し、該処理ステップは、決定された重み付け値の組に基づいて混合関数アルゴリズムを適用するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記混合関数アルゴリズムは、前記計算を規格化するため制御関数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
第一のピクセル特性の組を決定し、該第一のピクセル特性の組内の少なくとも一つの特性を位置依存性にし、第一のピクセル特性の組の少なくとも一つの特性を色依存性又は構造依存性にするか、或いはその両方にする、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
第一のピクセル特性の組を決定し、該第一のピクセル特性の組内の少なくとも二つの異なる特性を、位置依存性、色依存性、及び構造依存性からなるグループから選択する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
ユーザによってデジタル画像内に決定された画像参照ポイントの一つ以上の座標を受信するステップ；
ユーザによって指定され、一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標に関連付けられた一つ以上の画像編集関数を受信するステップ；
デジタル画像を修正するための、コンピュータで読み取り可能な媒体上に具現化される混合関数アルゴリズムを提供するステップ；及び
一つ以上の指定された画像編集関数と一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標とに基づいて前記混合関数アルゴリズムを適用することにより画像を処理するステップ
から構成されるデジタル画像の処理方法。
【請求項９】
決定された画像参照ポイントの座標に図形アイコンを表示するステップを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
デジタル画像がピクセルを有し、混合関数アルゴリズムがデジタル画像の各ピクセルから一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標までの幾何学的距離を計算する、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
混合関数アルゴリズムが、デジタル画像の各ピクセルから一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標までの計算された幾何学的距離の関数として動作する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
デジタル画像が画像特性を持つピクセルを有し、一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標と関連付けられた一つ以上の指定された画像特性を受信するステップを更に含み、混合関数アルゴリズムがデジタル画像のある一つのピクセルの画像特性と一つ以上の指定された画像特性との間の特性差を計算する、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
一つ以上の重み付け値を受信するステップを更に含み、該処理スッテップが、重み付け値に基づいて混合関数アルゴリズムを適用するステップを更に有する、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標と関連した一つ以上の関心領域を受信するステップを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
デジタル画像が画像特性を持つピクセルを有し、混合関数アルゴリズムが、ある一つのピクセルの画像特性と一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標に隣接する一つ以上のピクセルの画像特性との特性差を計算する、請求項８に記載の方法。
【請求項１６】
一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標を受信する第一のインターフェイスと、一つ以上の指定された画像編集関数を受信する第二のインターフェイスとを備えるアプリケーションプログラムインターフェイスを提供するステップを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１７】
混合関数アルゴリズムが、ピタゴラス距離測定方法、色曲線法、セグメント化法、分類法、拡大エリア法、及びオフセットベクター法からなるグループから選択される、請求項８に記載の方法。
【請求項１８】
セグメント化法は多重セグメント化を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
デジタル画像は属性を持つピクセルを有し、分類法によりピクセル属性の類似性を調整する、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
デジタル画像内に画像参照ポイントの位置を決定するステップ；
画像編集関数を決定する処理ステップ；及び
決定された画像参照ポイントの位置、又は決定された画像参照ポイントの位置におけるピクセルの画像特性、或いは、その両方に基づいて、決定された画像編集関数を適用することにより、デジタル画像を処理するステップ
から構成される、画像特性を持つピクセルを有するデジタル画像の処理方法。
【請求項２１】
一つ以上の画像処理フィルタを提供する処理ステップ；
デジタル画像内に一つ以上の画像参照ポイントの座標を設定するステップ；
デジタル画像を修正するための、コンピュータで読み取り可能な媒体上に具現化された混合関数アルゴリズムを提供するステップ；及び
一つ以上の画像処理フィルタと一つ以上の設定された画像参照ポイントの座標とに基づいて混合関数アルゴリズムを適用することにより、デジタル画像を処理するステップ
から構成されるデジタル画像の画像処理方法。
【請求項２２】
一つ以上の画像処理フィルタがノイズ削減フィルタである、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
一つ以上の画像処理フィルタが鮮明化フィルタである、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
一つ以上の画像処理フィルタが色変更フィルタである、請求項２１に記載の方法。
【請求項２５】
画像特性を持つピクセルを有するデジタル画像の画像処理をコンピュータ上で実行するための、コンピュータで読み取り可能な媒体上に具体化されたアプリケーションプログラムインターフェイスであって、
ユーザによってデジタル画像内に決定された複数の画像参照ポイントの各々の座標を受信する第一のインターフェイス、及び
ユーザによって指定され、複数の決定された画像参照ポイントの各々の座標、又は、複数の決定された画像参照ポイントの各々の座標に隣接する一つ以上のピクセルの画像特性に関連付けられた画像編集関数を受信する第二のインターフェイス
備えるアプリケーションプログラムインターフェイス。
【請求項２６】
第二のインターフェイスが、ユーザによって指定され、複数の決定された画像参照ポイントの各々の座標、及び、複数の決定された画像参照ポイントの各々の座標に隣接する一つ以上のピクセルの画像特性の両方に関連付けられた画像編集関数を受信する、請求項２５に記載のプログラムインターフェイス。
【請求項２７】
画像特性を持つピクセルを有するデジタル画像の画像処理をコンピュータ上で実行するための、コンピュータで読み取り可能な媒体上に具体化されたアプリケーションプログラムインターフェイスであって、
ユーザによってデジタル画像内に決定された一つの画像参照ポイントの座標を受信する第一のインターフェイス、及び
ユーザによって指定され、決定された画像参照ポイントの座標、及び、決定された画像参照ポイントの座標に隣接する一つ以上のピクセルの画像特性の両方に関連付けられた画像編集関数を受信する第二のインターフェイス
を備えるアプリケーションプログラムインターフェイス。
【請求項２８】
複数の決定された画像参照ポイントの一つ以上の座標に図形アイコンを表示する第三のインターフェイスを更に備える、請求項２５に記載のプログラムインターフェイス。
【請求項２９】
第三のインターフェイスは図形アイコンの再ポジショニングを可能にする、請求項２８に記載のプログラムインターフェイス。
【請求項３０】
指定された画像編集関数を表示する第四のインターフェイスを更に備える、請求項２５に記載のプログラムインターフェイス。
【請求項３１】
前記第二のインターフェイスは、更に、重み付け値を表す一つ以上のパラメータを受信する、請求項２５に記載のプログラムインターフェイス。
【発明の詳細な説明】
【発明の開示】
【０００１】
関連出願との関係
本出願は「ユーザ定義可能な画像参照ポイント」という名称で2001年10月24日に出願された米国特許仮出願第60/336,498号の優先権を主張し、ここに参照することによりその内容全体を本明細書に包含する。
【０００２】
背景
本発明は、或る一つの画像内にける複数の任意に選択された画像修正点を結び付ける一方、それら修正点を画像エリア又は画像色彩、或いはその双方に割付けることにより、画像編集プロセスにおいて色彩、コントラスト、鮮明度、及びその他画像編集関数を最適に調整するためのアプリケーションプログラムインターフェイス（ＡＰＩ）とその方法に関するものである。
デジタル画像において、色彩、コントラスト、鮮明度、及びその他特定のデジタル画像特性の修正を行うことは良く知られた課題である。又、デジタル画像の自然な表現を維持しながら、複数の色彩、コントラスト、及びその他の調整を行うことは難しい作業であることも画像編集分野の専門家には良く知られたことである。
【０００３】
現段階の画像編集技術では、コンピュータユーザは、一回の動作で、画像の全てのピクセルの彩度を上げる、画像全体から或る色調を取り去る、又は画像全体のコントラストを増やす等の比較的基本的な機能を画像に適用することができるだけである。レイヤーマスクのような周知の画像編集ツールと技術を既存の画像調整機能と組み合わせることにより、このような変更を選択的に行うことができる。しかし、現状の画像編集技術では、未だ一度に一画面の調整しかできない。Adobe社の Photoshop（登録商標）等の画像編集プログラムに提供されている曲線機能のようなより複雑なツールにより、ユーザはさらに画像色彩の変更を制御できるようになったが、このようなツールは適用が難しく、又、画像強調が画像全体に適用されるため、依然として非常に限定されたものである。
【０００４】
更には、デジタル画像内の色彩値を読む、又は測定する画像編集ツールも存在する。現在リリース中のAdobe社のPhotoshop（登録商標）は、ユーザが画像内の色彩参照ポイントを四ヶ所まで指定及び移動できるものである。このような色彩参照ポイントは、それが置かれた画像エリアのプロパティ（色彩値に限定）を読む。このような色彩参照ポイントは、関連する色彩値を表示することだけが目的であり、このような参照ポイントと連動した画像操作がないことは、当業者には既知である。画像編集ソフトウェアで使用されている参照ポイントは、単に画像内の特定のポイントにおける画像の色彩値を測定するための制御ツールとして提供されているだけである。
【０００５】
特定の画像領域における色彩を測定するために使用される参照ポイントの他の実施例として、Adobe Photoshop（登録商標）、Corel Draw（登録商標） 、及びPictographics iCorrect3.0（登録商標）のような画像編集アプリケーションによれば、ユーザは、色彩強調操作中に特定の画像点をクリックすることにより画像の色彩を選択することができ、又、選択されたポイントに関連した特定の色彩を操作することもできる。例えば、Adobe Photoshop（登録商標）によりブラックポイントを調整することにより、ユーザは、画像内の色彩を選択して該選択色を黒として特定することができ、均一な色彩操作を画像内の全ピクセルに適用することをソフトウェアに命じすることにより、所望の色を黒に変えることができる。この方法は、ブラックポイント操作だけでなく、ホワイト、グレー（自然色）、肌色調、又は空色調とするピクセルに対しても適用できる。
【０００６】
これらのソフトウェアアプリケーションの各々が提供する方法は、読み取ることができる色の数が限定されており、画像に対して全体的に且つ均等にしか適用されず、読取った情報に基づく一つの均等な色調変更を適用する単一の操作を可能にするにすぎない。現在使用されている方法では、画像内において色彩又は画像情報の読み取りが可能な一つ以上の画像参照ポイント（ＩＲＰ）のグラフィック表現を配置し、それに画像編集機能を指定する、画像編集機能を実行する画像内の一つ以上の画像参照ポイントと関連付ける、それを移動させる、或いは、関連する操作及び関連しない操作を実行できるようにユーザが修正することはできない。
【０００７】
必要なのは、ユーザがデジタル画像内に任意の参照ポイントを複数配置することを可能にし、複数の画像編集機能、重み付け値、又はこれらの任意の組合わせを指定することにより、一画像に複数の画像編集機能を適用することを可能とする、デジタル画像の編集のためのアプリケーションプログラムインターフェイスと方法である。
【０００８】
概要
本発明は、単一の操作で複数の複雑な画像強調操作を行うことを可能にすることにより、このような複雑な画像編集操作をユーザが容易に行えるようにするもので、前記必要性に応えるものである。ユーザが、後述する様々なインターフェイス概念のいずれか１つにより、デジタル画像内に複数の画像参照ポイント[ＩＲＰ]を配置し、各ＩＲＰに画像編集機能を指定し、所望の強度、効果、及び画像内に置かれた他のＩＲＰとの相対的な効果に基づいて各画像編集機能を変更することを可能とする方法を開示する。
【０００９】
開示されるデジタル画像の画像処理方法は、ピクセル特性の一つ以上の組を決定するステップ；各ピクセル特性の組について画像編集関数を決定するステップ；デジタル画像を変更するためにコンピュータで読み取り可能な媒体上に具現化される混合関数アルゴリズムを提供するステップ；及び、一つ以上のピクセル特性の組と決定された画像編集関数とに基づいて混合関数アルゴリズムを適用することによりデジタル画像を処理するステップから構成される。一つの実施形態においては、混合関数アルゴリズムは差分関数から構成される。選択的に、この差分関数アルゴリズムは、ピクセル特性と一つ以上の決定されたピクセル特性の組のうちの１つとの間の差異に基づいて値を計算する。他の実施例においては、混合関数アルゴリズムは計算を規格化する制御関数を含む。
更なる実施形態において、本方法は、各ピクセル特性の組について重み付け値の一組を決定するステップを加え、処理は、更に、決定された重み付け値の組に基づいて混合関数アルゴリズムを適用するステップを含む。
【００１０】
更なる実施形態において、第一のピクセル特性の組が決定され、第一のピクセル特性の組の少なくとも一つの特性が位置依存性であって、第一のピクセル特性の組内の少なくとも一つの特性が色依存性又は構成依存性か、或いはその両方である。或いは、第一のピクセル特性の組が決定され、第一のピクセル特性の組の少なくとも二つの異なる特性が、位置依存性、色依存性、及び構成依存性からなるグループ由来である。
【００１１】
本デジタル画像処理方法は、ユーザがデジタル画像内に決定した一つ以上の画像参照ポイントの座標を受信するステップ；ユーザによって指定され、一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標と関連付けられた一つ以上の画像編集関数を受信するステップ；デジタル画像を修正するためにコンピュータで読み取り可能な媒体上に具現化される混合関数アルゴリズムを提供するステップ；一つ以上の指定された画像編集関数と一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標とに基づいて混合関数アルゴリズムを適用することによりデジタル画像を処理するステップから構成される。
この方法は、随意で、決定された画像参照ポイントの座標に図形アイコンを表示するステップを更に含んでもよい。
【００１２】
本発明に適した混合関数アルゴリズムについて説明し、例示的代替実施形態を開示する。これには、デジタル画像の各ピクセルと一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標との幾何学的距離を計算するピタゴラス距離測定法、色曲線による方法、セグメント化による方法、分類による方法、拡大エリアによる方法、及びオフセットベクターによる方法からなるグループが含まれる。随意でセグメント法は多重セグメントを含み、更に随意で分類法はピクセル特性の類似性を調整する。混合関数アルゴリズムは、随意で、デジタル画像の各ピクセルから決定された画像参照ポイントの座標までの計算された幾何学的距離の関数として動作してもよい。
【００１３】
随意で、開示された方法は、更に、決定された画像参照ポイントの座標に関連付けられた一つ以上の指定された画像特性を受信するステップを含み、ここで混合関数アルゴリズムは、デジタル画像の一つのピクセルの画像特性と指定された画像特性との間の特性差を計算する。又、混合関数アルゴリズムは、一つのピクセルの画像特性と、一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標に隣接する一つ以上のピクセルの特性との間の特性差を計算してもよい。
【００１４】
さらに、随意で他のステップを本方法に加えることができる。例えば、本方法は、一つ以上の重み付け値を受信するステップを更に含んでもよく、その処理ステップは、その重み付け値に基づいて混合関数アルゴリズムを適用することを更に含むか；又は、一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標と関連した一つ以上の関心領域を受信することを更に含むか；或いは、一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標を受信するための第一インターフェイス、及び一つ以上の指定された画像編集関数を受信するための第二のインターフェイスを備えるアプリケーションプログラムインターフェイスを提供するステップを更に含む。
【００１５】
ここに開示する画像特性を持つピクセルを有するデジタル画像の処理方法は、デジタル画像内において画像参照ポイントの位置を決定するステップ；画像編集関数を決定するステップ；決定された画像参照ポイントの位置、又は決定された画像参照ポイントの位置におけるピクセルの画像特性、或いはその両方に基づいて決定された画像編集関数を適用することによってデジタル画像を処理するステップから構成される。
また、別のデジタル画像の画像処理方法は、一つ以上の画像処理フィルタを提供するステップ；デジタル画像内に一つ以上の画像参照ポイントの座標を設定するステップ；デジタル画像を修正するためのコンピュータで読み取り可能な媒体上に具現化される混合関数アルゴリズムを提供するステップ；及び、一つ以上の画像処理フィルタ及び一つ以上の画像参照ポイントの組に基づいて混合関数アルゴリズムを適用することによりデジタル画像を処理するステップから構成される。随意で、限定されるものではないが、ノイズ減少フィルタ、鮮明化フィルタ、又は色彩変更フィルタを含む種々のフィルタを使用してもよい。
【００１６】
画像特性を持つピクセルを有するデジタル画像の画像処理をコンピュータに実行させるための、コンピュータで読み取り可能な媒体上に具現化されるアプリケーションプログラムインターフェイスが提供される。本アプリケーションプログラムインターフェイスは、ユーザによって画像内に決定されたデジタル複数の画像参照ポイントの各々の座標値を受信する第一のインターフェイスと、ユーザによって指定され、複数の決定された画像参照ポイントの各々の座標か、又は複数の決定された画像参照ポイントの各々の座標に隣接した一つ以上のピクセルの画像特性に関連付けられた画像編集関数を受信する第二のインターフェイスを有している。
【００１７】
更なる実施形態において、第二のインターフェイスは、ユーザによって指定され、複数の決定された画像参照ポイントの各々の座標と、複数の決定された画像参照ポイントの各々の座標に隣接した一つ以上のピクセル特性の双方に関連付けられた画像編集関数を受信する。
更なる代替的随意的実施形態において、前記プログラムインターフェイスは、更に、複数の決定された画像参照ポイントのうち一つ以上の座標において、図形アイコンを表示する第三のインターフェイスを有する。加えて、随意的に、第三のインターフェイスは、図形アイコンの再ポジショニングを可能にする。
【００１８】
更なる実施形態において、プログラムインターフェイスは、更に、指定された画像編集関数を表示する第四のインターフェイスを有する。第二のインターフェイスは、更に、複数の決定された画像参照ポイントのうち一つ以上の座標と関連した画像領域を受信してもよい。第二のインターフェイスは、更に、複数の決定された画像参照ポイントのうち一つ以上の座標と関連した色領域を受信してもよい。
【００１９】
画像特性を持つピクセルを有するデジタル画像の画像処理をコンピュータに実行させるための、コンピュータで読み取り可能な媒体上に具現化されるアプリケーションプログラムインターフェイスの更なる実施形態を開示する。本アプリケーションプログラムインターフェイスは、ユーザによってデジタル画像内に決定された画像参照ポイントの座標値を受信する第一のインターフェイス、及び、ユーザによって指定され、決定された画像参照ポイントの座標と、決定された画像参照ポイントの座標に隣接する一つ以上のピクセルの画像特性の両方に関連した画像編集関数を受信する第二のインターフェイスを備える。
【００２０】
本発明の上述の、及びその他の特徴、態様、及び利点は、以下の説明、図例、数式、請求の範囲、及び添付図面によりより良く理解できる。
【実施例】
【００２１】
発明の詳細な説明
本発明の方法とプログラムインターフェイスは、組込み型の補助プログラムとして、Adobe社のPhotoshop（登録商標）等の市販の画像処理プログラムか、又はカラー複写機やセルフサービス写真プリント売店等の画像の修正及び表示能力を持つ任意の画像処理装置に組込むことができる独立モジュールとして、他のソフトウェアプログラムに実装されて画像測定や修正に役立つダイナミックライブラリファイルや同様のモジュールとして、又は、単独のソフトウェアプログラムとして使用可能である。これらは全て、デジタル画像の画像処理の例示に過ぎず、限定的なものではない。色、コントラスト、ノイズ削減、及び鮮明度を調節する本発明の実施形態を開示するが、本発明は、画像のあらゆる属性又は特徴の変更に有用である。
更に、本発明において、本発明のユーザインターフェイスは様々な実施形態を持つことができることは明白であり、それら実施形態を本開示の後半で明らかにする。
【００２２】
アプリケーションプログラムインターフェイス
本発明のユーザインターフェイスの構成要素は、画像内にＩＲＰを設定する方法を提供する。当業者であれば、本発明に関し、ユーザインターフェイスに多様な方法又は実施例が有益であることが分かるであろう。
ユーザインターフェイスの好適な実施例の一つによれば、本発明の実施により、ユーザは、画像内に種々のタイプのＩＲＰを設定することができる。これは、図１に示すように、画像上のグラフィックタグ１０として示される。図１は、画像処理プログラム内でのデジタル画像の一画面である。
この方法により、ユーザは、画像上においてＩＰＲの位置を調整し、よって各ＩＲＰの効果を調整するために、そのようなＩＲＰの位置を動かすことができる。
【００２３】
別の好ましい実施形態では、画像のプレビュー領域にＩＲＰを表示せず、図２に示すように、インターフェイス内の情報ボックス１２として他の場所に表示しすることができる。但し、（矢印で示すように）その位置と関連付けて表示する。このユーザインターフェイスの実施例においては、図１と異なり、グラフィックタグ１０は画像にない。しかし、本明細書で後述するように、画像参照ポイント[ＩＲＰ]が示すのは位置と重要な関連機能であり、ＩＲＰのグラフィック表現は、ＩＲＰ機能の位置をユーザに示す便利なツールとして有用である。（図２は画像処理プログラム内でのデジタル画像の一画面である。）
図１、図２の両図に示すように、ＩＲＰは画像の１領域に適用される画像修正のグラフィック表示として役立つ。
【００２４】
デジタル画像の画像処理をコンピュータ上で実行するために、アプリケーションプログラムインターフェイスはコンピュータで読み取り可能な媒体上に具現化される。第一のインターフェイスは、ユーザによってデジタル画像内に決定された複数の画像参照ポイントの各々の座標を受信し、第二のインターフェイスは、ユーザによって指定され、複数の決定された画像参照ポイントの各々の座標、又は、決定された複数の画像参照ポイントの各々の座標に隣接する一つ以上のピクセルの画像特性と関連付けられた画像編集関数を受信する。
【００２５】
更なる実施形態において、第二のインターフェイスは、ユーザによって決定され、決定された複数の画像参照ポイントの各々の座標と、決定された複数の画像参照ポイントの各々の座標に隣接する一つ以上のピクセルの画像特性の両方に関連付けられた画像編集関数を受信する。
別の代替的実施形態では、第三のインターフェイスが、決定された複数の画像参照ポイントの内の一つ以上の座標において図形アイコン、又は図形タグ１０を表示する。さらに、随意で、第三のインターフェイスは図形アイコンの再ポジショニングも可能とする。
【００２６】
更なる実施形態において、第四のインターフェイスは、指定された画像編集関数を表示する。第二のインターフェイスは、複数の決定された画像参照ポイントのうちの一つ以上の座標に関連付けられた画像エリアをさらに受信できる。第二のインターフェイスは、更に、決定された複数の画像参照ポイントのうちの一つ以上の座標に関連付けられた色領域を受信できる。
【００２７】
代替的な実施例において、第一のインターフェイスはユーザによってデジタル画像内に決定された単一の画像参照ポイントの座標を受信し、第二のインターフェイスは、ユーザによって指定され、決定された画像参照ポイントの座標と、決定された画像参照ポイントの座標に隣接した一つ以上のピクセルの画像特性の両方に関連付けられた画像編集関数を受信する。
【００２８】
混合関数
本発明の中心機能は、ＩＲＰの値及び設定と、ＩＲＰに関連付けられた画像修正の値及び設定に基づいて画像を修正する「混合機能」である。本明細書において、「混合機能」とは、各ＩＲＰ及びそれに関連する画像修正関数により一つのピクセルをどの程度修正するかを決定するアルゴリズムである。
本明細書に示されるように、多くの混合関数が可能であることは、当業者には自明である。
【００２９】
混合関数を適用する方法を図３に示す。画像内のＩＲＰを受信する１４ことから開始し、；抽出ＩＲＰが使用されているかどうかを決定するテストを行い１６；抽出ＩＲＰが使用されている場合、抽出ＩＲＰをロードし１８、次いで処理すべき第一のピクセルを選択し２０；抽出ＩＲＰが使用されていない場合、処理すべき第一のピクセルを選択する２０。次いで、本開示内容に従って混合関数を適用し２２；処理すべく選ばれた全てのピクセルが処理されたかどうかテストし２４；全てのピクセルが処理されている場合、本方法は完了し２６；全てのピクセルが処理されていない場合、次のピクセルを選択し２８、処理２２を繰り返す。
【００３０】
ピタゴラス距離測定方法の使用
混合関数の一実施形態において、ピタゴラス数式を使用することができる。部分的な色修正や画像に対する同様な変更を行うためのＩＲＰにとって、この方法がより適していることは、当業者に明らかである。ステップ２２において、しばしばユークリッド空間での距離と呼ばれる距離を測定するためのピタゴラスの数式を使い、ＩＲＰの位置が現在のピクセルの位置と近ければ画像修正をより大きく適用し、ＩＲＰの位置が現在のピクセルの位置から離れている場合小さく適用する。
【００３１】
色曲線の使用
別の実施例において、色曲線を使って混合関数を生成する。関数を生成するために：
ステップ２２.１．１.  画像の第一のチャンネル（例えば赤色チャンネル）から開始する。
ステップ２２.１．２.  全てのＩＲＰは、ＩＲＰが位置するピクセルの実際のチャンネルの輝度である現在の輝度と、そのＩＲＰに関連した画像修正が適用された後の、同じピクセルの実際のチャンネルの輝度である、所望の輝度を有する。これらの値に適合する最適な多項式関数を見つける。例えば、赤色チャンネルが値２０を持つピクセル上にＩＲＰを持ち、このピクセルの値を５に変更し、値８０を持つピクセル上に第二のＩＲＰがあり、そのチャンネルの明度を９０に変更する場合、必要なのは、条件 f(20)=5 及び、f(80)=90に合致する関数を発見することだけである。
ステップ２２.１．３.  この関数を選択されたチャンネルの全てのピクセルに適用する。
ステップ２２.１．４.  全てのチャンネルが修正されていない場合、次のチャンネルを選択し、ステップ２２.１．２.に進む。
【００３２】
混合関数を生成するためのセグメント化法の使用
更なる実施形態においては、セグメント化法を使って混合関数を生成する。この関数を生成するために：
ステップ２２.２．１.  任意の適切な分割アルゴリズムを使用して画像を分割する。
ステップ２２.２．２.  ＩＲＰ１から開始する。
ステップ２２.２．３.  ＩＲＰに関連したフィルタをＩＲＰが位置しているセグメントに適用する。
ステップ２２.２．４.  次のＩＲＰを選択する。
ステップ２２.２．５.  全てのＩＲＰが処理されている場合以外は、ステップ２２.２．３.に進む。二つのＩＲＰを有するセグメントがある場合、画像をより小さいセグメントに再分割するか、又はそのエリアをより小さいセグメントに再分割する。
【００３３】
多重セグメント化の使用
本発明のまた別の実施形態では、多重セグメント化法を使用して混合関数を生成できる。この関数を生成するために：
ステップ２２.３．１  「ｎ」個の異なる画像のセグメントを作る。例えば、ｎ=4の場合、第一の分割は粗く（少数の大き目のセグメント）、次の分割においてはより細かく（画像当たりより小さなセグメントをもっと使用する）分割する。
ステップ２２.３．２.  ＩＲＰ１から開始する。
ステップ２２.３．３.   第一の分割の現在のＩＲＰを含むセグメント内の全ピクセルに対し、該ＩＲＰの画像修正を、１／ｎ番目の不透明度で適用し、次に、第二の分割のＩＲＰを含むセグメント内の全ピクセルに対し、１／ｎ番目の不透明度での画像修正を適用する。この操作を全てのｎ個の分割に対して続ける。
ステップ２２.３．４.  次のＩＲＰを選択する。
ステップ２２.３．５.  全てのＩＲＰが処理されている場合以外は、ステップ２２.３．３.に進む。
当業者は、複数の分割アルゴリズムが使用可能であり、又、数式内の「粗さ」（セグメントの大きさ）がパラメータによって定義できることが分かる。
【００３４】
分類法の使用
パターン認識科学の分類法を使用して、混合関数のもう一つの実施形態を生成することができる。この関数を生成するために：
ステップ２２.４．１．  彩度、ｘ軸、ｙ軸、色相、及び輝度等の特性の一組を選択する。
ステップ２２.４．２．  パターン認識の既存の方法を使用して、画像の全ピクセルを分類する。即ち、各ピクセルを特性に基づいてＩＲＰに指定し、ＩＲＰがクラスターの中心であると仮定する。
ステップ２２.４．３．  各ピクセルを、そのピクセルが分類されているＩＲＰと関連した画像修正で修正する。
【００３５】
「ソフト」分類法の使用
本発明の更なる実施形態において、ピクセルの属性の類似性を調整するために分類法を修正することが有益である。
概して、ピクセルが１００％一つのＩＲＰの属性に適合することはない。例えば、一つのピクセルの属性は、１つのＩＲＰに５０％、別のＩＲＰに３０％、三番目のＩＲＰに２０％というように合致している。ソフト分類法を使った本実施例においては、本アルゴリズムは第一のＩＲＰの効果を５０％程度、第二のＩＲＰの効果を３０％、第三のＩＲＰの効果を２０％それぞれ適用する。この「ソフト」分類法を利用すると、一つのピクセルを最も類似したＩＲＰと単純に結び付けることはできない。
本明細書に後述する一つの好適な実施例では、ここでの記述に類似した概念に従う実施を示している。
【００３６】
拡大エリア法の使用
混合関数の別の実施形態において、拡大エリア方法を使用して混合関数を生成することができた。この関数を生成するために：
ステップ２２.５．１．  各ＩＲＰを画像内の「エリア」、又は「位置」に関連付ける。最初は、このエリアはＩＲＰが位置するピクセルだけである。
ステップ２２.５．２.  次の事を全てのＩＲＰに適用する：そのエリアに接する全てのピクセルを考慮する。それらの中で、その属性（色、彩度、輝度）がそのエリアの最初のピクセルに最も近い一つを見つけ出す。属性を比較する一方、全ての属性の差異の合計を最小にする。このピクセルをエリアに加え、ピクセル内の現在のエリアサイズをそのピクセルに割当てる。最初のピクセルには値１が指定され、次に加えられたピクセルには値２が割当てられ、次には値３がというふうに、全ピクセルに値を指定する。
ステップ２２.５．３．  全てのエリアがフル画像サイズに拡大するまでステップ２２.５．２を繰返す。
ステップ２２.５．４．  全てのＩＲＰの全ての修正をそのピクセルに適用し、その際小さな値を有するピクセルに対しては適用を増大させる。
【００３７】
一つの好適な混合関数
一つの好適な実施形態において、混合関数は、各ピクセルに対する一組の属性（輝度、色相等）を使用する。これらの属性はＩＲＰが位置するエリアの属性と比較され、混合関数は、関連する特性が実際のピクセルに類似しているＩＲＰに画像修正を大きく、関連する特性が実際のピクセルと大きく異なっているＩＲＰには画像修正を小さく適用する。
特に言及しない限り、大文字の変数は大きな構造（例えば画像Ｉ）、又は関数を現し、小文字の変数は一次元の実数を表す。
【００３８】
基本要素の定義
「ピクセル差異に基づくＩＲＰ画像修正」（以降「ＩＲＰ画像修正」と呼ぶ）は、数式１に示すように、７つのタプル（tuple）によって表され、ここでｍは利用されるＩＲＰの数であり、数値を表すｎは後述する分析関数の数である。
（F1…m, R1…m, I, A1…n, D, V, C1…m）  [数式１]
【００３９】
第一の値、F1…mは、一組の「実行関数」である。これらの関数の各々は画像修正関数であり、数式２に示すように三つのパラメータで呼ぶことができる。
I’xy = F(I,x,y)   [数式２]
数式２において、結果I’xyはFによって計算されたピクセルである。Iは画像であり、その上にFが適用される。ｘとｙはＦが適用されるI内のピクセルの座標値である。このような実行関数は、例えば、図１に示されていように「３０％だけピクセルを暗くする」ことである。画像科学において、このような修正はしばしばフィルタと呼ばれる。
【００４０】
数式１の第二の値、R1…mは、多数のｍのタプルである。各タプルは一つのＩＲＰの値を表し、ピクセルの特性の組である。このようなタプルＲは、数式３で示すように2*n+1の値から構成される。
（（g1…gn）,g*,(w1…wn)）  [数式３]
【００４１】
F1…mとR1…mは、併せてユーザが生成したＩＲＰを表す。ユーザが設置したＩＲＰをどのようにして関数及び値F1…m と R1…mに変換するかは後術する。本明細書に後述するように、関数ＦとタプルＲは互いに「関連」しており、又、ＦとＲが併せて一つのＩＲＰを表すならばＩＲＰとも関連していることを示す。
数式１内の第三の値ＩはピクセルＩxyを持つ画像である。この画像は、任意のタイプでよい。即ち、グレースケール、Ｌａｂ、ＣＭＹＫ、ＲＧＢ、或いは、実行関数（数式２）又は分析関数（数式４）の画像上での実行を可能にするその他の画像表現でよい。
数式１中の第四の要素Ａ1…nは、数式４で表されるｎ個の「分析関数」の組である。
An(I, x, y) = k  [数式４]
【００４２】
これらの関数は、実行関数Ｆと異なり、各ピクセルのための単一の実数ｋを計算する。これらの関数は画像から、色、彩度、輝度、水平位置、垂直位置、座標ｘ，ｙ周辺の領域におけるノイズの量等の比較可能な属性を抽出する。数字ｎは分析関数の数である。
関数の結果は比較できる値でなければならない。即ち、同じ分析関数に適用された二つの異なるピクセルの結果の差異は数値で表現することができる。例えば、p1が暗いピクセルであり、p2が明るいピクセルであるならば、Aがピクセルの輝度を計算する関数であるとすると、│A(p1)-A(p2)│は両ピクセルの明度差の簡易な測定法である。注：本明細書における分析関数は、画像の特性を計算する関数に指しており、数学用語の「解析関数」と混同してはならない。ピクセルに適用された分析関数の結果は、以降ピクセルの「特性」と呼ぶ。
【００４３】
分析関数は、画像Ｉ内の点ｘ，ｙの色、画像Ｉ内のポイントｘ，ｙの構造、及び画像Ｉ内のポイントｘ，ｙの位置を分析することができる。
【００４４】
次に、「色分析関数」、「構造分析関数」、及び「位置分析関数」に言及する。色分析関数は、ｒ，ｇ 及びｂ等のピクセルの値そのものに関するあらゆる関数である。他方、構造分析関数はポイントｘ，ｙ周辺のピクセルのグループの値と差異を考慮する。位置分析関数は、ｘ，ｙ上の何れかの関数である。
例えば、分析関数A(I,x,y) = x + yはピクセルの位置分析関数である。色分析関数の例は、A(I,x,y) = Ixy(r) + Ixy(g) + Ixy(b)である。ここで、r, g, bは画像のＲＧＢチャンネルを指す。構造分析関数の例は、A(I,x,y) = Ixy(r) - I(x+1)y(r)である。注：これらの三つの分析関数の分類は必ず互いに関連し合っている。例えば、関数A(I,x,y)= Ixy(r)-I(x+1)(y-2)(g) + xは、同時に、色分析関数、構造分析関数、及び位置分析関数である。
【００４５】
結果が概ね０・・・１００の範囲を取るように、分析関数を「規格化」して可能な値の範囲を制限することはプロセスを単純化する。
数式１内の第五番目の要素Dは、「差分関数」であり、ｎ値を有する二つのベクターを互いに対して比較することができ、ｎ値を有する二つのベクターの差異大きい程大きな単数を提供し、ｎの数の二つの組が同一ならゼロを提供する。その際、関数Dは、二組のそれぞれの個別の数を、数式５に示すように重みベクター（w1…n）で重み付けすることができる。
d = D((a1…n),(b1…n),(w1…n))   [数式５]
【００４６】
Dは、次の様に定義される：
D((a1…n),(b1…n),(w1…n)) =‖(a1*w1-b1*w1),…,(an*wn-bn*wn)‖  [数式６]
ここで、‖・‖は、ユークリッド空間における距離等の何らかのノルム(norm)を指し、これは‖・‖2としても知られる。
換言すれば、a1…nとb1…nの差異が大きい程、差分関数Dの結果は高くなる。他方、重みw1…nは、aとbのベクターの各要素の重要性を制御する。wの要素をゼロに設定することにより、Dはaとbの要素に従って無視される。
【００４７】
この実施に当たっての適切な差分関数は：
D((a1…n),(b1…n),(w1…n)) =｜a1-b1｜*w1 +｜a2-b2｜*w2 + … +｜an-bn｜*wn  [数式７]
D((a1…n),(b1…n),(w1…n)) 2 =(a1*w1-b1*w1)2 + … + (an*wn-bn*wn)2  [数式８]
重み付けされたピタゴラス関数数式８は、単純な関数数式７よりも良い結果になる。他方、関数数式８は処理を加速する。当業者であれば、数式７及び数式８で使用されるノルムも又、‖・‖1及び‖・‖2として知られていることが分かる。
関数Dから誘導された関数D*は次のように定義される：
D*((a1…n),(b1…n),(w1…n),g*) = D((a1…n),(b1…n),(w1…n)) + g*  [数式９]
【００４８】
換言すると、D*はw1…n で重み付けされたa1…n とb1…nの差異を測定し, 実数ｇ*を結果に加える。
加速機能、又はより単純な実施に対しては、重みを利用しない別の差分関数、
2005527880.tif 000003
或いは、
2005527880.tif 000004
を利用できる。本明細書で説明するように、重み付けを利用していないシステムは、使用が容易で計算が高速で行われるが、柔軟性に欠ける。
2005527880.tif 000005
及び
2005527880.tif 000006
は次のように定義される：
2005527880.tif 000007
2005527880.tif 000008
【００４９】
数式１の第六番目の要素Vは「逆関数」であり、V : 
2005527880.tif 000009
:に以下の特性を有する。
x≧0であれば、V(x)＞0
x,y≧0且つx＜yであればV(y)＜V(x)
lim x →V(x)の∞=0
ガウス鐘形カーブ、又は、V(x) = 1/(x+0.001)がそのような関数である。注：V(x) = 1/xは、V(0)の結果が定義されないので適切でない。
【００５０】
好適な実施形態において、数式１２の関数を使用する。ここで、tは、約１から１０００までの何れかの番号である。分析関数が、本明細書の数式４に従って「分析関数の規格化」で言及したように、０から１００の範囲に規格化されているならば、値t=50は開始値として適切である。
V(x)=0.5(x/t)   [数式１２]
【００５１】
後述するように、逆関数は、V(D*((a1…n),(b1…n),(w1…n),g*))、又はV(D((a1…n),(b1…n),(w1…n)))、又は
2005527880.tif 000010
、又は
2005527880.tif 000011
を計算することにより二つのタプルa1…n とb1…n の間の「逆関数」を計算するために使用される。
数式１の第七番目の要素、C1…mは、ｍ個の「制御関数」の組である。これらの制御関数の各々は、ｍ個のパラメータを有し、次の条件に合致していなければならない：
p1…pm の全て及び1≦i≦mの全てについてCi(p1…pm)≧0、（全てのp1…pmは負でない）。
piがp1…pmのミーン値に比べ高い値を持つならばCi(p1…pm)は高い。
piがp1…pmのミーン値に比べ低い値を持つならばCi(p1…pm)は低い。
C1 + C2 + … + Cmは常に１である。
Ci(p1…pm) = CП(i)(pП(1)…pП(m))であり、Πは任意の順列П：(1…m)→(П(1)…П(m))
である。
【００５２】
このような制御関数に推薦される数式を数式１３に示す。
Ci(p1…pm) = pi/(p1+p2 +…+pm)  [等式１３]
制御関数Ciの目的は、パラメータp1…pmの i番目の要素が他のパラメータに比べて高い場合大きな数（１に近い）を提供し、パラメータp1…pmのi番目の要素が相対的に低い場合小さな値（０に近い）を提供し、更にその和が１．０であるようにｍ個の要素のタプルを「縮小」することである。他方、ｍタプルの要素間の相関は制限される。制御関数が１組のｍ逆差分に適用された場合、制御関数のｍ個の結果を以降「制御された逆差分」と称する。
【００５３】
要素Ｆ、Ｒ、及びＡの設定
以下に、ユーザにより定義された（或いはその他の方法で定義された）ｍＩＲＰを、それに関連する実行関数F及びタプルRに変換できる方法に関して述べる。
注：F及びRと対照的に、後ろから４つの要素のタプル（A,D,V,C）は、ＩＲＰを使用するシステムが生成された時にプログラマーによって定義される関数であり、事前に定義されているか、又はユーザによって微調整可能なだけである。しかし、システムは、関数A、D、V、及びCの制御を或る程度ユーザに与えてもよく、最初の二つの要素F1…m とR1…mの中にも、ユーザによる影響なしにアプリケーションによって設定される構成要素もある。これについては後述する。
【００５４】
図４は、本発明を使用した画像修正を例示する目的で、ダイアログボックス内の画像処理を行う画像の画像例を示す。例えば、図４内の左側のりんご上に置かれたＩＲＰ  Ｒ１を表すグラフィックタグ３０は再度を増やし、右側のりんご上におかれたＩＲＰ  Ｒ２を表すグラフィックタグ３２は再度を減少させ、空の部分に置かれたＩＲＰ  Ｒ３を現すグラフィック３４は、それに関連する画像要素を暗くする。
これを行うためには、三つの実行関数、F1…F3が必要であり、ここで、F1は彩度を増加させ、F2は彩度を減少させ、F3は画像を暗くする画像修正である。
システムは通常、ユーザが画像上にＩＲＰを置く前又は後で、ユーザがこのような実行関数を設定することを可能にするものでなければならない。このような場合、ユーザはまず実行関数の種類（「鮮明にする」、「暗くする」、「彩度を上げる」等）を決め、次にその関数の作用（「１００％迄鮮明にする」、「３０レベルだけ暗くする」等）を決定する。
【００５５】
本実施例では、三つのタプルR1ないしR3が必要である。各ＩＲＰについて、常に一つのタプルRと一つの実行関数Fがある。しかし、全ての実行関数が異なっている必要はない。前述したように、本発明におけるＩＲＰは、個別のピクセル、又は画像の特定のエリアの特性を保存するために使用されている。故に、図４を修正する本実施例を使用する際には、三つのＩＲＰ、即ち、第一のりんごの特性を保存するＩＲＰ、第二のりんごの特性を保存するＩＲＰ、及び、空の特性を保存するＩＲＰが必要である。
【００５６】
これは、通常、ユーザがＩＲＰを置いた画像位置の特性を読む事によって行うことができる。ユーザが画像Ｉ内の画像座標位置ｘ，ｙ上にＩＲＰを置いた場合、R = ((g1…gn), g*, (w1…wn))の値は次の様にして計算できる：
g1…gn = A1(I,x,y) …An(I,x,y)  [数式１４]
g* = 0
w1…wn = デフォルト値、例えば、１
ユーザは、Rの値が最初に満たされた後、Rの値を制御できる。この制御は、全ての変数、又は重み付けのみ、といったように、様々な程度で行うことができる。
【００５７】
本実施例においては、二つの赤いりんごは別々に修正される。仮に、両方のりんごが同じ色と同じ構造を持つならば、各々はその配置が異なるだけである。第三のＩＲＰを含む空は、りんごとは異なる配置を持ち、また異なる色を持つ。
図に見るように、位置と色は共に三つの関連画像エリア間の差異に関連しているので、必要なのは、一つ以上の位置分析関数と一つ以上の色分析関数であることが明らかである。アプリケーションがユーザに全面的な色彩変更を許す場合には、色分析関数だけを選択するだけで十分である。
【００５８】
幾つかの分析関数を以下に示す。ここで、Ixy(r)は、位置ｘ，ｙにおける画像Ｉの赤色チャンネルの値を意味し、それ以外も同様である。
A1(I,x,y) = x  [数式１５ａ]
A2(I,x,y) = x  [数式１５ｂ]
A3(I,x,y) = Ixy(r)  [数式１５ｃ]
A4(I,x,y) = Ixy(g)  [数式１５ｄ]
A5(I,x,y) = Ixy(b)  [数式１５ｅ]
A1とA2は位置分析関数であり、A3ないしA5は色分析関数である。
【００５９】
注：A3ないしA5は、赤色、緑色、及び青色の値だけを提供し、色依存分析関数の組に適した関数である。より良い性能のためには、輝度、彩度等を独立に計算する関数を駆動することが推奨される。Ｌａｂ色モードにおける画像のチャンネルを使うことは適切である。しかし、次の分析関数も適切な分析関数の例である。ここで、大文字の変数X、Y、R、G、Bは、座標や色チャンネルの最大可能値を表す。
A1(I,x,y) = x*100/X  [数式１６ａ]
A2(I,x,y) = y*/100/Y  [数式１６ｂ]
A3(I,x,y) = (Ixy(r) + Ixy(g) + Ixy(b))*100/(R+G+B)   [数式１６ｃ]
A4(I,x,y) = 100*(Ixy(r) - Ixy(g))/(R+G)+50  [数式１６ｄ]
A5(I,x,y) = 100*(Ixy(r) - Ixy(b))/(R+B)+50  [数式１６ｅ]
【００６０】
数式１６はまた、０〜１００の範囲に規格化される分析関数を示す（数式４の後分析関数の規格化に関する説明を参照されたい。）規格化された分析関数は、画像の大きさ及びその他の画像特性に関係なくその結果が常に同じ範囲内にあるという利点を持つので、分析関数の規格化は実施を助ける。数式１５に見られる分析関数は、R1…mからの値を検討する場合、本明細書を通して使用される。
注：画像ごとに分析関数の組を調整することは有益でない場合がある。多数、又は全ての画像タイプに適合する分析関数の一つの組を使用することが好ましい。本発明を標準色強調に使用する場合、数式１６の分析関数から開始することが良い。
【００６１】
ＩＲＰの細見
先述のように、ＩＲＰのタプルＲは操作が行われる領域（関心領域）の特性情報を保存する。これらのタプルＲは、通常、数式１４のように、ｎ分析関数をＩＲＰが置かれている画像位置Ixy に適用することによりその特性を獲得する。
本実施例において、差分関数D*は、重み付け値w1…wnを使用して、画像内の全てのピクセルについて、各ＩＲＰの値g1….gnとｎ個の分析関数の結果を比較する。
例えば、左側のりんごの中央のピクセルが座標値（10,100）、ＲＧＢ色150,50,50(赤)を持つ場合、このピクセルの分析関数A1…Anは、値A1＝10、A2＝100、A3＝150、A4＝50、A5＝50を有し、従って値g1…gnは（10,10,150,50,50）に設定される。
【００６２】
このＩＲＰについてg*はゼロに設定される。
重み付けはg1…g5の個々の要素の重要性を制御する。数式６、７、及び８を参照されたい。例えば、重みw1…w5が（10,10,1,1,1）に設定されている場合、A1とA2により得られた位置関連情報は、A3ないしA5までの色関連情報よりも重要である（このＩＲＰは色よりも位置に依存する）。
しかし、w1…w5 = (0,0,3,3,0)に設定されている場合、ピクセル情報の赤色と緑色チャンネルのみが差分関数によって考慮され、ＩＲＰはピクセルの位置、又は青色チャンネルにより変化しない。前述したように、図４内においては、位置依存と色依存の特性は、りんごを互いに、又は空から区別する際に役立つ。従って、五つの特性全てに対して等価な重みを使用する。
【００６３】
全ての重みを全て１に設定すると、第一のＩＲＰは：
R1 = (g1…g5, g*, w1…w5) = ((10,100,150,50,50),0,(1,1,1,1,1))
となる。
（第一のりんごは、色150,50,50を有し、座標10,100に位置する）
第二及び第三のＩＲＰは次の様な値を有する：
R2 = ((190,100,150,50,50,),0,(1,1,1,1,1))
（第二のりんごは、色150,50,50を有し、座標190,100に位置する）
R3 = ((100,10,80,80,200),0,(1,1,1,1,1))
（空は、色80,80,200を有し、座標100,10に位置する）
【００６４】
混合関数
差分関数の省略法に関して述べる。差分関数の目的は、特定のＩＲＰに関連する特性と比較した場合に画像内のピクセルがどの程度「異なって」いるかを示す値を計算することである。
ＩＲＰ Ｒ = ((g1…gn), g*, (w1…wn))とピクセルIxyとの「差異」は次の様に記述できる；
｜R-Ixy｜= D*((g1…gn),(A1(I,x,y),…, An(I,x,y)),(w1,…,wn),g*)  [数式１７]
この実施形態で言及する差異は、常に差分関数の結果であり、画像内の二つのピクセル間の「空間的」距離と混同してはならない。
【００６５】
実施を簡易化するため、又は混合関数をより高速に計算するために、差分関数Ｄ、
2005527880.tif 000012
、又は
2005527880.tif 000013
を使用する場合、省略形は：
2005527880.tif 000014
である。                        
ＩＲＰに基づく画像修正の七つのタプル（F1…m、R1…m、I、A1…n、D、V、C）が決定すると、修正された画像I*xyは数式２１で示される。
2005527880.tif 000015
【００６６】
ユーザが設定したＩＲＰに従って画像に全ての実行関数を適用したら、処理された画像I*を受信するため、この数式を画像Ｉ内の各ピクセルに適用する。この数式は、全てのＩＲＰに対して各ピクセルｘ，ｙのｎ個の特性を比較し、ＩＲＰの特性が類似している場合これらの実行関数Fiをピクセルに大きく適用する。その一方で、制御関数により、全ての関数Fiの合計が所望の範囲を超えないことを保証する。
本発明の更なる好適な実施形態において、数式２２を使用する。
2005527880.tif 000016
【００６７】
数式２１と対照的に、数式２２では逆関数Vが約１の値を超えないことが必要である。ガウス鐘形カーブV(x) = e-x2、又は1/(x+1) 又は数式１２はそのような関数である。関数ΔFは、オリジナル画像と修正された画像の間の違いを表す。（ここでI’xy = F(I,x,y)の代わりに、I’xy = Ixy + ΔF(I,x,y)である。数式２参照。）
【００６８】
数式２１と２２を比較すると、項V(|Ri-Ixy|)は、現在処理中のタプルRiとピクセルIxyの逆差分を表す。数式２１のみが制御された逆差分を使用する。数式２１が使われると、画像上の各ピクセルは、画像領域が多数のＩＲＰを含むか少数のＩＲＰを含むかに関係なく、全ての実行関数を１００％混合してフィルタリングされる。数式２１を使用する場合、画像内のＩＲＰが多い程、個々のＩＲＰの持つ効果は小さくなる。数式２２を使用する場合、ＩＲＰはこの競合性を示さない。即ち、各ＩＲＰは、ＩＲＰが他の多くのＩＲＰの中に置かれるかどうかに関係なく、画像をある程度迄修正する。故に、数式２２を使用すると、一画像に多数のＩＲＰを置く事は、このエリアにおける画像修正の総量を増加させる。
【００６９】
更なる実施形態
更なる実施形態において、「抽出ＩＲＰ」の概念を使用して実行された画像修正を強調する、又は画像修正の作用を変更することができる。
抽出ＩＲＰは、実行関数Fで一対であり、一組の値Rであるため、他のＩＲＰに類似している。抽出ＩＲＰとＩＲＰを併せて使用して画像を修正することができる。しかし、抽出ＩＲＰは「ユーザが定義した」ＩＲＰではない、或いはユーザが画像内に配置したＩＲＰでない。抽出ＩＲＰの機能は、部分的「効果」に制限することができること、又はＩＲＰの強調である。この点で、抽出ＩＲＰは通常部分的なものでない、即ち全画像に影響を与えるものである。抽出ＩＲＰは、後述で例示するように、ユーザによって、ユーザの制御要素をターンオン又はターンオフされるという方式で実行される。その結果、図４に示すように、抽出ＩＲＰはユーザに対してＩＲＰとしては表現されない。
【００７０】
注：以下に開示するように、抽出ＩＲＰの使用には、数式２１が混合関数として実行されていること、及び数式１７又は２０に示されているように差分関数が実行されていることが必要である。
図４において、ユーザはＩＲＰ、R1ないしR3を現すグラフィックタグ３０、３２、及び３４を配置した。コントロール３６、３８、及び４０は三つの可能なユーザ制御の組である。制御３６を使用すると、アプリケーションは画像修正に対し、事前定義された１つの付加的な抽出ＩＲＰを使用する。このような事前定義された抽出ＩＲＰは、例えば、以下のようなＩＲＰ、R4ないしR6である。
【００７１】
コントロール３６内のチェックボックスをチェックした場合、抽出ＩＲＰが利用される。画像がＩＲＰを持たないサボテン４２を持つ場合、抽出ＩＲＰを使用することなしに、全てのＩＲＰの効果を１００％混合してこのエリアをフィルタできる（数式１９と制御関数C参照）。本画像例において、ユーザがサボテン上にＩＲＰを置かなくとも、ＩＲＰ、R1ないしR3の混合によってサボテン４２を変更できる。
これを改善するため、g*値を利用する抽出ＩＲＰ  R4を利用する。注：数式２１が実行されている時、g*は下記のように使用される。
抽出ＩＲＰはゼロの重みを持つことができ、g*値はゼロより大きい値を持つことができる。例えば：
R4 = ((0,0,0,0,0),50,(0,0,0,0,0))
【００７２】
差分関数|R4-Ixy|は、ピクセルIxyの特性の如何に関わらず必ず５０を返す。g*の値は、１から１０００の範囲になければならず、５０は開始するのに良い値である。
このＩＲＰとそのR4の目的は、サボテン４２の中央部のようにＩＲＰの無いエリア内のピクセルが、R1ないしR3に対するよりもR4(常時50に設定される)対して小さな差分を持つようにすることである。異なるＩＲＰが有する差分は小さいことが多いので、一つ以上のＩＲＰが設定されている画像エリア内のピクセルとって、R4は最小の差分を有するＩＲＰではない。換言すれば、非抽出ＩＲＰを持たないエリアは、R4によって優先的に制御され、非抽出ＩＲＰを含むエリアに対するR4の影響はそれよりも小さい。実行関数F4が画像（F4(I,x,y)=Ixy）を変更しない関数に設定されているならば、R4はＩＲＰを持たないエリアを殆ど影響されない状態に保持する。
【００７３】
抽出ＩＲＰであるR4をより効果的なものにする（即ち、ＩＲＰs R1ないしR3効果を相対的に落とす）ために、g*を低下させることができ、「活動的な」ＩＲＰであるR1ないしR3をより効果的にするためにR4の値g*を増大させることができる。プログラムされたシステムが、例えば、平均的スキルを持った画像修正者のために設計されているならば、R4のg*を固定値としてもよく、上級のユーザを対象に設計されたアプリケーションにより、ユーザがg*の設定を変更することを可能にすることができる。
【００７４】
本発明の更なる実施例では、抽出ＩＲＰを使用することにより、ＩＲＰは、位置依存性のパラメータについてゼロに等しい重みと、画像に影響を与えない実行関数と組み合わせて、黒又は白を表すg1…gnの値を有する。
そのような抽出ＩＲＰのうち、一方が黒で他方が白である２つが、黒と白に影響が及ばないようにするために適している。そのような抽出ＩＲＰは：
R5 = ((0,0,255,255,255),0,(0,0,1,1,1))
R6 = ((0,0,0,0,0),0,(0,0,1,1,1))
R4及びF4と同じように、実行関数F5及びF6は、画像修正を全く行わない関数でもある。よって、ＩＲＰ５及び６は、ユーザが配置するＩＲＰにより黒と白の色が確実に影響されないようにする。
コントロール３８及びコントロール４０に示すように、これらの抽出ＩＲＰは、ユーザがチェックボックス或いは同様のユーザ制御をオンオフできるようにすることにより実行可能である。このようなチェックボックスは、抽出ＩＲＰが画像上に持つ特定の機能を制御する。関連チェックボックスがオンにされると、アプリケーションはこのＩＲＰを使用する。このプロセスは、図３のステップ１８に「抽出ＩＲＰをロードする」として示されている。
【００７５】
全てのＩＲＰが画像に影響を与えない実行関数と関連付ける必要はない。例えばユーザが画像を鮮明にすることを可能にするようにプログラムされている場合には、上記R4のような抽出ＩＲＰを実行することができ、関連する実行関数F4は画像を５０％鮮明にする。これに続いて、ユーザは、画像を例えば、０％、２５％、７５％、又は１００％鮮明にする実行関数を有するＩＲＰを配置することができる。この事は、ユーザがＩＲＰを設定した部分においては個別に、それ以外の部分は５０％に、画像を鮮明化できることを意味する。
更なる実施形態において、ＩＲＰに基づく画像修正は、さらに、全体的な画像修正I’xy = M(I,x,y)と組み合わせて使用することができる。ここで、Mは画像フィルタであり、ＩＲＰに基づく画像修正と均一画像修正Mを数式２３に示すように組み合わせられる。
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【００７６】
数式２３は数式２１から導き出される。数式２２も本実施形態に利用することができる。本実施形態は様々な種類の画像フィルタMに対して有用であり、特に、適用すると、当業者にデジタル画像の「失敗した領域（blown-out area）」として知られる所望でない画像コントラストを引起す画像フィルタに対して有効である。このような画像フィルタMは、カラーから白黒への変換、全体的コントラストの増加、画像の反転、強力な様式効果、ソラリゼーションフィルタ、又はその他の強力な画像修正であり得る。
本発明を使用せずにカラーから白黒への変換等の画像修正を行う場合、ユーザは先ず画像を白黒に変換し、暗過ぎるか明る過ぎる変換後の白黒画像の領域を検証し、次に画像修正を元に戻し、フィルタの適用を補償するために原画像への変更を行う。その後、変更後の画像に所望で無い効果がなくなるまで画像修正を繰返す。
【００７７】
他方、数式２３に示すようにＩＲＰに基づく画像修正と組み合わせてこのフィルタリングを実施すると、ユーザは、白黒変換の例と同様に、画像修正Mが適用された場合と同じように画像のコントラストや色彩を修正する事ができ、よってユーザによる白黒変換プロセスの適用方法を加速し、結果を改善することができる。
更なる実施例において、実行関数Fiを「オフセットベクター」Si=(Δxi, Δyi)Tで置き換える事ができる。ここで、S1…mはｍ個のＩＲＰと関連したｍ個のオフセットベクターであり、Δｘ、Δｙは任意の実数である。この場合、ユーザは、例えば、方向と長さを決定する事によって、或いは標準のマウスボタンとは異なるマウスボタンを有するＩＲＰ記号をドラッグする事によって、ＩＲＰのオフセットベクターを決定する。例えば数式２１から導かれた場合の混合関数は：
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である。
【００７８】
勿論、この関数の結果はベクター
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から組立てられているので、その結果は画像と同一の水平及び垂直寸法を持つマトリックスSxyであり、その要素は二つの要素を持つベクターである。以降これを「オフセットマトリックス」と呼ぶ。
【００７９】
この手段を使って、ユーザは容易にＩＲＰを画像内の領域に付加し、それと同時に、そのような領域に加える歪み、又は変更の方向を決定することができる。
【００８０】
混合関数の結果は、歪んだ画像Idを達成するためにオリジナル画像Ｉを歪めなければならない方向に関する情報を含むオフセットマトリックスである。オフセットマトリックスを計算することの利点は、ベクターR1ないしRmがピクセルの明度、クロミナンス、構造特性についてゼロ以外の重みを持っている場合、オフセットマトリックスが画像の特徴に適合することである。歪んだ画像Idは次のように計算できる：
（１）Idのためにメモリスペースを確保し全てのピクセルにフラッグをたてる。
（２）Iの中に第一の座標（ｘ, y）を選定する。
（３）位置（x,y）+Sxy においてピクチャーIdの中にピクセルIxyの値（例えばr,g,b）を書き込み、Id内の該位置におけるピクセルのフラッグをオフにする。
（４）I内の全てのピクセルが考慮されていないならば、次の座標（x,y）を選び、ステップ（３）に進む。
（５）Id内のまだフラッグされている第一のピクセルを選ぶ。
（６）このピクセルに対し、最も近い非フラッグピクセルの値（例えばr,g,b）を指定する。複数の非フラッグピクセルが同じ程近接している場合には、最低のオフセットベクターSxyを使って生成されたピクセルの値を選定する。
（７）フラッグされたピクセルが残っているならば、Id内で次のフラッグされたピクセルを選択し、ステップ（６）に進む。
【００８１】
即ち、オフセットマトリックスSの要素を使いながら、各ピクセルをIからIdにコピーすることにより、ピクセルをオフセットする。Id内の空になったエリアは、Id内の空白エリアに隣接したピクセル値で満たされるが、このコピープロセス中の移動が最小であったピクセルの値が好ましい。
更なる実施形態では、複数のＩＲＰを保存して一つ以上の異なる画像に適用することができる。バッチ処理アプリケーションにおいては、これら複数のＩＲＰを保存して複数の画像に適用できる。このような実施形態においては、ＩＲＰの位置依存特性の重み付け値がゼロであることが重要である。
【００８２】
更なる実施形態では、統一された制御要素を使うことにより、ユーザがＩＲＰの重み付けに対し単純な制御を行うことができる。数式１５と数式１６では、五つの特性が利用されており、この中の二つは位置分析関数から引き出された位置依存特性である。
このような統一された制御要素を生成する際、一つの制御要素がこれらの二つの重み付け値を制御する。この統一された制御要素は、「水平位置重み付け値」と「垂直位置重み付け値」という二つの要素の代わりに、「位置重み付け値」と名付けることができる。
【００８３】
更なる実施形態では、ユーザに対して分かりにくい数字の代わりに、文章による説明で異なる重み付け値を表示するようにユーザ制御要素を実現できる。当業者であれば、低い値の重み付け値が画像により大きな影響を与えるＩＲＰとなり、その逆もまた可であることがユーザには分かりにくいということを認識しているであろう。位置依存特性（例えばw1及びw2）に関して、表１に示すように、ユーザは、事前に決定された五つの重み付け値の中から位置依存特性の重み付け値w1及びw2の文章による説明のために一つを選ぶことができる。
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【００８４】
図５に、画像処理プログラムにおいてこのような重み付けに対する簡単なユーザ制御がどの様に実施されるかを例示する。
更なる実施例において、重み付けに対する簡単なユーザ制御は、ユーザが選択可能なＩＰＲの重み付けを二種類のみに簡略化できる：即ち、（1,1,1,1,1）のような重みベクターを使用する「強」と、（3,3,3,3,3）のような重みベクターを使用する「弱」から選ぶ事ができる。注：前述したように、重み付け値が大きい程、ＩＲＰのエリアに対する影響が小さく、逆も真である。
【００８５】
例えば、ユーザは、一つ以上のＩＲＰによって識別されるエリアの彩度を増大させる強調に関連付けられたＩＰＲを、空の部分に置くことができる。又、ユーザは、同じ画像上にコントラストを低下させる関数を指定した別のＩＲＰを置いて、コントラストの変更と各個別のＩＲＰの位置に基づいた所望のコントラストの変更を識別することができる。好適な実施例において、ＩＲＰは、ユーザが意図するように画像編集関数の強度の重み付けを行う関数を含むことができる。
【００８６】
本発明の別の実施形態においては、画像全体の色を識別するためにＩＲＰを配置することができ、関連コマンドを使って、識別した色の彩度を増大させることができる。
更なる好適な実施形態では、ＩＲＰを使用して、様々な程度でデジタル画像の鮮明化を行うことができる。このような実施態様においては、希望する画像調整を提供するために、色彩、及び／又はコントラスト、並びに各ＩＲＰの相対的な差異を考慮しつつ、ポートレートの目、肌、及び髪等、複数の指定領域や画像特性内に複数のＩＲＰを配置し、各ＩＲＰに異なる鮮明化の強度を指定してデジタル画像に適用することができる。
【００８７】
請求の範囲、要約、及び図面を含め、本明細書に開示された全ての特徴、並びに開示されたあらゆる方法又はプロセスの全てのステップは、任意の組合わせに組み合わせることができる。但し、このような特徴又はステップの少なくとも一部が互いに排他的である組み合わせを除く。請求の範囲、要約、及び図面を含め、本明細書に開示された各々の特徴は、特に言及しない限り、同一、均等、又は類似の目的に役立つ代替的な特徴によって置換する事ができる。このように、特に言及しない限り、開示された各特徴は、均等又は類似の特徴の系統物の総体の一例に過ぎない。
【００８８】
本発明は、本明細書に記載の特定のハードウェアに限定されるものでなく、例えばデジタルカメラを含め、開示された方法を使用したデジタル画像の処理を可能とする、現存の、或いは、将来開発される任意のハードウェアを使用することができる。
コンピュータに基づくデータ操作システムにここに開示されたステップを実行させ、ここに開示されたアプリケーションプログラムインターフェイスを表示させるコンテンツを有するコンピュータで読み取り可能な媒体が提供される。
【００８９】
メモリブロックという用語は、限定されないが、ＲＡＭ、プロセッサキャッシュ、ハードドライブ、又はダイナミックメモリ構造を含むこれらの組合せを含む、当業者には既知の任意の可能なコンピュータ関連画像蓄積構造を指す。好ましくは、開示された方法とアプリケーションインターフェイスプログラムは、高級言語にコード化すること、又はコンパイルされて画像処理プログラムの付属物として利用できるフィルタを準備することにより、コンピュータプログラム（示されていない）に具体化されることが好ましい。例えば、好適な実施例では、本方法とアプリケーションインターフェイスプログラムは、Adobe社のPhotoshop（登録商標）等の第三者の画像処理プログラム内で動作できるプラグインフィルタにコンパイルされる。
【００９０】
データの保存に適した現存の、又は将来開発される任意のコンピュータで読み取り可能な媒体を、限定されないが、ハードドライブ、フロッピーディスク、デジタルテープ、フラッシュカード、コンパクトデスク、及びＤＶＤを含め、前述のインターフェイス、方法、及び、アルゴリズムを具体化するプログラムを保存するために使用できる。コンピュータで読み取り可能な媒体は、二つのリンクしたハードドライブ等の一つ以上のデバイスを備えることができる。本発明は、ここで使用されている特定のハードウェアに限定されるものではなく、画像処理可能な現存の、又は将来開発される任意のハードウェアも使用可能である。
【００９１】
限定されないが、ハードドライブ、フロッピーディスク、デジタルテープ、フラッシュカード、コンパクトデスク、及びＤＶＤを含め、データを保存するのに適した現存の、又は将来開発される任意のコンピュータで読み取り可能な媒体をデータの保存に使用できる。コンピュータで読み取り可能な媒体は、プロセッサと通信可能な二つのリンクしたハードドライブ等の、一つ以上のデバイスを備えることが出来る。
開示されたデジタル画像の画像処理方法は、ピクセル特性の一つ以上の組を決定するステップ；ピクセル特性の各組について画像編集関数を決定するステップ；デジタル画像を修正するためのコンピュータで読み取り可能な媒体上に具現化される混合関数を提供するステップ；及びピクセル特性の一つ以上の組と決定された画像編集関数に基づいて混合関数を適用することによって、デジタル画像を処理するステップから構成される。一つの実施形態では、混合関数アルゴリズムは差分関数を有する。随意で、差分関数アルゴリズムは、ピクセル特性と一つ以上の決定されたピクセル特性の組の一つとの差異に基く値を計算する。別の実施形態では、混合関数アルゴリズムは、計算を規格化するための制御関数を含む。
【００９２】
更なる実施形態では、本方法は、ピクセル特性の各組について一組の重み付け値を決定するステップを加え、処理スッテップは、更に、決定された重み付け値の組に基づいて混合関数アルゴリズムを適用するステップを有する。
【００９３】
更なる実施形態においては、第一のピクセル特性の組が決定され、第一のピクセル特性の組の中の少なくとも一つの特性は位置依存性であり、第一のピクセル特性の組の中の少なくとも一つの特性は色依存性又は構造依存性のいずれか、或いはその双方である。あるいは、第一のピクセル特性の組が決定され、第一のピクセル特性の組の中の少なくとも二つの異なる特性が、位置依存性、色依存性、及び構造依存性からなるグループ由来のものである。
【００９４】
開示されたデジタル画像の処理方法は、ユーザがデジタル画像内に決定した一つ以上の画像参照ポイントの座標を受信するステップ；ユーザによって指定され、一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標に関連付けられた一つ以上の画像編集関数を受信するステップ；デジタル画像を修正するための、コンピュータで読み取り可能な媒体上に具現化された混合関数アルゴリズムを提供するステップ；及び一つ以上の指定された画像編集関数と一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標に基づいて混合関数アルゴリズムを適用するステップから構成される。本方法は、随意で、決定された画像参照ポイントの座標にグラフィックアイコンを表示するステップを更に有することができる。
【００９５】
本発明に適した混合関数アルゴリズムを開示し、デジタル画像の各ピクセルから一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標迄の幾何学的距離を計算するピタゴラス距離測定法、色曲線法、セグメント化法、分類法、拡大エリア法、及びオフセットベクター法からなるグループを含め、代替的実施形態の例を開示した。随意で、セグメント化法は多重セグメント化を含み、これに加えて分類法は、随意でピクセル特性の類似性を調整する。混合関数アルゴリズムは、随意で、デジタル画像の各ピクセルから決定された画像参照ポイントの座標までの計算された幾何学的距離の関数として動作してもよい。
【００９６】
随意で、開示された方法は、決定された画像参照ポイントの座標と関連付けられた指定された一つ以上の画像特性受信するステップを更に有し、ここで、混合関数アルゴリズムは、デジタル画像のピクセルの画像特性と指定された画像特性との特性差を計算する。混合関数アルゴリズムは又、一つのピクセルの画像特性と、一つ以上の決定された画像参照ポイントの座標に隣接する一つ以上のピクセルの画像特性との特性差を計算する。
【００９７】
加えて、随意で本方法にその他のステップを追加してもよい。例えば、本方法は、更に、一つ以上の重み付け値を受信するステップを有してもよく、本処理ステップは、重み付け値に基づいて混合関数アルゴリズムを適用するステップを更に有するか；或いは、決定された一つ以上の画像参照ポイントの座標に関連する一つ以上の関心領域を受信するステップを更に有するか；或いは、一つ以上の決定された座標を受信する第一のインターフェイスと、一つ以上の指定された画像編集関数を受信する第二のインターフェイスとを備えたアプリケーションインターフェイスプログラムを提供するステップを更に有する。
本明細書に開示した、画像特性を有するピクセルから構成されるデジタル画像の処理方法は、デジタル画像内に画像参照ポイントの位置を決定するステップ；画像編集関数を決定するステップ；及び決定された画像参照ポイントの位置、又は決定された画像参照ポイントの位置におけるピクセルの画像特性、或いはその両方に基づいて、決定された画像編集関数を適用することによりデジタル画像を処理するステップから構成される。
【００９８】
また、本明細書に開示したデジタル画像の画像処理の方法は、一つ以上の画像処理フィルタを提供するステップ；デジタル画像内に一つ以上の画像参照ポイントの座標を設定するステップ；デジタル画像を修正するための、コンピュータで読み取り可能な媒体上に具現化された混合関数アルゴリズムを提供するステップ；及び一つ以上の画像処理フィルタ及び一つ以上の設定された画像参照ポイントの座標に基づいて混合アルゴリズムを適用することによりデジタル画像を処理するステップから構成される。随意で、限定されないが、ノイズ削減フィルタ、鮮明化フィルタ、又は色変更フィルタを含む様々なフィルタを使用してよい。
又、請求の範囲において、特定の機能を実行する「ための手段」、又は特定の機能を実行する「ためのステップ」と明確に記述されていないいかなる要素も、米国特許法第１１２条に規定の「手段」又は「ステップ」と解釈されるべきでない。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】画像処理プログラムにおける画像の一画面であり、本発明のアプリケーションプログラムインターフェイスで使用可能な一実施形態を例示する。
【図２】画像処理プログラムにおける画像の一画面であり、アプリケーションプログラムインターフェイスで使用可能な別の実施形態を例示する。
【図３】本開示に則った混合関数の適用の処理ステップを示すフローチャートである。
【図４】本発明によるアプリケーションプログラムインターフェイスで使用可能なダイアログボックスの一実施形態を例示する。
【図５】本発明によるアプリケーションプログラムインターフェイスで使用可能な重み付けに対する簡略化されたユーザ制御を実行するダイアログボックスの一実施形態を例示する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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