(57)【要約】  本開示は、撮像デバイスを初期較正するための技法を説明する。一態様によれば、較正は、キャプチャ済み画像を解像するための画像フィルタのパラメータを較正することを含む。方法は、テストターゲットのキャプチャ済み画像を受信することと、初期パラメータのセットを使用してキャプチャ済み画像を解像することとを含む。解像済み画像のシャープネスインデックスが、キャプチャ済み画像をテストターゲットと照合することなく決定される。シャープネスインデックスは、撮像デバイスによる使用のためのパラメータを決定するために、コスト関数を最小化するために使用される。【選択図】図１
2014521263.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像デバイスを初期較正するための方法であって、
少なくとも１つのテストターゲットのキャプチャ済み画像を受信することと、
前記キャプチャ済み画像を解像することと、
前記解像済み画像に基づいて少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することであって、前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、前記キャプチャ済み画像を前記少なくとも１つのテストターゲットと照合することなく決定されることと、
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定することと、
シャープネスパラメータを決定するために前記コスト関数を最小化することと、
前記撮像デバイスによる使用のために前記シャープネスパラメータを記憶することとを含む、方法。
【請求項２】
前記キャプチャ済み画像が、固体メモリ内で受信される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記シャープネスパラメータを記憶することが、前記撮像デバイス内のメモリに前記シャープネスパラメータを記憶することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することが、前記撮像デバイスの外部にあるプロセッサによって行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記撮像デバイスがワイヤレス電話である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、周波数領域内で前記解像済み画像を分析することによって決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、複数のシャープネスインデックスを含み、前記コスト関数が、前記複数のシャープネスインデックスの各々に対応する複数の重み係数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
テクスチャテストターゲットの画像をキャプチャし、前記シャープネスパラメータに基づいて前記テクスチャテストターゲットの前記キャプチャ済み画像を解像することによって、前記複数の重み係数を決定することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つのインデックスが、少なくとも第１のシャープネスインデックスと第２のシャープネスインデックスとを含み、前記第１のシャープネスインデックスが傾斜エッジモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応し、前記第２のシャープネスインデックスがテクスチャモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが複数のシャープネスインデックスを含み、前記複数のシャープネスインデックスのそれぞれのシャープネスインデックスが、傾斜エッジシャープネス項と、オーバーシャープ化測定項と、テクスチャシャープネス項と、ノイズ項とのうちの少なくとも１つに対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのテストターゲットが、傾斜エッジテストターゲットと枯葉テストターゲットとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記コスト関数を最小化することが、前記解像済み画像のシャープネスを評価することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記コスト関数に基づいて更新されたパラメータのセットを決定することと、前記更新されたパラメータのセットに基づいて前記画像を解像することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
更新されたパラメータに基づいて前記画像を解像することの一連の反復を行うことと、前記一連の反復に基づいて前記シャープネスパラメータを決定することとをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
シャープ化フィルタに初期パラメータを入力することと、前記初期パラメータに基づいて前記キャプチャ済み画像を解像することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
撮像デバイスを初期較正するための装置であって、
少なくとも１つのテストターゲットのキャプチャ済み画像を受信するための手段と、
前記キャプチャ済み画像を解像するための手段と、
前記解像済み画像に基づいて少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定するための手段であって、前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、前記キャプチャ済み画像を前記少なくとも１つのテストターゲットと照合することなく決定される、手段と、
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定するための手段と、
シャープネスパラメータを決定するために前記コスト関数を最小化するための手段と、
前記撮像デバイスによる使用のために前記シャープネスパラメータを記憶するための手段とを含む、装置。
【請求項１７】
前記装置がワイヤレス電話である、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
キャプチャ済み画像を受信するための前記手段がメモリである、請求項１６に記載の装置。
【請求項１９】
前記キャプチャ済み画像を解像するための前記手段が、適応型空間フィルタ（ＡＳＦ）シミュレータを備える、請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定するための前記手段が、テクスチャシャープネスインデックスと傾斜エッジシャープネスインデックスとのうちの少なくとも一方を計算するための命令を含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項２１】
コスト関数を決定するための前記手段が、前記少なくとも１つのシャープネスインデックスの合計に基づいてコスト関数を決定するための命令を含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項２２】
コスト関数を最小化するための前記手段が、品質しきい値と、フィルタリングパラメータを更新することの反復の数とに基づいて前記コスト関数を最小化するための命令を含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項２３】
前記シャープネスパラメータを記憶するための前記手段がメモリを備える、請求項１６に記載の装置。
【請求項２４】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定するための前記手段が、周波数領域で前記解像済み画像を分析するための命令を含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項２５】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、複数のシャープネスインデックスを含み、前記コスト関数が、前記複数のシャープネスインデックスの各々に対応する複数の重み係数を含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項２６】
前記複数の重み係数を決定するための手段をさらに含み、前記複数の重み係数を決定するための前記手段が、
テクスチャテストターゲットの画像をキャプチャするための手段と、
前記シャープネスパラメータに基づいて前記テクスチャテストターゲットの前記キャプチャ済み画像を解像するための手段とを含む、請求項２５に記載の装置。
【請求項２７】
前記少なくとも１つのインデックスが、少なくとも第１のシャープネスインデックスと第２のシャープネスインデックスとを含み、前記第１のシャープネスインデックスが傾斜エッジモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応し、前記第２のシャープネスインデックスがテクスチャモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応する、請求項１６に記載の装置。
【請求項２８】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが複数のシャープネスインデックスを含み、前記複数のシャープネスインデックスのそれぞれのシャープネスインデックスが、傾斜エッジシャープネス項と、オーバーシャープ化測定項と、テクスチャシャープネス項と、ノイズ項とのうちの少なくとも１つに対応する、請求項１６に記載の装置。
【請求項２９】
前記少なくとも１つのテストターゲットが、傾斜エッジテストターゲットと枯葉テストターゲットとを含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項３０】
前記コスト関数を最小化することが、前記解像済み画像のシャープネスを評価することを含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項３１】
前記コスト関数に基づいて更新されたパラメータのセットを決定するための手段と、前記更新されたパラメータのセットに基づいて前記画像を解像するための手段とをさらに含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項３２】
更新されたパラメータに基づいて前記画像を解像することの一連の反復を行うことと、前記一連の反復に基づいて前記シャープネスパラメータを決定することとをさらに含む、請求項３１に記載の装置。
【請求項３３】
実行されたときに方法を行うコードを記憶した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法が、
少なくとも１つのテストターゲットのキャプチャ済み画像を受信することと、
前記キャプチャ済み画像を解像することと、
前記解像済み画像に基づいて少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することであって、前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、前記キャプチャ済み画像を前記少なくとも１つのテストターゲットと照合することなく決定されることと、
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定することと、
シャープネスパラメータを決定するために前記コスト関数を最小化することと、
前記撮像デバイスによる使用のために前記シャープネスパラメータを記憶することとを含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項３４】
撮像デバイスを初期較正するための装置であって、
キャプチャ済み画像を受信し、前記キャプチャ済み画像を解像するように構成されたフィルタと、
パラメータ決定モジュールとを備え、前記パラメータ決定モジュールが、
前記解像済み画像に基づいて少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することであって、前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、前記キャプチャ済み画像を前記少なくとも１つのテストターゲットと照合することなく決定されることと、
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定することと、
シャープネスパラメータを決定するために前記コスト関数を最小化することと、
前記撮像デバイスによる使用のために前記シャープネスパラメータを記憶することと
を行うように構成される、装置。
【請求項３５】
前記パラメータ決定モジュールが、周波数領域内で前記解像済み画像を分析するとによって前記少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定するようにさらに構成される、請求項３４に記載の装置。
【請求項３６】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、複数のシャープネスインデックスを含み、前記コスト関数が、前記複数のシャープネスインデックスの各々に対応する複数の重み係数を含む、請求項３４に記載の装置。
【請求項３７】
少なくとも１つのテストターゲットの画像をキャプチャするように構成されたセンサをさらに備える、請求項３４に記載の装置。
【請求項３８】
前記センサが、テクスチャテストターゲットの画像をキャプチャするようにさらに構成され、前記フィルタが、前記シャープネスパラメータに基づいて前記テクスチャテストターゲットの前記キャプチャ済み画像を解像するようにさらに構成され、前記パラメータ決定モジュールが、前記テクスチャテストターゲットの前記解像済み画像に基づいて前記複数の重み係数を決定するようにさらに構成される、請求項３７に記載の装置。
【請求項３９】
前記少なくとも１つのインデックスが、少なくとも第１のシャープネスインデックスと第２のシャープネスインデックスとを含み、前記第１のシャープネスインデックスが傾斜エッジモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応し、前記第２のシャープネスインデックスがテクスチャモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応する、請求項３４に記載の装置。
【請求項４０】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが複数のシャープネスインデックスを含み、前記複数のシャープネスインデックスのそれぞれのシャープネスインデックスが、傾斜エッジシャープネス項と、オーバーシャープ化測定項と、テクスチャシャープネス項と、ノイズ項とのうちの少なくとも１つに対応する、請求項３４に記載の装置。
【請求項４１】
前記少なくとも１つのテストターゲットが、傾斜エッジテストターゲットと枯葉テストターゲットとを含む、請求項３４に記載の装置。
【請求項４２】
前記コスト関数を最小化することが、前記解像済み画像のシャープネスを評価することを含む、請求項３４に記載の装置。
【請求項４３】
前記パラメータ決定モジュールが、前記コスト関数に基づいて更新されたパラメータのセットを決定するようにさらに構成され、前記フィルタが、前記更新されたパラメータのセットに基づいて前記画像を解像するように構成される、請求項３４に記載の装置。
【請求項４４】
前記フィルタが、更新されたパラメータに基づいて前記画像を解像することの一連の反復を行うようにさらに構成され、前記パラメータ決定モジュールが、前記一連の反復に基づいて前記シャープネスパラメータを決定するように構成される、請求項４３に記載の装置。
【請求項４５】
前記装置がワイヤレス電話である、請求項３４に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
一態様が撮像デバイス(image capture device)内の画像センサ(image sensors)を較正するためのシステムおよび方法に関する。より詳細には、複数の態様が画像センサパラメータを較正および記憶するように動作する適応型画像シャープ化システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル静止フォトカメラなどの撮像デバイスでキャプチャされる画像情報は、画像センサの物理的制約や照明源からの干渉などによるノイズの影響を受けやすい。これは、モバイルワイヤレス通信デバイスなどの小規模撮像デバイスの人気が高まるのにつれてより一般化してきた。このようなデバイスにおける画像センサモジュールのサイズの縮小は、増大するピクセルサイズと相まって、全体的に、各画像内でキャプチャされるノイズの量の増大をもたらした。
【０００３】
画像品質は、モバイルデバイスの一部分として形成される小規模デジタルカメラを含めて、異なるモデルラインのデジタルカメラ間で大きく変化することがある。小規模デジタルカメラは、例えば、デバイスの光学的構成要素におけるばらつきによる性能のばらつきを経験する。これらのばらつきは、予測できない画像品質をもたらすことがあり、従って、光学的構成要素の製造は、カメラの較正およびフィルタリングによって、類似のカメラ間のこうしたばらつきを最小化しようとする。
【０００４】
セルラー電話のカメラなどの小規模デジタルカメラから商業的に許容できる画像品質を作り出すために、カメラは、通常、工場においてまたは使用中に較正され、次いでこのような較正に基づくフィルタリング動作が高い品質の最終画像を作り出すために使用される。フィルタリング動作は、アーティファクトを低減すること、および／またはキャプチャ済み画像のエッジシャープネスを高めることによって、画像品質を高めるように設計され得る。特定のカメラに対する適正な後処理手順を決定するためにカメラを較正するプロセスは、一般に、「カメラチューニング」と呼ばれる。一般的には、カメラチューニングは、デジタルカメラにおいて新しいレンズおよび／またはセンサが使用されるときはいつでも繰り返される。
【０００５】
カメラ較正の間、キャプチャ済み画像は、通常、高品質画像を出力するために、画像信号処理パイプラインを通して処理される。画像信号処理パイプラインは、一般に、キャプチャ済み画像の様々な構成要素を調整するためのパラメータのセットを有する。カメラにおけるキャプチャ済み画像の画像シャープネスは、一般に、これらのパラメータの較正に依存する。
【０００６】
パラメータは、キャプチャ済み画像の解像度および品質に影響を与える任意の数のファクタを補償するように調整され得る。ファクタは、画像サイズ、カメラの解像能力（すなわち、１２メガピクセル、８メガピクセルなど）、キャプチャ済み画像環境の輝度レベル、またはカメラユニット自体の中の構成要素の様々な組合せに関連することがある。例えば、パラメータは、カメラユニット内の高品質レンズと低品質センサとの特定の組合せに対して調整するように使用されてよく、その逆も同様である。他のパラメータが、低品質レンズと高品質センサとの組合せに対して使用され得る。
【０００７】
いくつかの従来のシステムは、カメラを較正するために、これらパラメータの手動最適化を採用する。手動最適化の間、技術者は、様々な条件の下でいくつかの画像をキャプチャする。次いで、技術者は、最適化された結果に到達するために、様々なパラメータを手動でチューニングする。従って、最適化された結果は、技術者の判断とスキルとに基づく。残念ながら、較正を行う異なる技術者によって、異なる結果が達成される。最後に、手動プロセスは、最適化された結果に到達する前に、いくつかのサンプル画像が必要とされ、いくつかのチューニングの反復が行われる結果、非常に時間がかかる。
【０００８】
他の従来のシステムは、キャプチャ済み画像のシャープネスを評価し、それに応じてパラメータを調整するために、キャプチャ済み画像とテストターゲットとの間の照合動作を行う。いくつかのテスト画像が、画像センサによってキャプチャされ、パラメータのセットに従ってフィルタリングされる。フィルタリングまたは解像されたキャプチャ済み画像の各々が、テストターゲットと照合される。次いで、解像済み画像は、照合されたテストターゲットの比較に基づいて、シャープネスの品質を分析される。解像済み画像の各々が、テストターゲットと直接照合されるので、解像済み画像を直接テストターゲットとマッピングするために、レジストレーション処理が行われる。レジストレーションの間に、解像済み画像上のいくつかの参照点が、テストターゲット上の参照点にマッピングされ、それにより、解像済み画像が評価され得る。しかしながら、このプロセスもまた時間がかかる。例えば、５メガピクセルの解像度のカメラに対して、処理は、画像センサパラメータを決定するのに、最高で８時間を必要とすることがある。加えて、このプロセスは、一般に、画像センサの様々なパラメータを構成するために、多数のテストターゲットを必要とする。
【発明の概要】
【０００９】
本開示のシステム、方法およびデバイスはそれぞれ、いくつかの発明的態様を有し、これのうちの単一の態様だけが、単独で、本明細書で開示する望ましい属性に関与するとは限らない。
【００１０】
一態様によれば、撮像デバイスを最初に較正するための方法が開示される。方法は、少なくとも１つのテストターゲットのキャプチャ済み画像を受信することと、キャプチャ済み画像を解像することと、解像済み画像に基づいて少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することとを含む。少なくとも１つのシャープネスインデックスが、キャプチャ済み画像を少なくとも１つのテストターゲットと照合することなく決定される。方法は、少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定することと、シャープネスパラメータを決定するためにコスト関数を最小化することと、撮像デバイスによる使用のためにシャープネスパラメータを記憶することとをさらに含む。
【００１１】
別の態様によれば、撮像デバイスを最初に較正するための装置が開示される。装置は、少なくとも１つのテストターゲットのキャプチャ済み画像を受信するための手段と、キャプチャ済み画像を解像するための手段と、解像済み画像に基づいて少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定するための手段とを含む。少なくとも１つのシャープネスインデックスが、キャプチャ済み画像を少なくとも１つのテストターゲットと照合することなく決定される。装置は、少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定するための手段と、シャープネスパラメータを決定するためにコスト関数を最小化するための手段と、撮像デバイスによる使用のためにシャープネスパラメータを記憶するための手段とをさらに含む。
【００１２】
別の態様によれば、実行されたときに方法を行うコードを記憶した非一時的コンピュータ可読媒体が開示される。実行されるコードによって行われる方法は、少なくとも１つのテストターゲットのキャプチャ済み画像を受信することと、キャプチャ済み画像を解像することと、解像済み画像に基づいて少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することとを含む。少なくとも１つのシャープネスインデックスは、キャプチャ済み画像を少なくとも１つのテストターゲットと照合することなく決定される。方法は、少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定することと、シャープネスパラメータを決定するためにコスト関数を最小化することと、撮像デバイスによる使用のためにシャープネスパラメータを記憶することとをさらに含む。
【００１３】
別の態様によれば、撮像デバイスを最初に較正するための装置が開示される。装置は、キャプチャ済み画像を受信し、キャプチャ済み画像を解像するように構成されたフィルタと、パラメータ決定モジュールとを含む。パラメータ決定モジュールは、解像済み画像に基づいて少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定するように構成される。少なくとも１つのシャープネスインデックスは、キャプチャ済み画像を少なくとも１つのテストターゲットと照合することなく決定される。パラメータ決定モジュールは、少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定し、シャープネスパラメータを決定するためにコスト関数を最小化し、撮像デバイスによる使用のためにシャープネスパラメータを記憶するようにさらに構成される。
【００１４】
本明細書で説明する主題の１つまたは複数の実装形態の詳細が、添付の図面および以下の説明において示されている。他の特徴、態様、および利点は、説明、図面、および特許請求の範囲から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】画像情報をキャプチャするための例示的な撮像デバイスを示すブロック図。
【図２】いくつかの例示的な実装形態による、適応型空間フィルタの様々な構成要素のブロック図。
【図３】いくつかの例示的な実装形態による、パラメータ記憶モジュール３０の構成要素のブロック図。
【図４】いくつかの例示的な実装形態による、シャープネスパラメータを決定する方法のフローチャート。
【図５】いくつかの例示的な実装形態による、傾斜エッジテストターゲットの一例を示す図。
【図６】いくつかの例示的な実装形態による、テクスチャテストターゲットの一例を示す図。
【図７】いくつかの例示的な実装形態による、テクスチャＭＴＦを計算する方法のフローチャート。
【図８】異なる周波数における傾斜エッジＭＴＦおよびテクスチャＭＴＦの例示的なプロットを示す図。
【図９】いくつかの例示的な実装形態による、傾斜エッジＭＴＦおよびテクスチャＭＴＦのプロットを示す図。
【図１０】いくつかの例示的な実装形態による、コスト関数の重みを決定する方法１０００を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
詳細な説明
一態様は、キャプチャ済み画像をターゲットにマッピングするためにレジストレーション処理を必要としない、自動適応型画像シャープ化を行うためのシステムおよび方法である。本明細書で使用する場合、「ターゲット」は、カメラを較正するように設計された特定の特徴を有する、物理的なまたは印刷された画像である。例えば、ターゲットは、暗領域および明領域、または傾斜エッジおよびストレートエッジを有することができる。ターゲットは、通常、ターゲットのキャプチャされた画像が、較正の間に特定の特徴に対して分析され得るように構成される。システムは、一般に、適応型空間シャープ化ブロックの一部分として、適応型シャープ化フィルタ（ＡＳＦ）シミュレータを含むことができる。ＡＳＦシミュレータは、キャプチャ済み画像の様々な構成要素を調整するために、パラメータのセットを含むことができる。サンプル画像およびパラメータの初期セットが、ＡＳＦシミュレータへの入力として使用され得る。次いで、ＡＳＦシミュレータは、初期パラメータのセットに基づいて画像を出力できる。画像は、カメラでキャプチャされた解像済み画像をテストターゲットと照合することなく、キャプチャ済み画像のシャープネスを最大化するためのプロセスに基づいて評価され得る。例えば、解像済み画像の周波数領域解析が、画像センサパラメータを較正するために行われ得る。さらに、パラメータは、周波数領域解析の結果に基づいてシステムによって調整され得る。次いで、最適化されたパラメータは、キャプチャ済み画像を解像するためにカメラ内に記憶され得る。
【００１７】
一実施形態では、１つのテストターゲットまたは１セットのテストターゲットが、ＡＳＦフィルタリングなしに撮像デバイスによってキャプチャされる。次いで、画像は、初期パラメータのセットに基づいてＡＳＦを使用してキャプチャ済み画像を解像する自動パラメータ最適化システムに送信される。次いで、ＡＳＦの出力における解像済み画像のコスト関数が計算され得る。コスト関数は、一般に、解像された、テストターゲットからのキャプチャ済み画像のシャープネスの評価を含み、これについては、以下でより詳細に説明する。次いで、システムは、コスト関数の最小化に基づいて、最適化停止基準()が到達されたかどうかを判断できる。最適化停止基準(optimization stopping criteria)が到達されると、最適化されたパラメータが、カメラのＡＳＦによる使用のために記憶されるパラメータとして出力される。コスト関数が最小化されない場合、最適化停止基準は到達されず、パラメータが更新されてＡＳＦシミュレータにフィードバックされる。ＡＳＦシミュレータは、コスト関数が最小化されるまで、フィードバックに基づいてキャプチャ済み画像を処理することを継続する。
【００１８】
次に図１を参照すると、例示的な撮像デバイス１０が、より詳細に説明される。図１に示すように、撮像デバイス１０は、画像センサ１２と、適応型空間画像フィルタ（ＡＳＦ）シミュレータ１４と、画像プロセッサ１６と、メモリ１８と、ディスプレイ２０と、パラメータ決定モジュール３０と、パラメータ記憶ユニット３２とを含む。
【００１９】
本明細書で使用される場合、撮像デバイス１０は、例えば、電子カメラ、ビデオレコーダ、ウェブカメラ、ポータブルコンピュータもしくはモバイルコンピュータに組み込まれたカメラを含み、限定されることなく、セルラー電話、スマートフォン、ポータブルメディアプレーヤ、携帯情報端末、ラップトップコンピュータ、またはタブレットコンピュータを含む。撮像デバイス１０は、デジタルビデオカメラ、デジタル静止画像カメラ、または両方の組合せなどのデジタルカメラであってよい。撮像デバイス１０は、独立型カメラなどの独立型デバイスでもよく、またはワイヤレス通信デバイスなどの別の多目的デバイスに一体化されてもよい。撮像デバイス１０は、カラーイメージ、白黒イメージ、または両方をキャプチャするために搭載され得る。本開示では、「画像」という用語、または類似の用語は、ビデオまたは静止画のいずれかを互換的に指すことができる。
【００２０】
撮像デバイス１０は、外部画像をキャプチャするための画像センサ１２を含む。画像センサ１２は、例えば、電荷結合デバイス（ＣＣＤ）、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）センサなどであってよい。画像センサ１２は、キャプチャ済み画像を画像プロセッサ１６に送信するために、画像プロセッサ１６に結合され得る。画像センサ１６は、高品質画像を出力するために、受信したキャプチャ済み画像に対して様々な後処理動作を行うように構成され得る。
【００２１】
引き続き図１を参照すると、画像プロセッサ１６は、さらに、メモリ１８とディスプレイ２０とに結合されている。画像プロセッサ１６は、画像センサ１２から受信したデジタル画像の処理と、記憶と、表示とを制御する。メモリ１８は、任意の記憶媒体デバイスとして構成され得る。例えば、システムメモリ１８は、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ハードディスクドライブ、光ディスクドライブもしくは光磁気ディスクドライブなどのディスクドライブ、またはフラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、および／もしくはＥＥＰＲＯＭなどの固体メモリを含むことができる。メモリ１８はまた、複数のメモリユニットを含むことができ、メモリユニットのいずれか１つが、撮像デバイス１０の内部に構成されてよく、または撮像デバイス１０の外部にあってもよい。例えば、メモリ１８は、撮像デバイス１０内に記憶されたシステムプログラム命令を含むＲＯＭメモリを含むことができる。メモリ１８はまた、カメラから取り外され得る、キャプチャ済み画像を記憶するように構成されたメモリカードまたは高速メモリを含むことができる。
【００２２】
画像プロセッサ１６は、ディスプレイ２０を制御してキャプチャ済み画像をユーザに表示するようにさらに構成され得る。ディスプレイ２０は、撮像デバイス１０の外部にあってよく、あるいは撮像デバイス１０の一部分であってもよい。ディスプレイ２０はまた、画像をキャプチャする前にユーザのためのビューファインダーを提供するように構成されてもよく、あるいはメモリに記憶されているかもしくはユーザが最近キャプチャしたキャプチャ済み画像を表示するように構成されてもよい。
【００２３】
撮像デバイス１０はまた、パラメータ決定モジュール３０とパラメータ記憶ユニット３２とを含む。パラメータ決定モジュール３０は、ＡＳＦシミュレータ１４および画像プロセッサ１６によって使用されるパラメータを較正し決定するように、かつ画像プロセッサ１６による使用のために、決定したパラメータをパラメータ記憶ユニット３２に記憶するように構成される。画像センサ１２によってキャプチャされた画像は、ＡＳＦシミュレータ１４または画像プロセッサ１６のいずれかに送信され得る。撮像デバイス１０が較正されていない場合、または較正が更新される必要がある場合、キャプチャ済み画像はＡＳＦシミュレータ１４に送信され、それにより、ＡＳＦパラメータが、パラメータ決定モジュール３０によって最適化され得る。パラメータが決定されると、パラメータは、画像プロセッサ１６による使用のために、パラメータ記憶ユニット３２に記憶される。
【００２４】
図１に示す機能は、ハードウェアまたはソフトウェア構成要素の任意の適切な組合せによって実現できる。ユニットとしての様々な機能の図は、撮像デバイス１０の様々な機能的態様を強調するものであり、このようなユニットが別々のハードウェアまたはソフトウェア構成要素によって実現されなければならないことを必ずしも暗示するわけではない。そうではなく、１つまたは複数のユニットに関連する機能は、共通のハードウェアまたはソフトウェア構成要素内に組み込まれ得る。例えば、ＡＳＦシミュレータ１４およびパラメータ決定モジュール３０は、撮像デバイス１０によって外部から供給されてよく、このようなＡＳＦシミュレータ１４およびパラメータ決定モジュール３０は、複数の撮像デバイス１０に対してパラメータを決定するように構成されてもよい。
【００２５】
他の態様は、ＡＳＦシミュレータを外部システムにオフロードできる。外部のＡＳＦシミュレータおよびパラメータ決定モジュールに対して、画像は、撮像デバイスの画像センサによってキャプチャされ、撮像デバイスによるフィルタリングなしに処理される。次いで、フィルタリングされない画像または解像されない画像が、初期パラメータのセットに基づいて受信した画像をフィルタリングするために、パラメータ決定モジュールに結合された外部ＡＳＦシミュレータに転送される。初期パラメータのセットは、遠隔のローカルパラメータ記憶ユニットに記憶され得る。次いで、パラメータ決定モジュールは、決定されたシャープネスパラメータを撮像デバイスのパラメータ記憶ユニットに転送できる。
【００２６】
次に、ＡＳＦシミュレータ１４を、図２を参照してより詳細に説明する。図２は、いくつかの例示的な実装形態による、適応型空間フィルタの様々な構成要素のブロック図を示す。ＡＳＦシミュレータ１４は、撮像デバイスの画像プロセッサ１６によって行われるフィルタリング動作をシミュレーションするように構成される。従って、ＡＳＦシミュレータ１４の構成要素はまた、撮像デバイス１６の画像プロセッサユニット１６内に含まれる適応型空間フィルタに対応する。その結果、ＡＳＦシミュレータ１４の構成要素の説明はまた、画像プロセッサ１６内に含まれるＡＳＦの構成要素にも当てはまることは、当業者には認識されよう。
【００２７】
ＡＳＦシミュレータ１４は、対応する解像済み画像を得るためにキャプチャ済み画像のうちの１つまたは複数について後処理手順を行う。例えば、ＡＳＦシミュレータ１４は、参照により本明細書に組み込まれる、「ＡＤＡＰＴＩＶＥ  ＳＰＡＴＩＡＬ  ＦＩＬＴＥＲ  ＦＯＲ  ＦＩＬＴＥＲＩＮＧ  ＩＭＡＧＥ  ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ」（「Ｊｉａｎｇ」）と題する米国特許出願第２００８／００３１５３８号に記載されている動作の範囲内のいずれかのような適応型空間フィルタリング動作を行うように構成され得る。多数のパラメータを有することができる、このような適応型空間フィルタは、エッジシャープネスとアーティファクト生成との間の最適バランスを見出しながら、ノイズを低減するように構成され得る。
【００２８】
いくつかの例示的な実装形態によれば、キャプチャ済み画像は、最初に、ＡＳＦシミュレータ１４内の平滑化フィルタ２０２に送られる。平滑化フィルタ２０２は、画像全体に適用される３×３ローパスフィルタに対応できる。例示的な平滑化フィルタは、下の式１：
【数１】
2014521263.tif 000003
【００２９】
による平滑化フィルタに対応することができ、ここで、ＳＣ1およびＳＣ2は所定の平滑化定数に相当し、ＳＰ3×3は平滑化度に相当する。ＡＳＦシミュレータ１４は、平滑化度ＳＰ3×3パラメータを、パラメータ記憶ユニット３２に記憶されているパラメータの初期セットに従って、関連する平滑化度ＳＰ3×3パラメータを用いて設定する。平滑化度ＳＰ3×3は、平滑化度のパーセンテージとして表現され得る。ＳＰ3×3＝０％のとき、フィルタは、平滑化効果を持たないフィルタである。ＳＰ3×3＝１００％のとき、フィルタは、所与のフィルタ、例えば３×３フィルタによって達成され得る最大の平滑化効果を有する平均化フィルタである。
【００３０】
平滑化フィルタ２０２を通過した後、キャプチャ済み画像は、一連のフィルタに入ることができる。図２に示すように、ＡＳＦシミュレータ１４はまた、水平シャープ化フィルタ２０４と垂直シャープ化フィルタ２０６とを含む。垂直シャープ化フィルタ２０６および水平シャープ化フィルタ２０４は、５×５ハイパスフィルタとして構成され得る。例えば、下の式２：
【数２】
2014521263.tif 000004
【００３１】
によって、垂直シャープ化フィルタ２０６はＦ１に対応し、水平シャープ化フィルタ２０４はフィルタＦ２に対応できる。
【００３２】
水平シャープ化フィルタ２０４の出力は、クランプ値Ｅ２およびＥ３を有するクランプユニット２１４によって受信される。Ｅ２は、最大正シャープ化限界に対応し、Ｅ３は、最大負シャープ化限界に対応できる。クランプユニット２１４は、Ｅ２およびＥ３によって画定されるシャープ化窓の外側にある信号が除外されるように、水平にフィルタリングされた画像の出力を調整するように構成される。クランプ出力は、クランプされた信号から減算しきい値Ｅ１を引く減算ユニット２１５において受信される。減算ユニット２１５の出力は、Ｋ１に等しい水平シャープ化度２１６に信号を掛ける乗算器によって受信される。
【００３３】
次いで、信号は、最大正シャープ化限界Ｅ４と、最大負シャープ化限界Ｅ５とに基づいて信号をクランプするクランプユニット２２０によって受信される。クランプユニット２２０は、Ｅ４およびＥ５によって画定されるシャープ化窓の外側にある信号が除外されるように、垂直にフィルタリングされた画像の出力を調整するように構成される。クランプ出力は、クランプ信号から減算しきい値Ｅ１を引く減算ユニット２２２において受信される。減算ユニット２１５の出力は、Ｋ２に等しい垂直シャープ化度２２４に信号を掛ける乗算器によって受信される。
【００３４】
加算ユニットは、垂直シャープ化済み信号Ｋ２×Ｖの出力と、水平シャープ化済み信号Ｋ１×Ｈと、平滑化フィルタ２０２の出力とを受信し、それらの信号を組み合わせてシャープ化済み画像を作成する。その結果、Ｅ１より大きいハイパス信号は、平滑化フィルタ２０２によって平滑化され、シャープ化フィルタ２０４および２０６によってシャープ化される。Ｅ１より小さい信号は、平滑化フィルタ２０２によって平滑化され、組み合わされたシャープ化済み画像が作成される。いくつかの実装形態によれば、加算ユニットは、所定の重み係数を割り当てることによって、垂直シャープ化済み画像と、水平シャープ化済み画像と、平滑化済み画像とを加算できる。さらに、水平シャープ化フィルタ２０４および垂直シャープ化フィルタ２０６の適用が同時に発生することがあり、他の例示的な実装形態では、これらのフィルタの適用が逐次に発生することがある。
【００３５】
シャープ化済み画像は、選択器２２６によって受信され、選択器はまた、平滑化フィルタ２０２およびローパスフィルタ２０８によって平滑化された平滑化済み画像を受信する。平滑化フィルタ２０２は、上で論じたようにハイパス平滑化フィルタとして構成されてよく、ローパスフィルタ２０８は、キャプチャ済み画像の低周波数成分を平滑化するために、５×５ローパスフィルタとして構成されてよい。３×３平滑化フィルタ２０２と同様に、５×５平滑化フィルタは、ローパスフィルタ２０８によって適用される平滑化の量を制御する平滑化度ＳＰ5×5を含むことができる。例えば、ローパスフィルタ２０８は、ガウスフィルタとして構成されてよく、それにより、画像が平滑化範囲に入ると、ガウスフィルタが適用される。ガウスフィルタの動作は、下の式３：
【数３】
2014521263.tif 000005
【００３６】
によって表すことができ、ここで、ｘは水平軸の原点からの距離に等しく、ｙは垂直軸の原点からの距離に等しく、σはガウス分布の標準偏差である。その結果、ローパスフィルタ２０８の平滑化度は、ＳＰ5×5が大きい場合は、より多くの平滑化が発生し、ＳＰ5×5が小さい場合は、平滑化がそれほど発生しないように制御され得る。
【００３７】
選択器２２６は、ハイパスフィルタフラグ（ＨＰＦ＿ｆｌａｇ）に基づく出力としてシャープ化済み画像と平滑化済み画像の一方を選択するように構成される。水平または垂直のシャープ化済み信号はノイズ信号に対応することがあるので、水平または垂直のシャープ化済み信号が０より大である（例えば、Ｈ＞０｜Ｖ＞０）場合に選択器２２６がシャープ化済み信号を選択するように構成されるように、ＨＰＦ＿Ｆｌａｇは１に設定される。水平および垂直のシャープ化済み信号が０より大でない場合は、選択器２２６が平滑化済み信号を選択するように構成されるように、ＨＰＦ＿Ｆｌａｇは０に設定される。
【００３８】
上記で論じたように、ＡＳＦシミュレータ１４は、調整可能ノイズ低減制御と、水平および垂直シャープ化度制御と、最大シャープ化効果制御とを提供できる。加えて、ＡＳＦシミュレータ１４の効率は、照明光強度と、画像サイズと、スケーリングファクタとに従って制御され得る。具体的には、ＡＳＦシミュレータ１４は、画像センサ１２によって得られた画像情報に対する現在の露光レベルと、現在のスケーリングレベルとに適応できる。従って、ＡＳＦシミュレータ１４は、キャプチャ済み画像を解像するための手段を提供する。
【００３９】
キャプチャ済み画像を解像するための画像プロセッサ１６のパラメータは、パラメータ記憶ユニット３２に記憶されるパラメータに応じて設定され得る。これらのパラメータは、それぞれ水平シャープ化フィルタ２０４の水平シャープ化度Ｋ１と、垂直シャープ化フィルタ２０６の垂直シャープ化度Ｋ２とを含む。パラメータはまた、上記で論じたように、シャープ化範囲Ｅ１の下限と、値Ｅ２〜Ｅ５として与えられるクランプ範囲に対応する値とを含む。さらに、上記で説明した平滑化度ＳＰ3×3および平滑化度ＳＰ5×5は、パラメータ記憶ユニット３２のパラメータに従って設定され得る。
【００４０】
パラメータ記憶ユニット３２に記憶されるパラメータは、パラメータ決定モジュール３０によって決定される。パラメータ決定モジュール３０を、図３を参照して、ここでさらに詳しく説明する。図３は、いくつかの例示的な実施形態による、パラメータ記憶モジュール３０の構成要素のブロック図を示す。パラメータ記憶モジュール３０は、テクスチャシャープネスユニット３０２と、傾斜エッジシャープネスユニット３０４と、ノイズ決定ユニット３０６とを含む。画像センサ１２によってキャプチャされた画像は、上記で論じたように、初期パラメータのセットに従ってＡＳＦシミュレータ１４によって解像される。次いで、解像された画像が、パラメータ決定モジュール３０によって分析される。テクスチャシャープネスユニット３０２は、解像済み画像のテクスチャシャープネスインデックスを決定する。傾斜エッジシャープネスユニット３０４は、解像済み画像の傾斜エッジシャープネスインデックスを決定する。テクスチャシャープネスユニット３０２と傾斜エッジシャープネスユニット３０４の各々は、テクスチャシャープネスインデックスと傾斜エッジシャープネスインデックスとをそれぞれ計算するための命令を含むことができる。従って、テクスチャシャープネスユニット３０２および傾斜エッジシャープネスユニット３０４において与えられる命令は、それぞれ少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定するための手段を提供する。ノイズ決定ユニット３０６は、解像済み画像のノイズインデックスを決定する。ユニット３０２、３０４および３０６によって作成された各インデックスは、コスト決定ユニット３０８によって受信される。
【００４１】
コスト決定ユニット３０８は、テクスチャシャープネスユニット３０２、傾斜エッジシャープネスユニット３０４およびノイズ決定ユニット３０６によって与えられたシャープネスインデックスを含むコスト関数を生成する。コスト関数は、以下でより詳細に説明する、傾斜エッジシャープネス項、オーバーシャープ化測定項、テクスチャシャープネス項、およびノイズ項のうちの１つまたは複数を含む。コスト決定ユニット３０８は、少なくとも１つのシャープネスインデックスの合計としてコスト関数を計算するための命令を含むことができる。従って、コスト決定ユニット３０８内に含まれる命令は、少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定するための手段を提供する。コスト決定ユニット３０８の結果は、パラメータ最適化ユニット３１０に出力される。
【００４２】
パラメータ最適化ユニット３１０は、コスト関数が、コスト決定ユニット３０８の結果に基づいて最小化されたかどうかを、命令のセットに基づいて判断する。パラメータ最適化ユニット３１０内に含まれる命令は、コスト関数のシャープネスインデックスの合計が所定の品質しきい値より低いかどうかを判断することを含むことができる。加えて、命令は、フィルタリングパラメータを更新することの反復の数が所定のしきい値を超えた場合、コスト関数が最小化されたものと判断するように構成され得る。従って、パラメータ最適化ユニット３１０内で与えられる命令は、品質しきい値と、フィルタリングパラメータを更新することの反復の数とに基づいてコスト関数を最小化するための手段を提供する。コスト関数が最小化されると、パラメータ最適化ユニット３１０によって決定されるシャープネスパラメータが、その後、画像プロセッサ１６による使用のためにパラメータ記憶ユニット３２に記憶される。パラメータ記憶ユニット３２は、シャープネスパラメータを記憶するための手段を提供するメモリとして構成される。
【００４３】
ＡＳＦシャープネスパラメータの決定を、図４を参照してより詳細に説明する。図４は、いくつかの例示的な実装形態による、シャープネスパラメータを決定する方法のフローチャートを示す。図４に示すように、ブロック４００で、キャプチャ済み画像が受信される。ブロック４０２で、キャプチャ済み画像をフィルタリングするためのＡＳＦパラメータがロードされる。ロードされたＡＳＦパラメータは、あらかじめ決定されたＡＳＦパラメータの初期セットに対応できる。ブロック４０４で、キャプチャ済み画像が初期パラメータに基づいて解像される。例えば、キャプチャ済み画像は、図３を参照して上記で論じたように、ＡＳＦシミュレータによって解像される。
【００４４】
ブロック４０６で、少なくとも１つのシャープネスインデックスが、シャープネスに対して解像済み画像を分析することによって決定される。少なくとも１つのシャープネスインデックスは、以下で図５〜図７を参照してより詳細に説明するように、傾斜エッジシャープネスユニットおよびテクスチャシャープネスユニットによって決定され得る。ブロック４０８で、少なくとも１つのシャープネスインデックスを含むコスト関数が、生成される。コスト関数は、シャープネスインデックスの各々の加重和を含むことができる。決定ブロック４１０で、コスト関数が最小化されたかどうかが判断される。すなわち、コスト関数の加重和が決定され、合計が、所定の画像品質しきい値より低いかどうか、または方法４００の反復の数が、所定のしきい値を超えたかどうかが判断される。例えば、コスト関数は、以下でより詳細に説明するように、差分進化法（differential evolution method）に基づいて最小化され得る。コスト関数が最小化されたならば、方法は、ＡＳＦパラメータが、ＡＳＦに対する最適シャープネスパラメータに対応するものと判断する。ブロック４１２で、シャープネスパラメータが、撮像デバイスの画像プロセッサによる使用のために記憶される。
【００４５】
決定ブロック４１０で、コスト関数が最小化されていないと判断される場合、ブロック４１４で、ＡＳＦパラメータが更新される。更新されたパラメータは、後続のキャプチャ済み画像のフィルタリング動作のために、パラメータ記憶ユニットに記憶される。次いで、方法はブロック４０２に戻り、そこで、更新されたＡＳＦパラメータが、キャプチャ済み画像をフィルタリングするためにロードされる。方法は、コスト関数が決定ブロック４１０で最小化されるまで、キャプチャ済み画像を反復して解像し、ＡＳＦパラメータを更新することを継続する。
【００４６】
テストターゲットは、コスト関数のシャープネス項を計算するためにキャプチャされる画像を与えるように構成され得る。テストターゲットは、一般に、傾斜エッジ画像テストターゲット、枯葉画像テストターゲットなどを含むことができる。図５は、いくつかの例示的な実装形態による、傾斜エッジテストターゲットの一例を示す。図５に示す傾斜エッジテストターゲットは、ＡＳＦシミュレータ１４によってフィルタリングされる画像の１つのシャープネスインデックスとして、傾斜エッジモジュラー伝達関数（modular transfer function）（ＭＴＦslant）を計算するために使用され得る。
【００４７】
モジュラー伝達関数（ＭＴＦ）は、画像の空間周波数応答の表現である。ＭＴＦは、所定の周波数において間隔を置かれるいくつかの線を含むキャプチャ済み画像のコントラストの尺度（measure）を与える。ＭＴＦは、対象物からキャプチャ済み画像に転送された詳細、またはシャープネスのレベルの尺度を与える。ＭＴＦを計算する方法は、ＩＳＯ  １２２３３方法（methodology）に記載される、傾斜エッジに対するＭＴＦ計算によって説明される方法に類似し得る。以下の説明では、説明される周波数は、ピクセル当たりのサイクルまたは線対に対応する。しかしながら、周波数は、ミリメートル当たりの線対、またはインチ当たりの線対など、他の値に対応できることは、当業者には認識されよう。
【００４８】
傾斜エッジＭＴＦを計算する方法は、ストレートエッジを有する図５のテストターゲットなど、テストターゲットの一画像をキャプチャすることを含む。図５に示すテストターゲットは例示的であり、ストレートエッジを含む任意の数の異なるテストターゲットが、傾斜エッジＭＴＦを計算するために使用されてよいことは、当業者には認識されよう。例えば、ストレートエッジは、ステップ関数のセットであってもよい。キャプチャ済み画像は、超解像マッピングによってマッピングされ得る。エッジ広がり関数（edge spread function）（ＥＳＦ）は、マッピングされた画像アレイの各線のエッジにおけるピクセル強度およびピクセル位置を表すために計算される。ＥＳＦの１次導関数が、線広がり関数（line spread function）（ＬＳＦ）を得るために計算される。ＬＳＦのフーリエ変換は、キャプチャ済み画像のＭＴＦを表す。
【００４９】
次いで、傾斜エッジＭＴＦが、下の式４：
【数４】
2014521263.tif 000006
【００５０】
によって説明され得、ここで、ＤＦＴ［ＬＳＦ］は、線広がり関数（ＬＳＦ）の離散フーリエ変換である。傾斜エッジＭＴＦは、上記で論じたコスト関数を用いてシャープネスパラメータを決定することにおいて、フィルタリングされた画像のシャープネスの一インデックスとして与えられ得る。
【００５１】
コスト関数はまた、キャプチャされたテクスチャテストターゲットに基づくシャープネスインデックスを含むことができる。図６は、いくつかの例示的な実装形態による、テクスチャテストターゲットの一例を示す。図６に示すテクスチャテストターゲットは、自然画像から引き出される経験的事実と一致する統計的特性を含む枯葉モデルである。図６に示すように、テクスチャテストターゲットは、異なるサイズの円と、異なるコントラストのエッジと、異なる方向に位置するエッジとを含む。テストターゲットの特徴は、撮像デバイス１０に対するシャープネスのインデックスを作成するためにキャプチャされ、分析され得る。
【００５２】
テクスチャテストターゲットに基づいて計算され得る一シャープネスインデックスは、テクスチャモジュラー伝達関数（ＭＴＦtxt）である。上記で論じたように、ＭＴＦは、画像の周波数領域分析に基づく、解像済み画像のシャープネスの尺度を与える。次に、テクスチャＭＴＦを計算するプロセスを、図７を参照してより詳細に説明する。
【００５３】
図７は、いくつかの例示的な実装形態による、テクスチャＭＴＦを計算する方法７００のフローチャートを示す。ブロック７０１で、テクスチャテストターゲットに対応するキャプチャ画像が受信される。テクスチャテストターゲットは、図６のテクスチャターゲットまたは同様のテクスチャテストターゲットであってよい。ブロック７０２で、方法７００は、１）キャプチャされたフラットフィールド（flat-field）画像、２）原画像、および３）キャプチャされたテクスチャ画像、のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を計算する。例えば、図７に示すように、ブロック７０４で、方法は、キャプチャ済みフラットフィールド画像のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を計算する。
【００５４】
パワースペクトル密度を計算するプロセスは、デジタルの元のテクスチャテストターゲットと、テクスチャターゲットのキャプチャ済み画像と、キャプチャ済みフラットフィールド画像との２次元パワースペクトルを計算することによって行われ得る。２次元パワースペクトルは、画像のＸ方向およびＹ方向におけるピクセルのパワースペクトルマッピングに対応する。２次元パワースペクトルの平均値が、ラジアル周波数（radial frequency）の関数として１次元パワースペクトルを得るために計算され得る。例えば、２次元パワースペクトルが１次元パワースペクトルとしてマッピングされ得るように、平均値が、半径方向対称性を仮定することによって環状に計算され得る。１次元パワースペクトルは、上記で論じた画像のパワースペクトル密度を導出するために使用され得る。パワースペクトル密度を計算するプロセスは、上述の方法に限定されず、任意の数の異なる方法によっても計算され得ることが当業者には認識されよう。
【００５５】
キャプチャ済みフラットフィールド画像は、画像センサのピクセル内のばらつきによって引き起こされるアーティファクトを除去するように較正されている画像センサによってキャプチャされる画像に対応する。例えば、撮像デバイスは、フラットフィールド画像をキャプチャするように撮像デバイスを較正するためのパラメータのセットを含むことができる。パラメータは、ガンマ曲線較正、または同様のフラットフィールド補正（flat-field correction）技法によって決定され得る。次いで、テストターゲットが、フラットフィールド補正パラメータに従って画像センサによってキャプチャされ得る。次いで、キャプチャ済みフラットフィールド画像のパワースペクトル密度が計算される。この関数は、キャプチャ済みフラットフィールド画像のパワースペクトル密度の計算から導出されたキャプチャ済み画像のノイズのパワースペクトル密度に対応するＰＳＤnoise（ｆ）として示され得る。
【００５６】
ブロック７０６で、方法７００は、原画像のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を計算する。例えば、方法は、図６に示すテクスチャテストターゲットのパワースペクトル密度を分析することによって、原画像のパワースペクトル密度を計算できる。テクスチャテストターゲットに対応するデータは、パラメータ決定モジュール３０に記憶されてよく、または元のテストターゲットのパワースペクトル密度を計算するためにテクスチャシャープネスユニット３０２に入力として与えられてもよい。この関数は、元のテクスチャテストターゲットのパワースペクトル密度に対応するＰＳＤideal（ｆ）として示され得る。計算されると、テクスチャテストターゲットのパワースペクトル密度は、シャープネスパラメータを決定する方法の後続の反復において、テクスチャＭＴＦの計算における使用のために、パラメータ決定モジュール３０内に記憶され得る。代替として、テクスチャテストターゲットのパワースペクトル密度は、前もって計算されてよく、撮像デバイス１０内に記憶されてもよい。
【００５７】
ブロック７０８で、キャプチャされたテクスチャ画像のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）が計算される。キャプチャされたテクスチャ画像は、画像センサでキャプチャされたようなテクスチャテストターゲットの画像に対応する。この関数は、キャプチャされたテクスチャテストターゲット画像に対して測定されたパワースペクトル密度に対応するＰＳＤmeas（ｆ）として示され得る。パワースペクトル密度の計算に対応する方法ブロック７０４、７０６および７０８の各々は、任意の順序で行われてよく、または同時に行われてもよい。
【００５８】
ブロック７１０で、方法は、計算されたパワースペクトル密度に基づいて、テクスチャモジュラー伝達関数（ＭＴＦtxt）を計算する。テクスチャＭＴＦの計算は、下の式５：
【数５】
2014521263.tif 000007
【００５９】
で表すことができ、ここで、ＰＳＤmeas（ｆ）はキャプチャされたテクスチャテストターゲット画像に対して測定されたパワースペクトル密度に対応し、ＰＳＤnoise（ｆ）はキャプチャ済みフラットフィールド画像のパワースペクトル密度の計算から導出されたキャプチャ済み画像のノイズのパワースペクトル密度に対応し、ＰＳＤideal（ｆ）は元のテクスチャテストターゲットのパワースペクトル密度に対応する。次いで、ブロック７１２で、ＭＴＦtxtに対して計算された値に対応するテクスチャシャープネスインデックスが決定され得る。
【００６０】
テクスチャＭＴＦ（ＭＴＦtxt）および傾斜エッジＭＴＦ（ＭＴＦslant）は、主観品質ファクタ（subjective quality factor）（ＳＱＦ）シャープネス測定値を計算するために使用され得る。主観品質ファクタは、ＭＴＦ曲線に基づくシャープネスの評価である。ＳＱＦは、下の式６：
【数６】
2014521263.tif 000008
【００６１】
によって計算され得、ここで、Ａは所定の定数に対応し、ＨＶＣ*ＭＴＦの積分は周波数ｆに対応する範囲に対してとられ、ＨＶＣは人間の視覚コントラスト感度関数に相当し、ＭＴＦはモジュラー伝達関数に対応し、ｄ（ｌｏｇ  ｆ）は周波数ｆの対数の導関数に対応する。主観品質ファクタを計算することによって、テクスチャＭＴＦおよび傾斜エッジＭＴＦのＳＱＦが、シャープネスインデックスとしてコスト関数に与えられ得る。ＳＱＦは、周波数の関数に基づくシャープネスインデックスではなく、シャープネスの数値評価を与えるので、コスト関数内で行われる計算が簡素化され得る。
【００６２】
パラメータ決定モジュール３０によって調整されるパラメータの各々は、前に論じた傾斜エッジＭＴＦとテクスチャＭＴＦとに影響を与えることができる。図８は、異なる周波数における傾斜エッジＭＴＦおよびテクスチャＭＴＦの例示的なプロットを示す。上記で論じたように、周波数は、ピクセル当たりのサイクルまたは線対に関して与えられる。
【００６３】
調整されるパラメータは、傾斜エッジＭＴＦとテクスチャＭＴＦとに、異なる程度で影響を与える。このことについて、図９を参照しながらより詳細に説明する。図９は、いくつかの例示的な実装形態による、傾斜エッジＭＴＦおよびテクスチャＭＴＦのプロットを示す。図９に示すように、上記で論じたような水平シャープ化度（Ｋ１）２１６、または垂直シャープ化度（Ｋ２）２２４に対応するＫ項は、傾斜エッジＭＴＦとテクスチャＭＴＦの両方に大きく影響する。例えば、Ｋが１．２に設定されるとき、傾斜エッジＭＴＦは約１．４のピーク値を有し、テクスチャＭＴＦは約１．３のピーク値を有する。一方、Ｋが３に設定されるとき、傾斜エッジＭＴＦは約４．９のピーク値を有し、テクスチャＭＴＦは約０．９のピーク値を有する。その結果、シャープ化度の変化が、ＭＴＦ曲線に大幅な影響を与えることは明白である。同様に、上記で論じたパラメータＥ１〜Ｅ５は、ＭＴＦ曲線に対して異なる影響を与える。例えば、減算しきい値Ｅ１は、傾斜エッジＭＴＦに対してわずかに影響するが、テクスチャＭＴＦに対して明白な影響を与える。代替として、クランプ値Ｅ２は、傾斜エッジＭＴＦに対して明白に影響し、テクスチャＭＴＦに対してほんのわずかな影響を与えるのみである。
【００６４】
様々なパラメータの調整によるオーバーシャープ化を避けるために、オーバーシャープ化項が、コスト関数内に含まれてよい。オーバーシャープ化項は、アーティファクトが生成するエッジシャープ化動作を低減するために、パラメータの調整をもたらすことができる。例えば、このようなアーティファクトは、オーバーシュート（すなわち、暗領域からの移行部付近の過度に明るいピクセル）、またはアンダーシュート（すなわち、明領域からの移行部付近の過度に暗いピクセル）として現れることがある。パラメータの特定のセットに基づく、ＡＳＦ  １４によるキャプチャ済み画像のフィルタリングは、オーバーシャープ化アーティファクトの主要な源である。
【００６５】
コスト関数のオーバーシャープ化項は、ＭＴＦ曲線の上限を与える手段を提供できる。例えば、図９に戻って参照すると、ＭＴＦは、約１．２において制限され得る。オーバーシャープ化項は、コスト関数を所定のピーク限界に制限するための値を与えるように構成され得る。例えば、傾斜エッジＭＴＦとテクスチャＭＴＦとに対応するオーバーシャープ化項は、下の式７および式８：
【数７】
2014521263.tif 000009
【数８】
2014521263.tif 000010
【００６６】
に記述するように与えられ得、ここで、
【数９】
2014521263.tif 000011
【００６７】
は傾斜エッジＭＴＦのピーク値に対応し、ａconstは傾斜エッジＭＴＦの定数の上限に対応し、
【数１０】
2014521263.tif 000012
【００６８】
はテクスチャＭＴＦのピーク値に対応し、ｂconstはテクスチャＭＴＦの定数の上限に対応する。例えば、ａconstおよびｂconstが１．１に設定される場合、オーバーシャープ化項は、コスト関数に対する上限を超えるオーバーシャープ化量に対応する値を与え、パラメータが、それに応じて調整され得る。代替として、対応するＭＴＦピークが上限より低い場合、その項は０となり、コスト関数によって更新されるパラメータの決定に影響を与えない。ａconstおよびｂconstの値は、対応するＭＴＦ曲線に対する上限の任意の値に対応し、システムの調整要求に基づいて互いに異なる値に設定され得る。
【００６９】
加えて、コスト関数のノイズ項は、キャプチャされたテストターゲットの画像の分析に基づいて計算され得る。図６に戻って参照すると、テストターゲットは、ピクセルノイズ数量化パターンを含むことができる。ピクセルノイズ数量化パターンは、カメラセンサのノイズ（例えば、パターンノイズ）を数量化するために使用され得る情報を与える。このようなパターンは、（例えば、センサノイズ以外のピクセル間応答の差異の源を低減するために）低いピクセル間変動（pixel-to-pixel variance）を有する１つまたは複数の領域を含むように構成され得る。例えば、このようなパターンは、１つまたは複数のフラットフィールド領域を含むことができる。このような例の１つは、図６に示すパターンであり、それは、テクスチャテストターゲットを取り囲む正方形領域として構成された９つのフラットフィールド領域を含む。正方形領域は、異なるコントラストを有する領域に対応できる。例えば、正方形領域は、ハイライト領域におけるノイズを特徴付けるための高度に飽和したパッチ（例えば、最大強度、１．０または１．０付近の正規化された輝度）と、中間調（midtone）領域におけるノイズを特徴付けるための中間調領域（例えば、０．５または０．５付近の正規化された輝度）と、陰の領域におけるノイズを特徴付けるための高度に不飽和の領域（例えば、最小強度、あるいは０．０または０．０付近の正規化された輝度）とを含むことができる。加えて、正方形領域は、０から１．０の範囲内で変化する輝度値に対応するパッチを含むことができる。
【００７０】
コスト関数のノイズ項は、均一な領域を有するキャプチャ済み画像を分析することによって計算され得る。ノイズ項は、Ｖnoiseで示され得る。Ｖnoiseは、前に説明した、均一なパッチ、または正方形領域の標準偏差の合計に対応できる。その結果、ノイズをシステムに導入することに対して、パラメータ調整が有する影響を低減するために、ノイズ項が、コスト関数によって使用され得る。
【００７１】
テストターゲットは、上記で論じたように、様々なパラメータを使用してＡＳＦシミュレータ１４によって処理される。次いで、処理された画像のシャープネスが、最適パラメータを決定するために評価され得る。コスト関数は、傾斜エッジシャープネスインデックスと、テクスチャシャープネスインデックスと、傾斜エッジオーバーシャープ化インデックスと、テクスチャオーバーシャープ化インデックスと、ノイズ項とのうちの１つまたは複数を含むことができる。一例として、コスト関数は、下の式９：
【数１１】
2014521263.tif 000013
【００７２】
によって表され得、ここで、ＳＱＦslantは傾斜エッジＭＴＦに基づく主観品質ファクタに対応し、
【数１２】
2014521263.tif 000014
【００７３】
は上記で論じた傾斜エッジオーバーシャープ化項に対応し、ＳＱＦtxtはテクスチャＭＴＦに基づく主観品質ファクタに対応し、
【数１３】
2014521263.tif 000015
【００７４】
は上記で論じたテクスチャオーバーシャープ化項に対応し、Ｖnoiseは上記で論じたノイズ項に対応する。式９のコスト関数の各項は、重み係数ωを含むことができる。重み係数ωは、シャープネスパラメータの決定について、コスト関数内の項の各々の重要性、または影響のレベルを較正するために使用され得る。重み係数は、ＡＳＦパラメータとは別に較正されてよく、または同じ重み係数が異なる撮像デバイスに対して使用されるように設定されてもよい。
【００７５】
図１０は、いくつかの例示的な実装形態による、コスト関数の重みを決定する方法１０００を示す。図１０に示すように、方法は、ブロック１００１で、コスト関数の初期の重みを設定することによって開始できる。初期の重み係数は、所定の値に対応できる。所定の値は、例えば、シャープネスパラメータの事前の較正に基づくことができる。ブロック１００２で、テクスチャテストターゲットのキャプチャ済み画像が受信される。テクスチャテストターゲットは、例えば、上記で論じた図６のテクスチャテストターゲットに対応できる。ブロック１００４で、キャプチャ済み画像をフィルタリングまたは解像するためのＡＳＦパラメータがロードされる。ＡＳＦパラメータは、シャープネスパラメータ記憶ユニット３２に記憶されているシャープネスパラメータに対応できる。例えば、ＡＳＦパラメータは、図４を参照して説明した方法に従って決定され得る。
【００７６】
ブロック１００６で、キャプチャ済みのテクスチャ画像が、ロードされたＡＳＦパラメータに基づいて解像される。ブロック１００８で、コスト関数が、解像済み画像のシャープネスを分析するために計算される。コスト関数は、上記で論じたシャープネスインデックスの任意の組合せを含むことができる。決定ブロック１０１０で、重みが最適化されたかどうかが判断される。すなわち、コスト関数が最小化されたかどうかが判断され、それにより、シャープネスパラメータに対応する最適なシャープネスの重み値が作成される。コスト関数が最小化された場合、ブロック１０１２で、重み係数が、パラメータ決定モジュール３０による使用のために記憶される。一方、コスト関数が最小化されていない場合、ブロック１０１４で、重み係数が更新され、方法は、更新された重みに基づいてブロック１００８でコスト関数を再計算するために戻る。方法は、コスト関数が最小化されるまで、重み係数を更新してコスト関数を計算することを、反復して継続する。その結果、最適な重み値が決定され、パラメータ決定モジュール３４による使用のために記憶され得る。
【００７７】
図１０に示す方法は、図４に関して上記で説明した方法に従って、シャープネスパラメータの決定に先立って、またはそれに続いて行われ得る。加えて、シャープネスパラメータを決定する方法は、重み係数の決定に続いて再び行われ得る。その結果、２つの方法は、シャープネスパラメータおよび重み係数がさらに洗練されるように、反復して行われ得る。
【００７８】
図４および図１０に関して上記で論じた、重み係数とシャープネスパラメータとを更新するプロセスは、最適値に速やかに到達するために、任意の数の技法に基づいて行われ得る。例えば、使用され得る大きなパラメータ空間を最適化するための１つの技法は、差分進化技法である。差分進化技法は、解の集団を評価し、各解は、パラメータ値の特定のセットを符号化する、（すなわち、パラメータ空間の）解領域（solution domain）の遺伝的表現である。差分進化法は、適合性基準（fitness criterion）を満足するゲノムが発見されるまで、および／または最大数の反復が行われるまで、前の集団からゲノムの新しい集団を、反復して生成する。差分進化技法の各反復における解の集団はまた、世代（generation）と呼ばれる。
【００７９】
差分進化技法の場合、ＡＳＦパラメータまたは重み係数を更新する方法は、最適化されるべき各パラメータの値を、可能性のあるパラメータの値の範囲をカバーするのに十分な長さのビットのベクトルとして符号化し、かつ個々のパラメータに対するベクトルを連結して、何らかの長さＬを有するビットのベクトルであるゲノムを得るように構成され得る。このシステムでは、長さＬの各ベクトルは、最適化問題に対する特定の解（すなわち、パラメータ空間における特定のデータ点）を定義する。ベクトルは、特定の解をもたらすことの一例であり、特定の解を定義するために他のデータ構造が使用され得ることは、当業者には認識されよう。
【００８０】
パラメータを更新する方法は、ランダムに生成された初期集団（例えば、長さｎのランダムなベクトル）によって開始するように構成され得る。ランダムな解は、各パラメータに対して特定の範囲（limit）内でランダムに設定されるパラメータ値の組合せに基づくことができる。この場合、集団内の各ゲノムに対して、ゲノム内に符号化されたパラメータ値に従って後処理動作が行われ、対応するフィルタリングされた表現が生成される。コスト関数が、ゲノムの適合性を決定するために、各ゲノムに対応するフィルタリングされた表現のそれぞれに対して分析される。
【００８１】
方法の以後の反復は、前の世代からの新しい集団から生成される、更新されたパラメータに基づく。各解（すなわち、Ｘ）またはゲノムに対して、新しい候補が、下の式１０：
【数１４】
2014521263.tif 000016
【００８２】
によって生成され得、ここで、ｖは、解の集団内のランダムな点に対応するパラメータ値ｒ１、ｒ２およびｒ３の新しい候補に対応するベクトルであり、Ｘr1、Gは、解ベクトルＸの世代Ｇにおけるパラメータの第１の解ベクトルに対応し、Ｘr2、G、Ｘr3、Gは、それぞれ、世代Ｇ内のパラメータの第２および第３の解ベクトルに対応する。解Ｘr1、G、Ｘr2、G、Ｘr3、Gの各々は、解の集団からランダムに選択される。関数Ｆ（Ｘr2、G−Ｘr3、G）は、解ベクトルＸr2、GからＸr3、Gにシフトするための正の値を与える。次に、ｖは、前の世代Ｇの解に基づいて新しく生成されたパラメータの解ベクトルに対応する。解ベクトルｖのコスト関数が、分析されている解Ｘに対応するコスト関数より小さい場合、ｖは、解の集団内の新しい解ベクトルとして選択され、Ｘは、解の集団内でｖと置き換えられる。解ベクトルｖのコスト関数が、集団内の解のうちのいずれの解のコスト関数よりも小さくない場合、ｖは廃棄される。上の式１０に従ってパラメータを更新する方法は、コスト関数が最小化されるまで、集団内のすべての解に対して反復して行われる。
【００８３】
パラメータを更新する方法を、あらゆるゲノムに再生する機会を与えるように構成することもまた望ましい。パラメータを更新する方法はまた、ゲノムが再生する確立が、キャプチャ済み画像からのそのゲノムに従って生成された、処理された画像に対する対応するコスト関数の値に基づくように、行われ得る。追加または代替として、パラメータを更新する方法は、突然変異動作(mutation operation)を行うことによって新しい世代のゲノムを生成するように構成され得る。突然変異動作は、パラメータを更新することにおいて、追加の変異（variation）を可能にする。突然変異差分進化法(mutation differential evolution method)のいくつかの例によれば、突然変異に対するパラメータのサブセットが、更新されるために選択される。すなわち、解Ｘを新しい解νと置き換える代わりに、Ｘは、ベクトルＸのいくつかのパラメータだけがベクトルνの対応するパラメータと置き換えられるように部分的に変更される。得られた解ベクトル（すなわち、νのパラメータを有するＸの突然変異）が、解の集団に追加される。
【００８４】
上記で論じたように、開示した実装形態は、撮像デバイスの画像プロセッサに対するシャープネスパラメータに到達するのに必要な時間の量を低減する、自動適応型画像シャープ化のためのシステムに関する。例えば、５メガピクセルのカメラに対して、開示したシステムは、わずか約１５分の間にシャープネスパラメータを決定できる。加えて、システムは、カメラ技術者の専門知識に基づくシャープネスの主観評価への依存を排除できる。
【００８５】
従って、例示的な実装形態の構成および原理は、任意の他の電子システムに適用可能であることは、当業者には諒解されよう。上記で説明した構成を使用する回路は、様々な電子デバイスまたは集積回路に実装され得る。電子デバイスの例は、限定はしないが、民生用電子製品、民生用電子製品の部品、電子試験機器、ヘルスケアモニタなどを含むことができる。さらに、電子デバイスは、半製品（unfinished product）を含むことができる。
【００８６】
上記の説明および特許請求の範囲は、要素または特徴を、ともに「接続されている」または「結合されている」ように言及することがある。本明細書で使用する場合、「接続される」は、別段に明記されていない限り、１つの要素／特徴が別の要素／特徴に直接的または間接的に接続されることを意味しており、必ずしも機械的に接続されることを意味するとは限らない。同様に、「結合される」は、別段に明記されていない限り、１つの要素／特徴が別の要素／特徴に直接的または間接的に結合されることを意味しており、必ずしも機械的に結合されることを意味するとは限らない。従って、図に示す様々な概略図は、要素および構成要素の例示的な配列を示すが、付加的に介在する要素、デバイス、特徴、または構成要素が、（示された回路の機能が悪影響を受けないものと仮定すると）実際の実施形態の中に存在してもよい。
【００８７】
本発明を、いくつかの例示的な実装形態の観点から説明したが、本明細書で説明した特徴および利点のすべてを提供するとは限らない例示的な実装形態を含めて、当業者には明白な他の例示的な実装形態もまた、本発明の範囲内に入る。さらに、上記で説明した様々な例示的な実装形態は、さらなる例示的な実装形態を提供するために組み合わされ得る。加えて、一実施形態の文脈で示されるいくつかの特徴は、他の例示的な実装形態にも組み込まれ得る。従って、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲を参照することによってのみ、定義される。
【００８８】
本明細書における「第１」、「第２」などの名称を使用した要素へのいかなる言及も、それらの要素の数量または順序を概括的に限定するものでないことを理解されたい。むしろ、これらの名称は、本明細書において２つ以上の要素またはある要素の複数の例を区別する便利な方法として使用され得る。従って、第１および第２の要素への言及は、そこで２つの要素のみが使用できること、または第１の要素が何らかの方法で第２の要素に先行しなければならないことを意味するものではない。また、別段の規定がない限り、要素のセットは１つまたは複数の要素を備えることがある。
【００８９】
情報および信号は様々な異なる技術および技法のいずれかを使用して表すことができることを、当業者は理解されよう。例えば、上記の説明全体にわたって言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、およびチップは、電圧、電流、電磁波、磁界または磁性粒子、光場または光学粒子、あるいはそれらの任意の組合せによって表され得る。
【００９０】
さらに、本明細書で開示した態様に関して説明した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、コア、プロセッサ、手段、回路、およびアルゴリズムステップのいずれかは、電子ハードウェア（例えば、ソースコーディングまたは何らかの他の技法を使用して設計できる、デジタル実装形態、アナログ実装形態、またはそれら２つの組合せ）、命令を組み込んだ様々な形態のプログラムまたは設計コード（便宜上、本明細書では「ソフトウェア」または「ソフトウェアモジュール」と呼ぶことがある）、あるいは両方の組合せとして実装できることを当業者はさらに諒解されよう。ハードウェアとソフトウェアのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップを、上記では概してそれらの機能に関して説明した。このような機能をハードウェアとして実装するか、ソフトウェアとして実装するかは、特定の適用例および全体的なシステムに課される設計制約に依存する。当業者は、説明した機能を特定の適用例ごとに様々な方法で実装できるが、このような実装の決定は、本開示の範囲からの逸脱を生じるものと解釈すべきではない。
【００９１】
本明細書で開示された態様に関して、および図１〜図５に関して説明された様々な例示的な論理ブロック、モジュール、コア、および回路は、集積回路（ＩＣ）、アクセス端末、またはアクセスポイント内に実装され得るか、またはそれらによって行われ得る。ＩＣは、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）もしくは他のプログラマブル論理デバイス、個別ゲートもしくはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、電気的構成要素、光学的構成要素、機械的構成要素、または本明細書で説明する機能を行うように設計されたそれらの任意の組合せを備えることができ、ＩＣの内部に、ＩＣの外側に、またはその両方に常駐するコードまたは命令を実行できる。論理ブロック、モジュール、コア、および回路は、ネットワーク内またはデバイス内の様々な構成要素と通信するためにアンテナおよび／またはトランシーバを含み得る。汎用プロセッサはマイクロプロセッサとすることができるが、代替として、プロセッサは、任意のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態マシンとすることができる。プロセッサは、コンピューティングデバイスの組合せ、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つまたは複数のマイクロプロセッサ、あるいは任意の他のこうした構成として実装することもできる。モジュールまたはコアの機能は、本明細書で教示した方法とは他の何らかの方法で実装され得る。さらに、（例えば、添付の図の１つまたは複数に関して）本明細書で説明した機能は、いくつかの態様では、添付の特許請求の範囲において同様に指定された「のための手段」機能に対応することがある。
【００９２】
開示されたいかなるプロセス中のステップのいかなる特定の順序または階層も例示的な手法の一例であることを理解される。設計の選好に基づいて、プロセス中のステップの特定の順序または階層は本開示の範囲内のまま再構成できることを理解される。添付の方法クレームは、様々なステップの要素を例示的な順序で提示したものであり、提示された特定の順序または階層に限定されることを意味しない。
【００９３】
説明した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組合せで実装できる。ソフトウェアで実装する場合、機能は、１つまたは複数の命令またはコードとして、非一時的コンピュータ可読媒体に記憶され得るか、あるいは有体の非一時的コンピュータ可読媒体を介して送信され得る。コンピュータ可読媒体は、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を容易にする任意の媒体を含む、コンピュータ記憶媒体とコンピュータ通信媒体の両方を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスできる任意の利用可能な媒体でよい。限定ではなく例として、このようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気ストレージデバイス、あるいは命令またはデータ構造の形態の所望のプログラムコードを搬送または記憶するために使用され得、コンピュータによってアクセスされ得る、任意の他の媒体を含むことができる。コンピュータ可読媒体は、非一時的または一時的コンピュータ可読媒体の形態であってよい。また、いかなる接続もコンピュータ可読媒体と適切に呼ばれ得る。例えば、ソフトウェアが同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、より対線、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、または赤外線、無線、およびマイクロ波といったワイヤレス技術を使用してウェブサイト、サーバ、または他の遠隔の送信元から送信される場合、その同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、より対線、ＤＳＬ、または赤外線、無線、およびマイクロ波といったワイヤレス技術は、媒体の定義に含まれる。本明細書で使用する場合、ディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）、レーザディスク（disc）、光ディスク（disc）、デジタル多用途ディスク（disc）（ＤＶＤ）、フロッピーディスク（登録商標）（disk）およびブルーレイディスク（登録商標）（disc）を含み、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク（disc）は、データをレーザで光学的に再生する。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲内に含めるべきである。要約すると、コンピュータ可読媒体は任意の好適なコンピュータプログラム製品に実装できることを諒解されたい。
【００９４】
上記の説明は、いかなる当業者も添付の特許請求の範囲内の例示的な実装形態を作成または使用できるように与えたものである。これらの態様への様々な変更は当業者にはすぐに明らかになり、本明細書で定義された包括的な原理は本開示の範囲から逸脱することなく他の態様に適用できる。従って、本開示は、本明細書で示した態様に限定されるものではなく、本明細書で開示した原理および新規の特徴に一致する最も広い範囲を与えられるべきである。
【図１】
2014521263.tif 000017
【図２】
2014521263.tif 000018
【図３】
2014521263.tif 000019
【図４】
2014521263.tif 000020
【図７】
2014521263.tif 000021
【図８】
2014521263.tif 000022
【図９】
2014521263.tif 000023
【図１０】
2014521263.tif 000024
【図５】
2014521263.tif 000025
【図６】
2014521263.tif 000026
【手続補正書】
【提出日】平成26年3月12日(2014.3.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像デバイスを初期較正するための方法であって、
少なくとも１つのテストターゲットのキャプチャ済み画像を受信することと、
前記キャプチャ済み画像を解像することと、
周波数領域内で前記解像済み画像を分析することによって少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することと、
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定することと、
シャープネスパラメータを決定するために前記コスト関数を最小化することと、
前記撮像デバイスによる使用のために前記シャープネスパラメータを記憶することとを含む、方法。
【請求項２】
前記キャプチャ済み画像が、固体メモリ内で受信される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記シャープネスパラメータを記憶することが、前記撮像デバイス内のメモリに前記シャープネスパラメータを記憶することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することが、前記撮像デバイセッサによって行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記撮像デバイスがワイヤレス電話である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、複数のシャープネスインデックスを含み、前記コスト関数が、前記複数のシャープネスインデックスの各々に対応する複数の重み係数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
テクスチャテストターゲットの画像をキャプチャし、前記シャープネスパラメータに基づいて前記テクスチャテストターゲットの前記キャプチャ済み画像を解像することによって、前記複数の重み係数を決定することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つのインデックスが、少なくとも第１のシャープネスインデックスと第２のシャープネスインデックスとを含み、前記第１のシャープネスインデックスがエッジ広がり関数に基づく傾斜エッジモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応し、前記第２のシャープネスインデックスが前記解像済み画像のパワースペクトル密度に基づくテクスチャモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが複数のシャープネスインデックスを含み、前記複数のシャープネスインデックスのそれぞれのシャープネスインデックスが、傾斜エッジシャープネス項と、オーバーシャープ化測定項と、テクスチャシャープネス項と、ノイズ項とのうちの少なくとも１つに対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのテストターゲットが、傾斜エッジテストターゲットと枯葉テストターゲットとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記コスト関数を最小化することが、前記解像済み画像のシャープネスを評価することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記コスト関数に基づいて更新されたパラメータのセットを決定することと、前記更新されたパラメータのセットに基づいて前記画像を解像することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
更新されたパラメータに基づいて前記画像を解像することの一連の反復を行うことと、前記一連の反復に基づいて前記シャープネスパラメータを決定することとをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
シャープ化フィルタに初期パラメータを入力することと、前記初期パラメータに基づいて前記キャプチャ済み画像を解像することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
撮像デバイスを初期較正するための装置であって、
少なくとも１つのテストターゲットのキャプチャ済み画像を受信するための手段と、
前記キャプチャ済み画像を解像するための手段と、
周波数領域内で前記解像済み画像を分析することによって少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定するための手段と、
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定するための手段と、
シャープネスパラメータを決定するために前記コスト関数を最小化するための手段と、
前記撮像デバイスによる使用のために前記シャープネスパラメータを記憶するための手段とを含む、装置。
【請求項１６】
前記装置がワイヤレス電話である、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
キャプチャ済み画像を受信するための前記手段がメモリである、請求項１５に記載の装置。
【請求項１８】
前記キャプチャ済み画像を解像するための前記手段が、適応型空間フィルタ（ＡＳＦ）シミュレータを備える、請求項１５に記載の装置。
【請求項１９】
少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定するための前記手段が、前記解像済み画像のパワースペクトル密度に基づくテクスチャシャープネスインデックスとエッジ広がり関数に基づく傾斜エッジシャープネスインデックスとのうちの少なくとも一方を計算するための命令を含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項２０】
コスト関数を決定するための前記手段が、前記少なくとも１つのシャープネスインデックスの合計に基づいてコスト関数を決定するための命令を含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項２１】
コスト関数を最小化するための前記手段が、品質しきい値と、フィルタリングパラメータを更新することの反復の数とに基づいて前記コスト関数を最小化するための命令を含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項２２】
前記シャープネスパラメータを記憶するための前記手段がメモリを備える、請求項１５に記載の装置。
【請求項２３】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、複数のシャープネスインデックスを含み、前記コスト関数が、前記複数のシャープネスインデックスの各々に対応する複数の重み係数を含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項２４】
前記複数の重み係数を決定するための手段をさらに含み、前記複数の重み係数を決定するための前記手段が、
テクスチャテストターゲットの画像をキャプチャするための手段と、
前記シャープネスパラメータに基づいて前記テクスチャテストターゲットの前記キャプチャ済み画像を解像するための手段とを含む、請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記少なくとも１つのインデックスが、少なくとも第１のシャープネスインデックスと第２のシャープネスインデックスとを含み、前記第１のシャープネスインデックスがエッジ広がり関数に基づく傾斜エッジモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応し、前記第２のシャープネスインデックスが前記キャプチャ済み画像のパワースペクトル密度に基づくテクスチャモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応する、請求項１６に記載の装置。
【請求項２６】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが複数のシャープネスインデックスを含み、前記複数のシャープネスインデックスのそれぞれのシャープネスインデックスが、傾斜エッジシャープネス項と、オーバーシャープ化測定項と、テクスチャシャープネス項と、ノイズ項とのうちの少なくとも１つに対応する、請求項１５に記載の装置。
【請求項２７】
前記少なくとも１つのテストターゲットが、傾斜エッジテストターゲットと枯葉テストターゲットとを含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項２８】
前記コスト関数を最小化することが、前記解像済み画像のシャープネスを評価することを含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項２９】
前記コスト関数に基づいて更新されたパラメータのセットを決定するための手段と、前記更新されたパラメータのセットに基づいて前記画像を解像するための手段とをさらに含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項３０】
更新されたパラメータに基づいて前記画像を解像することの一連の反復を行うことと、前記一連の反復に基づいて前記シャープネスパラメータを決定することとをさらに含む、請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
実行されたときに方法を行うコードを記憶した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法が、
少なくとも１つのテストターゲットのキャプチャ済み画像を受信することと、
前記キャプチャ済み画像を解像することと、
周波数領域内で前記解像済み画像を分析することによって少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することと、
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定することと、
シャープネスパラメータを決定するために前記コスト関数を最小化することと、
前記撮像デバイスによる使用のために前記シャープネスパラメータを記憶することとを含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項３２】
撮像デバイスを初期較正するための装置であって、
キャプチャ済み画像を受信し、前記キャプチャ済み画像を解像するように構成されたフィルタと、
パラメータ決定モジュールとを備え、前記パラメータ決定モジュールが、
周波数領域内で前記解像済み画像を分析することによって少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することと、
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定することと、
シャープネスパラメータを決定するために前記コスト関数を最小化することと、
前記撮像デバイスによる使用のために前記シャープネスパラメータを記憶することと
を行うように構成される、装置。
【請求項３３】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、複数のシャープネスインデックスを含み、前記コスト関数が、前記複数のシャープネスインデックスの各々に対応する複数の重み係数を含む、請求項３２に記載の装置。
【請求項３４】
少なくとも１つのテストターゲットの画像をキャプチャするように構成されたセンサをさらに備える、請求項３２に記載の装置。
【請求項３５】
前記センサが、テクスチャテストターゲットの画像をキャプチャするようにさらに構成され、前記フィルタが、前記シャープネスパラメータに基づいて前記テクスチャテストターゲットの前記キャプチャ済み画像を解像するようにさらに構成され、前記パラメータ決定モジュールが、前記テクスチャテストターゲットの前記解像済み画像に基づいて前記複数の重み係数を決定するようにさらに構成される、請求項３４に記載の装置。
【請求項３６】
前記少なくとも１つのインデックスが、少なくとも第１のシャープネスインデックスと第２のシャープネスインデックスとを含み、前記第１のシャープネスインデックスが前記解像済み画像に基づく傾斜エッジモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応し、前記第２のシャープネスインデックスが前記解像済み画像に基づくテクスチャモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応する、請求項３２に記載の装置。
【請求項３７】
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが複数のシャープネスインデックスを含み、前記複数のシャープネスインデックスのそれぞれのシャープネスインデックスが、傾斜エッジシャープネス項と、オーバーシャープ化測定項と、テクスチャシャープネス項と、ノイズ項とのうちの少なくとも１つに対応する、請求項３２に記載の装置。
【請求項３８】
前記少なくとも１つのテストターゲットが、傾斜エッジテストターゲットと枯葉テストターゲットとを含む、請求項３２に記載の装置。
【請求項３９】
前記コスト関数を最小化することが、前記解像済み画像のシャープネスを評価することを含む、請求項３２に記載の装置。
【請求項４０】
前記パラメータ決定モジュールが、前記コスト関数に基づいて更新されたパラメータのセットを決定するようにさらに構成され、前記フィルタが、前記更新されたパラメータのセットに基づいて前記画像を解像するように構成される、請求項３２に記載の装置。
【請求項４１】
前記フィルタが、更新されたパラメータに基づいて前記画像を解像することの一連の反復を行うようにさらに構成され、前記パラメータ決定モジュールが、前記一連の反復に基づいて前記シャープネスパラメータを決定するように構成される、請求項４０に記載の装置。
【請求項４２】
前記装置がワイヤレス電話である、請求項３２に記載の装置。
【請求項４３】
第１のシャープネスインデックスがキャプチャ済みフラットフィールド画像のパワースペクトル密度に基づき、前記キャプチャ済みフラットフィールド画像は画像センサの複数の画素におけるばらつきに起因するアーティファクトを除去するように較正されたこの画像センサによってキャプチャされたものである、請求項１に記載の方法。
【請求項４４】
前記テストターゲットのキャプチャ済み画像はテクスチャテストターゲットの画像を含む、請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
第１のシャープネスインデックスがキャプチャ済みフラットフィールド画像のパワースペクトル密度に基づき、前記キャプチャ済みフラットフィールド画像は画像センサの複数の画素におけるばらつきに起因するアーティファクトを除去するように較正されたこの画像センサによってキャプチャされたものである、請求項１５に記載の装置。
【請求項４６】
第１のシャープネスインデックスがキャプチャ済みフラットフィールド画像のパワースペクトル密度に基づき、前記キャプチャ済みフラットフィールド画像は画像センサの複数の画素におけるばらつきに起因するアーティファクトを除去するように較正されたこの画像センサによってキャプチャされたものである、請求項３２に記載の装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９４】
上記の説明は、いかなる当業者も添付の特許請求の範囲内の例示的な実装形態を作成または使用できるように与えたものである。これらの態様への様々な変更は当業者にはすぐに明らかになり、本明細書で定義された包括的な原理は本開示の範囲から逸脱することなく他の態様に適用できる。従って、本開示は、本明細書で示した態様に限定されるものではなく、本明細書で開示した原理および新規の特徴に一致する最も広い範囲を与えられるべきである。
以下に本件出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[Ｃ１]
撮像デバイスを初期較正するための方法であって、
少なくとも１つのテストターゲットのキャプチャ済み画像を受信することと、
前記キャプチャ済み画像を解像することと、
前記解像済み画像に基づいて少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することであって、前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、前記キャプチャ済み画像を前記少なくとも１つのテストターゲットと照合することなく決定されることと、
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定することと、
シャープネスパラメータを決定するために前記コスト関数を最小化することと、
前記撮像デバイスによる使用のために前記シャープネスパラメータを記憶することとを含む、方法。
[Ｃ２]
前記キャプチャ済み画像が、固体メモリ内で受信される、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ３]
前記シャープネスパラメータを記憶することが、前記撮像デバイス内のメモリに前記シャープネスパラメータを記憶することを含む、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ４]
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することが、前記撮像デバイスの外部にあるプロセッサによって行われる、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ５]
前記撮像デバイスがワイヤレス電話である、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ６]
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、周波数領域内で前記解像済み画像を分析することによって決定される、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ７]
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、複数のシャープネスインデックスを含み、前記コスト関数が、前記複数のシャープネスインデックスの各々に対応する複数の重み係数を含む、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ８]
テクスチャテストターゲットの画像をキャプチャし、前記シャープネスパラメータに基づいて前記テクスチャテストターゲットの前記キャプチャ済み画像を解像することによって、前記複数の重み係数を決定することをさらに含む、Ｃ７に記載の方法。
[Ｃ９]
前記少なくとも１つのインデックスが、少なくとも第１のシャープネスインデックスと第２のシャープネスインデックスとを含み、前記第１のシャープネスインデックスが傾斜エッジモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応し、前記第２のシャープネスインデックスがテクスチャモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応する、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ１０]
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが複数のシャープネスインデックスを含み、前記複数のシャープネスインデックスのそれぞれのシャープネスインデックスが、傾斜エッジシャープネス項と、オーバーシャープ化測定項と、テクスチャシャープネス項と、ノイズ項とのうちの少なくとも１つに対応する、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ１１]
前記少なくとも１つのテストターゲットが、傾斜エッジテストターゲットと枯葉テストターゲットとを含む、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ１２]
前記コスト関数を最小化することが、前記解像済み画像のシャープネスを評価することを含む、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ１３]
前記コスト関数に基づいて更新されたパラメータのセットを決定することと、前記更新されたパラメータのセットに基づいて前記画像を解像することとをさらに含む、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ１４]
更新されたパラメータに基づいて前記画像を解像することの一連の反復を行うことと、前記一連の反復に基づいて前記シャープネスパラメータを決定することとをさらに含む、Ｃ１３に記載の方法。
[Ｃ１５]
シャープ化フィルタに初期パラメータを入力することと、前記初期パラメータに基づいて前記キャプチャ済み画像を解像することとをさらに含む、Ｃ１に記載の方法。
[Ｃ１６]
撮像デバイスを初期較正するための装置であって、
少なくとも１つのテストターゲットのキャプチャ済み画像を受信するための手段と、
前記キャプチャ済み画像を解像するための手段と、
前記解像済み画像に基づいて少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定するための手段であって、前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、前記キャプチャ済み画像を前記少なくとも１つのテストターゲットと照合することなく決定される、手段と、
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定するための手段と、
シャープネスパラメータを決定するために前記コスト関数を最小化するための手段と、
前記撮像デバイスによる使用のために前記シャープネスパラメータを記憶するための手段とを含む、装置。
[Ｃ１７]
前記装置がワイヤレス電話である、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ１８]
キャプチャ済み画像を受信するための前記手段がメモリである、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ１９]
前記キャプチャ済み画像を解像するための前記手段が、適応型空間フィルタ（ＡＳＦ）シミュレータを備える、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ２０]
少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定するための前記手段が、テクスチャシャープネスインデックスと傾斜エッジシャープネスインデックスとのうちの少なくとも一方を計算するための命令を含む、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ２１]
コスト関数を決定するための前記手段が、前記少なくとも１つのシャープネスインデックスの合計に基づいてコスト関数を決定するための命令を含む、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ２２]
コスト関数を最小化するための前記手段が、品質しきい値と、フィルタリングパラメータを更新することの反復の数とに基づいて前記コスト関数を最小化するための命令を含む、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ２３]
前記シャープネスパラメータを記憶するための前記手段がメモリを備える、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ２４]
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定するための前記手段が、周波数領域で前記解像済み画像を分析するための命令を含む、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ２５]
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、複数のシャープネスインデックスを含み、前記コスト関数が、前記複数のシャープネスインデックスの各々に対応する複数の重み係数を含む、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ２６]
前記複数の重み係数を決定するための手段をさらに含み、前記複数の重み係数を決定するための前記手段が、
テクスチャテストターゲットの画像をキャプチャするための手段と、
前記シャープネスパラメータに基づいて前記テクスチャテストターゲットの前記キャプチャ済み画像を解像するための手段とを含む、Ｃ２５に記載の装置。
[Ｃ２７]
前記少なくとも１つのインデックスが、少なくとも第１のシャープネスインデックスと第２のシャープネスインデックスとを含み、前記第１のシャープネスインデックスが傾斜エッジモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応し、前記第２のシャープネスインデックスがテクスチャモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応する、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ２８]
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが複数のシャープネスインデックスを含み、前記複数のシャープネスインデックスのそれぞれのシャープネスインデックスが、傾斜エッジシャープネス項と、オーバーシャープ化測定項と、テクスチャシャープネス項と、ノイズ項とのうちの少なくとも１つに対応する、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ２９]
前記少なくとも１つのテストターゲットが、傾斜エッジテストターゲットと枯葉テストターゲットとを含む、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ３０]
前記コスト関数を最小化することが、前記解像済み画像のシャープネスを評価することを含む、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ３１]
前記コスト関数に基づいて更新されたパラメータのセットを決定するための手段と、前記更新されたパラメータのセットに基づいて前記画像を解像するための手段とをさらに含む、Ｃ１６に記載の装置。
[Ｃ３２]
更新されたパラメータに基づいて前記画像を解像することの一連の反復を行うことと、前記一連の反復に基づいて前記シャープネスパラメータを決定することとをさらに含む、Ｃ３１に記載の装置。
[Ｃ３３]
実行されたときに方法を行うコードを記憶した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法が、
少なくとも１つのテストターゲットのキャプチャ済み画像を受信することと、
前記キャプチャ済み画像を解像することと、
前記解像済み画像に基づいて少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することであって、前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、前記キャプチャ済み画像を前記少なくとも１つのテストターゲットと照合することなく決定されることと、
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定することと、
シャープネスパラメータを決定するために前記コスト関数を最小化することと、
前記撮像デバイスによる使用のために前記シャープネスパラメータを記憶することとを含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
[Ｃ３４]
撮像デバイスを初期較正するための装置であって、
キャプチャ済み画像を受信し、前記キャプチャ済み画像を解像するように構成されたフィルタと、
パラメータ決定モジュールとを備え、前記パラメータ決定モジュールが、
前記解像済み画像に基づいて少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定することであって、前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、前記キャプチャ済み画像を前記少なくとも１つのテストターゲットと照合することなく決定されることと、
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスに基づいてコスト関数を決定することと、
シャープネスパラメータを決定するために前記コスト関数を最小化することと、
前記撮像デバイスによる使用のために前記シャープネスパラメータを記憶することと
を行うように構成される、装置。
[Ｃ３５]
前記パラメータ決定モジュールが、周波数領域内で前記解像済み画像を分析するとによって前記少なくとも１つのシャープネスインデックスを決定するようにさらに構成される、Ｃ３４に記載の装置。
[Ｃ３６]
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが、複数のシャープネスインデックスを含み、前記コスト関数が、前記複数のシャープネスインデックスの各々に対応する複数の重み係数を含む、Ｃ３４に記載の装置。
[Ｃ３７]
少なくとも１つのテストターゲットの画像をキャプチャするように構成されたセンサをさらに備える、Ｃ３４に記載の装置。
[Ｃ３８]
前記センサが、テクスチャテストターゲットの画像をキャプチャするようにさらに構成され、前記フィルタが、前記シャープネスパラメータに基づいて前記テクスチャテストターゲットの前記キャプチャ済み画像を解像するようにさらに構成され、前記パラメータ決定モジュールが、前記テクスチャテストターゲットの前記解像済み画像に基づいて前記複数の重み係数を決定するようにさらに構成される、Ｃ３７に記載の装置。
[Ｃ３９]
前記少なくとも１つのインデックスが、少なくとも第１のシャープネスインデックスと第２のシャープネスインデックスとを含み、前記第１のシャープネスインデックスが傾斜エッジモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応し、前記第２のシャープネスインデックスがテクスチャモジュラー伝達関数（ＭＴＦ）に対応する、Ｃ３４に記載の装置。
[Ｃ４０]
前記少なくとも１つのシャープネスインデックスが複数のシャープネスインデックスを含み、前記複数のシャープネスインデックスのそれぞれのシャープネスインデックスが、傾斜エッジシャープネス項と、オーバーシャープ化測定項と、テクスチャシャープネス項と、ノイズ項とのうちの少なくとも１つに対応する、Ｃ３４に記載の装置。
[Ｃ４１]
前記少なくとも１つのテストターゲットが、傾斜エッジテストターゲットと枯葉テストターゲットとを含む、Ｃ３４に記載の装置。
[Ｃ４２]
前記コスト関数を最小化することが、前記解像済み画像のシャープネスを評価することを含む、Ｃ３４に記載の装置。
[Ｃ４３]
前記パラメータ決定モジュールが、前記コスト関数に基づいて更新されたパラメータのセットを決定するようにさらに構成され、前記フィルタが、前記更新されたパラメータのセットに基づいて前記画像を解像するように構成される、Ｃ３４に記載の装置。
[Ｃ４４]
前記フィルタが、更新されたパラメータに基づいて前記画像を解像することの一連の反復を行うようにさらに構成され、前記パラメータ決定モジュールが、前記一連の反復に基づいて前記シャープネスパラメータを決定するように構成される、Ｃ４３に記載の装置。
[Ｃ４５]
前記装置がワイヤレス電話である、Ｃ３４に記載の装置。
【国際調査報告】
2014521263.tif 000027
2014521263.tif 000028
2014521263.tif 000029