(57)【要約】【課題】  画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法と装置の提供。【解決手段】  復原モデルは境界ジッパー状曖昧現象をシュミレートした干渉モデルの逆モデルとされて境界ジッパー状曖昧現象干渉の影響を除去するのに用いられ、１．最も明るい光及び最も暗い光に対応する電圧基準レベルを設定、２．光源種類の設定及び暗から明か或いは明から暗かのモード検出、３．実験方式で電圧誤差測定、４．所定回数実験を行なったかを判断し、イエスであれば５を実行し、ノーであれば３を実行、５．実験データに対し統計学でその干渉の影響とひずみ度を推定し干渉モデルを構築、６．５で得られた干渉モデルにより数値方法でその復原モデルを求める、７．各単色の復原モデルパラメータが完成したかを判断し、イエスであれば８を実行し、ノーであれば２を実行、８．全ての各単色復原モデルを整合した後、復原モデルを出力、以上のステップにより求める。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の復原モデル構築の方法において、該復原モデルは画像の境界ジッパー状曖昧現象をシュミレートした干渉モデルの逆モデルとされて画像の境界ジッパー状曖昧現象の影響を除去するのに用いられ、この方法は、
（１）最も明るい光及び最も暗い光に対応する電圧基準レベルを設定するステップ、
（２）光源種類の設定及び暗から明か或いは明から暗かのモード検出のステップ、
（３）電圧誤差測定のステップ、
（４）上記（３）のステップで得られたデータより干渉の影響とひずみ度を推定して干渉モデルを構築するステップ、
（５）上記（４）のステップで得られた干渉モデルより数値方法で復原モデルを求め、干渉モデルの影響を打ち消すステップ、
以上のステップを具えたことを特徴とする、画像の復原モデル構築の方法。
【請求項２】
請求項１記載の画像の復原モデル構築の方法において、上記数値方法が模倣ニューラルネットワーク、曖昧論理、マトリックスモデル近似法或いはニアリーデカップルモデル近似法のいずれかとされることを特徴とする、画像の復原モデル構築の方法。
【請求項３】
画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法において、この方法は事前に復原モデルを得て、画像中の色差変化が大きいエリアの境界ジッパー状曖昧現象を予め除去する方法であり、該復原モデルが画像の境界ジッパー状曖昧現象をシュミレートした干渉モデルの逆モデルとされて画像の境界ジッパー状曖昧現象の影響を除去するのに用いられ、この方法は、
（１）画像データを入力するステップ、
（２）近隣エリアの色差が過大であるかの判断を行ない、過大であれば（３）のステップを実行し、もし過大でなければ（５）のステップを実行するステップ、
（３）画像データを境界ジッパー状曖昧現象除去の処理装置に入力するステップ、
（４）処理装置に既に得た復原モデルを組み合わせ、数学演算により、境界ジッパー状曖昧現象を形成する因子を無効化した後、復原画像を得るステップ、
（５）画像を出力するステップ、
以上のステップを具えたことを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法。
【請求項４】
請求項３記載の画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法において、復原モデルが画像の境界ジッパー状曖昧現象をシュミレートした干渉モデルの逆モデルとされて画像の境界ジッパー状曖昧現象の影響を除去するのに用いられ、該復原モデルが、
（１）最も明るい光及び最も暗い光に対応する電圧基準レベルを設定するステップ、
（２）光源種類の設定及び暗から明か或いは明から暗かのモード検出のステップ、
（３）電圧誤差測定のステップ、
（４）上記（３）のステップで得られたデータより干渉の影響とひずみ度を推定して干渉モデルを構築するステップ、
（５）上記（４）のステップで得られた干渉モデルより数値方法で復原モデルを求め、干渉モデルの影響を打ち消すステップ、
以上のステップで得られることを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法。
【請求項５】
請求項４記載の画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法において、上記数値方法が模倣ニューラルネットワーク、曖昧論理、マトリックスモデル近似法或いはニアリーデカップルモデル近似法のいずれかとされることを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法。
【請求項６】
画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムにおいて、
境界ジッパー状曖昧現象の干渉を打ち消すのに用いられる復原モデルと、
該復原モデルに接続され、並びに境界ジッパー状曖昧現象を有し得るひずみ信号を受け取り、該ひずみ信号を、復原モデルの提供するパラメータにより数学計算により境界ジッパー状曖昧現象を除去し、境界ジッパー状曖昧現象を除去した復原信号を出力する処理ユニットと、
を具えたことを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズム。
【請求項７】
請求項６記載の画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムにおいて、該復原モデルが、
（１）最も明るい光及び最も暗い光に対応する電圧基準レベルを設定するステップ、
（２）光源種類の設定及び暗から明か或いは明から暗かのモード検出のステップ、
（３）電圧誤差測定のステップ、
（４）上記（３）のステップで得られたデータより干渉の影響とひずみ度を推定して干渉モデルを構築するステップ、
（５）上記（４）のステップで得られた干渉モデルより数値方法で復原モデルを求め、干渉モデルの影響を打ち消すステップ、
以上のステップで得られることを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズム。
【請求項８】
請求項６記載の画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムにおいて、処理ユニットの処理ステップが、
（１）イメージセンサの取得した画像データを入力するステップ、
（２）近隣エリアの色差が過大であるかの判断を行ない、過大であれば（３）のステップを実行し、もし過大でなければ（５）のステップを実行するステップ、
（３）画像データを境界ジッパー状曖昧現象除去の処理装置に入力するステップ、
（４）入力されたひずみ画像データを処理し、即ち、処理装置に既に得た復原モデルを組み合わせ、数学演算により、境界ジッパー状曖昧現象を形成する因子を無効化した後、復原画像を得るステップ、
（５）画像を出力するステップ、
以上のステップを具えたことを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズム。
【請求項９】
請求項６記載の画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムにおいて、処理ユニットがソフトウエア、ハードウエア及びファームウエアのいずれかとされたことを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズム。
【請求項１０】
請求項６記載の画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムにおいて、上記数値方法が模倣ニューラルネットワーク、曖昧論理、マトリックスモデル近似法或いはニアリーデカップルモデル近似法のいずれかとされることを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法と装置に係り、特に、復原モデルを利用し、干渉信号を復原して干渉前の信号となして画像品質を高める方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
科学技術の発展に伴い、ディジタルスキャナ、ディジタルカメラ、ディジタルビデオカメラ等のディジタル設備がますます普及してきた。現在のディジタル画像処理には未だ技術上の欠点があるため、デジタル画像の効果は伝統的なアナログ式画像よりも低い。
【０００３】
そのうち一つの問題は境界ジッパー状（Ｚｉｐｐｅｒ）曖昧現象である。図１に示されるのはこの境界ジッパー状曖昧現象である。境界ジッパー状曖昧現象は画像キャプチャ設備が色差が非常に大きいエリアを操作する時に、近隣のエリアが色差が大きいエリアの干渉を受けるために、出力する画像にジッパー状の不連続のひずみ現象が発生することを指す。如何に境界ジッパー状曖昧現象について詳細に説明を行なう。図２はＣＣＤの運転表示図である。図中のＣＣＤは二つのイメージセンサ、即ち、奇数イメージセンサ１１と偶数イメージセンサ１２を具えている。イメージキャプチャ設備であるＣＣＤの出力する「総合出力信号１０」は奇数イメージセンサ１１と偶数イメージセンサ１２の検出結果を合併することにより発生する。ゆえに一本の水平線は奇数イメージセンサ１１と偶数イメージセンサ１２が異なる時間にこれを検出する。並びに図３を参照されたい。図３は走査パターン図である。これを例に挙げると、ＣＣＤの奇数イメージセンサ１１と偶数イメージセンサ１２間には構造関係により、距離差があり、１本の線の差がある時、偶数イメージセンサ１２がＬｉｎｅ０の偶数点を検出する時、奇数イメージセンサ１１はＬｉｎｅ２の奇数点を検出する。この時、時間点１の出力順序は、ｐ００、Ｐ２１、Ｐ０２、Ｐ２３、Ｐ０４、Ｐ２５・・・・となる。次の時間点２の出力順序は、Ｐ１０、Ｐ３１、Ｐ１２、Ｐ３３、Ｐ１４、Ｐ３５・・・・となる。以下もこのようにして、完全な画像データを得る。もし図３中のエリアがフルホワイトであれば、時間点１にあって図４のような出力図が得られる。もし図３のエリアがフルブラックであれば、時間点１にあって、図５のような出力図が得られる。もし図３のエリアＬｉｎｅ０がブラック、Ｌｉｎｅ１以後が白であれば、理論上は時間点１にあって図６の出力図が得られる。しかし実際には隣り合う電位の干渉を受け、電性変換がこのように快速には行なわれないことの影響を受けるため、我々が得られるのは図７のような出力図となり、即ち高電位Ｖh が高電位基準Ｖw に不足し、低電位Ｖl が低電位基準ＶB より高くなる状況が形成され、全図形データを整合させる時、Ｌｉｎｅ０に関しては、図８のような出力に変成しうる。Ｌｉｎｅ２は図９のような出力となり、隣合う位置におけるサンプリング時間差の関係により、もともと同じ電位に、ジッパー状の現象が出現し、ブラックがフルブラックでなくなり、ホワイトがフルホワイトでなくなる現象が更に明らかとなる。これがいわゆる境界ジッパー状曖昧現象であり、図１に示されるようなものである。あきらかに、色差の大きな境界エリアにあって、境界ジッパー状曖昧現象の形成する格子状の抜けた部分が画像品質を低下させる。このような現象は二つのエリアの色差が大きいほど厳重となる。
【０００４】
現在業界でこの問題を解決するための方法として「平均法」が採用されている。「平均法」は、ＣＣＤの出力する図形信号を、色差変化の大きなエリアを隣り合う二つの位置の画像データと併せて平均処理する。前述したように、図３中のエリアＬｉｎｅ０がブラック、Ｌｉｎｅ１が白である時、得られる画像データは境界ジッパー状曖昧現象を発生しうる。平均法によると、（Ｐ００＋Ｐ０１）／２の値を、Ｐ００の位置に置き、（Ｐ０１＋Ｐ０２）／２の値を、Ｐ０１の位置に置き、他もこれから類推されるようにし、図１０に示されるＬｉｎｅ０の出力図と、図１１に示されるＬｉｎｅ２の出力図を得る。これにより明らかに、ジッパー状の現象は見られなくなり、高電圧Ｖahと低電圧ＶalはＶh 及びＶl に較べてＶw 及びＶB に接近し、これによりブラックがフルブラックでなく、ホワイトがフルホワイトでなくなる現象は軽減される。しかしこのように隣り合う位置の平均を求めて境界ジッパー状曖昧現象を解決する方法は、症状を軽減させることはできるが、根本的解決にはならない。最も重要な欠点は、もともと純白の部分までも「汚染」されて純白でなくなり、症状が軽減されても、結果的に却って画像品質全体を低下させてしまう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の主要な目的は、一種の画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法を提供することにある。本発明は特に、復原モデルを利用し、干渉を受けた信号を干渉を受ける前の信号に復原し、画像品質を高める方法であるものとする。
【０００６】
本発明の次の目的は、平均法の解決しえない色彩ひずみ問題を解決することにある。
【０００７】
本発明の画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法は以下のステップを具えたものとする。
（１）最も明るい光及び最も暗い光に対応する電圧基準レベルを設定、
（２）光源種類の設定及び暗から明か或いは明から暗かのモード検出、
（３）実験方式で電圧誤差測定、
（４）所定回数実験を行なったかを判断し、行なっていれば（５）を実行し、行なっていなければ（３）を実行、
（５）実験データに対し統計学でその受ける干渉の影響とひずみ度を推定し並びにこれにより干渉モデルを構築、
（６）上記（５）で得られた干渉モデルにより数値方法でその復原モデルを求め、干渉モデルの影響を打ち消す、
（７）各単色の復原モデルパラメータが完成したかを判断し、完成していれば（８）を実行し、未完成であれば（２）を実行、
（８）全ての各単色復原モデルを整合した後、復原モデルを出力。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１の発明は、画像の復原モデル構築の方法において、該復原モデルは画像の境界ジッパー状曖昧現象をシュミレートした干渉モデルの逆モデルとされて画像の境界ジッパー状曖昧現象の影響を除去するのに用いられ、この方法は、
（１）最も明るい光及び最も暗い光に対応する電圧基準レベルを設定するステップ、
（２）光源種類の設定及び暗から明か或いは明から暗かのモード検出のステップ、
（３）電圧誤差測定のステップ、
（４）上記（３）のステップで得られたデータより干渉の影響とひずみ度を推定して干渉モデルを構築するステップ、
（５）上記（４）のステップで得られた干渉モデルより数値方法で復原モデルを求め、干渉モデルの影響を打ち消すステップ、
以上のステップを具えたことを特徴とする、画像の復原モデル構築の方法としている。
請求項２の発明は、請求項１記載の画像の復原モデル構築の方法において、上記数値方法が模倣ニューラルネットワーク、曖昧論理、マトリックスモデル近似法或いはニアリーデカップルモデル近似法のいずれかとされることを特徴とする、画像の復原モデル構築の方法としている。
請求項３の発明は、画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法において、この方法は事前に復原モデルを得て、画像中の色差変化が大きいエリアの境界ジッパー状曖昧現象を予め除去する方法であり、該復原モデルが画像の境界ジッパー状曖昧現象をシュミレートした干渉モデルの逆モデルとされて画像の境界ジッパー状曖昧現象の影響を除去するのに用いられ、この方法は、
（１）画像データを入力するステップ、
（２）近隣エリアの色差が過大であるかの判断を行ない、過大であれば（３）のステップを実行し、もし過大でなければ（５）のステップを実行するステップ、
（３）画像データを境界ジッパー状曖昧現象除去の処理装置に入力するステップ、
（４）処理装置に既に得た復原モデルを組み合わせ、数学演算により、境界ジッパー状曖昧現象を形成する因子を無効化した後、復原画像を得るステップ、
（５）画像を出力するステップ、
以上のステップを具えたことを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法としている。
請求項４の発明は、請求項３記載の画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法において、復原モデルが画像の境界ジッパー状曖昧現象をシュミレートした干渉モデルの逆モデルとされて画像の境界ジッパー状曖昧現象の影響を除去するのに用いられ、該復原モデルが、
（１）最も明るい光及び最も暗い光に対応する電圧基準レベルを設定するステップ、
（２）光源種類の設定及び暗から明か或いは明から暗かのモード検出のステップ、
（３）電圧誤差測定のステップ、
（４）上記（３）のステップで得られたデータより干渉の影響とひずみ度を推定して干渉モデルを構築するステップ、
（５）上記（４）のステップで得られた干渉モデルより数値方法で復原モデルを求め、干渉モデルの影響を打ち消すステップ、
以上のステップで得られることを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法としている。
請求項５の発明は、請求項４記載の画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法において、上記数値方法が模倣ニューラルネットワーク、曖昧論理、マトリックスモデル近似法或いはニアリーデカップルモデル近似法のいずれかとされることを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法としている。
請求項６の発明は、画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムにおいて、
境界ジッパー状曖昧現象の干渉を打ち消すのに用いられる復原モデルと、
該復原モデルに接続され、並びに境界ジッパー状曖昧現象を有し得るひずみ信号を受け取り、該ひずみ信号を、復原モデルの提供するパラメータにより数学計算により境界ジッパー状曖昧現象を除去し、境界ジッパー状曖昧現象を除去した復原信号を出力する処理ユニットと、
を具えたことを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムとしている。
請求項７の発明は、請求項６記載の画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムにおいて、該復原モデルが、
（１）最も明るい光及び最も暗い光に対応する電圧基準レベルを設定するステップ、
（２）光源種類の設定及び暗から明か或いは明から暗かのモード検出のステップ、
（３）電圧誤差測定のステップ、
（４）上記（３）のステップで得られたデータより干渉の影響とひずみ度を推定して干渉モデルを構築するステップ、
（５）上記（４）のステップで得られた干渉モデルより数値方法で復原モデルを求め、干渉モデルの影響を打ち消すステップ、
以上のステップで得られることを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムとしている。
請求項８の発明は、請求項６記載の画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムにおいて、処理ユニットの処理ステップが、
（１）イメージセンサの取得した画像データを入力するステップ、
（２）近隣エリアの色差が過大であるかの判断を行ない、過大であれば（３）のステップを実行し、もし過大でなければ（５）のステップを実行するステップ、
（３）画像データを境界ジッパー状曖昧現象除去の処理装置に入力するステップ、
（４）入力されたひずみ画像データを処理し、即ち、処理装置に既に得た復原モデルを組み合わせ、数学演算により、境界ジッパー状曖昧現象を形成する因子を無効化した後、復原画像を得るステップ、
（５）画像を出力するステップ、
以上のステップを具えたことを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムとしている。
請求項９の発明は、請求項６記載の画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムにおいて、処理ユニットがソフトウエア、ハードウエア及びファームウエアのいずれかとされたことを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムとしている。
請求項１０の発明は、請求項６記載の画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムにおいて、上記数値方法が模倣ニューラルネットワーク、曖昧論理、マトリックスモデル近似法或いはニアリーデカップルモデル近似法のいずれかとされることを特徴とする、画像境界のジッパー状曖昧現象除去のメカニズムとしている。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、復原モデルを利用し、干渉を受けた信号を干渉を受ける前の信号に復原し、画像品質を高める画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法を提供している。
【００１０】
本発明は平均法の解決しえない色彩ひずみ問題を解決している。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１２は境界ジッパー状曖昧現象の形成ブロック図である。図１２に示されるように、ＣＣＤイメージセンサにより得られた真の信号６０が干渉を受けて境界ジッパー状曖昧現象を発生する。ここで干渉モデル６５を以て外界の影響を表示することにより、ひずみ信号６１を得られる。ゆえに、一般にＣＣＤの出力する総合出力信号１０はひずみ信号６１とされる。ｘに真の信号６０を、Ａに干渉モデル６５及びｙにひずみ信号６１を代表させて数学方式でこれを表示すると、
ｙ＝Ａｘ            （Ｉ）
となる。
【００１２】
図１３は本発明の原理説明図である。本発明の境界ジッパー状曖昧現象解決の原理は画像出力前に、処理装置を利用して境界ジッパー状曖昧現象を発生させる原因を打ち消し、出力信号を真の信号６０と同じく境界ジッパー状曖昧現象の影響を受けないものとなす、というものである。実際の方法は、まず、復原モデル６６を得て、この復原モデル６６を利用して干渉モデル６５の影響を打ち消し、干渉モデル６５及び復原モデル６６を経過した復原信号６２を、ほぼ真の信号６０と同じとし、これにより画像出力を総合出力信号１０でなく修正出力信号１０’となす、というものである。このときの修正出力信号１０’は即ち復原信号６２とされて、真の信号６０と同じとなる。もしＢに復原モデル６６を代表させるなら、数学式に表示すると、
ｒ＝Ｂｙ                  （ＩＩ）
となり、（Ｉ）を（ＩＩ）に代入すると、
ｒ＝ＢＡｘ                  （ＩＩＩ）となる。
またＢはＡを打ち消すために用いられるため、Ｂ＝Ａ-1を（ＩＩＩ）に代入すると、
ｒ＝Ａ-1Ａｘ
となり、相殺作用により、
ｒ＝ｘ
となる。
即ち、復原モデル６６により干渉モデル６５を除去する処理フローの後、真の信号６０はほぼ干渉の影響を受けずに通過し、復原信号６２として出力され、これは図１４に示されるとおりである。こうして境界ジッパー状曖昧現象を除去する目標を達成でき、並びに平均法で解決できない境界ジッパー状曖昧現象を解決することにより形成される色彩ひずみの欠点を発生しない。
【００１３】
以上から分かるように、一つの復原モデル６６の善し悪しが、境界ジッパー状曖昧現象除去の効果に影響を与える。ゆえに、良好な復原モデル６６を得ることが本発明の需要な務めとなる。復原モデル６６の構築は、多くの、統計、数学多項式等の形式により構築されうる。本発明は統計の方式を採用し、その理由は、外界干渉の因子は非常に多く、必ずしも線形（ｌｉｎｅａｒ）の方式を使用して統括できるとは限らず、ゆえに数学多項式モデルを使用すると、項数と次数が必然的に高くなり、大幅にモデルを求める困難度が高くなるためである。統計モデル使用の最大の利点は、実際に得たデータを基礎とし、その誤差及び分布を分析し、データが十分となった時に、好ましい復原モデルを求めるため、誤差があっても全体には影響を与えないことである。ゆえに、多くの学術論文或いは工業の運用上で、時間と手間を節約できる統計モデルが採用されており、それはまたニアリーデカップルモデル（Ｎｅａｒｌｙ  Ｄｅｃｏｕｐｌｅｄ  Ｍｏｄｅｌ）と称される。
【００１４】
図１５は本発明により統計式の復原モデル６６を求めるフローチャートである。統計式モデルの使用の先決条件は、大量のデータであり、ゆえに本発明によると、以下のステップにより復原モデル６６を得る。
ステップ７１で、最も明るい光と最も暗い光の対応する電圧基準を求める。電圧基準の設定は相当に重要であり、なぜなら電圧基準が大きくなるほど、その形成する境界ジッパー状曖昧現象も明らかになり、厳重となり、電圧基準が小さくなるほど表現できるカラーレベルも減少し、色彩の表現度に影響が生じるためである。ゆえに適当な電圧基準を選択することが相当に重要である。
ステップ７２で、光源種類とＣＣＤの奇数イメージセンサ１１と偶数イメージセンサ１２の光暗属性を設定する。画像出力の全ての色は異なる比率の光の三原色、即ち、赤、緑及び青で組成されている。且つ光の三原色はそれぞれ独立し、相互に影響を与えず、ゆえに三つの色につきそれぞれその単色光の復原モデルを求めることができ、最後に整合して完全な復原モデル６６となす。また、色差が大きい状況で暗から明、及び明から暗の二種類のモードがあり、この二種類のモードが影響を与える特性には違いがあり、ゆえに復原モデル６６を求めるとき、この二種類のモードを別々に考慮する必要がある。
ステップ７３で、実験の方式で誤差を測定し並びに測定結果を記録する。実験時には、非極値の状況で発生する境界ジッパー状曖昧現象は厳重でないが、それでも境界ジッパー状曖昧現象は発生するので、正確な復原モデルを求めるため、非極値時のひずみ状況についても併せて測定する必要がある。
ステップ７４で、設定した実験回数に到達したかを判断する。正確な統計式モデルを得るための先決条件は十分なデータであるため、設定した数量に達していなければ、ステップ７３に戻り、データを細くし、もしデータが十分になっていれば、ステップ７５を実行する。
ステップ７５で、ステップ７４で得たデータからその受ける干渉の影響によるひずみを推定し、その誤差、誤差分布等のデータを統計し、並びにそれに基づき干渉モデル６５を構築する。
ステップ７６で、ステップ７５で得た干渉モデル６５により、数値方法でその復原モデル６６を得る。その目的は干渉モデル６５の影響を打ち消し、信号が干渉モデル６５と復原モデル６６を通過した後に、影響を与えるエリアを全く通過しなかったものと同じとなるようにすることにある。実施例中、模倣ニューラルネットワークの後ろ方向式方法を以てこれの説明を行なう。復原モデル６６を求めるために、模倣ニューラルネットワーク、曖昧論理、マトリックスモデル或いはニアリーデカップルモデル等の数値方法を運用することができ、モデルパラメータを求める方法は模倣ニューラルネットワーク法、最小平方法、最適化（Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）或いはＨ∞等の方法とされうる。
【００１５】
図１６は本発明の復原モデル６６の実施例を示し、三層の模倣ニューラルネットワークモデル図である。仮にステップ７４で得たデータが全部でｍあるとする。図１６に示されるように、復原モデル６６を求める時、左端の長さｎのひずみ信号６１が、模倣ニューラルネットワークモデルの入力層６６０の各入力層ユニット６６０１−６６０ｎに入力され、模倣ニューラルネットワーク第１層６６１が入力層６６０の各入力層ユニット６６０１−６６０ｎによりそれぞれ重み値が乗じられた後の総計により得られ、即ち、模倣ニューラルネットワーク第１層６１１の第１層ユニット６６１１が入力層の各入力層ユニット６６０１−６６０ｎにそれぞれ特定の重み値が乗じられた後で全部が加えられることで得られ、これから類推されるように、模倣ニューラルネットワーク第１層６６１の全ての第１層ユニット６６１１−６６１ｎが得られ、これらの入力層６６０から模倣ニューラルネットワーク第１層６６１に至る重み値集合６６６はＷ1 で表示され、重み値集合６６６の値は、第１次の乱数により取得される。同様に、模倣ニューラルネットワーク第１層６６１から模倣ニューラルネットワーク第２層６６２に至る重み値集合６６７はＷ2 で表示され、模倣ニューラルネットワーク第２層６６２から模倣ニューラルネットワーク第３層６６３に至る重み値集合６６８はＷ3 で表示され、模倣ニューラルネットワーク第３層６６３から出力層６６４に至る重み値集合６６９はＷ4 を以て表示される。その値は第１次の乱数により取得される。この時、出力層６６４で出力信号６６５が得られ、出力信号６６５が目標即ち真の信号６０と誤差があれば、誤差を公式に入力して修正し、逆方向に重み値集合６６６−６６９を修正し、即ちいわゆる後ろ方向式修正を行なう。誤差により先ずＷ4 を修正し、さらにＷ4 によりＷ3 を修正し、これから類推されるように、Ｗ2 及びＷ1 を修正する。
【００１６】
図１７を参照されたい。図１７は模倣ニューラルネットワークモデルを利用して復原モデル６６を求めるフローチャートであり、図１７は図１５のステップ７６の一つの実施例と見なすことができる。ステップ７６の詳しい説明は以下のステップからなる。
ステップ７６０で、許容誤差を設定する。出力信号６６５と真の信号６０の誤差が許容誤差より大きければ出力信号６６５と真の信号６０に修正が必要であると認定する。許容誤差の設定は重要なステップであり、なぜなら設定した許容誤差が大き過ぎると求める復原モデル６６の効果が低くなり、設定した許容誤差が小さ過ぎると、復原モデル６６を求めにくくなる。ゆえに慎重に選択する必要がある。
ステップ７６１でｉ値を１に設定する。即ち第１のデータより開始する。
ステップ７６２で第ｉのデータを復原モデル６６に入力する。即ち第ｉのデータを図１６のモデル中に投入する。
ステップ７６３で、復原モデル６６を実行し、出力信号６６５を求める。即ち前述の模倣ニューラルネットワークステップを実行し、計算により出力信号６６５を得る。
ステップ７６４で、出力信号６６５と真の信号６０の差が許容誤差内にあるか否かを判断し、もし許容誤差内であれば、復原モデル６６の修正が不要であることを示し、ステップ７６６を実行する。もし許容誤差を超過していれば、復原モデル６６は修正が必要であるため、ステップ７６５を実行する。
ステップ７６５で復原モデルの修正を実行する。前述の後ろ方向式で重み値集合６６９−６６６を修正し、復原モデル６６を正確なものに接近させる。
ステップ７６６でｉ値に１を加え、次のデータの実行を順調に行なえるようにする。
ステップ７６７で、全部のデータを実行したかを判断し、ｉ値がｍ＋１に等しい時は、全部のｍのデータを実行したことを表示し、このときステップ７６８を実行して次の判断を行ない、もしｉ値がｍ＋１と等しくなければ、ステップ７６２を実行し、続いて次のデータを実行する。
ステップ７６８で復原モデル６６が修正されたかを判断し、もし修正されていればステップ７６１を実行し、未修正であればステップ７６９を実行する。もし一つの復原モデル６６が、大量のｍ個のデータのテスト中に修正されることがなければ、ひずみ信号６６が復原モデル６６の演算の後にいずれも許容誤差内にあることを表示し、即ち、これが必要な復原モデル６６であることを表示する。訓練するデータ数が多くなるほど訓練は容易でなくなるが、求められる復原モデル６６が正確となる。当然、更に研究するなら、別にこのｍ個のデータ以外のデータを準備してテストするが、もしｍ個のデータが十分に多ければ、境界ジッパー状曖昧現象の発生する誤差減少はいずれも掌握でき、即ち復原モデル６６が訓練の過程で全ての誤差の可能性を考慮したものとなる。
ステップ７６９で、単色光復原モデルを出力する。
ステップ７７で各単色光の復原モデルを完成したかを判断し、もし未完成であれば、ステップ７２に戻り、もし完成していればステップ７８に至る。三色それぞれが二種類のモードを有するため、全部で６種類の単色光復原モデルが完成したか否かを確認する。
ステップ７８で、全ての各単色復原モデルを整合させた後、復原モデル６６を出力する。
【００１７】
図１８は本発明の操作フローチャートであり、以下にこれについて詳細に説明する。
ステップ８１で画像信号を入力し、この信号は即ち総合出力信号１０とされる。
ステップ８２で隣り合う位置の色差が過大であって境界ジッパー状曖昧現象を発生しうるかを判断し、もし色差が過大でなければ直接ステップ８５に至り画像を出力する。もし色差があればステップ８３に至り復原処理を行なう。
ステップ８３で色差が過大であれば、総合出力信号１０が境界ジッパー状曖昧現象を有し得て、この時の総合出力信号１０はひずみ信号６１であり、それを境界ジッパー状曖昧現象を除去する処理装置に入力する。
ステップ８４で入力されたひずみ画像データを処理し、処理装置に事前に得た復原モデル６６を組合せ、数学演算を行ない、境界ジッパー状曖昧現象を形成する因子、即ち干渉モデル６５を無効化した後、復原画像を得る。
ステップ８５で画像データを出力し、即ち境界ジッパー状曖昧現象のない画像を得る。このとき出力されるのは修正出力信号１０’である。
【００１８】
本発明の方法により処理された後の図形は、図１と同じ条件下で、処理後の図形出力が図１９のようになる。明らかに、本発明は確実に境界ジッパー状曖昧現象を改善することができる。
【００１９】
図２０は本発明を利用した実施例表示図であり、ソフトウエア形式の境界ジッパー状曖昧現象除去装置である。ＣＣＤより送られた「入力信号６１」は処理フローを実行する処理ユニット６７、例えば、パーソナルコンピュータの中央処理装置に送られ、復原モデル６６が組み合わされて数学演算処理により境界ジッパー状曖昧現象が除去された後、さらに復原信号６２がアプリケーションソフト例えばＰｈｏｔｏｓｈｏｐ或いはその他の出力端に出力される。
【００２０】
図２１は本発明を利用したもう一つの実施例表示図であり、ハードウエア形式の境界ジッパー状曖昧現象除去装置である。ＣＣＤより送られた「入力信号６１」に特定ステージ数の時間遅延、例えば図示される２ステージ遅延を経て、即ち、現在時間点、前時間点、及び前の前の時間点の三つの信号が同時にハードウエア形式の処理ユニット６７に送られ、復原モデル６６が組み合わされて数学演算により境界ジッパー状曖昧現象が除去された後、足後に復原信号６２がアプリケーションソフト或いはその他の出力端に出力される。
【００２１】
図２２は本発明を利用したさらに別の実施例表示図であり、ファームウエア形式の境界ジッパー状曖昧現象除去装置である。ＣＣＤからの「入力信号６１」はファームウエア形式の処理ユニット６７に送られ、復原モデル６６により数学演算処理が行なわれ、境界ジッパー状曖昧現象除去の処理の後、復原信号６２がアプリケーションソフト或いはその他の出力端に出力される。
【００２２】
但し以上の実施例は本発明を説明するために提示したものであり、本発明の実施範囲を限定するものではなく、本発明に基づきなしうる細部の修飾或いは改変は、いずれも本発明の請求範囲に属するものとする。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】境界ジッパー状曖昧現象表示図である。
【図２】ＣＣＤの運転表示図である。
【図３】走査パターン図である。
【図４】図３のエリアがフルホワイトであり色差が小さい時の時間点１の出力図である。
【図５】図３のエリアがフルブラックであり色差が小さい時の時間点１の出力図である。
【図６】色差が大きい時の時間点１の理論上の出力図である。
【図７】色差が大きい時の時間点１の実際の出力図である。
【図８】Ｌｉｎｅ０が境界ジッパー状曖昧現象を受ける時の出力図である。
【図９】Ｌｉｎｅ２が境界ジッパー状曖昧現象を受ける時の出力図である。
【図１０】平均法によるＬｉｎｅ０の出力図である。
【図１１】平均法によるＬｉｎｅ２の出力図である。
【図１２】境界ジッパー状曖昧現象の形成ブロック図である。
【図１３】本発明の原理説明図である。
【図１４】図１３を簡易化した後の等価図である。
【図１５】本発明により復原モデルを得るフローチャートである。
【図１６】本発明による復原モデルの実施例図である。
【図１７】模倣ニューラルネットワークモデルを利用し復原モデルを得るフローチャートである。
【図１８】本発明の操作フローチャートである。
【図１９】本発明の画像境界のジッパー状曖昧現象除去の方法による結果表示図である。
【図２０】本発明の実施例表示図である。
【図２１】本発明の別の実施例表示図である。
【図２２】本発明のさらに別の実施例表示図である。
【符号の説明】
【００２４】
１０  総合出力信号
１０’  修正出力信号
１１  奇数イメージセンサ
１２  偶数イメージセンサ
６０  真の信号
６１  ひずみ信号
６２  復原信号
６５  干渉モデル
６６  復原モデル
６６０  入力層
６６０１−６６０ｎ  入力層ユニット
６６１  模倣ニューラルネットワーク第１層
６６１１−６６１ｎ  第１層ユニット
６６２  模倣ニューラルネットワーク第２層
６６２１−６６２ｎ  第２層ユニット
６６３  模倣ニューラルネットワーク第３層
６６３１−６６３ｎ  第３層ユニット
６６４  出力層
６６４１−６６４ｎ  出力層ユニット
６６５  出力信号
６６６  入力層から模倣ニューラルネットワーク第１層に至る重み値集合
６６７  模倣ニューラルネットワーク第１層から模倣ニューラルネットワーク第２層に至る重み値集合
６６８  模倣ニューラルネットワーク第２層から模倣ニューラルネットワーク第３層に至る重み値集合
６６９  模倣ニューラルネットワーク第３層から出力層に至る重み値集合
６７  処理ユニット
７１−７８  復原モデルを得る実施例のステップ
７６０−７６９  復原モデルを得るステップ７６の具体的実施例のステップ
８１−８５  画像境界のジッパー状曖昧現象除去のステップ
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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