(57)【要約】【課題】他のカラー・プレーンからのセンサ値を用いて欠陥ピクセルを正確に検出し補正するセンサを提供すること。【解決手段】デジタル・カラー・イメージ・センサにおいて欠陥ピクセル（２５）の検知および修正を行うイメージ・センサ・チップ（２０）に実装される欠陥ピクセル修正（ＢＰＣ）アルゴリズムが提供される。少なくとも１つの現ピクセルのカラー・プレーン以外である他のカラー・プレーンにおける隣接ピクセルの階調（１０５）、および現ピクセルと同じカラー・プレーンにおける隣接ピクセル（２５）からのセンサ値域が求められる。現ピクセルのセンサ値（３５）が、１以上の階調を利用して計算されたしきい値量（１２５）値域外であるとき、現ピクセルは欠陥ピクセルであると判定され、同じカラー・プレーンにおける隣接ピクセルのセンサ値（３０）を利用して置き換えられる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
　欠陥ピクセル(25)から画像におけるセンサ値を検出して補正するデジタル・イメージ・センサであって、行および列をなすように配列されたピクセル・アレイを有し、該ピクセル・アレイの各ピクセル(25)が画像に関するそれぞれのセンサ値を生じ、
　前記画像に関して、前記ピクセル(25)の前記行の少なくとも１つによって生じた前記センサ値の少なくとも一部を記憶するためのバッファであって、前記センサ値の１つが前記ピクセル(25)のうちの現ピクセルによって生じる第１のカラー・プレーンにおける現センサ値であり、
　前記バッファに記憶されている前記センサ値を受信するように接続したプロセッサであって、少なくとも第２のカラー・プレーンにおけるセンサ値から１つ以上の階調度を計算し、該１つ以上の階調度を利用して前記現ピクセルに欠陥があるか否かを判定するプロセッサと、
を備えるデジタル・イメージ・センサ。
【請求項２】
　前記プロセッサが、さらに、前記１つ以上の階調度を利用してしきい値量を計算し、前記バッファ内に記憶された前記第１のカラー・プレーンにおける前記ピクセル(25)のうち近傍ピクセルによって生じる前記センサ値に基づいて前記現ピクセルに関する値域を計算し、前記現センサ値が前記しきい値量より超えて前記値域外にあるとき前記現ピクセル(25)に欠陥があるとする、請求項１に記載のデジタル・イメージ・センサ。
【請求項３】
　前記プロセッサが、さらに、前記現センサ値を、前記近傍ピクセル(25)によって生じる前記センサ値を用いて計算された置換値に置き換え、該置換値が前記近傍ピクセル(25)によって生じる前記センサ値の中間値である、請求項２に記載のデジタル・イメージ・センサ。
【請求項４】
　前記値域が、前記近傍ピクセル(25)によって生じる前記センサ値からの最大値と最小値を含み、前記現センサ値と前記最大値または前記最小値との間の差値が前記しきい値量を超えるとき、前記現ピクセル(25)に欠陥があるとする、請求項３に記載のデジタル・イメージ・センサ。
【請求項５】
　前記現センサ値が１つ以上の同じ色階調度と一致するとき、前記近傍ピクセル(25)から計算された前記１つ以上の同じ色階調度の最大値だけ前記最大値を増大させることが可能であり、かつ前記１つ以上の同じ色階調度の最小値だけ前記最小値を減少させることが可能である、請求項４に記載のデジタル・イメージ・センサ。
【請求項６】
　前記現センサ値が前記１つ以上の階調度と一致するとき、前記現ピクセル(25)を含み前記行のうちの現在行内にある前記第２のカラー・プレーンにおける前記ピクセル(25)のうち別の近傍ピクセルから計算された前記１つ以上の階調度の最大値だけ前記最大値を増大させることが可能であり、かつ前記別の近傍ピクセル(25)から計算された前記１つ以上の階調度の最小値だけ前記最小値を減少させることが可能である、請求項４に記載のデジタル・イメージ・センサ。
【請求項７】
　欠陥ピクセル(25)を検出するための方法であって、
　画像に関するセンサにおいて１つの行をなすピクセル(25)の少なくとも一部によって生じた前記センサ値を記憶するステップであって、前記センサ値の１つが前記ピクセル(25)のうちの現ピクセルによって生じる第１のカラー・プレーンにおける現センサ値である、前記センサ値を記憶するステップと、
　少なくとも第２のカラー・プレーンにおける前記センサ値から１つ以上の階調度を計算するステップと、
　前記１つ以上の階調度を用いて前記現ピクセル(25)に欠陥があるか否かを判定するステップと、
を含む方法。
【請求項８】
　前記判定するステップが、さらに、
　前記１つ以上の階調度を利用してしきい値量を計算するステップと、
　前記第１のカラー・プレーンにおける前記ピクセル(25)のうち近傍ピクセルによって生ずる前記センサ値に基づいて前記現ピクセル(25)の値域を計算するステップと、
　前記現ピクセル値が前記しきい値量より超えて前記値域外にあるとき、前記現ピクセル(25)に欠陥があると判定するステップと、
を含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
　前記現センサ値を、前記近傍ピクセル(25)によって生じる前記センサ値を用いて計算された置換値に置き換えるステップをさらに有し、該置換値が前記近傍ピクセル(25)によって生ずる前記センサ値の中間値である、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
　前記値域が前記近傍ピクセル(25)によって生じる前記センサ値からの最大値と最小値を含み、前記判定するステップがさらに、前記現センサ値と前記最大値または前記最小値との間の差値が前記しきい値量を超えるとき、前記現ピクセル(25)に欠陥があると判定するステップを含む、請求項９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は、一般に、ディジタル・カラー・イメージ・センサに関するものであり、とりわけ、センサ値の画像処理に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
　電子イメージ・センサには、主として２つのタイプ、すなわち、ＣＣＤ（電荷結合素子）とＣＭＯＳ−ＡＰＳ（相補型金属酸化膜半導体−アクティブ・ピクセル・センサ）がある。両タイプのセンサとも、一般に、画像内の色をサンプリングする、あるパターンをなすように構成された光検出器（例えば、ピクセル）アレイが含まれている。各ピクセルは、１つ以上の感知される色に対応する、１つ以上の波長範囲内における光の輝度を測定する。
【０００３】
　製造プロセスの進歩にもかかわらず、ディジタル・イメージ・センサには、ノイズまたは不純物汚染のような製作ミスの結果として、いくつかの欠陥ピクセルが含まれている場合が多い。欠陥ピクセルは、入射光に対して不適切に応答し、従って、不正確なセンサ値を生じる。欠陥ピクセルには、主として，３つのタイプ、すなわち、高固定、低固定、または、異常感度がある。高固定ピクセルは、極めて高いか、フルスケールに近い出力を生じ、一方、低固定ピクセルは、極めて低いか、ゼロに近い出力を生じる。異常感度ピクセルは、同じ光条件にさらされた場合に、近傍ピクセルと所定の量を超えて異なるセンサ値を生じる。
【０００４】
　従って、欠陥ピクセルは、欠陥ピクセルのセンサ応答と同じ照射に対するそのすぐ近傍のピクセルによる応答との差を確かめることによって識別可能である。識別されると、欠陥ピクセルのセンサ値は、欠陥ピクセルの近傍にあるピクセルからの推定センサ値に置き換えられる。欠陥ピクセルを検出し、補正するプロセスは、不良ピクセル補正（ＢＰＣ）と呼ばれる。今日では、ＢＰＣに関するアルゴリズムがいくつか市販されている。ＢＰＣアルゴリズムは、カラー・イメージ・センサ用とモノクロ・イメージ・センサ用の両方がある。カラー・イメージ・センサの場合、ＢＰＣアルゴリズムは、一般に、あるピクセルの応答と、たとえそのピクセルに空間的に隣接していなくても、同じ色の近傍ピクセルの応答を比較することによって欠陥ピクセルを識別する。
【０００５】
　例えば、先行技術文献には、現ピクセルのセンサ値と、同じ行にある同じ色の近傍ピクセルからの予測センサ値を比較することによって不良ピクセルを検出する、カラー・イメージ・センサのＢＰＣ法を提案したものがあり、参照により本明細書に組込まれている（例えば、非特許文献１参照）。しかし、この方法では、現ピクセルと空間的に隣接した他のカラー・プレーンのピクセルは比較されず、従って、センサ値が最高または最低になる、画像内の局部的隆線が消去されるという欠点がある。この方法では、ピクセルの垂直方向における比較が行われず、従って、細い垂直線が消去されるという欠点がある。
【０００６】
　先行技術文献には、ある特定のピクセルと、同じ色のそのすぐ近傍のピクセルとの最小差に基づく、一連の画像における不良ピクセルの検出結果を累積することによって、不良ピクセル・マップを作成する、カラー・イメージ・センサのもう１つのＢＰＣ法を提案したものがあり、参照により本明細書に組込まれている（例えば、非特許文献２参照）。しかし、この方法では、不揮発性メモリに不良ピクセル・マップを記憶する必要がある。イメージ・センサまたはイメージ・プロセッサ・チップに不揮発性メモリを組み込むのは、かなりの出費になる。さらに、この方法では、不良ピクセル・マップの作成時に、他のカラー・プレーンのピクセルは比較されない。
【非特許文献１】Maynants & Diercickx、「A circuit for the correction of pixel defects in image sensor」、Proceedings of the 24th European Solid-State CircuitsConference,The Hague, Netherlands,September22-24,1998、p.312-315
【非特許文献２】Tan & Acharya、「A robust sequential approach for the detection of defective pixels in an image sensor」、Proceedings of the 1999 International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Phoenix, Arizona, March 15-19,1999,p.2239-2242
【非特許文献３】Nicos Herdotou and Anastasios N. Venetsanopoulos; Colour Image Interpolation for High Resolution Acquisition and Display Devices; IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol.41, No.4, November 1995; pp.1118-1126
【非特許文献４】Bo Tao, Ingeborg Tastl, Ted Cooer, Mike Blasgen and Eric Edwards; Demosaicing using Human Visual Properties and Wavelet Interpolation Filtering; Proceedings of the IS&T/SID Seventh Color Imaging Conference: Color Science, Systems, and Applications, Scottsdale, Arizona, 1999; pp.252-256
【非特許文献５】Guy Meynants and Bart Dierickx; A Circuit for the Correction of Pixel Defects in Image Sensors; Proceedings of the 24th European Solid-State Circuits Conference, Septemver 22-24, 1998, The Hague, Netherlands; pp.312-315
【非特許文献６】Yap-Peng Tan and Tinku Acharyz; A Robust Sequential Approach for the Detection of Defective Pixels in an Image Sensor; Proceedings of the 1999 International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing Phoenix, Arizona, March 15-19, 1999; pp.2239-2242
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
　本発明の目的は、画像内の局部的隆線を考慮して、他のカラー・プレーンからのセンサ値を用いて、欠陥ピクセルを有効かつ正確に検出し、補正する不良ピクセル補正アルゴリズムを提供することにある。本発明のもう１つの目的は、イメージ・センサ・チップにおけるアルゴリズムの実施を可能にする、最小限のメモリと計算しか必要としない、効率が良く、正確な不良ピクセル補正アルゴリズムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
　本発明の実施態様によれば、ディジタル・カラー・イメージ・センサにおける欠陥ピクセルを検出し、補正するための不良ピクセル補正（ＢＰＣ）アルゴリズムが得られる。現ピクセルに関して、現ピクセルのカラー・プレーン以外の少なくとも１つのカラー・プレーンにおける近傍ピクセルからの階調度を利用して、現ピクセルに欠陥があるか否かの判定が行われる。例えば、現カラー・ピクセルと同じカラー・プレーンにおける近傍ピクセルからの階調度およびセンサ値域の両方を求めることが可能である。現ピクセルのセンサ値が、１つ以上の階調度を用いて計算されたしきい値量だけ値域外にある場合、現ピクセルは欠陥ピクセルであると判定される。画像内の局部的粗さを考慮することにより（例えば、テクスチャ領域対一様領域）、他のカラー・プレーンの階調度によって、現ピクセルのセンサ値のより正確な予測が可能になる。
【０００９】
　実施態様の１つでは、現ピクセルに関するセンサ値域には、少なくとも現在行からの同じカラー・プレーンにおける近傍ピクセルの最大センサ値と最小センサ値が含まれる。現ピクセルのセンサ値が、最大センサ値を超えるか、または最小センサ値未満の場合、および現ピクセルのセンサ値と最大センサ値または最小センサ値との差が近傍ピクセル間における平均階調度を利用して計算されたしきい値量を超える場合、現ピクセルは欠陥ピクセルであると判定される。検出された各欠陥ピクセル毎に、近傍ピクセルのセンサ値を利用して、欠陥ピクセルのセンサ値が置換される。
【００１０】
　もう１つの実施態様の場合、センサ値域には、現ピクセルとは異なる行からの他のカラー・プレーンにおける近傍ピクセル階調度を利用して計算された、少なくとも１つの最大推定値、最小推定値、および平均推定値が含まれる。現ピクセルのセンサ値が、平均推定値を利用して計算されたしきい値量を超えて、最大推定値を上回るか、または、最小推定値を下回る場合、現ピクセルは欠陥ピクセルであると判定される。検出された各欠陥ピクセル毎に、近傍ピクセルのセンサ値を利用して、欠陥ピクセルのセンサ値が置換される。
【００１１】
　好都合なことには、２つ以上のカラー・プレーンにおける階調度を利用すると、画像内の局部的隆線を考慮することによって、誤った不良ピクセル検出が減少する。さらに、垂直および対角階調度の両方を利用し、細い垂直線の消去を回避して、誤った不良ピクセル検出をさらに減少させることが可能になる。さらなる利点として、実施態様によっては、ＢＰＣアルゴリズムが、加算、減算、シフト、および比較だけしか必要としないものもあり、これらは全て、ハードウェアによる実施が容易である。従って、ＢＰＣアルゴリズムをセンサと同じチップ上で実施することが可能になり、同時に、欠陥ピクセルを正確に検出し、補正するのに有効である。さらに、本発明によれば、上述のもの以外の、またはそれらに代わる他の特徴および利点を備えた実施態様が得られる。これらの特徴および利点の多くは、添付の図面に関連した以下の説明から明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
　本出願の数多い画期的な教示の解説は、とりわけ、典型的な実施態様に関連して行うことにする。しかし、云うまでもないがこれらの実施態様は、本明細書における画期的な教示に関する多くの有効な利用例のほんのいくつかを示したものにすぎない。一般に、本明細書においてなされる説明は、必ずしも請求の範囲に記載の発明を限定するものではない。さらに、説明の中には、本発明の特徴の一部には当てはまるが、他の特徴には当てはまらないというものもある。
【００１３】
　図１には、本発明による不良ピクセル補正（ＢＰＣ）アルゴリズム４０を実施するディジタル・イメージ・システム１０が示されている。ディジタル・イメージ・システム１０は、ディジタル・カメラ、ビデオ・カメラ、医用撮像装置等といった、任意のディジタル撮像装置とすることが可能である。ディジタル撮像装置１０は、画像データを記憶するためのメモリを備えた、パーソナル・コンピュータまたはサーバといったコンピュータ・システムとすることも可能である。従って、ＢＰＣアルゴリズム４０は、ディジタル撮像装置内に含むこともできるし、あるいは、パーソナル・コンピュータまたはサーバで実行される画像処理ソフトウェアの一部とすることも可能である。
【００１４】
　ディジタル・イメージ・システム１０には、行および列をなすように構成された２次元ピクセル・アレイ２５を含む、ＣＭＯＳセンサ・チップまたはＣＣＤセンサ・チップのようなディジタル・イメージ・センサ２０が含まれる。ディジタル・イメージ・センサ２０は、各ピクセル２５が１つの色だけを検知するように、カラー・フィルタ・アレイ（ＣＦＡ）によってカバーすることが可能である。例えば、ＣＦＡは、ルミナンス・カラー（緑）のチェッカボード・パターン間にクロミナンス・カラー（赤および青）が散在する、一般的なバイヤＣＦＡとすることが可能である。下記は、バイヤＣＦＡの一例である：
【表１】
2004112802.tif 000003
【００１５】
　もちろん、本明細書に解説のバイヤＣＦＡの代わりに、他のＣＦＡを利用することも可能である。また云うまでもなく、本明細書において論述の赤、青、および緑の色空間の代わりに、黄、シアン、およびマゼンタのような他の色空間を利用することも可能である。
【００１６】
　ディジタル・イメージ・センサ２０は、欠陥ピクセルを検出し、補正するため、センサ値３０に本発明のＢＰＣアルゴリズムを適用するＢＰＣディジタル信号プロセッサ４０に、もとの赤、青、および緑のピクセル値を含む生センサ値を供給する。センサ値３０は、ディジタル信号プロセッサ４０に同時に供給される。従って、センサ値３０は、処理の開始に必要な数のセンサ値３０が揃うまで、バッファ５０に記憶されている。バッファ５０は、ＢＰＣプロセッサに対する外部記憶装置（例えば、ＲＡＭ）として設けることもできるし、あるいは、ＢＰＣプロセッサ４０内に設けることも可能である（例えば、内部レジスタ、スタック、または、キャッシュ）。典型的な実施態様の場合、ＢＰＣアルゴリズム４０は、センサ２０自体に設けることも可能である。従って、バッファ５０およびプロセッサ４０は、センサ２０の不良ピクセルを検出し、補正できるように、センサ・チップに内蔵することが可能である。
【００１７】
　処理の開始に必要なセンサ値３０の数は、処理のタイプによって決まる。例えば、センサ値３０は、一般に、一度に１行ずつセンサ２０から読み取られる。欠陥ピクセルの検出および補正プロセスを開始するため、ピクセル２５の１つの行に関するセンサ値３０の少なくとも一部が、バッファ５０内に記憶される。さらに、大部分のディジタル・カメラは、永久記憶する画像を選択する前に、適正な撮影を確実なものにするため、複数画像を撮影するので、バッファ５０には、同時に、１つ以上の画像を記憶することが可能である。
【００１８】
　各ピクセル２５の位置毎に赤、緑、および青の色値を補間するため、センサ値３０に施すデモザイク処理のような後続処理（不図示）には、補正センサ値３０が利用される。補間されたカラー・プレーンは、さらに、ビデオ・スクリーン、コンピュータ・スクリーン、またはプリンタのような出力装置（不図示）に出力する前に、ＪＰＥＧ規格のような圧縮法（不図示）を利用して圧縮することが可能である。
【００１９】
　ＢＰＣディジタル信号プロセッサ４０は、図２に示すＢＰＣアルゴリズムに従って、バッファ５０に記憶されている画像毎に欠陥ピクセル２５を検出し、補正する。ＢＰＣアルゴリズムは、「階調度異常」の概念に基づくものである。正常ピクセルとは異なり、欠陥ピクセルからのセンサ値は、レンズの光学素子を通過する光の輝度に合理的に関連していない。換言すれば、レンズの光学素子は、センサ値にある程度の滑らかさを加えるので、欠陥ピクセルによって生じるセンサ値には、画像の特定領域の滑らかさ（例えば、局部的粗さ）によって決定される予測値域外になるものもある。従って、欠陥ピクセルの階調度は、近傍ピクセル値によって予測されるよりかなり激変する。従って、異常階調度を識別することによって、欠陥ピクセルを検出することが可能になる。
【００２０】
　以下は、カラー・プレーンにおける階調度の説明である。カラー画像は、２次元（２−Ｄ）領域から３次元（３−Ｄ）空間、すなわち、色空間へのマッピングであるので、カラー画像の各成分は、（ｘ，ｙ）領域によって定義される関数、すなわち、Ｒ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ）とみなすことが可能である。カラー・プレーンにおける階調度は、あるピクセル位置における特定のカラー・プレーンに関する変化度を表わしている。例えば、階調度▽は、次のように表わすことが可能である：
【数１】
2004112802.tif 000004
【００２１】
従って、階調度は、カラー・プレーンにおける水平、垂直、および／または、対角階調度と定義することが可能である。
【００２２】
　カラー・フィルタ・モザイク・パターンを備えるセンサの場合、局部的輝度階調は、異なるカラー・プレーンにおけるピクセルの場合と同様である。ＣＦＡの場合、ピクセルは、通常、異なる色のピクセルによって包囲されている。従って、同じカラー・プレーンにおける階調度の分析に加えて、または代わりに、他のカラー・プレーンにおける階調度を分析することによって、現ピクセルに欠陥があることを示す階調度異常の有無に関するより正確な査定が可能になる。
【００２３】
　本発明のＢＰＣアルゴリズムでは、現ピクセルのカラー・プレーン以外のカラー・プレーンにおける階調度を利用して、不良ピクセルを検出するので、現ピクセルを中心とした領域の局部的粗さを考慮することによって、不良ピクセル検出の正確度が向上することになる。さらに、本発明のＢＰＣアルゴリズムによれば、２の累乗（シフト操作を用いて簡単に実施される）による以外の乗算または除算演算の利用が回避され、アルゴリズムの実施に必要な最少数の生センサ値３０を記憶するためだけに、メモリ（バッファ５０）を利用するので、センサ・チップ自体でＢＰＣアルゴリズムを実施することが可能になる。
【００２４】
　図２に示す実施例の場合、ＢＰＣアルゴリズム４０は、バッファ５０によって供給される生センサ値３０を入力として受け取る。ＢＰＣプロセッサ４０内の階調度論理回路１００は、少なくとももう１つカラー・プレーンにおける近傍ピクセルの生センサ値３０から階調度１０５を判定する。云うまでもないが、本明細書において用いられる限りにおいて、「論理回路」という用語は、論理回路の機能を実施するのに必要なハードウェア、ソフトウェア、および／または、ファームウェアを表わしている。例えば、下記の生センサ値３０が階調度論理回路１００に供給されるものと仮定する：
【表２】
2004112802.tif 000005
【００２５】
領域内の青の階調度１０５を判定するため、水平青導関数、垂直青導関数、および対角青導関数を、次のように計算することが可能である：Ｂ２−Ｂ１およびＢ４−Ｂ３（水平）；Ｂ４−Ｂ２およびＢ３−Ｂ１（垂直）；および、Ｂ４−Ｂ１（左対角）およびＢ３−Ｂ２（右対角）。赤階調度１０５および緑階調度１０５も同様のやり方で計算することが可能である。しかし、本発明の目的からして、緑値は、不適切なフィルタ配置によって生じる可能性のある、緑のカラー・プレーンのそれぞれにおける緑値の相違のため、２つの異なるカラー・プレーン（一方は、水平方向における近傍ピクセルが赤である緑に関するものであり、もう一方は、水平方向における近傍ピクセルが青である緑のピクセルに関するものである）に分けられる。
【００２６】
　Ｒ１が点検下の現ピクセルである場合、階調度論理回路１００は、上述のセンサ値を利用して、Ｒ１のまわりにある近傍の青ピクセルおよび緑ピクセルから、１つ以上の青階調度１０５（水平、垂直、および／または、対角）、および／または、緑階調度１０５（水平、垂直、および／または、対角）を計算することが可能である。さらに、階調度論理回路１００は、Ｒ１、およびＲ１のまわりにある近傍赤ピクセルから１つ以上の赤の階調度１０５（水平、垂直、および／または、対角）を計算することが可能である。
【００２７】
　実施例に応じて（図５および図１０に関連して以下に説明されるように）、階調度１０５または生センサ値３０が、値域論理回路１１０に供給され、近傍ピクセルからセンサ値域１１５が求められる。例えば、ある実施態様の場合、現ピクセルに関するセンサ値域１１５には、少なくとも現在行からの、同じカラー・プレーンにおける近傍ピクセルの最大センサ値３０と最小センサ値３０を含むことが可能である。もう１つの実施態様の場合、センサ値域１１５には、現ピクセルとは異なる行からの、他のカラー・プレーンにおける近傍ピクセルの階調度１０５と、同じカラー・プレーンにおける近傍ピクセルのセンサ値３０を利用して計算された、最大推定値と最小推定値を含むことが可能である。
【００２８】
　階調度１０５は、さらに、しきい値論理回路１２０に供給され、階調度１０５および１つ以上のしきい値パラメータ８０に基づいて、しきい値量１２５が計算される。例えば、実施態様の１つでは、しきい値量１２５は、近傍ピクセル間の平均階調度１０５を利用して計算される。もう１つの実施態様の場合、しきい値量１２５は、現ピクセルとは異なる行からの、他のカラー・プレーンにおける近傍ピクセルの階調度１０５と、同じカラー・プレーンにおける近傍ピクセルのセンサ値３０を利用して計算された、平均推定値を利用して計算される。しきい値パラメータ８０には、例えば、誤った欠陥ピクセル検出と正しい欠陥ピクセル検出の比を最適化するように選択された、１つ以上の可変パラメータおよび／または１つ以上の固定パラメータを含むことが可能である。
【００２９】
　現ピクセル（例えば、Ｖａｌｕｅ１Ｐｉｘｅｌｘ）のしきい値量１２５、値域１１５、およびセンサ値３５ａが、比較論理回路１３０に供給され、現ピクセルが欠陥ピクセルであるか否かの判定が行われる。例えば、ある実施態様の場合、現ピクセルのセンサ値３５ａが、最大センサ値を超えるか、または、最小センサ値未満である（値域１１５外の）場合、および現ピクセルのセンサ値３５ａと最大センサ値または最小センサ値との差が、近傍ピクセル間の平均階調度１０５を利用して計算されたしきい値量１２５を超える場合、現ピクセルは、欠陥ピクセルであると判定される。もう１つの実施態様では、現ピクセルのセンサ値３５ａが、平均推定値を利用して計算されたしきい値量１２５を超えて、最大推定値を上回るか、または、最小推定値を下回る（値域１１５外の）場合、現ピクセルは、欠陥ピクセルであると判定される。
【００３０】
　検出される各欠陥ピクセル毎に、置換論理回路１４０は、欠陥ピクセルのセンサ値３５ａを、近傍ピクセルのセンサ値３０を利用して計算された置換値３５ｂ（例えば、Ｖａｌｕｅ２Ｐｉｘｅｌｘ）に置き換える。例えば、実施態様の１つでは、置換値３５ｂは、同じ色の近傍ピクセルの中間センサ値３０とすることが可能である。もう１つの実施態様では、置換値３５ｂは、現ピクセルとは異なる行からの、他のカラー・プレーンにおける近傍ピクセルの階調度１０５、および同じカラー・プレーンにおける近傍ピクセルのセンサ値３０を利用して計算された、平均推定値とすることが可能である。
【００３１】
　図３には、ＢＰＣアルゴリズム内の典型的なステップが示されている。最初に、現ピクセル位置および近傍ピクセル位置におけるセンサ値が、センサで測定され（ステップ３００）、ディジタル信号プロセッサに供給されて、現ピクセルが欠陥ピクセルであるか否かの判定が行われる。少なくとももう１つのカラー・プレーンにおける近傍ピクセルの階調度が、計算され（ステップ３１０）、それと同時に、近傍ピクセル値から値域の計算も行われる（ステップ３２０）。それを超えると、現ピクセルに欠陥があるとみなされるしきい値量が、階調度を利用して計算される（ステップ３３０）。例えば、現ピクセルのセンサ値が値域外にあるだけではなく（ステップ３４０）、しきい値量を超えて、値域外にある（ステップ３５０）場合、現ピクセルには欠陥があり（ステップ３６０）、現ピクセルのセンサ値が、同じカラー・プレーンにおける近傍ピクセル値に基づく値に置き換えられる（ステップ３７０）。しかし、センサ値が、値域外ではないか（ステップ３４０）、または、しきい値量を超えて、値域外ではない（ステップ３５０）場合には、現ピクセルに欠陥はなく（ステップ３８０）、現ピクセルのセンサ値は変更されない。
【００３２】
　図４には、本発明のＢＰＣアルゴリズムの実施態様に利用可能なピクセル２５の３×９ブロックから得られる、バッファ内に記憶された生センサ値３０の一例が示されている。審査下にある現ピクセルのセンサ値３５は、「Ｚ」で表示され、現ピクセルと同じ色であるピクセルから得られたセンサ値３０は、「Ｘｎ」で表示され、異なる色のピクセルから得られたセンサ値３０は、「Ｙｎ」で表示されている。図４に示す例の場合、現在行２８ａと、先行する２行２８ｂのセンサ値が、バッファに記憶されて、処理を受け、現ピクセル「Ｚ」が欠陥ピクセルか否かの判定が行われる。先行する２行２８ｂのセンサ値３０は、バイヤ・カラー・フィルタ・モザイク・パターンに関する垂直および対角階調度を計算するのに必要な最小限の値である（色は、２行毎に繰り返されるだけであるため）。
【００３３】
　図４のピクセル２５の３×９ブロックを利用して、図５Ａ〜５Ｃの典型的なステップで示される、ＢＰＣアルゴリズムの実施サンプルを例証することが可能である。バッファから現ピクセル「Ｚ」のセンサ値３５の分析に必要な数の近傍センサ値を受信すると（ステップ５００）、誤った不良ピクセル検出の数を減少させるため、１つ以上のしきい値パラメータを設定することが可能になる（ステップ５０２）。例えば、しきい値パラメータには、必要があれば、現ピクセルの分析の実施に先立って、事前設定される１つ以上の固定パラメータ、および／または、現分析のために修正可能な１つ以上の可変パラメータを含むことが可能である。
【００３４】
　検索される近傍センサ値３０に基づいて、現在行２８ａの同じ色の近傍ピクセルから１つ以上の階調度を計算し（ステップ５０４）、現在行２８ａの異なる色の近傍ピクセルから１つ以上の階調度を計算することが可能である（ステップ５０６）。例えば、図４のピクセル２５の３×９ブロックを利用すると、階調度には、下記を含むことが可能である：
　同じ色の階調度
　　　　　　　　　　ｄＣｏｌｏｒ（１）＝Ｘ３３−Ｘ３１；
　　　　　　　　　　ｄＣｏｌｏｒ（２）＝Ｚ−Ｘ３３；
　　　　　　　　　　ｄＣｏｌｏｒ（３）＝Ｘ３７−Ｚ；
　　　　　　　　　　ｄＣｏｌｏｒ（４）＝Ｘ３９−Ｘ３７；
　異なる色の階調度
　　　　　　　　　　ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（１）＝Ｙ３４−Ｙ３２；
　　　　　　　　　　ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（２）＝Ｙ３８−Ｙ３６
　さらに、異なる行２８ｂからの現ピクセルと同じカラー・プレーンにおける１つ以上の垂直階調度についても、下記のように計算することも可能である（ステップ５０８）：
　垂直階調度
　　　　　　　　　　ｄＶｅｒｔ＝Ｚ−Ｘ１５；
　　　　　　　　　　ｄＶｅｒｔＤｉａｇＬｅｆｔ＝Ｚ−Ｘ１３；
　　　　　　　　　　ｄＶｅｒｔＤｉａｇＲｉｇｈｔ＝Ｚ−Ｘ１７
　垂直階調度を利用すると、現在行２８ａの現ピクセル（「Ｚ」）と近傍ピクセル（Ｘｎ，Ｙｎ）との間におけるセンサ値３０の差が原因である可能性のある細い垂直線の検出が可能になる。もちろん、他の実施態様では、バッファに５つの線（現在行の上の２つおよび現在行の下の２つを含む）を記憶して、現ピクセルの左下方に対角をなす、および現ピクセルの右下方に対角をなす、現ピクセルのすぐ下における追加垂直階調度が得られるようにすることも可能である。これらの下方における追加垂直階調度は、後述するように、上方における垂直階調度と同様に利用することが可能である。
【００３５】
　同時に、現ピクセル（「Ｚ」）に関するセンサ値域は、昇順をなすように現ピクセルと同じカラー・プレーンにおける近傍センサ値３０を分類し（ステップ５１０）、現在行２８ａおよび先行する少なくとも２つの行２８ｂにおける近傍ピクセルからのセンサ値３０から、最大センサ値、最小センサ値、および中間センサ値を求める（ステップ５１２）ことによって、公式化することが可能である。例えば、図４のピクセル２５の３×９ブロックを利用すると、最大、最小、および中間センサ値は、下記のように表すことが可能である：
　　　　　最小値＝最小値（Ｘ３３，Ｘ１５，Ｘ３７）；
　　　　　中間値＝中間値（Ｘ３３，Ｘ１５，Ｘ３７）；
　　　　　最大値＝最大値（Ｘ３３，Ｘ１５，Ｘ３７）
　現ピクセルのセンサ値域（最小値および最大値）が決定すると、ＢＰＣアルゴリズムは、現センサ値３５が局部的最大値であるか（ステップ５１４）、あるいは、局部的最小値であるか（ステップ５１６）を確認する。現ピクセルが局部的最大値（同じ色の近傍ピクセルより明るい）でもなく、局部的最小値（同じ色の近傍ピクセルより暗い）でもない場合は、現ピクセル（「Ｚ」）は欠陥ピクセルではない（ステップ５１８）。例えば、下記の場合、現センサ値３５は局部的最大値と表示することが可能である：
　　（ｄＣｏｌｏｒ（２）＞０）ＡＮＤ（ｄＣｏｌｏｒ（３）＜０）ＡＮＤ（ｄＶｅｒｔ＞０）
従って、現ピクセル（「Ｚ」）に最も近い同じ色の階調度が、現センサ値３５が現在行２８ａにおける最も近い同じ色の近傍ピクセルを超えることを表わしており、垂直階調度が、現センサ値３５が現ピクセルのすぐ上の同じ色の近傍ピクセルを超えることを表わしている場合、現センサ値３５は、局部的最大値である。同様に、下記の場合、現センサ値３５は局部的最小値と表示することが可能である：
　　（ｄＣｏｌｏｒ（２）＜０）ＡＮＤ（ｄＣｏｌｏｒ（３）＞０）ＡＮＤ（ｄＶｅｒｔ＜０）
従って、現ピクセル（「Ｚ」）に最も近い同じ色の階調度が、現センサ値３５が現在行２８ａにおける最も近い同じ色の近傍ピクセル未満であることを表わしており、垂直階調度が、現センサ値３５が現ピクセル（「Ｚ」）のすぐ上の同じ色の近傍ピクセル未満であることを表わしている場合、現センサ値３５は、局部的最小値である。
【００３６】
　局部的最大値および局部的最小値は、わずかに異なる処理が施され、従って、各値については、図５Ｂおよび５Ｃに関連して、それぞれ、別個に論じることにする。図５において、現ピクセルが局部的最大値の場合（ステップ５１５）、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が同じカラー・プレーンにおける階調度と整合するか否かの確認が行われる（ステップ５２０）。例えば、図４を利用すると、下記の場合、現センサ値３５は、同じカラー・プレーンにおける階調度と整合するものとみなされる：
　　（ｄＣｏｌｏｒ（１）＞＝０）ＡＮＤ（ｄＣｏｌｏｒ（４）＜＝０）ＡＮＤ　　（ｄＶｅｒｔＤｉａｇＬｅｆｔ＞＝０）ＡＮＤ（ｄＶｅｒｔＤｉａｇＲｉｇ　　　ｈｔ＞＝０）
従って、すぐ近傍のものを除く近傍ピクセルの階調度によって、現ピクセルが局部的隆線上にあって、行に沿って位置番号が増すにつれて、現ピクセル（「Ｚ」）の左側のセンサ値３０が増大し、現ピクセル（「Ｚ」）の右側のセンサ値３０が減少することが明らかな場合、現センサ値３５は、同じカラー・プレーンにおける階調度と整合するものとみなされる。この場合、値域内の最大値は、現ピクセルの両側における階調度の最大値だけ増すことが可能である（ステップ５２２）。例えば、最大値は、下記のように増すことが可能である：
　　最大値＝最大値＋ｍａｘ（ｄＣｏｌｏｒ（１），−ｄＣｏｌｏｒ（４））
センサ値域内の最大値を増すことによって、領域の特徴（例えば、現ピクセルが局部的隆線上にあるか否か）が明らかになり、誤った欠陥ピクセル検出の可能性が低下する。
【００３７】
　現ピクセルが局部的隆線上にあるか否かのさらなる検査として、現センサ値３５が、同じカラー・プレーンにおける階調度と整合しない場合、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が他のカラー・プレーンにおける階調度と整合するか否かを確めることが可能である（ステップ５２４）。例えば、図４を利用すると、下記の場合、現センサ値３５は、他のカラー・プレーンにおける階調度と整合するものとみなされる：
　　（ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（１）＞＝０）ＡＮＤ（ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（２）＜＝０）
従って、他のカラー・プレーンにおける近傍ピクセルに関する階調度によって、現ピクセルが局部的隆線上にあって、行に沿って位置番号が増すにつれて、現ピクセル（「Ｚ」）の左側の別のカラー・プレーンにおけるセンサ値３０が増大し、現ピクセル（「Ｚ」）の右側の他のカラー・プレーンにおけるセンサ値３０が減少することが明らかな場合、現センサ値３５は、他のカラー・プレーンにおける階調度と整合するものとみなされる。
【００３８】
　この場合、値域内の最大値は、現ピクセル（「Ｚ」）の両側における階調度の最大値だけ増すことが可能である（ステップ５２６）。例えば、最大値は、下記のように増すことが可能である：
　　最大値＝最大値＋ｍａｘ（ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（１），−ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（２））
最大値の増加量は、局部的隆線が実際にどれほど急峻かによって決まる。例えば、同じカラー・プレーンまたは別のカラー・プレーンの現在行２８ａにおける階調度が高く、その領域がテクスチャ領域である（すなわち、その領域内において光の輝度が大幅に変化する）ことを表わしている場合、最大値は大幅に増すことになる。しかし、同じカラー・プレーンまたは別のカラー・プレーンの現在行２８ａにおける階調度が低く、その領域が一様な領域である（すなわち、その領域内において光の輝度がほんのわずかしか変化しない）ことを表わしている場合、最大値は、ほんのわずかしか増加しない。現センサ値３５が、同じカラー・プレーンまたは別のカラー・プレーンの現在行２８ａにおける階調度と整合しなければ、最大値は増加しない。
【００３９】
　最大値が調整されると（現ピクセルが局部的隆線上にあるか否かに従って）、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５から最大値を引いて、現センサ値３５が最大値をどれだけ超えるかが確認される。例えば、差値（ｄ）は次のように計算することが可能である：
　　　　　　　　ｄ＝Ｚ−最大値
この差値は、現センサ値３５が近傍センサ値と比較してどれほど歪んでいるかを表している。しかし、差値が大きい場合でも、局部的粗さおよび垂直線の存在によっては、それにもかかわらず、現センサ値３５が正常ピクセルの結果という場合もあり得る。
【００４０】
　従って、ピクセル（「Ｚ」）が欠陥ピクセルであることを表示する前に、局部的粗さによって差値を予測できるか否かの確認が行われる。局部的粗さによって差値を予測できるか否かを判定するため、同じ行２８ａの現ピクセル（「Ｚ」）の両側における階調度の平均絶対値が計算され、最小の平均絶対値が、差値（ｄ）と比較される値として用いられる（ステップ５３０）。従って、最小の平均階調度（ｖ）は下記のように計算することが可能である：
　　ｖ＝ｍｉｎ（（ａｂｓ（ｄＣｏｌｏｒ（１））＋ａｂｓ（ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（１）））／２，（ａｂｓ（ｄＣｏｌｏｒ（４））＋ａｂｓ（ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（２）））／２）
垂直線または対角線のフィルタリングによる除去を回避するため、下記のように、垂直階調度（ｄＶｅｒｔｍｉｎ）の最小絶対値も計算される（ステップ５３２）：
　　ｄＶｅｒｔｍｉｎ＝ｍｉｎ（ａｂｓ（ｄＶｅｒｔ），ａｂｓ（ｄＶｅｒｔＤｉａｇＬｅｆｔ），ａｂｓ（ｄＶｅｒｔＤｉａｇＲｉｇｈｔ））
留意すべきは、センサ値の変動を考慮して、最小平均階調度および最小垂直階調度を決定する際、配向に従って、階調度に重み付けをすることができるという点である。
【００４１】
　差値（ｄ）が、近傍センサ値によって決まる値を十分に超えると、現ピクセル（「Ｚ」）は欠陥ピクセルであると判定される。近傍センサ値は、最小平均階調度（ｖ）によって定義される。ピクセル（「Ｚ」）に欠陥があるとみなす前に、許容される最小平均階調度（ｖ）を超える量が、１つ以上のしきい値パラメータを利用して定義される（ステップ５３４）。従って、現ピクセル（「Ｚ」）の差値（ｄ）が、最小平均階調度（ｖ）および１つ以上のしきい値パラメータを利用して計算される場合（ステップ５３６）、および最小垂直階調度が、やはり、そのしきい値量を超える場合（ステップ５３８）、現ピクセル（「Ｚ」）は、欠陥ピクセルであると判定される（ステップ５４０）。
【００４２】
　さらに、最小垂直階調度としきい値量も比較を行って、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が垂直線または対角線を表していないことが確認される。現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が、垂直線または対角線を表している場合、現ピクセルと垂直または対角線上のピクセルのセンサ値が近くなるので、１つ以上の垂直階調度が比較的小さくなる。しかし、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が、垂直線または対角線を表していない場合、現ピクセル（「Ｚ」）に欠陥があれば、垂直階調度の最小値でさえ大きくなる。
【００４３】
　しきい値パラメータには、誤った欠陥ピクセル検出と正しい欠陥ピクセル検出の比を最適化するように選択された、１つ以上の可変パラメータおよび／または１つ以上の固定パラメータを含むことが可能である。例えば、しきい値パラメータには、光状態、局部的センサ値、センサ・タイプ等によって変動する、最小平均階調度（ｖ）が掛け合せられる倍率を含むことが可能である。しきい値パラメータには、さらに、それを超えると、差値（ｄ）が欠陥ピクセルを表わすものとみなされる量を増すため、最小平均階調度（ｖ）に加算される基礎値（ｐｅｄｅｓｔａｌ）を含むことが可能である。基礎値は、事前設定することもできるし、あるいは、光状態、局部的センサ値、センサ・タイプ等に応じて可変とすることも可能である。しきい値パラメータは、ディジタル画像システムのオペレータによって、または、光状態等に基づくパラメータ値のテーブルを利用して、製造工程中に設定することが可能である。例えば、しきい値パラメータは、カメラの自動露出システムに基づいて設定することが可能である。光の状態が弱い場合、自動露出システムは、低センサ値を増大させるため、通常または明るい光状態よりも長い時間期間にわたってシャッタを開く。従って、自動露出システムがシャッタを開いている時間長によって、ＢＰＣプロセス中に用いられるしきい値パラメータが決まる可能性がある。
【００４４】
　従って、現ピクセル（「Ｚ」）は、近傍ピクセルによって予測することができず、下記の場合、欠陥があるとみなされる：
　　（ｄ＞（ｖ＊ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ＋ｐｅｄｅｓｔａｌ）ＡＮＤ（ｄＶｅｒｔｍｉｎ＞（ｖ＊ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ＋ｐｅｄｅｓｔａｌ））
　この実施態様における倍率（ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ）および基礎値の典型的な数は、倍率が２で、基礎値が８である。現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５がしきい値量未満で、かつ、最小垂直階調度がしきい値量未満であるか、あるいは、そのいずれかである場合、センサ値３５自体に最終的な検査を行って、センサ値が近傍センサ値によって予測可能であったとしても（上述の方程式の一方または両方を利用して）、予測よりかなり大きいセンサ値は、欠陥があると表示されることを保証する。従って、上限は、最大値としきい値パラメータを利用して計算され（ステップ５４２）、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が、上限を超えると（ステップ５４４）、現ピクセル（「Ｚ」）には欠陥があるとみなされる（ステップ５４０）。しきい値パラメータ（外れ値距離と呼ばれる）に基づいて、現ピクセルに欠陥があるか否かを判定するための方程式は、次の通りである：
　　Ｚ＞最大値＋ｏｕｔｌｉｅｒ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ
　外れ値距離の典型的な数は６４である。センサ値３５が、近傍センサ値によって予測可能であり、外れ値距離を超えない場合には、現ピクセル（「Ｚ」）には欠陥がない（ステップ５４６）。しかし、現ピクセル（「Ｚ」）に欠陥があると判定されると（ステップ５４０）、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が、近傍センサ値３０に基づく値に置き換えられる（ステップ５４８）。例えば、現センサ値３５をまわりのセンサ値３０の中間値に置き換えることが可能である。ただし、云うまでもないが、双線形補間値またはピクセル複製（最も近い近傍）値といった、他の置換値を用いることも可能である。
【００４５】
　図５Ｃにおいて、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が局部的最小値である場合（ステップ５１７）、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が、同じカラー・プレーンにおける階調度と整合するか否かが確認される（ステップ５５０）。例えば、図４を利用すると、下記の場合、現センサ値３５は同じカラー・プレーンにおける階調度と整合するものとみなされる：
　　（ｄＣｏｌｏｒ（１）＜＝０）ＡＮＤ（ｄＣｏｌｏｒ（４）＞＝０）ＡＮＤ
　　（ｄＶｅｒｔＤｉａｇＬｅｆｔ＜＝０）ＡＮＤ（ｄＶｅｒｔＤｉａｇ
　　Ｒｉｇｈｔ＜＝０）
従って、すぐ近傍のピクセルを除く近傍ピクセルに関する階調度によって、現ピクセルが局部的隆線上にあって、行に沿って位置番号が増すにつれて、現ピクセル（「Ｚ」）の左側のセンサ値３０が減少し、現ピクセル（「Ｚ」）の右側のセンサ値３０が増大することが明らかな場合、現ピクセル・センサ値３５は、同じカラー・プレーンにおける階調度と整合するものとみなされる。この場合、値域内の最小値は、現ピクセル（「Ｚ」）の両側における階調度の最小値だけ減らすことが可能である（ステップ５５２）。例えば、最小値は、下記のように減らすことが可能である：
　　最小値＝最小値＋ｍｉｎ（ｄＣｏｌｏｒ（１），−ｄＣｏｌｏｒ（４））
留意すべきは、階調度ｄＣｏｌｏｒ（１）が負であり、階調度ｄＣｏｌｏｒ（４）が正であり、従って、最小値に上述の階調度を加えると、最小値が減少するという点である。センサ値域の最小値が減少することによって、局部的粗さの特徴が明らかになり、従って、誤った欠陥ピクセル検出の可能性が低下する。
【００４６】
　現ピクセルが局部的隆線上にあるか否かのさらなる検査として、現センサ値３５が、同じカラー・プレーンにおける階調度と整合しない場合、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が他のカラー・プレーンにおける階調度と整合するか否かを確めることが可能である（ステップ５５４）。例えば、図４を利用すると、下記の場合、現センサ値３５は、他のカラー・プレーンにおける階調度と整合するものとみなされる：
　　（ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（１）＜＝０）ＡＮＤ（ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（２）＞＝０）
従って、他のカラー・プレーンにおける近傍ピクセルに関する階調度によって、現ピクセルが局部的隆線上にあって、行に沿って位置番号が増すにつれて、現ピクセル（「Ｚ」）の左側の別のカラー・プレーンにおけるセンサ値３０が減少し、現ピクセル（「Ｚ」）の右側の他のカラー・プレーンにおけるセンサ値３０が増大することが明らかな場合、現センサ値３５は、他のカラー・プレーンにおける階調度と整合するものとみなされる。この場合、値域内の最小値は、現ピクセル（「Ｚ」）の両側における階調度の最小値だけ減らすことが可能である（ステップ５５６）。例えば、最小値は、下記のように減らすことが可能である：
　　最小値＝最小値＋ｍｉｎ（ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（１），−ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（２））
　やはり、階調度ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（１）は負であり、階調度ｄＯｔｈｅｒＣｏｌｏｒ（２）は正であり、従って、最小値に上述の階調度のいずれかを加えると、最小値が減少する。最小値の減少量は、局部的隆線が実際にどれほど急峻かによって決まる。例えば、同じカラー・プレーンまたは別のカラー・プレーンの現在行２８ａにおける階調度が高い、すなわち、その領域がテクスチャ領域である（すなわち、その領域内で光の輝度が大幅に変化する）場合、最小値は大幅に低下する。しかし、同じカラー・プレーンまたは別のカラー・プレーンの現在行２８ａにおける階調度が低い、すなわち、その領域が一様な領域である（すなわち、その領域における光の輝度がほんのわずかしか変化しない）場合、最小値は、ほんのわずかしか減少しない。現センサ値３５が、同じカラー・プレーンまたは別のカラー・プレーンの現在行２８ａにおける階調度と整合しない場合、最小値は減少しない。
【００４７】
　最小値が調整されると（現ピクセルが局部的隆線上にあるか否かに応じて）、最小値から現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５を引いて（ステップ５５８）、現センサ値３５が最小値をどれほど下回るか確認される。例えば、差値（ｄ）は次のように計算することが可能である：
　　　　　　ｄ＝最小値−Ｚ
この差値は、現センサ値３５が近傍センサ値と比較してどれほど歪んでいるかを表している。しかし、差値が大きい場合でも、局部的粗さおよび垂直線の存在によっては、それにもかかわらず、現センサ値３５が正常ピクセルの結果という場合もあり得る。
【００４８】
　従って、現センサ値３５が局部的最大値である場合のように、ピクセル（「Ｚ」）が欠陥ピクセルであることを表示する前に、差値（ｄ）と比較される値として、現ピクセル（「Ｚ」）の両側における最小平均階調度（ｖ）を用いて、局部的粗さによって差値（ｄ）を予測できるか否かの確認が行われる（ステップ５６０）。垂直線または対角線のフィルタリングによる除去を回避するため、局部的最大値に関して上述のように、垂直階調度（ｄＶｅｒｔｍｉｎ）の最小絶対値も計算される（ステップ５６２）。
【００４９】
　差値（ｄ）が、近傍センサ値によって決まる値を十分に超えると、現ピクセル（「Ｚ」）は欠陥ピクセルであると判定される。局部的最大値の場合と同様に、局部的最小値の場合について比較を行い、現ピクセル（「Ｚ」）の差値（ｄ）が、最小平均階調度（ｖ）および１つ以上のしきい値パラメータを利用して計算されたしきい値量を超えるか否かが判定される（ステップ５６４および５６６）。超える場合であって最小垂直階調度もそのしきい値量を超える場合（ステップ５６８）、現ピクセル（「Ｚ」）は、欠陥ピクセルであると判定される（ステップ５７０）。
【００５０】
　従って、局部的最大値の場合、現ピクセル（「Ｚ」）は、近傍ピクセルによって予測できず、下記の場合、欠陥があるとみなされる：
　　（ｄ＞Ｖ＊ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ＋ｐｅｄｅｓｔａｌ）ＡＮＤ（ｄＶｅｒｔｍｉｎ＞（Ｖ＊ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ＋ｐｅｄｅｓｔａｌ））
現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５がしきい値量未満で、かつ、最小垂直階調度がしきい値量未満か、あるいは、そのいずれかである場合、センサ値３５自体に最終的な検査を行って、センサ値が近傍センサ値によって予測可能であったとしても（上述の方程式の一方または両方を利用して）、予測よりかなり小さいセンサ値は、欠陥があると表示されることを保証する。従って、下限は、最小値としきい値パラメータを利用して計算され（ステップ５７２）、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が、下限を下回ると（ステップ５７４）、現ピクセル（「Ｚ」）には欠陥があるとみなされる（ステップ５７０）。しきい値パラメータ（外れ値距離と呼ばれる）に基づいて、現ピクセル（「Ｚ」）に欠陥があるか否かを判定するための方程式は、次の通りである：
　　Ｚ＜最小値−ｏｕｔｌｉｅｒ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ
　現センサ値３５が近傍センサ値によって予測可能であり、外れ値距離を下回らない場合（ステップ５７４）、現在ピクセル（「Ｚ」）には欠陥がない（ステップ５７６）。しかし、現ピクセル（「Ｚ」）に欠陥があると判定されると（ステップ５７０）、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５は、近傍センサ値３０に基づく値に置き換えられる（ステップ５７８）。例えば、現センサ値３５を、まわりのセンサ値３０の中間値に置き換えることが可能である。ただし、云うまでもないが、双線形補間値または最も近い近傍値といった、他の置換値を利用することも可能である。
【００５１】
　他の実施態様では、処理に備えて、バッファ５０内に記憶されている行数を減少させるため、現ピクセルに欠陥があるか否かの判定には、垂直および対角階調度が用いられない。従って、バッファ内に３つ以上の行を記憶する代わりに、本発明のＢＰＣアルゴリズムのこうした実施態様に用いるため、バッファ内に記憶されるのは、図６に示すように、現在行２８ａだけである。図４の場合と同様、図６における審査下にある現ピクセルのセンサ値３５は、「Ｚ」で表示され、現ピクセルと同じ色であるピクセルから得られたセンサ値３０は、「Ｘｎ」で表示され、異なる色であるピクセルから得られたセンサ値３０は、「Ｙｎ」で表示されている。
【００５２】
　図６の値３０の行２８ａを利用して、図７の典型的なステップに示すＢＰＣアルゴリズムの実施サンプルを例証することが可能である。１行だけしかないので、垂直および対角階調度を計算することはできない。従って、垂直および対角階調度の全てが０に設定される（ステップ７００）。やはり、同じカラー・プレ−ンにおける（同じ行２８ａの）近傍センサ値３０が、図５Ａに関連して上述のように、最大値および最小値を確認するため、昇順に分類される。例えば、ピクセルＸ３３およびＸ３７は、Ｘ３３またはＸ３７が最大値になり、Ｘ３３またはＸ３７が最小値になるように、昇順に分類することが可能である。
【００５３】
　現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が最大値を超えると、現センサ値３５は局部的最大値であり（ステップ７０５）、図５Ｂに示すように、差値（ｄ）および最小平均階調度（ｖ）を計算することが可能になる（ステップ７１０）。現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が最小値未満であれば、現センサ値３５は、局部的最小値であり（ステップ７１５）、図５Ｃに示すように、差値（ｄ）および最小平均階調度（ｖ）を計算することが可能になる（ステップ７２０）。そうではなく、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が、最大値を超えることもなく、最小値未満になることもなければ、現ピクセル（「Ｚ」）には欠陥がない（ステップ７２５）。
【００５４】
　局部的最大値または局部的最小値の場合、差値（ｄ）および最小平均階調度（ｖ）は、それぞれ、計算または比較に垂直階調度が利用されない点を除けば、図５Ｂおよび５Ｃに関連して上述のところと同様に計算される。例えば、現センサ値３５が、同じカラー・プレーンにおける階調度と整合するものとみなされるか否か、従って、最大値を増すことが可能であるか否かを判定するため、同じ行２８ａにおける階調度だけが利用される。従って、図６を利用すると、下記の場合、最大値は、現ピクセル（「Ｚ」）の両側に置ける階調度の最大値だけ増すことが可能である：
　　（ｄＣｏｌｏｒ（１）＞＝０）ＡＮＤ（ｄＣｏｌｏｒ（４）＜＝０）
　現センサ値３５が、同じカラー・プレーンにおける階調度と整合しない場合、図５Ｂに示すように、他のカラー・プレーンにおける階調度に基づいて、最大値を増すことも可能である。最大値が調整されると（現ピクセルが局部的隆線上にあるか否かに応じて）、図５Ｂに示すように、差値（ｄ）、および同じ行２８ａの現ピクセル（「Ｚ」）の両側における階調度の最小平均絶対値（ｖ）を計算することが可能になる。しかし、最小垂直階調度は計算されない（現ピクセルに欠陥があるか否かの判定に利用される行が１つだけであるため）。局部的最小値の場合、図５Ｃと同様の変化が利用される。
【００５５】
　局部的最大値または局部的最小値の場合、現ピクセル（「Ｚ」）に欠陥があるか否かを判定するため、現ピクセル（「Ｚ」）の差値（ｄ）が、最小平均階調度（ｖ）および１つ以上のしきい値パラメータを利用して計算されたしきい値量と比較される（ステップ７３０）。例えば図５Ｂまたは５Ｃにおけるように、しきい値量は、下記方程式によって表わすことが可能である：
　　しきい値量＝（ｖ＊ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ）＋ｐｅｄｅｓｔａｌ
　１行実施態様の場合、現センサ値３５が局部的最大値または局部的最小値であり、近傍センサ値と逆の階調度を備えていて（すなわち、現センサ値が「クレータ」であって）、現ピクセル（「Ｚ」）に欠陥があるというより強い確信が得られる場合、しきい値量を半分に減らすことが可能である（ステップ７３５）。従って、差値（ｄ）が、下記方程式によって示されるように、減少したしきい値量を超えると、現ピクセル（「Ｚ」）は、局部的最大値または局部的最小値の場合に欠陥があるとみなされる（ステップ７４０）：
　　ｄ＞しきい値量／２
　１行の場合（例示されていないが）、外れ値距離を利用することも可能である。現ピクセル（「Ｚ」）に欠陥があると判定されると（ステップ７４５）、現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５が、近傍センサ値３０に基づく値に置き換えられる。例えば、左階調度の値が右階調度より大きい場合（ステップ７５０）、現センサ値３５は、左近傍センサ値からの線形予測によって置換することが可能である（ステップ７５５）。別様であれば、現センサ値３５は、右近傍センサ値からの線形予測によって置換することが可能である（ステップ７６０）。図６を利用すると、
　　ａｂｓ（ｄＣｏｌｏｒ（１））＜ａｂｓ（ｄＣｏｌｏｒ（４）の場合、
　　Ｚｎｅｗ＝２＊Ｘ３３−Ｘ３１、あるいは、
　　Ｚｎｅｗ＝２＊Ｘ３７−Ｘ３９
　もう１つの実施態様では、実際のセンサ値を利用して、センサ値域を設定し、同じカラー・プレーンまたは異なるカラー・プレーンにおける階調度を利用して、最大値および／または最小値を修正するのではなく、他のカラー・プレーンにおける近傍ピクセルの階調度、および現ピクセルとは異なる行のセンサ値から、センサ値域を直接計算することが可能である。例えば、図８には、本発明のＢＰＣアルゴリズムの実施態様に用いることが可能なピクセル２５の５×５ブロックから得られる生センサ値３０のサンプルが例示されている。
【００５６】
　図４および６の場合と同様、図８における審査下にある現ピクセルのセンサ値３５は、「Ｚ」で表示され、現ピクセルと同じ色であるピクセルから得られたセンサ値３０は、「Ｘｎ」で表示され、異なる色であるピクセルから得られたセンサ値３０は、「Ｙｎ」で表示されている。現ピクセルに欠陥があるか否かの判定に利用されない値については、センサ値は示されていない。図８に示すピクセル２５の５×５ブロックによって、現ピクセル「Ｚ」の現在行２８ａの上と下の両方における他の行２８ｂの近傍ピクセルからの垂直階調度をセンサ値域の計算に利用することが可能になる。ただし、云うまでもないが、他の実施態様の場合、現ピクセル（「Ｚ」）の上または下の垂直階調度だけしか利用することができない。その前者については、図９に例示されている。
【００５７】
　図１０は、本発明の他の実施態様に従って、図８に示すピクセル２５の５×５ブロックまたは図９に示すピクセル２５の３×５ブロックにＢＰＣアルゴリズムを実施する典型的なステップを例示したフローチャートである。現ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５を分析するため、バッファから必要な数の近傍センサ値３０を検索した後（ステップ９００）、誤った欠陥ピクセル検出の数を減らすため、１つ以上のしきい値パラメータを設定することが可能になる（ステップ９０５）。例えば、しきい値パラメータには、図５および７に関連して上述の倍率と基礎値の両方を含むことが可能である。
【００５８】
　検索した近傍センサ値に基づいて、現在行および隣接行における異なる色の近傍ピクセルから水平、垂直、および対角階調度が計算される（ステップ９１０）。水平、垂直、および対角階調度は、テイラー級数関数を用いて、同じ色の各近傍ピクセルから現ピクセル（「Ｚ」）の推定値を計算するために利用される（ステップ９１５）（すなわち、現センサ値３５は、近傍センサ値３０を定義する関数の勾配に基づいて、近傍センサ値３０から推定することが可能である）。センサ値域からの推定値は、現ピクセルについて予測される。例えば、図８のピクセル２５の５×５ブロックを利用すると、含まれる可能性のある推定値は次の通りである：
　Ｅ１＝推定値（Ｘ２）＝（（（Ｙ６−Ｙ１）＋（Ｙ７−Ｙ２））／２）＋Ｘ２
　Ｅ２＝推定値（Ｘ７）＝（（（Ｙ６−Ｙ１１）＋（Ｙ７−Ｙ１２））／２）＋Ｘ７
　Ｅ３＝推定値（Ｘ４）＝（（（Ｙ４−Ｙ３）＋（Ｙ９−Ｙ８））／２）＋Ｘ４
　Ｅ４＝推定値（Ｘ５）＝（（（Ｙ４−Ｙ５）＋（Ｙ９−Ｙ１０））／２）＋Ｘ５
　Ｅ５＝推定値（Ｘ１）＝（（（Ｙ７−Ｙ１）＋（Ｙ９−Ｙ３））／２）＋Ｘ１
　Ｅ６＝推定値（Ｘ３）＝（（（Ｙ６−Ｙ２）＋（Ｙ９−Ｙ５））／２）＋Ｘ３
　Ｅ７＝推定値（Ｘ６）＝（（（Ｙ４−Ｙ８）＋（Ｙ７−Ｙ１１））／２）＋Ｘ６
　Ｅ８＝推定値（Ｘ８）＝（（（Ｙ６−Ｙ１２）＋（Ｙ４−Ｙ１０））／２）＋Ｘ８
もう１つの例として、図９におけるピクセル２５の３×５ブロックを利用すると、含まれる可能性のある推定値は次の通りである：
　Ｅ１＝推定値（Ｘ２）＝（Ｙ６−Ｙ１）＋Ｘ２
　Ｅ２＝推定値（Ｘ２）＝（Ｙ７−Ｙ２）＋Ｘ２
　Ｅ３＝推定値（Ｘ４）＝（Ｙ４−Ｙ３）＋Ｘ４
　Ｅ４＝推定値（Ｘ４）＝（Ｙ７−Ｙ６）＋Ｘ４
　Ｅ５＝推定値（Ｘ５）＝（Ｙ４−Ｙ５）＋Ｘ５
　Ｅ６＝推定値（Ｘ５）＝（Ｙ６−Ｙ７）＋Ｘ５
　Ｅ７＝推定値（Ｘ１）＝（Ｙ７−Ｙ１）＋Ｘ１
　Ｅ８＝推定値（Ｘ３）＝（Ｙ６−Ｙ２）＋Ｘ３
　明らかに、階調度は、現ピクセル（「Ｚ」）に対して半径方向の２ピクセル以内に位置するピクセルを利用して計算される。図４〜７に示す実施態様と比較すると、図８〜１０に示す実施態様の階調度は、より狭い範囲の（すなわち、審査下にある現ピクセルにより近い）近傍ピクセルから計算されるので、結果として、現ピクセル（「Ｚ」）に関して予測されるセンサ値域の推定値が改善されることになる。従って、より近い階調度を用いることによって、欠陥ピクセルの検出可能性が向上し、欠陥ピクセルに対するより正確な置換値が得られる。
【００５９】
　現ピクセルに関するセンサ値域からの最大センサ値および最小センサ値は、計算された上記推定値を昇順に分類し、最大推定値と最小推定値を求めることによって公式化することが可能である。さらに、現ピクセルに欠陥があるか否かの判定に用いるため、推定値から平均推定値を計算することも可能である（ステップ９２０）。例えば、最大、最小、および平均センサ値は、次のように表すことが可能である：
　　　最小値＝最小値（Ｅ１．．Ｅ８）
　　　平均値＝平均値（Ｅ１．．Ｅ８）
　　　最大値＝最大値（Ｅ１．．Ｅ８）
　現ピクセルのセンサ値が、平均推定値を用いて計算されたしきい値量を超えて、最小推定値を下回るか、または、最大推定値を上回る場合、現ピクセルは欠陥ピクセルであると判定される。しきい値量を計算するため、設定された上記しきい値パラメータを利用して、平均推定値に修正が施される（ステップ９２５）。例えば、しきい値量は、下記の方程式を用いて計算することが可能である：
　　しきい値量＝Ｅｍｅａｎ＊ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ＋ｐｅｄｅｓｔａｌ
　他の実施態様と同様、しきい値パラメータ（倍率および基礎値）は、欠陥ピクセル検出と欠陥のないピクセル検出の比を最適化するように選択されている。しきい値パラメータは、センサ値、用いられるＣＦＡ、センサ・タイプ等に従って、固定および／または可変とすることが可能である。本実施態様における倍率および基礎値の典型的な数は、倍率が０．１で、基礎値が６である。最小推定値からしきい値量を引いて、低値が求められ（ステップ９３０）、最大推定値にしきい値量を加えて、高値が求められる（ステップ９３５）。下記の場合、現ピクセルには欠陥があると判定される：
　　Ｘ＜（Ｅｍｉｎ−しきい値）ＯＲ　Ｘ＞（Ｅｍａｘ＋しきい値）
従って、現センサ値が低値未満の場合（ステップ９４０）、または、現センサ値が高値を超える場合（ステップ９４５）、現ピクセル（「Ｚ」）には欠陥があるとみなされる（ステップ９５０）。別様であれば、現ピクセル（「Ｚ」）には欠陥がない（ステップ９６０）。
【００６０】
　検出される各欠陥毎に、欠陥ピクセル（「Ｚ」）のセンサ値３５は、近傍ピクセルのセンサ値３０を用いて置換される（ステップ９５５）。例えば、ピクセル（「Ｚ」）の平均推定値は既に計算されているので、平均推定値を現ピクセル（「Ｚ」）の置換値として利用することが可能である。ただし、云うまでもなく、まわりのセンサ値３０の中間値、双線形値、または、最も近い近傍値といった、ピクセル（「Ｚ」）に関する他の置換値を利用することも可能である。
【００６１】
　当業者には明らかなように、本出願において解説の画期的な概念は、広範囲の用途にわたって修正および変更を加えることが可能である。従って、特許で保護される対象の範囲は、解説された特定の典型的な教示に制限すべきではなく、その代わり、付属の請求項によって規定される。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の典型的な実施態様による不良ピクセル補正（ＢＰＣ）アルゴリズムを利用するディジタル画像システムを例示したブロック図。
【図２】本発明の典型的な実施態様によるＢＰＣアルゴリズムを実施するための典型的な論理回路を例示したブロック図。
【図３】図２のＢＰＣアルゴリズムを実施するための典型的なステップを例示したフローチャート。
【図４】本発明のＢＰＣアルゴリズムの実施態様に用いることが可能な３×９のピクセル・ブロックから得られる生センサ値サンプルを例示した図。
【図５Ａ】本発明の実施態様の１つに従って、図４に示す３×９のピクセル・ブロックにＢＰＣアルゴリズムを実施するための典型的なステップを例示したフローチャート。
【図５Ｂ】本発明の実施態様の１つに従って、図４に示す３×９のピクセル・ブロックにＢＰＣアルゴリズムを実施するための典型的なステップを例示したフローチャート。
【図５Ｃ】本発明の実施態様の１つに従って、図４に示す３×９のピクセル・ブロックにＢＰＣアルゴリズムを実施するための典型的なステップを例示したフローチャート。
【図６】本発明のＢＰＣアルゴリズムの実施態様において利用可能な単一ピクセル行から得られる生センサ値のサンプルを例示した図。
【図７】本発明のもう１つの実施態様に従って、図６に示すピクセル行にＢＰＣアルゴリズムを実施するための典型的なステップを例示したフローチャート。
【図８】本発明のＢＰＣアルゴリズムの実施態様において利用可能な５×５のピクセル・ブロックから得られる生センサ値サンプルを例示した図。
【図９】本発明のＢＰＣアルゴリズムの実施態様において利用可能な３×５のピクセル・ブロックから得られる生センサ値サンプルを例示した図。
【図１０】本発明の他の実施態様に従って、図８または図９に示すピクセル・ブロックにＢＰＣアルゴリズムを実施するための典型的なステップを例示したフローチャート。
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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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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