(57)【要約】【課題】デジタル画像の固定パターンノイズ（ＦＰＮ）を補償する方法およびシステムを提供する。【解決手段】ＦＰＮ補償は、前記画像生産中に行われる処理に基づいている。固定パターンノイズを、個々のピクセルのオフセットに見られる固定パターンと定義する。固定パターンノイズは、相関のないノイズだが、すべての画像に適合するようスケーリングする統計的分布を有する。本方法は、不揮発性メモリ５、処理デバイス４、較正フレーム、およびイメージセンサ２を提供するステップと、較正フレームを使用してセンサごとにＦＰＮデータを導出するステップと、測定されたＦＰＮデータを記憶するステップと、撮像されたピクチャごとにＦＰＮデータを取り出すステップと、固定パターンノイズを補償するために、撮像されたピクチャの各ピクセルに対してＦＰＮデータを適用するステップとを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
不揮発性メモリ、処理デバイス、較正フレーム、およびイメージセンサを提供するステップと、
較正フレームを使用してセンサごとにＦＰＮデータを導出するステップと、
測定されたＦＰＮデータを記憶するステップと、
撮像されたピクチャごとにＦＰＮデータを取り出すステップと、
固定パターンノイズを補償するために、撮像されたピクチャの各ピクセルに対してＦＰＮデータを適用するステップと
を含む外部シャッタを必要としないデジタル画像の固定パターンノイズを補償する方法。
【請求項２】
前記ＦＰＮデータは前記センサ全体にわたるデバイスおよび相互接続パラメータの変動を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記イメージセンサはＣＭＯＳイメージセンサである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記イメージセンサはＣＣＤイメージセンサである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記不揮発性メモリはフラッシュメモリである、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記不揮発性メモリはＭＲＡＭである、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記不揮発性メモリはＥＰＲＯＭである、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記処理デバイスはマイクロプロセッサである、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記較正フレームは、カメラのレンズを被覆した状態で、高温で長い露光時間により取得される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
外部シャッタを必要とせず、メモリ要件の低いデジタル画像の固定パターンノイズを補償する方法において、
不揮発性メモリ、処理デバイス、較正フレーム、およびイメージセンサを提供するステップと、
較正フレームを使用してセンサごとにＦＰＮデータを導出するステップと、
導出された前記ＦＰＮデータを低減するステップと、
ＦＰＮデータに対して圧縮を実行するステップと、
データ低減に使用される係数と、圧縮されたＦＰＮデータと、使用される圧縮テーブルと、分布測定結果とを前記不揮発性メモリに記憶するステップと、
ＦＰＮデータに対して圧縮解除を実行するステップと、
現在の統計的分布測定を使用して低減されたＦＰＮデータのスケーリングを実行するステップと、
各ピクセルに対して個々の補償値を適用するステップと
を含む方法。
【請求項１１】
前記ＦＰＮデータは前記センサ全体でのデバイスおよび相互接続パラメータの変動を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記データ低減は前記ＦＰＮデータの量子化によって実行され、関連する量子化係数がＦＰＮデータと共に記憶され、低減されたＦＰＮデータの前記スケーリングが前記量子化係数を使用して実行される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記分布測定に標準偏差が使用される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記量子化のスケーリングは、
較正画像の標準偏差ｓによる正規化と、目標画像の標準偏差ｓ’によるスケーリングとを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記較正フレームは、カメラのレンズを被覆した状態で、高温で長い露光時間により取得される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
前記イメージセンサはＣＭＯＳイメージセンサである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
前記イメージセンサはＣＣＤイメージセンサである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１８】
前記不揮発性メモリはフラッシュメモリである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１９】
前記不揮発性メモリはＭＲＡＭである、請求項１０に記載の方法。
【請求項２０】
前記不揮発性メモリはＥＰＲＯＭである、請求項１０に記載の方法。
【請求項２１】
ＦＰＮデータの前記圧縮および圧縮解除に減衰なしの圧縮法が使用される、請求項１０に記載の方法。
【請求項２２】
ＦＰＮデータの前記圧縮および圧縮解除はハフマン圧縮アルゴリズムを使用して実行される、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記処理デバイスはマイクロプロセッサである、請求項１０に記載の方法。
【請求項２４】
外部シャッタを必要とせず、メモリ要件の低いデジタル画像の固定パターンノイズを補償する方法において、
不揮発性メモリ、処理デバイス、較正フレーム、およびイメージセンサを提供するステップと、
較正フレームを使用してセンサごとにＦＰＮデータを導出するステップと、
導出された前記ＦＰＮデータを量子化するステップと、
最適化されたハフマンテーブルを生成するステップと、
最適化されたハフマンテーブルを使用してＦＰＮデータに対するハフマン圧縮を実行するステップと、
量子化係数と、圧縮されたＦＰＮデータと、使用されるハフマン圧縮テーブルと、分布測定結果とを記憶するステップと、
ＦＰＮデータに対してハフマン圧縮解除を実行するステップと、
現在の統計的分布測定を使用して量子化のスケーリングを実行するステップと、
各ピクセルに対して個々の補償値を適用するステップと、
を含む方法。
【請求項２５】
前記現在の統計的分布が被覆されたピクセルから導出される、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記分布測定に標準偏差が使用される、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
前記量子化のスケーリングは、
較正画像の標準偏差ｓによる正規化と、目標画像の標準偏差ｓ’によるスケーリングとを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２８】
前記較正フレームは、カメラのレンズを被覆した状態で、高温で長い露光時間により取得される、請求項２４に記載の方法。
【請求項２９】
前記イメージセンサはＣＭＯＳイメージセンサである、請求項２４に記載の方法。
【請求項３０】
前記イメージセンサはＣＣＤイメージセンサである、請求項２４に記載の方法。
【請求項３１】
前記不揮発性メモリはフラッシュメモリである、請求項２４に記載の方法。
【請求項３２】
前記不揮発性メモリはＭＲＡＭである、請求項２４に記載の方法。
【請求項３３】
前記不揮発性メモリはＥＰＲＯＭである、請求項２４に記載の方法。
【請求項３４】
前記処理デバイスはマイクロプロセッサである、請求項２４に記載の方法。
【請求項３５】
前記較正フレームは、カメラのレンズを被覆した状態で、高温で長い露光時間により取得される、請求項２４に記載の方法。
【請求項３６】
外部シャッタを必要とせず、メモリ要件の低いデジタル画像の固定パターンノイズを補償するためのシステムにおいて、
不揮発性メモリと、
処理デバイスと、
イメージセンサと
を含むシステム。
【請求項３７】
前記イメージセンサはＣＭＯＳイメージセンサである、請求項３６に記載のシステム。
【請求項３８】
前記イメージセンサがＣＣＤイメージセンサである、請求項３６に記載のシステム。
【請求項３９】
前記不揮発性メモリがフラッシュメモリである、請求項３６に記載のシステム。
【請求項４０】
前記不揮発性メモリがＭＲＡＭである、請求項３６に記載のシステム。
【請求項４１】
前記不揮発性メモリがＥＰＲＯＭである、請求項３６に記載のシステム。
【請求項４２】
前記処理デバイスがマイクロプロセッサである、請求項３６に記載のシステム。
【請求項４３】
任意選択のイメージバッファが使用される、請求項３６に記載のシステム。
【請求項４４】
前記任意選択のイメージバッファがＲＡＭである、請求項４３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、画像処理に関し、より詳細には、取得した画像の固定パターンノイズを低減する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＭＯＳベースのカメラは、「固定パターンノイズ」（ＦＰＮ）として知られている欠陥に悩まされている。これは、個々のピクセル増幅器の挙動の小さな違いに起因する画像の不快な静止背景パターンである。ＦＰＮ（「むら」とも呼ばれる）は、当該センサ全体にわたるデバイスおよび相互接続パラメータの変動（不整合）に起因する、均一な照明下でのピクセル出力値の空間的変動である。ＦＰＮは所与の１つのセンサについて固定されているが、センサごとに異なる。したがって、ｖｏが（均一の照明での）名目ピクセル出力値であり、１≦ｉ≦ｎかつ１≦ｊ≦ｍの場合にセンサからの出力ピクセル値（一時的ノイズを除く）がｖｏｉｊであるならば、固定パターンノイズはΔｖｏｉｊ＝ｖｏｉｊ＝ｖｏの値の集合である。
【０００３】
ＦＰＮはオフセット成分およびゲイン成分から構成されており、オフセット成分は低照明でより多くの画像品質劣化を招く。ＣＭＯＳ（アクティブピクセルセンサ（ＡＰＳ）およびパッシブピクセルセンサ（ＰＰＳ））はカラムＦＰＮを被る。カラムＦＰＮは画像中の「縞」として現れ、著しい画像劣化を招く恐れがある。ＣＣＤイメージセンサは、光検出器の配置の空間的変動と暗電流によって生じるピクセルＦＰＮだけを被る。ＣＭＯＳ技術を使用することによって、イメージセンサピクセルトランジスタはさらなるピクセルＦＰＮを生じ、カラム増幅器はカラムＦＰＮを生じる。
【０００４】
従来技術では、ＦＰＮを低減する通常の方法は、いわゆる相関二重サンプリング（ＣＤＳ）を実行することである。これには、リセット直後に１回と信号提示時に１回の２回の出力サンプリングを必要とする。これらの差を取ることによって、オフセットおよびリセットノイズが低減される。ほとんどのセンサは、正確なＣＤＳを実施することはできず、したがって、オフセットＦＰＮを完全に補償することはできない。
【０００５】
ダークフレームの減算は、実際の撮像条件（露光時間およびセンサ温度）下で１つまたは複数のダークフレームを取り込むことを含み、そのフレームまたは複数フレームの平均が画像から減算される。ダークフレームの補償を使用することはできるが、そのためには外部シャッタとフルフレームメモリが必要であり、したがってＦＰＮ問題を低減するために費用の掛かる解決法が必要である。
【０００６】
ＦＰＮ抑制に取り組んだ特許がある。
米国特許出願第（６，０６１，０９２）号（Ｂａｋｈｌｅ他）には、束縛されたＣＭＯＳセンサベースのビデオ周辺機器に対するダークフレーム削除のための方法および装置が記載されている。束縛されたＣＭＯＳセンサベースのデジタルビデオカメラ用の暗固定パターンノイズ（ＤＦＰＮ）の除去は、ホストベースの暗画像のキャッシュに供給し、これを維持することによってサポートされる。カメラは、ＰＣのようなホストコンピュータシステムに束縛されるので、キャッシュを管理するためにホストの記憶および処理機能を利用する。ＤＦＰＮ削除処理に関して現在適用可能な暗画像を更新するための暗画像のキャッシュを使用することにより、暗画像を獲得するためのカメラのシャッタ動作は劇的に減少する。暗画像は、カメラのさまざまな積分、ゲイン、および温度の動作特性で取得され、キャッシュに記憶される。キャッシュされた暗画像は、カメラのＣＭＯＳセンサ画像アレイごとに生成されたビデオフレームのデータの固定された所定のデータのカラムに従ってホスト上で参照される。暗カラムデータは、ＤＦＰＮ削除処理中に使用するために永続的かつ全体的に陰影を付けたＣＭＯＳセンサ画像アレイの一部を表す。
【０００７】
米国特許第（６，２１５，１１３）号（Ｃｈｅｎ他）は、光ダイオード、リセットスイッチ、２つのサンプルおよびホールド回路、および２つの読出し回路を含む運動検出によるＣＭＯＳアクティブピクセルセンサを開示している。ＣＭＯＳセンサアレイに加え、処理の変動によって生じる固定パターンノイズを低減するために、ＣＭＯＳアクティブピクセルセンサ（ＡＰＳ）の列を追加することができる。この追加の列のＣＭＯＳ  ＡＰＳセルのそれぞれは、入射光を遮断するために金属層によってその光ダイオード領域が被覆されることを除いて上記ＣＭＯＳセンサアレイのＣＭＯＳ  ＡＰＳセルと同じである。したがって、この追加の列のピクセルの読出し信号はリセット処理後の固定信号であるべきであり、入射光とは独立しているべきである。選択されたＡＰＳセルの画像信号が読み出される場合、選択されたＡＰＳセルの同じカラムのシールドされたＡＰＳセルの信号も同様に読み出される。最後の画像はこれら２つの信号の差である。これら２つの読出し値は同一の読出し回路を通過するので、処理の変動の影響を削除することができ、固定パターンノイズを低減することができる。
【０００８】
米国特許出願第（６，３６６，３２０）号（Ｎａｉｒ他）は、１つのアナログ記憶アレイと、その記憶アレイからの第１と第２の信号の受信に呼応して、各センスアンプのセルが差分信号対を生成するセンス増幅器アレイとを有する半導体回路を開示している。センスアンプアレイは、カラムごとに１つのセンスアンプのセルを有して一列をなした複数のセンスアンプのセルである。センス増幅器のセルは、ピクセル信号の相関二重サンプリング（ＣＤＳ）を実施する。ピクセル信号の固定パターンノイズを低減するためにＣＤＳが使用される。固定パターンノイズとは、通常ならば同一のピクセル信号値にある、ピクセル間の製造の変動によって生じるエラーのことである。ＣＤＳは、各ピクセル信号の露光前の「リセット値」と露光後の「露光値」の両方のサンプリングを必要とする。次いでこれら２つの値は、差分信号対として信号処理パイプに転送される。ここで、リセット値と製造されたアレイのピクセルの回路構成との間の差によって生じるエラーを削除するために相関されるか、または単純に減算される。
【０００９】
【特許文献１】米国特許出願第（６，０６１，０９２）号（Ｂａｋｈｌｅ他）
【特許文献２】米国特許第（６，２１５，１１３）号（Ｃｈｅｎ他）
【特許文献３】米国特許出願第（６，３６６，３２０）号（Ｎａｉｒ他）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明の主要な目的は、メモリ要件の低いデジタル画像の固定パターンノイズの補償を達成することである。
本発明のさらなる目的は、外部シャッタを必要としないデジタル画像の固定パターンノイズの補償を達成することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の１つの目的により、外部シャッタを必要としないデジタル画像の固定パターンノイズを補償するさらなる方法が達成される。上記方法は、第１に、不揮発性メモリ、処理デバイス、較正フレーム、およびイメージセンサを提供するステップを含む。上記方法のステップは、較正フレームを使用してセンサごとにＦＰＮデータを導出するステップと、測定されたＦＰＮデータを記憶するステップと、撮像されたピクチャごとにＦＰＮデータを取り出すステップと、固定パターンノイズを補償するために撮像されたピクチャの各ピクセルに対してＦＰＮデータを適用するステップと含む。
【００１２】
本発明の上記目的により、外部シャッタを必要とせず、メモリ要件の低いデジタル画像の固定パターンノイズを補償するさらなる方法が達成される。上記方法は、第１に、不揮発性メモリ、処理デバイス、較正フレーム、およびイメージセンサを提供するステップを含む。上記方法の第１のステップは、較正フレームを使用してセンサごとにＦＰＮデータを導出するステップと、導出された上記ＦＰＮデータを低減するステップと、ＦＰＮデータに対して圧縮を実行するステップと、データ低減に使用される係数と、圧縮されたＦＰＮデータと、使用される圧縮テーブルと、分布測定結果とを上記不揮発性メモリに記憶するステップとを含む。さらなるステップは、ＦＰＮデータに対して圧縮解除を実行するステップと、現在の統計的分布測定を使用して低減されたＦＰＮデータのスケーリングを実行するステップと、各ピクセルに対して個々の補償値を適用するステップとを含む。
【００１３】
本発明の上記目的により、外部シャッタを必要とせず、メモリ要件の低いデジタル画像の固定パターンノイズを補償するさらなる方法が達成される。上記方法は、第１に、不揮発性メモリ、処理デバイス、較正フレーム、およびイメージセンサを提供するステップを含む。上記方法の第１のステップは、較正フレームを使用してセンサごとにＦＰＮデータを導出するステップと、導出された上記ＦＰＮデータを量子化するステップと、最適化されたハフマンテーブルを生成するステップと、最適化されたハフマンテーブルを使用してＦＰＮデータに対するハフマン圧縮を実行するステップと、量子化係数と、圧縮されたＦＰＮデータと、使用されるハフマン圧縮テーブルと、分布測定結果とを記憶するステップとを含む。さらなるステップは、ＦＰＮデータに対してハフマン圧縮解除を実行するステップと、現在の統計的分布測定を使用して量子化のスケーリングを実行するステップと、各ピクセルに対して個々の補償値を適用するステップとを含む。
【００１４】
本発明の上記目的により、外部シャッタを必要とせず、メモリ要件の低いデジタル画像の固定パターンノイズを補償するためのシステムが達成される。上記システムは、不揮発性メモリと、処理デバイスと、イメージセンサとを含む。
添付の図面は本明細書の物体部分を構成している。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
好ましい実施形態は、フルフレームメモリを必要とする相関二重サンプリング（ＣＤＳ）またはダークフレームの減算を使用する従来技術と比較してメモリ要件の低い、外部シャッタを必要とせずに固定パターンノイズ（ＦＰＮ）を低減するシステムおよび方法を開示する。
【００１６】
本発明の新しい方法では、ＦＰＮ補償は、生産中に行われる処理に基づいている。ここで、固定パターンノイズを、個々のピクセルのオフセットに見られる固定パターンと定義する。このノイズは、温度と露光時間の増加につれて大きさが増加する。
【００１７】
固定パターンノイズは、相関のないノイズだが、すべての画像に適合するようスケーリングすることができる統計的分布を有する。この概念は、生産中に個々のカメラのそれぞれに関して上記分布を１度測定し、それを圧縮し、それを不揮発性メモリに記憶するというものである。次いでモジュールによって撮像される画像ごとに、ノイズパターンを取り出し、当該画像に適合するよう倍率変更することができる。
【００１８】
図１は、本発明のシステムの基本的構成要素を示している。上記システムは、レンズまたはレンズシステム１と、イメージセンサ２と、任意選択のイメージバッファ３と、センサのＦＰＮを除去するために不揮発性メモリ５に記憶されているＦＰＮデータを使用する処理デバイス４とを含む。参照番号６は、訂正済みの画像を示す。上記任意選択のイメージバッファはＲＡＭバッファによって実施することができる。
【００１９】
図２は、本発明の方法の基本的なステップを示している。ステップ２０で、ＦＰＮデータのＦＰＮ分布は較正フレームを使用してセンサごとに導出される。ステップ２１で、上記ＦＰＮデータは不揮発性メモリに記憶される。ステップ２０および２１は、カメラの生産中に各センサに対して１度だけ実行される。ステップ２２で、上記ＦＰＮデータは、撮像されたピクチャごとに上記不揮発性メモリから取り出され、ステップ２３で、固定パターンノイズを補償するために、撮像された画像の各ピクセルに対して適用される。
【００２０】
好ましい一実施形態では、データ量を低減するために量子化が利用され、メモリ所要量を最小限に抑えるために減衰なしの圧縮方式が使用される。量子化は、ある数量をある離散的な数の小部分に分割することであり、共通の数量の整数倍になるべきものとしばしば見なされる。量子化レベルは、量子化プロセスで量子化されている信号の特定のサブレンジに割り当てられる離散値と定義される。使用される量子化レベルに基づいて、妥当な圧縮結果はピクセル当たり２．５ビット程度になる。黒レベルは動作の一部として訂正される。
【００２１】
図３は、固定パターンノイズ（ＦＰＮ）を補償するために、本発明の好ましい一実施形態で使用される方法を示している。ステップ３０で、ＦＰＮデータは較正フレームを使用してセンサごとに導出される。上記較正フレームは、高温で長い露光時間によりカメラのレンズを被覆した状態で取得される。上記ＦＰＮデータは、１つのセンサ全体でのデバイスおよび相互接続パラメータの変動（不整合）を含む。次のステップ３１で、上記ＦＰＮデータは、ＦＰＮデータの上記パラメータの変動を量子化することによって低減される。上記ＦＰＮデータは、離散的な数のカテゴリに分類される。ステップ３２および３３は、上記量子化されたＦＰＮデータの圧縮を扱っている。本発明者らの好ましい実施形態では、ハフマン圧縮アルゴリズムを使用した。他の減衰なしの圧縮法も同様に使用することができる。
【００２２】
ハフマン圧縮アルゴリズムはデータを圧縮するためのアルゴリズムである。ハフマン圧縮アルゴリズムは、頻繁に使用されるシンボルに短い符号を割り当て、あまり頻繁に使用されないシンボルに長い符号を割り当てることによってデータ圧縮を行う。ハフマン符号は、葉を符号化されたシンボルとする２分木で表すことができる。この２分木の葉以外の各ノードには、そのノードの下にある葉のすべてのシンボルを含む集合がある。さらに、各葉には重み（シンボルの頻度）が割り当てられており、葉以外の各ノードは、そのノードの下にある葉のすべての重みの合計である１つの重みを含んでいる。ステップ３２では、最適化されたハフマンテーブルが生成される。すなわち、最小ビットを有するＦＰＮデータを符号化する１つの木が定義される。これは、表形式のファイルに各符号の長さと共にシンボルとシンボルごとの符号とを保存するためのものである。ステップ３３で、量子化されたＦＰＮデータは上記の最適化されたハフマンテーブルを使用して圧縮される。ステップ３４で、ステップ３１で使用された上記量子化係数と、圧縮されたＦＰＮデータと、ステップ３２で生成され、圧縮ステップ３３で使用されたハフマンテーブルと、分布測定とが不揮発性メモリに保存される。好ましい一実施形態では、上記分布を説明するために標準偏差ｓを使用した。他の分布パラメータも同様に使用することができる。
【００２３】
ステップ３０から３４は較正ステップである。上記較正は、上記センサの生産中にセンサごとに１度実行される。これ以降のステップは、撮像された画像ごとに実行される適用ステップである。
【００２４】
ステップ３５は、メモリに記憶されているＦＰＮデータのハフマン圧縮解除を示している。第１に、ハフマントリーは、メモリに記憶されているテーブルから同様に再生される。このプロセスが完了すると、完全なハフマントリーが得られる。上記トリーは、圧縮されたファイル中の符号によって表された文字を検索するために使用される。再生されたハフマントリーを使用して圧縮解除が実行され、圧縮解除されたＦＰＮデータが出力ファイルで直接使用され、または保存される。
【００２５】
ステップ３６で、不揮発性メモリに記憶された量子化係数と現在の統計的な分布測定とを使用して量子化のスケーリングが実行される。固定パターンノイズに対する温度と露光時間の影響は、「被覆されたピクセル」から取得した統計的データによる記憶されたデータの正規化により考慮される。「被覆されたピクセル」は、金属または他の不透明な材料によって被覆されたピクセルである。好ましい一実施形態では、データは、較正画像の標準偏差ｓにより正規化され、目標画像の標準偏差ｓ’によりスケーリングされる。別の統計的分布測定を同様に使用することができる。
【００２６】
最後にステップ３７で、ステップ３６のスケーリングされた量子化データが、撮像された画像のピクセルのそれぞれに適用される。上記スケーリングには目標画像の被覆されたピクセルの標準偏差ｓが使用され、黒レベルの減算には平均値が使用される。固定パターンノイズは、付加的な外部シャッタを必要とせず、低いメモリ要件で補償される。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】固定パターンノイズを補償するためのシステムの主要構成要素を示す図である。
【図２】外部シャッタを必要とせずに固定パターンノイズを補償する方法の流れ図である。
【図３】外部シャッタを必要とせず、メモリ要件の低い固定パターンノイズを補償する方法の好ましい一実施形態の流れ図である。
【符号の説明】
【００２８】
１  レンズ
２  イメージセンサ
３  任意選択のイメージバッファ
４  処理デバイス
５  不揮性メモリ内のＦＰＮデータ
６  訂正済みの画像
【図１】
2004194337.tif 000003
【図２】
2004194337.tif 000004
【図３】
2004194337.tif 000005