(57)【要約】【課題】　ディジタル画像の鮮明度を定量化する方法を提供する。【解決手段】　ディジタル画像の複数のエッジを識別し、識別されたエッジに基づいてディジタル画像の鮮明度を表す画像鮮明度計量値を算出する。　画像鮮明度計量値を算出するため、識別エッジからディジタル画像を表わす集約エッジ輪郭を求め、この輪郭に基づいて算出する。【選択図】　　　図２
2004139600.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
　ディジタル画像の鮮明度を定量化する画像処理方法であって、
　ディジタル画像中の複数のエッジを識別する段階と、
　識別された前記エッジに基づいて前記ディジタル画像の鮮明度を表す画像鮮明度計量値を算出する段階
とを含む画像処理方法。
【請求項２】
　画像鮮明度計量値を算出する前記段階は、さらに、前記識別されたエッジから前記ディジタル画像を表す集約エッジ輪郭を求め、および、前記集約エッジ輪郭に基づいて前記画像鮮明度計量値を算出する段階を含む、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
　前記ディジタル画像の鮮明度を表す画像鮮明度計量値を算出する前記段階は、さらに、前記識別されたエッジの各々に関する鮮明度計量値を算出し、前記識別されたエッジの各々に関する前記算出された鮮明度計量値に基づいて前記画像鮮明度計量値を算出する段階を含む、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
　前記画像鮮明度計量値は、次のように定義され、
【数１】
2004139600.tif 000005
ここで、Ｎは、測定すべき勾配値の数であり、
ｃは、集約エッジ輪郭の中心を表す座標であり、
ｋは、エッジ輪郭標本オフセットであり、
ｘkは、ｋによって定義された位置における輪郭標本値であり、
Ｗkは、勾配測定値が前記集約エッジ輪郭の中心に近づけられていればいるほど、より大きい重みを前記勾配測定値に対して与える重み付けベクトルである
請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項５】
　画像の鮮明度を調整する画像処理方法であって、
　前記画像の鮮明度を表す画像鮮明度計量値を提供するために、請求項１の方法によって前記画像の前記鮮明度を定量化する段階と、
　ディジタル鮮明化アルゴリズムのアグレッシブネスと前記画像鮮明度計量値との間の較正された関係に基づいて、前記ディジタル鮮明化アルゴリズムのアグレッシブネスを調整する段階、
とを含む画像処理方法。
【請求項６】
　ディジタル画像を入力として受け取り、前記画像の鮮明度を表す画像鮮明度計量値を出力として提供し、請求項１の方法の各段階を実行するプロセッサ。
【請求項７】
　コンピュータ上で実行する時に、請求項１の方法の各段階を前記コンピュータに実行させるコンピュータプログラムコード手段。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明はディジタル画像処理に関し、特に、ディジタル画像の鮮明度を定量化する方法に関する。本発明は、さらに、ディジタル画像の鮮明度を調整する方法にも関する。
【背景技術】
【０００２】
　ディジタル画像の鮮明度は、様々な要素の中で特に、そのディジタル画像の捕捉に用いられた捕捉装置によって決定されることがある。画像が捕捉された後に、目視者によって知覚されるその画像の品質は、鮮明化フィルタの適切な使用によって向上させることが可能である。しかし、例えばプリンタ内における、プリンタ変調伝達関数よりも多く補正（compensate）するための鮮明化のデフォルト使用は、特に画像ソースが予め鮮明化されている場合に、過剰に鮮明化された出力画像を生じさせる可能性がある。ディジタルカメラを使用して捕捉された画像の場合には、カメラ内に組み込まれているアルゴリズムが、捕捉された画像を予め鮮明化する働きをすることが多く、したがって過剰に鮮明化された画像がプリンタから出力されることが多い。これは、画像の過剰な鮮明化が真の画像データを歪ませて、画像の中へのアーチファクト（artefacts）の導入をもたらす可能性があるので、望ましくない。
【０００３】
　画像の鮮明度を計算する方法及び装置が開示されている（特許文献１）。
　また、画像を鮮明化する適切な量を求める装置及び方法が開示されている（特許文献２）。
　また、対象の境界を横切るグレーレベルの変化に基づく画像エッジ輪郭の領域に基づく計量の計算のためのアルゴリズムが提案されている（非特許文献１）。
【０００４】
【特許文献１】米国特許第６，０９７，８４７号
【特許文献２】米国特許第５，８６７，６０６号
【非特許文献１】“Algorithm for the computation of region-based image edge profile acutance”Journal of Electronic Imaging, January 1995, Vol. 4 (1), pages 62-70.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
　画像の鮮明度が定量化されることを可能にし、したがって必要に応じて適切な量の鮮明化が適用されることを可能にする方法およびシステムが求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
　本発明によって、ディジタル画像の鮮明度を定量化する方法が提供される。この方法は、ディジタル画像中の複数のエッジを識別する段階を含む。その次に、ディジタル画像の鮮明度を表す画像鮮明度の計量値（image sharpness metric value）が、その識別されたエッジに基づいて算出される。この方法が、さらに、識別されたエッジに基づいて上記画像を表す集約エッジ輪郭（aggregate edge profile）を求めることと、求められた集約エッジ輪郭に基づいて画像鮮明度計量値を算出することとを含むことが好ましい。
【０００７】
　複数のエッジを識別する段階は、ディジタル画像の低解像度バージョンに係るエッジ検出演算子（edge detection operator）を使用して行われることが好ましい。適しているエッジ検出演算子の例は、特にＳｏｂｅｌエッジ検出器、Ｃａｎｎｙエッジ検出器、および、Ｐｒｅｗｉｔｔエッジ検出器を含む。
【０００８】
　エッジ検出演算子の演算の前に、画像が幾つかの領域に分割されて、エッジに関する閾値がその各領域において設定されることが好ましい。言い換えると、各領域内の全体的なノイズレベルを表す値が、エッジが検出されることを可能にするために選択される。一例では、各領域に関する閾値はそれぞれの領域内のＲＭＳ値に等しいように設定される。
【０００９】
　好ましい実施形態では、画像の低解像度バージョンにおいてエッジが検出され、その低解像度の画像において検出された識別されたエッジの位置が、その画像の最大解像度バージョンにおいて対応するエッジを識別するために補間される。
【００１０】
　このことが、低解像度画像において検出されたエッジに対応する、その画像の最大解像度バージョンからのエッジ輪郭の抽出を可能にする。この場合に、本発明の方法が、抽出されたエッジ輪郭を１つまたは複数の基準に関して検査する段階と、その抽出されたエッジ輪郭が選択された１つまたは複数の基準を満たさない場合に、その抽出されたエッジ輪郭を拒否する段階とを含むことが好ましい。
【００１１】
　こうした１つまたは複数の基準は、定義されている数値限界の範囲内にエッジ輪郭の近傍（edge profile neighbourhood）が存在するか否か、エッジ輪郭が何らかの大きな負の勾配を含むか否か、および、エッジ輪郭がそのエッジの少なくとも一方の側において予め決められた範囲内にあるか否かを含んでよい。前記の基準の任意のいずれかまたは全てに加えて、または、これらの代わりに、他の適切な選択基準を使用することができる。
【００１２】
　この方法は、その１つまたは複数の基準を満たす抽出されたエッジ輪郭のすべてを記憶し、その記憶されているエッジ輪郭に基づいて画像に関する集約エッジ輪郭を求める段階を含む。この集約エッジ輪郭は、記憶されているエッジ輪郭の中心値（medial value）をとることによって求めてもよい。あるいは、他の任意の選択手段、すなわち処理が、記憶されているエッジ輪郭に基づいて画像に関する集約エッジ輪郭を求めるために使用されてもよい。例えば、記憶されている各々のエッジ輪郭の鮮明度計量値が測定され、次に、画像内の鮮明度の範囲を求めるためにヒストグラム化されることが可能である。このヒストグラムを使用することによって、上位十分位数（upper decile）内に鮮明度計量値を有する記憶されているエッジ輪郭が、集約エッジ輪郭を形成するために選択されることが可能である。
【００１３】
　一実施形態では、求められた集約エッジ輪郭に基づいて算出される画像鮮明度計量値は、次のように定義される。
【数１】
2004139600.tif 000003
ここで、Ｎは、測定すべき勾配値の数であり、
ｃは、集約エッジ輪郭の中心を表す座標であり、
ｋは、エッジ輪郭標本オフセット（edge profile sample offset）、すなわち、エッジ輪郭の中心と、ｃにおいてエッジ輪郭を通る特定の勾配を有する直線とエッジ輪郭が交差する点を定義する位置との間の距離であり、
ｘkは、ｋによって定義された位置における輪郭標本値であり、
Ｗkは、勾配測定値が集約エッジ輪郭の中心に近づけられていればいるほど、すなわち、ｋが小さければ小さいほど、より大きい重みをその勾配測定値に対して与える重み付けベクトルである。
【００１４】
　抽出されたエッジ輪郭を記憶する前に正規化すること、または、画像鮮明度計量値の算出前に集約エッジ輪郭を正規化することが好ましいことがある。
【００１５】
　個別に抽出されたエッジ輪郭に基づいて鮮明度計量値を算出し、次にこの算出された鮮明度計量値に基づいて画像鮮明度計量値を求めることが好ましい。
【００１６】
　本発明は、さらに、画像の鮮明度を調整する方法を提供する。鮮明度を調整するこの方法は、画像鮮明度計量値を得るために本発明による方法によって画像の鮮明度を定量化する段階と、ディジタル鮮明化アルゴリズムのアグレッシブネス（aggressiveness）と画像鮮明度計量値との間の較正された関係に基づいて、例えば非鮮明マスクフィルタ（unsharp mask filter）のゲインのような、ディジタル鮮明化アルゴリズムのアグレッシブネスを調整する段階とを含む。
【００１７】
　ディジタル鮮明化アルゴリズムのアグレッシブネスと画像鮮明度計量値との間の較正された関係は、
　（ａ）ディジタル鮮明化アルゴリズムのアグレッシブネスに関する値の範囲の全体にわたってディジタル鮮明化アルゴリズムを使用して、トレーニングセット（training set）の画像の中の各画像をフィルタすることと、
　（ｂ）そのトレーニングセット中の画像の各々に関する各アグレッシブネス値毎に、鮮明化された画像の鮮明度を本発明の方法によって定量化することと、
　（ｃ）段階（ｂ）の結果に基づいてディジタル鮮明化アルゴリズムのアグレッシブネスと画像鮮明度計量値との間の関係を求めること
によって生成されることが好ましい。
【００１８】
　本発明の第２の側面では、ディジタル画像を入力として受け取り、および、画像鮮明度すなわち画像鮮明度計量値を表す値を出力として与えるようになっているプロセッサが提供される。このプロセッサは、本発明の第１の側面の方法の諸段階を実行するようになっている。このプロセッサはコンピュータのＣＰＵであってよく、このコンピュータはその方法の実行を制御するためのソフトウェアを有する。
【発明の効果】
【００１９】
　本発明は、画像の鮮明度を定量化して、画像の鮮明度を表す画像鮮明度計量値を提供するための堅牢な方法を提供する。本発明の一実施態様では、この方法が、画像の非鮮明マスクゲインに対する必要な調整を算出するために使用されてもよい。したがって、これは、適切な量の鮮明化が画像に加えられることを可能にする。したがって、プリンタまたは他の出力装置におけるデフォルトの鮮明化に起因する過剰な鮮明化という問題が克服される。
【００２０】
　次では、本発明の実施形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
　図１は、本発明の方法における各段階を示す流れ図である。最初に、ステップ２において、ディジタル画像中のエッジが識別される。次にステップ４において、ディジタル画像の鮮明度を定量化するために、画像鮮明度計量値が求められ、すなわち、算出され、この画像鮮明度計量値は、識別されたエッジから得られた情報に基づいて算出される。図１に示す例では、ステップ４は、識別されたエッジに基づいて集約エッジ輪郭が生成されるステップ６と、画像の鮮明度を定量化するためにこの生成された集約エッジ輪郭に基づいて画像鮮明度計量値が算出されるステップ７とに分割することができる。後述するように、この算出された計量値は、画像をさらに鮮明化するか、または、さらに不鮮明化するかに関する判断が行われることを可能にするのに役立つ。
【００２２】
　エッジ輪郭を識別、すなわち抽出することが可能であるように画像を準備するために、本発明の好ましい実施形態では、第１のステップとして画像内の解析ブロックが識別される。図２は、画像内の解析ブロックを識別するために必要とされる各ステップの概略的なブロック図を示す。ステップ８では、ソース画像がこのプロセスに入力される。ステップ１０では、デシメーションファクタ（decimation factor）が算出される。言い換えると、ソース画像は、１２８ピクセル以上の最小辺長さを有するサイズに平均化される（average down）。単純な平均器（averager）が、画像から高周波数成分を除去するためのアンチエイリアシングフィルタ（antialiasing filter）として使用されてもよい。次に、ステップ１２では、画像が、ステップ１０で算出されたデシメーションファクタを用いてデシメートされ、次に、ステップ１４において、デシメートされた画像の中のエッジが検出される。これは任意のエッジ検出器を使用して行うことができ、こうしたエッジ検出器の適切な一例がＳｏｂｅｌエッジ検出器である。他の例が、Ｐｒｅｗｉｔｔエッジ検出器またはＣａｎｎｙエッジ検出器を含む。
【００２３】
　特定のピクセルがエッジを表すか否かを判定するためにエッジ検出器によって使用される閾値が、当該ピクセルの局所的な近傍すなわち領域内のＲＭＳ値に基づいて求められてもよい。低解像度画像内の全ピクセルが検査され、その結果得られたエッジマップが単一の濃度線（thickness line）を生成するために細線化される。その画像の低解像度バージョンに対してエッジ検出を行うことは、計算において効率的であるため有利である。さらに、画像の高解像度バージョンに対してエッジ検出を行うことも可能である。
【００２４】
　ステップ１６では、最大解像度の画像上に解析ブロックの中心を形成するために、画像の低解像度バージョンにおけるエッジの位置が補間される。図３は、デシメートされ、８ｘ８グリッドの形に再分割されている低解像度画像の一例を示す。図４は、図３の画像に対するエッジ検出器の演算の後に結果的に得られたエッジマップを示す。図２でステップ１６に関して説明したように、エッジマップが低解像度画像上で識別されると、このエッジマップが細線化され、図５に示すように最大解像度の画像上に解析ブロックの中心を形成するために補間される。
【００２５】
　エッジマップを補間したことにより、最大解像度画像上の解析ブロックの位置は、検出されたエッジに位置に対して正確には一致していない可能性がある。解析ブロックの位置がエッジの位置に一致していないことが検出される場合には、低解像度画像から得られたエッジマップと高解像度画像との間で比較が行われる。この比較は、解析ブロックが対応するエッジがその境界内に存在するまで、その解析ブロックの位置がわずかに動かされることを可能にする。
【００２６】
　図５に示されているように、正しい位置にすべての解析ブロックが配置されると、各解析ブロック内の１つまたは複数のエッジの方向を判定するために、さらに別のエッジ検出が解析ブロックに対して行われる。例えば画像内のＸＹ座標に関するエッジの位置と、エッジの勾配方向とが、関連した記憶装置内に記憶される。この情報は、各々の解析ブロックから、適切な方向配置を有するエッジ輪郭を抽出するために使用される。すべての解析ブロックから集められた輪郭が、画像全体に関する集約エッジ輪郭を求めるために使用される。潜在的に範囲外にあるデータが集約エッジ輪郭の決定に使用されないことを確実にするために、エッジ輪郭の各々が、幾つかの条件すなわち基準に関して検査され、これらが満たされない場合には拒否される。すべての解析ブロックから集められたエッジ輪郭に基づいて集約エッジ輪郭を求めるために使用することができる様々な使用可能な適した方法が存在する。例えば、集約エッジ輪郭は、記憶されているエッジ輪郭の中心値に基づいて求めることができる。あるいは、エッジ輪郭の重み付き合計または平均が使用されてもよい。集約エッジ輪郭を求めるための任意の適切な方法を使用することができる。
【００２７】
　図６は、解析ブロックからの輪郭選択の方法における各段階の流れ図を示す。最初に、ステップ２０でソース画像が受け取られ、ステップ２２で、図２のステップ１６を参照して説明したように、解析ブロックのエッジマップが生成される。ステップ２４では、位置、すなわち、画像内でのＸＹ座標と、各ブロック内でのエッジの方向とが、ステップ２６で１つまたは複数のエッジ輪郭の抽出を可能にするために識別される。
【００２８】
　エッジ輪郭の抽出は、オリジナル画像内の標本化座標位置を求めることによって行われる。この標本化座標位置は、この標本化座標位置が共直線であり、かつ、標本化座標位置を連結する直線がエッジの勾配方向と平行であるように選択される。最後に、エッジ輪郭の標本値が、標本化座標位置における双線形補間（bilinear interpolation）を使用することによって求められる。好ましい数またはサイズのエッジ輪郭は、画像解像度と、必要とされる出力プリントサイズとに依存している。本質的には、各エッジ輪郭は、画像エッジ全体にわたって方向配置されている、画像を通る１次元のトレース（one dimensional trace）である。
【００２９】
　エッジ輪郭が抽出され、ステップ２８で、抽出されたエッジ輪郭の各々がクリップされているか否か、すなわち、抽出されたエッジ輪郭の各々が、その画像が捕捉された捕捉装置のダイナミックレンジを越えるピクセル値を含むかどうかが判定される。そうである場合には、この方法は、その次のエッジ輪郭の識別に進み、クリップされているエッジ輪郭は廃棄される。エッジ輪郭がクリップされていないと判定された場合には、さらに別の基準に関して検査が行われる。この基準は、ステップ３０において、そのエッジ輪郭が、大きな負の勾配を有するか否か、例えば、エッジ輪郭のダイナミックレンジの５０％よりも大きい負の勾配を有するか否かに関する検査を含むが、これは、エッジ輪郭が大きな負の勾配を有することが、そのエッジが段状のエッジ（step edge）ではないということを示すからである。エッジ輪郭が大きな負の勾配を有する場合には、そのエッジ輪郭が廃棄される。エッジ輪郭が大きな負の勾配を持たない場合には、ステップ３２とステップ３４とにおいて、第２階微分（second differential）の最大値の位置が算出され、エッジ輪郭がこの点に基づいて中心を合わせる。この例では、ステップ３６において、詳細に後述するように鮮明度計量値が算出される。
【００３０】
　ステップ３８においてエッジ輪郭が正規化され、ステップ４０において平滑度窓（smoothness window）内における最大偏差が算出される。この平滑度窓は、典型的には、図７に示されているようにエッジ輪郭の両側の画定された領域である。エッジ輪郭が平滑度窓の範囲内で十分に平滑であると判定された場合には、ステップ４２においてそのエッジ輪郭と算出された計量値とが記憶される。しかし、エッジ輪郭が平滑度窓の範囲内で十分には平滑ではないと判定された場合には、そのエッジ輪郭と算出された計量値とが廃棄される。最後に、ステップ４４において、すべてのエッジ輪郭が抽出された場合には、この方法が完了しており、一方、抽出すべきさらに別のエッジ輪郭が存在する場合には、この方法は、処理されるべきその次の１つまたは複数のエッジの方向と位置とを得るためにステップ２４に戻る。
【００３１】
　上記のように、特定のエッジ輪郭が画像に関する鮮明度計量値の算出に使用されるべきか否かを判断するために使用される幾つかの判定基準が存在する。例えば、エッジ輪郭の近傍が特定の数値限界に達することが、そのエッジ輪郭がクリップされている可能性があることを示すので、エッジ輪郭の近傍が特定の数値限界に達してはならない。大きな負の勾配があってはならず、および、これに加えて、エッジ輪郭は、そのエッジ輪郭内の主勾配の位置の左方向と右方向において標本範囲（sample range）内で平滑でなければならない。これらの標本範囲は、オーバシュートを可能にするために小さな窓によって主勾配から区別される。エッジ輪郭がこれらの条件を満たし、したがって受け入れられる場合には、そのエッジ輪郭は、そのエッジ輪郭に関する（後述する）正規化されていない鮮明度計量値と共に記憶される。さらに別の基準が、特定のエッジ輪郭が使用されるべきか否かに関する判断を行うために使用されてもよい。
【００３２】
　図７は、最大解像度画像内の解析ブロックから抽出されたエッジ輪郭４６の例を示す。標本範囲（すなわち平滑度窓）４８がエッジ輪郭４６の両側に画定されている。エッジ輪郭がこれらの標本範囲４８の上方または下方に延びると判定される場合には、そのエッジ輪郭が廃棄される。各解析ブロックに関してエッジ輪郭が選択されて記憶されると、これらのエッジ輪郭は、図８に示されているように最大勾配位置が一致するようにサンプルシフト（sample shift）される。図９に示されるこの画像の代表的な集約エッジ輪郭が、１組のエッジ輪郭全体にわたって点別の中心値（point-wise median）を行うことと、そして再正規化を行うこととによって最終的に形成される。図８に示されている、集められた複数のエッジ輪郭に基づいて集約エッジ輪郭を形成する別の方法も使用可能である。例えば、集約エッジ輪郭を鮮明度計量値ヒストグラムの十分位数に基づいて選択することが可能であり、または、異なる平均をその複数のエッジ輪郭からとってもよい。
【００３３】
　最後に、画像の鮮明度を定量化するために、画像鮮明度計量値が集約エッジ輪郭に基づいて算出される。画像鮮明度計量値は次のように定義される。
【数２】
2004139600.tif 000004
ここで、Ｎは、測定すべき勾配値の数であり、
ｃは、集約エッジ輪郭の中心を表す座標であり、
ｋは、エッジ輪郭標本オフセットであり、
ｘkは、ｋによって定義された位置における輪郭標本値であり、
Ｗkは、勾配測定値が集約エッジ輪郭の中心に近づけられていればいるほど、より大きい重みをその勾配計量値に対して与える重み付けベクトルである。
【００３４】
　画像鮮明度計量値は、不鮮明化されたエッジと鮮明化されたエッジとの間の区別が行われることを可能にするように設計されている。図１０は、画像から得られた集約エッジ輪郭に基づいて画像鮮明度計量値がどのように算出されるかを概略的に示す。前記のように、ｃは集約エッジ輪郭５２の中心を表す座標である。集約エッジ輪郭は、図１０のｘ軸に沿って記されている、例えば２５単位の標本距離（sample distance）の中心に位置している。すべてがエッジ輪郭５２の中心ｃを通る直線５０1から直線５０6の各々の勾配が測定される。直線５０1から直線５０6の各々の勾配は、これらの直線の各々が集約エッジ輪郭５２と交差する点ｃ以外の２つの点におけるその集約エッジ輪郭の正規化された値の間の差として上記式で表されている。エッジ輪郭が鮮明であればあるほど、測定された勾配値は大きい。したがって、これらの勾配の重み付き合計は、不鮮明なエッジ輪郭の場合よりも大きい。
【００３５】
　Ｗkは、勾配測定値が集約エッジ輪郭の中心に近づけられていればいるほど、すなわち、ｋが小さければ小さいほど、合計においてより大きい重みをその勾配測定値に対して与える重み付けベクトルである。
【００３６】
　画像鮮明度計量値を算出する式は、幾つかの異なる方法で使用することができる。次にその３つの例を挙げる。第１に、前記のように、画像鮮明度計量値は画像に関する単一の集約エッジ輪郭に基づいて算出できる。第２に、画像鮮明度計量値は、個別に選択された正規化されたエッジ輪郭から算出された鮮明度計量値の平均として算出できる。言い換えると、鮮明度計量値は、画像から得られた正規化されたエッジ輪郭の各々に関して（前記の方法によって）算出され、次に、この鮮明度計量値の平均が求められる。第３に、この場合には鮮明度計量値の平均が非正規化エッジ輪郭から得られた鮮明度計量値に基づいているということを除いて、第２の方法と同様に、鮮明度計量値の平均が使用される。
【００３７】
　図１１から図１３は、幾つかの異なるディジタル画像（１組のトレーニング画像）の各々に適用される非鮮明マスクフィルタ（unsharp mask-filter）のゲイン（非鮮明マスクゲイン）に対する鮮明度計量値の変化を示すグラフである。図１１では、非鮮明マスクゲインと、画像の単一の集約エッジ輪郭から算出された鮮明度計量値との間の関係が示されている。図１２では、非鮮明マスクゲインと、個別に選択された正規化されたエッジ輪郭から得られた鮮明度計量値の平均として算出された鮮明度計量値との間の関係が示されている。図１３では、非鮮明マスクゲインと、個別に選択された正規化されていないエッジ輪郭から得られた鮮明度計量値の平均として算出された鮮明度計量値との間の関係が示されている。
【００３８】
　図１１から図１３に示されている関係の各々において、画像の非鮮明マスクゲインと本発明の方法によって求められた画像の算出された鮮明度との間に相関があることがわかる。したがって、本発明の方法によって画像の鮮明度を定量化することによって、すなわち、画像に関する鮮明度計量値を算出することよって、画像の画像鮮明度計量値を所望の値にするために、必要とされる非鮮明マスクゲインの変更を算出することが可能である。鮮明度計量値と、ディジタル鮮明化アルゴリズムのアグレッシブネスの任意の適切な測度との間に関係が確立されることが可能であるということが理解される。
【００３９】
　図１１から図１３の各図における１組の線から、画像鮮明度計量値と非鮮明マスクゲインとの間の単一の一体な（unitary）関係を導き出すことが可能である。これは、鮮明度計量値を算出するための特定の方法に関して、各グラフの点別の中央点の補間に基づいて、画像鮮明度計量値に非鮮明マスクゲインを関係付ける関数を生成することによって実現できる。典型的には、この一体な関係は、図１１の線のほぼ中心に位置している線によって表される。
【００４０】
　被写体画像の鮮明度を調整するために、鮮明度計量値がその被写体画像に関して測定され、その鮮明度計量値に対応する非鮮明マスクゲインが、例えば図１１から得られる画像鮮明度計量値と非鮮明マスクゲインとの間の一体な関係を使用して求められる。次に、この一体な関係自体が、被写体画像の鮮明度計量値が非鮮明マスクゲインのゼロ値に一致するように較正される。言い換えると、この一体な関係は、被写体画像の鮮明度計量値が非鮮明マスクゲインのゼロ値に一致するように、図１１の軸に対してシフトさせられる。次に、必要とされる非鮮明マスクゲインが、入力として所望の画像鮮明度計量値を使用して、その較正された関係から見い出すことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の方法における基本的な段階を示す流れ図である。
【図２】本発明の方法による画像内の解析ブロックを識別するために必要とされる各段階の概略的なブロック図である。
【図３】本発明の方法で使用される低解像度画像の一例を示す図である。
【図４】図３の画像に対するエッジ検出器の演算の後に結果として得られたエッジマップを示す図である。
【図５】本発明の方法で使用される最大解像度画像の一例を示す図である。
【図６】本発明の方法におけるエッジ輪郭選択に使用される各段階を示す流れ図である。
【図７】最大解像度画像内の解析ブロックから抽出されたエッジ輪郭の一例を示す図である。
【図８】画像から選択されたエッジ輪郭の合成を示すグラフである。
【図９】図８に示されているエッジ輪郭の合成に基づいて算出された集約エッジ輪郭を示す図である。
【図１０】本発明の方法による画像に関する鮮明度計量値の算出に使用されるグラフである。
【図１１】ディジタル画像に関する非鮮明マスクゲインに対する画像鮮明度計量値の変化を示すグラフの例である。
【図１２】別のディジタル画像に関する非鮮明マスクゲインに対する画像鮮明度計量値の変化を示すグラフの例である。
【図１３】さらに別のディジタル画像に関する非鮮明マスクゲインに対する画像鮮明度計量値の変化を示すグラフの例である。
【符号の説明】
【００４２】
４６…エッジ輪郭
４８…標本範囲
５０1−５０6…直線
５２…集約エッジ輪郭
【図１】
2004139600.tif 000006
【図２】
2004139600.tif 000007
【図３】
2004139600.tif 000008
【図４】
2004139600.tif 000009
【図５】
2004139600.tif 000010
【図６】
2004139600.tif 000011
【図７】
2004139600.tif 000012
【図８】
2004139600.tif 000013
【図９】
2004139600.tif 000014
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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