(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像画素からなるディジタル画像チャネルを改善する方法であって、
（ａ）画像強度値と強度について与えられる予想されるノイズの間の所定の関係に基づき、ディジタルチャネルに対して予想されるノイズの標準偏差を提供するステップと
（ｂ）画像の領域における、ディジタル画像チャネルに関する信号の局部分散を発生するステップと、
（ｃ）ステップ（ａ）で提供されるノイズの標準偏差とステップ（ｂ）で発生される信号の局部分散から計算される局部ＳＮＲとゲインとのルックアップテーブルを用いてゲインを決定するステップと、
（ｄ）決定されたゲインとディジタル画像チャネルから分割されたテクスチャ信号の各値とを乗算することで、改善された画像値を有するテクスチャ信号を発生するステップとを有する方法。
【請求項２】
ノイズの標準偏差は、ノイズテーブルの形式で提供され、且つステップ（ａ）はノイズの標準偏差を見つけるためにテーブルルックアップを行う請求項１記載の方法。
【請求項３】
ステップ（ｂ）は更に、
（ｂ１）画像の領域からの画像画素に対応するディジタル画像チャネルから画像強度値を供給するステップと、
（ｂ２）その領域の局所分散を発生するステップを有する請求項１記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般的には、ディジタル画像の処理に関し、特にディジタル画像のエッジコントラスト及びテクスチャを改善する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
アンシャープマスキングの技術のような、ディジタル画像の明らかなシャープさを向上する従来の方法は、しばしば、画像の大きな遷移エッジで、望まない欠陥を生じる。例えば、アンシャープマスキングはしばしば以下の式、
Ｓｐｒｏｃ＝Ｓｏｒｇ＋Ｂ（Ｓｏｒｇ−Ｓｕｓ）
により記述される。ここで、Ｓｐｒｏｃは高周波数成分が増幅された処理された画像信号を示し、Ｓｏｒｇは原画像信号を示し、Ｓｕｓはアンシャープ画像信号を示し、典型的には原画像をフィルタすることにより得られた平滑化された画像信号であり、そして、Ｂは高周波数強調信号を示す。
【０００３】
アンシャープマスキング動作は線形システムとしてモデル化される。このように、Ｓｐｒｏｃ内のどの周波数の大きさも、Ｓｏｒｇ画像信号内のその周波数の大きさに直接依存する。この重ね合わせ原理の結果、Ｓｏｒｇ画像信号内の大きなエッジは、高周波数改善の所望のレベルがＳｐｒｏｃ信号の他の領域で行われたときに、Ｓｐｒｏｃ信号内のリンギング欠陥を表示する。このリンギング欠陥は大きなエッジの周囲の明るいか又は暗い輪郭として現れ、視覚的に不快である。
【０００４】
局部的な統計に基づく多くの非線形フィルタがノイズ低減、シャープ化及び、コントラスト調整のために存在する。例えば、メディアンフィルタは従来既知である。このフィルタでは、典型的には、ノイズ低減が行われ、各画素は幾つかの周囲に隣接するものの中間値で置換される。このフィルタ処理は、一般的には、インパルスノイズを除去するのに非常に有益であるが、しかし、処理された画像は原画像よりも僅かにシャープさが減少する。
【０００５】
局部統計に基づく非線形フィルタの他の例は、局部ヒストグラム等化であり、Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｐｒａｔｔによる”ディジタル画像処理、第２版”Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，１９９１年の第２７８−２８４頁に、適応ヒストグラムモディフィケーションと参照されている。このフィルタで、局部ウインドウの累積するヒストグラムにより、画素の値は変更される。この技術は効果的にディジタル画像の各領域のコントラストを調整し効果的に画像のある領域の局部コントラストを増加し、そして、他の領域のコントラストを減少する。この技術はどの所定の領域の明らかなシャープさをも増加することを意図しない。また、この技術は、リンギングの典型的な欠陥を発生しないことを保証しない。
【０００６】
欠陥を発生せずに画像の外観をシャープにする又は、ノイズの顕著さを改善する多くのアルゴリズムがある。米国特許４，５７１，６３５では、ＭａｈｍｏｏｄｉとＮｅｌｓｏｎは局部近傍の画像画素値の標準偏差に依存してディジタル画像の高周波数情報を落とすのに使用する強調係数Ｂを得る方法を開示する。更に、米国特許５，０８１，６９２では、ＫｗｏｎとＬｉａｎｇは、強調係数Ｂは中心に重み付けされた分散計算に基づくことを開示する。しかし、いずれもテクスチャとエッジ領域に対して別の方法を使用しない。しかし、Ｍａｈｍｏｏｄｉ他とＫｗｏｎはいずれも、画像システム内に固有のノイズの予想される標準偏差を考慮しない。画像システム内に固有のノイズを考慮しないことにより、ＭａｈｍｏｏｄｉとＫｗｏｎの両方は、全ての画像ソースと強度は同じノイズ特性を有すると明らかに仮定している。加えて、いずれも、テクスチャとエッジ領域に対して別の戦略を使用しない。
【０００７】
米国特許４，７９４，５３１では、Ｍｏｒｉｓｈｉｔａ他は、近傍画素の重みが中央画素と近傍画素間の絶対差に基づくフィルタでアンシャープ画像を発生する方法を開示する。Ｍｏｒｉｓｈｉｔａは、この方法は効果的に、（従来のアンシャープマスキングと比べて）シャープ化された画像のエッジで欠陥を減少することを主張する。加えて、Ｍｏｒｉｓｈｉｔａは、局部標準偏差と全体の画像の標準偏差に基づき、ゲインパラメータを設定する。再び、Ｍｏｒｉｓｈｉｔａは、信号対ノイズ比を近似するために、画像システム内に固有のノイズのレベルを考慮しない。加えて、Ｍｏｒｉｓｈｉｔａの方法は、エッジの再整形の全体に亘る明確な制御に関しては、何も述べていない。
【０００８】
米国特許５，０３８，３８８では、Ｓｏｎｇは、画像の高周波数成分を適応的に増幅することにより、画像ノイズを増幅せずに画像の細部を増幅する方法を開示する。しかし、画像ノイズパワーを使用するが、ノイズパワーは、強度又は画素に依存するとしては、記述されていない。更に、Ｓｏｎｇはシャープ化のレベルの制御をするために、信号対ノイズ比を評価しようとしていない。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
従って、アンシャープマスキング技術では明らかなリンギング欠陥を最小化しながら、シャープな又は更に焦点が合った画像信号を発生するために、ディジタル画像を操作し且つ、ノイズに敏感な方法でシーン中の細部の大きさを改善する、代わりの方法が必要である。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の目的は、細部、大きなエッジ及び、ノイズのある領域に適用される改善の独立した制御を可能とすることである。
【００１１】
本発明は、前述の１つ又はそれ以上の問題を解決することに向けられている。短く言えば、本発明に従った特徴に従って、画像強度値と強度について与えられる予想されるノイズの間の所定の関係に基づき、ディジタルチャネルに対して予想されるノイズの所定の推定値を提供することにより、本発明は、例えば、テクスチャ信号を有するディジタル画像チャネルを改善する方法である。信号の活動度の局部推定値がディジタル画像チャネルに対して発生された後に、ノイズの所定の推定値と信号の活動度の局部推定値からゲイン調整が発生され、改善された画像値を有するディジタルチャネルを発生するために、ディジタルチャネル内の画像画素にゲイン調整が与えられる。
【００１２】
本発明は、局部信号対雑音比（ＳＮＲ）の推定値に関連するファクタにより、テクスチャ信号をブーストする優位性を有する。このように、画像システムノイズに加えて、多くの草の葉による草原の変調のような、高ＳＮＲを有するディジタル画像チャネルの領域と一致するテクスチャ信号の部分は、唯一の変調は画像システムからのノイズでありそうな明るい青空の大きな領域のような、ディジタル画像チャネルの低ＳＮＲ領域に関連するテクスチャ信号の部分と比較して、ブーストのレベルが大きいことを経験する。それゆえ、ノイズ変調のみを有する領域の振幅を増加することは好ましくないが、シーンの実際の変調に属する変調をブーストすることは好ましい。本発明では、信号対雑音比は、例えば、シーン内の２つの前述の領域の形式間を区別するのに使用され得る分類をするもの（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）として機能する。
【００１３】
本発明のこれらの及び、他の特徴、目的、特徴及び、優位点は、図を参照して、好適な実施例と請求項の詳細な記載により理解されよう。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下の説明では、本発明を、ソフトウェアプログラムとして実行される方法として説明する。当業者には、そのようなソフトウェアと等価なハードウェアも簡単に構成されることは理解されよう。画像改善アルゴリズムと方法は既知であるので、本発明に従った方法の一部を構成するか又は、直接的に共同するアルゴリズム又は方法ステップに特に向けられている。そのようなアルゴリズムと方法の他の部分と、画像信号を生成し且つ他の処理を行うためのハードウェア及び/又はソフトウェアは、ここで特に示され又は記載されていなければ、従来技術で既知の構成要素から選択され得る。以下の明細書の記載は、全ソフトウェア実行は、従来の且つ通常の技術の範囲内である。
【００１５】
本発明は、典型的には、赤、緑及び、青の画素値の２次元アレイ又は、光強度に対応する単一のモノクロームの画素値のディジタル画像を使用することに注意する。更に、好適な実施例は画素の１０２４ローと画素の１５３６ラインを参照して説明するが、しかし、当業者には異なる解像度と異なるサイズの画像も同様に使用され又は、少なくとも成功的に受け入れ可能である。術語に関しては、ディジタル画像のｘ番目のローとｙ番目のコラムを示す、座標（ｘ，ｙ）に配置されたディジタル画像の画素値は、３つ組みの値[ｒ（ｘ，ｙ），ｇ（ｘ，ｙ），ｂ（ｘ，ｙ）]を含み、それぞれ位置（ｘ，ｙ）の赤，緑，青のディジタル画像チャネルの値を参照する。これに関して、ディジタル画像はある数のディジタル画像チャネルを含むと考えられ得る。赤，緑，青の２次元アレイを含むディジタル画像の場合には、画像は３チャネル即ち、赤，緑，青チャネルをを有する。更に，輝度チャネルｎもカラー信号から構成され得る。ディジタル画像のｘ番目のローとｙ番目のコラムを示す、座標（ｘ，ｙ）に配置されたディジタル画像チャネルｎの画素値は、単位値ｎ（ｘ，ｙ）として参照される。
【００１６】
図１に示される、本発明の概略では、ディジタル画像は嗜好シャープナー２に入力され、入力画像を操作者の嗜好に従って、シャープ化する。嗜好シャープナー２の目的は、ノイズを増加せずまた欠陥を生じずに、ディジタル画像に存在する細部を改善することである。この目的は、以下に述べるように、ディジタル画像チャネルを、画像の細部に対応する信号、画像エッジに対応する信号、画像信号対ノイズ比（ＳＮＲ）に対応する信号に分解する処理により達成される。この分解と別の信号の生成は、細部、大きなエッジ及び、ノイズのある領域に与えられる改善の独立制御を可能とする。嗜好シャープナー２の出力は、本発明に従って、シャープに見え且つ、ディジタル画像のシャープ化の従来の方法で達成されるよりも、更に自然な、ディジタル画像を有する。
【００１７】
図２は、嗜好シャープナー２のブロック図を示す。ディジタルカラー画像と（ノイズテーブル６の形式の）ノイズ情報は、嗜好シャープナー２へ入力される。ノイズ情報は、輝度テーブルの形式で入力される。ディジタル画像は、輝度ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）と２つの色差ディジタル画像チャネルｇ（ｘ，ｙ）とｉ（ｘ，ｙ）を生成するために、輝度／色差変換器１０に入力される。輝度ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）と輝度ノイズテーブルは、システムノイズの知識に基づきディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）を改善するために、それぞれのライン１１ａと１１ｂを介して、シャープ化プロセッサ２０へ入力される。分離した赤、緑，青画像チャネルを含むＲＧＢ空間内のディジタルカラー画像から、輝度-色差カラー空間への変換器１０内で行われる変換は、典型的には、カラー空間マトリクス変換により行われ、従来技術で既知な、輝度ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）と、２つの色差ディジタルチャネルｇ（ｘ，ｙ）とｉ（ｘ，ｙ）となる。好適な実施例では、輝度色差空間へのマトリクス変換は、以下の式により行われる。
【００１８】
【数１】
0004707830.tif 000002
式Ａ１は、（説明されるべき）トーンスケール関数が動作できる単一チャネルへ分離するために、ＲＧＢ空間から輝度−色差空間へのマトリクス回転を提供する。例えば、フィルムスキャナは、（各画素に）赤，緑，青のプリント濃度を各点で記録する。これらの３つの値は、３次元空間内での画素の位置と考えられる。変換器１０は，式Ａ１に示す軸回転行い，これにより中性軸に関して、Ｒ＝Ｇ＝Ｂ、及び、２つの色差軸、緑―マゼンタ及び光源を提供する。
【００１９】
シャープ化プロセッサ２０へのノイズテーブル入力は、信号強度レベルｉとその強度レベルに対する予想するノイズσＮ（ｉ）の量の間の関係を提供する。
好適な実施例では、更に詳細に説明するが、ノイズテーブルは２コラムテーブルであり、第１コラムは強度レベルｉを示し第２コラムはその強度レベルに対する予想するノイズσｎ（ｉ）の標準偏差を示す。
【００２０】
色差ディジタル画像チャネルｇ（ｘ，ｙ）とｉ（ｘ，ｙ）は、ライン１１ｃを介して色差プロセッサ４０に入力され、そして、望むように調整される。例えば、色差プロセッサ４０の動作は、明らかな飽和を増加するために、１．０よりも大きい一定値により色差画像チャネルを落とすことでも良い。色差プロセッサの動作は、本発明に得に関連はないので、本実施例において色差プロセッサ４０の出力が入力と同一に維持されるということに注意することを除いては、以後説明しない。
【００２１】
シャープ化プロセッサ２０からのディジタル画像チャネル出力と色差プロセッサ４０からのディジタル画像チャネル出力は、赤，緑，青ディジタル画像チャネルより構成されるディジタル画像へ逆に変換するために、ＲＧＢ変換器３０へ入力される。この変換は、再び、マトリクス回転（即ち、変換器１０により成された前のカラー回転マトリクスの逆）で達成される。３ｘ３マトリクスを反転することは従来技術で既知であり、これ以上説明しない。ＲＧＢ変換器３０の出力は操作者の嗜好に関してシャープ化されれたディジタル画像である。
【００２２】
好適な実施例で説明したように、シャープ化プロセッサ２０は輝度ディジタル画像チャネルのみに作用する。しかし、別の実施例では、シャープ化プロセッサは各赤，緑，青ディジタル画像チャネルに適用できる。この場合、ディジタルカラー画像信号（ＲＧＢ信号）は直接シャープ化プロセッサ２０へ与えられる。
【００２３】
図３では、シャープ化プロセッサ２０のブロック図を示し、ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）は、ペデスタル分割器５０により２つの部分に即ち、ペデスタル信号とテクスチャ信号に分割される。図５に示すペデスタル分割器５０の好適な実施例は、テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）とペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）を出力する。テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）はおもに画像の細部と画像のノイズを含む。ペデスタル信号が遷移エッジを含む大きな閉塞境界を含む画像の領域を除いては、ペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）は概念的にスムーズな信号である。図５Ａに示すペデスタル分割器５０の別の実施例は本質的に線形ＦＩＲフィルタを含む。この別の実施例では、ペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）は、本質的に低域通過信号に等しくそして、テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）は本質的に高域通過信号である。空間周波数分割が可能なので、当業者は本発明は、テクスチャ信号とペデスタル信号のどのような定義に関しても有益な結果を生むことは理解されよう。
【００２４】
再び図３を参照すると、ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）、テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）及び、ノイズテーブル６は、テクスチャ変更器７０へ入力される。テクスチャ変更器７０の目的は、ノイズに敏感な方法で、シーンの細部の大きさを高めることである。局部信号／ノイズ比（ＳＮＲ）の推定は、ノイズテーブルにより供給される所定の強度レベルに関する予想されるノイズの標準偏差に関する情報を使用してなされる。この局部ＳＮＲの推定は、テクスチャ信号の局部レベルに与えられる改善及び、レベルに関連するブーストファクタを設定するのに使用される。以下に手順を詳細に示す。テクスチャ変更器７０の出力は、改善されたテクスチャ信号ｎ’ｔｘｔ（ｘ，ｙ）である。更に、ペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）は、エッジが大きな明瞭さとシャープさを有するように見えるようにするエッジコントラストを増加するための、ペデスタル変更器６０の入力である。ペデスタル変更器６０の目的は、欠陥を生じずに、画像エッジを改善することである。ペデスタル変更器６０により採用されている方法を以下に詳細に説明する。ペデスタル変更器の出力は、改善されたペデスタル信号ｎ’ｐｅｄ（ｘ，ｙ）である。
【００２５】
ペデスタル変更器６０とテクスチャ変更器７０の出力は、シャープ化プロセッサ２０からのディジタル画像チャネル出力を生成するために、改善されたテクスチャ信号ｎ’ｔｘｔ（ｘ，ｙ）と改善されたペデスタル信号ｎ’ｐｅｄ（ｘ，ｙ）とを加算する加算器８０に入力される。改善されたディジタル画像チャネルｎ’（ｘ，ｙ）は、
ｎ’（ｘ，ｙ）＝ｎ’ｔｘｔ（ｘ，ｙ）＋ｎ’ｐｅｄ（ｘ，ｙ）
のように表される。
【００２６】
図４は、シャープ化プロセッサ２０の別の実施例を示し、構成要素の配置の僅かな摂動はしばしばシャープ化プロセッサ２０の出力への僅かな効果のみを有することを示す。これに関し、ペデスタル分割器５０は、テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）と回避信号ａ（ｘ，ｙ）を出力する。回避信号ａ（ｘ，ｙ）は画像のエッジの位置を決定するために、ペデスタル分割器５０により計算された中間的な信号である。この信号の導出を、以下に説明する。回避信号の範囲は０．０から１．０の範囲である。回避信号の値ａ（ｘ，ｙ）＝０．０を有する画像位置（ｘ，ｙ）は、画像のエッジ領域に対応し、逆に、回避信号の値ａ（ｘ，ｙ）＞０．０を有する画像位置（ｘ，ｙ）は、画像の細部又はノイズの領域に対応する。前述のように、本発明の目的は、細部、大きなエッジ及び、ノイズのある領域に適用される改善の独立した制御を可能とすることである。従って、シャープ化プロセッサ２０からのディジタル画像チャネル出力ないでは、エッジ（ａ（ｘ，ｙ）＝０．０）がペデスタル変更器６０により改善されそして、画像の細部又はノイズ（ａ（ｘ，ｙ）＞０．０に対応する位置）の領域は、テクスチャ変更器７０により改善されることが望ましい。
【００２７】
このために、ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）は、ペデスタル変更器６０に入力され、そして、前に、テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）がテクスチャ変更器７０へ入力され得る。ペデスタル変更器６０とテクスチャ変更器７０からの２つの結果の出力、改善されたテクスチャ信号ｎ’ｔｘｔ（ｘ，ｙ）及び、ペデスタル信号ｎ’ｐｅｄ（ｘ，ｙ）は、回避加算器８１へ入力される。回避加算器８１は、３入力が必要である。２つの信号ｎ’ｔｘｔ（ｘ，ｙ）とｎ’ｐｅｄ（ｘ，ｙ）が加算され、欠陥回避信号（ａ（ｘ，ｙ））である。加算される２つの信号は、加算されるべき１つの信号はａ（ｘ，ｙ）により乗算され、そして、他の信号は（１−ａ（ｘ，ｙ））により乗算されるように変換を受ける。ａ（ｘ，ｙ）によりスケーリングされている信号入力は、回避加算器８１の”ａ（ｘ，ｙ）入力”として知られ、そして、（１−ａ（ｘ，ｙ））によりスケーリングされている信号入力は、回避加算器８１の” （１−ａ（ｘ，ｙ））入力”として知られる。シャープ化プロセッサ２０の本発明の場合は、回避加算器からの信号出力は、
ｎ’（ｘ，ｙ）＝ａ（ｘ，ｙ）ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）＋（１−ａ（ｘ，ｙ））ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）
と表現できる。
【００２８】
図５を参照すると、ペデスタル分割器５０へのディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）入力は、周波数分割器９４により、高域通過信号ｎｈｐ（ｘ，ｙ）と低域通過信号ｎｌｐ（ｘ，ｙ）に分割される。高域通過信号と低域通過信号を発生する多くの既知の技術があるが、周波数分割器は、標準偏差（シグマ）０．９画素を有するガウシャンフィルタで実行することが好ましい。ガウシャンフィルタの標準偏差の好ましい値は、画像サイズによって変わる。０．９画素の標準偏差の値は、本発明のを１０２４ｘ１５３６画素サイズの画像に最適化することにより得られる。ガウシャンフィルタは、２次元循環対象低域通過フィルタで有り、フィルタ係数は従来技術で既知の以下の公式により得られる。
ｇ（ｉ，ｊ）＝１／（ｓｉｇｍａ  ｓｑｒｔ（２π）ｅｘｐ［−（ｉ２＋ｊ２）／（２ｓｉｇｍａ２）］
ここで、ｇ（ｉ，ｊ）＝（ｉ，ｊ）番目の画素のガウシャンフィルタ係数であり、
ｓｉｇｍａ＝ガウシャンフィルタ（０．９）の標準偏差であり、
π＝約３．１４１５．．．の定数である。
【００２９】
好適な実施例では、フィルタｇ（ｉ，ｊ）については合計で４９係数に関して、ｉとｊは−３から＋３の範囲（両端を含めて）である。他の技術、位置の技術では、ガウシャンフィルタを、計算コストの低減のために、続くアプリケーションに対して、水平及び垂直成分へ分割するものがある。いずれの場合にも、周波数分割器９４は、ガウシャンフィルタｇ（ｉ，ｊ）を従来既知の畳み込み処理によりディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）へ適用する。畳み込みは、
ｎｌｐ（ｘ，ｙ）＝ΣΣｎ（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）ｇ（ｉ，ｊ）
により表される。ここで、合計は、全ｉとｊに亘って起こる。この畳み込み処理からの信号ｎｌｐ（ｘ，ｙ）は、低域通過信号である。低域通過信号は、周波数分割器９４から出力される。更に、高域通過信号ｎｈｐ（ｘ，ｙ）は、以下の関係、
ｎｈｐ（ｘ，ｙ）＝ｎ（ｘ，ｙ）−ｎｌｐ（ｘ，ｙ）
により得られた後に周波数分割器９４から出力される。
【００３０】
低域通過信号ｎｌｐ（ｘ，ｙ）は、以下に詳細に説明するように、回避信号ａ（ｘ，ｙ）を形成するために、回避信号発生器１０４へ入力される。テクスチャ発生器９０は、両高域通過信号ｎｈｐ（ｘ，ｙ）と回避信号ａ（ｘ，ｙ）を受信しそして、両信号は、テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）を生成するために、そこで乗算される。従って、テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）は、
ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）＝ａ（ｘ，ｙ）＊ｎｈｐ（ｘ，ｙ）
と表される。テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）は、テクスチャ発生器９０により計算されそして、ペデスタル分割器５０により出力される。更に、図５の破線で示すように、回避信号ａ（ｘ，ｙ）は、特に図４に示すシャープ化プロセッサ２０の他の実施例の回避加算器８１に入力を供給するために、随意にペデスタル分割器５０から出力される。
【００３１】
ペデスタル発生器１００は、輝度ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）とテクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）を受信し、輝度信号からテクスチャ信号を減算し、ペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）を生成する。このペデスタル信号は、
ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）＝ｎ（ｘ，ｙ）−ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）
で表される。ペデスタル発生器１００により計算されたペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）は、ペデスタル分割器５０から出力される。
【００３２】
（５０Ａとして識別される）ペデスタル分割器５０の代わりの実施例を、図５に示す。ペデスタル分割器５０Ａの代わりの実施例に入力された輝度ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）は、０．９画素の標準偏差（シグマ）を有する上述のガウシャンフィルタが好ましい周波数分割器９４により高域通過信号と低域通過信号に分けられる。ガウシャンフィルタの標準偏差の好適な値は、画像サイズにより変わる。０．９画素の標準偏差の値は１０２４ｘ１５３６画素サイズの画像を本発明に最適化することにより得られた。周波数分割器９４は、上述の畳み込み処理により、ガウシャンフィルタｇ（ｉ，ｊ）にディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）を与える。
【００３３】
この畳み込み処理からの信号ｎｌｐ（ｘ，ｙ）は周波数分割器９４から出力された低域通過信号である。更に、高域通過信号ｎhｐ（ｘ，ｙ）も、以下の関係、
ｎｈｐ（ｘ，ｙ）＝ｎ（ｘ，ｙ）−ｎlp（ｘ，ｙ）
により得られた後に、周波数分割器９４から出力される。
【００３４】
ペデスタル分割器のこの代わりの実施例では、低域通過信号ｎｌｐ（ｘ，ｙ）はペデスタル分割器から、ペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）として出力される。（即ちこの場合には、ペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）は、制御信号と共に得られるよりも、低域通過信号ｎlp（ｘ，ｙ）に等しいと設定される。同様にテクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）も高域通過信号ｎｈｐ（ｘ，ｙ）に等しいと設定される。
【００３５】
ペデスタル分割器５０Ａのこの代わりの実施例は、単に畳み込みによりディジタルフィルタ動作を行い、そして、テクスチャ信号とペデスタル信号として、高域通過信号と低域通過信号をそれぞれ出力する。ペデスタル分割器５０Ａのこの実施例は、制御信号は使用されず又は計算されないので、好適な実施例５０よりも単純である。しかし、この代わりの実施例を採用する嗜好シャープナー４からのディジタル画像信号の品質は、ペデスタル分割器５０の好適な実施例を採用する嗜好シャープナー４からのディジタル画像信号の品質よりも悪い。
【００３６】
当業者は、本質的に合計してディジタル信号を発生する２つの信号を発生するのに使用され得る多くの形式の動作があることがわかる。ペデスタル分割器の好適な実施例とペデスタル分割器の代わりの実施例は、両方ともに、本質的に合計してディジタル信号を発生する２つの信号にディジタル画像チャネルを分割するのに使用され得る、動作の例である。
【００３７】
図６は、回避信号発生器１０４のブロック図を示す。これに関し、低域通過信号ｎｌｐ（ｘ，ｙ）は、非方向グラディエント信号を発生する非方向２乗グラディエント計算器１０６へ入力される。この計算は最初に画素とその上方の垂直隣接画素間の差を計算し、画素とその右方の水平隣接画素間の差を計算することにより行われる。非方向２乗グラディエントは、これらの２つの差の２乗和である。非方向２乗グラディエントｎｄｇ（ｘ，ｙ）は以下の式、
ｎｄｇ（ｘ，ｙ）＝[ｎｌｐ（ｘ，ｙ）−ｎｌｐ（ｘ−１，ｙ）]２＋[ｎｌｐ（ｘ，ｙ）−ｎｌｐ（ｘ，ｙ＋１）]２
で表される。回避信号発生器１０４の出力から欠陥回避信号ａ（ｘ，ｙ）を生成するために、ｎｄｇ（ｘ，ｙ）の値は、欠陥回避機能アプリケータ１０８によりマップされる。
【００３８】
図６を参照し、このマッピングは、以下のように形成された欠陥回避関数ａｖ（ｙ）を通して、非方向グラディエント信号ｎｄｇ（ｘ，ｙ）を渡すことにより行われる。本発明の好適な実施例は、以下により定義される欠陥回避関数を使用する。
ｙ＞Ｃ０且つｙ＜Ｃ１に対して、
ａｖ（ｙ）＝（１／２）（１＋ＣＯＳ（π（ｙ−Ｃ０）／（Ｃ１−Ｃ０））、
ｙ＞＝Ｃ１に対して、ａｖ（ｙ）＝０、
ｙ＜＝Ｃ０に対してａｖ（ｙ）＝１であり、ここで、Ｃ０とＣ１は、定数値である。
【００３９】
Ｃ０とＣ１の好適な値は、入力データの範囲により変わる。本好適な実施例の展開で使用される画像内の入力データ範囲は０から４０９５である。この場合、Ｃ０の好適な値は９９６であり、Ｃ１の好適な値は８４００である。欠陥回避関数を構成する代わりの方法は、以下の式により表される。
ｙ＞＝Ｃ０且つｙ＜＝Ｃ１に対して、
ａｖ（ｙ）＝１−ｓｑｒｔ（（ｙ−Ｃ０）／（Ｃ１−Ｃ０））
ｙ＜Ｃ０に対して、ａｖ（ｙ）＝１、
ｙ＞Ｃ１に対してａｖ（ｙ）＝０である。図７は関数ａｖ（ｙ）のプロットを示す。
【００４０】
好適な実施例では、Ｃ１の値は、ガウシャンフィルタの（標準偏差の）サイズシグマに関連する。Ｃ１の値は、ガウシャンフィルタの（標準偏差の）シグマの２乗に反非例する。好ましくは、Ｃ１は、
Ｃ１＝６８０４／（ｓｉｇｍａ＊ｓｉｇｍａ）
の関係により決定され得る。
また、Ｃ０はＣ１に、
Ｃ０＝０．１２７Ｃ１−１８
により関連する。
【００４１】
欠陥回避信号ａ（ｘ，ｙ）は、欠陥回避機能アプリケータ１０８により発生される。これは、図７に示すように、非方向２乗グラディエントｎｄｇ（ｘ，ｙ）へ、欠陥回避関数ａ（ｘ，ｙ）を与えることにより達成される。数学的な結果は、
ａ（ｘ，ｙ）＝ａｖ（ｎｄｇ（ｘ，ｙ））
式により与えられる。図７に示す欠陥回避信号は、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）として最も効率良く実行される。
【００４２】
回避信号ａ（ｘ，ｙ）はディジタル画像チャネルの空間的にフィルタされたものから形成される制御信号の例であるということを理解するのに役立つ。先ず最初に、一般化された線形空間フィルタは、式
ｃ（ｘ，ｙ）＝ΣΣｄ（ｘ−ｉ，ｙ−ｉ）ｇ（ｉ，ｊ）
により与えられる。ここで、ｄ（ｘ，ｙ）値は（ｘ，ｙ）番目の画素の周りの局部画素値を表し、ｇ（ｉ，ｊ）は、画素値に依存しないディジタルフィルタの数値係数を示す。ここで記述される非線形空間フィルタは、ｓン系空間フィルタ式により表せない空間フィルタとして定義されるべきである。一般化された制御信号を入力信号に与える出力は、入力信号と乗算的関係にある。制御信号は式、
ｃ（ｘ，ｙ）＝ｈ（ｘ，ｙ）ｄ（ｘ，ｙ）
により与えられる。ここでｄ（ｘ，ｙ）値は、入力信号（ｘ，ｙ）番目の画素値を表し、ｈ（ｘ，ｙ）値は制御信号の（ｘ，ｙ）番目の画素値を表す。制御信号を入力信号に与える結果は、制御信号が入力信号の空間フィルタされたものから得られるならば、非線形空間フィルタの一般的なカテゴリーに入る。回避信号ａ（ｘ，ｙ）はディジタル画像チャネルの空間的にフィルタされたものから形成された制御信号の例である。好適な実施例で記述されたテクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）は、制御信号の適用と画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）へ与えられたディジタルフィルタで生成された非線形空間フィルタの例である。
【００４３】
図８を参照すると、そこに示されているペデスタル変更器６０は、（２次元ウインドウにより分離された）ディジタル画像チャネルの局部化された領域に亘って計算された１つ又はそれ以上の画像特性に基づく、ディジタル画像チャネルの形態に適用できるシャープ化フィルタアルゴリズムである。フィルタアルゴリズムは、ディジタル画像チャネルの局部化された領域に亘って画像特性に関するスケーリング関数でトーンスケールを正規化しそして、ディジタル画像チャネル内のエッジの構造を再整形するためにスケーリングされたトーンスケールを使用する段階を含む。特に、局部トーンスケール関数の形は、画層処理前に元々選択されているが、しかし、局部トーンスケール動作の正確なスケーリングと変換は、局部化された領域の統計により決定される。従って、領域が分離された後は、アルゴリズムの実行は、局部領域から所望の統計的性質を識別し、統計的性質に関連して正規化された局部トーンスケール変換を行い、そして、トーンスケール変換を通して、改善された中央画素値を発生するために局部領域の中央画素をマッピングすることを含む。ペデスタル変更器６０の更なる詳細は、１９９９年７月２日にＡ.Ｇ．ＧａｌｌａｇｈｅｒとＥ．Ｂ．Ｇｉｎｄｅｌｅにより出願された、発明の名称”ディジタル画像のエッジコントラストを改善する方法（Ａ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｅｄｇｅ  Ｃｏｎｔｒａｓｔｏｆ  ａ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅ）”の米国特許出願番号０９／３２４，２３９に開示されており、参照によりここに組み込まれる。
【００４４】
ペデスタル変更器６０は幾つかのモードで実行され得る。特に図８に示すブロック図では、ペデスタル変更器６０は、第１のモードでは、入力画素値を各領域の極大値及び極小値にスケーリングし、そして、スケーリングされた入力値を正規化された座標でトーンスケール関数へ与えることにより行われる。変換動作により得られた出力は、改善された出力値を得るために、（入力を発生するのに使用された）スケーリング関数の逆関数で処理される。代わりに、ペデスタル変更器６０を実行する第２のモードでは、局部トーンスケールは、各領域の極大値と極小値に結びついている座標で構成され、そして、各中央値はトーンスケール関数の結び付けられている座標を通してマップされる。これは、改善された出力値を直接生成する。第３のモードでは、トーンスケール関数の入力のみが逆スケーリング関数でスケーリングされ、そして、出芽疎は逆スケーリング関数で処理される。第４のモードでは、トーンスケール関数の出力のみがスケーリングされ、そして、入力画素はスケーリング関数で処理される。どのモードでも、トーンスケール関数の形は画像に亘って固定されたままであるが、しかし、領域の統計的性質に従ってトーンスケール関数の形を変えることが望ましい。さらに、正規化されたトーンスケール動作を実質的に入力ディジタル画像チャネルの全画素に適用するのが典型的であろうが、ディジタル画像チャネルの選択された領域にこの方法を適用するのが望ましい。第２、第３及び、第４のモードの詳細に関しては、前述の出願番号０９／３２４，２３９に向けられており、参照によりここに組み込まれる。これらの代わりのモードは好適な実施例（即ち、図８の第１モード）で開示されたペデスタル変更器６０により得られる処理されたディジタル画像チャネルと同一の処理されたディジタル画像チャネルを提供する。
【００４５】
更に図８は、上述の第１モードに従った６０を実行するための好適な実施例のブロック図を示す。ペデスタル変更器６０の好適な実施例は、例えば、寸法が高さが１０２４画素で、幅が１５３６画素の比較的高い解像度のディジタル画像チャネルを参照して説明されるが、本発明のそれ以上の又はそれ以下の解像度を有する画像チャネルで同様に動作可能である。しかし、画像解像度の選択は、ウインドウサイズに付随する効果を有する。即ち、５ｘ５ウインドウは１０２４ｘ１５３６解像度に好ましいことがわかるが、より高い解像度の画像センサは通常は大きなウインドウサイズを可能とし、そして、低解像度センサは逆である。
【００４６】
図９を参照すると、ディジタル画像チャネルのディジタル表現の各入力中央画素１１０の値は、最初に、局部統計を計算する局部統計決定器１１６へ送られる。局部領域１１２内に含まれる周辺画素１１４の値も、局部統計決定器１１６へ送られる。局部領域１１２と入力画素１１０は、ディジタル画像チャネルの空間領域を構成する。好適な実施例では、各入力画素１１０についての局部領域は、入力画素が中心の、局部統計が決定される隣接矩形領域として定義される。好適な実施例では、局部領域は各サイドが５画素の矩形隣接部である。図９は、好適な実施例で実行される局部領域を示す。局部領域１１２内に含まれる画素１１４は、局部統計決定器１１６へ渡される入力画素１１０を囲む（斜線で示す）２４画素として示される。当業者は、本発明は、大きな種々の局部領域サイズと形で動作することが理解されよう。そして、（本記述及び、請求項で）処理された画素を記述するための用語”中央”の使用は、その局部領域の重心での画素よりも画素の局部的な周囲を有する画素を単に参照する。
【００４７】
図８は、各中央画素１１０の値ｕは、局部統計決定器１１６とスケーリング関数評価器１２０へ入力される。更に、局部領域内の画素１１４の値は、局部領域の統計的性質を発生するために局部統計決定器１１６へ入力される。スケーリング関数発生器１１８は、各入力画素１１０の値ｕを正規化するためにスケーリング関数評価器１２０へ与えられるスケーリング関数ｓ（ｘ）を発生するために統計的性質を使用し、それにより、第１の中間値Ｉを発生する。統計的性質は、スケーリング関数ｓ（ｘ）の逆である関数ｓ−１（ｘ）を発生するための逆スケーリング関数評価器１２２によっても使用される。第１の中間値Ｉは、中間値Ｉをトーンスケール関数ｆ（ｘ）を通してマップする、第２の中間値Ｉ２を発生するためのトーンスケール発生器１２６により提供されるトーンスケールアプリケータ１２４へ与えられる。トーンスケールアプリケータ１２４からの出力中間値Ｉ２は、逆スケーリング関数アプリケータ１２８へ与えられ、逆スケーリング関数発生器１２２により提供される逆関数ｓ−１（ｘ）を使用してシステム画像空間内で処理された値ｕ’を発生する。
【００４８】
特に、局部統計決定器１１６は局部領域１１２と入力画素１１０内に含まれる画像データを記述する幾つかの特性を計算する。局部統計は、局部領域１１２と入力画素１１０に含まれる画素値の数学的な結合であろう。好適な実施例では、局部統計決定器１１６は、２つの局部統計、局部領域１１２と入力画素１１０からの最大及び、最小画素値を決定する。代わりに、局部統計決定器１１６は、ｎ最大画素値の平均とｍ最小画素値の平均を決定する。ここで、ｎとｍは局部領域１１２に含まれる画素数よりも非常に小さい整数であり、例えば、ｎ＝ｍ＝３である。前述のように、これらの局部統計はスケーリング関数ｓ（ｘ）と逆スケーリング関数ｓ−１（ｘ）の発生で使用される。
【００４９】
局部統計決定器１１６で決定される局部統計は、スケーリング関数発生器１１８と逆スケーリング関数発生器１２２へ送られる。好適な実施例では、スケーリング関数は以下の式、
【００５０】
【数２】
0004707830.tif 000003
で示される。ここで、Ｘは、局部領域１１２からの最大画素値を示し、Ｎは局部領域１１２からの最小画素値を示す。スケーリング関数の目的は、変更された画素値が変換器１０に示すトーンスケール関数１３０へ及び、入力として使用されるように、中央画素１１０を変更することである。好適な実施例では、このトーンスケール関数１３０は、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）に与えられる。好適な実施例では、スケーリング関数の効果は、図変換器１０に示すように、入力値の期間[Ｎ  Ｘ]を期間[０  １]へ正規化（即ち、圧縮）することである。
【００５１】
同様な方法で、逆スケーリング関数発生器１２２は、逆スケーリング関数ｓ−１（ｕ）を形成する。逆スケーリング関数ｓ−１（ｕ）は、以下の式、
ｓ−１（ｕ）＝ｕ（Ｘ−Ｎ）＋Ｎ
で表される。逆スケーリング関数の目的は、トーンスケール関数１３０から得られた出力値を期間[Ｎ  Ｘ]へ戻すために、スケーリングすることである。スケーリング関数と逆スケーリング関数は逆であり、ｓ−１（ｓ（ｕ））＝ｕと簡単に示すことができる。
【００５２】
入力画素１１０の値は、中間値Ｉ＝ｓ（ｕ）を発生するために、スケーリング関数評価器１２０へ送られる。ここで、Ｉは中間値であり、ｓ（ｘ）はスケーリング関数であり、ｕは入力画素１１０の値である。スケーリング関数評価器１２０の出力は、中間値Ｉである。中間値Ｉは、トーンスケールアプリケータ１２４へ送られる。トーンスケールアプリケータ１２４の目的は、局部領域１１２に関して入力画素１１０の値のコントラストに影響を与えることである。トーンスケールアプリケータ１２４、中間値Ｉを変更し、それにより、第２の中間値Ｉ２を形成する。トーンスケールアプリケータ１２４は、中間値Ｉをトーンスケール関数１３０で（即ち、ｆ（ｘ）で）変更する。このように、トーンスケールアプリケータの動作は以下の式Ｉ２＝ｆ（Ｉ）で表される。ここでＩ２は、第２の中間値、ｆ（ｘ）はトーンスケール関数、そしてＩはスケーリング関数評価器１２０からの出力である。
【００５３】
トーンスケール関数ｆ（ｘ）は、トーンスケール発生器１２６により発生される。好適な実施例では、トーンスケール関数ｆ（ｘ）は、Ｓ字状の関数であり、ガウス確率分布関数を積分することにより形成され、そして、従来技術では既知である。Ｓ字状関数は完全に、積分されるガウス確率分布関数の標準偏差σにより特徴化される。トーンスケール関数ｆ（ｘ）は、以下の式、
【００５４】
【数３】
0004707830.tif 000004
により表される。好適な実施例では、トーンスケール関数は、以下の式に示すガウス分布関数の離散サンプルの和を計算することにより得られる。
【００５５】
【数４】
0004707830.tif 000005
ここで、２ａはＬＵＴのサンプルの数である。好適な実施例では、ａ＝５０である。
【００５６】
ｘ＝０．５で評価されるトーンスケール関数ｆ（ｘ）の傾斜は、関係、
【００５７】
【数５】
0004707830.tif 000006
により決定される。ここで、γは、ｘ＝０．５で評価されるＳ字状関数の傾斜であり、そして、上述の和の近似傾斜、及び、σはガウス確率関数の標準偏差である。γ＞１．０の時には、本発明は、動作はエッジの局部構造を再整形することによりディジタル画像チャネルをシャープ化する。γ＜１．０の時には、本発明の動作は入力画像よりもソフトに見える画像を生じる傾向にある。好適な実施例では、γ＝２．１であり且つσ＝０．１９である。好適な実施例では、トーンスケール関数ｆ（ｘ）は、局部統計決定器１１６から出力される局部統計と独立であり、そしてこのように、処理される画素数に関わらず、画像チャネル当りに１回のみ計算される必要があるだけである。
【００５８】
図１０は、種々のスケール関数を示し、１つはトーンスケール関数１３０として示され、そして、関連するガウス確率関数の標準偏差はσである。当業者には、Ｓ字状関数に加えて、広く種々の関数がトーンスケールアプリケータ１２４の目的を達すると認めるであろう。
【００５９】
トーンスケールアプリケータ１２４から出力された第２の中間値Ｉ２は、逆スケーリング関数アプリケータ１２８へ送られる。加えて、逆スケーリング関数発生器１２２から出力された逆スケーリング関数ｓ−１（ｘ）は、逆スケーリング関数アプリケータ１２８送られる。逆スケーリング関数アプリケータ１２８の目的は、第２の中間値Ｉ２からの処理された画素値ｕ’を発生することである。逆スケーリング関数アプリケータ１２８は、逆スケーリング関数
ｕ’＝ｓ−１（Ｉ２）
を評価することにより、改善された画素値ｕ’を発生する。
Ｉ２とＩを置きかえると、
ｕ’＝ｓ−１（ｆ｛ｓ（ｕ）｝）
となる。ここで、ｓ−１は逆スケーリング関数を示し、ｆ｛ｘ｝はトーンスケール関数を示し、ｓ（ｘ）はスケーリング関数を示し、ｕは入力画素１１０の値を示し、ｕ’は改善された画素の値を示す。ペデスタル変更器６０から出力されたディジタル画像チャネルは、改善されたペデスタル信号ｎ’ｐｅｄ（ｘ，ｙ）である。
【００６０】
典型的には、ペデスタル変更器６０からの処理された画素値ｕ’を発生する処理は、ディジタル画像チャネル内の各画素に対応する処理された画素値を発生するために、ディジタル画像チャネル内の各画素に繰り返される。これらの処理された画素値は、集合として考えられるときには、処理されたディジタル画像チャネルを構成する。代わりに、処理された画素値ｕ’を発生する処理は、ディジタル画像チャネル内の各画素のサブセットに対応する処理された画素値を発生するために、ディジタル画像チャネル内の各画素のサブセットに繰り返される。後者の場合は、集合として考えられるときには、サブセットは、チャネルの一部の処理された画像を構成する。一般的には、本アルゴリズムのパラメータは、高いエッジコントラストの出現とディジタル画像チャネルよりも更に明瞭な改善されたディジタル画像チャネルを生成するために調整され得る。
【００６１】
ペデスタル変更器６０は、（シャープ化フィルタのウインドウサイズにより記述され得る）局部領域のサイズと、（トーンスケール関数の傾斜により記述され得る）トーンスケール変換関数の形の２つのパラメータを定義する。アルゴリズムは、例えば、１０２４ｘ１５３６画像器に対しては、約７Ｘ７画素よりも大きくないウインドウサイズかかなり小さい場合には、最も良く動作する傾向にある。確かに、局部トーンスケール関数のウインドウサイズと傾斜が上昇するにつれて、画像は”ペイントバイナンバー”欠陥を有し始める。また、大きなウインドウは、画像内の大きな閉鎖境界形式エッジのいずれの側でもテクスチャを含む傾向にある。この効果は、ウインドウサイズを比較的小さく維持することにより減少される。５Ｘ５又は、それ以下の画素のウインドウは、一般的には、１０２４Ｘ１５３６解像度の典型的な状況で満足な結果を生じるために好ましいことがわかる。前述のように、他の好適なウインドウサイズは他の画像解像度に対する困難性なしに、経験的に決定され得る。代わりに、大きなウインドウのシャープ化効果を得るために欠陥が増加しても良い場合には、大きなウインドウは所定の解像度の特定の状況で受け入れ可能である。
【００６２】
ここで記述したペデスタル変更器は領域の統計的性質に従って、例えば、中央画素が実質的に極大値と極小値の中間にある場合を除いて、中央値を極大値又は極小値に向かって駆動することにより、中央画素の値を制御する優位点を有する。従って、エッジ遷移は画像入力よりも、画素の狭い範囲で発生し、これにより、元の画像よりもシャープで更に焦点の合ったように見える画像を発生する。更に、トーンスケール変換の出力は、例えば、領域の極大値及び極小値により結び付けられる統計的性質により変更されているので、エッジ境界でのシステム的なオーバーシュート及びアンダーシュートは、消滅し、且つリンギング欠陥も知覚できない。
【００６３】
図１１は本発明に従ったテクスチャ変更器７０の詳細を示す。テクスチャ変更器７０は、ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）、テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）及び、輝度ノイズテーブル６を入力する。テクスチャ変更器７０の出力は、テクスチャ信号ｎ’ｔｘｔ（ｘ，ｙ）により改善される。テクスチャ変更器７０の目的は、局部信号対雑音比（ＳＮＲ）の推定値に関連するファクタによりテクスチャ信号をブーストすることである。このように、高ＳＮＲを有するディジタル画像チャネルの領域と一致するテクスチャ信号の部分は、ディジタル画像チャネルの低ＳＮＲ領域に関連するテクスチャ信号の部分と比較して、大きなブーストレベルであることを経験する。例えば、シャープ化される画像がきれいな青空の大きな領域を含んでいるとする。この領域の唯一の変調は画像化システムからのノイズであるようである。従って、この変調の振幅を増加するのは好ましくない。一方、草原の変調は画像システムノイズに加えて、多くの草の葉による変調の結果である。この場合には、シーンの実際の変調に属するので、変調をブーストするのが好ましい。本発明では、信号対雑音比は、例えば、シーンの２つの前述の形式の領域間を区別するのに使用され得る分類器として働くと推定される。
【００６４】
これに関しては、ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）、テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）及び、輝度ノイズテーブル６は、局部ＳＮＲ推定器１６０へ入力される。局部ＳＮＲ推定器１６０の目的は、テクスチャ信号の特定の画素に与えられるブーストのレベルを決定するのに後に使用される局部信号対ノイズ比を推定することである。好適な実施例では、局部ＳＮＲ推定器１６０の出力は、シンボルＳＮＲ（ｘ，ｙ）で表される、ディジタル画像チャネル内の各画素に対するＳＮＲの１つの推定値である。しかし、ＳＮＲは、ディジタル画像チャネルの画素の位置のサブセットのみに対して計算されることも可能である。局部ＳＮＲ推定器１６０を以下に詳細に説明する。
【００６５】
局部ＳＮＲ推定器１６０の出力、ＳＮＲ（ｘ，ｙ）は、ゲイン決定器１３４に送られる。ゲイン決定器１３４は、局部ＳＮＲの推定値が既知の場合には、テクスチャ信号の各々の特定の（ｘ，ｙ）位置で与えるブーストＢ（ｘ，ｙ）のここのレベルを決定することを意味する。これは、例えば、図１５に示す、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）により達成される。好適な実施例では、ＬＵＴは単調に増加する。ＬＵＴ出力（ゲイン）はＬＵＴ入力（ＳＮＲの推定値）の増加と共に増加する。
【００６６】
図１５に示すＬＵＴに関する式は、
ＳＮＲ（ｘ，ｙ）＜ＳＮＲｍｉｎの場合には、Ｂ（ｘ，ｙ）＝ｓｆｍｉｎ、
ＳＮＲｍｉｎ＜ＳＮＲ（ｘ，ｙ）＜ＳＮＲｍａｘの場合には、
Ｂ（ｘ，ｙ）＝ｓｆｍｉｎ＋（ｓｆｍａｘ−ｓｆｍｉｎ）（ＳＮＲ（ｘ，ｙ）−ＳＮＲｍｉｎ）／（ＳＮＲｍａｘ（ｘ，ｙ）−ＳＮＲｍｉｎ）、
ＳＮＲ（ｘ，ｙ）＞ＳＮＲｍａｘの場合には、Ｂ（ｘ，ｙ）＝ｓｆｍａｘである。
ここで、ｓｆｍａｘ＞ｓｆｍｉｎであり、且つＳＮＲｍａｘ≧ＳＮＲｍｉｎである。好適な実施例では、ｓｆｍａｘは３．５であり、ｓｆｍｉｎは２．０であり、ＳＮＲｍａｘは２．０であり、ＳＮＲｍｉｎは０．４である。
【００６７】
ゲイン決定器１３４により出力されるゲインＢ（ｘ，ｙ）とテクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）はともに、テクスチャブースタ１３６へ送られる。テクスチャブースタ１３６の目的は、関連するゲインでテクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）の各値を乗算することである。テクスチャブースタ１３６の出力は、改善されたテクスチャ信号ｎ’ｔｘｔ（ｘ，ｙ）であり、式
ｎ’ｔｘｔ（ｘ，ｙ）＝ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）＊Ｂ（ｘ，ｙ）
により与えられる。テクスチャ変更器７０から出力されるこの改善されたテクスチャ信号ｎ’ｔｘｔ（ｘ，ｙ）は、図３の加算器８０へ（又は、図４に示す代わりの実施例の場合には回避加算器８１）送られる。Ｂ（ｘ，ｙ）＜１．０の時には、改善された信号の大きさは、元のテクスチャ信号の大きさより小さい、
｜ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）｜＞｜ｎ’ｔｘｔ（ｘ，ｙ）｜ことに注意する。このように本発明は、ノイズの多い領域、Ｂ（ｘ，ｙ）＜１．０で、処理されたディジタル画像は嗜好シャープナー２に入力されたディジタル画像チャネルよりもノイズが少ない。
【００６８】
局部ＳＮＲ推定器１６０の詳細なブロック図を図１２に示す。ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）は、最初に局部分散コンピュータ１７０に入力される。局部分散コンピュータ１７０の目的は、信号の活動の局部推定値を得ることである。好適な実施例では、局部分散コンピュータ１７０はサイズＷｘＷ画素のウインドウに亘って局部分散σＲ２（ｘ，ｙ）を計算する。好適な実施例では、Ｗ＝７画素であるが、代わりのサイズのウインドウも等価な結果でタスクを実行することが決定された。
【００６９】
値の組の局部分散の計算は従来技術で既知であり、
【００７０】
【数６】
0004707830.tif 000007
で示される。ここで、分散σＲ２（ｘ，ｙ）の計算に含まれるＷ２＝４９画素について、ｉとｊはともに−３から＋３（両端を含む）である。エッジでの分散の計算は、画像処理では良く知られた技術である鏡映を含む。局部分散コンピュータ１７０の出力は、ディジタル画像チャネル内の各画素に関する局部分散である。
【００７１】
減算器１７２はディジタル画像チャネル（ｘ，ｙ）と、テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）の両方を入力する。減算器１７２はペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）である。減算器１７２は、以下の公式に従って、
ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）＝ｎ（ｘ，ｙ）−ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）
ディジタル画像チャネル（ｘ，ｙ）からテクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）を減算する。このペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）は、ペデスタル分割器５０により決定されるペデスタル信号と同一である。本発明の実際の実行では、ペデスタル信号は、１回のみ計算されることを要する。
【００７２】
ノイズテーブル６とペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）は、予想されるノイズ決定器１９０に入力される。ノイズテーブルは、予想されるノイズとσＮ（ｉ）とディジタル画像チャネル（ｘ，ｙ）の強度ｉの間の関係を含む。好適な実施例では、ノイズテーブルは２つのコラムのテーブルであり、２コラムリストのそのサンプルを以下に示す。最初のコラムは強度レベルを示し、第２のコラムはその強度レベルに対するノイズの予想される標準偏差を示す。
【００７３】
【表１】
0004707830.tif 000008
ノイズテーブルは、４つのコラムテーブルに関しても規定され得る。ここで、第１のコラムは強度ｉであり、第２から第４のコラムは嗜好シャープナー２から入力されたディジタル画像チャネルの、それぞれ赤，緑，青チャネルで予想されるノイズの標準偏差に対応する。この場合、輝度チャネルｎ（ｘ，ｙ）の強度レベルｉに対するノイズの予想される標準偏差は、輝度チャネルを発生するのに使用される、以下により与えられる、
【００７４】
【数７】
0004707830.tif 000009
色回転マトリクスの係数に依存する。ここで、σｎ（ｉ）は輝度チャネルｎ（ｘ，ｙ）の強度レベルｉに対するノイズの予想される標準偏差である。同様に、σｒ（ｉ）、σｇ（ｉ）、σｂ（ｉ）は、強度ｉでのそれぞれの赤，緑，青のディジタル画像チャネルのノイズの予想される標準偏差であり、ｒｃｏｅｆ、ｇｃｏｅｆ、ｂｒｃｏｅｆは、輝度ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）を発生するのに使用される色回転マトリクスの係数である。前述のように、好適な実施例では、全ての３つの係数は１／３に等しい。従って、輝度チャネルは好適な実施例では以下のように与えられる。
【００７５】
【数８】
0004707830.tif 000010
このように輝度ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）に対応するノイズテーブルは、予想されるノイズ決定器１９０により供給されるか又は計算される。
【００７６】
予想されるノイズ決定器１９０は、ペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）の強度レベルに関するノイズσＮ（ｘ，ｙ）の標準偏差の強度に依存する推定値を出力する。予想されるノイズ決定器１９０は、ペデスタル信号の強度をノイズσＮ（ｘ，ｙ）の予想される標準偏差に関連させるテーブルルックアップを行うか、又は、上述のように予想されるノイズを計算する。予想されるノイズ決定器１９０の出力σＮ（ｘ，ｙ）は、
σＮ（ｘ，ｙ）＝σＮ（ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ））
と表される。値ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）がσｎ（ｉ）の存在する値ｉと一致する場合には、線形補間がσｎ（ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ））を決定するのに使用される。線形補間は既知であるので更に説明しない。図１４はノイズテーブルのプロットを示す。
【００７７】
図１４に示すようなノイズテーブルを発生する手順は、Ｇｒａｙ他による１９９７年６月２４日に発行された米国特許番号５，６４１，５９６又は、Ｓｎｙｄｅｒ他による１９９９年７月１３日に発行された米国特許番号５，９２３，７７５により開示されており、両者ともに参照により組み込まれる。
【００７８】
ＳＮＲ計算器１８０は予想されるノイズ決定器１９０から出力されたノイズσＮ（ｘ，ｙ）の予想される標準偏差と、局部分散コンピュータ１７０から出力された局部分散σＲ２（ｘ，ｙ）の両方を入力する。ＳＮＲ計算器１８０は、信号分散の比を計算することにより、局部信号対雑音比ＳＮＲ（ｘ，ｙ）を推定する（局部分散σＲ２（ｘ，ｙ）は信号による分散とノイズによる分散の和｛ＲＭＳの意味｝である）。このように、ＳＮＲ計算器１８０の出力は、以下の公式
【００７９】
【数９】
0004707830.tif 000011
に従った、各画素位置での局部ＳＮＲの推定値である。平方根をとる前に、σＲ２（ｘ，ｙ）−σＮ２（ｘ，ｙ）の値が正であることを保証する前にチェックされる。そのようでない場合には、ＳＮＲ（ｘ，ｙ）の値は０．０に等しく設定される。
【００８０】
信号対雑音比の多くの他の推定値が本発明の範囲を超えることなく公式化されうることに注意する。例えば、図１３は局部ＳＮＲ推定器１６０の代わりの実施例を示す。この実施例の目的は、図１２に示すように計算的に更に安価に局部ＳＮＲの推定値を提供することである。この代わりの実施例では、ノイズと信号偏差は共にガウス分布とみなされ、標準偏差よりも平均絶対値偏差（ＭＡＤ）の使用を可能とする。平均絶対値偏差の計算は、計算的に高価な平方根と２乗動作を含まない。この実施例では、テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）とディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）は再び、前述のようにペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）を生成するために、減算器１７２へ入力される。ペデスタル信号ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）は、再び値σＮ（ｘ，ｙ）を決定するために予想されるノイズ決定器１９０への入力として使用される。
【００８１】
テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）はテクスチャ信号内の局部平均絶対値偏差を決定するために、局部ＭＡＤ計算器２００に入力される。テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）の平均値が０であるとすることにより、局部ＭＡＤ計算器２００により使用される局部ＭＡＤ計算のための公式は、
ＭＡＤＲ（ｘ，ｙ）＝Σ｜ｎｔｘｔ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ））｜／Ｗ２
が使用される。ここで、平均絶対値偏差の計算に含まれる全Ｗ２＝４９画素について、ｉとｊはともに−３から＋３であることが好ましい。局部ＭＡＤ計算器２００は、平均絶対値偏差ＭＡＤＲ（ｘ，ｙ）を出力する。これは後に局部ＳＮＲの推定値を決定するのに必要な計算に使用される。
【００８２】
ノイズテーブル調整器２１０の目的は、テクスチャ信号のＭＡＤＲ（ｘ，ｙ）の計算と、ディジタル画像チャネルの標準偏差σＲ（ｘ，ｙ）の計算の間の差を保証することである。ノイズテーブル調整器２１０は、標準偏差よりも平均絶対値偏差を使用する目的で輝度ノイズテーブルを変更する。前述のように輝度ノイズテーブルは、予想されるノイズσｎ（ｉ）と強度ｉの間の関係を含む。ガウス分布は以下の関係、
ＭＡＤ＝ｓｑｒｔ（２／π）σ
により分布の標準偏差σに関連することは既知である。輝度ノイズテーブルを標準偏差のメトリックから、ＭＡＤのメトリックへ変換するために、各値σｎ（ｉ）は、約０．８にスケーリングされねばならない。
【００８３】
更に、この代わりの実施例と、信号が局部信号活動の測定値の計算に使用される好適な実施例の間に差がある。好適な実施例では、ディジタル画像チャネルの分散は計算される。この代わりの実施例では、テクスチャ信号が、ＭＡＤＲ（ｘ，ｙ）の値を計算するのに使用され、信号平均がゼロと仮定される場合に計算的な利益を与える。テクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）とディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）の間の関係は、このために考慮する輝度ノイズテーブルを調整するために理解されねばならない。この関係は、テクスチャ信号を発生するのに使用されるディジタルフィルタ処理が線形であるときにのみは、簡単に表現される。このステップのために、欠陥回避信号の効果は無視され、テクスチャ信号は高域通過信号と等価であるとみなされる。ｉ＝−（ｎ−１）／２、−（ｎ−３）／２，．．．，ｎ−１／２とｊ＝−（ｍ−１）／２、−（ｍ−３）／２，．．．，ｍ−１／２である係数ｈ（ｉ，ｊ）の一般的なフィルタ（ｎ  ｘ  ｍ）に関しては、フィルタされた信号の分散は以下の関係
σ２ｆｓ＝σ２ｏｓΣΣｈ２（ｉ，ｊ）
による原信号の分散に関連する。ここで、σ２ｆｓはフィルタ信号の分散を示し、σ２ｏｓは原信号の分散を示し、そして、合計はｉとｊに亘って起こる。
【００８４】
本発明の場合には、フィルタｈ（ｉ，ｊ）は、
ｈ（ｉ，ｊ）＝δ（ｉ，ｊ）−ｇ（ｉ，ｊ）
と表されるとする。ここで、δ（ｉ，ｊ）は、デルタ関数であり、ｉ＝０とｊ＝０で１の値を有し、他ではゼロである。この式は、ガウシャンフィルタｇ（ｉ，ｊ）でディジタル画像チャネルを不鮮明にしそして、ディジタル画像チャネルから結果を減算する、ことにより（欠陥回避信号を無視して）テクスチャ信号を発生する前述の処理を説明する。このように、この記述を考慮することにより、ノイズテーブル調整器２１０は、ディジタル画像チャネルよりもテクスチャ信号上の局部信号活動の推定値を考慮するために、ファクタにより輝度ノイズテーブルの各値をスケーリングしなければならない。このファクタｆは、
ｆ＝ｓｑｒｔ（ΣΣｈ（ｉ，ｊ）２）
であり、ここで、合計はｉとｊに亘って行われ、ｈ（ｉ，ｊ）は前述している。輝度ノイズテーブルが標準偏差のユニット内であるので、分散よりも結果の平方根がとられる。
【００８５】
このように、標準偏差よりもＭＡＤの計算をそして、ディジタル画像チャネルうよりもテクスチャ信号の計算補償する為に、ノイズテーブル調整器２１０の動作は、
ｍ＝ｆ＊ｓｑｒｔ（２／π）
に等しいファクタｍによる輝度ノイズテーブルの各エントリσｎ（ｉ）をスケーリングすることである。
【００８６】
ノイズテーブル調整器２１０から出力される変更されたノイズテーブルは、ノイズＭＡＤＮ（ｘ，ｙ）からの予想されるＭＡＤの推定値を得る目的で、予想されるノイズ決定器１９０へ入力として送られる。予想されるノイズ決定器１９０は、各値ｎｐｅｄ（ｘ，ｙ）に対して、値ＭＡＤＮ（ｘ，ｙ）を決定するためにノイズテーブルを使用する。予想されるノイズ決定器１９０の出力は、ディジタル画像チャネルの各位置での値ＭＡＤＮ（ｘ，ｙ）である。
【００８７】
図１３に示す代わりの実施例のＳＮＲ計算器１８０は本質的に、好適な実施例のＳＮＲ計算器１８０と同じように動作する。ＳＮＲ計算器１８０の目的はディジタル画像チャネルの各位置で推定されたＳＮＲの値を出力することである。このために、ＳＮＲ計算器１８０は以下の公式、
【００８８】
【数１０】
0004707830.tif 000012
を使用する。局部ＳＮＲの推定値は局部ＳＮＲ推定器１６０から出力され、そして、各位置でのテクスチャ信号に対する適切なブースト値の決定を可能とするために、図１１に示すようにゲイン決定器１３４へ入力される。
【００８９】
【発明の効果】
要約すると、画像詳細を含む信号と主に大きな画像のエッジを含む他の信号へ画像を分割するペデスタル分割器５０の使用により、エッジとテクスチャに与えられる改善の独立した制御を可能とする。エッジは、エッジコントラストを増加し境界の欠陥を避けるために、形態的動作により再整形される。テクスチャは、局部信号対雑音比の推定値に関して改善される。
【００９０】
本発明を、好適な実施例を参照して説明した。本発明の範囲を超えること無く好適な実施例を変更できる。例えば、好適な実施例では、ＳＮＲの計算はディジタル画像チャネルの各画素に対して行われる。しかし、ＳＮＲの計算は計算コストを削減するために各Ｎ画素おきにのみ行われることも考えられ、そして、複製され、又は、補間される。ＳＮＲの計算は、ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）の局部分散計算を参照して説明した。更に、代わりの実施例では、記述された方法によりテクスチャ信号ｎｔｘｔ（ｘ，ｙ）に依るＭＡＤの計算の使用に基づき、局部ＳＮＲが推定される。当業者には、局部ＳＮＲはテクスチャ信号の分散の計算を実行することにより又は、ディジタル画像チャネルｎ（ｘ，ｙ）のＭＡＤ計算を実行することにより推定もされることは認識される。好適な実施例のそのような変更は、本発明の範囲から逸脱しない。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の概略のブロック図である。
【図２】図１の選択シャープナーの詳細を示す図である。
【図３】図２に示すシャープ化処理器の第１の実施例のブロック図を示す図である。
【図４】図２に示すシャープ化処理器の第２の実施例のブロック図を示す図である。
【図５】図３に示すペデスタル分割器の第１の実施例のブロック図を示す図である。
【図５Ａ】図３に示すペデスタル分割器の第２の実施例のブロック図を示す図である。
【図６】図５に示す回避信号発生器のブロック図を示す図である。
【図７】図６に示す回避信号発生器により与えられる欠陥回避機能の例を示す図である。
【図８】図３に示すペデスタル変更器のブロック図である。
【図９】画像の中央画素と関連する局部領域を示す画像の部分の例を示す図である。
【図１０】幾つかのトーンスケール関数の例を示す図である。
【図１１】図３に示すテクスチャ変更器のブロック図を示す図である。
【図１２】図１１に示す局部ＳＮＲ推定器の第１の実施例のブロック図である。
【図１３】図１１に示す局部ＳＮＲ推定器の第２の実施例のブロック図である。
【図１４】ノイズテーブルを発生するのに使用される関数のプロットを示す図である。
【図１５】図１１に示すゲイン決定器により使用されるルックアップテーブル（ＬＵＴ）のプロットを示す図である。
【符号の説明】
２  嗜好シャープナー
６  ノイズテーブル
１０  輝度／色差変換器
１１ａ  輝度ライン
１１ｂ  ノイズテーブルライン
１１ｃ  色差テーブルライン
２０  シャープ化プロセッサ
３０  ＲＧＢ変換器
４０  色差プロセッサ
５０  ペデスタル分割器
５０Ａ  代わりのペデスタル分割器
６０  ペデスタル変更器
７０  テクスチャ変更器
８０  加算器
８１  回避加算器
９０  テクスチャ発生器
９４  周波数分割器
１００  ペデスタル発生器
１０４    回避信号発生器
１０６    非方向２乗グラディエント計算器
１０８    欠陥回避機能アプリケータ
１１０    入力中央画素
１１２    局部領域
１１４    周辺画素
１１６    局部統計決定器
１１８    スケーリング関数発生器
１２０    スケーリング関数評価器
１２２    逆スケーリング関数発生器
１２４    トーンスケールアプリケータ
１２６    トーンスケール発生器
１２８    逆スケーリング関数アプリケータ
１３０    トーンスケール関数
１３４    ゲイン決定器
１３６    テクスチャブースタ
１６０    局部ＳＮＲ推定器
１７０    局部分散コンピュータ
１７２    減算器
１８０    ＳＮＲ計算器
１９０    予想されるノイズ決定器
２００    局部ＭＡＤ計算器
２１０    ノイズテーブル調整器
【図１】
0004707830.tif 000013
【図２】
0004707830.tif 000014
【図３】
0004707830.tif 000015
【図４】
0004707830.tif 000016
【図５】
0004707830.tif 000017
【図５Ａ】
0004707830.tif 000018
【図６】
0004707830.tif 000019
【図７】
0004707830.tif 000020
【図８】
0004707830.tif 000021
【図９】
0004707830.tif 000022
【図１０】
0004707830.tif 000023
【図１１】
0004707830.tif 000024
【図１２】
0004707830.tif 000025
【図１３】
0004707830.tif 000026
【図１４】
0004707830.tif 000027
【図１５】
0004707830.tif 000028