(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
連鎖された機器（ＡＰＰ１）の機器（Ａｐｐ１、Ａｐｐ２、Ａｐｐ３）に関係するフォーマットされた情報（ＩＦ）を出力し、前記連鎖された機器は特に、少なくとも１つの画像取込機器（Ａｐｐ１）および／またはイメージ復元機器（ＡＰＰ２）を備え、前記連鎖された機器は、イメージ（Ｉ）を取込または媒体（ＳＣ）上に復元し、前記機器はイメージ（Ｉ）に応じて少なくとも１つの固定された特性および／または１つの可変特性を含み、前記固定された特性および／または可変特性は特性の１つまたは複数の値、特に焦点距離の値と前記イメージ（Ｉ）を関連付け、以下の段階を含む方法。
−  前記連鎖の少なくとも１つの機器の幾何学的歪みに関係するフォーマットされた情報（ＩＦ）を出力する段階
−  測定フィールド（Ｄ（Ｈ））から、前記機器の幾何学的歪みに関係するフォーマットされた測定情報（ＩＦＭ１〜ＩＦＭｍ）を生成する段階で、前記フォーマットされた情報（ＩＦ）に前記フォーマットされた測定情報を包含させる段階。
−  前記フォーマットされた測定情報（ＩＦＭ１〜ＩＦＭｍ）から前記機器の幾何学的歪みに関係するフォーマットされた拡張情報（ＩＦＥ１〜ＩＦＥｍ）を出力する段階。
前記フォーマットされた情報（ＩＦ）は前記フォーマットされた拡張情報（ＩＦＥ１〜ＩＦＥｍ）を含む。
−  前記フォーマットされた拡張情報と前記フォーマットされた測定情報と対比した偏差（１４）を示し、特性点（ＰＰ１、ＰＰｉ、ＰＰｊ、ＰＰｍ）を含む普遍集合（Ｍ）と基準面（ＳＲ）上の基準点（ＰＲ１、ＰＲｉ、ＰＲｊ、ＰＲｍ）からなる仮想基準（Ｒ）から前記測定フィールドＤ（Ｈ）を得るために使用する第１の計算アルゴリズム（ＡＣ１）を含み、前記第１の計算アルゴリズム（ＡＣ１）は前記媒体（ＳＣ）上の前記特性点のイメージ（Ｉ）を出力するために前記機器を使用することにより前記普遍集合（Ｍ）を取込または復元する段階。
−  特性点（ＰＰ１、ＰＰｉ、ＰＰｊ、ＰＰｍ）のイメージはこれ以降、特性イメージ点（ＰＴ１、ＰＴｉ、ＰＴｊ、ＰＴｍ）として定義される段階。
−  前記媒体（ＳＣ）上で、４つの特性イメージ点（ＰＴｍ．１〜４）によって定義された四辺形が最大面積とイメージ（Ｉ）の幾何学的中心の近くに置かれた重心を持つように前記４つの特性イメージ点を選択し、前記数理的投影は前記４つの特性イメージ点を前記双射により前記４つの特性イメージ点に関連付けられている基準点（ＰＲｍ．１〜４）に変換する双線形変換である段階。  また、前記第１の計算アルゴリズム（ＡＣ１）は次の段階を含む。
−  前記特性イメージ点（ＰＴ１、ＰＴｉ、ＰＴｊ、ＰＴｍ）と前記基準点との間の双射を定める段階、
−  前記一組の可変特性の中から、これ以降選択可変特性と呼ぶ可変特性を１つ、または複数選択する段階。
更に、前記測定フィールド（Ｄ（Ｈ））は、前記基準点の１つ（ＰＲｍ）および前記双射によって関連付けられている特性イメージ点（ＰＴｍ）からなる対の集まり、および前記イメージ（Ｉ）に対する、前記選択した可変特性のそれぞれの値で構成される。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、さらに、前記媒体（ＳＣ）と前記基準面（ＳＲ）との間の数理的投影（Ｈ（ＰＲｊ））、特に双線形変換を選択する段階を含み、
前記測定フィールド（Ｄ（Ｈ））は、前記イメージ（Ｉ）については前記選択した可変特性のそれぞれの値と、各基準点（ＰＲｉ、ＰＲｍ）については、
−  前記基準点（ＰＲｊ）と、前記双射により前記基準点（ＰＲｊ）に関連付けられている前記特性イメージ点（ＰＴｊ）の前記基準面（ＳＲ）への前記数理的投影（Ｈ（ＰＲｊ））からなる対、および／または
−  前記双射により前記基準点（ＰＲｊ）に関連付けられている特性イメージ点（ＰＴｊ）と前記媒体（ＳＣ）の上への前記基準点（ＰＲｊ）の前記数理的投影（Ｈ（ＰＲｊ））からなる対で構成されることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１又は請求項２のいずれかに記載の方法であって、さらに、前記フォーマットされた測定情報から、前記基準面（ＳＲ）上の任意の基準点（ＰＱＲｉ）および／または前記媒体（ＳＣ）の任意の特性イメージ点（ＰＱＴｉ）に関係する前記フォーマットされた拡張情報を、前記任意の基準点または前記任意の特性イメージ点に関係する前記フォーマットされた情報から推論することにより取得する段階を含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
前記フォーマットされた測定情報から得られる前記フォーマットされた情報は一組のパラメータ化可能モデル（ＳＰ、１２、９７）、特に一組の多項式から選択されたパラメータ化可能モデルのパラメータにより表され、さらに、
− 最大偏差を定義し、
− 採用の複雑度に応じて前記一組のパラメータ化可能モデルの前記「パラメータ化可能モデルを順序付け、
− 前記偏差（１４）が前記最大偏差よりも小さくなるように前記順序付けた一組のパラメータ化可能モデルの第１のモデルを選択することにより前記一組のパラメータ化可能モデルのうちの前記パラメータ化可能モデルを選択する段階を含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記フォーマットされた拡張情報は、前記フォーマットされた測定情報である請求項３または４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
連鎖された機器の前記機器はイメージに依存する少なくとも１つの可変特性、特に焦点距離を備え、各可変特性に値を関連付け前記可変特性と前記値の集まりからなる組み合わせを形成し、
さらに、
− 所定の組み合わせを選択する段階、
− 特にこのようにして選択した前記所定の組み合わせのそれぞれに対し前記第１の計算アルゴリズム（ＡＣ２）を採用することにより、フォーマットされた測定情報を計算する段階を含む請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
場合に応じて引数を、
− 前記基準面（ＳＲ）上の任意の基準点（ＰＱＲｉ）および組み合わせ、または
− 前記媒体（ＳＣ）の任意の特性イメージ点（ＰＱＴｉ）および組み合わせとして定義し、
さらに、前記フォーマットされた測定情報から、任意の引数に関係する前記フォーマットされた拡張情報を推論する段階を含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記フォーマットされた拡張情報を前記フォーマットされた測定情報から推論するために、
− 第１の閾値が定義され、
− 前記偏差が前記第１の閾値よりも小さくなるようにフォーマットされた拡張情報が選択される請求項６または７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
さらに、前記偏差を前記フォーマットされた情報に関連付ける段階を含む請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記イメージを複数の色平面からなるカラーイメージとし、さらに前記色平面のそれぞれについて前記同じ数理的投影を使用することにより前記色平面のうちの少なくとも２つに前記第１の計算アルゴリズム（ＡＣ２）を使用して前記フォーマットされた測定情報を出力する段階を含む請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記イメージを複数の色平面（ＰＴＲ、ＰＴＧ、ＰＴＢ）からなるカラーイメージとし、さらに前記色平面のそれぞれについて前記同じ仮想基準を使用することにより、前記色平面のうちの少なくとも１つに前記第１の計算アルゴリズム（ＡＣ２）を使用して前記フォーマットされた測定情報を出力する段階を含み、前記フォーマットされた情報および／またはフォーマットされた測定情報を使用して、前記機器の色収差を補正することができるような方法を使用する請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
連鎖された機器（ＡＰＰ１）の機器（Ａｐｐ１、Ａｐｐ２、Ａｐｐ３）に関係するフォーマットされた情報（ＩＦ）を出力し、前記連鎖された機器は特に、少なくとも１つの画像取込機器（Ａｐｐ１）および／またはイメージ復元機器（ＡＰＰ２）を備え、前記連鎖された機器は、イメージ（Ｉ）を取込または媒体（ＳＣ）上に復元し、前記機器はイメージ（Ｉ）に応じて少なくとも１つの固定された特性および／または１つの可変特性を含み、前記固定された特性および／または可変特性は特性の１つまたは複数の値、特に焦点距離の値と前記イメージ（Ｉ）を関連付け、以下の段階を含むシステム。
−  前記連鎖の少なくとも１つの機器の幾何学的歪みに関係するフォーマットされた情報（ＩＦ）を出力する段階
−  測定フィールド（Ｄ（Ｈ））から、前記機器の幾何学的歪みに関係するフォーマットされた測定情報（ＩＦＭ１〜ＩＦＭｍ）を生成する段階で、前記フォーマットされた情報（ＩＦ）に前記フォーマットされた測定情報を包含させる段階。
−  前記測定フォーマットされた測定情報（ＩＦＭ１〜ＩＦＭｍ）から前記機器の幾何学的歪みに関係するフォーマットされた拡張情報（ＩＦＥ１〜ＩＦＥｍ）を出力する段階。
前記フォーマットされた情報（ＩＦ）は前記フォーマットされた拡張情報（ＩＦＥ１〜ＩＦＥｍ）を含む。
−  前記フォーマットされた拡張情報と前記フォーマットされた測定情報と対比した偏差（１４）を示し、特性点（ＰＰ１、ＰＰｉ、ＰＰｊ、ＰＰｍ）を含む普遍集合（Ｍ）と基準面（ＳＲ）上の基準点（ＰＲ１、ＰＲｉ、ＰＲｊ、ＰＲｍ）からなる仮想基準（Ｒ）から前記測定フィールドＤ（Ｈ）を得るために使用する第１の計算アルゴリズム（ＡＣ１）を含み、前記第１の計算アルゴリズム（ＡＣ１）は前記媒体（ＳＣ）上の前記特性点のイメージ（Ｉ）を出力するために前記機器を使用することにより前記普遍集合（Ｍ）を取込または復元する段階。
−  特性点（ＰＰ１、ＰＰｉ、ＰＰｊ、ＰＰｍ）のイメージはこれ以降、特性イメージ点（ＰＴ１、ＰＴｉ、ＰＴｊ、ＰＴｍ）として定義される段階。
−  前記媒体（ＳＣ）上で、４つの特性イメージ点（ＰＴｍ．１〜４）によって定義された四辺形が最大面積とイメージ（Ｉ）の幾何学的中心の近くに置かれた重心を持つように前記４つの特性イメージ点を選択し、前記数理的投影は前記４つの特性イメージ点を前記双射により前記４つの特性イメージ点に関連付けられている基準点（ＰＲｍ．１〜４）に変換する双線形変換である段階。
また、前記第１の計算アルゴリズム（ＡＣ１）は次の段階を含む。
−  前記特性イメージ点（ＰＴ１、ＰＴｉ、ＰＴｊ、ＰＴｍ）と前記基準点との間の双射を定める段階、
−  前記一組の可変特性の中から、これ以降選択可変特性と呼ぶ可変特性を１つ、または複数選択する段階。
更に、前記測定フィールド（Ｄ（Ｈ））は、前記基準点の１つ（ＰＲｍ）および前記双射によって関連付けられている特性イメージ点（ＰＴｍ）からなる対の集まり、および前記イメージ（Ｉ）に対する、前記選択した可変特性のそれぞれの値で構成される。
【請求項１３】
請求項１２に記載のシステムであって、さらに、前記媒体（ＳＣ）と前記基準面（ＳＲ）との間の数理的投影（Ｈ（ＰＲｊ））、特に双線形変換を選択する段階を含み、
前記測定フィールド（Ｄ（Ｈ））は、前記イメージ（Ｉ）については前記選択した可変特性のそれぞれの値と、各基準点（ＰＲｉ、ＰＲｍ）については、
−  前記基準点（ＰＲｊ）と、前記双射により前記基準点（ＰＲｊ）に関連付けられている前記特性イメージ点（ＰＴｊ）の前記基準面（ＳＲ）への前記数理的投影（Ｈ（ＰＲｊ））からなる対、および／または
−  前記双射により前記基準点（ＰＲｊ）に関連付けられている特性イメージ点（ＰＴｊ）と前記媒体（ＳＣ）の上への前記基準点（ＰＲｊ）の前記数理的投影（Ｈ（ＰＲｊ））からなる対で構成されることを特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項１２又は請求項１３のいずれかに記載のシステムであって、さらに、前記フォーマットされた測定情報から、前記基準面（ＳＲ）上の任意の基準点（ＰＱＲｉ）および／または前記媒体（ＳＣ）の任意の特性イメージ点（ＰＱＴｉ）に関係する前記フォーマットされた拡張情報を、前記任意の基準点または前記任意の特性イメージ点に関係する前記フォーマットされた情報から推論することにより取得する段階を含むことを特徴とするシステム。
【請求項１５】
前記フォーマットされた測定情報から得られる前記フォーマットされた情報は一組のパラメータ化可能モデル（ＳＰ、１２、９７）、特に一組の多項式から選択されたパラメータ化可能モデルのパラメータにより表され、さらに、
− 最大偏差を定義し、
− 採用の複雑度に応じて前記一組のパラメータ化可能モデルの前記パラメータ化可能モデルを順序付け、
− 前記偏差（１４）が前記最大偏差よりも小さくなるように前記順序付けた一組のパラメータ化可能モデルの第１のモデルを選択することにより前記一組のパラメータ化可能モデルのうちの前記パラメータ化可能モデルを選択する段階を含む請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記フォーマットされた拡張情報は、前記フォーマットされた測定情報である請求項１４または１５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１７】
連鎖された機器の前記機器はイメージに依存する少なくとも１つの可特性、特に焦点距離を備え、各可変特性に値を関連付け前記可変特性と前記値の集まりからなる組み合わせを形成し、
さらに、
−  所定の組み合わせを選択する段階、
−  特にこのようにして選択した前記所定の組み合わせのそれぞれに対し前記第１の計算アルゴリズム（ＡＣ２）を採用することにより、フォーマットされた測定情報を計算する段階を含む請求項１２から１６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１８】
場合に応じて引数を、
− 前記基準面（ＳＲ）上の任意の基準点（ＰＱＲｉ）および組み合わせ、または
− 前記媒体（ＳＣ）の任意の特性イメージ点（ＰＱＴｉ）および組み合わせとして定義し、
さらに、前記フォーマットされた測定情報から、任意の引数に関係する前記フォーマットされた拡張情報を推論する段階を含む請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記フォーマットされた拡張情報を前記フォーマットされた測定情報から推論するために、
− 第１の閾値が定義され、
− 前記偏差が前記第１の閾値よりも小さくなるようにフォーマットされた拡張情報が選択される請求項１７または１８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２０】
さらに、前記偏差を前記フォーマットされた情報に関連付ける段階を含む請求項１２から１９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２１】
前記イメージを複数の色平面からなるカラーイメージとし、さらに記色平面のそれぞれについて前記同じ数理的投影を使用することにより前記色平面のうちの少なくとも２つに前記第１の計算アルゴリズム（ＡＣ２）を使用して前記フォーマットされた測定情報を出力する段階を含む請求項１２から２０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２２】
前記イメージを複数の色平面（ＰＴＲ、ＰＴＧ、ＰＴＢ）からなるカラーイメージとし、さらに前記色平面のそれぞれについて前記同じ仮想基準を使用することにより、前記色平面のうちの少なくとも１つに前記第１の計算アルゴリズム（ＡＣ２）を使用して前記フォーマットされた測定情報を出力する段階を含み、
前記フォーマットされた情報および／またはフォーマットされた測定情報を使用して、前記機器の色収差を補正することができるような方法を使用する請求項１２から２１のいずれか一項に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、幾何学的歪みに関係するフォーマットされた情報を出力する方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、連鎖された機器に関係するフォーマットされた情報を出力する方法に関する。機器の連鎖は、特に、少なくとも１つの画像取込機器および／または少なくとも１つのイメージ復元機器を含む。この方法は、連鎖の少なくとも１つの機器の幾何学的歪みに関係するフォーマットされた情報を出力する段階を含む。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明によれば、機器はイメージを取込したり、媒体にイメージを復元することができるのが好ましい。機器は、イメージに応じて、少なくとも１つの固定特性および／または１つの可変特性を含む。固定特性および／または可変特性は、１つまたは複数の特性の値、特に焦点距離および／または焦点合わせ、および関連する特性の値と関連付けることができる。この方法は、測定フィールドから、機器の幾何学的歪みに関係するフォーマットされた測定情報を出力する段階を含む。フォーマットされた情報は、フォーマットされた測定情報を含むことができる。
【０００５】
拡張書式付き情報と偏差
本発明により、この方法はさらに、測定書付き情報からの機器の幾何学的歪みに関係する拡張書式付き情報を出力する段階を含むのが好ましい。書式付き情報は、拡張書式付き情報を含むことができる。偏差は拡張書式付き情報と前記測定書付き情報とを対比したものである。
【０００６】
本発明によれば、フォーマットされた測定情報から出力されたフォーマットされた情報が一組のパラメータ化可能モデルから選択したパラメータ化可能モデルのパラメータ、特に一組の多項式により表されるような方法であるのが好ましい。この方法は、さらに、一組のパラメータ化可能モデルの中のパラメータ化可能モデルを選択する段階を含み、選択するために、
− 最大偏差を定義し、
− 採用の複雑度に応じて一組のパラメータ化可能モデルのパラメータ化可能モデルを順序付け、
− 偏差が最大偏差よりも小さくなるように順序付けた一組のパラメータ化可能モデルのパラメータ化可能モデルの第１のものを選択する。
【０００７】
本発明の他の実施形態によれば、フォーマットされた拡張情報はフォーマットされた測定情報としてよい。
【０００８】
本発明によれば、この方法は、特性点を含む普遍集合と基準面上の基準点からなる仮想基準から測定フィールドを得るために使用する第１の計算アルゴリズムを含むのが好ましい。第１の計算アルゴリズムは、媒体に特性点のイメージを出力するために機器を使用して普遍集合の取込または復元を行う段階を含む。以下、特性点のイメージを特性イメージ点として定義する。
【０００９】
第１の計算アルゴリズムはさらに、
− 特性イメージ点と基準点との間の双射を定める段階、
−選択された変数の変数特性の集合の中から変数特性を選択しないか、ひとつ或いは複数の変数特性を選択する。
【００１０】
測定フィールドは以下のものから構成される。
【００１１】
− 基準点の１つおよび双射によって関連付けられている特性イメージ点からなる対の集まり、
− 注目しているイメージに対する選択した可変特性のそれぞれの値。
【００１２】
本発明によれば、この方法はさらに、媒体と基準面との間の数理的投影、特に双線形変換を選択する段階を含むことが好ましい。測定フィールドは、イメージについては選択した可変特性のそれぞれの値と、各基準点については、
− 基準点と、双射により基準点に関連付けられている特性イメージ点の基準面への数理的投影からなる対、および／または
− 双射により基準点に関連付けられている特性点と、基準点の媒体への数理的投影からなる対で構成される。
【００１３】
任意の点の書式設定を行う補間については、
本発明によれば、この方法はさらに、任意の基準点または任意の特性イメージ点に関係するフォーマットされた情報を推定することにより、フォーマットされた測定情報から、基準面上の任意の基準点に関係するかつ／または媒体の任意の特性イメージ点に関係するフォーマットされた拡張情報を取得する段階を含むのが好ましい。
【００１４】
可変焦点距離については、
本発明によれば、この方法は、連鎖された機器が、イメージに依存する少なくとも１つの可変特性、特に焦点距離を備える、かつ／または焦点合わせを行えるような方法であるのが好ましい。それぞれの可変特性は、値と関連付け、可変特性と値の集まりからなる組み合わせを形成することができる。この方法は、さらに、
− 所定の組み合わせを選択する段階、
− 特にこのようにして選択した所定の組み合わせのそれぞれに対し第１の計算アルゴリズムを採用することにより、フォーマットされた測定情報を計算する段階を含む。
可変焦点距離−任意の点におけるフォーマット設定
場合に応じて、引数を、
− 基準面上の任意の基準点および組み合わせ、または
− 媒体の任意の特性イメージ点および組み合わせとして定義する。
【００１５】
本発明により、この方法はさらに、フォーマットされた測定情報から、任意の引数に関係するフォーマットされた拡張情報を推定する段階を含むのが好ましい。技術的な特徴の組み合わせから、フォーマットされた情報はよりコンパクトであり、測定誤差に強いことがわかる。
【００１６】
偏差に対する閾値の選択とこの閾値による書式設定
本発明により、フォーマットされた測定情報からフォーマットされた拡張情報を推定するために、
− 第１の閾値が定義され、
− 偏差が第１の閾値よりも小さくなるようにフォーマットされた拡張情報が選択されるような方法であるのが好ましい。
【００１７】
フォーマットされた偏差情報への追加については、
本発明によれば、この方法はさらに、フォーマットされた偏差情報に関連付ける段階を含むことが好ましい。技術的な特徴の組み合わせから、機器によって取込されたイメージを処理するためにそのフォーマットされた情報をソフトウェア側で使用し、残っている幾何学的歪みが判明しているイメージを取得できることがわかる。技術的な特徴の組み合わせから、イメージ処理ソフトウェア側でフォーマットされた情報を使用することで、判明している残留幾何学的歪みを持つイメージ復元機器により復元する予定のイメージを取得することができることがわかる。
【００１８】
双線形変換の選択については、
本発明によれば、この方法はさらに、媒体上で、４つの特性イメージ点を、その４つの特性イメージ点により定められる四辺形の最大面積と重心がイメージの幾何学的中心の近くに置かれるように選択する段階を含むのが好ましい。数理的投影は、４つの特性イメージ点を双射により４つの特性イメージ点に関連付けられている基準点に変換する双線形変換である。技術的特徴の組み合わせから、イメージ処理ソフトウェア側で遠近法をわずかに変えてイメージを取込または復元するために使用できるフォーマットされた情報を取得することが可能であることがわかる。
【００１９】
カラーイメージ歪みの場合については、
本発明により、イメージは複数の色平面からなるカラーイメージであるのが好ましい。この方法はさらに、少なくとも２つの色平面に第１の計算アルゴリズムを使用し、色平面毎に同じ数理的投影を使用して、フォーマットされた測定情報を出力する段階を含む。このようにして、フォーマットされた情報および／またはフォーマットされた測定情報を使用して、機器の歪みおよび／または色収差を補正することができる。
【００２０】
本発明により、イメージは複数の色平面からなるカラーイメージであるのが好ましい。この方法はさらに、少なくとも１つの色平面に第１の計算アルゴリズムを使用し、色平面毎に同じ仮想基準を使用して、フォーマットされた測定情報を出力する段階を含む。このようにして、フォーマットされた情報および／またはフォーマットされた測定情報を使用して、機器の色収差を補正することができる。
【００２１】
システム
本発明は、連鎖された機器に関係するフォーマットされた情報を出力するシステムに関する。機器の連鎖は、特に、少なくとも１つの画像取込機器および／または少なくとも１つのイメージ復元機器を含む。このシステムは、連鎖の少なくとも１つの機器の幾何学的歪みに関係するフォーマットされた情報を出力する計算手段を含む。
【００２２】
機器はイメージを取込したり、媒体にイメージを復元することができる。機器は、イメージに応じて、少なくとも１つの固定特性および／または１つの可変特性を含む。固定特性および／または可変特性は、１つまたは複数の特性の値、特に焦点距離および／または焦点合わせ、および関連する特性の値と関連付けることができる。本発明により、このシステムは、測定フィールドから、機器の幾何学的歪みに関係するフォーマットされた測定情報を出力する計算手段を備える。フォーマットされた情報は、フォーマットされた測定情報を含むことができる。
【００２３】
拡張書式付き情報と偏差については、
本発明により、このシステムはさらに、測定書式付き情報からの機器の幾何学的歪みに関係する拡張書式付き情報を出力する計算手段を含むのが好ましい。書式付き情報は、拡張書式付き情報を含むことができる。偏差は拡張書式付き情報と前記測定書付き情報とを対比したものである。
【００２４】
モデルの概念−補間−閾値の選択と閾値に到達する最も単純なモデルの選択
本発明によれば、フォーマットされた測定情報から出力されたフォーマットされた情報が一組のパラメータ化可能モデルから選択したパラメータ化可能モデルのパラメータ、特に一組の多項式により表されるようなシステムであるのが好ましい。このシステムはさらに、一組のパラメータ化可能モデルの中のパラメータ化可能モデルを選択する選択手段を備える。選択手段は、
− 最大偏差を定義し、
− 採用の複雑度に応じて一組のパラメータ化可能モデルのパラメータ化可能モデルを順序付け、
− 偏差が最大偏差よりも小さくなるように順序付けた一組のパラメータ化可能モデルのパラメータ化可能モデルの第１のものを選択するデータ処理手段を備える。
【００２５】
本発明の他の実施形態では、フォーマットされた拡張情報は、フォーマットされた測定情報であってよい。
【００２６】
本発明によれば、この方法は、特性点を含む普遍集合と基準面上の基準点からなる仮想基準から測定フィールドを得るために使用する第１の計算アルゴリズムを採用する計算手段を備えるのが好ましい。画像取込機器またはイメージ復元機器は、普遍集合を取込する手段または復元する手段を備え、特性点のイメージを媒体上に出力することができる。以下、特性点のイメージを特性イメージ点として定義する。
【００２７】
第１の計算アルゴリズムの計算手段は、さらに、
− 特性イメージ点と基準点との間の双射性を確立し、
−  選択された変数の変数特性の集合の中から変数特性を選択しないか、ひとつ或いは複数の変数特性を選択する。
【００２８】
測定フィールドは、
− 基準点の１つおよび双射によって関連付けられている特性イメージ点からなる対の集まり、
− 注目しているイメージに対する選択した可変特性のそれぞれの値で構成される。
【００２９】
本発明によれば、このシステムはさらに、媒体と基準面との間の数理的投影、特に双線形変換を選択する分析手段を備えることが好ましい。イメージについては、測定フィールドは、選択した各可変特性の値で構成され、各基準点については、
− 基準点と、双射により基準点に関連付けられている特性イメージ点の基準面への数理的投影からなる対、および／または
− 双射により基準点に関連付けられている特性イメージ点と、基準点の媒体への数理的投影からなる対で構成される。
【００３０】
任意の点の書式設定を行う補間については、
本発明によれば、このシステムはさらに、任意の基準点または任意の特性イメージ点に関係するフォーマットされた情報を推定することにより、フォーマットされた測定情報から、基準面上の任意の基準点に関係し、かつ／または媒体の任意の特性イメージ点に関係するフォーマットされた拡張情報を取得するデータ処理手段を備えるのが好ましい。
【００３１】
可変焦点距離については、
本発明によれば、このシステムは、連鎖された機器が、イメージに依存する少なくとも１つの可変特性、特に焦点距離を備える、かつ／または焦点合わせを行えるようなシステムでであるのが好ましい。それぞれの可変特性は、値と関連付け、可変特性と値の集まりからなる組み合わせを形成することができる。システムはさらに、
− 所定の組み合わせを選択する選択手段、
− 特にこのようにして選択した所定の組み合わせのそれぞれに対し第１の計算アルゴリズムを採用することにより、フォーマットされた測定情報を計算する計算手段を備える。
【００３２】
可変焦点距離−任意の点における書式設定については、
場合に応じて、引数を、
− 基準面上の任意の基準点および組み合わせ、または
− 媒体の任意の特性イメージ点および組み合わせとして定義する。
【００３３】
本発明により、このシステムはさらに、フォーマットされた測定情報から、任意の引数に関係するフォーマットされた拡張情報を推定するデータ処理手段を備えるのが好ましい。技術的な特徴の組み合わせから、フォーマットされた情報はよりコンパクトであり、測定誤差に強いことがわかる。
【００３４】
偏差に対する閾値の選択とこの閾値による書式設定
本発明によれば、フォーマットされた測定情報からフォーマットされた拡張情報を推定するデータ処理手段は、偏差が第１の閾値よりも小さくなるようにフォーマットされた情報を選択する選択手段を備えるのが好ましい。
【００３５】
フォーマットされた偏差情報への追加については、
本発明により、偏差は前記フォーマットされた情報に関連付けられているのが好ましい。技術的な特徴の組み合わせから、機器によって取込されたイメージを処理するためにそのフォーマットされた情報をソフトウェア側で使用し、残っている幾何学的歪みが判明しているイメージを取得できることがわかる。技術的な特徴の組み合わせから、イメージ処理ソフトウェア側でフォーマットされた情報を使用することで、判明している残っている幾何学的歪みを持つイメージ復元機器により復元する予定のイメージを取得することができることがわかる。
【００３６】
双線形変換の選択については、
本発明によれば、このシステムはさらに、媒体上で、４つの特性イメージ点を、その４つの特性イメージ点により定められる四辺形の最大面積と重心がイメージの幾何学的中心の近くに置かれるように選択する選択手段を備えるのが好ましい。数理的投影は、４つの特性イメージ点を双射により４つの特性イメージ点で関連付けられている基準点に変換する双線形変換である。技術的特徴の組み合わせから、イメージ処理ソフトウェア側で遠近法をわずかに変えてイメージを取込または復元するために使用できるフォーマットされた情報を取得することが可能であることがわかる。
【００３７】
カラーイメージ歪みの場合については、
イメージは複数の色平面からなるカラーイメージである。本発明によれば、このシステムはさらに、少なくとも２つの色平面に第１の計算アルゴリズムを使用し、色平面毎に同じ数理的投影を使用して、フォーマットされた測定情報を出力するデータ処理手段を備えるのが好ましい。このようにして、フォーマットされた情報および／またはフォーマットされた測定情報を使用して、機器の歪みおよび／または色収差を補正することができる。
【００３８】
本発明により、イメージは複数の色平面からなるカラーイメージであるのが好ましい。このシステムはさらに、少なくとも１つの色平面に第１の計算アルゴリズムを使用し、色平面毎に同じ仮想基準を使用して、フォーマットされた測定情報を出力するデータ処理手段を備える。このようにして、フォーマットされた情報および／またはフォーマットされた測定情報を使用して、機器の色収差を補正することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
本発明の他の特徴および利点は、指示され、また非制限的な例と図で示される本発明の他の実施形態の説明を読むと明らかになる。
【００４０】
図１は、対象１０７、センサ１０１およびセンサ表面１１０、光心１１１、センサ表面１１０上の観測点１０５、観測点１０５、光心１１１、シーン３を通る観測方向１０６、およびセンサ表面１１０と幾何学的に関連付けられている表面１０を含むシーン３を示している。
【００４１】
図２は、イメージ１０３、イメージ復元手段１９、および復元媒体１９０上に得られる復元されたイメージ１９１を示している。
【００４２】
図３は、シーン３、画像取込機器１、およびピクセル１０４からなるイメージ１０３を示している。
【００４３】
図４ａおよび４ｂは、基準シーン９の２つの代替バージョンを示している。
【００４４】
図５は、シーン３、シーン３の数理的イメージ７０を与える数理的投影８、使用している特性７４に対するシーン３のイメージ１０３を与える実際の投影７２、イメージ１０３の補正されたイメージ７１を与えるパラメータ化可能変換モデル１２、数理的イメージ７０と比較した場合の差７３を示す補正されたイメージ７１を使用する組織図を示している。
【００４５】
図６は、イメージ１０３、使用している復元特性９５に対するイメージ１０３の復元されたイメージ１９１を与える実際の復元投影９０、イメージ１０３の訂正された復元イメージ９４を与えるパラメータ化可能復元変換モデル９７、訂正された復元イメージ９４の数理的復元イメージ９２を与え、復元されたイメージ１９１と比較した場合の復元差９３を示す数理的復元投影９６を使用する組織図を示している。
【００４６】
図７は光学系１００、センサ１０１、および電子ユニット１０２からなる画像取込機器１を備えるシステムを示している。図７は、イメージ１０３を含むメモリゾーン１６、フォーマットされた情報１５を含むデータベース２２、およびイメージ１０３およびフォーマットされた情報１５からなる完成したイメージ１２０を、イメージ処理用ソフトウェア４を含む計算手段１７に送信するための手段１８を示している。
【００４７】
図８は、フィールド９０で構成されるフォーマットされた情報１５を示している。
【００４８】
図９ａから９ｄは、数理的イメージ７０、イメージ１０３、点の数理的位置４０、および点の数理的形状４１を、対応するイメージの点の実際の位置５０および実際の形状５１と対比して示している。
【００４９】
図１０は、特性点の配列８０を示している。
【００５０】
図１１は、イメージ１０３、使用している特性７４、および特性のデータベース２２を採用している組織図を示している。フォーマットされた情報１５は、使用される特性７４から取得され、データベース２２に格納される。完成したイメージ１２０は、イメージ１０３とフォーマットされた情報１５から取得される。
【００５１】
図１２は、基準シーン９、基準シーン９の合成イメージクラス７を与える数理的投影８、および使用する特性７４に対する基準シーン９の基準イメージ１１を与える実際の投影７２を採用する組織図を示している。この組織図ではさらに、基準イメージ１１の変換されたイメージ１３を与えるパラメータ化可能変換モデル１２を使用している。変換されたイメージ１３は、偏差１４を合成イメージクラス７と対比して示す。
【００５２】
機器
特に図２、３、１３ａ、１３ｂおよび２４を参照して、機器ＡＰＰ１の概念について説明する。本発明の意味の範囲内において、機器ＡＰＰ１は特に、
−使い捨て写真機器、デジタル写真機器、反射機器、スキャナ、ファクス機、内視鏡、カムコーダー、監視カメラ、ウェブカム、電話、パーソナルデジタルアシスタント、またはコンピュータに組み込まれているまたは接続されているカメラ、サーマルカメラ、または反響機器などの図３に示した画像取込機器１、または図１３ａに示した画像取込機器、
− スクリーン、プロジェクタ、ＴＶセット、仮想現実ゴーグル、またはプリンタなどの図１３ｂに図示したイメージ復元機器ＡＰＰ２または図２に図示したイメージ復元手段１９、
− 乱視などの視覚に異常のある人間、
− エミュレートできることが望まれ、例えば、Ｌｅｉｃａブランドの機器によって生成されるのと類似の表示のイメージを出力する機器、
− ボケを加えるエッジ効果を持つ、ズームソフトウェアなどのイメージ処理用デバイス、
− 複数の機器ＡＰＰ１と同等の仮想機器、
スキャナ／ファクス／プリンタ、写真現像ミニラボ、または電子会議機器などのさらに複雑な機器ＡＰＰ１は、１つの機器ＡＰＰ１または複数の機器ＡＰＰ１とみなすことができる。
【００５３】
連鎖された機器については、
特に図２４を参照して、連鎖された機器Ｐ３の概念について説明する。連鎖された機器Ｐ３は、一組の機器ＡＰＰ１として定義される。連鎖された機器Ｐ３の概念は、さらに、オーダーの概念も含むことができる。
以下の例は、連鎖された機器Ｐ３を構成するものである。
【００５４】
− 単一機器ＡＰＰ１、
− 画像取込機器およびイメージ復元機器、
− 例えば写真現像ミニラボの写真機器、スキャナ、またはプリンタ、
− 例えば写真現像ミニラボのデジタル写真機器またはプリンタ、
− 例えばコンピュータのスキャナ、画面、またはプリンタ、
− 画面またはプロジェクタ、および人間の目、
− エミュレートできることが望まれる１つの機器および他の機器、
− 写真機器およびスキャナ、
− 画像取込機器およびイメージ処理用ソフトウェア、
− イメージ処理用ソフトウェアおよびイメージ復元機器、
− 前記の例の組み合わせ、
− 他の機器セットＡＰＰ１。
【００５５】
欠陥については、
特に図２４を参照して、欠陥Ｐ５の概念について説明する。機器ＡＰＰ１の欠陥Ｐ５は、光学系および／またはセンサおよび／または電子ユニットおよび／または機器ＡＰＰ１に組み込まれているソフトウェアの特性に関係する欠陥として定義され、欠陥Ｐ５の例として、幾何学的歪み、ボケ、口径食、色収差、色のレンダリング、フラッシュ一様性、センサノイズ、粒、非点収差欠陥、球面収差欠陥などがある。
【００５６】
イメージについては、
特に図１３ａを参照して、イメージＩの概念について説明する。イメージＩは、機器ＡＰＰ１によって基準シーンにあわせて取込または修正または復元されるデジタルイメージとして定義される。イメージＩは、連鎖された機器Ｐ３の機器ＡＰＰ１から生じる。イメージＩは、連鎖された機器Ｐ３の機器ＡＰＰ１にアドレス指定される。静止イメージの時系列からなるビデオイメージなどのアニメーションイメージの場合、イメージＩはイメージ列の１つの静止イメージとして定義される。
【００５７】
フォーマットされた情報については、
特に図２４を参照して、フォーマットされた情報ＩＦの概念について説明する。フォーマットされた情報ＩＦは、連鎖された機器Ｐ３の１つまたは複数の機器ＡＰＰ１の欠陥Ｐ５に関係するデータとして定義され、これにより、機器ＡＰＰ１の欠陥Ｐ５を考慮することにより変換されたイメージを計算することが可能である。フォーマットされた情報ＩＦを出力するために、基準の測定および／または取込または復元、および／またはシミュレーションに基づくさまざまな方法を使用することができる。
【００５８】
フォーマットされた情報ＩＦを出力するために、例えば、Ｖｉｓｉｏｎ ＩＱという名称での本出願と同日に出願され「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒｒｅｄｕｃｉｎｇ ｕｐｄａｔｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｅａｎｓ」という表題の国際特許出願で説明されている方法を使用することが可能である。その出願では、イメージ処理手段、特にソフトウェアおよび／またはコンポーネントの更新頻度を減らす方法を説明している。イメージ処理手段では、連鎖された機器から引き出される、または連鎖された機器を送り先とするデジタルイメージの品質を基準シーンにあわせて修正することが可能である。機器の連鎖は、特に、少なくとも１つの画像取込機器および／または少なくとも１つのイメージ復元機器で構成される。イメージ処理手段は、連鎖された機器の少なくとも１つの機器の欠陥に関係するフォーマットされた情報を使用する。フォーマットされた情報ＩＦは、少なくとも１つの変数に依存する。フォーマットされた情報により、変数の１つと識別子の１つとの対応関係を定めることが可能である。識別子を使って、識別子およびイメージを考慮して識別子に対応する変数の値を決定することが可能である。技術的特徴を組み合わせることで、特に物理的重要性および／変数の内容がイメージ処理手段を分配した後のみ判明する場合に、変数の値を決定することが可能であることがわかる。さらに、技術的特徴の組み合わせから、補正ソフトウェアの２回の更新を間隔をおいて行うことができることがわかる。さらに、技術的特徴の組み合わせから、機器および／またはイメージ処理手段を作成するさまざまな企業は自社の製品を他の企業とは無関係に更新することができるが、これは、後者が自社製品の特性を根本から変えたり、クライアントに自社製品を更新させることができない場合であってもそうであることがわかる。また、技術的特徴の組み合わせから、新しい機能を限られた数の経済的活動組織および先駆者ユーザーから始めて徐々に配備してゆくことができることがわかる。
【００５９】
フォーマットされた情報ＩＦを出力するために、例えば、本出願と同日に出願され「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ ｆｏｒｍａｔｔｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｏ ｉｍａｇｅ−ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｅａｎｓ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ａ ｓｔａｎｄａｒｄｆｏｒｍａｔ」という表題の国際特許出願で説明されている方法を使用することが可能である。その出願では、標準形式に従って、フォーマットされた情報ＩＦをイメージ処理手段、特にソフトウェアおよび／またはコンポーネントに供給する方法について説明している。フォーマットされた情報ＩＦは、連鎖された機器Ｐ３の欠陥に関係している。連鎖された機器Ｐ３は、特に、少なくとも１つの画像取込機器１および／または１つのイメージ復元機器１９を含む。イメージ処理手段では、フォーマットされた情報ＩＦを使用して、前記連鎖された機器Ｐ３から引き出す、または連鎖された機器Ｐ３を送り先とする少なくとも１つのイメージの品質を基準シーンにあわせて修正する。フォーマットされた情報ＩＦは、画像取込機器１の欠陥Ｐ５を特徴づけるデータ、特に歪み特性、および／またはイメージ復元機器１９の欠陥を特徴づけるデータ、特に歪み特性を含む。
【００６０】
本方法は、標準形式の少なくとも１つのフィールドにフォーマットされた情報ＩＦを書き込む段階を含む。フィールドは、フィールド名で指定し、フィールドには少なくとも１つのフィールド値が含まれる。
【００６１】
フォーマットされた情報ＩＦを使用するために、例えば、Ｖｉｓｉｏｎ ＩＱという名称で本出願と同日に出願され「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒｍｏｄｉｆｙｉｎｇ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ ｉｍａｇｅ ｄｅｒｉｖｅｄ ｆｒｏｍ ｏｒ ａｄｄｒｅｓｓｅｄｔｏ ａｎ ａｐｐｌｉａｎｃｅｃｈａｉｎ」という表題の国際特許出願で説明されている方法を使用することが可能である。その出願では、指定の連鎖された機器から引き出す、または指定の連鎖された機器を送り先とする少なくとも１つのイメージの品質を基準シーンにあわせて修正する方法を説明している。指定の連鎖された機器は、少なくとも１つの画像取込機器１および／または少なくとも１つのイメージ復元機器で構成される。複数の画像取込機器１および／またはイメージ復元１９機器１９は中間構成要素の機器群に属している。この機器群の機器ＡＰＰ１は、フォーマットされた情報によって特徴付けられる欠陥Ｐ５を示している。
【００６２】
注目しているイメージについては、この方法は以下の段階を含む。
− 機器群の機器に関係するフォーマットされた情報の情報源の索引を付加する段階、
− このようにして索引を付加されたフォーマットされた情報間における指定の連鎖された機器に関係する特定のフォーマットされた情報を自動的に検索する段階、
− このようにして得られた特定のフォーマットされた情報を考慮しながら、イメージ処理ソフトウェアおよび／またはイメージ処理コンポーネントを使用して自動的にイメージＩを処理する段階。
【００６３】
フォーマットされた情報ＩＦを使用するために、例えば、Ｖｉｓｉｏｎ ＩＱという名称で本出願と同日に出願され「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ａ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄ ｉｍａｇｅ ｆｒｏｍ ａ ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｅ ａｎｄ ｆｏｒｍａｔｔｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ａ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ」という表題の国際特許出願で説明されている方法を使用することが可能である。その出願では、デジタルイメージおよび幾何学的変換に関係するフォーマットされた情報ＩＦ、特に連鎖された機器の歪みおよび／または色収差に関係するフォーマットされた情報ＩＦから変換イメージを計算する方法を説明している。この方法は、幾何学的変換の近似から変換イメージを計算する段階を含む。そのことから、メモリリソース、メモリバンドパス、計算パワー、したがって消費電力に関して経済的であることがわかる。また、このことから、変換されたイメージに、後で使用することに関して目に見える、あるいはやっかいな欠陥がないことがわかる。
【００６４】
フォーマットされた情報ＩＦを使用するために、例えば、「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｃｈｒｏｍａｔｉｃ ａｂｅｒｒａｔｉｏｎｓ ｏｆ ａ ｃｏｌｏｒ ｉｍａｇｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｂｙｍｅａｎｓ ｏｆ ａｎ ｏｐｔｉｃａｌ ｓｙｓｔｅｍ」という表題のＶｉｓｉｏｎＩＱという名称、特許番号＿＿＿で出願した本発明の国際特許出願と同日に出願した国際特許出願で説明されている方法を使用することが可能である。この特許では、複数のデジタイズされた色平面からなるカラーイメージの色収差を補正する方法について説明されている。カラーイメージは、光学系を使用して構成した。この方法は、
− 少なくとも一部は、デジタイズされた色平面の幾何的異常をモデリングし補正し、補正されデジタイズされた色平面を得る段階、
− 補正されデジタイズされた色平面を組み合わせ、色収差について全部または一部補正されたカラーイメージを取得する段階
を含む。
【００６５】
可変特性について、
次に、可変特性の概念について説明する。本発明によれば、可変特性は測定可能なファクタとして定義され、これは同じ機器ＡＰＰ１によって基準シーンにあわせて取込、修正、または復元されたイメージの欠陥Ｐ５に影響を及ぼすイメージＩ毎に異なり、特に、これは、
− 所定のイメージＩについて固定されている、大域的変数、例えば、ユーザーの調整に関係するまたは機器ＡＰＰ１の自動機能に関係するイメージの取込または復元のときの機器ＡＰＰ１の特性、
− 所定のイメージＩ内で可変である、局所的変数、例えば、イメージＩのゾーンに応じて異なるローカル処理を必要な場合に適用することができる、イメージ内の座標、ｘ、ｙ、またはρ、θである。
【００６６】
一方の機器ＡＰＰ１から他方へ変えられるが、一方のイメージＩから同じ機器ＡＰＰ１により基準シーンにあわせて取込、修正、または復元された他方のイメージまで固定されている、測定可能ファクタは一般に、可変特性とみなされない。例えば、焦点距離が固定されている機器ＡＰＰ１の焦点距離である。
【００６７】
フォーマットされた情報ＩＦは、少なくとも１つの可変特性に依存する。
【００６８】
可変特性により、特に以下のことが理解できる。
【００６９】
− 光学系の焦点距離、
− イメージに適用される再寸法設定（デジタルズーム係数：イメージの一部の拡大、および／またはサンプリングでは：イメージのピクセル数の削減）、
− ガンマ補正など非線形明度補正、
− 機器ＡＰＰ１により適用されるボケ修正のレベルなど、輪郭を際立たせること、
− センサおよび電子ユニットの雑音、
− 光学系の口径、
− 焦点距離、
− フィルム上のフレームの数、
− 露光不足または露光過多、
− フィルムまたはセンサの感度、
− プリンタで使用される用紙の種類、
− イメージ内のセンサの中心の位置、
− センサに相対的なイメージの回転、
− 画面に相対的なプロジェクタの位置、
− 使用されるホワイトバランス、
− フラッシュおよび／またはその動力の起動、
− 露光時間、
− センサ利得、
− 圧縮、
− コントラスト、
− 動作モードなど、機器ＡＰＰ１のユーザーによって適用される他の調整、
− 機器ＡＰＰ１の他の自動調整、
− 機器ＡＰＰ１により実行される他の測定、
可変特性の値
次に、可変特性の値の概念について説明する。可変特性の値は、指定されたイメージの基準シーンにあわせて取込、修正、または復元が行われるときの可変特性の値として定義される。
【００７０】
パラメータ化可能モデルについては、
本発明の意味では、パラメータ化可能モデルまたはパラメータ化可能変換モデルまたはパラメータ化可能変換は、１つまたは複数の機器ＡＰＰ１の１つまたは複数の欠陥Ｐ５に関係する可変特性に依存することができる数理的モデルとして定義される。機器の欠陥Ｐ５に関係するフォーマットされた情報ＩＦは、可変特性に依存するパラメータ化可能モデルのパラメータの形式で提示することができる。
【００７１】
幾何学的歪みに関係するフォーマットされた情報については、
図１３ａは、
− 前記の基準シーン９とすることができる普遍集合Ｍ、
− イメージを含む媒体ＳＣであって、画像取込システムの場合、表面ＳＣは、センサ（ＣＣＤなど）の表面、またはイメージ復元システムの場合、映写幕またはプリンタの用紙の表面とすることができる媒体、
− 前記において合成イメージクラス７の合成イメージとすることができる、仮想基準Ｒまたは仮想基準イメージを含む、仮想基準面ＳＲ（前記の表面１０に等価である）
を使用する組織図を示している。
【００７２】
連鎖された機器Ｐ３の機器ＡＰＰ１を使用すると、イメージＩ（前記で基準イメージ１１と定義されている）は、センサ表面とすることができる、媒体ＳＣ上の普遍集合Ｍから得られる。連鎖された機器は、イメージを取得するために使用できる組物の機器である。例えば、連鎖された機器Ａｐｐ１／Ａｐｐ２／Ａｐｐ３は、画像取込機器、スキャナ、印刷機器などを含むことができる。
【００７３】
したがって、イメージＩは欠陥Ｐ５、および特に、これらの機器ＡＰＰ１に関係する幾何学的歪みを含む。
【００７４】
仮想基準Ｒは直接、Ｍから推論され、完全または準完全とみなさなければならない。これは、Ｍと同一または準同一であるか、またはそうではなく、以下でわかるように、違いのあることを示す。
【００７５】
例えば、普遍集合Ｍおよび基準面Ｒとの関係を以下のように説明することができる。普遍集合Ｍの点ＰＰ１からＰＰｍには、基準面ＳＲの仮想基準Ｒ内の基準点ＰＲ１からＰＲｍが対応するだけでなく、媒体ＳＣのイメージＩの特性イメージ点ＰＴ１からＰＴｍが対応する。
【００７６】
したがって、本発明の実施例によれば、機器ＡＰＰ１または連鎖された機器Ｐ３を使用してイメージＩを構築する段階が用意される。
【００７７】
後続の段階で、特定の個数の点ＰＴｉ、ＰＲｉを選択する。これらの点は、限られた個数分だけ選択され、普遍集合Ｍ、イメージＩ、および仮想基準Ｒの特性ゾーンに置かれる。そうしてから、イメージの点ＰＴｉと仮想基準の点ＰＲｉの間に双射が定められる。こうして、各選択した点ＰＴｉに対し対応する点ＰＲｉが対応付けられ、また各点ＰＲｉに対して点ＰＴｉが対応付けられる。
【００７８】
他の段階では、機器ＡＰＰ１でイメージＩを取得するために使用されるもののうちから機器ＡＰＰ１（または連鎖された機器）の可変特性を選択することが可能であるが、必要というわけではない。機器または連鎖された機器の可変特性は、機器の光学系の焦点距離、焦点、口径、１組の写真の中の写真の枚数、デジタルズーム、およびイメージの部分取込の特性（つまり「クロッピング」）を含むことができる。
【００７９】
以下の情報の集まりは測定フィールドＤＨを含み、イメージを補正するため、これを使って、後から、
−双射、あるいは言い換えると、選択済みであり前記双射を介して対応する点ＰＴｉとＰＲｉとの対の集まり、
− 選択した一組の可変特性
を使用することが可能になる。
【００８０】
測定フィールドを含むこの情報を使用することにより、フォーマットされた測定情報を取得することができる。
【００８１】
他の実施形態では、機器をシミュレートするソフトウェア、特に光学シミュレーションソフトウェア、または光学測定ベンチを使用して、普遍集合Ｍの点ＰＰｉまたは普遍集合Ｍのモデルの点ＰＰｉからの点ＰＴｉを計算することが可能である。
【００８２】
図１４ａは、測定フィールドを取得する他の形態を示している。
【００８３】
この図１４ａは、普遍集合Ｍ、基準面ＳＲ、および媒体ＳＣを示している。
【００８４】
前記のように、イメージＩは、機器ＡＰＰ３を使用して媒体ＳＣ上に構成される。その後、前記の双射が適用される。
【００８５】
そして、媒体ＳＣの点と基準面ＳＲの点の間に数理的投影、好ましくは双線形変換が定められる。
【００８６】
図１４ｂから、基準面の点ＰＲｊ毎に数理的投影によりイメージの点Ｈ（ＰＲｊ）を取得できることがわかる。双射によって関連付けられている対の２つの点ＰＲｊとＰＴｊについて、媒体ＳＣの上へのＰＲｊの数理的投影である点Ｈ（ＰＲｊ）があることが好ましい。
【００８７】
これらの条件の下で、定められた数理的投影の式をフィールド情報に加えることにより、さらに完全な測定フィールドが得られる。
【００８８】
したがって、測定フィールドＤＨは、
− 選択された任意の可変特性を含み、
−異なる基準点ＰＲについて、媒体ＳＣの上への基準点ＰＲｊの数理的投影Ｈ（ＰＲｊ）から、双射により対応する点ＰＴｊに関連付けられている新しい点Ｈ（ＰＲｊ）が得られる。したがって、測定フィールドでは、双射によって関連付けられている点の一連の対が存在し、そこでは、各対の一方の点は対の他方の点の数理的投影となっている。
【００８９】
そこで、測定フィールドＤＨはさらに、
− 選択した可変特性、
− それぞれ、基準面の点ＰＴと、双射により媒体ＳＣの点ＰＴと関連付けられている点ＰＲの数理的投影を表す点Ｈ（ＰＲ）からなる対
で構成することもできる。
【００９０】
このようにしてイメージについて得られた測定フィールドＤＨは、係数として、得られた点の対の集まりに対する可変特性を含んでおり、メモリ空間を利用することができる。
【００９１】
本発明の他の実施形態によれば、測定フィールドＤＨは、
− 選択した可変特性、
− 点ＰＴと媒体ＳＣ上の点ＰＲ（双射により点ＰＴと関連付けられている）の数理的投影の対、
− 点ＰＲと基準面ＳＲ上の点ＰＴ（双射により点ＰＲと関連付けられている）の数理的投影の対を含む。
【００９２】
前記のように、測定フィールドＤＨで、フォーマットされた測定情報を取得することが可能である。
【００９３】
図１３ａ〜１４ｂに示されている方法およびシステムの前記の例を使用すると、イメージＩおよび仮想基準Ｒの選択した点と同じ数の情報の集まりからなる測定フィールドＤＨとして定義されている測定のフィールドを取得することができる。
【００９４】
イメージＩに対するこの測定フィールドを使用することで、一組のフォーマットされた測定情報ＩＦＭが含まれる。したがって、点ＰＴｊのフォーマットされた測定情報は、例えば、
− 使用されている１つまたは複数の機器の固定特性、
− 選択した可変特性、
− イメージ内の点ＰＴｊのＸ、Ｙ位置、
− 双射による対応する点ＰＲｊの数理的投影を含む。
【００９５】
恒等写像は、例えばスキャナで使用することができる特別な数理的投影であることに注意されたい。
【００９６】
このシステムを使用することで、大量の点と大量の情報を処理する必要が生じる。システムをより柔軟に動作させ、処理を高速化し、かつ／または測定誤差の影響を受けにくくするために、図１５ａおよび１５ｂに示されている方法およびシステムを使用し、フォーマットされた測定情報ＩＦＭ１〜ＩＦＭｎから、有限次数の多項式のクラスから選択した次数の制限されている多項式や適切な次数のスプライン関数などの制限された次元の空間内で選択した関数により表すことができる表面に属すフォーマットされた拡張情報ＩＦＥ１〜ＩＦＥｍを推論することができる。
【００９７】
図１５ａおよび１５ｂは、フォーマットされた測定情報が単一変数のみの関数であるケースに対応する簡略化された例を示している。本発明は、そのようなケースが一般的なのだが、フォーマットされた情報が複数の変数の関数である場合に同じようにして適用可能である。
【００９８】
図１５ａおよび１５ｂは、フォーマットされた測定情報がスカラーであり、２変数（Ｘ，Ｙ）のみの関数であるケースに対応する簡略化された例を示している。本発明は、そのようなケースが一般的なのだが、フォーマットされた情報がベクトルであり、２変数よりも多い変数の関数である場合に同じようにして適用可能である。
【００９９】
図１５ｂでは、イメージの点の異なる座標が平面ＩＭ上に示されている。フォーマットされた測定情報ＩＦＭ１は、座標Ｘ１、Ｙ１の点に置かれている。したがって、平面ＩＭの点毎に、特定の値を持つフォーマットされた情報がある。本発明は、多項式曲面のＳＰなどのパラメータ化可能モデルを計算する。ＳＰを計算する具体的な方法として、フォーマットされた測定情報のすべての端点を通過または近くを通ることによりこの表面を計算する方法がある。他の手順では、指定されたパラメータ化の直線または曲線上点の位置揃えなど、Ｍの点の部分集合の幾何学的特性（必ずしもユークリッド的ではない）を保存することが可能である。システムは、これらの条件の下で、大量のフォーマットされた測定情報の保護に頼らずに、イメージの処理中にパラメータ化可能モデルを使用することができる。
【０１００】
すべての点を通過するまたはそれらの点のすべてに近い表面ＳＰを見つけることには困難がある。偏差ＥＣがフォーマットされた測定情報ＩＦＭとフォーマットされた拡張情報ＩＦＥの間に存在しうるという仮定を置く。さらに、そのようなＥＣは特定の閾値ｄｓを超えてはならないことも決定される。これらの条件の下で、多項式曲面がフォーマットされた測定情報ＩＦＭ±ｄｓのすべての点を通るようにすることが適切である。
【０１０１】
撮影誤差、測定誤差、補正に必要な精度レベルについて適宜この閾値を選択する。
【０１０２】
採用した方法およびシステムは、例えば、多項式の形式で作成することができる指定された個数のパラメータ化可能モデルを使用することに対応することができる。これらのモデルは複雑度の上がる順で分類されるものとする。
【０１０３】
これ以降、一組の測定情報が保持されているとした場合、好ましくは最も単純なモデル（最低次数の多項式）から開始することにより各モデルをテストし、このテストを、多項式曲面の交差と各フォーマットされた測定情報の方向で、フォーマットされた測定情報と比較した偏差ＥＣが閾値ｄｓよりも小さいフォーマットされた拡張情報が得られるまで続ける。
【０１０４】
図１５ａおよび１５ｂに概略が示されている方法およびシステムは、フォーマットされた拡張情報を得られるように設計されている。しかし、本発明は、フォーマットされた測定情報のみをフォーマットされた情報として使用するように制限することも可能である。フォーマットされた測定情報およびフォーマットされた拡張情報をフォーマットされた情報として使用するようにすることも可能である。
【０１０５】
どのような場合でも、フォーマットされた情報に、フォーマットされた測定情報とフォーマットされた拡張情報との間に見つかった偏差ＥＣを関連付けるようにすることも可能である。このようにして、イメージ処理ソフトウェアではフォーマットされた情報を使用すれば、画像取込機器によって取込されたイメージであろうと、イメージ復元機器によって復元されたイメージであろうと、幾何学的残差が知られているイメージを取得することが可能である。
【０１０６】
図１６ａおよび１６ｂを参照して、イメージＩの測定フィールドＤ（Ｈ）の計算の別バージョンを説明する。
【０１０７】
図１６ａのアルゴリズムＡＣ２の組織図によれば、図１４ａに示されているような普遍集合Ｍを利用することができ、機器ＡＰＰ３を使用したこの普遍集合Ｍの取込は、第１の段階ＥＴ２．１の過程で行われる。イメージＩは、媒体ＳＣ上で得られる。さらに、基準面ＳＲ上の仮想基準Ｒも利用できる。この仮装基準Ｒは主に、普遍集合Ｍを、正確にまたはほぼ正確に表す。
【０１０８】
段階ＥＴ２．２の過程で、媒体ＳＣのイメージＩの特性イメージ点ＰＴと基準面ＳＲ（図１４ａも参照）の仮想基準Ｒの基準点ＰＲとの間に双射が定められる。
【０１０９】
段階ＥＴ２．３の過程で、媒体ＳＣ（またはイメージＩ）の異なる点と基準面ＳＲ（または仮想基準Ｒ）の異なる点の間の双線形変換などの数理的投影が選択される。
【０１１０】
段階ＥＴ２．４の過程で、特性イメージ点ＰＴ毎にまたは基準点ＰＲ毎に幾何学的歪み欠陥を特徴付けるベクトルを計算する。図１６ｂは、実用的な実施例による方法のこの段階を示している。この図は、基準面ＳＲ上に分布する基準点ＰＲの異なる値を示している。ＰＲ内のｐｏ毎に、双射によりＰＲに関連付けられている点ＰＴの数理的投影Ｈ（ＰＴ）が関連付けられる。原点ＰＲ、端点Ｈ（ＰＴ）を持つベクトルＶＭは点毎に計算される。
【０１１１】
段階ＥＴ２．５の過程で、測定フィールドを計算する。
【０１１２】
測定ベクトルのフィールドとしても定義することができる、このフィールドＤＨは、
− 双射によって関連付けられている選択した点ＰＴおよびＰＲの対、
− 点毎に計算して求められるベクトルで構成される。
【０１１３】
フィールドＤＨはさらに、より単純に、
− ＳＲの基準点ＰＲおよび／またはＳＣの特性イメージ点ＰＴおよび／またはＳＣの上への基準点ＰＲの数理的投影（または逆にＳＲの上への特性イメージ点ＰＴの投影）、
− および前段で計算しその点と関連付けられているベクトルで構成することもできる。
【０１１４】
測定フィールドＤＨは、さらに、機器ＡＰＰ１（ＡＰＰ２）の可変特性を含むこともできる。
【０１１５】
フィールドＤＨはさらに、測定情報の近似で構成することもできる。実際、計算の領域および／または時間の利得を稼ぐため、フォーマットされた測定情報を限られた数のビット（例えば、３ビット）で数量化することができる。
【０１１６】
段階ＥＴ２．４で、計算で求められるベクトルＶＭは曲面ＳＲの上への点ＰＴの数理的投影Ｈ（ＰＴ）を原点として、点ＰＲを端点として持つものとすることができることに注意されたい。
【０１１７】
それとは別に、ベクトルＶＭは、特性点ＰＴを原点として、双射によって関連付けられている点ＰＲの数理的投影を端点として持つものでもよい。逆に、ベクトルＶＭは、双射により点ＰＴに関連付けられている点ＰＲの数理的投影を原点として、この点ＰＴ、または前記点を使用している他の組み合わせを端点として持つものとすることもできる。
【０１１８】
前記の説明で、フォーマットされた情報は可変特性を含むことができることがわかった。実際、焦点距離、焦点合わせ、絞り口径、取込速度、口径などの組み合わせなど、可変特性の組み合わせが関わる可能性がある。異なる組み合わせに関係するフォーマットされた情報をどのように計算するかを推測することは難しく、特に焦点距離および距離など組み合わせのいくつかの特性は連続変化するためなおさら困難である。
【０１１９】
図１７に示されているように、本発明は、知られている可変特性の組み合わせに関するフォーマットされた測定情報から補間によりフォーマットされた情報を計算することができる。
【０１２０】
例えば、図１７の簡略化した図で、それぞれの平面は組み合わせの指定された値に対するイメージのフォーマットされた測定情報を含む。例えば、平面ｆ＝２は「焦点距離＝２、距離＝７、取込速度＝１／１００」の組み合わせに対応する。平面ｆ＝１０は「焦点距離＝１０、距離＝７、取込速度＝１／１００」の組み合わせに対応する。平面ｆ＝５０は「焦点距離＝５０、距離＝７、取込速度＝１／１００」の組み合わせに対応する。
【０１２１】
とりわけ可変特性に「焦点距離＝２５、距離＝７、および取込速度＝１／１００」の組み合わせが含まれる、媒体の任意の点ＰＱＴまたは基準面の任意の点ＰＱＲに対し、フォーマットされた拡張情報の値を図１７の２つの平面ｆ＝１０およびｆ＝５０の間で補間し、特に、図１７の平面がイメージの点ＰＴのフォーマットされた測定情報を表すと仮定して、平面ｆ＝１０およびｆ＝５０の２つの点ＰＴ（１０）およびＰＴ（５０）の間で補間する。
【０１２２】
したがって、本発明の実施例では、図１３または１４に関して説明したような測定フィールドの計算を使用し、それに続いて、図１５ａから１６ｂに関して説明したようにフォーマットされた情報の計算を使用する。これらの異なる計算および対応する段階は、可変特性の異なる組み合わせおよび／または関連する値との異なる組み合わせについて実行される。その後、任意の点（ＰＱＴまたはＰＱＲ）または任意の、ただし知られている組み合わせを使用して取込したイメージＩの任意の点の集まりについて、フォーマットされた拡張情報をフォーマットされた測定情報の２平面の間で補間する。
【０１２３】
図１７では、フォーマットされた情報を計算する際の点にフォーマットされた測定情報が知られている場合の点と同じ座標ＸおよびＹを持つケースが考察されている。
【０１２４】
図１８は、任意の点ＰＱＲｉまたはＰＱＴｉのフォーマットされた測定情報を探索するケースを示しているが、これは平面ｆ＝１０およびｆ＝５０の間に置かれ、またその座標は平面ｆ＝１０およびｆ＝５０の点の座標に対応していない。
【０１２５】
各点に対して、点の少なくとも座標ＸｉおよびＹｉさらに可変特性の組み合わせの特性を含む引数Ａｉが割り当てられている。
【０１２６】
平面ｆ＝２は、可変特性の組み合わせＣ１．０に対応する。平面ｆ＝１０は、組み合わせＣ２．０に対応し、平面ｆ＝５０は、組み合わせＣｍ．０に対応する。
【０１２７】
平面ｆ＝２の各点には、引数として、
「座標Ｘ、Ｙ、組み合わせＣ１．０」が設定される。
【０１２８】
フォーマットされた情報が検索される点ＰＱＲｉまたはＰＱＴｉには、引数として、
「座標Ｘｉ、Ｙｉ、組み合わせＣｉ」が設定される。
【０１２９】
これらの条件の下で、例えば、この方法およびシステムは、平面ｆ＝１０およびｆ＝５０のフォーマットされた測定情報の項目に対し補間を実行する。
【０１３０】
任意の点ＰＱＴ／ＰＱＲについて、例えば、この点に関係するフォーマットされた情報を見つけるためにこの点に関係する引数（Ｘ、Ｙ、焦点距離、距離、口径、ｉｓｏ、速度、フラッシュなど）をパラメータ化可能モデルに再度入れるので十分である。
【０１３１】
基準面ＳＲと媒体面ＳＣの間の双線形変換を計算する効果的な方法として、媒体ＳＣと基準面ＳＲ上で、双射により対応する４点ＰＴｍ１〜ＰＴｍ４、およびＰＲｍ１〜ＰＲＴｍ４を選択する方法があるが、例えば、これは、媒体ＳＣと基準面ＳＲの周囲限界にある。例えば、これらの点の位置は、これらの点の間に含まれる面積が最大になるように選択される。
【０１３２】
さらに、図１９ｃに示されているように、これらの点の位置は、これらの点により定められている四辺形の対角線の交差点が四辺形の中心に、あるいは中心に近い位置にある。
【０１３３】
そうして、４つの特性点ＰＴｍ．１〜ＰＴｍ．４を４つの基準点ＰＲｍ．１〜ＰＲｍ．４に変換することができる数理的投影（双線形変換など）を計算する。
【０１３４】
数理的投影は、イメージのフォーマットされた情報に関連付けられている。
【０１３５】
イメージ処理ソフトウェアでこのフォーマットされた情報を使用し、遠近法の幾何学的歪みを補正または遠近法をほとんど変更しないイメージを復元することが可能である。
【０１３６】
４つの点ＰＴｍ．１〜４およびＰＲｍ．１〜４を選択する他の方法として、イメージＩ内で、双射により点ＰＴｍ．１〜４に対応する点ＰＲｍ．１〜４の数理的投影である、点Ｈ（ＰＲｍ．１〜４）によって形成される四辺形に、倍率を除いてできる限り近い四辺形を形成するように４つの点ＰＴｍ．１〜４を抽出する方法がある。
【０１３７】
図２０ａ〜２０ｄを参照して、カラーイメージに関係するフォーマットされた情報を計算する方法について説明する。カラーイメージは、複数の単色イメージで構成されているものとみなすことができる。従来、カラーイメージは３つの単色イメージ（赤、緑、青）からなる３色イメージであると考えることができる。光学では、光学系と光透過媒体によって引き起こされる歪みが異なる波長に異なる効果を引き起こすことが知られている。したがって、３色イメージでは、機器の同じ物理的欠陥により、赤色の波長の光によって搬送されるイメージ、緑色の波長の光によって搬送されるイメージ、および青色の波長の光によって搬送されるイメージに異なる歪みが引き起こされる。
【０１３８】
図２０ａに示されているように、準同一仮想基準Ｒに再度対応する３色普遍集合Ｍから始めると、イメージＩにおいて、平面ＳＣＲ、ＳＣＧ、およびＳＣＢ上に別々に示されている、３つのスーパーインポーズされたイメージＲ、Ｇ、およびＢが対応する。３つのイメージＩＲ、ＩＧ、およびＩＢは異なる歪みを示し、結局、３色イメージは幾何学的歪みと色収差の両方を示すことになる。
【０１３９】
図２０ｂは、イメージ処理ソフトウェアが歪みおよび／または色収差を補正するのに使用できるフォーマットされた情報が得られる方法およびシステムの原理を示している。
【０１４０】
この方法およびシステムによれば、色毎の１つのフォーマットされた情報をイメージの各３色点について計算する。したがって、色の数だけ単色イメージを補正するのが適切であると考えられる。３色の例では、３つのイメージを補正するかのように計算が実行される。
【０１４１】
３つのイメージＩＲ、ＩＧ、およびＩＢのフォーマットされた情報を計算するために、図１３ａ〜１９ｃに関して説明したのと同じ方法およびシステムを使用する。
【０１４２】
図２０ｂは、３色点ＰＲ（ＲＧＢ）を含む仮想基準Ｒを持つ曲面ＳＲを示しており、さらに、それぞれ単色の点ＰＴＲ、ＰＴＧ、ＰＴＢを含むイメージＩを３つの単色イメージＩＲ、ＩＧ、ＩＢに分解することも示している。
【０１４３】
３色点に関係するフォーマットされた情報を計算する一方法として、３つの色平面に同じ仮想基準Ｒを使用する方法がある。そこで、図２０ｂに示されているように、３つの数理的投影、つまり赤色点ＰＴＲの数理的投影ＨＲ、緑色点ＰＴＧの数理的投影ＨＧ、および青色点ＰＴＢの数理的投影ＨＢを使用する。
【０１４４】
３色点に関係するフォーマットされた情報を計算する第２のアプローチとして、単一の数理的投影ＨＲまたはＨＧまたはＨＢの計算に使用される単一の単色イメージＩＲまたはＩＧまたはＩＢの選択を使用する方法がある。例えば、イメージＩＲからだけフォーマットされた情報を抽出し、このフォーマットされた情報を緑および青のイメージに関して保持する。このアプローチは、計算時間およびメモリ領域に関して経済的である。
【０１４５】
このようにして得られたフォーマットされた情報を使用することにより、幾何学的歪みを補正することが可能になる。
【０１４６】
図２０ｃに示されているように、他のアプローチとして、同じ仮想基準Ｒを使用し、単色平面の１つの上への任意選択で定義されている同じ数理的投影を使用して色平面毎にフォーマットされた情報を計算する方法がある。例えば、赤色点に関係する数理的投影ＨＲのみを計算する。その後、この数理的投影を３つの赤色、緑色、および青色点に適用し、これらの３点のフォーマットされた情報を計算する。この場合、イメージ処理ソフトウェアでイメージの幾何学的歪みと色収差の両方を補正することが可能になる。
【０１４７】
図２０ｄに示されている他のアプローチは以下のとおりである。
【０１４８】
− 赤色イメージＩＲなどの指定色のイメージの場合、完全であると仮定した仮想基準Ｒおよび赤色イメージＩＲの面の上への仮想基準の点の数理的投影Ｈ（Ｒ）を使用することによりフォーマットされた情報の計算を行い、赤色イメージの歪みを補正することができる。
【０１４９】
−緑色および青色イメージＩＧおよびＩＢなどの他の色のイメージの場合、前記のカラーイメージ−採用されている例に応じて赤色イメージＩＲ−を仮想基準Ｒ’ として使用し、緑色イメージＩＧ、その後青色イメージＩＢの順でその面の上へのこの赤色イメージの点の同じ数理的投影Ｈ（ＩＲｄ）を実行する。この数理的投影は、緑色および青色イメージの上への赤色イメージの点の恒等写像（または恒等投影）であるのが好ましい。このようにして、赤色、緑色、青色のイメージの間の差（色収差）を抑えることが可能である。したがって、緑色および青色のイメージの点のフォーマットされた情報は、赤色イメージの上への仮想基準Ｒの点の数理的投影だけでなく緑色および青色のイメージの上への赤色イメージのそれぞれの数理的投影（恒等）を含むことができる。このアプローチにより、場合に応じて、赤色イメージから抽出したフォーマットされた情報のみを使用して歪みだけを補正する、緑色および青色のイメージに関係するフォーマットされた情報のみを使用して色収差だけを補正する、フォーマットされた情報すべてを使用して同時に２つの現象を補正するというようにできる。
【０１５０】
前記の説明によれば、その欠陥を補正する際の精度を加減しながら、幾何学的歪みに関係するものと異なる方法で色収差に関係するそれぞれのパラメータ化可能モデルに対して閾値を選択することができることにも注意されたい。
【０１５１】
また、数理的投影の選択はイメージの一部のみについて行えることにも注意されたい。例えば、イメージＩおよび仮想基準Ｒが図２２に示されているような形状を持ち、遠近法効果をイメージ内に復元する場合、媒体ＳＣの上への点ＰＲの数理的投影は、双線形変換を定義するのに十分な、４つの点ＰＴ１〜ＰＴ４およびＰＲ１〜ＰＲ４のみを使用することにより可能である。イメージの他の点は、図２２に示されているイメージＩＣ１などの遠近法効果を示すイメージを取得することを目的としてこの数理的投影に従う。この数理的投影の選択は、この方法で計算して求めたフォーマットされた情報を使用してイメージ処理ソフトウェアにより補正するイメージへの特定の効果を得られるように一般化することができる。
【０１５２】
歪みの補正に色情報が使用されているが、明度情報を使用することも可能であることに注意されたい。
【０１５３】
前記の説明では、仮想基準Ｒは普遍集合Ｍと準同一であるとみなした。仮想基準Ｒが普遍集合Ｍとまったく同一であると考えられる場合、普遍集合Ｍの正確な複製となるようにイメージＩを補正することができるフォーマットされた情報を計算することが可能である。
【０１５４】
図２１に示されているように、仮想基準Ｒは普遍集合Ｍと比較して変形されると仮定することができる。例えば、仮想基準は台形であるが、普遍集合Ｍは矩形である。得られるフォーマットされた情報を使用して、補正されたイメージ上に台形変形を引き起こすようにイメージＩを補正することができる。このような配置の応用例はオーバーヘッドプロジェクタであり、投影ビームの軸が画面の平面に対して垂直でないという事実により、投影時にこれらの機器により引き起こされるよく知られている変形を補正することができる。
【０１５５】
また、歪みにより仮想基準を変形し、イメージＩの構成が可能だった機器により得られるものと異なる機器で得られる特性およびさらには欠陥も引き起こすことが可能である。例えば、仮想基準で、改善された機器またはそれとは別に旧式の機器の特性を引き起こし、特定の見かけを補正イメージに与えることが可能である。ソフトウェアがフォーマットされた情報および／またはフォーマットされた測定情報を使用して第１の画像取込機器により取込されたイメージを処理し、歪みに関して品質が第２の画像取込機器に匹敵するイメージが得られるように、そのような仮想基準とともに得られるフォーマットされた情報、フォーマットされた測定情報、またはフォーマットされた拡張情報を使用して、仮想基準内に引き起こされた歪みを統一する。この手法は、さらに、イメージ復元にも適用可能であるが、その場合、イメージ処理ソフトウェアが、第１の復元を機器を使用することにより、歪みに関して品質が第２の復元機器によって実現される品質に匹敵するイメージを復元することができると考える。
【０１５６】
さらに、得られたフォーマットされた情報がイメージ処理ソフトウェアによって使用される場合、補正されたイメージの周囲に未処理ゾーンが存在すると規定することができる。例えば、図２３ｃに示されている未補正のイメージＩから、図２３ｂに示されているような補正されたイメージＩｃが得られ、これは未処理のゾーンＺＮを持ち、また図２３ｂでは黒色で表されている。
【０１５７】
したがって、あらかじめ、フォーマットされた情報を基準シーンにあわせて修正し、未処理ゾーンがなくなるような図２３ｃに示されているような拡大効果Ｉｃ’を得ることができる。
【０１５８】
較正時およびフォーマットされた情報の計算時の実用上の目的のため、計算を実行し、説明した方法を複数のイメージに適用し、その後、得られた結果の平均を取り、そうして予め、必要ならば、異常と思われる結果を排除するように規定すると都合がよい。
【０１５９】
さらに、大量の値が含まれる可能性のある可変特性が関わる組み合わせの場合、組み合わせの数を制限するようにすることも可能である。この目的のために、それらの可変特性について主要コンポーネントの分析を実行すると規定する。これには、歪みがかなりある可変特性に対応するコンポーネントの特定の１つまたは複数の方向を探索する作業が必要である。他の方向については、他の可変特性が何であれ、おそらく、歪みの変動はほとんどまたはまったく存在しないことが観察されるであろう。こうして、これらの他の方向については考慮しないことにする。
【０１６０】
優先する１つまたは複数の方向において、所望の精度で、第１のｎ個の組み合わせの関数として（ｎ＋１）番目の組み合わせを予測することができるという事実など異なる基準に従って基準イメージの数を選択する。
【０１６１】
前記の説明では、イメージは点で構成され、説明した方法およびシステムの処理動作が点に対して適用されると考えた。しかし、本発明の範囲を逸脱することなく、説明した方法およびシステムにより、要素を形成し、パターン（菱形など）を表す点の集合を処理することも可能である。
【０１６２】
機器または連鎖された機器が少数の離散値（例えば、焦点距離の３つの離散値）のみを含む可変特性を持つ場合、精度に関して、採用した例にもよるが、焦点距離をパラメータとして含む近似多項式曲面を使用するのではなく３倍の固定焦点距離を持つプロセスを採用することは興味深い。
【０１６３】
イメージの品質はとりわけ、含まれる残留歪みに関して測定することができることを理解すると、このデバイスの応用分野はイメージ品質に関係する応用分野を含むであろう。本発明はさらに、表情「視覚測定」で知られている、コンピュータビジョンに基づく測定技術に適用することもできる。
【０１６４】
さらに、本発明は、イメージを取込するために使用した焦点距離の値を計算する場合にも使用できる。実際、補正されているため半径方向の歪みがないイメージから始めると、当業者であれば、Ｇ．−Ｑ．ＷＥＩ ｅｔ ａｌ．による「Ｃａｍｅｒａ Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｂｙ Ｖａｎｉｓｈｉｎｇ Ｐｏｉｎｔａｎｄ Ｃｒｏｓｓ Ｒａｔｉｏ」（ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｉｎ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎＡｃｏｕｓｔｉｃｓ Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｐａｇｅｓ １６３０−１６３３，Ｇｌａｓｇｏｗ，ＧｒｅａｔＢｒｉｔａｉｎ，Ｍａｙ１９８９）という表題の記事で説明されている消失点の幾何学的特性を使用できる。このため、画像取込またはイメージ復元デバイスの焦点距離だけでなくこの媒体の光軸の交差点のイメージ媒体ＳＣ上の位置をも取得することが可能である。例えば、この情報を視覚測定などの応用に使用することができる。
【０１６５】
さらに、双線形変換を除いて、普遍集合Ｍの知識は定められており、画像取込および／またはイメージ復元デバイスは撮影時に直交性の制約条件を必要としないことに注意されたい。点ＰＴの位置は、規則正しい形状（直線または円）の上に必ずしも置かれず、確かに、ランダムな分布を持つこともある。さらに、その相対的位置は、倍率を除くだけで知ることができる。
【０１６６】
プロジェクタおよび写真機器など、あるいはプリンタおよびスキャナなどの複数の機器を含む連鎖された機器の場合に本発明を使用し、機器の１つ、例えば、写真機器またはスキャナが歪み欠陥をまったく、またはほとんど示さない場合、この方法およびシステムでは、他の機器にのみ関係するフォーマットされた情報を出力する。これは、欠陥のない、または欠陥が測定され、あらかじめ補正されている画像取込機器を使用することによりイメージ復元機器に関係するフォーマットされた情報を出力する実際の方法の場合である。
【０１６７】
本発明が写真機器およびスキャナなどの複数の機器を含む連鎖された機器の場合に採用されると、この方法とシステムにより、両方の機器に関係するフォーマットされた情報が得られる。これは、スキャナの欠陥を知ることなく写真機器の欠陥を補正することができる実用的な方法の場合であり、その場合、本発明の方法およびシステムおよびイメージ処理手段により使用されるイメージは同じ機器によりスキャンされている。
【０１６８】
他の実施形態については、
本発明の他の特徴および利点については、
− 図１〜１２の示されている非制限的な例を示している、採用されている技術的用語の後述の定義と、
− 図１〜１２の説明
を読むと明らかになる。
【０１６９】
シーン
シーン３は、光源によって照らされている対象１０７を含む、三次元空間内の場所として定義される。
【０１７０】
画像取込機器、イメージ、画像取込
図３および７を参照して、画像取込機器１およびイメージ１０３から理解されるものについて説明する。画像取込機器１は、光学系１００、１つまたは複数のセンサ１０１、電子ユニット１０２、およびメモリゾーン１６からなる機器として定義される。前記画像取込機器１を使用すると、シーン３から、メモリゾーン１６に記録されている、または外部デバイスに送信される、静止デジタルイメージまたはアニメーションデジタルイメージ１０３を取得することが可能である。アニメーションイメージは、時間とともに連続する静止イメージ１０３からなる。前記画像取込機器１は、特に写真機器、ビデオカメラ、ＰＣに接続されている、または内蔵されているカメラ、パーソナルデジタルアシスタントに接続されている、または内蔵されているカメラ、電話に接続されている、または内蔵されているカメラ、電子会議機器、またはサーマルカメラなどの可視光線以外の波長を感知する測定用カメラまたは機器の形態をとることができる。
【０１７１】
画像取込は、画像取込機器１でイメージ１０３を計算するための方法として定義される。
【０１７２】
機器に複数の交換可能サブアセンブリ、特に光学系１００を装備する場合、画像取込機器１は、機器の特別な構成として定義される。
【０１７３】
イメージ復元手段、復元されたイメージ、イメージ復元
図２を参照して、イメージ復元手段１９によって理解されるものについて説明する。このようなイメージ復元手段１９は、特に、画像表示画面、テレビ画面、平面型画面、プロジェクタ、バーチャルリアリティゴーグル、プリンタの形態をとることができる。
【０１７４】
このようなイメージ復元手段１９は、
− 電子ユニット、
− １つまたは複数の光源、電子源、またはインク源
− １つまたは複数の変調装置、つまり光、電子、またはインクの変調を行うためのデバイス、
− 特に、映写機の場合には光学系の形態、ＣＲＴ画面の場合には電子線集束コイル、または平面型画面の場合にはフィルタの形態をとる焦点調節デバイス、
− 特に、ＣＲＴ画面、平面型画面、またはプロジェクタの場合には画面の形態、プリンタの場合には印刷が実行される印刷媒体の形態、または仮想イメージプロジェクタの場合には空間内の仮想面の形態をとる復元媒体１９０で構成される。
【０１７５】
前記イメージ復元手段１９を使用すると、イメージ１０３から、復元媒体１９０上の復元されたイメージ１９１を取得することが可能である。
【０１７６】
アニメーションイメージは、時間とともに連続する静止イメージからなる。
【０１７７】
イメージ復元は、イメージ復元手段１９を使用してイメージを表示または印刷するための方法として定義される。
【０１７８】
復元手段１９に複数の交換可能サブアセンブリまたは互いに関してずらすことができるサブアセンブリ、特に復元媒体１９０を装備する場合、イメージ復元手段１９は、特別な構成として定義される。
【０１７９】
センサ表面、光心、焦点距離
図１を参照して、センサ表面１１０として定義されるものについて説明する。
【０１８０】
センサ表面１１０は、画像取込の瞬間に画像取込機器１のセンサ１０１の受感面により描かれる空間内の形状として定義される。この表面は一般に平面である。
【０１８１】
光心１１１は、画像取込の時にイメージ１０３と関連付けられている空間内の点として定義される。焦点距離は、センサ表面１１０が平面の場合にこの点１１１と平面１１０との間の距離として定義される。
【０１８２】
ピクセル、ピクセル値、露光時間については、
図３を参照して、ピクセル１０４とピクセル値によって理解されるものについて説明する。
【０１８３】
ピクセル１０４は、前記センサ表面１１０の一般的には矩形であるグリッドを作成することにより得られるセンサ表面１１０の基本ゾーンとして定義される。ピクセル値は、このピクセル１０４と関連する数値として定義される。
【０１８４】
画像取込は、各ピクセル１０４の値を決定するものとして定義される。これらの値の集まりがイメージ１０３を構成する。
【０１８５】
画像取込の際に、露光時間として定義されている期間にピクセル１０４の表面上で光学系１００を介してシーン３から得られる光束の一部について積分し、この積分の結果をデジタル値に変換することによりピクセル値が得られる。光束の積分および／またはこの積分のデジタル値への変換は、電子ユニット１０２を使って行われる。
【０１８６】
ピクセル値のこの定義は、静止イメージであろうとアニメーションであろうと、白黒またはカラーイメージ１０３の場合に適用することができる。
【０１８７】
しかし、場合によっては、光束の注目している部分は以下のさまざまな方法で得られる。
【０１８８】
ａ）カラーイメージ１０３の場合、センサ表面１１０は一般に、異なる波長の光束とそれぞれ関連付けられた複数の種類のピクセル１０４、例えば赤色、緑色、および青色のピクセルなどからなりたっている。
【０１８９】
ｂ）カラーイメージ１０３の場合、複数のセンサ１０１を並べて配置し、それぞれが光束の一部を受け取るようにできる。
【０１９０】
ｃ）カラーイメージ１０３の場合、使用される色は北米のＮＴＳＣテレビなどの場合の赤色、緑色、および青色と異なることがあり、また数も３つよりも多い場合がある。
【０１９１】
ｄ）最後に、飛び越し走査テレビカメラの場合、生成されるアニメーションイメージは、偶数番号の線を含むイメージ１０３と奇数番号の線を含むイメージ１０３を交互に並べたものからなる。
【０１９２】
使用する構成、使用する調整、使用する特性
使用する構成は、交換可能な場合には画像取込機器１に取りつけられる光学系１００などの画像取込機器１の取り外し可能サブアセンブリのリストとして定義される。使用する構成は、
− 光学系１００の種類と、
− 光学系１００のシリアル番号またはその他の指定によって特に特徴づけられる。
【０１９３】
使用する調整は、次のように定義される。
【０１９４】
− 上で定義されているように使用される構成、および
−使用する構成で使用可能な、イメージ１０３の内容に対する影響がある手動または自動調整の値。これらの調整は、ユーザーが、特に、プッシュボタンを使用して行うか、または画像取込機器１で計算することができる。これらの調整は、機器内の特に取り外し可能媒体に格納するか、または機器に接続されているデバイスに格納することができる。これらの調整は、特に、光学系１００の焦点、ダイアフラム、および焦点距離の調整、露光時間の調整、ホワイトバランスの調整、およびデジタルズーム、圧縮、およびコントラストなどの統合イメージ処理調整を含む。
【０１９５】
使用される特性７４または使用される特性７４の集まりは以下のように定義される。
【０１９６】
ａ）画像取込機器１の設計段階で決定される画像取込機器１の固有の技術的特性に関係するパラメータ。例えば、これらのパラメータは、幾何学的欠陥および取込されたイメージの鮮明さに影響を及ぼす使用する構成の光学系１００の式を含み、また使用する構成の光学系１００の式は、特に、光学系１００のレンズの形状、配置、および材質を含む。
【０１９７】
これらのパラメータはさらに以下のものを含む。
【０１９８】
− センサ１０１の幾何学的形状、つまりセンサ表面１１０、さらにこの表面上のピクセル１０４の形状および相対的配置、
− 電子ユニット１０２から発生する雑音、
− 光束からピクセル値への変換の式。
【０１９９】
ｂ）画像取込機器１の製造段階で決定される画像取込機器１の固有の技術的特性に関係するパラメータと、特に、
− 使用する構成の光学系１００のレンズの正確な位置決め、
− センサ１０１に相対的な光学系１００の正確な位置決め。
【０２００】
ｃ）イメージ１０３の取込時に決定される画像取込機器１の技術的特性に関連するパラメータと、特に、
− シーン３に相対的なセンサ表面１１０の位置と向き、
− 使用する調整、
− 温度などの影響がある場合にそのような外部要因。
【０２０１】
ｄ）ユーザーの好み、特にイメージ復元に使用する色温度。例えば、これらの好みは、ユーザーがプッシュボタンを使用して選択する。
【０２０２】
使用されている特性７４は、特に、可変特性の概念を含む。
【０２０３】
観測点、観測方向
図１を参照して、観測点１０５と観測方向１０６によって理解されるものについて説明する。
【０２０４】
数理的表面１０は、センサ表面１１０に幾何学的に関連付けられている表面として定義される。例えば、センサ表面が平面の場合、数理的表面１０はセンサ表面と一致させることが可能である。
【０２０５】
観測方向１０６は、少なくともシーン３の１点と光心１１１を通る線として定義される。観測地点１０５は、観測方向１０６と表面１０の交差点として定義される。
【０２０６】
観測色、観測光度
図１を参照して、観測色および観測光度によって理解されるものについて説明する。観測色は、所定の瞬間に前記観測方向１０６で前記シーン３によって放射されるか、透過されるか、または反射され、前記観測点１０５から観測された光の色として定義される。観測光度は、その同じ瞬間に前記観測方向１０６で前記シーン３によって放射され、前記観測点１０５から観測された光度として定義される。
【０２０７】
色は、特に、波長の関数である光度、さもなければ、比色計で測定された２つの値により特徴付けることができる。光度は、光度計などで測定された値により特徴付けられる。
【０２０８】
前記観測色および前記観測光度は、特に、シーン３内の対象１０７の相対的位置および存在する光源、さらに観測時点での対象１０７の透明度および反射特性に依存する。
【０２０９】
数理的投影、数理的イメージ、数理的点、点の数理的色、点の数理的光度、点の数理的形状、点の数理的位置
一般的に言って、数理的投影などの数理的変換は、第１のイメージと第２のイメージとの対応関係、より正確には、第１のイメージの点と第２のイメージの点との対応関係を定めることができる演算である。
【０２１０】
図１から９ｄ、および特に図５では、数理的投影８は実際のイメージまたはシーン３から、数理的イメージ７０を構成する、または基準シーン９から合成イメージを構成することを目的としている。
【０２１１】
図１３ａから２３ｃ、および特に、図１４ａでは、数理的投影Ｈは、実際のイメージ（図１４ａ上のイメージ１）と仮想基準（図１４ａ上のＲ）との関係を定め、イメージと仮想基準との差を確定し、実際のイメージを補正するための情報を用意することを目的としている。
【０２１２】
例えば図１、５、９ａ、９ｂ、９ｃ、および９ｄを参照して、数理的投影８、数理的イメージ７０、数理的点、点の数理的色、点の数理的光度、点の数理的形状４１、および点の数理的位置４０の概念についてより詳しく説明する。
【０２１３】
図５を参照して、数理的面１０上の少なくとも１つのシーン３の指定された数理的投影８により数理的イメージ７０を構成する方法についてまず説明する。
【０２１４】
まず、指定された数理的投影８によって理解されるものについて説明する。
【０２１５】
指定された数理的投影８により、数理的イメージ７０は以下のものに関連付けられる。
【０２１６】
− イメージを取込したときのシーン３、
− 使用する特性７４。
【０２１７】
指定された数理的投影８は、画像取込時にシーン３から、また使用する特性７４から数理的イメージ７０の各点の特性を決定するための変換である。
【０２１８】
数理的投影８は、後述の方法で優先的に定義される。
【０２１９】
数理的位置４０は、数理的表面１０上の観測方向１０５の位置として定義される。
【０２２０】
点の数理的形状４１は、観測点１０５の幾何学的点形状として定義される。
【０２２１】
点の数理的色は、観測色として定義される。
【０２２２】
点の数理的光度は、観測光度として定義される。
【０２２３】
数理的点は、注目している観測点１０５数に対する学的位置４０，数理的形状４１、数理的色および数理的光度の関連付けとして定義される。数理的イメージ７０は、前記数理的点の集まりからなる。
【０２２４】
シーン３の数理的投影８は、数理的イメージ７０である。
【０２２５】
実際の投影、実際の点、点の実際の色、点の実際の光度、点の実際の形状、点の実際の位置
図３、５、９ａ、９ｂ、９ｃ、および９ｄを参照して、実際の投影７２、実際の点、点の実際の色、点の実際の光度、点の実際の形状５１、および点の実際の位置５０の概念について説明する。
【０２２６】
画像取込時に、使用する特性７４と関連付けられている画像取込機器１により、イメージが出力される。このようにして、図１および７では、シーン３のイメージ１０３が得られ、図１３ａおよび１４ａでは、普遍集合ＭのイメージＩが得られる。図１では、シーン３から観測方向１０６に放射される光は光学系１００を通り、センサ表面１１０に到達する。
【０２２７】
前記観測方向については、実際の点（または図３ａの特性点）として定義されているものが得られ、これは、数理的点（または図３２の基準点）と比較した差を示す。
【０２２８】
図９ａから９ｄを参照して、実際の点と数理的点との違いについて説明する。
【０２２９】
前記観測方向１０６と関連する実際の形状５１は、センサ表面上の点ではないが、三次元空間内の雲の形をとり、１つまたは複数のピクセル１０４と交差する。これらの違いは、コマ収差、球面収差、非点収差、ピクセル１０４へのグルーピング、色収差、被写界深度、回折、寄生反射、および画像取込機器１の像面湾曲のせいで生じる。これらにより、イメージ１０３のボケまたは鮮明さの欠如の印象が生じる。
【０２３０】
さらに、前記観測方向１０６と関連する実際の位置５０は、点の数理的位置４０と比較したときの差を示す。この差は特に幾何学的歪みによるもので、変形した印象が与えられ、例えば、垂直の壁が湾曲しているように見える。また、これは、ピクセル１０４の個数が制限されており、したがって、実際の位置５０は有限個の値しか持ち得ないという事実のせいでもある。
【０２３１】
さらに、前記観測方向１０６と関連する実際の光度は、点の数理的光度と比較したときの差を示す。これらの差は、特にガンマおよび口径食によるもので、例えば、イメージ１０３のエッジが暗く見える。さらに、雑音が信号に加わることもある。
【０２３２】
最後に、前記観測方向１０６と関連する実際の色は、点の数理的色と比較したときの差を示す。これらの差は、特にガンマおよびカラーキャストによるものである。さらに、雑音が信号に加わることもある。
【０２３３】
実際の点は、注目している観測方向１０６に対する実際の位置５０，実際の形状５１、実際の色および実際の光度の関連付けとして定義される。
【０２３４】
シーン３の実際の投影７２は、実際の点の集まりである。
【０２３５】
パラメータ化可能変換モデル、パラメータ、補正イメージ
別の実施形態では、パラメータ化可能変換モデル１２（または略してパラメータ化可能変換１２）は、イメージ１０３およびパラメータの値から補正イメージ７１が得られる数理的変換として定義される。後述のように、前記パラメータは特に、使用する特性７４から計算で求められる。
【０２３６】
前記パラメータ化可能変換１２を使用すると、特に、イメージ１０３の実際の点毎に、前記実際の点の補正位置、前記実際の点の補正色、前記実際の点の補正光度、および前記実際の点の補正形状をパラメータの値、前記実際の点の実際の位置、およびイメージ１０３のピクセルの値から決定することが可能である。例えば、補正位置は、係数がパラメータの値によって決まる固定次数の多項式を実際の位置の関数として使用して計算することができる。補正色および補正光度は、例えば、係数がパラメータの値と実際の位置によって異なる、ピクセルの値の重み付き総和とすることも、あるいはイメージ１０３のピクセルの値の非線形関数とすることもできる。
【０２３７】
これらのパラメータは、特に、使用する構成の光学系１００の焦点距離、またはレンズ群の位置などの関連する値、使用する構成の光学系１００の焦点、またはレンズ群の位置などの関連する値、使用する構成の光学系１００の開口、またはダイアフラムの位置などの関連する値を含む。
【０２３８】
数理的イメージと補正イメージとの差については、
図５を参照すると、指定されたシーン３と使用する所定の特性７４に対する数理的イメージ７０と補正イメージ７１の差７３は、補正された点の全部または一部および数理的点の全部または一部の位置、色、光度、および形状を特徴付ける数値から決定される１つまたは複数の値として定義される。
【０２３９】
例えば、所定のシーン３と使用される所定の特性７４に対する数理的イメージ７０と補正イメージ７１との差７３は以下のようにして決定することができる。
【０２４０】
− 例えば、図１０に示されているように、規則正しく配置されている点の直交配列８０の点である特性点を選択できる。
【０２４１】
− 例えば、特性点毎に、補正点および数理的な点のそれぞれに対する位置、色、光度、および形状の間の差の絶対値の総和をとることで、差７３を計算する。差の絶対値の総和関数は、平均値、二乗和、または数値を結合できる他の関数など他の関数で置き換えることができる。
【０２４２】
基準シーンまたはユニバーサルセットについては、
基準シーン９（または図１３ａ以降のユニバーサルセットＭ）は、いくつかの特性が知られているシーン３として定義される。例えば、図４ａは規則正しく配置された黒で塗りつぶされた円が描かれている紙を示している。図４ｂは、同じ円にカラーの線と領域を加えた別の紙を示している。円は、点の実際の位置５０、点の実際の形状５１を測定するための線、および点の実際の色と点の実際の光度を測定するためのカラー領域を測定するために使用される。この基準シーン９は、紙以外の材質であってもよい。
【０２４３】
基準イメージ
図１２を参照して、基準イメージ１１（または図１３ａ以降の媒体ＳＣのイメージＩ）の概念について説明する。基準イメージ１１は、画像取込機器１で得られる基準シーン９のイメージとして定義される。
【０２４４】
合成イメージ、合成イメージクラス
図１２を参照して、合成イメージおよび合成イメージクラス７の概念について説明する。合成イメージは、基準シーン９の数理的投影８で得られる数理的イメージ７０として定義される。合成イメージクラス７は、使用する特性７４の１つまたは複数の集まりに対する１つまたは複数の基準シーン９の数理的投影８によって得られる数理的イメージ７０の集まりとして定義される。基準シーン９が１つだけ、また使用する特性７４の集まりが１つだけある場合、合成イメージクラス７は合成イメージを１つしか含まない。図１３ａおよびそれ以降の図では、仮想面ＳＲの仮想基準Ｒはそのような合成イメージであると考えることができる。
【０２４５】
変換イメージについては、
図１２を参照して、変換イメージ１３の概念について説明する。変換イメージ１３は、基準シーン１１にパラメータ化可能変換モデル１２を適用して得られる補正イメージとして定義される。
【０２４６】
合成イメージクラスに近い変換イメージ、残留偏差については、
図１２を参照して、合成イメージクラス７に近い変換イメージ１３の概念および残留偏差１４の概念について説明する。
【０２４７】
変換イメージと合成イメージクラスとの差は、前記変換イメージと前記合成イメージクラス７の合成イメージ２０７のどれか１つとの最小の差として定義される。
【０２４８】
図１２を参照して、各基準イメージ１１を基準シーン９と使用する特性７４の異なる場合に前記基準イメージ１１に対応する基準シーン９の合成イメージクラス７に近い変換イメージ１３に変換することができるものをパラメータ化可能変換モデル１２から選択することが可能な第４のアルゴリズムについて説明する。
【０２４９】
−使用する所定の特性７４の集まりと関連する所定の基準シーン９の場合に、基準イメージ１１を合成イメージクラス７と比較して最小の差を示す変換イメージ１３に変換することができるパラメータ化可能変換１２（およびそのパラメータ）が選択されている。そこで、合成イメージクラス７および変換イメージ１３は近いと言われる。残留偏差１４は、前記差として定義されている。
【０２５０】
−使用する所定の特性７４の集まりと関連する所定の基準シーンのグループの場合に、パラメータ化可能変換１２（およびそのパラメータ）は、各基準シーン９の変換イメージ１３と注目している各基準シーン９の合成イメージクラス７との差の関数として選択される。前記差の総和が最小になるように基準イメージ１１を変換イメージ１３に変換する場合に使用するパラメータ化可能変換１２（およびそのパラメータ）が選択されている。総和関数は、積などの他の関数で置き換えることができる。そこで、合成イメージクラス７および変換イメージ１３は近いと言われる。残留偏差１４は、例えば、その平均を計算することにより前記差から求められる値として定義される。
【０２５１】
−使用されるいくつかの特性７４が不明な場合、少なくとも１つの基準シーン９の複数の基準イメージ１１の取込から決定することが可能である。この場合、不明な特性および特に反復計算により、または前記差および／またはその積の総和および／または他の前記差の適切な組み合わせに関して方程式を解くことにより前記差の総和が最小になるように基準イメージ１１を変換イメージ１３に変換する際に使用するパラメータ化可能変換１２（およびそのパラメータ）が設定される。そこで、合成イメージクラス７および変換イメージ１３は近いと言われる。不明な特性としては、例えば、センサ表面１１０および注目している各基準シーン９の相対位置および向きとすることができる。残留偏差１４は、例えば、その平均を計算することにより前記差から求められる値として定義される。
【０２５２】
最良の変換については、
最良の変換は、パラメータ化可能変換モデル１２のうち各基準イメージ１１を前記基準イメージ１１に対応する基準シーン９の合成イメージクラス７に近い変換イメージ１３に変換できる変換と定義することができる。
【０２５３】
較正については、
較正は、１つまたは複数の使用する構成について、それぞれが画像取込機器１に関連付けられている光学系１００からなる画像取込機器１の固有の特性に関係するデータを得るための方法として定義される。
【０２５４】
ケース１：構成が１つしかない場合、前記方法は以下の段階を含む。
【０２５５】
− 前記画像取込機器１に前記光学系１００を取りつける段階、
− １つまたは複数の基準シーン９を選択する段階、
− 使用する複数の特性７４を選択する段階、
− 使用する前記特性に対する前記基準シーン９のイメージを取込する段階、
− 使用している同じ特性７４に対応する基準シーン９のグループ毎に最良の変換を計算する段階。
【０２５６】
ケース２：所定の画像取込機器１および同じ種類のすべての光学系１００に対応するすべての構成を考慮した場合、前記方法は以下の段階を含む。
【０２５７】
− １つまたは複数の基準シーン９を選択する段階、
− 使用する複数の特性７４を選択する段階、
− 使用する特性７４および特に使用する構成の光学系１００に対する式およびパラメータの値から、例えば、レイトレーシングにより光学系を計算するためのソフトウェアを使用してイメージ１０３を計算する段階、
− 使用している同じ特性に対応する基準シーン９のグループ毎に最良の変換を計算する段階。
【０２５８】
ケース３：所定の光学系１００および同じ種類のすべての画像取込機器１に対応するすべての構成を考慮した場合、前記方法は以下の段階を含む。
【０２５９】
− 注目している種類の画像取込機器１に前記光学系１００を取りつける段階、
− １つまたは複数の基準シーン９を選択する段階、
− 使用する複数の特性７４を選択する段階、
− 使用する前記特性に対する前記基準シーン９のイメージを取込する段階、
− 使用している同じ特性に対応する基準シーン９のグループ毎に最良の変換を計算する段階。
【０２６０】
較正は、ケース１の各機器および構成について画像取込機器１のメーカーが優先的に実行することができる。この方法は正確であるが、課される制限が多く、光学系１００が交換可能でない場合に非常に好適である。
【０２６１】
あるいは、較正は、ケース２の各機器タイプおよび構成について画像取込機器１のメーカーが実行することができる。この方法は、あまり正確ではないが、簡単である。
【０２６２】
あるいは、較正は、ケース３の各光学系１００および各種類の機器について画像取込機器１のメーカーが実行することができる。この方法は、画像取込機器１と光学系１００のそれぞれの組み合わせについて較正を繰り返すことなく１つの光学系１００を１つの種類のすべての画像取込機器１で使用できる妥協策である。
【０２６３】
あるいは、較正は、ケース１の各画像取込機器１および構成について機器販売者または設置者が実行することができる。
【０２６４】
あるいは、較正は、ケース３の各光学系１００および各種類の機器について機器販売者または設置者が実行することができる。
【０２６５】
あるいは、較正は、ケース１の各機器および構成について機器のユーザーが実行することができる。
【０２６６】
あるいは、較正は、ケース３の各光学系１００および各種類の機器について機器のユーザーが実行することができる。
【０２６７】
デジタル光学系の設計
デジタル光学系の設計は、以下の方法で光学系１００のコストを低減する方法として定義される。
【０２６８】
− 特に実際の点の位置決め、またはカタログからの位置決めの選択に欠陥のある光学系１００を設計すること、
− レンズの枚数を減らすこと、および／または
− レンズの形状を簡略化すること、および／または
− 比較的安価な材料、加工作業、または製造工程を使用すること。
【０２６９】
前記方法は、以下の段階を含む。
【０２７０】
− 許容可能な差を選択する段階（上で定義した意味の範囲内で）、
− １つまたは複数の基準シーン９を選択する段階、
− 使用する複数の特性７４を選択する段階、
前記方法はさらに、以下の段階の繰り返しを含む。
【０２７１】
− 特にレンズの形状、材料、および配置を含む光学的な式を選択する段階、
− 使用する特性７４および特に使用する構成の光学系１００に対する式から、例えば、レイトレーシングまたはプロトタイプで測定を行うことにより光学系を計算するためのソフトウェアを使用してイメージ１０３を計算する段階、
− 使用している同じ特性７４に対応する基準シーン９のグループ毎に最良の変換を計算する段階、
− 差が許容可能な範囲に入るまで差が許容可能かどうかを確認する段階。
【０２７２】
フォーマットされた情報
イメージ１０３と関連するフォーマットされた情報１５、つまりフォーマットされた情報１５は、以下のデータの全部または一部として定義される。
【０２７３】
− 画像取込機器１の固有の技術的特性、特に歪み特性に関係するデータ、および／または
− 画像取込の瞬間の画像取込機器１の技術的特性、特に露光時間に関係するデータ、および／または
− 前記ユーザーの好み、特に色温度に関係するデータ、および／または
− 残留偏差１４に関係するデータ。
【０２７４】
特性のデータベースについては、
特性のデータベース２２は、１つまたは複数の画像取込機器１および１つまたは複数のイメージ１０３のフォーマットされた情報１５を格納するデータベースとして定義される。
【０２７５】
特性の前記データベース２２は、中央制御型または分散型の方式で格納することができ、特に以下のようにできる。
【０２７６】
− 画像取込機器１に組み込むこと、
− 光学系１００に組み込むこと、
− 取り外し可能記憶デバイスに組み込むこと、
− 画像取込の中に他の要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに組み込むこと、
− 画像取込の後に他の要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに組み込むこと、
− 画像取込機器１と共有している記憶媒体を読み込むことができるＰＣまたは他のコンピュータに組み込むこと、
− それ自体他の画像取込要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに接続されているリモートサーバーに組み込むこと。
【０２７７】
フィールドについては、
図８を参照して、フィールド９１の概念について定義する。イメージ１０３と関連するフォーマットされた情報１５は、複数の形式で記録し、１つまたは複数の表形式に構造化することができるが、論理的に、以下のものからなるフィールド９１の全部または一部に対応する。
【０２７８】
（ａ）焦点距離、
（ｂ）被写界深度、
（ｃ）幾何学的欠陥。
【０２７９】
前記幾何学的欠陥は、フィルミング特性７４と関連するパラメータおよびフィルミングの時に画像取込機器１の特性を表すパラメータ化可能変換により特徴付けられるイメージ１０３の幾何学的欠陥を含む。前記パラメータおよび前記パラメータ化可能変換を使用すると、イメージ１０３の点の補正された位置を計算することができる。
【０２８０】
前記幾何学的欠陥はさらに、フィルミング特性７４と関連するパラメータおよびフィルミングの時に画像取込機器１の特性を表すパラメータ化可能変換により特徴付けられる口径食も含む。前記パラメータおよび前記パラメータ化可能変換を使用すると、イメージ１０３の点の補正された光度を計算することができる。
【０２８１】
前記幾何学的欠陥はさらに、フィルミング特性７４と関連するパラメータおよびフィルミングの時に画像取込機器１の特性を表すパラメータ化可能変換により特徴付けられるカラーキャストも含む。前記パラメータおよび前記パラメータ化可能変換を使用すると、イメージ１０３の点の補正された色を計算することができる。
【０２８２】
前記フィールド９０はさらに、イメージ１０３の鮮明さも含む（ｄ）。
【０２８３】
前記鮮明さは、フィルミング特性７４と関連するパラメータおよびフィルミングの時に画像取込機器１の特性を表すパラメータ化可能変換により特徴付けられるイメージ１０３の解像度のボケを含む。前記パラメータおよび前記パラメータ化可能変換を使用すると、イメージ１０３の点の補正された鮮明さを計算することができる。ボケは、特にコマ収差、球面収差、非点収差、ピクセル１０４へのグルーピング、色収差、被写界深度、回折、寄生反射、および像面湾曲に及ぶ。
【０２８４】
前記鮮明さはさらに、被写界深度のボケ、特に球面収差、コマ収差、および非点収差も含む。前記ボケは、画像取込機器１に対するシーン３の点の距離に依存し、またフィルミング特性７４と関連するパラメータおよびフィルミングの時に画像取込機器１の特性を表すパラメータ化可能変換によって特徴づけられる。前記パラメータおよび前記パラメータ化可能変換を使用すると、イメージ１０３の点の補正された形状を計算することができる。
【０２８５】
前記フィールド９１はさらに、量子化法のパラメータも含む（ｅ）。前記パラメータは、センサ１０１の幾何学的形状および物理的特性、電子ユニット１０２のアーキテクチャ、および使用することができる処理用ソフトウェアによって決まる。
【０２８６】
前記パラメータは、前記シーン３から導かれる波長をおよび光束の関数としてピクセル１０４の光度の変動を表す関数を含む。前記関数は、特にガンマ情報を含む。
【０２８７】
前記パラメータはさらに以下を含む。
【０２８８】
− 前記センサ１０１の幾何学的形状、特に前記センサ１０１の受感素子の形状、相対的位置、および個数、
− 画像取込機器１の雑音の空間的および時間的分布を表す関数、
− 画像取込の露光時間を表す値。
【０２８９】
前記フィールド９０は、さらに、画像取込機器１によって実行されるデジタル処理演算、特にデジタルズームおよび圧縮のパラメータを含む（ｆ）。これらのパラメータは、画像取込機器１の処理用ソフトウェアおよびユーザーの調整によって異なる。
【０２９０】
前記フィールド９０はさらに以下を含む。
【０２９１】
（ｇ）ユーザーの好みを、特にボケの程度およびイメージ１０３の解像度に関して表すパラメータ。
【０２９２】
（ｈ）残留偏差１４。
【０２９３】
フォーマットされた情報の計算については、
フォーマットされた情報１５は、複数段階において計算しデータベース２２に記録することができる。
【０２９４】
ａ）画像取込機器１の設計の終了時の段階。
【０２９５】
この段階を使うと、画像取込機器１の固有の技術的特性が得られ、特に、
− 電子ユニット１０２で発生する雑音の空間的および時間的分布、
− 光束からピクセル値への変換の式。
【０２９６】
− センサ１０１の幾何学的形状。
【０２９７】
ｂ）デジタル光学系の較正または設計の終了時の段階。
【０２９８】
この段階を使うと、画像取込機器１の他の固有の技術的特性が得られ、特に、使用する特性の個数について、関連性が最も高い変換および関連する残留偏差１４について得られる。
【０２９９】
ｃ）プッシュボタン、メニュー、取り外し可能媒体、あるいは他のデバイスへの接続を使用して、ユーザーの好みを選択する段階。
【０３００】
ｄ）画像取込段階。
【０３０１】
この段階を使用することで、画像取込の時に画像取込機器１の技術的特性、および特に、手動または自動調整を行うことにより決定される露光時間を得ることが可能である（ｄ）。
【０３０２】
段階（ｄ）を使用すると、焦点距離を得ることも可能である。焦点距離は以下から計算される。
【０３０３】
− 使用する構成の光学系１００の可変焦点距離のレンズのグループの位置の測定、
− 位置決めモーターに入力する設定値、または
− 焦点距離が固定の場合にはメーカーの値。
【０３０４】
その後、前記焦点距離は、イメージ１０３の内容を解析することにより決定することができる。
【０３０５】
段階（ｄ）を使用することで、被写界深度を得ることも可能である。被写界深度は以下から計算される。
【０３０６】
− 使用する構成の光学系１００の集束レンズのグループの位置の測定、
− 位置決めモーターに入力する設定値、または
− 被写界深度が固定の場合にメーカーの値。
【０３０７】
段階（ｄ）を使用することで、幾何学的形状および鮮明さの欠陥を得ることも可能である。幾何学的形状および鮮明さの欠陥は、段階（ｂ）の終わりに得られる特性のデータベース２２の変換を組み合わせることにより計算で求められた変換に対応する。この組み合わせは、使用する特性７４に対応するパラメータの値、特に焦点距離を表すように選択する。
【０３０８】
段階（ｄ）を使用することで、画像取込機器１によって実行されるデジタル処理のパラメータを得ることも可能である。これらのパラメータは、手動または自動調整を行うことで決定される。
【０３０９】
段階（ａ）〜（ｄ）によるフォーマットされた情報１５の計算は、以下により実行できる。
【０３１０】
− 画像取込機器１に組み込まれているデバイスまたはソフトウェア、および／または
− ＰＣまたは他のコンピュータ内のドライバソフトウェア、および／または
− ＰＣまたは他のコンピュータ内のソフトウェア、および／または
− これら３つの組み合わせ。
【０３１１】
段階（ｂ）および段階（ｄ）の前記の変換結果は、以下の形式で格納することができる。
【０３１２】
− 一般的な数理的式、
− 各点に対する数理的式、
− いくつかの特性点に対する数理的式。
【０３１３】
数理的式は、以下によって記述することができる。
【０３１４】
− 係数のリスト、
− 係数および座標のリスト。
【０３１５】
これらの異なる方法を使用することにより、式の格納に使用できるメモリの容量と補正されたイメージ７１の計算に使用できる計算能力とのバランスを取ることが可能である。
【０３１６】
さらに、データを取り出すために、データに関連する識別子がデータベース２２に記録される。これらの識別子としては特に、以下のものがある。
【０３１７】
− 画像取込機器１の種類および基準の識別子、
− 取り外し可能であれば光学系１００の種類および基準の識別子、
− 格納されている情報へのリンクを含む他の取り外し可能要素の種類および基準の識別子、
− イメージ１０３の識別子、
−フォーマットされた情報１５の識別子、
完成したイメージ
図１１で説明されているように、完成したイメージ１２０はフォーマットされた情報１５に関連付けられたイメージ１０３として定義される。この完成したイメージ１２０は、優先的に、ファイルの形をとることができる。完成したイメージ１２０はさらに、複数のファイルに分散させることもできる。
【０３１８】
完成したイメージ１２０は、画像取込機器１によって計算することができる。これはさらに、コンピュータなどの外部計算デバイスによって計算することもできる。
【０３１９】
イメージ処理用ソフトウェア
イメージ処理用ソフトウェア４は、１つまたは複数の完成したイメージ１２０を入力として受け付け、それらのイメージに対し処理演算を実行するソフトウェアとして定義される。これらの処理演算には特に、以下のものがある。
【０３２０】
− 補正されたイメージ７１を計算すること、
− 現実世界で測定を実行すること、
− 複数のイメージを組み合わせること、
− 現実世界に関してイメージの忠実度を改善すること、
− イメージの主観的画質を改善すること、
− シーン３内の物体または人物１０７を検出すること、
− シーン３に物体または人物１０７を追加すること、
− シーン３内の物体または人物１０７を基準シーンにあわせて置換または修正すること、
− シーン３から陰影を除去すること、
− シーン３に陰影を追加すること、
− イメージベースで対象を検索すること。
【０３２１】
前記イメージ処理用ソフトウェアは、
− 画像取込機器１に組み込み、
− 送信手段１８により画像取込機器１に接続されている計算手段１７で実行することができる。
【０３２２】
デジタル光学系については、
デジタル光学系は、画像取込機器１、特性のデータベース２２、および以下のことを行うための計算手段１７の組み合わせとして定義される。
【０３２３】
− イメージ１０３の画像取込、
− 完成したイメージの計算、
− 補正されたイメージ７１の計算。
【０３２４】
ユーザーが直接、補正されたイメージ７１を取得するのが好ましい。ユーザーは、もしそうしたければ、自動補正の抑制を要求することができる。
特性のデータベース２２は、
− 画像取込機器１に組み込み、
− 画像取込中に他の要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに組み込み、
− 画像取込の後に他の要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに組み込み、
− 画像取込機器１と共有している記憶媒体を読み込むことができるＰＣまたは他のコンピュータに組み込み、
− それ自体他の画像取込要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに接続されているリモートサーバーに組み込むことができる。
【０３２５】
計算手段１７は、
− センサ１０１とともにコンポーネントに組み込み、
− 電子ユニット１０２の一部とともにコンポーネントに組み込み、
− 画像取込機器１に組み込み、
− 画像取込中に他の要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに組み込み、
− 画像取込の後に他の要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに組み込み、
− 画像取込機器１と共有している記憶媒体を読み込むことができるＰＣまたは他のコンピュータに組み込み、
− それ自体他の画像取込要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに接続されているリモートサーバーに組み込むことができる。
【０３２６】
完全な連鎖の処理
前段では、本質的に、イメージ処理用ソフトウェア４に対し画像取込機器１の特性に関係するフォーマットされた情報１５を供給する本発明による概念の詳細および方法およびシステムの説明を提示した。
【０３２７】
後段では、これらの概念の定義を展開し、イメージ処理用ソフトウェア４に対しイメージ復元手段１９の特性に関係するフォーマットされた情報１５を供給する本発明による方法およびシステムについて補足説明する。こうして、完全な連鎖の処理を説明する。
【０３２８】
完全な連鎖の処理を使用することで、
− 連鎖の一端から他端へのイメージ１０３の品質を改善し、画像取込機器１およびイメージ復元手段１９の欠陥を補正しながら復元されたイメージ１９１を取得し、および／または
− イメージの画質の改善を行うソフトウェアと組み合わせてビデオプロジェクタで低品質および低コストの光学系を使用することが可能である。
【０３２９】
イメージ復元手段と関連する定義
図２および６を基に、プリンタ、表示画面、またはプロジェクタなどのイメージ復元手段１９の特性がフォーマットされた情報１５でどのように考慮されているかを説明する。
【０３３０】
イメージ復元手段１９の場合に定義に加える補足または修正は、当業者であれば、画像取込機器１の場合に示した定義の類推により推論することができる。しかしながら、この方法を説明するために、特に図６を参照して主要な補足または修正について説明する。
【０３３１】
使用する復元特性９５により、イメージ復元手段１９の固有の特性、イメージ復元時のイメージ復元手段１９の特性、およびイメージ復元時のユーザーの好みが指定される。特にプロジェクタの場合、使用する復元特性９５は使用するスクリーンの形状と位置を含む。使用する復元特性９５の概念は、可変特性の概念の拡張である。
【０３３２】
パラメータ化可能復元変換モデル９７（または略してパラメータ化可能復元変換９７）では、パラメータ化可能変換モデル１２に類似した数理的変換が指定される。
【０３３３】
補正された復元イメージ９４で、パラメータ化可能復元変換９７をイメージ１０３に適用して得られるイメージを指定する。
【０３３４】
数理的復元投影９６により、補正された復元イメージ９４に復元媒体１９０の表面に幾何学的に関連付けられている数理的復元表面上の数理的復元イメージ９２を関連付ける数理的投影が指定される。数理的復元表面の数理的復元点は、補正された復元イメージ９４から計算で求められた形状、位置、色、および光度を持つ。
【０３３５】
実際の復元投影９０により、復元されたイメージ１９１をイメージ１０３に関連付ける投影が指定される。イメージ１０３のピクセル値は、復元手段１９の電子ユニットにより復元手段１９の変調装置を駆動する信号に変換される。実際の復元点は、復元媒体１９０上に得られる。前記実際の復元点は、形状、色、光度、および位置により特徴付けられる。画像取込機器１の場合に上で説明したピクセル１０４へのグルーピングの現象は、イメージ復元手段の場合には発生しない。他方、特に線が階段状になるという結果とともに逆現象が発生する。
【０３３６】
復元の差９３は、復元されたイメージ１９１と数理的復元イメージ９２との差として指定される。この復元の差９３は、差７３の類推で求められる。
【０３３７】
復元基準により、ピクセル１０４の値が知られているイメージ１０３が指定される。
【０３３８】
最良の復元変換により、復元基準２０９および使用する復元特性９５については、イメージ１０３を補正された復元イメージ９４に変換し、数理的復元復元投影９２が復元されたイメージ１９１と比較して最小の復元差９３を示すようにできるものが指定される。
【０３３９】
復元較正およびデジタル復元光学系の設計の方法は、画像取込機器１の場合にデジタル光学系の較正および設計の方法と比較できる。しかしながら、いくつかの段階および特に以下段階には違いが存在する。
【０３４０】
− 復元基準を選択する段階、
− 前記復元基準の復元を実行する段階、
− 最良の復元変換を計算する段階。
【０３４１】
画像取込機器１に関係する、またイメージ復元手段１９に関係する、フォーマットされた情報１５を同じイメージについて終端間で使用することができる。
【０３４２】
前段では、画像取込機器１の場合にフィールドの概念について説明した。この概念は、類推によりイメージ復元手段１９の場合にも適用できる。しかしながら、量子化法のパラメータは、信号再構成法のパラメータ、つまりイメージ復元手段１９の雑音の空間的および時間的分布を表す関数である、復元媒体１９０の幾何形状およびその位置で置き換えられる。
【０３４３】
概念の一般化については、
本発明のもとになった、請求項に明記されている技術的特徴は、デジタル型の画像取込機器、つまりデジタルイメージを出力する機器を本質的に参照することにより定義され、説明され、図解されている。同じ技術的特徴は、現像された感光フィルムからデジタルイメージを生成するスキャナを使用する銀技術（ハロゲン化銀感光フィルム、ネガティブまたはリバーサルフィルムを使用する写真または映写機器）に基づく機器の組み合わせである画像取込機器の場合に適用可能であることは容易に理解できるであろう。確かに、この場合、使用している定義の少なくとも一部を適合させることは適切である。このような適合は、当業者の能力の範囲内にあるものである。このような適合の明白な性格を明らかにするために、図３を参照して説明されているピクセルおよびピクセル値の概念を、スキャナを使用する銀技術に基づく機器を組み合わせた場合に、スキャナを使ってこれをデジタイズした後、フィルムの表面のエレメントゾーンに適用するだけでよい。定義のこのような転用は、自明なことであり、使用する構成の概念に拡大適用することができる。例えば、使用する構成に含まれる画像取込機器１の取り外し可能サブアセンブリのリストは、銀技術に基づく機器で効果的に使用される種類の写真用フィルムで補うことができる。
【０３４４】
システムの実装
図２５は、前記の発明を採用できるシステムの実施例を示している。このシステムは、可変特性を持つ機器ＡＰＰ１および／または連鎖された機器Ｐ３から得られるイメージＩに関係する第１の計算手段ＭＣ１を備える。前述のように、これらの計算手段は機器の特性、イメージに依存する可変特性、および関連する値（焦点距離、焦点合わせ、速度、口径など）からフォーマットされた測定情報ＩＦＭを計算する。第２の計算手段ＭＣ２は、フォーマットされた拡張情報がメモリにコンパクトに収まるように、また場合にもよるが、フォーマットされた測定情報に関係する点以外の点での歪み欠陥に関係する情報を推定することが可能なように、フォーマットされた測定情報および可変特性とその関連する値からフォーマットされた拡張情報を計算する。フォーマットされた測定情報ＩＦＭおよびフォーマットされた拡張情報ＩＦＥは、選択手段ＭＳ１に供給され、フォーマットされた情報ＩＦを出力する。
【０３４５】
本発明のコスト削減への応用については、
コスト削減は、機器または連鎖された機器Ｐ３のコスト、特に機器または連鎖された機器の光学系のコストを引き下げるための方法およびシステムとして定義され、コスト削減は以下の方法で実施する。
【０３４６】
− レンズの枚数を減らすこと、および／または
− レンズの形状を簡略化すること、および／または
− 機器または連鎖された機器に望ましい欠陥よりも大きい欠陥Ｐ５を持つ光学系を設計するか、またはカタログからそれと同じものを選択すること、および／または
− 機器または連鎖された機器について低コストであり、欠陥Ｐ５を加える、材料、コンポーネント、加工作業、または製造方法を使用すること。
【０３４７】
本発明による方法およびシステムを使用することにより、機器または連鎖された機器のコストを引き下げることができる、つまり、デジタル光学系を設計し、機器または連鎖された機器の欠陥に関係するフォーマットされた情報ＩＦを出力し、このフォーマットされた情報を使用して組み込みであろうと組み込みでなかろうとイメージ処理手段が機器または連鎖された機器から引き出される、または機器または連鎖された機器を宛先として送られるイメージの品質を基準シーンにあわせて修正し、機器または連鎖された機器とイメージ処理手段とを組み合わせることにより、低コストで、目的の品質のイメージを基準シーンにあわせて取込、修正、または復元することが可能なようにできる。
【図面の簡単な説明】
【０３４８】
【図１】画像取込の概略図である。
【図２】イメージ復元の概略図である。
【図３】イメージのピクセルの概略図である。
【図４ａ】基準シーンの概略図である。
【図４ｂ】基準シーンの概略図である。
【図５】数理的イメージと補正されたイメージとの差を計算するための方法を示す組織図である。
【図６】イメージ復元手段の最良の復元変換を得るための方法を示す組織図である。
【図７】本発明によるシステムを含む要素の概略図である。
【図８】フォーマットされた情報のフィールドの概略図である。
【図９ａ】数理的な点の概略正面図である。
【図９ｂ】イメージの実際の点の概略正面図である。
【図９ｃ】数理的な点の概略側面図である。
【図９ｄ】イメージの実際の点の概略縦断面図である。
【図１０】特性点の配列の概略図である。
【図１１】フォーマットされた情報を得るための方法を示す組織図である。
【図１２】画像取込機器の最良の変換を得るための方法を示す組織図である。
【図１３ａ】双射を使用した測定フィールドの出力を説明するための図である。
【図１３ｂ】双射を使用した測定フィールドの出力を説明するための図である。
【図１４ａ】双射および数学投影を使用した測定フィールドの出力を説明するための図である。
【図１４ｂ】双射および数学投影を使用した測定フィールドの出力を説明するための図である。
【図１５ａ】測定フィールドを多項式の形式で出力する方法を示す図である。
【図１５ｂ】測定フィールドを多項式の形式で出力する方法を示す図である。
【図１６ａ】測定フィールドを計算する方法の別バージョンの図である。
【図１６ｂ】測定フィールドを計算する方法の別バージョンの図である。
【図１７】知られているフォーマットされた情報から点のフォーマットされた情報を補間する方法を示す図である。
【図１８】知られているフォーマットされた情報から点のフォーマットされた情報を補間する方法を示す図である。
【図１９ａ】測定フィールドの計算の点の個数を最小限に抑えられる方法の別バージョンの図である。
【図１９ｂ】測定フィールドの計算の点の個数を最小限に抑えられる方法の別バージョンの図である。
【図１９ｃ】測定フィールドの計算の点の個数を最小限に抑えられる方法の別バージョンの図である。
【図２０ａ】カラーイメージに関係するフォーマットされた情報を計算するための方法を示す図である。
【図２０ｂ】カラーイメージに関係するフォーマットされた情報を計算するための方法を示す図である。
【図２０ｃ】カラーイメージに関係するフォーマットされた情報を計算するための方法を示す図である。
【図２０ｄ】カラーイメージに関係するフォーマットされた情報を計算するための方法を示す図である。
【図２１】投影により変形されたイメージの補正に関係する方法の図である。
【図２２】幾何学的歪みの補正の場合に計算の点の個数を最小限に抑えられる方法の別バージョンの図である。
【図２３ａ】補正されたイメージの未処理ゾーンを排除する方法を示す図である。
【図２３ｂ】補正されたイメージの未処理ゾーンを排除する方法を示す図である。
【図２３ｃ】補正されたイメージの未処理ゾーンを排除する方法を示す図である。
【図２４】連鎖された機器Ｐ３の機器ＡＰＰ１の幾何学的歪みに関係するフォーマットされた情報の図である。
【図２５】本発明によるシステムの実用的な実施形態を示す図である。
【図８】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図９ａ】
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【図９ｂ】
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【図９ｃ】
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【図９ｄ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３ａ】
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【図１３ｂ】
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【図１４ａ】
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【図１４ｂ】
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【図１５ａ】
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【図１５ｂ】
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【図１６ａ】
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【図１６ｂ】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９ａ】
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【図１９ｂ】
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【図１９ｃ】
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【図２０ａ】
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【図２０ｂ】
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【図２０ｃ】
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【図２０ｄ】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３ａ】
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【図２３ｂ】
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【図２３ｃ】
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【図２４】
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【図２５】
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