(57)【要約】  カメラの光路中の汚染物質により生じる半透明のアーティファクトまたは「しみ」を除去するため動画のデジタル画像を修正する方法およびシステムである。この方法は影響を受けた情景の画像のシーケンス全体に対して補正パワーマップを介して自動的に与えられる単一の平均画像を修正しさえすればよいという利点を提供する。平均画像の形成はアーティファクトの識別を容易にするアーティファクトの強化と、アーティファクトの修正を容易にする背景の詳細の減少とを生じる傾向がある。【選択図】図２ａ
2010528529.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラへの光路中の汚染物質により生じる半透明のアーティファクトをデジタル画像から除去する方法において、
ａ）画像の局部的で一時的な低周波数尺度へ収斂する背景中の空間的に固定され時間的に持続する特徴を隔離する平均画像を生成するために複数の汚染された画像を累積し、
ｂ）半透明のアーティファクトを前記隔離された特性からダウン選択し、
ｃ）修正された画像を生成するためにアーティファクト周辺の背景に似せるように半透明のアーティファクトを修正し、
ｄ）各アーティファクト画素の少なくとも１つの補正パワーを平均画像と修正された画像間の非線形係数として計算し、
ｅ）補正された画像を生成するために各汚染された画像を各アーティファクト画素をその補正パワーへ上げることにより補正するステップを含んでいる方法。
【請求項２】
累積、計算、補正のステップはコンピュータにより自動的に行われる請求項１記載の方法。
【請求項３】
アーティファクトは、
平均画像中の隔離された特徴を識別し、
平均画像中のその局部的な背景に対してその特徴を比較し、
特徴が半透明のアーティファクトと一致しているならば、アーティファクトとしてその特徴を選択することによりダウン選択される請求項２記載の方法。
【請求項４】
アーティファクトをダウン選択するステップはコンピュータにより自動的に実行される請求項３記載の方法。
【請求項５】
アーティファクトは、
アーティファクト画素をアーティファクト周辺の局部的背景へ融合する値を決定し、
修正された画像を生成するためにこれらの値を平均画像中のアーティファクト画素へ割当てることにより修正される請求項２記載の方法。
【請求項６】
アーティファクトを修正するステップはコンピュータにより自動的に行われる請求項５記載の方法。
【請求項７】
さらに、補正されたアーティファクトが補正された画像中の局部的な背景と一致しているか否かを決定し、
補正されたアーティファクトが隣接する画像中の補正されたアーティファクトと一致しているか否かを決定することにより、補正された画像を確認するステップを含んでいる請求項２記載の方法。
【請求項８】
補正された画像を確認するステップはコンピュータにより自動的に行われる請求項７記載の方法。
【請求項９】
画像は画素当り３つの値を有するカラー画像である請求項１記載の方法。
【請求項１０】
補正パワーは画素当り３つの値のそれぞれについて計算される請求項９記載の方法。
【請求項１１】
単一の補正パワーは画素当り全ての３つの値について計算される請求項９記載の方法。
【請求項１２】
画素の補正パワーは修正される画像の画素値の対数と平均画像の画素値の対数との比である請求項１記載の方法。
【請求項１３】
画素の補正パワーはその画素とその近傍画素の補正パワーの平均である請求項１記載の方法。
【請求項１４】
さらに、補正された画像中の補正されたアーティファクト画素に対して空間平滑化フィルタを適用するステップを含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項１５】
カメラへの光路中の汚染物質により生じる半透明のアーティファクトをコンピュータを使用してデジタル画像から除去する半自動化方法において、
ａ）画像の局部的で一時的な低周波数尺度へ収斂する背景中の空間的に固定され時間的に持続する特徴を隔離する平均カラー画像を生成するために複数の汚染されたカラー画像をコンピュータに累積し、
ｂ）半透明のアーティファクトを前記隔離された特徴からダウン選択するためにコンピュータ構成ツールを使用し、
ｃ）修正された画像を生成するためにアーティファクト周辺の背景に似せるように半透明のアーティファクトを修正するためコンピュータ構成ツールを使用し、
ｄ）修正されたカラー画素値の対数と平均カラー画素値の対数の比としての、各アーティファクト画素の各カラー値に対する補正パワーをコンピュータで計算し、
ｅ）補正されたカラー画像を生成するためにアーティファクト画素の各カラー値をその補正パワーへ上げることにより各汚染された画像のコンピュータで補正するステップを含んでいる方法。
【請求項１６】
カメラへの光路中の汚染物質により生じる半透明のアーティファクトをデジタル画像から除去する装置において、
ａ）画像の局部的で一時的な低周波数尺度へ収斂する背景中の空間的に固定され時間的に持続する特徴を隔離する平均画像を生成するために複数の汚染された画像を累積するコンピュータ手段と、
ｂ）半透明のアーティファクトを前記隔離された特徴からダウン選択する手段と、
ｃ）修正された画像を生成するためにアーティファクト周辺の背景に似せるように半透明のアーティファクトを修正する手段と、
ｄ）平均画像と修正された画像との間の非線形係数として各アーティファクト画素の少なくとも１つの補正パワーを計算するコンピュータ手段と、
ｅ）補正された画像を生成するために各アーティファクト画素をその補正パワーへ上げることにより各汚染された画像を補正するコンピュータ手段とを具備している装置。
【請求項１７】
前記ダウン選択する手段は、
平均画像中の隔離された特徴の識別と、
平均画像中のその局部背景に対するその特徴の比較と、
特徴が半透明のアーティファクトと一致するならば、アーティファクトとしての特徴の選択を行うことが可能に構成されている請求項１６記載の装置。
【請求項１８】
前記ダウン選択手段はユーザが自動的に識別し、比較し、選択することを可能にするコンピュータ構成ツールまたはアーティファクトを自動的に識別し、比較し、選択するコンピュータを具備している請求項１７記載の装置。
【請求項１９】
前記修正する手段は、
アーティファクト画素をアーティファクト周辺の局部背景に融合する値を決定し、
修正された画像を生成するためにこれらの値を平均画像中のアーティファクト画素へ割当てることが可能に構成されている請求項１６記載の装置。
【請求項２０】
前記修正する手段はユーザが決定および割当てることを可能にするコンピュータ構成ツールまたは修正された画像を生成するため自動的に値を決定して割当てるコンピュータを具備している請求項１９記載の装置。
【請求項２１】
さらに補正されたアーティファクトが補正された画像中の局部背景と一致するか否かを決定し、
補正されたアーティファクトが隣接する画像中の補正されたアーティファクトと一致するか否かの決定することとを可能にする補正された画像の確認手段を具備している請求項１６記載の装置。
【請求項２２】
前記コンピュータ手段は修正された画像の画素値の対数と平均画像の画素値の対数との比として画素の補正パワーを計算する請求項１６記載の装置。
【請求項２３】
カメラへの光路中の汚染部質により生じるデジタル画像から半透明のアーティファクトを除去する装置において、
複数の汚染された画像を記憶する記憶装置と、
画像の局部的で一時的な低周波数尺度へ収斂する背景中の空間的に固定され時間的に持続する特徴を隔離する平均画像を生成するために複数の汚染された画像を累積し、半透明のアーティファクトを前記隔離された特徴からダウン選択することを可能にし、修正された画像を生成するためにアーティファクト周辺の背景に似せるように前記半透明のアーティファクトを修正することを可能にし、平均画像と修正された画像との間の非線形係数として各アーティファクト画素に対して少なくとも１つの補正パワーを計算し、補正された画像を生成するために各アーティファクト画素をその補正パワーへ上げることにより各汚染された画像を補正するように構成されているプロセッサとを具備している装置。
【請求項２４】
プロセッサは、
累積、計算、補正を自動的に行うソフトウェアアプリケーションと、
ユーザがダウン選択および修正を行うことを可能にするソフトウェアツールと共に構成されている請求項２３記載の装置。
【請求項２５】
カメラへの光路中の汚染物質により生じた半透明のアーティファクトをデジタル画像から除去するプロセスを可能にするためコンピュータプログラム論理がコンピュータの使用可能な媒体に記録されているコンピュータプログラムにおいて、
画像の局部的で一時的な低周波数尺度へ収斂する背景中の空間的に固定され時間的に持続する特徴を隔離する平均画像を生成するために複数の汚染された画像を累積するようにプロセッサを構成する累積手順と、
半透明のアーティファクトを前記隔離された特徴からダウン選択することを可能にするようにプロセッサを構成するダウン選択手順と、
修正された画像を生成するためにアーティファクト周辺の背景に似せるように半透明のアーティファクトを修正することを可能にするようにプロセッサを構成する修正手順と、
平均画像と修正された画像との間の非線形係数として各アーティファクト画素に対して少なくとも１つの補正パワーを計算するようにプロセッサを構成する計算手順と、
補正された画像を生成するために各アーティファクト画素をその補正パワーへ上げることにより各汚染された画像を補正するようにプロセッサを構成する補正手順とを具備しているコンピュータプログラム。
【請求項２６】
前記ダウン選択手順は前記半透明のアーティファクトをユーザにダウン選択させるようにプロセッサを構成するか、前記半透明のアーティファクトを自動的にダウン選択するようにプロセッサを構成する請求項２５記載のコンピュータプログラム。
【請求項２７】
修正手順はユーザに半透明のアーティファクトを修正させるようにプロセッサを構成するか、半透明のアーティファクトを自動的に修正するようにプロセッサを構成する請求項２５記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はカメラの光路中の汚染物質によりフィルムまたはデジタル画像に誘発された半透明のアーティファクトまたは「しみ」に関し、特にこれらのしみを除去する効率的な方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラおよびフィルムカメラは、動画の情景から光12を捕捉しそれを画像平面13に投影する一連のレンズ10を有し、画像平面13では光はデジタルセンサ又はフィルムのような記録機構14により捕捉される。レンズ10又はダストカバーのような光路中の他のエレメントが適切に洗浄されていないとき、小さい水滴、親指の指紋または小さい汚れがレンズ内部またはカメラの焦点面20近くに堆積する可能性がある。ここではダストカバー16上に示されている非常に小さい汚染物質が画像平面13中のはるかに大きい領域に投射され、ここでデジタルセンサによりまたはフィルム上で捕捉されるアーティファクト22を形成する。これらのしみは画像のシーケンスを観察するとき非常に目立つ。
【０００３】
撮影期間中に問題が発見されるならば、レンズは清浄にされ情景を再度撮影することができる。しかしながら、より典型的な状態は問題が撮影後の編集段階まで発見されないことである。この特点で、アーティファクトを処理する３つの選択肢が存在する。第１の選択肢はなにもせずにアーティファクトを受け入れることであり、これは封切り映画の製造標準を与え、デジタルシネマへの移行は魅力のない選択肢である。第２の選択肢は影響を受けた情景を再度撮影することであり、これは価格および時間の面で難しい可能性がある。第３の選択肢は影響を受けたデジタル画像を撮影後の編集段階で手作業で修正することである。画像の内容は通常、品質を確実にするために情景を通して変化するので、各および全ての画像は典型的に個別に修正される。これは情景中の汚染された画像の数が数千に達する可能性があるので、かなりの退屈な手作業の労力がかかる可能性がある。
【発明の概要】
【０００４】
本発明はカメラの光路中の汚染物質により生じる半透明のアーティファクトまたは「しみ」を除去するために動画のデジタル画像を修正するための効率的な方法およびシステムを提供する。この方法は影響を受けた情景の画像のシーケンス全体に対して補正パワーマップを介して自動的に与えられる単一の平均画像を修正しさえすればよいという利点を提供する。平均画像の形成はアーティファクトの識別を容易にするアーティファクトの強化と、アーティファクトの修正を容易にする背景の詳細の減少とを生じる傾向がある。
【０００５】
これは画像の一時的な低周波数尺度に収斂する背景中の空間的に固定され時間的に持続する特徴を隔離する平均画像を生成するために複数の汚染されたデジタル画像を累積することにより実現される。半透明のアーティファクトは隔離された特徴からダウン選択され、アーティファクト周辺の背景に似せるように修正される。ダウン選択および修正はコンピュータソフトウェアツールを使用して手作業で、または自動化されたソフトウェアアプリケーションにより行われることができる。各アーティファクト中（各カラー成分中）の各画素の補正パワーは平均画像と修正された画像間で非線形係数として計算される。所定の画素の補正パワーはその所定の画素の平均および修正された画像中の振幅情報のみから決定されることができ、またはアーティファクト中の多数の画素の振幅情報からの統計的尺度であることができる。各汚染された画像は修正された画像を生成するために各アーティファクト画素をその補正パワーへ上げることにより補正される。簡単にするために、補正パワーのマップが決定され、汚染された画像全体に与えられ、ここではアーティファクトではない画素は１の値を割当てられる。平滑化フィルタは修正された領域に適用されることができる。修正された領域はさらに品質を確証するために公開前に通常の速度でシーケンスを観察する人によってまたはコンピュータによって確認されることができる。
【０００６】
本発明のこれらおよび他の特徴と利点は添付図面を伴って好ましい実施形態の以下の詳細な説明から当業者に明白になるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】センサに投影され捕捉されたデジタル画像上にアーティファクトを形成する汚染物質を焦点路に有するカメラの光学システムの図である。
【図２ａ】本発明によりデジタル画像から半透明のアーティファクトを除去するワークステーションの図である。
【図２ｂ】本発明によりデジタル画像から半透明のアーティファクトを除去する方法のフローチャートである。
【図３ａ】半透明のアーティファクトを含むデジタル画像のシーケンスの図である。
【図３ｂ】半透明のアーティファクトを含むデジタル画像のシーケンスの図である。
【図３ｃ】半透明のアーティファクトを含むデジタル画像のシーケンスの図である。
【図４ａ】累積された平均画像の透視図である。
【図４ｂ】平均画像のカラー平面の数値図である。
【図５ａ】修正された平均画像の透視図である。
【図５ｂ】修正された画像のカラー平面の数値図である。
【図６】カラー平面の補正マップの図である。
【図７ａ】デジタル画像の修正されたシーケンスの透視図である。
【図７ｂ】デジタル画像の修正されたシーケンスの透視図である。
【図７ｃ】デジタル画像の修正されたシーケンスの透視図である。
【図８ａ】ダウン選択、修正、確認ステップを自動化するための実施形態のフローチャートである。
【図８ｂ】ダウン選択、修正、確認ステップを自動化するための実施形態のフローチャートである。
【図８ｃ】ダウン選択、修正、確認ステップを自動化するための実施形態のフローチャートである。
【図９ａ】複数の異なるアーティファクトの平均画像、修正された画像、補正マップのカラー平面の数値図である。
【図９ｂ】複数の異なるアーティファクトの平均画像、修正された画像、補正マップのカラー平面の数値図である。
【図９ｃ】複数の異なるアーティファクトの平均画像、修正された画像、補正マップのカラー平面の数値図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本発明はカメラの光路中の汚染物質により生じる半透明のアーティファクトまたは「しみ」を除去するために動画のデジタル画像を修正する効率的な方法およびシステムを提供する。この方法は補正パワーマップを介して、影響を受けた情景の画像のシーケンス全体へ自動的に与えられる単一の平均画像を修正しさえすればよいという利点を与える。平均画像の形成はアーティファクトの識別を容易にするアーティファクトの強化と、アーティファクトの修正を容易にする背景の詳細の減少を行う傾向がある。
【０００９】
デジタル画像は典型的にカラーであり、３つのカラー平面、例えば赤、緑、青；ＹＵＶ；Ｌ*ａ＊ｂ等で表示される。特定の色表示の選択はアプリケーションにしたがい、適切な変換マトリックスを使用して変化されることができる。デジタル画像のカラーファイルは各画素の３つの値、例えば赤、緑、青の成分の振幅を含んでいる。本発明は任意のカラー空間又はグレースケール像に応用可能である。
【００１０】
デジタル画像を修正する現在の方法はカメラの光路中の汚染物質により生じるアーティファクトの念入りな理解から得られる。第１に汚染物質、したがってアーティファクトはカメラおよびデジタル画像に関して空間的に固定され、影響を受けた情景を通して時間的に持続している。第２に、汚染物質によりキャストされる影は半透明のアーティファクトを発生し、これは下に存在する像の輝度を減少する傾向があるが、基本的構造、内容の詳細および色を維持する。アーティファクトは典型的ではないが、色のバランスを変更するが一貫した方法でそれを行う。例えば埃粒子により生じるアーティファクトは緑又は青よりも赤色光を吸収する。輝度の変化は通常は画像の「ガンマ」と呼ばれている人間の眼に対する画像輝度の非線形応答のために画像を横切って、および画像間で変化する。輝度の変化はアーティファクトを横切っても変化する可能性がある。例えばアーティファクトのエッジ近くのフリンジ効果はエッジを中心よりも明るくさせる可能性がある。しかしながら所定の画素（および所定のカラー平面）では、輝度における影響は正しい輝度とマスクされた輝度との間の「パワー」として表されるならば画像から画像でほぼ一定である。それ故、補正パワーのマップはアーティファクトの汚染された領域中の画像の内容が情景を通して変化しても、ほぼ正しい汚染されていないレベルに輝度を上げるため各汚染された画像に与えられることができる。
【００１１】
問題および所望の解決策の理解により、補正パワーのマップを生成する方法について問題が残る。現在の方法は平均画像を生成するために汚染された画像を累積する。平均画像の形成は空間的に固定され時間的に持続したアーティファクトを強化してその識別を容易にし、空間的に一時的に変化する背景画像を減少して局部背景に似せるようにアーティファクトの修正を容易にする傾向がある。背景は画像の局部的な一時的の低周波数尺度に収斂し、アーティファクトはそのアーティファクトにより影響されるような画像の局部的な一時的の低周波数尺度に収斂する。それ故、平均画像と修正された画像との間の非線形係数として計算された各アーティファクト画素の補正パワーは汚染部質の「不透明度」の尺度を与える。各アーティファクトではない画素の補正パワーは１である。
【００１２】
図２−７に示されているように、動画の複数の汚染されたデジタル画像30は直接的にＣＣＤデジタルカメラ32から、または間接的にフィルム36をデジタルへ変換するスキャナ34から捕捉された。前述したように、半透明のアーティファクトまたは「しみ」38はフィルム36またはカメラ32へ導入され、デジタル画像30で捕捉される可能性がある。汚染された情景のデジタル画像のシーケンスはコンピュータワークステーション40へ入力され、コンピュータワークステーション40は記憶装置41と、プロセッサ43と、キーボードおよび／またはマウスとを含む入力手段45とディスプレイ47とを適切に含んでいる。ワークステーションは典型的に、アーティファクトを除去するためのあるステップを自動的に行うようにプロセッサ43を構成するためのソフトウェアアプリケーションと、ユーザがプロセス中のあるステップを行うことを可能にするようにプロセッサ43を構成するための１以上のソフトウェアツールを含んでいる。幾つかの例では、ソフトウェアアプリケーションはプロセッサが自動的に全てのステップを行うように設計されることができる。ソフトウェアアプリケーションおよび／またはツールはコンピュータの使用可能な媒体49上に記録され、記憶装置およびプロセッサへダウンロードされるコンピュータプログラム論理として与えられることができる。
【００１３】
本発明の１実施形態によれば、ワークステーションプロセッサは画像の局部的な一時的の低周波数尺度に収斂する背景48中の空間的に固定され時間的に持続する特性46を隔離する（各色平面の）平均画像44を生成するために画像を累積しスケールする（ステップ42）。累積はカメラに関して固定され、情景を通して持続しているしみのような特性を強化又は隔離する傾向がある基本的に一時的なローパス濾波動作である。この例では示されていないが、子供の目または木のような所望の画像は情景のその部分が情景を通してカメラに関して動いていない場合に、それらが誤ったアーティファクトとして現れる可能性がある。累積はさらに背景を画像の局部的な一時的の低周波数尺度、例えば色又は色勾配或いは低周波数構造に収斂させる。
【００１４】
半透明のアーティファクト、この例では46は誤ったアーティファクトを除外するために隔離された特性からダウン選択され（ステップ50）、修正され、それによって修正された領域51はアーティファクト46周辺の背景48に似る（ステップ52）。ダウン選択および修正はコンピュータ、および自動化されたソフトウェアアプリケーションの一部としてアルゴリズムを有するペイントツールを使用して手作業で行われることができる。プロセッサは平均画像と修正された画像56との間の非線形係数として（各カラー成分中の）各アーティファクトの各画素の補正パワー54を計算し、適切にパワーを補正マップに記憶する（ステップ58）。所定の画素の補正パワーは（各色平面中の）所定の画素の平均および修正された画像の振幅情報だけから決定されることができ、またはアーティファクトの多数の画素の振幅情報からの統計的な尺度であることができる。プロセッサは修正された画像64を生成するために（各色平面中の）各アーティファクト画素をその補正パワーへ上げることにより各汚染された画像30を補正する（ステップ62）。「パワー」はアーティファクト中の画像の強度に基づいて補正を適合し、これは画像の非線形との融合を助ける。簡潔にするために、プロセッサはデジタル画像のピクシレーションと１対１の対応を有する補正パワーのマップ66を決定して記憶し、その後、そのマップを汚染された画像全体に与え、この汚染された画像では、アーティファクト画素68は補正パワー54を割当てられ、アーティファクトではない画素70は値１を割当てられる。プロセッサは調製された領域へ平滑化フィルタを適用することができる（ステップ72）。さらに各修正された画像の自動化されたまたは手作業の確認が行われることができる（ステップ73）。図７ａ−７ｃに示されているように半透明のアーティファクトのない修正された画像64は適切に記憶装置41（又は異なる記憶装置）上に記憶され、ＤＶＤ作成機又はフィルム書込み装置のような適切な機構によって、デジタル記憶媒体上にデジタル画像ファイル74として、ＤＶＤまたはディスクドライブ76のような媒体へのデジタルデータとして適切に書き出されるか、或いはアナログフィルム78へ書き戻される。
【００１５】
前述したように、幾つかのステップは（ソフトウェアツールを介してコンピュータ補助により）手作業で、またはソフトウェアアプリケーションを介してプロセッサにより自動的に行われることができる。手作業の労力の主な節約は単一のより簡単な画像を調節し、プロセッサに各汚染された画像へ補正マップを自動的に適用させさえすればよいことである。現在の構成では、ダウン選択、修正、確認は適切なコンピュータソフトウェアツールを使用して人により行われる。半透明のアーティファクトは訓練を受けた技術者は言うまでもなく映画を見る人に容易に明白である。技術者は平均画像に存在する特性から実際のアーティファクトを容易にダウン選択できる。有効なソフトウェアの「ペインティング」ツールにより、技術者は平均画像中の局部的な背景に似せるか一致するように各アーティファクトを修正できる。局部的な背景は均一な色、色の輝度勾配、色における勾配変化、低周波数構造又はその幾つかの組合せであることができる。技術者は手作業で各画像を個別に修正するのとは反対に補正を確認するために通常の速度、例えば画像当り１／２４秒で画像のシーケンスを観察することだけを必要とする。
【００１６】
しかしながら、図８ａ−８ｃに示されているように１以上のステップを部分的に又は全て自動化することによってプロセスを十分に自動化しないまでも手作業の労力をさらに減少することが可能である。ソフトウェアアプリケーションは平均画像中の隔離された特性を評価していずれが本物でいずれが誤ったアーティファクトであるかを決定するようにプロセッサを構成するように設計されることができる。例えば、アーティファクトが下に位置する内容の輝度のみを減少させ、平均画像中のアーティファクトが局部背景に似るべきであるという通常有効な仮説を使用して、プロセッサは平均画像中の隔離された特性を識別し（ステップ100）、隔離された特性内の画像を局部的な背景像に対して比較し（ステップ102）、特性が仮定と一致しているかしていないか（ステップ104）、およびアーティファックトに一致しているかしていないか（ステップ106）を決定できる。ダウン選択プロセスを自動化する実行可能性は結果の正確性、例えば識別されたアーティファクトが過剰または過小に包括的であるかと、アルゴリズムの計算費用との両者により決定されることができる。部分的に自動化された方法はダウン選択で最初のパスをするためにプロセッサを使用し、エラーを補正するために技術者を使用する。プロセッサはダウン選択されたアーティファクトと局部的な背景像を評価し、アーティファクトを修正するように構成されることができる。プロセッサは各色平面または組み合わせられた画像を見て、その領域を局部背景と融合するアーティファクトの適切な値を決定し（ステップ110）、これらの値をアーティファクトへ割当てて（ステップ112）、修正された画像を生成することができる（ステップ114）。一般的に、画像の修正はやや「アート」であり、コンピュータアルゴリズムよりも技術者によりよく適しているが、平均画像の調節はさらに容易でなければならない。プロセッサは均一な背景または輝度の勾配をかなり容易に処理すべきである。カラー又は構造の変化はさらに難しい可能性がある。調節は自動化されることができるが、実行可能性はアルゴリズムの複雑性と結果の品質、所定のシステムのそれぞれの要求に基づいている。最後に、プロセッサは補正された画像又は画像のシーケンスが公開される前にこれらを確認するように構成されることができる。プロセッサは所定の画像内の補正されたアーティファクトを局部背景に対して比較し、像が予測に一致しているか否かを決定して（ステップ120）、拒否する（ステップ122）か確認する。プロセッサはさらに画像から画像へ補正されたアーティファクトを比較し、画像が予測と一致しているか否かを決定し（ステップ124）、拒否する（ステップ126）かまたは確認する（ステップ128）。予測は例えば局部背景と任意の所定の画像内のアーティファクト間で画像が比較的平滑であることと、画像が２つの隣接する画像間で比較的平滑であることである。異なる又はさらに精巧な技術がダウン選択、修正および／または確認ステップを自動化するために使用されることができる。
【００１７】
補正マップ66は異なる仮定、汚染された画像の数、許容可能な処理負荷、必要とされる性能に基づいて多くの異なる方法によりステップ58で計算される。構成では、平均および修正された画像はそれぞれ各画素についてＲ、Ｇ、Ｂ値を有する。各画素の各色に対しては、補正パワーは修正される値の対数と平均値の対数の比として計算される。結果として、補正マップは画像中の各画素に対して３つのパワーを有する。修正された値および平均値が同じであるので、全てのアーティファクトではない画素のパワーは１である。補正マップが各汚染されたフレームに適用されるとき、アーティファクトではない画素は変化しない状態であり、各アーティファクト画素の各カラー成分はその対応するパワーへ上げられる。補正マップはアプリケーションの簡潔さのために使用される。代わりに、所定のアーティファクトに対する補正パワーは画像内のアーティファクト座標と共に記憶されることができる。
【００１８】
半透明のアーティファクトの典型的な特性に基づいて、ある仮定の簡単化が行われることができる。例えば前述したように、アーティファクトは典型的に色のバランスに影響せずに輝度を減少する。したがって所定の画素に対する補正パワーはＲＧＢカラースペース表示では全て同じであり、各画素で単一の補正パワーを計算し記憶するだけであることが仮定される。輝度が異なる成分であるカラー表示では、輝度成分の補正パワーのみを計算できる。さらにパワーは所定のアーティファクトの全ての画素で一定であり、または中心からエッジのパワーの変化は特定のモデルにしたがうことを仮定することができる。
【００１９】
前述の例では、所定のアーティファクト画素の補正パワーはその画素に対する平均および修正された像だけに基づいている。代わりに、各アーティファクト画素周辺の近傍における補正パワーの加重されていない又は加重された平均として補正パワーを計算することができ、これは所定のアーティファクト内の補正パワーを平滑にする傾向がある。近傍はアーティファクト画素のみに限定されることができ、或いはアーティファクトではない画素を含むことができる。これは例えば平均に貢献する汚染された画像数が比較的小さく、それによって個々の画素の統計が信頼性が少ない場合に望ましい。
【００２０】
図２−７に示された例では、アーティファックト、局部背景、結果的な補正パワーマップは非常に簡単であった。アーティファクトは均一な背景で均一に低い輝度を生成し、これはアーティファクトを通して均一な補正パワーを発生した。図９ａはそれぞれ変化する局部背景140、142、144、146における４つの異なるアーティファクト130、132、134、136に対する単一の色平面を示しており、これは平均画像148における均一な輝度、勾配輝度、低周波数構造、よりランダムな背景を表している。アーティファクト130、132、134は局部背景に関して減少された輝度を有し、アーティファクトのエッジは中心よりも明るい。アーティファクトは図９ｂに示されているように修正された画像150を形成するためそれぞれの局部背景に類似し、可能な限り密接に「一致」するように修正される。図９ｃに示されているように、補正マップ152はそれぞれのアーティファクトの補正パワー160、162、164、166を含んでいる。補正パワー160、162、164、166は修正された値の対数と各画素の平均値の対数の比として計算された。示されているように、補正パワー160は中心画素がやや高いことを除いて均一であり、補正パワー162は局部背景にしたがう勾配を有し、補正パワー164は下に位置する像のような構造を有する。補正パワー168は近傍がアーティファクト画素であるならば、関係する画素とその８の最も近い近傍の平均として計算された。結果的なパワーはこれらが個々の画素として計算されるよりもやや平滑である。
【００２１】
本発明の幾つかの例示的な実施形態を示し説明したが、多数の変形および代わりの実施形態が当業者により行われる。このような変形および代わりの実施形態が考察され、特許請求の範囲で規定されているように本発明の技術的範囲を逸脱せずに行われることができる。
【図１】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図３ａ】
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【図３ｂ】
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【図３ｃ】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図６】
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【図７ａ】
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【図７ｂ】
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【図７ｃ】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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【図８ｃ】
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【図９ａ】
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【図９ｂ】
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【図９ｃ】
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【国際調査報告】
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