(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器連鎖（Ｐ３）のデジタルイメージ（ＩＮＵＭ）から変換されたイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ）を取得する方法であって、前記機器連鎖（Ｐ３）は画像取込機器（Ｐ２５）および／またはイメージ復元機器を含み、前記機器連鎖は少なくとも１つの機器を含み、
前記方法は
− 前記機器連鎖（Ｐ３）の欠陥（Ｐ５）に関係する書式付き情報および／または前記デジタルイメージから特性データを特性ノイズデータ（ＤｃＢ）として自動的に判別する段階を含み、この特性ノイズデータを自動的に判別する段階は、特に機器連鎖の機器および／または書式付き情報に応じてデジタルイメージ上の分析ゾーンを選択する選択手段と、分析ゾーン上で局所的な明度変動を計算する計算手段と、一組の分析ゾーン上の局所変動発生の統計量計算結果に応じて特性ノイズデータを推論する推論手段を備え、
さらに、
前記書式付き情報（ＩＦ）および前記特性ノイズデータ（ＤｃＢ）から前記変換されたイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ）を計算する段階を含み、
前記変換されたイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ）は、後で使用するにあたって目に見える、またはわずらわしい欠陥、特にノイズに関する欠陥を示さない方法。
【請求項２】
さらに、前記特性ノイズデータ（ＤｃＢ）を判別する段階として、
− 特に機器連鎖の機器（Ｐ２５）および／または書式付き情報（ＩＦ）に応じて、前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）上の分析ゾーン（ＺＡＮ）を選択する段階と、
− 前記分析ゾーン（ＺＡＮ）上で局所的な明度変動（ＶＬＬ）を計算する段階と、
− 一組の前記分析ゾーン（ＺＡＮ）上の前記局所変動の発生の統計量計算結果に応じて前記特性ノイズデータ（ＤｃＢ）を推論する段階を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
さらに、前記特性ノイズデータ（ＤｃＢ）を判別する段階として、
− 前記局所的明度変動（ＶＬＬ）の発生ヒストグラム（ＨＣ１、ＨＣ２、ＨＣ３）を構成する段階と、
− 前記ヒストグラム上で、第１の局所的な最大値の前に配置される部分の少なくとも一部を、この最大値を含めて選択する段階を含み、
こうしてノイズに関係する局所的な明度変動（ＶＬＬ）が得られる請求項２に記載の方法。
【請求項４】
さらに、前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）上の分析ゾーン（ＺＡＮ）を選択するために、平均明度に応じて前記分析ゾーンを分類し、クラス（Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３）を取得する段階を含み、
さらに、
− 同じクラスに属す分析ゾーン（ＺＡＮｉ、ＺＡＮｊ、ＺＡＮｐ）に関して特性ノイズデータ（ＤｃＢ）を推論する段階と、
− 各クラス（Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３）について先行する段階を繰り返す段階を含み、
明度の関数としての特性ノイズデータ（ＤｃＢ）を取得する請求項２から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記書式付き情報（ＩＦ）は、前記特性ノイズデータ（ＤｃＢ）を含む請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
さらに、中間デジタルイメージ（Ｉ−Ｉｎｔ）を構成する変換アルゴリズムを使用する段階を含み、
前記アルゴリズムには、前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）に修正を加えられることを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）から得られた前記中間デジタルイメージ（Ｉ−Ｉｎｔ）から変換されたイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ）を計算するために、さらに、デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）の明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 中間デジタルイメージの１点（ｐｘ−ｉｎｔ）の明度（ｖｘ−ｉｎｔ）と、
− デジタルイメージの対応する点（ｐｘ−ｎｕｍ）の回りのゾーンの明度（ｖｘ−ｎｕｍ）と、
− 特性ノイズデータ（ＤｃＢ）を引数とする関数を使用する段階を含み、
目的の特性および制御されたノイズレベルを示す変換されたイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ）が得られる請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記中間デジタルイメージ（Ｉ−Ｉｎｔ）が前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）で構成される請求項７に記載の方法。
【請求項９】
スミアの全部または一部について補正された変換イメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ ＩＤ）を計算するように特に設計されており、さらに、
− 前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）内の補正すべきイメージゾーン（ＺＩＣ）を選択する段階と、
− このようにして選択された補正すべきイメージゾーン（ＺＩＣ）毎に、前記書式付き情報（ＩＦ）および前記特性ノイズデータ（ＤｃＢ）に基づいてエンハンスメントプロファイル（ＰＲ）を構成する段階と、
− 前記エンハンスメントプロファイル（ＰＲ）に応じて、このようにして選択された補正すべき各イメージゾーン（ＺＩＣ）を補正し、変換されたイメージゾーンを取得する段階と、
− 前記変換されたイメージゾーンを組み合わせて、前記デジタルイメージの前記変換されたイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ ＩＤ）を取得する段階を含み、
スミア修正された変換イメージを得る請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記書式付き情報（ＩＦ）により、補正すべきイメージゾーン（ＺＩＣ）毎に、補正すべきイメージゾーン（ＺＩＣ）に関係すると基底（Ｂ）内でイメージ表現（ＲＩ）および基準表現（ＲＲ）を判別することができ、書式付き情報（ＩＦ）およびノイズからエンハンスメントプロファイル（ＲＲ）を構成するために、さらに、
− 場合に応じてノイズを考慮しながら、前記イメージ表現（ＲＩ）および前記基準表現（ＲＲ）からプロファイルを判別する段階と、
− 前記イメージ表現（ＲＩ）から前記プロファイル（ＲＨ）に渡すことができるパラメータ化演算子を判別する段階を含み、
前記パラメータ化演算子の一組のパラメータの値により、前記エンハンスメントプロファイル（ＰＲ）が構成される請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
さらに、前記エンハンスメントプロファイル（ＲＲ）に応じて補正すべき各イメージゾーン（ＺＩＣ）を補正する段階として、
− 少なくとも一部は前記基底（Ｂ）において、補正すべき前記イメージゾーン（ＺＩＣ）を表現する段階と、
− 先行する段階の終わりに得られた前記表現に前記パラメータ化演算子を適用し、補正すべき前記イメージゾーン（ＺＩＣ）の補正された表現を取得する段階と、
− 補正すべき前記イメージゾーン（ＺＩＣ）の表現を補正すべき前記イメージゾーン（ＺＩＣ）の前記補正された表現で置き換えて、変換されたイメージゾーンを取得する段階を含む請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
さらに、前記変換されたイメージからノイズレベルが制御されているイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ ＩＤＢＣ）を計算し、その計算のために、デジタルイメージの明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 変換されたデジタルイメージの１点の明度と、
− デジタルイメージの対応する点の回りのゾーンの明度と、
− 特性ノイズデータ（ＤｃＢ）を引数とする関数を使用する段階を含み、
ノイズレベルが制御されているスミア修正イメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ ＩＤＢＣ）を得る請求項９から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法であって、
前記方法を使うシステムは、前記書式付き情報に基づいて、選択された補正すべきイメージゾーン毎に、エンハンスメントプロファイルを構成する計算手段を備え、
さらに、前記のデジタルイメージに関して前記可変特性の１つまたは複数の値を判別する段階を含むことを特徴とする方法。
【請求項１４】
デジタルイメージおよび少なくとも１つのイメージ復元機器を含む機器連鎖の欠陥に関係する書式付き情報から変換されたイメージを計算するように特に設計され、前記復元機器はダイナミックレンジを持ち、前記変換されたイメージはダイナミックレンジを持ち、さらに、前記変換されたイメージの前記ダイナミックレンジを前記復元機器の前記ダイナミックレンジに適合する段階を含む請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
色平面からなるデジタルイメージの場合への応用であって、請求項１から１４のいずれか一項に記載の前記方法を各色平面に適用することを含む応用。
【請求項１６】
機器連鎖（Ｐ３）のデジタルイメージ（ＩＮＵＭ）から変換されたイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ）を取得するシステムであって、前記機器連鎖は画像取込機器（Ｐ２５）および／またはイメージ復元機器を備え、
前記機器連鎖は少なくとも１つの機器を含み、前記システムは前記機器連鎖（Ｐ３）の欠陥（Ｐ５）に関係する書式付き情報（ＩＦ）および／または前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）から特性データを特性ノイズデータ（ＤｃＢ）として特性ノイズデータを自動的に判別するデータ処理手段（ｄｃｂ、ＭＣ１、ＭＣ２）を備え、
この特性ノイズデータを自動的に判別するデータ処理手段（ｄｃｂ、ＭＣ１、ＭＣ２）は、特に機器連鎖の機器および／または書式付き情報に応じてデジタルイメージ上の分析ゾーンを選択する選択手段と、分析ゾーン上で局所的な明度変動を計算する計算手段と、一組の分析ゾーン上の局所変動発生の統計量計算結果に応じて特性ノイズデータを推論する推論手段を備え、
前記書式付き情報（ＩＦ）および前記特性ノイズデータ（ＤｃＢ）から前記変換されたイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ）を計算するコンピュータ処理手段（データ、ＭＣ１、ＭＣ２）を備え、
前記変換されたイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ）は、後で使用するにあたって目に見える、またはわずらわしい欠陥、特にノイズに関する欠陥（Ｐ５）を示さないシステム。
【請求項１７】
前記特性ノイズデータ（ＤｃＢ）を判別する前記データ処理手段は、
− 特に機器連鎖の機器および／または書式付き情報（ＩＦ）に応じて、前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）上の分析ゾーン（ＺＡＮ）を選択する選択手段（ＳＺ）と、
− 前記分析ゾーン（ＺＡＮ）上で局所的な明度変動（ＶＬＬ）を計算する計算手段と、
− 一組の前記分析ゾーン（ＺＡＮ）上の前記局所変動の発生の統計量計算結果に応じて前記特性ノイズデータ（ＤｃＢ）を推論する推論手段を備える請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記推論手段はさらに、
− 前記局所的な明度変動（ＶＬＬ）の発生ヒストグラム（ＨＣ１、ＨＣ２、ＨＣ３）を構成する手段と、
− 前記ヒストグラム上で、第１の局所的な最大値の前に配置される部分の少なくとも一部を、この最大値を含めて選択する選択手段を備える請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
さらに、前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）上の分析ゾーン（ＺＡＮ）を選択するために、平均明度に応じて前記分析ゾーンを分類し、クラス（Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３）を取得する分類手段を備え、
さらに、
− 同じクラスに属す分析ゾーン（ＺＡＮｉ、ＺＡＮｊ、ＺＡＮｐ）に関して特性ノイズデータ（ＤｃＢ）を推論し、
− 各クラス（Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３）について先行する段階を繰り返すデータ処理手段を備える請求項１７から１８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２０】
前記書式付き情報（ＩＦ）は、前記特性ノイズデータ（ＤｃＢ）を含む請求項１６から１９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２１】
さらに、中間デジタルイメージ（Ｉ−Ｉｎｔ）を構成する変換アルゴリズムを使用するデータ処理手段（ＭＣ１）を備え、
前記アルゴリズムには、前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）に修正を加えられることを特徴とする請求項１６から２０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２２】
前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）から得られた前記中間デジタルイメージ（Ｉ−Ｉｎｔ）から変換されたイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ）を計算するために、さらに、デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）の明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 中間デジタルイメージの１点（ｐｘ−ｉｎｔ）の明度（ｖｘ−ｉｎｔ）と、
− デジタルイメージの対応する点（ｐｘ−ｎｕｍ）の回りのゾーンの明度（ｖｘ−ｎｕｍ）と、
− 特性ノイズデータ（ＤｃＢ）を引数とする関数を使用する計算手段（ＭＣ２）を備える請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記中間デジタルイメージ（Ｉ−Ｉｎｔ）が前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）で構成される請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
スミアの全部または一部について補正された変換イメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ ＩＤ）を計算するように特に設計されており、さらに、
− 前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）内の補正すべきイメージゾーン（ＺＩＣ）を選択する選択手段と、
− このようにして選択された補正すべきイメージゾーン（ＺＩＣ）毎に、前記書式付き情報および前記特性ノイズデータに基づいてエンハンスメントプロファイル（ＰＲ）を構成する計算手段（ｄｃｂ２、ｐｒ）と、
− データ処理手段（ｚｉｃ）であって、
− 前記エンハンスメントプロファイル（ＰＲ）に応じて、このようにして選択された補正すべき各イメージゾーン（ＺＩＣ）を補正し、変換されたイメージゾーンを取得し、
− 前記変換されたイメージゾーンを組み合わせて、前記デジタルイメージ（ＩＮＵＭ）の前記変換されたイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ）を取得するデータ処理手段（ｚｉｃ）を備える請求項１６から２３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２５】
前記書式付き情報（ＩＦ）を使用することで、補正すべきイメージゾーン（ＺＩＣ）毎に、補正すべきイメージゾーン（ＺＩＣ）に関係する基底（Ｂ）でイメージ表現（ＲＩ）および基準表現（ＲＲ）を判別することができ、
書式付き情報（ＩＦ）およびノイズからエンハンスメントプロファイル（ＰＲ）を構成する前記計算手段は、さらに、
− 場合に応じてノイズを考慮しながら、前記イメージ表現（ＲＩ）および前記基準表現（ＲＲ）からプロファイル（ＲＨ）と、
− 前記イメージ表現（ＲＩ）から前記プロファイル（ＲＨ）に渡すことができるパラメータ化演算子を判別する手段を備える請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記エンハンスメントプロファイル（ＰＲ）に応じて補正すべき各イメージゾーン（ＺＩＣ）を補正する前記データ処理手段は、
− 少なくとも一部は前記基底（Ｂ）において、補正すべき前記イメージゾーン（ＺＩＣ）を表現し、
− 前記パラメータ化可能演算子を補正すべき前記イメージゾーン（ＺＩＣ）の前記表現に適用し、補正すべき前記イメージゾーン（ＺＩＣ）の補正された表現を取得し、
− 補正すべき前記イメージゾーン（ＺＩＣ）の表現を補正すべき前記イメージゾーン（ＺＩＣ）の前記補正された表現で置き換えて、変換されたイメージゾーンを取得する計算手段を備える請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
さらに、前記変換されたイメージからノイズレベルが制御されているイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ ＩＤＢＣ）を計算し、その計算のために、デジタルイメージの明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 変換されたデジタルイメージの１点の明度と、
− デジタルイメージの対応する点の回りのゾーンの明度と、
− 特性ノイズデータを引数とする関数を使用する計算手段を備える請求項２４から２６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２８】
請求項１６から２７のいずれか一項に記載のシステムであって、
前記書式付き情報に基づいて、選択された補正すべきイメージゾーン毎に、このイメージゾーンを補正する為のエンハンスメントプロファイルを構成する計算手段を備え、
さらに、前記デジタルイメージに関して前記可変特性の１つまたは複数の値を判別する計算手段を備えることを特徴とするシステム。
【請求項２９】
デジタルイメージおよび少なくとも１つのイメージ復元機器を含む機器連鎖の欠陥に関係する書式付き情報から変換されたイメージを計算するように特に設計され、前記復元機器はダイナミックレンジを持ち、前記変換されたイメージはダイナミックレンジを持ち、さらに、前記変換されたイメージの前記ダイナミックレンジを前記復元機器の前記ダイナミックレンジに適合するデータ処理手段を備える請求項１６から２８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、ノイズを考慮してデジタルイメージを修正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、機器連鎖の欠陥に関係するデジタルイメージおよび書式付き情報から変換イメージを計算する方法に関する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
機器連鎖は、画像取込機器および／またはイメージ復元機器を含む。機器連鎖は、少なくとも１つの機器を含む。この方法は、書式付き情報および／またはデジタルイメージから特性データを自動的に判別する段階を含む。これ以降、この特性データを特性ノイズデータと呼ぶ。
【０００５】
また、技術的特徴の組み合わせから、変換イメージに、後で使用するにあたって目に見える、あるいはわずらわしい欠陥、特にノイズに関する欠陥がない。
【０００６】
イメージに応じて変わるノイズの推定については、
本発明によれば、この方法はさらに、特性ノイズデータを判別する段階として、
− 特に機器連鎖の機器および／または書式付き情報に応じて、デジタルイメージ上の分析ゾーンを選択する段階、
− 分析ゾーン上で局所的な明度変動を計算する段階、
− 一組の分析ゾーン上の局所変動発生の統計量計算結果に応じて特性ノイズデータを推論する段階を含むのが好ましい。
【０００７】
イメージからのノイズの推定、および明度変動のヒストグラムについては、
本発明によれば、この方法はさらに、特性ノイズデータを推論する段階として、
− 局所的明度変動の発生ヒストグラムを構成する段階、
− ヒストグラム上で、第１の局所的な最大値の前に配置される部分の少なくとも一部を、この最大値を含めて選択する段階を含むのが好ましい。
【０００８】
そこで、技術的特徴の組み合わせから、ノイズに関係する局所的な明度変動が得られる。
【０００９】
イメージからのノイズの推定、および明度に応じて変化するノイズについては、
本発明により、この方法はさらに、デジタルイメージ上の分析ゾーンを選択するために、平均明度に応じて分析ゾーンを分類し、クラスを得る段階を含むのが好ましい。この方法はさらに、
− 同じクラスに属す分析ゾーンに関して特性ノイズデータを推論する段階、
− 各クラスについて先行する段階を繰り返す段階を含む。
【００１０】
そこで、技術的特徴の組み合わせから、明度に応じて変化する特性ノイズデータが得られる。
【００１１】
特性ノイズデータを含む書式付き情報については、
本発明によれば、書式付き情報は特性ノイズデータを含むのが好ましい。
【００１２】
クリッピング−課題については、
本発明によれば、この方法はさらに、中間デジタルイメージを構成するために変換アルゴリズムを使用する段階を含むのが好ましい。このアルゴリズムには、デジタルイメージに目的の修正を加えられるという利点があるが、中間デジタルイメージのノイズが増えるという欠点がある。
【００１３】
クリッピング−解決については、
本発明によれば、デジタルイメージから得られた中間デジタルイメージから変換されたイメージを計算するために、この方法ではさらに、デジタルイメージの明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 中間デジタルイメージの１点の明度、
− デジタルイメージの対応する点の回りのゾーンの明度、
− 特性ノイズデータを引数とする関数を使用する段階を含むのが好ましい。
【００１４】
技術的特徴の組み合わせから、目的の特性および制御されたノイズレベルを示す変換されたイメージが得られる。
【００１５】
本発明によれば、中間デジタルイメージはデジタルイメージで構成されるのが好ましい。
【００１６】
スミア補正については、
本発明によれば、この方法は、スミアの全部または一部に関して補正された変換イメージを計算するように特に設計されているのが好ましい。この方法は、さらに、
− デジタルイメージ内の補正するイメージゾーンを選択する段階、
− このようにして選択された補正すべきイメージゾーン毎に、書式付き情報および特性ノイズデータに基づいてエンハンスメントプロファイルを構成する段階、
− エンハンスメントプロファイルに応じて、このようにして選択された補正すべき各イメージゾーンを補正し、変換されたイメージゾーンを取得する段階、
− 変換されたイメージゾーンを組み合わせて、デジタルイメージの変換されたイメージを取得する段階を含む。
【００１７】
こうして、技術的特徴の組み合わせから、スミア修正された変換イメージが得られる。
【００１８】
エンハンスメントプロファイルの計算については、
本発明によれば、書式付き情報を使用することで、補正するイメージゾーン毎に、補正すべきイメージゾーンに関係する基底でイメージ表現および基準表現を判別することが可能であることが好ましい。
【００１９】
この方法は、書式付き情報およびノイズからエンハンスメントプロファイルを構成するために、さらに、
− 場合に応じてノイズを考慮しながら、イメージ表現および基準表現からプロファイルを判別する段階、
− イメージ表現からプロファイルに渡すことができるパラメータ化演算子を判別する段階を含む。
【００２０】
パラメータ化演算子の一組のパラメータ値により、エンハンスメントプロファイルＰＲが構成される。
【００２１】
エンハンスメントプロファイルに基づくスミアの補正については、
本発明によれば、この方法はさらに、エンハンスメントプロファイルに応じて補正すべき各イメージゾーンを補正する段階として、
− 少なくとも一部は基底において、補正すべきイメージゾーンを表現する段階、
− 先行する段階の終わりに得られた表現にパラメータ化演算子を適用し、補正すべきイメージゾーンの補正された表現を取得する段階、
− 補正すべきイメージゾーンの表現を補正すべきイメージゾーンの補正された表現で置き換えて、変換されたイメージゾーンを取得する段階を含むのが好ましい。
【００２２】
スミアの場合のクリッピングについては、
本発明によれば、この方法はさらに、変換されたイメージからノイズレベルが制御されているイメージを計算し、その計算のために、デジタルイメージの明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 変換されたデジタルイメージの１点の明度、
− デジタルイメージの対応する点の回りのゾーンの明度、
− 特性ノイズデータを引数とする関数を使用する段階を含むのが好ましい。
【００２３】
そこで、技術的特徴の組み合わせから、ノイズレベルが制御されているスミア修正されたイメージが得られる。
【００２４】
ノイズおよび／またはスミアに影響を及ぼす可変特性については、
書式付き情報は、デジタルイメージに依存する可変特性、特にデジタルイメージのサイズの値に依存することがある。この場合、本発明により、この方法はさらに、デジタルイメージの可変特性の１つまたは複数の値を決定する段階を含むのが好ましい。
【００２５】
したがって、デジタルイメージに依存する可変特性に依存する特性ノイズデータを含む書式付き情報にこの方法を使用することは、可変特性に依存しない特性ノイズデータにこの方法を使用することに帰着する。
【００２６】
復元機器の場合のダイナミックレンジの低減については、
本発明によれば、この方法は、デジタルイメージと、少なくとも１つのイメージ復元機器を含む機器連鎖の欠陥に関係する書式付き情報から変換されたイメージを計算するように特に設計されていることが好ましい。復元機器はダイナミックレンジを持つ。変換されたイメージもダイナミックレンジを持つ。この方法はさらに、変換されたイメージのダイナミックレンジを前記復元機器のダイナミックレンジに適合させる段階を含む。この技術的特徴の組み合わせから、復元機器による変換されたイメージの復元は高い周波数の増大を示す。さらに、技術的な特徴の組み合わせから、復元機器がキャラクタのイメージを復元する際のスミアはわずかである。
【００２７】
多色ノイズおよび／またはスミアの補正については、
本発明は、複数の色平面からなるデジタルイメージの場合に適用可能である。応用では、本発明による方法を各色平面に適用する。このようにして、変換されたイメージがデジタルイメージから得られる。技術的特徴の組み合わせから、変換されたイメージは目的の特性および制御されたノイズレベルを示す。
【００２８】
システムについては、
本発明は、機器連鎖の欠陥に関係するデジタルイメージおよび書式付き情報から変換イメージを計算するシステムに関する。機器連鎖は、画像取込機器および／またはイメージ復元機器を含む。機器連鎖は、少なくとも１つの機器を含む。このシステムは、書式付き情報および／またはデジタルイメージから特性データを自動的に判別するデータ処理手段を備える。これ以降、この特性データを特性ノイズデータと呼ぶ。
【００２９】
変換されたイメージは、後で使用するにあたって目に見える、あるいはわずらわしい欠陥、特にノイズに関する欠陥を示さない。
【００３０】
イメージに応じて変わるノイズの推定については、
本発明によれば、特性ノイズデータを判別するデータ処理手段は、
− 特に機器連鎖の機器および／または書式付き情報に応じて、デジタルイメージ上の分析ゾーンを選択する選択手段、
− 分析ゾーン上で局所的な明度変動を計算する計算手段、
− 一組の分析ゾーン上の局所変動発生の統計量計算結果に応じて特性ノイズデータを推論する推論手段を備えるのが好ましい。
【００３１】
イメージからのノイズの推定、および明度変動のヒストグラムについては、
本発明によれば、推論手段はさらに、
− 局所的明度変動の発生ヒストグラムを構成する手段、
− ヒストグラム上で、第１の局所的な最大値の前に配置される部分の少なくとも一部を、この最大値を含めて選択する選択手段を備えるのが好ましい。
【００３２】
イメージからのノイズの推定、および明度に応じて変化するノイズについては、
本発明によれば、このシステムはさらに、デジタルイメージ上の分析ゾーンを選択するために、平均明度に応じて分析ゾーンを分類し、クラスを得る分類手段を備えるのが好ましい。このシステムはさらに、
− 同じクラスに属す分析ゾーンに関して特性ノイズデータを推論し、
− 各クラスについて先行する段階を繰り返すデータ処理手段を備える。
【００３３】
特性ノイズデータを含む書式付き情報については、
本発明によれば、書式付き情報は特性ノイズデータを含むのが好ましい。
【００３４】
クリッピング−課題については、
本発明によれば、このシステムはさらに、中間デジタルイメージを構成するために変換アルゴリズムを使用するデータ処理手段を備えるのが好ましい。このアルゴリズムには、デジタルイメージに目的の修正を加えられるという利点があるが、中間デジタルイメージのノイズが増えるという欠点がある。
【００３５】
クリッピング−解決については、
本発明によれば、デジタルイメージから得られた中間デジタルイメージから変換されたイメージを計算するために、このシステムではさらに、デジタルイメージの明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 中間デジタルイメージの１点の明度、
− デジタルイメージの対応する点の回りのゾーンの明度、
− 特性ノイズデータを引数とする関数を使用する計算手段を備えるのが好ましい。
【００３６】
本発明によれば、中間デジタルイメージはデジタルイメージで構成されるのが好ましい。
【００３７】
スミア補正については、
本発明によれば、このシステムは、スミアの全部または一部に関して補正された変換イメージを計算するように特に設計されているのが好ましい。システムはさらに、
− デジタルイメージ内の補正するイメージゾーンを選択する選択手段、
− このようにして選択された補正すべきイメージゾーン毎に、書式付き情報および特性ノイズデータに基づいてエンハンスメントプロファイルを構成する計算手段を備える。
【００３８】
このシステムはさらに、
− エンハンスメントプロファイルに応じて、このようにして選択された補正すべき各イメージゾーンを補正し、変換されたイメージゾーンを取得し、
− 変換されたイメージゾーンを組み合わせて、デジタルイメージの変換されたイメージを取得するデータ処理手段を備える。
【００３９】
エンハンスメントプロファイルの計算については、
本発明によれば、書式付き情報を使用することで、補正するイメージゾーン毎に、補正すべきイメージゾーンに関係する基底でイメージ表現および基準表現を判別することが可能であることが好ましい。このシステムでは、書式付き情報およびノイズからエンハンスメントプロファイルを構成する計算手段は、さらに、
− 場合に応じてノイズを考慮しながら、イメージ表現および基準表現からのプロファイル、
− イメージ表現からプロファイルに渡すことができるパラメータ化演算子を判別する手段を備える。
【００４０】
エンハンスメントプロファイルに基づくスミアの補正
本発明によれば、エンハンスメントプロファイルに応じて補正すべき各イメージゾーンを補正するデータ処理手段は、
− 少なくとも一部は基底において、補正すべきイメージゾーンを表現し、
− パラメータ化可能演算子を補正すべきイメージゾーンの表現に適用し、補正すべきイメージゾーンの補正された表現を取得し、
− 補正すべきイメージゾーンの表現を補正すべきイメージゾーンの補正された表現で置き換えて、変換されたイメージゾーンを取得する計算手段を備えるのが好ましい。
【００４１】
スミアの場合のクリッピング
本発明によれば、このシステムはさらに、変換されたイメージからノイズレベルが制御されているイメージを計算し、その計算のために、デジタルイメージの明度を修正することを目的とし、少なくとも、
− 変換されたデジタルイメージの１点の明度、
− デジタルイメージの対応する点の回りのゾーンの明度、
− 特性ノイズデータを引数とする関数を使用する計算手段を備えるのが好ましい。
【００４２】
ノイズおよび／またはスミアに影響を及ぼす可変特性
本発明によれば、書式付き情報は、デジタルイメージに依存する可変特性、特にデジタルイメージのサイズの値に依存するのが好ましい。このシステムはさらに、デジタルイメージの可変特性の１つまたは複数の値を判別する計算手段を備える。
【００４３】
復元機器の場合のダイナミックレンジの低減については、
本発明によれば、このシステムは、デジタルイメージと、少なくとも１つのイメージ復元機器を含む機器連鎖の欠陥に関係する書式付き情報から変換されたイメージを計算するように特に設計されていることが好ましい。復元機器はダイナミックレンジを持つ。変換されたイメージもダイナミックレンジを持つ。このシステムはさらに、変換されたイメージのダイナミックレンジを復元機器のダイナミックレンジに適合させるデータ処理手段を備える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
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。
【００４５】
機器については、
特に図１０を参照して、機器Ｐ２５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Ｐ２５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イメージ復元機器
− 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、
− スミア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Ｐ２５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Ｐ２５は、１つの機器Ｐ２５または複数の機器Ｐ２５とみなすことができる。
【００４６】
機器連鎖
特に図１０を参照して、機器連鎖Ｐ３の概念について説明する。機器連鎖Ｐ３は、一組の機器Ｐ２５として定義される。機器連鎖Ｐ３の概念は、さらに、オーダーの概念も含むことができる。
【００４７】
以下の例は、機器連鎖Ｐ３を構成するものである。
【００４８】
− 単一機器Ｐ２５、
− 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、
− エミュレーション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Ｐ２５。
【００４９】
欠陥については、
特に図１０を参照して、欠陥Ｐ５の概念について説明する。機器Ｐ２５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Ｐ２５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、歪み、スミア、口径食、色収差、演色、フラッシュ一様性、センサノイズ、粒、非点収差、および球面収差などがある。
【００５０】
デジタルイメージについては、
特に図１０を参照して、デジタルイメージＩＮＵＭの概念について説明する。デジタルイメージＩＮＵＭは、機器Ｐ２５によって取込または修正または復元されるイメージとして定義される。デジタルイメージＩＮＵＭは、機器連鎖Ｐ３の機器Ｐ２５から生じる。デジタルイメージＩＮＵＭは、機器連鎖Ｐ３の機器Ｐ２５にアドレス指定される。より一般的には、デジタルイメージＩＮＵＭは、機器連鎖Ｐ３から送出され、かつ／または機器連鎖Ｐ３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、デジタルイメージＩＮＵＭはイメージ列の静止イメージとして定義される。
【００５１】
書式付き情報については、
特に図１０を参照して、書式付き情報ＩＦの概念について説明する。書式付き情報ＩＦは、機器連鎖Ｐ３の１つまたは複数の機器Ｐ２５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Ｐ２５の欠陥Ｐ５を考慮することにより変換されたイメージＩ−Ｔｒａｎｓｆを計算することができる。書式付き情報ＩＦは、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して出力することができる。
【００５２】
書式付き情報ＩＦを出力するために、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 ｆｏｒ ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ｆｏｒｍａｔｔｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｄｅｆｅｃｔｓ ｏｆ ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ ａｐｐｌｉａｎｃｅ ｏｆ ａ ｃｈａｉｎ，ｉｎ ｐａｒｔｉｃｕｌａｒ ｂｌｕｒｒｉｎｇ」という表題の国際特許出願で説明されている方法とシステムを使用することが可能である。その出願では、機器連鎖の機器に関係する書式付き情報を出力する方法を説明している。機器連鎖は、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。この方法は、連鎖の少なくとも１つの機器の欠陥に関係する書式付き情報を出力する段階を含む。機器では、イメージ（Ｉ）を取込または復元できるのが好ましい。機器は、イメージ（Ｉ）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、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Ｄ（Ｈ）から、機器の欠陥に関係する測定書式付き情報を出力する段階を含む。書式付き情報は、測定書式付き情報を含む。
【００５３】
書式付き情報ＩＦを出力するために、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 ｆｏｒ ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ｆｏｒｍａｔｔｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ ａ ｓｔａｎｄａｒｄ ｆｏｒｍａｔ ｔｏ ｉｍａｇｅ−ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｍｅａｎｓ」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、標準形式の書式付き情報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。書式付き情報ＩＦは、機器連鎖Ｐ３の欠陥に関係している。機器連鎖Ｐ３は、特に、少なくとも１つの画像取込機器および／または１つのイメージ復元機器を含む。イメージ処理手段では、書式付き情報ＩＦを使用して、前記機器連鎖Ｐ３から得られる、または機器連鎖Ｐ３を送り先とする少なくとも１つのイメージの品質を修正する。書式付き情報ＩＦは、画像取込機器の欠陥Ｐ５を特徴付けるデータ、特に歪み特性、および／またはイメージ復元機器の欠陥を特徴付けるデータ、特に歪み特性を含む。
【００５４】
本方法は、前記標準形式の少なくとも１つのフィールドに書式付き情報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する。フィールドには、少なくとも１つのフィールド値が格納される。
【００５５】
書式付き情報ＩＦを検索するために、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 ｆｏｒ ｍｏｄｉｆｙｉｎｇ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ ｉｍａｇｅ ｄｅｒｉｖｅｄ ｆｒｏｍ ｏｒ ａｄｄｒｅｓｓｅｄ ｔｏ ａｎ ａｐｐｌｉａｎｃｅ ｃｈａｉｎ」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、指定機器連鎖から引き出す、または指定機器連鎖を送り先とする少なくとも１つのイメージの品質を修正する方法を説明している。指定された機器連鎖は、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。複数の経済活動組織が市場に漸次導入している画像取込機器および／またはイメージ復元機器は中間の機器群に属している。この機器群の機器は、書式付き情報によって特徴付けられる欠陥を示している。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。
【００５６】
− 機器群の機器に関係する書式付き情報の情報源のディレクトリをコンパイルする段階、
− このようにしてコンパイルされた書式付き情報の間の指定された機器連鎖に関係する特定の書式付き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書式付き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を処理する段階。
【００５７】
書式付き情報ＩＦを生成するために、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 ｆｏｒ ｒｅｄｕｃｉｎｇ ｕｐｄａｔｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｍｅａｎｓ」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。イメージ処理手段を使用すると、機器連鎖から得られる、または機器連鎖を送り先とするデジタルイメージの品質を修正することができる。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、機器連鎖の少なくとも１つの機器の欠陥に関係する書式付き情報を使用する。書式付き情報は、少なくとも１つの変数に依存する。書式付き情報により、変数の一部と識別子の一部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。技術的特徴の組み合わせから、特に変数の物理的重要性および／または内容がイメージ処理手段を分配した後でしかわからない場合に、変数の値を決定することが可能である。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。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経済的活動組織は自社製品を他の経済的活動組織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る場合あるいは自社製品の更新をクライアントに強制できない場合であってもそうである。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。
【００５８】
可変特性については、
可変特性ＣＣの概念について説明する。本発明によれば、可変特性ＣＣは測定可能なファクタとして定義され、これは同じ機器Ｐ２５によって取込、修正、または復元された、機器Ｐ２５によって取込、修正、または復元されたイメージの欠陥Ｐ５に影響を及ぼすデジタルイメージＩＮＵＭ毎に異なり、特に、これは、
− 所定のデジタルイメージＩＮＵＭ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Ｐ２５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Ｐ２５の特性、
− 所定のデジタルイメージＩＮＵＭ内で可変である、局所的変数、例えば、必要ならばデジタルイメージＩＮＵＭのゾーンに応じて異なるローカル処理を適用することを可能にする、イメージ内の座標、ｘ、ｙ、またはρ、θである。
【００５９】
一方の機器Ｐ２５から他方へ変えられるが、一方のデジタルイメージＩＮＵＭから同じ機器Ｐ２５により取込、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ＣＣとみなされない。例えば、焦点距離が固定されている機器Ｐ２５の焦点距離である。
【００６０】
書式付き情報ＩＦは、少なくとも１つの可変特性ＣＣに依存する。
【００６１】
可変特性ＣＣにより、特に以下のことが理解できる。
【００６２】
− 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Ｐ２５により適用されるスミア修正のレベルなど、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Ｐ２５のユーザーによって適用される他の調整、
− 機器Ｐ２５の他の自動調整、
− 機器Ｐ２５により実行される他の測定。
【００６３】
可変特性値
可変特性値ＶＣＣの概念について説明する。可変特性値ＶＣＣは、指定イメージの取込、修正、または復元のときの可変特性ＣＣの値として定義される。
【００６４】
変換されたイメージの計算
デジタルイメージＩＮＵＭは、イメージＩＮＵＭの表面上に規則正しく分布するピクセルＰＸ−ｎｕｍ．１からＰＸ−ｎｕｍ．ｎとして定義された一組のイメージ要素を含む。図１では、これらのピクセルの形状は正方形であるが、円形や六角形など他の形状でもよく、画像取込および復元を行う機器でイメージを伝送するように設計されている表面のスタイルに依存する。さらに、図１では、ピクセルは、連結されているものとして示されているが、実際には、一般的にピクセル間にある程度の間隔が存在する。任意の点Ｐｘ−ｎｕｍでの関連する明度はｖｘ−ｎｕｍである。
【００６５】
中間イメージＩ−Ｉｎｔは、イメージＩＮＵＭと類似の一組のピクセルを含むが、必ずしもそのように、中間ピクセルＰｘ−ｉｎｔ．１〜Ｐｘ−ｉｎｔ．ｎとして定義されるわけではない。それぞれの中間ピクセルは、中間位置Ｐｘ−ｉｎｔおよび中間値ｖｘ−ｉｎｔにより特徴付けられる。
【００６６】
変換されたイメージＩ−Ｔｒａｎｓｆはさらに、変換されたピクセルＰＸ−ｔｒ．１〜ＰＸ−ｔｒ．ｎとして定義された一組のピクセルを含む。変換されたそれぞれのピクセルは、変換された位置Ｐｘ−ｔｒおよび変換された値ｖｘ−ｔｒにより特徴付けられる。
【００６７】
変換されたイメージは、変換をイメージＩＮＵＭに適用することによって得られる補正または修正イメージである。この変換は、測光的変換でよいが、計算に、
− イメージＩＮＵＭ、
− ＩＮＵＭ内の特性ノイズデータＤｃＢ、
− イメージＩ−Ｉｎｔ、
− 例えば、使用される機器の欠陥および／またはイメージに導入される特性を考慮する書式付き情報を取り込むことにより実行される。
【００６８】
書式付き情報は、限られた数の変換されたピクセルに関係づけられること、および／またはイメージに依存する可変特性（焦点距離、焦点合わせ、口径など）の値を組み込むことができることに注意されたい。この場合、例えば、可変特性を備えていない機器の書式付き情報などの単純な書式付き情報に帰着するように補間により実行される補助段階が存在してもよく、したがって、特に可変焦点距離を持つ機器のケースは固定焦点距離を持つ機器のケースに帰着する。
【００６９】
書式付き情報は、イメージに応じて限られた数の変換されたピクセルおよび／または可変特性の値に関係づけられることに注意されたい。この場合、例えば、補間により、実行される補助段階を含めることが可能である。関数ｘ’，ｙ’＝ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）、ｔを可変特性（焦点距離など）とした場合、書式付き情報は、限られた数の値（ｘｉ，ｙｉ，ｔｉ，ｆ（ｘｉ，ｙｉ，ｔｉ））で構成することができる。そこで、測定点と異なるｘ、ｙ、ｔの他の値について近似値を計算する必要がある。この近似は、単純な補間手法を利用するか、または目的の最終精度に応じて高い順位または低い順位を持つパラメータ化可能モデル（多項式、スプライン、ベジエ関数）を使用して適用することができる。似た形式で、ｔをベクトルとし、複数の可変特性（焦点距離、焦点合わせ、ズームなど）を含めることもできる。
【００７０】
ノイズおよび／またはスミアの場合、書式付き情報は、必要ならば、機器および／または機器連鎖に関係するノイズおよび／またはスミアを、デバイスの可変パラメータの一組の組み合わせについて、特に特別な表現基底内の欠陥の特性プロファイル、特にフーリエ変換、ウェーブレット変換などの周波数表現を利用することにより特徴付けることができるベクトルで構成することもできる。実際、当業者であれば、周波数表現はノイズおよび／またはスミアに関係する物理的現象の表現に適したコンパクトな表現範囲であることは周知のことである。
【００７１】
さらに、機器連鎖Ｐ３の複数の機器Ｐ２５に関係する書式付き情報ＩＦを組み合わせて、前記複数の機器Ｐ２５の欠陥を示す仮想機器に関係する書式付き情報を取得することが可能であり、それにより、１つの段階で、前記複数の機器Ｐ２５すべてについてイメージＩＮＵＭから変換されたイメージＩ−Ｔｒａｎｓｆを計算することが可能になり、前記計算は本発明による方法を各機器Ｐ２５に連続して適用した場合に比べて高速化され、フーリエ変換などの周波数表現の例においては、前記組み合わせを、例えば、乗算により各機器の欠陥の特性プロファイルから累積的に得ることができる。
【００７２】
書式付き情報に、予備段階で調査した、使用される機器に関係するデータだけでなく、撮影時に機器の調整に関する詳細（焦点距離、焦点合わせ、口径、速度、フラッシュなど）を供給することができるＥｘｉｆまたはその他の形式のスタイルのすべての情報も含めることができる。
【００７３】
デジタルイメージＩＮＵＭは、例えば、黒の背景色に白の正方形の単色イメージの取込を表すと仮定する。図２は、イメージＩＮＵＭの１本の線の輝度を示す。ノイズおよび／またはスミアは取込および／または復元連鎖で発生するので、理想的プロファイル（階段波の１つの段）が変形される。本発明の方法では、とりわけ目的の最終精度に応じて近似を取り込む計算手段ＣＡＰＰ(centre d’adaptation psychopedagogique)を使用して、変換されたイメージＩ−Ｔｒａｎｓｆ上で、各点ｐｘ−ｔｒでの明度値ｖｘ−ｔｒが近似値の範囲内で効果的に補正される正方形を得ることができる。
【００７４】
アルゴリズムＣＡＰＰを適用すると、ノイズおよび／またはスミアの場合に、オリジナルのイメージＩＮＵＭは完全なあるいは準完全なイメージに帰着することに注意されたい。また同じアルゴリズムを使用して、イメージＩＮＵＭを他のイメージに帰着させ、たとえ違った方法でも変形させることができ、知られている種類のイメージノイズおよび／またはスミア（逆ノイズ効果など）によく似たイメージを出力することができる。また同じ方法により、イメージＩＮＵＭを（図２のように、黒の背景色上に白の正方形という意味で）完全とはいえないが観察者の目には最適に見えるイメージに帰着させることができ、人間の目の知覚の欠陥を必要に応じて補正することができる。
【００７５】
ノイズの推定
いくつかの種類の機器ＡＰＰ、特に画像取込では、書式付き情報から特性ノイズデータＤｃＢを推論することが可能である。例えば、これは特に、利得、ＩＳＯなど、ノイズに影響を及ぼす可変特性の詳細を判別するために使用する機器のケースである。ノイズとこれらの特性との依存関係を、特に多項式関数を使用して、書式付き情報に入力する。
【００７６】
特性ノイズデータを書式付き情報から直接的または間接的に推論できない限り、これらの特性データを推論する必要がある。そこで、本発明の意味の範囲において、イメージＩＮＵＭに関係する特性ノイズデータＤｃＢを出力できる実施例について説明する。
【００７７】
イメージＩＮＵＭを、必ずしも連結されていない、場合によっては交差することもある、一連の分析ゾーン（ＺＡＮ）に細分する。図３は、細分の例の図である。分析ゾーンＺＡＮは、任意の形状でよく、必ずしも、前記分析ゾーンＺＡＮに記述されている点すべてを分析する必要はない。サイズ３×３または５×５ピクセルの正方形のウィンドウなどの各分析ゾーンＺＡＮでは、この方法により、局所的な明度変動（ＶＬＬ）の測定を行う。その後、すべての分析ゾーンＺＡＮに対する局所的な明度変動の一組の測定結果を統計分析し、イメージＩＮＵＭに関係する１つまたは複数の特性ノイズデータＤｃＢを出力する。
【００７８】
局所的な明度変動ＶＬＬの測定例は、分析ゾーンＺＡＮ上で、一組の点の間の最大明度偏差を計算することにより得られる。図４ａでは、ＶＬＬの値は２９であり、ゾーンの２つのピクセルの間の最大偏差を表す。他の方法として、明度変動に関する分布の標準偏差を計算する方法もある。
【００７９】
変動の発生頻度のヒストグラムを作成することにより局所的な明度変動ＶＬＬの一組の測定結果を統計的に分析することができる。図４ｂに例が示されているこのようなヒストグラムでは、横座標はノイズ測定の精度に応じた明度偏差ＶＬＬの量子化を表す。縦座標は、分析ゾーンＺＡＮの総発生件数を表し、値ＶＬＬを与える。実施例では、局所的明度変動の測定から値５０が得られた２２個の分析ゾーンＺＡＮがあった。
【００８０】
小さな分析ゾーン上で明度は異なるが均質の明度を持つランダム分布パターンを含む景色などの自然のイメージに対するこのヒストグラムのプロファイルには、第１の局所的な最大値の前に置かれている特性ゾーンが含まれる（図４ｂ、４ｃ）。自然のイメージに、照明が準一様であるサイズ（分析ゾーンＺＡＮ）の小さな多数のゾーンが含まれ、したがって、ヒストグラムの第１の局所的な最大値（横座標ｘｍおよび縦座標ｆｍ）によりイメージＩＮＵＭの平均ノイズが特徴付けられる。ノイズが非常に小さなイメージの場合、小さな明度偏差を示す測定結果ＶＬＬが多数あり、第１のモードの横座標は原点に近くなるが、それと対照的に、イメージに、連鎖の異なる機器から生じる多くのノイズが含まれる場合、理論上均質なゾーン上で実行された各測定ＶＬＬにより、高い値が発生し、ヒストグラムの第１のモードの横座標はずれて原点から離れる。
【００８１】
イメージＩＮＵＭの特性ノイズデータは、第１のモードまでのヒストグラムの一組の値からなる。図４ｃに示されているように、ノイズ特性からさらに合成情報を抽出する方法としては、平均ノイズ値ＢＭを横座標ｘｂであると定義する方法があり、ヒストグラム（ｘｍ）の原点と第１のモードの間に置かれ、縦座標がｆｍの数分の１（通常は半分）である。
【００８２】
図５は、特性ノイズデータＤｃＢの計算の他のバージョンを示している。分析ゾーンＺＡＮの分析のための類似の手順により、本発明では、局所的な明度変動ＶＬＬで、前記分析ゾーンＺＡＮにおける平均明度に関係する情報を同時に推定することができる。（例えば、ゾーン上の明度の横座標平均）さらに、この方法では、イメージ明度の量子化に応じて、明度スケールを線形または非線形な方法で細分するクラスを作成することができる。８ビットでの量子化では、最大クラス数は２５５であり、通常、明度細分に対し５から１０クラス（Ｃ１．．Ｃｎ）の範囲を使用する。この方法の実施例では、細分をイメージＩＮＵＭの明度ヒストグラムに応じて選択することができる。各クラスに対して、ＶＬＬの累積発生頻度のヒストグラムが対応し、イメージＩＮＵＭに含まれるノイズは明度の間隔により分析される。
【００８３】
図５では、３つのクラスのノイズ特性の分析について分析ゾーンＺＡＮの３つの例が説明されている。ゾーンＺＡＮ−ｉでは、平均明度は５．８で、このゾーンはクラスＣ１に属し、ＶＬＬの測定（１１に等しい）は、したがって、Ｃ１に関連するヒストグラムＨＣ１内に累計される。平均明度の測定にかんがみて、それぞれクラスＣ２およびＣ３に属す分析ゾーンＺＡＮ−ｊおよびＺＡＮ−ｐに対し類似の手順が実行される。イメージＩＮＵＭを構成するすべての分析ゾーンＺＡＮが分析されると、クラスと同じ数だけヒストグラムが得られる。前記の説明の類推から、ヒストグラムしたがってクラス毎に１つの特性値を抽出することが可能であり、したがってＩＮＵＭの一組の特性ノイズデータＤｃＢ＝［（Ｃ１，ＢＭ１），（Ｃ２，ＢＭ２），．．．，（Ｃｎ，ＢＭｎ）］が構成される。
【００８４】
クリッピング
ある点に関して、目的の修正を行う利点があるが、他方いくつかのゾーンでイメージノイズが増大するという欠点がある中間イメージが構成されるように、本発明の意味の範囲内でデジタルイメージＩＮＵＭを考え、ＩＮＵＭに適用可能な変換も考える。以下の説明でわかるように、この変換は、スミアを減らす変換、コントラストを高める変換、イメージモザイクを作成するための変換、またはイメージＩＮＵＭとＩ−Ｉｎｔとの間でノイズ特性を修正することができるその他の変換とすることが可能である。図６に示されている方法は、クリッピングと定義され、本発明の範囲内においてイメージの一部を取り出す操作であると考えられる。変換されたピクセルＰｘ−ｔｒ−ｊの明度ｖｘ−ｔｒの計算には、
− ピクセルＰｘ−ｎｕｍ−ｊおよび点の回りの分析ゾーンＺＡＮ−ｊ
− ピクセルＰｘ−ｉｎｔ−ｊ、
− 特性ノイズデータＤｃＢに関係する情報を必要とする。
【００８５】
ゾーンＺＡＮ−ｊの平均明度および局所的な明度変動ＶＬＬの分析により、ノイズが属するクラスＣｊを判別し、ノイズＢＭ−ｊのデータＤｃＢを抽出することができる。一オプションにより、ＢＭ−ｊとＶＬＬとの正規化された比Ｒｊを計算することができる。図６に示されているように、Ｒｊが１に近づく場合（局所的な明度変動ＶＬＬが実質的にＢＭ−ｊと同じオーダーである場合、したがって測定されるのはノイズ）、変換されたピクセルＰｘ−ｔｒ−ｊの明度ｖｘ−ｔｒがＩＮＵＭのほとんどの部分について取られる。そこで、変換されたピクセルの明度値は、ピクセル明度ｖｘ−ｎｕｍ、ピクセル明度ｖｘ−ｉｎｔ、および特性ノイズデータの関数として表すことができる。
特別なケースとして、以下のルールがある。
【００８６】
ｖｘ−ｔｒ＝（Ｒｊ）ｖｘ−ｎｕｍ＋（１−Ｒｊ）ｖｘ−ｉｎｔ
ただし、ｖｘ−ｎｕｍおよびｖｘ−ｉｎｔはそれぞれ、Ｐｘ−ｎｕｍ−ｊおよびＰｘ−ｉｎｔ−ｊの明度を表す。反対のケース（局所的な明度変動ＶＬＬがＢＭ−ｊに比べて大きく、したがって信号に対応する）では、比Ｒｊは０に近づき、変換されたピクセルＰｘ−ｔｒ−ｊの明度ｖｘ−ｔｒが中間イメージＩ−Ｉｎｔのほとんどの部分についてとられる。
【００８７】
より一般的には、変換されたピクセルの明度値は、ピクセルの明度ｖｘ−ｎｕｍおよびその近傍、ピクセルの明度ｖｘ−ｉｎｔおよびその近傍、そして最後に特性ノイズデータの関数として表すことができる。
【００８８】
したがって、例えば、ＩＮＵＭで測定したノイズに基づき後者において強いまたは弱いフィルタ処理を適用することにより中間イメージから変換されたイメージを推論することが可能である。
【００８９】
この方法には、中間イメージにおいて、オリジナルのイメージＩＮＵＭで分析したノイズが大きすぎてデータＤｃＢによって特徴付けられるノイズの大域的統計調査の意味の範囲に収まらない点を除外することに関係する情報のみを取り出すという利点がある。
【００９０】
クリッピング操作では、関係、特に線形または非線形変換をイメージＩＮＵＭおよびＩ−Ｉｎｔの間の通路に適用することが可能であることがわかる。
【００９１】
図３では、本発明によるシステムは、分析ゾーンの選択用のデバイスＳＺを含む。図６では、これはイメージＩＮＵＭのピクセルＰｉから中間ピクセルを計算する計算デバイスＭＣ１を備えている。さらに、計算デバイスｄｃｂにより、特性ノイズデータＤｃＢを計算し、係数Ｒｊを供給することができる。計算デバイスＭＣ２を使用することにより、デジタルおよび対応する中間ピクセルの値および係数Ｒｊから変換されたピクセルの値、つまりその明度を計算することが可能である。
【００９２】
スミア補正については、
スミアの全部または一部に関して補正された変換されたイメージを計算するように特に設計されている方法の実施例について説明する。この方法の説明は、図７ａに示されているシステムの実施例に基づく。デジタルイメージＩＮＵＭは、補正すべきイメージゾーンＺＩＣに細分される。これらのゾーンの集合はイメージＩＮＵＭ全体を覆い、場合にもよるが、必要ならばこれらのゾーンを重ねることで、エッジ効果という用語で当業者にはよく知られている摂動効果を低減することができる。スミアの欠陥のために補正され、変換されたイメージゾーンＺＩＣ＊を作成する場合、以下のパラメータを必要とするプロセスを使用するが、引数としてこれらに限られるわけではない。
【００９３】
− 画像取込および／／または復元用の機器または機器連鎖の可変パラメータの値の撮影時の情報、
− ゾーンＺＩＣに属す各点Ｐｘ−ｎｕｍでの明度、
− ＩＮＵＭの特性ノイズデータＤｃＢ、
− 必要ならばパラメータ化可能モデルによりあらかじめモデリングされている機器および／または機器連鎖のスミアのモデリングに関係する書式付き情報。
【００９４】
指定された引数の構成（焦点距離、焦点合わせ、ズーム、口径など、ＤｃＢ、ゾーンＺＩＣ）について、書式付き情報のパラメータ化可能モデルを使用して、イメージ表現ＲＩおよび基準表現ＲＲに関係する特性であるスミア・プロファイルにアクセスすることができる。これらのプロファイルは、例えば、フーリエ変換、ウェーブレット変換などを使用して、特定の基底、特に周波数基底Ｂで表される。
【００９５】
基底Ｂは暗黙であるか、そうでなければ、書式付き情報の中で定められる。本発明の意味の範囲内において、当業者であれば、ピクセルの数に等しい次元のベクトル空間内にデジタルイメージ（ＩＮＵＭなど）を表現することが可能であることを理解するであろう。基底Ｂにより、非排他的に用語の数学的意味でこのベクトル空間および／またはその部分ベクトル空間の基底が理解される。
【００９６】
これ以降、周波数は、基底の各要素に関係する識別子として定義する。当業者であれば、フーリエ変換および／またはウェーブレット変換をイメージ空間の基底の変更として理解できる。スミア欠陥がイメージの部分ベクトル空間のみに著しい影響を与える機器ＡＰＰの場合、この部分空間に属するイメージＩＮＵＭの成分のみを補正することが必要であろう。したがって、基底Ｂは、この部分空間を表現する基底として選択するのが好ましい。
【００９７】
本発明の意味の範囲内においてこの方法を使用する他の方法として、イメージを表現するために、例えば、計算時間の表現の意味の範囲内で最適な基底を選択するという方法がある。この基底として、小さな次元を持ち、基底の各要素についてイメージＩＮＵＭ内に少数のピクセルが空間的に局在できるような支持を持つ基底を選択することができる（例えば、局所変動のラプラス演算子のスプラインまたは集合、ラプラシアンのラプラシアン、または高階微分など）。
【００９８】
ゾーンＺＩＣ上の局所的な明度変動ＶＬＬを測定することで、ＩＮＵＭの特性ノイズデータＤｃＢを使用して、係数Ｒｊを計算することができる（デバイスｄｃｂ２）。この係数は、表現ＲＩおよびＲＲ（デバイスｐｒ）に結合しており、ゾーンＺＩＣに関係する周波数ベースのエンハンスメントプロファイルＰＲを生成する。このプロファイルは、スミアの全部または一部を抑制するため、補正すべきゾーンＺＩＣに含まれる明度情報に関係する各周波数で適用する利得を示す。
【００９９】
図７ａは、周波数Ｂ（ＺＩＣ＊）＝Ｂ（ＺＩＣ）＊ＰＲの全部または一部に対してエンハンスメント関数を適用し、さらに逆変換により、変換されたイメージゾーンを見つけるために、基底Ｂ、特に適切な周波数基底Ｂ（ＺＩＣ）でゾーンＺＩＣを表すことが十分であることを示している。変換された一組のイメージゾーンを組み合わせて、スミア修正された変換されたイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ ＩＤ）を取得する。この組み合わせにより、例えば、ＺＩＣを重ねる場合の解を、特にエッジ効果を制限するために適用することができる。
【０１００】
前述のようにイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ ＩＤ）の作成には、スミアの観点から必要な修正をイメージＩＮＵＭに適用するという利点があるが、いくつかのゾーンにおけるノイズの増大という欠点がある（特に比較的一様なゾーンで）。
【０１０１】
本発明の方法の第２の使用例は、図７ｂに示されているシステムの実施例に基づく。これにより、ノイズレベルが制御されているスミア修正イメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓ ＩＤＢＣ）を構成することができる。変換されたイメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓｆ ＩＤＢＣ）の作成では、デバイスｄｃｂｌおよびクリッピングデバイスを使用して、上述した図６のと似たクリッピング手順を使用する。このケースでは、図６で定義されているような中間イメージは、スミア修正イメージ（Ｉ−Ｔｒａｎｓ ＩＤ）以外の何ものでもない。
【０１０２】
図８は、指定されたゾーンＺＩＣのエンハンスメントプロファイルＰＲをより正確に出力する動作を説明している。書式付きデータから抽出され、補正すべきイメージゾーンＺＩＣに関係するイメージ表現ＲＩおよび基準表現ＲＲは、撮影時に可変パラメータの指定された構成に関して取得および／または復元システムにて生じるスミアに特有のものである（焦点距離１０ｍｍ、∞集束、口径ｆ／２など）。これらの表現ＲＲおよびＲＩは、以下の概念を表す。
【０１０３】
− ＲＩは、デバイスによって生成されスミアが含まれる基準シーンのゾーンＺＩＣの周波数プロファイルである。
【０１０４】
− ＲＲは、デバイスでスミアが発生しなかった場合に生成されるのと同じゾーンＺＩＣの最適な周波数プロファイルである。
【０１０５】
これら２つのプロファイルの間の比はＲＲを見つけるためにＲＩに適用する各周波数に対する利得を示すことがわかる。他方で、補正すべきゾーンＺＩＣが高ノイズレベルを含む場合に、ＲＩとＲＲとの間の計算された利得を直接適用することにより、望ましくない挙動が特に高周波で発生する可能性があることもわかる。これらの現象は、当業者には、「リンギング」と定義されている明度発振の効果として知られている。本発明によれば、この方法では、ＲＲとＲＩとの間で、分析ゾーンＺＩＣ内のノイズの関数として位置がパラメータ化されているプロファイルを推定する。
【０１０６】
図８ａおよび８ｂは、本発明により生成することができるプロファイルＰＲの２つの例を示している。プロファイルＲＩとＲＲとの間の偏差は、デバイスに固有のスミアによって発生する周波数損失を示している。
【０１０７】
図８ａは、ゾーンＺＩＣ内の高ノイズレベルのケースを取り扱い、ＲＩとＲＲとの間で、この場合イメージ内のノイズに関係する情報を搬送する、高い周波数でその効果が小さくなるように（ＲＨの終わりがＲＩと一致する）プロファイルＲＨを選択するようにすべきである。
【０１０８】
対照的に、図８ｂでは、ゾーンＺＩＣ内の非常に低いノイズレベルのケースを取り扱っており、したがって、プロファイルＲＩの高い周波数は信号を表し、もはやノイズを表さない。ＲＩとＲＲとの間で、ゾーンＺＩＣ内の詳細の認識能力を高めるために、ＲＨとＲＩとの間の利得が高い周波数であっても大きいままとなるようなプロファイルＲＨを選択するようにするとよい。
【０１０９】
いずれにせよ、ＲＨはＲＲを超えることは許されず、デバイスの理想的プロファイルであるが、現実のデバイスによって構成することができるイメージに対応しない。前の説明を考慮すると、ＲＩとＲＲとの間のプロファイルＲＨの曲線をパラメータ化する複数の関数を選択することができる。図８ａ、８ｂでは、表現ＲＲとＲＩについて選択した表現基底はフーリエ基底である。極座標は、信号周波数を表し、縦座標は、フーリエ変換の係数の対数を表す。特にプロファイルＲＨの表現を計算するアプローチの１つは、低い周波数でプロファイルＲＲに接したままにし、その後（図８ａ、８ｂ）、高い周波数を特徴とする端点までの直線を辿る方法である。
【０１１０】
すべての周波数について比ＲＨ／ＲＩの計算によりすぐに周波数ベースのエンハンスメントプロファイルＰＲの構成を実行する。
【０１１１】
多色ノイズおよび／またはスミアの補正については、
本発明の方法は、カラーイメージの処理に適用することができる。イメージ処理ソフトウェアの観点からは、カラーイメージはイメージ内の基本色と同じ数のイメージ（または色平面）を含むものと考えられる。したがって、イメージＩＭｒｇｂは３色平面Ｉｍ−ｒｅｄ、Ｉｍ−ｇｒｅｅｎ、Ｉｍ−ｂｌｕｅで構成されると考えられる。同様に、イメージＩ Ｍｃｍｙｋは４色平面Ｉｍ−ｃｙａｎ、Ｉｍ−ｍａｇｅｎｔａ、Ｉｍ−ｙｅｌｌｏｗ、Ｉｍ−ｂｌａｃｋで構成されると考えられる。前述の方法では、各色平面は独立に処理され、変換された最終イメージの異なる色平面を再構成する、変換されたイメージが取得される。
【０１１２】
復元機器から上流にあるダイナミックレンジの低減については、
本発明の方法は、イメージＩ−ＲＥＳＴを作成するために知られているダイナミックレンジ（図９ａ）の復元手段を介して表示するように設計された変換デジタルイメージＩ−Ｔｒａｎｓｆの計算に適用可能である。プロジェクタなどのこのような復元手段では、本質的に、復元時にスミアが入り込むものであり、これは、例えば、図９ｂの階段状の遷移のプロファイルの減衰により明らかである。より好ましい復元を取得するために、投影されたイメージが理想的プロファイルに近いプロファイルを持つように、上流の変換されたイメージのダイナミックレンジを修正するようお勧めする（図９ｃ）。ダイナミックレンジのこの修正は、変換されたイメージ（一般的に８ビット単位で）の量子化のせいで常に実現可能なわけではない。このような難題を緩和するために、この方法では、変換されたイメージの大域的ダイナミックレンジを低減することができる（イメージのコントラストが小さくなり、したがってエネルギーも小さくなる）。これに対し、イメージ（図９ｃ）の許容可能なダイナミックレンジの範囲内に留めながら復元機器のスミアを考慮するために必要な変換を適用し、ランプタイプのプロジェクタ機器の場合、復元機器自体のエネルギー降下を補正し、例えば、ランプ（図９ｄ）のエネルギーを増大させることにより量子化問題がなくなる（図９ｄ）。技術的手段のこの組み合わせから、復元機器は、スミア詳細を減らしながらイメージ、特にキャラクタを復元することができる。
【０１１３】
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Ｐ２５または機器連鎖Ｐ３のコスト、特に機器または機器連鎖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。
【０１１４】
− 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
− 機器または機器連鎖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
− 機器または機器連鎖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。
【０１１５】
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、機器または機器連鎖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、機器または機器連鎖の欠陥Ｐ５に関係する書式付き情報ＩＦを出力し、この書式付き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機器連鎖から引き出される、または機器または機器連鎖を宛先として送られるイメージの品質を修正し、機器または機器連鎖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】
【０１１６】
【図１】デジタルイメージおよび中間イメージから計算された変換イメージを示す図である。
【図２】デジタルイメージの欠陥を示す図である。
【図３】デジタルイメージ上の分析ゾーンの選択を示す図である。
【図４ａ】分析ゾーン上の局所的な明度変動を示す図である。
【図４ｂ】局所的な明度変動の発生ヒストグラムを示す図である。
【図４ｃ】ヒストグラムの第１の局所的な最大値の前に置かれているヒストグラムの一部を示す図である。
【図５】平均明度に応じて分析ゾーンのクラスを示す図である。
【図６】デジタルイメージの明度の修正を示す図である。
【図７ａ】エンハンスメントプロファイルに応じて変わる変換されたイメージゾーンの補正を示す図である。
【図７ｂ】ノイズレベルが制御されているスミア修正イメージの作成例を示す図である。
【図８ａ】ノイズからエンハンスメントプロファイルを構成する様子を示す図である。
【図８ｂ】ノイズからエンハンスメントプロファイルを構成する様子を示す図である。
【図９ａ】変換されたイメージのダイナミックレンジを復元機器のダイナミックレンジに適合させる様子を示す図である。
【図９ｂ】変換されたイメージのダイナミックレンジを復元機器のダイナミックレンジに適合させる様子を示す図である。
【図９ｃ】変換されたイメージのダイナミックレンジを復元機器のダイナミックレンジに適合させる様子を示す図である。
【図９ｄ】変換されたイメージのダイナミックレンジを復元機器のダイナミックレンジに適合させる様子を示す図である。
【図１０】機器連鎖Ｐ３の機器Ｐ２５の欠陥Ｐ５に関係する書式付き情報ＩＦの図である。
【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４ｃ】
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【図５】
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【図６】
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【図７ａ】
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【図７ｂ】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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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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