(57)【要約】【課題】  精度の高い線検出方法を提供する。【解決手段】  （ａ）固体撮像素子で撮像された画像データであって、固体撮像素子の行方向及び列方向に対応してデータの配列された画像データを準備する。  （ｂ）画像データの列方向に沿って、２次元フィルタを用いてフィルタリングを行う。  （ｃ）工程（ｂ）で得られたデータについて、行方向または列方向に隣接するデータどうしの差を計算する。（ｄ）工程（ｃ）で得られたデータについて、閾値を用いて２値化を行う。【選択図】          図３
2007036591.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１導電型の半導体基板と、前記半導体基板内に形成された、前記第１導電型とは逆導電型の第２導電型のウエルと、前記ウエル内に形成された複数の前記第１導電型の電荷蓄積領域であって、行列状に配置され、入射光の光量に応じて生成された信号電荷を蓄積する電荷蓄積領域と、前記行列状に配置された電荷蓄積領域の列に沿って前記ウエル内に形成され、前記電荷蓄積領域に蓄積された信号電荷が読み出され、読み出された前記信号電荷が列方向に転送される前記第１導電型の垂直転送チャネルと、前記ウエル内に形成され、前記垂直転送チャネルの端部に結合され、前記垂直転送チャネルから転送された前記信号電荷が行方向に転送される前記第１導電型の水平転送チャネルとを有する固体撮像素子で撮像された画像の線検出方法であって、
（ａ）固体撮像素子で撮像された画像データであって、固体撮像素子の前記行方向及び前記列方向に対応してデータの配列された画像データを準備する工程と、
（ｂ）前記画像データの前記列方向に沿って、２次元フィルタを用いてフィルタリングを行う工程と、
（ｃ）前記工程（ｂ）で得られたデータについて、前記行方向または列方向に隣接するデータどうしの差を計算する工程と、
（ｄ）前記工程（ｃ）で得られたデータについて、閾値を用いて２値化を行う工程と
を有する線検出方法。
【請求項２】
前記工程（ａ）において準備される画像データが、原画像データをノイズ除去することにより得られる請求項１に記載の線検出方法。
【請求項３】
前記工程（ａ）において準備される画像データが、色分解された画像の画像データである請求項１または２に記載の線検出方法。
【請求項４】
更に、前記工程（ｄ）で得られたデータのノイズ除去を行う請求項１〜３のいずれか１項に記載の線検出方法。
【請求項５】
前記工程（ｂ）において、係数の峰または谷が前記列方向に沿って現れ、峰または谷以外の部分を構成する係数が千鳥状に分布する２次元フィルタを用いてフィルタリングを行う請求項１〜４のいずれか１項に記載の線検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、固体撮像素子によって撮像された画像に現れる線を検出するために用いられる方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＣＤ(charge coupled device : 電荷結合素子)型固体撮像素子による画像に発生する欠陥として、しみ、むら等がある。
【０００３】
しみには、周囲より明るいしみと暗いしみとがあり、それぞれ白しみ、黒しみと呼ぶ。すなわち白しみとは、しみ内部の輝度が、しみ周辺の輝度よりも大きいしみをいい、黒しみとは、しみ内部の輝度が、しみ周辺の輝度よりも小さいしみをいう。また、むらとは、輝度変化が広範囲に及んだ状態を指す。
【０００４】
しみ等の検出は、人間の目視により実施されることも多い。（たとえば、特許文献１参照）。数値化された値に大きな差がない場合であっても、人間の目にははっきり認識できる場合も少なくないためである。
【０００５】
しかし、人間の目視による検査は主観的な評価であるため、検査員によって検査結果にバラつきが生じやすい。また、検査に要する時間や費用が膨大になるという問題も生じる。このため、検査の自動化が検討されている。
【０００６】
【特許文献１】特開平２００３−３２９５９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、精度の高い線検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一観点によれば、第１導電型の半導体基板と、前記半導体基板内に形成された、前記第１導電型とは逆導電型の第２導電型のウエルと、前記ウエル内に形成された複数の前記第１導電型の電荷蓄積領域であって、行列状に配置され、入射光の光量に応じて生成された信号電荷を蓄積する電荷蓄積領域と、前記行列状に配置された電荷蓄積領域の列に沿って前記ウエル内に形成され、前記電荷蓄積領域に蓄積された信号電荷が読み出され、読み出された前記信号電荷が列方向に転送される前記第１導電型の垂直転送チャネルと、前記ウエル内に形成され、前記垂直転送チャネルの端部に結合され、前記垂直転送チャネルから転送された前記信号電荷が行方向に転送される前記第１導電型の水平転送チャネルとを有する固体撮像素子で撮像された画像の線検出方法であって、（ａ）固体撮像素子で撮像された画像データであって、固体撮像素子の前記行方向及び前記列方向に対応してデータの配列された画像データを準備する工程と、（ｂ）前記画像データの前記列方向に沿って、２次元フィルタを用いてフィルタリングを行う工程と、（ｃ）前記工程（ｂ）で得られたデータについて、前記行方向または列方向に隣接するデータどうしの差を計算する工程と、（ｄ）前記工程（ｃ）で得られたデータについて、閾値を用いて２値化を行う工程とを有する線検出方法が提供される。
【０００９】
この線検出方法を用いると、高精度で固体撮像素子によって撮像された画像に現れる線を検出することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、精度の高い線検出方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１（Ａ）及び（Ｂ）は、ＣＣＤ型固体撮像素子の構成を示す概略的な平面図であり、図１（Ｃ）は、ＣＣＤ型固体撮像素子の受光領域の一部の概略を示す断面図である。
【００１２】
図１（Ａ）を参照する。ＣＣＤ型固体撮像素子は、たとえば行列状に配置された複数の感光領域６２、複数の垂直ＣＣＤ６４、複数の垂直ＣＣＤ６４に電気的に結合された水平ＣＣＤ６６、及び水平ＣＣＤ６６の端部に設けられ、水平ＣＣＤ６６からの出力信号を増幅するアンプ６７を含んで構成される。なお、受光領域（画素配列領域）６１は感光領域６２及び垂直ＣＣＤ６４を含んで構成される。
【００１３】
感光領域６２は、感光素子、たとえばフォトダイオード及び読み出しゲートを含んで構成される。フォトダイオードは、入射した光量に応じて信号電荷を発生、蓄積する。蓄積された信号電荷は、読み出しゲートから垂直ＣＣＤ６４に読み出され、垂直ＣＣＤ６４内（垂直転送チャネル）を、全体として水平ＣＣＤ６６に向かう方向（垂直方向、列方向）に転送される。垂直ＣＣＤ６４の末端まで転送された信号電荷は、水平ＣＣＤ６６内（水平転送チャネル）を、全体として垂直方向と交差する方向、たとえば水平方向（垂直方向と直交する方向、行方向）に転送された後、電圧信号に変換される。電圧信号はアンプ６７に伝えられ、増幅されて外部に取り出される。
【００１４】
本図中に示す欠陥６８については、後述する。
【００１５】
なお、感光領域６２の配列は、図１（Ａ）に示したような行方向及び列方向にそれぞれ一定ピッチで正方行列的に配列される場合の他、行方向及び列方向に１つおきにたとえば１／２ピッチずつ位置をずらして配列される画素ずらし配列がある。
【００１６】
図１（Ｂ）は、画素ずらし配列されたＣＣＤ型固体撮像素子の概略的な平面図である。画素ずらし配列とは、第１の正方行列的に配列された感光領域６２と、その格子間位置に第２の正方行列的に配列された感光領域６２とからなる感光領域６２の配列のことをいう。垂直ＣＣＤ６４（垂直転送チャネル）は感光領域６２の間を蛇行するように形成される。この場合も、信号電荷は垂直転送チャネルを全体として水平ＣＣＤ６６に向かう方向（垂直方向）に転送される。なお、画素ずらし配列における感光領域６２は多くの場合、八角形状である。
【００１７】
図１（Ｃ）に、ＣＣＤ型固体撮像素子の受光領域の一部の概略的な断面を示す。たとえばｎ型のシリコン基板である半導体基板８１に形成されたｐ型のウエル層８２に、ｎ型の不純物添加領域で構成される電荷蓄積領域７１、及びその隣にｐ型の読み出しゲート７２を介して、複数の電荷蓄積領域７１に近接したｎ型領域の垂直転送チャネル７３が形成されている。読み出しゲート７２及び垂直転送チャネル７３上方にはゲート絶縁膜７４を介して、垂直転送電極７５が形成されている。隣り合う電荷蓄積領域７１間にはｐ型のチャネルストップ領域７６が形成されている。なお、フォトダイオードは、電荷蓄積領域７１と、その下方のｐ型領域を含んで形成される。
【００１８】
チャネルストップ領域７６は、電荷蓄積領域７１、垂直転送チャネル７３等の電気的な分離を行うための領域である。ゲート絶縁膜７４は、半導体基板８１表面上に、たとえば熱酸化により形成された酸化シリコン膜を含む。垂直転送電極７５は、たとえばポリシリコンで形成される第１層垂直転送電極及び第２層垂直転送電極を含む。これらはアモルファスシリコンで形成することも可能である。垂直転送電極７５は、垂直転送チャネル７３及び読み出しゲート７２のポテンシャルを制御することによって、電荷蓄積領域７１に蓄積された電荷を垂直転送チャネル７３に読み出し、読み出された電荷を垂直転送チャネル７３の列方向に転送する。垂直転送電極７５上には、たとえばポリシリコンの熱酸化により得られる絶縁性の酸化シリコン膜７７が形成されている。
【００１９】
垂直転送電極７５上方には、絶縁性の酸化シリコン膜７７を介して、たとえばタングステン（Ｗ）により遮光膜７９が形成されている。遮光膜７９には、電荷蓄積領域７１の上方に開口部７９ａが形成されている。遮光膜７９上には、窒化シリコン膜７８が形成されている。
【００２０】
入射光量に応じて電荷蓄積領域７１に蓄積された信号電荷は、読み出しゲート７２から垂直転送チャネル７３に読み出され、垂直転送電極７５へ印加される駆動信号（転送電圧）により、垂直転送チャネル７３内を転送される。遮光膜７９は、上述のように各電荷蓄積領域７１上方に開口部７９ａを有し、受光領域６１に入射する光が電荷蓄積領域７１以外の領域に入射するのを防止する。
【００２１】
遮光膜７９上方には、たとえばＢＰＳＧ(boro-phospho silicateglass)でつくられた平坦化層８３ａが形成され、その平坦な表面上に、たとえば赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の３原色のカラーフィルタ層８４が形成される。その上を平坦化するために、更に平坦化層８３ｂが形成される。平坦な表面を有する平坦化層８３ｂ上には、たとえばマイクロレンズ用のフォトレジストパタンを溶融、固化してマイクロレンズ８５が形成される。マイクロレンズ８５は、各電荷蓄積領域７１の上方に、たとえば微小な半球状の凸レンズが配列されたものである。マイクロレンズ８５は入射光を電荷蓄積領域７１に集光する。１つのマイクロレンズ８５で集束される光は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のいずれかの色のカラーフィルタ層８４を通して１つの電荷蓄積領域７１（フォトダイオード）に入射する。したがって、複数のフォトダイオードは、それぞれ上方に形成された赤（Ｒ）のカラーフィルタ層８４を透過した光が入射するフォトダイオード、緑（Ｇ）のカラーフィルタ層８４を透過した光が入射するフォトダイオード、青（Ｂ）のカラーフィルタ層８４を透過した光が入射するフォトダイオードの３種類のフォトダイオードを含む。
【００２２】
ＣＣＤ型固体撮像素子で撮影した画像に、縦線が生じることがある。縦線には、周囲より明るい線と暗い線とがある。
【００２３】
固体撮像素子の欠陥に起因して、縦線が発生することがある。たとえば図１（Ａ）に示すように、垂直ＣＣＤ（垂直転送チャネル）６４に欠陥６８が存在する場合、欠陥６８の存在する垂直ＣＣＤ（垂直転送チャネル）６４における信号電荷転送は、正常には行われない。このため、欠陥６８の存在する垂直ＣＣＤ（垂直転送チャネル）６４において、欠陥６８よりも上流（図１（Ａ）において、欠陥６８より上の部分）に相当する画像位置に、縦線が生じることとなる。
【００２４】
図２は、縦加算平均方式による縦線検出方法を説明するための図である。
【００２５】
固体撮像素子による画像２０に、Ｘ方向、Ｙ方向をそれぞれ画定する。Ｘ方向は、本図中左から右に向かう方向であり、Ｙ方向は、上から下に向かう方向である。図１（Ａ）における垂直ＣＣＤ６４の延在方向（垂直方向、列方向）とＹ方向とは平行であり、信号電荷は、Ｙの正方向に転送される。また、図１（Ａ）における水平ＣＣＤ６６の延在方向（水平方向、行方向）とＸ方向とは平行であり、信号電荷は、Ｘの負方向に転送される。
【００２６】
画像２０は、たとえば白無地の平面的被写体を撮影した画像である。したがって画像２０に、しみ、むら、線等がなければ、全面に渡ってほぼ一様に白い画像である。
【００２７】
各画素（たとえば図１（Ａ）における感光領域６２）に対応する信号値（データ）をｔｉｊで示す。ｔｉｊは、Ｘ座標がｉ、Ｙ座標がｊである位置（１≦ｉ≦ｘ，１≦ｊ≦ｙ）の信号値を表す。
【００２８】
たとえば図１（Ａ）の欠陥６８が、ｔｉｊに対応する画素位置の垂直ＣＣＤに存在する場合、ｔｉ１〜ｔｉｊの値が周囲に比べて大きく（周囲よりも明るい線傷の場合）、または小さく（周囲よりも暗い線傷の場合）なる。
【００２９】
縦加算平均方式による縦線検出方法においては、まず画像２０の各列ごとに上端から下端まで信号値を加算し算術平均をとる。たとえば第ｉ列における信号値の縦加算平均を、（ｔｉ１＋ｔｉ２＋・・＋ｔｉｙ）／ｙと計算する。
【００３０】
続いて、第ｉ列を中心とするＸ方向のメディアンフィルタを用いてその中間値との差の絶対値を求め、それらが閾値以上であれば縦線として検出する。
【００３１】
この方法によって縦線の検出は可能であるが、縦線傷の存在するＸ座標はわかっても、Ｙ座標はわからないという問題点がある。
【００３２】
縦線傷の存在するＹ座標が不明の場合には、検出後、縦線傷の存在する列（Ｘ座標）について、上端から下端まで補正を行う。しかしこの場合、補正の量が増加し、処理負荷の増大、画像品質の劣化を招くことがある。
【００３３】
そこで本願発明者は、以下の縦線検出方法を案出した。
【００３４】
図３は、実施例による線検出方法を示すフローチャートである。
【００３５】
検査対象として使用する画像データは、ＣＣＤ型固体撮像素子によって撮像され、アナログ電荷量がアナログ電圧値に変換され、更にデジタル電圧値に変換されたもの、あるいは更に補間演算を行い、各画素位置で赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の信号成分を、たとえばデジタル電圧値（単位は、たとえばｍＶ）として有するものである。
【００３６】
なお、前述のように、元の画像は、たとえば白無地の平面的被写体を撮影した画像である。
【００３７】
実施例による線検出方法においては、まず、色分解を行う。カラー撮像を行う通常の固体撮像素子では、たとえば赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の三原色のカラーフィルタを透過した入射光からカラー画像データ（元データ）が作成される。色分解とは、元データから赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）それぞれの画素データ（赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のカラーフィルタを透過した光が入射した画素のデータ）を抜き出し、赤（Ｒ）の画像、緑（Ｇ）の画像、青（Ｂ）の画像を作成することをいう。
【００３８】
以下に示す各工程は、色分解された赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各画像について行われる。
【００３９】
なお、カラーフィルタを備えていない固体撮像素子で撮影されたグレー画像の処理を行う場合等は、色分解工程は省略される。
【００４０】
縦線の検出を元画像の信号値を用いて行った場合、特定の色画像にだけ線傷があると、その検出が困難であることがある。色分解を行うと、色画像ごとに線傷を検出することができるため、カラーフィルタ製造工程における傷の検出精度を向上させることができる。また、傷の発生要因を特定することができる場合もある。
【００４１】
色分解後、ノイズ（画像データの細かいうねり）除去を行う。ノイズ除去は、ランクフィルタまたはローパスフィルタを１、または２以上用いて行う。ランクフィルタとは、対象空間のレベルをランクで並べ替え、設定されたランクの値を得るフィルタのことをいう。また、ローパスフィルタとは、ある周波数より大きい周波数成分を通過させないフィルタをいう。
【００４２】
ノイズを除去した後、縦方向の相関を強調する２次元フィルタを用いて、縦方向フィルタリングを行う。この工程により、縦線の信号値が強調されたデータを得る。縦方向の相関を強調する２次元フィルタを用いてフィルタリングを行うことで、縦線傷のＹ座標を検出するにあたっても、その検出精度を向上させることができる。また、わずかなレベル差の線傷検出精度も向上させることができる。
【００４３】
なお、縦方向フィルタリング工程以降の工程については、後に詳述する。
【００４４】
続いて、縦方向フィルタリング工程後のデータについて、周囲との差分計算を行う。差分計算によって、縦線の信号値を一層強調することができる。
【００４５】
次に、あらかじめ設定した閾値を用いて、データの２値化を行う。閾値は検査に先立って、検査画像のサンプルを多数検査して得る。閾値は、たとえば赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）すべてに同じ値を用いる。ただし、品種や状況に応じて、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各色ごとに設定しておく。色ごとに閾値を設定することにより、縦線とノイズ成分とを効果的に判別することができる。
【００４６】
なお、２以上の閾値を準備し、異なる閾値（変調可能な閾値）を採用して処理を繰り返すことで、一層精度の高い検査を行うこともできる。
【００４７】
２値化後、再びノイズ除去を行って縦線情報を得る。ノイズ除去には、たとえばランクフィルタを用いる。
【００４８】
前述のように、図３に示した線検出方法は、色分解によって作成された赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各色画像について検査を行う。そして、少なくとも１つの色画像データについて「線有り」（ＦＡＩＬ）と判定された場合、元画像についても「線有り」（ＦＡＩＬ）と判定する。すべての色画像について「線無し」（ＰＡＳＳ）と判定された場合、元画像についても「線無し」（ＰＡＳＳ）と判定する。
【００４９】
なお、実施例による線検出方法には、ノイズ除去工程が２工程含まれている。検査対象によっては、ノイズ除去工程の一方または双方を省略することも可能である。
【００５０】
図４（Ａ）〜（Ｃ）を用いて、縦方向フィルタリング工程について説明する。
【００５１】
図４（Ａ）に、縦方向フィルタリング工程で用いる、２次元フィルタの一例を示す。本図には、５行５列の２次元フィルタを示した。フィルタは、フィルタ内に現れる係数の和が０となるように作製した。縦方向フィルタリング工程には、縦方向の相関を強調する２次元フィルタが用いられる。「縦方向の相関を強調する」とは、フィルタの係数の大小を等高線的にとらえたとき、係数の峰または谷が縦方向に沿って現れることをいう。図示の２次元フィルタは、係数の峰（「２」という一定値で峰が形成されている。）が縦方向に沿って現れている。また、峰以外の部分を構成する係数（「０」及び「−１」という一定値）は、均等に千鳥状に分布している。
【００５２】
千鳥状に分布させなかった場合、たとえばある列に「−１」を集中して配置した場合、２値化工程において逆符号として閾値を超え、縦線と誤認される場合がある。
【００５３】
図４（Ｂ）に単純化した画像データの一例を示す。（ｉ列，ｊ−１行）、（ｉ列，ｊ行）、及び（ｉ列，ｊ＋１行）の信号値のみが「３」で、残余の位置の信号値は「１」の画像データである。この画像データのｉ列に対する縦方向フィルタリングは以下のように行う。例として、ｊ−４行以降のデータのフィルタリングについて説明する。
【００５４】
（ｉ列，ｊ−４行）の信号のフィルタリングに使用するデータの領域を実線で囲んで示した。これは（ｉ列，ｊ−４行）のデータを中心とする５行５列のデータ範囲である。この範囲に図４（Ａ）に示した２次元フィルタをかける。対応する信号値とフィルタの係数を掛け合わせ、それらの総和を求めると０となる。
【００５５】
同様の計算を（ｉ列，ｊ−３行）、（ｉ列，ｊ−２行）、（ｉ列，ｊ−１行）、（ｉ列，ｊ行）、（ｉ列，ｊ＋１行）、（ｉ列，ｊ＋２行）、（ｉ列，ｊ＋３行）、及び（ｉ列，ｊ＋４行）のそれぞれの信号値に対して行うと、結果は、順に、４、８、１２、１２、１２、８、４、０となる。
【００５６】
図４（Ｃ）に、ｉ−１列、ｉ列、ｉ＋１列についてのフィルタリング結果を示す。縦線の信号値が強調されている。この結果を用いて、差分計算を行う。
【００５７】
図５は、ｉ−１列、ｉ列、ｉ＋１列に属するそれぞれの画素に対応するデータについて、上下左右のデータ（行方向及び列方向に隣接するデータ）との差をとった結果を示す。図には、ｊ−４行からｊ＋４行までのデータについての差分値を示した。
【００５８】
周囲の画素に対応するデータとの差分を計算することで、縦線のデータを一層強調することが可能である。
【００５９】
差分計算された結果を用いて、２値化を行う。閾値をたとえば「１２」に設定し、左右画素のデータとの差分の絶対値が、左右ともに１２以上の画素については「１」、１２未満の画素については「０」とする。
【００６０】
この２値化によって、「１」とされるのは、信号値を「３」とした（ｉ列，ｊ−１行）、（ｉ列，ｊ行）、及び（ｉ列，ｊ＋１行）の画素のみである。このようにして縦線の存在する列（Ｘ座標）のみならず、行（Ｙ座標）も検出することができる。
【００６１】
また、左右方向と上下方向に異なる閾値を採用することもできる。たとえば、左右方向については、閾値をたとえば「１０」に設定し、左右画素のデータとの差分の絶対値が、左右ともに１０以上の画素については「１」、１０未満の画素については「０」とする。上下方向については、閾値をたとえば「２」に設定し、上下画素のデータとの差分の絶対値が、上または下の少なくとも一方について２未満の画素については「１」、それ以外の画素については「０」とする。そして左右方向について行った２値化、及び上下方向について行った２値化の双方が「１」である場合、最終的に「１」とし、それ以外の場合を「０」とする２値化を行う。
【００６２】
この最終的な２値化によって、「１」とされるのは、信号値を「３」とした（ｉ列，ｊ−１行）、（ｉ列，ｊ行）、及び（ｉ列，ｊ＋１行）の画素のみである。このようにして縦線の存在する列（Ｘ座標）のみならず、行（Ｙ座標）も検出することができる。
【００６３】
更に上述のように、変調可能な閾値を採用して処理を繰り返し、一層精度の高い検出を行うこともできる。
【００６４】
図６を用いて、２値化後のノイズ除去工程について説明する。縦線以外の部分であっても、２値化処理工程において、閾値を超えたとされ、「１」とされる場合がある。ノイズ除去工程では、ランクフィルタを用い、縦線以外が原因と思われる「１」を除去する。
【００６５】
たとえば、本図において、実線で囲った「１」を、ランクフィルタリングによってノイズと判断する。ノイズと判断された画素は、「０」とされる。点線で囲った連続する「１」については、ランクフィルタリングによってノイズとしては除去されない。
【００６６】
以上の工程を経て、高精度で縦線情報を得る。
【００６７】
なお、実施例においては、縦方向フィルタリング工程で１つの２次元フィルタを使用したが、２以上の２次元フィルタを組み合わせて用いることもできる。
【００６８】
最後に、検出速度について記しておく。
【００６９】
縦加算平均方式による縦線検出方法によれば、縦方向の相関を強調するために、広範囲に渡って処理を行う必要があるため、処理範囲が広い場合、検出のために必要な時間が長くなる。
【００７０】
これに対し、２次元フィルタを用いた場合、演算処理の負荷を減らすことができ、検出時間を短縮することができる。
【００７１】
以上、実施例に沿って本発明を説明したが、本発明はこれらに限定されるものではない。例えば、種々の変更、改良、組み合わせ等が可能なことは当業者には自明であろう。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
ＣＣＤ型固体撮像素子による撮影画像に好適に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】（Ａ）及び（Ｂ）は、ＣＣＤ型固体撮像素子の構成を示す概略的な平面図であり、（Ｃ）は、ＣＣＤ型固体撮像素子の受光領域の一部の概略を示す断面図である。
【図２】縦加算平均方式による縦線検出方法を説明するための図である。
【図３】実施例による線検出方法を示すフローチャートである。
【図４】（Ａ）〜（Ｃ）は、縦方向フィルタリング工程について説明するための図である。
【図５】ｉ−１列、ｉ列、ｉ＋１列に属するそれぞれの画素に対応するデータについて、上下左右のデータ（行方向及び列方向に隣接するデータ）との差をとった結果を示す。
【図６】２値化後のノイズ除去工程について説明するための図である。
【符号の説明】
【００７４】
２０  画像
６１  受光領域
６２  感光領域
６４  垂直ＣＣＤ
６６  水平ＣＣＤ
６７  アンプ
６８  欠陥
７１  電荷蓄積領域
７２  読み出しゲート
７３  垂直転送チャネル
７４  ゲート絶縁膜
７５  垂直転送電極
７６  チャネルストップ領域
７７  シリコン酸化膜
７８  窒化シリコン膜
７９  遮光膜
７９ａ  開口部
８１  半導体基板
８２  ウエル層
８３ａ，ｂ  平坦化層
８４  カラーフィルタ層
８５  マイクロレンズ
【図１】
2007036591.tif 000003
【図２】
2007036591.tif 000004
【図３】
2007036591.tif 000005
【図４】
2007036591.tif 000006
【図５】
2007036591.tif 000007
【図６】
2007036591.tif 000008