(57)【要約】【課題】画像値の非線形の組み合わせによりさほど制約されない、バイラテラルフィルターに類似した平滑化およびエッジ保存特性を提供すること。【解決手段】アルゴリズム窓の他のピクセルに相対して中央ピクセルが処理されるようなアルゴリズム窓を定義する画像フィルタリングアルゴリズムの適用は前記アルゴリズム窓より大きく、それを包含する拡大窓の使用により改良される。この方法はつや消し親和性の原理で作用するエッジ保存フィルターと適用され、バイラテラル級フィルターにおける範囲フィルター項のより良い表現を可能にする。出力が従来のバイラテラルフィルターに非常に類似した近似バイアフィニティーフィルターが定義される。本手法は色空間変更が必要なく、従って入力画像は元の色空間において扱えるというさらなる利点を有する。【選択図】図１
2012018669.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
2012018669.tif 000035
【請求項２】
2012018669.tif 000036
【請求項３】
前記拡大窓は前記入力画像のサイズの1／4を超えない請求項2に記載のデジタル入力画
像を処理する方法。
【請求項４】
2012018669.tif 000037
【請求項５】
統計は各ピクセルの画像値から前記統計を計算することにより決定され、前記ステップ
（d）において前記拡大窓について1つの単位移動分前記直前の位置から新規位置に移動す
る際その直前の位置において計算された統計の1行または1列を除きすべてが保持される請
求項1に記載のデジタル入力画像を処理する方法。
【請求項６】
前記入力画像内の前記ピクセルの画像値は積分画像形態に再配置される請求項1に記載
のデジタル入力画像を処理する方法。
【請求項７】
前記統計は前記画像フィルタリングシーケンスの適用前に計算され積分画像形態に配置
され、統計は前記ステップ（b）および（i）において必要な統計のために前記積分画像を
アクセスすることにより決定される請求項1に記載のデジタル入力画像を処理する方法。
【請求項８】
2012018669.tif 000038
【請求項９】
前記バイアフィニティーフィルターは前記入力画像Iに対しその固有色空間において適
用される請求項8に記載のデジタル入力画像を処理する方法。
【請求項１０】
前記固有色空間はRGB色空間である請求項9に記載のデジタル入力画像を処理する方法。
【請求項１１】
2012018669.tif 000039
【請求項１２】
2012018669.tif 000040
【請求項１３】
2012018669.tif 000041
【請求項１４】
2012018669.tif 000042
【請求項１５】
2012018669.tif 000043
【請求項１６】
2012018669.tif 000044
【請求項１７】
2012018669.tif 000045
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
米国特許出願番号１２／７５２，６１５は引用により全体として本明細書に組み入れら
れる。
本発明は画像処理の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
バイラテラルフィルターはBilateral Filtering for Gray and Color Images（「グレ
イおよびカラー画像用のバイラテラルフィルタリング」）、ICCV：Proceedings of the S
ixth International Conference on Computer Vision、839頁、1998年、IEEE Computer S
ociety、においてTomasiとManduchiにより最初に提案され、これは引用により全体として
本明細書に組み入れられる。
基本的に、バイラテラルフィルターは近傍の画像値の非線形組み合わせを手段としてエ
ッジを保存しながら画像を平滑化する。このようなフィルタリング操作の背後にある主要
な概念は空間領域からと共に特徴領域からの情報を組み合わせることである。
【０００３】
2012018669.tif 000003
【０００４】
方程式1における2つの応答間の積は応答を非線形にするので、その発端以来、研究のほ
とんどはバイラテラルフィルターの時間／空間的な複雑を改良することに重点を置いてき
た。その非線形さのため演算集約的な操作となっており、従って多くの研究者は非線形バ
イラテラルフィルターを別個の一次元フィルターまたは類似したカスケード型表現の総計
に分解する手法を提案している。2Dカーネルの特異値分解はそのような手法の1つである
。別の提案された手法は画像のサブサンプルコピーを離散的強度カーネルでフィルターし
、線形補間を用いて結果を再度組み合わせることによるバイラテラルフィルターの近似で
ある（特許文献１等参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第７４７０７３０号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
最近バイラテラルフィルターの実行時間が重大なネックとして特定され、より大きな空
間要件および挙動近似があるものの、フィルタリング操作をほとんど一定の時間にするよ
うな手法がいくつか提案されている。
多くの研究がバイラテラルフィルターの処理の速度を速めることに重点を置いてきたが
、バイラテラルフィルターの主要な弱点であるカラー画像の扱いは視覚社会においておお
むね見過ごされてきた。
【０００７】
本発明の一目的はカラー画像の取り扱いを改良した新規手法を提供することにある。
本発明の別の目的はデジタル画像処理の効率を向上させる方法を提供することにある。
本発明の目的はバイラテラルフィルターに類似した平滑化およびエッジ保存特性を提供
するが、画像値の非線形の組み合わせによりさほど制約されないフィルターを提供するこ
とにある。
本発明のさらなる目的はバイラテラルフィルターに類似した平滑化およびエッジ保存特
性を提供するが、実施の最適化が向上させるのに好適なフィルターを提供することにある
。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
2012018669.tif 000004
【０００９】
2012018669.tif 000005
【００１０】
また、本発明のデジタル入力画像を処理する方法において、前記拡大窓は前記入力画像
のサイズの１／４を超えないことを特徴とする。
【００１１】
2012018669.tif 000006
【００１２】
また、本発明のデジタル入力画像を処理する方法において、統計は各ピクセルの画像値
から前記統計を計算することにより決定され、前記ステップ（d）において前記拡大窓に
ついて1つの単位移動分前記直前の位置から新規位置に移動する際その直前の位置におい
て計算された統計の1行または1列を除きすべてが保持されることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明のデジタル入力画像を処理する方法において、前記入力画像内の前記ピク
セルの画像値は積分画像形態に再配置されることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明のデジタル入力画像を処理する方法において、前記統計は前記画像フィル
タリングシーケンスの適用前に計算され積分画像形態に配置され、統計は前記ステップ（
b）および（i）において必要な統計のために前記積分画像をアクセスすることにより決定
されることを特徴とする。
【００１５】
2012018669.tif 000007
【００１６】
また、本発明のデジタル入力画像を処理する方法において、前記バイアフィニティーフ
ィルターは前記入力画像Iに対しその固有色空間において適用されることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明のデジタル入力画像を処理する方法において、前記固有色空間はRGB 色空
間であることを特徴とする。
【００１８】
2012018669.tif 000008
【００１９】
2012018669.tif 000009
【００２０】
2012018669.tif 000010
【００２１】
2012018669.tif 000011
【００２２】
2012018669.tif 000012
【００２３】
2012018669.tif 000013
【００２４】
2012018669.tif 000014
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】フィルターアルゴリズムを入力画像に適用する設定例を示す図である。
【図２】本発明を実施するための代表的なハードウェアを示す図である。
【図３】図３Ａは、各ピクセルがRGB値のサンプル画像を示す図である。図３Ｂは、図３Ａのサンプル画像における各ピクセルに対しR2G2B2値（すなわち統計）を提供する図である。図３Ｃは、図３Ａのサンプル画像における各ピクセルに対し予め計算されたRG‐RB‐GB値（すなわち統計）を提供する図である。
【図４】図４Ａは、積分画像の構造を示す図である。図４Ｂは、積分画像の適用を示す図である。
【図５】各々異なる半径値を有する3つのサンプルピクセル窓を示す図である。
【図６】直前の位置からの統計の1行を次の位置に記憶することによる、移動窓の改良された適用を図示する図である。
【図７】直前の位置からの統計の2行を次の位置に記憶することによる、移動窓の改良された適用を示す図である。
【図８】直前の位置からの統計の第1行を除いたすべてを次の位置に記憶することによる、移動窓の改良された適用を示す図である。
【図９】図９Ａは、半径r＝1の初期窓の周りにおける第1および第2拡大窓の作成を示す図である。図９Ｂは、半径r＝2の初期窓の周りにおける第1および第2拡大窓の作成を示す図である。
【図１０】図9Bからの拡大窓W4の移動を図示し、直前の位置からの統計の第1行を除いたすべてが次の位置に記憶されている。
【図１１】図9Bからの拡大窓W5の移動を図示し、直前の位置からの統計の第1行を除いたすべてが次の位置に記憶されている。
【図１２】さまざまなサイズの窓に対する正規化項εの作用を示す図である。
【図１３】正規化項εに0．0005、0．005、0．05、および0．5を正規化項ε値として入力画像に適用された正規化項の固定サイズの窓に対する作用を示す図である。
【図１４】本バイアフィニティーフィルターを入力画像に適用した結果と、同じ入力画像に対しその固有のRGB色領域およびCIELAB色空間への転換においてバイラテラルフィルターを適用した結果の第1比較である。
【図１５】本バイアフィニティーフィルターを入力画像に適用した結果と、同じ入力画像に対しその固有のRGB色領域およびCIELAB色空間への転換においてバイラテラルフィルターを適用した結果の第2比較である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
バイラテラルフィルターの分野における研究は従来、多チャンネルのカラー画像の統一
的な扱いというバイラテラルフィルターの最も重要な欠点を見過ごしている。これは画像
が多数の色の組み合わせを有する任意の被写体を表すことができ、色チャンネルが従来互
いに独立しているとみなされていたからである。従ってバイラテラルフィルターは各色チ
ャンネルを独立して処理する。
【００２７】
例えば、RGB色空間は3つの色チャンネル（赤、緑、および青）を有するが、3つの色チ
ャンネルの各々、赤、緑、および青、にバイラテラルフィルターを別個に適用することを
必要とする。このことの直接的な結果としてバイラテラルフィルターはRGB色空間の鮮明
な色エッジにおいて色アーティファクトを形成する。これはRGB色空間が通常カラーデジ
タル画像、すなわちデジタル写真撮影または画像スキャン操作などのさまざまなデジタル
撮像手法により得られた画像、の固有色空間であるために問題を課す。
【００２８】
今までに提案された1つの改善法は固有のRGB色空間からCIELAB色空間に転換することで
、これは人間の視覚（または知覚）に近似しようとする。RGB色空間と同様、CIELAB色空
間も3つの色チャンネルを有し、従ってバイラテラルフィルターが3つの色チャンネルの各
々に独立して適用されることを必要とするが、CIELABは色アーティファクトを避けること
で知られる。
【００２９】
すなわち、この方法によると、一旦固有RGBのカラー画像がCIELAB色空間に転換される
と、チャンネル毎のバイラテラルフィルター処理はRGB色空間における処理で明白となる
アーティファクトを形成しない。
【００３０】
本考察は画像の固有RGB色空間における適用に適しているが、変換領域手法（すなわち
固有RGB色空間から別の色空間に転換すること）と同等で機能する新規手法を提案する。
色転換ステップを避けることは当然本手法の効率を変換領域手法に比べ向上させる。
【００３１】
以降「バイアフィニティーフィルター」と呼ばれるカラー画像用の新規フィルターがこ
こで提案される。このフィルターは構造的にバイラテラルフィルターに類似しているが、
提案されるバイアフィニティーフィルターは色線モデルに基づく。以下に示されるように
、この方法はRGB色空間からCIELABなど知覚に基づく色空間への明白な転換を削除するこ
とを可能にする。
【００３２】
本バイアフィニティーフィルターはピクセルの周囲の小規模の近傍に対する色親和性を
測定し、それに従いフィルター項を加重する。この方法はカラー画像用の標準的なバイラ
テラルフィルターと同等に機能し得ることが提案される。本バイアフィニティーフィルタ
ーのさらなる利点は入力画像の大きなエッジを保存するのみならず（バイラテラルフィル
ターの望ましい特徴）、入力画像の小さなエッジを保存し増強することで、これは画像増
強フィルターとしてさらなる用途につながるおまけの特徴である。
【００３３】
上述のとおり、バイラテラルフィルターの主要な目的は空間領域からの情報を特徴領域
と組み合わせることで、この特徴領域は一般的に色領域である。RGB領域におけるカラー
画像のピクセル間の色親和性を判定することは、近い色のピクセルが全く異なるように見
せ、著しく異なるRGB値を有するように見せる光強度の差により複雑になっている。従っ
て先行技術において、一般的にRGB色空間から光強度値を色値からより良く分離でき、次
に別の色空間においてバイラテラルフィルターを適用できる別の色空間に転換することが
好ましい。
【００３４】
色を光強度から分離して、光強度の差に関係なく2つのピクセルが同じ色を共有するか
否かを判定する方法を作り出す代替色空間が多数提案されている。これらの色空間は2つ
のグループ、すなわち線形と非線形、に分けることができる。線形色空間の中で最も広く
用いられているのはYcrCb、YUV、およびYIQ色空間である。非線形色空間の中では2つのグ
ループ、すなわち色を色相（すなわち色）、彩度（すなわち純度）、および値（すなわち
光強度）に分離する第1サブグループ、および色を輝度と2つの色座標に分離する第2サブ
グループ、が普及している。第1サブグループはHSV、HIS、HSB、HSL、等々の色空間を含
むことができる。第2サブグループは色を輝度（すなわち光強度）および2つの色座標に分
離して知覚的に均一な（すなわち人間の目が色の変化を知覚する方法に近い）色空間を作
り出そうと試みる、CIELABおよびCIE‐LUV色空間を含むことができる。
【００３５】
一般的に、2つのピクセルが同じ実世界の色を有するか否かを判定するために包括的な
色モデルの色座標が用いられる。これらの色モデルは色の歪みがないか、またはすべての
撮像条件に対し同一の色の歪みがあると仮定する。実際には、出所の不明な実世界の画像
を扱う場合、場面表面の色は場面およびカメラの設定によって異なる画像とともに異なる
画像領域において異なって歪まれるのでこれらの仮定が正しいことは稀である。
【００３６】
これは色線モデルの話題につながる。色線の採用はColor lines：Image Specific Colo
r Representation（色線：画像特有の色描写）、CVPR、2004年、における Omer他に帰す
るとされており、引用により全体として本明細書に組み入れられる。Omer他はカラーの自
然画像はRGB色空間においてピクセル色のクラスターを形成するという概念を提案した。
自然画像における小規模領域の多くは2色の線形組み合わせに分解できるということから
これらピクセルのクラスターは主に管状の領域を形成するようである。この2色モデルは
画像つや消し（すなわち前景被写体をその周囲背景から分離）、ベイヤーモザイク除去（
すなわちベイヤー色フィルターアレイを上乗せした画像センサーからの不完全な色サンプ
ルからカラー画像を再構成）、および最近では画像の雑音除去およびぼやけ除去に使用さ
れている。
【００３７】
2012018669.tif 000015
【００３８】
この2色モデルは画像の解像度およびサイズについて小規模近傍にのみ当てはまるので
、この2色モデルにおいてパッチサイズは主要なパラメーターである。これらの「小規模
な」近傍は通常3×3のピクセル近傍と定義される。しかし画像の解像度とサイズが高まる
につれ、有効な近傍を捉えるために窓サイズも大きくなる必要がある。
【００３９】
2012018669.tif 000016
【００４０】
2012018669.tif 000017
【００４１】
2012018669.tif 000018
【００４２】
技術的に、特にグラフ理論の数学分野において知られているように、ラプラシアン行列
（アドミタンス行列またはキルヒホフ行列とも呼ばれる）はグラフの行列表示である。こ
れはキルヒホフの定理と併せて、特定グラフについてスパニングツリーの数を計算するの
に用いることができる。これはキルヒホフの定理と併せて、特定グラフについてスパニン
グツリーの数を計算するのに用いることができる。
【００４３】
2012018669.tif 000019
【００４４】
2012018669.tif 000020
【００４５】
2012018669.tif 000021
【００４６】
2012018669.tif 000022
【００４７】
2012018669.tif 000023
【００４８】
2012018669.tif 000024
【００４９】
2012018669.tif 000025
【００５０】
2012018669.tif 000026
続行する前に、本明細書において説明される方法は特殊または汎用のデータ処理ハード
ウェアで実施できることが特筆される。
【００５１】
図2を参照すると、このようなデータ処理ハードウェアの一般例はマイクロコンピュー
ター、中央演算装置（CPU）、プログラム可能論理装置（PLD）、結合プログラム可能論理
装置（CPLD）、特定用途向け集積回路（ASIC）、または他の演算装置として実施できるデ
ータ処理装置11を含むことができる。一般的に、データ処理装置11は演算論理装置（ALU
）および／またはCPU13、制御論理15、さまざまなタイミングクロック17、各種レジスタ
ー19（データレジスター、シフトレジスター、作業スペースレジスター、状態レジスター
、アドレスレジスター、割り込みレジスター、命令レジスター、プログラムカウンター、
等々を含む）、および記憶装置21（RAMおよび／またはROMを含む）を含むことができる。
【００５２】
図2の本例において、処理されるカラー画像はデータストア23に維持されることができ
る（あるいは、デジタル静止カメラ、デジタルビデオカメラ、画像スキャナー、等々の画
像生成装置により直接提供されることもできる）。データ処理装置11は直接リンク32およ
び適当な入出力インターフェイス27経由でデータストア23を直接アクセスすることができ
、または通信リンク31／33およびLAN、WLAN、またはインターネットであり得るネットワ
ーク29経由でデータストア23をアクセスすることができる。通信リンク31／33は有線また
は無線の通信リンクであって良い。
【００５３】
2012018669.tif 000027
【００５４】
メモリーの複雑さが問題でない場合、その処理の高速化に対する第1の方法は必要な量
を予め演算することである。RGB画像はピクセル毎に3つの量（すなわち赤、緑、および青
の色値）を提供するので、ピクセル毎にR2G2B2およびRG‐RB‐GBについて追加の量を記憶
することはメモリーにさらに2つの3チャンネル画像の情報を記憶することに等しくなる。
【００５５】
図3Aは左上の角における位置（0，0）から右下の角におけるピクセル（M，N）まで各ピ
クセルに対するRGB値を有する画像を図示する。図3Bは各ピクセルに対するR2G2B2値を提
供し、図3Cは予め計算された各ピクセルに対するRG‐RB‐GB値を示す。
【００５６】
必要な統計の処理は図3Aから3Cにおける各ピクセルの量を積分画像形式で表すことによ
りさらに改良できる。図4Aを参照すると、積分画像は各ピクセル45の垂直41および水平43
の境界内からピクセル位置（0，0）における起点に囲まれるすべてのピクセルに対するピ
クセル値の合計を提供する。例えば、位置（10，10）におけるピクセル45は斜線区域46内
に囲まれるピクセルの蓄積されたピクセル値を提供する。
【００５７】
2012018669.tif 000028
【００５８】
しかしHDTVの画像など比較的大きい画像ファイルの場合、メモリーオーバーヘッドが大
きいためこの方法は最適でないかもしれない。必要な値を計算する効率を向上させる第2
の方法は現在の窓について充分な統計を集め、次に現在の統計情報をメモリーに保ちなが
ら垂直方向の各単位移動（1ピクセル上に、または1ピクセル下に）における窓の新規行に
対してのみ統計を更新し、または水平方向の各単位移動（1ピクセル左に、または1ピクセ
ル右に）における窓の新規行に対して統計を更新することである。この方法と、この方法
の変形を以下より詳しく説明する。
【００５９】
図5を参照すると、窓50a‐50cのサイズは中央ピクセルCから半径1、2、3以上のピクセ
ルの半径と変化することができ、その値はその半径の窓内における他のすべてのピクセル
に対して計算される。図5において、各ピクセルは四角として表示される。通常、窓が1単
位（すなわち1ピクセル）移動すると、移動した窓内におけるすべてのピクセルに対する
統計が新たに計算し直される。
従ってメモリーを提供して現在の窓移動の前に直前の窓の位置から計算された統計を記
憶すると効率を向上させることができる。
【００６０】
図6を参照すると、この第1例は中央ピクセルC（説明上位置（0，0）を割り当てられる
）を囲む2ピクセルの半径（すなわちr＝2）を有する窓51aを仮定する。2ピクセルの半径
は単に説明の目的からである、本方法は異なる半径サイズのピクセル窓に適用できること
が理解されよう。説明をし易くするために、本例は窓51aが画像の角まで延びず、完全に
画像の内部に位置すると仮定される。
【００６１】
本方法の実施は利用可能なメモリーの量に依存する。本第1実施において、1行のみの統
計データが1つ窓から次へと保持し得ると仮定する。操作において、まず窓51a内における
25個のピクセルについて統計を決定する。窓51bで図示されるように、窓51aが下方に1単
位の移動（すなわち１ピクセルの移動ステップ）で増分されると、ピクセル統計の最上行
（斜線部分53で図示）は切り捨てられ、窓統計の第2行55は保持され、第1窓51aからの残
りの統計は同様に切り捨てられる。その結果、最上行55を除き新規窓51bのすべての行を
新たに決定する必要がある。従って新規行59が決定される必要があるのみならず、前の窓
51aにおいて処理用に既に統計値が計算されたピクセルを特定する領域57も計算する必要
がある。
【００６２】
窓51cで図示されるように窓が再度1単位移動で移動されると窓51bの行55および59とと
もに領域57のほとんどが切り捨てられる。最上行56のみが保持される。その結果、新規行
60を決定する必要があるのみならず、領域58も再計算する必要がある。領域58は前の窓に
おいて行59および領域57の一部として統計値が既に前に計算されたピクセルを特定する。
従って、この方法の効率は1つ窓の位置から次へ保持できる行数を増やすことで向上さ
せることができる。
【００６３】
例えば図7において、1つの窓の位置から次へ2行のピクセル統計を保持することができ
る。従って、第1窓61aから次61bに移動する場合、最上行63はこの場合も切り捨てられる
が、次の2行（領域65）は保持される。その結果、第1窓61aから残りの2行（領域67）のみ
の統計を再計算する必要があり、さらに新規の追加行1つも決定する必要がある。
【００６４】
好ましい実施形態が図8に示される。前と同様、窓71aは第1窓位置で、その境界内のす
べてのピクセルについて統計を決定する必要がある。しかし、本例の場合、1単位の移動
をする場合窓71a内における行の合計数より1行少ない行数が保持される。現在の例におい
て、窓71aは5行のピクセルからなるので、4行のピクセルに対する統計を記憶するのに充
分なメモリーが提供される。1ピクセル行下に移動して第2窓71bを定義すると、前の窓71a
の最上行73は切り捨てることができ、窓71bにおける領域75で特定される前の窓71aにおけ
る残りの行は保持される。
【００６５】
窓71bから窓71cへの同様の移動は窓71bから最上行を切り捨てるが、窓71bにおける残り
のピクセル行すべての統計を保持する。新しい行である窓71cにおける最下行72に対する
統計のみ決定する必要がある。従って、窓の単位移動毎に1行の統計のみ決定する必要が
ある。
【００６６】
2012018669.tif 000029
【００６７】
2012018669.tif 000030
従って拡大窓W1の半径はその中心からWx＋rである。これは最初の拡大窓W1において25
ピクセルの統計を決定する必要がある（元の、初期の窓W0における9ピクセルのみに対し
）ことを意味するが、この初期のステップで合計9個の中央ピクセルC1からC9を処理する
ことができる。以下に示されるように、この拡大窓W1の初期処理の後、入力画像にかかる
よう拡大窓W1を移動させるとさらに効率が高まる。
【００６８】
第2の例として、初期の窓W0の半径をその最初の半径のr＝1からさらに2個のピクセル分
増やした、より大きい拡大窓W2を使用した場合（すなわちWx＝2で、拡大窓W2の半径はWx
＋rである）、最初の、拡大窓W2について合計49ピクセルの統計を決定する必要があり、
これは初期窓W0について必要な9ピクセルより40ピクセル増える。これは最初の、拡大窓W
2において処理されるピクセルが約4と1／2倍増えることになるが、この初期のステップで
25個の中央ピクセル（C1からC25）が処理される結果となる。
【００６９】
2012018669.tif 000031
従来の方法においては、1つの中央ピクセル、C1、を処理するために初期の窓W3内に囲
まれる25個のピクセルに対する統計を決定する必要があった。しかし、拡大窓W4（半径は
Wx＋r）で図示されるように、窓W3の境界線を1ピクセル分（すなわちWx＝1）増やし、囲
まれた49ピクセルに対し統計が決定されると、9個の中央ピクセル、C1‐C9、が処理され
る結果となる。これは初期窓W3において中央ピクセル毎に25ピクセルの統計から拡大窓W4
において中央ピクセル毎に5と1／2未満の統計の削減となる。
【００７０】
図9aにおける窓W2の場合のように、この向上は拡大窓のサイズを大きくすることにより
いっそう良くすることができる。例えば、初期の窓W3の範囲が拡大窓W4（Wx＋rの半径）
で図示されるように、2ピクセル分の半径増加（Wx＝2）で増加される場合、25個の中央ピ
クセル、C1‐C25、を処理するために81個の初期ピクセルに対する統計を決定する結果と
なる。これは初期の窓W3において中央ピクセル毎に25ピクセルの統計から拡大窓W4におい
て中央ピクセル毎に3と1／4未満の統計の削減となる。
【００７１】
図9aおよび9bの例から明らかなように、初期半径rから単位拡大（Wx）毎に処理できる
中央ピクセルの数は初期半径rの値から独立している。つまり、拡大窓が初期半径を1ピク
セル分増やすと（すなわちWx＝1）、半径rの初期値に拘わらず9個の中央ピクセルが処理
される結果となる。同様に、拡大窓は初期半径を2ピクセル分増やすと（すなわちWx＝2）
、半径rの初期値に拘わらず25個の中央ピクセルが処理される結果となる。このように、
拡大窓において単位増加、Wx、毎に処理される中央ピクセルの合計数はCTotal＝（2Wx＋1
）2と定義でき、CTotalは処理される中央ピクセルの合計数である。
拡大窓のサイズは入力画像の全体の合計サイズより小さく、入力画像のサイズの1／4未
満が好ましいことが理解されよう。
単位移動に続き次の拡大窓を分析する際、直前の拡大窓から前に計算されたピクセル統
計を記憶することにより効率をさらに向上させることができる。
【００７２】
例えば図10において、初期の窓81aが1追加ピクセルの半径分拡大されて拡大窓81bを形
成する場合、9個の中央ピクセルC1からC9をこの初期ステップで処理することができる。1
つの窓位置から次に移る際拡大窓81bの1行を除きすべてを保持できれば、拡大窓81bから
最上行92を切り捨て、残りの行（領域94）を移動した窓91の処理用に保持することができ
る。本例の場合、移動した窓91の最下行96に沿ってピクセルのみに対する統計を決定すれ
ば良い。移動した窓91の最下行を処理すると、元の窓81aが用いられた場合の中央ピクセ
ル1つのみの代わりに、1行毎にさらに3個の中央ピクセル（すなわちC10‐C12）が処理さ
れることになる。
【００７３】
最下行の処理は、拡大窓81bが用いられなかった場合に元のサイズをした初期の窓81aの
処理に必要なものより2ピクセル、P1およびP2、多く統計を集める必要があるだけの点が
特筆される。従って、元の長さの半分未満の行サイズの増加に対し、窓の移動毎に3倍多
くの中央ピクセルを処理することができる。
【００７４】
これは図11においても示され、この初期ステップで25個の中央ピクセルC1からC25を処
理するために窓81aは2つの追加ピクセル分拡大され拡大窓81cを形成する。拡大窓93で図
示されるように、1つの単位移動で移動する際1行を除きすべて保持できる場合、拡大窓81
cの最上行95を切り捨て、拡大窓93を処理するために残りの行（領域97）を保持すること
ができる。本例の場合、拡大窓93の最下行98に沿ったピクセルのみの統計を決定する必要
がある。点線の窓93における最下行98を処理すると1行毎にさらに5つの中央ピクセル（す
なわちC26‐C30）が処理されることになる。最下行の処理は元のサイズをした初期の窓81
aの処理に必要なものより4ピクセル（P1‐P4）多く統計を決定する必要がある点が特筆さ
れる。従って行サイズにおいて約80％の増加に対し、窓の移動毎に5倍多くの中央ピクセ
ルを処理することができる。
【００７５】
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【００７６】
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【００７７】
図14を参照すると、左上の隅の画像はバイラテラルフィルターおよび本近似バイアフィ
ニティーフィルターが適用される元の入力画像を示す。パラメーターw＝11、σd＝5、お
よびσr＝0．1のバイラテラルフィルターを入力画像の固有RGB色空間に適用した結果（バ
イラテラルフィルターを赤色チャンネル、緑色チャンネル、および青色チャンネル各々に
個々に適用）が右上の隅に示される。図示されるように、結果の和らげられた画像は鮮明
な色のエッジにおいて画像解像度の損失と考えられる色のアーティファクトに悩まされる
。
【００７８】
しかし、入力画像を先にRGB色空間からCIELAB色空間に転換し、次に同じパラメーターw
＝11、σd＝5、およびσr＝0．1のバイラテラルフィルターを3つのCIELAB色チャンネルの
各々に別個に適用すると、結果の和らげられた画像は図14の左下の隅に示されるようによ
りはっきりと定義される。
【００７９】
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【００８０】
バイアフィニティーフィルターを固有RGB色空間およびCIELAB色空間双方におけるバイ
ラテラルフィルターと比較した図14に類似した別の実験結果のセットが図15に示される。
本例の場合、バイラテラルフィルターは固有RGB色空間および転換されたCIELAB色空間双
方においてw＝21、σd＝3、σr＝0．13のパラメーターで適用される。加えて、本バイア
フィニティーフィルターはσrなし、およびε＝0．01のパラメーターで入力画像の固有RG
B色空間において適用される。ここでも本バイアフィニティーフィルターで得られた結果
は視覚的に先行技術のバイラテラルフィルターを転換されたCIELAB色空間において適用し
た結果に非常に類似している。
【００８１】
発明はいくつかの具体的な実施形態と併せて説明されたが、当業者であれば前述の説明
に照らしさらに多数の代替、修正、および変更が明らかになることが明白であろう。従っ
て本明細書において説明される発明は添付クレームの精神および範囲に入るそのような代
替、修正、応用、および変更すべてを包含することを意図する。
【符号の説明】
【００８２】
１１…データ処理装置、１３…ＣＰＵ、１５…制御論理、１７…タイミングクロック、
１９…レジスター、２１…記憶装置、２３…データストア、２７…入出力インターフェイ
ス、２９…ネットワーク、１１０…メモリー、１１２…データ処理装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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