【手続補正書】
【提出日】平成25年12月13日(2013.12.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
点対称性をもたない開口を有する絞りを備えた撮像光学系を用いて撮像された撮像データを入力する入力手段と、
前記撮像データを撮像した際の前記撮像光学系の撮像パラメータを取得する取得手段と、  前記入力した撮像データのスペクトルを算出する算出手段と、
前記撮像光学系の光学特性情報、および、複数の撮像画像に対応する撮像データから得られるスペクトル統計モデルを記憶する記憶手段と、
前記撮像パラメータ、前記撮像パラメータおよび被写体距離に対応する光学特性情報、並びに、前記スペクトル統計モデルを用いて、前記入力した撮像データに対応するスペクトル統計モデルである予測モデルを生成するモデル生成手段と、
前記撮像データのスペクトルおよび前記予測モデルを使用して評価関数を生成する関数生成手段と、
前記評価関数および統計的手法を用いて、前記撮像データが表す画像に含まれる被写体の実距離を推定する距離推定手段とを有し、前記距離推定手段は、
前記評価関数を用いて、前記画像が含む被写体の実距離に対応する複数の距離候補を決定する決定手段と、
前記複数の距離候補それぞれに対応する光学特性情報を用いて、前記撮像データのスペクトルの暈けを回復する手段と、
前記回復の後の撮像データのスペクトルにおける位相の自己相関を計算する手段と、
前記自己相関を用いて、前記複数の距離候補から前記画像が含む被写体の実距離を推定する推定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記決定手段は、前記撮像パラメータが表す被写体距離の前後において値が最小の評価関数を抽出し、前記抽出した評価関数の生成に使用した予測モデルを生成した際の被写体距離を、前記画像に含まれる被写体の被写体の実距離に対応する前記複数の距離候補に決定することを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
【請求項３】
前記推定手段は、前記複数の距離候補それぞれについて計算された自己相関関数を用いて、前記複数の距離候補の一つを前記被写体の実距離の推定値に決定することを特徴とする請求項1または請求項2に記載された画像処理装置。
【請求項４】
前記記憶手段は、さらに、撮像データのノイズ特性を記憶し、
前記モデル生成手段は、前記撮像パラメータに対応するノイズ特性が示すノイズを前記予測モデルに加算することを特徴とする請求項1から請求項3の何れか一項に記載された画像処理装置。
【請求項５】
点対称性をもたない開口を有する絞りを備えた撮像光学系を用いて撮像された撮像データを入力し、
前記撮像データを撮像した際の前記撮像光学系の撮像パラメータを取得し、
前記入力した撮像データのスペクトルを算出し、
前記撮像光学系の光学特性情報、および、複数の撮像画像に対応する撮像データから得られるスペクトル統計モデルを記憶する記憶手段から、前記撮像パラメータおよび被写体距離に対応する光学特性情報、並びに、前記スペクトル統計モデルを取得して、前記撮像パラメータ、前記光学特性情報、および、前記スペクトル統計モデルを用いて、前記入力した撮像データに対応するスペクトルモデルである予測モデルを生成し、
前記撮像データのスペクトルおよび前記予測モデルを使用して評価関数を生成し、
前記評価関数および統計的手法を用いて、前記撮像データが表す画像に含まれる被写体の被写体の実距離を推定し、前記実距離の推定は、
前記評価関数を用いて、前記画像が含む被写体の実距離に対応する複数の距離候補を決定し、
前記複数の距離候補それぞれに対応する光学特性情報を用いて、前記撮像データのスペクトルの暈けを回復し、
前記回復の後の撮像データのスペクトルにおける位相の自己相関を計算し、
前記自己相関を用いて、前記複数の距離候補から前記画像が含む被写体の実距離を推定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
コンピュータを請求項1から請求項4の何れか一項に記載された画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明にかかる画像処理は、点対称性をもたない開口を有する絞りを備えた撮像光学系を用いて撮像された撮像データを入力し、前記撮像データを撮像した際の前記撮像光学系の撮像パラメータを取得し、前記入力した撮像データのスペクトルを算出し、前記撮像光学系の光学特性情報、および、複数の撮像画像に対応する撮像データから得られるスペクトル統計モデルを記憶する記憶手段から、前記撮像パラメータおよび被写体距離に対応する光学特性情報、並びに、前記スペクトル統計モデルを取得して、前記撮像パラメータ、前記光学特性情報、および、前記スペクトル統計モデルを用いて、前記入力した撮像データに対応するスペクトルモデルである予測モデルを生成し、前記撮像データのスペクトルおよび前記予測モデルを使用して評価関数を生成し、前記評価関数および統計的手法を用いて、前記撮像データが表す画像に含まれる被写体の被写体の実距離を推定し、前記実距離の推定は、前記評価関数を用いて、前記画像が含む被写体の実距離に対応する複数の距離候補を決定し、前記複数の距離候補それぞれに対応する光学特性情報を用いて、前記撮像データのスペクトルの暈けを回復し、前記回復の後の撮像データのスペクトルにおける位相の自己相関を計算し、前記自己相関を用いて、前記複数の距離候補から前記画像が含む被写体の実距離を推定することを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４７】
非特許文献1は、対称性が高い開口を有する絞りの方が「ゼロ落ち」が多く被写体の実距離の推定精度が高い傾向があるとの知見を提示して、実際に点対称である開口を用いて被写体の実距離の推定を実施する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５９】
距離候補決定部708は、二つの距離候補dF、dBが被写体距離dfと一致するか否かを判定する(S807)。一致する場合は、注目ブロックIj(x, y)の被写体の実距離の推定値Edとしてdf=dF=dBを推定距離決定部711に出力し(S808)、処理はステップS812に進む。なお、被写体距離dfと一致するか否かの判定は、厳密な判定ではなくてもよく、例えば次式によって行えばよい。
if ((df/β ＜ dF ≦ df) && (df ≦ dB ＜df・β))
一致；
else
不一致；                            …(1)
ここで、係数βは固定値（例えば1.1）、または、被写界深度の関数、
&&は論理積演算子。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７４】
●被写体の実距離の範囲
予測モデルを生成する被写体の実距離の範囲は、そのまま被写体の実距離の推定範囲にすればよい。モデルパラメータを変化させる範囲は、適用するスペクトル統計モデルに依存する。多数の撮影画像のスペクトルからスペクトル統計モデルを決定する際に、各モデルパラメータがどの程度変化するかを予め調べて得た範囲をモデルパラメータを変化させる範囲とする。例えば、上記のスペクトル統計モデルにおいて、指数γは0から2.5程度まで変化させれば充分である。また、比例係数k0は1から画素値の最大値（例えばRAWデータが10ビットであれば1023）まで変化させればよい。また、ノイズパラメータを変化させる範囲は、撮像装置100のノイズ特性から決定する。