(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルイメージにおけるノイズ推定方法であって、
複数のデフォルト統計テーブルの中のデフォルト残余ヒストグラムである統計ノイズデータを蓄積するステップであって、各デフォルト統計テーブルは特定のフィルムタイプに関連するユニークなソース証明タグに対応し、かつ任意のデフォルト統計テーブルの中の統計ノイズデータは特定のフィルムタイプに関連づけられているステップと、
デジタルイメージからのイメージピクセルデータを利用して、該デジタルイメージに対応している統計ノイズデータテーブルを計算するステップと、
デジタルイメージに対応しているソース証明タグを利用して、複数のデフォルト統計テーブルから１つのデフォルト統計テーブルを選択するステップと、
統計ノイズデータテーブルに含まれる局所残余ヒストグラムと、デフォルト残余ヒストグラムとの加重平均により得られた更新された残余ヒストグラムから、ノイズ標準偏差値を計算し、計算結果ノイズ特性テーブルを生成するステップとを含んでいるノイズ推定方法。
【請求項２】
デジタルイメージが、フィルムをスキャンすることができ、かつデジタルイメージに対応しているイメージピクセルデータを生成することができるスキャンデバイスと、デジタルイメージに対応しているソース証明タグとによって生成される、請求項１に記載のノイズ推定方法。
【請求項３】
デフォルト統計テーブル、統計ノイズデータテーブル及び計算結果ノイズ特性テーブルが、それぞれ、異なるレンジのスキャナ強度に対する一連の標準偏差値を含んでいる、請求項１に記載のノイズ推定方法。
【請求項４】
デフォルト統計テーブル、統計ノイズデータテーブル及び計算結果ノイズ特性テーブルが、それぞれ、少なくとも１つのヒストグラムを含んでいる、請求項１に記載のノイズ推定方法。
【請求項５】
デフォルト統計テーブル、統計ノイズデータテーブル及び計算結果ノイズ特性テーブルが、それぞれ、異なるレンジのスキャナ強度に対する一連のヒストグラムを含んでいる、請求項１に記載のノイズ推定方法。
【請求項６】
計算結果ノイズ特性テーブルが、デジタルイメージの処理に用いられ、質が高められたデジタルイメージを生成する、請求項３に記載のノイズ推定方法。
【請求項７】
質が高められたデジタルイメージを計算するのに空間フィルタが用いられる、請求項６に記載のノイズ推定方法。
【請求項８】
計算結果ノイズ特性テーブルとノイズ削減フィルタとを用いて、質が高められたデジタルイメージを計算するステップをさらに含んでいる、請求項６に記載のノイズ推定方法。
【請求項９】
計算結果ノイズ特性テーブルと空間鮮明化フィルタとを用いて、質が高められたデジタルイメージを計算するステップをさらに含んでいる、請求項６に記載のノイズ推定方法。
【請求項１０】
計算結果ノイズ特性テーブルとノイズ削減フィルタを空間鮮明化フィルタとを用いて、質が高められたデジタルイメージを計算するステップをさらに含んでいる、請求項６に記載のノイズ推定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はデジタルイメージからの、そのようなデジタルイメージの質を高めるために用いることができるノイズ推定の作成に関する。
【０００２】
【従来の技術】
処理されたデジタルイメージの見かけの質を高めるためにデザインされたいくつかのデジタルイメージ処理アプリケーションは、ソースデジタルイメージに関連するノイズ特性のはっきりした利点を有する。例えば、米国特許第６，１１８，９０６号においてＫｅｙｅｓ  ｅｔ  ａｌ．はデジタルイメージをシャープにする方法を述べている。この方法は、ノイズ推定を生成するノイズ推定システムでデジタルイメージのノイズ成分を測定するステップと、ノイズ推定を用いるイメージをシャープにするシステムでデジタルイメージをシャープにするステップとを含む。同様に、デジタルイメージングアプリケーションは、米国特許第５，８０９，１７８号においてＡｎｄｅｒｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ．により述べられた方法におけるように、処理されたデジタルイメージのノイズを減少するための自動ノイズ推定方法を組み込んでいる。
【０００３】
共通に譲渡された米国特許第５，９２３，７７５号において、Ｓｙｎｄｅｒ  ｅｔ  ａｌ．はイメージ処理の方法を開示している。この方法は、デジタルイメージのノイズ特性を推定し、ノイズ除去システムと共に推定されたノイズ特性を用いてデジタルイメージのノイズの量を減少させるステップを含む。Ｓｙｎｄｅｒ  ｅｔ  ａｌ．により述べられた方法は、個々のデジタルイメージのためによく働くようにデザインされ、そしてノイズ特性推定手順のための多数のステップの処理を含む。先ず、デジタルイメージに空間フィルタを適用して得られたデジタルイメージから余剰の信号が形成される。この最初の余剰を解析してデジタルイメージのどの領域がイメージの構造の内容をより多く、およびより少なく含んでいるらしいかを決定するマスク信号を形成する。最後のステップは、第２の余剰信号の形成およびノイズ特性推定を形成するためのイメージの構造の内容を含まないらしいイメージ領域における余剰のサンプリングを含む。
【０００４】
米国特許第６，０６９，９８２号において、Ｒｅｕｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．はデジタルイメージ獲得装置のノイズ特性の自動的推定方法を述べている。この装置は、デジタルイメージ獲得装置の空間ノイズ特性のための所定のデフォルト値を与え、デジタルイメージ獲得装置の空間ノイズ特性に関連する情報を収集し、収集した情報に応答して置換データを生成し、デジタルイメージ獲得装置に関係付けられる所定のデフォルト空間ノイズ特性を置換データで更新する。特に、Ｒｅｕｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．により開示された方法は、グレイ−レベル（ピクセル値）の関数としての（ばらつきから誘導された）標準偏差、およびノイズの空間周波数特性を推定する。グレイ−レベルの関数としての標準偏差値のテーブルのようなノイズ特性はデフォルト値として与えられる。処理されるべき各デジタルイメージは解析され、それは情報収集ステップにおける静的量の計算を含む。これらの静的量およびデフォルト値は更新された置換ノイズ特性値を計算するために組み合わせられる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
Ｒｅｕｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．により述べられた方法は、統計の所定のテーブル間の選択、およびノイズ特性の推定のための関心の獲得されたデジタルイメージの使用の方法をさらに教えている。もし、統計の所定のテーブルが存在していなければ、Ｒｅｕｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．だけがノイズ特性推定のために獲得されたデジタルイメージを使用する。
本発明の目的は、特定のイメージ源または媒体により獲得されたデジタルイメージにおけるノイズ推定の改良された方法を提供することである。
【０００６】
本発明のさらなる目的は、獲得されたデジタルイメージにおけるノイズを利用してイメージ源の標本である統計を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
これらの目的は以下のステップを含む、デジタルイメージにおけるノイズ推定の方法により達成される。
【０００８】
ａ）デジタルイメージを受け取る、
ｂ）イメージ源により与えられるノイズに関連する第１の統計テーブルを与える、
ｃ）デジタルイメージのピクセルを使用して、イメージの獲得におけるイメージ源により与えられるノイズに関連する第２の統計テーブルを計算する、
ｄ）第１の統計テーブルと第２の統計テーブルとを用いて、イメージの獲得におけるイメージ源により与えられるノイズに関連する更新された第３の統計テーブルを与える、そして
ｅ）デジタルイメージの質の向上に使用するために第３の統計テーブルからノイズ特性テーブルを計算する。
【０００９】
本発明の利点は、第３の統計テーブルが、処理されるべき最も最近のデジタルイメージにより与えられるノイズに基づいて更新できることである。本発明の特徴は、特定のイメージ獲得源においてオーバータイムを発生させる変化のために適合可能および、調整可能であることである。さらなる利点は、イメージノイズ特性テーブルを作成するために与えられるノイズ推定を各更新によるノイズのより正確な表示にできることである。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下の説明において、本発明の好ましい実施例はソフトウエアプログラムとして説明される。当業者はそのようなソフトウエアの等価物をハードウエアによっても構成できることを容易に認識することができる。なぜならば、イメージ操作アルゴリズムおよびシステムはよく知られており、本記述は特に、本発明にしたがう方法の部分を形成し、またはより直接に協動するアルゴリズムおよびシステムに向けられるからである。そのようなアルゴリズムおよびシステム、およびそこに含まれるイメージ信号を生成し、そうでなければ処理するための、ここに明確には示されずまたは記述されないハードウエアおよび／またはソフトウエアの他の見地は、この技術において知られているそのようなシステム、アルゴリズム、構成要素、および構成部分から選択してもよい。以下の明細書において明らかにされているような記述を仮定すれば、全てのソフトウエアのそこにおける実施は慣習的であり、そのような技術における通常の技術の範囲内である。
【００１１】
本発明はコンピュータハードウエアで実施することができる。図１を参照すれば、以下の説明はデジタルイメージングシステムに関する。デジタルイメージングシステムは、イメージ獲得装置１０ａ、デジタルイメージプロセッサ２０、イメージ出力装置３０ａ、および汎用制御コンピュータ４０を含む。そのシステムは、コンピュータコンソール、または紙プリンタのようなモニター装置５０を含んでもよい。そのシステムはまた、キーボードおよびまたはマウスポインタ６０のような、オペレータのための入力装置コントロールを含んでいてもよい。多数の獲得装置１０ａ、１０ｂ、１０ｃは示されており、本発明は種々のイメージング装置から引き出されたデジタルイメージのために用いられてもよいことを説明する。例えば、図１はデジタル写真判定システムを表現してもよい。そこにおいて、イメージ獲得装置１０ａは、カラーネガティブまたはリバーサルフィルム上にシーンを獲得するための従来の写真フィルムカメラ、およびフィルム上の現像されたイメージをスキャンしてデジタルイメージを生成するためのフィルムスキャナー装置である。デジタルイメージプロセッサ２０は、デジタルイメージを処理して意図された出力装置またはメディア上に心地よさそうなイメージを生成するための手段を提供する。多数のイメージ出力装置３０ａ、３０ｂは示されており、本発明は種々の出力装置に関連して使用されてもよいことを説明する。出力装置はデジタル写真プリンタおよびソフトコピーディスプレイを含んでいてもよい。デジタルイメージプロセッサは、デジタルイメージを処理して、イメージ出力装置３０ａにより心地よさそうなイメージが生成されるように、デジタルイメージの全部の輝度、色調スケール、イメージ構造などを調整する。当業者は、本発明がこれらの言及されたイメージ処理モジュールに限定されないことを認める。
【００１２】
図１に示された一般の制御コンピュータ４０は、コンピュータ読み出し可能な記憶媒体に格納されたコンピュータプログラムとして本発明を格納してもよい。コンピュータ読み出し可能な記憶媒体は、例えば、（フロッピー（登録商標）ディスクのような）磁気ディスクまたは磁気テープのような磁気記憶媒体；光ディスク、光テープ、または機械読み出し可能なバーコードのような光記憶媒体；ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または読み出しのみのメモリ（ＲＯＭ）のような半導体電子記憶装置からなるものであってもよい。本発明の関連するコンピュータプログラム実行はまた、オフラインメモリ装置７０により指示されたコンピュータプログラムを格納するために採用される他の物理装置または媒体に格納されてもよい。本発明を説明する前に、パーソナルコンピュータのようによく知られたコンピュータシステム上で本発明が好ましく利用できることに注目することを容易に理解させる。
【００１３】
ソフトウエアおよび／またはハードウエアの組み合わせにおいて実施される本発明は物理的に接続されおよび／または同じ物理的位置内に置かれる装置に限定されないことに注目しなければならない。図１に示された１以上の装置は、遠くに置かれていてもよく、無線接続により接続されていてもよい。
【００１４】
デジタルイメージは１以上のデジタルイメージチャンネルからなる。各デジタルイメージチャンネルはピクセルの２次元アレイからなる。各ピクセル値は、ピクセルの幾何学的な領域に対応するイメージ獲得装置１０により受けられた光量に関連する。カラーイメージングアプリケーションのために、デジタルイメージは一般に赤、緑、および青デジタルイメージチャンネルからなる。他の配置、例えば、シアン、マジェンダ、イエローデジタルイメージチャンネルもまた実施される。単色のアプリケーションのために、デジタルイメージは１つのデジタルイメージチャンネルからなる。動画アプリケーションはデジタルイメージの時系列として考えることができる。当業者は、本発明は上記のアプリケーションの何れかのためのデジタルイメージチャンネルに適用できるが限定されないことを認める。実際に本発明は、ノイズで損なわれたデータの何れかの２次元アレイに適用して推定されたノイズテーブルを得ることができる。しかしながら本発明は、デジタルイメージチャンネルを行および列により配列されたピクセル値の２次元アレイとして記述し、当業者は、本発明は等しい効果でモザイク（非直線の）アレイに適用できることを認める。
【００１５】
図１に示されるデジタルイメージプロセッサ２０は、図２により詳細に示される。本発明により採用されるデジタルイメージプロセッサ２０の一般的なフォームは、イメージ処理モジュールのカスケードチェーンである。ソースデジタルイメージ２０１はデジタルイメージプロセッサ２０により受けられる。デジタルイメージプロセッサ２０は出力上に質を高めたデジタルイメージ２０４および推定されたノイズ特性テーブル２０７を生成する。ノイズ推定モジュール１１０はソースデジタルイメージ２０１およびデフォルトの残余のヒストグラム２０５を受け取って推定ノイズ特性テーブル２０７および更新された残余のヒストグラムを生成する。更新された残余のヒストグラムは処理されるべき次のソースデジタルイメージ２０１のためにデフォルトの残余のヒストグラム２０５を置換する。デジタルイメージプロセッサ２０内に含まれる各イメージ処理モジュールはデジタルイメージを受け取り、デジタルイメージを修正し、処理されたデジタルイメージを生成し、処理されたデジタルイメージを次のイメージ処理モジュールに渡す。デジタルイメージプロセッサ２０内に示される２つの高揚変換モジュールは、ノイズ削減モジュール２２および空間鮮明化モジュール２３である。これらの２つのモジュールはノイズ推定モジュール１１０により生成される推定ノイズ特性テーブル２０７を使用して質を高めたデジタルイメージ２０４を生成する。当業者は、推定ノイズ特性テーブル２０７を利用する他の何れかのイメージ処理モジュールが本発明に使用できることを認める。
【００１６】
図２に示されたノイズ推定モジュールは、図３により詳細に示されている。残余変換モジュール１２０はソースデジタルイメージ２０１を受け取り、空間フィルタを残余デジタルイメージに帰着するソースデジタルイメージ２０１に適用する。残余統計アキュムレータ１３０は、残余デジタルイメージを受け取り、残余デジタルイメージのピクセルデータから局所残余ヒストグラムのセットを計算する。残余統計アキュムレータ１３０はまた、デフォルトの残余ヒストグラム２０５のセットを受け取り、局所残余ヒストグラムのセットとデフォルトの残余ヒストグラム２０５のセットとを組み合わせて更新された残余ヒストグラムのセットを生成する。ノイズテーブル計算器１４０は、更新された残余ヒストグラムを受け取って、ノイズ特性テーブル２０７を生成する。
【００１７】
残余変換モジュール１２０は、ソースデジタルイメージ２０１のピクセルデータ上で空間フィルタ処理を行う。すなわち、残余のピクセル値は、ソースデジタルイメージ２０１内の各元のピクセル値のために生成される。残余のピクセル値は残余のデジタルイメージを構成する。関心の各ピクセルのために、ピクセルの局所領域からサンプルされたピクセル値の組み合わせは残余のピクセル値を形成するために用いられる。もし、ソースデジタルイメージ２０１がカラーデジタルイメージであれば、残余変換モジュール１２０は各カラーデジタルイメージチャンネル上に空間フィルタ処理を行い、各カラーデジタルイメージチャンネルの各ピクセルのための残余のピクセル値を形成する。本発明の好ましい実施例は、空間フィルタとして２次元ラプラシアン演算子を用いて残余のピクセル値を形成する。ラプラシアン演算子は関心のピクセルの周りのピクセルの局所領域からサンプルされたピクセルの値から局所算術平均値を計算し、局所算術平均値から関心のピクセルの値を減算する。３×３ピクセルの局所領域が使用される。ラプラシアン演算子は、（１）の関連する重畳カーネルを持つ重畳空間フィルタである。
１    １    １
１  −１    １              （１）
１    １    １
しかしながら、本発明の好ましい実施例は、空間フィルタに基づく２次元ラプラシアンを使用し、当業者は、本発明は１次元ラプラシアン空間フィルタのような、しかし限定されない他の空間フィルタで実施できることを認める。
【００１８】
本発明の代わりの実施例は、共通に譲渡された米国特許第５，９２３，７７５号においてＳｙｎｄｅｒ  ｅｔ  ａｌ．により開示された方法を使用する。この代わりに実施例において、残余のピクセル値を形成する同様な技術が実行される。次に、空間フィルタを用いて勾配信号が計算される。勾配信号は、マスク信号を形成するために解析される。マスク信号は、後の考慮からいくつかの残余のピクセル値を除くために用いられる。しかしながら、この代わりの実施例はより正確なノイズ推定に導く。これはまた、好ましい実施例よりもより評価的に強い。
【００１９】
図３に示す残余統計アキュムレータ１３０をより詳細に説明する。ソースデジタルイメージ２０１のピクセルデータは、撮影された対象物およびノイズ要素に関連する２要素−単一要素を持つように概念化される。結果としての残余のピクセル値は、信号要素に比べてソースデジタルイメージ２０１のピクセルデータのノイズ要素に対するより近い関係を有する統計的な特質を有する。しかしながら、ノイズ要素はサブ要素を含むことができ、ノイズ要素の確率的なサブ要素は、零平均ガウシアン確率分布関数により良好にモデル化される。一次に、ソースデジタルイメージ２０１のピクセルデータのノイズ要素は標準偏差および零の平均値により特徴付けられる。二次に、ノイズ要素の標準偏差は、信号およびカラーチャンネルに従属するようにモデル化される。
【００２０】
残余変換モジュール１３０は、残余のピクセル値を解析し、これらをカラーデジタルイメージチャンネルおよびピクセル値の関数としての局所残余ヒストグラムのセットの形で記録する。したがって、与えられる局所残余ヒストグラムＨｉｋは、ｉｔｈカラーデジタルイメージチャンネルおよびｋｔｈピクセル値サブレンジに関連する。処理されるカラーデジタルイメージにおいて（ｍｔｈ列およびｎｔｈ行に対応する）Ｐｍｎで示される関心の各ピクセルのために、ヒストグラムビンインデックスｋが計算される。例えば、もしピクセル値の数字で表したレンジが０から２５５であれば、２５６ほどの有用なヒストグラム、換言すれば、各可能な数値で表したピクセル値のための１つのヒストグラムがあり得る。一般に、殆どのノイズ源は、ピクセル値の遅い関数であるノイズ標準偏差を有するように特徴付けられる。したがって、本発明の好ましい実施例は、数字で表したピクセル値の０から２５５のレンジをカバーするため８つのヒストグラムを用いる。したがって、計算されたヒストグラムインデックスビンおよび対応するサブレンジピクセル値は以下の表１で与えられる。
【００２１】
【表１】
0004012720.tif 000002
当業者は、本発明はどのような数字で表されるレンジのデジタルイメージピクセルデータであっても実施できることを認める。各カラーデジタルイメージチャンネルのために用いられる局所残余ヒストグラムの数は特定のデジタルイメージングアプリケーションのために要求される結果の精度に依存する。
【００２２】
しかしながら、各局所残余ヒストグラムは、与えられるカラーデジタルイメージチャンネルのためのピクセル値のレンジのための統計的情報を記録し、局所残余ヒストグラムは、関心Ｐｍｎの各ピクセルに関連する残余ピクセル値の周波数を記録する。残余ピクセル値の偏差の期待される平均がゼロであるから、残余ピクセル値は正および負の値の両方を示す。したがって、局所残余ヒストグラムは、残余ピクセル値の全ての可能な事例の周波数、すなわち、残余ピクセル値の事例の数を記録しなければならない。上記の例のために、残余ピクセル値は−２５５から２５５に及ぶことができる。残余ピクセル値の可能な実例が存在する限り多い記録ビンで局所残余ヒストグラムを構成することが可能であるとはいえ、一般にこれは必要でない。殆どのデジタルイメージのために、少ないパーセンテージの残余ピクセル値のみが可能なレンジの極端に近い値を示す。本発明は各局所残余ヒストグラムのために１０１の総記録ビンを使用する。記録ビンの１つは５０以上の残余ピクセル値に対応する。同様に、他の１つの記録ビンは−５０以下の残余ピクセル値に対応する。たの９９の記録ビンは、それぞれが−４９から４９の数字で表されたレンジの単一の残余ピクセル値に対応する。
【００２３】
残余統計アキュムレータ１３０は、局所残余ヒストグラムに含まれるデータをデフォルト残余ヒストグラム２０５に含まれるデータと組み合わせる。局所残余ヒストグラムが現在の処理されたソースデジタルイメージ２０１から引き出された残余ピクセル値を記録するとしても、デフォルト残余ヒストグラム２０５は前に処理されたデジタルイメージから引き出された残余ピクセル値を記録する。したがって、デフォルト残余ヒストグラム２０５は局所残余ヒストグラム、すなわち、各カラーデジタルイメージの各ピクセル値サブレンジのための１つの局所残余ヒストグラムと同じフォームを有する。
【００２４】
本発明は局所残余ヒストグラムをデフォルト残余ヒストグラム２０５と組み合わせる１つ以上の方法を使用する。しかしながら、各方法は単一の局所残余ヒストグラムを対応するデフォルト残余ヒストグラム２０５と組み合わせる。したがって、各組み合わせ方法が全ての対応するヒストグラムの組のために反復されると仮定して２つのヒストグラムの組み合わせに関する方法を議論することが適当である。
【００２５】
本発明の好ましい実施例は、局所残余ヒストグラムに含まれるデータとデフォルト残余ヒストグラム２０５に含まれるデータとを組み合わせる直接方法を使用する。すなわち、局所残余ヒストグラムの各記録セルに含まれる数はデフォルト残余ヒストグラム２０５の対応する記録セルに直接加算される。したがって、組み合わせステップが行われた後、各記録セルの更新された値は記録セルの前の値と局所残余ヒストグラムの対応する記録セルに含まれる値との合計により与えられる。
【００２６】
デフォルト残余ヒストグラム２０５の記録セルは、前に処理されたデジタルイメージだけでなく、ソースデジタルイメージ２０１から引き出された残余ピクセル値の総和を含んでいるが、コンピュータ実行の数字で表したレンジは超過されることができる。数字のオーバーフロー状態を防止するために、デフォルト残余ヒストグラム２０５は再正規化されることができる。再正規化の処理は、最大値を決定するために記録セルの値をスキャンすること、この最大値を所定の許容値と比較することを含む。もし最大値が所定の許容値よりも大きければ、全ての記録セルの値は一定の数字因子で除算される。デフォルト残余ヒストグラム２０５のこの再正規化の処理は、局所残余ヒストグラムをデフォルト残余ヒストグラム２０５に組み合わせる処理の前または後に行われることができる。本発明の好ましい実施例は組み合わせ処理の前に再正規化処理を行う。
【００２７】
本発明の代わりの実施例は、デフォルト残余ヒストグラム２０５と局所残余ヒストグラムとの間の加重平均の計算により更新された残余ヒストグラムを生成する。デフォルト残余ヒストグラム２０５ＲＣｄの各記録セルおよび局所残余ヒストグラムＲＣ１の対応する記録セルのために、更新された記録セル値ＲＣＶは（２）式を用いて計算される。
ＲＣＶ  ＝  βＲＣｄ  ＋  （１−β）ＲＣ１        （２）
ここで、変数βは数字で表した重み因子である。本発明は、デフォルト残余ヒストグラム２０５の寄与を重く重み付けする０．９９のβ値を用いる。
【００２８】
図３を参照して、ノイズテーブル計算器１４０は、更新された残余ヒストグラムを受け取ってノイズ特性テーブル２０７を計算する。特定のカラーデジタルイメージチャンネルおよびピクセル値レンジに関連する更新された各残余ヒストグラムのために、ノイズテーブル計算器１４０は、更新された残余ヒストグラムの記録セルの値からノイズ標準偏差値を引き出す。本発明の好ましい実施例は、（３）式を用いて標準偏差値σｎを計算する。
σｎ  ＝  （（１／Ｎ）ΣｋＲＣＶ（ｋ）（ｘ−ｘｍ）２）１／２      （３）
ここで、変数ｘは、表１で与えられるようにｋｔｈ記録セルにおいて蓄積された残余ピクセル値の平均ピクセル値を表し、ＲＣＶ（ｋ）はｋｔｈ記録セルにより蓄積された残余ピクセル値の数を表す。
ｘ  ＝  Ｖ（ｋ）              （４）
変数ｘｍは（５）式で与えられる対応する残余ピクセル値の算術平均を表し、
ｘｍ  ＝  （１／Ｎ）Σｋｘ                （５）
変数Ｎは（６）式で与えられる更新された残余ヒストグラムにより記録される残余ピクセル値の総数を表す。
Ｎ  ＝  ΣｋＲＣＶ（ｋ）                  （６）
本発明の代わりの実施例は、α調整された標準偏差計算を行う。この実施例において、標準偏差値σｅへの第１の近似は上述の方法を用いて計算される。そして、σｎの計算はゼロの限定されたレンジ内にある対応する残余ピクセル値を持つ記録セルのみを用いて計算される。標準偏差値σｎのための式は（７）式で与えられる。
σｎ  ＝  （（１／Ｎ）ΣｋγＲＣＶ（ｋ）（ｘ−ｘｍ）２）１／２    （７）
ここで、変数γは（８）式で与えられる。
γ  ＝  １  ｉｆ｜ｘ｜＜α＊σｅ                  （８）
γ  ＝  ０  ｉｆ｜ｘ｜＞＝α＊σｅ
ここで、変数αは３．０にセットされている。本発明の代わりの実施例は、好ましい実施例よりもより評価的に強いが、標準偏差値σｎの計算の逆の寄与から遠い残余ピクセル値を除くことを通じてより正確な結果をもたらす。
【００２９】
以下の表２は本発明で生成されたノイズ特性テーブルの一例である。
【００３０】
【表２】
0004012720.tif 000003
本発明は計算された統計を記録するために残余ヒストグラムのセットを使用する。ヒストグラムのセットは、ノイズ特性テーブルを引き出すことができる統計テーブルの一例である。したがって、局所残余ヒストグラムのセットは局所統計テーブルを構成し、デフォルト残余ヒストグラム２０５のセットはデフォルト統計テーブルを構成し、更新された残余ヒストグラムのセットは更新された統計テーブルを構成する。当業者は、本発明は統計テーブルの他のフォームで実行できることを認めるはずである。例えば、残余デジタルイメージは格納されることができ、統計テーブルとして働くことができる。
【００３１】
本発明は、固有の計算および格納の簡単さに起因する統計テーブルのためのフォームとして残余ヒストグラムのセットを使用することに留意しなければならない。しかしながら、本発明は、残余ヒストグラムを記録する代わりにデフォルトノイズ特性テーブル２０８を記録することによって実行されることができる。図４はノイズ推定モジュール１１０の代わりの実施例の詳細を示す。残余変換モジュール１２０はソースデジタルイメージ２０１を受け取り、残余デジタルイメージを計算する。残余統計アキュムレータ１３０は、残余デジタルイメージを受け取り、上述のように残余デジタルイメージのピクセルデータから局所残余ヒストグラムのセットを計算する。ノイズテーブル計算器１４０は、局所残余ヒストグラムを受け取り、局所ノイズ特性テーブルを生成する。ノイズテーブル生成器１５０は、局所ノイズ特性テーブルおよびデフォルトノイズ特性テーブル２０８を受け取り、更新されたノイズ特性テーブル２０７を生成する。この更新されたノイズ特性テーブル２０７は、処理されるべき次のソースデジタルイメージ２０１のためのデフォルトノイズ特性テーブル２０８を置換する。局所ノイズ特性テーブルおよびデフォルトノイズ特性テーブル２０８は、要素単位でこれらの２つのテーブルの一次結合の計算により組み合わされる。一次結合係数の良好な値は、デフォルトノイズ特性テーブル２０８値のための０．９９寄与および局所ノイズ特性テーブル値のための０．０１である。本発明の代わりの実施例は強固なノイズ特性テーブルを生成するために使用されることができるが、好ましい実施例は一般により正確な結果を生成する。
【００３２】
計算されたノイズ特性テーブル２０７は、ソースデジタルイメージ２０１から質を高めたデジタルイメージ２０４を生成するために、空間フィルタに関連して使用される。空間フィルタは、関心のピクセルを置換する質を高めたピクセル値を計算するために関心のピクセルの周りの局所領域からサンプルされたピクセル値を用いる任意の方法である。空間変調を削減する、処理されたデジタルイメージからノイズを除去しようと努力する少なくともいくつかのピクセルのための、これらの空間フィルタは、ノイズ削減フィルタと考えることができる。空間変調を増加する、処理されたデジタルイメージ内の空間のささいなノイズの質を高めようと努力する少なくともいくつかのピクセルのための、これらの空間フィルタは、空間鮮明化フィルタと考えることができる。単一の空間フィルタが、ノイズ削減フィルタとも空間鮮明化フィルタとも考えられることが可能であることを留意すべきである。本発明は、質を高めたデジタルイメージ２０４を生成するためにノイズ特性テーブルを使用する任意のデジタルイメージ処理方法で使用されることができる。
【００３３】
図３を参照して、本発明の好ましい実施例は、質を高めたデジタルイメージ２０４を生成するためのイメージ処理方法の部分としてのノイズ削減モジュール２２を採用する。それとして、ソースデジタルイメージ２０１およびノイズ特性テーブル２０７は、出力上にノイズが削減されたデジタルイメージを生成するノイズ削減モジュール２２により受け取られる。
【００３４】
多くの実用的なデジタルイメージングイメージシステムのために、他のイメージ処理プロセッサが含まれなければならないことに留意することが重要である。これらの他のイメージ処理プロセッサが入力としてデジタルイメージを受け付け、出力上にデジタルイメージを生成する限り、一多元的なこれらのタイプのイメージ処理プロセッサはイメージ処理チェーン内のノイズ削減モジュール２２と空間鮮明化モジュール２３との間に挿入されることができる。本発明は、ジャーナル記事Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｓｉｇｍａ  Ｆｉｌｔｅｒ，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｅｒｓｉｏｎ，ＧｒａｐｈｉｃｓおよびＩｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｖｏｌ２４，ｐ．２５５−２６９，１９８３においてＪｏｎｇ−Ｓｅｎ  Ｌｅｅにより説明された、処理されたデジタルイメージの外見の質を高めるためのノイズ削減フィルタとしてのシグマフィルタの修正された実行を用いる。サンプルされた局所領域、ｎ×ｎピクセル、ここでｎは行または列方向のどちらものピクセルの長さを示す、に含まれるピクセルの値は中央のピクセルまたは関心のピクセルの値と比較される。サンプルされた局所領域内の各ピクセルは、関心のピクセルの値と局所領域ピクセル値との間の絶対差に基づいて１または０の重み因子が与えられる。もし、ピクセル値差の絶対値が閾値ε以下であれば、重み因子は１にセットされる。そうでなければ、重み因子は０にセットされる。数字で表す定数εは、期待されるノイズ標準偏差の２倍にセットされる。数学的には、ノイズが削減されたピクセル値の計算のための式は次のように与えられる。
ｑｍｎ  ＝  Σｉｊａｉｊｐｉｊ／Σｉｊａｉｊ            （９）
および
ａｉｊ  ＝  １  ｉｆ｜ｐｉｊ−ｐｍｎ｜＜＝ε
ａｉｊ  ＝  ０  ｉｆ｜ｐｉｊ−ｐｍｎ｜＞ε
ここで、ｐｉｊはサンプルされた局所領域に含まれるｉｊｔｈピクセルを表し、ｐｍｎは列ｍおよび行ｎに位置する関心のピクセルの値を表し、ａｉｊは重み因子を表し、ｑｍｎはノイズが削減されたピクセル値を表す。一般に、中心ピクセルの周りに中心を置く矩形のサンプリング領域は、局所ピクセル値をサンプルするために変化される指数ｉおよびｊで使用される。
【００３５】
ノイズの特徴に依存する信号は、（１１）式で与えられるεのための式に組み込まれる。
ε  ＝  Ｓｆａｃσｎ（ｐｍｎ）            （１０）
ここで、σｎは上記（３）式および（８）式で述べられたように中心ピクセル値ｐｍｎで評価されたソースデジタルイメージ２０１のノイズ標準偏差を表す。パラメータＳｆａｃは、スケールファクターと呼ばれ、ノイズ削減の程度を変化するために用いられることができる。２つの和の除算のようなノイズが削減されたピクセル値ｑｍｎの計算は次いで計算される。デジタルイメージチャンネルに含まれるいくつかのまたは全てのピクセル、およびデジタルイメージに含まれるいくつかのまたは全てのデジタルイメージチャンネルのための処理は完了する。ノイズが削減されたピクセル値はノイズが削減されたデジタルイメージを構成する。シグマフィルタの修正された実行は、ノイズ特性テーブルを用いるノイズ削減方法の一例である。
【００３６】
図３を参照して、本発明の好ましい実施例は、質の高いデジタルイメージ２０４を生成するためのイメージ処理方法の一部としての空間鮮明化モジュール２３を採用する。それとして、ノイズが削減されたデジタルイメージおよびノイズ特性テーブル２０７は、出力上に質を高めたデジタルイメージ２０４を生成する空間鮮明化モジュール２３により受け取られる。
【００３７】
本発明は、ノイズ特性の従来知識を利用するどのような空間鮮明化フィルタでも使用されることができ、好ましい実施例は、米国特許第５，０８１，６９２号においてＫｗｏｎ  ｅｔ  ａｌ．により説明された方法の修正された実現を用いる。この空間鮮明化フィルタは、入力デジタルイメージの、結果としてぼんやりしたデジタルイメージを生じさせる（２．０ピクセルの標準偏差により特徴付けられた）空間平均化２次元ガウシアンフィルタを用いるフィルタ処理による非鮮明マスキング処理を行う。ぼんやりしたデジタルイメージは、ハイパス残差を形成するための入力デジタルイメージから減算される。Ｋｗｏｎ  ｅｔ  ａｌ．により開示された方法において、関心のピクセルの周りの局所分散は、ハイパス残差からのピクセルデータを用いることにより計算される。局所分散の値に基づいて鮮明化因子は小振幅信号よりも大きい信号を増幅するように調整される。増幅因子φは、したがって局所分散ν、すなわちφ（ν）の因子である。
【００３８】
本発明は、増幅因子φ（ν）を推定ノイズの関数、すなわちφ（ν，σｎ）にするためにＫｗｏｎ  ｅｔ  ａｌ．により教示された方法を修正する。増幅因子φ（ν）は、数１（（１１）式）で与えられるように、ガンマ関数またはガウシアン確率関数の積分により与えられる。
【００３９】
【数１】
0004012720.tif 000004
ここで、ｙ０は最小増幅因子を示し、ｙｍａｘは最大増幅因子を示し、νｍａｘは変数νの最大横座標値を示し、ν０は遷移パラメータを示し、σは遷移レートパラメータを示す。変数ν０は（１２）式によりノイズ標準偏差値σｎの関数である。
ν０  ＝  Ｓｆａｃ２σｎ（ｐｍｎ）          （１２）
ここで、スケール因子Ｓｆａｃ２はノイズに対する鮮明化感度の感度を決定する。標準偏差値σｎは（３）式および（８）式において上述されたとおりである。
（１３）式において使用されている変数の最適値はデジタルイメージングアプリケーションに依存する。本発明はｙ０のために１．０の値を用いる。それはノイズっぽい領域のために空間鮮明化をもたらさない。ｙｍａｘのために３．０の値が使用される。しかしながら、この変数は、受け入れ可能な結果を生成する２．０から４．０のレンジの値でのユーザーパフォーマンスに敏感である。Ｓｆａｃ２の値は１．０と２．０の間、最適値として１．５にセットされなければならない。変数ｓは、正当な結果のためにｖ０／２からｖ０／１０のレンジ内の値にセットされなければならない。変数νｍａｘは、期待されるノイズよりも十分に大きい値、例えばσｎの値の２０倍にセットされなければならない。
【００４０】
上記の議論は、一般のタイプのソースデジタルイメージのための本発明の実行の詳細を含む。しかしながら、殆どのデジタルイメージングシステムは種々のソースからデジタルイメージを受け入れる。例えば、図１に示されるイメージ獲得装置１０ａ、１０ｂは写真フィルムスキャナーであってもよく、一方イメージ獲得装置１０ｃはデジタルカメラまたはデジタルカムコーダーであってもよい。イメージ獲得装置は、それが生成したデジタルイメージへのノイズの加算に寄与できる。獲得媒体における固有のノイズは通常、結果として生じるデジタルイメージの全体のノイズ特性に優位を占める。例えば、写真フィルムスキャナーはどのような写真フィルムサンプルからでもデジタルイメージを生成することができるとはいえ、一般に、いくつかの写真フィルムは他の写真フィルムよりも本質的にノイズが多い。写真フィルムサンプルは写真イメージの一例である。写真イメージの他の例は、ＣＣＤイメージング電子装置および写真プリントを含むことができるが、これには限定されない。
【００４１】
この代わりの実施例において、図１に示されるイメージ獲得装置１０ａ、１０ｂ、１０ｃは、特定のグループに属するとするソースデジタルイメージ２０１をユニークに見分けるソースタイプ証明タグ２０２の生成を行うことができる。上で与えられた例において、写真フィルムサンプル  Ｋｏｄａｋ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ６  Ｇｏｌｄ  ２００フィルムが、ソースデジタルイメージ２０１およびソースタイプ証明タグ２０２を生成するイメージ獲得装置１０ａによりスキャンされる。ソースタイプ証明タグ２０２はソースデジタルイメージ２０１をＫｏｄａｋ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ６  Ｇｏｌｄ  ２００フィルムから引き出されたものとして見分ける。本発明のこの代わりの実施例において、デフォルト統計テーブルは、上述のようにソースデジタルイメージ２０１のためのノイズ特性テーブル２０７を生成するために、ソースデジタルイメージ２０１からのピクセルと関連して使用される。しかしながら、図１に示されるデジタルイメージングシステムは、各ユニークソースタイプ証明タグ２０２に対応するデフォルト統計テーブルを格納する。したがって、イメージ獲得装置１０ａでＫｏｄａｋ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ６  Ｇｏｌｄ  ２００フィルムサンプルをスキャンすることから引き出されるソースデジタルイメージ２０１を処理するために、Ｋｏｄａｋ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ６  Ｇｏｌｄ  ２００フィルムに対応するデフォルト統計テーブルが用いられる。もしＫｏｄａｋ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ６  Ｇｏｌｄ  ２００フィルムの異なるサンプルがイメージ獲得装置１０ｂによりスキャンされれば、Ｋｏｄａｋ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ６  Ｇｏｌｄ  ２００フィルムに対応する同じデフォルト統計テーブルが用いられることに留意することが重要である。したがって、デフォルト統計テーブルは、イメージ獲得装置のタイプまたは個々のユニットイメージ獲得装置ではなく、写真フィルムタイプを基礎として選択される。本発明のこの特徴は、製造された写真フィルムのタイプを突き止め、または関わるためにデフォルト統計テーブルおよび、従って結果として計算されたノイズ特性テーブル２０７を許容する。本発明は自動的にデフォルト統計テーブルを更新し、デジタルイメージのピクセル値からデフォルト統計テーブルを引き出すことができるが、本発明は、統計テーブル、ノイズ特性テーブルの何れのばらまかれたデータベースも必要とせず、製造された写真フィルムの新しいタイプで使用される。
【００４２】
当業者は、本発明のこの特徴がデジタルイメージの他のソースを含むように簡単に拡張できることを認める。例えば、イメージ獲得装置１０ｃはＫｏｄａｋ  ＤＣＳ２９０のようなデジタルスチルカメラであってもよい。この例のために、イメージ獲得装置１０ｃはユニークなソースタイプ証明タグ２０２を生成する。この方法において、新しくユニークなソースタイプ証明タグ２０２を生成する任意の新たに製造されたデジタルカメラは本発明で効果的に処理されることができる。図１に示されたデジタルイメージングシステムが前に知られていないソースタイプ証明タグ２０２に遭遇した場合には、新しいデフォルト統計テーブルが作られる。
【００４３】
本発明の他の代わりの実施例において、図１に示されたデジタルイメージングシステムが、各イメージ獲得装置１０ａ、１０ｂのためにデフォルト統計テーブルの別々のデータベース、各ソース証明タグのために１つ、を維持する。イメージ獲得装置はそれが生成するデジタルイメージにあるノイズを寄与できるが、各イメージ獲得装置のためのデフォルト統計テーブルの別々のデータベースを維持することはより正確なノイズ特性テーブルを結果としてもたらす。
【００４４】
本発明の好ましい実施例は、ノイズ特性テーブルを計算し、続いて質を高められたデジタルイメージ２０４を生成するためにノイズ特性テーブルを使用する。あるデジタルイメージングシステムは高揚フェーズから計算フェーズを分離するために選択を行うかもしれない。本発明の代わりの実施例において、計算されたノイズ特性テーブル２０７はメタデータ、すなわち非ピクセル情報としてのソースデジタルイメージ２０１と共に格納される。メタデータを伴うソースデジタルイメージ２０１は、後の時間または他のサイトで使用されるべく保管のために遠隔サイトに送られ、または格納されることができる。上記のノイズ特性テーブル（局所ノイズ特性テーブル、デフォルト特性テーブル、または更新された特性テーブル）の何れでもメタデータとして格納されることができる。一般に、ノイズ特性テーブルは残余ヒストグラムのセットよりも少ないメモリ記憶装置を必要とする。本発明のさらに代わりの実施例において、残余ヒストグラムのセットはメタデータとしてのソースデジタルイメージ２０１と共に格納される。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明を実行できる装置の構成パーツを示す機能的ブロック図である。
【図２】  本発明の好ましい実施例により採用されるイメージプロセッサモジュールの方法の機能的ブロック図である。
【図３】  本発明の好ましい実施例により用いられるノイズ推定モジュールの機能ブロック図である。
【図４】  本発明の代わりの実施例により用いられるノイズ推定モジュールの機能ブロック図である。
【符号の説明】
１０ａ…イメージ獲得装置、１０ｂ…イメージ獲得装置、１０ｃ…イメージ獲得装置、２０…デジタルイメージプロセッサ、３０ａ…イメージ出力装置、３０ｂ…イメージ出力装置、４０…汎用制御コンピュータ、５０…モニター装置、６０…入力制御装置、７０…コンピュータメモリ装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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