【手続補正書】
【提出日】平成20年3月24日(2008.3.24)
【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】
カメラの逆応答関数を算出する方法であって、
第１のピクセルが、第１の色を有する第１の領域、および第２の色を有する第２の領域を画像化し、該第１のピクセルは、前記第１の色と前記第２の色から導出された混合色を表す前記カメラの出力イメージ内で該第１のピクセル（４０５）を見出すステップ（３０２）であって、前記第１の色および前記第２の色は、前記混合色の成分色の役割をするステップと、
前記第１の色および前記第２の色の前記カメラによる測定値を獲得するステップ（３０４）と、
前記混合色の前記カメラによる測定値を獲得するステップ（３０６）と、
前記第１の色の前記測定値、前記第２の色の前記測定値、および前記混合色の前記測定値を色空間の中で線形分布にマップする関数を見出すステップ（３０８）とを備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
複数のピクセルイメージの各ピクセルが、異なる色の２つの領域を画像化し、前記異なる色から導出された混合色を表す前記出力イメージ内で該複数のピクセル（４０５、４０７、４０９）を見出すステップであって、各ピクセルの前記異なる色は、該ピクセルの混合色の成分色の役割をするステップと、
前記複数のピクセルの各ピクセルの前記異なる色の前記カメラによる測定値を獲得するステップと、
前記複数のピクセルの前記混合色の前記カメラによる測定値を獲得するステップと、
前記第１のピクセルの前記色の前記測定値と前記複数のピクセルを色空間の中で線形分布にマップする関数を見出すステップとをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の色の前記測定値は、前記第１の色だけを画像化する第２のピクセルから獲得されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第２のピクセルは、前記第１のピクセルに隣接することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の色の前記測定値、前記第２の色の前記測定値、および前記混合色の前記測定値を線形分布にマップする関数を見出すステップは、前記色空間の中で前記混合色のマップされた成分色を結ぶ線分までのマップされた各混合色測定値の距離の合計を最小化する距離関数を算出するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１のピクセルの前記色の前記測定値と前記複数のピクセルを線形分布にマップする関数を見出すステップは、既知のカメラの所定の応答関数に応じて前記関数を算出するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項７】
ベイズ推定アルゴリズムを使用して前記関数を算出するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記所定の応答関数をガウス混合モデルとしてモデル化するステップをさらに備えることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記距離関数を指数分布関数に組み込むステップをさらに備えることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
事前モデルと尤度関数の積として定式化された最大事後ＭＡＰ解を見出すステップをさらに備え、前記事前モデルは、所定の応答関数から導出されたガウス混合モデルであり、前記尤度関数は、前記色空間内における前記混合色のマップされた成分色を結ぶ線分までのマップされた各混合色測定値の距離から導出された指数分布関数であり、前記逆応答関数は、前記ＭＡＰ解から導出されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記出力イメージの情景色の少なくともいくつかは事前に知られていないことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法を実行するための命令を有することを特徴とするマシン可読媒体。
【請求項１３】
各ピクセルが、第１の色を有する第１の領域、および第２の色を有する第２の領域を画像化し、該ピクセルは、前記第１の色と前記第２の色から導出された混合色を表すデジタルイメージ（１０８）内で、複数のピクセル（４０５、４０７、４０９）を見出すエッジピクセル検出器（２０３）であって、前記第１の色および前記第２の色は、該ピクセルの前記混合色の成分色の役割をする検出器と、
前記エッジピクセル検出器に動作上、結合された色アナライザ（２０５）であって、前記複数のピクセルの前記混合色の測定値および前記成分色の測定値を獲得するアナライザと、
前記複数のピクセルの前記混合色の前記測定値と前記成分色の前記測定値を色空間の中で線形分布にマップする逆応答関数（２１１）を生成する逆応答ジェネレータ（２０７）とを備えることを特徴とするシステム。
【請求項１４】
前記逆応答ジェネレータは、前記複数のピクセルに関して、前記色空間の中で前記混合色のマップされた成分色を結ぶ線分までのマップされた各混合色測定値の距離の合計を最小化する距離関数を算出することを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
既知のカメラの所定の応答関数を含む基準データを含むデータストア（２０９）をさらに備え、前記逆応答ジェネレータは、前記データストアの前記基準データに依拠して前記逆応答関数を算出することを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記逆応答ジェネレータは、ベイズ推定アルゴリズムをさらに使用して前記逆応答関数を算出することを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記逆応答ジェネレータは、前記所定の応答関数をガウス混合モデルとしてさらにモデル化することを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記逆応答ジェネレータは、前記距離関数を指数分布関数にさらに組み込むことを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１９】
前記逆応答ジェネレータは、事前モデルと尤度関数の積として最大事後ＭＡＰ解をさらに算出し、前記事前モデルは、所定の応答関数から導出されたガウス混合モデルであり、前記尤度関数は、前記色空間内における前記混合色のマップされた成分色を結ぶ線分までのマップされた各混合色測定値の距離から導出された指数分布関数であり、前記逆応答関数は、前記ＭＡＰ解から導出されることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
【請求項２０】
前記ＭＡＰ解は、前記逆応答関数の役割をすることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記逆応答ジェネレータは、Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ最適化法を使用して前記ＭＡＰ関数を算出することを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
請求項１３に記載のシステムを実施するコンポーネントを有することを特徴とするマシン可読媒体。
【請求項２３】
複数のピクセルの各ピクセルが、異なる色の２つの領域を画像化し、前記異なる色から導出された混合色を表す出力イメージ内で、該複数のピクセルを見出すための手段であって、各ピクセルの前記異なる色は、該ピクセルの混合色の成分色の役割をする手段と、
前記複数のピクセルの各ピクセルの前記異なる色の測定値を獲得するための手段と、
前記複数のピクセルの前記混合色の測定値を獲得するための手段と、
前記複数のピクセルの前記色の前記測定値を前記色空間の中で線形分布にマップする逆応答関数を算出するための手段とを備えるコンポーネントを有することを特徴とするマシン可読媒体。
【請求項２４】
逆応答関数を算出するための前記手段は、前記色空間の中で前記混合色のマップされた成分色を結ぶ線分までのマップされた各混合色測定値の距離の合計を最小化する距離関数を生成するための手段をさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載のマシン可読媒体。
【請求項２５】
逆応答関数を算出するための前記手段は、既知のカメラの所定の応答関数に依拠して前記関数をさらに算出することを特徴とする請求項２３に記載のマシン可読媒体。
【請求項２６】
前記所定の応答関数をガウス混合モデルとしてモデル化するための手段をさらに備えることを特徴とする請求項２５に記載のマシン可読媒体。
【請求項２７】
前記距離関数を指数分布関数に組み込むための手段をさらに備えることを特徴とする請求項２４に記載のマシン可読媒体。
【請求項２８】
最大事後ＭＡＰ解を事前モデルと尤度関数の積として見出すための手段をさらに備えるマシン可読媒体であって、前記事前モデルは、所定の応答関数から導出されたガウス混合モデルであり、前記尤度関数は、前記色空間内における前記混合色のマップされた成分色を結ぶ線分までのマップされた各混合色測定値の距離から導出された指数分布関数であり、前記逆応答関数は、前記ＭＡＰ解から導出されることを特徴とする請求項２３に記載のマシン可読媒体。
【請求項２９】
前記ＭＡＰ解は、前記逆応答関数の役割をすることを特徴とする請求項２８に記載のマシン可読媒体。
【請求項３０】
ＭＡＰ解を見出すための前記手段は、Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ最適化法を使用して前記ＭＡＰ解を見出すことを特徴とする請求項２８に記載のマシン可読媒体。