(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入射光を表すピクセル・データを生成する複数の光検出器からなるアレイと、不良ピクセル・プロセッサとを含むセンサ装置であって、
前記不良ピクセル・プロセッサは、
前記アレイの現在のラインにおける特定のピクセルについてのピクセル・データと、該特定のピクセルに隣接し、少なくとも該特性のピクセルと同じライン上のピクセルについてのピクセル・データと、を記憶する第１のバッファを含み、
前記ピクセル・データは前記入射光の強度を表しており、
前記現在のラインの前にある前記アレイのラインにおける各ピクセルについて固有の特徴を記憶する第２のバッファを含み、
前記固有の特徴は、強度ではない特徴を表すものであり、該特徴は、エッジ方向識別子、ライン遷移識別子、および不良ピクセル識別子の少なくとも１つであり、
前記第１のバッファに記憶された前記ピクセル・データと前記第２のバッファに記憶された前記固有の特徴を処理して、前記現在のラインにおける特定のピクセルが不良ピクセルであるか否かを識別する検出器と、を含む、センサ装置。
【請求項２】
前記固有の特徴は、前記前のラインのピクセルが不良ピクセルと識別されたか否かを排他的に特定するデータから成る、請求項１に記載のセンサ装置。
【請求項３】
前記特定のピクセルに隣接する前のラインのピクセルについての固有の特徴によって前記隣接するピクセルが不良ピクセルであると識別される場合、前記第２のバッファに記憶された前記固有の特徴を処理する際に、前記検出器は現在のラインにおける前記特定のピクセルを不良ピクセルと識別しない、請求項１に記載のセンサ装置。
【請求項４】
前記固有の特徴は、入射光に関係しない前記前のラインにおけるピクセルの特性を表す、請求項１に記載のセンサ装置。
【請求項５】
前記第１のバッファは、前記前のラインにおけるピクセルについてのピクセル・データをさらに記憶する、請求項１に記載のセンサ装置。
【請求項６】
前記検出器が前記特定のピクセルを不良ピクセルと識別したとき、前記第１のバッファに記憶された前記ピクセル・データを処理し、該特定のピクセルについての補正ピクセル・データを求める補正器をさらに含む、請求項１に記載のセンサ装置。
【請求項７】
前記求められた補正ピクセル・データは、現在の読出しラインにおいて前記特定のピクセルに隣接する少なくとも１つのピクセルについて前記第１のバッファに記憶されたピクセル・データを含む、請求項６に記載のセンサ装置。
【請求項８】
前記求められた補正ピクセル・データは、前記特定のピクセルに隣接する前記ピクセルについて前記第１のバッファに記憶されたピクセル・データの平均値または中間値を含む、請求項６に記載のセンサ装置。
【請求項９】
前記検出器は、前記第１のバッファからの前記ピクセル・データを処理して、前記特定のピクセルについてのピクセル・データと基準ピクセル値との差を表す差分値を求める、請求項１に記載のセンサ装置。
【請求項１０】
前記基準ピクセル値は、前記現在のラインにおいて前記特定のピクセルに隣接するピクセルについての前記第１のバッファに記憶された前記ピクセル・データの平均値または中間値を含む、請求項９に記載のセンサ装置。
【請求項１１】
前記検出器（１２８）は、前記隣接ピクセルの固有の特徴によって該隣接ピクセルが不良ピクセルでないと識別される場合、前記差分値と第１のしきい値を比較し、前記隣接ピクセルの固有の特徴によって該隣接ピクセルが不良ピクセルであると識別される場合、前記第１のしきい値より大きい第２のしきい値を前記差分値と比較し、前記隣接ピクセルは、前記特定のピクセルに隣接し、前記前のライン上のピクセルである、請求項９に記載のセンサ装置。
【請求項１２】
前記比較のいずれかによって前記差分値が前記第１または第２のしきい値を超えることを示す場合、前記検出器は前記現在のラインにおける前記特定のピクセルを不良ピクセルと識別する、請求項１１に記載のセンサ装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、アレイ状の複数の光検出器を含む画像検出装置に関し、より詳細には、かかる装置における不良ピクセルの検出及び不良ピクセルから出力されたピクセル・データの補正に関する。
【０００２】
【従来の技術】
複数の光検出器（当技術分野では「フォトサイト」とも言う）をアレイ状に集合させて画像検出装置を形成することは、当技術分野において周知である。個々の光検出器は、光検出器のサイトに入射する光の強度に比例した大きさの信号を出力する働きをする。この出力信号を続けて処理及び操作して、複数の個別の画素（当技術分野では「ピクセル」とも言う）からなる画像を生成することができる。この場合、画像の各ピクセルは１つの光検出器に対応している。
【０００３】
このような検出装置に用いられる個々の光検出器は、一般に、半導体基板すなわちチップ上に形成されるフォトダイオードである。これらの光検出器のアレイは（数十万または数百万ではないにしても）数千の光検出器を含むことが可能である。半導体の製造プロセスによる歩留まりが９９％であっても、検出装置がいくつかの不良の光検出器（本明細書では「不良ピクセル」と呼ぶ）を含むのは避けられないことは認められよう。不良ピクセルを全く含まないセンサを製造する半導体製造ラインを要求することは、大変困難であり、おそらくは経済的に実行できない実現不可能な要求である。従って、不良ピクセルを検出し、光検出器の出力信号を十分補正するのに適したメカニズムを利用できる限りは、センサが多少の不良ピクセルを含むことは容認される。これらの検出／補正メカニズムには、一般に、出力信号に基づいて不良ピクセルを検出し、光検出器に入射した光の強度をより正確に反映するように不良ピクセルの出力信号を変更／置換するハードウェアまたはソフトウェアによるプロセスが含まれる。
【０００４】
センサ内の不良ピクセルの生じ方には何通りかある。第１に、光検出器から出力される信号が常に高い読み取り値を示すことがある（ホット・ピクセル）。この欠陥では、生成された画像に予測される点（spot）よりも明るい点が生じる。第２に、光検出器から出力される信号が常に低い読み取り値を示すことがある（デッド・ピクセル）。この欠陥では、生成された画像に予測される点よりも暗い点が生じる。第３に、入射光に比例した信号の生成はできるが、その信号は（例えば、不正確なフォトダイオード利得、暗電流、及び／またはオフセットのために）他の同様の状況にある光検出器が発生する信号とは異なるという意味で、入射光を正確には表していない場合（ノイジー（noisy）ピクセル）である。この欠陥では、生成された画像に（色、強度、コントラスト等の）異常のある点が生じる。
【０００５】
図１は、先行技術によるセンサ読み出し操作の簡略化した模式図である。センサ・アレイ１０は複数の光検出器１２を含む。各光検出器１２は、理想的には光検出器に入射する光の強度と所定の単調関係を持つ大きさの信号（本明細書では「ピクセル・データ」と呼ぶ）を出力する。明示していないが、各ピクセル毎に発生する信号は、通常１０〜１２ビットのサイズの（適切なアナログ・ディジタル変換によって得られる）ディジタル形式を有している。
【０００６】
読み出しバッファ１４を使用して、光検出器から生成される個々のピクセル・データの水平行または垂直列が読み出され取り込まれる。この文脈では、水平行または垂直列は「ライン」１６と呼ばれる。ピクセル・データのライン１６をバッファ１４に取り込んだ後、ピクセル・データ１８の個々の部分が不良ピクセル・プロセッサ２０によって処理される。プロセッサ２０は、ライン１６におけるピクセル・データ１８の各部分を順次検査して、ピクセル・データのその部分が不良ピクセルによって出力された場合を検出し。この場合には、光検出器に入射する光の強度をより正確に表わすようにピクセル・データに補正を実施する。そして、ピクセル・データは、プロセッサ２０によって各ピクセル毎にその元の（すなわち、バッファ１４によって読み出されたままの）形２４または修正された（すなわち、不良ピクセルの検出時に補正された）形２４’で順次出力される（２２）。
【０００７】
図２は、図１のプロセッサ２０によって実行される不良ピクセル処理に関する既知の操作の１つを示したブロック図である。不良ピクセル・プロセッサ２０は、検査するピクセル・データの各部分が不良ピクセルによって生成されたものであるか否かを判定するために、１つのライン１６（図１を参照）についてバッファ１４によって取り込まれたピクセル・データ１８を一度に１ピクセルずつ（一般的にピクセル「Ｘ」で示す）順次処理する。この判定を助けるため、このメカニズムは、検査するピクセルＸだけではなく、同一の読み出しライン１６におけるピクセルＸの近傍の（例えば、すぐ隣にある）ピクセルＹ及びＺについてのピクセル・データ１８も（バッファ１４に取り込むように）記憶するデータ・バッファ２６を含む。
【０００８】
検出アルゴリズム２８は、ピクセルＸ、Ｙ、及びＺについてのピクセル・データ１８を処理し、あるしきい値を超える偏差によって、ピクセルＸについてのピクセル・データがピクセルＹ及びＺについてのピクセル・データと異なるか否か（それぞれ異なるか、または中間値や平均値が異なるか否か）を判定する。異ならない場合、ピクセルＸについてのピクセル・データ１８は、良好なピクセルから生成された有効ピクセルデータを表すとみなされ、その元の形２４で順次出力される（２２）。（しきい値を超える）過大な偏差がある場合、ピクセルＸについてのピクセル・データ１８は、不良ピクセルから生成されたとみなされ、補正アルゴリズム３０を実行してピクセル・データを修正し、光検出器に入射する光の強度をより正確に表そうとする修正ピクセル・データ２４’を生成する。一例を挙げると、補正アルゴリズムは、ピクセルＸについてのピクセル・データ１８を、同一のライン１６において隣接するピクセルＹ及びＺについてのピクセル・データ１８の中間値又は平均値を含むピクセル・データ２４で置き換えることができる。別の例では、補正アルゴリズムは、ピクセルＸについてのピクセル・データ１８を、同一のライン１６において隣接するピクセルＹ及びＺのいずれか一方についてのピクセル・データ１８を含むピクセル・データ２４’で置き換えることができる。不良ピクセルからのピクセル・データ１８を補正する操作は当技術分野において他にも数多く知られている。補正後、ピクセルＸに関する修正データ２４’は順次、出力２２に送られる。
【０００９】
図３は、図１のプロセッサ２０によって実行される不良ピクセル処理に関するもう１つの既知の操作を示したブロック図である。不良ピクセル・プロセッサ２０は、検査するピクセル・データの何れが不良ピクセルによって生成されたものであるかを判定するために、１つのライン１６（図１を参照）についてバッファ１４によって取り込まれたピクセル・データ１８を一度に１ピクセルずつ（一般的にピクセル「Ｘ」で示す）順次処理する。この判定を助けるため、プロセッサ２０は、検査するピクセルＸだけではなく、現在の読み出しライン１６(ｎ)におけるピクセルＸの近傍の（例えば、すぐ隣にある）ピクセルＹ及びＺについてのピクセル・データ１８も（バッファ１４に現在取り込まれているように）記憶するデータ・バッファ２６を含む。さらに、この判定を助けるため、プロセッサ２０は、隣接する前に読み出されたライン１６(ｎ−１)に対してバッファ１４に以前に取り込まれたピクセル・データ１８を記憶するデータ・バッファ３２を含む。より具体的には、当該ピクセル・データ１８には、前に読み出されたライン１６(ｎ−１)においてピクセルＸに最も近接するピクセルＡ、Ｂ、及びＣについてのピクセル・データが含まれる。
【００１０】
検出アルゴリズム２８は、ピクセルＡ、Ｂ、Ｃ、Ｘ、Ｙ、及びＺについてのピクセル・データ１８を処理し、あるしきい値を超える偏差によって、ピクセルＸについてのピクセル・データがピクセルＡ、Ｂ、Ｃ、Ｙ、及びＺについてのピクセル・データと異なるか否か（それぞれ異なるか、組またはグループにしたときに異なるか、または中間値や平均値で異なるか）を判定する。異ならない場合、ピクセルＸについてのピクセル・データ１８は、良好なピクセルから生成された有効ピクセルデータを表すものとみなされ、その元の形２４で順次出力される（２２）。（しきい値を超える）過大な偏差がある場合、ピクセルＸについてのピクセル・データ１８は不良ピクセルから生成されたものとみなされ、補正アルゴリズム３０を実行してピクセル・データを修正し、光検出器に入射する光の強度をより正確に表す修正ピクセル・データ２４’を生成する。上述のように、不良ピクセル信号の光データを補正するための任意の既知の操作を使用することができ、有利なことに、この補正中にその他のピクセル（例えば、ピクセルＡ、Ｂ、Ｃ）からのピクセル・データを評価することができる。補正後、ピクセルＸについての修正ピクセル・データ２４’は順次出力に送られる（２２）。
【００１１】
図３の不良ピクセル処理操作では、不良ピクセルの検出（操作２８）と、検出された不良ピクセルについてのピクセル・データの補正／修正（操作３０）の両方を実行するために、図２の操作よりも多くのピクセル・データ１８を考慮する。しかし、図３に示した操作はかなりのメモリ・オーバヘッドを必要とする。例えば、各光検出器１２について大きさが１０〜１２ビットのディジタル化ピクセル・データ１８を生成し、各ライン１６が１０００個の光検出器を含むアレイ１０（例えば、１メガピクセルのセンサ・アレイ）について考察しよう。図３に示す実施例の場合では、不良ピクセル・プロセッサ２０は、バッファ２６に必要なメモリ以外に、１０〜１２キロビットのデータを記憶可能なバッファ３２用のメモリを必要とする。
【００１２】
ライン読み出しバッファ１４及び不良ピクセル・プロセッサ２０を伴うアレイ１０は、単一の集積回路チップ（すなわち、同じ半導体基板）上に実装可能であることは認められる。これは、例えば、構成要素及び機能のこのような集積化を可能にするＣＭＯＳ製造技術を用いることによって可能となる。しかし同時に、集積回路の製造によって可能になる小型化を考慮しても、関連する回路要素（例えば、Ａ／Ｄ変換回路、ライン読み出しバッファ１４、検出器２８、及び補正器３０）を伴うアレイ１０自体がかなりの量の半導体領域を占めるので、少なくとも前のライン１６（ｎ−１）用のバッファ３２のメモリ要件を最小限にすることができれば、多くのセンサ用途にとって有利になる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
従って、バッファのメモリ要件を最小限にするセンサ装置に対する必要性が存在する。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、センサ・アレイ状に構成された複数の光検出器を含むセンサ装置を提供する。各光検出器は、入射光の強度を表すピクセル・データの出力信号を発生する。このピクセル・データは、一度に１ラインずつアレイから読み出され、ライン・バッファに記憶される。本発明は、現在の読み出しラインにおける特定のピクセルについてライン・バッファから得られるピクセル・データと、その特定のピクセルに隣接するピクセルについてのピクセル・データとを記憶する第１のバッファを含む不良ピクセル・プロセッサをさらに含む。プロセッサに含まれる第２のバッファは、アレイから読み出された、現在の読み出しラインの前のラインにおける各ピクセルについての固有の特徴が記憶される。さらに、第１のバッファに記憶されたピクセル・データと第２のバッファに記憶された固有の特徴とを処理することにより、現在の読み出しラインにおける特定のピクセルが不良ピクセルであるか否かが識別される。
【００１５】
一実施形態では、不良ピクセル検出処理には、第２のバッファの固有の特徴が、現在のラインの特定のピクセルに隣接する前のラインのピクセルが不良ピクセルであると識別されたことを示している場合、該特定のピクセルを不良ピクセルであるとするどのような発見をも排除する操作が含まれる。
【００１６】
別の実施形態では、不良ピクセル検出処理には、第２のバッファに記憶されている固有の特徴が、現在のラインの特定のピクセルに隣接する前のラインのピクセルが不良ピクセルであると識別されたことを示している場合、該特定のピクセルに対して高い方に設定されているしきい値を持つ可変検出しきい値を適用する操作が含まれる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
図４は、本発明の一実施形態によるセンサ読み出し操作の簡略化された模式図である。センサ・アレイ１００は複数の光検出器１０２を含む。各光検出器１０２は、理想的には光検出器に入射する光の強度と所定の単調な関係を持つ大きさの信号（本明細書では「ピクセル・データ」と呼ぶ）を出力する。明示していないが、各ピクセルについて生成される信号は、通常１０〜１２ビットのサイズの（適切なアナログ・ディジタル変換によって得られる）ディジタル形式を有している。
【００１８】
読み出しバッファ１０４を使用して、光検出器から生成される個々のピクセル・データの水平行または垂直列が読み出され取り込まれる。この文脈では、水平行または垂直列は、「ライン」１０６と呼ばれる。ピクセル・データのライン１０６をバッファ１０４に取り込んだ後、ピクセル・データ１０８の各個別の部分が不良ピクセル・プロセッサ１１０によって順次処理される。プロセッサ１１０は、ピクセル・データ１０８の各部分を順次検査して、ピクセル・データのその部分が不良ピクセルによって出力された場合を検出し、この場合には、光検出器に入射する光の強度をより正確に表わすようにピクセル・データを補正する。そして、ピクセル・データは、プロセッサ１１０によって各ピクセル毎にその元の（すなわち、バッファ１０４によって読み出されたままの）形１１４または修正された（すなわち、不良ピクセルの検出時に補正された）形１１４’で順次出力される（１１２）。
【００１９】
図５は、本発明の一実施形態に従って、プロセッサ１１０によって実行される不良ピクセル処理に関する操作を示したブロック図である。不良ピクセル・プロセッサ１１０は、検査するピクセル・データの各部分が不良ピクセルによって生成されたものであるか否かを判定するために、１つのライン１０６（図４を参照）についてバッファ１０４によって取り込まれたピクセル・データ１０８を一度に１ピクセルずつ（一般的にピクセル「Ｘ」で示す）処理する。この判定を助けるため、プロセッサ１１０は、検査するピクセルＸだけではなく、現在の読み出しライン１０６(ｎ)においてピクセルＸの近傍にある（例えば、同じライン１０６においてすぐ隣にある、または近接した）ピクセルＹ及びＺについてのピクセル・データ１０８も（バッファ１０４に現在取り込まれているように）記憶するデータ・バッファ１１６を含む。この判定を助けるため、プロセッサ１１０は、隣接する前に読み出されたライン１０６(ｎ−１)における各ピクセルについての固有の特徴（Ｆ）１２４（詳細に後述する）を記憶する特徴バッファ１２２をさらに含む。
【００２０】
一般的に述べると、ピクセルの固有の特徴１２４は、入射光の強さを表すのではなく、強さではないピクセルに関係する何らかの特性を表すという点で、ピクセルについてのピクセル・データとはかなり異なっている。一例として、固有の特徴１２４は、不良ピクセル識別子、エッジ方向識別子、ライン遷移識別子等を含むことが可能である。重要なことは、ピクセルについての固有の特徴は、ピクセル・データに比べて必要となるピクセル当たりのメモリ量が少なく（図３のバッファ３２を参照）、従って、特徴バッファ１２２のサイズを可能な限り小さくすることができる。
【００２１】
検出アルゴリズム１２８は、現在の読み出しラインにおけるピクセルＸ、Ｙ、及びＺについてのピクセル・データ１０８と同様に、前の読み出しライン１０６(ｎ−１)におけるピクセルの固有の特徴（Ｆ）１２４を処理して、ピクセルＸが不良ピクセルであるか否かを判定する。アルゴリズム１２８によって実行されるプロセスは、望ましければ、他の近傍ピクセルについてのピクセル・データを考慮することも可能であることは理解されよう。ピクセルが不良でない場合、ピクセルＸについてのピクセル・データ１０８は良好なピクセルから生成された有効ピクセル・データを表すとみなされ、その元の形１１４で出力される（１１２）。ピクセルＸが不良ピクセルであると判定された場合は、補正アルゴリズム１３０を実行してピクセル・データ１０８を修正し、光検出器に入射する光の強度をより正確に表す修正ピクセル・データ１１４’を生成する。不良ピクセルからのピクセル・データを補正するために、いくつかの周知の操作から選択した任意の１つを使用することができる。しかし、いかなる補正操作を用いようと、補正を行うに当たっては、現在のライン１０６(ｎ)におけるピクセルＹ及びＺ（及び、おそらくは他の近傍ピクセル）についてのピクセル・データを含んだできる限り多くのピクセル・データを考慮するのが好ましい。本発明のさらなる拡張として、補正を行う際に、補正操作において、前のライン１０６(ｎ−１)におけるピクセルの固有の特徴（Ｆ）１２４を考慮することもできる。補正の後、ピクセルＸについての修正データ１１４’は順次出力に送られる（１１２）。
【００２２】
図６は、図５のプロセッサ１１０によって実行される不良ピクセル検出プロセスの一実施形態を説明する流れ図である。前のライン１０６(ｎ−１)のピクセルに関するこの実施形態では、検出アルゴリズム１２８によって前に行われた不良／良好ピクセルの決定が、特徴バッファ１２２に記憶される固有の特徴（Ｆ）１２４として使用される。この固有の特徴は、２進（１／０）記憶のみ、すなわちピクセル毎に１ビットしか必要としない。これは、先行技術のバッファ３２（図３）が必要とするメモリ・サイズに比べ、特徴バッファ１２２に必要なメモリ・サイズを大幅に削減するのに役立つ。ステップ２００で、検出アルゴリズム１２８は、バッファ１１６に記憶されたピクセル・データを使用して、基準値として用いる、（同一ライン１０６(ｎ)において）被検査ピクセルＸに隣接するピクセルＹ及びＺについてのピクセル・データ１０８の平均値または中間値（Ｖ）を計算する。ステップ２００の計算には、ライン１０６(ｎ)における他の近傍ピクセルについてのピクセル・データを使用することもできることは理解されよう。
【００２３】
次に、検出アルゴリズム１２８はステップ２０２を実行し、基準値（Ｖ）とバッファ１１６に記憶されたピクセルＸについてのピクセル・データ１０８を処理する。より具体的には、この処理ステップ２０２では、ピクセルＸのデータ値１０８から値Ｖを減算して差分値（Ｄ）を求める。続いて、検出アルゴリズム１２８は、特徴バッファ１２２に記憶された固有の特徴（Ｆ）１２４を使用して、ステップ２０４で、前のライン１０６(ｎ−１)において現在のライン１０６(ｎ)の被検査ピクセルＸと同じ相対位置を占めるピクセル（Ｐ）が、前に不良ピクセルとして検出されたか否かを判定する。このピクセル（Ｐ）は、本明細書において、「垂直方向で隣接する」ピクセルと呼ばれる。ステップ２０４で「ＮＯ」の場合、ステップ２０８において、ステップ２０２で計算した差分値（Ｄ）と第１のしきい値（ＴＨ１）が比較される。より具体的には、このステップ２０８の比較によって、差分値（Ｄ）の大きさが第１のしきい値（ＴＨ１）を超えるか否かが判定される。一方、ステップ２０４における判定が「ＹＥＳ」の場合、ステップ２１０において、ステップ２０２で計算した差分値（Ｄ）と第２の異なるしきい値（ＴＨ２）が比較される。より具体的には、このステップ２１０の比較によって、差分値（Ｄ）の大きさが第２のしきい値（ＴＨ２）を超えるか否かが判定される。
【００２４】
実行されたステップ２０８または２１０の比較操作の要件が満たされる（すなわち、適正なしきい値を超えた）場合、検出アルゴリズム１２８は、ステップ２１２で、被検査ピクセルＸを「不良ピクセル」であると識別する。このピクセルＸを不良ピクセルとした識別結果は、ステップ２１４で特徴バッファ１２２に記録される。次に、ピクセルＸに関連する操作は補正アルゴリズム１３０に進み、望ましい補正操作に従ってピクセル・データ１０８を修正し、光検出器に入射する光の強度をより正確に表した修正ピクセル・データ１１４’を求める。一方、実行されたステップ２０８または２１０の比較操作の要件が満たされない場合は、ピクセルが「良好なピクセル」であることを示しており、ピクセルＸについてのデータ１０８は、良好なピクセルから生成された有効ピクセル・データを表すとみなされ、その元の形１１４で出力される（１１２）。そしてプロセスはもとに戻り（ステップ２１４）、次のピクセルの処理を行う。
【００２５】
しきい値ＴＨ１またはＴＨ２と比較するために差分値（Ｄ）を求めるステップ２００及び２０２に関して特定の実施例を示したが、任意の適切な手順を使用して、（ピクセル・データによって得られる）測定されたピクセルＸの値と基準値の差を表した情報を求めることができることは理解されよう。
【００２６】
第２のしきい値（ＴＨ２）は、第１のしきい値（ＴＨ１）より大きく設定（すなわち、ＴＨ２＞ＴＨ１）するのが好ましい。この結果、ライン１０６(ｎ)のピクセルＸがライン１０６(ｎ−１)における前に検出された不良ピクセルに垂直方向で隣接している場合に、ステップ２１０の比較操作の要件を満たすのがより困難になり、従って、被検査ピクセルＸを「不良ピクセル」と識別するのが困難になる。この理由の１つは、連続するライン１０６に２つの不良ピクセルが隣接して存在することは、統計的に起こりそうもないからである。これに関する別の理由は、図２の先行技術による単一しきい値プロセスでは、大抵の場合不良ピクセルを正確に識別するが、良好ピクセルを誤って不良ピクセルと識別する望ましくない副作用もあるためである。従って、不良ピクセルを誤って１つ検出すると後続ラインのいくつかの隣接するピクセルに誤りが伝搬していくドミノ現象が生じることになる。図６の二重しきい値の手法は、被検査ピクセルが前に不良ピクセルと識別されたピクセルと垂直方向で隣接している場合、不良ピクセルを識別するために満たさなければならないしきい値のレベルを高めることによって、この望ましくない副作用を軽減する働きをする。
【００２７】
図６に示した不良ピクセルを識別するためのプロセスの望ましくない副作用の軽減に関する効果を図７に図式的に示す。これは、受信者動作特性（ＲＯＣ）グラフである。ＲＯＣグラフは、必要がないのに補正された良好ピクセル数（すなわち、望ましくない副作用）を表した誤り検出率を、正しく補正されている不良ピクセル数を表したヒット率と対比させてプロットしている。曲線２２０は、図３に示す単一しきい値プロセスの典型的なＲＯＣ曲線であり、一方、曲線２２２は、図５及び図６に示す二重しきい値プロセスの典型的なＲＯＣ曲線である。グラフの左上角方向への（すなわち、ヒット率１と誤り検出率０に向かう）ＲＯＣ曲線の移動は、性能の改善を表す。図７に示すように、曲線２２２は曲線２２０に対してその方向に移動している。従って、ステップ２０８及び２１０の比較について異なるしきい値を用いることによって、性能の改善にかなりの利点があると結論される。これは、上述の固有の特徴（Ｆ）１２４を用いることによって可能になる。また、固有の特徴（Ｆ）１２４はピクセル毎に１ビットの記憶しか必要としないので、バッファ１２２のサイズが大幅に削減され、性能が改善することにも注意されたい。
【００２８】
図６のプロセスの実施形態において、第２のしきい値（ＴＨ２）は第１のしきい値（ＴＨ１）の整数倍（ｎ）になるように設定される（すなわち、ＴＨ２＝ｎＴＨ１）。より具体的には、図７に示す典型的なＲＯＣ曲線２２０及び２２２に関して、整数倍は２である。当然であるが、倍数「ｎ」は必ずしも整数値である必要はなく、また、その対応するＲＯＣ曲線によって測定される性能の改善が得られるならば、任意の適切な倍率を使用することができる。また、倍数「ｎ」は、記憶されている固有の特徴データに基づいて、他のやり方で可変に設定することもできることは認められよう。一例として、固有の特徴に不良／良好ピクセル以外の特性が記録される状況、特にデータが可能性のある値を３つ以上有する状況においては、対応する複数のしきい値を適用して、検出判定がよりロバストな応答を示し、そしておそらくはより正確なものとすることができる。例えば、固有の特徴は、ピクセルが画像全体で関連するエッジ方向（右エッジ、左エッジ、無エッジの平滑、無エッジのテクスチャ）を有するか否かを示すことができる。このシナリオでは、各エッジ方向に異なるしきい値を関連づけることができる。別の例では、固有の特徴は、ピクセルが画像全体で関連するライン遷移（line transition）（山、谷、傾斜、平坦）を有するか否かを示すことができる。同様に、このシナリオでは、例えば、各ライン遷移に異なるしきい値を関連づけることができる。
【００２９】
図８は、図５のプロセッサ１１０によって実行される不良ピクセル検出プロセスの別の実施形態を説明する流れ図である。この実施形態では、前のライン１０６(ｎ−１)のピクセルに対して検出アルゴリズム１２８によって前に実施された不良／良好ピクセルの決定が、特徴バッファ１２２に記憶される前のライン１０６(ｎ−１)のピクセルの固有の特徴（Ｆ）１２４として使用される。この固有の特徴（Ｆ）１２４は、２進（１／０）記憶のみ、すなわちピクセル毎に１ビットしか必要としない。これは、先行技術のバッファ３２（図３）が必要とするメモリ・サイズに比べ、特徴バッファ１２２が必要とするメモリ・サイズを大幅に削減するのに役立つ。ステップ２５０で、検出アルゴリズム１２８は、特徴バッファ１２２に記憶された固有の特徴（Ｆ）１２４を使用して、被検査ピクセルＸに垂直方向で隣接するピクセル（Ｐ）が前に不良ピクセルとして検出されたか否かを判定する。ステップ２５０における判定が「ＹＥＳ」の場合、ピクセルＸが「不良ピクセル」であることの発見は排除され、ピクセルＸについてのピクセル・データ１０８は有効ピクセル・データと表すとみなされ、その元の形１１４で出力される（１１２）。プロセスはもとに戻り（ステップ２５２）、次のピクセルが処理される。言い換えると、ピクセルＸに対応する前のライン１０６(ｎ−１)のピクセル（Ｐ）が（記憶されている固有の特徴によって示されるように）不良ピクセルであるとプロセスが判定すると、現在のライン１０６(ｎ)のピクセルＸを不良ピクセルとして識別することができなくなる。
【００３０】
一方、実行されたステップ２５０の判定操作が「ＮＯ」の場合、検出アルゴリズム１２８は、バッファ１１６に記憶されている情報を使用して、（同じライン１０６(ｎ)で）被検査ピクセルＸに隣接するピクセルＹ及びＺについてのピクセル・データ１０８の平均値または中間値（Ｖ）を基準値として計算する。ステップ２５４の計算では、ライン１０６(ｎ)における他の近傍ピクセルについてのピクセル・データを使用することも可能であることは理解されよう。次に、検出アルゴリズム１２８は、実行ステップ２５６を実行して、基準値（Ｖ）とバッファ１１６に記憶されたピクセルＸについてのピクセル・データ１０８を処理する。より具体的には、このステップ２５６の処理では、ピクセルＸのデータ値１０８から値Ｖを減算して差分値（Ｄ）を求める。
【００３１】
ステップ２５８では、ステップ２５６で計算された差分値（Ｄ）としきい値（ＴＨ）の比較が行われる。より具体的には、このステップ２５８の比較では、差分値（Ｄ）の大きさがしきい値（ＴＨ）を超えるか否かが判定される。「ＹＥＳ」の場合、ステップ２６０で、検出アルゴリズム１２８は被検査ピクセルＸを「不良ピクセル」と識別する。このピクセルＸを不良ピクセルとした識別結果は、ステップ２６２で特徴バッファに記録される。次に、ピクセルＸに関連する操作は補正アルゴリズム１３０に進み、ピクセル・データ１０８を修正して光検出器に入射する光の強度をより正確に表した修正ピクセル・データ１１４’にする。一方、実行されたステップ２５８の比較操作の要件が満たされない場合は、ピクセルが「良好なピクセル」であることを示しており、ピクセルＸに関するデータ１０８は有効なピクセル・データを表すとみなされ、その元の形式１１４で出力される（１１２）。プロセスはもとに戻り（ステップ２５２）、次のピクセルの処理を行う。
【００３２】
しきい値ＴＨと比較するために差分値（Ｄ）を求めるステップ２５４及び２５６に関して特定の実施例を示したが、任意の適切な手順を使用して、（ピクセル・データによって得られる）測定されたピクセルＸの値と基準値の差を表した情報を求めることができることは理解されよう。
【００３３】
不良／良好ピクセル検出以外の固有の特徴を使用して、ステップ２５０及び２５２の排除判定を行うこともできる。一例として、固有の特徴が不良／良好ピクセル以外の特性を記録する場合、特にデータが可能性のある値を３つ以上有する状態である場合、誤った不良ピクセル検出と特徴との間に何らかの関係が認められる特定の１つまたは複数の固有の特徴によって、排除判定を行うことができる。例えば、固有の特徴は、ピクセルが画像全体で関連するエッジ方向（右エッジ、左エッジ、無エッジの平滑、無エッジのテクスチャ）を有するか否かを示すことができる。このシナリオでは、右／左エッジ方向のみについて不良ピクセルの識別を排除することができる。別の例では、固有の特徴は、ピクセルが画像全体で関連するライン遷移（山、谷、傾斜、平坦）を有するか否かを示すことができる。同様に、このシナリオでは、例えば、傾斜遷移だけについて不良ピクセルの識別を排除することができる。
【００３４】
図９は、本発明の一実施形態に従って、プロセッサ１１０によって実行される不良ピクセル処理の別の操作を説明するブロック図である。不良ピクセル・プロセッサ１１０は、被検査ピクセル・データの各部分が不良ピクセルによって生成されたものか否かを判定するために、１つのライン１０６（図４を参照）についてバッファ１０４によって取り込まれたピクセル・データ１０８を一度に１ピクセルずつ（一般的に「Ｘ」ピクセルで示す）処理する。この判定を助けるため、プロセッサ１１０は、検査するピクセルＸだけではなく、ピクセルＸと同一のライン１０６(ｎ)及び前のライン１０６(ｎ−１)に位置するｍ個の近傍（例えば、すぐ隣にある）ピクセルＮについてのピクセル・データ１０８も（現在バッファ１０４に取り込まれているように）記憶する２つのライン・データ・バッファ１１６’を含む。一実施形態では、ｍは、ライン１０６(ｎ)の６つのピクセル及びライン１０６(ｎ−１)の７つのピクセルについてのピクセル・データを記憶するために、（図１０に示すように）１３に設定される。しかし、ｍは任意の適切な整数値と等しく設定することができ、またピクセル・データのうち望ましい任意の部分を記憶することができる。この判定を助けるため、プロセッサ１１０は、隣接する前の読み出しライン１０６(ｎ−１)における各ピクセルについての固有の特徴（Ｆ）１２４（詳細に後述する）を記憶する特徴バッファ１２２をさらに含む。
【００３５】
検出アルゴリズム１２８は、ピクセルＸ及びＮについてのピクセル・データ１０８、並びに、前の読み出しライン１０６(ｎ−１)におけるピクセルの固有の特徴（Ｆ）１２４を処理して、ピクセルＸが不良ピクセルであるか否かを判定する。ピクセルが不良でない場合、ピクセルＸについてのピクセル・データ１０８は良好ピクセルから生成された有効なピクセル・データを表すとみなされ、その元の形１１４で出力される（１１２）。ピクセルＸが不良ピクセルであると判定された場合、補正アルゴリズム１３０を実行して、望ましい補正操作に従ってピクセル・データ１０８を修正し、光検出器に入射する光の強度をより正確に表す修正ピクセル・データ１１４’にする。不良ピクセルについてのピクセル・データを補正するために、いくつかの周知の操作から選択した任意の１つを使用することができる。しかし、いかなる補正操作を用いようと、補正を行うに当たっては、現在のライン１０６(ｎ)及び前のライン１０６(ｎ−１)におけるピクセルＮについてのピクセル・データを含んだできる限り多くのピクセル・データを考慮するのが好ましい。本発明の別の拡張として、補正を行う際に、補正操作において、前のライン１０６(ｎ−１)におけるピクセルの固有の特徴（Ｆ）１２４を考慮することもできる。補正の後、ピクセルＸについての修正データ１１４’は順次出力に送られる（１１２）。
【００３６】
図１０は、図９のプロセッサ１１０によって実行される不良ピクセル検出に関するプロセスの一実施形態を説明する流れ図である。この実施形態では、前のライン１０６(ｎ−１)のピクセルに関して検出アルゴリズム１２８によって前に行われた不良／良好ピクセルの決定が、特徴バッファ１２２に記憶される固有の特徴（Ｆ）１２４として使用される。この固有の特徴（Ｆ）１２４は、２進（１／０）記憶のみ、すなわちピクセル毎に１ビットしか必要としない。これは、先行技術のバッファ３２（図３）が必要とするメモリ・サイズに比べ、特徴バッファ１２２に必要なメモリ・サイズを大幅に削減するのに役立つ。ステップ３５０で、検出アルゴリズム１２８は、特徴バッファ１２２に記憶された固有の特徴（Ｆ）１２４を使用して、被検査ピクセルＸに垂直方向で隣接するピクセル（Ｐ）が前に不良ピクセルとして検出されたか否かを判定する。ステップ３５０における判定が「ＹＥＳ」であれば、プロセスは、ピクセルＸが「不良ピクセル」であることの発見は排除され、ピクセルＸについてのピクセル・データ１０８が有効ピクセル・データを表すとみなされ、その元の形１１４で出力される（１１２）。プロセスはもとに戻り（ステップ３５２）、次のピクセルの処理される。言い換えると、ピクセルＸに位置が対応する前のライン１０６(ｎ−１)のピクセル（Ｐ）が（記憶されている固有の特徴によって示されるように）不良ピクセルであるとプロセスが判定すると、現在のライン１０６(ｎ)のピクセルＸを不良ピクセルとして識別することができなくなる。
【００３７】
一方、実行されたステップ３５０の判定操作が「ＮＯ」の場合、検出アルゴリズム１２８は、バッファ１１６’に記憶されているピクセル・データを使用して、ピクセルＸ及びＮに関する局所色相関を計算する（ステップ３５４）。ステップ３５６で、アルゴリズム１２８は、この求めた色相関から不良ピクセル検出用のしきい値（ＴＨ）を選択する。これに関して、不良ピクセルは近傍のピクセルとは異なる色を持つ傾向がある点に注意されたい。ピクセルＮの間に強い色相関がある被検査領域について、近傍ピクセルとの色相関によって、ピクセルＸを不良ピクセルとする識別に正確な判定を行うことが可能となる。従って、ピクセルＸと比較するためのしきい値（ＴＨ）は比較的低く設定される。一方、ピクセルＮの間に弱い色相関がある被検査領域については、比較を使用して画像の特徴から不良ピクセルを区別するのはより困難である。従って、ピクセルＸと比較するためのしきい値（ＴＨ）は比較的高く設定される。
【００３８】
より具体的には、ステップ３５４の局所色相関プロセスは、バッファ１１６’のピクセルＸ及びＮを２つのタイプ（例えば、図１０に示す「奇数／偶数」構成のようなＡ及びＢ）に分割することを伴う。そして、バッファ１１６’に保存された各ライン１０６(ｎ)及び１０６(ｎ−１)について、２つのピクセル・タイプの局所分散（Ｖａｒ）及び共分散（Ｃｏｖ）が計算される。計算は、例えば以下のように行うことができる。
Ｖａｒ(Ａ)＝Ｅ(Ａ２)−Ｅ(Ａ)２
Ｖａｒ(Ｂ)＝Ｅ(Ｂ２)−Ｅ(Ｂ)２
Ｃｏｖ(Ａ，Ｂ)＝Ｅ(ＡＢ)−Ｅ(Ａ)Ｅ(Ｂ)
ここで、Ｅ()は、中間値または平均値を定義する。
ステップ３５６に関しては、条件付き分散を以下のようにして計算する。
Ｖａｒ(Ａ｜Ｂ)＝Ｖａｒ(Ａ)−Ｃｏｖ(Ａ，Ｂ)２／Ｖａｒ(Ｂ)
【００３９】
条件付き分散では、近傍ピクセルの値が与えられると、ピクセルＸの値の推定の確実性が評価される（以下のＥ(Ａ｜Ｂ)の計算を参照されたい）。確実性が低い場合は、比較のためのしきい値を比較的高く設定すべきであるということを表しており、逆もまた同じである。条件付き分散の標準偏差（Ｓ）は、周知のやり方で条件付き分散の平方根をとることによって求められる。次に、しきい値（ＴＨ）は、以下のように標準偏差のｎ（一般に、負でない整数、または他の適切な倍率）倍に等しい値に設定される。
ＴＨ＝ｎ＊Ｓ
従って、しきい値（ＴＨ）の値は、ピクセルＸの推定に関して確実性を評価する、求めた条件付き分散の関数として設定される。
【００４０】
上記については、いくつかの例を参考にすることによってより明確に理解することができる。画像が色相関の強い平坦な領域を含む第１の事例では、求められる分散（Ｖａｒ）は低く、共分散（Ｃｏｖ）は低く、また条件付き分散も低い。得られる標準偏差も低く、また色相関の強いこうした画像の場合、不良ピクセルは比較的容易に識別することができるので、しきい値は比較的低い値に設定される。画像が多少の色相関を持つエッジ及び／またはテクスチャを含む第２の事例では、求められる分散は高く、共分散は高く、条件付き分散は比較的低い。得られる標準偏差は中間であり、画像の中には不良ピクセルの識別が困難なものも含まれる可能性があるので、しきい値は中間に設定される。画像が色相関のほとんどないランダム・ノイズを含む第３の事例では、求められる分散は高く、共分散は低く、条件付き分散は高い。得られる標準偏差は高く、こうした色相関の弱い画像では不良ピクセルの識別は極めて困難であるため、しきい値は比較的高い値に設定される。
【００４１】
次にアルゴリズムは、ステップ３５８を実行し、同じライン１０６(ｎ)の隣接したピクセルの値からピクセルＸの推定値を計算する。より具体的には、ピクセルＸの値は、下記のようにライン１０６(ｎ)におけるその左右の近傍ピクセルから推定される。
Ｅ(Ａ｜Ｂ)＝Ｅ(Ａ)＋(Ｃｏｖ(Ａ，Ｂ)／Ｖａｒ(Ｂ))＊(Ｂ−Ｅ(Ｂ))
上述の条件付き分散の算出によって、適用されるしきい値（ＴＨ）の決定に用いられるこの推定値の信頼性レベルが評価されることを記憶されたい。次に、ステップ３６０において、アルゴリズムは、バッファ１１６’に記憶されたピクセルＸについてのピクセル・データ１０８、及びステップ３５８において算出された推定値を処理する。より具体的には、このステップ３６０の処理では、以下に従ってピクセルＸのデータ値１０８からステップ３５８の推定値を減算して差分値（Ｄ）を求める。
Ｄ＝Ｘ−Ｅ(Ａ｜Ｂ)
【００４２】
次に、ステップ３６２において、ステップ３６０で計算された差分値（Ｄ）と所定のしきい値（ＴＨ）が比較される。より具体的には、このステップ３６２の比較によって、差分値（Ｄ）の大きさがしきい値（ＴＨ）を超えるか否かが判定される。「ＹＥＳ」の場合、ステップ３６４において、検出アルゴリズム１２８は被検査ピクセルＸを「不良ピクセル」と識別する。このピクセルＸを不良ピクセルとした識別結果は、ステップ３６６で特徴バッファ１２２に記録される。次に、ピクセルＸに関係する操作は補正アルゴリズム１３０に進み、ピクセル・データ１０８を修正して光検出器に入射する光の強度をより正確に表す修正ピクセル・データ１１４’にする。一方、実行されたステップ３６２の比較操作の要件が満たされない場合は、ピクセルが「良好ピクセル」であることを示しており、ピクセルＸについてのピクセル・データ１０８は有効（すなわち、良好）なピクセル・データを表すとみなされ、その元の形１１４で出力される（１１２）。プロセスはもとに戻り（ステップ３５２）、次のピクセルの処理を行う。
【００４３】
しきい値（ＴＨ）は、ライン１０６(ｎ)のピクセルＸが色相関の弱い画像の領域に配置されている場合に、ステップ３６２の比較操作が要件を満たされて、ピクセルＸを「不良ピクセル」と識別するのをより困難とするために、計算した条件付き分散によって変化する。図１０に示すような可変の画像相関をベースにしたしきい値を用いることによって、不良ピクセル検出における精度が強化されるにもかかわらず、局所色相関プロセスは、誤った不良ピクセルの識別が垂直方向に伝搬し、結果として、画像の垂直方向における光検出器ピクセル・データ１０８が除去されることになるという、望ましくない副作用を単独で生じる可能性がある。固有の特徴（Ｆ）１２４の使用、より具体的には、前のライン１０６(ｎ−１)において垂直方向で隣接するピクセルが不良ピクセルであると識別されたときに不良ピクセル検出アルゴリズムを強制的に終了させるステップ３５０のプロセスは、誤った不良ピクセルの識別が垂直方向に伝搬するのを阻止することによって、この望ましくない副作用を軽減する働きをする。
【００４４】
図１０に示した不良ピクセル識別に関するプロセスによって望ましくない副作用が軽減される効果を図１１に図式的に示す。これは、受信者動作特性（ＲＯＣ）グラフである。ＲＯＣグラフは、誤って補正されている良好ピクセル数（すなわち、望ましくない副作用）を表した誤り検出率をと、正しく補正されている不良ピクセル数を表したヒット率と対比させてプロットしている。曲線２２４は、局所色相関だけを使用して不良ピクセルの識別を行うプロセスの典型的なＲＯＣ曲線であり、一方、曲線２２６は、図１０に示したプロセスの典型的なＲＯＣ曲線である。グラフの左上角方向への（すなわち、ヒット率１と誤り検出率０に向かう）ＲＯＣ曲線の移動は、いずれも性能の改善を表す。図１１に示すように、曲線２２６は曲線２２４に対してその方向に移動している。従って、垂直方向に隣接する固有の特徴（Ｆ）１２４のテストを適用することによって、性能の改善に関してかなりの利点があると結論される。また、固有の特徴（Ｆ）１２４は、ピクセル毎に１ビットの記憶しか必要としないので、バッファ１２２のサイズが大幅に削減され、性能の改善が得られる。
【００４５】
開示した本発明は、全ての（またはほぼ全ての）構成要素及び機能を単一集積回路チップ上に持つＣＭＯＳテクノロジを用いて実装するのが好ましいが、他の半導体製造技術を使用することもでき、さらに、複数チップ及び／またはデバイスに構成要素及び機能を分けることもできることは理解されよう。
【００４６】
検出及び補正アルゴリズムに関して開示し方法の処理操作は、マイクロプロセッサまたは特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）技術を用いて実装するのが好ましい。当然のことであるが、特定の用途では、別々の処理装置をセンサ・アレイに相互接続することもできることは理解されよう。
【００４７】
本明細書において説明した方法、システム、及びプロセスは、色センサ及び白黒センサの両方に対して等しく有効であることは認められよう。
【００４８】
本明細書で説明したしきい値は、ユーザがＲＯＣ曲線に関して操作を行うことを望む場合に応じて、いくつかのやり方のうち何れかによって変更し設定することができる。例えば、装置を値の設定が可能なチップとして製造することができ、さらに、ユーザが優先的に設定値を変更できるようにする入力機構を含むことができる。
【００４９】
当業者は、図５及び９の実施例に関して、検出／補正機能（１２８及び１３０）が望ましくない場合があり得ることを理解するであろう。この場合には、ユーザの制御下で機能１２８及び１３０を選択的にバイパスし、バッファ１０４からの生の出力データをそのまま通して、より高度の処理を受けさせることができる。
【００５０】
特徴バッファ１２２は、単一の先行ライン１０６(ｎ−１)のピクセルの固有の特徴（Ｆ）を保存するものとして開示される。これは１つの実施形態であるが、特徴バッファ１２２は、複数の先行ライン（例えば、図９に想像線で示した１０６(ｎ−１)及び１０６(ｎ−２)）のピクセルについての固有の特徴を記憶するのに十分なメモリを含むことができる。さらに、異なるラインのピクセルについて異なる固有の特徴をバッファに記憶することが可能であることは認められよう。一例を挙げると、マルチライン特徴バッファ１２２は、前の２つのライン１０６(ｎ−１)及び１０６(ｎ−２)について不良ピクセルの識別を含む固有の特徴を記憶することができる。別の例では、マルチライン特徴バッファ１２２によって記憶された直前のライン１０６(ｎ−１)についての固有の特徴は、不良ピクセルの識別だけではなく、他の固有の特徴も含むことができるが、その１つ前のライン１０６(ｎ−２)については、不良ピクセルの識別データしか含まない。さらに前のラインの固有の特徴（すなわち、ライン１０６(ｎ−１)を越えたラインについての特徴）の価値を記憶する場合、検出アルゴリズム１２８によって実施される評価の際に、これらの追加特徴を含めて考慮することができる。このような記憶によって得られる利点には、特徴バッファ１２２に必要なデータ記憶量がごくわずかしか増加しない、「コーナ事例（corner cases）」を捕捉するアルゴリズム性能の改善が含まれる。
【００５１】
特徴バッファ１２２は、計算を節約するために使用されることが認められる。例えば、現在のラインと前のラインの両方のピクセルデータがそれらのラインのピクセルについての固有の特徴と共に記憶される場合を考えよう。理論的に言えば、記憶された前のライン値を使用して、固有の特徴を生成することができる。しかし、一般的に言って、これらの計算は、不良ピクセルを識別するために現在のライン値の処理に関連して実行される計算と、全く同一ではないとしても同種のものである。従って、現在のラインに関する値を走査し処理するとき、不良ピクセル識別が判定されて特徴バッファに記憶され、従って、前のラインのピクセル・データを記憶してもう一度計算を実施する必要がなくなる。
本発明には例として以下の実施形態が含まれる。
（１）入射光を表すピクセル・データ（１０８）を生成する複数の光検出器（１０２）からなるアレイと、不良ピクセル・プロセッサ（１１０）とを含むセンサ装置（１００）であって、
前記不良ピクセル・プロセッサは、
前記アレイの現在のラインにおける特定のピクセルについてのピクセル・データ（１０８）と前記特定のピクセルに隣接するピクセルについてのピクセル・データ（１０８）とを記憶する第１のバッファ（１０４）と、
前記アレイの前記現在のラインの前のラインにおける各ピクセルについて固有の特徴（１２４）を記憶する第２のバッファ（１２２）と、
前記第１のバッファ（１０４）に記憶された前記ピクセル・データ（１０８）と前記第２のバッファ（１２２）に記憶された前記固有の特徴を処理して、前記現在のラインにおける特定のピクセルが不良ピクセルであるか否かを識別する検出器（１２８）とを含む、センサ装置。
（２）前記検出器（１２８）が前記特定のピクセルを不良ピクセルと識別したとき、前記第１のバッファ（１０４）に記憶された前記ピクセル・データ（１０８）を処理し、該特定のピクセルについての補正ピクセル・データを求める補正器をさらに含む、上記（１）に記載のセンサ装置（１００）。
（３）前記求められた補正ピクセル・データは、現在の読出しラインにおいて前記特定のピクセルに隣接する少なくとも１つのピクセルについて前記第１のバッファ（１０４）に記憶されたピクセル・データ（１０８）を含む、上記（２）に記載のセンサ装置（１００）。
（４）前記求められた補正ピクセル・データは、前記特定のピクセルに隣接する前記ピクセルについて前記第１のバッファ（１０４）に記憶されたピクセル・データ（１０８）の平均値または中間値を含む、上記（２）に記載のセンサ装置（１００）。
（５）前記固有の特徴（１２４）は、前記前のラインのピクセルが不良ピクセルと識別されたか否かを特定するデータを含む、上記（１）に記載のセンサ装置（１００）。
（６）前記現在のラインにおいて前記特定のピクセルに隣接する前のラインのピクセルについての固有の特徴（１２４）によって前記隣接するピクセルが不良ピクセルであると識別される場合、前記第２のバッファ（１２２）に記憶された前記固有の特徴を処理する際に、前記検出器（１２８）は現在のラインにおける前記特定のピクセルを不良ピクセルと識別しない、上記（５）に記載のセンサ装置（１００）。
（７）前記検出器（１２８）は、前記第１のバッファ（１０４）からの前記ピクセル・データ（１０８）を処理して、前記特定のピクセルについてのピクセル・データ（１０８）と基準ピクセル値との差を表す差分値を求める、上記（５）に記載のセンサ装置（１００）。
（８）前記基準ピクセル値は、前記現在のラインにおいて前記特定のピクセルに隣接するピクセルについての前記第１のバッファ（１０４）に記憶された前記ピクセル・データ（１０８）の平均値または中間値を含む、上記（７）に記載のセンサ装置（１００）。
（９）前記現在のラインの特定のピクセルに隣接する前のラインのピクセルについての固有の特徴（１２４）によって前記隣接ピクセルが不良ピクセルであると識別される場合、前記検出器（１２８）は、前記隣接ピクセルが不良ピクセルでないときは前記差分値と第１のしきい値を比較し、前記隣接ピクセルが不良ピクセルであるときは前記差分値と前記第１のしきい値より大きい第２のしきい値を比較する、上記（７）に記載のセンサ装置（１００）。
（１０）前記比較のいずれかによって前記差分値が前記第１または第２のしきい値を超えることを示す場合、前記検出器（１２８）は前記現在のラインにおける前記特定のピクセルを不良ピクセルと識別する、上記（９）に記載のセンサ装置（１００）。
（１１）前記固有の特徴（１２４）は、入射光に関係しない前記前のラインにおけるピクセルの特性を表す、上記（１）に記載のセンサ装置（１００）。
（１２）前記第１のバッファ（１０４）は、前記前のラインにおけるピクセルについてのピクセル・データ（１０８）をさらに記憶する、上記（１）に記載のセンサ装置（１００）。
（１３）光検出器アレイにおけるピクセルから出力される、入射光を表したピクセル・データの処理方法であって、
前記アレイの現在のラインにおける特定のピクセルについてのピクセル・データ（１０８）と前記特定のピクセルに隣接するピクセルについてのピクセル・データ（１０８）を記憶するステップと、
前記アレイの前記現在のラインの前のラインにおける各ピクセルについて固有の特徴（１２４）を記憶するステップと、
前記記憶されたピクセル・データ（１０８）と前記固有の特徴を処理して、前記現在のラインにおける前記特定のピクセルが不良ピクセルであるか否かを識別するステップと、
を含む処理方法。
（１４）前記検出器（１２８）が前記特定のピクセルを不良ピクセルと識別したとき、前記第１のバッファ（１０４）に記憶された前記ピクセル・データ（１０８）を処理し、該特定のピクセルについての補正ピクセル・データを決定するステップをさらに含む、上記（１３）に記載の処理方法。
（１５）前記処理ステップは、前記特定のピクセルについての前記ピクセル・データ（１０８）を、前記現在のラインにおいて前記特定のピクセルに隣接する前記ピクセルの少なくとも１つについての前記ピクセル・データと置き換えるステップを含む、上記（１４）に記載の処理方法。
（１６）前記処理ステップは、前記特定のピクセルについての前記ピクセル・データ（１０８）を、前記特定のピクセルに隣接する前記ピクセルについてのピクセル・データの平均値または中間値に置き換えるステップを含む、上記（１４）に記載の処理方法。
（１７）前記固有の特徴（１２４）は、前記前のラインのピクセルが不良ピクセルと識別されたか否かを特定するデータを含む、上記（１３）に記載の処理方法。
（１８）前記現在のラインにおいて前記特定のピクセルに隣接する前のラインのピクセルについての固有の特徴（１２４）によって前記隣接ピクセルが不良ピクセルであると識別される場合、前記処理ステップは、前記現在のラインにおける前記特定のピクセルを不良ピクセルと識別しないステップを含む、上記（１７）に記載の処理方法。
（１９）前記処理ステップは、前記特定のピクセルについてのピクセル・データ（１０８）と基準ピクセル値との差を表した差分値を求めるステップを含む、上記（１７）に記載の処理方法。
（２０）前記基準ピクセル値は、現在のラインにおいて前記特定のピクセルに隣接するピクセルについての前記第１のバッファ（１０４）に記憶された前記ピクセル・データの平均値または中間値を含む、上記（１９）に記載の処理方法。
（２１）前記処理ステップは、
前記現在のラインの前記特定のピクセルに隣接する前のラインのピクセルについての固有の特徴（１２４）によって前記隣接ピクセルが不良ピクセルであると識別されるか否かを判定するステップと、
前記差分値としきい値を比較するステップをさらに含み、
前記しきい値は、前記隣接ピクセルが不良ピクセルでないときは第１のしきい値であり、前記隣接ピクセルが不良ピクセルであるときは前記第１のしきい値より大きい第２のしきい値である、上記（１９）に記載の処理方法。
（２２）前記比較ステップによって前記差分値が前記しきい値を超えることを示す場合、前記処理ステップは前記特定のピクセルを不良ピクセルとして識別する、上記（２１）に記載の処理方法。
（２３）前記固有の特徴（１２４）は、入射光に関係しない前記前のラインにおけるピクセルの特性を表す、上記（１３）に記載の処理方法。
（２４）前記ピクセル・データ（１０８）を記憶するステップは、前記前のラインにおけるピクセルについてのピクセル・データ（１０８）を記憶するステップをさらに含む、上記（１３）に記載の処理方法。
【００５２】
本発明の方法及び装置の好ましい実施形態を図面と共に示し説明してきたが、本発明は、開示した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲により記載され定義される発明から逸脱することなく種々の構成、修正、及び置換を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】先行技術によるセンサ読み出し操作の模式図である。
【図２】不良ピクセルを処理する既知の操作の１つを示すブロック図である。
【図３】不良ピクセルを処理する既知の操作の１つを示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態によるセンサ読み出し操作の模式図である。
【図５】本発明の一実施形態による不良ピクセル処理の操作を示すブロック図である。
【図６】図５の処理操作を使用して不良ピクセルを検出するプロセスの一実施形態を示す流れ図である。
【図７】図６のプロセスを使用した不良ピクセル検出操作の改善を示す受信者動作特性（ＲＯＣ）グラフである。
【図８】図５の処理操作を使用した不良ピクセル検出プロセスの別の実施形態を示す流れ図である。
【図９】本発明の一実施形態による別の不良ピクセル処理操作を示すブロック図である。
【図１０】図９の処理操作を使用した不良ピクセル検出プロセスの別の実施形態を示す流れ図である。
【図１１】図１０のプロセスを使用した不良ピクセル検出操作の改善を示すＲＯＣグラフである。
【符号の説明】
１００  センサ装置
１０２  光検出器
１０４  第１のバッファ
１０８  ピクセル・データ
１１０  不良ピクセル・プロセッサ
１２２  第２のバッファ
１２８  検出器
【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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