(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
イメージセンサからの一連の画像をダウンロードするステップと；
各画像内のピクセル位置と隣接するピクセル位置の各セットとの間の強度値の差の絶対値を計算し、強度値の差の絶対値の中から、最小隣接距離であると設定される最小値を見出すことによってピクセル位置の周りの最小隣接距離を一連の画像の各画像について決定するステップと；
もし、上記最小隣接距離を組入れた欠陥ボート・スコアが、第１しきい値、すなわち、上記の全ての捕らえられた画像にわたって集計したスコアを超えるなら、上記センサ欠陥のピクセル位置をマップ上にマークするステップとから構成され、前記の最小隣接距離を組入れることは、上記最小隣接距離が第２しきい値を越えると、前記欠陥ボート・スコアが１だけ増加することであることを特徴とするイメージセンサ内の欠陥ピクセルの検出方法。
【請求項２】
命令および欠陥ピクセル検出に関係するデータを記憶することができるメモリと；
イメージセンサのどのピクセルが欠陥であるかを決定するために、命令を実行するためにおよびデータを操作するように適合された、メモリに結合されたプロセッサとを備えたイメージセンサ内の欠陥ピクセルの検出装置であって、前記命令は、イメージセンサからの一連の画像をダウンロードし、
各画像内のピクセル位置と隣接するピクセル位置の各セットとの間の強度値の差の絶対値を計算し、強度値の差の絶対値の中から、最小隣接距離であると設定される最小値を見出すことによってピクセル位置の周りの最小隣接距離を各画像について決定し、更に、もし上記最小隣接距離を組入れた欠陥ボート・スコアが第１しきい値、すなわち上記の全ての捕えらえれた画像にわたって集計したスコアを越えるならば、上記センサ欠陥のピクセル位置をマップ上にマークする命令であって、前記の最小隣接距離を組入れることは、上記最小隣接距離が第２しきい値を越えると、前記欠陥ボート・スコアが１だけ増加することを特徴とする検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（発明の背景）
１．発明の分野
本発明は、一般に画像形成に関する。特に、本発明は、イメージセンサ内の欠陥ピクセルの検出に関する。
【０００２】
２．従来技術の記載
デジタル・カメラおよびスキャナーなどの画像形成装置は、１つの構成部品として、ＣＣＤ（電荷結合素子）、ＣＩＤ（電荷注入デバイス）、またはＣＭＯＳ（相補型金属酸化物半導体）として製造されたイメージセンサを備えている。イメージセンサは、照明からエネルギーを捕らえ、このエネルギーを強度値などの明確な計測値に変換する「センス」またはピクセル位置のアレイで構成される。ほとんどの場合、イメージセンサには、製造または作製エラーのために「欠陥」のあるピクセル位置がある程度の個数存在する。そのような製造／作製中に、センサ内のどのピクセルも欠陥でないことを保証することは、不可能ではないが非常に困難である。センサの「欠陥」ピクセルとは、照明で露光されるとき、同じ照明に露光されるときの「完全に機能する」ピクセルの強度値や応答とは異なる強度値や応答を作り出すピクセルである。言い換えれば、欠陥ピクセルは、完全に機能するピクセルと比べて、光に対して異常に感度が高かったり低かったりする。そのような欠陥は、検出されず補償されなければ、捕らえられた像の視覚的に認められる品質を低下させ、顕著になると、観察者の注意を欠陥ピクセルにそらすことがある。
【０００３】
ピクセル位置内の欠陥は、スタック・ハイ（Stuck High）、スタック・ロー(Stuck Low）、および異常応答の３つの部類に分けられる。スタック・ハイ欠陥ピクセルは、高い強度値を作り出すことによって、照明状態に常に応答するピクセルである。例えば、ピクセルの強度が０から２５５の範囲にあるとしたとき、シーンの特定のピクセル位置に対して実際に測定された強度が、例えば正常に機能するピクセルによって捕らえられたなら２５であっても、スタック・ハイ・ピクセルは、常に例えば２５５の値で光で応答する。スタック・ロー欠陥ピクセルは、照明状態に常に低い強度値で応答するピクセルである。スタック・ロー・ピクセルは、正常に機能するピクセルなら２００、１００などである強度値を示しても５の値で応答する。異常応答欠陥を有するピクセルは、絶対的ではなく、むしろ正常に機能するピクセルから相対に変化する。例えば正常に機能するピクセルが値Ｘを読み取るなら、異常応答欠陥ピクセルは例えば１．２５＊Ｘの値で応答するように、特定のパーセンテージで不正確に応答する。異常応答は、したがって絶対的に高いまたは低いのではなく、捕らえられる強度に対して比例的または相対的である。いずれかのこれらの欠陥を示すピクセルは、望ましくは訂正または補正されるべきである。
【０００４】
任意のそのような補正における第１ステップは、どのピクセルが実際に「欠陥」であるかの検出である。従来、そのような検出は、センサが製造された後、センサに対する全体的な品質制御の間などの制御された環境において、欠陥ピクセル位置を識別することによって実行される。識別された位置は記録され、その後、センサがデジタル・カメラなどで使用される装置の何らかの不揮発性メモリに転送される。センサの全体のサイズが、およそ１０００×１０００ピクセルである現在の「メガ・ピクセル」イメージセンサでは、多くのピクセルが欠陥である可能性がある。欠陥ピクセル位置を記憶するために必要な余分なメモリは、装置の製造における全体のコストや時間を増やし、かつ、装置内のセンサの組み立て／統合のプロセス間に実際のデータ転送の必要もある。欠陥ピクセル位置は、装置組み立ての前に、ハード・ディスクなどの固定されたメモリへ別々に記憶されなければならない。一旦欠陥位置が記憶されると、ポスト・画像キャプチャ信号処理技術が、欠陥ピクセルを訂正するために使用されることができる。現在使用されている画像欠陥訂正の他の方法は、欠陥ピクセルを検出するのではなく、知られていない欠陥をノイズとして取り扱い、センサ出力全体（画像）に画像毎にノイズ除去技術を適用することである。メモリ・コスト増や組み立て中のデータ転送を避けることができるが、そのような技術は、実装が過演算をもたらし、視覚的な外観には重要である画像のシャープさを減少させるという欠点を有する。
【０００５】
これらの理由のため、装置の製造の時間／コストを追加することなく、および画像の品質を犠牲にすることなく、またはセンサが用いられる装置での画像処理中に計算の必要を追加することなく、欠陥ピクセル位置を検出し補償する方法の必要がある。
【０００６】
（概要）
開示されるものは、イメージセンサからの一連の画像をダウンロードし、その後、全ての捕らえられた画像にわたって集計された、欠陥ボート（vote）スコアが、第１のしきい値を超えるなら、センサ欠陥のピクセル位置をマップ上にマークすることを含む方法である。
【０００７】
本発明の方法および装置の目的、特徴、および利点は、以下の記載から明らかになろう。
【０００８】
（発明の詳細な説明）
図を参照して、本発明の例示的な実施形態を記載する。例示的な実施形態は、本発明の態様を示すために提示され、本発明の範囲を制限するものとして解釈されるべきではない。例示的な実施形態は、主に、ブロック図またはフローチャートを参照して記載される。フローチャートについて言えば、フローチャート内の各ブロックは、方法ステップ、および方法ステップを実行するための装置要素の両方を表す。実施に依存して、対応する装置要素が、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせで構成されることができる。
【０００９】
図１は、本発明の実施形態のフロー・ダイヤグラムである。
【００１０】
本発明の様々な実施形態において、欠陥ピクセル検出に対する決定論的なソフトウェア・アプローチが開示される。デジタル・カメラなどの画像キャプチャ装置が、ＰＣ（パーソナル・コンピュータ）などのホスト・マシンに接続されるとき、本アプローチは、欠陥ピクセル位置のハードウェア・オン・デバイス・マップを維持せずとも実行される。所定の数の入力画像が、最初に画像形成装置によって走査される。各ピクセルに対して、「欠陥ボート」スコアが、注目ピクセルの隣接を考慮する条件を検査することによって集計される。条件を満足する各走査された画像に対して、スコアが増加される。スコアが、全ての走査された画像に対して集計されたとき、欠陥決定に到達する。ピクセルが欠陥であるとわかると、ホストに記憶されるマップに書き込まれる。画像形成装置内の全てのピクセル位置が分類されるまで、プロセスは繰り返される。欠陥ピクセル位置のマップはホストに記憶され、また、画像形成装置によって捕らえられた画像が、強調され、フィルタリングされ、または他の方法で処理される必要があるとき、欠陥ピクセル位置のマップにアクセスすることができる。
【００１１】
この構成を考えに入れて、図１は、決定論的な方法で欠陥ピクセル検出を達成することができる論理フローを示す。最初に、試験中のセンサを含むカメラまたは画像形成装置は、ＰＣなどのホストに接続される。それから、一連のＮ個の画像が、画像キャプチャ装置によって捕らえられる。捕らえられる画像が多ければ多いほど、決定論的なアプローチは正確になるであろう。また、以下より詳細に記載するように、カメラまたは画像形成装置の露光時間、および照明の性質が、検出率を増加するために制御されることができる。恐らく、スタック・ロー（または異常応答）条件に対して、同じシーンにおける光を捕らえるためにセンサの露光時間をより長くすると、結果として得られるピクセル値は、より決定論的に欠陥を評価されるであろう。同様に、スタック・ハイ欠陥は、露光時間が所定の量減少されると、より容易に検出されることができる。例えば、シーンがより明るいと、スタック・ローまたは異常応答欠陥の検出はより容易になる。同様に、シーンがより薄暗くなると、スタック・ハイ欠陥の検出はより容易である。
【００１２】
アプローチが最初に実行されたとき、全てのピクセル位置は知られていない、すなわち不確定であると仮定される（すなわち、欠陥であるとも機能するとも分類されない）。各ピクセルに対して、図２により詳細に示される決定論的なアプローチが繰り返される。本発明のある実施形態によれば、隣接しているのが、全てモノクロ・ピクセルで構成されているのか、またはベイヤー・パターンのＣＦＡ（カラー・フィルタ・アレイ）の特定のカラー平面（赤、緑、青など）のピクセルだけであるのかにかかわらず、周囲のピクセルの最小隣接距離（Minimum Neighborhood Distance,ＭＮＤ）を考慮することで、測定が各捕らえられた画像で実行される。次に、ＭＮＤがしきい値と比較される。所定のピクセルに対して、各走査された画像でＮＭＤがしきい値と比較される。この比較に基づいて、それから「スコア」が集計される。スコアが他のしきい値数をすでに超えたら、ピクセルは欠陥であるとマークされる。各ピクセルがこのように分類されると、欠陥ピクセル位置のマップがホストに記憶される。このプロセスは、画像内の全てのピクセルが分類されるまで継続する。欠陥ピクセル位置の完全なマップは、ノイズ削減、欠陥ピクセル置き換え、または他の画像処理メカニズムなどの訂正処置が行われるように、その後にアクセスすることができるので便利である。このことは、センサ装置すなわちカメラに欠陥ピクセル位置データを記憶する必要性、および製造中にそれを決定する必要性を取り除く、意図された利点を有する。代替的に、処理を始める前に全ての画像を捕らえるよりむしろ、これらの画像が記憶されダウンロードされる必要がないように、各画像が捕らえられたときに各画像を処理することが可能である。
【００１３】
図２は、本発明のある実施形態のフローチャートである。
【００１４】
図２は、各ピクセルが欠陥であるかどうかを決定する基本的な手順を示す。最初に、初期化ステップが、手順で使用される変数を設定するために実行される（ブロック２１０）。（ｉ、ｊ）が注目ピクセルの列（ｉ）と行（ｊ）を表すものとすると、その後、それは機能すると仮定されるので、ピクセルＰ（ｉ、ｊ）の欠陥性をあらわしているＤ（ｉ、ｊ）が、初期的に０の値を割り当てられる（ブロック２１０）。同様に、そのピクセルＰ（ｉ、ｊ）に対する欠陥ボート・スコアＨ（ｉ、ｊ）が、初期的にゼロに設定される（ブロック２１０）。集計のために使用される、捕らえられた画像の現在の数を追跡するために使用されるカウンタ変数「ｋ」も、ゼロに設定される（ブロック２１０）。
【００１５】
ブロック２２０で、カウントｋが、欠陥ピクセル検出の目的で捕らえられた画像の総数であるＮと比較される。ｋ＜Ｎなら、スコア集計に進む（ブロック２３０へ）。そうでなければ、最後に画像がスコア集計に使用されたとき、欠陥ピクセルの画像マップは、Ｄ（ｉ、ｊ）の値で書き込まれる（ブロック２５０）。スコア集計中、最初に、初期的にゼロであった変数ｋは、捕らえられた画像が、集計のために現在考慮されていることを示すために、１だけ増分される（ブロック２３０）。集計は、最初にピクセルＰ（ｉ、ｊ）の周りのＭＮＤを計算することによって決定される（ブロック２４０）。ＭＮＤは、次に所定のしきい値Ｔと比較される（ブロック２４２）。Ｔの値は、センサ・ノイズ、および／または所望の「フォールス・ポジティブ（false positive）」率（機能しているピクセルを欠陥として間違って分類する率）、および「フォールス・ネガティブ（false negative）」率（欠陥ピクセルを機能しているとして間違って分類する率）などの、装置に依存するファクタの数に応じて選択されることができる。理想的には、両者は避けられるべきであるが、ほとんどの場合、フォールス・ネガティブよりフォールス・ポジティブを有することがより許容される。しきい値Ｔは、センサ／装置の品質制御試験の時に決定されることもでき、装置に記憶されまたは供給される。
【００１６】
ＭＮＤがしきい値Ｔを超えないなら、スコアＨ（ｉ、ｊ）は１だけ増加される（ブロック２４４）。そうでなければ、Ｈ（ｉ、ｊ）は前の値を維持する。ブロック２３０〜２４４に示される、ＭＮＤによるこのボート集計は、ｋ＞Ｎまで、すなわち捕らえられた最後の画像が集計に用いられるまで継続する。捕らえられた最後の画像が集計のために解析されたとき、スコアＨ（ｉ、ｊ）は［Ｎ／２］と比較される。ここで、［ｘ］は、最も近い整数に丸められた数ｘであり、Ｎは、捕らえられた画像の総数である。例えば５つの画像が捕らえられ、それからスコアが、［Ｎ／２］または３を満たすまたは超えると、ピクセルＰ（ｉ、ｊ）は欠陥であるとみなされ、値Ｄ（ｉ、ｊ）が１に設定される（ブロック２５２）。そうでなければ、値Ｄ（ｉ、ｊ）はその初期化によるゼロのままである。しきい値［Ｎ／２］は、例示としてだけのものであり、フォールス・ポジティブおよびフォールス・ネガティブ率、ならびにセンサ特性を修正するなど、所望の検出特徴によって修正されることができる。
【００１７】
図３は、本発明の実施形態によるＭＮＤ（最小隣接距離）の決定を示す。
【００１８】
所定のピクセルＰ（ｉ、ｊ）についての最小隣接距離（ＭＮＤ）は、隣接するピクセル値と所定のピクセル値との間の「距離」または差を考慮することによって決定されることができる。これは、以下の記述で表現されることができる：
ＭＮＤ（Ｐ（ｉ、ｊ））＝ｍｉｎｉｍｕｍr｛｜Ｐ（ｉ、ｊ）−Ｐ（ｍ、ｎ）｜｝ここで、（ｍ、ｎ）は、位置（ｉ、ｊ）の周りの隣接ピクセルの位置Ｎのセットであり、ｒは、結果としての差から選択された最小のランク順である。
【００１９】
図３は、位置（ｉ、ｊ）の周りのピクセルの一般的なベイヤー・パターン・センサ・アレイを示す。そのようなセンサでは、同じカラー平面（Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、またはＢ（青））における隣接するピクセルだけを考慮することが望ましいことが多い。ベイヤ・パターン・アレイでは、アレイの第１列が、交互のＲとＧ平面によって関連付けられるピクセル位置を有し、次の列が、交互のＧとＢのカラー平面によって関連付けられるピクセル位置を有する。各ピクセル位置に対する隣接Ｎは、ピクセルＰ（ｉ、ｊ）のカラー平面関連付けに依存する。図３のアレイは、７行×７列であり、ＲＧＢベイヤ・パターンを示す。Ｐ（４、４）のＭＮＤの計算のために考慮されることができるＢピクセルＰ（４、４）に対する隣接Ｎは、８つの最も近くに隣接し関連付けられたＢピクセル、すなわち、（２、２）、（２、４）、（２、６）、（４、２）、（４、６）、（６、２）、（６、４）および（６、６）におけるピクセルを含む。
【００２０】
ＭＮＤは、あるピクセル応答が、どれだけ隣接するピクセルに近いかをおよそ知らせる。最も低いランキング差が、選択された最小値としてみなされるように、ｒ＝１を仮定する。上記の隣接を考慮するＰ（４、４）のＭＮＤは、Ｐ（４、４）の強度値と隣接に属する各ピクセルの強度値との差の絶対値をとることによって見出せる。その後、これらの８つ（Ｐ（４、４）の場合）の「距離」の最小値が、ＭＮＤになる。例えば、Ｐ（４、４）の周りの隣接Ｎに対して以下の強度値を考慮する。Ｐ（２、２）＝１００、Ｐ（２、４）＝９０、Ｐ（２、６）＝９５、Ｐ（４、２）＝１０５、Ｐ（４、６）＝１１０、Ｐ（６、２）＝８５、Ｐ（６、４）＝８０、およびＰ（６、６）＝７５。注目ピクセルＰ（４、４）が、強度値１０２を有しているとすると、最小隣接距離は（１０２−１００）＝２である。ｒが２に等しいなら、２番目に低い差（１０２０−１０５）＝３が選択される。ランク順は、同様のタイプの欠陥が、隣接で見出されるかどうかに依存して変更されることができる。
【００２１】
同様に、Ｐ（３、３）のＭＮＤを計算するために考慮されることができる、ＲピクセルＰ（３、３）に対する隣接Ｎは、８つの最も近くに隣接し関連付けられたＲピクセル、すなわち、（１、１）、（１、３）、（１、５）、（３、１）、（３、５）、（５、１）、（５、３）、（５、５）におけるピクセルを含む。Ｐ（３、４）のＭＮＤ計算のために考慮されることができる、ＧピクセルＰ（３、４）に対する隣接Ｎは、８つの最も近くに隣接し関連付けられたＧピクセル、すなわち、（２、３）、（２、５）、（１、４）、（４、３）、（４、５）、（５、４）、（３、６）、（３、２）におけるピクセルを含む。一般に、ＢまたはＲピクセルＰ（ｉ、ｊ）に対して、隣接Ｎは、（ｉ−２、ｊ−２）、（ｉ、ｊ−２）、（ｉ＋２、ｊ−２）、（ｉ−２、ｊ）、（ｉ＋２、ｊ）、（ｉ−２、ｊ＋２）、（ｉ、ｊ＋２）、（ｉ＋２、ｊ＋２）におけるピクセルから構成される。同様に、一般に、ＧピクセルＰ（ｉ、ｊ）は、（ｉ−１、ｊ−１）、（ｉ＋１、ｊ−１）、（ｉ−２、ｊ）、（ｉ＋２、ｊ）、（ｉ−１、ｊ＋１）、（ｉ＋１、ｊ＋１）、（ｉ、ｊ―２）および（ｉ、ｊ＋２）の隣接Ｎを有する。画像境界が越えられたところで、そのような値は、単に隣接において除かれる。図３のセンサ・アレイの例示は、ＲＧＢセンサであるが、任意の種類のカラー・フィルター・パターン、またはモノクロ・パターン・センサ・アレイでも、上記手順によって処理されることができる。上記隣接は、例示として与えられたものであり、必要なときに修正されることができる。
【００２２】
図４は、本発明の実施形態による画像処理装置のブロック・ダイヤグラムである。
【００２３】
図４は、本発明の少なくとも１つの実施形態を組み込む、画像形成装置の内部画像処理部品のブロック図である。図４の例示的な回路では、センサ４００は、いくつかのシーン／環境からのカラー／強度値であるピクセル要素を生成する。センサ４００によって生成されたｎビット・ピクセル値は、キャプチャ・インタフェース４１０に送られる。本発明に関連する文脈におけるセンサ４００は、一般的に、領域または位置の１つの「シーン」からのＲ、Ｇ、またはＢのいずれかの１つ要素を感知する。したがって、各ピクセルの強度値は、３つのカラー平面（または、Ｇ１およびＧ２が別々に考慮されるなら４つ）のただ１つに関連付けられ、ベイヤ・パターンの未加工画像をともに形成することができる。これらのＲ、Ｇ、またはＢカラー「チャネル」は、応用によってどれが望まれるかで、別々に圧縮されおよび符号化され、または組み合わされることができる。キャプチャ・インタフェース４１０は、センサによって生成された画像を分解し、個々のピクセルに強度値を割り当てる。全画像に対する全てのそのようなピクセルのセットは、デジタル・カメラ・センサの一般的な工業での実施によるベイヤ・パターンである。
【００２４】
全てのセンサ装置において、センサ平面内のいくつかのピクセルのセルが、シーン／環境における適切に照明された状態に応答できないことが一般的である。結果として、これらセルから生成されたピクセル値が欠陥である可能性がある。これらピクセル位置が、「欠陥ピクセル」と呼ばれる。本発明の実施形態において、「ピクセル置き換え」ユニット４１５は、各デッド・ピクセルで読み出された値を、列において直前の有効なピクセルの強度値と取り替えることができる。ＲＡＭ４１６は、様々な他の実施形態において見られる欠陥ピクセル置き換え方法論によって与えられる、デッド・ピクセルの列および行の指数からなる。センサ内のピクセルが欠陥であることを検出するための方法論は、コンピュータ・システムまたは、図５に示されるような他の装置によって実行されることができる。欠陥ピクセル位置の行および列指数の結果としての集計は、画像形成装置と外部装置との間の双方向的な性能でデータ伝送を容易にするバス４６０を介してＲＡＭ４１６内にロードされることができる。代替の実施形態では、置き換えユニット４１５は、画像がダウンロードされ、または表示される用意ができた後で、フィルタリングまたは平均化などのある後処理の形態のために、画像形成装置から取り除くことができる。
【００２５】
画像形成装置において、コンパンディング・モジュール（companding module）４２５は、センサから捕らえられたｎビット（一般的にはｎ＝１０）強度の各最初のピクセルを、ｍビット強度値（ここで、ｍ＜ｎ、一般的にはｍ＝８）に変換するように設計されている。センサ４００およびキャプチャ・インタフェース４１０が、ピクセル値当り標準の８ビットを与えるなら、コンパンディング・モジュール４２５は必要ではない。欠陥ピクセル検出は、センサの関連した強度範囲によって実行されるべきである。最初の強度範囲が、１０ビットなどより高い２値解像度なら、強度範囲の高い限度が１０２３であり、上記で議論したように２５５（８ビット強度値）ではないと考慮されなければならない。
【００２６】
プライマリ・コンプレッサ４２８は、コンパンドされたセンサの画像データを受け、ＪＰＥＧなどのように画像圧縮を実行する。ＲＡＭ４２９は、そのような圧縮を実行するさいに使用される係数および／または量子化しきい値を記憶するために使用されることができる。プライマリ・コンプレッサ４２８は、欠陥ピクセル位置およびそれらの値に敏感でありまたは訂正する出力を提供するように設計されることができ、そのような圧縮された値をエンコーダ／データ・パッカー４３０に送る。欠陥ピクセル位置マップが、図５の画像形成装置が接続される情報装置で生成されるとき、上述した決定論的なアプローチが、ピクセルが圧縮される前にピクセルで最も良く実行される。
【００２７】
ＲＡＭテーブル４１６、４２６、４２９、および４３１のそれぞれが、それらのデータがロードされ、その後望まれるなら修正されるように、バス４６０と直接通信できる。さらに、これらのＲＡＭテーブルおよび他のＲＡＭテーブルは、必要なときに中間結果データを記憶するために使用できる。ストレージ・アレイ４４０内のデータが、図４の画像形成装置へ外部に転送される準備ができたとき、転送のためにバス４６０上に置かれる。バス４６０は、また、望まれるとき、ＲＡＭテーブル４１６、４２６、４２９、および４３１の更新を容易にする。装置の設計に応じて、欠陥ピクセルの識別は行われるが、限定された圧縮を行い、または圧縮をせずかつデータ訂正を行わない診断キャプチャ・モードを設けることができる。
【００２８】
図５は、本発明の実施形態のシステム・ダイヤグラムである。
【００２９】
図５は、カメラ５３０に結合されたＰＣ（パーソナル・コンピュータ）などの、汎用計算機、特殊目的の計算機、またはデータ処理装置などであるコンピュータ・システム５１０を示す。カメラ５３０は、デジタル・カメラ、デジタル・ビデオ・カメラ、または任意の画像キャプチャ装置、または画像形成システム、またはそれらの組み合わせでよく、シーン５４０の画像のキャプチャのために使用される。ＲＡＭ、または固定されたディスクなどの他の記憶手段である画像メモリ・ユニット５３４に捕らえられた画像が有効に記憶できるように、捕らえられた画像が画像処理回路５３２によって処理される。本発明の実施形態によれば、コンピュータ・システム５１０の画像メモリ・ユニット５３４内に含まれる画像は、カメラ５３０の欠陥ピクセル位置を決定する目的のものである。スチールの画像形成を実行することができるほとんどのデジタル・カメラでは、画像は、まず記憶され、その後ダウンロードされる。このことは、カメラ５３０が、追加の遅延なしに速やかに次の対象／シーンを捉えることを可能にする。特にカメラの欠陥ピクセル位置の検出におけるコンピュータ・システム５１０の使用は、複雑性なしに、およびより安価な製造を可能にする、カメラ５３０の計算機の使用／蓄積の必要性を低減する。
【００３０】
画像処理回路５３２は、カメラ５３０によって捕らえられた画像のピクセル置き換え（もしあれば）、コンパンディング、および圧縮を実行する。圧縮されていても未加工でも、捕らえられた画像が、コンピュータ・システム５１０にダウンロードされたとき、それは復号化され、その後、プリンタなどのある出力装置（図示せず）またはモニタ装置５２０に与えられる。上述した欠陥ピクセル検出方法論、および所望であれば画像伸張の実行は、ＭＭＸ技術を有するペンティアム（Ｐｅｎｔｉｕｍ（商標））プロセッサ（インテル社の製品）などのプロセッサ５１２、および命令アドレスおよび結果のデータを記憶／ロードするために使用される、ＲＡＭなどのメモリ５１１を用いて達成されることができる。
【００３１】
カメラ５３０からダウンロードされた一連の画像に基づく欠陥ピクセルの検出を実行するために用いられる応用は、Ｃ＋＋などの言語で書かれたソース・コードに従って実行可能であることができる。画像を縮小する必要がある命令に対応する実行可能なファイルの命令は、ディスク５１８またはメモリ５１１に記憶される。さらに、そのようなアプリケーション・ソフトウェアは、他のシステムで使用されるためのネットワークまたはコンピュータで読み取り可能な媒体に分配される。
【００３２】
シーン５４０の画像などの画像が、カメラ５３０によって捕らえられたとき、それは、画像処理回路５３２に送られる。画像処理回路５３２は、機能のなかでもとりわけ、欠陥ピクセル訂正によって補償される画像のピクセル・データ・セットの圧縮を実行することができるＩＣまたは他の要素からなる。画像メモリ・ユニット５３４は、圧縮された／符号化された画像データを記憶する。一旦全てのピクセルが、処理され、記憶され、またはコンピュータ・システム５１０に転送されると、カメラ５３０を次の画像を自由に捕らえることができる。ユーザまたはアプリケーションが、画像のダウンロードを望む／要求するとき、画像メモリ・ユニット内の符号化された画像データは、画像メモリ・ユニット５３４からＩ／Ｏポート５１７へ転送される。Ｉ／Ｏポート５１７は、メモリ５１１または任意にディスク５１８内に一時的にデータを記憶するために、示されるバス・ブリッジ・ハイアラキー（システム・バス５１３のためのブリッジ５１４へのＩ／Ｏバス５１５）を使用する。コンピュータ・システム５１０は、プロセッサ５１２およびメモリ５１１へ／からの情報の転送を容易にするシステム・バス５１３、およびＩ／Ｏバス５１５へ結合されるブリッジ５１４を有する。Ｉ／Ｏバス５１５は、ディスプレイ・アダプタ５１６、ディスク５１８、およびシリアル・ポートなどのＩ／Ｏポート５１７などの、様々なＩ／Ｏ装置を接続する。Ｉ／Ｏ装置、バス、およびブリッジの多くのそのような組み合わせは、本発明に使用されることができ、示された組み合わせは、１つのそのような可能な組み合わせを単に例示する。
【００３３】
本発明の実施形態によれば、欠陥ピクセルの検出は、カメラ５３０からの一連の画像のダウンロードおよび解析によって、コンピュータ・システム５１０で実行される。欠陥ピクセル位置データは、ディスク、メモリ５１１、または他の記憶機構に記憶されることができ、任意のダウンロードされた画像の訂正または強調の実行で使用されることができる。欠陥画像位置のポスト・ダウンロード訂正は、カメラ５３０におけるそのような特徴を組み込む必要を除く。欠陥ピクセル検出間のコンピュータ・システム５１０は、ＭＮＤの計算などの計算、これらのしきい値との比較、欠陥ボート・スコアの集計、および欠陥ピクセル・マップの記憶などを実行する。
【００３４】
本明細書に記載された例示的な実施形態は、本発明の原理を単に示すために与えらえたものであり、本発明の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。むしろ、本発明の原理は、本明細書に記載された利点を達成するために、他の利点を達成するために、または他の目的も満足するために、システムの広い範囲に適用されることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施形態のフロー・ダイヤグラムである。
【図２】  本発明のある実施形態のフローチャートである。
【図３】  本発明の実施形態によるＭＮＤ（最小隣接距離）の決定を示す。
【図４】  本発明の実施形態による画像処理装置のブロック図である。
【図５】  本発明のある実施形態のシステム図である。
【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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