(57)【要約】      （修正有）【課題】画像から望ましくない特徴を除去する技術を提供する。【解決手段】方法及びカメラ装置は、ソース画像を修正してターゲット画像を生成する。ソース画像は複数のピクセルから成る重ならないタイルに分割される。各タイルがラベリングされる。このラベルの確率分布が推測され、ここで当該確率分布は条件付確率場である。この条件付確率場から重みが求められる。次いで、ソース画像の各タイルがその重みに従って変換され、ターゲット画像の対応するタイルが生成される。変換は、ソース画像のすべてのあり得るラベリングにわたって周辺化しながら、ソース画像を与えられた、ターゲット画像の条件付尤度を最大化する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソース画像を修正してターゲット画像を生成する、コンピュータによって実施される方法であって、
ソース画像を複数のピクセルから成る重ならないタイルに分割すること、
各タイルをラベルによってラベリングすること、
前記ラベルの条件付確率場である確率分布を推測すること、
前記条件付確率場から重みを求めること、
前記ソース画像の各タイルを前記重みに従って変換することにより、ターゲット画像の対応するタイルを生成することであって、前記変換は、前記ソース画像のすべてのあり得るラベリングにわたって周辺化しながら、前記ソース画像を与えられた、前記ターゲット画像の条件付尤度を最大化すること
を含む、方法。
【請求項２】
前記ターゲット画像の前記条件付尤度は、前記条件付確率場の推測される統計を使用して近似される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記推測される統計は、事後ラベリングと、周辺確率とを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記変換は重み付けされたアフィン変換を使用し、前記条件付確率場及び前記アフィン変換のパラメータは、対になっているソース画像及びターゲット画像並びに任意選択のラベリングヒント画像のトレーニングセットから推定される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ソース画像は顔の画像である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ラベルは前記ソース画像に類似のトレーニング画像から得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記修正することは、赤目を補正し、鏡面性を低減すると共に、前記顔からにきび、傷及び動きぶれを除去する、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記ソース画像内のピクセルの確率分布を推測することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ラベルはトレーニングされたクラスを使用して分類器によって前記タイルに割り当てられる、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記クラスは、影のついた肌、唇、歯ぐき、まゆ毛、強膜、虹彩、瞳孔、歯、鼻孔、及び背景を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
グラフを使用して前記条件付確率場の接続性を指定することであって、前記グラフにおいて、頂点は確率分布が推測される確率変数を表し、辺は該辺によって接続されている前記頂点の前記確率変数間の依存性を表し、各確率変数はトレーニング中に得られる前記ラベルの有限のセットのうちの１つである、ことをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記タイルの不可能なラベリングの組合せを回避することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記変換は、以下のように勾配ドメインにおけるアフィン演算子であり、
【数１】
2009140476.tif 000014
式中、ｇ（・）とｈ（・）は前記ソース画像と前記ターゲット画像の前記タイルの微分であり、Ｗｌは前記重みの行列であり、ｖｌはノイズを計上する、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
ソース画像を修正してターゲット画像を生成するカメラであって、
前記カメラのセンサから取得されたソース画像を複数のピクセルから成る重ならないタイルに分割する手段と、
各タイルをラベルによってラベリングする手段と、
前記ラベルの条件付確率場である確率分布を推測する手段と、
前記条件付確率場から重みを求める手段と、
前記ソース画像の各前記タイルを前記重みに従って変換する手段であって、ターゲット画像の対応するタイルを生成し、前記変換は、前記ソース画像のすべてのあり得るラベリングにわたって周辺化しながら、前記ソース画像を与えられた、前記ターゲット画像の条件付尤度を最大化する手段と
を備える、カメラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には画像処理に関し、より詳細には顔の画像を修正することに関する。
【背景技術】
【０００２】
修正は、画像から望ましくない特徴を除去する技術である。修正ツールは現在、多くの最高級のソフトウェアベースの写真編集製品の重要な特徴である。しかしながら、修正プロセスは決して自動的ではない。通常、ユーザは望ましくない特徴又は欠陥を手動で特定及び選択し、いずれのピクセル操作がその特徴を見えなくするかを理解すると共に、多くのこのような編集を協調させて、最終画像が、アーチファクトがないように見えるようにしなければならない。
【０００３】
人間の目は、全体的なシーンよりも、顔の画像の本来の欠陥及びデジタル操作にはるかに気付きやすいため、ほとんどの修正加工は顔の画像に対して行われる。しかしながら、先進の修正ツールを用いる加工ですら、煩雑である可能性がある。カメラ内での修正を完全に自動化して、カメラの出力画像を実質的に欠陥がないようにすることが望まれている。
【０００４】
ノンフォトリアリスティックレンダリング（ＮＰＲ：non-photorealistic rendering）及び超解像（ＳＲ：super-resolution）の一般的な前提は、以下の仮定を有する。シーンを構成する表面が分かっている場合、照明、形状、及び材質のわずかな変化で画像がどのように見えるかを判断することが可能となる。修正はＳＲ画像よりもＮＰＲ画像においてより成功しているということが重要である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
１つの従来技術の方法は、トレーニング画像において観察される画像の内容及びパッチ隣接性の統計に基づいて画像パッチラベリング全体にわたる分布を生成するマルコフ確率場（ＭＲＦ：Markov random field）を使用する。最大事後（ＭＡＰ：maximum a posteriori）ラベリングが新たなテクスチャを確定する。パラメータ推定及びＭＲＦにおける推測は、困難なものからＮＰ困難なものにまで及ぶ。
【０００６】
特に過剰な光量の屋内のシーンにおいて、特に十代の若者がカメラ付き携帯電話によって撮影した顔の即興の画像から、本当のシーンを精確且つ確実に推定することができるとは考えにくい。
【０００７】
本発明は、カメラによって取得された或るシーンの画像を修正する方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本方法は、シーン内の表面がどのように見えるべきかに関して推測する。表面クラスの尤度が、条件付確率場（ＣＲＦ）及び弱いシーン文法を使用してすべてのピクセルについて確定される。次いで、画像の各領域におけるラベルにわたる誘導分布に応じて、さまざまな画像変換がソース画像に適用される。ラベリング及び変換を左右するパラメータは、変換前及び変換後のトレーニング画像のセットから共に推定される。
【０００９】
システムは、赤目を補正し、鏡面性を低減すると共に、顔の画像からにきび（acne：座瘡）及び他の欠陥を除去することができる。
【００１０】
本発明は、従来の修正ツールと重要な差異を有する。１つの方針によって、ソース画像のすべての可能な解釈に関して最も可能性の高いターゲット画像が探索される。すなわち、本方法は、ラベリングを周辺化しようと試みる。加えて、本方法は、シーン文法を使用して統計的な推測及び学習を大幅に改善する。さらに、ラベルの尤度は、差別的にトレーニングされたＣＲＦから得られる。
【００１１】
ＣＲＦは、ＭＲＦとは異なり、モデルの表現力が、推測タスクと無関係なトレーニング画像におけるパターンにおいて一切無駄にならないため、従来のマルコフ確率場（ＭＲＦ）よりも好まれる。最後に、本方法は、同じ画像内の他の場所からの修復テクスチャを使用することを「学習」する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の方法は、ラベリングを周辺化するが、結果として生じるＣＲＦ分布は、ラベリング、すなわちＭＡＰ画像ラベリング、及び、各タイルにおける最も周辺の可能性の高いラベルを選択する最周辺（max-marginal）ラベリングにわたる分布の、２つのかなり弱い離散近似から良好なセグメント化及び再合成をもたらすのに十分に低いエントロピーを有していたことが見出されている。
【００１３】
これは、最小カット（min-cut）のような非常に高速な近似推測方法によって、ごくわずかな出力品質の劣化で、適切にトレーニングされたＣＲＦをカメラ内に展開することができることを示唆している。本発明の構想は一般的であり、任意の種類のパラメータ化された変換を使用して、あらゆる種類及び特徴（dimension）のサンプリングされた信号に適用することができる。信号成分を区別することができる限り、推測プロセスのすべての段階を左右するパラメータを共に最適化することができる。
【００１４】
計算量は非常に多くなるものの、ＳＶＭ出力の代わりに画像特徴に対してＣＲＦを直接トレーニングすることによって、さらに良好なラベル尤度を得ることができる。ソースからターゲットへの変換を、異質なソーステクスチャ、たとえば望ましくない顔ひげの漂遊ピクセルを無視するように制約することができる。追加のクラスを導入して、たとえば、まつ毛及びまゆ毛の異なる処理を可能にすることができる。有向辺のさまざまなラベリング制約を導入することによって、より強い文法を課し、顔の幾何学的な図式化（geometric schema）を実施することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の実施の形態は、ソース画像を修正してターゲット画像を生成する方法を提供する。ソース画像におけるピクセルの確率分布が推測される。次いで、確率分布が使用されて画像タイルのセットの変換が誘導され、ターゲット画像が生成される。
【００１６】
下位ピクセル分類器が、影のついた肌、唇、歯ぐき、まゆ毛、強膜、虹彩、瞳孔、歯、鼻孔、背景等におおよそ対応するピクセルクラス専用の多数のクラスの画像変換の証拠（evidence）を推定する。これらは、修正される対象のタイプの近似トレーニング画像から得ることができる。次いで、クラス尤度が局所的なテクスチャのフィルタリング又は置換を誘導し、再合成されたターゲット画像をもたらす。クラスは関連するラベルを有する。
【００１７】
クラスの証拠は、弱いシーン文法、及び条件付確率場（ＣＲＦ）における顔のレイアウトの学習された統計と組み合わされ、各ピクセルにおける最大周辺尤度ラベルによって示される、ピクセルごとのクラス尤度がもたらされる。
【００１８】
強調変換によって、動きぶれ、ピクセルノイズ及び鏡面性のような、画像捕捉プロセスの望ましくないアーチファクトを除去して、画像の欠陥及び問題点を除去することができる。本方法は、傷、しわ、赤目、歯、油性肌の鏡面性、及び他の望ましくないアーチファクトを修正することができる。
【００１９】
変換は、失われた詳細及び解像度を、その画像の他の場所又は他の画像からの詳細を使用して変換することによって置換することもできる。本方法は、変換前及び変換後の例に関して差別的にトレーニングされ、「ヒント」であるラベリングを使用してトレーニングを高速化する。画像の修正に加えて、本方法は、音響信号及び映像信号、時系列データ、並びにメッシュデータに対しても効果を発することができる。プロセス全体が自動的であり、変換前及び変換後のトレーニング画像から差別的にトレーニングされる。適切なトレーニング画像によって、他のタイプのシーン又は対象を修正することができることを理解されたい。
【００２０】
推測の構想
図１に示すように、ソース画像Ｘ１０１は重ならないタイル１０２に分割され（１１０）、各タイルの内容（ピクセル強度）はベクトルｘｉによって表される。各タイルは１つ又は複数のピクセルを含むことができる。ベクトルはピクセル強度の線形化とすることができる。タイルはラベリングされる。
【００２１】
タイルのサイズの例は、ピクセルの観点から、１×１、２×２、４×４、６×６、及び８×８である。より大きなタイルはより多くのテクスチャを有し、推測及び合成を促進にする。他方、より大きなタイルは異なるクラスの表面、たとえば目及びまゆ毛にわたる可能性がある。
【００２２】
タイル１０２は、条件付確率場（ＣＲＦ）１２１の接続性を指定するグラフ｛Ｖ，Ｅ｝にも関連付けられる（１２０）。ＣＲＦは、隣接するタイルのラベルが、論理的又は統計的な情報によってどのように相互に制約されるかを示す。ＣＲＦにおいて、Ｖは頂点を表し、Ｅは頂点を接続する辺を表す。頂点は、確率分布が推測される確率変数を表し、辺は、当該辺によって接続される頂点の確率変数間の依存性を表す。各確率変数を、トレーニング中に得られるラベルの有限のセットのうちの１つに設定することができる。
【００２３】
ＣＲＦは、ＣＲＦにおける確率変数、又は同等に、画像内のすべてのタイルの任意のジョイントラベリングｌのスコアを求める関数ｓ（）１２２を指定する。スコアｓは以下のように求められる。
【００２４】
【数１】
2009140476.tif 000003
【００２５】
式中、ｌｉはｉ番目のタイルにおけるラベルである。ｅｌｉは標準指示ベクトルであり、たとえばｌｉ＝３の場合、ｅｌｉ＝［０，０，１，０，・・・，０］である。ｆｉ（ｘ）は、ｉ番目のタイルの各可能なラベリングの証拠を与える特徴のベクトルである。θ１は頂点と証拠との適合性のラベルのスコアをつけるパラメータの行列であり、θ２は隣接する頂点のラベルのスコアをつけるパラメータの行列である。
【００２６】
本発明では、ラベリング不可能な組合せ、たとえばまゆ毛に隣接する歯を、このような組合せに関連付けられるパラメータの値を−∞、実際にはゼロよりもはるかに小さい定数に「固定」することによって回避する。これは弱い文法的制約である。より強い文法的制約（たとえば、目は鼻梁に隣接しなければならず、且つ強膜、虹彩、瞳孔、まつ毛、及び鏡面性のみを含むことができる）を、頂点及び辺の層を制限付きでそれらのあり得るラベリングに加えることによって、グラフ｛Ｖ，Ｅ｝内に符号化することができる。
【００２７】
ＣＲＦ１２１は、各頂点が証拠を与えられる分布が推測される確率変数を表すと共に、各辺が２つの隣接する確率変数間の依存性を表す、無向グラフである。換言すれば、ＣＲＦは、ソース画像の、グラフの可能なジョイントラベリングのすべてにわたる正規化された確率分布ｐを示す。
【００２８】
【数２】
2009140476.tif 000004
【００２９】
この確率分布の統計を求め（１３０）、これらの統計から、ソースファイルのタイルが変換されるときにターゲット画像１５０の合成１４０を制御する重み１３１を得る。
【００３０】
具体的には、ターゲット画像内の各タイルが、ソース画像内の対応するタイルに適用される（１４０）（アフィン）画像変換１４１の重み付けされた混合として合成される。各変換は特定のラベルに関連付けられ、各重みは式（２）における確率分布ｐの統計から求められる。
【００３１】
好ましい一実施の形態では、変換１４０を、勾配ドメインにおけるノイズの多いアフィン演算子とみなす。
【００３２】
【数３】
2009140476.tif 000005
【００３３】
式中、ｇ（・）はソース画像タイルの微分であり、ｈ（・）はターゲット画像タイルの微分である。Ｗｌは、変換を指定するラベル固有のアフィンパラメータ行列である。確率変数ｖｌはノイズ又は誤差を計上する。非線形変換（たとえば、メジアンフィルタ、及び他のドメイン（たとえば、ラプラス及びウェーブレット））も適合することができる。確率変数ｖｌの分布は以下の予測尤度関数を確定する。
【００３４】
【数４】
2009140476.tif 000006
【００３５】
本発明では、ｖｌ〜Ｎ（０，Ｉ）は正規分布し、且つこの分布の分散はラベルｌとは無関係であると仮定する。
【００３６】
ソース画像を与えられた、すべてのあり得る画像ラベリングにわたって周辺化する最大条件付尤度を有する合成されたターゲット画像１５０を探索し、ここでターゲット画像Ｙ１５０はソース画像のようにタイル区分され、ベクトルｙｉによって表される。これは以下のように表される。
【００３７】
【数５】
2009140476.tif 000007
【００３８】
一般に、上記最大化は解決困難であると共に凸でない。対数和不等式を式（４）の右辺に適用し、和を再構成して、ターゲット画像Ｙの条件付対数尤度が、それぞれがそのタイルに関連付けられるラベルの周辺尤度によって重み付けされる、否定された予測誤差（対数尤度）の重み付けされた和によって下界を定められていることを示す。
【００３９】
【数６】
2009140476.tif 000008
【００４０】
下界は、ラベリングにわたる分布ｐ（ｌ｜Ｘ，θ）が低いエントロピーを有する場合に「タイト」であり、確率質量が単一のラベリングに集中する場合に等しくなる。
【００４１】
以下のラベル周辺確率を求めることによって、すべてのあり得る画像ラベリングにわたって周辺化される、特定のタイルにおける特定のラベルの尤度を推測する。
【００４２】
【数７】
2009140476.tif 000009
【００４３】
好ましい実施の形態では、ラベル周辺確率を変換重み１３１として使用することによって、下界を最大化する。
【００４４】
周辺確率を求めるために、制限された次善性を有する既知の近似が存在する。これらの近似の経験的比較に関しては、参照により本明細書に援用されるSzeliski他を参照されたい。
【００４５】
推測及びパラメータ推定の両方を、ターゲット画像Ｙ１５０の尤度に対するこの下界を最大化することによって効率的に行うことができる。実際、後述する下位の問題は凸である。ターゲット画像Ｙの推測に関して、式（５）は、そのタイルのラベルの周辺尤度に関する以下の最小予測誤差を有するターゲット画像を選択することを示唆している。
【００４６】
【数８】
2009140476.tif 000010
【００４７】
正規分布した確率変数ｖによって、これは疎な最小二乗問題になり、本発明では、すべてのタイル及びラベルを合計し、ラベル周辺尤度によって重み付けされる、式（３）の両辺の間の二乗差を最小化する｛ｙｉ｝Ｉ＝１．．．Ｎを探索する。本発明の好ましい一実施の形態では、これは、すべての可能な変換１４１を各タイルに適用すると共に、そのタイル１０２におけるラベルの周辺確率を重み１３１として使用して、これらの出力の重み付けされた組合せを形成することによって達成される。
【００４８】
パラメータ推定のために、対になっているトレーニング画像、及びソース画像Ｘのラベルの周辺尤度を与えられると、同じ連立一次方程式を、最適アフィン変換｛Ｗｌ｝ｌ＝１，．．．，｜Ｌ１４１に関して解くことができる。これはＣＲＦパラメータを一定に維持しながら、下界を最大化する。変換を一定に維持しながらＣＲＦパラメータを推定するために、以下のように下界を最適化する。
【００４９】
【数９】
2009140476.tif 000011
【００５０】
式中、ｌｍａｘは最小予測誤差を与えるラベリングである。本発明では、以下の勾配を上ることによってこの境界を最大化し、θ１についても同様である。
【００５１】
【数１０】
2009140476.tif 000012
【００５２】
式中、〈ｅｉｅｊ〉ｐ（・）は、任意の２つの隣接するタイルにおけるラベル指示ベクトル間の外積の、ラベリングにわたる指定された分布の下での期待値である。
【００５３】
この勾配は、θによって指定される分布の周辺尤度と比較した、ｌｍａｘにおけるラベルの周辺尤度の差である。本発明では、すべてのラベリングを考慮する、よりタイトで非自明な境界も導出する。しかしながら、自明な境界も非常に有効であることが分かっており、計算的な要求がはるかに少ない。
【００５４】
最後に、本発明の限界独立変数（bounding argument）には、分布のエントロピーが低いという利点があるため、パラメータに対して疎性促進Ｌ１事前確率を使用することもできる。
【００５５】
【数１１】
2009140476.tif 000013
【００５６】
変換パラメータ及びＣＲＦパラメータの各交互最適化は、ラベルカテゴリーを差別的に調整し、それによって、予測精度が向上する。結果として生じるクラスは組織識別にではなく画像修正に最適化されており、したがって最周辺画像は顔のセグメント化ではなく、各ピクセルにおける最も重く重み付けされたフィルタを指示するに過ぎないことに留意されたい。
【００５７】
実施態様
さまざまな肌タイプ、年齢及び顔貌を有するトレーニングソース画像がインターネットウェブを介して取得される。これらの画像の多くは、低解像度の携帯電話カメラ及びウェブカメラによってさまざまな好ましくない照明条件下で撮影され、ウェブ上のにきびを議論している掲示板に投稿された、規定によらない個人撮影写真である。姿勢、照明及びレンズのゆがみは、未知の様態で広範にわたっている。
【００５８】
各トレーニング画像から、欠陥があるか又は欠陥のないトレーニングターゲット画像１５０が手動の修正、及び各ピクセルの好ましいラベルを含む「ヒント」画像によって構築される。画像は、カメラ内の顔検出器によって行うことができるように、顔に対して大まかにトリミングされている。たとえば、トリミングされた画像は額から顎までにわたる。
【００５９】
照明及び色域の偏りを低減するために、各トレーニング画像の色空間を、中央領域のピクセルから推定される主成分分析（ＰＣＡ）の軸にアフィン射影する。参照により本明細書に援用される、Heeger他著「Pyramid-based texture analysis/synthesis」（SIGGRAPH '95: Proceedings of the 22nd annal conference on Computer graphics and interactive techniques, pp. 229-238 1995）を参照されたい。
【００６０】
いくつかの画像はトレーニングに使用され、残りの画像はトレーニングの試験に使用された。便宜上、本発明では、最適化を３つの部分、すなわち、証拠ベクトルを生成する下位ピクセル分類器、分類器出力を入力として使用するＣＲＦ、及び、トレーニングソース画像内の適切にラベリングされたテクスチャタイルをトレーニングターゲット画像内の対応するタイルにマッピングするアフィン変換器１４１のセットにモジュール化した。
【００６１】
これらは式（４）の好ましいパラメータ初期設定として組み合わせることができ、次いで、減少に転じる点まで勾配を上ることによって共に改善される。実際には、試験画像に対して良好な結果を得るには非常に少ない繰り返ししか必要とされない。
【００６２】
最初の下位分類器に関して、線形サポートベクタマシン（ＳＶＭ）が異なる各クラスに「属する」タイルを区別するものと推定される。各タイルは、有向マルチスケールガボールフィルタからの応答のベクトルとして表される。
【００６３】
対になっているＳＶＭスコア、すなわち、周辺の倍数として測定される、或る点の、ＳＶＭの分離超平面からの距離は、双曲線正接シグモイド関数（ξ）によって擬似確率にマッピングされ、これらは乗算されて、ＣＲＦにおいて証拠として使用されるクラス擬似尤度をもたらす。参照により本明細書に援用される、Wu他著「Probability estimates for multi-class classification by pairwise coupling」（Journal of Machine Learning Research 5, pp. 975-1005 2004）を参照されたい。
【００６４】
ＣＲＦパラメータは、「ヒント」画像及び下位分類器の応答の画像におけるラベルの対になっている統計を使用して初期化される。これによって、さらにトレーニングしなくともかなり優秀なセグメント化がもたらされる。
【００６５】
アフィン変換に関して、ソース画像及びターゲット画像は、有限微分化によって勾配ドメイン内に移動される。次いで、任意の特定のラベルに属するすべてのターゲットタイルが対応するソースタイルにアフィン的に回帰し、クラス特有のアフィン変換１４１がもたらされる。他のクラスからのソーステクスチャの隣接するタイルも回帰に組み込まれ、ここでそれらのタイルは、それらが局所的なソーステクスチャよりも局所的なターゲットテクスチャを良好に予測する程度が好ましい。推測には並列プロセスが採用される。
【００６６】
これによって、システムが、肌荒れのような望ましくないテクスチャをより健康に見える肌テクスチャと「置換」するときに、隣接するテクスチャを使用することを学習することが可能になる。十分なサンプルがないクラスに関して、最小二乗回帰が小さな対角値で正規化される。
【００６７】
新しい（トレーニングではない）ソース画像１０１が与えられると、下位クラススコアがマルチクラスＳＶＭを使用して求められ、ラベルが得られる。各タイルにおける各ラベルのＣＲＦ周辺尤度は、ループの入った確率伝搬を使用して求められる。参照により本明細書に援用される、Yedidia他著「Generalized belief propagation」（NIPS, pp. 689-695, 2000）を参照されたい。
【００６８】
その変換が、傷のような複数のソーステクスチャを使用するクラスに関して、他のラベルを有する隣接するテクスチャの例が配置され、アフィン変換１４０に組み込まれる。次いで、アフィン変換は周辺確率に従って重み付けされ、この重み１３１を使用して合計される。結果として生じる勾配画像が再統合されて、ターゲット画像１５０がもたらされる。変換と再統合とを組み合わせて単一のステップにすることができることに留意されたい。
【００６９】
図２は、シーン２０１から取得されたソース画像１０１を修正してターゲット画像１５０を生成するカメラ２００を示す。カメラは、レンズ２１０と、センサ２２０と、上述の方法を実施するマイクロプロセッサ（μＰ）２４０とを備える。
【００７０】
本発明を好ましい実施の形態の例として説明してきたが、さまざまな他の適応及び変更を本発明の精神及び範囲内で行うことができることは理解されたい。したがって、添付の特許請求の範囲の目的は、本発明の真の精神及び範囲内に入るこのような変形及び変更のすべてを包含することである。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の一実施の形態による、ソース画像を修正してターゲット画像を生成する方法の流れ図である。
【図２】本発明の一実施の形態による、画像を修正するシステムのブロック図である。
【図１】
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【図２】
2009140476.tif 000016
【外国語明細書】
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