前記ステップaは、前記デジタル入力画像に対しその固有色空間において適用される請求項1に記載のデジタル画像を処理する方法。前記固有色空間はRGB色空間である請求項2に記載のデジタル画像を処理する方法。b前記デジタル入力画像Iをその固有解像度より高い解像度に補間するステップと、c前記ステップaの結果を前記ステップbの補間された、より高い解像度の画像と組み合わせるステップと、をさらに含む請求項1に記載のデジタル画像を処理する方法。前記ステップaは、前記デジタル入力画像Iの詳細な線情報を生成し、前記ステップcは、前記線情報を補間された、より高い解像度の画像に加える請求項13に記載のデジタル画像を処理する方法。前記ラプラシアン行列Lはフィルターカーネルの機能を果たす請求項1に記載のデジタル画像を処理する方法。前記ステップaは、前記デジタル入力画像Iの詳細な線情報を生成し、前記ステップcは、前記線情報を補間された、より高い解像度の画像に加える請求項16に記載のデジタル入力画像を拡大する方法。前記ステップaは、前記デジタル入力画像Iに対しその固有色空間において適用される、請求項16に記載のデジタル入力画像を拡大する方法。前記固有色空間はRGB色空間である請求項17に記載のデジタル入力画像を拡大する方法。前記ステップaは、前記デジタル入力画像に対しその固有色空間において適用される請求項20に記載のデジタル入力画像を平滑化する方法。前記固有色空間はRGB色空間である請求項23に記載のデジタル入力画像を平滑化する方法。バイラテラルフィルターの性能を向上させる研究は範囲領域とともに空間領域に適用されるフィルターの形に強く依存している。1つの方法は平滑化用にボックスフィルターの積の近似および多項式またはガウスカーネルの4次のテイラー級数の近似に完全に分解することができる。しかし、フィルターの形が変更されると、このような方法は約束された速度向上向けに適用することはできない。本発明の目的はバイラテラルフィルターに類似した平滑化およびエッジ保存特性を提供するが、画像値の非線形の組み合わせによりさほど制約されないフィルターを提供することにある。本発明のさらなる目的はバイラテラルフィルターに類似した平滑化およびエッジ保存特性を提供するが、実施の最適化が向上させるのに好適なフィルターを提供することにある。本発明のさらなる目的はバイラテラルフィルターに類似した平滑化およびエッジ保存特性を提供するのみならず、さらに画像最適化特性を提供するフィルターを提供することにある。また、本発明のデジタル画像を処理する方法において、前記ステップaは、前記デジタル入力画像に対しその固有色空間において適用されることを特徴とする。また、本発明のデジタル画像を処理する方法において、前記固有色空間はRGB色空間であることを特徴とする。また、本発明のデジタル画像を処理する方法において、前記ステップaは、前記デジタル入力画像Iの詳細な線情報を生成し、前記ステップcは、前記線情報を補間された、より高い解像度の画像に加えることを特徴とする。また、本発明のデジタル画像を処理する方法において、前記ラプラシアン行列Lはフィルターカーネルの機能を果たすことを特徴とする。また、本発明のデジタル入力画像を拡大する方法において、前記ステップaは、前記デジタル入力画像Iの詳細な線情報を生成し、前記ステップcは、前記線情報を補間された、より高い解像度の画像に加えることを特徴とする。また、本発明のデジタル入力画像を拡大する方法において、前記ステップaは、前記デジタル入力画像Iに対しその固有色空間において適用されることを特徴とする。また、本発明のデジタル入力画像を拡大する方法において、前記固有色空間はRGB色空間であることを特徴とする。また、本発明のデジタル入力画像を平滑化する方法において、前記ステップaは、前記デジタル入力画像に対しその固有色空間において適用されることを特徴とする。また、本発明のデジタル入力画像を平滑化する方法において、前記固有色空間はRGB色空間であることを特徴とする。上記の目的は色線手法を用いて固有色空間内におけるピクセルの色親和性を判定する、入力画像を平滑化し増強する方法で満足される。発明のより完全な理解とともに他の目的および成果は以下の説明および添付図面と併せて以下の説明およびクレームにより明らかになり理解されよう。バイラテラルフィルターの真の力は、バイラテラルパラダイムに対し試されたカーネル群が殆どないということからまだ実現していないと現時点で提案される。従来、研究は多チャンネルのカラー画像の統一的な扱いというバイラテラルフィルターの最も重要な欠点を見過ごしている。これは色チャンネルが従来互いに独立しており、フィルターは従って各色チャンネルを独立して処理すると仮定されていることによる。例えば、RGB色空間は3つの色チャンネル赤、緑、および青を有するが、3つの色チャンネルの各々にバイラテラルフィルターを別個に適用することを必要とする。このことの直接的な結果としてバイラテラルフィルターはRGB色空間における鮮明な色エッジで色アーティファクトを形成する。これはRGB色空間が通常カラーデジタル画像、すなわちデジタル写真撮影または画像スキャン操作などのさまざまなデジタル撮像手法により得られた画像、の固有色空間であるために問題を課す。今までに提案された1つの改善法は固有のRGB色空間からCIELAB色空間に転換することで、これは人間の視覚または知覚に近似しようとする。RGB色空間と同様、CIELAB色空間も3つの色チャンネルを有し、従ってバイラテラルフィルターが3つの色チャンネルの各々に独立して適用されることを必要とするが、CIELABは色アーティファクトを避けることで知られる。すなわち、この方法によると、一旦固有RGBのカラー画像がCIELAB色空間に転換されると、チャンネル毎のバイラテラルフィルター処理はRGB色空間における処理で明白なアーティファクトを形成しない。本考察はさらにこの弱点を調べ、今までデジタル撮像社会内で標準的な技法であった変換領域手法すなわち固有RGB色空間から別の色空間に転換することと同等で機能する新規手法を提案する。以降バイアフィニティーフィルターと呼ばれるカラー画像用の新規フィルターが現時点で提案される。このフィルターは構造的にバイラテラルフィルターに類似しているが、提案されるバイアフィニティーフィルターは色線モデルに基づく。示されるように、この方法はRGB色空間からCIELABなど知覚に基づく色空間への明白な転換を削除することを可能にする。本バイアフィニティーフィルターはピクセルの周囲の小規模の近傍に対する色親和性を測定し、それに従いフィルター項を加重する。この方法はカラー画像用の標準的なバイラテラルフィルターと同等に機能し得ることが提案される。本バイアフィニティーフィルターのさらなる利点は入力画像の大きなエッジを保存するのみならずバイラテラルフィルターの望ましい特徴、入力画像の小さなエッジを保存し増強することで、これは画像増強フィルターとしてさらなる用途につながる。上述のとおり、バイラテラルフィルターの主要な目的は空間領域からの情報を特徴領域と組み合わせることで、この特徴領域は一般的に色領域である。RGB領域におけるカラー画像のピクセル間の色親和性を判定することは、近い色のピクセルが全く異なるように見せ、著しく異なるRGB値を有するように見せる光強度の差により複雑になっている。従って一般的にRGB色空間から光強度の差をフィルターして除去し得る別の色空間に転換し、この別の色空間においてバイラテラルフィルターを適用することが好ましい。色を光強度から分離して2つのピクセルが同じ色を共有するか否かを判定する方法を作り出す多数の代替色空間が提案されている。これらの色空間は2つのグループ、すなわち線形と非線形、に分けることができる。線形色空間の中で最も広く用いられているのはYcrCb、YUV、およびYIQ色空間である。線形色空間の中では2つのグループ:色を色相すなわち色、彩度すなわち純度、および値すなわち光強度に分離する第1サブグループ、および色を輝度と2つの色座標に分離する第2サブグループ、が普及している。サブグループはさらにHSV、HIS、HSB、HSL、等々の色空間を含むことができる。サブグループは知覚的に均一なすなわち人間の目が色の変化を知覚する方法に近い色空間を作り出そうと試みる、色を輝度すなわち光強度および2つの色座標に分離するCIELABおよびCIE‐LUV色空間である。2つのピクセルが同じ実世界の色を有するか否かを判定するために、一般的な色モデルの色座標が用いられる。これらの色モデルは色の歪みがないか、またはすべての撮像条件に対し同一の色の歪みがあると仮定する。実際には、出所の不明な実世界の画像を扱う場合、場面表面の色は場面およびカメラの設定によって異なる画像とともに異なる画像領域において異なって歪まれるのでこれらの仮定が正しいことは稀である。これは色線モデルの話題につながる。色線の採用はColorlines:ImageSpecificColorRepresentation色線:画像特有の色描写、CVPR、2004年、におけるOmer他に帰するとされており、引用により全体として本明細書に組み入れられる。Omer他はカラーの自然画像はRGB色空間においてピクセル色のクラスターを形成すると提案した。自然画像における小規模領域の多くは2色の線形組み合わせに分解できるということからこれらピクセルのクラスターは主に管状の領域を形成するようである。これは以下に説明する2色モデルにつながる。図1に関し、実世界における自然画像のRGB色ヒストグラムを見ると、ヒストグラムは極めて疎で構造化されていることがはっきりと観察される。色線モデルは色クラスター、または管状領域11‐15、を描写することによりRGB色ヒストグラムのこれら2つの特性を活用している。色クラスター11‐15の構造および配置は画像特有であるので、これは画像における色の歪みに対する頑強さと色の集約された色描写の2つの重要な特性を有する画像特有の色表現をもたらす。この概念は画像のつや消しすなわち前景被写体をその周囲の背景から分離、ベイヤーモザイク除去すなわちベイヤー色フィルターを上乗せした画像センサーからの不完全な色サンプルからカラー画像を再構成、および最近では画像の雑音除去およびぼやけ除去に使用されている。AClosedFormSolutiontoNaturalImageMatting自然画像のつや消しに対する閉形式解、CVPR、2006年引用により全体として本明細書に組み入れられるにおいてLevin他が示すように、同様の論法をカラー画像に用いることができる。カラー画像について、色線特性が守られれば、小窓内で各ピクセルにおけるつや消し係数により満足される4D線形モデルは次のように書くことができる。本明細書において第1の定理が以下のように提案される。しかしバイアフィニティーフィルターはエッジにわたりゼロである親和性の公式のためにエッジを平滑化しない。これはエッジにおいて本質的に曲げ効果を有するバイラテラルフィルターとは全く逆である。この画像の歪みは図3.a‐3.cに見ることができる。図3.aは鮮明な画像を有する元の画像の例である。図3.bはバイラテラルフィルタリングを適用した結果を示す。図示されるように、バイラテラルフィルタリングはエッジを丸めることになる。逆に図3.cに示すようにバイアフィニティーフィルタリングの適用はエッジの鮮明さを維持する。例えば図4.aは中央ピクセルC1および中央ピクセルC1を含む9個の重なり合う3×3のピクセル窓21‐29を示す。近傍ピクセルN1‐N8も記載される。本例の場合、中央ピクセルC1と目標近傍ピクセルN1との間の色親和性が望ましい。全体的な複雑さは可能な窓のより少数のセットにわたり色親和性を評価することにより削減することができる。例えば図4.bにおいて、中央ピクセルC1および目標近傍ピクセルN1双方を包含する4つの重なり合う窓、22、23、24、および29のみを評価することができる。図7.aおよび14.bに関し、画像の固有RGB色空間において適用された本バイアフィニティーフィルターに対し画像の固有RGB色空間および転換CIELAB色空間双方に適用されたバイラテラルフィルターの比較が図示される。従来のバイラテラルフィルターに対する量的比較のために、図7.aにおいて0.1の固定範囲のフィルター分散および図7.bにおいて1.0の固定範囲のフィルター分散に対し窓のサイズを変化させた。方程式23に関して上述のように、近似バイアフィニティーフィルターは1つの中心の局所窓で評価されるが、従来のバイラテラルフィルターに非常に近い。以下の実験的結果は本近似バイアフィニティーフィルターを従来のバイラテラルフィルターと比較している。これらの結果は図8に図示される。図8に関し、左上の隅の画像はバイラテラルフィルターおよび本近似バイアフィニティーフィルターが適用される元の入力画像を示す。入力画像の固有RGB色空間においてバイラテラルフィルターを適用した結果バイラテラルフィルターを赤色チャンネル、緑色チャンネル、および青色チャンネルの各々に別個に適用してが右上の隅に示される。図示されるように、結果の和らげられた画像は鮮明な色のエッジにおいて画像解像度の損失と考えられる色のアーティファクトに悩まされる。しかし、入力画像を先にRGB色空間からCIELAB色空間に転換し、次にバイラテラルフィルターを3つのCIELAB色チャンネルの各々に別個に適用すると、結果の和らげられた画像は図8の左下の隅に示されるようによりはっきりと定義される。バイアフィニティーフィルターを固有RGB色空間およびCIELAB色空間双方におけるバイラテラルフィルターと比較した図8に類似したさらに2セットの実験結果が図9および図10に示される。本バイアフィニティーフィルターはさらに増強画像のズーミングにおける応用を有する。方程式22における元のバイアフィニティーフィルターすなわち1つの中心的局所窓の評価に限定されない種類は非常に微細な詳細を保存することが示されている。言い換えると、本バイアフィニティー公式は画像の支配的エッジのみを保存する従来のバイラテラルフィルターに比べ画像の非常に複雑な詳細を保存する。この点で、本バイアフィニティーフィルターはすべてのエッジを保存する反面バイラテラルフィルターは強いエッジのみ保存すると理解できる。このバイアフィニティーフィルターの重要な特徴は画像増強およびズーミングというバイアフィニティーフィルターの最も興味深い応用の一つにつながる。画像増強手法は低解像度の画像を高解像度の画像に転換しようとする。要するに、画像増強手法は欠損する情報を推定することにより利用可能な低解像度のデータから高解像度のデータを生成しようとする。これは多数の公式につながり、いくつかは学習に基づき、いくつかは補間に基づく。基本的に、欠損する高解像度のデータを推測できれば、欠損する高解像度のデータを低解像度のデータすなわち入力画像の拡大またはズームインされたバージョンのデータ忠実性の制約を満足する補間に加えることができる。結果は推定すなわち生成された高解像度の画像である。本バイアフィニティーフィルターの増強特徴の第2例を図12.aおよび12.bに示す。図12.aは双三次補間により2倍にズームインされた画像を示す。図12.bは同じズームインされた画像でさらに本バイアフィニティーフィルターにより増強されたものを示す。小さな画像詳細の保存が特筆される。本バイアフィニティーフィルターの増強特徴の第3例を図13.aおよび13.bに示す。図13.aは双三次補間により2倍にズームインされた画像を示す。図13.bは同じズームインされた画像でさらに本バイアフィニティーフィルターにより増強されたものを示す。本バイアフィニティーフィルターの増強特徴の第4例を図14.aおよび14.bに示す。図14.aは双三次補間により2倍にズームインされた画像を示す。図14.b同じズームインされた画像でさらに本バイアフィニティーフィルターにより増強されたものを示す。図15.aおよび15.bに画像増強の図式的モデルが示される。図15.aは受動的フィルタリング手法を図示し、図15.bは能動的フィルタリング手法を図示する。図15.aおよび15.b双方において、円は観察されたノードを表し、正方形は関数ノードを表し、三角形は推定される画されたノードを表す。本発明の方法は受動的フィルタリング手法であり、図15.aにより最も良く説明される。例えばバイラテラル、双三次、等々他の受動的フィルタリング手法と同様に本方法は低解像度の観察層すなわち破線のグリッドパターンに沿った下側の円LCを有する層のみを見て高解像度の場面すなわち上側の三角形UTを有する上方層の値を生成する。本例の場合、場面を生成するためにフィルターカーネルは観察されたノードに適用される。これに比較してマルコフ確率場MRFなどに基づく図15.bに示される能動的方法は近傍連続性の制約を推測される層にも課す。すなわち、場面ノードは隠れた場面場における近傍からも影響される。これは場面ノード内の相互作用の潜在力を通してなされる。現時点で本発明の原理もこのようなモデルに適用し得ると提案される。要約すると、つや消し親和性の原理で機能する新規なエッジ保存フィルターが提案される。つや消し親和性の公式はバイラテラルフィルタークラスにおける範囲フィルター項のより良い表現を可能にする。親和性項の定義は異なる用途に適合するよう緩和することができる。従来のバイラテラルフィルターに非常に類似した出力の近似バイアフィニティーフィルターが定義される。本手法は色空間の変更が必要でなく、従って入力画像はその元の色空間、すなわちその固有色空間において扱うことができるというさらなる利点を有する。これは本発明に近い結果を生成するためにCIELABなど固有色空間から知覚に基づく色空間への転換を必要とする従来のバイラテラルフィルターに比べ大きな利点である。さらに、完全なバイアフィニティーフィルターは入力画像の非常に微細な詳細を保存し、増強ズーミング機能を許す画像増強用途に拡張することができる。発明はいくつかの具体的な実施形態と併せて説明されたが、当業者であれば前述の説明に照らしさらに多数の代替、修正、および変更が明らかになることが明白であろう。従って本明細書において説明される発明は添付クレームの精神および範囲に入るそのような代替、修正、応用、および変更すべてを包含することを意図する。