画像の超解像度法において、センサーから読み出された複数のフレームの露光と、前記複数のフレームのアライメントと、拡大された画像の形成と、拡大された画像のフィルターリングと、を有し、前記複数のフレームは、高フレームレートのフレームの連続したシーケンスの形態において前記デジタルセンサーから読み取られ、前記フレームレートは、スキャニングされるセンサーの光感知部分の値に反比例しており、前記拡大された画像は、低解像度の入力フレームを合成することによって形成され、且つ、分解能の向上が、非線形フィルターを前記拡大された画像に適用することによって実現されることを特徴とする方法。請求項1に記載の方法において、前記拡大された画像は、前記複数のフレームのうちの最も鋭いフレームのみの組合せによって形成されることを特徴とする方法。画像の超解像度のための非線形デジタルフィルターにおいて、その入力データは、前記超解像度処理が適用される前記画像のピクセルであり、前記フィルターは、基準画像を使用して事前トレーニングされたニューラルネットワークを更に含み、変更されたデジタル化ピクセルデータが前記ニューラルネットワークに転送され、前記変更は、低周波数成分の選択と、要素ごとのピクセルのグループ分けと、データの正規化によって後続されるグループ分けされたピクセルからの低周波数成分の減算と、を含み、前記ニューラルネットワークの出力データは、逆正規化され、且つ、前記低周波数成分を前記ニューラルネットワークの出力の値に加算してフィルターの最終的な出力を生成することを特徴とするフィルター。請求項3に記載の方法において、フィルターリングしなければならない前記ピクセルの、且つ、水平及び垂直の両方において3ピクセル以内の距離にあるピクセルのデータのみを使用して前記フィルターの前記出力値を取得することを特徴とする方法。請求項3に記載の方法において、前記基準画像は、ライン及び正弦波ターゲット、並びに、制御点を含むことを特徴とする方法。提案されている方法によるフレームのキャプチャは、以下のように実行される:最近のモバイル装置においてセンサーから読み出される取得データの最大速度は、データ転送インターフェイスの最大可能速度によって制限されており、且つ、視覚的に拡大された画像の撮影の際には、センサーのエリア全体をスキャニングする必要がないことから、フレームキャプチャのフレームレートを比例して増大させることができる。いくつかのフレームは、固定フレームレートによって露光され、且つ、露光及びフレームレートは、露光の間の休止を排除することができるように選択される。被写体の照明が不良である場合には、それぞれのフレームの露光を増大させるか、或いは、更に好ましくは、露光されるフレームの数を増大させることができる。従って、撮影被写体の3倍の視覚的な拡大の際には、センサー表面の1/9のみがスキャニングされ、最大フレームレートが、それぞれ、9倍だけ、向上することになろう。これは、標準的な方法を使用した際に、例えば、9個のフレームの撮影が、1つのフレームの撮影と同一の時間を所要することを意味している。このような撮影の際には、静止した被写体と動いている被写体の両方が、フレームのそれぞれにおいて鮮明となり、且つ、ノイズレベルは、その他の類似の方法による撮影の際よりも低くなるが、その理由は、異なるフレームのノイズ成分の振幅は、フレームの合計数の平方根に比例して増大し、且つ、価値ある成分画像自体の振幅は、フレームの数と正比例するからである。この方法によって取得されるフレームのシーケンスにおいては、それらのフレームのいくつかは、手で保持するタイプの撮影の際のカメラの不可避な振動に起因して、相互にわずかにシフトしている。更には、いくつかのフレーム内の画像は、その他のフレーム内のものよりも鮮明さが乏しい場合がある。この理由から、処理の次のステップは、最も鮮明なフレームの検出と、相互の関係におけるそれらのアライメントと、である。例えば、XinWang、BaofengTian、ChaoLiang、DongchengShiによるBlindImageQualityAssessmentforMeasuringImageBlurCongressonImageandSignalProcessing、2008年、CISP’08、第1巻、ISBN:978-0-7695-3119-9に記述されている方法などのフレームの明瞭性を評価するための多数の方法が存在しており、この場合には、フレームの明瞭性を規定するために、最も微細なエッジのサブセットを選択し、選択されたエッジの平均明瞭度を規定し、且つ、平均値をフレーム全体の明瞭性の尺度として使用している。提案されている視覚的な拡大のための画像の超解像度法においては、以前のステップのフレームのアライメント及び融合によって得られた拡大されたサイズの1つのフレーム404を使用する図4。フレームの拡大は、補間例えば、双三次補間によって実行する。フレームの融合は、拡大されたフレームのマッチングしたピクセルを単純に平均することにより、或いは、重み係数を使用した更に複雑な加算により、実行される。例えば、運動する被写体の場合には、運動する被写体の位置配置が一致するフレームから選択されたデータを収容するフレームを選択的に平均するステップが実行される。単一フレーム内のノイズレベルに違いが存在する場合には、融合されたフレーム内の合計ノイズレベルを低減するために、そのノイズレベルが低いフレームに対してより重みを付与することにより、融合を実行する。非線形フィルターを拡大されたフレームのそれぞれのピクセルに対して順番に適用することにより、超解像度を有する画像が得られる。同時に、このフィルターは、解像度を向上させる対象であるピクセルに近接して位置するピクセルのエリアを使用している図5。固定パラメータを有する非線形フィルターは、レンズ及びセンサーを含む特定の光学系のために予め設計されている。これにより、この特定の光学系における最大解像度の向上と、最適なノイズブランキングと、が保証される。このフィルターは、人工ニューラルネットワークを使用して設計される。超解像度を目的として、様々なタイプのニューラルネットワークを使用することができる。提案されている解決策においては、非線形の多層パーセプトロンを使用している。課された課題用のニューラルネットワークの最適なアーキテクチャは、1つの隠蔽層、すべての層内の活性化のシグマ又は正接関数、及び隠蔽層内の4つのニューロンを有するパーセプトロンであることが経験的に判定されている。モノクロ画像に対して、或いは、画像の1つの輝度成分のみに対して、フィルターを適用する場合には、1つのニューロンを出力層において使用する。多色チャネルを有する画像に対してフィルターを適用する場合には、出力層は、画像の色チャネルの数に等しい数のニューロンを収容してもよく、或いは、単一のフィルターがそれぞれの色層に対して独立的に適用される。非線形フィルターは、デジタル化された画像データの変更と、事前トレーニングされたニューラルネットワークの入力へのそれらの転送と、逆正規化と、デジタル化されたデータの事前変更のステップにおいて受け取った低周波数データとのニューラルネットワークの出力の更なる加算と、を含む。デジタル化されたデータの事前変更は、次のステップを含む。1.フィルターリング成分の隔離。画像の輝度成分のみ又は単一の色チャネルのフィルターリングためにフィルターを使用する場合には、この成分を画像から隔離する。2.低周波数の分離。これは、共通線形フィルターの使用によって実行される例えば、所与のものとの関係において8ピクセルの半径内のすべてのピクセルの平均値を演算する。低周波数の分離により、入力データのダイナミックレンジを低減することができる。3.非線形フィルターリングの実行対象であるピクセルを取り囲むピクセルのアレイへの要素ごとのグループ分け。従って、所与のものから左右/上下に3ピクセル以下の距離にあるすべてのピクセルを使用する場合には、このアレイは、7×7=49個の要素を含むことになる。4.アレイのすべての要素からの低周波数成分の値の減算。これを実行するために、第2ステップにおいて分離された成分から、フィルターリングの実行対象であるピクセルにマッチングした座標を有する値を選択する。5.正規化。ニューラルネットワークは、入力値のダイナミックレンジが広くない場合に、最も好ましいモードにおいて機能し、且つ、正規化により、ダイナミックレンジを更に低減することができる。ピクセル値が特定の範囲例えば、[0..1]に納まるように、すべてのピクセルアレイを正規化する。この変更済みのデータをニューラルネットワークの入力に転送する。データの変更は、ニューラルネットワークの事前トレーニングの際と非線形フィルターの一部としてニューラルネットワークを使用する際の両方において使用される。ニューラルネットワークの事前トレーニングのために、基準画像を使用する図6。この画像は、フィルターを使用する対象であるレンズ-センサー光学系によって撮影される。基準画像の要件は、次のとおりである。ニューラルネットワークは、一般化する即ち、限られた量のデータに基づいて共通的な規則及び依存性の結論を導出する能力を有していることから、ニューラルネットワークの事前トレーニングにおいて画像の可能な変形のすべてを使用する必要はない。但し、事前トレーニングにおいて使用される画像は、ニューラルネットワークの最小限の要件を満足することにより、結果としてすべての画像と共に十分良好に機能することを要する。画像は、次のものを収容しなければならない。様々な方向の輝度における滑らかな変化と輝度勾配値、様々な向きの輝度エッジにおける突然の変化、色成分を処理するネットを事前トレーニングする際の様々な向きに伴う色成分の滑らかな及び突然の変化と勾配値、様々な厚さ及び向きのダーク及びライトストローク、ライン及び正弦波ターゲットチャート、撮影画像の更なるアライメントを容易にするための制御点。提案されている方法は、撮影画像のフレームのアライメントを容易にするために、制御点交差を使用することにより、基準画像撮影のフレーム及びそれらのアライメント及び融合を実行している。例えば、図6の基準画像上に示されているように、5×5の制御点のパターンである。高周波数及び低周波数がそれから事前にフィルターリングされる基準画像の正規化されたピクセルをネットワーク事前トレーニングにおいてターゲットデータとして使用する。最終的な画像の明瞭性及びその内部の許容可能なノイズ/歪レベルの要件に基づいて、高周波数の遮断周波数を経験的に判定する。低周波数の遮断周波数は、低周波数フィルターの周波数に基づいて選択され、且つ、入力されたデジタル化データの変更のために使用される。中程度のサイズ及び小さなサイズのニューラルネットワークにおいて最良の結果を付与する周知のLevenberg-Markqardtアルゴリズムをニューラルネットワークの事前トレーニングのために使用する。出力されたニューラルネットワークのデータを受け取った後に、それらの逆正規化を実行する。例えば、事前変更のステップ5において、定数に対する簡単な乗算によって正規化を実行している場合には、ニューラルネットワークの出力から受け取ったデータを同一の定数によって除算することにより、逆正規化を実行する。従って、非線形フィルターによるデータ処理は、次のものを含む。1.デジタル化された画像データの事前変更。2.事前トレーニングされたニューラルネットワークによるデータ処理。3.ステップ5におけるデジタル化された画像データの事前変更に対する逆処理。4.ニューラルネットワークを使用して演算された結果に対するデジタル化画像データの事前変更のステージ2におけるフィルターリングされた低周波数データの加算。