"カラーイメージセンサのスペクトル校正のための方法であって、前記センサは、フォトサイト間で異なっているであろうスペクトル感度を有する複数のフォトサイトを備えており、各フォトサイトのためにスペクトル感度データを取得するステップS91と、フォトサイトの前記スペクトル感度の多様性を考慮しており、かつ、感度における前記多様性を補償するためにフォトサイトからの信号に適用されるべき空間色彩伝達関数を構築するステップS92、S93、S94と、を備える方法。H×Wピクセルのイメージのためのものであり、かつ、H×Wのフォトサイトを備えるカラーイメージセンサのスペクトル校正のためのものであり、ai行j列のセンサフォトサイト毎に、そのフォトサイトに対する光波長の関数として、フォトサイトi,jからの信号の強度を与えるスペクトル校正関数fi,jλを取得するステップS91と、bH×Wの次元であり、かつ、少なくともK色について光強度レベルがピクセル毎に既知である少なくとも1つの標準イメージから、各行について、標準イメージの中心ピクセルの近傍におけるピクセルの強度に夫々が対応しているn.mマトリックスの成分を備え、前記強度の夫々が、標準イメージの、あるピクセルのi行j列についての対応する校正関数fi,jλによって調整されているものを、W.H行について備えている第1のマトリックスシステムXを構築するステップS92と、c前記標準イメージのために、各行において、標準イメージのピクセル毎に、前記K色についての実信号強度レベルKを備えるものを、W.H行について備えている第2のマトリックスシステムYを構築するステップS93と、dセンサによって獲得された現在イメージにステップbを適用することにより構築された第1の現在マトリックスシステムX’から、この現在イメージの各ピクセルについての第2の現在マトリックスシステムY’に従って、かつ、H.X’=Y’となるように、色強度レベルの実配分を獲得するために、H.X=Yとなるように、第1のマトリックスシステムXと第2のマトリックスシステムYとの間での変換のための校正マトリックスシステムHを確立し、その校正マトリックスシステムHは前記空間色彩伝達関数を表すものであるステップS94と、を備える請求項1に記載の方法。第1及び第2のマトリックスシステムが、データベース内のイメージの組みを通じて平均化された第1のマトリックスX及び第2のマトリックスYを確立するために、データベース内の複数の標準イメージの中の1つの標準イメージのための指標に特有な第3の次元を備える請求項2に記載の方法。ステップbにおける中心ピクセルの近傍におけるピクセルの数が色の数K以上である請求項2又は3に記載の方法。ステップaにおいて、フォトサイト毎に、選択されたスペクトル域内の連続は長Pについてフォトサイトからの信号のための強度値が所得され、1組のP取得信号強度が、スペクトル校正関数fi,jλを形成しており、かつ、第2のマトリックスシステムYを形成し、かつ、夫々が1つの色に対応しているK列を得るために、大凡P/K列を一緒に平均かすることにより、K色の現在イメージのために第2のマトリックスシステムが減縮される請求項2乃至4の何れか1項に記載の方法。K=3で、K色が、赤、緑、青である請求項2乃至5の何れか1項に記載の方法。K=4で、K色が、黒、シアン、黄、マゼンタである請求項2乃至5の何れか1項に記載の方法。上記近傍の次元n.mが7×7以上である請求項2乃至7の何れか1項に記載の方法。ステップbにおける校正関数fi,jλによる調整は、第1のマトリックスシステムXにおける各マトリックス要素Xi,jについて、以下のタイプの式を計算することに等しく、但し、Ii,jλは、波長λにおける、i行j列のフォトサイトからの信号についての強度測定であり、Rλは、スペクトル感度関数であり、Uは、可視スペクトル域において、所定の間隔で選択された波長の数である請求項2乃至8の何れか1項に記載の方法。前記スペクトル感度関数が以下のタイプのガウス分布で表される請求項9に記載の方法。前記所定の間隔が大凡p=10nmであり、大凡30波長の合計数Uを達成する請求項9又は10に記載の方法。プロセッサによって実行された際に請求項1乃至11の何れか1項に記載の方法を実現する指令を含むコンピュータプログラム。フォトサイト間でスペクトル感度が異なっているであろう複数のフォトサイトを備えるセンサによってカラーイメージを獲得する方法であって、フォトサイトからの信号をデジタル処理するための手段を使用し、フォトサイトのスペクトル感度における多様性を考慮して空間色彩伝達関数S94を前記信号に適用S95し、前記伝達関数は、請求項1乃至12の何れか1項に記載の校正方法を用いることで取得され、前記センサは、物理的なカラーフィルタアレイを伴わない方法。前記センサは、請求項1乃至11の何れか1項に記載の方法、及び前記空間色彩伝達関数を表す校正マトリックスシステムHを用いて構成されており、フォトサイトのスペクトル感度における多様性のための補償を含み、a’センサによって獲得され、かつ、W×Hの次元を有する少なくとも1つの現在イメージから、各行について、現在イメージの中心ピクセルの近傍内にあるピクセルの強度に夫々が対応しているn.mマトリックスの成分を備えるものを、W×H行について備えている第1の現在マトリックスシステムX’を構築するステップS95と、b’H.X’=Yとなるように、第2のマトリックスシステムY’を取得するためにS96第1のマトリックスシステムX’に校正マトリックスシステムHを適用するステップとを含み、第2のマトリックスシステムY’は、各行において、現在イメージの各ピクセルのための色強度の実配分を備えるものを、夫々が現在イメージのW×Hピクセルの1つに対応するW×H行について備えている請求項13に記載の獲得方法。プロセッサによって実行された際に請求項13又は14に記載の方法を実現する指令を含むコンピュータプログラム。複数のフォトサイトを備えるカラーイメージセンサからのデジタルイメージを処理するためのモジュールであって、請求項1又は13に記載の方法を実現するための手段を備えるモジュール。請求項16に記載のモジュールと、前記モジュールに接続されたセンサとを備え、前記センサは、物理的なカラーフィルタアレイを伴わないものであるシステム。カラーイメージを獲得するためのこのアプローチの主たる不利益は、カラーフィルタが光の一部を吸収してしまい、それによりフォトサイトに到達する光の量が減少することである。これらのフィルタの構造は、生産ラインにおいて様々な追加の作業を要求する。本発明は、上記の状況を改善する。そのようにするために、第1に、フォトサイト間で異なることがあるスペクトル感度を有する複数のフォトサイトを備えるセンサによりカラーイメージを獲得するための方法を提案する。本発明において、上記の方法は、フォトサイトからの信号をデジタル的に処理するための方法を用い、この種のデジタル処理は、フォトサイトのスペクトル感度における多様性を考慮して空間的彩色の伝達関数をこれらの信号に適用することを特に含み、従って、センサが物質的なカラーフィルタアレイを伴わないものである。本発明は、このように、カラーフィルタを用いる物質的なフィルタリングを、センサからの信号のデジタル処理に置き換えることを提案する。第1に、フォトサイトのスペクトル伝送特性が知られていなければならず、また、本発明は、それから追加的に、カラーイメージセンサのスペクトル校正のための方法に関連しており、センサは、フォトサイト間で相違し得るスペクトル感度を有する複数のフォトサイトを備えている。この種の方法は、従って以下の工程を備えている。各フォトサイトのスペクトル感度データを取得し、フォトサイトの前記スペクトル感度の多様性が考慮され、かつ、感度におけるこの多様性を補償するためにフォトサイトからの信号に適用されるべき空間的彩色の伝達関数を構築する。本発明は、プロセッサによって実行される際に上記のカラーイメージ獲得方法を実現するための命令を備えるコンピュータプログラムにも関する。この種のプログラムのためのアルゴリズムについての例示的実施形態は、例示的実施形態として以下に説明する図9におけるフローチャートの終わりにより表すことができる。本発明は、複数のフォトサイトを備え、かつ、上記のイメージ獲得方法を実現するための手段を備える、カラーイメージセンサからのデジタルイメージを処理するためのモジュールにも関する。本発明は、この種のモジュールとこのモジュールに接続されたセンサとを備えるシステムにも関している。センサは、有益的に、カラーフィルタアレイを伴っていない。このモジュールを集積するこの種のシステムは、以下に説明する図10中に、非常に模式的に表されている。本発明は、プロセッサによって実行される際に、上述したセンサのスペクトル校正のための方法を実現するための命令を備えるコンピュータプログラムにも関する。この種のプログラムのためのアルゴリズムについての例は、例示的実施形態として以下に説明する図9におけるフローチャートの始まりにより表すことができる。本発明は、センサに異なる波長間の区別を可能ならしめるためセンサのフォトサイト間に存在する自然分散を使用することを提案する。この分散は、もちろん、原則としてランダムであり、かつ、予測不可能である。従って、例えばバリエーションを製造することを前提とすれば、各センサがそれ自身の自然分散を有することが理解される。そうであったとしても、センサは、ランダムで、かつランダムに分配されたスペクトル感度を有する多くのカラーフィルタから成るものとして形式的に考えることができる。本発明の1つのアプローチは、従って、以下に説明するように、センサによって獲得された複数イメージに対するモデルを第1に定義することにより、センサによって獲得された実際のイメージからカラーイメージを再構築することから成る。カラーフィルタアレイを伴わないイメージセンサは、波長に対するランダムな応答とこれもまたランダムな空間的配置とを有するフォトサイトのマトリックスであると形式的には考えることができる。この種のセンサにより出力されるスペクトル情報を決定するために、本発明は、各波長において各ピクセルに対する光の強度Ii,j,λが予め例えば測定により知られているハイパースペクトルイメージを使用することを提案する。図2は、ハイパースペクトルイメージが意味するところの表現を示す。それは、i行j列の各ピクセルが、複数の波長λにおける1組の強度によって特徴づけられる三次元マトリックスの表現である。この種のハイパースペクトルイメージIi,j,λから、対応するハイパースペクトルイメージの合成イメージの各々に対するゲインを調整することにより、選択されたスペクトル感度Rλで取得されたイメージXi,jをシミュレーションすることが可能である。実際には、ハイパースペクトルイメージは、波長の有限領域に対して定められる。特に、可視スペクトルにおける31の波長、典型的には400と700nmとの間の10nm間隔において、ハイパースペクトルイメージの情報がしばしば存在する。イメージのための方程式は、従って、以下のように記述される。実際には、純粋なランダム関数がスペクトル感度Rλとして選択されることはない。例えば、シリコンは、特定のスペクトル感度を有している。しかしながら、スペクトル感度は、フォトサイトの製造工程に強く依存している。例えばフォトサイト間のレギュラードーピングのように、この分散を減らすための技術が存在している。フォトサイトシミュレーションの生成を単純化し、かつ、フォトサイトの分散の程度を制御するために、本発明の1実施形態では、以下に示すように、フォトサイトスペクトル感度のガウス関数を使用する。パラメータk、μ及びσは、各フォトサイトに対してランダムに選択される。このようにして、センサは、ランダムな色感度関数を有してシミュレーションされる。感度関数を制限するために、これらのパラメータの変化の間隔は以下の通りに選択される。このように、これらの特徴をより一般的な用語で要約するために、例えばデータベースからの基準イメージをセンサによって見られたものとして構築するために、この基準イメージの各ピクセルの波長の関数として強度を調整するために、各ピクセルi,jに対してスペクトル校正関数fi,jλが定義される。この調整は、イメージマトリックスXにおける各マトリックス要素Xi,jについて、以下のタイプの式を計算することに等しい。但し、Ii,jλは、波長λにおける、i行j列のフォトサイトからの信号についての強度測定であり、Rλは、例えば以下のタイプのガウスの式としてもよいスペクトル感度関数であり、そして、Uは、400と700nmとの間の可視スペクトル域において、所定の間隔例えば間隔p=10nmは、約30の波長より正確には31の合計数Uを意味するで選択された波長の数である。センサは、従って、各ピクセルについて特定の波長において感度関数を有している。図3には、センサのフォトサイトの異なるスペクトル感度の例を示す。例えば、Rで示すフォトサイトはフォトサイトの平均より赤く、一方、フォトサイトBはより青く、図3中右側の腺図に示すように、フォトサイトRによって受けられた白色光は、フォトサイトBよりも、また、全可視スペクトル400-700nmに渡ってより平坦なスペクトル強度を有する平均フォトサイトMの強度と比較して、赤色波長600-700nmにおいて強度の強い信号を生成することを意味している。この第1段階の後、次いで、上記の等式1に従ってハイパースペクトルイメージを使用して、このセンサによるカラーイメージの獲得をモデル化することができる。この目的にためには、以下の値を伴って、異なるセンサ構成を用いることができる。0.5と1の間のk、450と650nmの間のμ、及び50と200の間のσしかしながら、センサの感度関数は原則として知られていない。従って、ピクセルの夫々を、それに対応する関数を決定するために校正することが適切である。この目的のために、例えば、図4に表されている通りそれによって基準画面がセンサSENにより10nm間隔で400と700nmの間の波長の夫々について獲得される単色光分光器MONの使用から成る校正ステップが提供される。より詳しくは、図4のデバイスは、実際上固有の、選択された波長で光を届けることのできる単色光分光器MONと、分光光度計SPEにおける入射光の強度を測定して、最終的にセンサSENに焦点が合わされる光の強度I0λを推定するためにこの光の一部を分光光度計SPEに向かわせることのできる半反射板SRと、単色光分光器MONが供給することのできる各波長に対して、受光強度に伴って変化する信号Iλを発することを各フォトサイトが意図されているセンサSENと、フォトサイトによって分配される信号強度Iλと、それが受ける実際の光強度I0λとの間の関係を、各波長λに対して確立するためのコンピュータPCとを備える。この種のデバイスによれば、単色性の波長の1組について、センサの各ピクセルの応答を測定することができる。これによれば、前記の組における各波長についてセンサ内の全てのピクセルに対する感度イメージが得られる。そのイメージがセンサによってランダムなスペクトル感度で捕えられるため、次にカラーイメージを再構築することが必要である。例えばピクセルi,jの3色RGB赤、緑、青のRGB、又は、場合によってはシアン、マゼンタ、黄色、黒の4色の再構築は、好ましくは、センサによって捕らえられたイメージ内のvh×vwサイズの近傍矩形取り囲み領域内部における近傍ピクセルを用いて発生する。ピクセルi,jの隣接ピクセルの各々は、単一のピクセルi,jより豊かな空間的及びスペクトル的情報を提供する。ピクセルi,jごとに、以下の方法によるRGBのカラー値例えば強度の再構築を可能とする3×vhvwサイズの再構築カーネルHを考慮する。Y=XHXは、センサによって捕えられたイメージにおけるピクセルi,jに対するvh×vwサイズの近傍を含むvhvw×1サイズの列ベクトルであり、Yは、ピクセルi,jに対する赤、緑、及び青の値を含む3×1サイズのベクトルであり、また、Xは、上記の近傍からカラーイメージを再構築するためのフィルタを含む3×vhvwサイズのマトリックスである。原則として、カーネルH以下、再構築フィルタと称すを最初に推定するために、ベクトルX及びYが既知である基準画像のデータベースが用いられ、そして、カーネルHは以下の演算式によって与えられる但し、Xtは、マトリックスXの転置を示す。H=Xt.Y.Xt.X-1好ましくは、ハイパースペクトルイメージ、例えば、n=8のイメージのデータベースが用いられ、そして、再構築フィルタがこれらのイメージのために演算される。原理は、上に記載された通りである。実際には、第1ステップは、以下の関係を用いてハイパースペクトルイメージからRGBイメージを構築することから成っている。Y=IAこのイメージは、ベクトルYの形であって、図5に示すように構築され、そこにおいて、HはイメージImの高さを示し、Wはその幅を示し、また、Pは例えば400nmから700nmまでの波長間隔の番号を示している。このように、三次元マトリックスImは、次の行H及び次の列Wにおける個々のピクセルについて、次の波長Pにおけるこのピクセルの光の強度又はエネルギー等を含んでいる。第1ステップの間、例えばデータベースから取り込まれる基準イメージは、最初はこの三次元マトリックスImの形にある。マトリックスImに含まれる波長の関数としての強度データは、従って、この基準画像のために知られる。次いで、次の波長Pの夫々について、マトリックスimの各列h1、h2を端と端とを接続して単一の列に整列配置することにより、この三次元マトリックスの二次元マトリックスへの変換が行われる。二次元マトリックスIが、このようにして、P列例えば400と700nmの間で10nm間隔として31列及びHW行従って、イメージ内のピクセルの総数を含んで取得される。次のステップは、赤R、緑G、及び青Bに対する3列を伴うマトリックスAを構築することなら成り、ここでは、斜線の付された部分がゼロでない例えば値1を有するマトリックス係数であり、また、他の係数が、例えばゼロである。マトリックスAは、従って、Pスペクトル成分例えば31を有する表現から、3色RGB成分又は、変形において、例えば、シアン、マゼンタ、黄色、黒の4色を有する表現への変換を可能とする。このマトリックスAがステップS52において一旦作成されると、単純なマトリックスの乗算によって、S53において、Y=IAとなるようにマトリックスYが形成される。イメージの各ピクセルに特有のRGBカラー3軸を表す三次元マトリックスImRGBをマトリックスYから推論できることが確認できると思われる。このマトリックスは、次いで、後述するように、再構築フィルタを算出するための基準として用いられる。ここで、方法の次のパートを説明するために図6を参照する。ステップS61は、マトリックスIを得るための、図5のステップS51と同一である。次いで、S62において、各ピクセルについてランダムに選ばれたk,μ及びσの値から、センサのための転送関数マトリックスが構築される。計算を単純化し、かつ、例えば8の基準画像だけを用いることによりデータベースから抽出される要求データの量を減らすため、h×wサイズとして図6中に表されている、画像に比してサイズの小さな、その画像の一部分だけが用いられる。このセンサ部分は、画像H.W.と同じサイズになるようにそれから繰り返される。図3は、このセンサ部分によって捕獲されたホワイトイメージのモデルの一例を表している。これが特別な実施形態でることは言うまでもなく、変形例としては、センサの部分ではなく、センサH.Wの全てのフォトサイトをマトリックスJの構築に用いることもできる。ここで、センサの部分を選択する動機は、再構築の推定のために要求される情報量を減らすことであり、特にこの特定のケースにおいては、要求されるイメージ情報の量を減らすことである。本発明の方法を実現するためにはデータベースからのほんの8つのイメージだけで十分であるべきことが観測されている。豊かな情報を提供するために、このケースにおいて選ばれるイメージは、スペクトル及び色のコントラストが十分なものであることが好ましい。次のステップS63では、センサを表すマトリックスSとハイパースペクトルイメージを表すマトリックスIを用いてセンサにより取り込まれるイメージJが、以下の方法によって算出される。但し、○の中に×を記して示す記号は、マトリックスSの係数Si,jとマトリックスIの係数Ii,jの積を示しており、i,jに対するこれらの積はP例えば31を越える波長に渡って合計される。ステップS64において得られるマトリックスJは、それから、HW係数を有する単一の行である。これから、イメージH.Wの次元を有するマトリックスJが再び定められる。次に、ステップS65において、イメージJのhv×wvサイズの近傍の夫々からピクセルを抽出して繋ぎ合わせることにより、新たなマトリックスXを構築することができる。この近傍は、フィルタHを算出する際に入力として機能する。この種の処理は、ステップS64の最後に表されているように、結局はマトリックスJの各要素即ち各ピクセルの周囲の近傍を考慮することを意味する。次に、Hピクセル×Wピクセルの完全なイメージを再構築するために、センサ部分の異なる位置の夫々について、図7に示すようにフィルタHが算出される。図6におけるステップ65のマトリックスXから始めて、hvの二次元マトリクスについて、HW/hw行、hv×wv列を有する三次元マトリクスの形式におけるマトリクスXを表すために、図6中ステップ62を参照して上記に表した近傍hvが用いられるステップS71。次のステップS72は、要するに図5のマトリックスYに同じ処理を施すことを意味する。次に、以下の数式に従って、1とhwとの間の各近傍インデックスiについて再構築マトリックスHiが決定される。Hi=Xit.Xi-1.Xit.Yi記号Xtは、Xの天地マトリックスを示す。このようにして、センサのフォトサイトの夫々に対応するイメージの各ピクセルiについて、再構成フィルタHiが、3色RGBのためにステップS73、また、このピクセルi周囲の近傍hv×wvのために得られる。上述した通り、演算を減少させるためには、サイズにして20×20の近傍を選択して、次に、イメージのサイズに至るまでこれを複製することができる。この方法は、しかしながら、再構築フィルタトレーニングを実行するために十分なハイパースペクトルイメージが存在する場合にのみ如何なるサイズのセンサにも適用される。実行された第1のテストにおいては、夫々の幾つかの部分がトレーニングに用いられたため8つのイメージで十分であった。これらのイメージは、サイズにおいて800ピクセル×800ピクセルであり、また、上記の近傍が20ピクセル×20ピクセルであるため、各イメージは20×20のサンプルを1600提供する。イメージを最良に再構築するために用いられるべき近傍のサイズは、最適化されている。再構築方法を幾つかの近傍サイズに適用した結果は、図8に示すように、近傍hv×wvの数又は、本発明の一般的記載において適用された表記を用いたn.mが大きいほど再構築の品質が改善されることを明らかに示している。しかしながら、再構築のパフォーマンスは、11×11から13×13ピクセル辺りの近傍の数について収束に達している。7×7ピクセルから始まる近傍の合理的なサイズは、イメージの再構築について既に使用可能である。近傍n.mの次元は、従って、7×7以上であってもよい。再構築の結果についてのトレーニングデータベースの効果を測定するためには、8つのイメージのうち7つだけがフィルタを算出するために用いられる。その再構築フィルタは、次いで8つのイメージに適用される。従って、再構築フィルタの算出に用いられないイメージは引き続いて選択され、そして、それに対して再構築が適用される。ピークの信号対ノイズ比PSNRとして表される、ハイパースペクトルイメージから直接的に算出されるRGBイメージと、センサによって取り込まれたハイパースペクトルイメージを用いて算出されたものとの間の違いの測定値は、以下の表に示すように、フィルタの算出に用いられないイメージの再構築の品質における変動の測定値が示すのと同様に、満足な結果を示す。再構築の品質に対するパラメータk,μ及びσの影響は見積もることができる。これを実行するために、先ず、k及びσの可変性が、それぞれ0と1の間、及び50と200の間であるものとして、パラメータμの可変性が550と560nmの間に低減される。得られた平均PSNR率は26.3であり、そして、今回は再構築フィルタを算出するために全てのイメージを使用している。感度関数が波長において変化しなかった場合でさえも、好ましくは感度関数のスペクトル域における変化に起因して、依然として効果的に色が再構築できることは明らかである。感度関数のガウス分布の変動が変化せず、σが100と101の間にあるものとして定められ、k及びσが、それぞれ、0.5と1、並びに450と670nmの間である場合、再構築の結果は28.2のPSNR率を与える。kが0.9と1の間であると、PSNR率は28.7となる。感度関数が、大きく変動するゲインを伴って、全てが殆ど同一であるため、μを550と560nmの間に、かつ、σを100と101との間に同時に制限し、しかし、パラメータkには0.1と1との間の広いレンジを持たせることにより、最も好適な再構築が得られる。原則として、ゲインの変動は色再構築の能力を低下させる。この構成において得られたPSNR率は他のパラメータを選択した場合と比較してその後色があせたように見えるが25.6である。このように、本発明の方法において、色は、フォトサイトの間に存在する自然な可変性を使用して再構築される。物理的なカラーフィルタアレイを有していないセンサは、ランダムであり、かつ、センサを横断してランダムに分配される感度関数を有するセンサのように作動する。このために、本発明の意味におけるイメージ再構築方法は、フォトサイトのそれぞれにおいて感度関数を推定するためのセンサの従来的な校正と、センサのためのイメージの獲得をシミュレーションする複数スペクトルの画像のデータベースを用いた再構築フィルタの推定と、を用いる。実施されたテストは、センサからの信号のこのタイプの処理が満足のできる色の再構築品質を提供し得ることを示している。例えばカーボンナノチューブに基づいて現在開発されているイメージ獲得システムは、各フォトサイトに対するスペクトル感度を定めることを提案していない。この種のシステムはナノチューブに有機粒子をドーピングすることに基づいており、それは正確に制御することが困難である。この場合、これらのセンサはランダムなスペクトル感度を有するフォトサイトのランダムなマトリックスのように振る舞い、従ってそれは、本発明の方法を使用して処理するにあたって有利である。図9には、センサのためのスペクトル校正方法の一例の主要ステップが、そこで校正されたセンサにより実行される色イメージの獲得と同様に要約されている。スペクトル校正について、H×Wピクセルのイメージのためのセンサを、従って、校正されるべきセンサがH×Wのフォトサイトを含む場合を考える。図9においてS91で示される第1ステップaは、i行j列の各センサフォトサイトについて、そのフォトサイトに対する光の波長の関数としてフォトサイトi,jからの信号の強度を与えるスペクトル校正関数fi,jλを取得することから成る。このステップは、例えば図4に例として表したような装置を用いた計測によって実行することができる。S92で示される次のステップbは、H×Wの次元であり、かつ、少なくともK色について各ピクセルにおける光強度レベルが既知である少なくとも一つの標準イメージ例えば、データベースからの標準イメージから、第1のマトリックスシステムXを構築することから成り、前記システムが、各行について、標準イメージの中心ピクセルの近傍にあるピクセルの強度に夫々が対応しているn.mマトリックスの成分を備え、これらの強度が、標準イメージの、あるピクセルのi行j列についての対応する校正関数fi,jλによって調整されているものを、W.H行について備えている。ここで、前記変調が、特定の複数マトリックスのスカラー積○の中に×を記して示す記号に対応してもよく、これに、図6を参照して上述した例のように、最終的に二次元マトリックスXを得るための全波長に渡る合算が続き、前記近傍hv×wvがここでは単にn.mとされていることが理解される。次に、同じ標準イメージについて、図9中にS93で示すステップcにおいて、第2のマトリックスシステムYが構築され、これは、各行において、標準イメージの各ピクセルついて、前記K色についての実信号強度レベルKを備えるものを、W.H行について備えている。一例としての実施形態において、このステップcは、図5に示すY=IAの積によって得られるマトリックスYの構築に対応する。このステップの可能な実施は、上記ステップaに従ってマトリックスAを定めることから成り、特に、各フォトサイトについて、フォトサイトからの信号についての強度値が、選択されたスペクトル域内部の連続波長Pについて取得され、1組のP取得信号強度がスペクトル校正関数fi,jλを形成し、また、第2のマトリックスシステムYは、夫々が一つの色に対応し、K色の現在のイメージについて大凡P/K列を一緒に平均化することにより第2のマトリックスシステムYを形成するK列が得られるように、効果的に縮小されることを思い返して頂きたい。図9中にS94で示すステップdでは、例えば図7を参照して上述した実施に従って、H.X=Yとなるように、第1のマトリックスシステムXと第2のマトリックスシステムYとの間での変換のために校正マトリックスシステムHが設立される。校正マトリックスHは、次いで、上述した空間色彩伝達の関数を表す。このように、センサによって取得された現在のイメージにステップbを適用することにより構築された第1の現在マトリックスシステムX’から、この現在イメージの各ピクセルのための第2の現在マトリックスシステムY’に従って、かつ、H.X’=Y’となるように、色強度レベルの現実の分配を取得することができる。再び図9を参照して、マトリックスシステムHを得ることでセンサが一旦構成されると、センサによってイメージを獲得する方法は、センサのフォトサイトのスペクトル感度における多様性の補償を含むことが可能となり、その方法は以下のステップを含む。図9中にS95で示す第一段階a’において、第1の現在のマトリックスシステムX’が、センサによって獲得され、かつ、W×Hの次元を持つ少なくとも一つの現在イメージから構築され、これは、各行について、それぞれが現在イメージの中心ピクセルの近傍内のピクセルの強度に対応するn.mマトリックス要素を備えるものを、W×H行について備えている。このマトリックスX’の一般的な外見は図9aに表されている。次のステップb’では、H.X’=Y’となるように第2のマトリックスシステムY’をステップS96で取得するために、校正マトリックスシステムHが第1のマトリックスシステムX’に適用され、その第2のマトリックスシステムY’は、各行において、現在イメージの各ピクセルのためのK色強度レベルの実配分を備えるものを、現在イメージのW×Hピクセルのうちの一つにそれぞれが対応しているW.H行について備えている。このマトリックスY’の一般的な外見は図9bに表されている。ここでは、前記第1及び第2のマトリックスシステムX及びY、又はX’及びY’が三次元であってもよいため、マトリックスシステムとの用語を用いている。例えば、構成方法に用いられるシステムX及びYについては、第3の次元が、上述した通り例えばデータベースの8つのイメージ、データベース内の複数の標準イメージの中の標準イメージのための指標に特有であってもよい。それから、データベース内のイメージの組みを通じて平均化された第1のマトリックスX及び第2のマトリックスYを確立することができる。図8を参照して見られたように、n.mと考えられる各ピクセルの近傍の数は閾値よりも大きいことが好ましく、特に、マトリックスX又はX’からマトリックスY又はY’への変換のためには、色の数K以上であることが好ましい。選択されたスペクトル域例えば400と700nmの間の可視スペクトル、但し、赤外線イメージについては赤外部でも可能の中の連続波長Pについてフォトサイトからの信号の強度値が各フォトサイトについて得られることを思い返して頂きたい。1組のP取得信号強度は、次いで、前記スペクトル校正関数fi,jλを形成する。図5の例示的実施形態を参照して上述した通り、このように、第2のマトリクスシステムYを形成し、かつ、それぞれが都合よく1色に対応するK列を得るためにステップS52におけるマトリックスAの構築のために示したように大凡P/K列を一緒に平均化することにより、K色の現在イメージのために第2のマトリクスシステムYは減縮される。ここで図10を参照して、本発明のシステムは、デジタルイメージImを捕獲するフォトサイトを有するセンサSENを備えている。センサと関連するモジュールMODは、例えば、それぞれ関数HL及びHCによって、イメージImの輝度を決定するためのサブモジュールLUM、及びクロミナンスを決定するためのサブモジュールCHRを備えてもよい。そのモジュールは、加えて、局所的輝度適応サブモジュールADALと、カラーノイズ除去及び増幅サブモジュールADCと、を備えてもよい。そのモジュールMODは、特に、例えば3色RGBシステムの中に、色再構築サブモジュールを備えている。物理的な実施において、特に、捕獲イメージを処理するための方法を実施するために、そのモジュールMODは、プロセッサ、計算データの短期記憶のための作業メモリ、及び、本発明の意味におけるコンピュータプログラム指令を格納するための長期メモリを備えている。勿論、本発明は、一例として上述した実施の形態に限定されるものではなく、他の変形にまで拡張されるものである。センサ又は全体イメージに比して次元の小さな限られた近傍hv.wvのためのh.w又はn.mが上述されている。このアプローチは、特に、センサ部分が全体としてセンサのランダム性特性を有する場合、又は、イメージが局所的なスペクトルコントラストにおいて十分にリッチである場合に、算出の複雑さを低減させる。しかしながら、変形として、これらの近傍は、それぞれセンサ全体又はイメージ全体に対応させることとしてもよい。図5を参照して、3色RGBマトリックスの変換が、赤、緑、青図9bにおいてK=3の3色に対する0又は1を含む色のマトリックスAの構築と共に上述されている。第1の変形では、このマトリックスAについて他の例えば、赤、緑、青の3色の中の2色の間の波長に対して0.5のような係数を持つことが可能である。3色を越える定義をするために、3を越えるスペクトル帯、例えば、藍紫帯、青帯、緑帯、黄帯、赤帯、又は他の帯を選ぶことも可能である。更に、シアン、マゼンタ、黄、黒図9bにおいてK=4のような、連続したスペクトルを伴わない色システムを有することから成る他の変形においては、マトリックスAを構築するために例えば黒以外の色についてゼロでない係数で幾つかの分離したスペクトル帯を定義し、また、例えば黒の定義のためにゼロ又は閾値に満たない係数で何とかしてスペクトル帯全てを定義することができる。センサフォトサイトのスペクトル関数の実際の測定が上述されている。変形として、所与のセンサシリーズのための製造条件に特有なランダムなパターンを定めることにより、標準センサ部分を定めることが可能である。従って、本発明の方法を実施するためには製造者からこれらのデータを取得することで十分である。"