"前記拡大窓は前記入力画像のサイズの1/4を超えない請求項2に記載のデジタル入力画像を処理する方法。統計は各ピクセルの画像値から前記統計を計算することにより決定され、前記ステップdにおいて前記拡大窓について1つの単位移動分前記直前の位置から新規位置に移動する際その直前の位置において計算された統計の1行または1列を除きすべてが保持される請求項1に記載のデジタル入力画像を処理する方法。前記入力画像内の前記ピクセルの画像値は積分画像形態に再配置される請求項1に記載のデジタル入力画像を処理する方法。前記統計は前記画像フィルタリングシーケンスの適用前に計算され積分画像形態に配置され、統計は前記ステップbおよびiにおいて必要な統計のために前記積分画像をアクセスすることにより決定される請求項1に記載のデジタル入力画像を処理する方法。前記バイアフィニティーフィルターは前記入力画像Iに対しその固有色空間において適用される請求項8に記載のデジタル入力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9に記載のデジタル入力画像を処理する方法。最近バイラテラルフィルターの実行時間が重大なネックとして特定され、より大きな空間要件および挙動近似があるものの、フィルタリング操作をほとんど一定の時間にするような手法がいくつか提案されている。多くの研究がバイラテラルフィルターの処理の速度を速めることに重点を置いてきたが、バイラテラルフィルターの主要な弱点であるカラー画像の扱いは視覚社会においておおむね見過ごされてきた。本発明の一目的はカラー画像の取り扱いを改良した新規手法を提供することにある。本発明の別の目的はデジタル画像処理の効率を向上させる方法を提供することにある。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。また、本発明のデジタル入力画像を処理する方法において、前記拡大窓は前記入力画像のサイズの1/4を超えないことを特徴とする。また、本発明のデジタル入力画像を処理する方法において、統計は各ピクセルの画像値から前記統計を計算することにより決定され、前記ステップdにおいて前記拡大窓について1つの単位移動分前記直前の位置から新規位置に移動する際その直前の位置において計算された統計の1行または1列を除きすべてが保持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処理する方法において、前記入力画像内の前記ピクセルの画像値は積分画像形態に再配置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処理する方法において、前記統計は前記画像フィルタリングシーケンスの適用前に計算され積分画像形態に配置され、統計は前記ステップbおよびiにおいて必要な統計のために前記積分画像をアクセスすることにより決定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処理する方法において、前記バイアフィニティーフィルターは前記入力画像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。バイラテラルフィルターの分野における研究は従来、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。これは画像が多数の色の組み合わせを有する任意の被写体を表すことができ、色チャンネルが従来互いに独立しているとみなされていたからである。従ってバイラテラルフィルターは各色チャンネルを独立して処理する。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、赤、緑、および青、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色空間の鮮明な色エッジにおいて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となるアーティファクトを形成しない。本考察は画像の固有RGB色空間における適用に適しているが、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。色転換ステップを避けることは当然本手法の効率を変換領域手法に比べ向上させる。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ここで提案される。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。以下に示されるように、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おまけの特徴である。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。従って先行技術において、一般的にRGB色空間から光強度値を色値からより良く分離でき、次に別の色空間においてバイラテラルフィルターを適用できる別の色空間に転換することが好ましい。色を光強度から分離して、光強度の差に関係なく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代替色空間が多数提案されている。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。非線形色空間の中では2つのグループ、すなわち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。第1サブグループはHSV、HIS、HSB、HSL、等々の色空間を含むことができる。第2サブグループは色を輝度すなわち光強度および2つの色座標に分離して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、CIELABおよびCIE‐LUV色空間を含むことができる。一般的に、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包括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いう概念を提案した。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。この2色モデルは画像つや消しすなわち前景被写体をその周囲背景から分離、ベイヤーモザイク除去すなわちベイヤー色フィルターアレイ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。この2色モデルは画像の解像度およびサイズについて小規模近傍にのみ当てはまるので、この2色モデルにおいてパッチサイズは主要なパラメーターである。これらの小規模な近傍は通常3×3のピクセル近傍と定義される。しかし画像の解像度とサイズが高まるにつれ、有効な近傍を捉えるために窓サイズも大きくなる必要がある。技術的に、特にグラフ理論の数学分野において知られているように、ラプラシアン行列アドミタンス行列またはキルヒホフ行列とも呼ばれるはグラフの行列表示である。これはキルヒホフの定理と併せて、特定グラフについてスパニングツリーの数を計算するのに用いることができる。これはキルヒホフの定理と併せて、特定グラフについてスパニングツリーの数を計算するのに用いることができる。続行する前に、本明細書において説明される方法は特殊または汎用のデータ処理ハードウェアで実施できることが特筆される。図2を参照すると、このようなデータ処理ハードウェアの一般例はマイクロコンピューター、中央演算装置CPU、プログラム可能論理装置PLD、結合プログラム可能論理装置CPLD、特定用途向け集積回路ASIC、または他の演算装置として実施できるデータ処理装置11を含むことができる。一般的に、データ処理装置11は演算論理装置ALUおよび/またはCPU13、制御論理15、さまざまなタイミングクロック17、各種レジスター19データレジスター、シフトレジスター、作業スペースレジスター、状態レジスター、アドレスレジスター、割り込みレジスター、命令レジスター、プログラムカウンター、等々を含む、および記憶装置21RAMおよび/またはROMを含むを含むことができる。図2の本例において、処理されるカラー画像はデータストア23に維持されることができるあるいは、デジタル静止カメラ、デジタルビデオカメラ、画像スキャナー、等々の画像生成装置により直接提供されることもできる。データ処理装置11は直接リンク32および適当な入出力インターフェイス27経由でデータストア23を直接アクセスすることができ、または通信リンク31/33およびLAN、WLAN、またはインターネットであり得るネットワーク29経由でデータストア23をアクセスすることができる。通信リンク31/33は有線または無線の通信リンクであって良い。メモリーの複雑さが問題でない場合、その処理の高速化に対する第1の方法は必要な量を予め演算することである。RGB画像はピクセル毎に3つの量すなわち赤、緑、および青の色値を提供するので、ピクセル毎にR2G2B2およびRG‐RB‐GBについて追加の量を記憶することはメモリーにさらに2つの3チャンネル画像の情報を記憶することに等しくなる。図3Aは左上の角における位置0,0から右下の角におけるピクセルM,Nまで各ピクセルに対するRGB値を有する画像を図示する。図3Bは各ピクセルに対するR2G2B2値を提供し、図3Cは予め計算された各ピクセルに対するRG‐RB‐GB値を示す。必要な統計の処理は図3Aから3Cにおける各ピクセルの量を積分画像形式で表すことによりさらに改良できる。図4Aを参照すると、積分画像は各ピクセル45の垂直41および水平43の境界内からピクセル位置0,0における起点に囲まれるすべてのピクセルに対するピクセル値の合計を提供する。例えば、位置10,10におけるピクセル45は斜線区域46内に囲まれるピクセルの蓄積されたピクセル値を提供する。しかしHDTVの画像など比較的大きい画像ファイルの場合、メモリーオーバーヘッドが大きいためこの方法は最適でないかもしれない。必要な値を計算する効率を向上させる第2の方法は現在の窓について充分な統計を集め、次に現在の統計情報をメモリーに保ちながら垂直方向の各単位移動1ピクセル上に、または1ピクセル下ににおける窓の新規行に対してのみ統計を更新し、または水平方向の各単位移動1ピクセル左に、または1ピクセル右ににおける窓の新規行に対して統計を更新することである。この方法と、この方法の変形を以下より詳しく説明する。図5を参照すると、窓50a‐50cのサイズは中央ピクセルCから半径1、2、3以上のピクセルの半径と変化することができ、その値はその半径の窓内における他のすべてのピクセルに対して計算される。図5において、各ピクセルは四角として表示される。通常、窓が1単位すなわち1ピクセル移動すると、移動した窓内におけるすべてのピクセルに対する統計が新たに計算し直される。従ってメモリーを提供して現在の窓移動の前に直前の窓の位置から計算された統計を記憶すると効率を向上させることができる。図6を参照すると、この第1例は中央ピクセルC説明上位置0,0を割り当てられるを囲む2ピクセルの半径すなわちr=2を有する窓51aを仮定する。2ピクセルの半径は単に説明の目的からである、本方法は異なる半径サイズのピクセル窓に適用できることが理解されよう。説明をし易くするために、本例は窓51aが画像の角まで延びず、完全に画像の内部に位置すると仮定される。本方法の実施は利用可能なメモリーの量に依存する。本第1実施において、1行のみの統計データが1つ窓から次へと保持し得ると仮定する。操作において、まず窓51a内における25個のピクセルについて統計を決定する。窓51bで図示されるように、窓51aが下方に1単位の移動すなわち1ピクセルの移動ステップで増分されると、ピクセル統計の最上行斜線部分53で図示は切り捨てられ、窓統計の第2行55は保持され、第1窓51aからの残りの統計は同様に切り捨てられる。その結果、最上行55を除き新規窓51bのすべての行を新たに決定する必要がある。従って新規行59が決定される必要があるのみならず、前の窓51aにおいて処理用に既に統計値が計算されたピクセルを特定する領域57も計算する必要がある。窓51cで図示されるように窓が再度1単位移動で移動されると窓51bの行55および59とともに領域57のほとんどが切り捨てられる。最上行56のみが保持される。その結果、新規行60を決定する必要があるのみならず、領域58も再計算する必要がある。領域58は前の窓において行59および領域57の一部として統計値が既に前に計算されたピクセルを特定する。従って、この方法の効率は1つ窓の位置から次へ保持できる行数を増やすことで向上させることができる。例えば図7において、1つの窓の位置から次へ2行のピクセル統計を保持することができる。従って、第1窓61aから次61bに移動する場合、最上行63はこの場合も切り捨てられるが、次の2行領域65は保持される。その結果、第1窓61aから残りの2行領域67のみの統計を再計算する必要があり、さらに新規の追加行1つも決定する必要がある。好ましい実施形態が図8に示される。前と同様、窓71aは第1窓位置で、その境界内のすべてのピクセルについて統計を決定する必要がある。しかし、本例の場合、1単位の移動をする場合窓71a内における行の合計数より1行少ない行数が保持される。現在の例において、窓71aは5行のピクセルからなるので、4行のピクセルに対する統計を記憶するのに充分なメモリーが提供される。1ピクセル行下に移動して第2窓71bを定義すると、前の窓71aの最上行73は切り捨てることができ、窓71bにおける領域75で特定される前の窓71aにおける残りの行は保持される。窓71bから窓71cへの同様の移動は窓71bから最上行を切り捨てるが、窓71bにおける残りのピクセル行すべての統計を保持する。新しい行である窓71cにおける最下行72に対する統計のみ決定する必要がある。従って、窓の単位移動毎に1行の統計のみ決定する必要がある。従って拡大窓W1の半径はその中心からWxrである。これは最初の拡大窓W1において25ピクセルの統計を決定する必要がある元の、初期の窓W0における9ピクセルのみに対しことを意味するが、この初期のステップで合計9個の中央ピクセルC1からC9を処理することができる。以下に示されるように、この拡大窓W1の初期処理の後、入力画像にかかるよう拡大窓W1を移動させるとさらに効率が高まる。第2の例として、初期の窓W0の半径をその最初の半径のr=1からさらに2個のピクセル分増やした、より大きい拡大窓W2を使用した場合すなわちWx=2で、拡大窓W2の半径はWxrである、最初の、拡大窓W2について合計49ピクセルの統計を決定する必要があり、これは初期窓W0について必要な9ピクセルより40ピクセル増える。これは最初の、拡大窓W2において処理されるピクセルが約4と1/2倍増えることになるが、この初期のステップで25個の中央ピクセルC1からC25が処理される結果となる。従来の方法においては、1つの中央ピクセル、C1、を処理するために初期の窓W3内に囲まれる25個のピクセルに対する統計を決定する必要があった。しかし、拡大窓W4半径はWxrで図示されるように、窓W3の境界線を1ピクセル分すなわちWx=1増やし、囲まれた49ピクセルに対し統計が決定されると、9個の中央ピクセル、C1‐C9、が処理される結果となる。これは初期窓W3において中央ピクセル毎に25ピクセルの統計から拡大窓W4において中央ピクセル毎に5と1/2未満の統計の削減となる。図9aにおける窓W2の場合のように、この向上は拡大窓のサイズを大きくすることによりいっそう良くすることができる。例えば、初期の窓W3の範囲が拡大窓W4Wxrの半径で図示されるように、2ピクセル分の半径増加Wx=2で増加される場合、25個の中央ピクセル、C1‐C25、を処理するために81個の初期ピクセルに対する統計を決定する結果となる。これは初期の窓W3において中央ピクセル毎に25ピクセルの統計から拡大窓W4において中央ピクセル毎に3と1/4未満の統計の削減となる。図9aおよび9bの例から明らかなように、初期半径rから単位拡大Wx毎に処理できる中央ピクセルの数は初期半径rの値から独立している。つまり、拡大窓が初期半径を1ピクセル分増やすとすなわちWx=1、半径rの初期値に拘わらず9個の中央ピクセルが処理される結果となる。同様に、拡大窓は初期半径を2ピクセル分増やすとすなわちWx=2、半径rの初期値に拘わらず25個の中央ピクセルが処理される結果となる。このように、拡大窓において単位増加、Wx、毎に処理される中央ピクセルの合計数はCTotal=2Wx12と定義でき、CTotalは処理される中央ピクセルの合計数である。拡大窓のサイズは入力画像の全体の合計サイズより小さく、入力画像のサイズの1/4未満が好ましいことが理解されよう。単位移動に続き次の拡大窓を分析する際、直前の拡大窓から前に計算されたピクセル統計を記憶することにより効率をさらに向上させることができる。例えば図10において、初期の窓81aが1追加ピクセルの半径分拡大されて拡大窓81bを形成する場合、9個の中央ピクセルC1からC9をこの初期ステップで処理することができる。1つの窓位置から次に移る際拡大窓81bの1行を除きすべてを保持できれば、拡大窓81bから最上行92を切り捨て、残りの行領域94を移動した窓91の処理用に保持することができる。本例の場合、移動した窓91の最下行96に沿ってピクセルのみに対する統計を決定すれば良い。移動した窓91の最下行を処理すると、元の窓81aが用いられた場合の中央ピクセル1つのみの代わりに、1行毎にさらに3個の中央ピクセルすなわちC10‐C12が処理されることになる。最下行の処理は、拡大窓81bが用いられなかった場合に元のサイズをした初期の窓81aの処理に必要なものより2ピクセル、P1およびP2、多く統計を集める必要があるだけの点が特筆される。従って、元の長さの半分未満の行サイズの増加に対し、窓の移動毎に3倍多くの中央ピクセルを処理することができる。これは図11においても示され、この初期ステップで25個の中央ピクセルC1からC25を処理するために窓81aは2つの追加ピクセル分拡大され拡大窓81cを形成する。拡大窓93で図示されるように、1つの単位移動で移動する際1行を除きすべて保持できる場合、拡大窓81cの最上行95を切り捨て、拡大窓93を処理するために残りの行領域97を保持することができる。本例の場合、拡大窓93の最下行98に沿ったピクセルのみの統計を決定する必要がある。点線の窓93における最下行98を処理すると1行毎にさらに5つの中央ピクセルすなわちC26‐C30が処理されることになる。最下行の処理は元のサイズをした初期の窓81aの処理に必要なものより4ピクセルP1‐P4多く統計を決定する必要がある点が特筆される。従って行サイズにおいて約80の増加に対し、窓の移動毎に5倍多くの中央ピクセルを処理することができる。図14を参照すると、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。パラメーターw=11、σd=5、およびσr=0.1のバイラテラルフィルターを入力画像の固有RGB色空間に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各々に個々に適用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、次に同じパラメーターw=11、σd=5、およびσr=0.1の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14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14に類似した別の実験結果のセットが図15に示される。本例の場合、バイラテラルフィルターは固有RGB色空間および転換されたCIELAB色空間双方においてw=21、σd=3、σr=0.13のパラメーターで適用される。加えて、本バイアフィニティーフィルターはσrなし、およびε=0.01のパラメーターで入力画像の固有RGB色空間において適用される。ここでも本バイアフィニティーフィルターで得られた結果は視覚的に先行技術のバイラテラルフィルターを転換されたCIELAB色空間において適用した結果に非常に類似している。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。"