JP4295613B2 - 機器の欠陥に関係する情報を出力する方法およびシステム - Google Patents

Description

本発明は、機器連鎖の機器の欠陥に関係する書式付き情報を出力する方法およびシステムに関する。本発明はさらに、このようにして得られ、イメージ処理手段を送り先とする書式付き情報に関する。

本発明は、機器連鎖の機器の欠陥に関係する書式付き情報を出力する方法に関する。書式付き情報は、イメージ処理手段により処理されるイメージの品質を修正することを目的として、イメージ処理手段、特にソフトウェアを送り先とする。機器連鎖は、特に、少なくとも１つの映像取込機器および／または少なくとも１つの復元手段および／または少なくとも１人の観察者で構成される。この方法は、機器連鎖の機器の欠陥を特徴付けるデータを出力する段階を含む。これ以降、このデータを書式付き情報と呼ぶ。

映像取込機器
機器の連鎖は、少なくとも１つの映像取込機器、特に、スキャナを含む。本発明による好ましい実施形態では、この方法はより詳細には、この場合に、映像取込機器の欠陥に関係する書式付き情報を出力するように特に設計されている。この方法は、さらに、映像取込機器の欠陥を特徴付けるデータ、特に鮮明さ特性を出力する段階を含む。書式付き情報は、さらに、映像取込機器の欠陥を特徴付けるデータも含む。

機器の連鎖は、少なくとも１つの映像取込機器を含む。本発明により、映像取込機器の欠陥に関係する書式付き情報、特に歪み特性を出力するために、この方法は、書式付き情報を計算するための第１のアルゴリズムを含むのが好ましい。この第１の計算アルゴリズムを使用することにより、
− 一組のパラメータ化可能変換モデル、
− 一組の合成イメージ内の一組のパラメータ化可能逆変換モデル、
− 一組の基準シーンの中、および一組の変換イメージのうちから選択することが可能である。

この選択は、
− 基準シーン、および／または
− 変換イメージ、および／または
− 映像取込機器を使用して基準シーンを映像取込することにより得られる基準イメージを変換イメージに変換するのに使用するパラメータ化可能変換モデル、および／または
− 変換イメージを基準イメージに変換する場合に使用するパラメータ化可能逆変換モデル、および／または
− 基準シーンから得られた、および／または基準イメージから得られた合成イメージに基づく。

選択は、変換イメージが合成イメージに近くなるように行われる。変換されたイメージは、合成イメージと比較した差分を示す。

書式付き情報は、少なくとも一部は、選択したパラメータ化可能変換モデルのパラメータおよび／または選択したパラメータ化可能逆変換モデルのパラメータで構成される。

本発明によれば、第１の計算アルゴリズムを使用することにより、一組の数理的投影の中で、合成イメージを基準シーンから構築することができる１つの数理的投影を選択することが可能であり好ましい。

機器の連鎖は、少なくとも１つの映像取込機器を含む。本発明の他の代替実施形態では、映像取込機器の欠陥に関係する書式付き情報、特に歪み特性を出力するために、この方法は書式付き情報を計算するための第２のアルゴリズムを含むのが好ましい。この第２のアルゴリズムは、
− 少なくとも１つの基準シーンを選択する段階、
− 映像取込機器を使用して各基準シーンの少なくとも１つの基準イメージを映像取込する段階を含む。

この第２のアルゴリズムは、さらに、一組のパラメータ化可能変換モデルおよび一組の合成イメージ内で、
− 基準イメージを変換イメージに変換する場合に使用するパラメータ化可能変換モデル、および／または
− 基準シーンから得られた、および／または基準イメージから得られた合成イメージを選択し、
合成イメージが変換イメージに近くなるようにする段階を含む。変換されたイメージは、合成イメージと比較した差分を示す。書式付き情報は、少なくとも一部は、選択したパラメータ化可能変換モデルのパラメータおよび／またはパラメータ化可能逆変換モデルのパラメータで構成される。パラメータ化可能逆変換モデルを使用して、変換イメージを基準イメージに変換することができる。

本発明によれば、第２の計算アルゴリズムを使用することにより、一組の数理的投影の中で、合成イメージを基準シーンから構築することができる１つの数理的投影を選択することが可能であり好ましい。

本発明により、この方法は、差分を計算する第３のアルゴリズムを含むのが好ましい。差分を計算するこの第３のアルゴリズムは、
− 変換されたイメージと合成イメージとの差分を計算する段階、
− 差分を書式付き情報に関連付ける段階を含む。

機器の連鎖は、少なくとも１つの映像取込機器を含む。イメージは１つまたは複数あるが、シーンのイメージ、特に映像取込機器を使用してユーザーが映像取込したアニメーションシーンである。本発明の他の代替実施形態では、映像取込機器の欠陥に関係する書式付き情報、特に歪み特性を出力するために、この方法は書式付き情報を計算するための第４のアルゴリズムを含むのが好ましい。この第４のアルゴリズムは、
− 面への少なくとも１つの基準シーンの指定された数理的投影により合成イメージクラスを構築する段階、
− 映像取込機器を使用して少なくとも１つの基準シーンの少なくとも１つの基準イメージを映像取込する段階、
− 一組のパラメータ化可能変換モデルの中から、基準イメージを基準シーンの合成イメージクラスに近い変換イメージに変換する際に使用するモデルを選択する段階を含む。

変換されたイメージは、合成イメージクラスと対比した差分を示す。書式付き情報は、少なくとも一部は、選択されたパラメータ化可能変換モデルのパラメータからなる。

本発明により、この方法は、差分を計算する第５のアルゴリズムを含むのが好ましい。この第５のアルゴリズムは、
− 変換されたイメージと合成イメージクラスとの差分を計算する段階、
− 差分を書式付き情報に関連付ける段階を含む。

可変焦点距離−映像取込機器
機器連鎖の映像取込機器は、イメージに依存する少なくとも１つの可変特性、特に焦点距離および／または残像を備える。書式付き情報の一部は、１つまたは複数の可変特性を備える映像取込機器の欠陥に関係する。それぞれの可変特性は、値と関連付けられ、可変特性と値の集まりからなる組み合わせを形成することができる。この場合、本発明により、この方法はさらに前記組み合わせの所定の選択に関して前記書式付き情報の一部を出力する段階を含むのが好ましい。書式付き情報の前記一部でこのようにして得られた書式付き情報は、書式付き情報のフィールドに入力される。これ以降、この書式付き情報を測定済み書式付き情報と呼ぶ。

本発明により、この方法は測定済み書式付き情報からの任意の組み合わせに関係する書式付き情報の一部を取得する段階を含むのが好ましい。これ以降、任意の組み合わせに関係する書式付き情報の一部を拡張書式付き情報と呼ぶ。

書式付き情報は、測定済み書式付き情報ではなく、その代わりに、拡張書式付き情報を含むことができる。

測定済み書式付き情報および前記拡張書式付き情報は、補間差分を示すことができる。本発明によれば、この方法はさらに、このようにして選択した可変特性について得られた拡張書式付き情報の補間差分が所定の補間閾値よりも小さくなるように、０または１つまたは複数の可変特性を選択する段階を含むのが好ましい。技術的特徴の組み合わせから、イメージ品質の修正では単純な計算を採用している。さらに、技術的な特徴の組み合わせから、拡張書式付き情報はコンパクトである。また、技術的特徴の組み合わせから、排除された可変特性の欠陥に対する影響は最も小さい。

イメージ復元手段
機器連鎖は、少なくとも１つのイメージ復元手段、特にプリンタまたは表示画面を含む。この方法は、さらに、イメージ処理手段、特にソフトウェアに、イメージ復元手段の欠陥に関係する書式付き情報を供給するように設計されている。この場合、本発明により、この方法はさらに、イメージ復元手段の欠陥を特徴付けるデータ、特に歪み特性を出力する段階を含むのが好ましい。書式付き情報は、さらに、復元手段の欠陥を特徴付けるデータも含む。

機器連鎖は、少なくとも１つのイメージ復元手段を含む。本発明によれば、イメージ復元手段の欠陥に関係する書式付き情報、特に歪み特性を出力するために、この方法は、書式付き情報を計算するための第６のアルゴリズムを含むのが好ましい。この第６のアルゴリズムを使用することにより、
− 一組のパラメータ化可能復元変換モデル、
− 一組のパラメータ化可能逆復元変換モデル、
− 一組の数理的復元投影、
− 一組の復元基準、および一組の補正された基準復元イメージの中で、選択を行うことができる。

この第６のアルゴリズムで行った選択は、
− 復元基準、および／または
− 補正された基準復元イメージ、および／または
− 復元基準を補正された基準復元イメージに変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル、および／または
− 補正された基準復元イメージを復元基準に変換する際に使用するパラメータ化可能逆復元変換モデル、および／または
− 合成復元イメージを補正された基準復元イメージから構築する際に使用する数理的復元投影に基づく。

選択は、合成復元イメージがイメージ復元手段により復元基準の復元で得られる復元された基準に近くなるように、この第６のアルゴリズムで行われる。復元された基準は、合成復元イメージと対比して復元差分を示す。書式付き情報は、少なくとも一部は、選択したパラメータ化可能復元変換モデルのパラメータおよび／または選択したパラメータ化可能逆復元変換モデルのパラメータで構成される。

機器連鎖は、少なくとも１つのイメージ復元手段を含む。この場合、本発明の代替実施形態によれば、イメージ復元手段の欠陥に関係する書式付き情報、特に歪み特性を出力するために、この方法は書式付き情報を計算する第７のアルゴリズムを含むのが好ましい。この第７のアルゴリズムは、
− 少なくとも１つの復元基準を選択する段階、
− イメージ復元手段を使用して、復元基準を復元された基準に復元する段階を含む。

この第７のアルゴリズムを使用することにより、一組のパラメータ化可能復元変換モデルおよび一組の数理的復元投影のうちから以下を選択することも可能である。

− 復元基準を補正された基準復元イメージに変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル、および
− 合成復元イメージを補正された基準復元イメージから構築する際に使用する数理的復元投影。

選択は、合成復元イメージが復元された基準に近くなるように第７のアルゴリズムにより行われる。復元された基準は、合成復元イメージと対比して復元差分を示す。書式付き情報には、選択したパラメータ化可能復元変換モデルのパラメータかパラメータ化可能逆復元変換モデルのパラメータの少なくとも一方が含まれる。パラメータ化可能逆復元変換モデルを使用して、補正された基準復元イメージを復元基準に変換することが可能である。

機器連鎖は、少なくとも１つのイメージ復元手段を含む。本発明の他の代替実施形態では、イメージ復元手段の欠陥に関係する書式付き情報、特に歪み特性を出力するために、この方法は書式付き情報を計算する第８のアルゴリズムを含むのが好ましい。この第８のアルゴリズムは、補正された基準復元イメージを選択する段階を含む。この第８のアルゴリズムは、一組のパラメータ化可能復元変換モデル、一組の数理的復元投影、および一組の復元基準のうちから選択する段階を含む。この選択は、
− 復元基準、および／または
− 復元基準を補正された基準復元イメージに変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル、および／または
− 補正された基準復元イメージを復元基準に変換する際に使用するパラメータ化可能逆復元変換モデル、および／または
− 合成復元イメージを補正された基準復元イメージから構築する際に使用する数理的復元投影に基づく。

この第８のアルゴリズムでは、合成復元イメージがイメージ復元手段により復元基準の復元で得られる復元された基準に近くなるようにこの選択を行う。復元された基準は、合成復元イメージと対比して復元差分を示す。書式付き情報は、少なくとも一部は、選択したパラメータ化可能復元変換モデルのパラメータおよび／または選択したパラメータ化可能逆復元変換モデルのパラメータで構成される。

本発明により、この方法は復元差分を計算する第９のアルゴリズムを含むのが好ましい。この第９のアルゴリズムは、
− 復元された基準と合成復元イメージとの間の復元差分を計算する段階、
− 復元差分を前記書式付き情報に関連付ける段階を含む。

いくつかの技術的な特徴の組み合わせから、例えば、機器の製造時に、この方法により許容可能誤差内で書式付き情報が出力されたことを自動的に確認することが可能である。

可変焦点距離−イメージ復元手段
機器連鎖のイメージ復元手段は、イメージに依存する少なくとも１つの可変復元特性、特に焦点距離および／または残像を備えることができる。書式付き情報の一部は、１つまたは複数の可変復元特性を備えるイメージ復元手段の欠陥に関係する。それぞれの可変復元特性は、値と関連付けられ、可変復元特性と値の集まりからなる復元組み合わせを形成することができる。この場合、本発明により、この方法はさらに復元組み合わせの所定の選択のため書式付き情報の一部を出力する段階を含むのが好ましい。このようにして部分的に得られ、書式付き情報のフィールドに入力された書式付き情報を、これ以降、測定済み書式付き復元情報と呼ぶ。

本発明により、この方法は測定済み書式付き復元情報からの任意の組み合わせに関係する書式付き情報の一部を取得する段階を含むのが好ましい。これ以降、任意の復元組み合わせに関係する書式付き情報の一部を、拡張書式付き復元情報と呼ぶ。

書式付き情報は、測定済み書式付き復元情報ではなく、その代わりに、拡張書式付き復元情報を含むことができる。

測定済み書式付き復元情報および前記拡張書式付き復元情報は、復元補間差分を示すことができる。この場合、本発明によれば、この方法はさらに、このようにして選択した可変復元特性について得られた拡張書式付き復元情報の復元補間差分が所定の復元補間閾値よりも小さくなるように、０または１つまたは複数の可変復元特性を選択する段階を含むのが好ましい。技術的特徴の組み合わせから、イメージ品質の修正では単純な計算を採用している。さらに、技術的な特徴の組み合わせから、拡張書式付き復元情報はコンパクトである。また、技術的特徴の組み合わせから、排除された可変復元特性の欠陥に対する影響は最も小さい。

本発明によれば、復元手段は、復元基準から復元される基準をデジタル形式で復元するように映像取込機器に関連付けられているのが好ましい。この方法では、復元手段の欠陥に関係する書式付き情報を出力するために、復元手段に関連付けられている映像取込機器に関係する書式付き情報を使用する。

機器連鎖は、少なくとも２つの機器を含む。この場合、本発明によれば、機器連鎖の機器の欠陥に関係する書式付き情報を出力するため、この方法はさらに、
− 機器連鎖の各機器に関係する書式付き情報を出力する段階、
− 機器連鎖の各機器に関係する書式付き情報を組み合わせて、機器連鎖に関係する書式付き情報を取得する段階を含むのが好ましい。
システム
本発明は、機器連鎖の機器の欠陥に関係する書式付き情報を出力するシステムに関する。書式付き情報は、イメージ処理手段により処理されるイメージの品質を修正することを目的として、イメージ処理手段、特にソフトウェアを送り先とする。機器連鎖は、特に、少なくとも１つの映像取込機器および／または少なくとも１つの復元手段および／または少なくとも１人の観察者で構成される。このシステムは、機器連鎖の機器の欠陥を特徴付けるデータを出力するデータ処理手段を備える。これ以降、このデータを書式付き情報と呼ぶ。

映像取込機器
機器の連鎖は、少なくとも１つの映像取込機器、特に、スキャナを含む。この場合、本発明によれば、このシステムはより詳細には、映像取込機器の欠陥に関係する書式付き情報を出力するように設計されているのが好ましい。このシステムは、映像取込機器の欠陥を特徴付けるデータ、特に鮮明さ特性を出力するデータ処理手段を含む。書式付き情報は、さらに、映像取込機器の欠陥を特徴付けるデータも含む。

機器の連鎖は、少なくとも１つの映像取込機器を含む。本発明によれば、映像取込機器の欠陥に関係する書式付き情報、特に歪み特性を出力するために、データ処理手段は書式付き情報を計算するために第１のアルゴリズムを採用できることが好ましい。第１の計算アルゴリズムを採用するデータ処理手段を使用すると、一組のパラメータ化可能変換モデル、一組のパラメータ化可能逆変換モデル、一組の合成イメージ、一組の基準シーン、および一組の変換イメージ内で選択を行うことが可能である。

この選択は、
− 基準シーン、および／または
− 変換イメージ、および／または
− 映像取込機器を使用して基準シーンを映像取込することにより得られる基準イメージを変換イメージに変換するのに使用するパラメータ化可能変換モデル、および／または
− 変換イメージを基準イメージに変換する場合に使用するパラメータ化可能逆変換モデル、および／または
− 基準シーンから得られた、および／または基準イメージから得られた合成イメージに基づく。

データ処理手段では、変換イメージが合成イメージに近くなるようにこの選択を行う。変換されたイメージは、合成イメージと比較した差分を示す。書式付き情報は、少なくとも一部は、選択したパラメータ化可能変換モデルのパラメータおよび／または選択したパラメータ化可能逆変換モデルのパラメータで構成される。

本発明によれば、第１の計算アルゴリズムを採用するデータ処理手段は、一組の数理的投影の中で、合成イメージを基準シーンから構成することができる１つの数理的投影を選択する計算手段を備えることが好ましい。

機器の連鎖は、少なくとも１つの映像取込機器を含む。本発明の代替実施形態によれば、映像取込機器の欠陥に関係する書式付き情報、特に歪み特性を出力するために、データ処理手段は、書式付き情報を計算するための第２のアルゴリズムを採用するのが好ましい。第２の計算アルゴリズムを採用するデータ処理手段は、少なくとも１つの基準シーンを選択する計算手段を備える。映像取込機器を使用すると、各基準シーンの少なくとも１つの基準イメージを映像取込することが可能である。この計算手段を使用することにより、一組のパラメータ化可能変換モデルおよび一組の合成イメージの中で、さらに、
− 基準イメージを変換イメージに変換する場合に使用するパラメータ化可能変換モデル、および／または
− 基準シーンから得られた、および／または基準イメージから得られた合成イメージを選択することが可能である。

計算手段では、合成イメージが変換イメージに近くなるようにこの選択を行う。変換されたイメージは、合成イメージと比較した差分を示す。書式付き情報は、少なくとも一部は、選択したパラメータ化可能変換モデルのパラメータおよび／またはパラメータ化可能逆変換モデルのパラメータで構成される。パラメータ化可能逆変換モデルを使用して、変換イメージを基準イメージに変換することができる。

本発明によれば、第２の計算アルゴリズムを採用できる計算手段は、一組の数理的投影の中で、合成イメージを基準シーンから構築することができる１つの数理的投影を選択する特定の計算手段を備えることが好ましい。

本発明によれば、データ処理手段は差分を計算するため第３のアルゴリズムを採用することができるのが好ましい。この目的のために、データ処理手段は、
− 変換されたイメージと合成イメージとの差分を計算すること、
− 差分を前記書式付き情報に関連付けることに好適な計算手段を備える。

本発明の他の代替実施形態によれば、このシステムは、機器連鎖の映像取込機器に関係する書式付き情報を計算するために、さらに少なくとも１つの基準シーンを使用するようなシステムであるのが好ましい。映像取込機器は、基準シーン毎に基準イメージを構築する。映像取込機器に関係する書式付き情報を計算するために、システムはさらに、
− 面への少なくとも１つの基準シーンの指定された数理的投影により合成イメージクラスを構成し、
− 一組のパラメータ化可能変換モデルの中で、基準イメージを基準シーンの合成イメージクラスに近い変換イメージに変換する際に使用するモデルを選択するための計算および処理手段を備える。

変換されたイメージは、合成イメージクラスと対比した差分を示す。書式付き情報は、少なくとも一部は、選択されたパラメータ化可能変換モデルのパラメータからなる。

本発明によれば、このシステムは、
− 変換されたイメージと合成イメージクラスとの差分を計算し、
− 差分を前記書式付き情報に関連付けるための計算手段を備えるのが好ましい。

可変焦点距離−映像取込機器
本発明によれば、このシステムは、機器連鎖の映像取込機器が、イメージに依存する少なくとも１つの可変特性、特に焦点距離および／または残像を備えるようなシステムであるのが好ましい。書式付き情報の一部は、１つまたは複数の可変特性を備える映像取込機器の欠陥に関係する。それぞれの可変特性は、値と関連付けられ、可変特性と値の集まりからなる組み合わせを形成することができる。このシステムは、さらに、この組み合わせの所定の選択のため書式付き情報の一部を出力するデータ処理手段を備える。このようにして書式付き情報の一部として得られ、書式付き情報のフィールドに入力される書式付き情報を、これ以降、測定済み書式付き情報と呼ぶ。

本発明によれば、データ処理手段は、測定済み書式付き情報からの任意の組み合わせに関係する書式付き情報の一部を取得することができるのが好ましい。これ以降、任意の組み合わせに関係する書式付き情報の一部を拡張書式付き情報と呼ぶ。

書式付き情報は、測定済み書式付き情報ではなく、その代わりに、拡張書式付き情報を含むことができる。

測定済み書式付き情報および前記拡張書式付き情報は、補間差分を示す。本発明によれば、システムはさらに、このようにして選択した可変特性について得られた拡張書式付き情報の補間差分が所定の補間閾値よりも小さくなるように、０または１つまたは複数の可変特性を選択する選択手段を備えるのが好ましい。

イメージ復元手段
機器連鎖は、少なくとも１つのイメージ復元手段、特にプリンタまたは表示画面を含む。このシステムは、イメージ処理手段、特にソフトウェアに、イメージ復元手段の欠陥に関係する書式付き情報を供給するように設計されている。この場合、本発明によれば、システムはさらに、イメージ復元手段の欠陥を特徴付けるデータ、特に歪み特性を出力するデータ処理手段を備えるのが好ましい。書式付き情報は、さらに、復元手段の欠陥を特徴付けるデータも含む。

機器連鎖が少なくとも１つのイメージ復元手段を備える場合、イメージ復元手段の欠陥に関係する書式付き情報、特に歪み特性を出力するために、システムは、
− 一組のパラメータ化可能復元変換モデル、
− 一組のパラメータ化可能逆復元変換モデル、
− 一組の数理的復元投影、
− 一組の復元基準、および一組の補正された基準復元イメージの中で、選択を行うための計算手段を備えることが好ましい。

この計算手段で行う選択は、
− 復元基準、および／または
− 補正された基準復元イメージ、および／または
− 復元基準を補正された基準復元イメージに変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル、および／または
− 補正された基準復元イメージを復元基準に変換する際に使用するパラメータ化可能逆復元変換モデル、および／または
− 合成復元イメージを補正された基準復元イメージから構築する際に使用する数理的復元投影に基づく。

計算手段は、合成復元イメージがイメージ復元手段により復元基準の復元で得られる復元された基準に近くなるようにこの選択を行う。復元された基準は、合成復元イメージと対比して復元差分を示す。書式付き情報は、少なくとも一部は、選択したパラメータ化可能復元変換モデルのパラメータおよび／または選択したパラメータ化可能逆復元変換モデルのパラメータで構成される。

機器連鎖は、少なくとも１つのイメージ復元手段を含むことができる。本発明によるこの代替実施形態の場合、イメージ復元手段の欠陥に関係する書式付き情報、特に歪み特性を出力するために、システムは少なくとも１つの復元基準を選択するための計算手段を備えるのが好ましい。イメージ復元手段を使用すると、復元基準を復元された基準に復元することが可能である。この計算手段を使用することにより、さらに、一組のパラメータ化可能復元変換モデルおよび一組の数理的復元投影の中で、
− 復元基準を補正された基準復元イメージに変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル、および
− 合成復元イメージを補正された基準復元イメージから構築する際に使用する数理的復元投影を選択することが可能である。

計算手段では、合成復元イメージが復元された基準に近くなるようにこの選択を行う。復元された基準は、合成復元イメージと対比して復元差分を示す。書式付き情報は、少なくとも一部は、選択したパラメータ化可能復元変換モデルのパラメータおよび／またはパラメータ化可能逆復元変換モデルのパラメータで構成される。パラメータ化可能逆復元変換モデルを使用して、補正された基準復元イメージを復元基準に変換することが可能である。

機器連鎖は、少なくとも１つのイメージ復元手段を含むことができる。本発明によるこの代替実施形態の場合、イメージ復元手段の欠陥に関係する書式付き情報、特に歪み特性を出力するために、システムは補正された基準復元イメージを選択するための計算手段を備えるのが好ましい。この計算手段を使用することにより、さらに、一組のパラメータ化可能復元変換モデル、一組の数理的復元投影、および一組の復元基準の中で、
− 特定の復元基準を補正された基準復元イメージに変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル、および／または
− 補正された基準復元イメージを復元基準に変換する際に使用するパラメータ化可能逆復元変換モデル、および／または
− 合成復元イメージを補正された基準復元イメージから構築する際に使用する数理的復元投影を選択することが可能である。

計算手段は、合成復元イメージがイメージ復元手段により復元基準の復元で得られる復元された基準に近くなるようにこの選択を行う。復元された基準は、合成復元イメージと対比して復元差分を示す。書式付き情報は、少なくとも一部は、選択したパラメータ化可能復元変換モデルのパラメータおよび／または選択したパラメータ化可能逆復元変換モデルのパラメータで構成される。

本発明によれば、このシステムは、
− 復元された基準と合成復元イメージとの間の復元差分を計算し、
− 復元差分を前記書式付き情報に関連付ける計算手段を備えるのが好ましい。

可変焦点距離−イメージ復元手段
機器連鎖のイメージ復元手段は、イメージに依存する少なくとも１つの可変復元特性、特に焦点距離および／または残像を備えることができる。書式付き情報の一部は、１つまたは複数の可変復元特性を備えるイメージ復元手段の欠陥に関係する。それぞれの可変復元特性は、値と関連付けられ、可変復元特性と値の集まりからなる復元組み合わせを形成することができる。本発明によるこの代替実施形態の場合、システムはさらに、復元組み合わせの所定の選択のため書式付き情報の一部を出力するデータ処理手段を備えるのが好ましい。このようにして部分的に得られ、書式付き情報のフィールドに入力された書式付き情報を、これ以降、測定済み書式付き復元情報と呼ぶ。

本発明によれば、システムは、測定済み書式付き復元情報からの任意の組み合わせに関係する書式付き情報の一部を取得するデータ処理手段を備えるのが好ましい。これ以降、任意の復元組み合わせに関係する書式付き情報の一部を構成する書式付き情報を、拡張書式付き復元情報と呼ぶ。

書式付き情報は、測定済み書式付き復元情報ではなく、その代わりに、拡張書式付き復元情報を含むことができる。

測定済み書式付き復元情報および前記拡張書式付き復元情報は、復元補間差分を示す。この場合、本発明によれば、システムはさらに、このようにして選択した可変復元特性について得られた拡張書式付き復元情報の復元補間差分が所定の復元補間閾値よりも小さくなるように、０または１つまたは複数の可変復元特性を選択する選択手段を備えるのが好ましい。

本発明の代替実施形態によれば、復元手段は、復元基準から復元される基準をデジタル形式で復元するように映像取込機器に関連付けられている。この場合、システムは、復元手段に関連付けられている映像取込機器に関係する書式付き情報を使用して復元手段の欠陥に関係する書式付き情報を出力するデータ処理手段を備えるのが好ましい。

機器連鎖は、少なくとも２つの機器を含むことができる。本発明のこの代替実施形態の場合、機器連鎖の機器の欠陥に関係する書式付き情報を出力するため、システムはさらに、機器連鎖の各機器に関係する書式付き情報を出力し、機器連鎖の各機器に関係する書式付き情報を組み合わせて、機器連鎖に関係する書式付き情報を取得するデータ処理手段を備えるのが好ましい。

本発明の他の特徴および利点は、指示され、また非制限的な例と図で示される本発明の代替実施形態の説明を読むと明らかになる。

図１は、対象１０７、センサ１０１およびセンサ表面１１０、光心１１１、センサ表面１１０上の観測点１０５、観測点１０５、光心１１１、シーン３を通る観測方向１０６、およびセンサ表面１１０と幾何学的に関連付けられている表面１０を含むシーン３を示している。

図２は、イメージ１０３、イメージ復元手段１９、および復元媒体１９０上に得られる復元されたイメージ１９１を示している。

図３は、シーン３、映像取込機器１、およびピクセル１０４からなるイメージ１０３を示している。

図４ａおよび４ｂは、基準シーン９の２つの代替バージョンを示している。

図５は、シーン３、シーン３の数理的イメージ７０を与える数理的投影８、使用している特性７４に対するシーン３のイメージ１０３を与える実際の投影７２、イメージ１０３の補正されたイメージ７１を与えるパラメータ化可能変換モデル１２、数理的イメージ７０と比較した場合の差７３を示す補正されたイメージ７１を採用する組織図を示している。

図６は、イメージ１０３、使用している復元特性９５に対するイメージ１０３の復元されたイメージ１９１を与える実際の復元投影９０、イメージ１０３の補正された復元イメージ９４を与えるパラメータ化可能復元変換モデル９７、補正された復元イメージ９４の数理的復元イメージ９２を与え、復元されたイメージ１９１と比較した場合の復元差９３を示す数理的復元投影９６を採用する組織図を示している。

図７は光学系１００、センサ１０１、および電子ユニット１０２からなる映像取込機器１を備えるシステムを示している。図７はさらに、さらにイメージ１０３を含むメモリゾーン１６、書式付き情報１５を含むデータベース２２、およびイメージ１０３および書式付き情報１５からなる完成したイメージ１２０を、イメージ処理用ソフトウェア４を含む計算手段１７に送信するための手段１８を示している。

図８は、フィールド９１で構成される書式付き情報１５を示している。

図９ａから９ｄは、数理的イメージ７０、イメージ１０３、点の数理的位置４０、および点の数理的形状４１を、対応するイメージの点の実際の位置５０および実際の形状５１と対比して示している。

図１０は、特性点の配列８０を示している。

図１１は、イメージ１０３、使用している特性７４、および特性のデータベース２２を採用している組織図を示している。書式付き情報１５は、使用される特性７４から取得され、データベース２２に格納される。完成したイメージ１２０は、イメージ１０３と書式付き情報１５から取得される。

図１２は、基準シーン９、基準シーン９の合成イメージクラス７を与える数理的投影８、および使用する特性７４に対する基準シーン９の基準イメージ１１を与える実際の投影７２を採用する組織図を示している。この組織図ではさらに、基準イメージ１１の変換されたイメージ１３を与えるパラメータ化可能変換モデル１２を採用している。変換されたイメージ１３は、差分１４を合成イメージクラス７と対比して示す。

図１７は、復元基準２０９、使用している復元特性９５に対する前記復元基準２０９の復元された基準２１１を与える実際の復元投影９０、前記復元基準２０９の補正された基準復元イメージ２１３を与えるパラメータ化可能復元変換モデル９７、前記補正された基準復元イメージ２１３からの前記復元基準２０９を出力するパラメータ化可能逆復元変換モデル２９７を採用している組織図を示している。この組織図ではさらに、補正された基準復元イメージ２１３の合成復元イメージ３０７を与える数理的復元投影９６を採用している。前記合成復元イメージ３０７は、復元された基準２１１と比較した復元差分２１４を示す。

定義と詳細説明
本発明の他の特徴および利点については、
− 図１〜１７の示されている非制限的な例を示している、採用されている技術的用語の後述の定義、
− 図１〜１７の説明を読むと明らかになる。

シーン
シーン３は、光源によって照らされている対象１０７を含む、三次元空間内の場所として定義される。

映像取込機器、イメージ、映像取込
図３および７を参照して、映像取込機器１およびイメージ１０３から理解されるものについて説明する。映像取込機器１は、光学系１００、１つまたは複数のセンサ１０１、電子ユニット１０２、およびメモリゾーン１６からなる機器として定義される。前記映像取込機器１を使用すると、シーン３から、メモリゾーン１６に記録されている、または外部デバイスに送信される、静止デジタルイメージまたはアニメーションデジタルイメージ１０３を取得することが可能である。アニメーションイメージは、時間とともに連続する静止イメージ１０３からなる。前記映像取込機器１は、特に写真機器、ビデオカメラ、ＰＣに接続されている、または内蔵されているカメラ、パーソナルデジタルアシスタントに接続されている、または内蔵されているカメラ、電話に接続されている、または内蔵されているカメラ、電子会議機器、またはサーマルカメラなどの可視光線以外の波長を感知する測定用カメラまたは機器の形態をとることができる。

映像取込は、映像取込機器１でイメージ１０３を計算するための方法として定義される。

機器に複数の交換可能サブアセンブリ、特に光学系１００を装備する場合、映像取込機器１は、機器の特別な構成として定義される。

イメージ復元手段、復元されたイメージ、イメージ復元
図２を参照して、イメージ復元手段１９によって理解されるものについて説明する。このようなイメージ復元手段１９は、特に、画像表示画面、テレビ画面、平面型画面、プロジェクタ、バーチャルリアリティゴーグル、プリンタの形態をとることができる。

このようなイメージ復元手段１９は、
− 電子ユニット、
− １つまたは複数の光源、電子源、またはインク源
− １つまたは複数の変調装置、つまり光、電子、またはインクの変調を行うためのデバイス、
− 特に、映写機の場合には光学系の形態、ＣＲＴ画面の場合には電子線集束コイル、または平面型画面の場合にはフィルタの形態をとる焦点調節デバイス、
− 特に、ＣＲＴ画面、平面型画面、またはプロジェクタの場合には画面の形態、プリンタの場合には印刷が実行される印刷媒体の形態、または仮想イメージプロジェクタの場合には空間内の仮想面の形態をとる復元媒体１９０で構成される。

前記イメージ復元手段１９を使用すると、イメージ１０３から、復元媒体１９０上の復元されたイメージ１９１を取得することが可能である。

アニメーションイメージは、時間とともに連続する静止イメージからなる。

イメージ復元は、イメージ復元手段１９を使用してイメージを表示または印刷するための方法として定義される。

復元手段１９に複数の交換可能サブアセンブリまたは互いに関してずらすことができるサブアセンブリ、特に復元媒体１９０を装備する場合、イメージ復元手段１９は、特別な構成として定義される。

センサ表面、光心、焦点距離
図１を参照して、センサ表面１１０として定義されるものについて説明する。

センサ表面１１０は、映像取込の瞬間に映像取込機器１のセンサ１０１の受感面により描かれる空間内の形状として定義される。この表面は一般に平面である。

光心１１１は、映像取込の時にイメージ１０３と関連付けられている空間内の点として定義される。焦点距離は、センサ表面１１０が平面の場合にこの点１１１と平面１１０との間の距離として定義される。

ピクセル、ピクセル値、露光時間
図３を参照して、ピクセル１０４とピクセル値によって理解されるものについて説明する。

ピクセル１０４は、前記センサ表面１１０の一般的には矩形であるグリッドを作成することにより得られるセンサ表面１１０の基本ゾーンとして定義される。ピクセル値は、このピクセル１０４と関連する数値として定義される。

映像取込は、各ピクセル１０４の値を決定するものとして定義される。これらの値の集まりがイメージ１０３を構成する。

映像取込の際に、露光時間として定義されている期間にピクセル１０４の表面上で光学系１００を介してシーン３から得られる光束の一部について積分し、この積分の結果をデジタル値に変換することによりピクセル値が得られる。光束の積分および／またはこの積分のデジタル値への変換は、電子ユニット１０２を使って行われる。

ピクセル値のこの定義は、静止イメージであろうとアニメーションであろうと、白黒またはカラーイメージ１０３の場合に適用することができる。

しかし、場合によっては、光束の注目している部分は以下のさまざまな方法で得られる。

ａ）カラーイメージ１０３の場合、センサ表面１１０は一般に、異なる波長の光束とそれぞれ関連付けられた複数の種類のピクセル１０４、例えば赤色、緑色、および青色のピクセルなどからなりたっている。

ｂ）カラーイメージ１０３の場合、複数のセンサ１０１を並べて配置し、それぞれが光束の一部を受け取るようにできる。

ｃ）カラーイメージ１０３の場合、使用される色は北米のＮＴＳＣテレビなどの場合の赤色、緑色、および青色と異なることがあり、また数も３つよりも多い場合がある。

ｄ）最後に、飛び越し走査テレビカメラの場合、生成されるアニメーションイメージは、偶数番号の線を含むイメージ１０３と奇数番号の線を含むイメージ１０３を交互に並べたものからなる。

使用する構成、使用する調整、使用する特性
使用する構成は、交換可能な場合には映像取込機器１に取りつけられる光学系１００などの映像取込機器１の取り外し可能サブアセンブリのリストとして定義される。使用する構成は、
− 光学系１００の種類と、
− 光学系１００のシリアル番号またはその他の指定によって特に特徴づけられる。

使用する調整は、次のように定義される。

− 上で定義されているように使用される構成、および
− 使用する構成で使用可能な、イメージ１０３の内容に対する影響がある手動または自動調整の値。これらの調整は、ユーザーが、特に、プッシュボタンを使用して行うか、または映像取込機器１で計算することができる。これらの調整は、機器内の特に取り外し可能媒体に格納するか、または機器に接続されているデバイスに格納することができる。これらの調整は、特に、光学系１００の焦点、ダイアフラム、および焦点距離の調整、露光時間の調整、ホワイトバランスの調整、およびデジタルズーム、圧縮、およびコントラストなどの統合イメージ処理調整を含む。

使用される特性７４または使用される特性７４の集まりは以下のように定義される。

ａ）映像取込機器１の設計段階で決定される映像取込機器１の固有の技術的特性に関係するパラメータ。例えば、これらのパラメータは、幾何学的欠陥および映像取込されたイメージの鮮明さに影響を及ぼす使用する構成の光学系１００の式を含み、また使用する構成の光学系１００の式は、特に、光学系１００のレンズの形状、配置、および材質を含む。

これらのパラメータはさらに以下のものを含む。

− センサ１０１の幾何学的形状、つまりセンサ表面１１０、さらにこの表面上のピクセル１０４の形状および相対的配置、
− 電子ユニット１０２から発生する雑音、
− 光束からピクセル値への変換の式。

ｂ）映像取込機器１の製造段階で決定される映像取込機器１の固有の技術的特性に関係するパラメータと、特に、
− 使用する構成の光学系１００のレンズの正確な位置決め、
− センサ１０１に相対的な光学系１００の正確な位置決め。

ｃ）イメージ１０３の映像取込時に決定される映像取込機器１の技術的特性に関連するパラメータと、特に、
− シーン３に相対的なセンサ表面１１０の位置と向き、
− 使用する調整、
− 温度などの影響がある場合にそのような外部要因。

ｄ）ユーザーの好み、特にイメージ復元に使用する色温度。例えば、これらの好みは、ユーザーがプッシュボタンを使用して選択する。

観測点、観測方向
図１を参照して、観測点１０５と観測方向１０６によって理解されるものについて説明する。

数理的表面１０は、センサ表面１１０に幾何学的に関連付けられている表面として定義される。例えば、センサ表面が平面の場合、数理的表面１０はセンサ表面と一致させることが可能である。

観測方向１０６は、少なくともシーン３の１点と光心１１１を通る線として定義される。観測地点１０５は、観測方向１０６と表面１０の交差点として定義される。

観測色、観測光度
図１を参照して、観測色および観測光度によって理解されるものについて説明する。観測色は、所定の瞬間に前記観測方向１０６で前記シーン３によって放射されるか、透過されるか、または反射され、前記観測点１０５から観測された光の色として定義される。観測光度は、その同じ瞬間に前記観測方向１０６で前記シーン３によって放射され、前記観測点１０５から観測された光度として定義される。

色は、特に、波長の関数である光度、さもなければ、比色計で測定された２つの値により特徴付けることができる。光度は、光度計などで測定された値により特徴付けられる。

前記観測色および前記観測光度は、特に、シーン３内の対象１０７の相対的位置および存在する光源、さらに観測時点での対象１０７の透明度および反射特性に依存する。

数理的投影、数理的イメージ、数理的点、点の数理的色、点の数理的光度、点の数理的形状、点の数理的位置
図１、５、９ａ、９ｂ、９ｃ、および９ｄを参照して、数理的投影８、数理的イメージ７０、数理的点、点の数理的色、点の数理的光度、点の数理的形状４１、および点の数理的位置４０の概念について説明する。

図５を参照して、数理的面１０上の少なくとも１つのシーン３の指定された数理的投影８により数理的イメージ７０を構成する方法について説明する。

まず、指定された数理的投影８によって理解されるものについて説明する。

指定された数理的投影８により、数理的イメージ７０は以下のものに関連付けられる。

− イメージ１０３を映像取込したときのシーン３、
− 使用する特性７４。

指定された数理的投影８は、映像取込時にシーン３から、また使用する特性７４から数理的イメージ７０の各点の特性を決定するための変換である。
数理的投影８は、後述の方法で優先的に定義される。

数理的位置４０は、数理的表面１０上の観測方向１０５の位置として定義される。

点の数理的形状４１は、観測点１０５の幾何学的点形状として定義される。

点の数理的色は、観測色として定義される。

点の数理的光度は、観測光度として定義される。

数理的点は、注目している観測点１０５数に対する学的位置４０，数理的形状４１、数理的色および数理的光度の関連付けとして定義される。数理的イメージ７０は、前記数理的点の集まりからなる。

シーン３の数理的投影８は、数理的イメージ７０である。

実際の投影、実際の点、点の実際の色、点の実際の光度、点の実際の形状、点の実際の位置
図３、５、９ａ、９ｂ、９ｃ、および９ｄを参照して、実際の投影７２、実際の点、点の実際の色、点の実際の光度、点の実際の形状５１、および点の実際の位置５０の概念について説明する。

映像取込時に、映像取込機器１により、シーン３のイメージ１０３が使用する特性７４に関連付けられる。シーン３から観測方向１０６に放射される光は光学系１００を通り、センサ表面１１０に到達する。

前記観測方向については、実際の点として定義されているものが得られ、これは、数理的点と比較した差を示す。

図９ａから９ｄを参照して、実際の点と数理的点との違いについて説明する。

前記観測方向１０６と関連する実際の形状５１は、センサ表面上の点ではないが、三次元空間内の雲の形を取り、１つまたは複数のピクセル１０４と交差する。これらの違いは、コマ収差、球面収差、非点収差、ピクセル１０４へのグルーピング、色収差、被写界深度、回折、寄生反射、および映像取込機器１の像面湾曲のせいで生じる。これらにより、イメージ１０３のボケまたは鮮明さの欠如の印象が生じる。

さらに、前記観測方向１０６と関連する実際の位置５０は、点の数理的位置４０と比較したときの差を示す。この差は特に幾何学的歪みによるもので、変形した印象が与えられ、例えば、垂直の壁が湾曲しているように見える。また、これは、ピクセル１０４の個数が制限されており、したがって、実際の位置５０は有限個の値しか持ち得ないという事実のせいでもある。

さらに、前記観測方向１０６と関連する実際の光度は、点の数理的光度と比較したときの差を示す。これらの差は、特にガンマおよび残像食によるもので、例えば、イメージ１０３のエッジが暗く見える。さらに、雑音が信号に加わることもある。

最後に、前記観測方向１０６と関連する実際の色は、点の数理的色と比較したときの差を示す。これらの差は、特にガンマおよびカラーキャストによるものである。さらに、雑音が信号に加わることもある。

実際の点は、注目している観測方向１０６に対する実際の位置５０，実際の形状５１、実際の色および実際の光度の関連付けとして定義される。

シーン３の実際の投影７２は、実際の点の集まりである。

パラメータ化可能変換モデル、パラメータ、補正イメージ
パラメータ化可能変換モデル１２（または略してパラメータ化可能変換１２）は、イメージ１０３およびパラメータの値から補正イメージ７１が得られる数理的変換として定義される。後述のように、前記パラメータは特に、使用する特性７４から計算で求められる。

前記パラメータ化可能変換１２を使用すると、特に、イメージ１０３の実際の点毎に、前記実際の点の補正位置、前記実際の点の補正色、前記実際の点の補正光度、および前記実際の点の補正形状をパラメータの値、前記実際の点の実際の位置、およびイメージ１０３のピクセルの値から決定することが可能である。例えば、補正位置は、係数がパラメータの値によって決まる固定次数の多項式を実際の位置の関数として使用して計算することができる。補正色および補正光度は、例えば、係数がパラメータの値と実際の位置によって異なる、ピクセルの値の重み付き総和とすることも、あるいはイメージ１０３のピクセルの値の非線形関数とすることもできる。

パラメータ化可能逆変換モデル２１２（または略してパラメータ化可能逆変換２１２）は、補正イメージ７１およびパラメータの値からイメージ１０３を得ることができる数理的変換として定義される。前記パラメータは特に、後述のように使用する特性７４から計算で求められる。

前記パラメータ化可能逆変換２１２を使用すると、特に、補正イメージ７１の点毎に、補正イメージ７１の前記点に対応するイメージ１０３の実際の点、および特に、前記実際の点の位置、前記実際の点の色、前記実際の点の光度、および前記実際の点の形状をパラメータの値および補正イメージ７１から決定することが可能である。例えば、実際の点の位置は、係数がパラメータに値によって決まる固定次数の多項式を補正イメージ７１の点の位置の関数として使用して計算することができる。

これらのパラメータは、特に、使用する構成の光学系１００の焦点距離、またはレンズ群の位置などの関連する値、使用する構成の光学系１００の焦点、またはレンズ群の位置などの関連する値、使用する構成の光学系１００の開口、またはダイアフラムの位置などの関連する値を含む。

数理的イメージと補正イメージとの差
図５を参照すると、指定されたシーン３と使用する所定の特性７４に対する数理的イメージ７０と補正イメージ７１の差７３は、補正された点の全部または一部および数理的点の全部または一部の位置、色、光度、および形状を特徴付ける数値から決定される１つまたは複数の値として定義される。

例えば、所定のシーン３と使用される所定の特性７４に対する数理的イメージ７０と補正イメージ７１との差７３は以下のようにして決定することができる。

− 例えば、図１０に示されているように、規則正しく配置されている点の直交配列８０の点である特性点を選択できる。

− 例えば、特性点毎に、実際の点および数理的な点のそれぞれに対する補正位置、補正色、補正光度、および補正形状の間の差の絶対値の総和をとることで、差７３を計算する。差の絶対値の総和関数は、平均値、二乗和、または数値を結合できる他の関数など他の関数で置き換えることができる。

基準シーン
基準シーン９は、いくつかの特性が知られているシーン３として定義される。例えば、図４ａは規則正しく配置された黒で塗りつぶされた円が描かれている紙を示している。図４ｂは、同じ円にカラーの線と領域を加えた別の紙を示している。円は、点の実際の位置５０、点の実際の形状５１を測定するための線、および点の実際の色と点の実際の光度を測定するためのカラー領域を測定するために使用される。この基準シーン９は、紙以外の材質であってもよい。

基準イメージ
図１２を参照して、基準イメージ１１の概念について説明する。基準イメージ１１は、映像取込機器１で得られる基準シーン９のイメージとして定義される。

合成イメージ、合成イメージクラス
図１２を参照して、合成イメージ２０７および合成イメージクラス７の概念について説明する。合成イメージ２０７は、基準シーン９の数理的投影８で得られる数理的イメージ７０として定義される。合成イメージクラス７は、使用する特性７４の１つまたは複数の集まりに対する１つまたは複数の基準シーン９の数理的投影８によって得られる数理的イメージ７０の集まりとして定義される。基準シーン９が１つだけ、また使用する特性７４の集まりが１つだけある場合、合成イメージクラス７は合成イメージ２０７を１つしか含まない。

変換イメージ
図１２を参照して、変換イメージ１３の概念について説明する。変換イメージ１３は、基準シーン１１にパラメータ化可能変換モデル１２を適用して得られる補正イメージとして定義される。

合成イメージクラスに近い変換イメージ、差分
図１２を参照して、合成イメージクラス７に近い変換イメージ１３の概念および差分１４の概念について説明する。

変換イメージ１３と合成イメージクラス７との差は、前記変換イメージと前記合成イメージクラス７の合成イメージ２０７のどれか１つとの最小の差として定義される。

図１２を参照して、各基準をイメージ１１を基準シーン９と使用する特性７４の異なる場合に前記基準イメージ１１に対応する基準シーン９の合成イメージクラス７に近い変換イメージ１３に変換することができるものをパラメータ化可能変換モデル１２から選択することが可能な第４のアルゴリズムについて説明する。

− 使用する所定の特性７４の集まりと関連する所定の基準シーン９の場合に、基準イメージ１１を合成イメージクラス７と比較して最小の差を示す変換イメージ１３に変換することができるパラメータ化可能変換１２（およびそのパラメータ）が選択されている。そこで、合成イメージクラス７および変換イメージ１３は近いと言われる。差分１４は、前記差として定義されている。

− 使用する所定の特性７４の集まりと関連する所定の基準シーンのグループの場合に、パラメータ化可能変換１２（およびそのパラメータ）は、各基準シーン９の変換イメージ１３と注目している各基準シーン９の合成イメージクラス７との差の関数をとして選択される。前記差の総和が最小になるように基準イメージ１１を変換イメージ１３に変換する場合に使用するパラメータ化可能変換１２（およびそのパラメータ）が選択されている。総和関数は、積などの他の関数で置き換えることができる。そこで、合成イメージクラス７および変換イメージ１３は近いと言われる。差分１４は、例えば、その平均を計算することにより前記差から求められる値として定義される。

− 使用されるいくつかの特性７４が不明な場合、少なくとも１つの基準シーン９の複数の基準イメージ１１の映像取込から決定することが可能である。この場合、不明な特性および特に反復計算により、または前記差および／またはその積の総和および／または他の前記差の適切な組み合わせに関して方程式を解くことにより前記差の総和が最小になるように基準イメージ１１を変換イメージ１３に変換する際に使用するパラメータ化可能変換１２（およびそのパラメータ）が設定される。そこで、合成イメージクラス７および変換イメージ１３は近いと言われる。不明な特性としては、例えば、センサ表面１１０および注目している各基準シーン９の相対位置および向きとすることができる。差分１４は、例えば、その平均を計算することにより前記差から求められる値として定義される。図１２を参照して、以下の選択を行える第１の計算アルゴリズムについて説明する。

− 一組のパラメータ化可能変換モデルの集まりの中で、
− 一組のパラメータ化可能逆変換モデルの中で、
− 一組の合成イメージの中で、
− 一組の基準シーンの中、および一組の変換イメージの中で、
この選択は以下に基づいている。

− 基準シーン９、および／または
− 変換イメージ１３、および／または
− 映像取込機器１を使用して基準シーン９を映像取込することにより得られる基準イメージ１１を変換イメージ１３に変換するのに使用するパラメータ化可能変換モデル１２、および／または
− 変換イメージ１３を基準イメージ１１に変換する場合に使用するパラメータ化可能逆変換モデル２１２、および／または
− 基準シーン９から得られた、および／または基準イメージ１１から得られた合成イメージ２０７。

採用した選択では、変換イメージ１３と合成イメージ２０７との差が最小になる。そこで、合成イメージ２０７および変換イメージ１３は近いと言われる。差分１４は、前記差として定義されている。

本発明によれば、第１の計算アルゴリズムを使用することにより、一組の数理的投影の中で、合成イメージ２０７を基準シーン９から構築することができる１つの数理的投影８を選択することが可能であり望ましい。

図１２を参照して、以下の段階を含む第２の計算アルゴリズムについて説明する。

− 少なくとも１つの基準シーン９を選択する段階、
− 映像取込機器１を使用して各基準シーン９の少なくとも１つの基準イメージ１１を映像取込する段階。

第２のアルゴリズムは、さらに、一組のパラメータ化可能変換モデルおよび一組の合成イメージの中から選択する段階を含む。

− 基準イメージ１１を変換イメージ１３に変換する場合に使用するパラメータ化可能変換モデル１２、／および／または
− 基準シーン９から得られた、および／または基準イメージ１１から得られた合成イメージ２０７。

採用した選択では、変換イメージ１３と合成イメージ２０７との差が最小になる。そこで、合成イメージ２０７および変換イメージ１３は近いと言われる。差分１４は、前記差として定義されている。

本発明によれば、第２の計算アルゴリズムを使用することにより、一組の数理的投影の中で、合成イメージ２０７を基準シーン９から構築することができる１つの数理的投影８を選択することが可能であり望ましい。

最良の変換
最良の変換は、次のように定義することができる。

− パラメータ化可能変換モデル１２のうち各基準イメージ１１を前記基準イメージ１１に対応する基準シーン９の合成イメージクラス７に近い変換イメージ１３に変換できる変換、および／または
− 変換イメージ１３などのパラメータ化可能変換モデルが合成イメージ２０７に近いパラメータ化可能変換モデル１２、および／または
− 変換イメージ１３などのパラメータ化可能逆変換モデルが合成イメージ２０７に近いパラメータ化可能逆変換モデル２１２。

較正
較正は、１つまたは複数の使用する構成について、それぞれが映像取込機器１に関連付けられている光学系１００からなる映像取込機器１の固有の特性に関係するデータを得るための方法として定義される。

ケース１：構成が１つしかない場合、前記方法は以下の段階を含む。

− 前記映像取込機器１に前記光学系１００を取りつける段階、
− １つまたは複数の基準シーン９を選択する段階、
− 使用する複数の特性７４を選択する段階、
− 使用する前記特性に対する前記基準シーン９のイメージを映像取込する段階、
− 使用している同じ特性７４に対応する基準シーン９のグループ毎に最良の変換を計算する段階。

ケース２：所定の映像取込機器１および同じ種類のすべての光学系１００に対応するすべての構成を考慮した場合、前記方法は以下の段階を含む。

− １つまたは複数の基準シーン９を選択する段階、
− 使用する複数の特性７４を選択する段階、
− 使用する特性７４および特に使用する構成の光学系１００に対する式およびパラメータの値から、例えば、レイトレーシングにより光学系を計算するためのソフトウェアを使用してイメージ１０３を計算する段階、
− 使用している同じ特性に対応する基準シーン９のグループ毎に最良の変換を計算する段階。

ケース３：所定の光学系１００および同じ種類のすべての映像取込機器１に対応するすべての構成を考慮した場合、前記方法は以下の段階を含む。

− 注目している種類の映像取込機器１に前記光学系１００を取りつける段階、
− １つまたは複数の基準シーン９を選択する段階、
− 使用する複数の特性７４を選択する段階、
− 使用する前記特性に対する前記基準シーン９のイメージを映像取込する段階、
− 使用している同じ特性に対応する基準シーン９のグループ毎に最良の変換を計算する段階。

較正は、ケース１の各機器および構成について映像取込機器１のメーカーが優先的に実行することができる。この方法は正確であるが、課される制限が多く、光学系１００が交換可能でない場合に非常に好適である。

あるいは、較正は、ケース２の各機器タイプおよび構成について映像取込機器１のメーカーが実行することができる。この方法は、あまり正確ではないが、簡単である。

あるいは、較正は、ケース３の各光学系１００および各種類の機器について映像取込機器１のメーカーまたはサードパーティが実行することができる。この方法は、映像取込機器１と光学系１００のそれぞれの組み合わせについて較正を繰り返すことなく１つの光学系１００を１つの種類のすべての映像取込機器１で使用できる妥協策である。映像取込機器に交換可能でない光学系が含まれる場合、この方法では、所定の種類の機器について１度だけ較正を実行することができる。

あるいは、較正は、ケース１の各映像取込機器１および構成について機器販売者または設置者が実行することができる。

あるいは、較正は、ケース３の各光学系１００および各種類の機器について機器販売者または設置者が実行することができる。

あるいは、較正は、ケース１の各機器および構成について機器のユーザーが実行することができる。

あるいは、較正は、ケース３の各光学系１００および各種類の機器について機器のユーザーが実行することができる。

デジタル光学系の設計
デジタル光学系の設計は、以下の方法で光学系１００のコストを低減する方法として定義される。

− 特に実際の点の位置決め、またはカタログからの位置決めの選択に欠陥のある光学系１００を設計すること、
− レンズの枚数を減らすこと、および／または
− レンズの形状を簡略化すること、および／または
− 比較的安価な材料、加工作業、または製造工程を使用すること。

前記方法は、以下の段階を含む。

− 許容可能な差を選択する段階（上で定義した意味の範囲内で）、
− １つまたは複数の基準シーン９を選択する段階、
− 使用する複数の特性７４を選択する段階、
前記方法はさらに、以下の段階の繰り返しを含む。

− 特にレンズの形状、材料、および配置を含む光学的な式を選択する段階、
− 使用する特性７４および特に使用する構成の光学系１００に対する式から、例えば、レイトレーシングまたはプロトタイプで測定を行うことにより光学系を計算するためのソフトウェアを使用してイメージ１０３を計算する段階、
− 使用している同じ特性７４に対応する基準シーン９のグループ毎に最良の変換を計算する段階、
− 差が許容可能な範囲に入るまで差が許容可能かどうかを確認する段階。

書式付き情報
イメージ１０３と関連する書式付き情報１５、つまり書式付き情報１５は、以下のデータの全部または一部として定義される。

− 映像取込機器１の固有の技術的特性、特に歪み特性に関係するデータ、および／または
− 映像取込の瞬間の映像取込機器１の技術的特性、特に露光時間に関係するデータ、および／または
− 前記ユーザーの好み、特に色温度に関係するデータ、および／または
− 差分１４に関係するデータ。

特性のデータベース
特性のデータベース２２は、１つまたは複数の映像取込機器１および１つまたは複数のイメージ１０３の書式付き情報１５を格納するデータベースとして定義される。

特性の前記データベース２２は、中央制御型または分散型の方式で格納することができ、特に以下のようにできる。

− 映像取込機器１に組み込むこと、
− 光学系１００に組み込むこと、
− 取り外し可能記憶デバイスに組み込むこと、
− 映像取込の中に他の要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに組み込むこと、
− 映像取込の後に他の要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに組み込むこと、
− 映像取込機器１と共有している記憶媒体を読み込むことができるＰＣまたは他のコンピュータに組み込むこと、
− それ自体他の映像取込要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに接続されているリモートサーバーに組み込むこと。

フィールド
図８を参照して、フィールド９１の概念について定義する。イメージ１０３と関連する書式付き情報１５は、複数の形式で記録し、１つまたは複数の表形式に構造化することができるが、論理的に、以下のものからなるフィールド９１の全部または一部に対応する。

（ａ）焦点距離、
（ｂ）被写界深度、
（ｃ）幾何学的欠陥。

前記幾何学的欠陥は、フィルミング特性７４と関連するパラメータおよびフィルミングの時に映像取込機器１の特性を表すパラメータ化可能変換により特徴付けられるイメージ１０３の幾何学的欠陥を含む。前記パラメータおよび前記パラメータ化可能変換を使用すると、イメージ１０３の点の補正された位置を計算することができる。

前記幾何学的欠陥はさらに、フィルミング特性７４と関連するパラメータおよびフィルミングの時に映像取込機器１の特性を表すパラメータ化可能変換により特徴付けられる残像食も含む。前記パラメータおよび前記パラメータ化可能変換を使用すると、イメージ１０３の点の補正された光度を計算することができる。

前記幾何学的欠陥はさらに、フィルミング特性７４と関連するパラメータおよびフィルミングの時に映像取込機器１の特性を表すパラメータ化可能変換により特徴付けられるカラーキャストも含む。前記パラメータおよび前記パラメータ化可能変換を使用すると、イメージ１０３の点の補正された色を計算することができる。

前記フィールド９１はさらに、イメージ１０３の鮮明さも含む（ｄ）。

前記鮮明さは、フィルミング特性７４と関連するパラメータおよびフィルミングの時に映像取込機器１の特性を表すパラメータ化可能変換により特徴付けられるイメージ１０３の解像度のボケを含む。前記パラメータおよび前記パラメータ化可能変換を使用すると、イメージ１０３の点の補正された鮮明さを計算することができる。ボケは、特にコマ収差、球面収差、非点収差、ピクセル１０４へのグルーピング、色収差、被写界深度、回折、寄生反射、および像面湾曲に及ぶ。

前記鮮明さはさらに、被写界深度のボケ、特に球面収差、コマ収差、および非点収差も含む。前記ボケは、映像取込機器１に対するシーン３の点の距離に依存し、またフィルミング特性７４と関連するパラメータおよびフィルミングの時に映像取込機器１の特性を表すパラメータ化可能変換によって特徴づけられる。前記パラメータおよび前記パラメータ化可能変換を使用すると、イメージ１０３の点の補正された形状を計算することができる。

前記フィールド９１はさらに、量子化法のパラメータも含む（ｅ）。前記パラメータは、センサ１０１の幾何学的形状および物理的特性、電子ユニット１０２のアーキテクチャ、および使用することができる処理用ソフトウェアによって決まる。

前記パラメータは、前記シーン３から導かれる波長をおよび光束の関数としてピクセル１０４の光度の変動を表す関数を含む。前記関数は、特にガンマ情報を含む。

前記パラメータはさらに以下を含む。

− 前記センサ１０１の幾何学的形状、特に前記センサ１０１の受感素子の形状、相対的位置、および個数、
− 映像取込機器１の雑音の空間的および時間的分布を表す関数、
− 映像取込の露光時間を表す値。

前記フィールド９１は、さらに、映像取込機器１によって実行されるデジタル処理演算、特にデジタルズームおよび圧縮のパラメータを含む（ｆ）。これらのパラメータは、映像取込機器１の処理用ソフトウェアおよびユーザーの調整によって異なる。

前記フィールドはさらに以下を含む。

（ｇ）ユーザーの好みを、特にボケの程度およびイメージ１０３の解像度に関して表すパラメータ。

（ｈ）差分１４。

書式付き情報の計算
書式付き情報１５は、複数段階において計算しデータベース２２に記録することができる。

ａ）映像取込機器１の設計の終了時の段階。

この段階を使うと、映像取込機器１の固有の技術的特性が得られ、特に、
− 電子ユニット１０２で発生する雑音の空間的および時間的分布、
− 光束からピクセル値への変換の式。

− センサ１０１の幾何学的形状。

ｂ）デジタル光学系の較正または設計の終了時の段階。

この段階を使うと、映像取込機器１の他の固有の技術的特性が得られ、特に、使用する特性の個数について、関連性が最も高い変換および関連する差分１４について得られる。

ｃ）プッシュボタン、メニュー、取り外し可能媒体、あるいは他のデバイスへの接続を使用して、ユーザーの好みを選択する段階。

ｄ）映像取込段階。

この段階を使用することで、映像取込の時に映像取込機器１の技術的特性、および特に、手動または自動調整を行うことにより決定される露光時間を得ることが可能である（ｄ）。

段階（ｄ）を使用すると、焦点距離を得ることも可能である。焦点距離は以下から計算される。

− 使用する構成の光学系１００の可変焦点距離のレンズのグループの位置の測定、
− 位置決めモーターに入力する設定値、または
− 焦点距離が固定の場合にはメーカーの値。

その後、前記焦点距離は、イメージ１０３の内容を解析することにより決定することができる。

段階（ｄ）を使用することで、被写界深度を得ることも可能である。被写界深度は以下から計算される。

− 使用する構成の光学系１００の集束レンズのグループの位置の測定、
− 位置決めモーターに入力する設定値、または
− 被写界深度が固定の場合にメーカーの値。

段階（ｄ）を使用することで、幾何学的形状および鮮明さの欠陥を得ることも可能である。幾何学的形状および鮮明さの欠陥は、段階（ｂ）の終わりに得られる特性のデータベース２２の変換を組み合わせることにより計算で求められた変換に対応する。この組み合わせは、使用する特性７４に対応するパラメータの値、特に焦点距離を表すように選択する。

段階（ｄ）を使用することで、映像取込機器１によって実行されるデジタル処理のパラメータを得ることも可能である。これらのパラメータは、手動または自動調整を行うことで決定される。

段階（ａ）〜（ｄ）による書式付き情報１５の計算は、以下により実行できる。

− 映像取込機器１に組み込まれているデバイスまたはソフトウェア、および／または
− ＰＣまたは他のコンピュータ内のドライバソフトウェア、および／または
− ＰＣまたは他のコンピュータ内のソフトウェア、および／または
− これら３つの組み合わせ。

段階（ｂ）および段階（ｄ）の前記の変換結果は、以下の形式で格納することができる。

− 一般的な数理的式、
− 各点に対する数理的式、
− いくつかの特性点に対する数理的式。

数理的式は、以下によって記述することができる。

− 係数のリスト、
− 係数および座標のリスト。

これらの異なる方法を使用することにより、式の格納に使用できるメモリの容量と補正されたイメージ７１の計算に使用できる計算能力とのバランスを取ることが可能である。

さらに、データを取り出すために、データに関連する識別子がデータベース２２に記録される。これらの識別子としては特に、以下のものがある。

− 映像取込機器１の種類および基準の識別子、
− 取り外し可能であれば光学系１００の種類および基準の識別子、
− 格納されている情報へのリンクを含む他の取り外し可能要素の種類および基準の識別子、
− イメージ１０３の識別子、
− 書式付き情報１５の識別子、
完成したイメージ
図１１で説明されているように、完成したイメージ１２０は書式付き情報１５に関連付けられたイメージ１０３として定義される。この完成したイメージ１２０は、優先的に、図１４で説明されているように、ファイルＰ１００の形をとることができる。完成したイメージ１２０はさらに、複数のファイルに分散させることもできる。

完成したイメージ１２０は、映像取込機器１によって計算することができる。これはさらに、コンピュータなどの外部計算デバイスによって計算することもできる。

イメージ処理用ソフトウェア
イメージ処理用ソフトウェア４は、１つまたは複数の完成したイメージ１２０を入力として受け付け、それらのイメージに対し処理演算を実行するソフトウェアとして定義される。これらの処理演算には特に、以下のものがある。

− 補正されたイメージ７１を計算すること、
− 現実世界で測定を実行すること、
− 複数のイメージを組み合わせること、
− 現実世界に関してイメージの忠実度を改善すること、
− イメージの主観的画質を改善すること、
− シーン３内の物体または人物１０７を検出すること、
− シーン３に物体または人物１０７を追加すること、
− シーン３内の物体または人物１０７を置換または修正すること、
− シーン３から陰影を除去すること、
− シーン３に陰影を追加すること、
− イメージベースで対象を検索すること。

前記イメージ処理用ソフトウェアは、
− 映像取込機器１に組み込み、
− 送信手段１８により映像取込機器１に接続されている計算手段１７で実行することができる。

デジタル光学系
デジタル光学系は、映像取込機器１、特性のデータベース２２、および以下のことを行うための計算手段１７の組み合わせとして定義される。

− イメージ１０３の映像取込、
− 完成したイメージの計算、
− 補正されたイメージ７１の計算。

ユーザーが直接、補正されたイメージ７１を取得するのが好ましい。ユーザーは、もしそうしたければ、自動補正の抑制を要求することができる。
特性のデータベース２２は、
− 映像取込機器１に組み込み、
− 映像取込中に他の要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに組み込み、
− 映像取込の後に他の要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに組み込み、
− 映像取込機器１と共有している記憶媒体を読み込むことができるＰＣまたは他のコンピュータに組み込み、
− それ自体他の映像取込要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに接続されているリモートサーバーに組み込むことができる。

計算手段１７は、
− センサ１０１とともにコンポーネントに組み込み、
− 電子ユニット１０２の一部とともにコンポーネントに組み込み、
− 映像取込機器１に組み込み、
− 映像取込中に他の要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに組み込み、
− 映像取込の後に他の要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに組み込み、
− 映像取込機器１と共有している記憶媒体を読み込むことができるＰＣまたは他のコンピュータに組み込み、
− それ自体他の映像取込要素に接続されているＰＣまたは他のコンピュータに接続されているリモートサーバーに組み込むことができる。

完全な連鎖の処理
前段では、本質的に、イメージ処理用ソフトウェア４に対し映像取込機器１の特性に関係する書式付き情報１５を供給する本発明による概念の詳細および方法およびシステムの説明を提示した。

後段では、これらの概念の定義を展開し、イメージ処理用ソフトウェア４に対しイメージ復元手段１９の特性に関係する書式付き情報１５を供給する本発明による方法およびシステムについて補足説明する。こうして、完全な連鎖の処理を説明する。

完全な連鎖の処理を使用することで、
− 連鎖の一端から他端へのイメージ１０３の品質を改善し、映像取込機器１およびイメージ復元手段１９の欠陥を補正しながら復元されたイメージ１９１を取得し、および／または
− イメージの画質の改善を行うソフトウェアと組み合わせてビデオプロジェクタで低品質および低コストの光学系を使用することが可能である。

イメージ復元手段と関連する定義
図２、１７、および６を基に、プリンタ、表示画面、またはプロジェクタなどのイメージ復元手段１９の特性が書式付き情報１５でどのように考慮されているかを説明する。

イメージ復元手段１９の場合に定義に加える補足または修正は、当業者であれば、映像取込機器１の場合に示した定義の類推により推論することができる。しかしながら、この方法を説明するために、特に図６および図１７を参照して主要な補足または修正について説明する。

使用する復元特性９５により、イメージ復元手段１９の固有の特性、イメージ復元時のイメージ復元手段１９の特性、およびイメージ復元時のユーザーの好みが指定される。特にプロジェクタの場合、使用する復元特性９５は使用するスクリーンの形状と位置を含む。

パラメータ化可能復元変換モデル９７（または略してパラメータ化可能復元変換９７）では、パラメータ化可能変換モデル１２に類似した数理的変換が指定される。パラメータ化可能逆復元変換モデル２９７（または略してパラメータ化可能逆復元変換２９７）では、パラメータ化可能逆変換モデル２１２に類似した数理的変換が指定される。

補正された復元イメージ９４で、パラメータ化可能復元変換９７をイメージ１０３に適用して得られるイメージを指定する。

数理的復元投影９６により、補正された復元イメージ９４に復元媒体１９０の表面に幾何学的に関連付けられている数理的復元表面上の数理的復元イメージ９２を関連付ける数理的投影が指定される。数理的復元表面の数理的復元点は、補正された復元イメージ９４から計算で求められた形状、位置、色、および光度を持つ。

実際の復元投影９０により、復元されたイメージ１９１をイメージ１０３に関連付ける投影が指定される。イメージ１０３のピクセル値は、復元手段１９の電子ユニットにより復元手段１９の変調装置を駆動する信号に変換される。実際の復元点は、復元媒体１９０上に得られる。前記実際の復元点は、形状、色、光度、および位置により特徴付けられる。映像取込機器１の場合に上で説明したピクセル１０４へのグルーピングの現象は、イメージ復元手段の場合には発生しない。他方、特に線が階段状になるという結果とともに逆現象が発生する。

復元の差９３は、復元されたイメージ１９１と数理的復元イメージ９２との差として指定される。この復元の差９３は、差７３の類推で求められる。

復元基準２０９により、ピクセル１０４の値が知られているイメージ１０３が指定される。補正された基準２１１で、復元基準２０９の数理的復元投影９０により得られる復元されたイメージ１９１が指定される。補正された基準復元イメージ２１３により、パラメータ化可能復元変換９７および／またはパラメータ化可能逆復元変換モデル２９７に対し復元基準２０９に対応する補正された復元イメージ９４が指定される。合成復元イメージ３０７により、補正された基準復元イメージ２１３の数理的復元投影９６によって得られた数理的復元イメージ９２が指定される。

最良の復元変換により、以下が指定される。

− 復元基準２０９および使用する復元特性９５については、イメージ１０３を補正された復元イメージ９４に変換し、数理的復元復元投影９２が復元されたイメージ１９１と比較して最小の復元差９３を示すようにできるもの、および／または
− 復元された基準２１１が合成復元イメージ３０７と比較して最小の復元差９３を示すようなパラメータ化可能復元変換モデルの中のパラメータ化可能復元変換９７、および／または
− 復元された基準２１１が合成復元イメージ３０７と比較して最小の復元差９３を示すようなパラメータ化可能復元逆変換モデルの中のパラメータ化可能逆復元変換２９７。

そこで、復元された基準２１１および合成復元イメージ３０７は近いと言われる。

復元較正およびデジタル復元光学系の設計の方法は、映像取込機器１の場合にデジタル光学系の較正および設計の方法と比較できる。しかしながら、いくつかの段階および特に以下段階には違いが存在する。

− 復元基準２０９を選択する段階、
− 前記復元基準の復元を実行する段階、
− 最良の復元変換を計算する段階。

本発明により、システムは書式付き情報１５の計算に第６のアルゴリズムを含むのが好ましい。この第６のアルゴリズムを使用することにより、
− 一組のパラメータ化可能復元変換モデルの中で、
− 一組のパラメータ化可能逆復元変換モデルの中で、
− 一組の数理的復元投影の中で、
− 一組の復元基準の中、および一組の補正された基準復元の中で選択を行うことができる。

この第６のアルゴリズムで行った選択は以下に基づく。

− 復元基準２０９、および／または
− 補正された基準復元イメージ２１３、および／または
− 復元基準２０９を補正された基準復元イメージ２１３に変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル９７、
− 補正された基準復元２１３を復元基準２０９に変換するためのパラメータ化可能逆復元変換モデル２９７、および／または
− 合成復元イメージ３０７を補正された基準復元イメージ２１３から構成する際に使用する数理的パラメータ復元投影９６。

選択は、合成復元イメージ３０７がイメージ復元手段１９により復元基準２０９の復元で得られる復元された基準２１１に近くなるように、この第６のアルゴリズムで行われる。復元された基準２１１は、合成復元イメージ３０７と比べて、復元差分２１４を示す。

本発明の他の実施形態では、この方法は書式付き情報の計算を行う第７のアルゴリズムを含む。この第７のアルゴリズムは以下の段階で構成される。

− 少なくとも１つの復元基準２０９を選択する段階、
− イメージ復元手段１９を使用して、復元基準２０９を復元された基準２１１に復元する段階。

この第７のアルゴリズムを使用することにより、一組のパラメータ化可能復元変換モデルおよび一組の数理的復元投影のうちから以下を選択することも可能である。

− 復元基準２０９を補正された基準復元イメージ２１３に変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル９７、および
− 合成復元イメージ３０７を補正された基準復元イメージ２１３から構成する際に使用する数理的パラメータ復元投影９６。

選択は、合成復元イメージ３０７が復元された基準２１１に近くなるように第７のアルゴリズムにより行われる。復元された基準は、合成復元イメージ３０７と比べて、復元差分２１４を示す。パラメータ化可能逆復元変換モデル２９７を使用して、補正された基準復元イメージ２１３を復元基準２０９に変換することが可能である。

本発明の他の実施形態では、この方法は書式付き情報の計算を行う第８のアルゴリズムを含む。この第８のアルゴリズムは、補正された基準復元イメージ２１３を選択する段階を含む。この第８のアルゴリズムは、一組のパラメータ化可能復元変換モデル、一組の数理的復元投影、および一組の復元基準のうちから選択する段階を含む。この選択は以下に基づいている。

− 復元基準２０９、および／または
− 復元基準２０９を補正された基準復元イメージ２１３に変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル９７、
− 補正された基準復元２１３を復元基準２０９に変換するためのパラメータ化可能逆復元変換モデル２９７、および／または
− 合成復元イメージ３０７を補正された基準復元イメージ２１３から構成する際に使用する数理的パラメータ復元投影９６。

第８のアルゴリズムでは、合成復元イメージ３０７がイメージ復元手段１９により復元基準２０９の復元で得られる復元された基準２１１に近くなるように、この選択を行う。復元された基準２１１は、合成復元イメージ３０７と比べて、復元差分を示す。

本発明により、この方法は、復元差分２１４を計算する第９のアルゴリズムを含む。この第９のアルゴリズムは以下のステップで構成される。

− 復元された基準２１１と合成復元イメージ３０７との間の復元差分２１４を計算するステップ、
− 復元差分２１４を書式付き情報１５に関連付けるステップ。

いくつかの技術的な特徴の組み合わせから、例えば、機器の製造時に自動的にこの方法により許容可能誤差内で書式付き情報が出力されたことが確認することが可能である。

映像取込機器１に関係する、またイメージ復元手段１９に関係する、書式付き情報１５を同じイメージについて終端間で使用することができる。

また、各機器に関係する書式付き情報１５を組み合わせ、例えば、幾何学的歪みの場合ベクトルフィールドを加えることにより、機器の連鎖に関係する書式付き情報１５を取得することが可能である。

前段では、映像取込機器１の場合にフィールドの概念について説明した。この概念は、類推によりイメージ復元手段１９の場合にも適用できる。しかしながら、量子化法のパラメータは、信号再構成法のパラメータ、つまりイメージ復元手段１９の雑音の空間的および時間的分布を表す関数である、復元媒体１９０の幾何形状およびその位置で置き換えられる。

本発明の他の実施形態では、復元手段１９は、復元基準２０９から復元された基準２１１をデジタル形式で復元するように映像取込機器１に関連付けられている。この方法では、復元手段１９の欠陥Ｐ５に関係する書式付き情報１５を出力するために、復元手段に関連付けられた映像取込機器１に関係する書式付き情報１５を使用して、例えば、映像取込機器１の欠陥を補正し、復元された基準２１１が復元手段１９の欠陥Ｐ５のみを含むようにする。

概念の一般化
本発明のもとになった、請求項に明記されている技術的特徴は、デジタル型の映像取込機器、つまりデジタルイメージを出力する機器を本質的に参照することにより定義され、説明され、図解されている。同じ技術的特徴は、現像された感光フィルムからデジタルイメージを生成するスキャナを使用する銀技術（ハロゲン化銀感光フィルム、ネガティブまたはリバーサルフィルムを使用する写真または映写機器）に基づく機器の組み合わせである映像取込機器の場合に適用可能であることは容易に理解できるであろう。確かに、この場合、使用している定義の少なくとも一部を適合させることは適切である。このような適合は、当業者の能力の範囲内にあるものである。このような適合の明白な性格を明らかにするために、図３を参照して説明されているピクセルおよびピクセル値の概念を、スキャナを使用する銀技術に基づく機器を組み合わせた場合に、スキャナを使ってこれをデジタイズした後、フィルムの表面のエレメントゾーンに適用するだけでよい。定義のこのような転用は、自明なことであり、使用する構成の概念に拡大適用することができる。例えば、使用する構成に含まれる映像取込機器１の取り外し可能サブアセンブリのリストは、銀技術に基づく機器で効果的に使用される種類の写真用フィルムで補うことができる。

本発明の他の特徴および利点は、図１から１７を参照して以下で説明する指示され非制限的な定義および実施例を読めば明白になるであろう。

機器
特に図２、３、および１３を参照して、機器Ｐ２５の概念について説明する。本発明の意味の範囲内において、機器Ｐ２５は特に、
− 使い捨て写真機器、デジタル写真機器、反射機器、スキャナ、ファクス機、内視鏡、カムコーダー、監視カメラ、ゲーム、電話、パーソナルデジタルアシスタント、またはコンピュータに組み込まれているまたは接続されているカメラ、サーマルカメラ、または反響機器などの映像取込機器１、
− スクリーン、プロジェクタ、ＴＶセット、仮想現実ゴーグル、またはプリンタなどのイメージ復元機器１９またはイメージ復元手段１９、
− プロジェクタ、画面、およびそれを配置する方法など、取付を含む機器、
− 特に視差を含む、イメージ復元機器１９に関する観測者の位置決め、
− 乱視などの視覚に異常のある人間または観測者、
− エミュレートできることが望まれ、例えば、Ｌｅｉｃａブランドの機器によって生成されるのと類似の表示のイメージを出力する機器、
− ボケを加えるエッジ効果を持つ、ズームソフトウェアなどのイメージ処理用デバイス、
− 複数の機器Ｐ２５と同等の仮想機器、
スキャナ／ファクス／プリンタ、写真現像ミニラボ、または電子会議機器などのさらに複雑な機器Ｐ２５は、１つの機器Ｐ２５または複数の機器Ｐ２５とみなすことができる。

機器連鎖
特に図１３を参照して、機器連鎖Ｐ３の概念について説明する。機器連鎖Ｐ３は、一組の機器Ｐ２５として定義される。機器連鎖Ｐ３の概念は、さらに、オーダーの概念も含むことができる。
以下の例は、機器連鎖Ｐ３を構成するものである。

− 単一機器Ｐ２５、
− 映像取込機器およびイメージ復元機器１９、
− 例えば写真現像ミニラボの写真機器、スキャナ、またはプリンタ、
− 例えば写真現像ミニラボのデジタル写真機器またはプリンタ、
− 例えばコンピュータのスキャナ、画面、またはプリンタ、
− 画面またはプロジェクタ、および人間の目、
− エミュレーションすることが望まれる１つの機器および他の機器、
− 写真機器およびスキャナ、
− 映像取込機器およびイメージ処理用ソフトウェア、
− イメージ処理用ソフトウェアおよびイメージ復元機器１９、
− 前記の例の組み合わせ、
− 他の機器セットＰ２５。

欠陥
特に図１３を参照して、欠陥Ｐ５の概念について説明する。機器Ｐ２５の欠陥Ｐ５は、光学系および／またはセンサおよび／または電子ユニットおよび／または機器Ｐ２５に組み込まれているソフトウェアの特性に関係する欠陥として定義され、欠陥Ｐ５の例として、幾何学的欠陥、鮮明さ欠陥、比色分析欠陥、幾何学的歪み欠陥、幾何学的色収差欠陥、幾何学的残像食欠陥、コントラスト欠陥、比色分析欠陥、特に色とカラーキャストのレンダリングでは、フラッシュ一様性の欠陥、センサノイズ、粒、非点収差欠陥、球面収差欠陥などがある。

イメージ
特に図２、５、６、および１３を参照して、イメージ１０３の概念について説明する。イメージ１０３は、機器Ｐ２５によって映像取込または修正または復元されるデジタルイメージとして定義される。イメージ１０３は、機器連鎖Ｐ３の機器Ｐ２５から生じる。イメージ１０３は、機器連鎖Ｐ３の機器Ｐ２５にアドレス指定される。より一般的には、イメージ１０３は、機器連鎖Ｐ３から送出され、かつ／または機器連鎖Ｐ３にアドレス指定される。

静止イメージの時系列からなるビデオイメージなどのアニメーションイメージの場合、イメージ１０３はイメージ列の１つの静止イメージとして定義される。

書式付き情報
特に図７、８、１０、および１３を参照して、書式付き情報１５の概念について説明する。書式付き情報１５は、欠陥Ｐ５に関係するデータまたは機器連鎖Ｐ３の１つまたは複数の機器Ｐ２５の欠陥Ｐ５を特徴付け、イメージ処理手段Ｐ１が機器Ｐ２５の欠陥Ｐ５を考慮してイメージ１０３の品質を変更するためのデータとして定義される。

書式付き情報１５を出力するために、例えば、上述の較正方法など、測定および／またはシミュレーションおよび／または較正に基づくさまざまな方法およびシステムを使用することができる。

書式付き情報１５を送信するために、完成したイメージ１２０を含むファイルＰ１００を使用できる。例えば、デジカメなどの映像取込機器１は、イメージ１０３、機器の内部メモリからコピーされた書式付き情報１５、および使用する調整を含むＥｘｉｆ形式のデータを格納するファイルを出力することができる。

書式付き情報１５を出力するために、例えば、Ｖｉｓｉｏｎ ＩＱという名称で本出願と同日に出願され「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ｆｏｒｍａｔｔｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｓ」という表題の国際特許出願で説明されている方法とシステムを使用することが可能である。その出願では、機器連鎖Ｐ３の機器Ｐ２５に関係する書式付き情報１５を出力する方法を説明している。機器連鎖Ｐ３は、特に、少なくとも１つの映像取込機器および／または少なくとも１つのイメージ復元機器で構成される。この方法は、連鎖の少なくとも１つの機器Ｐ２５の幾何学的歪みに関係する書式付き情報１５を出力する段階を含む。

機器Ｐ２５では、媒体上のイメージを映像取込または復元できるのが好ましい。機器Ｐ２５は、イメージに応じて、少なくとも１つの固定特性および／または１つの可変特性を含む。固定特性および／または可変特性は、１つまたは複数の特性、特に焦点距離および／または焦点合わせ、および関連する特性の値と関連付けることができる。この方法は、測定フィールドから、機器の幾何学的歪みに関係する測定済み書式付き情報を出力する段階を含む。書式付き情報１５は、測定済み書式付き情報を含む。

書式付き情報１５を出力するために、例えば、Ｖｉｓｉｏｎ ＩＱという名称で本出願と同日に出願され「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ｆｏｒｍａｔｔｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｄｅｆｅｃｔｓ ｏｆ ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ ａｐｐｌｉａｎｃｅ ｏｆ ａ ｃｈａｉｎ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｔｏ ｂｌｕｒｒｉｎｇ」という表題の国際特許出願で説明されている方法とシステムを使用することが可能である。その出願では、機器連鎖Ｐ３の機器Ｐ２５に関係する書式付き情報１５を出力する方法を説明している。機器連鎖Ｐ３は、特に、少なくとも１つの映像取込機器および／または少なくとも１つのイメージ復元機器で構成される。この方法は、連鎖の少なくとも１つの機器Ｐ２５の欠陥Ｐ５に関係する書式付き情報１５を出力する段階を含む。イメージを映像取込または復元できる機器Ｐ２５は、イメージ（Ｉ）に応じて、少なくとも１つの固定特性および／または１つの可変特性を含む。固定特性および／または可変特性は、特性の１つまたは複数の値、特に焦点距離および／または焦点合わせ、および関連する特性の値と関連付けることができる。この方法は、測定フィールドから、機器Ｐ２５の欠陥Ｐ５に関係する測定済み書式付き情報を出力する段階を含む。書式付き情報１５は、測定済み書式付き情報を含むことができる。

書式付き情報１５を出力するために、例えば、Ｖｉｓｉｏｎ ＩＱという名称で本出願と同日に出願され「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｒｅｄｕｃｉｎｇ ｕｐｄａｔｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｍｅａｎｓ」という表題の国際特許出願で説明されている方法とシステムを使用することが可能である。その出願では、イメージ処理手段Ｐ１、特にソフトウェアおよび／またはコンポーネントの更新頻度を減らす方法を説明している。イメージ処理手段では、機器連鎖Ｐ３から引き出される、または機器連鎖Ｐ３を送り先とするデジタルイメージの品質を修正することが可能である。機器連鎖Ｐ３は、特に、少なくとも１つの映像取込機器および／または少なくとも１つのイメージ復元機器で構成される。イメージ処理手段Ｐ１は、機器連鎖Ｐ５の少なくとも１つの機器の欠陥Ｐ５に関係する書式付き情報１５を使用する。書式付き情報１５は、少なくとも１つの変数に依存する。書式付き情報１５により、変数の１つと識別子の１つとの対応関係を定めることが可能である。識別子を使って、識別子およびイメージを考慮して識別子に対応する変数の値を決定することが可能である。技術的特徴を組み合わせることで、特に物理的重要性および／内容がイメージ処理手段Ｐ１を分配した後のみ判明する場合に、変数の値を決定することができる。さらに、技術的特徴の組み合わせから、補正ソフトウェアの２回の更新を間隔をおいて行うことができる。さらに、技術的特徴の組み合わせから、機器および／またはイメージ処理手段を作成するさまざまな企業は自社の製品を他の企業とは無関係に更新することができるが、これは、後者が自社製品の特性を根本から変えたり、クライアントに自社製品を更新させることができない場合であってもそうである。また、技術的特徴の組み合わせから、新しい機能を限られた数の経済的組織および先駆者ユーザーから始めて徐々に配備してゆくことができる。

書式付き情報１５を検索するために、例えば、Ｖｉｓｉｏｎ ＩＱという名称で本出願と同日に出願され「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｍｏｄｉｆｙｉｎｇ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ ｉｍａｇｅ ｄｅｒｉｖｅｄ ｆｒｏｍ ｏｒ ａｄｄｒｅｓｓｅｄ ｔｏ ａｎ ａｐｐｌｉａｎｃｅ ｃｈａｉｎ」という表題の国際特許出願で説明されている方法とシステムを使用することが可能である。その出願では、指定機器連鎖から引き出す、または指定機器連鎖を送り先とする少なくとも１つのイメージ１０３の品質を修正する方法を説明している。指定された機器連鎖は、特に、少なくとも１つの映像取込機器および／または少なくとも１つのイメージ復元機器で構成される。複数の経済活動組織が市場に漸次導入している映像取込機器および／またはイメージ復元機器は中間の機器群に属している。この機器群の機器Ｐ２５は、書式付き情報１５によって特徴付けられる欠陥Ｐ５を示している。注目しているイメージについては、この方法は以下の段階を含む。

− 機器群の機器Ｐ２５に関係する書式付き情報の情報源のディレクトリをコンパイルする段階、
− このようにしてコンパイルされた書式付き情報１５の間の指定された機器連鎖に関係する特定の書式付き情報を自動的に検索する段階、
− このようにして得られた特定の書式付き情報を考慮しながら、イメージ処理ソフトウェアおよび／またはイメージ処理コンポーネントを使用して自動的にイメージを処理する段階。

書式付き情報１５を活用するために、例えば、Ｖｉｓｉｏｎ ＩＱという名称で本出願と同日に出願され「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ａ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄ ｉｍａｇｅ ｆｒｏｍ ａ ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｅ ａｎｄ ｆｏｒｍａｔｔｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ａ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ」という表題の国際特許出願で説明されている方法とシステムを使用することが可能である。その出願では、デジタルイメージおよび幾何学的変換に関係する書式付き情報１５、特に機器連鎖Ｐ３の歪みおよび／または色収差に関係する書式付き情報１５から変換イメージを計算する方法を説明している。この方法は、幾何学的変換の近似から変換イメージを計算する段階を含む。そのことから、メモリリソース、メモリバンドパス、計算パワー、したがって消費電力に関して経済的であることがわかる。また、このことから、変換されたイメージに、後で使用することに関して目に見える、あるいはやっかいな欠陥がないことがわかる。

書式付き情報１５を活用するために、例えば、Ｖｉｓｉｏｎ ＩＱという名称で本出願と同日に出願され「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｍｏｄｉｆｙｉｎｇ ａ ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｅ，ｔａｋｉｎｇ ｉｎｔｏ ａｃｃｏｕｎｔ ｉｔｓ ｎｏｉｓｅ」という表題の国際特許出願で説明されている方法とシステムを使用することが可能である。その出願では、機器連鎖Ｐ３の欠陥Ｐ５に関係するデジタルイメージおよび書式付き情報１５から変換イメージを計算する方法を説明している。機器連鎖Ｐ３は、映像取込機器および／または復元機器を含む。機器連鎖Ｐ３は、少なくとも１つの機器Ｐ２５を含む。この方法は、書式付き情報１５および／またはデジタルイメージから特性データを自動的に判別する段階を含む。また、技術的特徴の組み合わせから、変換イメージに、後で使用することに関して目に見える、あるいはやっかいな欠陥、特に雑音に関する欠陥のないことがわかる。

イメージ処理手段
特に図７および１３を参照して、イメージ処理手段Ｐ１の概念について説明する。本発明の意味の範囲において、イメージ処理手段Ｐ１は、例えば、補正されたイメージ７１または補正された復元イメージ９７などの修正されたイメージを出力するために、書式付き情報１５を採用することによりイメージ１０３の品質を修正することができるイメージ処理処理用ソフトウェア４および／またはコンポーネントおよび／または機器および／またはシステムとして定義される。修正されたイメージは、機器Ｐ２５と異なるあるいは機器Ｐ２５からではない機器連鎖Ｐ３の第２の機器、例えば、機器連鎖Ｐ３内の以下の機器を宛先として送ることができる。

イメージ処理手段Ｐ１によるイメージ品質の修正は、例えば、以下のようにして行う。

− イメージ１０３において機器連鎖Ｐ３の１つまたは複数の機器Ｐ２５の欠陥Ｐ５を抑制または減衰させること、および／または
− イメージ１０３を修正し機器連鎖Ｐ３の１つまたは複数の機器の少なくとも１つの欠陥Ｐ５を追加して、修正されたイメージが機器Ｐ２５によって映像取込されたイメージに似るようにすること、および／または
− イメージ１０３を修正し機器連鎖Ｐ３の１つまたは複数の機器Ｐ２５の少なくとも１つの欠陥Ｐ５を追加して、修正されたイメージの復元が機器Ｐ２５によって復元されたイメージに似るようにすること、および／または
− 機器連鎖内にいる人間の目Ｐ２５の視覚欠陥Ｐ５に関係する書式付き情報１５を考慮することによりイメージ１０３を修正し、修正イメージの復元結果が欠陥Ｐ５の全部または一部について補正されている人間の目により認知されるようにすること。

補正アルゴリズムは、欠陥Ｐ５に応じてイメージ品質を修正するためイメージ処理手段Ｐ１によって採用されている方法として定義される。
イメージ処理手段Ｐ１は、アプリケーションに応じてさまざまな形態を取りうる。

イメージ処理手段Ｐ１は、以下の例のように、機器Ｐ２５に全体または一部を組み込むことができる。

− イメージ処理手段Ｐ１が組み込まれているデジタル写真機器などの、修正イメージを出力する映像取込機器、
− イメージ処理手段Ｐ１が組み込まれているビデオプロジェクタなどの、修正イメージを表示または印刷するイメージ復元プライアンス、
− イメージ処理手段Ｐ１が組み込まれているスキャナ、／プリンタ／ファクス機などの、要素の欠陥を補正するハイブリッドプライアンス、
− イメージ処理手段Ｐ１が組み込まれている内視鏡などの、修正イメージを出力するプロ用映像取込機器。

イメージ処理手段Ｐ１が機器Ｐ２５に組み込まれている場合、機器２５は実際には、自分の欠陥Ｐ５を補正し、機器連鎖Ｐ３の機器Ｐ２５は設計により、例えば、ファクス機、スキャナおよびプリンタで決定できるが、しかし、例えば、ファクス機がスタンドアロンのプリンタとしても使用できる場合、ユーザーは機器連鎖Ｐ３の機器Ｐ２５の一部しか使用できない。

イメージ処理手段Ｐ１は、例えば、以下のように、コンピュータに全体または一部を組み込むことができる。

− ＷｉｎｄｏｗｓまたはＭａｃ ＯＳなどのオペレーティングシステムでは、イメージ１０３および／または時間によって異なるが、例えばスキャナ、写真機器、およびプリンタなどの複数の機器Ｐ２５から引き出される、または複数の機器Ｐ２５を宛先とするイメージの品質を自動的に修正し、自動補正は、例えば、イメージ１０３がシステムに入力されるとき、または印刷がユーザーによって要求されたときに実行される。

− Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ（商標）などのイメージ処理アプリケーションでは、イメージおよび／または時間によって異なるが、例えばスキャナ、写真機器、およびプリンタなどの複数の機器Ｐ２５から引き出される、または複数の機器Ｐ２５を宛先とするイメージの品質を自動的に修正し、自動補正は、例えば、ユーザーがＰｈｏｔｏｓｈｏｐ（商標）のフィルタコマンドを起動したときに実行される。

− 写真印刷機器（英語で写真焼き付けまたはミニラボなど）では、イメージ／または時間によって異なるが、複数の写真機器、例えば、使い捨てカメラ、デジタルカメラ、およびコンパクトディスクなどから引き出されるイメージの品質を自動的に修正し、自動補正は、写真機器だけでなく内蔵スキャナおよびプリンタを考慮し、印刷ジョブが開始されるときに適用することができる。

− サーバー上では、例えばインターネットでは、イメージ／または時間によって異なるが、複数の写真機器、例えば、使い捨てカメラおよびデジタル写真機器などから引き出されるイメージの品質を自動的に修正し、自動補正は、写真機器だけでなく例えばプリンタなどを考慮し、イメージ１０３をサーバー上に記録するときに、または印刷ジョブが開始されるときに適用することができる。

イメージ処理手段Ｐ１がコンピュータに組み込まれている場合、イメージ処理手段Ｐ１は実用目的に関して複数の機器Ｐ２５と互換性があり、機器連鎖Ｐ３の少なくとも１つの機器Ｐ２５はイメージ１０３毎に異なる。

書式付き情報１５を標準形式でイメージ処理手段Ｐ１に送る場合には、例えば、書式付き情報１５を、
− ファイルＰ１００内のイメージ１０３に、
− ファイルＰ１００内のＥｘｉｆ形式のデータなど機器連鎖Ｐ３の機器Ｐ２５の識別子を使用して関連付け、特性のデータベース２２内の書式付き情報１５を取り出すことができる。

可変特性
図１３を基にして、可変特性Ｐ６の概念について説明する。本発明によれば、可変特性Ｐ６は測定可能なファクタとして定義され、これは同じ機器Ｐ２５によって映像取込、修正、または復元された、機器Ｐ２５によって映像取込、修正、または復元されたイメージの欠陥Ｐ５に影響を及ぼすイメージ１０３毎に異なり、特に、これは、
− 所定のイメージ１０３について固定されている、大域的可変特性、例えば、ユーザーの調整に関係するまたは焦点距離などの機器Ｐ２５の自動機能に関係するイメージの映像取込または復元のときの機器Ｐ２５の特性、
− 所定のイメージ１０３内で可変である、局所的可変特性、例えば、イメージ処理手段Ｐ１がイメージのゾーンに応じて異なるローカル処理を適用することができる、イメージ内の座標、ｘ、ｙ、またはρ、θである。

一方の機器Ｐ２５から他方へ変えられるが、一方のイメージ１０３から同じ機器Ｐ２５により映像取込、修正、または復元された他方のイメージまで固定されている、測定可能ファクタは一般に、可変特性Ｐ６とみなされない。例えば、焦点距離が固定されている機器Ｐ２５の焦点距離である。

上で説明したように使用される調整は、可変特性Ｐ６の例である。

書式付き情報１５は、少なくとも１つの可変特性Ｐ６に依存する。

可変特性Ｐ６により、特に以下のことが理解できる。

− 光学系の焦点距離、
− イメージに適用される再寸法設定（デジタルズーム係数：イメージの一部の拡大、および／またはサンプリングでは：イメージのピクセル数の削減）、
− ガンマ補正など非線形明度補正、
− 機器Ｐ２５により適用されるボケ修正のレベルなど、輪郭を際立たせること、
− センサおよび電子ユニットの雑音、
− 光学系の残像、
− 焦点距離、
− フィルム上のフレームの数、
− 露光不足または露光過多、
− フィルムまたはセンサの感度、
− プリンタで使用される用紙の種類、
− イメージ内のセンサの中心の位置、
− センサに相対的なイメージの回転、
− 画面に相対的なプロジェクタの位置、
− 使用されるホワイトバランス、
− フラッシュおよび／またはその動力の起動、
− 露光時間、
− センサ利得、
− 圧縮、
− コントラスト、
− 動作モードなど、機器Ｐ２５のユーザーによって適用される他の調整、
− 機器Ｐ２５の他の自動調整、
− 機器Ｐ２５により実行される他の測定、
復元手段１９の場合、可変特性Ｐ６は可変復元特性として定義することもできる。

可変特性値
図１３を基にして、可変特性値Ｐ２６の概念について説明する。可変特性値Ｐ２６は、例えば、ファイルＰ１００内に存在するＥｘｉｆ形式のデータから取得される値など、指定イメージの映像取込、修正、または復元のときの可変特性Ｐ６の値として定義される。その後、イメージ処理手段Ｐ１は、可変特性Ｐ６に依存する書式付き情報１５を使用し、また可変特性の値Ｐ２６を決定することにより、可変特性Ｐ６の関数としてイメージ１０３の品質を処理または修正することができる。

復元手段１９の場合、可変特性Ｐ６の値は可変復元特性として定義することもできる。

測定済み書式付き情報、拡張書式付き情報
図１５に示されているように、書式付き情報１５または書式付き情報１５の一部は、配列８０の特定の個数の特性点での幾何学的歪み欠陥に関係する数理的フィールドなどの未処理の測定結果を示す測定済み書式付き情報Ｐ１０１を含むことができる。図１５に示されているように、書式付き情報１５または書式付き情報１５の一部は、例えば、配列８０の特定の特性点と異なる実際の点の補間により、測定済み書式付き情報Ｐ１０１から計算できる、拡張書式付き情報Ｐ１０２を含むことができる。前記の説明で、書式付き情報項目１５は可変特性Ｐ６に依存する可能性のあることがわかった。本発明によれば、組み合わせＰ１２０は、可変特性Ｐ６および可変特性の値Ｐ２６からなる組み合わせ、例えば、焦点距離、焦点合わせ、ダイアフラム残像、映像取込速度、残像など、および関連する値として定義される。異なる組み合わせＰ１２０に関係する書式付き情報１５をどのように計算するかを推測することは難しく、焦点距離および距離など組み合わせＰ１２０のいくつかの特性は連続変化するためなおさら困難である。

本発明では、知られている可変特性Ｐ６の組み合わせＰ１２０のあらかじめ定められている選択に関係する測定済み書式付き情報Ｐ１０１から補間により拡張書式付き情報Ｐ１０２の形式で書式付き情報１５を計算するようになっている。

例えば、「焦点距離＝２、距離＝７、映像取込速度＝１／１００」の組み合わせＰ１２０、「焦点距離＝１０、距離＝７、映像取込速度＝１／１００」の組み合わせ、および「焦点距離＝５０、距離＝７、映像取込速度＝１／１００」の組み合わせに関係する測定済み書式付き情報Ｐ１０１を使用して、可変特性Ｐ６として焦点距離に依存する拡張書式付き情報Ｐ１０２を計算する。この拡張書式付き情報Ｐ１０２を使用すると、特に、「焦点距離＝２５、距離＝７、映像取込速度＝１／１００」の組み合わせに関係する書式付き情報を決定することが可能である。

測定済み書式付き情報Ｐ１０１および拡張書式付き情報Ｐ１０２は、補間差分Ｐ１２１を示すことがある。本発明は、このようにして選択した可変特性Ｐ６について得られた拡張書式付き情報Ｐ１０２の補間差分Ｐ１２１が所定の補間閾値よりも小さくなるように０または１つまたは複数の可変特性Ｐ６を選択する段階を含む。実際、いくつかの可変特性Ｐ６は、欠陥Ｐ５に対し他の特性よりも影響力が小さく、これらが一定となる近似を行うことにより入り込む誤差は単に最小なだけであり、例えば、焦点調整は残像食欠陥に対しわずかな影響しか及ぼさず、このような理由から、選択された可変特性Ｐ６の一部とはならない。可変特性Ｐ６は、書式付き情報１５の出力時に選択することができる。技術的特徴の組み合わせから、イメージ品質の修正では単純な計算を採用している。さらに、技術的な特徴の組み合わせから、拡張書式付き情報Ｐ１０２はコンパクトである。また、技術的特徴の組み合わせから、排除された可変特性Ｐ６の欠陥Ｐ５に対する影響は最も小さい。技術的特徴の組み合わせから、イメージ品質は書式付き情報１５を使用して指定された精度で修正できる。

復元手段１９の場合、組み合わせ１２０はさらに復元組み合わせとして定義することもできる。

復元手段１９の場合、測定済み書式付き情報Ｐ１０１はさらに測定済み書式付き復元情報として定義することもできる。

復元手段１９の場合、拡張書式付き情報Ｐ１０２はさらに拡張書式付き復元情報として定義することもできる。

復元手段１９の場合、補間差分Ｐ１２１はさらに補間復元差分として定義することもできる。

パラメータ化可能モデル、パラメータ
特に図５、６、および１６を参照して、パラメータＰ９およびパラメータ化可能モデルＰ１０の概念について説明する。本発明の意味の範囲内において、パラメータ化可能モデルＰ１０は変数Ｐ６に依存し、１つまたは複数の機器Ｐ２５の１つまたは複数の欠陥Ｐ５に関係する数理的モデルとして定義され、上で説明したパラメータ化可能変換モデル１２、パラメータ化可能逆変換モデル２１２、パラメータ化可能復元変化モデル９７、およびパラメータ化可能復元変化モデル２９７はパラメータ化可能モデルＰ１０の例であり、例えば、パラメータ化可能モデルＰ１０は以下のものに関係する。

− デジタル写真機器の鮮明さの欠陥またはボケ、
− エミュレートすることが望ましい写真機器の幾何学的残像食欠陥、
− プロジェクタの幾何学的歪み欠陥および幾何学的色収差欠陥、
− スキャナと組み合わせた使い捨て写真機器の鮮明さまたはボケの欠陥。

機器Ｐ２５の欠陥Ｐ５に関係する書式付き情報１５は、可変特性Ｐ６に依存するパラメータ化可能モデルＰ１０のパラメータＰ９の形式で表示することができ、パラメータ化可能モデルＰ１０のパラメータＰ９を使用することにより、多変数多項式などの数理的関数の集まりの中の数理的関数Ｐ１６を識別することが可能であり、数理的関数Ｐ１６を使用することにより、イメージ品質を変数Ｐ６の指定された値の関数として修正することが可能である。

このようにしてイメージ処理手段Ｐ１でパラメータ化可能モデルＰ１０のパラメータＰ９を使用することにより、修正されたイメージを計算する、例えば、イメージ点の補正された強度または補正された回復強度を計算することができる。

色平面
特に図１５を参照して、カラーイメージ１０３の色平面Ｐ２０の概念について説明する。イメージ１０３は、多数の平面（１、３、またはそれ以上）、精度（８ビット符号なし、１６ビット符号付き、浮動小数点など）、および平面の重要性（標準色空間に関して）を使用するなどさまざまな方法で色平面Ｐ２０に分解することができる。イメージ１０３は、赤色ピクセルで構成される赤色平面、緑色平面、青色平面（ＲＧＢ）、または輝度、彩度、色相などさまざまな方法で色平面Ｐ２０に分解することができ、他方、ＰＩＭなどの色空間が存在するか、または正のＲＧＢでは表現できない減法的な色を表現することができる負のピクセル値が可能であり、最後に、８ビットまたは１６ビットで、あるいは浮動小数点を使用することによりピクセル値を符号化することが可能である。書式付き情報１５を色平面Ｐ２０に関連付ける方法の一例では、鮮明さ欠陥を赤色、緑色、および青色の平面に対して異なる仕方で特徴付け、イメージ処理手段Ｐ１で色平面Ｐ２０毎に鮮明さ欠陥を異なる方法で補正することができる。

書式付き情報の供給
特に図８、１３、１５、および１６に基づいて、本発明の他の実施形態について説明する。標準形式の書式付き情報１５をイメージ処理手段Ｐ１に供給するために、システムはデータ処理手段を備え、方法は書式付き情報１５を標準形式の少なくとも１つのフィールド９１に書き込む段階を含む。そこでフィールド９１は、特に、
− イメージ処理手段Ｐ１がパラメータＰ９を使用し、欠陥Ｐ５を考慮することによりイメージ品質を修正できるような、例えばパラメータＰ９の形式の欠陥Ｐ５に関係する値、および／または
− イメージ処理手段Ｐ１がパラメータＰ９を使用し、鮮明さ欠陥を考慮することによりイメージ品質を修正し、イメージの点の補正された形状または補正された復元形状を計算できるような、例えばパラメータＰ９の形式の鮮明さ欠陥に関係する値、および／または
− イメージ処理手段Ｐ１がパラメータＰ９を使用し、比色分析欠陥を考慮することによりイメージ品質を修正し、イメージの点の補正された色または補正された復元色を計算できるような、例えばパラメータＰ９の形式の比色分析欠陥に関係する値、および／または
− イメージ処理手段Ｐ１がパラメータＰ９を使用し、幾何学的歪み欠陥および／または幾何学的色収差欠陥を考慮することによりイメージ品質を修正し、イメージの点の補正された位置または補正された復元位置を計算できるような、例えばパラメータＰ９の形式の幾何学的歪み欠陥および／または幾何学的色収差欠陥に関係する値、および／または
− イメージ処理手段Ｐ１がパラメータＰ９を使用し、幾何学的残像食欠陥を考慮することによりイメージ品質を修正し、イメージの点の補正された光度または補正された復元光度を計算できるような、例えばパラメータＰ９の形式の幾何学的残像食欠陥に関係する値、および／または
− 差分１４に関係する値、および／または
− イメージ１０３に依存する可変特性Ｐ６の関数である値、例えば、イメージ処理手段がイメージ１０３が映像取込されたときの映像取込機器の焦点距離の値に対する点の補正された光度を計算できるような方法で、焦点距離に対応する可変特性Ｐ６に依存し、中心からの距離の関数としてイメージの点の補正された光度を計算するために使用できる多項式係数および項、
− 色平面Ｐ２０に関係する書式付き情報に関係する値、
− 書式付き情報に関係する値、
− 測定済み書式付き情報に関係する値、
− 拡張書式付き情報に関係する値、
書式付き情報の出力
特に図７、１２、および１７に基づいて、本発明の他の実施形態について説明する。機器連鎖Ｐ３の機器Ｐ２５の欠陥Ｐ５に関係する書式付き情報１５を出力するために、本発明では、上で説明したようにデータ処理手段および第１のアルゴリズムおよび／または第２のアルゴリズムおよび／または第３のアルゴリズムおよび／または第４のアルゴリズムおよび／または第５のアルゴリズムおよび／または第６のアルゴリズムおよび／または第７のアルゴリズムおよび／または第８のアルゴリズムを採用することができる。

本発明のコスト削減への応用
コスト削減は、機器Ｐ２５または機器連鎖Ｐ３のコスト、特に機器または機器連鎖の光学系のコストを引き下げるための方法およびシステムとして定義され、コスト削減は以下の方法で実施する。

− レンズの枚数を減らすこと、および／または
− レンズの形状を簡略化すること、および／または
− 機器または機器連鎖に望ましい欠陥よりも大きい欠陥Ｐ５を持つ光学系を設計するか、またはカタログからそれと同じものを選択すること、および／または
− 機器または機器連鎖について低コストであり、欠陥を加える、材料、コンポーネント、加工作業、または製造方法を使用すること。

本発明による方法およびシステムを使用することにより、機器または機器連鎖のコストを引き下げることができる、つまり、デジタル光学系を設計し、機器または機器連鎖の欠陥に関係する書式付き情報を出力し、この書式付き情報を使用して組み込みであろうと組み込みでなかろうとイメージ処理手段Ｐ１が機器または機器連鎖から引き出される、または機器または機器連鎖を宛先として送られるイメージの品質を修正し、機器または機器連鎖とイメージ処理手段とを組み合わせることにより、低コストで、目的の品質のイメージを映像取込、修正、または復元することが可能なようにできる。

映像取込の概略図である。 イメージ復元の概略図である。 イメージのピクセルの概略図である。 基準シーンの概略図である。 基準シーンの概略図である。 数理的イメージと補正されたイメージとの差を計算するための方法を示す組織図である。 イメージ復元手段の最良の復元変換を得るための方法を示す組織図である。 本発明によるシステムを構成する要素の概略図である。 書式付き情報のフィールドの概略図である。 数理的な点の概略正面図である。 イメージの実際の点の概略正面図である。 数理的な点の概略側面図である。 イメージの実際の点の概略縦断面図である。 特性点の配列の概略図である。 書式付き情報を得るための方法を示す組織図である。 映像取込機器の最良の変換を得るための方法を示す組織図である。 機器の連鎖から取り出したイメージまたは機器の連鎖を宛先とするイメージの品質を修正する方法を示す組織図である。 書式付き情報が格納されているファイルの例を示す図である。 書式付き情報の例を示す図である。 パラメータ化可能モデルのパラメータの表現を示す図である。 イメージ復元機器の最良の変換を得るための方法を示す組織図である。

Claims (44)

1. 機器連鎖（Ｐ３）の機器と接続されたシステムを使って、イメージ処理手段（Ｐ１）、特にソフトウェア、による処理で前記機器連鎖（Ｐ３）の機器の欠陥（Ｐ５）に関係する書式付き情報（１５）を出力する方法であって、
   前記イメージ処理手段（Ｐ１）により処理されたイメージ（１０３）の品質を修正することを目的とし、前記機器連鎖（Ｐ３）は特に少なくとも１つの映像取込機器（１）および／または少なくとも１つのイメージ復元手段（１９）および／または少なくとも１つの観測手段を含み、前記方法はデータ処理手段を使って前記機器連鎖（Ｐ３）の前記機器欠陥（Ｐ５）を特徴付けるデータ（以降、書式付き情報（１５）と呼ぶ）を前記システムから出力し、
   前記機器の欠陥（P5）は、光学系および／またはセンサおよび／または電子ユニットおよび／または機器（Ｐ２５）に組み込まれているソフトウェアの特性に関係する欠陥として定義され、
   前記機器の欠陥（Ｐ５）は、幾何学的欠陥、鮮明さ欠陥、比色分析欠陥、幾何学的歪み欠陥、幾何学的色収差欠陥、幾何学的残像食欠陥、コントラスト欠陥、比色分析欠陥、色とカラーキャストのレンダリング画像におけるフラッシュ一様性の欠陥、センサノイズ、粒、非点収差欠陥、球面収差欠陥で構成されることを特徴とする方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つの映像取込機器（１）、特にスキャナを含み、前記方法はより詳細には、前記映像取込機器（１）の欠陥（Ｐ５）に関係する書式付き情報（１５）を出力するように特に設計されており、前記方法はさらに、前記映像取込機器（１）の欠陥（Ｐ５）を特徴付けるデータ、特に鮮明さ特性を出力する段階を含み、前記書式付き情報（１５）はさらに、前記映像取込機器（１）の前記欠陥（Ｐ５）を特徴付けるデータを含むことを特徴とする方法。
3. 請求項２に記載の方法であって、
   前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも映像取込機器（１）を含み、
   前記映像取込機器（１）の欠陥（Ｐ５）に関係する前記書式付き情報（１５）が、特に歪み特性を出力する機能を持ち、
   − 基準シーン（９）、
   および／または
   − 変換されたイメージ（１３）、
   および／または
   − 前記映像取込機器（１）を使用して前記基準シーン（９）を映像取込することにより得られる基準イメージ（１１）を前記変換されたイメージ（１３）に変換するのに使用するパラメータ化可能変換モデル（１２）、
   および／または
   − 前記変換イメージ（１３）を前記基準イメージ（１１）に変換する場合に使用するパラメータ化可能逆変換モデル（２１２）、
   および／または
   − 前記合成イメージ（２０７）および変換イメージ（１３）が近いとみなされる状態において、前記基準シーン（９）から、および／または、前記基準イメージ（１１）から得られた合成イメージ（２０７）、
   の中から一組のパラメータ化可能変換モデル、一組のパラメータ化可能逆変換モデル、一組の合成イメージ、一組の基準シーン、および一組の変換されたイメージを選択することが可能な、前記書式付き情報（１５）を計算する第１のアルゴリズムを持ち、
   前記変換されたイメージ（１３）は、前記合成イメージ（２０７）と比較した差分（１４）を示すことを特徴とする方法。
4. 請求項３に記載の方法であって、
   前記第１の計算アルゴリズムにより、一組の数理的投影の中で、前記合成イメージ（２０７）を前記基準シーン（９）から構築することができる１つの数理的投影（８）を選択することが可能であることを特徴とする方法。
5. 請求項２から４のいずれか一項に記載の方法であって、
   前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つの映像取込機器（１）を含み、前記映像取込機器（１）の前記欠陥（Ｐ５）に関係する前記書式付き情報（１５）、特に歪み特性を出力する機能を持ち、
   前記書式付き情報（１５）を計算することを目的とし、
   − 少なくとも１つの基準シーン（９）を選択する段階、
   − 前記映像取込機器（１）を使用して各基準シーン（９）の少なくとも１つの基準イメージ（１１）を映像取込する段階、
   − 一組のパラメータ化可能変換モデルおよび一組の合成イメージの中で、
   − 前記基準イメージ（１１）を変換されたイメージ（１３）に変換する場合に使用するパラメータ化可能変換モデル（１２）、および／または
   − 前記合成イメージ（２０７）および変換イメージ（１３）が近いとみなされる状態において、前記基準シーン（９）から、および／または、前記基準イメージ（１１）から得られた合成イメージ（２０７）、
   の中から選択する段階を含む、前記書式付き情報（１５）を計算する第２のアルゴリズムを持ち、
   前記変換されたイメージ（１３）は、前記合成イメージ（２０７）と比較した差分（１４）を示すことを特徴とする方法。
6. 第２の計算アルゴリズムにより、一組の数理的投影の中で、前記合成イメージ（２０７）を前記基準シーン（９）から構築することができる１つの数理的投影（８）を選択することが可能である請求項５に記載の方法。
7. 前記差分（１４）を計算するために、
   − 前記変換されたイメージ（１３）と前記合成イメージ（７）との前記差分（１４）を計算する段階、
   − 前記差分（１４）を前記書式付き情報（１５）に関連付ける段階を含む第３のアルゴリズムを備える請求項３から６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つの映像取込機器（１）を含み、前記１つまたは複数のイメージはシーンのイメージ、特に前記映像取込機器（１）を使用してユーザーによって映像取込されたアニメーションシーンのイメージであり、
   前記映像取込機器（１）の欠陥（Ｐ５）に関係する前記書式付き情報（１５）、特に歪み特性を出力するために、前記書式付き情報（１５）を計算することを目的とし、
   − 面への少なくとも１つの基準シーン（９）の指定された数理的投影により合成イメージクラス（７）を構成する段階、
   − 前記映像取込機器（１）を使用して各基準シーン（９）の少なくとも１つの基準イメージ（１１）を映像取込する段階、
   − 一組のパラメータ化可能変換モデルの中で、前記基準イメージ（１１）を前記基準シーン（９）の前記合成イメージクラス（７）に近い変換されたイメージ（１３）に変換するモデルを選択する段階
   を含む第４のアルゴリズムを備え、
   前記変換されたイメージ（１３）は前記合成イメージクラスと対比した差分（１４）を示し、前記書式付き情報（１５）は少なくとも一部は、前記選択されたパラメータ化可能変換モデル（１２）のパラメータ（Ｐ９）で構成される請求項２に記載の方法。
9. 前記差分（１４）を計算するために、
   − 前記変換されたイメージ（１３）と前記合成イメージクラス（７）との前記差分（１４）を計算する段階、
   − 前記差分（１４）を前記書式付き情報（１５）に関連付ける段階を含む第５のアルゴリズムを備える請求項８に記載の方法。
10. 前記機器連鎖（Ｐ３）の前記映像取込機器（１）はイメージ（１０３）に依存する少なくとも１つの可変特性（Ｐ６）、特に焦点距離および／または残像のデーターを備え、前記書式付き情報（１５）の一部は前記１つまたは複数の可変特性（Ｐ６）を備える前記映像取込機器（１）の欠陥（Ｐ５）に関係し、各可変特性（Ｐ６）はある値と関連付けられ前記可変特性（Ｐ６）の集まりおよび前記値からなる組み合わせ（Ｐ１２０）を形成することができ、
    さらに、前記組み合わせ（Ｐ１２０）の所定の選択に関して前記書式付き情報（１５）の前記一部を出力する段階を含み、書式付き情報の前記一部でこのようにして得られた書式付き情報は、書式付き情報（１５）のフィールドに入力され、これ以降これを測定済み書式付き情報（Ｐ１０１）と呼ぶ請求項３から９のいずれか一項に記載の方法。
11. 測定済み書式付き情報（Ｐ１０１）から任意の組み合わせ（Ｐ１２０）に関係する前記書式付き情報の前記一部を取得する段階を含み、これ以降、任意の組み合わせ（Ｐ１２０）に関係する前記書式付き情報の前記一部を拡張書式付き情報（Ｐ１０２）と呼び、前記書式付き情報は前記測定済み書式付き情報（Ｐ１０１）ではなくその代わりに前記拡張書式付き情報（Ｐ１０２）を含む請求項１０に記載の方法。
12. 前記測定済み書式付き情報（Ｐ１０１）および前記拡張書式付き情報（Ｐ１０２）によって補間差分（Ｐ１２１）が示され、さらに前記可変特性（Ｐ６）のうち０または１つまたは複数を選択する段階を含み、このようにして選択された前記可変特性（Ｐ６）について得られた拡張書式付き情報（Ｐ１０２）に対する前記補間差分（Ｐ１２１）が所定の補間閾値よりも小さい請求項１１に記載の方法。
13. 請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法であって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つのイメージ復元手段（１９）、特にプリンタまたは表示画面を含み、さらに、イメージ処理手段（Ｐ１）、特にソフトウェアに、前記イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）に関係する書式付き情報（１５）を供給するように設計された方法であって、
    さらに、イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）を特徴付けるデータ、特に歪み特性を出力する段階を含み、前記書式付き情報（１５）はさらに、イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）を特徴付ける前記データを含むことを特徴とする方法。
14. 請求項１３に記載の方法であって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つのイメージ復元手段（１９）を含み、前記イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）に関係する前記書式付き情報（１５）、特に歪み特性を出力するために、
    − 復元基準（２０９）、
    および／または
    − 補正された基準復元イメージ（２１３）、および／または
    − 前記復元基準（２０９）を前記補正された基準復元イメージ（２１３）に変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル（９７）、および／または
    − 前記補正された基準復元イメージ（２１３）を前記復元基準（２０９）に変換する際に使用するパラメータ化可能逆復元変換モデル（２９７）、
    および／または
    −前記合成復元イメージ（３０７）は、前記イメージ復元手段（１９）により前記復元基準（２０９）の復元で得られる復元された基準（２１１）に近くなった状態で、合成復元イメージ（３０７）を前記補正された基準復元イメージ（２１３）から構築する際に使用する数理的復元投影（９６）
    の中から一組のパラメータ化可能復元変換モデル、一組のパラメータ化可能逆復元変換モデル、一組の数理的復元投影、一組の復元基準、および一組の補正された基準復元イメージを選択することが可能な、前記書式付き情報（１５）を計算する第６のアルゴリズムを備え、
    前記復元された基準（２１１）は、前記合成復元イメージ（３０７）と比較した復元差分（２１４）を示し、
    前記書式付き情報（１５）は、少なくとも一部は、前記選択したパラメータ化可能復元変換モデル（９７）のパラメータおよび／または前記選択したパラメータ化可能逆復元変換モデル（２９７）のパラメータで構成されることを特徴とする方法。
15. 請求項１３または１４に記載の方法であって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つのイメージ復元手段（１９）を含み、前記イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）に関係する前記書式付き情報（１５）、特に歪み特性を出力するために、前記書式付き情報（１５）を計算することを目的とし、
    − 少なくとも１つの復元基準（２０９）の選択、
    − 前記イメージ復元手段（１９）を使用して前記復元基準（２０９）を、一組のパラメータ化可能復元変換モデルおよび一組の数理的復元投影の中から選択された、ひとつの復元された基準（２１１）への復元する段階と、
    更に、
    − 前記復元基準（２０９）を補正された基準復元イメージ（２１３）に変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル（９７）、
    と、
    − 前記合成復元イメージ（３０７）は復元された基準（２１１）に近い状態で、合成復元イメージ（３０７）を前記補正された基準復元イメージ（２１３）から構築する際に使用する数理的復元投影（９６）
    の中から一組の数理的復元投影を選択する段階
    を含む、前記書式付き情報（１５）を計算するための第７のアルゴリズムを備え、
    前記復元された基準（２１１）は、前記合成復元イメージ（３０７）と比較した復元差分（２１４）を示し、
    前記書式付き情報（１５）は、少なくとも一部は、選択したパラメータ化可能復元変換モデル（９７）のパラメータ（Ｐ９）および／またはパラメータ化可能逆復元変換モデル（２９７）のパラメータ（Ｐ９）で構成され、前記パラメータ化可能逆復元変換モデル（２９７）により、前記補正された基準復元イメージ（２１３）を前記復元基準（２０９）に変換することを特徴とする方法。
16. 請求項１３または１４に記載の方法であって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つのイメージ復元手段（１９）を含み、前記イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）に関係する前記書式付き情報（１５）、特に歪み特性を出力するために、
    − 補正された基準復元イメージ（２１３）の選択、
    − 一組のパラメータ化可能復元変換モデル、一組の数理的復元投影、および一組の復元基準の中
    からの選択、
    の段階と、
    − 復元基準（２０９）、
    および／または
    − 前記復元基準（２０９）を前記補正された基準復元イメージ（２１３）に変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル（９７）、
    および／または
    − 前記補正された基準復元イメージ（２１３）を前記復元基準（２０９）に変換する際に使用するパラメータ化可能逆復元変換モデル（２９７）、
    および／または
    − 前記イメージ復元手段（１９）により前記復元基準（２０９）の復元で得られる復元された基準（２１１）に近くなった状態で、
    合成復元イメージ（３０７）を前記補正された基準復元イメージ（２１３）から構築する際に使用する数理的復元投影（９６）
    を選択する段階
    を含む、前記書式付き情報（１５）を計算するための第８のアルゴリズムを備え、
    前記復元された基準（２１１）は、前記合成復元イメージ（３０７）と比較した復元差分（２１４）を示し、
    前記書式付き情報（１５）は、少なくとも一部は、前記選択したパラメータ化可能復元変換モデル（９７）のパラメータ（Ｐ９）および／または前記選択したパラメータ化可能逆復元変換モデル（２９７）のパラメータ（Ｐ９）で構成されることを特徴とする方法。
17. 請求項１４から１６のいずれか一項に記載の方法であって、
    前記復元差分（２１４）を計算するために、
    − 前記復元された基準（２１１）と前記合成復元イメージ（３０７）との前記復元差分（２１４）を計算する段階、
    − 前記復元差分（２１４）を前記書式付き情報（１５）に関連付ける段階
    を含む第９のアルゴリズムを備えることを特徴とする方法。
18. 請求項１４から１７のいずれか一項に記載の方法であって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）の前記イメージ復元手段（１９）はイメージに依存する少なくとも１つの可変復元特性、特に焦点距離および／または残像を備え、前記書式付き情報（１５）の一部は前記１つまたは複数の可変復元特性を備える前記イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）に関係し、各可変復元特性はある値と関連付けられ前記可変復元特性の集まりおよび前記値からなる復元組み合わせを形成することができ、
    さらに、前記復元組み合わせの所定の選択に関して前記書式付き情報（１５）の前記一部を出力する段階を含むことを特徴とする方法。
19. 請求項１８に記載の方法であって、
    測定済み書式付き復元情報から任意の組み合わせに関係する前記書式付き情報（１５）の前記一部を取得する段階を含み、これ以降、任意の復元組み合わせに関係する前記書式付き情報（１５）の前記一部を拡張書式付き復元情報と呼び、前記書式付き情報は前記測定済み書式付き復元情報ではなくその代わりに前記拡張書式付き復元情報を含むことを特徴とする方法。
20. 請求項１９に記載の方法であって、
    前記測定済み書式付き復元情報および前記拡張書式付き復元情報によって復元補間差分が示され、さらに前記可変復元特性のうち０または１つまたは複数を選択する段階を含み、このようにして選択された前記可変復元特性について得られた拡張書式付き復元情報に対する前記復元補間差分が所定の復元補間閾値よりも小さいことを特徴とする方法。
21. 請求項１４から２０のいずれか一項に記載の方法であって、
    前記イメージ復元手段（１９）は映像取込機器（１）と関連付けられ前記復元基準（２０９）から前記復元された基準（２１１）をデジタル形式で復元し、前記イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）に関係する書式付き情報（１５）を出力するために、前記イメージ復元手段（１９）と関連付けられている前記映像取込機器（１）に関係する前記書式付き情報（１５）が使用されることを特徴とする方法。
22. 請求項１から２１のいずれか一項に記載の方法であって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも２つの機器を含み、前記機器連鎖（Ｐ３）の機器の欠陥（Ｐ５）に関係する書式付き情報（１５）を出力するために、さらに、
    − 前記機器連鎖（Ｐ３）の各機器に関係する書式付き情報（１５）を出力する段階、
    − 前記機器連鎖の各機器に関係する書式付き情報（１５）を組み合わせて、前記機器連鎖（Ｐ３）に関係する前記書式付き情報（１５）を取得する段階を含むことを特徴とする方法。
23. 機器連鎖（Ｐ３）の機器と接続されたシステムを使って、イメージ処理手段（Ｐ１）、特にソフトウェア、による処理で前記機器連鎖（Ｐ３）の機器の欠陥（Ｐ５）に関係する書式付き情報（１５）を出力する方法であって、前記イメージ処理手段（Ｐ１）により処理されたイメージ（１０３）の品質を修正することを目的とし、前記機器連鎖（Ｐ３）は特に少なくとも１つの映像取込機器（１）および／または少なくとも１つのイメージ復元手段（１９）および／または少なくとも１つの観測手段を含み、前記方法はデータ処理手段を使って前記機器連鎖（Ｐ３）の前記機器欠陥（Ｐ５）を特徴付けるデータ（以降、書式付き情報（１５）と呼ぶ）を前記システムから出力し、
    前記機器の欠陥（P5）は、光学系および／またはセンサおよび／または電子ユニットおよび／または機器（Ｐ２５）に組み込まれているソフトウェアの特性に関係する欠陥として定義され、
    前記機器の欠陥（Ｐ５）は、幾何学的欠陥、鮮明さ欠陥、比色分析欠陥、幾何学的歪み欠陥、幾何学的色収差欠陥、幾何学的残像食欠陥、コントラスト欠陥、比色分析欠陥、色とカラーキャストのレンダリング画像におけるフラッシュ一様性の欠陥、センサノイズ、粒、非点収差欠陥、球面収差欠陥で構成されることを特徴とするシステム。
24. 請求項２３に記載のシステムであって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つの映像取込機器（１）、特にスキャナを含み、前記システムはより詳細には、前記映像取込機器（１）の欠陥（Ｐ５）に関係する書式付き情報（１５）を出力するように特に設計されており、前記システムは前記映像取込機器（１）の欠陥（Ｐ５）を特徴付けるデータ、特に鮮明さ特性を出力するデータ処理手段を含み、前記書式付き情報（１５）はさらに、前記映像取込機器（１）の前記欠陥（Ｐ５）を特徴付けるデータを含むことを特徴とするシステム。
25. 請求項２４に記載のシステムであって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つの映像取込機器（１）を含み、前記映像取込機器（１）の欠陥（Ｐ５）に関係する前記書式付き情報（１５）、特に歪み特性を出力するために、
    − 基準シーン（９）、および／または
    − 変換されたイメージ（１３）、および／または
    − 前記映像取込機器（１）を使用して前記基準シーン（９）を映像取込することにより得られる基準イメージ（１１）を前記変換されたイメージ（１３）に変換するのに使用するパラメータ化可能変換モデル（１２）、および／または
    − 前記変換イメージ（１３）を前記基準イメージ（１１）に変換する場合に使用するパラメータ化可能逆変換モデル（２１２）、および／または
    − 前記変換されたイメージ（１３）が前記合成イメージ（２０７）に近い状態において、前記基準シーン（９）から得られた、および／または前記基準イメージ（１１）から得られた合成イメージ（２０７）
    の中から前記のデータ処理手段は、を採用することができ、前記計算をアルゴリズムにより、一組のパラメータ化可能変換モデル、一組のパラメータ化可能逆変換モデル、一組の合成イメージ、一組の基準シーン、および一組の変換されたイメージを、前記書式付き情報（１５）を計算するための第１のアルゴリズムによって
    選択し、
    前記変換されたイメージ（１３）は、前記合成イメージ（２０７）と比較した差分（１４）を示し、
    前記書式付き情報（１５）は、少なくとも一部は、前記選択したパラメータ化可能変換モデル（１２）のパラメータおよび／または前記選択したパラメータ化可能逆変換モデル（２１２）のパラメータで構成されることを特徴とするシステム。
26. 請求項２５に記載のシステムであって、
    前記データ処理手段は、一組の数理的投影の中で、前記合成イメージ（２０７）を前記基準シーン（９）から構築することができる１つの数理的投影（８）を選択する計算手段を含む前記第１の計算アルゴリズムを採用することを特徴とするシステム。
27. 請求項２４から２６のいずれか一項に記載のシステムであって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つの映像取込機器（１）を含み、前記映像取込機器（１）の前記欠陥（Ｐ５）に関係する前記書式付き情報（１５）、特に歪み特性を出力するために、
    − 前記基準イメージ（１１）を変換されたイメージ（１３）に変換する場合に使用するパラメータ化可能変換モデル（１２）、および／または
    − 前記基準シーン（９）から得られた、および／または前記基準イメージ（１１）から得られた合成イメージ（２０７）の中から前記のデータ処理手段は、前記書式付き情報（１５）を計算する第２のアルゴリズムを採用し、前記データ処理手段は、少なくとも１つの前記基準シーン（９）を選択する計算手段を含む前記第２の計算アルゴリズムを採用し、
    前記映像取込機器（１）により、各基準シーン（９）の少なくとも１つの基準イメージ（１１）を映像取込することが可能であり、前記計算手段によりさらに、一組のパラメータ化可能変換モデルおよび一組の合成イメージを選択し、
    前記選択は、前記合成イメージ（２０７）は前記変換されたイメージ（１３）に近いものと認定される状態で実行され、
    前記変換されたイメージ（１３）は前記合成イメージ（２０７）と対比した差分（１４）を示し、前記書式付き情報（１５）は、少なくとも一部は、前記選択したパラメータ化可能変換モデル（１２）のパラメータ（Ｐ９）および／または前記選択したパラメータ化可能逆変換モデル（２１２）のパラメータ（Ｐ９）で構成され、前記パラメータ化可能逆変換モデル（２１２）により、前記変換されたイメージ（１３）を前記基準イメージ（１１）に変換することができることを特徴とするシステム。
28. 請求項２７に記載のシステムであって、
    前記第２の計算アルゴリズムを採用できる前記計算手段は、一組の数理的投影の中で、前記合成イメージ（２０７）を前記基準シーン（９）から構築することができる１つの数理的投影（８）を選択する計算手段を備えることを特徴とするシステム。
29. 請求項２５から２８のいずれか一項に記載のシステムであって、
    前記データ処理手段は、
    − 前記変換されたイメージ（１３）と前記合成イメージとの前記差分（１４）を計算し、
    − 前記差分（１４）を前記書式付き情報（１５）に関連付ける計算手段を含む前記差分（１４）を計算する第３のアルゴリズムを採用することを特徴とするシステム。
30. 請求項２４に記載のシステムであって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）の映像取込機器（１）に関係する前記書式付き情報（１５）を計算するために、さらに、少なくとも１つの基準シーン（９）を含み、前記映像取込機器（１）は基準シーン（９）毎に基準イメージ（１１）を構築し、前記映像取込機器（１）に関係する前記書式付き情報（１５）を計算するために、さらに、
    − 面への少なくとも１つの前記基準シーン（９）の指定された数理的投影により合成イメージクラスを構築し、
    − 一組の前記パラメータ化可能変換モデルの中で、前記基準イメージ（１１）を前記基準シーン（９）の前記合成イメージクラスに近い変換されたイメージ（１３）に変換するモデルを選択する計算および処理手段を備え、
    前記変換されたイメージ（１３）は前記合成イメージクラスと対比した差分（１４）を示し、前記書式付き情報（１５）は少なくとも一部は、前記選択されたパラメータ化可能変換モデルのパラメータで構成されることを特徴とするシステム。
31. 請求項３０に記載のシステムであって、
    − 前記変換されたイメージ（１３）と前記合成イメージクラスとの前記差分（１４）を計算し、
    − 前記差分（１４）を前記書式付き情報（１５）に関連付ける計算手段を含むことを特徴とするシステム。
32. 請求項２５から３１のいずれか一項に記載のシステムであって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）の前記映像取込機器（１）はイメージに依存する少なくとも１つの可変特性、特に焦点距離および／または残像を備え、前記書式付き情報（１５）の一部は前記１つまたは複数の可変特性を備える前記映像取込機器（１）の欠陥（Ｐ５）に関係し、各可変特性はある値と関連付けられ前記可変特性の集まりおよび前記値からなる組み合わせを形成することができ、
    さらに、前記組み合わせの所定の選択に関して前記書式付き情報（１５）の前記一部を出力するデータ処理手段を備え、書式付き情報の前記一部でこのようにして得られた書式付き情報は、書式付き情報（１５）のフィールドに測定済み書式付き情報（Ｐ１０１）として入力されることを特徴とするシステム。
33. 請求項３２に記載のシステムであって、
    前記データ処理手段は、測定済み書式付き情報（Ｐ１０１）から任意の組み合わせに関係する前記書式付き情報（１５）の前記一部を取得することができ、これ以降、任意の組み合わせに関係する前記書式付き情報（１５）の前記一部を拡張書式付き情報（Ｐ１０２）と呼び、前記書式付き情報は前記測定済み書式付き情報（Ｐ１０１）ではなくその代わりに前記拡張書式付き情報（Ｐ１０２）を含むことを特徴とするシステム。
34. 請求項３３に記載のシステムであって、
    前記測定済み書式付き情報（Ｐ１０１）および前記拡張書式付き情報（Ｐ１０２）によって補間差分が示され、さらに前記可変特性（Ｐ６）のうち０または１つまたは複数を選択する選択手段を含み、このようにして選択された前記可変特性（Ｐ６）について得られた前記拡張書式付き情報（Ｐ１０２）に対する前記補間差分が所定の補間閾値よりも小さいことを特徴とするシステム。
35. 請求項２３から３４のいずれか一項に記載のシステムであって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つのイメージ復元手段（１９）、特にプリンタまたは表示画面を含み、さらに、イメージ処理手段（Ｐ１）、特にソフトウェアに、前記イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）に関係する書式付き情報（１５）を供給するように設計されたシステムであって、
    さらに、イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）を特徴付けるデータ、特に歪み特性を出力するデータ処理手段を備え、前記書式付き情報（１５）はさらに、イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）を特徴付ける前記データを含むことを特徴とするシステム。
36. 請求項３５に記載のシステムであって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つのイメージ復元手段（１９）を含み、前記イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）に関係する前記書式付き情報（１５）、特に歪み特性を出力するために、
    − 復元基準（２０９）、および／または
    − 補正された基準復元イメージ（２１３）、
    および／または
    − 前記復元基準（２０９）を前記補正された基準復元イメージ（２１３）に変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル（９７）、
    および／または
    − 前記補正された基準復元イメージ（２１３）を前記復元基準（２０９）に変換する際に使用するパラメータ化可能逆復元変換モデル（２９７）、
    および／または
    − 合成復元イメージ（３０７）を前記補正された基準復元イメージ（２１３）から構築する際に使用する数理的復元投影（９６）を選択する計算手段、
    の中から一組のパラメータ化可能復元変換モデル、一組のパラメータ化可能逆復元変換モデル、一組の数理的復元投影、一組の復元基準、および一組の補正された基準復元イメージの中を選択し、
    前記合成復元イメージ（３０７）が前記イメージ復元手段（１９）を使用して前記復元基準（２０９）の復元により得られる復元された基準（２１１）に近くなるように前記選択が行われ、前記復元された基準（２１１）は前記合成復元イメージ（３０７）と対比した復元差分（２１４）を示し、前記書式付き情報（１５）は前記選択したパラメータ化可能復元変換モデル（９７）のパラメータおよび／または前記選択したパラメータ化可能逆復元変換モデル（２９７）のパラメータで構成される
    ことを特徴とするシステム。
37. 請求項３５または３６に記載のシステムであって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つのイメージ復元手段（１９）を含み、前記イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）に関係する前記書式付き情報（１５）、特に歪み特性を出力するために、少なくとも１つの復元基準（２０９）を選択する計算手段が備えられ、前記イメージ復元手段（１９）により、前記復元基準（２０９）を復元された基準（２１１）に復元することが可能であり、の中で、
    − 前記復元基準（２０９）を補正された基準復元イメージ（２１３）に変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル（９７）、
    および
    − 前記合成復元イメージ（３０７）が復元された基準（２１１）に近いとみなされる状態において、合成復元イメージ（３０７）を前記補正された基準復元イメージ（２１３）から構築する際に使用する数理的復元投影（９６）、
    の中から前記計算手段により、一組のパラメータ化可能復元変換モデルおよび一組の数理的復元投影を選択し、
    前記復元された基準（２１１）は前記合成復元イメージ（３０７）と対比した復元差分（２１４）を示し、
    前記書式付き情報（１５）は少なくとも一部は、選択したパラメータ化可能復元変換モデル（９７）のパラメータ（Ｐ９）および／またはパラメータ化可能逆復元変換モデル（２９７）のパラメータ（Ｐ９）で構成され、前記パラメータ化可能逆復元変換モデル（２９７）により、前記補正された基準復元イメージを前記復元基準（２０９）に変換すること
    を特徴とするシステム。
38. 請求項３５または３６に記載のシステムであって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも１つのイメージ復元手段（１９）を含み、前記イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）に関係する前記書式付き情報（１５）、特に歪み特性を出力するために、補正された基準復元イメージ（２１３）を選択する計算手段が備えられ、
    − 指定復元基準（２０９）を前記補正された基準復元イメージ（２１３）に変換する際に使用するパラメータ化可能復元変換モデル（９７）、および／または
    − 前記補正された基準復元イメージ（２１３）を前記復元基準（２０９）に変換する際に使用するパラメータ化可能逆復元変換モデル（２９７）、および／または
    − 前記合成復元イメージ（３０７）が前記イメージ復元手段（１９）を使用して前記復元基準（２０９）の復元により得られる復元された基準（２１１）に近いとみなされる状態において、合成復元イメージ（３０７）を前記補正された基準復元イメージ（２１３）から構築する際に使用する数理的復元投影（９６）、
    の中から前記計算手段により、一組のパラメータ化可能復元変換モデル、一組の数理的復元投影、および１組の復元基準を選択し、
    前記復元された基準（２１１）は前記合成復元イメージ（３０７）と対比した復元差分（２１４）を示し、前記書式付き情報（１５）は前記選択したパラメータ化可能復元変換モデル（９７）のパラメータおよび／または前記選択したパラメータ化可能逆復元変換モデル（２９７）のパラメータで構成されることを特徴とするシステム。
39. 請求項３６から３８のいずれか一項に記載のシステムであって、
    − 前記復元された基準（２１１）と前記合成復元イメージ（３０７）との前記復元差分（２１４）を計算し、
    − 前記復元差分（２１４）を前記書式付き情報（１５）に関連付ける計算手段を含むことを特徴とするシステム。
40. 請求項３６から３９のいずれか一項に記載のシステムであって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）の前記イメージ復元手段（１９）はイメージに依存する少なくとも１つの可変復元特性、特に焦点距離および／または残像を備え、前記書式付き情報（１５）の一部は前記１つまたは複数の可変復元特性を備える前記イメージ復元手段（１９）の欠陥（Ｐ５）に関係し、各可変復元特性はある値と関連付けられ前記可変復元特性の集まりおよび前記値からなる復元組み合わせを形成することができ、さらに、前記復元組み合わせの所定の選択に関して前記書式付き情報（１５）の前記一部を出力するデータ処理手段を備え、前記一部でこのようにして得られ、書式付き情報（１５）のフィールドに測定済み書式付き復元情報として入力されることを特徴とするシステム。
41. 請求項４０に記載のシステムであって、
    測定済み書式付き復元情報から任意の組み合わせに関係する前記書式付き情報（１５）の前記一部を取得するデータ処理手段を含み、これ以降、任意の復元組み合わせに関係する前記書式付き情報（１５）の前記一部を拡張書式付き復元情報と呼び、前記書式付き情報は前記測定済み書式付き復元情報ではなくその代わりに前記拡張書式付き復元情報を含むことを特徴とするシステム。
42. 請求項４１に記載のシステムであって、
    前記測定済み書式付き復元情報および前記拡張書式付き復元情報によって復元補間差分が示され、さらに前記可変復元特性のうち０または１つまたは複数を選択する選択手段を備え、このようにして選択された前記可変復元特性について得られた拡張書式付き復元情報に対する前記復元補間差分が所定の復元補間閾値よりも小さいことを特徴とするシステム。
43. 請求項３６または４２に記載のシステムであって、
    前記復元手段は映像取込機器（１）と関連付けられ前記復元基準（２０９）から復元された基準（２１１）をデジタル形式で復元し、前記復元手段と関連付けられている前記映像取込機器（１）に関係する前記書式付き情報（１５）を使用して、前記復元手段の欠陥（Ｐ５）に関係する書式付き情報（１５）を出力するデータ処理手段を備えることを特徴とするシステム。
44. 請求項２３から４３のいずれか一項に記載のシステムであって、
    前記機器連鎖（Ｐ３）は少なくとも２つの機器を含み、前記機器連鎖（Ｐ３）の機器の欠陥（Ｐ５）に関係する書式付き情報（１５）を出力するために、さらに、前記機器連鎖（Ｐ３）の各機器に関係する前記書式付き情報（１５）を出力し、前記機器連鎖の機器のそれぞれに関係する書式付き情報（１５）を組み合わせ、前記機器連鎖（Ｐ３）に関係する前記書式付き情報（１５）を取得するデータ処理手段を備えることを特徴とするシステム。

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