JP4698015B2

JP4698015B2 - 重み付き平均測定反射率パラメータの決定方法及びシステム

Info

Publication number: JP4698015B2
Application number: JP2000353666A
Authority: JP
Inventors: シャウジェン−ナン; ジェイ．クラークレイモンド; エー．シュウェイドスチュアート; エー．クリンガーマンテリー
Original assignee: Xerox Corp
Current assignee: Xerox Corp
Priority date: 1999-11-23
Filing date: 2000-11-21
Publication date: 2011-06-08
Anticipated expiration: 2020-11-21
Also published as: JP2001177726A; US6631215B1; EP1104173A2

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はデジタル画像処理技術に関し、詳細には、積分キャビティ効果(integrated cavity effect)の補正を実施するための方法及び装置に関する。本発明は、特に、デスクトップ型スキャナでの、周囲の背景上のパッチの測定反射率に依存して生じる積分キャビティ効果を補正するための使用によく適しており、特にそれに関して述べる。しかし、本発明は、より広い用途を有し、三角形、ピラミッド型、又は他の空間応答によるたたみ込みフィルタリングが必要な、デジタル画像処理システム及び他のシステムの広い範囲で用いることができることを理解されたい。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル画像形成スキャナにおける積分キャビティ効果（ＩＣＥ）現象は、周囲の背景上のパッチの測定反射率への依存に関係している。この効果は、文書上の近傍のロケーションで反射してデジタル画像形成スキャナの照明器に戻る光に起因する照明の局所的な変化によって生じる。これらのコンテキスト依存の反射率の変化は、文書のデジタル複製において、しばしば問題を生じることがよく知られている。例えば、黒い文字に囲まれた背景の画像ビデオは、広い背景領域のビデオ信号値よりもかなり低いことがよくある。この背景の変化は、誤差拡散技術を用いて画像が描画されるときに、文字の周りに付加的なドットがプリントされる現象を生じる。
【０００３】
ＩＣＥは、自動ウィンドウアルゴリズムの性能にも悪影響を与える。一般的に、自動ウィンドウアルゴリズムは、背景情報の値に依存して、文書内のウィンドウ領域を識別する。従って、背景の値が不均一だと、細い白い空間だけで区分された２つ以上のウィンドウの好ましくない併合を生じ易い。
【０００４】
一般的に、積分キャビティ効果を補正するための、厳密な数学的方法が知られている。補正の公式は、次式によって与えられる。
【数１】

【０００５】
式中、ｒ（ｘ）は補正された反射率であり、Ｒ_m（ｘ）は測定された反射率であり、Ｒ_cは白い紙について測定された反射率であり、ｆは文書から反射してキャビティによって捕えられ、再び文書に向かう光の割合であり、〈Ｒ_m〉は核ｇ（ｘ）によるたたみ込みを示す。
【０００６】
核ｇ（ｘ）によるたたみ込みは、次式によって与えられる。
【数２】

【０００７】
上記から明白なように、反射率補正は、明らかに、周囲領域の重み付き平均測定反射率に＜Ｒ_m＞に依存する。これは、選択された平均のコンテキストが本質的である場合、デジタル画像形成システムにおける重大な処理上の問題を課す。
詳細には、選択されたコンテキストが大きい場合には、平均を計算するためのソフトウェアにおいて必要な処理が極端に遅くなる。更に、たとえ、ハードウェアによってリアルタイムの重み付き平均値の計算が実現可能であっても、必要な回路は非常に高価である。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
従って、スキャナにおける積分キャビティ効果の補正を実施するための、概算重み付き平均を実施する方法及び装置が望まれる。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の１つの態様に従い、ビデオデータを均等フィルタで繰り返したたみこむことによって、デジタル画像の空間依存平均値を計算するための、安価な回路及び方法が提供される。この均等平均は、低速走査方向及び高速走査方向の各々において、選択された“ランニングブロック”コンテキストの前方エッジ及び後方エッジからのデータを加算及び減算することによって実施される。
【００１０】
本発明のより限定された態様に従い、画像の積分キャビティ効果補正に用いるための、画像内の画素に対する、重み付き平均測定反射率パラメータＲ_mの決定方法が提供される。この方法は、画像内の各対象画素Ｐ_i,jに対して、その対象画素Ｐ_i,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内の画像のビデオ値Ｖ_i,jを均等フィルタで２回たたみ込むことによって、前記領域内のビデオ値の概算空間依存平均値Ａ_i,j及びＢ_i,jを計算し、次に、各対象画素Ｐ_i,jに対するたたみ込みステップの結果を、平均反射率パラメータ＜Ｒ_m＞として用いるステップを含む。
【００１１】
画像の積分キャビティ効果補正に用いるための画像内の画素の重み付き平均測定反射率パラメータ＜Ｒ_m＞を決定する方法は、画像内の各対象画素Ｐ_i,jに対して、対象画素Ｐ_i,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内の画像のビデオ値Ｖ_i,jを均等フィルタで繰り返したたみ込むことにより、前記領域内のビデオ値の概算空間依存平均値Ａ_i,j及びＢ_i,jを計算するステップと、各対象画素Ｐ_i,jに対して、たたみ込みステップの結果を平均反射率パラメータ＜Ｒ_m＞として用いるステップと、を有する。
【００１２】
画像の積分キャビティ効果補正に用いるための画像内の画素の重み付き平均測定反射率パラメータ＜Ｒ_m＞を決定する別の方法は、画像内の各対象画素Ｐ_i,jに対して、その対象画素Ｐ_i,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内の画像のビデオ値Ｖ_i,jを均等フィルタで繰り返したたみ込むことにより、前記領域内のビデオ値の空間依存合計値Ｓ_i,j及びＴ_i,jを計算するステップと、各対象画素Ｐ_i,jに対して、たたみ込みステップの結果を平均反射率パラメータ＜Ｒ_m＞として用いるステップと、を有する。
【００１３】
画像の積分キャビティ効果補正に用いるための画像内の画素の重み付き平均測定反射率パラメータ＜Ｒ_m＞を決定するためのシステムは、画像内の各対象画素Ｐ_i,jに対して、画像の対象画素Ｐ_i,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内のビデオ値Ｖ_i,jを均等フィルタで繰り返したたみ込むことにより、前記領域内のビデオ値の概算空間依存平均値Ａ_i,j及びＢ_i,jを計算し、各対象画素Ｐ_i,jに対して、たたみ込みステップの結果を平均反射率パラメータ＜Ｒ_m＞として用いる、１組の処理回路を有する。
【００１４】
画像の積分キャビティ効果補正に用いるための画像内の画素の重み付き平均測定反射率パラメータ＜Ｒ_m＞を決定する別の方法（１００）は、第１走査線ＳＬ_i-H+1内の画素Ｐ_i-H+1,j-W+1のビデオ値Ｖ_i-H+1,j-W+1から画素Ｐ_i-H+1,jまで、及び第２走査線ＳＬ_i内の画素Ｐ_i,j-W+1から画素Ｐ_i,jまでの第１コンテキスト内の、ビデオ値Ｖ_i,jの合計に基いて、第１平均ビデオ値Ａ_i,jを計算することにより、各対象画素Ｐ_i,jで、各対象画素Ｐ_i,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内のビデオ値Ｖ_i,jの合計に基く第１平均ビデオ値Ａ_i,jを計算し、画素Ｐ_i,jの平均ビデオ値Ａ_i,jから画素Ｐ_i,j+W-1の平均ビデオ値Ａ_i,j+W-1まで、及び画素Ｐ_i+H-1,jの平均ビデオ値Ａ_i+H-1,jから画素Ｐ_i+H-1,j+W-1の平均ビデオ値Ａ_i _+H-1,j+W-1までの第２コンテキスト内の、第１平均ビデオ値Ａ_i,jの合計に基いて、第２平均ビデオ値Ｂ_i,jを計算することにより、各対象画素Ｐ_i,jで、各対象画素を囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内の第１平均ビデオ値Ａ_i,jの合計に基く第２平均ビデオ値Ｂ_i,jを計算することにより、画像内の各対象画素Ｐ_i,jに対して、画像内の対象画素Ｐ_i,jを囲む前記領域内のビデオ値Ｖ_i,jを均等フィルタで繰り返したたみ込むことにより、前記領域内のビデオ値の概算空間依存平均値Ａ_i,j及びＢ_i,jを計算するステップと、各対象画素Ｐ_i,jに対して、たたみ込みステップの結果を平均反射率パラメータ＜Ｒ_m＞として用いるステップと、を有する。
【００１５】
画像の積分キャビティ効果補正に用いるための画像内の画素の重み付き平均測定反射率パラメータ＜Ｒ_m＞の別の決定方法（１００）は、第１走査線ＳＬ_i-H+1内の画素Ｐ_i-H+1,j-W+1のビデオ値Ｖ_i-H+1,j-W+1から画素Ｐ_i-H+1,jまで、及び第２走査線ＳＬ_i内の画素Ｐ_i,j-W+1から画素Ｐ_i,jまでの第１コンテキスト内のビデオ値Ｖ_i,jの合計に基いて、第１ビデオ合計値Ｓ_i,jを計算することにより、各対象画素Ｐ_i,jで、各対象画素Ｐ_i,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内のビデオ値Ｖ_i,jの合計に基く第１ビデオ合計値Ｓ_i,jを計算し、画素Ｐ_i,jのビデオ合計値Ｓ_i,jから画素Ｐ_i,j+W-1のビデオ合計値Ｓ_i,j+W-1まで、及び画素Ｐ_i+H-1,jのビデオ合計値Ｓ_i+H-1,jから画素Ｐ_i+H-1,j+W-1のビデオ合計値Ｓ_i+H-1,j+W-1までの第２コンテキスト内の第１ビデオ合計値Ｓ_i,jの合計に基いて、第２ビデオ合計値Ｔ_i,jを計算することにより、各対象画素Ｐ_i,jで、各対象画素を囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内の第１ビデオ合計値Ｓ_i,jの合計に基く第２ビデオ合計値Ｔ_i,jを計算することを含むたたみ込みにより、画像内の各対象画素Ｐ_i,jに対して、画像内の対象画素Ｐ_i,jを囲む前記領域内のビデオ値Ｖ_i,jを均等フィルタで繰り返したたみ込むことにより、前記領域内のビデオ値の空間依存合計値Ｓ_i,j及びＴ_i,jを計算するステップと、各対象画素Ｐ_i,jに対して、たたみ込みステップの結果を平均反射率パラメータ＜Ｒ_m＞として用いるステップと、を有する。
【００１６】
画像の積分キャビティ効果補正に用いるための画像内の画素の重み付き平均測定反射率パラメータ＜Ｒ_m＞を決定するためのシステム（１０）は、各対象画素Ｐ_i,jで、対象画素Ｐ_i,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内のビデオ値Ｖ_i,jの合計に基いて、第１平均ビデオ値Ａ_i,jを計算するように構成され、各対象画素Ｐ_i,jに対して、対象画素Ｐ_i,jを囲む前記領域内のビデオ値Ｖ_i,jの合計を、第１の結果Ａ_i,jとして計算する、第１段階処理回路と、各対象画素Ｐ_i,jで、各対象画素Ｐ_i,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内の第１平均ビデオ値Ａ_i,jの合計に基いて、第２平均ビデオ値Ｂ_i,jを計算するように構成され、各対象画素Ｐ_i,jに対して、各対象画素Ｐ_i,jを囲む前記領域内の第１の結果Ａ_i,jの合計を、第２の結果Ｂ_i,jとして計算する、第２段階処理回路と、を含み、画像内の各対象画素Ｐ_i,jに対して、画像内の各対象画素Ｐ_i,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内のビデオ値Ｖ_i,jを均等フィルタで繰り返したたみ込むことにより、前記領域内のビデオ値の概算空間依存平均値Ａ_i,j及びＢ_i,jを計算し、各対象画素Ｐ_i,jに対して、たたみ込みステップの結果を平均反射率パラメータ＜Ｒ_m＞として用いる、１組の処理回路を有する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
まず、図１を参照し、スキャナにおいて積分キャビティ効果補正を実施するための好ましい処理システム１０を説明する。図示されるように、ビデオバッファ１２は、デジタルスキャナ装置等を用いた原文書の画像形成から得られた、複数の画素Ｐ_i,jの光強度（明度）を表わす複数のビデオ値Ｖ_i,jを保持する。第１段階処理回路１４は、ビデオバッファ１２内の各画素ロケーションＰ_i,jから選択されたサイズのブロック内の各ビデオ値Ｖ_i,jを読み、本発明に従って、詳細を後述するように、第１段階平均値Ａ_i,jを生成するように構成されている。この第１段階平均値Ａ_i,jは、第１段階平均値バッファ１６に記憶される。
【００１８】
第２段階処理回路１８は、第１段階平均値バッファ１６から選択されたサイズのブロック内の各第１段階平均値Ａ_i,jを読み、本発明に従って、第２段階平均値Ｂ_i,jを生成するように構成されている。この第２段階平均値Ｂ_i,jは、第２段階平均値バッファ２０に記憶される。ビデオバッファ１２から読まれるブロックサイズと第１段階平均値バッファ１６から読まれるブロックサイズとは、同じサイズであるのが好ましいが、他の異なるサイズのブロックを用いることもできる。
【００１９】
本発明は、２次元均等重み付けフィルタの二重たたみ込みが、ピラミッド型の重みを有するフィルタを生じるという、数学的な原理を活用することを認識されたい。２次元均等重み付けフィルタの付加的な又は複合されたたたみ込みは、たたみ込み回数が増すにつれてプロファイルがよりガウス分布に近づく重みを有するフィルタを生じる。４×４コンテキストに対する、２次元均等重み付けフィルタの二重たたみ込みは、次のようなピラミッド型の重み付けプロファイルを有するフィルタを生じる。
【数３】

【００２０】
後述する好ましい実施形態の前置き的な例として、Ｖ_i,jをビデオバッファ１２（図１）内の行ｉ及び列ｊのビデオ値とする：
【数４】

【００２１】
次に、Ｓ_i,jを、第１段階処理回路１４によって計算される、ロケーションｉ，ｊの左上の４×４の領域又はコンテキストにわたるＶ_i,jの合計値、即ち、Ｓ_i,jを、ｉ−４＜ｍ≦ｉ及びｊ−４＜ｎ≦ｊに対するＶ_m,nの合計値とする。
【００２２】
この例に従うと：
【数５】

等となる。
【００２３】
上記のように第１段階処理回路１４によってビデオ値Ｖ_i,jの合計値Ｓ_i,jが計算され、行列の形態に配置され、次のように第１段階平均値バッファ１６に記憶される。
【数６】

【００２４】
第２段階処理回路１８によって、左上の４×４の領域又はコンテキストにわたって再びＳ_i,jを合計すると、第２段階平均値バッファ２０に記憶するための１組の第２合計値Ｔ_i,jを生じる。例えば：
【数７】

【００２５】
Ｓ_i,jをＶ_i,jに関して明示的に展開すると、二重合計Ｔ₇₇は、ビデオバッファ１２に記憶されているビデオ値Ｖ_i,jを、画素ロケーションｉ＝４，ｊ＝４に中心を置くピラミッド型の重みで重み付けした合計であることが示される。
【００２６】
従って：
【数８】

【００２７】
上記は、４×４コンテキストの合計の合計が、７×７コンテキストのピラミッド型重み付き合計を生じることを示す。一般的に、Ｗ×Ｈコンテキストの合計の合計は、(２Ｗ−１)×(２Ｈ−１)のコンテキストにわたるピラミッド型重み付き合計を生じる。
【００２８】
引き続き図１を参照するとともに、更に図２を参照し、本発明に従った、２次元の場合のピラミッド型重み付き合計の好ましい詳細な計算を、乗算機及び加算機の数を減らして説明する。使用するビットの総数を減らすために、本発明の第１段階処理回路１４では、上述した合計Ｓ_i,jではなく、ビデオ値Ｖ_i,jの平均値Ａ_i,jを計算するのが好ましい。同様に、第２段階処理回路１８では、上述した厳密な合計Ｔ_i,jではなく、第１段階平均値Ａ_i,jの第２段階平均値Ｂ_i,jを計算する。しかしながら、本発明は、上述のピラミッド型重み付き合計を与えるための厳密な合計計算と、使用ビット数並びに必要な乗算機及び加算機の数を減らすために、後述するピラミッド型重み付き平均値を計算する平均値計算との、両方を包含することを認識されたい。
【００２９】
本発明に従い、第１段階処理回路１４によって、第１段階平均値バッファ１６に記憶するための第１段階平均値Ａ_i,jを計算するために、Ｗ個の画素×Ｈ本の走査線のウィンドウサイズのビデオ値Ｖ_i,jが用いられるのが好ましい。好ましくは、図２に示されるように、ビデオ値Ｖ_i,jのランニングブロック３０が第１段階処理回路１４によって処理され、第１段階平均値Ａ_i,jが生成される。ランニングブロック３０は、本質的に、ビデオバッファ１２の画素をフレーミングして、Ｗ個の画素の幅及びＨ本の走査線の高さを有するコンテキストを与える。ビデオ値Ｖ_i,jは、第１段階処理回路１４によって、ランニングブロック３０が走査線に沿った画素方向に、即ち、図２において右に、１度に１画素列ずつ“進む”ように、ビデオバッファ１２から取り出されることを認識されたい。ランニングブロックがビデオバッファ１２に記憶されているビデオ値の一番右のエッジまで“移動”されたら、そのブロックは、１本下の走査線の一番左にシフトされる。ランニングブロックは、本質的に、ラスタのように繰り返し移動して、ビデオバッファ内の走査線の次の組からビデオ値を取り出す。
【００３０】
第１段階処理回路１４は、画素Ｐ_j-wから画素Ｐ_j-1までの走査線ＳＬ_i-H+1のビデオ値の行合計を表わす値ＳｕｍＴｏｐ_j-1を記憶するための、第１レジスタ３２を含む。第２レジスタ３４は、画素Ｐ_j-Wから画素Ｐ_j-1までの走査線ＳＬ_iのビデオ値の行合計を記憶する。第１段階処理回路１４によって実行される画像処理が画素Ｐ_j-1から画素Ｐ_jまで進むと、処理回路１４は次式に従って第１レジスタ３２及び第２レジスタ３４を更新する：
SumTop_j=SumTop_j-1+V_i-H+1,j-V_i-H+1,j-W
SumBottom_j=SumBottom_j-1+V_i,j-V_i,j-W
【００３１】
第１段階処理回路１４は、各画素ロケーションで、走査線ＳＬ_i-H+lから走査線ＳＬ_i-lにわたる、画素Ｐ_j-w+1から画素Ｐ_jまでの行平均値の合計を表わす値Ｆ_jを記憶するための、先入れ先出し（ＦＩＦＯ）バッファ３６を含む。本発明に従い、Ｆ_j値は前の走査線サイクルで計算され、第１のＦＩＦＯ３６からすぐに入手できるのが好ましい。ビデオバッファ１２内の各画素ロケーションに対して、第１段階処理回路１４は、次式に従って第１段階平均値Ａ_i,jを計算する:
A_i,j=(F_j+Sumbottom_j/W)/H
【００３２】
次に、第１段階処理回路１４は、次の走査線サイクルで用いるために、次式に従っての第１のＦＩＦＯ３６内のＦ_j値を更新する:
F_j=F_j+(SumBottom_j-SumTop_j)/W
【００３３】
引き続き図１を参照するとともに、更に図３を参照し、本発明に従った、積分キャビティ効果補正を実施するためのピラミッド型重み付き平均値を計算するための処理の第２ステップ部分を説明する。上述したように、使用ビットの総数を減らすために、本発明の第２段階処理回路１８では、上述の厳密な合計計算Ｔ_i,jではなく、第１段階平均値Ａ_i,jの第２段階平均値Ｂ_i,jを計算するのが好ましい。ここでも、本発明は、上述のピラミッド型重み付き平均値を与えるための厳密な合計計算と、使用ビット数並びに必要な乗算機及び加算機の数を減らすために、本明細書で述べるピラミッド型重み付き合計を計算する平均値計算との、両方を包含することを認識されたい。
【００３４】
本発明に従い、第２段階処理回路１８によって、第２段階平均値出力バッファ２０に記憶するための第２段階平均値Ｂ_i,jを計算するために、Ｗ個の画素×Ｈ本の走査線のウィンドウサイズ内の第１段階平均値Ａ_i,jが用いられるのが好ましい。好ましくは、図３に示されるように、第１段階平均値Ａ_i,jのランニングブロック４０が第２段階処理回路１８によって処理され、第２段階平均値Ｂ_i,jが生成される。ランニングブロック４０は、本質的に、第１段階平均値バッファ１６の画素ロケーションをフレーミングして、Ｗ個の画素の幅及びＨ本の走査線の高さを有するコンテキストを与える。第１段階平均値Ａ_i,jは、第２段階処理回路１８によって、ランニングブロック４０が走査線に沿った画素方向に、即ち、図３において右に、１度に１画素列ずつ“進む”ように、バッファ１６から取り出されることを認識されたい。ランニングブロックが第１段階平均値バッファ１６に記憶されている第１段階平均値Ａ_i,jの一番右のエッジまで“移動”されたら、そのブロックは、下方且つ一番左にシフトされる。ランニングブロックは、本質的に、ラスタのように繰り返し移動して、第１段階平均値バッファ１６内の走査線の次の組からビデオ値を取り出す。
【００３５】
第２段階処理回路１８は、画素ロケーションＰ_j-1から画素ロケーションＰ_j+W-2までの走査線ＳＬ_iの第１段階平均値の行合計を表わす値Ｓｕｍ２Ｔｏｐ_j-1を記憶するための、第１レジスタ４２を含む。第２レジスタ４４は、画素ロケーションＰ_j-1から画素ロケーションＰ_j+W-2までの走査線ＳＬ_i+H-1の第１段階平均値の行合計を記憶する。第２段階処理回路１８によって実行される画像処理が、画素ロケーションＰ_j-1から画素ロケーションＰ_jまで進むと、処理回路１８は次式に従って第１レジスタ４２及び第２レジスタ４４を更新する：
Sum2Top_j=Sum2Top_j-1+A_i,j+W-1-A_i,j-1
Sum2Bottom_j=Sum2Bottom_j-1+A_i+H-1,j+W-1-A_i+H-1,j-1
【００３６】
第２段階処理回路１８は、各画素ロケーションで、走査線ＳＬ_iから走査線ＳＬ_i+H-2にわたる、画素ロケーションＰ_jから画素ロケーションＰ_j+W-1までの行平均値の合計を表わす値Ｆ２_jを記憶するために、先入れ先出し（ＦＩＦＯ）バッファ４６を含む。本発明に従い、Ｆ２_j値は前の走査線サイクルで計算され、第２のＦＩＦＯ４６からすぐに入手できるのが好ましい。第１段階平均値バッファ１６内の各画素ロケーションに対して、第２段階処理回路１８は、次式に従って第２段階平均値Ｂ_i,jを計算する:
B_i+H-1,j+W-1=(F2_j+Sum2bottom_j/W)/H
【００３７】
次に、第２段階処理回路１８は、次の走査線サイクルで用いるために、次式に従って第２のＦＩＦＯ４６内のＦ２_j値を更新する:
F2_j=F2_j+(Sum2Bottom_j-Sum2Top_j)/W
【００３８】
次に、図４を参照し、本発明に従って、積分キャビティ効果補正を実施するための、好ましい方法１００を示す。図を参照すると、第１ステップ１０２は、第１のＦＩＦＯバッファ３２及び第２のＦＩＦＯバッファ４６のそれぞれを初期化する。更に、第１ステップ１０２は、走査線カウンターｉを初期値“１”に初期化するとともに、１組の線バッファＶ及びＡを、走査されたデジタル画像の一番端のエッジに沿ったビデオ値に対応する値に初期化する。
【００３９】
次に、ステップ１０４で、走査線カウンター値が、予め選択されたランニングブロックのサイズの、画像内の走査線の総数を表わす第１の値Ｎ_yに、走査線の高さを表わす値Ｈを加えた、合計値と比較される。勿論、現在の走査線ｉが、画像内の走査線の総数とランニングブロックの高さとの合計値を超える場合は、方法１００はステップ１０６で終了する。しかし、現在の走査線ｉが、まだ走査された画像の境界内にある場合は、ステップ１０８で初期化手続きが実行される。
詳細には、ステップ１０８で、第１段階処理回路１４内の第１レジスタ３２及び第２レジスタ３４、並びに第２段階処理回路１８内の第１レジスタ４２及び第２レジスタ４４が初期化される。ステップ１０８では、更に、ビデオバッファ１２の新たな走査線が第１段階処理回路１４に読み込まれ、パラメータｊが、最初の画素列を示す値“１”に初期化される。
【００４０】
次に、ステップ１１０で、現在の画素列ｊが、画像の幅にわたる画像内の画素の総数を表わすパラメータＮ_xに、ランニングブロック３０の幅を表わすパラメータＷを加えた値と比較される。現在の画素列ｊが、画像の幅Ｎ_xとランニングブロック３０の幅Ｗとの合計値を超える場合には、現在の走査線を表わすパラメータｉがステップ１１２で増分される。一方、現在の画素列ｊが、画像の幅Ｎ_xとランニングブロック３０の幅Ｗとの合計値より低い場合には、ブロック１１４で処理が実行される。
【００４１】
次に、ステップ１１６で、現在の走査線を表わすパラメータｉが、ランニングブロック３０の高さＨと比較される。更に、現在の画素列を表わすパラメータｊが、ランニングブロック３０の幅を表わすパラメータＷと比較される。現在の走査線及び現在の画素列の両方が、それぞれ、ランニングブロックの高さＨ及び幅Ｗと等しいか又は超える場合には、ステップ１１８で、画素ロケーションＰ_i,jの、積分キャビティ効果補正されたビデオｒ_i,jが、次式に従って計算される：
【数９】

【００４２】
ステップ１２０では、現在の画素列のパラメータｊが増分される。これは、ランニングブロック３０及び４０の各々を、図２及び図３において右に“スライドする”効果を有する。その後、方法１００は、ステップ１１０で上述のように継続する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に従った積分キャビティ効果補正を実施するためのシステムの模式図である。
【図２】図１に示されるシステムで実行される処理の第１ステップ部分を示す図である。
【図３】図１に示されるシステムで実行される処理の第２ステップ部分を示す図である。
【図４】本発明に従った積分キャビティ効果補正を実施するために、図１に示されるシステムによって実行される好ましい方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０処理システム
１２ビデオバッファ
１４第１段階処理回路
１６第１段階平均値バッファ
１８第２段階処理回路
２０第２段階平均値バッファ

Claims

画像の積分キャビティ効果補正に用いるための画像内の画素の重み付き平均測定反射率パラメータ＜Ｒm＞の決定方法であって、
画像内の各対象画素Ｐi,jに対して、画像内の各対象画素Ｐi,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内のビデオ値Ｖi,jを均等フィルタで繰り返したたみ込むことにより、前記領域内のビデオ値の概算空間依存平均値として第１平均ビデオ値Ａi,j及び第２平均ビデオ値Ｂi,jを計算して、前記画像内のビデオ値のピラミッド型重み付き平均値を得るたたみ込みステップと、
各対象画素Ｐi,jに対して、前記たたみ込みステップで得られたピラミッド型重み付き平均値を、平均反射率パラメータ＜Ｒm＞として用いるステップと、
を含み、
前記たたみ込みステップでは、
前記Ｈ本の各走査線を行とし、
前記Ｈ本の内の第１本目から第Ｈ−１本目の各走査線におけるビデオ値の行平均値の合計をF _j とし、
前記Ｈ本目の走査線におけるビデオ値の行平均値をSumBottom _j とすると、
各対象画素Ｐi,jで、対象画素Ｐi,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内のビデオ値Ｖi,jの合計に基いて、第１平均ビデオ値Ａi,jを
Ａi,j＝（F _j ＋SumBottom _j /W)/H
により計算し、
前記Ｈ本の内の第１本目から第Ｈ−１本目の各走査線における第１平均ビデオ値の行平均値の合計をF2 _j とし、
前記Ｈ本目の走査線における第１平均ビデオ値の行平均値をSum2Bottom _j とすると、
各対象画素Ｐi,jで、各対象画素Ｐi,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内の第１平均ビデオ値Ａi,jの合計に基いて、第２平均ビデオ値Ｂi,jを
Ｂi,j＝（F2 _j ＋Sum2Bottom _j /W)/H
により計算する、
重み付き平均測定反射率パラメータの決定方法。
画像の積分キャビティ効果補正に用いるための画像内の画素の重み付き平均測定反射率パラメータ＜Ｒm＞の決定方法であって、
画像内の各対象画素Ｐi,jに対して、画像内の各対象画素Ｐi,jを囲むＷである７個の画素×Ｈである７本の走査線の領域内のビデオ値Ｖi,jを均等フィルタで繰り返したたみ込むことにより、前記領域内のビデオ値の空間依存合計値として第１ビデオ合計値Ｓi,j及び第２ビデオ合計値Ｔi,jを計算して、前記画像内のビデオ値のピラミッド型重み付き合計を得るたたみ込みステップと、
各対象画素Ｐi,jに対して、前記たたみ込みステップで得られたピラミッド型重み付き合計を、平均反射率パラメータ＜Ｒm＞として用いるステップと、
を含み、
前記走査線の方向を行方向、前記走査線と直交する方向を列方向とすると、
前記たたみ込みステップでは、
各対象画素Ｐi,jで、対象画素Ｐi,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内において４×４の画素の範囲を、行方向及び列方向各々に１画素ずつ４画素分ずらしながら各範囲内において求めたビデオ値Ｖi,jの合計を、第１ビデオ合計値Ｓi,jとして計算し、
各対象画素Ｐi,jで、対象画素Ｐi,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内の第１ビデオ合計値Ｓi,jの合計を、第２ビデオ合計値Ｔi,jとして計算する、
重み付き平均測定反射率パラメータの決定方法。
画像の積分キャビティ効果補正に用いるための画像内の画素の重み付き平均測定反射率パラメータ＜Ｒm＞を決定するためのシステムであって、
画像内の各対象画素Ｐi,jに対して、画像内の各対象画素Ｐi,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内のビデオ値Ｖi,jを均等フィルタで繰り返したたみ込むことにより得られた結果を、平均反射率パラメータ＜Ｒm＞として用いる、１組の処理回路を備え、
前記１組の処理回路は、第１段階処理回路と、第２段階処理回路と、を含み、
前記Ｈ本の各走査線を行とし、
前記Ｈ本の内の第１本目から第Ｈ−１本目の各走査線におけるビデオ値の行平均値の合計をF _j とし、
前記Ｈ本目の走査線におけるビデオ値の行平均値をSumBottom _j とすると、
前記第１段階処理回路は、
各対象画素Ｐi,jで、対象画素Ｐi,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内のビデオ値Ｖi,jの合計に基いて、第１平均ビデオ値Ａi,jを計算するように構成され、各対象画素Ｐi,jに対して、対象画素Ｐi,jを囲む前記領域内のビデオ値Ｖi,jの合計を、第１の結果Ａi,jとして
Ａi,j＝（F _j ＋SumBottom _j /W)/H
により計算し、
前記Ｈ本の内の第１本目から第Ｈ−１本目の各走査線における第１平均ビデオ値の行平均値の合計をF2 _j とし、
前記Ｈ本目の走査線における第１平均ビデオ値の行平均値をSum2Bottom _j とすると、
前記第２段階処理回路は、
各対象画素Ｐi,jで、各対象画素Ｐi,jを囲むＷ個の画素×Ｈ本の走査線の領域内の第１平均ビデオ値Ａi,jの合計に基いて、第２平均ビデオ値Ｂi,jを計算するように構成され、各対象画素Ｐi,jに対して、各対象画素Ｐi,jを囲む前記領域内の第１の結果Ａi,jの合計を、第２の結果Ｂi,jとして
Ｂi,j＝（F2 _j ＋Sum2Bottom _j /W)/H
により計算する、
重み付き平均測定反射率パラメータを決定するためのシステム。