JP6035246B2 - デジタル画像中のぼけを検出および定量化する方法 - Google Patents

Description

本発明は、デジタル画像中のぼけを検出しおよび定量化する方法、およびこの方法を実施するためのコンピュータプログラムに関する。

画像解析が役割を果たす多くの領域、例えば医用画像法においては、どの画像がどの程度ぼけているかを決定できることが重要である。一般的な問題は、例えば診断の目的で、どの画像が使用可能かを決定することである。

過去、専門医または施術者が見る実際の画像を使用して評価が行われた。今日、画像は、デジタル化されるかまたはデジタル化され得る。すなわち、画像は、画像の離散的な画素または基本点として定義される。各画素は、１つまたは複数の数値パラメータに関連し、数値パラメータは、所定の符号化システムに従った画素の測色値を画素に与える。このような符号化システムの既知の例は、ＨＳＢ（色相（ｈｕｅ）、彩度（ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、明度（ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ））、またはこの異形であるＨＳＶ（色相（ｈｕｅ）、彩度（ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、明度（ｖａｌｕｅ））である。

デジタル画像のぼけを定量化する技法として様々な技法がすでに存在する。ここで、計算時間に関する問題が生じる。というのは、多くの画像、および結果の関連性を処理するとき、計算時間は短くなければならないからである。

単純な画像の明確さをテストする方法が存在する。いくつかの方法は、計算的に高速だが（５１２×５１２画素の画像につき約１００ミリ秒）、信頼性があまり高くない（カメラのオートフォーカス、色強度解析）。これらの方法では、いくつかの画像をかなり効率的に比較してから最も明確な画像を選ぶことはできるが、明確さを絶対的な表現で測定することはできない。

他の方法（フーリエ変換、ウェーブレット変換）は、より複雑かつ計算的に低速であり（５１２×５１２画素の画像につき約５００ミリ秒〜３秒）、他の不都合もある（均質な画像をぼけた画像と区別することができない）。

デジタル画像中のぼけ検出に関する多くの論文が存在する。注目に値する一例は、ＨＡＮＧＨＡＮＧ ＴＯＮＧ、ＭＩＮＧＪＩＮＧ ＬＩ、ＨＯＮＧＪＩＡＮＧ ＺＨＡＮＧ、ＣＨＡＮＧＳＨＵＩ ＺＨＡＮＧによる、Ｂｌｕｒ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｅｓ Ｕｓｉｎｇ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、２００４ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ａｎｄ ｅｘｐｏ、ＩＣＭＥ ２７−３０／０６／２００４、台北、台湾である。この論文は、ウェーブレット変換を使用したぼけ検出アルゴリズムを提示している。この解析はまた画素数の２乗の関数である。したがって、画像に対する計算時間は約１秒である。加えて、テストに使用されたぼけ画像は、明確なソース画像を使用して、ソース画像に様々なタイプのデジタルぼけを加えて（ぼけ行列）生成されたものである。デジタルぼけは、アナログぼけ（例えば、画像取込みの間の不適当な焦点または予期しない動きによる）よりも、確実に検出することがずっと容易である。

本発明の目的は、上記の不都合のいくつかまたは全てを克服することであり、特に、非常に高速であると共に、既存の方法よりも信頼できるとは言わないまでも少なくとも既存の方法と同程度に信頼できる、特に「アナログ」タイプのぼけに対するぼけを定量化する方法を提供することである。

本発明の解決法は、コンピュータを利用してデジタル画像中のぼけを検出および定量化する方法に関し、この方法は、
−画素と画素に関連する測色符号化パラメータとを含んでいるデジタル画像を得るステップａ）と、
−デジタル画像に基づいて画素ごとに明度パラメータを得るステップｂ）であって、エッジ検出行列による畳み込み演算を含んでいるステップｂ）と、
−ステップｂ）で得られた明度パラメータの、全ての画素にわたって計算された最大値を含んでいるスコアＳ１を計算するステップｃ）と、
−デジタル画像を評価するステップｄ）であって、ステップｃ）で得られたスコアＳ１が第１の所定しきい値よりも厳密に低い場合に、デジタル画像がぼけていると見なされ、スコアＳ１が、デジタル画像中に存在しているぼけの第１の量を提供するステップｄ）とを含んでいる。

「デジタル画像を得る」とは、デジタル画像が生成されることを意味すると理解される。この画像は、既存の画像であってもよく、または、ＣＣＤカメラなど、当業者に知られている任意の適切な手段によって生成されてもよい。各画素は、デジタル画像の基本構成要素である。一般に画像は２次元（２Ｄ）である。すなわち画素の位置はｘとｙの２つの座標で定義することができる。

各画素は、測色符号化パラメータに関連付けられている。最もよく知られているのは、ＲＧＢシステム（赤、緑、青についての）、および、ＨＳＶおよびその類似物であるＨＳＢ（色相（ｈｕｅ）、彩度（ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、明度（ｖａｌｕｅ）、および、色相（ｈｕｅ）、彩度（ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、明度（ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ））である。これらの符号化システムは概して似ており、既知の変換関係を使用して、ある符号化システムから別の符号化システムに変更することができる。明度（ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ）は、明るさ（ｌｕｍｉｎｏｓｉｔｙ）に類似する。

画像は、任意の形状とすることができる。画像は一般に、矩形または正方形である。画像は、各画素をその測色パラメータに関連付ける行列によって表すことができる。画像が矩形でない場合であっても、「欠けている（ｍｉｓｓｉｎｇ）」画素を常に追加して、これらの画素に中立パラメータを割り当てることができる。例えば、円形の画像の場合、これは画像に隅を追加することを意味する。

また、行列表現は、好都合ではあるが、唯一の可能性ではないことも指摘しておくべきである。本発明の方法では、同じ計算を行列形式で表さずに実施することも、完全に等価であることになる。行列表現は、コンピュータプログラミングにとって理想的でありまた計算を凝縮された方式で表すのを可能にするので、有用である。しかし、重要なのは計算の形式ではなく、計算の機能、および計算の結果である。

デジタル画像を獲得する（または得る）ステップａ）の後、ステップｂ）で、画素ごとに明度パラメータが計算される。

ステップｂ）は、デジタル画像に対する輪郭検出（エッジを見つけるための）、および画素ごとの明度パラメータの抽出を含んでいる。輪郭検出は、エッジ検出行列を使用した畳み込み演算によって得られる。

画像は、行列Ｍによって表すことができ、この行列では、各値Ｍ（ｘ，ｙ）は、位置（ｘ，ｙ）における画像画素の値と等価である。この行列はまた、２次元関数ｆ（ｘ，ｙ）と等価であり、この関数は、ｘおよびｙの各値につき、位置（ｘ，ｙ）における画素の値に等しい。

ｌｕｍ（ｆ（ｘ，ｙ））が、画素ｆ（ｘ，ｙ）の明るさ値を抽出する関数であるとする。

ｌｕｍ（ｆ（ｘ，ｙ）の勾配のノルムの値が、あるしきい値（Ｓｌｕｍ）を（ｘ，ｙ）において超えるとき（｜ｇｒａｄ ｌｕｍ（ｆ（ｘ，ｙ））｜＞Ｓｌｕｍ）、画像の画素（ｘ，ｙ）がエッジであることを検出することができる。

しきい値Ｓｌｕｍよりも大きい画像中の画素の強度の勾配の値を保持することにより、画像のエッジに含まれる画素が検出される（例えば、Ｓｌｕｍ＝２０／２５５を使用して）。

別のより効果的な方式は、行列Ｍの勾配のノルムの値が（ｘ，ｙ）において局所極大を有するとき、すなわち、｜ｇｒａｄ ｌｕｍ（ｆ（ｘ，ｙ））｜＞０であるときであって、ｌｕｍ（ｆ（ｘ，ｙ））のラプラシアンの値が（ｘ，ｙ）において０であるとき（ｇｒａｄ^２ ｌｕｍ（ｆ（ｘ，ｙ））＝０）、画像の画素（ｘ，ｙ）がエッジであることを検出することである。

画像中の画素の強度勾配の局所極大を保持することにより、画像のエッジに含まれる画素が検出される。

以下は、エッジ検出行列（カーネルとも呼ばれる）のいくつかの例である。
８接続のラプラスカーネル：
＋１ ＋１ ＋１
ＭＤＢ＝ ＋１ −８ ＋１
＋１ ＋１ ＋１
４接続のラプラスカーネル：
０ ＋１ ０
ＭＤＢ＝ ＋１ −４ ＋１
０ ＋１ ０
ソーベル（Ｓｏｂｅｌ）カーネル：
＋１ ０ −１
ＭＤＢ＝ ＋２ ０ −２
＋１ ０ −１
プレウィット（Ｐｒｅｗｉｔｔ）カーネル：
＋１ ０ −１
ＭＤＢ＝ ＋１ ０ −１
＋１ ０ −１

明度値は、この情報を含んでいる画素測色符号化から抽出される。

行列（デジタル画像）を第２の行列（畳み込みカーネル、ここではエッジ検出行列）で畳み込んだ積は、行列（ここではエッジ検出画像、すなわち輪郭が画定された画像を表す）であり、この行列において、各画素の値は、当該画素の値とその近傍の値との一次結合である。第２の行列（エッジ検出行列）は、一次結合の係数を含んでいる。一次結合は、最初のデジタル画像に含まれるエッジを見つけること（上に指定された意味で）が意図されている。この計算の例を以下に提供する。

Ｍを、サイズ（Ｍａ，Ｍｂ）（Ｍａは行、Ｍｂは列）であって画像の成分の１つ（例えば明るさ）を表す第１の行列とし、ＭＤＢを、サイズ（ＭＤＢａ，ＭＤＢｂ）（ＭＤＢａは行、ＭＤＢｂは列）である第２の行列、すなわちエッジ検出行列とする。慣例により、ＭＤＢの座標は、そのサイズが奇数ならばその中心に対して相対的であり、または、そのサイズが偶数ならば、中心に最も近く行列の第１の座標から最も離れている列および行に対して相対的である。例：サイズ３×３の
０ −１ ０
ＭＤＢ１＝ −１ ４ −１
０ −１ ０
の場合、ナンバリングは以下のとおりである：
ＭＤＢ１（−１，−１）＝０、ＭＤＢ１（−１，０）＝−１、ＭＤＢ１（−１，１）＝０
ＭＤＢ１（０，−１）＝−１、ＭＤＢ１（０，０）＝４、ＭＤＢ１（０，１）＝−１
ＭＤＢ１（１，−１）＝０、ＭＤＢ１（１，０）＝−１、ＭＤＢ１（１，１）＝０

Ｍ’を、行列ＭとＭＤＢとの畳み込みから得られた、サイズ（Ｍａ，Ｍｂ）の行列とする。

Ｍ’を計算するために、以下のように進める。

ｍは、間隔］−ＭＤＢａ／２；ＭＤＢａ／２］内に含まれる整数であり、
ｎは、間隔］−ＭＤＢｂ／２；ＭＤＢｂ／２］内に含まれる整数であり、
ｘは、間隔［０；Ｍａ−１］内に含まれる整数であり、
ｙは、間隔［０；Ｍｂ−１］内に含まれる整数である。

加えて、ｘ＜ＭＤＢａ／２−１もしくはｙ＜ＭＤＢｂ／２−１、またはｘ≧Ｍａ−１−（ＭＤＢａ／２−１）もしくはｙ≧ＭＢ−１−（ＭＤＢｂ／２−１）の場合、Ｍ’（ｘ，ｙ）＝０である。

最後に、ｘ＜０もしくはｙ＜０、またはｘ＞Ｍａ−１もしくはｙ＞Ｍｂ−１については、Ｍ’（ｘ，ｙ）は定義されない。

このように、エッジ検出行列による画像全体の畳み込みの結果、新しい画像が得られることになり、この画像中では、各成分（例えば、赤、緑、青、または、色相、彩度、明るさ）が、エッジ検出行列で畳み込まれていることになる。

ステップｃ）で、スコア（または結果）Ｓ１が計算される。スコアＳ１は、ステップｂ）で得られた明度パラメータの、全ての画素にわたって計算された最大値を含んでいる。Ｓ１は、この最大値に等しいものとすることができるが（最も単純なケース）、この最大値の倍数、またはより一般には単調関数によるこの最大値の変換もまた適切であろうことは明らかである。

ステップｄ）は検出ステップである。スコアＳ１が第１の所定しきい値よりも厳密に低い場合、画像はぼけていると見なされる。このしきい値の決定は、一般に、経験の結果としてもたらされる。この値は、当該デジタル画像のタイプと、ぼけ検出基準をどれくらい厳しくしたいかとに依存することができる。

加えて、パラメータＳ１は、画像中のぼけの第１の量を提供する。より具体的には、Ｓ１の値が低いほどぼけは大きいので、ぼけを定量化するのは１−Ｓ１である。

テストにより、集束デバイス（例えば光学顕微鏡など）の不適当な焦点による「アナログ」ぼけの場合には特に、本方法は、ある程度ぼけていると人間の眼が見なすものと一致する結果を提供することが示された。

加えて、本方法は高速であり、多数の画像を処理することを可能にする。従来技術（フーリエ変換、ウェーブレットなど）で使用されるほとんどの計算アルゴリズムは、Ｎの２乗の計算回数（Ｎは画素数）を必要とするが、本発明の方法は、線形である（計算回数はＮに比例する）。加えて、本方法は、画像をベンチマーク画像と比較することを必要としないので、絶対的である。

本方法は、画像を生成するデバイスの焦点を合わせる問題に適用されたとき、正しくない焦点を素早く補正することを可能にする（「アナログ」ぼけの補正）。

ステップｂ）およびｃ）は、コンピュータを利用する。

いくつかの特定の実施形態では、本発明は、以下の特性の１つまたは複数を利用することができる：
−ステップｂ）は、エッジ検出画像を得るためにデジタル画像をエッジ検出行列で畳み込み、エッジ検出画像から画素ごとに前記明度パラメータを抽出するステップｂ１）である。ステップｂ１）では、畳み込みは、明度が抽出される前に行われる。
−ステップｂ）は、明度行列を得るためにデジタル画像から画素ごとに明度値を抽出し、画素ごとに前記明度パラメータを得るために明度行列をエッジ検出行列で畳み込むステップｂ２）である。ステップｂ２）はステップｂ１）の代替であり、畳み込みは、明度が抽出された後で行われる。概してこれは同じ結果に至るが、畳み込みはデジタル画像の全てのパラメータにではなく明度のみに関係するので、計算が削減される利点がある。
−明度パラメータは、「色相、彩度、明度」色システム（ＨＳＢ）の意味における明度である。明度または明るさについての可能な全ての定義のうち、ＨＳＢ色システムの意味における明度は、よい結果をもたらす。加えて、デジタル画像がＨＳＢモードで直接に符号化された場合、Ｂパラメータを抽出するための計算は些細なものである。
−明度パラメータおよびスコアＳ１がパーセンテージとして表現される場合、第１の所定しきい値は、９０％〜１００％の間、好ましくは９５％〜９９．５％の間である。これらの範囲であれば、スコアＳ１は、多数のテスト画像について、ぼけているかまたは明確であると人間の眼が見なすものと一致する結果に至るという意味で、これらの範囲は「アナログ」タイプのぼけの場合に好ましい範囲である。
−第１の所定しきい値は、９７％〜９９％の間である。これらの範囲は、「アナログ」ぼけの場合には、さらにより好ましい。
−ステップｃ）では、商を含んでいる第２のスコアＳ２が計算される。この商は、所定の明度しきい値を超える、ステップｂ）で得られた明度パラメータの、全ての画素にわたって計算された合計を分子に含み、ステップｂ）で得られた明度パラメータの、全ての画素にわたって計算された合計を分母に含んでいる。ステップｄ）で、ステップｃ）で得られたスコアＳ２が第２の所定しきい値よりも厳密に低い場合にもまた、デジタル画像は、ぼけていると見なされる。スコアＳ２は追加的に、デジタル画像中に存在しているぼけの第２の量を提供する。このパラメータまたはスコアＳ２は、第１のスコアＳ１を補う。画像が明確であると見なされるためには、画像は、第２の所定しきい値以上のスコアＳ２を追加で有さなければならない。Ｓ１の計算および第１の所定しきい値について行った解釈に関するものと同じ解説が、Ｓ２の計算および第２のしきい値にも当てはまる。特に、スコアＳ２は、上に表現した商、またはこの商の単調関数とすることができる。第２の所定しきい値および明度しきい値は、経験から来るものとすることができ、経験を通して微調整することができる。スコアＳ２は一般に、スコアＳ１よりも、デジタル画像中に存在しているぼけのより精緻化された定量化を提供する。例えば、スコアＳ１は、「全か無か」に使用することができる。すなわち、画像がぼけているか明確であるかをスコアＳ１に基づいて決定するのに使用することができる。スコアＳ２は、ぼけを定量化するのに使用することができる。
−明度パラメータおよびスコアＳ２がパーセンテージとして表現される場合、明度しきい値は、３％〜４０％の間、好ましくは５％〜２０％の間であり、第２の所定しきい値は、５０％〜１００％の間、好ましくは７０％〜９０％の間である。これらの範囲であれば、スコアＳ１およびＳ２は、多数のテスト画像について、ぼけているかまたは明確であると人間の眼が見なすものと一致する結果に至るという意味で、これらの範囲は「アナログ」タイプのぼけの場合に好ましい範囲である。
−明度しきい値は、７％〜１５％の間であり、第２の所定しきい値は、７５％〜８５％の間である。これらの範囲は、「アナログ」ぼけの場合には、さらにより好ましい。

ステップｂ１）では、まず、デジタル画像は、エッジ検出行列（ＭＤＢ）で畳み込まれる。行列の点から言えば、デジタル画像を表す行列を「エッジ検出」行列で畳み込んだ結果が計算される。畳み込みの結果、エッジ検出画像を表す新しい行列が得られる。この計算の機能は、デジタル画像の輪郭を画定することであり、これはエッジを強調することを意味する。この結果、エッジが強調された新しい画像が得られる。

次いで、エッジ検出画像（またはそれを表す行列）から、この画像中の画素ごとに明度パラメータが抽出される。実際には、測色パラメータをとり、明度パラメータを計算する。符号化システムがＨＳＢである場合、これは、「Ｂ」（明度）のみを保持することを意味する。別の符号化システムが使用された場合は、計算はより複雑だが、どんな特定の問題も呈さない。

ステップｂ２）は、ステップｂ１）に対する可能な代替である。ステップｂ２）は、画素ごとに明度値を抽出することで開始するということによって区別される。したがって、明度行列で表される明度画像が得られる。次いで、この明度行列は、エッジ検出行列で畳み込まれる。このようにして、画素ごとに明度パラメータが得られる。この代替は、機能的には、また結果から見て等価であり、一般に、必要とされる計算はより少ない。というのは、畳み込みは、１つの測色パラメータ（明度値）のみを含んでいる行列に関係するのであり、より密な、画素ごとにいくつかのパラメータを含んでいる行列に関係するのではないからである。

本発明はまた、少なくとも１つの命令シーケンスを備えているコンピュータプログラム製品に関する。命令シーケンスは、プロセッサによって記憶され読取可能であり、このプロセッサによって読み取られると、前述の方法のステップｂ）、ｃ）、およびｄ）が実施されるようにする。

特定の一実施形態では、この製品は、このコンピュータプログラム製品を備えているコンピュータ可読媒体とすることができる。

本発明の他の特徴および利点は、添付の図面を参照することにより、いくつかの非限定的な例示的実施形態に関する後続の記述から明らかになるであろう。

顕微鏡によって２つの異なる焦点で撮影された、同じサンプルの２つの画像を表している図であって、「悪い」焦点によるアナログぼけの概念を示している図である。 顕微鏡によって２つの異なる焦点で撮影された、同じサンプルの２つの画像を表している図であって、「悪い」焦点によるアナログぼけの概念を示している図である。 顕微鏡によって２つの異なる焦点で撮影された、別のサンプルの画像を表している図である。 顕微鏡によって２つの異なる焦点で撮影された、別のサンプルの画像を表している図である。 本発明による、デジタル画像中のぼけを検出および定量化する方法を示している図である。 本発明の方法の変形を示している図である。

明確にするために、これらの図に表されている様々な要素の寸法は、必ずしもその実際の寸法に比例するとは限らない。図では、同じ参照を使用して同一の要素を示している。

図１Ａおよび図１Ｂは、顕微鏡によって２つの異なる焦点で撮影された同じサンプルの２つの画像を表している。画像１Ａは「明確に」見え、画像１Ｂは「ぼけて」見える。

同様に、図２Ａおよび２Ｂは、２つの異なる焦点による第２の同じサンプルの２つの画像を表している。画像２Ａは「明確に」見え、画像２Ｂは「ぼけて」見える。

これらの画像に対して、以下のパラメータを使用して本発明の方法を適用した：
−明度しきい値２０／２５５、すなわち７．８％（Ｓ２の計算のため）、
第２の所定しきい値７５％、
Ｓ１は、タイプｂ２）のステップｂ）を使用して計算した：
−第１の所定しきい値９８％。

以下の結果が得られた。
−画像１Ａ：スコアＳ１は１００％、スコアＳ２は７６．８３％
−画像１Ｂ：スコアＳ１は １７％、スコアＳ２は ０．８８％
−画像２Ａ：スコアＳ１は１００％、スコアＳ２は９７．０７％
−画像２Ｂ：スコアＳ１は ５８％、スコアＳ２は４３．５６％

画像１Ａは、スコアＳ２の点から見て（Ｓ２は第２の所定しきい値（７５％）以上である）、および、スコアＳ１の点から見て（Ｓ１は第１の所定しきい値（９８％）以上である）、明確であることが検出されるということになる。画像１Ａ中のぼけの量は、スコアＳ１およびＳ２から与えられる。反対に、スコアＳ２は画像１Ｂにおいては第２の所定しきい値よりも厳密に低く、Ｓ１は第１の所定しきい値よりも厳密に低い。したがって、画像１Ｂはぼけていることが検出される。画像１Ｂ中のぼけの量はスコアＳ１とＳ２から与えられる。好ましい場合は、ぼけの量を１−Ｓ１および１−Ｓ２によって表現して、ぼけが増加するにつれて増加する量とすることもできる。

同様に、画像２Ａは、スコアＳ２の点から見て（Ｓ２は第２の所定しきい値以上である）、および、スコアＳ１の点から見て（Ｓ１は第１の所定しきい値以上である）、明確であることが検出される。反対に、画像１Ｂでは、スコアＳ２は第２の所定しきい値よりも厳密に低く、Ｓ１は第１の所定しきい値よりも厳密に低い。したがって、画像１Ｂはぼけていることが検出される。

また、このことから、焦点（フォーカス）は画像１Ｂおよび２Ｂには適さないと推論することができる。

図３Ａは、本発明による、デジタル画像中のぼけを検出し定量化する方法を示している。ステップａ）は、例えばデジタルビデオカメラまたはカメラを使用して、デジタル画像１を得ることからなる。画像は、例えば、５１２×５１２画素で、ＨＳＢモード（色相、彩度、明度）で符号化されたものであってもよい。符号化パラメータは、絶対方式またはパーセンテージとして表現することができる。１００％は、パラメータが所定スケール（例えば０〜２５５）上でその最大値にあることを意味する。

次に、画像処理ステップｂ）が実施される。この例ではステップｂ２）である。このステップは、デジタル画像１から画素ごとに明度値を抽出する（サブステップ６）ことによって開始する。したがって、測色符号化システムのＨ、Ｓ、Ｂパラメータがあるので、画素ごとに、Ｂパラメータのみが保持される。この結果、明度行列７が得られる。

この明度行列７は、エッジ検出行列ＭＤＢで、例えば以下の形を有するラプラス３×３行列で、畳み込まれる（サブステップ８）。

＋１ ＋１ ＋１
ＭＤＢ＝ ＋１ −８ ＋１
＋１ ＋１ ＋１

これは、行列７によって表される明度画像中の各位置で、明度値についてラプラシアンが計算されることを意味する。得られた画像に含まれるエッジは、明度値０を有する。

代わりに、エッジ検出行列としてソーベル行列を使用することもできる。この場合は以下のとおりである。

−２ −２ ０
ＭＤＢ＝ −２ ０ ＋２
０ ＋２ ＋２

また、ラプラスおよびソーベル行列、またはこれらの転置の、一次結合（または、π／４の倍数による回転）を使用することもできる。

畳み込みの結果は、画素ごとに１つの明度パラメータを含んでいる新しい行列５（または画像）である。この画像の輪郭は、畳み込み効果により、際立っている。

次に、ステップｃ）で、スコアＳ１が計算される（サブステップ９）。スコアＳ１は、ステップｂ１）またはｂ２）（この例ではステップｂ２））の終わりに得られる、全てのピクセルにわたる最大明度パラメータである。

ステップｄ）では、ステップｃ）で得られた結果（１つまたは複数）が使用される。本方法は、その最も一般的な適用においては、上に定義されたスコアＳ１のみを使用する（基準１０）。スコアＳ１が第１の所定しきい値Ｓ１_０（例えば９８％）よりも厳密に低い場合は、デジタル画像１はぼけていると見なされる（ケース１１）。スコアＳ１がこの第１の所定しきい値Ｓ１_０以上である場合は、デジタル画像１は明確であると見なされる（ケース１２）。スコアＳ１によってまた、ぼけを定量化することができる。より具体的には、１−Ｓ１が大きいほど、ぼけは大きい。

本方法では、ステップｂ１）は、ステップｂ２）に対する可能性のある代替を表す。ステップｂ１）では、常に、行列で表すことのできるデジタル画像１で始める。このステップは、この行列１をエッジ検出行列ＭＤＢで畳み込むこと（サブステップ２）で開始する。したがって、畳み込みは、明度だけでなく、デジタル画像の全てのパラメータに関係がある。エッジ検出画像３が得られる。次に、サブステップ４で、エッジ検出画像３から画素ごとに明度パラメータが抽出される。これにより行列５が形成される。

ステップｂ２）は、ステップｂ１）の代替であり、一般に、必要とされる計算はより少ない。一連の画像を検査するときは、通常、処理における均一性を維持するためにステップｂ１）とステップｂ２）の一方または他方が一貫して適用される。言い換えれば、一連の画像が検査されるときは、ｂ１）とｂ２）のいずれかが、全ての画像のために１度選択される。

図３Ｂは、前の図（図３Ａ）の全ての特性を保持する一実施形態を表している。図３Ｂは、ステップｃ）およびｄ）が異なり、第２のスコアＳ２を組み込んで第１のスコアＳ１を補っている。

ステップｃ）では、商が計算される（サブステップ１３）。分母は、行列５の明度パラメータの、全ての画素にわたる合計である。分子は、所定の明度しきい値、例えば２０／２５５（すなわち７．８％）以下の明度パラメータを含まない、同じ合計である。

ステップｄ）では、第２のスコアＳ２が、第２の所定しきい値Ｓ２_０（例えば７５％）と比較される（テスト１４）。画像が明確であると見なされるためには、Ｓ１がＳ１_０以上でなければならず、かつＳ２がＳ２_０以上でなければならない（ケース１２）。反対に、Ｓ１が厳密にＳ１_０未満であるか、またはＳ２が厳密にＳ２_０未満である場合は（ケース１１）、画像はぼけていると見なされる。Ｓ１およびＳ２は、ぼけを定量化する（または１−Ｓ１および１−Ｓ２）。また、この２つのスコアを含んでいるスコア、例えばベクトル（Ｓ１，Ｓ２）のノルムを計算してもよい。

したがって、第１のスコアＳ１と第２のスコアＳ２との共同の計算により、画像が次のうちのどれであるかを検出することができる：
−完全に明確；この場合、Ｓ１およびＳ２は、それぞれの所定しきい値Ｓ１_０およびＳ２_０以上である。
−部分的に明確；これは、画像中に少なくとも１つの明確な領域が存在し、画像の残りの部分はぼけていることを意味する。この場合、Ｓ１はＳ１_０以上であり、Ｓ２は厳密にＳ２_０よりも低い。
−全体的にぼけている；この場合、Ｓ１およびＳ２は、厳密にそれぞれの所定しきい値Ｓ１_０およびＳ２_０よりも低い。

Ｓ１とＳ２の正確な値を共に使用することによって、また、複数の画像をそれらの明確さのレベル（またはそれらのぼけレベル）に従って順序付けすることもできる。

特に、Ｓ１およびＳ２の値は、画像が部分的にぼけていること、つまり画像が少なくとも１つのぼけ領域と少なくとも１つの明確な領域の両方を含んでいることを判定するのに必要である。

Claims (11)

1. コンピュータを利用してデジタル画像（１）中のぼけを検出および定量化する方法であ
   って、
   −画素と前記画素に関連する測色符号化パラメータとを含んでいるデジタル画像（１）を
   得るステップａ）と、
   −前記デジタル画像（１）から画素ごとに明度パラメータ（５）を得るステップであって、エッジ検出行列（ＭＤＢ）による畳み込み演算（２、８）を含んでいるステップｂ）と
   、
   −ステップｂ）で得られた前記明度パラメータ（５）の、全ての前記画素にわたって計算
   された最大値を含んでいるスコアＳ１を計算する（９）ステップｃ）と、
   −前記デジタル画像を評価するステップｄ）であって、ステップｃ）で得られた前記スコ
   アＳ１が第１の所定しきい値よりも厳密に低い（１０）場合に前記デジタル画像がぼけて
   いると見なされ、前記スコアＳ１が前記デジタル画像中に存在しているぼけの第１の量（
   １１）を提供する、ステップｄ）と、
   を含む方法において、
   −ステップｃ）では、商を含んでいる第２のスコアＳ２が計算され（１３）、前記商は、
   所定の明度しきい値を超える、ステップｂ）で得られた前記明度パラメータ（５）の
   、全ての前記画素にわたって計算された合計を分子に含み、
   ステップｂ）で得られた前記明度パラメータ（５）の、全ての前記画素にわたって計算された合計を分母に含み、
   −ステップｄ）では、前記スコアＳ１が前記第１の所定しきい値より厳密に低く、かつ、ステップｃ）で得られた前記スコアＳ２が第２の所定しきい値よりも厳密に低い（１４）場合に、前記デジタル画像（１）が全体的にぼけていると見なされ、前記スコアＳ２が追加的に、前記デジタル画像中に存在しているぼけの第２の量（１１）を提供することを特徴とする、デジタル画像（１）中のぼけを検出および定量化する方法。
2. ステップｂ）が、
   エッジ検出画像（３）を得るために前記デジタル画像（１）を前記エッジ検出行列（ＭＤＢ）で畳み込み（２）、前記エッジ検出画像（３）から画素ごとに前記明度パラメータ
   （５）を抽出する（４）ステップｂ１）である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. ステップｂ）が、
   明度行列（７）を得るために前記デジタル画像（１）から画素ごとに明度値を抽出し（
   ６）、画素ごとに前記明度パラメータ（５）を得るために前記明度行列（７）を前記エッジ検出行列（ＭＤＢ）で畳み込む（８）ステップｂ２）である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記第２のスコアＳ２がパーセンテージとして表現され、
   前記明度しきい値が、３％〜４０％の間、好ましくは５％〜２０％の間であり、
   前記第２の所定しきい値が、５０％〜１００％の間、好ましくは７０％〜９０％の間である、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
5. 前記明度パラメータ（５）が、「色相、彩度、明度」（ＨＳＢ）符号化システムの意味における明度であることを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
6. 前記明度パラメータ（５）および前記スコアＳ１がパーセンテージとして表現され、前記第１の所定しきい値が、９０％〜１００％の間、好ましくは９５％〜９９．５％の間であることを特徴とする、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
7. 少なくとも１つの命令シーケンスを備えているコンピュータプログラムであって、前記命令シーケンスが、プロセッサによって記憶され読取可能であり、前記プロセッサによって読み取られると、請求項１〜６のいずれかに記載の方法のステップｂ）、ｃ）、およびｄ）が実施されるようにする、コンピュータプログラム。
8. 請求項７に記載のプログラムを備えているコンピュータ可読媒体。
9. スコアＳ１およびＳ２がそれぞれ所定のしきい値Ｓ１_０およびＳ２_０以上である場合、デジタル画像（１）が完全に明確であると判定し；または、
   スコアＳ１がＳ１_０以上でありスコアＳ２が厳密にＳ２_０よりも低い場合、デジタル画像（１）が部分的に明確であると判定することを特徴とする、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
10. スコアＳ１とスコアＳ２の正確な値を共に使用することによって、ぼけのレベルに従って画像の順序付けすることを特徴とする、請求項１〜６および９のいずれかに記載の方法。
11. スコアＳ１とスコアＳ２の正確な値を共に使用することによって、画像中の少なくとも１つのぼけ領域と少なくとも１つの明確な領域の存在を決定することを特徴とする、請求項１〜６、９および１０のいずれかに記載の方法。

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