JPH04500587A

JPH04500587A - 陽／陰画フィルムへのベイズの定理適用によるフィルムノイズを低減した高品質画像生成方法

Info

Publication number: JPH04500587A
Application number: JP1508096A
Authority: JP
Inventors: カプラン　マーチン　チャールズ
Original assignee: Eastman Kodak Co
Current assignee: Eastman Kodak Co
Priority date: 1988-07-25
Filing date: 1989-07-17
Publication date: 1992-01-30
Also published as: EP0426712A1; US4977521A; WO1990001240A1

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】陽／陰画フィルムへのベイズの定理適用によるフィルムノイズを低減した高品質画像生成方法技術分野本発明は写真フィルムから得た画像を改善するための方法、特に、得られた写真画像におけるノイズを低減する方法に関する。

写真フィルムから得られる画像の品質は、フィルム固有の特性に起因するノイズによって制限を受ける。こうしたノイズの主原因は、フィルムのエマルシヨン（感光乳剤）層の表面上における銀ハロイド粒子濃度のばらつきにある。フィルムを、個別にサンプル可能な多数個の画素（「ピクセル」）に分解してみれば、各ピクセルの有する銀ハロイド粒子数が個々に異なっていることがわかる。フィルム上の各ビクセル中におけるこのような銀ハロイド粒子数のばらつきにより、同じ入射光に対して異なるピクセルが異なる反応をすることになりでしまう。そして、化学的現像の際には、銀ハロイド粒子数の多いピクセルはど、ダイ濃度も高くなる。ダイ濃度のこのようなビクセル単位での変化は、粒状度として表れる。

即ち、ピクセルの感光性に関して各ビクセル毎の銀ハロイド粒子数が多いということは、同じ入射光に対して高い感応特性を持つと考えることができる。

しかし、各ピクセル中の潜在及び非潜在の両銀ハロイド粒を独立的に現像またデジタル走査することにより、各ビクセル内の総粒子数をめることができる。

これにより得られた情報を用いれば、フィルム上のビクセル単位での粒子数のばらつきは、与えられたピクセル中での潜在（または非潜在）粒子数を当該ビクセル中の潜在及び非潜在の両縁粒子数で標準化または割算するだけで、補償することができる。

通常、単一のダイ（陽または陰）を用いてフィルムを走査すると、各ビクセル毎の非潜在粒子数または潜在粒子数のどちらか一方がめられるが、両方の数はめられない。両方の数をめるには、非潜在粒のみに感応するカラーダイと、潜在粒のみに感応するカラーダイと、の異なる２１１類のダイか使用されなければならない。同一のフィルムを２１１類のダイで現像することにより、またそれぞれが２種類のダイの各々に同調された異なる２種類のカラーフィルタでフィルムを走査することにより、走査器はフィルム中の潜在及び非潜在結晶の数を別個にカウントできる。このような処理は、Ｂｉｒｄによる°Ｎｏｒｍａｌ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ、　Ｒｅｖｅｒｓａｌ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ、　ａｎｄ　Ｃ。

ｍｐｏｓｉｔｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：　Ａ　Ｎｅｗ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒＧａｉｎｉｎｇ　ａｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ　ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ　ｉｎ　Ｌａｔｉｔｕｄｅａｎｄ　Ｄｅｔｅｃｔｉｖｅ　Ｑｕａｎｔｕｍ　Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ　ｉｎ　５ｉｌｖｅｒ　Ｈａｌｉｄｅ　Ｆｆ１ｍｓ’Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ　５ｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、　Ｖｏｌ。

２２、Ｎｏ、６．ｐａｇｅｓ　３２Ｂ−３３５，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ／Ｄｅｃｅｍｂｅｒ、１９７８　（以下「バード」という）に詳述されている。このバード文献には、それぞれを個別に重み付けすることによりＤｎ及びＤｐの濃度を組み合わせ、該組み合せから露光を演算するためのアルゴリズムが提案されている。このバードアルゴリズムにより、フィルム特性における或種の仮定を必要とする検出量効率（処理における入力ノイズと出力ノイズとの割合）を最大とすることが出来る。主な仮定としては、フィルム中の理想単分散エマルジテンが挙げられる。

この仮定は次のようなことを意味する。即ち、銀ハロイド粒子の各校が、以下（１）−（４）となるように全エマルジョン中で均一な大きさであるというものである。

（１）同一の光子吸収断“面積゛を呈する；（２）潜在するために必要とする光子数が同一である；（３）相互に曇りを生じさせないように、エマルシラン中では他の全粒と同じ高さである；（４）生成するダイの量が同一である。

副次課題以下の仮定は、現実のフィルム処理に依存するものでないことは明かである。

従って、上記バード文献において言及したごとく、この処理は結果として生成される再構成画像にエラーまたはノイズを侵入させることになる。これは、この処理が、実際のフィルムにおける副次的ノイズ源特に実際のフィルム感光乳剤の非分散特性を考慮していないことに起因する。こうした実際の感光乳剤における粒子は同一の光子吸収断面を持っておらず、潜在化するために必要とされる光子数も同一ではなく、フィルＪ、層における同じ高さ位置に存在しておらず、そして生成するダイ量も異なる。このよう１：、バード引例に記載されたような周知のフィルムノイズ低減方γムでは、゛、フィルム中ａ？ａ１次的ノイズ源に起因してエラーを引き起こす要因を導入するごとになってしまう。

解決されるべき課題必要とされるのは、事前にフィルム特性を認知しておく必要なくフィルムの感光乳剤中の活性粒子濃度偏在に起因するフイルムノ、イズを低減でき、上述；、た各フィルム、ノイズ源の悪影響を少なくできる方法である。本発明では、二〇柾の問題を解決するための従来のアプローチは非実用的であることが認工されている。

この従来のアプローチでは、：フイルム中の２ノイズ源を理解し、それらを数学的に表し、そしてなんらかの数学的技術によりその処理をノイズ除去へ転化させる。

バード文献は、こうしたアプローチの例であるが、この方法では主ハ１″ズ源だけが除去対象となり、副次的ノイズ源はｆ＠視されてしまう。

本発明では、従来とは異なるアブワ＝チが採用される４、即ち、フィルム中の、ノイズ源を理解したりそねを数学的ｉ、″表そうという試みをやめる。その代わりに陽画及び陰画ダ・ｆ像からのデータを、それらを理解する必要なく、全ノイズ源を動噴ｊこべわた方法で処理す、Ｓのである。この方法による利犠１り、・（−ド文献で提案されｌ；アルゴリズムの１４式類推（即ち単分散感光乳剤の類推）に依存しないことであり、こイ１により唄２実のフィルムへの適用が′ＥＪ能となる。

発明の要約ニー・すがフィル１１０−ルのフレームを情最の番号順１．ｉ光ざゼるが、Ｅ後のフレームは較正目的のため裏返される。フィルムのロールが現費される前に、上記最後のクレームは６個のバッチに分割され、こわらは評価されたフィルム寛容度に亘る６種類の露光レベルの組を含む６種類の予め定められた異なる露光：フィルで露光される（較正バッチの数は任意である）、、もしフィルムが感光乳剤層を一以上含むならば（カラーフィル１．等）、−（または複数〕の感光乳剤層が、そわぞれフィルム中の非潜在粒子及び潜在粒子に感応する異なる色の陰画及び陰画を用いて覗、像される。ＣＣＤ撮像器等のスキャナが、６個の較正バッチの各々を２回ずつ走査する。即ち、第１回目の走査は陽画ダイの色に同調されたフィルタを介して、そしてｊｉ２回目の走査は陰画ダイの色に同調されたフィルタを介して、各々行われる。

第１回目の走査中にスキャナは各較正バッチ中の各ビクセルにおける非潜在粒子からのダイ量を測定し２、第２回目の走査中にスキャナはその潜在粒子からのダイ瓜を測定する。こうしてスキャナにより行われたダイｆｌ測定から、６個のヒストグラムが構成される。各ヒストグラムは、６個の較正バッチのそれぞれに対応している。各ピストグラムは、スキャナにより検知された陽画及び陰画のダイ位置のビクセル単位におけるダイ；の関数として、ビクセル数の分布を表す。

各ヒストグラムは、特定の露光レベルＥが与えられた時に、ビクセルが成る陽画ダイｊｌＤｐ及び成る陰画ダイ量Ｄｎを現像するという確率のグラフとして取り扱われる。以下確率分布というこれら６個のヒストグラムは、メモリ内に記憶される。

さて今、フィルム上の各ユーザ像が走査されるとする。ユーザ像中における各ビクセルに対する最も確率の高い露光値は、予め得られた６個の確率分布から演算される。次に述べるのは本発明に係るこの演算を行うための一方法である。まず、スキャナにより検知された特定のユーザ像ピクセルの陽画及び陰画ダイｊｌＤｐ及びＤｎを観察するいそして、６個の確率分布をこの観察値Ｄｎ及びｐｐの位置で評価し、６個の対応する確率を得る。このようにして得られた６個の各確率値に対して、６個の較正バッチの内の対応する各々の露光値が乗算される。この結果得られた６個の重み付けされた露光値は総和され、この総和を６個の全確率値の総和で割算することで、主題である画像ビクセルの最も烏い確率の露光レベルがめられることになる。統計的な面でより適切に言うならば、正確にはこれが「最も確率の高い」露光なのではなく、むしろ「平均的」な露光レベルであり、この方が好ましい場合がし、ばしばある。以上の工程が、露光されたユーザ像を含むフィルム上のフレームにおける各ビクセル毎に繰り返される。このようにしてめられた最も妥当な露光値は、ユーザ像を生成するプリンタへ供給される。

以上が、本発明に係る通常のプロセスを簡略的に述べたものである。

六発明の好適な実施例に世と口紅６個の較正ｎ光中に露光値の２１！！続体を精度よく補間するために、それに含まれる異なった確率分布を考慮した一層精妙なアルゴリズムが使用される。更に、−のビクセルが受ける仮定的確率として成る露光値Ｅが定められ、これが好適なアルゴリズム中に加味されている。

ガウス補間連続゛ｒる６個の各較正露光値間に存在する露光ａＧ演算するため、本発明の好適な実施例は以下のような独自の？ｉｉｉ間プロセスを含む、即ち、まず６個の較正バッチから派生しｆ：６個の各確率分布に対する平均Ｄｎ及びＤｐ、その分散、及び共分散を演算する。もしスキャナが８ビ・ブトＣＣＤスキャナ（例えば）であるなら、可能な選択としては、６個の較正露光により定められた露光スケールを２５６ｙ！光に分割することが挙げられる。

Ｄｎ及びＤｐそれぞれの平均、分散、及び共分散は、１５個の較ｉＥ、ｊｉ光僅に対して各々が設定されると共にｎ光スケールに沿った２５６点ご補間される。

そ１．て、立方スプラインを用いた周知の補間方法に１Ｊ、す、平均、分散、共分散の２５６補間値が発生する。これより得られた２５５の新たな確率分布が、平均値、分散値、共分散値を一組とした２５６個の各セットから構成される。この構成は、２５６個の各補間ポイントにおけδ新たな確率分布が多変数ガウス型であると類推することだけにより行われる。各ガウス型確率分’ｉ′ｌ′ｉｌ剖周知の原則に従い１．２５６個の浦ｖＩ露光値の対応する各−における対応平均値、分散値、及び共分散値１−より独自に決定される。

次ｌ：゛、先に述べた１ｌｉｌ′Ｉｉ像処理７ノ１ゴリズムか実１うさオ］る。

１５かし、こ、二で１」２Ｓイμｌ　”　９２　ｈｆ、バ・ソ千から得た６個の確・＄１分布の代わりに、２５６個の新たな確率分布′ゲ使用される。与えられたユーザビクセルに対する最も可能性の高い？Ｅ光値は、全２５６確率分布に対する重み付１す加算値と１、て演酊され、二わが「最も可能）”２の高い」露光値。となる。

露光確率分布本発明のアル、プリズムについての更にへ練さねた好適な実施例において、与えられた露光１ノベルに対応する各確率分布は、まグその露光値がアルゴリズム中で用いられろ前に当該露光値を受領する確＋＄１：より乗声される１、与えられた露光１ノベルを受領する確率は、代表的写真または画像の大Ｍ模な集合から演鐸的に計算される。例えば、ユーザ画像を消ｇＲ名画像として処理しなければならない場合、消費者写真の大規模な集合が走査されることになる。他方、天文画像を処理する場合には、天文写真の大規模な集合が走査されて必要な露光確率が演算される。

傷検出及び抑制アルゴリズムは、傷やゴミによる欠陥ビクセル位置をめるためにも使用できる。

各確率分布のそれぞれ（較正バッチから構成されたものなど）と交換された時に極めＣ低い確率を呈する統合陽画及び陰画グイ量Ｄｐ及びＤｎを伴う特定のビクセルが９出された時には、このビクセルは欠陥ビクセルであると指定される。

そして、傷抑制アルゴリズムが使用される。そのような−の傷抑制アルゴリズムにおいて、抑制アルゴリズムは欠陥ビクセル周囲におけるビクセルの小さな近傍を特定する。そしてアルゴリズムは当該近傍において正常（非欠陥）ビクセルを探索し１、少なくとも−の正常ビクセルが見つかるまでこの近傍領域を拡大し続けて行く。そし、て、該領域における正常ビクセル全ての平均を算出し、原欠陥ビクヤルをこの平均値で置き換える。

先行技術に対する本発明の利点較正バ・／チから得られたＭ率分布は、当該フィルム中或はスキャナ中に存在する全ノイズ源を浮き彫りにする。これらノイズ源には、粒子濃度のランダム変化：粒子の大きさのランダム変化；各粒子毎の光子吸収断面のランダム変化；粒子を潜在状８から非潜在状悪に変換するために必要とされる光子数のランタン、変化；成る粒子が他の粒子を不明瞭にすることになる感光乳剤中のり子高さの変化：そして更には７他のダイγを不明瞭にするダイ震等、現像後にのみ生ずる効＠：及び粒子毎のダイの変化；が含まれる。フィルムの感光性がフィルムストリップ上のいずれの付置でも統計的に均一である限り、較正バッチから得られた確率分布は上記各５・°イズ源を正確に反映することになる。このように、本発明に係るイメージ処理フルプリズムでは、アルゴリズムの実行に先だって、フィルム特性の如何なる知識も全く必要としない（唯一の例外は、複数の較正バッチの露光値の増大はフィルムの露光寛容度内にあるということである）、このように本発明におけるアルゴリズムは、粒子の大きさ分布、各ビクセル毎の粒子数変化、いわゆるかぶりのレベル、焼付はレベル、現像処理における非線形性、粒子の光子スレッシ醇ルド、または他の多くのノイズ源に関して何等の仮定も必要としない。これは、フィルムの特性を説明するのに全く数学的モデルに頼ることがなく、その代わりにフィルムに対する経験的「理解」を賦与するために較正バッチに依存する。

数学的に（ベイズの定理に基づき）次のことが示される。即ち、本発明のアルゴリズムは各ピクセルの露光レベルに対して最小平均自乗エラーによる評価を与えるものであり、他のアルゴリズムは全てこれよりも大きい平均自乗エラーをもたらすものである。この意味で、本発明のアルゴリズムは最適なものであるといえる。

図面の説明本発明は、次にその簡単な内容を記す各添付図面を参照することにより理解することができる。

第１図は、一連の較正パッチを備えたフィルムの統合正及び負現像処理を示したブロック図；第２因は、フィルム上の各較正バッチそれぞれからの個別確率分布発生を示す図：ｊｉ３図は、フィルム上の全較正パッチから得られた確率分布の断面を示すグラフ図：第４図は、第２図の確率分布を用いた本発明の画像処理アルゴリズムを示したブロック図：ｊｉ５図は、ｊ＠２因のいくつかの確率分布が多くの確率分布を発生させるために介挿された、第４図のアルゴリズムをより精巧化した図；第６図は、ｊＢ５ｖｌＪの補間から得た結果の型を示した図；第７図は、本発明の好適な実施例を示したブロック図；ｊｉｉｇａ図−１８８６図は、実際のフィルム上の較正バッチをヒストグラムして得た確率分布の４つの選択された振幅における断面を示す図；第９ａ図−第９ｄ図は、第８ａ図−第８ｄ図における各確率分布間を補間したことにより得られた実際の結果を示す図；第１０ａ因−第１０ｄ図は、補間データが原データと近似することを示すために第８ａ図−節８ｄ図の場合と同じ露光値におけるｔＪＱａ図−第９ｄ図の補間確率分布を表した図である。

第１図において、フィルム１００のロールは例えば３６フレーム（ＦＲＡＭＥ）を持つ。本発明では、ユーザは３５フレームまで写真を撮ることが出来、３６フレーム目はフィルムの現像所に使用されるものであり、ユーザによって露光されることはない（或は、製造中またはカメラ中の特別な装置で露光させることもできる）。フィルム１００がフィルム現像所に手渡されると、フレーム３６は多数のパッチ（例えば６パツチ）に分割される。各パッチは、較正光源１０５．（ＣＡＬＩＢＲＡＴＩＯＮ　ＬＩＧＥＴ　５ＯＵＲＣＥ）からのそれぞれ異なる露光レベルで露光される。この露光を行うための簡単な方法としては、単にフレーム３６上に６個の露光レベルグレースケールマスク１１０を配置し、そして較正光源１０５を作動させるというものが挙げられる。

統合陽／陰画現像フィルム１００は、次いで特殊統合陽／陰画現像処理を用いて現像される。例えばもしフィルム１００がカラーフィルムであるならば、このフィルム１００は３種類の異なるカラ一層を有する。本発明の一実施例では、３個のカラ一層の内、一つの層（たいていは頂層即ち緑層）だけが統合ｖＡ／陰画現像処理を受け、残りの２層は通常の処理技術で現像される。本発明に係る統合陽／陰画現像処理は第１図に示され、その内容を以下に記す。

まず、頂フィルム層が部分潜在粒子現像機１２０（ＰＡＲＴＩＡＬ　ＬＡＴＥＮＴ　ＤＥＶＥＬＯＰＥＲ）により現像される。この現像機１２０は、フィルム１００の頂層中における潜在粒子の小部分だけを現像する。本明細書で使用している潜在粒子という語は、フィルム露光中に化学変化を起こすに十分な光子を吸収した銀ハロゲン結晶を指す。部分粒子現像機１２０は一色（例えばシアン）のダイを生成し、このダイが現像機１２０により現像された各潜在粒子位置でフィルムを着色する。この結果、フィルム１００の頂層が陰画ダイ濃度Ｄｎとなり、陰画シアン色画像が形成される。その後、カラーダイを生成しない黒白潜在粒子現像機（ＢＬＡＣＫ＆ＷＨＩＴＥ　ＬＡＴＥＮＴ　ＧＲＡＩＮ　ＤＥＶＥＬＯＰＥＲ）１２２が、部分潜在粒子現像ａｌ１２０よって現像されなかった残存潜在結晶を現像する。これによって潜在粒子が現像されて陰画ダイ濃度Ｄｎのシアン陰画が形成される。

フィルムハソノ後非潜在粒子ｆｆｌ像ａ！（ＮＯＮ−ＬＡＴＥＮＴ　ＧＲＡＩＮ　ＤＥＶＥＬＯＰＥＲ）１２４による処理を受ける。該現像［１２２４は、フィルム１００頂層中の全非潜在粒子を現像して、異なる色で着色された陽画ダイ（例えばマゼンタダイ）を生成する。この結果、フィルム１００頂層中における全非潜在粒子位置がマゼンタダイスポットによりマークされる。本明細書における非潜在粒子とは、フィルムの現像中に前段の各現像機１２０．１２２に感応するような化学変化を受Ｃするに十分な光子数を吸収しなかりたフィルム１００項層中の項八ロイド結晶を指す。このようにしてフィルム１００の頂層で変化する陽画ダイ（マゼンタ１ｍ度Ｄｐとなり、マゼンタ着色画像が形成される。

上述のように、フィルム１００の頂層は、異なる色の２画像即ち陰画シアン画像及び陽がマゼンタ画像を有することになる。この結果が第７図の現像フィルムストリップ］ＯＯ′　に示されている。フレーム３６中における６個の較正バッチの各々は、当該パッチ全体に亙って略均−なシアン陰画及びマゼンタ陽画を持つ。

一般には、シアン濃度がバッチ毎に増加するにつれて、マゼンタ濃度は逆に減少する。

さて、次に問題となるのは、フレーム１−３５におけるユーザ画質を劣化させる粒状度の悪影響を如何にして解決するかということである。

各露光レベルにおける統合ダイ濃度の条件確率関数の演算今、フレーム３６中の６個の較正バッチを用いて、６個の露光レベル各々に対して統合陽画／陰画ダイ濃度Ｄｎ、Ｄｐの確率関数を構成してみる。これは次のように行われる。まず、ＣＣＤｍ像器ｍ像型子画像スキャナＣＤ１ｇ１ｔａｌｓｃａｎｎｅｒ）２００が、−回に一つずつ、フレーム３６中の６個の較正バッチ各々を走査する。スキャナ２００は、単にピクセルの集合体として各較正バッチを検査する。このビクセル数は、スキャナ２００の分解能により変化する。スキャナ２００は、まず緑フィルタ（マゼンタの補色）を介して対象である較正バッチを調べ、各ピクセルにおける陽画ダイ濃度Ｄｐを検出する。次いで、スキャナ２００は赤フィルタを介して較正バッチを調べ、各ピクセルにおける陰画ダイ濃度Ｄｎを検出する。スキャナ２００は、緑または赤フィルタを介してそれぞれ調べた時の各陽画及び陰画ダイ濃度Ｄｐ、Ｄｎを特定ビクセルの輝度として観察する。各較正パッチ毎にスキャナから得られたデータ（露光レベル）は、特定の統合濃度値Ｄｐ、Ｄｎを持つスキャナ２００により検知されたビクセル数を表した当該露光レベルのヒストグラムとして組み込まれる。この結果が第２図に示されている。第２図において、スキャナ２００によってフレーム３６の６個の各較正バッチから作成されたデータは３次元の「ベル」型曲線を描いている。そして、２本の水平軸はそれぞれ値Ｄｎ及びＤｐに対応し、垂直軸は各統合値Ｄｎ、Ｄｐにおけるビクセル数に対応している。本発明において、これらの各ヒストグラムは、与えられた特定露光値Ｅｉにおける統合ダイ濃度値Ｄｐ、Ｄｎを見いだすための条件確率分布と見なすことができる。本実施例では６個の較正バッチが存在するので、図示したように６個の条件統合確率分布関数が存在する。

第２因における６個の各統合確率分布関数の３−３断面は、選択された幅例えばスキャナ２００によって計数された最大ビクセル数の１０％でとることができる。これら各断面は第３図に示すように重畳され、これによって第２図におけるフレーム３６における６ｍの較正バッチの露光値において、統合確率分布がどのように異なるかが理解される。

スキャナ２００は、ｎ個のローとｎ個のコラムからなる光子収集位置の方形アレイを特徴とするＣＣＤ撮偉器であると考えられる。各位置は−のピクセルを形成し、従って撮像型中には０２個のピクセルが存在することになる。本発明の一実施例において、スキャナは赤フィルタを介して各較正バッチの−「スナップショット」をとり、次に緑フィルタを介して各較正バッチの−「スナップショット」をとって、所要データを作成する。スキャナ２００中の各光子収集位置においては０−２５５ユニツトのダイナミックレンジを持つことになる。この場合、各ユニットは陰画及び陽画ダイ濃度Ｄｎ、Ｄｐの最小検出値及び最大検出値を特定する。従って、Ｍ２図でＤｎ及びＤｐが付された６組の水平軸対は、正常化された０から２５５までのダイ濃度値にわたって伸長している。垂直軸は総ビクセル数のパーセンテージを表す。図示例では、総ビクセル数はｎ２である。通常、本発明に適しているＣＣＤ撮像器ではこの０２は約１００万ビクセルの半分となる。

第２図に示した各６個の統合確率分布を表すデータは、メモリ内に記憶される。

本発明では、第２図に示した６個の統合確率分布を特徴とするデータはＸＹアドレス可能メモリと考えられる。そして、Ｘ軸はＤｎの２５６個の可能値に対応し、Ｙ軸はＤｐの２５６個の可能値に対応し、メモリ中のＸ％Ｙ位置に記憶されたデータはスキャナ２００からの対応ビクセルカウント値である。このようなデータのＸＹアレイは、本発明では従来の統計数学による記載を用いて、Ｐ　（Ｄｐ、　ＤｎｌＥｉ）と記している。ここでＰは、特定の露光値Ｅ１が与えられた時に、ランダムに選択されたヒリセルが特定の統合陽画及び陰画ダイ値ＤＩ）　ｓ　Ｄ　ｎを持つことになるような条件確率値である。第２図に示された各統合確率関数には、上記同様の記号が付されている。

成る統合グイ濃度値Ｄｎ、Ｄｐが与えられた時に特定の露光値を受け取る確率の演算６個の較正露光値に対しで発生する６個の統合確率分布Ｐ　（Ｄｐ、　Ｄｎ　ｌ　Ｅ　ｉ）は、組み合わせて使用することによって関連する条件確率Ｐ　（Ｅ　ｉ　ｌ　Ｄｐ、　Ｄｎ）を類推することができる。従来の表記法に従うと、上記後者の条件確率Ｐは、観察統合陽画及び陰画ダイ濃度値Ｄｎ、Ｄｐが与えられた時に、特定露光値Ｅｉが対象ビクセルによって受け取られた確率となる。特定統合ダイ濃度Ｄ０、Ｄｐが与えらえたビクセルで観察されたとすれば、問題は次の点になる。即ち、「特定のビクセルが成る露光値Ｅｉを受け取った確率はいくらか」ということである。

その；は、Ｐ　（Ｅ　ｉ　ｌ　Ｄｐ、　Ｄｎ）となる。

この開閉に対する解答は、統計数学において周知であるベイズの定理を用乙ことで得られる。このためにはもう一つの情報、即ち与えられた露光値Ｅｉに対する演鐸的確率Ｐ（Ｅｉ）が必要になる。こねは、Ｄｐ、Ｄｎを知悉していない状態でビクセルが露光Ｅｉを受け取った確率であり、多くの典型的写真をヒストグラム化することによって得られる。さてベイズの定理によれば、各露光Ｅｌ、、。

０．Ｅ６の内の−がビクセルによって受け取られる確率は次のようになる。

Ｐ　（Ｅｊ　ｌＤｐ、Ｄｎ）− Ｐ　（Ｄｐ、Ｄｎ　１Ｅｊ）Ｐ　（Ｅｊ）／ΣＰ　（Ｄｐ％Ｄｎ　ｌ　Ｅ　ｉ） −（１）測定された６個の露光値（第５図）中に２５６個の露光値を補間することにより、より高い分解能を以って露光値Ｅｊが決定される。

この結果、フィルム１００のフレーム１−３５中に記録されているユーザ画像を次のように向上させることができる。

与えられた統合ダイ濃度値Ｄｎ、Ｄｐから最も確率の高い露光値を演算する最大確率（より正確には「平均」）露光値は、スキャナ２００により観察可能な各統合グイ濃度値Ｄ　９％　Ｄ　ｎに対して演算され、ここではその値をＥ（Ｄｐ。

Ｄｎ）または・単に：と記すことにする。

特定のビクセルにとって、：は６個の較正露光値ＥＸ　（１から６までのすべて五に対して）の正規化総和である。各較正値Ｅｉは、特定ビクセルの観察された統合グイ濃度値Ｄｐ％Ｄｎにおいて評値された確率振幅Ｐ　（Ｅ　ｉ　１ＤｎＳＤｐ）（前記式（１）で特定）により、個々に重み付けされている。式（１）の定義を用いると、この重み付は加算値は次のようになる。

Ｗ　（Ｄｐ、Ｄｎ）−ΣＥｉ　Ｐ（Ｄｐ、ＤｎｌＥｉ）　Ｐ（Ｅｔ）／Σ　Ｐ　（Ｄｐ、　Ｄｎ　ｌ　Ｅ　ｊ）　Ｐ　（Ｅ　ｉ）　−＝　（２）２５６２個の各可能統合濃度値Ｄｐ、Ｄｒ＋における６個の確率分布関数を評価するには（スキャナ２００が８ビツトの分解能を持つと仮定）、上記式（２）を用いた異なる２５６２個の演算が必要となる。この結果、２５６２個の各可能統合ダイ１１１Ｉｆ値Ｄｐ、Ｄｎの−が伴った：の２５６２個の値が得られることになる。

第４図に示されるように、これらのｆ′８果は索引テーブル内に格納される。この索引テーブルでは、最も確率の高い（平均）露光値では、対応する統合グイ濃度値Ｄｐ、ＤｎによりアトＬノスされた位置に格納される。索引テーブル（Ｌ、ｏｏｋｕｐ　ｔａｂｌｅ）３００は、フィルム１００の各−レーム１−３５中の各ユーザ両像をスキャナ２００を介して処理する際の鍵となるものであ６．より正確には、６（１１の露光値Ｅ１は２５６個の補間露光値と差し替えられる。

ユーザ画像の統合陽画−陰画ダイ画像に対する高品Ｒイｌいま、スキャナ２００が、フィルム１００中のフレームニー３５の何れかに記＆スされている与えられたーのユーザ画像を走査する。与えられたユーザ画像中の各ビクセルは、スキャナ２００によって、所定の陽画ダイ濃度Ｄｐ及び陰画グ・イ濃度Ｄｎを有す゛る旨決定される。これら各ダイ′ａ窒は、スキャナの分解能が８と・目・であるとすれば、０−２５５の値節囲にある。各ビクセルに対して、スキャづ”２００は観察さ１また統合グイ濃度ｌＤｐ、Ｄｒムを索引テーブル３００のア自／ス入力３００ａに伝送する。これに対し、索引テーブル３００は、対応する最も確率のｙい露光値＝をそのデータ出力３００ｂへ伝送することにより６．：れに応答する。改善されたユーザ画像を定める最も確率の高い連続する露光値は、このようにしてスキャナ２００により定められた順序でプリンタなどの出力装置で伝送される。

、ノイズの低減フィルム中の潜在及び非ａｔ′Ｆｆ☆子から独立画像を得ることは、陽画及び陰画の一方または他力だけの現像の場合よりもより多くの情報を与えられた画像露光から供給することになるのは明白である。この追加情報１：より、当然得られシ画像中のノイズが低減されな１プればならない。問題は、いか番ごして新たなノイズまたは像の歪を生じさせることなく陽画からの情報と陰画からの情報とを結合させるのかということである。数学的に、以下のことが証明されでいる。即ち、上記のアルゴリズムはフィルム中の各走査されたビクＮτルに対し、′ＰＪ論上可能な最小平均自乗エラーにより、各走査されたビクセルに対寸乙可能露光値をｔ＆算する。これ以外の他の方法では、演算された露光値中にこれより大きい平均自乗平均エラーを生じさせてし、まう。上記式（１）及び（２）は統計面におけるベイズの定理が直接作用する結果てあり、これは次のようにｎ略化できる（３）　Ｐ（ＥＩＤｐ、Ｄｎ）　−Ｐ（Ｄｐ、ＤｎｌＥ）／Σ　Ｐ（Ｄｐ、ＤｎｌＥｉ）　’ （４）　−−Σ　Ｅｉ　Ｐ　（Ｄｐ、、Ｄｎ　１Ｅｉ）／Σ　Ｐ　（Ｄｐ。

ｊＤｎｌＥｉ）式】及び２から式３及び４を簡略化するのは、Ｐ（Ｅ）（与えられた露光レベルが受け取られる演的確′＆ｆｉ率）が全露光値に対して等しいと類推することにより行われる。従って、便宜上同一になるように定められる。この結果、アルゴリズムの遂行には僅かな劣化しか生じない。

本発明の更に複雑な実施例とし、て、Ｐ　（Ｅ）が均一でなく、消費名の両＠（もし消費者フィルムが処理されるならば）または天文画像（もし天文写真が処理されるならば）等からの写真の大規模な収集から類推される。。

統合確率分布のガウス捕間前記式２より、次のことが明かである。、舟ち、多くの場合、最も確率の高い値＝は６個の較正露光源（フィルム１００におけるフレーム３６の較正バッチヲ発生させるためｊご用いられる）の中の何れかの間に存在し、ている。従って、適切に補間されなければならない、本発明を用いて得た実験結果によれば、第２図に示し、たような統合確率分布関数（較正バッチから得られたちの）は、その特性はほぼガウス型となる。従って、６個の較正バッチ中の隣接する各−間に存在する可能露光値Ｈをより正確に演算するには、ｊｆ！２図に示した６個の名確：＄分布関数間（Ｄｐ、Ｄｎ面）に存在する多数の「補間されたｊ確率分布関数が、第２１の確率分布関数のガウス特性に基づく補間法により発生することになる。

この補間処理が３８５図に示され、その結果が第３図に対応する第６囚中の断面に部分的に描かれている。第６図において、６個の較正バッチから発生しまた６個の確率分布は、実線断面で示した。実線の各確率分布の内、隣接する分布間に存在する−の補間確率分布は第６図に破線で示した。補間（破線）確率分布は、第５図に係る補間処理を用いて得られたものである。

本発明の好適な実施例において、２５６個の補間確率分布関数（第６図には図示せず）が、最小較正露光値Ｅｌ−ｌ−最大較正露光値開６間囲に存在する２５６個の露光値に対応して発生する。ＥｌからＥ６まででフィルム１００の全羅光幅がカバーされていることが望ましい。

第５図に示されるように、次の処理は、第２図に示した６個の確率分布関数の各々に対して実行されたものである。まず、６個の較正露光値にｉ番目における陰画グイ濃度の平均値Ｔ５ｎ（Ｅｉ）は、第５図における式（ａ）に応じたｉ番目の確率濃度関数から演算される。このようにして、１−６のｉからの６個の値の各々に対して、６個の平均値’ｔ５ｎ（Ｅｉ）が得られる。これら６個の値をつないで線を描くと、第５図に！５ｎ対Ｅとして示されたグラフが得られる。式（ｂ）を用いて同様の処理を実行することにより、６個の各平均値５ｐ（Ｅｉ）が演算される。この平均値ｆｉ＋）（Ｅｉ）により、第５図の１１５ｐ対Ｅの対応グラフに示されている６ｍのデータ点が発生する。分子ａＳｎｎ（Ｅｉ）は、第２図における６個の確率分布関数の各々に対して、第５図の式（Ｃ）に従って演算され、この結果第５図におけるＳｎｎ対Ｅの対応グラフが得られる。式（ｄ）に従って陽画グイ濃度値５ｐｐ（Ｅｉ）が同様に演算され、この結果′！Ｊ５図におけるｓｐｐ対Ｅの対応グラフが得られる。最後に、第２図における６個の確率濃度関数の各々に対して、第５図の式（ｅ）に従って陽画及び陰画グイ濃度値の共分散ｓｐｐが演算され、この結果第５図におけるＳｐｎ対Ｅの対応グラフが得られる。

例えば、もし８ビツトの分解能で最も確率の高い露光値豆を演算したいのであれば、第５図の各グラフは、ｉ　ｍ　ｌからｉ　ａ−５の範囲内に２５６のデータ点が存在することになるよう補間される。このための適切な方法は、準立方型エルミートスプラインを用いた補間である。該補間方法は周知であり、また立方型スプラインによる補間を実行するための商用ソフトウェアも市販されている。上記各グラフで、６個の各データ点間を補間する目的は、６個のデータ点を最大限忠実に表し得る可能な限り滑らかな曲線を得ることにある。第５図の５個の各グラフの水平軸は、２５６点により均等に２５５個に分割されたものと考えられる。インデックスｊは１から２５６に互っており、指定されたｉ−１からｉ　＋− ５までの間に２５６点が存在しティる。各値ｊに対して、対応値Ｔ５ｎ　（Ｅ　Ｄ　、Ｉ５ｐ　（Ｅ　ｊ）、Ｓｎｎ　（Ｅｊ）、Ｓｐｐ　（Ｅｊ）　、Ｓｐｎ　（Ｅｊ）はその補間曲線が描かれている。そして、ガウス確率分布は、第５図の式（ｆ）に従ってこれら５個の特定値から構成される。この処理は、各値ｊに対して繰り返され、２５６個の確率分布がこの式（ｆ）に従って演算されることになる。これらは補間確率分布である。

補間確率分布（￥％５図の式（ｆ）からの）とは、６個の原確串分布（６個の較正バッチから直接演算されたもの）の代わりにここで式２へ代入されるものであり、これによって第４図のアルゴリズムの露光値分解能が増大する。この変化により、式２（及び第４図）における総和は、式２で示した６個だけの点から、２５６点以上（即ちｊ−１から１−２５６まで）となる。

第５図の式（ｆ）は、２個の変数に対する多変数ガウス確率分布の定義であり、この場合Ｄｎ及びＤｐである。式（ｆ）における上付き数字である−１はマトリックスの逆数を、また上付き記号０はベクトルの配置行列を、標準表記法に従ってそれぞれ表している。

傷抑制傷、ピンホール、塵芥等種々のフィルム欠陥は、（Ｄ　９％　Ｄ　ｎ　）を不合理な値にしてしまう。より正確に言えば、この「不合理」とは、フィルム欠陥によって、それに対する確率Ｐ　（Ｄｐ、Ｄｎ　ｌ　Ｅ）がＥの全可能値に対して極めて小さくなってしまうような統合濃度（Ｄｐ％Ｄｎ）が発生してしまうことを指す。従って、アルゴリズムに若干の変更を加えて不合理な（Ｄｐ、Ｄｎ）の値を検出する構成を採れば、このアルゴリズムによって多くのフィルム欠陥を把握することが可能になる。

傷検出アルゴリズム及び傷抑制アルゴリズム（ここでいう「傷」は、検出され得るあらゆる欠陥を意味する包括的用語である）が付加されると、これらは上に述べたように傷を認宜すると共にこれを抑制する。傷がついていると判断された各ビクセルに対して、抑制アルゴリズムは当該欠陥ビクセルに隣接する周辺３Ｘ３個分の領域を指定する。そして、この領域内で正常ビクセルを探す。もし当該領域内に正常ピクセルが存在しなければ、少なくとも１個見つかるまで領域を拡大してゆく。その後、こうして検出された全正常ビクセルの平均値を演算し、原欠陥ビクセルをこの平均値に置き換える。このアルゴリズムは、すべての欠陥ビクセルに対して繰り返し行われる。

傷抑制に使用されるこの特殊アルゴリズムは、傷の検出が可能であるという事実に比べ、さほど重要ではない。

本発明の好適なシステム（第７図）上記詳細な説明に沿った本発明の好適な完全システムを第７図に示す。カメラの光学系を介して視認された情景は、像１０２としてフィルム１００上に記録される。また、較正光源１０５及びグレースケールステップタブレット（Ｇ　ｒ　ｍ　ｙｓｃａｌｅ　５ｔｅｐ　ｔａｂｌｅｔ）１１０を用いることにより、いくつかの較正パッチ１０４が、フィルム１００の他の部分上に記録される。先に第１因を参照しつつ詳述したように、統合陽画／陰画現像機１２０．１２２．１２４が、記録された情景画像１０２及び較正バッチ１０４に対応した統合陽画／陰画カラー像をフィルム１００から発生する。

本発明方法における第１方法は、デジタルスキャナ２００を用いて複数の較正バッチ１０４を走査することである。先に述べたように、各パッチはまず赤フィルタを介してそしてその後縁フィルタを介してそれぞれ走査され、これにより陰画像と陽画像とが別個に走査されることになる。

分離スイッチ（Ｉｓｏ］ａｔｅ　Ｉｍａｇｅ　ｆｒｏｍ　Ｃａ）ｉｂｒａｔｉｏｎ　Ｐａｔｃｈｅｓ）４００はヒストグラム較正パッチプロセッサ（ＨｔｓｔＯｇｒａｍ　ｃａｌ、ｐａｔｃｈｅｓ＞４０２へデジタルスキャナデータを伝送する。プロセッサ４０２は、第２図についての上記説明に従って複数のヒストグラム作成する。特に、もしフィルム１００上の較正パッチ領域１０４内に６個の較正バッチが存在するならば、ヒストグラムプロセッサ４０２は６個のヒストグラムまたは確率分布「雲」を作成する。そして、補間プロセッサ（ｉｎｔｅｒｐｏｌｅ　ｎｅｗ　ｃｌｏｕｄｓ）４０４が、第５図に関連して先に詳述した処理に従って６個の雲を捕関し、フィルム１００の寛容度内にある２５６の露光値に対応する２５６の確率分布震を形成する。これら２５６個の確率分布震の各々はＰ　（Ｄｐ、　Ｄｎ　ｌ　Ｅ　ｊ）と指定され、下付き文字ｊは１から２５６にまで亙っている。

次に、フィルム１００上に記録される予定の情景の型式を表す５００枚の古写真の大保管部がデジタルスキャナ（デジタルスキャナ２００など）により走査される。この走査により、多数回のヒストグラム中に特定の露光値が観察される。

これにより、特定露光値が受け取られる確率分布Ｐ　（Ｅ）が作成されることになる。ベイズの定理プロセッサ（Ｂａｙｅｓ　ｔｈｅｏｒｅｍ）６００が、補間プロセッサ４０４から得られた２５６個の全確率分布及びヒストグラムプロセッサ５０４　（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）から得られた確率分布を用いて、前記式（１）の演算を実行する。露光プロセッサ（Ｂｅｓｔ　ｅｓｔｉｍａｔｅ　ｏｆ　ｅｘｐｏｓｕｒｅ）６０２の最高評価（平均）は、ベイズの定理プロセッサ６００から得られた結果を用いて前記式（２）の演算を実行し、これにより陽画及び陰画グイ濃度Ｄｐ、Ｄｎの各統合値に対する最高の露光評価を与える。これらの結果は、第４図に関連して先に詳述した索引テーブル３００内に記憶される。

さて今、システムがフィルム１００上の像１０２を処理するよう準備される。

まず、分離スイッチ４θＯがデジタルスキャナ２００からのユーザ画像データを直接索引テーブル３００へ供給する。デジタルスキャナ２００は画像１０２内の各ビクセル毎に、統合１ｉｉ１ｉ１／Ｂ画ダイ濃度Ｄｐ、Ｄｎを分離スイッチ４００を介して索引テーブル３００のアドレス入力へ伝送する。索引テーブル３００は、このようにして受け取った各統合グイ濃度Ｄｐ、Ｄｎを対応する評価された露光値：に適合させる。こうして定められた露光値：はプリンタ（Ｐｒｉｎｔｅｒ）９００に伝送される。プリンタ９００は得られた最も確率の高い露光値Ｈの連続から、対応画像を生成する。

先に述べた本発明に係る傷抑制アルゴリズムに従って、傷検出プロセッサ（Ｓｃｒａｔｃｈ　ｄｅｔｅｅｔｉｏｎ　ｓｍａｌＩ　Ｐ　（Ｄｐ、ＤｎｉＥ）７００はベイズの定理プロセッサ６００により作成された確率分布を決定する。ベイズの定理プロセッサ６００は、全ての可能露光値Ｅに対して、統合ダイＳ度Ｄｐ１Ｄｎを受け入れ不能な低確率振幅に対応させる。傷検出プロセッサ７００は、検索テーブル３００内でこのような全ての受け入れ不能統合グイ濃度値に対してフラッグを立てさせる。このように、受は入れ不能統合グイ濃度値がデジタルスキャナから検索テーブル３００に受け入れられた時（分離スイッチ４００を介して）には常にフラッグが自動的に立てられて、検索テーブル内に格納されている対応露光値の伝送が停止される。しかしその代わりに特別「フラッグ」値が伝送され、傷抑制プロセッサ（Ｓｃｒａｔｃｈ　５ｕｐｐｒｅｓｓｏｒ）７０２が駆動される。この欠落露光値は、次のような手順で傷抑制プロセッサ７０２によって供給される：まず、傷がついていると認定された各ビクセルに対して、抑制プロセッサ７０２がその周囲３Ｘ３の近傍ビクセル領域を指定する。そして、この領域内に正常ビクセルがあるかどうかを調べ、属領域内に存在しなければ、少なくとも１個の正常ビクセルが見つかるまでこの領域を拡大し続ける。この後、領域内で検出された全正常ビクセルの平均を演算し、原欠陥ビクセルをこの平均値で置き換える。

傷抑制プロセッサ７０２は、検索テーブル３００により認識された各フラッグに対し７て、同様の方法で処理を繰り返す。

要約すると、傷検出プロセッサ７００はベイズの定理プロセッサ６０θ中で演算された全確率を調べ、スレッシちルド以下の確率（「不合理」値）は全て記録しておく。そして、検索テーブル３００中の最も確率の高い露光値を「傷フラッグ」と呼ばれる特別値に置き換える。こうして検索テーブル３００が準備され、画像は分離スイッチ４００から検索テーブル３００を介して傷抑制プロセッサ７０２へ送られる。傷抑制プロセッサ７０２は通過する多値を監視し、「傷フラッグ」でない値は変化しないまま通される。「傷フラッグ」値を見つけると、傷抑制アルゴリズムがトリガされる。この傷抑制アルゴリズムは正常ビクセルをめて近接領域を拡大させ、その平均値を演算し、「傷フラッグ」を平均値で置き換える。従って、検索テーブル３００は傷のあるビクセルに対する「最も確率の高い露光値」は実際にもっていないが、その代わりに「傷フラッグ」値を備えている。

他のアルゴリズム（Ｏｔｈｅｒ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）８００は、それがプリンタ９００へ伝送される前にデータ上で実行され得る。このような他のアルゴリズムとしては、当該分野で周知である種々の画質向上用画像処理が含まれる。

実験結果（第８−１０図）本発明は、感光乳液が単一層である一般的な現実のフィルムに適用された。

この実験結果に目を通１−でおくのも有用である。

第８図はフィルムに対する較正バッチをヒストグラム化した結果を示し、特に現実のフィルム上の較正バッチをヒストグラム化して得られた確率分布Ｐ　（Ｉ）ｐ。

ＤｎｌＥ）を表す。最も低い露光バッチは赤色線でつながれ、この次に高い露光バッチは緑色線でつながれ、その次が青、更にその次が赤　１６、というふうになっている。各露光は、０，３０グ露光（標準粒状度中立濃度ステップタブレット）により分離されている。オーバラップ位置はそれらの各色の結合色で線が描かれている（赤色と緑色とがオーバラップした位置では黄色、緑色と青色とがオーバラップした位置ではシアン）、単一のＥに対するＰ（Ｄｐ％ＤｎｌＥ）は「雲」と呼ばれる。理由は、そのエツジが確率減衰のためにぼやけているからである。４個の各フレームは、図示したピーク高さの割合におけるＰ　（Ｄｐ、ＤｎＩＥ）を切断したものを表している。水平軸はＤｐ、垂直軸はＤｎである。

全体的な特徴は予想されていた通りであるが、その詳細部例えば連続的露光によりトレースされた位置、及び超低露光や超高露光においてさえも震のアスペクト比が大きいこと、などは意外であった。第９図は、新たな震の補間結果を示すものであり（多変数ガウス分布）、明瞭化の観点から１５の雲を示している。アルゴリズムは２５６の捕間震を持つが、この数字はより明瞭化するために冨を１５個だけにした場合のものである。

第１０図に、当初測定された８個の露に対応する、１５個の補間ツの内の８個を示す。これらの雲は底部の区画に含まれているが、頂部の区画と比較しやすいように中央区画から分離されている。図において、ｒｈｏ、ｏ％」と記されたフレームに対して、区画は、確率がきわめて低い多変数正Ｍ、Ｐ　（Ｄｐ、　Ｄｎ　ｌ　Ｅ）を算出するためのカットオフだけを単に示している。事実、多変数正規分布はどの位置でも０以上であり、従って基本的には冬雲がフレーム全体を満たしている。

宴を表すための多変数正規分布を用いる選択は任意ではあるものの、これが合理的に適合し７ていることが現れており、またその結果がこの選択の適性の影響を全く受けていないこと、に御留意項きたい。

本発明についてその好適な実施例を詳細に参＠１．つつ説明したが、本発明はその精神及び範囲を逸脱することなく種々の変更や改良が可能であることが理解されなければならない。特に、Ｄｐ、Ｄｎからの：を演算する方法は他にもあるが、式１及び２によるものが最良の選択枝である。

ソフトウェアの搭載本特許ｌＦ類の開示の一部にはコンビニ−タブログラムが含まれており、それに対する著作権による保護が申請されている。著作権所有者は、特許書類または特許開示が特許商標局のファイルまたは記録内に存在している限りにおいて、そのファクシミリによる複製については如何なる者に対しても異議は唱えない。しがＬ、如何なる他の権利をも保持している。

ＴＳ５−７図に関連して説明した、汎用コンビ二−タ内にノイズ低減処理を紐み込むフラー−トラプログラムを以下の表１に掲げた。添付前１も引用されている。

表】ソフトウェアプログラム　添付前ｆ４　幻応図ＭＡＲＫＥＴＡＢ１．．Ｅ　添イ寸資事４Ａ　第５図ＥＸＰＯ５２ＤＳＣＲＡＴＣＨＳＵＰＰＲＥＳＳ　添付資料Ｂ　第７図（７００，７０２）手続補正書（方力平成　３年１１月　１８匿

Claims

【特許請求の範囲】

１．そのフレーム中に像を写真記録可能な写真フィルムから高品質の像を得るための方法であって、前記像はそれぞれの像ピクセルを有し、このピクセルは個々の潜在及び非潜在感光性粒子数Ｄｐ及びＤｎを特徴とし、前記方法は、前記フィルムの少なくとも概略的な特性である、Ｋ個の予め定められた露光値に対する複数の潜在及び非潜在粒子数対Ｄｐ、ＤｎのＫ個の分布を得るステップと、前記Ｋ分布から、複数の粒子計数値対Ｄｐ、Ｄｎの各々に対する最も確率の高い露光値Ｅｉを定め、対応する複数の最も確率の高い露光値を発生するステップと、前記フィルムフレームにおける個々のピクセル中の粒子数対Ｐｐ、Ｄｎを測定すると共に前記最も確率の高い露光値の内で対応する位置を選択し、これによってフィルムフレーム中に記録された画像を表す最も確率の高い露光値の組を発生することを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
２．請求項１に記載の方法において、前記Ｋ個の分布作成ステップは、フィルムストリップを前記Ｋ個の予め定められた露光レベルで露光させ、該フィルムストリップ中にＫ個の較正パッチを形成するステップと、個々のピクセル中の潜在粒子計数値Ｄｐ及び非潜在粒子計数値Ｄｎを別個に測定できるように、前記較正パッチ中の潜在粒子及び非潜在粒子を現像するステップと、前記Ｋ個の較正パッチ中における個々の各ピクセルに存在する潜在及び非潜在粒子計数値対Ｄｐ、Ｄｎを測定して前記Ｋ分布を発生することを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
３．請求項１に記載の方法において、更に、前記フィルムフレーム中に記録された画像を表す露光値の組に基づき、画像を印刷するステップを含むことを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
４．請求項１に記載の方法において、前記測定ステップが前記フィルムフレーム中の潜在及び非潜在粒子現像ステップに先だって実行され、これにより個々のピクセル中の潜在粒子計数値Ｄｐ及び非潜在粒子計数値Ｄｎを別個に測定可能としたことを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
５．請求項２に記載の方法において、前記フィルムストリップ及び前記フィルムフレームはフィルムの同一ロール上に存在し、前記各現像ステップは前記較正パッチと及びフィルムとに同時に行われ、潜在粒子計数値と非潜在粒子計数値とはフィルムフレーム中と較正パッチ中とでそれぞれ別個に行われ、これにより前記Ｋ分布が忠実にフィルムの特性となることを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
６．請求項１に記載の方法において、前記露光値決定ステップは、前記Ｋ個の露光値による範囲と少なくとも部分的に重なり、Ｎ＞ＫであるＮ個の露光値Ｅｊの組を定めるステップと、前記Ｋ分布からのＮ個の露光値に対するＮ個の各粒子計数値対Ｄｎ、Ｄｐ分布を演算するステップ、及び前記複数の粒子計数対Ｄｐ、Ｄｎの各々に対する最も確率の高い露光値を前記Ｎ分有から決定し、これにより前記対応する複数の最も確率の高い露光値を発生するステップ、を含むことを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
７．請求項６に記載の方法において、前記演算ステップは前記Ｋ個の各分布の内の連続する分布間に補間を行うステップを含むことを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
８．請求項６に記載の方法において、前記Ｎ個の露光値は、前記フィルムストリップの露光寛容度内にあることを特徴とする写真フィルムからの高品質面像生成方法。
９．請求項１に記載の方法において、前記決定ステップに先だって、予め定められた露光値の確率分布に従って前記各分布を重み付けするステップを含むことを特徴とする写真フィルムからの高品質面像生成方法。
１０．請求項９に記載の方法において、前記予め定められた露光値の確率分布は、前記フレーム中の任意のピクセルが与えられた露光値で露光される確率を表すことを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
１１．請求項１に記載の方法において、更に、前記フレームの各ピクセルに対して前記第２測定ステップ実行後に傷ができていないかどうかを調べるステップを含み、また更に前記方法は、前記検出ステップにより傷が発見されたピクセルに対して前記選択ステップを進め且つ該傷ピクセル近傍のピクセルの露光値を補完することによって代替露光値を設定するステップを含むことを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
１２．請求項１１に記載の方法において、前記検出ステップは、前記フレームの各ピクセルに対して測定された粒子計数値対Ｄｎ、Ｄｐの発生確率を決定すると共に該確率が予め定められたスレッショルド値以下である場合には常に傷検出のフラッグを立てることを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
１３．請求項１２に記載の方法において、前記発生確率は、前記フィルムストリップの露光寛容度内にある露光値組の内の各々に対して演算されることを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
１４．請求項７に記載の方法において、前記補間ステップは、Ｄｎ及びＤｐの平均値及び分散とを演算し、また前記Ｋ個の分布の各々に対してＤｎのＤｐとの共分散を演算し、Ｋ個の前記平均値のの大きさを定めるステップであって、前記分散と共分散とは前記Ｋ露光値に対応しているステップと、前記Ｋ個の大ききの各間におけるＮの露光値のとこるに補間し、このＮ露光値における前記各平均値、分散及び共分散の補間後の値を定めるステップと、前記各Ｎ露光値それぞれに対する前記平均値、分散及び共分散の対応補間値から、前記各Ｎ露光値の内の各々に対する粒子計数値対Ｄｐ、Ｄｎのガウス確率分布を構成するステップと、を含むことを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
１５．請求項８に記載の方法において、前記Ｋ個の露光値の内の各々は、Ｎ＝２ｍであるｍビット２進語により特定され、それによって前記各露光値が定められる、全範囲及び全分解能を活用することを特徴とする写真フィルムからの高品質面像生成方法。
１６．請求項９に記載の方法において、前記重み付けステップは、ベイズの定理に従って前記Ｋ個の分布と前記所定の確率分布との正規化重み付け加算値を演算することを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
１７．請求項１に記載の方法において、前記現像ステップは、それぞれに異なるカラーダイを用いて、前記潜在粒子と非潜在粒子とを順次現像することを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
１８．請求項１７に記載の方法において、前記潜在及び非潜在粒子は、それぞれ陽画ダイ及び陰画ダイにより、またはそれぞれ陰画ダイ及び陽画ダイにより、現像されることを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
１９．請求項６に記載の方法において、更に、前記決定ステップに先だって、所定の露光値分布に従い前記分布を重み付けするステップを含むことを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
２０．請求項１９に記載の方法において、前記所定の露光値確率分布は、前記フレーム中の任意ピクセルが与えられた露光値で露光される確率を定めることを特徴とする写真フィルムからの高品質画像生成方法。
２１．フィルムフレームを情景に露光させることにより画像を記録する写真フィルムから高品質画像を得るためのシステムであって、個々のピクセル中における潜在粒子計数値Ｄｐと非潜在粒子計数値Ｄｎとが別個に測定されるように前記フィルムフレーム中の潜在及び非潜在粒子を現像する手段と、前記フィルムの少なくとも近似特性を表す、Ｋ個の所定露光値に対する潜在及び非潜在粒子計数値対Ｄｐ、ＤｎのＫ個の分布を格納する手段と、複数の粒子計数値対Ｄｐ、Ｄｎの各々に対する最も確率の高い露光値Ｅｉを前記Ｋ個の分布から決定する手段と、前記フィルムフレームにおける各ピクセル中の粒子計数値対Ｄｐ、Ｄｎを測定し、これに対応する前記最も高い確率の露光値を選択し、これにより前記フィルムフレーム中に記録された画像を表す最も高い確率の露光値組が発生することを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
２２．請求項２１に記載のシステムにおいて、更に、較正パッチ中の個々のピクセルの持つ潜在粒子計数値Ｄｐ及び非潜在粒子計数値Ｄｎを互いに別個に測定できるように、前記Ｋ個の露光レベルで露光されたフィルムのストリップに存在するＫ個の較正パッチ中の潜在粒子及び非潜在粒子を現像する手段と、前記Ｋ個の較正パッチにおける各ピクセル中の潜在及び比潜在粒子計数値対Ｄｐ、Ｄｎを測定して前記Ｋ個の分布を発生すると共に、該Ｋ個の分布を前記格納手段へ伝送する手段と、を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
２３．請求項２２に記載のシステムにおいて、更に、個々のピクセル中の潜在粒子計数値Ｄｐ及び非潜在粒子計数値Ｄｎを別個に測定することができるように前記フィルムフレーム中の潜在及び非潜在粒子を現像する手段を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
２４．請求項２２に記載のシステムにおいて、前記フィルムストリップ及び前記フィルムフレームはフィルム中の同一ロール上に存在し、これにより前記Ｋ個の分布は該フィルム特性を正確に表すことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
２５．請求項２１に記載のシステムにおいて、更に、前記画像を表す前記露光値組に基づいて画像を印刷する手段を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
２６．請求項２１に記載のシステムにおいて、前記較正パッチ中の粒子現像手段及び前記フィルムフレーム中の粒子現像手段は同一であることを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
２７．請求項２１に記載のシステムにおいて、前記決定手段は、Ｎ個の所定露光値に対する粒子計数値対Ｄｎ、ＤｐのＮ個の分布組を演算するための手段であって、Ｎ＞Ｋであり、前記Ｎ露光値は、前記Ｋ個の露光値範囲内と少なくとも部分的に重量している手段と、前記複数の粒子計数値対Ｄｐ、Ｄｎの各々に対応する前記最も確率の高い露光値を前記Ｎ個の分布から決定する手段とを含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
２８．請求項２７に記載のシステムにおいて、前記演算手段は、前記Ｋ個の分布の内の連続した分布間を補間する手段を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
２９．請求項２７に記載のシステムにおいて、前記Ｎ個の露光値は前記フィルムの露光寛容度内にあることを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
３０．請求項２１に記載のシステムに於て、更に、所定の露光値確率に從って前記分布を重み付けする手段を含み、該重み付け手段は前記決定手段に接続されていることを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
３１．請求項３０に記載のシステムにおいて、前記所定の露光値確率は、前記フレーム中の任意のピクセルが与えられた露光値で露光される確率を表すことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
３２．請求項２１に記載のシステムにおいて、更に前記フレーム中の各ピクセル上の傷を検出する手段を含み、該検出手段は前記測定手段に接続され、前記システムは更にまた、前記検出ステップにより傷が検出されたピクセルに対して前記選択ステップを進めると共に、近接ピクセルの各露光値間を補間することにより代替露光値を構成する手段を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
３３．請求項３２に記載のシステムにおいて、前記検出手段は、前記フレームの各ピクセル中で測定された各粒子計数値対Ｄｎ、Ｄｐの発生確率を決定すると共に、該確率が所定のスレッショルド値以下である場合に傷発見のフラッグを立てる手段を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
３４．請求項３３に記載のシステムにおいて、前記発生確率は、前記フィルムの露光寛容度内にある露光値組の各々に対して、前記検出手段により演算されることを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
３５．請求項２８に記載のシステムにおいて、前記補間手段は、更にＤｎ及びＤｐの平均値及び分散を演算し、前記Ｋ個の分布の内の各々に対してＤｎのＤｐとの共分散を演算し、これにより前記Ｎ個の露光値における平均値、分散及び共分散の補間後の大きさを決定する手段と、前記Ｎ個の露光値におけるＫ個の各大きさ間を補間し、前記Ｎ露光値における前記平均値、分散及び共分散の補間された大きさを決定する手段と、前記Ｎ個の露光値に各々に対する前記平均値、分散及び共分散の補間後の大きさから、前記Ｎ個の露光値の各々に対して粒子計数値対Ｄｐ、Ｄｎの補間ガウス確率分布を構成する手段と、を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
３６．請求項２９に記載のシステムにおいて、前記Ｋ個の露光値の各々は、Ｎ■ ２ｍであるｍビット２進語により特定され、この特定のために全範囲及び分解能が使用されることを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
３７．請求項３０に記載のシステムにおいて、前記重み付け手段は、ベイズの定理に従って、前記Ｋ個の分布と前記所定の確率分布との正規化重み付け加算値を演算することを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
３８．請求次項２１に記載のシステムにおいて、前記現像手段は、それぞれに異なるカラーダイを用いて前記潜在粒子及び非潜在粒子を順次現像する手段を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
３９．請求項３８に記載のシステムにおいて、前記潜在粒子及び非潜在粒子は、それぞれ陽画がダイ及び陰画ダイにより、またはそれぞれ陰画ダイ及び陽画ダイにより、現像されることを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
４０．請求項２７に記載のシステムにおいて、更に、所定の露光値確率分布に従って前記分布に重み付けする手段が前記決定手段に接続されていることを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
４１．請求項４０に記載のシステムにおいて、前記所定の露光値確率分布は、フレーム中の任意のピクセルが与えられた露光値で露光される確率を定めることを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
４２．ユーザ画像に露光されまたＫ個の対応較正パッチ中のＫ個の所定露光レベルで露光きれたフイルムから高品質の画像を生成するシステムであって、前記フィルム中の各潜在粒子に対して第１色のダイ位置を生成する潜在粒子現像手段と、前記フィルム中の各非潜在粒子に対して第２色のダイ位置を生成する非潜在粒子現像手段であって、前記潜在粒子現像手段と非潜在粒子現像手段とが協働して２色の現像画像を生成し、前記２色現像画像をＮ個の画素（ピクセル）のアレイとして検査するとともに、前記Ｋ個の較正パッチの各々に対し、前記第１色であるＮ個のどクセルの各々のダイ量Ｄｐ及び前記現像画像中の第２色のダイ量Ｄｎを定めるスキャナ手段と、前記スキャナ手段に応答して、前記Ｋ個ある較正パッチ中ｉ番目のものに対して特定の統合ダイ量Ｄｎ、Ｄｐを持つ多数のピクセルの分布Ｐ（Ｄｎ、ＤｐｌＥｉ）を作成し、これによりＫ個の分布を含む集合を生成する第１プロセッサ手段と、前記第１プロセッサ手段に応答して、範囲内の複数の統合ダイ計数値Ｄｎ、Ｄｐに対し、対応露光レベルＥｉと前記各分布Ｐ（Ｄｎ、ＤｐｌＥｉ）それぞれとの積の正規化重み付けされた総和を用いて最も確率の高い露光値Ｅを演算する第２プロセッサ手段と、前記第２プロセッサ手段に接続され、各露光値Ｅと対応統合ダイ量Ｄｎ、Ｄｐとを相関させる索引テーブルを格納する手段と、前記第スキャナ手段に応答して、前記ユーザ画像中の各ピクセルに対して、与えられた統合ダイ計数値Ｄｎ、Ｄｐに対応する最も確率の高い露光値を、前記索引テーブルから決定し、これにより前記ユーザ画像の改善されたバージョンに対応する露光値のアレイを蓄積する第３プロセッサ手段と、を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
４３．請求項４２に記載のシステムにおいて、前記第１プロセッサ手段は、１≦ ｉ≦ＫであるＫ個の前記分布Ｐ（Ｄｎ、ＤｐｌＥｉ）中を補間し、前記各分布の集合として１≦ｊ≦Ｍ及びＭ＞ＫであるＭ個の補間分布Ｐ（Ｄｎ、ＤｐｌＥｊ）を作成する第４プロセッサ手段を含み、前記第２プロセッサ手段は以下に示す正規化重み付け加算値を演算することを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。Ｅ（Ｄｐ、Ｄｎ）＝ ▲数式、化学式、表等があります▼
４４．請求項４３に記載のシステムにおいて、前記第４プロセッサは、前記Ｋ個の分布から、Ｄｐの平均値であるＤｐ、Ｄｎの平均値であるＤｎ、ＤＰの分数であるＳＰＰ、Ｄｎの分散であるＳｎｎ、Ｄｎ及びＤｐの共分散であるＳｐｎ、の各値をＫ個演算する手段と、Ｍ個の点を、Ｋ個の平均値Ｄｎ、Ｋ個の平均値Ｄｐ、Ｋ個の分散Ｓｎｎ、Ｋ個の分散Ｓｐｐ、Ｋ個の共分散Ｓｐｎ、中に補間する手段と、前記Ｍ個の補間点から、前記Ｍ個の補間分布Ｐ（Ｄｎ、ＤｐｌＥｊ）を演算する手段と、を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
４５．請求項４２に記載のシステムにおいて、更に傷抑制手段を含み、該傷抑制手段は、前記ユーザ画像中で、前記露光レベルに対する確率分布に置き換えられた時に所定スレッショルド以下の数を生成する統合ダイ計数値Ｄｎ、Ｄｐを持つピクセルが検知されるとこれを認知するために感応する傷検出手段と、前記傷検出手段が前記ユーザ画像中の何れかのピクセルを認知したときに、前記索引デープル格納手段内に記憶されている最も確率の高い対応露光値Ｅを無視し、その代わりに、前記索引テーブル格納手段から当該傷ピクセルを含まず且つこれを取り囲むピクセルの平均露光値を得ることにより最も確率の高い露光値を発生する傷除去手段と、を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
４６．請求項４２に記載のシステムにおいて、更に、複数の認知した画像を走査し、これから前記フィルムの露光寛容度内にある露光レベル範囲で与えられた露光レベルを受け取ることについての演繹的確率分布を決定し、前記第２プロセッサ手段中の各確率分布は前記演繹的確率分布により重み付けされることを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
４７．ユーザ画像及びＫ個の対応較正パターン中のＫ個の所定露光レベルに露光されたフィルムから高品質の画像を生成するシステムにおいて、該システムは、前記フィルム中の各潜在粒子に対して第１色のダイ位置を生成する潜在粒子現像手段と、前記フィルム中の各非潜在粒子に対して第２色のダイ位置を生成する非潜在粒子現像手段であって、前記潜在粒子現像手段と非潜在粒子現像手段とが協働することにより２色の現像画像を生成し、前記２色の現像画像を検査するスキャナ手段と、前記スキャナ手段に応答し、前記各ピクセル中のーにおける統合ダイ量Ｄｎ、Ｄｐが前記Ｋ個の所定露光値レベルに対応する範囲内で露光レベルＥｉにより生成される確率Ｐ（Ｄｎ、ＤｐｌＥｉ）を決定し、これにより複数の確率分布Ｐ（Ｄｎ、ＤｐｌＥｉ）を作成する第１プロセッサ手段と、前記第１プロセッサ手段に応答し、範囲内にある与えられた複数組の統合ダイ計数値Ｄｎ、Ｄｐに付する最も高い確率の露光レベルＥを前記各分布Ｐ（Ｄｎ、ＤｐｌＥｉ）の各々と対応する前記露光レベルＥｉ各々との積の正規化重み付け加算値として決定する第２プロセッサ手段と、前記第２プロセッサ手段に接続され、対応する統合ダイ計数値Ｄｎ、Ｄｐと共に最も確率の高い露光値Ｅを記憶する索引テーブル手段と、前記スキャナ手段により検知されたユーザ画像中のピクセルからの統合ダイ計数値Ｄｎ、Ｄｐにより前記索引テーブルをアドレスして対応する最も確率の高い露光値を求め、これにより前記ユーザ画像の改良されたバージョンに対応する露光値のアレイを蓄積するアドレス手段と、を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
４８．請求項４７に記載のシステムにおいて、前記第１プロセッサ手段は、１≦ ｉ≦Ｋである前記Ｋ個の分布Ｐ（Ｄｎ、ＤｐｌＥｉ）中て補間を行い、前記分布の集合として１≦ｊ≦Ｍ及びＭ＞ＫであるＭ個の補間分布Ｐ（Ｄｎ、ＤｐｌＥｊ）を作成する第３プロセッサ手段を含み、前記第２プロセッサ手段は以下の正規化重み付け加算値を演算することを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。Ｅ（Ｄｐ、Ｄｎ）＝ ▲数式、化学式、表等があります▼ Ｅｉ）Ｐ（Ｅｉ）
４９．請求項４８に記載のシステムにおいて、前記第３プロセッサは、前記Ｋ個の分布から、Ｄｐの平均値であるＤｐ、Ｄｎの平均値であるＤｎ、Ｄｐの分散であるＳｐｐ、Ｄｎの分散であるＳｎｎ、Ｄｎ及びＤｐの共分散であるＳｐｎ、の各値をＫ個演算する手段と、Ｍ個の点を、Ｋ個の平均値Ｄｎ、Ｋ個の平均値Ｄｐ、Ｋ個の分散Ｓｎｎ、Ｋ個の分散Ｓｐｐ、Ｋ個の共分散Ｓｐｎ、中に補間する手段と、前記Ｍ個の補間点から、前記Ｍ個の補間分布Ｐ（Ｄｎ、ＤｐｌＥｊ）を演算する手段と、を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
５０．請求項４７に記載のシステムにおいて、更に傷抑制手段を含み、該傷抑制手段は、前記ユーザ画像中で、前記露光レベルに対する確率分布に置き換えられた時に所定スレッショルド以下の数を生成する統合ダイ計数値Ｄｎ、Ｄｐを持つピクセルが検知されるとこれを認知するために感応する傷検出手段と、前記傷検出手段が前記ユーザ画像中の何れかのピクセルを認知したときに、前記索引テーブル格納手段内に記憶されている最も確率の高い対応露光値Ｅを無視し、その代わりに、前記索引テーブル格納手段から当該傷ピクセルを含まず且つこれを取り囲むピクセルの平均露光値を得ることにより最も確率の高い露光値を発生する傷除去手段と、を含むことを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。
５１．請求項４７に記載のシステムにおいて、更に、複数の認知した画像を走査し、これから前記フィルムの露光寛容度内にある露光レベル範囲で与えられた露光レベルを受け取ることについての演繹的確率分布を決定し、前記第２プロセッサ手段中の各確率分布は前記演繹的確率分布により重み付けされることを特徴とする写真フィルムの高品質画像生成システム。