DE10246102A1

DE10246102A1 - Verfahren und Vorrichtung zum Filtern von Rauschen von einem digatalen Bild

Info

Publication number: DE10246102A1
Application number: DE10246102A
Authority: DE
Inventors: Scott Clinton Baggs
Original assignee: Hewlett Packard Co
Current assignee: Hewlett Packard Development Co LP
Priority date: 2001-10-04
Filing date: 2002-10-02
Publication date: 2003-04-24
Also published as: GB2381689B; GB0222172D0; GB2381689A; US7031548B2; US20030068093A1

Abstract

Wie es in der Technik bekannt ist, wird es immer schwieriger, eine Bildregion als durch Rauschen bewirkt zu identifizieren, wenn sich der Bereich der Bildregion erhöht. Die vorliegende Erfindung umfaßt die Entdeckung, daß Bilddaten, die kleineren Rauschregionen zugeordnet sind, dazu neigen, Bilddaten zu spiegeln, die größeren Rauschregionen zugeordnet sind. Gemäß der vorliegenden Erfindung werden bekannte Techniken verwendet, um kleinere Rauschregionen genau zu identifizieren. Die Bilddaten, die von diesen kleineren Rauschregionen extrahiert werden, werden dann verwendet, um die Identifikation von größeren Rauschregionen zu unterstützen. Dementsprechend erhöht die vorliegende Erfindung im Vergleich zu herkömmlichen Rauschidentifikationstechniken den Bereich von Rauschregionen, die genau identifiziert werden können. Sobald die großen und die kleinen Rauschregionen identifiziert sind, können die Rauschregionen unter Verwendung von bekannten Techniken gefiltert werden.

Description

Diese Erfindung bezieht sich allgemein auf digitale Bilder, und insbesondere auf ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Filtern von Rauschen von einem digitalen Bild.
Digitale Bilderfassungsgeräte sind in der Technik gut bekannt, und können verwendet werden, um digitale Bilder von Objekten zu erfassen. Eines der üblicheren Digitalbilderfassungsgeräte ist die Digitalkamera, die es dem Benutzer ermöglicht, digitale Photographien aufzunehmen, die schließlich zum Betrachten und/oder Bearbeiten auf einen Computer übertragen oder heruntergeladen werden können.
Scannergeräte sind ebenfalls ein üblicher Typ von Digitalbilderfassungsgerät. Obwohl Scannergeräte auf verschiedene Weisen verwendet werden können, werden Scannergeräte oft verwendet, um traditionelle Photographien in ein digitales Format umzuwandeln. Beispielsweise kann ein optisches Farbscannergerät, wie z. B. ein Flachbettscanner, verwendet werden, um maschinenlesbare Farbbilddatensignale zu erzeugen, die eine traditionelle Photographie darstellen. Bei einer typischen Scanneranwendung können die Farbbilddatensignale, die durch den Scanner erzeugt werden, von einem Computer verwendet werden, um ein digitales Bild des gescannten Objekts auf einem geeigneten Anzeigegerät, wie z. B. einer Kathodenstrahlröhre ("CRT" = cathode ray tube) oder einer Flüssigkristallanzeige ("LCD" = liquid crystal display), zu reproduzieren. Alternativ kann der Computer das Bild des gescannten Objektes auf einem Drucker drucken. In der Tat kann durch Verwenden eines Scanners und eines qualitativ hochwertigen Farbdruckers der Bedarf nach traditioneller Filmverarbeitung vollständig eliminiert werden.
Scanner, Digitalkameras und die Computer, mit denen sie verbunden sein können, werden ständig billiger, während sie sich in der Qualität verbessern. Darüber hinaus wird der Prozeß des Erfassens, Betrachtens und Bearbeitens von digitalen Bildern mit den fortlaufend sich entwickelnden Technologien sogar leichter. Als Folge verwenden immer mehr Menschen Computer, Scanner und/oder Digitalkameras, um digitale Bilder zu erfassen, zu betrachten, zu bearbeiten und mitzuteilen (z. B. E-Mail über das Internet).
Obwohl Digitalbilderfassungsgeräte relativ leicht zu verwenden sind, enthalten viele digitale Bilder, die durch solche Geräte erzeugt werden, trotzdem Bereiche oder Regionen von Rauschen, die die visuelle Qualität des digitalen Bildes verringern können. Beispielsweise kann das digitale Bild ein Pixel mit einer Farbe enthalten, das nicht mit der Farbe von benachbarten oder umgebenden Pixeln übereinstimmt. Solche unregelmäßig gefärbten Pixel können im allgemeinen als Rauschflecken, Impulsivrauschen und/oder Salz- und-Pfeffer-Rauschen bezeichnet werden. Das digitale Bild kann auch größere Rauschbereiche oder -regionen enthalten (z. B. größer als ein Pixel). Das heißt, das digitale Bild kann eine Gruppe von benachbarten Pixel enthalten, die eine Farbe oder Farben enthalten, die nicht mit der Farbeden Farben benachbarter oder umgebender Pixel übereinstimmen. Solche unregelmäßig gefärbten Gruppen von benachbarten Pixel können im allgemeinen als Rauschkleckse oder Rauschflecken bezeichnet werden.
Der Grund oder die Ursache von Rauschflecken und/oder Rauschklecksen in einem digitalen Bild kann variieren. Beispielsweise können Rauschflecken und -kleckse besonders problematisch sein, wenn relativ alte traditionelle Photographien in ein digitales Format umgewandelt werden, wobei ein solches Rauschen durch den Zustand der Photographie und/oder der Ausrüstung, verwendet wird, um die Photographie in ein digitales Format umzuwandeln, bewirkt wird. Beispielsweise kann die ursprüngliche Photographie Verschmutzungen, ausgebleichte Bereiche, Knicke, usw. aufweisen, die bei dem resultierenden digitalen Bild als Rauschen erscheinen. Oder beispielsweise kann Staub auf dem Abtastbett gewesen sein, wenn die Photographie gescannt wurde. In jedem Fall sollten einem Rauschen, das sich von der gleichen Quelle ergibt (z. B. Staub auf dem Abtastbett, Knicke in dem Quellobjekt usw.) die gleichen Bilddaten (z. B. Farbprofil) zugeordnet sein.
Typischerweise werden digitale Bilder nachdem sie erfaßt werden, auf ein Computersystem heruntergeladen, so daß sie mit leicht verfügbaren Softwareanwendungen bearbeitet werden können, wie z. B. Adobe Photoshop®, erhältlich von Adobe Systems Incorporated, San Jose, Kalifornien. Solche Softwareanwendungen liefern einen großen Bereich von Bearbeitungsmerkmalen, wie z. B. Reduzierung von "roten Augen", und Korrektur schlechter Beleuchtung. Einige Softwareanwendungen ermöglichen außerdem das Filtern von Rauschflecken. Solche Softwareanwendungen liefern jedoch normalerweise keinen automatischen Filterprozeß für die größeren Bereiche von Rauschklecksen aufgrund der Schwierigkeiten bei der Unterscheidung von Rauschklecksen von Einzelheiten in dem digitalen Bild, das gefiltert wird.
Es ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Filtern von Rauschen von einem digitalen Bild mit verbesserten Charakteristika zu schaffen.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 sowie eine Vorrichtung gemäß Anspruch 21 und 22 gelöst.
Wie es in der Technik bekannt ist, wird es immer schwieriger, eine Bildregion als durch Rauschen bewirkt zu identifizieren, wenn sich der Bereich der Bildregion erhöht. Die vorliegende Erfindung umfaßt die Entdeckung, daß Bilddaten, wie z. B. Farbwerte und/oder Grauskalierungswerte, die kleineren Rauschregionen, wie z. B. Flecken, zugeordnet sind, dazu neigen, Bilddaten zu spiegeln, die größeren Rauschregionen, wie z. B. Klecksen, zugeordnet sind. Gemäß der vorliegenden Erfindung werden bekannte Techniken verwendet, um kleinere Rauschregionen genau zu identifizieren. Die Bilddaten, die von diesen kleineren Rauschregionen extrahiert werden, werden dann verwendet, um die Identifikation von größeren Rauschregionen zu unterstützen. Dementsprechend erhöht die vorliegende Erfindung den Bereich von Rauschregionen, die genau identifiziert werden können, im Vergleich zu herkömmlichen Rauschidentifikationstechniken. Sobald große und kleine Rauschregionen identifiziert sind, können die Rauschregionen unter Verwendung von bekannten Techniken gefiltert werden.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren offenbart, das folgende Schritte umfaßt: Erhalten von Bilddaten für einen ersten Rauschregionstyp in einem digitalen Bild; Verwenden der Bilddaten für den ersten Rauschregionstyp, um einen zweiten Rauschregionstyp in dem digitalen Bild zu lokalisieren; und Filtern des zweiten Rauschregionstyps.
Außerdem ist eine Vorrichtung offenbart, die ein oder mehrere computerlesbare Speichermedien umfassen kann, und einen computerlesbaren Programmcode, der darauf gespeichert ist. Der computerlesbare Programmcode umfaßt einen Programmcode zum Erhalten von Bilddaten für einen ersten Rauschregionstyp in einem digitalen Bild, und einen Programmcode zum Verwenden der Bilddaten für den ersten Rauschregionstyp, um einen zweiten Rauschregionstyp in dem digitalen Bild zu lokalisieren. Der computerlesbare Programmcode umfaßt außerdem Programmcode zum Filtern des zweiten Typs von Rauschregion.
Bevorzugte Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend Bezug nehmend auf beiliegende Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
Fig. 1 ein Diagramm hoher Ebene, das die Komponenten eines Systemausführungsbeispiels zum Filtern von Rauschen von einem digitalen Bild gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung darstellen;
Fig. 2 ein Diagramm hoher Ebene, das die Komponenten eines Netzwerkausführungsbeispiels zum Filtern von Rauschen von einem digitalen Bild gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung darstellt;
Fig. 3 die Beziehung zwischen Fig. 3A und 3B;
Fig. 3A und 3B ein Flußdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel eines Verfahrens zum Filtern von Rauschen von einem digitalen Bild darstellt;
Fig. 4 eine Draufsicht eines digitalen Bilds, das auf einem Computeranzeigebildschirm angezeigt ist;
Fig. 5 eine bildliche Darstellung eines Computersystems, bei dem das in Fig. 3A und 3B dargestellte Verfahren gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann;
Fig. 6 ein Prozeßflußdiagramm, das die verschiedenen Stufen der Pixel in einem Abschnitt des in Fig. 4 gezeigten digitalen Bilds darstellt, während es dem in Fig. 3A und 3B gezeigten Verfahren unterzogen wird;
Fig. 7 ein Flußdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel des Fleckenlokalisierungsschritts des in Fig. 3A und 3B gezeigten Verfahrens darstellt;
Fig. 8 ein Flußdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel des Bilddatenmittelwertbildungsschritts des in Fig. 3A und 3B gezeigten Verfahrens darstellt;
Fig. 9 ein weiteres Flußdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel des Bilddatenmittelwertbildungsschritts des in Fig. 3A und 3B gezeigten Verfahrens darstellt;
Fig. 10 noch ein weiteres Flußdiagramm, das noch ein weiteres Ausführungsbeispiel des Bilddatenmittelwertbildungsschritts des in Fig. 3A und 3B gezeigten Verfahrens darstellt;
Fig. 11 ein Flußdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel des Kleckslokalisierungsschritts des in Fig. 3A und 3B gezeigten Verfahrens darstellt; und
Fig. 12 ein Diagramm hoher Ebene, das die Komponenten des in Fig. 5 gezeigten Computersystems darstellt, das einen oder mehrere Schritte des in Fig. 3A und 3B gezeigten Verfahrens gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung durchführt.
Die vorliegende Erfindung umfaßt sowohl eine Vorrichtung 10 als auch ein Verfahren 12 zum Filtern (d. h. Lokalisieren und Entfernen) von Rauschen von einem digitalen Bild 14. Die Vorrichtung 10 ist in Fig. 1 und 2 gezeigt, während das Verfahren 12 in Fig. 3A und 3B dargestellt ist. Kurz gesagt, die Erfindung umfaßt im allgemeinen das Verwenden von Bilddaten von einem oder mehreren kleinen Rauschbereichen (z. B. erste Rauschregion 15) in einem digitalen Bild (z. B. digitales Bild 14), um einen oder mehrere, größere Rauschbereiche in dem digitalen Bild zu lokalisieren (z. B. zweite Rauschregion 17), und dann das Filtern der größeren Rauschbereiche, die dadurch lokalisiert werden, von dem digitalen Bild.
Genauer gesagt, ist es in der Technik bekannt, daß es immer schwieriger wird, eine Bildregion als durch Rauschen bewirkt zu identifizieren, wenn sich der Bereich der Bildregion erhöht. Die vorliegende Erfindung umfaßt die Entdeckung, daß Bilddaten, wie z. B. Farbwerte und/oder Grauskalierungswerte, die kleineren Rauschregionen (z. B. erste Rauschregion 15) zugeordnet sind, dazu neigen, Bilddaten zu spiegeln, die größeren Rauschregionen (z. B. zweite Rauschregion 17) zugeordnet sind. Gemäß der vorliegenden Erfindung werden bekannte Techniken verwendet, um kleinere Rauschregionen, wie z. B. Rauschflecken, genau zu identifizieren. Die Bilddaten, die von diesen kleineren Rauschregionen extrahiert werden, werden dann verwendet, um die Identifikation von größeren Rauschregionen, wie z. B. Rauschklecksen, zu unterstützen. Dementsprechend erhöht die vorliegende Erfindung den Bereich von Rauschregionen, der genau identifiziert werden kann, im Vergleich zu herkömmlichen Rauschidentifikationstechniken. Sobald große und kleine Rauschregionen identifiziert sind, können die Rauschregionen unter Verwendung von bekannten Techniken gefiltert werden.
Wie es in Fig. 1 und 2 ersichtlich ist, kann die Vorrichtung 10, die das Verfahren 12 durchführt, ein System 20 (z. B. Personalcomputersystem 22, ein Kiosk, usw.) und/oder ein Netzwerk 24 (z. B. das Internet, ein Intranet, ein weites Netz (WAN), ein lokales Netz (LAN), usw.) umfassen. Im allgemeinen kann ein Benutzer 26 mit dem System 20 oder dem Netzwerk 24 über eine Schnittstellenkomponente 28 (z. B. eine graphische Benutzeroberfläche (GUI)) interagieren. Die Schnittstellenkomponente 28 kann mit einer Eingabekomponente 30 (z. B. eine Digitalkamera 16, ein Scanner 18, usw.), einer Ausgabekomponente 32 (z. B. Computerbildschirm 34, Drucker 36) und einer Verarbeitungskomponente 38 (z. B. computerlesbarer Programmcode) für den Benutzer 26 eine Schnittstelle bilden. Bei dem in Fig. 2 gezeigten Netzwerkausführungsbeispiel kann es die Schnittstellenkomponente 28dem Benutzer 26 ferner ermöglichen, auf eine Datenbank von herunterladbaren Bildern 36 über das Netzwerk 24 zuzugreifen, und somit digitale Bilder davon herunterzuladen.
Mit Bezugnahme auf Fig. 5 kann die Vorrichtung 10 bei einem Ausführungsbeispiel das Computersystem 22 umfassen, das die Digitalkamera 16, den Scanner 18, den Computerbildschirm 34, den Drucker 36, eine Verarbeitungseinheit 40, eine Tastatur 42 und eine Maus 44 umfaßt. Wie es in Fig. 4 gezeigt ist, kann die Vorrichtung 10 mit Bildverarbeitungssoftware versehen sein, die es der Vorrichtung 10 ermöglicht, das digitale Bild 14 auf dem Computerbildschirm 34 anzuzeigen, einschließlich einem Abschnitt oder Teil 45 desselben, das die erste und die zweite Rauschregion 15 und 17 enthält. Die Vorrichtung 10 kann außerdem das digitale Bild 14 auf dem Drucker 36 drucken (Fig. 5).
Die Erfindung kann in computerlesbarem Programmcode eingebaut sein, der auf einem oder mehreren computerlesbaren Speichermedien gespeichert ist. Das eine oder mehrere computerlesbare Speichermedium können in einem oder mehreren computerlesbaren Speichervorrichtungen enthalten sein, die wirksam dem Computersystem 22 zugeordnet sind. Alternativ kann der computerlesbare Programmcode an einer entfernten Stelle gespeichert sein (Element 38 in Fig. 2) und über das Netzwerk 24 zugreifbar sein. Unabhängig davon, wo er gespeichert ist, kann der computerlesbare Programmcode einen Programmcode zum Ausführen eines oder mehrerer der verschiedenen Schritte des Verfahrens 12 umfassen, das in Fig. 3A und 3B gezeigt ist.
Wie es in Fig. 3A und 3B gezeigt ist, umfaßt das Verfahren 12 im allgemeinen die folgenden Schritte. In dem ersten Schritt 46 (Fig. 3A) des Verfahrens 12 wird das digitale Bild 14 analysiert, um die Rauschflecken oder den ersten Rauschregionstyp (z. B. erste Rauschregion 15, Fig. 4) zu lokalisieren, die in dem digitalen Bild 14 enthalten sind. Bei einem Ausführungsbeispiel kann eine Außerbereichspixelglättung verwendet werden, um die Rauschflecken oder den ersten Rauschregionstyp in dem digitalen Bild 14 zu lokalisieren. Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel (Fig. 7) können die Rauschflecken oder der erste Rauschregionstyp durch Verwenden eines Kantenerfassungsfilters (nicht gezeigt) gemäß dem Prozeß 46 lokalisiert werden. Für näheren Informationen über eine Außerbereichspixelglättung und Kantenerfassungsfilter, siehe Two-Dimensional Signal And Image Proces sing von Jae S. Lim. Alternativ kann jedes von einer großen Vielzahl von anderen Verfahren verwendet werden, um die Rauschflecken oder einen ersten Rauschregionstyp in dem digitalen Bild 14 zu lokalisieren, wie es für einen Durchschnittsfachmann auf diesem Gebiet offensichtlich wäre, nachdem er mit den Lehren der vorliegenden Erfindung vertraut ist.
Es sollte angemerkt werden, daß die Begriffe "Rauschfleck" und "erster Rauschregionstyp" hierin austauschbar verwendet werden, und sich im allgemeinen auf die kleineren Rauschbereiche in einem digitalen Bild beziehen. Die Rauschflecken sind typischerweise in der Größe auf einen Pixel beschränkt, obwohl dies nicht der Fall sein muß. Es sollte außerdem angemerkt werden, daß die Begriffe "Rauschklecks" und "zweiter Rauschregionstyp" hierin ebenfalls austauschbar verwendet werden, und sich im allgemeinen auf die größeren Rauschbereiche in einem digitalen Bild beziehen. Rauschkleckse (im Englischen "splotches" bzw. "blotches") sind typischerweise größer als ein Pixel, obwohl dies nicht der Fall sein muß. Obwohl das digitale Bild 14 hierin als mit nur einem einzigen Rauschfleck oder ersten Rauschregionstyp (d. h. erste Rauschregion 15) und einem einzigen Rauschklecks oder zweiten Rauschregionstyp (d. h. zweite Rauschregion 17) gezeigt ist, sollte auch angemerkt werden, daß die Vorrichtung und das Verfahren 12 verwendet werden könhen, um Rauschen von digitalen Bildern zu filtern, die eine Mehrzahl von Rauschflecken enthalten, von denen jeder oder einige eindeutige oder unterschiedliche Bilddaten (z. B. variierende Farben und Schattierungen) zugeordnet haben können, und/oder eine Mehrzahl von Rauschflecken enthalten, von denen jeder oder einige eindeutige oder unterschiedliche Bilddaten (z. B. variierende Farben und Schattierungen) zugeordnet haben können.
Mit erneuter Bezugnahme auf Fig. 3A kann in dem nächsten Schritt 47 von Verfahren 12 eine Bestimmung durchgeführt werden, ob ein Rauschfleck oder ein erster Rauschregionstyp (z. B. erste Rauschregion 15) bei Schritt 46 in dem digitalen Bild 14 lokalisiert wurde. Falls bei Schritt 47 bestimmt wird, daß in dem digitalen Bild 14 keine Rauschflecken lokalisiert wurden, endet das Verfahren 12. Falls jedoch bei Schritt 47 bestimmt wurde, daß bei Schritt 46 ein oder mehrere Rauschflecken lokalisiert wurden, können die Bilddaten für jeden Rauschfleck bei Schritt 49 analysiert werden, und die eindeutigen Bilddatensätze davon können ebenfalls bei Schritt 49 gespeichert werden. Beispielsweise werden bei dem hierin beschriebenen und gezeigten Ausführungsbeispiel die Bilddaten für die erste Rauschregion 15 bei Schritt 49 gespeichert.
Jetzt, da die Bilddaten für die erste Rauschregion 15 gespeichert wurden, kann die erste Rauschregion 15 bei Schritt 50 von dem digitalen Bild 14 gefiltert werden, beispielsweise durch Verwenden einer Außerbereichspixelglättung. Alternativ können bei Schritt 50 andere Verfahren zum Filtern von Rauschflecken, die auch als Salz-und-Pfeffer- Rauschen bekannt sind, von digitalen Bildern verwendet werden, um die erste Rauschregion 15 von dem digitalen Bild 14 zu filtern, wie es für einen Durchschnittsfachmann auf diesem Gebiet offensichtlich ist, nachdem er mit den Lehren der vorliegenden Erfindung vertraut ist.
Mit Bezugnahme auf Fig. 3B kann unabhängig davon, wie die erste Rauschregion 15 in dem digitalen Bild 14 lokalisiert (Schritt 46) und dann von demselben gefiltert wurde (Schritt 50), der Bilddatensatz für die erste Rauschregion 15, der bei Schritt 49 gespeichert wurde, bei Schritt 75verwendet werden, um den zweiten Rauschregionstyp oder Rauschflecken zu lokalisieren, der in dem digitalen Bild 14 enthalten ist. Bei einem Ausführungsbeispiel kann der Kleckslokalisierungsschritt 75 im allgemeinen die in Fig. 11 dargestellten Schritte umfassen, von denen jeder nachfolgend näher beschrieben wird.
Bei Schritt 76 kann eine Bestimmung durchgeführt werden, ob ein zweiter Rauschregionstyp oder Rauschklecks bei Schritt 75 lokalisiert wurde. Falls bei Schritt 76 bestimmt wird, daß bei Schritt 75 ein oder mehrere Rauschflecken lokalisiert wurden, kann einer der Rauschflecken bei Schritt 77 ausgewählt werden. Bei dem hierin gezeigten und beschriebenen Ausführungsbeispiel weist das digitale Bild 14 nur einen einzigen Rauschfleck (d. h. zweite Rauschregion 17) auf, und somit wird bei Schritt 77 die zweite Rauschregion 17 ausgewählt.
Nachdem dieselbe ausgewählt wurde, kann die zweite Rauschregion 17 von dem digitalen Bild 14 gefiltert werden (d. h. entfernt oder geglättet). Um die zweite Rauschregion 17 von dem digitalen Bild 14 zu entfernen oder aus demselben zu glätten, kann bei Schritt 78 eine Region 79 in dem digitalen Bild 14 ausgewählt werden. Die Region 79 kann zumindest ein Pixel umfassen (z. B. 66, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, gezeigt in Fig. 6), das benachbart zu der zweiten Rauschregion 17 ist. Bei dem hierin gezeigten und beschriebenen Ausführungsbeispiel umfaßt die Region 79 die Pixel 66, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91 und 92. Alternativ können andere Pixel und/oder andere Pixelkombinationen für die Region 79 verwendet werden, wie es für einen Durchschnittsfachmann auf diesem Gebiet offensichtlich ist, nachdem er mit den Lehren der vorliegenden Erfindung vertraut ist.
Bei dem nächsten Schritt 94 können die Bilddaten für die Region 79 erhalten werden. Da die Region 79 eine Mehrzahl von Pixeln umfassen kann, von denen jedes eindeutige oder unterschiedliche Bilddaten aufweisen kann (z. B. variierende Farben und Schattierungen), die demselben zugeordnet sind, kann die Vorrichtung 10 bei Schritt 95 einen Mittelwertbildungsprozeß durchführen, um Mittelwertbilddaten für die Region 79 zu erhalten. Wie es in Fig. 8, 9 und 10 gezeigt ist, können bei Schritt 95 verschiedene Ausführungsbeispiele 124, 224, 324 für den Bilddatenmittelwertbildungsprozeß durch die Vorrichtung verwendet werden, von denen jedes nachfolgend näher erörtert wird. Es sollte jedoch angemerkt werden, daß der Bilddatenmittelwertbildungsschritt 95 nicht benötigt wird, falls die Region 79 nur ein Pixel enthält.
Nachdem die Mittelwertbilddaten für die Region 79 berechnet wurden, können die Mittelwertbilddaten für die Region 79 auf die zweite Rauschregion 17 abgebildet werden (Schritt 96), so daß die zweite Rauschregion 17 von dem digitalen Bild 14 entfernt wird oder aus demselben geglättet wird. Siehe 45' und 45" in Fig. 6. Das heißt, die Bilddaten für die zweite Rauschregion 17 werden durch die Mittelwertbilddaten für die Region 79 ersetzt.
Bei dem nächsten Schritt 97 kann eine Bestimmung durchgeführt werden, ob jeder Rauschfleck, der bei Schritt 75 lokalisiert wurde, von dem digitalen Bild 14 gefiltert wurde. Falls bestimmt wird, daß alle der Rauschflecken von dem digitalen Bild 14 gefiltert wurden, endet das Verfahren 12. Falls jedoch bestimmt wird, daß nicht alle Rauschflecken von dem digitalen Bild 14 gefiltert wurden, kann einer der verbleibenden Rauschflecken dann bei Schritt 98 ausgewählt werden. Die Reihe von Schritten 78 bis 97 kann dann für den neu ausgewählten Rauschfleck wiederholt werden. Die Anzahl von Malen, die die Sequenz von den Schritten 78 bis 97 wiederholt wird, hängt von der Anzahl von Rauschflecken ab, die bei Schritt 75 lokalisiert werden. Bei dem hierin gezeigten und beschriebenen Ausführungsbeispiel wird jedoch die Sequenz von Schritten 78 bis 97 nicht wiederholt, da das digitale Bild 14 nur einen Rauschfleck (d. h. zweite Rauschregion 17) enthält.
Ein Vorteil, der durch ein Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung realisiert werden kann, ist, daß er das Filtern sowohl von Rauschflecken als auch Rauschklecksen von digitalen Bildern ermöglicht. Typischerweise werden die kleineren Rauschbereiche oder Rauschflecken in einem digitalen Bild ohne weiteres lokalisiert. Dies ist jedoch nicht der Fall bei den größeren Rauschbereichen oder Rauschklecksen. Genauer gesagt, es ist oft schwierig, Rauschkleckse in einem digitalen Bild zu lokalisieren, aufgrund der Schwierigkeiten im Zusammenhang mit der Unterscheidung von Rauschklecksen von Rauschklecksen von den Einzelheiten, die in dem digitalen Bild enthalten sind. Durch Verwenden der Bilddaten (z. B. Farbprofil) von den kleineren Rauschbereichen, um die größeren Rauschbereiche zu lokalisieren, kann es die vorliegende Erfindung leichter machen, Rauschkleckse zu lokalisieren, durch Erhöhen der Wahrscheinlichkeit, daß die größeren Rauschbereiche, die lokalisiert werden, in der Tat Rauschkleckse sind und keine Einzelheiten, die in dem digitalen Bild verbleiben sollten. Indem dies durchgeführt wird, kann es die vorliegende Erfindung ermöglichen, daß mehr Rauschen von digitalen Bildern gefiltert oder entfernt wird, als derzeit mit bestehenden Rauschfilterprozessen möglich ist.
Ein weiterer Vorteil, der durch ein Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung realisiert werden kann, ist, daß dieselbe leicht zu verwenden ist und mit derzeit verfügbaren digitalen Bilderfassungsgeräten (z. B. Digitalkamera 16, Scanner 18, usw.) und Computern (z. B. Computersystem 22, usw.) kompatibel ist. In der Tat ist ein Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung hierin gezeigt und beschiieben, wie es in Verbindung mit dem Computersystem 22 verwendet werden kann, das jedes von einer großen Vielzahl von Computersystemen umfaßt, die jetzt in der Technik bekannt sind, und die in der Zukunft entwickelt werden.
Ein weiterer Vorteil, der realisiert werden kann, ist daß die verschiedenen Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung einen vollautomatischen Prozeß, einen interaktiven Prozeß oder eine Kombination derselben liefern können. Beispielsweise kann ein Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung die Rauschflecken (z. B. erste Rauschregion 15) und die Rauschkleckse (z. B. zweite Rauschregion 17) mit wenig bis keiner Benutzerinteraktion filtern. Das heißt, es kann sein, daß der Benutzer 26 nur die Übertragung oder das Herunterladen des digitalen Bildes 14 zu der Vorrichtung 14 auslösen muß, damit die erste und die zweite Rauschregion 15 und 17 von dem digitalen Bild 14 durch die Vorrichtung 10 gefiltert werden. Bei einem anderen Ausführungsbeispiel kann es jedoch erforderlich sein, daß der Benutzer 26 wesentlich bei dem Filterprozeß teilnimmt. Beispielsweise kann der Benutzer 26 für jeden Rauschklecks (z. B. zweite Rauschregion 17) aufgefordert werden, zwischen Filtern und Nicht-Filtern des jeweiligen Rauschklecks auszuwählen. Es kann auch erforderlich sein, daß der Benutzer 26 numerische Werte für die Referenzbereiche und die Schwellenwertzahl(en) eingibt, wie es nachfolgend näher erklärt wird.
Nachdem die Vorrichtung und das Verfahren 12 gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung kurz beschrieben wurden, und auch einige der wesentlicheren Merkmale und Vorteile, werden die Vorrichtung 10 und das Verfahren 12 nun näher beschrieben. Bevor mit der Beschreibung fortgefahren wird, sollte jedoch angemerkt werden, daß, obwohl die Vorrichtung 10 und das Verfahren 12 hierin so gezeigt und beschrieben sind, wie sie in Verbindung mit der Digitalkamera 16 und/oder dem Scanner 18 verwendet werden können, dieselben auch in Verbindung mit jedem anderen von einer großen Anzahl von anderen Digitalbilderfassungsgeräten verwendet werden könnten. Alternativ müssen die Vorrichtung und das Verfahren 12 überhaupt nicht in Verbindung mit einem Digitalbilderfassungsgerät verwendet werden. Beispielsweise können die Vorrichtung 10 und/oder das Verfahren 12 statt dessen verwendet werden, um digitale Bilder zu filtern, die von der Datenbank 39 (Fig. 2) über das Netzwerk 24 heruntergeladen werden. Folglich sollte die vorliegende Erfindung nicht als beschränkend auf die Verwendung in Verbindung mit der Digitalkamera 16 und/oder dem Scanner 18 angesehen werden, die hierin gezeigt und beschrieben ist.
Unter Berücksichtigung der vorhergehenden Betrachtungen sind die Vorrichtung 10 und das Verfahren 12 gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung beide hierin gezeigt und beschrieben, wie sie in Verbindung mit der Digitalkamera 16 und/oder dem Scanner 18 verwendet werden können, beide von dem Typ, der ohne weiteres im Handel erhältlich ist und in der Technik gut bekannt ist. Da jedoch Digitalkameras und Scanner selbst in der Technik gut bekannt sind, und ohne weiteres durch einen Durchschnittsfachmann auf diesem Gebiet geliefert werden können, nachdem er mit den Lehren der vorliegenden Erfindung vertraut ist, werden die verschiedenen Bestandteile der Digitalkamera 16 und des Scanners 18 hierin nicht näher beschrieben.
Wie es in Fig. 1 und 2 gezeigt ist, kann die Vorrichtung 10, die das Verfahren 12 durchführt, das System 20 und/oder das Netzwerk 24 umfassen. Das System 20 kann das in Fig. 5 gezeigte Computersystem 22 umfassen. Alternativ kann das System 20 einen Kiosk (nicht gezeigt) umfassen. Das Netzwerk 24 kann das Internet, ein Intranet, ein weites Netz (WAN), ein lokales Netz (LAN) umfassen. Allgemein kann die Vorrichtung 10 mit der Schnittstellenkomponente 28 versehen sein, so daß der Benutzer 26 je nachdem mit dem System 20 und/oder dem Netzwerk 24 interagieren kann, je nach Fall. Genauer gesagt, die Schnittstellenkomponente 28 kann dem Benutzer 26 eine Schnittstelle mit der Eingabekomponente 30 (z. B. Digitalkamera 16, Scanner 18, usw.), der Ausgabekomponente 32 (z. B. Computerbildschirm 34, Drucker 36) und der Verarbeitungskomponente 38 (z. B. computerlesbarer Programmcode) der Vorrichtung 10 liefern. Bei dem in Fig. 2 gezeigten Netzwerkausführungsbeispiel kann es die Schnittstellenkomponente 28 dem Benutzer 26 ferner ermöglichen, auf die Datenbank von herunterladbaren Bildern 39 über das Netzwerk 24 zuzugreifen, und somit digitale Bilder von demselben herunterzuladen. Bei einem Ausführungsbeispiel umfaßt die Schnittstellenkomponente 28 eine graphische Benutzeroberfläche (GUI), obwohl diese nicht erforderlich ist.
Wie es vorher kurz erwähnt wurde, kann die Vorrichtung das Computersystem 22 umfassen (Fig. 5). Das Computersystem 22 kann jedes von einer großen Auswahl an Computersystemen umfassen, die jetzt in der Technik bekannt sind oder die in der Zukunft entwickelt werden. Obwohl Computersysteme in der Technik gut bekannt sind, wird eine kurze Beschreibung des Computersystems 22 gegeben, um eine vollständigere Beschreibung eines Ausführungsbeispiels der Vorrichtung 10 zu liefern.
Mit hauptsächlicher Bezugnahme auf Fig. 5 und 12 kann das Computersystem 22, das ein Ausführungsbeispiel der Vorrichtung 10 umfaßt, Eingabegeräte (z. B. Digitalkamera 16, Scanner 18, Tastatur 42, Maus 44, usw.), Ausgabegeräte (z. B. Computerbildschirm 34, Drucker 36, usw.) und einen Prozessor oder eine zentrale Verarbeitungseinheit (z. B. Verarbeitungseinheit 40, usw.) umfassen. Das Computersystem 22 kann ferner eine Speichervorrichtung 100 mit einem Betriebssystem 101, Dateien 102, Anwendungen 103 und Datenbanken 104, die darin gespeichert sind, umfassen. Das Betriebssystem 101, sobald es installiert ist, kann die verschiedenen Tasks, Aufträge, Daten und Geräte des Computersystems 22 verwalten. Das Computersystem 22 kann ferner einen Speicher 105 umfassen, auf den das Betriebssystem 101 beim Durchführen seiner Funktionen zugreifen kann. In einem odet mehreren computerlesbaren Speichermedien in einem oder mehreren computerlesbaren Speichervorrichtungen (z. B. Speichervorrichtung 100, Speicher 105, usw.) kann ein computerlesbarer Programmcode zum Durchführen oder Ausführen von einem der mehreren Schritte des Verfahrens 12 enthalten sein, diese Schritte wurden oben kurz beschrieben und werdend nachfolgend sehr viel ausführlicher beschrieben. Der Prozessor 40 kann über das Netzwerk 24 (z. B. ein weites Netz (WAN), ein lokales Netz (LAN), ein Intranet oder das Internet, usw.) mit einem Server oder einem Pool von Servern (nicht gezeigt) verbunden sein.
Es ist klar, daß die Verarbeitungseinheit 40 jeden von einer großen Auswahl an geeigneten Prozessoren umfassen kann, wie es für einen Durchschnittsfachmann offensichtlich ist, nachdem er mit den Lehren der vorliegenden Erfindung vertraut ist. Die Verarbeitungseinheit 40 kann beispielsweise einen Intel PENTIUM®-Prozessor, einen gesamten Laptop oder Desktop Personalcomputer (PC), oder eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC) umfassen, die speziell für die Verwendung mit der vorliegenden Erfindung hergestellt ist. Gleichartig dazu können die Speichervorrichtung 100 und der Speicher 105 jede geeignete computerlesbare Speichervorrichtung sein, wie z. B. ein Nur-Lese-Speicher (ROM), ein Direktzugriffsspeicher (RAM), Videospeicher (VRAM), eine Festplatte, eine Diskette, eine CD, ein Magnetband, eine Kombination derselben, usw. Ferner müssen die Verarbeitungseinheit 40 und der Speicher 105 keine getrennten Einheiten sein und können kombiniert werden, oder alternativ können die Verarbeitungseinheit 40 und der Speicher 105 getrennt untergebracht sein und miteinander über ein entferntes Netzwerk oder eine andere geeignete Verbindung verbunden sein. Zusätzlich kann es jede Anzahl von Verarbeitungseinheiten 40 (d. h. eine oder mehrere), jede Anzahl von Speichervorrichtungen 100 (d. h. eines oder mehrere) und/oder jede Anzahl von Speichern 105 (d. h. einen oder mehrere) geben, die über das Internet, Intranet, LAN, WAN, usw. verbunden sind oder zusammenhängen. Bei solch einem Szenario kann die Speicherung des computerlesbaren Programmcodes über die verschiedenen Speichervorrichtungen 100 und Speicher 105 verteilt sein und/oder in Teilen durch die verschiedenen Prozessoren 40 ausgeführt werden. Darüber hinaus kann jede Anzahl von geeigneten Peripheriegeräten (z. B. Digitalkamera 16, Scanner 18, Monitor 34, Drucker 36, Tastatur 42, Maus 44, usw.) mit der Verarbeitungseinheit 40 entweder direkt oder indirekt (z. B. über das Netzwerk 24) verbunden sein. Der Prozessor 40 kann unter Verwendung jeder geeigneten Verbindung (z. B. Modem, T-1, digitale Teilnehmerleitung (DSL = digital subscriber line), Infrarot, usw.) mit dem Netzwerk 24 verbunden sein.
Wie es hierin oben kurz erörtert wurde, zeigen Fig. 3A und 3B die verschiedenen Schritte, die das Verfahren 12 zum Filtern von Rauschen (z. B. die erste und zweite Rauschregion 15 und 17) von digitalen Bildern umfassen. Bei dem ersten Schritt 46 (Fig. 3A) von Verfahren 12 kann das digitale Bild 14 analysiert werden, um die Rauschflecken oder den ersten Rauschregionstyp zu analysieren, die in dem digitalen Bild 14 enthalten sind. Jeder von einer großen Auswahl an Rauschflecklokalisierungsprozessen, die in der Technik gut bekannt sind, kann bei Schritt 46 verwendet werden, um die Rauschflecken in dem digitalen Bild 14 zu lokalisieren. Dementsprechend sollte die vorliegende Erfindung nicht auf irgendeinen speziellen Prozeß zum Lokalisieren von Rauschflecken in einem digitalen Bild beschränkend angesehen werden. Bei einem Ausführungsbeispiel kann eine Außerbereichspixelglättung verwendet werden, um die Rauschflecken (d. h. die erste Rauschregion 15) in dem digitalen Bild 14 zu lokalisieren. Bei einem anderen Ausführungsbeispiel können die Rauschflecken oder der erste Rauschregionstyp durch Verwenden eines Kantenerfassungsfilters (nicht gezeigt) gemäß dem in Fig. 7 dargestellten Prozeß 46 lokalisiert werden. Für mehr Informationen über eine Außerbereichspixelglättung und Kantenerfassungsfilter, siehe Two-Dimensional Signal And Image Processing von Jae S. Lim.
Wie es in Fig. 7 gezeigt ist, kann bei Schritt 110 ein erster Referenzbereich (nicht gezeigt) ausgewählt werden. Ein computerlesbarer Programmcode kann vorgesehen sein, der den ersten Referenzbereich ohne Benutzerintervention einstellt.
Beispielsweise kann der erste Referenzbereich fest in den computerlesbaren Programmcode codiert sein. Ein solcher computerlesbarer Programmcode kann auf einem oder mehreren computerlesbaren Speichermedien gespeichert sein, die in einem oder mehreren computerlesbaren Speichervorrichtungen enthalten sind (z. B. in Fig. 2, Speichervorrichtung 100, Speicher 105, usw.), die der Vorrichtung 10 wirksam zugeordnet sind. Alternativ sind andere Verfahren zum Auswählen des ersten Referenzbereichs möglich. Beispielsweise könnte ein computerlesbarer Programmcode vorgesehen sein, der es dem Benutzer 26 ermöglicht, den ersten Referenzbereich beispielsweise durch Eingeben eines numerischen Werts für den ersten Referenzbereich mit einem Eingabegerät (z. B. in Fig. 5, Tastatur 42, Maus 44, usw.) auszuwählen.
Mit erneuter Bezugnahme auf Fig. 7 kann, sobald der erste Referenzbereich eingestellt ist, das digitale Bild 14 bei Schritt 112 analysiert werden, um die Kanten zu lokalisieren (d. h. die Grenzen oder Konturen, an denen in einem physikalischen Aspekt, wie z. B. Intensität, Farbe, und Textur, an dem eine wesentliche Änderung des digitalen Bilds 14 auftritt). Um die Kanten (z. B. in Fig. 4 die erste Rauschregion 15, die zweite Rauschregion 17, die Grenze zwischen der Freiheitsstatue und dem Hintergrund) in dem digitalen Bild 14 zu lokalisieren, kann ein Kantenerfassungsfilter (nicht gezeigt) verwendet werden. Da Kantenerfassungsfilter jedoch selbst in der Technik gut bekannt sind, und die Einzelheiten von Kantenerfassungsfiltern selbst nicht notwendig sind, um die vorliegende Erfindung zu verstehen, wird der spezielle Kantenerfassungsfilter, der bei einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung verwendet wird, hierin nicht näher beschrieben.
Bei Schritt 114 kann eine Bestimmung durchgeführt werden, ob bei Schritt 112 eine Kante lokalisiert wurde. Falls bestimmt wird, daß bei Schritt 112 keine Kanten lokalisiert wurden, endet das Flecklokalisierungsverfahren 46, und auch das Verfahren 12, da das Lokalisieren eines Rauschflecks davon abhängt, zunächst eine Kante in dem digitalen Bild 14 zu lokalisieren. Falls bei Schritt 114 jedoch bestimmt wird, daß bei Schritt 112 eine oder mehrere Kanten gefunden wurden, kann eine dieser Kanten bei Schritt 115 ausgewählt werden.
Bei dem nächsten Schritt 116 kann eine Bestimmung durchgeführt werden, ob die ausgewählte Kante kleiner oder gleich ist wie der erste Referenzbereich. Falls bei Schritt 116 bestimmt wird, daß die ausgewählte Kante kleiner oder gleich ist wie der erste Referenzbereich, kann diese Kante bei Schritt 118 als ein Rauschfleck oder ein erster Rauschregionstyp markiert oder etikettiert werden.
Bei Schritt 120 kann eine weitere Bestimmung durchgeführt werden, ob jede der einen oder mehreren Kanten, die bei Schritt 112 lokalisiert wurden, mit dem ersten Referenzbereich verglichen wurden. Der Schritt 120 stellt sicher, daß jede Kante, die bei Schritt 112 lokalisiert wird, analysiert wird. Falls bestimmt wird, daß jede Kante mit dem ersten Referenzbereich verglichen wurde, endet das Flecklokalisierungsverfahren 46. Falls jedoch bestimmt wird, daß nicht jede Kante mit dem ersten Referenzbereich verglichen wurde, kann eine der verbleibenden Kanten bei Schritt 122 ausgewählt werden. Die Sequenz der Schritte 160 bis 120 kann dann für die neu ausgewählte Kante wiederholt werden.
Die Anzahl von Malen, die die Sequenz von Schritten 116 bis 120 wiederholt wird, hängt von der Anzahl von Kanten ab, die bei Schritt 112 durch das Kantenerfassungsfilter in dem digitalen Bild, das gefiltert wird, lokalisiert werden. Bei dem hierin gezeigten und beschriebenen Ausführungsbeispiel wurde der erste Referenzbereich bei einem Pixel eingestellt. Folglich wird nur die erste Rauschregion 15 (Fig. 4) bei Schritt 118 als ein erster Rauschregionstyp gekennzeichnet. Da die zweite Rauschregion 17 und die Kante zwischen der Freiheitsstatue und dem Hintergrund beide größer als ein Pixel sind, wird keines von beiden bei Schritt 118als ein erster Rauschregionstyp gekennzeichnet. Alternativ können andere Werte für den ersten Referenzbereich ausgewählt werden, wie es für einen Durchschnittsfachmann auf diesem Gebiet offensichtlich ist, nachdem er mit den Lehren der vorliegenden Erfindung vertraut ist.
Mit erneuter Bezugnahme auf Fig. 3A kann in dem nächsten Schritt 47 des Verfahrens 12 eine Bestimmung durchgeführt werden, ob ein Rauschfleck oder ein erster Rauschregionstyp in dem digitalen Bild 14 lokalisiert wurde. Falls bestimmt wurde, daß in dem digitalen Bild 14 keine Rauschflecken lokalisiert wurden, endet das Verfahren 12. Falls jedoch bei Schritt 47 bestimmt wurde, daß bei Schritt 46 ein oder mehrere Rauschflecken lokalisiert wurden, dann können bei Schritt 49 die Bilddaten für jeden Rauschfleck analysiert werden, und die eindeutigen Bilddatensätze derselben können gespeichert werden, beispielsweise auf einer computerlesbaren Speichervorrichtung (z. B. in Fig. 12, Speichervorrichtung 100, Speicher 105, usw.) die der Vorrichtung 10 wirksam zugeordnet ist. Indem bei Schritt 49 nur Bilddatensätze gespeichert werden, die eindeutige Daten enthalten, sollte die Zeit, die benötigt wird, um Rauschflecken in dem digitalen Bild 14 zu lokalisieren, reduziert werden. Das heißt, das Verfahren 12 kann das unnötige Hin- und Herschalten durch nicht eindeutige Bilddatensätze bei Schritt 75 vermeiden. Bei dem hierin gezeigten und beschriebenen Ausführungsbeispiel werden die Bilddaten für die erste Rauschregion 15 bei Schritt 49 gespeichert.
Bevor mit der Beschreibung fortgefahren wird, sollte angemerkt werden, daß die Bilddaten für das digitale Bild 14, einschließlich denjenigen der ersten und zweiten Rauschregion 15 und 17 Grauskalierungswerte enthalten können. Kurz gesagt, die Grauskalierung ist eine Reihe von Schattierungen; die von schwarz bis weiß reichen, die bei der Computergraphik verwendet werden können, um Bildern Einzelheiten hinzuzufügen, oder um ein Farbbild auf einem einfarbigen Ausgabegerät darzustellen.
Alternativ können das digitale Bild 14 und die erste und die zweite Rauschregion 15, 17 Farbbilddaten umfassen, wie z. B. Rot-, Grün- und Blau-Tristimuluswerte. Kurz gesagt, Farbdigitalbilder können Daten umfassen, die die roten, grünen und blauen Farbkomponenten des Objekts darstellen. Die speziellen Farbkomponenten, z. B. rot, grün und blau, werden in allgemeinen als Primaries, Primärstimuli oder im Englischen einfach Primärfarben bezeichnet. Wie gut bekannt ist, können verschiedene Kombinationen von drei solchen Primärfarben verwendet werden, um jeden Farbstimulus zu erzeugen, der in der Farbpalette auf der CIE-Farbtafel enthalten ist, die innerhalb eines Dreieck liegen, das durch die Primärfarben definiert ist. Die Mengen von jeder Primärfarbe, die erforderlich sind, um mit einem speziellen Farbstimulus übereinzustimmen, werden hierin als Tristimuluswerte bezeichnet. Mathematisch ausgedrückt:

C = r(R) + g(G) + b(B)
Anders ausgedrückt, ein bestimmter Farbstimulus C (z. B. die Farbe eines bestimmten Pixels), kann mit r Einheiten von Primärstimulus R (rot), g Einheiten des Primärstimulus G (grün) und b Einheiten des Primärstimulus B (blau) übereinstimmen. Alle unterschiedlichen physikalischen Stimuli, die gleich aussehen wie der bestimmte Farbstimulus C, weisen die gleichen drei Tristimuluswerte r, g und b auf. Somit ist es möglich, einen Farbstimulus anzupassen durch eine Mischung von drei Primärfarben oder Stimuli, wobei die Tristimuluswerte r, g und b die erforderliche Farbe jeder Primärfarbe bestimmen. Es sollte jedoch klar sein, daß das vorhergehende nur eine psychophysikalische Farbübereinstimmung erreicht (d. h. die Farbe erscheint für das menschliche Auge gleich), im Gegensatz zu einer physikalischen oder spektralen Übereinstimmung.
Es sollte außerdem angemerkt werden, daß die Bilddaten für das digitale Bild, das gefiltert wird, einschließlich der Bilddaten für den ersten und den zweiten Rauschregionstyp auch jeden von einer großen Auswahl an anderen Typen von Bilddaten umfassen können, wie es für einen Durchschnittsfachmann auf diesem Gebiet offensichtlich ist. Beispielsweise können die Bilddaten für das digitale Bild 14 und die Rauschregionen 15 und 17 Farbbilddaten umfassen, die sich auf verschiedene Farbmodelle beziehen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf CMY (cyan, magenta und gelb), CMYK (cyan, magenta, gelb und schwarz), CIE (Commission Internationale Eclairage), HSB (hue, saturation and brightness = Farbton, Sättigung und Helligkeit), YIQ, usw.
Bei der Fortsetzung mit der Beschreibung des Verfahrens 12, ist die erste Rauschregion 15 bei dem hierin gezeigten und beschriebenen Ausführungsbeispiel ein Pixel. Alternativ kann das digitale Bild, das gefiltert wird, einen oder mehrere Rauschflecken enthalten, die eine Mehrzahl von Pixeln (nicht gezeigt) umfassen, von denen jeder oder einigen unterschiedliche oder eindeutige Bilddaten (z. B. variierende Farben und Schattierungen) zugeordnet sein können. Falls dies der Fall ist, kann die Vorrichtung 10 einen der Mittelwertbildungsprozesse 124, 224 oder 324 durchführen, die in Fig. 8, 9, bzw. 10 gezeigt sind, um Mittelwertbilddaten für die Mehrzahl von Pixeln zu erhalten, die einen Rauschfleck oder eine erste Rauschregion enthalten. Die Bilddatenmittelwertbildungsprozesse 124, 224, 324 werden nachfolgend mit Bezug auf die Region 70 näher erklärt.
Jetzt, da die Bilddaten der ersten Rauschregion 15 bei Schritt 49 gespeichert wurden, kann die erste Rauschregion 15 bei Schritt 50 von dem digitalen Bild 14 gefiltert werden (d. h. entfernt oder aus demselben geglättet). Jeder von einer großen Auswahl an Filterprozessen, die in der Technik gut bekannt sind, können bei Schritt 50 verwendet werden, um die erste Rauschregion 15 von dem digitalen Bild 14 zu filtern. Bei einem Ausführungsbeispiel kann eine Außerbereichspixelglättung verwendet werden, um die Rauschflecken (d. h. erste Rauschregion 15) aus dem digitalen Bild 14 zu glätten. Es sollte jedoch angemerkt werden, daß die vorliegende Erfindung nicht als auf irgendeinen speziellen Rauschfleckfilterprozeß begrenzt angesehen werden sollte. Da Rauschfleckfilterprozesse, einschließlich einer Außerbereichspixelglättung, darüber hinaus in der Technik gut bekannt sind und Einzelheiten der Rauschfleckfilterprozesse zum Verständnis der vorliegenden Erfindung nicht notwendig sind, werden die speziellen Rauschfleckfilterprozesse, die bei einem bevorzugten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung verwendet werden, hierin nicht näher beschrieben.
Mit Bezugnahme auf Fig. 3B kann unabhängig von dem Prozeß, der verwendet wird, um die Rauschflecken von dem digitalen Bild in den Schritten 46 bis 50 zu lokalisieren und zu filtern, der Bilddatensatz, der bei Schritt 49 gespeichert wurde, bei Schritt 75 verwendet werden, um den zweiten Rauschregionstyp oder Rauschflecken in dem Digitalbild 14 zu lokalisieren. Bei einem Ausführungsbeispiel kann der Flecklokalisierungsschritt 75 im allgemeinen die in Fig. 11 dargestellten Schritte umfassen.
Wie es in Fig. 11 gezeigt ist, kann ein zweiter Referenzbereich und eine Schwellenwertzahl bei Schritt 140 eingestellt oder ausgewählt werden. Ein computerlesbarer Programmcode kann vorgesehen sein, der den zweiten Referenzbereich und die Schwellenwertzahl ohne Benutzerintervention automatisch einstellt. Beispielsweise können der zweite Referenzbereich und die Schwellenwertzahl fest in den computerlesbaren Programmcode codiert sein. Der computerlesbare Programmcode kann auf einem oder mehreren computerlesbaren Speichermedien gespeichert sein, die in einem oder mehreren computerlesbaren Speichervorrichtungen (z. B. in Fig. 12 Speichervorrichtung 100, Speicher 105, usw.) enthalten sind, die wirksam der Vorrichtung 10 zugeordnet sind. Alternativ sind andere Verfahren zum Auswählen des zweiten Referenzbereichs und der Schwellenwertzahl möglich. Beispielsweise kann ein computerlesbarer Programmcode vorgesehen sein, der es dem Benutzer 26 ermöglicht, die Werte für den zweiten Referenzbereich und die Schwellenwertzahl durch Eingeben numerischer Werte mit einem Eingabegerät (z. B. in Fig. 5 Tastatur 42, Maus 44, usw.) auszuwählen.
Unabhängig davon, wie dieselben ausgewählt werden, kann die Auswahl des zweiten Referenzbereichs und der Schwellenwertzahl teilweise davon abhängen, wie detailliert das digitale Bild ist, das gefiltert wird. Falls das digitale Bild 14 beispielsweise sehr detailliert ist, sollte der zweite Referenzbereich proportioniert sein (d. h. klein genug), so daß die Einzelheiten, die in dem digitalen Bild 14 enthalten sind, nicht versehentlich als Rauschflecken identifiziert werden und später bei Schritt 96 des Verfahrens 12 von dem digitalen Bild 14 entfernt werden. Da es in der Tat schwierig sein kann, die geeignetsten Parameter für den zweiten Referenzbereich und die Schwellenwertzahl im voraus zu bestimmen, kann das digitale Bild 14 unter Verwendung von mehreren unterschiedlichen Referenzbereichen und Schwellenwertzahlen verarbeitet werden, bis die besten Ergebnisse erreicht werden.
Die Auswahl des zweiten Referenzbereich kann auch teilweise von dem ersten Referenzbereich abhängen, der bei Schritt 110 des Fleckenlokalisierungsverfahrens 46 ausgewählt wurde. Genauer gesagt, bei dem hierin gezeigten und beschriebenen Ausführungsbeispiel, kann das Verfahren 12 alle Rauschregionen (d. h. die erste Rauschregion 15) in dem digitalen Bild 14 entfernen, die kleiner oder gleich sind wie der erste Referenzbereich. Folglich ist es im allgemeinen vorzuziehen, einen zweiten Referenzbereich zu haben, der größer eingestellt ist als der erste Referenzbereich, so daß das Fehlerlokalisierungsverfahren 75 die Rauschregionen (d. h. zweite Rauschregion 17) in dem digitalen Bild 14 lokalisiert, die kleiner oder gleich wie der zweite Referenzbereich und außerdem größer als der Referenzbereich sind. Falls der zweite Referenzbereich kleiner oder gleich war wie der erste Referenzbereich, würde das Kleckslokalisierungsverfahren 75 nicht benötigt, da die Rauschregionen, die das Kleckslokalisierungsverfahren 75 lokalisieren könnte, bereits durch die Schritte 46 bis 50 des Verfahrens 12 von dem digitalen Bild 14 entfernt sein sollten. Beispielsweise kann der erste Referenzbereich bei dem gezeigten und beschriebenen Ausführungsbeispiel bei einem Pixel eingestellt sein, und der zweite Referenzbereich kann bei vier Pixeln eingestellt sein.
Bei dem nächsten Schritt 142, der in Fig. 11 gezeigt ist, kann ein Pixel in dem digitalen Bild 14 ausgewählt werden. Bei einem Ausführungsbeispiel wird das Pixel in der oberen linken Ecke des digitalen Bilds 14 bei Schritt 142 ausgewählt. Alternativ kann jedes der anderen Pixel, die das digitale Bild 14 umfaßt, bei Schritt 142 ausgewählt werden.
Nachdem bei Schritt 142 ein Pixel ausgewählt wurde, können die Bilddaten (z. B. Grauskalierungswert, Tristimuluswerte, usw.) für dieses Pixel bei Schritt 144 erhalten werden. Bei dem hierin gezeigten und beschriebenen Ausführungsbeispiel umfassen die Bilddaten für das Pixel, das bei Schritt 142 ausgewählt wurde, einen Grauskalierungswert, der bei Schritt 144 erhalten wird.
Danach kann bei Schritt 146 eine Bestimmung durchgeführt werden, ob der absolute Wert des Grauskalierungswerts des Pixels subtrahiert von dem Grauskalierungswert der ersten Rauschregion 15 (und anderer eindeutiger Grauskalierungswerte, die bei Schritt 49 gespeichert sind, je nachdem) geringer ist als die Schwellenwertzahl. Falls bestimmt wird, daß der absolute Wert des Grauskalierungswerts des Pixels subtrahiert von dem Grauskalierungswert für die erste Rauschregion 15 geringer ist als die Schwellenwertzahl, kann dieses Pixel bei Schritt 148 markiert werden. Mathematisch ausgedrückt, würde ein Pixel bei Schritt 148 markiett, wenn für dasselbe gilt:

|Grauskalierungswert - gespeicherter Grauskalierungswert| < Schwellenwertzahl
Es sollte angemerkt werden, daß das in Fig. 11 dargestellte Verfahren 75 davon ausging, daß die Bilddaten für die Pixel des digitalen Bildes 14 Grauskalierungswerte umfaßten. Alternativ, und wie es früher erklärt wurde, können die Pixel des digitalen Bildes 14 Farbbilddaten umfassen, wie z. B. Rot-, Grün- und Blau-Tristimuluswerte. Bei einem solchen Ausführungsbeispiel können drei Schwellenwertzahlen (d. h. eine Rot-Schwellenwertzahl, eine Grün-Schwellenwertzahl und eine Blau-Schwellenwertzahl) bei Schritt 140 des Kleckslokalisierungsverfahrens 75 ausgewählt werden. Die drei Schwellenwertzahlen können jeweils einen Wert umfassen, der sich von den anderen beiden unterscheidet, obwohl dies nicht der Fall sein muß. Außerdem kann Schritt 146 das Bestimmen umfassen, ob der absolute Wert des Rot- Tristimuluswerts des Pixels subtrahiert von dem gespeicherten Rot-Tristimuluswert für die erste Rauschregion 15 (gespeichert bei Schritt 49 des Verfahrens 12) geringer ist als die Rot-Schwellenwertzahl, ob der absolute Wert des Grüntristimuluswerts des Pixels subtrahiert von dem gespeicherten Grüntristimuluswert für die erste Rauschregion 15 geringer ist als die Grün-Schwellenwertzahl, und ob der absolute Wert des Blau-Tristimulswerts des Pixels subtrahiert von dem gespeicherten Blau-Tristimulswert für die erste Rauschregion 15 geringer ist als die Blau- Schwellenwertzahl. Mathematisch ausgedrückt, würde ein Pixel bei Schritt 148 markiert, wenn für dasselbe gilt:

|Rot-Tristimulswert - gespeicherter Rot-Tristimulswert| < Rot-Schwellenwertzahl
|Grün-Tristimulswert - gespeicherter Grün-Tristimulswert| < Grün-Schwellenwertzahl
|Blau-Tristimulswert - gespeicherter Blau-Tristimulswert| < Blau-Schwellenwertzahl
Bei Schritt 150 kann eine weitere Bestimmung durchgeführt werden, ob jedes Pixel, das in dem digitalen Bild 14 enthalten ist, ausgewählt wurde. Schritt 150 stellt sicher, daß der Grauskalierungswert jedes Pixels in dem digitalen Bild 14 bei Schritt 146 mit dem Grauskalierungswert verglichen wird, der bei Schritt 49 des Verfahrens 12 verglichen wird.
Falls bei Schritt 150 bestimmt wird, daß alle der Pixel, die das digitale Bild 14 umfassen, nicht ausgewählt wurden, kann bei Schritt 151 ein anderes Pixel ausgewählt werden. Die Sequenz der Schritte 144 bis 150 kann dann für das neu ausgewählte Pixel wiederholt werden. Die Anzahl von Malen, die die Sequenz von Schritten 144 bis 150 wiederholt wird, hängt von der Anzahl von Pixeln in dem digitalen Bild 14 ab. Die Pixel in dem digitalen Bild 14 können in einer Reihenfolge von links nach rechts und oben nach unten ausgewählt werden. Alternativ sind andere Verfahren zum Auswählen der Pixel in dem digitalen Bild 14 möglich, wie es für einen Durchschnittsfachmann auf diesem Gebiet offensichtlich ist, nachdem er mit den Lehren der vorliegenden Erfindung vertraut ist.
Sobald bei Schritt 150 bestimmt wird, daß alle der Pixel in dem digitalen Bild 14 ausgewählt und analysiert wurden, kann dann bei Schritt 152 eine Bestimmung durchgeführt werden, ob eines der Pixel, die bei Schritt 148 gekennzeichnet wurden, benachbart ist. Falls bestimmt wird, daß keine benachbarten Pixel gekennzeichnet wurden, endet das Kleckslokalisierungsverfahren 75. Falls jedoch bestimmt wird, daß benachbarte Pixel bei Schritt 148 gekennzeichnet wurden, dann kann jede Gruppe von benachbarten Pixel (z. B. zweite Rauschregion 17) bei Schritt 154 mit dem zweiten Referenzbereich verglichen werden. Das heißt für jede Gruppe von benachbarten gekennzeichneten Pixeln kann bei Schritt 154 eine Bestimmung durchgeführt werden, ob diese jeweilige Gruppe kleiner oder gleich ist wie der zweite Referenzbereich. Falls bestimmt wird, daß eine Pixelgruppe kleiner oder gleich ist wie der zweite Referenzbereich, kann diese Pixelgruppe bei Schritt 156 als ein Rauschklecks oder ein zweiter Rauschregionstyp gekennzeichnet werden.
Bei dem hierin gezeigten und beschriebenen Ausführungsbeispiel umfaßt das digitale Bild 14 nur einen einzigen Rauschklecks (d. h. zweite Rauschregion 17). Folglich wird bei Schritt 156 nur die zweite Rauschregion 17 als zweiter Rauschregionstyp gekennzeichnet. Alternativ kann das digitale Bild 14 eine Mehrzahl von Rauschklecksen (nicht gezeigt) umfassen, von denen jeder bei Schritt 156 als ein zweiter Rauschregionstyp oder Rauschklecks gekennzeichnet wird.
Mit Bezugnahme auf Fig. 3B kann bei Schritt 76 eine Bestimmung durchgeführt werden, ob bei Schritt 75 ein Rauschklecks lokalisiert wurde. Falls bei Schritt 76 bestimmt wird, daß ein oder mehrere Rauschkleckse lokalisiert wurden, dann kann einer der einen oder mehreren Rauschkleckse, die bei Schritt 75 lokalisiert wurden, bei Schritt 77 ausgewählt werden. Bei dem hierin gezeigten und beschriebenen Ausführungsbeispiel wird bei Schritt 77 die zweite Rauschregion 17 ausgewählt, da dies der einzige Rauschklecks ist, der in dem digitalen Bild 14 enthalten ist.
Nachdem dieselbe ausgewählt wurde, kann die zweite Rauschregion 17 von dem digitalen Bild 14 gefiltert werden (d. h. entfernt oder aus demselben geglättet). Um die zweite Rauschregion 17 zu filtern, kann bei Schritt 78 die Region 79 in dem digitalen Bild 14 ausgewählt werden. Die Vorrichtung 10 kann die Region 79 ohne weitere Benutzerintervention auswählen. Das heißt, ein computerlesbarer Programmcode kann vorgesehen sein, der zumindest ein Pixel (z. B. 66, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92 usw., siehe 45' in Fig. 6) benachbart zu dem zweiten Rauschbereich 17 als die Region 79 kennzeichnet. Bei dem hierin gezeigten und beschriebenen Ausführungsbeispiel umfaßt die Region 79 die Pixel 66, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91 und 92. Alternativ kann die Region 79 nur diejenigen Pixel umfassen, die an die zweite Rauschregion 17 anstoßen, und die horizontal oder vertikal von der zweiten Rauschregion 17 positioniert sind. Das heißt, die Region 79 kann die Pixel 81, 83, 84, 85, 86, 88, 89 und 91 umfassen. Noch andere Pixel und/oder andere Pixelkombinationen können für die Region 79 verwendet werden, wie es für einen Durchschnittsfachmann auf diesem Gebiet offensichtlich ist, nachdem er mit den Lehren der vorliegenden Erfindung vertraut ist.
Andere Verfahren zum Auswählen der Region 79 sind ebenfalls möglich. Beispielsweise kann ein computerlesbarer Programmcode vorgesehen sein, der es dem Benutzer ermöglicht, die Region 79 auszuwählen. Der computerlesbare Programmcode kann auf einer computerlesbaren Speichervorrichtung gespeichert werden (z. B. Speichervorrichtung 100, Speicher 105, usw. Fig. 12), die der Vorrichtung 10 wirksam zugeordnet ist. Bei einem Ausführungsbeispiel kann der Bildschirm 34 die zweite Rauschregion 17 und die einzelnen Pixel (z. B. 66, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92 usw.) benachbart zu der zweiten Rauschregion 17 anzeigen, und dann den Benutzer 26 auffordern, die Region 79 auszuwählen. Der Benutzer 26 kann in der Lage sein, die Region 79 durch Markieren von einem oder mehreren der angezeigten Pixel auszuwählen, beispielsweise mit einem geeigneten Eingabegerät (z. B. Tastatur 42, Maus 44, usw.). Wenn die Region 79 ausgewählt wird, kann es sein, daß der Benutzer 26 aufgefordert wird, eine bestimmte Anzahl von Pixeln, eine Anzahl von Pixeln, die in einen vorbestimmten Bereich fallen, oder jede Anzahl von Pixeln, die der Benutzer 26 wünscht, auszuwählen.
Unabhängig davon, wie die Region 70 ausgewählt wird, können die Bilddaten für die Region 79 bei Schritt 94 erhalten werden. Da die Region 79 eine Mehrzahl von Pixeln umfassen kann, denen jedes oder einige eindeutige oder unterschiedliche Bilddaten (z. B. variierende Farben und Schattierungen) zugeordnet haben können, kann die Vorrichtung 10 einen der Mittelwertbildungsprozesse 124, 224 oder 324, die in Fig. 8, 9 bzw. 10 gezeigt sind, bei Schritt 95 durchführen, um Mittelwertbilddaten für die Region 70 zu berechnen. Falls beispielsweise, wie es in Fig. 8 gezeigt ist, die Bilddaten für die Mehrzahl von Pixeln, die die Region 79 bilden, Grauskalierungswerte umfassen, kann ein computerlesbarer Programmcode vorgesehen sein, der einen Mittelgrauskalierungswert für die Mehrzahl von Pixeln berechnet, die die Region 79 umfassen. Anders ausgedrückt, die jeweiligen Grauskalierungswerte für jedes der Pixel in der Region 79 werden zunächst bei Schritt 126 addiert, wobei der resultierende Gesamtwert bei Schritt 128 durch die Gesamtzahl von Pixeln innerhalb der Region 79 dividiert wird. Falls jedoch, und wie es in Fig. 9 gezeigt ist, die Bilddaten für die Mehrzahl von Pixeln, die die Region 79 bilden, Rot-, Grün- und Blau-Tristimulswerte umfaßt, kann ein computerlesbarer Programmcode vorgesehen sein, der einen mittleren Rot-, mittleren Grün- und mittleren Blau- Tristimulswert für die Mehrzahl von Pixeln, die die Region 79 bilden, berechnet. Das heißt, der jeweilige Rot-, Grün- und Blau-Tristimulswert für jedes der Pixel in der Region 79 wird zuerst bei Schritt 226 addiert, wobei die resultierenden drei Gesamtwerte (d. h. Rotgesamtwert, Grüngesamtwert, Blaugesamtwert) durch die Gesamtzahl von Pixeln in der Region 79 bei Schritt 228 geteilt werden. Bei einem alternativen Ausführungsbeispiel 324 (Fig. 10) kann der computerlesbare Programmcode erst die jeweiligen Tristimuluswerte für jedes Pixel in der Region 79 in eine Farbnachschlagtabelle (nicht gezeigt) bei Schritt 326 eingeben, um Referenzzahlen zu erhalten, die den Farben zugeordnet sind, die den eingegebenen Tristimuluswerten entsprechen. Der computerlesbare Programmcode kann dann die Referenzzahlen addieren, um eine Gesamtreferenzzahl (Schritt 328) zu erhalten, und dann die Gesamtreferenzzahl durch die Anzahl von Pixeln innerhalb der Region 79 (Schritt 330) dividieren, um eine Gesamtreferenzzahl zu erhalten. Schließlich kann die Mittelwertreferenzzahl bei Schritt 332 zurück in die Farbnachschlagtabelle eingegeben werden, um die entsprechenden Rot-, Grün- und Blau-Tristimulswerte zu erhalten, die der Mittelwertreferenzzahl zugeordnet sind.
Die Farbnachschlagtabelle, die bei dem Bilddatenmittelwertbildungsprozeß 324 verwendet werden kann, kann eine dreidimensionale Datenmatrix umfassen, bei der entsprechende Farben in einem definierten Farbraum (z. B. Pantone Matching System, usw.) den verschiedenen Kombinationen von Tristimuluswerten zugeordnet sind. In anderen Worten, eine entsprechende Farbe kann einer spezifischen Position mit den Koordinaten r, g, b in der Farbnachschlagtabelle zugeordnet sein, wobei r, g, b die jeweiligen Tristimuluswerte für die entsprechende Farbe darstellen. Die Farbnachschlagtabelle kann dann auf einer computerlesbaren Speichervorrichtung gespeichert werden (z. B. in Fig. 12 Speichervorrichtung 100, Speicher 105, usw.). Alternativ sind andere Speicherpositionen, Größen und Konfigurationen für die Farbnachschlagtabelle möglich.
Anstatt daß die Vorrichtung 10 jedes einzelne Pixel der Mehrzahl von Pixeln, die die Region 79 bilden, verwendet, wenn der Mittelwert der Bilddaten für die Region 79 gebildet wird, kann ein computerlesbarer Programmcode vorgesehen sein, der ein oder mehrere der Pixel innerhalb der Region 79 zufällig auswählt. Bei einem anderen alternativen Ausführungsbeispiel können die einzelnen Pixel, die die Region 79 bilden, auf dem Bildschirm 34 angezeigt werden, und der Benutzer 26 kann in der Lage sein, ein oder mehrere der angezeigten Pixel auszuwählen, beispielsweise durch Markieren des Pixels/der Pixel mit einem geeigneten Eingabegerät (z. B. in Fig. 5 Tastatur 42, Maus 44, usw.). Sobald er markiert ist, wird nur dieser Abschnitt des Bilddatensignals, der das ausgewählte Pixel/die ausgewählten Pixel darstellt, in dem Bilddatenmittelwertbildungsprozeß 124, 224 oder 324 verwendet. Es sollte angemerkt werden daß, falls der Benutzer 26 nur ein Pixel markiert, die Mittelwertbildungsprozesse 124, 224 oder 324 nicht benötigt werden.
Bei noch einem weiteren alternativen Ausführungsbeispiel kann der Benutzer 26 aufgefordert werden, zwischen den verschiedenen Farben der Pixel zu wählen, die die Region 79 umfaßt. Beispielsweise können die verschiedenen Farben der Region 79 auf dem Bildschirm 34 angezeigt werden, und der Benutzer 26 kann in der Lage sein, durch Markieren der gewünschten Farbe mit einem geeigneten Eingabegerät (z. B. Tastatur 42, Maus 44, usw.) eine auszuwählen. Sobald dieselbe markiert ist, würde nur der Abschnitt des Bilddatensignals, der die ausgewählte Farbe darstellt, in dem Abbildungsschritt 96 des Verfahrens 12 verwendet. Bei noch einem weiteren alternativen Ausführungsbeispiel könnte ein computerlesbarer Programmcode vorgesehen sein, der zuerst bestimmt, welche Farbe, die in der Region 79 enthalten ist, dominiert, und dann diese dominante Farbe auswählt. Sobald dieselbe ausgewählt ist, würde nur der Abschnitt des Bilddatensignals, der die dominante Farbe darstellt, in dem Abbildungsschritt 96 von Verfahren 12 verwendet werden. Um die dominante Farbe in der Region 79 zu bestimmen, kann ein computerlesbarer Programmcode vorgesehen sein, der die Region 79 analysiert, und dann die Farbe auswählt (d. h. die dominante Farbe), die am häufigsten darin erscheint. Während die Dominantfarbanalyse durchgeführt wird, kann ein Histogramm erzeugt werden. Falls beispielsweise die Bilddaten für die Region 79 Grauskalierungswerte enthalten, kann ein Histogramm erzeugt werden, das horizontale oder vertikale Balken umfaßt, von denen jeder eine Länge proportional zu der Frequenz aufweist, mit der der Grauskalierungswert, den derselbe darstellt, in der Region 79 erscheint. Falls jedoch die Bilddaten für die Region 79 Tristimuluswerte umfassen, kann ein Histogramm für jeden der jeweiligen Sätze von Tristimuluswerten (rot, grün und blau) erzeugt werden. Die drei Histogramme können horizontale oder vertikale Balken umfassen, von denen jeder eine Länge proportional zu der Frequenz aufweist, mit der der Tristimuluswert, den derselbe darstellt, in der Region 79 erscheint. Da Histogramme selbst in der Technik gut bekannt sind, und durch einen Durchschnittsfachmann auf diesem Gebiet ohne weiteres geliefert werden können, wenn er mit den Lehren der vorliegenden Erfindung vertraut ist, werden die speziellen Histogramme, die bei einem bevorzugten Ausführungsbeispiel der Erfindung verwendet werden, hierin nicht näher beschrieben.
Bei Schritt 96 des Verfahrens 12 (Fig. 3B) können die Mittelwertbilddaten für die Region 79 auf die zweite Rauschregion 17 abgebildet werden, so daß die zweite Rauschregion 17 von dem digitalen Bild 14 entfernt oder aus demselben geglättet wird. Siehe 45' und 45" in Fig. 6. Das heißt, die Bilddaten für die zweite Rauschregion 17 können durch die Mittelwertbilddaten für die Region 79 ersetzt werden.
In dem nächsten Schritt 97 kann eine Bestimmung durchgeführt werden, ob jeder Rauschklecks oder zweite Rauschregionstyp, der bei Schritt 75 lokalisiert wurde, von dem digitalen Bild 14 gefiltert wurde. Falls bestimmt wird, daß jeder Rauschklecks von dem digitalen Bild 14 gefiltert wurde, endet das Verfahren 12. Falls jedoch bestimmt wird, daß jeder Rauschklecks nicht von dem digitalen Bild 14 gefiltert wurde, kann bei Schritt 98 einer der verbleibenden Rauschkleckse ausgewählt werden. Die Reihen von Schritten 78 bis 97 können dann für den neu ausgewählten Rauschklecks wiederholt werden. Die Anzahl von Malen, die die Sequenz der Schritte 78 bis 97 wiederholt wird, hängt von der Anzahl von Rauschklecksen ab, die bei Schritt 75 lokalisiert werden. Bei dem hier ein gezeigten und beschriebenen Ausführungsbeispiel, wird jedoch die Sequenz von Schritten 78 bis 97 nicht wiederholt, das das digitale Bild 14 nur einen Rauschklecks (d. h. eine zweite Rauschregion 17) enthält. Bei einem alternativen Ausführungsbeispiel, kann, statt daß die Reihen von Schritten 78 bis 97 wiederholt werden, wenn das digitale Bild, das gefiltert wird, mehr als einen Rauschklecks enthält, jeder der Schritte 78 bis 96 für jeden Rauschklecks durchgeführt werden, bevor der nächste Schritt unternommen wird. Beispielsweise kann der Schritt 78 das Auswählen einer Region für jeden des einen oder der mehreren Rauschkleckse umfassen, die bei Schritt 75 lokalisiert werden. Schritt 94 kann das Erhalten von Bilddaten für jede der Regionen umfassen, die bei Schritt 78 ausgewählt werden. Der Schritt 95 kann das Berechnen von Mittelwertbilddaten für jede Region von seinen Bilddaten umfassen. Schließlich kann der Schritt 96 das Abbilden der Mittelwertbilddaten für jede Region auf den entsprechenden zweiten Rauschregionstyp umfassen.
Es sollte angemerkt werden, daß die vorliegende Erfindung auch Verfahren in Betracht zieht, bei denen während dem Filtern von Rauschflecken und Rauschklecksen von einem digitalen Bild mehr als zwei Durchläufe verwendet werden. Das heißt, obwohl es im allgemeinen vorzuziehen ist, die Rauschflecken in einem ersten Durchgang durch ein digitales Bild zu lokalisieren, und dann die Rauschkleckse in einem zweiten Durchlauf durch das digitale Bild zu lokalisieren und zu filtern, ist dies nicht erforderlich.
Darüber hinaus zieht die vorliegende Erfindung außerdem Verfahren in Betracht, die mehr Schritte umfassen, als in Fig. 3A, 3B, 7 und 11 gezeigt sind. Wie es vorher kurz erwähnt wurde, kann das Verfahren 12 einen automatischen Prozeß, einen benutzerinteraktiven Prozeß und eine Kombination derselben liefern. Das Ausmaß, zu dem der Benutzer 26 aufgefordert wird, oder es ihm ermöglicht wird, in dem Filterprozeß teilzunehmen, kann stark variieren. Beispielsweise kann es sein, daß der Benutzer 26 für jeden Rauschklecks (z. B. zweite Rauschregion 17) aufgefordert wird, zwischen Filtern und Nicht-Filtern des jeweiligen Rauschkleckses zu entscheiden. Bei einem Ausführungsbeispiel kann das Verfahren 12 die zusätzlichen Schritte (nicht gezeigt) des Anzeigens der zweiten Rauschregion 17 auf dem Bildschirm 34 und dann des Aufforderns des Benutzers 26, auszuwählen, ob die zweite Rauschregion 17 von dem digitalen Bild 14 gefiltert wird, umfassen. Abhängig von der Antwort des Benutzers 26 kann die zweite Rauschregion 17 dann auf die vorher beschriebene Weise von dem digitalen Bild 14 gefiltert werden. Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel kann das Verfahren 46 (Fig. 7) ferner die Schritte (nicht gezeigt) des Anzeigens auf dem Bildschirm 34 einer Kante, die als kleiner oder gleich wie der erste Referenzbereich bestimmt wurde, und dann des Aufforderns des Benutzers, zwischen dem Kennzeichnen der angezeigten Kante als einem ersten Rauschregionstyp und dem Nichtbeachten der angezeigten Kante (d. h. Nicht-Kennzeichnen der angezeigten Kante als ein erster Rauschregionstyp) umfassen. Bei noch einem weiteren Ausführungsbeispiel kann das Verfahren 75 (Fig. 11) die zusätzlichen Schritte (nicht gezeigt) des Anzeigens auf dem Bildschirm 34 einer Gruppe von benachbarten gekennzeichneten Pixeln, für die bestimmt wurde, daß sie kleiner oder gleich wie der zweite Referenzbereich sind, und dann des Aufforderns des Benutzers 26, zwischen dem Kennzeichnen der Gruppe als einem zweiten Rauschregionstyp und dem Nicht- Beachten der Pixelgruppe (d. h. Nicht-Kennzeichnen der Pixelgruppe als einem zweiten Rauschregionstyp) zu wählen, umfassen.
Darüber hinaus kann das Verfahren 12 ferner die Schritte des Erzeugens einer ersten Bestimmungsortdatei oder einer temporären Datei und des Schreibens der Bilddaten für das digitale Bild ohne die Rauschflecken (d. h. mit den Rauschflecken gefiltert von dem digitalen Bild) auf die erste Bestimmungsortdatei umfassen. Gleichartig dazu kann das Verfahren 12 ferner das Erzeugen einer zweiten Bestimmungsortdatei oder temporären Datei und das Schreiben der Bilddaten des digitalen Bildes entweder ohne die Rauschflecken oder die Rauschkleckse (d. h. mit sowohl den Rauschflecken als auch den Rauschklecksen von dem digitalen Bild gefiltert) auf die zweite Bestimmungsortdatei umfassen. Durch Bereitstellen dieser zusätzlichen Schritte kann eine Quell- oder Originalkopie des digitalen Bildes beibehalten oder bewahrt werden. Das heißt die Bilddaten für das digitale Bild mit den Rauschflecken und Rauschklecksen darin können beibehalten oder bewahrt werden. Jedes von einer großen Auswahl an Dateiformaten (z. B. ein JPEG-Dateiformat (".jpg"), ein Bitmapdateiformat (".bmp"), ein Portable Dokument Format (".pdf"), ein Tagged Image File Format (".tiff"), usw.) kann verwendet werden, wenn die Bilddaten auf die erste und/oder zweite Bestimmungsortdatei geschrieben werden, wie es für einen Durchschnittsfachmann auf diesem Gebiet offensichtlich ist, nachdem er mit den Lehren der vorliegenden Erfindung vertraut ist.
Abhängig von dem numerischen Wert, der dem zweiten Referenzbereich zugeordnet ist, kann ein Rauschklecks, der in einem digitalen Bild lokalisiert wird, relativ groß sein. Falls dies der Fall ist, kann der relativ große Rauschklecks in eine Mehrzahl von Unterabschnitten unterteilt werden. Danach kann dann für jeden der Mehrzahl von Unterabschnitten eine Region in dem digitalen Bild ausgewählt werden. Dann können Bilddaten für jede der Regionen erhalten werden, und davon Mittelwertbilddaten für jede der Regionen können berechnet werden. Schließlich können die Mittelwertbilddaten für jede der Regionen auf den entsprechenden der Mehrzahl von Unterabschnitten abgebildet werden, so daß jeder der Mehrzahl von Unterabschnitten, der den relativ großen Rauschklecks umfaßt, von dem digitalen Bild entfernt oder aus demselben geglättet werden kann.
Es ist klar, daß der computerlesbare Programmcode, der hierin beschrieben ist, unter Verwendung einer großen Auswahl an geeigneten computerlesbaren Programmsprachen auf herkömmliche Weise programmiert werden kann, die in der Technik bekannt sind oder die in der Zukunft entwickelt werden. Es ist außerdem klar, daß der computerlesbare Programmcode eine oder mehrere Funktionen, Routinen, Unterfunktionen und Subroutinen umfassen kann, und nicht in einem einzigen Gehäuse kombiniert sein muß, sondern auch in getrennten Komponenten eingebaut sein kann. Darüber hinaus wird davon ausgegangen, daß eine Offenbarung des computerlesbaren Programmcodes nicht notwendig ist, da ein Fachmann auf dem Gebiet der Programmiertechnik in der Lage sein sollte, einen solchen Code ohne übermäßige Experimente erzeugen zu können, wenn er die Offenbarung der Erfindung, wie sie hierin zu finden ist, vorliegen hat. Dementsprechend werden die Einzelheiten im Zusammenhang mit der Programmierung des computerlesbaren Codes selbst hierin nicht näher erörtert.

Claims

1. Verfahren (12), das folgende Schritte umfaßt:
Erhalten von Bilddaten für einen ersten Typ einer Rauschregion (15) in einem digitalen Bild (14);
Verwenden der Bilddaten für den ersten Rauschregionstyp (15), um einen zweiten Rauschregionstyp (17) in dem digitalen Bild (14) zu lokalisieren; und
Filtern des zweiten Rauschregionstyps (17).

2. Verfahren (12) gemäß Anspruch 1, bei dem das digitale Bild (14) Farbbilddaten umfaßt; wobei der erste Rauschregionstyp (15) Farbbilddaten umfaßt; und wobei der zweite Rauschregionstyp (17) Farbbilddaten umfaßt.

3. Verfahren (12) gemäß Anspruch 1 oder 2, das ferner das Lokalisieren des ersten Rauschregionstyps (15) in dem digitalen Bild (14) umfaßt.

4. Verfahren (12) gemäß Anspruch 3, bei dem das Lokalisieren des ersten Rauschregionstyps (15) in dem digitalen Bild (14) folgende Schritte umfaßt:
Verwenden eines Kantenerfassungsfilters, um eine Kante in dem digitalen Bild (14) zu lokalisieren;
Bestimmen, ob die Kante kleiner oder gleich wie ein erster Referenzbereich ist; und
falls bestimmt wird, daß die Kante kleiner oder gleich wie der erste Referenzbereich ist, Kennzeichnen der Kante als ersten Rauschregionstyp (15).

5. Verfahren (12) gemäß Anspruch 3 oder 4, bei dem das Lokalisieren des ersten Rauschregionstyps (15) in dem digitalen Bild (14) das Verwenden einer Außerbereichspixelglättung umfaßt, um den ersten Rauschregionstyp (15) zu lokalisieren.

6. Verfahren (12) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5, das ferner das Ermöglichen umfaßt, daß ein Benutzer entscheidet, ob der zweite Rauschregionstyp (17) gefiltert wird.

7. Verfahren (12) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6, bei dem das Verwenden der Bilddaten für den ersten Rauschregionstyp (15), um einen zweiten Rauschregionstyp (17) in dem digitalen Bild (14) zu lokalisieren, folgende Schritte umfaßt:
Lokalisieren einer Gruppe von benachbarten Pixeln in dem digitalen Bild (14), wobei jedes Pixel der Gruppe von benachbarten Pixeln Bilddaten aufweist, die im wesentlichen ähnlich sind wie die Bilddaten für den ersten Rauschregionstyp (15); und
Bestimmen, ob die Gruppe von benachbarten Pixeln weniger oder gleich wie eine zweite Referenzzahl ist.

8. Verfahren (12) gemäß Anspruch 7, das ferner das Ermöglichen umfaßt, daß ein Benutzer den zweiten Referenzbereich auswählt.

9. Verfahren (12) gemäß Anspruch 7 oder 8, bei dem die Bilddaten für den ersten Rauschregionstyp (15) einen Grauskalierungswert umfassen; wobei die Bilddaten für jedes Pixel der Gruppe von benachbarten Pixeln einen Grauskalierungswert umfassen; und wobei die Bilddaten für ein entsprechendes Pixel der Gruppe von benachbarten Pixeln im wesentlichen ähnlich sind wie die Bilddaten für den ersten Rauschregionstyp (15), wenn der Absolutwert des Grauskalierungswerts des entsprechenden Pixels subtrahiert von dem Grauskalierungswert des ersten Rauschregionstyps (15) kleiner als eine Schwellenwertzahl ist.

10. Verfahren gemäß Anspruch 9, das ferner das Ermöglichen umfaßt, daß ein Benutzer die Schwellenwertzahl auswählt.

11. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 7 bis 10, bei dem die Bilddaten für den ersten Rauschregionstyp (15) Farbbilddaten umfassen; und bei dem die Bilddaten für jedes Pixel der Gruppe von benachbarten Pixeln Farbbilddaten umfassen.

12. Verfahren gemäß Anspruch 11, bei dem die Farbbilddaten des ersten Rauschregionstyps (15) folgende Merkmale umfassen:
einen Rottristimuluswert;
einen Grüntristimuluswert; und
einen Blautristimuluswert;
wobei die Farbbilddaten für jede der Gruppe von benachbarten Pixeln folgende Merkmale umfassen:
einen Rottristimuluswert;
einen Grüntristimuluswert; und
einen Blautristimuluswert;
wobei die Bilddaten für ein entsprechendes Pixel der Gruppe von benachbarten Pixeln im wesentlichen ähnlich sind wie die Bilddaten für den ersten Rauschregionstyp (15), wenn der Absolutwert des Rottristimuluswerts des entsprechenden Pixels subtrahiert von dem Rottristimuluswert des ersten Rauschregionstyps (15) geringer ist als eine Rot-Schwellenwertzahl, wenn der Absolutwert des Grüntristimuluswerts des entsprechenden Pixels subtrahiert von dem Grüntristimuluswert des ersten Rauschregionstyps (15) geringer ist als eine Grün- Schwellenwertzahl, und wenn der Absolutwert des Blautristimuluswerts des entsprechenden Pixels subtrahiert von dem Blautristimuluswert des ersten Rauschregionstyps (15) geringer ist als eine Blau- Schwellenwertzahl.

13. Verfahren (12) gemäß Anspruch 12, das ferner das Ermöglichen umfaßt, daß ein Benutzer die Rot-, Grün- und Blau-Schwellenwertzahl auswählt.

14. Verfahren (12) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 13, bei dem das Filtern des zweiten Rauschregionstyps (17) von dem digitalen Bild (14) folgende Schritte umfaßt:
Erhalten von Bilddaten von einer Region (79) in dem digitalen Bild (14);
Berechnen von Mittelwertbilddaten aus den Bilddaten für die Region (79); und
Abbilden der Mittelwertbilddaten auf den zweiten Rauschregionstyp (17).

15. Verfahren (12) gemäß Anspruch 14, bei dem die Region zumindest ein Pixel umfaßt, das benachbart zu dem zweiten Rauschregionstyp (17) positioniert ist.

16. Verfahren (12) gemäß Anspruch 14 oder 15, das ferner das Ermöglichen umfaßt, daß ein Benutzer die Region (79) auswählt.

17. Verfahren (12) gemäß einem der Ansprüche 14 bis 16, bei dem die Region ein oder mehrere Pixel (66, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92) umfaßt, wobei jedes des einen oder der mehreren Pixel Bilddaten aufweist, die einen Grauskalierungswert umfassen; und wobei das Berechnen von Mittelwertbilddaten aus den Bilddaten für die Region (79) das Berechnen eines Mittelwert-Grauskalierungswerts aus dem Grauskalierungswert von zumindest einem Pixel des einen oder den mehreren Pixeln (66, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92) umfaßt.

18. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 14 bis 17, bei dem die Region ein oder mehrere Pixel (66, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92) umfaßt, wobei jedes des einen oder der mehreren Pixel (66, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92) Farbbilddaten aufweist, die folgende Merkmale umfassen:
einen Rottristimuluswert;
einen Grüntristimuluswert; und
einen Blautristimuluswert;
wobei das Berechnen von Mittelwertbilddaten aus den Bilddaten für die Region (79) das Berechnen eines mittleren Rottristimuluswerts, eines mittleren Grüntristimuluswerts und eines mittleren Blautristimuluswerts aus dem Rot-, Grün- und Blautristimuluswert des zumindest einen Pixels des einen oder der mehreren Pixel (66, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92) umfaßt.

19. Verfahren (12) gemäß einem der Ansprüche 14 bis 18, bei dem die Region (79) ein oder mehrere Pixel (66, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92) umfaßt, wobei jedes des einen oder der mehreren Pixel (66, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92) Farbbilddaten aufweist, die folgende Merkmale umfassen:
einen Rottristimuluswert;
einen Grüntristimuluswert; und
einen Blautristimuluswert;
wobei das Berechnen von Mittelwertbilddaten aus den Bilddaten (14) für die Region (79) folgende Schritte umfaßt:
Eingeben des Rot-, Grün- und Blautristimuluswerts des zumindest einen Pixels des einen oder der mehreren Pixel (66, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92) in eine Farbnachschlagtabelle, um eine oder mehrere Farbreferenzzahlen zu erhalten;
Berechnen einer Mittelwertfarbreferenzzahl aus der einen oder den mehreren Farbreferenzzahlen; und
Eingeben der Mittelwertfarbreferenzzahl in die Farbnachschlagtabelle, um einen Rottristimuluswert, einen Grüntristimuluswert und einen Blautristimuluswert zu erhalten.

20. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 19, bei dem das Filtern des zweiten Rauschregionstyps (17) folgende Schritte umfaßt:
Unterteilen des zweiten Rauschregionstyps (17) in eine Mehrzahl von Unterabschnitten;
Erhalten von Bilddaten für eine Region, die jedem der Mehrzahl von Unterabschnitten zugeordnet ist;
Berechnen von Mittelwertbilddaten für jede der Regionen aus ihren Bilddaten; und
Abbilden der Mittelwertbilddaten für jede der Regionen auf einen entsprechenden der Mehrzahl von Unterabschnitten.

21. Vorrichtung (10), die folgende Merkmale umfaßt:
ein oder mehrere computerlesbare Speichermedien;
einen computerlesbaren Programmcode, der auf dem einen oder den mehreren computerlesbaren Speichermedien gespeichert ist, der folgende Merkmale umfaßt:
einen Programmcode zum Erhalten von Bilddaten für einen ersten Rauschregionstyp (15) in einem digitalen Bild (14);
einen Programmcode zum Verwenden der Bilddaten für den ersten Rauschregionstyp (15), um einen zweiten Rauschregionstyp (17) in dem digitalen Bild (14) zu lokalisieren; und
einen Programmcode zum Filtern des zweiten Rauschregionstyps (17).

22. Vorrichtung (10), die folgende Merkmale umfaßt:
eine Einrichtung zum Erhalten von Bilddaten für einen ersten Rauschregionstyp (15) in einem digitalen Bild (14);
eine Einrichtung zum Verwenden der Bilddaten für den ersten Rauschregionstyp (15), um einen zweiten Rauschregionstyp (17) in dem digitalen Bild (14) zu lokalisieren; und
eine Einrichtung zum Filtern des zweiten Rauschregionstyps (17).