JP2019518374A - イメージセンサのクロストークを制限する方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、イメージセンサにおけるクロストークを制限する方法であって、該センサは画像を定める複数のマクロピクセルのマトリクスの形態であり、各マクロピクセルは複数の個別ピクセルによって形成され、各ピクセルは別個のスペクトル帯域に割り当てられ、同一のスペクトル帯域に割り当てられた、個別ピクセルの集合はサブ画像を形成し、該画像はトポロジカルに少なくとも１個のパーセルに分解され、該方法は、各ピクセルのスペクトル応答を測定するステップ７００と、パーセルにおける各サブ画像の平均スペクトル応答を計算するステップ７０１と、該パーセルにおける各サブ画像の理想応答を定めることを目標に設定するステップ７０２と、クロストークを最小とする係数の組を推定するステップ７０３と、サブ画像を補正するために、該複数のマクロピクセルに該係数を適用するステップ７０４と、を含む。本方法は、該理想応答はガウス関数である点に特徴がある。【選択図】図５

Description

本発明は、イメージセンサのクロストークを制限する方法に関する。

種々の技術が、連続的なスペクトルを調べる際に満足できるスペクトル分解能で対象を分析するのに役立っている。

これらの技術は、求める成分を特定するために、比較的狭い有限個の帯域（すなわち、連続的なスペクトルと比較して離散的なスペクトル）で十分である状況においてもうまく適用される。

しかし、これらの技術は、分析される対象を不可分の存在、すなわち3次元に分解できない存在として考えるので、特に、単一の対象の内部において光の透過または反射の変化を識別するには適していない。

特許文献１（FR2904432）は、マトリクス構造の光学的フィルタ及び結合したイメージセンサを示している。そのアイデアは、種々の色を把握することができる。詳細には、可視域のスペクトルにおいて取得された三原色（赤、緑、青）から開始して、ほとんどの色を再現することができる。

上記の状況において、検出器のマトリクスの表面に配置されたフィルタのマトリクスが使用される。フィルタのマトリクスは、ベイヤーフィルタ（”Bayer” filter）であるが、このことは本発明にとって重要ではない。検出器のマトリクスは、アクティブピクセルセンサ相補型ＭＯＳ（ＡＰＳ ＣＭＯＳ）マトリクスである。上記の検出器のマトリクスは、その面上に感光性の領域、電子回路及び電気接点が配置された半導体基板上に実現される。

個別ピクセルに関し、感光性の領域は全面積の一部のみであり、残りの面積は制御用エレクトロニクスが占める。したがって、ピクセルの感光性の領域に入射光を集光させるために、ピクセルごとにマイクロレンズを備える必要がある。フィルタのマトリクスは、検出器と接触して配置され、組立品は、検出器−フィルタ−マイクロレンズを含む積み重ねからなるコンポーネントの形態となる。

実際に、マイクロレンズの形状は特徴的であるので、マイクロレンズ上にフィルタのマトリクスを積み重ねることを考えることはできない。さらに、マイクロレンズは樹脂からなるので、有機材料上に無機のフィルタを製造するのは困難な場合がある。

他方、フィルタをマイクロレンズの下に配置する場合に、フィルタへの入射ビームの開口角は大きい。フィルタの応答は、この入射角と密接に関連している。このことは、スペクトル応答の変化となる。

フィルタへの入射角のこの問題を避けるために、マイクロレンズを省略することを考えることもできる。しかし、感光性の領域は、ピクセルの全面積と比較して小さな面積を示す。マイクロレンズによってもたらされる感度の増加は約５０％である。したがって、マイクロレンズを省略することによって感度を失うのが適切ではないことは明らかである。

また、そのようなコンポーネントの製造歩留まりは比較的低いことに言及すべきである。全体歩留まりは、以下の三つの歩留まりの積にほぼ等しい。

検出器製造歩留まり
フィルタマトリクス製造歩留まり、及び
マイクロレンズアレイ製造歩留まり
上記の製造作業を重ねると、全体歩留まりは減少するという結果となる。

以下に説明するように、上記の制約を示さない多スベクトル・イメージセンサが利用可能となる。

上記の多スペクトル・イメージセンサは、その特性のほとんどに関して十分なものである。しかし、このセンサは、個別のピクセルとそれに隣接するピクセルとの間のクロストークのために性能が損なわれることが判明した。

特許文献２（US2012/274786）は、イメージセンサにおけるクロストークを制限する方法を提案している。センサは、画像を規定するマクロピクセルのマトリクスの形態であり、各マクロピクセルは複数の個別ピクセルのマトリクスによって形成され、各ピクセルは別個のスペクトル帯域に割り当てられ、同一のスペクトル帯域に割り当てられた、個別ピクセルの集合はサブ画像を形成し、画像はトポロジカルに少なくとも１個のパーセルに分解される。方法は以下のステップを含む。

各個別ピクセルのスペクトル応答を測定するステップと、
パーセルにおける各サブ画像の平均スペクトル応答を計算するステップと、
該パーセルにおける各サブ画像の理想応答を定めることを目標に設定するステップと、
該パーセルにおけるクロストークを最小とする係数の組を推定するステップと、
該パーセルにおけるサブ画像を補正するために、マクロピクセルに該係数を適用するステップである。

FR2904432 US2012/274786

本発明の目的は、任意の多スペクトルイ・メージセンサ、特に以下に記載するセンサにおけるクロストークを制限することである。

発明は、イメージセンサにおけるクロストークを制限する方法であって、該センサは画像を定める複数のマクロピクセルのマトリクスの形態であり、各マクロピクセルは複数の個別ピクセルによって形成され、各ピクセルは別個のスペクトル帯域に割り当てられ、同一のスペクトル帯域に割り当てられた、個別ピクセルの集合はサブ画像を形成し、該画像はトポロジカルに少なくとも１個のパーセルに分解され、該方法は、各ピクセルのスペクトル応答を測定するステップと、パーセルにおける各サブ画像の平均スペクトル応答を計算するステップと、該パーセルにおける各サブ画像の理想応答を定めることを目標に設定するステップと、該パーセルにおけるクロストークを最小とする係数の組を推定するステップと、該パーセルにおけるサブ画像を補正するために、該複数のマクロピクセルに該係数を適用するステップと、を含み、該理想応答はガウス関数である方法を提供する。

この方法は、イメージセンサにおけるクロストークを顕著に減少させる。

第１の配置において、複数のパーセルが存在し、該複数のパーセルは該複数のマクロピクセルと一致する。

第２の配置において、複数のパーセルが存在し、該パーセルの各々は、複数の連続したマクロピクセルを含む。

第３の配置において、単一のパーセルが存在し、該パーセルは該画像に一致する。

好ましい実施形態において、該推定するステップが、該係数によって補正されたサブ画像の応答とこれらのサブ画像の理想応答との差を最小化するように、該係数の組を生成する最適化段階を含む。

該最適化段階が一般化簡約勾配法を利用するのが好ましい。

第１のオプションにおいて、各個別ピクセルが、同じマクロピクセルの他の複数の個別ピクセルを考慮して処理される。

この第１のオプションは、簡単であるという利点を有する。

第２のオプションにおいて、各個別ピクセルが、それに隣接する他の複数の個別ピクセルを考慮して処理される
この第２のオプションは、より高い精度という利点を示す。

図１ａ−図１ｂは、１次元のフィルタセルの原理図であり、図１ａは、より詳細にセルの平面図であり、図１ｂは、より詳細にセルの断面図である。 図２ａ−図２ｃは、フィルタモジュールを製造するための第１の技術の三段階を示す図である。 図３ａ−図３ｆは、フィルタモジュールを製造するための第２の技術の六段階を示す図である。 ２次元のフィルタモジュールの原理図である。 それぞれのセルが９個のフィルタを備えるフィルタモジュールの図である。 提案するセンサの断面図である。 本発明の方法の流れ図である。 所定の個別のピクセルに隣接するピクセルを示す図である。

二以上の図面に存在する構成要素にはそれぞれの図面で同じ符号を与えている。

イメージセンサを、添付の図面（図１−図６）を参照して説明する。

複数のほぼ同じフィルタセルを有するフィルタモジュールについて説明する。

図１ａ及び１ｂを参照すると、フィルタセルは、帯を形成するように連続して一列に配置された、３個のファブリー−ペロー型の干渉フィルタＦＰ１、ＦＰ２及びＦＰ３を備える。

該セルは、たとえば、ガラスまたは二酸化ケイ素からなる基板ＳＵＢ上の積み重ねから構成される。該積み重ねは、第１のミラーＭＩＲ１、スペーサーＳＰ及び第２のミラーＭＩＲ２を備える。

各フィルタの中央波長を規定するスペーサーＳＰは、所定のフィルタに対して一定であり、フィルタごとに変化する。各フィルタはほぼ長方形の面を有するので、フィルタモジュールの断面は階段状である。

薄膜技術でフィルタモジュールを製造する第１の方法を例として示す。

図２ａを参照して、基板ＳＵＢ上に、最初に第１のミラーＭＩＲ１、続いてスペーサーＳＰを規定する一つまたは複数の誘電体層ＴＦを堆積させる。ミラーは金属または誘電体である。

図２ｂを参照して、誘電体ＴＦをエッチングする。

最初に、第２及び第３のフィルタＦＰ２及びＦＰ３において、第２のフィルタＦＰ２におけるスペーサーＳＰの厚さを規定するためにエッチングする。

その後、第３のフィルタＦＰ３において、第３のフィルタＦＰ３におけるスペーサーＳＰの厚さを規定するためにエッチングする。

第１のフィルタＦＰ１におけるスペーサーＳＰは堆積厚さを有する。

図２ｃを参照して、３個のフィルタを完成させるために第２のミラーＭＩＲ２をスペーサーＳＰ上に堆積させる。

スペーサーＳＰは、誘電体ＴＦを堆積させ、続いて上述のようにエッチングして得てもよいが、複数の薄い層を続けて堆積させることによって得ることもできる。

例として、８００ナノメータ（ｎｍ）から１０００ｎｍの波長領域は、スペーサーの光学的厚さを１．４λ_０／２から２．６λ_０／２の範囲で変更することによってカバーすることができる（λ_０＝９００ｎｍ及びｎ＝１．４５に対して、ｅは２１７ｎｍから４０３ｎｍの範囲にわたり変化）。

ここで、スペーサーの厚さは、探査する範囲において一つの伝送帯のみを得るように、十分に小さい必要があることに注目すべきである。特に、この厚さが大きいほど、条件［ne=kλ/2］を満たす波長の数が多くなる。

フィルタモジュールを製造する第２の方法を以下に説明する。

図３ａを参照して、シリコン基板ＳＩＬの底面ＯＸ１及び上面ＯＸ２を熱によって酸化させることによって該方法は始まる。

図３ｂを参照して、基板の底面及び上面ＯＸ１及びＯＸ２を、それぞれ、感光性の樹脂からなる底面の層ＰＨＲ１及び上面の層ＰＨＲ２によって覆う。その後、フォトリソグラフィによって、底面の層ＰＨＲ１に長方形の開口を形成する。

図３ｃを参照して、底面ＯＸ１上の熱による酸化物を、底面の層ＰＨＲ１に形成された長方形の開口に合わせてエッチングする。その後、底面の層及び上面の層ＰＨＲ１及びＰＨＲ２を除去する。

図３ｄを参照して、長方形の開口に合わせて、基板ＳＩＬに異方性エッチング（たとえば、結晶の向き１−０−０）を実施する。ここで、底面ＯＸ１の熱による酸化物はマスクとして機能し、上面ＯＸ２の熱による酸化物はエッチング停止層として機能する。エッチングは、水酸化カリウム（ＫＯＨ）または水酸化トリメチルアンモニウム（ＴＭＡＨ）の溶液を使用したウェットであっても、プラズマ中のドライであってもよい。この操作の結果は、長方形の開口の底面に酸化物の膜のみが残る。

図３ｅを参照して、この酸化物をエッチングする。

最初に、第２及び第３のフィルタＦＰ２及びＦＰ３において、第２のフィルタＦＰ２におけるスペーサーＳＰの厚さを規定するためにエッチングする。

その後、第３のフィルタＦＰ３において、第３のフィルタＦＰ３におけるスペーサーＳＰの厚さを規定するためにエッチングする。

図３ｆを参照して、第１及び第２のミラーＭ１及びＭ２を基板ＳＩＬの底面及び上面ＯＸ１及びＯＸ２の表面に堆積させる。

オプションとして、底面及び上面ＯＸ１及びＯＸ２の一方または両方の表面に不活性化層（図示せず）を堆積させることによってフィルタモジュールの製造を終了することも可能である。

このように、本発明によって、１次元空間と関係づけられた、並べられた複数のフィルタの組を製造することが可能となる。

図４を参照して、２次元空間にフィルタセルを配置させることができる。そのような配置は、しばしばマトリクスと呼称される。

４個の同一の水平方向の帯がそれぞれ４個のセルを備える。図の上部に見える第１の帯は、マトリクスの第１の行に対応し、セルＩＦ１１からＩＦ１４を備える。第２、第３及び第４の帯は、それぞれ、セルＩＦ２１からＩＦ２４、セルＩＦ３１からＩＦ３４、及びセルＩＦ４１からＩＦ４４を備える。

ｊ番目の水平の帯に所属するセルＩＦｊｋは、セルＩＦ１ｋ，ＩＦ２ｋ，．．．，ＩＦ４ｋを備えるｋ番目の鉛直の帯の一部でもあるので、上記の配置はマトリクスといわれる。

図５を参照して、それぞれのフィルタセルは９個のフィルタを有する。これらのセルのそれぞれは、正方形の形状であり、その中に別個の波長λ１，λ２，λ３，λ４，．．．，λ９に調整された対応するフィルタが存在する。

本図において、わかりやすくするために、セル間の間隔は２個のフィルタ間の間隔と比較して大きくしている。いうまでもなく、実際には、セル間及びフィルタ間の間隔は同じである。

このようにフィルタモジュールは、種々のフィルタによって生成される光束を測定することのできる検出器と結合している。検出器は複数の区画から構成される。

図６を参照すると、図５に示すフィルタモジュールＭＦが見られる。

検出器ＤＥＴは、シリコンからなる基板ＳＳ上にＣＭＯＳ技術を使用して製造される。正方形状のそれぞれの区画ＣＰ１、ＣＰ２、ＣＰ３の中心に感光性の領域ＰＳ１、ＰＳ２、ＰＳ３が存在する。

それぞれの区画ＣＰ１、ＣＰ２、ＣＰ３の上には、区画の辺と同じ直径のマイクロレンズＭＬ１、ＭＬ２、ＭＬ３が存在する。

フィルタモジュールＭＦは、フィルタλ１，λ２，λ３がマイクロレンズＭＬ１、ＭＬ２、ＭＬ３に向き合うように、マイクロレンズＭＬ１、ＭＬ２、ＭＬ３のアレイに支えられる。

このモジュールＭＦの位置合わせは、フォトリソグラフィの当業者に知られた技術であるアライメントパターンによって実施する。したがって、この技術についてここで詳細には記載しない。

フィルタモジュールＭＦは、接着剤からなる縁ＳＴによって検出器ＤＥＴに固定される。

アイデアを明確にするために、ピクセルは通常５マイクロメータのオーダーのサイズを有することを明示する。

本発明を、添付の図面（図７−図８）を参照しながら説明のために与える実施形態の以下の記載によって詳細に説明する。

画像は、イメージセンサのマクロピクセルの集合によって形成されると仮定する。

画像を、トポロジカルにパーセル（区画）に分割してもよい。

トポロジカルな単位がマクロピクセルであるパーセルは、1個から全てのマクロピクセルを備えることができる。限界的な状況は、画像と一致する単一のパーセルである。

以下に説明するのは、この特に有利な限界的な状況である。

図５を参照して説明したマトリクス構成に戻り、９個のピクセルからなるマクロピクセルが存在する。

図７を参照すると、本発明の方法の第１のステップは、各個別のピクセルを特徴づける特徴づけステップ７００である。このステップを実施するために、例として、４００ｎｍから１００ｎｍの範囲を２ｎｍのステップでカバーするモノクロメータを使用する。これは、個別のピクセルの全てのそれぞれのスペクトル応答を得るのに役立つ。

その後、関連する個別のピクセルを考慮しながら、各サブ画像の平均スペクトル応答を計算する平均化ステップ７０１が存在する。例として、９個のサブ画像の中で、８個は別個のスペクトル帯域に向けられ、最後のサブ画像はパンクロマチック（全整色性）である。これは基準を提供する。

次のステップは、各サブ画像の理想的なスペクトル応答を定める目標設定ステップ７０２である。本例においては、各サブ画像に対して、中央波長と半値幅を指定することによりガウス関数を選択する。パンクロマチックサブ画像は補正しない。

次のステップは、上記の平均スペクトル応答に適用したときに理想の応答に可能な限り近づく、９×９の係数のテンソルを得る評価ステップ７０３である。本例において、この評価は、いわゆる一般化簡約勾配法を使用して実施される。しかし、当業者には、使用することのできる多数の他の方法が知られている。特に、以下の方法がある。
モンテカルロ法
シンプレクス法
最小二乗法
ネルダー・ミード法
ニュートン・ラフソン法
準ニュートン法
非線形最小二乗法
レベンバーグ・マーカート法
遺伝子アルゴリズム法

最後に、補正ステップ７０４において、クロストーク補正画像を得るために、テンソルが元の画像に適用される。

以下の表記を使用して、評価ステップを詳細に説明する。
Ｆｒ（λ）：光束
ＱＥ_ｉ（λ）：フィルタλ_ｉを備えた個別ピクセルの量子効率
ＱＥｒ_ｉ（λ）：クロストーク処理の後の仮想的な個別ピクセルの量子効率
Ｐ_ｉ：λ_ｉフィルタと結合した個別ピクセルの応答
Ｐｒ_ｉ：処理の後の仮想的な個別ピクセルの応答
ＣＣ_ｉｊ：センサのクロストーク係数

以下の仮定を設ける。
マクロピクセルにわたり光束は均一であり、
ノイズは無視でき、
個別ピクセルの応答は線形であり（飽和はなく、「ブルーミング防止」、ガンマなどの補正はない）、
フィルタの応答は線形であり、波長のみに依存する。

以下が定義される。

個別ピクセルの応答は以下のとおりである。

仮想ピクセルの応答は以下のとおりである。

式（１）を式（３）へ代入する。

係数ＣＣ_ｉｊはλから独立しているので

式（２）を式（５）へ代入する。

上記は、元の個別ピクセルＰ_ｊの値の関数として補正された個別ピクセルＰｒ_ｉの値を求めるのに役立つ。

上述のように処理することによって、個別ピクセルは、所定のマクロピクセル内の複数の個別ピクセルの全ての関数として補正される。この解決策は、簡単であるという利点を有し、２個の隣接するマクロピクセルの間の輝度の変化が小さいという事実に依存している。

図８を参照して、個別ピクセルを補正する際に、同じマクロピクセルの複数の個別ピクセルではなく、補正すべきピクセルの隣接ピクセルである複数の個別ピクセルを考慮することによって補正量を改善することができる。この方法は、当業者によく知られているように、３次元のデモザイシング処理も適用される場合に、特に選ばれる。

例として、左上にあるマクロピクセルの個別ピクセルλ_９を補正するために、以下の複数の個別ピクセルが考慮される。
左上のマクロピクセルのλ_５、λ_６、λ_８
右上のマクロピクセルのλ_４、λ_７
右下のマクロピクセルのλ_１
左下のマクロピクセルのλ_２、λ_３

補正方法は上述の方法と同様である。当該方法は当業者の能力の範囲内であるので、詳細には説明しない。

上述の配置は、全体的に処理される画像に対して、１個のみのパーセルを有する。この配置の主要な利点は、計算するテンソルが１組しか存在しないということである。しかし、この配置は、その全範囲にわたりセンサがほぼ一様であるということを仮定している。このことは常には当てはまらない。

別の配置において、画像は複数のパーセルに分割され、各パーセルは、画像の一様性よりもより良好な一様性を示す。例として、一方が画像の中央を形成し、他方が周辺を形成する２個のパーセルを、当該２個のパーセルが一緒になって画像と一致するように選択することができる。

本発明の方法は、上記では画像全体に適用される処理が、ここでは、パーセルのそれぞれに次々に適用される点を除いて上記の方法と同じである。

図７に戻り、発明の方法の第１のステップは依然として、各個別のピクセルを特徴づける特徴づけステップ７００である。

関連する複数の個別ピクセルを考慮しながら、各サブ画像のパーセルにおける平均スペクトル応答を計算する平均化ステップ７０１が続く。

次のステップは、検討しているパーセルにおける各サブ画像の理想的なスペクトル応答を定める目標設定ステップ７０２である。

次のステップは、検討しているパーセルにおける平均スペクトル応答に適用したときに理想の応答に可能な限り近づく、９×９の係数のテンソルを得る評価ステップ７０３である。本例において、この評価は、いわゆる一般化簡約勾配法を使用して実施される。

最後に、補正ステップ７０４において、クロストーク補正パーセルを得るために、テンソルが元のパーセルに適用される。

補正パーセルの集合が補正画像を生成する。

本例においては２個のテンソルがよりよい精度を得るのに十分である。

当然、精度を改善するためにパーセルの数を増加させてもよいが、それは計算時間を犠牲とする。

マクロピクセルと同じ数のパーセルが存在する場合に最大の精度が得られる。

そのような状況下では、平均化ステップ７０１は存在しない。特に、唯一の値の平均値はその値に等しいことに注目すべきである。

発明の方法は、上記では画像全体または各パーセルへ適用される処理が、各個別のピクセルへ適用されるという点を除いて上記の方法と同じである。

図７に戻り、発明の方法の第１のステップは依然として、各個別のピクセルを特徴づける特徴づけステップ７００である。

単一の値の平均値をとることを含むので、平均化ステップ７０１は省略される。

次のステップは、検討しているマクロピクセルにおける各個別ピクセルの理想的なスペクトル応答を定める目標設定ステップ７０２である。

次のステップは、検討しているマクロピクセルにおける各個別ピクセルに適用したときに理想の応答に可能な限り近づく、９×９の係数のテンソルを得る評価ステップ７０３である。本例において、この評価は、いわゆる一般化簡約勾配法を使用して実施される。

最後に、補正ステップ７０４において、クロストーク補正マクロピクセルを得るために、テンソルが元のマクロピクセルに適用される。

補正画像は、全ての補正マクロピクセルを再構成することによって得られる。

本発明の上述の実施形態は、具体的な性質のために選択されたものである。しかし、本発明に含まれるすべての実施形態を網羅的に識別することは不可能である。特に、記載されたいずれの手段も、本発明の範囲を超えることなく、等価の手段と置き換えてもよい。

Claims (8)

1. イメージセンサにおけるクロストークを制限する方法であって、該センサ（ＤＥＴ−ＭＦ）は画像を定める複数のマクロピクセル（ＩＦ１１，ＩＦ１２，．．．，ＩＦ４４）のマトリクスの形態であり、各マクロピクセルは複数の個別ピクセル（λ１，λ２，λ３，．．．，λ９）によって形成され、各ピクセルは別個のスペクトル帯域に割り当てられ、同一のスペクトル帯域に割り当てられた、個別ピクセルの集合はサブ画像を形成し、該画像はトポロジカルに少なくとも１個のパーセルに分解され、該方法は、
   各ピクセル（λ１，λ２，λ３，．．．，λ９）のスペクトル応答を測定するステップ（７００）と、
   パーセルにおける各サブ画像の平均スペクトル応答を計算するステップ（７０１）と、
   該パーセルにおける各サブ画像の理想応答を定めることを目標に設定するステップ（７０２）と、
   該パーセルにおけるクロストークを最小とする係数の組を推定するステップ（７０３）と、
   該パーセルにおけるサブ画像を補正するために、該複数のマクロピクセルに該係数を適用するステップ（７０４）と、を含み、
   該理想応答はガウス関数である方法。
2. 複数のパーセルが存在し、該複数のパーセルは該複数のマクロピクセル（ＩＦ１１，ＩＦ１２，．．．，ＩＦ４４）と一致する請求項１に記載の方法。
3. 複数のパーセルが存在し、該パーセルの各々は、複数の連続した複数のマクロピクセル（ＩＦ１１，ＩＦ１２，．．．，ＩＦ４４）を含む請求項１に記載の方法。
4. 単一のパーセルが存在し、該パーセルは該画像に一致する請求項１に記載の方法。
5. 該推定するステップ（７０３）が、該係数によって補正されたサブ画像の応答とこれらのサブ画像の理想応答との差を最小化するように、該係数の組を生成する最適化段階を含む請求項１から４のいずれかに記載の方法。
6. 該最適化段階が一般化簡約勾配法を利用する請求項５に記載の方法。
7. 各個別ピクセル（λ１，λ２，λ３，．．．，λ９）が、同じマクロピクセルの他の複数の個別ピクセルを考慮して処理される請求項１から６のいずれかに記載の方法。
8. 各個別ピクセル（λ１，λ２，λ３，．．．，λ９）が、それに隣接する他の複数の個別ピクセルを考慮して処理される請求項１から６のいずれかに記載の方法。

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