JP2003092707A - 不良ピクセルを検出し補正するセンサ装置 - Google Patents
不良ピクセルを検出し補正するセンサ装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 不良ピクセルを検出/補正するセンサ装置に
おいて、バッファのメモリ要件を最小限にする。 【解決手段】 センサ装置は入射光強度を表すピクセル
・データの出力信号を生成する複数の光検出器からなる
アレイを含む。このピクセル・データは一度に１ライン
ずつアレイから読み出され、ラインバッファ（１０４）
に記憶される。不良ピクセル・プロセッサ（１１０）は
現在読み出しているラインにおける特定のピクセルにつ
いてラインバッファから得られるピクセル・データを記
憶し（１１６）、特定のピクセル（１０８）に隣接する
ピクセルについてのピクセル信号光データを記憶する。
第２のバッファ（１２２）は、前に読み出されたライン
におけるピクセルが不良ピクセルと識別されたか否かを
示す特徴（１２４）を記憶する。第１及び第２のバッフ
ァの情報を使用して、プロセッサは特定のピクセルが不
良ピクセルであるか否かを識別する。
おいて、バッファのメモリ要件を最小限にする。 【解決手段】 センサ装置は入射光強度を表すピクセル
・データの出力信号を生成する複数の光検出器からなる
アレイを含む。このピクセル・データは一度に１ライン
ずつアレイから読み出され、ラインバッファ（１０４）
に記憶される。不良ピクセル・プロセッサ（１１０）は
現在読み出しているラインにおける特定のピクセルにつ
いてラインバッファから得られるピクセル・データを記
憶し（１１６）、特定のピクセル（１０８）に隣接する
ピクセルについてのピクセル信号光データを記憶する。
第２のバッファ（１２２）は、前に読み出されたライン
におけるピクセルが不良ピクセルと識別されたか否かを
示す特徴（１２４）を記憶する。第１及び第２のバッフ
ァの情報を使用して、プロセッサは特定のピクセルが不
良ピクセルであるか否かを識別する。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、アレイ状の複数の
光検出器を含む画像検出装置に関し、より詳細には、か
かる装置における不良ピクセルの検出及び不良ピクセル
から出力されたピクセル・データの補正に関する。 【０００２】 【従来の技術】複数の光検出器（当技術分野では「フォ
トサイト」とも言う）をアレイ状に集合させて画像検出
装置を形成することは、当技術分野において周知であ
る。個々の光検出器は、光検出器のサイトに入射する光
の強度に比例した大きさの信号を出力する働きをする。
この出力信号を続けて処理及び操作して、複数の個別の
画素（当技術分野では「ピクセル」とも言う）からなる
画像を生成することができる。この場合、画像の各ピク
セルは１つの光検出器に対応している。 【０００３】このような検出装置に用いられる個々の光
検出器は、一般に、半導体基板すなわちチップ上に形成
されるフォトダイオードである。これらの光検出器のア
レイは（数十万または数百万ではないにしても）数千の
光検出器を含むことが可能である。半導体の製造プロセ
スによる歩留まりが９９％であっても、検出装置がいく
つかの不良の光検出器（本明細書では「不良ピクセル」
と呼ぶ）を含むのは避けられないことは認められよう。
不良ピクセルを全く含まないセンサを製造する半導体製
造ラインを要求することは、大変困難であり、おそらく
は経済的に実行できない実現不可能な要求である。従っ
て、不良ピクセルを検出し、光検出器の出力信号を十分
補正するのに適したメカニズムを利用できる限りは、セ
ンサが多少の不良ピクセルを含むことは容認される。こ
れらの検出／補正メカニズムには、一般に、出力信号に
基づいて不良ピクセルを検出し、光検出器に入射した光
の強度をより正確に反映するように不良ピクセルの出力
信号を変更／置換するハードウェアまたはソフトウェア
によるプロセスが含まれる。 【０００４】センサ内の不良ピクセルの生じ方には何通
りかある。第１に、光検出器から出力される信号が常に
高い読み取り値を示すことがある（ホット・ピクセ
ル）。この欠陥では、生成された画像に予測される点
（spot）よりも明るい点が生じる。第２に、光検出器か
ら出力される信号が常に低い読み取り値を示すことがあ
る（デッド・ピクセル）。この欠陥では、生成された画
像に予測される点よりも暗い点が生じる。第３に、入射
光に比例した信号の生成はできるが、その信号は（例え
ば、不正確なフォトダイオード利得、暗電流、及び／ま
たはオフセットのために）他の同様の状況にある光検出
器が発生する信号とは異なるという意味で、入射光を正
確には表していない場合（ノイジー（noisy）ピクセ
ル）である。この欠陥では、生成された画像に（色、強
度、コントラスト等の）異常のある点が生じる。 【０００５】図１は、先行技術によるセンサ読み出し操
作の簡略化した模式図である。センサ・アレイ１０は複
数の光検出器１２を含む。各光検出器１２は、理想的に
は光検出器に入射する光の強度と所定の単調関係を持つ
大きさの信号（本明細書では「ピクセル・データ」と呼
ぶ）を出力する。明示していないが、各ピクセル毎に発
生する信号は、通常１０〜１２ビットのサイズの（適切
なアナログ・ディジタル変換によって得られる）ディジ
タル形式を有している。 【０００６】読み出しバッファ１４を使用して、光検出
器から生成される個々のピクセル・データの水平行また
は垂直列が読み出され取り込まれる。この文脈では、水
平行または垂直列は「ライン」１６と呼ばれる。ピクセ
ル・データのライン１６をバッファ１４に取り込んだ
後、ピクセル・データ１８の個々の部分が不良ピクセル
・プロセッサ２０によって処理される。プロセッサ２０
は、ライン１６におけるピクセル・データ１８の各部分
を順次検査して、ピクセル・データのその部分が不良ピ
クセルによって出力された場合を検出し。この場合に
は、光検出器に入射する光の強度をより正確に表わすよ
うにピクセル・データに補正を実施する。そして、ピク
セル・データは、プロセッサ２０によって各ピクセル毎
にその元の（すなわち、バッファ１４によって読み出さ
れたままの）形２４または修正された（すなわち、不良
ピクセルの検出時に補正された）形２４’で順次出力さ
れる（２２）。 【０００７】図２は、図１のプロセッサ２０によって実
行される不良ピクセル処理に関する既知の操作の１つを
示したブロック図である。不良ピクセル・プロセッサ２
０は、検査するピクセル・データの各部分が不良ピクセ
ルによって生成されたものであるか否かを判定するため
に、１つのライン１６（図１を参照）についてバッファ
１４によって取り込まれたピクセル・データ１８を一度
に１ピクセルずつ（一般的にピクセル「Ｘ」で示す）順
次処理する。この判定を助けるため、このメカニズム
は、検査するピクセルＸだけではなく、同一の読み出し
ライン１６におけるピクセルＸの近傍の（例えば、すぐ
隣にある）ピクセルＹ及びＺについてのピクセル・デー
タ１８も（バッファ１４に取り込むように）記憶するデ
ータ・バッファ２６を含む。 【０００８】検出アルゴリズム２８は、ピクセルＸ、
Ｙ、及びＺについてのピクセル・データ１８を処理し、
あるしきい値を超える偏差によって、ピクセルＸについ
てのピクセル・データがピクセルＹ及びＺについてのピ
クセル・データと異なるか否か（それぞれ異なるか、ま
たは中間値や平均値が異なるか否か）を判定する。異な
らない場合、ピクセルＸについてのピクセル・データ１
８は、良好なピクセルから生成された有効ピクセルデー
タを表すとみなされ、その元の形２４で順次出力される
（２２）。（しきい値を超える）過大な偏差がある場
合、ピクセルＸについてのピクセル・データ１８は、不
良ピクセルから生成されたとみなされ、補正アルゴリズ
ム３０を実行してピクセル・データを修正し、光検出器
に入射する光の強度をより正確に表そうとする修正ピク
セル・データ２４’を生成する。一例を挙げると、補正
アルゴリズムは、ピクセルＸについてのピクセル・デー
タ１８を、同一のライン１６において隣接するピクセル
Ｙ及びＺについてのピクセル・データ１８の中間値又は
平均値を含むピクセル・データ２４で置き換えることが
できる。別の例では、補正アルゴリズムは、ピクセルＸ
についてのピクセル・データ１８を、同一のライン１６
において隣接するピクセルＹ及びＺのいずれか一方につ
いてのピクセル・データ１８を含むピクセル・データ２
４’で置き換えることができる。不良ピクセルからのピ
クセル・データ１８を補正する操作は当技術分野におい
て他にも数多く知られている。補正後、ピクセルＸに関
する修正データ２４’は順次、出力２２に送られる。 【０００９】図３は、図１のプロセッサ２０によって実
行される不良ピクセル処理に関するもう１つの既知の操
作を示したブロック図である。不良ピクセル・プロセッ
サ２０は、検査するピクセル・データの何れが不良ピク
セルによって生成されたものであるかを判定するため
に、１つのライン１６（図１を参照）についてバッファ
１４によって取り込まれたピクセル・データ１８を一度
に１ピクセルずつ（一般的にピクセル「Ｘ」で示す）順
次処理する。この判定を助けるため、プロセッサ２０
は、検査するピクセルＸだけではなく、現在の読み出し
ライン１６(ｎ)におけるピクセルＸの近傍の（例えば、
すぐ隣にある）ピクセルＹ及びＺについてのピクセル・
データ１８も（バッファ１４に現在取り込まれているよ
うに）記憶するデータ・バッファ２６を含む。さらに、
この判定を助けるため、プロセッサ２０は、隣接する前
に読み出されたライン１６(ｎ−１)に対してバッファ１
４に以前に取り込まれたピクセル・データ１８を記憶す
るデータ・バッファ３２を含む。より具体的には、当該
ピクセル・データ１８には、前に読み出されたライン１
６(ｎ−１)においてピクセルＸに最も近接するピクセル
Ａ、Ｂ、及びＣについてのピクセル・データが含まれ
る。 【００１０】検出アルゴリズム２８は、ピクセルＡ、
Ｂ、Ｃ、Ｘ、Ｙ、及びＺについてのピクセル・データ１
８を処理し、あるしきい値を超える偏差によって、ピク
セルＸについてのピクセル・データがピクセルＡ、Ｂ、
Ｃ、Ｙ、及びＺについてのピクセル・データと異なるか
否か（それぞれ異なるか、組またはグループにしたとき
に異なるか、または中間値や平均値で異なるか）を判定
する。異ならない場合、ピクセルＸについてのピクセル
・データ１８は、良好なピクセルから生成された有効ピ
クセルデータを表すものとみなされ、その元の形２４で
順次出力される（２２）。（しきい値を超える）過大な
偏差がある場合、ピクセルＸについてのピクセル・デー
タ１８は不良ピクセルから生成されたものとみなされ、
補正アルゴリズム３０を実行してピクセル・データを修
正し、光検出器に入射する光の強度をより正確に表す修
正ピクセル・データ２４’を生成する。上述のように、
不良ピクセル信号の光データを補正するための任意の既
知の操作を使用することができ、有利なことに、この補
正中にその他のピクセル（例えば、ピクセルＡ、Ｂ、
Ｃ）からのピクセル・データを評価することができる。
補正後、ピクセルＸについての修正ピクセル・データ２
４’は順次出力に送られる（２２）。 【００１１】図３の不良ピクセル処理操作では、不良ピ
クセルの検出（操作２８）と、検出された不良ピクセル
についてのピクセル・データの補正／修正（操作３０）
の両方を実行するために、図２の操作よりも多くのピク
セル・データ１８を考慮する。しかし、図３に示した操
作はかなりのメモリ・オーバヘッドを必要とする。例え
ば、各光検出器１２について大きさが１０〜１２ビット
のディジタル化ピクセル・データ１８を生成し、各ライ
ン１６が１０００個の光検出器を含むアレイ１０（例え
ば、１メガピクセルのセンサ・アレイ）について考察し
よう。図３に示す実施例の場合では、不良ピクセル・プ
ロセッサ２０は、バッファ２６に必要なメモリ以外に、
１０〜１２キロビットのデータを記憶可能なバッファ３
２用のメモリを必要とする。 【００１２】ライン読み出しバッファ１４及び不良ピク
セル・プロセッサ２０を伴うアレイ１０は、単一の集積
回路チップ（すなわち、同じ半導体基板）上に実装可能
であることは認められる。これは、例えば、構成要素及
び機能のこのような集積化を可能にするＣＭＯＳ製造技
術を用いることによって可能となる。しかし同時に、集
積回路の製造によって可能になる小型化を考慮しても、
関連する回路要素（例えば、Ａ／Ｄ変換回路、ライン読
み出しバッファ１４、検出器２８、及び補正器３０）を
伴うアレイ１０自体がかなりの量の半導体領域を占める
ので、少なくとも前のライン１６（ｎ−１）用のバッフ
ァ３２のメモリ要件を最小限にすることができれば、多
くのセンサ用途にとって有利になる。 【００１３】 【発明が解決しようとする課題】従って、バッファのメ
モリ要件を最小限にするセンサ装置に対する必要性が存
在する。 【００１４】 【課題を解決するための手段】本発明は、センサ・アレ
イ状に構成された複数の光検出器を含むセンサ装置を提
供する。各光検出器は、入射光の強度を表すピクセル・
データの出力信号を発生する。このピクセル・データ
は、一度に１ラインずつアレイから読み出され、ライン
・バッファに記憶される。本発明は、現在の読み出しラ
インにおける特定のピクセルについてライン・バッファ
から得られるピクセル・データと、その特定のピクセル
に隣接するピクセルについてのピクセル・データとを記
憶する第１のバッファを含む不良ピクセル・プロセッサ
をさらに含む。プロセッサに含まれる第２のバッファ
は、アレイから読み出された、現在の読み出しラインの
前のラインにおける各ピクセルについての固有の特徴が
記憶される。さらに、第１のバッファに記憶されたピク
セル・データと第２のバッファに記憶された固有の特徴
とを処理することにより、現在の読み出しラインにおけ
る特定のピクセルが不良ピクセルであるか否かが識別さ
れる。 【００１５】一実施形態では、不良ピクセル検出処理に
は、第２のバッファの固有の特徴が、現在のラインの特
定のピクセルに隣接する前のラインのピクセルが不良ピ
クセルであると識別されたことを示している場合、該特
定のピクセルを不良ピクセルであるとするどのような発
見をも排除する操作が含まれる。 【００１６】別の実施形態では、不良ピクセル検出処理
には、第２のバッファに記憶されている固有の特徴が、
現在のラインの特定のピクセルに隣接する前のラインの
ピクセルが不良ピクセルであると識別されたことを示し
ている場合、該特定のピクセルに対して高い方に設定さ
れているしきい値を持つ可変検出しきい値を適用する操
作が含まれる。 【００１７】 【発明の実施の形態】図４は、本発明の一実施形態によ
るセンサ読み出し操作の簡略化された模式図である。セ
ンサ・アレイ１００は複数の光検出器１０２を含む。各
光検出器１０２は、理想的には光検出器に入射する光の
強度と所定の単調な関係を持つ大きさの信号（本明細書
では「ピクセル・データ」と呼ぶ）を出力する。明示し
ていないが、各ピクセルについて生成される信号は、通
常１０〜１２ビットのサイズの（適切なアナログ・ディ
ジタル変換によって得られる）ディジタル形式を有して
いる。 【００１８】読み出しバッファ１０４を使用して、光検
出器から生成される個々のピクセル・データの水平行ま
たは垂直列が読み出され取り込まれる。この文脈では、
水平行または垂直列は、「ライン」１０６と呼ばれる。
ピクセル・データのライン１０６をバッファ１０４に取
り込んだ後、ピクセル・データ１０８の各個別の部分が
不良ピクセル・プロセッサ１１０によって順次処理され
る。プロセッサ１１０は、ピクセル・データ１０８の各
部分を順次検査して、ピクセル・データのその部分が不
良ピクセルによって出力された場合を検出し、この場合
には、光検出器に入射する光の強度をより正確に表わす
ようにピクセル・データを補正する。そして、ピクセル
・データは、プロセッサ１１０によって各ピクセル毎に
その元の（すなわち、バッファ１０４によって読み出さ
れたままの）形１１４または修正された（すなわち、不
良ピクセルの検出時に補正された）形１１４’で順次出
力される（１１２）。 【００１９】図５は、本発明の一実施形態に従って、プ
ロセッサ１１０によって実行される不良ピクセル処理に
関する操作を示したブロック図である。不良ピクセル・
プロセッサ１１０は、検査するピクセル・データの各部
分が不良ピクセルによって生成されたものであるか否か
を判定するために、１つのライン１０６（図４を参照）
についてバッファ１０４によって取り込まれたピクセル
・データ１０８を一度に１ピクセルずつ（一般的にピク
セル「Ｘ」で示す）処理する。この判定を助けるため、
プロセッサ１１０は、検査するピクセルＸだけではな
く、現在の読み出しライン１０６(ｎ)においてピクセル
Ｘの近傍にある（例えば、同じライン１０６においてす
ぐ隣にある、または近接した）ピクセルＹ及びＺについ
てのピクセル・データ１０８も（バッファ１０４に現在
取り込まれているように）記憶するデータ・バッファ１
１６を含む。この判定を助けるため、プロセッサ１１０
は、隣接する前に読み出されたライン１０６(ｎ−１)に
おける各ピクセルについての固有の特徴（Ｆ）１２４
（詳細に後述する）を記憶する特徴バッファ１２２をさ
らに含む。 【００２０】一般的に述べると、ピクセルの固有の特徴
１２４は、入射光の強さを表すのではなく、強さではな
いピクセルに関係する何らかの特性を表すという点で、
ピクセルについてのピクセル・データとはかなり異なっ
ている。一例として、固有の特徴１２４は、不良ピクセ
ル識別子、エッジ方向識別子、ライン遷移識別子等を含
むことが可能である。重要なことは、ピクセルについて
の固有の特徴は、ピクセル・データに比べて必要となる
ピクセル当たりのメモリ量が少なく（図３のバッファ３
２を参照）、従って、特徴バッファ１２２のサイズを可
能な限り小さくすることができる。 【００２１】検出アルゴリズム１２８は、現在の読み出
しラインにおけるピクセルＸ、Ｙ、及びＺについてのピ
クセル・データ１０８と同様に、前の読み出しライン１
０６(ｎ−１)におけるピクセルの固有の特徴（Ｆ）１２
４を処理して、ピクセルＸが不良ピクセルであるか否か
を判定する。アルゴリズム１２８によって実行されるプ
ロセスは、望ましければ、他の近傍ピクセルについての
ピクセル・データを考慮することも可能であることは理
解されよう。ピクセルが不良でない場合、ピクセルＸに
ついてのピクセル・データ１０８は良好なピクセルから
生成された有効ピクセル・データを表すとみなされ、そ
の元の形１１４で出力される（１１２）。ピクセルＸが
不良ピクセルであると判定された場合は、補正アルゴリ
ズム１３０を実行してピクセル・データ１０８を修正
し、光検出器に入射する光の強度をより正確に表す修正
ピクセル・データ１１４’を生成する。不良ピクセルか
らのピクセル・データを補正するために、いくつかの周
知の操作から選択した任意の１つを使用することができ
る。しかし、いかなる補正操作を用いようと、補正を行
うに当たっては、現在のライン１０６(ｎ)におけるピク
セルＹ及びＺ（及び、おそらくは他の近傍ピクセル）に
ついてのピクセル・データを含んだできる限り多くのピ
クセル・データを考慮するのが好ましい。本発明のさら
なる拡張として、補正を行う際に、補正操作において、
前のライン１０６(ｎ−１)におけるピクセルの固有の特
徴（Ｆ）１２４を考慮することもできる。補正の後、ピ
クセルＸについての修正データ１１４’は順次出力に送
られる（１１２）。 【００２２】図６は、図５のプロセッサ１１０によって
実行される不良ピクセル検出プロセスの一実施形態を説
明する流れ図である。前のライン１０６(ｎ−１)のピク
セルに関するこの実施形態では、検出アルゴリズム１２
８によって前に行われた不良／良好ピクセルの決定が、
特徴バッファ１２２に記憶される固有の特徴（Ｆ）１２
４として使用される。この固有の特徴は、２進（１／
０）記憶のみ、すなわちピクセル毎に１ビットしか必要
としない。これは、先行技術のバッファ３２（図３）が
必要とするメモリ・サイズに比べ、特徴バッファ１２２
に必要なメモリ・サイズを大幅に削減するのに役立つ。
ステップ２００で、検出アルゴリズム１２８は、バッフ
ァ１１６に記憶されたピクセル・データを使用して、基
準値として用いる、（同一ライン１０６(ｎ)において）
被検査ピクセルＸに隣接するピクセルＹ及びＺについて
のピクセル・データ１０８の平均値または中間値（Ｖ）
を計算する。ステップ２００の計算には、ライン１０６
(ｎ)における他の近傍ピクセルについてのピクセル・デ
ータを使用することもできることは理解されよう。 【００２３】次に、検出アルゴリズム１２８はステップ
２０２を実行し、基準値（Ｖ）とバッファ１１６に記憶
されたピクセルＸについてのピクセル・データ１０８を
処理する。より具体的には、この処理ステップ２０２で
は、ピクセルＸのデータ値１０８から値Ｖを減算して差
分値（Ｄ）を求める。続いて、検出アルゴリズム１２８
は、特徴バッファ１２２に記憶された固有の特徴（Ｆ）
１２４を使用して、ステップ２０４で、前のライン１０
６(ｎ−１)において現在のライン１０６(ｎ)の被検査ピ
クセルＸと同じ相対位置を占めるピクセル（Ｐ）が、前
に不良ピクセルとして検出されたか否かを判定する。こ
のピクセル（Ｐ）は、本明細書において、「垂直方向で
隣接する」ピクセルと呼ばれる。ステップ２０４で「Ｎ
Ｏ」の場合、ステップ２０８において、ステップ２０２
で計算した差分値（Ｄ）と第１のしきい値（ＴＨ１）が
比較される。より具体的には、このステップ２０８の比
較によって、差分値（Ｄ）の大きさが第１のしきい値
（ＴＨ１）を超えるか否かが判定される。一方、ステッ
プ２０４における判定が「ＹＥＳ」の場合、ステップ２
１０において、ステップ２０２で計算した差分値（Ｄ）
と第２の異なるしきい値（ＴＨ２）が比較される。より
具体的には、このステップ２１０の比較によって、差分
値（Ｄ）の大きさが第２のしきい値（ＴＨ２）を超える
か否かが判定される。 【００２４】実行されたステップ２０８または２１０の
比較操作の要件が満たされる（すなわち、適正なしきい
値を超えた）場合、検出アルゴリズム１２８は、ステッ
プ２１２で、被検査ピクセルＸを「不良ピクセル」であ
ると識別する。このピクセルＸを不良ピクセルとした識
別結果は、ステップ２１４で特徴バッファ１２２に記録
される。次に、ピクセルＸに関連する操作は補正アルゴ
リズム１３０に進み、望ましい補正操作に従ってピクセ
ル・データ１０８を修正し、光検出器に入射する光の強
度をより正確に表した修正ピクセル・データ１１４’を
求める。一方、実行されたステップ２０８または２１０
の比較操作の要件が満たされない場合は、ピクセルが
「良好なピクセル」であることを示しており、ピクセル
Ｘについてのデータ１０８は、良好なピクセルから生成
された有効ピクセル・データを表すとみなされ、その元
の形１１４で出力される（１１２）。そしてプロセスは
もとに戻り（ステップ２１４）、次のピクセルの処理を
行う。 【００２５】しきい値ＴＨ１またはＴＨ２と比較するた
めに差分値（Ｄ）を求めるステップ２００及び２０２に
関して特定の実施例を示したが、任意の適切な手順を使
用して、（ピクセル・データによって得られる）測定さ
れたピクセルＸの値と基準値の差を表した情報を求める
ことができることは理解されよう。 【００２６】第２のしきい値（ＴＨ２）は、第１のしき
い値（ＴＨ１）より大きく設定（すなわち、ＴＨ２＞Ｔ
Ｈ１）するのが好ましい。この結果、ライン１０６(ｎ)
のピクセルＸがライン１０６(ｎ−１)における前に検出
された不良ピクセルに垂直方向で隣接している場合に、
ステップ２１０の比較操作の要件を満たすのがより困難
になり、従って、被検査ピクセルＸを「不良ピクセル」
と識別するのが困難になる。この理由の１つは、連続す
るライン１０６に２つの不良ピクセルが隣接して存在す
ることは、統計的に起こりそうもないからである。これ
に関する別の理由は、図２の先行技術による単一しきい
値プロセスでは、大抵の場合不良ピクセルを正確に識別
するが、良好ピクセルを誤って不良ピクセルと識別する
望ましくない副作用もあるためである。従って、不良ピ
クセルを誤って１つ検出すると後続ラインのいくつかの
隣接するピクセルに誤りが伝搬していくドミノ現象が生
じることになる。図６の二重しきい値の手法は、被検査
ピクセルが前に不良ピクセルと識別されたピクセルと垂
直方向で隣接している場合、不良ピクセルを識別するた
めに満たさなければならないしきい値のレベルを高める
ことによって、この望ましくない副作用を軽減する働き
をする。 【００２７】図６に示した不良ピクセルを識別するため
のプロセスの望ましくない副作用の軽減に関する効果を
図７に図式的に示す。これは、受信者動作特性（ＲＯ
Ｃ）グラフである。ＲＯＣグラフは、必要がないのに補
正された良好ピクセル数（すなわち、望ましくない副作
用）を表した誤り検出率を、正しく補正されている不良
ピクセル数を表したヒット率と対比させてプロットして
いる。曲線２２０は、図３に示す単一しきい値プロセス
の典型的なＲＯＣ曲線であり、一方、曲線２２２は、図
５及び図６に示す二重しきい値プロセスの典型的なＲＯ
Ｃ曲線である。グラフの左上角方向への（すなわち、ヒ
ット率１と誤り検出率０に向かう）ＲＯＣ曲線の移動
は、性能の改善を表す。図７に示すように、曲線２２２
は曲線２２０に対してその方向に移動している。従っ
て、ステップ２０８及び２１０の比較について異なるし
きい値を用いることによって、性能の改善にかなりの利
点があると結論される。これは、上述の固有の特徴
（Ｆ）１２４を用いることによって可能になる。また、
固有の特徴（Ｆ）１２４はピクセル毎に１ビットの記憶
しか必要としないので、バッファ１２２のサイズが大幅
に削減され、性能が改善することにも注意されたい。 【００２８】図６のプロセスの実施形態において、第２
のしきい値（ＴＨ２）は第１のしきい値（ＴＨ１）の整
数倍（ｎ）になるように設定される（すなわち、ＴＨ２
＝ｎＴＨ１）。より具体的には、図７に示す典型的なＲ
ＯＣ曲線２２０及び２２２に関して、整数倍は２であ
る。当然であるが、倍数「ｎ」は必ずしも整数値である
必要はなく、また、その対応するＲＯＣ曲線によって測
定される性能の改善が得られるならば、任意の適切な倍
率を使用することができる。また、倍数「ｎ」は、記憶
されている固有の特徴データに基づいて、他のやり方で
可変に設定することもできることは認められよう。一例
として、固有の特徴に不良／良好ピクセル以外の特性が
記録される状況、特にデータが可能性のある値を３つ以
上有する状況においては、対応する複数のしきい値を適
用して、検出判定がよりロバストな応答を示し、そして
おそらくはより正確なものとすることができる。例え
ば、固有の特徴は、ピクセルが画像全体で関連するエッ
ジ方向（右エッジ、左エッジ、無エッジの平滑、無エッ
ジのテクスチャ）を有するか否かを示すことができる。
このシナリオでは、各エッジ方向に異なるしきい値を関
連づけることができる。別の例では、固有の特徴は、ピ
クセルが画像全体で関連するライン遷移（line transit
ion）（山、谷、傾斜、平坦）を有するか否かを示すこ
とができる。同様に、このシナリオでは、例えば、各ラ
イン遷移に異なるしきい値を関連づけることができる。 【００２９】図８は、図５のプロセッサ１１０によって
実行される不良ピクセル検出プロセスの別の実施形態を
説明する流れ図である。この実施形態では、前のライン
１０６(ｎ−１)のピクセルに対して検出アルゴリズム１
２８によって前に実施された不良／良好ピクセルの決定
が、特徴バッファ１２２に記憶される前のライン１０６
(ｎ−１)のピクセルの固有の特徴（Ｆ）１２４として使
用される。この固有の特徴（Ｆ）１２４は、２進（１／
０）記憶のみ、すなわちピクセル毎に１ビットしか必要
としない。これは、先行技術のバッファ３２（図３）が
必要とするメモリ・サイズに比べ、特徴バッファ１２２
が必要とするメモリ・サイズを大幅に削減するのに役立
つ。ステップ２５０で、検出アルゴリズム１２８は、特
徴バッファ１２２に記憶された固有の特徴（Ｆ）１２４
を使用して、被検査ピクセルＸに垂直方向で隣接するピ
クセル（Ｐ）が前に不良ピクセルとして検出されたか否
かを判定する。ステップ２５０における判定が「ＹＥ
Ｓ」の場合、ピクセルＸが「不良ピクセル」であること
の発見は排除され、ピクセルＸについてのピクセル・デ
ータ１０８は有効ピクセル・データと表すとみなされ、
その元の形１１４で出力される（１１２）。プロセスは
もとに戻り（ステップ２５２）、次のピクセルが処理さ
れる。言い換えると、ピクセルＸに対応する前のライン
１０６(ｎ−１)のピクセル（Ｐ）が（記憶されている固
有の特徴によって示されるように）不良ピクセルである
とプロセスが判定すると、現在のライン１０６(ｎ)のピ
クセルＸを不良ピクセルとして識別することができなく
なる。 【００３０】一方、実行されたステップ２５０の判定操
作が「ＮＯ」の場合、検出アルゴリズム１２８は、バッ
ファ１１６に記憶されている情報を使用して、（同じラ
イン１０６(ｎ)で）被検査ピクセルＸに隣接するピクセ
ルＹ及びＺについてのピクセル・データ１０８の平均値
または中間値（Ｖ）を基準値として計算する。ステップ
２５４の計算では、ライン１０６(ｎ)における他の近傍
ピクセルについてのピクセル・データを使用することも
可能であることは理解されよう。次に、検出アルゴリズ
ム１２８は、実行ステップ２５６を実行して、基準値
（Ｖ）とバッファ１１６に記憶されたピクセルＸについ
てのピクセル・データ１０８を処理する。より具体的に
は、このステップ２５６の処理では、ピクセルＸのデー
タ値１０８から値Ｖを減算して差分値（Ｄ）を求める。 【００３１】ステップ２５８では、ステップ２５６で計
算された差分値（Ｄ）としきい値（ＴＨ）の比較が行わ
れる。より具体的には、このステップ２５８の比較で
は、差分値（Ｄ）の大きさがしきい値（ＴＨ）を超える
か否かが判定される。「ＹＥＳ」の場合、ステップ２６
０で、検出アルゴリズム１２８は被検査ピクセルＸを
「不良ピクセル」と識別する。このピクセルＸを不良ピ
クセルとした識別結果は、ステップ２６２で特徴バッフ
ァに記録される。次に、ピクセルＸに関連する操作は補
正アルゴリズム１３０に進み、ピクセル・データ１０８
を修正して光検出器に入射する光の強度をより正確に表
した修正ピクセル・データ１１４’にする。一方、実行
されたステップ２５８の比較操作の要件が満たされない
場合は、ピクセルが「良好なピクセル」であることを示
しており、ピクセルＸに関するデータ１０８は有効なピ
クセル・データを表すとみなされ、その元の形式１１４
で出力される（１１２）。プロセスはもとに戻り（ステ
ップ２５２）、次のピクセルの処理を行う。 【００３２】しきい値ＴＨと比較するために差分値
（Ｄ）を求めるステップ２５４及び２５６に関して特定
の実施例を示したが、任意の適切な手順を使用して、
（ピクセル・データによって得られる）測定されたピク
セルＸの値と基準値の差を表した情報を求めることがで
きることは理解されよう。 【００３３】不良／良好ピクセル検出以外の固有の特徴
を使用して、ステップ２５０及び２５２の排除判定を行
うこともできる。一例として、固有の特徴が不良／良好
ピクセル以外の特性を記録する場合、特にデータが可能
性のある値を３つ以上有する状態である場合、誤った不
良ピクセル検出と特徴との間に何らかの関係が認められ
る特定の１つまたは複数の固有の特徴によって、排除判
定を行うことができる。例えば、固有の特徴は、ピクセ
ルが画像全体で関連するエッジ方向（右エッジ、左エッ
ジ、無エッジの平滑、無エッジのテクスチャ）を有する
か否かを示すことができる。このシナリオでは、右／左
エッジ方向のみについて不良ピクセルの識別を排除する
ことができる。別の例では、固有の特徴は、ピクセルが
画像全体で関連するライン遷移（山、谷、傾斜、平坦）
を有するか否かを示すことができる。同様に、このシナ
リオでは、例えば、傾斜遷移だけについて不良ピクセル
の識別を排除することができる。 【００３４】図９は、本発明の一実施形態に従って、プ
ロセッサ１１０によって実行される不良ピクセル処理の
別の操作を説明するブロック図である。不良ピクセル・
プロセッサ１１０は、被検査ピクセル・データの各部分
が不良ピクセルによって生成されたものか否かを判定す
るために、１つのライン１０６（図４を参照）について
バッファ１０４によって取り込まれたピクセル・データ
１０８を一度に１ピクセルずつ（一般的に「Ｘ」ピクセ
ルで示す）処理する。この判定を助けるため、プロセッ
サ１１０は、検査するピクセルＸだけではなく、ピクセ
ルＸと同一のライン１０６(ｎ)及び前のライン１０６
(ｎ−１)に位置するｍ個の近傍（例えば、すぐ隣にあ
る）ピクセルＮについてのピクセル・データ１０８も
（現在バッファ１０４に取り込まれているように）記憶
する２つのライン・データ・バッファ１１６’を含む。
一実施形態では、ｍは、ライン１０６(ｎ)の６つのピク
セル及びライン１０６(ｎ−１)の７つのピクセルについ
てのピクセル・データを記憶するために、（図１０に示
すように）１３に設定される。しかし、ｍは任意の適切
な整数値と等しく設定することができ、またピクセル・
データのうち望ましい任意の部分を記憶することができ
る。この判定を助けるため、プロセッサ１１０は、隣接
する前の読み出しライン１０６(ｎ−１)における各ピク
セルについての固有の特徴（Ｆ）１２４（詳細に後述す
る）を記憶する特徴バッファ１２２をさらに含む。 【００３５】検出アルゴリズム１２８は、ピクセルＸ及
びＮについてのピクセル・データ１０８、並びに、前の
読み出しライン１０６(ｎ−１)におけるピクセルの固有
の特徴（Ｆ）１２４を処理して、ピクセルＸが不良ピク
セルであるか否かを判定する。ピクセルが不良でない場
合、ピクセルＸについてのピクセル・データ１０８は良
好ピクセルから生成された有効なピクセル・データを表
すとみなされ、その元の形１１４で出力される（１１
２）。ピクセルＸが不良ピクセルであると判定された場
合、補正アルゴリズム１３０を実行して、望ましい補正
操作に従ってピクセル・データ１０８を修正し、光検出
器に入射する光の強度をより正確に表す修正ピクセル・
データ１１４’にする。不良ピクセルについてのピクセ
ル・データを補正するために、いくつかの周知の操作か
ら選択した任意の１つを使用することができる。しか
し、いかなる補正操作を用いようと、補正を行うに当た
っては、現在のライン１０６(ｎ)及び前のライン１０６
(ｎ−１)におけるピクセルＮについてのピクセル・デー
タを含んだできる限り多くのピクセル・データを考慮す
るのが好ましい。本発明の別の拡張として、補正を行う
際に、補正操作において、前のライン１０６(ｎ−１)に
おけるピクセルの固有の特徴（Ｆ）１２４を考慮するこ
ともできる。補正の後、ピクセルＸについての修正デー
タ１１４’は順次出力に送られる（１１２）。 【００３６】図１０は、図９のプロセッサ１１０によっ
て実行される不良ピクセル検出に関するプロセスの一実
施形態を説明する流れ図である。この実施形態では、前
のライン１０６(ｎ−１)のピクセルに関して検出アルゴ
リズム１２８によって前に行われた不良／良好ピクセル
の決定が、特徴バッファ１２２に記憶される固有の特徴
（Ｆ）１２４として使用される。この固有の特徴（Ｆ）
１２４は、２進（１／０）記憶のみ、すなわちピクセル
毎に１ビットしか必要としない。これは、先行技術のバ
ッファ３２（図３）が必要とするメモリ・サイズに比
べ、特徴バッファ１２２に必要なメモリ・サイズを大幅
に削減するのに役立つ。ステップ３５０で、検出アルゴ
リズム１２８は、特徴バッファ１２２に記憶された固有
の特徴（Ｆ）１２４を使用して、被検査ピクセルＸに垂
直方向で隣接するピクセル（Ｐ）が前に不良ピクセルと
して検出されたか否かを判定する。ステップ３５０にお
ける判定が「ＹＥＳ」であれば、プロセスは、ピクセル
Ｘが「不良ピクセル」であることの発見は排除され、ピ
クセルＸについてのピクセル・データ１０８が有効ピク
セル・データを表すとみなされ、その元の形１１４で出
力される（１１２）。プロセスはもとに戻り（ステップ
３５２）、次のピクセルの処理される。言い換えると、
ピクセルＸに位置が対応する前のライン１０６(ｎ−１)
のピクセル（Ｐ）が（記憶されている固有の特徴によっ
て示されるように）不良ピクセルであるとプロセスが判
定すると、現在のライン１０６(ｎ)のピクセルＸを不良
ピクセルとして識別することができなくなる。 【００３７】一方、実行されたステップ３５０の判定操
作が「ＮＯ」の場合、検出アルゴリズム１２８は、バッ
ファ１１６’に記憶されているピクセル・データを使用
して、ピクセルＸ及びＮに関する局所色相関を計算する
（ステップ３５４）。ステップ３５６で、アルゴリズム
１２８は、この求めた色相関から不良ピクセル検出用の
しきい値（ＴＨ）を選択する。これに関して、不良ピク
セルは近傍のピクセルとは異なる色を持つ傾向がある点
に注意されたい。ピクセルＮの間に強い色相関がある被
検査領域について、近傍ピクセルとの色相関によって、
ピクセルＸを不良ピクセルとする識別に正確な判定を行
うことが可能となる。従って、ピクセルＸと比較するた
めのしきい値（ＴＨ）は比較的低く設定される。一方、
ピクセルＮの間に弱い色相関がある被検査領域について
は、比較を使用して画像の特徴から不良ピクセルを区別
するのはより困難である。従って、ピクセルＸと比較す
るためのしきい値（ＴＨ）は比較的高く設定される。 【００３８】より具体的には、ステップ３５４の局所色
相関プロセスは、バッファ１１６’のピクセルＸ及びＮ
を２つのタイプ（例えば、図１０に示す「奇数／偶数」
構成のようなＡ及びＢ）に分割することを伴う。そし
て、バッファ１１６’に保存された各ライン１０６(ｎ)
及び１０６(ｎ−１)について、２つのピクセル・タイプ
の局所分散（Ｖａｒ）及び共分散（Ｃｏｖ）が計算され
る。計算は、例えば以下のように行うことができる。 Ｖａｒ(Ａ)＝Ｅ(Ａ２)−Ｅ(Ａ)２ Ｖａｒ(Ｂ)＝Ｅ(Ｂ２)−Ｅ(Ｂ)２ Ｃｏｖ(Ａ，Ｂ)＝Ｅ(ＡＢ)−Ｅ(Ａ)Ｅ(Ｂ) ここで、Ｅ()は、中間値または平均値を定義する。ステ
ップ３５６に関しては、条件付き分散を以下のようにし
て計算する。 Ｖａｒ(Ａ｜Ｂ)＝Ｖａｒ(Ａ)−Ｃｏｖ(Ａ，Ｂ)２／Ｖａ
ｒ(Ｂ) 【００３９】条件付き分散では、近傍ピクセルの値が与
えられると、ピクセルＸの値の推定の確実性が評価され
る（以下のＥ(Ａ｜Ｂ)の計算を参照されたい）。確実性
が低い場合は、比較のためのしきい値を比較的高く設定
すべきであるということを表しており、逆もまた同じで
ある。条件付き分散の標準偏差（Ｓ）は、周知のやり方
で条件付き分散の平方根をとることによって求められ
る。次に、しきい値（ＴＨ）は、以下のように標準偏差
のｎ（一般に、負でない整数、または他の適切な倍率）
倍に等しい値に設定される。 ＴＨ＝ｎ＊Ｓ 従って、しきい値（ＴＨ）の値は、ピクセルＸの推定に
関して確実性を評価する、求めた条件付き分散の関数と
して設定される。 【００４０】上記については、いくつかの例を参考にす
ることによってより明確に理解することができる。画像
が色相関の強い平坦な領域を含む第１の事例では、求め
られる分散（Ｖａｒ）は低く、共分散（Ｃｏｖ）は低
く、また条件付き分散も低い。得られる標準偏差も低
く、また色相関の強いこうした画像の場合、不良ピクセ
ルは比較的容易に識別することができるので、しきい値
は比較的低い値に設定される。画像が多少の色相関を持
つエッジ及び／またはテクスチャを含む第２の事例で
は、求められる分散は高く、共分散は高く、条件付き分
散は比較的低い。得られる標準偏差は中間であり、画像
の中には不良ピクセルの識別が困難なものも含まれる可
能性があるので、しきい値は中間に設定される。画像が
色相関のほとんどないランダム・ノイズを含む第３の事
例では、求められる分散は高く、共分散は低く、条件付
き分散は高い。得られる標準偏差は高く、こうした色相
関の弱い画像では不良ピクセルの識別は極めて困難であ
るため、しきい値は比較的高い値に設定される。 【００４１】次にアルゴリズムは、ステップ３５８を実
行し、同じライン１０６(ｎ)の隣接したピクセルの値か
らピクセルＸの推定値を計算する。より具体的には、ピ
クセルＸの値は、下記のようにライン１０６(ｎ)におけ
るその左右の近傍ピクセルから推定される。 Ｅ(Ａ｜Ｂ)＝Ｅ(Ａ)＋(Ｃｏｖ(Ａ，Ｂ)／Ｖａｒ(Ｂ))＊
(Ｂ−Ｅ(Ｂ)) 上述の条件付き分散の算出によって、適用されるしきい
値（ＴＨ）の決定に用いられるこの推定値の信頼性レベ
ルが評価されることを記憶されたい。次に、ステップ３
６０において、アルゴリズムは、バッファ１１６’に記
憶されたピクセルＸについてのピクセル・データ１０
８、及びステップ３５８において算出された推定値を処
理する。より具体的には、このステップ３６０の処理で
は、以下に従ってピクセルＸのデータ値１０８からステ
ップ３５８の推定値を減算して差分値（Ｄ）を求める。 Ｄ＝Ｘ−Ｅ(Ａ｜Ｂ) 【００４２】次に、ステップ３６２において、ステップ
３６０で計算された差分値（Ｄ）と所定のしきい値（Ｔ
Ｈ）が比較される。より具体的には、このステップ３６
２の比較によって、差分値（Ｄ）の大きさがしきい値
（ＴＨ）を超えるか否かが判定される。「ＹＥＳ」の場
合、ステップ３６４において、検出アルゴリズム１２８
は被検査ピクセルＸを「不良ピクセル」と識別する。こ
のピクセルＸを不良ピクセルとした識別結果は、ステッ
プ３６６で特徴バッファ１２２に記録される。次に、ピ
クセルＸに関係する操作は補正アルゴリズム１３０に進
み、ピクセル・データ１０８を修正して光検出器に入射
する光の強度をより正確に表す修正ピクセル・データ１
１４’にする。一方、実行されたステップ３６２の比較
操作の要件が満たされない場合は、ピクセルが「良好ピ
クセル」であることを示しており、ピクセルＸについて
のピクセル・データ１０８は有効（すなわち、良好）な
ピクセル・データを表すとみなされ、その元の形１１４
で出力される（１１２）。プロセスはもとに戻り（ステ
ップ３５２）、次のピクセルの処理を行う。 【００４３】しきい値（ＴＨ）は、ライン１０６(ｎ)の
ピクセルＸが色相関の弱い画像の領域に配置されている
場合に、ステップ３６２の比較操作が要件を満たされ
て、ピクセルＸを「不良ピクセル」と識別するのをより
困難とするために、計算した条件付き分散によって変化
する。図１０に示すような可変の画像相関をベースにし
たしきい値を用いることによって、不良ピクセル検出に
おける精度が強化されるにもかかわらず、局所色相関プ
ロセスは、誤った不良ピクセルの識別が垂直方向に伝搬
し、結果として、画像の垂直方向における光検出器ピク
セル・データ１０８が除去されることになるという、望
ましくない副作用を単独で生じる可能性がある。固有の
特徴（Ｆ）１２４の使用、より具体的には、前のライン
１０６(ｎ−１)において垂直方向で隣接するピクセルが
不良ピクセルであると識別されたときに不良ピクセル検
出アルゴリズムを強制的に終了させるステップ３５０の
プロセスは、誤った不良ピクセルの識別が垂直方向に伝
搬するのを阻止することによって、この望ましくない副
作用を軽減する働きをする。 【００４４】図１０に示した不良ピクセル識別に関する
プロセスによって望ましくない副作用が軽減される効果
を図１１に図式的に示す。これは、受信者動作特性（Ｒ
ＯＣ）グラフである。ＲＯＣグラフは、誤って補正され
ている良好ピクセル数（すなわち、望ましくない副作
用）を表した誤り検出率をと、正しく補正されている不
良ピクセル数を表したヒット率と対比させてプロットし
ている。曲線２２４は、局所色相関だけを使用して不良
ピクセルの識別を行うプロセスの典型的なＲＯＣ曲線で
あり、一方、曲線２２６は、図１０に示したプロセスの
典型的なＲＯＣ曲線である。グラフの左上角方向への
（すなわち、ヒット率１と誤り検出率０に向かう）ＲＯ
Ｃ曲線の移動は、いずれも性能の改善を表す。図１１に
示すように、曲線２２６は曲線２２４に対してその方向
に移動している。従って、垂直方向に隣接する固有の特
徴（Ｆ）１２４のテストを適用することによって、性能
の改善に関してかなりの利点があると結論される。ま
た、固有の特徴（Ｆ）１２４は、ピクセル毎に１ビット
の記憶しか必要としないので、バッファ１２２のサイズ
が大幅に削減され、性能の改善が得られる。 【００４５】開示した本発明は、全ての（またはほぼ全
ての）構成要素及び機能を単一集積回路チップ上に持つ
ＣＭＯＳテクノロジを用いて実装するのが好ましいが、
他の半導体製造技術を使用することもでき、さらに、複
数チップ及び／またはデバイスに構成要素及び機能を分
けることもできることは理解されよう。 【００４６】検出及び補正アルゴリズムに関して開示し
方法の処理操作は、マイクロプロセッサまたは特定用途
向け集積回路（ＡＳＩＣ）技術を用いて実装するのが好
ましい。当然のことであるが、特定の用途では、別々の
処理装置をセンサ・アレイに相互接続することもできる
ことは理解されよう。 【００４７】本明細書において説明した方法、システ
ム、及びプロセスは、色センサ及び白黒センサの両方に
対して等しく有効であることは認められよう。 【００４８】本明細書で説明したしきい値は、ユーザが
ＲＯＣ曲線に関して操作を行うことを望む場合に応じ
て、いくつかのやり方のうち何れかによって変更し設定
することができる。例えば、装置を値の設定が可能なチ
ップとして製造することができ、さらに、ユーザが優先
的に設定値を変更できるようにする入力機構を含むこと
ができる。 【００４９】当業者は、図５及び９の実施例に関して、
検出／補正機能（１２８及び１３０）が望ましくない場
合があり得ることを理解するであろう。この場合には、
ユーザの制御下で機能１２８及び１３０を選択的にバイ
パスし、バッファ１０４からの生の出力データをそのま
ま通して、より高度の処理を受けさせることができる。 【００５０】特徴バッファ１２２は、単一の先行ライン
１０６(ｎ−１)のピクセルの固有の特徴（Ｆ）を保存す
るものとして開示される。これは１つの実施形態である
が、特徴バッファ１２２は、複数の先行ライン（例え
ば、図９に想像線で示した１０６(ｎ−１)及び１０６
(ｎ−２)）のピクセルについての固有の特徴を記憶する
のに十分なメモリを含むことができる。さらに、異なる
ラインのピクセルについて異なる固有の特徴をバッファ
に記憶することが可能であることは認められよう。一例
を挙げると、マルチライン特徴バッファ１２２は、前の
２つのライン１０６(ｎ−１)及び１０６(ｎ−２)につい
て不良ピクセルの識別を含む固有の特徴を記憶すること
ができる。別の例では、マルチライン特徴バッファ１２
２によって記憶された直前のライン１０６(ｎ−１)につ
いての固有の特徴は、不良ピクセルの識別だけではな
く、他の固有の特徴も含むことができるが、その１つ前
のライン１０６(ｎ−２)については、不良ピクセルの識
別データしか含まない。さらに前のラインの固有の特徴
（すなわち、ライン１０６(ｎ−１)を越えたラインにつ
いての特徴）の価値を記憶する場合、検出アルゴリズム
１２８によって実施される評価の際に、これらの追加特
徴を含めて考慮することができる。このような記憶によ
って得られる利点には、特徴バッファ１２２に必要なデ
ータ記憶量がごくわずかしか増加しない、「コーナ事例
（corner cases）」を捕捉するアルゴリズム性能の改善
が含まれる。 【００５１】特徴バッファ１２２は、計算を節約するた
めに使用されることが認められる。例えば、現在のライ
ンと前のラインの両方のピクセルデータがそれらのライ
ンのピクセルについての固有の特徴と共に記憶される場
合を考えよう。理論的に言えば、記憶された前のライン
値を使用して、固有の特徴を生成することができる。し
かし、一般的に言って、これらの計算は、不良ピクセル
を識別するために現在のライン値の処理に関連して実行
される計算と、全く同一ではないとしても同種のもので
ある。従って、現在のラインに関する値を走査し処理す
るとき、不良ピクセル識別が判定されて特徴バッファに
記憶され、従って、前のラインのピクセル・データを記
憶してもう一度計算を実施する必要がなくなる。本発明
には例として以下の実施形態が含まれる。 （１）入射光を表すピクセル・データ（１０８）を生成
する複数の光検出器（１０２）からなるアレイと、不良
ピクセル・プロセッサ（１１０）とを含むセンサ装置
（１００）であって、前記不良ピクセル・プロセッサ
は、前記アレイの現在のラインにおける特定のピクセル
についてのピクセル・データ（１０８）と前記特定のピ
クセルに隣接するピクセルについてのピクセル・データ
（１０８）とを記憶する第１のバッファ（１０４）と、
前記アレイの前記現在のラインの前のラインにおける各
ピクセルについて固有の特徴（１２４）を記憶する第２
のバッファ（１２２）と、前記第１のバッファ（１０
４）に記憶された前記ピクセル・データ（１０８）と前
記第２のバッファ（１２２）に記憶された前記固有の特
徴を処理して、前記現在のラインにおける特定のピクセ
ルが不良ピクセルであるか否かを識別する検出器（１２
８）とを含む、センサ装置。 （２）前記検出器（１２８）が前記特定のピクセルを不
良ピクセルと識別したとき、前記第１のバッファ（１０
４）に記憶された前記ピクセル・データ（１０８）を処
理し、該特定のピクセルについての補正ピクセル・デー
タを求める補正器をさらに含む、上記（１）に記載のセ
ンサ装置（１００）。 （３）前記求められた補正ピクセル・データは、現在の
読出しラインにおいて前記特定のピクセルに隣接する少
なくとも１つのピクセルについて前記第１のバッファ
（１０４）に記憶されたピクセル・データ（１０８）を
含む、上記（２）に記載のセンサ装置（１００）。 （４）前記求められた補正ピクセル・データは、前記特
定のピクセルに隣接する前記ピクセルについて前記第１
のバッファ（１０４）に記憶されたピクセル・データ
（１０８）の平均値または中間値を含む、上記（２）に
記載のセンサ装置（１００）。 （５）前記固有の特徴（１２４）は、前記前のラインの
ピクセルが不良ピクセルと識別されたか否かを特定する
データを含む、上記（１）に記載のセンサ装置（１０
０）。 （６）前記現在のラインにおいて前記特定のピクセルに
隣接する前のラインのピクセルについての固有の特徴
（１２４）によって前記隣接するピクセルが不良ピクセ
ルであると識別される場合、前記第２のバッファ（１２
２）に記憶された前記固有の特徴を処理する際に、前記
検出器（１２８）は現在のラインにおける前記特定のピ
クセルを不良ピクセルと識別しない、上記（５）に記載
のセンサ装置（１００）。 （７）前記検出器（１２８）は、前記第１のバッファ
（１０４）からの前記ピクセル・データ（１０８）を処
理して、前記特定のピクセルについてのピクセル・デー
タ（１０８）と基準ピクセル値との差を表す差分値を求
める、上記（５）に記載のセンサ装置（１００）。 （８）前記基準ピクセル値は、前記現在のラインにおい
て前記特定のピクセルに隣接するピクセルについての前
記第１のバッファ（１０４）に記憶された前記ピクセル
・データ（１０８）の平均値または中間値を含む、上記
（７）に記載のセンサ装置（１００）。 （９）前記現在のラインの特定のピクセルに隣接する前
のラインのピクセルについての固有の特徴（１２４）に
よって前記隣接ピクセルが不良ピクセルであると識別さ
れる場合、前記検出器（１２８）は、前記隣接ピクセル
が不良ピクセルでないときは前記差分値と第１のしきい
値を比較し、前記隣接ピクセルが不良ピクセルであると
きは前記差分値と前記第１のしきい値より大きい第２の
しきい値を比較する、上記（７）に記載のセンサ装置
（１００）。 （１０）前記比較のいずれかによって前記差分値が前記
第１または第２のしきい値を超えることを示す場合、前
記検出器（１２８）は前記現在のラインにおける前記特
定のピクセルを不良ピクセルと識別する、上記（９）に
記載のセンサ装置（１００）。 （１１）前記固有の特徴（１２４）は、入射光に関係し
ない前記前のラインにおけるピクセルの特性を表す、上
記（１）に記載のセンサ装置（１００）。 （１２）前記第１のバッファ（１０４）は、前記前のラ
インにおけるピクセルについてのピクセル・データ（１
０８）をさらに記憶する、上記（１）に記載のセンサ装
置（１００）。 （１３）光検出器アレイにおけるピクセルから出力され
る、入射光を表したピクセル・データの処理方法であっ
て、前記アレイの現在のラインにおける特定のピクセル
についてのピクセル・データ（１０８）と前記特定のピ
クセルに隣接するピクセルについてのピクセル・データ
（１０８）を記憶するステップと、前記アレイの前記現
在のラインの前のラインにおける各ピクセルについて固
有の特徴（１２４）を記憶するステップと、前記記憶さ
れたピクセル・データ（１０８）と前記固有の特徴を処
理して、前記現在のラインにおける前記特定のピクセル
が不良ピクセルであるか否かを識別するステップと、を
含む処理方法。 （１４）前記検出器（１２８）が前記特定のピクセルを
不良ピクセルと識別したとき、前記第１のバッファ（１
０４）に記憶された前記ピクセル・データ（１０８）を
処理し、該特定のピクセルについての補正ピクセル・デ
ータを決定するステップをさらに含む、上記（１３）に
記載の処理方法。 （１５）前記処理ステップは、前記特定のピクセルにつ
いての前記ピクセル・データ（１０８）を、前記現在の
ラインにおいて前記特定のピクセルに隣接する前記ピク
セルの少なくとも１つについての前記ピクセル・データ
と置き換えるステップを含む、上記（１４）に記載の処
理方法。 （１６）前記処理ステップは、前記特定のピクセルにつ
いての前記ピクセル・データ（１０８）を、前記特定の
ピクセルに隣接する前記ピクセルについてのピクセル・
データの平均値または中間値に置き換えるステップを含
む、上記（１４）に記載の処理方法。 （１７）前記固有の特徴（１２４）は、前記前のライン
のピクセルが不良ピクセルと識別されたか否かを特定す
るデータを含む、上記（１３）に記載の処理方法。 （１８）前記現在のラインにおいて前記特定のピクセル
に隣接する前のラインのピクセルについての固有の特徴
（１２４）によって前記隣接ピクセルが不良ピクセルで
あると識別される場合、前記処理ステップは、前記現在
のラインにおける前記特定のピクセルを不良ピクセルと
識別しないステップを含む、上記（１７）に記載の処理
方法。 （１９）前記処理ステップは、前記特定のピクセルにつ
いてのピクセル・データ（１０８）と基準ピクセル値と
の差を表した差分値を求めるステップを含む、上記（１
７）に記載の処理方法。 （２０）前記基準ピクセル値は、現在のラインにおいて
前記特定のピクセルに隣接するピクセルについての前記
第１のバッファ（１０４）に記憶された前記ピクセル・
データの平均値または中間値を含む、上記（１９）に記
載の処理方法。 （２１）前記処理ステップは、前記現在のラインの前記
特定のピクセルに隣接する前のラインのピクセルについ
ての固有の特徴（１２４）によって前記隣接ピクセルが
不良ピクセルであると識別されるか否かを判定するステ
ップと、前記差分値としきい値を比較するステップをさ
らに含み、前記しきい値は、前記隣接ピクセルが不良ピ
クセルでないときは第１のしきい値であり、前記隣接ピ
クセルが不良ピクセルであるときは前記第１のしきい値
より大きい第２のしきい値である、上記（１９）に記載
の処理方法。 （２２）前記比較ステップによって前記差分値が前記し
きい値を超えることを示す場合、前記処理ステップは前
記特定のピクセルを不良ピクセルとして識別する、上記
（２１）に記載の処理方法。 （２３）前記固有の特徴（１２４）は、入射光に関係し
ない前記前のラインにおけるピクセルの特性を表す、上
記（１３）に記載の処理方法。 （２４）前記ピクセル・データ（１０８）を記憶するス
テップは、前記前のラインにおけるピクセルについての
ピクセル・データ（１０８）を記憶するステップをさら
に含む、上記（１３）に記載の処理方法。 【００５２】本発明の方法及び装置の好ましい実施形態
を図面と共に示し説明してきたが、本発明は、開示した
実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に
より記載され定義される発明から逸脱することなく種々
の構成、修正、及び置換を行うことができる。
光検出器を含む画像検出装置に関し、より詳細には、か
かる装置における不良ピクセルの検出及び不良ピクセル
から出力されたピクセル・データの補正に関する。 【０００２】 【従来の技術】複数の光検出器（当技術分野では「フォ
トサイト」とも言う）をアレイ状に集合させて画像検出
装置を形成することは、当技術分野において周知であ
る。個々の光検出器は、光検出器のサイトに入射する光
の強度に比例した大きさの信号を出力する働きをする。
この出力信号を続けて処理及び操作して、複数の個別の
画素（当技術分野では「ピクセル」とも言う）からなる
画像を生成することができる。この場合、画像の各ピク
セルは１つの光検出器に対応している。 【０００３】このような検出装置に用いられる個々の光
検出器は、一般に、半導体基板すなわちチップ上に形成
されるフォトダイオードである。これらの光検出器のア
レイは（数十万または数百万ではないにしても）数千の
光検出器を含むことが可能である。半導体の製造プロセ
スによる歩留まりが９９％であっても、検出装置がいく
つかの不良の光検出器（本明細書では「不良ピクセル」
と呼ぶ）を含むのは避けられないことは認められよう。
不良ピクセルを全く含まないセンサを製造する半導体製
造ラインを要求することは、大変困難であり、おそらく
は経済的に実行できない実現不可能な要求である。従っ
て、不良ピクセルを検出し、光検出器の出力信号を十分
補正するのに適したメカニズムを利用できる限りは、セ
ンサが多少の不良ピクセルを含むことは容認される。こ
れらの検出／補正メカニズムには、一般に、出力信号に
基づいて不良ピクセルを検出し、光検出器に入射した光
の強度をより正確に反映するように不良ピクセルの出力
信号を変更／置換するハードウェアまたはソフトウェア
によるプロセスが含まれる。 【０００４】センサ内の不良ピクセルの生じ方には何通
りかある。第１に、光検出器から出力される信号が常に
高い読み取り値を示すことがある（ホット・ピクセ
ル）。この欠陥では、生成された画像に予測される点
（spot）よりも明るい点が生じる。第２に、光検出器か
ら出力される信号が常に低い読み取り値を示すことがあ
る（デッド・ピクセル）。この欠陥では、生成された画
像に予測される点よりも暗い点が生じる。第３に、入射
光に比例した信号の生成はできるが、その信号は（例え
ば、不正確なフォトダイオード利得、暗電流、及び／ま
たはオフセットのために）他の同様の状況にある光検出
器が発生する信号とは異なるという意味で、入射光を正
確には表していない場合（ノイジー（noisy）ピクセ
ル）である。この欠陥では、生成された画像に（色、強
度、コントラスト等の）異常のある点が生じる。 【０００５】図１は、先行技術によるセンサ読み出し操
作の簡略化した模式図である。センサ・アレイ１０は複
数の光検出器１２を含む。各光検出器１２は、理想的に
は光検出器に入射する光の強度と所定の単調関係を持つ
大きさの信号（本明細書では「ピクセル・データ」と呼
ぶ）を出力する。明示していないが、各ピクセル毎に発
生する信号は、通常１０〜１２ビットのサイズの（適切
なアナログ・ディジタル変換によって得られる）ディジ
タル形式を有している。 【０００６】読み出しバッファ１４を使用して、光検出
器から生成される個々のピクセル・データの水平行また
は垂直列が読み出され取り込まれる。この文脈では、水
平行または垂直列は「ライン」１６と呼ばれる。ピクセ
ル・データのライン１６をバッファ１４に取り込んだ
後、ピクセル・データ１８の個々の部分が不良ピクセル
・プロセッサ２０によって処理される。プロセッサ２０
は、ライン１６におけるピクセル・データ１８の各部分
を順次検査して、ピクセル・データのその部分が不良ピ
クセルによって出力された場合を検出し。この場合に
は、光検出器に入射する光の強度をより正確に表わすよ
うにピクセル・データに補正を実施する。そして、ピク
セル・データは、プロセッサ２０によって各ピクセル毎
にその元の（すなわち、バッファ１４によって読み出さ
れたままの）形２４または修正された（すなわち、不良
ピクセルの検出時に補正された）形２４’で順次出力さ
れる（２２）。 【０００７】図２は、図１のプロセッサ２０によって実
行される不良ピクセル処理に関する既知の操作の１つを
示したブロック図である。不良ピクセル・プロセッサ２
０は、検査するピクセル・データの各部分が不良ピクセ
ルによって生成されたものであるか否かを判定するため
に、１つのライン１６（図１を参照）についてバッファ
１４によって取り込まれたピクセル・データ１８を一度
に１ピクセルずつ（一般的にピクセル「Ｘ」で示す）順
次処理する。この判定を助けるため、このメカニズム
は、検査するピクセルＸだけではなく、同一の読み出し
ライン１６におけるピクセルＸの近傍の（例えば、すぐ
隣にある）ピクセルＹ及びＺについてのピクセル・デー
タ１８も（バッファ１４に取り込むように）記憶するデ
ータ・バッファ２６を含む。 【０００８】検出アルゴリズム２８は、ピクセルＸ、
Ｙ、及びＺについてのピクセル・データ１８を処理し、
あるしきい値を超える偏差によって、ピクセルＸについ
てのピクセル・データがピクセルＹ及びＺについてのピ
クセル・データと異なるか否か（それぞれ異なるか、ま
たは中間値や平均値が異なるか否か）を判定する。異な
らない場合、ピクセルＸについてのピクセル・データ１
８は、良好なピクセルから生成された有効ピクセルデー
タを表すとみなされ、その元の形２４で順次出力される
（２２）。（しきい値を超える）過大な偏差がある場
合、ピクセルＸについてのピクセル・データ１８は、不
良ピクセルから生成されたとみなされ、補正アルゴリズ
ム３０を実行してピクセル・データを修正し、光検出器
に入射する光の強度をより正確に表そうとする修正ピク
セル・データ２４’を生成する。一例を挙げると、補正
アルゴリズムは、ピクセルＸについてのピクセル・デー
タ１８を、同一のライン１６において隣接するピクセル
Ｙ及びＺについてのピクセル・データ１８の中間値又は
平均値を含むピクセル・データ２４で置き換えることが
できる。別の例では、補正アルゴリズムは、ピクセルＸ
についてのピクセル・データ１８を、同一のライン１６
において隣接するピクセルＹ及びＺのいずれか一方につ
いてのピクセル・データ１８を含むピクセル・データ２
４’で置き換えることができる。不良ピクセルからのピ
クセル・データ１８を補正する操作は当技術分野におい
て他にも数多く知られている。補正後、ピクセルＸに関
する修正データ２４’は順次、出力２２に送られる。 【０００９】図３は、図１のプロセッサ２０によって実
行される不良ピクセル処理に関するもう１つの既知の操
作を示したブロック図である。不良ピクセル・プロセッ
サ２０は、検査するピクセル・データの何れが不良ピク
セルによって生成されたものであるかを判定するため
に、１つのライン１６（図１を参照）についてバッファ
１４によって取り込まれたピクセル・データ１８を一度
に１ピクセルずつ（一般的にピクセル「Ｘ」で示す）順
次処理する。この判定を助けるため、プロセッサ２０
は、検査するピクセルＸだけではなく、現在の読み出し
ライン１６(ｎ)におけるピクセルＸの近傍の（例えば、
すぐ隣にある）ピクセルＹ及びＺについてのピクセル・
データ１８も（バッファ１４に現在取り込まれているよ
うに）記憶するデータ・バッファ２６を含む。さらに、
この判定を助けるため、プロセッサ２０は、隣接する前
に読み出されたライン１６(ｎ−１)に対してバッファ１
４に以前に取り込まれたピクセル・データ１８を記憶す
るデータ・バッファ３２を含む。より具体的には、当該
ピクセル・データ１８には、前に読み出されたライン１
６(ｎ−１)においてピクセルＸに最も近接するピクセル
Ａ、Ｂ、及びＣについてのピクセル・データが含まれ
る。 【００１０】検出アルゴリズム２８は、ピクセルＡ、
Ｂ、Ｃ、Ｘ、Ｙ、及びＺについてのピクセル・データ１
８を処理し、あるしきい値を超える偏差によって、ピク
セルＸについてのピクセル・データがピクセルＡ、Ｂ、
Ｃ、Ｙ、及びＺについてのピクセル・データと異なるか
否か（それぞれ異なるか、組またはグループにしたとき
に異なるか、または中間値や平均値で異なるか）を判定
する。異ならない場合、ピクセルＸについてのピクセル
・データ１８は、良好なピクセルから生成された有効ピ
クセルデータを表すものとみなされ、その元の形２４で
順次出力される（２２）。（しきい値を超える）過大な
偏差がある場合、ピクセルＸについてのピクセル・デー
タ１８は不良ピクセルから生成されたものとみなされ、
補正アルゴリズム３０を実行してピクセル・データを修
正し、光検出器に入射する光の強度をより正確に表す修
正ピクセル・データ２４’を生成する。上述のように、
不良ピクセル信号の光データを補正するための任意の既
知の操作を使用することができ、有利なことに、この補
正中にその他のピクセル（例えば、ピクセルＡ、Ｂ、
Ｃ）からのピクセル・データを評価することができる。
補正後、ピクセルＸについての修正ピクセル・データ２
４’は順次出力に送られる（２２）。 【００１１】図３の不良ピクセル処理操作では、不良ピ
クセルの検出（操作２８）と、検出された不良ピクセル
についてのピクセル・データの補正／修正（操作３０）
の両方を実行するために、図２の操作よりも多くのピク
セル・データ１８を考慮する。しかし、図３に示した操
作はかなりのメモリ・オーバヘッドを必要とする。例え
ば、各光検出器１２について大きさが１０〜１２ビット
のディジタル化ピクセル・データ１８を生成し、各ライ
ン１６が１０００個の光検出器を含むアレイ１０（例え
ば、１メガピクセルのセンサ・アレイ）について考察し
よう。図３に示す実施例の場合では、不良ピクセル・プ
ロセッサ２０は、バッファ２６に必要なメモリ以外に、
１０〜１２キロビットのデータを記憶可能なバッファ３
２用のメモリを必要とする。 【００１２】ライン読み出しバッファ１４及び不良ピク
セル・プロセッサ２０を伴うアレイ１０は、単一の集積
回路チップ（すなわち、同じ半導体基板）上に実装可能
であることは認められる。これは、例えば、構成要素及
び機能のこのような集積化を可能にするＣＭＯＳ製造技
術を用いることによって可能となる。しかし同時に、集
積回路の製造によって可能になる小型化を考慮しても、
関連する回路要素（例えば、Ａ／Ｄ変換回路、ライン読
み出しバッファ１４、検出器２８、及び補正器３０）を
伴うアレイ１０自体がかなりの量の半導体領域を占める
ので、少なくとも前のライン１６（ｎ−１）用のバッフ
ァ３２のメモリ要件を最小限にすることができれば、多
くのセンサ用途にとって有利になる。 【００１３】 【発明が解決しようとする課題】従って、バッファのメ
モリ要件を最小限にするセンサ装置に対する必要性が存
在する。 【００１４】 【課題を解決するための手段】本発明は、センサ・アレ
イ状に構成された複数の光検出器を含むセンサ装置を提
供する。各光検出器は、入射光の強度を表すピクセル・
データの出力信号を発生する。このピクセル・データ
は、一度に１ラインずつアレイから読み出され、ライン
・バッファに記憶される。本発明は、現在の読み出しラ
インにおける特定のピクセルについてライン・バッファ
から得られるピクセル・データと、その特定のピクセル
に隣接するピクセルについてのピクセル・データとを記
憶する第１のバッファを含む不良ピクセル・プロセッサ
をさらに含む。プロセッサに含まれる第２のバッファ
は、アレイから読み出された、現在の読み出しラインの
前のラインにおける各ピクセルについての固有の特徴が
記憶される。さらに、第１のバッファに記憶されたピク
セル・データと第２のバッファに記憶された固有の特徴
とを処理することにより、現在の読み出しラインにおけ
る特定のピクセルが不良ピクセルであるか否かが識別さ
れる。 【００１５】一実施形態では、不良ピクセル検出処理に
は、第２のバッファの固有の特徴が、現在のラインの特
定のピクセルに隣接する前のラインのピクセルが不良ピ
クセルであると識別されたことを示している場合、該特
定のピクセルを不良ピクセルであるとするどのような発
見をも排除する操作が含まれる。 【００１６】別の実施形態では、不良ピクセル検出処理
には、第２のバッファに記憶されている固有の特徴が、
現在のラインの特定のピクセルに隣接する前のラインの
ピクセルが不良ピクセルであると識別されたことを示し
ている場合、該特定のピクセルに対して高い方に設定さ
れているしきい値を持つ可変検出しきい値を適用する操
作が含まれる。 【００１７】 【発明の実施の形態】図４は、本発明の一実施形態によ
るセンサ読み出し操作の簡略化された模式図である。セ
ンサ・アレイ１００は複数の光検出器１０２を含む。各
光検出器１０２は、理想的には光検出器に入射する光の
強度と所定の単調な関係を持つ大きさの信号（本明細書
では「ピクセル・データ」と呼ぶ）を出力する。明示し
ていないが、各ピクセルについて生成される信号は、通
常１０〜１２ビットのサイズの（適切なアナログ・ディ
ジタル変換によって得られる）ディジタル形式を有して
いる。 【００１８】読み出しバッファ１０４を使用して、光検
出器から生成される個々のピクセル・データの水平行ま
たは垂直列が読み出され取り込まれる。この文脈では、
水平行または垂直列は、「ライン」１０６と呼ばれる。
ピクセル・データのライン１０６をバッファ１０４に取
り込んだ後、ピクセル・データ１０８の各個別の部分が
不良ピクセル・プロセッサ１１０によって順次処理され
る。プロセッサ１１０は、ピクセル・データ１０８の各
部分を順次検査して、ピクセル・データのその部分が不
良ピクセルによって出力された場合を検出し、この場合
には、光検出器に入射する光の強度をより正確に表わす
ようにピクセル・データを補正する。そして、ピクセル
・データは、プロセッサ１１０によって各ピクセル毎に
その元の（すなわち、バッファ１０４によって読み出さ
れたままの）形１１４または修正された（すなわち、不
良ピクセルの検出時に補正された）形１１４’で順次出
力される（１１２）。 【００１９】図５は、本発明の一実施形態に従って、プ
ロセッサ１１０によって実行される不良ピクセル処理に
関する操作を示したブロック図である。不良ピクセル・
プロセッサ１１０は、検査するピクセル・データの各部
分が不良ピクセルによって生成されたものであるか否か
を判定するために、１つのライン１０６（図４を参照）
についてバッファ１０４によって取り込まれたピクセル
・データ１０８を一度に１ピクセルずつ（一般的にピク
セル「Ｘ」で示す）処理する。この判定を助けるため、
プロセッサ１１０は、検査するピクセルＸだけではな
く、現在の読み出しライン１０６(ｎ)においてピクセル
Ｘの近傍にある（例えば、同じライン１０６においてす
ぐ隣にある、または近接した）ピクセルＹ及びＺについ
てのピクセル・データ１０８も（バッファ１０４に現在
取り込まれているように）記憶するデータ・バッファ１
１６を含む。この判定を助けるため、プロセッサ１１０
は、隣接する前に読み出されたライン１０６(ｎ−１)に
おける各ピクセルについての固有の特徴（Ｆ）１２４
（詳細に後述する）を記憶する特徴バッファ１２２をさ
らに含む。 【００２０】一般的に述べると、ピクセルの固有の特徴
１２４は、入射光の強さを表すのではなく、強さではな
いピクセルに関係する何らかの特性を表すという点で、
ピクセルについてのピクセル・データとはかなり異なっ
ている。一例として、固有の特徴１２４は、不良ピクセ
ル識別子、エッジ方向識別子、ライン遷移識別子等を含
むことが可能である。重要なことは、ピクセルについて
の固有の特徴は、ピクセル・データに比べて必要となる
ピクセル当たりのメモリ量が少なく（図３のバッファ３
２を参照）、従って、特徴バッファ１２２のサイズを可
能な限り小さくすることができる。 【００２１】検出アルゴリズム１２８は、現在の読み出
しラインにおけるピクセルＸ、Ｙ、及びＺについてのピ
クセル・データ１０８と同様に、前の読み出しライン１
０６(ｎ−１)におけるピクセルの固有の特徴（Ｆ）１２
４を処理して、ピクセルＸが不良ピクセルであるか否か
を判定する。アルゴリズム１２８によって実行されるプ
ロセスは、望ましければ、他の近傍ピクセルについての
ピクセル・データを考慮することも可能であることは理
解されよう。ピクセルが不良でない場合、ピクセルＸに
ついてのピクセル・データ１０８は良好なピクセルから
生成された有効ピクセル・データを表すとみなされ、そ
の元の形１１４で出力される（１１２）。ピクセルＸが
不良ピクセルであると判定された場合は、補正アルゴリ
ズム１３０を実行してピクセル・データ１０８を修正
し、光検出器に入射する光の強度をより正確に表す修正
ピクセル・データ１１４’を生成する。不良ピクセルか
らのピクセル・データを補正するために、いくつかの周
知の操作から選択した任意の１つを使用することができ
る。しかし、いかなる補正操作を用いようと、補正を行
うに当たっては、現在のライン１０６(ｎ)におけるピク
セルＹ及びＺ（及び、おそらくは他の近傍ピクセル）に
ついてのピクセル・データを含んだできる限り多くのピ
クセル・データを考慮するのが好ましい。本発明のさら
なる拡張として、補正を行う際に、補正操作において、
前のライン１０６(ｎ−１)におけるピクセルの固有の特
徴（Ｆ）１２４を考慮することもできる。補正の後、ピ
クセルＸについての修正データ１１４’は順次出力に送
られる（１１２）。 【００２２】図６は、図５のプロセッサ１１０によって
実行される不良ピクセル検出プロセスの一実施形態を説
明する流れ図である。前のライン１０６(ｎ−１)のピク
セルに関するこの実施形態では、検出アルゴリズム１２
８によって前に行われた不良／良好ピクセルの決定が、
特徴バッファ１２２に記憶される固有の特徴（Ｆ）１２
４として使用される。この固有の特徴は、２進（１／
０）記憶のみ、すなわちピクセル毎に１ビットしか必要
としない。これは、先行技術のバッファ３２（図３）が
必要とするメモリ・サイズに比べ、特徴バッファ１２２
に必要なメモリ・サイズを大幅に削減するのに役立つ。
ステップ２００で、検出アルゴリズム１２８は、バッフ
ァ１１６に記憶されたピクセル・データを使用して、基
準値として用いる、（同一ライン１０６(ｎ)において）
被検査ピクセルＸに隣接するピクセルＹ及びＺについて
のピクセル・データ１０８の平均値または中間値（Ｖ）
を計算する。ステップ２００の計算には、ライン１０６
(ｎ)における他の近傍ピクセルについてのピクセル・デ
ータを使用することもできることは理解されよう。 【００２３】次に、検出アルゴリズム１２８はステップ
２０２を実行し、基準値（Ｖ）とバッファ１１６に記憶
されたピクセルＸについてのピクセル・データ１０８を
処理する。より具体的には、この処理ステップ２０２で
は、ピクセルＸのデータ値１０８から値Ｖを減算して差
分値（Ｄ）を求める。続いて、検出アルゴリズム１２８
は、特徴バッファ１２２に記憶された固有の特徴（Ｆ）
１２４を使用して、ステップ２０４で、前のライン１０
６(ｎ−１)において現在のライン１０６(ｎ)の被検査ピ
クセルＸと同じ相対位置を占めるピクセル（Ｐ）が、前
に不良ピクセルとして検出されたか否かを判定する。こ
のピクセル（Ｐ）は、本明細書において、「垂直方向で
隣接する」ピクセルと呼ばれる。ステップ２０４で「Ｎ
Ｏ」の場合、ステップ２０８において、ステップ２０２
で計算した差分値（Ｄ）と第１のしきい値（ＴＨ１）が
比較される。より具体的には、このステップ２０８の比
較によって、差分値（Ｄ）の大きさが第１のしきい値
（ＴＨ１）を超えるか否かが判定される。一方、ステッ
プ２０４における判定が「ＹＥＳ」の場合、ステップ２
１０において、ステップ２０２で計算した差分値（Ｄ）
と第２の異なるしきい値（ＴＨ２）が比較される。より
具体的には、このステップ２１０の比較によって、差分
値（Ｄ）の大きさが第２のしきい値（ＴＨ２）を超える
か否かが判定される。 【００２４】実行されたステップ２０８または２１０の
比較操作の要件が満たされる（すなわち、適正なしきい
値を超えた）場合、検出アルゴリズム１２８は、ステッ
プ２１２で、被検査ピクセルＸを「不良ピクセル」であ
ると識別する。このピクセルＸを不良ピクセルとした識
別結果は、ステップ２１４で特徴バッファ１２２に記録
される。次に、ピクセルＸに関連する操作は補正アルゴ
リズム１３０に進み、望ましい補正操作に従ってピクセ
ル・データ１０８を修正し、光検出器に入射する光の強
度をより正確に表した修正ピクセル・データ１１４’を
求める。一方、実行されたステップ２０８または２１０
の比較操作の要件が満たされない場合は、ピクセルが
「良好なピクセル」であることを示しており、ピクセル
Ｘについてのデータ１０８は、良好なピクセルから生成
された有効ピクセル・データを表すとみなされ、その元
の形１１４で出力される（１１２）。そしてプロセスは
もとに戻り（ステップ２１４）、次のピクセルの処理を
行う。 【００２５】しきい値ＴＨ１またはＴＨ２と比較するた
めに差分値（Ｄ）を求めるステップ２００及び２０２に
関して特定の実施例を示したが、任意の適切な手順を使
用して、（ピクセル・データによって得られる）測定さ
れたピクセルＸの値と基準値の差を表した情報を求める
ことができることは理解されよう。 【００２６】第２のしきい値（ＴＨ２）は、第１のしき
い値（ＴＨ１）より大きく設定（すなわち、ＴＨ２＞Ｔ
Ｈ１）するのが好ましい。この結果、ライン１０６(ｎ)
のピクセルＸがライン１０６(ｎ−１)における前に検出
された不良ピクセルに垂直方向で隣接している場合に、
ステップ２１０の比較操作の要件を満たすのがより困難
になり、従って、被検査ピクセルＸを「不良ピクセル」
と識別するのが困難になる。この理由の１つは、連続す
るライン１０６に２つの不良ピクセルが隣接して存在す
ることは、統計的に起こりそうもないからである。これ
に関する別の理由は、図２の先行技術による単一しきい
値プロセスでは、大抵の場合不良ピクセルを正確に識別
するが、良好ピクセルを誤って不良ピクセルと識別する
望ましくない副作用もあるためである。従って、不良ピ
クセルを誤って１つ検出すると後続ラインのいくつかの
隣接するピクセルに誤りが伝搬していくドミノ現象が生
じることになる。図６の二重しきい値の手法は、被検査
ピクセルが前に不良ピクセルと識別されたピクセルと垂
直方向で隣接している場合、不良ピクセルを識別するた
めに満たさなければならないしきい値のレベルを高める
ことによって、この望ましくない副作用を軽減する働き
をする。 【００２７】図６に示した不良ピクセルを識別するため
のプロセスの望ましくない副作用の軽減に関する効果を
図７に図式的に示す。これは、受信者動作特性（ＲＯ
Ｃ）グラフである。ＲＯＣグラフは、必要がないのに補
正された良好ピクセル数（すなわち、望ましくない副作
用）を表した誤り検出率を、正しく補正されている不良
ピクセル数を表したヒット率と対比させてプロットして
いる。曲線２２０は、図３に示す単一しきい値プロセス
の典型的なＲＯＣ曲線であり、一方、曲線２２２は、図
５及び図６に示す二重しきい値プロセスの典型的なＲＯ
Ｃ曲線である。グラフの左上角方向への（すなわち、ヒ
ット率１と誤り検出率０に向かう）ＲＯＣ曲線の移動
は、性能の改善を表す。図７に示すように、曲線２２２
は曲線２２０に対してその方向に移動している。従っ
て、ステップ２０８及び２１０の比較について異なるし
きい値を用いることによって、性能の改善にかなりの利
点があると結論される。これは、上述の固有の特徴
（Ｆ）１２４を用いることによって可能になる。また、
固有の特徴（Ｆ）１２４はピクセル毎に１ビットの記憶
しか必要としないので、バッファ１２２のサイズが大幅
に削減され、性能が改善することにも注意されたい。 【００２８】図６のプロセスの実施形態において、第２
のしきい値（ＴＨ２）は第１のしきい値（ＴＨ１）の整
数倍（ｎ）になるように設定される（すなわち、ＴＨ２
＝ｎＴＨ１）。より具体的には、図７に示す典型的なＲ
ＯＣ曲線２２０及び２２２に関して、整数倍は２であ
る。当然であるが、倍数「ｎ」は必ずしも整数値である
必要はなく、また、その対応するＲＯＣ曲線によって測
定される性能の改善が得られるならば、任意の適切な倍
率を使用することができる。また、倍数「ｎ」は、記憶
されている固有の特徴データに基づいて、他のやり方で
可変に設定することもできることは認められよう。一例
として、固有の特徴に不良／良好ピクセル以外の特性が
記録される状況、特にデータが可能性のある値を３つ以
上有する状況においては、対応する複数のしきい値を適
用して、検出判定がよりロバストな応答を示し、そして
おそらくはより正確なものとすることができる。例え
ば、固有の特徴は、ピクセルが画像全体で関連するエッ
ジ方向（右エッジ、左エッジ、無エッジの平滑、無エッ
ジのテクスチャ）を有するか否かを示すことができる。
このシナリオでは、各エッジ方向に異なるしきい値を関
連づけることができる。別の例では、固有の特徴は、ピ
クセルが画像全体で関連するライン遷移（line transit
ion）（山、谷、傾斜、平坦）を有するか否かを示すこ
とができる。同様に、このシナリオでは、例えば、各ラ
イン遷移に異なるしきい値を関連づけることができる。 【００２９】図８は、図５のプロセッサ１１０によって
実行される不良ピクセル検出プロセスの別の実施形態を
説明する流れ図である。この実施形態では、前のライン
１０６(ｎ−１)のピクセルに対して検出アルゴリズム１
２８によって前に実施された不良／良好ピクセルの決定
が、特徴バッファ１２２に記憶される前のライン１０６
(ｎ−１)のピクセルの固有の特徴（Ｆ）１２４として使
用される。この固有の特徴（Ｆ）１２４は、２進（１／
０）記憶のみ、すなわちピクセル毎に１ビットしか必要
としない。これは、先行技術のバッファ３２（図３）が
必要とするメモリ・サイズに比べ、特徴バッファ１２２
が必要とするメモリ・サイズを大幅に削減するのに役立
つ。ステップ２５０で、検出アルゴリズム１２８は、特
徴バッファ１２２に記憶された固有の特徴（Ｆ）１２４
を使用して、被検査ピクセルＸに垂直方向で隣接するピ
クセル（Ｐ）が前に不良ピクセルとして検出されたか否
かを判定する。ステップ２５０における判定が「ＹＥ
Ｓ」の場合、ピクセルＸが「不良ピクセル」であること
の発見は排除され、ピクセルＸについてのピクセル・デ
ータ１０８は有効ピクセル・データと表すとみなされ、
その元の形１１４で出力される（１１２）。プロセスは
もとに戻り（ステップ２５２）、次のピクセルが処理さ
れる。言い換えると、ピクセルＸに対応する前のライン
１０６(ｎ−１)のピクセル（Ｐ）が（記憶されている固
有の特徴によって示されるように）不良ピクセルである
とプロセスが判定すると、現在のライン１０６(ｎ)のピ
クセルＸを不良ピクセルとして識別することができなく
なる。 【００３０】一方、実行されたステップ２５０の判定操
作が「ＮＯ」の場合、検出アルゴリズム１２８は、バッ
ファ１１６に記憶されている情報を使用して、（同じラ
イン１０６(ｎ)で）被検査ピクセルＸに隣接するピクセ
ルＹ及びＺについてのピクセル・データ１０８の平均値
または中間値（Ｖ）を基準値として計算する。ステップ
２５４の計算では、ライン１０６(ｎ)における他の近傍
ピクセルについてのピクセル・データを使用することも
可能であることは理解されよう。次に、検出アルゴリズ
ム１２８は、実行ステップ２５６を実行して、基準値
（Ｖ）とバッファ１１６に記憶されたピクセルＸについ
てのピクセル・データ１０８を処理する。より具体的に
は、このステップ２５６の処理では、ピクセルＸのデー
タ値１０８から値Ｖを減算して差分値（Ｄ）を求める。 【００３１】ステップ２５８では、ステップ２５６で計
算された差分値（Ｄ）としきい値（ＴＨ）の比較が行わ
れる。より具体的には、このステップ２５８の比較で
は、差分値（Ｄ）の大きさがしきい値（ＴＨ）を超える
か否かが判定される。「ＹＥＳ」の場合、ステップ２６
０で、検出アルゴリズム１２８は被検査ピクセルＸを
「不良ピクセル」と識別する。このピクセルＸを不良ピ
クセルとした識別結果は、ステップ２６２で特徴バッフ
ァに記録される。次に、ピクセルＸに関連する操作は補
正アルゴリズム１３０に進み、ピクセル・データ１０８
を修正して光検出器に入射する光の強度をより正確に表
した修正ピクセル・データ１１４’にする。一方、実行
されたステップ２５８の比較操作の要件が満たされない
場合は、ピクセルが「良好なピクセル」であることを示
しており、ピクセルＸに関するデータ１０８は有効なピ
クセル・データを表すとみなされ、その元の形式１１４
で出力される（１１２）。プロセスはもとに戻り（ステ
ップ２５２）、次のピクセルの処理を行う。 【００３２】しきい値ＴＨと比較するために差分値
（Ｄ）を求めるステップ２５４及び２５６に関して特定
の実施例を示したが、任意の適切な手順を使用して、
（ピクセル・データによって得られる）測定されたピク
セルＸの値と基準値の差を表した情報を求めることがで
きることは理解されよう。 【００３３】不良／良好ピクセル検出以外の固有の特徴
を使用して、ステップ２５０及び２５２の排除判定を行
うこともできる。一例として、固有の特徴が不良／良好
ピクセル以外の特性を記録する場合、特にデータが可能
性のある値を３つ以上有する状態である場合、誤った不
良ピクセル検出と特徴との間に何らかの関係が認められ
る特定の１つまたは複数の固有の特徴によって、排除判
定を行うことができる。例えば、固有の特徴は、ピクセ
ルが画像全体で関連するエッジ方向（右エッジ、左エッ
ジ、無エッジの平滑、無エッジのテクスチャ）を有する
か否かを示すことができる。このシナリオでは、右／左
エッジ方向のみについて不良ピクセルの識別を排除する
ことができる。別の例では、固有の特徴は、ピクセルが
画像全体で関連するライン遷移（山、谷、傾斜、平坦）
を有するか否かを示すことができる。同様に、このシナ
リオでは、例えば、傾斜遷移だけについて不良ピクセル
の識別を排除することができる。 【００３４】図９は、本発明の一実施形態に従って、プ
ロセッサ１１０によって実行される不良ピクセル処理の
別の操作を説明するブロック図である。不良ピクセル・
プロセッサ１１０は、被検査ピクセル・データの各部分
が不良ピクセルによって生成されたものか否かを判定す
るために、１つのライン１０６（図４を参照）について
バッファ１０４によって取り込まれたピクセル・データ
１０８を一度に１ピクセルずつ（一般的に「Ｘ」ピクセ
ルで示す）処理する。この判定を助けるため、プロセッ
サ１１０は、検査するピクセルＸだけではなく、ピクセ
ルＸと同一のライン１０６(ｎ)及び前のライン１０６
(ｎ−１)に位置するｍ個の近傍（例えば、すぐ隣にあ
る）ピクセルＮについてのピクセル・データ１０８も
（現在バッファ１０４に取り込まれているように）記憶
する２つのライン・データ・バッファ１１６’を含む。
一実施形態では、ｍは、ライン１０６(ｎ)の６つのピク
セル及びライン１０６(ｎ−１)の７つのピクセルについ
てのピクセル・データを記憶するために、（図１０に示
すように）１３に設定される。しかし、ｍは任意の適切
な整数値と等しく設定することができ、またピクセル・
データのうち望ましい任意の部分を記憶することができ
る。この判定を助けるため、プロセッサ１１０は、隣接
する前の読み出しライン１０６(ｎ−１)における各ピク
セルについての固有の特徴（Ｆ）１２４（詳細に後述す
る）を記憶する特徴バッファ１２２をさらに含む。 【００３５】検出アルゴリズム１２８は、ピクセルＸ及
びＮについてのピクセル・データ１０８、並びに、前の
読み出しライン１０６(ｎ−１)におけるピクセルの固有
の特徴（Ｆ）１２４を処理して、ピクセルＸが不良ピク
セルであるか否かを判定する。ピクセルが不良でない場
合、ピクセルＸについてのピクセル・データ１０８は良
好ピクセルから生成された有効なピクセル・データを表
すとみなされ、その元の形１１４で出力される（１１
２）。ピクセルＸが不良ピクセルであると判定された場
合、補正アルゴリズム１３０を実行して、望ましい補正
操作に従ってピクセル・データ１０８を修正し、光検出
器に入射する光の強度をより正確に表す修正ピクセル・
データ１１４’にする。不良ピクセルについてのピクセ
ル・データを補正するために、いくつかの周知の操作か
ら選択した任意の１つを使用することができる。しか
し、いかなる補正操作を用いようと、補正を行うに当た
っては、現在のライン１０６(ｎ)及び前のライン１０６
(ｎ−１)におけるピクセルＮについてのピクセル・デー
タを含んだできる限り多くのピクセル・データを考慮す
るのが好ましい。本発明の別の拡張として、補正を行う
際に、補正操作において、前のライン１０６(ｎ−１)に
おけるピクセルの固有の特徴（Ｆ）１２４を考慮するこ
ともできる。補正の後、ピクセルＸについての修正デー
タ１１４’は順次出力に送られる（１１２）。 【００３６】図１０は、図９のプロセッサ１１０によっ
て実行される不良ピクセル検出に関するプロセスの一実
施形態を説明する流れ図である。この実施形態では、前
のライン１０６(ｎ−１)のピクセルに関して検出アルゴ
リズム１２８によって前に行われた不良／良好ピクセル
の決定が、特徴バッファ１２２に記憶される固有の特徴
（Ｆ）１２４として使用される。この固有の特徴（Ｆ）
１２４は、２進（１／０）記憶のみ、すなわちピクセル
毎に１ビットしか必要としない。これは、先行技術のバ
ッファ３２（図３）が必要とするメモリ・サイズに比
べ、特徴バッファ１２２に必要なメモリ・サイズを大幅
に削減するのに役立つ。ステップ３５０で、検出アルゴ
リズム１２８は、特徴バッファ１２２に記憶された固有
の特徴（Ｆ）１２４を使用して、被検査ピクセルＸに垂
直方向で隣接するピクセル（Ｐ）が前に不良ピクセルと
して検出されたか否かを判定する。ステップ３５０にお
ける判定が「ＹＥＳ」であれば、プロセスは、ピクセル
Ｘが「不良ピクセル」であることの発見は排除され、ピ
クセルＸについてのピクセル・データ１０８が有効ピク
セル・データを表すとみなされ、その元の形１１４で出
力される（１１２）。プロセスはもとに戻り（ステップ
３５２）、次のピクセルの処理される。言い換えると、
ピクセルＸに位置が対応する前のライン１０６(ｎ−１)
のピクセル（Ｐ）が（記憶されている固有の特徴によっ
て示されるように）不良ピクセルであるとプロセスが判
定すると、現在のライン１０６(ｎ)のピクセルＸを不良
ピクセルとして識別することができなくなる。 【００３７】一方、実行されたステップ３５０の判定操
作が「ＮＯ」の場合、検出アルゴリズム１２８は、バッ
ファ１１６’に記憶されているピクセル・データを使用
して、ピクセルＸ及びＮに関する局所色相関を計算する
（ステップ３５４）。ステップ３５６で、アルゴリズム
１２８は、この求めた色相関から不良ピクセル検出用の
しきい値（ＴＨ）を選択する。これに関して、不良ピク
セルは近傍のピクセルとは異なる色を持つ傾向がある点
に注意されたい。ピクセルＮの間に強い色相関がある被
検査領域について、近傍ピクセルとの色相関によって、
ピクセルＸを不良ピクセルとする識別に正確な判定を行
うことが可能となる。従って、ピクセルＸと比較するた
めのしきい値（ＴＨ）は比較的低く設定される。一方、
ピクセルＮの間に弱い色相関がある被検査領域について
は、比較を使用して画像の特徴から不良ピクセルを区別
するのはより困難である。従って、ピクセルＸと比較す
るためのしきい値（ＴＨ）は比較的高く設定される。 【００３８】より具体的には、ステップ３５４の局所色
相関プロセスは、バッファ１１６’のピクセルＸ及びＮ
を２つのタイプ（例えば、図１０に示す「奇数／偶数」
構成のようなＡ及びＢ）に分割することを伴う。そし
て、バッファ１１６’に保存された各ライン１０６(ｎ)
及び１０６(ｎ−１)について、２つのピクセル・タイプ
の局所分散（Ｖａｒ）及び共分散（Ｃｏｖ）が計算され
る。計算は、例えば以下のように行うことができる。 Ｖａｒ(Ａ)＝Ｅ(Ａ２)−Ｅ(Ａ)２ Ｖａｒ(Ｂ)＝Ｅ(Ｂ２)−Ｅ(Ｂ)２ Ｃｏｖ(Ａ，Ｂ)＝Ｅ(ＡＢ)−Ｅ(Ａ)Ｅ(Ｂ) ここで、Ｅ()は、中間値または平均値を定義する。ステ
ップ３５６に関しては、条件付き分散を以下のようにし
て計算する。 Ｖａｒ(Ａ｜Ｂ)＝Ｖａｒ(Ａ)−Ｃｏｖ(Ａ，Ｂ)２／Ｖａ
ｒ(Ｂ) 【００３９】条件付き分散では、近傍ピクセルの値が与
えられると、ピクセルＸの値の推定の確実性が評価され
る（以下のＥ(Ａ｜Ｂ)の計算を参照されたい）。確実性
が低い場合は、比較のためのしきい値を比較的高く設定
すべきであるということを表しており、逆もまた同じで
ある。条件付き分散の標準偏差（Ｓ）は、周知のやり方
で条件付き分散の平方根をとることによって求められ
る。次に、しきい値（ＴＨ）は、以下のように標準偏差
のｎ（一般に、負でない整数、または他の適切な倍率）
倍に等しい値に設定される。 ＴＨ＝ｎ＊Ｓ 従って、しきい値（ＴＨ）の値は、ピクセルＸの推定に
関して確実性を評価する、求めた条件付き分散の関数と
して設定される。 【００４０】上記については、いくつかの例を参考にす
ることによってより明確に理解することができる。画像
が色相関の強い平坦な領域を含む第１の事例では、求め
られる分散（Ｖａｒ）は低く、共分散（Ｃｏｖ）は低
く、また条件付き分散も低い。得られる標準偏差も低
く、また色相関の強いこうした画像の場合、不良ピクセ
ルは比較的容易に識別することができるので、しきい値
は比較的低い値に設定される。画像が多少の色相関を持
つエッジ及び／またはテクスチャを含む第２の事例で
は、求められる分散は高く、共分散は高く、条件付き分
散は比較的低い。得られる標準偏差は中間であり、画像
の中には不良ピクセルの識別が困難なものも含まれる可
能性があるので、しきい値は中間に設定される。画像が
色相関のほとんどないランダム・ノイズを含む第３の事
例では、求められる分散は高く、共分散は低く、条件付
き分散は高い。得られる標準偏差は高く、こうした色相
関の弱い画像では不良ピクセルの識別は極めて困難であ
るため、しきい値は比較的高い値に設定される。 【００４１】次にアルゴリズムは、ステップ３５８を実
行し、同じライン１０６(ｎ)の隣接したピクセルの値か
らピクセルＸの推定値を計算する。より具体的には、ピ
クセルＸの値は、下記のようにライン１０６(ｎ)におけ
るその左右の近傍ピクセルから推定される。 Ｅ(Ａ｜Ｂ)＝Ｅ(Ａ)＋(Ｃｏｖ(Ａ，Ｂ)／Ｖａｒ(Ｂ))＊
(Ｂ−Ｅ(Ｂ)) 上述の条件付き分散の算出によって、適用されるしきい
値（ＴＨ）の決定に用いられるこの推定値の信頼性レベ
ルが評価されることを記憶されたい。次に、ステップ３
６０において、アルゴリズムは、バッファ１１６’に記
憶されたピクセルＸについてのピクセル・データ１０
８、及びステップ３５８において算出された推定値を処
理する。より具体的には、このステップ３６０の処理で
は、以下に従ってピクセルＸのデータ値１０８からステ
ップ３５８の推定値を減算して差分値（Ｄ）を求める。 Ｄ＝Ｘ−Ｅ(Ａ｜Ｂ) 【００４２】次に、ステップ３６２において、ステップ
３６０で計算された差分値（Ｄ）と所定のしきい値（Ｔ
Ｈ）が比較される。より具体的には、このステップ３６
２の比較によって、差分値（Ｄ）の大きさがしきい値
（ＴＨ）を超えるか否かが判定される。「ＹＥＳ」の場
合、ステップ３６４において、検出アルゴリズム１２８
は被検査ピクセルＸを「不良ピクセル」と識別する。こ
のピクセルＸを不良ピクセルとした識別結果は、ステッ
プ３６６で特徴バッファ１２２に記録される。次に、ピ
クセルＸに関係する操作は補正アルゴリズム１３０に進
み、ピクセル・データ１０８を修正して光検出器に入射
する光の強度をより正確に表す修正ピクセル・データ１
１４’にする。一方、実行されたステップ３６２の比較
操作の要件が満たされない場合は、ピクセルが「良好ピ
クセル」であることを示しており、ピクセルＸについて
のピクセル・データ１０８は有効（すなわち、良好）な
ピクセル・データを表すとみなされ、その元の形１１４
で出力される（１１２）。プロセスはもとに戻り（ステ
ップ３５２）、次のピクセルの処理を行う。 【００４３】しきい値（ＴＨ）は、ライン１０６(ｎ)の
ピクセルＸが色相関の弱い画像の領域に配置されている
場合に、ステップ３６２の比較操作が要件を満たされ
て、ピクセルＸを「不良ピクセル」と識別するのをより
困難とするために、計算した条件付き分散によって変化
する。図１０に示すような可変の画像相関をベースにし
たしきい値を用いることによって、不良ピクセル検出に
おける精度が強化されるにもかかわらず、局所色相関プ
ロセスは、誤った不良ピクセルの識別が垂直方向に伝搬
し、結果として、画像の垂直方向における光検出器ピク
セル・データ１０８が除去されることになるという、望
ましくない副作用を単独で生じる可能性がある。固有の
特徴（Ｆ）１２４の使用、より具体的には、前のライン
１０６(ｎ−１)において垂直方向で隣接するピクセルが
不良ピクセルであると識別されたときに不良ピクセル検
出アルゴリズムを強制的に終了させるステップ３５０の
プロセスは、誤った不良ピクセルの識別が垂直方向に伝
搬するのを阻止することによって、この望ましくない副
作用を軽減する働きをする。 【００４４】図１０に示した不良ピクセル識別に関する
プロセスによって望ましくない副作用が軽減される効果
を図１１に図式的に示す。これは、受信者動作特性（Ｒ
ＯＣ）グラフである。ＲＯＣグラフは、誤って補正され
ている良好ピクセル数（すなわち、望ましくない副作
用）を表した誤り検出率をと、正しく補正されている不
良ピクセル数を表したヒット率と対比させてプロットし
ている。曲線２２４は、局所色相関だけを使用して不良
ピクセルの識別を行うプロセスの典型的なＲＯＣ曲線で
あり、一方、曲線２２６は、図１０に示したプロセスの
典型的なＲＯＣ曲線である。グラフの左上角方向への
（すなわち、ヒット率１と誤り検出率０に向かう）ＲＯ
Ｃ曲線の移動は、いずれも性能の改善を表す。図１１に
示すように、曲線２２６は曲線２２４に対してその方向
に移動している。従って、垂直方向に隣接する固有の特
徴（Ｆ）１２４のテストを適用することによって、性能
の改善に関してかなりの利点があると結論される。ま
た、固有の特徴（Ｆ）１２４は、ピクセル毎に１ビット
の記憶しか必要としないので、バッファ１２２のサイズ
が大幅に削減され、性能の改善が得られる。 【００４５】開示した本発明は、全ての（またはほぼ全
ての）構成要素及び機能を単一集積回路チップ上に持つ
ＣＭＯＳテクノロジを用いて実装するのが好ましいが、
他の半導体製造技術を使用することもでき、さらに、複
数チップ及び／またはデバイスに構成要素及び機能を分
けることもできることは理解されよう。 【００４６】検出及び補正アルゴリズムに関して開示し
方法の処理操作は、マイクロプロセッサまたは特定用途
向け集積回路（ＡＳＩＣ）技術を用いて実装するのが好
ましい。当然のことであるが、特定の用途では、別々の
処理装置をセンサ・アレイに相互接続することもできる
ことは理解されよう。 【００４７】本明細書において説明した方法、システ
ム、及びプロセスは、色センサ及び白黒センサの両方に
対して等しく有効であることは認められよう。 【００４８】本明細書で説明したしきい値は、ユーザが
ＲＯＣ曲線に関して操作を行うことを望む場合に応じ
て、いくつかのやり方のうち何れかによって変更し設定
することができる。例えば、装置を値の設定が可能なチ
ップとして製造することができ、さらに、ユーザが優先
的に設定値を変更できるようにする入力機構を含むこと
ができる。 【００４９】当業者は、図５及び９の実施例に関して、
検出／補正機能（１２８及び１３０）が望ましくない場
合があり得ることを理解するであろう。この場合には、
ユーザの制御下で機能１２８及び１３０を選択的にバイ
パスし、バッファ１０４からの生の出力データをそのま
ま通して、より高度の処理を受けさせることができる。 【００５０】特徴バッファ１２２は、単一の先行ライン
１０６(ｎ−１)のピクセルの固有の特徴（Ｆ）を保存す
るものとして開示される。これは１つの実施形態である
が、特徴バッファ１２２は、複数の先行ライン（例え
ば、図９に想像線で示した１０６(ｎ−１)及び１０６
(ｎ−２)）のピクセルについての固有の特徴を記憶する
のに十分なメモリを含むことができる。さらに、異なる
ラインのピクセルについて異なる固有の特徴をバッファ
に記憶することが可能であることは認められよう。一例
を挙げると、マルチライン特徴バッファ１２２は、前の
２つのライン１０６(ｎ−１)及び１０６(ｎ−２)につい
て不良ピクセルの識別を含む固有の特徴を記憶すること
ができる。別の例では、マルチライン特徴バッファ１２
２によって記憶された直前のライン１０６(ｎ−１)につ
いての固有の特徴は、不良ピクセルの識別だけではな
く、他の固有の特徴も含むことができるが、その１つ前
のライン１０６(ｎ−２)については、不良ピクセルの識
別データしか含まない。さらに前のラインの固有の特徴
（すなわち、ライン１０６(ｎ−１)を越えたラインにつ
いての特徴）の価値を記憶する場合、検出アルゴリズム
１２８によって実施される評価の際に、これらの追加特
徴を含めて考慮することができる。このような記憶によ
って得られる利点には、特徴バッファ１２２に必要なデ
ータ記憶量がごくわずかしか増加しない、「コーナ事例
（corner cases）」を捕捉するアルゴリズム性能の改善
が含まれる。 【００５１】特徴バッファ１２２は、計算を節約するた
めに使用されることが認められる。例えば、現在のライ
ンと前のラインの両方のピクセルデータがそれらのライ
ンのピクセルについての固有の特徴と共に記憶される場
合を考えよう。理論的に言えば、記憶された前のライン
値を使用して、固有の特徴を生成することができる。し
かし、一般的に言って、これらの計算は、不良ピクセル
を識別するために現在のライン値の処理に関連して実行
される計算と、全く同一ではないとしても同種のもので
ある。従って、現在のラインに関する値を走査し処理す
るとき、不良ピクセル識別が判定されて特徴バッファに
記憶され、従って、前のラインのピクセル・データを記
憶してもう一度計算を実施する必要がなくなる。本発明
には例として以下の実施形態が含まれる。 （１）入射光を表すピクセル・データ（１０８）を生成
する複数の光検出器（１０２）からなるアレイと、不良
ピクセル・プロセッサ（１１０）とを含むセンサ装置
（１００）であって、前記不良ピクセル・プロセッサ
は、前記アレイの現在のラインにおける特定のピクセル
についてのピクセル・データ（１０８）と前記特定のピ
クセルに隣接するピクセルについてのピクセル・データ
（１０８）とを記憶する第１のバッファ（１０４）と、
前記アレイの前記現在のラインの前のラインにおける各
ピクセルについて固有の特徴（１２４）を記憶する第２
のバッファ（１２２）と、前記第１のバッファ（１０
４）に記憶された前記ピクセル・データ（１０８）と前
記第２のバッファ（１２２）に記憶された前記固有の特
徴を処理して、前記現在のラインにおける特定のピクセ
ルが不良ピクセルであるか否かを識別する検出器（１２
８）とを含む、センサ装置。 （２）前記検出器（１２８）が前記特定のピクセルを不
良ピクセルと識別したとき、前記第１のバッファ（１０
４）に記憶された前記ピクセル・データ（１０８）を処
理し、該特定のピクセルについての補正ピクセル・デー
タを求める補正器をさらに含む、上記（１）に記載のセ
ンサ装置（１００）。 （３）前記求められた補正ピクセル・データは、現在の
読出しラインにおいて前記特定のピクセルに隣接する少
なくとも１つのピクセルについて前記第１のバッファ
（１０４）に記憶されたピクセル・データ（１０８）を
含む、上記（２）に記載のセンサ装置（１００）。 （４）前記求められた補正ピクセル・データは、前記特
定のピクセルに隣接する前記ピクセルについて前記第１
のバッファ（１０４）に記憶されたピクセル・データ
（１０８）の平均値または中間値を含む、上記（２）に
記載のセンサ装置（１００）。 （５）前記固有の特徴（１２４）は、前記前のラインの
ピクセルが不良ピクセルと識別されたか否かを特定する
データを含む、上記（１）に記載のセンサ装置（１０
０）。 （６）前記現在のラインにおいて前記特定のピクセルに
隣接する前のラインのピクセルについての固有の特徴
（１２４）によって前記隣接するピクセルが不良ピクセ
ルであると識別される場合、前記第２のバッファ（１２
２）に記憶された前記固有の特徴を処理する際に、前記
検出器（１２８）は現在のラインにおける前記特定のピ
クセルを不良ピクセルと識別しない、上記（５）に記載
のセンサ装置（１００）。 （７）前記検出器（１２８）は、前記第１のバッファ
（１０４）からの前記ピクセル・データ（１０８）を処
理して、前記特定のピクセルについてのピクセル・デー
タ（１０８）と基準ピクセル値との差を表す差分値を求
める、上記（５）に記載のセンサ装置（１００）。 （８）前記基準ピクセル値は、前記現在のラインにおい
て前記特定のピクセルに隣接するピクセルについての前
記第１のバッファ（１０４）に記憶された前記ピクセル
・データ（１０８）の平均値または中間値を含む、上記
（７）に記載のセンサ装置（１００）。 （９）前記現在のラインの特定のピクセルに隣接する前
のラインのピクセルについての固有の特徴（１２４）に
よって前記隣接ピクセルが不良ピクセルであると識別さ
れる場合、前記検出器（１２８）は、前記隣接ピクセル
が不良ピクセルでないときは前記差分値と第１のしきい
値を比較し、前記隣接ピクセルが不良ピクセルであると
きは前記差分値と前記第１のしきい値より大きい第２の
しきい値を比較する、上記（７）に記載のセンサ装置
（１００）。 （１０）前記比較のいずれかによって前記差分値が前記
第１または第２のしきい値を超えることを示す場合、前
記検出器（１２８）は前記現在のラインにおける前記特
定のピクセルを不良ピクセルと識別する、上記（９）に
記載のセンサ装置（１００）。 （１１）前記固有の特徴（１２４）は、入射光に関係し
ない前記前のラインにおけるピクセルの特性を表す、上
記（１）に記載のセンサ装置（１００）。 （１２）前記第１のバッファ（１０４）は、前記前のラ
インにおけるピクセルについてのピクセル・データ（１
０８）をさらに記憶する、上記（１）に記載のセンサ装
置（１００）。 （１３）光検出器アレイにおけるピクセルから出力され
る、入射光を表したピクセル・データの処理方法であっ
て、前記アレイの現在のラインにおける特定のピクセル
についてのピクセル・データ（１０８）と前記特定のピ
クセルに隣接するピクセルについてのピクセル・データ
（１０８）を記憶するステップと、前記アレイの前記現
在のラインの前のラインにおける各ピクセルについて固
有の特徴（１２４）を記憶するステップと、前記記憶さ
れたピクセル・データ（１０８）と前記固有の特徴を処
理して、前記現在のラインにおける前記特定のピクセル
が不良ピクセルであるか否かを識別するステップと、を
含む処理方法。 （１４）前記検出器（１２８）が前記特定のピクセルを
不良ピクセルと識別したとき、前記第１のバッファ（１
０４）に記憶された前記ピクセル・データ（１０８）を
処理し、該特定のピクセルについての補正ピクセル・デ
ータを決定するステップをさらに含む、上記（１３）に
記載の処理方法。 （１５）前記処理ステップは、前記特定のピクセルにつ
いての前記ピクセル・データ（１０８）を、前記現在の
ラインにおいて前記特定のピクセルに隣接する前記ピク
セルの少なくとも１つについての前記ピクセル・データ
と置き換えるステップを含む、上記（１４）に記載の処
理方法。 （１６）前記処理ステップは、前記特定のピクセルにつ
いての前記ピクセル・データ（１０８）を、前記特定の
ピクセルに隣接する前記ピクセルについてのピクセル・
データの平均値または中間値に置き換えるステップを含
む、上記（１４）に記載の処理方法。 （１７）前記固有の特徴（１２４）は、前記前のライン
のピクセルが不良ピクセルと識別されたか否かを特定す
るデータを含む、上記（１３）に記載の処理方法。 （１８）前記現在のラインにおいて前記特定のピクセル
に隣接する前のラインのピクセルについての固有の特徴
（１２４）によって前記隣接ピクセルが不良ピクセルで
あると識別される場合、前記処理ステップは、前記現在
のラインにおける前記特定のピクセルを不良ピクセルと
識別しないステップを含む、上記（１７）に記載の処理
方法。 （１９）前記処理ステップは、前記特定のピクセルにつ
いてのピクセル・データ（１０８）と基準ピクセル値と
の差を表した差分値を求めるステップを含む、上記（１
７）に記載の処理方法。 （２０）前記基準ピクセル値は、現在のラインにおいて
前記特定のピクセルに隣接するピクセルについての前記
第１のバッファ（１０４）に記憶された前記ピクセル・
データの平均値または中間値を含む、上記（１９）に記
載の処理方法。 （２１）前記処理ステップは、前記現在のラインの前記
特定のピクセルに隣接する前のラインのピクセルについ
ての固有の特徴（１２４）によって前記隣接ピクセルが
不良ピクセルであると識別されるか否かを判定するステ
ップと、前記差分値としきい値を比較するステップをさ
らに含み、前記しきい値は、前記隣接ピクセルが不良ピ
クセルでないときは第１のしきい値であり、前記隣接ピ
クセルが不良ピクセルであるときは前記第１のしきい値
より大きい第２のしきい値である、上記（１９）に記載
の処理方法。 （２２）前記比較ステップによって前記差分値が前記し
きい値を超えることを示す場合、前記処理ステップは前
記特定のピクセルを不良ピクセルとして識別する、上記
（２１）に記載の処理方法。 （２３）前記固有の特徴（１２４）は、入射光に関係し
ない前記前のラインにおけるピクセルの特性を表す、上
記（１３）に記載の処理方法。 （２４）前記ピクセル・データ（１０８）を記憶するス
テップは、前記前のラインにおけるピクセルについての
ピクセル・データ（１０８）を記憶するステップをさら
に含む、上記（１３）に記載の処理方法。 【００５２】本発明の方法及び装置の好ましい実施形態
を図面と共に示し説明してきたが、本発明は、開示した
実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に
より記載され定義される発明から逸脱することなく種々
の構成、修正、及び置換を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】先行技術によるセンサ読み出し操作の模式図で
ある。 【図２】不良ピクセルを処理する既知の操作の１つを示
すブロック図である。 【図３】不良ピクセルを処理する既知の操作の１つを示
すブロック図である。 【図４】本発明の一実施形態によるセンサ読み出し操作
の模式図である。 【図５】本発明の一実施形態による不良ピクセル処理の
操作を示すブロック図である。 【図６】図５の処理操作を使用して不良ピクセルを検出
するプロセスの一実施形態を示す流れ図である。 【図７】図６のプロセスを使用した不良ピクセル検出操
作の改善を示す受信者動作特性（ＲＯＣ）グラフであ
る。 【図８】図５の処理操作を使用した不良ピクセル検出プ
ロセスの別の実施形態を示す流れ図である。 【図９】本発明の一実施形態による別の不良ピクセル処
理操作を示すブロック図である。 【図１０】図９の処理操作を使用した不良ピクセル検出
プロセスの別の実施形態を示す流れ図である。 【図１１】図１０のプロセスを使用した不良ピクセル検
出操作の改善を示すＲＯＣグラフである。 【符号の説明】 １００ センサ装置 １０２ 光検出器 １０４ 第１のバッファ １０８ ピクセル・データ １１０ 不良ピクセル・プロセッサ １２２ 第２のバッファ １２８ 検出器
ある。 【図２】不良ピクセルを処理する既知の操作の１つを示
すブロック図である。 【図３】不良ピクセルを処理する既知の操作の１つを示
すブロック図である。 【図４】本発明の一実施形態によるセンサ読み出し操作
の模式図である。 【図５】本発明の一実施形態による不良ピクセル処理の
操作を示すブロック図である。 【図６】図５の処理操作を使用して不良ピクセルを検出
するプロセスの一実施形態を示す流れ図である。 【図７】図６のプロセスを使用した不良ピクセル検出操
作の改善を示す受信者動作特性（ＲＯＣ）グラフであ
る。 【図８】図５の処理操作を使用した不良ピクセル検出プ
ロセスの別の実施形態を示す流れ図である。 【図９】本発明の一実施形態による別の不良ピクセル処
理操作を示すブロック図である。 【図１０】図９の処理操作を使用した不良ピクセル検出
プロセスの別の実施形態を示す流れ図である。 【図１１】図１０のプロセスを使用した不良ピクセル検
出操作の改善を示すＲＯＣグラフである。 【符号の説明】 １００ センサ装置 １０２ 光検出器 １０４ 第１のバッファ １０８ ピクセル・データ １１０ 不良ピクセル・プロセッサ １２２ 第２のバッファ １２８ 検出器
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 イザック・バハラヴ
アメリカ合衆国95124カリフォルニア州サ
ンノゼ、セント・ローレンス・ドライヴ
2548
(72)発明者 ラマクリシュナ・カカララ
アメリカ合衆国94086カリフォルニア州サ
ニーヴェール、イースト・イヴリン・アヴ
ェニュー 1055、ナンバー ビー−９
(72)発明者 シューメイ・ツァン
アメリカ合衆国94043カリフォルニア州マ
ウンテン・ビュー、マグノリア・エル・エ
ヌ 104
(72)発明者 ディートリッヒ・ワーナー・ヴォーク
アメリカ合衆国94025カリフォルニア州メ
ンロ・パーク、ロボル・アヴェニュー
960，アパートメント・ナンバー シー
Ｆターム(参考） 4M118 AA07 AA09 AB01 BA06 CA02
FA06
5B047 BB04 BC01 CB05 CB17 CB22
DA06 EA02 EA07
5C024 AX01 CX22 GX03 HX57 JX11
5C051 AA01 BA02 DA06 DB01 DB08
DB18 DC02 DC03 DC07 DE02
DE11
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 【請求項１】入射光を表すピクセル・データを生成する
複数の光検出器からなるアレイと、不良ピクセル・プロ
セッサとを含むセンサ装置であって、 前記不良ピクセル・プロセッサは、 前記アレイの現在のラインにおける特定のピクセルにつ
いてのピクセル・データと、前記特定のピクセルに隣接
したピクセルについてのピクセル・データとを記憶する
第１のバッファと、 前記現在のラインの前にある前記アレイのラインにおけ
る各ピクセルについて固有の特徴を記憶する第２のバッ
ファと、 前記第１のバッファに記憶された前記ピクセル・データ
と前記第２のバッファに記憶された前記固有の特徴を処
理して、前記現在のラインにおける特定のピクセルが不
良ピクセルであるか否かを識別する検出器とを含む、セ
ンサ装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/895,627 US6737625B2 (en) | 2001-06-28 | 2001-06-28 | Bad pixel detection and correction in an image sensing device |
| US09/895,627 | 2001-06-28 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003092707A true JP2003092707A (ja) | 2003-03-28 |
| JP2003092707A5 JP2003092707A5 (ja) | 2005-10-13 |
| JP4232078B2 JP4232078B2 (ja) | 2009-03-04 |
Family
ID=25404789
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002182265A Expired - Lifetime JP4232078B2 (ja) | 2001-06-28 | 2002-06-24 | 不良ピクセルを検出し補正するセンサ装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6737625B2 (ja) |
| EP (1) | EP1271933B1 (ja) |
| JP (1) | JP4232078B2 (ja) |
| DE (1) | DE60215726T2 (ja) |
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