JPH04297189A - 周期的ノイズを生じるセンサからの像を補正する方法及び該方法を実施する装置 - Google Patents

Abstract

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

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、周期的ノイズを生じる
センサからの像を補正する分野に係わる。本発明は特に
、サーマルカメラにおいてこのようなセンサによって生
成される縞欠陥を補正するように設計されており、本発
明は、適応処理による像の「除縞（ｄｅｓｔｒｉｐｉｎ
ｇ）」方法と、かかる方法を実施する装置とを提供する
。

【０００２】

【従来の技術】サーマルカメラによって撮影された像を
表示するための一連のエレメントは、対物レンズ−走査
モジュール−検出系−信号処理装置−表示装置である。

【０００３】検出系は、熱ノイズを最小にするために７
７°Ｋに冷却されたｎラインの基本光起動または光検出
センサの２Ｄモザイクによって形成されるマトリックス
センサによって構築される。図１に示した標準カメラの
検出器またはセンサモザイク１は、それぞれが４つの基
本セルを含むｎ＝１１のセルグループよって構成されて
いる。連続する２つの列のセルグループは技術的な理由
により相互にずれており、グループ全体では３列になっ
ている。この構成によって、１セルグループ当たり１画
素の解析が可能となる。鏡（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３）及び出
力レンズＬＳによって形成された光学系は、像Ａの基本
ゾーンＺをセンサ１上に投影する。この像Ａは、景観か
らカメラの対物レンズＯによって形成されるものである
。このゾーンＺは、１２個のファセットを有するピラミ
ッド形鏡３によって行われる横方向走査と回動式平面鏡
４で行われる縦方向走査との二重走査動作によってカメ
ラの視野を描写するものである。

【０００４】２４×３６ｍｍ２のフオーマットを有する
像は、１１ライン×４７バンドにおいて解析され、５１
７の有効ラインに対して１ライン当たり７８０画素に分
割される（標準カメラでは１１×４７ラインにおいて７
８０画素を与えるが、より一般的にはｎ×Ｐラインにお
いてＱ画素を与える）。

【０００５】センサセルと協働する電子素子（前置増幅
器、コンデンサまたは遅延ライン）の応答の不均一性に
、光学的（視軸の周期的変動）及び機械的（縦方向走査
用の回動式鏡の駆動）なものに起因する不均一性が組合
わさって、表示装置上には「縞（ｓｔｒｉｐｉｎｇ）」
作用の形態をとる筋が現れる。この筋の特性としては、
輝度がドーム形曲線を描くラインに沿った不均一性、像
の頂部から底部までの縦列（カラム）に沿った不均一性
、前記ドーム形のラインごとのずれ、像におけるｎライ
ン周期の不均一性を挙げることができる。

【０００６】上記特性は、縞欠陥が主に、マトリックス
形検出系の構造と、サーマルカメラが取り付けられた関
連走査モジュールとに係わることを示唆している。この
ような系によって像をｎラインバンドずつ解析すると、
各画素において縞欠陥から生じた輝度値が欠陥のない像
の輝度値に重なったゾーンが最終像上に現れることが判
る。これらゾーンの全ては縞空間を規定する。

【０００７】像の「除縞」によってかかる縞欠陥を解消
する種々の方法が開発されてきた。特に、以下の方法を
挙げる。

【０００８】Ｙａｓｕｏｋａの除縞法（参照：Ｔ．Ｓｕ
ｚｕｋｉ及びＨ．Ｏｇｕｒａ編集，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎ
ｇ　　ｏｆ　　ｔｈｅ　　１９８４　　Ｉｎｔｅｒｎａ
ｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍ　　ｏｎ　　Ｎｏｉｓ
ｅ　　ａｎｄ　　ＣｌｕｔｔｅｒＲｅｊｅｃｔｉｏｎ　
　ｉｎ　　Ｒａｄａｒｓ　　ａｎｄ　　Ｉｍａｇｉｎｇ
　　Ｓｅｎｓｏｒｓ，ｃ　　ＩＥＣＥ　　１９８４）：
この方法では、像を、「除縞」像ラインの輝度レベルの
平均は、このラインにおいて中心化したバンドの輝度レ
ベルの平均の線形組合せとして表わすことができるとい
う仮定に基づいてモデル化する。

【０００９】デフォーカシングによる除縞：カメラによ
って与えられる像から差し引かれるべき均一のグレーバ
ックグラウンド上に純粋な有縞像を出現させるように、
カメラの視線を傾けるかまたは対物レンズをマスクする
。

【００１０】しかしながら上記２つの方法は、前者の例
においては、縞が部分的にしか減衰されず、（景色の突
然の輝度変化に対応する）連続性の破断を誤って解釈す
るが故に、閃光またはぼけの形態で二次的な縞を出現さ
せ、後者の例においては、提案方法は、補正を周期的に
更新する必要があり、従って、カメラの連続使用と相入
れない周期的な送波の割込みがある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明は、二次縞が全く
出現することなく補正像を復元するために、リアルタイ
ムで適応処理することによって像の縞を除去する方法を
提案することにより、上記問題点を解消することを目指
す。

【００１２】このために本発明は、周期的ノイズを生じ
るセンサから来る像における縞を補正する方法であって
、縞欠陥が、像をマトリックスセンサによってｎライン
バンドずつ解析した結果得られたものであって、各画素
において欠陥に起因する輝度値が像の輝度値上に重なっ
たゾーンを像上に出現させており、これらゾーンの全て
が縞空間を構成し、該方法が、非相関正規化基底関数に
よって生成される関数のベクトル空間の多項式関数がと
る値によって縞の輝度値を同定することにより縞空間を
確定するステップと、像の輝度値及び前記基底関数の値
から前記各基底関数における縞の分布係数を決定するこ
とにより、多項式空間において縞をモデル化するステッ
プと、相関係数及び基底関数値から縞の輝度値を決定す
ることにより縞を合成し、初期像の輝度値から前記合成
縞を減算することにより、初期像から合成縞を減算する
ステップとを含む方法を提案する。

【００１３】更に本発明は、上記方法を実施する装置に
も係わる。

【００１４】

【実施例】添付の図面を参照して行なう以下の説明から
、本発明はより明確に理解され、他の特徴及び長所も明
らかとなるであろう。

【００１５】図２は、本発明の基礎をなす基本原理を示
す。像Ｉｍはベクトル関数によって表されるものであり
、所与のウィンドウにおけるこのベクトル関数の座標は
、この像の全ての輝度値を表わす（以降、ベクトル関数
は像Ｉｍで同定される）。Ｅを、かかる関数のベクトル
空間とし、Ｆを、有縞像を規定する全ての関数によって
生成される、Ｅのベクトル部分空間とする。上記定義に
基づいて、本発明の方法が目指すところは、無縞像を包
含しないように出来るだけ制限されており且つどんな種
類の縞も含むように出来るだけ大きく縞空間Ｆを定義す
ること、像Ｉｍを空間Ｆに射影することにより、像Ｉｍ
から、図２にＬｉｇｎで示した縞を抽出すること、先の
ステップから縞を合成し、縞を除去した像を得るために
初期像からそれを減算することである。

【００１６】従って本発明の方法は、３つの基本ステッ
プ、即ち、縞空間を定義するステップと、縞をモデル化
するステップと、モデル化した縞を合成及び減算するス
テップとの上に成立する。

【００１７】第１の点に関して言えば、縞空間は、物理
的に使用し得る縞特性、即ち、ライン及びカラムにおい
てドーム形に形成されること、複数ラインにおいて周期
的な不均一性（標準サーマルカメラにおいては１１ライ
ン周期、より一般的にはｎライン周期）が生じることに
関して定義される。

【００１８】上記パラメータを解析的に統合する選択仮
説により、以下の縞のベクトル部分空間及びベクトル空
間が同定される。

【００１９】ライン値及びカラム値付帯の多項式関数：
ライン及びカラムにおける輝度値のドーム形は、それぞ
れライン値及びカラム値付帯の１組の基本多項式の線形
組合せによって完全に表わされる； 周期性：横方向周期性は、ライン関数、特にかかる関数
を生成する基本多項式において補償されるべきである。 これには、（本発明を説明する実施態様においては４７
バンド、より一般的にはＰバンド分だけ）同一に複写す
ることによって、ライン基本多項式が全表示ウィンドウ
において定義されるようなライン基本多項式をｎライン
バンドにおいて定義すればよい。

【００２０】中心化：次なる減算ステップの際にライン
方向の像の平均輝度値を保存するために、縞は、中心化
多項式（ｃｅｎｔｅｒｅｄ　　ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、即
ち１ラインまたは１カラムにおける平均値がゼロである
多項式に基づいて定義されねばならない。

【００２１】上記考察の後に採用した方法は、ｎライン
バンドの縞がＰ回同一に繰返されることにより定義され
る周期性を有する横縞と、像の頂部から底部までｎライ
ンずつＰ個のバンドの縦方向不均一性を考慮するために
横縞に荷重値を与えるようにされた縦縞との重ね合わせ
によって縞空間を構築するものである。

【００２２】ライン値及びカラム値付帯の関数のベクト
ル空間についてこの成分を表わすために、第１の横縞基
と第２の縦縞基とによって形成される基を選択すること
が必要である。

【００２３】横縞基は、（Ｂ１，Ｂ２，・・・，Ｂｉ，
・・・Ｂｎ）と称する（定数多項式を生成する）ｎ中心
化０次多項式からなる。

【００２４】これら多項式Ｂｉは、ラインｉ（ｉは１〜
ｎである）の各点に対してＢｉ＝１であり、ラインｎの
各点に対してＢｉ＝−１であり、他の全てのライン上で
Ｂｉ＝０である。

【００２５】以下の行列Ｂは、定数多項式の基本ベクト
ルがとる値をまとめたものである。

【００２６】

【数１】 多項式Ｂｎはゼロに等価であるので、定数及び中心化多
項式の空間は、推定通りｎ−１個の多項式（Ｂ１，・・
・，Ｂｎ−１）によって十分に表される（即ち、それら
の中心化のために自由度を１失った）。

【００２７】（ｎ−１）ｐ個の１次〜ｐ次の中心化多項
式によってライン中心化多項式が生成される。

【００２８】かかる基本多項式は、前記Ｂｉ多項式から
以下のように書くことができる

【００２９】

【数２】 カラムの中心化多項式を生成するために、縦縞基は、前
記多項式に基づいて決定された１次〜ｑ次の中心化多項
式から定義される。これは、式ＢｊＹｋを有するｎ−１
個の０次多項式から定義される（ｎ−１）ｑ個の多項式
と、更に、表２の（ｎ−１）ｐ個の多項式から定義され
る式ＢｋＸｉＹｊを有する（ｎ−１）ｐｑ個の多項式と
からなる。従って、カラムにおける基本多項式の数は（
ｎ−１）（Ｐ＋１）ｑ個である。

【００３０】要約すると、横縞空間を生成する縦縞基は
、（ｎ−１）＋（ｎ−１）ｐ＝（ｎ−１）（ｐ＋１）個
の多項式を含み、横方向及び縦方向の全縞空間を生成す
る基は、合計（ｎ−１）（ｐ＋１）＋（ｎ−１）（ｐ＋
１）ｑ＝（ｎ−１）（ｐ＋１）（ｑ＋１）個の多項式を
含む。

【００３１】非相関化及び正規化された正規直交基底関
数を形成するように、ライン変数ｘ及びカラム変数ｙの
関数として、Ｘ及びＹの基本多項式の解析的式が決定さ
れる。この選択は、この結果生じる後の計算の単純化に
よって正当化される。

【００３２】非相関化は、Ｃｈｏｌｅｓｋｙの標準非相
関化アルゴリズムによって得られ、正規化は、それらの
分散を分割することにより得られる。即ち、関数ｘを関
数１から非相関化し、関数ｘ２を関数１及びｘ’（ｘは
１とは非相関である）から非相関化する等となる。この
演算は１回だけしか実行されず、計算負荷に影響を与え
ない。

【００３３】このようにして基底関数（ｆ；ｆ’；ｆ”
；・・・；ｆ（ｋ）；・・・）またはｆ（ｋ）が定義さ
れる。この関数は、横縞を生成し且つ第１の基（ｆＨ（
ｋ））を形成する正規化関数：ｎラインの各々において
値を有するこの関数は、各ラインの全ての点ｊ（ｊは１
〜Ｑである）において相互に非相関である、縦縞を生成
し且つ第２の基（ｆＶ（ｋ））を形成する正規化関数：
Ｑ個のカラムでｎラインおきに値を有するこの関数は、
ｎラインおき、即ちｎを法とするｉの各点（ｉは１〜ｎ
Ｐである）（例えばｎを法として１のラインにおいて非
相関の関数が第１のシリーズを形成する等）。この「ｎ
」次に対する非相関は、横縞の定義から縦縞に与えられ
た定義を表わす。

【００３４】本発明の方法の第２のステップは、実際の
縞のモデル化である。このモデル化は、ｎラインにおい
て値を有する基底関数（ｆＨ（ｋ））（及びＱカラムの
ｎ個おきのラインにおいて値を有する基底関数（ｆＶ（
ｋ）））において横縞（及び縦縞）の分布係数、相関係
数、または座標を検索することにより、横縞のモデル化
及び縦縞のモデル化に細分することができる。

【００３５】このモデル化を行ない得る演算を説明する
前に、かかる演算及びその順番の有効性を実証するため
に、形式主義的な方法を記載する。図２を参照すると、
像Ｉｍを縞空間に正射影することにより、縞Ｌｉｇｎが
得られることが判る。このときもし縞Ｌｉｇｎが、絶対
値（Ｉｍ−Ｌｉｇｎ）を最小にするようなものであるこ
とに留意するならば、像Ｉｍの輝度値と、横縞及び縦縞
ベクトル空間を生成する２つの基底関数（ｆＨ（ｋ））
及び（ｆＶ（ｋ））によって形成される中心化基底関数
（ｆ（ｋ））とから、実際の縞を上述のベクトル空間に
おいてモデル化することが可能である。

【００３６】像Ｉｍの輝度値を基底関数（ｆ（ｋ））に
おいて分解することにより、基底関数　　（ｆ（ｋ））
において縞を分解するためには、上記知見から、量（Ｉ
ｍ−Ｌｉｇｎ）を最小化すれば十分であると結論し得る
。 このためにとった方法は、十分な数の輝度値に基づいて
（Ｉｍ−Ｌｉｇｎ）２が最小であることを保証する縞空
間のベクトルＬｉｇｎを求める上で、最小二乗法のよう
な方法によってこの量を最小化するものである。

【００３７】もし論証しようとするならば、始めに、ラ
インの中心化定数多項式（Ｂｉ）において、

【００３８
】

【数３】 〔式中、θを縞Ｌの座標の行列とすると、Ｉは縞空間に
ある像の座標の行列であり、Ｂは基底多項式の行列であ
る〕のような定数縞Ｌの座標θに到達し得る機構を容易
に理解することができる。前述の方法に従って、次いで
、数学的期待値Ｅ（Ｉ−θＢ）２が最小であるようなθ
を見つけることが必要である。

【００３９】このためには、この式の導関数を０とおけ
ばよい。即ち、 ２Ｅ（Ｉ−θ）Ｂｔ＝０ この結果、 θ＝（ＢＢｔ）−１Ｅ（ＢｔＩ）　　　　　　　　　　
　　式Ｉとなる。Ｅ（Ｉ）は、縞空間に基づいて定義さ
れた像の輝度値の平均を表わす。この式は、

【００４０】

【数４】 〔但し、Ｉｉは、基本多項式Ｂｉに対応するｉ番目のラ
インにおける像の輝度値の平均である〕と書くこともで
きる。

【００４１】Ｅ（Ｉ）を、１１次に限定した式で置き換
え、且つＢを数１に表わした式で置き換えると、

【００
４２】

【数５】 を得る。

【００４３】（ＢＢｔ）−１の表記の単純さは、後述の
直交正規基底関数の使用の正当性を与えるものである。

【００４４】上記式の結果は、ｉ番目のラインにある縞
座標θｉは、式Ｉから出発し、式：

【００４５】

【数６】 即ち、式ＩＩ（数７）

【００４６】

【数７】 によって与えられることになる。

【００４７】従って、ラインの中心化定数多項式の縞ベ
クトル空間における各縞の座標は、対応するラインにお
ける像の輝度の平均から全てのラインにおける像の輝度
の平均を引いたものに等しい。

【００４８】この結論の範囲を、直交正規基底関数（ｆ
（ｋ））に基づいて定義されるライン及びカラムの中心
化関数の縞ベクトル空間に拡張すると、基底関数ｆＨ（
ｋ）（及びＦＶ（ｋ））に関して定義される横縞（及び
縦縞）の相関係数に対して、式ＩＩは、θｉ（ｋ）＝Ｍ
ｉ（ｋ）−ＭＨ（ｋ） 及び　　θｊ（ｋ）＝Ｍｊ（ｋ）−ＭＶ（ｋ）となる。

【００４９】上記２つの式において、Ｍｉ（ｋ）（及び
Ｍｊ（ｋ））は、像のｉ行ｊ列にある点（ｉ，ｊ）の輝
度の係数ａｉｊの、ｉ番目のラインにあるＱ個の画素の
（及びｊ番目のカラムにあるｎＰ個の画素の）平均値を
表わす。即ち、 Ｍｉ（ｋ）＝（１／Ｑ）Σａｉｊ 　　　　Ｍｊ（ｋ）＝（１／ｎＰ）Σａｉｊである。

【００５０】係数ａｉｊは、当該点における像Ｉｉｊの
輝度と関数ｆ（ｋ）の値との比によって即座に得ること
ができる。即ち、

【００５１】

【数８】 である。

【００５２】最後に、ＭＨ（ｋ）（及びＭＶ（ｋ））は
、横縞空間（及び縦縞空間）のＭｉ（Ｋ）（及びＭｊ（
ｋ））のｎライン全て（及びＱカラム全て）の平均に等
しい。即ち、 ＭＨ（ｋ）＝（１／ｎ）ΣＭｉ（ｋ） 　　　　ＭＶ（ｋ）＝（１／Ｑ）ΣＭｊ（ｋ）と表され
る。

【００５３】次いで、本発明の方法の第２のステップ、
即ち縞のモデル化を説明するために、以下の一連の作業
を実施する。

【００５４】−採用した方法に従って縞空間を生成する
非相関化及び正規化多項式基底関数を決定する作業：こ
の基底関数は、ラインの中心化関数のみに制限すること
ができる。そうすると検討対象の縞空間は、実際に最も
よく見られる横縞に制限することになる。しかしながら
、この基底関数は、カラムの中心化関数に拡張すること
もでき、そうすると検討対象空間は全縞空間となる。

【００５５】−全像モデル化の作業：全縞をモデル化す
るためには、縦縞のモデル化は全像体に係わるので、像
の全ての輝度値を格納する必要がある。像メモリに基づ
いて、横縞のモデル化用に設計された像の累積を実施す
る。

【００５６】−Ｐ個のｎラインバンドの像を１つのｎラ
インバンドに累積する作業：この累積処理によって、バ
ックグラウンドノイズに対する横縞の「ドーム」効果を
増幅することができる。

【００５７】−平均値Ｍｉ（ｋ）とＭＨ（ｋ）（及びＭ
ｊ（ｋ）とＭＶ（ｋ））の差を計算することにより、各
基底関数（ｆ（ｋ））と各ラインｉ（及びカラムｊ）と
に対する縞の相関係数θｉ（ｋ）（及びθｊ（ｋ））を
決定する作業。

【００５８】基底関数（ｆ（ｋ））がライン基底関数（
ｆＨ（ｋ））のみに係わるかまたはライン及びカラム両
方の基底関数（ｆＨ（ｋ），ｆＶ（ｋ））に係わるかに
従い、かかるモデル化は、横縞のものまたは全縞のもの
となる。

【００５９】凝集像から決定された横縞除去の相関係数
は、Ｐで除算する必要があり、横縞を合成するステップ
において使用し得る係数θｉを与えるためにはこれをＰ
回複写せねばならない。

【００６０】第３のステップは厳密には、基底関数ｆ（
ｋ）において先に係数θ（ｋ）、即ちθｉ（ｋ）及びθ
ｉ（ｋ）によって定義された横縞または全縞モデルを合
成し、次いで初期像から合成縞像を減算することからな
る。

【００６１】横縞像を生成するために、ｎを法とするｉ
番目のラインで且つｊ番目のカラムにある各画素（ｉ，
ｊ）（ｉは１〜ｎｐであり、ｊは１〜Ｑである）の輝度
値λｉｊを定義する必要がある。各横縞基底関数ｆＨ（
ｋ）（ｊ）は、この関数における縞座標、即ちθｉ（ｋ
）と共にこの点における縞に寄与する。即ち、

【００６
２】

【数９】 である。

【００６３】全縞像を生成するためには、縦縞に起因す
る輝度成分を加える必要がある。ｎを法とするｉ番目の
ラインにおいて値を有する各縦縞基底関数ｆＶ（ｋ）も
、その係数θｊ（ｋ）によって点（ｉ，ｊ）の縞に寄与
する。従って、全縞の輝度値は式：

【００６４】

【数１０】 を有する。

【００６５】本発明の方法を実施するには、その態様は
、横縞除去とするかまたは全縞除去とするかに従って同
じ原理に基づいて編成される２つの形態を取り得る。

【００６６】特にこれら２つの形態は、像、即ち縞を１
１ライン（より一般的にはｎライン）からなる１つのバ
ンドの上に累積し得る処理装置を使用する。本発明の方
法に従って凝集、モデル化及び合成された横縞は、この
同じバンドにおいて定義される。図３は、この処理装置
を示す図である。線形電子モジュール（ＭＥＬ）５は、
センサモザイクを形成するそれぞれが４つのセンサセル
からなる１１のセルグループから来る１１の信号の各々
を、前増幅及び同期化するために受取る。モジュール５
の出力は、各信号を公知のディジタル方法によって抽出
及びディジタル化する抽出器６に与えられる。次いで輝
度データ項目はランダムアクセスメモリ７または８の一
方に格納され、その間に他方のランダムアクセスメモリ
に格納されている値は、６４マイクロ秒で読取られる。 メモリ７及び８において順次読み取られた値は、視野の
全走査に対応する４７個のバンドの輝度値を、１１ライ
ンに加算し得るアキュムレータ１０に転送される。これ
らの値は、適正な容量を有するメモリ１１内に記憶され
る。

【００６７】横縞除去のみを実行する装置を図４に示す
。この実施態様は、まず前述の方法に従って横縞直交正
規基底関数（ｆＨ（ｋ））を計算する中央信号プロセッ
サを中心に編成されている。メモリ１３内に格納された
かかる関数の値はプロセッサ１２に順次転送され、プロ
セッサ１２は、これらの値ｆＨ（ｋ）（ｊ）（ｊは１〜
Ｑである）とアキュムレータ１１のメモリによって与え
られる輝度値１ｉｊとに基づいて、横縞モデルの相関係
数θｉ（ｋ）の値を決定する。これらの値θｉ（ｋ）は
、Ｐ（標準カメラにおいてはＰ＝４７）で除算された後
に、メモリ１４内に格納される。次いでメモリ１４は係
数をプロセッサ１２に順次送り、関数ｆＨ（ｋ）（ｊ）
と組み合わせることにより、合成横縞の輝度値λｉｊを
決定することができる。値λｉｊは、ｎライン（標準カ
メラにおいては１１ライン）ずつ合成メモリ１５内に格
納される。最後に、減算器１６は、メモリ１５内に格納
されている合成横縞の輝度値を、ｎラインずつ抽出及び
ディジタル化された像の輝度値から減算するために使用
することができる。除縞後の像の輝度値は、デコーダ２
０を通して復号することにより、ビデオ信号に変換され
る。

【００６８】全縞除去方法を実施する装置を図５を参照
して説明する。これは、合成メモリまでは横縞除去に対
して先に記載した装置と同一の処理装置を有する。しか
しながら、抽出器−エンコーダによって決定された像の
輝度値は、まず輝度値をアキュムレータメモリ１１内に
格納する経路をとる横縞除去のための１つのチャネルを
含む２つの転送チャネルを生成するために、最初に多重
出力（ｄｅｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｄ）される。

【００６９】縦縞除去に関しては、縦縞モデルの相関係
数θｉ（ｋ）は、プロセッサ１２によって決定された後
にメモリ１４’内に格納される。。この決定は、像メモ
リ１７から多重出力によって与えられた輝度値と、メモ
リ１３’内に格納されている縦縞除去基底関数（ｆＶ（
ｋ）（ｉ），ｉは１〜ｎＰのｎを法とする値である）の
値とを順次転送することにより行われる。合成縦縞の輝
度値は、メモリ１４’内に格納されている縦縞モデルの
係数と、メモリ１３’によって与えられる関数ｆＶ（ｋ
）（ｉ）の値とを順次転送することにより決定される。 複写装置（図示なし）によってＰ回複写された合成横縞
の輝度値は、加算器１９に順次転送され、同じく加算器
１９に順次転送された合成縦縞の輝度値に加えられる。 合成縞の加算値は、合成メモリ２０内に格納された後、
減算器１６にｎラインバンドずつ順次転送され、そこで
、抽出器６によってｎラインずつ抽出及びディジタル化
された初期像の輝度値から減算される。

【００７０】本発明は、前記説明及び図面に示した実施
態様に制限されることはない。特に、−除縞カードの形
態をとる補正装置の配置の実施態様は、カメラの構造に
適合され、既に制御カード、チャネルカード及びビデオ
カードを含む電子カメラ一式内に設置される。補正信号
は、アナログ変換された後に、アナログ信号の飽和の問
題を回避するために、解析ヘッドに作用することもでき
る。

【００７１】−本発明は、周期的横縞除去及び縦縞除去
によって形成される前述の除縞に制限されることはない
。任意のタイプの縞をモデル化及び合成するための新た
な除縞基底関数　　（ｆ（ｋ））を定義すれば十分であ
る。

【００７２】−本発明は、リアルタイムでの処理にも適
用し得る。その性能を向上するために、信号プロセッサ
に代えてＶＬＳＩ回路（超大規模集積回路）を使用する
こともできる。

【図面の簡単な説明】

【図１】標準サーマルカメラと協働する走査モジュール
及び検出系の構造を示す図である。

【図２】本発明の基本原理を示す図である。

【図３】像累積のための信号の処理装置を示す図である
。

【図４】本発明に従う方法を実施するための装置の第１
の実施例を示す図である。

【図５】本発明に従う方法を実施するための装置の第２
の実施例を示す図である。

【符号の説明】

Ａ　　像 Ｆ　　縞空間 Ｉｍ　　像 Ｌｉｇｎ　　縞 Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３　　鏡 Ｏ　　対物レンズ １　　センサモザイク（図１），センサ（図３）３　　
ピラミッド形鏡 ４　　平面鏡 ５　　線形電子モジュール ６　　抽出器／エンコーダ ７，８　　メモリ １０　　アキュムレータ １１　　アキュムレータ用メモリ

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　周期的ノイズを生じるセンサから来る
   像における縞を補正する方法であって、縞欠陥が、像を
   マトリックスセンサによってｎラインバンドずつ解析し
   た結果得られるものであって、各画素において該欠陥に
   起因する輝度値が像の輝度値上に重なったゾーンを像上
   に出現させており、全ての前記ゾーンが縞空間を構成し
   、前記方法が、非相関正規化基底関数によって生成され
   る関数のベクトル空間の多項式関数がとる値によって縞
   の輝度値を同定することにより縞空間を確定するステッ
   プと、像の輝度値及び前記基底関数の値から前記各基底
   関数において縞の分布係数を決定することにより、多項
   式空間において縞をモデル化するステップと、相関係数
   と前記基底関数の値とから縞の輝度値を決定することに
   より縞を合成し、初期像の輝度値から前記合成縞を減算
   することにより、初期像から合成縞を減算するステップ
   とを含む方法。
2. 【請求項２】　　横縞除去に適用される請求項１に記載
   の除縞方法であって、Ｐ個のｎラインバンドの像の輝度
   値を単一のｎラインバンドに累積するステップと、凝集
   像ラインのｊ点（ｊは１〜Ｑである）の各々において相
   互に正規化及び非相関化した横縞基底関数を決定するこ
   とにより、横縞空間を決定するステップと、各ラインｉ
   （ｉは１〜ｎである）に対して、各横縞基底関数におけ
   るモデルの相関係数を決定することより、前記空間にお
   いて横縞をモデル化するステップであって、前記係数の
   各々が、ラインｉの各点において基底関数がとる値に基
   づいて定義された凝集像の当該点の輝度値の平均から、
   前記基底関数の値に基づいて定義されたｎライン全ての
   像の輝度値の平均を引いた値に等しく、前記係数が、次
   のステップで使用するためにＰで除算される必要がある
   ステップと、横縞の各点の輝度値を決定することにより
   横縞空間において横縞を合成するステップであって、前
   記輝度値の各々が、所与の関数における当該点における
   相関係数と当該点における前記関数の値との積の総和に
   等しいステップと、このように合成された横縞像を初期
   像から減算するステップとを含む方法。
3. 【請求項３】　　横縞及び縦縞除去に適用される請求項
   １または２に記載の除縞方法であって、第１に、Ｐ個の
   バンドからなる全像の輝度値を記憶し、第２に前記輝度
   値を１つのｎラインバンドに累積するステップと、横縞
   空間及び縦縞空間によって形成される縞空間を決定する
   ステップであって、前記横縞空間が請求項２に記載の横
   縞空間によって生成され、且つ、前記縦縞空間が、像の
   １つのカラムのｎを法とする各点ｉにおいて相互に正規
   化及び非相関化された縦縞基底関数によって生成される
   ステップと、請求項２に記載のごとき横縞をモデル化し
   、且つ、各カラムｊ（ｊは１〜Ｑである）に対して、各
   縦縞基底関数を用いて前記モデルの相関係数を決定する
   ことにより、縦縞空間において縦縞をモデル化するステ
   ップであって、前記係数の各々が、当該点において前記
   基底関数がとる値に基づいて定義されたカラムｊのｎＰ
   個の点のｎを法とする各点の輝度値の平均から、対応す
   る基底関数の値に基づいて定義されたＱカラム全てのそ
   れぞれｎＰ個の点のｎを法とする各点の像の輝度値の平
   均を引いた値に等しいステップと、請求項２に記載のご
   とく横縞を合成し、且つ、縦縞の各点の輝度値を決定す
   ることにより縦縞空間において縦縞を合成するステップ
   であって、前記輝度値の各々が、当該点において非相関
   化された縦縞基底関数の当該点における相関係数と、当
   該点における関数の値との積の総和に等しいステップと
   、このように合成された横縞像及び縦縞像を初期像から
   減算するステップとを含む方法。
4. 【請求項４】　　請求項１に記載の方法を実施するため
   に設計された、カメラ像、特にサーマルカメラ像の縞を
   除去するための装置であって、縞空間を生成する直交正
   規基底関数を決定する手段と、前記空間において縞をモ
   デル化する手段と、縞像を合成し且つその合成縞像を初
   期像から減算する手段とを含んでいる装置。
5. 【請求項５】　　横縞除去に適用される請求項４に記載
   の除縞装置であって、アキュムレータメモリにｎ個のラ
   インで接続されている像アキュムレータにそのディジタ
   ル値が転送される信号抽出／コード化装置と、横縞空間
   の基底関数を決定し且つ、メモリ（１４）内に記憶され
   ている横縞モデルの相関係数を決定するために、メモリ
   （１３）内に格納されている前記関数の値を前記アキュ
   ムレータメモリ内に格納されている輝度値と組合せる信
   号プロセッサと、前記メモリ（１３，１４）の内容を転
   送することにより前記プロセッサによって決定された横
   縞合成の輝度値を格納するためのメモリと、合成横縞の
   ある点の値の輝度値を、同じ点における像の輝度値から
   同期式に減算するための減算器とを含んでいる装置。
6. 【請求項６】　　横及び縦の全縞の除去に適用される請
   求項４に記載の除縞装置であって、抽出／コード化装置
   から転送され且つ２つの転送チャネルを生成するために
   多重出力される像の全ての輝度値を含む像メモリと、請
   求項５に記載の装置による縦縞除去チャネルと、プロセ
   ッサによって決定された縦縞基底関数を格納するための
   メモリを含む縦縞除去チャネルと、前記メモリの輝度値
   を順次転送することにより前記プロセッサによって決定
   された縦縞モデルの相関係数を格納するためのメモリと
   、前記メモリ内に格納されている係数及び前記メモリ内
   に格納されている関数の値を順次転送することにより前
   記プロセッサによって決定された合成縦縞の輝度値と、
   複写装置において複写された合成横縞の輝度値とを、並
   列転送することにより加算するための加算器と、前記加
   算器において加算された横縞及び縦縞の輝度値を格納す
   るための合成メモリと、前記合成メモリからｎラインバ
   ンドの値を順次転送することにより前記合成縞の輝度値
   を、抽出器によってｎラインずつ抽出及びディジタル化
   された初期像の輝度値から減算するための減算器とを含
   んでいる装置。