CN1305006C

CN1305006C - 向图象处理装置提供格式化信息的方法和系统

Info

Publication number: CN1305006C
Application number: CNB028139518A
Authority: CN
Inventors: 布鲁诺·列日; 弗雷德里克·吉查德
Original assignee: DO Labs SA
Current assignee: Dxo Labs SA; Lens Correction Technologies SAS
Priority date: 2001-07-12
Filing date: 2002-06-05
Publication date: 2007-03-14
Anticipated expiration: 2022-06-05
Also published as: EP1410331B1; ES2311061T3; CN1316427C; CN1527989A; KR20040043154A; EP1410331A2; KR100957878B1; JP4295613B2; EP1415275B1; CA2453423C; JP2004534342A; EP1444651B1; JP2004534491A; WO2003007242A3; US20040252906A1; JP2005509333A; EP2015247A2; CN1526116A; KR20040043157A; ATE400040T1

Abstract

本发明涉及一种向图象处理装置(P1)，尤其是向软件和/或元件，提供符合标准格式的格式化信息(15)的方法和系统。格式化信息(15)涉及包含图象捕获装置和/或图象恢复装置的装置链(P3)的缺陷(P5)。图象处理装置(P1)使用该格式化信息(15)改变源自或被送往该装置链(P3)的至少一幅图象(103)的质量。格式化信息(15)包括：表征图象捕获装置缺陷(P5)尤其是失真特征的数据，和/或表征图象恢复装置缺陷(P5)尤其是失真特征的数据。该方法包括用格式化(15)信息填充所述标准格式中至少一个字段的步骤。该字段由字段名指定。该字段包含至少一个字段值。

Description

向图象处理装置提供格式化信息的方法和系统

技术领域

本发明涉及一种向图象处理装置提供标准格式的格式化信息的方法和系统。

解决方案

方法

本发明涉及一种向图象处理装置，尤其是软件和/或元件提供标准格式的格式化信息的方法。所述格式化信息与装置链的缺陷相关。所述装置链具体地包含至少一个图象捕获装置和/或一个图象恢复装置。图象处理装置使用该格式化信息改变至少一幅源自或被送往所述装置链的图象质量。该格式化信息包含表征图象捕获装置的缺陷，尤其是失真特征的数据，和/或表征图象恢复装置的缺陷，尤其是失真特征的数据。

该方法包括用格式化信息填充所述标准格式的至少一个字段的过程。该字段由字段名指定。所述字段包含至少一个字段值。

优选地，根据本发明的方法使得所述字段与图象捕获装置和/或图象恢复装置的清晰度缺陷相关。且本发明的方法使得所述字段包含至少一个与图象捕获装置和/或图象恢复装置的清晰度缺陷相关的值。

优选地，根据本发明的方法使得所述字段与图象捕获装置和/或图象恢复装置的色度学缺陷相关。且本发明的方法使得所述字段包含至少一个与图象捕获装置和/或图象恢复装置的色度学缺陷相关的值。

优选地，根据本发明的方法使得所述字段与图象捕获装置和/或图象恢复装置的几何变形缺陷和/或几何色差缺陷相关。且该方法使得所述字段包含至少一个与图象捕获装置和/或图象恢复装置的几何变形缺陷和/或几何色差缺陷相关的值。

优选地，根据本发明的方法使得所述字段与图象捕获装置和/或图象恢复装置的几何渐晕缺陷和/或对比度缺陷相关。且该方法使得所述字段包含至少一个与图象捕获装置和/或图象恢复装置的几何渐晕缺陷和/或对比度缺陷相关的值。

优选地，根据本发明的方法使得所述字段包含至少一个与偏差相关的值。

优选地，根据本发明，所述格式化信息至少部分由一可参数化的转换模型的参数组成，其代表图象捕获装置和/或图象恢复装置的清晰度缺陷。该方法使得包含在所述字段中涉及清晰度缺陷的一个或多个值至少部分由该可参数化的转换模型的参数组成。对技术特征的组合得到：图象处理装置可以使用该可参数化的转换模型的参数来计算一个象点的校正形状或校正恢复形状。

优选地，根据本发明，所述格式化信息至少部分由一可参数化转换模型的参数组成，其代表图象捕获装置和/或图象恢复装置的色度学缺陷。该方法使得包含在所述字段中涉及色度学缺陷的一个或多个值至少部分由该可参数化转换模型的参数组成。对技术特征的组合得到：图象处理装置可以使用该可参数化转换模型的参数来计算一个象点的校正颜色或校正恢复颜色。

优选地，根据本发明的方法，该格式化信息至少部分由一可参数化转换模型的参数组成，该模型代表图象捕获装置和/或图象恢复装置的几何变形缺陷和/或几何色差缺陷。该方法使得包含在所述字段中涉及几何变形缺陷和/或几何色差缺陷的一个或多个值至少部分由该可参数化转换模型的参数组成。对技术特征的组合得到：图象处理装置可以使用该可参数化转换模型的参数来计算一个象点的校正位置或校正恢复位置。

优选地，根据本发明的方法，该格式化信息至少部分由一可参数化转换模型的参数组成，该模型代表图象捕获装置和/或图象恢复装置的几何渐晕缺陷和/或对比度缺陷。该方法使得所述包含在所述字段中的涉及几何渐晕缺陷和/或对比度缺陷的一个或多个值至少部分由该可参数化转换模型的参数组成。对技术特征的组合得到：图象处理装置可以使用该可参数化转换模型的参数来计算一个象点的校正强度或校正恢复强度。

格式化信息和图象的联系

优选地，根据本发明，为向图象处理装置提供标准格式的格式化信息，该方法另外还包含联系格式化信息与图象的步骤。

优选地，根据本发明，以文件的形式传输该图象。而该文件又包含格式化信息。

可变焦距

优选地，根据本发明，图象捕获装置和/或图象恢复装置包含至少一个依赖于图象的可变特征，尤其是焦距。图象捕获装置和/或图象恢复装置的至少一个缺陷，特别是几何变形缺陷依赖于该可变特征。该方法使得至少有一个字段包含的至少一个值是依赖于图象的可变特征的函数。对技术特征的组合得到：图象处理装置可以将图象作为可变特征的函数来进行处理。

测得的格式化信息

优选地，根据本发明，所述格式化信息至少部分是测得的(measured)格式化信息。由此，在这种备选实施方案中，缺陷很小。

优选地，根据本发明，所述格式化信息至少部分是扩展的格式化信息。由此，在这种备选实施方案中，格式化信息只占用很小的内存，而且图象处理计算会更快。

图象可以包含彩色面。优选地，根据本发明，在这种备选实施方案中，格式化信息至少部分涉及彩色面。对技术特征的组合得到：对该图象的处理可以分解为对每一个彩色面的处理操作。对技术特征的组合得到：通过在处理之前将图象分解为彩色面，就有可能在彩色面中获得正的象素值。

系统

本发明涉及一种为图象处理装置，特别是用于向软件和/或元件提供标准格式的格式化信息的系统。该格式化信息涉及一装置链的缺陷。所述装置链具体地包含至少一个图象捕获装置和/或一个图象恢复装置。图象处理装置使用该格式化信息来改变至少一幅源自或被送往该装置链的图象的质量。所述格式化信息包含表征图象捕获装置的缺陷，特别是失真特征的数据，和/或表示图象恢复装置的缺陷，特别是失真特征的数据。

本系统包括用格式化信息填充标准格式的至少一个字段的数据处理工具。该字段由字段名校准明。该字段包含至少一个字段值。

优选地，根据本发明的系统使得所述字段涉及图象捕获装置和/或图象恢复装置的清晰度缺陷。该系统使得所述字段包含至少一个涉及图象捕获装置和/或图象恢复装置的清晰度缺陷的值。

优选地，根据本发明的系统使得字段涉及图象捕获装置和/或图象恢复装置的色度学缺陷。所述系统使得字段包含至少一个涉及图象捕获装置和/或图象恢复装置的色度学缺陷的值。

优选地，根据本发明的系统使得字段涉及图象捕获装置和/或图象恢复装置的几何变形缺陷和/或几何色差缺陷。且该系统使得字段包含至少一个涉及图象捕获装置和/或图象恢复装置的几何变形缺陷和/或几何色差缺陷的值。

优选地，根据本发明的系统使得该字段涉及图象捕获装置和/或图象恢复装置的几何渐晕缺陷和/或对比度缺陷。该系统使得该字段包含至少一个涉及图象捕获装置和/或图象恢复装置的几何渐晕缺陷和/或对比度缺陷的值。

优选地，根据本发明的系统使得该字段包含至少一个涉及偏差的值。

优选地，根据本发明，所述格式化信息至少部分由一可参数化转换模型的参数组成，该模型代表图象捕获装置和/或图象恢复装置的清晰度缺陷。该系统使得包含在与清晰度缺陷相关的该字段中的一个或多个值至少部分由该可参数化转换模型的参数组成。

优选地，根据本发明，该格式化信息至少部分由一可参数化转换模型的参数组成，该模型代表图象捕获装置和/或图象恢复装置的色度学缺陷。该系统使得包含在所述与色度学缺陷相关的字段中的一个或多个值至少部分由该可参数化转换模型的参数组成。

优选地，根据本发明，所述格式化信息至少部分由一可参数化转换模型的参数组成，该模型代表图象捕获装置和/或图象恢复装置的几何变形缺陷和/或几何色差缺陷。该系统使得包含在所述与几何变形缺陷和/或几何彩色色差缺陷相关的字段的一个或多个值至少部分由该可参数化转换模型的参数组成。

优选地，根据本发明，该格式化信息至少部分由一可参数化转换模型的参数组成，该模型代表图象捕获装置和/或图象恢复装置的几何渐晕缺陷和/或对比度缺陷。该系统使得包含在所述与几何渐晕缺陷和/或对比度缺陷相关的字段中的一个或多个值至少部分由该可参数化转换模型的参数组成。

格式化信息和图象的联系

优选地，根据本发明，为向图象处理装置提供标准格式的格式化信息，该系统另外还包含联系格式化信息与图象的数据处理装置。

优选地，根据本发明，该系统包含用来以文件形式传输图象的传输装置。所述文件又包含该格式化信息。

可变焦距

图象捕获装置和/或图象恢复装置可以包含至少一个依赖于该图象的可变特征，特别是焦距。图象捕获装置和/或图象恢复装置的至少一个缺陷，特别是几何变形缺陷依赖于该可变特征。优选地，在根据本发明的备选实施方案中，该系统使得至少有一个字段包含的至少一个值是依赖于图象的可变特征的函数。

备选的格式化信息

优选地，根据本发明，所述格式化信息至少部分是测得的格式化信息。

优选地，根据本发明，该格式化信息至少部分是扩展的格式化信息。

所述图象可以由若干彩色面组成。优选地，在根据本发明的该备选实施方案中，该格式化信息至少部分涉及彩色面。

详细描述

通过以下对本发明的备选实施方案和附图的描述，本发明的其它特征和优势会变得明显，其中，所述对实施例的描述不是限制性的，而是说明性的。

-图1是表示图象捕获的示意图。

-图2是表示图象恢复的示意图。

-图3是表示图象象素的示意图。

-图4a和4b是一参考场景的两个示意图。

-图5是可用来计算数学(mathematical)图象和校准图象之间差异的方法的组织图。

-图6是可用来获得一图象恢复装置的最佳恢复转换的方法的组织框图。

-图7表示组成本发明所述系统的要素的示意图。

-图8是表示格式化信息的字段的示意图。

-图9a表示一数学点的示意性的正视图。

-图9b是表示一图象的实际点的示意性的正视图。

-图9c表示一数学点的简单侧视图。

-图9d表示一图象的实际点的示意性的剖面图。

-图10是表示特征点阵列的示意图。

-图11是表示可用来获得格式化信息的方法的组织图。

-图12是表示可用来获得图象捕获装置的最佳转换的方法的组织图。

-图13是表示可用来改变来自或用于装置链的图象的质量的方法的组织图。

-图14表示包含格式化信息的文件实例。

-图15表示格式化信息实例。

-图16表示可参数化模型的参数。

-图17是表示可用来获得用于图象恢复装置的最佳转换的方法的组织图。

图1示出包括物体107的场景3，传感器101和传感器表面110，光学中心111，位于传感器表面110上的观测点105，穿过观测点105、光学中心111和场景3的观测方向106，以及与传感器表面110几何相关的表面10。

图2示出图象103，图象恢复装置19，以及在恢复介质190上获得的恢复图象191。

图3示出场景3，图象捕获装置1和由象素104组成的图象103。

图4a和4b示出两个备选参考场景9。

图5示出一个组织图，该组织图包括：场景3，数学投影8，其提供场景3的数学图象70，实际投影72，其提供用于所使用的特征74的场景3的图象103，可参数化的转换模型12，其提供图象103的校正图象71，该校正图象71与数学图象70相比较存在差异73。

图6示出一个组织图，该组织图包括：图象103，实际恢复投影90，对于所使用的恢复特征95，其提供图象103的恢复图象191，可参数化恢复转换模型97，其提供图象103的校正恢复图象94，数学恢复投影96，其提供校正恢复图象94的数学恢复图象92，且与恢复图象191相比较存在恢复差异93。

图7示出包含一个图象捕获装置1的系统，该图象捕获装置1由光学系统100，传感器101和电子单元102组成。图7还示出包含图象103的存储区16，包含格式化信息15的数据库22，以及向计算装置17传输完成的图象120的装置18，其中，所述完成的图象120由图象103和格式化信息15组成，计算装置17包含图象处理软件4。

图8示出由字段91构成的格式化信息15。

图9a到9d示出数学图象70，图象103，与该图象相应点的实际位置50和实际形状51相比，一点的数学位置40和数学形状41。

图10示出特征点阵列80。

图11示出一个组织图，该组织图包括图象103，使用的特征74和特征的数据库22。该格式化信息15由使用的特征74获得，并存储在数据库22中。该完成的图象120由图象103和格式化信息15获得。

图12示出一个组织图，其包括参考场景9，数学投影8，其给出参考场景9的合成图象类7，实际投影72，其给出参考场景9的参考图象11，用于使用的特征74。该组织图还包含可参数化转换模型12，其给出参考图象11的转换图象13。该转换图象13与合成图象类7相比较显示偏差14。

图17示出一组织图，其包括恢复参考209，实际恢复投影90，其给出所述恢复参考209的恢复参考211，用于所用的特征95，一个可参数化恢复转换模型97，其给出所述恢复参考209的校正参考恢复图象213，一个可参数化逆恢复转换模型297，其由所述的校正参考恢复图象213生成所述恢复参考209。该组织图还包含一个数学恢复投影96，其给出该校正参考恢复图象213的合成恢复图象307。所述合成恢复图象307与恢复参考211相比较显示恢复偏差214。

定义和详细描述

通过阅读以下内容，本发明的其它特征和优势会更明显：

-下文阐述的对所采用的技术术语的定义，这些定义参考了图1至图17的实施例，这些实施例仅用于描述本发明，而不对本发明构成限制，

-图1至图17的描述。

场景

场景3定义为三维空间中的一个场所，包含被光源照亮的物体107。

图象捕获装置，图象，图象捕获

结合图3至图7，现描述何谓图象捕获装置1和图象103。图象捕获装置1定义为由光学系统100，一个或多个传感器101，一个电子单元102和一个存储区16构成的装置。通过所述图象捕获装置1，可能从场景3获取记录在内存区域16中，或是被传输到一个外部设备的静止的或动画的数字图象103。动画图象由按时间排列的静止图象序列构成的。所述图象捕获装置1的具体形式可以是摄影装置，摄像机，与PC机相连或集成的照相机，与个人数字助理相连或集成的照相机，与电话相连或集成的照相机，视频会议装置，测量照相机，或对可见光以外的波长敏感的装置，例如热能照相机。

图象捕获定义为图象捕获装置1用来计算图象103的方法。

在一个装置配备有多个可互换组件的情况下，特别是在光学系统100中，图象捕获装置1定义为该装置的一种特殊配置。

图象恢复装置，恢复图象，图象恢复

结合图2，现描述何谓图象恢复装置19。该图象恢复装置19的具体形式可以是可视的显示器屏幕，电视屏幕，平面屏幕，投影仪，虚拟实境目镜，以及打印机。

该图象恢复装置19由以下元件组成：

-一电子单元，

-一个或多个光源，电子源或墨水源，

-一个或多个调节器；用于光，电子或墨水的调节设备，

-一调焦设备，其具体形式在光投影仪中可以是一个光学系统，在CRT屏幕中可以是电子束调焦线圈，在平面屏幕中可以是过滤器，

-一恢复介质190，其具体形式在CRT屏幕，平面银幕或投影仪中可以是屏幕，在打印机中可以是在其上进行打印的打印介质，在虚拟图象投影仪中是虚拟表面。

通过使用所述图象恢复装置19，可以自一图象103，获得在恢复介质190上的恢复图象191。

动画图象是由按时间排列的静止图象序列组成的。

图象恢复定义为图象恢复装置19用来显示或打印图象的方法。

在恢复装置19配备有多个可互换组件或可以彼此相对移动的组件，特别是恢复介质190的情况下，图象恢复装置19定义为一种特殊配置。

传感器表面，光学中心，焦距

结合图1，现描述传感器表面110的定义。

传感器表面110定义为在图象捕获时，图象捕获装置的传感器101的敏感表面获取的空间形状。该表面通常是平面。

光学中心111定义为图象捕获时空间中与图象103关联的一个点。在传感器表面110为平面的情况下，焦距定义为该点111和表面110之间的距离。

象素，象素值，曝光时间

结合图3，现描述象素104和象素值的定义。

象素104定义为通过在传感器表面110上创建通常为规则的网格获得的检测平面上110上的基本单元区域。象素值定义为与该象素104关联的一个数字。

图象捕获定义为确定每个象素104的值。该组象素值构成图象103。

在图象捕获过程中，象素值是通过以下方法获得的：在象素104的表面上，在一段时间即曝光时间期间，对源自场景3通过光学系统100的部分光通量进行积分，并将该积分的结果转换为一数值。对光通量的积分和/或将该积分结果转换为数字值是通过电子单元102完成的。

象素值概念的该定义可应用于黑白或彩色图象103的情况，不管它们是静止的或还是动画的。

但是，随具体情况的不同，也可通过以下不同方式获得当前讨论的部分光通量：

a)在彩色图象103的情况下，传感器表面110通常由多种象素104构成，所述多种类型的象素104分别与不同波长的光通量相联系，例如红，绿和蓝象素。

b)在彩色图象103的情况下，也可能有许多并列的传感器101，每一个接收部分光通量。

c)在彩色图象103的情况下，使用的颜色可能不同于红色，绿色和蓝色，例如北美NTSC电视，并且可能不止三种颜色。

d)最后，在隔行电视扫描照相机情况下，产生的动画图象是由包含偶数行的图象103和包含奇数行的图象103交替构成的。

所用配置，所用调节，所用特征

所用配置定义为图象捕获装置1的可移动组件的列表，例如：光学系统100，其安装在图象捕获装置1上，如果其为可互换的。所用配置具体由以下特征来表征：

-光学系统100的类型，

-光学系统100的序列号或其它标志。

所用调节定义为：

-以上定义的所用配置，以及

-在所用配置中可得到的影响图象103内容的手工或自动调节的值。这些调节可以由用户设置，特别是通过按按钮的方式，或是由图象捕获装置1计算得到。这些调节可能存储在装置中，特别是存储在一可移动介质上，或是存储在连接到装置的任何设备上。这些调节器可以具体包括调焦调节，对光学系统100的光圈和焦距的调节，曝光时间调节，白色平衡调节，以及合成图象处理调节，例如数码变焦，压缩和对比度。

所用特征74或所用的一组特征74定义为：

a)涉及图象捕获装置1的固有技术特征的参数，所述参数是在图象捕获装置1的设计阶段确定的。例如，这些参数可以包括所用配置的光学系统100的方案(formula)，该方案会影响所获取图象的几何缺陷和清晰度；所用配置的光学系统100方案具体包括光学系统100中透镜的形状，排列和材料。

这些参数还可以包括：

-传感器101的几何特性，也就是传感器表面110以及在这个表面上象素104的形状和相对排列，

-电子单元102产生的噪声，

-从光通量到象素值的转换方式。

b)与图象捕获装置1的固有技术特征关联的参数，所述参数是在图象捕获装置1的制造阶段确定的，具体包括：

-所用配置的光学系统100中透镜的精确定位，

-光学系统100相对于传感器101的精确定位。

c)与图象捕获装置1的技术特征关联的参数，所述参数是在获取图象103的时刻确定的，具体包括：

-传感器表面110相对于场景3的位置和方向，

-所用调节，

-产生影响的外部因素，例如温度。

d)用户的优先选择，特别是图象恢复所用的色温。例如，用户通过按按钮的方式确定的优先选择。

观测点，观测方向

结合图1，现给出观测点105和观测方向106的定义。

数学表面10定义为一个与传感器表面110几何相关的表面。例如，如果传感器表面是平坦的，则数学表面10就有可能与传感器表面重合。

观测方向106定义为场景3中至少一点并穿过光学中心111的一条直线。观测点105定义为观测方向106与表面10的交叉点。

观测颜色，观测强度

结合图1，现描述观测颜色和观测强度的定义。观测颜色定义为由所述场景3在某个时刻沿着观测方向106发出、透射或反射的，并从所述观测点105观测到的光线的颜色。观测强度定义为由所述场景3在同一个时刻沿着所述观测方向106发出的，并从所述观测点105观测到的光线的强度。

颜色具体地可以用作为波长函数的光强度来表征，或者也可以由例如用色度计测量的两个数值来表征。强度可以用一个值来表示，例如用光度计测量的值。

所述观测颜色和所述观测强度具体取决于物体107在场景3中的相对位置，当前的照明光源，以及观测时物体107的透明度和反射特征。

数学投影，数学图象，数学点，点的数学颜色，

点的数学强度，点的数学形状，点的数学位置

结合图1，5，9a，9b，9c和9d，现描述以下概念：数学投影8，数学图象70，数学点，点的数学颜色，点的数学强度，点的数学形状41以及点的数学位置40。

结合图5，现描述如何由至少一个场景3的指定的数学投影8在数学表面10上形成数学图象70。

首先描述指定数学投影8的概念。

一个指定的数学投影8使数学图象70与下述各项相联系：

-获取图象103时的场景3，

-以及所用特征74。

一个指定的数学投影8是一种转换，用来由获取图象时的场景3和所用特征74确定数学图象70的每个点的特征。

优选地，数学投影8使用以下方式定义：

该点的数学位置40定义为观测点105在数学表面10上的位置。

该点的数学形状41定义为观测点105的几何的点状的形状。

该点的数学颜色定义为观测颜色。

该点的数学强度定义为观测强度。

数学点定义为观测点105的数学位置40，数学形状41，数学颜色和数学强度的联系。数学图象70由该组所述数学点构成。

场景3的数学投影8是数学图象70。

实际投影，实际点，点的实际颜色，

点的实际强度，点的实际形状，点的实际位置

结合图3，5，9a，9b，9c和9d，现描述以下概念：实际投影72，实际点，点的实际颜色，点的实际强度，点的实际形状51以及点的实际位置50。

在图象捕获过程中，图象捕获装置1将场景3的图象103与所用特征74联系起来。源自场景3，沿着观测方向106的光线穿过光学系统100，到达传感器表面110。

对于所述观测方向，此时获得所定义的实际点，其与数学点相比较存在差异。

结合图9a到9d，现描述实际点与数学点的差异。

与所述观测方向106关联的实际形状51不是位于传感器表面上的一个点，它在三维空间中形状类似云朵，与一个或多个象素104相交。引起这些差异的具体原因是：慧形象差，球面象差，象散性，分为象素104组，彩色象差，场深度，衍射，无源反射，以及图象捕获装置1的场曲率。它们产生图象103模糊或者缺乏清晰度的印象。

此外，与所述观测方向106关联的实际位置50与点的数学位置40相比较存在差异。引起这个差异的原因是几何变形，这会产生变形的印象：例如，垂直的墙看上去变弯曲了。还有一个事实引起这个差异：即象素104的数目有限，因此实际位置50只能具有有限的数值。

此外，与所述观测方向106关联的实际强度与点的数学强度相比较存在差异。引起这些差异的原因是灰度系数和渐晕：例如，图象103的边缘看起来颜色变暗。另外，信号中可能会加有噪声。

最后，与所述观测方向106相关的实际颜色与点的数学颜色相比较存在差异。引起这些差异的原因是灰度系数和色偏。另外，信号中可能会加有噪声。

实际点定义为当前考虑的观测方向106的实际位置50，实际形状51，实际颜色和实际强度的联系。

场景3的实际投影72由该组实际点组成。

可参数化转换模型，参数，校正图象

可参数化转换模型12(或简称为可参数化转换12)定义为可通过图象103和参数值得到校正图象71的数学转换。如下文所述，所述参数可以通过所用特征74计算得出。

通过所述可参数化转换12，对于图象103的每个实际点，有可能通过参数值，通过所述实际点的实际位置，以及通过图象103的象素值，确定所述实际点的校正置，所述实际点的校准颜色，所述实际点的校正强度以及所述实际点的校正形状。例如，可以通过作为实际位置函数的固定次数多项式来计算校正位置，该多项式的系数依赖于所述参数的值。例如，校正颜色和校正强度可以是象素值的加权和，所述系数由参数值以及实际位置决定，或者也可以是图象103的象素值的非线性函数。

可参数化逆转换模型212(或简称为可参数化逆转换212)定义为通过校正图象71和参数值得到图象103的数学转换。如下文所述，所述参数可以通过如下所述的所用特征74来计算。

通过所述可参数化逆转换212，对于校正图象71的每个点，有可能通过所述参数的值以及校正图象71，确定对应于校正图象71的所述点的图象103的实际点，具体包括所述实际点的位置、所述实际点的颜色、所述实际点的强度和所述实际点的形状。例如，实际点的位置可以通过作为校正图象71的该点位置的函数的固定次数多项式计算得出，该多项式的系数由参数值决定。

所述参数具体可以包括：所用配置的光学系统100的焦距或相关值，例如一组透镜的位置，所用配置的光学系统100的调焦或相关值，例如一组透镜的位置，所用配置的光学系统100的光圈或相关值，例如光阑(diaphragm)的位置。

数学图象和校正图象之间的差异

结合图5，对于给定的场景3以及所用特征74，数学图象70和校正图象71之间的差异定义为：由表征全部或部分校正点以及全部或部分数学点的位置、颜色、强度和形状的数值确定的一个或多个值。

例如，对于给定的场景3以及所用特征74，数学图象70和校正图象71之间的差异可以确定为：

-存在选出的特征点，例如可以是规则排列的点构成的正交阵列80的点，如图10所示。

-例如，对每个特征点，可以通过求得分别表示校正点和数学点的校正位置、校正颜色、校正强度和校正形状的每两个数值之间的差值的绝对值之和来计算差值73。上述差值的绝对值的求和函数可以替换为其它函数，例如求平均值，平方求和以及其它能够组合这些数值的函数。

参考场景

参考场景9定义为某些特征已知的场景3。例如，图4a示出了一个参考场景9，其由一张包括规则分布的黑色实心圆圈的纸组成。图4b示出了另一张纸，包含同样的圆圈，还具有彩色线条和区域。圆圈用来测量一个点的实际位置50，线条用来测量一个点的实际形状51，彩色区域用来测量一个点的实际颜色和实际强度。该参考场景9可以由除了纸张以外的其他材料构成。

参考图象

结合图12，现描述参考图象11的概念。参考图象11定义为使用图象捕获装置1得到的参考场景9的图象。

合成图象，合成图象类

结合图12，现描述合成图象207和合成图象类7的概念。合成图象207定义为通过一个参考场景9的数学投影8得到的数学图象70。合成图象类7定义为通过对用于一组或多组所用特征74的一个或多个参考场景9的数学投影8得到的一组数学图象70。在只有一个参考场景9且只使用一组特征74的情况下，合成图象类7只包括一个合成图象207。

转换图象

结合图12，现描述转换图象13的概念。转换图象13定义为通过将可参数化转换模型12应用到参考图象11得到的校正图象。

与合成图象类接近的转换图象，偏差

结合图12，现描述与合成图象类7接近的转换图象13的概念以及偏差14的概念。

转换图象13和合成图象类7之间的差异定义为所述转换图象13和所述合成图象类7的任意一个合成图象207之间的最小差异。

结合图12，以下描述第一个算法，在参考场景9和所用特征74不同的情况下，使用该算法可在多个可参数化转换模型12中进行选择可用来将每个参考图象11转换为与对应于所述参考图象11的参考场景9的合成图象类7接近的转换图象13的转换模型。

-在给定的参考场景9与一组所用特征74关联的情况下，可以选择可参数化转换12(以及它的参数)，用来将参考图象11转换成与合成图象类7差异最小的转换图象13。这样，合成图象类7和转换图象13就会十分接近。偏差14定义为所述的差异。

-在给定的一组参考场景关联与多组所用的给定特征74关联的情况下，可以选择一个可参数化转换12(以及它的参数)作为每个参考场景9的转换图象13和当前考虑的每个参考场景9的合成图象类7之间的差异的函数。存在选出的可参数化转换12(以及它的参数)，用来将参考图象11转换成转换图象13，使得所述差异的和最小。该求和函数可以替换为另一个函数，例如求乘积函数。这样，就认为合成图象类7和转换图象13相接近。偏差14定义为，例如通过计算平均值从所述差异得到的值。

-在某些所用特征74未知的情况下，有可能通过获取至少一个参考场景9的多个参考图象11来确定这些特征。在这种情况下，同时确定该未知特征和可参数化转换12(及其参数)，通过该转换可以将参考图象11转换为转换图象13，使得所述差异的和最小，特别是通过迭代计算，或者求解关于所述差异的和和/或乘积和/或所述差异的其它适当组合的方程式。这样，就认为合成图象类7和转换图象13是接近的。例如，未知特征可以是传感器表面110和当前考虑的参考场景9的相对位置和方向。偏差14定义为从所述差异得到的值，例如通过计算其平均值得到的值。结合图12，现描述第二计算算法，使用该算法可以在以下范围做出选择：

-在一组可参数化转换模型中，

-在一组可参数化逆转换模型中，

-在一组合成图象中，

-在一组参考场景以及一组转换图象中。

该选择基于：

-参考场景9，和/或

-转换图象13，和/或

-可参数化转换模型12，使用该转换模型可将借助于图象捕获装置1捕获参考场景9得到的参考图象11转换为转换图象13，和/或

-用来将转换图象13转换为参考图象11的可参数化逆转换模型212，和/或

-从参考场景9和/或参考图象11得到的一个合成图象207。

所采用的选择是使转换图象13和合成图象207的差异最小的选择。这样，就认为合成图象207和转换图象13十分接近。偏差14定义为所述的差异。

优选地，根据本发明，有可能借助于第二个计算算法在一组数学投影中选择一个数学投影8，所述数学投影用来从参考场景9生成合成图象207。

结合图12，现描述第三个计算算法，包括以下步骤：

-选择至少一个参考场景9，

-借助于图象捕获装置1获取每个参考场景9的至少一个参考图象11。

该第三个算法还包括在一组可参数化转换模型和一组合成图象中选择以下内容的步骤：

-用来将参考图象11转换为转换图象13的可参数化转换模型12，和/或

-从参考场景9和/或参考图象11得到的合成图象207，

所采用的选择是使转换图象13和合成图象207之间的差异最小的选择。这样，就认为合成图象207和转换图象13是接近的。偏差14定义为所述的差异。

优选地，根据本发明，有可能通过第三个计算算法在一组数学投影中选择一个数学投影8，所述数学投影被用来从参考场景9生成合成图象207。

最佳转换

最佳转换定义为：

-可参数化转换模型12中的一种转换，通过该转换，可将每个参考图象11转换为与对应于所述参考图象11的参考场景9的合成图象类7接近的转换图象13，和/或

-可参数化转换模型12，其中的可参数化转换模型，例如转换图象13接近合成图象207，和/或

-可参数化逆转换模型212，其中的可参数化逆转换模型，例如转换图象13接近合成图象207。

校准

校准定义为一种方法，通过该方法，对于一种或多种所用配置，得到涉及图象捕获装置1的固有特征的数据，其中，每种配置都包含与图象捕获装置1关联的光学系统100。

情况1：该情况只包含一种配置，所述方法包括以下步骤：

-在所述图象捕获装置1中安装所述光学系统100的步骤，

-选择一个或多个参考场景9的步骤，

-选择几种所用特征74的步骤，

-为所述所用特征获取所述参考场景9的图象的步骤，

-为对应于相同的所用特征74的每一组参考场景9计算最佳转换的步骤。

情况2：该情况考虑对应于给定图象捕获装置1和同类型的所有光学系统100的所有配置，所述方法包括以下步骤：

-选择一个或多个参考场景9的步骤；

-选择几种所用特征74的步骤；

-通过例如由光线跟踪计算该光学系统的软件，从所用特征74，特别是从所用配置的光学系统100的方案，及从参数的值计算图象103的步骤，

情况3：该情况考虑对应于给定光学系统100和同类型的所有图象捕获装置1的所有配置，所述方法包括以下步骤：

-在当前考虑的类型的图象捕获装置1上安装所述光学系统100的步骤，

-选择一个或多个参考场景9的步骤，

-选择几种所用特征74的步骤，

-为所述所用特征获取所述参考场景9的图象的步骤，

优选地，可由图象捕获装置1的制造厂商对情况1中的每个装置和配置进行校准。这种方法更加精确，但是有更多的限制，特别适用于光学系统100不是可互换的情况。

或者，可由图象捕获装置1的制造厂商对情况2中的每种装置类型和配置进行校准。这种方法没有第二种精确，但是更加简单。

或者，可由图象捕获装置1的制造厂商或第三方对情况3中的每种装置类型和光学系统100进行校准。这是一种折衷的方法，其中，可在同一种类型的所有图象捕获装置1中使用一个光学系统100，而不需要为每一种图象捕获装置1和光学系统100的组合重复进行校准。在图象捕获装置1包含不可互换的光学系统的情况下，这种方法允许为每一种给定类型的装置只进行一次校准。

或者，对情况1中的每个图象捕获装置和配置，可由装置销售商或安装者进行校准。

或者，对情况3中的每个光学系统100和每种类型的装置，可由装置的销售商或安装者进行校准。

或者，对情况1中的每个装置和配置，可由装置的使用者进行校准。

或者，对情况3中的每个光学系统100和每种类型的装置，可由装置的使用者进行校准。

数字光学系统的设计

数字光学系统的设计定义为用来减少光学系统100的成本的方法，降低成本通过以下手段来实现：

-设计一个具有缺陷，特别是实际点定位缺陷的光学系统100，或是从目录中选择上述系统，

-减少透镜的数量，和/或

-简化透镜的形状，和/或

-使用较廉价的材料，处理操作或生产过程。

所述方法包括以下步骤：

-选择可接受的差异(在上述限定的含义范围内)的步骤，

-选择一个或多个参考场景9的步骤，

-选择几种所用特征74的步骤，

所述方法还包括以下步骤的重复：

-选择一个光学方案的步骤，该方案具体包括透镜的形状，材料和排列，

-通过采用，例如由光线跟踪计算光学系统的软件，或通过对原型进行测量，从所用特征74，特别是从所用配置的光学系统100的方案计算图象103的步骤，

-为对应于相同的所用特征74的每一组参考场景9计算最佳转换的步骤，

-验证差异是否可接受的步骤，直到差异可接受为止。

格式化信息

与图象103关联的格式化信息15，或是格式化信息15，被定义为以下的数据的全部或一部分：

-涉及图象捕获装置1的固有技术特征，特别是失真特征的数据，和/或

-涉及获取图象时图象捕获装置1的技术特征的数据，所述技术特征特别是曝光时间，和/或

-涉及所述用户优先选择，特别是色温的数据，和/或

-涉及偏差14的数据。

特征数据库

特征数据库22定义为包含格式化信息15的数据库，该格式化信息对应一个或多个图象捕获装置1和一个或多个图象103。

所述特征数据库22可以集中存储或分布存储，特别是可以：

-集成到图象捕获装置1，

-集成到光学系统100，

-集成到一可移动存储设备，

-在图象捕获过程中集成到PC或连接到其它元件的其它计算机，

-图象捕获结束后集成到PC或连接到其它元件的其它计算机，

-集成到PC或能够读取与图象捕获装置1共享的存储介质的其它计算机，

-集成到一台与PC或其它计算机连接的远程服务器，其本身与其它图象捕获元件连接。

字段

结合图8，现描述字段91的定义。与图象103关联的格式化信息15可以以多种形式记录，并构造成一个或多个表格。但是它在逻辑上对应于所有或部分字段91，包括：

(a)焦距，

(b)场深度，

(c)几何缺陷。

所述几何缺陷包括图象103的几何缺陷，由与拍摄特征74关联的参数和代表拍摄时图象捕获装置1的特征的可参数化转换来表征。通过所述参数和所述可参数化转换，就有可能计算图象103的一个点的校正位置。

所述几何缺陷还包括渐晕，由与拍摄特征74关联的参数和代表拍摄时图象捕获装置1的特征的可参数化转换来表征。通过所述参数和所述可参数化转换，就有可能计算图象103的一个点的校正强度。

所述几何缺陷还包括色偏，由与拍摄特征74关联的参数和代表拍摄时图象捕获装置1的特征的可参数化转换来表征。通过所述参数和所述可参数化转换，就有可能计算图象103的一个点的校正颜色。

所述字段91还包括(d)图象103的清晰度。

所述清晰度包括在图象103分辨中的不清晰性，由与拍摄特征74关联的参数和代表拍摄时图象捕获装置1的特征的可参数化转换来表征。通过所述参数和所述可参数化转换，就有可能计算图象103的一个点的校正形状。不清晰性具体包括：慧形象差，球面象差，象散性，分成象素104组，彩色象差，场深度，衍射，无源反射，以及场曲率。

所述清晰度还包括场深度中的不清晰性，特别是球面象差，慧形象差，象散性。所述不清晰性取决于场景3中的点相对于图象捕获装置1的距离，由与拍摄特征74关联的参数和代表拍摄时图象捕获装置1的特征的可参数化转换来表征。通过所述参数和所述可参数化转换，就有可能计算图象103的一个点的校正形状。

所述字段91还包括(e)量化方法的参数。所述参数取决于传感器101的几何特性与物理特性，电子单元102的体系结构以及可以使用的任何一个处理软件。

所述参数包含表示象素104的强度随源自所述场景3的波长和光通量改变的函数。所述函数具体包含灰度系数信息。

所述参数还包括：

-所述传感器101的几何特性，特别是所述传感器101的敏感元件的形状，相对位置和数量，

-表示图象捕获装置1的噪声的空间和时间分布的函数，

-表示图象捕获曝光时间的值。

所述字段91还包括(f)由图象捕获装置1执行的数字处理操作，特别是数码变焦和压缩的参数。这些参数取决于图象捕获装置1的处理软件和用户的调节。

所述字段91还包括：

(g)表示用户的优先选择的参数，特别是关于图象103的模糊程度和分辨率。

(h)偏差14。

格式化信息的计算

格式化信息15可以在多个阶段中计算并存储在数据库22中。

a)图象捕获装置1的设计结尾。

通过这个阶段，有可能获得图象捕获装置1的固有技术特征，特别是：

-电子单元102产生的噪声的空间和时间分布，

-从光通量到象素值的转换方案。

-传感器101的几何特性。

b)数字光学系统的校准或设计结尾。

通过这个阶段，有可能获得图象捕获装置1的其它固有技术特征，特别是对于一定数目的所用特征值的最优相关转换和相关偏差14。

c)用户通过按钮、菜单、可移动介质或与其它设备的连接选择优先选择的阶段。

d)图象捕获阶段

通过该阶段(d)，有可能获得图象捕获装置1在获取图象时的技术特征，特别是曝光时间，其由手工或所进行的自动调节来确定。

通过阶段(d)，还可能获得焦距。焦距通过

-对所用配置中光学系统100的该组可变焦距透镜的位置的测量，或

-输入定位电机的一给定值，或

-制造厂商给出的值，如果焦距是固定的来计算。

此时，可以通过分析图象103的内容来确定所述焦距。

通过阶段(d)，也有可能获得场深度。场深度通过

-对所用配置中光学系统100的该组调焦透镜的位置的测量，或

-输入定位电机的一设定值，或

-制造厂商给出的值，如果场深度是固定的来确定。

通过阶段(d)，也有可能获得几何缺陷和清晰度缺陷。几何缺陷和清晰度缺陷与一个转换一致，该转换借助于在阶段(b)结尾得到的特征的数据库22的多个转换的组合计算得出。该组合被选用来表示对应于所用特征74的参数值，所述特征特别是焦距。

通过阶段(d)，也有可能获得由图象处理装置1执行的数字处理的参数。这些参数是通过手工或所进行的自动调节确定的。

根据阶段(a)至(d)，可以通过以下装置或软件来进行对格式化信息15的计算：

-集成到图象捕获装置1的设备或软件，和/或

-PC或其它计算机中的驱动软件，和/或

-PC或其它计算机中的软件，和/或

-以上三项的组合。

可以以如下形式存储前述阶段(b)和(d)中的转换：

-通用的数学公式，

-对应每个点的数学公式，

-对应某些特征点的数学公式，

该数学公式可以通过以下内容描述：

-一列系数；

-一列系数和坐标；

通过这些不同的方法，可以在可用于存储公式的存储器大小和可用于计算校正图象71的计算能力之间达到妥协。

另外，为了检索数据，数据库22中还要记录与这些数据相关的标识符。这些标识符具体包括：

-图象捕获装置1的类型和索引的标识符，

-如果光学系统为可移动的，可以是光学系统100的类型和索引的标识符，

-其它任何可移动元件的类型和索引标识符，所述可移动元件链接到存储信息。

-图象103的标识符，

-格式化信息15的标识符，

完成图象

如图11所示，完成图象120定义为与格式化信息15关联的图象103。优选地，该完成图象120可具有文件P100的形式，如图14所示。该完成图象120还可以分为多个文件。

可以通过图象捕获装置1来计算完成图象120。还可以通过外部计算设备，例如一台计算机来计算完成图象。

图象处理软件

图象处理软件4定义为接受一个或多个完成图象120作为输入，并对这些图象执行处理操作的软件。这些处理操作具体可以包括：

-计算一个校正图象71，

-在现实中进行测量，

-组合几个图象，

-提高图象相对于现实的保真度，

-提高图象的主观质量，

-在场景3中侦测物体或人107，

-在场景3中加入物体或人107，

-在场景3中替换或修改物体或人107，

-从场景3中删除阴影，

-向场景3中加入阴影，

-在图象库中搜索物体。

所述图象处理软件可以：

-集成到图象捕获装置1，

-可以在计算装置17中运行，该计算装置通过传输装置18连接到图象捕获装置1。

数字光学系统

数字光学系统定义为图象捕获装置1，特征数据库22，以及计算装置17的组合，该组合允许：

-获取图象103，

-计算完成图象，

-计算校正图象71，

优选地，用户直接获得校正图象71。如果需要，用户可以要求禁止自动校正。

特征数据库22可以：

-集成到图象捕获装置1，

-在图象捕获结束后集成到PC或连接到其它元件的其它计算机，

-集成到PC或其它可以读取与图象捕获装置1共享的存储介质的计算机，

-集成到与PC或其它计算机连结的远程服务器，数据库本身与其它图象捕获元件连接。

计算装置17可以：

-与传感器101一起集成到一组件，

-与电子单元102的一部分一起集成到一组件，

-集成到图象捕获装置1，

-集成到PC或其它能够读取与图象捕获装置1共享的存储介质的计算机，

-集成到与PC或其它计算机连接的远程服务器，计算装置本身与其它图象捕获元件连接。

完整链的处理

以上段落基本上提出了对概念的精确描述，以及根据本发明，向图象处理软件4提供涉及图象捕获装置1的特征的格式化信息15的方法和系统。

在以下段落中，给出这些概念的扩展定义，以及并补充说明根据本发明，向图象处理软件4提供涉及图象恢复装置19的特征的格式化信息15的方法和系统。将以这种方式阐述完整链的处理。

通过对完整链的处理，有可能：

-改进从该链的一端到另一端的图象103的质量，在校正图象捕获装置1和图象恢复装置19的缺陷的同时，获得恢复图象191，和/或

-在视频投影仪中，结合提高图象质量的软件使用质量和成本均较低的光学系统。

与图象恢复装置关联的定义

结合图2，17和6，现描述在格式化信息15中，怎样考虑图象恢复装置19，例如打印机、可视显示器屏幕或投影仪的特征。

从使用图象捕获装置1的情形中提供的定义，该领域技术人员可以通过类推的方法推断出在使用图象恢复装置19的情况下，如何对该定义进行补充和修改。但是，为了阐明该方法，现具体结合图6和图17，描述主要的补充或修改。

通过所使用的恢复特征95，指定了图象恢复装置19的固有特征，在图象恢复时刻图象恢复装置19的特征，以及图象恢复时用户的优先选择。具体在投影仪的情况下，所用恢复特征95包括所用屏幕的形状和位置。

通过可参数化恢复转换模型97(或简称为可参数化恢复转换97)，指定与可参数化转换模型12类似的数学转换。通过可参数化逆恢复转换模型297(或简称为可参数化逆恢复转换297)，指定与可参数化逆转换模型212类似的数学转换。

通过校正恢复图象94，指定通过将可参数化恢复转换97应用到图象103得到的图象。

通过数学恢复投影96，指定一数学投影，该数学投影使数学恢复图象92与校正恢复图象94相关联，所述数学恢复图象92在与恢复介质190几何联系的数学恢复表面上的。该数学恢复表面的数学恢复点的形状，颜色和强度从校正恢复图象94计算得到。

通过实际恢复投影90，指定联系恢复图象191与图象103的投影。图象103的象素值由恢复装置19的电子单元转换为驱动恢复装置19的调制器的信号。在恢复介质190上获得实际恢复点。所述实际恢复点的特征包括形状，颜色，强度和位置。上文描述的在图象捕获装置1的情形中将象素104分组的现象在为图象恢复工具的情形中不会出现。但是，会出现一种相反的现象，具体结果是直线会呈现阶梯状。

恢复差异93指定为恢复图象191和数学恢复图象92之间的差异。该恢复差异93从差异73类推得到。

通过恢复参考209，指定一个图象103，在该图象中，已知象素104的值。通过恢复后的参考211，指定通过恢复参考209的数学恢复投影90得到的恢复图象191。通过校正参考恢复图象213，指定对应于恢复参考209，用于可参数化恢复转换模型97和/或可参数化逆恢复转换模型297的校正恢复图象94。通过合成恢复图象307，指定通过校正参考恢复图象213的数学恢复投影96得到的数学恢复图象92。

由最优恢复转换指定：

-对于恢复参考209和所用恢复特征95，可用来将图象103转换成一校正恢复图象94，使得其数学恢复投影92与恢复图象191相比表现出最小的恢复差异93，和/或

-多个可参数化恢复转换模型中的可参数化恢复转换97，使得恢复后参考211与合成恢复图象307相比表现出最小的恢复差异93，和/或

-多个可参数化逆转换模型中的可参数化逆转换297，使得恢复后参考211与合成恢复图象307相比表现出最小的恢复差异93。

这样，就认为恢复后参考211和合成恢复图象307是接近的。

数字光学恢复系统的恢复校准方法和设计方法可与在图象捕获装置1的情形中，数字校正系统的校正方法和设计方法相比。但是，在某些阶段存在差异，特别是在以下阶段：

-选择恢复参考209的阶段；

-所述恢复参考的恢复执行阶段；

-计算最优恢复转换的阶段。

优选地，根据本发明，该方法包含第四算法，用来计算格式化信息15。通过该第四算法有可能在以下范围中做出选择：

-在一组可参数化的恢复转换模型中，

-在一组可参数化的逆恢复转换模型中，

-在一组数学恢复投影中，

-在一组恢复参考以及一组校正参考恢复图象中。

由该第四算法做出的选择基于：

-恢复参考209和/或

-校正参考恢复图象213和/或

-用来将恢复参考209转换为校正参考恢复图象213的可参数化的恢复转换模型97，和/或

-用来将校正参考恢复图象213转换为恢复参考209的可参数化逆恢复转换模型297，和/或

-用来从校正参考恢复图象213形成合成恢复图象307的数学恢复投影96。

第四算法以这样的方式作出选择，即使得该合成恢复图象307接近于使用图象恢复装置19对恢复参考209进行恢复获得的恢复后参考211。恢复后参考211与合成恢复图象307相比存在恢复差异214。

根据本发明的一个备选实施方案，本方法包含第五算法，用来计算格式化信息。该第五算法包括以下步骤：

-选择至少一个恢复参考209，

-通过图象恢复装置19将恢复参考209恢复为恢复后参考211。

通过第五算法，还可能在一组可参数化恢复转换模型和一组数学恢复投影中选出：

-用来将恢复参考209转换为校正参考恢复图象213的可参数化恢复转换模型97，和/或

-用来从校准参考恢复图象213构成合成恢复图象307的数学恢复投影96。

通过第五算法以这样的方式进行选择，即使得合成恢复图象307接近于恢复后参考211。该恢复后参考与该合成恢复图象307相比存在恢复偏差214。通过可参数化逆恢复转换模型297，可能将校正参考恢复图象213转换为恢复参考209。

根据本发明的另一个备选实施方案，该方法包含用来计算格式化信息的第六算法。该第六算法包括选择校正参考恢复图象213的步骤。该第六算法还包括在一组可参数化恢复转换模型和一组数学恢复投影中以及在一组恢复参考中进行选择的步骤。该选择基于：

-恢复参考209和/或

-用来将恢复参考209转换为校准参考恢复图象213的可参数化恢复转换模型97，和/或

-用来将校准参考恢复图象213转换为恢复参考209的可参数化逆恢复转换模型297，和/或

-用来从该校正参考恢复图象213形成合成恢复图象307的数学恢复投影96。

第六个算法以这样的方式作出选择，即使得合成恢复图象307接近于由图象恢复装置19对恢复参考209进行恢复获得的恢复后参考211。恢复后参考211与合成恢复图象307相比存在恢复偏差。

优选地，根据本发明，该方法包含第七算法，用来计算恢复偏差214。该第七算法包括以下步骤：

-计算恢复后参考211与合成恢复图象307之间的恢复差异214，

-使恢复差异214与格式化信息15相关联。

技术特征的组合使得有可能，在制造该装置期间，自动验证该方法已产生公差在允许范围内的格式化信息。

涉及图象捕获装置1以及涉及图象恢复装置19的格式化信息15可首尾相接地用于同一个图象。

在几何失真的情况下，也有可能将涉及每一个装置的格式化信息15组合起来，获得涉及该装置链的格式化信息15，例如通过增加一个矢量字段。

上文已经给出在使用图象捕获装置1的情况下字段的概念。这个概念也可以类推到使用图象恢复装置19的情况下。但是量化方法的参数要替换成信号重建方法的参数，也就是：恢复介质190的几何特性及其位置，表示图象恢复装置19的噪声的时间和空间分布的函数。

根据本发明的一个备选实施方案，恢复装置19与图象捕获装置1联系，以便以数字形式从恢复参考209恢复出恢复后参考211。该方法使得：为了产生涉及恢复装置19的缺陷P5的格式化信息15，使用涉及与该恢复装置关联的图象捕获装置1的格式化信息15，以便例如以这样的方式校正图象捕获装置1的缺陷，即使得恢复后参考211只包含恢复装置19的缺陷P5。

概念推广

本发明包含的，在权利要求书中指明的技术特征，已经通过参考数字类型的图象捕获装置，也就是产生数字图象的装置进行了限定、描述和示例。很容易理解，同样的技术特征适用于为以下装置组合的图象捕获装置的情况：基于银技术的装置(使用敏感卤化银胶片，底片或反转胶片的摄影或电影装置)与从洗印的感光胶卷中产生数字图象的扫描仪的组合。当然，在这种情况中，可以适当到修改一些所使用的定义。这些修改在本领域技术人员的能力范围之内。为表明这种修改的显而易见性，只需要提及：在基于银技术的装置和扫描仪的组合的情况下，在借助于扫描仪将胶卷表面的基本区域数字化之后，结合图3示出的象素和象素值的概念必须应用到该基本区域。这种定义的转置是不言而喻的，可以扩展到所用配置的概念中。例如，所用配置中包含的图象捕获装置1的可移动组件列表中，还可以补充在基于银技术装置中有效使用的照相胶卷类型。

通过阅读以下结合图1至17描述的定义和实施例，本发明的其它特征和优势会变得明显，所述定义和实施例是说明性而非限定性的。

装置

具体结合图2，3和13，现描述装置P25的概念。在本发明的含义范围中，装置P25可以具体是：

-图象捕获装置1，例如一次性相机装置，数码相机，反射装置，扫描仪，传真机，内诊镜，可携式摄像机，监视照相机，游戏机，集成到或连接到电话、个人数字助理或计算机的照相机，热能相机，或回波描记装置，

-图象恢复装置19或图象恢复工具19，例如屏幕，投影仪，电视机，虚拟实境目镜或打印机，

-一种装置，包括它的安装，例如投影仪，屏幕以及它们的定位方式，

-观测者相对于图象恢复装置19的定位，其具体引起视差，

-有视觉缺陷，例如散光的人或观测者，

-一种有望能被模仿的装置，用以产生例如看上去类似于莱卡相机装置所产生的图象的图象，

-有增加模糊的边缘效应的图象处理设备，例如变焦软件，

-与多个装置P25等效的虚拟装置，

可考虑更加复杂的装置P25，例如扫描/传真/打印一体机，照片打印冲洗设备，视频会议装置，作为装置P25或多个装置P25。

装置链

结合图13，现描述装置链P3的概念。装置链P3被定义为一组装置P25。装置链P3的概念中也可包含顺序的概念。

以下实例组成了装置链P3：

-单个装置P25，

-图象捕获装置1和图象恢复装置19，

-例如在照片打印冲洗设备中的照片装置，扫描仪或打印机，

-例如在照片打印冲洗设备中的数码相机或打印机，

-例如在计算机中的扫描仪，屏幕或打印机，

-屏幕或投影仪，以及人眼，

-一种装置和另一种有望被模仿的装置，

-一个相机和一台扫描仪，

-一个图象捕获装置和图象处理软件，

-图象处理软件和图象恢复装置19，

-以上各例的组合，

-另一组装置P25。

缺陷

结合图13，现描述缺陷P5的概念。装置P25的缺陷P5定义为涉及光学系统和/或传感器和/或电子单元和/或集成到装置P25中的软件的特征的缺陷；缺陷P5的实例包括：几何缺陷，清晰度缺陷，色度学缺陷，几何变形缺陷，几何色差缺陷，几何渐晕缺陷，对比度缺陷，色度学缺陷，特别是显色(rendering of color)和色偏，闪光均匀性缺陷，传感器噪声，粒度，散光缺陷和球面象差缺陷。

图象

结合图2，5，6和13，现描述图象103的概念。图象103定义为由装置P25获取、修改或恢复的数字图象。图象103可来源于装置链P3中的一个装置P25。图象103可以是地址指向装置链P3中的一个装置P25。更通常的情况是，图象103可以来自和/或地址指向装置链P3。在由按时间顺序排列的固定图象组成的动画图象，例如视频图象中，图象103定义为图象序列中的一幅固定图象。

格式化信息

结合图7，8，10和13，现描述格式化信息15的概念。格式化信息15定义为涉及缺陷P5或表征装置链P3中一个或多个装置P25的缺陷P5的数据，通过考虑到装置P25的缺陷，该数据使图象处理装置P1能够改进图象103的质量。

要产生格式化信息15，可以使用多种基于测量和/或模拟和/或校准的方法和系统，例如上文描述的校准方法。

要传输格式化信息15，可以使用一个包含完成图象120的文件P100。例如，图象捕获装置1例如数码相机可以产生多个文件，所述文件包括图象103，从装置的内存中复制的格式化信息15，以及包含所用调节的Exif格式的数据。

要产生格式化信息15，有可能使用在例如以Vision IQ的名义与本申请同一天申请的国际专利申请中描述的方法和系统，该申请名为“产生涉及几何变形的格式化信息的方法和系统”。此申请描述了涉及装置链3中装置P25的格式化信息的产生方法。装置链P3具体包括至少一个图象捕获装置1和/或至少一个图象恢复装置19。此方法包括产生涉及该链中至少一个装置P25的几何变形的格式化信息15的步骤。

优选地，装置25可能获取或恢复介质上的图象。装置25根据图象不同，包含至少一个固定特征和/或一个可变特征。固定特征和/或可变特征可以关联于一个或多个特征值，例如焦距和/或调焦特征以及相应特征的特征值。此方法包含从测得的字段产生测得的涉及该装置的几何变形的格式化信息的步骤。格式化信息15可以包含测得的格式化信息。

要产生格式化信息15，可能使用例如在以Vision IQ名义与本申请同一天申请的国际专利申请中描述的方法和系统，该申请名为：“生成涉及装置链中至少一个装置缺陷特别是模糊的格式化信息的方法和系统”。该申请描述了产生涉及装置链3中装置P25的格式化信息15的方法。装置链P3具体包括至少一个图象捕获装置1和/或至少一个图象恢复装置19。该方法包括生成涉及链中至少一个装置P25的缺陷P5的格式化信息15的步骤。优选地，可用来获取或恢复图象的装置25根据图象(I)不同，包含至少一个固定特征和/或一个可变特征。固定特征和/或可变特征可以关联于一个或多个特征值，例如焦距和/或调焦特征以及相关特征的特征值。该方法包含从一个测得的字段产生涉及装置P25的缺陷P5的测得的格式化信息的步骤。格式化信息15可以包含测得的格式化信息。

要产生格式化信息15，可以使用在例如以Vision IQ名义与本申请同一天申请的国际专利申请中描述的方法和系统，该申请名为：“降低图象处理装置更新频率的方法和系统”。该申请描述了降低图象处理装置P1更新频率的方法，特别是软件和/或组件的更新频率。图象处理装置使得有可能改变来自或用于装置链P3的数字图象的质量。装置链P3具体包括至少一个图象捕获装置1和/或至少一个图象恢复装置19。图象处理装置P1使用涉及装置链P3中至少一个装置的缺陷P5的格式化信息15。该格式化信息15依赖于至少一个变量。格式化信息15使得能够在一部分变量和一部分标识符之间建立联系。借助于标识符，通过考虑标识符和图象，有可能确定对应于该标识符的变量的值。技术特征的组合使得有可能确定变量的值，特别是在图象处理装置P1分配之前无法得到该变量重要性和/或内容的情况下。技术特征的组合还使得能够从空间上分隔开校正软件两次更新之间的时间。技术特征的组合还使得生产装置和/或图象处理装置的多个经济参与者(economic player)可以独立于其他经济参与者来更新他们的产品，即使后者完全改变了产品的特性或是不能强迫客户更新产品。技术特征的组合还使得能够首先以少数经济参与者和先进用户开始，然后逐渐开始使用新的功能。

为搜索格式化信息15，有可能使用在例如以Vision IQ名义与本申请同一天申请的国际专利申请中描述的方法和系统，该申请名为：“改变至少一个来自或用于装置链的图象质量的方法和系统”。该申请描述了改变至少一个来自或用于装置链的图象103的质量的方法。该指定装置链包括至少一个图象捕获装置1和/或至少一个图象恢复装置19。在市场上由独立的经济活动参与者逐渐引入的图象捕获装置和/或图象恢复装置属于未确定的一组装置。该组装置中的装置P25存在可以由格式化信息15表征的缺陷P5。对于所讨论的图象，该方法包括以下步骤：

-对涉及该组装置中的装置P25的格式化信息源进行目录编辑的步骤，

-在用这种方法编辑的格式化信息15中自动搜索涉及指定装置链的特定的格式化信息的步骤，

-在考虑到用这种方法获得的特定格式化信息的同时，通过图象处理软件和/或图象处理组件自动修改该图象的步骤。

为使用格式化信息15，可以使用在例如以Vision IQ名义与本申请同一天申请的国际专利申请中描述的方法和系统，该申请名为：“从数字图象和涉及几何转换的格式化信息计算转换图象的方法和系统”。该申请描述从数字图象和涉及几何转换的格式化信息15计算转换图象的方法，尤其是涉及装置链P3的失真和/或色差的格式化信息15。该方法包括从几何转换的近似法计算转换图象的步骤。由此可得出这种计算就内存资源，存储器带通和计算能力来说是经济的，因此就耗电量来说也是经济的。由此还可得出在随后的使用中，转换图象不存在明显的或令人讨厌的缺陷。

为使用格式化信息15，可以使用在例如以Vision IQ名义与本申请同一天申请的国际专利申请中描述的方法和系统，该申请名为：“在考虑其噪声的情况下修改数字图象的方法和系统”。该申请描述了从数字图象和涉及装置链P3的缺陷P5的格式化信息15计算转换图象的方法。装置链P3包含图象捕获装置和/或图象恢复装置。装置链P3至少包含一个装置P25。该方法包含从格式化信息15和/或数字图象自动确定特征数据的步骤。技术特征的组合使得在随后的使用中，转换图象不存在明显的或令人讨厌的缺陷，特别是涉及噪声的缺陷。

图象处理装置

结合图7和13，现描述图象处理装置P1的概念。在本发明的含义范围中，图象处理装置P1定义为，例如图象处理软件4和/或组件和/或一项设备和/或一系统，它们能够通过利用格式化信息15修改图象103的质量以便产生修改的图象，例如校正图象71或校正恢复图象97。修改后的图象可用于装置链P3的第三装置，该装置可以与P25相同或不同，例如装置链P3中的以下装置。

由图象处理装置P1对图象质量进行的修改在于例如：

-消除或削弱图象103中装置链P3的一个或多个装置P25引起的缺陷P5，和/或

-修改图象103，以便增加装置链P3中一个或多个装置P25的至少一个缺陷P5，使得修改后的图象类似于用一个或多个装置P25获取的图象，和/或

-修改图象103，增加装置链P3中一个或多个装置P25的至少一个缺陷P5，使得对修改后图象的恢复类似于用一个或多个装置P25恢复的图象，和/或

-通过考虑涉及装置链P3中人眼P25的视觉缺陷P5的格式化信息15修改图象103，使得对于所有或部分缺陷P5，人眼察觉到对修改后图象的恢复是经过校正了的。

校正算法定义为图象处理装置P1用来修改取决于缺陷P5的图象质量的方法。

图象处理装置P1可以采取多种从属于本申请的形式。

图象处理装置P1可以完全或部分集成到装置P25中，如在以下实例中：

-产生修改后图象的图象捕获装置，例如其中集成了图象处理装置P1的数码相机，

-显示或打印修改后图象的图象恢复装置19，例如其中包含了图象处理装置P1的视频投影仪，

-可以校正其元件缺陷的混合装置，例如扫描/打印/传真一体机，其中包含了图象处理装置P1，

-产生修改后图象的专业的图象捕获装置，例如内诊镜，其中包含图象处理装置P1。

在图象处理装置P1集成到装置P25中的情况下，装置P25实际上校正自己的缺陷P5。该装置链P3的装置P25可以通过例如在传真机，扫描仪和打印机中设计来确定。但是，用户只能使用装置链P3中装置P25的一部分，例如，在传真机也可以用作一台独立的打印机的情况下。

图象处理装置P1可以完全或部分集成到计算机中，例如通过以下方式：

-在一个操作系统中，例如在Windows或Mac操作系统中，为自动修改来自或用于多个装置P25的图象的质量，该图象可能随图象103或随时间改变，P1例如是扫描仪，照相机和打印机；自动校正可以是在例如将图象103输入系统时，或者在用户请求打印时进行，

-在一个图象处理应用中，例如在Photoshop^TM中，为自动修改来自或用于多个装置P25的图象质量，所述图象的质量可能随图象103或随时间改变，P1例如是扫描仪，照相机和打印机。自动校正可以是在例如用户激活Photoshop^TM中滤波指令时进行。

-在一个照片打印装置中(例如照相洗印服务或英文所述的微型暗室)，为自动修改从多个照相装置P25得到的多个图象的质量，所述图象质量可能随图象103或随时间改变，P1例如是一次性相机，数码相机和光盘。自动校正可以考虑相机以及集成的扫描仪和打印机，且校正可以在初始化打印作业时进行。

-在一台服务器上，例如在因特网上的一台服务器，为自动修改来自多个装置P25的多个图象的质量，所述图象质量可能随图象103或随时间改变，P1例如是一次性相机、数码相机。自动校正可以考虑该相机以及打印机，且校正可以在服务器上记录图象103时进行，或在初始化打印作业时进行。

在图象处理装置P1集成到计算机中的情况下，为了实用，图象处理装置P1与多个装置P25兼容，且装置链P3中至少有一个装置P25可以在一幅图象103和另一幅之间发生改变。

为向图象处理装置P1提供标准格式的格式化信息15，有可能例如使该格式化信息15与图象103相关联

-在文件P100中，

-通过使用装置链P3中装置P25的标识符，例如文件P100中Exif格式的数据，以便在特征数据库22中检索格式化信息15。

可变特征

结合图13，现描述可变特征P6的概念。根据本发明，可变特征P6定义为一个可测量因素，该因素可以在一幅图象103和通过同一个装置P25获取、修改或恢复的另一幅图象之间变动，并对装置P25获取、修改或恢复的图象的缺陷产生影响。特别是：

-对给定图象103来说是固定的全局可变特征，例如在获取或恢复该图象时装置P25的特征，其与用户的调节有关或与装置P25的自动操作相关，例如焦距，

-局部可变特征，在给定图象103中，该特征是可变的，例如图象中的x，y或ρ，θ坐标，允许图象处理装置P1应用随图象区域变化的局部处理。

随装置P25的不同而变化，但是对从一个图象103到由同一个装置P25获取、修改或恢复的另一个图象而言是固定的可测量因素，通常不被看作可变特征P6。例如具有固定焦距的装置P25的焦距。

以上描述的所用调节是可变特征P6的实例。

格式化信息15可依赖于至少一个可变特征P6。

通过可变特征P6，具体可以理解：

-光学系统的焦距，

-对图象进行的重新确定尺寸(数字变焦系数：部分图象的放大；和/或欠取样：图象象素数目的减少)，

-非线性强度校正，例如灰度系数校正，

-轮廓增强，例如装置P25使用的模糊消去等级，

-传感器和电子单元的噪声，

-光学系统的光圈，

-调焦距离，

-胶片上的帧数，

-曝光不足或曝光过度，

-胶卷或传感器的灵敏度，

-打印机使用的纸类型，

-图象中传感器中心的位置，

-图象相对于传感器的旋转，

-投影仪相对于屏幕的位置，

-使用的白色平衡，

-闪光和/或其电源的激活，

-曝光时间，

-传感器增益，

-压缩，

-对比度，

-装置P25的用户使用的另一个调节，例如操作模式，

-装置P25的另一个自动调节，

-装置P25执行的另一个测量。

在恢复装置19的情况下，可变特征P6也可以定义为可变恢复特征。

可变特征值

结合图13，现描述可变特征值P26的概念。可变特征值P26定义为获取、修改或恢复指定图象时可变特征P6的值，该值，例如可以从文件P100中的Exif格式数据获得。图象处理装置P1然后就可以将图象103的质量作为可变特征P6的函数来进行处理或修改，所述处理或修改通过使用依赖于可变特征P6的格式化信息15，以及通过确定可变特征的值P26对图象质量来进行。

在恢复装置19中，可变特征P6的值也可以定义为可变恢复特征。

测得的格式化信息，扩展的格式化信息

如图15所示，格式化信息15或部分格式化信息15可以包含测得的格式化信息P101以说明一原始的测量，例如涉及在阵列80的一定数量的特征点处的几何变形缺陷的一个数学字段。如图15所示，该格式化信息15或部分格式化信息15，例如通过对阵列80的实际点而非特征点进行插入，可以包含扩展的格式化信息P102，该扩展的格式化信息P102可以由测得的格式化信息P101计算得到。从上述可以看出，格式化信息项15可以依赖于可变特征P6。根据本发明，组合P120定义为由可变特征P6以及可变特征的值P26组成的组合，例如由焦距，调焦，光阑孔径，获取速度，光圈等以及相关值组成的组合P120。难以想象如何计算涉及不同组合P120的格式化信息15，尤其是由于组合P120的某些特征，例如焦距和距离会不断改变而更加如此。

本发明规定通过自测得的格式化信息P101进行插值来计算形式为扩展格式化信息P102的格式化信息15，所述测得的格式化信息P101涉及已知可变特征P6的预先选定的组合P120。

例如，涉及以下组合P120的测得的格式化信息P101用来计算依赖作为可变特征P6的焦距的扩展格式化信息P102：包括“焦距＝2，距离＝7，获取速度＝1/100”的组合，包括“焦距＝10，距离＝7，获取速度＝1/100”的组合，包括“焦距＝50，距离＝7，获取速度＝1/100”的组合。通过该扩展格式化信息P102，具体有可能确定涉及以下组合的格式化信息：“焦距＝25，距离＝7，获取速度＝1/100”。

测得的格式化信息P101与扩展格式化信息P102可存在插值偏差P121。本发明可包含选择0个、1个或多个可变特征P6的步骤，使得对于所获得的用于以该方法选择的可变特征P6的扩展格式化信息P102的插值偏差P121小于一预定插入阈值。实际上，某些可变特征P6对缺陷P5产生的影响比对其他缺陷的影响要小，将这些可变特征P6近似地看作常量所引入的错误可能达到最小。例如，调焦调节对渐晕缺陷只产生轻微的影响，所以不能作为选定的可变特征P6的一部分。可变特征P6可以在产生格式化信息15的时刻选择。技术特征的组合可以使得图象质量的修改采用简单的计算。技术特征的组合还可以使得扩展格式化信息P102是密集的。技术特征的组合还可以使得已经消除的可变特征P6对缺陷P5的影响最小。技术特征的组合还可以使得可以通过格式化信息15按指定精度来修改图象质量。

在恢复装置19中，组合120还可以定义为恢复组合。

在恢复装置19中，测得的格式化信息P101还可以定义为测得的格式化恢复信息。

在恢复装置19中，扩展格式化信息P102还可以定义为扩展的格式化恢复信息。

在恢复装置19中，插值偏差P121也可以定义为插值恢复偏差。

可参数化模型，参数

结合图5，6和16，现描述参数P9和可参数化模型P10的概念。在本发明的含义范围中，可参数化模型P10定义为可依赖于变量P6并且涉及一个或多个装置P25的一个或多个缺陷的数学模型；上文描述的可参数化转换模型12，可参数化逆转换模型212，可参数化恢复转换模型97和可参数化逆恢复转换模型297均为可参数化模型P10的实例；例如，一个可参数化模型P10可以涉及：

-数码相机的清晰度缺陷或模糊，

-有望被模仿的相机的几何渐晕缺陷，

-投影仪的几何变形缺陷和几何色差缺陷，

-与扫描仪组合的一次性相机的清晰度缺陷或模糊缺陷。

涉及装置P25的缺陷P5的格式化信息15可以表示为依赖于可变特征P6的可参数化模型P10的参数P9的形式。通过可参数化模型P10的参数P9，可能在一组数学函数例如多变量多项式中确定一个数学函数P16；通过该数学函数P16，有可能将图象质量作为可变特征P6指定值的函数来进行修改。

通过这种方法，图象处理装置P1可以使用可参数化转换模型P10的参数P9来计算修改后的图象，例如计算图象中一个点的校正强度或校正恢复强度。

彩色面

具体结合图15，现描述彩色图象103的彩色面P20的概念。图象103可以通过多种方式分解为多个彩色面P20：彩色面数目(1，3或更多)，精度(8位无符号、16位有符号、浮点数等)和彩色面(相对于标准颜色空间)的权。此时可以通过多种方法将图象103分解为多个彩色面P20：由红色象素点组成的红色面，绿色面，蓝色面(RGB)，强度，饱和度，色调等；另一方面，可能存在例如PIM的颜色空间，或可能是负象素值，以便能够表示减色，所述减色不能用正的RGB表示；最后，有可能使用8位、16位或浮点值对象素值编码。举例说明如何使格式化信息15与彩色面P20相关：对于红色面、绿色面和蓝色面清晰度缺陷的表征可以不同，从而允许图象处理装置P1采用不同的方式来校准每个彩色面P20的清晰度缺陷。

提供格式化信息

具体结合图8，13，15和16，现描述本发明的一个备选实施方案。为向图象处理装置P1提供标准格式的格式化信息15，本系统包含数据处理工具，且本方法包含用格式化信息15填充标准格式中的至少一个字段91的步骤。字段91则可以具体包括：

-涉及缺陷P5的值，例如为参数P9的形式，使图象处理装置P1可以使用参数P9通过考虑缺陷P5来修改图象质量，和/或

-涉及清晰度缺陷的值，例如为参数P9的形式，使图象处理装置P1可以使用参数P9通过考虑清晰度缺陷来修改图象质量，并且可以计算图象中一个点的校正形状或校正恢复形状，和/或

-涉及色度学缺陷的值，例如为参数P9的形式，使图象处理装置P1可以使用参数P9通过考虑色度学缺陷考虑修改图象质量，并且可以计算图象中一个点的校正颜色或校正恢复颜色，和/或

-涉及几何变形缺陷和/或几何色差缺陷的值，例如为参数P9的形式，使图象处理装置P1可以使用参数P9通过考虑几何变形缺陷和/或几何色差缺陷来修改图象质量，并且可以计算图象中一个点的校正位置或校正恢复位置，和/或

-涉及几何渐晕缺陷的值，例如为参数P9的形式，使图象处理装置P1可以使用参数P9通过考虑几何渐晕缺陷来修改图象质量，并且可以计算图象中一个点的校正强度或校正恢复强度，和/或

-涉及偏差14的值，和/或

-为依赖于图象103的可变特征P6的函数的值，例如依赖于对应于焦距的可变特征P6的多项式的系数和项，使用该系数和项有可能将图象中一个点的校正强度计算为该点离中心的距离的函数，通过这种方法，图象处理装置可以在获取图象103的时刻计算一点的校准强度用于图象捕获装置任意焦距的任一值。

-涉及格式化信息的值，该格式化信息又涉及彩色面P20，

-涉及格式化信息的值，

-涉及测得的格式化信息的值，

-涉及扩展格式化信息的值。

产生格式化信息

结合图7，12和17，现描述本发明的一个备选实施方案。本发明可以使用上文描述的数据处理装置和第二个算法和/或第三个算法和/或第三个算法和/或第一个算法和/或第五个算法和/或第四个算法和/或第五个算法和/或第六个算法，来产生涉及装置链P3中装置P25的缺陷P5的格式化信息15。

应用本发明来降低成本

降低成本定义为降低装置链P3中装置P25的成本，特别是装置或装置链中装置的光学系统成本的方法和系统，该方法在于：

-减少透镜数目，和/或

-简化透镜形状，和/或

-设计一个缺陷P5大于装置或装置链预期缺陷的光学系统，或是从目录中选择该缺陷大于预期缺陷的产品和/或

-对装置或装置链使用成本较低且增加缺陷P5的材料、组件、处理操作或制造方法。

根据本发明的方法和系统可以用来降低装置或装置链的成本：有可能设计一个数字光学系统，产生涉及装置或装置链的缺陷P5的格式化信息15，使用该格式化信息可以使集成或非集成的图象处理装置P1能够修改来自或用于该装置或装置链的图象质量，从而使该装置或装置链与该图象处理装置的组合能够以较低的成本，获取、修改或恢复具有预期质量的图象。

Claims

1.一种向图象处理装置(P1)提供标准格式的格式化信息(15)的方法，所述格式化信息(15)涉及装置链(P3)的缺陷(P5)；所述装置链(P3)具体包含至少一个图象捕获装置(1)和/或一个图象恢复装置(19)；所述图象处理装置(P1)使用所述格式化信息(15)改变源自所述装置链(P3)或被送往所述装置链的至少一幅图象(103)的质量；

所述格式化信息(15)包括：

-表征所述图象捕获装置(1)的缺陷(P5)的数据；和/或

-表征所述图象恢复装置的缺陷(P5)的数据；

所述方法包括使用所述格式化信息(15)填充所述标准格式的至少一个字段(91)的步骤；所述字段(91)由一字段名指定；所述字段(91)包含至少一个字段值。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法使得所述字段(91)涉及所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的清晰度缺陷(P5)；所述方法使得所述字段(91)至少包含一个涉及所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的清晰度缺陷(P5)的值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法使得所述字段(91)涉及所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的色度学缺陷(P5)；所述方法使得所述字段(91)至少包含一个涉及所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的色度学缺陷(P5)的值。

4.根据权利要求1所述的方法，所述方法使得所述字段(91)涉及所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的几何变形缺陷(P5)和/或几何色差缺陷(P5)；所述方法使得所述字段(91)至少包含一个涉及所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的几何变形缺陷(P5)和/或几何色差缺陷(P5)的值。

5.根据权利要求1所述的方法，所述方法使得所述字段(91)涉及所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的几何渐晕缺陷(P5)和/或对比度缺陷(P5)；所述方法使得所述字段(91)包含至少一个涉及所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的几何渐晕缺陷(P5)和/或对比度缺陷(P5)的值。

6.根据权利要求1所述的方法，所述方法使得所述字段(91)包含至少一个涉及偏差(14)的值。

7.根据权利要求2所述的方法，所述格式化信息(15)至少部分由代表图象捕获装置(1)和/或图象恢复装置(19)的清晰度缺陷(P5)的可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成；所述方法使得包含在涉及清晰度缺陷(P5)的所述字段(91)中的所述一个或多个值至少部分由所述可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成；

由此，所述图象处理装置(P1)可以使用所述可参数化转换模型(12)的所述参数(P9)来计算图象(103)中一点的校正形状或校正恢复形状。

8.根据权利要求3所述的方法，所述格式化信息(15)至少部分由代表图象捕获装置(1)和/或图象恢复装置(19)的色度学缺陷(P5)的可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成；所述方法使得包含在涉及色度学缺陷(P5)的所述字段(91)中的所述一个或多个值至少部分由所述可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成；

由此，所述图象处理装置(P1)可以使用所述可参数化转换模型(12)的所述参数(P9)来计算图象(103)中一点的校正颜色或校正恢复颜色。

9.根据权利要求4所述的方法，所述格式化信息(15)至少部分由代表图象捕获装置(1)和/或图象恢复装置(19)的几何变形缺陷(P5)和/或几何色差缺陷(P5)的可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成；所述方法使得包含在涉及几何变形缺陷(P5)和/或几何色差缺陷(P5)的所述字段(91)中的所述一个或多个值至少部分由所述可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成；

由此使得所述图象处理装置(P1)可以使用所述可参数化转换模型(12)的所述参数(P9)来计算图象(103)中一点的校正位置或校正恢复位置。

10.根据权利要求5所述的方法，所述格式化信息(15)至少部分由代表图象捕获装置(1)和/或图象恢复装置(19)的几何渐晕缺陷(P5)和/或对比度缺陷(P5)的可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成；所述方法使得包含在涉及几何渐晕缺陷(P5)和/或对比度缺陷(P5)的所述字段(91)中的所述一个或多个值至少部分由所述可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成；

由此，所述图象处理装置(P1)可以使用所述可参数化转换模型(12)的所述参数(P9)来计算图象(103)中一点的校正强度或校正恢复强度。

11.根据权利要求1所述的方法，为向所述图象处理装置(P1)提供标准格式的所述格式化信息(15)，所述方法还包含使所述格式化信息(15)与所述图象(103)相关联的步骤。

12.根据权利要求11所述的方法，所述图象(103)以文件(P100)的形式传输，所述文件(P100)又包含所述格式化信息(15)。

13.根据权利要求1所述的方法，所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)包含至少一个依赖于图象(103)的可变特征(P6)；所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的至少一个所述缺陷(P5)依赖于所述可变特征(P6)；所述方法使得至少一个所述字段(91)包含的至少一个值是依赖于图象(103)的所述可变特征(P6)的函数；

由此，图象处理装置(P1)可以将所述图象(103)作为所述可变特征(P6)的函数进行处理。

14.根据权利要求1所述的方法，所述格式化信息(15)至少部分是测得的格式化信息(P101)。

15.根据权利要求1所述的方法，所述格式化信息(15)至少部分是扩展的格式化信息(P102)。

16.根据权利要求1所述的方法，所述图象(103)由彩色面(P20)组成，所述格式化信息(15)至少部分涉及所述彩色面(P20)。

17.一种向图象处理装置(P1)提供标准格式的格式化信息(15)的系统，所述格式化信息(15)涉及装置链(P3)的缺陷(P5)；所述装置链(P3)具体包含至少一个图象捕获装置(1)和/或一个图象恢复装置(19)；所述图象处理装置(P1)使用所述格式化信息(15)来改变至少一幅源自所述装置链(P3)或被送往所述装置链的图象(103)的质量；

所述格式化信息(15)包括：

-表征所述图象捕获装置(1)的缺陷(P5)的数据；和/或

-表征所述图象恢复装置(19)的缺陷(P5)的数据；

所述系统包括用所述格式化信息(15)填充所述标准格式的至少一个字段(91)的数据处理装置，所述字段(91)由一字段名指定，所述字段(91)包含至少一个字段值。

18.根据权利要求17所述的系统，所述系统使得所述字段(91)涉及图象捕获装置(1)和/或图象恢复装置(19)的清晰度缺陷(P5)；所述系统使得所述字段(91)至少包含一个涉及所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的清晰度缺陷(P5)的值。

19.根据权利要求17或18中所述的系统，所述系统使得所述字段(91)涉及所述图象捕获装置(1)和/或图象恢复装置(19)的色度学缺陷(P5)；所述系统使得所述字段(91)至少包含一个涉及所述图象捕获装置(1)和/或图象恢复装置(19)的色度学缺陷(P5)的值。

20.根据权利要求17所述的系统，所述系统使得所述字段(91)涉及所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的几何变形缺陷(P5)和/或几何色差缺陷(P5)；所述系统使得所述字段(91)至少包含一个涉及所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的几何变形缺陷(P5)和/或几何色差缺陷(P5)的值。

21.根据权利要求17所述的系统，所述系统使得所述字段(91)涉及所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的几何渐晕缺陷(P5)和/或对比度缺陷(P5)；所述系统使得所述字段(91)包含至少一个涉及所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的几何渐晕缺陷(P5)和/或对比度缺陷(P5)的值。

22.根据权利要求17所述的系统，所述系统使得所述字段(91)包含至少一个涉及偏差(14)的值。

23.根据权利要求18所述的系统，所述格式化信息(15)至少部分由代表图象捕获装置(1)和/或图象恢复装置(19)的清晰度缺陷(P5)的可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成；所述系统使得包含在涉及清晰度缺陷(P5)的所述字段(91)中的所述一个或多个值至少部分由所述可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成。

24.根据权利要求19所述的系统，所述格式化信息(15)至少部分由代表图象捕获装置(1)和/或图象恢复装置(19)的色度学缺陷(P5)的可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成；所述系统使得包含在涉及色度学缺陷(P5)的所述字段(91)中的所述一个或多个值至少部分由所述可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成。

25.根据权利要求20所述的系统，所述格式化信息(15)至少部分由代表图象捕获装置(1)和/或图象恢复装置(19)的几何变形缺陷(P5)和/或几何色差缺陷(P5)的可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成；所述系统使得包含在涉及几何变形缺陷(P5)和/或几何色差缺陷(P5)的所述字段(91)中的所述一个或多个值至少部分由所述可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成。

26.根据权利要求21所述的系统，所述格式化信息(15)至少部分由代表图象捕获装置(1)和/或图象恢复装置(19)的几何渐晕缺陷(P5)和/或对比度缺陷(P5)的可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成；所述系统使得包含在涉及几何渐晕缺陷(P5)和/或对比度缺陷(P5)的所述字段(91)中的所述一个或多个值至少部分由所述可参数化转换模型(12)的参数(P9)组成。

27.根据权利要求17所述的系统，为向所述图象处理装置(P1)提供标准格式的所述格式化信息(15)，所述系统还包含使所述格式化信息(15)与所述图象(103)关联的数据处理装置。

28.根据权利要求27所述的系统，所述系统包括以文件(P100)形式传输所述图象(103)的传输装置，所述文件(P100)又包含所述格式化信息(15)。

29.根据权利要求17所述的系统，所述图象捕获装置(1)和/或图象恢复装置(19)包含至少一个依赖于图象(103)的可变特征(P6)；所述图象捕获装置(1)和/或所述图象恢复装置(19)的至少一个所述缺陷(P5)依赖于所述可变特征(P6)；所述系统使得至少有一个所述字段(91)包含的至少一个值是依赖于图象(103)的所述可变特征(P6)的函数。

30.根据权利要求17所述的系统，所述格式化信息(15)至少部分是测得的格式化信息(P101)。

31.根据权利要求17所述的系统，所述格式化信息(15)至少部分是扩展的格式化信息(P102)。

32.根据权利要求17所述的系统，所述图象(103)由彩色面(P20)组成；所述格式化信息(15)至少部分涉及所述彩色面(P20)。