CN111626910A - 图像处理装置和图像处理方法 - Google Patents

图像处理装置和图像处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111626910A
CN111626910A CN202010022162.0A CN202010022162A CN111626910A CN 111626910 A CN111626910 A CN 111626910A CN 202010022162 A CN202010022162 A CN 202010022162A CN 111626910 A CN111626910 A CN 111626910A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
image processing
target object
captured
unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010022162.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111626910B (zh
Inventor
西村和也
上野山直贵
大荣義博
神丸博文
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Motor Corp filed Critical Toyota Motor Corp
Publication of CN111626910A publication Critical patent/CN111626910A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111626910B publication Critical patent/CN111626910B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G06T1/0021—Image watermarking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/73—Deblurring; Sharpening
    • G06T5/75—Unsharp masking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
    • G06V20/625—License plates
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/07—Target detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本公开涉及一种图像处理装置和图像处理方法，图像处理装置包括：计算单元，其基于包含需要进行用于保护隐私的图像处理的目标对象的多个图像，计算在所述目标对象沿着由外部的图像拍摄装置拍摄的拍摄图像的外围边缘部分存在时的所述目标对象的尺寸；决定单元，其基于由计算单元计算的目标对象的尺寸，决定在目标对象的一部分从拍摄图像的外围边缘部分突出的状态下拍摄的图像上的区域；以及图像处理单元，其对由决定单元决定的图像上的区域执行图像处理。

Description

图像处理装置和图像处理方法
技术领域
本发明涉及一种图像处理装置和一种图像处理方法。
背景技术
日本专利申请公开第2017-103748号公开了一种图像处理装置，其执行用于隐私保护的图像处理。基于在多个按时间的先后顺序连续的图像上位于同一位置处的消失点，以及指定目标对象的位置和大小，图像处理装置估计目标对象存在的区域，并对位于与存在区域相同位置处的区域进行像素化处理。
发明内容
尽管根据JP 2017-103748A用户指定用于像素化处理的目标对象，但这种用于像素化处理的目标对象也可以通过机器学习来学习，使得图像处理装置可以识别目标对象。在这种情况下，如果假设仅对目标对象整体位于其中的图像执行学习，则有可能无法识别从图像拍摄范围的外围边缘部分突出的目标对象。为了限制这一点，可以考虑另外学习目标对象的一部分所在的图像。然而，学习目标对象的一部分所在的图像极大地增加了要学习的对象，这导致成本、时间和人工的增加。
因此，本发明的目的是提供一种图像处理装置和图像处理方法，其能够增强用于保护隐私的图像处理的处理效率。
根据本发明的一个方案的一种图像处理装置包括：计算单元，其基于包含需要进行用于保护隐私的图像处理的目标对象的多个图像，计算在所述目标对象沿着由外部的图像拍摄装置拍摄的拍摄图像的外围边缘部分存在时的所述目标对象的尺寸；决定单元，其基于由所述计算单元计算的所述目标对象的所述尺寸，决定在所述目标对象的一部分从所述拍摄图像的外围边缘部分突出的状态下拍摄的图像上的区域；以及图像处理单元，其对由所述决定单元决定的所述图像上的所述区域执行所述图像处理。
在上述方案中，可以进一步包括学习模型单元，其使用包含所述目标对象的图像的老师数据通过学习生成学习模型，并且输出关于输入图像中包含的对象是否为所述目标对象的判定结果，并且当所述学习模型单元输出的所述判定结果指示所述输入图像中包含的所述对象是所述目标对象时，所述图像处理单元可以还对所述对象执行所述图像处理。
在上述方案中，可以进一步包括记录单元，其记录已经由所述图像处理单元进行了所述图像处理的图像。
在上述方案中，图像处理可以是像素化处理、模糊处理以及拟合固定图像的处理中的任一个。
在上述方案中，目标对象可以是车辆的牌照或人。
在以上述案中，图像拍摄装置可以是行车记录仪。
根据本发明的另一个方案的一种图像处理方法是由处理器执行的图像处理方法，包括：计算步骤，基于包含需要进行用于保护隐私的图像处理的目标对象的多个图像，计算在所述目标对象沿着由外部的图像拍摄装置拍摄的拍摄图像的外围边缘部分存在时的所述目标对象的尺寸；决定步骤，基于在所述计算步骤中计算的所述目标对象的所述尺寸，决定在所述目标对象的一部分从所述拍摄图像的外围边缘部分突出的状态下拍摄的图像上的区域；以及图像处理步骤，对在所述决定步骤中决定的所述图像上的所述区域执行所述图像处理。
根据本发明，可以提供能够增强用于保护隐私的图像处理的处理效率的图像处理装置和图像处理方法。
附图说明
下面将参照附图描述本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业意义，附图中相同的附图标记表示相同的元件，并且其中：
图1是示例性地示出图像处理装置系统的结构的图，包括作为图像处理装置的管理服务器；
图2是示例性地示出由行车记录仪拍摄的图像的图；
图3是示例性地示出由行车记录仪拍摄的图像的图；
图4是示例性地示出由行车记录仪拍摄的图像的图；以及
图5是用于示例性地解释图1中所示的管理服务器的操作的流程图。
具体实施方式
参照附图对本发明的优选实施例进行描述。注意，图中具有相同标记的元件具有相同或相似的配置。
参照图1，描述了根据实施例的图像处理装置系统100的结构，图像处理装置系统100包括作为图像处理装置的管理服务器2。图像处理装置系统100示例性地包括安装在车辆1上的行车记录仪(图像拍摄装置)10和通信装置15，以及获取和管理由行车记录仪10拍摄的图像的管理服务器2。行车记录仪10和通信装置15被配置为经由总线彼此通信。通信装置15和管理服务器2被配置为可经由例如包括无线网络的网络N彼此通信。
利用本实施例中的图像处理装置系统100，首先，由行车记录仪10拍摄的影像经由通信装置15发送到管理服务器2。随后，管理服务器2基于接收到的影像，对需要保护其隐私的目标对象执行用于保护隐私的图像处理，并且还对在目标对象的一部分从图像的外围边缘部分突出的状态下拍摄的图像上的一区域执行用于保护隐私的图像处理。随后，管理服务器2将图像处理后的图像记录在存储装置中。以下描述上述图像处理装置系统100的细节。
本实施例中的车辆1示例性地包括控制装置、行车记录仪10和通信装置15，控制装置包括中央处理单元(CPU)和存储器等。
图1所示的行车记录仪10示例性地具有控制单元11和图像拍摄单元12作为功能配置。行车记录仪10示例性地包括作为物理配置的控制装置(包括CPU和存储器)、照相机、存储装置、操作单元、显示器、扬声器、通信装置等。CPU执行存储在存储器和存储装置中的预定程序，从而实现控制单元11和图像拍摄单元12的功能。
通信装置15示例性地具有控制单元16作为功能配置。通信装置15示例性地包括作为物理配置的控制装置(包括CPU和存储器)、存储装置、操作单元、显示器、扬声器、通信装置等。CPU执行存储在存储器和存储装置中的预定程序，从而实现控制单元16的功能。
管理服务器2示例性地具有控制单元20作为功能配置。管理服务器2示例性地包括作为物理配置的控制装置(包括CPU和存储器)、存储装置、通信装置等。CPU执行存储在存储器和存储装置中的预定程序，从而实现控制单元20的功能。
以下将详细描述管理服务器2的控制单元20的功能。控制单元20示例性地包括计算单元21、决定单元22、学习模型单元23、图像处理单元24和记录单元25。
计算单元21基于由行车记录仪10拍摄的多个图像，计算需要进行用于保护隐私的图像处理的目标对象在图像上的尺寸。用于保护隐私的图像处理示例性地对应于像素化处理、模糊处理、拟合固定图像的处理等。目标对象的示例包括车辆的牌照、人等。在本实施例中，示例性地描述了目标对象是车辆的牌照的情况。
牌照在图像上的尺寸可以是在牌照沿拍摄图像的外围边缘部分存在时的牌照的尺寸，并且可以示例性地被计算如下。计算单元21基于由行车记录仪10拍摄的多个图像，针对图像上的每个预定位置，计算在每个这样的预定位置处显示的牌照的尺寸。
参照图2，描述了图像上显示的牌照。该图示例性地示出了由行车记录仪10拍摄的图像I。当在本车辆的前方存在其他车辆时，由行车记录仪10拍摄的图像I可以被分割成区域Ra和区域Rb，在区域Ra中显示其他车辆的牌照(例如，牌照Pa至Pf中的任一个)，而在区域Rb中不显示其他车辆的牌照(地面以上的区域)。
如图2所示，随着前方存在的其他车辆的牌照Pa至Pf与本车辆的距离变短，它们在图像I中趋于向下移动，并且它们在图像上的尺寸趋于增大。这种趋势也适用于在本车辆前方存在的人。因此，通过确定它们在图像上的位置，可以确定出在确定的位置处显示的牌照的尺寸以及人的尺寸。
此处，牌照和人中每个的尺寸倾向于取决于图像上高度(Y轴)方向上的位置，而不取决于图像上宽度(X轴)方向上的位置。因此，可以通过在图像上指定Y坐标来确定在计算单元21计算尺寸时确定的图像上的位置。
图1所示的决定单元22基于由计算单元21计算出的牌照尺寸，决定在牌照的一部分从图像的外围边缘部分突出的状态下拍摄的图像上的区域。
参照图3，描述了在牌照的一部分从图像I的外围边缘部分突出的状态下拍摄的图像上的区域。该图示例性地示出了由行车记录仪10拍摄的图像I。其中的区域Ra和区域Rb类似于图2中的区域Ra和区域Rb。
图3所示的区域Ra1是在牌照的一部分从图像I的外围边缘部分突出的状态下拍摄的牌照图像的区域，即，由决定单元22决定的区域。
例如，在牌照的一部分从图像I突出的状态下拍摄图像的牌照Pa、Pb、Pc，以牌照部分缺少的状态在区域Ra1中显示。同时，对于在未从图像I突出的状态下拍摄图像的牌照Pd、Pe，牌照Pd以其整个部分都被包含在除区域Ra1之外的区域Ra2内的状态显示，或牌照Pe以其整个部分被包含在区域Ra1和区域Ra2内的状态显示。
参照图4，描述了由决定单元22决定的区域的变化。该图示例性地示出了由行车记录仪10拍摄的图像I。与图3的区别在于，在由行车记录仪10拍摄的图像I的下部拍摄了本车辆的发动机罩部分B的图像。其中的区域Ra和区域Rb与图2、3中的区域Ra和区域Rb类似。
图4所示的区域Ra1是由决定单元22决定的区域。在这种情况下，区域Ra1是在牌照的一部分从图像I的外围边缘部分或发动机罩部分B的上边缘突出的状态下拍摄的牌照图像的区域。
例如，在牌照的一部分从图像I突出或从发动机罩部分B的上边缘突出的状态下拍摄图像的牌照Pa、Pb，以牌照部分缺少的状态在区域Ra1内显示。同时，关于在未从图像I或发动机罩部分B的上边缘突出的状态下拍摄图像的牌照Pc、Pd，牌照Pc以其整个部分都被包含在除区域Ra1之外的区域Ra2内的状态显示，或者Pd以其整个部分被包含在区域Ra1和区域Ra2内的状态显示。
图1所示的学习模型单元23使用包括车辆的牌照图像的老师数据通过学习来生成学习模型。学习模型单元23使学习模型输出关于输入到学习模型的图像中包含的对象是否是车辆的牌照的判定结果。
图像处理单元24对由决定单元22决定的图像上的区域Ral进行图像处理。当从学习模型单元23输出的判定结果指示输入图像中包含的对象是车辆的牌照时，图像处理单元24对输入图像中包含的对象进行图像处理。
记录单元25使存储装置记录已经由图像处理单元24进行了图像处理的图像。
参照图5，示例性地描述了实施例中的管理服务器2的操作。首先，管理服务器2接收由行车记录仪10拍摄的影像(步骤S101)。
随后，管理服务器2的计算单元21基于由行车记录仪10拍摄的多个图像，计算作为隐私保护目标的牌照在图像上的尺寸(步骤S102)。
随后，管理服务器2的决定单元22基于牌照在图像上的尺寸(该尺寸在以上步骤S102中计算出)决定在牌照的一部分从图像的外围边缘部分突出的状态下拍摄的图像上的区域(步骤S103)。
随后，管理服务器2的图像处理单元24对在以上步骤S103中决定的图像上的区域执行图像处理(步骤S104)。
随后，管理服务器2的学习模型单元23输出关于由行车记录仪10拍摄的图像中包含的对象是否是车辆的牌照的判定结果(步骤S105)。
随后，当在上述步骤S105中输出的判定结果指示由行车记录仪10拍摄的图像中包含的对象是车辆的牌照时，管理服务器2的图像处理单元24对由行车记录仪10拍摄的图像中包含的对象进行图像处理(步骤S106)。
随后，管理服务器2的记录单元25使存储装置记录在上述步骤S104和上述步骤S106中执行图像处理之后的图像(步骤S107)。然后，操作结束。
如上所述，根据实施例中的管理服务器2，在牌照沿着由行车记录仪10拍摄的图像的外围边缘部分存在时的牌照的尺寸可以基于包含作为隐私保护目标的牌照的多个图像来计算，并且基于计算出的尺寸可以决定在牌照的一部分从拍摄图像的外围边缘部分突出的状态下拍摄的图像上的区域，以对图像上的决定区域执行图像处理。
从而，由于可以对可能拍摄到牌照的一部分的图像的图像上的区域均匀地进行图像处理，所以可以省略关于判定是否拍摄到牌照的一部分的这种图像的处理。另外，还可以省略学习其中牌照部分所在的每个图像的处理。
因此，根据实施例中的管理服务器2，可以提高用于保护隐私的图像处理的处理效率。
修改例
注意，本发明不限于上述实施例，而是可以以各种形式实施而不脱离本发明的范围和精神。因此，以上实施例在所有方面仅是示例性的，不应解释为限制性的。例如，上述处理步骤可以以任何顺序或并行执行，只要在处理中不引起任何矛盾即可。
尽管对于上述实施例，已经描述了对由行车记录仪10拍摄的图像进行图像处理的情况，但是本发明可应用的模式不限于这种情况。例如，本发明还可以应用于对由监视摄像机(图像拍摄装置)拍摄的图像进行图像处理的情况。
此外，行车记录仪10、通信装置15和管理服务器2的组件不限于上述实施例中的组件，而是可以根据需要适当地进行组件的任何添加等。此外，管理服务器2具有的功能不必仅由一个服务器装置来专门实现，而可以分配给多个服务器装置并由多个服务器装置来实现。例如，图1中所示的管理服务器2的功能中的计算单元21、决定单元22和图像处理单元24以及学习模型单元23和记录单元25可以分配给不同的服务器装置。此外，管理服务器2具有的某些或全部功能可以在车辆1中实现。

Claims (7)

1.一种图像处理装置，包括：
计算单元，其基于包含需要进行用于保护隐私的图像处理的目标对象的多个图像，计算在所述目标对象沿着由外部的图像拍摄装置拍摄的拍摄图像的外围边缘部分存在时的所述目标对象的尺寸；
决定单元，其基于由所述计算单元计算的所述目标对象的所述尺寸，决定在所述目标对象的一部分从所述拍摄图像的外围边缘部分突出的状态下拍摄的图像上的区域；以及
图像处理单元，其对由所述决定单元决定的所述图像上的所述区域执行所述图像处理。
2.根据权利要求1所述的图像处理装置，还包括：
学习模型单元，其使用包含所述目标对象的图像的老师数据通过学习生成学习模型，并且输出关于输入图像中包含的对象是否为所述目标对象的判定结果，其中
当所述学习模型单元输出的所述判定结果指示所述输入图像中包含的所述对象是所述目标对象时，所述图像处理单元还对所述对象执行所述图像处理。
3.根据权利要求1或2所述的图像处理装置，还包括记录单元，其记录已经由所述图像处理单元进行了所述图像处理的图像。
4.根据权利要求1至3中的任一项所述的图像处理装置，其中，所述图像处理是像素化处理、模糊处理以及拟合固定图像的处理中的任一个。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的图像处理装置，其中，所述目标对象为车辆的牌照或人。
6.根据权利要求1至5中的任一项所述的图像处理设装置，其中，所述图像拍摄装置为行车记录仪。
7.一种由处理器执行的图像处理方法，所述图像处理方法包括：
计算步骤，基于包含需要进行用于保护隐私的图像处理的目标对象的多个图像，计算在所述目标对象沿着由外部的图像拍摄装置拍摄的拍摄图像的外围边缘部分存在时的所述目标对象的尺寸；
决定步骤，基于在所述计算步骤中计算的所述目标对象的所述尺寸，决定在所述目标对象的一部分从所述拍摄图像的外围边缘部分突出的状态下拍摄的图像上的区域；以及
图像处理步骤，对在所述决定步骤中决定的所述图像上的所述区域执行所述图像处理。
CN202010022162.0A 2019-02-27 2020-01-09 图像处理装置和图像处理方法 Active CN111626910B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019034503A JP7190110B2 (ja) 2019-02-27 2019-02-27 画像処理装置及び画像処理方法
JP2019-034503 2019-02-27

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111626910A true CN111626910A (zh) 2020-09-04
CN111626910B CN111626910B (zh) 2023-11-24

Family

ID=72142429

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010022162.0A Active CN111626910B (zh) 2019-02-27 2020-01-09 图像处理装置和图像处理方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20200273202A1 (zh)
JP (1) JP7190110B2 (zh)
CN (1) CN111626910B (zh)

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0765284A (ja) * 1993-08-30 1995-03-10 Omron Corp ナンバープレート位置検出装置
JPH10105873A (ja) * 1996-09-30 1998-04-24 Toshiba Corp 車両のナンバプレート認識装置
JP2000011157A (ja) * 1998-06-25 2000-01-14 Nec Corp 撮像装置
JP2010237798A (ja) * 2009-03-30 2010-10-21 Equos Research Co Ltd 画像処理装置および画像処理プログラム
CN101998113A (zh) * 2009-08-18 2011-03-30 东芝阿尔派·汽车技术有限公司 用于车辆的图像显示装置
CN102682422A (zh) * 2011-03-16 2012-09-19 索尼公司 车牌检测方法和装置
WO2013190202A1 (fr) * 2012-06-18 2013-12-27 Morpho Regroupement de donnees attachees a des images
CN104331887A (zh) * 2014-10-30 2015-02-04 安徽清新互联信息科技有限公司 一种基于区域边缘信息的车牌粗定位方法
CN105243668A (zh) * 2015-10-13 2016-01-13 中山大学 一种车牌图像去隐私的方法
JP2017103748A (ja) * 2015-11-20 2017-06-08 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ 画像処理方法およびプログラム
KR101746167B1 (ko) * 2016-01-28 2017-06-13 경일대학교산학협력단 프라이버시 보호를 위한 영상 처리 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
KR101858099B1 (ko) * 2017-02-03 2018-06-27 인천대학교 산학협력단 자동차 번호판 검출 방법 및 장치

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5834671B2 (ja) * 2011-09-16 2015-12-24 富士通株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0765284A (ja) * 1993-08-30 1995-03-10 Omron Corp ナンバープレート位置検出装置
JPH10105873A (ja) * 1996-09-30 1998-04-24 Toshiba Corp 車両のナンバプレート認識装置
JP2000011157A (ja) * 1998-06-25 2000-01-14 Nec Corp 撮像装置
JP2010237798A (ja) * 2009-03-30 2010-10-21 Equos Research Co Ltd 画像処理装置および画像処理プログラム
CN101998113A (zh) * 2009-08-18 2011-03-30 东芝阿尔派·汽车技术有限公司 用于车辆的图像显示装置
CN102682422A (zh) * 2011-03-16 2012-09-19 索尼公司 车牌检测方法和装置
WO2013190202A1 (fr) * 2012-06-18 2013-12-27 Morpho Regroupement de donnees attachees a des images
CN104331887A (zh) * 2014-10-30 2015-02-04 安徽清新互联信息科技有限公司 一种基于区域边缘信息的车牌粗定位方法
CN105243668A (zh) * 2015-10-13 2016-01-13 中山大学 一种车牌图像去隐私的方法
JP2017103748A (ja) * 2015-11-20 2017-06-08 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ 画像処理方法およびプログラム
CN107016329A (zh) * 2015-11-20 2017-08-04 松下电器（美国）知识产权公司 图像处理方法
KR101746167B1 (ko) * 2016-01-28 2017-06-13 경일대학교산학협력단 프라이버시 보호를 위한 영상 처리 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
KR101858099B1 (ko) * 2017-02-03 2018-06-27 인천대학교 산학협력단 자동차 번호판 검출 방법 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
JP7190110B2 (ja) 2022-12-15
US20200273202A1 (en) 2020-08-27
JP2020140363A (ja) 2020-09-03
CN111626910B (zh) 2023-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8396316B2 (en) Method and apparatus for processing image
CN110855976B (zh) 摄像头异常检测方法、装置及终端设备
CN110855883B (zh) 一种图像处理系统、方法、装置设备及存储介质
CN104813654A (zh) 图像校正系统、图像校正方法、以及计算机程序产品
CN103841374A (zh) 一种视频监控图像的显示方法及系统
CN102833478A (zh) 容错背景模型化
JP6544393B2 (ja) 画像記録装置、画像記録方法および画像記録プログラム
KR101493009B1 (ko) 전후면 차량 번호 인식 방법과 그 시스템
JP6450583B2 (ja) ドライブレコーダーおよびドライブレコーダーシステム
JP7089355B2 (ja) 画像処理装置、画像処理装置の制御方法及びプログラム
US11120527B2 (en) Vehicular camera and camera system
CN111626910B (zh) 图像处理装置和图像处理方法
JP7384158B2 (ja) 画像処理装置、移動装置、および方法、並びにプログラム
CN111586383A (zh) 用于投影的方法及装置、投影设备
KR20130051691A (ko) 차량충돌 통보 시스템 및 방법
CN112241660A (zh) 一种基于视觉的防盗监测方法和装置
US20220032950A1 (en) Execution Sequence Integrity Parameter Monitoring System
CN112906651B (zh) 目标检测方法及装置
CN115115530A (zh) 一种图像去模糊的方法、装置、终端设备及介质
KR20180067431A (ko) 블랙박스 영상 제공 방법 및 이를 수행하는 장치들
JP6900942B2 (ja) ドライブレコーダ及び画像記憶システム
KR101577747B1 (ko) 불법 주정차 감지 방법 및 시스템
CN108257408B (zh) 协作式停车位监控系统
CN112887605A (zh) 图像防抖方法、装置及电子设备
CN111373731B (zh) 图像处理方法、处理系统及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant