EA016450B1 - Способ коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения - Google Patents

Способ коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения Download PDF

Info

Publication number
EA016450B1
EA016450B1 EA201101321A EA201101321A EA016450B1 EA 016450 B1 EA016450 B1 EA 016450B1 EA 201101321 A EA201101321 A EA 201101321A EA 201101321 A EA201101321 A EA 201101321A EA 016450 B1 EA016450 B1 EA 016450B1
Authority
EA
Eurasian Patent Office
Prior art keywords
defective
brightness
pixels
pixel
environment
Prior art date
Application number
EA201101321A
Other languages
English (en)
Other versions
EA201101321A1 (ru
Inventor
Руслан Николаевич КОСАРЕВ
Original Assignee
Закрытое Акционерное Общество "Импульс"
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 Закрытое Акционерное Общество "Импульс" filed Critical Закрытое Акционерное Общество "Импульс"
Priority to EA201101321A priority Critical patent/EA016450B1/ru
Publication of EA201101321A1 publication Critical patent/EA201101321A1/ru
Publication of EA016450B1 publication Critical patent/EA016450B1/ru
Priority to KR1020120107263A priority patent/KR20130035914A/ko
Priority to EP12186126A priority patent/EP2575350A2/en
Priority to CN201210363697XA priority patent/CN103035185A/zh
Priority to JP2012214350A priority patent/JP2013081171A/ja
Priority to US13/632,329 priority patent/US20130084025A1/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40Picture signal circuits
    • H04N1/409Edge or detail enhancement; Noise or error suppression

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)

Abstract

Способ коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения заключается в том, что значения яркости дефектного пикселя вычисляют по его окружению, составляют карту дефектных пикселей, по которой определяют периметр, преимущественно четырехсвязный, дефектных кластеров и вычисляют яркость каждого дефектного пикселя, принадлежащего периметру; данную процедуру проводят итерационно до тех пор, пока не будет вычислена яркость каждого дефектного пикселя, при этом яркость дефектного пикселя определяют, например, как средневзвешенное значение по яркостям соседних пикселей. Технический результат - повышение качества получаемого изображения путем коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения.

Description

Изобретение относится к способам обработки изображений, а более конкретно, к способам коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения.
Предшествующий уровень техники
В цифровых детекторах, предназначенных для регистрации изображения и состоящих из большого числа одинаковых ячеек (пикселей), часто встречаются дефекты как отдельных пикселей, так и небольшой группы пикселей. Эти дефекты проявляются на изображениях таким образом, что яркость таких пикселей на глаз заметно отличается от яркости соседних пикселей, регистрирующих истинный сигнал. Такие пиксели называются дефектными, а группы дефектных пикселей называются дефектными кластерами. Приведем наиболее распространенные дефекты.
Битый пиксель - дефект пикселя, проявляющийся в неизменности выходного сигнала при различных уровнях входного сигнала.
Горячий пиксель - дефект пикселя, при котором выходной сигнал пикселя имеет неверную зависимость от входного сигнала или значительно зависит от иных факторов, например температуры или значений соседних пикселей.
Зависимый пиксель - дефект пикселя, при котором сигнал пикселя зависит от сигналов окружающих его пикселей.
Координаты дефектных пикселей, номера строк и столбцов, определяют на этапе калибровки цифрового детектора и являются входными параметрами способа коррекции изображения. Как правило, яркость дефектного пикселя вычисляют по его окружению с применением различных вычислительных техник. Коррекция яркости дефектных пикселей способствует лучшему восприятию цифрового изображения при визуализации и упрощает дальнейшую его обработку, например, при подавлении шума, вычислении уровней яркости и контраста, при поисках объектов на изображении и т.д.
В данной заявке мы заявляем способ коррекции яркости дефектных пикселей, координаты которых определены на этапе калибровки цифрового детектора и являются входными параметрами способа коррекции.
Из уровня техники известен способ синтеза текстурированного изображения в [Α. Είτοκ аий Т.Ьеид. Тех!иге куйЬекщ Ьу иои-рагате!пс катрйид. Ргос. Ιηΐ. Сои!. Сотри1ег νίδίοη, рр. 1033-1038, Сгеесе. 8ер1етЬег 1999]. Введем обозначения: пусть ί и _] обозначают координаты пикселей изображения, υ(ί) и υ(ί) яркости указанных пикселей, Ν(ί) и Ν(ί) их окружения. Под окружением Ν(ί) пикселя ί будем понимать прямоугольную часть изображения с центром в пикселе ί.
Известный способ заключается в том, что, если необходимо восстановить сигнал υ(ί), то по окружению Ν(ί) ищется наиболее близкое окружение Ν(ί) пикселя _] по некоторой метрике ά(ί, _))
У = агепип(й(/,у)) и, после того как такое окружение Ν(ί) найдено, сигнал υ(ί) полагается равным сигналу υ(ί) сф) =^(/)
Поиск окружения Ν(ί) можно проводить как по всему изображению, так и по некоторой ограниченной области изображения, которая и называется областью поиска. Метрику ά(ί, _)) определим следующим образом ά(ί,ΐ) = у Σ (1 - ί>(λ))χ (1 - ά(η))χ (υ(&)~ υ(η))2 Ζ ίϊ.ν(ι),
Здесь Ь(к) - бинарная маска соответствующего окружения: Ь(к)=0, если сигнал пикселя к уже известен, и Ь(к)=1, если сигнал пикселя еще только необходимо определить. Нормирующий фактор Ζ равен ζ= ΣΗΦΗΌ)
Недостатки известного способа заключаются в следующем.
1) Способ является неустойчивым, например, если окружения Ν(ί) и
ΧΖ) одинаково близки к окружению Ν(ί), а сигналы пикселей υ(ί) и заметно отличаются друг от друга.
2) В способе восстановленный сигнал пикселя υ(ί) всегда равен какому-либо сигналу пикселя υ(ί) из области поиска, т. е. в некоторых случаях не воспроизводится эффект изменения освещенности.
Раскрытие изобретения
Задача изобретения заключается в коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения.
Технический результат заявляемого способа заключается в повышении качества получаемого изображения путем коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения.
Технический результат достигается тем, что в способе коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения, заключающемся в том, что значения яркости дефектного пикселя вычисляют по его окружению, согласно изобретению, составляют карту дефектных пикселей, по которой определяют периметр дефектных кластеров и вычисляют яркость каждого дефектного пикселя, принад
- 1 016450 лежащего периметру; данную процедуру проводят итерационно до тех пор, пока не будет вычислена яркость каждого дефектного пикселя, при этом яркость дефектного пикселя вычисляют как средневзвешенное значение по яркостям соседних пикселей.
В целях улучшения качества изображения в качестве периметра дефектных кластеров используют четырехсвязный периметр.
В целях улучшения качества изображения яркость дефектного пикселя определяют согласно оценке Надарая-Ватсона, проводя суммирование по области поиска,
ί и _) - индексы пикселей;
Ν(ί) - окружение ί-того пикселя;
υ(ί) - определяемая яркость ί-того дефектного пикселя; υ(ί) - яркость]-того пикселя;
ω(ί, _)) - веса, вычисляются по формуле
1ι - параметр сглаживания;
ά(ί, _)) -расстояние между окружениями Ν(ί) и Ν(ί)
к и η - индексы пикселей;
Ζ(ί, _)) - нормирующий множитель ζ(ν)= Σ(*-*(*))* 0-*(«))
Ь(к) и Ь(п) - значение к -того и η -того пикселей на карте дефектных пикселей.
В целях улучшения качества изображения и уменьшения времени исполнения программной реализации заявляемого способа дефектные пиксели периметра классифицируют по их окружению 3x3 пикселя и для коррекции яркости дефектных пикселей, принадлежащих различным классам, используют различные значения размеров окружения и области поиска, при этом используют следующие классификацию и значения размеров окружения и области поиска:
кластеры с числом дефектных пикселей три и менее, размеры окружения 3x3 и области поиска 3x3;
кластеры с числом дефектных пикселей четыре и более, размеры окружения 5x5 и области поиска 5x5;
дефектные кластеры в виде линии шириной в один пиксель, размеры окружения 5x5 и области поиска 3x7 для строки и 7x3 для столбца;
дефектные кластеры в виде линии шириной в два пикселя, размеры окружения 5x5 и области поиска 5x7 для строки и 7x5 для столбца.
Особенность заявляемого способа заключается в следующем.
1) Способ не зависит от геометрии дефектных пикселей, т.е. позволяет корректировать яркость дефектных кластеров произвольной геометрии без каких-либо дополнительных ограничений.
2) Способ реалистично восстанавливает текстуру изображения, например, сигнал на границе резкого изменения яркости и в области локальных периодических текстур.
Чтобы обеспечить независимость заявляемого способа от геометрии дефектных кластеров, процедуру коррекции яркости дефектных пикселей проводят итерационно - по периметру дефектных кластеров. Сначала по заданным координатам дефектных пикселей строят карту дефектных пикселей бинарное изображение, на котором дефектные пиксели обозначены единицами, а пикселы с истинным сигналом нулями. По карте дефектных пикселей находят четырехсвязный периметр и вычисляют яркость каждого дефектного пикселя, принадлежащего периметру, после чего пиксели с исправленной яркостью отмечают нулями на карте дефектных пикселей. После чего итерационно продолжают данную процедуру до тех пор, пока не будет вычислена яркость последнего дефектного пикселя. Для определения периметра дефектных кластеров мы использовали известный способ с использованием поисковых таблиц (1оок ир 1аЬ1с) [Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс, Цифровая обработка изображений в среде МЛТЬЛБ. Техносфера, 2006, стр. 370].
Суть способа коррекции яркости дефектных пикселей заключается в том, чтобы вычислить яркость дефектного пикселя как среднее взвешенное значение по яркостям окружающих пикселей. При этом окружение дефектного пикселя рассматривают как регрессор, а яркость дефектного пикселя как зависимую величину (здесь мы используем терминологию, принятую в регрессионном анализе). Для вычисления яркости дефектного пикселя, которая есть зависимая величина, мы используем оценку Надарая-Ватсона из метода непараметрической регрессии [А. А. Во\\шап апб Α. Λζζαΐίηί. Лррйсб 8тоо11шщ Тесйшдиек Гог
- 2 016450
Иа1а Лпа1ув15, С1атепбои Ртевв, 1997, стр. 49]
Здесь К(·) - ядерная функция сглаживания и 11 - параметр сглаживания (ширина окна). В нашем случае х обозначает окружение дефектного пикселя, а у - вычисленную яркость дефектного пикселя.
Осуществление изобретения
Осуществление способа коррекции яркости дефектных пикселей поясняется следующими чертежами.
На фиг. 1 изображен пример дефектного кластера размером 10x10 пикселей. Белым цветом и цифрой 1 обозначены дефектные пиксели. Серым цветом и цифрой 2 обозначены пиксели с истинным сигналом.
На фиг. 2 изображен четырехсвязный периметр дефектного кластера, изображенного на фиг. 1. Белым цветом и цифрой 3 обозначены пиксели, которые образуют четырехсвязный периметр кластера дефектных пикселей. Цифрой 4 обозначен один из дефектных пикселей периметра, а цифрой 5 его окружение размером 3x3.
На фиг. 3 представлен пример части изображения с дефектными пикселями. Цифрой 6 обозначены дефектные столбцы и строки шириной в один пиксель. Цифрой 7 обозначены дефектные столбцы и строки шириной в два пикселя. Цифрой 8 обозначены столбцы шириной в один пиксель, содержащие дефекты типа штрихпунктирной линии.
На фиг. 4 представлен пример части изображения с дефектными пикселями. Цифрой 6 обозначена дефектная строка шириной в один пиксель. Цифрой 7 обозначены дефектные столбцы и строки шириной в два пикселя.
На фиг. 5 представлено изображение фиг. 3 после коррекции. На фиг. 6 представлено изображение фиг. 4 после коррекции.
В заявляемом способе яркость υ(ί) дефектного пикселя ί вычисляется как средне взвешенное значение
где ω(ί.,ί) - весовые множители с обычным ограничением 0<ω(ί, ])< 1 и знаменатель дроби есть условие нормировки. Суммирование в вышеприведенной формуле проводится по заданной области поиска. Пусть N(1) и Ν(ί) обозначают, как и раньше, окружения пикселей с координатами ί и у Вычислим расстояние между этими окружениями как
Здесь Ь(к)=1, если пиксель отмечен как дефектный, и Ь(к)=0 в противном случае. Нормирующий множитель Ζ(ί,,ί) равен
Веса ω(ί, _)) вычисляют по следующей формуле
Параметр сглаживания 1 выбирают пропорциональным параметру сглаживания, вычисленному по правилу Сильвермана [А. V. Во\\'шап апб А. Лх/аИпт Аррйеб ЗтооЙипд Тее11пк|ие5 !от Иа1а ЛпаЦйй С1атепбоп Ртевв, 1997, стр.31]
Безразмерный множитель к является параметром заявляемого способа коррекции и введен для того, чтобы иметь возможность регулировать значение параметра сглаживания 1.
Параметрами заявляемого способа коррекции яркости дефектных пикселей являются:
1) Размеры окружения дефектного пикселя по вертикали и горизонтали.
2) Размеры области поиска по вертикали и горизонтали.
3) Безразмерный множитель к.
Лучший вариант осуществления изобретения
Вычислительная сложность заявляемого способа коррекции яркости дефектных пикселей довольно высока. Первая возможность ускорить алгоритм, не меняя сам способ вычислений, заключается в том,
- 3 016450 чтобы оптимизировать параметры алгоритма в зависимости от геометрии дефекта. В заявляемом способе используют следующую классификацию дефектных кластеров в окружении 3x3 пикселя.
1) Малый кластер - кластер с числом дефектных пикселей три и менее.
2) Большой кластер - кластер с числом дефектных пикселей четыре и более.
3) Дефектный кластер в виде линии шириной в один пиксель.
4) Дефектный кластер в виде линии шириной в два пикселя.
Для конкретного цифрового детектора, дефектные кластеры которого не превышают размеров 7x7 пикселей и дефектные линии не превышают два пикселя в ширину, можно использовать следующие параметры алгоритма (см. табл.).
Таблица
Кластер Определение Размеры окружения (по вертикали и горизонтали) Размеры области поиска(по вертикали и горизонтали)
малый кластер число дефектных пикселей три и менее 3x3 3x3
большой кластер число дефектных пикселей четыре и более 5x5 5x5
линия дефектный кластер в виде строки 5x5 3x7
дефектный кластер в виде столбца 5x5 7x3
двойная линия дефектный кластер в виде двойной строки 5x5 5x7
дефектный кластер в 5x5 7x5
виде двойного
столбца
В примерах коррекции яркости дефектных пикселей использованы указанные в табл. значения параметров, а множитель к равен единице. В качестве примера на фиг. 3 и 4 представлены изображения с дефектами в виде строк и столбцов шириной один и два пикселя, а также столбцы шириной в один пиксель, содержащие дефекты типа штрихпунктирной линии. На фиг. 5 и 6 представлены те же изображения, но уже после коррекции заявляемым способом.

Claims (4)

  1. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
    1. Способ коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения, заключающийся в том, что значения яркости дефектного пикселя вычисляют по его окружению, отличающийся тем, что составляют карту дефектных пикселей, по которой определяют периметр дефектных кластеров и вычисляют яркость каждого дефектного пикселя, принадлежащего периметру; данную процедуру проводят итерационно до тех пор, пока не будет вычислена яркость каждого дефектного пикселя, при этом яркость дефектного пикселя вычисляют как средневзвешенное значение по яркостям соседних пикселей.
  2. 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве периметра дефектных кластеров используют четырехсвязный периметр.
  3. 3. Способ по п.2, отличающийся тем, что яркость дефектного пикселя определяют согласно оценке Надарая-Ватсона, проводя суммирование по области поиска,
  4. 4) = 1 ΣΦ) ί
    ί и - индексы пикселей;
    Ν(ί) - окружение ί-го пикселя;
    υ(ί) - определяемая яркость ί-го дефектного пикселя; υ(ί) - яркость _]-го пикселя;
    ω(ί, _]) - веса вычисляются по формуле к - параметр сглаживания;
    ά(ί, _]) - расстояние между окружениями Ν(ί) и Ν(ί)
    /) = Α Σ (1 - А * (1 - *(«))* ~ ь>(п))2 к и η - индексы пикселей;
    Ζ(ί.,ί) - нормирующий множитель
    - 4 016450
    2(/,/) = Σ(1-ά(Λ))χ(1-ά(η)) £εΛ'(ί), ηεΝ(/)
    Ь(к) и Ь(п) - значение к-го и η-го пикселей на карте дефектных пикселей.
    4. Способ по п.3, отличающийся тем, что дефектные пиксели периметра классифицируют по их окружению 3x3 пикселя и для коррекции яркости дефектных пикселей, принадлежащих различным классам, используют различные значения размеров окружения и области поиска, при этом используют следующие классификацию и значения размеров окружения к области поиска:
    кластеры с числом дефектных пикселей три и менее, размеры окружения 3x3 и области поиска 3x3;
    кластеры с числом дефектных пикселей четыре и более, размеры окружения 5x5 и области поиска 5x5;
    дефектные кластеры в виде линии шириной в один пиксель, размеры окружения 5x5 и области поиска 3x7 для строки и 7x3 для столбца;
    дефектные кластеры в виде линии шириной в два пикселя, размеры окружения 5x5 и области поиска 5x7 для строки и 7x5 для столбца.
EA201101321A 2011-09-30 2011-09-30 Способ коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения EA016450B1 (ru)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EA201101321A EA016450B1 (ru) 2011-09-30 2011-09-30 Способ коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения
KR1020120107263A KR20130035914A (ko) 2011-09-30 2012-09-26 디지털 단색 이미지의 결함 픽셀의 휘도를 정정하는 방법
EP12186126A EP2575350A2 (en) 2011-09-30 2012-09-26 Method for brightness correction of defective pixels of digital monochrome image
CN201210363697XA CN103035185A (zh) 2011-09-30 2012-09-26 数字黑白图像的缺陷像素的亮度校正方法
JP2012214350A JP2013081171A (ja) 2011-09-30 2012-09-27 デジタル白黒画像の不良画素の輝度補正のための方法
US13/632,329 US20130084025A1 (en) 2011-09-30 2012-10-01 Method for Brightness Correction of Defective Pixels of Digital Monochrome Image

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EA201101321A EA016450B1 (ru) 2011-09-30 2011-09-30 Способ коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения

Publications (2)

Publication Number Publication Date
EA201101321A1 EA201101321A1 (ru) 2012-04-30
EA016450B1 true EA016450B1 (ru) 2012-05-30

Family

ID=46145169

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EA201101321A EA016450B1 (ru) 2011-09-30 2011-09-30 Способ коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20130084025A1 (ru)
EP (1) EP2575350A2 (ru)
JP (1) JP2013081171A (ru)
KR (1) KR20130035914A (ru)
CN (1) CN103035185A (ru)
EA (1) EA016450B1 (ru)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103559857B (zh) * 2013-10-31 2016-03-16 桂林机床电器有限公司 一种面向oled屏像素缺陷检测的方法及装置
EP3119080B1 (en) * 2014-03-12 2020-11-11 SZ DJI Technology Co., Ltd. Method and system for dead pixel correction of digital image
EP3113107B1 (en) * 2015-07-02 2018-12-05 Continental Automotive GmbH Static soiling detection and correction
WO2017064829A1 (ja) * 2015-10-15 2017-04-20 ソニー株式会社 映像信号処理装置、映像信号処理方法およびプログラム
CN106878635B (zh) * 2016-12-14 2019-06-11 中国资源卫星应用中心 一种无效像元的补偿方法
CN109191439A (zh) * 2018-08-20 2019-01-11 宁波市智能制造产业研究院 一种靶材工件表面刀纹缺陷检测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040051798A1 (en) * 2002-09-18 2004-03-18 Ramakrishna Kakarala Method for detecting and correcting defective pixels in a digital image sensor
US20050058341A1 (en) * 2003-09-11 2005-03-17 Kazutaka Maruoka Image quality correction apparatus and image quality correction method
US20050168482A1 (en) * 2003-02-24 2005-08-04 Microsoft Corporation Image region filling by exemplar-based inpainting
US20060238827A1 (en) * 2005-04-20 2006-10-26 Fuji Photo Film Co., Ltd. Image processing apparatus, image processing system, and image processing program storage medium
RU2312395C1 (ru) * 2006-05-29 2007-12-10 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ сортировки цифровых изображений для качественной печати

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB9825086D0 (en) * 1998-11-17 1999-01-13 Vision Group Plc Defect correction in electronic imaging systems
US6618115B1 (en) * 1999-11-19 2003-09-09 Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. Defective pixel compensation system and display device using the system
US6985180B2 (en) * 2001-06-19 2006-01-10 Ess Technology, Inc. Intelligent blemish control algorithm and apparatus
US7728844B2 (en) * 2004-07-09 2010-06-01 Nokia Corporation Restoration of color components in an image model
JP5655355B2 (ja) * 2009-11-02 2015-01-21 ソニー株式会社 画素欠陥補正装置、撮像装置、画素欠陥補正方法、およびプログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040051798A1 (en) * 2002-09-18 2004-03-18 Ramakrishna Kakarala Method for detecting and correcting defective pixels in a digital image sensor
US20050168482A1 (en) * 2003-02-24 2005-08-04 Microsoft Corporation Image region filling by exemplar-based inpainting
US20050058341A1 (en) * 2003-09-11 2005-03-17 Kazutaka Maruoka Image quality correction apparatus and image quality correction method
US20060238827A1 (en) * 2005-04-20 2006-10-26 Fuji Photo Film Co., Ltd. Image processing apparatus, image processing system, and image processing program storage medium
RU2312395C1 (ru) * 2006-05-29 2007-12-10 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ сортировки цифровых изображений для качественной печати

Also Published As

Publication number Publication date
EP2575350A2 (en) 2013-04-03
KR20130035914A (ko) 2013-04-09
JP2013081171A (ja) 2013-05-02
CN103035185A (zh) 2013-04-10
US20130084025A1 (en) 2013-04-04
EA201101321A1 (ru) 2012-04-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11095902B2 (en) Method for image coding, electronic device and computer-readable storage medium
EA016450B1 (ru) Способ коррекции яркости дефектных пикселей цифрового монохромного изображения
WO2019233343A1 (en) Image processing method and electronic device
JP6507846B2 (ja) 画像ノイズ除去方法及び画像ノイズ除去装置
Jiao et al. Local stereo matching with improved matching cost and disparity refinement
CN111242878B (zh) 基于布谷鸟搜索的矿井下图像增强方法
US9569822B2 (en) Removing noise from an image via efficient patch distance computations
CN113196334B (zh) 用于生成超分辨率图像的方法和相关设备
WO2014070489A1 (en) Recursive conditional means image denoising
JP2010193199A (ja) 画像処理装置および画像処理方法
JP5091994B2 (ja) 動きベクトル検出装置
CN117252773A (zh) 基于自适应颜色校正和导向滤波的图像增强方法及系统
Lei et al. Low-light image enhancement using the cell vibration model
Patil et al. Bilateral filter for image denoising
JP2023003763A (ja) 学習装置、画像処理装置、学習処理方法、及びプログラム
CN107424134B (zh) 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备
CN111402173A (zh) 一种混合噪声去除方法、装置、电子设备和存储介质
CN105513011B (zh) 图像缩放方法
Malik et al. Contrast enhancement and smoothing of CT images for diagnosis
CN115937395A (zh) 电气设备模型渲染方法、装置、计算机设备和存储介质
WO2021189460A1 (zh) 图像处理方法、装置及可移动平台
CN112419407B (zh) 基于云团边缘识别的云团位移矢量计算方法及装置
Shakar et al. Quantification of color artifacts for the evaluation of color filter array demosaicking
JP2020191030A (ja) 画像処理装置
CN111383183A (zh) 图像边缘增强方法、装置以及计算机存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s)

Designated state(s): MD

MM4A Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s)

Designated state(s): AM AZ BY KZ KG TJ TM