ES2253542T3 - Procedimiento y sistema para producir informaciones formateadas relacionadas con los defectos, como minimo, de una aparato de una cadena, en especial por efecto borroso. - Google Patents

Procedimiento y sistema para producir informaciones formateadas relacionadas con los defectos, como minimo, de una aparato de una cadena, en especial por efecto borroso.

Info

Publication number
ES2253542T3
ES2253542T3 ES02747506T ES02747506T ES2253542T3 ES 2253542 T3 ES2253542 T3 ES 2253542T3 ES 02747506 T ES02747506 T ES 02747506T ES 02747506 T ES02747506 T ES 02747506T ES 2253542 T3 ES2253542 T3 ES 2253542T3
Authority
ES
Spain
Prior art keywords
image
formatted information
formatted
procedure
representation
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.)
Expired - Lifetime
Application number
ES02747506T
Other languages
English (en)
Inventor
Laurent Chanas
Frederic Guichard
Lionel Moisan
Bruno Liege
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.)
DO Labs SA
Original Assignee
DO Labs SA
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
Priority claimed from FR0109291A external-priority patent/FR2827459B1/fr
Priority claimed from FR0109292A external-priority patent/FR2827460B1/fr
Application filed by DO Labs SA filed Critical DO Labs SA
Application granted granted Critical
Publication of ES2253542T3 publication Critical patent/ES2253542T3/es
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00General purpose image data processing
    • G06T1/0007Image acquisition
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T3/10
    • G06T5/70
    • G06T5/73
    • G06T5/80
    • 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
    • H04N1/00002Diagnosis, testing or measuring; Detecting, analysing or monitoring not otherwise provided for
    • H04N1/00007Diagnosis, testing or measuring; Detecting, analysing or monitoring not otherwise provided for relating to particular apparatus or devices
    • 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
    • H04N1/00002Diagnosis, testing or measuring; Detecting, analysing or monitoring not otherwise provided for
    • H04N1/00026Methods therefor
    • H04N1/00045Methods therefor using a reference pattern designed for the purpose, e.g. a test chart
    • 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
    • H04N1/00002Diagnosis, testing or measuring; Detecting, analysing or monitoring not otherwise provided for
    • H04N1/00071Diagnosis, testing or measuring; Detecting, analysing or monitoring not otherwise provided for characterised by the action taken
    • 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
    • H04N1/387Composing, repositioning or otherwise geometrically modifying originals
    • 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
    • H04N1/40093Modification of content of picture, e.g. retouching
    • 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
    • H04N1/46Colour picture communication systems
    • H04N1/56Processing of colour picture signals
    • H04N1/58Edge or detail enhancement; Noise or error suppression, e.g. colour misregistration correction

Abstract

Procedimiento para producir informaciones formateadas (IF) relacionadas con los aparatos (App1, App2, App3) de una cadena de aparatos (P3, APP), comprendiendo dicha cadena de aparatos (P3, APP) en especial, como mínimo, un aparato de captación de imágenes(App3) y/o, como mínimo, un aparato de restitución de imagen; comprendiendo dicho procedimiento la etapa de producción de las informaciones formateadas (IF) relacionadas con los defectos (P5) relacionados con las características de la óptica y/o del captador y/o de la electrónica y/o del programa integrado, como mínimo, de un aparato de dicha cadena, permitiendo dicho aparato captar o restituir una imagen (I); comportando dicho aparato, como mínimo, una característica fija y/o una característica variables, según la imagen (I); siendo susceptible dicha característica fija y/o característica variable (CC) de ser asociada a uno o varios valores de características, en especial la distancia focal y/o la puesta a punto y valores de características asociadas VCV; comprendiendo dicho procedimiento la etapa de producir informaciones formateadas medidas (IFM) relacionadas con los efectos (P5) de dicho aparato a partir de un campo medido (D(H)) compuesto del conjunto de tripletes constituidos por: - una zona de imagen (ZI) y/o un identificativo de la zona de imagen (ZI), - la representación de imagen (RI) de la zona de imagen (ZI), - la representación de referencia (RR) de una zona de referencia (ZR), y compuesta del valor para la imagen (I) de cada una de las características variables seleccionadas; pudiendo comprender dichas informaciones formateadas las llamadas informaciones formateadas medidas.

Description

Procedimiento y sistema para producir informaciones formateadas relacionadas con los defectos, como mínimo, de un aparato de una cadena, en especial por efecto borroso.
Preámbulo de la descripción Sector técnico al que se refiere, problema considerado
La presente invención se refiere a un procedimiento y sistema para la producción de informaciones formateadas relacionadas con los defectos, como mínimo, de un aparato de una cadena.
Estado de la técnica
El documento NISO: "borrador de norma NISO. Borrador de diccionario de datos-metadatos técnicos para trabajo con imágenes fijas, 1,0" SIN NOMBRE, [en línea] 5 de julio de 2000 (2000-07-05), páginas digitales 1-40, XP002224028, extraído de Internet: <URL:www.niso.org/pdfs/DataDict.pdf> [extraído en 2002-12-06] divulga informaciones formateadas que sirven para estimar la exactitud de la salida del sistema de tratamiento de imágenes y la exactitud de las técnicas de preservación de la imagen, particularmente en caso de emigración.
Solución Procedimiento
La invención se define en la reivindicación de procedimiento 1 y en la reivindicación de sistema 18 que se adjuntan a la descripción. Se refiere a un procedimiento para producir informaciones formateadas relacionadas con los aparatos de una cadena de aparatos. La cadena de aparatos comprende en especial, como mínimo, un aparato de captación de imágenes y/o, como mínimo, un aparato de restitución de imagen. El procedimiento comprende la etapa de producir informaciones formateadas relacionadas con los defectos, como mínimo, de un aparato de la cadena.
Preferentemente, según la invención, el aparato permite captar o restituir una imagen (-I-). El aparato presenta, como mínimo, una característica fija y/o una característica variable según la imagen (-I-). Las características fijas y/o variables son susceptibles de ser asociadas a uno o varios valores de características, especialmente la focal y/o la utilización de sus valores de características asociadas. El procedimiento comprende la etapa de producir informaciones formateadas medidas relacionadas con los defectos del aparato a partir de un campo medido -D(H)-. Las informaciones formateadas pueden comprender informaciones formateadas medidas.
Informaciones formateadas extendidas y separación
De modo preferente, de acuerdo con la invención, el procedimiento comprende además la etapa de producir informaciones formateadas extendidas relacionadas con los defectos del aparato a partir de las informaciones formateadas medidas. Las informaciones formateadas pueden comprender informaciones formateadas extendidas. Las informaciones formateadas extendidas presentan una desviación con respecto a dichas informaciones formateadas
medidas.
Noción de modelo-Interpolación-Elección de umbral y elección del modelo más simple para alcanzar el umbral
Preferentemente, según la invención, el procedimiento es tal que las informaciones formateadas, producidas a partir de las informaciones formateadas medidas, son representadas por los parámetros de un modelo parametrizable escogido entre un conjunto de modelos parametrizables, en especial un conjunto de polinomios. El procedimiento comprende además la etapa de seleccionar el modelo parametrizable en el conjunto de modelos parametri-
zables:
-
definiendo una desviación o separación máxima,
-
ordenando los modelos parametrizables del conjunto de modelos parametrizables según su grado de complejidad de realización,
-
escogiendo el primero de los modelos parametrizables del conjunto de modelos parametrizables ordenado para aquél cuya desviación es inferior a la separación máxima.
Según una variante de realización de la invención, las informaciones formateadas extendidas pueden estar constituidas por las informaciones formateadas medidas.
Preferentemente, de acuerdo con la invención, el procedimiento comprende un algoritmo de cálculo (AC) que permite obtener el campo obtenido -D(H)- a partir de una referencia (-M-). El algoritmo de cálculo (AC) comprende las etapas siguientes:
-
captar o restituir la referencia (-M-) por medio del aparato para producir una imagen (-I-),
-
escoger, como mínimo, una zona de imagen (-ZI-) en la imagen (-I-),
-
calcular una imagen de referencia (-R-) a partir de la imagen (-I-),
-
determinar en la imagen de referencia (-R-) una zona de referencia (-ZR-) homóloga de la zona de imagen (-ZI-),
-
escoger una base (-B-) que permite representar la totalidad o una parte de la zona de imagen (-ZI-) por una representación de imagen (-RI-) y representar la totalidad o parte de la zona de referencia (-ZR-) por una representación de referencia (-RR-),
-
seleccionar cero, una o varias características variables entre el conjunto de las características variables, que se designan a continuación características variables seleccionadas.
El campo medido -D(H)- se compone del conjunto de tripletes constituidos por:
-
una zona de imagen (-ZI-) y/o un identificativo de la zona de imagen (-ZI-),
-
la representación de imagen (-RI-) de la zona de imagen (-ZI-),
-
la representación de referencia (-RR-) de la zona de referencia (-ZR-).
El campo medido -D(H)- está compuesto además por el valor, para la imagen (-I-), de cada una de las características variables seleccionadas. Resulta de la combinación de los trazos técnicos que se obtienen en un campo medido que caracteriza un defecto. Este defecto es denominado efecto borroso, en el sentido de la presente invención.
Preferentemente, según la invención, la imagen de referencia (-R-) comporta pixels de referencia. Cada uno de los pixels de referencia tiene un valor de píxel de referencia. El procedimiento es tal que para calcular la imagen de referencia (-R-) a partir de la imagen (-I-) se submuestrea la imagen (-I-), especialmente para obtener una imagen de referencia (-R-) cuyos pixels de referencia pueden adoptar uno u otro de dos valores de pixels de referencia.
Resulta de la combinación de las características técnicas que la imagen de referencia (-R-) presenta iguales defectos que la imagen -(I)I-, con exclusión del efecto borroso.
Preferentemente, según la invención, el procedimiento es tal que se escoge una base (-B-) que permite una representación en frecuencia, especialmente calculada con ayuda de una transformada de Fourier.
Preferentemente, de acuerdo con la invención, el procedimiento es tal que se escoge una base (-B-) que permite una representación en pequeñas ondas o en paquetes de pequeñas ondas.
Preferentemente, de acuerdo con la invención, el procedimiento es tal que se escoge una base lineal que comprende un reducido número de elementos. Resulta de ello que con un cálculo simple se obtiene una representación con buena aproximación.
Preferentemente, de acuerdo con la invención, la representación de referencia (-RR-) está constituida por valores numéricos. El procedimiento comprende además la etapa de escoger la referencia (-M-), tal como el porcentaje de valores numéricos inferiores a un primer umbral determinado sea inferior a un segundo umbral predeterminado, en especial 1%.
Preferentemente, según la invención, la referencia (-M-) está compuesta de elementos cuyo reparto en dimensiones y posición geométrica se extienden a un amplio espectro.
Según la invención, la referencia (-M-) se puede escoger de manera tal que la representación de imagen (-I-) en la base (-B-) es, teniendo en cuenta los defectos, sensiblemente independiente de las condiciones de captación o de restitución de la imagen (-I-), en especial en el caso de un aparato de captación de imagen, la representación es independiente de la orientación y de la posición de la referencia (-M-) con respecto al aparato de captación de imagen.
Según la invención, la referencia (-M-) está construida a partir de una imagen cuantificada de una escena natural.
Según la invención, el procedimiento comprende además la etapa de pretratamiento de la imagen (-I-) por medio de un cálculo que elimina una parte de los defectos.
El efecto borroso en el sentido de la presente invención caracteriza el aparato y los medios de cálculo que permiten eliminar los defectos.
Interpolación para formatear en un punto cualquiera
Preferentemente, de acuerdo con la invención, el procedimiento comprende además la etapa de obtener las informaciones formateadas extendidas relativas a una zona de imagen cualquiera (ZIQ), deduciendo las informaciones formateadas, relativas a una zona de imagen cualquiera (ZIQ), a partir de las informaciones formateadas medidas.
Focal variable
Preferentemente, de acuerdo con la invención, el procedimiento es tal que el aparato de la cadena de aparatos presenta, como mínimo, una característica variable según la imagen, en especial la focal y/o la apertura. Cada característica variable es susceptible de ser asociada a un valor para formar una combinación constituida por el conjunto de las características variables y de los valores. El procedimiento comprende además las siguientes etapas:
-
la etapa de seleccionar combinaciones predeterminadas,
-
la etapa de calcular informaciones formateadas medidas, especialmente utilizando el algoritmo de cálculo (AC) para cada una de las combinaciones predeterminadas seleccionadas de este modo.
Focal variable-Formateado en una zona cualquiera
Según la invención, se llama argumento una zona de imagen cualquiera y una de las combinaciones. El procedimiento comprende además la etapa de deducir las informaciones formateadas extendidas relativas a un argumento cualquiera a partir de las informaciones formateadas medidas.
Resulta de la combinación de las características técnicas que las informaciones formateadas son más compactas y robustas con respecto a los errores de medición.
Elección de un umbral con respecto a la desviación-Formateado según este umbral
Preferentemente, según la invención, el procedimiento es tal que para deducir las informaciones formateadas extendidas a partir de las informaciones formateadas medidas:
-
se define un primer umbral,
-
se seleccionan las informaciones formateadas extendidas, de manera tal que la dispersión sea inferior al primer umbral.
Añadidura de las desviaciones a las informaciones formateadas
Preferentemente, de acuerdo con la invención, el procedimiento comprende además la etapa de asociar las desviaciones a las informaciones formateadas. Resulta de la combinación de las características técnicas que las informaciones formateadas pueden ser utilizadas por programas de tratamiento de imágenes captadas por el aparato para obtener imágenes cuyos efectos residuales son conocidos. Resulta de la combinación de las características técnicas que las informaciones formateadas pueden ser utilizadas por programas de tratamiento de imágenes para obtener imágenes destinadas a ser restituidas por el aparato de restitución de imágenes con defectos residuales conocidos.
Caso de imagen en color
Preferentemente, de acuerdo con la invención, en el caso en el que la imagen es una imagen en color compuesta de varios planos de color, el procedimiento comprende además la etapa de producir las informaciones formateadas medidas utilizando el algoritmo de cálculo (AC) para, como mínimo, dos planos de color.
Sistema
La invención se refiere a un sistema para producir informaciones formateadas leídas en los aparatos de una cadena de aparatos. La cadena de aparatos comprende, en especial, como mínimo, un aparato de captación de imagen y/o, como mínimo, un aparato de restitución de imagen. El sistema comprende medios de cálculo para producir informaciones formateadas relacionadas con los efectos, como mínimo, de un aparato de la cadena.
Preferentemente, de acuerdo con la invención, el aparato permite captar o restituir una imagen (-I-). El aparato presenta, como mínimo, una característica fija y/o una característica variable según la imagen (-I-). La característica fija y/o la característica variable son susceptibles de ser asociadas a uno o varios valores de características, en especial la focal y/o puesta a punto y sus valores de características asociados. El sistema comprende medios de cálculo para la producción de las informaciones formateadas medidas relacionadas con los defectos del aparato, a partir de un campo medido -D(H)-. Las informaciones formateadas pueden comprender las informaciones formateadas medidas.
Informaciones formateadas extendidas y separación o desviación
Preferentemente, según la invención, el sistema comprende además medios de cálculo para producir informaciones formateadas extendidas relacionadas con los defectos del aparato a partir de las informaciones formateadas medidas. Las informaciones formateadas pueden comprender las informaciones formateadas extendidas. Las informaciones formateadas extendidas presentan una desviación con respecto a las informaciones formateadas medidas.
Noción de modelo-Interpolación-Elección de un umbral y elección del modelo más simple para alcanzar el umbral
Preferentemente, según la invención, el sistema es tal que las informaciones formateadas, producidas a partir de las informaciones formateadas medidas, son representadas por los parámetros de un modelo parametrizable escogido entre un conjunto de modelos parametrizables, en especial un conjunto de polinomios. El sistema comprende además medios de selección para seleccionar el modelo parametrizable en el conjunto de modelos parametrizables:
-
definiendo una desviación o separación máxima,
-
ordenando los modelos parametrizables del conjunto de modelos parametrizables según su grado de complejidad de utilización,
-
escogiendo el primero de los modelos parametrizables del conjunto de modelos parametrizables ordenado para el cual la desviación es inferior a la desviación máxima.
Preferentemente, según la invención, el sistema comprende medios de cálculo que utilizan un algoritmo de cálculo (AC) que permite obtener el campo medido -D(H)- a partir de una referencia (-M-). El aparato de captación de imágenes o de restitución de imagen comprende medios para captar o restituir la referencia (-M-) y para producir de esta manera una imagen (-I-). Los medios de cálculo comprenden medios de tratamiento informático para:
-
escoger, como mínimo, una zona de imagen (-ZI-) en la imagen (-I-),
-
calcular una imagen de referencia (-R-) a partir de la imagen (-I-),
-
determinar en la imagen de referencia (-R-) una zona de referencia (-ZR-) homóloga a la zona de imagen (-ZI-),
-
escoger una base (-B-) que permita representar la totalidad o parte de la zona de imagen (-ZI-) por una representación de imagen (-RI-) y representar la totalidad o parte de la zona de referencia (-ZR-) por una representación de referencia (-RR-),
-
seleccionar cero, una o varias características variables del conjunto de las características variables, que se designarán a continuación características variables seleccionadas.
El campo medido -D(H)- se compone del conjunto de tripletes constituidos por:
-
una zona de imagen (-ZI-) y/o un identificativo de la zona de imagen (-ZI-),
-
la representación de imagen (-RI-) de la zona de imagen (-ZI-),
-
la representación de referencia (-RR-) de la zona de referencia (-ZR-).
El campo medido -D(H)- está compuesto además del valor, para la imagen (-I-), de cada una de las características variables seleccionadas. De esta manera, se obtiene un campo medido que caracteriza un defecto denominado borroso en el sentido de la presente invención.
Preferentemente, según la presente invención, la imagen de referencia (-R-) comporta pixels de preferencia. Los pixels de referencia, cada uno de los cuales tiene un valor de píxel de referencia. El sistema es tal que los medios de tratamiento para calcular la imagen de referencia (-R-) a partir de la imagen (-I-), comprenden medios para submuestrear la imagen (-I-), en especial para obtener una imagen de referencia (-R-), cuyos pixels de referencia pueden adoptar uno u otro de los dos valores de pixels de referencia.
Preferentemente, según la invención, el sistema es tal que los medios de tratamiento informático permiten la elección de una base (-B-) que permite una representación en frecuencia, especialmente calculada con la ayuda de una transformada de Fourier.
Preferentemente, según la invención, el sistema es tal que los medios de tratamiento informático permiten la elección de una base (-B-) que permite una representación en ondas pequeñas o paquetes de ondas pequeñas.
Preferentemente, según la invención, el sistema es tal que los medios de tratamiento informático permiten la elección de una base lineal que comprende un número reducido de elementos.
Preferentemente, según la invención, la representación de referencia (-RR-) está constituida por valores numéricos. El sistema comprende medios de tratamiento informático que permiten escoger la referencia (-M-), de manera tal que el porcentaje de valores numéricos inferiores a un primer umbral determinado sea inferior al segundo umbral predeterminado, en especial 1%.
Preferentemente, según la invención, la referencia (-M-) está compuesta por elementos cuyo reparto en dimensiones y, por lo tanto, la posición geométrica se extienden a un amplio espectro.
Preferentemente, según la invención, la referencia (-M-) es escogida de manera tal que la representación de imagen (-I-) en la base (-B-) es, teniendo en cuenta los defectos, sensiblemente independiente de las condiciones de captación o de restitución de la imagen (-I-), en especial, en el caso de un aparato de captación de imagen, la representación es independiente de la orientación y de la posición de la referencia (-M-) con respecto al aparato de captación de imagen.
Preferentemente, según la invención, la referencia (-M-) está construida a partir de una imagen cuantificada de una escena natural.
Preferentemente, según la invención, el sistema permite además pretratar la imagen (-I-) utilizando medios de cálculo para eliminar una parte de los defectos.
Interpolación para formatear en un punto cualquiera
Preferentemente, según la invención, el sistema comprende además medios de tratamiento informático que permiten obtener las informaciones formateadas extendidas relativas a una zona de imagen cualquiera (ZIQ) deduciendo las informaciones formateadas, relativas a una zona de imagen cualquiera (ZIQ), a partir de las informaciones formateadas medidas.
Focal variable
Preferentemente, según la invención el sistema es tal que el aparato de la cadena de aparatos presenta, como mínimo, una característica variable según la imagen, especialmente la focal y/o la abertura. Cada una de las características variables es susceptible de ser asociada a un valor para formar una combinación constituida por el conjunto de las características variables y de los valores. El sistema comprende además medios de cálculo para calcular informaciones formateadas medidas, utilizando en especial el algoritmo de cálculo (AC) para combinaciones predeterminadas seleccionadas.
Focal variable - Formateado en una zona cualquiera
Preferentemente, según la invención, el sistema comprende además medios de tratamiento informático para deducir las informaciones formateadas extendidas relativas a un documento cualquiera a partir de las informaciones formateadas medidas. Se llama argumento a una zona de imagen cualquiera y una de las combinaciones.
Elección de un umbral en base a la desviación - Formateado según este umbral
Preferentemente, según la invención, el sistema es tal que los medios de tratamiento informático para deducir las informaciones formateadas extendidas a partir de las informaciones formateadas medidas comprenden medios de selección para seleccionar las informaciones formateadas extendidas de manera tal que la desviación sea inferior a un primer umbral.
Añadidura de las desviaciones a las informaciones formateadas
Preferentemente, según la invención, el sistema comprende además medios de tratamiento informático para asociar las desviaciones a dichas informaciones formateadas.
Caso de imagen en color
Preferentemente, según la invención, la imagen es una imagen en color compuesta por varios planos de color. El sistema comprende además medios de cálculo para producir las informaciones formateadas medidas utilizando el algoritmo de cálculo (ACV), como mínimo, para dos de los planos de color.
Descripción detallada
Otras características y ventajas de la invención aparecerán de la lectura de la descripción de las variantes de realización de la invención, a título de ejemplo indicativo y no limitativo, y de las siguientes figuras:
la figura 1 representa un ejemplo de puesta en práctica del procedimiento de la invención,
la figura 2 representa un ejemplo de realización de un campo de medición -D(H)-,
la figura 3a representa un ejemplo de una línea de luminancia procedente de la referencia (M),
la figura 3b representa un ejemplo de una línea de luminancia generada en la imagen (I),
la figura 3c representa un ejemplo de una línea de luminancia sobre la imagen de referencia (R),
la figura 4a representa un ejemplo de realización de una representación de referencia (RR),
la figura 4b representa un ejemplo de realización de una representación de referencia (RR), adaptada a la referencia (M),
la figura 4c representa un ejemplo de realización de una representación de referencia (RR), no adaptada a la referencia (M),
la figura 5a representa un ejemplo de corte de la imagen de referencia (R) en la zona de referencia (ZR),
la figura 5b representa un ejemplo de informaciones formateadas, medidas con respecto a un aparato de características variables,
la figura 5c representa un ejemplo del sistema de generación de informaciones formateadas,
la figura 6 representa informaciones formateadas (IF) relacionadas con los defectos (P5) de un aparato (APP) de una cadena de aparatos (P3).
Aparato
Haciendo referencia en especial a la figura 6, se describirá la noción de aparato (APP). En el sentido de la presente invención, un aparato (APP) puede ser en especial:
-
un aparato de captación de imágenes, tal como, por ejemplo, un aparato de fotografía de un solo uso, un aparato de fotografía de tipo numérico, un aparato réflex, un escáner, un fax, un endoscopio, un camescopio, una cámara de vigilancia, un juguete, una cámara integrada o conectada a un teléfono, un asistente personal o un ordenador, una cámara térmica, un aparato de ecografía,
-
un aparato de restitución de imagen como, por ejemplo, una pantalla, un proyector, un televisor, gafas de realidad virtual o una impresora,
-
un ser humano que tiene defectos de visión, por ejemplo, astigmatismo,
-
un aparato al que se quiere montar para producir imágenes que tienen, por ejemplo, un aspecto similar a las producidas por un aparato de Marca Leica,
-
un dispositivo de tratamiento de imágenes, por ejemplo, un programa de zoom que tiene como efecto de borde la añadidura del efecto borroso,
-
un aparato virtual equivalente a varios aparatos (APP).
Un aparato (APP) más complejo tal como un escáner/fax/impresora, un Minilab de impresión de fotografía, un aparato de videoconferencia, se pueden considerar como un aparato APP o varios aparatos (APP).
Cadena de aparatos
Haciendo referencia especialmente a la figura 6, se describirá a continuación la noción de cadena de aparatos (P3). Se llama cadena de aparatos (P3) a un conjunto de aparatos (APP). La noción de cadena de aparatos (P3) puede incluir además una noción de orden.
Los ejemplos siguientes constituyen cadenas de aparatos (P3):
-
un solo aparato (APP),
-
un aparato de captación de imágenes y un aparato de restitución de la imagen,
-
un aparato de fotografía, un escáner, una impresora, por ejemplo, en un Minilab de revelado de fotos,
-
un aparato fotonumérico, una impresora, por ejemplo, en un Minilab de revelado de fotos,
-
un escáner, una pantalla o una impresora, por ejemplo, en un ordenador,
-
una pantalla o proyector y el ojo de un ser humano,
-
un aparato y otro al que se quiere reunir,
-
un aparato de fotografía y un escáner,
-
un aparato de captación de imagen, un programa de tratamiento de imágenes,
-
un programa de tratamiento de imágenes, un aparato de restitución de imágenes,
-
una combinación de los ejemplos precedentes,
-
otro conjunto de aparatos (APP).
Defecto
Haciendo referencia especialmente a la figura 6, se describirá a continuación la noción de defecto (P5). Se llama defecto (P5) del aparato (APP) a un defecto relacionado con las características de la óptica y/o del captador y/o de la electrónica y/o del programa integrado en un aparato (APP); son ejemplos de defectos (P5), por ejemplo, la distorsión, el efecto borroso, formación de viñetas, aberraciones cromáticas, calidad de los colores, uniformidad del flash, ruido del captador, granulado, astigmatismo y aberración esférica.
Imagen
Haciendo referencia en especial a las figuras 1 y 6, se describirá a continuación la noción de imagen (I). Se llama imagen (I) una imagen captada o modificada o restituida por un aparato (APP). La imagen (I) puede proceder de un aparato (APP) de la cadena de aparatos (P3). La imagen (I) puede estar destinada a un aparato (APP) de la cadena (P3). De manera más general, la imagen puede proceder y/o estar destinada a la cadena de aparatos (P3). En el caso de imágenes animadas, por ejemplo, vídeo, constituidos por una secuencia en tiempo de imágenes fijas, se llama imagen (I) a una imagen fija de la secuencia de imágenes.
Informaciones formateadas
Haciendo referencia especialmente a la figura 6, se describirá a continuación la noción de informaciones formateadas (IF). Se llama informaciones formateadas (IF) a los datos relacionados a los defectos (P5) de uno o varios aparatos (APP) de la cadena de aparatos (P3) y que permiten calcular una imagen transformada I-transf, teniendo en cuenta defectos (P5) del aparato (APP). Para producir las informaciones formateadas (IF), se pueden utilizar diferentes procedimientos basados en mediciones, y/o captaciones o restitución de referencias y/o de simulaciones.
Para producir las informaciones formateadas (IF), se puede utilizar, por ejemplo, el procedimiento descrito en la solicitud de patente internacional, presentada en el mismo día que la demanda presente, a nombre de la sociedad Vision IQ y con el título: "Procédé et système pour fournir, selon un format standard, des informations formatées à des moyens de traitement d’images" (Procedimiento y sistema para facilitar, según un formato estándar, informaciones formateadas a medios de tratamiento de imágenes). En esta solicitud, se describe un procedimiento para facilitar, según un formato estándar, informaciones formateadas (IF) a medios de tratamiento de imágenes, en especial programas y/o componentes. Las informaciones formateadas (IF) están relacionadas a los defectos de una cadena de aparatos (P3). La cadena de aparatos (P3) comprende en especial, como mínimo, un aparato de captación de imagen y/o un aparato de restitución de imagen. Los medios de tratamiento de imágenes utilizan las informaciones formateadas (IF) para modificar la calidad, como mínimo, de una imagen procedente o destinada a la cadena de aparatos (P3). Las informaciones formateadas (IF) comportan datos que caracterizan defectos (P5) del aparato de captación de imagen, en especial las características de distorsión y/o datos que caracterizan defectos del aparato de restitución de las imágenes, en especial características de distorsión.
El procedimiento comprende la etapa de indicar por lo menos un campo del formato estándar con las informaciones formateadas (IF). El campo es designado por un nombre de campo. El campo contiene, como mínimo, un valor de campo.
Para buscar las informaciones formateadas (IF), se puede, por ejemplo, utilizar el procedimiento descrito en la solicitud de patente internacional presentada el mismo día que la presente solicitud, a nombre de la sociedad Vision IQ bajo el título: "Procédé et système pour modifier la qualité d’au moins une image provenant ou destinée à une chaîne d’appareils" (Procedimiento y sistema para modificar la calidad, como mínimo, de una imagen procedente o destinada a una cadena de aparatos). En dicha solicitud, se describe un procedimiento para modificar la calidad de, como mínimo, una imagen procedente o destinada a una cadena de aparatos determinada. La cadena de aparatos determinada comprende, como mínimo, un aparato de captación de imagen y/o, como mínimo, un aparato de restitución de imagen. Los aparatos de captación de imagen y/o los aparatos de restitución de imagen, progresivamente puestos en el mercado por agentes económicos distintos, pertenecen a un conjunto indeterminado de aparatos. Los aparatos del conjunto de aparatos presentan defectos que pueden estar caracterizados por informaciones formateadas. El procedimiento comprende, para la imagen de referencia, las etapas siguientes:
-
la etapa de un índice o repertorio de las fuentes de información formateadas correspondientes a los aparatos del conjunto de aparatos,
-
la etapa de buscar de manera automática, entre las informaciones formateadas indexadas del modo dicho, informaciones formateadas específicas correspondientes a la cadena de aparatos determinada,
-
la etapa de modificar de manera automática la imagen por medio de programas de tratamiento de imágenes y/o componentes de tratamiento de imágenes, teniendo en cuenta informaciones formateadas específicas obtenidas de este modo.
Para producir las informaciones formateadas (IF), se puede utilizar, por ejemplo, el procedimiento descrito en la solicitud de patente internacional, presentada el mismo día de la presente, a nombre de la sociedad Vision IQ con el título: "Procédé et système pour réduire la fréquence des mises à jour de moyens de traitement d’images" (Procedimiento y sistema para reducir la frecuencia de las actualizaciones de medios de tratamiento de imágenes). En dicha solicitud de patente, se describe un procedimiento para reducir la frecuencia de las actualizaciones de los medios de tratamiento de imágenes, en especial un programa y/o un componente. Los medios de tratamiento de imágenes permiten modificar la calidad de las imágenes numéricas que proceden o están destinadas a una cadena de aparatos. La cadena de aparatos presenta, como mínimo, un aparato de captación de imágenes y/o, como mínimo, un aparato de restitución de imagen. Los medios de tratamiento de imagen utilizan informaciones formateadas relacionadas con los defectos, como mínimo, de un aparato de la cadena de aparatos. Las informaciones formateadas dependen por lo menos de una variable. Las informaciones formateadas permiten establecer una correspondencia entre una parte de las variables e identificadores. Los identificadores permiten determinar el valor de la variable correspondiente al identificador, teniendo en cuenta el identificador y la imagen. Resulta de la combinación de las características técnicas que es posible determinar el valor de una variable, en especial en el caso en el que la significación física y/o el contenido de la variable no se conocen más que posteriormente a la difusión de los medios de tratamiento de imagen. Resulta igualmente de la combinación de las características técnicas que el tiempo entre dos actualizaciones del programa de corrección puede ser espaciado. Resulta igualmente de la combinación de características técnicas que los diversos agentes económicos que producen aparatos y/o medios de tratamiento de imagen pueden actualizar sus productos independientemente de otros agentes económicos, incluso si estos últimos cambian radicalmente las características de su producto o no pueden forzar a su cliente a actualizar sus productos. Resulta igualmente de la combinación de características técnicas que una nueva funcionalidad puede ser desplegada progresivamente, empezando por un número limitado de agentes económicos y de utilizadores pioneros.
Para explotar las informaciones formateadas (IF), se puede utilizar, por ejemplo, el procedimiento y sistema descritos en la solicitud de Patente Internacional, presentada en el mismo día que la presente solicitud, a nombre de la sociedad Vision IQ bajo el título "Procédé et système pour modifier une image numérique en compte son bruit" (Procedimiento y sistema para modificar una imagen numérica teniendo en cuenta su ruido). En esta demanda, se describe un procedimiento para calcular la imagen transformada a partir de una imagen numérica y de informaciones formateadas (IF) correspondientes a defectos (P5) de la cadena de aparatos (P3). La cadena de aparatos (P3) comporta aparatos de captación de imagen y/o aparatos de restitución de imagen. La cadena de aparatos (P3) comporta como mínimo un aparato (APP). El procedimiento comprende la etapa de determinar automáticamente datos característicos a partir de informaciones formateadas (IF) y/o de la imagen numérica. Resulta de ello que la combinación de las características técnicas que la imagen transformada no presenta defecto visible o molesto, en especial defectos relacionados con el ruido para su utilización posterior.
Característica variable
A continuación, se describirá la noción de característica variable CC. Según la invención, se llama característica variable CC un factor medible y variable de una imagen (I) a la otra captada modificada o restituida por un mismo aparato (APP), y que tiene influencias sobre el defecto (P5) de la imagen captada, modificada o restituida por el aparato (APP), en especial:
-
una variable global, fija, para una imagen dada (I), por ejemplo, una característica del aparato (APP) en el momento de la captación o de la restitución de la imagen relacionada con una regulación del usuario o relacionada con un automatismo del aparato (APP),
-
una variable local, variable en una imagen (I) dada, por ejemplo coordinadas x, y o ro, teta en la imagen, permitiendo aplicar, en caso deseado, un tratamiento local distinto según la zona de imagen (I).
En general no se considera como característica variable CC: un factor medible y variable de un aparato (APP) al otro, pero fijo de una imagen (I) a otra captada, modificada o restituida por un mismo aparato (APP), por ejemplo, la distancia focal para un aparato (APP) con distancia focal fija.
Las informaciones formateadas (IF) pueden depender como mínimo de una característica variable CC.
Por característica variable CC, se puede comprender en especial:
-
la distancia focal de la óptica,
-
el redimensionamiento aplicado a la imagen (factor de zoom numérico; aumento de una parte de la imagen; y/o el submuestreo: disminución del número de pixels de la imagen),
-
la corrección no lineal de la luminancia, por ejemplo, la corrección de gama,
-
el remarcado del contorno, por ejemplo, el nivel de eliminación de efecto borroso aplicado con el aparato (APP),
-
el ruido del captador y de la electrónica,
-
la abertura de la óptica,
-
la distancia de puesta a punto,
-
el número de la vista sobre una película,
-
la subexposición o sobreexposición,
-
la sensibilidad de la película o del captador,
-
el tipo de papel utilizado en una impresora,
-
la posición del centro del captador en la imagen,
-
la rotación de la imagen con respecto al captador,
-
la posición de un proyector con respecto a la pantalla,
-
el balance de blancos utilizado,
-
la activación del flash y/o su potencia,
-
el tiempo de exposición,
-
la ganancia del captador,
-
la compresión,
-
el contraste,
-
otra regla aplicada por el usuario del aparato (APP), por ejemplo, modo de funcionamiento,
-
otra regulación automática del aparato (APP),
-
otra medición realizada por el aparato (APP).
Valor de la característica variable
A continuación, se describirá la noción de valor de característica variable VCV. Se llama valor de característica variable VCV al valor de la característica variable CC en el momento de la captación, modificación o restitución de una imagen (I) determinada. Descripción general del procedimiento
La figura 1 representa un sistema, según la invención, que comporta un algoritmo de cálculo AC que permite producir un campo medido -D(H)-, utilizando:
-
una referencia (M) que pude ser una escena de referencia (-SR-).
-
una imagen (I).
-
una imagen de referencia (R) calculada a partir de la imagen (I).
Según un ejemplo de realización del sistema de la invención, se utiliza el procedimiento de la invención, se prevé una etapa de realización de la imagen (I) con ayuda del aparato (APP) o de la cadena de aparatos. Se puede tratar de aparatos de captación de imagen como el que está representado en la figura 1. Igualmente, se puede tratar de aparatos de restitución de imagen tal como en un sistema de proyección. En el caso de un sistema de captación de imágenes, la imagen (I) puede ser producida por un captador (por ejemplo, CCD), o en el caso de un sistema de restitución de imágenes, la imagen (I) puede ser la que se ha visualizado sobre una pantalla de proyección o la que ha sido materializada, por ejemplo, sobre una hoja de papel de una impresora.
La imagen (I) es obtenida de la referencia (M) con ayuda del aparato (APP) o de una cadena de aparatos. Una cadena de aparatos es un conjunto de aparatos que permiten obtener una imagen. Por ejemplo, una cadena de aparatos (App1)/(App2)/(App3) podrá comprender un aparato de captación de imágenes, un escáner, un aparato de impresión, etc. La imagen (I) presenta por lo tanto defectos relacionados con estos aparatos, en especial la distorsión, formación de viñetas, cromatismo, efecto borroso...
Es posible, sin que ello sea obligatorio, escoger características variables CC del aparato (o cadena de aparatos) (APP), entre las cuales las utilizadas para obtener la imagen (I) con el aparato (APP). Las características variables de un aparato o de una cadena de aparatos pueden comprender la distancia focal de la óptica de un aparato, la puesta a punto, la abertura, el balance de blancos, el número de foto en un conjunto de fotos, el zoom numérico, las características de una captación parcial de imagen ("crop" en terminología anglosajona), ...
Será posible, pero sin que ello sea necesario, de acuerdo con una realización de la invención, conocer un cierto número de valores de las características variables VCV de la imagen, en el momento de la toma de la vista, de manera que el conocimiento de estos valores determina las características variables y se reduce a tratar el caso de una imagen (I) salida de un aparato sin características variables.
La imagen (I) se puede subdividir, tal como se ha mostrado en la figura 1, en una suma de zonas de imagen (ZI), de cualquier forma y no necesariamente contiguas. Una zona de imagen (ZI) podrá ser, por ejemplo, una ventana rectangular.
La imagen de referencia (R) es deducida de la imagen (I) y debe ser considerada perfecta o casi perfecta. Se verá posteriormente un ejemplo de realización de la imagen de referencia (R). Se llamará una zona de referencia (ZR), homóloga a una zona de imagen (ZI), una zona en la imagen de referencia (R) de igual forma y de igual situación que la zona de imagen (ZI) a la cual está asociada, de manera que, por ejemplo, si la zona (ZI) es una ventana rectangular de 100x100 pixels, entonces la zona (ZR) correspondiente a la imagen de referencia será de 100x10 pixels y estará situada en el mismo lugar.
Desde el punto de vista de la concepción del sistema, las imágenes (I) y (R) son numéricas y son registradas en memoria de manera conocida, donde son tratadas.
Construcción de un campo de medición -D(H)-
Según un ejemplo de realización del sistema y/o del procedimiento de la invención, se prevé escoger una base (B) de representación de una zona de imagen (ZI) y su zona de referencia homóloga (ZR).
La elección de la base (B) será implícita o reseñada en las informaciones formateadas. En el sentido de la presente invención, el técnico en la materia concebirá que es posible representar una imagen numérica (por ejemplo -I-) en un espacio vectorial de dimensión igual al número de pixels. Se comprende por base (B), y ello de manera no exclusiva, una base en el sentido matemático del término de este espacio vectorial y/o un subespacio vectorial de éste.
A continuación, se llama frecuencia, un identificativo relativo a cada elemento de la base. El técnico en esta materia comprende las transformaciones de Fourier y/o transformadas en pequeñas ondas como cambios de base en el espacio de imágenes. En el caso de un aparato (APP), para el cual los defectos por efecto borroso no afectan de manera significativa más que a un subespacio del espacio vectorial de las imágenes, será necesario no corregir más que los componentes de la imagen (I) que pertenecen a este subespacio. De esta manera, la base (B) será preferentemente escogida como base de representación de este subespacio.
Otra manera de poner en práctica el procedimiento en el sentido de la invención consiste en escoger una base de representación de la imagen óptima, en el sentido, por ejemplo, del tiempo de cálculo. Esta base podrá ser escogida de dimensión reducida, teniendo cada elemento de la base un soporte de algunos pixels localizados espacialmente en la imagen (I) (por ejemplo, las Splines o los conjuntos de operadores de variaciones locales Laplaciana, Laplaciana de Laplaciana o derivadas de orden superior...).
El aparato induce un efecto borroso en la imagen (I). La transformación entre imagen "ideal sin efecto borroso" y la imagen con efecto borroso (I) es realizada por un operador de efecto borroso. El técnico en la materia sabe que una forma de escoger un operador de efecto borroso consiste, en especial, en tomar un operador lineal, es decir, una convolución. Al estar la imagen (I) especialmente definida sobre un espacio de imagen finito (número de pixels fijado) el operador lineal se puede representar de forma matricial. Eliminar el efecto borroso equivale a invertir el operador y, por lo tanto, en este caso, a invertir la matriz. Entonces se puede escoger la base (B), que hace la matriz aproximadamente diagonal, o incluso se puede escoger una subase que conserva los ejes que comportan la información más significativa.
La elección de esta base (B) de representación se hace de manera que se obtengan informaciones relativas a la imagen (I) y a la imagen de referencia (R), compactas y expresadas en un espacio de representación apropiado para la observación y a la modelización del defecto o defectos analizados.
En un ejemplo de realización del procedimiento descrito en la figura 2, se ha escogido la transformación, con ayuda de medios de cálculo (MCB), de las zonas de imagen (ZI) y de referencia (ZR) en la base (B) por una transformada de Fourier, y la extracción, respectivamente, de una representación de imagen (RI) y una representación de referencia (RR), que pueden ser calculadas, por ejemplo, a partir del módulo de la transformada de Fourier, respectivamente, de la zona de imagen (ZI) y de la zona de referencia homóloga (ZR). Una forma simple de representar (RI) y/o (RR) de manera informática consiste en utilizar un formalismo de vector normalizado en el que cada componente del vector es característico de la frecuecia de señal contenida en (ZI) y/o (ZR) (por ejemplo: primera componente que caracteriza las bajas frecuencias, la segunda componente que caracteriza las altas frecuencias), y cada valor de componente es característico de la energía de la señal a la frecuecia considerada.
Este proceso de cálculo de las representaciones de imagen (RI) y de la representación de referencia (RR) es iterado para el conjunto de las zonas de imagen (ZI) de la imagen (I). El medio de cálculo (MCDH) facilita entonces el campo medido -D(H)-. Cada elemento del campo medido -D(H)- se compone entonces de una tripleta formada por:
-
una zona de imagen (ZI) y/o un identificativo de dicha zona de imagen (por ejemplo, las coordenadas del rectángulo caracterizante -ZI-)
-
la representación de imagen (RI) relativa a dicha zona de imagen (ZI)
-
la representación de referencia (RR) relativa a la zona de referencia (ZR), homóloga de dicha zona de imagen (ZI).
El campo medido -D(H)- puede comprender además el valor o valores para dicha imagen (I) del conjunto de valores de características variables VCV del dispositivo de captación y/o de restitución en el momento de la creación de la imagen (I), de manera que se obtiene un campo medido que caracteriza un defecto denominado efecto borroso en el sentido de la presente invención.
Se llama información formateada medida (IFM) relativa al efecto borroso, cualquier combinación realizada a partir del elemento -D(H)- y/o los valores de características variables VCV y/o zonas de imagen o de referencia y/o de elección de la base (B).
Un ejemplo de información formateada medida realizable consiste en tomar (la zona de imagen (ZI), la zona de referencia (ZR), la base (B), los valores de características variables VCV) o incluso (la zona de imagen (ZI), la representación de imagen (RI), la representación de referencia (RR), los valores de características variables VCV) o cualquier otra combinación.
Creación de la referencia (R)
Se ha visto, en la descripción anterior, que el cálculo de la imagen de referencia (R) se realiza a partir de la imagen (I). La imagen de referencia (R) comporta pixels de referencia, y cada píxel de referencia posee un valor de pixels de referencia que será calculado a partir de los valores de luminancia de (I), realizando un submuestreo. Se entiende por submuestreo en el sentido de la presente invención bien sea un submuestreo espacial, o bien en número de valor de píxel (cuantificación) o en número de elemento de la base..., de manera que la imagen de referencia (R) posea los mismos defectos procedentes del sistema de captación y/o de restitución que la imagen (I), a excepción del efecto borroso.
La referencia (M) debe poseer características necesarias para la caracterización del efecto borroso introducido por los aparatos de captación y restitución. Por ejemplo, la referencia (M) debe ser escogida de manera que:
-
comporte elementos cuyo reparto en dimensiones y por lo tanto en la geometría se extienden en un amplio espectro, es decir, comportar una señal cuya representación en la base (B), especialmente de frecuencia, debe presentar informaciones densas para el conjunto de frecuencia que conviene analizar. El carácter denso de la información se puede expresar a título de ejemplo, por el hecho de que la representación log(amplitud) en función del logaritmo de la frecuencia log(frecuencia) es casi una recta.
-
presentar una independencia en cuanto a su representación en la base (B) para condiciones de toma de vistas variables (cambios de encuadre, rotación, cambio de iluminación...)
-
presentar una luminancia cuantificada en cada uno de sus puntos, por ejemplo, binaria y, en este caso, la referencia está constituida por puntos negros y blancos.
Una forma simple de realizar una referencia (M) consiste en utilizar la imagen cuantificada de una escena natural que posee las características anteriormente citadas. La referencia (M) puede ser entonces una fotografía binarizada de una escena natural.
La captación o la restitución de la referencia (M) se pude substituir igualmente por una simulación del aparato o una medición sobre un banco para producir la imagen (I), de manera que el campo de aplicación del proceso cubre igualmente aplicaciones metrológicas.
El procedimiento comprende entonces la etapa de captar y/o restituir la referencia (M) a partir del aparato (APP) para producir la imagen (I). La imagen (I) comprende, por lo tanto, un cierto numero de defectos procedentes del aparato (APP) y, en especial, el efecto borroso. El efecto borroso se caracteriza en la imagen (I) especialmente por:
-
el hecho de que, para el ejemplo considerado, la información de luminancia en la imagen (I) ya no es binaria, mientras que lo era sobre la referencia (M),
-
el hecho de que un cierto número de detalles de la referencia (M) ya no exista en la imagen (I).
Según un procedimiento propio de la invención, es posible calcular una imagen de referencia (R) a partir de (I), idealizando la imagen (I) teniendo en cuenta la cuantificación inicial de la referencia (M). En el caso en que (M) es binaria, el elemento de referencia (R) se puede calcular a partir de una cuantificación en un bit (binario) de la imagen (I). (R) representa entonces la imagen ideal, por lo tanto sin efecto borroso, que se habría podido obtener de la referencia (M) con exclusión de los detalles que no se han reproducido en la imagen (I).
En efecto, existe un cierto número de detalles que a causa del efecto borroso han desaparecido entre la referencia (M) y la imagen (I), bien sea porque han sido destruidos por el efecto borroso o porque el efecto borroso las ha llevado a un nivel inferior o igual al ruido en la imagen (I). En el objetivo de quitar el efecto borroso de la imagen (I), es ilusorio querer encontrar estos detalles. Un ejemplo de realización del procedimiento de la presente invención permite generar una imagen de referencia (R) que corresponde a la imagen (I) y que está exenta de efecto borroso, en el sentido de la información que la imagen (I) ha percibido realmente. Se debe observar que la imagen de referencia (R) y la referencia (M) no contienen los mismos niveles de detalle en el sentido en el que los detalles no percibidos en (I) no existirán en realidad en la imagen de referencia (R). Este procedimiento permitirá facilitar informaciones formateadas relativas al efecto borroso, que permiten eliminar el efecto borroso de los detalles que no se han perdido, sin que por ello sea necesario buscar la recreación del conjunto de los detalles de (M). En efecto, este último punto puede añadir artefactos a la imagen en la que se ha eliminado el efecto borroso.
La figura 3 representa:
en la línea (3a) la señal de luminancia de una línea de referencia (M),
en la línea (3b), la misma señal captada por el aparato (APP) y obtenida en la imagen (I),
la línea (3c), la señal de referencia obtenida a partir de la línea (3b).
Tal como se puede apreciar en la figura 3, las señales rectangulares de la línea (3a) se encuentran deformadas en la línea (3b), y a continuación recuperan una forma ideal en la línea (3c) con la exclusión de los detalles DET que no han sido percibidos por (I).
La cuantificación de la imagen de referencia (R) (hasta un bit o más según las representaciones de la referencia -M-) se puede hacer, a título de ejemplo:
-
de manera global sobre la imagen (I),
-
de manera local sobre zonas de análisis,
-
integrar informaciones estadísticas sobre la luminancia de la imagen (I) para optimizar la estimación de la relación de señal a ruido y cuantificar la señal a 1 y el ruido a 0.
La figura 4a muestra medios de cálculo MCR que utilizan un segundo ejemplo de realización de la imagen de referencia (R) a partir de la referencia (M). En la figura 4a, la referencia (M) es captada por el aparato (APP) para producir la imagen (I). Se selecciona una zona de imagen (ZI) y se calcula una transformación sobre (ZI) para crear la zona de referencia homóloga (ZR). La representación de referencia RR de la zona de referencia ZR en la base (B) debe ser tal que si la referencia (M) se escoge correctamente, el porcentaje de valores numéricos inferiores a un primer umbral determinado sea inferior a un segundo umbral predeterminado, en especial 1%. El primer umbral puede estar relacionado al ruido del aparato y el segundo umbral permite, por ejemplo en el caso de una representación de frecuencias, cubrir casi la totalidad de gama de frecuencias transmitida por el aparato (APP) y/o la cadena de aparatos. Es el medio de cálculo MCR el que permite realizar esta selección.
Esto se traduce por el ejemplo representado en la figura 4b, c que no debe existir más de 1% de señal inferior al umbral (S). La figura 4c es característica de la incapacidad de la referencia (M) de generar una información medible en las frecuencias que representan una energía inferior al umbral S, siendo por su parte la figura 4b reveladora de la referencia (M) adaptada a las características del aparato (APP).
Con anterioridad se ha indicado que la imagen (I) salida del aparato (APP) y que representa la referencia (M), incorpora en su seno el conjunto de los defectos del aparato y/o de la cadena de aparatos. Es posible de acuerdo con el procedimiento de la invención realizar, además, una o varias etapas de pretratamiento sobre la imagen (I) (por ejemplo, compensación de la distorsión, viñeteado, cromatismo, gamma, rayaduras....) de manera que no queda en la imagen (I) más que el defecto por efecto borroso que resulta entonces característico del aparato (APP) y de los algoritmos de pretratamiento.
Informaciones formateadas extendidas, noción de dispersión ó separación
Se ha visto que el campo medido -D(H)- relativo a la imagen (I) está constituido por un conjunto de informaciones formateadas medidas (IFM)1...(IFM)m. Una información formateada medida relativa a una zona de imagen (ZI) comprende por ejemplo:
-
la zona de imagen (ZI) o un identificativo de la zona,
-
la representación de imagen (RI),
-
la representación de referencia (RR),
-
los valores de las características variables seleccionadas para la imagen (I).
La explotación del sistema conducirá a verse obligado a tratar un gran número de zonas de imagen y por lo tanto un gran número de informaciones. Para flexibilizar el funcionamiento del sistema, acelerar el tratamiento y/o que éste sea resistente a los errores de medición, la invención prevé deducir, a partir de las informaciones formateadas medidas (IFM)1 a (IFM)m, informaciones formateadas extendidas (IFE)1 a (IFE)m que pertenecen a una superficie o una hipersuperficie (SP) que puede ser representada por una función escogida en un espacio de dimensión limitada, por ejemplo un polinomio de orden limitado, escogido entre la clase de polinomios de grado finito, o una función spline de grados apropiada o cualquier otra función de interpolación.
La figura 5 representa un ejemplo extremadamente simplificado que corresponde a un caso en el que la información formateada medida (IFM) está constituida únicamente por las representaciones de referencia (RR):(RR1)...(RRp). La figura 5b representa además el conjunto de representación de referencia (RR) para las p zonas de referencia (ZR) analizadas sobre la imagen (R) de la figura 5a.
El procedimiento de la invención consiste en calcular un modelo parametrizable tal como la superficie polinómica (SP). Una forma particular de calcular (SP) puede ser calcular esa superficie, pasando por todas las informaciones formateadas medidas o pasando por las proximidades. En la figura 5b la superficie (SP) pasa por / o por la proximidad del conjunto de representaciones (RR1)...(RRm) de manera que:
-
la parametrización de la superficie (SP) sea además mucho más compacta en colocación de memoria que el conjunto de las representaciones de referencia (RR),
-
la superficie (SP) permita obtener mediciones más resistentes a los ruidos,
-
la superficie SP permita en caso deseado interpolar perfiles de referencia (RRi) sobre zonas que no corresponden a zonas de medición.
En estas condiciones, en el tratamiento de una imagen, en lugar de recurrir a un gran número de informaciones formateadas medidas, el sistema podrá utilizar un modelo parametrizable.
La dificultad consiste en encontrar la superficie (SP) que pase por todos los puntos o por las proximidades de todos estos puntos. Se prevé admitir que pueda existir una separación (EC) entre una información formateada medida (IFM) y una información formateada extendida (IFE) similar a (IFM) pero extraída de (SP). Además, se decide que un (EC) de este tipo no deba superar un cierto umbral (dS). En estas condiciones convendrá hacer pasar una superficie polinómica por todos los puntos de información formateados medidos (IFM)\pm(dS).
La elección de este umbral se llevará a cabo en adecuación con los errores de toma de vista, los errores de medición, el nivel de precisión requerido para la corrección, etc. El procedimiento utilizado podrá prever la utilización de un número determinado de modelos parametrizables que se pueden escribir siempre que sea posible, por ejemplo, en forma de polinomios. Se prevé clasificar esos modelos por orden de complejidad creciente.
A continuación, poseyendo un conjunto de informaciones medidas, se comprueba cada uno de los modelos partiendo preferentemente del modelo más simple (el polinomio de orden más reducido) hasta obtener un modelo que defina, en la intersección de la superficie polinómica y de la dirección de cada información formateada medida, una información formateada extendida cuya desviación (EC) con la información formateada medida sea inferior al umbral (dS).
El procedimiento esquematizado por las figuras 5a, 5b, está destinado a obtener informaciones formateadas extendidas. No obstante, el procedimiento de la invención se podría limitar a no utilizar como informaciones formateadas más que las informaciones formateadas medidas. Se puede igualmente prever utilizar para las informaciones formateadas las informaciones formateadas medidas y las informaciones formateadas extendidas.
En cualquier caso, se puede prever igualmente asociar a las informaciones formateadas las desviaciones (EC) encontradas entre informaciones formateadas medidas e informaciones formateadas extendidas. Las informaciones formateadas pueden ser por lo tanto utilizadas mediante programas de tratamiento de imágenes para obtener imágenes cuyo residual es conocido tanto para imágenes captadas por un aparato de captación de imágenes como para imágenes restituidas por un aparato de restitución de imágenes.
El sistema representado en la figura 5c comprenderá medios de cálculo (MCIFM), medios de cálculo (MCIFE) y medios de selección (MSIF).
Zona de imagen cualquiera ZIQ
El procedimiento de la invención permite, por utilización de un modelo parametrizable tal como la superficie polinomial (SP), determinar informaciones formateadas extendidas para zonas de imagen cualquiera ZIQ. No obstante, es posible extraer estas informaciones formateadas extendidas para zonas de imagen cualquiera ZIQ sin recurrir a modelos parametrizables (SP) realizando, por ejemplo, interpolaciones simples (líneales, bilineales) entre las informaciones formateadas medidas.
Características variables de la cadena de aparatos
En lo anterior, se ha visto que una información formateada podría contener características variables. Si se trata de un número limitado de características variables o de una única característica variable que presenta una cuantificación dada (por ejemplo, tres valores de distancia focal para un aparato fotográfico), una puesta en práctica del procedimiento de la invención consiste en iterar n veces el proceso previamente descrito.
En realidad, de forma práctica se podrá tratar de una combinación de características variables tal como, por ejemplo, una combinación de la distancia focal, de la puesta a punto, de la abertura de diafragma, de la velocidad de captación, de la abertura etc. Difícilmente se puede pensar calcular las informaciones formateadas relativas a las diferentes combinaciones en tanto que ciertas características de la combinación pueden variar de manera continua, tales como especialmente la distancia focal y la distancia de puesta a punto. La forma de analizar los parámetros que influyen para determinar la elección de las combinaciones pertinentes puede consistir en realizar un análisis de la componente principal, técnica conocida en este sector.
El procedimiento de la invención prevé calcular por interpolación las informaciones formateadas a partir de informaciones formateadas medidas para combinaciones de características variables conocidas. El recurso a un modelo parametrizable, tal como una superficie polinómica (SP), necesitará la introducción en sus argumentos de control de las informaciones formateadas medidas y los valores de características variables VCV correspondientes a la medición realizada. De forma análoga a lo anteriormente indicado, existirá una separación o desviación (EC) entre las informaciones formateadas medidas y las informaciones formateadas extendidas que han salido del modelo parametrizable. Esta desviación (EC) no debe superar un cierto umbral (dS) y en estas condiciones será conveniente hacer pasar a la superficie polinómica SP por todos los puntos de las informaciones formateadas medidas (IFM)\pm(dS). La elección de este umbral se hará en adecuación con los errores de toma de vista, errores de redición, nivel de precisión requerida para la corrección, etc.
La invención puesta en práctica podrá prever en caso necesario utilizar un número determinado de modelos parametrizables que se puedan escribir, siempre que sea posible, por ejemplo en forma de polinomios. Se prevé clasificar estos modelos por orden de complejidad creciente.
A continuación, poseyendo un conjunto de informaciones medidas, se comprueba cada modelo partiendo preferentemente del modelo más simple (polinomio de orden más reducido) hasta obtener un modelo que define, en la intersección de la superficie polinómica y de la dirección de cada información formateada medida, una información formateada extendida cuya desviación (EC) con la información formateada medida sea inferior al umbral
(dS).
El procedimiento prevé en caso necesario incluir la desviación (EC) en las informaciones formateadas, de manera que esta información pueda ser eventualmente utilizada por los programas de tratamiento de imagen.
Imagen en color
El procedimiento según la invención permite calcular informaciones formateadas relativas a una imagen en color. Una imagen en color puede ser considerada como constituida por varios planos monocromáticos. De manera clásica se puede considerar que una imagen en color es una imagen tricromática constituida por tres imágenes monocromáticas de color rojo, verde, azul o de longitud de onda próxima a ellas. Puede estar constituida igualmente, según ciertos captadores, de cuatro planos de colores ciánico, magenta, amarillo y negro. Se puede poner en práctica entonces el algoritmo de cálculo AC por lo menos sobre dos de los planos de color. Un ejemplo de realización de informaciones formateadas consiste en utilizar el algoritmo de cálculo AC para cada plano de color, de manera que es posible utilizar las informaciones formateadas y/o las informaciones formateadas extendidas y/o las informaciones formateadas medidas para corregir el efecto borroso monocromático y policromático, en el sentido de la presente invención, del aparato (APP) y/o de la cadena de aparatos de captación y/o de restitución. Se observará que es posible según una forma de puesta en práctica del procedimiento de la invención el utilizar la misma imagen de referencia (R) para cada uno de los planos de imagen en color.
El procedimiento según la presente invención permite calcular informaciones formateadas relativas a una imagen monocromática y/o policromática de manera que dichas informaciones formateadas y/o dichas informaciones formateadas medidas pueden ser utilizadas por programas de tratamiento de imágenes captadas por un primer aparato de captación de imágenes, para obtener imágenes de calidad comparable, en términos de defectos, a la del segundo aparato de captación de imágenes. Por ejemplo, es posible generar imágenes que tengan un aspecto en desuso (retro look).
Igualmente, según otra puesta en práctica del procedimiento de la invención, las informaciones formateadas y/o las llamadas informaciones formateadas medidas pueden ser utilizadas por programas de tratamiento de imágenes para restituir por el primer aparato de restitución, para obtener imágenes de calidad comparable, en términos de defectos, a las restituidas por dicho segundo aparato de restitución.
Aplicación de la invención a la reducción de coste
Se llama reducción de coste un procedimiento y sistema para disminuir el coste de un aparato (APP) o de una cadena de aparatos (P3), especialmente el coste de la óptica de un aparato o de una cadena de aparatos, consistiendo el procedimiento en:
-
disminuir el número de lentes y/o
-
simplificar la forma de las lentes y/o
-
concebir o escoger en un catálogo una óptica que tenga defectos (P5) más importantes que los deseados para el aparato o cadena de aparatos y/o
-
utilizar materiales, componentes, tratamientos o procedimientos de fabricación menos costosos para el aparato o la cadena de aparatos añadiendo defectos (P5).
El procedimiento y sistema según la invención pueden ser utilizados para disminuir el coste de un aparato o de una cadena de aparatos. Se puede prever una óptica numérica, producir informaciones formateadas (IF) relativas a los defectos del aparato o a la cadena de aparatos, utilizar esas informaciones formateadas para permitir a medias el tratamiento de imagen, integrados o no, modificar la calidad de las imágenes que proceden o están destinadas al aparato o cadena de aparatos, de manera que la combinación del aparato o cadena de aparatos y medios de tratamiento de imágenes que permiten captar, modificar o restituir imágenes de la calidad deseada con un coste reducido.

Claims (34)

1. Procedimiento para producir informaciones formateadas (IF) relacionadas con los aparatos (App1, App2, App3) de una cadena de aparatos (P3, APP), comprendiendo dicha cadena de aparatos (P3, APP) en especial, como mínimo, un aparato de captación de imágenes (App3) y/o, como mínimo, un aparato de restitución de imagen; comprendiendo dicho procedimiento la etapa de producción de las informaciones formateadas (IF) relacionadas con los defectos (P5) relacionados con las características de la óptica y/o del captador y/o de la electrónica y/o del programa integrado, como mínimo, de un aparato de dicha cadena,
permitiendo dicho aparato captar o restituir una imagen (I); comportando dicho aparato, como mínimo, una característica fija y/o una característica variables, según la imagen (I); siendo susceptible dicha característica fija y/o característica variable (CC) de ser asociada a uno o varios valores de características, en especial la distancia focal y/o la puesta a punto y valores de características asociadas VCV;
comprendiendo dicho procedimiento la etapa de producir informaciones formateadas medidas (IFM) relacionadas con los efectos (P5) de dicho aparato a partir de un campo medido -D(H)- compuesto del conjunto de tripletes constituidos por:
-
una zona de imagen (ZI) y/o un identificativo de la zona de imagen (ZI),
-
la representación de imagen (RI) de la zona de imagen (ZI),
-
la representación de referencia (RR) de una zona de referencia (ZR), y compuesta del valor para la imagen (I) de cada una de las características variables seleccionadas; pudiendo comprender dichas informaciones formateadas las llamadas informaciones formateadas medidas.
2. Procedimiento, según la reivindicación 1, que comprende además la etapa de producir informaciones formateadas extendidas (IFE), relacionadas con los defectos (P5) de dicho aparato a partir de dichas informaciones formateadas medidas; pudiendo comprender dichas informaciones formateadas, dichas informaciones formateadas extendidas; presentando dichas informaciones formateadas extendidas una desviación (EC) con respecto a dichas informaciones formateadas medidas.
3. Procedimiento, según la reivindicación 2, cuyo procedimiento es tal que dichas informaciones formateadas producidas a partir de dicha dichas informaciones formateadas medidas, están representadas por los parámetros de un modelo parametrizable (SP) escogido entre el conjunto de modelos parametrizables, especialmente un conjunto de polinomios; comprendiendo dicho procedimiento, además, la etapa de seleccionar dicho modelo parametrizable en dicho conjunto de modelos parametrizables procediendo a:
-
definir una separación máxima,
-
ordenar dichos modelos parametrizables de dicho conjunto de modelos parametrizables, según su grado de complejidad de puesta en práctica,
-
escoger el primero de dichos modelos parametrizables de dicho conjunto de modelos parametrizables ordenado para el cual dicha desviación (EC) es inferior a dicha desviación máxima.
4. Procedimiento, según cualquiera de las reivindicaciones 2 ó 3, siendo dichas informaciones formateadas extendidas, informaciones formateadas medidas.
5. Procedimiento, según cualquiera de las reivindicaciones 2 a 4; que comprende un algoritmo de cálculo AC que permite obtener dicho campo medido -D(H)- a partir de una referencia (M); comprendiendo dicho algoritmo de cálculo AC las etapas siguientes:
-
la etapa de captar o restituir dicha referencia (M) por medio de dicho aparato para producir una imagen (I),
-
escoger, como mínimo, una zona de imagen (ZI) en dicha imagen (I).
-
calcular una imagen de referencia (R) a partir de la imagen (I),
-
determinar en dicha imagen de referencia (R) una zona de referencia (ZR) homóloga de dicha zona de imagen (ZI),
-
escoger una base (B) que permite representar la totalidad o una parte de dicha zona de imagen (ZI) por una representación de imagen (RI) y representar la totalidad o parte de dicha zona de referencia (ZR) por una representación de referencia (RR),
\newpage
-
seleccionar cero, una o varias características variables entre el conjunto de dichas características variables CC que se designan a continuación, características variables seleccionadas;
estando compuesto dicho campo medido -D(H)- del conjunto de tripletes constituidos por:
-
una zona de imagen (ZI) y/o un identificativo de dicha zona de imagen (ZI),
-
la representación de imagen (RI) de dicha zona de imagen (ZI),
-
la representación de la referencia (RR) de dicha zona de referencia (ZR);
estando compuesto además dicho campo medido -D(H)- por el valor, para dicha imagen (I), de cada una de dichas características variables seleccionadas;
de manera que se obtiene un campo medido que caracteriza un defecto denominado efecto borroso o de desenfoque en el sentido de la presente invención.
6. Procedimiento, según la reivindicación 5, comportando dicha imagen de referencia (R) píxels de referencia, teniendo cada uno de dichos píxels de referencia un valor de píxel de referencia; siendo tal dicho procedimiento que para calcular dicha imagen de referencia (R) a partir de dicha imagen (I), se submuestrea dicha imagen (I), en especial para obtener una imagen de referencia (R) cuyos píxels de referencia pueden adoptar uno u otro de los dos valores de píxels de referencia;
de manera que la imagen de referencia (R) presente los mismos defectos que la imagen (I) excluyendo el efecto borroso.
7. Procedimiento, según cualquiera de las reivindicaciones 5 ó 6, siendo tal dicho procedimiento que se escoge dicha base (B) que permite una representación en frecuencia, especialmente calculada con la ayuda de una transformada de Fourier.
8. Procedimiento, según cualquiera de las reivindicaciones 5 ó 6, siendo tal dicho procedimiento que se escoge dicha base (B) permitiendo una representación en pequeñas ondas o en paquetes de pequeñas ondas.
9. Procedimiento, según cualquiera de las reivindicaciones 5 a 8, siendo tal dicho procedimiento que se escoge una base lineal que comprende un pequeño número de elementos.
10. Procedimiento, según cualquiera de las reivindicaciones 5 a 9, estando constituida dicha representación de referencia (RR) por valores numéricos; comprendiendo dicho procedimiento, además, la etapa de escoger dicha referencia (M), tal que el porcentaje de valores numéricos inferiores a un primer umbral determinado sea inferior a un segundo umbral predeterminado, especialmente de 1%.
11. Procedimiento, según cualquiera de las reivindicaciones 5 a 10, estando compuesta dicha referencia (M) por elementos cuyo reparto en dimensiones y posición geométrica se extienden a un espectro grande.
12. Procedimiento, según cualquiera de las reivindicaciones 5 a 11, escogiéndose dicha referencia (M) de manera tal que la mencionada representación dicha imagen (I) en la mencionada base (B) es, teniendo en cuenta dichos efectos, sensiblemente independiente de las condiciones de captación o de restitución de dicha imagen (I), en especial en el caso de un aparato de captación de imágenes, siendo dicha representación independiente de la orientación y de la posición de la referencia (M) con respecto a dicho aparato de captación de imágenes.
13. Procedimiento, según cualquiera de las reivindicaciones 5 a 12, estando construida dicha referencia (M) a partir de una imagen cuantificada de una escena natural.
14. Procedimiento, según cualquiera de las reivindicaciones 5 a 13, comprendiendo dicho procedimiento, además, la etapa de pretratamiento de dicha imagen (I) por medio de un cálculo que elimina una parte de dichos defec-
tos;
de manera que el efecto borroso en el sentido de la presente invención caracteriza dicho aparato y los medios de cálculo que permiten eliminar dichos defectos.
15. Procedimiento, según cualquiera de las reivindicaciones 5 a 14, comprendiendo dicho procedimiento, además, la etapa de obtener las mencionadas informaciones formateadas extendidas relativas a una zona de imagen cualquiera ZIQ, deduciendo dichas informaciones formateadas, con respecto a una imagen cualquiera ZIQ, a partir de dichas informaciones formateadas medidas.
16. Procedimiento, según cualquiera de las reivindicaciones 2 a 15, siendo tal dicho procedimiento que dicho aparato de la mencionada cadena de aparatos presenta, como mínimo, una característica variable según la imagen, en especial la distancia focal y/o la abertura, siendo susceptible cada una de las características variables de ser asociada a un valor para formar una combinación constituida por el conjunto de dichas características variables, y de los mencionados valores;
comprendiendo dicho procedimiento, además, las etapas siguientes:
-
la etapa de seleccionar combinaciones predeterminadas,
-
la etapa de calcular informaciones formateadas medidas, utilizando el especial dicho algoritmo de cálculo AC para cada una de dichas combinaciones predeterminadas seleccionadas de este modo.
17. Procedimiento, según la reivindicación 16, en el que se llama argumento una zona de imagen cualquiera y una de dichas combinaciones; comprendiendo el procedimiento, además, la etapa de deducir dichas informaciones formateadas extendidas relativas a un argumento cualquiera a partir de dichas informaciones formateadas
medidas.
18. Sistema para producir informaciones formateadas (IF) relacionadas con los aparatos (App1,App2,App3) de una cadena de aparatos (P3,APP); comprendiendo dicha cadena de aparatos (P3, APP) en especial, como mínimo, un aparato de captación de imágenes (App3) y/o, como mínimo, un aparato de restitución de imágenes; comprendiendo dicho sistema medios de cálculo (MCIFM, MCIFE, MSIF) para producir informaciones formateadas (IF) relacionadas con los defectos (P5) relacionados con las características de la óptica y/o del captador y/o de la electrónica y/o del programa integrado, por lo menos, de un aparato de dicha cadena,
permitiendo dicho aparato captar o restituir una imagen (I); comportando dicho aparato, como mínimo, una característica fija y/o una característica variable CC según la imagen (I); siendo susceptibles dichas características fija y/o variable de ser asociadas a uno o varios valores de características, en especial la distancia focal y/o la puesta a punto, y sus valores de características asociadas VCV;
comprendiendo dicho sistema medios de cálculo (MCIFM) para producir informaciones formateadas medidas (IFM) relacionadas a los defectos (P5) de dicho aparato a partir de un campo medido -D(H)- compuesto de un conjunto de tripletes constituidas por:
-
una zona de imagen (ZI) y/o un identificativo de la zona de imagen (ZI),
-
la representación de imagen (RI) de la zona de imagen (ZI)
-
la representación de referencia (RR) de una zona de referencia (ZR), y
combinación del valor, para la imagen (I), de cada una de las características variables seleccionadas; pudiendo comprender dichas informaciones formateadas (IF), las mencionadas informaciones formateadas medidas (IFM).
19. Sistema, según la reivindicación 18, que comprende, además, medios de cálculo (MCI-FE) para producir informaciones formateadas extendidas (IFE) relacionadas con los defectos de dicho aparato, a partir de dichas transformaciones formateadas medidas; pudiendo comprender dichas informaciones formateadas, las mencionadas informaciones formateadas extendidas; presentando dichas informaciones formateadas extendidas una desviación (EC) con respecto a dichas informaciones formateadas medidas.
20. Sistema, según la reivindicación 19, cuyo sistema es tal que dichas informaciones formateadas, producidas a partir de dichas informaciones formateadas medidas, están representadas por los parámetros de un modelo parametrizable (SP) escogido entre un conjunto de modelos parametrizables, especialmente un conjunto de polinomios; comprendiendo, además, dicho sistema medios de selección para seleccionar dicho modelo parametrizable en dicho conjunto de modelos parametrizables, procediendo a:
-
definir una desviación máxima,
-
ordenar dichos modelos parametrizables de dicho conjunto de modelos parametrizables, según su grado de complejidad de puesta en práctica,
-
escoger el primero de dichos modelos parametrizables de dicho conjunto de modelos parametrizables ordenado para el cual dicha desviación (EC) es inferior a dicha desviación máxima.
21. Sistema, según cualquiera de las reivindicaciones 19 ó 20, siendo dichas informaciones formateadas extendidas, dichas informaciones formateadas medidas.
22. Sistema, según cualquiera de las reivindicaciones 19 a 21, comprendiendo dicho sistema medios de cálculo que utilizan un algoritmo de cálculo AC que permite obtener dicho campo medido -D(H)- a partir de una referencia (M); comprendiendo dicho aparato de captación de imagen o de restitución de imagen medios para captar o restituir dicha referencia (M) para producir una imagen (I);
comprendiendo dichos medios de cálculo de dicho algoritmo de cálculo AC medios de tratamiento informático para:
-
escoger, como mínimo, una zona de imagen (ZI) en dicha imagen (I),
-
calcular una imagen de referencia (R) a partir de dicha imagen (I),
-
determinar en dicha referencia de imagen (R), una zona de referencia (ZR) homóloga a dicha zona de imagen (ZI),
-
escoger una base (B) que permita representar la totalidad o parte de dicha zona de imagen (ZI) para una representación de imagen (RI) y representar la totalidad o parte de dicha zona de referencia (ZR) por una representación de referencia (RR),
-
seleccionar cero, una o varias características variables CC entre el conjunto de dichas características variables que, a continuación, se designan características variables seleccionadas;
estando compuesto dicho campo medido -D(H)- del conjunto de tripletes constituidas por:
-
una zona de imagen (ZI) y/o un identificativo de dicha zona de imagen (ZI),
-
representación de imagen (RI) de dicha zona de imagen (ZI),
-
representación de referencia (RR) de dicha zona de referencia (ZR);
estando compuesto además, dicho campo medido -D(H)- del valor para dicha imagen (I), de cada una de las características variables seleccionadas;
de manera que se obtiene un campo medido que caracteriza un defecto denominado efecto borroso en el sentido de la presente invención.
23. Sistema, según la reivindicación 22, en el que la mencionada imagen de referencia (R) comporta píxels de referencia; teniendo cada uno de dichos píxels de referencia un valor de píxel de referencia; siendo dicho sistema tal que los mencionados medios de tratamiento para calcular dicha imagen de referencia (R) a partir de la mencionada imagen (I), comprenden medios para el submuestreo de dicha imagen (I), en especial, para obtener una imagen de referencia (R) cuyos píxels de referencia pueden adoptar uno u otro de los dos valores de píxels de referencia.
24. Sistema, según cualquiera de las reivindicaciones 22 ó 23, en el que dicho sistema es tal que los medios de tratamiento informático escogen una base (B) que permite una representación de frecuencia, en especial calculada con ayuda de una transformada de Fourier.
25. Sistema, según cualquiera de las reivindicaciones 22 ó 23, siendo tal dicho sistema que dichos medios de tratamiento informático escogen una base (B) que permiten una representación en pequeñas ondas o en paquetes de ondas.
26. Sistema, según cualquiera de las reivindicaciones 22 a 25, siendo tal dicho sistema que dichos medios de tratamiento informático escogen una base lineal que comprende un pequeño número de elementos.
27. Sistema, según cualquiera de las reivindicaciones 22 a 26, estando constituida dicha representación de referencia (RR) por valores numéricos, comprendiendo dicho sistema, medios de tratamiento informático que permiten escoger dicha referencia (M), de manera tal que el porcentaje de valores numéricos inferiores a un primer umbral determinado sea inferior a un segundo umbral predeterminado, en especial 1%.
28. Sistema, según cualquiera de las reivindicaciones 22 a 27, estando compuesta dicha referencia (M) de elementos cuyo reparto en dimensiones y cuya posición geométrica se extienden en un espectro amplio.
29. Sistema, según cualquiera de las reivindicaciones 22 a 28, escogiéndose dicha referencia (M) de manera tal que dicha representación de la mencionada imagen (I) en dicha base (B) es, teniendo en cuenta dichos defectos, sensiblemente independiente de las condiciones de captación o de restitución de dicha imagen (I), en especial en el caso de un aparato de captación de imagen, siendo independiente dicha representación de la orientación y de la posición de la referencia (M) con respecto a dicho aparato de captación de imagen.
30. Sistema, según cualquiera de las reivindicaciones 22 a 29, estando construida dicha referencia (M) a partir de una imagen cuantificada de una escena natural.
31. Sistema, según cualquiera de las reivindicaciones 22 a 30, permitiendo además dicho sistema pretratar dicha imagen (I) utilizando medios de cálculo para eliminar una parte de dichos defectos.
32. Sistema, según cualquiera de las reivindicaciones 22 a 31, comprendiendo además dicho sistema medios de tratamiento informático que permiten obtener dichas informaciones formateadas extendidas relativas a una zona de imagen cualquiera ZIQ, deduciendo dichas informaciones formateadas, relativas a una zona de imagen cualquiera ZIQ, a partir de dichas informaciones formateadas medidas.
33. Sistema, según cualquiera de las reivindicaciones 19 a 32, siendo dicho sistema tal, que dicho aparato de la mencionada cadena de aparatos presenta, como mínimo, una característica variable según la imagen, en especial, la distancia focal y/o la abertura; siendo susceptible cada una de las características variables de ser asociada a un valor para formar una combinación constituida por el conjunto de dichas características variables y dichos valores;
comprendiendo dicho sistema, además, medios de cálculo para calcular informaciones formateadas medidas, en especial, utilizando dicho algoritmo de cálculo AC para combinaciones predeterminadas seleccionadas.
34. Sistema, según la reivindicación 33; definiéndose un argumento como zona de imagen arbitraria y una de dichas combinaciones; incluyendo además dicho sistema medios para el proceso de datos para deducir, a partir de dicha información formateada medida, dicha información formateada extendida relativa a un argumento arbitrario.
ES02747506T 2001-07-12 2002-06-05 Procedimiento y sistema para producir informaciones formateadas relacionadas con los defectos, como minimo, de una aparato de una cadena, en especial por efecto borroso. Expired - Lifetime ES2253542T3 (es)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR0109291 2001-07-12
FR0109292 2001-07-12
FR0109291A FR2827459B1 (fr) 2001-07-12 2001-07-12 Procede et systeme pour fournir a des logiciels de traitement d'image des informations formatees liees aux caracteristiques des appareils de capture d'image et/ou des moyens de restitution d'image
FR0109292A FR2827460B1 (fr) 2001-07-12 2001-07-12 Procede et systeme pour fournir, selon un format standard, a des logiciels de traitement d'images des informations liees aux caracteristiques des appareils de capture d'image et/ou des moyens de resti

Publications (1)

Publication Number Publication Date
ES2253542T3 true ES2253542T3 (es) 2006-06-01

Family

ID=26213095

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
ES02748933T Expired - Lifetime ES2311061T3 (es) 2001-07-12 2002-06-05 Procedimiento y sistema para proporcionar informaciones formateadas a medios de tratamiento de imagenes.
ES02747506T Expired - Lifetime ES2253542T3 (es) 2001-07-12 2002-06-05 Procedimiento y sistema para producir informaciones formateadas relacionadas con los defectos, como minimo, de una aparato de una cadena, en especial por efecto borroso.

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
ES02748933T Expired - Lifetime ES2311061T3 (es) 2001-07-12 2002-06-05 Procedimiento y sistema para proporcionar informaciones formateadas a medios de tratamiento de imagenes.

Country Status (11)

Country Link
US (10) US7343040B2 (es)
EP (7) EP1442425B1 (es)
JP (6) JP4295612B2 (es)
KR (4) KR100940148B1 (es)
CN (6) CN1305006C (es)
AT (4) ATE310284T1 (es)
AU (3) AU2002317219A1 (es)
CA (1) CA2453423C (es)
DE (4) DE60234207D1 (es)
ES (2) ES2311061T3 (es)
WO (6) WO2003007241A1 (es)

Families Citing this family (211)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6950211B2 (en) * 2001-07-05 2005-09-27 Corel Corporation Fine moire correction in images
KR100940148B1 (ko) * 2001-07-12 2010-02-03 도 랩스 디지털 영상을 그 잡음을 고려하여 수정하기 위한 방법 및시스템
DE60224035D1 (de) * 2002-08-23 2008-01-24 St Microelectronics Srl Verfahren zur Rauschfilterung einer numerischen Bildfolge
US7773316B2 (en) * 2003-01-16 2010-08-10 Tessera International, Inc. Optics for an extended depth of field
EP1584067A2 (en) * 2003-01-16 2005-10-12 D-blur Technologies LTD. C/o Yossi Haimov CPA Camera with image enhancement functions
US8294999B2 (en) 2003-01-16 2012-10-23 DigitalOptics Corporation International Optics for an extended depth of field
US7609425B2 (en) * 2003-01-31 2009-10-27 Canon Kabushiki Kaisha Image data processing apparatus, method, storage medium and program
US8471852B1 (en) 2003-05-30 2013-06-25 Nvidia Corporation Method and system for tessellation of subdivision surfaces
JP4096828B2 (ja) * 2003-07-15 2008-06-04 セイコーエプソン株式会社 画像処理装置
US7369699B1 (en) * 2003-08-29 2008-05-06 Apple Inc. Methods and apparatuses for restoring color and enhancing electronic images
GB2406992A (en) * 2003-10-09 2005-04-13 Ta Vision Lab Ltd Deconvolution of a digital image using metadata
US7469202B2 (en) 2003-12-01 2008-12-23 Omnivision Cdm Optics, Inc. System and method for optimizing optical and digital system designs
US7944467B2 (en) * 2003-12-01 2011-05-17 Omnivision Technologies, Inc. Task-based imaging systems
US7463296B2 (en) 2004-04-01 2008-12-09 Microsoft Corporation Digital cameras with luminance correction
US7317843B2 (en) * 2004-04-01 2008-01-08 Microsoft Corporation Luminance correction
US8285041B2 (en) * 2004-09-14 2012-10-09 Olympus Corporation Image processing apparatus, image recording apparatus, and image processing method
US7461331B2 (en) * 2004-12-21 2008-12-02 Fotomedia Technologies, Llc Automated construction of print order for images capture during a session
EP1679907A1 (en) * 2005-01-05 2006-07-12 Dialog Semiconductor GmbH Hexagonal color pixel structure with white pixels
FR2881011B1 (fr) 2005-01-19 2007-06-29 Dxo Labs Sa Procede de realisation d'un appareil de capture et/ou restitution d'images et appareil obtenu par ce procede
US7683950B2 (en) * 2005-04-26 2010-03-23 Eastman Kodak Company Method and apparatus for correcting a channel dependent color aberration in a digital image
US20060274209A1 (en) * 2005-06-03 2006-12-07 Coretronic Corporation Method and a control device using the same for controlling a display device
US20090300480A1 (en) * 2005-07-01 2009-12-03 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media segment alteration with embedded markup identifier
US7860342B2 (en) * 2005-07-01 2010-12-28 The Invention Science Fund I, Llc Modifying restricted images
US20090235364A1 (en) * 2005-07-01 2009-09-17 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media markup for promotional content alteration
US20090151004A1 (en) * 2005-07-01 2009-06-11 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media markup for visual content alteration
US20090037243A1 (en) * 2005-07-01 2009-02-05 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Audio substitution options in media works
US20080052104A1 (en) * 2005-07-01 2008-02-28 Searete Llc Group content substitution in media works
US20090150444A1 (en) * 2005-07-01 2009-06-11 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media markup for audio content alteration
US9065979B2 (en) * 2005-07-01 2015-06-23 The Invention Science Fund I, Llc Promotional placement in media works
US9583141B2 (en) * 2005-07-01 2017-02-28 Invention Science Fund I, Llc Implementing audio substitution options in media works
US9426387B2 (en) 2005-07-01 2016-08-23 Invention Science Fund I, Llc Image anonymization
US9230601B2 (en) 2005-07-01 2016-01-05 Invention Science Fund I, Llc Media markup system for content alteration in derivative works
US20080013859A1 (en) * 2005-07-01 2008-01-17 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Implementation of media content alteration
US8203609B2 (en) * 2007-01-31 2012-06-19 The Invention Science Fund I, Llc Anonymization pursuant to a broadcasted policy
US20070266049A1 (en) * 2005-07-01 2007-11-15 Searete Llc, A Limited Liability Corportion Of The State Of Delaware Implementation of media content alteration
US9092928B2 (en) * 2005-07-01 2015-07-28 The Invention Science Fund I, Llc Implementing group content substitution in media works
US20080028422A1 (en) * 2005-07-01 2008-01-31 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Implementation of media content alteration
US20090204475A1 (en) * 2005-07-01 2009-08-13 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media markup for promotional visual content
US20070005423A1 (en) * 2005-07-01 2007-01-04 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Providing promotional content
US20080052161A1 (en) * 2005-07-01 2008-02-28 Searete Llc Alteration of promotional content in media works
US20070276757A1 (en) * 2005-07-01 2007-11-29 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Approval technique for media content alteration
US20090150199A1 (en) * 2005-07-01 2009-06-11 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Visual substitution options in media works
US20070294720A1 (en) * 2005-07-01 2007-12-20 Searete Llc Promotional placement in media works
US20100154065A1 (en) * 2005-07-01 2010-06-17 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media markup for user-activated content alteration
US8126938B2 (en) * 2005-07-01 2012-02-28 The Invention Science Fund I, Llc Group content substitution in media works
US20070263865A1 (en) * 2005-07-01 2007-11-15 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Authorization rights for substitute media content
US20080086380A1 (en) * 2005-07-01 2008-04-10 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Alteration of promotional content in media works
US20090210946A1 (en) * 2005-07-01 2009-08-20 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Media markup for promotional audio content
EP1927025A2 (en) * 2005-09-19 2008-06-04 CDM Optics, Inc. Task-based imaging systems
JP2007096405A (ja) * 2005-09-27 2007-04-12 Fujifilm Corp ぶれ方向判定方法および装置ならびにプログラム
US8571346B2 (en) 2005-10-26 2013-10-29 Nvidia Corporation Methods and devices for defective pixel detection
US7750956B2 (en) 2005-11-09 2010-07-06 Nvidia Corporation Using a graphics processing unit to correct video and audio data
US8588542B1 (en) 2005-12-13 2013-11-19 Nvidia Corporation Configurable and compact pixel processing apparatus
FR2895102B1 (fr) * 2005-12-19 2012-12-07 Dxo Labs Procede pour traiter un objet dans une plateforme a processeur(s) et memoire(s) et plateforme utilisant le procede
FR2895103B1 (fr) * 2005-12-19 2008-02-22 Dxo Labs Sa Procede et systeme de traitement de donnees numeriques
FR2895104A1 (fr) * 2005-12-19 2007-06-22 Dxo Labs Sa Procede pour fournir des donnees a un moyen de traitement numerique
US8295562B2 (en) * 2006-01-13 2012-10-23 Carl Zeiss Microimaging Ais, Inc. Medical image modification to simulate characteristics
US20070165961A1 (en) * 2006-01-13 2007-07-19 Juwei Lu Method And Apparatus For Reducing Motion Blur In An Image
US8737832B1 (en) 2006-02-10 2014-05-27 Nvidia Corporation Flicker band automated detection system and method
US8368749B2 (en) * 2006-03-27 2013-02-05 Ge Inspection Technologies Lp Article inspection apparatus
US20070239417A1 (en) * 2006-03-31 2007-10-11 D-Blur Technologies Ltd. Camera performance simulation
US20070269123A1 (en) * 2006-05-16 2007-11-22 Randall Don Briggs Method and apparatus for performing image enhancement in an image processing pipeline
JP4974586B2 (ja) * 2006-05-24 2012-07-11 オリンパス株式会社 顕微鏡用撮像装置
US7612805B2 (en) 2006-07-11 2009-11-03 Neal Solomon Digital imaging system and methods for selective image filtration
JP4839148B2 (ja) * 2006-07-12 2011-12-21 株式会社リコー ネットワーク装置,端末装置,プログラムおよび記録媒体
US8594441B1 (en) 2006-09-12 2013-11-26 Nvidia Corporation Compressing image-based data using luminance
DE102006057190A1 (de) * 2006-12-05 2008-06-12 Carl Zeiss Meditec Ag Verfahren zur Erzeugung hochqualitativer Aufnahmen der vorderen und/oder hinteren Augenabschnitte
US20080180539A1 (en) * 2007-01-31 2008-07-31 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Image anonymization
US8723969B2 (en) 2007-03-20 2014-05-13 Nvidia Corporation Compensating for undesirable camera shakes during video capture
US20080244755A1 (en) * 2007-03-30 2008-10-02 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Authorization for media content alteration
US20080270161A1 (en) * 2007-04-26 2008-10-30 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Authorization rights for substitute media content
US9215512B2 (en) 2007-04-27 2015-12-15 Invention Science Fund I, Llc Implementation of media content alteration
US7936915B2 (en) * 2007-05-29 2011-05-03 Microsoft Corporation Focal length estimation for panoramic stitching
US8634103B2 (en) * 2007-06-12 2014-01-21 Qualcomm Incorporated Print image matching parameter extraction and rendering on display devices
US8724895B2 (en) 2007-07-23 2014-05-13 Nvidia Corporation Techniques for reducing color artifacts in digital images
US8570634B2 (en) 2007-10-11 2013-10-29 Nvidia Corporation Image processing of an incoming light field using a spatial light modulator
US9177368B2 (en) 2007-12-17 2015-11-03 Nvidia Corporation Image distortion correction
US8780128B2 (en) 2007-12-17 2014-07-15 Nvidia Corporation Contiguously packed data
US8698908B2 (en) 2008-02-11 2014-04-15 Nvidia Corporation Efficient method for reducing noise and blur in a composite still image from a rolling shutter camera
US9379156B2 (en) * 2008-04-10 2016-06-28 Nvidia Corporation Per-channel image intensity correction
US8280194B2 (en) * 2008-04-29 2012-10-02 Sony Corporation Reduced hardware implementation for a two-picture depth map algorithm
US8553093B2 (en) 2008-09-30 2013-10-08 Sony Corporation Method and apparatus for super-resolution imaging using digital imaging devices
US8194995B2 (en) * 2008-09-30 2012-06-05 Sony Corporation Fast camera auto-focus
US8373718B2 (en) 2008-12-10 2013-02-12 Nvidia Corporation Method and system for color enhancement with color volume adjustment and variable shift along luminance axis
US8290260B2 (en) * 2008-12-15 2012-10-16 Xerox Corporation Method and system for creating integrated remote custom rendering profile
US20100198876A1 (en) * 2009-02-02 2010-08-05 Honeywell International, Inc. Apparatus and method of embedding meta-data in a captured image
DE102009002393A1 (de) * 2009-04-15 2010-11-04 Arnold & Richter Cine Technik Gmbh & Co. Betriebs Kg Verfahren und Vorrichtung zur Bearbeitung von Aufnahmebildern einer digitalen Videokamera
US8749662B2 (en) 2009-04-16 2014-06-10 Nvidia Corporation System and method for lens shading image correction
CN101551661B (zh) * 2009-05-12 2013-04-24 广东工业大学 一种面向多机器人系统的控制方法
US9519814B2 (en) 2009-06-12 2016-12-13 Hand Held Products, Inc. Portable data terminal
FR2948521B1 (fr) 2009-07-21 2012-01-27 Dxo Labs Procede d'estimation d'un defaut d'un systeme de capture d'images et systemes associes
US8698918B2 (en) 2009-10-27 2014-04-15 Nvidia Corporation Automatic white balancing for photography
KR20110065997A (ko) * 2009-12-10 2011-06-16 삼성전자주식회사 영상처리장치 및 영상처리방법
KR101451136B1 (ko) * 2010-03-19 2014-10-16 삼성테크윈 주식회사 비네팅 보정 방법 및 장치
US8335390B2 (en) * 2010-03-22 2012-12-18 Sony Corporation Blur function modeling for depth of field rendering
US8660372B2 (en) * 2010-05-10 2014-02-25 Board Of Regents Of The University Of Texas System Determining quality of an image or video using a distortion classifier
CN102338972A (zh) * 2010-07-21 2012-02-01 华晶科技股份有限公司 多人脸区块辅助对焦的方法
US20120019709A1 (en) * 2010-07-21 2012-01-26 Altek Corporation Assisting focusing method using multiple face blocks
CH703996A2 (de) 2010-10-24 2012-04-30 Airlight Energy Ip Sa Sonnenkollektor.
EP2447889A1 (en) * 2010-10-29 2012-05-02 Siemens Aktiengesellschaft Method for modeling a defect management in a manufacturing process and for handling the defect during the production process based on said modeled defect management
CN102625043B (zh) 2011-01-25 2014-12-10 佳能株式会社 图像处理设备、成像设备和图像处理方法
US8842931B2 (en) * 2011-02-18 2014-09-23 Nvidia Corporation System, method, and computer program product for reducing noise in an image using depth-based sweeping over image samples
JP5367749B2 (ja) * 2011-03-25 2013-12-11 株式会社東芝 サーバ装置、通信方法およびプログラム
US10331658B2 (en) * 2011-06-03 2019-06-25 Gdial Inc. Systems and methods for atomizing and individuating data as data quanta
US8712181B2 (en) * 2011-06-14 2014-04-29 Apteryx, Inc. Real-time application of filters based on image attributes
EP2552099B1 (en) 2011-07-27 2013-08-28 Axis AB Method and camera for providing an estimation of a mean signal to noise ratio value for an image
JP5362143B1 (ja) * 2011-11-16 2013-12-11 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 内視鏡用映像信号処理装置
JP2013123812A (ja) * 2011-12-13 2013-06-24 Canon Inc 検査装置、検査方法、コンピュータプログラム
US20130329996A1 (en) * 2012-06-10 2013-12-12 Apple Inc. Method and system for auto-enhancing photographs with tonal response curves
JP5656926B2 (ja) 2012-06-22 2015-01-21 キヤノン株式会社 画像処理方法、画像処理装置および撮像装置
US8976271B2 (en) 2012-07-19 2015-03-10 Canon Kabushiki Kaisha Optical system and image pickup apparatus
EP2878123B1 (en) 2012-07-26 2017-12-20 DePuy Synthes Products, Inc. Wide dynamic range using monochromatic sensor
KR102127100B1 (ko) 2012-07-26 2020-06-29 디퍼이 신테스 프로덕츠, 인코포레이티드 광 부족 환경에서 ycbcr 펄싱된 조명 수법
MX2018006791A (es) 2012-07-26 2022-01-20 Depuy Synthes Products Inc Video continuo en un entorno deficiente de luz.
US9798698B2 (en) 2012-08-13 2017-10-24 Nvidia Corporation System and method for multi-color dilu preconditioner
US9508318B2 (en) 2012-09-13 2016-11-29 Nvidia Corporation Dynamic color profile management for electronic devices
US8867817B1 (en) * 2012-10-29 2014-10-21 Amazon Technologies, Inc. Display analysis using scanned images
US9307213B2 (en) 2012-11-05 2016-04-05 Nvidia Corporation Robust selection and weighting for gray patch automatic white balancing
GB2507576A (en) * 2012-11-05 2014-05-07 British Broadcasting Corp Focus detection
US9026553B2 (en) * 2012-11-29 2015-05-05 Unisys Corporation Data expanse viewer for database systems
WO2014145247A1 (en) 2013-03-15 2014-09-18 Olive Medical Corporation Calibration using distal cap
CA2906950A1 (en) 2013-03-15 2014-09-18 Olive Medical Corporation Comprehensive fixed pattern noise cancellation
JP2016519591A (ja) 2013-03-15 2016-07-07 オリーブ・メディカル・コーポレイションOlive Medical Corporation パルスカラー撮像システムにおける超解像度及び色運動アーチファクト補正
AU2014233464B2 (en) 2013-03-15 2018-11-01 DePuy Synthes Products, Inc. Scope sensing in a light controlled environment
AU2014233518C1 (en) 2013-03-15 2019-04-04 DePuy Synthes Products, Inc. Noise aware edge enhancement
EP2967300A4 (en) 2013-03-15 2016-11-23 Olive Medical Corp CONTROL OF THE INTEGRATED LIGHT ENERGY OF A LASER PULSE
US9756222B2 (en) 2013-06-26 2017-09-05 Nvidia Corporation Method and system for performing white balancing operations on captured images
US9826208B2 (en) 2013-06-26 2017-11-21 Nvidia Corporation Method and system for generating weights for use in white balancing an image
US9167706B2 (en) 2013-08-05 2015-10-20 Steven J. Holmstrom Electronic flight bag retention device
US10009549B2 (en) 2014-02-28 2018-06-26 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Imaging providing ratio pixel intensity
AU2015230978B2 (en) 2014-03-21 2020-01-23 DePuy Synthes Products, Inc. Card edge connector for an imaging sensor
US9396409B2 (en) 2014-09-29 2016-07-19 At&T Intellectual Property I, L.P. Object based image processing
US10262400B2 (en) 2014-10-31 2019-04-16 Huawei Technologies Co., Ltd. Image processing method and device using reprojection error values
JP6496940B2 (ja) * 2014-11-06 2019-04-10 ソニー株式会社 軸上色収差を有するレンズを含む撮像システム、内視鏡及び撮像方法
JP6465752B2 (ja) * 2015-05-29 2019-02-06 キヤノン株式会社 制御装置、制御方法、及びプログラム
WO2017026539A1 (ja) 2015-08-13 2017-02-16 Hoya株式会社 評価値計算装置及び電子内視鏡システム
CN106687023B (zh) 2015-08-13 2018-12-18 Hoya株式会社 评价值计算装置以及电子内窥镜系统
US9838646B2 (en) * 2015-09-24 2017-12-05 Cisco Technology, Inc. Attenuation of loudspeaker in microphone array
KR20190052089A (ko) * 2016-09-19 2019-05-15 인터디지털 브이씨 홀딩스 인코포레이티드 명시야 데이터를 사용하여 장면을 표현하는 포인트 클라우드를 재구성하기 위한 방법 및 디바이스
EP4254035A3 (en) * 2016-10-12 2023-12-06 Samsung Electronics Co., Ltd. Method, apparatus, and recording medium for processing image
CN110520691B (zh) * 2017-04-03 2021-09-10 三菱电机株式会社 映射图数据生成装置和方法
US10733262B2 (en) * 2017-10-05 2020-08-04 Adobe Inc. Attribute control for updating digital content in a digital medium environment
US10657118B2 (en) 2017-10-05 2020-05-19 Adobe Inc. Update basis for updating digital content in a digital medium environment
US11551257B2 (en) 2017-10-12 2023-01-10 Adobe Inc. Digital media environment for analysis of audience segments in a digital marketing campaign
US10685375B2 (en) 2017-10-12 2020-06-16 Adobe Inc. Digital media environment for analysis of components of content in a digital marketing campaign
US11544743B2 (en) 2017-10-16 2023-01-03 Adobe Inc. Digital content control based on shared machine learning properties
US10795647B2 (en) 2017-10-16 2020-10-06 Adobe, Inc. Application digital content control using an embedded machine learning module
GB2570278B (en) * 2017-10-31 2020-09-16 Cambium Networks Ltd Spectrum management for a point-to-multipoint wireless network
US10853766B2 (en) 2017-11-01 2020-12-01 Adobe Inc. Creative brief schema
US10991012B2 (en) 2017-11-01 2021-04-27 Adobe Inc. Creative brief-based content creation
US20190191974A1 (en) 2017-12-27 2019-06-27 Ethicon Llc Fluorescence imaging in a light deficient environment
CN108074241B (zh) * 2018-01-16 2021-10-22 深圳大学 目标图像的质量评分方法、装置、终端及存储介质
US11379725B2 (en) 2018-06-29 2022-07-05 International Business Machines Corporation Projectile extrapolation and sequence synthesis from video using convolution
JP7278096B2 (ja) * 2019-02-20 2023-05-19 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
US11389066B2 (en) 2019-06-20 2022-07-19 Cilag Gmbh International Noise aware edge enhancement in a pulsed hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US10979646B2 (en) 2019-06-20 2021-04-13 Ethicon Llc Fluorescence imaging with minimal area monolithic image sensor
US11221414B2 (en) 2019-06-20 2022-01-11 Cilag Gmbh International Laser mapping imaging with fixed pattern noise cancellation
US11716533B2 (en) 2019-06-20 2023-08-01 Cilag Gmbh International Image synchronization without input clock and data transmission clock in a pulsed fluorescence imaging system
US11288772B2 (en) 2019-06-20 2022-03-29 Cilag Gmbh International Super resolution and color motion artifact correction in a pulsed fluorescence imaging system
US11937784B2 (en) 2019-06-20 2024-03-26 Cilag Gmbh International Fluorescence imaging in a light deficient environment
US11096565B2 (en) 2019-06-20 2021-08-24 Cilag Gmbh International Driving light emissions according to a jitter specification in a hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US11700995B2 (en) 2019-06-20 2023-07-18 Cilag Gmbh International Speckle removal in a pulsed fluorescence imaging system
US11892403B2 (en) 2019-06-20 2024-02-06 Cilag Gmbh International Image synchronization without input clock and data transmission clock in a pulsed fluorescence imaging system
US11172810B2 (en) 2019-06-20 2021-11-16 Cilag Gmbh International Speckle removal in a pulsed laser mapping imaging system
US11758256B2 (en) 2019-06-20 2023-09-12 Cilag Gmbh International Fluorescence imaging in a light deficient environment
US11187657B2 (en) 2019-06-20 2021-11-30 Cilag Gmbh International Hyperspectral imaging with fixed pattern noise cancellation
US11617541B2 (en) 2019-06-20 2023-04-04 Cilag Gmbh International Optical fiber waveguide in an endoscopic system for fluorescence imaging
US11471055B2 (en) 2019-06-20 2022-10-18 Cilag Gmbh International Noise aware edge enhancement in a pulsed fluorescence imaging system
US11237270B2 (en) 2019-06-20 2022-02-01 Cilag Gmbh International Hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging with fixed pattern noise cancellation
US11550057B2 (en) 2019-06-20 2023-01-10 Cilag Gmbh International Offset illumination of a scene using multiple emitters in a fluorescence imaging system
US11925328B2 (en) 2019-06-20 2024-03-12 Cilag Gmbh International Noise aware edge enhancement in a pulsed hyperspectral imaging system
US10841504B1 (en) 2019-06-20 2020-11-17 Ethicon Llc Fluorescence imaging with minimal area monolithic image sensor
US11516387B2 (en) 2019-06-20 2022-11-29 Cilag Gmbh International Image synchronization without input clock and data transmission clock in a pulsed hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US11412920B2 (en) 2019-06-20 2022-08-16 Cilag Gmbh International Speckle removal in a pulsed fluorescence imaging system
US11233960B2 (en) 2019-06-20 2022-01-25 Cilag Gmbh International Fluorescence imaging with fixed pattern noise cancellation
US11154188B2 (en) 2019-06-20 2021-10-26 Cilag Gmbh International Laser mapping imaging and videostroboscopy of vocal cords
US11280737B2 (en) 2019-06-20 2022-03-22 Cilag Gmbh International Super resolution and color motion artifact correction in a pulsed fluorescence imaging system
US11877065B2 (en) 2019-06-20 2024-01-16 Cilag Gmbh International Image rotation in an endoscopic hyperspectral imaging system
US11457154B2 (en) 2019-06-20 2022-09-27 Cilag Gmbh International Speckle removal in a pulsed hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US11531112B2 (en) 2019-06-20 2022-12-20 Cilag Gmbh International Offset illumination of a scene using multiple emitters in a hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US11931009B2 (en) 2019-06-20 2024-03-19 Cilag Gmbh International Offset illumination of a scene using multiple emitters in a hyperspectral imaging system
US10952619B2 (en) 2019-06-20 2021-03-23 Ethicon Llc Hyperspectral and fluorescence imaging and topology laser mapping with minimal area monolithic image sensor
US11265491B2 (en) 2019-06-20 2022-03-01 Cilag Gmbh International Fluorescence imaging with fixed pattern noise cancellation
US11540696B2 (en) 2019-06-20 2023-01-03 Cilag Gmbh International Noise aware edge enhancement in a pulsed fluorescence imaging system
US11674848B2 (en) 2019-06-20 2023-06-13 Cilag Gmbh International Wide dynamic range using a monochrome image sensor for hyperspectral imaging
US11134832B2 (en) 2019-06-20 2021-10-05 Cilag Gmbh International Image rotation in an endoscopic hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US11122968B2 (en) 2019-06-20 2021-09-21 Cilag Gmbh International Optical fiber waveguide in an endoscopic system for hyperspectral imaging
US11398011B2 (en) 2019-06-20 2022-07-26 Cilag Gmbh International Super resolution and color motion artifact correction in a pulsed laser mapping imaging system
US11716543B2 (en) 2019-06-20 2023-08-01 Cilag Gmbh International Wide dynamic range using a monochrome image sensor for fluorescence imaging
US11671691B2 (en) 2019-06-20 2023-06-06 Cilag Gmbh International Image rotation in an endoscopic laser mapping imaging system
US11294062B2 (en) 2019-06-20 2022-04-05 Cilag Gmbh International Dynamic range using a monochrome image sensor for hyperspectral and fluorescence imaging and topology laser mapping
US11624830B2 (en) 2019-06-20 2023-04-11 Cilag Gmbh International Wide dynamic range using a monochrome image sensor for laser mapping imaging
US11432706B2 (en) 2019-06-20 2022-09-06 Cilag Gmbh International Hyperspectral imaging with minimal area monolithic image sensor
US11633089B2 (en) 2019-06-20 2023-04-25 Cilag Gmbh International Fluorescence imaging with minimal area monolithic image sensor
US11240426B2 (en) 2019-06-20 2022-02-01 Cilag Gmbh International Pulsed illumination in a hyperspectral, fluorescence, and laser mapping imaging system
US11533417B2 (en) 2019-06-20 2022-12-20 Cilag Gmbh International Laser scanning and tool tracking imaging in a light deficient environment
US11187658B2 (en) 2019-06-20 2021-11-30 Cilag Gmbh International Fluorescence imaging with fixed pattern noise cancellation
US11337596B2 (en) 2019-06-20 2022-05-24 Cilag Gmbh International Controlling integral energy of a laser pulse in a fluorescence imaging system
US11903563B2 (en) 2019-06-20 2024-02-20 Cilag Gmbh International Offset illumination of a scene using multiple emitters in a fluorescence imaging system
US11793399B2 (en) 2019-06-20 2023-10-24 Cilag Gmbh International Super resolution and color motion artifact correction in a pulsed hyperspectral imaging system
US11218645B2 (en) 2019-06-20 2022-01-04 Cilag Gmbh International Wide dynamic range using a monochrome image sensor for fluorescence imaging
US11622094B2 (en) 2019-06-20 2023-04-04 Cilag Gmbh International Wide dynamic range using a monochrome image sensor for fluorescence imaging
US11898909B2 (en) 2019-06-20 2024-02-13 Cilag Gmbh International Noise aware edge enhancement in a pulsed fluorescence imaging system
US11012599B2 (en) 2019-06-20 2021-05-18 Ethicon Llc Hyperspectral imaging in a light deficient environment
US11276148B2 (en) 2019-06-20 2022-03-15 Cilag Gmbh International Super resolution and color motion artifact correction in a pulsed fluorescence imaging system
US11172811B2 (en) 2019-06-20 2021-11-16 Cilag Gmbh International Image rotation in an endoscopic fluorescence imaging system
US11412152B2 (en) 2019-06-20 2022-08-09 Cilag Gmbh International Speckle removal in a pulsed hyperspectral imaging system
US11788963B2 (en) 2019-06-20 2023-10-17 Cilag Gmbh International Minimizing image sensor input/output in a pulsed fluorescence imaging system
US11375886B2 (en) 2019-06-20 2022-07-05 Cilag Gmbh International Optical fiber waveguide in an endoscopic system for laser mapping imaging
US11631202B2 (en) 2021-01-08 2023-04-18 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for obtaining and applying a vignette filter and grain layer
US11829239B2 (en) 2021-11-17 2023-11-28 Adobe Inc. Managing machine learning model reconstruction

Family Cites Families (80)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6080374A (ja) * 1983-10-11 1985-05-08 Hitachi Denshi Ltd テレビジヨンカメラ装置の撮像特性補正方法
FR2652695B1 (fr) * 1989-10-03 1993-04-16 Thomson Csf Procede et dispositif de visualisation d'images, a correction automatique de defauts par contre-reaction.
FR2661061B1 (fr) * 1990-04-11 1992-08-07 Multi Media Tech Procede et dispositif de modification de zone d'images.
US5047861A (en) * 1990-07-31 1991-09-10 Eastman Kodak Company Method and apparatus for pixel non-uniformity correction
US5157497A (en) * 1991-02-25 1992-10-20 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Method and apparatus for detecting and compensating for white shading errors in a digitized video signal
US5251271A (en) * 1991-10-21 1993-10-05 R. R. Donnelley & Sons Co. Method for automatic registration of digitized multi-plane images
JPH05176166A (ja) 1991-12-25 1993-07-13 Hitachi Ltd 色再現方法
DE69331719T2 (de) * 1992-06-19 2002-10-24 Agfa Gevaert Nv Verfahren und Vorrichtung zur Geräuschunterdrückung
US5905530A (en) * 1992-08-24 1999-05-18 Canon Kabushiki Kaisha Image pickup apparatus
US5323204A (en) * 1992-11-03 1994-06-21 Eastman Kodak Company Automatic optimization of photographic exposure parameters for non-standard display sizes and/or different focal length photographing modes through determination and utilization of extra system speed
US5461440A (en) * 1993-02-10 1995-10-24 Olympus Optical Co., Ltd. Photographing image correction system
US5353362A (en) * 1993-05-17 1994-10-04 Tucci Robert R Method of generation of two electromagnetic modes using squeezers
JPH0715631A (ja) * 1993-06-29 1995-01-17 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 画像信号雑音除去方法および装置
US5499057A (en) * 1993-08-27 1996-03-12 Sony Corporation Apparatus for producing a noise-reducded image signal from an input image signal
US5485568A (en) 1993-10-08 1996-01-16 Xerox Corporation Structured image (Sl) format for describing complex color raster images
EP0686945B1 (en) * 1994-05-26 2001-12-19 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus and method
US6334219B1 (en) * 1994-09-26 2001-12-25 Adc Telecommunications Inc. Channel selection for a hybrid fiber coax network
JPH08116490A (ja) * 1994-10-14 1996-05-07 Olympus Optical Co Ltd 画像処理装置
KR100203239B1 (ko) * 1995-02-16 1999-06-15 윤종용 화이트쉐이딩 보정방법 및 장치
US5606365A (en) * 1995-03-28 1997-02-25 Eastman Kodak Company Interactive camera for network processing of captured images
US5694484A (en) * 1995-05-15 1997-12-02 Polaroid Corporation System and method for automatically processing image data to provide images of optimal perceptual quality
JPH0998299A (ja) 1995-10-02 1997-04-08 Canon Inc 画像処理装置及び方法
JP3409541B2 (ja) 1995-11-14 2003-05-26 三菱電機株式会社 色補正方法及び色補正装置並びに色補正応用装置及びカラー画像システム
AU714853B2 (en) * 1995-12-19 2000-01-13 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Job scheduling for instruction processor
US5696850A (en) * 1995-12-21 1997-12-09 Eastman Kodak Company Automatic image sharpening in an electronic imaging system
JPH09214807A (ja) * 1996-01-31 1997-08-15 Canon Inc 画像処理装置および画像処理方法
JP3950188B2 (ja) * 1996-02-27 2007-07-25 株式会社リコー 画像歪み補正用パラメータ決定方法及び撮像装置
JPH1083024A (ja) 1996-09-09 1998-03-31 Fuji Photo Film Co Ltd カメラ及びプリンタ
JP3791635B2 (ja) * 1996-10-22 2006-06-28 富士写真フイルム株式会社 画像再生方法、画像再生装置、画像処理方法および画像処理装置
US6173087B1 (en) * 1996-11-13 2001-01-09 Sarnoff Corporation Multi-view image registration with application to mosaicing and lens distortion correction
US6100925A (en) 1996-11-27 2000-08-08 Princeton Video Image, Inc. Image insertion in video streams using a combination of physical sensors and pattern recognition
US6094221A (en) * 1997-01-02 2000-07-25 Andersion; Eric C. System and method for using a scripting language to set digital camera device features
JPH10226139A (ja) * 1997-02-14 1998-08-25 Canon Inc 画像形成システム及び画像形成装置及び媒体
US6249315B1 (en) * 1997-03-24 2001-06-19 Jack M. Holm Strategy for pictorial digital image processing
US6222583B1 (en) 1997-03-27 2001-04-24 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Device and system for labeling sight images
JP3225882B2 (ja) 1997-03-27 2001-11-05 日本電信電話株式会社 景観ラベリングシステム
US5990935A (en) * 1997-04-04 1999-11-23 Evans & Sutherland Computer Corporation Method for measuring camera and lens properties for camera tracking
JPH10319929A (ja) 1997-05-19 1998-12-04 Matsushita Electric Ind Co Ltd 表示装置
JP3911354B2 (ja) * 1997-09-02 2007-05-09 大日本スクリーン製造株式会社 画像処理方法および装置、並びにその処理を実行するためのプログラムを記録した記録媒体
JPH11146308A (ja) 1997-11-13 1999-05-28 Fuji Photo Film Co Ltd 画像情報記録装置および画像プリントシステム
US6493028B1 (en) 1997-11-26 2002-12-10 Flashpoint Technology, Inc. Method and system for extending the available image file formats in an image capture device
DE19855885A1 (de) * 1997-12-04 1999-08-05 Fuji Photo Film Co Ltd Bildverarbeitungsverfahren und -vorrichtung
US6069982A (en) * 1997-12-23 2000-05-30 Polaroid Corporation Estimation of frequency dependence and grey-level dependence of noise in an image
JPH11220687A (ja) * 1998-01-30 1999-08-10 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理方法および装置
US6381375B1 (en) * 1998-02-20 2002-04-30 Cognex Corporation Methods and apparatus for generating a projection of an image
DE19812028A1 (de) * 1998-03-19 1999-09-23 Heidelberger Druckmasch Ag Verfahren zur Koordinatenumrechnung von Bilddaten mit zufälligem Offset der Bildpunkte
JP3926918B2 (ja) 1998-03-20 2007-06-06 富士通株式会社 画像補正処理装置及びそのプログラム記録媒体
US6603885B1 (en) * 1998-04-30 2003-08-05 Fuji Photo Film Co., Ltd. Image processing method and apparatus
JP4338155B2 (ja) 1998-06-12 2009-10-07 キヤノン株式会社 画像処理装置及びその方法、コンピュータ可読メモリ
JP4187830B2 (ja) 1998-07-03 2008-11-26 東芝医用システムエンジニアリング株式会社 医用画像合成装置
DE69913534T2 (de) * 1998-07-15 2004-09-30 Kodak Polychrome Graphics Llc, Norwalk Verfahren und vorrichtung zur bilderzeugung
JP4095184B2 (ja) 1998-10-29 2008-06-04 キヤノン株式会社 画像処理装置及びその方法
JP2000165647A (ja) * 1998-11-26 2000-06-16 Seiko Epson Corp 画像データ処理方法および画像データ印刷装置並びに画像データ処理プログラムを記録した記録媒体
JP4154053B2 (ja) * 1998-12-25 2008-09-24 キヤノン株式会社 画像記録・再生システム、画像記録装置及び画像再生装置
US6538691B1 (en) * 1999-01-21 2003-03-25 Intel Corporation Software correction of image distortion in digital cameras
JP4072302B2 (ja) * 1999-04-13 2008-04-09 キヤノン株式会社 データ処理方法及び装置及び記憶媒体
US6856427B1 (en) * 1999-05-20 2005-02-15 Eastman Kodak Company System for printing correct exposure in a rendered digital image
US6693668B1 (en) * 1999-06-04 2004-02-17 Canon Kabushiki Kaisha Self-diagnostic image sensor
US6470151B1 (en) * 1999-06-22 2002-10-22 Canon Kabushiki Kaisha Camera, image correcting apparatus, image correcting system, image correcting method, and computer program product providing the image correcting method
US6707950B1 (en) * 1999-06-22 2004-03-16 Eastman Kodak Company Method for modification of non-image data in an image processing chain
JP2001016449A (ja) 1999-06-25 2001-01-19 Ricoh Co Ltd 画像入力装置
US6633408B1 (en) 1999-06-29 2003-10-14 Kodak Polychrome Graphics, Llc Spectral modeling of photographic printing based on dye concentration
DE20080319U1 (de) 1999-06-30 2002-05-16 Logitech Inc Videokamera, bei der die Hauptfunktionen in der Hauptrechnersoftware implementiert werden
JP4822571B2 (ja) * 1999-08-03 2011-11-24 キヤノン株式会社 デジタルx線撮影システム及び方法
DE19943183A1 (de) * 1999-09-09 2001-03-15 Heimann Systems Gmbh & Co Verfahren zur Farbanpassung eines Bildes, insbesondere eines Röntgenbildes
JP2001094848A (ja) 1999-09-20 2001-04-06 Canon Inc モニター付カメラ
EP1248940A1 (en) 1999-11-12 2002-10-16 Go Sensors, L.L.C. Methods and apparatus for measuring orientation and distance
US6809837B1 (en) 1999-11-29 2004-10-26 Xerox Corporation On-line model prediction and calibration system for a dynamically varying color reproduction device
KR100414083B1 (ko) * 1999-12-18 2004-01-07 엘지전자 주식회사 영상왜곡 보정방법 및 이를 이용한 영상표시기기
US6816625B2 (en) * 2000-08-16 2004-11-09 Lewis Jr Clarence A Distortion free image capture system and method
JP3429280B2 (ja) * 2000-09-05 2003-07-22 理化学研究所 画像のレンズ歪みの補正方法
JP4399133B2 (ja) * 2000-09-08 2010-01-13 カシオ計算機株式会社 撮影条件提供装置、撮影条件設定システム、撮影条件提供方法
US6956966B2 (en) * 2001-04-03 2005-10-18 Electronics For Imaging, Inc. Method and apparatus for automated image correction for digital image acquisition
KR100940148B1 (ko) * 2001-07-12 2010-02-03 도 랩스 디지털 영상을 그 잡음을 고려하여 수정하기 위한 방법 및시스템
DE60218317T2 (de) * 2001-07-12 2008-01-03 Do Labs Verfahren und system zur herstellung von auf geometrischen verzerrungen bezogenen formatierten informationen
FR2827459B1 (fr) * 2001-07-12 2004-10-29 Poseidon Procede et systeme pour fournir a des logiciels de traitement d'image des informations formatees liees aux caracteristiques des appareils de capture d'image et/ou des moyens de restitution d'image
US6873727B2 (en) * 2001-07-23 2005-03-29 Hewlett-Packard Development Company, L.P. System for setting image characteristics using embedded camera tag information
FR2895102B1 (fr) 2005-12-19 2012-12-07 Dxo Labs Procede pour traiter un objet dans une plateforme a processeur(s) et memoire(s) et plateforme utilisant le procede
FR2895104A1 (fr) 2005-12-19 2007-06-22 Dxo Labs Sa Procede pour fournir des donnees a un moyen de traitement numerique
FR2895103B1 (fr) 2005-12-19 2008-02-22 Dxo Labs Sa Procede et systeme de traitement de donnees numeriques

Also Published As

Publication number Publication date
WO2003007240A1 (fr) 2003-01-23
ATE497224T1 (de) 2011-02-15
US20040247196A1 (en) 2004-12-09
CN1526115A (zh) 2004-09-01
US9536284B2 (en) 2017-01-03
US7792378B2 (en) 2010-09-07
EP1415275A1 (fr) 2004-05-06
AU2002317902A1 (en) 2003-01-29
DE60227374D1 (de) 2008-08-14
WO2003007243A3 (fr) 2004-01-22
JP4614657B2 (ja) 2011-01-19
EP2015247B1 (fr) 2016-04-13
EP2015247A3 (fr) 2009-03-18
CN1316427C (zh) 2007-05-16
CN1527989A (zh) 2004-09-08
KR100879832B1 (ko) 2009-01-22
JP4367757B2 (ja) 2009-11-18
WO2003007243A2 (fr) 2003-01-23
WO2003007241A1 (fr) 2003-01-23
JP4452497B2 (ja) 2010-04-21
US20040218803A1 (en) 2004-11-04
US7343040B2 (en) 2008-03-11
CA2453423C (fr) 2014-10-14
JP2004535128A (ja) 2004-11-18
EP1415275B1 (fr) 2008-07-02
EP1442425A1 (fr) 2004-08-04
JP2005509333A (ja) 2005-04-07
WO2003007239A1 (fr) 2003-01-23
CN100361153C (zh) 2008-01-09
US20040252906A1 (en) 2004-12-16
JP4295612B2 (ja) 2009-07-15
CN1526117A (zh) 2004-09-01
EP1442425B1 (fr) 2018-08-08
CN1554074A (zh) 2004-12-08
KR20040044187A (ko) 2004-05-27
JP4295613B2 (ja) 2009-07-15
US20110085740A1 (en) 2011-04-14
EP2015247A2 (fr) 2009-01-14
JP2004534342A (ja) 2004-11-11
US7346221B2 (en) 2008-03-18
DE60207417D1 (de) 2005-12-22
EP1410331A2 (fr) 2004-04-21
CN1305006C (zh) 2007-03-14
CN1316426C (zh) 2007-05-16
EP1444651A2 (fr) 2004-08-11
CN1526116A (zh) 2004-09-01
CN1305010C (zh) 2007-03-14
US20140099042A1 (en) 2014-04-10
EP1444651B1 (fr) 2009-10-28
EP1410327B1 (fr) 2005-11-16
DE60234207D1 (de) 2009-12-10
US8675980B2 (en) 2014-03-18
ES2311061T3 (es) 2009-02-01
AU2002317219A1 (en) 2003-01-29
ATE447216T1 (de) 2009-11-15
US20050002586A1 (en) 2005-01-06
AU2002317900A1 (en) 2003-01-29
WO2003007236A2 (fr) 2003-01-23
DE60239061D1 (de) 2011-03-10
WO2003007242A3 (fr) 2003-04-10
JP2004534341A (ja) 2004-11-11
JP4020262B2 (ja) 2007-12-12
KR100940148B1 (ko) 2010-02-03
CN1535448A (zh) 2004-10-06
KR20040043154A (ko) 2004-05-22
US20100278415A1 (en) 2010-11-04
WO2003007236A3 (fr) 2003-04-24
US7724977B2 (en) 2010-05-25
EP1410326B1 (fr) 2011-01-26
ATE310284T1 (de) 2005-12-15
DE60207417T2 (de) 2006-08-10
JP2004534491A (ja) 2004-11-11
US20120308160A1 (en) 2012-12-06
CA2453423A1 (fr) 2003-01-23
KR20040043157A (ko) 2004-05-22
EP1410326A1 (fr) 2004-04-21
US20050008242A1 (en) 2005-01-13
EP1410331B1 (fr) 2015-08-12
EP1410327A2 (fr) 2004-04-21
WO2003007242A2 (fr) 2003-01-23
JP2004537791A (ja) 2004-12-16
US20040234152A1 (en) 2004-11-25
US8559743B2 (en) 2013-10-15
KR100940147B1 (ko) 2010-02-03
ATE400040T1 (de) 2008-07-15
US7760955B2 (en) 2010-07-20
KR100957878B1 (ko) 2010-05-13
CN1273931C (zh) 2006-09-06
KR20040043155A (ko) 2004-05-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
ES2253542T3 (es) Procedimiento y sistema para producir informaciones formateadas relacionadas con los defectos, como minimo, de una aparato de una cadena, en especial por efecto borroso.
ES2324817T3 (es) Procedimiento y sistema para calcular una imagen transformada a partir de una imagen digital.
US11861813B2 (en) Image distortion correction method and apparatus
US8073318B2 (en) Determining scene distance in digital camera images
JP5830546B2 (ja) 対象物のモデル変換に基づくモデルパラメータの決定
KR101442610B1 (ko) 디지털 촬영장치, 그 제어방법 및 제어방법을 실행시키기위한 프로그램을 저장한 기록매체
US7885477B2 (en) Image processing method, apparatus, and computer readable recording medium including program therefor
US20060268150A1 (en) Photography apparatus, photography method, and photography program
US20060291739A1 (en) Apparatus, method and program for image processing
US20060257041A1 (en) Apparatus, method, and program for image processing
EP2444932A2 (en) Device, method and program for correcting an image
JP2004062651A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、その記録媒体およびそのプログラム
JP6869652B2 (ja) 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および、記憶媒体
CN108989699A (zh) 图像合成方法、装置、成像设备、电子设备以及计算机可读存储介质
JP2000358157A (ja) デジタル画像の光減衰を補償する方法および装置
KR20090022710A (ko) 디지털 촬영장치, 그 제어방법 및 이를 실행시키기 위한프로그램을 저장한 기록매체
JP7443030B2 (ja) 学習方法、プログラム、学習装置、および、学習済みウエイトの製造方法
TWI721288B (zh) 影像處理裝置、影像處理方法及程式記錄媒體
JP2002157588A (ja) 画像データ処理方法及び装置と該方法を実行するためのプログラムを記録した記録媒体
JP2022159118A (ja) 物体の画像を形成する方法、コンピュータプログラム製品、及びその方法を実行するための画像形成システム
Sevcenco Image stitching and object insertion in the gradient domain
McCrackin Classification-based Adaptive Image Denoising
JPH1117972A (ja) コンピュータによる画像処理方法及び画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体