JP2007328735A - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】第1のニューラルネットワーク部101は、周辺画素の画素データに対して、その補間画素の画素データ(NN補間結果)を出力するニューラルネットワークを有している。また、バイキュービック補間処理部103は、周辺画素の画素データに対してバイキュービック補間法による処理を行い、補間画素の画素データ(バイキュービック補間結果)を出力する。一方、第2のニューラルネットワーク部102には、第1のニューラルネットワーク部が周辺画素の画素データに対して適切な補間結果を出力できるか否かを判断するニューラルネットワークが構築される。そして、混合比決定部104が、第2のニューラルネットワーク部による判断結果(峻別結果)に基づいて、バイキュービック補間結果とNN補間結果とを混合し、補間画素の画素データとして出力する。
【選択図】図1
Description
前記複数の画素の画素データに対して、前記複数の画素を補間する補間画素の第1画素データを出力する第1ニューラルネットワークで構成される手段であり、前記第1ニューラルネットワークは、あらかじめ生成されている複数の画素の画素データと、前記複数の画素の画素データに対応する補間画素の画素データとの関係が学習されているニューラルネットワークである第1画像処理手段と、
前記第1画像処理手段とは異なる画像処理を実行し、前記複数の画素の画素データに対して、前記複数の画素を補間する補間画素の第2画素データを出力する第2画像処理手段と、
前記複数の画素の画素データに対する前記第1画像処理手段による画像処理の適合性を判断して、前記第1画像処理手段の適合性を示す値を出力する第2ニューラルネットワークで構成される手段であり、前記第2ニューラルネットワークは、前記第1ニューラルネットワークの学習に用いられた前記あらかじめ生成されている複数の画素の画素データと、前記第1ニューラルネットワークが学習済みであることを示す第1の特定値との関係があらかじめ学習されているとともに、ランダムに生成される複数の画素の画素データと、前記第1ニューラルネットワークによって学習済みではないことを示す特定の値との関係が学習されているニューラルネットワークである適合性判断手段と、
前記適合性判断手段から出力される前記第1画像処理手段の適合性を示す値に基づいて、前記第1画像処理手段から出力される前記第1画素データと、前記第2画像処理手段から出力される前記第2画素データとを混合し、前記複数の画素を補間する補間画素の画素データを前記出力値として出力する画素値混合手段とを、
有する画像処理装置が提供される。
前記複数の画素の画素データに対して、前記複数の画素を補間する補間画素の第1画素データを出力する第1ニューラルネットワークで構成される第1画像処理機構を実現する第1画像処理機構実現ステップと、
前記第1画像処理機構が、あらかじめ生成されている複数の画素の画素データと、前記複数の画素の画素データに対応する補間画素の画素データとの関係を学習する第1学習ステップと、
前記第1画像処理手段とは異なる画像処理を実行し、前記複数の画素の画素データに対して、前記複数の画素を補間する補間画素の第2画素データを出力する第2画像処理機構を実現する第2画像処理機構実現ステップと、
前記複数の画素の画素データに対する前記第1画像処理機構による画像処理の適合性を判断して、前記第1画像処理機構の適合性を示す値を出力する第2ニューラルネットワークで構成される適合性判断機構を実現する適合性判断機構実現ステップと、
前記適合性判断機構が、前記第1ニューラルネットワークの学習に用いられた前記あらかじめ生成されている複数の画素の画素データと、前記第1ニューラルネットワークが学習済みであることを示す第1の特定値との関係があらかじめ学習されているとともに、ランダムに生成される複数の画素の画素データと、前記第1ニューラルネットワークが学習済みではないことを示す第2の特定値との関係を学習する第2学習ステップと、
前記適合性判断機構から出力される前記第1画像処理機構の適合性を示す値に基づいて、前記第1画像処理機構から出力される前記第1画素データと、前記第2画像処理機構から出力される前記第2画素データとを混合し、前記複数の画素を補間する補間画素の画素データを前記出力値として出力する画素値混合ステップとを、
有する画像処理方法をコンピュータに実行させる画像処理プログラムが提供される。
102 第2のニューラルネットワーク部(第2のNN部)
103 バイキュービック補間処理部
104 混合比決定部
Claims (2)
- 複数の画素の画素データを入力値とし、前記複数の画素を補間する補間画素の画素データを出力値とする画像処理装置であって、
前記複数の画素の画素データに対して、前記複数の画素を補間する補間画素の第1画素データを出力する第1ニューラルネットワークで構成される手段であり、前記第1ニューラルネットワークは、あらかじめ生成されている複数の画素の画素データと、前記複数の画素の画素データに対応する補間画素の画素データとの関係が学習されているニューラルネットワークである第1画像処理手段と、
前記第1画像処理手段とは異なる画像処理を実行し、前記複数の画素の画素データに対して、前記複数の画素を補間する補間画素の第2画素データを出力する第2画像処理手段と、
前記複数の画素の画素データに対する前記第1画像処理手段による画像処理の適合性を判断して、前記第1画像処理手段の適合性を示す値を出力する第2ニューラルネットワークで構成される手段であり、前記第2ニューラルネットワークは、前記第1ニューラルネットワークの学習に用いられた前記あらかじめ生成されている複数の画素の画素データと、前記第1ニューラルネットワークが学習済みであることを示す第1の特定値との関係があらかじめ学習されているとともに、ランダムに生成される複数の画素の画素データと、前記第1ニューラルネットワークによって学習済みではないことを示す特定の値との関係が学習されているニューラルネットワークである適合性判断手段と、
前記適合性判断手段から出力される前記第1画像処理手段の適合性を示す値に基づいて、前記第1画像処理手段から出力される前記第1画素データと、前記第2画像処理手段から出力される前記第2画素データとを混合し、前記複数の画素を補間する補間画素の画素データを前記出力値として出力する画素値混合手段とを、
有する画像処理装置。 - 複数の画素の画素データを入力値とし、前記複数の画素を補間する補間画素の画素データを出力値とする画像処理方法をコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
前記複数の画素の画素データに対して、前記複数の画素を補間する補間画素の第1画素データを出力する第1ニューラルネットワークで構成される第1画像処理機構を実現する第1画像処理機構実現ステップと、
前記第1画像処理機構が、あらかじめ生成されている複数の画素の画素データと、前記複数の画素の画素データに対応する補間画素の画素データとの関係を学習する第1学習ステップと、
前記第1画像処理手段とは異なる画像処理を実行し、前記複数の画素の画素データに対して、前記複数の画素を補間する補間画素の第2画素データを出力する第2画像処理機構を実現する第2画像処理機構実現ステップと、
前記複数の画素の画素データに対する前記第1画像処理機構による画像処理の適合性を判断して、前記第1画像処理機構の適合性を示す値を出力する第2ニューラルネットワークで構成される適合性判断機構を実現する適合性判断機構実現ステップと、
前記適合性判断機構が、前記第1ニューラルネットワークの学習に用いられた前記あらかじめ生成されている複数の画素の画素データと、前記第1ニューラルネットワークが学習済みであることを示す第1の特定値との関係があらかじめ学習されているとともに、ランダムに生成される複数の画素の画素データと、前記第1ニューラルネットワークが学習済みではないことを示す第2の特定値との関係を学習する第2学習ステップと、
前記適合性判断機構から出力される前記第1画像処理機構の適合性を示す値に基づいて、前記第1画像処理機構から出力される前記第1画素データと、前記第2画像処理機構から出力される前記第2画素データとを混合し、前記複数の画素を補間する補間画素の画素データを前記出力値として出力する画素値混合ステップとを、
有する画像処理方法をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
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