JP2007505590A - センサレベル画像歪み軽減方法および装置 - Google Patents
センサレベル画像歪み軽減方法および装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2007505590A JP2007505590A JP2006532830A JP2006532830A JP2007505590A JP 2007505590 A JP2007505590 A JP 2007505590A JP 2006532830 A JP2006532830 A JP 2006532830A JP 2006532830 A JP2006532830 A JP 2006532830A JP 2007505590 A JP2007505590 A JP 2007505590A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- pixel
- during
- pixels
- image acquisition
- 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.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
- G06T1/0007—Image acquisition
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
- H04N23/81—Camera processing pipelines; Components thereof for suppressing or minimising disturbance in the image signal generation
Abstract
Description
ここに、
はピクセル位置l=(x,y)における画像強度(アナログ/デジタル変換前)の連続値、τeは露出時間の秒数、ε=(εx,εy)はそれぞれピクセルのピッチ、iph(l,t)およびin(l,t)は時間tにおける位置lの光電子電流および電子的ノイズの電流である。
および残留誤差rk Bを得る。信号推定値および残留誤差は距離測定器モジュールへ送られそれはぶれ検出器への入力Sk Bを発生する。この柔軟なアーキテクチュアによりいくつかのフィルタリングおよび距離測定器を使用することができる。有限インパルス応答(FIR)、無限インパルス応答(IIR)および状態空間フィルタ(すなわち、カルマンフィルタ)の広い範囲を含むフィルタリング技術が、qk Bおよびrk Bを得るために用いられる。この実施例では、簡単にするために、その係数が
およびfk(l)間の最小二乗距離を最小限に抑えるように設計されるスライディングウィンドFIRフィルタがぶれ検出器のフィルタブロック内で使用される。残留は
として計算される。
sk B=(rk B)2-s2 r, sk B=rk Bfk-m(l)およびsk B=sign(rk BrB k-1)をそれぞれ含み、s2 rは既知の残留分散でありm<kである。
を使用する。
ここに、n>0はドリフトパラメータでありhk>0はインデクス独立検出閾値パラメータである。このアルゴリズムは閾値hkよりも小さい大きな瞬間誤差による偽陽性(false positive)に抵抗してピクセル強度の積分またはフィルタリングの継続を許す。ドリフトパラメータはスプリアス誤差を効果的にフィルタリングするすなわち「減じる」時間的ローパスフィルタリングを加え、偽陽性を低減し、大きな局所誤差または動きぶれにより特徴づけられる小さなクラスタ誤差に検出過程をバイアスさせる。gk Bが閾値hkを超えると、アラームが発せられてアルゴリズムは次の時点でgk B=0として再始動される。閾値hkはインデクス従属性として各ピクセルにおける積分時間を最大とすることができる。閾値hkは1階のサンプル時間k=1において無視され、露出時間の終に近いピクセルを改悪するのにより大きな強度偏差を必要とするため、露出期間の終りに増加することができる。それによりピクセルにおける信号独立ノイズをさらに低減することができる。変化検出において不可欠のトレードオフは感度対遅延である。値hkおよびnは検出時間を最適化して偽陽性を防止するように調整され、当業者ならばこれらのパラメータの設計方法をよく知っている。開示されたぶれ検出方法は検出過程内に放っておくことができメタデータを検出過程から発生できるようにすることで最初にTullにより後にEl-Gamalによる業績よりも優れている。
をインプリメントする。
ここに、hLおよびhUは下位および上位検出器閾値であり、nLおよびnUは下位および上位ドリフト係数であり、gk Lおよびgk Uは上位および下位のテスト統計量である。ドリフト係数および閾値はピクセル強度に対する上位および下位の境界検出を実施するように設定される。いずれのテスト統計量もそれぞれの閾値を超えると、fEに格納された瞬間予測誤差からなるアラームおよびその時点kEが歪みインタプリタに送られる。
v(l)={(歪みクラス、時間、値),(歪みクラス、時間、値)}
Δk 1(l)およびΔk 2(l)とする。
図18に示すプロセスは技術のこのバージョンにより各タイムインスタンスおよび各ピクセル位置|Δk 2(l)|における強度値の2階時間導関数の絶対値が計算され固定閾値ηと比較される方法を提供する。次に、|Δk 2(l)|<ηであれば、基礎をなす線形モデルに従うため、アクションはとられずに光子累積が継続する。一方、|Δk 2(l)|>ηであれば、カメラまたは照明状況の変化によるシーン内のオブジェクトの動きにより基礎をなす線形モデルが侵害される。この場合、ピクセル値fk(l)はもはや更新されず画像形成はそのピクセルにおいて停止され、動き関連歪みが画像形成中に防止されるようにされる。ピクセル強度の最終値は最後の記録値fk(l)からks k-1により外挿され、線形画像形成モデルに従って、それはfN(l)=fks(l)・(N/ks)である。
Δk 2(l)=fk(l)-fk-1(l)かつΔk 2(l)=Δk 1(l)-Δk-1 1(l)=fk(l)-2・fk-1(l)-fk-2(l)
いくつかのより精巧な数値微分方法については後述する。
図19に示すように、図18の閾値ηの値は取得した画像の最終全体品質を決定するのに極めて重大である。したがって、閾値は時間的にも空間的にも変動できるようにするのが有利である。本技術のこのバージョンは固定閾値の替わりに空間的および時間的適応閾値を利用する点を除けば図18と同一である。適応閾値は空間位置1および過去の強度値fPAST(l)によって決まり、ここにPASTは現在の観察の前の全ての時間サンプルを示す。
図20は本技術の1つのバージョンを示し、図19のような基礎をなす線形モデルからの画像形成プロセスの逸脱の検出に同じ機構が使用される、すなわち時間的空間的適応閾値が使用される。しかしながら、このような逸脱が検出されると、すなわち
である時に、ピクセル位置における画像取得はもはや図19および20のようには終結しない。その代わりに、擬似ノイズが改悪データを置換する。擬似ノイズ手順はノイズε(l,fPAST(l))を加え、統計は発展する強度fk-1(l)およびピクセルのノイズ統計に基づいている。有用なノイズの例はε(l,fPAST(l))=εSI(l)+εSDfk-1(l)であり、SIおよびSDはそれぞれ信号独立および信号従属ノイズコンポーネントを示す。ノイズコンポーネントはセンサアレイおよび照明状況に基づいて適切なノイズ分布たとえばガウスまたはポアソンをとることができる。次に、撮像プロセスは最終露出時間に達するまで継続し、この方法により逸脱が最初に検出された後で追加ピクセル観察を組み入れることができる。この手順はノイズの支配的コンポーネントは速度可遷的(ergodic)でありその変動は均分することができると仮定している。擬似ノイズにより置換されるサンプル数がカウントされ変数Ks内に格納される。擬似ノイズ更新数にピクセル強度の期待値が乗じられ露出時間の終りに得られた強度から減じられる。次に、最終値はN/(N-ks)の割合で増幅され積分の終りに得られた値に外挿される。
図21は一般化された導関数推定を加える。特定ピクセルの露出時間を変える判断は入射光子の2階導関数の計算に基づいている。導関数は差分方程式により近似される。最も単純な形式では、2階導関数はfk(l)の2階差分により近似することができる。
図22は強度の変化を決定する投票規準を加える。各ピクセルまたはグループまたはピクセル領域がやはり前と同様に動きをテストされる。しかしながら、テスト結果はもはや取得状態を規定しない。その代わりに、変化は周囲ピクセルの変化の性質に基づく動きによるといわれる。空間的および時間的サポートはΩγにより定義され、この領域内のピクセルはポーリングされ変化フラグの重み付けされた和に結合される。結果がηγ(Ω)に格納された閾値を超えれば、ピクセル強度の変化は動きによるものと規定される。中央ピクセルの取得はさらなる歪みを防止するように修正される。
図23は投票規準の導入により時空間閾値比較がもはや2進結果の生成を強制されないことを示す。図23に示すこの過程では、技術、ソフト閾値が比較のために利用される。
図24はソフト判断閾値および擬似ノイズ更新が結合されることを示す。前と同様に、擬似ノイズは取得中に誤差が検出されると導入される。しかしながら、ソフト閾値はもはや撮像状態に対する2進判断を生成しないため、ノイズの量は閾値判断に対して変動する。3状態ソフト閾値が図示されている。誤差の大きさは閾値δ1およびδ2により限量され、値はそれぞれ「小」、「境界」および「大」である誤差を定義する。「小」および「大」取得誤差に対しては、ソフト判断により2進結果が生成され、前と同様に擬似ノイズが取り入れられる。しかしながら、観察およびモデル間の「境界」差が検出されると、ソフト閾値は非2進値を返す。半擬似ノイズおよび半以前観察(half previous observation)からなるサンプル値を取り入れることにより取得過程が継続する。
図13に示すその場処理ソフトウェア、開示されたソフトウェア実施例(“ソフトウェア”)はWindow(登録商標), Unix(登録商標)またはMac(登録商標)OSの元でパーソナルコンピュータまたはワークステーションで実行されるグラフィカルユーザインターフェイス(GUI)からなる。ソフトウェアはキャプチャされた画像データを含む記憶装置またはリアルタイムで画像データをキャプチャする撮像システムとカメラのI/Oインターフェイスを介して通信する。ソフトウェアは劣化した画像(従来のカメラでキャプチャされた)をディスプレイし、開示されたその場処理方法を使用して処理されたシーンを見るための窓を提供する。ソフトウェアはその場方法およびそれらのパラメータを指定しカスタマイズするためのプルダウンメニューおよびオプションを提供する。
センサアクセラレータ図14はセンサアクセラレータを追加した基本的なデジタル撮像システムを例示している。センサアクセラレータはセンサアレイをサンプリングし画像形成中に個別のピクセル(領域)上で信号処理技術をインプリメントする。特に、センサアクセラレータはここに記述された方法をインプリメントする。センサアクセラレータは特定用途集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、デジタル信号プロセッサ(DSP)または縮小命令セットコンピュータ(RISC)マイクロプロセッサ等の別々のプログラマブルチッププロセッサとすることができる。
映像キャプチャもここに開示された方法から利益を受ける。その場処理により高品質画像フレームの個別のフレーム精密調査が容易になる。しかしながら、動画シーケンスはシーケンスをリアリスティックに知覚するためにスムースに移動する画像を必要とする。この作業の方法を修正することにより、リアリスティックに画像シーケンスを見るためのスムースな画像データを含む差分画像と共にきちんとした高品質フレームをキャプチャすることができる。
開示された技術の延長は飽和軽減である。ピクセルレベルにおける飽和および対応する感度損失を防止することにより、ピクセルのダイナミックレンジは効果的に改善される。これは、たとえば、図19のように更新後にピクセル値をポーリングすれば可能である。fk(l)>k/N)・fmaxであれば露出時間中にピクセルは飽和すると予測され、ここに、fmaxはウェル容量または飽和電流等のセンサピクセルパラメータにより指図される。露出時間中にピクセルが飽和すると予測されると、k番目の間隔においてさらなる取得は停止されピクセルの仮の値が記録される。
この作業において、イメージセンサの性能を拡張する方法が提示された。
前記したことから、本発明は、たとえば、静止画および動画の取得および処理に産業応用性を有する。
Claims (58)
- 画像取得方法であって、
デジタル撮像システムを使用して画像を取得するステップと、
前記画像を取得しながら画像の時間的変化をピクセルレベルまたはピクセル領域レベルで感知するステップと、
前記画像取得中に前記時間的変化が感知されている前記画像の領域を画定するステップと、
前記画定された領域に対応するメタデータを生成するステップと、
前記画像データを出力する時に前記メタデータに画像データを与えるステップと、
を含む前記方法。 - 請求項1に記載の方法であって、前記時間的変化は前記画像の少なくとも一部の動き関連変化である前記方法。
- 請求項2に記載の方法であって、前記動き関連変化は前記画像取得中の前記画像内の少なくとも1つのオブジェクトの動きの結果である前記方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記メタデータは前記画定された領域に対応するマスクである前記方法。
- 請求項4に記載の方法であって、前記マスクはぶれマスクである前記方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記画定ステップはピクセルを静止しているまたはぶれているとして分類するステップを含む前記方法。
- 請求項6に記載の方法であって、さらに、前記ピクセルの一方を部分的にぶれているとして画定することを含む前記方法。
- 請求項1に記載の方法であって、さらに、
画像用画像データ取得中に前記ピクセルまたは前記ピクセル領域の少なくとも一方をサンプリングすることを含む前記方法。 - 請求項8に記載の方法であって、さらに、
前記画像取得中にピクセルまたはピクセル領域における画像信号累積率の変化の存在を確認するステップを含み、前記変化は前記画像取得中の動きを示す前記方法。 - 請求項8に記載の方法であって、前記サンプリングは前記画像取得中に複数回実施される前記方法。
- 請求項10に記載の方法であって、さらに、
前記サンプリングにより検出された前記信号累積内でイベントが生じた前記画像取得中の時間を識別するイベント時間マスクを生成するステップを含む前記方法。 - 請求項11に記載の方法であって、前記時間はサンプルシーケンス数により識別される前記方法。
- 請求項1に記載の方法であって、さらに、
前記画像取得中に予め定められた低信号閾値よりも下の信号強度を受信するピクセルまたはピクセル領域を識別するステップを含む前記方法。 - 請求項1に記載の方法であって、さらに、
前記画像取得中に予め定められた高信号閾値よりも上の信号強度を受信するピクセルまたはピクセル領域を識別するステップを含む前記方法。 - 請求項14に記載の方法であって、さらに、
前記予め定められた高信号閾値よりも上のピクセルまたはピクセル領域を有するエリアの露出マスクを生成するステップを含む前記方法。 - 請求項14に記載の方法であって、さらに、
前記画像取得中に予め定められた低信号閾値よりも下の信号強度を受信するピクセルまたはピクセル領域を識別するステップを含む前記方法。 - 請求項16に記載の方法であって、さらに、
前記予め定められた高信号閾値よりも上のピクセルまたはピクセル領域を有するエリアおよび前記予め定められた低信号閾値よりも下のピクセルまたはピクセル領域を有するエリアの露出マスクを生成するステップを含む前記方法。 - 請求項16に記載の方法であって、さらに、
前記サンプリングにより検出された前記信号累積内でイベントが生じた前記画像取得中の時間を識別するイベント時間マスクを生成するステップを含む前記方法。 - 請求項18に記載の方法であって、さらに、
前記イベント時間マスクおよび前記露出マスクおよび前記ぶれマスクを前記画像取得中に得られた画像データを伴うメタデータとして出力するステップを含む前記方法。 - 請求項14に記載の方法であって、前記予め定められた高信号閾値は前記ピクセルまたはピクセル領域に対する飽和レベルに近いか飽和レベルである前記方法。
- 画像取得方法であって、
デジタル撮像システムを使用して画像を取得するステップと、
前記画像取得ステップ中にピクセルをサンプリングするステップと、
前記画像取得ステップ中にピクセル内に確立される強度の変化を決定するステップと、
予め定められた閾値よりも大きい強度確立の変化を有する前記画像の領域を画定するステップと、
前記領域の情報に画像のデータを含めるステップと、
を含む前記方法。 - 請求項21に記載の方法であって、前記領域の前記情報はマスク情報である前記方法。
- 請求項21に記載の方法であって、前記強度変化は少なくとも1つのオブジェクトの動きに対応し、前記画像取得中に該オブジェクトの画像が取得されている前記方法。
- 請求項21に記載の方法であって、前記強度変化は少なくとも1つのピクセルの飽和に対応する前記方法。
- 画像取得方法であって、
デジタル撮像システムを使用して画像を取得するステップと、
前記画像取得中に飽和または飽和に近いピクセルを感知するステップと、
光強度の予め定められた閾値よりも下のピクセルを感知するステップと、
飽和または飽和に近いピクセルを有する前記画像の領域および前記予め定められた閾値よりも下の領域を画定するステップと、
前記領域の情報に画像のデータを含めるステップと、
を含む前記方法。 - 感知チップ上に画像の焦点を合わせる光学系と、
前記光学系から前記画像を受像するように配置された感知チップと、
前記感知チップに接続されて前記感知チップと2方向通信を行うプロセッサであって、予め定められた状況に対応する前記画像の領域に関するメタデータを生成し、かつ前記画像が出力されると前記メタデータに前記画像のデータを含める前記プロセッサと、
を含む画像取得装置。 - 請求項23に記載の装置であって、前記メタデータはイベント時間マスクと露出マスクとぶれマスクの少なくとも1つを含む前記装置。
- 画像データ用出力を有するイメージセンサアレイと、
前記イメージセンサアレイ上に電磁気エネルギを向けるように搭載された光学系と、
前記イメージセンサアレイに接続されたイメージプロセッサであって、前記イメージセンサアレイによる画像取得中に画像信号累積をモニタして信号累積の時間的変化を決定するように動作することができ、前記時間的変化に関連する画像取得中に得られた情報を適用して前記イメージセンサアレイにより出力された画像データを処理し、前記画像信号累積の前記モニタ中に得られた情報により処理された画像データを含む処理済画像データを提供する前記イメージプロセッサと、
を含むデジタル撮像システム。 - 請求項28に記載のデジタル撮像システムであって、前記イメージセンサは画像累積中に領域内の複数のピクセルまたはピクセルエリアに対する画像累積データを得、前記イメージプロセッサは前記領域内の画像データを処理する前記デジタル撮像システム。
- 請求項28に記載のデジタル撮像システムであって、さらに、画像累積中に得られた画像累積値を格納するように接続されたメモリを含む前記デジタル撮像システム。
- 請求項28に記載のデジタル撮像システムであって、前記イメージプロセッサは前記イメージセンサアレイに接続されたセンサアクセラレータを含む前記デジタル撮像システム。
- 請求項28に記載のデジタル撮像システムであって、前記イメージプロセッサは前記画像取得中に前記イメージセンサアレイの少なくとも1つのピクセルまたはピクセル領域内の画像累積率の変化を決定するよう動作できる前記デジタル撮像システム。
- 請求項32に記載のデジタル撮像システムであって、画像累積率の前記変化は前記画像取得中の前記画像の画像フレーム内の少なくとも1つのオブジェクトの動きに対応し、前記プロセッサは少なくとも前記動きに起因する画像内のぶれを減少させるように動作できる前記デジタル撮像システム。
- 請求項32に記載のデジタル撮像システムであって、画像累積率の前記変化は前記画像取得中のピクセルまたはピクセル領域の飽和に対応し、前記プロセッサは少なくとも前記画像内の前記飽和の影響を低減するように動作できる前記デジタル撮像システム。
- 請求項28に記載のデジタル撮像システムであって、前記プロセッサは前記画像取得中に複数回前記イメージセンサアレイから画像レベルデータを得るように動作できる前記デジタル撮像システム。
- 請求項28に記載のデジタル撮像システムであって、前記イメージセンサアレイは光感応アレイである前記デジタル撮像システム。
- 請求項28に記載のデジタル撮像システムであって、前記イメージセンサアレイは赤外感応アレイである前記デジタル撮像システム。
- 画像処理方法であって、
画像取得時間にわたってイメージセンサのアレイにより前記画像を取得するステップと、
前記画像取得時間中に少なくとも1組の前記イメージセンサの画像累積値を読み取って前記画像累積に関する情報を得るステップと、
前記読取りステップで得られた画像累積に関する情報を使用して前記取得ステップで取得した画像データを処理するステップと、
処理済画像データを出力するステップと、
を含む前記方法。 - 請求項38に記載の方法であって、さらに、前記画像累積情報を出力するステップを含む前記方法。
- 請求項38に記載の方法であって、画像累積を読み取る前記ステップは前記画像取得時間中の画像累積率を読み取るステップを含む前記方法。
- 請求項38に記載の方法であって、前記取得ステップ中に取得した前記画像データの前記処理は前記画像取得時間中に時間的イベントを識別する前記方法。
- 請求項38に記載の方法であって、さらに、
前記読取りステップで得られた情報を少なくとも前記画像取得時間の終りまで格納するステップと、
前記処理ステップ中に前記格納された情報を使用するステップと、
を含む前記方法。 - 請求項38に記載の方法であって、前記処理ステップは、
少なくとも1つのピクセルまたはピクセル領域の強度値を引き出すステップと、
前記引出しステップで得られた導関数を予め定められた閾値と比較するステップと、
を含む前記方法。 - 請求項38に記載の方法であって、さらに、
前記画像取得時間中に時間的イベントを検出したらピクセルまたはピクセル領域値の更新を停止させるステップを含む前記方法。 - デジタル撮像システムにより画像を取得するステップと、
前記画像取得中にデジタル撮像システムのピクセルまたはピクセル領域をサンプリングするステップと、
前記画像取得中に画像信号蓄積内の予め定められた特性の存在を確認するステップと、
前記画像の複数の画像信号を処理するステップと、
前記処理ステップの前記処理済信号を含む画像データを出力するステップと、
を含む方法。 - 請求項45に記載の方法であって、前記予め定められた特性は前記画像取得中の時間的イベントである前記方法。
- 請求項45に記載の方法であって、前記時間的イベントは累積率の変化である前記方法。
- 請求項45に記載の方法であって、さらに、
画像信号蓄積に変化が生じた前記画像の領域を画定するステップを含み、前記処理ステップは前記画定ステップの前記領域の画像信号処理を含む前記方法。 - 請求項45に記載の方法であって、さらに、
前記画像取得中にインスタンスにおけるピクセルまたはピクセル領域の値を記録するステップを含む前記方法。 - 画像処理用ソフトウェアプロダクトであって、
メモリ内に格納されコンピュータシステムで実行することができるソフトウェアを含み、該ソフトウェアは、
画像データを読み取るステップと、
前記画像取得時間中に得られた少なくとも1組の前記イメージセンサの前記画像累積値を読み取って前記画像累積に関する情報を得るステップと、
前記画像累積値読取りステップで得られた前記画像累積に関する情報を使用して前記取得ステップで取得した画像データを処理するステップと、
処理済画像データを出力するステップと、
を含む前記ソフトウェアプロダクト。 - 請求項50に記載のソフトウェアプロダクトであって、前記ソフトウェアにより画像累積値を読み取る前記ステップは前記画像取得中に実施される前記ソフトウェアプロダクト。
- 請求項50に記載のソフトウェアプロダクトであって、前記ソフトウェアにより画像累積値を読み取る前記ステップは前記画像取得後に実施される前記ソフトウェアプロダクト。
- インターフェイスコンピュータ上のグラフィカルユーザインターフェイスと、
画像データおよび前記画像データに対応するメタデータが格納される記憶装置と、
前記画像データを処理し前記メタデータを使用して処理済画像を出力する処理コンピュータ上の画像処理ソフトウェアと、
を含むデジタル画像処理システム。 - デジタル撮像システムを使用して画像を取得するステップと、
前記画像取得ステップ中にピクセルを感知するステップと、
前記画像取得ステップ中にピクセルの強度を予め定められた閾値と比較するステップと、
前記予め定められた閾値に達していないピクセルにおける画像形成を継続しながら前記予め定められた閾値を超えるピクセルにおける画像形成を停止するステップと、
前記画像取得を完了するステップと、
前記画像のデータを出力するステップと、
を含む画像取得方法。 - 請求項54に記載の方法であって、ピクセルの前記強度は強度値の時間導関数である前記方法。
- 請求項54に記載の方法であって、前記予め定められた閾値は空間的および時間的に適合される前記方法。
- デジタル撮像システムを使用して画像を取得するステップと、
前記画像取得ステップ中にピクセルを感知するステップと、
前記画像取得ステップ中に前記画像の移動部分を撮像しているピクセルを確認するステップと、
前記移動部分を撮像していると確認されていないピクセルにおける画像形成を継続しながら前記移動部分を撮像していると確認されているピクセルにおける画像形成を修正するステップと、
前記画像取得を完了するステップと、
前記画像のデータを出力するステップと、
を含む画像取得方法。 - デジタル撮像システムを使用して画像を取得するステップと、
前記画像取得ステップ中にピクセルを感知するステップと、
前記画像取得ステップ中に前記画像の移動部分を撮像しているピクセルを確認するステップと、
前記移動部分を撮像していると確認されていないピクセルにおける画像形成を継続しながら前記移動部分を撮像していると確認されているピクセルにおける画像形成を停止するステップと、
前記画像取得を完了するステップと、
前記画像のデータを出力するステップと、
を含む画像取得方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US46826203P | 2003-05-07 | 2003-05-07 | |
US10/824,138 US20050057670A1 (en) | 2003-04-14 | 2004-04-14 | Method and device for extracting and utilizing additional scene and image formation data for digital image and video processing |
PCT/US2004/014196 WO2004102474A2 (en) | 2003-05-07 | 2004-05-07 | A method and device for sensor level image distortion abatement |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2007505590A true JP2007505590A (ja) | 2007-03-08 |
JP2007505590A5 JP2007505590A5 (ja) | 2007-06-21 |
Family
ID=33457075
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006532830A Pending JP2007505590A (ja) | 2003-05-07 | 2004-05-07 | センサレベル画像歪み軽減方法および装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20050057670A1 (ja) |
JP (1) | JP2007505590A (ja) |
WO (1) | WO2004102474A2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017005687A (ja) * | 2015-04-23 | 2017-01-05 | アクシス アーベー | ビデオカメラでビデオストリームを処理する方法及び装置 |
Families Citing this family (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7636489B2 (en) * | 2004-04-16 | 2009-12-22 | Apple Inc. | Blur computation algorithm |
US7612804B1 (en) * | 2005-02-15 | 2009-11-03 | Apple Inc. | Methods and apparatuses for image processing |
US7591583B2 (en) * | 2005-05-18 | 2009-09-22 | Federal-Mogul World Wide, Inc. | Transient defect detection algorithm |
US7822270B2 (en) * | 2005-08-31 | 2010-10-26 | Microsoft Corporation | Multimedia color management system |
JP5059767B2 (ja) * | 2005-09-21 | 2012-10-31 | アール・ジェイ・エス・テクノロジー・インコーポレイテッド | 高ダイナミックレンジ感度センサ素子またはアレイのためのシステムおよび方法 |
US20070121132A1 (en) * | 2005-11-30 | 2007-05-31 | Microsoft Corporation | Spectral color management |
US8274714B2 (en) * | 2005-11-30 | 2012-09-25 | Microsoft Corporation | Quantifiable color calibration |
US8047915B2 (en) | 2006-01-11 | 2011-11-01 | Lyle Corporate Development, Inc. | Character for computer game and method |
US7714903B2 (en) * | 2006-08-29 | 2010-05-11 | Zoran Corporation | Wide dynamic range image capturing system method and apparatus |
US8687087B2 (en) * | 2006-08-29 | 2014-04-01 | Csr Technology Inc. | Digital camera with selectively increased dynamic range by control of parameters during image acquisition |
US8390877B2 (en) * | 2007-05-25 | 2013-03-05 | Xerox Corporation | Exportation of scanner's internal image auto-segmentation |
US20090040351A1 (en) * | 2007-08-09 | 2009-02-12 | Micron Technology, Inc. | Method and apparatus for reducing noise in a pixel array |
KR101437849B1 (ko) * | 2007-11-21 | 2014-09-04 | 삼성전자주식회사 | 휴대 단말기 및 그의 촬영 모드 수행 방법 |
US8135233B2 (en) | 2008-05-22 | 2012-03-13 | Aptina Imaging Corporation | Method and apparatus for the restoration of degraded multi-channel images |
TWI435599B (zh) * | 2010-12-31 | 2014-04-21 | Altek Corp | 影像擷取裝置及其影像擷取方法 |
US8760561B2 (en) | 2011-02-23 | 2014-06-24 | Canon Kabushiki Kaisha | Image capture for spectral profiling of objects in a scene |
US8432466B2 (en) | 2011-09-29 | 2013-04-30 | International Business Machines Corporation | Multiple image high dynamic range imaging from a single sensor array |
US20130308027A1 (en) * | 2012-05-03 | 2013-11-21 | Aptina Imaging Corporation | Systems and methods for generating metadata in stacked-chip imaging systems |
US20150139601A1 (en) * | 2013-11-15 | 2015-05-21 | Nokia Corporation | Method, apparatus, and computer program product for automatic remix and summary creation using crowd-sourced intelligence |
CN103700096A (zh) * | 2013-12-11 | 2014-04-02 | 山东普瑞高通生物技术有限公司 | 一种spr分析仪的图像分析方法及系统 |
EP2922288A1 (en) | 2014-03-18 | 2015-09-23 | Thomson Licensing | Method for processing a video sequence, corresponding device, computer program and non-transitory computer-readable medium |
US9300937B2 (en) * | 2014-06-26 | 2016-03-29 | Pixart Imaging (Penang) Sdn, Bhd. | Color image sensor and operating method thereof |
GB201414204D0 (en) * | 2014-08-11 | 2014-09-24 | Advanced Risc Mach Ltd | Data processing systems |
US10511816B2 (en) * | 2016-03-01 | 2019-12-17 | University Of Delaware | Non-uniformity output determination for light projectors |
CN111917991B (zh) * | 2019-05-09 | 2022-04-26 | 北京京东乾石科技有限公司 | 图像的质量控制方法、装置、设备及存储介质 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4834531A (en) * | 1985-10-31 | 1989-05-30 | Energy Optics, Incorporated | Dead reckoning optoelectronic intelligent docking system |
US5049752A (en) * | 1990-10-31 | 1991-09-17 | Grumman Aerospace Corporation | Scanning circuit |
US5642163A (en) * | 1994-08-31 | 1997-06-24 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Imaging apparatus for switching the accumulative electric charge of an image pickup device |
US6424370B1 (en) * | 1999-10-08 | 2002-07-23 | Texas Instruments Incorporated | Motion based event detection system and method |
-
2004
- 2004-04-14 US US10/824,138 patent/US20050057670A1/en not_active Abandoned
- 2004-05-07 JP JP2006532830A patent/JP2007505590A/ja active Pending
- 2004-05-07 WO PCT/US2004/014196 patent/WO2004102474A2/en active Application Filing
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017005687A (ja) * | 2015-04-23 | 2017-01-05 | アクシス アーベー | ビデオカメラでビデオストリームを処理する方法及び装置 |
US10057591B2 (en) | 2015-04-23 | 2018-08-21 | Axis Ab | Method and device for processing a video stream in a video camera |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2004102474A3 (en) | 2005-10-20 |
WO2004102474A2 (en) | 2004-11-25 |
US20050057670A1 (en) | 2005-03-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2007505590A (ja) | センサレベル画像歪み軽減方法および装置 | |
US20050030393A1 (en) | Method and device for sensor level image distortion abatement | |
Wei et al. | A physics-based noise formation model for extreme low-light raw denoising | |
Wei et al. | Physics-based noise modeling for extreme low-light photography | |
US8780208B2 (en) | Systems and methods for processing infrared images | |
Lin et al. | Determining the radiometric response function from a single grayscale image | |
US8149336B2 (en) | Method for digital noise reduction in low light video | |
US7546026B2 (en) | Camera exposure optimization techniques that take camera and scene motion into account | |
US7813586B2 (en) | Reducing noise in digital images | |
US20090274387A1 (en) | Method of capturing high dynamic range images with objects in the scene | |
US7782378B2 (en) | Scene-based non-uniformity correction method using local constant statistics | |
US8224088B2 (en) | Method for background generation and its system for video surveillance | |
US20060256215A1 (en) | System and method for subtracting dark noise from an image using an estimated dark noise scale factor | |
CN113170030A (zh) | 使用神经网络对摄影曝光不足进行校正 | |
US8355064B2 (en) | Noise reduction for machine vision systems | |
CN109074634A (zh) | 用于数字图像传感器的自动化噪声和纹理优化的方法和设备 | |
US20120075505A1 (en) | Camera noise reduction for machine vision systems | |
JP2012235443A (ja) | マシンビジョンシステムのためのノイズ低減技術 | |
JP5765893B2 (ja) | 画像処理装置、撮像装置および画像処理プログラム | |
US20030214590A1 (en) | System and method for adaptively compensating for dark current in an image capture device | |
Bosco et al. | Signal-dependent raw image denoising using sensor noise characterization via multiple acquisitions | |
CN111726543B (zh) | 一种提高图像动态范围的方法、摄像机 | |
Wang et al. | Rethinking noise modeling in extreme low-light environments | |
Bianco et al. | Image quality assessment by preprocessing and full reference model combination | |
Leung et al. | Analyzing the impact of ISO on digital imager defects with an automatic defect trace algorithm |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070502 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20070502 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20090610 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20090616 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20091117 |