JP2010025473A - Image emphasizing device and method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、撮像した画像から、注目する物体部分を強調する画像強調装置及び画像強調方法に関する。 The present invention relates to an image enhancement apparatus and an image enhancement method for enhancing an object part of interest from a captured image.
航空機を捕捉、追跡する高速飛翔体等において、赤外線画像を撮像して航空機の画像を検出する画像処理装置がある。この画像処理装置は、画像の2値化のためのスレッショルド値を与えて、このスレッショルド値よりも温度が高い領域の航空機画像とし、温度が低い領域の背景画像として画像を2分して、航空機の機体画像のみを捉えることができる。 There is an image processing apparatus that detects an image of an aircraft by capturing an infrared image in a high-speed flying object or the like that captures and tracks the aircraft. This image processing apparatus gives a threshold value for binarization of an image to obtain an aircraft image in a region where the temperature is higher than the threshold value, and bisects the image as a background image in a region where the temperature is low. Only the aircraft image of can be captured.
また例えば、従来、第1の画像センサで撮像された近赤外線画像と第2の画像センサで撮像された中赤外線画像とを利用して、目標物を抽出する技術もある(例えば、特許文献1参照)。 In addition, for example, there is conventionally a technique for extracting a target using a near-infrared image captured by a first image sensor and a mid-infrared image captured by a second image sensor (for example, Patent Document 1). reference).
しかしながら、航空機のエンジンからは、機体の温度(約30℃程度)より高温である「ジェットエンジンプルーム」(約1000〜2000℃程度)が発生している。また、航空機からは、機体の温度よりも高温である「発熱体」(約1700℃程度)が投下されることがある。その他、航空機が飛行する上空には、機体の温度より低温である「雲」(約10℃程度)等も存在している。 However, “jet engine plume” (about 1000 to 2000 ° C.), which is higher than the temperature of the airframe (about 30 ° C.), is generated from the aircraft engine. In addition, an “heating element” (about 1700 ° C.) that is higher than the temperature of the aircraft may be dropped from the aircraft. In addition, there are “clouds” (about 10 ° C.) that are cooler than the temperature of the aircraft.
したがって、機体画像を撮像するとき、設定するスレッショルド値により、撮像視野に存在するジェットエンジンプルーム、発熱体、雲等によって機体の検出を誤るおそれがある。また、機体の検出を誤った場合、高速飛翔体の誘導精度が損なわれる問題がある。
上述したように、従来の方法では、撮像画像から注目する物体(機体)を検出するとき、注目物体を正確に検出できない場合があった。 As described above, in the conventional method, when an object of interest (airframe) is detected from a captured image, the object of interest may not be detected accurately.
従って本発明は、撮像した画像から正確に注目する物体部分を検出し、この注目する物体部分を強調する画像強調装置及び画像強調方法を提供する。 Therefore, the present invention provides an image enhancement apparatus and an image enhancement method that accurately detect an object portion of interest from a captured image and emphasize the object portion of interest.
本発明の特徴に係る画像強調装置は、撮像画像に含まれる注目物体を強調した強調画像を生成する画像強調装置であって、第1の有感波長領域によって、前記注目物体を含む第1画像を撮像する第1撮像手段と、前記第1の有感波長領域と異なる第2の有感波長領域によって、前記第1画像と同一視野であるとともに、同一の画素数及び同一の分解能である第2画像を撮像する第2撮像手段と、前記第1画像と前記第2画像とのコントラストをコントラスト画像として演算するコントラスト画像演算手段と、前記コントラスト画像と、前記注目物体を強調する値として予め定められる強調コントラスト値とから撮像画像に含まれる前記注目物体を強調する強調画像を演算する強調画像演算手段とを備える。 An image enhancement apparatus according to a feature of the present invention is an image enhancement apparatus that generates an enhanced image in which an object of interest included in a captured image is enhanced, and includes a first image including the object of interest by a first sensitive wavelength region. The first image pickup means for picking up images and the second sensitive wavelength region different from the first sensitive wavelength region have the same field of view as the first image, the same number of pixels and the same resolution. A second imaging unit that captures two images, a contrast image calculation unit that calculates a contrast between the first image and the second image as a contrast image, a value that emphasizes the contrast image and the object of interest. And an enhanced image computing means for computing an enhanced image that enhances the object of interest contained in the captured image from the enhanced contrast value.
撮像画像に含まれる注目物体を強調した強調画像を生成する画像強調方法であって、第1の有感波長領域によって撮像された前記注目物体を含む第1画像を入力するステップと、前記第1の有感波長領域と異なる第2の有感波長領域によって撮像された、前記第1画像と同一視野であるとともに、同一の画素数及び同一の分解能である第2画像を入力するステップと、前記第1画像と前記第2画像とのコントラストをコントラスト画像として演算するステップと、前記コントラスト画像と、前記注目物体を強調する値として予め定められる強調コントラスト値とから撮像画像に含まれる前記注目物体を強調する強調画像を演算するステップとを備える。 An image enhancement method for generating an enhanced image by emphasizing an object of interest included in a captured image, the step of inputting a first image including the object of interest captured in a first sensitive wavelength region, and the first Inputting a second image having the same field of view as the first image and having the same number of pixels and the same resolution, which is imaged in a second sensitive wavelength region different from the sensitive wavelength region of The object of interest included in the captured image is calculated from the step of calculating the contrast between the first image and the second image as a contrast image, the contrast image, and an enhanced contrast value that is predetermined as a value that enhances the object of interest. Calculating an emphasized image to be emphasized.
本発明によれば、撮像した画像から、注目する物体を強調することができる。 According to the present invention, it is possible to emphasize an object of interest from a captured image.
以下に、図面を用いて本発明の最良の実施形態に係る画像強調装置及び画像強調方法について説明する。 Hereinafter, an image enhancement apparatus and an image enhancement method according to the best embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1に示すように、本発明に係る画像強調装置1は、赤外線センサによって第1画像Aijを撮像する第1撮像手段11と、第1撮像手段11とは有感波長領域が異なる波長の赤外線センサによって第2画像Bijを撮像する第2撮像手段12と、第1画像Aijと第2画像Bijとからコントラスト画像Cijを演算するコントラスト画像演算手段13と、予め設定される強調コントラスト値Crefとからコントラスト画像Cijを強調させる強調画像Dijを演算する強調画像演算手段14とを備えている。
As shown in FIG. 1, the
第1撮像手段11と第2撮像手段12とは、撮像視野、撮像画像の画素数及び分解能は同一であるが、それぞれ有感波長領域が異なる赤外線センサを有している。第1撮像画像11及び第2撮像画像12が撮像する画像には、それぞれ、「高温物体」、「注目物体」及び「低温物体」を含んでいる。ここでは、「機体」を「注目物体」とし、機体よりも高温である「ジェットエンジンプルーム」や「発熱体」等を「高温物体」とし、機体よりも低温である「雲」や「雨」等を「低温物体」とする。
The first image pickup unit 11 and the second
第1撮像手段11は、撮像した第1画像Aijをコントラスト画像演算手段13に出力し、第2撮像手段12も、撮像した第2画像Bijをコントラスト画像演算手段13に出力する。以下においては、第1撮像手段11の有感波長を第1波長とし、第2撮像手段12の有感波長を第1波長よりも波長が長い第2波長として説明する。ここで、第1画像Aijと第2画像Bijでは、画像のx座標の画素をi、y座標の画素をjとして表わしている。
The first imaging unit 11 outputs the captured first image Aij to the contrast
図2を用いて各波長で温度の異なる物体を撮像した場合の画像レベルについて説明する。図2は、プランクの放射則を利用して求めた黒体放射の場合における撮像画像の画像レベルの相対比を表わしている。図2では、高温物体の温度が800K、注目物体の温度が600K、低温物体の温度が500Kであって、第1波長が4μm、第2波長が10μmの場合の画像レベルの一例である。 An image level when an object having a different temperature at each wavelength is imaged will be described with reference to FIG. FIG. 2 represents the relative ratio of the image levels of the captured image in the case of black body radiation obtained using Planck's radiation law. FIG. 2 shows an example of the image level when the temperature of the high-temperature object is 800K, the temperature of the target object is 600K, the temperature of the low-temperature object is 500K, the first wavelength is 4 μm, and the second wavelength is 10 μm.
図2に示すように、第1波長においては、低温物体の画像レベルが「0.2」、注目物体の画像レベルが「1」、高温物体の画像レベルが「4」になるのに対し、第2波長においては、低温物体の画像レベルが「0.2」、注目物体の画像レベルが「0.7」、高温物体の画像レベルが「1」となるため、各物体の画像レベルは波長によって異なる。図2の場合の各物体における第1画像Aijと第2画像Bijの画像レベルの比較を、図3(a)に示している。図3(a)に示すように、両画像において高温物体部分では画像レベルの差が大きく、注目物体部分では画像レベルの差が小さくなり、低温物体部分では画像レベルが同一であることがわかる。 As shown in FIG. 2, at the first wavelength, the image level of the low temperature object is “0.2”, the image level of the target object is “1”, and the image level of the high temperature object is “4”. At the second wavelength, the image level of the low temperature object is “0.2”, the image level of the target object is “0.7”, and the image level of the high temperature object is “1”. It depends on. FIG. 3A shows a comparison of image levels of the first image Aij and the second image Bij in each object in the case of FIG. As shown in FIG. 3A, it can be seen that in both images, the difference in image level is large in the high-temperature object portion, the difference in image level is small in the target object portion, and the image level is the same in the low-temperature object portion.
コントラスト画像演算手段13は、以下に示すコントラスト演算式(式1)によって入力した第1画像Aijと第2画像Bijとから、コントラスト画像Cijを演算する。また、コントラスト画像演算手段13は、演算したコントラスト画像Cijを強調画像演算手段14に出力する。
The contrast image calculation means 13 calculates the contrast image Cij from the first image Aij and the second image Bij input by the following contrast calculation formula (Formula 1). Further, the contrast
Cij=(Aij−Bij)/(Aij+Bij) ・・・(式1)
演算で得られるコントラスト画像Cijも、画像のx座標をi、y座標の画素をjとして表わされる。図3(b)は、図3(a)で上述した第1画像Aij及び第2画像Bijから演算されたコントラスト画像Cijの画像レベルの一例を示している。図3(b)の例では、コントラスト画像Cijにおいて、高温物体の画像レベルが「0.60」、注目物体の画像レベルが「0.18」、低温物体の画像レベルが「0」となる。
Cij = (Aij−Bij) / (Aij + Bij) (Formula 1)
The contrast image Cij obtained by the calculation is also expressed with the x coordinate of the image as i and the pixel of the y coordinate as j. FIG. 3B shows an example of the image level of the contrast image Cij calculated from the first image Aij and the second image Bij described above with reference to FIG. In the example of FIG. 3B, in the contrast image Cij, the image level of the high temperature object is “0.60”, the image level of the object of interest is “0.18”, and the image level of the low temperature object is “0”.
強調画像演算手段14では、第1撮像手段11及び第2撮像手段12の有感温度と、注目物体の温度に基づいて、強調コントラスト値Crefが設定されている。強調画像演算手段14は、コントラスト画像演算手段13からコントラスト画像Cijを入力すると、以下に示す強調画像演算式(式2)及び(式3)によって、入力したコントラスト画像Cijと設定されている強調コントラスト値Crefとから、強調画像Dijを演算する。この強調画像Dijも他の画像と同様に、画像のx座標をi、y座標の画素をjとして表わされる。
In the enhanced
δij=|Cij−Cref| ・・・(式2)
Dij=MAX(δij)−δij ・・・(式3)
具体的には、強調画像演算手段14は、まず、強調コントラスト値Crefを利用して(式2)によって評価画像値δijを求める。その後、強調画像演算手段14は、求めた評価画像値δijから最大値MAX(δij)を求め、(式3)の評価関数式を利用して、注目物体についての強調画像Dijを求める。(式3)の評価関数式は、図4に示すように表される。
δij = | Cij−Cref | (Formula 2)
Dij = MAX (δij) −δij (Formula 3)
Specifically, the emphasized image calculation means 14 first obtains the evaluation image value δij by (Equation 2) using the emphasized contrast value Cref. Thereafter, the emphasized image computing means 14 obtains the maximum value MAX (δij) from the obtained evaluation image value δij, and obtains the emphasized image Dij for the target object using the evaluation function expression of (Expression 3). The evaluation function formula of (Formula 3) is expressed as shown in FIG.
図3(c)は、図3(b)で上述したコントラスト画像Cijから演算された強調画像Dijの画像レベルの一例を示している。図3(c)の例では、コントラスト画像Cijに対して、強調コントラスト値Crefを「0.18」とした場合の例であり、強調画像Dijにおいて、高温物体の画像レベルが「0」、注目物体の画像レベルが「0.42」、低温物体の画像レベルが「0.24」となっている。すなわち、強調画像Dijでは、注目物体が強調されていることがわかる。なお、Crefの設定にあたっては、コントラスト画像中における注目物体の画像レベルの値そのものに基づいて設定する手法も適用可能である。 FIG. 3C shows an example of the image level of the emphasized image Dij calculated from the contrast image Cij described above with reference to FIG. The example of FIG. 3C is an example in which the enhanced contrast value Cref is set to “0.18” with respect to the contrast image Cij, and the image level of the high-temperature object is “0” in the enhanced image Dij. The image level of the object is “0.42”, and the image level of the low-temperature object is “0.24”. That is, it can be seen that the object of interest is emphasized in the enhanced image Dij. In setting Cref, a method of setting based on the value of the image level of the object of interest in the contrast image itself can be applied.
また、強調画像演算手段14は、演算した強調画像Dijを画像強調装置1における、画像強調処理の結果として出力する。
Further, the enhanced image calculation means 14 outputs the calculated enhanced image Dij as a result of image enhancement processing in the
したがって、強調画像演算手段14から出力される強調画像Dijでは、注目物体部分が強調されているため、注目物体を容易に区別することができる。 Therefore, in the enhanced image Dij output from the enhanced image calculation means 14, the target object portion is emphasized, so that the target object can be easily distinguished.
ここで、図5にエンジンプルームの赤外線放射の分光特性の一例(出典:”The Infrared & Electro-Optical Systems Handbook”, Vol.1, G. J. Zissis, SPIE, 1993 Fig2.64)を示し、図6に発熱体の赤外線放射の分光特性の一例(出典:”The Infrared & Electro-Optical Systems Handbook”, Vol.1, G. J. Zissis, SPIE, 1993 Fig2.79)を示す。図5や図6に示すように、高温物体であっても、エンジンプルームや発熱体の分光特性は、プランクの放射則によらずに変則的である。そのため、エンジンプルームと発熱体の温度が異なっていても特定の一波長のみの撮像手段で画像を撮像した場合、撮像画像でエンジンプルーム部分と発熱体部分の画像レベルに差異が現れないこともある。そのため、上述したように、有感波長領域が異なる第1撮像手段11及び第2撮像手段12によって撮像された撮像画像を比較することで、撮像画像から注目物体である機体と高温物体であるエンジンプルームと発熱体等を区別する上、高温物体の中からエンジンプルームと発熱体の異なる物体を区別することも可能になる。
Here, Fig. 5 shows an example of the spectral characteristics of the infrared emission of the engine plume (Source: "The Infrared & Electro-Optical Systems Handbook", Vol.1, GJ Zissis, SPIE, 1993 Fig2.64). An example of the spectral characteristics of infrared radiation from a heating element (Source: “The Infrared & Electro-Optical Systems Handbook”, Vol. 1, GJ Zissis, SPIE, 1993 Fig2.79) is shown. As shown in FIGS. 5 and 6, even for a high-temperature object, the spectral characteristics of the engine plume and the heating element are irregular regardless of Planck's radiation law. For this reason, even if the temperature of the engine plume and the heating element are different, when an image is picked up by the imaging means having only one specific wavelength, there may be no difference in the image level between the engine plume part and the heating element part in the picked-up image. . Therefore, as described above, by comparing the captured images captured by the first imaging unit 11 and the
なお、近年、QWIP(Quantum Well Infrared Photodetector)等の撮像視野、画素数及び分解能は同一で異なる有感波長領域のセンサから成る二波長赤外線センサが開発されているが、このような二波長赤外線センサを第1撮像手段11及び第2撮像手段12として利用することで、画像強調装置1を容易に構成することができる。
In recent years, two-wavelength infrared sensors composed of sensors in the sensitive wavelength region with the same imaging field of view, the number of pixels and resolution, such as QWIP (Quantum Well Infrared Photodetector) have been developed. Is used as the first imaging unit 11 and the
また、強調画像Dijの演算には、(式3)に示す評価関数を利用していたが、これに限られない。例えば、コントラスト画像Cijの統計的分析により、評価画像値δijの画像レベルが所定の値以下の場合には、強制的に強調画像Dijの値を「0」とする等のようにしても本願発明の主旨を逸脱することなく注目物体部分を強調する画像を得ることができる。 Further, although the evaluation function shown in (Expression 3) is used for the calculation of the emphasized image Dij, the present invention is not limited to this. For example, according to the statistical analysis of the contrast image Cij, when the image level of the evaluation image value δij is equal to or lower than a predetermined value, the value of the emphasized image Dij is forcibly set to “0”. It is possible to obtain an image that emphasizes the target object portion without departing from the gist of the above.
1…画像強調装置
11…第1撮像手段
12…第2撮像手段
13…コントラスト画像演算手段
14…強調画像演算手段
Aij…第1画像
Bij…第2画像
Cij…コントラスト画像
Cref…強調コントラスト値
Dij…強調画像
δij…評価画像値
DESCRIPTION OF
Aij ... 1st image
Bij ... second image
Cij: Contrast image
Cref: Enhanced contrast value
Dij ... Emphasized image δij ... Evaluation image value
Claims (4)
第1の有感波長領域によって、前記注目物体を含む第1画像を撮像する第1撮像手段と、
前記第1の有感波長領域と異なる第2の有感波長領域によって、前記第1画像と同一視野であるとともに、同一の画素数及び同一の分解能である第2画像を撮像する第2撮像手段と、
前記第1画像と前記第2画像とのコントラストをコントラスト画像として演算するコントラスト画像演算手段と、
前記コントラスト画像と、前記注目物体を強調する値として予め定められる強調コントラスト値とから撮像画像に含まれる前記注目物体を強調する強調画像を演算する強調画像演算手段と、
を備えることを特徴とする画像強調装置。 An image enhancement device that generates an enhanced image that emphasizes an object of interest included in a captured image,
First imaging means for capturing a first image including the object of interest by a first sensitive wavelength region;
Second imaging means for imaging a second image having the same field of view as the first image, the same number of pixels, and the same resolution by a second sensitive wavelength region different from the first sensitive wavelength region When,
Contrast image calculation means for calculating the contrast between the first image and the second image as a contrast image;
Enhanced image computing means for computing an enhanced image that enhances the noted object included in the captured image from the contrast image and an enhanced contrast value that is predetermined as a value that enhances the noted object;
An image enhancement apparatus comprising:
前記第1画像と前記第2画像との各画素について画像レベルの差と和との比を演算し、各画素に対して求められた比を前記各画素の画像レベルとしたコントラスト画像を生成することを特徴とする請求項1に記載の画像強調装置。 The contrast image calculation means includes:
The ratio of the difference and sum of the image levels is calculated for each pixel of the first image and the second image, and a contrast image is generated with the ratio obtained for each pixel as the image level of each pixel. The image enhancement apparatus according to claim 1.
前記コントラスト画像の各画素について画像レベルと前記強調コントラスト値との差分値を演算するとともに、全ての画素の差分値の最大値と対象の画素の差分値との差を演算し、各画素に対して求められた差を前記画素の画像レベルとした強調画像を生成することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像強調装置。 The enhanced image calculation means includes
The difference value between the image level and the enhanced contrast value is calculated for each pixel of the contrast image, and the difference between the maximum difference value of all pixels and the difference value of the target pixel is calculated. The image enhancement apparatus according to claim 1, wherein an enhanced image is generated using the difference obtained in this way as an image level of the pixel.
第1の有感波長領域によって撮像された前記注目物体を含む第1画像を入力するステップと、
前記第1の有感波長領域と異なる第2の有感波長領域によって撮像された、前記第1画像と同一視野であるとともに、同一の画素数及び同一の分解能である第2画像を入力するステップと、
前記第1画像と前記第2画像とのコントラストをコントラスト画像として演算するステップと、
前記コントラスト画像と、前記注目物体を強調する値として予め定められる強調コントラスト値とから撮像画像に含まれる前記注目物体を強調する強調画像を演算するステップと、
を備えることを特徴とする画像強調方法。 An image enhancement method for generating an enhanced image that emphasizes an object of interest included in a captured image,
Inputting a first image including the object of interest imaged in a first sensitive wavelength region;
The step of inputting a second image having the same field of view as the first image, the same number of pixels and the same resolution, taken in a second sensitive wavelength region different from the first sensitive wavelength region When,
Calculating a contrast between the first image and the second image as a contrast image;
Calculating an emphasized image for emphasizing the object of interest included in the captured image from the contrast image and an emphasis contrast value predetermined as a value for emphasizing the object of interest;
An image enhancement method comprising:
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013204992A (en) * | 2012-03-29 | 2013-10-07 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Induction control device |
KR101333347B1 (en) | 2011-05-13 | 2013-11-28 | 칭화 유니버시티 | Image processing method and image processing device |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06174828A (en) * | 1992-12-04 | 1994-06-24 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Target detecting device |
JPH06323788A (en) * | 1993-05-11 | 1994-11-25 | Toshiba Corp | Infrared ray guiding device |
JPH07244145A (en) * | 1994-03-07 | 1995-09-19 | Mitsubishi Electric Corp | Image target detection apparatus |
JPH10142309A (en) * | 1996-11-06 | 1998-05-29 | Mitsubishi Electric Corp | Image target-detecting apparatus |
JP2001305203A (en) * | 2001-03-21 | 2001-10-31 | Mitsubishi Electric Corp | Image object detection device |
JP2005337809A (en) * | 2004-05-25 | 2005-12-08 | Nec Corp | Infrared image identification device |
-
2008
- 2008-07-22 JP JP2008188989A patent/JP5305768B2/en active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06174828A (en) * | 1992-12-04 | 1994-06-24 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Target detecting device |
JPH06323788A (en) * | 1993-05-11 | 1994-11-25 | Toshiba Corp | Infrared ray guiding device |
JPH07244145A (en) * | 1994-03-07 | 1995-09-19 | Mitsubishi Electric Corp | Image target detection apparatus |
JPH10142309A (en) * | 1996-11-06 | 1998-05-29 | Mitsubishi Electric Corp | Image target-detecting apparatus |
JP2001305203A (en) * | 2001-03-21 | 2001-10-31 | Mitsubishi Electric Corp | Image object detection device |
JP2005337809A (en) * | 2004-05-25 | 2005-12-08 | Nec Corp | Infrared image identification device |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101333347B1 (en) | 2011-05-13 | 2013-11-28 | 칭화 유니버시티 | Image processing method and image processing device |
US9014467B2 (en) | 2011-05-13 | 2015-04-21 | Omron Corporation | Image processing method and image processing device |
JP2013204992A (en) * | 2012-03-29 | 2013-10-07 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Induction control device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5305768B2 (en) | 2013-10-02 |
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