JP2019032654A5 - - Google Patents

Description

本発明は、入力画像を処理して出力画像を生成する画像生成器を学習する画像処理装置であって、複数の学習画像それぞれの特徴に基づいて前記複数の学習画像を複数のグループに分類する第１の分類手段と、前記複数のグループそれぞれに対応する複数の画像生成器を、当該画像生成器に対応するグループに分類された学習画像を用いて学習させる学習手段と、を有することを特徴とする。

Claims (17)

1. 入力画像を処理して出力画像を生成する画像生成器を学習する画像処理装置であって、
   複数の学習画像それぞれの特徴に基づいて前記複数の学習画像を複数のグループに分類する第１の分類手段と、
   前記複数のグループそれぞれに対応する複数の画像生成器を、当該画像生成器に対応するグループに分類された学習画像を用いて学習させる学習手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記入力画像の画像内容に基づいて前記複数の画像生成器から一つ以上の画像生成器を選択する選択手段と、
   前記選択手段により選択された前記一つ以上の画像生成器への前記入力画像の入力に対する出力に基づいて、前記出力画像を生成する生成手段と、
   を更に有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 複数の学習画像それぞれの特徴に基づいて前記複数の学習画像を複数のグループに分類した分類結果毎に学習させた複数の画像生成器と、
   入力画像の画像内容に基づいて前記複数の画像生成器から一つ以上の画像生成器を選択する選択手段と、
   前記選択手段により選択された前記一つ以上の画像生成器への前記入力画像の入力に対する出力に基づいて、出力画像を生成する生成手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
4. 前記入力画像の画像内容は、当該入力画像に含まれるオブジェクト、当該入力画像の撮影場所、撮影状況、構図を含む画像内容を表す情報であることを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
5. 前記選択手段は、前記複数の学習画像それぞれの現像前のデータである撮像データから前記複数の学習画像それぞれの現像方法と異なる現像方法により現像した第１の画像群のうち前記入力画像と類似する画像に対応する学習画像が分類されたグループに対応する画像生成器を選択することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記複数の学習画像それぞれの現像前のデータである撮像データを前記複数の学習画像それぞれの現像方法と異なる現像方法により現像した第１の画像群それぞれの画像内容に基づいて前記第１の画像群を分類する第２の分類手段を有し、
   前記選択手段は、前記入力画像と前記第２の分類手段の分類結果に基づいて前記一つ以上の画像生成器を選択することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記第２の分類手段は、前記第１の画像群に含まれるオブジェクト、当該第１の画像撮影場所、撮影状況、構図を表す情報のいずれか一つ以上に基づいて分類することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記複数の学習画像は、色情報、彩度、コントラスト、輝度分布のいずれか一つ以上に基づいて分類されることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 前記生成手段により生成された複数の出力画像を表示する表示手段と、
   前記表示手段により表示された前記複数の出力画像からユーザ操作に基づいて選択された出力画像を特定する特定手段と、
   前記入力画像と前記特定された出力画像とを関連付けて学習情報として記憶する手段と、を有することを特徴とする請求項２乃至７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
10. 前記撮像データはＲＡＷデータであることを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理装置。
11. 前記第１の画像群は撮像装置において自動的に現像された画像であり、
    前記複数の学習画像はユーザ操作に基づいて設定されたパラメータに基づいて現像された画像であることを特徴とする請求項５、６または１０のいずれか一項に記載の画像処理装置。
12. 前記画像生成器は、前記入力画像の現像方法と異なる現像方法で現像されたような画風を有する前記出力画像を生成することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の画像処理装置。
13. 前記画像生成器は、前記入力画像を現像した際に用いた情報であって、前記入力画像に保持されていない情報を推定し、当該推定した情報に基づいて前記出力画像を生成することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
14. 前記画像生成器は、ディープニューラルネットワークを利用して前記出力画像を生成することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
15. 入力画像を処理して出力画像を生成する画像生成器を学習する画像処理方法であって、
    複数の学習画像それぞれの特徴に基づいて前記複数の学習画像を複数のグループに分類し、
    前記複数のグループそれぞれに対応する複数の画像生成器を、当該画像生成器に対応するグループに分類された学習画像を用いて学習させる、
    ことを特徴とする画像処理方法。
16. 複数の学習画像それぞれの特徴に基づいて前記複数の学習画像を分類した分類結果毎に学習させた複数の画像生成器を有する画像処理装置による画像処理方法であって、
    入力画像の画像内容に基づいて前記複数の画像生成器から一つ以上の画像生成器を選択し、
    選択された前記一つ以上の画像生成器への前記入力画像の入力に対する出力に基づいて、出力画像を生成する、
    ことを特徴とする画像処理方法。
17. コンピュータを請求項１乃至１４のいずれか一項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。