JP2020154605A - 画像処理装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
部、を含む。
第4態様から第10態様及び第12態様によれば、画像処理可能な予め定められた画像容量を超える画像が入力された場合であっても、入力された画像の画像処理を可能とする画像処理装置を提供することができる、という効果を有する。
図1を参照して、第1実施形態に係る画像処理装置の一例の機能構成を説明する。
画像の大きさは、物理的な大きさに解像度を乗算して計算可能である。多色画像における画像容量の計算例を、次式に示す。
{画像容量}=A・B・C・D・E・F
ここで、Aは、縦のサイズ(インチ)を表す。Bは、縦の解像度(dpi) を表す。Cは、横のサイズ(インチ) を表す。Dは、横の解像度(dpi) を表す。Eは、画素のビット数{例えば、バイト数に変換する場合は、(色のビット数/8)で表す。}を表す。Fは、圧縮率を表す。
図8に示す画像処理は、コンピュータ本体100に電源投入されると、CPU102により実行される。
次に、第2実施形態を説明する。第2実施形態は、分割された画像を統合する場合に隣接するブロックの境界部分を考慮したものである。なお、第2実施形態は第1実施形態と略同様の構成のため、同一部分には同一符号を付して詳細な説明を省略する。
まず、ブロック単位の一部画像における画素値を用いる第1の推論処理を説明する。なお、第1の推論処理の説明を簡単にするため、図11に示すように、M×N画素領域のブロック40を半分ずつ重ねながら、走査する場合を説明する。すなわち、P×Q=(1/2×M)×(1/2×N)の場合を説明する。
ただし、InFAは、ブロック40−1内における画素の推論値であり、InFBは、ブロック40−2内における画素の推論値である。
2 画像入力部
3 実行処理部
16 修復部
31 判別部
32 修復部
33 画像修復学習モデル
34 画像出力部
35 画像分割部
36 ブロック単位修復部
37 ブロック単位画像修復学習モデル
38 画像統合部
40 ブロック
108P 制御プログラム
200 入力画像
202 正解画像
204 生成画像
330 学習処理部
332 生成器
334 識別器
370 ブロック単位学習処理部
Claims (12)
- 画像処理部によって画像処理可能な予め定めた画像容量を超える画像容量の特定画像を、予め定めた画像容量以下の画像容量の複数のブロック画像に分割する画像分割部と、
前記複数のブロック画像毎に、前記画像処理部によって実行される予め定めた画像処理の学習を行う学習部と、
を備えた画像処理装置。 - 前記学習部は、前記複数のブロック画像の各々について、前記特定画像におけるブロック位置に対応付けて学習を行う
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記学習部は、敵対的生成ネットワークを用いて前記予め定めた画像処理を学習させることで生成された学習モデルを含む
請求項1又は請求項2に記載の画像処理装置。 - 入力画像を、予め定めた画像容量以下の画像容量の複数のブロック画像に分割する入力画像分割部と、
請求項1から請求項3の何れか1項に記載の前記学習部によって、前記複数のブロック画像毎に、前記予め定めた画像処理を行うことを学習した学習モデルを用いて、前記入力画像について、前記複数のブロック画像単位で前記予め定めた画像処理を行ってブロック単位の画像を生成する画像生成部と、
を備えた画像処理装置。 - 前記画像生成部によって生成された前記ブロック単位の画像の各々を統合する画像統合部、
を含む請求項4に記載の画像処理装置。 - 前記画像統合部は、前記画像生成部によって生成された前記ブロック単位の画像の各々を、前記入力画像分割部によって分割された前記複数のブロック画像の順序に従って連結する
請求項5に記載の画像処理装置。 - 前記入力画像分割部は、前記入力画像を、一部が重複するように複数のブロック画像に分割し、
前記画像統合部は、一部が重複した重複領域を、予め定めた重複領域処理を行って統合する
請求項5に記載の画像処理装置。 - 前記予め定めた重複領域処理は、重複する画像の平均化処理である
請求項7に記載の画像処理装置。 - 前記特定画像は、埋め込みコード画像である
請求項1から請求項8の何れか1項に記載の画像処理装置。 - 入力された入力画像の画像容量が、画像処理部によって画像処理可能な第1画像容量を超える第2画像容量である場合、前記第2画像容量の入力画像を、前記第1画像容量以下の画像容量の複数のブロック画像に分割する入力画像分割部と、
前記第1画像容量を超える画像容量の画像を、前記第1画像容量以下の複数のブロック画像毎に、前記画像処理部によって画像処理することを学習した学習モデルによって、前記入力画像について、前記複数のブロック画像単位で前記画像処理を行ってブロック単位の画像を生成するブロック画像生成部と、
前記ブロック画像生成部によって生成された前記ブロック単位の画像の各々を統合するブロック画像統合部と、
を備えた画像処理装置。 - コンピュータを
画像処理部によって画像処理可能な予め定めた画像容量を超える画像容量の特定画像を、前記画像処理可能な予め定めた画像容量以下の画像容量の複数のブロック画像に分割する画像分割部、および、
前記複数のブロック画像毎に、前記画像処理部によって実行される予め定めた画像処理の学習を行う学習部、
として機能させるためのプログラム。 - コンピュータを
入力された入力画像の画像容量が、画像処理部によって画像処理可能な第1画像容量を超える第2画像容量である場合、前記第2画像容量の入力画像を、前記第1画像容量以下の画像容量の複数のブロック画像に分割する入力画像分割部、
前記第1画像容量を超える画像容量の画像を、前記第1画像容量以下の複数のブロック画像毎に、前記画像処理部によって画像処理することを学習した学習モデルによって、前記入力画像について、前記複数のブロック画像単位で前記画像処理を行ってブロック単位の画像を生成するブロック画像生成部、および、
前記ブロック画像生成部によって生成された前記ブロック単位の画像の各々を統合するブロック画像統合部、
として機能させるためのプログラム。
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JP7283156B2 JP7283156B2 (ja) | 2023-05-30 |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022239689A1 (ja) * | 2021-05-13 | 2022-11-17 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 学習方法、学習装置、及び、プログラム |
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2019
- 2019-03-19 JP JP2019051560A patent/JP7283156B2/ja active Active
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