JP2021168048A5 - - Google Patents
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Description
本発明の一側面としての画像処理方法は、第１の機械学習モデルに撮像画像を入力することで生成された第１のモデル出力を取得する工程と、前記第１の機械学習モデルとは異なる第２の機械学習モデルに前記撮像画像を入力することで生成された第２のモデル出力を取得する工程と、前記撮像画像または前記第１のモデル出力と前記第２のモデル出力とに基づく比較値を取得する工程と、前記比較値と、前記第１のモデル出力と、前記第２のモデル出力とを用いて推定画像を生成する工程とを有する。
Claims (14)
- 第１の機械学習モデルに撮像画像を入力することで生成された第１のモデル出力を取得する工程と、
前記第１の機械学習モデルとは異なる第２の機械学習モデルに前記撮像画像を入力することで生成された第２のモデル出力を取得する工程と、
前記撮像画像または前記第１のモデル出力と前記第２のモデル出力とに基づく比較値を取得する工程と、
前記比較値と、前記第１のモデル出力と、前記第２のモデル出力とを用いて推定画像を生成する工程とを有することを特徴とする画像処理方法。 - 前記比較値は、前記撮像画像または前記第１のモデル出力と前記第２のモデル出力との差分、比の値、または相関を表す値を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
- 前記推定画像を生成する工程では、前記比較値を用いて第１のマップを生成し、該第１のマップに基づいて前記推定画像を生成することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
- 前記推定画像を生成する工程では、前記第１のマップに基づいて、前記推定画像の生成に用いる前記第１のモデル出力または前記第２のモデル出力における領域を決定することを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。
- 前記撮像画像は、複数の色成分を有し、
前記第１のマップは、前記複数の色成分に対して共通であることを特徴とする請求項３または４に記載の画像処理方法。 - 前記第１の機械学習モデルおよび前記第２の機械学習モデルは、前記撮像画像のぼけを補正することで前記第１のモデル出力および前記第２のモデル出力を生成し、
前記第１の機械学習モデルの高輝度被写体に対するぼけの補正効果は、前記第２の機械学習モデルの高輝度被写体に対するぼけの補正効果よりも小さいことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理方法。 - 前記推定画像を生成する工程では、前記撮像画像における輝度飽和画素に対応する前記比較値に基づいて第１のマップを生成し、該第１のマップに基づいて前記推定画像を生成することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理方法。
- 前記第１のマップは、所定の条件を満たす前記比較値に対応する領域のうち、前記輝度飽和画素に対応する画素を含まない領域を示すマップであることを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
- 所定の条件を満たす前記比較値に対応する領域における信号値が第２の値である第２のマップを生成し、
前記第２のマップにおいて信号値が前記第２の値である領域のうち、前記輝度飽和画素対応する画素を含む領域における信号値を前記第２の値とは異なる第１の値に置換することで、前記第１のマップを生成することを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理方法。 - 前記第１の機械学習モデルおよび前記第２の機械学習モデルは、前記撮像画像のぼけを補正することで前記第１のモデル出力および前記第２のモデル出力を生成し、
前記第２のモデル出力は、前記第１のモデル出力における最大の空間周波数以上の空間周波数を有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理方法。 - 第１の機械学習モデルに撮像画像を入力することで生成された第１のモデル出力を取得し、前記第１の機械学習モデルとは異なる第２の機械学習モデルに前記撮像画像を入力することで生成された第２のモデル出力を取得する手段と、
前記撮像画像または前記第１のモデル出力と前記第２のモデル出力とに基づく比較値を取得する手段と、
前記比較値と、前記第１のモデル出力と、前記第２のモデル出力とを用いて推定画像を生成する手段とを有することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項１１に記載の画像処理装置と制御装置とを有する画像処理システムであって、
前記制御装置は、撮像画像および処理の実行に関する要求を前記画像処理装置へ送信する送信手段を有し、
前記画像処理装置は、前記要求に応じて、前記推定画像を生成することを特徴とする画像処理システム。 - 請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
- 請求項１３に記載のプログラムを記憶していることを特徴とする記憶媒体。
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