JP2022068282A5 - Image processing device, image processing method, learning device, learning method, and program - Google Patents

Image processing device, image processing method, learning device, learning method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP2022068282A5
JP2022068282A5 JP2022022303A JP2022022303A JP2022068282A5 JP 2022068282 A5 JP2022068282 A5 JP 2022068282A5 JP 2022022303 A JP2022022303 A JP 2022022303A JP 2022022303 A JP2022022303 A JP 2022022303A JP 2022068282 A5 JP2022068282 A5 JP 2022068282A5
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
estimator
image
image processing
processing apparatus
input image
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.)
Granted
Application number
JP2022022303A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP7300027B2 (en
JP2022068282A (en
Filing date
Publication date
Priority claimed from JP2017132259A external-priority patent/JP7026456B2/en
Application filed filed Critical
Priority to JP2022022303A priority Critical patent/JP7300027B2/en
Priority claimed from JP2022022303A external-priority patent/JP7300027B2/en
Publication of JP2022068282A publication Critical patent/JP2022068282A/en
Publication of JP2022068282A5 publication Critical patent/JP2022068282A5/en
Priority to JP2023099538A priority patent/JP7350208B2/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7300027B2 publication Critical patent/JP7300027B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Description

本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
入力画像を取得する取得手段と、
前記入力画像から特徴を抽出する抽出手段と、
前記入力画像から抽出された前記特徴が入力された推定器から、前記入力画像において特定のクラスに属する領域のサイズに対応する情報を出力する出力手段と、を備え、
前記推定器は、学習画像を使用して学習されたパラメータを有する。
In order to achieve the object of the present invention, for example, the image processing apparatus of the present invention has the following configuration. i.e.
an acquisition means for acquiring an input image;
extracting means for extracting features from the input image;
output means for outputting information corresponding to the size of a region belonging to a specific class in the input image from the estimator to which the feature extracted from the input image is input;
The estimator has parameters learned using training images.

Claims (20)

入力画像を取得する取得手段と、
前記入力画像から特徴を抽出する抽出手段と、
前記入力画像から抽出された前記特徴が入力された推定器から、前記入力画像において特定のクラスに属する領域のサイズに対応する情報を出力する出力手段と、を備え、
前記推定器は、学習画像を使用して学習されたパラメータを有することを特徴とする、画像処理装置。
an acquisition means for acquiring an input image;
extracting means for extracting features from the input image;
output means for outputting information corresponding to the size of a region belonging to a specific class in the input image from the estimator to which the feature extracted from the input image is input;
The image processing apparatus, wherein the estimator has parameters learned using learning images.
前記出力手段は、前記推定器によって推定された比率を特定する情報を出力することを特徴とする、請求項1に記載の画像処理装置。 2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein said output means outputs information specifying the ratio estimated by said estimator. 前記推定器による推定結果に基づいて撮像手段による撮像を制御する制御手段をさらに備えることを特徴とする、請求項1に記載の画像処理装置。 2. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising control means for controlling imaging by the imaging means based on the result of estimation by said estimator. 前記制御手段は、前記推定器による推定結果に基づいて、露出、フォーカス、又はホワイトバランスに関して、前記撮像手段による前記撮像を制御することを特徴とする、請求項3に記載の画像処理装置。 4. The image processing apparatus according to claim 3, wherein said control means controls said imaging by said imaging means with respect to exposure, focus, or white balance based on the result of estimation by said estimator. 前記推定器によって推定された前記比率は、(1)前記特定のクラスに属する前記領域の画素数の、(2)前記入力画像の全画素数に対する比率であることを特徴とする、請求項2に記載の画像処理装置。 3. The ratio estimated by the estimator is a ratio of (1) the number of pixels in the region belonging to the particular class, and (2) the total number of pixels in the input image. The image processing device according to . 前記推定器は、空クラス、植物クラス又は、肌クラスに属する領域の、前記入力画像に対する比率を推定することを特徴とする、請求項1に記載の画像処理装置。 2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein said estimator estimates a ratio of regions belonging to a sky class, a plant class, or a skin class to said input image. 入力画像を取得する工程と、
前記入力画像から特徴を抽出する工程と、
前記入力画像から抽出された前記特徴が入力された推定器から、前記入力画像において特定のクラスに属する領域のサイズに対応する情報を出力する工程と、を含み、
前記推定器は、学習画像を使用して学習されたパラメータを有することを特徴とする、画像処理方法。
obtaining an input image;
extracting features from the input image;
outputting information corresponding to the size of regions belonging to a particular class in the input image from the estimator to which the features extracted from the input image are input;
A method of image processing, wherein the estimator has parameters learned using training images.
コンピュータを、請求項1から6のいずれか1項に記載の画像処理装置として動作させるためのプログラム。 A program for operating a computer as the image processing apparatus according to any one of claims 1 to 6. 前記入力画像が、画像全体を分割することによって得られる分割画像であることを特徴とする、請求項1から6のいずれか1項に記載の画像処理装置。 7. The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein said input image is a divided image obtained by dividing an entire image. 前記入力画像が、各クラスに属する複数の領域を有することを特徴とする、請求項1から6のいずれか1項に記載の画像処理装置。 7. The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein said input image has a plurality of areas belonging to each class. 前記推定器は、(a)学習画像から抽出された特徴、及び(b)前記学習画像において特定のクラスに属する領域のサイズに対応する量を表す教師情報に基づいて学習されたパラメータを有し、
前記教師情報が、前記学習画像において前記特定のクラスに属する複数の領域の合計領域サイズに対応する数値を表すことを特徴とする、請求項1から6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
The estimator has parameters learned based on (a) features extracted from training images and (b) teacher information representing quantities corresponding to sizes of regions belonging to a particular class in the training images. ,
7. The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein said teacher information represents a numerical value corresponding to a total area size of a plurality of areas belonging to said specific class in said learning image. .
前記推定器は、前記特定のクラスに属する複数の領域を有する前記入力画像に対する出力として、前記入力画像において前記特定のクラスに属する前記複数の領域の合計領域サイズに対応する数値を出力するように学習されていることを特徴とする、請求項1から6のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The estimator outputs, as an output for the input image having a plurality of regions belonging to the particular class, a numerical value corresponding to a total region size of the plurality of regions belonging to the particular class in the input image. 7. The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein the image processing apparatus is learned. 前記入力画像において前記特定のクラスに属する前記領域のサイズに対応する前記情報は、前記入力画像のサイズに対する、入力画像において前記特定のクラスに属する前記領域のサイズの比率であることを特徴とする、請求項1から6のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The information corresponding to the size of the region belonging to the specific class in the input image is a ratio of the size of the region belonging to the specific class in the input image to the size of the input image. 7. The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 6. 推定器の学習のための学習画像を取得する第1の取得手段と、
前記学習画像から特徴を抽出する抽出手段と、
前記学習画像において特定のクラスに属する領域のサイズに対応する情報を、教師情報として取得する第2の取得手段と、
前記特徴と前記教師情報との組み合わせを用いて、前記推定器の学習を行う学習手段と、
を備えることを特徴とする学習装置。
a first acquisition means for acquiring training images for training the estimator;
extracting means for extracting features from the training image;
a second acquisition means for acquiring, as teacher information, information corresponding to the size of a region belonging to a specific class in the learning image;
learning means for learning the estimator using a combination of the features and the teacher information;
A learning device comprising:
推定器の学習のための学習画像を取得する工程と、
前記学習画像から特徴を抽出する工程と、
前記学習画像において特定のクラスに属する領域のサイズに対応する情報を、教師情報として取得する工程と、
前記特徴と前記教師情報との組み合わせを用いて、前記推定器の学習を行う工程と、
を含むことを特徴とする学習方法。
obtaining training images for training the estimator;
extracting features from the training images;
a step of acquiring, as teacher information, information corresponding to the size of a region belonging to a specific class in the learning image;
training the estimator using a combination of the features and the teacher information;
A learning method comprising:
入力画像を分割した分割画像を取得する取得手段と、an acquisition means for acquiring divided images obtained by dividing an input image;
前記分割画像から特徴を抽出する抽出手段と、extraction means for extracting features from the divided images;
前記分割画像から抽出された前記特徴が入力された推定器から、前記分割画像において特定のクラスに属する面積比率に対応する情報を出力する出力手段と、を備え、output means for outputting information corresponding to the area ratio belonging to a specific class in the divided image from the estimator to which the feature extracted from the divided image is input;
前記推定器は、学習画像を使用して学習されたパラメータを有することを特徴とする、画像処理装置。The image processing apparatus, wherein the estimator has parameters learned using learning images.
前記推定器による推定結果に基づいて撮像手段による撮像を制御する制御手段をさらに備えることを特徴とする、請求項16に記載の画像処理装置。17. The image processing apparatus according to claim 16, further comprising control means for controlling imaging by the imaging means based on an estimation result by said estimator. 前記制御手段は、前記推定器による推定結果に基づいて、露出、フォーカス、又はホワイトバランスに関して、前記撮像手段による前記撮像を制御することを特徴とする、請求項17に記載の画像処理装置。18. The image processing apparatus according to claim 17, wherein said control means controls said imaging by said imaging means with respect to exposure, focus, or white balance based on the result of estimation by said estimator. 入力画像を分割した分割画像を取得する取得工程と、an obtaining step of obtaining divided images obtained by dividing an input image;
前記分割画像から特徴を抽出する抽出工程と、an extraction step of extracting features from the divided images;
前記分割画像から抽出された前記特徴が入力された推定器から、前記分割画像において特定のクラスに属する面積比率に対応する情報を出力する出力工程と、を備え、an output step of outputting information corresponding to an area ratio belonging to a specific class in the divided image from the estimator to which the feature extracted from the divided image is input;
前記推定器は、学習画像を使用して学習されたパラメータを有することを特徴とする、画像処理方法。A method of image processing, wherein the estimator has parameters learned using training images.
コンピュータを、請求項16から18のいずれか1項に記載の画像処理装置として動作させるためのプログラム。A program for operating a computer as the image processing apparatus according to any one of claims 16 to 18.
JP2022022303A 2017-07-05 2022-02-16 Image processing device, image processing method, learning device, learning method, and program Active JP7300027B2 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022022303A JP7300027B2 (en) 2017-07-05 2022-02-16 Image processing device, image processing method, learning device, learning method, and program
JP2023099538A JP7350208B2 (en) 2017-07-05 2023-06-16 Image processing device, image processing method, and program

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017132259A JP7026456B2 (en) 2017-07-05 2017-07-05 Image processing device, learning device, focus control device, exposure control device, image processing method, learning method, and program
JP2022022303A JP7300027B2 (en) 2017-07-05 2022-02-16 Image processing device, image processing method, learning device, learning method, and program

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017132259A Division JP7026456B2 (en) 2017-07-05 2017-07-05 Image processing device, learning device, focus control device, exposure control device, image processing method, learning method, and program

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2023099538A Division JP7350208B2 (en) 2017-07-05 2023-06-16 Image processing device, image processing method, and program

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2022068282A JP2022068282A (en) 2022-05-09
JP2022068282A5 true JP2022068282A5 (en) 2023-02-13
JP7300027B2 JP7300027B2 (en) 2023-06-28

Family

ID=86900720

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022022303A Active JP7300027B2 (en) 2017-07-05 2022-02-16 Image processing device, image processing method, learning device, learning method, and program
JP2023099538A Active JP7350208B2 (en) 2017-07-05 2023-06-16 Image processing device, image processing method, and program

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2023099538A Active JP7350208B2 (en) 2017-07-05 2023-06-16 Image processing device, image processing method, and program

Country Status (1)

Country Link
JP (2) JP7300027B2 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116193682B (en) * 2023-04-19 2023-07-04 江西惜能照明有限公司 Classroom lighting lamp control method and device
CN117349027B (en) * 2023-12-04 2024-02-23 环球数科集团有限公司 Multi-mode large model construction system and method for reducing calculation force demand

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8526699B2 (en) 2010-03-12 2013-09-03 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for automatic detection and classification of coronary stenoses in cardiac CT volumes
JP5968098B2 (en) * 2012-06-14 2016-08-10 キヤノン株式会社 Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium
JP6413319B2 (en) * 2014-04-22 2018-10-31 サクサ株式会社 Vehicle detection device, system, and program
JP2015215372A (en) * 2014-05-07 2015-12-03 キヤノン株式会社 Focus adjustment unit, control method therefor, control program therefor, and storage medium
KR101562364B1 (en) * 2014-12-29 2015-10-23 재단법인 아산사회복지재단 Automatic calorie caculation method using food image and feeding behavior managing system using thereof
JP6702716B2 (en) * 2015-12-21 2020-06-03 キヤノン株式会社 Image processing device, image processing method, and program

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2022068282A5 (en) Image processing device, image processing method, learning device, learning method, and program
CN107590791B (en) Image enhancement method and image processing apparatus
CN108055477B (en) Method and device for realizing smear special effect
JP2018073105A5 (en)
US10789515B2 (en) Image analysis device, neural network device, learning device and computer program product
CN109255438B (en) Method and apparatus for adjusting tensor data
US11967043B2 (en) Gaming super resolution
CN108765264B (en) Image beautifying method, device, equipment and storage medium
JP2019133303A5 (en)
WO2023102224A1 (en) Data augmentation for multi-task learning for depth mapping and semantic segmentation
JP2019096222A5 (en)
CN117036948A (en) Sensitized plant identification method based on attention mechanism
JP6963038B2 (en) Image processing device and image processing method
JP2021108022A5 (en)
JP2021061546A5 (en)
TWI788171B (en) Image processing device and super resolution processing method
JP2023055848A5 (en)
KR20230043668A (en) Method and apparatus for generating panorama image based on deep learning network
CN114862698A (en) Method and device for correcting real overexposure image based on channel guidance
JP2022031238A (en) Data extraction system and method for machine learning
JP2010097355A (en) Image separation device, image separation method, and image separation program
WO2022194345A1 (en) Modular and learnable image signal processor
JP7476345B2 (en) Image segmentation training using contour accuracy assessment
CN113936015B (en) Method and device for extracting effective region of image
JPWO2020240727A5 (en) Learning device, inference device, control method and program