JP7291464B2 - 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラム - Google Patents
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Description
以下、画像処理システムの第1の実施の形態について図面を参照して説明する。
次に、画像処理システムの第2の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、第2の実施の形態は、他の鮮明化の対象との類似度に応じて、鮮明化の対象が属するクラスの種別が異なる点が第1の実施の形態と異なる。したがって、以下の説明においては、第1の実施の形態と相違する構成について主に説明し、第1の実施の形態と同一の又は相当する構成については重複する説明を省略する。
なお、上記各実施の形態は、以下のような形態にて実施することもできる。
・上記各実施の形態においては、鮮明化の対象がナンバープレートの文字(「あ」~「を」)である場合を例に挙げて説明した。ただし、鮮明化の対象としてはその他にも、ナンバープレートの数字(「0~9」)、記号(「‐(ハイフン)」)であってもよい。また、鮮明化の対象となる文字数は必ずしも1つである必要はなく、複数であってもよい。この場合、鮮明化の対象としてナンバープレートの地名を適用することも可能となる。ナンバープレートの地名を鮮明化の対象とするときには、学習モデルは、ナンバープレートの地名を示す複数の文字の組み合わせ毎に設定してもよい。
Claims (13)
- 劣化画像を取得する画像取得部と、
鮮明化の対象が予め設定された1つ以上の文字、数字、および記号のなかの少なくとも一種であり、前記鮮明化の対象を含むクラス毎に設定された学習モデルを用い、前記画像取得部を通じて取得された前記劣化画像を鮮明化した鮮明化画像を生成する画像生成部と
を備え、
前記画像生成部により生成された前記クラス毎の鮮明化画像を通知部に並列して表示する通知制御部を更に備える
画像処理装置。 - 劣化画像を取得する画像取得部と、
鮮明化の対象を含むクラス毎に設定され、前記画像取得部を通じて取得された前記劣化画像を鮮明化した鮮明化画像を生成する画像生成部と
を備え、
前記クラスは、他の鮮明化の対象と比較して類似性の高い鮮明化の対象を含む第1のクラスと、他の鮮明化の対象と比較して類似性の低い鮮明化の対象を含む第2のクラスとを含み、
前記第1のクラスは、鮮明化の対象を1つずつ含み、
前記第2のクラスは、鮮明化の対象を複数含む
画像処理装置。 - 前記通知制御部は、前記鮮明化画像の生成過程において鮮明化された画像の尤もらしさを示す信頼度を算出し、当該算出した信頼度に基づき、前記鮮明化画像の通知態様を制御する
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記通知制御部は、前記鮮明化画像に対応付けて前記信頼度を通知するように制御する
請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記通知制御部は、前記信頼度が所定の閾値未満である前記鮮明化画像を通知の対象から除外する
請求項3または4に記載の画像処理装置。 - 前記通知制御部は、前記信頼度の順序に応じて、前記鮮明化画像の通知の順序を制御する
請求項3~5のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記通知制御部は、前記信頼度の順序が所定の順位に含まれる前記鮮明化画像を通知の対象とする
請求項6に記載の画像処理装置。 - 前記劣化画像は、ナンバープレートの文字部分を含み、
前記画像生成部は、前記ナンバープレートで使用される文字毎に設定される
請求項1~7のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 請求項1~8のいずれか一項に記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置により生成される鮮明化画像を通知する通知部と
を備える
画像処理システム。 - 劣化画像を取得する画像取得処理と、
鮮明化の対象が予め設定された1つ以上の文字、数字、および記号のなかの少なくとも一種であり、前記鮮明化の対象を含むクラス毎に設定された学習モデルを備える画像生成部を通じて、前記画像取得処理を通じて取得された前記劣化画像を鮮明化した鮮明化画像を生成する画像生成処理と
を含み、
前記画像生成処理は、前記画像生成部により生成された前記クラス毎の鮮明化画像を通知部に並列して表示する
画像処理方法。 - 劣化画像を取得する画像取得処理と、
鮮明化の対象を含むクラス毎に設定された画像生成部を通じて、前記画像取得処理を通じて取得された前記劣化画像を鮮明化した鮮明化画像を生成する画像生成処理と
を含み、
前記クラスは、他の鮮明化の対象と比較して類似性の高い鮮明化の対象を含む第1のクラスと、他の鮮明化の対象と比較して類似性の低い鮮明化の対象を含む第2のクラスとを含み、
前記第1のクラスは、鮮明化の対象を1つずつ含み、
前記第2のクラスは、鮮明化の対象を複数含む
画像処理方法。 - コンピュータに、
劣化画像を取得する画像取得処理と、
鮮明化の対象が予め設定された1つ以上の文字、数字、および記号のなかの少なくとも一種であり、前記鮮明化の対象を含むクラス毎に設定された学習モデルを備える画像生成部を通じて、前記画像取得処理を通じて取得された前記劣化画像を鮮明化した鮮明化画像を生成する画像生成処理と
を実行させ、
前記画像生成処理は、前記画像生成部により生成された前記クラス毎の鮮明化画像を通知部に並列して表示する
画像処理プログラム。 - コンピュータに、
劣化画像を取得する画像取得処理と、
鮮明化の対象を含むクラス毎に設定された画像生成部を通じて、前記画像取得処理を通じて取得された前記劣化画像を鮮明化した鮮明化画像を生成する画像生成処理と
を実行させ、
前記クラスは、他の鮮明化の対象と比較して類似性の高い鮮明化の対象を含む第1のクラスと、他の鮮明化の対象と比較して類似性の低い鮮明化の対象を含む第2のクラスとを含み、
前記第1のクラスは、鮮明化の対象を1つずつ含み、
前記第2のクラスは、鮮明化の対象を複数含む
画像処理プログラム。
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JP2020021279A JP2020021279A (ja) | 2020-02-06 |
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- 2018-07-31 JP JP2018144435A patent/JP7291464B2/ja active Active
Patent Citations (3)
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Non-Patent Citations (2)
Title |
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Chunhe Song,Blurred License Plate Recognition based on Single Snapshot from Drive Recorder,2015 IEEE International Conference on Communications,IEEE,2015年09月10日,<URL:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7249460> |
柴田 剛志,学習型超解像を用いた自動車ナンバープレート画像推定,画像電子学会誌,日本,一般社団法人画像電子学会,2015年,第44巻、第2号,p.363-367 |
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