JP7429756B2 - 画像処理方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム - Google Patents
画像処理方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7429756B2 JP7429756B2 JP2022172156A JP2022172156A JP7429756B2 JP 7429756 B2 JP7429756 B2 JP 7429756B2 JP 2022172156 A JP2022172156 A JP 2022172156A JP 2022172156 A JP2022172156 A JP 2022172156A JP 7429756 B2 JP7429756 B2 JP 7429756B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- module
- original image
- processing
- identifying
- 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.)
- Active
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 56
- 238000004590 computer program Methods 0.000 title claims description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 118
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 14
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 9
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 8
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 241001156002 Anthonomus pomorum Species 0.000 description 1
- 101000822695 Clostridium perfringens (strain 13 / Type A) Small, acid-soluble spore protein C1 Proteins 0.000 description 1
- 101000655262 Clostridium perfringens (strain 13 / Type A) Small, acid-soluble spore protein C2 Proteins 0.000 description 1
- 101000655256 Paraclostridium bifermentans Small, acid-soluble spore protein alpha Proteins 0.000 description 1
- 101000655264 Paraclostridium bifermentans Small, acid-soluble spore protein beta Proteins 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000007664 blowing Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 230000008014 freezing Effects 0.000 description 1
- 238000007710 freezing Methods 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/98—Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
- G06V10/993—Evaluation of the quality of the acquired pattern
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
- G06V20/54—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects of traffic, e.g. cars on the road, trains or boats
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4015—Image demosaicing, e.g. colour filter arrays [CFA] or Bayer patterns
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/56—Processing of colour picture signals
- H04N1/60—Colour correction or control
- H04N1/6002—Corrections within particular colour systems
- H04N1/6005—Corrections within particular colour systems with luminance or chrominance signals, e.g. LC1C2, HSL or YUV
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30168—Image quality inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30232—Surveillance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30236—Traffic on road, railway or crossing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Geometry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
元画像に対して画像処理を行って、前記元画像の輝度に対する成分画像を得ることと、
前記元画像と前記成分画像との少なくとも一方を処理対象画像として特定することと、
前記処理対象画像における画素を分類して、分類結果を得ることと、
前記分類結果に基づいて前記処理対象画像を処理して、目標画像を得ることと、
前記目標画像に基づいて、前記元画像の画像品質を特定することと、を含む。
第1態様に記載の画像処理方法であって、
前記処理対象画像における画素を分類して、分類結果を得ることは、前記処理対象画像における各画素に対して、
前記画素の画素値が閾値より大きいことに応じて、前記画素を第1のグループに割り当てることと、
前記画素の画素値が前記閾値以下であることに応じて、前記画素を第2のグループに割り当てることと、
前記第1のグループと前記第2のグループとを前記分類結果とすることと、を含む。
第2態様に記載の画像処理方法であって、
前記分類結果に基づいて前記処理対象画像を処理して、目標画像を得ることは、
前記第1のグループにおける画素の画素値を第1のスコアに設定することと、
前記第2のグループにおける画素の画素値を第2のスコアに設定することと、
前記第1のスコアと前記第2のスコアとに基づいて、前記目標画像を得ることと、を含む。
第3態様に記載の画像処理方法であって、
前記目標画像に基づいて、前記元画像の画像品質を特定することは、
前記目標画像に基づいて、前記元画像の連通領域を特定することと、
前記連通領域に基づいて、前記元画像の画像品質を特定することと、を含む。
第4態様に記載の画像処理方法であって、
前記連通領域に基づいて、前記元画像の画像品質を特定することは、
前記連通領域の領域面積と前記元画像の画像面積との間の比率に基づいて、前記元画像の遮蔽率を特定することと、
前記遮蔽率に基づいて、前記元画像の画像品質を特定することと、を含む。
第1~5態様の何れか1つに記載の画像処理方法であって、
前記元画像と前記成分画像との少なくとも一方を処理対象画像として特定することは、
前記元画像の前景情報と背景情報との間の第1の相違度を特定することと、
前記成分画像の前景情報と背景情報との間の第2の相違度を特定することと、
前記第1の相違度と前記第2の相違度とに基づいて、前記元画像又は前記成分画像を前記処理対象画像として特定することと、を含む。
第1~6態様の何れか1つに記載の画像処理方法であって、
元画像に対して画像処理を行って、前記元画像の輝度に対する成分画像を得ることは、
前記元画像をHSV色空間へ変換して、複数の成分画像を得ることと、
前記複数の成分画像から輝度に対する成分画像を特定することと、を含む。
元画像に対して画像処理を行って、前記元画像の輝度に対する成分画像を得るための第1の処理モジュールと、
前記元画像と前記成分画像との少なくとも一方を処理対象画像として特定するための第1の特定モジュールと、
前記処理対象画像における画素を分類して、分類結果を得るための分類モジュールと、
前記分類結果に基づいて前記処理対象画像を処理して、目標画像を得るための第2の処理モジュールと、
前記目標画像に基づいて、前記元画像の画像品質を特定するための第2の特定モジュールと、を含む。
第8態様に記載の画像処理装置であって、
前記分類モジュールは、
前記処理対象画像における各画素に対して、前記画素の画素値が閾値より大きいことに応じて、前記画素を第1のグループに割り当てるための第1の割当サブモジュールと、
前記処理対象画像における各画素に対して、前記画素の画素値が前記閾値以下であることに応じて、前記画素を第2のグループに割り当てるための第2の割当サブモジュールと、
前記第1のグループと前記第2のグループとを前記分類結果とするための第1の特定サブモジュールと、を含む。
第9態様に記載の画像処理装置であって、
前記第2の処理モジュールは、
前記第1のグループにおける画素の画素値を第1のスコアに設定するための第1の設定サブモジュールと、
前記第2のグループにおける画素の画素値を第2のスコアに設定するための第2の設定サブモジュールと、
前記第1のスコアと前記第2のスコアとに基づいて、前記目標画像を得るための取得サブモジュールと、を含む。
第10態様に記載の画像処理装置であって、
第2の特定モジュールは、
前記目標画像に基づいて、前記元画像の連通領域を特定するための第2の特定サブモジュールと、
前記連通領域に基づいて、前記元画像の画像品質を特定するための第3の特定サブモジュールと、を含む。
第11態様に記載の画像処理装置であって、
前記第3の特定サブモジュールは、
前記連通領域の領域面積と前記元画像の画像面積との間の比率に基づいて、前記元画像の遮蔽率を特定するための第1の特定手段と、
前記遮蔽率に基づいて、前記元画像の画像品質を特定するための第2の特定手段と、を含む。
第8~12態様の何れか1つに記載の画像処理装置であって、
前記第1の特定モジュールは、
前記元画像の前景情報と背景情報との間の第1の相違度を特定するための第4の特定サブモジュールと、
前記成分画像の前景情報と背景情報との間の第2の相違度を特定するための第5の特定サブモジュールと、
前記第1の相違度と前記第2の相違度とに基づいて、前記元画像又は前記成分画像を前記処理対象画像として特定するための第6の特定サブモジュールと、を含む。
第8~13態様の何れか1つに記載の画像処理装置であって、
前記第1の処理モジュールは、
前記元画像をHSV色空間へ変換して、複数の成分画像を得るための変換サブモジュールと、
前記複数の成分画像から輝度に対する成分画像を特定するための第7の特定サブモジュールと、を含む。
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサと通信接続するメモリとを有する電子機器であって、
前記メモリに、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行され得るコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも1つのプロセッサが第1~7態様のいずれか1つに記載の画像処理方法を実行することができる。
コンピュータに第1~7態様のいずれか1つに記載の画像処理方法を実行させるためのコンピュータコマンドを記憶している、
非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体である。
プロセッサにより実行される場合に、第1~7態様のいずれか1つに記載の画像処理方法を実現するコンピュータプログラムである。
Claims (15)
- 元画像に対して画像処理を行って、前記元画像の輝度に対する成分画像を得ることと、
前記元画像と前記成分画像との少なくとも一方を処理対象画像として特定することと、
前記処理対象画像における画素を分類して、分類結果を得ることと、
前記分類結果に基づいて前記処理対象画像を処理して、目標画像を得ることと、
前記目標画像に基づいて、前記元画像の画像品質を特定することと、を含み、
前記元画像と前記成分画像との少なくとも一方を処理対象画像として特定することは、
前記元画像の前景情報と背景情報との間の第1の相違度を特定することと、
前記成分画像の前景情報と背景情報との間の第2の相違度を特定することと、
前記第1の相違度と前記第2の相違度とに基づいて、前記元画像又は前記成分画像を前記処理対象画像として特定することと、を含む、
プロセッサにより実行される画像処理方法。 - 前記処理対象画像における画素を分類して、分類結果を得ることは、前記処理対象画像における各画素に対して、
前記画素の画素値が閾値より大きいことに応じて、前記画素を第1のグループに割り当てることと、
前記画素の画素値が前記閾値以下であることに応じて、前記画素を第2のグループに割り当てることと、
前記第1のグループと前記第2のグループとを前記分類結果とすることと、を含む、
請求項1に記載の画像処理方法。 - 前記分類結果に基づいて前記処理対象画像を処理して、目標画像を得ることは、
前記第1のグループにおける画素の画素値を第1のスコアに設定することと、
前記第2のグループにおける画素の画素値を第2のスコアに設定することと、
前記第1のスコアと前記第2のスコアとに基づいて、前記目標画像を得ることと、を含む、
請求項2に記載の画像処理方法。 - 前記目標画像に基づいて、前記元画像の画像品質を特定することは、
前記目標画像に基づいて、前記元画像の連通領域を特定することと、
前記連通領域に基づいて、前記元画像の画像品質を特定することと、を含む、
請求項3に記載の画像処理方法。 - 前記連通領域に基づいて、前記元画像の画像品質を特定することは、
前記連通領域の領域面積と前記元画像の画像面積との間の比率に基づいて、前記元画像の遮蔽率を特定することと、
前記遮蔽率に基づいて、前記元画像の画像品質を特定することと、を含む、
請求項4に記載の画像処理方法。 - 元画像に対して画像処理を行って、前記元画像の輝度に対する成分画像を得ることは、
前記元画像をHSV色空間へ変換して、複数の成分画像を得ることと、
前記複数の成分画像から輝度に対する成分画像を特定することと、を含む、
請求項1~5の何れか一項に記載の画像処理方法。 - 元画像に対して画像処理を行って、前記元画像の輝度に対する成分画像を得るための第1の処理モジュールと、
前記元画像と前記成分画像との少なくとも一方を処理対象画像として特定するための第1の特定モジュールと、
前記処理対象画像における画素を分類して、分類結果を得るための分類モジュールと、
前記分類結果に基づいて前記処理対象画像を処理して、目標画像を得るための第2の処理モジュールと、
前記目標画像に基づいて、前記元画像の画像品質を特定するための第2の特定モジュールと、を含み、
前記第1の特定モジュールは、
前記元画像の前景情報と背景情報との間の第1の相違度を特定するための第4の特定サブモジュールと、
前記成分画像の前景情報と背景情報との間の第2の相違度を特定するための第5の特定サブモジュールと、
前記第1の相違度と前記第2の相違度とに基づいて、前記元画像又は前記成分画像を前記処理対象画像として特定するための第6の特定サブモジュールと、を含む、
画像処理装置。 - 前記分類モジュールは、
前記処理対象画像における各画素に対して、前記画素の画素値が閾値より大きいことに応じて、前記画素を第1のグループに割り当てるための第1の割当サブモジュールと、
前記処理対象画像における各画素に対して、前記画素の画素値が前記閾値以下であることに応じて、前記画素を第2のグループに割り当てるための第2の割当サブモジュールと、
前記第1のグループと前記第2のグループとを前記分類結果とするための第1の特定サブモジュールと、を含む、
請求項7に記載の画像処理装置。 - 前記第2の処理モジュールは、
前記第1のグループにおける画素の画素値を第1のスコアに設定するための第1の設定サブモジュールと、
前記第2のグループにおける画素の画素値を第2のスコアに設定するための第2の設定サブモジュールと、
前記第1のスコアと前記第2のスコアとに基づいて、前記目標画像を得るための取得サブモジュールと、を含む、
請求項8に記載の画像処理装置。 - 第2の特定モジュールは、
前記目標画像に基づいて、前記元画像の連通領域を特定するための第2の特定サブモジュールと、
前記連通領域に基づいて、前記元画像の画像品質を特定するための第3の特定サブモジュールと、を含む、
請求項9に記載の画像処理装置。 - 前記第3の特定サブモジュールは、
前記連通領域の領域面積と前記元画像の画像面積との間の比率に基づいて、前記元画像の遮蔽率を特定するための第1の特定手段と、
前記遮蔽率に基づいて、前記元画像の画像品質を特定するための第2の特定手段と、を含む、
請求項10に記載の画像処理装置。 - 前記第1の処理モジュールは、
前記元画像をHSV色空間へ変換して、複数の成分画像を得るための変換サブモジュールと、
前記複数の成分画像から輝度に対する成分画像を特定するための第7の特定サブモジュールと、を含む、
請求項7~11の何れか一項に記載の画像処理装置。 - 少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサと通信接続するメモリとを有する電子機器であって、
前記メモリに、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行され得るコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも1つのプロセッサが請求項1~5のいずれか一項に記載の画像処理方法を実行することができる、
電子機器。 - コンピュータに請求項1~5のいずれか一項に記載の画像処理方法を実行させるためのコンピュータコマンドを記憶している、
非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体。 - プロセッサにより実行される場合に、請求項1~5のいずれか一項に記載の画像処理方法を実現するコンピュータプログラム。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111259248.6 | 2021-10-27 | ||
CN202111259248.6A CN113963321B (zh) | 2021-10-27 | 2021-10-27 | 图像处理方法、装置、电子设备和介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023002768A JP2023002768A (ja) | 2023-01-10 |
JP7429756B2 true JP7429756B2 (ja) | 2024-02-08 |
Family
ID=79467675
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022172156A Active JP7429756B2 (ja) | 2021-10-27 | 2022-10-27 | 画像処理方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230049656A1 (ja) |
JP (1) | JP7429756B2 (ja) |
KR (1) | KR20220151583A (ja) |
CN (1) | CN113963321B (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114495103B (zh) * | 2022-01-28 | 2023-04-04 | 北京百度网讯科技有限公司 | 文本识别方法、装置、电子设备和介质 |
CN115937050B (zh) * | 2023-03-02 | 2023-10-13 | 图兮数字科技(北京)有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000042499A (ja) | 1998-08-03 | 2000-02-15 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 異物除去装置 |
WO2005022901A1 (ja) | 2003-08-29 | 2005-03-10 | Nikon Corporation | 撮像系診断装置、撮像系診断プログラム、撮像系診断プログラム製品、および撮像装置 |
JP2010014494A (ja) | 2008-07-02 | 2010-01-21 | Denso Corp | 異物検出装置、異物検出プログラム、異物除去装置、および車載通信装置 |
JP2019129446A (ja) | 2018-01-25 | 2019-08-01 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 画像処理装置、および画像処理方法、並びにプログラム |
CN112766137A (zh) | 2021-01-14 | 2021-05-07 | 华南理工大学 | 一种基于深度学习的动态场景异物入侵检测方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3787823B2 (ja) * | 1997-07-31 | 2006-06-21 | ソニー株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP2014194706A (ja) * | 2013-03-29 | 2014-10-09 | Sony Corp | 画像処理装置、画像処理方法、及び、プログラム |
CN103488987B (zh) * | 2013-10-15 | 2017-04-19 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种基于视频检测交通信号灯的方法及装置 |
CA3048382A1 (en) * | 2017-01-12 | 2018-07-19 | Sony Corporation | Image processing apparatus and image processing method |
CN109741313B (zh) * | 2018-12-29 | 2023-08-22 | 南京信息工程大学 | 独立成分分析和卷积神经网络的无参考图像质量评价方法 |
CN112991308B (zh) * | 2021-03-25 | 2023-11-24 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种图像质量的确定方法、装置、电子设备和介质 |
-
2021
- 2021-10-27 CN CN202111259248.6A patent/CN113963321B/zh active Active
-
2022
- 2022-10-26 US US17/973,719 patent/US20230049656A1/en active Pending
- 2022-10-27 JP JP2022172156A patent/JP7429756B2/ja active Active
- 2022-10-27 KR KR1020220140059A patent/KR20220151583A/ko unknown
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000042499A (ja) | 1998-08-03 | 2000-02-15 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 異物除去装置 |
WO2005022901A1 (ja) | 2003-08-29 | 2005-03-10 | Nikon Corporation | 撮像系診断装置、撮像系診断プログラム、撮像系診断プログラム製品、および撮像装置 |
JP2010014494A (ja) | 2008-07-02 | 2010-01-21 | Denso Corp | 異物検出装置、異物検出プログラム、異物除去装置、および車載通信装置 |
JP2019129446A (ja) | 2018-01-25 | 2019-08-01 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 画像処理装置、および画像処理方法、並びにプログラム |
CN112766137A (zh) | 2021-01-14 | 2021-05-07 | 华南理工大学 | 一种基于深度学习的动态场景异物入侵检测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2023002768A (ja) | 2023-01-10 |
US20230049656A1 (en) | 2023-02-16 |
KR20220151583A (ko) | 2022-11-15 |
CN113963321A (zh) | 2022-01-21 |
CN113963321B (zh) | 2023-08-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7429756B2 (ja) | 画像処理方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム | |
EP3806064B1 (en) | Method and apparatus for detecting parking space usage condition, electronic device, and storage medium | |
JP2020527793A (ja) | 物体検出のための方法、装置および機器 | |
EP4012606A1 (en) | Method for estimating and presenting passenger flow, system, and computer readable storage medium | |
US11580665B2 (en) | Image positioning system and image positioning method based on upsampling | |
US11810320B2 (en) | Method and apparatus for determining location of signal light, storage medium, program and roadside device | |
CN112270309A (zh) | 一种车辆卡口设备抓拍质量评估方法、装置及可读介质 | |
CN112863187B (zh) | 感知模型的检测方法、电子设备、路侧设备和云控平台 | |
CN111144337A (zh) | 火灾检测方法、装置及终端设备 | |
CN114187541A (zh) | 一种面向自定义业务场景的智能视频分析的方法和存储设备 | |
EP4080479A2 (en) | Method for identifying traffic light, device, cloud control platform and vehicle-road coordination system | |
CN113033715B (zh) | 目标检测模型训练方法和目标车辆检测信息生成方法 | |
US20230048649A1 (en) | Method of processing image, electronic device, and medium | |
CN113822110B (zh) | 一种目标检测的方法和装置 | |
US20210117686A1 (en) | Methods and systems for customized image and video analysis | |
CN117292129A (zh) | 一种图像分割方法、装置、设备及介质 | |
KR101236266B1 (ko) | 주차공간정보 관리시스템 | |
CN116403200A (zh) | 基于硬件加速的车牌实时识别系统 | |
CN111126187A (zh) | 火情检测方法、系统、电子设备及存储介质 | |
CN114677649A (zh) | 图像识别方法、装置、设备和介质 | |
JP2022006180A (ja) | 画像の手ぶれ補正方法、装置、電子機器、記憶媒体、コンピュータプログラム製品、路側機およびクラウド制御プラットフォーム | |
CN113963322B (zh) | 一种检测模型训练方法、装置及电子设备 | |
CN112700657B (zh) | 用于生成检测信息的方法、装置、路侧设备和云控平台 | |
CN115393211A (zh) | 一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN117911666A (zh) | 图像数据预处理及车辆违停检测方法、装置、设备及介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20221027 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230912 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231205 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240109 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240129 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7429756 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |