JPWO2019069629A1 - 画像処理装置及び学習済みモデル - Google Patents
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Abstract
Description
機械学習に使用する正解画像群を、複数の画像のフレーム群から作成する画像処理装置であって、
上記フレーム群から特定の基準フレームを選択する基準フレーム選択部と、
選択された基準フレーム内の注目領域を表す基準正解フレームを取得する基準正解フレーム取得部と、
上記基準正解フレーム取得部が取得した少なくとも1つの基準正解フレームに基づいて、上記フレーム群に含まれる上記基準フレーム以外のフレームに対応する補完正解フレームを作成する補完正解フレーム作成部と、
を備える。
機械学習に使用する正解画像群を、複数の画像のフレーム群から作成する画像処理装置であって、
上記フレーム群から特定の基準フレームを選択する基準フレーム選択部と、
選択された基準フレーム内の注目領域を表す基準正解フレームを取得する基準正解フレーム取得部と、
上記基準正解フレーム取得部が取得した少なくとも1つの基準正解フレームに基づいて、上記フレーム群に含まれる上記基準フレーム以外のフレームに対応する補完正解フレームを作成する補完正解フレーム作成部と、
を備える。
上記基準正解フレーム取得部は、上記操作部からの操作入力に基づいて、上記注目領域の特定及び上記注目領域の画像処理を行うことで上記基準正解フレームを作成する。
上記補完正解フレーム作成部は、上記基準正解フレーム取得部が取得した2つの基準正解フレーム内の上記注目領域の画像に基づきモーフィング処理を行って得られた画像を、上記2つの正解基準フレームの間の動画を構成する中間フレームに付与して、上記補完正解フレームを作成する。
11 元フレーム記憶部
12 基準フレーム選択部
13 基準正解フレーム取得部
14 補完正解フレーム作成部
15 正解フレーム記憶部
16 正解フレーム取得部
17 画像表示部
18 操作部
19 機械学習装置
f0〜fn フレーム
Fc 補完正解フレーム
FG フレーム群
Fr 基準正解フレーム
fs 基準フレーム
fsc 候補フレーム
G 画像
GC 正解フレーム群
LA 病変箇所
r 注目領域
S1 元フレーム保存ステップ
S2 基準フレーム選択ステップ
S3 基準正解フレーム取得ステップ
S4 補完正解フレーム作成ステップ
S5 正解フレーム保存ステップ
Claims (12)
- 機械学習に使用する正解画像群を、複数の画像のフレーム群から作成する画像処理装置であって、
前記フレーム群から特定の基準フレームを選択する基準フレーム選択部と、
選択された基準フレーム内の注目領域を表す基準正解フレームを取得する基準正解フレーム取得部と、
前記基準正解フレーム取得部が取得した少なくとも1つの基準正解フレームに基づいて、前記フレーム群に含まれる前記基準フレーム以外のフレームに対応する補完正解フレームを作成する補完正解フレーム作成部と、
を備える画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部は、前記フレーム群に含まれるフレームの画像を解析した結果に基づいて前記基準フレームを選択する、画像処理装置。 - 請求項1又は2に記載の画像処理装置であって、
前記フレーム群は、時系列の複数のフレームを含む、画像処理装置。 - 請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部は、前記フレーム群を構成する各フレームの画像のブレ又はボケの度合いに基づき、前記基準フレームを選択する、画像処理装置。 - 請求項4に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部は、単一のフレームの画像解析若しくは周波数解析を行って、前記ブレ又はボケの度合いを数値化する、画像処理装置。 - 請求項4に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部は、複数のフレームのずれ量又は方向の速度ベクトルを解析して、前記ブレ又はボケの度合いを数値化する、画像処理装置。 - 請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部は、前記フレーム群を構成する各フレームの画像特徴を検出した結果に基づき、前記基準フレームを選択する、画像処理装置。 - 請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部は、前記フレーム群の各フレームを撮像した際にジャイロスコープ又は加速度センサが検出したデータに基づき、前記基準フレームを選択する、画像処理装置。 - 請求項1から8のいずれか1項に記載の画像処理装置であって、
前記フレーム群から任意のフレームを指定する操作又は指定したフレームの画像処理を行うための操作を行うための操作部を備え、
前記基準正解フレーム取得部は、前記操作部からの操作入力に基づいて、前記注目領域の特定及び前記注目領域の画像処理を行うことで前記基準正解フレームを作成する、画像処理装置。 - 請求項1から9のいずれか1項に記載の画像処理装置であって、
前記基準フレーム選択部が複数の前記基準フレームを選択した場合、
前記補完正解フレーム作成部は、前記基準正解フレーム取得部が取得した2つの基準正解フレーム内の前記注目領域の画像に基づきモーフィング処理を行って得られた画像を、前記2つの正解基準フレームの間の動画を構成する中間フレームに付与して、前記補完正解フレームを作成する、画像処理装置。 - 請求項1から10のいずれか1項に記載の画像処理装置が作成した正解画像群を用いて機械学習を行うことで生成した、学習済みモデル。
- 請求項11に記載の学習済みモデルであって、
前記学習済みモデルは、畳み込みニューラルネットワークの構成を有する、学習済みモデル。
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