KR101701138B1 - 해상도 및 초점 향상 - Google Patents

해상도 및 초점 향상 Download PDF

Info

Publication number
KR101701138B1
KR101701138B1 KR1020157010420A KR20157010420A KR101701138B1 KR 101701138 B1 KR101701138 B1 KR 101701138B1 KR 1020157010420 A KR1020157010420 A KR 1020157010420A KR 20157010420 A KR20157010420 A KR 20157010420A KR 101701138 B1 KR101701138 B1 KR 101701138B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
point spread
detector
spread function
output
image
Prior art date
Application number
KR1020157010420A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150060846A (ko
Inventor
홍 장
강 후앙
김 엔. 메튜스
폴 에이. 윌포드
Original Assignee
알까뗄 루슨트
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 알까뗄 루슨트 filed Critical 알까뗄 루슨트
Publication of KR20150060846A publication Critical patent/KR20150060846A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101701138B1 publication Critical patent/KR101701138B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/73—Deblurring; Sharpening
    • H04N5/23212—
    • G06T5/003—
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/67—Focus control based on electronic image sensor signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H04N23/815—Camera processing pipelines; Components thereof for controlling the resolution by using a single image
    • H04N5/23229—
    • H04N5/23235—

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Focusing (AREA)
  • Automatic Focus Adjustment (AREA)

Abstract

예시적인 시스템은 검출된 입력에 기초하여 출력을 제공하도록 구성된 적어도 하나의 검출기를 포함한다. 복수의 입력 제어 요소들은 검출기에 의해 검출된 입력을 제어한다. 프로세서는 검출기의 상태, 입력 제어 요소들의 상태, 및 출력과 연관된 선택된 거리에 기초하여 적어도 하나의 점 확산 함수를 결정하도록 구성된다. 제어기는 출력 및 적어도 하나의 점 확산 함수에 기초하여 데이터를 생성하도록 구성되고, 생성된 데이터는 적어도 하나의 양태를 갖는다.

Description

해상도 및 초점 향상{RESOLUTION AND FOCUS ENHANCEMENT}
본 개시 내용은 일반적으로 검출기 출력을 처리하는 것에 관한 것이다. 특히, 본 개시 내용은 검출기 출력의 해상도 또는 초점을 변경하기 위한 디바이스들 및 방법들에 관한 것이다.
선택된 입력을 검출하기 위한 다수의 디바이스들이 알려졌다. 예를 들면, 다수의 카메라들 및 다른 이미징 디바이스들이 이미지 획득을 위해 사용된다. 종래의 카메라들은, 수년 동안, 필름상에 이미지들을 캡처하는 것에 기초하였다. 최근에, 카메라들과 같은 디바이스들은 디지털 이미징 구성 요소들을 포함했다. 많은 현재 디지털 이미지 또는 비디오 디바이스들이 대량의 원래 이미지 또는 비디오 데이터를 획득 및 압축하기 위해 구성된다.
많은 디지털 시스템들과 연관된 하나의 결점은 그들이 상당한 계산 능력들을 요구한다는 것이다. 다른 잠재적인 결점은 다수의 값비싼 센서들이 요구될 수 있다는 것이다. 카메라들과 같은 검출 디바이스들의 해상도를 증가시키기 위한 노력들은 일반적으로 이미지에 대해 더 많은 화소들을 획득하기 위해 더 많은 구성 요소들을 추가하는 것을 포함한다. 추가의 구성 요소들을 도입함으로써 디바이스의 비용 또는 복잡성을 증가시키는 것은 일반적으로 바람직하지 않다. 더욱이, 많은 시나리오들은 원하는 검출 또는 이미지 수집 능력을 방해하는 물리적 및 실제적인 제한들을 포함할 수 있다.
본 발명의 목적은 검출기 출력의 해상도 또는 초점을 변경하기 위한 디바이스들 및 방법들을 제공하는 것이다.
일 예시적인 시스템은 검출된 입력에 기초하여 출력을 제공하도록 구성된 적어도 하나의 검출기를 포함한다. 복수의 입력 제어 요소들은 검출기에 의해 검출된 입력을 제어한다. 프로세서는 검출기의 상태, 입력 제어 요소들의 상태 및 출력과 연관된 선택된 거리에 기초하여 적어도 하나의 점 확산 함수를 결정하도록 구성된다. 제어기는 출력 및 적어도 하나의 점 확산 함수에 기초하여 데이터를 생성하도록 구성되고, 생성된 데이터는 적어도 하나의 양태를 갖는다.
일 예시적인 검출기 출력 향상 방법은 적어도 하나의 검출기의 출력을 결정하는 단계를 포함한다. 출력은 검출기에 의해 검출된 입력을 제어하도록 구성된 복수의 입력 제어 요소들의 상태에 의존한다. 적어도 하나의 점 확산 함수는 검출기의 상태, 입력 제어 요소들의 상태, 및 출력과 연관된 선택된 거리에 기초하여 결정된다. 데이터는 출력 및 적어도 하나의 점 확산 함수에 기초하여 생성되고, 생성된 데이터는 적어도 하나의 양태를 갖는다.
다수의 실시예들 및 그들의 특징들은 일 예시적인 실시예의 다음의 상세한 설명으로부터 본 기술의 당업자에게 명백해질 것이다. 상세한 기술을 수반하는 도면들은 다음과 같이 간략하게 기술될 수 있다.
본 발명은 검출기 출력의 해상도 또는 초점을 변경하기 위한 디바이스들 및 방법들을 제공한다.
도 1은 일 예시 검출 시스템을 개략적으로 도시하는 도면.
도 2는 다른 예시 검출 시스템을 개략적으로 도시하는 도면.
도 3은 검출기 출력을 처리하기 위해 사용된 예시 정보를 개략적으로 도시하는 도면.
도 1은 일 예시 검출 시스템(20)을 개략적으로 도시한다. 적어도 하나의 검출기(22)는 24로 개략적으로 도시된 몇몇 입력을 검출하도록 구성된다. 예시 입력들은 다수의 형태들, 광, 사운드 또는 다른 검출 가능한 현상의 방사를 포함할 수 있다. 프로세서(26)는 적어도 하나의 점 확산 함수를 결정하고 검출기(22)의 출력(28) 및 점 확산 함수에 기초하여 데이터를 생성하기 위해 상기 점 확산 함수를 사용하도록 구성된다. 생성된 데이터는 데이터의 해상도 또는 초점과 같은 적어도 하나의 선택된 양태를 갖는다. 프로세서(26)는 출력(28), 적어도 하나의 점 확산 함수, 및 검출기(22)의 상태 및 검출기(22)에 의해 검출가능한 입력(24)을 제어하는 복수의 입력 제어 요소들(30)의 상태에 관한 정보를 이용한다.
일 예에서, 프로세서(26)는 데이터의 선택된 해상도를 달성하도록 구성된다. 다른 예에서, 프로세서(26)는 데이터의 선택된 초점을 달성하도록 구성된다. 다른 예에서, 프로세서(26)는 선택된 해상도 및 생성된 데이터의 초점을 달성하도록 구성된다. 다음의 설명에서, 생성된 데이터는 이미지를 포함하고 프로세서(26)는 이미지의 원하는 해상도, 이미지의 원하는 초점, 또는 둘 모두를 달성할 수 있다.
도 2는 렌즈 없는 이미징 디바이스 또는 카메라로서 구성되는 일 특정한 예시 검출 시스템(20)을 개략적으로 도시한다. 이러한 예에서, 검출기(22)는 광자 검출기 또는 광을 검출할 수 있는 다른 검출기를 포함한다. 이러한 예에서, 입력 제어 요소들(30)은 셔터 어레이에서 복수의 셔터 요소들을 포함한다. 일 예에서, 셔터 요소들(30)은 광이 검출기(22)상에 입사되도록 허용하기 위해 개방되거나 폐쇄된다. 다른 예에서, 셔터 요소들(30)은 검출기(22)의 시야 내 광을 선택적으로 반사하도록 선택적으로 제어 가능한 개별적인 미러 요소들의 마이크로 미러 어레이를 포함한다.
도 2의 예에서, 검출기 출력은 물체(32)의 이미지를 생성하기 위해 정보를 제공한다. 34에 개략적으로 도시된 바와 같이, 프로세서(26)는 알려진 압축 측정 기술 및 36에서 개략적으로 도시되는 이미지를 생성하고 처리하기 위한 검출기(22)로부터의 출력을 사용한다. 일 예는 알려진 압축 측정 및 이미지 생성 기술을 사용하는 것을 포함한다.
프로세서(26)는 적어도 하나의 선택된 양태를 갖는 이미지를 생성하도록 구성된다. 도시된 예에서 프로세서(26)는 이미지의 원하는 또는 선택된 해상도를 달성하도록 구성된다. 프로세서(26)는 셔터 어레이(30)의 물리적 제한들에 의해 제공되는 해상도를 넘어서 이미지의 해상도를 향상시킬 수 있다. 38로 개략적으로 도시되는 바와 같이, 프로세서(26)는 이미지의 해상도를 향상시키기 위해 셔터 요소들(30) 중 적어도 하나와 연관된 적어도 하나의 점 확산 함수를 사용한다.
점 확산 함수를 결정하기 위한 알려진 기술들이 존재한다. 예를 들면, 검출기 출력, 검출기 크기, 검출기(22)와 셔터 요소들(30) 사이의 거리, 물체(32)에 대한 거리 및 셔터 요소들의 치수들 또는 크기는 점 확산 함수를 결정하기에 충분한 정보를 제공한다. 이러한 예에서, 점 확산 함수는 이미지 데이터를 수집하기 위해 특정한 예에서 이용된 각각의 셔터 요소에 대해 결정될 수 있다.
도 3은 이미지 정보(52) 및 점 확산 함수(54)의 그래픽도(50)이다. 도 3으로부터 이해될 수 있는 바와 같이, 점 확산 함수(54)는 구역 또는 영역(56)에 따라 일정한 값을 갖는다. 일 예에서, 제어기(26)는 점 확산 함수가 이미지의 해상도를 향상시키기 위해 일정한 값을 갖는 구역(56)에 관한 정보를 사용한다.
논의를 위해, I(x,y)를 이미지(52)로 하고, j를 입력 제어(즉, 셔터) 요소들(30)의 인덱스로 하고, gj(x,y)를 각각의 셔터 요소(30)와 연관된 점 확산 함수라고 하자. 다수의 검출기들이 있는 예들에서, i는 각각의 검출기에 대한 인덱스이고 yn은 검출기들에 의해 행해진 측정치들이다. 이러한 경우에, 복수의 검출기들에 의해 행해진 측정치들은 다음의 식에 의해 기술될 수 있다.
Figure 112015039146823-pct00001
이는
Figure 112015039146823-pct00002
로서 다시 쓰여질 수 있고, 여기서
Figure 112015039146823-pct00003
이고, 이는 검출기 측정들 동안 개방되거나 활성인 셔터 요소들(30) 모두와 연관된 집합적인 점 확산 함수라고 불린다.
이러한 예에서, 프로세서는 다음에 따라 더 우수한 해상도를 갖는 이미지를 재구성한다.
Figure 112015039146823-pct00004
W는 희박 연산자이다. 이러한 방식으로 이미지를 재구성하는 것은 이미지의 선택된 해상도를 달성하는 것을 허용한다. 임의의 바람직한 해상도는 x, y를 양자화하고 식(3)에서 적분을 합으로 교체함으로써 획득될 수 있다.
이러한 기술로 가능한 최대 해상도는 집합적인 점 확산 함수(Gn(x,y))가 상수 값을 갖는 구역(56)에 기초한다. 이미지의 최소 해상도 화소 크기는 구역(56)에 의해 결정된다. 더 우수한 해상도(즉, 구역(56)보다 작은 화소 크기)를 선택하는 것은 집합적인 점 확산 함수가 영역(56) 내 일정한 값을 갖기 때문에 임의의 추가 정보를 제공하지 않는다.
점 확산 함수가 상기 구역에서 일정한 값을 갖기 때문에 증가된 해상도를 위해 구역(56)을 이용하는 것이 바람직하다. 점 확산 함수가 주어진 구역 위에 일정한 값을 갖지 않는 경우, 이미지 정보는 상기 구역에서 검출기로부터의 정보에 기초하여 블러링된다.
프로세서(26)가 이미지의 초점을 조정할 수 있는 예들에서, 프로세서(26)는 이미지, 예를 들면, 이미지 내 선택된 물체에 원하는 초점을 달성하기 위해 점 확산 함수를 이용한다. 특정 물체와 센서 사이의 거리에 관하여 정보가 주어지면, 프로세서(26)는 상기 물체에 대한 거리에 기초하는 점 확산 함수를 결정할 수 있다. 이미지를 재구성하기 위해 점 확산 함수를 이용하는 것은 이미지를 점 확산 함수와 연관된 물체에 초점을 맞춘다.
도시된 예에서, 검출 시스템(20)은 정지 이미지인지 움직이는 비디오(예를 들면, 일련의 이미지들)인지에 대한 시각 정보를 측정하는 압축 측정 카메라를 포함한다. 검출기(22)의 출력(28)은 검출기(22)로부터 멀리 떨어져 있을 수 있는 선택된 위치에서 다양한 방식들로 저장될 수 있다. 측정된 시각 정보는 이후 프로세서(26)에 의해 사용되고, 프로세서(26)는 검출기(22)로부터 멀리 떨어져 위치될 수 있거나 이미지(또는 비디오)를 재구성하기 위해 동일한 디바이스에 통합될 수 있다. 프로세서(26)는 압축 측정 카메라의 기하학 구조 또는 상태 및 재구성되는(또는 생성되는) 이미지(또는 비디오)의 원하는 초점에 의존하는 적절한 점 확산 함수를 사용한다. 이러한 방식은 이미지(또는 비디오)의 선택된 해상도, 이미지(또는 비디오)의 선택된 초점, 또는 둘 모두를 달성하는 것을 허용한다.
전술된 기술은 사실상 제한하기보다는 예시적이다. 개시된 예들에 대한 변형들 및 변경들은 반드시 개시된 실시예들의 본질로부터 벗어나지 않는 것이 본 기술의 당업자에게 명백해질 것이다. 법적 보호의 범위는 단지 다음의 청구항들을 연구함으로써 결정될 수 있다.
20 : 검출 시스템 22 : 검출기
26 : 프로세서 30 : 입력 제어 요소들

Claims (10)

  1. 검출된 입력에 기초하여 출력을 제공하도록 구성된 적어도 하나의 검출기;
    상기 검출기에 의해 검출된 상기 입력을 제어하도록 구성된 복수의 입력 제어 요소들로서, 상기 복수의 입력 제어 요소들은 상기 검출기가 광을 검출하는 것을 선택적으로 허용하도록 구성된 복수의 셔터 요소들을 포함하는, 상기 복수의 입력 제어 요소들; 및
    프로세서를 포함하는, 시스템에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 검출기의 상태, 상기 입력 제어 요소들의 상태, 및 상기 출력과 연관된 선택된 거리에 기초하여 적어도 하나의 점 확산 함수를 결정하고, 상기 적어도 하나의 점 확산 함수는 상기 셔터 요소들 중 적어도 하나와 연관되고,
    상기 출력 및 상기 적어도 하나의 점 확산 함수에 기초하여, 적어도 하나의 양태를 갖는 데이터를 생성하도록 구성되고, 상기 적어도 하나의 양태는 선택된 해상도를 포함하는, 렌즈없는 이미징 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 선택된 해상도는 복수의 점 확산 함수들에 기초하고, 상기 점 확산 함수들의 각각은 상기 입력 제어 요소들 중 적어도 하나와 연관되는, 렌즈없는 이미징 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 양태는 선택된 초점을 더 포함하는, 렌즈없는 이미징 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 검출기는 적어도 하나의 물체로부터 반사된 광을 검출하도록 구성되고,
    상기 생성된 데이터는 이미지를 포함하는, 렌즈없는 이미징 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 프로세서는:
    각각이 상기 셔터 요소들 중 적어도 하나와 연관되는, 복수의 점 확산 함수들로부터 집합적인 점 확산 함수를 결정하고;
    상기 집합적인 점 확산 함수에 기초하여 향상된 해상도를 갖는 상기 이미지를 생성하도록 구성되는, 렌즈없는 이미징 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 프로세서는:
    일정한 값을 갖는 상기 집합적인 점 확산 함수의 일 부분을 결정하고,
    상기 일정한 값을 갖는 상기 부분에 기초하여 상기 향상된 해상도를 갖는 상기 이미지를 생성하도록 구성되는, 렌즈없는 이미징 시스템.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 프로세서는:
    상기 검출기와 상기 이미지에서 적어도 하나의 물체 사이의 거리에 기초하여 상기 적어도 하나의 점 확산 함수를 결정하고;
    상기 이미지의 선택된 초점을 달성하기 위해 상기 적어도 하나의 점 환산 함수를 사용하도록 구성되는, 렌즈없는 이미징 시스템.
  8. 렌즈없는 이미징 시스템에서 검출기 출력을 향상시키는 방법에 있어서,
    적어도 하나의 검출기의 출력을 결정하는 단계로서, 상기 출력은 상기 검출기에 의해 검출된 입력을 제어하도록 구성된 복수의 입력 제어 요소들의 상태에 의존하고, 상기 복수의 입력 제어 요소들은 상기 검출기가 광을 검출하는 것을 선택적으로 허용하도록 구성된 복수의 셔터 요소들을 포함하는, 상기 출력을 결정하는 단계;
    상기 검출기의 상태, 상기 입력 제어 요소들의 상기 상태, 및 상기 출력과 연관된 선택된 거리에 기초하여 적어도 하나의 점 확산 함수를 결정하는 단계로서,상기 적어도 하나의 점 확산 함수는 상기 셔터 요소들 중 적어도 하나와 연관되는, 상기 적어도 하나의 점 확산 함수를 결정하는 단계; 및
    상기 출력 및 상기 적어도 하나의 점 확산 함수에 기초하여 적어도 하나의 양태를 갖는 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 양태는 선택된 해상도를 포함하는, 렌즈없는 이미징 시스템에서 검출기 출력을 향상시키는 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 방법은 복수의 점 확산 함수들에 기초하여 상기 선택된 해상도를 갖는 상기 데이터를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 점 확산 함수들의 각각은 상기 입력 제어 요소들 중 적어도 하나와 연관되는, 렌즈없는 이미징 시스템에서 검출기 출력을 향상시키는 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 검출기는 적어도 하나의 물체로부터 반사된 광을 검출하도록 구성되고;
    상기 생성된 데이터는 이미지를 포함하는, 렌즈없는 이미징 시스템에서 검출기 출력을 향상시키는 방법.
KR1020157010420A 2012-10-24 2013-10-15 해상도 및 초점 향상 KR101701138B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/658,904 2012-10-24
US13/658,904 US9319578B2 (en) 2012-10-24 2012-10-24 Resolution and focus enhancement
PCT/US2013/064962 WO2014066096A1 (en) 2012-10-24 2013-10-15 Resolution and focus enhancement

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150060846A KR20150060846A (ko) 2015-06-03
KR101701138B1 true KR101701138B1 (ko) 2017-02-01

Family

ID=49519102

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020157010420A KR101701138B1 (ko) 2012-10-24 2013-10-15 해상도 및 초점 향상

Country Status (6)

Country Link
US (1) US9319578B2 (ko)
EP (1) EP2912837B1 (ko)
JP (1) JP6159811B2 (ko)
KR (1) KR101701138B1 (ko)
CN (1) CN104756478B (ko)
WO (1) WO2014066096A1 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11373278B2 (en) * 2016-09-30 2022-06-28 University Of Utah Research Foundation Lensless imaging device
FR3077641B1 (fr) * 2018-02-07 2020-02-21 TiHive Systeme d'imagerie terahertz a reflexion
JP7395490B2 (ja) * 2018-09-28 2023-12-11 株式会社半導体エネルギー研究所 画像処理方法、プログラム、及び撮像装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008028538A (ja) 2006-07-19 2008-02-07 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> 要素画像群補正装置、要素画像群取得システム、要素画像群補正方法及び要素画像群補正プログラム
US20120076362A1 (en) 2010-09-24 2012-03-29 Paul James Kane Coded aperture camera with adaptive image processing
US20120105655A1 (en) 2010-02-10 2012-05-03 Panasonic Corporation Image processing device and method

Family Cites Families (61)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3775602A (en) 1972-06-29 1973-11-27 Us Air Force Real time walsh-hadamard transformation of two-dimensional discrete pictures
US5070403A (en) 1989-04-21 1991-12-03 Sony Corporation Video signal interpolation
US5166788A (en) 1990-06-29 1992-11-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Motion signal processor
US5262854A (en) 1992-02-21 1993-11-16 Rca Thomson Licensing Corporation Lower resolution HDTV receivers
DE4337047B4 (de) 1993-10-29 2004-11-25 BODENSEEWERK GERäTETECHNIK GMBH Passive bildauflösende Detektoranordnung
US5572552A (en) 1994-01-27 1996-11-05 Ericsson Ge Mobile Communications Inc. Method and system for demodulation of downlink CDMA signals
JP2816095B2 (ja) 1994-04-26 1998-10-27 三洋電機株式会社 ビデオカメラの信号処理回路
DE69635891T2 (de) * 1995-06-22 2006-12-14 3Dv Systems Ltd. Verbesserte optische kamera zur entfernungsmessung
JPH0954212A (ja) 1995-08-11 1997-02-25 Sharp Corp 位相差フィルム及びその製造方法、並びに液晶表示素子
FR2753330B1 (fr) 1996-09-06 1998-11-27 Thomson Multimedia Sa Procede de quantification pour codage video
US5870144A (en) 1997-03-28 1999-02-09 Adaptec, Inc. Reduced-quality resolution digital video encoder/decoder
US6271876B1 (en) 1997-05-06 2001-08-07 Eastman Kodak Company Using two different capture media to make stereo images of a scene
US20030043918A1 (en) 1999-12-20 2003-03-06 Jiang Hong H. Method and apparatus for performing video image decoding
KR20020019563A (ko) 2000-05-23 2002-03-12 요트.게.아. 롤페즈 워터마크 검출
JP4389371B2 (ja) 2000-09-28 2009-12-24 株式会社ニコン 画像修復装置および画像修復方法
DE60114651T2 (de) 2001-12-14 2006-06-01 Stmicroelectronics S.R.L., Agrate Brianza Verfahren zur Kompression von im Farbfilteranordnungsformat (CFA) aufgenommenen digitalen Bildern
US20040174434A1 (en) 2002-12-18 2004-09-09 Walker Jay S. Systems and methods for suggesting meta-information to a camera user
SG140441A1 (en) 2003-03-17 2008-03-28 St Microelectronics Asia Decoder and method of decoding using pseudo two pass decoding and one pass encoding
US7680356B2 (en) 2003-10-14 2010-03-16 Thomson Licensing Technique for bit-accurate comfort noise addition
EP1578134A1 (en) 2004-03-18 2005-09-21 STMicroelectronics S.r.l. Methods and systems for encoding/decoding signals, and computer program product therefor
US7532772B2 (en) 2004-07-20 2009-05-12 Duke University Coding for compressive imaging
JP2008516299A (ja) 2004-10-15 2008-05-15 松下電器産業株式会社 撮像装置及び画像改質処理方法
US7767949B2 (en) 2005-01-18 2010-08-03 Rearden, Llc Apparatus and method for capturing still images and video using coded aperture techniques
TWI301953B (en) 2005-03-14 2008-10-11 Qisda Corp Methods and apparatuses for video encoding
US7830561B2 (en) 2005-03-16 2010-11-09 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Lensless imaging with controllable apertures
WO2006116134A2 (en) 2005-04-21 2006-11-02 William Marsh Rice University Method and apparatus for compressive imaging device
GB0510470D0 (en) 2005-05-23 2005-06-29 Qinetiq Ltd Coded aperture imaging system
US20070009169A1 (en) * 2005-07-08 2007-01-11 Bhattacharjya Anoop K Constrained image deblurring for imaging devices with motion sensing
US20070285554A1 (en) 2005-10-31 2007-12-13 Dor Givon Apparatus method and system for imaging
US8125883B2 (en) 2006-03-17 2012-02-28 Jocelyn Aulin OFDM in fast fading channel
US8619854B2 (en) 2006-03-27 2013-12-31 Electronics And Telecommunications Research Institute Scalable video encoding and decoding method using switching pictures and apparatus thereof
WO2008063691A2 (en) 2006-04-12 2008-05-29 William Marsh Rice University Apparatus and method for compressive sensing radar imaging
US7639289B2 (en) * 2006-05-08 2009-12-29 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Increasing object resolutions from a motion-blurred image
JP2007312311A (ja) * 2006-05-22 2007-11-29 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像処理装置
US7345603B1 (en) 2006-11-07 2008-03-18 L3 Communications Integrated Systems, L.P. Method and apparatus for compressed sensing using analog projection
US8213500B2 (en) 2006-12-21 2012-07-03 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for processing film grain noise
US7602183B2 (en) 2007-02-13 2009-10-13 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University K-T sparse: high frame-rate dynamic magnetic resonance imaging exploiting spatio-temporal sparsity
FR2917872A1 (fr) 2007-06-25 2008-12-26 France Telecom Procedes et dispositifs de codage et de decodage d'une sequence d'images representee a l'aide de tubes de mouvement, produits programme d'ordinateur et signal correspondant.
KR101399012B1 (ko) * 2007-09-12 2014-05-26 삼성전기주식회사 영상 복원 장치 및 방법
KR101412752B1 (ko) 2007-11-26 2014-07-01 삼성전기주식회사 디지털 자동 초점 영상 생성 장치 및 방법
US8204126B2 (en) 2008-01-10 2012-06-19 Panasonic Corporation Video codec apparatus and method thereof
CN102119527B (zh) * 2008-08-04 2014-02-26 佳能株式会社 图像处理设备和图像处理方法
JP5419403B2 (ja) * 2008-09-04 2014-02-19 キヤノン株式会社 画像処理装置
KR101432775B1 (ko) 2008-09-08 2014-08-22 에스케이텔레콤 주식회사 서브블록 내 임의 화소를 이용한 영상 부호화/복호화 방법 및 장치
JP2010081460A (ja) * 2008-09-29 2010-04-08 Hitachi Ltd 撮像装置及び画像生成方法
US8300113B2 (en) 2008-10-10 2012-10-30 Los Alamos National Security, Llc Hadamard multimode optical imaging transceiver
JP5185805B2 (ja) 2008-12-26 2013-04-17 オリンパス株式会社 撮像装置
KR20100090961A (ko) 2009-02-09 2010-08-18 삼성전자주식회사 가변 부호화 어퍼쳐 장치를 이용하는 이미징 방법 및 이를 적용하는 이미징 장치
JP2011166255A (ja) 2010-02-05 2011-08-25 Panasonic Corp 撮像装置
US8648918B2 (en) * 2010-02-18 2014-02-11 Sony Corporation Method and system for obtaining a point spread function using motion information
WO2011103601A2 (en) 2010-02-22 2011-08-25 William Marsh Rice University Improved number of pixels in detector arrays using compressive sensing
JP2012022308A (ja) * 2010-06-14 2012-02-02 Nikon Corp 撮像装置
WO2012001463A1 (en) 2010-07-01 2012-01-05 Nokia Corporation A compressed sampling audio apparatus
JP5635844B2 (ja) * 2010-09-06 2014-12-03 キヤノン株式会社 焦点調整装置および撮像装置
US20120069209A1 (en) 2010-09-22 2012-03-22 Qualcomm Mems Technologies, Inc. Lensless camera controlled via mems array
US8644376B2 (en) 2010-09-30 2014-02-04 Alcatel Lucent Apparatus and method for generating compressive measurements of video using spatial and temporal integration
US9634690B2 (en) 2010-09-30 2017-04-25 Alcatel Lucent Method and apparatus for arbitrary resolution video coding using compressive sampling measurements
US9020029B2 (en) 2011-01-20 2015-04-28 Alcatel Lucent Arbitrary precision multiple description coding
US9160914B2 (en) 2011-06-28 2015-10-13 Inview Technology Corporation User control of the visual performance of a compressive imaging system
DK2732437T3 (en) 2011-07-13 2017-12-11 Scivis Wss Bildverarbeitung Gmbh Reconstruction of transmission images as well as image reproduction using Poisson detector data
US9681051B2 (en) 2013-08-19 2017-06-13 Massachusetts Institute Of Technology Method and apparatus for motion coded imaging

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008028538A (ja) 2006-07-19 2008-02-07 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> 要素画像群補正装置、要素画像群取得システム、要素画像群補正方法及び要素画像群補正プログラム
US20120105655A1 (en) 2010-02-10 2012-05-03 Panasonic Corporation Image processing device and method
US20120076362A1 (en) 2010-09-24 2012-03-29 Paul James Kane Coded aperture camera with adaptive image processing

Also Published As

Publication number Publication date
CN104756478B (zh) 2018-04-06
US9319578B2 (en) 2016-04-19
KR20150060846A (ko) 2015-06-03
EP2912837B1 (en) 2020-07-15
WO2014066096A1 (en) 2014-05-01
JP6159811B2 (ja) 2017-07-05
EP2912837A1 (en) 2015-09-02
JP2016500848A (ja) 2016-01-14
CN104756478A (zh) 2015-07-01
US20140112594A1 (en) 2014-04-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10531069B2 (en) Three-dimensional image sensors
JP2019212275A (ja) 画像処理方法、画像処理装置および電子機器
US20160006916A1 (en) Lensless compressive image acquisition
US10410061B2 (en) Image capturing apparatus and method of operating the same
JP6652510B2 (ja) 圧縮センシング撮像のためのシステムおよび方法
KR101664123B1 (ko) 필터링에 기반하여 고스트가 없는 ｈｄｒｉ를 생성하는 장치 및 방법
KR102565277B1 (ko) 영상 복원 장치 및 방법
CN108541374A (zh) 一种图像融合方法、装置及终端设备
JP2021072615A (ja) 映像復元装置及び方法
CN102348067A (zh) 摄像设备和摄像设备的控制方法
Yu et al. Single-photon compressive imaging with some performance benefits over raster scanning
Chapman et al. Empirical formula for rates of hot pixel defects based on pixel size, sensor area, and ISO
JP2004222231A (ja) 画像処理装置および画像処理プログラム
KR101701138B1 (ko) 해상도 및 초점 향상
US9319579B2 (en) Image processing apparatus, control method, and program for the same with focus state specification and deletion confirmation of image data
JP2016111568A (ja) 像ぶれ補正制御装置、撮像装置およびそれらの制御方法、プログラム
US20180115766A1 (en) 3d image reconstruction based on lensless compressive image acquisition
Gao et al. Gradient based interpolation for division of focal plane polarization imaging sensors
JP2008042227A (ja) 撮像装置
JPWO2019171691A1 (ja) 画像処理装置、および撮像装置、並びに画像処理方法
JP2015233202A (ja) 画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラム
US9232132B1 (en) Light field image processing
EP3162073A1 (en) Compressive sense imaging
WO2019181125A1 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
JP6294751B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20200103

Year of fee payment: 4