RU2667800C1 - Method for integrating two digital halftone images - Google Patents

Method for integrating two digital halftone images Download PDF

Info

Publication number
RU2667800C1
RU2667800C1 RU2017145726A RU2017145726A RU2667800C1 RU 2667800 C1 RU2667800 C1 RU 2667800C1 RU 2017145726 A RU2017145726 A RU 2017145726A RU 2017145726 A RU2017145726 A RU 2017145726A RU 2667800 C1 RU2667800 C1 RU 2667800C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
brightness
average
pixel
value
Prior art date
Application number
RU2017145726A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Василий Николаевич Тикменов
Сергей Викторович Купцов
Иван Алексеевич Козлитин
Алексей Павлович Федотов
Original Assignee
Акционерное общество "Научно-технический центр ЭЛИНС"
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 Акционерное общество "Научно-технический центр ЭЛИНС" filed Critical Акционерное общество "Научно-технический центр ЭЛИНС"
Priority to RU2017145726A priority Critical patent/RU2667800C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2667800C1 publication Critical patent/RU2667800C1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • 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

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

FIELD: image processing means.SUBSTANCE: invention relates to digital image processing. Method for integrating two digital halftone images comprises: obtaining original data; determining the most informative image; integrating the image in which the average brightness and the average value of absolute deviations between the average brightness value of the second image and the brightness values of all pixels of the second image are calculated; for each pixel of the integrated image, the sum of the brightness value of the pixel of the most informative image and the difference of the absolute deviation of the pixel brightness from the average brightness and the average value of the absolute deviations between the average brightness value of the second image and the brightness values of all pixels of the second image are calculated; aligning the brightness range of the resultant image, wherein when calculating the brightness of each pixel of the integrated image, the difference between the absolute brightness deviation of the pixel and the average brightness of the second image and the average value of the absolute deviations between the average brightness value of the second image and the brightness values of all pixels of the second image is multiplied by the control integration parameter.EFFECT: higher information value of the resultant image.1 cl, 9 dwg

Description

Способ относится к области цифровой обработки изображений, в частности к комплексированию цифровых полутоновых изображений, и применяется в задачах совместного отображения информативных деталей нескольких изображений (в медицине, геологии, геофизике и в других областях).The method relates to the field of digital image processing, in particular to the integration of digital grayscale images, and is used in the tasks of joint display of informative details of several images (in medicine, geology, geophysics and other fields).

Известен способ комплексирования цифровых полутоновых изображений [1], который заключается в следующем: получают исходные изображения, определяют изображение с наибольшим количеством информативных деталей, определяют оценки параметров линейной регрессии яркостей второго изображения по величинам яркостей наиболее информативного изображения по методу наименьших квадратов, формируют промежуточное изображение как результат линейного преобразования наиболее информативного изображения с найденными коэффициентами, находят комплексированное изображение путем прибавления к наиболее информативному изображению разности второго и промежуточного изображений, выравнивают яркостный диапазон комплексированного изображения.A known method for combining digital grayscale images [1], which is as follows: obtain the original image, determine the image with the largest number of informative details, determine the parameters of the linear regression of the brightness of the second image by the brightness values of the most informative image using the least squares method, form an intermediate image as the result of a linear transformation of the most informative image with the coefficients found, find the complex By adding the difference of the second and intermediate images to the most informative image, the brightness range of the complex image is aligned.

При экспериментальном исследовании рассмотренного способа [1] были выявлены его недостатки, заключающиеся в более низком уровне контраста и в меньшей информативности результирующего изображения по сравнению с предлагаемым способом.An experimental study of the method [1] revealed its disadvantages, which consist in a lower level of contrast and a lower information content of the resulting image compared to the proposed method.

Наиболее близким к предлагаемому способу является способ комплексирования цифровых полутоновых изображений [2], который выбран в качестве прототипа. Известный способ заключается в следующем: получают исходные телевизионные и тепловизионные изображения, определяют основной канал с наибольшим уровнем информативных деталей, вычисляют среднюю яркость изображения второго канала, вычисляют среднее значение абсолютных разностей между средней яркостью изображения второго канала и значениями яркости всех пикселей изображения второго канала, для каждого пикселя комплексированного изображения вычисляют сумму значений яркости пикселя изображения основного канала и абсолютной разности значения яркости пикселя изображения второго канала и средней яркости изображения второго канала, из полученной суммы вычитают среднее значение абсолютных разностей яркости пикселей изображения второго канала и средней яркости изображения второго канала, осуществляют формирование результирующего изображения, нормализуют яркостный диапазон изображения.Closest to the proposed method is a method for combining digital grayscale images [2], which is selected as a prototype. The known method consists in the following: initial television and thermal imaging images are obtained, the main channel with the highest level of informative details is determined, the average brightness of the image of the second channel is calculated, the average value of the absolute differences between the average brightness of the image of the second channel and the brightness values of all the pixels of the image of the second channel are calculated, for of each pixel of the complex image, the sum of the brightness values of the pixel of the image of the main channel and the absolute difference are calculated The values of the second image channel pixel luminance and the average luminance of the second image channel, the sum is subtracted from the obtained average value of the absolute differences of brightness of pixels of the second image channel, and average luminance of the second image channel, the resulting image formation is carried out, normalized luminance range of the image.

При экспериментальном исследовании известного способа [2] был выявлен его недостаток, ухудшающий информативность комплексированного изображения, выраженный в отсутствии важных информативных объектов тепловизионного изображения на результирующем изображении.An experimental study of the known method [2] revealed its drawback, which worsens the information content of the integrated image, expressed in the absence of important informative objects of the thermal imaging image in the resulting image.

Задачей предлагаемого способа комплексирования цифровых полутоновых изображений является повышение информативности результирующего изображения, содержащего информативные детали других изображений одной и той же сцены.The objective of the proposed method for combining digital grayscale images is to increase the information content of the resulting image containing informative details of other images of the same scene.

Поставленная задача достигается тем, что предлагаемый способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений включает получение исходных данных, определение наиболее информативного изображения, комплексирование изображений, в котором вычисляют среднюю яркость второго изображения, вычисляют среднее значение абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения, для каждого пикселя комплексированного изображения вычисляют сумму значения яркости пикселя наиболее информативного изображения и разности абсолютного отклонения яркости пикселя от средней яркости второго изображения и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения, выравнивание яркостного диапазона результирующего изображения. При вычислении яркости каждого пикселя комплексированного изображения разность абсолютного отклонения яркости пикселя от средней яркости второго изображения и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения умножается на управляющий параметр комплексирования.The problem is achieved in that the proposed method for combining two digital grayscale images includes obtaining source data, determining the most informative image, image complexing, in which the average brightness of the second image is calculated, the average value of the absolute deviations between the average brightness of the second image and the brightness values of all pixels are calculated of the second image, for each pixel of the complex image calculate the sum of the brightness values pi xel of the most informative image and the difference between the absolute deviation of the brightness of the pixel from the average brightness of the second image and the average value of the absolute deviations between the average brightness of the second image and the brightness values of all pixels of the second image, alignment of the brightness range of the resulting image. When calculating the brightness of each pixel of the complex image, the difference between the absolute deviation of the pixel brightness from the average brightness of the second image and the average value of the absolute deviations between the average brightness of the second image and the brightness values of all pixels of the second image is multiplied by the control parameter of the complexation.

Сущность предлагаемого способа комплексирования двух цифровых полутоновых изображений заключается в следующем. С двух источников видеосигнала, работающих в различных спектральных диапазонах, получают два цифровых полутоновых изображения

Figure 00000001
и
Figure 00000002
. Производят геометрические преобразования над
Figure 00000001
и
Figure 00000002
(изображения приводят к одинаковому масштабу, выравнивают относительно расположения опорных объектов, приводят к одному размеру N=w⋅h, где w, h - ширина и высота) - получают исходные цифровые полутоновые изображения X и Y для комплексирования. Из X и Y определяют изображение с наибольшим уровнем информативных деталей - I1 второе изображение - I2, с помощью любого известного метода, например, информационным критерием [3] (стр. 211-212). Задают управляющий параметр комплексирования С, где С≥0. Для изображения I2 строят гистограмму H(I2)={hi|i=0, …, 255}. По гистограмме H(I2) находят среднюю яркость изображения I2 The essence of the proposed method for combining two digital grayscale images is as follows. Two digital grayscale images are obtained from two video sources operating in different spectral ranges.
Figure 00000001
and
Figure 00000002
. Perform geometric transformations over
Figure 00000001
and
Figure 00000002
(images lead to the same scale, align relative to the location of the reference objects, lead to the same size N = w⋅h, where w, h are the width and height) - get the original digital grayscale images X and Y for complexing. From X and Y determine the image with the highest level of informative details - I 1 the second image - I 2 , using any known method, for example, information criterion [3] (p. 211-212). The control parameter of aggregation C is set, where C≥0. For the image I 2 build a histogram H (I 2 ) = {h i | i = 0, ..., 255}. The histogram H (I 2 ) find the average brightness of the image I 2

Figure 00000003
Figure 00000003

вычисляют среднее значение абсолютных отклонений между значением средней яркости и значениями яркости всех пикселей для изображения I2 calculate the average value of the absolute deviations between the average brightness value and the brightness values of all pixels for the image I 2

Figure 00000004
Figure 00000004

строят результирующее изображениеbuild the resulting image

Figure 00000005
Figure 00000005

выравнивают яркостный диапазон комплексированного изображения F с помощью любого известного метода, например, методами, предложенными в работе [4] (стр. 29-34). Выводят результирующее изображение для просмотра.align the brightness range of the complex image F using any known method, for example, the methods proposed in [4] (p. 29-34). The resulting image is displayed for viewing.

Поставленная задача достигается тем, что в предлагаемом способе благодаря введению управляющего параметра комплексирования выделяют детали наименее информативного изображения, отсутствующие на первом изображении, и добавляют их к первому изображению.The problem is achieved in that in the proposed method, due to the introduction of a control parameter of aggregation, the details of the least informative image that are absent in the first image are selected and added to the first image.

Предлагаемый способ комплексирования может быть реализован с помощью устройства, схема которого приведена на рисунке 1, гдеThe proposed method of integration can be implemented using the device, a diagram of which is shown in Figure 1, where

1, 2 - источники первого и второго изображений соответственно;1, 2 - sources of the first and second images, respectively;

3 - блок задания управляющего параметра (параметра комплексирования);3 - block setting control parameter (parameter integration);

4, 5 - блоки геометрических преобразований для первого и второго изображений соответственно;4, 5 - blocks of geometric transformations for the first and second images, respectively;

6 - блок расчета средней яркости и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости и значениями яркости всех пикселей для изображения I2 (по формулам (1) и (2));6 is a block for calculating the average brightness and the average value of the absolute deviations between the average brightness value and the brightness values of all pixels for the image I 2 (according to formulas (1) and (2));

7 - блок, формирующий комплексированное изображение (по формуле (3));7 - a block forming a complex image (according to the formula (3));

8 - блок выравнивания яркостного диапазона;8 - block alignment of the brightness range;

9 - блок вывода результирующего изображения.9 - output image output unit.

Выполнение поставленной задачи проиллюстрировано следующими рисунками:The fulfillment of the task is illustrated by the following figures:

Рис. 2 - исходное тестовое телевизионное изображение;Fig. 2 - original test television image;

Рис. 3 - исходное тестовое тепловизионное изображение;Fig. 3 - initial test thermal imaging image;

Рис. 4 - комплексированное изображение, построенное по известному способу;Fig. 4 - integrated image constructed by a known method;

Рис. 5 - комплексированное изображение, построенное по предлагаемому способу;Fig. 5 - integrated image constructed by the proposed method;

Рис. 6 - гистограмма комплексированного изображения, построенного по известному способу;Fig. 6 is a histogram of a complex image constructed by a known method;

Рис. 7 - гистограмма комплексированного изображения, построенного по предлагаемому способу;Fig. 7 is a histogram of a complex image constructed by the proposed method;

Рис. 8 - зависимость изменения ΔН (разность удвоенной энтропии комплексированного изображения и суммы энтропий изображений, полученных с двух источников видеосигнала, работающих в разных спектральных диапазонах) от управляющего параметра комплексирования С; Рис. 9 - сравнение комплексированных изображений по известному и предлагаемому способу;Fig. 8 - dependence of the change ΔН (the difference between the double entropy of the complex image and the sum of the entropies of the images obtained from two video sources operating in different spectral ranges) on the control parameter of the aggregation C; Fig. 9 - comparison of integrated images by a known and proposed method;

Из приведенных изображений видно, что на результирующем изображении (рис. 4), построенному по известному способу, выделены не все информативные детали (силуэт человека и дома на заднем плане) тепловизионного изображения (рис. 3), поскольку их заслонил дым с телевизионного изображения (рис. 2), тогда как на изображении (рис. 5), сформированном предлагаемым способом, различимы силуэт человека и дома на заднем плане. На рисунке 9 представлены комплексированные изображения известным и предлагаемым способами, на которых пунктирными окнами выделены основные области различий.From the above images it is seen that in the resulting image (Fig. 4), constructed by the known method, not all informative details (silhouette of a person and the house in the background) of the thermal imaging image (Fig. 3) are highlighted, since they were obscured by smoke from the television image ( Fig. 2), while in the image (Fig. 5) formed by the proposed method, the silhouette of a person and a house in the background are distinguishable. Figure 9 shows the integrated images by known and proposed methods, in which the main areas of difference are highlighted with dotted windows.

Кроме того, показаны распределения яркостей комплексированных изображений (рис. 4 и 5) в виде гистограмм на рисунках 6 и 7 соответственно. Из гистограммы (рис. 6) видно, что возникает пик на правой границе, который соответствует белому цвету, то есть дыму на телевизионном изображении. Этот дым заслоняет информативные детали тепловизионного изображения. На гистограмме (рис. 7) комплексированного изображения предлагаемым способом пика на правой границе нет, то есть дым больше не скрывает информативные детали тепловизионного изображения на комплексированном изображение.In addition, the brightness distributions of the complex images (Figs. 4 and 5) are shown in the form of histograms in Figs. 6 and 7, respectively. It can be seen from the histogram (Fig. 6) that there is a peak on the right border that corresponds to white, that is, smoke in the television image. This smoke obscures the informative details of the thermal image. On the histogram (Fig. 7) of the integrated image by the proposed method there is no peak at the right border, that is, smoke no longer hides the informative details of the thermal image on the integrated image.

Для количественной оценки эффективности комплексирования в работе [5] (стр. 66) рассмотрен суммарный прирост разности энтропии между результирующем изображением F и его составляющими I1 и I2: ΔН=2⋅H(F)-H(I1)⋅H(I2), где H(I1), H(I2), H(F) - информационные энтропии по Шеннону для изображений с двух источников видеосигнала, работающих в различных спектральных диапазонах, и комплексированного изображения соответственно.To quantify the efficiency of integration in [5] (p. 66), the total increase in the difference in entropy between the resulting image F and its components I 1 and I 2 is considered : ΔН = 2⋅H (F) -H (I 1 ) ⋅H ( I 2 ), where H (I 1 ), H (I 2 ), H (F) are the Shannon information entropies for images from two video sources operating in different spectral ranges, and a complex image, respectively.

Был построен график (рис. 8) зависимости изменения ΔН от управляющего параметра комплексирования С для тестовых изображений (рис. 2 и 3).A graph was constructed (Fig. 8) of the dependence of the change ΔН on the control parameter of integration C for test images (Fig. 2 and 3).

Изображение, которое характеризуется наибольшим значением ΔН, является более информативным. Согласно графику (рис. 8) существует такое С*, что значение ΔН для известного способа при С=1 будет меньше, чем ΔН для предлагаемого способа при С=С*, то есть комплексированное изображение, построенное по предлагаемому способу, будет более информативным.The image, which is characterized by the highest value of ΔН, is more informative. According to the schedule (Fig. 8), there is C * such that the ΔН value for the known method at C = 1 will be less than ΔН for the proposed method at C = C * , that is, the complex image constructed by the proposed method will be more informative.

Таким образом, предлагаемый способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений одной и той же сцены по сравнению с известным способом позволяет повысить информативность комплексированного изображения.Thus, the proposed method for combining two digital grayscale images of the same scene in comparison with the known method allows to increase the information content of the complex image.

Источники информацииInformation sources

1. Патент РФ №25407781. RF patent No. 2540778

2. Патент РФ №24513382. RF patent No. 2451338

3. Злобин В.К., Еремеев В.В Обработка аэрокосмических изображений. М.: Физматлит, 20063. Zlobin VK, Eremeev VV Processing of aerospace images. M .: Fizmatlit, 2006

4. Грузман И.С., Киричук B.C., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное пособие.- Новосибисрк: Изд-во НГТУ, 2000. - 168.4. Gruzman I.S., Kirichuk B.C., Kosykh V.P., Peretyagin G.I., Spector A.A. Digital image processing in information systems: Textbook. - Novosibirsk: Publishing house of NSTU, 2000. - 168.

5. Бондаренко М.А., Дрынкин В.Н. Оценка информативности комбинированных изображений в мультиспектральных системах технического зрения // Программные системы и вычислительные методы, 2016, №1, с. 64-795. Bondarenko M.A., Drynkin V.N. Evaluation of the information content of combined images in multispectral systems of technical vision // Software systems and computational methods, 2016, No. 1, p. 64-79

Claims (1)

Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений включает получение исходных данных, определение наиболее информативного изображения, комплексирование изображений, в котором вычисляют среднюю яркость второго изображения, вычисляют среднее значение абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения, для каждого пикселя комплексированного изображения вычисляют сумму значения яркости пикселя наиболее информативного изображения и разности абсолютного отклонения яркости пикселя от средней яркости второго изображения и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения, выравнивают яркостный диапазон результирующего изображения, отличающийся тем, что при вычислении яркости каждого пикселя комплексированного изображения разность абсолютного отклонения яркости пикселя от средней яркости второго изображения и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения умножается на управляющий параметр комплексирования.The method of combining two digital grayscale images includes obtaining the source data, determining the most informative image, combining the images in which the average brightness of the second image is calculated, calculate the average value of the absolute deviations between the average brightness of the second image and the brightness values of all pixels of the second image, for each pixel of the complex images calculate the sum of the pixel brightness value of the most informative image and the difference the absolute deviation of the pixel brightness from the average brightness of the second image and the average value of the absolute deviations between the average brightness of the second image and the brightness values of all pixels of the second image, equalize the brightness range of the resulting image, characterized in that when calculating the brightness of each pixel of the complex image, the difference in the absolute deviation of the pixel brightness from the average brightness of the second image and the average value of the absolute deviations between the mean second image brightness and brightness values of all pixels of the second image is multiplied by the control parameter complexation.
RU2017145726A 2017-12-26 2017-12-26 Method for integrating two digital halftone images RU2667800C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017145726A RU2667800C1 (en) 2017-12-26 2017-12-26 Method for integrating two digital halftone images

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017145726A RU2667800C1 (en) 2017-12-26 2017-12-26 Method for integrating two digital halftone images

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2667800C1 true RU2667800C1 (en) 2018-09-24

Family

ID=63668840

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017145726A RU2667800C1 (en) 2017-12-26 2017-12-26 Method for integrating two digital halftone images

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2667800C1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2737699C1 (en) * 2019-09-13 2020-12-02 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации Method for complexing of digital multispectral halftone images
RU2746038C1 (en) * 2020-09-05 2021-04-06 Виктор Андреевич Кузнецов Method for fractal complexing of multifrequency radar images

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102214364A (en) * 2011-04-27 2011-10-12 天津大学 Automatic coloring method of gray level images in combination with histogram regression and texture analysis
CN102368295A (en) * 2011-09-07 2012-03-07 常州蓝城信息科技有限公司 Method for extracting age characteristics under complex environment
RU115884U1 (en) * 2011-11-22 2012-05-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых" (ВлГУ) RADIOMETRIC COMPLEXATION DEVICE FOR DIGITAL MULTI-SPECTRAL IMAGES OF THE EARTH SURFACE
RU2451338C1 (en) * 2010-12-23 2012-05-20 Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" (ОАО "ГРПЗ") Method of integrating digital grayscale television and thermal images
RU2520424C2 (en) * 2012-07-11 2014-06-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых" (ВлГУ) Method for complexion digital multispectral images of earth's surface
RU2540778C1 (en) * 2013-10-31 2015-02-10 Закрытое Акционерное Общество "Научно-Технический Центр Элинс" Method for integrating digital half-tone images
WO2016047073A1 (en) * 2014-09-25 2016-03-31 株式会社Ｊｖｃケンウッド Image joining device, imaging device, image joining method, and image joining program

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2451338C1 (en) * 2010-12-23 2012-05-20 Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" (ОАО "ГРПЗ") Method of integrating digital grayscale television and thermal images
CN102214364A (en) * 2011-04-27 2011-10-12 天津大学 Automatic coloring method of gray level images in combination with histogram regression and texture analysis
CN102368295A (en) * 2011-09-07 2012-03-07 常州蓝城信息科技有限公司 Method for extracting age characteristics under complex environment
RU115884U1 (en) * 2011-11-22 2012-05-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых" (ВлГУ) RADIOMETRIC COMPLEXATION DEVICE FOR DIGITAL MULTI-SPECTRAL IMAGES OF THE EARTH SURFACE
RU2520424C2 (en) * 2012-07-11 2014-06-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых" (ВлГУ) Method for complexion digital multispectral images of earth's surface
RU2540778C1 (en) * 2013-10-31 2015-02-10 Закрытое Акционерное Общество "Научно-Технический Центр Элинс" Method for integrating digital half-tone images
WO2016047073A1 (en) * 2014-09-25 2016-03-31 株式会社Ｊｖｃケンウッド Image joining device, imaging device, image joining method, and image joining program

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2737699C1 (en) * 2019-09-13 2020-12-02 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации Method for complexing of digital multispectral halftone images
RU2746038C1 (en) * 2020-09-05 2021-04-06 Виктор Андреевич Кузнецов Method for fractal complexing of multifrequency radar images

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109461174B (en) Video target area tracking method and video plane advertisement implanting method and system
US8405742B2 (en) Processing images having different focus
Lin et al. Determining the radiometric response function from a single grayscale image
US7742657B2 (en) Method for synthesizing intermediate image using mesh based on multi-view square camera structure and device using the same and computer-readable medium having thereon program performing function embodying the same
DE102013210153A1 (en) Techniques for creating robust stereo images
DE112016002043T5 (en) CIRCULAR DISPLAY OF RECORDED PICTURES
CN101753779A (en) Image processing apparatus and camera head
DE102012023299A1 (en) Device and algorithm for capturing HDR video (High Dynamic Range - high dynamic range)
US10621711B2 (en) Image processing device and image processing method for synthesizing plurality of images
US20120212477A1 (en) Fast Haze Removal and Three Dimensional Depth Calculation
US20190355101A1 (en) Image refocusing
RU2667800C1 (en) Method for integrating two digital halftone images
DE102015102772B4 (en) Image processing apparatus and methods for controlling the same
CN106023111A (en) Image fusion quality evaluating method and system
TW201349170A (en) Device and method of depth map generation
KR101129713B1 (en) A multi-view image illumination compensation method based on the histogram matching by using image depth and the recording medium thereof
Punnappurath et al. Day-to-night image synthesis for training nighttime neural isps
CN105654424B (en) Adjustment ratio display methods, display system, display device and the terminal of image
EP3447722A1 (en) Two-dimensional image depth-of-field generating method and device
CN109325905B (en) Image processing method, image processing device, computer readable storage medium and electronic apparatus
KR101439013B1 (en) Apparatus and method for stereo image processing
EP3844943A1 (en) Method for displaying a model of surroundings, controller and method
DE102004026782A1 (en) Method and apparatus for computer-aided motion estimation in at least two temporally successive digital images, computer-readable storage medium and computer program element
CN106683047B (en) Illumination compensation method and system for panoramic image
CN108876755B (en) Improved method for constructing color background of gray level image

Legal Events

Date Code Title Description
TC4A Change in inventorship

Effective date: 20181108