RU2714381C1 - Method of forming contour image - Google Patents

Method of forming contour image Download PDF

Info

Publication number
RU2714381C1
RU2714381C1 RU2019101051A RU2019101051A RU2714381C1 RU 2714381 C1 RU2714381 C1 RU 2714381C1 RU 2019101051 A RU2019101051 A RU 2019101051A RU 2019101051 A RU2019101051 A RU 2019101051A RU 2714381 C1 RU2714381 C1 RU 2714381C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
field
contour
forming
central
Prior art date
Application number
RU2019101051A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Андрей Владиславович Пономарев
Андрей Витальевич Богословский
Ирина Викторовна Жигулина
Артур Владимирович Мастренков
Original Assignee
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
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 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 filed Critical 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
Priority to RU2019101051A priority Critical patent/RU2714381C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2714381C1 publication Critical patent/RU2714381C1/en

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

FIELD: image processing means.
SUBSTANCE: invention relates to image processing technologies and can be used in vision systems. Technical result is achieved by the fact that in the known method of forming a contour image, comprising formation of an input digital image of a real scene, selecting a contour composition, forming an output contour image, according to the invention, selecting a contour composition by forming a field having dimensions of the input image, filling it with counts of the input image, dividing the field into regions of a given size, in each region separating the central and peripheral zones, for each region forming a reading, the value of which is determined as the weighted sum of the brightness of the pixels of the central and peripheral zones, performing eight differently directed consecutive vertical and horizontal shifts of input image relative to field by value of linear size of central zone, at each shift for all areas of the field new readings are formed, for each region a matrix with size of 3×3, the resulting output contour image is obtained by merging the sampling arrays of all regions into a single array.
EFFECT: reduced sensitivity to noise due to reduced dimensionality of the formed image.
1 cl, 4 dwg

Description

Изобретение относится к технологиям обработки изображений и может быть использовано в системах технического зрения.The invention relates to image processing technologies and can be used in vision systems.

Известны способы обработки изображений для выделения контуров, которые основаны на вычислении модуля градиента на всей площади цифрового изображения по приближениям первой производной - локальным конечным разностям (см. Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital image processing. Pearson Education, Inc., Prentice Hall, New Jersey, 2002. Рус. перевод: Гонсалес P., Вудс P. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.; Pratt W.K. Digital image processing. A Wlley-lntersclence Publication John Wiley and Sons New York/Chlchester/Brlsbane/Toronto 1978. Pyc. перевод: Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. Кн. 2. 480 с.). При этом приближенные компоненты градиента вычисляют с использованием скользящего окна (маски), перемещающегося по всему изображению и имеющему размеры, как правило, 3×3 пикселя. Коэффициенты маски подбирают таким образом, чтобы выходной сигнал контурного оператора обеспечивал максимум на перепадах яркости и не реагировал на монотонные участки (например, маски: Робертса, Превитта, Собела, Кирша и др.).Known methods of image processing for selecting contours, which are based on the calculation of the modulus of the gradient over the entire area of a digital image using approximations of the first derivative - local finite differences (see Gonzalez RC, Woods RE Digital image processing. Pearson Education, Inc., Prentice Hall, New Jersey , 2002. Russian translation: Gonzalez P., Woods P. Digital image processing.M .: Technosphere, 2005. 1072 p .; Pratt WK Digital image processing.A Wlley-lntersclence Publication John Wiley and Sons New York / Chlchester / Brlsbane / Toronto 1978. Pyc. Translation: Pratt W. Digital image processing: Translated from English M .: Mir, 1982. Book 2. 480 pp.). In this case, the approximate components of the gradient are calculated using a sliding window (mask) moving throughout the image and having dimensions, as a rule, 3 × 3 pixels. The coefficients of the mask are selected in such a way that the output signal of the contour operator provides a maximum at differences in brightness and does not respond to monotonous sections (for example, masks: Roberts, Previtt, Sobel, Kirsch, etc.).

Недостатками известных способов является чувствительность к ориентации границ областей и к шумам, а также появление разрывов контуров при обработке границ объектов с малыми перепадами яркости.The disadvantages of the known methods are sensitivity to the orientation of the boundaries of the regions and to noise, as well as the appearance of breaks in the contours when processing the boundaries of objects with small differences in brightness.

Также известны способы, основанные на вычислении приближений вторых производных. Например, способ преобразования изображений с помощью оператора Лапласа, выбранный в качестве прототипа (см. Gonzalez, R.C., Woods R.E. Digital image processing. Pearson Education, Inc., Prentice Hall/R.C. Gonzalez, R.E. Woods. NewJersey, 2002. Рус. перевод: Гонсалес P., Вудс P. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. М: Техносфера, 2005. 1072 с.; Pratt, W.K. Digital image processing/ W.K. Pratt // A Wiley-interscience Publication John Wiley and Sons New York/Chichester/Brisbane/Toronto, 1978. Рус. перевод: Прэтт, У. Цифровая обработка изображений. Пер. с англ./У Прэтт, М: Мир, 1982. Кн. 2.480 с.), в соответствии с которым сформированное исходное цифровое изображение подвергается обработке дискретным двумерным фильтром верхних пространственных частот, при этом используется маска фильтра в виде двумерной системы с центральным элементом, перемещаемая по всему изображению от пикселя к пикселю по вертикали и горизонтали.Also known are methods based on calculating the approximations of second derivatives. For example, a method of transforming images using the Laplace operator, selected as a prototype (see Gonzalez, RC, Woods RE Digital image processing. Pearson Education, Inc., Prentice Hall / RC Gonzalez, RE Woods. New Jersey, 2002. Russian translation: Gonzalez P., Woods P. Digital Image Processing / R. Gonzalez, R. Woods, M .: Technosphere, 2005.1072 pp .; Pratt, WK Digital image processing / WK Pratt // A Wiley-interscience Publication John Wiley and Sons New York / Chichester / Brisbane / Toronto, 1978. Russian translation: Pratt, U. Digital image processing. Translated from English / U Pratt, M: Mir, 1982. Prince 2.480 pp.), According to which the original digital image subjected It is processed by a discrete two-dimensional filter of the upper spatial frequencies, and the filter mask is used in the form of a two-dimensional system with a central element that moves across the entire image from pixel to pixel vertically and horizontally.

Лапласиан является нечувствительным к ориентации границ областей, что и позволяет использовать его при детектировании контуров. В дискретном случае оператор Лапласа реализуют в виде процедуры линейной обработки изображения окном 3×3. Импульсная характеристика фильтра, вычисляющего лапласиан имеет вид:

Figure 00000001
причем могут быть задействованы и диагональные элементы:
Figure 00000002
Лапласиан может принимать как положительные, так и отрицательные значения, поэтому, в операторе выделения контуров берут его абсолютное значение.The Laplacian is insensitive to the orientation of the boundaries of the regions, which allows it to be used in detecting contours. In the discrete case, the Laplace operator is implemented as a linear image processing procedure by a 3 × 3 window. The impulse response of the filter calculating the Laplacian has the form:
Figure 00000001
moreover, diagonal elements can be involved:
Figure 00000002
Laplacian can take both positive and negative values, therefore, in the contouring operator, its absolute value is taken.

В результате обработки формируется контурное изображение, размерность которого соответствует исходному изображению. Роль лапласиана в задачах выделения контуров сводится к использованию его свойства пересечения нулевого уровня для локализации границы объекта.As a result of processing, a contour image is formed, the dimension of which corresponds to the original image. The role of the Laplacian in the problems of contouring is reduced to using its zero-level crossing property to localize the boundary of the object.

К недостатку прототипа можно отнести то, что он чувствителен к шумам и требует значительных вычислительных ресурсов и ресурса памяти при обработке изображений высокого разрешения.The disadvantage of the prototype can be attributed to the fact that it is sensitive to noise and requires significant computing resources and memory resource when processing high-resolution images.

Техническим результатом предлагаемого способа является снижение чувствительности к шумам за счет уменьшения размерности формируемого изображения, а также уменьшение ресурса памяти при обработке цифровых изображений.The technical result of the proposed method is to reduce the sensitivity to noise by reducing the dimensionality of the generated image, as well as reducing the memory resource when processing digital images.

Технический результат достигается тем, что в известном способе формирования контурного изображения, включающего формирование входного цифрового изображения реальной сцены, выделение контурного состава, формирование выходного контурного изображения, согласно изобретению, выделение контурного состава осуществляют путем формирования поля, имеющего размеры входного изображения, заполняют его отсчетами входного изображения, разбивают поле на области заданного размера, в каждой области выделяют центральную и периферийную зоны, для каждой области формируют отсчет, величину которого определяют как взвешенную сумму яркостей пикселей центральной и периферийной зон, производят восемь разнонаправленных последовательных вертикальных и горизонтальных сдвигов входного изображения относительно поля на величину линейного размера центральной зоны, при каждом сдвиге для всех областей поля формируют новые отсчеты, для каждой области формируют матрицу размером 3×3, результирующее выходное контурное изображение получают объединением матриц отсчетов всех областей в единый массив.The technical result is achieved by the fact that in the known method of forming a contour image, including the formation of an input digital image of a real scene, the selection of the contour composition, the formation of the output contour image, according to the invention, the selection of the contour composition is carried out by forming a field having the dimensions of the input image, fill it with samples of the input images, divide the field into areas of a given size, in each area, the central and peripheral zones are distinguished, for each area, a sample is formed, the value of which is defined as a weighted sum of the brightness of the pixels of the central and peripheral zones, eight differently directed successive vertical and horizontal shifts of the input image relative to the field are made by the linear size of the central zone, with each shift, new samples are generated for all areas of the field, for each areas form a 3 × 3 matrix, the resulting output contour image is obtained by combining the sample matrices of all areas into a single mass willows.

Сущность изобретения заключается в том, что выделение контурного состава осуществляют путем формирования поля, имеющего размеры входного изображения, заполняют его отсчетами входного изображения, разбивают поле на области заданного размера, в каждой области выделяют центральную и периферийную зоны, для каждой области формируют отсчет, величину которого определяют как взвешенную сумму яркостей пикселей центральной и периферийной зон, производят восемь разнонаправленных последовательных вертикальных и горизонтальных сдвигов входного изображения относительно поля на величину линейного размера центральной зоны, при каждом сдвиге для всех областей поля формируют новые отсчеты, для каждой области формируют матрицу размером 3×3, результирующее выходное контурное изображение получают объединением матриц отсчетов всех областей в единый массив.The essence of the invention lies in the fact that the selection of the contour composition is carried out by forming a field having the dimensions of the input image, fill it with samples of the input image, divide the field into areas of a given size, in each area allocate central and peripheral zones, for each area a sample is formed, the value of which defined as a weighted sum of the brightness of the pixels of the Central and peripheral zones, produce eight differently directed sequential vertical and horizontal shifts of the input of image field with respect to the magnitude of the linear dimension of the central zone, when each offset for all domains form new field counts, for each area formed matrix of size 3 × 3, the resulting contour image output matrices prepared by combining samples of all areas in a single array.

Сущность изобретения поясняется фигурами 1-3.The invention is illustrated by figures 1-3.

На фигуре 1 представлено, разделенное на двухзоновые области, поле размером (2М+1)×(2N+1), где 2М+1 - число столбцов входного изображения; 2N+1 - число строк входного изображения; х, у - пространственные координаты. Цифрами на фигуре обозначены: 1 - двухзоновая область; 2 - центральная зона области; 3 - периферийная зона области.The figure 1 presents, divided into two-zone areas, a field of size (2M + 1) × (2N + 1), where 2M + 1 is the number of columns of the input image; 2N + 1 - the number of lines of the input image; x, y are spatial coordinates. The numbers in the figure denote: 1 - two-zone area; 2 - the central zone of the region; 3 - peripheral zone of the region.

На фигуре 2 показан фрагмент поля из 16 областей, заполненный отсчетами некоторого входного изображения, имеющими различную яркость.The figure 2 shows a fragment of a field of 16 areas, filled with samples of some input image having different brightness.

На фигуре 3 представлены сформированные отсчеты 16 областей для фрагмента поля с фигуры 2.The figure 3 presents the generated samples of 16 areas for a fragment of the field from figure 2.

Цифровое изображение характеризуется наличием шумов. Поскольку все известные аналоги и прототипы осуществляют фильтрацию верхних пространственных частот, то влияние шумов не уменьшается. В предлагаемом способе за счет формирования взвешенных сумм шумы накапливаются не когерентно, в то время как полезный сигнал, соответствующий контурам, формируется когерентно. Как известно, некогерентное накопление шумов приводит к уменьшению влияния шумов за счет...[Перов А.И., Статистическая теория радиотехнических систем/ А.И. Перов., М.: Радиотехника, 2003. 400 с.]. Уменьшение размерности приводит к изменению размерности формируемого изображения и к уменьшению ресурса памяти при обработке цифровых изображений.The digital image is characterized by the presence of noise. Since all known analogues and prototypes filter the upper spatial frequencies, the effect of noise does not decrease. In the proposed method, due to the formation of weighted sums, the noise is not accumulated coherently, while the useful signal corresponding to the contours is formed coherently. As you know, incoherent accumulation of noise leads to a decrease in the influence of noise due to ... [Perov AI, Statistical theory of radio systems / A.I. Perov., M.: Radio Engineering, 2003. 400 S.]. A decrease in the dimension leads to a change in the dimension of the generated image and to a decrease in the memory resource when processing digital images.

В предлагаемом способе для выделения контурного состава изображения формируют поле одинаковых двухзоновых областей (фиг. 1). Отсчет каждой (i,j)-й области определяют взвешенной суммой [Пономарев А.В., Детекторные поля/ Пономарев А.В., Богословский А.В., Жигулина И.В., М: Радиотехника, №7, 2018 г. С. 129-136. DOI 10.18127/j00338486-201807-23]:In the proposed method for isolating the contour composition of the image form a field of the same two-zone areas (Fig. 1). The countdown of each (i, j) th region is determined by the weighted sum [Ponomarev A.V., Detector fields / Ponomarev A.V., Bogoslovsky A.V., Zhigulina I.V., M: Radio engineering, No. 7, 2018 S. 129-136. DOI 10.18127 / j00338486-201807-23]:

Figure 00000003
Figure 00000003

где ƒl,ν - значения яркостей пикселей входного изображения. Zp, Zc - периферийная и центральная зоны области, соответственно.where ƒ l, ν are the brightness values of the pixels of the input image. Z p , Z c - peripheral and central zones of the region, respectively.

Вторая сумма в выражении (1) имеет коэффициент, равный восьми, поскольку так учитывается различное количество пикселей центральной и периферийной зоны. Это обеспечивает нулевую реакцию области на равномерную освещенность, т.е. область реагирует только на перепады яркости (фиг. 2-3).The second sum in expression (1) has a coefficient of eight, since this takes into account the different number of pixels in the central and peripheral zones. This provides a zero response of the area to uniform illumination, i.e. the area responds only to differences in brightness (Fig. 2-3).

Для предотвращения пропуска границ освещенности входное изображение перемещают относительно поля. Величина сдвига равна линейному размеру центральной зоны. Сдвиги производят последовательно по вертикали и горизонтали так, чтобы центральные зоны соседних областей соприкасались, но не перекрывались, обеспечивая получение отсчетов, необходимых для сохранения целостности границ освещенности на входном изображении. При этом для каждой области получают девять отсчетов.To prevent skipping the borders of the illumination, the input image is moved relative to the field. The magnitude of the shift is equal to the linear size of the central zone. The shifts are made sequentially vertically and horizontally so that the central zones of neighboring areas are in contact, but not overlapping, providing the samples necessary to maintain the integrity of the boundaries of the illumination in the input image. At the same time, nine samples are obtained for each region.

Таким образом, формируют выходное контурное изображение уменьшенной размерности

Figure 00000004
- размерность входного изображения; m×n - размер центральной зоны каждой области. При этом наиболее важные структурные свойства изображения сохраняются, но существенно уменьшается количество обрабатываемых данных из-за устранения менее значимых элементов изображения.Thus, an output contour image of reduced dimension is formed.
Figure 00000004
- dimension of the input image; m × n is the size of the central zone of each region. In this case, the most important structural properties of the image are preserved, but the amount of processed data is significantly reduced due to the elimination of less significant image elements.

На фигуре 4 представлена схема устройства, с помощью которого может быть реализован предлагаемый способ формирования контурного изображения. Цифрами обозначены:The figure 4 presents a diagram of a device with which the proposed method for forming a contour image can be implemented. The numbers indicate:

1 - датчик изображения;1 - image sensor;

2 - запоминающее устройство;2 - storage device;

3 - блок формирования поля;3 - field formation unit;

4 - блок управления сдвигом;4 - shift control unit;

5 - блок формирования выходного контурного изображения;5 - block forming the output contour image;

6 - устройство отображения.6 - display device.

Блок формирования поля 3 предназначен для формирования совокупности двухзоновых областей и может быть выполнен на сумматорах.The field forming unit 3 is designed to form a set of two-zone areas and can be performed on adders.

Блок управления сдвигом 4 предназначен для выборки отсчетов входного изображения, которые будут заполнять поле, смещенное относительно исходного изображения, он может быть реализован на микроконтроллерах.The shift control unit 4 is designed to select samples of the input image that will fill the field, offset from the original image, it can be implemented on microcontrollers.

Работа устройства осуществляется следующим образом.The operation of the device is as follows.

Сцена проецируется на светочувствительную поверхность датчика изображения 1. Измеренные отсчеты видеосигнала изображения, пропорциональные уровню освещенности, передаются в запоминающее устройство 2. С выхода запоминающего устройства 2 под действием управляющего сигнала с выхода блока управления сдвигом 4 осуществляется девять последовательных выборок входного изображения, которые затем поступают на вход блока формирования поля 3. Под действием управляющих сигналов с блока управления сдвигом 4 в блоке формирования поля 3 формируются соответствующие отсчеты матриц областей поля. С выхода блока формирования поля 3 сформированные отсчеты записываются в блок формирования выходного контурного изображения 5, где по окончании цикла из восьми сдвигов формируется выходное контурное изображение кадра, поступающее в устройство отображения 6.The scene is projected onto the photosensitive surface of the image sensor 1. The measured samples of the video signal, proportional to the level of illumination, are transmitted to memory 2. From the output of memory 2, nine consecutive samples of the input image are carried out from the output of shift control unit 4, which are then transmitted to the input of the field forming unit 3. Under the influence of control signals from the shift control unit 4 in the field forming unit 3 are formed corresponding samples of the field domain matrices. From the output of the field forming unit 3, the generated samples are recorded in the output contour image forming unit 5, where at the end of the cycle of eight shifts, the output contour image of the frame is fed to the display device 6.

Таким образом, предложенный способ менее чувствителен к шумам, он позволяет уменьшать размерность изображения, а также значительно сокращать объем записи данных. Этот способ полезен для повышения эффективности методов обнаружения объектов, например, за счет инвариантности к масштабу изображения.Thus, the proposed method is less sensitive to noise, it allows to reduce the image size, as well as significantly reduce the amount of data recording. This method is useful for increasing the efficiency of object detection methods, for example, due to invariance to the image scale.

Claims (1)

Способ формирования контурного изображения, включающий формирование входного цифрового изображения реальной сцены, выделение контурного состава, формирование выходного контурного изображения, отличающийся тем, что выделение контурного состава осуществляют путем формирования поля, имеющего размеры входного изображения, заполняют его отсчетами входного изображения, разбивают поле области заданного размера, в каждой области выделяют центральную и периферийную зоны, для каждой области формируют отсчет, величину которого определяют как взвешенную сумму яркостей пикселей центральной и периферийной зон, производят восемь разнонаправленных последовательных вертикальных и горизонтальных сдвигов входного изображения относительно поля на величину линейного размера центральной зоны, при каждом сдвиге для всех областей поля формируют новые отсчеты, для каждой области формируют матрицу размером 3×3, результирующее выходное контурное изображение получают объединением матриц отсчетов всех областей в единый массив.The method of forming a contour image, including the formation of an input digital image of a real scene, the selection of the contour composition, the formation of the output contour image, characterized in that the selection of the contour composition is carried out by forming a field having the dimensions of the input image, fill it with samples of the input image, divide the field of a given size , in each region, the central and peripheral zones are distinguished, for each region a count is formed, the value of which is determined by to the weighted sum of the brightness of the pixels of the central and peripheral zones, eight differently directed consecutive vertical and horizontal shifts of the input image relative to the field are produced by the linear size of the central zone, with each shift new samples are generated for all areas of the field, a 3 × 3 matrix is formed for each area, The resulting output contour image is obtained by combining the sample matrices of all areas into a single array.
RU2019101051A 2019-01-10 2019-01-10 Method of forming contour image RU2714381C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019101051A RU2714381C1 (en) 2019-01-10 2019-01-10 Method of forming contour image

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019101051A RU2714381C1 (en) 2019-01-10 2019-01-10 Method of forming contour image

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2714381C1 true RU2714381C1 (en) 2020-02-14

Family

ID=69626091

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019101051A RU2714381C1 (en) 2019-01-10 2019-01-10 Method of forming contour image

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2714381C1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030224266A1 (en) * 2002-05-28 2003-12-04 Shinko Electric Industries Co., Ltd. Wiring forming system and wiring forming method for forming wiring on wiring board
US6731407B1 (en) * 1998-11-02 2004-05-04 Seiko Epson Corporation Image processing method and device
CN105184785A (en) * 2015-08-28 2015-12-23 厦门天马微电子有限公司 Method and device for extracting image contour
RU2016104498A (en) * 2016-02-10 2017-08-15 Государственное казенное образовательное учреждение высшего образования "Российская таможенная академия" METHOD OF INTERFERENCE-STABLE GRADIENT IDENTIFICATION OF OBJECTS CIRCUITS ON DIGITAL HALITONE IMAGES

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6731407B1 (en) * 1998-11-02 2004-05-04 Seiko Epson Corporation Image processing method and device
US20030224266A1 (en) * 2002-05-28 2003-12-04 Shinko Electric Industries Co., Ltd. Wiring forming system and wiring forming method for forming wiring on wiring board
CN105184785A (en) * 2015-08-28 2015-12-23 厦门天马微电子有限公司 Method and device for extracting image contour
RU2016104498A (en) * 2016-02-10 2017-08-15 Государственное казенное образовательное учреждение высшего образования "Российская таможенная академия" METHOD OF INTERFERENCE-STABLE GRADIENT IDENTIFICATION OF OBJECTS CIRCUITS ON DIGITAL HALITONE IMAGES

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101485193B (en) Image generating device and image generating method
KR101612165B1 (en) Method for producing super-resolution images and nonlinear digital filter for implementing same
KR102070562B1 (en) Event-based image processing device and method thereof
TWI489857B (en) Techniques for generating robust stereo images
US20100165152A1 (en) Processing Images Having Different Focus
US7907781B2 (en) System and method for determining geometries of scenes
JP4932819B2 (en) Surface inspection apparatus and method
EP0503057A1 (en) Mechanism for determining parallax between digital images
den Bieman et al. Deep learning video analysis as measurement technique in physical models
JP4442413B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, program, and recording medium
US20180063425A1 (en) Method for generating a high-resolution depth image and an apparatus for generating a high-resolution depth image
US5058181A (en) Hardware and software image processing system
JP2015524946A (en) Method and measuring apparatus for forming a super-resolution image with improved image resolution
US10825160B2 (en) Spatially dynamic fusion of images of different qualities
RU2714381C1 (en) Method of forming contour image
JP4659793B2 (en) Image processing apparatus and image processing method
EP3439286B1 (en) Calibration of pixels for producing super resolution images
JP4405407B2 (en) Defect inspection equipment
CN109919902A (en) For reducing the complementary aperture of diffraction effect
CN115841425A (en) Video noise reduction method and device, electronic equipment and computer readable storage medium
CN113379746A (en) Image detection method, device, system, computing equipment and readable storage medium
KR20150060846A (en) Resolution and focus enhancement
CA3102400A1 (en) Image sensor circuitry for reducing effects of laser speckles
US20040264918A1 (en) Method and apparatus for correcting digital images
EP0380090B1 (en) Image processing system