RU2755092C1 - Method for forming image with local brightness gradient and device for its implementation - Google Patents
Method for forming image with local brightness gradient and device for its implementation Download PDFInfo
- Publication number
- RU2755092C1 RU2755092C1 RU2020138454A RU2020138454A RU2755092C1 RU 2755092 C1 RU2755092 C1 RU 2755092C1 RU 2020138454 A RU2020138454 A RU 2020138454A RU 2020138454 A RU2020138454 A RU 2020138454A RU 2755092 C1 RU2755092 C1 RU 2755092C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- sample
- images
- pixel
- variance
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
-
- 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
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/409—Edge or detail enhancement; Noise or error suppression
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области телевизионной техники, в частности, к системам обработки и формирования изображений и может быть использовано для обнаружения, классификации или оценки параметров объектов.The invention relates to the field of television technology, in particular, to systems for processing and forming images and can be used to detect, classify or evaluate the parameters of objects.
Наиболее распространенными способами формирования изображений с локальным градиентом яркости являются способы, основанные на пространственной фильтрации изображений. В данных способах в качестве фильтра используется простейший разностный фильтр или более сложные интегрирующие-дифференцирующие фильтры, устойчивые к шумам фотоприемника. При этом, наиболее оптимальным считается фильтр яркости с ядром в виде производной функции Гаусса (Canny J. «А Computational Approach to Edge Detections IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. PAMI-8 no. 6, 1986, pp. 679-698).The most common methods for generating images with a local luminance gradient are methods based on spatial filtering of images. In these methods, a simple difference filter or more complex integrating-differentiating filters that are resistant to the noise of a photodetector are used as a filter. At the same time, the most optimal is the luminance filter with the kernel in the form of the derivative of the Gaussian function (Canny J. "A Computational Approach to Edge Detections IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. PAMI-8 no. 6, 1986, pp. 679- 698).
Известны способ и устройство выделения контуров объектов изображения (патент на изобретение РФ №2383925, МПК G06K 9/50, опубл. 10.03.2010, БИ №7). Способ заключается в пространственной фильтрации изображения функцией Гаусса и последующем применении оператора Собела.The known method and device for highlighting the contours of image objects (patent for invention of the Russian Federation No. 2383925, IPC G06K 9/50, publ. 10.03.2010, BI No. 7). The method consists in spatial filtering of the image by the Gaussian function and the subsequent application of the Sobel operator.
Известен способ и устройство детектирования локальных особенностей на изображении (патент на изобретение РФ №2535184, МПК G06T7/40, опубл. 10.12.2014, БИ №34). Способ основан на методе пространственной фильтрации изображения с ядрами различных типов, позволяющих не только определить наличие градиента, но и тип локальной особенности, его вызвавшей (рябь, пятна, волны, края).The known method and device for detecting local features in the image (patent for invention of the Russian Federation No. 2535184, IPC G06T7 / 40, publ. 10.12.2014, BI No. 34). The method is based on the method of spatial filtering of an image with kernels of various types, allowing not only to determine the presence of a gradient, but also the type of local feature that caused it (ripples, spots, waves, edges).
Известен способ, который заключается в том, что с учетом уровня зашумленности изображения выбирают коэффициент сглаживания, вычисляют коэффициенты сглаживающих кубических В-сплайнов вдоль каждой строки и каждого столбца изображения. Затем формируют две матрицы и компонент градиента яркости в каждой точке изображения путем суммирования сглаживающих параболических В-сплайнов с найденными ранее коэффициентами сглаживающих кубических В-сплайнов для строк и столбцов. Далее определяют модуль градиента яркости в каждой точке изображения. После этого формируют контуры объекта путем преобразования модуля градиента яркости, в процессе которого на новой белой матрице черным цветом выделяют элементы, модуль градиента для которых в координатах изображения превышает порог преобразования (патент на изобретение РФ №2695417, МПК G06K 9/48, опубл. 23.07.2019, БИ №21).The known method, which consists in the fact that taking into account the level of image noise, select the smoothing coefficient, calculate the coefficients of smoothing cubic B-splines along each row and each column of the image. Then, two matrices and a component of the brightness gradient are formed at each point of the image by summing the smoothing parabolic B-splines with the previously found coefficients of the smoothing cubic B-splines for rows and columns. Next, the modulus of the brightness gradient is determined at each point of the image. After that, the contours of the object are formed by transforming the modulus of the brightness gradient, in the process of which, on a new white matrix, elements are highlighted in black, the modulus of the gradient for which in the coordinates of the image exceeds the transformation threshold (patent for invention of the Russian Federation No. 2695417, IPC G06K 9/48, publ. 23.07 .2019, BI No. 21).
Общими недостатками перечисленных способов являются высокая вычислительная сложность операции пространственной фильтрации и неучет зависимости качества получаемого изображения от неравномерности коэффициента пропускания оптической системы фотоприемника. Неравномерность коэффициента пропускания может быть обусловлена как конструкцией объектива (т.н. виньетирование), так и различными мелкомасштабными оптическими неоднородностями (пыль, царапины, свили) на поверхности или в толще защитного стекла фотоприемной матрицы. Мелкомасштабные неоднородности оказывают наибольшее влияние в длиннофокусных системах и могут приводить к формированию паразитных изображений дифракционных колец или темных пятен в окрестности неоднородности. В результате пространственной фильтрации такого изображения, кроме полезного сигнала, формируется также и ложный сигнал, вызванный перепадом яркости в районе мелкомасштабной неоднородности. Виньетирование изображения, как правило, проявляется в виде низкочастотной мультипликативной составляющей сигнала и, следовательно, может приводить к ложному завышению значения градиента, полученного методами пространственной фильтрации изображения.The general disadvantages of the above methods are the high computational complexity of the spatial filtering operation and the lack of consideration of the dependence of the quality of the resulting image on the non-uniformity of the transmission coefficient of the optical system of the photodetector. Uneven transmittance can be caused both by the lens design (so-called vignetting) and by various small-scale optical irregularities (dust, scratches, streaks) on the surface or in the thickness of the protective glass of the photodetector matrix. Small-scale irregularities have the greatest effect in long-focus systems and can lead to the formation of parasitic images of diffraction rings or dark spots in the vicinity of the irregularity. As a result of the spatial filtering of such an image, in addition to the useful signal, a false signal is also formed, caused by the difference in brightness in the region of small-scale inhomogeneity. Vignetting of the image, as a rule, manifests itself in the form of a low-frequency multiplicative component of the signal and, therefore, can lead to a false overestimation of the gradient value obtained by the methods of spatial filtering of the image.
Известен способ автоматической коррекции артефактов изображения, вызванных мелкомасштабными неоднородностями, в частности - частицами пыли на стекле фотоприемника (патент США №2015110417, МПК G06T 5/00, H04N 5/217, опубл. 23.04.2015). В данном способе определяются участки изображения, соответствующие артефактам, после чего выполняется коррекция изображения на основе отсчетов соседних пикселей изображения. Недостатки данного способа заключаются в высокой сложности вычислений и в зависимости качества получаемого изображения от достоверности используемой модели вычислений реальным артефактам.A known method for automatic correction of image artifacts caused by small-scale irregularities, in particular - dust particles on the glass of the photodetector (US patent No. 2015110417, IPC G06T 5/00,
Наиболее близким по технической сущности является способ (прототип) по патенту США №2015103181, МПК H04N 5/357, G06T 5/00, H04N 5/33, опубл. 16.04.2015). Сущность способа-прототипа заключается в автоматической коррекции неравномерности коэффициента пропускания оптической системы по полю изображения путем цифровой обработки изображения. Для этого в прототипе предлагается сформировать два изображения: первое - исходное, второе - вычисленное из первого путем применения низкочастотной цифровой пространственной фильтрации. Результирующее изображение формируется путем поэлементного деления первого изображения на второе.The closest in technical essence is the method (prototype) according to US patent No. 2015103181, IPC
Существенные признаки прототипа:Essential features of the prototype:
- компенсация низкочастотной составляющей неравномерности яркости;- compensation of the low-frequency component of uneven brightness;
- использование двух изображений для формирования результата;- the use of two images to form the result;
- формирование результирующего изображения путем поэлементного деления одного изображения на другое;- formation of the resulting image by element-wise division of one image into another;
- использование цифровой пространственной фильтрации изображения.- the use of digital spatial filtering of the image.
Недостатком прототипа является высокая чувствительность обработанного результирующего изображения к мелкомасштабным составляющим неоднородностям яркости. Другим недостатком прототипа является то, что в результате обработки изображения объекта существенно искажаются границы объектов.The disadvantage of the prototype is the high sensitivity of the processed resulting image to small-scale components of brightness inhomogeneities. Another disadvantage of the prototype is that object boundaries are significantly distorted as a result of object image processing.
Цель изобретения - формирование изображения с локальным градиентом яркости, которое устойчиво к неравномерности коэффициента пропускания оптической системы фотоприемника.The purpose of the invention is the formation of an image with a local brightness gradient, which is resistant to uneven transmittance of the optical system of the photodetector.
Указанная цель достигается тем, что согласно заявленному способу искусственным образом формируют фазовые искажения изображения объекта, регистрируют изображения объекта, соответствующие его различным фазовым искажениям, оцифровывают зарегистрированные изображения и их обрабатывают, при этом при обработке для каждого пиксела изображений рассчитывают выборочное среднее и выборочную дисперсию яркости из полученных изображений, после этого формируют первое результирующее изображение, в котором каждому его пикселу ставят в соответствие рассчитанное значение выборочной дисперсии, формируют второе результирующее изображение, в котором каждому его пикселу ставят в соответствие рассчитанное значение выборочного среднего, затем для каждого пиксела рассчитывают отношение выборочной дисперсии к выборочному среднему и возводят его в заданную степень, на основе полученных двух результирующих изображений формируют выходное изображение исследуемого объекта, в котором каждому его пикселу ставят в соответствие рассчитанное значение отношения выборочной дисперсии к выборочному среднему, возведенное в заданную степень.This goal is achieved by the fact that, according to the claimed method, phase distortions of the object image are artificially formed, the object images corresponding to its various phase distortions are recorded, the registered images are digitized and processed, while the processing for each pixel of the images calculates the sample mean and sample variance of the brightness from of the obtained images, after that, the first resulting image is formed, in which each of its pixels is associated with the calculated value of the sample variance, the second resulting image is formed, in which the calculated value of the sample average is assigned to each of its pixels, then the ratio of the sample variance to the sample mean and raise it to a given power, on the basis of the two resulting images, an output image of the object under study is formed, in which each of its pixels is assigned to This is the calculated value of the ratio of the sample variance to the sample mean, raised to a given power.
Устройство, реализующее способ, содержит последовательно связанные друг с другом переменный фазовый экран, оптический объектив, матричный фотоприемник, аналого-цифровой преобразователь и блок обработки сигналов, при этом переменный фазовый экран образован потоком газа, продуваемым с заданным расходом.A device that implements the method comprises a variable phase screen, an optical lens, a matrix photodetector, an analog-to-digital converter and a signal processing unit, connected in series with each other, the variable phase screen being formed by a gas flow blown at a predetermined flow rate.
Сущность заявленного способа поясняется фиг. 1-5. На фиг. 1 представлена последовательность обработки изображения исследуемого объекта, где 1 - объект, 2 - последовательность изображений с различными фазовыми искажениями, 3 - результат расчета выборочной дисперсии в каждом пикселе последовательности изображений, 4 - результат расчета среднего выборочного значения в каждом пикселе последовательности изображений, 5 - локальный градиент яркости изображения (результат реализации способа). На фиг. 2 представлена структурная схема устройства для реализации заявляемого способа, где 6 - переменный фазовый экран, 7 - объектив оптической системы, 8 - многоэлементный фотоприемник, 9 - АЦП, 10 - блок обработки сигнала. На фиг. 3 представлена фотография фрагмента круглой световой метки с неравномерным пропусканием оптической системы. На фиг. 4 представлено изображение локального градиента яркости, полученное методом линейной фильтрации с ядром вида производной функции Гаусса. На фиг. 5 представлено изображение с локальным градиентом яркости, полученное с помощью заявляемого способа.The essence of the claimed method is illustrated in FIG. 1-5. FIG. 1 shows the sequence of image processing of the object under study, where 1 is the object, 2 is a sequence of images with different phase distortions, 3 is the result of calculating the sample variance in each pixel of the image sequence, 4 is the result of calculating the average sample value in each pixel of the image sequence, 5 is the local the brightness gradient of the image (the result of the implementation of the method). FIG. 2 shows a block diagram of a device for implementing the proposed method, where 6 is a variable phase screen, 7 is an optical system lens, 8 is a multi-element photodetector, 9 is an ADC, 10 is a signal processing unit. FIG. 3 shows a photograph of a fragment of a circular light mark with uneven transmission of the optical system. FIG. 4 shows the image of the local brightness gradient obtained by the linear filtering method with the kernel of the form of the derivative of the Gaussian function. FIG. 5 shows an image with a local brightness gradient obtained using the claimed method.
Сущность заявляемого способа заключается в том, что предлагается формировать некоторую заданную последовательность изображений одного и того же объекта с различными фазовыми искажениями, а затем выполнять специальную цифровую обработку полученной таким образом последовательности изображений. Цифровая обработка заключается в расчете для каждого пиксела выходного изображения отношения выборочной дисперсии к среднему выборочному значению яркости для данного пиксела сформированной последовательности изображений. Результатом такой цифровой обработки является изображение с локальным градиентом яркости.The essence of the proposed method lies in the fact that it is proposed to form a certain predetermined sequence of images of the same object with different phase distortions, and then perform special digital processing of the resulting sequence of images. Digital processing consists in calculating for each pixel of the output image the ratio of the sample variance to the average sample value of the brightness for a given pixel of the generated sequence of images. The result of this digital processing is an image with a local brightness gradient.
Сходными с прототипом признаками являются:Features similar to the prototype are:
- компенсация низкочастотной составляющей неравномерности яркости;- compensation of the low-frequency component of uneven brightness;
- использование двух изображений для получения результата;- using two images to get the result;
- формирование результата путем поэлементного деления одного изображения на другое.- formation of the result by element-wise division of one image into another.
Способ включает в себя следующую последовательность действий:The method includes the following sequence of actions:
- искусственно формируют фазовые искажения изображения объекта, тем самым изменяют распределение яркости изображения объекта;- artificially form phase distortions of the object image, thereby changing the brightness distribution of the object image;
- регистрируют последовательность изображений с различными фазовыми искажениями многоэлементным фотоприемником;- register a sequence of images with different phase distortions with a multi-element photodetector;
- оцифровывают изображения с помощью аналого-цифрового преобразователя (АЦП);- digitize images using an analog-to-digital converter (ADC);
- рассчитывают выборочную дисперсию и выборочное среднее значение яркости в каждом пикселе изображения;- calculate the sample variance and sample mean value of the brightness in each pixel of the image;
- рассчитывают отношение выборочной дисперсии к выборочному среднему в каждом пикселе изображения, результат расчета принимают в качестве выходного сигнала яркости в данном пикселе.- calculate the ratio of the sample variance to the sample mean in each pixel of the image, the result of the calculation is taken as the output signal of the brightness in this pixel.
В основу способа положено соотношение между дисперсией яркости и ее средним значением: для постоянного светового потока количество сигнальных носителей n, аккумулированных в одном пикселе фотоприемника за время накопления, подчиняется статистике Пуассона. В частности, дисперсия количества сигнальных носителей D(n) равна его математическому ожиданию Е(n).The method is based on the relationship between the brightness variance and its average value: for a constant luminous flux, the number of signal carriers n accumulated in one pixel of the photodetector during the accumulation time is subject to Poisson statistics. In particular, the variance of the number of signal carriers D (n) is equal to its mathematical expectation E (n).
Для систем считывания изображений с линейной или приближенно-линейной свет-сигнальной характеристикой цифровой сигнал S на выходе АЦП системы считывания изображений линейно зависит от количества сигнальных носителей:For image reading systems with a linear or approximately linear light-signal characteristic, the digital signal S at the ADC output of the image reading system linearly depends on the number of signal carriers:
гдеwhere
K - сквозной коэффициент передачи устройства считывания изображений.K is the end-to-end transmission coefficient of the image reader.
В таком случае дисперсия отсчетов цифрового сигнала S на выходе АЦП без учета влияния эффекта квантования определяется соотношением:In this case, the variance of the samples of the digital signal S at the ADC output, without taking into account the effect of the quantization effect, is determined by the ratio:
Из соотношения (1) следует, что при постоянном световом потоке, отношение дисперсии сигнала яркости на выходе АЦП к ее математическому ожиданию есть величина постоянная:From relation (1) it follows that at a constant luminous flux, the ratio of the variance of the luminance signal at the ADC output to its mathematical expectation is a constant value:
Для участков изображения с нулевым градиентом яркости результат расчета D(S)/E(n) есть постоянная величина, и она определяется выражением (2). В противном случае значение D(S)/E(n) будет тем больше, чем больше модуль градиента изображения. Амплитуда фазовых искажений, вносимых в процессе формирования последовательности изображений, определяет степень размытия выходного сигнала между смежными пикселами изображения, и, следовательно, степень детализации выходного изображения. Для получения более четких границ (степени детализации) формируемого изображения используется операция возведения отношения D(S)/E(n) в заданную степень N. При этом, чем больше степень возведения N, тем выше четкость изображения, но меньше его контрастность и яркость. Поэтому значение степени определяется для каждого объекта индивидуально и обычно составляет N=1-2.For areas of the image with a zero brightness gradient, the result of calculating D (S) / E (n) is a constant value, and it is determined by expression (2). Otherwise the D (S) / E (n) value will be the larger, the larger the module of the image gradient. The amplitude of phase distortions introduced during the formation of the sequence of images determines the degree of blurring of the output signal between adjacent pixels of the image, and, therefore, the degree of detail in the output image. To obtain clearer boundaries (degree of detail) of the generated image, the operation of raising the ratio D (S) / E (n) to a given power N is used. In this case, the greater the degree of elevation N, the higher the clarity of the image, but the lower its contrast and brightness. Therefore, the value of the degree is determined for each object individually and usually amounts to N = 1-2.
Устойчивость изображения объекта к неравномерности коэффициента пропускания оптической системы, в т.ч. вызванной мелкомасштабными неоднородностями в стекле фотоприемника и виньетированием, обеспечивается инвариантностью выражения (2) к любой мультипликативной стационарной составляющей оптического изображения. Таким образом, способ не требует предварительной калибровки по неравномерности коэффициента пропускания оптической системы.The stability of the object image to uneven transmittance of the optical system, incl. caused by small-scale irregularities in the glass of the photodetector and vignetting is provided by the invariance of expression (2) to any multiplicative stationary component of the optical image. Thus, the method does not require preliminary calibration for the non-uniformity of the transmittance of the optical system.
Изображение, формируемое согласно заявляемому способу, также устойчиво к двум типам шумов фотоприемника, а именно - к случайной составляющей шума и к шуму темнового тока матрицы фотоприемника. Устойчивость к случайной составляющей шума фотоприемника обеспечивается за счет накопления статистики (количества изображений), необходимой для вычисления выборочной дисперсии и среднего значения. Устойчивость к неоднородности темнового тока пикселей фотоприемника обеспечивается инвариантностью выражения (2) к величине темнового тока. Инвариантность обеспечивается за счет того, что количество сигнальных носителей, накопленных вследствие процесса тепловой генерации, равно как и накопленных вследствие фотогенерации, подчиняется распределению Пуассона.The image formed according to the claimed method is also resistant to two types of photodetector noises, namely, to a random noise component and to the noise of the dark current of the photodetector matrix. Resistance to the random noise component of the photodetector is provided due to the accumulation of statistics (the number of images) necessary to calculate the sample variance and mean value. Resistance to inhomogeneity of the dark current of the pixels of the photodetector is provided by the invariance of expression (2) to the value of the dark current. The invariance is ensured due to the fact that the number of signal carriers accumulated due to the thermal generation process, as well as accumulated due to photogeneration, obeys the Poisson distribution.
Дополнительным преимуществом заявляемого изобретения является относительная простота обработки изображения. Поскольку каждый пиксел изображения обрабатывается независимо и требует лишь вычисления отношения D(S)/E(n), поэтому обработка изображений может быть реализована с использованием относительно простых вычислительных средств, а потенциально - непосредственно на фотоприемнике, что позволяет сократить количество элементов системы обработки изображений.An additional advantage of the claimed invention is the relative ease of image processing. Since each pixel of the image is processed independently and only requires the calculation of the ratio D (S) / E (n), therefore, image processing can be implemented using relatively simple computational tools, and potentially directly on the photodetector, which makes it possible to reduce the number of elements of the image processing system.
Одним из возможных вариантов искусственного формирования фазовых искажений изображения объекта является использование слаботурбулентного или переменного во времени ламинарного потока газа, который можно использовать в качестве промежуточной среды между объектом и оптической системой фотоприемника. Известно, что оптический показатель преломления газовой среды зависит от ее плотности. В турбулентных и изменяющихся ламинарных потоках возникает переменный во времени градиент плотности. Вследствие этого, коэффициент преломления также изменяется во времени и, тем самым, газовая среда может исполнять роль переменного во времени фазового экрана.One of the possible options for the artificial formation of phase distortions of the object image is the use of a weakly turbulent or time-varying laminar gas flow, which can be used as an intermediate medium between the object and the optical system of the photodetector. It is known that the optical refractive index of a gaseous medium depends on its density. In turbulent and changing laminar flows, a time-varying density gradient occurs. As a consequence, the refractive index also changes over time and, thus, the gaseous medium can play the role of a time-varying phase screen.
Устройство, реализующее заявляемый способ, состоит из последовательно связанных друг с другом оптико-электронных элементов: переменного фазового экрана 6, оптического объектива 7, матричного фотоприемника 8, аналого-цифрового преобразователя 9 и блока обработки сигнала 10 (фиг. 2). При этом роль переменного фазового экрана выполняет поток газа, продуваемый с заданным расходом.A device that implements the inventive method consists of sequentially connected with each other optoelectronic elements: a
Устройство работает и используется следующим образом. С помощью оптического объектива 7 изображение объекта 1 фокусируется на матричном фотоприемнике 8, при этом помощью переменного фазового экрана 6 задается то или иное фазовое искажение изображения объекта 1. При попадании оптического излучения от объекта 1 на матричный фотоприемник 8 на каждом пикселе матрицы фотоприемника формируется сигнал соответствущей яркости, т.е. формируется матрица значений яркости. Указанные значения яркости оцифровываются в АЦП 9 и поступают в блок обработки сигнала, в котором осуществляется расчетный алгоритм яркостей пикселей изображений согласно заявленному способу. В результате работы устройства формируется изображение с локальным градиентом яркости.The device works and is used as follows. With the help of the
Заявленные способ и устройство позволяют формировать качественное изображение с локальным градиентом яркости изображения, что, в свою очередь, позволяет определять контуры исследуемых объектов для их последующего обнаружения, классификации или оценки их параметров.The claimed method and device make it possible to form a high-quality image with a local gradient of image brightness, which, in turn, makes it possible to determine the contours of the objects under study for their subsequent detection, classification or assessment of their parameters.
Claims (2)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2020138454A RU2755092C1 (en) | 2020-11-23 | 2020-11-23 | Method for forming image with local brightness gradient and device for its implementation |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2020138454A RU2755092C1 (en) | 2020-11-23 | 2020-11-23 | Method for forming image with local brightness gradient and device for its implementation |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2755092C1 true RU2755092C1 (en) | 2021-09-13 |
Family
ID=77745464
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2020138454A RU2755092C1 (en) | 2020-11-23 | 2020-11-23 | Method for forming image with local brightness gradient and device for its implementation |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2755092C1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2783677C1 (en) * | 2021-11-06 | 2022-11-15 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова» (МГУ) | Apparatus for generating a spatial image in a laminar air flow |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6664973B1 (en) * | 1996-04-28 | 2003-12-16 | Fujitsu Limited | Image processing apparatus, method for processing and image and computer-readable recording medium for causing a computer to process images |
RU2365994C1 (en) * | 2008-02-05 | 2009-08-27 | Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд." | Method of detecting distortions, caused by gibbs effect, in jpeg-coding |
US20150103181A1 (en) * | 2013-10-16 | 2015-04-16 | Checkpoint Technologies Llc | Auto-flat field for image acquisition |
US20150110417A1 (en) * | 2007-06-06 | 2015-04-23 | Microsoft Corporation | Removal of image artifacts from sensor dust |
RU2688616C1 (en) * | 2018-05-22 | 2019-05-21 | Акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" | Method of compensation of geometric noise of infrared images |
RU2695417C1 (en) * | 2018-11-13 | 2019-07-23 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Донской государственный технический университет" (ДГТУ) | Method for noise-immune gradient selection of object contours on digital halftone images |
-
2020
- 2020-11-23 RU RU2020138454A patent/RU2755092C1/en active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6664973B1 (en) * | 1996-04-28 | 2003-12-16 | Fujitsu Limited | Image processing apparatus, method for processing and image and computer-readable recording medium for causing a computer to process images |
US20150110417A1 (en) * | 2007-06-06 | 2015-04-23 | Microsoft Corporation | Removal of image artifacts from sensor dust |
RU2365994C1 (en) * | 2008-02-05 | 2009-08-27 | Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд." | Method of detecting distortions, caused by gibbs effect, in jpeg-coding |
US20150103181A1 (en) * | 2013-10-16 | 2015-04-16 | Checkpoint Technologies Llc | Auto-flat field for image acquisition |
RU2688616C1 (en) * | 2018-05-22 | 2019-05-21 | Акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" | Method of compensation of geometric noise of infrared images |
RU2695417C1 (en) * | 2018-11-13 | 2019-07-23 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Донской государственный технический университет" (ДГТУ) | Method for noise-immune gradient selection of object contours on digital halftone images |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2783677C1 (en) * | 2021-11-06 | 2022-11-15 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова» (МГУ) | Apparatus for generating a spatial image in a laminar air flow |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9020302B2 (en) | Method for producing super-resolution images and nonlinear digital filter for implementing same | |
US8189050B1 (en) | Filtering systems and methods for infrared image processing | |
US8514303B2 (en) | Advanced imaging systems and methods utilizing nonlinear and/or spatially varying image processing | |
WO2020224518A1 (en) | Self-adaptive infrared image defringe algorithm based on local median histogram | |
US7544919B2 (en) | Focus assist system and method | |
CN107784669A (en) | A kind of method that hot spot extraction and its barycenter determine | |
US20120076362A1 (en) | Coded aperture camera with adaptive image processing | |
EP2641230A1 (en) | Method and apparatus for detection and removal of rain from videos using temporal and spatiotemporal properties | |
US6577775B1 (en) | Methods and apparatuses for normalizing the intensity of an image | |
Mansouri et al. | Optical calibration of a multispectral imaging system based on interference filters | |
RU2755092C1 (en) | Method for forming image with local brightness gradient and device for its implementation | |
CN103262524B (en) | Automatic focusedimage system | |
CN116977316A (en) | Full-field detection and quantitative evaluation method for damage defects of complex-shape component | |
US11997384B2 (en) | Focus setting determination | |
JP2021092439A (en) | Illumination optimization method, control device, and program | |
Wang et al. | A bilateral filtering based ringing elimination approach for motion-blurred restoration image | |
Bigué et al. | Production of high-resolution reference polarization images from real world scenes | |
Aminova et al. | Overview of digital forensics algorithms in DSLR cameras | |
Lingxiao et al. | A novel infrared focal plane non-uniformity correction method based on co-occurrence filter and adaptive learning rate | |
CN116704015B (en) | Method and system for realizing noise facula image self-adaptive window preprocessing centroid | |
van Zwanenberg et al. | Camera system performance derived from natural scenes | |
CN112862708B (en) | Adaptive recognition method of image noise, sensor chip and electronic equipment | |
van Zwanenberg et al. | Analysis of natural scene derived spatial frequency responses for estimating camera ISO12233 slanted-edge performance (JIST-first) | |
WO2021145158A1 (en) | Imaging device, and method for controlling imaging device | |
JP2017219737A (en) | Imaging device, control method of the same and program thereof, and recording medium |