[发明专利]系数学习装置和方法、图像处理装置和方法、程序以及记录介质

权利要求书

1.一种系数学习装置，包括：

特征量提取单元，用于提取学生图像的目标像素的特征量；

类分类单元，用于基于提取的特征量将目标像素分类到预定类中；

自然图像处理单元，用于对目标像素执行自然图像处理，该自然图像处理包括用于至少恢复像素亮度级别的处理；

人工图像处理单元，用于对目标像素执行人工图像处理，该人工图像处理包括用于至少使边缘清晰的处理；

样本生成单元，用于针对每一个类使用经过自然图像处理的目标像素的像素值、经过人工图像处理的目标像素的像素值、教师图像的目标像素的像素值、以及预定混合系数来生成正规方程的样本；以及

混合系数计算单元，用于基于多个生成的样本来计算混合系数。

2.根据权利要求1所述的系数学习装置，其中，特征量提取单元提取宽范围的特征量，该宽范围的特征量是基于在相对较宽的区域中的目标像素周围的对应区域中的动态范围、相邻像素差分绝对值和相邻像素差分绝对值的最大值来计算的。

3.根据权利要求1所述的系数学习装置，其中，特征量提取单元

提取宽范围的特征量，该宽范围的特征量是基于在相对较宽的区域中的目标像素周围的对应区域中的动态范围、相邻像素差分绝对值和相邻像素差分绝对值的最大值来计算的，并且

提取窄范围的特征量，该窄范围的特征量是基于目标像素周围的相对较宽的区域中的动态范围和包括目标像素的多个相对较窄的区域的动态范围中的最大值来计算的。

4.一种系数学习方法，包括：

通过特征量提取单元，提取学生图像的目标像素的特征量；

通过类分类单元，基于提取的特征量将目标像素分类到预定类中；

通过自然图像处理单元，对目标像素执行自然图像处理，该自然图像处理包括用于至少恢复像素亮度级别的处理；

通过人工图像处理单元，对目标像素执行人工图像处理，该人工图像处理包括用于至少使边缘清晰的处理；

通过样本生成单元，针对每一个类使用经过自然图像处理的目标像素的像素值、经过人工图像处理的目标像素的像素值、教师图像的目标像素的像素值、以及预定混合系数来生成正规方程的样本；以及

通过混合系数计算单元，基于多个生成的样本来计算混合系数。

5.一种用于使计算机起系数学习装置的作用的程序，该系数学习装置包括：

特征量提取单元，用于提取学生图像的目标像素的特征量；

类分类单元，用于基于提取的特征量将目标像素分类到预定类中；

自然图像处理单元，用于对目标像素执行自然图像处理，该自然图像处理包括用于至少恢复像素亮度级别的处理；

人工图像处理单元，用于对目标像素执行人工图像处理，该人工图像处理包括用于至少使边缘清晰的处理；

样本生成单元，用于针对每一个类使用经过自然图像处理的目标像素的像素值、经过人工图像处理的目标像素的像素值、教师图像的目标像素的像素值、以及预定混合系数来生成正规方程的样本；以及

混合系数计算单元，用于基于多个生成的样本来计算混合系数。

6.一种存储权利要求5的程序的记录介质。

7.一种图像处理装置，包括：

特征量提取单元，用于提取输入图像的目标像素的特征量；

类分类单元，用于基于提取的特征量将目标像素分类到预定类中；

自然图像处理单元，用于对目标像素执行自然图像处理，该自然图像处理包括用于至少恢复像素亮度级别的处理；

人工图像处理单元，用于对目标像素执行人工图像处理，该人工图像处理包括用于至少使边缘清晰的处理；以及

像素生成单元，用于通过使用与类相关联地存储的混合系数将经过自然图像处理的目标像素的像素值与经过人工图像处理的目标像素的像素值混合来生成输出图像的像素。

8.根据权利要求7所述的图像处理装置，其中，特征量提取单元提取宽范围的特征量，该宽范围的特征量是基于在相对较宽的区域中的目标像素周围的对应区域中的动态范围、相邻像素差分绝对值和相邻像素差分绝对值的最大值来计算的。