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- [发明专利]图像处理装置和方法、数据处理装置和方法、程序和记录介质-CN201080034148.7有效
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龟山祐和
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富士胶片株式会社
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2010-07-26
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2012-07-11
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G06T1/00
- 通过使用局部关系的投影计算(#12)从包括高质量图像和低质量图像对的学习图像群(#10)产生固有投影矩阵(#14),以创建投影核心张量(#16),该投影核心张量用于限定在低质量图像和中间固有空间之间的对应性和在高质量图像和中间固有空间之间的对应性。基于第一设定从投影核心张量创建(#24)第一子核心张量,并且基于固有投影矩阵和第一子核心张量来投影(#30)输入的低质量图像(#20),以计算在中间固有空间中的系数向量。基于通过第二设定从投影核心张量创建的第二子核心张量(#26)并且基于固有投影矩阵来投影(#34)系数向量,以获得高质量图像(#36)。这可以实现高度精确的和高度稳健(稳固)的图像转换,其能够减轻作为转换源的图像的输入条件,并且可以减少处理负荷、可以加速处理,并且可以抑制所需要的存储器大小。
- 图像处理装置方法数据处理程序记录介质
- [发明专利]图像处理装置和方法、数据处理装置和方法、程序和记录介质-CN201080034132.6有效
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龟山祐和
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富士胶片株式会社
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2010-07-26
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2012-05-23
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G06T1/00
- 从包括高质量图像和低质量图像对的学习图像群(#10)暂定产生临时固有投影矩阵(#12-a),并且创建临时投影核心张量(#12-b),该临时投影核心张量限定在低质量图像和中间固有空间之间的对应性和在高质量图像和中间固有空间之间的对应性。基于第一设定(#12-c)从临时投影核心张量创建第一子核心张量,并且基于临时固有投影矩阵和第一子核心张量(#15-a)来投影学习图像群,以计算中间固有空间系数向量(#15-b)。根据学习代表的数目来从系数向量群获得代表中间固有空间系数向量(#15-c),基于所确定的代表学习图像群(#15-d)来重建固有投影矩阵(#17)和投影核心张量(#18),并且在恢复步骤中使用该矩阵和该张量。这可以减小学习图像集的冗余、减小投影转换的处理负荷、加速处理,并且抑制存储器大小。
- 图像处理装置方法数据处理程序记录介质
- [发明专利]图像处理设备和图像处理方法-CN201110283506.4无效
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龟山祐和
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富士胶片株式会社
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2008-07-16
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2012-01-18
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H04N7/26
- 本发明提供了一种图像处理设备,包括:特征区域检测部分,检测图像中的多个特征区域;条件存储部分,在其上存储根据特征区域的特征而不同的分配条件,以便根据特征区域的特征来分配不同的压缩强度;压缩部分,分别对多幅特征区域图像进行压缩,所述多幅特征区域图像是所述多个特征区域的图像;以及压缩控制部分,参照条件存储部分上存储的条件,根据所述多个特征区域的特征,对压缩部分分别对所述多幅特征区域图像进行压缩的压缩强度进行控制。本发明还提供了一种图像处理设备,包括:编码方式存储部分,以与对象的特征的量相关联的方式来存储编码方式;特征区域检测部分,从图像中检测多个特征区域;以及压缩部分,以编码方式存储部分中以与所述多个特征区域中包括的对象的特征的量相关联的方式而存储的编码方式,分别对所述多个特征区域的图像进行压缩。
- 图像处理设备方法
- [发明专利]图像处理设备、图像处理方法和程序-CN200880025407.2有效
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龟山祐和
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富士胶片株式会社
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2008-07-16
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2010-06-23
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H04N7/26
- 本发明提供了一种图像处理设备,包括:特征区域检测部分,检测图像中的多个特征区域;条件存储部分,在其上存储根据特征区域的特征而不同的分配条件,以便根据特征区域的特征来分配不同的压缩强度;压缩部分,分别对多幅特征区域图像进行压缩,所述多幅特征区域图像是所述多个特征区域的图像;以及压缩控制部分,参照条件存储部分上存储的条件,根据所述多个特征区域的特征,对压缩部分分别对所述多幅特征区域图像进行压缩的压缩强度进行控制。本发明还提供了一种图像处理设备,包括:编码方式存储部分,以与对象的特征的量相关联的方式来存储编码方式;特征区域检测部分,从图像中检测多个特征区域;以及压缩部分,以编码方式存储部分中以与所述多个特征区域中包括的对象的特征的量相关联的方式而存储的编码方式,分别对所述多个特征区域的图像进行压缩。
- 图像处理设备方法程序
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