JP2008052602A - 画像濃度変換方法、画像強調処理装置、およびそのプログラム - Google Patents
画像濃度変換方法、画像強調処理装置、およびそのプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2008052602A JP2008052602A JP2006229841A JP2006229841A JP2008052602A JP 2008052602 A JP2008052602 A JP 2008052602A JP 2006229841 A JP2006229841 A JP 2006229841A JP 2006229841 A JP2006229841 A JP 2006229841A JP 2008052602 A JP2008052602 A JP 2008052602A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- value
- pixel
- density value
- density
- maximum
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Granted
Links
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 title claims abstract description 131
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 40
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 24
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 11
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 235000006679 Mentha X verticillata Nutrition 0.000 description 3
- 235000002899 Mentha suaveolens Nutrition 0.000 description 3
- 235000001636 Mentha x rotundifolia Nutrition 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 3
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000011840 criminal investigation Methods 0.000 description 1
- 230000001627 detrimental effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 231100000241 scar Toxicity 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
- G06T5/94—Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/14—Image acquisition
- G06V30/148—Segmentation of character regions
- G06V30/155—Removing patterns interfering with the pattern to be recognised, such as ruled lines or underlines
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/16—Image preprocessing
- G06V30/162—Quantising the image signal
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1347—Preprocessing; Feature extraction
- G06V40/1359—Extracting features related to ridge properties; Determining the fingerprint type, e.g. whorl or loop
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
【解決手段】画像の各画素毎に重複を許容した領域を設定し、各領域内の画素固有の濃度値の内の最大濃度値と最小濃度値を抽出して、各領域内の画素の共通した最大濃度値および最小濃度値として特定する。ここで重複領域によって画素に特定された複数の濃度値のうち一番大きい最小濃度値を局所最小値とし、一番小さい最大濃度値を局所最大値としてこの濃度値を持つ画素よりなる最小濃度平面および最大濃度平面を生成する。この最小濃度平面および最大濃度平面の共通位置にある画素の濃度値を別に設定した共通最小値および共通最大値に対応させてその全体を一様に変換することにより元の画像の各画素の濃度値を同時に線形変換する。
【選択図】図1
Description
しかし、遺留指紋の画像は、低品質でノイズがあるものが多いため不鮮明であり、鑑定官による鑑定も難しく、また、自動化の大きな阻害要因になっていた。図5にその一例を示す。この図5は、小切手に残された遺留指紋がディジタル化されたものである。この例のように、小切手の文字や模様のような背景ノイズがある領域と、この種の背景ノイズのない領域では背景濃度が大きく異なり、指紋隆線のダイナミックレンジも極端に異なる。
また、適切な参照領域の決定するために、ニューラルネットを用いた領域分割の手法が開示されている(特許文献2参照。)。
また、上記ニューラルネットを用いた領域分割の手法にあっても、特許3465226号と同様に背景ノイズ領域を完全に除去することができないという同じ弊害を持っている。
更に、上記特許における濃度変換方法においては、入力画像のテクスチャ解析に基づいた領域分割手法が用いられている。そのため、この解析精度に大きく依存し領域分割を期待通りに処理できないと強調結果は悪化するという弊害がある。
また、背景ノイズ境界付近では、参照領域が背景ノイズ領域と非背景ノイズ領域をまたぐ場合があり、このときの濃度ヒストグラムは、注目画素が属する領域のみから採用されるとは限らないため、同様にノイズ領域境界が強調されてしまうという不都合があった。
そこで、注目するテクスチャのダイナミックレンジが連続した領域で急激にかつ極端に変化する画像に対しても、注目するテクスチャのみを強調できる技術が望まれていた。
本発明は、上記従来例の有する不都合を改善し、入力画像に対し遺留指紋などの注目する、強調したいテクスチャのみを強調する画像強調処理を行うと共に背景ノイズ領域境界が強調されてしまうのを抑制することができる画像変換処理方法を提供することを、その目的とする。
これにより、設定される画素領域から抽出される最小濃度値及び最大濃度値を確認することができるので、抽出される濃度値を最適な値に設定することができると共に、設定された画素領域から画像強調処理に最適な局所最小値および局所最大値を特定することができる。
このようにしても、設定された画素領域から画像強調処理に最適な局所最小値および局所最大値を特定することができる。
このようにしても、前述した場合と同様に、設定された画素領域から画像強調処理に最適な局所最小値および局所最大値を特定することができる。
更に、前記第4の工程を、前記第3の工程で線形変換された各画素の濃度値で線形変換された各画素の濃度値を対応する前記入力画像の各画素の濃度値と置換して前記入力画像を再構築する第4の工程としてもよい(請求項6)。
このようにしても、前述した場合と同様に、設定された画素領域から画像強調処理に最適な局所最小値および局所最大値を特定することができる。
このようにしても、前述した場合と同様に、設定された画素領域から画像強調処理に最適な局所最小値および局所最大値を特定することができる。
以下、本発明の一実施形態(「第1実施形態」という)である画像強調処理システム10の全体的な構成について図1に基づいて説明する。
画像強調処理システム10は、例えばセンサやスキャナで読み取られた画像をディジタル化して入力する画像入力装置11と、当該画像入力装置11で入力された画像を強調する機能を備えた画像強調装置12と、前記画像強調装置12で強調された画像を、モニタやプリンタ等に出力する画像出力装置13とを含んで構成されている。
また、画像強調装置12で強調された画像が直接、画像照合装置14等に送信されるように構成してもよい。
この画像強調装置12を構成する後述する各部の間で行われるデータとメッセージの授受の制御を行うデータ処理制御手段21と、前記画像入力装置11により入力された画像情報や前記データを格納するデータ記憶部22と、前記入力画像の各画素に対応した最小濃度平面および最大濃度平面を設定する画像平面設定部23と、前記入力画像の各画素について周囲の画素の濃度値に基づいて最小濃度値と最大濃度値を特定する最大最小濃度値特定部24と、設定した前記最小濃度平面と最大濃度平面の各画素に濃度値を設定する最大最小濃度画像生成部25と、前記最小濃度平面と最大濃度平面の各画素の濃度値を更新する濃度値置換設定部26と、前記最小濃度平面と最大濃度平面の各画素の濃度値に基づいて前記入力画像の濃度変換を行う濃度値変換制御部27と、前記入力画像の濃度変換を実行し、変換された画像の再構築を行う画像濃度変換制御部28とを備えている。
前記データ記憶手段22は、例えばRAM(Random Access Memory)により構成され、画像強調処理装置12を構成する後述する各部および各手段が作業領域として使用する。また、各手段が算出した情報を一時的に格納するためにも使用される。
そのため、今実施形態では、注目するテクスチャは指紋隆線なので直径20画素の円を参照領域として設定している。それは、指紋隆線は平均隆線間隔が約10画素(実距離は0.5ミリ)であるが、注目するテクスチャの変動を包含する最小の領域として、平均隆線間隔の倍の値を直径とする円が適切であると考えられるためである。
また、指紋と類似の模様を持つ掌紋に適用する場合、参照領域は直径25画素程度の円を設定してもよい。これは、掌紋の平均隆線間隔が指紋より20%から30%程度広いためである。
ここで、前記各濃度ヒストグラムから抽出される最大濃度値および最小濃度値は、各ヒストグラムに表される最大の濃度値および最小の濃度値でもよいが、異端値を除去するために最大値および最小値からのヒストグラム累積値が5%程度の濃度値を抽出するように設定してもよい。
また、本第1実施形態では、最大濃度平面および最小濃度平面が生成されることにより、これらを確認することができ、これに応じて濃度ヒストグラムから抽出される濃度値を設定することができる。
最小濃度平面生成手段251は、前記参照領域内の各画素の特定された最小濃度値を、前記最小濃度平面上の対応する画素の濃度値として設定する最小濃度設定機能を備えている。
また、最大濃度平面生成手段252は、前記参照領域内の各画素の特定された最大濃度値を、前記最大濃度平面上の対応する画素の濃度値として設定する最大濃度設定機能を備えている。
最小値置換設定手段261は、前記最大最小濃度値特定部24において新たに設定された参照領域から抽出された最小濃度値を、先に最小濃度値が特定された画素に対して重ねて特定する。このとき新たに抽出された最小濃度値と先に特定された最小濃度値とを比較し、新たに抽出された値が、先に特定された最小濃度値より大きい場合、新たに抽出されたこの最小濃度値を前記画素の局所最小値として特定すると共に、前記最小濃度平面上の対応する画素に設定された濃度値を当該局所最小値に更新する局所最小値更新機能を備えている。
ここで、前記線形変換を表す変換式は次の[数1]のようになる。
g(x, y):入力画像の座標(x, y)における濃度値
minP(x, y):最小濃度平面の座標(x, y)における濃度値(局所最小値)
maxP(x, y):最大濃度平面の座標(x, y)における濃度値(局所最大値)
minT(x, y):入力画像の座標(x, y)における共通最小濃度値
maxT(x, y):入力画像の座標(x, y)における共通最大濃度値
これにより、前記濃度値変換機能により変換された濃度値が、前記入力画像の各画素の濃度値に反映され、注目するテクスチャ(指紋画像における指紋など)が強調された画像処理が行われた画像を得ることができる。
これに対し、本実施形態では、濃度値表現に関しては、濃度が大きいほど数値が大きくなる濃度基準で説明する。従って、濃度が大きい隆線部は255の最大値に近く、濃度が薄い紙地や隆線溝は0に近い濃度値になる。
[第1実施形態の動作説明]
次に、前述した構成の画像強調処理システム10における画像濃度変換処理の全体的な動作について説明する。
次に、前記入力画像の各画素毎にその周囲にそれぞれ一部重複した直径20画素の画素領域を設定して当該設定された各画素領域のうち、まず、最大最小濃度値特定部24が、一の画素領域内における複数の画素から最大濃度値と最小濃度値とを抽出してこれらを当該領域内にある各画素に共通した最大濃度値および最小濃度値として特定する(最大最小濃度値特定工程)。
次いで、前記一の画素領域における最大濃度値及び最小濃度値の抽出に続いて濃度値置換設定部26が、前記他の画素領域における最大濃度値および最小濃度値を順次抽出すると共に、この抽出した最大濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最大濃度値より小さい場合には前記最大濃度平面内の同一画素における濃度値を当該小さい濃度値に置換してこれを局所最大値とし、同時に、前記抽出した最小濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最小濃度値より大きい場合には前記最小濃度平面内の同一画素における濃度値を当該大きい濃度値に置換してこれを局所最小値とする(濃度値置換設定工程)。
最後に、画像濃度変換制御部28が、この濃度値変換工程で線形変換された各画素の濃度値に基づいて、前記入力画像を再構築する(画像濃度変換工程)。
まず、図1の画像入力装置11により、入力画像が画像強調装置12の備えるデータ記憶部22に格納される(ステップS1)。
次に、図1の画像平面設定部23が、前記入力画像を構成する画素に対応した同数の画像で構成される最大濃度平面および最小濃度平面を設定する(ステップS2:画像平面設定工程)。
このとき、前記最大濃度平面を構成する全画素の濃度値を一律の値に初期設定してもよい(例えば255)、同じく前記最小濃度平面を構成する全画素の濃度値を一律の値に初期設定してもよい(例えば0)。
次いで、最大最小濃度値特定部24が、前記参照領域から生成された濃度ヒストグラムから最小濃度値および最大濃度値を抽出すると共に、当該最小濃度値および最大濃度値を前記一の参照領域内にある各画素に共通に特定する(ステップS5,S6:最大最小濃度値特定工程)。
これにより、前記入力画像の参照領域内の画素は、固有の濃度値の他に特定された最小濃度値および最大濃度値を有することとなる。
全参照画素について終了していない場合、同一参照領域内の別の参照画素が設定されて、当該参照画素について対応する最小濃度平面上の画素のminPとminR、最大濃度平面上の画素のminPとmaxRの比較が行われる(ステップS7,S8)
全参照画素について局所最小値および局所最大値の更新が実行された場合、次に、前記入力画像の全注目画素について局所最小値および局所最大値の更新が実行されたか否かが判定される(ステップS14)。
全画素について実行されていなければ、別の注目画素が設定されると共に当該注目画素に対応した領域が設定されてステップS3から前述の処理が続けられる。
また、図8(b)は、入力画像図7(a)に対して、上記処理を行い生成した最大濃度平面を示す。これについても、背景ノイズ領域境界に沿って局所最大値が大きく異なっており、背景ノイズ境界近傍の局所最大値が適切に表現されている。
尚、入力画像のダイナミックレンジが極端に狭いときや参照領域内の濃度値が全て同一値のときには、共通最小値及び共通最大値を注目画素毎に変えてもよい。
例えば、参照領域内の画素が全て同一の濃度値で結果的にmaxPとminPの差が0になる場合には、注目するテクスチャが無い領域と判断できるので、背景濃度の代表値として例えば32のような中間値を変換濃度値として設定してもよい。
換言すると、前記各注目画素の濃度値(元の濃度値)、この画素に対応する最小濃度平面の画素の濃度値(局所最小値)、及び最大濃度平面の画素の濃度値(局所最大値)、これら相互の値の相対比を変えることなく局所最小値を共通最小濃度値(0)に、局所最大値を共通最大濃度値(255)に変換することにより、画像全体の画素の濃度値を一様に変換する。
g(x, y):入力画像の座標(x, y)における濃度値
minP(x, y):最小濃度平面の座標(x, y)における濃度値(局所最小値)
maxP(x, y):最大濃度平面の座標(x, y)における濃度値(局所最大値)
minT(x, y):入力画像の座標(x, y)における共通最小濃度値(ここでは、0を設定)
maxT(x, y):入力画像の座標(x, y)における共通最大濃度値(ここでは、255を設定)
また、共通最小濃度値や共通最大濃度値に関しては、極端にダイナミックレンジが狭く、maxPとminPの差が小さくなる場合には、変換後の画像が強調されすぎるのを防ぐために適当な中間値(例えば64と192)を設定してもよい。
尚、本実施形態においては、最大濃度値及び最小濃度値の抽出に濃度ヒストグラムを用いているが、設定した参照領域内の画素の濃度値をデータ記憶部に記憶することにより最大最小濃度値を抽出するようにしてもよい。
図9は、入力画像図7(a)に対して、上述の実施形態による濃度変換を行った場合の画像強調例を示す。注目テクスチャである指紋隆線が強調されると共に、背景ノイズが抑制された画像となっている。
以下、本発明にかかる他の実施形態について説明する。
本第2実施形態が、第1実施形態と異なるのは、第1実施形態では、前記入力画像に対応した2つの平面を設定し、入力画像を構成する画素ごとに特定される局所最小値および局所最大値をそれぞれの平面における画素の濃度値とすることで最大濃度平面および最小濃度平面を生成するのに対して、本第2実施形態では、入力画像の各画素毎に局所最小値と局所最大値を記憶する領域をデータ記憶部42上に確保することにより、各画素がもつ複数の最大濃度値および最小濃度値から、各画素の保持する最終的な局所最小値と局所最大値をそれぞれデータ記憶部42で算出し特定する点である。
本第2実施形態では、第1実施形態と同様に画像入力装置31、画像強調装置32、画像出力装置33を備えた構成となっている。また、画像強調装置32で強調処理された画像が直接、画像照合装置34に送信されるように構成してもよい。
このうち前記画像強調装置32は、データ処理制御手段41と、データ記憶部42と、当該データ記憶部42に入力された入力画像を構成する複数の画素を対象として当該各画素毎にその周囲にそれぞれ一部重複した直径20画素の画素領域(「参照領域」という)を設定する領域設定機能を備えた最大最小濃度値抽出部43と、前記入力画像の各画素に対して局所最小値および局所最大値を特定する局所濃度値特定部44と、第1実施形態と同様の機能を備えた濃度値変換制御部47と画像濃度変換制御部48とを備えた構成となっている。
更に、前記局所濃度値特定部44は、前記最大最小濃度値抽出部43によって特定された最大濃度値および最小濃度値を、前記各画素がそれぞれ複数有する場合に、当該複数の最大濃度値の内の一番小さい値を局所最大値とすると共に、当該複数の最小濃度値の内の一番大きい値を局所最小値として特定する局所最大最小値特定機能を備えている。
第2実施形態において、画像入力装置31より画像情報が入力された場合、最大最小濃度値抽出部43が、入力画像を構成する複数の画素を対象として当該各画素毎にその周囲にそれぞれ一部重複した直径20画素の画素領域を設定すると共に、当該設定された各画素領域内にある画素の最大濃度値と最小濃度値とを各画素領域毎に抽出すると共にデータ記憶部32に記憶し、これらを当該各領域内の各画素に共通した最大濃度値および最小濃度値として特定する(第1の工程)。
次に、濃度値変換制御部47が、この特定された前記各画素の局所最小値および局所最大値と前記各画素の前記入力画像における元の濃度値とを、当該画素の各濃度の相対比を維持しつつ、これとは別に設定した各画素に共通の共通最小値および共通最大値に変換して共通化し前記入力画像における各画素の元の濃度値を同時に線形変換する(第3の工程)。
最後に、画像濃度変換制御部48が、第3の工程で線形変換された各画素の濃度値に基づいて、前記入力画像を再構築する(第4の工程)。
これにより、この最大濃度平面、最小濃度平面を確認することで、各参照領域から抽出する濃度値を入力画像に適合した値に決めることができる。
尚、第1実施形態と同様に、本第2実施形態においても前記参照領域から抽出される最大濃度値および最小濃度値は、最大の濃度値および最小の濃度値でもよいが、異端値を除去するために最大値および最小値からのヒストグラム累積値が5%程度の濃度値を抽出するように設定してもよい。
まず、画像入力装置31により、入力画像が画像強調装置12の備えるデータ記憶部22に格納される(ステップS21)。
尚、各参照領域から最大濃度値および最小濃度値を抽出する際、各参照領域毎に濃度ヒストグラムを設定して抽出してもよい。
また、抽出される最大濃度値および最小濃度値は、各参照領域の最大の濃度値および最小の濃度値でもよいが、異端値を除去するために最大値および最小値からのヒストグラム累積値が5%程度の濃度値を抽出するように設定してもよい。
これにより、複数の参照領域の重なる共通領域に含まれる各画素は複数の参照領域に同時に含まれる(属する)ので、属する参照領域と同数の最小濃度値および最大濃度値をもつことになる(ステップS22〜S24:第1の工程)。
次に、データ記憶部42に記憶された前記各画素のもつ複数の最大濃度値および最小濃度値から当該記憶された複数の最大濃度値の内の一番小さい値を局所最大値として特定すると共に、当該記憶された複数の最小濃度値の内の一番大きい値を局所最小値として特定する(ステップS25:第2の工程)。
これにより、入力画像を構成する各画素毎に局所最小値および局所最大値が特定され、当該各画素は、固有の濃度値と合わせて3つの値を有することとなる。
濃度値変換制御部47は、前記入力画像の各画素の当該画像を構成する固有の濃度値を対象として、前記入力画像を構成する画素全てに共通の共通最小濃度値と共通最大濃度値とを設定する(ステップS26)。ここでは、前記入力画像の画素全てに対して一律に共通最小値として0を、共通最大値として255を設定する。
尚、入力画像のダイナミックレンジが極端に狭いときや参照領域内の濃度値が全て同一値のときには、共通最小値及び共通最大値を注目画素毎に変えてもよい。
例えば、参照領域内の画素が全て同一の濃度値で結果的にmaxPとminPの差が0になる場合には、注目するテクスチャが無い領域と判断できるので、背景濃度の代表値として例えば32のような中間値を変換濃度値として設定してもよい。
換言すると、前記各注目画素の濃度値(元の濃度値)、この画素に対応する最小濃度平面の画素の濃度値(局所最小値)、及び最大濃度平面の画素の濃度値(局所最大値)の相互の値の相対比を変えることなく局所最小値を共通最小濃度値(0)に、局所最大値を共通最大濃度値(255)に変換する。
g(x, y):入力画像の座標(x, y)における濃度値
minP(x, y):最小濃度平面の座標(x, y)における濃度値(局所最小値)
maxP(x, y):最大濃度平面の座標(x, y)における濃度値(局所最大値)
minT(x, y):入力画像の座標(x, y)における共通最小濃度値(ここでは、0を設定)
maxT(x, y):入力画像の座標(x, y)における共通最大濃度値(ここでは、255を設定)
次いで、画像濃度変換制御部48が、上記の濃度値変換を行うことで線形変換された各画素の濃度値を前記入力画像の各画素の濃度値と置換することで濃度変換を行う。
尚、上記第2実施形態のステップS25で特定された局所最大値および局所最小値を基にして前記第1実施形態と同様に最大濃度平面および最小濃度平面を生成して画像強調処理を行ってもよい。
また、本第2実施形態では、入力画像から抽出され、データ記憶部42に記憶された複数の最大濃度値および最小濃度値から各画素の局所最大値および局所最小値を特定しているが、第1実施形態と同様に各参照領域毎に抽出される値を比較して順次更新する方法によって各画素の最終的な局所最大値および局所最小値を特定してもよい。
この図10に示されるように、図6に比べて背景ノイズがある領域であっても指紋隆線のダイナミックレンジは大幅に拡張されている。その一方で、背景ノイズ領域境界は強調されていないため、効果的な背景ノイズの低減除去ができている。
これにより、入力画像の各画素が属する領域の最小濃度値および最大濃度値を適切に代表した値を抽出できているといえる。
このような形状の異なる参照領域を複数組み合わせて用いることで、任意の形状を持つ背景ノイズに対応して、当該背景ノイズをより有効に除去、抑制することができる。
11,31 画像入力装置
12,32 画像強調装置
13,33 画像出力装置
14,34 画像照合装置
21,41 データ処理制御部
22,42 データ記憶部
23 画像平面設定部
24 最大最小濃度値特定部
25 最大最小濃度画像生成部
26 濃度値置換設定部
27,47 濃度値変換制御部
28,48 画像濃度変換制御部
251 最小濃度平面生成手段
252 最大濃度平面生成手段
261 最小値置換設定手段
262 最大値置換設定手段
43 最大最小濃度値抽出部
44 局所濃度値特定部
Claims (12)
- 入力画像を構成する複数の画素と同数の画素から成る少なくとも二つの画像平面を設定する画像平面設定工程と、
前記入力画像の各画素毎にその周囲にそれぞれ一部重複することを前提とした一定の大きさの画素領域を設定して当該設定された各画素領域の内の一の画素領域内における複数の画素から最大濃度値と最小濃度値とを抽出してこれらを当該一の領域内にある各画素に共通した最大濃度値および最小濃度値として特定する最大最小濃度値特定工程と、
この特定された一の画素領域内における各画素の最大濃度値および最小濃度値を前記二つの画像平面に分けて且つ各画素の位置を対応させてそれぞれ記憶し、これによって最大濃度平面と最小濃度平面とを生成する最大最小濃度画像生成工程と、
前記一の画素領域における最大最小濃度値の抽出に続いて前記他の画素領域における最大濃度値および最小濃度値を順次抽出すると共に、この抽出した最大濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最大濃度値より小さい場合には前記最大濃度平面内の同一画素における濃度値を当該小さい濃度値に置換してこれを局所最大値とし、同時に、前記抽出した最小濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最小濃度値より大きい場合には前記最小濃度平面内の同一画素における濃度値を当該大きい濃度値に置換してこれを局所最小値とする濃度値置換設定工程と、
前記濃度値置換設定工程で生成された最大濃度平面および最小濃度平面の各共通の画素の局所最小値および局所最大値とこれに対応する位置にある各画素の前記入力画像における元の濃度値とを、当該各画素が備えている各濃度の相対比を維持しつつ、前記各画素の局所最小値および局所最大値に対応して予め共通に設定された共通最小値および共通最大値に一様に変換すると共に同時に前記入力画像における各画素の元の濃度値を線形変換する濃度値変換工程と、
この濃度値変換工程で線形変換された各画素の濃度値に基づいて、前記入力画像を再構築する画像濃度変換工程とを備えたことを特徴とする画像濃度変換方法。 - 入力画像の各画素毎にその周囲にそれぞれ一部重複することを前提とした一定の大きさの複数の画素領域を設定して当該設定された各画素領域のうちの一の画素領域内における複数の画素から最大濃度値と最小濃度値とを抽出してこれらを当該一の領域内にある各画素に共通した最大濃度値および最小濃度値として特定する最大最小濃度値特定工程と、
前記一の画素領域における最大濃度値および最小濃度値の抽出に続いて前記他の画素領域における最大濃度値および最小濃度値を順次抽出すると共に、この抽出した最大濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最大濃度値より小さい場合には当該同一画素における先の濃度値を当該抽出した小さい濃度値に置換してこれを局所最大値とし、同時に、前記抽出した最小濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最小濃度値より大きい場合には当該同一画素における先の濃度値を当該抽出した大きい濃度値に置換してこれを局所最小値とする濃度値置換設定工程と、
前記濃度値置換設定部で置換生成された各画素における局所最小値および局所最大値と当該各画素の前記入力画像における元の濃度値とを、当該各画素が備えている各濃度の相対比を維持しつつ、前記各画素の局所最小値および局所最大値に対応して予め共通に設定された共通最小値および共通最大値に一様に変換すると共に、前記入力画像における各画素の元の濃度値をも同時に線形変換する濃度値変換制御工程と、
この濃度値変換工程で線形変換された各画素の濃度値に基づいて、前記入力画像を再構築する画像濃度変換工程とを備えたことを特徴とする画像濃度変換方法。 - 前記請求項1又は2に記載の画像濃度変換方法において、
前記画像濃度変換工程を、前記濃度値変換工程で線形変換された各画素の濃度値を対応する前記入力画像の各画素の元の濃度値と置換して前記入力画像を再構築する画像濃度変換工程としたことを特徴とする画像濃度変換方法。 - 入力画像を構成する複数の画素を対象として当該各画素毎にその周囲にそれぞれ一部重複した一定の画素領域を設定すると共に、当該設定された各画素領域内にある画素の最大濃度値と最小濃度値とを各画素領域毎に抽出してこれらを当該各領域内の各画素に共通した最大濃度値および最小濃度値として特定する第1の工程と、
この第1の工程によって特定された最大濃度値および最小濃度値を前記各画素が前記各領域に対応してそれぞれ複数有する場合に、当該複数の最大濃度値の内の一番小さい値を局所最大値とすると共に、当該複数の最小濃度値の内の一番大きい値を局所最小値として特定する第2の工程と、
この特定された前記各画素の局所最小値および局所最大値と前記各画素の前記入力画像における元の濃度値とを、当該画素の各濃度の相対比を維持しつつ、これとは別に設定した各画素に共通の共通最小値および共通最大値に変換して共通化し前記入力画像における各画素の元の濃度値を同時に線形変換する第3の工程と、
この第3の工程で線形変換された各画素の濃度値に基づいて、前記入力画像を再構築する第4の工程とを備えたことを特徴とする画像濃度変換方法。 - 前記請求項4に記載の画像濃度変換方法において、
前記第2の工程と第3の工程との間に、前記第2の工程で特定された各画素にける前記局所最大値と局所最小値とを分離してそれぞれ前記入力画像に対応して且つ当該入力画像を構成する複数の画素に対応した最小濃度平面と最大濃度平面とをそれぞれ生成する濃度平面生成工程を設けたことを特徴とする画像濃度変換方法。 - 前記請求項4又は5に記載の画像濃度変換方法において、
前記第4の工程を、前記第3の工程で線形変換された各画素の濃度値で線形変換された各画素の濃度値を対応する前記入力画像の各画素の濃度値と置換して前記入力画像を再構築する第4の工程としたことを特徴とする画像濃度変換方法。 - 入力画像を構成する複数の画素と同数の画素から成る少なくとも二つの画像平面を設定する画像平面設定部と、
前記入力画像の各画素毎にその周囲にそれぞれ一部重複することを前提とした一定の大きさの画素領域を設定して当該設定された各画素領域のうちの一の画素領域内における複数の画素から最大濃度値と最小濃度値とを抽出してこれらを当該一の領域内にある各画素に共通した最大濃度値および最小濃度値として特定する最大最小濃度値特定部と、
この特定された一の画素領域内における各画素の最大濃度値および最小濃度値を前記二つの画像平面に分けて且つ各画素の位置を対応させてそれぞれ記憶し、これによって最大濃度平面と最小濃度平面とを生成する最大最小濃度画像生成部と、
前記一の画素領域における最大最小濃度値の抽出に続いて前記他の画素領域における最大濃度値および最小濃度値を順次抽出すると共に、この抽出した最大濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最大濃度値より小さい場合には前記最大濃度平面内の同一画素における濃度値を当該抽出した小さい濃度値に置換してこれを局所最大値とし、同時に、前記抽出した最小濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最小濃度値より大きい場合には前記最小濃度平面内の同一画素における濃度値を当該抽出した大きい濃度値に置換してこれを局所最小値とする濃度値置換設定部とを設け、
前記濃度値置換設定部で置換生成された最大濃度平面および最小濃度平面の各共通の画素の局所最小値および局所最大値とこれに対応する位置にある各画素の前記入力画像における元の濃度値とを、当該各画素が備えている各濃度の相対比を維持しつつ、前記各画素の局所最小値および局所最大値に対応して予め共通に設定された共通最小値および共通最大値に一様に変換すると共に同時に前記入力画像における各画素の元の濃度値を線形変換する濃度値変換制御部を装備すると共に、
この濃度値変換制御部で線形変換された各画素の濃度値を、対応する前記入力画像の各画素の濃度値と置換して前記入力画像を再構築する画像濃度変換制御部を設けたことを特徴とする画像強調処理装置。 - 入力画像の各画素毎にその周囲にそれぞれ一部重複することを前提とした一定の大きさの複数の画素領域を設定して当該設定された各画素領域のうちの一の画素領域内における複数の画素から最大濃度値と最小濃度値とを抽出してこれらを当該一の領域内にある各画素に共通した最大濃度値および最小濃度値として特定し記憶する最大最小濃度値特定部と、
前記一の画素領域における最大濃度値および最小濃度値の抽出に続いて前記他の画素領域における最大濃度値および最小濃度値を順次抽出すると共に、この抽出した最大濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最大濃度値より小さい場合には当該同一画素における先の濃度値を当該抽出した小さい濃度値に置換してこれを局所最大値とし、同時に、前記抽出した最小濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最小濃度値より大きい場合には当該同一画素における先の濃度値を当該抽出した大きい濃度値に置換してこれを局所最小値とする濃度値置換設定部とを設け、
前記濃度値置換設定部で置換生成された各画素における局所最小値および局所最大値と当該各画素の前記入力画像における元の濃度値とを、当該各画素が備えている各濃度の相対比を維持しつつ、前記各画素の局所最小値および局所最大値に対応して予め共通に設定された共通最小値および共通最大値に一様に変換すると共に、前記入力画像における各画素の元の濃度値をも同時に線形変換する濃度値変換制御部を装備する共に、
この濃度値変換制御部で線形変換された各画素の濃度値を、対応する前記入力画像の各画素の濃度値と置換して前記入力画像を再構築する画像濃度変換制御部を設けたことを特徴とする画像強調処理装置。 - 入力画像を構成する複数の画素を対象として当該各画素毎にその周囲にそれぞれ一部重複した一定の画素領域を設定すると共に、当該設定された各画素領域内にある画素の最大濃度値と最小濃度値とを各画素領域毎に抽出してこれらを当該各領域内の各画素に共通した最大濃度値および最小濃度値として特定し記憶する最大最小濃度値抽出部と、
この特定された最大濃度値および最小濃度値を前記各画素が前記各領域に対応してそれぞれ複数有する場合に、当該複数の最大濃度値の内の一番小さい値を局所最大値とすると共に、当該複数の最小濃度値の内の一番大きい値を局所最小値として特定する局所濃度値特定部とを備え、
この特定された前記各画素の局所最小値および局所最大値と前記各画素の前記入力画像における元の濃度値とを、当該画素の各濃度の相対比を維持しつつ、予め別に設定した各画素に共通した共通最小値および共通最大値に変換して共通化し前記入力画像における各画素の元の濃度値を同時に線形変換する濃度値変換設定部を装備し、
この濃度値変換設定部で線形変換された各画素の濃度値を、対応する前記入力画像の各画素の濃度値と置換して前記入力画像を再構築する画像濃度変換制御部とを設けたことを特徴とする画像強調処理装置。 - 入力画像を構成する複数の画素と同数の画素から成る少なくとも二つの画像平面を設定する画像平面設定機能、
前記入力画像の各画素毎にその周囲にそれぞれ一部重複することを前提とした一定の大きさの画素領域を設定して当該設定された各画素領域のうちの一の画素領域内における複数の画素から最大濃度値と最小濃度値とを抽出してこれらを当該一の領域内にある各画素に共通した最大濃度値および最小濃度値として特定し記憶する最大最小濃度値特定機能、
この特定された一の画素領域内における各画素の最大濃度値および最小濃度値を前記二つの画像平面に分けて且つ各画素の位置を対応させてそれぞれ記憶し、これによって最大濃度平面と最小濃度平面とを生成する最大最小濃度画像生成機能、
前記一の画素領域における最大最小濃度値の抽出に続いて前記他の画素領域における最大濃度値および最小濃度値を順次抽出すると共に、この抽出した最大濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最大濃度値より小さい場合には前記最大濃度平面内の同一画素における濃度値を当該抽出した小さい濃度値に置換してこれを局所最大値とし、同時に、前記抽出した最小濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最小濃度値より大きい場合には前記最小濃度平面内の同一画素における濃度値を当該抽出した大きい濃度値に置換してこれを局所最小値とする濃度値置換設定機能、
前記濃度値置換設定部で置換生成された最大濃度平面および最小濃度平面の各共通の画素の局所最小値および局所最大値とこれに対応する位置にある各画素の前記入力画像における元の濃度値とを、当該各画素が備えている各濃度の相対比を維持しつつ、前記各画素の局所最小値および局所最大値に対応して予め共通に設定された共通最小値および共通最大値に一様に変換すると共に同時に前記入力画像における各画素の元の濃度値を線形変換する濃度値変換制御機能、
この濃度値変換制御部で線形変換された各画素の濃度値を、対応する前記入力画像の各画素の濃度値と置換して前記入力画像を再構築する画像濃度変換制御機能、
をコンピュータに実現させるようにしたことを特徴とした画像強調処理プログラム。 - 入力画像の各画素毎にその周囲にそれぞれ一部重複することを前提とした一定の大きさの複数の画素領域を設定して当該設定された各画素領域のうちの一の画素領域内における複数の画素から最大濃度値と最小濃度値とを抽出してこれらを当該一の領域内にある各画素に共通した最大濃度値および最小濃度値として特定し記憶する最大最小濃度値特定機能、
前記一の画素領域における最大濃度値および最小濃度値の抽出に続いて前記他の画素領域における最大濃度値および最小濃度値を順次抽出すると共に、この抽出した最大濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最大濃度値より小さい場合には当該同一画素における先の濃度値を当該抽出した小さい濃度値に置換してこれを局所最大値とし、同時に、前記抽出した最小濃度値が先に特定した重複領域における同一画素の最小濃度値より大きい場合には当該同一画素における先の濃度値を当該抽出した大きい濃度値に置換してこれを局所最小値とする濃度値置換設定機能、
前記濃度値置換設定部で置換生成された各画素における局所最小値および局所最大値と当該各画素の前記入力画像における元の濃度値とを、当該各画素が備えている各濃度の相対比を維持しつつ、前記各画素の局所最小値および局所最大値に対応して予め共通に設定された共通最小値および共通最大値に一様に変換すると共に、前記入力画像における各画素の元の濃度値をも同時に線形変換する濃度値変換制御機能、
この濃度値変換制御部で線形変換された各画素の濃度値を、対応する前記入力画像の各画素の濃度値と置換して前記入力画像を再構築する画像濃度変換制御機能、
をコンピュータに実現させるようにしたことを特徴とする画像強調処理プログラム。 - 入力画像を構成する複数の画素を対象として当該各画素毎にその周囲にそれぞれ一部重複した一定の画素領域を設定すると共に、当該設定された各画素領域内にある画素の最大濃度値と最小濃度値とを各画素領域毎に抽出してこれらを当該各領域内の各画素に共通した最大濃度値および最小濃度値として特定し記憶する最大最小濃度値抽出機能、
この特定された最大濃度値および最小濃度値を前記各画素が前記各領域に対応してそれぞれ複数有する場合に、当該複数の最大濃度値の内の一番小さい値を局所最大値とすると共に、当該複数の最小濃度値の内の一番大きい値を局所最小値として特定する局所濃度値特定機能、
この特定された前記各画素の局所最小値および局所最大値と前記各画素の前記入力画像における元の濃度値とを、当該画素の各濃度の相対比を維持しつつ、予め別に設定した各画素に共通した共通最小値および共通最大値に変換して共通化し前記入力画像における各画素の元の濃度値を同時に線形変換する濃度値変換設定機能、
この濃度値変換設定部で線形変換された各画素の濃度値を、対応する前記入力画像の各画素の濃度値と置換して前記入力画像を再構築する画像濃度変換制御機能、
をコンピュータに実現させるようにしたことを特徴とする画像強調処理プログラム。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006229841A JP4232804B2 (ja) | 2006-08-25 | 2006-08-25 | 画像濃度変換方法、画像強調処理装置、およびそのプログラム |
US11/842,686 US7961968B2 (en) | 2006-08-25 | 2007-08-21 | Image density conversion method, image enhancement processor, and program thereof |
FR0757123A FR2905188A1 (fr) | 2006-08-25 | 2007-08-22 | Procede et dispositif de conversion de densites d'image |
DE102007040070.7A DE102007040070B4 (de) | 2006-08-25 | 2007-08-24 | Bilddichteumwandlungsverfahren, Bildverbesserungsverarbeitungseinrichtung und dafür geeignetes Programm |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006229841A JP4232804B2 (ja) | 2006-08-25 | 2006-08-25 | 画像濃度変換方法、画像強調処理装置、およびそのプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2008052602A true JP2008052602A (ja) | 2008-03-06 |
JP4232804B2 JP4232804B2 (ja) | 2009-03-04 |
Family
ID=39047721
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006229841A Active JP4232804B2 (ja) | 2006-08-25 | 2006-08-25 | 画像濃度変換方法、画像強調処理装置、およびそのプログラム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US7961968B2 (ja) |
JP (1) | JP4232804B2 (ja) |
DE (1) | DE102007040070B4 (ja) |
FR (1) | FR2905188A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2104059A1 (en) | 2008-03-14 | 2009-09-23 | NEC Corporation | Apparatus and method for processing image |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4238902B2 (ja) | 2006-09-04 | 2009-03-18 | 日本電気株式会社 | 文字ノイズ除去装置、文字ノイズ除去方法、文字ノイズ除去プログラム |
JP4821663B2 (ja) | 2007-03-12 | 2011-11-24 | 日本電気株式会社 | 文字ノイズ除去装置、文字ノイズ除去方法、文字ノイズ除去プログラム |
KR100916073B1 (ko) * | 2007-09-27 | 2009-09-08 | 삼성전기주식회사 | 영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 장치및 방법 |
JP5147903B2 (ja) * | 2010-07-12 | 2013-02-20 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
JP5701181B2 (ja) * | 2011-08-18 | 2015-04-15 | 株式会社Pfu | 画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラム |
JP5701182B2 (ja) | 2011-08-18 | 2015-04-15 | 株式会社Pfu | 画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラム |
US8943426B2 (en) * | 2011-11-03 | 2015-01-27 | Htc Corporation | Method for displaying background wallpaper and one or more user interface elements on display unit of electrical apparatus at the same time, computer program product for the method and electrical apparatus implementing the method |
JP6774813B2 (ja) * | 2016-08-12 | 2020-10-28 | 日本電子株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、および分析装置 |
CN112101194A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-12-18 | 神盾股份有限公司 | 电子装置及其操作方法 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6031362A (ja) | 1983-07-29 | 1985-02-18 | Nec Corp | 映像信号二値化方式 |
JPH0777418B2 (ja) * | 1986-03-17 | 1995-08-16 | 株式会社東芝 | 画像処理装置 |
JPH02303863A (ja) * | 1989-05-19 | 1990-12-17 | Canon Inc | 画像形成装置 |
JPH0369231A (ja) | 1989-08-08 | 1991-03-25 | Toshiba Corp | パケット通信装置のバッファ制御方式 |
JP2771712B2 (ja) * | 1991-06-10 | 1998-07-02 | キヤノン株式会社 | 画素密度変換装置 |
DE69414151T2 (de) * | 1993-02-16 | 1999-03-18 | Fuji Photo Film Co., Ltd., Minami-Ashigara, Kanagawa | Verfahren für die Korrektur des Graugleichgewichts von einem Farbbild, welches auf einem Negativ-Film aufgenommen worden ist |
US5426684A (en) | 1993-11-15 | 1995-06-20 | Eastman Kodak Company | Technique for finding the histogram region of interest for improved tone scale reproduction of digital radiographic images |
US6289137B1 (en) * | 1994-06-02 | 2001-09-11 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method |
JPH08186704A (ja) | 1994-12-28 | 1996-07-16 | Mita Ind Co Ltd | ディジタル複写機における拡大画像データ生成装置 |
JP4097800B2 (ja) * | 1998-09-07 | 2008-06-11 | 株式会社東芝 | 画像処理方法および画像処理装置 |
JP3465226B2 (ja) | 1999-10-18 | 2003-11-10 | 学校法人慶應義塾 | 画像濃度変換処理方法 |
US8615142B2 (en) | 2003-02-28 | 2013-12-24 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Variable contrast mapping of digital images |
JP4232800B2 (ja) | 2006-08-03 | 2009-03-04 | 日本電気株式会社 | ラインノイズ除去装置、ラインノイズ除去方法、ラインノイズ除去プログラム |
-
2006
- 2006-08-25 JP JP2006229841A patent/JP4232804B2/ja active Active
-
2007
- 2007-08-21 US US11/842,686 patent/US7961968B2/en active Active
- 2007-08-22 FR FR0757123A patent/FR2905188A1/fr active Pending
- 2007-08-24 DE DE102007040070.7A patent/DE102007040070B4/de active Active
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2104059A1 (en) | 2008-03-14 | 2009-09-23 | NEC Corporation | Apparatus and method for processing image |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20080050030A1 (en) | 2008-02-28 |
DE102007040070B4 (de) | 2017-03-09 |
FR2905188A1 (fr) | 2008-02-29 |
JP4232804B2 (ja) | 2009-03-04 |
DE102007040070A1 (de) | 2008-04-24 |
US7961968B2 (en) | 2011-06-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4232804B2 (ja) | 画像濃度変換方法、画像強調処理装置、およびそのプログラム | |
JP5664659B2 (ja) | 画像照合装置 | |
JP5007953B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム | |
JP4232800B2 (ja) | ラインノイズ除去装置、ラインノイズ除去方法、ラインノイズ除去プログラム | |
CN110580680B (zh) | 基于组合学习的人脸超分辨率方法及装置 | |
JP5534411B2 (ja) | 画像処理装置 | |
JP4238902B2 (ja) | 文字ノイズ除去装置、文字ノイズ除去方法、文字ノイズ除去プログラム | |
JP4772819B2 (ja) | 画像検索装置および画像検索方法 | |
JP2015520467A (ja) | 画像のカラー調和のための装置及び方法 | |
CN113221925A (zh) | 一种基于多尺度图像的目标检测方法及装置 | |
JP5563231B2 (ja) | 縞模様画像鑑定装置、縞模様画像鑑定方法及びプログラム | |
Parekh et al. | A survey of image enhancement and object detection methods | |
WO2009104325A1 (ja) | 線画処理装置、プログラム及び線画処理方法 | |
JP4441300B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよびこのプログラムを記憶した記録媒体 | |
Zhang | A selection of image processing techniques: from fundamentals to research front | |
JP5397468B2 (ja) | パタンノイズ除去装置、パタンノイズ除去方法、パタンノイズ除去プログラム | |
JP2006237858A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、および記録媒体 | |
CN108364273B (zh) | 一种空间域下的多聚焦图像融合的方法 | |
JP2010211346A (ja) | 手書き文字認識システム | |
CN112288861A (zh) | 一种基于单张照片的人脸三维模型自动构建方法及*** | |
Sekhar et al. | An object-based splicing forgery detection using multiple noise features | |
Çetin | Real-ESRGAN: A deep learning approach for general image restoration and its application to aerial images | |
JP5424785B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、コンピュータプログラム | |
JP3782239B2 (ja) | 画像部品化方法及び画像部品化プログラムを記録した記録媒体 | |
Kurilin et al. | Generation of PDF with vector symbols from scanned document |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20080807 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080826 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20081027 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20081118 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20081201 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111219 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4232804 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111219 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121219 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121219 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131219 Year of fee payment: 5 |