JP2019504430A - 画像処理方法及びデバイス - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (10)
- 複数のサンプル画像を得るために、複数の方法を用いて原画像から干渉因子を除去するステップと;
所定のセグメント化規則に基づいて各サンプル画像を複数のサンプル副画像にセグメント化するステップと;
同じ属性を有するサンプル副画像からターゲット副画像を特定するステップと;
異なる属性を有する複数のターゲット副画像をターゲット画像に組み合わせるステップと;を備える、
画像処理方法。 - 同じ属性を有するサンプル副画像からターゲット副画像を特定する前記ステップは:
各サンプル副画像の数学的パラメータを特定するステップと;
クラスタリングアルゴリズムを用いて、前記数学的パラメータに基づいて同じ属性を有する前記サンプル副画像を、複数の画像セットに分割するステップであって、各画像セットは1つ以上のサンプル副画像を含む、分割するステップと;
サンプル副画像の最大数を含む画像セットから前記ターゲット副画像を特定するステップと;を備える、
請求項1に記載の方法。 - 各サンプル副画像の数学的パラメータを特定する前記ステップは:
前記サンプル副画像の前記数学的パラメータとしてRGBベクトルを用い、前記サンプル副画像内の各ピクセルのRGB情報に基づいて前記サンプル副画像のための前記RGBベクトルを生成するステップを備える、
請求項2に記載の方法。 - サンプル副画像の最大数を含む画像セットから前記ターゲット副画像を特定する前記ステップは:
サンプル副画像の最大数を含む前記画像セットからの前記ターゲット副画像として、クラスタリング後に取得された前記画像セット内の、中心点に対応するサンプル副画像を特定するステップを備える、
請求項2に記載の方法。 - 異なる属性を有する複数のターゲット副画像をターゲット画像に組み合わせる前記ステップは:
前記ターゲット副画像内の各ピクセルの位置座標に基づいて、異なる属性を有する前記複数のターゲット副画像を前記ターゲット画像に組み合わせるステップを備える、
請求項1に記載の方法。 - 複数のサンプル画像を取得するために、複数の方法を用いて原画像から干渉因子を除去するように構成された干渉除去ユニットと;
所定のセグメント化規則に基づいて各サンプル画像を複数のサンプル副画像にセグメント化するように構成された画像セグメント化ユニットと;
同じ属性を有するサンプル副画像からターゲット副画像を特定するように構成されたターゲット特定ユニットと;
異なる属性を有する複数のターゲット副画像をターゲット画像に組み合わせるように構成されたターゲット組み合わせユニットと;を備える、
画像処理デバイス。 - 前記ターゲット特定ユニットは:
各サンプル副画像の数学的パラメータを特定するように構成されたパラメータ特定サブユニットと;
クラスタリングアルゴリズムを用いて、前記数学的パラメータに基づいて同じ属性を有する前記サンプル副画像を複数の画像セットに分割するように構成され、各画像セットが1つ以上のサンプル副画像を備える、セット分割サブユニットと;
サンプル副画像の最大数を備える画像セットから前記ターゲット副画像を特定するように構成されたターゲット特定サブユニットと;を備える、
請求項6に記載のデバイス。 - 前記パラメータ特定サブユニットは、前記サンプル副画像の前記数学的パラメータとしてRGBベクトルを用い、前記サンプル副画像内の各ピクセルのRGB情報に基づいて前記サンプル副画像のための前記RGBベクトルを生成するよう構成された、
請求項7に記載のデバイス。 - 前記ターゲット特定サブユニットは、サンプル副画像の最大数を含む前記画像セットからの前記ターゲット副画像として、クラスタリング後に取得された前記画像セット内の、中心点に対応するサンプル副画像を特定するように構成される、
請求項7に記載のデバイス。 - 前記ターゲット組み合わせユニットは、前記ターゲット副画像内の各ピクセルの位置座標に基づいて、異なる属性を有する前記複数のターゲット副画像を前記ターゲット画像に組み合わせるように構成された、
請求項6に記載のデバイス。
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