JP5104282B2 - 画像補正方法および画像補正装置 - Google Patents
画像補正方法および画像補正装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5104282B2 JP5104282B2 JP2007326081A JP2007326081A JP5104282B2 JP 5104282 B2 JP5104282 B2 JP 5104282B2 JP 2007326081 A JP2007326081 A JP 2007326081A JP 2007326081 A JP2007326081 A JP 2007326081A JP 5104282 B2 JP5104282 B2 JP 5104282B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- input image
- category
- image
- correction
- coefficient
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 59
- 238000003702 image correction Methods 0.000 title claims description 42
- 230000013016 learning Effects 0.000 claims description 84
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 58
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 12
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 7
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 7
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 2
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N tungsten Chemical compound [W] WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052721 tungsten Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010937 tungsten Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
1 画像補正部
2 補正量指定部
3 モニタ
4 分類属性指定部
5 特徴抽出部
6 蓄積部
7 分類係数学習部
8 自動分類部
9 カテゴリ別係数学習部
10 カテゴリN係数学習部
11 補正量推定部
12 補正量分布解析部
Claims (11)
- 入力画像の特徴量を算出し、
前記特徴量と、前記入力画像を参照したユーザより該入力画像に関し指定された分類属性から算出されたカテゴリと、を用いて前記入力画像をカテゴリに分類するためのニューラルネットワークの係数である分類係数を学習し、
前記分類係数を学習したニューラルネットワークを用いて前記入力画像をカテゴリに分類し、
前記特徴量、前記入力画像を参照したユーザより該入力画像に関し指定された補正量及び前記分類先のカテゴリを用い、該カテゴリに対応する入力画像の補正量を学習するためのニューラルネットワークの係数である補正量係数を学習し、
前記補正量係数を学習したニューラルネットワークを用いて前記入力画像に適用すべき補正量を算出することを特徴とする画像補正方法。 - さらに、推定した補正量に関するカテゴリ内の平均値を複数のカテゴリ間で比較し、平均値が近似する複数のカテゴリを統合することにより新たなカテゴリとすることを特徴とする請求項1記載の画像補正方法。
- さらに、推定した補正量に関するカテゴリ内の分布幅を算出し、前記分布幅が規定幅を超えるカテゴリを複数のカテゴリに分割することにより新たなカテゴリとすることを特徴とする請求項1又は2記載の画像補正方法。
- 請求項2又は3に記載の画像補正方法であって、
前記特徴量と、前記入力画像を参照したユーザより該入力画像に関し指定された分類属性から算出されたカテゴリに対応する前記新たなカテゴリと、を用いて前記入力画像を前記新たなカテゴリに分類するためのニューラルネットワークの係数である新たな分類係数を学習し、
前記新たな分類係数を学習したニューラルネットワークを用いて前記入力画像を前記新たなカテゴリに分類し、
前記特徴量、前記入力画像を参照したユーザより該入力画像に関し指定された補正量及び前記分類先の前記新たなカテゴリを用い、該新たなカテゴリに対応する入力画像の補正量を学習するためのニューラルネットワークの係数である新たな補正量係数を学習し、
前記新たな補正量係数を学習したニューラルネットワークを用いて前記入力画像に適用すべき新たな補正量を算出することを特徴とする画像補正方法。 - 前記分類属性が、前記入力画像に対する注目領域、照明種別および被写体種別のうちの一部または全てについて指定された情報であることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像補正方法。
- 入力画像の特徴量を算出する手段と、
前記入力画像に関し分類属性および補正量を指定する手段と、
前記特徴量と、前記入力画像を参照したユーザより該入力画像に関し指定された分類属性から算出されたカテゴリと、を用いて前記入力画像をカテゴリに分類するためのニューラルネットワークの係数である分類係数を学習する手段と、
前記分類係数を学習したニューラルネットワークを用いて前記入力画像をカテゴリに分類する手段と、
前記特徴量、前記入力画像を参照したユーザより該入力画像に関し指定された補正量及び前記分類先のカテゴリを用い、該カテゴリに対応する入力画像の補正量を学習するためのニューラルネットワークの係数である補正量係数を学習する手段と、
前記補正量係数を学習したニューラルネットワークを用いて前記入力画像に適用すべき補正量を算出する手段とを備えることを特徴とする画像補正装置。 - さらに、推定した補正量に関するカテゴリ内の平均値を複数のカテゴリ間で比較し、平均値が近似する複数のカテゴリを統合することにより新たなカテゴリとする手段を備えることを特徴とする請求項6記載の画像補正装置。
- さらに、推定した補正量に関するカテゴリ内の分布幅を算出し、前記分布幅が規定幅を超えるカテゴリを複数のカテゴリに分割することにより新たなカテゴリとする手段を備えることを特徴とする請求項6又は7記載の画像補正装置。
- 請求項7又は8に記載の画像補正装置であって、
前記特徴量と、前記入力画像を参照したユーザより該入力画像に関し指定された分類属性から算出されたカテゴリに対応する前記新たなカテゴリと、を用いて前記入力画像を前記新たなカテゴリに分類するためのニューラルネットワークの係数である新たな分類係数を学習する手段と、
前記新たな分類係数を学習したニューラルネットワークを用いて前記入力画像を前記新たなカテゴリに分類手段と、
前記特徴量、前記入力画像を参照したユーザより該入力画像に関し指定された補正量及び前記分類先の前記新たなカテゴリを用い、該新たなカテゴリに対応する入力画像の補正量を学習するためのニューラルネットワークの係数である新たな補正量係数を学習する手段と、
前記新たな補正量係数を学習したニューラルネットワークを用いて前記入力画像に適用すべき新たな補正量を算出する手段と、を更に備えることを特徴とする画像補正装置。 - 前記分類属性が、前記入力画像に対する注目領域、照明種別および被写体種別のうちの一部または全てについて指定された情報であることを特徴とする請求項6乃至9のいずれか1項に記載の画像補正装置。
- コンピュータを請求項6乃至10のいずれか1項に記載の画像補正装置として機能させることを特徴とするプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007326081A JP5104282B2 (ja) | 2007-12-18 | 2007-12-18 | 画像補正方法および画像補正装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007326081A JP5104282B2 (ja) | 2007-12-18 | 2007-12-18 | 画像補正方法および画像補正装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009151350A JP2009151350A (ja) | 2009-07-09 |
JP5104282B2 true JP5104282B2 (ja) | 2012-12-19 |
Family
ID=40920475
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2007326081A Active JP5104282B2 (ja) | 2007-12-18 | 2007-12-18 | 画像補正方法および画像補正装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5104282B2 (ja) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7215418B2 (ja) * | 2017-07-05 | 2023-01-31 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法並びにこれを用いた病理診断支援システム |
JP7213616B2 (ja) * | 2017-12-26 | 2023-01-27 | 株式会社Preferred Networks | 情報処理装置、情報処理プログラム及び情報処理方法。 |
US10491831B2 (en) | 2018-03-05 | 2019-11-26 | Jvckenwood Corporation | Image pickup apparatus, image pickup method, and recording medium |
CN109191558B (zh) * | 2018-07-27 | 2020-12-08 | 深圳市商汤科技有限公司 | 图像打光方法和装置 |
WO2020075719A1 (ja) * | 2018-10-10 | 2020-04-16 | 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 |
JP7250653B2 (ja) * | 2018-10-10 | 2023-04-03 | 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 |
JP7496935B2 (ja) | 2021-06-07 | 2024-06-07 | 三菱電機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2521843B2 (ja) * | 1990-10-04 | 1996-08-07 | 大日本スクリーン製造株式会社 | セットアップパラメ―タ決定特性を修正する方法及び自動セットアップ装置 |
JP2002222419A (ja) * | 2001-01-29 | 2002-08-09 | Olympus Optical Co Ltd | 画像領域分割装置及びその方法ならびに処理プログラムが記録された記録媒体 |
JP3468231B2 (ja) * | 2001-07-02 | 2003-11-17 | ミノルタ株式会社 | 画像処理装置、画質制御方法、プログラム及び記録媒体 |
JP2003060980A (ja) * | 2001-08-21 | 2003-02-28 | Olympus Optical Co Ltd | 画像処理システム |
JP2006031440A (ja) * | 2004-07-16 | 2006-02-02 | Konica Minolta Photo Imaging Inc | 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理システム |
JP2006259974A (ja) * | 2005-03-16 | 2006-09-28 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像処理方法および装置 |
-
2007
- 2007-12-18 JP JP2007326081A patent/JP5104282B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2009151350A (ja) | 2009-07-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5104282B2 (ja) | 画像補正方法および画像補正装置 | |
US11074734B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method and storage medium | |
JP4519708B2 (ja) | 撮影装置および方法並びにプログラム | |
Rahman et al. | Retinex processing for automatic image enhancement | |
CN108898579A (zh) | 一种图像清晰度识别方法、装置和存储介质 | |
JP5818799B2 (ja) | デジタル画像の美的品質の推定方法 | |
US8280179B2 (en) | Image processing apparatus using the difference among scaled images as a layered image and method thereof | |
US20070071316A1 (en) | Image correcting method and image correcting system | |
US20100295998A1 (en) | Image processing apparatus and method of controlling the apparatus and program thereof | |
JP4606828B2 (ja) | 特定シーンの画像を選別する装置、プログラムおよびプログラムを記録した記録媒体 | |
JP2003153007A (ja) | 画像重要度に基づく画像圧縮制御システム及び方法 | |
CN101959018A (zh) | 图像处理设备、图像处理方法和程序 | |
JP2002158870A (ja) | 画像の顕著性及びアピール性に基づいて写真印画の数、寸法、及び、倍率を変更する方法 | |
US20220076385A1 (en) | Methods and systems for denoising media using contextual information of the media | |
JP2006301779A (ja) | 画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラム | |
JP2005277981A (ja) | 画像処理のための対象画像の選択 | |
JP2019016114A (ja) | 画像処理装置、学習装置、フォーカス制御装置、露出制御装置、画像処理方法、学習方法、及びプログラム | |
US20070127783A1 (en) | Image processing apparatus, method and program for controlling flesh color of image | |
US11393144B2 (en) | System and method for rendering an image | |
CN113012188A (zh) | 图像融合方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
JP2006031440A (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理システム | |
CN109478316A (zh) | 实时自适应阴影和高光增强 | |
CN111724447B (zh) | 一种图像处理方法、***及电子设备和存储介质 | |
US11930303B2 (en) | Automated digital parameter adjustment for digital images | |
US20190304152A1 (en) | Method and device for processing image |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20100817 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20100817 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20101108 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20110929 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20111018 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20111219 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120507 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120705 |
|
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: 20120904 |
|
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: 20120917 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5104282 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: 20151012 Year of fee payment: 3 |