公开(公告)号：CN116157892A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202080105370.5

申请日：2020-09-29

Applicant: 株式会社日立高新技术

Inventor： 石川昌义 ,  小松壮太 ,  丰田康隆 ,  筱田伸一

IPC: H01J37/22

Abstract: 提供一种在通过机器学习来进行低画质图像的画质改善的画质改善系统以及画质改善方法中，对于每次拍摄时图像容易变化的试样，也能够以适当的示教信息进行学习的高精度且高可靠性的画质改善系统以及画质改善方法。一种画质改善系统，其进行低画质图像的画质改善，其具备：画质改善部，其进行低画质图像的画质改善；变形预测部，其预测在所输入的低画质图像列中包含的第一低画质图像和与所述第一低画质图像不同的第二低画质图像之间产生的变形量；以及变形修正部，其基于由所述变形预测部预测出的所述变形量来修正对所述第一低画质图像应用所述画质改善部的处理而得到的第一预测图像、所述第二低画质图像、以及对所述第二低画质图像应用所述画质改善部的处理而得到的第二预测图像中的任意一个，进行学习使得所述变形修正部修正后的所述第一预测图像与所述第二低画质图像或所述第二预测图像的损失函数的评价变小，或者使得所述第一预测图像与所述变形修正部修正后的所述第二低画质图像或所述第二预测图像的损失函数的评价变小。

公开(公告)号：CN117597707A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202180100164.X

申请日：2021-07-30

Applicant: 株式会社日立高新技术

Inventor： 小松壮太 ,  石川昌义 ,  别宫史浩

IPC: G06V10/764

Abstract: 本发明提供能够提取图像内的重要的特征量并进行映射的图像分类装置及其方法。本发明具备：特征量提取部(101)，其生成对图像组所包含的图像中的相同的图像赋予不同的噪声而生成的第一图像组和由不同的图像构成的第二图像组，以使从第一图像组得到的特征量近似的方式进行学习，并以使从第二图像组得到的特征量更加不同的方式进行学习，提取特征量；特征量映射部(102)，其使用流形学习将提取出的多个特征量以二维或三维的方式进行映射；显示部(103)，其显示映射结果并构成训练信息赋予作业画面。

公开(公告)号：CN119317938A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202280096731.3

申请日：2022-06-21

Applicant: 株式会社日立高新技术

Inventor： 鹈沼宗利 ,  丰田康隆 ,  筱田伸一 ,  奥田知之 ,  元吉隆广 ,  小松壮太 ,  石川昌义

IPC: G06T1/40

Abstract: 不适合检测部(10)具有：图像变换部(12)，其使用学习模型(14)从输入的低品质图像(11)变换为高品质等效图像(13)；不适合检测部(15)，其检测输入的低品质图像(11)与学习模型(14)是否不适合；不适合报告部(16)，其报告检测出的不适合；以及存储部，其将在学习模型(14)的学习阶段中使用的高品质正解图像(13B)的评价值的分布作为模型适合区域，与学习模型(14)对应起来进行存储，不适合检测部(15)在输入的低品质图像(11)的评价值不在模型适合区域的范围内时，判定为学习模型(14)不适合。

公开(公告)号：CN115004248A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202080094984.8

申请日：2020-11-06

Applicant: 株式会社日立高新技术

Inventor： 小松壮太 ,  石川昌义 ,  别宫史浩 ,  柿沼武史

IPC: G06V10/764

Abstract: 本发明的目的在于提供一种能够生成适当的监督数据的图像分类装置及其方法。图像分类装置使用包含监督信息的分类对象类的图像和未被赋予监督信息的分类对象外类的图像进行图像分类，其特征在于，具备：图像组输入部，其输入属于分类对象类的图像组和属于分类对象外类的图像组；以及子类化部，其针对图像组的各图像提取特征量，针对属于分类对象外类的图像组，对图像的特征量进行聚类，分割为子类。