图像处理装置、摄像装置以及图像处理方法

    公开(公告)号:CN108605094B

    公开(公告)日:2019-08-06

    申请号:CN201780010867.7

    申请日:2017-02-21

    IPC分类号: H04N5/232 G06T5/00 H04N1/409

    摘要: 本发明提供一种能够获取所希望的画质的摄像图像的图像处理装置、摄像装置以及图像处理方法。作为图像处理装置发挥作用的图像处理部(35)具备:点像复原处理部(51),针对通过使用具有包含透镜(16)的透镜单元(12)和成像元件(26)的摄像部拍摄被摄体而从成像元件(26)获取的图像数据,使用基于透镜单元(12)的点扩散函数的复原滤波器进行点像复原处理;以及判别部(53),当点像复原处理所贡献的规定的空间频率下的调制传递函数且根据摄像条件变动的调制传递函数低于阈值时,判别为由点像复原处理部(51)进行点像复原处理,点像复原处理部(51)仅在判别部(53)判别为进行点像复原处理时进行点像复原处理。

    图像处理
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN103959332B

    公开(公告)日:2017-05-17

    申请号:CN201280056480.2

    申请日:2012-11-07

    IPC分类号: G06T7/00

    摘要: 一种用于处理图像的系统包括区域检测器(1)。所述区域检测器包括用于检测包括所述图像中的伪影的区域的伪影检测器(7)。所述系统包括用于基于所述图像中排除被检测区域以外的部分来确定参数的参数确定单元(2)。所述系统包括用于使用推导的参数来处理所述图像的图像处理模块(3)。所述系统包括用于在具有被检测区域的指示的情况下显示被处理的图像的显示单元(5)。由所述参数确定单元(2)确定的参数可以包括标准化参数,并且所述图像处理模块(3)可以布置用于根据所述标准化参数来执行所述图像的标准化。

    一种控制点自适应分布的高分辨率遥感影像配准方法

    公开(公告)号:CN104361590A

    公开(公告)日:2015-02-18

    申请号:CN201410637686.5

    申请日:2014-11-12

    申请人: 河海大学

    IPC分类号: G06T7/00

    CPC分类号: G06T7/337 G06T2207/20008

    摘要: 本发明公开一种控制点自适应分布的高分辨率遥感影像配准方法,将多尺度J-image引入到图像配准中,首先提出了一种基于分块策略的自适应控制点提取方法,实现了多尺度J-image影像中的控制点提取,从而克服了控制点仅对个别方向高频信息敏感的局限。同时,定义了自适应控制点提取策略以约束控制点的分布。进而采用归一化的互信息测度NMI对控制点进行多尺度进行匹配,能够有效平滑配准函数。最后采用Delaunay三角形局部变换实现几何校正。下文首先介绍了所提出算法的基本原理及关键步骤,进而对三组不同类型的遥感影像进行了实验和分析,并分别与基于小波变换及NSCT的不同配准方法进行了比较实验。

    系数学习设备和方法以及图像处理设备和方法

    公开(公告)号:CN102209224A

    公开(公告)日:2011-10-05

    申请号:CN201110075616.1

    申请日:2011-03-24

    申请人: 索尼公司

    IPC分类号: H04N7/01

    摘要: 本发明公开了系数学习设备和方法以及图像处理设备和方法。该系数学习设备包括:回归系数计算单元,用于计算回归系数;回归预测值计算单元,用于计算回归预测值;辨别信息指派单元,用于指派辨别信息,辨别信息用于辨别目标像素是属于第一辨别类还是第二辨别类;辨别系数计算单元,用于计算辨别系数;辨别预测值计算单元,用于计算辨别预测值;以及辨别单元,用于基于所计算出的辨别预测值来将第一信号的图像的像素分类到第一辨别类和第二辨别类中的任一者中。回归系数计算单元进一步地仅使用被分类到第一辨别类中的像素来计算回归系数,并仅使用被分类到第二辨别类中的像素来计算回归系数。

    在数字图像中定位文本的方法和装置

    公开(公告)号:CN100514364C

    公开(公告)日:2009-07-15

    申请号:CN01806580.5

    申请日:2001-02-23

    申请人: 英特尔公司

    IPC分类号: G06T5/00

    摘要: 在一些实施例中,本发明包括一种在数字图像中定位文本的方法。该方法包括:将一个数字图像按比例变换为多种分辨率的若干个图像,和按照像素是否是一个文本区域的一部分来对所述多种分辨率下的像素进行分类。该方法还包括:将各比例进行整合以生成一个比例整合突出图形,和使用该突出图形来生成初始文本界定方框,这是通过将方框从包括至少一个像素的像素矩形扩展成包括由至少一个与所述矩形邻接的像素构成的组来完成的,其中这些组与第一阈值之间具有特定关系。将初始文本界定方框合并。在其他实施例中,一种方法包括:按照像素是否是文本区的一部分来对像素进行分类,生成初始文本界定方框,和合并初始文本界定方框,其中所述合并包括生成具有自适应阈值的水平投影轮廓和具有自适应阈值的垂直投影轮廓。