[go: up one dir, main page]

JP6994585B2 - パノラマ画像の色補正方法及び電子設備 - Google Patents

パノラマ画像の色補正方法及び電子設備 Download PDF

Info

Publication number
JP6994585B2
JP6994585B2 JP2020552039A JP2020552039A JP6994585B2 JP 6994585 B2 JP6994585 B2 JP 6994585B2 JP 2020552039 A JP2020552039 A JP 2020552039A JP 2020552039 A JP2020552039 A JP 2020552039A JP 6994585 B2 JP6994585 B2 JP 6994585B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
overlapping region
color
brightness
fisheye
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
Application number
JP2020552039A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2021518617A (ja
Inventor
程龍 尹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Arashi Vision Inc
Original Assignee
Arashi Vision Inc
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Arashi Vision Inc filed Critical Arashi Vision Inc
Publication of JP2021518617A publication Critical patent/JP2021518617A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6994585B2 publication Critical patent/JP6994585B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/04Context-preserving transformations, e.g. by using an importance map
    • G06T3/047Fisheye or wide-angle transformations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4038Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
    • G06T11/10
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/14Transformations for image registration, e.g. adjusting or mapping for alignment of images
    • G06T3/153Transformations for image registration, e.g. adjusting or mapping for alignment of images using elastic snapping
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/90Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/94Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/90Determination of colour characteristics
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10024Color image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20076Probabilistic image processing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/56Extraction of image or video features relating to colour

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Description

本発明は、パノラマ画像の分野に関し、特に、パノラマ画像の色補正方法及び電子設備に関する。
科学技術の発展に伴って、パノラマ画像のアプリケーションはますます普及し、ユーザーは没入感を体験できるようになっている。通常、パノラマ画像は二枚又はそれ以上の写真を結合して作成したものであるが、環境の影響により、写真同士の輝度及び色彩などに差異が存在する恐れがある。したがって、結合後のパノラマ画像は、結合部の跡が非常に明らかであり、不自然に見える。このため、色補正は、パノラマ画像の結合過程における鍵である。
本発明の課題は、結合後のパノラマ画像の遷移がより滑らかで、見た目がより自然に見えるパノラマ画像の色補正方法、コンピューター可読記憶媒体及び電子設備を提供することである。
本発明によるパノラマ画像の色補正方法は、第一魚眼画像及び第二魚眼画像を取得するステップ、前記第一魚眼画像を展開してRGB色空間の第一画像を取得し、前記第二魚眼画像を展開してRGB色空間の第二画像を取得するステップと、前記第一画像と前記第二画像の重複領域を計算するステップと、前記第一画像と前記第二画像をRGB色空間からLab色空間に変換するステップ、Lab色空間において、第一重複領域の輝度平均値及び第二重複領域の輝度平均値に基づいて、前記第一画像と前記第二画像との輝度差が縮小するように、前記第一画像及び前記第二画像の輝度を調整するステップ、ここで、前記第一重複領域は、前記第一画像における前記第一画像と前記第二画像の重複領域であり、前記第二重複領域は、前記第二画像における前記第二画像と前記第一画像の重複領域であり、輝度調整後の前記第一画像及び輝度調整後の前記第二画像をLab色空間からRGB色空間に変換するステップ、RGB色空間において、前記第一重複領域の色平均値及び前記第二重複領域の色平均値に基づいて、前記第一画像を参照しながら前記第二画像の色値を調整するか、前記第二画像を参照しながら前記第一画像の色値を調整するステップを含む。
また、本発明によるコンピューター可読記憶媒体は、コンピュータープログラムが記憶されており、処理装置により前記コンピュータープログラムを実行する際、本発明による前記パノラマ画像の色補正方法を実現する。
本発明による電子設備は、一つ又は複数の処理装置、記憶装置、及び一つ又は複数のコンピュータープログラムを含み、前記一つ又は複数のコンピュータープログラムは、前記記憶装置に記憶されて、前記一つ又は複数の処理装置により実行されるように配置され、前記処理装置により前記コンピュータープログラムを実行する際、本発明による前記パノラマ画像の色補正方法を実現する。
本発明では、第一魚眼画像及び第二魚眼画像を取得し;第一魚眼画像を展開してRGB色空間の第一画像を取得し、第二魚眼画像を展開してRGB色空間の第二画像を取得し;第一画像と第二画像の重複領域を計算し;第一画像と第二画像をRGB色空間からLab色空間に変換し;Lab色空間において、第一重複領域の輝度平均値及び第二重複領域の輝度平均値に基づいて、第一画像及び第二画像の輝度を調整して第一画像と第二画像との輝度差を縮小し;輝度調整後の第一画像及び輝度調整後の第二画像を、Lab色空間からRGB色空間に変換し;RGB色空間において、第一重複領域の色平均値及び第二重複領域の色平均値に基づいて、第一画像を参照しながら第二画像の色値を調整するか、第二画像を参照しながら第一画像の色値を調整する。
したがって、本発明によれば、まず輝度調整をしてから色を調整することにより、画像の結合過程で生じる痕跡を減少させて、結合後の画像がより自然に見えるようになる。
図1は、本発明の第一実施形態によるパノラマ画像の色補正方法のフローチャートである。 図2は、本発明の第三実施形態による電子設備の構造模式図である。
本発明の目的、技術的手段及び発明の効果をさらに明らかにするために、以下、図面及び実施形態を参照しながら、本発明をさらに詳細に説明する。ここに記載される具体的な実施形態は本発明を説明するためであって、本発明を限定するためではないことを理解されたい。
以下、具体的な実施形態に基づいて、本発明の技術的手段を説明する。
<第一実施形態>
図1に示すように、本発明の第一実施形態によるパノラマ画像の色補正方法は下記ステップを含む。ここで、実質的に同じ効果が得られる場合、本発明によるパノラマ画像の色補正方法は、図1に示すフローの順番に限定されないことに留意されたい。
S101:第一魚眼画像及び第二魚眼画像を取得する。
具体的には、魚眼カメラ又は魚眼レンズを備えた電子設備を用いて、第一魚眼画像及び第二魚眼画像を取得する。
S102:第一魚眼画像を展開してRGB色空間の第一画像を取得し、第二魚眼画像を展開してRGB色空間の第二画像を取得する。
具体的には、内部基準、外部基準及び変形パラメーターに基づいて、第一魚眼画像及び第二魚眼画像をそれぞれ展開するが、ここでは更なる限定はしない。
S103:第一画像と第二画像の重複領域を計算する。
具体的には、特徴マッチング方法又は関連性マッチング方法により、第一画像と第二画像の重複領域を計算するが、ここでは更なる限定はしない。
S104:第一画像と第二画像をRGB色空間からLab色空間に変換する。
RGBは、赤(R)、緑(G)、青(B)の三つの色チャンネルの変更及びそれらの重ね合わせによって様々な色彩を取得する。RGBは赤、緑、青の三つのチャンネルの色を表す。この基準には人間の視力で感知可能なほぼすべての色彩が含まれ、現在一番広く運用されている色システムの一つである。
Labは、設備と関係ない色モデルであり、生理的特徴に基づいた色モデルである。Labは三つの要素で構成されるが、その一つの要素は輝度(L)であり、a及びbは、二つの色チャンネルで、aには、濃い緑色(低輝度値)から灰色(中輝度値)まで、更にピンク(高輝度値)までの色が含まれ、bには、ライトブルー(低輝度値)から灰色(中輝度値)まで、更に黄色(高輝度値)までの色が含まれる。
具体的には、XYZ色空間を介して、RGB色空間をXYZ色空間に変換し、その後、XYZ色空間をLab色空間に変換するが、ここでは詳細な限定はしない。
S105:Lab色空間において、第一重複領域の輝度平均値及び第二重複領域の輝度平均値に基づいて、第一画像及び第二画像の輝度を調整することにより、第一画像と第二画像との輝度差を縮小する。
ここで、第一重複領域は、第一画像における第二画像の重複領域であり、第二重複領域は、第二画像における第一画像の重複領域である。なお、説明すべきことは、重複領域は、第一画像と第二画像とのすべての重複領域であっても、一部の重複領域であってもいいことである。例えば、特定の特徴物の重複領域であるが、ここでは詳細な限定はしない。
本発明の第一実施形態では、下記式により第一画像と第二画像の輝度を調整して、第一画像と第二画像との輝度差を縮小する。もちろん、下記式に限らない。
Figure 0006994585000001
S106:輝度調整後の第一画像及び輝度調整後の第二画像をLab色空間からRGB色空間に変換する。
S107:RGB色空間において、第一重複領域の色平均値及び第二重複領域の色平均値に基づいて、第一画像を参照しながら第二画像の色値を調整するか、第二画像を参照しながら第一画像の色値を調整する。
ここで、色平均値とは、R、G、Bの各チャンネルの平均値を指す。
本発明の第一実施形態では、下記式により、第一画像を参照しながら第二画像の色値を調整する。もちろん、下記式に限らない。
Figure 0006994585000002
Figure 0006994585000003
もちろん、上記の式に対して適切な変形を行うことで、第二画像を参照しながら第一画像の色値を調整することができるが、ここでは繰り返して説明しない。
本発明の第一実施形態では、第一魚眼画像及び第二魚眼画像を取得し;第一魚眼画像を展開してRGB色空間の第一画像を取得し、第二魚眼画像を展開してRGB色空間の第二画像を取得し;第一画像と第二画像の重複領域を計算し;第一画像と第二画像をRGB色空間からLab色空間に変換し;Lab色空間において、第一重複領域の輝度平均値及び第二重複領域の輝度平均値に基づいて、第一画像及び第二画像の輝度を調整して第一画像と第二画像との輝度差を縮小し;輝度調整後の第一画像及び輝度調整後の第二画像をLab色空間からRGB色空間に変換し;RGB色空間において、第一重複領域の色平均値及び第二重複領域の色平均値に基づいて、第一画像を参照しながら第二画像の色値を調整するか、第二画像を参照しながら第一画像の色値を調整する。
したがって、本実施形態によれば、まず輝度調整をしてから色を調整することにより、画像の結合過程で生じる痕跡を減少させて、結合後の画像がより自然に見えるようになる。
<第二実施形態>
同一の技術的思想に基づき、本発明の第二実施形態ではコンピューター可読記憶媒体を提供する。本実施形態によるコンピューター可読記憶媒体は、コンピュータープログラムが記憶されており、処理装置によりコンピュータープログラムを実行する際、本発明の第一実施形態によるパノラマ画像の色補正方法の各ステップを実現する。
<第三実施形態>
同一の技術的思想に基づき、本発明の第三実施形態では電子設備を提供する。図2に示すように、本実施形態による電子設備100は、一つ又は複数の処理装置101、記憶装置102、及び一つ又は複数のコンピュータープログラムを備え、処理装置101と記憶装置102はバス配線により接続され、一つ又は複数のコンピュータープログラムは、記憶装置102に記憶され且つ一つ又は複数の処理装置101により実行されるように配置されており、処理装置101によりコンピュータープログラムを実行する際、本発明の第一実施形態によるパノラマ画像の色補正方法の各ステップを実現する。
本発明では、電子設備は、魚眼カメラ、携帯電話、タブレット型パソコン、PDA(Personal Digital Assistant、個人用デジタル補助装置)、車載コンピューター、スマートウオッチなどの任意の電子設備である。
本発明の明細書に記載されている「第一」、「第二」、「第三」、「第四」など(記載されている場合)の用語は、類似の対象を区別するためであって、特定の順位又は優先順位を限定するためではない。もちろん、このような用語は、場合によって相互交換することができ、図示又は記載内容の順位に限らず実施することができる。
当業者は、上記の方法におけるすべて又は一部のステップは、プログラムで関連のハードウェアに指令を出して完了することができ、そのプログラムをコンピューター可読記憶媒体に記憶することができることを理解することができる。ここで、記憶媒体としては、例えば、読み取り専用メモリ(ROM、Read Only Memory)、ランダムアクセスメモリ(RAM,Random Access Memory)、磁気ディスク、光ディスクなどがある。
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、本発明の趣旨及びその範囲から逸脱しない限り、その趣旨に基づいて変更、同等代替又は改善することができ、いずれも本発明の保護範囲に含まれる。

Claims (9)

  1. 第一魚眼画像及び第二魚眼画像を取得すること、
    前記第一魚眼画像を展開してRGB色空間の第一画像を取得し、前記第二魚眼画像を展開してRGB色空間の第二画像を取得すること、
    前記第一画像と前記第二画像の重複領域を計算すること、
    前記第一画像と前記第二画像をRGB色空間からLab色空間に変換すること、
    Lab色空間において、第一重複領域の輝度平均値及び第二重複領域の輝度平均値に基づいて、前記第一画像と前記第二画像との輝度差が縮小するように、前記第一画像及び前記第二画像の輝度を調整し、前記第一重複領域は、前記第一画像における、前記第二画像の重複領域であり、前記第二重複領域は、前記第二画像における、前記第一画像の重複領域であること、
    輝度調整後の前記第一画像及び輝度調整後の前記第二画像を、Lab色空間からRGB色空間に変換すること、
    RGB色空間において、前記第一重複領域の色平均値及び前記第二重複領域の色平均値に基づいて、前記第一画像を参照しながら前記第二画像の色値を調整するか、前記第二画像を参照しながら前記第一画像の色値を調整すること、
    を含む
    ことを特徴とするパノラマ画像の色補正方法。
  2. 前記第一重複領域の輝度平均値及び第二重複領域の輝度平均値に基づいて、前記第一画像と第二画像との輝度差が縮小するように、前記第一画像及び第二画像の輝度を調整することは、下記式により前記第一画像及び第二画像の輝度を調整して、前記第一画像と第二画像との輝度差が縮小することを含む、
    ことを特徴とする請求項1に記載のパノラマ画像の色補正方法。
    Figure 0006994585000004
  3. 前記第一重複領域の色平均値及び第二重複領域の色平均値に基づいて、前記第一画像を参照しながら前記第二画像の色値を調整することは、下記式により前記第一画像及び第二画像の色値を調整することを含む、
    ことを特徴とする請求項2に記載のパノラマ画像の色補正方法。
    Figure 0006994585000005
    Figure 0006994585000006
  4. 前記第一魚眼画像を展開してRGB色空間の第一画像を取得し、前記第二魚眼画像を展開してRGB色空間の第二画像を取得することは、
    内部基準、外部基準及び変形パラメーターに基づいて、それぞれ前記第一魚眼画像を展開してRGB色空間の第一画像を取得し、前記第二魚眼画像を展開してRGB色空間の第二画像を取得することである、
    ことを特徴とする請求項1~3のいずれか一項に記載の
    パノラマ画像の色補正方法。
  5. 前記第一魚眼画像及び前記第二魚眼画像は、魚眼カメラ又は魚眼レンズを備えた電子設備から得られる、
    ことを特徴とする請求項1記載のパノラマ画像の色補正方法。
  6. 前記第一重複領域は、前記第一画像における前記第二画像の重複領域であり、前記第二重複領域は、前記第二画像における前記第一画像の重複領域であり、
    前記重複領域は、前記第一画像と前記第二画像の間のすべて又は一部の重複領域である、
    ことを特徴とする請求項1に記載のパノラマ画像の色補正方法。
  7. 前記第一画像と前記第二画像の重複領域を計算することは、特徴マッチング方法又は関連性マッチング方法により、前記第一画像と前記第二画像の重複領域を計算することである、
    ことを特徴とする請求項1に記載のパノラマ画像の色補正方法。
  8. コンピュータープログラムが記憶されており、処理装置により前記コンピュータープログラムを実行する際、前記請求項1~7のいずれか一項に記載のパノラマ画像の色補正方法を実現する、
    ことを特徴とするコンピューター可読記憶媒体。
  9. 一つ又は複数の処理装置、
    記憶装置、及び
    一つ又は複数のコンピュータープログラムを備え、
    前記一つ又は複数のコンピュータープログラムは、前記記憶装置に記憶されて、前記一つ又は複数の処理装置により実行されるように配置され、
    前記処理装置により前記コンピュータープログラムを実行する際、前記請求項1~7のいずれか一項に記載のパノラマ画像の色補正方法を実現する、
    ことを特徴とする電子設備。
JP2020552039A 2018-03-30 2019-03-06 パノラマ画像の色補正方法及び電子設備 Active JP6994585B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810294787.5 2018-03-30
CN201810294787.5A CN108550106B (zh) 2018-03-30 2018-03-30 一种全景图像的颜色校正方法、装置和电子设备
PCT/CN2019/077107 WO2019184667A1 (zh) 2018-03-30 2019-03-06 一种全景图像的颜色校正方法和电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021518617A JP2021518617A (ja) 2021-08-02
JP6994585B2 true JP6994585B2 (ja) 2022-01-14

Family

ID=63514191

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020552039A Active JP6994585B2 (ja) 2018-03-30 2019-03-06 パノラマ画像の色補正方法及び電子設備

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11948228B2 (ja)
EP (1) EP3779861B1 (ja)
JP (1) JP6994585B2 (ja)
CN (1) CN108550106B (ja)
WO (1) WO2019184667A1 (ja)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108550106B (zh) * 2018-03-30 2021-06-01 影石创新科技股份有限公司 一种全景图像的颜色校正方法、装置和电子设备
CN109361855B (zh) * 2018-10-24 2020-12-11 深圳六滴科技有限公司 全景图像像素亮度校正方法、装置、全景相机和存储介质
CN109727198B (zh) * 2019-01-03 2023-04-07 成都品果科技有限公司 一种基于肤色检测的图像亮度优化方法
CN111242977B (zh) * 2020-01-09 2023-04-25 影石创新科技股份有限公司 全景视频的目标跟踪方法、可读存储介质及计算机设备
CN112950510B (zh) * 2021-03-22 2024-04-02 南京莱斯电子设备有限公司 一种大场景拼接图像色差校正方法
CN113837928A (zh) * 2021-09-17 2021-12-24 平安普惠企业管理有限公司 对象颜色调整方法、装置、电子设备及存储介质
CN114092319B (zh) * 2021-11-09 2024-05-14 英博超算(南京)科技有限公司 一种汽车360全景显示的亮度均衡方法
CN117151988A (zh) * 2022-05-24 2023-12-01 北京罗克维尔斯科技有限公司 环视图像的颜色调节方法、装置、设备及存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014110627A (ja) 2012-12-04 2014-06-12 Aisin Seiki Co Ltd 車両の制御装置、及び制御方法
JP2016126595A (ja) 2015-01-06 2016-07-11 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

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW583600B (en) * 2002-12-31 2004-04-11 Ind Tech Res Inst Method of seamless processing for merging 3D color images
WO2012039669A1 (en) * 2010-09-20 2012-03-29 Scalado Ab Method for forming images
US9897792B2 (en) * 2012-11-30 2018-02-20 L&T Technology Services Limited Method and system for extended depth of field calculation for microscopic images
CN107403408A (zh) * 2016-05-18 2017-11-28 苏州灵目电子科技有限公司 一种双鱼眼图像拼接全景图像接缝融合方法
CN106210535A (zh) * 2016-07-29 2016-12-07 北京疯景科技有限公司 全景视频实时拼接方法及装置
US10136055B2 (en) * 2016-07-29 2018-11-20 Multimedia Image Solution Limited Method for stitching together images taken through fisheye lens in order to produce 360-degree spherical panorama
CN106373091B (zh) 2016-09-05 2019-05-07 山东省科学院自动化研究所 全景泊车中鸟瞰图像的自动拼接方法、系统及车辆
CN106713755B (zh) * 2016-12-29 2020-02-18 北京疯景科技有限公司 全景图像的处理方法及装置
CN106713716B (zh) * 2017-01-23 2020-03-31 努比亚技术有限公司 一种双摄像头的拍摄控制方法和装置
CN107492125A (zh) * 2017-07-28 2017-12-19 哈尔滨工业大学深圳研究生院 汽车鱼眼镜头环视图像的处理方法
CN108550106B (zh) * 2018-03-30 2021-06-01 影石创新科技股份有限公司 一种全景图像的颜色校正方法、装置和电子设备

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014110627A (ja) 2012-12-04 2014-06-12 Aisin Seiki Co Ltd 車両の制御装置、及び制御方法
JP2016126595A (ja) 2015-01-06 2016-07-11 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

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
大倉 史生,無人飛行船に搭載された2台の全方位カメラを用いた不可視領域のない全天球HDR画像の生成,情報処理学会研究報告 研究報告 コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) No.180,日本,一般社団法人情報処理学会,2012年02月15日,No.180

Also Published As

Publication number Publication date
US11948228B2 (en) 2024-04-02
US20210166440A1 (en) 2021-06-03
EP3779861A1 (en) 2021-02-17
JP2021518617A (ja) 2021-08-02
EP3779861B1 (en) 2025-12-03
WO2019184667A1 (zh) 2019-10-03
CN108550106A (zh) 2018-09-18
CN108550106B (zh) 2021-06-01
EP3779861A4 (en) 2021-12-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6994585B2 (ja) パノラマ画像の色補正方法及び電子設備
CN104284166B (zh) 图像处理装置、摄像装置以及图像处理方法
US9438875B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
CN104796683B (zh) 一种校准图像色彩的方法和系统
CN104954771B (zh) 进行色阶校正的图像处理设备和图像处理方法
US12401916B2 (en) Video processing method and apparatus, electronic device, and storage medium
JP2014078926A (ja) 画像調整装置、画像調整方法およびプログラム
CN105809634B (zh) 一种照片的生成方法及移动终端
WO2021179142A1 (zh) 一种图像处理方法及相关装置
US9654756B1 (en) Method and apparatus for interpolating pixel colors from color and panchromatic channels to color channels
US11501412B2 (en) Image processing apparatus, imaging apparatus, image processing method, and image processing program
US20130093914A1 (en) Transformations and White Point Constraint Solutions for a Novel Chromaticity Space
EP4262192B1 (en) Video processing method and apparatus, electronic device, and storage medium
JP7335283B2 (ja) 情報処理端末、プログラム、情報処理システム及び色補正方法
JP5952573B2 (ja) 画像処理装置およびその制御方法
JP2015179968A (ja) 装置、方法、及びプログラム
JP2014225786A (ja) 撮像装置及びその制御方法、並びにプログラム
CN103369203A (zh) 颜色校正方法与图像处理装置
US12425535B2 (en) Video processing method and apparatus, electronic device, and storage medium
CN116761081B (zh) 一种ai自动白平衡的算法和电子设备
JP2014176004A (ja) 撮像装置及び画像処理方法
CN119515699A (zh) 生成高动态范围图像的方法、装置、存储介质及电子设备
JP2019068334A (ja) 画像処理装置及び画像処理方法、プログラム、記憶媒体
JP2019022024A (ja) 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20201117

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20211115

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: 20211130

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20211213

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6994585

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250