RU2552195C1 - Organisation of image spatial filtration core and device to this end - Google Patents
Organisation of image spatial filtration core and device to this end Download PDFInfo
- Publication number
- RU2552195C1 RU2552195C1 RU2014104543/08A RU2014104543A RU2552195C1 RU 2552195 C1 RU2552195 C1 RU 2552195C1 RU 2014104543/08 A RU2014104543/08 A RU 2014104543/08A RU 2014104543 A RU2014104543 A RU 2014104543A RU 2552195 C1 RU2552195 C1 RU 2552195C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- central
- core
- filtering
- spatial filter
- Prior art date
Links
- 238000001914 filtration Methods 0.000 title claims description 45
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims abstract description 13
- 239000012634 fragment Substances 0.000 claims abstract description 8
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 11
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 3
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 238000013467 fragmentation Methods 0.000 description 1
- 238000006062 fragmentation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области обработки изображений, формируемых, в частности, линейками и матричными фотоприемниками, и может быть использовано для фильтрации изображений в системах автоматического распознавания для нормализации и центрирования гистограмм изображений.The invention relates to the field of processing images formed, in particular, by rulers and matrix photodetectors, and can be used to filter images in automatic recognition systems to normalize and center image histograms.
Известен способ фильтрации изображений [RU 2407056 С2, G06T 5/20, G06K 9/40, 02.07.2007], в соответствии с которым осуществляют определение первой полосы пропускания (ПП) на основе данных исходного изображения, производят вычисление матрицы коэффициентов фильтра (КФ) для реализации частотных характеристик, соответствующих ограничению по полосе частот (ПЧ), используя первую ПП, формируют данные первого фильтрованного изображения посредством фильтрации данных исходного изображения, используя матрицу первых КФ, получают значения оценки объективного качества изображения данных первого фильтрованного изображения и вычисление коэффициента распределения (КР), используемого для определения оптимальной ПП, на основе значения оценки объективного качества изображения определяют оптимальную ПП, соответствующую вычисленному КР, посредством обращения к таблице, в которой определяется соответствующее отношение между КР и оптимальной ПП, вычисляют матрицу оптимальных КФ для реализации частотных характеристик, соответствующих ограничению по ПЧ, используя оптимальную ПП, и формируют данные оптимально фильтрованного изображения посредством фильтрации данных исходного изображения, используя матрицу оптимальных КФ.A known method of filtering images [RU 2407056 C2, G06T 5/20, G06K 9/40, 07/02/2007], in accordance with which the first passband (PP) is determined based on the data of the original image, the filter coefficient matrix (CF) is calculated to implement the frequency characteristics corresponding to the restriction on the frequency band (IF), using the first PP, the first filtered image data is generated by filtering the original image data using the matrix of the first KF, objective quality estimation values are obtained and the image data of the first filtered image and the calculation of the distribution coefficient (RR) used to determine the optimal PP, based on the value of the assessment of objective image quality, determine the optimal PP corresponding to the calculated CR by referring to the table in which the corresponding relationship between the RC and the optimal PP is determined , calculate the matrix of optimal KF for the implementation of frequency characteristics corresponding to the limitation on the IF, using the optimal PP, and generate data optim lnly filtered image by filtering the source image data using the matrix of optimal KF.
Недостатком способа является относительно узкая область применения, обусловленная тем, что способ имеет ограниченную возможность использования в системах автоматизированного распознавания, поскольку не позволяет сформировать бинарный образ исходного изображения, являющийся наиболее предпочтительным для распознавания изображения в реальном масштабе времени.The disadvantage of this method is the relatively narrow scope, due to the fact that the method has a limited ability to be used in automated recognition systems, since it does not allow to form a binary image of the original image, which is most preferred for real-time image recognition.
Наиболее близким по технической сущности к предложенному является способ [RU 2494568, С2, H04N 7/32, G06K 9/40, 27.09.2013], который содержит этап определения, на котором определяют в соответствии с числом отводов фильтра, используемого для фильтрации, число пикселов по ширине полосы, расположенной вне макроблока, включающего в себя опорный блок, представляющий собой блок декодированного опорного кадра, и находящейся в контакте с указанным опорным блоком, этап получения, на котором получают из опорного кадра указанный опорный блок и полосу, соответствующую числу пикселей, найденному на этапе определения, если опорный блок, представляющий собой блок опорного кадра, соответствующий блоку, входящему в состав изображения, подвергаемого фильтрации, находится в контакте с границей указанного макроблока, включающего в себя опорный блок, и этап фильтрации, на котором выполняют фильтрацию изображения опорного блока и полосы, полученных на этапе получения, при этом на этапе фильтрации выполняют фильтрацию нижних частот в отношении разностного изображения между множеством изображений, выполняют фильтрацию верхних частот в отношении изображения, получаемого в результате фильтрации нижних частот, выполняемой первыми средствами фильтрации, и добавляют изображение, получаемое в результате фильтрации нижних частот, выполняемой первыми средствами фильтрации, и изображение, получаемое в результате фильтрации верхних частот, выполняемой вторыми средствами фильтрации, к любому из множества изображений для генерации прогнозируемого изображения в единицах макроблоков.Closest to the technical nature of the proposed is the method [RU 2494568, C2,
Недостатком способа является относительно узкая область применения, обусловленная тем, что способ имеет ограниченную возможность использования в системах автоматизированного распознавания, поскольку не позволяет сформировать бинарный образ исходного изображения, являющийся наиболее предпочтительным для распознавания изображения в реальном масштабе времени.The disadvantage of this method is the relatively narrow scope, due to the fact that the method has a limited ability to be used in automated recognition systems, since it does not allow to form a binary image of the original image, which is most preferred for real-time image recognition.
Задача, на решение которой направлено предлагаемое изобретение относительно способа, заключается в расширении области применения за счет обеспечения возможности нормализации и центрирования гистограмм исходных изображений, что, в свою очередь, обеспечивает качественное формирование бинарного образа исходного изображения.The problem to which the invention is directed with respect to the method is to expand the scope by providing the ability to normalize and center the histograms of the source images, which, in turn, provides high-quality formation of a binary image of the source image.
Требуемый технический результат заключается в расширении области применения способа путем введения дополнительного арсенала технических средств (операций способа), позволяющих формировать бинарный образ исходного изображения, являющегося наиболее приемлемым для распознавания изображений в реальном масштабе времени.The required technical result consists in expanding the scope of the method by introducing an additional arsenal of technical means (method operations), allowing to form a binary image of the original image, which is the most suitable for real-time image recognition.
Поставленная задача решается, а требуемый технический результат достигается тем, что в способе, основанном на последовательном формировании фрагментов исходного изображения в виде дискретных матриц видеосигналов, согласно предложенному способу формируют бинарный образ фрагментов исходного изображения путем их начальной линейной свертки пространственным фильтром, ядро которого содержит центральную и периферийную части, при этом начальную линейную свертку производят отдельно с центральной и линейной частями ядра пространственного фильтра, из результатов которых формируют модули их разности, используемые в качестве бинарных образов фрагментов исходного изображения, причем центральная часть пространственного фильтра имеет экспоненциальный вид, а периферийная часть имеет отрицательные коэффициенты и формируется с использованием экспоненты исходя из условия равенства нулю суммы центральной и периферийной частей.The problem is solved, and the required technical result is achieved by the fact that in the method based on the sequential formation of fragments of the original image in the form of discrete matrixes of video signals, according to the proposed method, a binary image of fragments of the original image is formed by their initial linear convolution with a spatial filter, the core of which contains a central and peripheral parts, while the initial linear convolution is carried out separately with the central and linear parts of the spatial core filter, the results of which form the modules of their difference, used as binary images of fragments of the original image, the central part of the spatial filter has an exponential form, and the peripheral part has negative coefficients and is formed using an exponent based on the condition that the sum of the central and peripheral parts is equal to zero.
Известны также устройства для фильтрации изображений.Devices for filtering images are also known.
Одно из подобных устройств [RU 2354071, С2, H04N 5/14, 24.07.2009] содержит последовательно соединенные датчик аналогового видеосигнала, аналого-цифровой преобразователь, блок, в котором при помощи усилителей и сумматоров вычисляется значение яркости отфильтрованного пикселя изображения, блок, определяющий момент начала и окончания обработки кадра, а также блок управления значениями коэффициентов усиления усилителей.One of such devices [RU 2354071, C2, H04N 5/14, 07.24.2009] contains a series-connected analog video signal sensor, an analog-to-digital converter, a unit in which, using amplifiers and adders, the brightness value of the filtered image pixel is calculated, a unit that determines the moment of the beginning and end of the processing of the frame, as well as the control unit for the amplification factors of the amplifiers.
Недостатком устройства является относительно узкие функциональные возможности, обусловленные тем, что устройство имеет ограниченную возможность использования в системах автоматизированного распознавания, поскольку не позволяет сформировать бинарный образ исходного изображения, являющегося наиболее приемлемым для высокоскоростного распознавания изображения.The disadvantage of this device is the relatively narrow functionality, due to the fact that the device has a limited ability to be used in automated recognition systems, since it does not allow to form a binary image of the original image, which is the most suitable for high-speed image recognition.
Наиболее близким по технической сущности к предложенному является устройство обработки изображения [RU 2494568, С2, H04N 7/32, G06K 9/40, 27.09.2013], содержащее средства определения для определения в соответствии с числом отводов фильтра, используемого для процесса фильтрации, числа пикселов по ширине полосы, расположенной вне макроблока, включающего в себя опорный блок, представляющий собой блок декодированного опорного кадра, и находящейся в контакте с указанным опорным блоком, средства получения для получения из опорного кадра указанного опорного блока и полосы, соответствующей числу пикселов, определенному средствами определения, если опорный блок, представляющий собой блок опорного кадра, соответствующий блоку, входящему в состав изображения, подвергаемого фильтрации, находится в контакте с границей указанного макроблока, включающего в себя опорный блок, и средства фильтрации для фильтрации изображения опорного блока и полосы, полученных посредством средств получения, при этом средства фильтрации включают в себя первые средства фильтрации для фильтрации нижних частот в отношении разностного изображения между множеством изображений, вторые средства фильтрации для фильтрации верхних частот в отношении изображения, получаемого в результате фильтрации нижних частот, выполняемой первыми средствами фильтрации, и сумматор для добавления изображения, получаемого в результате фильтрации нижних частот, выполняемой первыми средствами фильтрации, и изображения, получаемого в результате фильтрации верхних частот, выполняемой вторыми средствами фильтрации, к любому из множества изображений для генерации прогнозируемого изображения в единицах макроблоков.The closest in technical essence to the proposed one is an image processing device [RU 2494568, C2,
Недостатком устройства является относительно узкие функциональные возможности, обусловленные тем, что устройство имеет ограниченную возможность использования в системах автоматизированного распознавания, поскольку не позволяет сформировать бинарный образ исходного изображения, являющегося наиболее приемлемым для высокоскоростного распознавания изображения.The disadvantage of this device is the relatively narrow functionality, due to the fact that the device has a limited ability to be used in automated recognition systems, since it does not allow to form a binary image of the original image, which is the most suitable for high-speed image recognition.
Задача, на решение которой направлено предлагаемое изобретение относительно способа, заключается в расширении функциональных возможностей устройства, направленное на обеспечение возможности нормализации и центрирования гистограмм исходных изображений, что, в свою очередь, обеспечивает качественное формирование бинарного образа исходного изображения.The problem to which the invention is directed relative to the method is to expand the functionality of the device, aimed at providing the ability to normalize and center the histograms of the source images, which, in turn, ensures high-quality formation of a binary image of the source image.
Требуемый технический результат заключается в расширении функциональных возможностей путем введения дополнительного арсенала технических средств, позволяющих обеспечения возможности нормализации и центрирования гистограмм исходных изображений, что, в свою очередь, обеспечивает качественное формирование бинарного образа исходного изображения, являющегося наиболее приемлемым для высокоскоростного распознавания изображения.The required technical result consists in expanding the functionality by introducing an additional arsenal of technical means, which enable normalization and centering of the histograms of the source images, which, in turn, provides high-quality formation of a binary image of the source image, which is most suitable for high-speed image recognition.
Поставленная задача решается, а требуемый технический результат достигается тем, что в устройство, содержащее блок опорного кадра в виде дискретной матрицы видеосигналов, а также средства фильтрации, согласно предложенному устройству введены группа усилителей, вход каждого из которых соединен с соответствующим выходом блока опорного кадра, а средства фильтрации содержат центральную и периферийную части, каждая из которых выполнена в виде сумматора со взвешенными входами, и алгебраический сумматор, при этом входы сумматоров со взвешенными входами соединены с выходами усилителей, а выходы соединены с входами алгебраического сумматора, модуль выходного сигнала которого является выходом устройства.The problem is solved, and the required technical result is achieved by the fact that in the device containing the block of the reference frame in the form of a discrete matrix of video signals, as well as filtering means, according to the proposed device, a group of amplifiers is introduced, the input of each of which is connected to the corresponding output of the block of the reference frame, and filtering means contain central and peripheral parts, each of which is made in the form of an adder with weighted inputs, and an algebraic adder, while the inputs of the adders with weighted the inputs are connected to the outputs of the amplifiers, and the outputs are connected to the inputs of an algebraic adder, the output signal module of which is the output of the device.
На чертеже представлены:The drawing shows:
на фиг.1 - схема устройства для реализации способа организации ядра пространственной фильтрации;figure 1 - diagram of a device for implementing the method of organizing the core of spatial filtering;
на фиг.2 - ядро пространственного фильтра;figure 2 - the core of the spatial filter;
на фиг.3 - центральная часть ядра пространственного фильтра;figure 3 - the Central part of the core spatial filter;
на фиг.4 - периферийная часть пространственного фильтра;figure 4 - the peripheral part of the spatial filter;
на фиг.5 - исходные изображения в различных спектральных диапазонах и представленные под ними их гистограммы и изображения с гистограммами после их фильтрации.figure 5 - source image in various spectral ranges and presented below them, their histograms and images with histograms after filtering them.
Устройство для реализации способа организации ядра пространственной фильтрации (фиг.1) содержит блок 1 опорного кадра в виде дискретной матрицы видеосигналов (представлен частный случай в виде 9 фоточувствительных элементов (фотодиодов).A device for implementing the method of organizing the spatial filtering core (Fig. 1) contains a
Устройство для реализации способа организации ядра пространственной фильтрации содержит также группу 2 усилителей, вход каждого из которых соединен с соответствующим выходом блока 1 опорного кадра, и средства фильтрации, содержащие центральную часть в виде сумматора 3 со взвешенными входами 4 (резисторами при выполнении их в аналоговом виде) и периферийную часть в виде сумматора 5 со взвешенными входами 6 (резисторами при выполнении их в аналоговом виде, а также алгебраический сумматор 7, модуль выходного сигнала которого является выходом устройства, при этом входы сумматоров 3,5 со взвешенными входами соединены с выходами усилителей 2, а выходы соединены с входами алгебраического сумматора 7.The device for implementing the method of organizing the spatial filtering core also contains a group of 2 amplifiers, the input of each of which is connected to the corresponding output of the
Работает устройство для реализации способа организации ядра пространственной фильтрации следующим образом.A device is operating to implement a method for organizing a spatial filtering core as follows.
Изображения, формируемые современными матричными фотоприемниками и линейками, ориентированы на хранение и последующую их визуализацию человеку-оператору. Вместе с тем, в последнее время прилагаются значительные усилия по использованию этих изображений в интересах решения задач автоматического обнаружения и классификации объектов заданных классов.Images formed by modern matrix photodetectors and rulers are oriented to storage and their subsequent visualization to the human operator. At the same time, considerable efforts have recently been made to use these images in the interest of solving the problems of automatic detection and classification of objects of given classes.
Обычно такие изображения подвергаются предварительной обработке, в частности бинаризации или фрагментации. Для получения удовлетворительного бинарного образа гистограмму исходного изображения необходимо центрировать. Это преобразование сводится к линейной свертке ядра специального вида с исходным изображением.Typically, such images are pre-processed, in particular binarization or fragmentation. To obtain a satisfactory binary image, the histogram of the original image must be centered. This transformation is reduced to a linear convolution of a special kind of kernel with the original image.
Как показали исследования, гистограмма таким образом преобразованных изображений стремится к одно- или двухмодовому виду. Более того, оптимальный порог бинаризации с точки зрения значимого отличия соответствующих средних значений можно выбирать из целого интервала. При этом достигается выраженный робастный характер и тем самым обеспечивается приемлемое качество бинаризации в широком диапазоне изменяющихся фонопомеховых условий. Для определенности изображения с центрированной одно- или двухмодовой гистограммой будем считать нормированными.As studies have shown, the histogram of thus transformed images tends to a one- or two-mode look. Moreover, the optimal binarization threshold from the point of view of a significant difference in the corresponding average values can be selected from a whole interval. In this case, a pronounced robust character is achieved, and thereby an acceptable quality of binarization is ensured in a wide range of changing phono-noise conditions. For definiteness, images with a centered one- or two-mode histogram will be considered normalized.
Изображения, получаемые матричными фотоприемниками или линейками в различных спектральных диапазонах, как правило, не центрированы и не носят одно- или двухмодовый характер, что указывает на неоптимальное время экспонирования изображения на фотоприемнике и/или недостаточный динамический диапазон фотоприемника. Для нормализации таких изображений предлагается ядро пространственной фильтрации специального вида, графическое изображение этого ядра представлено на фиг.2. Такой вид ядра обусловлен требованиями к гладкости и непрерывности интегральных свойств ядра.Images obtained by matrix photodetectors or arrays in different spectral ranges are, as a rule, not centered and do not have a single or two-mode nature, which indicates non-optimal exposure time of the image on the photodetector and / or insufficient dynamic range of the photodetector. To normalize such images, a spatial filtering core of a special kind is proposed, a graphical image of this core is presented in figure 2. This kind of core is due to the requirements for smoothness and continuity of the integral properties of the core.
Ядро пространственного фильтра состоит из двух составных частей Р-центра и М-периферии, которые включены между собой в дифференциальном режиме. Ядро составлено из двух частей для обеспечения пространственного дифференцирования изображения в локальном базисе, что позволяет убрать постоянную составляющую изображения. Необходимым требованием для таких ядер является равенство нулю суммы Р-центра и М-периферии. Таким образом, достигается принадлежность ядра к классу вейвлет-функций с точки зрения взаимодействия двух его частей Р-центра и М-периферии. Составные части ядра пространственного фильтра приведены на фиг.3 и 4.The core of the spatial filter consists of two components of the P-center and M-periphery, which are included among themselves in differential mode. The core is composed of two parts to provide spatial differentiation of the image in the local basis, which allows you to remove the constant component of the image. A necessary requirement for such nuclei is the vanishing of the sum of the P-center and M-periphery. Thus, the core belongs to the class of wavelet functions in terms of the interaction of its two parts of the P-center and M-periphery. The components of the spatial filter core are shown in FIGS. 3 and 4.
Линейная свертка ядра пространственного фильтра Q=[q(i, j)] размером m×n с изображением S=[s(i,j)] размером k×d позволяет породить изображение U=[u(i,j)] размером (k-m)×(d-n).A linear convolution of the spatial filter core Q = [q (i, j)] of size m × n with an image S = [s (i, j)] of size k × d allows you to generate an image U = [u (i, j)] of size ( km) × (dn).
Линейная свертка имеет вид:Linear convolution has the form:
Аппаратная реализация ядра фильтра пространственной фильтрации представлена на фиг.1.The hardware implementation of the spatial filter filter core is shown in FIG.
Блок 1 опорного кадра в виде матрицы фоточувствительных элементов (фотодиодов) имеет размер kхd. Сигнал с каждого фоточувствительного элемента усиливается отдельным усилителем 2 (операционные усилители А1-An) с коэффициентом усиления Ку, что необходимо для увеличения уровня сигнала и устойчивой фильтрации в Р-центре и в М-периферии, а также устойчивого функционирования сумматоров в частотной полосе F. Усиленные сигналы суммируются с различными коэффициентами, которые задаются резисторами 4 (R1.1-R1.n). Взвешивающие коэффициенты выбираются на основе значений вейвлет-функции ядра в соответствующих точках для сумматора 3, образуя Р-центр, и резисторами 6 (R2.1-R2.n) для сумматора 5, образуя М-периферию. Разность между Р-центром и М-периферией с последующим подъемом выходного сигнала в положительную область формируемой алгебраическим сумматором 7 и является результирующим полезным сигналом, на основе которого формируется изображение U.
Исходные изображения и результирующие после свертки ядром пространственного фильтра, а также их гистограммы представлены на фиг.5.The original images and the resulting after convolution by the core of the spatial filter, as well as their histograms are presented in figure 5.
Таким образом, заявленный способ организации ядра пространственной фильтрации и его последующая линейная свертка с изображениями в различных спектральных диапазонах позволяют нормировать изображения. Гистограммы нормированных изображений центрируются и стремятся к одно- или двухмодовому виду. Такие нормированные изображения хорошо бинаризуются, при этом порог бинаризации выбирается из целого интервала значений, чем достигается выраженный робастный характер, что обеспечивает приемлемое качество бинаризации в широком диапазоне изменяющихся фонопомеховых условий.Thus, the claimed method of organizing the core of spatial filtering and its subsequent linear convolution with images in different spectral ranges allow you to normalize the image. The histograms of normalized images are centered and tend to one- or two-mode look. Such normalized images are well binarized, while the binarization threshold is selected from a whole range of values, thereby achieving a pronounced robust character, which ensures an acceptable quality of binarization in a wide range of changing background noise conditions.
Следовательно, благодаря введению дополнительного арсенала технических средств - операций для способа и элементов и блоков для устройства - достигаются соответствующие технические результаты - расширение области применения способа и расширение функциональных возможностей устройства.Therefore, due to the introduction of an additional arsenal of technical means - operations for the method and elements and blocks for the device - the corresponding technical results are achieved - expanding the scope of the method and expanding the functionality of the device.
Claims (2)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014104543/08A RU2552195C1 (en) | 2014-02-11 | 2014-02-11 | Organisation of image spatial filtration core and device to this end |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014104543/08A RU2552195C1 (en) | 2014-02-11 | 2014-02-11 | Organisation of image spatial filtration core and device to this end |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2552195C1 true RU2552195C1 (en) | 2015-06-10 |
Family
ID=53294822
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2014104543/08A RU2552195C1 (en) | 2014-02-11 | 2014-02-11 | Organisation of image spatial filtration core and device to this end |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2552195C1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2662630C1 (en) * | 2017-08-14 | 2018-07-26 | Акционерное общество "Научно-Производственный Комплекс "Альфа-М" | Method of the binary image filtering |
| RU2755075C1 (en) * | 2020-11-23 | 2021-09-14 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Всероссийский научно-исследовательский институт метрологии им. Д.И. Менделеева" | Method for over-horizontal detection of man-general marine objects |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2173881C2 (en) * | 1999-06-25 | 2001-09-20 | Центральный научно-исследовательский институт точного машиностроения | Method and device for selection of ground and air objects (modifications) |
| RU2174710C1 (en) * | 2000-03-20 | 2001-10-10 | Общевойсковая Академия Вооруженных Сил Российской Федерации | Method for automatic enhancing of half-tone image |
| RU2193825C2 (en) * | 2000-08-10 | 2002-11-27 | Открытое акционерное общество "Научно-конструкторское бюро вычислительных систем" | Method and device for processing signals to find coordinates of objects displayed as sequence of television images |
| US20090074318A1 (en) * | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Noise-reduction method and apparatus |
| US7689058B2 (en) * | 2001-05-09 | 2010-03-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Conversion of a sub-pixel format data to another sub-pixel data format |
-
2014
- 2014-02-11 RU RU2014104543/08A patent/RU2552195C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2173881C2 (en) * | 1999-06-25 | 2001-09-20 | Центральный научно-исследовательский институт точного машиностроения | Method and device for selection of ground and air objects (modifications) |
| RU2174710C1 (en) * | 2000-03-20 | 2001-10-10 | Общевойсковая Академия Вооруженных Сил Российской Федерации | Method for automatic enhancing of half-tone image |
| RU2193825C2 (en) * | 2000-08-10 | 2002-11-27 | Открытое акционерное общество "Научно-конструкторское бюро вычислительных систем" | Method and device for processing signals to find coordinates of objects displayed as sequence of television images |
| US7689058B2 (en) * | 2001-05-09 | 2010-03-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Conversion of a sub-pixel format data to another sub-pixel data format |
| US20090074318A1 (en) * | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Noise-reduction method and apparatus |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2662630C1 (en) * | 2017-08-14 | 2018-07-26 | Акционерное общество "Научно-Производственный Комплекс "Альфа-М" | Method of the binary image filtering |
| RU2755075C1 (en) * | 2020-11-23 | 2021-09-14 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Всероссийский научно-исследовательский институт метрологии им. Д.И. Менделеева" | Method for over-horizontal detection of man-general marine objects |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101460975B (en) | Optical imaging systems and methods utilizing nonlinear and/or spatially varying image processing | |
| JP5941674B2 (en) | Cell contour forming apparatus and method, and cell contour forming program | |
| Sahu et al. | Different image fusion techniques–a critical review | |
| JP2016505186A (en) | Image processor with edge preservation and noise suppression functions | |
| US9811882B2 (en) | Method and apparatus for processing super resolution image using adaptive preprocessing filtering and/or postprocessing filtering | |
| JP2010178302A (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
| US10217193B2 (en) | Image processing apparatus, image capturing apparatus, and storage medium that stores image processing program | |
| US20160224866A1 (en) | Imaging device and phase difference detection method | |
| Zhang et al. | Efficient fusion scheme for multi-focus images by using blurring measure | |
| CN117764994B (en) | Biliary and pancreatic imaging system and method based on artificial intelligence | |
| Kwok et al. | Design of unsharp masking filter kernel and gain using particle swarm optimization | |
| Yin et al. | Enhancement of low-light image using homomorphic filtering, unsharp masking, and gamma correction | |
| Habeeb et al. | Contrast enhancement for visible-infrared image using image fusion and sharpen filters | |
| RU2552195C1 (en) | Organisation of image spatial filtration core and device to this end | |
| CN115187486B (en) | Image sharpening and black and white edge elimination method and system | |
| US8538163B2 (en) | Method and system for detecting edges within an image | |
| CN110290310B (en) | Image processing apparatus for reducing step artifacts from image signals | |
| KR101462421B1 (en) | Method and apparatus of histogram equalizer for contrast enhancement of image using histogram compression | |
| CN116385303B (en) | An image dehazing method based on information entropy to quickly determine homomorphic filtering parameters | |
| CN102088543B (en) | Peaking method and device based on multi-band-pass filtering | |
| Storozhilova et al. | 5 D Extension of Neighborhood Filters for Noise Reduction in 3D Medical CT Images | |
| Dogan et al. | Auto-focusing with multi focus color image fusion based on curvelet transform on microscopic imaging | |
| RU2174710C1 (en) | Method for automatic enhancing of half-tone image | |
| JP2011029704A (en) | Image processing unit, method of processing image, and imaging apparatus | |
| US20160162753A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and non-transitory computer-readable storage medium |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20170212 |