[go: up one dir, main page]

RU2018138020A - Способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении - Google Patents

Способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении Download PDF

Info

Publication number
RU2018138020A
RU2018138020A RU2018138020A RU2018138020A RU2018138020A RU 2018138020 A RU2018138020 A RU 2018138020A RU 2018138020 A RU2018138020 A RU 2018138020A RU 2018138020 A RU2018138020 A RU 2018138020A RU 2018138020 A RU2018138020 A RU 2018138020A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
color
color coordinates
saturation
ill
representing
Prior art date
Application number
RU2018138020A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2750088C2 (ru
RU2018138020A3 (ru
Inventor
Таня Фотейни ПУЛИ
Мекидес АБЕБЕ
Шакер ЛАРАБИ
Джонатан КЕРВЕЦ
Original Assignee
ИНТЕРДИДЖИТАЛ ВиСи ХОЛДИНГЗ, ИНК
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 ИНТЕРДИДЖИТАЛ ВиСи ХОЛДИНГЗ, ИНК filed Critical ИНТЕРДИДЖИТАЛ ВиСи ХОЛДИНГЗ, ИНК
Publication of RU2018138020A publication Critical patent/RU2018138020A/ru
Publication of RU2018138020A3 publication Critical patent/RU2018138020A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2750088C2 publication Critical patent/RU2750088C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/94—Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/6002—Corrections within particular colour systems
    • H04N1/6008—Corrections within particular colour systems with primary colour signals, e.g. RGB or CMY(K)
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/6027—Correction or control of colour gradation or colour contrast
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Processing Of Color Television Signals (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)
  • Color Television Image Signal Generators (AREA)
  • Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Claims (14)

1. Способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении, цвета которого представлены цветовыми координатами, соответствующими различным цветовым каналам, содержащий этап, на котором обнаруживают пикселы, цвета которых имеют по меньшей мере одну цветовую координату, соответствующую одному из упомянутых цветовых каналов, которая превышает пороговое значение (thr; thg; thb) насыщенности для упомянутого цветового канала, отличающийся тем, что пороговые значения (thr; thg; thb) насыщенности для упомянутых цветовых каналов зависят, соответственно, от цветовых координат (rw, gw, bw), представляющих оцененный источник (ILL) света упомянутого изображения.
2. Способ обнаружения по п. 1, в котором пороговые значения (thr; thg; thb) насыщенности для упомянутых цветовых каналов, соответственно, равны цветовым координатам (rw, gw, bw), представляющим упомянутый оцененный источник (ILL) света.
3. Способ обнаружения по п. 1, в котором пороговые значения (thr; thg; thb) насыщенности для упомянутых цветовых каналов получаются посредством масштабирования цветовых координат (rw, gw, bw), представляющих упомянутый оцененный источник (ILL) света, в масштабированные цветовые координаты таким образом, что эти масштабированные цветовые координаты включены в фиксированный диапазон
Figure 00000001
значений насыщенности.
4. Способ обнаружения по п. 1, в котором пороговые значения (thr; thg; thb) насыщенности для упомянутых цветовых каналов получаются посредством масштабирования цветовых координат (rw, gw, bw), представляющих упомянутый оцененный источник (ILL) света, в масштабированные цветовые координаты таким образом, что упомянутое масштабирование выполняется без изменения оттенка.
5. Способ обнаружения по п. 1, в котором пороговые значения (thr; thg; thb) насыщенности для упомянутых цветовых каналов получаются посредством масштабирования цветовых координат (rw, gw, bw), представляющих упомянутый оцененный источник (ILL) света, в масштабированные цветовые координаты таким образом, что упомянутое масштабирование сохраняет постоянные соотношения между цветовыми координатами (rw, gw, bw), представляющими упомянутый оцененный источник (ILL) света.
6. Устройство обнаружения для обнаружения насыщенных пикселов в изображении, цвета которого представляются посредством цветовых координат, соответствующих различным цветовым каналам, содержащий по меньшей мере один процессор, выполненный с возможностью:
- получения цветовых координат (rw, gw, bw), представляющих оцененный источник (ILL) света упомянутого изображения,
- получения пороговых значений (thr; thg; thb) насыщенности для упомянутых цветовых каналов, соответственно, в зависимости от цветовых координат (rw, gw, bw), представляющих упомянутый оцененный источник (ILL) света,
- обнаружения пикселов, цвета которых имеют по меньшей мере одну цветовую координату, соответствующую одному из упомянутых цветовых каналов, которая превышает упомянутое пороговое значение (thr; thg; thb) насыщенности для упомянутого цветового канала.
7. Устройство обнаружения для обнаружения насыщенных пикселов по п. 6, в котором упомянутое масштабирование цветовых координат (rw, gw, bw) в масштабированные цветовые координаты выполняется таким образом, что эти масштабированные цветовые координаты включены в фиксированный диапазон
Figure 00000001
значений насыщенности.
8. Устройство цветовой коррекции для коррекции цветов изображения, в котором упомянутые цвета представляются посредством цветовых координат, соответствующих различным цветовым каналам, отличающееся тем, что оно содержит устройство обнаружения для обнаружения насыщенных пикселов по п. 6 или 7.
9. Электронное устройство, включающее в себя устройство цветовой коррекции по п. 8.
10. Электронное устройство по п. 9, отличающееся тем, что оно выбрано из группы, состоящей из устройства связи, игрового устройства, планшетного компьютера, переносного компьютера, фотокамеры, видеокамеры, кристалла кодирования, фотосервера и видеосервера.
11. Машиночитаемый носитель, содержащий программу для конфигурирования цифрового компьютера с возможностью осуществления способа по любому из пп. 1-5.
RU2018138020A 2016-03-30 2017-03-27 Способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении RU2750088C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP16305372.1 2016-03-30
EP16305372.1A EP3226203A1 (en) 2016-03-30 2016-03-30 Method for detection of saturated pixels in an image
PCT/EP2017/057222 WO2017167700A1 (en) 2016-03-30 2017-03-27 Method for detection of saturated pixels in an image

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2018138020A true RU2018138020A (ru) 2020-04-30
RU2018138020A3 RU2018138020A3 (ru) 2020-08-19
RU2750088C2 RU2750088C2 (ru) 2021-06-22

Family

ID=55701900

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018138020A RU2750088C2 (ru) 2016-03-30 2017-03-27 Способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении

Country Status (10)

Country Link
US (1) US11488289B2 (ru)
EP (2) EP3226203A1 (ru)
JP (1) JP6876068B2 (ru)
KR (1) KR102287127B1 (ru)
CN (1) CN109844803B (ru)
CA (1) CA3019961C (ru)
MX (1) MX394091B (ru)
RU (1) RU2750088C2 (ru)
TW (1) TWI736599B (ru)
WO (1) WO2017167700A1 (ru)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11074677B2 (en) 2018-03-29 2021-07-27 Dolby Laboratories Licensing Corporation Dynamic range extension of partially clipped pixels in captured images
US11100620B2 (en) * 2018-09-04 2021-08-24 Apple Inc. Hue preservation post processing for highlight recovery
US11303873B2 (en) 2018-12-27 2022-04-12 Dolby Laboratories Licensing Corporation Rendering wide color gamut, two-dimensional (2D) images on three-dimensional (3D) capable displays
EP3839876A1 (en) * 2019-12-20 2021-06-23 Fondation B-COM Method for converting an image and corresponding device

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5231504A (en) 1991-12-30 1993-07-27 Xerox Corporation Method for improved color reproduction using linear mixing calculations based on positional relationships between an original color and an achromatic region in a linear mixing space
US20020163525A1 (en) 2001-03-07 2002-11-07 Shih-Pei Liao Method for enhancing saturation of color images
US7956889B2 (en) * 2003-06-04 2011-06-07 Model Software Corporation Video surveillance system
CN1300744C (zh) * 2003-12-09 2007-02-14 香港中文大学 对数字图像曝光不足的缺陷进行自动修正的方法和系统
WO2005109854A1 (en) 2004-05-11 2005-11-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method for processing color image data
JP4479457B2 (ja) 2004-05-27 2010-06-09 ソニー株式会社 画像処理装置、および画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム
US8331665B2 (en) 2004-12-01 2012-12-11 Tp Vision Holding B.V. Method of electronic color image saturation processing
US20060146193A1 (en) 2004-12-30 2006-07-06 Chaminda Weerasinghe Method and system for variable color saturation
JP2006303559A (ja) 2005-04-15 2006-11-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 電子式カメラ
JP2006333313A (ja) 2005-05-30 2006-12-07 Seiko Epson Corp 画像補正装置、画像補正方法および画像補正プログラム
US7893975B2 (en) * 2006-10-13 2011-02-22 Apple Inc. System and method for processing images using predetermined tone reproduction curves
JP5004305B2 (ja) 2008-09-04 2012-08-22 株式会社リコー 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体
JP5177751B2 (ja) 2008-09-29 2013-04-10 ルネサスエレクトロニクス株式会社 表示駆動回路
JP5277863B2 (ja) * 2008-10-22 2013-08-28 株式会社リコー 撮像装置および撮像方法
JP5223686B2 (ja) 2009-01-07 2013-06-26 株式会社リコー 撮像装置および撮像方法
KR20120091578A (ko) * 2011-02-09 2012-08-20 삼성전자주식회사 영상의 밝기 변환 방법 및 장치
US20120218283A1 (en) * 2011-02-28 2012-08-30 Spatial Photonics, Inc. Method for Obtaining Brighter Images from an LED Projector
EP2760207A4 (en) 2012-01-17 2015-07-29 Honda Motor Co Ltd IMAGE PROCESSING DEVICE
JP2015092301A (ja) 2012-01-30 2015-05-14 日本電気株式会社 画像処理装置及びその画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム、および画像処理システム
JP2015092643A (ja) 2012-01-30 2015-05-14 日本電気株式会社 画像処理装置及びその画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム、および画像処理システム
JP6143575B2 (ja) * 2013-06-25 2017-06-07 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム
US9262690B2 (en) * 2013-08-27 2016-02-16 Htc Corporation Method and device for detecting glare pixels of image
WO2015113655A1 (en) 2014-01-31 2015-08-06 Thomson Licensing Method for conversion of a saturated image into a non-saturated image
US9749534B2 (en) * 2014-12-31 2017-08-29 Canon Kabushiki Kaisha Devices, systems, and methods for estimation of motion blur from a single image
US9336582B1 (en) * 2015-04-17 2016-05-10 Google Inc. Convolutional color correction

Also Published As

Publication number Publication date
US11488289B2 (en) 2022-11-01
KR20190038753A (ko) 2019-04-09
JP6876068B2 (ja) 2021-05-26
EP3437066A1 (en) 2019-02-06
US20190114749A1 (en) 2019-04-18
MX394091B (es) 2025-03-21
RU2750088C2 (ru) 2021-06-22
CN109844803A (zh) 2019-06-04
CN109844803B (zh) 2023-07-07
EP3226203A1 (en) 2017-10-04
RU2018138020A3 (ru) 2020-08-19
KR102287127B1 (ko) 2021-08-05
WO2017167700A1 (en) 2017-10-05
TW201801042A (zh) 2018-01-01
CA3019961A1 (en) 2017-10-05
MX2018011885A (es) 2019-06-06
EP3437066B1 (en) 2021-03-17
TWI736599B (zh) 2021-08-21
JP2019513335A (ja) 2019-05-23
CA3019961C (en) 2024-02-27
BR112018069885A2 (pt) 2019-02-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9602796B2 (en) Technologies for improving the accuracy of depth cameras
CN108668093B (zh) Hdr图像的生成方法及装置
US9521308B2 (en) Electronic device and method for controlling flash
US9154697B2 (en) Camera selection based on occlusion of field of view
WO2017016030A1 (zh) 一种图像处理方法及终端
US9727984B2 (en) Electronic device and method for processing an image
RU2018138020A (ru) Способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении
FR3027143B1 (fr) Appareil mobile, notamment drone a voilure tournante, muni d'une camera video delivrant des sequences d'images corrigees dynamiquement de l'effet "wobble"
WO2017076040A1 (zh) 应用于连拍过程中的图像处理方法和装置
JP2017046045A5 (ja) 表示装置、表示装置の制御方法、画像処理装置、プログラム、及び、記録媒体
DE602007012949D1 (de) Verminderung des Verwackelns von Bildern in digitale Kameras
US9888154B2 (en) Information processing apparatus, method for processing information, and computer program
US10122912B2 (en) Device and method for detecting regions in an image
KR20190122807A (ko) 비디오 콘텐츠에서의 광학적 흐름 및 센서 입력 기반의 배경 감산
US8995784B2 (en) Structure descriptors for image processing
CN108965646A (zh) 图像处理装置、图像处理方法和存储介质
US9361500B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and recording medium
KR102282457B1 (ko) 컬러 모아레 저감 방법, 컬러 모아레 저감 장치 및 영상 처리 장치
US9298998B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and computer-readable medium
JP6155349B2 (ja) デコンボリューション画像において色収差を減じる方法、装置及びコンピュータプログラム製品
CN107959843A (zh) 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备
TWI588584B (zh) 用於確定圖像感測器與被照射體之間的距離的方法及裝置
CN107959840A (zh) 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备
US9582861B2 (en) Image processing technique using high frequency data analysis to filter low frequency data by dynamic kernel adjustment
Im et al. Dark channel prior-based white point estimation for automatic white balance