[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

RU2692575C1 - Method of integrating digital halftone images - Google Patents

Method of integrating digital halftone images Download PDF

Info

Publication number
RU2692575C1
RU2692575C1 RU2018100949A RU2018100949A RU2692575C1 RU 2692575 C1 RU2692575 C1 RU 2692575C1 RU 2018100949 A RU2018100949 A RU 2018100949A RU 2018100949 A RU2018100949 A RU 2018100949A RU 2692575 C1 RU2692575 C1 RU 2692575C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
images
informative
pixels
brightness
Prior art date
Application number
RU2018100949A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Владимир Вацлавович Шипко
Original Assignee
Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации
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 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации filed Critical Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации
Priority to RU2018100949A priority Critical patent/RU2692575C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2692575C1 publication Critical patent/RU2692575C1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/50Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/40Filling a planar surface by adding surface attributes, e.g. colour or texture
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

FIELD: calculating; counting.SUBSTANCE: invention relates to the computer equipment. Method of integrating two digital halftone images includes determining the most informative image, forming the resulting image and aligning its brightness range, wherein, when integrating images, calculating differences of brightness values of each pixel of the most informative image with surrounding pixels, obtained differences are averaged, complexed halftone image is formed by summation of brightness values of pixels of the second image with corresponding values of average difference of pixels of the most informative image with given gain factor, resultant image is represented in the form of RGB-colour image with three components: two initial and complexed images.EFFECT: technical result is higher local contrast of resulting image.1 cl, 11 dwg

Description

Изобретение относится к области цифровой обработки изображений, в частности к комплексированию цифровых изображений.The invention relates to the field of digital image processing, in particular to the integration of digital images.

Из уровня техники известен способ комплексирования цифровых полутоновых изображений, полученных от двух каналов различного спектрального диапазона (Патент RU 2451338 опубликовано 20.05.2012 г., МПК G06T 5/00). Представленный способ заключается в том, что получают исходные телевизионные и тепловизионные изображения, определяют основное изображение с наибольшим уровнем информативных деталей, вычисляют среднюю яркость изображения второго канала, вычисляют среднее значение абсолютных разностей между средней яркостью изображения второго канала и значениями яркостей всех пикселей изображения второго канала, для каждого пикселя комплексированного изображения вычисляют сумму значения яркости пикселя изображения основного канала и абсолютной разности значения яркости пикселя изображения второго канала и средней яркости изображения второго канала, из полученной суммы вычитают среднее значение абсолютных разностей яркости пикселей изображения второго канала и средней яркости изображения второго канала, нормализуют яркостный диапазон изображения.The prior art knows how to integrate digital halftone images obtained from two channels of different spectral range (Patent RU 2451338 published 05/20/2012, IPC G06T 5/00). The presented method consists in receiving the original television and thermal images, determining the main image with the highest level of informative details, calculating the average brightness of the image of the second channel, calculating the average value of the absolute differences between the average brightness of the image of the second channel and the brightness values of all the pixels of the image of the second channel, for each pixel of the integrated image, calculate the sum of the brightness value of the pixel of the image of the main channel and the absolute the difference between the brightness values of the pixel image of the second channel and the average brightness of the image of the second channel, subtract the average absolute values of the brightness differences between the images of the second channel image and the average brightness of the second channel image from the sum, normalize the brightness range of the image.

Одним из недостатков данного способа является, снижение локального контраста объектов, особенно в случае наличия засветок на одном из исходных изображений.One of the disadvantages of this method is the reduction of the local contrast of objects, especially in the case of the presence of highlights on one of the original images.

Наиболее близким к предлагаемому является способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений (Патент RU 2540778 опубликовано 10.02.2015 г., МПК G06T 5/50, G06K 9/46). Данный способ, включает получение исходных изображений, определение наиболее информативного изображения, комплексирование изображений, основанное на комбинировании наиболее информативного изображения и отличительных деталей второго изображения, выравнивание яркостного диапазона результирующего изображения. При комплексировании изображений определяют оценки коэффициентов линейной регрессии величин яркостей наиболее информативного изображения по величинам яркости второго изображения, формируют промежуточное изображение как результат линейного преобразования наиболее информативного изображения с найденными коэффициентами, находят комплексированное изображение путем прибавления к наиболее информативному изображению разности второго и промежуточного изображений.The closest to the proposed method is the integration of two digital half-tone images (Patent RU 2540778 published 02.10.2015, IPC G06T 5/50, G06K 9/46). This method includes obtaining original images, determining the most informative image, combining images based on a combination of the most informative image and the distinctive details of the second image, leveling the brightness range of the resulting image. When complexing images, estimates of linear regression coefficients of brightness values of the most informative image by brightness values of the second image are determined, an intermediate image is formed as a result of a linear transformation of the most informative image with found coefficients, a combined image is found by adding the difference between the second and intermediate images to the most informative image.

Недостатками способа-прототипа является снижение локального контраста объектов на результирующем изображении как в случае наличия засветок на одном из исходных изображений, так и в случае близких по яркости объекта и фона разноспектральных изображений, а также сложность выявления спектрально зависимых объектов на результирующем комплексированном изображении.The disadvantages of the prototype method is to reduce the local contrast of objects in the resulting image as in the presence of highlights on one of the original images, and in the case of similar object brightness and background spectral images, as well as the difficulty of identifying spectrally dependent objects on the resulting complex image.

Техническим результатом предлагаемого способа комплексирования цифровых полутоновых изображений является повышение локального контраста результирующего изображения, содержащего элементы исходных изображений одной и той же сцены, полученных в различных спектральных диапазонах, а также упрощение выявления спектрально зависимых объектов.The technical result of the proposed method of integrating digital halftone images is to increase the local contrast of the resulting image containing the elements of the original images of the same scene obtained in different spectral ranges, as well as simplifying the detection of spectrally dependent objects.

Технический результат достигается тем, что согласно предлагаемого способа включающего определение наиболее информативного изображения, формирование результирующего изображения и выравнивание его яркостного диапазона, при комплексировании изображений вычисляют разности значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения с окружающими его пикселами, усредняют полученные разности, формируют комплексированное полутоновое изображение путем суммирования значений яркости пикселей второго изображения с соответствующими значениями средней разности пикселей наиболее информативного изображения с заданным коэффициентом усиления, результирующее изображение представляют в виде RGB-цветного изображения с тремя компонентами: два исходных изображения и комплексированное изображение.The technical result is achieved by the fact that according to the proposed method including determining the most informative image, forming the resulting image and aligning its brightness range, when combining images, calculate the difference in brightness values of each pixel of the most informative image with surrounding pixels, average the resulting differences, form an integrated halftone image by summing the brightness values of the pixels of the second image with the corresponding conductive average difference values most informative image pixels with a predetermined gain, the resulting image is presented in the form of RGB-color image with three components: two initial images and complexed image.

Сущность предлагаемого способа заключается в том, что при комплексировании изображений вычисляют разности значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения (например, телевизионное (ТВ) изображение) с окружающими его пикселами:The essence of the proposed method lies in the fact that when integrating images, calculate the difference between the brightness values of each pixel of the most informative image (for example, a television (TV) image) with the surrounding pixels:

Figure 00000001
Figure 00000001

где i=1, …, m; j=1, …, n; m, n - число строк и столбцов ТВ изображения

Figure 00000002
;where i = 1, ..., m; j = 1, ..., n; m, n - the number of rows and columns of the TV image
Figure 00000002
;

р=0, …, Р - параметр определяющий координаты пиксела окрестности по i,p = 0, ..., P is the parameter that determines the coordinates of the neighborhood pixel by i,

q=0, …, Q - параметр определяющий координаты пиксела окрестности по j.q = 0, ..., Q is the parameter that determines the coordinates of the neighborhood pixel by j.

d=1, …, ((2Р+1)(2Q+1))-1 - индекс разности значений яркости i, j-го пиксела с пикселами окрестности.d = 1, ..., ((2Р + 1) (2Q + 1)) - 1 - index of the difference between the brightness values of i, j-th pixel with the pixels of the neighborhood.

Усредняют полученные разности по количеству пикселей окрестности:Average the obtained difference by the number of pixels in the neighborhood:

Figure 00000003
Figure 00000003

Формируют комплексированное полутоновое изображение путем суммирования значений яркости пикселей второго изображения (например, тепловизионное (ТПВ) изображение) с соответствующими значениями средней разности яркостей пикселей наиболее информативного изображения с заданным коэффициентом усиления:Form a complex halftone image by summing the brightness values of the pixels of the second image (for example, thermal imaging (TFT) image) with the corresponding values of the average difference in brightness of the pixels of the most informative image with a given gain:

Figure 00000004
Figure 00000004

где k - коэффициент усиления средней разности яркостей пикселей наиболее информативного изображения.where k is the gain of the average difference in brightness of the pixels of the most informative image.

Согласно (см., например, Агостон Ж. Теория цвета и ее применение в искусстве и дизайне: Пер. с англ. - М.: Мир, 1985. 184 с), для визуализации отличительных признаков разноспектральных изображений, результирующее изображение представляют в виде синтезированного RGB-цветного изображения

Figure 00000005
с тремя компонентами (например
Figure 00000006
:According to (see, for example, J. Agoston. Theory of Color and its Application in Art and Design: Trans. From English - M .: Mir, 1985. 184), for visualizing the distinctive features of multi-spectral images, the resulting image is represented as a synthesized RGB color image
Figure 00000005
with three components (for example
Figure 00000006
:

Figure 00000007
Figure 00000007

Выравнивают яркостный диапазон результирующего цветного изображения с помощью любого известного метода (см., например, Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с).Align the luminance range of the resulting color image using any known method (see, for example, Gonzalez R., Woods R. Digital image processing. M .: Tekhnosfera, 2005. 1072 sec.).

Выводят результирующее цветное изображение для просмотра.Display the resulting color image for viewing.

Предлагаемый способ может быть реализован, например, с помощью устройства, блок-схема которого представлена на фиг. 1. Блок-схема устройства содержит: 1 - блок предварительной подготовки изображений, выполняющий геометрические преобразование изображений, улучшение яркости и контраста, фильтрацию шума, 2 - блок выбора наиболее информативного изображения; 3 - блок вычисления разностей значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения с окружающими его пикселами; 4 - блок вычисления среднего значения разностей яркости пикселей наиболее информативного изображения; 5 - блок усиления средних значений разностей яркости пикселей наиболее информативного изображения; 6 - блок формирования комплексированного полутонового изображения; 7 - блок формирования результирующего RGB-цветного комплексированного изображения; 8 - блок выравнивания яркостного диапазона цветного изображения; 9 - блок вывода результирующего цветного изображения.The proposed method can be implemented, for example, using a device whose block diagram is shown in FIG. 1. The block diagram of the device contains: 1 - a block of preliminary preparation of images that performs geometric transformation of images, improving brightness and contrast, filtering noise, 2 - a block for selecting the most informative image; 3 - a unit for calculating the difference in brightness values of each pixel of the most informative image with its surrounding pixels; 4 - a unit for calculating the average value of the difference in pixel brightness of the most informative image; 5 is a block to enhance the average values of the difference in pixel brightness of the most informative image; 6 - block the formation of the integrated halftone image; 7 is a block forming the resulting RGB-color complexed image; 8 - block alignment of the luminance range of the color image; 9 - output unit of the resulting color image.

Устройство на фиг. 1 работает следующим образом. На вход устройства поступают два разноспектральных изображения, которые подают на вход блока предварительной подготовки изображений 1, далее изображения подают на блок выбора наиболее информативного изображения 2, после чего наиболее информативное изображение параллельно подают на блок вычисления разностей значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения с окружающими его пикселами 3 и блок формирования результирующего RGB-цветного комплексированного изображения 7, а второе изображение параллельно подают на блок формирования комплексированного полутонового изображения 6 и блок формирования результирующего RGB-цветного комплексированного изображения 7. После обработки в блоке 3, полученные разности значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения с окружающими его пикселами поступают на блок вычисления среднего значения разностей яркости пикселей наиболее информативного изображения 4, после чего полученные средние значения разностей яркости пикселей наиболее информативного изображения подают на блок формирования комплексированного полутонового изображения 6, полученное комплексированное полутоновое изображение подается на блок формирования результирующего RGB-цветного комплексированного изображения 7. Результирующее RGB-цветное комплексированное изображение подают на блок выравнивания яркостного диапазона цветного изображения 8, после чего результирующее изображение поступает на блок вывода результирующего цветного изображения 9.The device in FIG. 1 works as follows. Two multi-spectral images are input to the device, which are fed to the input of the preliminary image preparation block 1, then the images are fed to the block of selection of the most informative image 2, after which the most informative image is fed in parallel to the block for calculating differences in brightness values of each pixel of the most informative image pixels 3 and the block forming the resulting RGB-color complex image 7, and the second image in parallel serves on the block forming a complexed halftone image 6 and a block forming the resulting RGB-color complexed image 7. After processing in block 3, the resulting differences in the brightness values of each pixel of the most informative image with surrounding pixels go to the unit calculating the average value of the brightness differences of pixels in the most informative image 4, after what the obtained average values of the difference in brightness of the pixels of the most informative image is fed to the unit of formation of the set xenated halftone image 6, the resulting integrated halftone image is fed to the forming unit of the resulting RGB color integrated image 7. The resulting RGB color integrated image is fed to the brightness leveling unit of the color image 8, after which the resulting image is fed to the output unit of the resulting color image 9.

Рассмотрим примеры. На фиг. 2, 7 представлено исходное ТВ изображение (на фиг. 2 засветка объектов сцены, на фиг. 7 плохо различимые объекты с низким контрастом). На фиг. 3, 8 представлено исходное ТПВ изображение с контрастными объектами. На фиг. 4, 9 представлен результат комплексирования исходных разноспектральных полутоновых изображений в единое полутоновое изображение по способу-прототипу. На фиг. 5, 10 представлено комплексированное полутоновое изображение полученное на основе предлагаемого способа. На фиг. 6, 11 с целью демонстрации достигаемого технического результата, представлено результирующее цветное комплексированное изображение, полученное устройством комплексирования изображений (фиг. 1) на основе предлагаемого способа, по которым хорошо видны объекты, как первого, так и второго исходных изображений, а также цветом выделены спектрально зависимые объекты и элементы сцены.Consider examples. FIG. Figures 2, 7 show the original TV image (in Fig. 2, the illumination of objects in the scene, in Fig. 7 poorly visible objects with low contrast). FIG. 3, 8 shows the original TPR image with contrasting objects. FIG. 4, 9 shows the result of the integration of the original multi-spectral half-tone images into a single half-tone image according to the prototype method. FIG. 5, 10 presents an integrated halftone image obtained on the basis of the proposed method. FIG. 6, 11 in order to demonstrate the achieved technical result, the resulting color integrated image obtained by the image complexing device (Fig. 1) is presented on the basis of the proposed method, in which objects of both the first and second source images are clearly visible, as well as spectrally highlighted in color dependent objects and scene elements.

Сопоставляя результаты комплексирования разноспектральных полутоновых изображений известным (фиг. 4, 9) и предлагаемым (фиг. 6, 11) способом, можно видеть, что заявляемый способ позволяет получить лучший результат, поскольку результирующее комплексированное изображение является более информативным с высоким локальным контрастом и позволяет осуществлять селекцию спектрально зависимых объектов по их цветовому различию, как в условиях засветочных помех, так и в условиях низкого контраста одного из исходных изображений.Comparing the results of complexing multi-spectral halftone images known (Fig. 4, 9) and the proposed (Fig. 6, 11) method, you can see that the inventive method allows to get the best result, because the resulting integrated image is more informative with high local contrast and allows selection of spectrally dependent objects according to their color difference, both in conditions of glare interference, and in conditions of low contrast of one of the original images.

Таким образом, предлагаемый способ позволяет повысить локальный контраст информативных элементов и объектов, как в случае наличия засветок на одном из исходных изображений, так и в случае близких яркостей объекта и фона разноспектральных изображений, а также упростить выявление спектрально зависимых объектов, за счет того, что при комплексировании изображений вычисляют разности значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения с окружающими его пикселами, усредняют полученные разности, формируют комплексированное полутоновое изображение путем суммирования значений яркости пикселей второго изображения с соответствующими значениями средней разности пикселей наиболее информативного изображения с заданным коэффициентом усиления, результирующее изображение представляют в виде RGB-цветного изображения с тремя компонентами: два исходных изображения и комплексированное изображение. Тем самым предлагаемый способ устраняет недостатки прототипа.Thus, the proposed method allows to increase the local contrast of informative elements and objects, as in the case of the presence of highlights on one of the source images, and in the case of close object brightness and background of different spectral images, as well as to simplify the identification of spectrally dependent objects, due to the fact that when complexing images, calculate the difference of the brightness values of each pixel of the most informative image with the surrounding pixels, average the obtained differences, form a complex A halftone image by summing the brightness values of the pixels of the second image with the corresponding values of the average pixel difference of the most informative image with a given gain, the resulting image is represented as an RGB-color image with three components: two source images and an integrated image. Thus, the proposed method eliminates the disadvantages of the prototype.

Предлагаемое техническое решение является новым, поскольку из общедоступных сведений неизвестен способ комплексирования цифровых полутоновых изображений, заключающийся в определении наиболее информативного изображения, формировании результирующего изображения и выравнивании его яркостного диапазона, при комплексировании изображений вычислении разностей значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения с окружающими его пикселами, усреднении полученных разностей, формировании комплексированного полутонового изображения путем суммирования значений яркости пикселей второго изображения с соответствующими значениями средней разности пикселей наиболее информативного изображения с заданным коэффициентом усиления, представлении результирующего изображения в виде RGB-цветного изображения с тремя компонентами: два исходных изображения и комплексированное изображение.The proposed technical solution is new, because of the publicly available information is unknown method of integrating digital halftone images, which consists in determining the most informative image, forming the resulting image and aligning its brightness range, when combining images calculating the difference in brightness values of each pixel of the most informative image with its surrounding pixels, averaging the obtained differences, the formation of an integrated halftone image by summing the brightness values of the pixels of the second image with the corresponding values of the average pixel difference of the most informative image with a given gain, representing the resulting image as an RGB-color image with three components: two source images and an integrated image.

Предлагаемое техническое решение является промышленно применимым, так как для его реализации могут быть использованы любые известные из уровня техники программируемые и непрограммируемые процессоры цифровой обработки сигналов и изображений (см., например, URL: http://module.ru/catalog/).The proposed technical solution is industrially applicable, since its implementation can be used any known from the prior art programmable and non-programmable processors digital signal processing and images (see, for example, URL: http://module.ru/catalog/).

Claims (1)

Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений, включающий определение наиболее информативного изображения, формирование результирующего изображения и выравнивание его яркостного диапазона, отличающийся тем, что при комплексировании изображений вычисляют разности значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения с окружающими его пикселами, усредняют полученные разности, формируют комплексированное полутоновое изображение путем суммирования значений яркости пикселей второго изображения с соответствующими значениями средней разности пикселей наиболее информативного изображения с заданным коэффициентом усиления, результирующее изображение представляют в виде RGB-цветного изображения с тремя компонентами: два исходных изображения и комплексированное изображение.The method of integrating two digital halftone images, including determining the most informative image, generating the resulting image and aligning its luminance range, characterized in that when combining images, calculate the difference between the brightness values of each pixel of the most informative image and the surrounding pixels, averaged halftone image by summing the brightness values of the pixels of the second image with tvetstvuyuschimi average difference values most informative image pixels with a predetermined gain, the resulting image is presented in the form of RGB-color image with three components: two initial images and complexed image.
RU2018100949A 2018-01-10 2018-01-10 Method of integrating digital halftone images RU2692575C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2018100949A RU2692575C1 (en) 2018-01-10 2018-01-10 Method of integrating digital halftone images

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2018100949A RU2692575C1 (en) 2018-01-10 2018-01-10 Method of integrating digital halftone images

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2692575C1 true RU2692575C1 (en) 2019-06-25

Family

ID=67038306

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018100949A RU2692575C1 (en) 2018-01-10 2018-01-10 Method of integrating digital halftone images

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2692575C1 (en)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2342701C1 (en) * 2007-08-15 2008-12-27 Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство обороны Российской Федерации Method of complexing digital multispectral half-tone images
CN102368295A (en) * 2011-09-07 2012-03-07 常州蓝城信息科技有限公司 Method for extracting age characteristics under complex environment
RU2451338C1 (en) * 2010-12-23 2012-05-20 Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" (ОАО "ГРПЗ") Method of integrating digital grayscale television and thermal images
RU2540778C1 (en) * 2013-10-31 2015-02-10 Закрытое Акционерное Общество "Научно-Технический Центр Элинс" Method for integrating digital half-tone images
US20170331976A1 (en) * 2014-08-12 2017-11-16 Digimarc Corporation Spot color substitution for encoded signals

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2342701C1 (en) * 2007-08-15 2008-12-27 Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство обороны Российской Федерации Method of complexing digital multispectral half-tone images
RU2451338C1 (en) * 2010-12-23 2012-05-20 Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" (ОАО "ГРПЗ") Method of integrating digital grayscale television and thermal images
CN102368295A (en) * 2011-09-07 2012-03-07 常州蓝城信息科技有限公司 Method for extracting age characteristics under complex environment
RU2540778C1 (en) * 2013-10-31 2015-02-10 Закрытое Акционерное Общество "Научно-Технический Центр Элинс" Method for integrating digital half-tone images
US20170331976A1 (en) * 2014-08-12 2017-11-16 Digimarc Corporation Spot color substitution for encoded signals

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9992457B2 (en) High resolution multispectral image capture
Monno et al. Single-sensor RGB-NIR imaging: High-quality system design and prototype implementation
Cao et al. High resolution multispectral video capture with a hybrid camera system
US10572974B2 (en) Image demosaicer and method
Ma et al. Acquisition of high spatial and spectral resolution video with a hybrid camera system
US10147167B2 (en) Super-resolution image reconstruction using high-frequency band extraction
US10951817B2 (en) Compound-eye imaging device, image processing method, and recording medium
KR20170074602A (en) Apparatus for outputting image and method thereof
Tao et al. Hyperspectral image recovery based on fusion of coded aperture snapshot spectral imaging and RGB images by guided filtering
US10431616B2 (en) Color filter arrays for image sensors
Shrestha et al. Quality evaluation in spectral imaging–quality factors and metrics
Ye et al. A crosstalk correction method to improve multi-wavelength LEDs imaging quality based on color camera and frame accumulation
Monno et al. N-to-sRGB mapping for single-sensor multispectral imaging
RU2692575C1 (en) Method of integrating digital halftone images
RU2667800C1 (en) Method for integrating two digital halftone images
Han et al. Canonical illumination decomposition and its applications
Asiq et al. Efficient colour filter array demosaicking with prior error reduction
Ramanath Interpolation methods for the bayer color array
US10249020B2 (en) Image processing unit, imaging device, computer-readable medium, and image processing method
Couillaud et al. Nature-inspired color-filter array for enhancing the quality of images
Rebiere et al. Color Pixel Reconstruction for a Monolithic RGB-Z CMOS Imager
Bao et al. A no reference image quality measure using a distance doubling variance
CN110555871B (en) Method and device for automatic registration of monitoring video
Cho et al. Improvement on Demosaicking in Plenoptic Cameras by Use of Masking Information
Breier et al. Color filter arrays revisited—evaluation of Bayer pattern interpolation for industrial applications

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20200111