[发明专利]用于从输入图像产生像素分辨率提高的输出图像的方法和系统无效

专利信息
申请号: 201180007243.2 申请日: 2011-01-27
公开(公告)号: CN102770887A 公开(公告)日: 2012-11-07
发明(设计)人: R·法特尔;G·弗里德曼 申请(专利权)人: 耶路撒冷希伯来大学伊森姆研究发展有限公司
主分类号: G06T3/40 分类号: G06T3/40
代理公司: 北京嘉和天工知识产权代理事务所(普通合伙) 11269 代理人: 严慎
地址: 以色列*** 国省代码: 以色列;IL
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摘要:
搜索关键词: 用于 输入 图像 产生 像素 分辨率 提高 输出 方法 系统
【说明书】:

相关申请:本申请要求2010年1月28日递交的临时申请序号No.61/299,036的权益,该临时申请的内容通过引用被包括在本文中。

技术领域

本发明总地涉及计算机图像处理领域,更具体地涉及用于数字颜色校正的系统和方法。

现有技术

下面列出了被认为是作为背景与本发明相关的现有技术参考文献,并且它们的内容通过引用被并入本文。这些参考文献在本文的确认不被推断为意思是指这些参考文献以任何方式与本文所公开的本发明的专利性相关。每篇参考文献用方括号中所包括的数字标识,因此,现有技术在整个说明书中将用方括号中所包括的数字指代。

[1]Aly,H.和Dubois,E.2005。使用全变差正则化与新观察模型的图像上采样(Image up-sampling using total-variation regularization with a new observation model)。IEEE会刊/图像处理14、10,1647-1659页(IEEE Trans.Image Processing 14,10,1647-1659)。

[2]Barnsley,M.1988。真实世界图像的分形建模(Fractal modelling of real world images)。斯普林格出版社纽约分社出版的由H.-O.Peitgen和D.Saupe编辑的《分形图像科学》(The Science of Fractal Images,H.-O.Peitgen and D.Saupe,Eds.Springer-Verlag,New York)。

[3]Bhat,P.,Zitnick,C.L.,Snavely,N.,Agarwala,A.,Agrawala,M.,Curless,B.,Cohen,M.和Kang,S.B.2007。使用照片来增强静态场景的视频(Using photographs to enhance videos of a static scene)。欧洲制图学会2007年出版的由J.Kautz和S.Pattanaik编辑的《呈现技术》,327-338页(Rendering Techniques 2007,J.Kautz and S.Pattanaik,Eds.Eurographics,327-338)。

[4]Ebrahimi,M.和Vrscay,E.R.2007。使用自身实例来求解图像变焦的逆问题(Solving the inverse problem of image zooming using self-examples)。Proc.ICIAR 2007。斯普林格出版社出版的《计算机科学讲义》第4633卷,117-130页(Lecture Notes in Computer Science,vol.4633.Springer,117-130)。

[5]Farsiu,S.,Robinson,M.,Elad,M.,和Milanfar,P.2004。快速且鲁棒的多帧超分辨率(Fast and robust multi-frame super resolution)。图像处理,IEEE会刊13、10(十月),1327-1344页(Image Processing,IEEE Transactions on13,10(Oct.),1327-1344)。

[6]Fattal,R.2007。通过强加的边缘统计的图像上采样(Image upsampling via imposed edge statistics)。ACM会刊/图形26、3、95(ACM Trans.Graph.26,3,95)。

[7]Freeman,W.T.,Jones,T.R.和Pasztor,E.C.2002。基于实例的超分辨率(Example-based super-resolution)。IEEE计算、图形、应用22、2(三月),56-65页(IEEE Comput.Graph.Appl.22,2(March),56-65)。

[8]Freeman,W.T.,Pasztor,E.C.和Carmichael,O.T.2000。学习低级视觉(Learning low-level vision)。Int.J.计算版本40,1(十月),25-47页(Int.J.Comput.Vision40,1(October),25-47)。

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