[发明专利]学习装置和方法、图像处理装置和方法、程序和记录介质

权利要求书

1.一种图像处理装置，包括：

基于模型的处理单元，该基于模型的处理单元执行基于模型的处理，该基于模型的处理根据前一帧输出的第一高分辨率图像生成估计的低分辨率图像，其中所述估计的低分辨率图像是通过对所述第一高分辨率图像执行运动补偿而生成的；以及

预测运算单元，该预测运算单元基于预先存储的第一参数、预先存储的第二参数、观测的低分辨率图像、以及所述估计的低分辨率图像，对将要输出的第二高分辨率图像的像素值进行预测，

其中所述参数是根据运动补偿后的第一高分辨率图像而生成的，所述第二高分辨率图像的像素值是根据所述第一参数与对应的观测的低分辨率图像的像素值之乘积与所述第二参数与对应的运动补偿后的第一高分辨率图像的像素值之乘积的和而预测的。

2.根据权利要求1的图像处理装置，

其中所述预测运算单元读取通过预先学习生成的存储在学习数据库中的所述第一参数和所述第二参数，并预测所述像素值。

3.根据权利要求1的图像处理装置，

其中所述基于模型的处理单元包括：

运动补偿单元，该运动补偿单元对所述第一高分辨率图像的运动进行补偿；

下采样器，该下采样器根据相机模型限制运动补偿后的第一高分辨率图像的带域，间隔剔除被限制的运动补偿后的第一高分辨率图像的像素，而生成所述估计的低分辨率图像；

差分计算单元，该差分计算单元计算作为输入的低分辨率图像的观测的低分辨率图像与估计的低分辨率图像之间的差分，并生成差分图像数据；以及

上采样器，该上采样器对差分图像数据的像素进行插值，从而生成所述第二高分辨率图像。

4.根据权利要求1的图像处理装置，

其中所述基于模型的处理单元包括：

模糊添加单元，该模糊添加单元对所述第一高分辨率图像添加模糊；以及

模糊去除单元，该模糊去除单元从上采样后的差分图像去除模糊，

其中，所述差分图像是根据下采样后的第一高分辨率图像和所述观测的低分辨率图像而生成的。

5.根据权利要求1的图像处理装置，还包括：

类型分类单元，该类型分类单元基于特征量将关注像素分类为各个类型，其中所述特征量是在所述估计的低分辨率图像的像素与低分辨率的学生图像的对应像素之间的差分值，

其中所述预测运算单元进行使用预先存储的与分类的类型相对应的所述第一参数和所述第二参数的预定运算，并且对所述第二高分辨率图像的像素值进行预测。

6.根据权利要求1的图像处理装置，还包括：

抽头提取单元，该抽头提取单元提取作为输入的低分辨率图像的观测的低分辨率图像的预定像素、以及对于所述第一高分辨率图像而获得的所述估计的低分辨率图像的预定像素作为抽头，

其中所述预测运算单元基于预先存储的所述第一参数和所述第二参数进行关于抽头的预定运算，并对所述第二高分辨率图像的像素值进行预测。

7.一种图像处理方法，包括：

由基于模型的处理单元执行基于模型的处理，该基于模型的处理根据前一帧输出的第一高分辨率图像生成估计的低分辨率图像，其中所述估计的低分辨率图像是通过对所述第一高分辨率图像执行运动补偿而生成的；以及

由预测运算单元基于预先存储的第一参数、预先存储的第二参数、观测的低分辨率图像、以及所述估计的低分辨率图像，对将要输出的第二高分辨率图像的像素值进行预测，

其中所述参数是根据运动补偿后的第一高分辨率图像而生成的，所述第二高分辨率图像的像素值是根据所述第一参数与对应的观测的低分辨率图像的像素值之乘积与所述第二参数与对应的运动补偿后的第一高分辨率图像的像素值之乘积的和而预测的。