[发明专利]图像处理系统、学习完毕模型和图像处理方法

权利要求书

1.一种图像处理系统，其特征在于，所述图像处理系统具有：

存储部，其存储学习图像集和参照图像集；以及

处理部，其进行确定在图像扩展中使用的扩展参数的处理，

所述处理部进行如下处理：

通过对包含在所述学习图像集中的图像应用如下的图像扩展，生成扩展图像集，其中所述图像扩展是由所述扩展参数的候选即候选扩展参数所确定的；

根据所述扩展图像集，计算识别对象的特征的统计量即扩展特征统计量；

根据所述参照图像集，计算所述识别对象的特征的统计量即参照特征统计量；以及

根据所述扩展特征统计量与所述参照特征统计量之间的类似度，确定所述扩展参数。

2.根据权利要求1所述的图像处理系统，其特征在于，

所述参照图像集包含从所述识别对象出现的帧到经过规定时间为止的帧的图像。

3.根据权利要求2所述的图像处理系统，其特征在于，

所述参照图像集是拍摄管状的构造物的内部而得到的图像。

4.根据权利要求1至3中的任一项所述的图像处理系统，其特征在于，

所述处理部进行如下处理：

通过对包含在所述学习图像集中的图像应用如下的图像扩展，生成多个所述扩展图像集，其中所述图像扩展是由参数值不同的多个所述候选扩展参数所确定的；

根据多个所述扩展图像集，计算多个所述扩展特征统计量；

确定多个所述扩展特征统计量中的、与所述参照特征统计量之间的所述类似度最高的所述扩展特征统计量；以及

将所述参数值不同的多个所述候选扩展参数中的、与所确定的所述扩展特征统计量对应的所述候选扩展参数，确定为用于所述图像扩展的所述扩展参数。

5.根据权利要求1至3中的任一项所述的图像处理系统，其特征在于，

所述处理部进行如下处理：

通过将如下的图像扩展应用于包含在所述学习图像集中的图像，生成所述扩展图像集，其中所述图像扩展是由给定参数值的所述候选扩展参数所确定的；

根据所述扩展图像集，计算所述扩展特征统计量；

在判定为所述扩展特征统计量与所述参照特征统计量之间的所述类似度高时，将所述给定参数值的所述候选扩展参数确定为用于所述图像扩展的所述扩展参数；以及

在判定为所述扩展特征统计量与所述参照特征统计量之间的所述类似度低时，进行所述参数值的更新处理。

6.根据权利要求1至5中的任一项所述的图像处理系统，其特征在于，

包含在所述参照图像集中的图像中的所述识别对象是位于图像周缘部的关注被摄体。

7.根据权利要求1至6中的任一项所述的图像处理系统，其特征在于，

所述处理部通过对包含在所述学习图像集中的图像应用包括图像尺寸调整处理的所述图像扩展，生成所述扩展图像集，

所述处理部根据所述扩展特征统计量与所述参照特征统计量之间的所述类似度，进行确定图像尺寸调整率的下限的处理，其中所述图像尺寸调整率的下限表示所述图像尺寸调整处理中的图像缩小程度的界限。

8.根据权利要求1至6中的任一项所述的图像处理系统，其特征在于，

所述处理部通过对包含在所述学习图像集中的图像应用包括亮度校正处理的图像扩展，生成所述扩展图像集，

所述处理部根据所述扩展特征统计量与所述参照特征统计量之间的所述类似度，进行确定亮度校正的下限的处理，其中所述亮度校正的下限表示所述亮度校正处理中的亮度的降低程度的界限。

9.根据权利要求1至6中的任一项所述的图像处理系统，其特征在于，

所述处理部通过对包含在所述学习图像集中的图像应用包括平滑化处理的所述图像扩展，生成所述扩展图像集，

所述处理部根据所述扩展特征统计量与所述参照特征统计量之间的所述类似度，进行确定所述平滑化处理的强度的上限的处理。