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1. (WO2011139288) IMAGE SHARPNESS CLASSIFICATION SYSTEM
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2011/139288    International Application No.:    PCT/US2010/039843
Publication Date: 10.11.2011 International Filing Date: 24.06.2010
IPC:
G06K 9/62 (2006.01)
Applicants: NIKON CORPORATION [JP/JP]; 12-1, Yurakucho 1-chome Chiyoda-ku Tokyo, 100-8331 (JP) (For All Designated States Except US).
HONG, Li [US/US]; (US) (For US Only)
Inventors: HONG, Li; (US)
Agent: ROEDER, Steven, G.; Roeder & Broder LLP 5560 Chalsea Avenue La Jolla, CA 92037 (US)
Priority Data:
61/332,132 06.05.2010 US
Title (EN) IMAGE SHARPNESS CLASSIFICATION SYSTEM
(FR) SYSTÈME DE CLASSIFICATION DE LA NETTETÉ D'IMAGE
Abstract: front page image
(EN)A method for predicting whether a test image (318) is sharp or blurred includes the steps of : providing a sharpness classifier (316) that is trained to discriminate between sharp and blurred images; computing a set of sharpness features (322) for the test image (318) by (i) generating a high pass image (404) from the test image (318), (ii) generating a band pass image (406) from the test image (318), (iii) identifying textured regions (408) in the high pass image, (iv) identifying texture regions (410) in the band pass image, and (v) evaluating the identified textured regions in the high pass image and the band pass image to compute the set of test sharpness features (412); and evaluating the sharpness features using the sharpness classifier (324) to estimate if the test image (318) is sharp or blurry (20).
(FR)L'invention concerne un procédé permettant de prédire si une image test (318) est nette ou floue, qui consiste: à prévoir un classificateur de netteté (316) capable de distinguer des images nettes des images floues; à calculer un ensemble de caractéristiques de netteté (322) pour l'image test (318) (i) par création d'une image de haute fréquence (404) à partir de l'image test (318), (ii) par création d'une image passe-bande (406) à partir de l'image test (318), (iii), par identification des régions texturées (408) dans l'image de haute fréquence, (iv) par identification de régions de texture (410) dans l'image passe-bande, et (v) par évaluation des régions texturées dans l'image de haute fréquence et l'image passe-bande pour calculer l'ensemble de caractéristiques de netteté du test (412); et évaluation des caractéristiques de netteté à l'aide du classificateur de netteté (324) pour estimer si l'image test (318) est nette ou floue (20).
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PE, PG, PH, PL, PT, RO, RS, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)