(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】特表2017-537403(P2017-537403A)
(43)【公表日】2017年12月14日
(54)【発明の名称】超解像画像を生成するための方法、装置およびコンピュータ・プログラム・プロダクト
(51)【国際特許分類】
G06T 3/40 20060101AFI20171117BHJP
G06T 7/215 20170101ALI20171117BHJP
【FI】
G06T3/40 730
G06T7/215
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
【全頁数】42
(21)【出願番号】特願2017-528503(P2017-528503)
(86)(22)【出願日】2015年11月20日
(85)【翻訳文提出日】2017年7月11日
(86)【国際出願番号】FI2015050807
(87)【国際公開番号】WO2016083666
(87)【国際公開日】20160602
(31)【優先権主張番号】5952/CHE/2014
(32)【優先日】2014年11月27日
(33)【優先権主張国】IN
(81)【指定国】
AP(BW,GH,GM,KE,LR,LS,MW,MZ,NA,RW,SD,SL,ST,SZ,TZ,UG,ZM,ZW),EA(AM,AZ,BY,KG,KZ,RU,TJ,TM),EP(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,RS,SE,SI,SK,SM,TR),OA(BF,BJ,CF,CG,CI,CM,GA,GN,GQ,GW,KM,ML,MR,NE,SN,TD,TG),AE,AG,AL,AM,AO,AT,AU,AZ,BA,BB,BG,BH,BN,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,IR,IS,JP,KE,KG,KN,KP,KR,KZ,LA,LC,LK,LR,LS,LU,LY,MA,MD,ME,MG,MK,MN,MW,MX,MY,MZ,NA,NG,NI,NO,NZ,OM,PA,PE,PG,PH,PL,PT,QA,RO,RS,RU,RW,SA,SC,SD,SE,SG,SK,SL,SM,ST,SV,SY,TH,TJ,TM,TN,TR,TT,TZ,UA,UG,US
(71)【出願人】
【識別番号】515076873
【氏名又は名称】ノキア テクノロジーズ オサケユイチア
(74)【代理人】
【識別番号】100099759
【弁理士】
【氏名又は名称】青木 篤
(74)【代理人】
【識別番号】100092624
【弁理士】
【氏名又は名称】鶴田 準一
(74)【代理人】
【識別番号】100141162
【弁理士】
【氏名又は名称】森 啓
(74)【代理人】
【識別番号】100141254
【弁理士】
【氏名又は名称】榎原 正巳
(72)【発明者】
【氏名】シュウミック ユキル
(72)【発明者】
【氏名】バサバラジャ エス ブイ
【テーマコード(参考)】
5B057
5L096
【Fターム(参考)】
5B057CA08
5B057CA12
5B057CA16
5B057CB08
5B057CB12
5B057CB16
5B057CD05
5B057CE06
5B057CE08
5B057CH09
5B057CH16
5B057DA08
5B057DA16
5B057DB02
5B057DB09
5B057DC30
5B057DC36
5L096GA10
5L096GA55
5L096HA03
(57)【要約】
【課題】超解像画像を生成するための方法、装置およびコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【解決手段】1つの例示的実施形態においては、方法、装置およびコンピュータ・プログラム・プロダクトが提供されている。この方法は、あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、そのシーンと結びついた初期超解像画像を生成するステップであって、そのシーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含む、ステップを含む。アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために、基準画像はアップ・サンプリングされる。初期超解像画像およびアップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像が生成される。モーション・マスク画像に基づいて、少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含むシーンの複合画像が生成される。
【選択図】図3B
【特許請求の範囲】
【請求項1】
あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、該シーンと結びついた初期超解像画像を生成するステップであって、該シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含む、ステップと、
アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために前記基準画像をアップ・サンプリングするステップと、
前記初期超解像画像および前記アップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成するステップであって、前記モーション・マスク画像が前記シーンと結びついた前記少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表している、ステップと、
前記モーション・マスク画像に基づいて、前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含む前記シーンの複合画像を生成するステップと、
を含む方法。
【請求項2】
前記初期超解像画像は、グローバル超解像再構成型アルゴリズムに基づいて生成される、請求項1に記載の方法。
【請求項3】
前記アップ・サンプリングされた基準画像は、三次補間法アルゴリズムを用いて前記基準画像を補間することによって生成される、請求項1に記載の方法。
【請求項4】
前記モーション・マスク画像を生成するステップは、
差分画像を生成するために、前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを比較するステップと、
中間画像を生成するために前記差分画像に対して低域フィルタリングを適用するステップと、
前記中間画像の複数の領域と閾値との比較に基づいて前記モーション・マスク画像を生成するステップと、
を含む、請求項1、2または3のいずれか1項に記載の方法。
【請求項5】
前記複合画像を生成するステップは、
前記アップ・サンプリングされた基準画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く前記複合画像の前記少なくとも1つの部分を検索するステップと、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索するステップであって、前記少なくとも1つの残りの部分が前記シーンの静止オブジェクトを標示するステップと、
を含む、請求項1ないし4のいずれか1項に記載の方法。
【請求項6】
前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを、下記等式、
【数1】
に基づいて融合するステップをさらに含み、式中
Z’は前記複合画像であり、
Zは前記初期超解像画像であり、
Z
cubicは前記アップ・サンプリングされた基準画像であり、
Mは前記モーション・マスク画像である、
請求項1ないし5に記載の方法。
【請求項7】
前記シーンの超解像画像を生成するために前記複合画像を正規化するステップをさらに含み、前記超解像画像は、下記等式、
【数2】
に基づいて生成され、式中
A’は、前記少なくとも1つの移動オブジェクトと結びついた画素に対して最大の重みを割当てるための対角重み行列である、
請求項5に記載の方法。
【請求項8】
前記対角重み行列A’は、下記等式
【数3】
に基づいて決定され、式中、
Aは前記複合画像に対する前記基準画像の複数の画素の貢献を標示する初期対角重み行列である、請求項6に記載の方法。
【請求項9】
前記複合画像を生成するステップは、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の前記少なくとも1つの別の部分を検索するステップと、
モーション補償超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索するステップであって、前記少なくとも1つの残りの部分が前記シーンの静止オブジェクトを標示するステップと、
を含む、請求項1ないし8に記載の方法。
【請求項10】
少なくとも1つのプロセッサと、
コンピュータ・プログラム・コードを備えた少なくとも1つのメモリと、
を備えた装置であって、前記少なくとも1つのメモリと前記コンピュータ・プログラム・コードは、前記少なくとも1つのプロセッサを用いて、前記装置に少なくとも、
あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、該シーンと結びついた初期超解像画像を生成させ、該シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含み、
アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために前記基準画像をアップ・サンプリングさせ、
前記初期超解像画像および前記アップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成させ、前記モーション・マスク画像が前記シーンと結びついた前記少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表しており、
前記モーション・マスク画像に基づいて、前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含む前記シーンの複合画像を生成させる、
ように構成されている、装置。
【請求項11】
前記初期超解像画像は、グローバル超解像再構成型アルゴリズムに基づいて生成される、請求項10に記載の装置。
【請求項12】
前記アップ・サンプリングされた基準画像は、三次補間法アルゴリズムを用いて前記基準画像を補間することによって生成される、請求項10に記載の装置。
【請求項13】
前記モーション・マスク画像を生成するために、前記装置はさらに、少なくとも部分的に、
差分画像を生成するために、前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを比較させられ、
中間画像を生成するために前記差分画像に対して低域フィルタリングを適用させられ、
前記中間画像の複数の領域と閾値との比較に基づいて前記モーション・マスク画像を生成させられる、
請求項10、11または12のいずれか1項に記載の装置。
【請求項14】
前記複合画像を生成するために、前記装置はさらに、少なくとも部分的に、
前記アップ・サンプリングされた基準画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く前記複合画像の前記少なくとも1つの部分を検索させられ、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索させられ、前記少なくとも1つの残りの部分が前記シーンの静止オブジェクトを標示する、
請求項10ないし13のいずれか1項に記載の装置。
【請求項15】
前記装置はさらに、少なくとも部分的に、前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを、下記等式、
【数4】
に基づいて融合させられ、式中
Z’は前記複合画像であり、
Zは前記初期超解像画像であり、
Z
cubicは、前記アップ・サンプリングされた基準画像であり、
Mは前記モーション・マスク画像である、
請求項10ないし14のいずれか1項に記載の装置。
【請求項16】
前記装置はさらに、少なくとも部分的に、前記シーンの超解像画像を生成するために前記複合画像を正規化させられ、前記超解像画像は、下記等式、
【数5】
に基づいて生成され、式中
A’は前記少なくとも1つの移動オブジェクトと結びついた画素に対して最大の重みを割当てるための対角重み行列である、
請求項15に記載の装置。
【請求項17】
前記装置はさらに、少なくとも部分的に、前記対角重み行列A’を、下記等式
【数6】
に基づいて決定させられ、式中、
Aは前記複合画像に対する前記基準画像の複数の画素の貢献を標示する初期対角重み行列である、請求項16に記載の装置。
【請求項18】
前記複合画像を生成するために、前記装置はさらに、少なくとも部分的に、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の前記少なくとも1つの別の部分を検索させられ、
モーション補償超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索させられ、前記少なくとも1つの残りの部分が前記シーンの静止オブジェクトを標示する、
請求項10ないし17に記載の装置。
【請求項19】
前記装置は、
ディスプレーの使用を通して電子デバイスの少なくとも1つの機能をユーザーが容易に制御できるようにするように構成され、さらにユーザーの入力に応答するように構成されたユーザー・インターフェース回路およびユーザー・インターフェース・ソフトウェアと、
電子デバイスのユーザー・インターフェースの少なくとも一部分を表示するように構成されたディスプレー回路であって、前記ディスプレーおよびディスプレー回路は、前記ユーザーが前記電子デバイスの少なくとも1つの機能を容易に制御できるようにするように構成されている、ディスプレー回路と、
を備えた電子デバイスを備える、請求項10ないし18に記載の装置。
【請求項20】
前記電子デバイスが携帯電話を含む、請求項19に記載の装置。
【請求項21】
少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体を備えたコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、該コンピュータ可読記憶媒体は、1つ以上のプロセッサにより実行された場合に装置に、少なくとも
あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、該シーンと結びついた初期超解像画像を生成させ、該シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含み、
アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために前記基準画像をアップ・サンプリングさせ、
前記初期超解像画像および前記アップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成させ、前記モーション・マスク画像が前記シーンと結びついた前記少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表しており、
前記モーション・マスク画像に基づいて、前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含む前記シーンの複合画像を生成させる、
コンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項22】
前記初期超解像画像は、グローバル超解像再構成型アルゴリズムに基づいて生成される、請求項21に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項23】
前記アップ・サンプリングされた基準画像は、三次補間法アルゴリズムを用いて前記基準画像を補間することによって生成される、請求項21に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項24】
前記モーション・マスク画像を生成するために、前記装置はさらに、少なくとも部分的に、
差分画像を生成するために、前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを比較させられ、
中間画像を生成するために前記差分画像に対して低域フィルタリングを適用させられ、
前記中間画像の複数の領域と閾値との比較に基づいて前記モーション・マスク画像を生成させられる、
請求項21、22または23のいずれか1項に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項25】
前記複合画像を生成するために、前記装置はさらに、少なくとも部分的に、
前記アップ・サンプリングされた基準画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く前記複合画像の前記少なくとも1つの部分を検索させられ、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索させられ、前記少なくとも1つの残りの部分が前記シーンの静止オブジェクトを標示する、
請求項21ないし24のいずれか1項に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項26】
前記装置はさらに、少なくとも部分的に、前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを、下記等式、
【数7】
に基づいて融合させられ、式中
Z’は前記複合画像であり、
Zは前記初期超解像画像であり、
Z
cubicは前記アップ・サンプリングされた基準画像であり、
Mは前記モーション・マスク画像である、
請求項21ないし25のいずれか1項に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項27】
前記装置はさらに、少なくとも部分的に、前記シーンの超解像画像を生成するために前記複合画像を正規化させられ、前記超解像画像は、下記等式、
【数8】
に基づいて生成され、式中
A’は前記少なくとも1つの移動オブジェクトと結びついた画素に対して最大の重みを割当てるための対角重み行列である、
請求項26に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項28】
前記装置はさらに、少なくとも部分的に、前記対角重み行列A’を、下記等式
【数9】
に基づいて決定させられ、式中、
Aは前記複合画像に対する前記基準画像の複数の画素の貢献を標示する初期対角重み行列である、請求項27に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項29】
前記複合画像を生成するために、前記装置はさらに、少なくとも部分的に、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の前記少なくとも1つの別の部分を検索させられ、
モーション補償超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索させられ、前記少なくとも1つの残りの部分が前記シーンの静止オブジェクトを標示する、
請求項21ないし28に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項30】
あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、該シーンと結びついた初期超解像画像を生成するための手段であって、該シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含む手段と、
アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために前記基準画像をアップ・サンプリングするための手段と、
前記初期超解像画像および前記アップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成するための手段であって、前記モーション・マスク画像が前記シーンと結びついた前記少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表している手段と、
前記モーション・マスク画像に基づいて、前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含む前記シーンの複合画像を生成するための手段と、
を備えた装置。
【請求項31】
前記初期超解像画像は、グローバル超解像再構成型アルゴリズムに基づいて生成される、請求項30に記載の装置。
【請求項32】
前記アップ・サンプリングされた基準画像は、三次補間法アルゴリズムを用いて前記基準画像を補間することによって生成される、請求項30に記載の装置。
【請求項33】
前記モーション・マスク画像を生成するための手段は、
差分画像を生成するために、前記超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを比較するための手段と、
中間画像を生成するために前記差分画像に対して低域フィルタリングを適用するための手段と、
前記モーション・マスク画像に基づいて、前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分と少なくとも1つの残りの部分とを含む前記シーンの複合画像を生成するための手段と、
を備える、請求項30に記載の装置。
【請求項34】
前記複合画像を生成するための手段は、
前記アップ・サンプリングされた基準画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く前記複合画像の前記少なくとも1つの部分を検索するための手段と、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索するための手段であって、前記少なくとも1つの残りの部分が前記シーンの静止オブジェクトを標示する手段と、
を備える、請求項30ないし33のいずれか1項に記載の装置。
【請求項35】
前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを融合するための手段は、下記等式、
【数10】
に基づいて融合を行い、式中
Z’は前記複合画像であり、
Zは前記初期超解像画像であり、
Z
cubicは前記アップ・サンプリングされた基準画像であり、
Mは前記モーション・マスク画像である、
請求項30ないし34に記載の装置。
【請求項36】
前記シーンの超解像画像を生成するために前記複合画像を正規化するための手段をさらに備え、前記超解像画像は、下記等式、
【数11】
に基づいて生成され、式中
A’は、前記少なくとも1つの移動オブジェクトと結びついた画素に対して最大の重みを割当てるための対角重み行列である、
請求項35に記載の装置。
【請求項37】
前記対角重み行列A’を決定するための手段は、下記等式
【数12】
に基づいて前記対角重み行列A’を決定し、式中、
Aは前記複合画像に対する前記基準画像の複数の画素の貢献を標示する初期対角重み行列である、請求項36に記載の装置。
【請求項38】
前記複合画像を生成するための手段は、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の前記少なくとも1つの別の部分を検索するための手段と、
モーション補償超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索するための手段であって、前記少なくとも1つの残りの部分が前記シーンの静止オブジェクトを標示する、手段と、
を備える、請求項30ないし37に記載の装置。
【請求項39】
装置によって実行された場合に、該装置に、
あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、該シーンと結びついた初期超解像画像を生成させ、該シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含み、
アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために前記基準画像をアップ・サンプリングさせ、
前記初期超解像画像および前記アップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成させ、前記モーション・マスク画像が前記シーンと結びついた前記少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表しており、
前記モーション・マスク画像に基づいて、前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含む前記シーンの複合画像を生成させる、
プログラム命令を含むコンピュータ・プログラム。
【請求項40】
実質的に添付図面を参照して以上で説明されている装置。
【請求項41】
添付図面を参照して以上で説明されている方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
さまざまな概して、超解像画像を生成するための方法、装置およびコンピュータ・プログラム・プロダクト
【背景技術】
【0002】
カメラ、携帯電話および他のデバイスなどのさまざまな電子デバイスが、あるシーンの画像および/または映像などのメディア・コンテンツを捕捉するために広く使用されている。高解像度のメディア・コンテンツを捕捉するためには、超解像画像を生成するように、基準画像/フレームとの関係においてメディア・コンテンツの画像/フレームを重ね合せることができる。超解像画像は、マルチ・フレーム画像超解像として知られている技術により生成することができる。マルチ・フレーム画像超解像技術においては、同じシーンの複数のノイズの多い低解像画像を異なる条件下で獲得し、共に処理して、これにより1つ以上の高画質の超解像画像を生成することができる。このような超解像画像は、多数の利用分野、例えば衛星地形画像、医用画像、監視の利用分野などにおいて利用可能である。
【0003】
超解像画像は、超解像画像を生成するために使用される原画像のいずれよりも高い空間周波数およびより低いノイズおよび画像ぶれと結びつけることができる。しかしながら、シーンが移動オブジェクト(またはモーション中のオブジェクト)を含む場合には、シーンの超解像画像は、モーション・アーチファクトを含むことがある。これは、画像/フレームを横断した重ね合せがシーンと結びついたローカル・モーションではなくグローバル・モーションのみをハンドリングするという事実に起因すると考えることができる。いくつかのシナリオでは、ローカル・モーションをハンドリングするために複数の技術を適用することができるが、このような技術は時間がかかり、計算集約的である。
【発明の概要】
【0004】
クレーム中には、さまざまな例示的実施形態が提示されている。
【0005】
あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、そのシーンと結びついた初期超解像画像を生成するステップであって、シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含むステップと、アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために基準画像をアップ・サンプリングするステップと、超解像画像およびアップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成するステップであって、モーション・マスク画像がシーンと結びついた少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表しているステップと、モーション・マスク画像に基づいて、少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含むシーンの複合画像を生成するステップと、を含む方法が提供されている。
【0006】
第2の実施形態では、少なくとも1つのプロセッサと、コンピュータ・プログラム・コードを備えた少なくとも1つのメモリと、を備えた装置であって、少なくとも1つのメモリとコンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも1つのプロセッサを用いて、装置に少なくとも、あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、そのシーンと結びついた初期超解像画像を生成させ、シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含み、アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために基準画像をアップ・サンプリングさせ、超解像画像およびアップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成させ、モーション・マスク画像がシーンと結びついた少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表しており、モーション・マスク画像に基づいて、少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含むシーンの複合画像を生成させる、ように構成されている、装置が提供されている。
【0007】
第3の実施形態では、少なくとも1つのコンピュータ可読記憶媒体を備えたコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、該コンピュータ可読記憶媒体は、1つ以上のプロセッサにより実行された場合に装置に、少なくとも、あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、そのシーンと結びついた初期超解像画像を生成させ、シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含み、アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために基準画像をアップ・サンプリングさせ、超解像画像およびアップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成させ、モーション・マスク画像がシーンと結びついた少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表しており、モーション・マスク画像に基づいて、少なくとも1つの移動オブジェクトを描写する少なくとも1つの部分を含むシーンの複合画像を生成させる、コンピュータ・プログラム・プロダクトが提供されている。
【0008】
第4の実施形態では、あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、そのシーンと結びついた初期超解像画像を生成するための手段であって、シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含む手段と、アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために基準画像をアップ・サンプリングするための手段と、超解像画像およびアップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成するための手段であって、モーション・マスク画像がシーンと結びついた少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表している手段と、モーション・マスク画像に基づいて、少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含むシーンの複合画像を生成するための手段と、を備えた装置が提供されている。
【0009】
第5の実施形態では、装置によって実行された場合に、該装置に、あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、そのシーンと結びついた初期超解像画像を生成させ、シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含み、アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために基準画像をアップ・サンプリングさせ、超解像画像およびアップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成させ、モーション・マスク画像がシーンと結びついた少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表しており、モーション・マスク画像に基づいて、少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含むシーンの複合画像を生成させる、プログラム命令を含むコンピュータ・プログラムが提供されている。
【0010】
添付図面の図中には、限定的なものとしてではなく一例として、さまざまな実施形態が示されている。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】一例示的デバイスを示す。
【図2】一例示的、超解像画像を生成するための装置を示す。
【図3A】一例示的、あるシーンに結びついた画像を超解像するための例示的ステップを表わす。
【図3B】一例示的、あるシーンに結びついた画像を超解像するための例示的ステップを表わす。
【図3C】一例示的、あるシーンに結びついた画像を超解像するための例示的ステップを表わす。
【図3D】一例示的、あるシーンに結びついた画像を超解像するための例示的ステップを表わす。
【図4】一例示的、超解像画像を生成するための例示的方法を描く流れ図である。
【図5】別の例示的、超解像画像を生成するための別の例示的方法を描く流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
例示的実施形態およびその潜在的効果は、図面の図1〜5を参照することによって理解される。
【0013】
図1は、一例示的デバイス100を示している。しかしながら、例示され以下で説明されているデバイス100は、さまざまな実施形態の恩恵を受けることのできる1つのデバイスタイプの一例にすぎず、したがって実施形態の範囲を限定するものとみなされるべきではない、ということを理解すべきである。したがって、デバイス100に関連して以下で記述する構成要素の少なくともいくつかは任意のものであることができ、したがって、一例示的実施形態において、図1の例示的実施形態に関連して説明されたものより多くの、またはより少ない、またはそれとは異なる構成要素を含むことができるということを認識すべきである。デバイス100は、一定数のタイプの移動体電子デバイス、例えば携帯情報端末(PDA)、ポケットベル、モバイル・テレビ、ゲーミング・デバイス、セルラーホン、あらゆるタイプのコンピュータ(例えばラップトップ型コンピュータ、モバイル・コンピュータ、またはデスクトップ型コンピュータ)、カメラ、オーディオ/ビデオ・プレーヤー、ラジオ、グローバル・ポジショニング・システム(GPS)デバイス、メディア・プレーヤー、移動体情報端末または上述のおよび他のタイプの通信デバイスの任意の組合せのうちのいずれかであり得る。
【0014】
デバイス100は、送信機104および受信機106と作動的通信状態にあるアンテナ102(または多数のアンテナ)を含むことができる。デバイス100はさらに、装置、例えばコントローラ108またはそれぞれ送信機104および受信機106に信号を提供しそれらから信号を受信する他の処理デバイスを含むことができる。信号は、適用可能なセルラー方式のエア・インターフェース規格にしたがったシグナリング情報を含むことができ、および/または同様に、ユーザーの音声、受信データおよび/またはユーザーが生成したデータも含むことができる。この点において、デバイス100は、1つ以上のエア・インターフェース規格、通信プロトコル、変調タイプおよびアクセス・タイプで動作する能力を有することができる。実例として、デバイス100は、一定数の第1、第2、第3および/または第4世代の通信プロトコルなどのいずれかにしたがって動作する能力を有することができる。例えば、デバイス100は、第2世代(2G)無線通信プロトコルIS−136(時分割多元接続(TDMA))、GSM(登録商標)(グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーション)およびIS−95(符号分割多元接続(CDMA))、または第3世代(3G)無線通信プロトコル、例えばユニバーサル・モバイル・テレコミュニケーションズ・システム(UMTS)、CDMA1000、広帯域CDMA(WCDMA(登録商標))および時分割同期CDMA(TD−SCDMA)、または3.9G無線通信プロトコル、例えば進化型ユニバーサル地上無線アクセス・ネットワーク(E−UTRAN)、または第4世代(4G)無線通信プロトコルなど、にしたがって動作する能力を有することができる。一変形形態として(または付加的に)、デバイス100は、非セル方式通信メカニズムにしたがって動作する能力を有することができる。例えば、コンピュータ・ネットワーク、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワークなど、短距離無線通信ネットワーク例えばBluetooth(登録商標)ネットワーク、Zigbee(登録商標)ネットワーク、電気電子技術者協会(IEEE)802.11xネットワークなど、有線電気通信ネットワーク、例えば公衆交換電話網(PSTN)など。
【0015】
コントローラ108は、なかでもデバイス100のオーディオおよび論理的機能を実装する回路を含むことができる。例えば、コントローラ108は、非限定的に、1つ以上のデジタル信号プロセッサ・デバイス、1つ以上のマイクロプロセッサ・デバイス、付随するデジタル信号プロセッサを伴う1つ以上のプロセッサ、付随するデジタル信号プロセッサ無しの1つ以上の専用コンピュータ・チップ、1つ以上のフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)、1つ以上のコントローラ、1つ以上の特定用途向け集積回路(ASIC)、1つ以上のコンピュータ、さまざまなアナログ−デジタル変換器、デジタル−アナログ変換器、および/または他のサポート回路を含むことができる。デバイス100の制御および信号処理機能は、それぞれの能力に応じてこれらのデバイス間で割振られる。こうして、コントローラ108は、同様に、変調および伝送に先立ち、メッセージおよびデータを畳み込みエンコーディングしインターリーブする機能性も含むことができる。コントローラ108は、さらに、内部ボイス・コーダを含むことができ、内部データ・モデムを含むことができる。さらに、コントローラ108は、メモリ内に記憶され得る1つ以上のソフトウェアプログラムを動作させる機能性を含むことができる。例えば、コントローラ108は、従来のWebブラウザなどの接続性プログラムを動作させる能力を有することができる。接続性プログラムはこのとき、デバイス100が、無線アプリケーション・プログラム(WAP)、ハイパーテキスト転送プロトコル(HTTP)などにしたがって、ロケーション・ベースのコンテンツおよび/または他のウェブ・ページ・コンテンツを伝送し受信することができるようにすることができる。一例示的実施形態において、コントローラ108を、デュアルまたはクアド・コア・プロセッサーなどのマルチ・コア・プロセッサとして具体化することができる。しかしながら、コントローラ内には任意の数のプロセッサを含み入れることができる。
【0016】
デバイス100は、同様に、コントローラ108に結合できるリンガー110、イヤホンまたはスピーカー112、マイクロホン114、ディスプレー116などの出力デバイスおよびユーザー入力インターフェースを含めたユーザー・インターフェースを含むこともできる。デバイス100がデータを受信できるようにするユーザー入力インターフェースは、デバイス100がデータを受信することを可能にする一定数のデバイス、例えばキーパッド118、タッチ・ディスプレー、マイクロホンまたは他の入力デバイスのいずれかを含むことができる。キーパッドを含む実施形態において、キーパッド118は、テンキー(0〜9)および関連キー(#、
*)、およびデバイス100を動作させるために使用される他のハードおよびソフト・キーを含むことができる。代替的または付加的には、キーパッド118は、従来のQWERTYキーパッド配置を含むことができる。キーパッド118は同様に、結びついた機能を伴うさまざまなソフト・キーも含むことができる。さらに、または代替的に、デバイス100は、ジョイスティックまたは他のユーザー入力インターフェースなどのインターフェース・デバイスを含むことができる。デバイス100はさらに、デバイス100を動作させるために使用されるさまざまな回路に動力供給するためならびに任意には検出可能な出力として機械的振動を提供するために、振動式バッテリ・パックなどのバッテリ20を含む。
【0017】
一例示的実施形態において、デバイス100は、コントローラ108と通信状態にあるカメラ、ビデオおよび/またはオーディオ・モジュールなどのメディア捕捉要素を含む。媒体捕捉要素は、記憶、表示または伝送のために画像、映像および/または音声を捕捉するように構成された任意の手段であることができる。媒体捕捉要素がカメラ・モジュール122である例示的実施形態において、このカメラ・モジュール122は、捕捉画像からデジタル画像ファイルを形成する能力を有するデジタル・カメラを含むことができる。こうして、カメラ・モジュール122は、全てのハードウェア、例えばレンズまたは他の光学構成要素、および捕捉画像からデジタル画像・ファイルを作成するためのソフトウェアを含む。代替的には、カメラ・モジュール122は、画像を見るために必要とされるハードウェアを含むことができ、一方デバイス100のメモリ・デバイスは、捕捉画像からデジタル画像を作成するためにソフトウェアの形でコントローラ108により実行されるための命令を記憶する。一例示的実施形態において、カメラ・モジュール122はさらに、画像を処理する上でコントローラ108を補助するコプロセッサなどの処理要素、および画像データを圧縮および/または解凍するためのエンコーダおよび/またはデコーダを含むことができる。エンコーダおよび/またはデコーダは、JPEG規格フォーマットまたは別の類似のフォーマットにしたがって、エンコーディングおよび/またはデコーディングすることができる。映像については、エンコーダおよび/またはデコーダは、例えばH.261、H.262/MPEG−2、H.263、H.264、H264/MPEG−4、MPEG−4などと結びついた規格などの複数の規格フォーマットのいずれかを利用することができる。いくつかのケースにおいて、カメラ・モジュール122は、ディスプレー116に対してライブ画像データを提供することができる。その上、一例示的実施形態において、ディスプレー116を、デバイス100の一方の側に位置設定することができ、カメラ・モジュール122がデバイス100の一方の側で画像を捕捉し、デバイス100のもう一方の側に位置づけされたユーザーに対してこのような画像のヴューを提示するのを可能にするため、カメラ・モジュール122は、ディスプレー116との関係においてデバイス100の反対側に位置づけされたレンズを含むことができる。
【0018】
デバイス100は、さらに、ユーザー・アイデンティティ・モジュール(UIM)124を含むことができる。UIM124は、プロセッサが組み込まれたメモリ・デバイスであることができる。UIM124は、例えば、加入者アイデンティティ・モジュール(SIM)、汎用集積回路カード(UICC)、汎用加入者アイデンティティ・モジュール(USIM)、着脱式ユーザー・アイデンティティ・モジュール(R−UIM)または、他の任意のスマート・カードを含むことができる。UIM124は典型的に、移動体加入者に関係する情報要素を記憶する。UIM124に加えて、デバイス100はメモリを備えることができる。例えば、デバイス100は、データの一時記憶のためのキャッシュ・エリアを含む揮発性ランダム・アクセス・メモリ(RAM)などの揮発性メモリ126を含むことができる。デバイス100は同様に、埋込み型および/または着脱式であり得る他の不揮発性メモリ128も含むことができる。不揮発性メモリ128は、付加的にまたは代替的に、電気的消去可能なプログラマブル読取り専用メモリ(EEPROM)、フラッシュ・メモリ、ハード・ドライブなどを含むことができる。メモリは、デバイス100の機能を実装するためにデバイス100が使用する任意の数の情報およびデータを記憶することができる。
【0019】
図2は、一例示的、シーンの超解像画像を生成するための装置200を示す。装置200を、例えば図1のデバイス100内で利用することができる。しかしながら、装置200を、移動および固定型の両方のさまざまな他のデバイス上で利用することもでき、したがって、図1のデバイス100などのデバイスのアプリケーションに限定されるべきでないという点を指摘しておかなければならない。代替的には、例えば以上で列挙したものなどを含めたデバイスの組合せ上で利用することができる。したがって、全体として単一のデバイス(例えばデバイス100)においてまたはデバイスの組合せの中で、さまざまな実施形態を具体化することができる。その上、以下で説明されたデバイスまたは要素は義務的なものではなく、したがって或る種の実施形態内ではいくつかを省略することができるということも指摘しておかなければならない。
【0020】
装置200は、少なくとも1つのプロセッサ202および少なくとも1つのメモリ204を含むか、またそうでなければ、これらのプロセッサおよびメモリと通信状態にある。少なくとも1つのメモリ204の例としては、揮発性および/または不揮発性メモリが含まれるが、これらに限定されない。揮発性メモリのいくつかの例には、ランダム・アクセス・メモリ、動的ランダム・アクセス・メモリ、静的ランダム・アクセス・メモリなどが含まれる。不揮発性メモリのいくつかの例としては、ハード・ディスク、磁気テープ、光ディスク、プログラマブル読取り専用メモリ、消去可能プログラマブル読取り専用メモリ、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ、フラッシュ・メモリなどが含まれるが、これらに限定されない。装置200がさまざまな例示的実施形態にしたがってさまざまな機能を実施できるようにするための情報、データ、アプリケーション、命令などを記憶するように、メモリ204を構成することができる。例えば、メモリ204は、プロセッサ202による処理のためにメディア・コンテンツを含む入力データをバッファリングするように構成することができる。付加的にまたは代替的には、プロセッサ202による実行のための命令を記憶するように、メモリ204を構成することができる。
【0021】
プロセッサ202の一例は、コントローラを含むことができる。プロセッサ202を、多くの異なる方法で具体化することができる。プロセッサ202を、マルチ・コア・プロセッサ、シングル・コア・プロセッサまたはマルチ・コア・プロセッサとシングル・コア・プロセッサの組合せとして具体化することができる。例えば、プロセッサ202を、さまざまな処理手段、例えばコプロセッサ、マイクロプロセッサ、コントローラ、デジタル信号プロセッサ(DSP)、付随するDSPを伴うまたは伴わない処理回路、または例えば特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)、マイクロコントローラ・ユニット(MCU)、ハードウェア・アクセラレータ、特殊用途コンピュータ・チップなどの集積回路を含むさまざまな他の処理デバイスのうちの1つ以上のものとして具体化することができる。一例示的実施形態において、マルチ・コア・プロセッサは、メモリ204内に記憶された、または他の形でプロセッサ202にとってアクセス可能である命令を実行するように構成可能である。代替的または付加的には、プロセッサ202を、ハード・コーデッド機能性を実行するように構成することができる。このようにして、ハードウェアまたはソフトウェア方法またはその組合せのいずれによって構成されているかに関わらず、プロセッサ202は、例えば、相応して構成されている一方でさまざまな実施形態にしたがってオペレーションを行なう能力を有する回路の形で物理的に具体化された1つのエンティティを表わすことができる。例えば、プロセッサ202がASIC、FPGAなどの2つ以上として具体化された場合、プロセッサ202は、本明細書中に記載のオペレーションを行なうための特定的に構成されたハードウェアであることができる。代替的には、別の例として、プロセッサ202がソフトウェア命令を実行するものとして具体化されている場合、命令は、命令が実行されたときに本明細書中に記載のアルゴリズムおよび/またはオペレーションを行なうようにプロセッサ202を特定的に構成することができる。しかしながら、いくつかの場合において、プロセッサ202は、本明細書中に記載のアルゴリズムおよび/またはオペレーションを行なうため命令によりプロセッサ202をさらに構成することによって、実施形態を利用するように適応された移動体端末またはネットワーク・デバイスなどの特定的デバイスのプロセッサであることができる。プロセッサ202は、なかでも、プロセッサ202のオペレーションをサポートするように構成されたクロック、算術論理演算ユニット(ALU)および論理ゲートを含むことができる。
【0022】
ユーザー・インターフェース206はプロセッサ202と通信状態にあることができる。ユーザー・インターフェース206の例としては、入力インターフェースおよび/または出力ユーザー・インターフェースが含まれるが、これらに限定されない。入力インターフェースは、ユーザー入力の標示を受信するように構成される。出力ユーザー・インターフェースは、可聴、視覚、機械的または他の出力および/またはフィードバックをユーザーに提供する。入力インターフェースの例としては、キーボード、マウス、ジョイスティック、キーパッド、タッチ・スクリーン、ソフト・キーなどが含まれ得るが、これらに限定されない。出力インターフェースの例としては、発光ダイオード・ディスプレー、薄膜トランジスタ(TFT)ディスプレー、液晶ディスプレー、アクティブ・マトリクス有機発光ダイオード(AMOLED)ディスプレーなどのディスプレー、マイクロホン、スピーカー、リンガー、バイブレーターなどが含まれ得るが、これらに限定されない。一例示的実施形態において、ユーザー・インターフェース206は、他のデバイスのなかでも、スピーカー、マイクロホン、ディスプレー、およびキーボード、タッチ・スクリーン、などのうちのいずれかまたは全てを含むことができる。この点において、例えば、プロセッサ202は、例えばスピーカー、リンガー、マイクロホン、ディスプレーなどのユーザー・インターフェース206の1つ以上の要素の少なくともいくつかの機能を制御するように構成されたインターフェース回路を含むことができる。プロセッサ202および/またはプロセッサ202を含むユーザー・インターフェース回路は、例えば、プロセッサ202にとってアクセス可能である少なくとも1つのメモリ204などのメモリ上に記憶されたソフトウェアおよび/またはファームウェアなど、コンピュータ・プログラム命令を通してユーザー・インターフェース206の1つ以上の要素の1つ以上の機能を制御するように構成され得る。
【0023】
一例示的実施形態において、装置200は、電子デバイスを含むことができる。電子デバイスのいくつかの例には、通信デバイス、通信能力を伴うメディア捕捉デバイス、計算デバイスなどを含む。電子デバイスのいくつかの例は、携帯電話、携帯情報端末(PDA)などを含むことができる。計算デバイスのいくつかの例は、ラップトップ型コンピュータ、パーソナル・コンピュータなどを含むことができる。一例示的実施形態において、電子デバイスは、ユーザー・インターフェース、例えばユーザーが、ディスプレーの使用を通して電子デバイスの少なくとも1つの機能をユーザーが容易に制御できるようにするように構成され、さらにユーザーの入力に応答するように構成されたユーザー・インターフェースソフトウェアおよびユーザー・インターフェース回路を有するUI206などを含むことができる。一例示的実施形態において、電子デバイスは、電子デバイスのユーザー・インターフェースの少なくとも一部分を表示するように構成されたディスプレー回路を含むことができる。ディスプレーおよびディスプレー回路を、電子デバイスの少なくとも1つの機能をユーザーが容易に制御できるように構成することができる。
【0024】
一例示的実施形態において、電子デバイスを、送受信機を含むように具体化することができる。送受信機は、ソフトウェアにしたがって動作している、あるいはハードウェアの形でまたはハードウェアとソフトウェアの組合せの形で具体化された任意のデバイスまたは回路であることができる。例えば、ソフトウェアの制御下で動作するプロセッサ202、または本明細書中に記載のオペレーションを行なうように特定的に構成されたASICまたはFPGAとして具体化されたプロセッサ202またはそれらの組合せは、こうして、送受信機の機能を行なうように装置または回路を構成する。送受信機を、メディア・コンテンツを受信するように構成することができる。メディア・コンテンツの例は、オーディオ・コンテンツ、ビデオ・コンテンツ、データおよびそれらの組合せを含むことができる。
【0025】
一例示的実施形態において、画像センサー208などの画像センサーを含むように電子デバイスを具体化することができる。画像センサー208は、プロセッサ202および/または装置200の他の構成要素と通信状態にあることができる。画像センサー208は、他の撮像回路および/またはソフトウェアと通信状態にあることができ、デジタル画像を捕捉するかまたはビデオまたは他のグラフィック・メディア・ファイルを作成するように構成される。画像センサー208および他の回路は、組合わさって、デバイス100のカメラ・モジュール122の一例となることができる。画像センサー208は、他の構成要素と共に、同様に、明視野像を捕捉するように構成されることもできる。
【0026】
これらの構成要素(202〜208)は、超解像画像を生成するために集中回路システム210を介して互いに通信することができる。集中回路システム210は、なかでも、装置200の構成要素(202〜208)間の通信を提供するかまたは可能にするように構成されたさまざまなデバイスであることができる。或る実施形態において、集中回路システム210は、マザーボード、メイン・ボード、システム・ボードまたはロジック・ボードなどの中央プリント回路基板(PCB)であることができる。集中回路システム210は同様に、または代替的に、他のプリント回路アセンブリ(PCA)または通信チャネル媒体を含むことができる。
【0027】
一例示的実施形態において、プロセッサ200は、メモリ204のコンテンツを用いておよび任意には本明細書中で説明された他の構成要素を用いて、装置に、例えば、あるシーンの画像I
1、I
2、I
3....I
Nなどの複数の画像の受信を促進させるように構成されている。いくつかの例示的実施形態において、装置200は、シーンの複数の画像I
1、I
2、I
3....I
Nを捕捉させられる可能性がある。代替的には、いくつかの他の実施形態において、複数の画像I
1、I
2、I
3....I
Nを予め記録し、装置200内に記憶し、あるいは装置200の外部のソースから受信することができる。このような例示的実施形態において、装置200は、DVD、コンパクト・ディスク(CD)、フラッシュ・ドライブ、メモリ・カードなどの外部記憶媒体由来の、またはインターネット、Bluetooth(登録商標)などを通して外部記憶場所から受信された複数の画像を受信させられる。
【0028】
一例示的実施形態において、メディア・コンテンツがビデオ・コンテンツを含む場合、複数の画像、I
1、I
2、I
3....I
Nは、シーンに結びついたビデオ・コンテンツの複数のフレームを含むことができる。一例示的実施形態において、複数のフレームは、シーンのビデオ・コンテンツの連続的フレームであることができる。以下では、「画像」および「フレーム」なる用語は、さまざまな実施形態を説明するため、互換的に使用可能である。本明細書において、「シーン」なる用語は、画像および/または映像を捕捉できる1つ以上のオブジェクトの配置(自然の、人工的な、選別されたまたは種々雑多のもの)を意味することができる。一例示的実施形態において、シーンは、モーション中の少なくとも1つのオブジェクトを含むことができ、その一方でこのシーンの残りの部分は静止状態であることができる。別の例示的シナリオでは、シーン内で、背景部分が静止状態である一方で、前景内の1つのオブジェクトがモーション中であることができる。例えば、背景内に木々および空を伴う庭の中をジョギングするさまざまな人を描写するシーンは、静止背景部分とモーション中の前景部分を含むことができる。別の例示的シナリオにおいては、シーンの背景部分がモーションと結びつけられ、一方背景部分は静止状態であることができる。さらに別の例示的シナリオにおいては、背景および前景のいくつかの部分は静止状態であることができ、シーンの背景および前景の残りの部分は、モーション中であることができる。上述の例示的シナリオのいずれにも関わらず、シーンは、少なくとも1つの静止部分と少なくとも1つの移動部分を含むことができる。一例示的シナリオにおいて、複数の画像は、低解像度の入力画像であることができ、このような画像の解像度を、超解像プロセスによって増強することができる。
【0029】
一例示的実施形態において、装置200は、複数の画像のうちの1つ以上の残りの画像に基づいて、複数の画像の基準画像の初期超解像を行なわせられる。別の例示的実施形態において、装置200は、基準画像および複数の画像のうちの1つ以上の残りの画像に基づいて、複数の画像の基準画像の初期超解像を行なわせられる。一例示的実施形態において、1つ以上の残りの画像は、基準画像を含まない。他の例示的実施形態において、1つ以上の残りの画像は、基準画像以外の画像である。一例示的実施形態において、基準画像は低解像度画像であることができる。ある例示的実施形態において、基準画像および低解像度画像は、互換的に使用可能である。一例示的実施形態において、超解像を行なうために、プロセッサ200は、メモリ204のコンテンツを用いて、および任意には本明細書中に記載の他の構成要素を用いて、装置200に、複数の画像のうちの1つの画像を基準画像または基本画像として選択させるように構成されている。例えば、画像I
1を基準画像として選択することができる。別の例示的実施形態において、基準画像I
1をユーザーが手作業で選択することができる。一例示的実施形態において、複数の画像のうちの1つ以上の残りの画像を、画像I
2、I
3....I
Nの中から選択することができる。例えば、1つのシナリオでは、残りの画像は、画像I
2、I
3およびI
Nを含むことができる。別のシナリオでは、残りの画像は、画像I
2およびI
3を含むことができる。ここでは、さまざまな例示的実施形態において、画像I
1などの基準画像の初期超解像を、画像I
2、I
3....I
Nなどの残りの画像のいくつかまたは全てに基づいて行なうことができる。一例示的実施形態において、処理手段を、複数の画像のうちの1つ以上の他の残りの画像に基づいて複数の画像の低解像度基準画像I
1の初期超解像を行なうように構成することができる。処理手段の一例は、コントローラ108の一例であり得るプロセッサ202を含むことができる。
【0030】
一例示的実施形態において、プロセッサ200は、メモリ204のコンテンツおよび任意には本明細書中に記載の他の構成要素を用いて、装置200に、基準画像と共に複数の画像の残りの1つ以上の画像を重ね合せさせ、複数の画像と結びついたデータを共に融合させ、初期超解像画像を形成させるように構成されている。さまざまな実施形態の範囲を限定することなく、1つ以上の残りの画像を横断した重ね合せを、任意の公知のグローバル再構成型アルゴリズムによって行なうことができる、ということが指摘される。一例示的実施形態において、1つ以上の残りの画像を横断した重ね合せは、パラメトリック重ね合せ方法またはノン・パラメトリック重ね合せ方法に基づいて行なうことができる。パラメトリック重ね合せ方法は、パラメトリック・モデルの仮定に基づく。パラメトリック重ね合せアルゴリズムは、データにモデルをフィッティングし、モデルのパラメータを推定することで構成され得る。パラメトリック重ね合せアルゴリズムの例としては、ホモグラフィ、相似変換などが含まれる可能性がある。ノン・パラメトリック重ね合せアルゴリズムは、いかなるパラメトリック・モデルにも基づかない。したがって、ノン・パラメトリック・モデルは、(例えば複数の画像と結びついたデータの融合などの)問題のパラメータ化が利用できない問題について適用される。ノン・パラメトリック重ね合せアルゴリズムの例は、高密度オプティカル・フローを含むことができる。
【0031】
一例示的実施形態において、複数の画像を横断する重ね合せは、マルチ・フレーム・アライメントまたはマルチ・フレーム画像超解像を行なって超解像画像を生成するのを容易にすることができる。本明細書において、「マルチ・フレーム画像超解像」なる用語は、異なる条件下で取得された同じシーンのいくつかの低解像度画像(例えば複数の画像)を取り、1つ以上の高画質の超解像度画像を合成するように複数の画像を共に処理することのできるプロセスを意味することができる。一例示的実施形態において、このように生成された高画質の超解像度画像は、複数の画像のいずれよりも高い空間周波数およびより低いノイズおよび画像ぶれと結びつけることができる。一例示的実施形態において、プロセッサ200は、メモリ204のコンテンツを用いておよび任意には本明細書中に記載の他の構成要素を用いて、装置200に、基準画像と1つ以上の残りの画像の重ね合せに基づいて超解像画像を生成させるように構成されている。一例示的実施形態において、処理手段は、複数の画像のうちの1つ以上の残りの画像を基準画像と重ね合せ、複数の画像に結びついたデータを共に融合させて初期超解像画像を形成するように構成され得る。処理手段の一例は、コントローラ108の一例であり得るプロセッサ202を含むことができる。
【0032】
一例示的実施形態において、基準画像と1つ以上の残りの画像の重ね合せに基づいて生成されている初期超解像画像は、シーンの移動オブジェクト/部分に起因するアーチファクトを含む場合がある。一例示的実施形態において、アーチファクトは、シーンの移動オブジェクト/部分に起因する超解像画像内に出現し得るローカル・モーション・アーチファクトであることができる。一例示的実施形態において、超解像プロセス中、シーンのローカル・モーションは超解像画像の1つの画像/フレームへと凝縮され得ることから、超解像画像内に、ローカル・モーション・アーチファクトが出現することがある。超解像画像内のローカル・モーション・アーチファクトの一例が、図3Bを参照して例示され、説明される。
【0033】
一例示的実施形態において、プロセッサ200は、メモリ204のコンテンツおよび任意には本明細書中に記載の他の構成要素を用いて、装置200に、アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために基準画像のアップ・サンプリングを行なわせるように構成される。一例示的実施形態においては、好適な補間技術を用いて基準画像を補間することによって、アップ・サンプリングされた基準画像を生成することができる。一例示的実施形態においては、例えば三次補間法などの補間技術により、基準画像を補間することができる。補間技術のさまざまな例には、三次補間法、3D線形補間法、3D三次補間法、3Dエルミート補間法、三線補間技術、線形回帰、任意の点を通る曲線の当て嵌め、最近接重み付け補間などを含み入れることができる。一例示的実施形態においては、アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために基準画像のアップ・サンプリングを行なうように、処理手段を構成することができる。処理手段の一例には、コントローラ108の一例であり得るプロセッサ202を含み入れることができる。
【0034】
一例示的実施形態において、基準画像の補間を、三次補間アルゴリズムによって行なうことができる。三次補間技術は、関数f(x)およびその導関数の値がx=0およびx=1で知られている場合には、三次の多項式を用いて間隔[0,1]上でこの関数を補間することができる。一例示的実施形態において、三次補間法は、補間関数のための入力として、間隔の左側の2つの点と間隔の右側の2つの点を利用する。アップ・サンプリングされた基準フレームを生成するための基準フレームの補間の例が、図3Aを参照してさらに例示され説明される。
【0035】
一例示的実施形態において、超解像画像は、補間された基準画像よりも精細なシーンの細部を含む。一例示的実施形態において、超解像画像と補間された基準画像の差分は、シーンのより精細な細部ならびにシーンの少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションの間の差分を提供することができる。一例示的実施形態において、シーンの少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションは、シーンと結びついたモーション・マスク画像を計算することによって決定され得る。一例示的実施形態において、モーション・マスク画像は、シーンと結びついた少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを標示することができる。一例示的実施形態において、プロセッサ200は、メモリ204のコンテンツおよび任意には本明細書中に記載の他の構成要素を用いて、装置200に、超解像画像と補間された(またはアップ・サンプリングされた)基準画像との比較に基づいてモーション・マスク画像を生成させるように構成されている。一例示的実施形態においては、シーンと結びついたモーション・マスク画像は、画像の移動領域/オブジェクトを表わす黒色部分と、画像の静止領域を表わす白色領域/オブジェクトを含むことができる。モーション・マスク画像のサイズは、複数の画像のうちの1つの画像のサイズと同じであるかまたはほぼ同じであることができる。しかしながら、モーション・マスク画像は、シーンの2進画像であることもでき、これはモーション・マスク画像と結びついた画素の値が2進値を含むことができるということを意味している。一例示的実施形態において、値「0」を、少なくとも1つの移動オブジェクトと結びついた画素に割当てることができ、このような移動オブジェクトを、モーション・マスク画像内で黒色領域として表現することができる。同様に、値「1」を、静止部分/オブジェクトと結びついた画素に割当てることができ、このような静止部分/オブジェクトを、モーション・マスク内で白色領域として表現することができる。モーション・マスク画像の一例が、図3Dを参照して例示され説明される。
【0036】
一例示的実施形態においては、モーション・マスク画像を生成するために、初期超解像画像および補間された基準画像に結びついたモーション情報の差分が決定される。一例示的実施形態においては、2つの画像、すなわち初期超解像画像および補間された基準画像のモーション情報の差分を決定するために、2つの画像間の差分を計算することができる。しかしながら、2つの画像間の差分には、2つの画像のモーション情報と同様、より精細な細部の差分も含まれる。2つの画像間のモーション画像の差分のみを捕捉する目的で、初期超解像画像と補間された基準画像の差分に基づいて、差分画像を生成することができる。差分画像を次に低帯域フィルタリング手段によってフィルタリングして、中間画像を生成することができる。一例示的実施形態において、中間画像を2進画像(またはモーション・マスク画像)に変換する目的で、中間画像の複数の領域を閾値と比較して、モーション・マスク画像を生成することができる。例えば、閾値以上のモーション・スコアの値を有する中間画像の領域/画素には、2進値「0」を、閾値より低いモーション・スコアの値を有する中間画像の領域/画素には、2進値「1」を割当てることができる。本明細書において、中間画像の画素/領域と結びついた「モーション・スコア」なる用語は、前記画素/領域と結びついたモーションの定量的査定を表わすことができる。一例示的実施形態において、少なくとも1つの移動オブジェクトのモーション全体を、メディア・コンテンツの捕捉の持続時間全体にわたりモーション・マスク画像内で捕捉し、こうして基準フレーム/基準画像と映像の各画像/フレームとの比較を排除することができる。一例示的実施形態において、モーション・マスク画像の計算は、シーンと結びついたモーションを計算効率良く決定することを容易にする。
【0037】
一例示的実施形態において、プロセッサ200は、メモリ204のコンテンツおよび任意には本明細書中に記載されている他の構成要素を用いて、装置200に、モーション・マスク画像に基づいて、少なくとも1つの移動オブジェクトを描写する少なくとも1つの部分を含むシーンの複合画像を生成させるように構成されている。一例示的実施形態においては、装置に、少なくとも1つの移動オブジェクトを描写する複合画像の少なくとも一部分をアップ・サンプリングされた基準画像から検索させることができる。同様に、装置200に、複合画像の少なくとも1つの残りの部分を初期超解像画像から検索させることもできる。一例示的実施形態において、少なくとも1つの残りの画像は、例えばシーンの静止部分、背景部分などを描写することができる。
【0038】
一例示的実施形態においては、複合画像の少なくとも1つの部分および少なくとも1つの残りの部分を、モーション・マスク画像に基づいてそれぞれアップ・サンプリングされた基準画像および初期超解像画像から検索することができる。例えば、モーション・マスク画像は、黒色で少なくとも1つの部分を、白色で少なくとも1つの別の部分を示すことができる。一例示的実施形態においては、複合画像(Z’)を生成するようにモーション・マスク画像に基づいて超解像画像と補間された基準画像とを融合することによって、複合画像を生成することができる。一例示的実施形態において、複合画像(Z’)は、補間された基準画像から複製または検索されているシーンの移動部分に対応する少なくとも1つの部分と、超解像画像から複製または検索されているシーンの静止領域に対応する少なくとも1つの残りの部分とを含むことができる。例示的実施形態において、複合画像を、以下の等式に基づいて生成することができる。
【数1】
ここで、Z’は複合画像であり、
Zは初期超解像画像であり、
Z
cubicはアップ・サンプリングされた基準画像であり、
Mはモーション・マスク画像であり、静止領域の値が「1」、移動領域/オブジェクトの値が「0」である。
【0039】
別の例示的実施形態において、複合画像を生成するために、プロセッサ200は、メモリ204のコンテンツおよび任意には本明細書中に記載の他の構成要素を用いて、装置200に、初期超解像画像から複合画像の少なくとも1つの別の部分を検索させるように構成されている。同様に、装置200に、モーション補償型超解像画像から複合画像の少なくとも1つの部分を検索させることもできる。一例示的実施形態において、少なくとも1つの部分および少なくとも1つの別の部分を、モーション・マスク画像に基づいて検索することができる。本明細書において、モーション補償型超解像画像は、初期超解像画像内のモーション・アーチファクトを補償する目的で、シーンの複数の画像の画素対画素超解像を行なうことにより生成することのできるシーンの画像を意味することができる。
【0040】
一例示的実施形態において、ひとたびモーション・マスク画像が計算されると、画像ぶれを補正し鮮明化するために、統合型正則化(integrated regularization)が行なわれる。一例示的実施形態においては、少なくとも1つの移動オブジェクトに対応する複合画像の領域は、アップ・サンプリングされた基準フレームから選択/検索されることから、複合画像を安定化させるために正則化を利用することができる。一例示的実施形態において、モーション・マスク画像および複合画像の構築プロセスは、低解像度画像であり得る複数の画像の使用に起因して、本質的に不安定である場合があり、したがって、複数の画像内で観察されているエラーに対する感応性がより低くなるように複合画像を安定化させることができる。一例示的実施形態において、複合画像を安定化させるプロセス(再構築)を、「正則化」と呼ぶことができる。一例示的実施形態においては、処理手段を、複合画像の正則化に基づいてシーンの超解像画像を生成するように構成することができる。処理手段の一例には、コントローラ108の一例であり得るプロセッサ202を含み入れることができる。
【0041】
一例示的実施形態において、プロセッサ200は、メモリ204のコンテンツおよび任意には、モーション・マスク画像中に記載の他の構成要素を用いて、装置200に、以下の等式に基づいて複合画像の正則化を行なわせるように構成される。
【数2】
ここで、
【数3】
は、中央値が後続する低解像度の複数の画像の重ね合せによって得られるぶれた高解像度画像(超解像画像)であり、
Hは、ぶれ行列であり、
S
lx、S
myは、それぞれxおよびy方向のシフト行列であり、
xは、シーンの高解像度画像であり、
Aは、超解像画像に対する各画素の貢献を決定する対角重み行列であり、決定に貢献した測定の数の平方根として計算され、
A’は、モーションを伴う画素について、重みがsqrt(N−1)であり、ここでNがフレーム総数であるような修正された重み行列である。換言すると、最初に推定された値からの偏差が正則化プロセスの中で強く不利になるようにモーションを伴う画素に対し最大の重みを割当てることができる。一例示的実施形態において、A’は、以下のように表わすことができる。
【数4】
【0042】
超解像画像の生成のいくつかの例示的実施形態について、さらに、図3A〜5を参照しながら説明されるが、これらの図3A〜5は、1つ以上の例示的実施形態を表わしているにすぎず、さまざまな例示的実施形態の範囲に対する限定とみなされるべきではない。
【0043】
図3A〜3Dは、一例示的、あるシーンと結びついた超解像画像を生成するための例示的ステップを表わす。一例示的実施形態においては、例えばシーンの映像などのメディア・コンテンツを、デバイス100などのメディア捕捉デバイスによって捕捉することができる。このデバイス100は、例えば装置200(図2)などの装置を具体化することができる。一例示的実施形態において、デバイスはシーンの映像を捕捉することができる。
【0044】
一例示的実施形態において、シーンは、スイミング・プールに飛び込みを行なう人物312を含むことができる。このシーンは、浜辺314、山316、および空318、飛び板320などを含むことができる。前景においては人物312がモーション状態にある(例えばスイミング・プールに飛び込む準備段階にある)一方で、浜辺314、山316および空318を含むシーンの背景部分は、静止状態であることができる。同様に、飛び込みの準備をしている人物は飛び板320上に立っているため、飛び板320も同様にモーション状態にあることができる。一例示的実施形態においては、メディア捕捉デバイスによって捕捉された映像コンテンツは複数のフレームを含むことができる。複数のフレームは、シーンと結びついた複数の画像であるものと仮定できる。一例示的実施形態においては、シーンのフレーム/画像の1つを基準画像として選択することができる。一例示的実施形態においては、好適な補間アルゴリズムにより基準画像をアップ・サンプリングして、アップ・サンプリングされた画像310を生成することができる。アップ・サンプリングされた画像310は、図3A中に示されている。
【0045】
一例示的実施形態において、初期超解像画像を生成するために、基準画像を、複数の画像のうちの1つ以上の他の残りの画像と共に処理することができる。一例示的実施形態において、マルチ・フレーム画像解像方法に基づいて初期超解像画像を生成することができる。基準画像およびシーンの複数の画像のうちの1つ以上の他の残りの画像に基づいて生成されている初期超解像画像の一例が、図3Bに示されている。図3Bに示されている通り、初期超解像画像330は、シーン内の移動オブジェクトに起因して画像内に出現する場合のあるモーション・アーチファクトを含んでいる。例えば、この実施例においては、飛び板320上に立っている人物312は飛び込みを行なっており、人物312と飛び板320はモーション状態にあり、作成中の超解像画像は、人物312および飛び板320のぶれた画像を含む。
【0046】
一例示的実施形態において、アップ・サンプリングされた画像310(図3A)の各部分は、超解像画像330(図3B)とは異なり、モーション・アーチファクトを有していない可能性がある。例えば、超解像画像330(図3B)内ではモーション・アーチファクトに起因してぶれて見えている人物312および飛び板320は、アップ・サンプリングされた画像310内ではこのようなアーチファクトを全く有していない状態で示されている。したがって、人物312および飛び板などの移動オブジェクト312を、アップ・サンプリングされた基準画像310から検索することができる。同様に、例えば空、山などの静止部分など、シーンと結びついた他の部分も、初期超解像画像330から検索することができる。一例示的実施形態においては、シーンの静止部分および移動部分/オブジェクトを標示し得る、シーンと結びついたモーション・マスク画像を生成することができる。一例示的実施形態において、アップ・サンプリングされた基準画像310および初期超解像画像330から検索すべき部分は、モーション・マスク画像に基づいて決定することができる。例示的なモーション・マスクが図3Cに示されている。
【0047】
図3Cに示されている通り、モーション・マスク画像350は、一定の暗い(つまり黒色の)部分と一定の明るい(つまり白色の)部分を含むことができる。一例示的実施形態において、モーション・マスク画像350の黒色部分は、シーンの移動部分を標示することができ、一方白色部分は、シーンの不動/静止部分を標示することができる。例えば、図3Cに示されているように、人物312および飛び板330などの移動オブジェクトと結びついた部分は、モーション・マスク画像350内で黒色として現われ、一方静止領域すなわち画像中のその他の全ての領域は白色として現われる。一例示的実施形態において、シーンの移動領域および静止領域が分かっていれば、シーンの高解像度画像の生成を容易にすることができる。一例示的実施形態において、シーンの移動体および静止領域が分かっている場合、図3Dに示されているように、初期超解像画像300(図3B)および補間/アップ・サンプリングされた基準画像310を組合せて、複合画像370を形成することができる。一例示的実施形態においては、(モーション・マスク画像360内に黒色として現われる)移動オブジェクトと結びついた画素を、アップ・サンプリングされた画像から検索することができ、一方で(モーション・マスク内に白色として現われる)静止領域と結びつけられる画素を超解像画像から検索して、複合画像370を生成することができる。一例示的実施形態においては、低域フィルタを通過させることによって複合画像370をフィルタリングして、複合画像370からノイズ成分を除去することができる。一例示的実施形態において、画像の画素と結びつけられるノイズ・レベルの既定の閾値に基づいて、複合画像370のフィルタリングを行なうことができる。
【0048】
一例示的実施形態においては、複合画像を、ぶれおよび鮮明化について正則化することができる。一例示的実施形態においては、
【数5】
【数6】
となるように、下記式
【数7】
に基づいて、複合画像の正規化を行なうことができる。
式中、
Zは、中央値が後続する低解像度の複数の画像の重ね合せによって得られるぶれた高解像度画像(超解像画像)であり、
Hは、ぶれ行列であり、
S
lx、S
myは、それぞれxおよびy方向のシフト行列であり、
xは、シーンの高解像度画像であり、
Aは、超解像画像に対する各画素の貢献を決定する対角重み行列であり、決定に貢献した測定の数の平方根として計算され、
A’は、モーションを伴う画素について、重みがsqrt(N−1)であり、ここでNがフレーム総数であるような修正された重み行列である。換言すると、最初に推定された値からの偏差が正則化プロセスの中で強く不利になるようにモーションを伴う画素に対し最大の重みを割当てることができる。
【0049】
図4は、一例示的、シーンと結びついた超解像画像を生成するための例示的方法400を描写する流れ図である。この流れ図に描写された方法400は、例えば、図2の装置200によって実行可能である。
【0050】
一例示的実施形態においては、シーンと結びついた複数の画像に基づいて、超解像画像を生成することができる。図2を参照して説明されたように、明視野カメラを有するメディア捕捉デバイスから、またはDVD、コンパクト・ディスク(CD)、フラッシュ・ドライブ、メモリ・カードなどの外部ソースから、あるいは、外部記憶場所からインターネット、Bluetooth(登録商標)などを通して、複数の画像を受信することができる。一例示的実施形態において、シーンの複数の画像は、そのシーンと結びついた映像コンテンツの複数のフレームであることができる。一例示的実施形態においては、複数のフレームは連続的フレームであることができ、シーンのさまざまなオブジェクトのモーションを捕捉することができる。一例示的実施形態において、シーンは、少なくとも1つの移動オブジェクトを含むことができる。
【0051】
402において、該方法400は、基準画像およびシーンの複数の画像のうちの1つ以上の残りの画像に基づいて、シーンと結びついた初期超解像画像を生成するステップを含む。一例示的実施形態においては、複数の画像を、基準画像に基づいて重ね合せることができ、重ね合わされた画像を組合せて初期超解像画像を形成することができる。一例示的実施形態においては、グローバル重ね合せアルゴリズムによって、データの融合プロセスおよび複数の画像を横断した重ね合せ中のプロセスを行なうことができる。404において、好適な補間技術を用いて、基準フレームを補間することによりアップ・サンプリングされた基準画像を生成することができる。一例示的実施形態においては、例えば、三次補間法などの補間技術によって基準フレームを補間することができる。1つの例示的なアップ・サンプリングされた基準画像が、図3Aを参照して例示され説明される。
【0052】
406においては、超解像画像およびアップ・サンプリングされた基準画像に基づいて、モーション・マスク画像を生成することができる。モーション・マスク画像は、シーンと結びついた少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表わすものであることができる。一例示的実施形態において、シーンに結びついたモーション・マスクは、画像の移動領域を表わす黒色部分と画像の静止領域を表わす白色領域とを含むことができる。1つの例示的モーション・マスクが、図3Cを参照して例示され説明されている。
【0053】
408においては、モーション・マスク画像に基づいて、少なくとも1つの移動オブジェクトおよび少なくとも1つの残りの部分を描写する少なくとも1つの部分を有するシーンの複合画像を生成することができる。一例示的実施形態において、少なくとも1つの残りの部分は、例えば、シーンの静止部分、背景部分などを描写することができる。一例示的実施形態においては、モーション・マスク画像に基づいて初期超解像画像をアップ・サンプリングされた基準画像と融合することによって、シーンの複合画像を生成することができる。一例示的実施形態においては、初期超解像画像およびアップ・サンプリングされた基準画像の加重和に基づいて、アップ・サンプリングされた基準画像と初期超解像画像の融合を行なうことができる。例えば、下記等式に基づいて、融合を行なうことができる。
【数8】
式中、Z’は複合画像であり、
Zは初期超解像画像であり、
Z
cubicはアップ・サンプリングされた基準画像であり、
Mはモーション・マスク画像である。
【0054】
一例示的実施形態において、複合画像は、移動オブジェクトおよび静止オブジェクトを有する部分を含み、ここで、移動オブジェクトを有する部分は、アップ・サンプリングされた基準画像から検索され、静止オブジェクトを有する部分は、初期超解像画像から検索される。一例示的実施形態においては、シーンの超解像画像を生成するために複合画像を正則化することができる。
【0055】
別の例示的実施形態においては、初期超解像画像から複合画像の移動部分/オブジェクトと結びついた少なくとも1つの別の部分を検索し、そしてモーション補償された超解像画像から少なくとも1つの部分を検索することによって、複合画像を生成することができる。一例示的実施形態においては、少なくとも1つの部分および少なくとも1つの別の部分を、モーション・マスク画像に基づいて検索することができる。
【0056】
図5は、別の例示的、超解像画像を生成するための例示的方法500を描写した流れ図である。これらの流れ図に描写された方法は、例えば、図2の装置200によって実行可能である。流れ図のオペレーションおよび流れ図中のオペレーションの組合せは、例えばハードウェア、ファームウェア、プロセッサ、回路および/または、1つ以上のコンピュータ・プログラム命令を含むソフトウェアの実行と結びつけられる他のデバイスなどのさまざまな手段により実装可能である。例えば、さまざまな実施形態中に記載されているプロシージャのうちの1つ以上をコンピュータ・プログラム命令によって具体化することができる。一例示的実施形態においては、さまざまな実施形態中に記載されたプロシージャを具体化するコンピュータ・プログラム命令を、装置の少なくとも1つのメモリ・デバイスにより記憶し、装置内の少なくとも1つのプロセッサにより実行することができる。いずれかのこのようなコンピュータ・プログラム命令をコンピュータまたは他のプログラミング可能な装置(例えばハードウェア)上にロードしてマシンを製造し、こうして結果として得られるコンピュータまたは他のプログラミング可能な装置が流れ図に規定された動作を実装するための手段を具体化するようにすることができる。これらのコンピュータ・プログラム命令は同様に、コンピュータまたは他のプログラミング可能な装置に特定の要領で機能するように指示することのできるコンピュータ可読記憶メモリ内に記憶されること(搬送波または電磁信号などの伝送媒体と異なる)もでき、こうしてコンピュータ可読メモリ内に記憶された命令は、実行されると流れ図中に規定されたオペレーションを実装することになる製品を製造する。コンピュータ・プログラム命令は同様に、コンピュータまたは他のプログラミング可能な装置上で一連の動作を行なわせるためにコンピュータまたは他のプログラミング可能な装置上にロードされてコンピュータ実装型プロセスを生成し、こうしてコンピュータまたは他のプログラミング可能な装置上で実行する命令が流れ図中のオペレーションを実装するためのオペレーションを提供するようにすることができる。方法のオペレーションは、装置200を用いて説明される。ただし、任意の他の装置を使用することによって方法のオペレーションを説明および/または実践することができる。
【0057】
ブロック502において、該方法500は、シーンの複数の画像の受信を容易にするステップを含む。一例示的実施形態において、シーンは、少なくとも1つの移動オブジェクトを含むことができる。例えば、あるシーンの中で、背景部分は静止状態にあり、一方前景内の少なくとも1つのオブジェクトはモーション中であることができる。別の例示的シナリオにおいて、背景中の少なくとも1つのオブジェクトはモーション中であり、一方前景部分は静止状態にあることができる。さらに別の例示的実施形態において、背景および前景のいくつかの部分は静止状態であり、シーンの背景および前景の残りの部分はモーション中であることができる。上述の例示的シナリオのいずれにも関わらず、シーンは、少なくとも1つの静止部分と少なくとも1つの移動部分/オブジェクトを含むことができる。一例示的実施形態において、シーンの複数の画像は、そのシーンと結びついた映像コンテンツの複数のフレームであることができる。一例示的実施形態において、複数のフレームは、連続的フレームであることができ、シーンのさまざまなオブジェクトのモーションを捕捉することができる。
【0058】
一例示的シナリオにおいて、複数の画像は、低解像度の入力画像であることができ、このような画像の解像度を、超解像プロセスによって増強することができる。超解像を行なうために、複数の画像のうちの1つの画像を基準画像として選択することができる。一例示的実施形態においては、506で、基準画像に基づいて複数の画像のうちの1つ以上の残りの画像を横断してワーピング(または重ね合せ)を行なうことができる。一例示的実施形態においては、複数のワーピングされた画像と結びついたデータを組合せて、初期超解像画像を形成することができる。一例示的実施形態において、複数の画像を横断してデータを融合するプロセスを、グローバル重ね合せアルゴリズムにより行なうことができる。1つ以上の残りの画像を横断した重ね合せは、さまざまな実施形態の範囲を限定することなく、任意の公知のグローバル重ね合せアルゴリズムによって行なうことができる、ということが指摘される。一例示的実施形態において、複数の画像を横断した重ね合せは、マルチ・フレーム・アライメントまたはマルチ・フレーム画像超解像を行なって初期超解像画像を生成することを容易にすることができる。
【0059】
508において、基準画像のアップ・サンプリングを行なって、アップ・サンプリングされた基準画像を生成することができる。一例示的実施形態においては、好適な補間技術を用いて基準画像を補間することにより、アップ・サンプリングされた基準画像を生成することができる。一例示的実施形態においては、例えば三次補間法などの補間技術によって、基準画像を補間することができる。
【0060】
510において、アップ・サンプリングされた基準画像および初期超解像画像に基づいて、モーション・マスク画像を計算することができる。一例示的実施形態において、シーンと結びついたモーション・マスクは、画像の移動領域を表わす黒色部分と、画像の静止領域を表わす白色領域を含むことができる。例示的モーション・マスク画像が、図3Cを参照して例示され説明される。
【0061】
一例示的実施形態においては、差分画像を生成するために初期超解像画像と補間された基準画像とを比較することによりモーション・マスク画像を生成することができる。一例示的実施形態においては、中間画像を生成するために差分画像に対して低域フィルタリングを適用することができる。中間画像の複数の領域と閾値との比較に基づいて、モーション・マスク画像を生成することができる。512において、モーション・マスク画像に基づいて、アップ・サンプリングされた基準画像および超解像画像からの複合画像を生成することができる。一例示的実施形態において、複合画像(Z’)は、補間された基準画像から複製されているシーンの移動部分/オブジェクトに対応する領域と、初期超解像画像から複製されているシーンの静止領域/オブジェクトに対応する領域とを含むことができる。514において、超解像画像を生成するために、複合画像の正則化が行なわれる。一例示的実施形態において、複合画像の正則化は、高解像度の超解像画像をモーション・アーチファクト無く生成するために、複合画像のぶれ修正および鮮明化を容易にする。
【0062】
以下に示されるクレームの範囲、解釈または利用分野をいかなる形であれ限定すること無く、本明細書中で開示されている例示的実施形態の1つ以上が有する技術的効果は、映像コンテンツまたは一連の複数の画像から超解像画像を生成することにある。さまざまな実施形態が、シーンと結びついたモーション検出に基づいてシーンの超解像画像を生成するための方法を提供している。したがって、シーンと結びついた静止および移動オブジェクト/領域の両方をハンドリングするための統合型超解像方法を開示している。一例示的実施形態においては、シーンの複合画像を生成するため、複数の画像の中から1つの基準画像をアップ・サンプリングすることによって生成されているアップ・サンプリングされた基準画像と、複数の画像から生成されている初期超解像画像とが融合される画像正則化方法が開示されている。シーンの超解像画像を生成するように、複合画像を正則化することができる。超解像画像を生成する方法は、シーンの静止ならびに移動領域の両方をハンドリングする。その上、本明細書において、移動オブジェクトの検出は、低複雑度で行なわれる。同様に、画像正則化は、検出された移動領域を用いて行なわれ、こうして、モーション・アーチファクトの無い高画質の超解像画像が生成される。
【0063】
上述のさまざまな実施形態を、ソフトウェア、ハードウェア、アプリケーション論理または、ソフトウェア、ハードウェアおよびアプリケーション論理の組合せの形で実装することができる。ソフトウェア、アプリケーション論理および/またはハードウェアは、少なくとも1つのメモリ、少なくとも1つのプロセッサ、装置またはコンピュータ・プログラム・プロダクト上に存在することができる。一例示的実施形態においては、アプリケーション論理、ソフトウェアまたは命令セットが、さまざまな従来のコンピュータ可読媒体のいずれか1つの上に維持される。本明細書に関連して、「コンピュータ可読媒体」は、コンピュータなどの命令実行システム、装置またはデバイスによってまたはそれらと関連して使用するための命令を格納、記憶、通信、伝播または移送できる任意の媒体または手段であることができ、装置の1つの例が図1および/または2つの中で説明され描かれている。非一時的コンピュータ可読媒体は、コンピュータなどの命令実行システム、装置またはデバイスによってまたはそれらと関連して使用するための命令を格納または記憶できる任意の媒体または手段であり得るコンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。
【0064】
所望される場合、本明細書中で論述された異なる機能は、異なる順序でおよび/または互いに同時に行なわれることができる。さらに、所望される場合、上述の機能の1つ以上を任意とするかまたは組み合わせることができる。
【0065】
独立クレーム中にさまざまな実施形態が提示されているが、他のクレーム中に明示的に提示された組合せだけでなく、説明された実施形態および/または独立クレームからの特徴と独立クレームからの特徴との他の組合せを含む。
【0066】
ここで、以上では本発明の例示的実施形態が説明されているものの、これらの説明は限定的な意味合いで考慮されるべきではない、ということも指摘される。むしろ、添付のクレーム内で定義されている本開示の範囲から逸脱することなく行なうことのできるいくつかの変形形態および修正が存在する。
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図3C】
【図3D】
【図4】
【図5】
【手続補正書】
【提出日】2017年7月11日
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、該シーンと結びついた初期超解像画像を生成するステップであって、該シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含む、ステップと、
アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために前記基準画像をアップ・サンプリングするステップと、
前記初期超解像画像および前記アップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成するステップであって、前記モーション・マスク画像が、前記シーンと結びついた前記少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表している、ステップと、
前記モーション・マスク画像に基づいて、前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含む前記シーンの複合画像を生成するステップと、
を含む方法。
【請求項2】
前記初期超解像画像は、グローバル超解像再構成型アルゴリズムに基づいて生成される、請求項1に記載の方法。
【請求項3】
前記アップ・サンプリングされた基準画像は、三次補間法アルゴリズムを用いて前記基準画像を補間することによって生成される、請求項1に記載の方法。
【請求項4】
前記モーション・マスク画像を生成するステップは、差分画像を生成するために、前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを比較するステップと、
中間画像を生成するために前記差分画像に対して低域フィルタリングを適用するステップと、
前記中間画像の複数の領域の閾値との比較に基づいて前記モーション・マスク画像を生成するステップと、
を含む、請求項1、2または3のいずれか1項に記載の方法。
【請求項5】
前記複合画像を生成するステップは、前記アップ・サンプリングされた基準画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く前記複合画像の前記少なくとも1つの部分を検索するステップと、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索するステップであって、前記少なくとも1つの残りの部分が、前記シーンの静止オブジェクトを示す、ステップと、
を含む、請求項1ないし4のいずれか1項に記載の方法。
【請求項6】
前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを、次の等式、
【数1】
に基づいて融合するステップをさらに含む、請求項1ないし5のいずれか1項に記載の方法。
【請求項7】
前記シーンの超解像画像を生成するために前記複合画像を正規化するステップをさらに含み、
前記超解像画像は、次の等式、
【数2】
に基づいて生成される、請求項5に記載の方法。
【請求項8】
前記対角重み行列A’は、次の等式
【数3】
に基づいて決定される、請求項7に記載の方法。
【請求項9】
前記複合画像を生成するステップは、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の前記少なくとも1つの別の部分を検索するステップと、
モーション補償超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索するステップであって、前記少なくとも1つの残りの部分が、前記シーンの静止オブジェクトを示す、ステップと、を含む、
請求項1ないし8のいずれか1項に記載の方法。
【請求項10】
少なくとも1つのプロセッサと、コンピュータ・プログラム・コードを備えた少なくとも1つのメモリと、を備えた装置であって、
前記少なくとも1つのメモリと前記コンピュータ・プログラム・コードは、前記少なくとも1つのプロセッサを用いて、前記装置に、少なくとも、
あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、該シーンと結びついた初期超解像画像を生成させ、該シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含み、
アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために前記基準画像をアップ・サンプリングさせ、
前記初期超解像画像および前記アップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成させ、前記モーション・マスク画像が、前記シーンと結びついた前記少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表しており、
前記モーション・マスク画像に基づいて、前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含む前記シーンの複合画像を生成させる、
ように構成されている、
装置。
【請求項11】
前記初期超解像画像は、グローバル超解像再構成型アルゴリズムに基づいて生成される、請求項10に記載の装置。
【請求項12】
前記アップ・サンプリングされた基準画像は、三次補間法アルゴリズムを用いて前記基準画像を補間することによって生成される、請求項10に記載の装置。
【請求項13】
前記モーション・マスク画像を生成するために、前記装置に、さらに、少なくとも、
差分画像を生成するために、前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを比較させ、
中間画像を生成するために前記差分画像に対して低域フィルタリングを適用させ、
前記中間画像の複数の領域の、閾値との比較に基づいて前記モーション・マスク画像を生成させる、
請求項10ないし12のいずれか1項に記載の装置。
【請求項14】
前記複合画像を生成するために、前記装置に、さらに、少なくとも、
前記アップ・サンプリングされた基準画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く前記複合画像の前記少なくとも1つの部分を検索させ、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて、前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索させ、
前記少なくとも1つの残りの部分が前記シーンの静止オブジェクトを示す、
請求項10ないし13のいずれか1項に記載の装置。
【請求項15】
前記装置に、さらに、少なくとも、前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを、次の等式、
【数4】
に基づいて融合させる、請求項10ないし14のいずれか1項に記載の装置。
【請求項16】
前記装置に、さらに、少なくとも、
前記シーンの超解像画像を生成するために前記複合画像を正規化させ、
前記超解像画像は、次の等式、
【数5】
に基づいて生成される、請求項15に記載の装置。
【請求項17】
前記装置に、さらに、少なくとも、前記対角重み行列A’を、次の等式
【数6】
に基づいて決定させる、請求項16に記載の装置。
【請求項18】
前記複合画像を生成するために、前記装置に、さらに、少なくとも、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の前記少なくとも1つの別の部分を検索させ、
モーション補償超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索させ、
前記少なくとも1つの残りの部分が、前記シーンの静止オブジェクトを示す、
請求項10ないし17のいずれか1項に記載の装置。
【請求項19】
前記装置は、
ディスプレーの使用を通して電子デバイスの少なくとも1つの機能をユーザーが容易に制御できるようにするように構成され、
さらにユーザーの入力に応答するように構成されたユーザー・インターフェース回路およびユーザー・インターフェース・ソフトウェアと、
電子デバイスのユーザー・インターフェースの少なくとも一部分を表示するように構成されたディスプレー回路であって、前記ディスプレーおよびディスプレー回路は、前記ユーザーが、前記電子デバイスの少なくとも1つの機能を容易に制御できるようにするように構成された、ディスプレー回路と、
を備えた電子デバイス
を備える、請求項10ないし18のいずれか1項に記載の装置。
【請求項20】
前記電子デバイスが携帯電話を含む、請求項19に記載の装置。
【請求項21】
命令セットを備えるコンピュータ・プログラムであって、該命令セットは、1つ以上のプロセッサにより実行されたときに、装置に、少なくとも、
あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、該シーンと結びついた初期超解像画像を生成させ、前記シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含み、
アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために前記基準画像をアップ・サンプリングさせ、
前記初期超解像画像および前記アップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成させ、前記モーション・マスク画像が、前記シーンと結びついた前記少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表しており、
前記モーション・マスク画像に基づいて、前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含む前記シーンの複合画像を生成させる、
コンピュータ・プログラム。
【請求項22】
前記初期超解像画像は、グローバル超解像再構成型アルゴリズムに基づいて生成される、請求項21に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項23】
前記アップ・サンプリングされた基準画像は、三次補間法アルゴリズムを用いて前記基準画像を補間することによって生成される、請求項21に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項24】
前記モーション・マスク画像を生成するために、前記装置に、さらに、少なくとも、
差分画像を生成するために、前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを比較させ、
中間画像を生成するために前記差分画像に対して低域フィルタリングを適用させ、
前記中間画像の複数の領域の、閾値との比較に基づいて前記モーション・マスク画像を生成させる、
請求項21、22または23のいずれか1項に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項25】
前記複合画像を生成するために、前記装置に、さらに、少なくとも、
前記アップ・サンプリングされた基準画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く前記複合画像の前記少なくとも1つの部分を検索させ、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索させ、
前記少なくとも1つの残りの部分が前記シーンの静止オブジェクトを示す、
請求項21ないし24のいずれか1項に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項26】
前記装置に、さらに、少なくとも、前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを、次の等式、
【数7】
に基づいて融合させる、請求項21ないし25のいずれか1項に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項27】
前記装置に、さらに、少なくとも、前記シーンの超解像画像を生成するために前記複合画像を正規化させ、
前記超解像画像は、次の等式、
【数8】
に基づいて生成させる、請求項26に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項28】
前記装置に、さらに、少なくとも、前記対角重み行列A’を、次の等式
【数9】
に基づいて決定させる、請求項27に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項29】
前記複合画像を生成するために、前記装置に、さらに、少なくとも、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の前記少なくとも1つの別の部分を検索させ、
モーション補償超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索させ、
前記少なくとも1つの残りの部分は、前記シーンの静止オブジェクトを示す、
請求項21ないし28のいずれか1項に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項30】
あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、該シーンと結びついた初期超解像画像を生成させる手段であって、該シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含む、手段と、
アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために前記基準画像をアップ・サンプリングするための手段と、
前記初期超解像画像および前記アップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成するための手段であって、前記モーション・マスク画像が、前記シーンと結びついた前記少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表している、手段と、
前記モーション・マスク画像に基づいて、前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分を含む前記シーンの複合画像を生成するための手段と、
を備える装置。
【請求項31】
前記初期超解像画像は、グローバル超解像再構成型アルゴリズムに基づいて生成される、請求項30に記載の装置。
【請求項32】
前記アップ・サンプリングされた基準画像は、三次補間法アルゴリズムを用いて前記基準画像を補間することによって生成される、請求項30に記載の装置。
【請求項33】
前記モーション・マスク画像を生成するための手段は、
差分画像を生成するために、前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを比較するための手段と、
中間画像を生成するために前記差分画像に対して低域フィルタリングを適用するための手段と、
前記モーション・マスク画像に基づいて、前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分と、少なくとも1つの残りの部分とを含む前記シーンの複合画像を生成するための手段と、
を備える、請求項30に記載の装置。
【請求項34】
前記複合画像を生成するための手段は、
前記アップ・サンプリングされた基準画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く前記複合画像の前記少なくとも1つの部分を検索するための手段と、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索するための手段であって、前記少なくとも1つの残りの部分が前記シーンの静止オブジェクトを示す、手段と、
を備える、請求項30ないし33のいずれか1項に記載の装置。
【請求項35】
前記初期超解像画像と前記アップ・サンプリングされた基準画像とを融合するための手段は、次の等式、
【数10】
に基づいて融合を行う、請求項30ないし34のいずれか1項に記載の装置。
【請求項36】
前記シーンの超解像画像を生成するために前記複合画像を正規化するための手段をさらに備え、前記超解像画像は、次の等式、
【数11】
に基づいて生成される、請求項35に記載の装置。
【請求項37】
前記対角重み行列A’を決定するための手段は、次の等式
【数12】
に基づいて前記対角重み行列A’を決定する、請求項36に記載の装置。
【請求項38】
前記複合画像を生成するための手段は、
前記初期超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の前記少なくとも1つの別の部分を検索するための手段と、
モーション補償超解像画像から、前記モーション・マスク画像に基づいて前記複合画像の少なくとも1つの残りの部分を検索するための手段であって、前記少なくとも1つの残りの部分が前記シーンの静止オブジェクトを示す、手段と、
を備える、請求項30ないし37のいずれか1項に記載の装置。
【請求項39】
装置によって実行された場合に、該装置に、
あるシーンの複数の画像のうちの、基準画像および1つ以上の残りの画像に基づいて、該シーンと結びついた初期超解像画像を生成させ、前記シーンが少なくとも1つの移動オブジェクトを含み、
アップ・サンプリングされた基準画像を生成するために前記基準画像をアップ・サンプリングさせ、
前記初期超解像画像および前記アップ・サンプリングされた基準画像に基づいてモーション・マスク画像を生成させ、前記モーション・マスク画像が、前記シーンと結びついた前記少なくとも1つの移動オブジェクトのモーションを表しており、
前記モーション・マスク画像に基づいて、前記少なくとも1つの移動オブジェクトを描く少なくとも1つの部分と、少なくとも1つの残りの部分とを含む前記シーンの複合画像を生成させる、
プログラム命令を含むコンピュータ・プログラム。
【国際調査報告】