ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТР ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ, УСТРОЙСТВО ГЕНЕРИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ, УСТРОЙСТВО ГЕНЕРИРОВАНИЯ СУПЕР ГИБРИДНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ, СПОСОБ ГЕНЕРИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ, СПОСОБ СОЗДАНИЯ ЦИФРОВОГО ФИЛЬТРА, СПОСОБ ГЕНЕРИРОВАНИЯ СУПЕР ГИБРИДНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ, СПОСОБ ИЗГОТОВЛЕНИЯ ПЕЧАТНОГО СРЕДСТВА ИНФОРМАЦИИ, СПОСОБ ИЗГОТОВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОННОГО НОСИТЕЛЯ ИНФОРМАЦИИ И ПРОГРАММА, И УСТРОЙСТВО ГЕНЕРИРОВАНИЯ ВЕРТИКАЛЬНОГО ПАНОРАМИРОВАНИЯ БУКВЕННОГО РЯДА, СПОСОБ ГЕНЕРИРОВАНИЯ ВЕРТИКАЛЬНОГО ПАНОРАМИРОВАНИЯ БУКВЕННОГО РЯДА, СПОСОБ ИЗГОТОВЛЕНИЯ ПЕЧАТНОГО СРЕДСТВА ИНФОРМАЦИИ, СПОСОБ ИЗГОТОВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОННОГО НОСИТЕЛЯ ИНФОРМАЦИИ И ПРОГРАММА
DIGITAL IMAGE PROCESSING FILTER, IMAGE GENERATING DEVICE FOR SUPER HYBRID IMAGE GENERATING, IMAGE GENERATING METHOD, METHOD OF DIGITAL FILTER GENERATING, METHOD OF SUPER HYBRID IMAGE GENERATING, METHOD OF MAKING PRINTED MEDIA, METHOD OF MAKING ELECTRONIC DATA MEDIUM AND SOFTWARE, AND DEVICE FOR VERTICAL PANNING LETTER ROW GENERATING, METHOD OF VERTICAL PANNING LETTER ROW GENERATING, METHOD OF MAKING PRINTED MEDIA, METHOD OF MAKING ELECTRONIC DATA MEDIUM AND SOFTWARE

Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится к (I) цифровому фильтру для обработки изображений, устройству генерирования изображения, устройству генерирования супер гибридного изображения, способу генерирования изображения, способу применения цифрового фильтра, способу генерирования супер гибридного изображения, технологическому процессу изготовления печатных средств массовой информации, технологическому процессу изготовления электронного носителя информации и программе, и к [II] устройству генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, способу генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, способу изготовления печатных средств массовой информации, способу изготовления электронных носителей информации и программе.
Уровень техники
[I] Цифровые фильтры в целом можно разделить на фильтры с конечной импульсной характеристикой (FIR), имеющие конечную импульсную характеристику, и фильтры с бесконечной импульсной характеристикой (IIR), которые имеют бесконечно продолжающуюся импульсную характеристику. Примеры IIR фильтров включают в себя, но не ограничиваются ими, фильтры, созданные путем простого деления диапазона частот на 1 и 0, фильтры Баттервуорта, фильтры Гаусса с использованием функций Гаусса, и фильтры Габора (см непатентный документ 4).
FIR фильтры имеют больше преимуществ, чем IIR фильтры в различных аспектах, таких как идеальная характеристика постфильтрации, меньшее количество ошибок и структурная устойчивость. Для разработки FIR фильтров, часто традиционно выполняется определенный вид срезания с применением, например, технологии вырезающей функции или технологии частотой дискретизации до бесконечно продолжающихся функций.
Существует способ использования FIR вейвлета, как FIR фильтра, созданного без выполнения срезания. Например, непатентный документ 5 раскрывает, способ обработки изображения, который выполняется для извлечения высокочастотных составляющих из исходного изображения путем суммирования всех сигналов поддиапазонов во всех частях до определенного уровня с использованием вейвлета.
[II] Как известно, панорамирование возникает в определенной символьной строке, в которой символьная строка наклонена в направлении, отличном от направления массива символов (здесь и далее именуемое" вертикальное панорамирование буквенного ряда").
Причины возникновения вертикального панорамирования буквенного ряда анализируются с помощью, например, вейвлет-анализа в непатентном документе 1 и 2, и используя психологический подход в непатентном документе 3. В патентном документе 1 технология была разработана для редактирования шрифтов, так что вертикальное панорамирование буквенного ряда не происходит.
Список противопоставленных материалов
Патентный документ
Патентный документ 1: Выложенная Заявка на патент Японии No. 2009-251711.
Непатентный документ
Непатентный документ 1: Hitoshi Arai и Shinobu Arai, "Анализ вертикального панорамирования буквенного ряда 1: Анализ  с использованием вейвлет",
Отчет математической трактовки иллюстративного элемента электронной лаборатории №1,2005.
Непатентный документ 2: Hitoshi Arai и Shinobu Arai, "Анализ вертикального панорамирования буквенного ряда 2: Создание вертикального панорамирования буквенного ряда с помощью вейвлет-анализа", Отчет математической трактовки иллюстративного элемента электронной лаборатории №2,2005.
Непатентный документ 3: Misa Kohara, "Роль горизонтальных составляющих в панорамировании, в которых строка символов появляется наклоненной", Университет Ритсумейкан, реферат, 12, 2006, стр. 83-103.
Непатентный документ 4: Rafael С. Gonzalez и Richard Е. Woods, Цифровая обработка изображений, Третье издание, Prentice Hall, 2008.
Непатентный документ 5: Alasdair McAndrew "Введение в цифровую обработку изображений MatLab", курс лекций, 2004.
Непатентный документ 6: Hitoshi Arai и Shinobu Arai, "2D вейвлет кадры с ориентацией, как предложено концепцией зрительного восприятия", JSIAM Letters Vol. 1 (2009), стр. 9-12.
Непатентный документ 7: Hitoshi Arai и Shinobu Arai, "Конечные дискретные, инвариантные относительно сдвига, направленные наборы фильтров для визуальной обработки информации, I: Строительство ", междисциплинарные информационные науки, Vol. 13 (2007), стр. 255-273.
Сущность изобретения
Техническая задача
[I] Однако, обычные способы для создания FIR фильтра, которые выполняют срезание, требуют действий, например, отсечения части изображения для уменьшения ряби, которая возникает из-за срезания. Кроме того, обычные FIR вейвлеты значительно ограничены в полосе частот и чувствительны к пространственной ориентации, что является недостатком в FIR фильтрах, имеющие различные частотные характеристики, и ориентации не могут быть установлены.
Фильтры Гаусса фильтры и фильтры Габора каждый, созданные из дифференцируемой функции, не имеют компактного носителя, например, функция Гаусса или функция Габора находится в двумерном евклидовом пространстве. Обычные способы проектирования такого фильтра имеют недостаток, который заключается в том, что фильтр не может всегда иметь дифференцируемую функцию в двумерном евклидовом пространстве. Традиционные способы проектирования имеют большие ограничения и есть недостатки, которые трудно устранить в FIR фильтрах с использованием дифференцируемой функции, которая имеет компактный носитель в двумерном евклидовом пространстве (другими словами, что всегда имеет значение 0 вне ограниченной области).
Настоящее изобретение применяется с учетом указанных выше недостатков, и задачей настоящего изобретения является создание цифрового фильтра для обработки изображений, способа создания цифрового фильтра и программы, которые способны получать FIR фильтры, имеющие различные частотные характеристики и ориентации, как дифференцируемой функции, имеющей компактный носитель, без применения срезания, и обеспечение устройства генерирования изображения, устройства генерирования супер гибридного изображения, способа генерирования изображения, способа генерирования супер гибридного изображения, технологического процесса изготовления печатных средств массовой информации, технологического процесса изготовления электронных носителей информации и программы, которые используют FIR фильтр, в качестве примера.
[II] Однако, символьные строки, которые вызывают вертикальное панорамирование буквенного ряда, обнаруживаются случайно или создаются эмпирически исследователями и конструкторами, что является недостатком, который заключается в том, что отсутствует способ автоматической генерации таких символьных строк.
Настоящее изобретение учитывает указанный выше недостаток, и задачей настоящего изобретения является обеспечение устройства генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, способа генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, способа изготовления печатных средств массовой информации, способа производства электронных носителей информации и программы, которые способны автоматически создавать символьную строку, которая вызывает вертикальное панорамирование буквенного ряда из любого набора символов.
Решение технической задачи
[I] В соответствии с аспектом настоящего изобретения, цифровой фильтр для обработки изображений включает в себя: блок декомпозиции, который получает сигналы поддиапазонов посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением данных изображения, используя пинвил фреймлет, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями, который имеет степень; и восстанавливающий блок, который получает данные восстановленного изображения путем реконструкции изображения суммированием сигналов поддиапазонов, полученных с помощью блока декомпозиции, и восстанавливающий блок генерирует данные восстановленного изображения посредством ослабления или усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют предварительно определенные частотные характеристики и/или заданную ориентацию среди фильтров.
Согласно другому аспекту настоящего изобретения, в цифровом фильтре для обработки изображений, заданные частотные характеристики определяются позицией в заданной композиции фильтра на основании ориентации на каждом уровне пинвила фреймлета и/или на уровне в декомпозиции с переменным разрешением.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в цифровом фильтре для обработки изображений восстанавливающий блок ослабляет или усиливает соответствующий сигнал поддиапазона путем взвешивания и суммирования сигналов поддиапазонов, полученных блоком декомпозиции.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в цифровом фильтре для обработки изображений восстанавливающий блок ослабляет или усиливает соответствующий сигнал поддиапазона путем взвешивания фильтров в фазе декомпозиции и/или фазе синтеза пинвила фреймлета в широком смысле.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в цифровом фильтре для обработки изображений, восстанавливающий блок получает данные восстановленного изображения посредством взвешивания функций частотной характеристики для соответствующих фильтров пинвила фреймлета в широком смысле, умножением и добавлением результатов заданным способом получения коэффициентов фильтра, и фильтрацией данных изображения фильтрами, в соответствии с коэффициентами фильтра.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в цифровом фильтре для обработки изображений, блок декомпозиции и восстанавливающий блок получают восстановленные данные изображения с помощью импульсной переходной характеристики, которая была получена заранее в ответ на единичный импульсный сигнал для того же количества пикселей, что и данные изображения, и получения результата циклической свертки, используя импульсную переходную характеристику данных изображения.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в цифровом фильтре для обработки изображений восстанавливающий блок относительно ослабляет сигнал поддиапазона, соответствующий аппроксимирующему фильтру на заданном уровне в декомпозиции с переменным разрешением.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в цифровом фильтре для обработки изображений восстанавливающий блок относительно усиливает сигнал, соответствующий поддиапазону детального фильтра среди фильтров, который находится на высокочастотной стороны на заранее определенном уровне, и относительно ослабляет сигнал поддиапазона, соответствующий фильтру среди фильтров, который находится на низкочастотной стороне на заранее определенном уровне.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в цифровом фильтре для обработки изображений восстанавливающий блок относительно ослабляет сигнал, соответствующий поддиапазону детального фильтра среди фильтров, который находится на высокочастотной стороны на заранее определенном уровне, и относительно усиливает сигнал поддиапазона, соответствующий фильтру среди фильтров, который находится на низкочастотной стороне на заранее определенном уровне.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в цифровом фильтре для обработки изображений восстанавливающий блок относительно ослабляет сигналы поддиапазона, соответствующие фильтрам, которые находятся на низкочастотной стороне и высокочастотной стороне среди фильтров, и относительно усиливает сигнал поддиапазона, соответствующий фильтру среди фильтров, который находится в диапазоне средних частот, находящийся на стороне относительно низких частот и стороне относительно высоких частот.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в цифровом фильтре для обработки изображений восстанавливающий блок ослабляет сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, который имеет ортогональную ориентацию или наклоненную ориентацию к плавающему направлению среди детальных фильтров.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в цифровом фильтре для обработки изображений, восстанавливающей блок ослабляет сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, принадлежащих к одной группе среди двух групп, состоящие из детальных фильтров с ориентацией, которая не является ни горизонтальной, ни вертикальной к ортогональной оси плавучего направления, и находится под отрицательном углом по отношению к ортогональной оси, и группе, состоящей из детальных фильтров с ориентацией, которая не является ни горизонтальной, ни вертикальной к ортогональной оси плавающего направления, и находится под положительным углом по отношению к ортогональной оси, и детальные фильтры с ортогональной ориентацией к плавающему направлению среди детальных фильтров.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в цифровом фильтре для обработки изображений блок декомпозиции выполняет декомпозицию с переменным разрешением данных изображения двух типов с использованием пинвила фрейлета в широком смысле; и восстанавливающий блок дополнительно содержит гибридный блок генерации, который генерирует данные гибридного изображения путем генерации соответствующих частей данных восстановленного изображения относительным усилением сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, имеющий частотные характеристики на высокочастотной стороне, для одного из двух типов данных изображения, и относительным усилением сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющих частотные характеристики на низкочастотной стороне, для другого из двух типов данных изображения, и путем наложения соответствующих частей данных восстановленного изображения, полученные для этих двух типов данных изображения.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в цифровом фильтре для обработки изображений цифровой фильтр имеет импульсную переходную характеристику единичного импульсного сигнала, который получается, когда изображение восстановлено суммированием сигналов поддиапазонов, полученных посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением единичного импульсного сигнала для одного и того же количества пикселей, как и данных изображения, используя пинвил фреймлет в широком смысле, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями, и что имеет степень, путем ослабления или усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, который имеет заранее определенные частотные характеристики, и/или заранее определенную ориентацию, среди фильтров.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, цифровой фильтр для обработки изображений реализуется расчетом коэффициентов фильтра путем взвешивания посредством заранее определенных весовых значений, функций частотной характеристики для соответствующих фильтров пинвила фреймлета в широком смысле, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями, и что имеет степень, и умножением и сложением результатов заданным способом, в котором заданные веса являются весами каждого из аттенюаторов или усилителей сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики и/или заранее определенную ориентацию, среди фильтров.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, устройство генерирования изображения содержит цифровой фильтр для обработки изображений.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, способ генерирования изображения использует цифровой фильтр для обработки изображений.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, устройство генерирования супер гибридного изображения включает в себя, по меньшей мере, блок управления и блок управления включает в себя: блок декомпозиции, который получает сигналы поддиапазонов посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением данных изображения трех типов, используя вейвлет кадра с чувствительностью к пространственной ориентации, или блок фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, что является набором аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множеством детальных фильтров с соответствующими ориентациями; восстанавливающий блок, который получает при реконструкции изображения путем суммирования сигналов поддиапазонов, полученных блоком декомпозиции, данные восстановленного изображения ослаблением или усилением сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики среди фильтров; и блок генерации гибридного изображения, который генерирует супер гибридные данные изображений наложением данных восстановленного изображения, полученные для трех типов данных изображения; и восстанавливающий блок, который генерирует соответствующие части данных восстановленного изображения посредством относительно усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, которые имеют частотные характеристики на высокочастотной стороне для первых данных изображения из трех типов данных изображения, посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, которые имеют частотные характеристики на среднечастотной стороне для вторых данных изображения из трех типов данных изображения, и посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющий частотные характеристики на низкочастотной стороне для третьих данных изображения из трех типов данных изображения.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в устройстве генерирования супер гибридного изображения, восстанавливающий блок генерирует соответствующие части данных восстановленного изображения посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющий частотные характеристики на более низкочастотной стороне для первых данных изображения и/или вторых данных изображения.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в устройстве генерирования супер гибридного изображения, заданные частотные характеристики: определены положением в заранее определенном расположении фильтра на основе ориентации на каждом уровне пинвила фреймлета в широком смысле и/или уровне декомпозиции с переменным разрешением; включают в себя характеристики на более удаленной стороне от аппроксимирующего фильтра в схеме расположения и/или на более низком уровне, чем частотные характеристики, находящиеся на высокочастотной стороне; и включают в себя характеристики на более ближней стороне к аппроксимирующему фильтру в схеме расположения и/или на более высоком уровне, чем частотные характеристики, находящиеся на низкочастотной стороне.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, способ реализации цифрового фильтра выполняется с помощью компьютера, включающий в себя, по меньшей мере, блок управления и способ реализации цифрового фильтра включает в себя: этап декомпозиции получения сигналов поддиапазонов посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением одиночного импульсного сигнала для одного и того же количества пикселей, как и данные изображения, с использованием пинвила фреймлета в общем смысле, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями, и что имеет степень; и восстанавливающий этап реализации, как цифровой фильтр для обработки изображений, на котором получается импульсная переходная характеристика одиночного импульсного сигнала, когда изображение восстанавливается суммированием сигналов поддиапазонов, полученных на этапе декомпозиции путем ослабления или усиления сигнала поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из фильтров, который имеет заранее определенную частотную характеристику и/или заранее определенную ориентацию среди фильтров; этап декомпозиции и восстанавливающий этап выполняются с помощью блока управления.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, способ реализации цифрового фильтра выполняется с помощью компьютера, включающий в себя, по меньшей мере, блок управления и способ реализации цифрового фильтра включает в себя: этап, выполняемый блоком управления для реализации цифрового фильтра для обработки изображений посредством вычисления коэффициентов фильтра путем взвешивания, применяя заданные весовые значения, функций частотной характеристики для соответствующих фильтров пинвила фреймлета в широком смысле, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями, и что имеет степень, и умножением и сложением результатов заданным способом, в котором заданные весовые значения является весовыми значениями каждого аттенюатора или усилителя сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, который имеет заранее определенную частотную характеристику и/или заранее определенную ориентацию среди фильтров.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, способ генерирования супер гибридного изображения выполняются с помощью компьютера, который включает в себя, по меньшей мере, блок управления, и способ генерирования супер гибридного изображения включает в себя: этап декомпозиции получения сигналов поддиапазонов посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением на трех типах данных изображения с помощью вейвлета кадра с чувствительностью к пространственной ориентации или блока фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями; восстанавливающий этап получения, когда изображение восстанавливается путем суммирования сигналов поддиапазонов, полученных блоком декомпозиции, данные восстановленного изображения посредством ослабления или усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, который имеет заранее определенную частотную характеристику среди фильтров; и этап генерирования супер гибридного изображения, на котором генерируются данные супер гибридного изображения наложением данных восстановленного изображения, полученные для трех типов данных изображения; этап декомпозиции, восстанавливающий этап, и этап генерирования супер гибридного изображения выполняется с помощью блока управления, в котором восстанавливающий этап генерирует соответствующие части данных восстановленного изображения посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, который имеет частотную характеристику на высокочастотной стороне для первых данных изображения из трех типов данных изображения, посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, который имеет частотную характеристику на среднечастотной стороне для вторых данных изображения из трех типов данных изображения, и посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющий частотную характеристику на низкочастотной стороне для третьих данных изображения из трех типов данных изображения.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в способе генерирования супер гибридного изображения, восстанавливающий этап генерирует соответствующие части данных восстановленного изображения посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющий частотную характеристику на более низкочастотной стороне для первых данных изображения и/или вторых данных изображения.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, способ изготовления печатных средств массовой информации выполняется с помощью компьютера, который включает в себя, по меньшей мере, блок управления и блок печати и способ изготовления печатных средств массовой информации включает в себя: этап декомпозиции получения сигналов поддиапазонов выполняя декомпозицию с переменным разрешением трех типов данных изображения с помощью вейвлета кадра с чувствительностью к пространственной ориентации или блока фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями; восстанавливающий этап получения, когда изображение восстанавливается суммированием сигналов поддиапазонов, полученных с помощью блока декомпозиции, данных восстановленного изображения посредством ослабления или усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики среди фильтров; этап генерирования супер гибридного изображения для генерирования данных супер гибридного изображения наложением данных восстановленного изображения, полученные для трех типов данных изображения; и этап воспроизведения изображения при выполнении технологического процесса изготовления печатных средств массовой информации посредством воспроизведения полученного супер гибридного изображения блоком печати; этап декомпозиции, восстанавливающий этап, этап генерирования супер гибридного изображения и этап воспроизведения изображения выполняется блоком управления, в котором восстанавливающий этап включает в себя генерирование соответствующих частей данных восстановленного изображения посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, которые имеют частотные характеристики на высокочастотной стороне для первых данных изображения из трех типов данных изображения, посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, которые имеют частотные характеристики на среднечастотной стороне для вторых данных изображения из трех типов данных изображения, и посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющих частотные характеристики на низкочастотной стороне для третьих данных изображения из трех типов данных изображения.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в способе изготовления печатных средств массовой информации, восстанавливающий этап включает в себя генерирование соответствующих частей данных восстановленного изображения посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющих частотные характеристики на более низкочастотной стороне для первых данных изображения и/или вторых данных изображения.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, способ изготовления электронного носителя информации выполняется с помощью компьютера, включающий в себя, по меньшей мере, блок управления, и способ изготовления электронных средств массовой информации включает в себя: этап декомпозиции получения сигналов поддиапазонов посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением трех типов данных изображения с помощью вейвлета кадра с чувствительностью к пространственной ориентации или блока фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями; восстанавливающий этап получения, когда изображение восстанавливается суммированием сигналов поддиапазонов, полученных с помощью блока декомпозиции, данных восстановленного изображения путем ослабления или усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики среди фильтров; этап генерирования данных супер гибридного изображения наложением данных восстановленного изображения, полученные для трех типов данных изображения; и этап воспроизведения изображения в технологическом процессе изготовления электронного носителя информации, на котором хранятся полученные данные супер гибридного изображения; этап декомпозиции, восстанавливающий этап, этап генерирования супер гибридного изображения и этап воспроизведения изображения выполняется блоком управления, и восстанавливающий этап генерирует соответствующие части данных восстановленного изображения посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, имеющие частотные характеристики на высокочастотной стороне для первых данных изображения из трех типов данных изображения, посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, которые имеют частотные характеристики на среднечастотной стороне для данных второго изображения из трех типов данных изображения, и посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющих частотные характеристики на низкочастотной стороне для третьих данных изображения из трех типов данных изображения.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в способе изготовления электронного носителя информации, восстанавливающий этап включает в себя генерирование соответствующих частей данных восстановленного изображения посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющие частотные характеристики на более низкочастотной стороне для первых данных изображения и/или вторых данных изображения.
Согласно еще одному аспекту настоящего изобретения, компьютерная программа, исполняемая компьютером, включающий в себя, по меньшей мере, блок управления, компьютерная программа вызывает блок управления выполнить: этап декомпозиции сигналов поддиапазонов посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением одного импульсного сигнала для одного и того же количества пикселей, как и данных изображения, используя пинвил фреймлета в широком смысле, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями, и что имеет степень; и восстанавливающий этап реализации, как цифровой фильтр для обработки изображений, импульсная переходная характеристика единичного импульсного сигнала, который получается, когда изображение восстанавливается суммированием сигналов поддиапазонов, полученных на этапе декомпозиции, путем ослабления или усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики и/или заранее определенные ориентации, между фильтрами.
Согласно еще одному аспекту настоящего изобретения, компьютерная программа, исполняемая компьютером, включает в себя, по меньшей мере, блок управления, компьютерная программа вызывает блок управления выполнить этап построения цифрового фильтра для обработки изображений путем расчета коэффициентов фильтра взвешиванием, посредством заданных весовых значений, функций частотной характеристики для соответствующих фильтров пинвила фреймлета в широком смысле, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями, и что имеет степень, и умножением и сложением результатов заданным способом, в котором заданные весовые значения являются весовыми значениями ослабления или усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики и/или заранее определенную ориентацию, между фильтрами.
Согласно еще одному аспекту настоящего изобретения, компьютерная программа, исполняемая компьютером, включает в себя, по меньшей мере, блок управления, компьютерная программа вызывает блок управления выполнить: этап декомпозиции получения сигналов поддиапазонов посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением трех типов данных изображения с помощью вейвлета кадра с чувствительностью к пространственной ориентации или блока фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями; восстанавливающий этап получения, когда изображение восстанавливается суммированием сигналов поддиапазонов, полученных с помощью блока декомпозиции данных восстановленного изображения ослаблением или усилением сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики среди фильтров; и этап генерирования данных супер гибридного изображения посредством наложения данных восстановленного изображения, полученные для трех типов данных изображения; в котором восстанавливающий этап генерирует соответствующие части данных восстановленного изображения посредством относительно усиления сигнала поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, которые имеют частотные характеристики на высокочастотной стороне для первых данных изображения из трех типов данных изображения, посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, которые имеют частотные характеристики на среднечастотной стороне для вторых данных изображения из трех типов данных изображения, и посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющие частотные характеристики на низкочастотной стороне для третьих данных изображения из трех типов данных изображения.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в компьютерной программе, восстанавливающий этап генерирует соответствующие части данных восстановленного изображения относительным усилением сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющий частотные характеристики на более низкочастотной стороне для первых данных изображения и/или вторых данных изображения.
[II] В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, устройство генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда включает в себя, по меньшей мере, блок хранения и блок управления, и блок хранения включает в себя: блок хранения изображения символа, который хранит изображения символа множества символов; и блок хранения тестового изображения, которое хранит полученное тестовое изображение, предполагая, что фигура имеет форму сегмента линии в направлении массива символов, как единого блока символов, посредством размещения одного или более сегментов линий или фигур в направлении массива символов; и блок управления включает в себя: блок генерирования тестового изображения символа, который генерирует тестовое изображение символа путем замены сегментов линий или фигур, каждая из которых соответствует одному блоку символов в тестовом изображении, на изображения символов, хранящиеся в блоке хранения изображения символа; блок вычисления разностного значения ориентации, который использует фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации вблизи направления массива символов для вычисления разностного значения между компонентами ориентации тестового изображения символов для символов и тестового изображения перед заменой сегментов линии или фигур на символы, и сохраняет разностные значения между компонентами ориентации в блоке хранения; и блок генерации символьной строки, который генерирует символьную строку, которая формирует вертикальное панорамирование буквенного ряда посредством расположения в направлении массива символов, символы, выбранные из символов на основании критерия, который определяет, что наиболее выгодным является наименьшее разностное значение между компонентами ориентации.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в устройстве генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда: блок хранения тестового изображения хранит множество таких тестовых изображений, в которых позиции сегментов линий или фигур в соответствующем тестовом изображении отличаются друг от друга в вертикальном направлении по отношению к направлению массива символов; блок генерирования тестового изображения символа генерирует тестовое изображение символа, заменяя сегменты линии или фигуры, каждая из которых соответствует одному блоку символов на той же последовательной позиции в тестовых изображениях, на изображения символов; и блок генерации символьной строки дополнительно содержит блок группирования, который группирует символы в одном или более тестируемых изображениях, в которых разностное значение между компонентами ориентации, вычисленные для каждого из тестовых изображений для символов, блоком вычисления разностного значения ориентации, локально минимизировано в тестовых изображениях, и упорядочивает символы на основании критерия, что локальное минимальное значение разностного значения между компонентами ориентации является лучшим, когда оно является наименьшим.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в устройстве генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, блок генерации символьной строки содержит блок ранжирования, который вычисляет значения показателей для символов, принадлежащих к группе, основанной на, в дополнение к критерию, определяющий наилучшее локальное значение минимальной разности между компонентами ориентации, если оно является наименьшим, критерии, что разница между максимальным значением и минимальным значением около локального минимального значения будет наилучшим, если оно будет наибольшим, который хранит значения показателей в блоке хранения, и который ранжирует символы с помощью значений показателей и располагает символы, используя критерии или, при необходимости, ранжирование.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в устройстве генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, блок группирования перегруппировывает символы, которые обычно были сгруппированы в тестовых изображениях, в которых позиции сегментов линий или фигуры отнесены друг от друга на заданное расстояние среди тестовых изображений, и блок ранжирования ранжирует символы в перегруппированных группах и устанавливает перегруппированные символы, как целевые для расположения.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в устройстве генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда: блок вычисления разностного значения ориентации вычисляет множество разностных значений из тестовых изображений символов с помощью фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации вблизи направления массива символов; блок группирования перегруппировывает символы, используя разностные значения; и блок ранжирования ранжирует символы в перегруппированной группе.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в устройстве генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, блок генерирования символьной строки включает в себя блок добавления значения оценки вертикального панорамирования буквенного ряда, который численно оценивает величину панорамирования сгенерированного вертикального панорамирования буквенного ряда, используя локальное минимальное значение разности между компонентами ориентации и разности между максимальным значением и минимальным значением вблизи местного минимального значения.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в устройстве генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, блок генерирования символьной строки упорядочивает символы в соответствии с целостностью тестовых изображений.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения: устройство генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда дополнительно включает в себя блок ввода; блок управления дополнительно включает в себя блок выбора символа, который позволяет пользователю выбрать любое количество символов среди символов с помощью блока ввода; и блок генерирования символьной строки устанавливает символы, выбранные с помощью блока выбора символа, как целевые.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в устройстве генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации вблизи направления массива символов являются детальными фильтрами с ориентацией вблизи направления массива символов среди фильтров вейвлета кадра с чувствительностью к пространственной ориентации или блоком фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, что является набором аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множеством детальных фильтров с соответствующими ориентациями.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, в устройстве генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, блок вычисления разностного значения ориентации создает символьные строки, которые генерируют вертикальное панорамирование буквенного ряда, имеющие различные частотные характеристики путем выбора фильтров с соответствующими частотными характеристиками как детальные фильтры.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, способ генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда выполняется устройством генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, которое включает в себя, по меньшей мере, блок хранения и блок управления, и блок хранения включает в себя: блок хранения изображения символа, который хранит в нем изображения символов из множества символов; и блок хранения тестового изображения, который хранит в нем полученное тестовое изображение, предполагая, что сегмент линии или фигура, имеющая форму сегмента линии в направлении массива символов, в виде единого блока символов, посредством размещения одного или более сегментов линий или фигур в направлении массива символов; и способ генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда включает в себя: этап генерирования тестового изображения символа, заменяя сегменты линии или фигуры, каждый из которых соответствует одному блоку символов в тестовом изображении, на изображения символов, хранящиеся в блоке хранения изображения символов; этап вычисления разностного значения ориентации использования фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации вблизи направления массива символов для вычисления разностного значения между компонентами ориентации тестового изображения символов для символов и тестового изображения до замены сегментов линии или фигур на символы, и сохраняя разностное значение между компонентами ориентации в блоке хранения; и этап генерирования символьной строки, на котором генерируется вертикальное панорамирование буквенного ряда посредством расположения в направлении массива символов, символов, выбранных из символов на основании критерия, что наилучшим разностным значением между компонентами ориентации является наименьшее; этап генерирования тестового изображения символа, этап вычисления разностного значения ориентации и этап генерирования символьной строки выполняются с помощью блока управления.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, способ изготовления печатных средств информации выполняется с помощью устройства генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, которое включает в себя, по меньшей мере, блок хранения, блок управления и блок печати, и блок хранения включает в себя: блок хранения изображения символа, который хранит в нем изображения символов из множества символов; и блок хранения тестового изображения, который хранит полученное тестовое изображение, предполагая, что сегмент линии или фигура имеет форму сегмента линии в направлении массива символов в виде единого блока символов, посредством размещения одного или более сегментов линий или фигур в направлении массива символов; и способ изготовления печатных средств массовой информации включает в себя: этап генерирования тестового изображения символов, генерирования тестового изображения символов посредством замены сегментов линии или фигур, каждая из которых соответствует одному блоку символов в тестовом изображении, на изображения символов, хранящиеся в блоке хранения изображений символов; этап вычисления разностной величины ориентации использования фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации вблизи направления массива символов для вычисления разностного значения среди компонентов ориентации тестового изображения символов для символов и тестового изображения до замены сегментов линии или фигур на символы, и сохранением разностной величины между компонентами ориентации в блоке хранения; этап генерирования символьной строки создания символьной строки, на котором генерируется вертикальное панорамирования буквенного ряда путем расположения в направлении массива символов, выбранных из символов на основе критерия, где наилучшая разностная величина между компонентами ориентации является наименьшей; и этап воспроизведения символьной строки управления блоком печати для изготовления печатного средства массовой информации с напечатанной символьной строкой, созданной на этапе генерирования символьной строки; этап генерирования тестового изображения символа, этап вычисления разностного значения ориентации, этап генерирования символьной строки и этап воспроизведения символьной строки выполняются с помощью блока управления.
В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения, способ изготовления электронного носителя информации выполняется с помощью устройства генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, которое включает в себя, по меньшей мере, блоке хранения и блок управления, и блок хранения включает в себя: блок хранения изображения символа, который хранит в нем изображения символов из множества символов; и блок хранения тестового изображения, который хранит в нем полученное тестовое изображение, предполагая, что сегмент линии или фигура, имеющая форму сегмента линии в направлении массива символов в виде единого блока символов, посредством размещения одного или более сегментов линий или фигур в направлении массива символов; и способ изготовления электронного носителя информации включает в себя: этап генерирования тестов тестового изображения символа для генерирования тестового изображения символов, посредством замены сегментов линии или фигур, каждая из которых соответствует одному блоку символов в тестовом изображении, на изображения символов, хранящиеся в блок хранения изображений символов; этап вычисления разностного значения ориентации использования фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации вблизи направления массива символов для вычисления разностной величины между компонентами ориентации тестового изображения символов для символов и тестового изображения до замены сегментов линии или фигур на символы, и сохранением разностного значения между компонентами ориентации в блоке хранения; этап генерирования символьной строки для создания символьной строки, которая генерирует вертикальное панорамирование буквенного ряда посредством расположения в направлении массива символов, выбранных из символов на основе критерия, где наилучшее разностное значение между компонентами ориентации является наименьшим; и этап воспроизведения символьной строки технологического процесса изготовления электронного носителя информации, которая хранит символьную строку, созданную на этапе генерирования тестовой строки; этап генерирования тестового изображения символов, этап вычисления разностного значения ориентации, этап генерирования символьной строки и этап воспроизведения символьной строки выполняются с помощью блока управления.
Согласно еще одному аспекту настоящего изобретения, компьютерная программа, выполняемая устройством генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, которое включает в себя, по меньшей мере, блок хранения и блок управления, блок хранения включает в себя: блок хранения изображения символа, который хранит изображения символов из множества символов; и блок хранения тестового изображения, который хранит в нем полученное тестовое изображение, предполагая, что сегмент линии или фигура, имеющая форму сегмента линии в направлении массива символов в виде единого блока символов, путем расположения одного или нескольких сегментов линий или фигур в направлении массива символов; компьютерная программа вызывает блок управления выполнить: этап генерирования тестового изображения символа для генерации тестового изображения символа, заменив сегменты линии или фигуры, каждая из которых соответствует одному блоку символов в тестовом изображении, на изображения символов, хранящиеся в блоке хранения изображения символов; этап вычисления разностного значения ориентации использования фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации вблизи направления массива символов для вычисления разностного значения между компонентами ориентации тестового изображения символов для символов и тестового изображения до замены сегментов линии или фигур на символы, и сохранение разностного значения между компонентами ориентации в блоке хранения; и этап генерирования символьной строки для создания символьной строки, которая генерирует вертикальное панорамирование буквенного ряда путем расположения в направлении массива символов, выбранных из символов на основе критерия, что наилучшее разностное значения между компонентами ориентация является наименьшим.
Более того, настоящее изобретение относится к носителю записи, на котором записана вышеописанная программа.
Полезные эффекты изобретения
[I] В соответствии с настоящим изобретением, цифровой фильтр для обработки изображений выполняет декомпозицию с переменным разрешением данных изображения, используя пинвил фреймлет в широком смысле, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями, который имеет степень; и когда получаются данные восстановленного изображения, путем восстановления изображения получая сигналы поддиапазона и суммированием полученных сигналов поддиапазонов, ослабляя или усиливая сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют предварительно определенные частотные характеристики и/или заданную ориентацию среди фильтров, и таким образом, генерирует данные восстановленного изображения. Следовательно, настоящее изобретение обеспечивает цифровой фильтр для обработки изображения, который может быть реализован как FIR фильтры, имеющие множество частотных характеристик и ориентаций как дифференцируемая функция, имеющая компактный носитель без применения срезания. Это могут обеспечить фильтры, имеющие заранее определенные частотные характеристики и/или заранее заданные ориентации с дифференцируемой функцией, которая имеет очень незначительную неравномерность и всегда имеет нулевое значение вне ограниченной области. В связи с тем, что пинвил фреймлет в широком смысле имеет степень, могут быть реализован ряд типов фильтров (таких как, фильтров верхних частот), и фильтры могут быть выбраны в соответствии с частотными составляющими, которые требуется получить.
В приведенном выше описании, в соответствии с настоящим изобретением, заданные частотные характеристики определяются позицией в заданном размещении фильтра на основе ориентации на каждом уровне пинвила фреймлет в широком смысле и/или уровнем в декомпозиции с переменным разрешением. Это приводит к эффекту, что может быть указано множество частотных характеристик.
Кроме того, в описании, приведен процесс ослабления или усиления соответствующего сигнала поддиапазона путем взвешивания и суммирования полученных сигналов поддиапазона. Это приводит к эффекту, что могут быть реализованы фильтры, которые имеют множество частотных характеристик и ориентаций путем взвешивания выходных сигналов фильтров, имеющих заданные частотные характеристики и/или заранее задаваемую ориентацию в пинвиле фреймлет в широком смысле.
Кроме того, в приведенном выше описании, настоящее изобретение обеспечивает наличие весовых значений фильтров на этапе декомпозиции и/или фазы синтеза пинвила фреймлет в широком смысле. Это приводит к эффекту, что могут быть реализованы фильтры, которые имеют множество частотных характеристик и ориентаций.
Более того, в приведенном выше описании, настоящее изобретение получает данные восстановленного изображения посредством использования функции взвешивания частотной характеристики для соответствующих фильтров пинвила фреймлет в широком смысле, и умножением и сложением результатов заданным способом для получения коэффициентов фильтра, и фильтрации данных изображения фильтрами, имеющими коэффициенты фильтра. Это приводит к эффекту, что выходной сигнал после фильтрации может быть быстро вычислен.
Кроме того, в приведенном выше описании, настоящее изобретение получает данные изображений, восстановленные с помощью импульсной переходной характеристики, которая была получена заранее в ответ на единичный импульсный сигнал для одного и того же количества пикселей, как и у данных изображения, и получение результата циклической свертки, используя импульсную переходную характеристику данных изображения. Это приводит к эффекту, что выходной сигнал после фильтрации может быть быстро рассчитан с помощью импульсной переходной характеристики, подготовленной заранее.
Более того, в приведенном выше описании, настоящее изобретение относительно ослабляет сигнал поддиапазона, соответствующий аппроксимирующему фильтру на заданном уровне в декомпозиции с переменным разрешением. Это может обеспечить высокочастотные фильтры, способные усиливать высокочастотные составляющие в исходном изображении, используя декомпозицию с переменным разрешением.
Более того, в приведенном выше описании, настоящее изобретение относительно усиливает сигнал поддиапазона, соответствующий детальному фильтру среди фильтров, которые находятся на высокочастотной стороны на заранее определенном уровне, и относительно ослабляет сигнал поддиапазона, соответствующий фильтру среди фильтров, находящихся на низкочастотной стороне на заданном уровне. Это приводит к эффекту наличия множества фильтров высоких частот, которые способны усиливать высокочастотные составляющие в исходном изображении с помощью пинвила фреймлет в широком смысле. Это также приводит к эффекту, что изображение может быть сжато посредством выполнения обработки изображений с использованием таких фильтров верхних частот.
Более того, в приведенном выше описании, настоящее изобретение относительно ослабляет сигнал поддиапазона, соответствующий детальному фильтру среди фильтров, которые находятся на высокочастотной стороны на заранее определенном уровне, и относительно усиливает сигнал под диапазона, соответствующий фильтру среди фильтров, находящиеся на низкочастотной стороне на заданном уровне. Это может обеспечить наличие фильтров нижних частот, способные усиливать низкочастотную составляющую в исходном изображении с помощью декомпозиции с переменным разрешением.
Кроме того, в приведенном выше описании, настоящее изобретение относительно ослабляет сигналы поддиапазонов, соответствующих фильтров, которые находятся на низкочастотной стороне и высокочастотной стороне среди фильтров, и относительно усиливает сигнал поддиапазона, соответствующего фильтру среди фильтров, который находится в диапазоне средних частот, такие как на относительно низкочастотной стороне или на относительно высокочастотной стороне. Это может обеспечить полосовые фильтры, способные усиливать составляющие диапазона в исходном изображении с помощью декомпозиции с переменным разрешением.
Кроме того, в приведенном выше описании, настоящее изобретение ослабляет сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, которые имеют ортогональную ориентацию или наклонную ориентацию по отношению к плавающему направлению среди детальных фильтров. Это приводит к эффекту, что восстановленное изображение может быть создано, что генерирует плавающее панорамирование.
Кроме того, в приведенном выше описании, настоящее изобретение ослабляет сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, принадлежащих к одной группе среди двух групп группы, состоящей из детальных фильтров с ориентацией, которая не является ни горизонтальной, ни вертикальной по отношению к ортогональной оси плавающего направления, и имеет отрицательный угол наклона по отношению к ортогональной оси, и группа, состоящая из детальных фильтров с ориентацией, которая не является ни горизонтальной, ни вертикальной к ортогональной оси плавающего направления и имеет положительный угол по отношению к ортогональны оси, и детальные фильтры с ортогональной ориентацией к плавающему направлению среди детальных фильтров. Это приводит к эффекту, что восстановленное изображение может быть создано, что генерирует плавающее панорамирование.
Кроме того, в приведенном выше описании, настоящее изобретение выполняет декомпозицию с переменным разрешением данных изображения двух типов с помощью пинвила фреймлет в широком смысле, и при выполнении восстановления, генерирует соответствующие части данных восстановленного изображения посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, имеющие частотные характеристики на высокочастотной стороне для одного из двух типов данных изображения, и посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющих частотные характеристики на низкочастотной стороне для другой из двух типов данных изображения. Настоящее изобретение генерирует данные гибридного изображения путем наложения соответствующих частей данных восстановленного изображения, полученных для этих двух типов данных изображения. Это приводит к эффекту, что данные гибридного изображения могут быть созданы, что обеспечивает наличие двух типов визуального представления в зависимости от расстояния.
Кроме того, в соответствии с настоящим изобретением, цифровой фильтр для обработки изображений является блоком, имеющий импульсную переходную характеристику единичного импульсного сигнала, который получается, когда изображение восстанавливается суммированием сигналов поддиапазонов, полученных посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением единичного импульсного сигнала того же количества пикселей, как и данных изображения, с помощью пинвила фреймлет в широком смысле, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями, и что имеет степень, путем ослабления или усиления сигнала, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики и/или заранее определенную ориентацию среди фильтров. Это приводит к эффекту, который может предусматривать цифровой фильтр для обработки изображений, который может быть реализован в виде FIR фильтров, имеющие различные частотные характеристики и ориентации, как дифференцируемая функцию, имеющая компактный носитель без применения срезания, и который обеспечивает быстрое вычисление выходного сигнала фильтра,
Кроме того в соответствии с настоящим изобретением, цифровой фильтр для обработки изображений реализуется путем расчета коэффициентов фильтра посредством взвешивания с использованием заранее определенных весовых значений, функции частотной характеристики для соответствующих фильтров пинвила фреймлет в широком смысле, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями, и что имеет степень, и умножением и сложением результатов заданным способом. В цифровом фильтре для обработки изображений заданные весовые значения являются весовыми значениями, каждое из которых ослабляет или усиливает сигнал поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики и/или заранее определенную ориентацию среди фильтров. Это приводит к эффекту, что цифровой фильтр может быть получен, в котором выходные сигналы фильтров, имеющие заданные частотные характеристики и/или заранее задаваемые ориентации пинвила фреймлет в широком смысле, взвешиваются посредством взвешенных функций частотной характеристики, и цифровой фильтр для обработки изображений может быть предусмотрен, что обеспечивает быстрое вычисление выходного сигнала фильтра.
Кроме того, устройство генерирования изображения включает в себя цифровой фильтр для обработки изображений в соответствии с настоящим изобретением, что приводит к эффекту, где обработка изображений может быть выполнена по отношению к различным частотным характеристикам и ориентации с помощью фильтров, которые обеспечивают вышеописанные эффекты.
Кроме того, способ генерирования изображения включает в себя цифровой фильтр для обработки изображений в соответствии с настоящим изобретением и приводит к эффекту, где обработка изображений может быть выполнена по отношению к различным частотным характеристикам и ориентации с помощью фильтров, которые обеспечивают вышеописанные эффекты.
Кроме того, настоящее изобретение получает соответствующие сигналы поддиапазонов посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением трех типов данных изображения с помощью вейвлета кадра с чувствительностью к пространственной ориентации или фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями; и когда настоящее изобретение получает при восстановлении изображения путем суммирования полученных сигналов поддиапазонов, данные восстановленного изображения путем ослабления или усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики среди фильтров, настоящее изобретение создает соответствующие части данных восстановленного изображения посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, имеющих частотные характеристики на высокочастотной стороне для первых данных изображения из трех типов данных изображения, посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному детальному фильтру, имеющего частотные характеристики на среднечастотной стороне для данных второго изображения трех типов данных изображения, и посредством относительного усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющих частотные характеристики на низкочастотной стороне для третьих данных изображения трех типов данных изображения, и генерирует данные супер гибридного изображения путем наложения данных восстановленного изображения, полученные для трех типов данных изображения. Это приводит к эффекту, что данные супер гибридного изображения могут быть созданы, что обеспечивает наличие трех типов визуального представления в зависимости от расстояния.
Кроме того, при получении восстановленных данных, как описано выше, настоящее изобретение относительно усиливает сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющих частотные характеристики на низкочастотной стороне для первых данных изображения и/или вторых данных изображения. Это приводит к эффекту, что первое и второе изображения можно легко просматривать, не перекрывая ракурс третьего изображения в наложенном изображении.
Кроме того, в приведенном выше описании, в соответствии с настоящим изобретением, заданные частотные характеристики определяются позицией в заданном расположении фильтра на основе ориентации на каждом уровне пинвила фреймлета в широком смысле и/или уровне в декомпозиции с переменным разрешением, включают в себя характеристики на стороне, находящейся дальше от аппроксимирующего фильтра в расположении фильтра и/или на более низком уровне, что и частотные характеристики, которые находятся на высокочастотной стороне, и включают в себя характеристики на стороне, находящейся ближе к аппроксимирующему фильтру в расположении фильтра и/или на более высоком уровне, что и частотные характеристики, находящиеся на низкочастотной стороне. Это приводит к эффекту, что может быть сгенерировано супер гибридное изображение, используя уровень в декомпозиции с переменным разрешением, и/или расположении фильтра в пинвиле фреймлет в широком смысле.
[II] В соответствии с настоящим изобретением, сохраняются изображения символов из множества символов; предполагается, что сегмент линии или фигура, имеющая форму сегмента линии в направлении массива символов в виде единого блока символов, тестовое изображение получается путем расположения одного или несколько сегментов линий или фигур в направлении массива символов и сохраняется; тестовое изображение символов генерируется путем замены сегментов линии или фигур, каждая из которых соответствует одному блоку символов в тестовом изображении, на изображения символов, хранящихся в блоке хранения символов; используются фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации вблизи направления массива символов для вычисления разностного значения между компонентами ориентации тестового изображения символа для символов и тестового изображения до замены сегментов линии или фигур на символы, и разностное значение между компонентами ориентации сохраняется; и формируется символьная строка, которая генерирует панорамирование буквенного ряда путем расположения в направлении массива символов, символы, выбранные из символов на основе критерия, где наилучшее разностное значение между компонентами ориентации является наименьшим. Это приводит к эффекту, что символьная строка, которая вызывает панорамирование буквенного ряда, может быть автоматически создана из любого набора символов. Более конкретно, за счет использования компонента ориентации, присущего каждому символу, настоящее изобретение может автоматически генерировать панорамирование буквенного ряда, генерированием символьной строки с компонентом ориентации в направлении массива символов, аналогично компоненту ориентации фигуры, что вызывает у зрителя возникновение восприятия угла наклона, отличного от направления массива символов.
Кроме того, в соответствии с настоящим изобретением, множество таких тестовых изображений хранятся в позициях сегментов линии или фигур в соответствующем тестовом изображении, отличающихся друг от друга в вертикальном направлении по отношению к направлению массива символов; тестовые изображения символов генерируются путем замены сегментов линий или фигур, каждая из которых соответствует одному блоку символов, на то же последовательной позиции в тестовых изображениях, на изображения символов; символы сгруппированы в одном или нескольких из тестируемых изображениях, на которых разностное значение между компонентами ориентации, вычисленное для каждого из тестовых изображений для символов, локально минимизировано в тестируемых изображениях; и символы располагаются на основе критерия, где локальное минимальное значение разности между компонентами ориентации является наилучшим. Это приводит к эффекту, что многие символьные строки, которые вызывают панорамирование буквенного ряда, могут быть эффективно созданы посредством группировки любого набора символов в соответствии с компонентом ориентации.
Кроме того, настоящее изобретение может вычислить и сохранить значения показателей для символов, принадлежащих к группе, на основании, в дополнение к критерию, где локальное минимальное значение разности между компонентами ориентации является наилучшее, критерий, где наибольшее разностное значение между максимальным значением и минимальным значением около локального минимального значение является наилучшим, и может ранжировать символы с использованием значений показателей; настоящее изобретение располагает символы, используя критерий или, при необходимости, рейтинг. Это приводит к эффекту, что может быть сформировано панорамирование буквенного ряда с различным количеством оптических иллюзий. Например, это приводит к эффекту, что, используя степень малости локального минимального значения разницы и степень крупности разности между максимальным значением и минимальным значением вблизи локального минимального значения, генерируется панорамирование буквенного ряда с очень большим количеством оптических иллюзий, или панорамирование буквенного ряда с не таким большим количеством оптических иллюзий намеренно генерируется.
Кроме того, настоящее изобретение перегруппировывает символы, которые обычно были сгруппированы в тестовых изображениях, на позициях сегментов линий или фигур, которые отличаются друг от друга на заданное расстояние среди тестовых изображений, затем ранжируются, в случае необходимости, символы в перегруппированных группах и устанавливается перегруппированные символы как целевые для расположения. Это приводит к эффекту, что может быть создано панорамирование буквенного ряда с различным количеством оптических иллюзий, которые визуально представляются слегка наклоненными.
Кроме того, настоящее изобретение вычисляет множество разностных значений из тестовых изображений символов с помощью фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации вблизи направления массива символов, затем перегруппировывает символы, используя разностные значения и, в случае необходимости, ранжирует символы в перегруппированной группе. Это приводит к эффекту, что создается символьная строка, в которой панорамирование проявляется более четко.
Кроме того, настоящее изобретение может численно оценивать величину панорамирования, генерируемого панорамированием буквенного ряда, используя локальное минимальное значение разности между компонентами ориентации и разности между максимальным значением и минимальным значением вблизи локального минимального значения. Это приводит к эффекту, что величина панорамирования, генерируемого панорамированием буквенного ряда, может быть численно сравнено.
Кроме того, настоящее изобретение нумерует группы в порядке положения сегмента линии или фигуры, соответствующего тестового изображения, в вертикальном направлении к направлению массива символов, и располагает символы так, что числа расположены в порядке возрастания или убывания сегментным образом или в целом. Это приводит к эффекту, что символьная строка, вызывая панорамирование буквенного ряда, может быть автоматически и эффективно создана. Это также приводит к эффекту, который, в дополнение к созданию панорамирования буквенного ряда, который визуально представлен наклоненным в одном направлении, возможно создать панорамирование буквенного ряда с более сложным наклоном, например, панорамирование буквенного ряда с не обязательно постоянным кажущимся наклоном (например, панорамирование буквенного ряда с колебанием вверх и вниз или вправо и влево).
Кроме того, настоящее изобретение позволяет пользователю выбрать любое количество символов между символами с помощью блока ввода и устанавливать выбранные символы с помощью блока выбора символа как целевые для расположения. Это приводит к эффекту, где пользователь может создать символьную строку, вызывая панорамирование буквенного ряда из нужного набора символов.
Кроме того, настоящее изобретение создает символьные строки, которые генерируют панорамирование буквенного ряда, имеющее различные частотные характеристики, путем выбора фильтров с соответствующими частотными характеристиками, как детальные фильтры. Это приводит к эффекту, что символьная строка может быть создана, которая генерирует панорамирование буквенного ряда с большим количеством визуальных иллюзий, если смотреть с близкого положения, панорамирование с большим количеством визуальных иллюзий, если смотреть с удаленного расстояния, или панорамирование буквенного ряда, которое визуально представлено наклоненной, если смотреть из любой позиции.
Кроме того, в соответствии с настоящим изобретением, в способе изготовления печатных средств массовой информации, изображения символов из множества символов хранятся, и предполагается, что сегмент линии или фигура, имеющая форму сегмента линии в направлении массива символов в качестве одного блока символов, тестовое изображение получается путем расположения одного или нескольких таких сегментов линии или фигур в направлении массива символов и сохраняется. Способ изготовления печатных средств массовой информации включает в себя генерирование тестового изображения символов путем замены сегментов линий или фигур, каждая из которых соответствует одному блоку символов в тестовом изображении, на изображение символов, сохраненных в блоке хранения изображения символов, с использованием фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации вблизи направления массива символов, чтобы вычислять разностное значение между компонентами ориентации тестового изображения символа для символов и тестового изображения перед заменой сегментов линии или фигур на символы, сохранение разностного значения между компонентами ориентации, генерирование символьной строки, которая генерирует панорамирование буквенного ряда путем расположения в направлении массива символов, символы, выбранные из символов на основе критерия, что наименьшее разностное значение между компонентами ориентации является наилучшей, и управление блоком печати для изготовления печатного средства массовой информации с символьной строкой, созданной на этапе создания символьной строки, посредством печати. Это приводит к эффекту, что средство информации с напеченной символьной строкой, которая вызывает панорамирование буквенного ряда, может быть изготовлено из любого набора символов. Более конкретно, настоящее изобретение может изготовить печатное средство массовой информации, способное генерировать панорамирование буквенного ряда, генерируя символьную строку с компонентом ориентации в направлении массива символов, аналогично компоненту ориентации фигуры, что вызывает у зрителя восприятие угла наклона, отличного от направления массива символов, используя компонент ориентации, присущий каждому символу.
Кроме того, в соответствии с настоящим изобретением, в способе изготовления электронного носителя информации, сохраняются изображения символов из множества символов и предполагается, что сегмент линии или фигура, имеющая форму сегмента линии в направлении массива символов как один блок символов, тестовое изображение получается путем расположения одного или нескольких таких сегментов линии или фигур в направлении массива символов и сохраняется. Способ изготовления электронного носителя информации включает в себя генерирование тестового изображения символа путем замены сегментов линий или фигур, каждая из которых соответствует одному блоку символов в тестовом изображении, на изображения символов, сохраненных в блоке хранения изображения символов, с использованием фильтров с чувствительностью к пространственной ориентацией вблизи направления массива символов, чтобы вычислять разностное значение между компонентами ориентации тестового изображения символа для символов и тестового изображения перед заменой сегментов линии или фигур на символы, хранение разностного значения между компонентами ориентации, формирование символьной строки, которая генерирует панорамирование буквенного ряда путем расположения в направлении массива символов, символы, выбранные из символов на основании критерия, что наименьшее разностное значение между компонентами ориентации является наилучшим, и изготовление электронного носителя информации, который хранит в себе символьные строки, созданные на этапе генерирования символьной строки. Это приводит к эффекту, что электронный носитель символьной строки, которая вызывает панорамирование буквенного ряда, может быть изготовлен из любого набора символов. Более конкретно, настоящее изобретение может изготовить электронный носитель, способный генерировать панорамирование буквенного ряда, генерированием символьной строки с компонентом ориентации в направлении массива символов, аналогично компоненту ориентации фигуры, что вызывает у зрителя восприятие угла наклона, отличного от направления массива символов, воспользовавшись компонентом ориентации, присущим каждому символу.
Краткое описание чертежей
Фиг. 1 представляет собой блок-схему, иллюстрирующую один пример конфигурации устройства обработки изображения, к которому применяется вариант осуществления настоящего изобретения.
Фиг. 2 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример фильтров, которые получаются путем вычисления циклической корреляции максимального перекрытия пинвила фреймлет фильтров на уровне 3 степени 5 и максимального перекрытия пинвила фреймлет аппроксимирующего фильтра на уровне 1 и 2 степени 5, и что фактически получается декомпозиция на фазе декомпозиции на уровне 3 при максимальном перекрытии декомпозиции с переменным разрешением посредством фреймлетов.
Фиг. 3 представляется собой схему, иллюстрирующую фильтры, полученные путем расчета результата циклической корреляции максимального перекрытия пинвила фреймлета фильтров на уровне 2 (высокочастотная сторона) 7-й степени и максимального перекрытия пинвила фреймлета аппроксимирующего фильтра на уровне 1 степени 7, и представляет собой диаграмму, показывающую различие в зависимости от уровня.
Фиг. 4 представляет собой схему, иллюстрирующую фильтры, полученные путем вычисления результата циклической корреляции максимального перекрытия пинвила фреймлета фильтров на уровне 3 (низкочастотная сторона) степени 7 и максимального перекрытия пинвила фреймлета аппроксимирующих фильтров на уровнях 1 и 2 степени 7, и является схемой, показывающей различие в зависимости от уровня.
k
k
k
Фиг. 5 показывает схему, в которой аппроксимируемая часть представлена a и детальные части представлены символами (числами) с d (1) по d (99) в пинвиле фреймлет на уровне k степени 7.
Фиг. 6 является схемой, представляющей коэффициенты, применяемые в ассоциации с массивом фильтров на фиг. 5.
Фиг. 7 представляет собой блок-схему алгоритма, иллюстрирующую один пример базовой обработки, выполняемой устройством 400 обработки изображений в варианте осуществления.
Фиг. 8 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример блоков фильтров в фазе декомпозиции и фазе синтеза максимального перекрытия декомпозиции с переменным разрешением.
Фиг. 9 представляет собой блок-схему, иллюстрирующую один пример конкретной обработки, выполняемой устройством 400 обработки изображения в варианте осуществления.
Фиг. 10 является схемой, представляющей собой способ построения фильтров верхних частот примера варианта осуществления, с использованием таблицы, представляющей схему декомпозиции с переменным разрешением с использованием пинвила фреймлет степени 3.
Фиг. 11 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров верхних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 10.
Фиг. 12 представляет собой вид, иллюстрирующий исходное изображение, используемое в примере варианта осуществления.
Фиг. 13 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное в результате применения фильтров верхних частот, полученное способом взвешивания, показанного на фиг. 10, к исходному изображению.
Фиг. 14 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример другого способа взвешивания для извлечения высокочастотной составляющей.
Фиг. 15 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример другого способа взвешивания для извлечения высокочастотной составляющей.
Фиг. 16 представляет собой схему, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 14 и 15.
Фиг. 17 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное путем применения фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 14 и 15, к исходному изображению (фиг. 12).
Фиг. 18 представляет собой схему, иллюстрирующую способ взвешивания для построения фильтров с помощью детальных частей на уровне 1 в пинвиле фреймлет степени 7.
Фиг. 19 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров, созданных с использованием способа взвешивания, показанного на фиг. 18.
Фиг. 20 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное путем применения фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 18, к исходному изображению (фиг. 12).
Фиг. 21 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример еще одного способа взвешивания для извлечения высокочастотной составляющей.
Фиг. 22 является схемой, иллюстрирующей один пример еще другого способа взвешивания для извлечения высокочастотной составляющей.
Фиг. 23 представляет собой схему, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 21 и 22.
Фиг. 24 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное путем применения фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 21 и 22, к исходному изображению (фиг. 12).
Фиг. 25 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример способа взвешивания для создания фильтров с помощью детальных частей на дальней стороне от аппроксимирующего фильтра в схеме фильтров пинвила фреймлета.
Фиг. 26 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 25.
Фиг. 27 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное путем применения фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 25, к исходному изображению (фиг. 12).
Фиг. 28 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример взвешивания, для создания фильтров нижних частот используя пинвил фреймлет степени 7.
Фиг. 29 представляет собой схему, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров нижних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 28.
Фиг. 30 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное путем применения фильтров нижних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 28, к исходному изображению (фиг. 12).
Фиг. 31 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример взвешивания для создания полосовых фильтров, используя пинвил фреймлет степени 7.
Фиг. 32 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик полосовых фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 31.
Фиг. 33 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное с применением полосовых фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 31, к исходному изображению (фиг. 12).
Фиг. 34 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример взвешивания для создания полосовых фильтров, используя детальные части на уровне 2 декомпозиции с переменным разрешением, используя пинвил фреймлет степени 7.
Фиг. 35 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик полосовых фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 34.
Фиг. 36 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное с применением полосовых фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 34, к исходному изображению (фиг. 12).
Фиг. 37 представляет собой вид, иллюстрирующий изображение 1, используемого в качестве одного исходного изображения.
Фиг. 38 представляет собой вид, иллюстрирующий изображение 2, используемого в качестве другого исходного изображения.
Фиг. 39 представляет собой схему, иллюстрирующую способ взвешивания для фильтров верхних частот, применяемого к изображению 1 в качестве примера варианта осуществления изобретения.
Фиг. 40 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров верхних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 39.
Фиг. 41 представляет собой схему, иллюстрирующую способ взвешивания для фильтров нижних частот, применяемый к изображению 2 в примере варианта осуществления.
Фиг. 42 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров нижних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 41.
Фиг. 43 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное путем применения фильтров верхних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 39, к изображению 1 (фиг. 37).
Фиг. 44 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное путем применения фильтров нижних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 41, к изображению 2 (фиг. 38).
Фиг. 45 представляет собой вид, иллюстрирующий гибридное изображение, полученное посредством примера варианта осуществления.
Фиг. 46 является диаграммой, иллюстрирующей изображение 1, используемого в качестве первого исходного изображения.
Фиг. 47 является диаграммой, иллюстрирующей изображение 2, используемого в качестве второго исходного изображения.
Фиг. 48 является диаграммой, иллюстрирующей изображением 3, используемого в качестве третьего исходного изображения.
Фиг. 49 представляет собой схему, иллюстрирующую способ взвешивания для фильтров для изображения 1, применяемых к изображению 1, в примере варианта осуществления изобретения.
Фиг. 50 представляет собой схему, иллюстрирующую способ взвешивания для фильтров для изображения 1, применяемого к изображению 1, в примере варианта осуществления.
Фиг. 51 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров для изображения 1, полученного способом взвешивания, показанного на фиг. 49 и 50.
Фиг. 52 представляет собой схему, иллюстрирующую способ взвешивания для фильтров для изображения 2, применяемого к изображению 2, в примере варианта осуществления.
Фиг. 53 представляет собой схему, иллюстрирующую способ взвешивания для фильтров для изображения 2, применяемого к изображению 2, в примере варианта осуществления.
Фиг. 54 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик полосовых фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 52 и 53.
Фиг. 55 представляет собой схему, иллюстрирующую способ взвешивания для фильтров для изображения 3, применяемого к изображению 3, в примере варианта осуществления.
Фиг. 56 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров нижних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 55.
Фиг. 57 представляет собой вид, иллюстрирующий супер гибридное изображение, созданное посредством примера варианта осуществления.
Фиг. 58 представляет собой диаграмму, в которой то же гибридное изображение (фиг. 57) воспроизводится в различных размерах.
Фиг. 59 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример способа взвешивания для создания фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации в примере варианта осуществления.
Фиг. 60 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 59.
Фиг. 61 представлена диаграмма, иллюстрирующая график частотных характеристик функции полосовых режекторных фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, реализованных вычитанием с помощью дискретного преобразований Фурье в форме фильтров, из постоянной функции 1.
Фиг. 62 представляет собой вид, иллюстрирующий изображение, полученное путем смешивания периодического шума в исходное изображение (фиг. 12).
Фиг. 63 является диаграммой, иллюстрирующей двумерный график частотных характеристик изображения, смешанного с периодическим шумом (фиг. 62).
Фиг. 64 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное с применением полосовых режекторных фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, к изображению, смешанного с периодическим шумом (фиг. 62).
Фиг. 65 является диаграммой, иллюстрирующей двумерный график частотных характеристик обрабатываемого изображения (фиг. 64).
Фиг. 66 представляет собой вид, иллюстрирующий исходное изображение (фиг. 12) с отделенной периферийной частью для сравнения.
Фиг. 67 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение (фиг. 64) с отделенной периферийной частью.
Фиг. 68 представляет собой вид, иллюстрирующий исходное изображение, используемое для создания визуальной иллюзии плавающего изображения.
Фиг. 69 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример способа взвешивания для создания полосовых фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, которые генерируют визуальную иллюзию плавающего изображения.
Фиг. 70 представляет собой схему, иллюстрирующую пример способа взвешивания для создания полосовых фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, которые генерируют визуальную иллюзию плавающего изображения.
Фиг. 71 представляет собой диаграмму, в которой расположены обработанные изображения, полученные в результате применения полосовых фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, созданные в примере варианта осуществления, к исходному изображению (фиг. 68).
Фиг. 72 является схемой, иллюстрирующей детальные коэффициенты декомпозиции на уровне 2, когда, полученный путем обработки импульсный блок, используют максимальное перекрытие пинвила фреймлет степени 3.
Фиг. 73 является схемой, иллюстрирующей детальные коэффициенты декомпозиции на уровне 2, когда, полученные путем обработки импульсный блок, используют максимальное перекрытие пинвила фреймлет степени 5.
Фиг. 74 является схемой, иллюстрирующей детальные коэффициенты декомпозиции на уровне 2, когда полученные путем обработки импульсный блок, используют максимальное перекрытие пинвила фреймлет степени 7.
Фиг. 75 является схемой, иллюстрирующей детальные коэффициенты декомпозиции на уровне 2, когда полученные путем обработки импульсный блок, используют максимальное перекрытие пинвила фреймлет степени 9.
Фиг. 76 показывает блок-схему, иллюстрирующую один пример конфигурации устройства генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, к которому применяется вариант осуществления.
Фиг. 77 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую фильтры, которые получены путем вычисления результата циклической корреляции максимального перекрытия пинвила фреймлет фильтров на уровне 2 степени 7 и максимального перекрытия пинвила фреймлет аппроксимирующих фильтров на уровне 1 степени 7.
Фиг. 78 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую один пример шрифта хранящегося в файле 106b изображения символов.
Фиг. 79 показывает схему, иллюстрирующую один пример из множества тестовых изображений, хранящихся в файле 106 с тестового изображения.
Фиг. 80 представляет собой график, где горизонтальная ось представляет количество тестовых изображений и вертикальная ось представляет норму |x| разностных значений между компонентами ориентации.
Фиг. 81 представляет собой график, где горизонтальная ось представляет количество тестовых изображений и вертикальная ось представляет норму |x| разностных значений между компонентами ориентации.
Фиг. 82 представляет собой график для пояснения одного из примеров способа для расчета объединенного индикатора из индикаторов A и B.
Фиг. 83 представляет собой график, показывающий качественную характеристику, с горизонтальной осью, представляющей количество тестовых изображений и вертикальной осью, представляющей норму |x| разностных значений между компонентами ориентации.
Фиг. 84 является блок-схемой алгоритма, иллюстрирующей один пример процесса обработки, выполняемого устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда согласно варианту осуществления.
Фиг. 85 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую один пример тестового изображения символа.
Фиг. 86 является схемой, иллюстрирующей символьные строки, созданные с помощью устройства 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда согласно варианту осуществления изобретения.
Фиг. 87 является схемой, иллюстрирующей другие символьные строчки, созданные устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда согласно варианту осуществления.
Фиг. 88 является схемой, иллюстрирующей еще другие символьные строки, созданные устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда согласно варианту осуществления.
Фиг. 89 является схемой, иллюстрирующей символьные строки, созданные устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда согласно варианту осуществления изобретения.
Фиг. 90 является схемой, иллюстрирующей один пример вертикального панорамирования буквенного ряда символьной строки, которая создана устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда согласно варианту осуществления.
Фиг. 91 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую фильтры, которые получены путем вычисления результата циклической корреляции максимального перекрытия пинвила фреймлет фильтров на уровне 2 степени 7 и максимального перекрытия пинвила фреймлет аппроксимирующих фильтров на уровне 1 степени 7.
Фиг. 92 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую результат полученных сигналов соответствующего поддиапазона при реализации процесса до 2-го этапа максимального перекрытия декомпозиции с переменным разрешением, используя пинвил фреймлет степени 7, на изображении, состоящего из сегментов линии в разных направлениях.
Описание вариантов осуществления
[I] Ниже подробно описывается вариант осуществления цифрового фильтра для обработки изображений, способа реализации цифрового фильтра и программы в соответствии с настоящим изобретением, и устройства генерирования изображения, устройства генерирования супер гибридного изображения, способа генерирования супер гибридного изображения, способа изготовления печатных средств массовой информации, способа производства электронного носителя информации и программы в соответствии с настоящим изобретением, которые используют FIR фильтры в качестве примера, со ссылкой на чертежи. В следующем варианте осуществления изобретения, объяснения будут даны на примерах, в которых цифровой фильтр для обработки изображений, устройство генерирование изображения, способ генерирования изображения, способ реализации цифрового фильтра и программа, и устройство генерирование супер гибридного изображения, способ генерирования супер гибридного изображения, способ изготовления печатного средства массовой информации, способ изготовления электронного носителя информации и программа реализованы в устройстве обработки изображений, таком как компьютер. Тем не менее, настоящее изобретение не ограничивается вариантом осуществления. Например, весь процесс или часть процесса обработки в варианте осуществления, описываемого ниже, могут быть выполнены с помощью компьютера или человека.
Конфигурация устройства обработки изображения
Конфигурация устройства обработки изображения будет описана ниже со ссылкой на фиг. 1. На фиг. 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая пример конфигурации устройства обработки изображения, к которому применяется вариант осуществления настоящего изобретения, и концептуально иллюстрирует только часть, относящуюся к настоящему варианту осуществления в конфигурации.
В настоящем варианте осуществления, устройство 400 обработки изображений имеет, например, функцию для получения сигналов поддиапазонов посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением, например, с использованием пинвила фреймлет, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями на данных изображения и, при получении данных восстановленного изображения путем восстановления изображения суммированием сигналов поддиапазонов, полученных на этапе декомпозиции, генерирование данных восстановленного изображения ослаблением или усилением сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному фильтру, который имеет заранее определенные частотные характеристики и/или заданную ориентацию, среди фильтров. Часть или все функции устройства 400 обработки изображения могут служить в качестве цифрового фильтра. В противном случае, блок 406 хранения (который будет описан ниже) устройства 400 обработки изображения может хранить, например, функцию цифрового фильтра и устройство 400 обработки изображения может выполнять обработку фильтра.
На фиг. 1, устройство 400 обработки изображения схематически показано, как включающее в себя блок 402 управления, блок 404 интерфейса управления связью, блок 408 управления интерфейса ввода/вывода и блок 406 хранения. Блок 402 управления представляет собой, например, процессор который выполняет общее управление устройством 400 обработки изображения. Блок 408 интерфейса управления ввода/вывода является интерфейсом, соединенный с устройством 412 ввода и устройством 414 вывода. Блок 406 хранения представляет собой устройство, которое хранит, например, различные базы данных и таблицы. Эти блоки устройства 400 обработки изображения взаимодействуют между собой посредством любого желаемого коммуникационного канала.
Различные файлы (файл 406а фильтра и файл 406b данных изображения), хранящиеся в блоке 406 хранения, являются блоками хранения, такими как накопитель на фиксированном диске. Например, блок 406 хранения хранит различные программы, таблицы, файлы, базы данных, веб-страницы и т.п., которые используются для выполнения различных процессов.
Из этих компонентов блока 406 хранения, файл 406а фильтра является блоком хранения фильтра, который хранит вейвлет кадры с чувствительностью к пространственной ориентации или наборы фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, что представляется собой каждый набор аппроксимирующего фильтра без ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями. В настоящем варианте осуществления, "вейвлет" не ограничивается классическим определением вейвлета, определением вейвлета в узком смысле или тому подобное, и включает в себя вейвлет в широком смысле. Например, вейвлет является сигналом волновой формы конечной длины или волнообразной осцилляцией с амплитудой, которая усиливается от 0 и быстро сходится к 0 и, например, включает в себя псевдо вейвлеты, такие как фильтр Габора и курвлет.
1
2
1
2
В настоящем варианте осуществления, в некоторых случаях, пинвил фреймлет (см раздел [пинвил фреймлет], который будет описан позже) используется в качестве FIR фильтра, который может быть реализован без использования срезания, который имеет множество частотных характеристик и ориентаций, и который может быть выражен в виде дифференцируемой функции, имеющей компактный носитель. Однако, настоящее изобретение не ограничивается этим, но, например, можно использовать, например, простой пинвил фреймлет (см непатентный документ 6), фреймлет, полученный изменением коэффициентов и/или экспонентов показателей, составляющих уравнение пинвила фреймлета (такое как выражение  (θ, θ) или выражение  (θ, θ), которое будет описано в разделе [пинвил фреймлет]), или фреймлет, полученный изменением коэффициентов показателей, составляющие функции частотной характеристики фильтров простого пинвила фреймлет (непатентный документ 6). Эти фреймлеты и (вышеупомянутые определения в узком смысле) пинвилы фреймлет вместе называются пинвилами фреймлет в широком смысле. «Пинвил фреймлет в широком смысле» представляет собой набор фильтров, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями, и который имеет степень. Другими словами, пинвил фреймлет в широком смысле является двумерным фреймлетом с чувствительностью к пространственной ориентации. Пинвил фреймлет в широком смысле имеет свойство представлять собой набор фильтров, который способен выполнить декомпозицию с переменным разрешением, имеет чувствительность к пространственной ориентации и состоит из фильтров конечной длины. Используя этот пинвил фреймлет в широком смысле можно реализовать FIR цифровой фильтр, который имеет разнообразные частотные диапазоны и разнообразные значения чувствительности к пространственной ориентации.
2
2
Пинвил фреймлет является, например, математической моделью простых клеток в зрительной зоне коры головного мозга человека. Данная декомпозиция является математической моделью сигналов, декомпозированных посредством простых клеток в человеческом мозгу. Поскольку пинвил фреймлет имеет степень, которая представляет собой нечетное число от трех или более, и может обнаружить несколько ориентаций, как степень больше, то это обстоятельно позволяет реализовать множество фильтров. Пинвил фреймлет имеет свойство, которое вырежется в том, что количество фильтров увеличивается, и время вычисления также увеличивается, по мере увеличения степени. Число фильтров пинвила фреймлета степени n равно, например, (n+1)+(n-1). Из этих фильтров, один фильтр является аппроксимирующим фильтром, и остальные фильтры являются детальными фильтрами. Фиг. 2 иллюстрирует фильтры, полученные путем вычисления результата циклической корреляции максимального перекрытия фильтров пинвила фреймлет на уровне 3 степени 5 и максимального перекрытия аппроксимирующих фильтров пинвила фреймлет на уровнях 1 и 2 степени 5 (например, результат циклической корреляции, см. Hitoshi Arai, "Линейная алгебра, основы и применение», Nippon Hyoron Sha Co., Ltd. (2006)). Пинвил фреймлет является моделью, которая нейрологически находится ближе к простым клеткам в VI коры головного мозга, чем простой пинвил фреймлет.
Поскольку степень данного пинвила фреймлет равна 5, например, как показано на фиг. 2, пинвил фреймлет состоит в общей сложности из набора 52 фильтров, объединяя 6×6 фильтров на левой стороне и 4×4 фильтров на правой стороне, на каждом уровне. Из этих фильтров, один фильтр, обведенный черным прямоугольником в центральной верхней части фиг. 2, представляет собой фильтр, полученный путем расчета результата циклической корреляции аппроксимирующих фильтров от уровня 1 до уровня 3, и остальные 51 фильтры являются фильтрами, полученные путем вычисления результата циклической корреляции детальных фильтров на уровне 3 и аппроксимирующих фильтров с уровня 1 до уровня 2. Ориентации вышеуказанных фильтров, генерируемые детальными фильтрами, расположены, по существу, в направлении, в котором пинвил вращается вокруг фильтра, генерируемого только из аппроксимирующих фильтров. Как будет описано ниже, максимальное перекрытие декомпозиции с переменным разрешением, используя пинвил фреймлет каждой степени, имеет уровень, и уровень 1 обнаруживает область высокого разрешения (высокочастотная область). Фиг. 2 иллюстрирует пинвил фреймлет на уровне 3 и более аппроксимированные области (более низкочастотные области) детектируются по мере увеличения уровня до 2, 3, …. Файл 406а фильтра может хранить пинвил фреймлет в широком смысле, такой как пинвил фреймлет в виде функции (такой, как функция частотной характеристики фильтров фреймлета). Конкретный пример функции будет описан ниже.
Могут быть использованы различные вейвлеты в настоящем варианте осуществления, не ограничиваясь вышеупомянутым. Вейвлет не ограничивается классическим вейвлетом, вейвлетом в узком смысле или тому подобное, и включает в себя вейвлет в широком смысле. Например, вейвлет является сигналом волнообразной формы конечной длины или волнообразной осцилляцией с амплитудой, которая усиливается от 0 и быстро сходится к 0 и, например, включает в себя псевдо вейвлеты, такие как фильтр Габора и курвлет. Файл 406а фильтра может хранить группу фильтров, такую как набор фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации и фильтры с ориентациями, не будучи ограниченными кадром, таким как вейвлет кадром с чувствительностью к пространственной ориентации. Чтобы получить FIR фильтры, имеющие разнообразные частотные характеристики и ориентации, как дифференцируемая функция, имеющая компактный носитель без использования срезания, настоящий вариант осуществления предпочтительно использует пинвил фреймлет в широком смысле.
Фильтры, хранящиеся в файле 406а фильтра, не ограничиваются вейвлетом кадра с чувствительностью к пространственной ориентации, таким как, пинвил фреймлет или набором фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, но могут быть фильтрами, имеющие заранее определенные частотные характеристики и/или заранее заданные ориентации, которые создаются из них. Например, фильтр, хранимый в файле 406а фильтра, может быть импульсной переходной характеристикой единичного импульсного сигнала. Такой цифровой фильтр является импульсной переходной характеристикой единичного импульсного сигнала, который получают, когда изображение восстанавливается суммированием сигналов поддиапазонов, полученных посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением, используя пинвил фреймлет в широком смысле единичного импульсного сигнала для одного и того же количества пикселей, что и данные изображения, посредством ослабления или усиления сигнала поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики и/или заранее определенную ориентацию среди фильтров. Такая импульсная переходная характеристика используется для высокоскоростного расчета данных изображения целевого исходного изображения. Высокоскоростной способ расчета будет подробно описан ниже.
В качестве другого примера, фильтр, хранящийся в файле 406а фильтра, может быть цифровым фильтром для обработки изображений, который реализуется посредством расчета коэффициентов фильтра взвешиванием функции частотной характеристики для соответствующих фильтров пинвила фреймлет в широком смысле с использованием заданных весовых значений, и умножения и сложения результатов заданным способом. Заранее определенные весовые значения могут представлять собой весовое значение, которое ослабляет или усиливает сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики и/или заранее определенную ориентацию среди фильтров. Примером фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики и/или заранее определенную ориентацию и пример процедуры взвешивания будут описаны ниже.
Файл 406b данных изображения представляет собой блок хранения данных изображения, который хранит данные изображения. Данные изображения, сохраненные в файле 406b данных изображения, могут быть, например, данными изображения, введенные через устройство 412 ввода, или могут быть данными изображения, принятые из, например, внешней системы 200 через сеть 300. Данные изображения могут быть данными изображения для цветного изображения или могут быть данными черно-белого изображения. Изображение (данные), до выполнения декомпозиции с переменным разрешением с использованием вейвлета кадров с чувствительностью к пространственной ориентации, такой как пинвил фреймлет, упоминается как исходное изображение (данные), и изображение (данные) после восстановления на основании сигналов поддиапазонов, упоминается как восстановленное изображение (данные). В некоторых случаях, изображение, которое взвешивается по отношению к заранее определенным частотным характеристикам и/или заранее определенным ориентациям, в частности, упоминается как обработанное изображение. Файл 406b данных изображения может хранить как данные изображения, импульсный сигнал для определения размера изображения (количество пикселей), что то же самое, что и данные изображения целевого исходного изображения. Импульсный единичный сигнал, сохраненный в файле 406b данных изображения, подается в набор фильтров, который аналогичным образом хранится в файле 406а фильтра как данные изображения, и выходная импульсная переходная характеристика используется для высокоскоростного расчета данных изображения целевого исходного изображения, как описано выше (способ высокоскоростного расчета будет подробно описан далее).
Описание будет продолжено со ссылкой снова на фиг. 1. Блок 408 управления интерфейса ввода/вывода управляет устройством 412 ввода и устройством 414 вывода. Например, устройство отображения, такое как монитор (включающее в себя домашний телевизор), и печатающее устройство, например, принтер, может быть использовано в качестве устройства 414 вывода. В качестве устройства 412 ввода, например, могут быть использованы клавиатура, мышь, микрофон и в дополнение к перечисленному, например, могут быть использованы устройство формирования изображения, такое как камера, и устройство ввода подключается к внешнему носителю информации.
Как показано на фиг. 1, блок 402 управления включает в себя внутреннюю память для хранения программы управления, такой как OS (операционная система), программы определения, например, различных процедур обработки, и необходимые данные. Блок 402 управления выполняет обработку информации для выполнения различных типов обработки, например, с помощью этих программ. Блок 402 управления включает в себя блока 402а обработки фильтра, блока 402f преобразования пространства цветов, блок 402g вывода обработанного изображения и блок 402h генерирования гибридного изображения, в смысле функциональной концепции. Блок 402а обработки фильтра дополнительно включает в себя блок 402b декомпозиции и восстанавливающий блок 402c, который дополнительно включает в себя блок 402d взвешивания.
Из этих блоков, блок 402а обработки фильтра представляет собой блок обработки фильтра, который получает сигналы поддиапазонов, посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением, используя кадр вейвлета с чувствительностью к пространственной ориентации или набор фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями, и восстанавливает изображение суммированием полученных сигналов поддиапазонов с соответствующими весовыми значениями. Блок 402а обработки фильтра может быть сконфигурирован как, например, схема, функционирующая как цифровой фильтр. В настоящем варианте осуществления, блок 402а обработки фильтра включает в себя блок 402b декомпозиции и восстанавливающий блок 402c, как описано ниже.
2
2
Блок 402b декомпозиции является блоком декомпозиции, который получает сигналы поддиапазонов посредством выполнения декомпозиции с переменным разрешением данных изображения, используя кадр вейвлета с чувствительностью к пространственной ориентации, таким как, пинвил фреймлет, который хранится в файле 406а фильтра. "Декомпозиция с переменным разрешением" включает в себя максимальное перекрытие декомпозиции с переменным разрешением, максимально прореженную декомпозицию с переменным разрешением и частично прореженную декомпозицию с переменным разрешением, и частичное максимальное перекрытие декомпозиции с переменным разрешением (например, максимальное перекрытие декомпозиции с переменным разрешением, см. Hitoshi Arai, "Вейфлет", Kyoritsu Shuppan Co., Ltd. (2010)). Когда декомпозиция с переменным разрешением вычисляется блоком 402b декомпозиции, используются результат циклической корреляции и результат циклической свертки. Тем не менее, декомпозиция с переменным разрешением может быть рассчитана известным способом высокоскоростного расчета, который использует быстрое преобразование Фурье. Как описано выше, декомпозиция с переменным разрешением с использованием кадра вейвлета с чувствительностью к пространственной ориентации, таким как пинвил фреймлет, имеет уровни. Фиг. 3 и 4 показывают диаграммы, на которых проиллюстрированы разностные значения в зависимости от уровня пинвила фреймлет. Фиг. 3 иллюстрирует фильтры, полученные путем вычисления результата циклической корреляции максимального перекрытия фильтров пинвила фреймлета на уровне 2 (высокочастотная сторона) и максимального перекрытия аппроксимирующего фильтра пинвила фреймлета на уровне 1. На фиг. 4 проиллюстрированы фильтры, полученные путем вычисления результата циклической корреляции максимального перекрытия фильтров пинвила фреймлета на уровне 3 (низкочастотная сторона) и максимального перекрытия аппроксимирующего фильтра пинвила фреймлета на уровне 1 и 2. Поскольку степень обоих равна 7, то количество фильтров составляет (7+1)+(7-1)=100.
Например, блок 402b декомпозиции, во-первых, обнаруживает область с высоким разрешением (высокочастотная область) посредством максимальным перекрытия декомпозиции с переменным разрешением, используя пинвил фреймлет на уровне 1, и обнаруживает больше аппроксимированных областей (более низкочастотные области) по мере увеличения уровня до 2, 3, ….
Декомпозиция с переменным разрешением, используя пинвил фреймлет, включает в себя фазу декомпозиции и фазу синтеза. На каждой из этих фаз используется набор фильтров, состоящий из массива аппроксимирующих фильтров и детальных фильтров. После выполнения обработки изображений в фазе декомпозиции и фазе синтеза, блок 402b декомпозиции окончательно декомпозирует данные оригинального изображения в сигналы изображения (то есть, сигналы поддиапазонов), число которых равно " количеству фильтров x уровни ".
k
k
k
k
k
k
Например, в случае максимального перекрытия декомпозиции с переменным разрешением 5 уровней с использованием пинвила фреймлет степени 7, сигналы поддиапазона на определенном уровне k (k=1-5), включают в себя одну аппроксимированную часть, полученную посредством одного аппроксимирующего фильтра и 99 детальных частей, полученных посредством 99 детальных фильтров. Фиг. 5 является схемой, в которой аппроксимированная часть представлена a, и детальные части представлены символами (номерами) с d (1) до d (99) в пинвиле фреймлет на уровне к степени 7. Положение символа (числа) ассоциировано с положением каждого фильтра на фиг. 3 (k=2) или фиг. 4 (k=3). Другими словами, a и d (1) до d (99) представляют сигналы поддиапазонов, полученных с помощью фильтров на соответствующих положениях на фиг. 3 или фиг. 4. Таким образом, декомпозиция с переменным разрешением, используя пинвил фреймлет, включает в себя фазу декомпозиции и фазу синтеза. Сигналы суммы «количество фильтров x уровни», полученные после фазы синтеза, называются "сигналами поддиапазонов".
Восстанавливающий блок 402c является восстанавливающим блоком, который получает данные восстановленного изображения посредством восстановления изображения путем суммирования сигналов поддиапазонов, полученных блоком 402b декомпозиции. Например, восстанавливающий блок 402c получает данные восстановленного изображения посредством восстановления изображения путем суммирования сигнала поддиапазона аппроксимированной части, полученной посредством аппроксимирующего фильтра на максимальном уровне, как описано выше, и сигналы поддиапазонов детальных частей, полученных всеми детальными фильтрами, В этот момент, если пинвил фреймлет имеет идеальную возможность для восстановления, и блок 402d взвешивания, который будет описан позже, не выполняет какой-либо обработки, то восстанавливающий блок 402c воспроизводит то же изображение, что и исходное изображение. Другими словами, восстанавливающий блок 402c получает данные восстановленного изображения, то есть, обработанные данные изображения, отличные от исходного изображения суммированием сигналов поддиапазонов после ослабления (удаления) или усиления (усиления) конкретного сигнала поддиапазона посредством обработки, выполненной блоком 402d взвешивания.
Взаимосвязь между характеристикой идеального восстановления и весовой обработкой (обработка изображения) будет описана с помощью символов (цифр), как описано выше. Характеристика идеального восстановления максимального перекрытия декомпозиции с переменным разрешением выражается следующим выражением.
5
5
5
1
1
x=a+(d(1)+…+d(99))+…+(d(1)+…+d(99)),
где x является входным сигналом (исходный сигнал) исходного изображения.
5,1
5,1
5,99
1,1
1,99
Коэффициенты соответствующих действительных чисел применяются к аппроксимированной части и соответствующим детальным частям, и обозначаются следующим образом: a, b, …, b, …, b, …, b. На фиг. 6 показана схема, представляющая коэффициенты, применяемые в сочетании с множеством фильтров на фиг. 5. В этом случае, восстановленное изображение (сигнал) представлен следующим выражением.
5,1
5
5,1
5
5,99
5
1,1
1,99
1
y=aа+(bd(1)+…+bd(99))+…+(bd1(1)+…+bd(99)).
5,1
5,1
5,99
1,1
1,99
5,1
5,1
5,99
1,1
1,99
В этот момент, если соответствующие коэффициенты удовлетворяют a=b=…=b=…=b=…=b=1, то ясно, что x=y (исходное изображение является таким же, как восстановленное изображение), что означает идеальное восстановление. В настоящем варианте осуществления в качестве примера, блок 402d взвешивания генерирует восстановленное изображение (то есть, обработанное изображение), которое не совпадает с исходным изображением, установкой значений коэффициентов a, b, …, b, …, b, …, b сигналов поддиапазонов, соответствующих фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики и/или заранее определенные ориентации, которые не равны 1.
Классификация детальных фильтров будет описана ниже. Детальные фильтры могут быть разделены на пять типов на основании их ориентаций. В частности, обозначая ось, которая ортогональна к определенному направлению (например, плавающему направлению, в котором изображение желательно является плавающим в результате визуальной иллюзии), как "ортогональная ось", детальные фильтры могут быть классифицированы на следующие пять типов: (1) детальный фильтр с ориентацией в том же направлении, что и ортогональная ось; (2) детальный фильтр с ориентацией в направлении, вертикальном по отношению к ортогональной оси; (3) детальный фильтр с ориентацией, которая находится под положительным углом по отношению к ортогональной оси; (4) детальный фильтр с ориентацией, которая находится под отрицательным углом по отношению к ортогональной оси; и (5) детальный фильтр, ориентация которого не определяется однозначно. Угол θ по отношению к ортогональной оси удовлетворяет условию -90°<θ≤+90°, где предполагается, что направление против часовой стрелки является положительным. Детальный фильтр с ориентацией горизонтальной или вертикальной к ортогональной оси (Q=0° или 90°), классифицируется в (1) или (2) и, следовательно, не классифицируется в (3) или (4). (5) детальный фильтр, ориентация которого не определена однозначно, включает в себя ориентации на обоих направлениях с положительным углом и отрицательным углом, которые имеют то же абсолютное значение угла по отношению к ортогональной оси и поэтому не классифицированы в (3) или (4).
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
Если, например, определенное направление (например, плавающее направление), как предполагается, имеет продольное направление, в примере на фиг. 5, сигналы поддиапазонов, соответствующие (1) типу детальных фильтров с ориентацией в том же направлении, что и ортогональная ось, являются d (15), d (23), d (31), d (39), d (47), d (55) и d (63). Сигналы поддиапазонов, соответствующе (2) типу детальных фильтров с ориентацией в направлении, вертикальном по отношению к ортогональной оси, являются d (1) до d (7). Сигналы поддиапазонов, соответствующие (3) типу детальных фильтров с ориентациями, которые при положительном угле по отношению к ортогональной оси, являются d (64) до d (99). Сигналы поддиапазонов, соответствующие (4) типу детальных фильтров с ориентациями, которые при отрицательном угле по отношению к ортогональной оси, являются d (9) до d (14), d (17) до d (22), d (25) до d (30), d (33) до d (38), d (41) до d (46) и d (49) до d (54). Сигналы поддиапазонов, соответствующие (5) типу детальных фильтров, чьи ориентации не определены однозначно, являются d (8), d (16), d (24), d (32), d (40), d (48), d (56)до d (62).
Детальные фильтры могут также быть охарактеризованы посредством их частотных характеристик. В частности, детальные фильтры концентрически распределены от аппроксимированной части аппроксимирующим фильтром пинвила фреймлета, служащего как центр, и имеют характеристики прохождения высокочастотных составляющих, будучи разнесены от центра, и низкочастотные компоненты, находящиеся ближе к центру. Другими словами, детальные фильтры на стороне, находящейся дальше от аппроксимирующего фильтра в схеме фильтра пинвила фреймлет, получают сигналы поддиапазона высокочастотных составляющих, и детальные фильтры на стороне находящейся ближе от аппроксимирующего фильтра в схеме фильтра пинвила фреймлет, получают сигналы поддиапазона низкочастотных компонентов.
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
В примере на фиг. 5, сигналы поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые имеют частотные характеристики на низкочастотной стороне, являются d (7), d (14), d (15) и d (64). Сигналы поддиапазонов, соответствующих детальных фильтров, которые имеют частотные характеристики на следующей наименьшей частотной стороне, являются d (6), d (13), d (21) до d (23), d (65), d (70) и d (71). Сигналы поддиапазонов, соответствующих детальных фильтров, которые имеют частотные характеристики на следующей еще более низкочастотной стороне, являются d (5), d (12), d (20), d (28) до d (31), d (66), d (72) и d (76) до d (78). Сигналы поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, имеющие (относительно среднего значения) частотные характеристики на следующей еще низкочастотной стороне, являются d (4), d (11), d (19), d (27), d (35) до d (39), d (67), d (73), d (79) и d (82) до d (85). Сигналы поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые имеют частотные характеристики на следующей низкочастотной стороне (относительно более высокочастотной стороне), являются d (3), d (10), d (18), d (26), d (34), d (42) до d (47), d (68), d (74), d (80), d (86) и d (88) до d (92). Сигналы поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые имеют частотные характеристики на следующей низкочастотной стороне (относительно еще более высокочастотной стороне), являются d (2), d (9), d (17), d (25), d (33), d (41), d (49) до d (55), d (69), d (75), d (81), d (87), d (93) и d (94) до d (99). Сигналы поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые имеют частотные характеристики следующей низкочастотной стороне (на самой высокочастотной стороне), являются d (1), d (8), d (16), d (24), d (32), d (40), d (48) и d (56)до d (63).
Выше было приведено объяснение классификации детальных фильтров.
Блок 402d взвешивания является блоком взвешивания, который ослабляет или усиливает сигнал поддиапазона, соответствующих фильтров, имеющие заданные частотные характеристики (определенные конкретные частотные характеристики) и/или заданные ориентации (определенные конкретные ориентации). Блок 402d взвешивания может выполнять взвешивание суммированием сигналов поддиапазонов, полученных с помощью блока 402b декомпозиции, посредством весовых коэффициентов, примененных к сигналам поддиапазонов, или может взвешивать функции частотной характеристики фреймлет фильтров, хранящихся в функциональных формах, и затем, может получить соответствующие коэффициенты фильтра, или могут применять умножение и сложение к взвешенным функциям частотных характеристик с использованием определенного способа для получения коэффициентов фильтра, и хранить коэффициенты фильтра в файле 406а фильтра, чтобы быстро получать данные восстановленного изображения.
Блок 402d взвешивания также может взвешивать фильтры в фазе декомпозиции и/или фазе синтеза. При осуществлении весовой обработки блоком 402d взвешивания, блок 402а обработки фильтра может получить заранее импульсную переходную характеристику единичного импульсного сигнала для того же количества пикселей, что и данных изображения и сохранить импульсную переходную характеристику в файле 406а фильтра с тем, чтобы быстро получить данные восстановленного изображения, используя импульсную переходную характеристику. Другими словами, блок 402а обработки фильтра может быстро получить обработанные данные изображения путем получения результата циклической свертки, используя импульсную переходную характеристику для новых данных изображения.
k,1
В настоящем варианте осуществления, в качестве примера, блок 402d взвешивания может выполнять взвешивание так, чтобы получить заранее определенные частотные составляющие, посредством указания заданных частотных характеристик в соответствии с положением в заданном расположении фильтра на основании ориентации на каждом уровне пинвила фреймлета в широком смысле и/или в соответствии с уровнем в декомпозиции с переменным разрешением. Например, блок 402d взвешивания может выполнять обработку изображения с тем, чтобы удалить низкочастотные составляющие и получить высокочастотные составляющие, выполняя взвешивание, что относительно ослабляет сигналы поддиапазонов, соответствующих аппроксимирующих фильтров на заданном уровне в декомпозиции с переменным разрешением. Посредством этой обработки, допуская, что блок 402b декомпозиции выполняет декомпозицию с переменным разрешением до заданного уровня, блок 402d взвешивания может выполнять взвешивание, что относительно ослабляет сигналы поддиапазонов в аппроксимированной части, полученной путем аппроксимирующего фильтра на максимальном уровне (например, установив коэффициент a аппроксимированной части на нуль). Не ограничиваясь этим, в случае, в котором блок 402b декомпозиции выполняет декомпозицию с переменным разрешением до уровня выше, чем заранее определенный уровень, блок 402d взвешивания может выполнять взвешивание, что относительно ослабляет детальные части на уровнях выше заданного уровня, и аппроксимированную часть на максимальном уровне.
Блок 402d взвешивания может выполнять обработку изображения так, чтобы получить высокочастотные составляющие более, чем низкочастотные компоненты, выполняя взвешивание, что относительно усиливает сигналы поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам на стороне, расположенной дальше от аппроксимирующего фильтра в схеме расположения фильтра среди множества фильтров, и относительно ослабляет сигналы поддиапазонов, соответствующие аппроксимирующему фильтру и детальным фильтрам на стороне, расположенной ближе к аппроксимирующему фильтру в схеме расположения фильтра, среди множества фильтров. Более конкретно, коэффициенты могут быть установлены на значения, близкие к нулю для сигналов поддиапазонов, соответствующие аппроксимирующему фильтру вышеописанного пинвила фреймлета, и для сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые расположены ближе к аппроксимирующему фильтру и имеющие частотные характеристики на низкочастотной стороне, и коэффициенты могут быть установлены на значения, близкие к единице для сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые расположены дальше от аппроксимирующего фильтра и имеют частотные характеристики на высокочастотной стороне. И наоборот, блок 402d взвешивания может выполнять обработку изображения так, чтобы получить низкочастотные компоненты больше, чем высокочастотных компонентов. Другими словами, блок 402d взвешивания может выполнять обработку изображения с тем, чтобы получить низкочастотные компоненты более высокочастотных компонентов, выполняя взвешивание, что относительно ослабляет сигналы поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам на стороне дальше от аппроксимирующего фильтра в схеме расположения фильтра, среди множества детальных фильтров, и сравнительно усиливает сигналы поддиапазонов, соответствующие аппроксимирующему фильтру и детальному фильтру на стороне ближе к аппроксимирующему фильтру в схеме расположения фильтра, среди множества детальных фильтров. Более конкретно, коэффициенты могут быть установлены на значения, близкие к единице для сигналов поддиапазонов, соответствующие аппроксимирующему фильтру вышеописанного пинвила фреймлета, и для сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые расположены ближе к аппроксимирующему фильтру и имеют частотные характеристики на низкочастотной стороне, и коэффициенты могут быть установлены на значения, близкие к нулю для сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые расположены дальше от аппроксимирующего фильтра и имеют частотные характеристики на высокочастотной стороне.
Блок 402d взвешивания может выполнять обработку изображения так, чтобы получить среднечастотные составляющие более, чем высокочастотные компоненты и низкочастотные компоненты, выполнением взвешивания, что относительно ослабляет сигналы поддиапазонов, соответствующие фильтрам, имеющие высокочастотные частотные характеристики, и фильтры имеющие низкочастотные частотные характеристики, среди множества фильтров, и относительно усиливает сигналы поддиапазонов, соответствующие фильтрам, имеющие частотные характеристики средней частоты относительно высокочастотных и относительно низкочастотных частотных характеристик среди множества фильтров. Более конкретно, коэффициенты могут быть установлены на значения, близких к нулю для сигналов поддиапазонов, соответствующие фильтрам вышеописанного пинвила фреймлета, имеющие высокочастотные частотные характеристики, и фильтрам вышеописанного пинвила фреймлета, имеющие низкочастотные характеристики, и коэффициенты могут быть установлены на значения, близкие к единице для сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, имеющие среднечастотные характеристики.
Блок 402d взвешивания может выполнять обработку изображения таким образом, чтобы повысить или понизить составляющие, имеющие заранее определенные ориентации, выполнив взвешивание, что ослабляет или усиливает сигналы поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, имеющие заданные ориентации. Например, составляющие, имеющие ориентацию в упомянутых заданных углах θ (-90°<θ≤+90°) могут быть извлечены из исходного изображения путем установки коэффициентов на значения, близкие к единице для сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам вышеописанного пинвила фреймлета, которые имеют ориентацию под заданным углом θ, и установки других коэффициентов на значения близкие к нулю.
В настоящем варианте осуществления, в качестве примера, блок 402d взвешивания может выполнять взвешивание так, чтобы генерировать гибридное изображение, которое отображается по-разному в зависимости от того, изображение находится вблизи или на расстоянии. Например, в случае генерации одного гибридного изображения путем комбинирования двух исходных изображений, блок 402b декомпозиции выполняет декомпозицию с различным разрешением, используя пинвил фреймлет в широком смысле двух типов данных изображения, и посредством обработки блоком 402d взвешивания, восстанавливающий блок 402c относительно усиливает сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, имеющие частотные характеристики на высокочастотной стороне для одного из двух типов данных изображения, и относительно усиливает сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющий частотные характеристики на низкочастотной стороне для другого из двух типов данных изображения, с тем, чтобы генерировать соответствующие части данных восстановленного изображения. Таким образом, два типа данных восстановленного изображения получают путем обработки изображения двух типов исходных изображений с использованием блока 402d взвешивания, и таким образом, имеет частотные составляющие, отличающиеся друг от друга, и накладываются так, чтобы быть одно изображение посредством обработки, выполняемой блоком 402h генерирования гибридного изображения, который будет описан позже, встраивалось в данные гибридного изображения.
Три исходных изображения также могут быть объединены, чтобы сформировать одно супер гибридное изображение. В этом случае, блок 402b декомпозиции получает сигналы поддиапазонов посредством выполнения декомпозиции с различным разрешением трех типов данных изображения с помощью кадра вейвлета с чувствительностью к пространственной ориентации или набора фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, что представляет собой набор аппроксимирующего фильтра без ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями, и при восстановлении изображения путем суммирования сигналов поддиапазонов, полученных блоком 402b декомпозиции, восстанавливающий блок 402c получает, через обработку блоком 402d взвешивания, данные восстановленного изображения путем ослабления или усиления сигнала, соответствующего поддиапазона, по меньшей мере, одного из фильтров, которые имеют заранее определенные частотные характеристики среди фильтров. Более конкретно, блок 402d взвешивания относительно усиливает сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, имеющий частотные характеристики на высокочастотной стороне для первых данных изображения трех типов данных изображения, относительно усиливает сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, имеющий частотную характеристику на среднечастотной стороне для вторых вышеупомянутых данных изображения, и относительно усиливает сигнал поддиапазона, соответствующего, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющих частотные характеристики на низкочастотной стороне для третьих вышеупомянутых данных изображения, таким образом, генерируя соответствующие части данных восстановленного изображения. Для первых и/или вторых вышеупомянутых данных изображения, блок 402d взвешивания может генерировать вышеупомянутые соответствующие части данных восстановленного изображения, относительно усиливая сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из вышеупомянутых фильтров, имеющие частотные характеристики на низкочастотной стороне. Таким образом, три типа данных восстановленного изображения получают путем обработки изображения трех типов исходных изображений с использованием блока 402d взвешивания таким образом, чтобы иметь отличающиеся друг от друга частотные составляющие, и накладываются так, чтобы сформировать одно изображение посредством обработки, выполняемой блоком 402h генерирования гибридного изображения, который будет описан позже, таким образом, встраивается в данные супер гибридного изображения. Заранее определенные частотные характеристики, описанные выше, могут быть указаны с помощью позиции в заданной схеме размещения фильтра на основе ориентации на каждом уровне пинвила фреймлет и/или уровнем в вышеописанной декомпозиции с переменным разрешением. Блок 402d взвешивания может выполнять обработку изображения таким образом, чтобы включать в себя составляющие на стороне, находящейся дальше от аппроксимирующего фильтра в схеме расположения фильтра и/или составляющих более низкого уровня, как частотные характеристики, находящиеся на высокочастотной стороне, или может выполнять обработку изображения так, чтобы включать в себя составляющие на стороне, находящейся ближе к аппроксимирующему фильтру в схеме размещения фильтра и/или компонентов на более высоком уровне, как и частотные характеристики, находящиеся на низкочастотной стороне.
k
k
k
k
k
k
k
k,15
k,23
k,31
k,39
k,47
k,55
k,63
В настоящем варианте осуществления, в качестве примера, блок 402d взвешивания может выполнить взвешивание так, что возникает плавающая визуальная иллюзия. Например, блок 402d взвешивания может генерировать данные восстановленного изображения, который производит плавающую визуальную иллюзию ослаблением сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам из множества детальных фильтров, имеющие ортогональную ориентацию к плавающему направлению, в котором желательно иметь плавающее изображение в результате визуальной иллюзии. Другими словами, блок 402d взвешивания может ослаблять сигналы поддиапазонов, соответствующие "(1) детальным фильтрам с ориентацией в том же направлении, что и ортогональная ось" в описанной выше классификации. Например, на фиг. 5, если желательно иметь плавающее изображение в результате визуальной иллюзии в продольном направлении (направление сверху вниз, как показано на фиг. 5), блок 402d взвешивания ослабляет сигналы поддиапазонов d (15), d (23), d (31), d (39), d (47), d (55) и d (63). В частности, блок 402d взвешивания устанавливает коэффициенты b, b, b, b, b, b и b на значения равные или больше, чем 0 и меньше, чем 1 (см. фиг. 6). Что касается сигналов поддиапазонов, генерируемые блоком 402b декомпозиции из исходного изображения, если смещения в силе сигнала малы между сигналами поддиапазонов, соответствующие "(3) детальным фильтрам с ориентациями, которые находятся под положительным углом по отношению к ортогональной оси" и сигналы поддиапазонов, соответствующие "(4) детальным фильтрам с ориентациями, которые находятся под отрицательным углом относительно ортогональной оси", плавающая визуальная иллюзия, созданная на затуханием сигнала блоком 402d взвешивания, используя данный способ, может быть слабым в некоторых случаях. Тем не менее, смещения в силе сигнала может быть усилено, чтобы усилить плавающую визуальную иллюзию путем ослабления или усиления сигналов поддиапазонов посредством дополнительного выполнения следующих способов 1 или 2.
Способ 1: Ослабление сигнала поддиапазона в одной из двух групп
k,9
k,14
k,17
k,22
k,25
k,30
k,33
k,38
k,41
k,46
k,49
k,54
В способе 1 сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, принадлежащий к одной из двух групп, ослабляется, эти две группы являются группой, состоящая из "(3) детальных фильтров с ориентациями, которые находятся под положительным углом по отношению к ортогональной оси", и группой состоящей из "(4) детальных фильтров с ориентациями, которые находятся под отрицательным углом по отношению к ортогональной оси". В частности, блок 402d взвешивания дополнительно может ослабить сигнал поддиапазона, соответствующей, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, принадлежащих к одной из двух групп, то есть, группа состоит из детальных фильтров из множества детальных фильтров с ориентациями, которые не расположены ни по горизонтали, ни по вертикали к ортогональной оси в плавающем направлении, но под отрицательном углом по отношению к ортогональной оси, и группа состоит из детальных фильтров из множества детальных фильтров с ориентациями, которые не расположены ни по горизонтали, ни по вертикали к ортогональной оси в плавающем направлении, но находятся под положительным углом по отношению к ортогональной оси. Более конкретно, при условии, что группа, состоящая из "(4) детальных фильтров с ориентациями, которые находятся под отрицательным углом относительно ортогональной оси", представляет собой "одну группу", блок 402d взвешивания устанавливает, по меньшей мере, один из коэффициентов b до b, b до b, b до b, b до b, b до b и b до b, соответствующий одной группе, на значение или значения равное или больше, чем 0 и меньше, чем 1.
k,14
k,21
k,22
k,28
k,30
k33
k,38
k,42
k,46
k,49
k,54
Диапазон сигналов поддиапазонов дополнительно ограничивается ослаблением, что предоставляет возможность ослабить сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, принадлежащих к одной группе с ориентациями, которые наклонены таким образом, что абсолютное значение угла по отношению к ортогональной оси, больше, чем 0 градусов, и равно или меньше, чем 45 градусов. В частности, предполагая, что группа, состоящая из "(4) детальных фильтров с ориентациями, которые находятся под отрицательным углом по отношению к ортогональной оси", представляет собой "одну группу", блок 402d взвешивания устанавливает хотя бы один из коэффициентов b, b, b, b до b, b до b, b до b и b до b, на значение или значения, равное или большее, чем 0 и меньше, чем 1.
k,14
k,21
k,22
k,28
k,30
k36
k,38
k,45
k,46
k54
Диапазон сигналов поддиапазонов дополнительно ограничивается ослаблением, что предоставляет возможность ослабить сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, которые включают в себя те, до более высокой степени, как угол приближается 0 градусов, и до тех, где низкая степень, как угол достигает значения 45 градусов, среди детальных фильтров с ориентациями, которые наклонены таким образом, что абсолютное значение угла по отношению к ортогональной оси больше, чем 0 градусов, и равно или меньше, чем 45 градусов. В частности, предполагая, что группа содержит "(4) детальные фильтры с ориентациями, которые находятся на отрицательных углах по отношению к ортогональной оси", представляет собой "одну группу", блок 402d взвешивания устанавливает, по меньшей мере, один из коэффициентов b, b, b, b до b, b до b, b, b и b, на значение или значения равное или больше, чем 0 и меньше, чем 1. Как описано выше, если сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, принадлежащих к одной группе, ослабляется, некоторые из сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам с ортогональной ориентацией к плавающему направлению, не обязательно должны быть ослаблены.
Способ 2: Усиление сигнала поддиапазона в другой из двух групп
k,64
k,71
k,78
k85
k,92
k99
k
k
k
k
k
k
В способе 2, сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, принадлежащий к другой из двух групп (группа, которая отличается от первой группы в способе 1) усиливается, эти две группы являются группой, состоящей из "(3) детальные фильтры с ориентациями, которые при положительных углах по отношению к ортогональной оси" и группой, состоящей из "(4) детальные фильтры с ориентациями, которые находятся под отрицательным углом по отношению к ортогональной оси". Например, блок 402d взвешивания усиливает сигналы поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые принадлежат к другой из двух групп, и имеют ориентацию на 45 градусов по отношению к ортогональной оси в плавающем направлении. В частности, предполагается, что группа в составе "(3) детальных фильтров с ориентациями, которые находятся под положительным углом по отношению к ортогональной оси", представляет собой "другую группу", блок 402d взвешивания устанавливает коэффициенты b, b, b, b b и b на значения больших, чем 1 так, чтобы усиливать сигналы поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам d (64), d (71), d (78), d (85), d (92) и d (99).
Приведенное выше описание является примером шаблона сигналов поддиапазонов, ослабленных или усиленных блоком 402d взвешивания. В описанном выше примере символов (цифр) и коэффициентов со ссылкой на фиг. 5, описание было дано на примере, где плавающей направление является продольным направлением. Тем не менее, если желательно иметь плавающее изображение в поперечном направлении, то достаточно ослабить или усилить таким же образом сигналы поддиапазона детальных фильтров шаблона, полученные поворотом вышеупомянутого шаблона вокруг оси на 45° (пример будет описан ниже). В приведенном выше примере, объяснение было дано на примере, где группа в составе "(4) детальных фильтров с ориентациями, которые при отрицательных углах по отношению к ортогональной оси является "одной группой", и группа, состоящая из "(3) детальных фильтров с ориентациями, которые находятся под положительным углом по отношению к ортогональной оси, является "другой группой". Тем не менее, можно ослабить или усилить так, что сигналы поддиапазона детальных фильтров шаблона, полученные инвертированием правой и левой части упомянутого выше шаблона, перестановкой обеих групп. В этом случае, плавающее направление восстанавливается вдоль той же оси. Это может быть использовано для повышения плавающей визуальной иллюзии, когда такие изображения плавают в противоположных направлениях друг к другу в двух соседних областях изображения.
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
k
Другими словами, блок 402d взвешивания может управлять ориентациями детальных фильтров, которые ослабляют или усиливают сигналы поддиапазонов так, что плавающие направления противоположны друг другу в областях изображения, которые прилегают друг к другу в данных восстановленного изображения. Другими словами, поскольку существуют детальные фильтры, в которых абсолютные величины угла являются те ми же, что и друг с другом между "(3) детальными фильтрами с ориентациями, которые находятся под положительным углом по отношению к ортогональной оси" и "(4) детальными фильтрами с ориентациями, которые находятся под отрицательным углом по отношению к ортогональной оси", и достаточно поменять местами положительные и отрицательные знаки углов ориентаций детальных фильтров для ослабления или усиления между двумя соседними областями изображения. Например, в одной из областей изображения, когда сигналы d (64), d (71), d (78), d (85), d (92) и d(99) поддиапазонов усиливаются, как и в вышеупомянутом примере, блок 402d взвешивания усиливает сигналы поддиапазонов, соответствующих детальных фильтров d (14), d (21), d (28), d (35), d (42) и d (49) в другой области изображения, прилегающей к первой области изображения. Блок 402d взвешивания может разделить данные исходного изображения на две или более областей изображения, и затем усилить или ослабить соответствующие сигналы поддиапазонов в каждой области изображения. Кроме того, блок 402d взвешивания может усиливать или ослаблять соответствующие сигналы поддиапазонов в данных одного и того же или разных двух или более исходных изображений, и затем объединить изображения.
Описание будет продолжено со ссылкой на фиг. 1. Блок 402f преобразования пространства цветов представляет собой блок преобразования пространства цветов, который выполняет преобразование пространства цветов, декомпозицию и синтез цветовых составляющих и тому подобное. Например, когда данные изображения, хранимые в файле 406b данных изображения, являются цветным изображением, блок 402f преобразования пространства цветов преобразовывает пространство цветов в CIELAB пространство цветов перед обработкой блоком 402b декомпозиции. В результате, изображение раскладывается на три цветовые составляющие, то есть L ∗ (яркость), а ∗ (красно-зеленый) и b ∗ (желто-голубой). Блок 402f преобразования пространства цветов может преобразовать цветовое пространство в пространство цветов, отличное от цветового пространства CIELAB. Преимущество использования CIELAB пространство цветов заключается в том, что только может быть использована только информация о яркости в качестве входного сигнала для блока 402b декомпозиции. Когда данные изображения является черно-белым изображением, то нет необходимости выполнять обработку блоком 402f преобразования пространства цветов.
Блок 402g вывода обработанного изображения поставляет данные восстановленного изображения в устройство 414 вывода (то есть, данные обработанного изображения), восстановленные восстанавливающим блоком 402c, в то время как блок 402d взвешивания ослабляет или усиливает сигналы поддиапазонов после выполнения преобразования блоком 402f преобразования пространства цветов, в случае необходимости, синтеза цветовых компонентов, преобразование цветового пространства, масштабирование яркости и цвета и тому подобное.
Обработанное изображение, что является восстановленным изображением, в соответствии с настоящим вариантом осуществления отличается тем, что заданный компонент частотных составляющих или компоненты ориентации, которые составляют исходное изображение, и которые извлечены с помощью фильтров с соответствующими ориентациями, ослабляются или усиливаются. Например, в описанном выше супер гибридном изображении, сигнал поддиапазона соответствует, по меньшей мере, одному из детальному фильтру, имеющий частотные характеристики на высокочастотной стороне, который относительно усиливается для первых данных изображения трех типов исходного изображения; сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, имеющий частотные характеристики на среднечастотной стороне, относительно усиливается для вторых данных изображения из трех типов исходных изображений; и сигнал поддиапазона, соответствующей, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющий частотные характеристики на низкочастотной стороне, относительно усиливается для третьих данных изображения трех типов исходных изображений. В гибридном изображении, описанном выше, сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из детальных фильтров, имеющий частотные характеристики на высокочастотной стороне, относительно усиливается для одного из двух типов данных изображения, и сигнал поддиапазона, соответствующий, по меньшей мере, одному из фильтров, имеющие частотные характеристики на низкочастотной стороне, относительно усиливается для другой из двух типов данных изображения.
В качестве примера, такое гибридное изображение или супер гибридное изображение представляет собой изображение, которое воспринимается как другое изображение в качестве изображения или зритель перемещается ближе или удаляется, и выполнено в виде дизайна, фотографии и/или отличительной фигуры, имеющей область, образованную посредством освещенности и затемнения (яркостью), тона или оттенками цветов изображения. Исходное изображение может быть любым изображением, представляющим, например, дизайн, фотографию или отличительную фигуру.
В данном случае, блок 402g вывода обработанного изображения может выводить восстановленное изображение для отображения на устройстве отображения, таком как монитор, или может выводить восстановленное изображение для печати на печатном устройстве, например, принтере, чтобы изготовить печатное средство массовой информации. Печатное средство массовой информации может быть изготовлено, например, из бумаги, использоваться как диапозитив и т.п.или может быть изготовлено в виде, например, листовки, альбома, карты, иллюстрированной книги, новогодней открытки, Рождественской открытки или визитной карточки. Блок 402g вывода обработанного изображения может изменить дизайн (например, размер изменяется в формат открытки и т.п.) в зависимости от предполагаемого использования в соответствии с выходной формы. Кроме того, блок 402g вывода обработанного изображения может передавать данные восстановленного изображения во внешнюю систему 200 через сеть 300.
Блок 402h генерирования гибридного изображения представляет собой блок генерирования гибридного изображения, который генерирует данные гибридного изображения и/или блок генерирования, который генерирует данные супер гибридного изображения путем наложения данных восстановленного изображения, полученные для множества частей данных изображения. Другими словами, блок 402h генерирования гибридного изображения функционирует как блок генерирования гибридного изображения, при генерации данных гибридного изображения для двух типов данных изображения, и функционирует как блок генерирования супер гибридного изображения, при генерации данных супер гибридного изображения для трех типов данных изображения. Например, при генерации гибридного изображения из двух типов исходных изображений, блок 402h генерирования гибридного изображения генерирует данные гибридного изображения путем наложения данных восстановленного изображения, полученные для этих двух типов данных изображения. При генерировании супер гибридного изображения из трех типов исходных изображений, блок 402h генерирования гибридного изображения генерирует данные супер гибридного изображения путем наложения данных восстановленного изображения, полученные для трех типов данных изображения.
Устройство 400 обработки изображения может быть коммуникативно соединено с сетью 300 через устройство связи, такое как маршрутизатор и проводную или беспроводную линию связи, например, выделенную линию. На фиг. 1, блок 404 интерфейса управления связью выполняет управление связью между устройством 400 обработки изображений и сетью 300 (или устройством связи, таким как маршрутизатор). Другими словами, блок 404 интерфейса управления связью представляет собой интерфейс, подключенный к устройству связи (не показано), такой как маршрутизатор, подключенный к линии связи или тому подобное, и имеет функцию выполнения передачи данных другими терминалами через коммуникационные линии. Как показано на фиг. 1, сеть 300 имеет функцию взаимно соединять устройство 400 обработки изображения и внешнюю систему 200, и представляет собой, например, интернет или тому подобное.
На фиг. 1 показана внешняя система 200, которая взаимно соединена с устройством 400 обработки изображения через сеть 300 и может иметь компьютерную программу для использования внешней базы данных, относящиеся к данным изображения или пинвилу фреймлет в широком смысле или компьютеру, для обеспечения функционирования в качестве устройства обработки изображений. Внешняя система 200 может быть сконфигурирована как веб-сервер, ASP сервер или тому подобное. Кроме того, конфигурация аппаратных средств внешней системы 200 может состоять из устройства обработки информации, например, коммерчески доступной станции и персонального компьютера и их вспомогательных устройств. Функции внешней системы 200 реализованы с помощью процессора, дискового устройства, устройства памяти, устройства ввода, устройства вывода, устройства управления связью и т.п., в аппаратной конфигурации внешней системы 200 компьютерные программы для управления этими устройствами и тому подобное.
На этом заканчивается описание конфигурации устройства 400 обработки изображения в соответствии с настоящим вариантом осуществления. В то время, как вышеприведенное объяснение устройства 400 обработки изображений имеет, главным образом, функцию генерирования обработанного изображения для исходных изображений, устройство 400 обработки изображения не ограничивается этим, но может быть, например, компьютером, который реализует функцию построения фильтров в соответствии с настоящим изобретением. Например, устройство 400 обработки изображения может выполнять ту же обработку, что и генерирование обработанного изображения путем применения обработки оригинальных изображений единичного импульсного сигнала для одного и того же количества пикселей, что и данные изображения, и может сформировать импульсную переходную характеристику для полученного единичного импульсного сигнала, как фильтры. Аналогичным образом, пинвил фреймлет в широком смысле определен в функциональной форме, устройство 400 обработки изображения может создать цифровой фильтр для обработки изображений посредством расчета их коэффициентов фильтра взвешиванием функций частотной характеристики для соответствующих фильтров пинвила фреймлета в широком смысле посредством тех же заданных весовых значений, как те, которые используются для обработки оригинальных изображений, и умножением и сложением результатов заданным способом. Устройство 400 обработки изображения может сохранять цифровой фильтр, созданный в файле 406а фильтра, и может применяться для обработки изображений оригинальных изображений с использованием созданного цифрового фильтра.
Обработка устройством 400 обработки изображения
Ниже описан пример обработки с помощью устройства 400 обработки изображения в соответствии с настоящим вариантом осуществления, сконфигурированного, как описано выше, со ссылкой на фиг. 7-75.
Процесс базовой обработки
Во-первых, процесс базовой обработки, выполняемый устройством 400 обработки изображения, будет описан со ссылкой на фиг. 7 и фиг. 8. Фиг. 7 представляет собой блок-схему алгоритма, иллюстрирующую один пример процесса базовой обработки, выполняемый с помощью устройства 400 обработки изображения в настоящем варианте осуществления.
Во-первых, блок 402b декомпозиции получает сигналы поддиапазонов, выполняя максимальное перекрывание декомпозиции с переменным разрешением используя пинвилы фреймлет, хранящиеся в файле 406а фильтра, данных изображения, хранящихся в файле 406b данных изображения (этап SA-1). Фиг. 8 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую один пример набора фильтров в фазе декомпозиции и фазе синтеза максимального перекрывания декомпозиции с переменным разрешением. Цифры на фиг. 8 обозначают уровни. "PW" обозначает детальный фильтр. В случае степени 7, 99 детальных фильтров представлены для каждого уровня. "А" обозначает аппроксимирующий фильтр. В случае степени 7, один аппроксимирующий фильтр присутствует на каждом уровне.
Во-первых, как показано на фиг. 8, с использованием пинвилов фреймлет на уровне 1, блок 402b декомпозиции декомпозирует исходное изображение в качестве входного сигнала в сигналы, которые проходят через 99 детальных фильтров, и сигнал, который проходит через один аппроксимирующий фильтр. Далее, с использованием пинвилов фреймлет на уровне 2, блок 402b декомпозиции декомпозирует сигнал, который прошел через аппроксимирующий фильтр на уровне 1, в сигналы, которые проходят через 99 детальные фильтры (на уровне 2) и сигнал, который проходит через один аппроксимирующий фильтр (на уровне 2). Блок 402b декомпозиции повторяет эту обработку, пока уровень не достигает максимального уровня (в случае, показанном на фиг. 8, уровень 5). Затем, блок 402b декомпозиции передает сигналы, полученные на этапе декомпозиции, через набор фильтров в фазе синтеза, и в конце концов получает 99 x 5 сигналов поддиапазонов (детальных частей) и один сигнал поддиапазона (аппроксимированная часть).
Описание будет продолжено со ссылкой на фиг. 7. Восстанавливающий блок 402c не идеально восстанавливает изображение простым суммированием сигналов поддиапазонов, полученных блоком 402b декомпозиции приведенным выше способом, но выполняет взвешивание ослаблением или усилением сигналов поддиапазона из конкретных детальных фильтров посредством обработки, выполняемой блоком 402d взвешивания (этап SA-2).
Что касается взвешивания, то в настоящем варианте осуществления блок 402d взвешивания выполняет обработку на основе информации о поддиапазоне умножением сигналов поддиапазона, выводимых из блока 402b декомпозиции, на коэффициенты, как показано на фиг. 8. Конкретный пример шаблона фильтров, который ослабляет или усиливает сигналы поддиапазонов (то есть, конкретный пример взвешивания) будут подробно описан в следующем разделе.
Затем, восстанавливающий блок 402c восстанавливает изображение путем суммирования сигналов поддиапазонов обработанные блоком 402d взвешивания, как описано выше (этап SA-3). Когда генерируется гибридное изображение или супер гибридное изображение, блок 402h генерирования гибридного изображения генерирует данные гибридного изображения или данные супер гибридного изображения как окончательно обработанные данные изображения посредством наложения данных восстановленного изображения, полученные для множества частей данных изображения.
Затем, базовая обработка, выполняемая устройством 400 обработки изображения, заканчивается.
Конкретный процесс обработки
Далее, детали обработки, которые дополнительно специально объясняют базовую обработку, выполняемую с помощью устройства 400 обработки изображения, будут описаны со ссылкой на фиг. 9-75. Фиг. 9 представляет собой блок-схему алгоритма, иллюстрирующую один пример конкретной обработки, выполняемую с помощью устройства 400 обработки изображения в настоящем варианте осуществления. Для этой конкретной обработки, будет дано описание процесса преобразования пространства цвета и декомпозиции и синтеза цветовых составляющих, необходимых для цветного изображения, обработки структуры данных восстановленного изображения в зависимости от предполагаемого использования, процесса печати для получения готовой продукции и тому подобное, в дополнение к конкретным примерам базовой обработки, описанной выше.
Этап SB-1
Во-первых, пользователь готовит исходное изображение (например, символьную строку, иллюстрации, фотографии), которое желательно должно плавать в результате зрительной иллюзии, и сохраняет исходное изображение в файле 406b данных изображения посредством устройства 412 ввода или подобное.
Когда, сохраненные данные изображения представляют собой цветное изображение, устройство 400 обработки изображения преобразует пространство цвета в CIELAB пространство цвета посредством обработки, выполняемой блоком 402f преобразования пространства цветов. В результате, изображение раскладывается на три цветовые составляющие, то есть L ∗ (яркость), а ∗ (красно-зеленый) и b ∗ (желто-голубой). Когда данные изображения является черно-белым изображением, блок 402f преобразования пространства цветов не выполняет обработку, относящуюся к пространству цветов.
Этап SB-2
Затем, блок 402b декомпозиции выполняет максимальное перекрытие декомпозиции с переменным разрешением, используя пинвилы фреймлет на каждой цветовой составляющей (один цвет в случае черно-белого изображения) исходного изображения, которое является входным сигналом. В этом варианте осуществления, описание приведено с использованием пинвилов фреймлет степени 7. Однако, аналогичная обработка изображений также может быть выполнена с использованием кадров вейвлета других градусов или с иной чувствительностью к пространственной ориентации. В качестве другого примера, простой пинвил фреймлет может быть использован (см непатентный документ 6). В качестве альтернативы, кадр вейвлета вращения также может быть использован (см непатентный документ 7). Более того, декомпозиция с переменным разрешением, такая как максимально прореженная декомпозиция с переменным разрешением или частично прореженная, и частично перекрывающая декомпозиция с переменным разрешением, могут быть выполнены без ограничения максимального перекрывания декомпозиции с переменным разрешением.
Этап SB-3
k,n
k
k
Затем, восстанавливающий блок 402c не суммирует все сигналы поддиапазонов, полученные посредством выполнения максимального перекрывания декомпозиции с переменным разрешением с помощью блока 402b декомпозиции, но выполняет обработку взвешивания удалением определенных сигналов поддиапазонов, добавляя определенные сигналы поддиапазонов без их изменения, и добавляя определенные сигналы поддиапазона после их усиления их блоком 402d взвешивания. Обработанное изображение получается путем расположения изображения, полученного посредством обработки исходного изображения с помощью этого способа обработки. Примеры способа обработки будут описаны ниже посредством их классификации в некоторые случаи. В следующих примерах, блок 402d взвешивания увеличивает или уменьшает сигналы поддиапазонов, устанавливая коэффициенты b, как показано на фиг. 6. Операция может быть выполнена на коэффициенте a аппроксимированной части (0≤a=A≤1).
Этап SB-4
Затем, в случае цветного изображения, блок 402f преобразования пространства цветов синтезирует сигналы изображения обработанных цветовых составляющих (таких как L ∗, а ∗ и b ∗) так, чтобы восстановить цветное изображение до того, как блок 402g вывода обработанного изображения фактически выводит изображение на дисплей или печатает изображение. В противоположность сказанному, например, sRGB пространство цветов может быть выполнено в соответствии с необходимостью, например, иметь форму вывода. На этапе SB-4, если значение яркости после обработки превышает значения в диапазоне от 0 до 255, обработка может быть выполнена, где пороговое значение используется для того, чтобы установить значение, равное или меньше, чем от 0 до 0, и заменить значение равное или больше, чем 255 на 255, или масштаб яркости и цвета могут быть соответствующим образом преобразован.
Этап SB-5
Устройство 400 обработки изображения может добавить дизайны в зависимости от предполагаемого использования. Например, для генерации плавающей визуальной иллюзии, восстанавливающей блок 402c может объединить два обработанных изображения, поочередно располагая их в нечетных строках и четных строках, обработанные изображения, созданные блоком 402d взвешивания путем выполнения обработки взвешивания так, чтобы поменять положительные и отрицательные знаки углов ориентации. Таким образом, плавающая визуальная иллюзия усиливается посредством расположения изображения таким образом, что плавающие направления из-за иллюзии противоположны друг с другом в соседних областях изображения. Способ расположения не ограничивается этим, и различные способы расположения возможны. Например, изображения могут быть расположены таким образом, что изображения в нечетных строках и четных строках смещены друг от друга на 1/2 длины изображения. Плавающая визуальная иллюзия может быть повышена за счет расположения изображений таким образом, что в смежных областях изображения плавающие направления из-за иллюзии, отличаются друг от друга, но не в ограничительном смысле противоположны друг другу. Изображения не ограничиваются параллельным расположением, но могут быть расположены по кругу.
На этом объяснение конкретного способа обработки, выполняемой с помощью устройства 400 обработки изображения, заканчивается.
Пример способа высокоскоростного расчета
В примере конкретного способа обработки, описанного выше со ссылкой на фиг. 9, большое количество вычислений фильтрации должно быть выполнено, чтобы вычислить обрабатываемые значения на этапах SB-2 и SB-3 каждый раз при поставке изображения; Таким образом, требуется относительно длительный период времени. В этом примере будет дано объяснение примера способа высокоскоростного расчета, который сокращает время расчета фильтрации.
Во-первых, блок 402а-обработки фильтра (включающий в себя, например, блок 402b декомпозиции и восстанавливающий блок 402c) поставляет, вместо сигнала изображения, единичный импульсный сигнал для размера изображения (количество пикселей), что является тем же самым, что и у сигнала изображения, в набор фильтров, которые будут использоваться (например, описанный выше набор фильтров, со ссылкой на фиг. 8), и предварительно сохраняет выходной сигнал F в блоке 406 хранения, включающий в себя, например, файла 406а фильтра. Единичный импульсный сигнал, например, является сигналом, в котором значение верхнего левого пика равно 1 и другие значения все равны 0 в сигнале изображения.
Затем, когда генерируется плавающая визуальная иллюзия, блок 402а обработки фильтра вычисляет результат циклической свертки x ∗ F (также называемый результат круговой свертки) изображения x, на котором была выполнена обработка на этапе SB-1, как описано со ссылкой на фиг. 9, и F (например, результат циклической свертки, см. Hitoshi Arai, "Анализ Фурье", Asakura Publishing Co., Ltd. (2003)). Результат расчета x ∗ F является таким же, как у восстановленного изображения, рассчитанный конкретным способом обработки, описанным выше со ссылкой на фиг. 9.
Таким образом, за счет использования способа высокоскоростного расчета результата свертки расчетной импульсной характеристики и исходного изображения, когда обработанные изображения с тем же размером изображения (количеством пикселей) генерируются посредством того же способа обработки множества исходных изображений, время и объем вычислений значительно могут быть уменьшены. Более конкретно, в примере конкретной обработки, который описан со ссылкой на фиг. 9, требуется 25 секунд для генерации изображения плавающей визуальной иллюзии для одного исходного изображения; Тем не менее, за счет использования способа высокоскоростного расчета, обработанное изображение (например, изображение плавающей визуальной иллюзии) может быть получено в течение двух секунд для одного исходного изображения путем предварительного вычисления импульсной характеристики F (хотя это занимает 23 секунд, чтобы вычислить F).
Ниже описываются соответствующие способы создания и примеры применения: 1. фильтров верхних частот, фильтров нижних частот, полосовых фильтров и полосовых режекторных фильтров без чувствительности к пространственной ориентации; и 2. полосовых фильтров и полосовых режекторных фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации; в качестве примеров фильтры, взвешенные посредством различных весовых значений. В следующих разделах, для простоты в описания, график, полученный с помощью дискретного преобразования Фурье данных изображения или данных фильтра, получение абсолютных значений соответствующих составляющих, выполнение периодического смещения (fflshift Matlab) таким образом, чтобы расположить составляющую нулевой частоты в центре и дополнительно интерполировать между точками так, что график, отображающийся в виде непрерывной кривой поверхности, будет упоминаться как "график частотных характеристик" изображения или фильтров.
1. Фильтр высоких частот, фильтр низких частот, полосовой фильтр и полосовой режекторный фильтр без чувствительности к пространственной ориентации
Объяснение будет дано с применением различных способов построения фильтров без чувствительности к пространственной ориентации и прикладных примеров фильтров (частотного анализа изображения и создание гибридного изображения и супер гибридного изображения)
1.1 Фильтр высоких частот
Пример реализации фильтров высоких частот для изображения 512 x 512 пикселей будет описан.
Во-первых, генерируется массив 512 x 512, состоящий из нулей, и подготавливается единичный импульс, в котором только верхняя левая точка равна 1. Устройство 400 обработки изображения выполняет максимальное перекрытие декомпозиции с переменным разрешением путем обработки, выполняемой блоком 402а обработки фильтра с использованием пинвила фреймлет единичного импульса.
В качестве примера, фильтры высоких частот получаются путем проведения декомпозиции с переменным разрешением, используя пинвил фреймлет степени 3, и получением импульсной переходной характеристики суммированием сигналов поддиапазонов всех детальных частей на уровне 1 (пинвил фреймлет степени 3 будет описан ниже со ссылкой на фиг. 72). Фиг. 10 является схемой, представляющей собой способ создания фильтров высоких частот в этом примере, используя таблицу, представляющую расположение декомпозиции с переменным разрешением, используя пинвил фреймлет степени 3. Позиции чисел соответствуют расположению сигналов поддиапазонов декомпозиции с переменным разрешением. Способ расположения является таким же, как на фигурах с 2 по 6 (тот же способ расположения применяется и к другим таблицам, которые будут проиллюстрированы ниже). Значения в таблице показывают весовые коэффициенты для соответствующих детальных частей и аппроксимированной части и представляют собой весовые коэффициенты для сигналов поддиапазонов, когда подается единичный импульс, соответствующий фильтру. Другими словами, соответствующие сигналы поддиапазонов умножаются на значения в таблице и суммируются для формирования фильтров.
Как показано на фиг. 10, блок 402d взвешивания выполняет взвешивание, что ослабляет сигнал поддиапазона, соответствующего аппроксимирующего фильтра на уровне 1 так, чтобы получить высокочастотные составляющие, устраняя низкочастотные составляющие. Если расчет выполняется до уровня, выше чем уровень 1, то блок 402d взвешивания устанавливает коэффициенты детальных частей на уровнях выше уровня 1 и коэффициент аппроксимированной части на максимальном уровне на 0. Фиг. 11 представляет собой схему, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров верхних частот, полученных способом взвешивания, показанный на фиг. 10.
Вызывая блок 402а обработки фильтра вычислить результат циклической свертки исходного изображения с использованием фильтров верхних частот, обработанное изображение получается из исходного изображения (относительно получения результата циклической свертки, см. Hitoshi Arai, "Линейная алгебра, Основы и приложения", Nippon Hyoron Sha Co., Ltd.). Фиг. 12 представляет собой вид, иллюстрирующий исходное изображение, используемое в этом примере, и на фиг. 13 иллюстрируется обработанное изображение, полученное в результате применения фильтров верхних частот, полученных способом взвешивания, описанного на фиг. 10, к исходному изображению.
Как показано на фиг. 13, только одна высокочастотная область была успешно извлечена из исходного изображения путем применения фильтров верхних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 10. Искажения видны на краях изображения в высокочастотной области на фиг. 13, потому что исходное изображение периодически было расширено в настоящем варианте осуществления. Блок 402а обработки фильтра может устранить искажения на краях изображения посредством обработки изображения после расширения этой области с помощью соответствующего способа, например, симметричного расширения и триммированием обработанного изображения в соответствии с размером исходного изображения.
На фиг. 14 и 15 представлены диаграммы, иллюстрирующие один пример другого способа взвешивания для извлечения высокочастотной составляющей. Фильтры были созданы с использованием только детальных частей на уровне 1 в вышеописанном примере на фиг. 10. Тем не менее, в этом примере, как показано на фиг. 14 и 15, фильтры были созданы с помощью детальных частей на уровне 2 в дополнение к детальным частям на уровне 1. На фиг. 16 представлена диаграмма, иллюстрирующая граф частотных характеристик фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 14 и 15. Фиг. 17 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное путем применения фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 14 и 15, к исходному изображению (фиг. 12).
Как показано на фиг. 16, было установлено, что частота полосы пропускания фильтров верхних частот, которые также используют детальные части на уровне 2, незначительно расширяется в сторону низкой частоты и, как показано на фиг. 17, обработанное изображение содержит несколько низкочастотных составляющих, чем когда используются фильтры только детальных частей на уровне 1.
В то время, как обычные нормальные вейвлеты также выполнять обработку изображений, извлекая высокочастотную область из изображения суммированием всех сигналов поддиапазонов детальных частей, до определенного уровня (см непатентный документ 5), обычные нормальные вейвлеты могут создавать только ограниченные типы фильтров высоких частот. В отличие от этого, поскольку пинвил фреймлет имеет степени, может быть построено множество типов фильтров верхних частот, и фильтры могут быть выбраны в зависимости от частоты, которая должна быть извлечена. Например, высокочастотные фильтры, имеющие разные частотные характеристики, могут быть созданы с использованием пинвила фреймлет другой степени следующим способом.
Фиг. 18 представляет собой схему, иллюстрирующую способ взвешивания для создания фильтров с помощью детальных частей на уровне 1 в пинвиле фреймлет степени 7. Как описано выше, положение чисел в таблице соответствует расположению сигналов поддиапазонов декомпозиции с переменным разрешением (расположение пинвила фреймлет степени 7, показано на фиг. 74). Фиг. 19 представляет собой схему, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров, созданных с использованием способа взвешивания, показанного на фиг. 18. Фиг. 20 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное путем применения фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 18, к исходному изображению (фиг. 12).
Как показано на фиг. 20, высокочастотные области, соответствующие соответствующих точным ориентациям, могут быть получены созданием фильтров с использованием пинвила фреймлета высокой степени. Как показано на фиг. 19 и 11, было обнаружено, что частота полосы пропускания расширяется в сторону более низкой частоты, при возрастании степени фильтров, созданных при помощи детальных частей на том же уровне 1.
Кроме того, в пинвиле фреймлет степени 7, могут быть созданы более разнообразные фильтры высоких частот с помощью детальных частей на уровне 2, в дополнение к детальным частям на уровне 1. На фиг. 21 и 22 представлены диаграммы, иллюстрирующие один пример еще одного способа взвешивания для извлечения высокочастотной составляющей. Фиг. 23 представляет собой схему, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 21 и 22. Фиг. 24 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное путем применения фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 21 и 22, к исходному изображению (фиг. 12).
Как показано на фиг. 23 и 24, было обнаружено, что также в фильтрах с использованием детальных частей на уровнях 1 и 2, частота полосы пропускания изменяется из-за разницы в степени; таким образом, было обнаружено, что разнообразные фильтры могут быть созданы в соответствии с разницей в степени.
В то время как, в вышеописанных примерах, блок 402d взвешивания создает фильтры суммированием всех детальных частей на заранее определенном уровне или на уровне в декомпозиции с переменным разрешением, блок 402d взвешивания не ограничивается этим, но может создать широкое разнообразие фильтров, например, относительным усилением сигналов поддиапазонов на стороне дальше от аппроксимирующего фильтра в схеме расположения фильтров пинвила фреймлет или относительным ослаблением сигналов поддиапазона на стороне ближе к аппроксимирующему фильтру в схеме расположения фильтров пинвила фреймлет. Более конкретно, еще больше типов фильтров верхних частот может быть создано путем последовательного отбора и суммированием сигналов поддиапазонов детальных частей со стороны, находящейся дальше от аппроксимированной части концентрическим образом по всей аппроксимированной части, вместо суммирования всех сигналов поддиапазонов детальных частей. Фиг. 25 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример способа весового коэффициента для создания фильтров с помощью детальных частей на стороне, расположенной дальше от аппроксимирующего фильтра в схеме расположения фильтра пинвила фреймлет.
Как показано на фиг. 25, для извлечения более высокочастотных составляющих в пинвиле фреймлет степени 7, блок 402d взвешивания устанавливает коэффициенты низкочастотной части (периферия аппроксимированной части) на 0, как показано ранее на фиг. 18. Фиг. 26 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 25. Фиг. 27 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное путем применения фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 25, к исходному изображению (фиг. 12).
Как показано на фиг. 27, было обнаружено, что фильтры, способные извлекать высокочастотную часть, могут быть созданы путем создания фильтров верхних частот суммированием только детальных частей на стороне, находящейся дальше от аппроксимирующего фильтра в схеме расположения фильтров в пинвиле фреймлет.
1.2 Фильтр низких частот
В то время как, в приведенном выше описании, объяснение было дано на примере создания фильтров верхних частот, настоящее изобретение не ограничивается этим, но может создать фильтров нижних частот с помощью применения того же способа к низкочастотной стороне. Такой же результат может быть получен вычитанием результата обработки посредством фильтров высоких частот из исходного изображения, или вычитанием посредством дискретного преобразования Фурье фильтров высоких частот из постоянной функции 1. Фиг. 28 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример взвешивания для создания фильтров нижних частот с помощью пинвила фреймлет степени 7.
Как показано на фиг. 28, блок 402d взвешивания выполняет взвешивание, который может извлечь низкочастотную часть, удаляя высокочастотные составляющие, установив, в отличие от способа взвешивания, показанного на фиг. 25, коэффициенты детальных частей на стороне, расположенной дальше от аппроксимирующего фильтра в схеме расположении фильтра, на 0. Более конкретно, как показано на фиг. 28, блок 402d взвешивания устанавливает коэффициенты сигнала поддиапазона, соответствующего аппроксимирующему фильтру пинвила фреймлет и сигналов поддиапазонов, соответствующих детальным фильтрам, которые расположены ближе к аппроксимирующему фильтру в схеме расположения фильтра пинвила фреймфлет и которые имеют частотные характеристики на низкочастотной стороне, на 1, и устанавливает коэффициенты сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые расположены дальше от аппроксимирующего фильтра, и которые имеют частотные характеристики на высокочастотной стороне, на 0.
Фиг. 29 представляет собой схему, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров нижних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 28. Фиг. 30 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное применением фильтров нижних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 28, к исходному изображению (фиг. 12).
Как показано на фиг. 30, было обнаружено, что фильтры, способные извлечь низкочастотную часть, могут быть созданы посредством создания фильтров нижних частот суммированием детальных частей на стороне, находящейся ближе к аппроксимирующему фильтру и аппроксимированной части в схеме расположения фильтров в пинвиле фреймлет.
1.3 Полосовой фильтр и полосовой режекторный фильтр
Как описано выше в отношении фильтров высоких частот и фильтров нижних частот, полосовые фильтры могут быть созданы суммированием сигналов поддиапазонов детальных частей концентрическим образом вокруг аппроксимированной части. Полосовые режекторные фильтры могут быть получены путем создания фильтров вычитанием результата обработки, полученного с помощью полосовых фильтров, из исходного изображения, или вычитанием значений дискретного преобразований Фурье полосовых фильтров из постоянной функции 1. Фиг. 31 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример взвешивания для создания полосовых фильтров, используя пинвил фреймлет степени 7.
Как показано на фиг. 31, в способе взвешивания, показанного на фиг. 28, блок 402d взвешивания выполняет взвешивание, которое может извлечь составляющие диапазона между высоким и низким частотных диапазонов путем дальнейшего установления коэффициента аппроксимированной части на 0. Более конкретно, как показано на фиг. 28, блок 402d взвешивания устанавливает коэффициент сигнала поддиапазона, соответствующего аппроксимирующего фильтра фреймлета вращения, на 0, устанавливает коэффициенты сигналов поддиапазонов, соответствующих детальным фильтрам, которые расположены ближе к аппроксимирующему фильтру в расположении фильтра пинвила фреймлет, и которые имеют частотные характеристики на низкочастотной стороне, на 1, и устанавливает коэффициенты сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые расположены дальше от аппроксимирующего фильтра в расположении фильтра, и которые имеют частотные характеристики на высокочастотной стороне, на 0. Блок 402а обработки фильтра суммирует сигналы поддиапазонов детальных частей и затем выполняет масштабирование таким образом, что максимальное значение абсолютных значений дискретного преобразования Фурье значений сигналов поддиапазонов равно 1.
Фиг. 32 представляет собой схему, иллюстрирующую граф частотных характеристик полосовых фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 31. Как описано выше, частотные характеристики масштабируются таким образом, чтобы его максимальное значение было равно 1. На фиг. 33 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное с применением полосовых фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 31, к исходному изображению (фиг. 12).
Как показано на фиг. 33, было обнаружено, что полосовые фильтры, способные извлекать составляющие диапазона между высокой и низкой полосой частот, могут быть созданы путем создания полосовых фильтров суммированием только детальных частей на стороне, находящейся ближе к аппроксимирующему фильтру за исключением аппроксимированной части в расположении фильтра в пинвиле фреймлет.
В то время, как в примере на фиг. 31, фильтры создаются с использованием только детальной части на уровне 1, настоящее изобретение не ограничивается этим, но может создавать различные полосовые фильтры с помощью детальных частей на другом уровне (например, уровень 2). Фиг. 34 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример взвешивания для создания полосовых фильтров, используя детальные части на уровне 2 декомпозиции с переменным разрешением с помощью пинвила фреймлет степени 7.
Как показано на фиг. 34, в способе взвешивания, показанного на фиг. 31, блок 402d взвешивания выполняет взвешивание, которое может извлечь составляющие диапазона между высоким и низким частотными диапазонами с помощью детальных частей на стороне, находящейся ближе к аппроксимирующему фильтру в расположении фильтра на уровне 2, а не на уровне 1. Блок 402а обработки фильтра суммирует сигналы поддиапазона детальных частей, и затем выполняет масштабирование, так что максимальное значение абсолютных значений дискретного преобразования Фурье значений сигналов поддиапазонов равно 1.
Фиг. 35 представляет собой схему, иллюстрирующую граф частотных характеристик полосовых фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 34. Фиг. 36 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное с применением полосовых фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 34, к исходному изображению (фиг. 12).
Как показано на фиг. 36, было обнаружено, что обработанное изображение с полученными компонентами, пропущенные через фильтры верхних частот незначительно на низкочастотной стороне, посредством полосовых фильтров, использующие детальные части на уровне 2, чем те полосовые фильтры, которые используют детальные части на уровне 1.
1.4 Примеры применения
Объяснение будет дано на примерах применения, где вышеописанные фильтры используются для создания гибридного изображения или супер гибридного изображения.
Гибридное изображение было анонсировано в 2006 году Oliva, Torralba и Schyns как двухуровневое изображение, в котором различные изображения воспроизводятся в одном изображении, если смотреть с "удаленной позиции" и с "близкого расстояния" (см. A. Oliva, A. Torralba, P.G. Schyns, "Гибридные изображения", ACM транзакции на графике (TOG), 2006).
Фильтры в соответствии с настоящим вариантом осуществления, могут также создать двухуровневое гибридное изображение. Более того, в развитие обычного двухуровневого гибридного изображения, настоящий вариант осуществления может создать трехуровневое гибридное изображение, в котором три различных изображения отображаются при наблюдении с "удаленного положения", с "незначительно удаленного положения" и с "ближнего положения". Трехуровневое гибридное изображение, которое стало возможным благодаря настоящему варианту осуществления, в частности, упоминается как "супер гибридное изображение". В следующих примерах, прежде всего, будет описан пример создания двухуровневого гибридного изображения с помощью фильтров в соответствии с настоящим вариантом осуществления, и пример создания супер гибридного изображения будет описан также.
Объяснение будет дано на примере создания гибридного цветного изображения с использованием пинвила фреймлет степени 7. Во-первых, выбраны два оригинальных изображения, которые будут использоваться для гибридного изображения. В настоящем варианте осуществления, будет приведено описание примера, в котором изображения, показанные на фиг. 37 и 38, используются в качестве исходных изображений. Фиг. 37 представляет собой вид, иллюстрирующий изображение 1, используемое в качестве одного из исходных изображений, и фиг. 38 представляет собой вид, иллюстрирующий изображение 2, используемое как другое исходное изображение.
Поскольку изображения 1 и 2 являются цветными изображениями, блок 402f преобразования пространства цветов преобразовывает цветовое пространство в CIELAB пространства цветов в случае необходимости. Блок 402а обработки фильтра применяет фильтры верхних частот к изображению 1 и фильтры нижних частот к изображению 2. На фиг. 39 показана схема, иллюстрирующая способ взвешивания для фильтров высоких частот, применяемых к изображению 1 в этом примере.
Как показано на фиг. 39, блок 402d взвешивания создает фильтры высоких частот суммированием детальных частей на уровне 1 и детальных частей на уровне 2 в пинвиле фреймлет степени 7. Фиг. 40 представляет собой схему, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров верхних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 39. Фиг. 41 представляет собой схему, иллюстрирующую способ весового коэффициента для фильтров нижних частот, применяемых к изображению 2, в отличие от фильтров верхних частот, применяемые к изображению 1, в этом примере. Все весовые коэффициенты равны 0, если они не записаны на уровнях ниже уровня, показанного на фиг. 41. То же самое относится и к проиллюстрированным ниже таблицам, если не указано иное.
Как показано на фиг. 41, блок 402d взвешивания выполняет взвешивание, что можно извлечь низкочастотную часть, удаляя высокочастотные составляющие с помощью фильтров на уровне 4 при установке, где коэффициенты детальных частей на стороне, находящейся дальше от аппроксимирующего фильтра в схеме расположения фильтра на уровне 4, равны 0. Более конкретно, как показано на фиг. 41, на уровне 4 декомпозиции с переменным разрешением, блок 402d взвешивания устанавливает коэффициенты детальных частей на низкочастотной стороне, которые расположены ближе к аппроксимирующему фильтру, и аппроксимированная часть в расположении фильтра в фреймлете вращения на 1/3, и устанавливает коэффициенты детальных частей на высокочастотной стороне, которые расположены дальше от аппроксимирующего фильтра в схеме расположения фильтра, на 0. Фиг. 42 представляет собой схему, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров нижних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 41.
Блок 402а обработки фильтра применяет вышеописанные фильтры верхних частот к изображению 1 и вышеописанные фильтры нижних частот к изображению 2 и, в результате, удалось получить следующие соответствующие обработанные изображения. Фиг. 43 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное применением фильтров верхних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 39, к изображению 1 (фиг. 37). Фиг. 44 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное путем применения фильтров нижних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 41, к изображению 2 (фиг. 38). В то время, как та же таблица была использована для L∗, a∗ и b∗, разные таблицы могут быть использованы для соответствующих цветовых составляющих.
Затем, блок 402h генерирования гибридного изображения получает следующее гибридное изображение суммированием двух результатов обработки, масштабирование L так, чтобы иметь значение от 0 до 100, и, при необходимости, преобразование пространства цветов посредством обработки, выполняемой блоком 402f преобразования пространства цветов. Фиг. 45 представляет собой вид, иллюстрирующий гибридное изображение, полученное с помощью этого примера.
Как показано на фиг. 45, данное изображение воспроизводится как цветок водяной лилии, если смотреть издали и воспроизводятся осенние листья и пруд, если смотреть с близкого расстояния. Для человеческого зрения высокочастотные области трудно увидеть издали и низкочастотные области трудно увидеть с близкого расстояния. Следовательно, было подтверждено, что гибридное изображение, учитывая данную особенность человеческого зрения, может быть сформировано объединением фильтров верхних частот и фильтров нижних частот согласно настоящему варианту осуществления.
Далее приведено описание примера создания супер гибридного изображения с помощью пинвила фреймлет степени 9. Во-первых, необходимо подготовить три исходных изображения для сформирования супер гибридного изображения. В настоящем варианте осуществления, будет описан пример, в котором изображения, показанные на фигурах с 46 по 48, используются в качестве исходных изображений (черно-белые изображения) супер гибридного изображения. Фиг. 46 является диаграммой, иллюстрирующей изображение 1, используемое в качестве первого исходного изображения; фиг. 47 является диаграммой, иллюстрирующей изображение 2, используемое в качестве второго исходного изображения; и фиг. 48 является диаграммой, иллюстрирующей изображение 3, используемое в качестве третьего исходного изображения.
Затем блок 402а обработки фильтра применяет фильтры для изображения 1 к изображению 1, фильтры для изображения 2 к изображению 2 и фильтры для изображения 3 к изображению 3. На фиг. 49 и 50 представлены диаграммы, иллюстрирующие способ взвешивания для фильтров для изображения 1, применяемые к изображению 1, в этом примере. Таким же образом, как и в приведенном выше описании, позиции чисел в таблице соответствуют расположению сигналов поддиапазонов декомпозиции с переменным разрешением (для схемы расположения пинвила фреймлет степени 9, см. фиг. 75, объяснение будет приведено позже).
Блок 402d взвешивания фильтры создал фильтры в пинвиле фреймлет степени 9, установив коэффициенты детальных частей на уровне 1 на 0,4, как показано на фиг. 49, и коэффициент аппроксимированной части на уровне 5 на 1, как показано на фиг. 50, и выполняет взвешивание. Весовые коэффициенты на уровнях с 2 по 4, все установлены на 0. Фиг. 51 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров для изображения 1, полученного способом взвешивания, показанного на фиг. 49 и 50. Фильтры для изображения 1 пропускают не только высокочастотные составляющие, но и крайние низкочастотные составляющие. Фиг. 52 и 53 представляют собой схемы, иллюстрирующие способ взвешивания для фильтров для изображения 2, применяемые к изображению 2, в этом примере.
Как показано на фиг. 52 и 53, блок 402d взвешивания выполняет взвешивание, которое может извлечь компоненты диапазона между высоким и низким значениями частотных диапазонов установкой коэффициента аппроксимированной части на 0 в пинвиле фреймлет степени 9. Более конкретно, как показано на фиг. 52, на уровне 3 декомпозиции с переменным разрешением, блок 402d взвешивания устанавливает коэффициент сигнала поддиапазона, соответствующего аппроксимирующему фильтру пинвила фреймлет на 0, устанавливает коэффициенты сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые расположены ближе к аппроксимирующему фильтру в схеме расположения фильтра пинвила фреймлет и которые имеют частотные характеристики на низкочастотной стороне, на 0,2, и устанавливает коэффициенты сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые расположены дальше от аппроксимирующего фильтра в схеме расположения фильтра, и которые имеют частотные характеристики на высокочастотной стороне, на 0. Кроме того, как показано на фиг. 53, на уровне 4 блок 402d взвешивания устанавливает коэффициент сигнала поддиапазона, соответствующий аппроксимирующему фильтру пинвила фреймлет, на 0, и устанавливает коэффициенты сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, на 0,6.
Фиг. 54 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик полосовых фильтров, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 52 и 53. Как показано на фиг. 54, полосовой фильтр, который может извлечь составляющие диапазона между высоким и низким частотными диапазонами, были успешно созданы. Фиг. 55 представляет собой схему, иллюстрирующую способ взвешивания для фильтров для изображения 3, применяемые к изображению 3, в этом примере.
Как показано на фиг. 55, блок 402d взвешивания выполняет взвешивание, которое может извлечь низкочастотные составляющие, установив только коэффициент аппроксимированной части на 1 на уровне 4 декомпозиции с переменном разрешением с использованием пинвила фреймлет степени 9. Более конкретно, как показано на фиг. 55, на уровне 4 декомпозиции с переменном разрешением, блок 402d взвешивания устанавливает коэффициент сигнала поддиапазона, соответствующего аппроксимирующему фильтру пинвила фреймлет на 1 и устанавливает коэффициенты сигналов поддиапазонов, соответствующих детальных фильтров, на 0.
Фиг. 56 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров нижних частот, полученных способом взвешивания, показанного на фиг. 55. Как показано на фиг. 56, полосовые фильтры, которые могут извлечь низкочастотные составляющие, были успешно созданы.
Как описано выше, устройство 400 обработки изображения создает фильтры, которые пропускают высокие частоты и крайние значения низких частот для изображения 1, полосовые фильтры для изображения 2 и фильтры нижних частот для изображения 3 и применяет эти фильтры к соответствующим исходным изображениям с помощью обработки, выполненной блоком 402а обработки фильтра. Затем блок 402h генерирования гибридного изображения суммирует результаты, полученные путем обработки изображений с 1 по 3 посредством фильтров, и затем нормализует сумму, тем самым генерируя изображение как супер гибридное изображение. Фиг. 57 представляет собой вид, иллюстрирующий супер гибридное изображение, созданное с помощью этого примера.
Как показано на фиг. 57, супер гибридное изображение, созданное в соответствии с настоящим вариантом осуществления, воспроизводится как  (соответствующее изображению 3, к которому применяются фильтры нижних частот), если смотреть с расстояния,  (соответствует изображению 2, к которому применяются полосовые фильтры), если смотреть с позиции немного ближе, и как  (соответствующее изображению 1, к которому применяются фильтры, которые пропускают высокие частоты и крайние низкие частоты), если смотреть с близкого расстояния. Изображение 1  обрабатывается таким образом, чтобы содержать не только высокие частоты, но и крайние низкие частоты и, таким образом, легко читается без реализации только краями. Низкие частоты, содержащиеся в , удерживают форму, отличаясь при просмотре с расстояния, где высоких частот не видно. Это также приводит к эффекту, что и другие характерные линии не изменяются. Фиг. 58 представляет собой диаграмму, в которой то же гибридное изображение (фиг. 57) выполнено в различных размерах. Как показано на фиг. 58, при изменении размера изображения, вместо размещения на разных расстояниях, изменяется внешний вид трех типов.
1.5 Сравнение с предшествующем уровнем техники
Фильтры без чувствительности к пространственной ориентации (такие как фильтров высоких частот, фильтры низких частот, полосовые фильтры и полосовые режекторные фильтры) традиционно создаются с помощью различных способов. Известны также и другие фильтры, такие как фильтры, созданные простым делением диапазона частот на 1 и 0, фильтры Баттерворта и фильтры Гаусса, использующие функции Гаусса (см. непатентный документ 4). Хотя эти фильтры легко создать, но они не являются FIR фильтрами, но ITR фильтрами. В отличие от этого, как в настоящем варианте осуществления, FIR фильтры могут быть получены созданием фильтров с использованием пинвила фреймлет. FIR фильтры также легко реализовать как фильтры, как показано в примерах.
2. Полосовой фильтр и полосовой режекторный фильтр с чувствительностью к пространственной ориентации
Будет дано объяснение различных способов создания фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации и прикладных примеров фильтров (снижение периодического шума, создание плавающей визуальной иллюзии и анализ вертикального панорамирования буквенного ряда).
Из-за наличия чувствительности к пространственной ориентации, пинвил фреймлет имеет характеристику, способную создавать полосовые фильтры, имеющие определенную чувствительность к пространственной ориентации. Полосовые режекторные фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации получаются таким же образом, созданием фильтров вычитанием результата обработки полосовыми фильтрами из исходного изображения, или вычитанием дискретных преобразований Фурье полосовых фильтров из постоянной функции 1. В соответствии с настоящим вариантом осуществления, фильтры высоких частот и фильтры нижних частот также могут иметь ориентации. Объяснение этого примера включает в себя эти фильтры и фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации, которые пропускают оба высокие и низкие частотные диапазоны, в полосовые фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации.
2.1 Способы создания
Пример создания полосовых фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, используя пинвил фреймлет степени 7, будет описан. Фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации могут быть созданы путем выбора сигналов поддиапазонов соответствующих частей в соответствии с ориентациями фильтров, которые должны быть созданы, суммируя выбранные сигналы поддиапазонов с соответствующими весовыми значениями, и затем выполнением масштабирования таким образом, что максимальное значение абсолютных значений дискретного преобразования Фурье значений сигналов поддиапазона равно 1. Фиг. 59 представляет собой схему, иллюстрирующую один пример способа взвешивания для создания фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации в этом примере.
Как показано на фиг. 59, блок 402d взвешивания выполняет взвешивание, которое усиливает сигналы поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые заранее имеют заранее определенные ориентации, и уменьшает другие сигналы поддиапазонов в пинвиле фреймлет. Более конкретно, как показано на фиг. 59, на уровне 2 декомпозиции с переменным разрешением с использованием пинвила фреймлет степени 7, блок 402d взвешивания устанавливает весовые коэффициенты сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые имеют ориентацию на заданный положительный угол по отношению к ортогональной оси, на S (1/максимальное значение абсолютных значений дискретного преобразования Фурье значений сигналов поддиапазонов) и устанавливает коэффициенты других детальных частей и аппроксимированной части на 0. Блок 402а обработки фильтра суммирует сигналы поддиапазонов детальных частей и затем выполняет масштабирование таким образом, что максимальное значение абсолютных значений дискретного преобразования Фурье значений сигналов поддиапазонов является 1. Фиг. 60 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую граф частотных характеристик фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, полученные способом взвешивания, показанного на фиг. 59.
Полосовые режекторные фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации также могут быть созданы вычитанием дискретных преобразований Фурье фильтров из постоянной функции 1. На фиг. 61 представлена диаграмма, иллюстрирующая график частотной характеристической функции полосовых режекторных фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, созданных вычитанием фильтров дискретного преобразования Фурье из постоянной функции 1.
2.2 Применение для шумоподавления
Ниже описан пример приложения, в котором периодический шум уменьшается при использовании фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, созданных, как описано выше.
Изображение, используемое для верификации функции снижения шума фильтров, получают путем добавления периодического шума к исходному изображению, показанному на фиг. 12 (способ добавления периодического шума, см. непатентный документ 5 McAndrew). Фиг. 62 представляет собой вид, иллюстрирующий изображение, полученное смешиванием периодического шума с исходным изображением (фиг. 12).
Изображение, содержащее шум, как показано на фиг. 62, подвергают расчету тем же способом, что и для графиков частотных характеристик для создания двумерной черно-белой области. Фиг. 63 является диаграммой, иллюстрирующей двумерную область частотных характеристик изображения, смешанного с периодическим шумом (фиг. 62). Фиг. 63 отображает область после масштабирования для обеспечения более легкого просмотра.
Описанные выше полосные режекторные фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации, которые создаются вычитанием фильтров дискретных преобразований Фурье, полученных способом взвешивания, как показано на фиг. 59, из постоянной функции 1, являются фильтрами, которые создаются путем адаптации частотных характеристик для снижения шума на изображении.
Обработанное изображение, полученное путем применения полосовых режекторных фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации к изображению, смешанного с периодическим шумом, как показано на фиг. 62, посредством обработки блоком 402а обработки фильтра. Фиг. 64 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение, полученное с применением полосовых режекторных фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации к изображению, смешанным с периодическим шумом (фиг. 62).
Изображение после снижения уровня шума, как показано на фиг. 64, подвергают расчету помощью того же способа, что и для графиков частотных характеристик для создания двумерной черно-белой области. Фиг. 65 является диаграммой, иллюстрирующей двумерный график частотных характеристик обрабатываемого изображения (фиг. 64). Фиг. 65 также показывает график после того масштабирования для обеспечения более легкого восприятия.
Как показано на фиг. 65, характерные компоненты ориентации являются более ослабленными, чем те, которые показаны на фиг. 63. Искажения остаются на краях изображения без изменений, как показано на фиг. 64. Таким образом, периферийная часть была отрезана посредством обработки, выполняемой блоком 402а обработки фильтра. Фиг. 66 представляет собой вид, иллюстрирующий исходное изображение (фиг. 12) с периферийной срезанной областью для сравнения, и фиг. 67 представляет собой вид, иллюстрирующий обработанное изображение (фиг. 64) со срезанной периферийной областью.
Как показано на фиг. 66 и 64, использование полосовых режекторных фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, созданных в этом примере, позволило почти полностью устранить периодический шум. В то время, как фильтры, такие как фильтры, созданные путем простого деления диапазона частот на 1 и 0, фильтры Баттерворта, которые обычно известны как фильтры для снижения уровня шума, все они являются IIR фильтрами и не являются FIR фильтрами (см. непатентный документ 5 (McAndrew) и непатентный документ 4 (Gonzalez и Woods)). В отличие от этого, FIR фильтры могут быть получены созданием фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации с использованием пинвила фреймлета согласно настоящему варианту осуществления.
2.3 Создание изображения плавающей визуальной иллюзии
Объяснение будет дано на примере приложения, в котором фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации, используя пинвил фреймлета согласно настоящего варианта осуществления, создаются и используются для создания изображения плавающей визуальной иллюзии. Фиг. 68 представляет собой вид, иллюстрирующий исходное изображение, используемое для создания изображения плавающей визуальной иллюзии. Фиг. 69 и 70 представляют собой схемы, иллюстрирующие один пример способа взвешивания для создания полосовых фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, которые генерируют плавающую визуальную иллюзию. Из значений 0, 1 и 2 в таблице, "0" означает, что соответствующие сигналы поддиапазонов умножаются на 0, то есть, удаляются; "1" означает, что соответствующие сигналы поддиапазонов умножаются на 1, то есть, не обрабатываются; и "2" означает, что соответствующие сигналы поддиапазонов усиливаются в 2 раза.
Как показано на фиг. 69 и 70, блок 402d взвешивания выполняет взвешивание, которое усиливает сигналы поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам, которые имеют заранее определенные ориентации в пинвиле фреймлета и ослабляет сигналы поддиапазонов с заранее определенными ориентациями. Более конкретно, как показано на фиг. 69 и 70, на уровне от 1 до 4 в декомпозиции с переменным разрешением с использованием пинвила фреймлета степени 7, например, блок 402d взвешивания устанавливает коэффициенты сигналов поддиапазонов детальных фильтров, которые имеют ориентацию в том же направлении, или в ортогональном направлении к ортогональной оси, к продольному направлению двух плавающих направлений на 0, устанавливает коэффициенты сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам с ориентациями, которые имеют отрицательный угол относительно ортогональной оси на 1 или 2, и устанавливает коэффициенты сигналов поддиапазонов, соответствующие детальным фильтрам с ориентациями, которые имеют положительный угол по отношению к ортогональной оси, на 0. Как показано на фиг. 70, блок 402d взвешивания дополнительно устанавливает коэффициент аппроксимированной части на максимальном уровне (уровень 5) на 1.
Устройство 400 обработки изображения создает полосовые фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации, используемые для расчета для создания плавающей визуальной иллюзии тем же образом, и применяет фильтры к исходному изображению (фиг. 68) посредством обработки блоком 402а обработки фильтра. Фиг. 71 является диаграммой, иллюстрирующей плавающую визуальную иллюзию, созданную размещением обработанных изображений, полученных в результате применения полосовых фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, созданной в этом примере, к исходному изображению (фиг. 68).
Как показано на фиг. 71, было подтверждено, что использование полосовых фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, созданные в этом примере, позволяет создать, изображение плавающей визуальной иллюзии, которое колеблется латерально при перемещении в продольном направлении, и колеблется в продольном направлении при перемещении латерально.
Пинвил фреймлет
Ниже описываются схемы размещения фильтра пинвила фреймлета степеней 3, 5, 7 и 9, используемые в примерах, описанных выше, с помощью фиг. 72-75. Фиг. 72 является диаграммой, иллюстрирующей результат выполнения декомпозиции с переменным разрешением на уровне 2, когда получается путем обработки единичного импульса, используя максимальное перекрытие пинвила фреймлета степени 3 единичного импульса, и фиг. 73 является диаграммой, иллюстрирующей результат выполнения декомпозиции с переменным разрешением на уровне 2, когда получается путем обработки единичного импульса, используя максимальное перекрытие пинвила фреймлета степени 5 единичного импульса. Фиг. 74 является диаграммой, иллюстрирующей результат выполнения декомпозиции с переменным разрешением на уровне 2, когда получается путем обработки единичного импульса, используя максимальное перекрытие пинвила фреймлета степени 7 единичного импульса, Фиг. 75 является диаграммой, иллюстрирующей результат выполнения декомпозиции с переменным разрешением на уровне 2, когда получается путем обработки единичного импульса, используя максимальное перекрытие пинвила фреймлета степени 9 единичного импульса.
Каждый фильтр представляет собой сигнал поддиапазона (импульсную переходную характеристику), полученный посредством применения декомпозиции с переменным разрешением к единичному импульсу, используя пинвил фреймлет. Сигналы поддиапазонов сдвинуты таким образом, изменение областей осуществляется по направлению к центру и все сигналы поддиапазонов находятся на уровне 2.
Позиции значений в таблицах соответствуют позициям этих сигналов поддиапазонов и 64 x 64 пикселей в центре извлекаются и отображаются как каждое из иллюстрированных изображений.
На этом заканчивается объяснение вариантов осуществления цифрового фильтра для обработки изображений, способа реализации цифрового фильтра и программы в соответствии с настоящим изобретением, и устройства генерирования изображения, устройства генерирования супер гибридного изображения, способа генерирования супер гибридного изображения, способа изготовления печатного средства массовой информации, способа изготовления электронного носителя информации и программы в соответствии с настоящим изобретением, которые используют FIR фильтры, в качестве примера. Фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации, созданные с использованием пинвила фреймлета в широком смысле, включающий в себя пинвил фреймлета в соответствии с настоящим вариантом осуществления, могут быть использованы в качестве «фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации вблизи направления массива символов» для генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда.
[II] Ниже подробно описывается вариант осуществления устройства генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, способа генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, способа производства печатного средства массовой информации, способ производства электронного носителя информации и программа в соответствии с настоящим изобретением, со ссылкой на чертежи. Это изобретение не ограничено данным вариантом осуществления.
Конфигурация устройства генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда
Конфигурация устройства генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда будет описана со ссылкой на фиг. 76. Фиг. 76 представляет собой блок-схему, иллюстрирующую один пример конфигурации устройства генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, к которому применяется настоящий вариант осуществления, и схематично иллюстрирует только часть в конфигурации, относящуюся к настоящему варианту осуществления.
Как показано на фиг. 76, устройство 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда схематически включает в себя блок 102 управления, блок 104 интерфейса управления связью, блок 108 интерфейса управления вводом/выводом и блок 106 хранения. Блок 102 управления является процессором и т.п. который выполняет общее управление устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда. Блок 108 интерфейса управления вводом/выводом представляет собой интерфейс, подключенный к устройству 112 ввода и устройству 114 вывода. Блок 106 хранения представляет собой устройство, которое хранит, например, различные базы данных и таблицы. Эти блоки устройства 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда коммуникационным образом соединены через любой канал связи.
Различные файлы (файл 106а фреймлета, файл 106b изображения символа, файл 106 с тестового изображения и файл 106d значения данных), хранящиеся в блоке 106 хранения, являются блоками хранения, такими как установленный драйвер диска. Например, блок 106 хранения сохраняет различные программы, таблицы, файлы, базы данных, веб-страницы и используются для различных процессов.
Из этих компонентов блока 106 хранения, файл 106а фреймлета является блоком хранения фильтра, который хранит фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации вблизи направления массива символов (например, фильтр с ограниченной полосой частот). "Направление массива символов" относится к желаемому направлению расположения, в котором символьная строка создается в соответствии с настоящим вариантом осуществления и не ограничивается направлением расположения символов, обычно используемым символами. Например, даже если символы записаны горизонтально и не записаны вертикально на определенном языке, направление массива символов может быть вертикальным направлением.
2
2
Чтобы создать горизонтальную строку символов, файл 106а фреймлета хранит фильтр с чувствительностью к пространственной ориентации близкой к горизонтальному направлению. Файла 106а фреймлета может хранить множество фильтров с различной ориентацией в случаях, когда направление массива символов не предопределено заранее и, в качестве примера, может хранить кадр вейвлета с чувствительностью к пространственной ориентации или набор фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации, который является набором аппроксимирующего фильтра без какой-либо ориентации и множество детальных фильтров с соответствующими ориентациями. В связи с тем, что могут использоваться кадр вейвлета с чувствительностью к пространственной ориентации и пинвил фреймлета, или не ограничиваясь этим, например, может быть использован простой пинвил фреймлета или пинвил кадра вейвлета (см. Hitoshi Arai "Иллюзия фигур", KK. Sanshusha, 2007, непатентный документ 6 и непатентный документ 7). В пинвиле кадра вейвлета, длина фильтров, составляющих изменения кадров в соответствии с количеством пикселей исходного изображения, где пинвил фреймлета и простой пинвил фреймлета имеют свойство, когда длина фильтров не зависит от количества пикселей. Например, пинвил фреймлета является двумерным фреймлетом с чувствительностью к пространственной ориентации и является одним типом кадра мультивейлета. Пинвил фреймлета является, например, математической моделью простых клеток в зрительной зоне коры головного мозга человека. Данная декомпозиция представляет собой математическую модель сигналов, декомпозированных простыми клетками в человеческом мозге. Пинвил фреймлета представляет собой нейробиологическую модель, приближенную к простым клеткам в VI коры головного мозга, по сравнению с простым пинвилом фреймлета. Пинвил фреймлета, например, имеет степень, которая имеет нечетное число три или более. Чем больше степень, тем больше ориентаций могут быть обнаружены. Пинвил фреймлета имеет свойство, когда количество фильтров увеличивается, то увеличивается время расчета по мере увеличения степени. Число фильтров пинвила фреймлета степени n является, например, (n+1)+(n-1). Из этих фильтров, один фильтр является аппроксимирующим фильтром, и остальные фильтры являются детальными фильтрами. Фиг. 77 является схемой, иллюстрирующей фильтры, полученные вычислением результата циклической корреляции максимального перекрытия пинвил фреймлета фильтров на уровне 2 степени 7 и максимального перекрытия пинвила фреймлета аппроксимирующих фильтров на уровне 1 степени 7 (например, результат циклической корреляции, см. Hitoshi Arai «Линейная алгебра, Основы и приложения», Nippon Hyoron Sha Ltd. (2006)). На фиг. 77 числа в левой колонке представляют номера строк; числа в верхнем ряду представляют номера столбцов; и буквы алфавита в верхнем ряду представляют собой разницу между ориентациями симметричные друг другу. Название фильтра выражается как (номер строки столбцов номер уровня с буквой A или B); Например, один фильтр на крайней левой верхней части фиг. 77 представлен как (1-8-2а).
В связи с тем, что степень пинвила фреймлета на фиг. 77, равна 7, например, как показано на фиг. 77, пинвил фреймлета состоит из набора 100 фильтров в общей сложности, объединяя 8×8 фильтры на левой стороне и 6×6 фильтр (1-1-2а) в центральной верхней части на фиг. 77 представляет собой фильтр, полученный путем расчета результата циклической корреляции аппроксимирующих фильтров на уровнях 1 и 2, и остальные 99 фильтров являются фильтрами, полученные вычислением результата циклической корреляции детальных фильтров на уровне 2 и аппроксимирующего фильтра на уровне 1. Ориентации фильтров, сгенерированные детальными фильтрами, расположены, по существу, в направлении, в котором пинвил вращается вокруг фильтра, сгенерированного только из аппроксимирующего фильтра. Если направление размещения символов является горизонтальным направлением, файл 106а фреймлета может использовать один фильтр в группе фильтров с ориентациями, близкими к горизонтальному направлению, таким как (2-1-2а), (3-1-2а), (4-1-2а), (5-1-2а), (6-1-2а), (7-1-2а), (8-1-2а), (2-2-2а), (3-2-2а), (4-2-2а), (5-2-2а), (6-2-2а), (7-2-2а), (2-2-2b), (3-2-2b), (4-2-2b), (5-2-2b), (6-2-2b) и (7-2-2b). Если направление расположения символов является вертикальным направлением, то файл 106а фреймлета может использовать один фильтр в группе фильтров с ориентацией, близкой к вертикальному направлению, например, (1-8-2а), (1-7-2а), (1-6-2а), (1-5-2а), (1-4-2а), (1-3-2а), (1-2-2а), (2-7-2а), (2-6-2а), (2-5-2а), (2-4-2а), (2-3-2а), (2-2-2а), (2-7-2b), (2-6-2b), (2-5-2b), (2-4-2b), (2-3-2b) и (2-2-2b). Максимальное перекрытие декомпозиции с переменным разрешением используя пинвил фреймлета каждой степени, имеет уровни, и уровень 1 определяет часть с наивысшим разрешением (высокочастотная часть). Фиг. 77 иллюстрирует пинвил фреймлета на уровне 2, и больше аппроксимированных областей (более низкочастотные области) обнаруживаются по мере увеличения уровня до 2, 3, ….
Файл 106а фреймлета может хранить кадры вейвлета с чувствительностью к пространственной ориентации, например, пинвил фреймлета, в виде функции (например, функции частотной характеристики фильтров фреймлета). Различные вейвлеты могут быть использованы в настоящем варианте осуществления, не ограничиваясь вышеупомянутым. Здесь, вейвлет не ограничивается классическим вейвлетом, вейвлетом в узком смысле или тому подобное, и включает в себя вейвлет в широком смысле. Например, вейвлет является колебанием конечной длины или волнообразной осцилляцией с амплитудой, которая усиливается от нуля и быстро сходится к нулю и, например, включает в себя псевдо вейвлеты, такие как фильтр Габора и курвлет. Кроме того, файл 106а фреймлета может хранить группу фильтра, такую как набор фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации и фильтры с ориентациями, не ограничиваясь такими кадрами, как вейвлет кадрами с чувствительностью к пространственной ориентации.
Файл 106b изображения символа является блоком хранения изображения символа, который хранит изображение символа (или изображения символов) множества символов. Изображение символа может быть сохранено как символ за символом; или множество символов могут быть сохранены как совокупность изображения символа и может быть извлечено один за другим по мере необходимости. Например, данные изображения символа, сохраненные в файле 106b изображения символа, представляют собой шрифт, то есть, данные набора символов с тем же размером и тем же шрифтом. Формат данных изображения символов, хранящихся в файле 106b изображения символов, может быть растровым форматом, таким как формат растрового шрифта, или векторным форматом, таким как формат масштабируемого шрифта. Фиг. 78 показана схема, иллюстрирующая один пример шрифта, хранящийся в файле 106b изображения символов. В этом примере, файл 106b изображения символов хранит шрифт MS Gothic 12, где один символ имеет 16×16 пикселей. "·" означает, что нет символа для кода. Язык не должен являться японским, но шрифты различных языков, таких как китайский и корейский, могут быть использованы.
Файл 106 с тестового изображения является блоком хранения тестового изображения, который хранит тестовое изображение. Если предположить, что сегменты линии или фигуры, имеющие форму сегмента линии в направлении массива символов, является единого блоком символов, тестовое изображение представляет собой изображение, полученное размещением одного или нескольких сегментов линии или фигур в направлении массива символов. Множество символов, сдвинутое друг от друга в направлении, вертикальном по отношению к направлению расположения символов, может быть сохранено в качестве тестового изображения. Например, если направление массива символов является горизонтальным направлением, то сегмент линии или фигура, имеющая аналогичную форму, может представлять собой горизонтальную полоску, как символ (например, "-"), например, в виде горизонтальной полоски или тире. Если направление массива символов является вертикальным направлением, то сегмент линии или фигура, аналогичная форме сегмента, может представлять собой вертикальную полоску (например, "|"), такую как вертикальную черту или вертикальную линию. Сегмент линии или фигура, имеющая форму сегмента линии, как символ, соответствует одному и тому же единому блоку символов. Фиг. 79 показывает схему, иллюстрирующую один пример из множества тестовых изображений, хранящихся в файле 106 с тестового изображения. Фиг. 79 иллюстрирует в общей сложности 16 тестовых изображений, пронумерованных от 1 до 16 (прямоугольники, окружающие цифры не включены в тестовые изображения).
Как показано на фиг. 79 в качестве примера, одно тестовое изображение состоит из множества горизонтальных полосок, расположенных ступенчато, блок символов к блоку символов. В этом примере, один блок символов состоит из 16×16 пикселей, и тестовое изображение состоит из 16×48 пикселей по горизонтали для 3 записанных символов. Полоска в центре расположена ступенчато так, чтобы быть смещенной по высоте на один пиксель относительно левой и правой полоски. Таким образом, если предположить, что полоска в направлении массива символов представляет собой один блок символов, тестовое изображение может быть составлено из множества таких полосок, расположенных в направлении массива символов, обеспечивая пошаговую разницу уровней между полосками. Как показано на фиг. 79, файл 106 с тестового изображения может хранить множество тестовых изображений, в которых позиции полосок в одном тестовом изображении отличаются друг от друга в направлении, вертикальном по отношению к направлению расположения символов на определенное расстояние. В примере на фиг. 79, тестовое изображение j и тестовое изображение j+1 отличаются друг от друга в позиции полосок на один пиксель каждый и, в связи с тем, что один блок символов имеет высоту 16 пикселей, пример состоит в общей сложности из 16 тестовых изображений. Поскольку непрерывность различий в позициях полосок имеет важное значение для получения локального минимального значения компонента ориентации, или когда символы относятся к символьной строке, файл 106 с тестового изображения может хранить тестовые изображения в соответствии номерам и т.п., как в случае тестовых изображений 1 до 16.
Описание возвращается к фиг. 76 еще раз. Блок 108 интерфейса управления вводом/выводом управляет устройством 112 ввода и устройством 114 вывода. В качестве устройства 114 вывода, например, может служить устройство отображения, такое как монитор (в том числе домашний телевизор) и экран мобильного терминала или сотовый телефон, печатающее устройство, например, принтер, и устройство записи данных, которое записывает данные на электронном носителе, таком как USB память. В качестве устройства 112 ввода, например, может служить устройство формирования изображения, такое как камера, и устройство ввода, подключенного к внешнему носителю, в дополнение к клавиатуре, мыши и микрофону.
На фиг. 76, блок 102 управления включает в себя внутреннюю память для хранения на ней управляющие программы, такие как операционная система (OS), компьютерные программы, определяющие различные процедуры обработки и т.п.и необходимые данные. Блок 102 управления выполняет обработку информации для выполнения различных типов обработки, используя, например, эти программы. Блок 102 управления включает в себя блок 102а генерирования тестового изображения символа, блок 102b расчета разностной величины ориентации, блок 102c создания символьной строки, блок 102g вывода символьной строки и блока 102h выбора символа в смысле функциональной концепции. Блок 102c создания символьной строки дополнительно включает в себя блок 102d группирования, блок 102f определения критерия и блок 102е добавления значения оценки вертикального панорамирования буквенного ряда.
Из этих блоков, блок 102а генерирования тестового изображения символа является блоком генерирования тестового изображения символа, который генерирует тестовое изображение символа, заменяя сегмент линии или фигуру, имеющий форму сегмента линии (например, аппроксимированного сегмента линии), соответствующего одному блоку символов в тестовом изображении, хранящегося в файле 106 с тестового изображения, на изображение символа для одного символа, хранящегося в файле 106b изображения символа. Когда множество непрерывных тестовых изображений хранится в файле 106 с тестового изображения, как описано выше, блок 102а генерирования тестового изображения символа может генерировать тестовое изображение символа путем замены сегмента линии или фигуры, имеющая форму сегмента линии (такие как сегмент линии или фигура в форме сегмента линии обычно расположенные на втором символе всех тестовых изображения), соответствующий одному блоку символа, на той же последовательной позиции в тестовых изображениях, на изображения символа для одного символа в этих тестовых изображениях.
Блок 102b расчета разностной величины ориентации является блоком расчета разностной величины ориентации, который использует фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации близкому к направлению массива символов, хранящемуся в файле 106а фреймлета, для расчета разницы между компонентами ориентаций тестового изображения символа для определенного символа и компонентами ориентаций тестового изображения до замены сегмента линии или фигуры, имеющей форму сегмента линии, на символ. В настоящем варианте осуществления, компоненты ориентации определенного изображения, относится к изображению, состоящего из компонентов с заранее определенными ориентациями в определенном изображении. Например, блок 102b расчета разностной величины ориентации может вычислить разницу путем фильтрации тестового изображения символа и тестового изображения фильтрами, имеющие ориентации, близкие к направлению массива символов, и путем сравнения выходных данных компонента ориентации после прохождения через фильтры. В этом случае, множество наборов фильтров могут быть использованы для вычисления соответствующих различий. Если имеется множество наборов тестовых изображений символов и тестовых изображений, блок 102b расчета разностной величины ориентации вычисляет разницу между компонентами ориентации для соответствующих наборов. Кроме того, блок 102b расчета разностной величины ориентации может хранить расчетные значения различия между компонентами ориентации в файле 106d значения данных. В качестве примера способа фильтрации, блок 102b расчета разностной величины ориентации может получить сигналы изображения (сигналы поддиапазонов) компонентов ориентации близкие к направлению массива символов между компонентами ориентации, выполняя декомпозицию с разным разрешением данных тестового изображения символов и тестовых изображений с использованием кадра вейвлета с чувствительностью к пространственной ориентации, например, пинвила фреймлета, хранящийся в файле 106а фреймлета. "Декомпозиция с переменным разрешением" включает в себя максимальное перекрытие декомпозиции с переменным разрешением, максимально прореженную декомпозицию с переменным разрешением и частично прореженную и частично перекрывающуюся декомпозицию с переменным разрешением (например, максимальное перекрытие декомпозиции с переменным разрешением, см. Hitoshi Arai, "Вэйвлет", Kyoritsu Shuppan Ltd. (2010)). Как описано выше, декомпозиция с переменным разрешением с использованием кадров вейвлета с чувствительностью к пространственной ориентации, таких как пинвил фреймлет, имеет уровни. В качестве примера, блок 102b расчета разностной величины ориентации, прежде всего, обнаруживает область с высоким разрешением (высокочастотную область) путем максимального перекрытия декомпозиции с переменным разрешением с использованием пинвила фреймлета на уровне 1, и обнаруживает аппроксимированные области (низкочастотные области), с повышением уровня, как уровень 2, 3, ….
1
2
В качестве примера способа расчета разностных значений между компонентами ориентации, блок 102b расчета разностной величины ориентации может использовать следующее выражение для расчета нормы разностей x между данными, полученными с помощью фильтрации изображений. Блок символа содержит N x N пикселей, и x [j, k] представляет собой разницу уровня серого (вектор) между двумя изображениями по вертикали j-th и по горизонтали k-th пикселей. Не ограничиваясь этим, блок 102b расчета разностной величины ориентации может вычислить разницу между компонентами ориентации тестового изображения символа и компонентов ориентации тестового изображения с помощью известного способа расчета сходства между изображениями, который оценивает сходство между двумя изображениями.
Выражение 1
Блок 102c создания символьной строки является блоком создания символьной строки, который создает символьную строку для генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, назначая соответствующие символы на один блок символов на основе заранее определенного критерия. Например, блок 102c создания символьной строки может назначить символы, основанные на критерии (численный критерий называют "индикатором А"), что наилучшие разностные значения между компонентами ориентации, рассчитанные блоком 102b расчета разностной величины ориентации, являются наименьшие. Когда множество непрерывных тестовых изображений используются, блок 102d группирования блока 102c создания символьной строки может сгруппировать символы в одно или более тестовые изображения, в котором разностные значения между компонентами ориентации, вычисленные для каждого тестового изображения символов блоком 102b расчета разностной величины ориентации, локально минимизированы в тестовых изображениях. Блок 102c создания символьной строки может назначить символы на основе критерия (индикатор А), что локальное минимальное значения является наилучшим. Поскольку локальное минимальное значение не является минимальным значением во всех из множества тестовых изображений, но локальное минимальное значение во множестве тестовых изображений, множество локальных минимальных значений может существовать для одного символа в некоторых случаях. В таких случаях, блок 102d группирования группирует символы во множество тестовых изображений, соответствующих локальным минимальным значениям. Блок 102c создания символьной строки может создать строку символов для генерации вертикального панорамирования буквенного ряда путем последовательного назначения символов по одному из каждой из групп в соответствии с непрерывностью тестовых изображений.
Блок 102c создания символьной строки может назначить символы на основании, в дополнение к критерию (индикатор А), что локальное минимальное разностное значение между компонентами ориентации является наилучшим, критерий (численный критерий, который называют "индикатор B"), что наибольшее разностное значение между максимальным значением и минимальным значением вблизи местного минимального значения является наилучшим. Иными словами, первое (индикатор А) можно рассматривать как индикатор степени сходства с компонентами ориентации тестовых изображений и второй (индикатор В) можно рассматривать как индикатор степени уникальности, будучи подобным, только конкретному тестовому изображению. Понятие различия между показателями A и B будут объяснено ниже со ссылкой на фиг. 80 и 81. На фиг. 80 и 81 представлены графики, с горизонтальной осью, представляющие номер тестового изображения, а вертикальная ось представляет норму |X| различий между компонентами ориентации.
Как показано на фиг. 80, разносные значения между компонентами ориентации, полученные сравнением символа с любым тестовым изображением, как правило, имеют незначительную величину. Другими словами, символ относительно похож на любое тестовое изображение и можно сказать, что не является уникальным. Как показано на фиг. 81, разностные значения между компонентами ориентации значительно изменяются между тестовыми изображениями. Другими словами, символ похож на определенные тестовые изображения, но не похож на некоторые из других тестовых изображений, и можно сказать, что существует уникальность. Когда обе символьные характеристики сопоставляются с учетом только местного минимального разностного значения между компонентами ориентации (значение |x| на тестовой изображении J), местное минимальное значение символа, показанное на фиг. 80, является наименьшим. В результате, если ранжирование осуществляется на основании только индикатора A, показанная на фиг. 80 качественная характеристика, имеет ранг выше, чем качественная характеристика, показанная на фиг. 81, и, вероятно, будет назначена для символьной строки. Тем не менее, качественная характеристика, имеющая, как правило, небольшое локальное минимальное значение, как правило, небольшие другие значения, как указано на фиг. 80, иногда может испытывать затруднения в генерировании вертикального панорамирования буквенного ряда. Следовательно, чтобы избежать этого, устанавливается критерий (индикатор В), где наибольшая разностная величина между максимальным значением и минимальным значением вблизи местного минимального значения является наилучшей, в дополнение к критерию (индикатор А), где минимальное локальное значение является наилучшим. Например, как показано на фиг. 80 и 81, разностное значение A |x| между максимальным значением и минимальным значением получают в непосредственной близости от тестовое изображения j, указывающая на локальное минимальное значение, и позиционирование выполняется на основании критерия, где наибольшее значение является наилучшим. В этом случае, показанная на фиг. 81 качественная характеристика, имеет большое значение разности A |x| между максимальным значением и минимальным значением вблизи местного минимального значения, чем качественная характеристика, показанная на фиг. 80, и, таким образом, позиционируется выше, чем качественная характеристика, показанная на фиг. 80, с точки зрения индикатора В.
Блок 102c создания символьной строки может ранжировать символы, используя любой способ между индикаторами A и B. Например, индикатор А может быть использован только для группировки блоком 102d группирования и блок 102f определения критерия может включать в себя блок ранжирования и может ранжировать символы в группе на основе только индикатора В. В качестве другого примера, блок 102f определения критерия может ранжировать символы в группе путем расчета интегральным индикатором из индикатора А и В, используя следующий способ. Фиг. 82 представляет собой график для пояснения одного из примеров способа расчета интегрального индикатора из индикаторов и A и В. Горизонтальная ось представляет индикатор А (-||x|), и вертикальная ось представляет индикатор B (D |x|). В этом примере, индикатор A определяется как значение, полученное путем умножения вышеописанной нормы |x| разностного значения между компонентами ориентации на -1, так что величина оценки повышается при увеличении значения.
Как показано на фиг. 82, формируется линия оценки критерия (сплошная линия на фиг. 82). Линия оценки критерия может быть, например, линией, соединяющей координаты символа (символа), оцененного на высоком уровне, и координаты символа (символа), оцененного на низком уровне. Например, когда используются тестовые изображения, показанные на фиг. 79, полоска является идеальным символом для генерации вертикального панорамирования буквенного ряда. Следовательно, индикаторы А и В могут быть получены созданием тестового изображения символа самой полоской (например, "-") и обозначать выбор критерия. Поскольку тестовое изображение символа заменяется полоской и в тестовое изображение считаются полностью совпадающими друг с другом в определенном положении полоски, индикатор A (-|x|) приблизительно равен нулю и индикатор B (D |x|) имеет большее значение (конечная точка в правом верхнем углу на сплошной линии на рис.82). В качестве примера оцениваемого символа на низком уровне, тестовое изображение символа создается посредством незаполненного пространства " " и индикаторы A и B получаются и обозначают как на другое окончание критерия. Поскольку тестовое изображение символа заменяется на пробел и тестовое изображение одинаково во многом отличаются друг от друга в любом положении полоски, индикатор A (-|x|) мал и индикатор B (D |x|) приближенно равен нулю (конечная точка в левом нижнем углу на сплошной линии на фиг. 82).
Таким образом, в примере на фиг. 82, оценка выше при перемещении позиции в направлении верхней правой точки и ниже при перемещении позиции в направлении нижней левой точки вдоль линии оценки критерия. Чтобы выразить это в цифрах, может быть использован следующий способ расчета. В частности, когда координаты (индикатор A, индикатор В)=[a, b] выполняется для определенного символа, вертикальная линия (пунктирная линия на фиг. 82) с точки линии оценки критерия и вертикальная линии (пунктирная линия на фиг. 82), опускается к оси абсцисс. Значение C в точке пересечения (C, 0) с осью x в момент времени, может быть использовано в качестве интегрированного индикатора. Способ расчета комбинированного индикатора не ограничивается этим. Блок 102f определения критерия может выполнить ранжирование расчетом комбинированного индикатора из показателей A и B с использованием известного способа расчета комбинированного индикатора. В дополнение к этому, ранжирование в группе может быть использовано различными способы, такой как способ, в котором значения индикаторов символов приведены на многомерном пространстве в целом, и ортогональная проекция производится на определенной прямой линии.
Блок 102f определения критерия, имеющий блок ранжирования, может хранить значения индикаторов или комбинированный индикатор в файле 106d значения данных.
Объяснение будет дано на примере, в котором блок 102d группирования выполняет перегруппировку символов обычно сгруппированных во множество тестовых изображений. Тестовые изображения, показанные на фиг. 79, будут использованы ниже. Многие символы имеют локальные минимальные значения для множества тестовых изображений. Фиг. 83 представляет собой график, описывающий символ, с горизонтальной осью, представляющей номер тестового изображения и вертикальной осью, представляющей норму |x| различий между компонентами ориентации.
Как показано на фиг. 83, в этом символе, локальные минимальные значения появляются на двух точках j и k. В этом случае, блок 102d группирования классифицирует этот символ в группу j а также в группу k. В этот момент, блок 102d группирования может перегруппировать символы, которые обычно были сгруппированы в два тестовые изображения, в которых позиции полосок отличаются друг от друга на заданное расстояние. Если номера тестовых изображений представляют непрерывность позиций полоски, то это практически означает, что блок 102d группирования перегруппировывает символы, которые обычно были сгруппированы в две группы m и m+n (mod 16), для которого номера тестового изображения отличаются на заранее заданное число n. Ниже показан пример перегруппировки в случае, в котором номера тестовых изображений меняются от 1 до 16 и номер группы m = от 1 до 16. Предполагается, что n=6.
(группа 1)∩(группа 7)=(новая группа 1)
(группа 2)∩(группа 8)=(новая группа 2)
(группа 3)∩(группа 9)=(новая группа 3)
(группа 4)∩(группа 10)=(новая группа 4)
(группа 5)∩(группа 11)=(новая группа 5)
(группа 6)∩(группа 12)=(новая группа 6)
(группа 7)∩(группа 13)=(новая группа 7)
(группа 8)∩(группа 14)=(новая группа 8)
(группа 9)∩(группа 15)=(новая группа 9)
(группа 10)∩(группа 16)=(новая группа 10)
(группа 11)∩(группа 1)=(новая группа 11)
(группа 12)∩(группа 2)=(новая группа 12)
(группа 13)∩(группа 3)=(новая группа 13)
(группа 14)∩(группа 4)=(новая группа 14)
(группа 15)∩(группа 5)=(новая группа 15)
(группа 16)∩(группа 6)=(новая группа 16)
В общем, вертикальное панорамирование буквенного ряда, которое воспроизводится слегка наклоненным, может быть получено путем последовательного расположения перегруппированных символов, так, чтобы групповые номера (номера тестовых изображений) были расположены в порядке возрастания или убывания. Блок 102d группировки не ограничивается перегруппировкой символов, когда они обычно были сгруппированы в две группы с определенным интервалом, но может использовать тот же принцип перегруппировки символов, когда они обычно были сгруппированы в три или более групп. В дополнение к этому, более заметное вертикальное панорамирование буквенное ряда создается путем выполнения группирования и позиционирования с учетом нескольких условий и с использованием, например, множества фильтров. Количество оставшихся в каждой группе символов уменьшается при увеличении числа общих групп.
Блок 102е добавления значения оценки вертикального панорамирования буквенного ряда является блоком добавления значения оценки вертикального панорамирования буквенного ряда, который добавляет значение оценки в символьную строку для генерации вертикального панорамирования буквенного ряда, созданного блоком 102c создания символьной строки. Например, блок 102е добавления значения оценки вертикального панорамирования буквенного ряда добавляет общее значение оценки в строку символов, используя разностные значения между компонентами ориентации, значения индикаторов или в значения объединенного индикатора, которые были получены для соответствующих символов в строке символов. Например, значение суммы или среднее значение могут быть использованы, но не ограничиваясь этим, как общее значение оценки. Блок 102е добавления значения оценки вертикального панорамирования буквенного ряда может читать и использовать значения, хранящиеся в файле 106d значения данных, если это необходимо.
Блок 102g вывода символьной строки является выходным блоком символьной строки, который выводит символьную строку, созданную блоком 102c создания символьной строки, на устройство 114 вывода. Например, блок 102g вывода символьной строки может выводить символьную строку для отображения на устройстве отображения, таком как монитор, или может выводить символьную строку для распечатывания на печатающем устройстве, например, принтере, для получения печатного средства информации, или в противном случае, могут производить электронный носитель информации для, например, хранения электронных данных. Примеры печатных средств информации включают в себя, но не ограничиваются, газеты и ОНР экраны, которые постоянно отображают символьные строки. В качестве примера, печатное средство информации может быть выполнено в форме, например, листовки, альбома, карты, иллюстрированной книги, новогодней открытки, Рождественской открытки или визитной карточки. Примеры электронных носителей информации включают в себя, но не ограничиваются, веб-страницы, электронную почту и электронные носители информации. Блок 102g вывода символьной строки может изменить дизайн (например, изменять размер до размера открытки и т.п.) в зависимости от предполагаемого использования в соответствии с формой отображения. Блок 102g вывода символьной строки может передавать различные типы данных, относящиеся к эффекту вертикального панорамирования буквенного ряда, во внешнюю систему 200 через сеть 300.
Блок 102h выбора символа представляет собой блок выбора символов, который позволяет пользователю выбирать, с помощью устройства 112 ввода, такого как клавиатура, любое количество символов из множества символов, которые хранятся в файле 106b изображения символов, Если блок 102h выбора символа выбрал символы, то блок 102c создания символьной строки устанавливает символы, выбранные блоком 102h выбора символа, в качестве мишеней для назначения. После того, как блок 102 управления блоком 102а генерирования тестового изображения символа и т.п. выполнил обработку всех символов в изображениях символов, хранящихся в файле 106b изображения символа, блок 102c создания символьной строки может создать строку символов, использующую только символы, выбранные блоком 102h выбора символов среди обработанных символов. В качестве альтернативы, обработка может быть выполнена только на выбранных символах блоком 102h выбора символа с самого начала.
Устройство 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда может быть коммуникативно соединено с сетью 300 через устройство связи, такое как маршрутизатор, по проводной или беспроводной линии связи, например, по выделенной линии. На фиг. 76, блок 104 интерфейса управления связью осуществляет управление коммуникацией между устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда и сетью 300 (или устройством связи, таким как маршрутизатор). Другими словами, блок 104 интерфейса управления связью представляет собой интерфейс, подключенный к устройству связи (не показано), такой как маршрутизатор, подключенный к линии связи или тому подобное, и имеет функцию обеспечения коммуникацией с другими терминалами посредством коммуникационных линий. На фиг. 76, сеть 300 имеет функцию взаимного соединения устройства 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда с внешней системой 200 и представляет собой, например, интернет или тому подобное.
На фиг. 76, внешняя система 200 взаимно соединена с устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда через сеть 300 и может иметь функцию обеспечения компьютерной программой для использования внешней базы данных, относящейся к цифровым шрифтам, графическим данным или пинвилу фреймлета или компьютеру, чтобы функционировать в качестве устройства генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда. Внешняя система 200 может быть сконфигурирован в качестве вэб-сервера, сервер ASP или тому подобное. Кроме того, конфигурация аппаратных средств внешней системы 200 может состоять из устройства обработки информации, такого как коммерчески доступной станции и персонального компьютера, а также их вспомогательных устройств. Функции внешней системы 200 реализованы с помощью процессора, дискового устройства, устройства памяти, устройства ввода, устройства вывода, устройства управления связью и т.п., в аппаратной конфигурации внешней системы 200, компьютерные программы для управления этими устройствами и тому подобное.
На этом объяснение конфигурации устройства 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда буква в соответствии с настоящим вариантом осуществления заканчивается.
Описание процесса обработки устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда
Ниже приведено подробное описание, со ссылкой на фигуры с 84 по 89, одного из примеров процесса обработки устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда в настоящем варианте осуществления, сконфигурированного, как описано выше. Фиг. 84 является блок-схемой алгоритма, иллюстрирующей пример обработки, выполняемой устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда в настоящем варианте осуществления. В то время, как следующая обработка (на этапах с SA-1 по SA-4, в частности) описывается так, что обработка выполняется на одном символе, в некоторых случаях, обработка в таких случаях будет выполняться параллельно или итерационно на множестве символов (символы изображений символов, хранящиеся в файле 106b изображения символов или символ, выбранный блоком 102h выбора символа). В следующем примере, будет описан случай, в котором направление массива символов является горизонтальным направлением. Тем не менее, настоящий вариант осуществления не ограничен этим. Случай также будет описан, где тестовые изображения, показанные на фиг. 79, используются в качестве тестовых изображений. Тем не менее, настоящий вариант осуществления не ограничен этим.
Как показано на фиг. 84, блок 102а генерирования тестового изображения символа сначала генерирует тестовое изображение символа, заменив полоску, соответствующую одному блоку символов в тестовом изображения, хранящегося в файле 106 с тестового изображения, на изображение символа для одного символа, хранящегося в файле 106b изображения символа (Этап SA-1). Фиг. 85 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую один пример тестового изображения символа.
Как показано на фиг. 85, в этом примере, полоска на втором символе заменяется на  в тестовом изображении 2 на фиг. 79, как объяснено выше. Блок 102а генерирования тестового изображения символа может заменить, в дополнение к полоске на втором символе в тестовом изображении, другие полоски в первом и третьем символах на символ  и, может определить на более поздних этапах обработки, какой из трех тестовых изображений символов, созданных путем замены, первый, второй и третий символ больше всего напоминает тестовое изображение. Когда множество непрерывных тестовых изображений хранятся в файле 106 с тестового изображения, как описано выше в отношении фиг. 79, блок 102а генерирования тестового изображения символа может генерировать тестовые изображения символов путем замены каждой полоски в заранее определенном месте в соответствии с порядком, указанном во всех тестовых изображениях с 1 по 16 (например, каждая полоска на втором символе, обычно во всех тестовых изображениях), на изображение символа для одного символа.
Описание возвращается к фиг. 84 еще раз. Блок 102b расчета разностной величины ориентации использует фильтры с чувствительностью к пространственной ориентации близкому к направлению массива символов, хранящегося в файле 106а фреймлета, для фильтрации каждого из тестовых изображений символа, созданного на этапе SA-1, и исходного тестового изображения, и таким образом получает данные компонента ориентации (этап SA-2). Поскольку направление массива символов является горизонтальным направлением в данном примере, то фильтры, используемые блоком 102b расчета разностной величины ориентации, являются фильтрами с ориентацией вблизи горизонтального направления; Например, могут быть использованы фильтры (4-1-1а), (7-1-2а) и (5-1-2а) пинвила фреймлета степени 7 (см. фиг. 77). Эти фильтры являются относительно полосовыми фильтрами высоких частот, средних частот и низких частот. Символьная строка, созданная фильтрами высоких частот, как правило, предоставляет более ярко выраженное вертикальное панорамирование буквенного ряда, если смотреть с близкого расстояния, в то время как, в отличие от этого, символьная строка, созданная фильтрами нижних частот, предоставляет более ярко выраженное вертикальное панорамирование буквенного ряда, если смотреть издали.
Затем, блок 102b расчета разностной величины ориентации вычисляет разносное значение между компонентами ориентации тестового изображения символа и компонентов ориентацию исходного тестового изображения, полученного с помощью фильтрации на этапе SA-2 (Этап SA-3). Например, блок 102b расчета разностной величины ориентации может вычислить норму разностных значений x между данными, полученными с помощью фильтрации обоих изображений. В примере на фиг. 85 как объяснено выше, если символ  имеет горизонтальную составляющую, аппроксимированную к горизонтальной составляющей, представленной в полоске в центре тестового изображения 2, то норма разностного значения между отфильтрованными данными на фиг. 85 и отфильтрованными данными тестового изображения 2, мало. Таким образом, блок 102b расчета разностной величины ориентации получает 16 значений путем вычисления нормы разностных значений в компонентах ориентации тестового изображения j (j=1, 2, …, 15, 16) из того тестового изображения символа. Не ограничиваясь этим, блок 102b расчета разностной величины ориентации может вычислить разницу между компонентами ориентации тестового изображения символа и компонентов ориентации исходного тестового изображения с помощью известного способа расчета сходства между изображениями, который оценивает сходство между двумя изображениями. Блок 102b расчета разностной величины ориентации может хранить расчетные разностные значения между компонентами ориентации в файле 106d данных значения.
Затем, блок 102f определения критерия блока 102c создания символьной строки выполняет определение критерия для символа (этап SA-4). Например, блок 102f определения критерия может выполнять определение критерия путем ранжирования множества символов на основании того, какой из символов подходит к месту. Блок 102f определения критерия может, например, выполнить ранжирование в порядке возрастания разностного значения между компонентами ориентации, вычисленных блоком 102b расчета разностной величины ориентации. Если обработка выполняется с использованием множества тестовых изображений, имеющие непрерывность в положении полоски, блок 102d группирования блока 102c создания символьной строки может сгруппировать символы в одном или более тестовых изображениях, в которых различия между компонентами, вычисленные для каждого тестового изображения блоком 102b расчета разностной величины ориентации, локально минимизированы в тестовых изображениях. Например, если символ  имеет локальное минимальное значение между j и k среди тестовых изображений с 1 по 16, блок 102d группирования классифицирует символ  в группу j и группу k. Эта операция выполняется на всех символах для классификации, которые классифицируются, за исключением двухбайтового пространства " ", в, по меньшей мере, одной из групп с 1 по 16. В каждой из групп, блок 102f определения критерия может выполнить ранжирование в порядке возрастания локального минимального значения качестве индикатора, или может выполнить ранжирование в порядке убывания разностного значения между максимальным значением и минимальным значением вблизи местного минимального значения в качестве индикатора В, или в противном случае, может выполнить ранжирование на основе интегрированного индикатора из индикаторов А и В. Не ограничиваясь этим, блок 102d группировки может перегруппировать символы, которые обычно были сгруппированы в два тестовых изображения, где позиции полосок отличаются друг от друга на заданное расстояние. Эти процессы могут быть выполнены с использованием множества соответствующих фильтров. Блок 102f определения критерия может хранить индикаторы или рассчитанный интегрированный индикатор в файле 106d данных значения.
Затем, блок 102c создания символьной строки создает строку символов для генерации эффекта вертикального панорамирования буквенного ряда, назначая символы в порядке очередности в соответствии с рейтингом, полученным в результате обработки блоком 102f определения критерия (этап SA-5). Если символы были выбраны блоком 102h символа, блок 102c создания символьной строки может присвоить символ на место с самым высоким рангом среди символов. Если символы были сгруппированы блоком 102d группирования, блок 102c создания символьной строки может создать символьную строку путем последовательного присвоения одного символа из каждой группы для символьной строки в соответствии с непрерывностью тестовых изображений. Например, блок 102c создания символьной строки может назначить символы в символьную строку так, что групповые номера (номера тестовых изображений) располагаются в порядке возрастания или убывания в строке. В частности, блок 102c создания символьной строки может создать строку символов, повторяя процесс присвоения топ-рейтинга символа в группе 1 для первого символа, назначая топ-рейтинг символа в группе 2 для второго символа, назначая топ-рейтинг символа в группе 3 для третьего символа и так далее. Эффект вертикального панорамирования буквенного ряда укрепляется путем присвоения символам более высокого рейтинга. Фиг. 86-88 являются диаграммами, иллюстрирующие символьные строки, созданные устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда в соответствии с настоящим вариантом осуществления. В каждой из фиг. 86-88, визуальная иллюзия усиливается повторением символьной строки, созданный таким образом, что символы располагаются в порядке убывания в сегментном способе. Объединение порядка возрастания и порядка убывания может генерировать эффект вертикального панорамирования буквенного ряда, имеющей сложные наклоны (такой как плавающий вверх вниз наклон визуальной иллюзии буквенного ряда, или справа налево).
Если символы были перегруппированы блоком 102d группирования, блок 102c создания символьной строки может назначить символы среди перегруппированных символов. Фиг. 89 является диаграммой, иллюстрирующей символьные строки, созданные с помощью устройства 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда в соответствии с настоящим вариантом осуществления, используя перегруппировку. Таким образом, путем присвоения перегруппированных символов в строку символов, так, что номера групп (номера тестовых изображений) расположены, например, в порядке возрастания или убывания, получается эффект вертикального панорамирования буквенного ряда, в котором символьная строка появляются более плавно наклоненной.
Когда блок 102c создания символьной строки генерирует эффект вертикального панорамирования буквенного ряда (этап SA-5), блок 102е добавления значения оценки вертикального панорамирования буквенного ряда может добавить значение оценки для оценки величины визуальной иллюзии. Это может определить величину визуальной иллюзии, вертикальным панорамированием буквенного ряда.
На этом объяснение процесса обработки, выполняемой устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, заканчивается.
Пример Автоматической генерации символьной строки из любого набора символов
Ниже описывается пример автоматической генерации символьной строки из какого-либо конкретного набора символов, выполняемой обработки устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда в соответствии с настоящим вариантом осуществления, когда задан набор символов. В частности, в этом примере, будет приведено описание, в котором строка символов для генерации вертикального панорамирования буквенного ряда автоматически создается из набора символов, выбранного блоком 102h выбора символа. В этом примере предполагается, что, прежде чем пользователь выбирает набор символов, устройство 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда выполняет заранее группировку и получение значение индикаторов (ранжирования), выполняя обработку на этапах с SA-1 по SA-4, как описано выше, шрифтов изображений символов, хранящихся в файле 106b изображения символа.
Рассматриваются (1) случай создания символьной строки, используя все символы в заданном наборе символов, и (2) случай создания символьной строки, используя некоторые символы в заданном наборе символов. В связи с тем, что (1) является частным случаем (2), то будет описан случай (2). В то время, как описание будет дано с использованием иллюстрирующих символов MS Gothic двойного байта 12 размера, тип символа не ограничивается этим.
Блок 102h выбора символа позволяет пользователю выбрать нужные N символы из MS Gothic двухбайтовых символов 12 размера посредством устройства 112 ввода, таким как клавиатура. Блок 102 управления устройства 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда получает символьную строку (комбинацию и расположение символов), что вызывает вертикальное панорамирование буквенного ряда, используя М символы N символов, как проиллюстрировано ниже.
Этап 1
Во-первых, один или несколько фильтров выбраны из фильтров, составляющих пинвил фреймлета, сохраненный в файле 106а фреймлета. Количество фильтров обозначается как L и фильтры представлены как W_1, …, W_L. Например, предполагается, что L=2 выполнено, и что W1 представляет собой фильтр (2-1-1а) пинвила фреймлета степени 7 и W_2 представляет собой фильтр (5-1-2а) пинвила фреймлета степени 7 (см. фиг. 77).
Для каждого фильтра W_i, каждый символ (16 x 16 пикселей) MS Gothic двухбайтного 12 размера принадлежит любой из одной из групп с 1 по 16. Если символ принадлежит к группе j, то соответственно регистрируется оценка. Если нет, то добавляется определенный признак (например," # "). Оценка относится к интегральному индикатору индикаторов A и В, как было описано выше.
Как показано в следующей таблице, 16 баллов для 16 групп или # приведены к одному символу. Потому что есть в общей сложности 7327 MS Gothic двухбайтовых символов 12 размера, в таблице приведены 16 x 7327 баллов или знаков (#). Таблица 1 используется для W_2.
Как показано в следующей таблице, баллы, за исключением #, нормированы таким образом, чтобы находиться между 0 и 1. После нормализации, 0 ставится, где # был помещен. Таким образом, 16 нормированных оценок от 0 до 1 приведены к одному символу. В дальнейшем, нормированный балл называется просто оценкой.
Блок 102 управления устройства 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда выполняет описанную выше обработку заранее и сохраняет содержимое вышеприведенной таблицы в качестве базы данных в файле 106d значения данных.
Этап 2
Затем, блок 102h выбора символа обеспечивает N символов. При этом предполагается, что пользователь выбрал набор символов
Этап 3
Блок 102c создания символьной строки записывает все массивы, в которых М символы могут быть выбраны из N символов, и располагает. Массивы, полученные циклическим сдвигом, не учитываются. Например, если М=4 удовлетворен, и символы выбраны,все считается как аналогичные. Набор состоит из всех массивов, обозначенные как СР. Например, если N=7 и М=4 удовлетворены, то 210 видов массивов возможны. Следовательно, CP состоит из 210 массивов 4 символов, как показано в следующей таблице.
Этап 4
Блок 102е добавления значения оценки вертикального панорамирования буквенного ряда блока 102c создания буквенной строки определяет значение оценки для примерной величины визуальной иллюзии вертикального панорамирования буквенного ряда, которая вызывается каждым из массивов, принадлежащих к СР. Способ определения стоимости оценки базируется на следующей идее.
Предполагается наличие визуальной иллюзии с наклоном буквенного ряда вправо-вниз. Если оценка символа массиве больше 0 для группы j, то оценка следующего символа желательно должна превышать 0 для группы j+1 (или группа имела номер близкий к j и больше, чем j+1) (если j+1 близка к 16, то можно считать, что число основывается на mod 16 и число, близкое к 1, также применимо). Если такой случай применяется, так как массив может вызвать вертикальное панорамирование буквенного ряда, блок 102е добавления значения оценки вертикального панорамирования буквенного ряда поставляет высокое значение оценки массива. Если, напротив, оценка больше 0 для группы j-1 (или группы, пронумерованной близко к j и меньше j-1), то обеспечить наличие визуальной иллюзии с наклоном буквенного ряда вправо-вниз будет затруднительно (если j-1 близко к 1, можно считать, что число основывается на mod 16). Если такой случай применяется, то блок 102е добавления значения оценки вертикального панорамирования буквенного ряда поставляет низкое значение оценки массива.
Пример способа определения значения оценки
Ниже описан один пример способа определения значения оценки для определения значения оценки блоком 102е добавления значения оценки вертикального панорамирования буквенного ряда. Для получения значения оценки, предоставляется фильтр, такой как фильтр, показанный в следующей таблице, и обозначается как F, фильтр, имеющий значения ниже, чем значение в центре на передней стороне и значения выше, чем значение в центре на тыльной стороне.
Что касается массивов, принадлежащих к CP, располагая 16 баллов, определенных на этапе 1, создается массив X_1 16 x M (см. следующую таблицу в случае W_2 и.
Массив получается подстановкой 1 для компонентов больше, чем 0 в X_1, и обозначается как X_2 (смотрите таблицу ниже).
Результат свертки Х_2 и f рассчитывается, и полученный результат обозначается как Х_3. Как показано в таблице ниже, Х_3 также получен в виде массива 16 x М.
Массив получается путем циклического сдвига столбцов Х_3 вправо и обозначается как Х_4 (смотрите таблицу ниже).
Массив получается путем вычисления произведения Адамара (см. Arai, "Линейная алгебра, Основы и приложения", Nippon Hyoron Sha Co., Ltd.) X I и Х_4, и обозначается как Х_5 (смотрите таблицу ниже). Если оцениваемый массив можно рассматривать как вызывающий вертикальное панорамирование буквенного ряда, то сумма всех значений Х_5 должна быть большой. Следовательно, значение суммы всех значений Х_5 определяется как значения оценки этого массива. В результате, в случаекак показано в таблице 3, значение оценки является 2.336179. Способ определения значения оценки, описанный выше, является примерным. Способ расчета не ограничивается этим, при условии, что расчет выполняется на основании идеи, описанной выше.
Этап 5
Общее количество массивов символов, принадлежащих к CP обозначается как K, и массивы символов, принадлежащих к CP, обозначены как CP (1), …, CP (К). Если N=7 и М=4, как описано выше, то результат равен K=210. Значение оценки CP (k) для фильтра W_i (i=1, …, L), обозначается как E (i, k). Например, средние значения E (1, k),..., Е (L, k рассчитываются как общие значения оценки CP (k), и обозначается как Значение (к) (см таблицу ниже).
Значение (k) расположено в порядке убывания. Массив на более высоком ранге этих массивов дает символьную строку большей величины визуальной иллюзии вертикального панорамирования буквенного ряда среди указанных символьных строк. В результате, на основе W1 упомянутой выше, следующие строки были получены как те заданные с более высокими значениями оценки в случае на примере набора символов
На основании W_2, как упоминалось выше, следующие строки были получены, как те, которые имеют более высокие значения оценки в случае на примере набора символов
На основе средних значений, следующие символьные строки были получены как те, которые имеют более высокие значения оценки.
W_1 это фильтр, который широко пропускает низкочастотный диапазон и относительно широкий высокочастотный диапазон, и W_2 это фильтр, который пропускает только относительно низкочастотный диапазон по сравнению с W_1. Следовательно, результат был получен, что символьные строки, оцененные на основании W1, дают более сильно выраженный эффект вертикального панорамирования буквенного ряда, если смотреть с близкого расстояния, тогда как, в противоположность этому, символьные строки, оцененные на основании W_2, дают более сильно выраженный эффект вертикального панорамирования буквенного ряда, если смотреть издали, как показано в таблицах 11-13. Если средние значения используются в качестве общих значений оценки, определение более высокого ранга может быть таким, что массив не является по рангу выше только на основе общего значения оценки, но массив, который задан выше общего значения оценки является по рангу выше среди массивов, которые заданы максимальным значением оценки по отношению к отдельному фильтру. Другое ранжирование может быть выполнено с использованием значения оценки и/или общего значения оценки. Используя тот же способ, возможно также создать эффект вертикального панорамирования буквенного ряда символьной строки, которая имеет значение (то есть, "Это год является более насыщенным, чем обычно" на английском языке), как показано на фиг. 90. На этом объяснение примера автоматической генерации символьной строки из любого набора символов заканчивается.
Таким образом, вариант осуществления настоящего изобретения обеспечивает устройство генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, способ генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда, способ изготовления печатного средства информации, способ получения электронного носителя информации, программу и носитель записи, способные автоматически генерировать символьные строчки, которые вызывают эффект вертикального панорамирования буквенного ряда из любого набора символов. Более конкретно, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения, посредством распространения листовок, альбомов, карт или т.п., на которых, например, напечатаны символы, воспроизводящие название компании, название продукта, или тому подобное, или символы вызывают появление эффекта вертикального панорамирования буквенного ряда, рекламная кампания предприятия и т.п.может быть проведена более эффективна; Таким образом, настоящее изобретение является полезным в таких областях, как рекламная индустрия. Кроме того, можно использовать визуальные иллюзии, как развлекательные товары, такие, как книги с картинками, или получать удовольствие от просмотра визуальных иллюзий, наклоняя поздравительные выражения, имена или, как например, новогодние открытки, Рождественские открытки и визитки; таким образом, настоящее изобретение является весьма полезным в таких областях, как сфера развлечения и типографическая деятельность. Для, например, сотовых телефонов, таких как смартфонов и персональных компьютеров с сенсорным экраном, можно обеспечить приложение, с которым, когда пользователь вводит или записывает любой желаемый набор символов на экране, набор символов может быть преобразован в символьную строку, вызывающую иллюзию наклона буквенного ряда, или строка символов может быть вставлена в сообщение электронной почты или напечатана, так что настоящее изобретение является весьма полезным, например, для программного обеспечения. Когда символьная строка, вызывающая визуальную иллюзию наклона буквенного ряда, отображается на экране, дисплее и т.п., пешеходы могут видеть изображение, как будто оно наклонено. В соответствии с настоящим изобретением, значения оценки символьных строк, вызывающие визуальную иллюзию наклона буквенного ряда, могут быть получены, таким образом, различные типы игрового прикладного программного обеспечения с использованием символьных строк могут быть созданы; таким образом, настоящее изобретение также полезно в игровой индустрии. Кроме того, поскольку, используя значения оценки могут быть созданы визуальные иллюзии наклона буквенного ряда с различными количествами иллюзий, настоящее изобретение может создать экспериментальное психологическое оборудование на основе значений оценки и, таким образом, также полезно при изготовлении экспериментального оборудования. Может быть также создано символьная строка, которая имеет значение, вызывающая эффект вертикального панорамирования буквенного ряда (фиг. 90), настоящее изобретение может быть использовано в различных способах в качестве нового способа выражения объединением значений и наклоном символов. Пинвил фреймлет
В настоящем варианте осуществления, как описано выше, используется пинвил фреймлет в качестве примера кадра вейвлета с чувствительностью к пространственной ориентации, например, известного простого пинвила фремлета или кадра вейвлета или набора фильтров с чувствительностью к пространственной ориентации. Пинвил фреймлета будет описан ниже.
k,1
s,t
n-s,t
s,n-t
n-s, n-t
Для симметричной матрицы, заданной A=(A):(n+1)×(n+1), матрица, которая удовлетворяет A=A=A=A=s определяется, где степень n является нечетным числом и n≥3, s=0, 1, …, [n/2], и t=s, …, [n/2]. [] является символом Гаусса.
Если n=7, следующая матрица удовлетворяет условию.
Выражение 2
k,1
Если матрица задана B=(B):(n+1)×(n+1), B представляет собой матрицу, удовлетворяющая следующему условию (Р).
Выражение 3
Выражение 4
Существуют  независимые переменные.
Выражение 5
Выражение 6
где M представляет собой матрицу выборки прямоугольной решетки, решетки шахматного порядка или шестиугольной сетки.
Выражение 7
Выражение 8
Выражение 9
Лемма 2 (H. & S. Arai, 2008)
k,1
Необходимым и достаточным условием того, что Pn является фремлетом фильтра, относящийся к прямоугольной решетке, решетке шахматного порядка или шестиугольной сетки является то, что B=(B) удовлетворяет следующему условию.
Выражение 10
k,1
0
0
Способ определения B=(B), удовлетворяющий вышеупомянутому условию {(k, 1): k=0, 1, …, n, 1=S, …, n,} упорядочен следующим образом.
Выражение 11
Выражение 12
Выражение 13
Выражение 14
Теорема 3 (Н. & S. Arai, 2008)
k,1
В=(B), определенное ранее, удовлетворяет лемме 2. Таким образом, P является фреймлетом фильтра, относящимся к прямоугольной решетке, решетке в шахматном порядке или шестиугольной сетке. Pn называют пинвилом фреймлета степени n. Фиг. 91 является диаграммой, иллюстрирующей фильтры, полученные путем вычисления результата циклической корреляции максимального перекрытия пинвила фреймлета фильтров на уровне 2 и аппроксимирующего фильтра на уровне 1. Фиг. 92 представляет собой диаграмму, иллюстрирующую сигнал поддиапазона каждого результата, полученного выполнением второго этапа максимального перекрытия MRA декомпозиции, используя пинвил фреймлета на изображении, состоящего из сегментов линий в разных направлениях.
На этом объяснение настоящего варианта осуществления заканчивается.
Другие варианты осуществления
Вариант осуществления настоящего изобретения был описан выше и настоящее изобретение может быть реализовано с помощью различных иных вариантов осуществления в рамках технической идеи, описанной в формуле изобретения, в дополнение к описанному выше варианту осуществления.
Например, в то время, как примеры были приведены в случаях, когда устройство 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда или устройство 400 обработки изображения выполняет обработку в автономном режиме, устройство 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда или устройство 400 обработки изображения может выполнять обработку в ответ на запрос от клиентского терминала (который имеет иную конфигурацию, чем устройство 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда или устройство 400 обработки изображения) и возвращает результаты обработки в клиентский терминал. Например, устройство 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда может быть сконфигурировано как сервер ASP и может принимать данные из набора символов, передаваемого из пользовательского терминала через сеть 300, и возвращать данные символьных строк, созданных из символов в наборе символов, на пользовательский терминал. В качестве альтернативы, устройство 400 обработки изображения может быть сконфигурировано в качестве сервера ASP и может принимать данные изображения в качестве исходного изображения, передаваемого из пользовательского терминала через сеть 300, и возвращать данные обработки изображения, которое было обработано на основе данных изображения, в пользовательский терминал.
Кроме того, среди этапов обработки, описанные в варианте осуществления, все или часть этапов обработки, описанные как этапы автоматической обработки, могут быть выполнены вручную и все или часть этапов обработки, описанные как ручная обработка, могут быть выполнены автоматически с помощью хорошо известных способов.
В дополнение к этому, процедуры обработки, процедуры управления, конкретные названия, информация, включающая в себя зарегистрированные данные каждого этапа обработки и параметров, таких как условия поиска, примеры отображения и конфигурации баз данных, описанные в литературе и на чертежах выше, могут быть произвольно изменены, если не указано иное.
Более того, каждый компонент устройства 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда или устройства 400 обработки изображения, показанные на чертежах, формируется на основе функциональной концепции и не обязательно физически выполнен так же, как те, которые проиллюстрированы на чертежах.
Например, все или часть функций обработки устройства 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда или устройства 400 обработки изображения представляет собой, в частности, каждую функцию обработки, выполняемой каждым из блоков 102 и 402 управления, могут быть реализованы с помощью центрального процессорного устройства (CPU) и компьютерной программы, интерпретируемой и выполняемой процессором, или могут быть реализованы в виде аппаратных средств посредством проводной логики. Компьютерная программа записывается на носитель записи, которые будут описаны позже, и механически считывается устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда или устройством 400 обработки изображения по мере необходимости. В частности, каждый из блоков 106 и 406 хранения, например, ROM и HDD или тому подобное, записывают компьютерную программу для предоставления команд на CPU совместно с операционной системой (OS) и для выполнения различных типов обработки. Эта компьютерная программа выполняется путем загрузки в RAM и конфигурирует блок управления совместно с процессором.
Кроме того, эта компьютерная программа может быть сохранена на сервере приложении, который соединен с устройством 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда или устройством 400 обработки изображения через любую выбранную сеть 300, и вся или часть может быть загружена по мере необходимости.
Кроме того, программа в соответствии с настоящим изобретением может быть сохранена в машиночитаемом носителе записи и может быть выполнена в виде программного продукта. «Носитель записи» включает в себя любой "портативный физический носитель информации", например, карту памяти, память USB, SD-карту, гибкий диск, магнитооптический диск, ROM, EPROM, EEPROM, CD-ROM, МО, DVD и Blu-Ray диск.
Кроме того, "программа" относится к способу обработки данных, написанной на любом языке и любым способом описания, и не ограничивается определенным форматом, например в виде исходных кодов и бинарных кодов. "Программа" не обязательно сконфигурирована унитарно и включает в себя программу, состоящую в дисперсной форме в виде множества модулей и библиотек, а также программу, которая реализует свои функции во взаимодействии с другой программой, которая является OS. Хорошо известные конфигурации и процедуры могут быть использованы для конкретной процедуры конфигурирования и считывания для считывания с носителя записи, процедура установки после прочтения носителя записи и тому подобное в каждом устройстве, показанном в настоящем варианте осуществления.
Различные базы данных и т.п. (с файла 106а фреймлета до файла 106d значения данных, файл 406а фильтра и файл 406b данных изображения), хранящиеся в блок 106 или 406 хранения, каждый из которых является блоком хранения, примерами которых являются запоминающее устройство, такое как RAM и ROM, драйвер диска, например, жесткий диск, гибкий диск и оптический диск, и сохраняет на нем различные компьютерные программы, таблицы, базы данных, файлы для веб-страниц и т.п., которые используются для различных типов обработки или предоставления веб-сайтов.
Кроме того, устройство 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда или устройство 400 обработки изображения может быть сконфигурировано в качестве устройства обработки информации, такого как известный персональный компьютер и рабочая станция, или может быть выполнена путем соединения любого желаемого периферийного устройства с устройством обработки информации. Кроме того, устройство 100 генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда или устройство 400 обработки изображения может быть реализовано путем установки программного обеспечения (в том числе компьютерной программы и данных), которая вызывает устройство обработки информации выполнять способ согласно настоящему изобретению.
Более того, конкретные формы распределения/интегрирования устройств не ограничиваются показанными на чертежах, и все или часть может быть сконфигурированы с помощью функционального или физического распространения или интеграции в любом желаемом блоке в зависимости, например, от различного дополнения или в соответствии с функциональной нагрузкой. Другими словами, вышеописанные варианты осуществления могут быть реализованы путем объединения их любым желаемым способом, или варианты осуществления могут выполняться выборочно.
Перечень ссылочных позиций
100 Устройство генерирования вертикального панорамирования буквенного ряда
102 Блок управления
102а Блок генерирования тестового изображения символа
102b Блок расчета разностного значения ориентации
102c Блок создания символьной строки
102d Блок группирования
102f Блок определения критерия
102е Блок добавления значения оценки вертикального панорамирования буквенного ряда
102g Блок вывода символьной строки
102h Блок выбора символа
104 Блок интерфейса управления коммуникацией
106 Блок хранения
106а Файл фреймлета
106b Файл изображения символов
106c Файл тестового изображения
106d Файл значения данных
108 Блок интерфейса управления вводом/выводом
112 Устройство ввода
114 Устройство вывода
200 Внешняя система
300 Сеть
400 Устройство обработки изображения
402 Блок управления
402а Блок обработки фильтра
402b Блок декомпозиции
402c Восстанавливающий блок
402d Блок взвешивания
402f Блок преобразования пространства цветов
402g Блок вывода обработанного изображения
402h Блок генерирования гибридного изображения
404 Блок интерфейса управления коммуникацией
406 Блок хранения
406а Файл фильтра
406b Файл данных изображения
408 Блок интерфейса управления ввода/вывода
412 Устройство ввода
414 Устройство вывода