画像生成方法およびその画像生成方法により生成された学習済みニューラルネットワークモデル、ならびに画像生成装置、画像生成システム、画像生成プログラム
- 開放特許情報番号
- L2023001114
- 開放特許情報登録日
- 2023/8/29
- 最新更新日
- 2023/8/29
基本情報
| 出願番号 | 特願2021-014469 |
|---|---|
| 出願日 | 2021/2/1 |
| 出願人 | 国立大学法人九州工業大学 |
| 公開番号 | |
| 公開日 | 2022/8/12 |
| 発明の名称 | 画像生成方法およびその画像生成方法により生成された学習済みニューラルネットワークモデル、ならびに画像生成装置、画像生成システム、画像生成プログラム |
| 技術分野 | 情報・通信 |
| 機能 | 制御・ソフトウェア |
| 適用製品 | 画像生成方法およびその画像生成方法により生成された学習済みニューラルネットワークモデル、ならびに画像生成装置、画像生成システム、画像生成プログラムなど |
| 目的 | 屈折異常者のそれぞれの視覚特性に応じて補正され、様々な画像や動画に対しても、裸眼でもはっきりと正常に見える知覚画像を高速に出力（生成）する画像生成方法およびその画像生成方法により生成された学習済みニューラルネットワークモデル、ならびに画像生成装置、画像生成システム、画像生成プログラムなどを提供する。 |
| 効果 | パラメータが更新された後の学習済みモデルを用いて、様々な画像や動画に対しても、高速に入力画像に基づいて知覚画像の出力を行うことができる。
屈折異常の種類や屈折度数などに応じたそれぞれの屈折異常者の眼からの見え方に合わせて、適切な知覚画像を出力することができる。 より精度の高い知覚画像を出力することができる。 画像生成方法や画像生成装置と同様の作用効果を奏することができる。 |
技術概要) |
ニューラルネットワークを用いて、入力画像に画像処理を施すこと、
ぼけ再現数理モデルを用いて、前記入力画像にさらに画像処理を施して、屈折異常者の視覚特性に応じたぼかし処理が施された知覚模擬画像を出力すること、 前記入力画像と前記知覚模擬画像との比較により、前記ニューラルネットワークのパラメータを更新すること、を含む学習ステップと、 パラメータが更新された後のニューラルネットワークを用いて、入力画像に画像処理を施して前記屈折異常者の眼から正常に知覚可能な知覚画像を出力する推論ステップと、 を含む画像生成方法。 |
| 実施実績 | 【無】 |
| 許諾実績 | 【無】 |
| 特許権譲渡 | 【否】 |
| 特許権実施許諾 | 【可】 |
登録者情報
| 登録者名称 | |
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その他の情報
| 関連特許 |
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