[發明專利]學習模型生成裝置、圖像校正裝置及其方法、記錄媒體

在審

• 申請號: 202010098235.4
• 申請日: 2020-02-18
• 公開（公告）號: CN112529030A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 酒井典子
• 申請（專利權）人: 富士施樂株式會社
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 馬爽;臧建明

1.一種學習模型生成裝置，其具備處理器，

所述處理器獲取所拍攝的圖像數據及按拍攝所述圖像數據時的攝影條件而設定且彼此具有依賴關系的多個設定值，

利用所述多個設定值計算用于對從所述圖像數據獲得的信息即圖像信息進行分類的評價值，

根據所述評價值對所述圖像信息進行分類，

利用所述圖像信息按每個分類生成學習模型。

2.根據權利要求1所述的學習模型生成裝置，其中，

所述處理器在根據所述評價值對所述圖像信息進行分類之后，根據所述多個設定值中的1個設定值，進一步對所述圖像信息進行分類。

3.根據權利要求2所述的學習模型生成裝置，其中，

所述處理器按預先設定的所述評價值的范圍及預先設定的設定值的范圍中的至少一個范圍對所述圖像信息進行分類。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的學習模型生成裝置，其中，

當已分類的所述圖像信息的數量變得比預先設定的閾值多時，所述處理器生成所述學習模型。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的學習模型生成裝置，其中，

當新追加有已分類的所述圖像信息時，所述處理器再次生成所述學習模型。

6.根據權利要求1至5中任一項所述的學習模型生成裝置，其中，

所述評價值為對所述多個設定值中的至少2個分別進行標準化來獲得的值即標度值的總和。

7.一種圖像校正裝置，其具備處理器，

所述處理器利用從所輸入的圖像數據獲得的多個設定值計算評價值，

利用所述評價值選擇通過權利要求1至6中任一項所述的學習模型生成裝置生成的學習模型來進行所述圖像數據的校正。

8.根據權利要求7所述的圖像校正裝置，其中，

所述設定值為光圈、快門速度及ISO靈敏度中的至少2個。

9.根據權利要求8所述的圖像校正裝置，其中，

所述處理器利用所述多個設定值計算所述設定值的優先順序，利用所述評價值及所述優先順序設定為最高優先級的所述設定值來進行學習模型的選擇。

10.根據權利要求9所述的圖像校正裝置，其中，

當所述光圈的設定值小于閾值時，所述處理器將所述光圈的優先順序設定為最高優先級。

11.根據權利要求9或10所述的圖像校正裝置，其中，

當所述光圈的設定值為閾值以上且所述快門速度的設定值大于閾值時，所述處理器將快門速度的所述優先順序設定為最高優先級。

12.根據權利要求9至11中任一項所述的圖像校正裝置，其中，

當所述光圈的設定值為閾值以上且所述快門速度的設定值為閾值以下時，所述處理器將ISO靈敏度的所述優先順序設定為最高優先級。

13.根據權利要求7至12中任一項所述的圖像校正裝置，其中，

當利用按預先設定的所述評價值的范圍進行分類的圖像信息生成有學習模型時，

所述處理器選擇利用分類為與所述評價值相對應的范圍的圖像信息來生成的學習模型。

14.根據權利要求13所述的圖像校正裝置，其中，

當利用按預先設定的所述評價值的范圍對圖像信息進行分類且按預先設定的各個所述攝影條件的所述設定值的范圍對已按所述評價值的范圍進行了分類的所述圖像信息進行分類的圖像信息來生成有學習模型時，

所述處理器選擇利用分類為與所述評價值及所述設定值相對應的范圍的圖像信息來生成的學習模型。