오브젝트 카테고리화에 기초한 이미지 프로세싱

• Main Authors: PINHASOV ERAN, SCHARAM ERAN, GUREVICH ANATOLY, CHENG SCOTT
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 21.04.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE; ELECTRICITY; PHYSICS; PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION

이미지 데이터의 상이한 부분에 이미지 캡처를 위한 상이한 설정을 적용하는 예가 설명된다. 예를 들어, 이미지 센서는 장면의 이미지 데이터를 캡처할 수 있고 프로세싱을 위해 이미지 신호 프로세서(ISP) 및 분류 엔진으로 이미지 데이터를 전송할 수 있다. 분류 엔진은 제 1 오브젝트 이미지 영역이 제 1 카테고리의 오브젝트를 묘사하고 제 2 오브젝트 이미지 영역이 제 2 카테고리의 오브젝트를 묘사한다고 결정할 수 있다. 이미지 데이터의 상이한 신뢰도 영역은 분류에서 상이한 신뢰도의 정도를 식별할 수 있다. ISP는 이미지 데이터의 상이한 부분에 상이한 설정을 적용하여 이미지를 생성할 수 있다. 이미지 데이터의 상이한 부분은 오브젝트 이미지 영역 및 신뢰도 영역에 기초하여 식별될 수 있다. Examples are described for applying different settings for image capture to different portions of image data. For example, an image sensor can capture image data of a scene and can send the image data to an image signal processor (ISP) and a classification engine for processing. The classification engine can determine that a first object image region depicts a first category of object, and a second object image region depicts a second category of object. Different confidence regions of the image data can identify different degrees of confidence in the classifications. The ISP can generate an image by applying a different settings to the different portions of the image data. The different portions of the image data can be identified based on the object image regions and confidence regions.