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Apparatus for compensating image according to probabilistic neural network theory and method thereof

机译:根据概率神经网络理论的图像补偿装置及其方法

摘要

An apparatus for compensating an image by using a probabilistic neural network theory and a method thereof are disclosed. The image compensating apparatus includes: an error pixel detecting unit for detecting an error pixel generating an error among pixels included in a current image frame; and a neural network unit for storing a learning result of the current image frame by learning the current image frame and estimating a pixel value of the error pixel detected form the error pixel detecting unit by using the learning result of a previous image frame. The apparatus and method provides a high quality image to a user and can facilitate an artificial intelligence (AI) image compensating apparatus.
机译:公开了一种通过使用概率神经网络理论来补偿图像的设备及其方法。该图像补偿装置包括:误差像素检测单元,用于检测在当前图像帧中包括的像素当中产生误差的误差像素;以及神经网络单元,用于通过学习当前图像帧并通过使用先前图像帧的学习结果来估计从误差像素检测单元检测到的误差像素的像素值,来存储当前图像帧的学习结果。该设备和方法向用户提供高质量的图像,并且可以促进人工智能(AI)图像补偿设备。

著录项

  • 公开/公告号US2006177126A1

    专利类型

  • 公开/公告日2006-08-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 HONG-GYU HAN;

    申请/专利号US20050245087

  • 发明设计人 HONG-GYU HAN;

    申请日2005-10-07

  • 分类号G06K9/62;G06K9/40;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 21:45:25

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