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对比文件列表
2002-01-17_WO2002005208A_发明申请_WO02005208A2 METHOD AND APPARATUS FOR ENHANCING DATA RESOLUTION_+++A_B_C_I_d_e_f_g_h_j_k_l_m_n_o_p_q_r+++.docx
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2002-09-27_JP2002278507A_发明专利_JP2002278507A Image processor and image display device_+++C_I_J+++.docx
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2003-03-08_KR1020030020357A_发明公开_KR1020030020357A 데이터 해상도를 향상시키는 방법 및 장치_+++A_B_C_I_K_e_j_l+++.docx
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2004-04-15_JP2004118385A_发明专利_JP2004118385A Method and device for interconnecting a plurality of apparatuses_+++C+++.docx
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2004-06-17_JP2004518312A_发明专利_JP2004518312A Method and apparatus increase the data resolution_+++A_B_C_I_J_K_e_l+++.docx
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2004-08-11_CN1520580A_发明公开_CN1520580A 用于增强数据解析度的方法和设备_+++A_B_C_I_e_j_k+++.docx
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2006-12-12_US7149262B_发明授权_US07149262B1 Method and apparatus for enhancing data resolution_+++A_B_C_I_K_d_e_f_j_l_m+++.docx
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2008-04-24_JP2008512923A_发明专利_JP2008512923A Apparatus and method for processing video data_+++C+++.docx
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2008-08-07_JP2008182299A_发明专利_JP2008182299A Cooperative broadcast screen transmission_reception system_+++C_I+++.docx
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2008-11-27_JP2008542865A_发明专利_JP2008542865A Digital evidence bag_+++c+++.docx
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2009-03-04_JP4234420B_发明专利_JP4234420B2 Method and apparatus increase the data resolution_+++A_B_C_I_J_K_Q_d_e_f_g_h_l_m_n_o_p_r_s_t_u_v_w_x+++.docx
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2012-01-12_None_发明专利_JPWO2010016166A1 撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び半導体集積回路_+++A_B_C_D_H_I_K_Q_R_X_j_v_w+++.docx
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2012-06-21_JP2012120132A_发明专利_JP2012120132A Imaging apparatus and program_+++A_B_C_j_k+++.docx
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2015-03-19_JP2015053614A_发明专利_JP2015053614A 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム_+++A_B_C_I_Q_j_k_n_o_p_s_t_u+++.docx
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2017-10-31_KR101791573B_发明授权_KR101791573B1 컨볼루션 신경망을 이용한 비디오 스트림에 대한 수퍼 해상도 장치 및 방법_+++E_I_L_c_j+++.docx
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2017-11-29_JP6236731B_发明专利_JP6236731B1 超解像度処理装置、超解像度処理方法およびコンピュータプログラム_+++C_E_I_J_L+++.docx
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2018-09-27_JP2018151747A_发明专利_JP2018151747A 超解像度処理装置、超解像度処理方法およびコンピュータプログラム_+++C_E_I_J_L+++.docx
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2018-11-08_US2018322614A_发明申请_US20180322614A1 METHOD AND APPARATUS FOR PROCESSING IMAGE_+++A_B_C_I_Q_e_j_k_l_n_o_p_s_t_u_v+++.docx
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2018-11-13_KR1020180122548A_发明公开_KR20180122548A 이미지를 처리하는 방법 및 장치_+++C_I_Q_a_b_e_j_k_l_n_o_p_s_t_u+++.docx
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2019-03-06_KR1020190021756A_发明公开_KR20190021756A 영상 처리 방법 및 이를 이용한 표시 장치_+++C_E_I_L_j+++.docx
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2019-04-11_US2019108618A_发明申请_US20190108618A1 IMAGE SIGNAL PROCESSOR FOR PROCESSING IMAGES_+++A_B_C_E_J_K_L_p_q+++.docx
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2019-04-19_CN109658348A_发明公开_CN109658348A 基于深度学习的联合噪声估计和图像去噪方法_+++L_a_c_e+++.docx
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2019-04-26_CN109690628A_发明公开_CN109690628A 图像产生方法和装置_+++A_B_C_J_K+++.docx
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2019-07-22_JP2019121252A_发明专利_JP2019121252A 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、および、記憶媒体_+++A_C_D_E_F_G_H_I_J_K_L_M_N_O_P_Q_S_T_U_b_r_v_w_x+++.docx
2026-07-03 01:01
2020-09-15_US10776904B_发明授权_US10776904B2 Method and apparatus for processing image_+++C_I_N_O_P_Q_e_j_k_l_s_t_u_v+++.docx
2026-07-03 01:01
2022-04-20_EP3985961A_发明公开_EP3985961A1 CAMERA DEVICE AND IMAGE GENERATION METHOD OF CAMERA DEVICE_+++A_B_C_D_E_F_G_H_I_L_M_N_O_P_Q_R_S_T_U_V_W_X_j_k+++.docx
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2022-08-15_JP2022536327A_发明专利_JP2022536327A カメラ装置及びカメラ装置のイメージ生成方法_+++A_B_C_D_E_F_G_H_I_K_L_M_N_O_P_Q_R_S_T_U_V_W_X_j+++.docx
2026-07-03 01:01
JP2022536327A_Description_20260619_0141_+++A_B_C_D_E_F_G_H_I_K_L_M_N_O_P_Q_R_S_T_U_V_W_X_j+++.docx
2026-07-03 01:01
WO2010016166A1_Description_20260619_0141_+++A_B_C_D_H_I_j_k+++.docx
2026-07-03 01:01
2008-11-27_JP2008542865A_发明专利_JP2008542865A Digital evidence bag_+++c+++.docx

特征比对表格如下:

技术特征描述及公开性判断结果对比文件原文引用(翻译成中文)公开性论述
技术特征A:包括图像传感器 ——未公开对比文件未记载图像传感器相关内容。例如,[0001]所述“本发明涉及用于数字证据收集、跟踪和分析的计算机装置、方法、数据结构、程序以及引入该程序系统”,未提及图像传感器。对比文件涉及数字证据袋的数据结构,不涉及相机模块或图像采集部件,本领域技术人员无法从对比文件得出包含图像传感器的技术方案。
技术特征B:所述图像传感器被配置成生成具有第一分辨率的第一拜耳数据 ——未公开对比文件未记载图像传感器、拜耳数据或分辨率。对比文件既不涉及图像传感器,也不涉及拜耳数据格式或分辨率概念,因此无法公开该特征。
技术特征C:处理器 ——隐含公开[0035]:“一种获取数字数据的装置,包括:用于将数字数据从数据源复制到一个或多个证据文件中的手段;用于针对每个证据文件记录描述数据源和/或证据文件中数字数据的内容的数据的手段;以及用于在标签文件中记录指示一个或多个证据文件中数字数据的历史的数据的手段。” [0001]提及“计算机的装置”。对比文件虽未明确使用“处理器”一词,但本领域技术人员知悉,所述装置必然包含处理器来执行各手段功能,且对比文件明确涉及计算机程序,隐含处理器的存在。因此可以合理推断出该装置包括处理器。该特征仅要求“处理器”,对比文件隐含公开。
技术特征D:所述处理器被配置成使用所述第一拜耳数据输出具有第二分辨率的第二拜耳数据 ——未公开对比文件未公开拜耳数据或分辨率转换相关内容。对比文件完全不涉及拜耳数据或超分辨率处理,无法公开该特征。
技术特征E:其中,所述处理器包括卷积神经网络 ——未公开对比文件未记载卷积神经网络。对比文件未涉及深度学习或神经网络,无法公开该特征。
技术特征F:所述卷积神经网络被训练成:使用第一拜耳数据输出具有第二分辨率的第二拜耳数据 ——未公开对比文件未记载卷积神经网络训练或拜耳数据输出。对比文件无相关公开。
技术特征G:其中,所述卷积神经网络的训练集包括具有第一分辨率的第一拜耳数据和具有第二分辨率的第二拜耳数据;并且中,所述第二拜耳数据被输出至图像信号处理器 ——未公开对比文件未记载训练集、拜耳数据或图像信号处理器。对比文件无任何相关内容。
技术特征H:所述图像信号处理器通过执行去马赛克从所述第二拜耳数据生成RGB数据 ——未公开对比文件未记载去马赛克或RGB生成。对比文件无相关公开。
技术特征I:其中,所述第二分辨率高于所述第一分辨率 ——未公开对比文件未记载分辨率高低比较。对比文件无相关公开。
技术特征J:其中,所述处理器包括:接收单元 ——未公开对比文件未明确记载接收单元。[0063]提及“DEB获取应用程序”,但未定义专门接收单元。对比文件未公开专门用于接收拜耳数据的接收单元,无法合理推断。
技术特征K:所述接收单元被配置成接收所述第一拜耳数据 ——未公开对比文件未记载接收第一拜耳数据。对比文件无相关公开。
技术特征L:卷积神经网络 ——未公开对比文件未记载卷积神经网络。对比文件未涉及深度学习。
技术特征M:所述卷积神经网络被配置成:使用所述第一拜耳数据输出具有第二分辨率的第二拜耳数据 ——未公开对比文件未记载该配置。对比文件无相关公开。
技术特征N:其中,所述处理器生成第一阵列数据 ——未公开对比文件未记载阵列数据生成。对比文件无相关公开。
技术特征O:在所述第一阵列数据中,针对每个波长波段布置所述第一拜耳数据 ——未公开对比文件未记载拜耳数据或波长波段布置。对比文件无相关公开。
技术特征P:所述处理器基于所述第一阵列数据生成第二阵列数据 ——未公开对比文件未记载该处理。对比文件无相关公开。
技术特征Q:所述第二阵列数据具有与所述第一阵列数据不同的分辨率 ——未公开对比文件未记载分辨率差异。对比文件无相关公开。
技术特征R:其中,所述处理器基于所述第二阵列数据生成所述第二拜耳数据 ——未公开对比文件未记载该生成过程。对比文件无相关公开。
技术特征S:其中,所述处理器包括:第一数据对齐单元 ——未公开对比文件未记载数据对齐单元。对比文件无相关公开。
技术特征T:所述第一数据对齐单元被配置成生成所述第一阵列数据 ——未公开对比文件未记载该配置。对比文件无相关公开。
技术特征U:在所述第一阵列数据中,针对每个波长波段布置所述第一拜耳数据 ——未公开对比文件未记载拜耳数据或波长波段布置。对比文件无相关公开。
技术特征V:第二数据对齐单元 ——未公开对比文件未记载第二数据对齐单元。对比文件无相关公开。
技术特征W:所述第二数据对齐单元被配置成生成所述第二拜耳数据 ——未公开对比文件未记载该配置。对比文件无相关公开。
技术特征X:在所述第二拜耳数据中,以拜耳图案布置所述第二阵列数据 ——未公开对比文件未记载拜耳图案。对比文件无相关公开。

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