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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
2026-07-03 01:01
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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2004-06-17_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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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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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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2019-04-11_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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2019-04-26_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
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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
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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
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2012-06-21_JP2012120132A_发明专利_JP2012120132A Imaging apparatus and program_+++A_B_C_j_k+++.docx

**目标专利名称**:相机装置以及相机装置的图像生成方法(CN114270799B)

**对比文件名称**:2012-06-21_JP2012120132A_发明专利_JP2012120132A Imaging apparatus and program

**本次调用的模型名称**:未指定(根据任务要求自行调用)

### 特征比对表格

技术特征描述及公开性判断结果对比文件原文引用(翻译为中文)公开性论述
**A** 包括:图像传感器<br>《直接公开》对比文件说明书[2]段(全文多处):`撮像素子103は、被写体像である光学像を光電変換する素子であり、例えば、CCD、CMOSセンサが用いられる。`(摄像元件103是将被摄体像即光学像光电转换的元件,例如使用CCD、CMOS传感器。)对比文件明确公开了“摄像元件”即图像传感器,其功能与目标专利的图像传感器完全相同,均用于将被摄体光学像转换为电信号。本领域技术人员可直接确认。
**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<br>《直接公开》对比文件说明书[2]段:`タイミング発生部114の制御により、撮像素子103からの読み出し画素を間引いて縮小化される。`(在定时发生部114的控制下,对从摄像元件103读出的像素进行间隔读取而缩小。)<br>对比文件说明书[2]段:`輝度/色差変換器401は、各画素近傍のベイヤー配列による4画素(R、Gr、Gb、B)の値を用いて…`(亮度/色差转换器401使用各像素近旁按拜耳排列的4个像素(R、Gr、Gb、B)的值…)对比文件中,图像传感器被配置为通过间隔读取(间引き)生成缩小后的图像数据,该数据为具有第一分辨率(降低后的分辨率)的拜耳阵列数据(显式提及“ベイヤー配列”)。目标专利中的“第一分辨率”同样指较低分辨率,拜耳数据直接公开。因此该特征被直接公开。
**C** 处理器<br>《直接公开》对比文件说明书[2]段:`システム制御部112は、…カメラ100の制御に利用する。`(系统控制部112用于控制相机100。)<br>以及多处涉及`画像処理部108`、`ブロック演算部105`等。对比文件公开了系统控制部112、图像处理部108、块运算部105等多个处理器或控制单元,均属于广义的处理器,与目标专利的处理器所实现的控制/数据处理功能一致。直接公开。
**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<br>《未公开》无相关公开内容。对比文件中的处理器使用拜耳数据进行亮度评估和闪烁检测,从未涉及生成更高分辨率的拜耳数据。对比文件的全部处理均围绕低分辨率图像(缩小后的图像)进行闪烁分析,没有生成高分辨率拜耳数据的需要、动机或教导。本领域技术人员不能毫无疑义地从对比文件得出该特征,也没有任何暗示可以推理出。因此不满足直接或隐含公开。
**E** 其中,所述处理器包括卷积神经网络<br>《未公开》无相关公开内容。对比文件全文未提及神经网络、深度学习或卷积神经网络。对比文件使用传统的硬件块(块运算部、系统控制部)进行算法处理,没有任何关于CNN的内容。本领域技术人员无法从对比文件推断出处理器包含卷积神经网络。
**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<br>《未公开》无相关公开内容。基于E不公开,F同样不公开。对比文件无CNN训练或使用CNN生成高分辨率图像的教导。
**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<br>《未公开》无相关公开内容。对比文件未涉及任何训练过程,也无“图像信号处理器”(ISP)作为输出目标。对比文件不包含训练集概念,也无第二拜耳数据的生成或输出。图像信号处理器(ISP)在对比文件中存在(图像处理部108),但其输入不是第二拜耳数据。故不公开。
**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<br>《未公开》对比文件说明书[2]段:`画像処理部108は、…色変換処理、ガンマ処理、ホワイトバランス補正等の画像処理を行った後に…`(图像处理部108进行的图像处理包括颜色转换、伽马处理、白平衡校正等。)<br>但无关第二拜耳数据的去马赛克。对比文件的图像处理部108执行常规ISP处理,但未涉及从高分辨率拜耳数据进行去马赛克(因为其根本不存在第二拜耳数据)。故不公开。
**I** 其中,所述第二分辨率高于所述第一分辨率<br>《未公开》无相关公开内容。对比文件没有第二分辨率的概念,也未进行分辨率提升的任何处理。
**J** 其中,所述处理器包括:接收单元<br>《隐含公开》对比文件说明书[2]段:`ブロック演算部105は、A/D変換器104によりデジタル信号化されたRGB画像信号を、順次、輝度/色差変換器401で受け取り`(块运算部105通过亮度/色差转换器401依次接收由A/D转换器104数字化后的RGB图像信号。)<br>该RGB图像信号源自传感器的拜耳数据。对比文件中的块运算部105、系统控制部112等处理器单元必然具备接收数据的功能,才能处理来自图像传感器的信号。虽然未冠以“接收单元”名称,但其功能明确存在,本领域技术人员可以合理推断处理器包括用于接收数据的模块(接收单元)。因此隐含公开。
**K** 所述接收单元被配置成接收所述第一拜耳数据<br>《隐含公开》同上,块运算部105接收的数字信号来源是摄像元件103,摄像元件103输出的是拜耳阵列数据。因此接收的内容包括拜耳数据。基于与J相同的理由,接收单元所接收的数据正是传感器生成的第一拜耳数据(在对比文件中表现为间引后的拜耳阵列RGB信号)。虽然对比文件未明确命名,但该功能和技术内容完全对应,本领域技术人员可以合理推断。故隐含公开。
**L** 卷积神经网络<br>《未公开》无相关公开内容。同E,对比文件未公开卷积神经网络。
**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<br>《未公开》无相关公开内容。基于L不公开,M同样不公开。
**N** 其中,所述处理器生成第一阵列数据<br>《未公开》无相关公开内容。对比文件中的块运算部虽然生成块的亮度总和,但并非目标专利中“针对每个波长波段布置拜耳数据”的第一阵列数据。对比文件不涉及将拜耳数据按波长波段(颜色通道)分离重组为阵列的操作。因此不公开。
**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<br>《未公开》无相关公开内容。对比文件未披露按波长波段布置的阵列结构。
**P** 所述处理器基于所述第一阵列数据生成第二阵列数据<br>《未公开》无相关公开内容。对比文件没有第一阵列数据,也没有基于其生成第二阵列数据的操作。
**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<br>《未公开》无相关公开内容。对比文件未涉及分辨率变化的阵列处理。
**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<br>《未公开》无相关公开内容。对比文件完全未公开第二阵列数据及对应的拜耳数据生成过程。
**S** 其中,所述处理器包括:第一数据对齐单元<br>《未公开》无相关公开内容。对比文件没有按波长波段对齐数据的专用单元。
**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<br>《未公开》无相关公开内容。基于S不公开。
**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<br>《未公开》无相关公开内容。同O。
**V** 第二数据对齐单元<br>《未公开》无相关公开内容。对比文件不包含将第二阵列数据转换为拜耳图案的单元。
**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<br>《未公开》无相关公开内容。基于V不公开。
**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<br>《未公开》无相关公开内容。对比文件未涉及以拜耳图案重组数据的过程。

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