WO2023067557 - EFFICIENT VIDEO EXECUTION METHOD AND SYSTEM
National phase entry:
Publication Number
WO/2023/067557
Publication Date
27.04.2023
International Application No.
PCT/IB2022/060116
International Filing Date
21.10.2022
Title **
[English]
EFFICIENT VIDEO EXECUTION METHOD AND SYSTEM
[French]
PROCÉDÉ ET SYSTÈME D'EXÉCUTION DE VIDÉO EFFICACE
Applicants **
SPECTRUM OPTIX INC.
2080 – 777 Hornby Street
Vancouver, British Columbia V6Z 1S4, CA
Inventors
GORDON, Kevin
2080 – 777 Hornby Street
Vancouver, British Columbia V6Z 1S4, CA
D'AMORE, Colin
2080 – 777 Hornby Street
Vancouver, British Columbia V6Z 1S4, CA
PUT, Timothy
2080 – 777 Hornby Street
Vancouver, British Columbia V6Z 1S4, CA
Priority Data
63/270,325
21.10.2021
US
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
| Pages of Specification | * |
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International Searching Authority |
CIPO
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
* |
| Translation |
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Recalculate
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing | 1003 | |
| EPO | Filing, Examination | 6471 | |
| Japan | Filing | 590 | |
| South Korea | Filing | 575 | |
| USA | Filing, Examination | 3910 |
Total: 12549 USD
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Abstract[English]
An image processing pipeline includes an image processing system having multiple neural networks arranged to receive multiple input images, with the images having identifiable objects and noise features. A first neural network provides image information to a second neural network that recurrently processes the image information to both improve output presentation of identifiable objects and reduce noise features. In some embodiments other local or remote neural networks can be arranged to modify at least one of an image capture setting, sensor processing, global post processing, local post processing, portfolio post processing, or provide latent vectors or neural embedding information.[French]
Un pipeline de traitement d'image comprend un système de traitement d'image présentant de multiples réseaux neuronaux agencés pour recevoir de multiples images d'entrée, les images présentant des objets identifiables et des caractéristiques de bruit. Un premier réseau neuronal fournit des informations d'image à un second réseau neuronal qui traite de façon récurrente les informations d'image pour à la fois améliorer la présentation de sortie d'objets identifiables et réduire les caractéristiques de bruit. Dans certains modes de réalisation, d'autres réseaux neuronaux locaux ou distants peuvent être agencés pour modifier un réglage de capture d'image, et/ou un traitement de capteur, et/ou un post-traitement global, et/ou un post-traitement local, et/ou un post-traitement de portefeuille, ou pour fournir des vecteurs latents ou des informations d'incorporation neuronale.