WO2024079532 - TEMPORALLY CONSISTENT NEURAL NETWORK PROCESSING SYSTEM

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2024/079532
Publication Date 18.04.2024
International Application No. PCT/IB2023/050944
International Filing Date 03.02.2023
Title **
[English] TEMPORALLY CONSISTENT NEURAL NETWORK PROCESSING SYSTEM
[French] SYSTÈME DE TRAITEMENT DE RÉSEAU NEURONAL À COHÉRENCE TEMPORELLE
Applicants **
SPECTRUM OPTIX INC.
Inventors
PUT, Timothy James
D'AMORE, Colin Thomas
GORDON, Kevin Taylor
Priority Data
17/964,566   12.10.2022   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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Number of Office Actions *
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International Searching Authority
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Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address
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Type of Assignment
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Applicant's Legal Status
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Entry into National Phase under
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Patent Delivery
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Translation

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting1975
EPO Filing, Examination, Granting11033
Japan Filing, Examination, Granting1979
South Korea Filing, Examination, Granting1658
USA Filing, Examination, Granting5340
MasterCard Visa
Total: 21,985

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Abstract[English] An image processing pipeline including a still or video camera includes an image processing system having a first neural network arranged to receive at least one input image from a video camera having noise features and feedback from a neural embedding. The neural network processes at least one input image and feedback from the neural embedding to provide a temporally consistent output image having reduced noise as compared to noise features in the at least one input image. In some embodiments a second neural network in the image processing system is 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 comprenant une caméra fixe ou vidéo comprend un système de traitement d'image ayant un premier réseau neuronal agencé pour recevoir au moins une image d'entrée provenant d'une caméra vidéo ayant des caractéristiques de bruit et une rétroaction provenant d'un plongement neuronal. Le réseau neuronal traite au moins une image d'entrée et la rétroaction provenant du plongement neuronal pour fournir une image de sortie à cohérence temporelle ayant un bruit réduit par comparaison avec des caractéristiques de bruit dans la ou les images d'entrée. Dans certains modes de réalisation, un second réseau neuronal dans le système de traitement d'image est conçu pour modifier au moins une caractéristique parmi un réglage de capture d'image, un traitement de capteur, un post-traitement global, un post-traitement local, un post-traitement de portefeuille, ou pour fournir des vecteurs latents ou des informations de plongement neuronal.