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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
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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
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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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2004-04-15_JP2004118385A_发明专利_JP2004118385A Method and device for interconnecting a plurality of apparatuses_+++C+++.docx

对比文件名称:2004-04-15_JP2004118385A_发明专利_JP2004118385A Method and device for interconnecting a plurality of apparatuses

目标专利名称:1541相机装置以及相机装置的图像生成方法CN114270799B

本次调用的模型名称:本分析基于人工智能语言模型,无特定版本标识

特征比对表格

技术特征描述及公开性判断对比文件原文引用(翻译)公开性论述
技术特征A:包括图像传感器(未公开)无对比文件涉及多个主机器(服务器)与终端机器(客户端)之间的无线连接方法,完全未提及图像传感器或任何图像采集部件,因此未公开该特征。
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)无对比文件未涉及图像传感器、拜耳数据或分辨率等概念,无法得出图像传感器生成拜耳数据的任何内容,故未公开。
技术特征C:处理器(直接公开)【0035】“服务器机器1~5具体构成为包括:进行无线通信的收发部、进行通常处理的通常处理部、进行仲裁及抢占等的最优化处理部、以及表示状态的标志。”对比文件明确公开了“通常处理部”作为执行处理功能的单元,该处理部即为本领域通用的处理器。虽然其具体处理内容与目标专利不同,但作为“处理器”这一硬件特征,本领域技术人员可直接且毫无疑义地确定其被公开。
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)无对比文件未涉及拜耳数据或分辨率转换,处理器仅用于任务调度和连接处理,不涉及图像分辨率的提升操作,故未公开。
技术特征E:其中,所述处理器包括卷积神经网络(未公开)无对比文件未提及神经网络、卷积网络或任何深度学习模型,完全没有公开卷积神经网络的任何内容。
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)无对比文件无卷积神经网络相关描述,更无其训练方式或输入输出数据(拜耳数据)的教导,故未公开。
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,所述第二拜耳数据被输出至图像信号处理器(未公开)无对比文件未涉及训练集、拜耳数据或图像信号处理器,未公开该特征。
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)无对比文件无图像信号处理器、去马赛克或RGB生成的相关内容,故未公开。
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)无对比文件未涉及任何分辨率比较或提高分辨率的概念,未公开。
技术特征J:其中,所述处理器包括:接收单元(未公开)【0035】“服务器机器1~5具体构成为包括:进行无线通信的收发部……”,【0036】“收发部具备各服务器机器1~5彼此相互通信,同时与各客户端机器6~10也进行通信的功能。”对比文件公开的“收发部”是独立的通信模块,并非作为处理器(通常处理部)的一个组成部分。目标专利的技术特征J限定接收单元是处理器内部包含的部件,对比文件的收发部与通常处理部并列存在,不构成包含关系,故未直接或隐含公开该包含关系的特征。
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)无对比文件的收发部仅传输处理请求和状态信息,不涉及拜耳数据的接收,故未公开。
技术特征L:卷积神经网络(未公开)无同特征E,对比文件无任何关于卷积神经网络的内容。
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)无同特征F,对比文件无此项公开。
技术特征N:其中,所述处理器生成第一阵列数据(未公开)无对比文件未涉及阵列数据或数据重新排列,未公开。
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)无对比文件无波长波段、拜耳数据分类或颜色通道分离的概念,未公开。
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)无对比文件未涉及阵列数据的生成或处理,未公开。
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)无对比文件无分辨率变化或阵列数据分辨率比较的教导,未公开。
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)无同特征P、Q,未公开。
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)无对比文件无数据对齐单元或类似结构的公开,未公开。
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)无对比文件未公开此功能单元,未公开。
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)无同特征O,未公开。
技术特征V:第二数据对齐单元(未公开)无对比文件无第二数据对齐单元,未公开。
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)无对比文件无公开内容。
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)无对比文件无拜耳图案或阵列图案布置的公开,未公开。

综上,仅技术特征C被对比文件直接公开,其余技术特征均未公开(直接或隐含)。

<<<C>>>

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