特長

数学的なアルゴリズムによって元画像を鮮鋭化します。

独自開発した数学的なアルゴリズムによって元画像を鮮鋭化。コントラストや点像から傷の有無を鮮明化できるほか、特徴量を目視で容易に抽出できます。

エッジ鮮鋭化

元画像よりもエッジが明確になり、境界がより鮮鋭に解析できます。

コントラスト改善

元画像本来の明るさを回復することでコントラストを詳細に解析できます。

分解能改善

元画像では1個なのか2個なのか判然としない状態でも明確に2点を分離できます。

「元画像」「鮮鋭化処理前の画像」「処理後の画像」の3枚を同時に比較しながらリアルタイム解析します。

「元画像」「鮮鋭化処理前の画像」「処理後の画像」の画像の3枚を同時に比較しながら、従来のウィナーフィルタなどでは不可能であったリアルタイム解析を実施。コントラストや点像から傷の有無を鮮明化できるほか、目視で特徴量を容易に抽出できるようになります。

カラーマッピング機能

画像のヒストグラムに応じてカラーマッピングを行います。鮮鋭化技術と組み合わせることで、傷や塗膜の分布が明確になります。特に低コントラスト部分が明瞭化します。

平坦化機能

元画像のヒストグラムを平坦化します。鮮鋭化技術と組み合わせることで広域なダイナミックレンジを得られ、より詳細な表面観察が可能になります。

特徴点抽出機能

閾値により対象画像の特徴点を明確化します。対象画像の粒子や傷のカウントなどに高い効果を発揮します。

鮮鋭化＋アンシャープマスク機能

鮮鋭化後にアンシャープマスクを入れることで、ノイズ・偽解像を除去した鮮明な画像が得られるようになります。

動画

用途例

医療・バイオ分野	CMOSセンサー性能最大化することにより4K内視鏡に応用可能。創薬（再生医療）研究開発、細胞培養状態の検査やiPS/ES細胞の観察、蛍光タンパク質の観察などの精度最大化に貢献します。将来展開として、8K内視鏡や創薬（再生医療）研究におけるイノベーション、小胞体活動の観察、ナノバクテリア解析、ナノスケール（8K）光学顕微鏡に応用も可能です。
検査装置分野	製造装置本体の予防保全（画像診断）に活用でき、製品の外観検査や素材、部品研究開発、表面観察（塗膜、破断）などの精度向上に貢献します。将来展開として、パターン認識/機械学習、新素材研究開発におけるイノベーション（液中のナノ粒子や凝集状況、溶剤中のナノ材料の凝固過程観察など）に応用も可能です。 産業用装置メーカーにおける傷などの発見・学習、航空宇宙企業における人工衛星からの地上分析といった画像分析でご活用いただけます。
AI（人工知能）・認識系分野	自社の画像認識AIと組み合わせ可能であり、ディープラーニング技術における学習データやAIを利用したソフトウェアの画像データへの活用ができます。将来展開として、製品ラインにおける傷のチェック、人工衛星画像解析、ドローン画像解析、産業用ロボットなどへ応用も可能です。 既存システムの前処理として利用することで監視カメラの分析精度向上や、顔認証システムの認識・学習精度向上、Webサービスにおける画像の自動鮮鋭化など、既存AIシステムの機能強化が期待できます。