領域を合成

compose? synthesize? combine?

US2015017166
[0171] In addition to entire immunoglobulins (or their recombinant counterparts), immunoglobulin fragments comprising the epitope binding site (e.g., Fab, F(ab′)2, or other fragments) may be synthesized.
【０１００】
  全免疫グロブリン（またはそれらの組み換え型同等物）に加えて、エピトープ結合部位（例えば、Ｆａｂ、Ｆ（ａｂ’）_２、または他の断片）を含む免疫グロブリン断片が合成され得る。

“Fragment,” or minimal immunoglobulins may be designed utilizing recombinant immunoglobulin techniques.
「断片」、または最小免疫グロブリンは、組み換え免疫グロブリン技術を利用して設計され得る。

For instance, “Fv” immunoglobulins for use in the present invention may be produced by synthesizing a fused variable light chain region and a variable heavy chain region.
例えば、本発明で使用するための「Ｆｖ」免疫グロブリンは、融合した可変軽鎖領域及び可変重鎖領域を合成することによって産生することができる。

Combinations of antibodies are also of interest, e.g. diabodies, which comprise two distinct Fv specificities.
抗体の組み合わせ、例えば２つの異なるＦｖ特異性を含む二重特異抗体も興味深い。

In another embodiment of the invention, SMIPs (small molecule immunopharmaceuticals), camelbodies, nanobodies, and IgNAR are encompassed by immunoglobulin fragments.
本発明の別の実施形態では、ＳＭＩＰ（小分子免疫薬）、キャメルボディ、ナノボディ、及びＩｇＮＡＲが免疫グロブリン断片に包含される。

WO2017176484
SUMMARY

[0002] An embodiment of an invention can generate a canvas view of a scene based on a set of original camera views or images depicting the scene, for example captured by cameras of an image capture system and depicting a scene captured by a plurality of cameras.
【発明の概要】
【０００２】
  本発明の実施形態は、例えば、画像捕捉システムのカメラにより捕捉されたシーンを示し、複数のカメラにより捕捉されたシーンを示す一組の原カメラビュー又は画像に基づいて、シーンのキャンバスビューを生成することができる。

 

Canvas views can be generated based on a first mapping associating each region of the canvas view with a region of a synthetic view based on the location of the synthetic and a second mapping associating regions of camera views with regions of the synthetic view.
キャンバスビューは、合成位置に基づいてキャンバスビューの各領域を合成ビューの領域に関連付ける第１のマッピングと、カメラビューの領域を合成ビューの領域に関連付ける第２のマッピングとに基づいて生成することができる。

 

The generated mappings can be combined to generate a combined mapping associating each region of the canvas view with regions of one or more camera views of the set of camera views which can then be applied to the camera views to generate the canvas view.
生成されたマッピングを結合して、キャンバスビューの各領域を一組のカメラビューの１つ又は複数のカメラビューの領域に関連付ける結合マッピングを生成することができ、次に、結合マッピングをカメラビューに適用して、キャンバスビューを生成することができる。

 

[0069] As mentioned previously, in some implementations of a canvas generation system 110 a synthetic view is calculated by the novel view generation module 240 using input camera views captured from locations near to the synthetic camera location.
【００４４】
  上述したように、キャンバス生成システム１１０の幾つかの実施態様では、合成ビューは、合成カメラ位置近傍の位置から捕捉された入力カメラビューを使用して新規ビュー生成モジュール２４０により計算される。

 

For example, to calculate the synthetic view 540 for the synthetic camera 515, camera views 530 and 535 from the left camera 505 and the right camera 510 can be combined.
例えば、合成カメラ５１５の合成ビュー５４０を計算するために、左側カメラ５０５及び右側カメラ５１０からのカメラビュー５３０及び５３５を結合することができる。

 

Generating a synthetic view can be accomplished by shifting pixels from the left and right camera views 530 and 535 to appropriate positions in the synthetic view 540.
合成ビューの生成は、左側カメラビュー５３０及び右側カメラビュー５３５からのピクセルをシフトして、合成ビュー５４０における位置を近似することにより達成することができる。

 

For example, an amount to shift a pixel can be determined using information from an optical flow associating pixels in the left camera view 530 with pixels in the right camera view 535.
例えば、ピクセルのシフト量は、左側カメラビュー５３０内のピクセルを右側カメラビュー５３５内のピクセルに関連付ける光学フローからの情報を使用して決定することができる。

 

In some implementations, the optical flow is an array of displacement vectors, for example, the optical flow can contain one vector for each pixel in the left camera view 530.
幾つかの実施態様では、光学フローは、変位ベクトルのアレイであり、例えば、光学フローは、左側カメラビュー５３０内の各ピクセルに１つのベクトルを含むことができる。

 

In the embodiment of FIG. 5, the optical flow shifts 520 and 525 show the shift from the left and right camera views 530 and 535 to the synthetic view 540.
図５の実施形態では、光学フローシフト５２０及び５２５は、左側カメラビュー５３０及び右側カメラビュー５３５から合成ビュー５４０へのシフトを示す。

 

The amount of the optical flow shifts 520 and 525 of each pixel of the left and right camera views 530 and 535 can depend on the position of the synthetic camera 515 relative to the left and right cameras 505 and 510.

左側カメラビュー５３０及び右側カメラビュー５３５の各ピクセルの光学フローシフト５２０及び５２５の量は、左側カメラ５０５及び右側カメラ５１０に対する合成カメラ５１５の位置に依存することができる。

 

WO2017078846

[0004] In one example, the disclosure describes a method of composing images for display, the method
 [0004]一例では、本開示は、表示用の画像を合成する方法を説明し、この方法は、

 

comprising identifying, with processing circuitry, one or more first regions in a current picture that were generated by copying pixel values of one or more respective co-located regions in a previous picture that is displayed immediately prior to the current picture,
処理回路を用いて、現在ピクチャの直前に表示される前ピクチャ中の１つまたは複数のそれぞれのコロケート領域の画素値を複写することで生成された現在ピクチャ中の１つまたは複数の第１の領域を識別することと、

 

identifying, with the processing circuitry, second regions of the current picture that changed relative to the previous picture based on the one or more identified first regions in the current picture, and
処理回路を用いて、現在ピクチャ中の１つまたは複数の識別された第１の領域に基づいて、前ピクチャに対して変化した現在ピクチャの第２の領域を識別することと、

 

providing, with the processing circuitry,
処理回路を用いて、

 

instructions to a display processor to retrieve pixel values of the identified second regions of the current picture that changed relative to the previous picture from a system memory,
合成画像を生成するために画像コンテンツの１つまたは複数のレイヤと現在ピクチャを合成するための、前ピクチャに対して変化した現在ピクチャの識別された第２の領域の画素値をシステムメモリから取り出し、

 

and no pixel values for the one or more first regions from the system memory, for composing the current picture with one or more layers of image content to generate a composed image.
１つまたは複数の第１の領域についてのどの画素値もシステムメモリから取り出さないよう求める命令をディスプレイプロセッサに与えることとを備える。

 

WO2014005123
[0025] FIGS. 5A - 5E conceptually illustrate a process for determining whether a camera array is capable of synthesizing an image having acceptable image quality from image data captured by the cameras in the camera array in accordance with embodiments of the invention.

【図５Ｃ】図５Ａ－５Ｅは、本発明の実施形態による、カメラアレイが、カメラアレイ内のカメラによって捕捉された像データから容認可能像質を有する像を合成可能であるかどうかを判定するためのプロセスを概念的に図示する。

 

EP2381421

[0053] Next, step 116 combines the template 17 generated cylinder mesh and the series of cross sectional regions (generated by processing module 31).
【００５３】
  次に、ステップ１１６は、テンプレート１７から生成された円柱メッシュと、（処理モジュール３１によって生成された）一連の断面領域を合成する。

 

In particular, a mesh generator 41 walks through the template 17 generated cylinder mesh and builds a product specific 3D model from the generated cross-sectional data output from processing module 31.

具体的には、メッシュジェネレータ４１が、テンプレート１７から生成された円柱メッシュを通り抜け、処理モジュール３１からの、生成された断面データ出力から、製品特有の３Ｄモデルを構築する。