專(zhuān)利名稱(chēng)：用于減少圖像中的偽像的設(shè)備和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本公開(kāi)一般地涉及數(shù)字圖像處理和顯示系統(tǒng)，并且更具體地，涉 及用于減少圖像中的偽像的設(shè)備和方法，其中，在沒(méi)有用戶(hù)干預(yù)的情
況下自動(dòng)檢測(cè)圖像中包括偽像的區(qū)域，例如條帶化(banding)區(qū)域。
背景技術(shù)：
在數(shù)字圖像、或者如電影中的圖像序列之類(lèi)的圖像的處理期間， 注意到圖像偽像。 一種常見(jiàn)的偽像現(xiàn)象是條帶化，其中在圖像的原始 平滑線性轉(zhuǎn)變區(qū)域上顯示具有變化強(qiáng)度和顏色等級(jí)的條帶。類(lèi)似于顏 色校正、縮放、顏色空間轉(zhuǎn)換以及壓縮之類(lèi)的處理可以引入條帶化效 應(yīng)。條帶化在動(dòng)畫(huà)材料中最為普遍，在動(dòng)畫(huà)材料中，圖像是具有高頻 分量和最小噪聲的人造圖像。使用有限帶寬進(jìn)行的任何處理將不可避 免地引起混疊、"振蕩(ringing)"或者條帶化。
當(dāng)前最新技術(shù)是添加噪聲(如抖動(dòng)以及誤差擴(kuò)散)，以減少圖像中 的偽像。噪聲將該現(xiàn)象掩蔽至一定程度，但是在圖像其它部分上引入 不期望的噪聲，并且引入對(duì)其他處理(如壓縮)的額外負(fù)擔(dān)。
在相關(guān)領(lǐng)域中，由于產(chǎn)生數(shù)字采樣的圖像的高質(zhì)量表示所需的數(shù) 據(jù)文件的大小較大，常用手段是對(duì)數(shù)據(jù)文件應(yīng)用各種形式的壓縮，以 嘗試在不對(duì)所感知的圖像質(zhì)量產(chǎn)生不利影響的情況下減小數(shù)據(jù)文件的 大小。各種眾所周知的技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)己經(jīng)演進(jìn)以應(yīng)對(duì)這種需要。這些技 術(shù)的代表是用于圖像編碼的聯(lián)合圖像專(zhuān)家組(JPEG)標(biāo)準(zhǔn)。類(lèi)似于 JPEG，但是加入幀間編碼以利用運(yùn)動(dòng)序列中連續(xù)幀的相似性的技術(shù)是 運(yùn)動(dòng)圖像專(zhuān)家組(MPEG)標(biāo)準(zhǔn)。已經(jīng)基于小波變換開(kāi)發(fā)出其它標(biāo)準(zhǔn) 和專(zhuān)有系統(tǒng)。
在商業(yè)電影DVD/HD-DVD發(fā)布的過(guò)程中，從傳統(tǒng)膠片或者從計(jì) 算機(jī)動(dòng)畫(huà)電影中掃描的數(shù)字圖像典型地具有10比特?cái)?shù)據(jù)，并且在特定應(yīng)用中具有多至16比特?cái)?shù)據(jù)。需要將該數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為8比特YUV格式 用于壓縮。由于比特深度精度的減少，通常在具有平滑顏色改變的圖 像區(qū)域中或者圖像中出現(xiàn)條帶化偽像。如上所述，抖動(dòng)和誤差擴(kuò)散算 法通常用于減少條帶化偽像。在大多數(shù)抖動(dòng)算法中，向圖像添加具有 高空間頻率的數(shù)字信號(hào)以掩蔽條帶化效應(yīng)。然而，DVD/HD-DVD內(nèi) 的壓縮是去除具有高空間頻率的信號(hào)的有損壓縮。因此，即使在壓縮 前通過(guò)抖動(dòng)處理來(lái)掩蔽條帶化，在壓縮后，條帶化偽像也經(jīng)常出現(xiàn)。
用于抖動(dòng)或者顏色深度減少的傳統(tǒng)方法是針對(duì)顯示應(yīng)用和打印服 務(wù)。由于抖動(dòng)是處理鏈中最后的步驟，很好地保持了所添加的高空間 頻率，并且當(dāng)減少顏色深度時(shí)，所添加的高空間頻率起到掩蔽條帶化 效應(yīng)的作用。誤差擴(kuò)散是另一種常用方法，其中，在相鄰像素周?chē)?發(fā)量化誤差以生成掩蔽效應(yīng)并且保持整體圖像強(qiáng)度。然而，這些方法 未考慮到有損壓縮(如MPEG1、 2、 4或者H.264)的效應(yīng)，這些有損 壓縮傾向于減少或者截?cái)喔哳l率信號(hào)。因此，由于壓縮編碼器將使用 多個(gè)比特來(lái)表示所添加的抖動(dòng)噪聲或者量化誤差并且使用較少的比特 來(lái)表示圖像，因此大多數(shù)抖動(dòng)和誤差擴(kuò)散方法將減少壓縮過(guò)程中的比 特率效率。同時(shí)，由于己經(jīng)減少或者截?cái)嗔搜诒涡盘?hào)，在壓縮之后，
條帶化偽像較容易出現(xiàn)。
此外，通過(guò)要求用戶(hù)干預(yù)來(lái)確定在圖像中何處出現(xiàn)偽像，使偽像 減少過(guò)程更加復(fù)雜。這使得偽像減少過(guò)程對(duì)于用戶(hù)或者操作者來(lái)說(shuō)成 為耗時(shí)的過(guò)程。
因此，需要用于減少圖像中的偽像的技術(shù)，其中，在圖像處理(例 如有損壓縮處理)之后偽像將保持減少或者抑制。此外，需要用于自 動(dòng)檢測(cè)圖像中包括偽像的區(qū)域以減少操作者干預(yù)的技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容
本公開(kāi)的設(shè)備和方法提供了一種用于對(duì)具有顏色強(qiáng)度的平滑線 性轉(zhuǎn)變并易于在圖像處理中出現(xiàn)條帶化偽像的圖像區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)的自 動(dòng)條帶化區(qū)域檢測(cè)算法或函數(shù)。該設(shè)備和方法使用基于參數(shù)模型的 法來(lái)檢測(cè)條帶化區(qū)域。將條帶化區(qū)域定義為具有平滑的強(qiáng)度或顏色轉(zhuǎn)變的區(qū)域。該類(lèi)型的區(qū)域傾向于在圖像處理(如量化、顏色校正等) 之后具有條帶或偽輪廓。使用線性表面模型來(lái)對(duì)該區(qū)域中的像素的強(qiáng) 度進(jìn)行建模。如果可以使用線性表面模型來(lái)近似表示該區(qū)域，則可以 將該區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域。
該設(shè)備和方法首先將圖像分為均質(zhì)顏色區(qū)域。由于在相同圖像中 可能存在不同類(lèi)型的區(qū)域，如邊緣區(qū)域、紋理區(qū)域以及平滑區(qū)域，該 設(shè)備和方法基于其顏色或亮度強(qiáng)度將圖像分割為多個(gè)區(qū)域。如果所分 割的區(qū)域滿(mǎn)足特定準(zhǔn)則(如大小、統(tǒng)計(jì)顏色分布等)，則將該分割的區(qū) 域選擇為條帶化區(qū)域的候選。將該區(qū)域中的像素的強(qiáng)度或者顏色與線 性表面進(jìn)行擬合，以驗(yàn)證該區(qū)域是否是條帶化區(qū)域。使用參數(shù)模型來(lái) 估計(jì)每一個(gè)區(qū)域的顏色線性轉(zhuǎn)變。如果在區(qū)域中存在顏色強(qiáng)度的平滑 線性轉(zhuǎn)變，則將該區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域。
根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)方面，提供了一種用于檢測(cè)圖像中的條帶化區(qū) 域的方法。所述方法包括將至少一幅第一圖像分割為至少一個(gè)均質(zhì) 顏色區(qū)域；估計(jì)所述至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變； 以及在顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)上平滑的情況下，將所述至少一個(gè)均 質(zhì)顏色區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域。
在另一個(gè)方面中， 一種用于檢測(cè)圖像中的條帶化區(qū)域的設(shè)備包 括圖像分割模塊，被配置用于將至少一幅第一圖像分割為至少一個(gè) 均質(zhì)顏色區(qū)域；線性轉(zhuǎn)變估計(jì)器，被配置用于估計(jì)所述至少一個(gè)均質(zhì) 顏色區(qū)域的顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變；以及區(qū)域檢測(cè)模塊，被配置用于在 顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)上平滑的情況下，將所述至少一個(gè)均質(zhì)顏色 區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域。
根據(jù)本公開(kāi)的另一個(gè)方面， 一種用于檢測(cè)圖像中的條帶化區(qū)域的 設(shè)備包括用于將至少一幅第一圖像分割為至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域的 裝置；用于估計(jì)所述至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變的 裝置；以及用于在顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)上平滑的情況下將所述至 少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域的裝置。
在另一個(gè)方面中，提供了一種機(jī)器可讀的程序存儲(chǔ)設(shè)備，有形實(shí) 現(xiàn)了機(jī)器可執(zhí)行指令的程序，以執(zhí)行用于檢測(cè)圖像中的條帶化區(qū)域的方法步驟，所述方法包括將至少一幅第一圖像分割為至少一個(gè)均質(zhì) 顏色區(qū)域；估計(jì)所述至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變； 以及在顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)上平滑的情況下，將所述至少一個(gè)均 質(zhì)顏色區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域。


通過(guò)下面結(jié)合附圖來(lái)閱讀的優(yōu)選實(shí)施例的詳細(xì)描述，將描述本公 開(kāi)的這些和其它方面、特征以及優(yōu)點(diǎn)，并且使其變得顯而易見(jiàn)。 在附圖中，貫穿視圖，相似的參考標(biāo)號(hào)表示相似的元件 圖1是根據(jù)本公開(kāi)的方面的用于減少圖像中的偽像的設(shè)備的示例
二^^
不思；
圖2是根據(jù)本公開(kāi)的方面的用于在圖像中進(jìn)行基于區(qū)域的跟蹤的 示例方法的流程圖3是根據(jù)本公開(kāi)的方面的用于檢測(cè)圖像中的條帶化區(qū)域的示例 方法的流程圖4是根據(jù)本公開(kāi)的方面的用于對(duì)圖像的區(qū)域中的像素的強(qiáng)度進(jìn) 行建模的示例方法的流程圖；以及
圖5是根據(jù)本公開(kāi)的方面的用于減少圖像中的偽像的示例方法的 流程圖。
具體實(shí)施例方式
應(yīng)理解，可以按照硬件、軟件或其結(jié)合的各種形式來(lái)實(shí)現(xiàn)附圖所 示的元件。優(yōu)選地，通過(guò)一臺(tái)或多臺(tái)適當(dāng)編程的通用設(shè)備上的硬件和 軟件的結(jié)合，來(lái)實(shí)現(xiàn)這些元件，所述通用設(shè)備可以包括處理器、存儲(chǔ) 器和輸入/輸出接口。
本描述說(shuō)明了本公開(kāi)的原理。因此，可以認(rèn)識(shí)到，本領(lǐng)域技術(shù)人 員能夠想到各種實(shí)施本公開(kāi)的原理的設(shè)置，雖然這里沒(méi)有顯式地描述 或示出這些設(shè)置，但是，這些設(shè)置包括在本公開(kāi)的精神和范圍中。
這里闡述的所有示例和條件語(yǔ)言是為了教導(dǎo)的目的，以幫助讀者 理解本公開(kāi)的原理以及發(fā)明人為了改進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)而貢獻(xiàn)的概念，這些應(yīng)被解釋為并非將本發(fā)明局限于這樣具體闡述的示例和條件。
此外，這里闡述本公開(kāi)的原理、方面和實(shí)施例以及其具體示例的 所有表述應(yīng)包括其結(jié)構(gòu)和功能的等效物。此外，這樣的等效物應(yīng)包括 當(dāng)前已知的等效物以及未來(lái)開(kāi)發(fā)的等效物，例如，開(kāi)發(fā)出的執(zhí)行相同 功能的任何元件，而不論其結(jié)構(gòu)如何。
因此，例如，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)理解，這里呈現(xiàn)的框圖表示了實(shí) 現(xiàn)本公開(kāi)原理的示意電路圖的概念視圖。類(lèi)似地，可以認(rèn)識(shí)到，任何 流程圖、流程圖表、狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖、偽代碼等表示了各種過(guò)程，所述過(guò) 程可以被實(shí)質(zhì)上表示在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中，并從而由計(jì)算機(jī)或處理器 執(zhí)行，而不論是否顯式地示出了這樣的計(jì)算機(jī)或處理器。
可以通過(guò)使用專(zhuān)用硬件以及能夠與合適的軟件相關(guān)聯(lián)地執(zhí)行軟 件的硬件，來(lái)提供圖中所示的各種元件的功能。在由處理器提供時(shí)， 可以由單個(gè)專(zhuān)用處理器、單個(gè)共享處理器或多個(gè)單處理器(其中一些 可以是共享的)來(lái)提供該功能。此外，顯式使用的術(shù)語(yǔ)"處理器"或 "控制器"不應(yīng)被解釋為是排他性地指能夠執(zhí)行軟件的硬件，可以隱 含地包括但不限于數(shù)字信號(hào)處理器("DSP")硬件、用于存儲(chǔ)軟件
的只讀存儲(chǔ)器("ROM")、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器("RAM")、和永久存儲(chǔ)器。
也可以包括其他硬件，不論其為傳統(tǒng)的和/或常規(guī)的。類(lèi)似地，圖 中所示的任何開(kāi)關(guān)僅是概念性的?？梢酝ㄟ^(guò)程序邏輯的操作、通過(guò)專(zhuān) 用邏輯、通過(guò)程序控制和專(zhuān)用邏輯的交互，或甚至手動(dòng)地實(shí)施其功能， 如從上下文中可以更具體地理解的，實(shí)現(xiàn)者可以選擇特定的技術(shù)。
在權(quán)利要求書(shū)中，表述為用于執(zhí)行指定功能的裝置的任何元件應(yīng) 包含執(zhí)行該功能的任何方式，例如包括a)執(zhí)行該功能的電路元件的結(jié) 合或者b)任何形式的軟件，從而包括固件、微代碼等，與執(zhí)行該軟件 的適當(dāng)電路相結(jié)合來(lái)執(zhí)行該功能。由這樣的權(quán)利要求所限定的本公開(kāi)
在于以下事實(shí)以權(quán)利要求所要求保護(hù)的方式，將各種所述裝置所提
供的功能結(jié)合并集合在一起。因此，應(yīng)認(rèn)為可以提供這些功能的任何 裝置都與這樣所示的裝置等效。
可以將條帶化現(xiàn)象分為兩類(lèi)。在顏色比特減少或者顏色量化的過(guò)程中，由于信號(hào)精度降低，條帶化可能出現(xiàn)。在大多數(shù)情況下，可以 通過(guò)使用誤差擴(kuò)散算法來(lái)有效地去除這類(lèi)誤差。然而，其它處理，如 顏色校正、縮放和顏色空間轉(zhuǎn)換由于其有限的處理帶寬而對(duì)條帶化偽 像做出貢獻(xiàn)。不能通過(guò)誤差擴(kuò)散來(lái)有效地處理這類(lèi)條帶化。因此，需 要掩蔽信號(hào)來(lái)對(duì)這些條帶化偽像進(jìn)行掩蔽。所添加的掩蔽信號(hào)的量與 條帶化偽像的強(qiáng)度直接相關(guān)。
此外，具有變化強(qiáng)度和顏色等級(jí)的條帶化通常顯示在圖像中原始 平滑線性轉(zhuǎn)變區(qū)域上。需要對(duì)條帶化區(qū)域進(jìn)行標(biāo)識(shí)以有效地去除該條 帶。由于條帶化偽像最可能出現(xiàn)在平滑線性轉(zhuǎn)變中，因此，基于幀的 方法將不必要的掩蔽信號(hào)引入不具有條帶化偽像的區(qū)域中，從而降低 了圖像質(zhì)量。本公開(kāi)的設(shè)備和方法提供有效去除條帶化的基于區(qū)域或 基于ROI (即基于感興趣的區(qū)域)的方法，其中，可以由人類(lèi)操作者 來(lái)調(diào)整所添加的掩蔽信號(hào)的量，以實(shí)現(xiàn)最佳可能的圖像質(zhì)量。本發(fā)明 的設(shè)備和方法還提供了對(duì)條帶化區(qū)域的自動(dòng)檢測(cè)。
本公開(kāi)的設(shè)備和方法提供了一種用于對(duì)具有顏色強(qiáng)度的平滑線 性轉(zhuǎn)變并易于在圖像處理中出現(xiàn)條帶化偽像的圖像區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)的自 動(dòng)條帶化區(qū)域檢測(cè)算法或函數(shù)。該設(shè)備和方法使用基于參數(shù)模型的方 法來(lái)檢測(cè)條帶化區(qū)域。將條帶化區(qū)域定義為具有平滑的強(qiáng)度或顏色轉(zhuǎn) 變的區(qū)域。該類(lèi)型的區(qū)域傾向于在圖像處理(如量化、顏色校正等) 之后具有條帶或偽輪廓。使用線性表面模型來(lái)對(duì)該區(qū)域中的像素的強(qiáng) 度進(jìn)行建模。如果可以使用線性表面模型來(lái)近似表示該區(qū)域，則可以 將該區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域。
該設(shè)備和方法首先將圖像分為均質(zhì)顏色區(qū)域。由于在相同圖像中 可能存在不同類(lèi)型的區(qū)域，如邊緣區(qū)域、紋理區(qū)域以及平滑區(qū)域，該 設(shè)備和方法基于其顏色或亮度強(qiáng)度將圖像分割為多個(gè)區(qū)域。如果所分 割的區(qū)域滿(mǎn)足特定準(zhǔn)則(如大小、統(tǒng)計(jì)顏色分布等)，則將該分割的區(qū) 域選擇為條帶化區(qū)域的候選。將該區(qū)域中的像素的強(qiáng)度或者顏色與線 性表面進(jìn)行擬合，以驗(yàn)證該區(qū)域是否是條帶化區(qū)域。使用參數(shù)模型來(lái) 估計(jì)每一個(gè)區(qū)域的顏色線性轉(zhuǎn)變。如果在區(qū)域中存在顏色強(qiáng)度的平滑 線性轉(zhuǎn)變，則將該區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域?？梢詫⒆詣?dòng)條帶化區(qū)域檢測(cè)并入基于區(qū)域的條帶化去除系統(tǒng)或
者設(shè)備中。本公開(kāi)還提供一種基于ROI (基于感興趣的區(qū)域)的誤差 擴(kuò)散和條帶掩蔽方案，被設(shè)計(jì)用于去除所檢測(cè)的條帶化區(qū)域中的條帶 化并且將對(duì)其他處理(例如，壓縮處理)的副作用最小化。為了讓該 設(shè)備在影片/視頻處理中的實(shí)際應(yīng)用中有效率，提供了基于區(qū)域的跟蹤 算法，以將ROI (例如所檢測(cè)的條帶化區(qū)域)跟蹤至多個(gè)后續(xù)幀中， 從而減輕人類(lèi)操作者的工作量。
現(xiàn)在參見(jiàn)附圖，圖l示出了根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例的示例設(shè)備組件。 可以提供掃描設(shè)備或裝置103用于將膠片104 (例如攝像機(jī)原始負(fù)片) 掃描為數(shù)字格式(例如Cineon格式或者SMPTE DPX文件)。掃描設(shè)備 103可以包括例如電視電影或者從影片生成視頻輸出的任何設(shè)備，例如 具有視頻輸出的Arri LocPn)TM。備選地，可以直接使用來(lái)自后期制作 處理或者數(shù)字電影106的文件(例如已經(jīng)具有計(jì)算機(jī)可讀形式的文件)。 計(jì)算機(jī)可讀文件的潛在源是AVIDTM編輯器、DPX文件、D5帶等等。
將掃描的膠片輸入至后處理設(shè)備102，例如計(jì)算機(jī)。可以在任何 各種已知計(jì)算機(jī)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)該計(jì)算機(jī)，該計(jì)算機(jī)平臺(tái)具有硬件，如一 個(gè)或者更多中央處理單元(CPU)、存儲(chǔ)器110 (如隨機(jī)存取存儲(chǔ)器
(RAM)和/或只讀存儲(chǔ)器(ROM))以及輸入/輸出(I/O)用戶(hù)接口 112 (如鍵盤(pán)、光標(biāo)控制設(shè)備(例如鼠標(biāo)、搖桿等))以及顯示設(shè)備。 該計(jì)算機(jī)平臺(tái)還包括操作系統(tǒng)和微指令代碼。本文描述的各種處理和 函數(shù)可以是微指令代碼的一部分或者經(jīng)由操作系統(tǒng)執(zhí)行的軟件應(yīng)用程 序(或其組合)的一部分。在一個(gè)實(shí)施例中，在程序存儲(chǔ)設(shè)備上有形 實(shí)現(xiàn)該軟件應(yīng)用程序，可以將該軟件應(yīng)用程序上載至任何合適的機(jī)器
(如后處理設(shè)備102)并且由其執(zhí)行。另外，可以通過(guò)各種接口和總線 結(jié)構(gòu)(如并行端口、串行端口或者通用串行總線(USB))將各種其他 的外圍設(shè)備連接至計(jì)算機(jī)平臺(tái)。其它外圍設(shè)備可以包括附加存儲(chǔ)設(shè)備 124和打印機(jī)128。可以采用打印機(jī)128用于打印影片的修改版本126， 例如影片立體版本。
備選地，可以直接將已經(jīng)具有計(jì)算機(jī)可讀形式的文件/膠片106(例 如數(shù)字電影，例如可以將其存儲(chǔ)在外部硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器124上)輸入至計(jì)算影。
軟件程序包括在存儲(chǔ)器110中存儲(chǔ)的用于減少圖像中的偽像的誤 差擴(kuò)散模塊114。誤差擴(kuò)散模塊114包括用于生成信號(hào)以掩蔽圖像中的 偽像的噪聲或信號(hào)生成器116。噪聲信號(hào)可以是白噪聲、高斯噪聲、用 不同截止頻率濾波器調(diào)制的白噪聲等等。提供截?cái)嗄K118以確定圖像 的塊的量化誤差。誤差擴(kuò)散模塊114還包括被配置為向相鄰塊分發(fā)量化 誤差的誤差分發(fā)模塊120。
提供區(qū)域檢測(cè)模塊1U用于檢測(cè)至少一幅圖像中的條帶化區(qū)域。 區(qū)域檢測(cè)模塊111包括圖像分割模塊113，被配置用于將至少一幅第一 圖像分割為至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域。提供線性轉(zhuǎn)變估計(jì)器115，被配置 用于估計(jì)所分割的均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變。線性轉(zhuǎn)變估 計(jì)器115采用線性參數(shù)模型來(lái)對(duì)所分割區(qū)域的表面進(jìn)行建模。區(qū)域檢測(cè) 模塊115還被配置用于在顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)上平滑的情況下，將 該均質(zhì)顏色區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域，將在下面描述其細(xì)節(jié)。
還提供跟蹤模塊132用于在場(chǎng)景的多個(gè)幀中跟蹤R01 (例如，所檢 測(cè)的條帶化區(qū)域)。跟蹤模塊132包括掩模生成器134，用于針對(duì)場(chǎng)景的 每一圖像或幀來(lái)生成二進(jìn)制掩模。從圖像中例如由用戶(hù)輸入的在ROI 周?chē)L制的多邊形或者由區(qū)域檢測(cè)模塊lll定義的ROI來(lái)生成該二進(jìn) 制掩模。二進(jìn)制掩模是具有像素值為1或0的圖像。ROI內(nèi)的所有像素 具有值l，并且其它像素具有值0。跟蹤模塊132還包括跟蹤模型136， 用于估計(jì)從一幅圖像到另一幅圖像(例如從場(chǎng)景中的一幀到另一幀) 的ROI的跟蹤信息。
提供編碼器122用于將輸出圖像編碼為任意已知的壓縮標(biāo)準(zhǔn)，如 MPEG1、 2、 4、 H.264等等。
圖2是根據(jù)本公開(kāi)的方面的用于跟蹤圖像中感興趣的區(qū)域(ROI) 的示例方法的流程圖。首先，后處理設(shè)備102獲取至少一幅2維(2D) 圖像(步驟202)。如上所述，后處理設(shè)備102通過(guò)獲得具有計(jì)算機(jī)可讀 格式的數(shù)字母片視頻文件來(lái)獲取至少一幅2D圖像?？梢酝ㄟ^(guò)用數(shù)字視 頻攝像機(jī)捕捉視頻圖像的時(shí)間序列來(lái)獲取數(shù)字視頻文件。備選地，可 以由傳統(tǒng)膠片類(lèi)型的攝像機(jī)來(lái)捕捉視頻序列。在該場(chǎng)景中，經(jīng)由掃描設(shè)備103來(lái)掃面影片。
應(yīng)當(dāng)理解，不管該影片是掃描的還是已經(jīng)具有數(shù)字格式，該影片
的數(shù)字文件將包括與幀的位置相關(guān)的指示或者信息例如幀編號(hào)、距 離影片起始處的時(shí)間等。數(shù)字視頻文件的每一幀將包括一幅圖像，例 如I'、 I2、 ...In。
在步驟204，定義或者檢測(cè)至少一幅圖像中的感興趣的區(qū)域R。在 一個(gè)實(shí)施例中，操作者使用交互式用戶(hù)接口 (如用戶(hù)接口112)來(lái)定義 具有條帶化偽像的區(qū)域，例如通過(guò)在圖像上勾勒多邊形區(qū)域。在另一 個(gè)實(shí)施例中，由將關(guān)于圖3描述的自動(dòng)檢測(cè)算法或函數(shù)來(lái)檢測(cè)該區(qū)域。
參見(jiàn)圖3，獲取二維(2D)圖像(步驟302)。在步驟304，分割模 塊113將圖像分割為至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域。在本公開(kāi)的顏色分割中， 使用均值偏移算法或函數(shù)來(lái)找到圖像中的支配顏色。在顏色直方圖空 間中迭代地使用均值偏移函數(shù)來(lái)找到局部最大值。將與局部最大值相 對(duì)應(yīng)的顏色分配作為支配顏色并將其從直方圖中去除。重復(fù)該過(guò)程， 以找到下一個(gè)支配顏色。在不存在支配顏色之后，該迭代過(guò)程停止。 以基于這些支配顏色來(lái)將圖像分割為區(qū)域。
在圖像分割之后，基于大小和區(qū)域的統(tǒng)計(jì)分布來(lái)選擇區(qū)域列表作 為條帶化候選(步驟306)。如果區(qū)域大小(例如像素的數(shù)量)小于預(yù) 定閾值，則丟棄該區(qū)域。在各實(shí)施例中，將該閾值設(shè)置為從50至大約 200個(gè)像素。然后計(jì)算區(qū)域內(nèi)像素的顏色分布的方差。如果方差高于預(yù) 定閾值，則丟棄該區(qū)域。最終，選擇剩下的區(qū)域作為條帶化區(qū)域的候 選。
在步驟308中，線性轉(zhuǎn)變估計(jì)器115估計(jì)所選條帶化區(qū)域候選的顏 色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變。通過(guò)對(duì)所分割的區(qū)域中的像素的強(qiáng)度表面進(jìn)行建 模來(lái)估計(jì)線性轉(zhuǎn)變。該表面建模使用下列線性參數(shù)模型
/(x，少)=ax + 6y+ c (1) 其中/Oc，y)是在位置(u)處的預(yù)測(cè)顏色強(qiáng)度，a、 b、 c是恒定系數(shù)。上 述等式定義3D空間中的2D平面。g卩，輸入圖像是二維的并且另一維是 顏色強(qiáng)度，從而x、少、/將提供三維軸。
接下來(lái)，如圖4所示，估計(jì)線性模型的表面系數(shù)。使用健壯并且迭代的估計(jì)來(lái)估計(jì)表面系數(shù)。相對(duì)于常規(guī)的最小均方估計(jì)，健壯估計(jì) 的優(yōu)點(diǎn)是其對(duì)于外來(lái)物(例如，膠片中的灰塵或者區(qū)域中較小的不相
關(guān)對(duì)象)的健壯性。首先，在步驟402，將來(lái)自所選分割區(qū)域的3D點(diǎn) 輸入至等式(1)定義的模型中。健壯估計(jì)從使用傳統(tǒng)的均方估計(jì)對(duì)表 面系數(shù)進(jìn)行初始估計(jì)開(kāi)始(步驟404)。然后使用估計(jì)的系數(shù)來(lái)獲得2D 線性表面(406)，例如，在每一個(gè)像素位置(x，y)處，由等式(1) 來(lái)計(jì)算估計(jì)的亮度強(qiáng)度。如果點(diǎn)顯著地偏離估計(jì)的2D表面，例如偏離 預(yù)定的第一閾值，則將這些點(diǎn)歸類(lèi)為外來(lái)物，將其丟棄并且不參與到 下一輪系數(shù)估計(jì)的中(步驟408)。用于外來(lái)物的閾值基于所有像素的 平均均方差。在步驟410中，如果估計(jì)誤差小于第二閾值(或者使用其 它停止準(zhǔn)則)，則使用除了外來(lái)物點(diǎn)之外的3D點(diǎn)來(lái)重復(fù)估計(jì)和外來(lái)物 拒絕過(guò)程，直到估計(jì)誤差小于第二預(yù)定閾值。 一旦估計(jì)誤差小于第二 預(yù)定閾值，則存儲(chǔ)表面系數(shù)(步驟412)。
返回圖3，在獲得系數(shù)之后，分析所選分割區(qū)域的顏色強(qiáng)度的線 性轉(zhuǎn)變，以確定線性轉(zhuǎn)變是否平滑，并且如果該轉(zhuǎn)變是平滑的，則將 該區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域(310)。通過(guò)確定表面擬合誤差來(lái)分析線性 轉(zhuǎn)變。表面擬合誤差定義為圖像中真實(shí)強(qiáng)度表面與估計(jì)的強(qiáng)度表面之 間的均方誤差(或者其它誤差度量)，如下所示
e= X 《,))2 (2)
其中/(w)是圖像區(qū)域^中坐標(biāo)(x,y)處的實(shí)際像素值，/^,力是在坐標(biāo)
(x,y)處通過(guò)使用等式(1)中估計(jì)的系數(shù)(a,b,c)來(lái)評(píng)估表面等式 而得到的估計(jì)的像素值。如果表面擬合誤差低于閾值，并且a,b不都等 于零，則確定線性轉(zhuǎn)變?yōu)槠交?，并且將該區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域。然 后該過(guò)程重復(fù)直到對(duì)步驟306中所有的所選分割區(qū)域進(jìn)行歸類(lèi)(步驟 312)。
在步驟314，區(qū)域檢測(cè)模塊lll確定任何歸類(lèi)的條帶化區(qū)域是否共 享共同邊界。例如，如果兩個(gè)區(qū)域共享預(yù)定數(shù)目的像素，則區(qū)域檢測(cè) 模塊111確定這兩個(gè)區(qū)域共享共同邊界。如果至少兩個(gè)歸類(lèi)的條帶化區(qū)域共享共同邊界，則區(qū)域檢測(cè)模塊lll將這至少兩個(gè)歸類(lèi)的條帶化區(qū)域合并為單一條帶化區(qū)域。該過(guò)程重復(fù)直到條帶化區(qū)域之間不存在共同邊界。
一旦已經(jīng)定義或者檢測(cè)到區(qū)域，則該方法返回圖2的步驟206。通過(guò)ROI，生成二進(jìn)制掩模并且在用于跟蹤ROI (例如所檢測(cè)的區(qū)域)的設(shè)備中使用該二進(jìn)制掩模。二進(jìn)制掩模是具有像素值為i或o的圖像。在用戶(hù)定義的多邊形或所檢測(cè)的區(qū)域內(nèi)的所有像素具有值l，并且其它像素具有值O。 二進(jìn)制掩模可以用于表示ROI。然后在步驟206
中讀取場(chǎng)景的下一幀。
條帶化偽像出現(xiàn)在平滑的顏色分級(jí)區(qū)域。然而， 一般跟蹤算法需要在區(qū)域中出現(xiàn)的一些獨(dú)特的特征以用于健壯和準(zhǔn)確的跟蹤。因此，提供一種使用不同跟蹤區(qū)域的跟蹤方案。在步驟208， ROIR生長(zhǎng)或變換為較大區(qū)域，以捕捉區(qū)域的更突出的特征以用于跟蹤。將具有一些突出特征的該較大區(qū)域稱(chēng)作跟蹤區(qū)域Rt。該區(qū)域生長(zhǎng)算法使用ROI的邊界像素作為種子以及一種"流域(watershed)"實(shí)現(xiàn)來(lái)生長(zhǎng)該區(qū)域。
為了估計(jì)跟蹤信息，使用6參數(shù)跟蹤模型136(例如仿射運(yùn)動(dòng)模型)來(lái)跟蹤區(qū)域(步驟210)。首先將跟蹤區(qū)域分為16X16塊，并且通過(guò)使用亮度強(qiáng)度找到下一幀中的最佳塊匹配來(lái)獲得每一個(gè)塊的運(yùn)動(dòng)向量。所有塊的運(yùn)動(dòng)向量用于估計(jì)跟蹤模型中的六個(gè)參數(shù)。使用線性回歸過(guò)程以找到將預(yù)測(cè)的像素與實(shí)際像素之間的誤差最小化的最佳參數(shù)。使用該6參數(shù)跟蹤模型將R0I的二進(jìn)制掩模投影到下一幀(步驟212)。在步驟214，該設(shè)備確定是否處理了該場(chǎng)景的最后一幀。如果不是，則該設(shè)備返回步驟206直到處理了該場(chǎng)景所有幀。 一旦ROI對(duì)于多個(gè)幀可用，則可以容易地將該過(guò)程自動(dòng)應(yīng)用于該場(chǎng)景的其余部分。
該設(shè)備提供對(duì)跟蹤結(jié)果的實(shí)時(shí)反饋。在步驟216，操作者可以評(píng)估結(jié)果，并且如果結(jié)果不令人滿(mǎn)意則可以修改ROI (步驟212)。例如，操作者可以在用戶(hù)接口112的顯示器中查看R01，以確定是否正確跟蹤ROI。如果操作者不滿(mǎn)意，則可以修改ROI并且重復(fù)跟蹤過(guò)程。在步驟220，將每一圖像或幀的ROI的二進(jìn)制掩模存儲(chǔ)在二進(jìn)制文件中，并且如下所述用作ROI以進(jìn)行基于ROI的誤差擴(kuò)散和條帶化掩蔽。此外，將ROI的二進(jìn)制掩模存儲(chǔ)在二進(jìn)制文件中并且將其攜帶至下一級(jí)。例如，
如果下一級(jí)是MPEG4AVC編碼，則可以由編碼器來(lái)使用ROI的信息， 以為ROI分配正確的比特。可以在存儲(chǔ)設(shè)備124中存儲(chǔ)該元數(shù)據(jù)并且將
其與圖像相關(guān)聯(lián)，使得可以在其它處理中利用該元數(shù)據(jù)。
在圖5中示出了基于ROI的誤差擴(kuò)散和條帶化掩蔽方案的流程圖。 如上所述，在步驟502獲取要處理的至少一幅圖像。
在步驟504,選擇塊大小。可以將圖像分為任意數(shù)目的塊。塊是 矩形區(qū)域中包含的多個(gè)像素，例如Bm，n，其中m、 n表示塊索引。所有 塊可以具有相同大小，如2X2、 3X3等等。塊大小還可以根據(jù)本地圖 像屬性而變化?？梢杂刹僮髡呓?jīng)由用戶(hù)接口112來(lái)選擇塊大小，或者可 以由圖像大小來(lái)確定塊大小，使得對(duì)于不同的圖像大小保持恒定的比 率。如下所述，本公開(kāi)的誤差擴(kuò)散方法作用于塊級(jí)。 一旦選擇了塊大 小，則對(duì)于相同圖像而言塊大小保持相同。
應(yīng)當(dāng)理解，塊大小可以從單一像素變化到任何任意大小，如2X2、 2X3、 4X4。不同塊大小的使用給予設(shè)備對(duì)掩蔽信號(hào)的空間頻率的控 制。如果后續(xù)處理是有損壓縮，則這是很重要的，有損壓縮傾向于去 除高空間頻率。添加良好控制的掩蔽信號(hào)將減少壓縮偽像并且避免條 帶化在有損壓縮之后重新出現(xiàn)。
一旦選擇了塊大小，將從第一塊開(kāi)始來(lái)處理構(gòu)成圖像的所有塊 (步驟506)。首先，設(shè)備將確定該塊是否在所定義或檢測(cè)的感興趣的 區(qū)域(ROI)中(步驟508)。如果該塊不在ROI中，則使用簡(jiǎn)單量化方 案來(lái)減少顏色比特深度(步驟516)，例如消除塊的最低有效比特并且 不補(bǔ)償量化誤差。在步驟516之后，設(shè)備將轉(zhuǎn)向圖像中的下一塊(步驟 518)。
在步驟510，經(jīng)由噪聲生成器116向圖像添加噪聲信號(hào)(例如掩蔽 信號(hào))?；谙袼嘏c區(qū)域邊界的距離(例如接近性)來(lái)向像素分配從O 至255的等級(jí)。確定塊中至少一個(gè)像素與所定義的區(qū)域的邊界的距離， 并且基于所確定的距離來(lái)分配與該至少一個(gè)像素相關(guān)聯(lián)的掩蔽信號(hào)的 值。這些等級(jí)用于對(duì)掩蔽信號(hào)的強(qiáng)度進(jìn)行按比例縮小，從而在區(qū)域的 邊界區(qū)中產(chǎn)生平滑轉(zhuǎn)變。計(jì)算ROI中的像素顏色值的均值和方差。如果像素的顏色與均值之差比方差大三倍或者更大，則指示了存在不太
可能是條帶化偽像的顯著特征。為了保留該特征，對(duì)該像素分配等級(jí)o，
其意味著不向該像素添加噪聲。這種情況的示例是具有星星的藍(lán)天的
場(chǎng)景，其中條帶化偽像出現(xiàn)在天空中。設(shè)備IOO可以選擇藍(lán)天作為ROI 用于去條帶化處理。由于天空中的所有星星的顏色值顯著不同于ROI 中像素的均值，因此將天空中的所有星星正確地保留。
在步驟512，確定塊的量化誤差。首先，經(jīng)由截?cái)嗄K118對(duì)圖像 的每一塊執(zhí)行截?cái)嗪瘮?shù)。采用截?cái)嗪瘮?shù)以通過(guò)將比特值除以恒定量化 因子Q (2的冪)來(lái)減少塊中每一個(gè)像素的比特深度。 一般而言，量化 因子Q等于2X，其中x是要截?cái)嗟谋忍財(cái)?shù)。例如，對(duì)于從10比特?cái)?shù)據(jù)截 斷到8比特?cái)?shù)據(jù)，恒定量化因子Q將是4，即0=22。如下定義截?cái)嗪瘮?shù)
/:. = 7" + ~, /. (3)
w q ， '，y
其中/。.是塊內(nèi)的像素值，iV。.是噪聲生成器116在截?cái)嘀疤砑拥男?br> 號(hào)，e是量化因子。/,:是截?cái)嗪蟮南袼刂怠Ｔ诮財(cái)噙^(guò)程中，對(duì)于像素
值存在要注意的舍入問(wèn)題。例如，如果/".等于1.75，即7(/。. + 乂.;)除 以4(Q)，則/,:將需要由整數(shù)來(lái)表示?；诒绢I(lǐng)域已知的不同舍入方案， /。.可以是2或者1。
在等式3中，a^.是噪聲，例如白噪聲，并且其減少了結(jié)構(gòu)偽像。 一般而言，氣;具有隨機(jī)信號(hào)分布。經(jīng)由用戶(hù)接口112，操作者可以手 動(dòng)控制a^.的取值范圍。缺省地，a^.的取值范圍是從0至Q-1。通過(guò)對(duì)
圖像的所選塊中的每一個(gè)像素使用相同的噪聲，在塊中噪聲模式的空
間頻率將較低，這減少了整幅圖像中的噪聲的整體空間頻率。由于減
少了噪聲的空間頻率，該噪聲(即掩蔽信號(hào))將在壓縮過(guò)程后存活并
且在解壓縮期間抑制偽像。
接下來(lái)，如下面的等式(4)所示來(lái)確定塊中每一個(gè)像素的量化 誤差，并且所有量化誤差之和產(chǎn)生塊量化誤差^ ，基于誤差擴(kuò)散系
m，w
數(shù)將塊量化誤差五分發(fā)至相鄰塊中。
<formula>formula see original document page 19</formula>對(duì)于總塊量化誤差E ，將把量化誤差e的一部分分發(fā)至由下述等 式確定的相鄰塊中
e=c ,",*￡" (5) 其中c(m,n)是誤差擴(kuò)散系數(shù)。
在步驟514，經(jīng)由誤差分發(fā)模塊120將塊量化誤差分發(fā)至相鄰塊。 如下定義每一個(gè)塊內(nèi)的誤差分發(fā)函數(shù)-
,"=;;+氣,，(6) W=_L /. ejg (7)
其中e是分發(fā)至塊^。的總誤差，W、 M是塊的尺寸，M^是塊S,的加
權(quán)系數(shù)。在一個(gè)實(shí)施例中，使用如等式(6)所示的均勻分布來(lái)計(jì)算加 權(quán)系數(shù)?？梢栽O(shè)計(jì)更復(fù)雜的函數(shù)來(lái)計(jì)算w,.,例如，可以將H^設(shè)置為
與I(i,j)成正比。
塊A"的大小確定了誤差擴(kuò)散過(guò)程中可以控制的空間頻率的量，
并且被選擇為實(shí)現(xiàn)掩蔽偽像的最佳效果。然而，較大的塊大小往往生 成結(jié)構(gòu)化偽像，這在誤差擴(kuò)散過(guò)程中是不利的。這種結(jié)構(gòu)化偽像包括 塊邊界偽像，其中對(duì)兩個(gè)不同塊的2個(gè)相鄰像素進(jìn)行不同的變換。等式 1中的A^還用于使用隨機(jī)噪聲包括來(lái)消除潛在的結(jié)構(gòu)化偽像。已經(jīng)發(fā) 現(xiàn)，示例塊大小2X2足以處理720X480像素的圖像(例如DVD分辨 率)，同時(shí)不產(chǎn)生可見(jiàn)的塊偽像。應(yīng)當(dāng)理解，可以采用其它塊大小和圖 像大小而不產(chǎn)生可見(jiàn)偽像。
在步驟516或者步驟510至514己經(jīng)執(zhí)行了量化之后，該設(shè)備將進(jìn) 行至圖像中的下一塊，直到處理圖像中的所有塊(步驟518)。在誤差 分發(fā)函數(shù)修改了圖像之后，可以在后處理設(shè)備的存儲(chǔ)器(例如存儲(chǔ)設(shè) 備124)中保存該圖像。 一旦已經(jīng)修改了特定影片的所有圖像，可以根 據(jù)任何傳統(tǒng)壓縮標(biāo)準(zhǔn)(如MPEG1、 2、 4、 h.264等)，經(jīng)由編碼器122 來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行編碼。然后可以在存儲(chǔ)設(shè)備(例如存儲(chǔ)設(shè)備124)中存儲(chǔ)壓縮影片130，或者將其傳送至可移除式存儲(chǔ)設(shè)備(例如DVD)中。 盡管本文中已經(jīng)詳細(xì)地示出和描述了使用本公開(kāi)教義的實(shí)施例， 本領(lǐng)域技術(shù)人員可以容易地設(shè)計(jì)出仍使用該教義的很多其它改變的實(shí) 施例。已經(jīng)描述了用于減少圖像中的偽像的設(shè)備和方法的優(yōu)選實(shí)施例 (應(yīng)作為示意性而非限制性)，但是應(yīng)當(dāng)注意，根據(jù)上述教義，本領(lǐng)域 技術(shù)人員可以做出修改和變型。因此，應(yīng)當(dāng)理解，在所附權(quán)利要求所 概括的本公開(kāi)的范圍和精神內(nèi)，可以對(duì)本公開(kāi)所公開(kāi)的特定實(shí)施例中 進(jìn)行改變。因此，已經(jīng)以專(zhuān)利法要求的細(xì)節(jié)和特性描述了本公開(kāi)，在 所附權(quán)利要求中闡述了要求并且期望受到專(zhuān)利證書(shū)保護(hù)的內(nèi)容。
權(quán)利要求
1、一種用于檢測(cè)圖像中的條帶化區(qū)域的方法，所述方法包括將至少一幅第一圖像分割為至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域(304)；估計(jì)所述至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變(308)；以及在顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)上平滑的情況下，將所述至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域(310)。
2、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其中，所述估計(jì)步驟包括使用線性表面模型來(lái)對(duì)所分割的區(qū)域中像素的強(qiáng)度表面進(jìn)行建模(404)。
3、 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述歸類(lèi)步驟包括將所估計(jì)的強(qiáng)度表面擬合至所述至少一幅第一圖像中的實(shí)際強(qiáng)度表面。
4、 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，還包括確定所估計(jì)的強(qiáng)度表面與所述至少一幅第一圖像中的實(shí)際強(qiáng)度表面之間的表面擬合誤差；以及其中，在所述表面擬合誤差小于預(yù)定閾值的情況下，確定顏色強(qiáng) 度的線性轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)上平滑。
5、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其中，所述分割步驟包括對(duì)所述至少一幅第一圖像執(zhí)行均值偏移函數(shù)。
6、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，還包括 確定至少一個(gè)所分割的區(qū)域的像素?cái)?shù)目；以及在所述像素?cái)?shù)目小于預(yù)定閾值的情況下，丟棄所述至少一個(gè)所分 割的區(qū)域。
7、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，還包括計(jì)算至少一個(gè)所分割的區(qū)域的像素的顏色分布的方差；以及 在所計(jì)算的方差大于預(yù)定閾值的情況下，丟棄所述至少一個(gè)所分 割的區(qū)域。
8、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，還包括確定至少一個(gè)歸類(lèi)的條帶化區(qū)域中的每個(gè)區(qū)域是否共享共同邊 界；以及在至少兩個(gè)歸類(lèi)的條帶化區(qū)域共享共同邊界的情況下，將所述至少兩個(gè)歸類(lèi)的條帶化區(qū)域合并為單一條帶化區(qū)域(314)。
9、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，還包括將所檢測(cè)的條帶化區(qū)域跟蹤至至少一幅第二圖像(210、 212);以及對(duì)所檢測(cè)的條帶化區(qū)域應(yīng)用誤差擴(kuò)散函數(shù)，以掩蔽所述至少一幅第一和第二圖像中的條帶化偽像(510、 512、 514)。
10、 根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中，所述應(yīng)用步驟還包括 選擇所述至少一幅圖像的像素的塊大小(504); 確定至少一個(gè)塊是否在所檢測(cè)的條帶化區(qū)域中(508);向所述至少一個(gè)塊添加掩蔽信號(hào)(510);確定所述至少一幅圖像中的所述至少一個(gè)塊的量化誤差(512);以及將所述量化誤差分發(fā)至相鄰塊(514)。
11、 根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中，所述跟蹤步驟還包括針對(duì)所述至少一幅第一圖像的所檢測(cè)的條帶化區(qū)域來(lái)生成二進(jìn)制掩模；以及將所述二進(jìn)制掩模投影至所述至少一幅第二圖像，以跟蹤所檢測(cè)的條帶化區(qū)域(212)。
12、 一種用于檢測(cè)圖像中的條帶化區(qū)域的設(shè)備(100)，所述設(shè)備包括圖像分割模塊(113)，被配置用于將至少一幅第一圖像分割為至 少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域；線性轉(zhuǎn)變估計(jì)器(115)，被配置用于估計(jì)所述至少一個(gè)均質(zhì)顏色 區(qū)域的顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變；以及區(qū)域檢測(cè)模塊Oll)，被配置用于在顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)上 平滑的情況下將所述至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域。
13、 根據(jù)權(quán)利要求12所述的設(shè)備(100)，其中，所述線性轉(zhuǎn)變估 計(jì)器(115)還被配置用于使用線性表面模型來(lái)對(duì)所分割的區(qū)域中像素的強(qiáng)度表面進(jìn)行建模。
14、 根據(jù)權(quán)利要求13所述的設(shè)備(100)，其中，所述區(qū)域檢測(cè)模塊(111)還被配置用于將所估計(jì)的強(qiáng)度表面擬合至所述至少一幅第 一圖像中的實(shí)際強(qiáng)度表面。
15、 根據(jù)權(quán)利要求14所述的設(shè)備(100)，其中，所述區(qū)域檢測(cè)模塊(111)還被配置用于確定所估計(jì)的強(qiáng)度表面與所述至少一幅第一圖像中的實(shí)際強(qiáng)度表面之間的表面擬合誤差；以及其中，在所述表面擬合誤差小于預(yù)定閾值的情況下，確定顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)上平 滑。
16、 根據(jù)權(quán)利要求12所述的設(shè)備(100)，其中，所述圖像分割模塊(113)還被配置用于對(duì)所述至少一幅第一圖像執(zhí)行均值偏移函數(shù)。
17、 根據(jù)權(quán)利要求12所述的設(shè)備(100)，其中，所述區(qū)域檢測(cè)模 塊(lll)還被配置用于確定至少一個(gè)所分割的區(qū)域的像素?cái)?shù)目；以 及在所述像素?cái)?shù)目小于預(yù)定閾值的情況下，丟棄所述至少一個(gè)所分割 的區(qū)域。
18、 根據(jù)權(quán)利要求12所述的設(shè)備(100)，其中，所述區(qū)域檢測(cè)模塊(111)還被配置用于計(jì)算至少一個(gè)所分割的區(qū)域的像素的顏色分布的方差；以及在所計(jì)算的方差大于預(yù)定閾值的情況下，丟棄所述至 少一個(gè)所分割的區(qū)域。
19、 根據(jù)權(quán)利要求12所述的設(shè)備(100)，其中，所述區(qū)域檢測(cè)模 塊(111)還被配置用于確定至少一個(gè)歸類(lèi)的條帶化區(qū)域中的每個(gè)區(qū) 域是否共享共同邊界；以及在至少兩個(gè)歸類(lèi)的條帶化區(qū)域共享共同邊 界的情況下，將所述至少兩個(gè)歸類(lèi)的條帶化區(qū)域合并為單一條帶化區(qū) 域。
20、 根據(jù)權(quán)利要求12所述的設(shè)備(100)，還包括跟蹤模塊(132)，被配置用于將所述至少一幅第一圖像中所檢測(cè) 的條帶化區(qū)域跟蹤至至少一幅第二圖像；以及誤差擴(kuò)散模塊(114)，被配置用于對(duì)所檢測(cè)的條帶化區(qū)域應(yīng)用誤 差擴(kuò)散函數(shù)，以掩蔽所述至少一幅第一和第二圖像中的條帶化偽像。
21、 根據(jù)權(quán)利要求20所述的設(shè)備(100)，其中，所述誤差擴(kuò)散模 塊(114)還包括信號(hào)生成器(116)，被配置用于生成要應(yīng)用至至少一幅圖像的掩蔽信號(hào)；其中，所述誤差擴(kuò)散模塊(114)還被配置用于 選擇所述至少一幅圖像的像素的塊大?。淮_定至少一個(gè)塊是否在所檢 測(cè)的條帶化區(qū)域中；確定所述至少一幅圖像中的所述至少一個(gè)塊的量 化誤差；以及將所述量化誤差分發(fā)至相鄰塊。
22、 一種用于檢測(cè)圖像中的條帶化區(qū)域的設(shè)備(100)，包括 用于將至少一幅第一圖像分割為至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域(113)的裝置；用于估計(jì)所述至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變 (115)的裝置；以及用于在顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)上平滑的情況下將所述至少一 個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域(111)的裝置。
23、 根據(jù)權(quán)利要求22所述的設(shè)備(100)，其中，用于估計(jì)(115) 的裝置還包括使用線性表面模型來(lái)對(duì)所分割的區(qū)域中像素的強(qiáng)度表 面進(jìn)行建模的裝置。
24、 根據(jù)權(quán)利要求23所述的設(shè)備(100)，其中，用于歸類(lèi)(111) 的裝置還包括用于將所估計(jì)的強(qiáng)度表面擬合至所述至少一幅第一圖 像中的實(shí)際強(qiáng)度表面的裝置。
25、 根據(jù)權(quán)利要求24所述的設(shè)備(100)，其中，用于歸類(lèi)(111) 的裝置還包括用于確定所估計(jì)的強(qiáng)度表面與所述至少一幅第一圖像 中的實(shí)際強(qiáng)度表面之間的表面擬合誤差的裝置；以及其中，在所述表 面擬合誤差小于預(yù)定閾值的情況下，用于確定顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變實(shí) 質(zhì)上平滑的裝置。
26、 根據(jù)權(quán)利要求22所述的設(shè)備(100)，其中，用于分割的(113) 裝置還包括:用于對(duì)所述至少一幅第一圖像執(zhí)行均值偏移函數(shù)的裝置。
27、 根據(jù)權(quán)利要求22所述的設(shè)備(100)，其中，用于歸類(lèi)(111) 的裝置還包括用于確定至少一個(gè)所分割的區(qū)域的像素?cái)?shù)目的裝置；以及在所述像素?cái)?shù)目小于預(yù)定閾值的情況下，用于丟棄所述至少一個(gè) 所分割的區(qū)域的裝置。
28、 根據(jù)權(quán)利要求22所述的設(shè)備(100)，其中，用于歸類(lèi)(111)的裝置還包括用于計(jì)算至少一個(gè)所分割的區(qū)域的像素的顏色分布的方差的裝置；以及在所計(jì)算的方差大于預(yù)定閾值的情況下，用于丟棄 所述至少一個(gè)所分割的區(qū)域的裝置。
29、 根據(jù)權(quán)利要求22所述的設(shè)備(100),其中，用于歸類(lèi)(111)的裝置還包括用于確定至少一個(gè)歸類(lèi)的條帶化區(qū)域中的每個(gè)區(qū)域是 否共享共同邊界的裝置；以及在至少兩個(gè)歸類(lèi)的條帶化區(qū)域共享共同 邊界的情況下，用于將所述至少兩個(gè)歸類(lèi)的條帶化區(qū)域合并為單一條 帶化區(qū)域的裝置。
30、 根據(jù)權(quán)利要求22所述的設(shè)備(100)，還包括用于將所述至少一幅第一圖像中的所檢測(cè)的條帶化區(qū)域跟蹤至 至少一幅第二圖像(132)的裝置；以及用于對(duì)所檢測(cè)的條帶化區(qū)域應(yīng)用誤差擴(kuò)散函數(shù)以掩蔽所述至少 一幅第一和第二圖像中的條帶化偽像(114)的裝置。
31、 根據(jù)權(quán)利要求30所述的設(shè)備(100)，其中，用于歸類(lèi)的(114) 的裝置還包括用于生成要應(yīng)用至至少一幅圖像的掩蔽信號(hào)(116)的 裝置；用于選擇所述至少一幅圖像的像素的塊大小的裝置；用于確定 至少一個(gè)塊是否在所檢測(cè)的條帶化區(qū)域中的裝置；用于確定所述至少 一幅圖像中的所述至少一個(gè)塊的量化誤差的裝置；以及用于將所述量 化誤差分發(fā)至相鄰塊的裝置。
全文摘要
本公開(kāi)的設(shè)備和方法提供了用于對(duì)具有顏色強(qiáng)度的平滑線性轉(zhuǎn)變并且在圖像處理中易于具有條帶化偽像的圖像區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)的自動(dòng)條帶化區(qū)域檢測(cè)功能。所述設(shè)備和方法使用基于參數(shù)模型的方法來(lái)檢測(cè)條帶化區(qū)域。所述設(shè)備和方法提供了將至少一幅第一圖像分割為至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域(304)；估計(jì)所述至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變(308)；以及在顏色強(qiáng)度的線性轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)上平滑的情況下，將所述至少一個(gè)均質(zhì)顏色區(qū)域歸類(lèi)為條帶化區(qū)域(310)。
文檔編號(hào)G06T5/00GK101689295SQ200780053548
公開(kāi)日2010年3月31日 申請(qǐng)日期2007年6月29日 優(yōu)先權(quán)日2007年6月29日
發(fā)明者張東慶, 居 郭 申請(qǐng)人:湯姆森許可貿(mào)易公司