專利名稱：用于確定像素的平均顏色值的方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種確定像素的平均顏色值的方法，特別地，本發(fā)明涉及一種匹配兩 個圖像像條的方法，例如，一種針對以環(huán)繞方式布置的視圖的顏色平衡。此外，本發(fā)明涉及一種用于確定像素的平均顏色值的系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
出于多種目的，期望對兩個或更多個攝像機圖像進行匹配。由于攝像機定向不同 的緣故，圖像可能在顏色和/或亮度上存在過大差異，因此簡單地將圖像連接通常無法滿 足可接受的總圖像的要求。Zhang M. et al."Fast color correction using principal regions mapping in different color spaces”，Real Time Imaging，Academic Press Limited，GB LNKD-DOI 10. 1016/J. RTI. 2003. 11. 001，vol. 10，no. 1，1 Feb. 2004，pages 23-30 描述了一種用于在 一組圖像中平衡關(guān)于指定對象或場景(如全景圖像)的顏色外觀的顏色校正方法，Han B et al. "A novel hybrid color registration algorithm for image stiching applications，，，IEEE Transactions on Consumer Electronics, IEEE USA, vol. 52，no. 3，August 2006，pagesll29_1134描述了一種用于圖像縫合應(yīng)用的統(tǒng)一不同圖 像中顏色外觀的算法。

發(fā)明內(nèi)容
可能需要一種能夠以高效方式匹配圖像的方法和/或系統(tǒng)。根據(jù)權(quán)利要求所述的確定被分配至多個像素的平均顏色值的方法、匹配兩個圖像 像條的方法、以及用于確定像素的平均顏色值的系統(tǒng)可以滿足以上定義的需要?？梢栽趶?屬權(quán)利要求中描述其他實施例。根據(jù)示例性方面，提供了一種確定分配給多個像素中一些像素的平均顏色值的方 法，所述多個像素形成圖像像條，所述多個像素中的每個像素具有特定的顏色分量值，其 中，所述方法包括確定所述多個像素中每個像素的第一顏色分量的值，其中，所述值對應(yīng) 于能夠由第一數(shù)目個比特描述的第一色深(colour depth)；以及將所述多個像素裝倉至第 一直方圖的第二數(shù)目個倉中，其中，所述第二數(shù)目低于由第一數(shù)目個比特表示的最大值。此 夕卜，所述方法可以包括確定所述第一直方圖的每個倉中的條目的數(shù)目；以及針對第一直 方圖的每個倉，確定被裝倉至相應(yīng)倉中的像素的第二顏色分量的平均顏色值。根據(jù)示例性方面，提供了一種匹配兩個圖像像條的方法，其中，所述方法包括針 對第一圖像像條執(zhí)行根據(jù)示例性方面的方法；針對第二圖像像條執(zhí)行根據(jù)示例性方面的方 法；以及確定第一圖像像條和第二圖像像條的空間子劃分的一致對的第一數(shù)目，其中，空間 子劃分的一致對是通過第一像條的空間子劃分和第二圖像像條的對應(yīng)空間子劃分是有效 空間子劃分來定義的；以及確定第一圖像像條和第二圖像像條的空間子劃分的差異對的第 二數(shù)目，其中，空間子劃分的差異對是通過第一像條的空間子劃分中剛好一個和第二圖像像條的對于空間子劃分是有效空間子劃分來定義的。 特別地，如果具有與由峰值倉表示的顏色值相對應(yīng)的顏色的相應(yīng)空間子劃分的像 素數(shù)目超過預(yù)定閾值，空間子劃分可以是有效空間子劃分。根據(jù)又一示例性方面，一種用于確定多個像素中一些像素的平均顏色值的系統(tǒng)， 所述多個像素形成圖像像條，所述多個像素中的每個像素具有特定的顏色分量值，其中，所 述系統(tǒng)包括圖像芯片設(shè)備，適于確定所述多個像素中每個像素的第一顏色分量的值，其 中，所述值對應(yīng)于能夠由第一數(shù)目個比特描述的第一色深；存儲設(shè)備，適于將所述多個像素 裝倉至第一直方圖的第二數(shù)目個倉中，其中，所述第二數(shù)目低于由第一數(shù)目個比特表示的 最大值；以及處理器設(shè)備，適于確定所述第一直方圖的每個倉中的條目的數(shù)目，并且所述處 理器設(shè)備適于針對第一直方圖的每個倉，確定被裝倉至相應(yīng)倉中的像素的第二顏色分量的 平均顏色值。術(shù)語“平均”可以特別表示概括或表示不相等值的集合的一般意義的單個值。特 別地，在統(tǒng)計學(xué)中，術(shù)語“平均”或“平均值”可以被稱為平均數(shù)或均值。術(shù)語“值”可以特別表示所分配的或通過計算或測量而確定的數(shù)值量。術(shù)語“顏色”可以特別表示任意對象的可以按照色彩、亮度和/或飽和度來描述的 方面。在物理學(xué)中，顏色特別與人眼可見的特定波長范圍的電磁輻射相關(guān)聯(lián)。這樣的波長 的輻射包括被稱為可見光譜(即光)的電磁波譜的那部分。因此，術(shù)語“顏色值”可以特別表示按照色彩、亮度和/或飽和度來描述或表征可 見對象的數(shù)值量。術(shù)語“像素”可以特別地是“畫面元素”的簡稱。特別地，術(shù)語“像素”可以表示用 作光傳感器的電荷耦合器件的檢測元件中的任一個。此外，術(shù)語“像素”可以特別表示一起 構(gòu)成圖像的小的離散元素中的任一個。由于以陣列排列的多個像素可以形成電視或計算機 屏幕的可變的可見部分，因此可以例如在電視或計算機屏幕上看見圖像。因此，術(shù)語“像素的顏色值”可以特別表示分配給畫面元素的數(shù)值量。術(shù)語“像條”可以特別表示相對狹長的片或部分，例如條帶。因此，術(shù)語“多個像 素形成圖像像條”可以特別表示相對狹長的畫面元素的部分，即長度大于寬度的陣列，如矩 形。術(shù)語“顏色分量”可以特別表示顏色系統(tǒng)的顏色元素或顏色碼的顏色成分。由于 光的物理定律以及感知的生理學(xué)特性，可以通過顏色系統(tǒng)的三個分量的加性或減性合成形 成并表示多種顏色。一種顏色系統(tǒng)可由不同顏色形成，如R(紅)、G(綠)和B(藍)。另一 顏色系統(tǒng)可以由Y(黃)、C(青)和M(品紅)形成。三個顏色分量可以被配置至一個像素。顏色可以精確地由其色彩、飽和度以及亮度(三個屬性足以與其它可能感知的 顏色相區(qū)分)來指定。色彩是通常與諸如紅、橙、黃等術(shù)語相關(guān)聯(lián)的顏色的方面。飽和度 (又稱色度或色調(diào))指相對純度。當純凈、鮮艷、濃厚的紅色與可變量的白色混合時，產(chǎn)生 淺紅或淡紅，分別具有相同的色彩但不同的飽和度。這些淺色被稱為非飽和色。最后，色 彩和飽和度的任意給定組合的光可以具有可變亮度(又稱強度或值)，其取決于存在光 能白勺總量。ebcid:com. britannica. oec2. identifier. IndexEntryContentIdentifier ？ idxStructld = 340440&library = EB術(shù)語“確定”可以特別表示找出或測量對象的屬性。
術(shù)語“倉”可以特別表示類別并且術(shù)語“裝倉”可以特別表示值的值的分類。例如， 當位于特定區(qū)間中時，可以通過將值分類至一類中來將值裝倉。在直方圖的上下文中，術(shù)語 “倉”因此可以表示被分在或裝倉在一個類別中的參數(shù)值的區(qū)間。術(shù)語“色深”可以特別表示可以用二進制方法量化顏色分量的值。因此，例如R、G、 B顏色系統(tǒng)的24比特色深可以為每個顏色分量(R、G和B)分配0和255間的值(8比特)。 對于由所使用比特的數(shù)目給定的每個顏色分量，存在最大數(shù)目的可能值。由于每個顏色分 量可以使用8比特或256個不同的顏色分量值來描述，這導(dǎo)致可由24比特色深表示的2563 =16. 777. 216種顏色。像素可以由每個顏色分量的對應(yīng)子像素形成。術(shù)語“直方圖”可以特別表示測量值的頻率分布表示。直方圖可以表示類別區(qū)間 或倉，其中，倉中條目的數(shù)目可以等于針對相應(yīng)倉確定的對應(yīng)頻率。術(shù)語“條目”可以特別表示在集合中出現(xiàn)的記錄或記號?？梢詫χ狈綀D或直方圖 的倉中的條目的數(shù)目求和。在本申請的范圍中，倉中的每個條目可以與像素相關(guān)。術(shù)語“匹配”可以特別表示與某些事物相比較地設(shè)置其他事物，或?qū)⒛承┦挛锱c其 它事物比較。術(shù)語“空間子劃分”可以特別表示在空間中分類或分割的某些事物。術(shù)語“有效空間子劃分”可以特別表示相關(guān)部分。術(shù)語“一致對”可以特別表示，針對第一像條，給出有效空間子劃分，針對第二象 條，對應(yīng)空間子劃分也是有效的。術(shù)語“差異對”可以特別表示，第一像條和第二像條的剛好一個相應(yīng)子劃分是有效 的。根據(jù)上述示例性方法的要點，可以提供一種可以確定平均顏色值的方法。針對形 成圖像像條的多個像素，可以確定所分配的第一顏色分量的顏色值。用于確定第一顏色分 量的顏色值的色深可以由第一數(shù)目個比特來描述。第一數(shù)目個比特可以表示第一顏色分量 的可能顏色值。接著，可以減少可能值的數(shù)目。即，可以根據(jù)與第二數(shù)目個比特相對應(yīng)的色 深對顏色值分類，其中，比特的第二數(shù)目低于比特的第一數(shù)目。換言之，根據(jù)較粗的分類對 像素分類。根據(jù)該粗分類，每個類或倉包含若干個像素。每個像素根據(jù)第二分類被分配至 類別或倉。對于包含各種像素的每個類別，對對應(yīng)第二顏色分量的值進行平均。可以通過 采取取包含根據(jù)第一顏色分量值的粗分類而分類的像素在內(nèi)的相應(yīng)類別或倉的多種像素， 形成第二顏色分量的每個平均顏色值。第二顏色分量值的平均可以導(dǎo)致在由第一顏色分量 的粗分類中的像素的位置限定的像素位置處平均第二顏色分量值。換言之，第一直方圖可 以與第一顏色分量相關(guān)聯(lián)，而第二組多個倉可以與第二顏色分量相關(guān)聯(lián)。此外，應(yīng)當提到的 是，第二組多個倉可以形成偽直方圖，其中，偽直方圖的每個倉可以與第一直方圖的一個倉 相關(guān)或相關(guān)聯(lián)。即，第一直方圖的每個倉可以具有第二組多個倉中的相關(guān)聯(lián)的倉。一種匹配兩個圖像像條的方法可以利用第二顏色分量和重新裝倉的第一顏色分 量像素的平均顏色值。取出表現(xiàn)為最有利或主要的類別或倉，以比較兩個相鄰的圖像像條。 該倉可以被稱為峰值倉，同時表示第一和第二分量的顏色值的顏色值鄰域。為了比較像條， 可以沿像條的長度，將它們劃分為空間子劃分，從而可以準備空間子劃分對?？臻g子劃分對 可以由第一像條和第二像條相關(guān)部分或子劃分表示。對于每個像條的每個部分，可以執(zhí)行 相關(guān)分析。如果對于峰值倉的每個顏色分量，條目數(shù)目超過特定閾值，可以將所考慮的像條部分分類為相關(guān)。閾值還可以取決于空間子劃分在像條上的位置，以對一個或多個空間子 劃分加權(quán)。兩個像條相關(guān)的相應(yīng)子劃分或部分可以被稱為一致對。其中僅一個像條相關(guān)的 相應(yīng)子劃分或部分可以被稱為差異對。一致對和差異對的數(shù)目可用于兩個像條的比較。特別地，兩個圖像像條之一可以是第一圖像或視圖的一部分，而兩個圖像像條中 的另一個可以是第二圖像或視圖(例如可能與第一圖像具有某些交疊或者可能與第一圖 像不具有交疊的鄰接視圖)的一部分。例如，第一圖像像條可以對應(yīng)于右部分，或者可以包 括第一圖像的右邊緣，而第二圖像像條可以包括第二視圖的左部分或左邊緣，使得第一圖 像像條和第二圖像像條彼此相對。換言之，兩個像條可以對應(yīng)于兩個圖像像條的邊界區(qū)。例 如，根據(jù)示例性方面的方法可以用作對以環(huán)繞方式配置的視圖的顏色平衡的過程或方法的 起始點。這樣的視圖可能涉及在用于汽車的所謂鳥瞰(Birdview)系統(tǒng)中的視圖，被拍攝用 于產(chǎn)生從上方顯示汽車的單幅圖像或視圖的例如前、后、右和左圖像。為了產(chǎn)生這樣的鳥瞰 圖像，用于確定平均顏色值的方法可能有助于產(chǎn)生不同主視圖間平滑的過渡區(qū)。然而，確定 平均顏色值的方法還可用于其他過程。以下，將描述確定若干像素的平均顏色值的方法的其他示例性實施例。然而，這些 實施例還適用于匹配兩個圖像像條的方法和用于確定像素的平均顏色值的系統(tǒng)。根據(jù)示例性實施例，該方法還包括針對每個平均顏色值，定義相關(guān)聯(lián)的鄰域，其 中，每個相關(guān)聯(lián)的鄰域可以定義第二組多個倉中的一個相關(guān)聯(lián)的倉；以及針對所述第二組
多個倉中每個相關(guān)聯(lián)的倉，確定位于相應(yīng)相關(guān)聯(lián)的倉中具有第二顏色分量的值的像素的數(shù) 目。術(shù)語“鄰域”可以特別表示屬于與給定點的距離小于給定正數(shù)的給定集合的所有 點的集合。特別地，鄰域可以表示值附近的區(qū)間。在純數(shù)學(xué)含義中，平均顏色值可以具有鄰域。倉的每個條目涉及倉的像素，每個像 素涉及其顏色值。對于特定平均顏色值和給定鄰域，可以確定若干像素或條目。此處，未聲 明關(guān)于像素在圖像中或圖像的像條中的空間位置，其中，像素與平均顏色值相關(guān)聯(lián)?？梢源_ 定僅僅一個基于第一直方圖的平均顏色值的相應(yīng)偽直方圖。根據(jù)示例性實施例，該方法還包括通過選擇第一直方圖中以及第二組多個倉中 相應(yīng)相關(guān)聯(lián)倉中條目數(shù)目比給定閾值大的倉，確定表示顏色值的一個峰值倉。特別地，所述峰值倉可以表示第一直方圖和相關(guān)聯(lián)的第二組多個倉的倉，兩者均 具有超過公共或單個閾值的條目數(shù)目?？梢酝ㄟ^在逐步降低表示條目數(shù)據(jù)的閾值的值時， 確定均超過該閾值的第一直方圖的倉和第二組多個倉中的倉，來選擇相應(yīng)峰值倉。如果第 一直方圖的兩個倉和第二組多個倉中的兩個相關(guān)聯(lián)的倉超過同一閾值，可以任意選擇將第 一直方圖的哪個倉定義為峰值倉。例如，可以基于被裝倉至第一直方圖的相應(yīng)倉中的像素 的對應(yīng)平均空間位置，來進行該選擇。特別地，峰值倉可以描述或?qū)?yīng)于特定顏色值，例如 兩個或者甚至三個顏色分量值的組合。根據(jù)示例性實施例，該方法還包括將圖像像條劃分為多個空間子劃分，其中，根 據(jù)圖像像條的每個像素到圖像像條一端的距離，將圖像像條的每個像素分類至多個空間子 劃分之一中；如果具有與由峰值倉表示的顏色值相對應(yīng)的顏色的相應(yīng)空間子劃分的像素數(shù) 目超過預(yù)定閾值，將每個空間子劃分定義為有效空間子劃分；并且如果具有與由峰值倉表 示的顏色值相對應(yīng)的顏色的相應(yīng)空間子劃分的像素數(shù)目未超過預(yù)定閾值，將每個空間子劃分定義為非有效空間子劃分。特別地，每個空間子劃分可由到像條一端的距離位于給定區(qū)間的圖像像條的像素 形成，例如，第一子劃分可由到像素像條的下端的距離在0和A間的像素形成，而第二子劃 分可由到像素像條的下端的距離在A和B個像素間的區(qū)間中的圖像像條的像素形成，等等。以下，將描述匹配兩個圖像像條的方法其他示例性實施例。然而，這些實施例還適 用于確定若干像素的平均顏色值方法和用于確定像素的平均顏色值的系統(tǒng)。根據(jù)示例性實施例，該方法還包括確定一致對的第一數(shù)目是否高于第一預(yù)定閾 值，以及差異對的第二數(shù)目是否低于或等于第二預(yù)定閾值；以及如果滿足以上確定步驟中 的兩個，向連續(xù)性參數(shù)分配值“真”。特別地，第一預(yù)定閾值可由定義最小一致或相等的要求的數(shù)目給出，和/或第二 預(yù)定閾值可由定義最大相異或不等的數(shù)目給出。如果對查詢的應(yīng)答為“真”，可能找到了適 當?shù)姆逯祩}。如果連續(xù)性參數(shù)未被設(shè)置為“真”，即不滿足上述條件，可以執(zhí)行新峰值倉確定步 驟。對于新峰值倉確定步驟，可以從搜索中排除或者可以再次考慮每個已經(jīng)失敗的峰值倉。根據(jù)示例性實施例，該方法還包括確定一致對的第一數(shù)目是否低于或等于第三 預(yù)定閾值，以及差異對的第二數(shù)目是否高于或等于第四預(yù)定閾值；以及如果滿足以上確定 步驟中的至少一個，向采樣非連續(xù)性參數(shù)分配值“真”。特別地，該方法還可以包括確定一致對的第一數(shù)目是否低于或等于第五預(yù)定閾 值；以及如果滿足以上確定步驟，向采樣非連續(xù)性參數(shù)分配值“真”。特別地，第三預(yù)定閾值可以與第一閾值參數(shù)相同或不同，第四預(yù)定閾值可以與第 二閾值參數(shù)相同或不同。例如，第四預(yù)定值可以是零或者可以是無窮。在該上下文中，值無 窮可以特別表示高于差異對的可能數(shù)目的值，即導(dǎo)致永遠無法滿足相應(yīng)條件的事實。非連續(xù)性查詢和相應(yīng)的非連續(xù)性參數(shù)可以確定兩個像條相異或不等的程度。因 此，第三閾值可以定義滿足非連續(xù)性條件的兩個像條的最大一致或相等，第四閾值可以定 義滿足非連續(xù)性條件的兩個像條的最小相異或不等。根據(jù)示例性實施例，該方法還包括通過以下步驟確定第一圖像像條的兩個顏色 分量之一的均值顏色值確定相應(yīng)顏色分量的峰值倉的平均顏色值；以及確定具有位于所 確定的平均顏色值附近的顏色偏差區(qū)內(nèi)的相應(yīng)顏色分量的顏色值的像素的均值顏色值，同 時對所述顏色值應(yīng)用第二色深，所述第二色深能夠由比用于描述平均顏色值的比特數(shù)目更 高的比特數(shù)目來描述。特別地，可以針對每個顏色分量并針對每個視圖的每個圖像像條，確定一個均值 顏色值。此外，第二色深可以等于第一色深。特別地，顏色偏差區(qū)可以形成將平均顏色值作 為其均值或者至少作為其中點的顏色值區(qū)間。如前所述，色深可以表征特定顏色分量的顏 色值的量化程度。以比特表示的色深越高，可以表示的顏色數(shù)目就越多。平均顏色值可以 與峰值倉關(guān)聯(lián)。為了以較高精度獲得均值顏色值，可以將平均顏色變換為較多比特數(shù)目的 色深。由較高色深給出的該經(jīng)變換的平均顏色值附近的偏差區(qū)或鄰域可以表征若干像素。 根據(jù)這些數(shù)目的像素的顏色值的頻率分布，稱為均值顏色值的對應(yīng)顏色值的平均可能偏離 先前變換的平均顏色值。均值顏色值可以是像條的最經(jīng)常出現(xiàn)的顏色值的精確度量。根據(jù)示例性實施例，該方法還包括確定第二圖像像條的兩個顏色分量之一的另一均值顏色值，以算EdgeShiftf (EdgeShift 邊緣偏移)，其中，爐幼訴f是通過從第 二圖像像條的均值顏色值中減去第一圖像像條的均值顏色值來計算的。特別地，k可以表示特定視圖或圖像，而X可以表示特定顏色分量。特別地，第二 圖像像條可以對應(yīng)于視圖或圖像的邊緣的左像條，而第一圖像像條可以對應(yīng)于同一視圖的 同一邊緣的右像條。應(yīng)當注意的是，可以針對所有顏色分量x(例如針對可由紅、綠和藍給 出的兩個或三個顏色分量)，計算參數(shù)^^/評皿講/;并且針對所有視圖k (例如涉及前、后、左 和右視圖的四個視圖)，計算四個參數(shù)^EdgeShiftM以是兩個被比較的像條的 顏色偏移的度量。A^ge幼訴f的值越高，邊緣兩側(cè)的(即，對于第一像條和對于第二像條的) 最經(jīng)常出現(xiàn)的顏色值間的差異可能越大。為了找出顏色偏移的適當?shù)闹?，可以按下述方?找出這些值。特別地，每個像條可以與對應(yīng)視圖的一部分相對應(yīng)，例如，多個視圖的右邊緣部分 或左邊緣部分，其中，多個視圖可以形成環(huán)繞配置。術(shù)語“環(huán)繞配置”可以特別地指可由位于 不同方向的攝像機拍攝的視圖或圖像，并且如果以適當方式相對彼此配置圖像，圖像可以 形成全景或環(huán)繞視圖。特別地，第一圖像或視圖的左部分可以對應(yīng)于攝像機的第一指向，而 在構(gòu)成環(huán)繞配置的一行圖像或視圖的最后圖像的右部分可以對應(yīng)于同一或近似相同的指 向。例如，對于汽車，鳥瞰可由拍攝四個視圖的四個攝像機產(chǎn)生?？梢皂槙r針地按前視圖、 右視圖、后視圖和左視圖的順序配置這些視圖，以產(chǎn)生正在計算的汽車的環(huán)繞視圖或鳥瞰。根據(jù)示例性實施例，該方法還包括a)確定總體顏色非連續(xù)性參數(shù)的值，其中，如果當對于預(yù)定BirdviewDiscontinuityThreshold(鳥瞰非連續(xù)性閾值)，針對數(shù)目 為NumView的多個視圖
權(quán)利要求
1.一種確定分配給多個像素中一些像素的平均顏色值的方法，所述多個像素形成圖像 像條(31，41)，所述多個像素中的每個像素具有特定的顏色分量值，所述方法包括確定所述多個像素中每個像素的第一顏色分量的值，其中，所述值對應(yīng)于能夠由第一 數(shù)目個比特描述的第一色深，將所述多個像素裝倉至第一直方圖的第二數(shù)目個倉中，其中，所述第二數(shù)目低于由第 一數(shù)目個比特表示的最大值，確定所述第一直方圖的每個倉中的條目的數(shù)目，以及針對第一直方圖的每個倉，確定被裝倉至該相應(yīng)倉中的像素的第二顏色分量的平均顏 色值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括針對每個平均顏色值，定義相關(guān)聯(lián)的鄰域，其中，每個相關(guān)聯(lián)的鄰域定義了第二組多個 倉中的一個相關(guān)聯(lián)的倉，以及針對所述第二組多個倉中每個相關(guān)聯(lián)的倉，確定位于該相應(yīng)相關(guān)聯(lián)的倉中具有第二顏 色分量的值的像素的數(shù)目。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，還包括通過選擇第一直方圖中以及第二組多個倉中相應(yīng)相關(guān)聯(lián)倉中條目數(shù)目比給定閾值大 的倉，確定表示顏色值的一個峰值倉。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，還包括將圖像像條劃分為多個空間子劃分，其中，根據(jù)圖像像條的每個像素到圖像像條一端 的距離，將圖像像條的每個像素分類至所述多個空間子劃分之一中。
5.一種匹配兩個圖像像條的方法，包括針對第一圖像像條執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法， 針對第二圖像像條執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，確定第一圖像像條和第二圖像像條的空間子劃分的一致對的第一數(shù)目，其中，空間子 劃分的一致對是通過第一像條的空間子劃分和第二圖像像條的對應(yīng)空間子劃分是相關(guān)空 間子劃分來定義的，以及確定第一圖像像條和第二圖像像條的空間子劃分的差異對的第二數(shù)目，其中，空間子 劃分的差異對是通過第一像條的空間子劃分中剛好一個和第二圖像像條的對應(yīng)空間子劃 分是相關(guān)空間子劃分來定義的。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，還包括確定一致對的第一數(shù)目是否高于第一預(yù)定閾值，以及確定差異對的第二數(shù)目是否低于 或等于第二預(yù)定閾值，以及如果滿足以上兩個確定步驟，向連續(xù)性參數(shù)分配值“真”。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，還包括確定一致對的第一數(shù)目是否低于或等于第三預(yù)定閾值，以及確定差異對的第二數(shù)目是 否高于或等于第四預(yù)定閾值，以及如果滿足以上確定步驟中的至少一個，向采樣非連續(xù)性參數(shù)分配值“真”。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，還包括通過以下步驟確定第一圖像像條的兩個顏色分量之一的均值顏色值確定相應(yīng)顏色分量的峰值倉的平均顏色值，以及確定具有位于所確定的平均顏色值附近的顏色偏差區(qū)內(nèi)的相應(yīng)顏色分量的顏色值的 像素的均值顏色值，同時對所述顏色值應(yīng)用第二色深，所述第二色深能夠由比用于描述平 均顏色值的比特數(shù)目高的比特數(shù)目來描述。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，還包括確定第二圖像像條的兩個顏色分量之一的另一均值顏色值，以及 計算五辦^/7拆f，其中，《是通過從第二圖像像條的均值顏色值中減去第一圖 像像條的均值顏色值來計算的。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，還包括a)確定總體顏色非連續(xù)性參數(shù)的值，其中，如果對于預(yù)定BirdviewDiscontinuityThreshold，針對數(shù)目為NumView的多個視圖_ NumView-I^ ^ EdgeShift^ > BirdviewDiscontinuityThresholdX=R,G,B k=0則為所述總體顏色非連續(xù)性參數(shù)分配值“真”b)當為所述總體顏色非連續(xù)性參數(shù)分配值“真”時，確定局部顏色非連續(xù)性 參數(shù)的值，其中，針對數(shù)目為NumView的多個視圖中的每個視圖k，如果對于預(yù)定 EdgeDiscontinuityThreshold^ ^EdgeShift^ | > EdgeDiscontinuityThresholdX=R,GiB則為局部顏色非連續(xù)性參數(shù)分配值“真”， 和/或C)執(zhí)行非連續(xù)性重分布，其中，對于每個顏色分量X，非連續(xù)性重分布由下式給出i)如果對于剛好一個邊緣k，采樣非連續(xù)性參數(shù)為“真”和/或局部顏色非連續(xù)性參數(shù) 為“真”，NumEdges-XEdgeShift ’ f = _ ^ EdgeShiftf，i=0，i 關(guān) k )如果對于多于一個的邊緣k，采樣非連續(xù)性參數(shù)為“真”和/或局部顏色非連續(xù)性 參數(shù)為“真”，NumEdges -1EdgeShift f I· ^ EdgeShift f EdgeShift ’ xk = EdgeShift xk--NumEdges_x -Σ \EdgeShift fi=0iii)如果對于所有邊緣，顏色非連續(xù)性參數(shù)都不為真，NumEdges-IEdgeShift ‘ f=- ^ EdgeShift^i=Q ,i 羊k對單個邊緣k應(yīng)用重分布。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的方法，還包括 將EdgeShifif 瑜定為EdgeShift，f，將Shiftf觀定
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，還包括將幼講f重新確定為Wvg幼講f，其中，對于每個顏色分量X和/或?qū)τ诿總€邊緣k Wvg琴/由
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，還包括通過 Shiftf = AvgShiftf — (MeanShiftx _ AvgMeanShiftx {t、、，根據(jù) AvgShiftf、MeanShifiX 和 Av#eanShifiX (t)計算劭 其中對于每個顏色分量X，
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的方法，還包括針對每個顏色分量X和/或針對每個邊緣k，針對每個像素，計算
15.一種用于確定分配給多個像素中一些像素的平均顏色值的系統(tǒng)，所述多個像素形 成圖像像條，所述多個像素中的每個像素具有特定的顏色分量值，所述系統(tǒng)包括圖像芯片設(shè)備，適于確定所述多個像素中每個像素的第一顏色分量的值，其中，所述值 對應(yīng)于能夠由第一數(shù)目個比特描述的第一色深，存儲設(shè)備，適于將所述多個像素裝倉至第一直方圖的第二數(shù)目個倉中，其中，所述第二 數(shù)目低于由第一數(shù)目個比特表示的最大值，處理器設(shè)備，適于確定所述第一直方圖的每個倉中的條目的數(shù)目，并且所述處理器設(shè) 備適于針對第一直方圖的每個倉，確定被裝倉至該相應(yīng)倉中的像素的第二顏色分量的平均 顏色值。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種用于確定多個像素中一些像素的方法，所述多個像素形成圖像像條，所述多個像素中的每個像素具有特定的顏色分量值。所述方法包括確定所述多個像素中每個像素的第一顏色分量的值，其中，所述值對應(yīng)于能夠由第一數(shù)目個比特描述的第一色深；將所述多個像素裝倉至第一直方圖的第二數(shù)目個倉中，其中，所述第二數(shù)目低于由第一數(shù)目個比特表示的最大值；確定所述第一直方圖的每個倉中的條目的數(shù)目；以及針對第一直方圖的每個倉，確定被裝倉至相應(yīng)倉中的像素的第二顏色分量的平均顏色值。
文檔編號G06T7/40GK102103749SQ20101059783
公開日2011年6月22日 申請日期2010年12月16日 優(yōu)先權(quán)日2009年12月18日
發(fā)明者安德烈·勒平, 楊·皮卡爾 申請人:Nxp股份有限公司