專利名稱：數(shù)字化圖象的編碼方法和裝置的制作方法
背景技術(shù)：
以模型為基礎(chǔ)的具有3-維-模型的圖象編碼方法要求畫面內(nèi)容以計算機圖象模型形式的一個模型化。為了得到為此而必要的景深信息有各種可能性，例如從不同攝像機視圖中的不一致-/深度評價。
在以模型為基礎(chǔ)的編碼方法中一個重要的方面是用一種適當(dāng)?shù)男问矫枋鲞@些景深數(shù)據(jù)，通常作為三角形網(wǎng)格(線框)，為了以后借助于計算機圖象的視覺化。
從文獻[1]中已知各種方法求出用一個攝像機照出的一個畫面的景深信息。
從文獻[2]中已知一種輪廓跟蹤法。關(guān)于輪廓跟蹤法可以理解為一種方法，用它來求出一個圖象對象的邊緣，也就是圖象對象的輪廓。
從文獻[3]中已知一個圖象信號曲率值的計算，也就是編碼信息的第二次位置微分。
在這個關(guān)系中關(guān)于編碼信息例如可理解為亮度信息(流明值)和/或顏色信息(色值)，它們各自明確地從屬于一個數(shù)字化圖象的圖象點。
從文獻[4]中已知一種方法，為了使一個2-維-圖象，它們被一個多角形線包圍著，用很多以下被稱為三角網(wǎng)格的三角形添滿。在其中已知，被用來添滿由多角形包圍的平面的三角形的確定，是這樣形成的，必須滿足每個單個生成的三角形的一定的質(zhì)量判據(jù)。例如這樣從這個文獻中知道，使用一個最大的平面數(shù)據(jù)作為質(zhì)量判據(jù)，此平面數(shù)據(jù)不允許超過一個三角形。一個另外的已知的質(zhì)量判據(jù)是，每個被生成的三角形的內(nèi)角至少為20°。用這種方法保證了，在文獻[3]中敘述的算法的時間期限。
在文獻[5]中敘述了數(shù)字圖象處理的各種3-維-邊濾波器。
從文獻[6]，[10]，[11]中已知各種算法，用三角網(wǎng)格置入密集的深度數(shù)據(jù)的近似算法。用三角網(wǎng)格逼近密集的景深數(shù)據(jù)以下被稱為三角形化。
從文獻[8]中已知一種結(jié)構(gòu)-映射-法，在其中求得一個圖象對象的輪廓。為了有可能從不同的視圖中表現(xiàn)圖象對象，在構(gòu)成多角形時考慮了圖象對象的圖象點的景深信息。多角形在圖象的編碼時被使用。
從文獻[9]中已知，在一個3-維圖象對象中構(gòu)成一個多角形時多角形的樣本是這樣確定的，一個多角形是這樣被處理，它的樣本近似地位于一個由圖象對象規(guī)定的表面上，就如同樣本真的位于表面上一樣。
在這些已知的方法中近似算法的空間精度作為最佳判據(jù)是很重要的。這些方法產(chǎn)生的三角形網(wǎng)格具有很多小的和/或也是非常尖的三角形。然而用已知方法生成的這種三角形形狀并不適用于在計算機圖象中的所謂的結(jié)構(gòu)-映射-法。因此一個計算機圖象視覺化借助于已知方法的結(jié)構(gòu)-映射-法只可能得到相對差的質(zhì)量。
發(fā)明簡述本發(fā)明的任務(wù)是，給出實施本圖象編碼方法的一種方法和一種裝置，此時借助于結(jié)構(gòu)-映射-法的一個計算機圖象視覺化與已知的方法相比較質(zhì)量得到改善。
此問題是通過按照權(quán)利要求1的方法以及按照權(quán)利要求13的裝置解決的。
在按照權(quán)利要求1的方法中具有一個任意圖象點數(shù)的一個圖象對象的一個數(shù)字化圖象編碼應(yīng)進行以下處理步驟。對于圖象中包含的圖象對象求得圖象對象的輪廓。進而在一個下面的步驟中確定位于輪廓上的樣本。在確定樣本時考慮了圖象的圖象點的景深信息。在考慮樣本的情況下被形成多角形，用它們近似地添滿被輪廓包圍的平面。最后在使用多角形情況下圖象對象被編碼。
本方法的一個非常大的優(yōu)點是，在確定樣本時由于考慮了圖象點的景深信息具有附加景深信息語義的附加樣本被形成，它們可以在三角形化框架內(nèi)被使用。由于與新語義耦合的新樣本借助于結(jié)構(gòu)-映射-法使一個改善的視覺化成為可能。
為實施本方法的裝置同樣具有相應(yīng)的優(yōu)點，其中安排了一個處理器單元用來實施單個的處理步驟。
本發(fā)明的有利的改進從從屬權(quán)利要求得出。
在一個改進中為節(jié)省實施本方法所要求的計算時間是有利的，它是這樣求得輪廓的一個近似曲線和這樣確定樣本的，它們位于近似曲線上。所需要的計算時間的進一步節(jié)省是這樣達到的，近似曲線是通過輪廓的一個多角形化被求得的。
所需要的計算時間的進一步節(jié)省也是有利的，多角形的構(gòu)成是在2-維空間中進行的。
此外在本方法的一個改進中使用三角形作為多角形，因為多角形的這種形式很容易計算和因此被節(jié)省大量的計算時間。
此外證實其有利的是，多角形的形成是疊代地進行的，其中借助于一個預(yù)先規(guī)定的質(zhì)量判據(jù)確定，是否被求出另外的多角形。用這種方法可以達到的質(zhì)量在各個圖象對象的視覺化時被顯著地改善。
視覺化的一個進一步的改善是這樣達到的，作為形成另外的多角形的尺度是使用對應(yīng)于一個圖象對象景深信息的曲率。此時最好在大的曲率值時被確定小的最大面積和在小的曲率值時被確定大的最大面積。用這種方法在圖象對象中預(yù)先規(guī)定的景深區(qū)中盡可能平的區(qū)域用很少的大三角，和曲率大的區(qū)域用很多小三角，一般來說通過很多小的多角形，被近似。
附圖簡述在附圖中表示了一個實施例，在下面被詳細地敘述。
它們表示附圖1在一個流程圖中表示了本發(fā)明的單個處理步驟；附圖2攝像和處理圖象的一個一般裝置；附圖3a和3b一個人的一個圖象(附圖3a)和與之相符和的景深圖象(附圖3b)；附圖4人的輪廓的圖象點的一個簡圖，也就是來自于附圖3a中圖象對象；附圖5來自附圖5在3-維空間的一個多角形化的圖象邊緣的一個簡圖，也就是在考慮景深信息情況下；附圖6借助于例如一個多角形化表示的一個簡圖；附圖7一個與附圖6相符和的分支樹；附圖8按照文獻[4]中已知方法的一個三角形化的結(jié)果；附圖9來自附圖3b深景圖象的一個梯度圖；附圖10按照具有幾個改進的本發(fā)明的方法的一個三角形化的結(jié)果舉例。


附圖2表示攝像和處理圖象的一個裝置。由數(shù)個攝像機Ki(i＝1..n)從不同遠景照出的一個畫面。在畫面上是一個圖象對象BO，例如包括由攝像機Ki攝取的一個人P。
進行圖象分析的一個裝置A包括一個景深清晰度TS的一個裝置。在用于景深清晰度TS的裝置中主要是進行附加的前處理步驟，例如攝像機校準(zhǔn)，攝像機Ki棱鏡畸變的修正，圖象和不一致清晰度的改進措施。此外在景深清晰度TS裝置中得到，為了制作下面敘述的圖象中包括的圖象對象的3-維模型的景深信息。
從攝像機Ki得到的圖象Bi經(jīng)過一個導(dǎo)線V，例如一個傳輸導(dǎo)線被輸入給裝置A。
為了得到景深信息，也就是說為了得到在下面詳細敘述的景深圖象，從照得的圖象Bi中求得一個畫面的空間點與攝像機Ki的距離。這個例如是按照所謂的從不同攝像機視圖中的不一致-/景深清晰度完成的。不一致-/景深清晰度的一個可能的方法敘述在文獻[1]中。這種方法與其它可選擇的方法比較具有的優(yōu)點是，用這種方法不僅得到圖象對象BO的結(jié)構(gòu)信息而且還得到圖象對象BO的景深信息。
關(guān)于一個景深圖象TB在本文中被理解為具有圖象點的一個數(shù)字化的圖象，此時各自的一個景深信息是從屬于圖象點的，用景深信息記錄了各自對象點距棱鏡焦點的距離。關(guān)于一個密集的景深圖象TB被理解為一個景深圖象TB，在其上對于一個給定的區(qū)域的每個點上的一個景深值是定義了的。
一個還沒有照的圖象對象BO在一個畫面上被“新照相”情況下，例如因為它在過去的圖象中被其它的圖象對象BO蓋住了，必須為這個新的圖象對象BO求得圖象對象BO或圖象對象BO的一部分的一個3-維模型。這例如可以這樣達到，通過形成差分圖象，在過去的圖象中還沒有包括的，新的圖象對象BO被求得。從而這個新的圖象BO在景深圖象TB中可以被細分。
在一個為了3-維格式初始化SI的裝置中對于一個圖象對象的每個新的3-維模型，模型的3-維形狀參數(shù)被初始化。這個是通過一個下面詳細敘述的圖象對象BO的三角形化達到的。
一個圖象對象BO可以包含有數(shù)個用不同方法運動的但是仍然相互連接的對象，例如包含有人P胳膊AM，身體KP和頭H。為了求得這些不同對象在一個3-維運動評估BS裝置中和在一個3-維形狀參數(shù)的對象細分裝置和現(xiàn)實化OS裝置中進行一個3-維圖象對象的一個運動評估和借助于運動評估圖象對象BO也許被細分為數(shù)個小的圖象對象和相應(yīng)的小的圖象對象的形狀被現(xiàn)實化。
在對象細分OS裝置中建立在3-維運動評估基礎(chǔ)上的信息是通過圖象對象在運動中的不連續(xù)性被求得的。由于這個不連續(xù)性在不同運動著的3-維-圖象對象中進行圖象對象的一個細分。包含在圖象Bi中的景深信息和亮度信息，最好在圖象細分范圍內(nèi)被考慮-特別是為了求得不同運動著的圖象對象的單個圖象對象成分的對象邊緣時。
圖象數(shù)據(jù)被存儲在一個圖象存儲器SP中。
在一個結(jié)構(gòu)評估TE裝置中從被照得的圖象Bi出發(fā)求得各個圖象對象的結(jié)構(gòu)參數(shù)。
在這個裝置中得到的對象數(shù)據(jù)被編碼和例如傳輸給一個第二個裝置A進行解碼。
在附圖1上表示了本方法在它的處理步驟中具有幾個改進。
為得到一個圖象對象BO的一個3-維模型用一個自然畫面的一個圖象B作為出發(fā)點，如在附圖3a中表示的。在附圖3b中表示了與附圖3a對應(yīng)的景深圖象TB。
如果現(xiàn)在對于一個一定的區(qū)域應(yīng)該，也就是對于圖象B上的一個圖象對象BO生成一個三角形網(wǎng)格，則在一個第一個步驟101中最好在景深圖象TB中提取圖象對象BO的一個對象邊緣，以下被稱為輪廓KO。為此使用了一個例如從文獻[2]中已知的輪廓跟蹤方法。
在附圖4上圖象對象BO的輪廓KO被表示在2-維空間中。
與之相比較附圖5表示了在3-維空間的一個已經(jīng)多角形化的輪廓。
通過將從屬于景深圖象的各個圖象點的各自的景深值附加在圖象點的坐標(biāo)上，人們得到一個空間輪廓?？臻g輪廓以下被稱為3-維輪廓KO。
3-維輪廓通過一個多角形線在3-維空間被近似。
從文獻[7]中已知一種適合的方法。為了用一個大量的直線逼近包括有n個圖象點的一個3-維曲線，也就是說3-維輪廓KO，被構(gòu)成一個二元樹，它包括了3-維輪廓KO的所有依次遞推細分為直線。然后這個二元樹被進行完全分析，以便通過一個多角形線得到3-維輪廓KO的最佳再現(xiàn)。3-維輪廓的所有圖象點的完整的列表經(jīng)過一個直線的一個初始近似以后列表被分為兩個直線段，并且是在實際曲線和近似曲線的最大的偏差點上。這個直線段的近似和細分過程被依次遞推地重復(fù)，一直到圖象點的一個列表各自只包括兩個圖象點時。每次近似算法被存儲在一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。它包括了將原來的近似被分為兩個近似的各個基準(zhǔn)。這種依次遞推過程的結(jié)果是一個結(jié)構(gòu)樹SB(見附圖7)。在結(jié)構(gòu)樹SB的每層上總的3-維輪廓KO是用結(jié)構(gòu)自由度的增加描述的。將一個特征值從屬于結(jié)構(gòu)樹上的每個直線段。特征值例如是從直線段長度與準(zhǔn)備逼近曲線的逼近的最大偏差的商數(shù)求得的。在結(jié)構(gòu)樹SB中求得涉及到特征值的最佳直線段的數(shù)量。在結(jié)構(gòu)樹SB的所謂的葉子上開始進行分析，也就是在那些位下面的中不再被細分的單元上。如果各個直線段的特征值大于位于結(jié)構(gòu)樹上下面的直線段的特征值時，一個直線段被保存，否則直線段被具有一個較高特征值的各個直線段所代替。經(jīng)過整個結(jié)構(gòu)樹SB的分析以后最佳的結(jié)構(gòu)被余留下來的直線段所描述。
在附圖6中表示了一個曲線KV和曲線KV近似算法的直線段的一個完整的語句和直線段與準(zhǔn)備逼近的曲線KV的最大偏差點。從直線段的這個語句中形成一個近似曲線AK。在附圖7中表示了與附圖6對應(yīng)的結(jié)構(gòu)樹SB，其中用a，b，c，d，e，f，g明確地表示各自的直線段。用一個圓圈符號表示了具有各自最大特征值的各個直線段。例如在這種情況下意味著，直線段b不僅比直線段d而且和e有一個較大的特征值。進而意味著，或者直線段f或者直線段g比直線段c有一個較大的特征值。此外從附圖7中得知，既不是直線段b，直線段f也不是直線段g比直線段a有一個較大的特征值。對于這個例子情況則近似曲線AK是從直線段b，f，g的合成中得出的。
通過近似曲線AK得到樣本，它們位于近似曲線上，也就是說在一個第二個處理步驟102中樣本被確定，它們位于輪廓KO上。在考慮景深信息情況下，也就是說在考慮景深信息情況下確定樣本時的優(yōu)點特別在于，近似曲線AK具有的附加樣本相對于一個多角形化只是在2-維空間中的，用它們被標(biāo)志了純脆的景深變化，得到了3-維圖象對象BO視覺化的一個高質(zhì)量三角網(wǎng)格形成的一個非常大的意義。
在一個第三個步驟103中通過壓縮近似曲線AK的樣本的景深值現(xiàn)在將它重新返回到2-維空間。
用這種方法求得的近似曲線AK現(xiàn)在對于被近似曲線包圍的平面，在考慮樣本的情況下形成多角形，用它來至少近似地添滿被輪廓KO包圍的平面104。例如這是借助于在文獻[4]中已知的三角形化方法完成的。只是將文獻[4]中敘述的方法更改為，在三角形化的同時考慮一個第三個尺寸。
作為質(zhì)量判據(jù)，是否應(yīng)該將一個三角形繼續(xù)分為兩個三角形或者不，最好使用以一個圖象對象對應(yīng)的景深信息的曲率形式的一個附加判據(jù)。此時在大的曲率值區(qū)域內(nèi)被使用的三角形的小的最大面積被確定和在很小的曲率值時被使用的三角形的大的最大面積被確定。為了求得在景深圖象TB中的曲率可以使用文獻[3]中的方法或使用文獻[5]中的一個任意的被敘述的3-維邊濾波器。
用這種方法預(yù)先規(guī)定的景深區(qū)的平的區(qū)域用少數(shù)的大三角形和很彎曲的區(qū)域用很多小三角形被逼近。
進而在一個進一步的步驟105中由景深圖象TZ所屬的景深值被重新分配給每個三角形網(wǎng)格的角點和這樣網(wǎng)格在保持網(wǎng)格地貌情況下被重新返回到3-維空間。
為了與文獻[4]中知道的在2-維方法中可以達到的結(jié)果進行比較好的比較，如附圖8所示，在附圖10中表示了按照本發(fā)明方法的一個多角形化，它使用了景深圖象TB的曲率和因此在附圖9中表示的附圖3景深圖象TB的梯度圖GBTB。可以明顯地看出在視覺化的重要區(qū)域有一個改善了的三角形化，在這個區(qū)域已經(jīng)求得了對象BO的一個景深改變。
在一個最后的步驟106中圖象對象BO在使用多角形情況下，也就是三角形情況下被編碼。
用這種方法生成的網(wǎng)格非常適合于借助結(jié)構(gòu)-映射-法的計算機圖象視覺化，因為-結(jié)構(gòu)分配給各個三角形很容易(2-維三角形網(wǎng)格只需要被放在自然畫面的圖上)；
-沒有生成三角形，就沒有結(jié)構(gòu)可以被分配給它，因為只生成可見的三角形；-通過按照文獻[4]的三角形化方法的質(zhì)量判據(jù)，很尖的和沒有必要小的三角形盡可能地被避免。
下面敘述上述實施例的幾個變型。
所使用的多角形的形狀不僅限制于三角形。一般來說任意的多角形都可以被使用在添滿被近似曲線AK限制的對象平面上。
而且并不要求，使用近似曲線AK，然而同樣可能，將輪廓用多角形添滿和在考慮輪廓KO的圖象點的景深信息情況下在輪廓KO上求得樣本。
同樣求得景深信息的方法不僅限于不一致-/景深評估。為得到所要求的景深信息的可選擇的方法例如結(jié)構(gòu)化的光，激光測距儀等。關(guān)于各種求得景深信息的可能性的一覽表在文獻[1]中已知。實施本方法的裝置具有這樣構(gòu)成的各個裝置，執(zhí)行各個處理步驟。
本發(fā)明可以從中清楚地被觀察到，在求得一個圖象對象的三角形化的樣本時考慮了圖象的圖象點的景深信息，從而附加地，同時考慮了對于計算機圖形視覺化重要的語句信息。
在本文范圍內(nèi)引用了下述文獻[1]亞.希萊，3-維計算機視覺，Springer出版社，第一版，ISBN3-540-15119-2，122-164頁，1987年[2]阿.克萊特和皮.贊波羅尼，圖象處理操作手冊，Vieweg，第一版，ISBN 3-528-06431-5，254-263頁，1992年[3]皮.哈伯瑞克，數(shù)字圖象處理，第三版，Hansa漢莎出版社，ISDN 3-446-15644-5，137頁，1989年[4]捷.爾.舍夫楚克，三角形2-維質(zhì)量網(wǎng)格生成器和迪勞尼三角形生成器工程，計算機科學(xué)學(xué)院，卡耐基 麥勞學(xué)院，皮茨堡，PA15213，URL＝http//www.cs.cmo.edu/@quake/trepaper/triangle0.html[5]亞.希萊，3-維計算機視覺，Springer斯普林格出版社，第一版，ISBN 3-540-15119-2，166-174頁，1987年[6]姆.本和德.埃潑斯坦，網(wǎng)格生成和最佳三角形化，在歐幾里德幾何學(xué)中的計算，世界科學(xué)，47-123頁，1995年 皮.羅新和格.維斯特，曲線非參數(shù)化分塊及各種再現(xiàn)，IEEE Trans.樣件分析和機器智能化第17卷，12章，1140-1153頁，1995年12月[8]特.亞吉莫寇，自動創(chuàng)建3維面模型，IEEE計算機圖形和應(yīng)用，1993年9月，16-22頁[9]莫.哈爾和捷.瓦倫，隱定義面的適應(yīng)多角形化，IEEE計算機圖形和應(yīng)用，1990年11月，33-42頁[10]X.盛和埃.麥耶，面模型地貌結(jié)構(gòu)的生成，IEEE計算機圖形和應(yīng)用，1995年11月，35-41頁[11]US 5 465 32權(quán)利要求
1.具有一個任意圖象點數(shù)的至少一個圖象對象的一個數(shù)字化圖象的編碼方法，-其中被求得圖象對象的輪廓，-其中被確定位于輪廓上的樣本，-其中在確定樣本時考慮了圖象的圖象點的景深信息，-其中在考慮樣本情況下被形成多角形，用它至少近似地添滿被輪廓包圍的面，和-其中圖象對象在使用多角形情況下被編碼。
2.按照權(quán)利要求1的方法，-其中求得輪廓的一個近似曲線，和-其中樣本位于近似曲線上。
3.按照權(quán)利要求2的方法，其中近似曲線是通過輪廓的一個多角形化被求得的。
4.按照上述權(quán)利要求之一的方法，其中圖象對象的輪廓求得是在考慮圖象點的景深信息情況下完成的。
5.按照上述權(quán)利要求之一的方法，其中樣本是由近似曲線分段的開始矢量以及終點矢量中產(chǎn)生的。
6.按照上述權(quán)利要求之一的方法，其中多角形的形成是在二維空間中完成的。
7.按照上述權(quán)利要求之一的方法，在其中三角形被使用作為多角形。
8.按照上述權(quán)利要求之一的方法，其中多角形的形成是用一個疊代法完成的，在其中借助于一個可預(yù)先規(guī)定的質(zhì)量判據(jù)被確定，是否另外的多角形被求得或者不。
9.按照權(quán)利要求8的方法，其中作為質(zhì)量判據(jù)是使用多角形的面積大小和/或多角形的內(nèi)角。
10.按照上述權(quán)利要求之一的方法，其中作為形成另外的多角形的尺度是使用與一個圖象對象的曲率對應(yīng)的景深信息。
11.按照權(quán)利要求10的方法，-其中一個景深圖象被求得，和-其中曲率是通過形成景深圖象的梯度被求得的。
12.按照權(quán)利要求10的方法，-其中一個景深圖象被求得，和-其中曲率是通過使用一個三維邊濾波器被求得的。
13.具有一個任意圖象點數(shù)的至少一個圖象對象的一個數(shù)字化圖象的編碼裝置，具有一個被這樣裝備的處理器單元，-圖象對象的輪廓被求得，-確定位于輪廓上的樣本，-在樣本被確定時考慮了圖象的圖象點的景深信息，-在考慮樣本情況下被形成多角形，用它至少近似地添滿被輪廓包圍的面，和-圖象對象在考慮多角形情況下被編碼。
14.按照權(quán)利要求13的裝置，其中處理器單元是被這樣裝備的，-輪廓的一個近似曲線被求得，和-樣本位于近似曲線上。
15.按照權(quán)利要求14的裝置，其中處理器單元是被這樣裝備的，近似曲線是通過輪廓的一個多角形化被求得的。
16.按照上述權(quán)利要求13至15之一的裝置，其中處理器單元是被這樣裝備的，圖象對象輪廓的求得是在考慮圖象點的景深信息情況下完成的。
17.按照上述權(quán)利要求13至16之一的裝置，其中處理器單元是被這樣裝備的，樣本是從近似曲線分段的開始矢量以及終點矢量中產(chǎn)生的。
18.按照上述權(quán)利要求13至17之一的裝置，其中處理器單元是被這樣裝備的，多角形的形成是在二維空間中完成的。
19.按照上述權(quán)利要求13至18之一的裝置，其中處理器單元是被這樣裝備的，三角形被使用作為多角形。
20.按照上述權(quán)利要求13至19之一的裝置，其中處理器單元是被這樣裝備的，-多角形的形成是用一個疊代法完成的，和-借助于一個可預(yù)先規(guī)定的質(zhì)量判據(jù)被確定，是否另外的多角形被求得或者不。
21.按照權(quán)利要求20的裝置，其中處理器單元是被這樣裝備的，作為質(zhì)量判據(jù)被使用多角形的面積大小和/或多角形的內(nèi)角。
22.按照上述權(quán)利要求13至21之一的裝置，其中處理器單元是被這樣裝備的，作為構(gòu)成另外的多角形的尺度被使用與一個圖象對象的曲率對應(yīng)的景深信息。
23.按照權(quán)利要求22的裝置，其中處理器單元是被這樣裝備的，-一個景深圖象被求得，和-曲率是通過形成景深圖象的梯度被求得的。
24.按照權(quán)利要求22的裝置，其中處理器單元是被這樣裝備的，-一個景深圖象被求得，和-曲率是通過使用一個三維邊濾波器被求得的。
全文摘要
建議了一個方法以用于圖象對象3－維模型的三角形化,在其中確定一個圖象對象的一個已經(jīng)求得的輪廓(101)的樣本,此時在確定樣本時考慮了圖象的圖象點的景深信息(102)。在考慮樣本情況下進行圖象對象的三角形化(104)。圖象對象在使用已經(jīng)求得的多角形情況下,也就是在三角形化框架下被形成的三角形情況下,被編碼。
文檔編號H04N7/26GK1252148SQ98803922
公開日2000年5月3日 申請日期1998年1月23日 優(yōu)先權(quán)日1997年2月11日
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