專利名稱：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，在沒有用戶干預的情
況下自動檢測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的圖像的處理期間， 注意到圖像偽像。 一種常見的偽像現(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度和顏色等級的條帶。類似于顏 色校正、縮放、顏色空間轉(zhuǎn)換以及壓縮之類的處理可以引入條帶化效 應(yīng)。條帶化在動畫材料中最為普遍，在動畫材料中，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。
當前最新技術(shù)是添加噪聲(如抖動以及誤差擴散)，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，并且引入對其他處理(如壓縮)的額外負擔。
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，常用手段是對數(shù)據(jù)文件應(yīng)用各種形式的壓縮，以 嘗試在不對所感知的圖像質(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)和標準己經(jīng)演進以應(yīng)對這種需要。這些技 術(shù)的代表是用于圖像編碼的聯(lián)合圖像專家組(JPEG)標準。類似于 JPEG，但是加入幀間編碼以利用運動序列中連續(xù)幀的相似性的技術(shù)是 運動圖像專家組(MPEG)標準。已經(jīng)基于小波變換開發(fā)出其它標準 和專有系統(tǒng)。
在商業(yè)電影DVD/HD-DVD發(fā)布的過程中，從傳統(tǒng)膠片或者從計 算機動畫電影中掃描的數(shù)字圖像典型地具有10比特數(shù)據(jù)，并且在特定應(yīng)用中具有多至16比特數(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，抖動和誤差擴散算 法通常用于減少條帶化偽像。在大多數(shù)抖動算法中，向圖像添加具有 高空間頻率的數(shù)字信號以掩蔽條帶化效應(yīng)。然而，DVD/HD-DVD內(nèi) 的壓縮是去除具有高空間頻率的信號的有損壓縮。因此，即使在壓縮 前通過抖動處理來掩蔽條帶化，在壓縮后，條帶化偽像也經(jīng)常出現(xiàn)。
用于抖動或者顏色深度減少的傳統(tǒng)方法是針對顯示應(yīng)用和打印服 務(wù)。由于抖動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，并且當減少顏色深度時，所添加的高空間頻率起到掩蔽條帶化 效應(yīng)的作用。誤差擴散是另一種常用方法，其中，在相鄰像素周圍分 發(fā)量化誤差以生成掩蔽效應(yīng)并且保持整體圖像強度。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斷高頻率信號。因此，由于壓縮編碼器將使用 多個比特來表示所添加的抖動噪聲或者量化誤差并且使用較少的比特 來表示圖像，因此大多數(shù)抖動和誤差擴散方法將減少壓縮過程中的比 特率效率。同時，由于己經(jīng)減少或者截斷了掩蔽信號，在壓縮之后，
條帶化偽像較容易出現(xiàn)。
此外，通過要求用戶干預來確定在圖像中何處出現(xiàn)偽像，使偽像 減少過程更加復雜。這使得偽像減少過程對于用戶或者操作者來說成 為耗時的過程。
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 動檢測圖像中包括偽像的區(qū)域以減少操作者干預的技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容
本公開的設(shè)備和方法提供了一種用于對具有顏色強度的平滑線 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)域進行檢測的自 動條帶化區(qū)域檢測算法或函數(shù)。該設(shè)備和方法使用基于參數(shù)模型的 法來檢測條帶化區(qū)域。將條帶化區(qū)域定義為具有平滑的強度或顏色轉(zhuǎn)變的區(qū)域。該類型的區(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對該區(qū)域中的像素的強 度進行建模。如果可以使用線性表面模型來近似表示該區(qū)域，則可以 將該區(qū)域歸類為條帶化區(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度將圖像分割為多個區(qū)域。如果所分 割的區(qū)域滿足特定準則(如大小、統(tǒng)計顏色分布等)，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)域中的像素的強度或者顏色與線 性表面進行擬合，以驗證該區(qū)域是否是條帶化區(qū)域。使用參數(shù)模型來 估計每一個區(qū)域的顏色線性轉(zhuǎn)變。如果在區(qū)域中存在顏色強度的平滑 線性轉(zhuǎn)變，則將該區(qū)域歸類為條帶化區(qū)域。
根據(jù)本公開的一個方面，提供了一種用于檢測圖像中的條帶化區(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均質(zhì) 顏色區(qū)域；估計所述至少一個均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強度的線性轉(zhuǎn)變； 以及在顏色強度的線性轉(zhuǎn)變實質(zhì)上平滑的情況下，將所述至少一個均 質(zhì)顏色區(qū)域歸類為條帶化區(qū)域。
在另一個方面中， 一種用于檢測圖像中的條帶化區(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 均質(zhì)顏色區(qū)域；線性轉(zhuǎn)變估計器，被配置用于估計所述至少一個均質(zhì) 顏色區(qū)域的顏色強度的線性轉(zhuǎn)變；以及區(qū)域檢測模塊，被配置用于在 顏色強度的線性轉(zhuǎn)變實質(zhì)上平滑的情況下，將所述至少一個均質(zhì)顏色 區(qū)域歸類為條帶化區(qū)域。
根據(jù)本公開的另一個方面， 一種用于檢測圖像中的條帶化區(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均質(zhì)顏色區(qū)域的 裝置；用于估計所述至少一個均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強度的線性轉(zhuǎn)變的 裝置；以及用于在顏色強度的線性轉(zhuǎn)變實質(zhì)上平滑的情況下將所述至 少一個均質(zhì)顏色區(qū)域歸類為條帶化區(qū)域的裝置。
在另一個方面中，提供了一種機器可讀的程序存儲設(shè)備，有形實 現(xiàn)了機器可執(zhí)行指令的程序，以執(zhí)行用于檢測圖像中的條帶化區(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均質(zhì) 顏色區(qū)域；估計所述至少一個均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強度的線性轉(zhuǎn)變； 以及在顏色強度的線性轉(zhuǎn)變實質(zhì)上平滑的情況下，將所述至少一個均 質(zhì)顏色區(qū)域歸類為條帶化區(qū)域。


通過下面結(jié)合附圖來閱讀的優(yōu)選實施例的詳細描述，將描述本公 開的這些和其它方面、特征以及優(yōu)點，并且使其變得顯而易見。 在附圖中，貫穿視圖，相似的參考標號表示相似的元件 圖1是根據(jù)本公開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)本公開的方面的用于在圖像中進行基于區(qū)域的跟蹤的 示例方法的流程圖3是根據(jù)本公開的方面的用于檢測圖像中的條帶化區(qū)域的示例 方法的流程圖4是根據(jù)本公開的方面的用于對圖像的區(qū)域中的像素的強度進 行建模的示例方法的流程圖；以及
圖5是根據(jù)本公開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)合的各種形式來實現(xiàn)附圖所 示的元件。優(yōu)選地，通過一臺或多臺適當編程的通用設(shè)備上的硬件和 軟件的結(jié)合，來實現(xiàn)這些元件，所述通用設(shè)備可以包括處理器、存儲 器和輸入/輸出接口。
本描述說明了本公開的原理。因此，可以認識到，本領(lǐng)域技術(shù)人 員能夠想到各種實施本公開的原理的設(shè)置，雖然這里沒有顯式地描述 或示出這些設(shè)置，但是，這些設(shè)置包括在本公開的精神和范圍中。
這里闡述的所有示例和條件語言是為了教導的目的，以幫助讀者 理解本公開的原理以及發(fā)明人為了改進現(xiàn)有技術(shù)而貢獻的概念，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，這里闡述本公開的原理、方面和實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 當前已知的等效物以及未來開發(fā)的等效物，例如，開發(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 現(xiàn)本公開原理的示意電路圖的概念視圖。類似地，可以認識到，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程，所述過 程可以被實質(zhì)上表示在計算機可讀介質(zhì)中，并從而由計算機或處理器 執(zhí)行，而不論是否顯式地示出了這樣的計算機或處理器。
可以通過使用專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，來提供圖中所示的各種元件的功能。在由處理器提供時， 可以由單個專用處理器、單個共享處理器或多個單處理器(其中一些 可以是共享的)來提供該功能。此外，顯式使用的術(shù)語"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)字信號處理器("DSP")硬件、用于存儲軟件
的只讀存儲器("ROM")、隨機存取存儲器("RAM")、和永久存儲器。
也可以包括其他硬件，不論其為傳統(tǒng)的和/或常規(guī)的。類似地，圖 中所示的任何開關(guān)僅是概念性的?？梢酝ㄟ^程序邏輯的操作、通過專 用邏輯、通過程序控制和專用邏輯的交互，或甚至手動地實施其功能， 如從上下文中可以更具體地理解的，實現(xiàn)者可以選擇特定的技術(shù)。
在權(quán)利要求書中，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 的適當電路相結(jié)合來執(zhí)行該功能。由這樣的權(quán)利要求所限定的本公開
在于以下事實以權(quán)利要求所要求保護的方式，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。在顏色比特減少或者顏色量化的過程中，由于信號精度降低，條帶化可能出現(xiàn)。在大多數(shù)情況下，可以 通過使用誤差擴散算法來有效地去除這類誤差。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條帶化偽 像做出貢獻。不能通過誤差擴散來有效地處理這類條帶化。因此，需 要掩蔽信號來對這些條帶化偽像進行掩蔽。所添加的掩蔽信號的量與 條帶化偽像的強度直接相關(guān)。
此外，具有變化強度和顏色等級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。需要對條帶化區(qū)域進行標識以有效地去除該條 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，可以由人類操作者 來調(diào)整所添加的掩蔽信號的量，以實現(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條帶化區(qū)域的自動檢測。
本公開的設(shè)備和方法提供了一種用于對具有顏色強度的平滑線 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)域進行檢測的自 動條帶化區(qū)域檢測算法或函數(shù)。該設(shè)備和方法使用基于參數(shù)模型的方 法來檢測條帶化區(qū)域。將條帶化區(qū)域定義為具有平滑的強度或顏色轉(zhuǎn) 變的區(qū)域。該類型的區(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對該區(qū)域中的像素的強 度進行建模。如果可以使用線性表面模型來近似表示該區(qū)域，則可以 將該區(qū)域歸類為條帶化區(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度將圖像分割為多個區(qū)域。如果所分 割的區(qū)域滿足特定準則(如大小、統(tǒng)計顏色分布等)，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)域中的像素的強度或者顏色與線 性表面進行擬合，以驗證該區(qū)域是否是條帶化區(qū)域。使用參數(shù)模型來 估計每一個區(qū)域的顏色線性轉(zhuǎn)變。如果在區(qū)域中存在顏色強度的平滑 線性轉(zhuǎn)變，則將該區(qū)域歸類為條帶化區(qū)域?？梢詫⒆詣訔l帶化區(qū)域檢測并入基于區(qū)域的條帶化去除系統(tǒng)或
者設(shè)備中。本公開還提供一種基于ROI (基于感興趣的區(qū)域)的誤差 擴散和條帶掩蔽方案，被設(shè)計用于去除所檢測的條帶化區(qū)域中的條帶 化并且將對其他處理(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 (例如所檢測的條帶化區(qū)域)跟蹤至多個后續(xù)幀中， 從而減輕人類操作者的工作量。
現(xiàn)在參見附圖，圖l示出了根據(jù)本公開的實施例的示例設(shè)備組件。 可以提供掃描設(shè)備或裝置103用于將膠片104 (例如攝像機原始負片) 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)具有計算機可讀形式的文件)。 計算機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，例如計算機。可以在任何 各種已知計算機平臺上實現(xiàn)該計算機，該計算機平臺具有硬件，如一 個或者更多中央處理單元(CPU)、存儲器110 (如隨機存取存儲器
(RAM)和/或只讀存儲器(ROM))以及輸入/輸出(I/O)用戶接口 112 (如鍵盤、光標控制設(shè)備(例如鼠標、搖桿等))以及顯示設(shè)備。 該計算機平臺還包括操作系統(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。在一個實施例中，在程序存儲設(shè)備上有形 實現(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器
(如后處理設(shè)備102)并且由其執(zhí)行。另外，可以通過各種接口和總線 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)備連接至計算機平臺。其它外圍設(shè)備可以包括附加存儲設(shè)備 124和打印機128。可以采用打印機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)具有計算機可讀形式的文件/膠片106(例 如數(shù)字電影，例如可以將其存儲在外部硬盤驅(qū)動器124上)輸入至計算影。
軟件程序包括在存儲器110中存儲的用于減少圖像中的偽像的誤 差擴散模塊114。誤差擴散模塊114包括用于生成信號以掩蔽圖像中的 偽像的噪聲或信號生成器116。噪聲信號可以是白噪聲、高斯噪聲、用 不同截止頻率濾波器調(diào)制的白噪聲等等。提供截斷模塊118以確定圖像 的塊的量化誤差。誤差擴散模塊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)域檢測模塊1U用于檢測至少一幅圖像中的條帶化區(qū)域。 區(qū)域檢測模塊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均質(zhì)顏色區(qū)域。提供線性轉(zhuǎn)變估計器115，被配置 用于估計所分割的均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強度的線性轉(zhuǎn)變。線性轉(zhuǎn)變估 計器115采用線性參數(shù)模型來對所分割區(qū)域的表面進行建模。區(qū)域檢測 模塊115還被配置用于在顏色強度的線性轉(zhuǎn)變實質(zhì)上平滑的情況下，將 該均質(zhì)顏色區(qū)域歸類為條帶化區(qū)域，將在下面描述其細節(jié)。
還提供跟蹤模塊132用于在場景的多個幀中跟蹤R01 (例如，所檢 測的條帶化區(qū)域)。跟蹤模塊132包括掩模生成器134，用于針對場景的 每一圖像或幀來生成二進制掩模。從圖像中例如由用戶輸入的在ROI 周圍繪制的多邊形或者由區(qū)域檢測模塊lll定義的ROI來生成該二進 制掩模。二進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， 用于估計從一幅圖像到另一幅圖像(例如從場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準，如 MPEG1、 2、 4、 H.264等等。
圖2是根據(jù)本公開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通過獲得具有計算機可讀 格式的數(shù)字母片視頻文件來獲取至少一幅2D圖像?？梢酝ㄟ^用數(shù)字視 頻攝像機捕捉視頻圖像的時間序列來獲取數(shù)字視頻文件。備選地，可 以由傳統(tǒng)膠片類型的攝像機來捕捉視頻序列。在該場景中，經(jīng)由掃描設(shè)備103來掃面影片。
應(yīng)當理解，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、距 離影片起始處的時間等。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，定義或者檢測至少一幅圖像中的感興趣的區(qū)域R。在 一個實施例中，操作者使用交互式用戶接口 (如用戶接口112)來定義 具有條帶化偽像的區(qū)域，例如通過在圖像上勾勒多邊形區(qū)域。在另一 個實施例中，由將關(guān)于圖3描述的自動檢測算法或函數(shù)來檢測該區(qū)域。
參見圖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均質(zhì)顏色區(qū)域。在本公開的顏色分割中， 使用均值偏移算法或函數(shù)來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)來找到局部最大值。將與局部最大值相 對應(yīng)的顏色分配作為支配顏色并將其從直方圖中去除。重復該過程， 以找到下一個支配顏色。在不存在支配顏色之后，該迭代過程停止。 以基于這些支配顏色來將圖像分割為區(qū)域。
在圖像分割之后，基于大小和區(qū)域的統(tǒng)計分布來選擇區(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 定閾值，則丟棄該區(qū)域。在各實施例中，將該閾值設(shè)置為從50至大約 200個像素。然后計算區(qū)域內(nèi)像素的顏色分布的方差。如果方差高于預 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)變估計器115估計所選條帶化區(qū)域候選的顏 色強度的線性轉(zhuǎn)變。通過對所分割的區(qū)域中的像素的強度表面進行建 模來估計線性轉(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)處的預測顏色強度，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 顏色強度，從而x、少、/將提供三維軸。
接下來，如圖4所示，估計線性模型的表面系數(shù)。使用健壯并且迭代的估計來估計表面系數(shù)。相對于常規(guī)的最小均方估計，健壯估計 的優(yōu)點是其對于外來物(例如，膠片中的灰塵或者區(qū)域中較小的不相
關(guān)對象)的健壯性。首先，在步驟402，將來自所選分割區(qū)域的3D點 輸入至等式(1)定義的模型中。健壯估計從使用傳統(tǒng)的均方估計對表 面系數(shù)進行初始估計開始(步驟404)。然后使用估計的系數(shù)來獲得2D 線性表面(406)，例如，在每一個像素位置(x，y)處，由等式(1) 來計算估計的亮度強度。如果點顯著地偏離估計的2D表面，例如偏離 預定的第一閾值，則將這些點歸類為外來物，將其丟棄并且不參與到 下一輪系數(shù)估計的中(步驟408)。用于外來物的閾值基于所有像素的 平均均方差。在步驟410中，如果估計誤差小于第二閾值(或者使用其 它停止準則)，則使用除了外來物點之外的3D點來重復估計和外來物 拒絕過程，直到估計誤差小于第二預定閾值。 一旦估計誤差小于第二 預定閾值，則存儲表面系數(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)域歸類為條帶化區(qū)域(310)。通過確定表面擬合誤差來分析線性 轉(zhuǎn)變。表面擬合誤差定義為圖像中真實強度表面與估計的強度表面之 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(x,y)處的實際像素值，/^,力是在坐標
(x,y)處通過使用等式(1)中估計的系數(shù)(a,b,c)來評估表面等式 而得到的估計的像素值。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⑶覍⒃搮^(qū)域歸類為條帶化區(qū)域。然 后該過程重復直到對步驟306中所有的所選分割區(qū)域進行歸類(步驟 312)。
在步驟314，區(qū)域檢測模塊lll確定任何歸類的條帶化區(qū)域是否共 享共同邊界。例如，如果兩個區(qū)域共享預定數(shù)目的像素，則區(qū)域檢測 模塊111確定這兩個區(qū)域共享共同邊界。如果至少兩個歸類的條帶化區(qū)域共享共同邊界，則區(qū)域檢測模塊lll將這至少兩個歸類的條帶化區(qū)域合并為單一條帶化區(qū)域。該過程重復直到條帶化區(qū)域之間不存在共同邊界。
一旦已經(jīng)定義或者檢測到區(qū)域，則該方法返回圖2的步驟206。通過ROI，生成二進制掩模并且在用于跟蹤ROI (例如所檢測的區(qū)域)的設(shè)備中使用該二進制掩模。二進制掩模是具有像素值為i或o的圖像。在用戶定義的多邊形或所檢測的區(qū)域內(nèi)的所有像素具有值l，并且其它像素具有值O。 二進制掩?？梢杂糜诒硎綬OI。然后在步驟206
中讀取場景的下一幀。
條帶化偽像出現(xiàn)在平滑的顏色分級區(qū)域。然而， 一般跟蹤算法需要在區(qū)域中出現(xiàn)的一些獨特的特征以用于健壯和準確的跟蹤。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)域稱作跟蹤區(qū)域Rt。該區(qū)域生長算法使用ROI的邊界像素作為種子以及一種"流域(watershed)"實現(xiàn)來生長該區(qū)域。
為了估計跟蹤信息，使用6參數(shù)跟蹤模型136(例如仿射運動模型)來跟蹤區(qū)域(步驟210)。首先將跟蹤區(qū)域分為16X16塊，并且通過使用亮度強度找到下一幀中的最佳塊匹配來獲得每一個塊的運動向量。所有塊的運動向量用于估計跟蹤模型中的六個參數(shù)。使用線性回歸過程以找到將預測的像素與實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直到處理了該場景所有幀。 一旦ROI對于多個幀可用，則可以容易地將該過程自動應(yīng)用于該場景的其余部分。
該設(shè)備提供對跟蹤結(jié)果的實時反饋。在步驟216，操作者可以評估結(jié)果，并且如果結(jié)果不令人滿意則可以修改ROI (步驟212)。例如，操作者可以在用戶接口112的顯示器中查看R01，以確定是否正確跟蹤ROI。如果操作者不滿意，則可以修改ROI并且重復跟蹤過程。在步驟220，將每一圖像或幀的ROI的二進制掩模存儲在二進制文件中，并且如下所述用作ROI以進行基于ROI的誤差擴散和條帶化掩蔽。此外，將ROI的二進制掩模存儲在二進制文件中并且將其攜帶至下一級。例如，
如果下一級是MPEG4AVC編碼，則可以由編碼器來使用ROI的信息， 以為ROI分配正確的比特?？梢栽诖鎯υO(shè)備124中存儲該元數(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?？梢詫D像分為任意數(shù)目的塊。塊是 矩形區(qū)域中包含的多個像素，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)由用戶接口112來選擇塊大小，或者可 以由圖像大小來確定塊大小，使得對于不同的圖像大小保持恒定的比 率。如下所述，本公開的誤差擴散方法作用于塊級。 一旦選擇了塊大 小，則對于相同圖像而言塊大小保持相同。
應(yīng)當理解，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)備對掩蔽信號的空間頻率的控 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，將從第一塊開始來處理構(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，則使用簡單量化方 案來減少顏色比特深度(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(例如掩蔽 信號)?；谙袼嘏c區(qū)域邊界的距離(例如接近性)來向像素分配從O 至255的等級。確定塊中至少一個像素與所定義的區(qū)域的邊界的距離， 并且基于所確定的距離來分配與該至少一個像素相關(guān)聯(lián)的掩蔽信號的 值。這些等級用于對掩蔽信號的強度進行按比例縮小，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，對該像素分配等級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天的
場景，其中條帶化偽像出現(xiàn)在天空中。設(shè)備IOO可以選擇藍天作為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)由截斷模塊118對圖像 的每一塊執(zhí)行截斷函數(shù)。采用截斷函數(shù)以通過將比特值除以恒定量化 因子Q (2的冪)來減少塊中每一個像素的比特深度。 一般而言，量化 因子Q等于2X，其中x是要截斷的比特數(shù)。例如，對于從10比特數(shù)據(jù)截 斷到8比特數(shù)據(jù)，恒定量化因子Q將是4，即0=22。如下定義截斷函數(shù)
/:. = 7" + ~, /. (3)
w q ， '，y
其中/。.是塊內(nèi)的像素值，iV。.是噪聲生成器116在截斷之前添加的信
號，e是量化因子。/,:是截斷后的像素值。在截斷過程中，對于像素
值存在要注意的舍入問題。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;具有隨機信號分布。經(jīng)由用戶接口112，操作者可以手 動控制a^.的取值范圍。缺省地，a^.的取值范圍是從0至Q-1。通過對
圖像的所選塊中的每一個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)將在壓縮過程后存活并
且在解壓縮期間抑制偽像。
接下來，如下面的等式(4)所示來確定塊中每一個像素的量化 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)。在一個實施例中，使用如等式(6)所示的均勻分布來計算加 權(quán)系數(shù)?？梢栽O(shè)計更復雜的函數(shù)來計算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散過程中可以控制的空間頻率的量，
并且被選擇為實現(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，這在誤差擴散過程中是不利的。這種結(jié)構(gòu)化偽像包括 塊邊界偽像，其中對兩個不同塊的2個相鄰像素進行不同的變換。等式 1中的A^還用于使用隨機噪聲包括來消除潛在的結(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)，同時不產(chǎn)生可見的塊偽像。應(yīng)當理解，可以采用其它塊大小和圖 像大小而不產(chǎn)生可見偽像。
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 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)備的存儲器(例如存儲設(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)壓縮標準(如MPEG1、 2、 4、 h.264等)，經(jīng)由編碼器122 來對圖像進行編碼。然后可以在存儲設(shè)備(例如存儲設(shè)備124)中存儲壓縮影片130，或者將其傳送至可移除式存儲設(shè)備(例如DVD)中。 盡管本文中已經(jīng)詳細地示出和描述了使用本公開教義的實施例， 本領(lǐng)域技術(shù)人員可以容易地設(shè)計出仍使用該教義的很多其它改變的實 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)選實施例 (應(yīng)作為示意性而非限制性)，但是應(yīng)當注意，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)當理解，在所附權(quán)利要求所 概括的本公開的范圍和精神內(nèi)，可以對本公開所公開的特定實施例中 進行改變。因此，已經(jīng)以專利法要求的細節(jié)和特性描述了本公開，在 所附權(quán)利要求中闡述了要求并且期望受到專利證書保護的內(nèi)容。
權(quán)利要求
1、一種用于檢測圖像中的條帶化區(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均質(zhì)顏色區(qū)域(304)；估計所述至少一個均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強度的線性轉(zhuǎn)變(308)；以及在顏色強度的線性轉(zhuǎn)變實質(zhì)上平滑的情況下，將所述至少一個均質(zhì)顏色區(qū)域歸類為條帶化區(qū)域(310)。
2、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其中，所述估計步驟包括使用線性表面模型來對所分割的區(qū)域中像素的強度表面進行建模(404)。
3、 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述歸類步驟包括將所估計的強度表面擬合至所述至少一幅第一圖像中的實際強度表面。
4、 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，還包括確定所估計的強度表面與所述至少一幅第一圖像中的實際強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定閾值的情況下，確定顏色強 度的線性轉(zhuǎn)變實質(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 確定至少一個所分割的區(qū)域的像素數(shù)目；以及在所述像素數(shù)目小于預定閾值的情況下，丟棄所述至少一個所分 割的區(qū)域。
7、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，還包括計算至少一個所分割的區(qū)域的像素的顏色分布的方差；以及 在所計算的方差大于預定閾值的情況下，丟棄所述至少一個所分 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歸類的條帶化區(qū)域中的每個區(qū)域是否共享共同邊 界；以及在至少兩個歸類的條帶化區(qū)域共享共同邊界的情況下，將所述至少兩個歸類的條帶化區(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，還包括將所檢測的條帶化區(qū)域跟蹤至至少一幅第二圖像(210、 212);以及對所檢測的條帶化區(qū)域應(yīng)用誤差擴散函數(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); 確定至少一個塊是否在所檢測的條帶化區(qū)域中(508);向所述至少一個塊添加掩蔽信號(510);確定所述至少一幅圖像中的所述至少一個塊的量化誤差(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所述至少一幅第一圖像的所檢測的條帶化區(qū)域來生成二進制掩模；以及將所述二進制掩模投影至所述至少一幅第二圖像，以跟蹤所檢測的條帶化區(qū)域(212)。
12、 一種用于檢測圖像中的條帶化區(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 少一個均質(zhì)顏色區(qū)域；線性轉(zhuǎn)變估計器(115)，被配置用于估計所述至少一個均質(zhì)顏色 區(qū)域的顏色強度的線性轉(zhuǎn)變；以及區(qū)域檢測模塊Oll)，被配置用于在顏色強度的線性轉(zhuǎn)變實質(zhì)上 平滑的情況下將所述至少一個均質(zhì)顏色區(qū)域歸類為條帶化區(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 計器(115)還被配置用于使用線性表面模型來對所分割的區(qū)域中像素的強度表面進行建模。
14、 根據(jù)權(quán)利要求13所述的設(shè)備(100)，其中，所述區(qū)域檢測模塊(111)還被配置用于將所估計的強度表面擬合至所述至少一幅第 一圖像中的實際強度表面。
15、 根據(jù)權(quán)利要求14所述的設(shè)備(100)，其中，所述區(qū)域檢測模塊(111)還被配置用于確定所估計的強度表面與所述至少一幅第一圖像中的實際強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定閾值的情況下，確定顏色強度的線性轉(zhuǎn)變實質(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)域檢測模 塊(lll)還被配置用于確定至少一個所分割的區(qū)域的像素數(shù)目；以 及在所述像素數(shù)目小于預定閾值的情況下，丟棄所述至少一個所分割 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)域檢測模塊(111)還被配置用于計算至少一個所分割的區(qū)域的像素的顏色分布的方差；以及在所計算的方差大于預定閾值的情況下，丟棄所述至 少一個所分割的區(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)域檢測模 塊(111)還被配置用于確定至少一個歸類的條帶化區(qū)域中的每個區(qū) 域是否共享共同邊界；以及在至少兩個歸類的條帶化區(qū)域共享共同邊 界的情況下，將所述至少兩個歸類的條帶化區(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 的條帶化區(qū)域跟蹤至至少一幅第二圖像；以及誤差擴散模塊(114)，被配置用于對所檢測的條帶化區(qū)域應(yīng)用誤 差擴散函數(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，所述誤差擴散模 塊(114)還包括信號生成器(116)，被配置用于生成要應(yīng)用至至少一幅圖像的掩蔽信號；其中，所述誤差擴散模塊(114)還被配置用于 選擇所述至少一幅圖像的像素的塊大??；確定至少一個塊是否在所檢 測的條帶化區(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均質(zhì)顏色區(qū)域(113)的裝置；用于估計所述至少一個均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強度的線性轉(zhuǎn)變 (115)的裝置；以及用于在顏色強度的線性轉(zhuǎn)變實質(zhì)上平滑的情況下將所述至少一 個均質(zhì)顏色區(qū)域歸類為條帶化區(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(115) 的裝置還包括使用線性表面模型來對所分割的區(qū)域中像素的強度表 面進行建模的裝置。
24、 根據(jù)權(quán)利要求23所述的設(shè)備(100)，其中，用于歸類(111) 的裝置還包括用于將所估計的強度表面擬合至所述至少一幅第一圖 像中的實際強度表面的裝置。
25、 根據(jù)權(quán)利要求24所述的設(shè)備(100)，其中，用于歸類(111) 的裝置還包括用于確定所估計的強度表面與所述至少一幅第一圖像 中的實際強度表面之間的表面擬合誤差的裝置；以及其中，在所述表 面擬合誤差小于預定閾值的情況下，用于確定顏色強度的線性轉(zhuǎn)變實 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(111) 的裝置還包括用于確定至少一個所分割的區(qū)域的像素數(shù)目的裝置；以及在所述像素數(shù)目小于預定閾值的情況下，用于丟棄所述至少一個 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(111)的裝置還包括用于計算至少一個所分割的區(qū)域的像素的顏色分布的方差的裝置；以及在所計算的方差大于預定閾值的情況下，用于丟棄 所述至少一個所分割的區(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(111)的裝置還包括用于確定至少一個歸類的條帶化區(qū)域中的每個區(qū)域是 否共享共同邊界的裝置；以及在至少兩個歸類的條帶化區(qū)域共享共同 邊界的情況下，用于將所述至少兩個歸類的條帶化區(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；以及用于對所檢測的條帶化區(qū)域應(yīng)用誤差擴散函數(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(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 至少一個塊是否在所檢測的條帶化區(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
本公開的設(shè)備和方法提供了用于對具有顏色強度的平滑線性轉(zhuǎn)變并且在圖像處理中易于具有條帶化偽像的圖像區(qū)域進行檢測的自動條帶化區(qū)域檢測功能。所述設(shè)備和方法使用基于參數(shù)模型的方法來檢測條帶化區(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均質(zhì)顏色區(qū)域(304)；估計所述至少一個均質(zhì)顏色區(qū)域的顏色強度的線性轉(zhuǎn)變(308)；以及在顏色強度的線性轉(zhuǎn)變實質(zhì)上平滑的情況下，將所述至少一個均質(zhì)顏色區(qū)域歸類為條帶化區(qū)域(310)。
文檔編號G06T5/00GK101689295SQ200780053548
公開日2010年3月31日 申請日期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 申請人:湯姆森許可貿(mào)易公司