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固定式攝像機顏色校正的方法和裝置.pdf

關 鍵 詞:
固定 攝像機 顏色 校正 方法 裝置
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摘要
申請專利號:

CN201210127751.0

申請日:

2012.04.26

公開號:

CN102760287B

公開日:

2015.01.14

當前法律狀態:

有效性:

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06T 5/50申請日:20120426|||公開
IPC分類號: G06T5/50; H04N9/73 主分類號: G06T5/50
申請人: 國際商業機器公司
發明人: L·M·布朗; K·舍鮑姆; R·S·費里斯; S·U·潘坎蒂
地址: 美國紐約
優先權: 2011.04.29 US 13/097,435
專利代理機構: 北京市中咨律師事務所 11247 代理人: 張亞非;于靜
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201210127751.0

授權公告號:

102760287B||||||

法律狀態公告日:

2015.01.14|||2012.12.26|||2012.10.31

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

提供用于圖像顏色校正的方法和裝置。從固定式攝像機中獲取的圖像中的一種或多種顏色通過從獲取于所述固定式攝像機的一個或多個先前圖像中獲取一個或多個歷史背景模型;從獲取于所述固定式攝像機的一個或多個當前圖像中獲取實時背景模型和實時前景模型;根據所述一個或多個歷史背景模型產生參考圖像;以及處理所述參考圖像、所述實時背景模型和所述實時前景模型以產生所述圖像中的一組經過顏色校正的前景物體來校正。所述一組經過顏色校正的前景物體可選地被處理以對至少一個前景物體的顏色進行分類。

權利要求書

1.一種用于校正從固定式攝像機中獲取的圖像中的一種或多種顏色的
方法,包括:
從獲取于所述固定式攝像機的一個或多個先前圖像中獲取一個或多個
歷史背景模型;
從獲取于所述固定式攝像機的一個或多個當前圖像中獲取實時背景模
型和實時前景模型;
根據所述一個或多個歷史背景模型產生參考圖像;以及
處理所述參考圖像、所述實時背景模型和所述實時前景模型以產生所
述圖像中的一組經過顏色校正的前景物體。
2.如權利要求1中所述的方法,其中所述參考圖像是顯著最優地接近
漫射白光照明下場景的所述歷史背景模型的線性組合。
3.如權利要求1中所述的方法,其中所述參考圖像顯著地進行局部優
化以補償局部照明和陰影。
4.如權利要求1中所述的方法,其中所述處理步驟進一步包括局部應
用一種或多種顏色校正算法以顯著地優化從所述參考圖像到所述實時背景
模型的映射的步驟。
5.如權利要求4中所述的方法,其中所述映射被應用于所述實時前景
模型以獲取所述圖像中的所述一組經過顏色校正的前景物體。
6.如權利要求1中所述的方法,進一步包括處理所述一組經過顏色校
正的前景物體以對至少一個所述前景物體的顏色進行分類的步驟。
7.如權利要求6中所述的方法,其中至少一個所述前景物體的所述顏
色使用顏色量化顏色分類方法和直方圖顏色分類方法中的一種或多種進行
分類。
8.一種用于校正從固定式攝像機中獲取的圖像中的一種或多種顏色
的裝置,包括:
被配置為從獲取于所述固定式攝像機的一個或多個先前圖像中獲取一
個或多個歷史背景模型的裝置;
被配置為從獲取于所述固定式攝像機的一個或多個當前圖像中獲取實
時背景模型和實時前景模型的裝置;
被配置為根據所述一個或多個歷史背景模型產生參考圖像的裝置;以

被配置為處理所述參考圖像、所述實時背景模型和所述實時前景模型
以產生所述圖像中的一組經過顏色校正的前景物體的裝置。
9.如權利要求8中所述的裝置,其中所述參考圖像是顯著最優地接近
漫射白光照明下場景的所述歷史背景模型的線性組合。
10.如權利要求8中所述的裝置,其中所述參考圖像顯著地進行局部
優化以補償局部照明和陰影。
11.如權利要求8中所述的裝置,其中所述參考圖像、所述實時背景
模型和所述實時前景模型通過局部應用一種或多種顏色校正算法以顯著地
優化從所述參考圖像到所述實時背景模型的映射來處理。
12.如權利要求11中所述的裝置,其中所述映射被應用于所述實時前
景模型以獲取所述圖像中的所述一組經過顏色校正的前景物體。
13.如權利要求8中所述的裝置,進一步包括被配置為處理所述一組
經過顏色校正的前景物體以對至少一個所述前景物體的顏色進行分類的裝
置。
14.如權利要求13中所述的裝置,其中至少一個所述前景物體的所述
顏色使用顏色量化顏色分類方法和直方圖顏色分類方法中的一種或多種進
行分類。

說明書

固定式攝像機顏色校正的方法和裝置

技術領域

本發明一般地涉及數字視頻監視、視頻事件檢索和視頻處理,更具體
地說,本發明涉及顏色校正技術。

背景技術

監視系統通常可以預先警告安全人員潛在的危威和/或為調查危險情
況提供便利。為了進行調查,安全人員必須主動搜索視頻圖像以找出相關
人員或事件進行取證。事實上,有關人員或車輛外貌的信息經常限于一些
缺乏唯一、可靠地辨識物體所需的持久性的特征。但在現實世界中,此類
信息在整理搜索和幫助發現物體方面非常有用,尤其是與其他信息結合使
用時。

當辨識人員身份時,此類特征通常被稱為“輔助生物特征信息”(soft?
biometrics)。最重要的輔助生物特征信息之一是衣服顏色,因為它能容易
觀察和記住,并且可以從視頻圖像中提取。類似地,在辨識車輛時,顏色
通常是唯一可行的提示。因此,對于許多監視應用來說,用戶可通過顏色
信息發現重要事件。例如,當對可疑活動報告進行跟蹤調查(例如,查找
具有特定樣式、型號和顏色的涉事車輛)時,或者當執行零售監視(例如,
將從商店拿走貨品的顧客與其出門相關聯)時,顏色信息可幫助辨識。

辨識物體顏色極具挑戰性,因為顏色不能保證恒常性。例如,當觀察
環境中物體的全景圖像時,感知的(和真實的)物體顏色可能呈現為綠色。
但是,當隔離出物體圖像的一部分(例如,提取整個圖像的不變的一部分)
時,它的顏色可能實際由另一顏色的像素組成。例如,從整個圖像提取的
綠色像素在隔離提取的部分中可能呈現為灰色像素或藍色像素。像素可能
在全景中“呈現”為綠色是因為人們會無意識地發現場景中的顏色偏紅,
并正確地補償以感知綠色——物體的真實反射率(reflectance)。類似地,
人們會將不同日內時間或不同照明條件下來自同一攝像機的圖像看成另一
種顏色,并且由完全不同的顏色像素構成。

因此需要改進的圖像顏色校正方法和裝置。

發明內容

一般地,提供了用于圖像顏色校正的方法和裝置。根據本發明的一個
方面,從固定式攝像機中獲取的圖像中的一種或多種顏色通過以下步驟而
被校正:從獲取于所述固定式攝像機的一個或多個先前圖像中獲取一個或
多個歷史背景模型;從獲取于所述固定式攝像機的一個或多個當前圖像中
獲取實時背景模型和實時前景模型;從所述一個或多個歷史背景模型產生
參考圖像;以及處理所述參考圖像、所述實時背景模型和所述實時前景模
型以產生所述圖像中的一組經過顏色校正的前景物體。

所述一組經過顏色校正的前景物體可選地被處理以例如使用顏色量化
分類方法或直方圖顏色分類方法對至少一個前景物體的顏色進行分類。

所述參考圖像可以是顯著最優地接近漫射白光照明(diffuse?white?
lighting)下場景的歷史背景模型的線性組合。所述參考圖像可以顯著地進
行局部優化以補償局部照明和陰影。

在一個實施方式中,所述參考圖像、所述實時背景模型和所述實時前
景模型通過局部應用一種或多種顏色校正算法以顯著地優化從所述參考圖
像到所述實時背景模型的映射來處理。例如,所述映射可應用于所述實時
前景模型以獲取圖像中的一組經過顏色校正的前景物體。

通過參考下面的詳細描述和附圖,可以更全面地理解本發明以及本發
明進一步的特征和優點。

附圖說明

圖1是描述包含本發明特征的顏色校正過程的示例性實施方式的流程
圖;

圖2更詳細地示出了圖1中的參考圖像計算;

圖3更詳細地示出圖1中的顏色校正和顏色分類;以及

圖4示出可用于實現本發明的一個或多個方面和/或元件的計算機系
統。

具體實施方式

本發明提供改進的圖像顏色校正方法和裝置。根據本發明的一個方面,
提供顏色適應(chromatic?adaptation)算法,其根據認識到攝像機是固定
式的并且背景模型可用而執行顏色校正。所公開的顏色適應算法補償照明
影響并恢復物體的真實反射率。

顏色適應技術

1.白斑法(white?patch)

根據Retinex算法,可使用三種不同的波段(實踐中為紅色、綠色、
藍色)獨立地實現顏色恒常性。請參閱例如“The?Retinex?Theory?of?Color?
Vision”(Retinex色覺理論,發表于科學美國人,第237卷,第108-128
頁,再版于McCann,第III卷,第125-142頁,1977年)。假設存在單
一全局均勻光源,并且場景中存在將反射每種顏色的最大值的物體。這樣,
Retinex理論提出光源為(rmax,gmax,bmax),并且通過由該光源歸一化每個
像素,可實現顏色恒常性。此方法通常被稱為白斑算法,因為假設圖像中
最亮的斑塊為白色。

2.灰色世界法(gray?world)

在灰色世界算法中,假設場景中的空間反射率平均值是無色的
(achromatic)。在這種情況下,歸一化基于均值比(μCr/μUr、μCg/μUg、
μCb/μUb),其中上標C和U分別表示標準的(canonical)和未知的光源。
例如,灰色世界方法可以歸一化以恢復與光源無關的反射率,然后量化為
預定數量的顏色,以恢復具有特定顏色的物體。

3.灰度邊緣法(gray?edge)

灰度邊緣方法已顯示出對于復雜自然場景非常有用,并且還非常有效。
請參閱例如J.van?de?Weijer等人所著的“Edge-Based?Color?Constancy”
(基于邊緣的顏色恒常性,發表于IEEE?Trans.on?Image?Processing,第
9期,第16卷,2007年9月)。所述灰度邊緣方法基于灰度邊緣假設,其
假設場景中的平均邊緣差別是無色的。為進行灰度邊緣顏色校正,按通道
應用Sobel濾波器。使用如下所示的梯度幅度:

r | ( i , j ) | = | r , x ( i , , j ) | + | r , y ( i , j ) | ]]>

g | ( i , j ) | = | g , x ( i , , j ) | + | g , y ( i , j ) | ]]>

b | ( i , j ) | = | b , x ( i , , j ) | + | b , y ( i , j ) | ]]>

來判定權重因子,以便更強調強邊緣。計算邊緣像素(ra、ga、ba)的加權
平均值。然后通過以下公式縮放輸入通道(ri,j、gi,j、bi,j)的每個像素:

( r i , j r a + ϵ , g i , j g a + ϵ , b i , j b a + ϵ ) . ]]>

在示例性實施方式中,ε=0.128以防止歸一化的r、g、b值當除以非
常小的數時超出色域。

灰色世界和灰度邊緣技術都需要表示均勻白光照明下的場景的標準圖
像。事實上,可能無法獲得這樣的圖像。J.P.Renno等人所著的“Application?
and?Evaluation?of?Colour?Constancy?in?Visual?Surveillance”(視覺監視中
顏色恒常性的應用和評價,發表于在北京召開的第二屆IEEE聯合國際
VS-PETS研討會記錄中,2005年10月15至16日,301-308)提出和測試
了多種根據各種用來發現具有最大顏色范圍的圖像的度量來選擇標準圖像
的方法。

類似地,對于灰色世界方法和灰度邊緣方法而言,準確的顏色校正依
賴于相對于標準圖像的圖像內容。在實時視頻中,場景內容將因為物體(人
或車輛)移入前景而隨時間發生變化。因此,重要的是根據背景模型的照
明針對當前圖像執行顏色適應。實際上,能采取的最佳措施是使用最新的
背景模型。這些方法被認為“使用背景模型”。

最后,強度歸一化允許量化(特別是指量化為黑和白)適應于場景亮
度和日內時間。強度歸一化可以在顏色校正之前執行。根據每個通道的圖
像樣本均值和方差歸一化每個像素值。

r g b = r - μ R σ R g - μ G σ G b - μ B σ B ]]>

在顏色校正之后,可以再次執行歸一化以便平均強度處于同一范圍內。

圖1是描述包含本發明特征的顏色校正過程100的示例性實施方式的
流程圖。如圖1所示,示例性顏色校正過程100最初在步驟110使用若干
先前(歷史)視頻圖像執行背景減除。此外,示例性顏色校正過程100還
在步驟140使用若干實時(或即時)視頻圖像執行背景減除。

一般地說,在步驟110和140執行的背景減除處理視頻輸入(例如,
來自數字攝像機輸入)并產生背景模型。背景模型是包含場景中不移動物
體的圖像。例如,背景模型可以包括道路、建筑、天空或其他不動的物體。
一旦車輛停放,如果它不移動,也變成更新的背景模型的一部分。

有若干公知的方法來檢測場景中的移動物體(例如人和車輛)。例如,
可使用圖像差值法(image?differencing)、多元高斯混合(Multi-Gaussian?
Mixture)模型(請參閱例如C.Stauffer和W.E.L.Grimson所著的
“Adaptive?Background?Mixture?Models?for?Real-Time?Tracking”(用于實
時跟蹤的自適應背景混合模型,發表于IEEE計算機協會計算機視覺和模
式識別大會,第2卷,1999年))、核密度方法(請參閱例如A.Elgammal
等人所著的“Non-Parametric?Model?for?Background?Subtraction”(用于
背景減除的非參數化模型,發表于在愛爾蘭都柏林召開的第六屆關于計算
機視覺的歐洲大會,2000年6月/7月))和均值平移(mean?shift)技術
(B.Han等人所著的“Incremental?Density?Approximation?and?
Kernel-Based?Bayesian?Filtering?for?Object?Tracking”(用于物體跟蹤的
遞增密度近似和基于核的貝葉斯濾波,發表于在華盛頓召開的IEEE計算
機視覺和模式識別大會,2004年))來執行移動物體檢測。

如圖1所示,步驟110執行的背景減除的輸出包括若干歷史輸出(Bt)。
所述Bt輸出是系統在一段時間內產生的歷史背景模型。在理想狀況下,希
望背景模型包含與當前幀相同的靜態物體。也就是說,如果汽車停放并更
改了背景,則從歷史的觀點來看應關注當前背景(汽車),而非汽車后面
的場景。一般而言,使用如相同靜態場景所表明的一段時間內照明的變化。

如圖1所示,步驟140執行的背景減除的輸出包括一個實時背景模型
B1和一個實時前景模型FG1。所述前景模型FG1是包含場景中移動物體的
圖像。

如圖1所示,步驟110的Bt輸出在步驟120由參考計算過程進行處理
(下面將結合圖2進一步地介紹)以產生參考圖像Ifef。然后所述參考圖像
Ifef與步驟140執行的背景減除所產生的實時背景模型B1和實時前景模型
FG1在步驟130一起進行處理以產生前景顏色校正FGcc。所述前景顏色校
正FGcc在步驟150進行處理以對顏色進行分類,下面將結合圖3進一步地
介紹。

圖2進一步詳細地示出了圖1中的參考圖像計算120。示例性參考圖
像計算120采用照明條件是加性的(additive)假設。參考圖像計算120
找到作為最接近“白光照明”的背景模型線性組合的參考圖像,所述參考
圖像進行局部優化以補償局部照明和陰影。如圖1所示,參考圖像計算120
處理在步驟110(圖1)獲取的一系列歷史背景模型(Bt、Bt+1、Bt+2)。參
考圖像計算120產生識別了局部照明斑塊的參考圖像(Ifef)。

根據本發明的顏色校正計算依賴于所述參考圖像(Ifef)。在理想狀況
下,該參考圖像(Ifef)表示在漫射白光照明下物體的反射率(顏色)是什
么樣的。參考圖像對于當前背景模型來說是所希望的。因此,輸入為歷史
背景模型。假設照明條件是加性的。發現作為最接近“白光”照明的背景
模型線性組合的參考圖像。確定優化照明“白度”(whiteness)度量的背
景模型加權組合。可以使用不同的度量,例如基于顏色分布統計(因為在
白光照明下,很可能有最大的顏色范圍)或最純的顏色的“彩度”
(colorfulness)度量,所述最純的顏色即位于平面亮度(plane?luminance)
上或附近的色域(color?gamut)的極端(extremum)處的顏色。

此外,只要具有足夠的信息(分辨率和歷史信息),則可以局部執行
此優化以便能夠補充局部照明和陰影。

圖3更詳細地示出圖1中的顏色校正130和顏色分類150。如圖3所
示,顏色校正130處理步驟120計算的參考圖像(Ifef),以及步驟140執
行的背景減除所產生的實時背景模型B1和實時前景模型FGl。顏色校正130
產生一組經過顏色校正的前景物體FGcc。

示例性顏色校正130在局部應用公知的顏色校正算法以便優化到參考
圖像(Ifef)的映射。例如,示例性顏色校正130可以應用諸如上述灰色世
界法、白斑法或色域映射技術之類的公知的顏色校正算法。顏色校正130
計算從參考圖像(Ifef)到實時(或當前)背景模型B1的映射。此映射被應
用于實時(或當前)前景物體FGl(關注的物體)以獲取它們經過校正的
著色(coloration)。

示例性顏色分類150處理顏色校正130所產生的一組經過顏色校正的
前景物體FGcc。示例性顏色分類150產生所述一組經過顏色校正的前景物
體FGcc中的每個物體的顏色。一般來說,示例性顏色分類150使用經過顏
色校正的像素執行物體的顏色分類。此顏色分類可能需要顏色量化和直方
圖,或者可能更為復雜且需要某種類型的物體顏色模型,如本領域的技術
人員清楚地知道的那樣。

示例性系統和制品詳細說明

本領域的技術人員將理解,本發明的各方面可以實現為系統、方法或
計算機程序產品。因此,本發明的各方面可以采取完全硬件實施例、完全
軟件實施例(包括固件、駐留軟件、微代碼等)或組合了軟件和硬件方面
的實施例的形式,所有這些實施例在此通常被稱為“電路”、“模塊”或
“系統”。此外,本發明的各方面可以采取體現在一個或多個計算機可讀
介質(在介質中具有計算機可讀程序代碼)中的計算機程序產品的形式。

本發明的一個或多個實施例或其中的元件可以通過裝置的形式實現,
所述裝置包括存儲器和至少一個與所述存儲器相連并可通過運行執行示例
性方法步驟的處理器。

一個或多個實施例可以使用通用計算機或工作站上運行的軟件。圖4
示出用于實現本發明的一個或多個方面和/或元件的示例性計算機系統
400。參考圖4,這種實施方式可以例如采用處理器402、存儲器404和例
如由顯示器406和鍵盤408構成的輸入/輸出接口。

如在此使用的,術語“處理器”旨在包括任何處理設備,例如包括CPU
(中央處理單元)和/或其他形式的處理電路的處理設備。進一步地,術語
“處理器”可以指代多個單獨的處理器。術語“存儲器”旨在包括與處理
器或CPU關聯的存儲器,例如RAM(隨機存取存儲器)、ROM(只讀
存儲器)、固定存儲設備(例如,硬盤)、可拆裝存儲設備(例如,軟盤)、
閃存和類似的設備。

此外,正如在此使用的那樣,短語“輸入/輸出接口”旨在例如包括一
個或多個用于將數據輸入處理單元的裝置(例如,鼠標),以及一個或多
個用于提供與處理單元關聯的結果的裝置(例如,打印機)。處理器402、
存儲器404以及諸如顯示器406和鍵盤408之類的輸入/輸出接口可以例如
通過作為數據處理單元412一部分的總線410互連。還可以例如通過總線
410與網絡接口414(例如,用于與計算機網絡接口連接的網卡)和媒體接
口416(例如,用于與媒體418接口連接的軟盤或CD-ROM驅動器)進行
適當的互連。

可以提供模擬數字轉換器420以接收諸如模擬視頻饋入之類的模擬輸
入,然后將這些模擬輸入數字化。此類轉換器可以與系統總線410互連。

因此,包括用于執行此處所述的本發明方法的指令或代碼的計算機軟
件可以存儲在一個或多個關聯的存儲設備(例如,ROM、固定或可拆裝存
儲器)中,并且在準備使用時,部分或全部加載(例如,到RAM中)并
由CPU執行。此類軟件可以包括但不限于固件、駐留軟件、微代碼等。

適合于存儲和/或執行程序代碼的數據處理系統將包括至少一個通過
系統總線410直接或間接連接到存儲器元件404的處理器402。所述存儲
器元件可以包括在程序代碼的實際執行期間使用的本地存儲器、大容量存
儲裝置以及提供至少某些程序代碼的臨時存儲以減少必須在執行期間從大
容量存儲裝置檢索代碼的次數的高速緩沖存儲器。

輸入/輸出或I/O設備(包括但不限于鍵盤408、顯示器406、指點設
備等)可以直接(例如通過總線410)或通過中間I/O控制器(為清晰起
見而省略)與系統相連。

諸如網絡接口414之類的網絡適配器也可以被連接到系統以使所述數
據處理系統能夠通過中間專用或公共網絡變得與其他數據處理系統或遠程
打印機或存儲設備相連。調制解調器、電纜調制解調器和以太網卡只是幾
種當前可用的網絡適配器類型。

如在此(包括權利要求)使用的,“服務器”包括運行服務器程序的
物理數據處理系統(例如,圖4中示出的系統412)。將理解的是,此類
物理服務器可能包括顯示器或鍵盤,也可能不包括。

需要指出,本發明的各方面可以采取體現在一個或多個計算機可讀介
質(在介質中具有計算機可讀程序代碼)中的計算機程序產品的形式。可
以使用一個或多個計算機可讀介質的任意組合。所述計算機可讀介質可以
是計算機可讀信號介質或計算機可讀存儲介質。所述計算機可讀存儲介質
可以是(例如但不限于)電、磁、光、電磁、紅外線或半導體系統、裝置、
設備或上述介質的任何適當組合。媒體塊418是非限制性示例。計算機可
讀存儲介質的更具體的示例(非窮舉列表)可以包括以下項:具有一條或
多條線的電連接、便攜式計算機軟盤、硬盤、隨機存取存儲器(RAM)、
只讀存儲器(ROM)、可擦寫可編程只讀存儲器(EPROM或閃存)、光
纖、便攜式光盤只讀存儲器(CD-ROM)、光存儲設備、磁存儲設備或上
述介質的任何適當組合。在本文檔的上下文中,計算機可讀存儲介質可以
是任何能夠包含或存儲由指令執行系統、裝置或設備使用或與所述指令執
行系統、裝置或設備結合的程序的有形介質。

所述計算機可讀信號介質可以包括其中包含計算機可讀程序代碼的傳
播數據信號(例如,位于基帶中或作為載波的一部分)。此類傳播信號可
以采取任何多樣的形式,包括但不限于電磁、光或這些形式的任何適當組
合。所述計算機可讀信號介質可以是計算機可讀存儲介質以外的任何能夠
傳送、傳播或傳輸由指令執行系統、裝置或設備使用或與所述指令執行系
統、裝置或設備結合的程序的計算機可讀介質。

可以使用任何適當的介質(包括但不限于無線、有線、光纜、RF等
或上述介質的任何適當組合)來傳輸所述計算機可讀介質中包含的程序代
碼。

用于執行本發明的各方面的操作的計算機程序代碼可以使用包含一種
或多種編程語言的任意組合來編寫,所述編程語言包括諸如Java、
Smalltalk、C++或類似語言之類的面向對象的編程語言以及諸如“C”編
程語言或類似的編程語言之類的常規過程編程語言。所述程序代碼可以完
全地在用戶計算機上執行,部分地在用戶計算機上執行,作為獨立的軟件
包執行,部分地在用戶計算機上并部分地在遠程計算機上執行,或者完全
地在遠程計算機或服務器上執行。在后者的情況中,所述遠程計算機可以
通過包括局域網(LAN)或廣域網(WAN)的任何類型網絡與用戶的計
算機相連,也可以與外部計算機進行連接(例如,使用因特網服務提供商
通過因特網連接)。

參考根據本發明的實施例的方法、裝置(系統)和計算機程序產品的
流程圖和/或方塊圖對本發明的各方面進行了描述。將理解,所述流程圖和
/或方塊圖的每個方塊以及所述流程圖和/或方塊圖中的方塊的組合可以由
計算機程序指令來實現。這些計算機程序指令可以被提供給通用計算機、
專用計算機或其他可編程數據處理裝置的處理器以產生機器,以便通過所
述計算機或其他可編程數據處理裝置的處理器執行的所述指令產生用于實
現在一個或多個流程圖和/或方塊圖方塊中指定的功能/操作的裝置。

這些計算機程序指令也可以被存儲在引導計算機、其他可編程數據處
理裝置或其他設備以特定方式執行功能的計算機可讀介質中,以便存儲在
所述計算機可讀介質中的所述指令產生一件包括實現在所述一個或多個流
程圖和/或方塊圖方塊中指定的功能/操作的指令的制品。

所述計算機程序指令還可被加載到計算機、其他可編程數據處理裝置
或其他設備,以導致在所述計算機、其他可編程裝置或其他設備上執行一
系列操作步驟以產生計算機實現的過程,從而在所述計算機或其他可編程
裝置上執行的指令提供用于實現在一個或多個流程圖和/或方塊圖方塊中
指定的功能/操作的過程。

附圖中的流程圖和方塊圖示出了根據本發明的各種實施例的系統、方
法和計算機程序產品的可能實施方式的架構、功能和操作。在此方面,所
述流程圖或方塊圖中的每個方塊都可以表示代碼的模塊、段或部分,所述
代碼包括用于實現指定的邏輯功能(多個)的一個或多個可執行指令。還
應指出,在某些備選實施方式中,在方塊中說明的功能可以不按圖中說明
的順序發生。例如,示為連續的兩個方塊可以實際上被基本同時地執行,
或者某些時候,取決于所涉及的功能,可以以相反的順序執行所述方塊。
還應指出,所述方塊圖和/或流程圖的每個方塊以及所述方塊圖和/或流程
圖中的方塊的組合可以由執行指定功能或操作的基于專用硬件的系統或專
用硬件和計算機指令的組合來實現。

如在此描述的那樣,此處所述的方法步驟可以綁定到被設計為執行這
些步驟的通用計算機上,或綁定到用于執行這些步驟的硬件上。進一步地,
此處所述的方法步驟(例如包括獲取數據流和對數據流進行編碼)還可以
綁定到諸如相機或麥克風之類的從中獲取數據流的物理傳感器上。

需要指出,此處所述的任何方法都可以包括提供包括體現在計算機可
讀存儲介質中的獨特軟件模塊的系統的額外步驟。所述方法步驟然后可以
使用上述在一個或多個硬件處理器402上執行的系統的獨特軟件模塊和/
或子模塊來執行。在某些情況下,可以使用專用硬件實現此處所述的一種
或多種功能。進一步地,計算機程序產品可以包括具有適合于通過實現執
行此處所述的一個或多個方法步驟的代碼的計算機可讀存儲介質,所述方
法步驟包括為系統提供獨特軟件模塊。

在任何情況下,應該理解,此處所示的組件可以通過各種形式的硬件、
軟件或硬件和軟件的組合來實現;例如,專用集成電路(ASICS)、功能
電路、一個或多個適當設計的具有關聯存儲器的通用數字計算機等。一旦
給出在此提供的本發明教導,相關領域的技術人員將能夠構想本發明的組
件的其他實施方式。

在此使用的術語僅出于描述特定實施例的目的,并非對本發明進行限
制。正如在此使用的那樣,單數形式“一”、“一個”和“所述”旨在同
時包括復數形式,除非上下文另外明確指出。將進一步理解的是,當在本
說明書中使用時,術語“包括”和/或“包含”指定存在所述特性、整數、
步驟、操作、元件和/或組件,但并不排除其中存在或增加一個或多個其他
特性、整數、步驟、操作、元件、組件和/或由此構成的組。

下面權利要求中的所有裝置或步驟加功能元件的對應結構、材料、操
作和等同物旨在包括用于與其他如具體聲明的所聲明的元件結合執行所述
功能的任何結構、材料或操作。出于說明和描述目的給出了對本發明的描
述,但是所述描述并非旨在是窮舉的或是將本發明限于所公開的形式。在
不偏離本發明的范圍和精神的情況下,許多修改和變化對于本領域的技術
人員來說都將是顯而易見的。實施例的選擇和描述是為了最佳地解釋本發
明的原理、實際應用,并且使得本領域的其他技術人員能夠理解本發明的
具有各種修改的、適合于所構想的特定使用的各種實施例。

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本文標題:固定式攝像機顏色校正的方法和裝置.pdf
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