專利名稱：膠片和圖像處理中的邊緣匹配的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理。更具體地，本發(fā)明涉及執(zhí)行膠片圖像的邊緣匹配 的方法。
背景技術(shù)：
邊緣匹配被用于許多不同的膠片處理應(yīng)用中。 一個這樣的應(yīng)用是膠片的 保存(preservation ) /修復(fù)(restoration )。為了長時間存儲彩色膠片并阻止褪 色(color fading )的影響，將彩色膠片分為三個顏色分量，青(Cyan )、品紅 (Magenta)和黃(CMY )。每個顏色分量被存儲在單獨的巻軸(reel)上。 當?shù)竭_重新;改映(re-release)的時間時，這三個巻軸中的每個上的顏色分量 需要被重新組合。在此考慮下，CMY分量需要被配準(register)以獲得產(chǎn)生 的重新組合的彩色圖像，其與原始彩色膠片上的圖像看起來顏色一樣。大多 數(shù)CMY配準使用光化學(xué)(photo-chemical)技術(shù)執(zhí)行。不幸的是，隨著CMY 巻軸老化，每個巻軸上的膠片經(jīng)受變形或緊縮(shrinkage )。在此環(huán)境下，這 樣的基于CMY的光化學(xué)配準不能較好地執(zhí)行。同樣地，需要使用數(shù)字技術(shù) 執(zhí)行來配準。在此情況下，手動地執(zhí)行配準。然而，手動配準很耗費勞力和 成本。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的一個方面是提供一種增加圖像處理的效率和精確度的邊緣匹配 的方法。此其它方面根據(jù)本發(fā)明的實施例達成，其中邊緣匹配的方法包括將 非基色邊緣與基色比較，計算多個不匹配的邊緣點，并選擇最佳匹配。
最佳匹配的選擇可基于最小數(shù)目的不匹配點或最大數(shù)目的匹配點。通過計算預(yù)定位置的失配(mis-match)邊緣點的數(shù)目，將識別的失配邊緣和多個 與所述預(yù)定位置鄰近的位置進行比較，并確定所計算的失配邊緣點的數(shù)目是 否小于與所述預(yù)定位置鄰近的位置的數(shù)目，來測試最佳匹配。根據(jù)各種實施例，與所述預(yù)定位置鄰近的位置的數(shù)目可以是8個，或者 小于8個。根據(jù)本發(fā)明的其它方面，邊緣匹配的方法包括產(chǎn)生非基色分量的邊緣映 射，打開基色分量中的搜索窗口，在基色分量的搜索窗口內(nèi)移動非基色分量 的塊，計算非基色和基色分量之間每個位置的差值，并識別具有所有所計算 的差之和的最小值的位置。所計算的差之和優(yōu)選地是絕對差的和。邊緣映射的產(chǎn)生包括根據(jù)像素位置距邊緣像素的距離將一個值分配給該 像素位置。在其它更具體的示例中，第一值被分配給每個邊緣像素，第二值 被分配給位于距最近邊緣像素像素距離(d)的每個像素，第三值被分配給位 于距最近邊緣像素距離V^的每個像素，第四值被分配給位于距最近邊緣像 素2倍像素距離d的每個像素，第五值被分配給位于距最近邊緣像素距離 的每個像素，所有其它像素被分配給值O。所分配的值被優(yōu)選地映射到網(wǎng)格。一旦為每個分量產(chǎn)生了邊緣映射，就計算基色和非基色分量之間的相關(guān)。 在其它實施例中， 一旦為非基色分量產(chǎn)生了邊緣映射就計算相關(guān)。根據(jù)本發(fā)明的其它方面，邊緣匹配的方法包括產(chǎn)生第 一顏色分量的邊緣 映射，在第二顏色分量中打開搜索窗口 ，在第二顏色分量的搜索窗口內(nèi)移動 第一顏色分量的塊，計算第一和第二顏色分量之間每個位置的差值，并識別 具有所有所計算的差之和的最小值的位置。結(jié)合附圖考慮下面的詳細描述，本發(fā)明的其它方面和特性將變得顯而易 見。應(yīng)理解然而，附圖僅為示例的目的而繪制，不作為限制本發(fā)明的限定， 應(yīng)參考附加的權(quán)利要求作為限定。還應(yīng)理解附圖不必須按比例繪制，除非另外指示，附圖只意在概念性地圖示這里所述的結(jié)構(gòu)和程序。


在附圖中通篇相似的參考標號代表相似的元件圖1是根據(jù)本發(fā)明的實施例的自動顏色組合算法的框圖2是根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的分塊(blockdivision)的示例；圖3是根據(jù)本發(fā)明的另一個實施例的分塊的另一個示例；圖4a是根據(jù)本發(fā)明的實施例的邊緣匹配方法的流程圖；圖4b是根據(jù)本發(fā)明的實施例的邊緣匹配方法的示例圖；圖4c-e概略地示出根據(jù)本發(fā)明的實施例的邊緣匹配方法；圖4f是根據(jù)本發(fā)明的實施例的邊緣匹配的最佳匹配測試的流程圖；圖5a-5f示出根據(jù)本發(fā)明的實施例的分塊和相關(guān)的仿射(a伍ne)變換位移值應(yīng)用的另一個示例；圖6a-6c是用于表示根據(jù)本發(fā)明的實施例的仿射變換的計算的示例數(shù)據(jù)集；以及圖7是用于根據(jù)本發(fā)明的實施例使用所計算的仿射變換獲得翹曲 (warping)分量畫面的方法的圖形表示。
具體實施方式
本發(fā)明的概念利用膠片處理技術(shù)中已知的元件和處理。例如，膠片處理 的細節(jié)、仿射變換、CMY配準等為公知的，在這里不詳細描述。另外，本發(fā)在優(yōu)選實施例中，本發(fā)明以軟件實施。本發(fā)明可以，但不限于，嵌入固 件、置于微機中、微碼等。其它的實施例可以是全硬件、全軟件、或硬件和 軟件元件的組合。此外，本發(fā)明可以是提供計算機程序代碼的任何計算機可用介質(zhì)中存儲 的或可訪問的軟件產(chǎn)品的形式。這包含，但不限于可存儲、通信、或傳播程介質(zhì)可以是光、電、磁、電磁、傳輸介質(zhì)、或半導(dǎo)體介質(zhì)。計算機可讀介質(zhì) 可被實現(xiàn)為計算機硬盤驅(qū)動器、可移動計算機盤、隨機存取存儲器、只讀存 儲器、半導(dǎo)體或固態(tài)存儲器設(shè)備、磁帶、穿孔卡、或光盤。光盤的現(xiàn)有示例 包括緊致盤(CD)、數(shù)字視頻盤(DVD)、高清晰度DVD (HD-DVD)、激光盤、藍光盤、小型盤或磁光盤。除了激光盤，所有這些盤都可以是固定的只 讀存儲器(ROM)、可記錄的(±R)、或可記錄/可重寫的(-RW)格式。數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)可包含一個或多個處理器、以及諸如主板的支持電子設(shè)備。 這些處理可包括置于處理器上的或經(jīng)由系統(tǒng)總線連接到本地存儲器、高速緩
存存儲器、或共享系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)存儲器的存儲器。數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)可被耦接到諸 如鍵盤或鼠標的輸入設(shè)備、諸如顯示器和打印機的輸出設(shè)備、以及諸如網(wǎng)卡、調(diào)制解調(diào)器、或網(wǎng)絡(luò)背板(backplane)的通信適配器。可被包括在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)適配器允許數(shù)據(jù)穿過中介公共或?qū)Ｓ?網(wǎng)絡(luò)被傳送到其它的終端、服務(wù)器、打印機或移動存儲設(shè)備，以及從上述設(shè) 備傳送數(shù)據(jù)。 一些網(wǎng)絡(luò)適配器的現(xiàn)有示例為以太網(wǎng)適配器、無線WiFi以及 WiMax適配器、令牌環(huán)適配器等?，F(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)包括局域網(wǎng)(LAN)、廣域網(wǎng) (WAN)、因特網(wǎng)、專門網(wǎng)絡(luò)、直連網(wǎng)絡(luò)或虛擬專用網(wǎng)絡(luò)(VPN)。根據(jù)本發(fā)明的原理，圖像配準處理自動地執(zhí)行數(shù)字域中青、品紅和黃 (CMY)顏色分量的配準。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將認識到這里公開的構(gòu)思 不限于C、 M和Y,也可被用于其它顏色空間、或者在兩種顏色分量之間。3巻軸CMY膠片被掃描為三個單序列。圖像大小可以是2K或4K ( 1K 是1024字節(jié))。在膠片行業(yè)中，2K的分辨率是2048x1556像素，4K的分辨 率是4096x3112像素。像素的比特深度與本發(fā)明無關(guān)， 一般為IO比特。所掃 描的文件示例性地存儲為dpx格式(SMPTE (運動畫面和電視工程師協(xié)會) 數(shù)字圖像交換格式)。然而，在不偏離本發(fā)明的精神的情況下，其它文件格式 可被使用并被支持。本發(fā)明的配準處理一次在圖像數(shù)據(jù)的一幀上操作。如上所述，可能有這 樣的情況必須把圖像數(shù)據(jù)的幀進一步分為塊、以及(如果可能的話)子塊 或子畫面，以繼續(xù)該處理。需要將畫面分為塊或子塊的一個因素可以是原圖像數(shù)據(jù)的失真。依賴失 真的嚴重程度，圖像可需要分為塊(即，當失真的非線性不能被忽略時)。一 個塊可與其鄰近的塊具有一些重疊，或者其根本沒有重疊。基于畫面數(shù)據(jù)的內(nèi)容確定塊的數(shù)目，在實際執(zhí)行分塊之前該數(shù)目可以是一個非常粗略的估計值。通常，增加配準處理的精確度需要更多的塊。然而，增加塊的數(shù)目意味 著每個塊的尺寸將會變小，而塊的尺寸越小，計算的位移的精確度中的較低 精確度的可能性就越高(即，如果塊過小，可能沒有足夠的信息，因此造成 較低的精確度)。根據(jù)本發(fā)明的原理，不需要非常小的塊來執(zhí)行自動畫面配準。實驗結(jié)果 指示2K材料的塊的數(shù)目可以是lxl、 2x2、 2x4、 4x4、 4x6、或4x8等等。
雖然有可能，但是應(yīng)該需要每個尺寸不大于8塊。為了配準三(3)顏色分量(例如，CMY、 RGB)，需要確定它們之間的 相關(guān)。有幾種計算這些相關(guān)的方式。示例地，邊緣相關(guān)或邊緣匹配被使用。 在此考慮下，有2個步驟邊緣檢測和邊緣匹配?？墒褂萌魏维F(xiàn)有的邊緣檢 測技術(shù)，例如技術(shù)中已知的Canny邊緣檢測技術(shù)。在邊緣被檢測后實施邊緣 匹配。要配準的三種顏色分量中的任意分量可被選為基色，其它兩種顏色分 量的位移(即，相關(guān))可根據(jù)所選的基色分量計算。通過舉例的方式，每個塊有2個位移向量(7、，r;)、 (7、，F(xiàn)、)，其中7、 是x方向上紅和綠之間的位移，F(xiàn)、是y方向上紅和綠之間的位移。類似地， F^,^r^分別為x和y方向上紅和藍之間的位移。這里我們假定將紅色分量 用作基色。為了協(xié)助相關(guān)確定，優(yōu)選地將每幀分為塊。當將畫面分成塊時，所有圖 像數(shù)據(jù)被更好地配置以被處理，以消除大的誤差并使穿過畫面位移的值平穩(wěn) 地變化。例如，可使用x或y方向上的一維三階曲線，或二維三階平面。同 樣，可使用更低階或更高階的曲線或平面。當一個方向上的塊的數(shù)目小于3 時，則沒有曲線擬合(curve fit)被用于位移值。位移的調(diào)整值(參數(shù))被用于計算仿射變換的六個參數(shù)。使用四個位移 向量來計算每個塊的仿射變換，可使用冗余(redundancy )來減少誤差。然而， 本發(fā)明不需要使用冗余來減少誤差，但是可使用冗余來找到在新畫面中像素 對于其在舊畫面中的對應(yīng)位置，并通過內(nèi)插來獲得像素值。以文件格式存儲 新畫面，諸如技術(shù)中已知的dpx、 yuv、 raw或ppm。自動顏色組合處理10的圖示在圖la中示出。輸入12a、 12b、和12c為 三個單獨的顏色分量。可將這些顏色分量以單個文件或分開的文件存儲。在 優(yōu)選實施例中，輸入為3個單獨的DPX文件，每個對應(yīng)于一個顏色分量。在下一步驟14中可能有兩種選項1 )邊緣首先被邊緣檢測器16檢測， 接著邊緣畫面被使用分割器18分為多個塊(參見圖la);或者2)畫面可首 先被使用分割器18分成多個塊，接著實施邊緣檢測16(參見圖lb)。然而這 兩種方法產(chǎn)生的輸出可能不同。步驟14是本發(fā)明的相關(guān)確定中的第一步驟。分割器18利用2個參數(shù)來分割畫面，1 )水平方向上的塊的數(shù)目，以及 2)垂直方向上的塊的數(shù)目。如上所述，塊可以是重疊的或非重疊的，其中重 疊的部分可以變化，而塊的大小可以彼此不同。如果塊的大小變化，由畫面
的內(nèi)容確定大小。畫面紋理豐富的區(qū)域可具有較小的塊，而紋理較少的區(qū)域 可具有較大的塊。圖2示出了固定大小的四(4)個重疊的塊的實施例。注意，區(qū)域e是兩 個鄰近的塊重疊的區(qū)域，而區(qū)域f是所有4個塊重疊的區(qū)域。圖3示出了大 小變化的四(4)個非重疊的塊的實施例。如上所述，為了執(zhí)行邊緣檢測，可使用任何現(xiàn)有的邊緣檢測器，諸如， 例如上述的Canny邊緣檢測器。Canny邊緣檢測的所有邊緣具有單一的像素 寬。其它的邊緣檢測器可具有多像素寬邊緣。作為相關(guān)確定處理的最后部分，被分割的/經(jīng)過邊緣檢測的圖像被邊緣匹 配20。有幾種已知方式來執(zhí)行邊緣匹配，其基本思想是兩個分量之間的邊緣 的相關(guān)。通常，要被匹配的邊緣點的數(shù)目被計數(shù)。為匹配的邊緣像素的數(shù)目 計數(shù)，或者可為不匹配的像素的數(shù)目計數(shù)。在基色上打開搜索窗口，非基色 分量可被來回移動，在每個位置為匹配的邊緣像素計數(shù)。具有最大數(shù)目匹配 的邊緣像素的位置是顏色分量塊的位移。邊緣匹配20的一個示例處理40在圖4a中示出。最初，在基色邊緣畫面 上打開搜索窗口 (42)。對于搜索窗口中的每個位置，將非基色邊緣塊與基色 相比較(44)。計算不匹配的邊緣點的數(shù)目(46),將最小數(shù)目挑選為最佳匹 配(48);或者作為替換，計算匹配的邊緣點的數(shù)目(46),并將最大數(shù)目挑 選為最佳匹配(48)。通常通過在基色上打開另一個搜索窗口并移動非基色分 量的塊，來執(zhí)行匹配的或非匹配的邊緣點的數(shù)目的計數(shù)或計算(46)，以找到 最佳匹配。根據(jù)本發(fā)明的其它的方面，可在非基色邊緣畫面上打開初始搜索窗口 ， 并且對于搜索窗口中的每個位置，將基色邊緣塊與非基色比較。也可以以這 種方式產(chǎn)生基色分量的邊緣映射。才艮據(jù)本發(fā)明的其它實施例，可測試最佳匹配(50 )以避免誤挑選?，F(xiàn)在 參照圖4b描述這樣的測試的一個例子。在位置a處失配邊緣點的數(shù)目應(yīng)小于 b和d的任意八(8)個位置的數(shù)目。松散(loose)測試是其中位置a處的失 配數(shù)目應(yīng)小于d的四(4)個位置處的任意數(shù)目。本領(lǐng)域技術(shù)人員將認識到 數(shù)據(jù)集首先可被低通濾波以獲得最小值或最大值，或僅僅提高精確度。在本發(fā)明的另外的實施例中，產(chǎn)生的邊緣映射可被用于找到最佳匹配。 通過舉例的方式，為每個顏色分量產(chǎn)生邊緣映射如下
將一個值分配給每個邊緣像素，例如圖4c-4e中示出的示例中的5。此值 的分配在確定邊緣后執(zhí)行(注意，該邊緣可以是一個或多個像素寬)；將另一個值分配給位于距最近的邊緣像素像素距離d的每個像素，例如 4,其中d是兩個最近像素之間的距離；位于距最近邊緣像素距離V^/的像素被給定值3;位于距最近邊緣像素距離2d的像素被給定值2;位于距最近邊緣像素距離的像素被給定值1;以及其它像素被給定值O。圖4d示出了在此圖中被指定5的單個像素的邊緣映射的產(chǎn)生，圖4f示 出了測試邊緣映射產(chǎn)生中最佳匹配的處理50。在產(chǎn)生每個分量的邊緣映射 (62)后，可計算兩個顏色分量(例如，非基色分量)的相關(guān)。也就是說， 在產(chǎn)生的邊緣映射上執(zhí)行邊緣匹配。圖4e示出了根據(jù)本發(fā)明的概念的邊緣映 射的示例。在基色分量中打開搜索窗口 (64),在基色分量窗口內(nèi)來回移動非 基色分量的塊(66)。在每個位置處，計算非基色和基色分量之間的每個像素 的差值(68)。將具有絕對差值的和的最小值的位置識別為最佳匹配(70)， 并且相應(yīng)的位移為顏色分量塊的位移。為進行最佳匹配測試的顏色分量的每 個塊重復(fù)移動(66)、計算(68)和識別(70)的處理，直到所有的塊都被測 試了為止。一旦在產(chǎn)生的邊緣映射上執(zhí)行了邊緣匹配，可能需要圖像的另外的數(shù)據(jù) 處理22用于配準處理。此數(shù)據(jù)處理提供誤差校正/阻止階段，還通過使用新 計算的位移值(向量)來提高精確度。根據(jù)本發(fā)明的原理的數(shù)據(jù)處理22的示 例技術(shù)如下。對于每個塊，有2個位移向量(即，x和y)。每個位移向量表 示水平和垂直方向上顏色分量邊緣映射到基色分量邊緣映射之間的位移。對于具有固定塊大小的mxn塊的畫面，有四組數(shù)據(jù)r、 、 、 r、 、 K'、，其中ij為塊的指數(shù)(indices), m、 n分別為x和y方向上塊的數(shù)目。這里"u和rv被用作示例，以示出怎樣處理數(shù)據(jù)。示例性地假定m=5,n=5,且K、是5x5矩陣。步驟1:使用預(yù)設(shè)的闊值來找出是否有大的誤差數(shù)目。步驟2:通過使用大的誤差數(shù)目相鄰的值或通過內(nèi)插/外插來修改大的誤差數(shù)目。步驟3:使用3階曲線來擬合每個方向上的數(shù)目，或使用3階平面。對
于3階曲線<formula>formula see original document page 12</formula><formula>formula see original document page 12</formula>對于三階平面<formula>formula see original document page 12</formula>一 (3) 其中",和^為多項式曲線或平面的系數(shù)。當然，可使用更低階或更高階。 如果使用3階曲線，對于矩陣的每行，對應(yīng)的多項式系數(shù)^。,;01,^,^,14]可^f皮^十算^口下<formula>formula see original document page 12</formula>其中X是5x4矩陣，分號"；"是行分隔符，x,是行中x方向上對應(yīng)的 塊i的位置。F = [/(x。) /(x,) ./(x2) /(x3) /(x4)] ( 5 )其中F是向量，/(x,)是行中對應(yīng)的塊i的位移。j = [a0 a, a2 a3 ] ( 6 )其中A是系數(shù)向量，且最初未知。 則，F(xiàn) =以及 (7)(8)其中x'x是正定的，且其是可逆的。步驟4:通過使用系數(shù)A重新計算F的位移值F'=X" (9)其中F是用于替換舊的數(shù)據(jù)集的新的數(shù)據(jù)集。在處理了所有行之后，利 用F'的新的數(shù)目產(chǎn)生新的矩陣。最外面位置的參數(shù)可被進一步修改，使得參 數(shù)的值在矩陣的次最外面參數(shù)的值的特定范圍內(nèi)?？梢砸韵嗨频姆绞接嬎?階平面，除非該矩陣更大。例如，矩陣X為 25x10, F為10x1, A為10x1。一旦完成了數(shù)據(jù)處理，需要計算每個顏色分量塊的仿射變換24 (參見圖 1)。對于每個顏色分量，有兩個數(shù)據(jù)集， 一個在x方向上，另一個在y方向 上。對于塊的每個像素位置，使用最近的塊分析以確定原始畫面中的像素位 置。使用4個最近的相鄰的塊來描述本發(fā)明以做出此確定。然而，本領(lǐng)域技 術(shù)人員將認識到在最近的塊分析中使用的塊的數(shù)目是可選擇的，其可以高于或低于這里描述的"四個最近的相鄰的，，示例。圖5a-5f示出了此構(gòu)思的示例。圖5a中示出了更一般的情況，其中如果 塊(I)具有8個相鄰的塊，子塊11將使用塊A、 B、 D、 I的位移值來確定 仿射變換的參數(shù)。接著子塊12將使用塊B、 C、 E和I的位移值，子塊21將 使用塊D、 F、 I、 G的位移值，子塊22將使用塊E、 H、 G和I的位移值。 對于其它情況，如果塊I位于畫面的一邊或一角(圖5e和5f),則各個子塊 11、 12、 21、 22將使用其最近的三個相鄰的塊和塊I來計算仿射變換參數(shù)。圖6a、 6b和6c指示新的像素(x， y)分別位于4個塊的中心的中間(圖 6a)、畫面角落(圖6b)、 4個塊中心的一邊(圖6c)。下面示出了仿射變換，&o &-乂乾&已知4個舊的點的位置(塊中心)(圖6中所示)，可通過將位移加到相 應(yīng)的點來獲得新的畫面中4個點的位置。有8個方程，6個是未知的，同樣， 可容易地獲得6個參數(shù)仿射變換。在多于2個的方程是其它方程的線性組合 的情況下，仿射變換被減少為fl。 0c。0 ^ a _為了翹曲畫面(圖1步驟28),將翹曲應(yīng)用于三個顏色分量中的兩個。 更一般地，如果有N個分量，翹曲將應(yīng)用于N-1個顏色分量。本領(lǐng)域技術(shù)人 員將認識到圖像翹曲是一種圖像變換，其可以是線性或非線性變換。用作 基色的一個顏色分量將不被翹曲(在圖1的示例情況下，M/G)。通過使用計 算的仿射變換以將新畫面中的每個像素映射到舊畫面上來獲得翹曲分量畫面 (圖7中所圖示)。通過將2個翹曲顏色分量與基色分量組合(28 )以形成配 準的彩色圖像來完成此步驟。在舊畫面中映射的像素(m, n)通常不在整數(shù) 網(wǎng)格上，然而，可通過使用內(nèi)插或最近的像素值來獲得像素的值。幾個已知 的內(nèi)插技術(shù)中的任意
上述自動配準處理已在多個膠片上測試，得到了好的結(jié)果。 為了加速該配準處理，畫面可^f皮下采樣到更低的分辨率，例如從4K下采樣到2K,每個子畫面的最佳匹配位移向量可以以更低的分辨率計算。然后 該匹配的位移向量被放大到原始分辨率，使用這些向量以原始分辨率4K執(zhí) 4亍畫面超曲。在另一種情況下，為了減少掃描成本，使用更低的分辨率。因此，掃描 的分辨率越低，成本越低。品紅信道可被以高分辨率掃描，例如4K,而青和 黃信道可被以低分辨率掃描，例如2K。品紅信道是三個信道中最主要的，因 此使得此不同分辨率途徑用于次主要的青和黃信道。此處理有效地將青和黃 信道放大到品紅信道的分辨率。然后可以以高分辨率完成配準。應(yīng)注意上述配準處理可在彩色膠片到CMY分量的原始分散時發(fā)生， 作為分散質(zhì)量的檢驗，例如，以檢驗畫面的分量是否遺失或被損壞等。考慮到以上，前述僅例示了本發(fā)明的原理，因此將了解本領(lǐng)域技術(shù)人員 將能夠做出盡管這里沒有明確描述的許多替換配置，使本發(fā)明的原理具體化， 并在其精神和范圍內(nèi)。因此應(yīng)理解在不偏離由附加的權(quán)利要求所限定的本 發(fā)明的精神和范圍的情況下，可對例示性實施例做出許多修改，并可做出其 它配置。
權(quán)利要求
1.一種在圖像處理期間邊緣匹配的方法，包括將非基色邊緣與基色相比較(42)；計算(46)多個不匹配邊緣點；以及選擇(48)最佳匹配。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1的所述方法，其中使用最小數(shù)目的不匹配的點執(zhí)行所 述選擇(48 )。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1的所述方法，其中使用最大數(shù)目的匹配的點執(zhí)行所述 選擇(48 )。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1的所述方法，還包括測試(50)所述最佳匹配。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4的所述方法，其中所述測試包括 計算預(yù)定位置處的失配邊緣點的數(shù)目； 將識別的失配邊緣與多個鄰近所述預(yù)定位置的位置相比較； 確定計算的失配邊緣點的數(shù)目是否小于鄰近所述預(yù)定位置的位置的數(shù)目。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5的所述方法，其中鄰近所述預(yù)定位置的位置的數(shù)目是8。
7. 根據(jù)權(quán)利要求5的所述方法，其中鄰近所述預(yù)定位置的位置的數(shù)目小于8。
8. —種邊緣匹配的方法，包括 產(chǎn)生(62)非基色分量的邊緣映射； 打開基色分量中的搜索窗口 (64);在所述基色分量的搜索窗口內(nèi)移動(66)非基色分量的塊； 計算所述非基色和基色分量之間每個位置的差值(68);以及 識別(70)具有所有計算的差之和的最小值的位置。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8的所述方法，其中所述產(chǎn)生邊緣映射(62)包括根據(jù) 一個值距邊緣像素的距離將該值分配到 一個像素位置。
10. 根據(jù)權(quán)利要求8的所述方法，其中所述產(chǎn)生邊緣映射包括 將第 一值分配給每個邊緣像素；將第二值分配給位于距最近邊緣像素一個像素距離(d)的每個像素；將第三值分配給位于距所述最近邊緣像素距離V^的每個像素；將第四值分配給位于距所述最近邊緣像素2倍所述像素距離d的每個像素；將第五值分配給位于距所述最近邊緣像素距離的每個像素；以及 將值0分配給所有其它像素。
11. 根據(jù)權(quán)利要求8的所述方法，還包括 一旦為每個分量建立了所述 邊緣映射，計算基色和非基色分量之間的相關(guān)。
12. 根據(jù)權(quán)利要求8的所述方法，還包括 一旦為所述非基色分量建立 了所述邊緣映射，計算基色和非基色分量之間的相關(guān)。
13. 根據(jù)權(quán)利要求8的所述方法，還包括重復(fù)所述移動的步驟，計算 并識別所述非基色分量的每個塊。
14. 根據(jù)權(quán)利要求9的所述方法，其中將所述分配的值映射到網(wǎng)格上以 形成所述邊緣映射，在所述邊緣映射上完成所述移動、計算和識別的步驟。
15. 根據(jù)權(quán)利要求10的所述方法，其中將所述分配的值映射到網(wǎng)格上以 形成所述邊緣映射，在所述邊緣映射上完成所述移動、計算和識別的步驟。
16. —種邊緣匹配的方法，包括 產(chǎn)生第一顏色分量的邊緣映射(62); 打開第二顏色分量中的搜索窗口 (64);在所述第二顏色分量的搜索窗口內(nèi)移動所述第一顏色分量的塊(66); 計算所述第一和第二顏色分量之間每個位置的差值(68);以及識別具有所有計算的差之和的最小值的位置(70)。
17. 根據(jù)權(quán)利要求16的所述方法，其中所述產(chǎn)生邊緣映射(62)包括根 據(jù)一個值距邊緣像素的距離將該值分配到一個像素位置。
18. 根據(jù)權(quán)利要求16的所述方法，其中所述產(chǎn)生邊緣映射包括 將第一值分配給每個邊緣像素；將第二值分配給位于距最近邊緣像素一個像素距離(d)的每個像素； 將第三值分配給位于距所述最近邊緣像素距離的每個像素； 將第四值分配給位于距所述最近邊緣像素2倍所述像素距離d的每個像素；將第五值分配給位于距所述最近邊緣像素距離V^/的每個像素；以及
19. 根據(jù)權(quán)利要求16的所述方法，還包括 一旦為每個分量建立了所述邊緣映射，計算所述第一和第二顏色分量之間的相關(guān)。
20. 根據(jù)權(quán)利要求16的所述方法，還包括 一旦為所述第一分量建立了 所述邊緣映射，計算所述第 一 和第二顏色分量之間的相關(guān)。
21. 根據(jù)權(quán)利要求16的所述方法，其中所述第一顏色分量是非基色分量， 所述第二顏色分量是基色分量。
22. 根據(jù)權(quán)利要求1的所述方法，其中所述第一顏色分量是基色分量， 所述第二顏色分量是非基色分量。
全文摘要
一種用于圖像處理的邊緣匹配圖像的方法。邊緣匹配包括識別基色和非基色分量。打開基色分量中的搜索窗口(44)，并將非基色分量與基色分量畫面相比較。然后計算匹配的和不匹配的邊緣點的數(shù)目(46)。然后可通過測試(50)或手動選擇(48)確定最佳匹配。
文檔編號H04N9/093GK101112105SQ200580047348
公開日2008年1月23日 申請日期2005年7月28日 優(yōu)先權(quán)日2005年1月27日
發(fā)明者書 林 申請人:湯姆森特許公司