專利名稱：分析圖像的設(shè)備和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種分析圖像的設(shè)備和方法。
背景技術(shù)：
當(dāng)用于編碼圖像的設(shè)備對(duì)處理減少的時(shí)間或空間熵的圖像進(jìn)行編碼時(shí)，該用于編碼圖像的設(shè)備更加有效。
因此，該設(shè)備經(jīng)常與圖像預(yù)處理設(shè)備相關(guān)聯(lián)，在所述圖像預(yù)處理設(shè)備中，按照能夠進(jìn)行更好編碼的方式來(lái)處理這些圖像。
視頻預(yù)處理的目的首先是增加相關(guān)編碼系統(tǒng)的性能，并且這能夠以2種方式來(lái)表明提高針對(duì)相同吞吐量的編碼/解碼圖像的質(zhì)量，或減少相同圖像質(zhì)量的編碼吞吐量。
然而，特定的處理操作趨向于以過(guò)度可視的方式來(lái)減少圖像的清晰度；因此，有利地，建立對(duì)這些處理操作的有效控制，從而最佳地避免這些缺陷。
控制空間濾波器的常見(jiàn)過(guò)程經(jīng)常具有以下通用種類以全局的方式來(lái)表示要處理的圖像序列的特征，并且作為結(jié)果的函數(shù)，對(duì)濾波器的嚴(yán)格性進(jìn)行調(diào)整。

發(fā)明內(nèi)容
因此，本發(fā)明提出了在像素級(jí)、對(duì)空間軸熵操作的任意清晰度或熵減少系統(tǒng)進(jìn)行局部控制。
為此，本發(fā)明涉及一種分析視頻圖像的設(shè)備，其特征在于所述設(shè)備包括裝置，用于獲取圖像的高頻分量；裝置，根據(jù)所述高頻分量來(lái)獲取高頻圖像；
裝置，計(jì)算針對(duì)所述高頻圖像的每一個(gè)像素的方差；裝置，作為所述方差的函數(shù)，將系數(shù)(k)與圖像的每一個(gè)像素相關(guān)聯(lián)，所述系數(shù)表示每一個(gè)像素對(duì)人眼的可視靈敏度。
根據(jù)本發(fā)明，獲取高頻分量的裝置包括對(duì)所述視頻信號(hào)進(jìn)行小波變換的裝置。
優(yōu)選地，獲取高頻圖像的裝置包括對(duì)通過(guò)小波變換獲得的高頻圖像進(jìn)行加權(quán)、將更大的加權(quán)賦予表示對(duì)角輪廓的高頻圖像的裝置。
具體地，與水平和垂直輪廓相比，眼睛較為不易于固定到對(duì)角輪廓上。因此，優(yōu)選地，有利于表示對(duì)角輪廓的分量，從而能夠隨后在其上執(zhí)行處理操作。
按照優(yōu)選的方式，計(jì)算每一個(gè)像素的方差的裝置針對(duì)每一個(gè)像素定義以所述像素為中心的鄰近像素，并計(jì)算所述鄰近像素中的每一個(gè)像素的值的平均偏差。
根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例，所述設(shè)備包括用于將方差的等級(jí)分割為等長(zhǎng)度的跨度的裝置、針對(duì)每一個(gè)跨度將所述系數(shù)k與將數(shù)值分配給所述系數(shù)的每一個(gè)像素相關(guān)聯(lián)的裝置。
按照優(yōu)選的方式，關(guān)聯(lián)所述系數(shù)k的裝置作為當(dāng)前像素離圖像中心的距離的函數(shù)來(lái)修改所述系數(shù)。
實(shí)際上，眼睛在圖像的中心區(qū)域會(huì)逗留更長(zhǎng)的時(shí)間并因而必須有利這些區(qū)域。
根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例，所述設(shè)備包括裝置，用于檢測(cè)圖像中具有較弱運(yùn)動(dòng)的區(qū)域。
按照優(yōu)選的方式，計(jì)算針對(duì)每一個(gè)像素的所述系數(shù)k的裝置在與所述系數(shù)k相關(guān)聯(lián)的所述像素屬于固定區(qū)域時(shí)，將所述系數(shù)k的值減少為最小值。
圖像的固定區(qū)域是對(duì)人眼特別敏感的區(qū)域。因此，這些區(qū)域是優(yōu)選地需要避免進(jìn)行將修改圖像在敏感區(qū)域中的質(zhì)量的處理操作的區(qū)域。
本發(fā)明還涉及一種用于視頻預(yù)處理的設(shè)備，包括對(duì)輸入視頻信號(hào)進(jìn)行熵減少的裝置、在所述輸入視頻信號(hào)和熵減少之后的視頻信號(hào)之間執(zhí)行混合運(yùn)算的裝置，其特征在于所述設(shè)備包括根據(jù)權(quán)利要求1到8之一所述的設(shè)備，所述系數(shù)k在混合裝置中、在輸入視頻信號(hào)和熵減少之后的視頻信號(hào)之間執(zhí)行加權(quán)。
本發(fā)明還涉及一種用于視頻編碼的設(shè)備，其特征在于所述設(shè)備包括根據(jù)權(quán)利要求1到8之一所述的用于分析視頻圖像的設(shè)備，所述系數(shù)k能夠調(diào)整由所述編碼設(shè)備施加的壓縮率。
本發(fā)明還涉及一種加數(shù)字水印的設(shè)備，其特征在于所述設(shè)備包括根據(jù)權(quán)利要求1到8之一所述的用于分析視頻圖像的設(shè)備，所述系數(shù)k能夠確定包含所述水印的圖像的區(qū)域。
本發(fā)明還涉及一種分析視頻圖像的方法，其特征在于所述方法包括步驟，獲取圖像的高頻分量；步驟，根據(jù)所述高頻分量來(lái)獲取高頻圖像；步驟，計(jì)算針對(duì)所述高頻圖像的每一個(gè)像素的方差；步驟，作為所述方差的函數(shù)來(lái)關(guān)聯(lián)針對(duì)圖像的每一個(gè)像素的系數(shù)(k)，所述系數(shù)表示每一個(gè)像素對(duì)人眼的可視靈敏度。


參考附圖，通過(guò)示例性優(yōu)選的、完全非限定性的實(shí)施例和實(shí)施方式，本發(fā)明將得到更好地理解和說(shuō)明，其中圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的典型設(shè)備；圖2示出了用于計(jì)算高頻圖像的加權(quán)系數(shù)的靈敏度與對(duì)比度的曲線圖；圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的設(shè)備的典型應(yīng)用；圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的典型過(guò)程。
具體實(shí)施例方式
所示的模塊是功能單元，可以也可以不與物理上可區(qū)分的單元對(duì)應(yīng)。例如，這些模塊或其中的一部分可以在單個(gè)組件中組合在一起，或構(gòu)成同一軟件的功能。相反，特定的模塊可能由分離的物理實(shí)體構(gòu)成。
在預(yù)編碼設(shè)備的輸入處的視頻信號(hào)Sid是交織型的視頻信號(hào)。
為了提供預(yù)編碼設(shè)備的性能，對(duì)視頻信號(hào)Sid進(jìn)行解交織。解交織器根據(jù)視頻信號(hào)Si的三個(gè)連續(xù)幀，利用本領(lǐng)域技術(shù)人員已知的解交織過(guò)程來(lái)對(duì)視頻信號(hào)Si的每幀中的行數(shù)進(jìn)行加倍。然后，獲得漸進(jìn)幀，所述漸進(jìn)幀每一個(gè)均包含完全垂直清晰度的圖像，能夠隨后執(zhí)行逐幀比較，兩個(gè)連續(xù)幀的各行在空間上位于圖像中的相同位置處。
小波分析模塊5將解交織后的視頻信號(hào)Si的圖像的各種頻率分量分離為子帶。
該小波分析模塊包括兩個(gè)單維濾波器、低通濾波器和高通濾波器。
首先對(duì)行然后對(duì)列執(zhí)行這兩個(gè)濾波。
在該濾波之后，于是可得到四個(gè)圖像針對(duì)低頻的圖像；針對(duì)高垂直頻率的圖像HFV；針對(duì)高視頻頻率的圖像HFH；針對(duì)高對(duì)角頻率的圖像HFD。
將三個(gè)高頻子圖像HFV、HFH、HFD傳送到模塊6，模塊6對(duì)其求和。具體地，這里我們使用了眼睛的特性。眼睛對(duì)具有大空間頻率的圖像區(qū)域中的惡化較為不敏感。以大空間頻率為特征的結(jié)構(gòu)充當(dāng)掩蔽信號(hào)，因此能夠掩蔽任意惡化。因此，圖標(biāo)表示具有大空間頻率的區(qū)域。在這些區(qū)域中，將能夠處于視頻編碼應(yīng)用中，例如，減少圖像的熵并因而減小吞吐量，而不會(huì)使圖像對(duì)于眼睛而言發(fā)生視覺(jué)惡化。
模塊6計(jì)算這三個(gè)子圖像的加權(quán)和以獲得HF圖像。
該加權(quán)和基于人類視覺(jué)系統(tǒng)的特性，該特性會(huì)使眼睛與水平和垂直輪廓相比，較為不易于集中到對(duì)角輪廓。眼睛的靈敏度是各向異性的。
因此，所述加權(quán)通過(guò)向其提供比HFV和HFD子圖像更大的權(quán)重來(lái)有利于HFD子圖像。
圖像HF＝(A*HFV)+(B*HFH)+(C*HFD)，其中C＞B且C＞A。
通過(guò)試驗(yàn)，按照以下方式來(lái)定義系數(shù)A、B、C。
A＝0.25；B＝0.25；C＝0.5。
在另一實(shí)施例中，可以使用CSF曲線(“對(duì)比度靈敏性函數(shù)”的首字母縮寫)來(lái)定義系數(shù)A、B、C。在圖2中定義了這樣的曲線的示例。
CSF表達(dá)檢測(cè)信號(hào)時(shí)的眼睛的靈敏度(該靈敏度事實(shí)上是引起第一檢測(cè)的對(duì)比度值的反轉(zhuǎn))。結(jié)果，在查看該曲線時(shí)，注意到-該靈敏度對(duì)于低水平和垂直頻率最大。這表明以低頻為特征的信號(hào)可由眼睛檢測(cè)，即使具有較弱的對(duì)比度。在較大頻率處，該對(duì)比度閾值較強(qiáng)地增加(零靈敏度)；-另外，在等效頻率處，與對(duì)角頻率相比，眼睛更易于檢測(cè)垂直和水平分量上的信號(hào)?？紤]到重力，眼睛必須面對(duì)水平/垂直結(jié)構(gòu)。因此，生物系統(tǒng)已經(jīng)開(kāi)發(fā)了針對(duì)這些方向的超敏性。
在本發(fā)明中，已經(jīng)將對(duì)對(duì)角分量的檢測(cè)的人眼較弱的靈敏度考慮在內(nèi)，以便更強(qiáng)地使圖像的對(duì)角結(jié)構(gòu)惡化。因此，將根據(jù)CSF曲線來(lái)推導(dǎo)加權(quán)參數(shù)，如下標(biāo)準(zhǔn)化A＝B＝1-ValueCSFNormC＝1-ValueCSFNorm將這樣獲得的HF圖像傳送到模塊7，模塊7計(jì)算針對(duì)該HF圖像的每一個(gè)像素的方差。
模塊7選擇每一個(gè)像素周圍的鄰近像素。該鄰近像素是5*5像素的方塊，以當(dāng)前像素為中心。然后，模塊7計(jì)算在該鄰近像素的亮度的平均偏差。該計(jì)算的結(jié)果給出了256個(gè)灰度級(jí)的范圍上的方差的圖像，其中每一個(gè)像素的幅度表示結(jié)構(gòu)層次。
將所獲得的方差圖像傳送到模塊9，模塊9計(jì)算圖像的每一個(gè)像素的系數(shù)k。
系數(shù)k表示可以應(yīng)用于相應(yīng)像素的處理的嚴(yán)格度。系數(shù)k越大，則相應(yīng)像素越會(huì)形成具有較強(qiáng)結(jié)構(gòu)的區(qū)域的一部分，其中熵的減少將特別有利于編碼。
對(duì)于每一個(gè)像素，在所獲得的方差和系數(shù)k之間根據(jù)下表進(jìn)行對(duì)應(yīng)

表1為了獲得平滑的映射，重要是考慮鄰近像素。實(shí)際上，具有接近于1的較大系數(shù)k的像素不能夠由具有零標(biāo)簽的像素圍住。因此，模塊9將二維高斯低通濾波器應(yīng)用于系數(shù)k。
下表給出了要應(yīng)用于系數(shù)k的典型二維高斯濾波器。其給出了要應(yīng)用于5像素乘以5像素的窗口的系數(shù)值，必須應(yīng)用歸一化因子1/1444。

表2模塊9還應(yīng)用Huber加權(quán)，從而有利于對(duì)眼睛特別敏感的圖像的中心區(qū)域。
假設(shè)Kin(x，y)表示在應(yīng)用高斯濾波器之后的具有坐標(biāo)(x，y)的像素的k值，而Kout(x，y)表示在應(yīng)用Huber加權(quán)之后的該相同像素的k值；對(duì)于dx0,y0(x,y)>D,]]>則Kout(x,y)=(1-Ddx0,y0(x,y))Kin(x,y);]]>
對(duì)于dx0,y0(x,y)<=D,]]>則Kout(x，y)＝0，其中-d表示從點(diǎn)(x，y)到圖像(x0，y0)的中心的距離；-D表示根據(jù)其來(lái)衰減信號(hào)的常數(shù)。例如，D定義了表示總面積的1/8的圖像的中心區(qū)域；于是，這樣針對(duì)圖像的每一個(gè)像素獲得的值Kout(x，y)由模塊8驗(yàn)證，所述模塊8檢測(cè)圖像的固定區(qū)域。
模塊8檢測(cè)具有較弱的圖像運(yùn)動(dòng)的區(qū)域和具有較強(qiáng)的圖像運(yùn)動(dòng)的區(qū)域。具體地，另一心理可視特征在于實(shí)際上幾乎不發(fā)生變化的區(qū)域是眼睛易于最佳地分辨缺陷的區(qū)域。因此，必須使針對(duì)這些區(qū)域中的像素的系數(shù)k最小。
用于檢測(cè)固定區(qū)域的模塊8接收解交織后的視頻信號(hào)Sid，作為輸入。
模塊8檢測(cè)當(dāng)前幀相對(duì)于前一幀的固定區(qū)域。
為此目的，模塊8包括延遲模塊，用于以幀來(lái)延遲信號(hào)Si。
固定區(qū)域的檢測(cè)在于檢測(cè)逐幀地或逐圖像地保持為不運(yùn)動(dòng)的區(qū)域。根據(jù)亮度信息來(lái)執(zhí)行固定區(qū)域的檢測(cè)，并對(duì)可變尺寸的塊來(lái)進(jìn)行該檢測(cè)。計(jì)算在每一個(gè)幀中類似坐標(biāo)的塊之間的平均誤差。將該誤差與預(yù)定閾值進(jìn)行比較，從而驗(yàn)證該固定區(qū)域。塊的尺寸越小，則分析越精確，但是其對(duì)噪聲越敏感。
并非針對(duì)圖像中的每一個(gè)像素而是針對(duì)2*2的像素塊來(lái)計(jì)算固定區(qū)域，從而確保穩(wěn)定度。
對(duì)于2*2的像素塊，被稱為像素的等級(jí)(0…255)的誤差的均值必須不超過(guò)6，閾值的值。
模塊8輸出信號(hào)ZFT，指示當(dāng)前像素形成了相對(duì)于前一幀固定的所謂的固定區(qū)域的一部分。
模塊9按照以下方式來(lái)考慮信號(hào)ZFT-對(duì)于不屬于固定區(qū)域的每一個(gè)像素(ZFT＝0)；k＝kout，-對(duì)于屬于固定區(qū)域的每一個(gè)像素，k＝kmin。
圖2示出了計(jì)算出的系數(shù)k用于視頻預(yù)編碼的典型實(shí)施例。
由解交織模塊2對(duì)視頻信號(hào)Si進(jìn)行解交織。解交織模塊2輸出解交織后的信號(hào)Sid，將該信號(hào)輸入如圖1所述的分析模塊1。
分析模塊1輸出針對(duì)圖像的每一個(gè)像素的系數(shù)k。
熵減少處理模塊3接收信號(hào)Si，作為輸入。
有利地，熵減少處理模塊3由形態(tài)學(xué)運(yùn)算器構(gòu)成。本領(lǐng)域技術(shù)人員已知的各種方法能夠應(yīng)用熵減少。
混合運(yùn)算器4接收由分析模塊1提供的系數(shù)k作為輸入，以及接收熵減少模塊T的視頻輸出。
混合運(yùn)算器4還接收視頻信號(hào)Si作為輸入。其執(zhí)行以下運(yùn)算So＝k*T+(1-K)*SiSo是混頻運(yùn)算器的視頻輸出。
因此，如果值k較大，則這里通過(guò)熵減少表示的視頻預(yù)處理之后的視頻信號(hào)接近于信號(hào)T。因此，針對(duì)對(duì)惡化較為不敏感的區(qū)域，應(yīng)用較強(qiáng)的熵減少。
另一方面，如果值k較小，則視頻信號(hào)So接近于輸入信號(hào)并因而經(jīng)過(guò)了非常小的熵減少。因此，針對(duì)對(duì)惡化更為敏感的區(qū)域，應(yīng)用較小的熵減少。
在諸如數(shù)字水印等應(yīng)用中，使用系數(shù)k來(lái)信號(hào)通知優(yōu)選地設(shè)置水印的區(qū)域。當(dāng)k較大時(shí)，該區(qū)域?qū)σ曨l惡化較為不敏感，并且在這種情況下，可以通過(guò)判決來(lái)選擇該區(qū)域以在其中設(shè)置數(shù)字水印。
在視頻編碼應(yīng)用中，系數(shù)k可以用來(lái)在對(duì)于眼睛而言特別敏感的區(qū)域中分配給多編碼資源。通過(guò)編碼資源，例如，能夠設(shè)想針對(duì)這些更為敏感區(qū)域，使用更小的量化間隔。
圖4示出了根據(jù)分析模塊1中實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明的典型過(guò)程。
在步驟E1中，對(duì)輸入圖像進(jìn)行解交織。在步驟E2期間，將解交織圖像分解為小波從而獲得圖像的高頻分量。諸如離散余弦變換等其他方法能夠獲得圖像的高頻分量。
在步驟E3期間，如圖1所述那樣來(lái)計(jì)算圖像的高頻分量的加權(quán)和。
在步驟E4期間，針對(duì)圖像的每一個(gè)像素選擇鄰近像素。根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例，選擇5像素乘以5像素的鄰近像素，中心在當(dāng)前點(diǎn)熵。
在步驟E5期間，計(jì)算高頻圖像的每一個(gè)像素的鄰近像素的像素的平均偏差。
在步驟E6期間，根據(jù)如表1中預(yù)先示出的像素的方差，針對(duì)每一個(gè)像素計(jì)算系數(shù)k。
在步驟E7期間，作為針對(duì)鄰近像素獲得的值k的函數(shù)來(lái)平滑系數(shù)k。因此，將二維高斯低通濾波器應(yīng)用于系數(shù)k。
在步驟E8期間，測(cè)量當(dāng)前像素和圖像中心之間的距離。具體地，圖像中心為特別吸引眼睛的區(qū)域，在圖像處理方面必須有利于該區(qū)域。
在步驟E9期間，將幀的延遲施加到解交織后的輸入圖像，從而計(jì)算運(yùn)動(dòng)矢量且計(jì)算該圖像相對(duì)于前一圖像的運(yùn)動(dòng)。
在步驟E10期間，根據(jù)運(yùn)動(dòng)信息來(lái)檢測(cè)圖像中的固定區(qū)域。
在步驟E11期間，執(zhí)行測(cè)試以確定當(dāng)前像素是否屬于固定區(qū)域。
如果測(cè)試是否定的，則當(dāng)前像素并不屬于固定區(qū)域，這樣，在步驟E15期間，針對(duì)該像素的系數(shù)k取k的最小值，kmin。
如果測(cè)試是肯定的，則進(jìn)入步驟E12。在該步驟期間，進(jìn)入步驟E12，其中測(cè)試圖像的中心和當(dāng)前像素的距離。
如果該距離小于距離D，則在步驟E13期間，將零值分配給與該像素相關(guān)的系數(shù)k。
否則，如果該測(cè)試的結(jié)果是肯定的，則在步驟E14期間，將以下值分配給系數(shù)kKout(x,y)=(1-Ddx0,y0(x,y))Kin(x,y).]]>
權(quán)利要求
1.一種分析視頻圖像的設(shè)備(1)，其中所述設(shè)備包括裝置(5)，用于獲取圖像的高頻分量(HFD，HFH，HFV)；裝置(6)，根據(jù)所述高頻分量(HFD，HFH，HFV)來(lái)獲取高頻圖像(HF)；裝置(7)，計(jì)算針對(duì)所述高頻圖像(HF)的每一個(gè)像素的方差；裝置(9)，作為所述方差的函數(shù)，將系數(shù)(k)與圖像的每一個(gè)像素相關(guān)聯(lián)，所述系數(shù)(k)表示每一個(gè)像素對(duì)人眼的可視靈敏度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其特征在于獲取高頻分量(HFD，HFH，HFV)的裝置(5)包括對(duì)所述視頻信號(hào)進(jìn)行小波變換的裝置(5)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的設(shè)備，其特征在于獲取高頻圖像(HF)的裝置(6)包括對(duì)通過(guò)小波變換獲得的高頻圖像進(jìn)行加權(quán)、將更大的加權(quán)賦予表示對(duì)角輪廓的高頻圖像(HFD)的裝置(6)。
4.根據(jù)前述權(quán)利要求之一所述的設(shè)備，其特征在于計(jì)算每一個(gè)像素的方差的裝置(7)針對(duì)每一個(gè)像素定義以所述像素為中心的鄰近像素，并計(jì)算所述鄰近像素中的每一個(gè)像素的值的平均偏差。
5.根據(jù)前述權(quán)利要求之一所述的設(shè)備，其特征在于所述設(shè)備包括用于將方差的等級(jí)分割為等長(zhǎng)度的跨度的裝置、針對(duì)每一個(gè)跨度將所述系數(shù)(k)與將數(shù)值分配給所述系數(shù)的每一個(gè)像素相關(guān)聯(lián)的裝置。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的設(shè)備，其特征在于關(guān)聯(lián)所述系數(shù)(k)的裝置作為當(dāng)前像素到圖像中心的距離的函數(shù)來(lái)修改所述系數(shù)(k)。
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的設(shè)備，其特征在于所述設(shè)備包括裝置(8)，用于檢測(cè)圖像中具有較弱運(yùn)動(dòng)的區(qū)域。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的設(shè)備，其特征在于計(jì)算針對(duì)每一個(gè)像素的所述系數(shù)(k)的裝置在與所述系數(shù)(k)相關(guān)聯(lián)的所述像素屬于固定區(qū)域時(shí)，將所述系數(shù)(k)的值減少為最小值(kmin)。
9.一種用于視頻預(yù)處理的設(shè)備，包括對(duì)輸入視頻信號(hào)進(jìn)行熵減少的裝置(3)、在所述輸入視頻信號(hào)(si)和熵減少之后的視頻信號(hào)(T)之間執(zhí)行混合運(yùn)算的裝置(4)，其特征在于所述設(shè)備包括根據(jù)權(quán)利要求1到8之一所述的設(shè)備，所述系數(shù)(k)在混合裝置(4)中、在輸入視頻信號(hào)(si)和熵減少之后的視頻信號(hào)(T)之間執(zhí)行加權(quán)。
10.一種用于視頻編碼的設(shè)備，其特征在于所述設(shè)備包括根據(jù)權(quán)利要求1到8之一所述的用于分析視頻圖像的設(shè)備(1)，所述系數(shù)(k)能夠調(diào)整由所述編碼設(shè)備施加的壓縮率。
11.一種加數(shù)字水印的設(shè)備，其特征在于所述設(shè)備包括根據(jù)權(quán)利要求1到8之一所述的用于分析視頻圖像的設(shè)備(1)，所述系數(shù)k能夠確定包含所述水印的圖像的區(qū)域。
12.一種分析視頻圖像的方法，其特征在于所述方法包括步驟(E2)，獲取圖像的高頻分量；步驟(E3)，根據(jù)所述高頻分量來(lái)獲取高頻圖像；步驟(E5)，計(jì)算針對(duì)所述高頻圖像的每一個(gè)像素的方差；步驟(E6)，作為所述方差的函數(shù)來(lái)關(guān)聯(lián)針對(duì)圖像的每一個(gè)像素的系數(shù)(k)，所述系數(shù)表示每一個(gè)像素對(duì)人眼的可視靈敏度。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種分析視頻圖像的設(shè)備和方法。根據(jù)本發(fā)明，所述設(shè)備包括裝置，用于獲取圖像的高頻分量；裝置，根據(jù)所述高頻分量來(lái)獲取高頻圖像；裝置，計(jì)算針對(duì)所述高頻圖像的每一個(gè)像素的方差；裝置，作為所述方差的函數(shù)，將系數(shù)(k)與圖像的每一個(gè)像素相關(guān)聯(lián)，所述系數(shù)表示每一個(gè)像素對(duì)人眼的可視靈敏度。
文檔編號(hào)H04N5/14GK1801937SQ200510136970
公開(kāi)日2006年7月12日 申請(qǐng)日期2005年12月15日 優(yōu)先權(quán)日2005年1月5日
發(fā)明者讓-伊夫·巴博洛, 雅基·迪厄默加爾, 奧利弗·勒默爾 申請(qǐng)人:法國(guó)耐思訊公司