CN104052916A - 一种处理数字视频图像信号的方法和装置 - Google Patents

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CN104052916A CN201310756133.7A CN201310756133A CN104052916A CN 104052916 A CN104052916 A CN 104052916A CN 201310756133 A CN201310756133 A CN 201310756133A CN 104052916 A CN104052916 A CN 104052916A
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Abstract

本发明公开了一种处理数字视频图像信号的方法和装置。特别是,出现在数字视频图像信号中的时变信号可用替换时变信号取代,或以噪声使其无效或混乱。时变信号的无效可包含自数字视频图像信号采集时变信号、反转时变信号及加入反转时变信号至原始数字视频图像信号。时变信号的混乱可通过引入适当的噪声至原始数字视频图像信号而完成。以替换信号取代时变信号可包含使时变信号无效及引入期望替换信号至数字视频图像信号。

Description

一种处理数字视频图像信号的方法和装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域,具体的,涉及一种处理数字视频图像信号的方法和装置。
背景技术
除非文中另有指出,在此章节中的近似描述非本发明权利要求书的背景技术,且并非承认包含在此章节的背景技术。
现代数字信号处理的能力现已实现能够以即时或离线方式自数字视频图像信号修改或采集信息的广泛的应用。举例来说,视野增强可在广播视频图像上即时执行,如影像调整及色彩校正。同样地,叠加及配合视频图像内容移动的视觉效果可被产生且即时显示运动事件等。
现代数字信号处理技术亦能够自数字视频图像信号采集信息。举例来说,当在数字视频图像中拍摄一个人时,他或她的生物或生理信息,如呼吸速率、心跳速率及特定循环问题,可经由视频图像的量化分析而监测。虽然此能力有助于远程医疗及其他远程诊断医学,然而也唤起隐私上的考量。明确来说,一个人的生物、生理或健康信息,其通常视为隐私信息,现可经由数字视频图像决定而未告知或取得目标人的同意。因此,当数字视频图像科技的发展可加强网路化医学时,其同样具有缺点。
发明内容
依据本发明的一些实施例,一种处理视频图像信号的方法,包含自视频图像信号取得第一连续视频图像帧;自第一连续视频图像帧采集时变信号,时变信号可监测选自通过视频图像信号产生的视频图像的主体的生理特征的频带;反转时变信号;以及加入反转时变信号至第一连续视频图像帧,以产生减少时变信号存在的第二连续视频图像帧。
依据本发明的一些实施例,一种处理视频图像信号的方法,包含自视频图像信号取得第一连续视频图像帧;产生在选择包含通过视频图像信号产生视频图像的主体的生理特征的频带中具有信号曲线的信号;以及通过加入产生信号至第一连续视频图像帧而产生第二连续视频图像帧。
依据本发明的一些实施例,一种处理视频图像信号的装置,包含存储器及耦接于存储器的处理器。处理器可用来自视频图像信号取得第一连续视频图像帧;自第一连续视频图像帧采集时变信号,时变信号可监测通过视频图像信号产生的视频图像的主体的生理特征的频带;反转时变信号;以及加入反转时变信号至第一连续视频图像帧,以产生减少时变信号存在的第二连续视频图像帧。
上述发明内容仅用来举例说明,而且并非意图以任何方式限制。除了上述举例说明的实施方式、实施例及特征以外,更多实施方式、实施例及特征将参照附图及下文的详细描述而更明确。
附图说明
本发明的上述及其他特征将参照下文的描述及权利要求书并配合附图而更完整明确。这些附图仅用来描述依据本发明的各种不同的实施例,且并非考虑限制其范畴。本发明将通过附图的使用以更加明确且详细描述。
图1为数字视频图像处理系统的实施例的结构图;
图2为用于修改数字视频图像信号以遮盖生物信息的方法的流程图;
图3为在视频图像帧中自视频图像帧采集提供给特定像素的时变信号;
图4为以带通滤波器处理后的视频图像帧中的特定像素的时变信号;
图5为用于以噪声修改数字视频图像信号以遮盖生物信息的方法的流程图;以及
图6为用于执行处理视频图像信号的方法的计算机程序产品的实施例的结构图,所有配置为依据本发明的一些实施例。
具体实施方式
在下文详细描述中,引用形成描述中的一部分的附图。在附图中,相同符号代表相同的元件,除非文中另有指出。在详细描述、附图及权利要求书中的实施例并非用来限制本发明。可利用其他实施例,以及可做出其他改变,而不背离本发明的精神或范畴。其将容易理解的是,本发明于此描述的实施方式及附图可广泛地以各种不同的设置等效安排、替换、组合及设计,皆明确视为本发明的一部分。
本发明全文中,词汇“生物信息”及“生理信息”为可互换的。此信息的一些范例可包含,但不限于,人的心跳速率、呼吸速率、特定循环信息及其他信息。
依据本发明的一些实施例,公开了一种遮盖包含在数字视频图像信号中的生理信息的系统及方法。明确来说,存在于数字视频图像信号中且可用来决定心跳速率及/或其他循环信息的时变信号,可用替换时变信号取代,或以噪声使其无效或混乱。存在于数字视频图像信号中的时变信号的无效能够通过自作为分离时序的数字视频图像信号采集时变信号、通过采集分离时序与-1相乘以反转时变信号、以及加入反转时变信号至原始数字视频图像信号而完成。时变信号的混乱通过引入适当的噪声至原始数字视频图像信号而完成。以替换信号取代时变信号包含使时变信号无效及引入期望替换信号至数字视频图像信号。
图1为数字视频图像处理系统100的实施例的结构图,其依据本发明的一些实施例而配置。数字视频图像处理系统100用来产生数字视频图像输出信号109,其在视频图像中的主体的生理信息已被遮盖或移除。在图1的实施例中,数字视频图像处理系统100用来配合数码相机101的使用,且自数码相机101接收数字视频图像输入信号103。然而,可使用任何其他可实行的数字视频图像源的技术。举例来说,在其他实施例中,数字视频图像输入信号103可包含记录数字视频图像,且数字视频图像处理系统100可用来自适当的储存数字视频图像输入信号103的装置接收数字视频图像输入信号103。在两个例子中,数字视频图像输入信号103可包含通过数字视频图像输入信号103产生的视频图像中的主体的生理信息。数字视频图像处理系统103可产生基于数字视频图像输入信号103的数字视频图像输出信号109,其在数字视频图像输出信号109中的主体的生理信息已被遮盖或移除。
数码相机101用来拍摄主体102的影像以作为数字视频图像,且传送数字视频图像至数字视频图像处理系统100以作为数字视频图像信号103。数码相机101可为任何可实行的适合产生数字视频图像信号103的数码相机的技术,包含现有的数码摄像机、耦接模拟-数字转换器(Analog-to-DigitalConverter,ADC)的模拟摄像机、并入电子装置(如智能手机、平板电脑或笔记本电脑)的数码相机等。
数字视频图像处理系统100包含一个或多个输入/输出(Input/Output,I/O)端口110、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)120及存储器130。输入/输出端口110用来促进与数码相机101、其他外部装置及/或网路通信链路的通信。数字信号处理器120包含任何适合用来产生数字视频图像输出信号109的执行数字信号处理算法的微处理器。举例来说,数字信号处理器120可包含一般用途的微处理器、特定应用集成电路(Application-SpecificIntegrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)等。存储器130包含用以储存由数字视频图像输入信号103构成的视频图像帧103F及产生数字视频图像输出信号109的视频图像帧109F的视频图像缓冲器131。存储器130亦用来储存可在操作中被数字信号处理器120使用的应用数据132,如用来执行文中所述的视频图像处理算法的软件编码。
图2为用来修改数字视频图像信号以遮盖生物信息的方法200的流程图,其依据本发明的一些实施例而配置。方法200可包含通过一个或多个步骤201-210所展示的一个或多个操作、功能或动作。虽步骤依序绘示,这些步骤可以文中所述以外的平行及/或不同顺序而执行。此外,各个步骤可结合成较少的步骤、分割成额外的步骤及/或基于期望的执行而消除。虽然方法200配合图1的数字视频图像处理系统100描述,所属领域的普通技术人员将理解的是,任何设置以执行方法200的数字视频图像处理系统均涵盖在本发明的范畴中。
在步骤201中,数字视频图像处理系统100自数码相机101接收数字视频图像输入信号103,而后产生基于拍摄主体102的视频图像帧的数字视频图像输入信号103。主体102可为单人或多人的群组。在步骤201中,数字视频图像处理系统100同样自数字视频图像输入信号103构成视频图像帧103F,且在视频图像缓冲器131中缓冲视频图像帧103F。在一些实施例中,帧103F包含完整视频图像,且在其他实施例中,帧103F组成视频图像的一部分。
在操作步骤202中,为了减少下述的连续处理的计算复杂度,数字视频图像处理系统100在视频图像帧103F上执行一个或多个处理。因此,在一些实施例中,当可用于数字信号处理器的计算来源被限制时,则执行步骤202,且在其他实施例步骤202中则不执行以作为方法200的一部分。
在一些实施例中,步骤202中的数字信号处理器120一次或多次降低取样视频图像帧103F,以形成各个视频图像帧103F的降低取样版本。视频图像帧103F的降低取样版本相较于对应的原始视频图像帧103F具有相当少的像素。因此,当视频图像帧103F的降低取样版本用于方法200中时,在方法200的步骤203-205中需要处理的总像素较少。举例来说,提供给640×480像素的原始视频图像帧,降低取样一次,即移除一半的列及栏,便产生具有320×240像素的降低取样帧。降低取样两次则产生160×120像素的降低取样帧。
在一些实施例中,低通滤波处理在降低取样之前施加于各个帧103F。通过在帧103F上执行低通滤波,在各个帧103F中的邻接像素的列及栏间的影像信息为线性结合。
在步骤203中,多个时变信号自视频图像帧103F采集,各个时变信号与各个视频图像帧103F共同的空间区域有关联。在一些实施例中,在原始尺寸视频图像帧103F或视频图像帧103F的降低取样版本中之一,各个被考虑的空间区域为单一像素。在一些实施例中,各个被考虑的空间区域包含多个相邻的像素。一般来说,自视频图像帧103F采集的时变信号的数量相对较大。举例来说,当采集步骤203中的时变信号以提供给640×480像素视频图像帧103F的各个像素时,则采集总共307,200个分离时变信号以提供给视频图像帧103F。在其他实施例中,当采集步骤203中的时变信号以提供给160×120像素视频图像帧103F的各个像素时,则采集总共19,200个分离时变信号以提供给视频图像帧103F。在一些实施例中,自视频图像帧103F采集的各个时变信号在视频图像帧103F的一段时间区间中对应改变视频图像帧103F的特定空间区域的强度。此时变信号的实施例展示在图3中。
图3为视频图像帧103F中自步骤203中的视频图像帧103F采集以提供给特定像素的时变信号300。如图3所示,时变信号300为分离时序,即像素强度的功能帧(或时间)。像素强度可为总像素强度,关注的像素的特定色彩元件的强度(如红色强度)或像素的不同色彩元件的权重组合的强度。
在步骤203中值得一提的是,时变信号类似于自视频图像帧103F采集以提供给在视频图像帧103F中关注的各个空间区域的时变信号300。在一些实施例中,当此空间区域集合时,则覆盖所有视频图像帧103F。在其他实施例中,此空间区域对应于各个视频图像帧103F的期望部分。举例来说,在此实施例中,当没有采集时变信号以提供给其他视频图像帧103F的空间区域时,如背景区域等,则采集时变信号以提供给对应于主体102的各个视频图像帧103F的空间区域。一般来说,额外面向或物件识别算法要求有效执行此实施例。任何有关于主体102的空间区域可合乎自其采集的时变信号。另一方面,主体102的特定部分可对应于采集时变信号的空间区域,如主体102的解剖面向或其他部分。
在图2的步骤204中,带通滤波器施加在步骤203中所采集的多个时变信号上。如前述所提,数字信号处理能够用来产生包含一个人如主体102的数字视频图像信号帧中的生理信息。举例来说,熟知的算法为由人的数字视频图像以决定人的心跳速率及/或其他循环信息,如不对称血液流动的存在。因此,能够接着遮盖这样的生理或健康信息,在步骤204中所施加至时变信号的带通滤波器被选择用来排除除了特定频带以外的所有近似主体102的心跳速率。举例来说,由于人类的心跳速率系很少小于0.5Hz或高于4Hz,因此在一些实施例中,步骤204中所施加的带通滤波器移除在步骤203中所采集的时变信号大于约4Hz的部分以及小于约0.5Hz的部分。在其他实施例中,带通滤波器的特定通带选择基于有关主体102的特定信息的较窄的频带。举例来说,即熟知的人的心跳速率及人的年龄、性别及运动能力间的关系。因此,在一些实施例中,基于主体102适合的健康及其他生理信息,步骤203中所施加的带通滤波器的通带可选择窄于0.5Hz至4Hz。此时变信号的实施例展示在图4中。
图4为在步骤204中以带通滤波器处理后的视频图像帧103F中的特定像素的时变信号400。如图4所示,当存在于图3中的时变信号300的多数频带被移除时,频带近似人类的心跳速率范围,即0.5Hz至4Hz。因此,时变信号400包含实质上所有关于表现在视频图像帧103F中的主体102的循环系统的运动及/或色彩的改变。在步骤204中值得一提的是,类似时变信号400的时变信号由视频图像帧103F产生以提供给在视频图像帧103F中所关注的各个空间区域。
在步骤205中,取消信号通过数字信号处理器120产生以提供给在视频图像帧103F中所关注的各个空间区域。在一些实施例中,步骤205中所产生的取消信号基于时变信号400。举例来说,步骤204中所产生的各个时变信号400的振幅与-1相乘。
在步骤206中,数字信号处理器120加入步骤205中所产生的取消信号至视频图像帧103F以产生视频图像帧109F。在此方式中,存在于期望频带的视频图像帧103F中的大部分或所有时变信号消除或大幅衰减,因此不会存在于视频图像帧109F中。明确来说,存在于影响视频图像帧103F中的时变信号为设置于步骤204中所使用的带通滤波器的通带的时变信号,如介于大约0.5Hz及5Hz之间。在此实施方式中,有关于主体102的循环系统的主体102实质上所有运动及/或色彩的改变能够有效地在视频图像帧109F中消除。
视频图像帧103F的降低取样在步骤202中执行及时变信号400基于降低取样视频图像帧的实施例中,数字信号处理器120加入取消信号至对应于提高取样视频图像帧的像素。举例来说,当时变信号400为基于自640×480像素帧降低取样至320×240像素帧的视频图像帧时,在步骤206中产生取消信号以提供给存在于原始视频图像帧103F中的四分之一数量的像素。因此,可产生额外取消信号,使其具有对应于取消信号以提供给在640×480像素帧中的各个像素。额外取消信号可复制有关于邻接像素的取消信号,或可自周围取消信号的数值来推断。
在步骤207中,数字信号处理器120决定是否执行任何额外信号处理。若视频图像帧103F期望无效处理,方法200则接着进行到步骤208。这是由于无效处理已在步骤201-205中完成。若期望以替换信号取代步骤201-205中无效的时变信号,方法200则接着进行到步骤209。若期望在步骤201-205中无效的时变信号的更多混乱,方法200则进行到步骤210。
在步骤208中,数字信号处理器120基于视频图像帧109F产生数字视频图像输出信号109。
在步骤209中,数字信号处理器120加入替换时变信号至视频图像帧109F,接着基于包含替换时变信号的修改视频图像帧109F而产生数字视频图像输出信号109。举例来说,加入视频图像帧109F的替换时变信号可包含主体102的健康或其他生理信息。另一方面,替换时变信号可用来改变对应的一个或多个独立于视频图像信号103的输入。举例来说,温度、天气、股市信息或任何其他独立于视频图像信号103的信息可用来改变加入步骤209中的替换时变信号的外部输入。
在步骤210中,数字信号处理器120加入噪声至视频图像帧109F,接着基于包含噪声的修改视频图像帧109F而产生数字视频图像输出信号109。举例来说,噪声可包含步骤204中所施加的带通滤波器的通带中的随机噪声。在此实施方式中,还能够遮盖在视频图像帧109F中被监测的主体102的健康或其他生理信息。视频图像帧109F的额外噪声特别有利,如步骤205中所产生的取消信号无法完整消除关于主体102的循环系统的时变信号。因此,便能够无法监测有关于主体102的循环系统的生理信息。
图5为用来噪声修改数字视频图像信号以遮盖生理信息的实施例方法500的流程图,其依据本发明的一些实施例而配置。方法500可包含一个或多个步骤501-507所示的一个或多个操作、功能或动作。虽步骤依序描述,这些步骤可用文中所述以外的平行及/或不同顺序而执行。此外,各个步骤可结合成较少的步骤、分割成额外的步骤及/或基于期望的执行而消除。虽方法500配合图1的数字视频图像处理系统100描述,所属领域的普通技术人员将理解的是,任何设置用来执行方法500的数字视频图像处理系统涵盖于本发明的范畴中。
在步骤501中,数字视频图像处理系统100自数码相机101接收数字视频图像输入信号103,其产生基于拍摄主体102的视频图像帧的数字视频图像输入信号103。主体102可为单人或多人的群组。在步骤501中,数字视频图像处理系统100同样自数字视频图像输入信号103构成视频图像帧103F,且在视频图像缓冲器131中缓冲视频图像帧103F。在一些实施例中,帧103F包含完整视频图像,且在其他实施例中,帧103F组成视频图像的一部分。
选择性的步骤502-506实质上分别相似于方法200中的步骤202-206。举例来说,可执行步骤502的低通滤波及/或降低取样。在其他实施例中,可执行步骤503-506的取消信号的产生及施加用来降低或衰减关于主体102的循环系统的生理信息。
在步骤507中,数字信号处理器120加入噪声到视频图像帧109F中,接着基于包含噪声的修改视频图像帧109F而产生数字视频图像输出信号109。举例来说,噪声可包含步骤204中所施加的带通滤波器的通带的随机噪声。在此实施方式中,还能够遮盖在视频图像帧109F中监测的主体102的健康或其他生理信息。如上述所提,在步骤503-506的额外取消信号是选择性的;在一些实施例中,数字信号处理器120简单地加入噪声至视频图像帧109F,且未采集时变信号或产生取消信号。
图6为用于执行处理视频图像信号的方法的计算机程序产品600的实施例的结构图。计算机程序产品600可包含信号承载媒介604。信号承载媒介604可包含一或多组执行指令602,举例来说,当通过计算装置的处理器执行时,其可提供关于上述图1至图5的功能。
在一些实施例中,信号承载媒介604可包含非瞬态的计算机可读取媒介608,可例如但不限于硬碟机、CD、DVD、数码带、存储器等。在一些实施例中,信号承载媒介604可包含可记录媒介610,可例如但不限于存储器、读/写CD、读/写DVD等。在一些实施例中,信号承载媒介604可包含通信媒介606,可例如但不限于数字及/或模拟通信媒介(如光纤缆线、波导、有线通信链路、无线通信链路等)。计算机程序产品600可记录于非瞬态的计算机可读取媒介608或其他类似可记录媒介610。
总言之,本发明实施例能够修改数字视频图像信号以在数字视频图像信号所产生的视频图像中遮盖人体的生理信息。存在于数字视频图像信号中的时变信号,且其能够用来决定心跳速率及/或其他循环信息,能够用替换时变信号取代,或以噪声使其无效或混乱。
当本说明书中描述各种不同实施方式及实施例时,其他实施方式及实施例对本领域普通技术人员而言是显而易知的。说明书中所述的各种不同的实施方式及实施例是以举例说明为目的,且非意图用来限制权利要求书保护的范围。

Claims (20)

1.一种处理视频图像信号的方法,其特征在于,包含:
自所述视频图像信号取得第一连续视频图像帧;
自所述第一连续视频图像帧采集时变信号,所述时变信号用来监测选自通过所述视频图像信号产生的视频图像的主体的生理特征的频带;
反转所述时变信号;以及
加入已反转的所述时变信号至所述第一连续视频图像帧,以产生减少所述时变信号存在的第二连续视频图像帧。
2.如权利要求1所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,还包含加入噪声至所述第一连续视频图像帧。
3.如权利要求1所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,还包含加入替换时变信号至所述第一连续视频图像帧。
4.如权利要求3所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,其中所述替换时变信号的改变应独立于所述视频图像信号的输入。
5.如权利要求3所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,其中所述替换时变信号基于所述视频图像的所述主体的年龄而选择。
6.如权利要求1所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,其中所述时变信号关联于所述第一连续视频图像帧中的各个所述视频图像帧共同的空间区域。
7.如权利要求6所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,其中所述空间区域包含一个单一像素。
8.如权利要求6所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,其中所述空间区域包含多个相邻像素。
9.如权利要求1所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,其中采集时变信号包含在所述第一连续视频图像帧中降低取样帧。
10.如权利要求9所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,其中采集时变信号还包含在所述第一连续视频图像帧中降低取样帧前低通滤波所述时变信号。
11.如权利要求1所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,其中采集时变信号包含采集多个时变信号,各所述时变信号是基于所述第一连续视频图像帧中的所述视频图像帧的相异空间区域。
12.如权利要求1所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,其中所述频带介于0.5Hz到4Hz之间。
13.如权利要求1所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,其中所述时变信号用来决定有关于所述视频图像的所述主体的健康信息。
14.一种处理视频图像信号的方法,其特征在于,包含:
自所述视频图像信号取得第一连续视频图像帧;
产生一个包含通过所述视频图像信号产生的视频图像的主体的生理特征的频带中具有信号曲线的信号;以及
通过加入产生的所述信号至所述第一连续视频图像帧中而产生第二连续视频图像帧。
15.如权利要求14所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,还包含:
自所述第一连续视频图像帧采集时变信号,所述时变信号选自所述频带;
反转所述时变信号;以及
加入已反转的所述时变信号至所述第一连续视频图像帧,以产生减少所述时变信号存在的第二连续视频图像帧。
16.如权利要求15所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,其中已产生的所述时变信号包含自设置在所述频带的所述第一连续视频图像帧选择使时变信号混乱的噪声。
17.如权利要求15所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,其中已产生的所述时变信号包含在所述频带中具有信号曲线的替换时变信号。
18.如权利要求15所述的处理视频图像信号的方法,其特征在于,其中所述时变信号用来决定有关于所述视频图像的所述主体的健康信息。
19.一种处理视频图像信号的装置,其特征在于,包含:
存储器;以及
耦接所述存储器的处理器,所述处理器用来:
自视频图像信号取得第一连续视频图像帧;
自所述第一连续视频图像帧采集时变信号,所述时变信号用来监测选自通过所述视频图像信号产生的视频图像的主体的生理特征的频带;
反转所述时变信号;以及
加入已反转的所述时变信号至所述第一连续视频图像帧,以产生减少所述时变信号存在的第二连续视频图像帧。
20.如权利要求19所述的处理视频图像信号的装置,其特征在于,其中所述时变信号用来决定有关于所述视频图像的所述主体的健康信息。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10397190B2 (en) * 2016-02-05 2019-08-27 Huawei Technologies Co., Ltd. System and method for generating an obfuscated optical signal
US10432687B1 (en) 2018-05-18 2019-10-01 Cisco Technology, Inc. Biometric masking

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4242705A (en) * 1978-09-21 1980-12-30 Sony Corporation Noise reduction system for video signals
US20050129130A1 (en) * 2003-12-10 2005-06-16 Microsoft Corporation Color space coding framework
CN102948139A (zh) * 2010-04-04 2013-02-27 德克萨斯仪器股份有限公司 在时域噪声滤波中减少幻影伪像

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6076015A (en) * 1998-02-27 2000-06-13 Cardiac Pacemakers, Inc. Rate adaptive cardiac rhythm management device using transthoracic impedance
KR20050072435A (ko) * 2002-10-09 2005-07-11 컴퓨메딕스 리미티드 치료 처리중 수면 품질을 유지하고 모니터하기 위한 방법및 장치
EP1443498B1 (en) * 2003-01-24 2008-03-19 Sony Ericsson Mobile Communications AB Noise reduction and audio-visual speech activity detection
JP4693546B2 (ja) * 2005-08-19 2011-06-01 株式会社東芝 デジタルノイズ低減装置及び方法及び映像信号処理装置
US20070255125A1 (en) * 2006-04-28 2007-11-01 Moberg Sheldon B Monitor devices for networked fluid infusion systems
JP5300741B2 (ja) * 2007-01-12 2013-09-25 シフォルーション ベー フェー ビデオ透かし入れのための方法および装置
US20080263621A1 (en) * 2007-04-17 2008-10-23 Horizon Semiconductors Ltd. Set top box with transcoding capabilities
TW200919210A (en) * 2007-07-18 2009-05-01 Steven Kays Adaptive electronic design
US20110135220A1 (en) * 2007-09-19 2011-06-09 Stefano Casadei Estimation of image motion, luminance variations and time-varying image aberrations
KR101439484B1 (ko) * 2007-12-20 2014-09-16 삼성전자주식회사 잡음을 고려하여 영상을 복호화하는 방법 및 장치
US8553783B2 (en) * 2008-12-29 2013-10-08 Stmicroelectronics Asia Pacific Pte Ltd. Apparatus and method of motion detection for temporal mosquito noise reduction in video sequences
US8884813B2 (en) * 2010-01-05 2014-11-11 The Invention Science Fund I, Llc Surveillance of stress conditions of persons using micro-impulse radar
US8908774B2 (en) * 2010-02-11 2014-12-09 Mediatek Inc. Method and video receiving system for adaptively decoding embedded video bitstream
US8869141B2 (en) * 2010-03-09 2014-10-21 Avistar Communications Corp. Scalable high-performance interactive real-time media architectures for virtual desktop environments
US8421847B2 (en) * 2010-05-21 2013-04-16 Mediatek Inc. Apparatus and method for converting two-dimensional video frames to stereoscopic video frames
US8621136B2 (en) * 2010-12-13 2013-12-31 Vmware, Inc. Virtualizing processor memory protection with “L1 iterate and L2 swizzle”
EP2661219B1 (en) * 2011-01-05 2019-05-15 Koninklijke Philips N.V. Device and method for extracting information from characteristic signals
US20120293404A1 (en) * 2011-05-19 2012-11-22 Panasonic Corporation Low Cost Embedded Touchless Gesture Sensor
KR20130094905A (ko) * 2012-02-17 2013-08-27 삼성전자주식회사 디스플레이장치 및 그 입체감 조정방법
US20140121540A1 (en) * 2012-05-09 2014-05-01 Aliphcom System and method for monitoring the health of a user

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4242705A (en) * 1978-09-21 1980-12-30 Sony Corporation Noise reduction system for video signals
US20050129130A1 (en) * 2003-12-10 2005-06-16 Microsoft Corporation Color space coding framework
CN102948139A (zh) * 2010-04-04 2013-02-27 德克萨斯仪器股份有限公司 在时域噪声滤波中减少幻影伪像

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MING-ZHER POH等: "Non-contact, automated cardiac pulse measurement using video imaging and blind source separation", 《OPTICS EXPRESS》 *

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