CN108293092A - 基于强度变化的参数调整 - Google Patents
基于强度变化的参数调整 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108293092A CN108293092A CN201580084757.6A CN201580084757A CN108293092A CN 108293092 A CN108293092 A CN 108293092A CN 201580084757 A CN201580084757 A CN 201580084757A CN 108293092 A CN108293092 A CN 108293092A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- frame
- region
- parameter
- area
- intensity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 31
- 238000002955 isolation Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 37
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 24
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 13
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 claims description 9
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 241001269238 Data Species 0.000 claims description 3
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 2
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 25
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 4
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 3
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 3
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 3
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 2
- 239000011469 building brick Substances 0.000 description 1
- 238000012508 change request Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000013316 zoning Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
- G06T1/0021—Image watermarking
- G06T1/005—Robust watermarking, e.g. average attack or collusion attack resistant
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
- G06T1/0021—Image watermarking
- G06T1/0028—Adaptive watermarking, e.g. Human Visual System [HVS]-based watermarking
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
- H04N23/71—Circuitry for evaluating the brightness variation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
- H04N23/73—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the exposure time
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
- H04N23/76—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the image signals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2201/00—General purpose image data processing
- G06T2201/005—Image watermarking
- G06T2201/0061—Embedding of the watermark in each block of the image, e.g. segmented watermarking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2201/00—General purpose image data processing
- G06T2201/005—Image watermarking
- G06T2201/0065—Extraction of an embedded watermark; Reliable detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2201/00—General purpose image data processing
- G06T2201/005—Image watermarking
- G06T2201/0202—Image watermarking whereby the quality of watermarked images is measured; Measuring quality or performance of watermarking methods; Balancing between quality and robustness
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/32—Circuits or arrangements for control or supervision between transmitter and receiver or between image input and image output device, e.g. between a still-image camera and its memory or between a still-image camera and a printer device
- H04N1/32101—Display, printing, storage or transmission of additional information, e.g. ID code, date and time or title
- H04N1/32144—Display, printing, storage or transmission of additional information, e.g. ID code, date and time or title embedded in the image data, i.e. enclosed or integrated in the image, e.g. watermark, super-imposed logo or stamp
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/32—Circuits or arrangements for control or supervision between transmitter and receiver or between image input and image output device, e.g. between a still-image camera and its memory or between a still-image camera and a printer device
- H04N1/32101—Display, printing, storage or transmission of additional information, e.g. ID code, date and time or title
- H04N1/32144—Display, printing, storage or transmission of additional information, e.g. ID code, date and time or title embedded in the image data, i.e. enclosed or integrated in the image, e.g. watermark, super-imposed logo or stamp
- H04N1/32352—Controlling detectability or arrangements to facilitate detection or retrieval of the embedded information, e.g. using markers
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
Abstract
在示例中,捕获系统包括内容捕获机构、隔离引擎、标记强度引擎和参数控制器。在该示例中,隔离引擎生成标记数据,标记强度引擎识别第一组标记数据的第一区域中的第一方差水平,并且参数控制器根据强度变化调整内容捕获机构的参数,该强度变化基于第一方差水平与第二组标记数据的第一区域中的第二方差水平的比较。
Description
背景技术
电子设备通常传输和/或存储信息。例如,数字摄像机可以捕获诸如数字图片等视觉信息。可以使用对信息进行隐藏的隐写技术将信息隐藏在图片中。例如,水印可以针对普通人类对人类可感知图像内的感知在视觉上被隐藏。即使超出人类的能力,这种标记也可以被机器感知。
附图说明
图1和图2是描绘了示例捕获系统的框图。
图3描绘了其中各种示例捕获系统可以被实现的示例设备。
图4和图5描绘了被用于实现用于参数调整的示例捕获系统的示例操作。
图6至图8是描绘了图像参数调整的示例方法的流程图。
具体实施方式
在以下的描述以及附图中,描述了捕获装置、捕获系统和/或图像参数调整方法的一些示例实施方式。可以使用隐写术(例如通过在数字图像内嵌入水印等)将信息隐藏在其他信息内。在隐写术中,有效载荷表示至少部分地将被隐藏的隐蔽数据,而载体表示至少部分地将隐藏有效载荷的信息。例如,载体可以是信号、数据流或数据文件。如本文所使用的,标记涉及有效载荷,而标记数据涉及对有效载荷的像素值进行表示的数据。
具有嵌入式标记的数字图像可以例如通过摄像机或光传感器来被打印和扫描。例如,用户可以看到杂志中的图片并且可以使用移动电话设备来扫描杂志中的图片。诸如捕获机构等机器可以执行使用标记技术来识别隐藏信息的扫描,以识别与标记相关的特定像素属性。例如,捕获到的图像经常以其原始形式被发送到标记检测器,其中标记内容在某种程度上与将该标记内容嵌入的图像混合。随着所嵌入的有效载荷信息在载体内容中的不可感知性上的提高,对标记的内容进行扫描已变得愈发困难。
以下描述的各种示例涉及调整捕获设备的参数,以利用例如改善标记检测的设置来捕获内容。例如,可以能够改变捕获设备的曝光参数,其中参数的变化与用于捕获内容的结果的变化相对应,并且该设备的检测系统可以在参数改变时获得不同的检测结果。通过控制基于标记强度分析的参数调整,捕获设备例如可以针对为检测标记的改善机会提供了准确性和/或可靠性的设置被动态地优化。
如本文所使用的,术语“包括”、“具有”及其变体意味着与术语“包含”或其适当变体相同。此外,如本文所使用的,术语“基于”意味着“至少部分地基于”。因此,基于某些促进因素所描述的特征可能仅基于该促进因素或者包括该促进因素的促进因素组合。
图1和图2是描绘了示例捕获系统100和200的框图。参照图1,图1的示例系统100通常包括内容捕获机构102、隔离引擎104、标记强度引擎106和参数控制器108。通常,参数控制器108基于由隔离引擎104隔离并由标记强度引擎106评估的标记的强度变化110、经由内容捕获机构102来调整用于捕获内容的参数。如本文所使用的,诸如强度变化110等强度变化是指标记强度的变化,其中强度是指标记的可检测性(例如,检测系统对标记进行检测的能力水平)。
内容捕获机构102表示用于捕获视觉内容的任何电路或者电路与可执行指令的任何组合。例如,内容捕获机构102可以是摄像机镜头,该摄像机镜头由控制器操作,以使用图像传感器来捕获光并产生数字内容(例如,图像或视频),用于经由无线网络连接而存储在捕获设备的或远程位置的数据存储器上。例如,系统100可以经由调整被用来捕获内容的参数(例如通过查看视频的每一帧并自动调整参数以提高标记检测),来利用内容捕获机构102并与该内容捕获机构102交互。
隔离引擎104表示用于使用标记技术来生成标记数据的任何电路或者电路与可执行指令的任何组合。如本文所使用的,标记技术可以是一个或多个任何隐写操作,该隐写操作限定和/或使用输入通道之间的关系,以识别表示被隐藏的信息的标记数据。在一个示例中,标记技术可以与被包含在红色、绿色和蓝色(RGB)分层图像数据的绿色通道中的数据相关联。又例如,标记技术可以限定从图像内容中隔离标记,该图像内容来自对标记技术所使用的颜色的范围进行识别的U色度通道和V色度通道。隔离引擎104可以基于源数据的全部或源数据的部分集合(例如基于单个输入颜色通道的标记技术、或者基于来自源数据的第一输入颜色通道数据和来自源数据的第二输入颜色通道数据的标记技术等)来生成标记数据。
标记技术通常可以强调像素值的特定通道、色度或其他分类,该像素值识别与标记相关联的像素。标记技术可以利用具有互补关系的通道来隔离与标记相关联的像素数据。在多通道示例中,基于与标记技术相关联的色度强调(chrominance emphasis),第一输入颜色通道数据与第一输入颜色通道相关联,该第一输入颜色通道和与第二输入颜色通道数据相关联的第二输入颜色通道相关联,并且组合后的输入颜色通道可以包括标记数据。隔离引擎104可以将通道从源中分离,或者接收源数据作为已被分离到通道中的数据集。如本文所使用的,通道是指对颜色空间的视觉信息的部分进行表示的数据。视觉信息可以是图像内容或视频内容的视觉分量,其中数据可以被供应作为被存储的数据、数据流和/或信号,这些被存储的数据、数据流和/或信号在涉及与通道有关的数据时是本文所涵盖的数据形式。例如,通道可以是数值的阵列,其中数值的三个阵列表示红绿蓝(RGB)颜色空间的RGB分量的颜色分量的数据。又例如,通道可以指诸如在YUV颜色空间中的亮度数值的阵列。如本文所使用的,颜色空间是从由传感器(例如人眼)可记录的颜色的描述到物理上可产生的颜色的映射。示例颜色空间包括RGB、YUV、XYZ、青品红黄黑(CMYK)、色调饱和度值(HSV)、具有A和B颜色对立维度的亮度(LAB)等。
在标记技术的一个示例中,标记被嵌入在多个通道中,其中这些通道在相反方向上被编码。在该示例中,隔离引擎104可以将第一输入颜色通道和第二输入颜色通道组合,以产生其是源数据的子集的经组合的输入颜色通道(例如,将U色度通道和V色度通道求和以产生UV通道数据集),并且可以丢弃来自源数据的诸如第三输入通道数据等其他通道数据(例如丢弃Y亮度通道)。隔离引擎104可以产生通过组合多个通道而获得的单通道数据集,例如将相对于编码方向为互补通道的U颜色通道和V颜色通道组合来产生UV颜色通道。第一输入颜色通道数据和第二输入颜色通道可以通过隔离引擎104以各种方式组合。一些示例包括执行生成具有像素值的单个通道的平均操作,该像素值是第一通道和第二通道的平均值或者通过执行求和操作而获得,该求和操作将第一通道和第二通道的数值相加以生成具有第一通道和第二通道的相加后数值的像素值的单通道。
标记强度引擎106表示用于识别第一组标记数据的第一区域中的第一方差水平的任何电路或者电路与可执行指令的任何组合。例如,标记强度引擎106可以计算区域中的对比度的标准偏差,以识别方差水平并且基于识别出的方差水平来对该区域分配分数。标记强度引擎106可以将标记数据划分成多个区域,并且对每个区域处的对比度方差进行分类以评估该区域处的标记强度。例如,标记强度引擎106可以将第一组标记数据分段、分割或以其他方式划分成多个区域,并且通过比较两个捕获到的图像之间的方差水平来评估每个区域中的强度。例如,标记强度引擎106可以识别第一组标记数据的第一区域的第一方差水平、识别第二组标记数据的第一区域的第二方差水平(例如,其中第一区域在相应帧上具有相同的边界以提高比较的准确性)并且对方差进行比较以识别变化。在该示例中,标记强度引擎106可以识别分离帧中的第一区域的第一方差水平和对应的第二方差水平,并且记录表示方差水平的标识符,使得该标识符可以被比较。由标记强度引擎106划分成的区域的数量可以大于两个,例如三个区域、四个区域、八个区域、十六个区域等,并且区域的数量可以被基于标记检测的期望精度。
标记强度可以由标记强度引擎106在每个区域处被计算,并且然后诸如分数器等分类器可以被确定以对强度进行表示。例如,标记强度引擎106可以计算第一区域中的对比度的第一标准偏差以识别第一方差水平、计算第二组标记数据的第一区域中的对比度的第二标准偏差以识别第二方差水平、基于第一方差水平来确定第一区域的第一强度分数以及基于第二方差水平来确定第二组标记数据的第一区域的第二强度分数。标记强度引擎106可以将确定出的分数分配给相应区域并且将该分数保持在数据存储器中。例如,标记强度引擎可以基于第一方差水平来将第一强度分数分配给第一区域以及基于第二方差水平来将第二强度分数分配给第一区域。
标记强度引擎106可以基于识别出的方差水平和/或对于每一帧的强度分类器来确定强度变化110。例如,可以根据第一相应帧的区域的第一强度分数与第二相应帧的区域的第二强度分数之间的相应差值,来为多个区域中的每个区域指定强度变化分数。通过向分类器提供诸如分数等数字数值,分数之间的差值可以通过标记强度引擎106被计算出。例如,标记可检测性的差值可以通过获取第二强度分数与第一强度分数之间的差值来计算出,以识别标记的强度在捕获到的数据的变化之间已经被增加还是已经被降低。以这种方式,分数之间的差值可以表示标记的强度的变化,并且标记的强度变化110可以由参数控制器108使用以调整捕获设备的参数。
参数控制器108表示用于根据强度变化110来调整内容捕获机构的参数的任何电路或者电路与可执行指令的任何组合。强度变化可以是能够描述变化的任何标识符,例如数值、数量、字符、字符串、标签、分类等。强度变化可以被基于第一方差水平与第二方差水平的比较,该第二方差水平是第二组标记数据的与和第一方差水平相关联的第一组数据的第一区域相对应的第一区域中的方差水平。例如,总强度变化可以基于标记数据的第一帧与标记数据的第二帧之间的多个区域差值来计算。参数控制器108可以确定变化方向并且可以使用该变化方向来确定参数调整方向。例如,参数控制器108可以基于与第一帧相关联的第一捕获到的图像和与第二帧相关联的第二捕获到的图像之间的总强度差值和参数差值(例如,参数水平上的差值)来识别变化方向,使曝光参数在识别出的变化方向上调整,并且使曝光参数根据强度变化调整,该强度变化基于第一帧的第一区域的第一强度分数与第二帧的第一区域的第二强度分数的比较。
参数控制器108可以跟踪或以其他方式确定与捕获到的数据相关联的参数水平。例如,参数控制器108可以识别与和第一组标记数据相关联的第一相应帧一起使用的第一参数水平,识别与和第二组标记数据相关联的第二相应帧一起使用的第二参数水平,比较多个区域中的每个区域的强度变化分数,在多个区域中的具有正强度变化的区域的第一子集大于第一构造阈值时增加参数,以及在多个区域中的具有负强度变化的区域的第二子集大于第二构造阈值时减小参数。以这种方式,捕获设备可以在参数水平的变化方向上经由参数控制器持续被调整,或者在标记强度降低时识别何时将使参数水平的调整的变化反转。
参数控制器108可以调整与内容捕获机构102的设置相关联的任何数量的参数。例如,曝光参数可以被用于通常基于由该曝光参数表示的曝光水平来调整与曝光有关的多个传感器和计算。在大部分区域指示标记强度已经在一个方向上变化时,曝光参数可以被调整。例如,标记强度引擎106可以执行对第一组标记数据的第一区域的第一强度分数与第二组标记数据的第一区域的第二强度分数的比较、以及基于该比较来确定相应图像帧的对应第一区域的强度变化分数,并且参数控制器108可以对与强度分数的经改善的变化相关联的多个区域进行计数、以及在经改善的图像区段的数量达到大多数时促使图像捕获设备的曝光设置的正对比度变化(例如,在与经改善的变化相关联的多个图像区域的数量未达到总区域的大多数数量时)或者在经改善的图像区段的数量未达到大多数时促使图像捕获设备的曝光设置的负对比度变化。影响标记可检测性的其他示例设置可以以这种方式通过参数控制器来被调整。
在一些示例中,本文关于图4至图8中的任何一个所描述的功能可以与本文关于图4至图8中的任何一个所描述的功能相结合来提供。
图2描绘了示例系统200,该示例系统200可以包括可操作地被耦接到处理器资源222的存储器资源220。参照图2,存储器资源220可以包含由处理器资源222可执行的一组指令。该一组指令是可操作的,以使处理器资源222在该一组指令由处理器资源222执行时执行系统200的操作。存储在存储器资源220上的一组指令可以被表示为内容捕获模块202、隔离模块204、标记强度模块206和参数模块208。内容捕获模块202、隔离模块204、标记强度模块206和参数控制器208表示在被执行时分别作为图1的内容捕获机构102、隔离引擎104、标记强度引擎106和参数控制器108起作用的程序指令。模块202-208可以经由处理器资源222、内容捕获电路212和/或控制器电路218来执行,以作为图1的组件102-108来起作用。
内容捕获电路212表示可用于内容的捕获(或辅助捕获)的任何电路。示例电路包括透镜、分束器、图像传感器(例如模拟半导体电荷耦合器件(CCD)图像传感器或互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器中的有源像素传感器)、传感器芯片等。内容捕获电路可以根据设置来调整。示例设置包括曝光补偿、曝光时间、传感器灵敏度、光圈大小、白平衡等。控制器电路218表示可用于实现硬件的具体化管理的任何电路,例如对捕获设备(例如,内容捕获机构)的硬件进行控制以确定如何对内容进行捕获的参数控制器等。例如,控制器电路可以包括传感器和芯片,该芯片包括处理器资源、存储器资源和电子组件以通过执行芯片的处理器资源上的控制程序来控制传感器,该控制程序特定于捕获设备的传感器的操作。在该示例中,控制器电路可以根据强度变化210来操作,该强度变化210表示与图1的强度变化110相同的强度变化。
处理器资源222可以执行一组指令,以执行模块202、204、206、208和/或系统200的模块中的任何其他适当操作和/或与系统200的模块相关联的任何其他适当操作。例如,处理器资源222可以执行一组指令,以将第一帧分割成多个区域、将第二帧分割成该多个区域、识别第一帧的该多个区域中的第一区域的第一方差水平、识别第二帧的第一区域的第二方差水平、并且使曝光参数根据强度变化210来调整,该强度变化210基于对第一帧的第一区域的第一强度分数与第二帧的第一区域的第二强度分数的比较。又例如,处理器资源222可以执行一组指令,以基于第一方差水平对第一区域分配第一强度分数、基于第二方差水平对第一区域分配第二强度分数、并且计算第二强度分数与第一强度分数之间的第一区域差值。再例如,处理器资源222可以执行一组指令,以基于标记数据的第一帧与标记数据的第二帧之间的多个区域差值来计算总差值、基于总强度差值(例如,在其表示强度的总变化时的强度变化210)和参数差值来识别变化方向、并且使曝光参数在识别出的变化方向上调整。在以上示例中,指令可以由处理器资源222、内容捕获电路212和/或诸如参数控制器108等参数控制器的控制器电路218来执行。
虽然这些特定模块和各种其他模块关于图2和其他示例实施方式而被示出并讨论,但是模块的其他组合或子组合可以被包括在其他实施方式中。换言之,虽然图2中示出的和在其他示例实施方式中讨论的模块在本文所讨论的示例中执行特定功能,但是这些和其他功能可以在不同模块或者在模块的组合中被完成、实施或实现。例如,被示出和/或被讨论为分离的两个或更多个模块可以被组合成执行关于这两个模块所讨论的功能的一个模块。作为另一示例,如关于这些示例所讨论的一个模块中被执行的功能可以在一个不同的模块或多个不同的模块中被执行。图5描绘了功能如何可以被组织到模块中的又一示例。
处理器资源222是能够处理(例如,计算)指令的任何适当电路,例如能够从存储器资源220中检索指令并执行那些指令的一个或多个处理元件等。例如,处理器资源222可以是能够通过提取、解码和执行模块202、204、206和208来实现参数调整的中央处理单元(CPU)。示例处理器资源包括至少一个CPU、基于半导体的微处理器、可编程逻辑器件(PLD)等。示例PLD包括专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程阵列逻辑(PAL)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)和可擦除可编程逻辑器件(EPLD)。处理器资源222可以包括被集成在单个设备中或者被分布在多个设备中的多个处理元件。处理器资源222可以串行地、同时地或者部分同时地处理指令。
存储器资源220表示用于存储由系统200使用和/或生成的数据的介质。介质是能够以电子方式存储数据(例如系统200的模块和/或系统200所使用的数据)的任何非暂时性介质或非暂时性介质的任何组合。例如,介质可以是与暂时性传输介质(例如信号等)不同的存储介质。如本文所使用的,非暂时性存储介质是指除信号之外的任何存储介质。介质可以是机器可读的,例如计算机可读的。介质可以是能够包含(即存储)可执行指令的电子、磁、光或其他物理存储设备。存储器资源220可以被称为存储器程序指令,该程序指令在由处理器资源222执行时使处理器资源222(和/或其他电路或组件)实现图2的系统200的功能。存储器资源220可以被集成在与处理器资源222相同的设备中,或者该存储器资源220可以是分离的但可由该设备和处理器资源222访问。存储器资源220可以被分布在多个设备中。
在本文的讨论中,图1的组件102、104、106和108以及图2的模块202、204、206和208已经被描述为电路或者电路与可执行指令的组合。这些组件可以以多种方式来实现。参见图2,可执行指令可以是存储在作为有形非暂时性计算机可读存储介质的存储器资源220上的处理器可执行指令(例如程序指令),并且电路可以是用于执行那些指令的诸如处理器资源222等电子电路。驻留在存储器资源220上的指令可以包括由处理器资源222直接执行的任何一组指令(例如机器代码)或间接执行的任何一组指令(例如脚本)。
在一些示例中,系统200可以包括可以是安装包的一部分的可执行指令,该安装包在被安装时可以由处理器资源222执行以执行系统200的操作,例如关于图4至图8所描述的方法。在该示例中,存储器资源220可以是便携式介质,例如光盘、数字视频盘、闪存驱动器或者由计算机设备(例如安装包可以从其下载并安装的服务器)维持的存储器。在另一示例中,可执行指令可以是已经被安装的一个应用程序或多个应用程序(例如,被安装在图3的捕获设备300上的应用程序)的一部分。存储器资源220可以是诸如只读存储器(ROM)等非易失性存储器资源、诸如随机存取存储器(RAM)等易失性存储器资源、存储设备或者它们的组合。存储器资源220的示例形式包括静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、闪存等。存储器资源220可以包括诸如硬盘驱动器(HD)、固态驱动器(SSD)或光盘驱动器等集成存储器。
图3描绘了其中各种示例捕获系统可以被实现的示例设备300。设备300包括通常可以表示用于调整捕获设备的参数的任何电路或者电路与可执行指令的任何组合的系统(本文中关于图1和图2所描述的)。系统300可以包括分别与图1的内容捕获机构102、隔离引擎104、标记强度引擎106和参数控制器108相同的内容捕获机构302、隔离引擎304、标记强度引擎306和参数控制器308,并且为了简洁起见,相关联的描述将不再被重复。示例捕获设备包括数字摄像机、移动电话、平板电脑、安防摄像机、光传感器等。
捕获设备300还可以包括检测器328(例如,检测系统)和数据存储器330。如本文所使用的,检测器表示接收输入、从输入中识别表示标记的数据以及从识别出的标记数据中识别信息的任何电路或者电路与可执行指令的任何组合。例如,检测器可以包括条形码扫描器,该条形码扫描器能够接收被嵌入有一组竖直线条(例如,标记)的图像、识别图像中的表示该组线条的数据以及基于该组线条来识别数字。又例如,检测器可以包括扫描仪,该扫描仪能够接收被嵌入有在图像中的各个位置处分布的颜色变化(例如,标记)的图像、识别与颜色变化相关联的像素图案以及基于该像素图案来识别诸如统一资源定位符(URL)等信息。对于本文所描述示例的检测器的输入可以是原始内容源数据(用于产生第一帧332和第二帧334)和/或基于该原始内容源数据而准备的通道数据。
数据存储器330可以包含由组件302、304、306和308所使用的信息。例如,数据存储器330可以存储标记数据的第一帧332、标记数据的第二帧334、限定要评估的区域的一组边界、区域分数336、强度变化310、变化方向等。
如图3所示,组件302、304、306、308、328和330可以被集成到诸如捕获设备300等计算设备中。例如,组件302、304、306、308、328和330可以经由电路或作为被安装的指令被集成到计算设备的存储器资源中。参照图1至图3,图1的组件102、104、106和108,图2的模块202、204、206和208,和/或组件302、304、306、308、328和330可以被分布在多个计算设备中。引擎、模块和/或组件可以完成或协助完成在描述另一引擎和/或模块时所执行的操作。例如,图3的隔离引擎304可以请求、完成或执行通过图1的隔离引擎104以及图1的标记强度引擎106和参数控制器108所描述的方法或操作。因此,虽然各种引擎和模块在图1和图2中被示出为分离的引擎,但是在其他实施方式中,多个引擎和/或模块的功能可以被实现为单个引擎和/或模块,或者被划分在各种引擎和/或模块中。在一些示例中,系统300的引擎可以执行结合图4至图8所描述的示例方法。
图4和图5描绘了被用于实现用于调整捕获设备的参数的示例系统的示例操作。图4描绘了包括与图3的捕获设备300相同的组件的示例图像捕获设备400。图像捕获设备400具有作为内容捕获机构302的一部分用于捕获图像的镜头424。图像捕获设备400在图4中被描绘为存储第一捕获到的图像432和第二捕获到的图像434。图像捕获设备400的操作阶段在图4中被描绘为框和箭头,并且与该操作相关联的引擎和模块被描绘在图5中。总体上,图4描绘了:标记数据(基于第一捕获到的图像432并通过隔离引擎304被隔离出)的被分离成多个区域(例如,440和450)的第一帧436;标记数据(基于第二捕获到的图像434并由隔离引擎304被隔离出)的被分离成与第一帧的区域相对应(例如,440对应于442并且450对应于452)的多个区域(例如,442和452)的第二帧438;(经由标记强度引擎)计算每个帧的区域的标记强度分数(例如,分数444、454、446和456);识别第一帧的分数与第二帧的分数之间的差值(例如,448与458);以及评估第一帧436和第二帧438之间的总强度变化410。在图4的示例中,三个区域的强度被改善,而一个区域的强度被降低,并且在该特定示例中,强度变化310是经改善区域的总数量而不考虑具有变差强度的区域,然而强度变化的其他实施方式和表示被预想到。
图5描绘了被用于实现用于调整捕获设备(例如图4的捕获设备400)的参数的示例操作的示例组件。参照图5,图5的示例组件通常包括分别表示图3的内容捕获机构302、隔离引擎304、标记强度引擎306和参数控制器308的内容捕获机构502、隔离引擎504、标记强度引擎506和参数控制器508。图5的示例组件可以被实现在诸如图4的捕获设备400等计算设备上。
内容捕获机构502可以包括例如使用镜头和/或光传感器来捕获图像的任何机械组件。内容捕获机构502可以捕获图像并将该图像存储在诸如捕获设备400等捕获设备上。内容捕获机构502可以基于捕获请求580来被激活,该捕获请求580发起使用内容捕获机构502的组件来捕获图像的操作。内容捕获机构502可以包括有助于内容的捕获的程序代码,例如设置模块562和捕获模块564。设置模块562表示可执行指令,该可执行指令在由处理器资源执行时使捕获设备设置内容捕获机构的参数(例如,经由参数控制器调整图像传感器的曝光时间)。捕获模块564表示可执行指令,该可执行指令在由处理器资源执行时使捕获设备在经由用于执行设置模块562的处理器资源设定的设置下存储来自光传感器的信息。在内容例如通过将信息存储在存储器资源和/或捕获操作的日志上由内容捕获机构502来捕获时,参数水平596可以被注意。
捕获请求580可以使隔离引擎504对由内容捕获机构502捕获到(例如,由捕获数据582所表示)的图像中的标记数据进行隔离。隔离引擎504可以包括诸如输入模块566和标记模块568等程序指令,该程序指令有助于将标记(例如,包括有效载荷的数据)从捕获到的图像中的载体信息中隔离。输入模块表示可执行指令,该可执行指令在由处理器资源执行时使捕获设备从通道584中检索捕获到的内容的源数据,并且识别产生如由标记技术586所限定的标记数据的互补通道。标记模块568表示程序指令,该程序指令在由处理器资源执行时通过组合互补通道来隔离标记数据并且基于由标记技术586所限定的组合(例如,使用平均操作或求和操作)来产生单通道数据集。
标记强度引擎506接收由隔离引擎504识别到的被隔离标记数据588,并且利用基于标记检测度量的强度分数来对当前标记数据588的每个区域评分。标记强度引擎506可以包括诸如区域模块570和方差模块572等程序代码,以有助于识别每个区域的分数。区域模块570表示程序指令,该程序指令在由处理器资源执行时使捕获设备基于区域边界590来识别当前标记数据588的像素区域。方差模块572表示可执行指令,该可执行指令在由处理器资源执行时使捕获设备例如通过识别区域中的光强度水平的标准偏差(例如,从像素到像素的数值的变化)来识别该区域处的像素数据的方差。标记强度引擎506然后基于该方差来计算该区域的分数。标记强度引擎可以将对于每个区域而计算出的当前分数与先前强度分数592比较,以识别每个区域处的分数变化(如果有的话)。
参数控制器508可以接收一个或多个区域强度变化594,以确定总强度变化并根据该总强度变化来识别参数调整。参数控制器508可以包括程序指令(例如计数模块574、比较模块576和调整模块578)以有助于识别要在捕获设备的设置上进行的调整。计数模块574表示可执行指令,该可执行指令在由处理器资源执行时使捕获设备对具有强度分数的正变化的区域的数量进行计数和/或对具有强度分数的负变化的区域的数量进行计数。比较模块576表示可执行指令,该可执行指令在由处理器资源执行时使捕获设备将具有正变化的区域的数量与阈值(和/或将具有负变化的区域的数量与阈值)比较,并且基于该比较来识别变化方向。调整模块578表示可执行指令,该可执行指令在由处理器资源执行时使捕获设备确定捕获到的数据582与先前捕获到的由一个或多个先前强度分数592所表示的数据之间的参数水平596的变化,并且根据捕获到的数据582与历史数据(例如,一个或多个先前强度分数592)之间的参数水平的变化来识别参数在标记强度的变化方向上的调整。参数控制器生成参数改变请求598以修改捕获设备的参数,例如内容捕获机构502的操作状态等。以这种方式,捕获设备可以在强度改善时在参数水平596的变化方向上或者在强度恶化时在相反方向上调整参数,并且因此,例如可动态地优化下一组捕获到的数据的设置,以具有可检测标记和/或改善标记的可检测性。
图6至图8是描绘了图像参数调整的示例方法的流程图。参照图6,图像参数调整的示例方法通常可以包括确定帧的每个区域的强度分数、基于该强度分数来确定强度变化以及基于该强度变化来调整捕获设备的图像参数。图6至图8的示例方法可由内容捕获机构、隔离引擎、标记强度引擎和/或参数控制器(例如,图1的内容捕获机构102、隔离引擎104、标记强度引擎106和/或参数控制器108)来执行。
在框602处,对于第一帧的多个区域中的每个区域,确定强度分数。例如,诸如图1的标记强度引擎106等标记强度引擎可以评估被隔离像素光强度的对比度并且为该帧的每个区域中的对比度的程度分配分数(例如,区域强度分数可以与每个区域处的光强度值的方差水平有关)。例如,被隔离像素光强度的标记数据可以通过计算YUV图像的UV颜色通道的平均值并根据该平均值来生成单个通道图像来识别,在UV颜色通道在互补色度方向上被编码时,该单个通道图像包含比YUV图像更强的水印信息。在框604处,基于多个区域中的每个区域的第一强度分数与第二帧的多个区域中的每个区域的第二强度分数的比较,确定强度变化。
在框606处,捕获设备的图像参数经由诸如图1的参数控制器108等参数控制器来调整。根据框608和框610,图像参数基于每个区域的强度变化的方向来调整。在框608处,在具有正强度分数(例如,第二帧中的区域的强度分数高于第一帧中的区域的强度分数)的区域的数量达到第一构造阈值时,图像参数被增加。在框610处,在具有负强度分数(例如,第二帧中的区域的强度分数低于第一帧中的区域的强度分数)的区域的数量达到第二构造阈值时,图像参数被减小。本文所讨论的构造阈值(composition threshold)表示达到特定方向上变化的区域的数量。构造阈值可以是区域的特定数量、百分比、分类、特定组的区域位置和/或要达到的其他类似条件。构造阈值可以根据参数和/或标记检测特性来设定。例如,即使不是大多数,少数区域的少量改善也可能是所希望的,并且可以设定诸如帧的20%的区域等低阈值。又例如,参数可能影响图像质量,并且在进行调整之前可能需要更高的改善构造(例如80%的区域等)。图6的第一构造阈值和第二构造阈值可以是相同的阈值。
参照图7,描绘了关于确定强度变化的更多细节。框704表示与图6的框604相似的框以及关于计算方差水平的附加细节。确定强度变化可以包括计算第一帧的每个区域的第一标准偏差和第二帧的每个区域的第二标准偏差,其中标准偏差表示区域信息的方差的估计,并且方差用于识别捕获到的图像中的水印。在框706处,对于第一帧的每个区域,计算像素值的第一标准偏差。在框708处,对于第二帧的每个区域,计算像素值的第二标准偏差。在框710处,基于在框706和框708处识别出的标准偏差之间的差值,比较第一方差水平和第二方差水平。例如,在框712处,可以从第一标准偏差中减去第二标准偏差(例如,可以从表示区域的第一标准偏差的第一分数中减去表示该区域的第二标准偏差的第二分数)。
图8包括与图6和图7的框相似的框,并且提供了附加的框和细节。特别地,图8描绘了附加框和细节,这些附加框和细节通常与通过将光强度缩放到另一范围并向检测器发送请求来增加像素对比度有关。框810(和820)、822和824分别与图6的框602、604和606相似,并且为了简洁起见,它们的相应描述不再整体被重复。
在框802处,使用捕获设备的参数的第一水平来捕获第一组媒体内容。在框804处,从图像源生成的第一帧被分离到多个输入通道中。可以通过组合来自使用第一水平的曝光补偿参数捕获到的媒体内容的第一色度通道和第二色度通道,来生成帧。例如,诸如图1的隔离引擎104等隔离引擎可以将内容源分离到U色度通道、V色度通道和Y亮度通道中。在框806处,基于标记技术来组合第一通道和第二通道。例如,诸如图1的隔离引擎104等隔离引擎可以识别互补通道,该互补通道将如用于识别标记的标记技术所使用的那样来组合(例如在相反方向上被编码的U通道和V通道可以被组合)。由于以标记技术的解码方式来使用,所以组合的结果是标记数据至少部分地与载体信息隔离。与编码技术相对应的适当的标记解码技术在选择要组合的通道时将被使用。在框808处,标记数据的第一帧被分割成由一组边界限定的多个区域,并且在框810处,为每个区域确定第一强度分数。可以基于与第一方差水平和第二方差水平之间的差值相关联的水印的对比度上的变化,来确定强度分数和/或强度变化。
类似地,在框812、814、816、818和820处,捕获第二组媒体内容,生成第二帧并分割该第二帧,并且对于第二图像进行强度分数确定。以这种方式,在框822处,第一图像与第二图像之间的强度变化是可能的,并且在框824处,基于在框802处捕获期间的第一水平的参数以及在框812处捕获期间的第二水平的参数,在强度变化的方向上相应地进行参数调整。本文所描述的示例方法可以被持续应用,使得参数水平自动地调整,例如以在被发送到检测系统时改善标记的可检测性。
虽然图4至图8的流程图说明了具体的执行顺序,但是执行顺序可以不同于所示出的顺序。例如,框的执行顺序可以相对于所示顺序而被打乱。而且,连续示出的框可以同时地被执行或者部分同时地被执行。所有这些变化都在本说明的范围内。
本说明书(包括任何所附权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征和/或这样公开的任何方法或过程中的所有元素可以以任何组合来组合,除了其中这些特征和/或元素中的至少一些是相互排斥的组合之外。
已经参照前述示例示出并描述了本说明。然而,应当理解的是,在不脱离所附权利要求的精神和范围的情况下,可以进行其他形式、细节和示例。在权利要求中使用的词语“第一”、“第二”或相关术语不被用于将权利要求元素限制于顺序或位置,而是仅被用于区别分离的权利要求元素。
Claims (15)
1.一种捕获系统,包括:
内容捕获机构;
隔离引擎,用于基于来自源数据的第一颜色通道数据来生成标记数据,第一颜色通道的所述第一颜色通道数据具有用于识别与标记相关联的像素的像素值强调;
标记强度引擎,用于识别第一组标记数据的第一区域中的第一方差水平;以及
参数控制器,用于根据强度变化来调整所述内容捕获机构的参数,所述强度变化基于所述第一方差水平与第二组标记数据的第一区域中的第二方差水平的比较。
2.根据权利要求1所述的系统,其中所述隔离引擎用于:
产生通过组合U颜色通道和V颜色通道而获得的单通道数据集,
其中所述U颜色通道和所述V颜色通道是相对于编码方向的互补通道。
3.根据权利要求1所述的系统,其中所述标记强度引擎用于:
将所述第一组标记数据划分成大于两个区域的多个区域,所述第一区域是所述多个区域中的一个区域;并且
识别所述第二组标记数据的所述第一区域的所述第二方差水平,所述第一组标记数据的所述第一区域和所述第二组标记数据的所述第一区域对应于相应帧上的相同边界。
4.根据权利要求3所述的系统,其中所述标记强度引擎用于:
计算所述第一区域中的对比度的第一标准偏差以识别所述第一方差水平;并且
计算所述第二组标记数据的所述第一区域中的对比度的第二标准偏差以识别所述第二方差水平。
5.根据权利要求3所述的系统,其中所述标记强度引擎用于:
基于所述第一方差水平来确定所述第一区域的第一强度分数;
基于所述第二方差水平来确定所述第二组标记数据的所述第一区域的第二强度分数;并且
根据第一相应帧的区域的所述第一强度分数与第二相应帧的区域的所述第二强度分数之间的对应差值,对于所述多个区域中的每个区域指定强度变化分数。
6.根据权利要求5所述的系统,其中所述参数控制器用于:
识别与和所述第一组标记数据相关联的所述第一相应帧一起使用的第一参数水平;
识别与和所述第二组标记数据相关联的所述第二相应帧一起使用的第二参数水平;
比较所述多个区域中的每个区域的所述强度变化分数;
在所述多个区域中的具有正强度变化的区域的第一子集大于第一构造阈值时,增加所述参数;并且
在所述多个区域中的具有负强度变化的区域的第二子集大于第二构造阈值时,减小所述参数。
7.根据权利要求1所述的系统,其中:
所述标记强度引擎用于:
执行对所述第一组标记数据的所述第一区域的第一强度分数与所述第二组标记数据的所述第一区域的第二强度分数的比较,所述第一组标记数据的所述第一区域和所述第二组标记数据的所述第一区域对应于相应图像帧上的边界;并且
基于所述比较来确定所述相应图像帧的对应第一区域的强度变化分数;以及
所述参数控制器用于:
对与强度分数的经改善的变化相关联的多个区域进行计数,所述第一区域是所述多个区域中的一个区域;
在经改善的图像区段的数量达到大多数时,促使图像捕获设备的曝光设置的正对比度变化;并且
在经改善的图像区段的数量未达到大多数时,促使所述图像捕获设备的所述曝光设置的负对比度变化。
8.一种包括一组指令的非暂时性计算机可读存储介质,所述一组指令能由处理器资源执行以:
将第一帧分割成多个区域;
将第二帧分割成所述多个区域;
对于所述第一帧,识别第一多个区域中的第一区域的第一方差水平;
对于所述第二帧,识别所述第一区域的第二方差水平;并且
根据强度变化使曝光参数调整,所述强度变化基于所述第一帧的所述第一区域的第一强度分数与所述第二帧的所述第一区域的第二强度分数的比较。
9.根据权利要求8所述的介质,其中所述一组指令能由所述处理器资源执行以:
基于所述第一方差水平来对所述第一区域分配所述第一强度分数;
基于所述第二方差水平来对所述第一区域分配所述第二强度分数;并且
计算所述第二强度分数与所述第一强度分数之间的第一区域差值。
10.根据权利要求9所述的介质,其中所述一组指令能由所述处理器资源执行以:
基于标记数据的所述第一帧与标记数据的所述第二帧之间的多个区域差值来计算总差值;
基于所述总差值以及与所述第一帧相关联的第一捕获到的图像和与所述第二帧相关联的第二捕获到的图像之间的参数水平的参数差值来识别变化方向;并且
使所述曝光参数在识别出的所述变化方向上调整。
11.一种图像参数调整的方法,包括:
确定多个区域中的每个区域的相对于每个区域处的第一方差水平的第一强度分数;
使用每个区域的所述第一强度分数与所述多个区域中的每个区域的第二强度分数的比较来确定强度变化,所述第二强度分数相对于每个区域处的第二方差水平;
通过以下来调整捕获设备的图像参数:
在具有正强度分数变化的区域的数量达到第一构造阈值时,经由参数控制器来增加所述图像参数;和
在具有负强度分数变化的区域的数量达到第二构造阈值时,经由所述参数控制器来减小所述图像参数。
12.根据权利要求11所述的方法,包括:
将第一帧分割成由一组边界限定的所述多个区域,所述第一帧包括使用参数的第一水平捕获到的第一组图像数据;以及
将第二帧分割成所述多个区域,所述第二帧包括使用所述参数的第二水平捕获到的第二组图像数据。
13.根据权利要求11所述的方法,包括:
通过组合来自使用第一水平的曝光补偿参数捕获到的第一媒体内容的第一色度通道和第二色度通道来生成所述第一帧;以及
通过组合来自使用第二水平的曝光补偿参数捕获到的第二媒体内容的所述第一色度通道和所述第二色度通道来生成所述第二帧,
其中强度分数基于与所述第一方差水平和所述第二方差水平之间的差值相关联的水印的对比度的变化来确定。
14.根据权利要求11所述的方法,包括:
计算YUV图像的U颜色通道和V颜色通道的平均值;以及
根据所述U颜色通道和所述V颜色通道的所述平均值来生成单通道图像,在UV颜色通道在互补色度方向上编码时,所述单通道图像将包含比所述YUV图像更强的水印信息。
15.根据权利要求11所述的方法,其中确定所述强度分数包括:
计算第一帧的每个区域的第一标准偏差和第二帧的每个区域的第二标准偏差,所述第一标准偏差和所述第二标准偏差表示区域信息的方差的估计,其中所述方差识别捕获到的图像中的水印;以及
通过从所述第一标准偏差中减去所述第二标准偏差来执行所述第一方差水平和所述第二方差水平的比较。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/US2015/062996 WO2017095376A1 (en) | 2015-11-30 | 2015-11-30 | Parameter adjustments based on strength change |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108293092A true CN108293092A (zh) | 2018-07-17 |
CN108293092B CN108293092B (zh) | 2020-07-28 |
Family
ID=58797623
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201580084757.6A Active CN108293092B (zh) | 2015-11-30 | 2015-11-30 | 基于强度变化的参数调整 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10699359B2 (zh) |
EP (1) | EP3342151B1 (zh) |
CN (1) | CN108293092B (zh) |
WO (1) | WO2017095376A1 (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112514970A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-03-19 | 泰州市朗嘉馨网络科技有限公司 | 自适应鱼体鳞片去除平台及方法 |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017200527A1 (en) * | 2016-05-16 | 2017-11-23 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Generating a shape profile for a 3d object |
US10713272B1 (en) | 2016-06-30 | 2020-07-14 | Amazon Technologies, Inc. | Dynamic generation of data catalogs for accessing data |
US10496861B2 (en) * | 2016-11-09 | 2019-12-03 | Leigh M. Rothschild | Method and system for creating a symbology related to a captured image |
US11138220B2 (en) | 2016-11-27 | 2021-10-05 | Amazon Technologies, Inc. | Generating data transformation workflows |
US11481408B2 (en) | 2016-11-27 | 2022-10-25 | Amazon Technologies, Inc. | Event driven extract, transform, load (ETL) processing |
US10621210B2 (en) | 2016-11-27 | 2020-04-14 | Amazon Technologies, Inc. | Recognizing unknown data objects |
US10963479B1 (en) | 2016-11-27 | 2021-03-30 | Amazon Technologies, Inc. | Hosting version controlled extract, transform, load (ETL) code |
US11277494B1 (en) | 2016-11-27 | 2022-03-15 | Amazon Technologies, Inc. | Dynamically routing code for executing |
US11036560B1 (en) * | 2016-12-20 | 2021-06-15 | Amazon Technologies, Inc. | Determining isolation types for executing code portions |
US10545979B2 (en) | 2016-12-20 | 2020-01-28 | Amazon Technologies, Inc. | Maintaining data lineage to detect data events |
EP3593317B1 (en) * | 2017-03-10 | 2023-11-08 | Digimarc Corporation | Predicting detectability and grading prior to printing |
WO2019089022A1 (en) | 2017-11-01 | 2019-05-09 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Mobile computing device movement guidance for successful visual code detection within captured image |
CA3026684A1 (en) * | 2017-12-06 | 2019-06-06 | Mehdi MERAI | System and method for automatically improving gathering of data using a data gathering device |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100150396A1 (en) * | 2008-12-17 | 2010-06-17 | Reed Alastair M | Out of Phase Digital Watermarking in Two Chrominance Directions |
CN102547076A (zh) * | 2012-01-04 | 2012-07-04 | 西安电子科技大学 | 基于Surfacelet变换特性的视频去噪方法 |
WO2015047877A1 (en) * | 2013-09-30 | 2015-04-02 | Google Inc. | Using a second camera to adjust settings of first camera |
CN104520876A (zh) * | 2012-07-25 | 2015-04-15 | Ib韩国有限公司 | 图像元素亮度调整 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6614914B1 (en) | 1995-05-08 | 2003-09-02 | Digimarc Corporation | Watermark embedder and reader |
US7154560B1 (en) | 1997-10-27 | 2006-12-26 | Shih-Fu Chang | Watermarking of digital image data |
US7013021B2 (en) | 1999-03-19 | 2006-03-14 | Digimarc Corporation | Watermark detection utilizing regions with higher probability of success |
US7054461B2 (en) | 2002-02-15 | 2006-05-30 | Pitney Bowes Inc. | Authenticating printed objects using digital watermarks associated with multidimensional quality metrics |
US9779750B2 (en) | 2004-07-30 | 2017-10-03 | Invention Science Fund I, Llc | Cue-aware privacy filter for participants in persistent communications |
EP1876828B1 (en) | 2006-07-03 | 2016-10-26 | Axis AB | Method and apparatus for configuring parameter values for cameras |
US8923546B2 (en) | 2010-07-02 | 2014-12-30 | Digimarc Corporation | Assessment of camera phone distortion for digital watermarking |
US8368783B2 (en) * | 2010-09-10 | 2013-02-05 | Altek Corporation | Method for adjusting shooting parameters of digital camera |
EP2901414B1 (de) | 2012-09-28 | 2017-03-01 | Fayteq AG | Verfahren und bildverarbeitungsanlage zum bestimmen von parametern einer kamera |
US20140270330A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for embedding and detecting watermark |
US10254383B2 (en) | 2013-12-06 | 2019-04-09 | Digimarc Corporation | Mobile device indoor navigation |
US10645366B2 (en) * | 2016-06-10 | 2020-05-05 | Lucid VR, Inc. | Real time re-calibration of stereo cameras |
-
2015
- 2015-11-30 WO PCT/US2015/062996 patent/WO2017095376A1/en active Application Filing
- 2015-11-30 EP EP15909895.3A patent/EP3342151B1/en active Active
- 2015-11-30 CN CN201580084757.6A patent/CN108293092B/zh active Active
- 2015-11-30 US US15/762,898 patent/US10699359B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100150396A1 (en) * | 2008-12-17 | 2010-06-17 | Reed Alastair M | Out of Phase Digital Watermarking in Two Chrominance Directions |
CN102547076A (zh) * | 2012-01-04 | 2012-07-04 | 西安电子科技大学 | 基于Surfacelet变换特性的视频去噪方法 |
CN104520876A (zh) * | 2012-07-25 | 2015-04-15 | Ib韩国有限公司 | 图像元素亮度调整 |
WO2015047877A1 (en) * | 2013-09-30 | 2015-04-02 | Google Inc. | Using a second camera to adjust settings of first camera |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112514970A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-03-19 | 泰州市朗嘉馨网络科技有限公司 | 自适应鱼体鳞片去除平台及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3342151A1 (en) | 2018-07-04 |
US20180276781A1 (en) | 2018-09-27 |
EP3342151A4 (en) | 2019-05-01 |
WO2017095376A1 (en) | 2017-06-08 |
US10699359B2 (en) | 2020-06-30 |
EP3342151B1 (en) | 2023-05-17 |
CN108293092B (zh) | 2020-07-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108293092A (zh) | 基于强度变化的参数调整 | |
US8983148B2 (en) | Color segmentation | |
CN104484659B (zh) | 一种对医学彩色和灰阶图像自动识别及校准的方法 | |
US9852499B2 (en) | Automatic selection of optimum algorithms for high dynamic range image processing based on scene classification | |
US8811733B2 (en) | Method of chromatic classification of pixels and method of adaptive enhancement of a color image | |
US20070071316A1 (en) | Image correcting method and image correcting system | |
US20050099516A1 (en) | Error calibration for digital image sensors and apparatus using the same | |
US20130182936A1 (en) | Information processing device, information processing system, information processing method, program, and recording medium | |
CN104943421B (zh) | 用于使图像检测系统自动地选择检验参数的方法 | |
CN112446864A (zh) | 瑕疵检测方法、装置、设备和存储介质 | |
US20130170756A1 (en) | Edge detection apparatus, program and method for edge detection | |
JPH0957201A (ja) | 特定色領域抽出方式および特定色領域除去方式 | |
CN108055530A (zh) | 图像传感器的校正方法、装置、atm设备及存储介质 | |
CN107920205B (zh) | 图像处理方法、装置、存储介质和电子设备 | |
CN104156703A (zh) | 基于色彩纹理的车牌定位方法及系统 | |
JP2009038737A (ja) | 画像処理装置 | |
US20050073719A1 (en) | Color image processor | |
KR20150059302A (ko) | 촬상 이미지를 적합화 하여 문자를 인식하는 방법 및 그 방법을 실행하는 정보 처리 기기 | |
JP2004180285A (ja) | ピクセル画像の画像処理 | |
KR102158633B1 (ko) | 인감 사용 서류의 인감 이미지 추출 방법 | |
CN106504252A (zh) | 一种彩色图像的颜色分割方法及装置 | |
US10083516B2 (en) | Method for segmenting a color image and digital microscope | |
US9704210B2 (en) | Normalized mark data | |
JP2020003878A (ja) | マーカおよび画像処理装置 | |
JP2008118641A (ja) | デジタル画像の処理方法及び画像処理システム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CP03 | Change of name, title or address |
Address after: American Texas Patentee after: HEWLETT-PACKARD DEVELOPMENT Co.,L.P. Country or region after: U.S.A. Address before: American Texas Patentee before: HEWLETT-PACKARD DEVELOPMENT Co.,L.P. Country or region before: U.S.A. |
|
CP03 | Change of name, title or address |