CN112468714A

CN112468714A - 用于确定光通信装置的成像区域的方法和电子设备

Info

Publication number: CN112468714A
Application number: CN201910846308.0A
Authority: CN
Inventors: 方俊; 牛旭恒; 李江亮
Original assignee: Beijing Whyhow Information Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Whyhow Information Technology Co Ltd
Priority date: 2019-09-09
Filing date: 2019-09-09
Publication date: 2021-03-09
Anticipated expiration: 2039-09-09
Also published as: CN112468714B

Abstract

一种用于确定光通信装置的成像区域的方法和电子设备，其中，所述光通信装置包括一个或多个光源，所述方法包括：获得包含所述光通信装置的多帧图像；针对所述多帧图像中的至少一对图像中的每一对图像，执行图像比较，以识别出一个或多个差异区域；以及根据所述差异区域或其并集以及所述光通信装置的特征信息，确定所述光通信装置或者其中的光源的成像区域。

Description

用于确定光通信装置的成像区域的方法和电子设备

技术领域

本发明属于光通信技术领域，尤其涉及一种用于确定光通信装置的成像区域的方法和电子设备。

背景技术

本部分的陈述仅仅是为了提供与本发明相关的背景信息，以帮助理解本发明，这些背景信息并不一定构成现有技术。

光通信装置也称为光标签，这两个术语在本文中可以互换使用。光标签能够通过不同的发光方式来传递信息，其具有识别距离远、可见光条件要求宽松的优势，并且光标签所传递的信息可以随时间变化，从而可以提供大的信息容量和灵活的配置能力。相比于传统的二维码，光标签具有更远的识别距离和更强的信息交互能力，从而可以为用户提供巨大的便利性。

光标签中通常可以包括控制器和至少一个光源，该控制器可以通过不同的驱动模式来驱动光源，以向外传递不同的信息。图1示出了一种示例性的光标签100，其包括三个用于传递信息的光源(分别是第一光源101、第二光源102、第三光源103)。光标签100还包括控制器(在图1中未示出)，其用于根据要传递的信息为每个光源选择相应的驱动模式。例如，在不同的驱动模式下，控制器可以使用不同的驱动信号来控制光源的发光方式，从而使得当使用具有成像功能的设备拍摄光标签100时，其中的光源的成像可以呈现出不同的外观(例如，不同的颜色、图案、亮度、等等)。通过分析光标签100中的光源的成像，可以解析出各个光源此刻的驱动模式，从而解析出光标签100此刻传递的信息。

光标签识别设备可以是用户携带的移动设备(例如，带有摄像头的手机、平板电脑、智能眼镜、智能手表、AR眼镜等等)，也可以是能够自主移动的机器(例如，无人机、无人驾驶汽车、机器人等等)。在很多情况下，识别设备需要通过其上的摄像头对光标签进行连续的图像采集来获得包含光标签的多张图像，并分析每张图像中的光标签(或光标签中的各个光源)的成像以识别出光标签传递的信息。为了分析每张图像中光标签的成像，首先需要确定光标签的成像在整个图像中的位置或区域。然而，由于光标签中的各个光源在传递信息的过程中可能展现不同的特征，因此，在很多情况下难于确定光标签的成像位置或者成像区域。例如，对于图1所示的光标签100，如果在某个时刻只有其中的一个光源发光，另外两个光源不发光，此时很难确定整个光标签的成像区域，也很难确定三个光源中的哪个光源在发光，从而无法实现有效的信息识别。另外，现实环境中的其他灯光的干扰也会影响对光标签的成像区域的确定。

可以通过分析图像以识别出整个光标签的轮廓来确定光标签的成像区域，但这需要良好的环境光照条件以及大量的图像处理和计算，因此存在诸多限制。而且，在采集光标签的图像时，为了避免光源周围的背景信息的干扰，通常会调低图像的曝光度，以在不影响光源成像的情况下使得除了光源之外的背景区域尽量暗，从而减轻或消除背景区域的干扰。在这种情况下，很可能无法识别出光标签的轮廓，相应地也就无法确定光标签的成像区域。

为了有助于确定光标签的成像在整个图像中的位置或区域，在一些光标签中另外设置了辅助定位标识。图2示出了另一种示例性的光标签200，其包括与图1中的三个光源类似的三个用于传递信息的光源(分别是第一光源101、第二光源102、第三光源103)，但其另外包括了位于上述三个光源两侧的两个定位灯条201和202。这两个定位灯条201和202例如可以具有相同的长度并被配置为始终发出某种特定颜色的光(例如蓝色光)，使得在包含光标签的图像中始终具有两个相同长度的、平行的蓝色柱状区域。通过在摄像头所采集的图像中首先识别出这两个蓝色柱状区域，可以将在这两个蓝色柱状区域中间的部分确定为光标签200中的三个光源的成像区域，从而可以进行后续的信息识别。但是，这种通过在光标签中增加辅助定位标识的方式会增加光标签的复杂度，并增加了制造成本和功耗。

为了解决上述问题，本发明提供了一种用于确定光标签的成像区域的方法和电子设备。

发明内容

本发明的一个方面涉及一种用于确定光通信装置的成像区域的方法，其中，所述光通信装置包括一个或多个光源，所述方法包括：获得包含所述光通信装置的多帧图像；针对所述多帧图像中的至少一对图像中的每一对图像，执行图像比较，以识别出一个或多个差异区域；以及根据所述差异区域或其并集以及所述光通信装置的特征信息，确定所述光通信装置或者其中的光源的成像区域。

可选地，其中，所述光通信装置的特征信息包括下列中的一项或多项：所述光通信装置中的光源的数量、所述光源的形状特征、不同光源之间的相对位置关系、所述光源的发光方式。

可选地，其中，所述获得包含所述光通信装置的多帧图像包括：使用设备在大致相同的位置和姿态下获得所述多帧图像。

可选地，其中，在执行所述图像比较之前，还包括如下步骤：如果所述多帧图像未对准，则对所述多帧图像执行图像对准。

可选地，其中，所述执行图像对准包括：基于设备在拍摄不同图像时的位置和/或姿态信息，对所述多帧图像执行图像对准。

可选地，所述方法还包括：在执行所述图像比较之前，将所述图像转换为灰度图或者单通道图，和/或，从所述图像中选择用于执行图像比较的感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域包含所述光通信装置或者其中的光源的成像区域。

可选地，其中，所述差异区域的并集包含所述光通信装置的工作过程中会发生状态变化的所有光源的成像区域。

可选地，其中，所述根据所述差异区域或其并集以及所述光通信装置的特征信息确定所述光通信装置或者其中的光源的成像区域包括：根据所述光通信装置的特征信息识别出与所述光通信装置相关联的差异区域。

可选地，所述方法还包括：在识别出所述差异区域后，根据所述光通信装置的特征信息识别出与所述光通信装置无关的差异区域，并剔除这些无关的差异区域。

本发明的另一个方面涉及一种存储介质，其中存储有计算机程序，在所述计算机程序被处理器执行时，能够用于实现上述方法。

本发明的再一个方面涉及一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，在所述计算机程序被处理器执行时，能够用于实现上述方法。

本发明的方案提供了一种用于确定光通信装置的成像区域的方法和电子设备，其利用光通信装置中的光源本身的变化特征来在图像中检测出光通信装置或者其中的光源的成像区域，具有良好的识别效果，并且在各种环境光照条件下都具有良好的适用性，而且，这种方法不需要在光通信装置中另外设置辅助定位标识，因此可以降低光通信装置的复杂度、减少制造成本、降低功耗。

附图说明

以下参照附图对本发明实施例作进一步说明，其中：

图1示出了一种示例性的光标签；

图2示出了另一种示例性的光标签；

图3示出了根据本发明一个实施例的用于确定光标签的成像区域的方法；

图4示出了在图像f1中的光标签100的成像；

图5示出了在图像f2中的光标签100的成像；

图6示出了在对图像对(f1,f2)执行图像比较之后识别出的两个差异区域；

图7示出了在图像f3中的光标签100的成像；

图8示出了在对图像对(f1,f3)执行图像比较之后识别出的两个差异区域；以及

图9示出了图6所示的两个差异区域和图8所示的两个差异区域的并集。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图通过具体实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

光标签在工作过程中会随着时间呈现出变化的特征，例如，在不同时刻由光标签中的不同光源发光，或者在不同时刻同一光源以不同的方式发光，等等。通过拍摄包含光标签的多帧图像，可以获得光标签在工作过程中所呈现的变化的特征，并利用这些特征来确定光标签或者其中的光源的成像区域。

图3示出了根据本发明一个实施例的用于确定光标签的成像区域的方法，其可以包括如下步骤：

步骤301：获得包含光标签的多帧图像。

光标签识别设备(例如用户携带的移动设备)可以通过其上的摄像头来采集包含光标签的多帧图像，该多帧图像例如可以是连续的多帧图像，也可以是不连续的或者部分连续的多帧图像。在一个实施例中，所述多帧图像是光标签识别设备在某一个时间段(例如，1秒)内采集的。在一个实施例中，在使用光标签识别设备采集多帧图像时，设备处于大致相同的位置和姿态。例如，由用户使用其移动设备在大致静止的情况下采集多帧图像。在此，假设光标签识别设备一共采集了包含光标签的m帧图像(m大于等于2)，并将该m帧图像依次指定为f₁,f₂,f₃,……f_m。

步骤302：针对所述多帧图像中的至少一对图像中的每一对图像，执行图像比较，以识别出一个或多个差异区域。

可以从所获得的多帧图像中任意选择一对或多对图像。例如，对于上述m帧图像，可以从中选择出m-1对图像，分别为：(f₁,f₂)，(f₁、f₃),……(f₁、f_m)。本领域技术人员可以理解，其他选择图像对的方式也是可行的，例如，对于上述m帧图像，也可以从中选择出图像对(f₁,f₂)，(f₂、f₃),……(f_m-1、f_m)；或者，也可以从中选择出图像对(f₁,f₂)，(f₃、f₄),……(f_m-1、f_m)。

针对每一对图像，可以对其执行图像比较，以识别出一个或多个差异区域。由于在光标签的工作过程中，其中的部分或者所有光源会随着时间的变化而呈现出不同的特征(例如，不同的颜色、图案、亮度等)，因此，通过对每一对图像执行图像比较，可以检测出两个图像之间存在差异的区域，该差异区域通常对应于光标签中的光源的成像区域。在图像比较过程中所检测的差异例如可以是亮度差异、颜色差异等。

可以采用本领域已知的各种方式来进行图像比较。在一个实施例中，可以对两个图像执行帧差计算，以检测两个图像之间存在差异的区域。在一个实施例中，可以采用机器学习，例如深度神经网络的方法，对图像进行比较。多帧图像的比较为对时序图像进行处理，因卷积神经网络CNN对图像处理非常有效，循环神经网络RNN可有效捕捉时序信息，所以可采用结合深度卷积神经网络CNN和深度循环神经网络RNN来执行图像比较的操作。

以图1所示的光标签100为例，假设在拍摄图像f₁时，第一光源101和第二光源102发光，第三光源103不发光；在拍摄图像f₂时，第二光源102和第三光源103发光，第一光源101不发光。图4示出了在图像f₁中的光标签100的成像，图5示出了在图像f₂中的光标签100的成像，其中，成像中的白色区域对应于正在发光的光源，成像中的灰色区域对应于除正在发光的光源之外的部分，包括光标签中的非光源部分和未发光的光源。由于光标签周围的环境通常不会发生显著变化，因此，在图4和图5中未示出光标签周围的环境的成像。

如此，在对图像对(f₁,f₂)执行图像比较之后，可以识别出图6所示的两个差异区域601和602，其分别对应于第一光源101和第三光源103的成像区域。

类似地，通过对其他图像对执行图像比较，可以识别出其他差异区域，这些差异区域中的每一个可以对应于第一光源101、第二光源102或第三光源103的成像区域。仍以图1所示的光标签100为例，假设在拍摄图像f₃时，第一光源101和第三光源103发光，第二光源102不发光。图7示出了在图像f₃中的光标签100的成像。如果对图像对(f₁,f₃)执行图像比较，可以识别出图8所示的两个差异区域801和802，其分别对应于第二光源102和第三光源103的成像区域。

步骤303：根据所述差异区域或其并集以及所述光标签的特征信息，确定光标签或者其中的光源的成像区域。

在识别出一个或多个差异区域之后，便可以根据这些差异区域以及光标签的特征信息，来确定光标签或者其中的光源的成像区域。光标签的特征信息例如可以包括下列中的一项或多项：光标签中的光源的数量、光源的形状特征、不同光源之间的相对位置关系、光源的发光方式、等等。光标签识别设备或者其中安装的应用程序通常能够预先知悉或者获得光标签的特征信息，例如，这些特征信息可以预先存储于光标签识别设备，或者被隐含地嵌入到用于确定成像区域的判定规则中。

在一个实施例中，可以首先获得这些差异区域的并集。例如，可以对图6所示的两个差异区域601和602和图8所示的两个差异区域801和802求并集，从而获得图9所示的三个差异区域901、902和903。根据差异区域的并集，并进一步考虑光标签的特征信息，便可以确定光标签或者其中的光源的成像区域。在一个实施例中，可以将差异区域的并集确定为光标签中的多个光源的成像区域。在一个实施例中，可以将差异区域的并集所在的一块更大的区域确定为光标签的成像区域，例如，可以将一块能够涵盖所有差异区域的区域确定为光标签的成像区域。

在一个实施例中，对于图9所示的三个差异区域901、902和903，通过考虑光标签100的特征信息(例如，光标签100具有三个类似的矩形光源101、102、103，三个矩形光源从上到下以一定间隔布置并且左右对齐，在光标签100工作过程中三个光源都会发生亮暗变化，每个光源的特定长宽比例信息，等等)，光标签识别设备可以确定这三个差异区域901、902、903分别对应于光标签100中的三个光源101、102、103的成像区域。在一个实施例中，根据光标签100中的三个光源的成像区域，考虑光标签100的特征信息，也可以进一步确定出整个光标签的成像区域。如此，可以针对所获得的多帧图像中的每一帧图像，通过检测或分析上述成像区域，来识别出光标签或者其中的光源所传递的信息。

在某些情况下，根据所述差异区域或其并集，可能无法确定出光标签或者其中的光源的成像区域。例如，对于图1所示的光标签100，如果在对若干个图像对执行图像比较后仅获得了与同一个光源对应的差异区域，或者仅获得了与光源101和102对应的两个差异区域，或者仅获得了与光源102和103对应的两个差异区域，则根据上述差异区域无法确定其对应于光标签100中的哪个或哪些光源，也就无法确定光标签或者其中的光源的成像区域。此时，可以针对另外的图像对(有可能需要采集更多的图像)继续执行图像比较，以获得更多的差异区域，直到能够根据差异区域或其并集确定出光标签或者其中的光源的成像区域。在一个实施例中，最终所获得的差异区域的并集可以包含光标签的工作过程中会发生状态变化的所有光源的成像区域。

需要说明的是，为了确定出光标签或者其中的光源的成像区域，并不需要识别出与光标签中的每个光源或者每个发生状态变化的光源对应的差异区域。例如，对于图6所示的两个差异区域601和602，尽管其中不包含与第二光源102对应的差异区域，但是由于差异区域601和602具有较远的间距，因此根据差异区域601和602的位置关系并考虑光标签100的特征信息(例如，光标签100中的三个光源的形状特征和相对位置关系)，可以确定出差异区域601和602应该分别对应于第一光源101和第三光源103的成像区域，从而可以确定出光标签100或者其中的各个光源的成像区域。

光标签通常安装于墙壁等固定位置，在大部分情况下，当使用光标签识别设备对光标签拍摄时，光标签周围的背景图像不会发生明显变化，如此，当对一对图像执行图像比较后，光标签周围的背景图像部分中通常不会存在明显的差异区域。但是，在一些情况下，光标签周围的背景图像会发生变化。例如，在使用识别设备采集包含光标签的多帧图像时，可能恰好有人从设备摄像头的视野中经过，或者在光标签周围可能存在运动的物体或者其他闪烁的光源。如此，当对一对图像进行图像比较时，可能会获得一些与光标签无关的差异区域。这些与光标签无关的差异区域可能会对光标签成像区域的确定造成干扰。

为了实现更好的识别效果或者抗干扰性，在一个实施例中，可以在步骤303中确定光标签或者其中的光源的成像区域时，基于光标签的特征信息(例如，光标签中的光源的数量、光源的形状特征、不同光源之间的相对位置关系、等等)来筛选出与光标签相关联的差异区域，之后，可以基于这些相关联的差异区域来确定光标签或者其中的光源的成像区域。例如，对于图1所示的光标签100，由于其中的每个光源都是矩形形状，因此在确定光标签或者其中的光源的成像区域时可以仅考虑呈现为矩形的差异区域。

在一个实施例中，可以在识别出差异区域后，根据光标签的特征信息判断该差异区域是否与光标签无关，如果无关的话剔除该差异区域。例如，对于图1所示的光标签100，如果在获得包含光标签100的多帧图像时恰好有一个圆灯在光标签100附近闪烁。在这种情况下，在对一对图像进行图像比较后，可能会另外识别出一个呈圆形的差异区域。但是，由于光标签100中的各个光源均是矩形形状，因此，可以认为该圆形的差异区域与光标签100无关，从而可以将其剔除。

在某些情况下，在使用设备采集包括光标签的图像时，设备可能会发生抖动或者移动。目前常用摄像头的采集帧率能够达到60帧/秒、120帧/秒、甚至更高，采集多帧图像通常仅需要很短的时间，因此，轻微的抖动或移动通常并不会影响到本发明的方法对光标签成像区域的确定。但是，在某些情况下，仍然期望尽可能地减轻或者消除由于设备抖动或者移动而造成的干扰，以实现更好的效果。为此，在执行图像比较之前，可以对不同的图像执行图像对准。在一个实施例中，可以基于不同图像之间的比较，来实现不同图像之间的图像对准。例如，可以根据图像中的特征点求解出两帧图像之间的变换矩阵，使得使用该变换矩阵变换后的第一图像中的静止物体的像素位置能与第二图像中的相应静止物体的像素位置完全相同。在一个实施例中，可以在采集多帧图像时跟踪设备在拍摄不同图像时的位置和/或姿态信息，并基于该位置和/或姿态信息对所采集的多帧图像进行补偿或校正，来实现不同图像之间的图像对准。在一个实施例中，可以搜索最优的变换矩阵，使得两幅图像的像素差尽可能的小，从而实现两幅图像的对准。在一个实施例中，可以采用机器学习，例如深度神经网络的方法来对图像进行对准，考虑到卷积神经网络CNN在二维图像处理上的有效性，可采用深度卷积神经网络CNN来实现图像的对准。

在一些实施例中，为了提高效率或者改善效果，可以根据光标签的特征信息对所获得的原始图像进行预处理，以将原始图像转换为更能代表光标签特征的图像，从而减轻或者消除原始图像中的冗余信息。在一个实施例中，该预处理用于将原始图像转换为灰度图或者单通道图。例如，如果光标签中的光源被配置为发蓝光，则可以将原始图像转换为B通道图像或者U通道图像，从而可以从原始图像中滤除大量与光标签无关的信息，有利于后续的处理。在一个实施例中，该预处理用于从原始图像中选择感兴趣区域(ROI)。由于光标签通常比周围环境具有更高的亮度，因此该感兴趣区域例如可以是涵盖原始图像中的高亮部分的一个或多个区域。如果光标签中的某些光源在工作时发出特定颜色的光，则可以将感兴趣区域选择为涵盖原始图像中的特定颜色部分的一个或多个区域。在选择了感兴趣区域之后，在后续操作(例如图像比较)中可以仅针对该感兴趣区域进行处理，而不必处理整个图像，如此，可以减少计算量，提高处理效率。

通过采用本发明的实施例，可以利用光标签中的光源本身的变化特征来在图像中检测出光标签或者其中的光源的成像区域，具有良好的识别效果，并且在各种环境光照条件下都具有良好的适用性，而且，这种方法不需要在光标签中另外设置辅助定位标识，因此可以降低光标签的复杂度、减少制造成本、降低功耗。

需要说明的是，本发明的方案并不要求光标签中的每一个光源在工作过程中都随着时间的变化展现出不同的特征。例如，对于图1所示的光标签100，如果其中的第二光源102在工作过程中始终以相同的方式发光或者始终展现出相同的特征，则可以采用本发明的方法检测出第一光源101和第三光源103的成像区域，继而，可以基于光标签100的结构特征来确定第二光源102的成像区域或者整个光标签100的成像区域。

本文中提到的识别设备可以是用户携带的设备(例如，手机、平板电脑、智能眼镜、AR眼镜、智能头盔、智能手表、等等)，但是可以理解，该识别设备也可以是能够自主移动的机器，例如，无人机、无人驾驶汽车、机器人等，该识别设备上可以安装有图像采集器件，例如摄像头。

在本发明的一个实施例中，可以以计算机程序的形式来实现本发明。计算机程序可以存储于各种存储介质(例如，硬盘、光盘、闪存等)中，当该计算机程序被处理器执行时，能够用于实现本发明的方法。

在本发明的另一个实施例中，可以以电子设备的形式来实现本发明。该电子设备包括处理器和存储器，在存储器中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，能够用于实现本发明的方法。电子设备可以是本文所述的识别设备，并且其上可以安装有摄像头。电子设备也可以不具有摄像头并且不采集包含光标签的图像，而是从具有摄像头的其他设备接收包含光标签的图像。

本文中针对“各个实施例”、“一些实施例”、“一个实施例”、或“实施例”等的参考指代的是结合所述实施例所描述的特定特征、结构、或性质包括在至少一个实施例中。因此，短语“在各个实施例中”、“在一些实施例中”、“在一个实施例中”、或“在实施例中”等在整个本文中各处的出现并非必须指代相同的实施例。此外，特定特征、结构、或性质可以在一个或多个实施例中以任何合适方式组合。因此，结合一个实施例中所示出或描述的特定特征、结构或性质可以整体地或部分地与一个或多个其他实施例的特征、结构、或性质无限制地组合，只要该组合不是不符合逻辑的或不能工作。本文中出现的类似于“根据A”、“基于A”、“通过A”或“使用A”的表述意指非排他性的，也即，“根据A”可以涵盖“仅仅根据A”，也可以涵盖“根据A和B”，除非特别声明或者根据上下文明确可知其含义为“仅仅根据A”。在本申请中为了清楚说明，以一定的顺序描述了一些示意性的操作步骤，但本领域技术人员可以理解，这些操作步骤中的每一个并非是必不可少的，其中的一些步骤可以被省略或者被其他步骤替代。这些操作步骤也并非必须以所示的方式依次执行，相反，这些操作步骤中的一些可以根据实际需要以不同的顺序执行，或者并行执行，只要新的执行方式不是不符合逻辑的或不能工作。

由此描述了本发明的至少一个实施例的几个方面，可以理解，对本领域技术人员来说容易地进行各种改变、修改和改进。这种改变、修改和改进意于在本发明的精神和范围内。虽然本发明已经通过优选实施例进行了描述，然而本发明并非局限于这里所描述的实施例，在不脱离本发明范围的情况下还包括所作出的各种改变以及变化。

Claims

1.一种用于确定光通信装置的成像区域的方法，其中，所述光通信装置包括一个或多个光源，所述方法包括：

获得包含所述光通信装置的多帧图像；

针对所述多帧图像中的至少一对图像中的每一对图像，执行图像比较，以识别出一个或多个差异区域；以及

根据所述差异区域或其并集以及所述光通信装置的特征信息，确定所述光通信装置或者其中的光源的成像区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述光通信装置的特征信息包括下列中的一项或多项：所述光通信装置中的光源的数量、所述光源的形状特征、不同光源之间的相对位置关系、所述光源的发光方式。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述获得包含所述光通信装置的多帧图像包括：

使用设备在大致相同的位置和姿态下获得所述多帧图像。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，在执行所述图像比较之前，还包括如下步骤：

如果所述多帧图像未对准，则对所述多帧图像执行图像对准。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述执行图像对准包括：

基于设备在拍摄不同图像时的位置和/或姿态信息，对所述多帧图像执行图像对准。

6.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：在执行所述图像比较之前，

将所述图像转换为灰度图或者单通道图；和/或

从所述图像中选择用于执行图像比较的感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域包含所述光通信装置或者其中的光源的成像区域。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述差异区域的并集包含所述光通信装置的工作过程中会发生状态变化的所有光源的成像区域。

8.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述根据所述差异区域或其并集以及所述光通信装置的特征信息确定所述光通信装置或者其中的光源的成像区域包括：

根据所述光通信装置的特征信息识别出与所述光通信装置相关联的差异区域。

9.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：

在识别出所述差异区域后，根据所述光通信装置的特征信息识别出与所述光通信装置无关的差异区域，并剔除这些无关的差异区域。

10.一种存储介质，其中存储有计算机程序，在所述计算机程序被处理器执行时，能够用于实现权利要求1-9中任一项所述的方法。

11.一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，在所述计算机程序被处理器执行时，能够用于实现权利要求1-9中任一项所述的方法。