CN114500972A - 用于改善颜色感知的视频流水线系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种用于促进增强视频流水线以改善颜色感知的系统(100)。所述系统包括被配置为生成第一视频流(113)的第一源(101)、被配置为生成第二视频流(114)的第二源(102)、以及计算设备(103)。在这种情况下，所述计算设备(103)被配置为将所述第一视频流(113)叠加到所述第二视频流(114)上，从而生成输出视频流(115)。所述计算设备(103)还被配置为通过分析所述第一视频流(113)和/或所述第二视频流(114)来计算所述输出视频流(115)的单独像素或相邻的单独像素的离散像素集合的加权因子。

Description

用于改善颜色感知的视频流水线系统和方法
技术领域
本发明涉及包括两个视频源的图像和/或实时视频处理系统，由此各个视频源的信息适于改善视觉感知。一种可能的应用是增强现实眼镜，其中微型显示器通过光学系统将虚拟物体投影到眼睛中，而在背景中仍然可以看到现实世界。
背景技术
发光显示器的颜色校准在本领域中是已知的，其中可以根据要示出或显示的视频或图像的内容动态地调整诸如LED的发光元件的颜色。这可以另外考虑显示器的任何非均匀性、所述显示器的温度效应和寿命退化以及内容本身。本领域已知的颜色校准方法通常定义色点和校准矩阵，校准矩阵基于被定义为0和1之间的实数的所谓矩阵因子来进行加权。因此，给人的印象是可以看到深得多的饱和颜色，或者事实上在校准计算中考虑了更深的颜色。
例如，文件WO 2019/215219 A1示出了可以由电池供电的LED显示器的无线控制和驱动，其进一步包括内容相关的校准。如果图像是直接看到的(例如电视)或投影在均匀的白色背景上的(例如电影院)，则所述校准是足够的。但是，如果将图像投影或覆盖在不均匀的背景上，则所产生的颜色和亮度感知将不再正确，从而严重影响图像质量。
此外，在此通过引用并入来自WO 2019/215219 A1和EP 3 705 989 A1的所有主题的全部细节，特别是关于这些申请中使用的数学模型。
发明内容
因此，本发明的一个目的是提供一种系统和方法，用于特别是通过使用第二视频源来促进增强视频流水线以改善颜色感知，从而解决上述限制。
该目的通过根据本发明的第一方面的系统的特征和根据本发明的第二方面的方法的特征来实现。本发明还包含进一步的改进。
根据本发明的第一方面，提供了一种用于促进增强视频流水线以改善颜色感知的系统。该系统包括被配置为生成第一视频流的第一源、被配置为生成第二视频流的第二源、以及计算设备。在这种情况下，所述计算设备被配置为将所述第一视频流叠加到所述第二视频流上，从而生成输出视频流。所述计算设备还被配置为通过分析所述第一视频流和/或所述第二视频流来计算所述输出视频流的单独像素或相邻的单独像素的离散像素集合的加权因子。
因此，所提出的解决方案提出了一种增强视频流水线，它基于背景参数(例如，色度、亮度、反射、漫射等)来校正视频流。例如，利用来自第二源的第二视频流，视频流水线可以覆盖并且可以校正来自第一源的要投影或覆盖在表面或背景上的视频流以考虑表面或背景参数。
优选地，该系统还包括被配置为存储预先计算的颜色操纵矩阵的存储器。在这点上，计算设备还被配置为利用加权因子来确定预先计算的颜色操纵矩阵的百分比。预先计算的颜色操纵矩阵对应于根据国际照明委员会(CIE)的XYZ颜色空间。
颜色操纵矩阵或颜色校正矩阵优选地从存储在非易失性存储器中的测量数据得出。该测量数据可以是基于使用例如不同视角、当前设置或任何其他对特定显示器的颜色和亮度感知有其影响的参数的工厂测量值的多个集合。通过加权因子，颜色操纵矩阵实时改变，以反映每个像素或相邻像素的集群的实际颜色和亮度感知。
优选地，计算设备还被配置为估计第二视频流的单独像素或相邻的单独像素的离散像素集合的影响因子，以及还被配置为根据影响因子来实现加权因子。有利地，所述影响因子解决背景相对于前景的总影响，其可以例如逐场景或逐帧变化。
优选地，计算设备还被配置为实时计算加权因子。有利地，所提出的解决方案提供了用于基于单独像素或像素的集群分析第一视频流和/或第二视频流、或者第一视频流和/或第二视频流的一部分从而产生所述加权因子的实时计算引擎。
优选地，计算设备还被配置为对第一视频流和/或第二视频流进行伽马(Gamma)校正。另外，计算设备还被配置为对第一视频流和/或第二视频流执行面内平移和旋转校正。另外，计算设备还被配置为对输出视频流的单独像素或相邻的单独像素的离散像素集合执行温度补偿。有利地，第一视频流和第二视频流之间的任何偏移被校正以及被伽马校正以实现改善的眼睛感知。
优选地，计算设备还被配置为对第一视频流和/或第二视频流执行开窗口。可以在视频流的每一帧上实施所述开窗口，以例如基于目标分辨率降低特定帧或流的当前分辨率。附加地或替选地，可以在帧的一部分上实施所述开窗口，使得保持所述部分的分辨率而降低其余部分的分辨率。
优选地，该系统还包括第一视频流和/或第二视频流和/或输出视频流被投影到其上的表面，并且其中，可选地，输出视频流通过光波导传输，由此该表面通过光波导被感知，所述光波导优选是全息波导。有利地，所提出的解决方案促进了执行实时位置和内容相关校准的增强视频流水线系统，其可以应用于任何透明像素寻址设备。
根据本发明的第二方面，提供了一种用于促进增强视频流水线以改善颜色感知的方法。该方法包括由第一源生成第一视频流的步骤。此外，该方法包括由第二源生成第二视频流的步骤。该方法还包括由计算设备将第一视频流叠加到第二视频流上以生成输出视频流的步骤。另外，该方法包括由计算设备通过分析第一视频流和/或第二视频流来计算输出视频流的单独像素或相邻的单独像素的离散像素集合的加权因子的步骤。
因此，所提出的解决方案提出了一种增强视频流水线，其通过考虑背景参数(例如色度、亮度、反射、漫射等)来校正视频流。
优选地，该方法还包括将预先计算的颜色操纵矩阵存储在存储器中的步骤。另外，该方法还包括利用加权因子来确定预先计算的颜色操纵矩阵的百分比的步骤。进一步优选地，该方法还包括实时计算加权因子的步骤。
有利地，通过特别考虑背景影响的加权因子，颜色操纵矩阵实时改变以反映每个像素或相邻像素的集群的实际颜色和亮度感知。
优选地，该方法还包括将输出视频流存储在片上存储器中以便以不同于第一源的帧速率访问输出视频流的步骤。进一步优选地，该方法包括根据跟踪观看者位置和/或移动和/或眼睛视角的外部数据源的输入来执行后期重投影功能的步骤。
有利地，将最终数据流存储在片上存储器(例如，SRAM)中，例如使得显示驱动器可以以不同于第一视频源的帧速率访问该视频数据。后期重投影还允许根据跟踪观看者位置、移动或视角的外部数据源的输入来调整图像和像素。
附图说明
现在仅通过示例而非限制的方式关于附图进一步解释本发明的示例性实施方式。在附图中：
图1示出了根据本发明的第一方面的系统的第一示例性实施方式；
图2示出了根据本发明的第一方面的系统的第二示例性实施方式；
图3示出了根据本发明的第一方面的增强视频流水线的示例性过程的流程图；
图4示出了根据本发明的第一方面的增强视频流水线的第一示例性实现方式；
图5示出了根据本发明的第一方面的增强视频流水线的第二示例性实现方式；
图6A示出了根据本发明的第一方面的增强视频流水线的第三示例性实现方式；
图6B示出了根据本发明的第一方面的增强视频流水线的第四示例性实现方式；以及
图7示出了根据本发明的第二方面的方法的示例性实施方式。
具体实施方式
现在将详细参考其示例在附图中示出的本发明的实施方式。然而，可以对本发明的以下实施方式进行各种修改，并且本发明的范围不受以下实施方式的限制。
在图1中，示出了根据本发明的第一方面的系统100的第一示例性实施方式。系统100包括生成定义或特定格式的第一视频流113的第一源或第一视频源101。例如，第一源101可以是显示管芯(die)，例如LED显示管芯或RGB LED显示管芯，其通过RGB输入显示视频。在这点上，例如可以从本地或外部源111发送输入。系统100还包括生成定义或特定格式的第二视频流114的第二源或第二视频源102。例如，第二源102可以是相机，其中第二视频流可以通过RGB输入而源自相机。替选地，第二源102可以是显示管芯，例如LED显示管芯或RGB LED显示管芯，其通过RGB输入显示视频，并且可以从本地或外部源112发送输入。
此外，系统100包括计算设备103，其将第一视频流113叠加到第二视频流114上(或者反之亦然)，以生成输出视频流115。在这点上，计算设备103在数据减少的情况下，基于单独像素或像素的集群来分析第一视频流113和/或第二视频流114、或者第一视频流113的一部分和/或第二视频流114的一部分，由此产生加权因子。这样的加权因子可以是例如对要发出或感知的颜色的亮度的加权。计算设备103可以用定制电子设备、FPGA(现场可编程门阵列)、微控制器、处理器等来实现，以促进实时计算引擎。
系统100还包括主要存储预先计算的操纵或校准矩阵的存储器104。存储器104还可以被配置为用作第一源101的视频数据117的本地源和/或存储库以及用作第二源102的视频数据118的本地源和/或存储库。存储器104还可以被配置为存储输出视频流115。存储器104还可以包括处理命令和/或指令以在计算设备103内执行并且能够通过交换控制信号116与计算设备103通信。系统100还可以包括专用于例如第一视频流113和/或第二视频流114和/或输出视频流115的附加存储器。所述附加存储器优选地是片上存储器，例如静态随机存取存储器。
在图2中，示出了根据本发明的第一方面的系统200的第二示例性实施方式。系统200与图1的系统100的不同之处在于系统200另外包括表面205，其中计算设备103可以将要显示的视频流215投影到表面215上。所述视频流215可以包括第一视频流113和/或第二视频流114和/或叠加到第二视频流114上的第一视频流113(即输出视频流115)。附加地或替选地，叠加到第二视频流114上的第一视频流113(即输出视频流115)可以通过光波导(未示出)传输，所述光波导例如全息光波导，其中可以通过该光波导感知表面205。
因此，可以理解，系统200类似于增强现实系统或护目镜，其中表面205可以被解释为护目镜的眼镜。第二源102可以被解释为安装在护目镜上的相机，其用作次要或辅助信息通道。第一源101用作包含要示出或显示在护目镜本身的眼镜上的信息的主要(primary)信息通道。优选地，该信息源自本地或外部数据源。
因此，系统200描述了一种通用实时视频处理系统，其能够基于与来自第一视频流113的要显示的主要信息和/或来自第二视频流114的辅助信息相关的标准来执行实时像素颜色调整。在这点上，第二视频流114不一定需要链接到要显示的主要信息的通道。
在图3中，示出了根据本发明的第一方面的增强视频流水线300的示例性过程的流程图。RGB输入301表示主要信息通道的RGB输入，而RGB输入302表示次要或辅助(auxiliary)信息通道的RGB输入。主要信息通道可以对应于第一源101，辅助信息通道可以对应于第二源102。替选地，主要信息通道可以对应于第二源102，辅助信息通道可以对应于第一源101。通常，将第一源101和第二源102作为主要通道或次要通道的执行取决于要在其上执行视频流水线300的应用。
优选地，主要RGB输入301和/或辅助RGB输入302被几何校正，即X-Y平移和旋转偏移校正。进一步优选地，主要RGB输入301和/或辅助RGB输入302被伽马校正。
主要RGB输入301和辅助RGB输入302被馈送到因子引擎303，该因子引擎303基于单独像素或相邻像素的集群来确定加权因子A、B、C、…、N，以确定预先计算的色彩校正或操纵矩阵M1a、M1b、M1c、…、M1n的百分比量。矩阵M1a、M1b、M1c、…、M1n基本上用于校准，其中a、b、c、…、n是整数。矩阵M1a、M1b、M1c、…、M1n可以驻留在存储器104中，或者计算设备103可以从矩阵M1a、M1b、M1c、…、M1n的原始格式实时得出矩阵M1a、M1b、M1c、…、M1n。
在接下来的连续过程中，执行加权因子乘法305和最终矩阵计算306，使得：
A×M1a+B×M1b+C×M1c+…+N×M1n＝Mfinal
其中，Mfinal表示最终矩阵，即要显示的输出RGB流。另外，在输出RGB流上实施通用像素级校正309，例如温度补偿。
需要注意的是，次要视频流不一定需要与主要视频流具有相同的分辨率，也不必具有相同的帧速率。在分辨率较低的情况下，计算设备103调整读出(例如，通过使用插值滤波器进行开窗口)以反映要在主要视频流中处理的特定像素的位置。在不同帧速率的情况下，可以使用来自前一帧或当前帧的数据。替选地，计算设备103也对主要通道或次要通道执行帧速率转换(扫描转换)以及分辨率缩放、旋转或任何几何校正，使得两个视频流在被用于增强视频流水线300之前具有相同的帧速率和分辨率。
系统100或200可以包括专用于主要通道和/或辅助通道的附加存储器。例如，在主要通道和辅助通道都具有包含先前图像的存储器的情况下，计算设备103可以在所述图像中的各个像素之间进行比较。如果对于图像中的某个像素，次要通道和主要通道都具有相同的数据，则计算设备103避免任何进一步的计算并且利用来自先前帧计算的先前结果。这种技术显著减少了整体计算时间。
在第一源101和/或第二源102被实现为LED显示器的情况下，LED的光输出易受温度变化的影响。因此，视频流水线300在末端包括额外的乘法器308以补偿这些变化，其中乘法因子在某些相关间隔中被更新。替选地，也可以通过例如由因子引擎303在提出的视频流水线300中修改各个矩阵元素而不是之后乘以它来包括温度变化补偿。
矩阵M1a、M1b、M1c、…、M1n理想情况下是从测量数据中得出的，这些数据可以是基于使用不同视角、当前设置或任何其他对特定显示器的颜色和亮度感知有其影响的参数的工厂测量值的多个集合。假定关于这些参数的当前信息，计算设备103被配置为实时计算和改变校正或校准矩阵M1a、M1b、M1c、…、M1n，以反映基于测量值集合的变化。
在图4中，示出了根据本发明的第一方面的增强视频流水线300的第一示例性实现方式。在本文中，图像401表示来自主要通道的信息，图像402表示来自辅助通道的信息，其中图像401将被叠加到图像402上。根据图2所示的系统200，图像402可以解释为通过相机看到的背景，图像401可以解释为前景图像或要显示在护目镜上的信息。图像403表示图像401和402的叠加输出。
从图像403的像素点404、405、406可以看出，叠加或覆盖导致图像401的颜色损失。根据背景、即图像402中的颜色，计算设备103执行针对或多或少的饱和度的或多或少的加重。计算设备103可以定义例如三个矩阵，每一个矩阵分别用于红色、绿色和蓝色作为当背景颜色为白色时要使用的标准矩阵。另外，计算设备103可以在这三个矩阵之上使用用于白色的第四矩阵。在背景颜色为蓝色的情况下，则要定义另一组矩阵，背景为红色或绿色时同样要这样做。一旦背景的像素颜色被分析并由矩阵表示，则计算设备103确定校正因子并在实时参数逻辑中实施。计算最终颜色校正矩阵并显示改变后的颜色。
计算设备103优选地执行背景提取，其中从期望的(前景)像素减去背景而得出特定像素的要显示的亮度(作为矩阵数字)。于是最终显示的像素是残差值，因为背景已经包含要显示的(颜色亮度)信息的一部分。因此，这种情况下的校正因子简单地变成了背景和前景图像之间的差异的度量。
从图像403的像素点407、408、409可以看出，所提出的增强视频流水线300的实现极大地改善了颜色感知。例如，在像素点409处，如果背景已经提供了足够的绿色，则在前景图像的相同像素点处减少绿色，从而改善叠加图像403的颜色感知。
替选地，计算设备可以使用辅助通道(例如，相机)来查看前景和背景两者，然后可以执行分析。换句话说，现在相机不仅可以查看背景，还可以显示要显示的图像，而相机现在安装在护目镜眼镜的前面(从佩戴该护目镜的人的角度来看)。当然，这会对矩阵需要如何构建和预先计算有影响，但结果可以与将相机安装在护目镜眼镜的后面或旁边时(再次从佩戴该护目镜的人的角度来看)的结果完全相同。
在图5中，示出了根据本发明的第一方面的增强视频流水线300的第二示例性实现方式。在本文中，背景501被用作颜色键，例如用作本领域已知的绿屏键控。仅当背景501具有某些绿色值502时才会显示要显示的信息503。结果图像显示在右侧504中。
需要注意的是，可以针对所有种类的颜色、范围、以及甚至不连续的颜色范围来实施所示的颜色键控。此外，绿屏背景502在这里是来自例如数据源通道的主要信息503要被显示或与之结合的唯一位置。
在图6A中，示出了根据本发明的第一方面的增强视频流水线300的第三示例性实现方式。图像601表示来自本地或来自外部数据源的输入图像，图像602表示操纵后的图像。该示例特别涉及针对有视力障碍的人的视觉帮助。对于该特定应用，只有次要信息通道用于实时图像处理。例如，如果某人不能很好地看到蓝色，则这些颜色可以实时调整为例如更多的红色和黄色色调。
在图6B中，示出了根据本发明的第一方面的增强视频流水线300的第四示例性实现方式。图像603表示来自本地或来自外部数据源的输入图像，图像604表示操纵后的图像。该示例大体上说明了初步的边缘检测方案。在这里，需要利用像素的集群(而不仅仅是单独像素)来执行初步的边缘检测，同时仅使用次要信息通道。在该特定情况下，特定集群的加权因子A、B、C、…、N会被记住以供下一个集群使用，因此会添加或重新计算一组有限的因子。
下面根据CIE 1931颜色空间详细解释传统的颜色校准和所提出的内容相关颜色校准的概念。
需要在定义的电流和定义的温度下测量显示管芯的RGB LED。这种测量可以用例如光谱仪执行。这为一个LED中的每一种R、G和B颜色产生色度x、y和亮度Y测量值。x、y、Y值被转换为X、Y、Z以在线性空间中工作。例如，测量值可以表示为：
Rin＝(Rinx,Riny,RinY)＝(RinX,RinY,RinZ)
Gin＝(Ginx,Giny,GinY)＝(GinX,GinY,GinZ)
Bin＝(Binx,Biny,BinY)＝(BinX,BinY,BinZ)
使用以下公式执行颜色转换：
Figure BDA0003348995050000101
Figure BDA0003348995050000102
Figure BDA0003348995050000103
Figure BDA0003348995050000104
Figure BDA0003348995050000105
LED现在已校准为要显示的目标颜色，这些颜色由特定标准定义，例如NTSC、AdobeRGB、PAL等。例如，目标红色可以定义为：
Rtarg＝(Rtargx,Rtargy,RtargY)＝(RtargX,RtargY,RtargZ)
线性关系可以扩展到所有颜色，例如：
RtargX＝RinX x RonR+GinX x GonR+BinX x BonR
RtargY＝RinY x RonR+GinY x GonR+BinY x BonR
RtargZ＝RinZ x RonR+GinZ x GonR+BinZ x BonR
其中，RonR表示在所期望的(目标)红色颜色中需要使用多少来自原生LED的红色的贡献。GonR表示需要将多少原始LED颜色的绿色添加到该红色中，依此类推。替选地，采用以下矩阵形式：
Figure BDA0003348995050000106
对绿色和蓝色也执行此操作产生以下矩阵公式：
Figure BDA0003348995050000111
由于输入已知且目标已知，因此等式(3)可以求解RonR等，例如：
Figure BDA0003348995050000112
需要注意的是，所有目标的亮度Y都归一化为1。因此，可以添加附加信息，以不仅将LED校准颜色设置为目标颜色，而且还使用每个单独目标颜色的亮度来当所有RGB颜色都点亮时，将显示设置为固定的白点。例如，以下矩阵：
Figure BDA0003348995050000113
其中，WX、WY、WZ是白点。在这种情况下，RX、GX、…是目标颜色矩阵，因为需要这些目标颜色和目标的亮度来获得正确的白点。因此，需要等式(5)来求解RGB。
Figure BDA0003348995050000114
需要注意的是，人眼的颜色感知在x方向最敏感，在y方向较不敏感。然而，当颜色的亮度变化时，证明人眼的颜色感知会发生变化。此外，关于分辨率，或者换句话说，人类如何感知图片或图像的清晰度，这在红色分量中最敏感。最不敏感的是蓝色分量。表明这一点的最好的示例是阅读黑色背景中的蓝色文本。与阅读黑色背景上的红色文本相比，这要困难得多。此外，人眼对渐进的亮度变化也不敏感。最好的示例是例如投影仪或投影机。与中心的亮度(100％)相比，角落处测得的亮度仅为25％。人类会感知为这是一致的。亮度的直接差异将被快得多地感知(在容差范围内)。
因此，出于校准目的，在需要校准一批蓝色颜色的情况下，亮度变化将产生好得多的感知均匀性。因此，需要这种蓝色亮度变化的LED将需要不同的矩阵。因此需要两个矩阵。然而，(当还与R和G一起使用时)改变目标颜色的亮度会导致白点发生变化。因此，需要通过改变蓝色亮度来进行蓝色校准的LED会给出非常不同的白点。很明显，这当然是不期望的，因此，解决方案在于使用内容相关的因子。该因子将定义何时使用蓝色矩阵或正常矩阵。
此外，每个单独的RGB LED的矩阵(由于LED的变化)是不同的。以下示例使用一个LED进行解释。
例如，可以定义当只需要显示蓝色时使用的一个矩阵(MBonly)以及当使用蓝色同时还显示绿色和红色时使用的一个矩阵(MBmix)。这些矩阵以与等式(1a)-(6)中所示相同的方式得出。
这里，当要显示的内容只有蓝色时，需要100％使用MBonly，当存在红色和绿色大量混合时，需要100％使用MBmix。因此，要使用的最终矩阵是：
Mfinal＝因子×MBmix+(1-因子)MBonly (7)
当因子＝1时，Mfinal＝MBmix，
当因子＝0时，Mfinal＝MBonly。
接下来，可以定义加权因子的公式，该公式考虑了上述假设并且也可以实时实现：
Figure BDA0003348995050000121
当只显示蓝色时，因子＝0，
当蓝色对要显示的内容有少量参与时，0<因子<1，
当蓝色是颜色的大量混合时，因子>＝1(裁剪)。
以下示例涉及仅使用辅助通道的信息的场景。
在用于补偿背景的实施方式中，可以应用以下方法。需要注意的是，仅为了简单起见，假设红色、绿色和蓝色具有与LED的颜色相同的色度。对于本领域技术人员来说，并入上述步骤，即并入根据等式(1a)至(8)的技术是显而易见的。然而，为了避免不必要的复杂性，为了解释，在以下示例中省略了上述步骤。在该示例中，为了更容易得出因子，校准矩阵分为三部分，例如：
Figure BDA0003348995050000131
在这种情况下，因子A、B和C不是从主要通道得出的，而是从辅助通道得出的。对于该示例，LED发出的亮度会通过背景信息进行补偿，以尽可能接近预期颜色。
自然完美的背景可以定义为：
RGBback＝(Rn，Bn，Gn) (10)
其中，Rn、Bn、Gn数被归一化为0和1之间的值。这种自然背景可以任意选择，且旨在用于设置参考。在该参考中，不需要改变要显示的颜色。因此，假设背景等于Rn、Gn、Bn；要显示的颜色必须保持不变。
该示例中的另一个假设是分配背景影响因子(Bif)。该背景影响因子设置背景与前景相比的总影响。背景影响因子可以设置为百分比，例如10％，这在物理上意味着前景(即要显示的真实图片)是背景的10倍亮。需要注意的是，背景影响因子可以例如由于相机中存在自动增益控制而逐场景或甚至逐帧变化。
例如，如果目标颜色由以下给出：
(Rn+Δr；Gn+Δg；Bn+Δb)
其中，Δr、Δg和Δb都可以是负数或正数。它们可以表示如下：
Δr＝Rprimary-Rauxiliary×Bif-Rauxiliary，ref (11a)
Δg＝Gprimary-Gauxiliary×Bif-Gauxiliary，ref (11b)
Δb＝Bprimary-Bauxiliary×Bif-Bauxiliary，ref (11c)
如果Δr为正数，则需要加重红色。如果Δr为负数，则背景中的红色很充足。如果Δr、Δg、Δb都为正数，这意味着只需要轻微的颜色提升。该示例中来自等式(11a)-(11c)的最终因子为：
A＝Δr (12a)
B＝Δg (12b)
C＝Δb (12c)
最终矩阵Mfinal可以实现为：
Figure BDA0003348995050000141
在图7中，示出了根据本发明的第二方面的方法的示例性实施方式。在第一步骤701中，生成第一视频流。在第二步骤702中，生成第二视频流。在第三步骤703中，将第一视频流叠加到第二视频流上以生成输出视频流。最后，在第四步骤704中，通过分析第一视频流和/或第二视频流来计算输出视频流的单独像素或相邻的单独像素的离散像素集合的加权因子。
本发明的实施方式可以通过硬件、软件或其任意组合来实现。本发明的各种实施方式可由一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器等来实现。
尽管已经针对一个或多个实现方式说明和描述了本发明，但本领域的其他技术人员在阅读和理解本说明书和附图后将想到等效的改变和修改。另外，虽然本发明的特定特征可能仅关于多个实现方式中的一个而被公开，但是如对于任何给定或特定应用可能是期望的和有利的，这种特征可以与其他实现方式的一个或多个其他特征组合。

Claims (15)

1.一种用于促进增强视频流水线以改善颜色感知的系统(100)，所述系统包括：
被配置为生成第一视频流(113)的第一源(101)；
被配置为生成第二视频流(114)的第二源(102)；以及
计算设备(103)，
其中，所述计算设备(103)被配置为将所述第一视频流(113)叠加到所述第二视频流(114)上，从而生成输出视频流(115)，以及
其中，所述计算设备(103)还被配置为通过分析所述第一视频流(113)和/或所述第二视频流(114)来计算所述输出视频流(115)的单独像素或相邻的单独像素的离散像素集合的加权因子。
2.根据权利要求1所述的系统，
其中，所述系统还包括被配置为存储预先计算的颜色操纵矩阵(304)的存储器(104)。
3.根据权利要求1或2所述的系统，
其中，所述计算设备(103)还被配置为利用所述加权因子来确定所述预先计算的颜色操纵矩阵(304)的百分比。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的系统，
其中，所述预先计算的颜色操纵矩阵(304)对应于根据国际照明委员会(CIE)的XYZ颜色空间。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，
其中，所述计算设备(103)还被配置为估计所述第二视频流(114)的单独像素或相邻的单独像素的离散像素集合的影响因子，以及还被配置为根据所述影响因子来实现所述加权因子。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的系统，
其中，所述计算设备(103)还被配置为实时计算所述加权因子。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统，
其中，所述计算设备(103)还被配置为对所述第一视频流(113)和/或所述第二视频流(114)进行Gamma校正。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的系统，
其中，所述计算设备(103)还被配置为对所述第一视频流(113)和/或所述第二视频流(114)执行面内平移和旋转校正。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的系统，
其中，所述计算设备(103)还被配置为对所述第一视频流(113)和/或所述第二视频流(114)执行开窗口。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的系统，
其中，所述系统还包括所述第一视频流(113)和/或所述第二视频流(114)和/或所述输出视频流(115)被投影到其上的表面(205)，以及其中，可选地，所述输出视频流(115)通过光波导传输，由此所述表面(205)通过所述光波导被感知，所述光波导优选是全息波导。
11.一种用于促进增强视频流水线以改善颜色感知的方法，所述方法包括以下步骤：
由第一源(101)生成(701)第一视频流(113)；
由第二源(102)生成(702)第二视频流(114)；
由计算设备(103)将所述第一视频流(113)叠加(703)到所述第二视频流(114)上以生成输出视频流(115)；以及
由所述计算设备(103)通过分析所述第一视频流(113)和/或所述第二视频流(114)来计算(704)所述输出视频流(115)的单独像素或相邻的单独像素的离散像素集合的加权因子。
12.根据权利要求11所述的方法，
其中，所述方法还包括以下步骤：将预先计算的颜色操纵矩阵(304)存储在存储器(104)中。
13.根据权利要求11或12所述的方法，
其中，所述方法还包括以下步骤：利用所述加权因子来确定所述预先计算的颜色操纵矩阵(304)的百分比。
14.根据权利要求11至13中任一项所述的方法，
其中，所述方法还包括以下步骤：实时计算所述加权因子。
15.根据权利要求11至14中任一项所述的方法，
其中，所述方法还包括以下步骤：
将所述输出视频流(115)存储在片上存储器中以便以不同于所述第一源(101)的帧速率访问所述输出视频流(115)；以及
根据跟踪观看者位置和/或移动和/或眼睛视角的外部数据源的输入来执行后期重投影功能。
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