JP6328275B2 - 画像タイプ識別方法、装置、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

画像タイプ識別方法、装置、プログラム及び記録媒体 Download PDF

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Description

本願は、出願番号がＣＮ２０１６１００９７１５３.１であって、出願日が２０１６年０２月２２日である中国特許出願に基づいて優先権を主張し、当該中国特許出願のすべての内容を援用する。
本発明は、通信技術分野に関し、特に、画像タイプ識別方法、装置、プログラム及び記録媒体に関する。
表示デバイスに表示させる画像は、一般的に、二種がある。その中、一種は、人工的に合成した画像であって、合成画像とよばれ、もう一種は、自然界に存在する画像であって、自然画像と呼ばれる。合成画像は、一般的に、表示デバイスの特性によって、表示デバイスの特性により合う内容を人工的に制作して得る画像である。例えば、表示デバイスが表示できるビット深度、色域及びコントラストに従って、より美しい画像を制作する。自然画像は、一般的に、自然界に真実に存在するものであり、特定の表示デバイスの特性に従って、処理したことがない画像である。それで、自然画像に対して、特定の画像処理技術を使用して処理を行って、自然画像がもっと美しくなるようにすることができる。しかし、もし、合成画像に対して処理を行うと、合成画像の美しさに影響を与えるおそれがある。
それで、画像に対して後処理を行う前に、その画像のタイプを識別して、画像タイプに応じて画像に対して後処理等の操作を行うか否かを決定して、画像の美しさを維持する必要がある。
従来は、画像エントロピーを算出する方法を採用して、画像タイプを識別した。具体的には、画像エントロピーが所定の閾値以上であると、上記画像を自然画像として特定し、画像エントロピーが所定の閾値未満であると、上記画像を合成画像として特定する。しかし、このような識別方法は、計算するデータの量が巨大であるため、携帯電話等のモバイル端末上の画像タイプの識別には、適していない。
本発明は、関連技術に存在する問題を解決するために、画像タイプ識別方法、装置、プログラム及び記録媒体を提供する。
本発明の実施例に係る第１の態様によると、画像タイプ識別方法を提供する。
上記方法は、
識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得するステップと、
上記ヒストグラムに基づいて各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出するステップと、
上記比率が所定の条件を満たすと、上記識別待ちの画像を自然画像として特定するステップと、
上記比率が所定の条件を満たさないと、上記識別待ちの画像を合成画像として特定するステップと
を含む。
一実施例において、上記所定の色空間は、ＲＧＢ色空間を含み、上記所定の条件は、上記比率の小数点以下の桁数が５を越えることを含む。
一実施例において、上記各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出するステップは、
上記各チャンネル毎に、現在チャンネルの第ｉのグレースケールピクセル数と第ｉ−ｎのグレースケールピクセル数との比率、及び、第ｉのグレースケールピクセル数と第ｉ＋ｎのグレースケールピクセル数との比率を、それぞれ、算出するステップを含み、ただし、ｎ≦ｉ≦２５５−ｎであり、１≦ｎ≦１０であり、且つ、ｉとｎとはともに整数である。
一実施例において、上記方法は、
上記所定の条件を満たさない比率の数を統計するステップと、
上記比率の数が所定の数を超えると、上記識別待ちの画像を合成画像として特定するステップと
をさらに含む。
一実施例において、上記方法は、
上記識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得するステップの前に、上記識別待ちの画像内のノイズをフィルタリングするステップ
をさらに含む。
一実施例において、上記方法は、
上記識別待ちの画像の特徴情報を取得するステップと、
上記識別待ちの画像の特徴情報が、合成画像に属する特徴情報が含まれた予め構築した特徴ライブラリ中の特徴情報と、一致するか否かを判断するステップと、
両方が一致すると、上記識別待ちの画像を合成画像として特定するステップと
をさらに含む。
本発明の実施例に係る第２の態様によると、画像タイプ識別装置を提供する。
上記装置は、
識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得する取得モジュールと、
上記取得モジュールが取得した上記ヒストグラムに基づいて各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出する算出モジュールと、
上記算出モジュールが算出した上記比率が所定の条件を満たすと、上記識別待ちの画像を自然画像として特定する第１特定モジュールと、
上記算出モジュールが算出した上記比率が所定の条件を満たさないと、上記識別待ちの画像を合成画像として特定する第２特定モジュールと
を備える。
一実施例において、上記所定の色空間は、ＲＧＢ色空間を含み、上記所定の条件は、上記比率の小数点以下の桁数が５を越えることを含む。
一実施例において、上記算出モジュールは、
上記各チャンネル毎に、現在チャンネルの第ｉのグレースケールピクセル数と第ｉ−ｎのグレースケールピクセル数との比率、及び、第ｉのグレースケールピクセル数と第ｉ＋ｎのグレースケールピクセル数との比率を、それぞれ、算出するステップを含み、ただし、ｎ≦ｉ≦２５５−ｎであり、１≦ｎ≦１０であり、且つ、ｉとｎとはともに整数である。
一実施例において、上記装置は、
上記所定の条件を満たさない比率の数を統計する統計モジュールと、
上記統計モジュールが統計した上記比率の数が所定の数を超えると、上記識別待ちの画像を合成画像として特定する第３特定モジュールと
をさらに備える。
一実施例において、上記装置は、
上記取得モジュールが識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得する前に、上記識別待ちの画像内のノイズをフィルタリングするフィルタリングモジュール
をさらに備える。
一実施例において、上記装置は、
上記識別待ちの画像の特徴情報を取得する特徴情報取得モジュールと、
上記特徴情報取得モジュールが取得した上記識別待ちの画像の特徴情報が、合成画像に属する特徴情報が含まれた予め構築した特徴ライブラリ中の特徴情報と、一致するか否かを判断する判断モジュールと、
上記判断モジュールによって両方が一致することが判断された場合、上記識別待ちの画像を合成画像として特定する第４特定モジュールと
をさらに備える。
本発明の実施例に係る第３の態様によると、画像タイプ識別装置を提供する。
上記装置は、
プロセッサと、
上記プロセッサが実行可能な命令を記憶するためのメモリと
を備え、
上記プロセッサは、
識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得し、
上記ヒストグラムに基づいて各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出し、
上記比率が所定の条件を満たすと、上記識別待ちの画像を自然画像として特定し、
上記比率が所定の条件を満たさないと、上記識別待ちの画像を合成画像として特定する
ように構成される。
本発明の実施例に係る第４の態様によると、プログラムを提供し、当該プログラムは、プロセッサに実行されることにより、上記の方法を実現する。
本発明の実施例に係る第５の態様によると、記録媒体を提供し、当該記録媒体には、上記プログラムが記録されている。
本発明の実施例が提供する構成による有益な効果は以下のとおりである。識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得し、取得したヒストグラムに基づいて各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出し、続いて、比率が所定の条件を満たすか否かによって識別待ちの画像のタイプを特定することにより、識別過程において大量に計算する必要がなくなって、携帯電話等のモバイル端末上の画像タイプの識別に応用できて、応用性を改善した。
以上の統括な記述と以下の細部記述は、ただ例示的なものであり、本発明を制限するものではないと、理解するべきである。
ここでの図面は、明細書に合併されて本明細書の一部を構成して本発明に合致する実施例を示し、明細書とともに本発明の原理の説明するに用いられる。
例示的な一実施例に係る画像タイプ識別方法を示すフローチャートである。 例示的な一実施例に係る識別待ちの画像の赤色のチャンネルのヒストグラムを示す一模式図である。 例示的な一実施例に係る識別待ちの画像の緑色のチャンネルのヒストグラムを示す一模式図である。 例示的な一実施例に係る識別待ちの画像の青色のチャンネルのヒストグラムを示す一模式図である。 例示的な一実施例に係る識別待ちの画像の赤色のチャンネルのヒストグラムを示すもう一模式図である。 例示的な一実施例に係る識別待ちの画像の緑色のチャンネルのヒストグラムを示すもう一模式図である。 例示的な一実施例に係る識別待ちの画像の青色のチャンネルのヒストグラムを示すもう一模式図である。 例示的なもう一実施例に係る画像タイプ識別方法を示すフローチャートである。 例示的なもう一実施例に係る画像タイプ識別方法を示すフローチャートである。 例示的な一実施例に係る画像タイプ識別装置を示すブロック図である。 例示的なもう一実施例に係る画像タイプ識別装置を示すブロック図である。 例示的なもう一実施例に係る画像タイプ識別装置を示すブロック図である。 例示的なもう一実施例に係る画像タイプ識別装置を示すブロック図である。 例示的な一実施例に係る画像タイプ識別装置を示すブロック図である。
ここで、例示的な実施例を詳細に説明する。また、説明中の例は、図面に示している。以下の記述において、図面を説明する際に特に説明しない場合、異なる図面中の同一の符号は、同一或は同様な要素を意味する。以下の例示的な実施例において記述する実施方法は、本発明に合致するすべての実施方法を代表するわけではない。逆に、それらは、添付の特許請求の範囲において詳細に記述された、本発明のいくつかの態様と合致する装置、及び方法の例に過ぎない。
図１は、例示的な一実施例に係る画像タイプ識別方法を示すフローチャートである、図１に示したように、上記画像タイプ識別方法は、モバイル端末に利用される。上記モバイル端末は、携帯電話、タブレットＰＣ（ＰＡＤ）等のような端末デバイスを含むが、これらに限定されない。上記方法は、以下のステップＳ１０１〜Ｓ１０４を含む。
ステップＳ１０１において、識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得する。
上記実施例において、互いに異なるタイプの画像は、所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムに、互いに異なる特徴がある。それで、ヒストグラムの特徴を分析することにより、画像のタイプを識別できる。
その中、所定の色空間は、赤‐緑‐青（ＲＧＢ）の色空間であってもよいし、明度色（ＬＡＢ）の色空間等であってもよい。
例えば、識別待ちの画像のＲＧＢ色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得してもよい。識別待ちの画像のＲＧＢの三つのチャンネルのヒストグラムは、図２ａ〜２ｃに示したような例であってもよい。さらに、識別待ちの画像のＲＧＢの三つのチャンネルのヒストグラムは、図３ａ〜３ｃに示したような例であってもよい。
その中、ヒストグラムの横軸は、０〜２５５のグレースケールの数値を示し、縦軸は、対応されるグレースケールのピクセルの数量を示す。
ステップＳ１０２において、取得したヒストグラムに基づいて各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出する。
上記実施例において、取得したヒストグラムに基づいて、画像各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出できる。
例えば、図２ａ〜図２ｃに示したヒストグラム、又は、図３ａ〜図３ｃに示したヒストグラムに基づいて、赤‐緑‐青の三つのチャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出する。
上記実施例において、各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出する方法は、以下のとおりである。
各チャンネル毎に、現在チャンネルの第ｉのグレースケールピクセル数と第ｉ−ｎのグレースケールピクセル数との比率、及び、第ｉのグレースケールピクセル数と第ｉ＋ｎのグレースケールピクセル数との比率を、それぞれ、算出する。ただし、ｎ≦ｉ≦２５５−ｎであり、１≦ｎ≦１０であり、且つ、ｉとｎとはともに整数である。好ましくは、ｎの値は、１〜５である。
例えば、赤色チャンネルの第１のグレースケールピクセル数と第０のグレースケールピクセル数との比率、及び、第１のグレースケールピクセル数と第２のグレースケールピクセル数との比率、第２のグレースケールピクセル数と第１のグレースケールピクセル数との比率、及び、第２のグレースケールピクセル数と第３のグレースケールピクセル数との比率、第３のグレースケールピクセル数と第２のグレースケールピクセル数との比率、及び、第３のグレースケールピクセル数と第４のグレースケールピクセル数の比率、……、第２５４のグレースケールピクセル数と第２５３のグレースケールピクセル数との比率、及び、第２５４のグレースケールピクセル数と第２５５のグレースケールピクセル数の比率を、それぞれ、算出する。
もし、図３ａに示した赤色のチャンネルのヒストグラムにおいて、第８９のグレースケールに１６２４個のピクセルがあり、第９０のグレースケールに１６０９個のピクセルあり、第９１のグレースケールに１５５４個のピクセルがあると、第９０のグレースケールと第８９のグレースケールとの比率は、０.９９０７６３５であり、第９０のグレースケールと第９１のグレースケールとの比率は、１.０３５３９２５３である。
ステップＳ１０３において、算出した比率が所定の条件を満たすと、識別待ちの画像を自然画像として特定する。
上記実施例において、所定の色空間がＲＧＢである場合、所定の条件は、比率の小数点以下の桁数が５を越えることを含む。
算出した比率が所定の条件を満たすと、即ち、算出した比率の小数点以下の桁数が５を越えると、上記識別待ちの画像は、自然画像である。
続いて説明すると、第９０のグレースケールと第８９のグレースケールとの比率が０.９９０７６３５であり、第９０のグレースケールと第９１グレースケールとの比率が１.０３５３９２５３であるため、両方の小数点以下の桁数はともに５を越える。それで、図３ａに対応される画像が自然画像であると、仮に判断できる。もし、図３ｂ〜３ｃに示したヒストグラム中の隣接するグレースケールピクセル数の比率の小数点以下の桁数も、５を越えると、図３ａ〜３ｃに対応される画像が自然画像であると、特定できる。
ステップＳ１０４において、算出した比率が所定の条件を満たさないと、識別待ちの画像を合成画像として特定できる。
上記実施例において、算出した比率が所定の条件を満たさないと、即ち、算出した比率が整数であるか、或いは、小数点以下の桁数が５を越えないと、上記識別待ちの画像は合成画像である。
図２ａに示した赤色のチャンネルのヒストグラムの中で、第１のグレースケールと第０のグレースケールとの比率が０.０１であり、第１グレースケールと第２グレースケールとの比率が１００であると仮定すると、算出した比率が所定の条件を満たさないため、図２ａに対応される画像が合成画像であると、仮に判定できる。もし、図２ｂ〜２ｃに示したヒストグラムの中の隣接するグレースケールピクセル数の比率も、所定の条件を満たさないと、図２ａ〜２ｃに対応される画像を合成画像として特定できる。
上記実施例において、画像タイプの識別の精度を高めるために、所定の条件を満たさない比率の数を統計して、比率の数が所定の数を超えると、識別待ちの画像を合成画像として特定してもよい。その中、所定の数は、必要によって設定したものであってもよく、例えば、６個、８個等であってもよい。
もし、図２ａ〜図２ｃに示した三つのチャンネルヒストグラムの中で、所定の条件を満たさない比率の数がともに５０８個であると、さらに、図２ａ〜図２ｃに対応される画像を合成画像として特定できる。
上記の画像タイプ識別方法の実施例によると、識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得し、取得したヒストグラムに基づいて各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出し、続いて、比率が所定の条件を満たすか否かによって識別待ちの画像のタイプを特定することにより識別過程において大量に計算する必要がなくなって、携帯電話等のモバイル端末上の画像タイプの識別に応用できて、応用性を改善した。
図４は、例示的なもう一実施例に係る画像タイプ識別方法を示すフローチャートである。図４に示したように、上記方法は、上記のステップＳ１０１の前に、さらに、以下のステップを含む。
ステップＳ１００において、識別待ちの画像内のノイズをフィルタリングする。
その中、画像内のノイズは、主に、カメラのセンサが光を受信信号として受信してから、また、出力する過程において、発生した画像内の粗い部分であるか、或いは、画像内で出現すべきでない、電子妨害によって発生した外部のピクセルである。
上記実施例において、識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得するステップの前に、まず、識別待ちの画像内のノイズをフィルタリングして、取得したヒストグラムの精度をもっと高めることにより、画像タイプの識別の精度を高めることができる。
上記の画像タイプ識別方法の実施例は、識別待ちの画像内のノイズをフィルタリングすることにより、取得したヒストグラムの精度を高めて、画像タイプの識別の精度を高める。
図５は、例示的なもう一実施例に係る画像タイプ識別方法を示すフローチャートである、図５に示したように、上記方法は、さらに、以下のステップを含む。
ステップＳ５０１において、識別待ちの画像の特徴情報を取得する。
上記実施例において、合成画像の特徴ライブラリを予め構築してもよい。上記特徴ライブラリ中には、合成画像に属する特徴情報が含まれている。それで、識別待ちの画像の特徴情報を取得し、また、取得した特徴情報と特徴ライブラリとを比較することにより、識別待ちの画像が合成画像であるか否かを識別できる。
その中、特徴ライブラリは、以下の特徴情報中の一つ以上を含むが、これらに限定されない。即ち、合成画像のＲＧＢの三つのチャンネルのピクセルの数量の特徴情報、合成画像の単色の画像特徴情報、等を含む。
上記実施例において、特徴ライブラリ中の特徴情報を比較するために、識別待ちの画像のＲＧＢ三つのチャンネルのピクセルの数量の特徴情報を取得してもよいし、識別待ちの画像の赤色の画像特徴情報を取得してもよい。
ステップＳ５０２において、識別待ちの画像の特徴情報と、予め構築した特徴ライブラリ中の特徴情報と、一致するか否かを判断して、両方が一致すると、ステップＳ５０３を実行し、一致しないと、ステップＳ５０４を実行する。
ステップＳ５０３において、識別待ちの画像を合成画像として特定し、処理を終了する。
もし、図２ａ〜２ｃが識別待ちの画像のＲＧＢの三つのチャンネルのヒストグラムであると仮定すると、図２ａ〜２ｃから、識別待ちの画像のＲＧＢの三つのチャンネルのヒストグラムが、完全に同一であることが分かる。それで、識別待ちの画像のＲＧＢの三つのチャンネルのピクセルの数量が同一であると判断して、即ち、特徴ライブラリ中の特徴情報と一致すると判断して、識別待ちの画像を合成画像として特定できる。
ステップＳ５０４において、識別待ちの画像を合成画像でないと特定する。
上記実施例において、識別待ちの画像の特徴情報と、予め構築した特徴ライブラリ中の特徴情報とが一致しないと、識別待ちの画像を合成画像でないと特定できる。
上記の方法を採用して画像タイプを識別するほか、さらに、上記方法によって既に識別された画像タイプを修正してもよい。例えば、この前に識別された現在の画像が合成画像であると、上記画像の特徴情報を取得し、また、上記特徴情報と特徴ライブラリ中の特徴情報とを比較することにより、さらに、上記画像が合成画像であるか否かを特定して、識別の精度を、大幅に高めることができることを説明する必要がある。
上記の画像タイプ識別方法の実施例によると、取得した識別待ちの画像の特徴情報が、予め構築した特徴ライブラリ中の特徴情報と、一致するか否かを判断することにより、識別待ちの画像が合成画像であるか否かを特定する。このようにして、合成画像の識別するためのもう一種の方法を提供して、画像タイプの識別方法を豊富にした。また、既に識別した画像タイプを修正できて、識別の精度を大幅に高めた。
本発明は、前述の画像タイプ識別方法の実施例に対応して、画像タイプ識別装置の実施例をさらに提供する。
図６は、例示的な一実施例に係る画像タイプ識別装置を示すブロック図である。図６に示したように、画像タイプ識別装置は、取得モジュール６１、算出モジュール６２、第１特定モジュール６３及び第２特定モジュール６４を備える。
取得モジュール６１は、識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得する。
上記実施例において、互いに異なるタイプの画像は、所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムに、互いに異なる特徴がある。それで、ヒストグラムの特徴を分析することにより、画像のタイプを識別できる。
その中、所定の色空間は、赤‐緑‐青（ＲＧＢ）の色空間であってもよいし、明度色（ＬＡＢ）の色空間等であってもよい。
例えば、識別待ちの画像のＲＧＢ色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得してもよい。識別待ちの画像のＲＧＢの三つのチャンネルのヒストグラムは、図２ａ〜２ｃに示したような例であってもよい。さらに、識別待ちの画像のＲＧＢの三つのチャンネルのヒストグラムは、図３ａ〜３ｃに示したような例であってもよい。
その中、ヒストグラムの横軸は、０〜２５５のグレースケールの数値を示し、縦軸は、対応されるグレースケールのピクセルの数量を示す。
算出モジュール６２は、取得モジュール６１が取得したヒストグラムに基づいて、各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出する。
上記実施例において、取得したヒストグラムに基づいて、画像各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出できる。
例えば、図２ａ〜図２ｃに示したヒストグラム、又は、図３ａ〜図３ｃに示したヒストグラムに基づいて、赤‐緑‐青の三つのチャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出する。
上記実施例において、各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出する方法は、以下のとおりである。
各チャンネル毎に、現在チャンネルの第ｉのグレースケールピクセル数と第ｉ−ｎのグレースケールピクセル数との比率、及び、第ｉのグレースケールピクセル数と第ｉ＋ｎのグレースケールピクセル数との比率を、それぞれ、算出する。ただし、ｎ≦ｉ≦２５５−ｎであり、１≦ｎ≦１０であり、且つ、ｉとｎとはともに整数である。好ましくは、ｎの値は、１〜５である。
例えば、赤色チャンネルの第１のグレースケールピクセル数と第０のグレースケールピクセル数との比率、及び、第１のグレースケールピクセル数と第２のグレースケールピクセル数との比率、第２のグレースケールピクセル数と第１のグレースケールピクセル数との比率、及び、第２のグレースケールピクセル数と第３のグレースケールピクセル数との比率、第３のグレースケールピクセル数と第２のグレースケールピクセル数との比率、及び、第３のグレースケールピクセル数と第４のグレースケールピクセル数の比率、……、第２５４のグレースケールピクセル数と第２５３のグレースケールピクセル数との比率、及び、第２５４のグレースケールピクセル数と第２５５のグレースケールピクセル数の比率を、それぞれ、算出する。
もし、図３ａに示した赤色のチャンネルのヒストグラムにおいて、第８９のグレースケールに１６２４個のピクセルがあり、第９０のグレースケールに１６０９個のピクセルあり、第９１のグレースケールに１５５４個のピクセルがあると、第９０のグレースケールと第８９のグレースケールとの比率は、０.９９０７６３５であり、第９０のグレースケールと第９１のグレースケールとの比率は、１.０３５３９２５３である。
第１特定モジュール６３は、算出モジュール６２が算出した比率が所定の条件を満たすと、識別待ちの画像を自然画像として特定する。
上記実施例において、所定の色空間がＲＧＢである場合、所定の条件は、比率の小数点以下の桁数が５を越えることであってもよい。
算出した比率が所定の条件を満たすと、即ち、算出した比率の小数点以下の桁数が５を越えると、上記識別待ちの画像は、自然画像である。
続いて説明すると、第９０のグレースケールと第８９のグレースケールとの比率が０.９９０７６３５であり、第９０のグレースケールと第９１グレースケールとの比率が１.０３５３９２５３であるため、両方の小数点以下の桁数はともに５を越える。それで、図３ａに対応される画像が自然画像であると、仮に判断できる。もし、図３ｂ〜３ｃに示したヒストグラム中の隣接するグレースケールピクセル数の比率の小数点以下の桁数も、５を越えると、図３ａ〜３ｃに対応される画像が自然画像であると、特定できる。
第２特定モジュール６４は、算出モジュール６２が算出した比率が所定の条件を満たさないと、識別待ちの画像を合成画像として特定する。
上記実施例において、算出した比率が所定の条件を満たさないと、即ち、算出した比率が整数であるか、或いは、小数点以下の桁数が５を越えないと、上記識別待ちの画像は合成画像である。
図２ａに示した赤色のチャンネルのヒストグラムの中で、第１のグレースケールと第０のグレースケールとの比率が０.０１であり、第１グレースケールと第２グレースケールとの比率が１００であると仮定すると、算出した比率が所定の条件を満たさないため、図２ａに対応される画像が合成画像であると、仮に判定できる。もし、図２ｂ〜２ｃに示したヒストグラムの中の隣接するグレースケールピクセル数の比率も、所定の条件を満たさないと、図２ａ〜２ｃに対応される画像を合成画像として特定できる。
図６に示した装置は、上記の図１に示した方法を実現するためのものである、関連内容の記載と同様であるため、ここでは、繰り返して説明しない。
上記の画像タイプ識別装置の実施例によると、識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得し、取得したヒストグラムに基づいて各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出し、続いて、比率が所定の条件を満たすか否かによって識別待ちの画像のタイプを特定することにより識別過程において大量に計算する必要がなくなって、携帯電話等のモバイル端末上の画像タイプの識別に応用できて、応用性を改善した。
図７は、例示的なもう一実施例に係る画像タイプ識別装置を示すブロック図である。上記装置は、図７に示したように、上記の図６に示した実施例を基に、統計モジュール６５及び第３特定モジュール６６をさらに備える。
統計モジュール６５は、所定の条件を満たさない比率の数を統計する。
第３特定モジュール６６は、統計モジュール６５が統計した比率の数が所定の数を超えると、識別待ちの画像を合成画像として特定する。
上記実施例において、画像タイプの識別の精度を高めるために、所定の条件を満たさない比率の数を統計して、比率の数が所定の数を超えると、識別待ちの画像を合成画像として特定してもよい。その中、所定の数は、必要によって設定したものであってもよく、例えば、６個、８個等であってもよい。
もし、図２ａ〜図２ｃに示した三つのチャンネルヒストグラムの中で、所定の条件を満たさない比率の数がともに５０８個であると、さらに、図２ａ〜図２ｃに対応される画像を合成画像として特定できる。
図７に示した装置は、上記の図１に示した方法を実現するためのものである、関連内容の記載と同様であるため、ここでは、繰り返して説明しない。
上記の画像タイプ識別装置の実施例によると、統計した比率の数が所定の数を超えると、識別待ちの画像を合成画像として特定して、画像タイプの識別の精度を高めることができる。
図８は、例示的なもう一実施例に係る画像タイプ識別装置を示すブロック図である。上記装置は、図８に示したように、上記の図６に示した実施例を基に、フィルタリングモジュール６０をさらに備える。
フィルタリングモジュール６０は、取得モジュール６１によって識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得する前に、識別待ちの画像内のノイズをフィルタリングする。
その中、画像内のノイズは、主に、カメラのセンサが光を受信信号として受信してから、また、出力する過程において、発生した画像内の粗い部分であるか、或いは、画像内で出現すべきでない、電子妨害によって発生した外部のピクセルである。
上記実施例において、識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得するステップの前に、まず、識別待ちの画像内のノイズをフィルタリングして、取得したヒストグラムの精度をもっと高めることにより、画像タイプの識別の精度を高めることができる。
図８に示した装置は、上記の図４に示した方法を実現するためのものである、関連内容の記載と同様であるため、ここでは、繰り返して説明しない。
上記の画像タイプ識別装置の実施例によると、識別待ちの画像内のノイズをフィルタリングして、取得したヒストグラムの精度をもっと高めることにより、画像タイプの識別の精度を高めることができる。
図９は、例示的なもう一実施例に係る画像タイプ識別装置を示すブロック図である。上記装置は、図９に示したように、上記の図６に示した実施例の基に、特徴情報取得モジュール９１、判断モジュール９２及び第４特定モジュール９３をさらに備える。
特徴情報取得モジュール９１は、識別待ちの画像の特徴情報を取得する。
上記実施例において、合成画像の特徴ライブラリを予め構築してもよい。上記特徴ライブラリ中には、合成画像に属する特徴情報が含まれている。それで、識別待ちの画像の特徴情報を取得し、また、取得した特徴情報と特徴ライブラリとを比較することにより、識別待ちの画像が合成画像であるか否かを識別できる。
その中、特徴ライブラリは、以下の特徴情報中の一つ以上を含むが、これらに限定されない。即ち、合成画像のＲＧＢの三つのチャンネルのピクセルの数量の特徴情報、合成画像の単色の画像特徴情報、等を含む。
上記実施例において、特徴ライブラリ中の特徴情報を比較するために、識別待ちの画像のＲＧＢ三つのチャンネルのピクセルの数量の特徴情報を取得してもよいし、識別待ちの画像の赤色の画像特徴情報を取得してもよい。
判断モジュール９２は、特徴情報取得モジュール９１が取得した識別待ちの画像の特徴情報が、合成画像に属する特徴情報が含まれた予め構築した特徴ライブラリ中の特徴情報と、一致するか否かを判断する。
第４特定モジュール９３は、判断モジュール９２によって、両方が一致すると判断されると、識別待ちの画像を合成画像として特定する。
もし、図２ａ〜２ｃが識別待ちの画像のＲＧＢの三つのチャンネルのヒストグラムであると仮定すると、図２ａ〜２ｃから、識別待ちの画像のＲＧＢの三つのチャンネルのヒストグラムが、完全に同一であることが分かる。それで、識別待ちの画像のＲＧＢの三つのチャンネルのピクセルの数量が同一であると判断して、即ち、特徴ライブラリ中の特徴情報と一致すると判断して、識別待ちの画像を合成画像として特定できる。
上記実施例において、識別待ちの画像の特徴情報と、予め構築した特徴ライブラリ中の特徴情報とが一致しないと、識別待ちの画像を合成画像でないと特定できる。
上記の方法を採用して画像タイプを識別するほか、さらに、上記方法によって既に識別された画像タイプを修正してもよい。例えば、この前に識別された現在の画像が合成画像であると、上記画像の特徴情報を取得し、また、上記特徴情報と特徴ライブラリ中の特徴情報とを比較することにより、さらに、上記画像が合成画像であるか否かを特定して、識別の精度を、大幅に高めることができることを説明する必要がある。
図９に示した装置は、上記の図５に示した方法を実現するためのものである、関連内容の記載と同様であるため、ここでは、繰り返して説明しない。
上記の画像タイプ識別方法の実施例によると、取得した識別待ちの画像の特徴情報が、予め構築した特徴ライブラリ中の特徴情報と、一致するか否かを判断することにより、識別待ちの画像が合成画像であるか否かを特定する。このようにして、合成画像の識別するためのもう一種の方法を提供して、画像タイプの識別方法を豊富にした。また、既に識別した画像タイプを修正できて、識別の精度を大幅に高めた。
上記の実施例の装置について、その各モジュールが実行する操作の具体的な形態は既に当該方法に関する実施例において詳細に説明したため、ここでは詳細に説明しない。
図１０は、例示的な一実施例に係る装置１０００を示すブロック図である。例えば、装置１０００は、携帯電話、コンピューター、デジタル放送端末、メッセージ送受信デバイス、ゲームコンソール、タブレットデバイス、医療機器、フィットネス機器、パーソナルデジタルアシスタント等であってもよい。
図１０を参照して、装置１０００は、プロセスアセンブリ１００２、メモリ１００４、電源アセンブリ１００６、マルチメディアアセンブリ１００８、オーディオアセンブリ１０１０、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス１０１２、センサアセンブリ１０１４、及び通信アセンブリ１０１６のような一つ以上のアセンブリを含んでよい。
プロセスアセンブリ１００２は、一般的には装置１０００の全体の動作を制御するものであり、例えば、表示、電話呼び出し、データ通信、カメラ動作、及び記録動作と関連する動作を制御する。プロセスアセンブリ１００２は、一つ以上のプロセッサ１０２０を含み、これらによって命令を実行することにより、上記の方法の全部、或は一部のステップを実現するようにしてもよい。なお、プロセスアセンブリ１００２は、一つ以上のモジュールを含み、これらによってプロセスアセンブリ１００２と他のアセンブリの間のインタラクションを容易にするようにしてもよい。例えば、プロセスアセンブリ１００２は、マルチメディアモジュールを含み、これらによってマルチメディアアセンブリ１００８とプロセスアセンブリ１００２の間のインタラクションを容易にするようにしてもよい。
メモリ１００４は、各種類のデータを記憶することにより装置１０００の動作を支援するように構成される。これらのデータの例は、装置１０００において動作するいずれのアプリケーションプログラム又は方法の命令、連絡対象データ、電話帳データ、メッセージ、画像、ビデオ等を含む。メモリ１００４は、いずれの種類の揮発性メモリ、不揮発性メモリ記憶デバイスまたはそれらの組み合わせによって実現されてもよく、例えば、ＳＲＡＭ（ＳｔａｔｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ（登録商標）、磁気ディスク、或いは光ディスクである。
電源アセンブリ１００６は、装置１０００の多様なアセンブリに電力を供給する。電源アセンブリ１００６は、電源管理システム、一つ以上の電源、及び装置１０００のための電力の生成、管理及び割り当てに関連付けられている他のアセンブリを含んでもよい。
マルチメディアアセンブリ１００８は、前記装置１０００とユーザの間に一つの出力インターフェイスを提供するスクリーンを含む。上記の実施例において、スクリーンは液晶モニター（ＬＣＤ）とタッチパネル（ＴＰ）を含んでもよい。スクリーンがタッチパネルを含むことにより、スクリーンはタッチスクリーンを実現することができ、ユーザからの入力信号を受信することができる。タッチパネルは一つ以上のタッチセンサを含んでおり、タッチ、スワイプ、及びタッチパネル上のジェスチャを検出することができる。前記タッチセンサは、タッチ、或はスワイプの動作の境界だけでなく、前記のタッチ、或はスワイプ操作に係る継続時間及び圧力も検出できる。上記の実施例において、マルチメディアアセンブリ１００８は、一つのフロントカメラ、及び／又はリアカメラを含む。装置１０００が、例えば撮影モード、或はビデオモード等の動作モードにある場合、フロントカメラ、及び／又はリアカメラは外部からマルチメディアデータを受信できる。フロントカメラとリアカメラのそれぞれは、一つの固定型の光レンズ系、或は可変焦点距離と光学ズーム機能を有するものであってもよい。
オーディオアセンブリ１０１０は、オーディオ信号を入出力するように構成されてもよい。例えば、オーディオアセンブリ１０１０は、一つのマイク（ＭＩＣ）を含み、装置１０００が、例えば呼出しモード、記録モード、及び音声認識モード等の動作モードにある場合、マイクは外部のオーディオ信号を受信することができる。受信されたオーディオ信号は、さらにメモリ１００４に記憶されたり、通信アセンブリ１０１６を介して送信されたりされる。上記の実施例において、オーディオアセンブリ１０１０は、オーディオ信号を出力するための一つのスピーカーをさらに含む。
Ｉ／Ｏインターフェイス１０１２は、プロセスアセンブリ１００２と周辺インターフェイスモジュールの間にインターフェイスを提供するものであり、上記周辺インターフェイスモジュールは、キーボード、クリックホイール、ボタン等であってもよい。これらのボタンは、ホームボタン、ボリュームボタン、作動ボタン、ロッキングボタンを含んでもよいが、これらに限定されない。
センサアセンブリ１０１４は、装置１０００に各種の状態に対する評価を提供するための一つ以上のセンサを含む。例えば、センサアセンブリ１０１４は、装置１０００のＯＮ／ＯＦＦ状態、装置１０００のディスプレイとキーパッドのようなアセンブリの相対的な位置決めを検出できる。また、例えば、センサアセンブリ１０１４は、装置１０００、或は装置１０００の一つのアセンブリの位置変更、ユーザと装置１０００とが接触しているか否か、装置１０００の方位、又は加速／減速、装置１０００の温度の変化を検出できる。センサアセンブリ１０１４は、何れの物理的接触がない状態にて付近の物体の存在を検出するための近接センサを含んでもよい。センサアセンブリ１０１４は、撮影アプリケーションに適用するため、ＣＭＯＳ、又はＣＣＤ画像センサのような光センサを含んでもよい。上記の実施例において、当該センサアセンブリ１０１４は、加速度センサ、ジャイロスコープセンサ、磁気センサ、圧力センサ、及び温度センサをさらに含んでもよい。
通信アセンブリ１０１６は、装置１０００と他の機器の間に有線、又は利便性のよい形態の通信を提供する。装置１０００は、例えばＷｉＦｉ（登録商標）、２Ｇ、３Ｇ、或はこれらの組み合わせのような、通信規格に基づいた無線ネットワークに接続されてもよい。一つの例示的な実施例において、通信アセンブリ１０１６は、放送チャンネルを介して外部の放送管理システムからの放送信号、又は放送に関連する情報を受信する。一つの例示的な実施例において、前記通信アセンブリ１０１６は、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュールをさらに含むことにより、近距離通信を可能にする。例えば、ＮＦＣモジュールは、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）技術、ＩｒＤＡ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）技術、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ）技術、ＢＴ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））技術、他の技術に基づいて実現できる。
例示的な実施例において、装置１０００は、一つ以上のＡＳＩＣ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＤＳＰＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、または他の電子部品によって実現されるものであり、上記方法を実行する。
例示的な実施例において、さらに、命令を含むコンピュータ読取り可能な非一時的な記録媒体、例えば命令を含むメモリ１００４を提供しており、装置１０００のプロセッサ１０２０により上記命令を実行して上記方法を実現する。例えば、前記コンピュータ読取り可能な非一時的な記録媒体は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ-ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク（登録商標）、光データ記憶デバイス等である。
当業者は、明細書を検討して本発明を実施した後、本発明の他の実施例を容易に考え出すことができる。本願は、本発明のいずれの変形、用途、又は適応的な変更をカバーすることを意図しており、これらの変形、用途、又は適応的な変更は、本発明の一般的な原理に従い、また、本発明に公開されていない当該技術分野の公知の知識又は通常の技術手段を含む。明細書と実施例はただ例示として考慮され、本発明の本当の範囲と趣旨は以下の特許請求の範囲に記載される。
本発明は上記に記述され、また図面で示した厳密な構成に限定されず、その範囲を逸脱しない限り多様な置換えと変更を行うことができると、理解されるべきである。本発明の範囲は添付の特許請求の範囲のみにより限定される。

Claims (15)

  1. 識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得するステップと、
    上記ヒストグラムに基づいて各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出するステップと、
    上記比率が所定の条件を満たすと、上記識別待ちの画像を自然画像として特定するステップと、
    上記比率が所定の条件を満たさないと、上記識別待ちの画像を合成画像として特定するステップと
    を含むことを特徴とする画像タイプ識別方法。
  2. 上記所定の色空間は、ＲＧＢ色空間を含み、上記所定の条件は、上記比率の小数点以下の桁数が５を越えることを含む
    ことを特徴とする請求項１に記載の画像タイプ識別方法。
  3. 上記各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出するステップは、
    上記各チャンネル毎に、現在チャンネルの第ｉのグレースケールピクセル数と第ｉ−ｎのグレースケールピクセル数との比率、及び、第ｉのグレースケールピクセル数と第ｉ＋ｎのグレースケールピクセル数との比率を、それぞれ、算出するステップ
    を含み、
    ただし、ｎ≦ｉ≦２５５−ｎであり、１≦ｎ≦１０であり、且つ、ｉとｎとはともに整数である
    ことを特徴とする請求項１に記載の画像タイプ識別方法。
  4. 上記所定の条件を満たさない比率の数を統計するステップと、
    上記比率の数が所定の数を超えると、上記識別待ちの画像を合成画像として特定するステップと
    をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の画像タイプ識別方法。
  5. 上記識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得するステップの前に、
    上記識別待ちの画像内のノイズをフィルタリングするステップ
    をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の画像タイプ識別方法。
  6. 上記識別待ちの画像の特徴情報を取得するステップと、
    上記識別待ちの画像の特徴情報が、合成画像に属する特徴情報が含まれた予め構築した特徴ライブラリ中の特徴情報と、一致するか否かを判断するステップと、
    両方が一致すると、上記識別待ちの画像を合成画像として特定するステップと
    をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の画像タイプ識別方法。
  7. 識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得する取得モジュールと、
    上記取得モジュールが取得した上記ヒストグラムに基づいて各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出する算出モジュールと、
    上記算出モジュールが算出した上記比率が所定の条件を満たすと、上記識別待ちの画像を自然画像として特定する第１特定モジュールと、
    上記算出モジュールが算出した上記比率が所定の条件を満たさないと、上記識別待ちの画像を合成画像として特定する第２特定モジュールと
    を備えることを特徴とする画像タイプ識別装置。
  8. 上記所定の色空間は、ＲＧＢ色空間を含み、
    上記所定の条件は、上記比率の小数点以下の桁数が５を越えることを含む
    ことを特徴とする請求項７に記載の画像タイプ識別装置。
  9. 上記算出モジュールは、
    上記各チャンネル毎に、現在チャンネルの第ｉのグレースケールピクセル数と第ｉ−ｎのグレースケールピクセル数との比率、及び、第ｉのグレースケールピクセル数と第ｉ＋ｎのグレースケールピクセル数との比率を、それぞれ、算出し、
    ただし、ｎ≦ｉ≦２５５−ｎであり、１≦ｎ≦１０であり、且つ、ｉとｎとはともに整数である
    ことを特徴とする請求項７に記載の画像タイプ識別装置。
  10. 上記所定の条件を満たさない比率の数を統計する統計モジュールと、
    上記統計モジュールが統計した上記比率の数が所定の数を超えると、上記識別待ちの画像を合成画像として特定する第３特定モジュールと
    をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の画像タイプ識別装置。
  11. 上記取得モジュールが識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得する前に、上記識別待ちの画像内のノイズをフィルタリングするフィルタリングモジュール
    をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の画像タイプ識別装置。
  12. 上記識別待ちの画像の特徴情報を取得する特徴情報取得モジュールと、
    上記特徴情報取得モジュールが取得した上記識別待ちの画像の特徴情報が、合成画像に属する特徴情報が含まれた予め構築した特徴ライブラリ中の特徴情報と、一致するか否かを判断する判断モジュールと、
    上記判断モジュールによって両方が一致することが判断された場合、上記識別待ちの画像を合成画像として特定する第４特定モジュールと
    をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の画像タイプ識別装置。
  13. プロセッサと、
    上記プロセッサが実行可能な命令を記憶するためのメモリと
    を備え、
    上記プロセッサは、
    識別待ちの画像の所定の色空間内の各チャンネルのヒストグラムを取得し、
    上記ヒストグラムに基づいて各チャンネルの隣接するグレースケールピクセル数の比率を算出し、
    上記比率が所定の条件を満たすと、上記識別待ちの画像を自然画像として特定し、
    上記比率が所定の条件を満たさないと、上記識別待ちの画像を合成画像として特定する
    ように構成されることを特徴とする画像タイプ識別装置。
  14. プロセッサに実行されることにより、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報フィルタリング方法を実現することを特徴とするプログラム。
  15. 請求項１４に記載のプログラムが記録された記録媒体。
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