专利名称：用于产生缩减尺寸的图像序列的方法与设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种方法和设备，所述方法和设备根据表现源序列的图像内像素或像素组的感知关联的特征的信息，从第一图像序列(称作源序列)产生缩减尺寸的第二图像序列。
背景技术：
本发明涉及从源序列产生缩减序列。确实，当浏览大量图像序列时，看一眼就选择序列可能令人感兴趣。为了这个目的，产生缩减序列可能令人感兴趣。缩减序列具有比产生该缩减序列的源序列更小的尺寸。例如，在序列浏览的情况下，可以通过在给定的再现设备显示多个缩减序列(例如，在电视机显示器上显示缩减序列的马赛克)，简化并加速从多个序列中选择图像序列。一种用于产生缩减序列的经典方法包括下采样源序列的图像。在这种情况下，如果尺寸缩减太多，则缩减序列的最重要部分变得非常小，从而破坏了用户的观看体验。
发明内容
本发明旨在通过考虑从其中产生缩减序列的源序列的图像内，像素或像素组(下称区域)的感知关联，来产生缩减序列，从而改善用户的观看体验。
本发明涉及一种用于从至少一幅源图像的序列(称作源序列)中产生至少一幅缩减图像的序列(称作缩减序列)的方法，至少一幅缩减图像具有比至少一幅源图像的尺寸更小的或与之相等的尺寸，通过由从至少一幅源图像中提取源图像中由提取窗限定的至少一个图像部分，来产生至少一幅缩减图像。通过以下步骤定义提取窗-根据至少一幅源图像的像素的感知兴趣值，定义初始提取窗；
-移置初始提取窗，使得移置之后的初始提取窗以移置之前的初始提取窗的感知关联重心为中心，用提取窗标识移置之后的初始提取窗。
根据第一实施例，用于定义初始提取窗的步骤包括以下步骤a)以具有最高感知兴趣的源图像像素(称作当前最明显像素)为中心，在源图像中定位预备窗；b)计算与预备窗相关联的感知兴趣值和与源图像相关联的感知兴趣值之间的当前比；c)如果当前比低于第一预定阈值，则通过调整预备窗的尺寸来定义初始提取窗，使得与初始提取窗相关联的感知兴趣值高于与预备窗相关联的感知兴趣值，否则通过用初始提取窗标识预备窗来定义初始提取窗。
优选地，如果在移置初始提取窗之后，提取窗没有完全包括进源图像中，则将提取窗平移到被完全包括进源图像中。
根据特定特点，如下计算感知关联重心坐标iGC和jGCiGC=Σp∈WEs(ip,jp)*ipΣp∈WEs(ip,jp)]]>和jGC=ΣΣp∈WEs(ip,jp)*jpΣp∈WEs(ip,jp)]]>其中-(ip，jp)是提取窗WE的像素p的坐标；-s(ip，jp)是与像素p相关联的感知关联值。
有利地，用于定义初始提取窗的步骤c)包括以下四个连续步骤·用预备窗初始化窗，称作当前窗；·通过第一递增增加当前窗的高度，并通过第二递增增加当前窗的宽度；·计算与当前窗相关联的感知兴趣值和与源图像相关联的感知兴趣值之间的新的比，当前比变成在前比，新的比变成当前比；·如果当前比与在前比之差低于第二预定阈值，则通过用初始提取窗标识当前窗来定义初始提取窗，否则返回增加步骤。
根据特定实施例，序列包括至少两幅图像，将方法相继应用于序列图像。优选地，如果第一图像和第一图像之后的第二图像的最明显像素之间的距离低于预定阈值，则第二图像中的预备窗以位于与第一图像中的最明显像素相同位置的像素为中心。
根据第二实施例，用于定义初始提取窗的步骤包括以下步骤a)以具有最高感知兴趣的源图像像素(称作当前最明显像素)为中心，在源图像中定位当前窗；b)计算与位于源图像中的每个窗相关联的感知兴趣值之和以及与源图像相关联的感知兴趣值之间的当前比；c)如果当前比低于第三预定阈值·用比当前最明显像素的感知兴趣值稍低的最高感知兴趣值标识源图像的像素，称作新的最明显像素；·以新的最明显像素为中心，在源图像中定位新的窗，新的最明显像素变成当前最明显像素，新的窗变成当前窗；·返回步骤b；否则，通过用初始提取窗标识包括所有已定位的窗的更小窗，来定义初始提取窗。
优选地，感知兴趣值是显著值。
本发明还涉及一种用于产生多幅图像的组合缩减序列的方法。为此，从源序列产生第一缩减图像序列，并通过下采样源序列来产生第二缩减图像序列，通过用第二缩减序列的对应图像取代第一缩减序列的预定数目的连续图像，从第一缩减图像序列产生组合缩减序列。
通过以下结合附图的一些实施例描述，本发明的其它特征和优点将显而易见，其中-图1描绘根据本发明的方法的总流程图；-图2描绘在本发明方法的不同步骤，源图像中窗的多个位置；-图3描绘为了将窗完全包括在源图像中，如何平移窗(垂直正平移)；-图4描绘为了将窗完全包括在源图像中，如何平移窗(垂直负平移)；-图5描绘为了将窗完全包括在源图像中，如何平移窗(垂直和水平正平移)；-图6描绘显著比的演变；-图7描绘从两个窗产生缩减图像；具体实施方式
本发明涉及一种方法，所述方法根据与源序列的图像内的像素的感知关联相关的辅助信息，从源图像序列产生缩减图像序列。该方法也可以用于从单幅源图像产生单幅缩减图像。例如，可以由外部装置在数据文件内提供辅助信息。也可以通过包括针对源序列的每幅图像的每个像素确定感知关联值的以下方法提供辅助信息。与每个像素相关联的感知关联值可以是显著值。在这种情况下，将显著地图与每幅源图像相关联。显著地图是图像显著性的二维地形表示。例如，将该地图在0到255之间归一化。因此，显著地图提供每个像素的显著值s(i，j)(其中(i，j)表示像素坐标)，来表现像素的感知关联的特征。s(i，j)越高，坐标(i，j)的像素更相关。可以通过EP 1 544792申请和O.Le Meur等所著的题为“From low level perception tohigh level perception，a coherent approach for visual attentionmodeling”的文章(发表于2004年1月，the proceedings of SPIE HumanVision and Electronic Imaging IX(HVEI’04)，SanJose，CA，(B.Rogowitz，T.N.Pappas Ed.))中描述的方法获得针对给定图像的显著地图。2004年10月发表在proceedings of ICIP中的O.LeMeur等所著的题为“Performance assessment of a visual attentionsystem entirely based on a human vision modeling”的文章也解释了显示模型。该方法包括以下步骤-如果图像是单色图像，则根据亮度分量投影图像，如果图像是彩色图像，则根据亮度分量和色度分量投影图像；-根据人眼的能见度阈值，在频域中进行已投影分量的感知子带分解；通过以空间径向频率(spatial radial frequency)和取向划分频域，来获得子带；可以将每个结果子带看作与视觉细胞群相对应的、适应一定空间频率范围和特定取向的神经图像；-从子带中提取子带的、与亮度分量和色度分量相关的显著元素，即，最重要信息；-进行每个子带中与亮度分量和色度分量相关的显著元素的轮廓增强；-从每个子带的、与亮度分量相关的显著元素的已增强轮廓中计算针对亮度分量的显著地图；-从每个子带的、与色度分量相关的显著元素的已增强轮廓中计算针对每个色度分量的显著地图；-作为针对每个子带的已获得显著地图的函数，创建显著地图。
为了清楚起见，针对单幅源图像描述方法步骤，但是可以将其并行或相继地应用于源序列的每幅图像，从而产生缩减序列。
●源图像，即，源序列的图像，具有由(origsx，origsy)表示的尺寸，其中origsx是图像宽度，origsy是图像高度；●(redsx0，redsy0)是缩减序列图像的更小尺寸，其中redsx0是缩减图像的宽度，redsy0是缩减图像的高度；可由用户选择它们；●(redsxitermax，redsyitermax)是缩减序列图像的更大尺寸，其中redsxitermax是缩减图像的宽度，redsyitermax是缩减图像的高度；可由用户选择它们；●与图像、图像部分或窗的显著值是分别与图像、图像部分或窗的的每个像素相关联的显著值之和。
根据第一实施例，方法包括图1中作为参考10、11、12和13的4个步骤。参考图1和图2，步骤10包括第一子步骤，所述第一子步骤包括以源图像2内显著值最高的坐标为imax和jmax的像素(即，当前最明显像素)为中心，在源图像2中定位尺寸为(redsx0，redsy0)的预备窗20。该窗在源图像2中限定图像部分。随后，平等地使用字窗(wordswindow)和图像部分来指定由所述窗限定的图像部分。优选地，必须定位预备窗20，使得它完全包括在源图像2中。因此，步骤10可以包括第二子步骤，所述第二子步骤包括平移预备窗20以便它完全包括在源图像2中。
如果(imax-redsx02)>=0]]>并且(jamx-redsy02)>=0,]]>则预备窗20完全包括在源图像20中，不需要将其平移。如下计算该窗左上角的坐标(corx，cory)corx=imax-redsx02]]>cory=jmax-redsy02]]>如果预备窗20不完全包括在源图像20中，则必须以矢量T→=txty.]]>平移该窗，所述矢量的坐标取决于坐标(imax，jmax)的像素的位置。在这种情况下，如下计算已平移的预备窗20左上角的坐标corx=imax-redsx02+tx]]>cory=jmax-redsy02+ty]]>根据imax和jmax的值，多种情况发生。如果预备窗20沿一个方向(水平或垂直方向)超出源图像2的局限，则-如图3所示，如果(jmax-redsy02)<0,]]>则T→=txty=0redsy02-jmax;]]>这与窗的垂直正平移相对应。
-如图4所示，如果(jmax-redsy02)>origsy,]]>则T→=txty=0origsy-redsy02-jmax;]]>这与窗的垂直负平移相对应。
-如果(imax-redsx02)<0,]]>则T→=txty=redsx02-imax0;]]>这与窗的水平正平移相对应。
-如果(imax-redsx02)>origsx,]]>则T→=txty=origsx-redsx00-imax0;]]>这与窗的水平负平移相对应。
如果预备窗20沿水平和垂直方向都超出源图像2的极限，则-如图5中所示，如果(jmax-redsy02)<0]]>并且(iamx-redsx02)<0,]]>则T→=txty=redsx02-imaxredsy02-jmax;]]>-如果(jmax+redsy02)>origsy]]>并且(iamx+redsx02)>origsx,]]>则T→=txty=origsx-redsx02-imaxorigsy-redsy02-jmax;]]>这是垂直和水平负平移。
-如果(jmax-redsy02)<0]]>并且(iamx+redsx02)>origsx,]]>则T→=txty=origsx-redsx02-imaxredsy02-jmax.]]>-如果(jmax+redsy02)>origsy]]>并且(iamx-redsx02)<0,]]>则T→=txty=redsx02-imaxorigsy-redsy02-jmax.]]>通过只考虑包括进源图像的部分窗20，可以避免平移子步骤。在这种情况下，将后续步骤11、12和13应用于该部分，而不应用于整个预备窗20。
步骤11首先包括计算与可能已平移的预备窗20相关联的显著值，表示为SMreduced。为了估计预备窗的感知兴趣，通过计算Ψ=SMreducedSMimage,]]>将SMreduced和与源图像2(SMsource=Σi=0origsx-1Σj=0origsy-1s(i,j))]]>相关联的显著值SMimage相比较。根据优选实施例，如果比Ψ接近0，即，Ψ低于作为图1中参考T2的第二预定阈值(例如，如果Ψ＜0.2)，因为预备窗20不包括任何足够显著的区域，所以最明显像素21可能是异常或脉冲点。因此，标识了具有略次于与当前最明显像素21相关联的显著值的最高显著值的像素。新的最明显像素变成当前最明显像素，使用该像素再次应用步骤10和11。如果Ψ高于第二预定阈值，则直接应用步骤12。
步骤12动态地包括使用迭代方法，将预备窗20的尺寸调整到适合图像内容，从而产生作为图2上参考22的初始提取窗。当然，从一幅图像到另一幅，高感知兴趣区域的尺寸可以变化(例如，在缩放或图像内多个兴趣区域的情况下)。由在步骤11计算的值Ψ驱动该调整。如果Ψ接近1，如果Ψ高于第一预定阈值(例如，如果Ψ≥0.8)，因为与预备窗20相关联的显著值足够高，所以不调整预备窗20的尺寸。在这种情况下，将初始提取窗22设置成与预备窗20相等，即，通过用初始提取窗22标识预备窗20来定义初始提取窗22。如果Ψ不接近1，如果Ψ低于第一预定阈值，则迭代地增加预备窗20的尺寸。首先，通过用当前窗标识预备窗20来定义(即，初始化)称作当前窗的窗。如下所说明，在迭代k，当前窗的尺寸从(redsxk-1，redsyk-1)增加到(redsxk，redsyk)redsxk=redsxk-1+δxredsyk=redsyk-1+δy]]>其中-δx和δy是任意设定值；以及-k是代表迭代次数的整数。
增加当前窗的尺寸，直到k＞itermax或ΔΨk≤ε，其中ε是任意设置(例如，ε＝10-3)的第三预定阈值。初始提取窗22的尺寸等于最后迭代计算出的尺寸，即，通过用初始窗提取22标识最终定义的当前窗来定义初始窗22。优选地，当必须在尺寸为2的倍数的再现设备上显示缩减序列时，为了使上/下采样滤波器的确定比较容易，δx和δy是2的倍数。
步骤13包括通过提取由初始窗22限定的源图像的图像部分，产生缩减图像。缩减图像的第一像素与初始提取窗22的左上角像素相对应。
根据优选实施例，步骤12’在步骤12之后，步骤12’包括将初始提取窗22(以后也称作WE)移置到新位置，以产生己移置的提取窗23。通过计算初始提取窗22的重心GC实现这一步骤。用于计算重心的、与像素相关联的系数是像素的感知兴趣值(例如，显著值)。因此，如下计算重心GC的坐标(iGC，jGC)iGC=Σp∈WEs(ip,jp)*ipΣp∈WEs(ip,jp)]]>和jGC=ΣΣp∈WEs(ip,jp)*jpΣp∈WEs(ip,jp)]]>其中-(ip，jp)是提取窗WE的像素p的坐标；以及-s(ip，jp)是与像素p相关联的感知关联值(例如，显著值)。因此，将初始提取窗22移置到新位置，使其中心位置重心位置GC。为了确保已移置的提取窗23完全包括在源图像2中，可以根据步骤10的第二子步骤平移已移置的提取窗23。
在至少两幅图像的源序列的情况下，有利地修改步骤10，以便将当前源图像2中尺寸为(redsx0，redsy0)的窗的中心定位在可以与最明显像素21不同的坐标为Imaxcur和Jmaxcur的像素上。计算Imaxcur和Jmaxcur，以便通过避免源图像中预备窗20的空间位置从一幅源图像到下一源图像时剧烈改变，来确保序列的时间一致性。为此，通过以下公式计算两幅连续源图像中两个最明显像素(即，最高显著值像素)之间的移置距离dd=(imaxcur-imaxprev)2+(jmaxcur-jmaxprev)2]]>其中-(imaxcur，jmaxcur)是当前源图像中最明显像素的坐标；-(imaxprev，jmaxprev)是当前源图像之前的在前源图像中最明显像素的坐标。
为了避免抖动，并为了两个最明显像素之间的较小移置距离d，将预备窗20的中心定位在当前源图像中坐标与在前源图像中最明显像素的坐标相等的像素上。因此，如果d≤ThStill，则设置Imaxcur和Jmaxcur的值等于imaxprev和jmaxprev。对于ThStill，7似乎是合适的。ThStill也可以取决于窗的尺寸。
对于较大的移置距离，即，如果d＞ThMove，则威胁到时间一致性。ThMove取决于预备窗20的尺寸。例如，该值与预备窗20的对角线相等，例如，ThMove=(redsx0)2+(redsy0)2.]]>因此，将预备窗20的中心定位在当前源图像中像素上，并如下计算像素的坐标Imaxcur和JmaxcurImaxcur=imaxprev+imaxcur-imaxprev2]]>和Jmaxcur=jmaxprev+jmaxcur-jmaxprev2]]>根据优选实施例，使用多个窗产生缩减图像。在这种情况下，用以下步骤取代步骤10、11和12。参考图7，将第一窗70定位在源图像2，使其中心位于源图像2的第一最明显像素(即，其显著值在源图像2内最高)上。计算与第一窗70相关联的显示值SMreduced_70以及与源图像2相关联的显示值SMimage。如果比Ψ0=SMreduced_70SMimage]]>接近1，即，高于第五预定阈值(例如，如果Ψ0≥0.8)，则通过提取源图像2中由第一窗70限定的图像部分来产生缩减图像。如果Ψ不接近1，即，低于第五预定阈值，则在源图像2中定位第二窗71，使其中心位于源图像2的第二最明显像素(即，其显著值稍低于第一最明显像素的显著值的源图像2的最明显像素)上。计算与第二窗7l相关联的显著值SMreduced_71。如果比Ψ1=SMreduced_70+SMreduced_71SMimage]]>接近1，则从源图像2中提取的、用以产生缩减图像的图像部分与包括第一窗70和第二窗71的更小窗7相对应。如果Ψ1不接近1，则在源图像2中定位第三窗，使其中心位于源图像2的第三最明显像素(即，其显著值稍低于第二最明显像素的显著值的源图像2的最明显像素)上。将与三个窗相关联的三个显著值之和以及显著值SMimage之间的比与1相比较。如果比接近1，则从源图像2中提取的、用以产生缩减图像的图像部分与包括三个窗的更小窗相对应。如果比不接近1，则重复定位新的窗的过程，直到与每个已定位的窗相关联的显著值之和以及SMimage之间的比接近1。因此，在每次迭代k，在源图像2中定位新的窗，使其中心位于显著值稍低于在前最明显像素(k-1)的显著值的最明显像素(k)上。
然后通过从源图像2中提取由包括所有已定位的窗的更小窗限定的图像部分，产生缩减图像。优选地，在计算窗的显著值之前，将窗平移到完全包括进源图像和/或根据步骤12’移置窗。
根据另一实施例，由以下步骤取代步骤10、11和12，该步骤包括通过在源图像2中标识显著值高于第四预定阈值的图像，定位初始提取窗22。因此，由其左上角和右下角限定初始提取窗22。在横左标最低的已标识像素中，将具有最低纵坐标的像素设置为初始提取窗22的左上角。在横左标最高的已标识像素中，将具有最高纵坐标的像素设置为初始提取窗22的右下角。
然后应用步骤13，以通过提取由初始提取窗22限定的源图像的图像部分来产生缩减图像。缩减图像的第一像素与初始提取窗22的左上像素相对应。
根据特定实施例，在多幅图像的序列的情况下，在步骤13之后有利地进行以下步骤，该步骤包括通过在根据本发明的缩减序列(称作第一缩减序列与根据经典方法缩减的源序列(称作第二缩减序列)之间切换，产生组合的缩减序列。经典方法指简单下采样源序列的图像来产生缩减序列的方法。通过向观看者提供全景(例如，源图像的下采样版本)，这种组合的缩减序列应该改善观看者对场景的理解。由Ψ的值驱动切换步骤。为此，针对当前图像计算比Ψ。如图6所描绘，如果Ψ不接近1，则在Δ秒期间传输经典缩减视频(即，下采样的源图像)。可由用户设置Δ值。也可以通过规律地(例如，每Δ秒)在两个缩减序列之间切换，或，例如，通过每Δ秒用第二缩减序列的对应画面取代第一缩减序列中给定数目的画面，来自动驱动切换，以便提供整个场景略图。
根据特定实施例，可以通过将缩减图像划分为多个部分(例如，四个子图像)来处理感兴趣的多个区域，每个部分包括源序列或最明显区域(即，更高的显著值)之一。
由以下四个连续步骤确定与最明显区域相对应的部分●在源图像中标识不是被禁止(inhibited)像素的最明显像素；●从源图像中提取以在前位置为中心的尺寸为(redsx0，redsy0)的图像部分；●禁止(inhibit)与提取的图像部分相对应的最明显像素；●返回标识步骤，直到已经提取了预定数目的图像部分。
显然，本发明不限于上述实施例。技术人员可以组合所有这些实施例。假如除显著值或显著地图之外的信息表现像素或像素组的感知关联的特征，可以将这些信息用作辅助信息。
下面列举了以最重要的区域为中心来创建缩减序列的一些优点●减少选择时间(以简化浏览)，●看一眼就理解序列，●提供源序列的可靠摘要，●允许通过限制带宽的信道传输多个序列，而不丢失最有用的信息。
不同实施例可以提供一些以下所列的优点●通过使用缩减帧的自适应尺寸计算或通过多个窗，处理大量多媒体内容(例如，可以处理多个高感知兴趣区域)；●提供简单方法，使用窗的重心在源帧中重新定位缩减窗；●提供良好的时间一致性；●允许对场景的必要的全面理解。
可以将本方法用于多种应用，例如序列摘要、浏览、序列索引。有利地，也可以将本发明用于在较小显示器上(例如，在个人数据助理上、在蜂窝式电话或数码相机上)浏览图像序列。
权利要求
1.一种用于从称作源序列的至少一幅源图像的序列中产生称作缩减序列的至少一幅缩减图像的序列的方法，所述至少一幅缩减图像具有比所述至少一幅源图像的尺寸更小的或与之相等的尺寸，通过从所述至少一幅源图像中提取所述源图像中由提取窗(23)限定的至少一个图像部分，来产生所述至少一幅缩减图像，所述方法的特征在于通过以下步骤定义所述提取窗(23)-根据所述至少一幅源图像的像素的感知兴趣值，定义初始提取窗(22)；以及-移置所述初始提取窗(22)，使得移置之后的所述初始提取窗(22)以移置之前的所述初始提取窗(22)的感知关联重心为中心，移置之后的所述初始提取窗(22)是用所述提取窗(23)标识的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于用于定义所述初始提取窗(22)的步骤包括以下步骤a)以具有最高感知兴趣的所述源图像的、称作当前最明显像素的像素为中心，在所述源图像中定位(10)预备窗(20)；b)计算(11)与所述预备窗(20)相关联的感知兴趣值和与所述源图像相关联的感知兴趣值之间的当前比；以及c)如果所述当前比低于第一预定阈值，则通过调整(12)所述预备窗(20)的尺寸来定义所述初始提取窗(22)，使得与所述初始提取窗(22)相关联的感知兴趣值高于与所述预备窗(20)相关联的感知兴趣值，否则通过用所述初始提取窗(22)标识预备窗(20)来定义所述初始提取窗(22)。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，如果在移置所述初始提取窗(22)之后，所述提取窗(23)没有完全包括进所述源图像中，则将所述提取窗(23)平移到被完全包括进所述源图像中。
4.根据权利要求1到3之一所述的方法，其特征在于如下计算感知关联重心坐标iGC和jGCiGC=Σp∈WEs(ip,jp)*ipΣp∈WEs(ip,jp)]]>和jGC=Σp∈WEs(ip,jp)*jpΣp∈WEs(ip,jp)]]>其中-(ip，jp)是所述提取窗WE(22)的像素p的坐标；-s(ip，jp)是与像素p相关联的感知关联值。
5.根据权利要求2到4之一所述的方法，其特征在于用于定义所述初始提取窗(22)的步骤c)包括以下四个连续步骤●用所述预备窗(20)初始化称作当前窗的窗；●通过第一递增增加(12)当前窗(20)的高度，并通过第二递增增加(12)当前窗(20)的宽度；●计算与所述当前窗相关联的感知兴趣值和与所述源图像相关联的感知兴趣值之间的新的比，当前比变成在前比，以及新的比变成当前比；●如果当前比与在前比之差低于第二预定阈值，则通过用所述初始提取窗(22)标识所述当前窗来定义所述初始提取窗(22)，否则返回增加步骤(12)。
6.根据权利要求1到5之一所述的方法，其中序列包括至少两幅图像，将本方法相继应用于序列图像。
7.根据权利要求2到6之一所述的方法，其中如果第一图像和所述第一图像之后的第二图像的最明显像素之间的距离低于预定阈值，则所述第二图像中的预备窗(20)以位于与所述第一图像中的最明显像素相同位置的像素为中心。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于用于定义所述初始提取窗(22)的步骤包括以下步骤a)以具有最高感知兴趣的、称作当前最明显像素的所述源图像的像素为中心，在所述源图像中定位当前窗；b)计算与位于所述源图像中的每个窗相关联的感知兴趣值之和以及与所述源图像相关联的感知兴趣值之间的当前比；c)如果所述当前比低于第三预定阈值●用比所述当前最明显像素的感知兴趣值稍低的最高感知兴趣值标识所述源图像的、称作新的最明显像素的像素；●以所述新的最明显像素为中心，在源图像中定位新的窗，新的最明显像素变成当前最明显像素，新的窗变成当前窗；●返回步骤b；否则，通过用所述初始提取窗(22)标识包括所有所述已定位的窗的更小窗，来定义所述初始提取窗(22)。
9.根据权利要求1到8之一所述的方法，其特征在于感知兴趣值是显著值。
10.一种方法，用于产生多幅图像的组合缩减序列，其特征在于，根据权利要求1、2和8之一所述的方法，从源序列产生第一缩减图像序列，并通过下采样所述源序列来产生第二缩减图像序列，通过用第二缩减序列的对应图像取代第一缩减序列的预定数目的连续图像，从第一缩减图像序列产生组合的缩减序列。
全文摘要
本发明涉及一种用于从称作源序列的至少一幅源图像的序列中产生称作缩减序列的至少一幅缩减图像的序列的方法，至少一幅缩减图像具有比至少一幅源图像的尺寸更小的或与之相等的尺寸。通过从至少一幅源图像中提取至少一个图像部分来产生至少一幅缩减图像，其中至少一个图像部分的尺寸和位置取决于至少一个图像部分中包括的像素的感知兴趣。
文档编号G06T3/40GK1904940SQ20061010809
公开日2007年1月31日 申请日期2006年7月27日 优先权日2005年7月28日
发明者奥立弗·勒默尔, 菲利普·吉约泰尔, 朱利安·哈达德 申请人:汤姆森许可贸易公司