基于从外部服务器接收到的数据来显示有注解图像，其使用户设备解除了图像匹配过程的计算努力的负担。
[0032]在以下域中的至少一个中执行隐藏标记的识别:频域、时域和/或空间域。
[0033]这具有优点，S卩即使图像捕捉条件是坏的或者图像(静止或不是)是嘈杂的(其中存在差的质量或捕捉精度的其它稀释效应)，也可以取回隐藏标记。
[0034]最后，经由一种计算机程序产品来达到上述目的，其被存储在非临时介质支撑体上并包括引起至少一个数据处理器执行先前公开方法的步骤的指令。
[0035]上述特征的另一优点是减少在用户设备与远程服务器之间发射的数据量。
【附图说明】
[0036]借助于以示例方式给出且由附图示出的实施例的描述，将更好地理解本发明，在所述附图中:
图1示出了用于图像捕捉和注解的系统的一般视图。
[0037]图2示出了图1的系统的一部分的细节。
[0038]图3示出了包含由系统执行的算法的各部分的流程图。
[0039]图4示出了描述隐藏标记识别方法选择的流程图。
[0040]图5示出了该方法和系统的使用的示例。
【具体实施方式】
[0041]为了清楚的目的，其中本文中的名词“注解”将意指与图像的特定特征相关联的至少一个单词、符号、笑脸符、图画、线、箭头、超文本、声音、静止或视频图像。注解在图像的正常观察期间是可见的或使得其为可感知的；例如可以将注解叠加在有注解图像上。
[0042]如图1中所表示的，用于图像捕捉和注解的系统包括至少一个远程服务器20以及用户设备10，其可以在非限制性程度上是手持式设备，例如诸如个人蜂窝电话、智能电话、平板电脑、计算机、具有通信接口的照相机、具有照相机的头盔、具有照相机的护目镜、隐形眼镜或承载在人身上并包括用于捕捉可见、红外和/或紫外光的传感器以及显示器的其它设备。远程服务器20和至少一个用户设备10适合于交换表示图像的数据及其它数据。即使在本描述中我们参考远程服务器，其也可以被能够执行图像处理和数据收发的任何远程处理系统等价地代替，包括例如云服务器或多个服务器。
[0043]详细地，用户设备10包括显示器11和能够捕捉静止和/或视频图像(包括例如幻灯片、演出(presentat1n)、人像、广告、插播广告)的图像传感器12。用户设备还包括能够处理表示图像的数据的处理器13以及被配置成存储图像的存储器14。处理器13可以执行存储在存储器14中的适当程序代码。诸如WIFI和/或蜂窝接口之类的收发机15可用于通过诸如因特网之类的网络将设备10连接到远程服务器20或云服务器且用于与远程服务器20无线地交换数据。将根据所使用的用户设备10的实际种类来修改此收发机，并且将使其设计成使得如果可能的话遵守已知数据收发标准。
[0044]存储在存储器14中且被用户设备10中的处理器13执行的程序代码可以例如包括应用软件或应用程序，其可以被用户下载并安装在用户设备10中。程序代码还可以包括设备10的操作代码的一部分。程序代码还可以包括嵌入网页中或在浏览器中执行的代码，包括例如Java、Java脚本、HTML5代码等。可将程序代码作为计算机程序产品存储在有形装置可读介质中，诸如闪速存储器、硬盘或任何类型的永久或半永久存储器。
[0045]服务器20包括具有用于存储诸如2D和/或3D参考图像、和/或一个或多个全局模型之类的参考图像集合的诸如SQL数据库、一组XML文档、一组图像等数据库的储存器21以及具有计算机代码的诸如微处理器之类的处理器，该计算机代码用于引起微处理器执行注解方法中所需的操作。
[0046]现在我们将描述方法的示例。
[0047]由图像传感器12捕捉的静止图像或视频帧中的至少某些包括在本描述中还用同义隐写标记指示的某些隐藏标记30，其可以用来对捕捉图像进行图像处理。那些隐藏标记可以被由用户设备10中的处理器13执行的适当软件模块提取，其在人眼不能注意到该隐藏标记时对图像进行处理。因此，可以将大量信息存储在隐写标记中而不使阅读者或用户认识到与没有那些标记的图像的差别。
[0048]例如，并且如图2中所表示的，由系统I可检测的某些标记可以表示对准标记，其指示图像61的拐角30a — 30d，诸如投射在屏幕上、监视器上或打印在纸张上的静止或视频图像。某些标记还可以表示指示例如图像的其它参数的测试图案，诸如用于调整亮度和/或白平衡的参考灰度级、用于修正几何畸变的线等。还可仅仅包括某些隐藏标记以指示图像与从远程服务器20可获得的注解相关联。例如，某些隐藏标记可包括隐藏超链接。
[0049]各种隐写方法在现有技术中都是已知的，并且可以用于隐藏那些不同类型的标记。例如，可以将标记包括在人眼或大脑平衡的多个后续帧中，或者作为图像的不明显变化包括在时间和/或空间和/或频率域中。
[0050]因此可以不仅通过空间域中的像素的操纵或移位、而且通过时间域中的连续帧中的像素的操纵来隐藏该隐藏标记。某些隐藏标记可仅通过图像数据的傅立叶变换来显示，诸如DFT (离散傅立叶变换)或DCT (直接余弦变换)方法。可以将隐藏标记的那些方法混合在一起从而提供对于检测而言更加鲁棒的隐藏标记。
[0051]在一个示例中，将DCT技术用于将标记隐藏到图像中且用于取回标记。为了隐藏标记，将每个图像切割成多个块。然后独立地对每个块施加离散余弦变换。在一个实施例中，将三个不同种类的数据隐藏到三个块中，使得可以使用那三个块作为几何洞悉(insight)以便在稍后取回图像平面。为了将那三个不同的信息隐藏到三个所选块中，我们可以巧妙地修改最不重要DCT块的最不重要位(LSB)的位。将需要将信息中的仅2位嵌入到每个块中以恢复空间中的平面法线，并且因此修正由照相机在其平面未平行于投影屏平面的情况下引入的任何梯形失真(keystone)。可以通过修改更多块和/或每个块中的更多位来隐藏附加信息。
[0052]隐藏标记还可以是“扩展隐藏标记”。让我们假设具有广告的报纸的情况；在这种情况下，由于潜在的图像的小尺寸、图像纹理的缺少以及与之相关联的差的质量，可能难以正确地识别隐写符号。因此，不仅可以将扩展隐藏标记隐藏在图像中以捕捉其本身，而且至少部分地在其周围环境中，包括围绕要捕捉图像的有纹理区域。这样，包含在要捕捉的图像中的隐藏数据是实际上包括上述扩展隐藏标记的完全隐藏数据的仅一部分。
[0053]如图3中所示，系统执行一种方法，其导致容易的图像聚焦、去模糊、稳定化、修剪和/或前面规划，具有在由图像传感器12捕捉的图像上对数据加注解的可能性，同时尽可能减少在用户设备10与服务器20之间交换的数据量。下面将详细地讨论算法的详细操作。可以方便地由用户设备10中或服务器20中的存储器中存储的计算机程序来执行算法的各种步骤。
[0054]由系统执行的算法的第一步骤100将通过图像传感器12经由用户设备10来捕捉表示图像(视频的一个帧的静止图像或完整视频)的数据。该捕捉数据被存储在用户设备10的存储器14中。
[0055]然后，以下步骤110在于捕捉数据中的隐藏标记30的检测。在此步骤期间，由用户设备10的处理器13执行的模块处理捕捉的图像，从而提取隐藏标记(如果可用的话)，因此将包含在其中的数据解码。
[0056]详细地，如在图4中公开的，可以根据多个不同方法来提取图像上的隐写标记。这意味着由用户设备10的处理器12执行的模块可以在多个方法之中进行选择以便自动地取回隐藏标记识别。如图4中所示，用于选择隐藏标记识别方法的第一步骤是条件识别步骤2000 ;所述条件识别可以取决于图像传感器12的聚焦距离和或由用户选择或由用户设备10的处理器13自动地检测的场景/模式和/或用定位传感器检测的用户设备的位置和/或由用户设备接收的无线电信号，例如从场景中的一个物体接收的无线电信号。
[0057]因此使用所取回的所述至少一个条件在可以由存储在用户设备的存储器内的程序代码执行的多个识别方法之中自动地选择隐藏标记识别方法3000。