专利名称：图像属性检测的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像属性检测。
背景技术：
近年来，三维(3D)电视已经可为消费者所用，并且预期3D设备和节目上演量将在接下来数年中快速增长。3D电视依赖于立体视觉技术，凭借该技术，由横向(即，基本在水平图像方向上)移位特定距离(例如，典型的用户眼睛的间距)的各个相机捕捉图像对。图像对因此代表同一场景的略微不同的视图；一般而言，它们将包含场景内的相同项目(或许除了在图像边界处的项目之外)，但是两个图像之间的项目的相对位置将取决于这些项目离相机布置的距离。 当图像被显示时，重要的是用户的每一只眼睛(至少主要)看到图像对中相应的一个图像。实际上，这是以各种方式来实现的，例如通过用户佩戴偏光的、时分复用的或者滤色的眼镜，或者通过设有将两个图像的每一者转向观看者的相应眼睛位置的特殊透镜布置的电视屏幕本身。其中，在早期对3D电影的尝试中很普遍的颜色过滤技术一般不用在3D电视技术中。回到3D相机系统，图像对的每一者是由具有其自身的透镜和图像捕捉布置(例如，C⑶布置)的独立相机捕捉的。但是，为了为观看者维持3D幻影，重要的是每一图像对的两个图像在它们的颜色和相关属性方面严格匹配。诸如伽马(Y)、拐点(knee)、白电平和黑电平参数之类的各种颜色参数可为专业视频相机或外部颜色校正单元的操作者所用，但是设置3D相机布置的任务比设置传统(单一)视频相机的任务明显要难得多，这是因为不仅需要针对当前场景正确地设置参数，而且还需要将参数设定为使得形成3D相机布置的两个相机生成具有相同图像属性的图像。在家用视频相机的情况中，可为用户所用的调节范围更加有限，这使得更加难以将两个相机设定为提供相同的颜色属性。
发明内容
本发明提供了一种用于对表示场景的不同的各个视图的图像对进行处理以生成颜色属性差异量的图像属性检测装置，该装置包括差异检测器，该差异检测器被配置来依据在一组可能的图像颜色中的每一个图像颜色处的图像对之间的颜色属性差异的平均来导出差异量，其中每一个颜色属性差异被根据该相应图像颜色处的图像对中的至少一个图像的图像内容而加权。本发明认识到即使由3D相机布置中的两个相机捕捉的图像(故意地)略微不同，也由于这些图像表示基本相同的场景，所以它们的颜色属性可被假定为基本相同。然而，跨越不同的图像颜色并且跨越每一个颜色内的不同亮度水平，可能非常难以量化表示图像对之间的颜色属性差异的单个差异量。本发明很好地且便利地提供了这样的差异测量，其可被用作(例如)对进入的3D电视信号进行的质量评价的一部分。
在本发明的实施例中，该装置包括颜色属性检测器，其被布置来检测由各个图像捕捉设备捕捉的图像的颜色属性，并且由颜色属性检测器检测到的颜色属性表示在一组像素原色的每一者中的像素亮度分布。以这种方式，可以使用对像素颜色值的自动统计分析来检测两个图像之间的颜色属性差异。在本发明的实施例中，由颜色属性检测器检测到的颜色属性包括针对一组像素原色或者分量像素颜色的每一者、在该颜色中的像素亮度关于一组亮度间隔或者组箱(bin)的直方图。为了减少需要处置和比较的数据量，在本发明的实施例中，这些间隔中的至少一些包含多于一个的可能像素亮度值。直方图数据事实上在对于观看者而言可能主观上看起来相同的图像之间可能不同。这是因为直方图的生成可以将具有几乎相同颜色值的像素放入不同的直方图间隔，而这仅仅因为这些颜色值落入了两个这样的间隔之间的边界的两侧。为了降低这种影响，提供了两个进一步的特征，可以采用其任一者或者两者。一个这样的潜在特征是提供低通滤波器，用于在检测直方图之间的差异之前对关于所述图像对生成的直方图进行平滑，从而减少由直方图分析导致的直方图数据中的任意人为峰值或波谷。另一个这样的潜在特征是提供噪声组合器，用于将噪声信号与要被提供给差异检测器的图像相组合。以这种方式，在 直方图分析发生之前向像素数据添加随机噪声、伪随机噪声或其它噪声，这具有如下效果将接近地分隔在直方图间隔的边界的两侧的像素更均匀地分布到该边界两侧的直方图间隔中。本发明的实施例认识到由3D相机布置捕捉的两个图像几乎相同但并不完全相同，因此在本发明实施例中，颜色属性检测器被布置来关于相应图像对的每一个图像的子区域来检测颜色属性，例如可以使用每一个图像的中心区域，因为该中心区域更加可能在这两个图像的另一个图像中被找到。在本发明实施例中，图像对的各个子区域被相对于彼此移位以便表示场景的基本相同的特征。可以对“实况(live) ”视频，也就是说对连续的图像对，执行上述颜色属性检测和平衡处理。然而，在本发明实施例中，装置包括用于存储图像对的图像存储装置，以使得可对特定图像对执行颜色平衡操作，并在随后对后续的实况视频使用得到的颜色属性调节设定。在本发明实施例中，装置可操作来执行对不同的颜色属性调节参数的一个或多个尝试，以搜寻产生比阈值量小的颜色属性差异的一组参数。本发明还提供了一种相机系统，包括一对图像捕捉设备，被相对于彼此布置以便捕捉表示场景的不同的各个视图的图像；和如上所限定的装置。在本发明实施例中，图像捕捉设备是视频相机，它们可以基本上在水平图像方向上被彼此横向移位，以便生成各个三维图像对。在所附权利要求中限定了本发明的其它各个方面和特征。本发明的一个方面(例如，装置)的特征等同地适用于本发明的其它方面(例如，方法)。
现在将参考附图仅作为示例来描述本发明的实施例，在附图中图I示意性地图示出了具有手动颜色校正的3D相机布置；
图2示意性地图示出了根据本发明一个实施例的具有图像属性差异检测器的3D相机布置；图3示意性地图示出了图像属性检测装置；图4是示意性的示例直方图；图5示意性地图示出了相应直方图对之间的差异；图6示意性地图示出了差异评估器的操作；图7示意性地图示出了参数查找器和参数计算器的操作；图8示意性地图示出了拐点、伽马、黑电平和白电平参数；图9示意性地图示出了参数搜索策略； 图10示意性地图示出了校正曲线和参考曲线之间的差异；以及图11示意性地图示出了数据处理装置。
具体实施例方式现在参考附图，与现有技术形成对比，图I示意性地图示出了具有独立的手动颜色校正或者颜色属性调节的3D相机布置或系统。在图I中，提供了两个视频相机10、20。来自各个相机的视频信号被提供给用于手动颜色属性调节的相应颜色校正器(CCR) 30、40。经调节的视频信号表示3D视频信号的左(L)和右(R)视频信号。为了提供3D操作，相机10、20被一机构(在图I中被一般性地示出为支架50)保持成横向移位关系，该机构将这些相机维持为分开特定距离。这两个相机的透镜系统的中心的间距可以等于平均眼睛间距(例如，8cm)，但是针对最终3D视频中的各种艺术效果可以使用其它间距。相机通常在横向(即，沿着水平图像方向)被分离开，以便捕捉表示场景的各个不同视图的图像。相机在其视频捕捉定时方面被同步在一起(例如，通过向相机提供共同的视频同步信号(未示出))，并且还在它们的标称变焦、聚焦和曝光设定方面被同步在一起。相机可被布置为相对于彼此成很小的角度(在水平平面中)，以使得两个相机的光轴55在相机前方的特定距离处会聚。例如，在相机前方的这个特定距离可以是20m，因而将会了解，对于中等数量cm的横向间距，会聚角度(相机的光轴从相互平行关系偏离的量)将非常小，一般而言比I度小得多。颜色校正器30、40使用已知技术来调节各个图像的颜色属性。例如，颜色校正器可以针对视频信号的每一个原色(例如，红色、绿色和蓝色)来调节如下属性白电平、黑电平、伽马和拐点。也就是说，颜色校正器30将一组参数应用于由相机10生成的视频信号的红色分量，将另一组(可能不同的)参数应用于由相机10生成的视频信号的绿色分量，并将第三组(同样可能不同的)参数应用于由相机10生成的视频信号的蓝色分量。颜色校正器40执行类似功能，不过针对由相机20生成的视频信号的各个分量利用可能完全不同的参数。下面将进一步描述白电平、黑电平、伽马和拐点参数。然而，这些仅仅是示例参数，并且技术人员将理解，颜色校正器可以以不同方式操作来实现对图像或视频信号的颜色属性的所希望调节。
将了解，图I所示的颜色校正器30、40可被包括在各个相机主体中。还将了解，由颜色校正器提供的调节的量和质量可能取决于相机的成本和目标市场。因此，例如，家用视频相机可能具有少得多的能干的颜色校正工具，或者甚至根本就没有用户可调节的颜色校正。高端的专业视频相机很可能具有更全面且更高质量的颜色校正工具。图2示意性地图示出了具有颜色属性差异检测器80的3D相机布置，颜色属性差异检测器80对由两个相机生成的两个视频流米取动作。该布置可被视为一对相机和3D图像属性检测装置。差异检测器80检测L和R视频流的图像对的颜色属性的差异。特别地，如下所述，该差异检测器依据在一组可能的图像颜色中的每一个图像颜色处的图像对之间的颜色属性差异的平均来导出颜色属性差异量，其中每一个颜色属性差异被根据该相应颜色处的图像对中的至少一个图像的图像内容而加权。因此，根据检测出的两个图像之间的差异，差异检测器80生成指示出两个视频流之间的颜色属性偏差的量。下面将参考图4进一步描述差异检测器的操作。
由差异检测器生成的量可被用在手动或自动反馈布置中，以使得启动对CCR 30、40之一或两者的调节以便趋于将(如差异检测器所检测到的)颜色属性差异减小到零。这可被实时地(即，在相机布置的“实况”操作期间)处置，或者在从被缓冲的样本图像对开始的校准阶段期间处置，以使得在调节已被导出之后，这些调节被应用于后续的图像或图像对。如果使用校准阶段，则其可由用户启动，或者可响应于装置被通电或重启而启动，或者可周期性地发生。如果需要，则来自相机的“实况”图像流可被布置为在校准阶段期间绕开差异检测器。因此，差异检测器可用作颜色属性调节检测器，该颜色属性调节检测器被配置来检测对图像对之一(或两者)进行调节以便减小图像对之间的颜色属性差异所需的颜色属性调节度。可替代地，由差异检测器80生成的量可被用作从相机10、20接收的3D视频信号的质量指示。差异检测器80还可被应用于不是直接从一对相机接收的视频信号，例如(作为非限制性示例)a.计算机生成的或者经计算机增强的视频流b.经视频处理或编辑的视频流c.记录在记录介质上并从记录介质重放的视频流d.由第三方提供以例如用于广播的视频流因此，相机10、20和CCR 30,40仅被图示来提供用于论述差异检测器的职责和操作的技术上下文。它们对本发明实施例而言不是必要的。图3示意性地图示出了图像属性检测装置，特别是图2的差异检测器80及其与CCR 30、40的交互。差异检测器80包括一对图像存储装置60、70，总的用作颜色属性检测器的一对直方图检测器100、110，差异评估器120，参数查找器130，参数应用单元140，参考差异计算器150，以及加权平均计算器160。直方图检测器100、110各自对相应视频流(L、R)采取动作，并检测三种原色(红色、绿色和蓝色，或者R、G和B)流的每一者的像素亮度值的分布。当然，如果使用除RGB之外的视频格式，则直方图检测器可以改为对那些格式的相关流采取动作。图4中示出了直方图的一个示例，对于一个这样的流(例如，L视频通道的红色流)用实线示出，而对于另一个这样的流(例如，R视频通道的相应红色流)用虚线示出。这图示出了 (a)跨越(cross)图像(或者图像的所选部分)的像素值被分配给像素值间隔(组箱)并且每一个这样的间隔内的像素实例的数目被检测出，并且(b)在直方图内的不同组箱编号处，在两个视频通道的相应直方图之间可以有正负差异；这意味着对目标“差异”值进行评价以表征两个视频通道之间的颜色差异不是一项简单任务。直方图间隔可以各自包含一个像素值或者多于一个的可能像素值，后一种布置一部分是为了降低后续比较的数据处理要求，一部分是为了对得到的直方图数据进行平滑以便减少对观看者无法看到差异的那些差异的检测。在特定直方图内，间隔无需具有相同范围，但是在本示例中，使用的是相同大小的间隔。然而，在每一对供比较的直方图(例如，L通道的红色直方图和R通道的红色直方图)中使用的间隔相同，这是有用的。在本示例中，使用了 256个相等间距的间隔，因而在每一颜色视频10比特(1024个可能值)的情况中， 每一个间隔包含4个可能像素值。图5针对三个相应的颜色信号R、G和B示出了示例左和右通道图像的直方图的覆盖图。对于这三个直方图对的每一者，浅色阴影部分是左通道图像的直方图，深色阴影部分是右通道图像的直方图，黑色部分是左通道直方图和右通道直方图之间的共同区域。针对一颜色信号的两个直方图之间的差异可直接通过在特定组箱处对直方图的相减(图5中的102)来表示。图6中的比较器122(下面将描述)可以以这种方式操作。作为替代，直方图之间的差异可被推导为直方图中的类似形状峰值的索引或者组箱编号的差异(图5中的104)。这在许多方面类似于对下面将参考的图10描述的差异156的检测。由于索引或者组箱编号实际上直接与视频水平相关，所以索引号的差异表示了相应峰值之间的视频水平的差异。返回到图3，为了检测直方图，每一个直方图检测器100、110包括区域选择器112、噪声相加器114、直方图计算器116和低通滤波器118。区域选择器112操作来选择要针对其计算直方图的图像的区域或子区域。这可以是作为整个图像区域的子部分的中心区域(既是(a)因为立体图像对的边缘通常将不同，又是(b)为了降低处理要求)，并且这些区域可以在横向(在水平图像方向上)偏移以便一般包含场景的基本相同部分。偏移量可被预先设定为如下值(例如，20个像素)，该值趋于使得场景的相应部分落入两个所选区域内。或者，偏移可通过识别出相应图像特征的图像匹配处理来导出。或者，偏移可使用相机的当前变焦和/或聚焦和/或间距和/或会聚角度参数的函数来导出。注意，所选区域被用于检测差异的目的，但是，在本发明实施例中，任何颜色属性差异都被视为适用相应图像的整体。当然，这里所描述的计算可以针对各个图像的整体进行，也就是说，实际上可能不需要区域选择器112。噪声随后被噪声相加器114添加到所选区域。噪声可以是随机的、伪随机的或者其它类型，并例如(a)以平均(例如，均方根)幅度I (按照像素值尺度)，或者(b)以与直方图间隔的大小相关的幅度(例如，间隔大小的一半)，被与红色、绿色和蓝色流的每一者的像素值相加。添加噪声的背后意图是为了避免如下情形在观看者看来非常相似或者相同的像素(例如，按照像素值尺度被间隔I的像素)落入不同的直方图间隔，并因而导致生成校正差异(这在其它方面将是不适当的)。添加噪声意味着与两个间隔的边界相邻的这种像素将被随机地放到该边界两侧的间隔中。随后由直方图计算器116使用所限定的间隔以传统方式来计算出直方图。最后，低通滤波器118对直方图应用平滑以便趋于减少相邻间隔中的所检测到的实例数目之间的大变化。出于大体与由噪声相加器114添加噪声相同的目的,这在检测直方图之间的差异之前完成，以避免响应于由仅落入间隔边界一侧或另一侧的像素导致的人为效果而检测到差异(或者减少这样检测到的差异的量)。图6示意性地图示出了差异评估器120的操作。该操作包括逐间隔地对两个相应直方图(针对相同颜色流，L&R通道的每一者一个)进行比较122，求取针对每一个间隔获得的差异的平方124，并对平方求和126。这针对该像素颜色分量流生成了单个差异值。该单个差异值随后可被输出或存储(如果系统正在搜索最低的这种差异——参见下面)，或者可被与阈值相比较128 (如果系统正在搜寻第一组参数以到达该阈值下面的差异)。图7示意性地图示出了参数查找器130和参数应用单元140的操作。参考在下面的图9的描述中阐述的参数搜索策略，参数查找器识别(132)根据该搜索策略所要测试的伽马和拐点参数的下一个值。基于这些，参数应用单元140以已知方式导出(134)白电平和黑电平参数，并且这四个参数被参数应用单元140应用于存储在R通道图像存储装置70中的图像。直方图被从图像存储装置70的经该修改之后的输出导出，并再次被图6的装置测试以导出差异值。对于该差异值比先前得到的差异值更好(更小)还是更差(更大)的测试(136)被用于指引对值的下一次选择(132)。图8根据输入像素值和输出像素值之间的映射函数，示意性地图示出了拐点、伽马、黑电平和白电平参数。这些是在CCR或CCU中使用的传统参数，并且被参数应用单元以传统方式来应用。白电平是输出像素值中的最高像素值(其被称为“白”，尽管映射可被应用于诸如红色、绿色和蓝色流之类的各个分量流)。黑电平是可能输出值中的最低像素值。伽马和拐点值限定了输入和输出像素值之间的非线性关系。图9示意性地图示出了参数搜索策略。该搜索是一种多阶段搜索，因为伽马和拐点参数的多对值被测试。注意，在上述实施例中，白电平和黑电平是被参数查找器130从伽马和拐点参数导出的。在图9中，最初跨越可能的伽马和拐点参数值的整个范围来测试一组9个的伽马和拐点参数的排列。在实际示例中，更高数目的排列将被使用；仅仅是为了示图清楚起见而仅示出9个。从这些最初测试中，给出最低差异的(如差异评估器120所检测出的)一对参数290被选择,并且(如图9的右手侧所示)围绕所选对290,更精细分辨率的一组参数对被测试。该处理可被重复(如果需要或者如果有必要)，以便到达被测试的参数对中的给出最低差异的参数对。作为替代，搜索可在CCR 30所使用的参数的预定范围(或者由操作者选择的范围)内的参数之中操作，或者搜索可根据CCR 30当前正使用的各个参数的上下偏移来操作。搜索可在实现阈值以下的差异的第一组参数被实现时停止，或者甚至在存在实现阈值以下的差异的若干参数对的情况下，搜索可以搜寻最低差异。
注意，颜色分量流(例如，红色、绿色和蓝色)各自具有相应的参数搜索。由上述装置的各个部分计算出的参数因而表示颜色属性调节检测器的输出，该颜色属性调节检测器检测对图像对之一进行调节以便减小图像对之间的颜色属性的差异所需的颜色属性调节度。一旦已经通过上述技术查找到一组参数，该组参数就可被用于导出作为装置的输出的单个差异标志Diff。现在将参考图3和图10来描述执行这个处理的方式。这因此提供了差异检测器的操作的其余部分，该差异检测器依据在一组可能的图像颜色中的每一者处的颜色属性调节度的平均来导出差异量，其中，所述颜色属性调节度被根据该相应图像颜色处的图像对的至少一者的图像内容而加权。由参数查找器导出并被上述阈值处理接受的最后一组参数被传递给参考差异计算器150。这计算出与该组参数相对应的校正曲线和参考曲线之间的差异。上面参考图8描述了校正曲线的导出。图10中示出了与最后被接受的一组校正 参数相关的曲线152的示例。注意，这是分别针对R、G和B信号的三条曲线中的一条曲线，这些曲线限定了由图3的装置导出的、L和R通道的相应图像之间的差异。在(图10中示出的被从10比特视频的0到1023的范围归一化到从0到I的归一化范围的)每一个视频信号值处，校正曲线152与参考曲线154之间的输出视频信号值的差异被评估。换而言之，这是该图像颜色与通过对该图像颜色应用颜色属性调节而生成的输出颜色之间的差异。注意，跨越三个颜色信号的每一组视频信号值表示不同的图像颜色。在本发明的实施例中，作为该处理的一部分，对所有的可能图像颜色进行考虑。然而，可以使用图像颜色的子集。注意，在图10的示例中使用的参考曲线是穿过原点的、斜率为I的直线。也就是说，参考曲线表示没有应用校正的情形。因此，校正曲线152与参考曲线154之间的差异156仅仅表示要在每一个视频信号值处应用的、按照与视频信号值相同的尺度表达的校正量。当然可以使用不同的参考曲线。来自参考差异计算器150的输出包括三个系列的值，一个系列针对一个颜色信号(R、G、B)，其中每一个系列表示校正曲线152和参考曲线154之间的、在各个可能视频信号值处的连续差异。这些系列的值被施加作为加权平均计算器160的输入。加权平均计算器将校正曲线152与参考曲线154之间的这些系列差异与由直方图生成器110 (针对系统的最近一次迭代)生成的R直方图相组合。具体地，针对每一个可能的视频信号值，加权平均计算器160评估以下等式weighted_difference (加权差异)i= ABS (CC (颜色 D -Ref (颜色 D) X Hi St (颜色 J其中，ABS表示绝对值，CC (颜色)表示在该颜色处的校正曲线值，Ref (颜色)表示在该颜色处的参考曲线值，并且Hist (颜色)表示在该颜色处的直方图值。加权平均计算器160对每一个颜色的所有加权差异值求和，也就是说，针对每一个颜色生成一个Diff (差异)值。当然，在替代实施例中，可以生成基于跨越所有三个颜色的加权平均的单个DifT值。加权平均计算器160随后将该和除以这些值的数目
权利要求
1.一种用于对表示场景的不同的各个视图的图像对进行处理以生成颜色属性差异量的图像属性检测装置，该装置包括差异检测器，该差异检测器被配置来依据在一组可能的图像颜色中的每一个图像颜色处的图像对之间的颜色属性差异的平均来导出差异量，其中每一个颜色属性差异被根据该相应图像颜色处的图像对中的至少一个图像的图像内容而加权。
2.根据权利要求I所述的装置，包括 颜色属性调节检测器，被配置来检测对所述图像对中的一个图像进行调节以便减小所述图像对之间的颜色属性差异所需的颜色属性调节度； 所述差异检测器被配置来依据在一组可能的图像颜色中的每一个图像颜色处的颜色属性调节度的平均来导出所述差异量，其中所述颜色属性调节度被根据该相应图像颜色处的图像对中的至少一个图像的图像内容而加权。
3.根据权利要求2所述的装置，其中，在特定图像颜色处的颜色属性调节度表示该图像颜色与通过对该图像颜色应用颜色属性调节而生成的输出颜色之间的差异。
4.根据权利要求2或权利要求3所述的装置，其中，所述颜色属性调节检测器包括 颜色属性检测器，被布置来检测由各个图像捕捉设备捕捉的图像的颜色属性； 并且其中，由所述颜色属性检测器检测到的颜色属性表示在一组像素原色的每一者中的像素亮度分布。
5.根据权利要求4所述的装置，其中，由所述颜色属性检测器检测到的颜色属性包括针对一组分量像素颜色的每一者、在该颜色中的像素亮度关于一组亮度间隔的直方图。
6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述间隔中的至少一些包含多于一个的可能像素亮度值。
7.根据权利要求5或权利要求6所述的装置，包括低通滤波器，用于在检测直方图之间的差异之前对关于所述图像对生成的直方图进行平滑。
8.根据权利要求4至7中的任一项所述的装置，其中，所述颜色属性检测器被布置来关于相应图像对的每一者的子区域来检测颜色属性。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述图像对的各个子区域被相对于彼此移位以便表示场景的基本相同的特征。
10.根据在前权利要求的任一项所述的装置，其中，所述一组可能的图像颜色包括所有可能的图像颜色。
11.一种相机系统,包括 一对图像捕捉设备，被相对于彼此布置以便捕捉表示场景的不同的各个视图的图像；和 根据在前权利要求的任一项所述的图像属性检测装置。
12.根据权利要求11所述的相机系统，其中，所述图像捕捉设备基本上在水平图像方向上被彼此横向移位，以便生成各个三维图像对。
13.根据权利要求11或权利要求12所述的相机系统，其中，所述图像捕捉设备是视频相机。
14.一种用于对表示场景的不同的各个视图的图像对进行处理的图像属性检测方法，该方法包括以下步骤依据在一组可能的图像颜色中的每一个图像颜色处的图像对之间的颜色属性差异的平均来导出差异量，其中每一个颜色属性差异被根据该相应图像颜色处的图像对中的至少一个图像的图像内容而加权。
15.一种用于执行根据权利要求14所述的方法的计算机软件 。
全文摘要
本发明涉及图像属性检测。一种用于对表示场景的不同的各个视图的图像对进行处理以生成颜色属性差异量的图像属性检测装置包括差异检测器，该差异检测器被配置来依据在一组可能的图像颜色中的每一个图像颜色处的图像对之间的颜色属性差异的平均来导出差异量，其中每一个颜色属性差异被根据该相应图像颜色处的图像对中的至少一个图像的图像内容而加权。
文档编号H04N13/00GK102740116SQ20121010419
公开日2012年10月17日 申请日期2012年4月9日 优先权日2011年4月8日
发明者守分且明 申请人:索尼公司