专利名称：用于处理拼接图像的方法和设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种处理拼接图像的方法和设备，目的在于改善这些拼接图像的视觉再现。
背景技术：
组合源图像以创建较大图像(被称为拼接图像)是一种公知的图像处理技术。此技术尤其用在空间或航空摄影领域。还用在多媒体领域(例如用于创建全景照片)，或者实际上用在利用多个投影仪的大屏幕视频投影领域。在最后一个示例中，使源图像的尺寸适合于投影仪的投影能力。因此，组合这些小图像，以在屏幕上显示大尺寸的图像。使用几个小投影仪尤其能够降低硬件成本。
根据现有技术，用于创建这些拼接图像的技术包括第一可选步骤源图像的预失真。此步骤的目的是使所有的源图像处于同一个几何空间。用于创建拼接图像的处理的第二步骤在于混合图像的重叠部分。为了创建拼接图像，也可以使用没有重叠的毗邻技术，但本发明不涉及该技术。
图1示出了四幅源图像I1、I2、I3、和I4。每幅图像均为两个分量的和，即源图像信号S和源噪声信号ns。由这些图像，创建图2所示的拼接图像。此附图描述了多个区域。第一区域20是中心重叠区域，其中四幅源图像重叠。区域21、22、23和24对应于两幅图像重叠的区域。因此，区域21对应于图像I1和I2的重叠区域。区域22对应于图像I2和I4的重叠区域。区域23对应于图像I3和I4的重叠区域。最后，区域24对应于图像I1和I3的重叠区域。区域25、26、27和28对应于源图像未重叠的部分。
在重叠区域中，用于混合源图像的最简单技术在于当要混合两幅图像(区域21、22、23和24)时，计算两幅源图像在重叠区域中的半数和。按照相同的方式，当要混合四幅图像(区域20)时，最简单的技术在于计算四幅源图像在重叠区域中的算术平均值。
按照一般方式，当在重叠区域21、22、23和24中混合源图像时，要考虑两个方面源图像信号S和源噪声信号ns。因此，与图像I1中、坐标为x和y的像素相关联的灰度级为I1(x,y,c)=S1(x,y,c)+ns1(x,y,c)]]>其中c是要考虑的彩色分量(即蓝、绿或红)。
在重叠区域21中，所得到的平均图像Im是I1和I2的半数和，因此Im(x,y,c)=Sm(x,y,c)+nm(x,y,c)=I1(x,y,c)+I2(x,y,c)2]]>其中Sm(x，y，c)是针对彩色分量c、与坐标为(x，y)的像素相关联的平均图像信号，以及其中nm(x，y，c)是针对彩色分量c、与坐标为(x，y)的像素相关联的平均噪声。
利用此技术，正确地计算了图像信号S1和S2的平均值，即Sm(x,y,c)=S1(x,y,c)+S2(x,y,c)2.]]>如果图像是独立的，并因而如果噪声是去相关的，则噪声的和是二次的。这意味着和噪声的幅度不再正确，因为如果ns1=ns2,]]>应当将其除以等于 的因子，即nm(x,y,c)=ns1(x,y,c)2.]]>按照相同的方式，如果考虑其中四幅图像I1、I2、I3和I4重叠的区域20，所得到的平均图像Im等于Im(x,y,c)=Sm(x,y,c)+nm(x,y,c)=I1(x,y,c)+I2(x,y,c)+I3(x,y,c)+I4(x,y,c)4]]>同样，在这种情况下，正确地计算了图像信号S1、S2、S3和S4的平均值。但是，噪声的幅度也是不正确的，因为如果ns1=ns2=ns3=ns4,]]>应当将其除以等于2的因子。
因此，噪声幅度在重叠区域上的衰减导致这些区域(20、21、22、23、24)上的平滑外观，由此如果源图像并非完美且完全没有噪声，则将使其可被察觉。这种衰减现象在其中噪声成为所显示的信息的主要分量的均匀图像区域中、以及考虑到噪声的时间分量的视频中更容易被人眼所察觉。
当四幅源图像重叠(区域20)时，这种现象被进一步强化。于是，将噪声的幅度除以2，由此使其与源图像之间的差别更容易被察觉。
因此，在重叠区域中混合源图像所引起的重要问题是由于噪声的衰减因子取决于所考虑的区域，拼接图像的再现是不均匀的。
发明内容
本发明的目的是缓和现有技术的缺陷。更具体地，本发明的目的是通过使其均匀来改进拼接图像的再现。
为此目的，本发明提出了一种用于处理拼接噪声源图像的方法，所述拼接噪声源图像具有至少两幅源图像重叠的重叠区域。根据本发明，所述方法包括以下步骤在重叠区域中产生随机噪声，从而至少部分补偿重叠区域和其中源图像未重叠的区域(称为非重叠区域)之间的噪声偏差。
根据本发明的特征，在重叠区域中，通过实现要混合的源图像之间的加权和来混合源图像。
根据特定的特征，用于重叠区域的加权函数在重叠区域中、按照当在空间上远离时、减小混合图像之一的比例的方式，线性变化。有利地，所产生的随机噪声是根据非重叠区域中的噪声参数和重叠区域中的噪声参数估计其统计参数的噪声。
根据特定的特征，所估计的参数之一是噪声的标准偏差。
优选地，在源图像的均匀区域上局部地估计非重叠区域中的噪声参数。
本发明还涉及一种用于处理拼接噪声源图像的设备，所述拼接噪声源图像具有至少两幅源图像重叠的重叠区域。根据本发明，所述设备包括用于产生拼接图像的装置，并且还包括
-装置，用于在重叠区域和其中源图像未重叠的区域(称为非重叠区域)中估计随机噪声的统计参数；以及-装置，用于根据统计参数，在重叠区域中产生随机噪声。
通过参照附图、作为非限制性示例给出的有利典型实施例和实施方式，本发明将得到更好的理解和描述，其中图1(已经描述过)示出了根据现有技术、用于创建图2的拼接图像的四幅源图像；图2(已经描述过)示出了根据现有技术、基于图1所示的四幅图像创建的拼接图像，并标识出重叠区域和非重叠区域；图3示出了根据本发明的图像处理方法，目的在于改善拼接图像的视觉再现；图4示出了在重叠区域中混合两幅图像时所使用的加权函数；以及图5示出了根据本发明的图像处理设备，目的在于改善拼接图像的视觉再现。
具体实施例方式
为了使拼接图像的视觉再现更加均匀，本发明在于在衰减源噪声ns的地方(也就是说，在重叠区域中)，产生校正噪声。所产生的噪声取决于由于在这些区域中混合源图像而引起的源噪声衰减以及源噪声的特性。
因此，本发明在于在已经在第一步骤中创建出初始拼接图像之后，在第二步骤中，分析出现在源图像中的源噪声ns，从而估计出源噪声ns的特性参数，例如，标准偏差。在第三步骤中，估计出现在重叠区域中的平均噪声nm的相同特性参数。在第四步骤中，使用先前估计出的参数来估计校正噪声的特性参数。在第五步骤中，使用这些估计出的参数，在衰减了源噪声的地方(即，在重叠区域中)产生校正噪声。最后，在最后一步中，将校正噪声添加到重叠区域中的初始拼接图像上，从而使最终拼接图像的空间特性均匀，并减小对应于源图像的非重叠区域与对应于平均图像的多个重叠区域之间在感觉上的偏差。
图3示出了根据本发明的方法。所述方法包括6个步骤，在图3中以参考数字31到36表示。在此附图中，所示出的模块是功能单元，可以对应于或不对应于物理可区分的单元。例如，可以将这些模块或其中的一些一起组合成单一的组件，或者构成同一软件的功能。另一方面，特定的模块也可以由分离的物理实体组成。
根据本发明，第一步骤31在于根据源图像30创建被称为初始拼接图像的拼接图像。在此步骤期间，还标识出拼接图像的重叠区域。在这些重叠区域中，通过要混合的图像的加权和，实现源图像的混合。例如，当在空间上远离时，可以降低一幅图像的比例。因此，在重叠区域21中，可以具有从左向右线性变化的、图像I1和I2之间的权重，在重叠区域的左半部分，更多地考虑图像I1，而在重叠区域的右半部分，更多地考虑图像I2。因此，位于重叠区域21中的像素具有如下数值Im(x，y，c)＝α(x)I1(x，y，c)+(1-α(x))I2(x，y，c)，其中α(x)是加权函数，如图4所示的40。在此附图中，X0和X1是位于重叠区域21的边界上的像素的横坐标值。因此，如果x＝X0，即针对位于重叠区域的左侧边界上的像素，函数α(x)取数值1，以及如果x＝X1，即针对位于重叠区域的右侧边界上的像素，函数α(x)取数值零。
类似地，在重叠区域24中，可以具有从上向下线性变化的、图像I1和I3之间的权重，在重叠区域的上半部分，更多地考虑图像I1，而在重叠区域的下半部分，更多地考虑图像I3。可以使用与前述相同类型的函数。
在第二步骤32期间，借助于统计图像处理工具，进行源噪声ns的分析。最简单的方案在于借助于低通滤波器，估计源图像30的局部平均值。然后，从源图像中减去此平均值，从而局部提取出较高频率。作为第一近似，将这些较高频率看作源噪声ns。因此，根据这些较高的频率，估计源噪声ns的局部统计特性。例如，针对三基色(绿、蓝和红)中的每一个，估计源噪声的标准偏差 在源图像的均匀区域上，或在能够估计其平均梯度的区域上，局部进行标准偏差的这种估计。具体地，为了正确地估计噪声，需要采用能够消除有用信号S的图像区域作为立足点，以便单独估计噪声。
根据本发明的变体，可以使用考虑了源噪声的空间和/或时间特性的、更为复杂的噪声模型(例如，自回归模型)。
第三步骤33在于以得自于混合源图像的标准偏差σm估计平均噪声nm。根据标准偏差为 的估计源噪声，并考虑在步骤31中创建拼接图像期间执行重叠区域中的图像之间的混合的方式(例如，加权和)，计算标准偏差 也可以按照与步骤32中估计 相同的方式，根据重叠区域的均匀区域，估计 第四步骤34在于通过考虑在步骤32中估计出的源噪声的统计特性(例如 )，并考虑在步骤33中估计出的平均噪声的统计特性(例如 )，估计随机校正噪声nc的特性参数。在所考虑的特性参数只是标准偏差的简单情况下，作为估计出的平均噪声的标准偏差 与最终噪声的标准偏差σf之间的补充标准偏差，估计合成噪声nc的标准偏差。为了使拼接图像的视觉再现均匀，需要最终噪声等于估计出的源噪声。因此，标准偏差σf等于估计出的源噪声的标准偏差 此外，如果所产生的图像是校正噪声为nc的图像，最终图像得自于平均图像与所产生的图像的和。这可以通过如下的关系在标准偏差的层面上进行证明σf2=σ^s2=σ^m2+σc2.]]>因此，要产生的校正噪声nc的标准偏差 为σ^c=σ^s2-σ^m2.]]>必须针对每个颜色进行此运算。可以局部地进行。
第五步骤35在于在重叠区域上产生标准偏差为 的噪声nc。
最后一步36在于产生最终的拼接图像37。为此目的，在重叠区域上，将标准偏差为 的校正噪声nc与初始拼接图像相加，从而获得具有更加均匀的视觉外观的校正拼接图像。在非重叠区域(25、26、27和28)中，最终拼接图像等于初始图像上与所考虑的区域相对应的区域。因此，最终图像的区域25对应于图像I1的一部分。
更精确地，校正拼接图像上、坐标为(x，y)的像素取如下数值
如果像素位于区域25中，I1(x，y，c)；如果像素位于区域26中，I2(x，y，c)；如果像素位于区域27中，I4(x，y，c)；如果像素位于区域28中，I3(x，y，c)；或者如果像素位于重叠区域20到24之一中，Im(x，y，c)+nc(x，y，c)。
除了使拼接图像的视觉再现均匀以外，此步骤的优点之一还在于消除了重叠区域上的平滑外观。
本发明还涉及一种设备50，目标在于实现前述方法。在图5中只示出了该设备的必要元件。根据本发明的设备具体包含存储器52，在其中存储用于校正拼接图像的多种噪声的特性的估计值。所述设备还包括处理单元53，如微处理器等，包括处理程序，尤其是用于估计噪声参数的程序。所述处理单元还包括用于根据估计出并存储在存储器52中的参数，产生噪声的函数。此外，所述设备包含输入/输出接口51，用于接收输入视频信号，尤其是用于构建拼接图像的源图像。该接口还能够向显示设备54传输根据本发明的方法处理后的视频图像，即最终拼接图像。
权利要求
1.一种用于处理拼接噪声源图像(11、12、13、14)的方法，所述拼接噪声源图像(11、12、13、14)具有至少两幅所述源图像重叠的重叠区域(20、21、22、23、24)，所述方法特征在于包括以下步骤(35)在重叠区域中产生随机噪声，从而至少部分补偿重叠区域和其中源图像未重叠的、称为非重叠区域的区域之间的噪声偏差。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于在重叠区域中，通过实现要混合的源图像之间的加权和来混合源图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于用于重叠区域的加权函数在所述重叠区域中、按照当在空间上远离时、减小混合图像之一的比例的方式，线性变化。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所产生的随机噪声是根据非重叠区域中的噪声参数和重叠区域中的噪声参数估计其统计参数的噪声。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于所估计的参数之一是噪声的标准偏差。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于在源图像的均匀区域上局部地估计非重叠区域中的噪声参数。
7.一种用于处理拼接噪声源图像(11、12、13、14)的设备，所述拼接噪声源图像(11、12、13、14)具有至少两幅所述源图像重叠的重叠区域(20、21、22、23、24)，所述设备包括用于产生所述拼接图像的装置，其特征在于还包括-装置(52、53)，用于在重叠区域和其中源图像未重叠的、称为非重叠区域的区域中估计随机噪声的统计参数；以及-装置(52、53)，用于根据统计参数，在重叠区域中产生随机噪声。
8.根据权利要求7所述的设备，其特征在于使用所述设备来实现根据权利要求1到6之一所述的方法。
全文摘要
本发明涉及一种用于处理拼接噪声源图像的方法和设备，所述拼接噪声源图像具有至少两幅所述源图像重叠的重叠区域。根据本发明，所述方法包括以下步骤(35)在重叠区域中产生随机噪声，从而至少部分补偿重叠区域和其中源图像未重叠的区域(称为非重叠区域)之间的噪声偏差。
文档编号H04N1/58GK1812471SQ20051013406
公开日2006年8月2日 申请日期2005年12月23日 优先权日2005年1月6日
发明者洛朗·布隆德, 迪迪埃·杜瓦扬, 蒂埃里·博雷尔 申请人:汤姆森许可贸易公司