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[發明專利]圖像高亮區域的檢測方法、內容檢測方法及內容檢測裝置有效

專利信息
申請號: 201110401299.8 申請日: 2011-12-06
公開(公告)號: CN103150717A 公開(公告)日: 2013-06-12
發明(設計)人: 宮衛濤;王煒;劉東利;尹悅燕;趙穎 申請(專利權)人: 株式會社理光
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00
代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105 代理人: 張麗新
地址: 日本*** 國省代碼: 日本;JP
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 圖像 區域 檢測 方法 內容 裝置
【權利要求書】:

1.一種圖像高亮區域的內容檢測方法,包括:

確定高亮區域內各個像素的高亮影響因子,該高亮影響因子表示高亮區域對該像素內容影響的強度;

基于高亮區域內各個像素的高亮影響因子來檢測圖像高亮區域中的內容。

2.根據權利要求1的內容檢測方法,所述基于高亮區域內各個像素的高亮影響因子來檢測圖像高亮區域中的內容包括:

根據高亮區域外的圖像內容來確定第一閾值;

針對高亮區域內的各個像素,基于該各個像素的高亮影響因子,來調整該第一閾值,以確定針對該各個像素的閾值;

根據針對該各個像素的閾值,來確定該各個像素屬于內容還是背景,從而獲得第一檢測結果。

3.根據權利要求1或2的內容檢測方法,還包括:

基于多個不同尺度的局部區域的信息來檢測內容,從而得到第二檢測結果;

至少基于第一檢測結果和第二檢測結果來獲得最終檢測結果。

4.根據權利要求3的內容檢測方法,其中根據各個像素的高亮影響因子來確定該多個不同尺度的局部區域中的至少一個局部區域的尺度的大小。

5.根據權利要求1-4中任一個的內容檢測方法,還包括:

以所檢測的檢測結果中是內容的像素點作為樣本來擬合高亮區域內的內容像素的預定色彩分布模型;

基于擬合后的內容像素色彩分布模型來預測高亮區域內的未檢測出的內容像素。

6.根據權利要求5的內容檢測方法,還包括:

分別使用原始圖像和漫反射圖像來對高亮區域外的像素色彩進行聚類;

根據各自色彩聚類結果分別對原始圖像和漫反射圖像的高亮區域內的像素色彩進行分類;以及

根據色彩分類的結果對高亮區域內的像素色彩進行調整。

7.根據權利要求1的內容檢測方法,其中,所述高亮區域是通過下述操作檢測出來的:

從原始圖像獲得漫反射圖像;

獲得原始圖像和漫反射圖像之間的各個像素的強度差;

自適應地確定強度差閾值;以及

根據強度差閾值和所述各個像素的強度差,檢測出所述高亮區域。

8.根據權利要求7的內容檢測方法,其中所述自適應地確定強度差閾值包括:

以該各個像素的強度差的平均值作為第一強度差閾值;

根據第一強度差閾值和各個像素的強度差,將各個像素分類為高強度像素和低強度像素;

確定高強度像素的強度差的平均值作為第二強度差閾值;

根據第二強度差閾值和各個像素的強度差,再次將各個像素分類為高強度像素和低強度像素;

確定此再次分類的高強度像素的強度差的平均值作為第三強度差閾值;以及

基于至少該第一、第二、第三強度差閾值來確定所述強度差閾值。

9.一種圖像高亮區域的檢測方法,包括:

從原始圖像獲得漫反射圖像;

獲得原始圖像和漫反射圖像之間的各個像素的強度差;

自適應地確定強度差閾值;以及

根據強度差閾值和所述各個像素的強度差,檢測出所述高亮區域。

10.一種圖像高亮區域的內容檢測裝置,包括:

高亮影響因子計算部件,其確定高亮區域內各個像素的高亮影響因子,該高亮影響因子表示高亮區域對該像素內容影響的強度;以及

內容檢測部件,其基于高亮區域內各個像素的高亮影響因子來檢測圖像高亮區域中的內容。

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