[发明专利]用于3维视频的舒适噪声和胶片颗粒处理有效
申请号: | 201080066655.9 | 申请日: | 2010-05-11 |
公开(公告)号: | CN102884799A | 公开(公告)日: | 2013-01-16 |
发明(设计)人: | 田栋;邹德鲲 | 申请(专利权)人: | 汤姆森许可贸易公司 |
主分类号: | H04N13/00 | 分类号: | H04N13/00 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 倪斌 |
地址: | 法国伊西*** | 国省代码: | 法国;FR |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 视频 舒适 噪声 胶片 颗粒 处理 | ||
技术领域
本发明涉及向数字图像添加噪声。
背景技术
随着时间流逝,电视已经从黑白图像向彩色图像发展,并且现在向高清发展。当前,一些电视设备制造商已经开始在市场上出售能够产生和显示三维(3D)图像的产品。新出现的3D电视显示当前引起了多种视觉不适来源,包括:梯形失真(keystone distortion)、深度平面曲率、放大、缩小效果、剪切失真(shear distortion)、串扰、栅栏效应(picket fence effect)和图像翻转。此外,视觉不适还可以因缺乏深度提示(depth cue)(例如,具有高运动的画面区域)导致模糊而引起。观看者通常在观看图像中缺乏深度提示的区域时经历不舒服的感觉。与3D图像的左眼视图和右眼视图中的胶片颗粒(film grain)相关联的随机噪声的差异还可以导致出现奇怪的视觉效果。
向数字图像添加抖动(dither)信号可以降低对编码伪像(例如,轮廓(contouring)和块(blocking)伪像)的人类敏感度,并且可以改善主观质量。向视频添加噪声(典型地被称作“舒适噪声”)用于实现该目标。尽管存在用于向二维图像添加舒适噪声的技术,但是不存在针对3D图像的舒适噪声的已知技术。
发明内容
简而言之,根据本发明原理的优选实施例,提供了一种用于向三维图像添加噪声的方法,包括根据图像深度向图像的不同区域添加噪声的步骤。
附图说明
图1示出了根据本发明原理的用于向三维图像添加噪声的设备的示例性实施例;
图2示出了根据本发明原理第一示例性实施例的用于由图1的设备来执行以向三维图像添加噪声的方法步骤的流程图;
图3示出了根据第二优选实施例的用于向三维图像添加噪声的方法步骤的流程图;以及
图4示出了根据本发明原理第二优选实施例的用于向三维图像添加胶片颗粒的方法步骤的流程图。
具体实施方式
图1示出了根据本发明原理优选实施例的用于向三维图像(典型地,数字图像)添加噪声的设备10的示意框图。如以下更详细所述,噪声可以采用“舒适”噪声的形式,向图像添加该类型的噪声来减少伪像(artifacts)。备选地,在数字图像包含源自运动画面胶片的视频的情况下,噪声可以采用用于模仿运动画面胶片的外观的胶片颗粒的形式。在下文中,当涉及噪声添加时,添加的噪声可以包括胶片颗粒或舒适噪声。
设备10可以采用不同的形式。在示意实施例中,设备10包括机顶盒,机顶盒从数据源12(例如,有线系统首端)包含视频和深度信息的比特流。解复用器14(在图1中视为“解复用器”)将视频信息和深度信息分离,以分别由视频解码器16和深度解码器17解码。舒适噪声模块18根据已解码的视频和深度信息产生舒适噪声,从而获得三维(3D)视频输出信号,由3D电视接收机(未示出)接收。
舒适噪声模块18包括:舒适噪声产生器20,根据分别从视频解码器16和深度解码器17提供的已解码视频和深度信息来产生舒适噪声。实际上,噪声产生器20可以采用用于执行程序指令的处理器(未示出)的形式。以下参照图2及其相应描述,将更好地理解舒适噪声产生器20根据已解码视频和深度信息产生舒适噪声的方式。舒适噪声和视频混合器22将来自舒适噪声产生器20的舒适噪声与已解码视频和深度信息相结合,来获得3D视频输出信号。
图2示出了根据本发明原理优选实施例的用于产生舒适噪声的方法步骤的流程图。换言之,图2的方法构成噪声产生器20内处理器的指令。图2的方法从开始步骤200开始,在开始步骤200期间进行初始化。此后,执行步骤202以产生针对左视图的舒适噪声值NL。如根据下文更容易理解的那样,包含运动的典型3D视频图像包括画面对,每对画面包括左视图和右视图。本发明原理的噪声产生技术首先针对画面对中的左视图画面产生舒适噪声,然后使用该值来产生针对画面对中的右视图画面的舒适噪声。
为了产生针对画面对中的左视图画面的噪声,图1的舒适噪声产生器20利用加性噪声模型(additive noise model),在加性噪声模型中,针对给定画面的噪声(下文中被称作“噪声”画面)N可以在数学上由以下关系表示:
N(k,x,y)=α(k,x,y)×N(k-1,x,y)+(1-α(k,x,y))×β(k,x,y)×R(k,x,y) (公式1)
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