[发明专利]图像处理设备和方法有效

专利信息
申请号: 201210423115.2 申请日: 2012-10-30
公开(公告)号: CN103096106B 公开(公告)日: 2017-04-26
发明(设计)人: 洪智暎;赵良镐;李皓荣;黄圭荣 申请(专利权)人: 三星电子株式会社
主分类号: H04N13/00 分类号: H04N13/00;H04N15/00;H04N21/4728
代理公司: 北京铭硕知识产权代理有限公司11286 代理人: 韩明星
地址: 韩国京畿*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 图像 处理 设备 方法
【说明书】:

本申请要求于2011年11月1日提交到韩国知识产权局的第10-2011-0112603号韩国专利申请的优先权,该申请的公开通过引用全部包含于此。

技术领域

这里公开的示例实施例涉及一种用于提供三维(3D)图像的显示装置和内部图像处理方法,更具体地讲,涉及一种当观看3D图像时可减少视觉疲劳的图像处理设备和方法。

背景技术

最近,对三维(3D)图像处理的兴趣已增加。可通过针对多个视点提供与不同的视点相应的图像,配置3D图像。例如,3D图像可以是与多个视点相应的多视点图像,或可提供与两个视点相应的左眼图像和右眼图像的立体图像。

与仅显示现有平面图像的二维(2D)显示器相比,3D显示器可向用户提供相对较高的真实感。然而,3D显示器可针对左视野和右视野显示不同的图像信息,并因此与2D显示器相比,可引起更多的视觉疲劳。因此,存在对减少视觉疲劳的解决方案的需求。

用于减少视觉疲劳的传统方法包括统一减小深度信息的方法、在近侧区域的情况下增加对比度并且在远侧区域的情况下减小对比度的方法等。

发明内容

通过提供一种图像处理设备实现上述和/或其他方面,所述图像处理设备包括:感兴趣区域(ROI)配置单元,根据与输入的三维(3D)图像相应的用户或观察者的视觉注意,产生视觉注意图;视差调整单元,利用视觉注意图调整包括在输入的3D图像中的视差信息。

ROI配置单元可包括:区域划分器,利用输入的3D图像的视差信息,将包括在输入的3D图像中的深度值分布划分为多个区域;至少一个区域计算器,计算与所述多个区域中的每个区域相应的视觉注意级别。

ROI配置单元还可包括:视觉注意图计算器,通过集成由所述至少一个区域计算器计算的所述多个区域的视觉注意级别,产生视觉注意图。

所述至少一个区域计算器可改变输入的3D图像的颜色空间,可将输入的3D图像的每个部分分类为具吸引力的颜色和不具吸引力的颜色,并可将具吸引力的颜色的视觉注意级别计算为高于不具吸引力的颜色的视觉注意级别。

当输入的3D图像与红、绿、蓝(RGB)颜色空间相关时,颜色空间的改变可将颜色空间改变为CIECAM02颜色空间,并可基于颜色值的色相和色度,执行将每个部分分类为具吸引力的颜色和不具吸引力的颜色。

当基于利用输入的3D图像的颜色信息确定的亮度信息,帧之间的亮度差大于或等于的预定阈值时,所述至少一个区域计算器可将视觉注意级别计算为高。

所述至少一个区域计算器可将输入的3D图像划分为预定大小的块。当针对在不同的两个帧内位于相同的位置上的块的像素值的差大于或等于预定阈值时,所述至少一个区域计算器可将所述块确定为运动检测块,并将所述块的视觉注意级别计算为高。

所述至少一个区域计算器可将块分组为多个组。当单个组内存在预定数量的运动检测块时,所述至少一个区域计算器可将单个组内的整个块的视觉注意级别计算为高。

当利用输入的3D图像的颜色信息确定的亮度值小于预定阈值时,所述至少一个计算器可将视觉注意级别计算为低。

图像处理设备还可包括:感知深度增加处理单元,通过应用基于根据视觉注意产生的视觉注意图上预定区域的纹理类型的纹理增强方案,提高感知深度。

通过提供一种图像处理设备实现上述和/或其他方面,所述图像处理设备包括:ROI配置单元,基于输入的3D图像的颜色值、视差值和运动检测结果中的至少一个,产生与输入的3D图像相应的视觉注意图;视差调整单元,利用视觉注意图重新调整输入的3D图像的视差。

通过提供一种图像处理方法实现上述和/或其他方面,所述图像处理方法包括:通过图像处理设备的ROI配置单元根据与输入的3D图像相应的人类视觉注意,产生视觉注意图;通过图像处理设备的视差调整单元利用视觉注意图调整包括在输入的3D图像中的视差信息。

所述示例实施例可包括可维持3D效果并减小与人类视觉系统特征相关的视觉疲劳的图像处理设备和方法。

所述示例实施例还可包括可基于观察者的视觉注意有效选择ROI,而没有使用可被用于减少视觉疲劳的其它传统方法而可能产生的3D效果的减少的图像处理设备和方法。

实施例的另外方面将在下面的描述中部分地阐明,并且从描述中部分是清楚的,或者通过本公开的实施可以被理解。

附图说明

从下面的通过结合附图对实施例的描述中,这些和/或其它方面将会变得清楚,并且更易于理解,其中:

图1示出根据实施例的图像处理方法;

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