[发明专利]像素异常的显著性自动评估

说明书

根据一个实施方式，一种用于执行像素异常的显著性自动评估的系统包括具有硬件处理器的计算平台和存储软件代码的系统存储器。硬件处理器配置成执行软件代码以分析图像中是否存在像素异常，当对图像的分析检测到存在像素异常时获得图像的显著性标准，并且基于图像的显著性标准将像素异常分类为显著异常或无害异常之一。硬件处理器还配置成执行软件代码以在像素异常被分类为无害异常时忽略像素异常，而在像素异常被分类为显著异常时标记像素异常。

技术领域

本公开涉及像素异常的显著性自动评估。

背景技术

图像中经常发生像素误差，但识别和校正可能很困难且成本很高。例如，视频帧中的异常像素可以由视频制作流水线中的许多不同过程引入。通常在视频最终发布之前完成用于检测和纠正此类误差的最终质量程序。

在传统技术中，异常像素检测通常是由检查人员执行的。通常，这些检查人员的任务是在最终分发视频之前，先对每个视频的每一帧检查数百次。由于强烈依赖人工的参与，传统的像素误差检测和校正方法昂贵且费时，这不是人们所希望的。此外，并非所有像素异常都需要校正。例如，根据其在图像中的位置及其与图像中特别重要的特征的关系，可以合理地忽略某些像素异常。也就是说，并非所有像素误差都足够显著，值得付出与其校正相关的成本。因此，在本领域中需要一种能够准确评估在图像中检测到的异常像素误差的显著性的自动解决方案。

发明内容

本公开提供了用于执行像素异常的显著性自动评估的系统和方法，基本上如至少一个附图中所示和/或结合至少一个附图所描述，并且在权利要求中更完整地阐述。

附图说明

图1A示出了根据一个实施方式的用于执行像素异常的显著性自动评估的示例性系统；

图1B示出了根据另一实施方式的用于执行像素异常的显著性自动评估的示例性系统；

图2示出了根据一种实施方式的适于由图1A和图1B所示系统的硬件处理器执行的示例性软件代码；

图3示出了根据一种实施方式的由图1、图2和图3所示的软件代码提供的示例性图形用户界面(GUI)；

图4示出了根据一个实施方式的流程图，该流程图呈现了用于执行像素异常的显著性自动评估的示例性方法；以及

图5示出了根据另一实施方式的流程图，该流程图呈现了用于执行像素异常的显著性自动评估的示例性方法。

具体实施方式

以下描述包含与本公开中的实施方式有关的特定信息。本领域技术人员将认识到，本公开可以以不同于这里具体讨论的方式来实施。本申请中的附图及其详细描述仅针对示例性实施方式。除非另有说明，否则附图中相同或相应的元件可以用相同或相应的附图标记表示。此外，本申请中的附图和图示通常不按比例绘制，并且不旨在对应于实际的相对尺寸。

本申请公开了用于执行像素异常的显著性自动评估的系统和方法，其克服了传统技术中的缺点和不足。要注意的是，本申请公开的方法可以作为基本自动化的过程由基本自动化的系统来执行。还要注意的是，在本申请中所使用的术语“自动化”是指不需要执行图像检查的人类用户参与的系统和过程。尽管在一些实施方式中，检查人员可以检查这里描述的自动化系统的性能，但是人工参与是可选的。因此，本申请中描述的方法可以在所公开的自动化系统的硬件处理组件的控制下执行。

图1A示出了根据一种实施方式的用于执行像素异常的显著性自动评估的示例性系统100。如下所述，在一些实施方式中，系统100可以使用可通过局域网(LAN)访问的计算机服务器来实施，或者可以实施为基于云的系统。如图1A所示，系统100包括具有硬件处理器104的计算平台102和系统存储器106，系统存储器106实施为存储提供图形用户界面(GUI)130的软件代码110的非暂时性存储设备。此外，在一些实施方式中，系统存储器106还可以存储显著性标准数据库108。