專利名稱：用于虛擬展示系統(tǒng)的單色圖像區(qū)域色彩置換方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種用于虛擬展示系統(tǒng)的單色圖像區(qū)域色彩置換方法。
背景技術(shù)：
色彩置換是圖像和視頻處理中很重要的一類操作。在許多處理任務(wù)中，需要對(duì)目標(biāo)的顏色作出改變。色彩置換的難點(diǎn)在于不僅要保證被置換的區(qū)域顯示正確的顏色，還需要保證置換區(qū)域內(nèi)合理的亮度分布信息。在提供質(zhì)材置換定制功能的虛擬展示系統(tǒng)中，色彩置換算法更是直接決定了置換效果的真實(shí)感。目前的色彩置換操作大體分為兩類對(duì)黑白圖像的著色和對(duì)彩色圖像的色彩改變。
對(duì)黑白圖像的著色又可以分為兩類方法一種是提供一個(gè)和待著色圖像場(chǎng)景相近的源圖，使用源圖上的顏色自動(dòng)對(duì)目標(biāo)圖著色。一般來說，首先從源圖和目標(biāo)圖劃出一些有意義的矩形區(qū)域，比如天空、樹木、草地、公路等。對(duì)于每一對(duì)分別來自源圖和目標(biāo)圖的矩形區(qū)域做色彩配準(zhǔn)。配準(zhǔn)的方式是將源圖中的像素分為若干子集，對(duì)目標(biāo)圖上的每個(gè)像素找到最匹配的一個(gè)子集，然后使用源圖的色度值和目標(biāo)圖的亮度值構(gòu)成最終的顏色。色彩配準(zhǔn)之后，再利用目標(biāo)圖上已經(jīng)著色的區(qū)域作為源區(qū)域?yàn)槠渌袼刂?。另一種是直接對(duì)需要著色的區(qū)域的部分象素賦予顏色，然后根據(jù)一定的規(guī)則擴(kuò)散這些新顏色。擴(kuò)散的原理是在時(shí)間和空間上相鄰的像素，若其有相近的亮度，則應(yīng)該有相近的顏色。在實(shí)現(xiàn)中，該假設(shè)被描述為一個(gè)二階的代價(jià)方程，從而將著色問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)優(yōu)化問題來求解，代價(jià)最小的解即為最終的著色方案。上述的兩種方法都需要進(jìn)行一定的交互操作，著色效果對(duì)交互操作的結(jié)果依賴性比較強(qiáng)。
對(duì)于彩色圖像的色彩置換也需要兩幅場(chǎng)景內(nèi)容比較相近的圖像，一幅是源圖，一幅是目標(biāo)圖。這種色彩置換是整體色調(diào)的置換，在將目標(biāo)圖和源圖都變換到某個(gè)主觀色彩空間，比如lαβ空間后，求出在各個(gè)軸上的均值和均方差，這些值被認(rèn)為是代表了圖像的整體色調(diào)。對(duì)于目標(biāo)圖像，求出每個(gè)像素在各個(gè)軸上和相應(yīng)均值的差。利用源圖和目標(biāo)圖的各軸向均方差對(duì)這個(gè)差值進(jìn)行縮放，即可求得結(jié)果圖。自動(dòng)實(shí)現(xiàn)這種算法需要源圖和目標(biāo)圖場(chǎng)景內(nèi)容非常相似，否則就需要人工指定源圖和目標(biāo)圖上哪些區(qū)域在內(nèi)容上是匹配的。因此，這種方法的實(shí)用性不強(qiáng)。
前述的著色算法在使用中都有一定局限性，難以滿足虛擬展示系統(tǒng)的需要。比如，這些算法的計(jì)算量都很大，無法讓用戶實(shí)時(shí)地得到質(zhì)材置換的效果。有些方法只能處理一些特殊的場(chǎng)景，比如自然風(fēng)景，難以做到細(xì)節(jié)上的準(zhǔn)確性。最重要的問題在于，這些方法都是簡單地使用保持原始亮度改變色度的方式。根據(jù)色度學(xué)和物理光學(xué)的原理，在顏色替換后亮度分布是不可能維持不變的。因而，上述算法都無法保證結(jié)果在亮度分布上的真實(shí)效果性。
圖6給出了本發(fā)明和普通HSV色度替換方法的對(duì)比效果。將兩個(gè)形狀相同但顏色不同的塑料杯，放在正對(duì)視線的位置上。用一盞熒光燈從固定的高度，以和視線方向成45度角的位置照射。拍攝設(shè)備是佳能EOS D30數(shù)碼單反相機(jī)，使用自動(dòng)白平衡方式。本發(fā)明的方法處理這兩幅圖像，分別求出這兩個(gè)杯子的參考顏色。用青色杯子的參考顏色作為新顏色替換到紅色杯子上，得到如圖6(d)的結(jié)果。同時(shí)，目標(biāo)圖所有像素以及待替換的顏色轉(zhuǎn)換到HSV空間，然后對(duì)每個(gè)像素使用待替換顏色的色度值和原始顏色的亮度及飽和度值構(gòu)造新的顏色，得到如圖6(c)的結(jié)果。通過對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，本章的算法結(jié)果跟真實(shí)圖像更為接近，而普通HSV算法的結(jié)果亮度變化范圍存在較大的誤差。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種用于虛擬展示系統(tǒng)的單色圖像區(qū)域色彩置換方法。
用于虛擬展示系統(tǒng)的單色圖像區(qū)域色彩置換方法的步驟如下1)估計(jì)漫反射分量的歸一化色度Λ，其步驟為(1)對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的顏色信號(hào)重采樣，避免噪聲的影響，(2)將重采樣后的顏色信號(hào)歸一化，(3)將歸一化后的信號(hào)投影到一個(gè)特定平面，(4)求利用投影結(jié)果的最外圍點(diǎn)，(5)將最外圍點(diǎn)反投影，計(jì)算出漫反射分量的歸一化色度向量；2)估計(jì)入射光分量的歸一化色度，將入射光簡化為白光，使用單位向量Γ＝{1/，1/，1/}作為入射光的歸一化色度；3)使用漫反射分量的色度和入射光分量的色度對(duì)所有顏色信號(hào)進(jìn)行最小二乘分解，求得兩個(gè)參數(shù)集合Sα和Sβ，這兩個(gè)參數(shù)是每個(gè)顏色信號(hào)對(duì)于漫反射分量和入射光分量得線性組合系數(shù)，即對(duì)于顏色信號(hào)Cp，其參數(shù)αp和βp滿足Cp＝αp×Λ+βp×Γ式14)估計(jì)參考顏色的顏色值，求出一個(gè)參考顏色作為被替換的顏色，其步驟為(1)選擇所有值β接近0的采樣點(diǎn)，從中選取α值最大的5％，設(shè)其均值為αm，(2)算出參數(shù)對(duì)(αm，0)所對(duì)應(yīng)的顏色作為參考顏色值；5)色彩置換，其步驟為(1)設(shè)一個(gè)像素點(diǎn)為B，令B在物體顏色的色度單位向量上的投影XB作為其物體顏色分量，計(jì)算B點(diǎn)新的參數(shù)公式如下α′=α+β×cos(θ)n]]>式2β′＝β其中θ是漫反射顏色單位向量Λ和入射光單位顏色向量Γ的夾角，n是參考顏色的模值，(2)設(shè)新顏色值為Cn，置換后的顏色CB’的計(jì)算方式如下
CB′＝α′×Cn+β′×Γ式3所說的顏色信號(hào)重采樣步驟為1)將所有的像素顏色值從RGB空間轉(zhuǎn)化到HSV空間，2)做所有顏色信號(hào)的色度直方圖，其橫軸為色度分格，縱軸為屬于每個(gè)色度分格的顏色信號(hào)數(shù)目，然后用一個(gè)高斯函數(shù)擬合這個(gè)直方圖，求出其中值為x0，方差為δ，取所有色度值在[x0-δ，x0+δ]范圍內(nèi)的顏色信號(hào)作為新的采樣值。
對(duì)歸一化后的信號(hào)投影是設(shè)由漫反射單位向量Λ和入射光單位向量Γ張成的平面為Φ，設(shè)另有一個(gè)平面Ψ過原點(diǎn)且垂直于Φ，做過某顏色信號(hào)點(diǎn)且垂直于Ψ的直線，該直線與Ψ的交點(diǎn)即該顏色信號(hào)點(diǎn)的投影點(diǎn)，具體計(jì)算方法為設(shè)采樣點(diǎn)中某個(gè)顏色信號(hào)p，其顏色值為Cp＝{Rp，Gp，Bp}，歸一化之后變?yōu)镃pn＝{Rpn，Gpn，Bpn}，其中Rpn2+Gpn2+Bpn2＝1，則p點(diǎn)在Ψ平面上的坐標(biāo)計(jì)算如下xp=2×Rpn-Gpn-Bpn3yp=2×Gpn-Rpn-Bpn3]]>式4求投影結(jié)果的最外圍點(diǎn)步驟為1)取所有投影點(diǎn)與原點(diǎn)連線的方位角的均值，做一條由原點(diǎn)發(fā)出的射線，2)將所有投影點(diǎn)投影到射線上，取最遠(yuǎn)的10％個(gè)點(diǎn)的平均位置做為最外圍的投影點(diǎn)；反投影計(jì)算是求得最外圍的投影點(diǎn)坐標(biāo)(xo，yo)后，聯(lián)合式4和式5求解Λ＝{Rpn，Gpn，Bpn}；Rpn2+Gpn2+Bpn2＝1式5本發(fā)明可以快速有效地為圖像上的單色目標(biāo)區(qū)域替換上新的顏色，待替換區(qū)域的光影效果得到很好的保留，替換結(jié)果具有很強(qiáng)的真實(shí)感。本發(fā)明的方法中的反射分量估計(jì)步驟只需進(jìn)行一次，計(jì)算結(jié)果可以保存下來，在后續(xù)的置換操作中應(yīng)用，因此本方法的計(jì)算速度極快。同傳統(tǒng)方法不同，本發(fā)明的色彩置換過程不需要任何人工交互，極大地方便了用戶使用。


圖1是用于虛擬展示系統(tǒng)的單色圖像區(qū)域色彩置換方法流程圖；圖2是本發(fā)明的重采樣過程中使用的色度直方圖；圖3是本發(fā)明的投影法求漫反射色度單位向量的示意圖；圖4是本發(fā)明的擬和投影點(diǎn)過程的示意圖；圖5是本發(fā)明的計(jì)算新線性系數(shù)的示意圖；圖6(a)(b)(c)(d)是本發(fā)明和普通色度替換算法的效果對(duì)比實(shí)驗(yàn)；圖7是本發(fā)明的色彩置換效果示例1；
圖8是本發(fā)明的色彩置換效果示例2；圖9是本發(fā)明的色彩置換效果示例3。
具體實(shí)施例方式
用于虛擬展示系統(tǒng)的單色圖像區(qū)域色彩置換方法的原理是對(duì)于單色目標(biāo)區(qū)域，根據(jù)二色反射模型，區(qū)域內(nèi)的像素顏色值應(yīng)該是物體表面漫反射分量和鏡面反射分量顏色值的線性組合。本方法首先估計(jì)光源和物體本身顏色的歸一化色度向量。然后利用最小二乘法對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行分解，得到該像素的漫反射分量線性系數(shù)和境面反射分量線性系數(shù)。最后，根據(jù)這些系數(shù)和新顏色值確定最終的顏色值。本方法所基于的二色反射模型能夠很好地模擬表面反射的物理過程，因此本方法取得的置換結(jié)果非常真實(shí)。其步驟為1)估計(jì)漫反射分量的顏色單位向量Λ，其步驟為(1)對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的顏色信號(hào)重采樣，避免噪聲的影響。在估計(jì)漫反射分量的色度之前，為避免噪聲的影響，需要先對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的像素進(jìn)行重新采樣。將所有的像素顏色值轉(zhuǎn)化到HSV空間，根據(jù)色度H通道的定義和白光單位向量Γ以及式1可推知，在理想情況下，所有顏色信號(hào)應(yīng)該有相同的色度值，因此用色度作為采樣標(biāo)準(zhǔn)。做所有像素的色度直方圖，如圖2所示。用一個(gè)高斯函數(shù)擬合這個(gè)直方圖，設(shè)其中值為x0方差為δ。取所有色度值在[x0-δ，x0+δ]范圍內(nèi)的像素值作為新的采樣值。
(2)將重采樣后的顏色信號(hào)歸一化，即使得該向量的三個(gè)分量的平方和為1。
(3)將歸一化后的信號(hào)投影到一個(gè)特定平面，根據(jù)二色反射模型的假設(shè)，理想情況下，所有的顏色信號(hào)都應(yīng)落在由單位向量Λ和Γ張成的平面Φ上。設(shè)另有一個(gè)平面Ψ過原點(diǎn)且垂直于Φ，因?yàn)棣Ｊ前坠鈫挝幌蛄浚魧㈩伾盘?hào)歸一化后投影到平面Ψ上，則應(yīng)該落在Ψ上的一條線段PQ上。其中P點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的向量應(yīng)該和Λ具有同樣的方向。因此，若求出P點(diǎn)，然后將其反投到顏色空間中并歸一化，便可以求得Λ。整個(gè)投影過程如圖3所示設(shè)采樣點(diǎn)中某個(gè)像素p，其顏色值為Cp＝{Rp，Gp，Bp}，歸一化之后變?yōu)镃pn＝{Rpn，Gpn，Bpn}，其中Rpn2+Gpn2+Bpn2＝1。則p點(diǎn)在Ψ平面上的坐標(biāo)計(jì)算如下xp=2×Rpn-Gpn-Bpn3yp=2×Gpn-Rpn-Bpn3]]>式4(4)求利用投影結(jié)果的最外圍點(diǎn)在實(shí)際圖像中，相機(jī)的非線性操作、噪聲、壓縮損失等因素造成的失真使得并非所有的點(diǎn)都能落在平面Φ上，很多采樣點(diǎn)會(huì)分布于Φ的兩側(cè)。因此，采樣點(diǎn)在平面Ψ上的投影也不是完全落在線段PQ上。我們使用一個(gè)簡單的擬合方法來解決這個(gè)問題。首先取所有點(diǎn)的方位角的均值，做一條由原點(diǎn)發(fā)出的射線，該射線能比較準(zhǔn)確地代表PQ的方向。將所有點(diǎn)投影到射線上，取距離原點(diǎn)最遠(yuǎn)的點(diǎn)P’的坐標(biāo)反投到顏色空間中。擬合的過程如圖4所示，在實(shí)際計(jì)算中，取最遠(yuǎn)的10％個(gè)點(diǎn)的平均位置值最為漫反射分量顏色單位向量的投影點(diǎn)。
(5)將最外圍點(diǎn)反投影，計(jì)算出漫反射分量的歸一化色度向量；2)估計(jì)境面反射分量的顏色單位向量在二色反射模型中，假設(shè)境面反射分量的顏色就是入射光的顏色。在入射光顏色較為接近白光的情況下，相機(jī)的白平衡處理可以有效地去除光源色溫的影響。這種處理可以理解為對(duì)每個(gè)顏色通道的敏感度函數(shù)做調(diào)整以滿足∫wE(λ)RR(λ)dλ=∫wE(λ)RG(λ)dλ=∫wE(λ)RB(λ)dλ]]>式6其中E(λ)是入射光光譜分布，RR(λ)、RG(λ)、RB(λ)分別是三個(gè)通道的敏感度函數(shù)。此時(shí)境面反射分量的單位顏色向量為Γ＝{1/，1/，1/}。由于多數(shù)圖像捕獲設(shè)備都內(nèi)置白平衡處理機(jī)制，能夠消除光源色溫對(duì)圖像顏色的影響，所以本方法簡單地使用單位向量Γ＝{1/，1/，1/}作為境面反射分量的顏色單位向量；3)使用漫反射分量和境面反射分量的顏色單位向量對(duì)所有顏色信號(hào)進(jìn)行最小二乘分解，求得兩個(gè)參數(shù)集合Sα和Sβ，這兩個(gè)參數(shù)是每個(gè)顏色信號(hào)對(duì)于漫反射分量和境面反射分量得線性組合系數(shù)，即對(duì)于顏色信號(hào)Cp，其參數(shù)αp和βp滿足Cp＝αp×Λ+βp×Γ式14)估計(jì)參考顏色的顏色值，考慮到單從一幅圖像無法求出物體真實(shí)的漫反射系數(shù)，本方法求一個(gè)特殊的顏色值作為參考顏色，以這個(gè)參考顏色為基準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)較為真實(shí)的色彩置換。首先選擇所有值β接近0的采樣點(diǎn)，從這些點(diǎn)中選取α值最大的5％，設(shè)其均值為αm。以參數(shù)對(duì)(αm，0)所對(duì)應(yīng)的顏色作為參考顏色值。這個(gè)參考顏色將被替換為新的顏色。
5)為了體現(xiàn)新顏色的亮度特征，我們提出了新的線性系數(shù)。設(shè)一個(gè)像素點(diǎn)為B，令B在物體顏色的色度單位向量上的投影XB作為體顏色分量，如圖5所示。以每個(gè)像素點(diǎn)的物體顏色分量與參考顏色的模值之比作為新的物體顏色線性系數(shù)，計(jì)算公式如式2，其中θ是物體顏色方向向量Λ和入射光顏色方向向量Γ的夾角，n是參考顏色的模值。在進(jìn)行色彩置換時(shí)，用新顏色的模值作為n值計(jì)算與新顏色對(duì)應(yīng)的線性系數(shù)。然后再用新顏色的方向向量和新線性系數(shù)按照式3計(jì)算結(jié)果顏色值。色彩置換的步驟為1)設(shè)一個(gè)像素點(diǎn)為B，令B在物體顏色的色度單位向量上的投影XB作為其物體顏色分量，計(jì)算B點(diǎn)新的參數(shù)公式如下α′=α+β×cos(θ)n]]>式2β′＝β其中θ是漫反射顏色單位向量Λ和境面反射顏色單位向量Γ的夾角，n是參考顏色的模值，2)設(shè)新顏色值為Cn，置換后的顏色CB’的計(jì)算方式如下CB′＝α′×Cn+β′×Γn式3
這里給出一些對(duì)實(shí)際圖像進(jìn)行色彩置換的處理結(jié)果。從示例中可以看出無論是對(duì)幾乎全部是漫反射的區(qū)域(圖7)，還是類似紗線質(zhì)地的有一定透明感的區(qū)域(圖8)，還是亮度變化范圍較大的目標(biāo)區(qū)域(圖9)，本章的置換算法均能取得較好的效果。
權(quán)利要求
1.一種用于虛擬展示系統(tǒng)的單色圖像區(qū)域色彩置換方法，其特征在于方法的步驟如下1)估計(jì)漫反射分量的歸一化色度Λ，其步驟為(1)對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的顏色信號(hào)重采樣，避免噪聲的影響，(2)將重采樣后的顏色信號(hào)歸一化，(3)將歸一化后的信號(hào)投影到一個(gè)特定平面，(4)求利用投影結(jié)果的最外圍點(diǎn)，(5)將最外圍點(diǎn)反投影，計(jì)算出漫反射分量的歸一化色度向量；2)估計(jì)入射光分量的歸一化色度，將入射光簡化為白光，使用單位向量Γ={1/3,1/3,1/3}]]>作為入射光的歸一化色度；3)使用漫反射分量的色度和入射光分量的色度對(duì)所有顏色信號(hào)進(jìn)行最小二乘分解，求得兩個(gè)參數(shù)集合Sα和Sβ，這兩個(gè)參數(shù)是每個(gè)顏色信號(hào)對(duì)于漫反射分量和入射光分量得線性組合系數(shù)，即對(duì)于顏色信號(hào)Cp，其參數(shù)αp和βp滿足Cp＝αp×Λ+βp×Γ 式14)估計(jì)參考顏色的顏色值，求出一個(gè)參考顏色作為被替換的顏色，其步驟為(1)選擇所有值β接近0的采樣點(diǎn)，從中選取α值最大的5％，設(shè)其均值為αm，(2)算出參數(shù)對(duì)(αm，0)所對(duì)應(yīng)的顏色作為參考顏色值；5)色彩置換，其步驟為(1)設(shè)一個(gè)像素點(diǎn)為B，令B在物體顏色的色度單位向量上的投影XB作為其物體顏色分量，計(jì)算B點(diǎn)新的參數(shù)公式如下α′=α+β×cos(θ)n]]>β′＝β式2其中θ是漫反射顏色單位向量Λ和入射光單位顏色向量Γ的夾角，n是參考顏色的模值，(2)設(shè)新顏色值為Cn，置換后的顏色CB’的計(jì)算方式如下CB′＝α′×Cn+β′×Γ 式3。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于虛擬展示系統(tǒng)的單色圖像區(qū)域色彩置換方法，其特征在于所說的顏色信號(hào)重采樣步驟為1)將所有的像素顏色值從RGB空間轉(zhuǎn)化到HSV空間，2)做所有顏色信號(hào)的色度直方圖，其橫軸為色度分格，縱軸為屬于每個(gè)色度分格的顏色信號(hào)數(shù)目，然后用一個(gè)高斯函數(shù)擬合這個(gè)直方圖，求出其中值為x0，方差為δ，取所有色度值在[x0-δ，x0+δ]范圍內(nèi)的顏色信號(hào)作為新的采樣值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于虛擬展示系統(tǒng)的單色圖像區(qū)域色彩置換方法，其特征在于所說的對(duì)歸一化后的信號(hào)投影是設(shè)由漫反射單位向量Λ和入射光單位向量Γ張成的平面為Φ，設(shè)另有一個(gè)平面ψ過原點(diǎn)且垂直于Φ，做過某顏色信號(hào)點(diǎn)且垂直于ψ的直線，該直線與ψ的交點(diǎn)即該顏色信號(hào)點(diǎn)的投影點(diǎn)，具體計(jì)算方法為設(shè)采樣點(diǎn)中某個(gè)顏色信號(hào)p，其顏色值為Cp＝{Rp，Gp，Bp}，歸一化之后變?yōu)镃pn＝{Rpn，Gpn，Bpn}，其中Rpn2+Gpn2+Bpn2＝1，則p點(diǎn)在ψ平面上的坐標(biāo)計(jì)算如下xp=2×Rpn-Gpn-Bpn3yp=2×Gpn-Rpn-Bpn3]]>式4。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于虛擬展示系統(tǒng)的單色圖像區(qū)域色彩置換方法，其特征在于所說的求投影結(jié)果的最外圍點(diǎn)步驟為1)取所有投影點(diǎn)與原點(diǎn)連線的方位角的均值，做一條由原點(diǎn)發(fā)出的射線，2)將所有投影點(diǎn)投影到射線上，取最遠(yuǎn)的10％個(gè)點(diǎn)的平均位置做為最外圍的投影點(diǎn)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于虛擬展示系統(tǒng)的單色圖像區(qū)域色彩置換方法，其特征在于所說的反投影計(jì)算是求得最外圍的投影點(diǎn)坐標(biāo)(xo，yo)后，聯(lián)合式4和式5求解Λ＝{Rpn，Gpn，Bpn}；Rpn2+Gpn2+Bpn2＝1 式5。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種虛擬展示系統(tǒng)的單色圖像區(qū)域色彩置換方法。本方法基于二色反射模型，其步驟為1)估計(jì)入射光顏色單位向量；2)估計(jì)漫反射分量顏色單位向量先重采樣顏色信號(hào)，然后利用投影方法得到一個(gè)最接近物體實(shí)際顏色的參考顏色單位向量；3)使用入射光向量和參考顏色向量對(duì)所有象素進(jìn)行最小二乘分解，得到每個(gè)象素的線性系數(shù)；4)對(duì)于每個(gè)象素，構(gòu)造一個(gè)新的線性系數(shù)，然后使用目標(biāo)顏色值計(jì)算最終的結(jié)果顏色。使用本發(fā)明的方法可以快速有效地實(shí)現(xiàn)色彩置換，而且本方法的置換結(jié)果能夠真實(shí)地反映物體表面的光影效果。本方法不需要用戶交互，計(jì)算量小，具有很好的實(shí)用價(jià)值。
文檔編號(hào)H04N1/60GK1852393SQ20061005035
公開日2006年10月25日 申請(qǐng)日期2006年4月14日 優(yōu)先權(quán)日2006年4月14日
發(fā)明者王鵬, 張明敏, 潘志庚 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)