專利名稱：一種自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像的噪聲處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，適用于高質(zhì)量高效率視頻以及圖像的特效處理及合成軟件中。
背景技術(shù)：
在圖像及視頻采集處理的整個(gè)過程中，往往容易產(chǎn)生噪聲。數(shù)字采集前素材就有可能存在噪聲，如數(shù)字電影膠片的本身具有的顆粒噪聲，采集中也會(huì)產(chǎn)生噪聲，如相機(jī)拍照過程中產(chǎn)生的熱噪聲和電子噪聲，采集后處理中也會(huì)產(chǎn)生噪聲及其他損傷，如果量化噪聲， 所有這些都需要有效的去噪技術(shù)來處理。發(fā)明人在實(shí)施本發(fā)明的過程中，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)存在以下技術(shù)問題目前特效合成軟件中使用的去除噪聲的技術(shù)需要人工輸入?yún)?shù)來進(jìn)行去噪，在處理具有不同類型噪聲的圖像時(shí)需要反復(fù)調(diào)節(jié)參數(shù)，比較麻煩。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的主要目的是提供一種自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，能夠有效的分析出圖像中噪聲的多種性質(zhì)，用于后續(xù)去噪的處理。為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供了一種自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，具體包括提取用戶輸入的圖像中的彩色噪聲特征區(qū)域；對(duì)所述噪聲特征區(qū)域進(jìn)行離散余弦變換計(jì)算得到圖像彩色噪聲的特性參數(shù)的系數(shù)集合；將所述圖像彩色噪聲的特性參數(shù)排序后生成有序矩陣；根據(jù)選取的特征點(diǎn)數(shù)目將所述圖像的灰度區(qū)域進(jìn)行劃分；將劃分得到的各區(qū)域根據(jù)所述有序矩陣進(jìn)行中值濾波，得到對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的彩色噪聲參數(shù)；根據(jù)各特征點(diǎn)的彩色噪聲參數(shù)生成所述圖像的彩色噪聲灰度特性曲線；根據(jù)所述彩色噪聲灰度特性曲線分析所述圖像彩色噪聲的特性并進(jìn)行去除噪聲處理。本發(fā)明提供的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲的方法，能夠有效的分析出圖像彩色噪聲的多種特性，根據(jù)給特性比較容易的生成噪聲灰度的特性曲線用于后續(xù)去除噪聲的處理。


為了更清楚的說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見的，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
圖I為本發(fā)明實(shí)施例一中的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法流程圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施二中的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法流程圖。
具體實(shí)施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述，顯然所描述的實(shí)施例僅是本發(fā)明的一部分實(shí)施例，不是全部的實(shí)施例，基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有付出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。本發(fā)明實(shí)施例一方面提供了一種自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，實(shí)現(xiàn)過程如圖I所示，具體實(shí)現(xiàn)過程如下步驟SlOl :提取用戶輸入的圖像中的彩色噪聲特征區(qū)域。 步驟S102 :對(duì)所述噪聲特征區(qū)域進(jìn)行離散余弦變換計(jì)算得到圖像彩色噪聲的特性參數(shù)的系數(shù)集合。所述彩色噪聲特征區(qū)域中心像素點(diǎn)的灰度、彩色噪聲增益、彩色噪聲尺度大小和彩色噪聲橫縱比特性。步驟S103 :將所述圖像彩色噪聲的特性參數(shù)排序后生成有序矩陣。步驟S104 :根據(jù)選取的特征點(diǎn)數(shù)目將所述圖像的灰度區(qū)域進(jìn)行劃分。步驟S105 :將劃分得到的各區(qū)域根據(jù)所述有序矩陣進(jìn)行中值濾波，得到對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的彩色噪聲參數(shù)。步驟S106 :根據(jù)各特征點(diǎn)的彩色噪聲參數(shù)生成所述圖像的彩色噪聲灰度特性曲線。步驟S107 :根據(jù)所述彩色噪聲灰度特性曲線分析所述圖像彩色噪聲的特性并進(jìn)行去除噪聲處理。本發(fā)明實(shí)施例提供的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲的方法，能夠有效的分析出圖像彩色噪聲的多種特性，根據(jù)給特性比較容易的生成噪聲灰度的特性曲線用于后續(xù)去除噪聲的處理。本發(fā)明實(shí)施例二將結(jié)合具體應(yīng)用對(duì)實(shí)施例一中的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法做進(jìn)一步詳細(xì)的說明，具體實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示。步驟S201 :當(dāng)用戶輸入一個(gè)圖像時(shí)，首先需要對(duì)圖像中包含彩色噪聲的區(qū)域進(jìn)行有效提取，并確定所述彩色噪聲特征區(qū)域的數(shù)量、所述彩色噪聲特征區(qū)域的位置和所述彩色噪聲特征區(qū)域的大小，具體的計(jì)算確定方法如下步驟S2011 :確定提取到的彩色噪聲特征區(qū)域的大小。優(yōu)選的，本實(shí)施列中后續(xù)采用DCT變換對(duì)提取的彩色噪聲特征區(qū)域進(jìn)行處理，常見的DCT變換可處理8X8、16X 16和32X 32大小。本算法支持32X 32大小的DCT變換，因此原始空域的圖像尺度應(yīng)該大于32，因而本實(shí)施列中取40。步驟S2012 :確定噪聲特征區(qū)域的數(shù)量。由于噪聲在視頻中的一幀或者一幅圖像中特性常常沒有明顯變化，因此無需對(duì)太多區(qū)域進(jìn)行噪聲特性分析，本文擬處理的噪聲特征區(qū)域個(gè)數(shù)上限為100。步驟S2013 :確定所述彩色噪聲特征區(qū)域的位置。優(yōu)選的，本實(shí)施列中設(shè)當(dāng)前處理的是8bit圖像，圖像寬度設(shè)為width，長度設(shè)為height,設(shè)當(dāng)前所操作的通道為R通道，其他通道處理方法相似，每個(gè)特征區(qū)域的尺度為40X40。特征區(qū)域的定位首先依賴于特征點(diǎn)的選取，特征點(diǎn)是它所在特征區(qū)域的左上角的像素。從整個(gè)圖像的左上角第一個(gè)像素開始，在水平方向與垂直方向以特征區(qū)域尺度大小的像素個(gè)數(shù)為間隔設(shè)置特征點(diǎn)。由于DCT變換是預(yù)定對(duì)32 X 32的像素塊進(jìn)行處理，因此特征區(qū)域需要大于這個(gè)尺度，因此可以選取40，39，38，. . . 33，32等。以特征區(qū)域尺度大小為40為例，提取出來這個(gè)區(qū)域后，最終目標(biāo)是在這個(gè)40X40的區(qū)域中選取32X32的空間進(jìn)行處理。另外，如果圖像過大，間隔40又顯得過密，因此也會(huì)調(diào)節(jié)出更大的間隔，總體原則是，如果按照40間隔圖像特征點(diǎn)小于100，那么就保留這個(gè)40X40，并在其中提取32X32的特征區(qū)域，如果按照40的間隔圖像特征點(diǎn)大于100個(gè)，那么重新設(shè)定更大的間隔，計(jì)算特征點(diǎn)位置，但是一旦計(jì)算出來，是將特征點(diǎn)以右以下32X32大小的區(qū)域作為下一步DCT變換的對(duì)象。
本實(shí)施列中選取特征區(qū)域尺度大小為40，本實(shí)施列中從整個(gè)圖像左上角第一個(gè)像素開始，水平方向每經(jīng)過40個(gè)像素就設(shè)置一個(gè)特征點(diǎn)，垂直方向每經(jīng)過40個(gè)像素也設(shè)置一個(gè)特征點(diǎn)。這樣，整個(gè)圖像中就會(huì)分布特征點(diǎn)集及其相應(yīng)的特征區(qū)域。設(shè)xnum為噪聲區(qū)域在水平方向上的數(shù)目，設(shè)ynum為噪聲區(qū)域在在垂直方向上的數(shù)目。其中xnum和ynum滿足xnum = floor (width/40), ynum = floor (height/40),其中，floor 表不對(duì)該浮點(diǎn)數(shù)值向下取整。優(yōu)選的本實(shí)施列中水平方向特征點(diǎn)數(shù)目與垂直方向特征點(diǎn)數(shù)目總和不超過100，因此對(duì)于輸入的圖像的尺寸大小不同就需要有不同的處理方式。下面需要對(duì)各種圖像不同尺寸的情況下xnum和ynum的取值進(jìn)行討論(I)如果 width < 40 或 height < 40,即 xnum = 0 或 ynum = 0,這種情況下圖像尺寸過小，本方法不對(duì)其進(jìn)行噪聲特性分析。(2)如果xnumX ynum > 100,此時(shí)圖像所選取的區(qū)域數(shù)目過多，即按照40 X 40的間隔進(jìn)行區(qū)域分割過密，需要擴(kuò)大區(qū)域之間的間隔。方法如下首先，在這種情況下，特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)就設(shè)定為不超過100。第一步，根據(jù)圖像的長寬比計(jì)算出水平及垂直方向的特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)。設(shè)圖像的長寬比hwraito = height/width,并對(duì)該參數(shù)進(jìn)行大小約束
100 if hwraito >100hwratio = < 0.01 if hwraito < 0.01
hwraitoelse這樣，再根據(jù)橫縱比確定水平及垂直方向的特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)。即xnum = floor(-J\00 / hwratio) , ynum = floor(-J\00 x hwratio)經(jīng)過上述處理得到的水平方向特征點(diǎn)數(shù)目與垂直方向特征點(diǎn)數(shù)目總和不超過100即 xnum X ynum <100。(3)如果xnumXynum< 100,則該情況自動(dòng)滿足預(yù)設(shè)點(diǎn)的個(gè)數(shù),在特征點(diǎn)數(shù)量方面不進(jìn)行任何處理。根據(jù)水平方向特征點(diǎn)數(shù)目與垂直方向特征點(diǎn)數(shù)目獲取特征點(diǎn)的坐標(biāo)集合下面，再根據(jù)水平及垂直特征點(diǎn)數(shù)目xnum和ynum來確定水平或垂直方向的區(qū)域間隔，生成圖像中特征點(diǎn)的坐標(biāo)。設(shè)水平方向間隔為xst印，垂直方向間隔為yst印，那么對(duì)于上述第⑵種情況xnumX ynum > 100時(shí)，計(jì)算公式如下xstep = floor (width/xnum), ystep = floor (height/ynum)。則特征點(diǎn)在水平方向的坐標(biāo)集合為x_axis = xstepX i, i =
那么特征點(diǎn)在垂直方向的坐標(biāo)集合為y_axis = ystep X i, i =

對(duì)于第(3)種情況如果xnumXynum < 100,那么特征點(diǎn)在水平方向的坐標(biāo)集合為x_axis = 40X i, i =
特征點(diǎn)在垂直方向的坐標(biāo)集合為y_axis = 40X i, i =
步驟S202 :對(duì)所述噪聲特征區(qū)域進(jìn)行離散余弦變換計(jì)算得到圖像彩色噪聲的特性參數(shù)的系數(shù)集合。根據(jù)步驟S201中獲取得到的x_axis和y_axis集合,就可以生成圖像中特征點(diǎn)的坐標(biāo) SpecPoint (X, y)，其中 x G x_axis, y G y_axis。優(yōu)選的，本實(shí)施列中將上述特征點(diǎn)作為大小為40X40的特征區(qū)域的左上角像素設(shè)定的彩色噪聲特征區(qū)域，同時(shí)對(duì)所述彩色噪聲特征區(qū)域進(jìn)行分析。設(shè)某特征點(diǎn)為SpecPoint (Xi, y),那么特征區(qū)域滿足如下公式 (x, y) e SpecArea (x., yf ),\f xf<x < Xi + 401 yf< y < yf + 40當(dāng)獲得彩色噪聲特征區(qū)域SpecArea(Xi, 后對(duì)提取出彩色噪聲特征區(qū)域左上角32X32區(qū)域的像素進(jìn)行DCT變換分析。設(shè)此32X32像素集合為SpecAreaOq，yi)'。對(duì)其進(jìn)行DCT變換后的結(jié)果為DCTSpecArea(Xi, Yi)'。從上述這兩個(gè)32X 32尺度的矩陣中，我們可以獲得圖像噪聲的相關(guān)信息，包括彩色噪聲特征區(qū)域中心像素點(diǎn)的灰度、彩色噪聲增益、彩色噪聲尺度大小和彩色噪聲橫縱比特性，具體的計(jì)算獲得方法如下步驟S2021 :計(jì)算彩色噪聲增益。本實(shí)施列中在局部大小為32X32的微小區(qū)域中，存在的信號(hào)一般是平穩(wěn)均勻變化的，而圖像噪聲在此區(qū)域卻是有明顯的起伏變化，因此求出區(qū)域內(nèi)像素的平均歸一化振幅為圖像噪聲的增益值，計(jì)算圖像彩色噪聲的彩色噪聲增益的方法為noiseGain =E abs (SpecArea (Xi, Yi) ' -Aver) / (32 X 32) /Halfrange其中,noiseGain為彩色噪聲增益,SpecArea(X^yi)'為彩色噪聲特征區(qū)域內(nèi)的像素集合，Aver為SpecAreaUi, Yi)'的均值，Halfrange為當(dāng)前圖像所對(duì)應(yīng)的灰度范圍的一半，8bit圖像為256長的灰度范圍，16比特圖像為65536長的灰度范圍，因此Halfrange值即 128 或 32768。進(jìn)一步的，上述公式中除以32X32表示求出平均每個(gè)點(diǎn)的振幅，除以Halfrange表示對(duì)其進(jìn)行歸一化處理。對(duì)于8bit圖像,Halfrange = 128 (對(duì)于16bit圖像Halfrange=32768)。
步驟S2022 :計(jì)算圖像彩色噪聲尺度大小優(yōu)選的，本實(shí)施例中設(shè)噪聲大小為Size。對(duì)于這個(gè)變量,本實(shí)施中噪聲小于圖像紋理信息，噪聲尺度越大，它表現(xiàn)得越像圖像紋理，局部區(qū)域也越發(fā)平坦。根據(jù)這一點(diǎn)，我們利用DCT系數(shù)進(jìn)行噪聲尺度大小分析。SDCTSpecArea(Xpyi)' Q,Q 表示矩陣 DCTSpecArea(Xi, yj '中的左上角坐標(biāo)為(0，0)點(diǎn)的DCT值，該值表示圖像的直流分量。同理可設(shè)定DCTSpecArea(Xi，Yi) /DCTSpecArea(Xi, Yi) ' Lc^PDCTSpecArea(Xpyi)' ia 分別為圖像坐標(biāo)為(0,1)、(1,0)和(1，I)點(diǎn)的DCT值。那么噪聲越大，圖像細(xì)節(jié)信息越少，變換越平穩(wěn)，直流及低頻分量占整個(gè)DCT矩陣的分量越大。設(shè)那么noiseSize可表示為
權(quán)利要求
1.一種自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，其特征在于，該方法包括 提取用戶輸入的圖像中的彩色噪聲特征區(qū)域； 對(duì)所述噪聲特征區(qū)域進(jìn)行離散余弦變換計(jì)算得到圖像彩色噪聲的特性參數(shù)的系數(shù)集合； 將所述圖像彩色噪聲的特性參數(shù)排序后生成有序矩陣； 根據(jù)選取的特征點(diǎn)數(shù)目將所述圖像的灰度區(qū)域進(jìn)行劃分； 將劃分得到的各區(qū)域根據(jù)所述有序矩陣進(jìn)行中值濾波，得到對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的彩色噪聲參數(shù)； 根據(jù)各特征點(diǎn)的彩色噪聲參數(shù)生成所述圖像的彩色噪聲灰度特性曲線； 根據(jù)所述彩色噪聲灰度特性曲線分析所述圖像彩色噪聲的特性并進(jìn)行去除噪聲處理。
2.如權(quán)利要求I所述的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，其特征在于，所述圖像彩色噪聲的特性參數(shù)包括 所述彩色噪聲特征區(qū)域中心像素點(diǎn)的灰度、彩色噪聲增益、彩色噪聲尺度大小和彩色噪聲橫縱比特性。
3.如權(quán)利要求I所述的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，其特征在于，所述自動(dòng)提取所述圖像中的彩色噪聲特征區(qū)域具體包括 提取所述彩色噪聲特征區(qū)域的數(shù)量、所述彩色噪聲特征區(qū)域的位置和所述彩色噪聲特征區(qū)域的大小。
4.如權(quán)利要求3所述的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，其特征在于，提取所述彩色噪聲特征區(qū)域的位置的方法包括 從所述圖像的左上角第一個(gè)像素開始，分別在水平方向與垂直方向以特征區(qū)域尺度大小的像素個(gè)數(shù)為間隔設(shè)置特征點(diǎn)； 根據(jù)水平方向特征點(diǎn)數(shù)目與垂直方向特征點(diǎn)數(shù)目獲取特征點(diǎn)的坐標(biāo)集合； 根據(jù)所述特征點(diǎn)的坐標(biāo)集合，選取彩色噪聲特征區(qū)域中的特征點(diǎn)的坐標(biāo)作為對(duì)應(yīng)的彩色噪聲特征區(qū)域的位置。
5.如權(quán)利要求4所述的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，其特征在于，所述水平方向特征點(diǎn)數(shù)目與垂直方向特征點(diǎn)數(shù)目總和不超過100。
6.如權(quán)利要求4所述的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，其特征在于，該方法還包括當(dāng)所述水平方向特征點(diǎn)數(shù)目與垂直方向特征點(diǎn)數(shù)目總和超過100時(shí)，將所述水平方向特征點(diǎn)數(shù)目與垂直方向特征點(diǎn)數(shù)目總和處理為不超過100，具體的處理方法具體包括 根據(jù)圖像的長寬比計(jì)算出水平及垂直方向的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)； 對(duì)所述圖像的長寬比參數(shù)進(jìn)行限定，具體為計(jì)算的長寬比參數(shù)大于100時(shí)，取長寬比為100 ;計(jì)算的長寬比參數(shù)小于0. 01時(shí)，取長寬比為0. 01 ;計(jì)算的長寬比參數(shù)大于0. 01并且小于100時(shí)，取長寬比為實(shí)際計(jì)算出得長寬比參數(shù)值； 根據(jù)進(jìn)行限定后的所述長寬比確定水平及垂直方向的特征點(diǎn)數(shù)目。
7.如權(quán)利要求I所述的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，其特征在于，計(jì)算圖像彩色噪聲的彩色噪聲增益的方法為noiseGain =E abs (SpecArea (Xi, y\) 1 -Aver) / (32 X 32) /Halfrange其中,noiseGain為彩色噪聲增益,SpecArea (Xpyi)'為彩色噪聲特征區(qū)域內(nèi)的像素集合，Aver為SpecArea(xi; Yi)'的均值，Halfrange為當(dāng)前圖像所對(duì)應(yīng)的灰度范圍的一半。
8.如權(quán)利要求I所述的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，其特征在于，計(jì)算圖像彩色噪聲尺度大小的計(jì)算方法為 noiseSize = (abs(DCTSpecArea(xi，兄)[。)+ abs(DCTSpecArea(xi, y. )r0}) + abs(DCTSpecArea(xi ,JyX0) + abs(DCTSpecArea(xi, y. X1))/ [ abs(DCTSpecArea(xi, y. )rmn) (m，《)e
其中，DCTSpecArea(Xi, Ji)丨。，。、DCTSpecArea(Xi, Ji)丨 ，、DCTSpecArea(Xi, Ji)丨丄，。、DCTSpecArea(Xi, Ji) ! DCTSpecArea(xi Ji) ! m，n 表示矩陣 DCTSpecAreaUi, Ji) !中的 左上角坐標(biāo)為(0，0)、(O，I)、(1，0)、(1,1)和(m，n)點(diǎn)的 DCT 值。
9.如權(quán)利要求I所述的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，其特征在于，計(jì)算彩色噪聲橫縱比的方法為noiseRatio = ^ abs(DCTSpecArea(xi^yiY0n)/ ^ abs{DCTSpecArea{xnyi)fm0) ks[2,31]we[2,31] 其中，DCTSpecArea(Xi, Yi) ' 0，n 為圖像彩色噪聲橫向的 DCT 值，DCTSpecArea(Xi,Yi) ' m,Q為圖像彩色噪聲縱向的DCT值。
10.如權(quán)利要求I所述的自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，其特征在于，所述將所述圖像彩色噪聲的特性參數(shù)排序后生成有序矩陣具體為 將所述系數(shù)集合構(gòu)造為四行n列的矩陣，其中，每一行分別表示彩色噪聲特征區(qū)域的參數(shù)性質(zhì)，所述參數(shù)性質(zhì)包括彩色噪聲特征區(qū)域中心像素點(diǎn)的灰度，彩色噪聲增益、彩色噪聲尺度大小和彩色噪聲橫縱比特性； 將所述中心像素點(diǎn)的灰度參數(shù)從小到大對(duì)所述四行n列的矩陣進(jìn)行排序并生成有序矩陣。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種自動(dòng)分析圖像彩色噪聲特性的方法，具體包括提取用戶輸入的圖像中的彩色噪聲特征區(qū)域；對(duì)所述噪聲特征區(qū)域進(jìn)行離散余弦變換計(jì)算得到圖像彩色噪聲的特性參數(shù)的系數(shù)集合；將所述圖像彩色噪聲的特性參數(shù)排序后生成有序矩陣；根據(jù)選取的特征點(diǎn)數(shù)目將所述圖像的灰度區(qū)域進(jìn)行劃分；將劃分得到的各區(qū)域根據(jù)所述有序矩陣進(jìn)行中值濾波，得到對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)的彩色噪聲參數(shù)；根據(jù)各特征點(diǎn)的彩色噪聲參數(shù)生成所述圖像的彩色噪聲灰度特性曲線；根據(jù)所述彩色噪聲灰度特性曲線分析所述圖像彩色噪聲的特性并進(jìn)行去除噪聲處理，通過本發(fā)明能夠有效的分析出圖像彩色噪聲的多種特性。
文檔編號(hào)G06T5/00GK102750688SQ201110296018
公開日2012年10月24日 申請(qǐng)日期2011年9月28日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月28日
發(fā)明者徐進(jìn), 鄭鵬程 申請(qǐng)人:新奧特(北京)視頻技術(shù)有限公司