專利名稱：利用測地仿射性的數據驅動內插的制作方法
技術領域：
本發(fā)明一般涉及數字圖像，尤其涉及數字圖像數據的內插。
背景技術：
數字圖像在當前計算應用中扮演著普遍的角色。例如，用戶可上傳、更改以及共享數字照片；廣告公司可生成用于在線廣告的數字圖像；地圖繪制應用程序可包括地球上各種位置的衛(wèi)星圖像；等等。在一些實例中，數字圖像可在圖像的特定點具有已知值的情況下生成。在一個示例中，相機可捕捉場景的密集采樣。立體過程可恢復圖像中的某些點但不是全部點處的深度信息。在另一示例中，在圖像內的幾個特定點處可知曉圖像的色彩信息 (例如，用戶在對象的各個區(qū)域上提供色彩的畫筆筆畫，諸如椅子附近的褐色筆畫以及蘋果附近的紅色筆畫)。然而，這種圖像仍可能缺少某些信息。

發(fā)明內容
提供本發(fā)明內容以便以簡化形式介紹將在以下的具體實施方式
中進一步描述的一些概念。本概述并不旨在標識出所要求保護的主題的關鍵因素或必要特征，也不旨在用于限定所要求保護的主題的范圍。特別地，公開了基于種子對象的值來內插/外插非種子對象的值的一個或多個系統(tǒng)和/或方法?？梢岳斫猓瑢ο蟮木S數陣列可表示各種信息，諸如圖像、社交網絡、樹之森林等。維數陣列內的對象的某些值可包括已知值，諸如深度、色彩、用戶特性、樹是否被感染等?？梢岳斫?，維數陣列內的對象(例如，維數陣列的單個點)可指代信息的數據點(例如， 圖像的像素、社交網絡的人等)。在一個示例中，圖像可被表示為包括非種子對象(例如，未知值的像素)和種子對象(已知值的像素，諸如深度或色彩)的維數陣列。維數陣列可被內插到包括非種子對象的內插表中。內插表內的相應的非種子對象可與預定的整數(k)個種子配對相關聯。種子配對可包括種子對象和種子成本(例如，從非種子對象到種子對象的路徑的成本)?？梢岳斫?，可基于在維數陣列內的非種子對象中循環(huán)以確定具有期望種子成本的種子配對來更新種子配對。例如，期望種子成本可表示非種子對象和種子對象之間的最小成本路徑。這樣，可為非種子對象確定經更新的(k個)種子配對?？蔀榉欠N子對象確定預定的整數(k)個經更新的種子配對。例如，經更新的(k個) 種子配對可表示具有最小成本(低測地距離)的(k個)種子對象，其中最小成本指示非種子對象對應于(例如，具有類似色彩)經更新的(k個)種子配對內的(k個)種子對象的高概率。在將維數陣列內插到非種子對象以及用于相應的非種子對象的經更新的(k個) 種子配對的內插表中的一個示例中，可在內插表內的作為當前對象的非種子對象中循環(huán)以確定相對于相應的非種子對象具有最小成本的(k個)種子對象。對于當前對象，可將當前對象和鄰近對象之間的成本添加到鄰近對象的種子配對內的種子成本以獲得鄰近對象的經計算的種子配對。鄰近對象的經計算的種子配對可包括種子對象和經計算的種子成本。當前對象的種子配對內的種子成本可與鄰近對象的經計算的種子配對內的經計算的種子成本相比較。這樣，可更新當前對象，使得當前對象的經更新的(k個)種子配對具有期望累積種子成本，其中經更新的(k個)種子配對不包括冗余的種子對象。例如，可保留具有低測地距離(例如，對象之間的最小成本的路徑)的種子配對和/或經更新的(k個)種子配對。這樣，可評估內插表內的非種子對象以確定相對于非種子對象具有低測地距離的種子對象。可基于非種子對象的經更新的(k個)種子配對內的種子對象的值將值(例如，色彩、深度、變?yōu)楸桓腥镜母怕实?分配給非種子對象。為實現上述和相關目的，以下描述和附圖闡述了各個說明性方面和實現。這些方面和實現僅指示可可以使用一個或多個方面的各種方式中的一些。結合附圖閱讀以下詳細描述，則本發(fā)明的其他方面、優(yōu)點、以及新穎特征將變得顯而易見。


圖1是示出基于種子對象的值內插非種子對象的值的示例性方法的流程圖。圖2是示出用于基于種子對象的值內插非種子對象的值的示例性系統(tǒng)的組件框圖。圖3是包括非種子對象和具有已知值的種子對象的維數陣列的示例的圖示。圖4是內插表的示例的圖示。圖5是利用具有期望累積種子成本的經更新的(k個)種子配對更新當前對象的示例的圖示。圖6是基于將已知像素的色彩值內插到色彩值未知的像素以給圖像著色的示例的圖示。圖7是示例性計算機可讀介質的圖示，其中可包括被配置成實現此處所闡述的原理中的一個或多個的處理器可執(zhí)行指令。圖8示出了其中可以實現此處所闡述的實施方式中的一種或多種的示例性計算環(huán)境。
具體實施例方式現在參考附圖來描述所要求保護的主題，所有附圖中使用相同的附圖標記來指代相同的元素。在以下描述中，為解釋起見，闡明了眾多具體細節(jié)以提供對所要求保護的主題的全面理解。然而，很明顯，所要求保護的主題可以在沒有這些具體細節(jié)的情況下實施。在其它情況下，以框圖形式示出了各種結構和設備以便于描述所要求保護的主題。諸如圖像、社交網絡、一組個人等之類的數據可由維數陣列來表示。對象(維數陣列的各個點)可表示數據的元素，諸如像素、人、事物等。作為簡單的示例，兩維陣列可包括表示兩維圖像的像素的對象。不幸的是，兩維陣列可能缺少關于對象/像素的信息的完整集合。例如，對于圖像的部分但不是全部的像素可知曉像素色彩值、像素深度值、像素溫度值等。即，對于部分對象(像素)而并非全部的對象，可以知曉色彩值。將具有已知值的對象的值外插到具有未知值的對象可能是有利的。即，可基于具有已知值的對象內插具有未知值的對象的值?？梢岳斫?，維數陣列可包括種子對象和非種子對象。種子對象可以指具有已知值(例如，紅色)的對象(例如，像素)。非種子對象可以指具有未知值(例如，色彩是未知的)的對象(例如，像素)?？梢岳斫?，路徑指從非種子對象到種子對象的對象序列。例如， 從非種子對象(1)到種子對象(5)的路徑可涉及“行走”通過非種子對象G)、非種子對象 (6)以及非種子對象(1 。成本可與路徑相關聯。例如，從非種子對象(1)到種子對象(5) 的成本可包括在非種子對象(1)和非種子對象(4)之間走動的成本+在非種子對象(4)和非種子對象(6)之間走動的成本+在非種子對象(6)和非種子對象(1 之間走動的成本+ 在非種子對象(1 和種子對象( 之間走動的成本。成本可表示兩個對象之間的相似性度量的變化(例如，兩個對象之間的色彩亮度的差異)。低成本可指示兩個對象之間有高相似性，而高成本則可指示兩個對象之間有最小的相似性。可以理解，測地路徑可被解釋為兩個對象(例如，非種子對象和種子對象)之間的路徑，使得該路徑具有期望種子成本(例如，沿非種子對象和種子對象之間的路徑的對象的最小成本)。非種子對象和種子對象之間的具有較低值的測地路徑(例如，最小成本路徑)可指示非種子對象和種子對象共享相似值的增大的概率。例如，維數陣列可包括表示像素的多個對象，其中某些像素具有色彩值。可確定圖像中間的具有未知值的第一像素和圖像右下方的具有已知褐色值的褐色像素之間的高測地路徑?？纱_定圖像中下方的具有未知值的第二像素和圖像右下方的具有已知褐色值的褐色像素之間的低測地路徑?？梢岳斫?，第二像素是褐色的概率比第一像素高，因為在第二像素和褐色像素(例如，褐色像素和第二像素可屬于木地板圖像)之間有較低的測地路徑(例如，色彩相似性度量中的較小變化)，盡管在某些情況下這些像素可能在圖像內離得很遠?？苫谟嬎惴欠N子對象(具有未知色彩值的像素)和種子對象(具有已知色彩值的像素)之間的測地距離將維數陣列內插到內插表中?？梢岳斫?，成本、種子成本以及經計算的種子成本可以指與基于對象之間的相似性度量如何相似以確定測地路徑相關聯的成本。具體地，種子配對可包括種子對象和種子成本，其中種子成本表示與種子對象和非種子對象之間的測地路徑相關聯的成本。為非種子對象確定不止一個種子對象可能是有利的， 盡管很多當前的技術可將單個種子對象用于內插非種子對象的值。例如，預定的整數個(k 個)種子對象(例如，具有已知色彩的像素)可用于確定非種子對象的值。這樣，可生成包括與(k個)種子配對相關聯的非種子對象的內插表。具體地，對于相應的非種子對象，可通過“行走”于維數陣列且比較可能的測地路徑以尋找從(k個)種子對象到非種子對象的期望路徑(例如，最小成本測地路徑)的迭代過程來確定(k個)種子配對?？梢岳斫?，種子配對可包括種子對象(例如，具有已知色彩的像素)和種子成本(例如，與非種子對象和種子對象之間的期望路徑相關聯的成本)。通過基于保留具有期望種子成本(例如，最小成本路徑)的種子配對來更新種子配對的這一迭代過程，可利用相應的非種子對象的經更新的(k個)種子配對填充內插表。圖1中的示例性方法100示出基于種子對象的值內插非種子對象的值的一個實施例。在102，該方法開始。在104，維數陣列可被內插到非種子對象的內插表中。維數陣列可包括非種子對象(具有未知值的對象)和種子對象(具有已知值的對象)。在一個示例中，維數陣列可表示圖像，非種子和種子對象可表示像素，并且種子對象的值可表示像素測量數據，諸如深度或色彩。在另一個示例中，維數陣列可表示社交網絡，非種子和種子對象可表示社交網絡的用戶，并且種子對象的值可表示用戶特性，諸如用戶是否患病?？梢岳斫猓S數陣列可包括大于二的維度。在內插期間，可利用內插表內的相應的非種子對象的預定整數個(k個)種子配對來填充和更新內插表。具體地，種子配對可包括種子對象(具有已知值的對象)和種子成本(基于非種子對象和種子對象之間的對象的相似性度量從非種子對象“行進”至種子對象的成本)。因此，內插表內的非種子對象可具有表示具有期望種子成本的(k個)種子對象的(k個)種子配對。例如，非種子對象可具有8個種子對象，這8個種子對象具有非種子對象和這8個種子對象之間的期望(例如，最小)成本?？蓤?zhí)行遍歷維數表來“探索”新路徑以確定具有累積期望種子成本的經更新的(k個)種子配對的迭代過程。這樣，可評估當前對象的鄰近對象以確定當“行進”通過鄰近種子時，與非種子對象的當前路徑(種子配對)相比，一個或多個種子對象是否會具有更期望的種子成本。在106，對于內插表內的相應的當前對象(非種子對象)可在108計算種子成本， 可在110比較種子成本，和/或可在112利用具有期望累積種子成本的經更新的(k個)種子配對更新當前對象。具體地，在108，可將當前對象和鄰近對象之間的成本添加到鄰近對象的種子配對的一個或多個種子成本以獲得鄰近對象的經計算的種子配對。可基于比較當前對象的第一相似性度量(例如，亮度度量、梯度大小等)和鄰近對象的第二相似性度量來確定當前對象和鄰近對象之間的成本。在第一和第二相似性度量之間存在較小差異的情況下可確定低成本，因為相似性的較小差異可指示在當前對象和鄰近對象之間的某些度量的變化(例如，與深綠到紅相比，從深綠到綠的變化)較小。低成本可指示當前對象和鄰近對象可具有彼此緊密的關系，因為從當前對象行進到鄰近對象的成本低?？梢岳斫猓杀究梢圆慌c對象之間的距離相關，而與對象特性的如何相似/不相似相關。經計算的種子配對可包括種子對象和經計算的種子成本(例如，從當前對象行進通過鄰近對象到種子對象的成本)?？梢岳斫猓浻嬎愕姆N子配對可指示具有從當前對象通過鄰近對象到鄰近對象的種子對象的經計算的路徑成本的新的可能路徑。在110，當前對象的種子配對內的一個或多個種子成本可與鄰近對象的經計算的種子配對內的一個或多個經計算的種子成本相比較。即，當前對象的種子成本(例如，從當前對象到(k個)種子對象的路徑的成本)可與鄰近對象的經計算的種子成本(例如，從當前對象通過鄰近對象到(k個)種子對象的路徑的成本)相比較。這樣，可為當前對象保留當前對象和鄰近對象之間的經更新的(k個)種子配對。例如，可為當前對象保留具有最小成本的經更新的(k個)種子配對。具體地，在112，可基于該比較更新當前對象，使得當前對象的(k個)種子配對具有期望累積種子成本。經更新的(k個)種子配對(例如，從當前對象導出的6個種子配對以及從鄰近對象導出的2個種子配對)可以不包括冗余的種子對象。例如，具有到單個種子對象的兩條路徑并不是有利的，因為目標可以是確定(k個) 種子對象使得(k個)種子對象的值可被內插到當前對象的值中。在一個示例中，可針對當前對象評估不止一個鄰近對象。在114，對于內插表內的相應非種子對象，可在116基于非種子對象的經更新的(k 個)種子配對內的種子對象的值為非種子對象指定值。在一個示例中，可移除種子對象的一定百分比的異常值。因此，可基于種子對象的其余值的函數來指定非種子對象的值。這樣，可基于與相應的非種子對象相關聯的經更新的(k個)種子配對內的種子對象(例如， 具有已知色彩的像素)的值指定非種子對象(例如，具有未知色彩的像素)的值(例如，色彩)，其中(k個)種子對象具有期望累積種子成本。在118，該方法結束。圖2示出被配置為基于種子對象的值內插非種子對象的值的系統(tǒng)200的示例。系統(tǒng)200可被配置為接收輸入202，包括預定的整數值(k)、種子對象的值、和/或種子對象和非種子對象的維數陣列。包括對象的維數陣列可表示各種各樣的事物，諸如包括像素的圖像、包括用戶的社交網絡、包括樹木的森林、包括個人的街坊等。對象的值可表示對象的特性，諸如像素的色彩、社交網絡用戶的健康狀態(tài)、個人收入、樹木生長等。系統(tǒng)200可以包括表生成組件204和/或值指定組件208。表生成組件204可被配置為生成包括與具有期望累積種子成本的經更新的(k個)種子配對相關聯的非種子對象的內插表206。可以理解，種子配對(例如，經更新的種子配對)可包括種子對象和相對于非種子的種子成本(例如，在維數陣列內的非種子和種子對象之間行進的成本)。表生成組件204可根據基于維數陣列內的非種子對象和種子對象之間的種子成本計算、比較和保留種子配對來生成內插表206?？梢岳斫猓欠N子對象的種子配對可以不包括冗余的種子對象?？梢岳斫?，維數陣列可具有大于二的維度。在生成內插表206的一個示例中，表生成組件204可被配置成計算當前對象的鄰近對象的種子成本，比較當前對象的種子成本內的經計算的種子成本，以及保留具有期望累積種子成本的經更新的(k個)種子配對。具體地，對于內插表206內的相應當前對象， 表生成組件204可被配置成將當前對象和鄰近對象之間的成本添加到鄰近對象的種子配對內的一個或多個種子成本以獲得鄰近對象的經計算的種子配對?？梢岳斫?，經計算的種子配對可指示從當前對象通過鄰近對象到種子對象的路徑成本。鄰近對象的相應的經計算的種子配對可包括種子對象和經計算的種子成本。表生成組件204可被配置成基于比較當前對象的第一相似性度量和鄰近對象的第二相似性度量來確定當前對象和鄰近對象之間的成本。即，成本可反映當前對象的特性與鄰近對象如何相似。例如，高成本可反映當前像素和鄰近像素之間的梯度值的差異大，其中種子的值與深度相關。表生成組件204可被配置成將當前對象的種子配對內的種子成本與鄰近對象的經計算的種子配對內的經計算的種子成本相比較。這樣，可更新當前對象，使得當前對象的經更新的(k個)種子配對具有期望累積種子成本。這樣，可生成內插表206。內插表206 可包括非種子對象，其中相應的非種子對象與具有期望累積種子成本的經更新的(k個)種子配對相關聯。例如，非種子對象可與具有最低累積種子成本的經更新的(k個)種子配對相關聯，該最低累積種子成本可指示非種子對象可具有與(k個)種子配對的值相似的值。 例如，對象的值可與深度有關。種子對象可具有從0到50范圍內的值。在內插之后，非種子對象可與具有范圍在8和10之間的深度值的經更新的(k個)種子配對相關聯。因為經更新的(k個)種子配對可基于具有最小成本路徑(例如，沿非種子對象和(k個)種子對象之間的測地路徑的梯度的最小變化)的經更新的(k個)種子配對選擇出，所以可以理解非種子對象可具有接近于8和10之間的范圍的深度值。可以理解，不止一個鄰近對象可與當前對象相比較?？梢岳斫?，可利用正向掃描和 /或反向掃描多次遍歷維數陣列來確定具有最低累積種子成本的經更新的(k個)種子配對。即，在遍歷維數陣列時(例如，當前對象與鄰近對象相比較)可更新k個種子配對?？啥啻伪闅v維數陣列，因為可在遍歷維數陣列時發(fā)現新的可能路徑。值指定組件208可被配置成為內插表內的非種子對象指定值以利用內插值210生成非種子對象?？苫谂c非種子對象相關聯的經更新的(k個)種子配對內的種子對象的值為非種子對象指定值。在一個示例中，可移除種子對象的一定百分比的異常值。具體地，可基于種子對象的其余值的平均數為非種子對象指定值。這樣，可基于(k個)種子對象(例如，具有到非種子對象的最小測地距離的8個種子對象)的值指定非種子對象的值。圖3示出包括非種子對象306和具有已知值的種子對象308 (例如，具有白色值的種子對象(1)314，具有橙色值的種子對象( 318，具有紅色值的種子對象03)320，等等)的維數陣列302的示例300?？苫趯ο笾g的相似性度量來確定對象之間的成本304。在一個示例中，非種子對象(1)310和種子對象(3) 320之間的50的成本可基于相應對象之間的亮度的低相似性。在另一個示例中，非種子對象(1)310和非種子對象0)312之間的2 的成本可基于相應對象之間的亮度的高相似性。這樣，可反映對象特性(例如，梯度、亮度、 社交網絡用戶個人特性等)的各種相似性度量可用于確定對象之間的成本304。可以理解，成本304可以不與對象之間的距離而是與對象之間的相似性相關。例如，非種子對象(1)310與種子對象(3)320相鄰。然而，50的種子成本與從非種子對象 (1)310“行進”到種子對象(3) 320相關聯，因為相應的對象關于某些特性(例如，亮度)的相似性可以很小甚至沒有。即，50的高種子成本可指示非種子對象(1) 310與種子對象(3) 320 可以不共享相似值(例如，非種子對象(1)310不是紅色)。類似地，非種子對象(1)310和非種子對象(3) 318之間存在4的成本，且非種子對象(3) 318與種子對象O) 318之間存在 36的成本。即，從非種子對象(1)310通過非種子對象(3)316 “行進”至種子對象(2)318 的種子成本是40。4(K4+36)的高種子成本可指示非種子對象(1)和種子對象O) 318可以不共享相似值(例如，非種子對象(1)310不是橙色)?？梢岳斫?，從非種子對象(1)310到種子對象O) 318有兩次跳躍(從非種子對象(1)310到非種子對象(3)316以及從非種子對象(3)316到種子對象O) 318)，但是與從非種子對象(1)310到種子對象(3)320的具有較大種子成本的單個跳躍相比，其與路徑相關聯的種子成本較小。相反，當“行進”通過非種子對象O) 312時，非種子對象(1)310和種子對象(1)314 之間存在5 (2+ 的較小種子成本。5的較小種子成本可指示非種子對象(1)310和種子對象(1)314可共享相似值(例如，非種子對象(1)310可具有類似于白色的色彩)。這樣，可遍歷維數陣列302以確定非種子對象和種子對象之間的種子成本。具體地，對于相應的非種子值，具有期望種子成本的(k個)種子對象的值可用于指定非種子對象的值。在利用維數陣列302生成內插表的一個示例中，可正向和/或反向地順序地遍歷維數陣列302內的非種子對象306。具體地，可執(zhí)行維數陣列302的循環(huán)，其中利用鄰近對象評估當前對象以試圖尋找具有期望累積種子成本的經更新的(k個)種子對象(例如，第一非種子對象被評估為相對于鄰近對象的當前對象，第二非種子對象被評估為相對于鄰近對象的當前對象，等等)?？梢岳斫猓h(huán)可被執(zhí)行一次或多次，因為對于非種子對象而言經更新的(k個)種子值可基于從非種子對象到種子對象的新期望路徑的“發(fā)現”而變化。圖4示出了內插表402的示例400。內插表402可包括非種子對象(例如，非種子對象(1)、非種子對象O)、非種子對象(N)404等)?？梢岳斫?，可基于遍歷維數陣列(例如，圖3的維數陣列30 來生成和/或更新內插表402。這樣，可為相應的非種子對象確定經更新的(k個)種子配對。種子配對可包括種子對象和種子成本。種子成本可表示從非種子對象“行進”到種子成本的成本，該成本可指示非種子對象和種子成本可以如何地相似。例如，非種子對象(N) 404可與第一種子配對406(具有7的種子成本的種子對象(3))、 第二種子配對408 (具有34的種子成本的種子對象(8))……第(k個)種子配對410 (具有 40的種子成本的種子對象(1))相關聯?？梢岳斫?，可基于將非種子對象(N)與鄰近對象相比較以確定是相同的種子對象還是不同的種子對象可具有更期望的種子成本來更新非種子對象(N)的種子配對。這樣，當遍歷維數陣列時非種子對象(N)可與不同的經更新的(k 個)種子配對相關聯。在一個示例中，具有低種子成本的種子配對可以是符合需要的。例如，包括具有7 的種子成本的種子對象(3)的第一種子配對406可以比包括具有例如50的種子成本的種子對象(χ)的種子配對更加符合需要。7的低種子成本可指示在非種子對象(N)404和種子對象C3)之間比種子對象(χ)存在更大的相似性。這樣，可利用相應非種子對象的經更新的(k個)種子配對來生成和/或更新內插表。圖5示出利用具有期望累積種子成本的經更新的(k個)種子配對更新當前對象 502的示例500。當前對象502可表示內插表內的非種子對象。當前對象502可與包括種子對象和種子成本的5個種子配對相關聯(例如，種子配對(1):成本為2的種子對象(15)； 種子配對O)種子成本為5的種子對象(6)；種子配對(3)種子成本為13的種子對象 (3)；等等)?？苫趯斍皩ο?02與鄰近對象504相比較以確定具有期望累積種子成本的經更新的種子配對(例如，當前對象502的種子配對和/或鄰近對象504的經計算的種子配對)利用經更新的(k個)種子配對更新當前對象502。例如，期望累積種子成本可以是最小累積種子成本(例如，具有最小測地距離的5個種子配對)?？梢岳斫?，如果當前對象502的一個或多個原始種子配對具有期望種子成本，則可將該一個或多個原始種子配對作為經更新的種子配對保留。在一個示例中，當前對象502可與鄰近對象504相比較。具體地，可將當前對象 502和鄰近對象504之間的成本添加到鄰近對象504的種子配對的種子成本以獲得經計算的種子配對。例如，當前對象502和鄰近對象504之間的11的成本可基于相應對象之間的相似性度量來確定。可將11的成本添加到種子配對的種子成本中。例如，種子配對(1)包括具有5的種子成本的種子對象(1 ?？蓪?1的成本添加到5的種子成本以獲得經計算的種子配對(1)的16的經計算的種子成本(1)508。種子配對( 包括具有11的種子成本的種子對象(4)?？蓪?1的成本添加到11的種子成本以獲得經計算的種子配對O)的22 的經計算的種子成本0)510。這樣，可為鄰近對象504確定經計算的種子配對?？蓪斍皩ο?02的種子配對與鄰近對象504的經計算的種子配對相比較以將當前對象502更新為包括具有期望累積種子成本的經更新的(k個)種子配對的經更新的當前對象506。在一個示例中，具有最低種子成本的5個種子對象/經計算的種子對象可被更新為經更新的當前對象506的經更新的(k個)種子配對。為了獲得具有最低種子成本的 5個種子配對，可利用包括種子成本為2的種子對象(1 的種子配對(1)、包括種子成本為 5的種子對象(6)的種子配對O)、包括種子成本為12的種子對象(3)的種子配對(3)、包括種子成本為16的種子對象(1 的種子配對(4) 512、以及包括種子成本為22的種子對象(4)的種子配對(5) 514對經更新的當前對象506進行更新。可以理解，種子配對(1)到 (3)是從當前對象502的種子配對中得出的，而種子配對0)512和種子配對(5) 514是從鄰近對象504的經計算的種子配對得出的。這樣，經更新的當前對象506可包括具有最低累積種子成本的經更新的(k個)種子配對。圖6示出基于將已知像素的色彩值內插到具有未知色彩值的未知像素以給圖像著色的示例600。輸入圖像602可包括桌子、燈、地毯、盤子以及籃球的場景。輸入圖像602 可具有與輸入圖像602的一部分像素相關聯的最小色彩數據(例如，8個像素可具有已知色彩值)?？苫谳斎雸D像602生成維數陣列。例如，維數陣列的對象可表示輸入圖像602 的像素。維數陣列可包括表示具有已知色彩的已知像素的種子對象和表示具有未知色彩的未知像素的非種子對象。輸入圖像602的維數陣列可被內插以生成內插表。內插表可包括非種子對象(具有未知色彩值的未知像素)，其中相應的非種子對象與預定數量(k個)的非種子對象(具有已知色彩值的已知像素)相關聯。這樣，可將色彩值分配給未知像素以生成輸出圖像 604。在生成輸出圖像604的一個示例中，可基于內插表將一個或多個未知像素“著色” 成白色。例如，白色像素606、白色像素614和/或其它已知像素可被表示為種子對象。未知像素(1)608、未知像素(2)610、和/或未知像素(3)612以及其它未知像素可被表示為非種子對象?？缮蓛炔灞?，使得未知像素(1)608可與(k個)已知像素相關聯，未知像素0)610可與(k個)已知像素相關聯，和/或未知像素(3)612可與(k個)已知像素相關聯。例如，未知像素610可與白色像素606和/或白色像素614相關聯，因為從未知像素 610 “行進”至白色像素606和/或白色像素614可具有低成本(短測地路徑)。例如，在未知像素610和白色像素606之間可存在低成本，因為在沿著從未知像素610到白色像素 606的路徑上的像素之間可存在高相似性。相反，在未知像素610和褐色像素616之間行進可與高成本相關聯，因為在沿著從未知像素610到褐色像素616的路徑上的像素之間可存在低相似性。這樣，可基于已知像素的色彩值可給輸出圖像604內的像素著色。在給由維數陣列表示的圖像著色的另一個示例中，維數陣列可包括未知色彩像素和已知色彩像素。維數陣列可被內插到包括未知色彩像素的內插表中。內插表中的未知色彩像素可與預定數量(k)的像素配對相關聯，其中相應的像素配對可包括已知色彩像素和色彩成本。具體地，對于內插表內的相應當前像素(未知色彩像素)，可將當前像素和鄰近像素之間的成本添加到鄰近像素的像素配對內的色彩成本以獲得鄰近像素的經計算的像素配對。經計算的像素配對可包括已知色彩像素和經計算的色彩成本(例如，表示從未知色彩像素通過鄰近像素到已知色彩像素的路徑上的像素之間的相似性度量的成本)?？蓪斍跋袼氐南袼嘏鋵鹊囊粋€或多個色彩成本與鄰近像素的經計算的像素配對內的一個或多個經計算的色彩成本相比較。這樣，可基于該比較更新當前像素，使得當前像素的經更新的(k個)像素配對具有期望累積色彩成本和無冗余已知色彩像素?？苫谙鄳奈粗氏袼氐慕浉碌?k個)像素配對內的已知色彩像素的色彩為未知色彩像素指定色彩。再一實施例涉及包括被配置成實現此處所呈現的技術中的一種或多種的處理器可執(zhí)行指令的計算機可讀介質?？梢杂眠@些方式設計的一種示例性計算機可讀介質在圖7 中示出，其中實現700包括其上編碼有計算機可讀數據714的計算機可讀介質716(例如， ⑶-R、DVD-R、或硬盤驅動器盤片)。該計算機可讀數據714又包括被配置成根據此次闡述的原理中的一個或多個來操作的一組計算機指令712。在一個這樣的實施例700中，處理器可執(zhí)行計算機指令712可被配置成執(zhí)行一種方法710，諸如例如，圖1的示例性方法100。在另一個這樣的實施例中，處理器可執(zhí)行指令712可被配置成實現一種系統(tǒng)，諸如例如，圖 2的示例性系統(tǒng)200。本領域普通技術人員可以設計可被配置成根據此處描述的技術操作的許多這樣的計算機可讀介質。盡管用對結構特征和/或方法動作專用的語言描述了本主題，但可以理解，所附權利要求書中定義的主題不必限于上述具體特征或動作。更確切而言，上述具體特征和動作是作為實現權利要求的示例形式公開的。如在本申請中所使用的，術語“組件”、“模塊”、“系統(tǒng)”、“接口 ”等等一般旨在表示計算機相關的實體，其可以是硬件、硬件和軟件的組合、軟件、或運行中的軟件。例如，組件可以是，但不限于是，在處理器上運行的進程、處理器、對象、可執(zhí)行碼、執(zhí)行的線程、程序和 /或計算機。作為說明，運行在控制器上的應用程序和控制器都可以是組件。一個或多個組件可以駐留在進程和/或執(zhí)行線程中，并且組件可以位于一個計算機內和/或分布在兩個或更多的計算機之間。此外，所要求保護的主題可以使用產生控制計算機以實現所公開的主題的軟件、 固件、硬件或其任意組合的標準編程和/或工程技術而被實現為方法、裝置或制品。如這里所使用的術語“制品”可以包含可以從任何計算機可讀的設備、載體或介質進行訪問的計算機程序。當然，本領域的技術人員將會認識到，在不背離所要求保護的主題的范圍或精神的前提下可以對這一配置進行許多修改。圖8以及下面的討論提供了用于實現這里所闡述的供應中的一個或多個的實施方式的合適計算環(huán)境的簡要概括描述。圖8的操作環(huán)境只是合適的操作環(huán)境的一個示例， 并且不旨在對操作環(huán)境的使用范圍或功能提出任何限制。示例計算設備包括，但不限于，個人計算機、服務器計算機、手提式或膝上型設備、移動設備(諸如移動電話、個人數字助理 (PDA)、媒體播放器等等)、多處理器系統(tǒng)、消費電子產品、小型計算機、大型計算機、包括上面的系統(tǒng)或設備的中的任何一種的分布式計算環(huán)境等等。盡管并非必需，但各實施例在由一個或多個計算設備執(zhí)行的“計算機可讀指令”的一般上下文中描述。計算機可讀指令可以通過計算機可讀介質來分發(fā)(下面將討論)。計算機可讀指令可被實現為執(zhí)行特定任務或實現特定抽象數據類型的程序模塊，諸如函數、 對象、應用程序編程接口(API)、數據結構等等。通常，計算機可讀指令的功能可按需在各個環(huán)境中組合或分布。圖8示出了包括被配置成實現此處所提供的一個或多個實施例的計算設備812的系統(tǒng)810的示例。在一種配置中，計算設備812包括至少一個處理單元816和存儲器818。 取決于計算設備的確切配置和類型，存儲器818可以是易失性的(如RAM)、非易失性的(如 ROM、閃存等)或是兩者的某種組合。該配置在圖8中由虛線814來例示。在其它實施例中，設備812可以包括附加特征和/或功能。例如，設備812還可以包括附加存儲(例如，可移動和/或不可移動)，其中包括但不限于磁存儲、光存儲等等。這樣的另外的存儲在圖8中由存儲820示出。在一個實施例中，用于實現此處所提供的一個或多個實施例的計算機可讀指令可以在存儲820中。存儲820還可以儲存實現操作系統(tǒng)、 應用程序等的其它計算機可讀指令?？梢栽诖鎯ζ?18中加載計算機可讀指令以供例如處理單元816執(zhí)行。此處所使用的術語“計算機可讀介質”包括計算機存儲介質。計算機存儲介質包括以用于存儲諸如計算機可讀指令或其他數據之類的信息的任何方法或技術實現的易失性和非易失性、可移動和不可移動介質。存儲器818和存儲820都是計算機存儲介質的示例。計算機存儲介質包括，但不限于，RAM、R0M、EEPR0M、閃存或其他存儲技術，CD-ROM、數字多功能盤(DVD)或其他光存儲、磁帶盒、磁帶、磁盤存儲或其他磁存儲設備，或可以用來存儲所需信息并可以被計算設備812訪問的任何其他介質。任何這樣的計算機存儲介質可以是設備812的一部分。設備812還可以包括允許設備812與其他設備進行通信的通信連接826。通信連接擬6可以包括，但不限于，調制解調器、網絡接口卡(NIC)、集成網絡接口、射頻發(fā)射機/接收機、紅外線端口、USB連接，或用于將計算設備812連接到其他計算設備的其他接口。通信連接擬6可以包括有線連接或無線連接。通信連接擬6可以發(fā)送和/或接收通信介質。術語“計算機可讀介質”可以包括通信介質。通信介質通常以諸如載波或其他傳輸機制等“已調制數據信號”來體現計算機可讀指令或其他數據，并包括任何信息傳送介質。 術語“已調制數據信號”可以包括以對信號中的信息進行編碼的方式設置或改變其一個或多個特征的信號。設備812可以包括輸入設備824，諸如鍵盤、鼠標、筆、語音輸入設備、觸摸輸入設備、紅外照相機、視頻輸入設備、和/或任何其他輸入設備。設備812還可以包括輸出設備 822，諸如一個或多個顯示器、揚聲器、打印機、和/或任何其他輸出設備。輸入設備擬4和輸出設備822可以通過有線連接、無線連接、或其任何組合來連接到設備812。在一個實施方式中，可以使用來自另一計算設備的輸入設備或輸出設備作為計算設備812的輸入設備 824或輸出設備822。計算設備812的組件可以通過諸如總線之類的各種互連來連接。這樣的互連可以包括諸如PCIExpress之類的外圍部件互連(PCI)、通用串行總線(USB)、火線(IEEE1384)、 光學總線結構等等。在另一實施方式中，計算設備812的組件可以通過網絡互連。例如，存儲器818可以包括位于通過網絡互連的不同物理位置的多個物理存儲器單元。本領域的技術人員將認識到，用來存儲計算機可讀指令的存儲設備可以分布在網絡上。例如，可以通過網絡830訪問的計算設備擬8可以儲存實現此處所提供的一個或多個實施例的計算機可讀指令。計算設備812可以訪問計算設備830，并下載計算機可讀指令的一部分或全部以便執(zhí)行。或者，計算設備812可以根據需要下載計算機可讀指令的一部分，或者一些指令可以在計算設備812上執(zhí)行而一些指令則在計算設備830上執(zhí)行。這里提供了實施方式的各種操作。在一個實施方式中，所描述的操作中的一個或多個可以組成存儲在一個或多個計算機可讀介質上的計算機可讀指令，這些指令如果由計算設備執(zhí)行則使得計算設備執(zhí)行所描述的操作。描述一些或所有操作的順序不應該被解釋為暗示這些操作一定是依賴于順序的。從本說明書獲益的本領域技術人員將認識到替換順序。此外，應該理解，并非所有的操作都一定存在于這里所提供的每一個實施方式中。
此外，在此使用詞語“示例性”意指用作示例、實例或說明。這里作為“示例性”所描述的任何方面或設計不必被解釋為有利于其他方面或設計。相反，使用詞語“示例性”旨在以具體的方式呈現各個概念。如本申請中所使用的，術語“或”意指包括性“或”而非互斥性“或”。即，除非另有指定或從上下文可以清楚，“X使用A或B”意指任何自然的包括性排列。即，如果X使用A ；X使用B^X使用A和B兩者，則在任何以上情況下，都滿足“X使用A或B?！贝送?，本申請中和所附權利要求書所使用的冠詞“一”和“一個” 一般可以解釋為“一個或多個”，除非另有指定或從上下文可以清楚是指單數形式。
同樣，雖然參考一個或多個實現示出并描述了本發(fā)明，但本領域技術人員基于對本說明書和附圖閱讀和理解，可以想到各種等效更改和修改。本發(fā)明包括所有這樣的修改和更改，并且僅由所附權利要求書的范圍來限定。特別地，對于由上述組件(例如，元素、資源等)執(zhí)行的各種功能，除非另外指明，否則用于描述這些組件的術語旨在對應于執(zhí)行所描述的執(zhí)行此處在本發(fā)明的示例性實現中所示的功能的組件的指定功能(例如，功能上等效)的任何組件，即使這些組件在結構上不等效于所公開的結構。此外，盡管可相對于若干實現中的僅一個實現來公開本發(fā)明的一個特定特征，但這一特征可以如對任何給定或特定應用所需且有利地與其他實現的一個或多個其他特征相組合。此外，就在“具體實施方式
” 或者權利要求書中使用術語“包括”、“具有”、“帶有”或其變體而言，這些術語旨在以與術語 “包括”相似的方式為包含性的。
權利要求
1.一種基于種子對象的值內插非種子對象的值的方法(100)，所述方法包括將包括非種子對象和種子對象的維數陣列內插(104)到包括非種子對象的內插表中， 所述內插表中的相應的非種子對象與預定數量(k)的種子配對相關聯，其中相應的種子配對包括種子對象和種子成本，所述內插包括 對于所述內插表106內的相應的當前對象將當前對象和鄰近對象之間的成本加到(108)所述鄰近對象的種子配對內的一個或多個種子成本以獲得所述鄰近對象的經計算的種子配對，其中所述鄰近對象的相應的經計算種子配對包括種子對象和經計算的種子成本；將所述當前對象的種子配對內的一個或多個種子成本與所述鄰近對象的經計算的種子配對內的一個或多個經計算的種子成本相比較(110)；以及基于所述比較更新(11 所述當前對象，使得所述當前對象的(k個)種子配對具有期望累積種子成本，其中經更新的(k個)種子配對不包括冗余的種子對象；以及對于所述內插表(114)內的非種子對象基于所述非種子對象的經更新的(k個)種子配對內的種子對象的值指定(116)非種子對象的值。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定非種子對象的值包括 移除種子對象的一定百分比的異常值；以及基于種子對象的其余值的函數指定所述非種子對象的值。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預定數量(k)是大于1的整數。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述維數陣列表示圖像，所述非種子對象和種子對象表示所述圖像的像素，所述非種子對象和種子對象的值表示像素度量數據，以及所述成本表示像素度量數據的變化。
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述維數陣列表示圖像，所述非種子對象和種子對象表示所述圖像的像素，所述非種子對象和種子對象的值表示深度，以及所述成本表示深度的變化。
6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述維數陣列表示社交網絡，所述非種子對象和種子對象表示所述社交網絡的用戶，以及所述非種子對象和種子對象的值表示用戶特性。
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述維數陣列包括大于2的維度。
8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述內插包括基于所述當前對象的第一相似性度量與所述鄰近對象的第二相似性度量的比較來確定所述當前對象和所述鄰近對象之間的成本。
9.如權利要求8所述的方法，其特征在于，所述確定所述成本包括 將所述當前對象的第一梯度大小與所述鄰近對象的第二梯度大小相比較。
10.一種基于種子對象的值內插非種子對象的值的系統(tǒng)200，所述系統(tǒng)包括 表生成組件204，其被配置成基于維數陣列內的非種子對象和種子對象之間的種子成本生成包括非種子對象的內插表，所述內插表中的相應的非種子對象與包括具有期望累積種子成本的種子對象的預定數量(k)的種子配對相關聯，其中所述種子配對不包括冗余的種子對象；以及值指定組件208，其被配置成 對于所述內插表內的非種子對象基于所述非種子對象的種子配對內的種子對象的值指定非種子對象的值。
11.如權利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述表生成組件被配置成 對于所述內插表內的當前對象將當前對象和鄰近對象之間的成本加到所述鄰近對象的種子配對內的一個或多個種子成本以獲得所述鄰近對象的經計算的種子配對，其中所述鄰近對象的相應的經計算的種子配對包括種子對象和經計算的種子成本；將所述當前對象的種子配對內的一個或多個種子成本與所述鄰近對象的經計算的種子配對內的一個或多個經計算的種子成本相比較；以及基于所述比較更新所述當前對象，使得所述當前對象的(k個)種子配對具有期望累積種子成本，其中經更新的(k個)種子配對不包括冗余的種子對象。
12.如權利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述表生成組件被配置成在正向掃描中遍歷所述維數陣列以確定具有期望累積種子成本的k個種子配對。
13.如權利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述表生成組件被配置成在反向掃描中遍歷所述維數陣列以確定具有最低累積種子成本的k個種子配對。
14.如權利要求11所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述表生成組件被配置成基于所述當前對象的第一相似性度量與所述鄰近對象的第二相似性度量的比較來確定所述當前對象和所述鄰近對象之間的成本。
15.如權利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述值指定組件被配置成 移除種子對象的一定百分比的異常值；以及基于種子對象的其余值的平均數指定所述非種子對象的值。
全文摘要
通常，關于圖像和/或其它數據的信息可能是不完整的。例如，圖像可具有與圖像的一部分而不是整個圖像相關聯的深度信息。將值從已知點外插到整個圖像可能是有利的。因此，表示圖像(或其它數據)的維數陣列可被遍歷一次或多次以生成內插表。內插表可包括具有未知值的像素，其中具有未知值的像素可與多個具有已知值的像素相關聯。這樣，可基于具有已知值的像素的值來指定像素的值。
文檔編號G06T11/00GK102289830SQ20111015993
公開日2011年12月21日 申請日期2011年6月3日 優(yōu)先權日2010年6月7日
發(fā)明者E·奧費克, Y·韋克斯勒 申請人:微軟公司