广角白平衡的制作方法

1.本发明的各方面大体涉及成像设备，更具体地，涉及检测场景中的光源。


背景技术：

2.自动白平衡(automatic white balance，awb)算法在摄像机等成像设备中用于修改像素值以获得颜色正确的图像。更准确地说，这些算法用于正确设置图像的白点。在白平衡中，第一步是识别光源，然后基于所识别的光源计算并应用适当的校正。通常，通过全局算法进行白平衡校正，其中计算了每个颜色分量的一个偏移和一个增益。然后使用这些偏移和增益将这些像素值映射到正确的像素值，其在理想情况下将匹配真实的场景颜色。虽然这种颜色校正是一项微不足道的任务，但即使在最具挑战性的条件下，稳健地识别正确的光源仍然是一项艰巨的任务。无法正确识别光源将导致错误估计颜色校正参数，从而将产生颜色不正确的图像。
3.在自动白平衡算法中，往往难以识别场景中单色物体。在均匀着色的墙壁或草叶等仅包含单色物体的场景中，无法识别正确的颜色。光源光谱和物体颜色的许多组合可以在摄像机传感器中产生相同的像素值。例如，如果扁平的单色物体呈淡红色，则无法判断该物体是光源1下的红色物体还是光源2下的灰色物体。为了进行适当的颜色处理，需理解光源是光源1还是光源2。如果摄像机视场角(field of view，fov)较窄，则场景中出现单色物体的情况更为常见。
4.在现有技术方案中，自动白平衡算法可以使用历史信息。例如，在未正确识别光源的情况下，使用最后一种已知的可靠结果。然而，这仅仅是猜测，因为无法保证最后一个可靠的光源是根据当前场景估计的。例如，改变场景的成像视角可能会使光源发生变化。
5.因此，需要能够提供一种更稳健的方式来识别光源，以至少解决上述识别的一些问题。


技术实现要素：

6.所公开实施例的各方面旨在检测光源。通过独立权利要求的主题来实现该目的。在从属权利要求中提供了其它有利修改。
7.根据第一方面，通过一种装置获得上述以及其它目的和优点。在一个实施例中，所述装置包括处理器，所述处理器用于：检测图像传感器的激活；通过所述图像传感器自动捕获场景的至少一个中间图像；通过所述图像传感器检测所述场景的至少一部分的主图像的捕获；从与所述捕获的至少一个中间图像相关联的所述场景的视觉信息中检测至少一个光源；确定与所述检测的至少一个光源相关联的白平衡系数；对所述捕获的主图像应用所述确定的白平衡系数。所公开实施例的各方面通过使用较宽的视场角进行光源检测来提高自动白平衡性能。自动白平衡算法使用从所述中间图像获得的更多信息来提高光源检测的稳健性。
8.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述处理器用于：通过将所述主图像和至
少一个捕获的中间图像拼接在一起以创建拼接图像，来构建所述场景的所述视觉信息，其中所述拼接图像的视场角大于所述捕获的主图像的视场角。所公开实施例的各方面使用相邻场景创建三维模型，并从所述三维模型中检测捕获的图像的光源的温度。
9.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述处理器用于：从以下各项中的一项或多项中检测所述图像传感器的所述激活：所述装置的摄像机或摄像机应用的启动；所述装置的移动；所述图像传感器的帧视图的变化；所述主图像的取景；或者无法检测与所述主图像的所述捕获相关联的光源。所公开实施例的各方面旨在自动构建场景的三维视图，然后使用所述三维视图来检测或确定从所述场景拍摄的图像的光源。
10.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述处理器用于：从所述捕获的至少一个中间图像创建所述场景的三维模型；从所述场景的所述三维模型中计算至少一个光源；提供所述计算的光源作为所述检测的光源。所公开实施例的各方面使用相邻场景来检测捕获的图像的光源的温度。
11.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述处理器还用于：删除所述场景的所述三维模型；在检测所述光源之后，开始捕获所述场景的新的中间图像。在所公开实施例的系统中，较宽视场角基于当前信息，而不是随机历史信息。
12.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述处理器还用于：检测所述图像传感器的朝向变化；删除所述捕获的至少一个中间图像；捕获至少一个新的中间图像；从所述捕获的至少一个新的中间图像创建所述场景的所述三维模型。所公开实施例的各方面使用所述场景的当前信息而不是历史信息来计算所述光源。朝向变化可以指示新场景。
13.在所述装置的一种可能的实现方式中，通过所述图像传感器自动捕获所述场景的所述至少一个中间图像包括：创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角。场景的中间图像创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角，这为检测和计算所述光源提供了更多信息。
14.在所述装置的一种可能的实现方式中，开始自动捕获初始图像，与用户是否启动所述摄像机应用无关。所公开实施例的各方面用于在捕获所述主图像之前收集所述场景的信息。
15.在所述装置的一种可能的实现方式中，初始图像的自动捕获因光源检测失败而被触发。所公开实施例的各方面使用所述场景的当前信息而不是历史信息来计算所述光源。
16.在所述装置的一种可能的实现方式中，使用多种已知方法中的任意一种来构建所述场景的所述三维模型。所公开实施例的各方面使用相邻场景创建三维模型，并从所述三维模型中检测捕获的图像的光源的温度。
17.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述三维模型仅包含与所述摄像机相对于所述场景的方位相关的信息。所公开实施例的各方面使用相邻场景创建三维模型，并从所述三维模型中检测捕获的图像的光源的温度。
18.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述捕获的中间图像用于计算一个光源。所公开实施例的各方面使用所述场景的当前信息而不是历史信息来计算所述光源。
19.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述三维场景数据用于选择使用哪些中间图像来选择所述光源。所公开实施例的各方面使用所述场景的当前信息而不是历史信息来计算所述光源。
20.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述处理器用于检测混合光源。所公开实施例的各方面使用所述场景的当前信息而不是历史信息来计算所述光源。
21.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述处理器用于通过拼接所述中间图像来构建具有较大视场角的图像。场景的中间图像创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角，这为计算所述光源提供了更多信息。所公开实施例的各方面通过使用较宽的视场角进行光源检测来提高自动白平衡性能。自动白平衡算法使用从所述中间图像获得的更多信息来提高光源检测的稳健性。
22.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述拼接图像用于计算一个光源。场景的中间图像创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角，这为计算所述光源提供了更多信息。
23.在所述装置的一种可能的实现方式中，拼接图像用于计算混合光源。场景的中间图像创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角，这为计算所述光源提供了更多信息。
24.在所述装置的一种可能的实现方式中，删除已经计算的三维场景模型，并在处理所述主图像之后立即开始捕获新的中间图像。在所公开实施例的系统中，较宽视场角是基于当前信息，而不是随机历史信息。
25.在所述装置的一种可能的实现方式中，在对所述主图像进行处理之后，删除所创建的具有较大视场角的图像。在所公开实施例的系统中，较宽视场角是基于当前信息，而不是随机历史信息。
26.在所述装置的一种可能的实现方式中，在对所述主图像进行处理之后，删除所述捕获的中间图像。在所公开实施例的系统中，较宽视场角是基于当前信息，而不是随机历史信息。
27.在所述装置的一种可能的实现方式中，根据新捕获的中间图像构建所述场景的三维模型。在所公开实施例的系统中，较宽视场角是基于当前信息，而不是随机历史信息。
28.在所述装置的一种可能的实现方式中，根据一组新捕获的中间图像构建具有较大视场角的拼接图像。在所公开实施例的系统中，较宽视场角是基于当前信息，而不是随机历史信息。
29.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述场景的所述三维模型和所述中间图像用于计算一个光源。所述中间图像创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角，这为计算所述光源提供了更多信息。
30.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述场景的所述三维模型和所述中间图像用于计算混合光源。所述中间图像创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角，这为计算所述光源提供了更多信息。
31.在所述装置的一种可能的实现方式中，所获得的具有较大视场角的图像用于计算一个光源。所述中间图像创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角，这为计算所述光源提供了更多信息。
32.在所述装置的一种可能的实现方式中，所获得的具有较大视场角的图像用于计算混合光源。所述中间图像创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角，这为计算所述光源提供了更多信息。
33.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述检测的光源用于计算下一个捕获的主图像的白平衡系数。所公开实施例的各方面使用所述场景的当前信息而不是历史信息来计算所述光源。
34.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述用户可以停止捕获所述中间图像的背景。所公开实施例的各方面可以控制捕获用于创建所述场景的所述三维模型的中间图像。
35.在所述装置的一种可能的实现方式中，所述用户可以选择捕获其所述中间图像的场景。所公开实施例的各方面可以控制捕获用于创建所述场景的所述三维模型的中间图像。
36.在所述装置的一种可能的实现方式中，仅从所述主图像中计算所述光源。所公开实施例的各方面可以控制捕获用于创建所述场景的所述三维模型的中间图像。
37.在所述装置的一种可能的实现方式中，检测无法从主图像中估计所述光源。所公开实施例的各方面可以控制何时捕获中间图像以创建所述场景的所述三维模型。
38.在所述装置的一种可能的实现方式中，向可以开始收集中间图像的用户传达无法检测光源。所公开实施例的各方面可以控制何时捕获中间图像以创建所述场景的所述三维模型。
39.根据第二方面，通过一种方法获得上述以及其它目的和优点。在一个实施例中，所述方法包括：检测装置的图像传感器的激活；通过所述图像传感器自动捕获场景的至少一个中间图像；通过所述图像传感器检测所述场景的至少一部分的主图像的捕获；从与所述捕获的至少一个中间图像相关联的所述场景的视觉信息中检测至少一个光源；确定与所述检测的至少一个光源相关联的白平衡系数；对所述捕获的主图像应用所述确定的白平衡系数。
40.在所述方法的一种可能的实现方式中，所述方法还包括：通过将所述主图像和至少一个捕获的中间图像拼接在一起以创建拼接图像，来构建所述场景的所述视觉信息，其中所述拼接图像的视场角大于所述捕获的主图像的视场角。场景的中间图像创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角，这为检测或计算所述光源提供了更多信息。
41.在所述方法的一种可能的实现方式中，所述方法还包括：从以下各项中的一项或多项中检测所述图像传感器的所述激活：所述装置的摄像机或摄像机应用的启动；所述装置的移动；所述图像传感器的帧视图的变化；所述主图像的取景；或者无法检测与所述主图像的所述捕获相关联的光源。所公开实施例的各方面旨在自动构建场景的三维视图，然后使用所述三维视图来检测或确定从所述场景拍摄的图像的光源。
42.在所述方法的一种可能的实现方式中，所述方法还包括：从所述捕获的至少一个中间图像创建所述场景的三维模型；从所述场景的所述三维模型中计算至少一个光源；提供所述计算的光源作为所述检测的光源。场景的中间图像创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角，这为计算所述光源提供了更多信息。
43.在所述方法的一种可能的实现方式中，所述方法还包括：删除所述场景的所述三维模型；在检测所述光源之后，开始捕获所述场景的新的中间图像。所公开实施例的各方面依赖于当前信息而不是历史信息来计算所述光源。
44.在所述方法的一种可能的实现方式中，所述方法还包括：检测所述图像传感器的
朝向变化；删除所述捕获的至少一个中间图像；捕获至少一个新的中间图像；从所述捕获的至少一个新的中间图像创建所述场景的所述三维模型。所公开实施例的各方面使用所述场景的当前信息而不是历史信息来计算所述光源。朝向变化可以指示新场景。
45.在所述方法的一种可能的实现方式中，通过所述图像传感器自动捕获所述场景的所述至少一个中间图像还包括：创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角。场景的中间图像创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角，这为计算所述光源提供了更多信息。所公开实施例的各方面通过使用较宽的视场角进行光源检测来提高自动白平衡性能。自动白平衡算法使用从所述中间图像获得的更多信息来提高光源检测的稳健性。
46.示例性实施例的这些和其它方面、实现方式和优点将从结合附图考虑的本文描述的实施例中变得显而易见。但应理解，此类描述和附图仅用于说明的目的，而不能作为对所公开发明的限制；对本发明的任何限制，应参考所附权利要求书。本发明的附加方面和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分方面和优点在说明书中显而易见，或者可以通过实施本发明而了解。此外，本发明的方面和优点可以通过所附权利要求书中特别指出的手段或结合方式实现和获得。
附图说明
47.在本发明的以下详述部分中，将参考附图中所示出的示例性实施例来详细解释本发明，其中：
48.图1示出了所公开实施例的各方面提供的示例性装置的示意性框图；
49.图2为示出了所公开实施例的各方面提供的示例性方法的各方面的流程图；
50.图3为示出了所公开实施例的各方面提供的示例性方法的各方面的流程图；
51.图4为示出了所公开实施例的各方面提供的示例性方法的各方面的流程图；
52.图5为示出了所公开实施例的各方面提供的示例性方法的各方面的流程图；
53.图6为示出了所公开实施例的各方面提供的示例性方法的各方面的流程图；
54.图7示出了可用于实施所公开实施例的各方面的示例性装置的示意性框图。
具体实施方式
55.图1示出了所公开实施例的各方面提供的示例性装置100的示意性框图。装置100用于捕获场景110的至少一个中间图像，并根据与场景110的所述至少一个中间图像相关联的光源来确定要对捕获的主图像应用的白平衡系数。所公开实施例的各方面通过使用较宽的视场角(field of view，fov)进行光源检测来提高自动白平衡(automatic white balance，awb)性能。场景的中间图像创建所述场景的视场角，所述视场角大于所述图像传感器的视场角，这为计算所述光源提供了更多信息。自动白平衡算法使用从所述中间图像获得的更多信息来提高光源检测的稳健性。在所公开实施例的系统中，较宽视场角是基于当前信息，而不是随机历史信息。
56.如图1所示，装置100包括处理器102。在一个实施例中，处理器102用于检测图像传感器104的激活，并通过图像传感器104自动捕获场景的至少一个中间图像。图像传感器104的所述激活可以自动发生，也可以手动发生。
57.例如，在一个实施例中，装置100是或者包括摄像机设备或摄像机应用106。为了实现本文描述的目的，摄像机设备或摄像机应用106在本文中通常称为“摄像机106”。术语“摄像机设备”或“摄像机应用”在本文中通常用于指包括摄像机或成像设备的任何装置或设备，诸如移动通信设备、智能手机或其它计算设备。用户启动或以其它方式初始化或激活装置100的摄像机106。在一个实施例中，初始化摄像机106可导致图像传感器104自动捕获图像(在本文中称为“中间图像”)。中间图像可以是在摄像机106的取景器的视场角内出现的场景的图像。
58.例如，在一个实施例中，用户初始化摄像机106并使其对准。在摄像机106对准期间，图像传感器104用于捕获中间图像。
59.又如，在摄像机106对准期间，取景可以改变，或者用户可以变焦到场景110中的物体112。当处理器102检测到取景变化或变焦变化等动作时，图像传感器104用于自动捕获所述中间图像。如本文将进一步描述的，所述中间图像用于形成或创建场景110的三维模型或图像。然后，所述三维模型可以用于检测场景110的一部分112的捕获的主图像的光源。
60.处理器102用于通过图像传感器104检测场景的至少一部分的主图像的捕获，并从与所述捕获的中间图像相关联的场景110的视觉信息中检测至少一个光源。在一个实施例中，在处理所述捕获的主图像时，处理器102用于运行自动白平衡算法。例如，可以根据场景110的所述创建的三维图像的全景统计信息来运行所述自动白平衡算法。捕获图像112时，由于全景统计信息包含的内容超出摄像机视场角，因此确定所述光源的结果应当更加可靠。
61.又如，在一个实施例中，在处理所述捕获的主图像时，处理器102可以用于仅使用摄像机视场角统计信息来运行所述算法。然而，结果可能并不可靠。通过使用如本文所公开的从中间图像创建的场景的三维模型，可以获得可靠的自动白平衡结果，即使所述中间图像完全地或部分地在所述捕获的主图像的视场角之外也是如此。
62.在一个实施例中，处理器102用于指定当前摄像机视场角之外的三维模型的哪些区域与当前摄像机视场角相关。处理器102还可以用于使用所述创建的三维模型的附加信息来了解哪些光源直接或经由反射表面向摄像机视场角提供光。
63.处理器102用于确定与所述检测的至少一个光源相关联的白平衡系数，并对所述捕获的主图像应用所述确定的白平衡系数。能够了解摄像机视场角之外的场景会提高自动白平衡性能，从而提高稳健性并提供更好的颜色。
64.所公开实施例的各方面用于使用相邻场景创建场景的三维地图或模型，并从所述三维模型中检测捕获的图像的光源的温度。一种用于构建三维模型的系统称为同时定位与地图构建(simultanous localization and mapping，slam)。slam是一种示例性系统的通用术语，所述示例性系统用于构建环境的三维模型，并且同时将运行所述slam算法的设备定位到映射场景中。虽然本文中引用了slam，但是所公开实施例的各方面可以使用任何合适的三维映射算法。slam可用于从三维建模到增强现实(augmented reality，ar)和虚拟现实(virtual reality，vr)的许多应用中。在一个实施例中，slam元件可与装置100一起使用，以提高光源检测的准确性。
65.所公开实施例的各方面用于在初始化装置100的摄像机应用106时运行简化的三维映射过程。例如，当用户为要拍摄的图片取景时，slam等映射过程将通过使用取景器图像
计算并更新所述场景的简化版本。在本文中称为捕获的主图像的要拍摄图片是所述场景的一个方面。
66.在一个实施例中，还可以检查每个取景器图像以确定用户是否已改变摄像机106或装置100的朝向，以便现在对先前未见的新场景进行成像。这可以称为复位点。处理器102用于针对摄像机106或摄像机取景器的每个位置和/或朝向构建场景110的简化的三维模型。通过这种方式，除了当前帧之外，还可以提供可用于所述自动白平衡算法的更多信息。
67.在一个实施例中，从用于构建当前场景110的三维模型的先前帧中，可以提取和存储统计信息和/或光源信息。因此，每当检测到无法识别光源的帧时，就使用先前从同一场景检测到的统计信息和/或光源信息。通过这种方式，确保始终从同一场景或当前场景而不是从随机历史数据中检测所述光源。
68.此外，当检测到场景变化时不使用历史数据，因为用户可能已改变摄像机106或装置100朝向完全不同场景的位置和朝向。此外，对于用于构建场景110的三维模型的每个中间帧，已知像素及其检测到的光源的近似空间位置。通过这种方式，可以构建更精确的光源模型，特别是在混合光源场景下。
69.参考图2，示出了结合所公开实施例的各方面的方法200的一个示例。在该示例中，检测(202)装置的图像传感器的初始化。所述装置可以包含或包括摄像机设备。在一个实施例中，如图3所示，所述图像传感器的初始化202可以包括以下各项中的一项或多项：摄像机应用的初始化231或打开；所述摄像机或摄像机应用的手动激活232；所述摄像机的移动233；所述摄像机的取景变化234；聚焦或变焦变化235；或者无法(236)检测与主图像的捕获相关联的光源。在可替代的实施例中，可以使用任何合适的机制开始捕获中间图像，如本文所描述的。
70.例如，所公开实施例的各方面用于使得能够从摄像机106移动时捕获中间图像。可替代地，在打开摄像机106或激活装置100的摄像机应用后，才可捕获中间图像。
71.在一个实施例中，装置100是具有摄像机应用106和图像传感器104的智能手机。检测到用户拿起或以其它方式移动智能手机。当移动智能手机时，或者当初始化或打开智能手机的摄像机应用106时，可以开始捕获中间图像。
72.捕获(204)场景的至少一个中间图像。中间图像是捕获图像时摄像机106的取景器的视场角内的场景的图像。所公开实施例的各方面使得能够捕获所述场景的一个或多个中间图像。例如，在一个实施例中，将所述主图像与第一中间图像拼接在一起，并检测所述光源。如果未检测到所述光源，则捕获另一个中间图像并将其与组合的图像拼接在一起。所述组合的图像是前一次拼接的结果。
73.在一个实施例中，检测(206)到捕获所述场景的主图像。所述场景的所述主图像通常是用户希望捕获的图像。
74.检测(208)到与所述中间图像相关联或根据所述中间图像确定的所述场景的视觉信息中的至少一个光源。如下面将进一步描述的，这还可以包括根据由所述捕获的中间图像创建的场景的三维地图或模型确定的一个或多个光源。确定(210)与所述检测的至少一个光源相关联的白平衡系数。然后对所述捕获的主图像应用(212)所述确定的白平衡系数。
75.在一个实施例中，当捕获所述中间图像时，创建(220)所述场景的三维模型或地图。参考图4，在一个实施例中，创建(220)所述场景的所述三维模型或地图可以包括例如将
所述捕获的中间图像中的至少两个拼接(224)在一起，以创建(226)拼接图像。所述拼接图像的视场角大于所述捕获的主图像的视场角。在该示例中，可以根据所述拼接图像确定计算(222)的光源。
76.例如，在一个实施例中，使用slam三维映射过程来构建所述三维模型。这使摄像机的视场角大于以其它方式看到的视场角。该三维模型能够提供可靠的当前信息和历史信息，以满足自动白平衡系统的需求。
77.所公开实施例的各方面可用于提高检测场景的光源的可靠性。例如，如果始终使用所公开实施例的光源检测方法，则由于所述三维模型提供了更多信息量，光源检测的可靠性将提高。可替代地，仅当检测到困难场景时，才可使用所公开实施例的各方面。困难场景可以是无法从捕获的主图像中检测光源的场景。这种情况的示例是捕获具有恒定颜色的独特物体的图片。在这种情况下，所述主图像的所述光源检测失败。通过捕获中间图像并创建三维模型，如本文所描述的，视场角会扩大，并且光源检测的可靠性会提高。
78.所公开实施例的各方面依赖于与所述场景相关的当前信息而不是历史信息。在一个实施例中，参考图5，所述方法包括：删除(242)所述场景的所述三维模型；在检测到所述光源之后，开始(244)捕获所述场景的新的中间图像。通过这种方式，确保及时更新场景信息。
79.在一个实施例中，参考图6，在创建三维模型并检测到所述光源之后，检测所述图像传感器的朝向变化。删除(254)任何捕获的中间图像。捕获(256)至少一个新的中间图像，并从所述捕获的至少一个新的中间图像创建所述场景的三维模型。通过这种方式，确保及时更新场景信息，并丢弃旧信息。
80.图7示出了可适用于实现所公开实施例的各方面的示例性装置1000的框图。图1中所示的装置100可以是图7的装置1000的一部分，或者包括图7的装置1000。在图7的示例中，装置1000包括或耦合到处理器或计算硬件102、存储器1004、射频(radio frequency，rf)单元1006和用户界面(user interface，ui)1008。图像传感器设备104也连接到处理器102。尽管图7中未示出，图像传感器设备104可以包含、包括或以其它方式连接到摄像机106。
81.处理器1002可以是单个处理设备，也可以包括多个处理设备，包括专用设备，例如数字信号处理(digital signal processing，dsp)设备、微处理器、图形处理单元(graphics processing unit，gpu)、专用处理设备或通用计算机处理单元(computer processing unit，cpu)。处理器102通常包括与dsp协同工作以处理信号处理任务的cpu。处理器102用于实现本文描述的方法中的任意一种或多种。
82.在图7的示例中，处理器102用于耦合到存储器1004，存储器1004可以是各种类型的易失性和非易失性计算机存储器的组合，例如只读存储器(read only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁盘或光盘或其它类型的计算机存储器。存储器1004用于可由存储处理器102访问和执行的计算机程序指令，以使处理器102执行本文描述的方法等各种期望的计算机实现的过程或方法。
83.存储器1004中存储的程序指令被组织为程序指令集或组，在行业中，所述程序集或组被称作各种术语，例如程序、软件组件、软件模块、单元等。每个模块可以包括设计用于支持某个目的的功能集。存储器1004中还包括程序数据和数据文件，所述程序数据和数据文件可以由处理器102在执行一组计算机程序指令时存储和处理。
84.装置1000还可以包括或耦合到收发器等rf单元1006，耦合到用于根据与处理器102交换的数字数据1012发送和接收rf信号的处理器1002，并且可以用于通过无线网络中的其它节点发送和接收无线信号。在某些实施例中，rf单元1006包括接收器，所述接收器能够接收和解释从全球定位系统(global positioning system，gps)中的卫星发送的消息，所述消息与从其它发送器接收的信息相结合以获得与计算设备1000的位置相关的定位信息。为了便于发送和接收rf信号，rf单元1006包括天线单元1010，在某些实施例中，天线单元1010可以包括多个天线振子。
85.ui 1008可以包括一个或多个用户界面元件，例如触摸屏、键盘、按钮、语音命令处理器以及适于与用户交换信息的其它元件。ui 1008还可以包括显示单元，用于显示适合于计算设备或移动用户设备的各种信息，并且可以通过任何适当的显示器类型来实现，例如有机发光二极管(organic light emitting diode，oled)、液晶显示器(liquid crystal display，lcd)以及较不复杂的元件，例如led或指示灯。例如，在一个实施例中，摄像机应用106的图标可以呈现在ui 1008上。
86.因此，尽管文中已示出、描述和指出应用于本发明的示例性实施例的本发明的基本新颖特征，但应理解，本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下，对所示出的设备和方法的形式和细节以及设置操作进行各种省略、取代和改变。进一步，明确地希望以大体相同的方式执行大体相同的功能以实现相同结果的那些元件的所有组合均在本发明的范围内。此外，应认识到，结合所公开的本发明的任何形式或实施例进行展示和/或描述的结构和/或元件可作为设计选择的通用项而并入所公开或描述或建议的任何其它形式或实施例中。因此，其意图仅如所附权利要求的范围所表明的那样加以限制。