对立体影像的处理方法技术

本发明专利技术涉及一种对立体影像的处理方法。该处理方法包含有：从该对立体影像撷取出一对边缘影像，每一边缘影像具有多个边缘像素，该对边缘影像其中之一的每一边缘像素关联有一重迭度记录与一偏移记录；提供多个影像平移量，依序找出该对边缘影像之间的多个重迭度；以及，更新一被选取边缘像素所关联的该重迭度记录以及该偏移记录为一最大重迭度以及一最可能偏移量。该最大重迭度为该被选取关键像素有贡献的数个相关重迭度中的最大值。该最可能偏移量对应该最大重迭度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术有关于一，尤指对于一种可以简化计算过程的的立体影像处理方法。
技术介绍
如同人的两眼所看到的不同影像，可以使人感受到一物体的距离一样，所谓一对立体影像，指的是在一条线上两个不同位置，对于环境或是标的物分别所获得的一对2维影像。只要从一对2维立体影像做适当的处理，就可以获得另一维度的信息，也就是获得影像中物品的距离信息，产生一 3维影像。举例来说，3维影像可以使用于像监控设备或是互动式电视游乐器，用来辨识摄影机之前的物体位置。为了从一对2维立体影像获得一 3维影像，因此就需要找出2维立体影像中的偏移信息(disparity information) 0举例来说，如果一对2维立体影像分别是左右两个摄影机所分别撷取到的左右影像，则靠的比较近物体，在左右影像中的偏移量，相较于比较远的物体，就会比较大。所以，要产生一 3维影像，理论上就是找出两张2维影像其中之一每个像素的偏移量，或是产生对应像素的数个偏移量所构成的一偏移量图(disparity map)。然而，已知技术中，产生偏移量图需要很复杂的计算以及相当多的存储器或暂存器。举例来说，一个已知左影像中的一个像素的偏移量决定方法，是先定义那像素四周围一定大小范围作为来源图框(source image window),然后去找右影像,在那像素所有的偏移量中所对应的数个目标图框(destination image windows)中，跟来源图框最像的目标图框。那最像的目标图框与来源图框彼此之间的偏移量，就是那像素所对应的偏移量。这种方法需要的计算量就很惊人。尽管有一些改良的方法被提出，像是美国专利号7876954等所揭示的方法，但是实施上所需的计算量都还是很可观。
技术实现思路
本专利技术的一实施例提供一种对一。该对立体影像包含有一来源影像以及一目标影像。该来源影像包含有多个来源像素。该目标影像包含有多个目标像素。该方法包含有下列步骤:决定该来源影像中，具有一特征的多个来源关键像素；决定该目标影像中，具有该关键特征的多个目标关键像素；提供多个重迭度记录与多个偏移记录，关联于这些来源关键像素；在数个影像平移量下，依序找出该来源影像与该目标影像中彼此之间的数个重迭度，每一个影像平移量有一对应重迭度；以及，更新一被选取关键像素的偏移记录以及重迭度记录为一最可能偏移量以及一最大重迭度。该被选取关键像素为这些来源关键像素其中之一。该最大重迭度为该被选取关键像素有贡献的数个相关重迭度中的最大值。该最可能偏移量对应该最大重迭度。本专利技术的一实施例提供一种对一，包含有:从该对立体影像撷取出一对边缘影像，每一边缘影像具有多个边缘像素，该对边缘影像其中之一的每一边缘像素关联有一重迭度记录与一偏移记录；提供多个影像平移量，依序找出该对边缘影像之间的多个重迭度；以及，更新一被选取边缘像素所关联的该重迭度记录以及该偏移记录为一最大重迭度以及一最可能偏移量。该最大重迭度为该被选取关键像素有贡献的数个相关重迭度中的最大值。该最可能偏移量对应该最大重迭度。为了对本专利技术的上述及其他方面有更佳的了解，下文特举较佳实施例，并配合附图，作详细说明如下:附图说明图1显示来源影像在开始决定一偏移量图前的准备动作。图2A-2D则显示相对于图1中的每个步骤所产生的对应影像。图3举例经过准备动作后，所产生的四个影像。图4A以及图4B显示来源边缘影像24与目标边缘影像28在影像平移量分别为O与S时的关系。图5显示决定一重迭边缘像素的颜色特征的区域。图6显示依据一实施例中所使用的方法。图7显示图6中的步骤68。图8显示图6中的步骤70。主要元件符号说明12、14、16、18 步骤22单一颜色的来源影像24来源边缘影像26单一颜色的目标影像28目标边缘影像30重迭边缘像素32 区域34 区域60、62、64、66、68、70、74、76、78、80、82、84、86、88、90、92、94、100、102、104、106、108步骤具体实施例方式在以下实施例中，一来源(source)影像是一对立体影像中，其中有像素要被决定偏移量的那一个，而一目标(destination)影像则是另一个。当然，如此的命名方式，并不影响本专利技术的权利范围。在另一个实施例中，两者可以互换。来源影像中的像素称为来源像素，而目标影像中的像素称为目标像素。在一实施例中，每个来源像素与每个目标像素都有RGB或是YCbCr的颜色信息。如果每个来源像素都要找到相对应的偏移量，那需要的计算量一定很多。而且，有的来源像素的偏移量是很难判定或是没有意义的。譬如说，在一大片单色的颜色区块正中间的来源像素，其真正的偏移量就很难被正确的找到。因此，在本专利技术的一实施例中，只有找出来源像素中的一些关键像素(称为来源关键特征)的偏移量。如此，就可以省下许多的计算量。在一实施例中，所谓关键像素是来源或是目标影像中，被辨识为位于一物体边缘的边缘像素。在其他实施例中，关键像素可以具有其他特征。图1显示来源影像在开始决定一偏移量图前的准备动作。图2A 2D则显示相对于图1中的每个步骤所产生的对应影像。至于针对目标影像的准备动作，可以依据图1以及图2A 2D的解释而同理推知。步骤12用一摄影机撷取来源影像，所产生的来源影像，举例来说，具有YCbCr的颜色信息，如同图2A所示，此时来源影像由Y影像、Cb影像、以及Cr影像所构成。接着，步骤14保留来源影像中，单一颜色的信息。譬如说，使来源影像仅保留有Y影像或是仅仅有灰阶的颜色信息，如同图2B所示。其他颜色信息在之后的偏移量决定时则不列入计算或是考虑，以简化运算量。接着，步骤16根据当下仅具有单一颜色来源影像，产生一边缘影像，如同图2C所示。举例来说，可以用微分的方式，找出来源影像中的边缘像素，产生一边缘影像。在一实施例中，步骤18膨胀边缘影像中的边缘，来产生新的边缘影像。譬如说，把目前所找到的边缘像素邻近一定距离内的来源像素也定义为边缘像素，进而更新了边缘影像，如同图2D所示。图3举例经过准备动作后，所产生的四个影像:单一颜色的来源影像22、来源边缘影像24、单一颜色的目标影像26、目标边缘影像28。来源影像22与目标影像26中的五角形、圆形、长方形都是单一颜色，但是灰阶或颜色深浅不同。每个边缘影像具有数个边缘像素。从第3图中可以大致推论出来，圆形应该距离摄影机最近，而五角形在来源影像与目标影像中的位置几乎一样，所以应该距离摄影机最远。图4A以及图4B显示来源边缘影像24与目标边缘影像28在影像平移量分别为O与S时的关系。在一个影像平移量之下，一实施例会计算出来源边缘影像24与目标边缘影像28之间的一个重迭度。以图4A为例，在影像平移量为O时，来源边缘影像24与目标边缘影像28之间的一种重迭度，可以是在相同位置有出现一对重迭边缘像素的对数，所以大概会坐落于五角形的周边的边缘像素数目、些许的长方形的边缘像素、很少的圆形的边缘像素，这些重迭边缘像素数目的总和。举例来说，总共出现了 80对重迭边缘像素，所以重迭度为80。另一种比较适当但是严谨的重迭像素对的定义，除了是在影像平移量的条件下的相同位置出现的一边缘像素对外，还必须此边缘像素对所对应的两颜色特征相类似，此边缘像素对才认可为一重迭边缘像素对，列入重迭度计算。图5显示决定一本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对一对立体影像的处理方法，该对立体影像包含有一来源影像以及一目标影像，该来源影像包含有多个来源像素，该目标影像包含有多个目标像素，该方法包含有下列步骤：决定该来源影像中，具有一特征的多个来源关键像素；决定该目标影像中，具有该特征的多个目标关键像素；提供关联于这些来源关键像素的多个重迭度记录与多个偏移记录；依序找出该来源影像与该目标影像中彼此之间的多个重迭度，每一个影像平移量有一对应重迭度；以及更新一被选取关键像素的偏移记录以及重迭度记录为一最可能偏移量以及一最大重迭度，该被选取关键像素被选取自这些来源关键像素，该最大重迭度为该被选取关键像素有贡献的数个相关重迭度中的最大值，该最可能偏移量对应该最大重迭度。

【技术特征摘要】
1.一种对一对立体影像的处理方法，该对立体影像包含有一来源影像以及一目标影像，该来源影像包含有多个来源像素，该目标影像包含有多个目标像素，该方法包含有下列步骤: 决定该来源影像中，具有一特征的多个来源关键像素； 决定该目标影像中，具有该特征的多个目标关键像素； 提供关联于这些来源关键像素的多个重迭度记录与多个偏移记录； 依序找出该来源影像与该目标影像中彼此之间的多个重迭度，每一个影像平移量有一对应重迭度；以及 更新一被选取关键像素的偏移记录以及重迭度记录为一最可能偏移量以及一最大重迭度，该被选取关键像素被选取自这些来源关键像素，该最大重迭度为该被选取关键像素有贡献的数个相关重迭度中的最大值，该最可能偏移量对应该最大重迭度。2.如权利要求1所述的对该对立体影像的处理方法，其特征在于，该方法另包含有: 从该来源影像，撷取一边缘影像，具有多个边缘像素，作为这些来源关键像素。3.如权利要求2所述的对该对立体影像的处理方法，其特征在于，另包含有: 增加这些边缘像素邻近一预设范围内的来源像素，作为这些来源关键像素。4.如权利要求1所述的对该对立体影像的处理方法，其特征在于，每一来源像素具有数种颜色数据，该决定这些来源关键像素的步骤包含有: 仅以这些颜色数据其中之一种，决定这些来源关键像素。5.如权利要求1所述的对该对立体影像的处理方法，其特征在于，一第一影像平移量对应一第一重迭度,找出该第一重迭度的一步骤,包含有: 决定多个对重迭像素，每一对重迭像素包含有彼此相距该第一影像平移量的一第一来源关键像素以及一第一目标关键像素，且该第一来源关键像素的一颜色特征近似于该第一目标关键像素的一颜色特征；以及 依据这些重迭像素的数量，以产生该第一重迭度。6.如权利要求5所述的对该对立体影像的处理方法，其特征在于，决定这些重迭像素的该步骤包含有: 依据该第一来源关键像素邻近一预设范围内的来源像素的颜色，决...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈建铭，
申请(专利权)人：晨星软件研发深圳有限公司， 晨星半导体股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44