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TW201947536A - 影像處理方法及影像處理裝置 - Google Patents

影像處理方法及影像處理裝置 Download PDF

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TW201947536A
TW201947536A TW107115535A TW107115535A TW201947536A TW 201947536 A TW201947536 A TW 201947536A TW 107115535 A TW107115535 A TW 107115535A TW 107115535 A TW107115535 A TW 107115535A TW 201947536 A TW201947536 A TW 201947536A
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周宏隆
夏汝文
廖元麟
廖家欣
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Abstract

本發明提出一種影像處理方法及影像處理裝置。影像處理方法包括：藉由處理器獲得多個影像並計算對應影像的多個深度資訊；藉由處理器根據影像的多個顏色資訊、多個亮度資訊及深度資訊將每個影像分割成前景區域及背景區域；藉由處理器獲得影像中的第一影像的前景區域，其中第一影像的前景區域的亮度大於第一門檻值；藉由處理器獲得影像中的第二影像的背景區域，其中第二影像的背景區域的亮度小於第二門檻值；以及藉由處理器疊合第一影像的前景區域及第二影像的背景區域以產生高動態範圍影像。

Description

影像處理方法及影像處理裝置
本發明是有關於一種影像處理方法及影像處理裝置，且特別是有關於一種能利用較少系統資源來產生清晰影像的影像處理方法及影像處理裝置。
在傳統的單張影像擷取技術中，若場景的亮度呈現高反差，主體(例如，人像)的亮度會因為感測器動態範圍的限制而變成較暗。若為了提高暗部區域的影像亮度而選擇較長的曝光時間，會造成影像中其他明亮區域因曝光時間過長而產生過曝的情況，也就是產生主體亮度正常但背景過曝的影像，如圖1所示。若為了避免亮部區域過曝而選擇較短的曝光時間，會造成影像中的主體區域因曝光不足而過暗，如圖2所示。因此，不論如何設定曝光時間，都無法拍到主體與背景皆清晰且明亮的影像。
為了解決上述問題，高動態影像處理技術被提出來。高動態影像處理技術是將多張影像疊成單一高動態範圍影像，再透過色調再現(tone reproduction)技術來逐一調整每個像素的亮度。高動態影像處理技術可以較精準地還原現場景物的動態範圍，避免影像有過曝區域或過暗區域，並能顯示出明亮區域與暗部區域的細節。然而，高動態影像處理技術通常需要獲得多張不同曝光時間的影像，因此必須花費較多的計算時間與記憶體空間才能完成影像疊合。為了要減少影像疊合時間，區域性色調再現的方法被提出來。然而，區域性色調再現容易產生光暈問題，例如在影像中的黑白邊界處會有異常的白邊或黑邊，如圖3中的光暈300。因此，如何能利用較少系統資源來產生清晰影像，是本領域技術人員應致力的目標。
有鑑於此，本發明提供一種影像處理方法及影像處理裝置，能利用較少系統資源來產生清晰影像。
本發明提出一種影像處理方法，包括：藉由處理器獲得多個影像並計算對應上述影像的多個深度資訊；藉由處理器根據上述影像的多個顏色資訊、多個亮度資訊及上述深度資訊將每個影像分割成前景區域及背景區域；藉由處理器獲得上述影像中的第一影像的前景區域，其中第一影像的前景區域的亮度大於第一門檻值；藉由處理器獲得上述影像中的第二影像的背景區域，其中第二影像的背景區域的亮度小於第二門檻值；以及藉由處理器疊合第一影像的前景區域及第二影像的背景區域以產生高動態範圍影像。
在本發明的一實施例中，上述影像處理方法更包括：藉由處理器對第二影像的背景區域進行影像過濾操作，影像過濾操作包括背景虛化操作及物體移除操作。
在本發明的一實施例中，上述影像處理方法更包括：藉由處理器從上述影像的前景區域或背景區域獲得對應物體的偏移量，並根據偏移量對該些影像進行變形轉換(transform)操作。
在本發明的一實施例中，上述影像處理方法更包括：藉由處理器根據第一影像的前景區域及第二影像的背景區域的亮度對高動態範圍影像的前景區域及背景區域的邊緣進行色調再現操作。
在本發明的一實施例中，上述深度資訊根據多鏡頭影像或結構光資訊獲得。
本發明提出一種影像處理裝置，包括：處理器；影像感測器，耦接到處理器並擷取多個影像；以及一記憶體，耦接到處理器。上述處理器獲得多個影像並計算對應上述影像的多個深度資訊；根據上述影像的多個顏色資訊、多個亮度資訊及上述深度資訊將每個影像分割成前景區域及背景區域；獲得上述影像中的第一影像的前景區域，其中第一影像的前景區域的亮度大於第一門檻值；獲得上述影像中的第二影像的背景區域，其中第二影像的背景區域的亮度小於第二門檻值；以及疊合第一影像的前景區域及第二影像的背景區域以產生高動態範圍影像。
在本發明的一實施例中，上述處理器對第二影像的背景區域進行影像過濾操作，影像過濾操作包括背景虛化操作及物體移除操作。
在本發明的一實施例中，上述處理器從上述影像的前景區域或背景區域獲得對應物體的偏移量，並根據偏移量對該些影像進行變形轉換操作。
在本發明的一實施例中，上述處理器根據第一影像的前景區域及第二影像的背景區域的亮度對高動態範圍影像的前景區域及背景區域的邊緣進行色調再現操作。
在本發明的一實施例中，上述深度資訊根據多鏡頭影像或結構光資訊獲得。
基於上述，本發明的影像處理方法及影像處理裝置會計算多個影像的深度資訊，並根據影像的顏色資訊、亮度資訊及深度資訊將每個影像分割成前景區域及背景區域，再從多個影像中獲得亮度大於第一門檻值的前景區域及亮度小於第二門檻值的背景區域。最後，疊合上述前景區域及背景區域來產生高動態範圍影像。藉由將影像分割技術應用於高動態範圍影像並以區域為準來進行影像疊合，可以不逐一調整像素亮度以節省運算時間，並得到高品質的高動態範圍影像。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
圖4為根據本發明一實施例的影像處理裝置的方塊圖。
請參照圖4，本發明的影像處理裝置400包括處理器410、鏡頭模組420及記憶體430。鏡頭模組420可擷取一到多個影像並將影像傳送到記憶體430儲存或暫存。處理器410可對記憶體430中的一到多個影像進行運算以得到高動態範圍影像。
處理器410可以是中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)，或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器(Microprocessor)、數位信號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、可程式化控制器、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)或其他類似元件或上述元件的組合。鏡頭模組420可包括鏡頭(未繪示於圖中)及影像感測器(未繪示於圖中)。影像感測器可以是感光耦合元件 (Charge Coupled Device，CCD)影像感測器、互補式金屬氧化物半導體(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor， CMOS)或其他類型的影像感測器。記憶體430可以是任何型態的固定或可移動隨機存取記憶體(Random Access Memory，RAM)、唯讀記憶體(Read-Only Memory，ROM)、快閃記憶體(flash memory)、硬碟(Hard Disk Drive，HDD)、固態硬碟(Solid State Drive，SSD)或類似元件或上述元件的組合。
圖5為根據本發明一實施例的影像處理方法的流程圖。
請參照圖5，在步驟S510中，處理器410獲得多個影像並計算對應每個影像的深度資訊。例如，處理器410會獲得影像501(1)~501(n)，並分別計算對應影像501(1)~501(n)的深度資訊502(1)~502(n)。影像501(1)~501(n)為不同曝光時間的影像。在一實施例中，每個影像的深度資訊可由計算雙鏡頭或三鏡頭所拍攝的影像來獲得。在另一實施例中，每個影像的深度資訊可由三維結構光深度感測器採集深度數據來獲得。本發明並不對影像的深度資訊的獲得方法做出限制。
在步驟S520中，處理器410將每個影像分割成前景區域及背景區域。具體來說，處理器410可根據影像像素的顏色資訊、亮度資訊及步驟S510計算出的深度資訊來分辨影像中的前景區域及背景區域。
在步驟S530中，處理器410對影像進行影像過濾(image filtering)。具體來說，在獲得背景像素及前景像素之後，處理器410可對亮度大於一門檻值(例如，第一門檻值)的前景像素進行物體移除處理以移除非主體且正在移動的人。像素亮度大於第一門檻值代表了此前景像素的亮度不會過暗。處理器410還可對亮度小於一門檻值(例如，第二門檻值)的背景像素進行虛化處理，以得到虛化的背景影像。像素亮度小於第二門檻值代表了此背景像素的亮度不會過曝。
在步驟S540中，處理器410進行影像疊合(fusion)。具體來說，處理器410會選取影像切割後具有正常亮度(即，不會過暗)的前景像素，並將選出的前景像素疊合到沒有過曝的背景影像中。如此一來，就可以得到一個背景虛化且保留高動態範圍影像細節的影像，如圖6所示。
在步驟S550中，處理器410輸出高動態範圍影像。
本實施例提出了一種基於區域的高動態範圍影像計算方法，直接將影像分成前景區域及背景區域再將符合條件的前景區域及背景區域疊合成高動態範圍影像。由於本實施例並沒有對每個像素的亮度調整亮度以進行影像疊合，因此可大幅節省產生高高動態範圍影像的運算時間。
圖7為根據本發明另一實施例的影像處理方法的流程圖。
請參照圖7，在步驟S710中，處理器410獲得多個影像並計算對應每個影像的深度資訊。例如，處理器410會獲得影像701(1)~701(n)，並分別計算對應影像701(1)~701(n)的深度資訊702(1)~702(n)。影像701(1)~701(n)為不同曝光時間的影像。
在步驟S720中，處理器410將每個影像分割成前景區域及背景區域。具體來說，處理器410可根據影像像素的顏色資訊、亮度資訊及步驟S710計算出的深度資訊來分辨影像中的前景區域及背景區域。
在步驟S730中，處理器410進行移動估測(motion estimation)。在步驟S740中，處理器410進行影像變形轉換(image transform)。具體來說，處理器410可估算前景物或背景物的移動量，並根據此移動量來進行影像的變形轉換以減少疊合影像失真的狀況。這可以防止拍攝多張影像時因為手震或其他的移動而造成影像偏移的狀況。
在步驟S750中，處理器410對影像進行影像過濾(image filtering)。具體來說，在獲得背景像素及前景像素之後，處理器410可對亮度大於一門檻值(例如，第一門檻值)的前景像素進行物體移除處理以移除非主體且正在移動的人。像素亮度大於第一門檻值代表了此前景像素的亮度不會過暗。處理器410還可對亮度小於一門檻值(例如，第二門檻值)的背景像素進行虛化處理，以得到虛化的背景影像。像素亮度小於第二門檻值代表了此背景像素的亮度不會過曝。
在步驟S760中，處理器410進行影像疊合。具體來說，處理器410會選取影像切割後具有正常亮度(即，不會過暗)的前景像素，並將選出的前景像素疊合到沒有過曝的背景影像中。
在步驟S770中，處理器410對疊合的影像進行色調調整。具體來說，處理器410可調整疊合影像的整體對比效果，以得到對比度更高的影像。此外，處理器410還可根據選出的前景區域及背景區域的亮度對高動態範圍影像的前景區域及背景區域的邊緣進行色調再現操作，以解決傳統區域性色調再現操作所產生的光暈問題。
在步驟S780中，處理器410輸出高動態範圍影像。
在本實施例中，藉由移動估測及變形轉換等方法，來減少拍射多張影像時因手震或其他移動造成疊合影像不正確的問題。本實施例還可調整疊合完的影像的整體對比效果以產生品質更好的高動態範圍影像。
綜上所述，本發明的影像處理方法及影像處理裝置會計算多個影像的深度資訊，並根據影像的顏色資訊、亮度資訊及深度資訊將每個影像分割成前景區域及背景區域，再從多個影像中獲得亮度大於第一門檻值的前景區域及亮度小於第二門檻值的背景區域。最後，疊合上述前景區域及背景區域來產生高動態範圍影像。藉由將影像分割技術應用於高動態範圍影像並以區域為準來進行影像疊合，可以不逐一調整像素亮度以節省運算時間，並得到高品質的高動態範圍影像。
雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
300‧‧‧光暈
400‧‧‧影像處理裝置
410‧‧‧處理器
420‧‧‧鏡頭模組
430‧‧‧記憶體
501(1)~ 501(n)‧‧‧影像
502(1)~ 502(n)‧‧‧深度資訊
S510、S520、S530、S540、S550‧‧‧影像處理方法的步驟
701(1)~701(n)‧‧‧影像
702(1)~702(n)‧‧‧深度資訊
S710、S720、S730、S740、S750、S760、S770、S780‧‧‧影像處理方法的步驟
圖1為本發明先前技術中背景過曝的影像的示意圖。 圖2為本發明先前技術中主體過暗的影像的示意圖。 圖3為本發明先前技術中區域性色調再現引起光暈現象的示意圖。 圖4為根據本發明一實施例的影像處理裝置的方塊圖。 圖5為根據本發明一實施例的影像處理方法的流程圖。 圖6為根據本發明一實施例的高動態範圍影像的示意圖。 圖7為根據本發明另一實施例的影像處理方法的流程圖。

Claims (12)

  1. 一種影像處理方法，包括： 藉由一處理器獲得多個影像並計算對應該些影像的多個深度資訊； 藉由該處理器根據該些影像的多個顏色資訊、多個亮度資訊及該些深度資訊將每個該些影像分割成一前景區域及一背景區域； 藉由該處理器獲得該些影像中的一第一影像的該前景區域，其中該第一影像的該前景區域的亮度大於一第一門檻值； 藉由該處理器獲得該些影像中的一第二影像的該背景區域，其中該第二影像的該背景區域的亮度小於一第二門檻值；以及 藉由該處理器疊合該第一影像的該前景區域及該第二影像的該背景區域以產生一高動態範圍影像。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的影像處理方法，更包括：藉由該處理器對該第二影像的該背景區域進行一影像過濾操作，該影像過濾操作包括一背景虛化操作及一物體移除操作。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的影像處理方法，更包括：藉由該處理器從該些影像的該前景區域或該背景區域獲得對應一物體的一偏移量，並根據該偏移量對該些影像進行一變形轉換(transform)操作。
  4. 如申請專利範圍第1項所述的影像處理方法，更包括：藉由該處理器根據該第一影像的該前景區域及該第二影像的該背景區域的亮度對該高動態範圍影像的該前景區域及該背景區域的邊緣進行一色調再現操作。
  5. 如申請專利範圍第1項所述的影像處理方法，其中該些深度資訊根據多鏡頭影像或結構光資訊獲得。
  6. 一種影像處理裝置，包括： 一處理器； 一影像感測器，耦接到該處理器並擷取多個影像；以及 一記憶體，耦接到該處理器，其中該處理器 獲得該些影像及對應該些影像的多個深度資訊； 根據該些影像的多個顏色資訊、多個亮度資訊及該些深度資訊將每個該些影像分割成一前景區域及一背景區域； 獲得該些影像中的一第一影像的該前景區域，其中該第一影像的該前景區域的亮度大於一第一門檻值； 獲得該些影像中的一第二影像的該背景區域，其中該第二影像的該背景區域的亮度小於一第二門檻值；以及 疊合該第一影像的該前景區域及該第二影像的該背景區域以產生一高動態範圍影像。
  7. 如申請專利範圍第6項所述的影像處理裝置，其中該處理器對該第二影像的該背景區域進行一影像過濾操作，該影像過濾操作包括一背景虛化操作及一物體移除操作。
  8. 如申請專利範圍第6項所述的影像處理裝置，其中該處理器從該些影像的該前景區域或該背景區域獲得對應一物體的一偏移量，並根據該偏移量對該些影像進行一變形轉換操作。
  9. 如申請專利範圍第6項所述的影像處理裝置，其中該處理器根據該第一影像的該前景區域及該第二影像的該背景區域的亮度對該高動態範圍影像的該前景區域及該背景區域的邊緣進行一色調再現操作。
  10. 如申請專利範圍第6項所述的影像處理裝置，其中該些深度資訊根據多鏡頭影像或結構光資訊獲得。
  11. 一種影像處理方法，包括： 獲得多個影像及對應該些影像的多個深度資訊； 根據該些影像的多個顏色資訊、多個亮度資訊及該些深度資訊將每個該些影像分割成一前景區域及一背景區域；以及 根據該些影像的其中之一的該前景區域及該些影像的其中之一的該背景區域產生一高動態範圍影像。
  12. 一種影像處理裝置，包括： 一處理器； 一影像感測器，耦接到該處理器並擷取多個影像；以及 一記憶體，耦接到該處理器，其中該處理器 獲得多個影像及對應該些影像的多個深度資訊； 根據該些影像的多個顏色資訊、多個亮度資訊及該些深度資訊將每個該些影像分割成一前景區域及一背景區域；以及 根據該些影像的其中之一的該前景區域及該些影像的其中之一的該背景區域產生一高動態範圍影像。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112449120B (zh) * 2019-08-30 2022-06-10 华为技术有限公司 高动态范围视频生成方法及装置
CN112991242A (zh) * 2019-12-13 2021-06-18 RealMe重庆移动通信有限公司 图像处理方法、图像处理装置、存储介质与终端设备
DE102020123505A1 (de) 2020-09-09 2022-03-10 Carl Zeiss Microscopy Gmbh Mikroskopiesystem und verfahren zum erzeugen eines übersichtsbildes
DE102020123504A1 (de) 2020-09-09 2022-03-10 Carl Zeiss Microscopy Gmbh Mikroskopiesystem und verfahren zum erzeugen eines hdr-bildes
CN113012188B (zh) * 2021-03-23 2025-06-20 影石创新科技股份有限公司 图像融合方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113973175A (zh) * 2021-08-27 2022-01-25 天津大学 一种快速的hdr视频重建方法
CN113724273B (zh) * 2021-08-31 2024-02-09 温州大学大数据与信息技术研究院 一种基于神经网络区域目标分割的边缘光影融合方法
US12536617B2 (en) * 2022-08-12 2026-01-27 Purdue Research Foundation Fused images backgrounds

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9401009B2 (en) * 2013-03-06 2016-07-26 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for enhancing quality of 3D image
US10019785B2 (en) * 2016-03-07 2018-07-10 Novatek Microelectronics Corp. Method of processing high dynamic range images using dynamic metadata
US10264193B2 (en) * 2016-12-06 2019-04-16 Polycom, Inc. System and method for providing images and video having high dynamic range
US10147216B1 (en) * 2017-11-01 2018-12-04 Essential Products, Inc. Intelligent camera

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