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TWI622022B - 深度計算方法及其裝置 - Google Patents

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TWI622022B
TWI622022B TW106123543A TW106123543A TWI622022B TW I622022 B TWI622022 B TW I622022B TW 106123543 A TW106123543 A TW 106123543A TW 106123543 A TW106123543 A TW 106123543A TW I622022 B TWI622022 B TW I622022B
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楊榮浩
莊志遠
郭錦斌
杜宗原
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鴻海精密工業股份有限公司
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Abstract

一種深度計算裝置，包括：接收模組接收雙視角影像中的第一時序圖像資訊組；第一建立模組以第一視角圖像中的第一圖元點為中心建立第一菱形區域；第一計算模組計算第一菱形區域中的圖元點的圖元值總和；第二建立模組根據預設深度階層及第一圖元點在第二視角圖像中建立圖元區域，並以圖元區域中的每一第二圖元點為中心分別建立第二菱形區域；第二計算模組計算每一第二菱形區域中的圖元點的圖元值總和；深度計算模組將第一菱形區域中的圖元值總和分別與每一第二菱形區域中的圖元值總和進行比較，以計算第一時序圖像深度資訊。

Description

深度計算方法及其裝置
本發明涉及圖像深度計算技術領域，尤其涉及一種利用立體匹配(Stereo Matching)技術的深度計算方法及其裝置。
在科技發展日新月異的現今時代中，立體影像多媒體系統逐漸被業界所重視。在立體影像的應用中，雙視角影像比對處理技術是目前業界最常用的立體影像處理技術。在現有技術中，雙視角影像比對技術是先根據雙視角影像計算出影像深度分佈圖，雙視角影像比對技術具有計算複雜度較高之問題。因此，如何設計出具有計算複雜度較低之雙視角影像比對的深度計算方法為業界不斷致力的方向之一。
有鑑於此，有必要提供一種深度計算方法及其裝置，其運算量小，計算速度快。
本發明一實施方式提供一種深度計算方法，所述深度計算方法包括：接收雙視角影像中的第一時序圖像資訊組，所述第一時序圖像資訊組包括第一視角圖像資訊及第二視角圖像資訊；以所述第一視角圖像中的第一圖元點為中心點建立一第一菱形區域；計算所述第一菱形區域中的圖元點的圖元值總和；根據預設深度階層及所述第一圖元點在所述第二視角圖像中建立一圖元區域，所述圖元區域包括多個第二圖元點，並以所述每一第二圖元點為中心點分別建立一第二菱形區域；計算所述每一第二菱形區域中的圖元點的圖元值總和；及將所述第一菱形區域中的圖元值總和分別與所述每一第二菱形區域中的圖元值總和進行比較，以計算第一時序圖像深度資訊；其中，所述第一菱形區域與所述第二菱形區域的大小及形狀均相同。
本發明一實施方式提供一種深度計算裝置，用於對雙視角影像進行深度計算。所述深度計算裝置包括：記憶體；至少一個處理器；及一個或多個模組，所述一個或多個模組存儲在所述記憶體中，並由所述至少一個處理器執行。所述一個或多個模組包括：接收模組，用於接收所述雙視角影像中的第一時序圖像資訊組，所述第一時序圖像資訊組包括第一視角圖像資訊及第二視角圖像資訊；第一建立模組，用於以所述第一視角圖像中的第一圖元點為中心點建立一第一菱形區域；第一計算模組，用於計算所述第一菱形區域中的圖元點的圖元值總和；第二建立模組，用於根據預設深度階層及所述第一圖元點在所述第二視角圖像中建立一圖元區域，所述圖元區域包括多個第二圖元點，並以所述每一第二圖元點為中心點分別建立一第二菱形區域；第二計算模組，用於計算所述每一第二菱形區域中的圖元點的圖元值總和；及深度計算模組，用於將所述第一菱形區域中的圖元值總和分別與所述每一第二菱形區域中的圖元值總和進行比較，以計算第一時序圖像深度資訊；其中，所述第一菱形區域與所述第二菱形區域的大小及形狀均相同。
與現有技術相比，上述深度計算方法及其裝置，運算複雜度低，計算速度快且具有良好的深度計算準確率。
10‧‧‧記憶體
11‧‧‧接收模組
12‧‧‧第一建立模組
13‧‧‧第一計算模組
14‧‧‧第二建立模組
15‧‧‧第二計算模組
16‧‧‧深度計算模組
17‧‧‧移動向量獲取模組
20‧‧‧處理器
100‧‧‧深度計算裝置
200‧‧‧雙視角影像
RA1‧‧‧第一菱形區域
RA2‧‧‧第二菱形區域
P1‧‧‧第一圖元點
P2‧‧‧第二圖元點
I1_t1‧‧‧第一視角圖像
I2_t1‧‧‧第二視角圖像
圖1是本發明一實施方式的深度計算裝置的運用環境圖。
圖2是本發明一實施方式的深度計算裝置的功能模組圖。
圖3A是本發明一實施方式的以圖元點為中心點在第一視角圖像中建立菱形區域的示意圖。
圖3B是本發明一實施方式的以圖元點為中心點在第二視角圖像中建立菱形區域的示意圖。
圖4是本發明另一實施方式的深度計算裝置的功能模組圖。
圖5是本發明一實施方式的深度計算方法的步驟流程圖。
圖6是本發明另一實施方式的深度計算方法的步驟流程圖。
請參閱圖1-2，在一實施方式中，一種深度計算裝置100用於對輸入的雙視角影像200(Binocular Video)進行深度資訊計算。輸入的雙視角影像200包括多個雙視角圖像資訊組。該多個雙視角圖像資訊組可與各個時序相對應，每一雙視角圖像資訊組包括兩組對應至不同視角的圖像資訊。
舉例而言，輸入的雙視角影像200中對應至第一時序的第一時序圖像資訊組(第一時序圖像所包含的相關資訊)包括第一視角圖像資訊V1_t1及第二視角圖像資訊V2_t1。輸入的雙視角影像200中對應至第二時序的第二時序圖像資訊組(第二時序圖像所包含的相關資訊)包括第一視角圖像資訊V1_t2及第二視角圖像資訊V2_t2。其中，第一視角圖像資訊V1_t1及V1_t2可以分別是第一時序、第二時序的左眼視角圖像資訊；第二視角圖像資訊V2_t1及V2_t2可以分別是第一時序、第二時序的右眼視角圖像資訊。第一時序與第二時序可以是互相鄰近的時間點。
深度計算裝置100包括記憶體10及至少一個處理器20。記憶體10存儲有一個或多個模組，所述一個或多個模組由至少一個處理器20執行。所述一個或多個模組為程式化代碼並可由處理器20執行，以完成本發明提供的功能。
所述一個或多個模組可以包括接收模組11、第一建立模組12、第一計算模組13、第二建立模組14、第二計算模組15及深度計算模組16。本發明所稱的模組可以是完成一特定功能的程式段。
接收模組11接收輸入的雙視角影像200中的第一時序圖像資訊組。第一時序圖像資訊組包括第一視角圖像資訊V1_t1及第二視角圖像資訊V2_t1。第一視角圖像I1_t1與第二視角圖像I2_t1均包括多個圖元點，每一圖元點可以藉由XY座標點來表示。第一視角圖像I1_t1與第二視角圖像I2_t1的左下角圖元點可以定義為XY座標的原點。進而，第一視角圖像資訊V1_t1可以包括第一視角圖像I1_t1中的每一圖元點的座標資訊，第二視角圖像資訊V2_t1可以包括第二視角圖像I2_t1中的每一圖元點的座標資訊。
在一實施方式中，由於影像傳輸基本是藉由影像壓縮的方式進行傳輸，以提高傳送速率。接收模組11可以藉由解壓縮器來實現將輸入的雙視角影像200進行解壓縮操作，以獲取原始未壓縮的雙視角影像200中的第一時序所 對應的第一時序圖像資訊組。
請同時參閱圖3A與圖3B，第一建立模組12以第一視角圖像I1_t1中的第一圖元點P1為中心點建立一第一菱形區域RA1(如圖3所示)。在本實施方式中，第一圖元點P1的座標以(400，200)為例進行舉例說明。第一視角圖像I1_t1與第二視角圖像I2_t1的解析度以1024*768為例進行舉例說明。
在一實施方式中，第一菱形區域RA1的兩條對角線的長度相等，且對角線的長度優選為100個圖元點長度。即第一菱形區域RA1包括5000個圖元點([100*100]/2=5000)。
第一計算模組13用於計算第一菱形區域RA1中的圖元點的圖元值總和。由於第一菱形區域RA1包括5000個圖元點，即第一計算模組13優選用於計算5000個圖元點的圖元值總和。具體地，第一計算模組13可以藉由加5000個圖元點的圖元值進行加法運算即可獲得圖元值總和。
第二建立模組14根據預設深度階層及第一圖元點P1在第二視角圖像I2_t1中建立一圖元區域，所述圖元區域包括多個第二圖元點P2，並以所述每一第二圖元點P2為中心點建立一第二菱形區域RA2(如圖3所示)。
舉例而言，預設深度階層為256階層(可以根據實際需求進行設定)，第一圖元點P1對照到第二視角圖像I2_t1的座標同樣是(400，200)，第二建立模組14建立的圖元區域包括的圖元座標點的範圍是[400-256/2，200]~[400+256/2，200]。即，多個第二圖元點P2(256個第二圖元點)的座標分別為(272，200)、(273，200)、(274，200)…(527，200)、(528，200)。第二建立模組14再分別以256個第二圖元點P2為中心點建立256個第二菱形區域RA2。其中，第一菱形區域RA1與第二菱形區域RA2的大小及形狀均相同。每一第二菱形區域RA2同樣包括5000個圖元點。
第二計算模組15用於計算每一第二菱形區域RA2中的圖元點的圖元值總和，其計算方式與第一計算模組13相同。第二計算模組15在計算完成後可以獲得256組圖元值總和。
深度計算模組16用於將第一菱形區域RA1中的圖元值總和分別與每一第二菱形區域RA2中的圖元值總和進行比較，以計算第一時序圖像深度資訊。具體地，深度計算模組16將第一菱形區域RA1中的圖元值總和分別與256組第二菱形區域RA2中的圖元值總和進行比較，從中查找出與第一菱形區域 RA1中的圖元值總和差距最小的第二菱形區域RA2，進而可根據查找結果來計算第一時序圖像深度資訊。
舉例而言，深度計算模組16經過比較得出第二視角圖像I2_t1中的圖元點(315，200)對應的第二菱形區域RA2的圖元值總和與第一菱形區域RA1中的圖元值總和最接近，則第一圖元點P1(400，200)的深度資訊為315-272=43，單位為圖元點之間的距離，即第一時序圖像的第一圖元點P1(400，200)的深度資訊等於43個圖元點長度。
需要說明的是，本發明的第一建立模組12進一步以第一視角圖像I1_t1中的其餘圖元點為中心點來建立一菱形區域，進而可以根據上述描述的模組計算得出第一時序圖像的其餘圖元點的深度資訊，並可匯總得出第一時序圖像深度資訊。
在一實施方式中，為了進一步提升運算速度，第一計算模組13及第二計算模組15可以採用隔點取值方式來分別計算第一菱形區域RA1、第二菱形區域RA2中相間隔的圖元點的圖元值總和。例如，圖元點編號是1、2、3、4、5、6…，運算時只採集1、3、5…(或2、4、6…)的圖元點做加總運算，從而使得只需要計算5000個圖元點中的2500個圖元點的圖元值總和，降低加總的圖元點個數，提高了計算速度，又不影響深度資訊計算的準確率。
請同時參閱圖4，在一實施方式中，與圖2的區別之處在於，深度計算裝置100還包括移動向量獲取模組17。接收模組11還用於接收雙視角影像200中的第二時序圖像資訊組，移動向量獲取模組17用於找出所述第二時序圖像資訊組相對於所述第一時序圖像資訊組的移動向量資訊，深度計算模組16還用於根據所述移動向量資訊及所述第一時序圖像深度資訊來計算第二時序圖像深度資訊。
在一實施方式中，移動向量獲取模組17可以包括均值濾波器，實現對移動向量資訊進行影像處理操作。由於第一時序與第二時為相互鄰近的時序點，輸入的雙視角影像200在第一時序、第二時序中具有線性變化特性的深度分佈圖形，深度計算模組16可以根據第一時序圖像深度資訊及移動向量資訊來估算得到第二時序圖像深度資訊。本發明藉由同樣的方式亦可得出輸入的雙視角影像200的其他時序所對應的圖像深度資訊，在此不再贅述。
圖5為本發明一實施方式中深度計算方法的流程圖。本方法可以 使用在圖2或圖4所示的深度計算裝置100中。
步驟S500，接收模組11接收輸入的雙視角影像200中的第一時序圖像資訊組，所述第一時序圖像資訊組包括第一視角圖像資訊V1_t1及第二視角圖像資訊V2_t1。
步驟S502，第一建立模組12以第一視角圖像I1_t1中的第一圖元點P1為中心點建立一第一菱形區域RA1。
步驟S504，第一計算模組13計算第一菱形區域RA1中的圖元點的圖元值總和。
步驟S506，第二建立模組14根據預設深度階層及第一圖元點P1在第二視角圖像I2_t1中建立一圖元區域，所述圖元區域包括多個第二圖元點P2，第二建立模組14還以所述每一第二圖元點P2為中心點分別建立一第二菱形區域RA2，其中第二菱形區域RA2與第一菱形區域RA1的大小及形狀均相同。
步驟S508，第二計算模組15計算每一第二菱形區域RA2中的圖元點的圖元值總。
步驟S510，深度計算模組16將第一菱形區域RA1中的圖元值總和分別與每一第二菱形區域RA2中的圖元值總和進行比較，以計算第一時序圖像深度資訊。
在一實施方式中，第一計算模組13及第二計算模組15可以採用隔點取值方式來分別計算第一菱形區域RA1、第二菱形區域RA2中相間隔的圖元點的圖元值總和。
在一實施方式中，第一菱形區域RA1與第二菱形區域RA2的大小及形狀均相同。假設預設深度階層為256階層，第二建立模組14分別以256個第二圖元點P2為中心點建立256個第二菱形區域RA2。深度計算模組16將第一菱形區域RA1中的圖元值總和分別與256組第二菱形區域RA2中的圖元值總和進行比較，從中查找出與第一菱形區域RA1中的圖元值總和差距最小的第二菱形區域RA2，進而可根據查找結果來計算第一時序圖像深度資訊。
請同時參閱圖6，在一實施方式中，所述深度計算方法還包括步驟S512及步驟S514。在步驟S500中，接收模組11還接收輸入的雙視角影像200中的第二時序圖像資訊組。步驟S512，移動向量獲取模組17找出所述第二時序圖像資訊組相對於所述第一時序圖像資訊組的移動向量資訊。步驟S514，深度 計算模組16還根據所述移動向量資訊及所述第一時序圖像深度資訊來計算第二時序圖像深度資訊。
需要說明的是，步驟S512可以在步驟S510之後執行，也可以在步驟S500之後執行。
上述深度計算方法及其裝置，運算複雜度低，計算速度快且具有良好的深度計算準確率。
綜上所述，本發明符合發明專利要件，爰依法提出專利申請。惟，以上所述者僅為本發明之較佳實施方式，本發明之範圍並不以上述實施方式為限，舉凡熟悉本案技藝之人士爰依本發明之精神所作之等效修飾或變化，皆應涵蓋於以下申請專利範圍內。

Claims (8)

  1. 一種深度計算方法，包括以下步驟：接收雙視角影像中的第一時序圖像資訊組，所述第一時序圖像資訊組包括第一視角圖像資訊及第二視角圖像資訊；以所述第一視角圖像中的第一圖元點為中心點建立一第一菱形區域；計算所述第一菱形區域中的圖元點的圖元值總和；根據預設深度階層及所述第一圖元點在所述第二視角圖像中建立一圖元區域，所述圖元區域包括多個第二圖元點，並以所述每一第二圖元點為中心點分別建立一第二菱形區域；計算所述每一第二菱形區域中的圖元點的圖元值總和；及將所述第一菱形區域中的圖元值總和分別與所述每一第二菱形區域中的圖元值總和進行比較，以計算第一時序圖像深度資訊；其中，所述第一菱形區域與所述第二菱形區域的大小及形狀均相同；接收雙視角影像中的第二時序圖像資訊組，並找出所述第二時序圖像資訊組相對於所述第一時序圖像資訊組的移動向量資訊；及根據所述移動向量資訊及所述第一時序圖像深度資訊來計算第二時序圖像深度資訊。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之深度計算方法，其中所述計算所述第一菱形區域中的圖元點的圖元值總和的步驟包括：利用隔點取值方式計算所述第一菱形區域中相間隔的圖元點的圖元值總和。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之深度計算方法，其中所述計算所述每一第二菱形區域中的圖元點的圖元值總和的步驟包括：利用隔點取值方式計算所述每一第二菱形區域中相間隔的圖元點的圖元值總和。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之深度計算方法，其中所述將所述第一菱形區域中的圖元值總和分別與所述每一第二菱形區域中的圖元值總和進行比較，以計算所述第一時序圖像深度資訊的步驟包括：將所述第一菱形區域中的圖元值總和分別與所述每一第二菱形區域中的圖元值總和進行比較，以查找與所述第一菱形區域中的圖元值總和最接近的第二菱形區域，並根據查找結果計算所述第一時序圖像深度資訊。
  5. 一種深度計算裝置，用於對雙視角影像進行深度計算，所述深度計算裝置包括：記憶體；至少一個處理器；及一個或多個模組，所述一個或多個模組存儲在所述記憶體中，並由所述至少一個處理器執行，其特徵在於，所述一個或多個模組包括：接收模組，用於接收所述雙視角影像中的第一時序圖像資訊組，所述第一時序圖像資訊組包括第一視角圖像資訊及第二視角圖像資訊；第一建立模組，用於以所述第一視角圖像中的第一圖元點為中心點建立一第一菱形區域；第一計算模組，用於計算所述第一菱形區域中的圖元點的圖元值總和；第二建立模組，用於根據預設深度階層及所述第一圖元點在所述第二視角圖像中建立一圖元區域，所述圖元區域包括多個第二圖元點，並以所述每一第二圖元點為中心點分別建立一第二菱形區域；第二計算模組，用於計算所述每一第二菱形區域中的圖元點的圖元值總和；及深度計算模組，用於將所述第一菱形區域中的圖元值總和分別與所述每一第二菱形區域中的圖元值總和進行比較，以計算第一時序圖像深度資訊；其中，所述第一菱形區域與所述第二菱形區域的大小及形狀均相同；移動向量獲取模組，所述接收模組還用於接收所述雙視角影像中的第二時序圖像資訊組，所述移動向量獲取模組用於找出所述第二時序圖像資訊組相對於所述第一時序圖像資訊組的移動向量資訊，所述深度計算模組還用於根據所述移動向量資訊及所述第一時序圖像深度資訊來計算第二時序圖像深度資訊。
  6. 如申請專利範圍第5項所述之深度計算裝置，其中所述第一計算模組用於利用隔點取值方式計算所述第一菱形區域中相間隔的圖元點的圖元值總和。
  7. 如申請專利範圍第6項所述之深度計算裝置，其中所述第二計算模組用於利用隔點取值方式計算所述每一第二菱形區域中相間隔的圖元點的圖元值總和。
  8. 如申請專利範圍第5項所述之深度計算裝置，其中所述深度計算模組用於將所述第一菱形區域中的圖元值總和分別與所述每一第二菱形區域中的圖 元值總和進行比較，以查找與所述第一菱形區域中的圖元值總和最接近的第二菱形區域，並根據查找結果計算所述第一時序圖像深度資訊。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110470216B (zh) * 2019-07-10 2022-01-28 湖南交工智能技术有限公司 一种三镜头高精度视觉测量方法及装置
CN114450717B (zh) * 2019-10-07 2025-06-20 Oppo广东移动通信有限公司 用于增强现实应用的遮挡和碰撞检测

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201223241A (en) * 2010-11-23 2012-06-01 Mstar Semiconductor Inc Method and apparatus for adjusting 3D depth of an object, and method and apparatus for detecting 3D depth of an object
TW201227602A (en) * 2010-12-22 2012-07-01 Service & Quality Technology Co Ltd Method and computer-readable medium for calculating depth of image
TW201241547A (en) * 2011-04-14 2012-10-16 Ind Tech Res Inst System, device and method for acquiring depth image
CN103237214A (zh) * 2013-04-12 2013-08-07 华为技术有限公司 深度图像的编解码方法和编解码装置

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201028964A (en) * 2009-01-23 2010-08-01 Ind Tech Res Inst Depth calculating method for two dimension video and apparatus thereof
JP5451302B2 (ja) * 2009-10-19 2014-03-26 キヤノン株式会社 画像処理装置及び方法、プログラム及び記憶媒体
JP5397190B2 (ja) * 2009-11-27 2014-01-22 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP2011172172A (ja) * 2010-02-22 2011-09-01 Sony Corp 立体映像処理装置および方法、並びにプログラム
US20110304618A1 (en) * 2010-06-14 2011-12-15 Qualcomm Incorporated Calculating disparity for three-dimensional images
US8571314B2 (en) * 2010-09-02 2013-10-29 Samsung Electronics Co., Ltd. Three-dimensional display system with depth map mechanism and method of operation thereof
JP5887267B2 (ja) * 2010-10-27 2016-03-16 ドルビー・インターナショナル・アーベー ３次元画像補間装置、３次元撮像装置および３次元画像補間方法
WO2012117729A1 (ja) * 2011-03-03 2012-09-07 パナソニック株式会社 追体験映像を提供することができる映像提供装置、映像提供方法、映像提供プログラム
TW201342303A (zh) * 2012-04-13 2013-10-16 Hon Hai Prec Ind Co Ltd 三維空間圖像的獲取系統及方法
TWI471630B (zh) * 2012-06-01 2015-02-01 Hon Hai Prec Ind Co Ltd 主動式距離對焦系統及方法
US8983176B2 (en) * 2013-01-02 2015-03-17 International Business Machines Corporation Image selection and masking using imported depth information
US10275935B2 (en) * 2014-10-31 2019-04-30 Fyusion, Inc. System and method for infinite synthetic image generation from multi-directional structured image array

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201223241A (en) * 2010-11-23 2012-06-01 Mstar Semiconductor Inc Method and apparatus for adjusting 3D depth of an object, and method and apparatus for detecting 3D depth of an object
TW201227602A (en) * 2010-12-22 2012-07-01 Service & Quality Technology Co Ltd Method and computer-readable medium for calculating depth of image
TW201241547A (en) * 2011-04-14 2012-10-16 Ind Tech Res Inst System, device and method for acquiring depth image
CN103237214A (zh) * 2013-04-12 2013-08-07 华为技术有限公司 深度图像的编解码方法和编解码装置

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