TWI478100B - 影像深度估計方法及其裝置 - Google Patents

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Description

影像深度估計方法及其裝置
本發明是有關於一種影像的處理方法與裝置,且特別是有關於一種影像深度的估計方法與裝置。
近年來,三維影像的顯示器日漸普及,對於三維影像資料的需求也日漸提高。但大部分的影像資料仍是以二維資料為主,若從原始為二維的影像轉換至三維之影像,影像深度(Image Depth)則為此轉換中重要參數之一。影像深度意指在影像中自視點至物體的距離,可被用於產生左右兩張稍有不同的影像分別供左眼及右眼觀看,利用兩眼的視差而使得使用者有觀看三維影像的感覺。然而,由於演算法複雜度高,即時(real time)的二維至三維影像轉換是相當困難的。因此,如何快速的取得二維至三維影像轉換所需之參數,例如影像中每個像素之深度值,成為一個重要的課題。於習知技術中,有些方法使用圖框(frame)與圖框間的資訊來加速深度值的估算,例如,利用視頻影片的連續圖框之中的物體移動距離來估算深度值。然而,當影像中之場景或主物體改變或快速移動時,此方法便無法精確的估計出各像素之深度值。此外,當影像中之物體的前後關係不明確時,例如並無遮蔽後物的前物存在等情況,也不利於影像深度的估計。
本發明所提出一種影像深度估計方法,包括以下步驟。首先,根據影像的每一像素的所有色彩分量之間的比較,計算該影像的每一像素的一色相值;將影像的每一像素的該色相值對應至第一數值或第二數值,以作為一對應值。接著,根據影像的每一像素的對應值,計算影像的每一像素的深度值,其中此深度值用於將影像轉換為三維影像,以供三維顯示裝置顯示。
本發明提出一種影像深度估計裝置,包括記憶體及處理器,其中,記憶體用以儲存影像。處理器根據影像的每一像素的所有色彩分量之間的比較,計算該影像的每一像素的一色相值,將影像的每一像素的該色相值對應至第一數值或第二數值,以作為一對應值,並且根據影像的每一像素的對應值,計算影像的每一像素的深度值,其中上述深度值用於將影像轉換為三維影像,以供三維顯示裝置顯示。
本發明提出一種影像深度估計方法,包括以下步驟。首先,根據影像的每一像素的所有色彩分量之間的比較,將影像的每一像素對應至第一數值或第二數值,以作為對應值。接著,根據影像每一像素的對應值以及外圍像素的對應值計算影像的每一像素的深度值,其中每一上述外圍像素係設置在影像的預設方向的旁邊,其中上述深度值用於將該影像轉換為一三維影像,以供三維顯示裝置顯示。
基於上述,本發明可快速的估計影像中每一像素之深度值,使得二維影像能更快速的轉換為三維影像,以供三維顯示裝置顯示。
為讓本發明之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1繪示為本發明一實施例之一種影像深度估計方法的步驟流程圖。請參照圖1,在本實施例中,輸入的影像Fin以一圖框(frame)作為單位,因為圖1的影像深度估計方法一次只處理一個二維影像,因此對於視頻影片,則一次只處理其中一個圖框。於步驟S101,根據輸入的影像Fin每一像素的所有色彩分量之間的比較,計算影像的每一像素的色相值。接著於步驟S102,將影像Fin的每一像素的色相值對應至預設的第一數值或第二數值,得到此像素的對應值Fr。在本實施例中,第一數值為0,第二數值為1,但實際應用上不限於此。在其他實施例中,可以設定不同的兩個對應值。接著於步驟S103,根據影像Fin中各個像素的對應值Fr計算得到影像Fin中每個像素的深度值Fd。深度值Fd可用於將輸入的影像Fin轉換為三維影像,以供具有顯示三維影像功能的顯示器顯示。以下就各步驟佐以圖示詳細說明。
圖2繪示為步驟S101及S102之較詳細流程圖。於本實施例中,輸入的影像Fin係以紅綠藍(Red,Green,Blue,RGB)色彩空間做說明,於是輸入影像便具有紅、綠、藍三個色彩分量。但熟習本發明技藝者應知,所輸入的影像Fin之色彩空間並不在此限。請參照圖2,首先於步驟S201,比較輸入的影像Fin中各個像素的所有色彩分量。對於每一個像素,以其色彩分量中灰階值最大者,作為此像素的主色。例如,若某個像素的紅、綠、藍三個色彩分量之中,藍色的灰階值最大,則此像素的主色為藍色。然後,將影像Fin中佔有像素數量最多的主色,作為影像Fin的主色。例如,若影像Fin的所有像素中,以紅色為主色的像素最多,則影像Fin的主色為紅色。在本實施例中,影像Fin為RGB色彩空間,則表示影像Fin及各像素的主色各為紅、綠或藍色其中之一。
接著,請繼續參照圖2,於步驟S202,根據影像Fin的主色及各像素的主色,計算出各像素的色相值(Hue)。由上述影像Fin及各像素的主色各為紅、綠或藍色中之一可知,影像Fin的主色搭配各像素的主色有9種之組合。在一實施例中,步驟S202可根據影像Fin及各像素的主色在三原色(RGB,紅、綠、藍色)中之色彩分量,計算影像Fin的各像素的色相值。計算影像Fin中每一像素的色相值的公式亦有9種,分別對應這9種主色的組合,如下表一所示。其中,Fh為像素之色相值;R、G和B分別為此像素的紅、綠及藍色彩分量之灰階值;以及函數min()表示為從輸入函數之兩值取出其中較小之值。特別注意的是,根據表一之計算公式得到影像Fin中各個像素的色相值Fh之後,需再經過常態化(normalization)的計算。所謂的常態化計算是將色相值Fh乘上一個預設值,或除以一個預設值,以控制色相值Fh的範圍。此外,若有小於零的色相值Fh,也可以將Fh加上一個預設值,以確保所有像素的色相值Fh都大於或等於零,此加法運算也可以列入上述的常態化計算中。接著於步驟S203,根據各個像素的色相值Fh,決定各個像素的對應值Fr。
圖3繪示為步驟S203之流程圖。請參照圖3,於步驟S301,統計影像中各個像素之色相值Fh,並找出色相值Fh中之最大值Fhmax及最小值Fhmin。色相值Fh中之最大值Fhmax至最小值Fhmin,即為色相值Fh之分佈範圍。接著,將此分佈範圍劃分為預設數量的多個區段。例如,統計得到色相值Fh中之最大值Fhmax為0.7及最小值Fhmin為0.4並設定預設數量為10,於是便在0.4至0.7之間劃分10個大小為0.03之區間。將分佈範圍劃分為預設數量的多個區段後,於步驟S302中,根據區段內的像素數量來決定一個區段範圍。然後於步驟S303,將位於區段範圍內的像素對應至第一數值,而區段範圍外的像素則對應至第二數值。根據區段內的像素數量來決定區段範圍之步驟S302,以下配合圖4詳細說明,至於實際的實施範例則以圖5A與圖5B作解釋。
圖4繪示為步驟S302之流程圖。請參照圖4,於步驟S401,首先,統計色相值Fh落於各個區段內的像素之數量,選定像素最多的區段為峰值區段。接著於步驟S402,將上述區段範圍設定為上述峰值區段,再接著根據步驟S403及S404之實施條件擴大區段範圍,步驟S403及S404之實施順序亦可顛倒。於步驟S403,若區段範圍的前一區段的像素數量少於區段範圍中緊鄰著上述前一區段之區段,則將此前一區段加入區段範圍中,並繼續重複此判斷及加入之動作,直到區段範圍前沒有更多區段可以被加入。於步驟S404,若區段範圍的後一區段的像素數量少於區段範圍中緊鄰著上述後一區段之區段,則將此後一區段加入區段範圍中,並繼續重複此判斷及加入之動作,直到區段範圍後沒有更多區段可以被加入。
圖5A及圖5B繪示為步驟S302之示範實施例。請參照圖5A,假設影像Fin的像素的色相值Fh介於0到1之間,於本示範實施例中,色相值最大值Fhmax及最小值Fhmin為0.7及0.4,如圖5A所標示。接下來如圖5B所示,分佈範圍的兩端即為像素之色相值的最大值Fhmax及最小值Fhmin。於本示範實施例中,預設數量為10,於是將色相值最大值Fhmax及最小值Fhmin間等分為10份得到區段b1~b10。
請繼續參照圖5B,圖5B中以直方圖(histogram)表示色相值Fh落於各個區段b1~10內的像素之數量,越高者則表示越多像素之色相值Fh落於該區段。區段b7具有最多的像素,因此區段b7被選定為峰值區段,並將區段範圍R設定為區段b7。接著,向區段b7之前一區段b6作比較,由直方圖可知b7具有較多之像素數量,於是將區段b6加入區段範圍R中。同理,區段b5及b4亦被加入區段範圍R中。由於區段b3之像素數量大於區段b4之數量,區段b3則不被加入區段範圍R內,向前加入之動作停止。向區段b7後方之區段b8~b10亦用同樣的判斷條件加入區段範圍R中,可得區段b8和b9亦被加入區段範圍R中。由於b10之像素數量大於區段b9之數量,區段b10則不被加入區段範圍R內,向後加入之動作停止,最後得到區段範圍R包含區段b4~b9。落在區段範圍R之內的像素,也就是區段b4~b9之像素,對應至第一數值0。落在區段範圍R以外的像素,也就是區段b1~b3及b10之像素,則對應至第二數值1。
圖6繪示為步驟S102之流程圖。請參照圖6,首先於步驟S601,在影像之一預設方向之邊界旁邊設置外圍像素,並將每一個外圍像素的對應值設定為上述的第一數值。外圍像素並非影像內之真實像素,僅是運用於計算深度值的設置。接著於步驟S602,根據影像Fin的各個像素及外圍像素的對應值,計算影像中每個像素之深度值。以下配合圖示詳細說明步驟S602。
圖7繪示為步驟S602之流程圖。請參照圖7,於步驟S701,對影像中的每個像素,利用像素的對應值,計算自該像素通往外圍像素其中之一的每一路徑的距離(Distance)。值得注意的是,像素通往外圍像素的路徑僅允許在影像範圍內而且只能進行直角轉彎。路徑的距離之計算方法為,路徑上除了終點的外圍像素以外的每一像素與其下一像素的對應值的差值的絕對值之總和。上述計算方式表示路徑的起點與終點各為該像素及某個外圍像素。需要特別說明的是,外圍像素與其前一個像素之對應值的差值的絕對值仍是需要被計算並加入總和裡。接著,於步驟S702,比較像素的所有路徑的距離,將每一像素的所有上述路徑的距離中的最小值設定為此像素之深度值。以下配合圖示舉例說明。
圖8A及圖8B繪示為本發明一實施例中,計算像素通往外圍像素的路徑的距離之一實施方式示意圖。請參照圖8A,於本實施例中所設定之預設方向為圖像之上方,所以外圍像素701被設置於圖像之上方邊界旁。在其他實施例中,可依應用需求將預設方向設定為上、下、左、右其中的任一方向。以像素7001為例,路徑P1及P2為像素7001通往外圍像素之其中之一的所有路徑中的兩個。
路徑P1的距離為:
|1-1|+|1-0|+|0-1|+|1-0|=3 (1)
路徑P2的距離則為:
|1-1|+|1-1|+|1-1|+|1-1|+|1-1|+|1-1|+|1-0|+|0-0|=1 (2)
在計算像素7001通往外圍像素之其中之一的所有可能路徑之後,得到路徑的距離之最小值等於1,亦與路徑P2的距離相同,便將此距離之最小值1設定為像素7001之深度值。圖8B繪示為對應於圖8A計算深度值之示範實施例之計算結果,各像素位置上即為該像素之深度值。
圖7流程所涉及的計算比較複雜,計算速度較慢。圖9流程則為圖7流程的一種簡化,計算速度較快。
圖9繪示為步驟S602之另一實施方式之流程圖。請參照圖9,首先於步驟S901,將每一個外圍像素之深度值設成第一數值0。於本實施例中,預設方向設定為影像之上方,於是外圍像素被設置於影像上方邊界的旁邊。接著於步驟S902,依據影像上各個像素的對應值界定多個集合。上述集合為與預設方向正交的每一排像素中,相鄰且具有相同對應值之像素所構成的集合。因為本實施例的預設方向是上方,所以每一排像素都是左右的橫向。上述之集合所指的是,符合上述條件下可形成之最大集合。然後從預設方向之邊界至預設方向之反方向的邊界,在本實施例為由上而下,對於每一排像素的每一個集合,根據預設方向的前一排像素的深度值,在本實施例中即為上一排像素的深度值,計算此集合中每個像素的一個暫時值。接著於步驟S903,比較此集合中每個像素的暫時值後獲得各個像素之暫時值中的最小值,再將此集合中每個像素的深度值設定為此最小值。對於預設方向邊界上的像素而言,預設方向的前一排像素就是上述的外圍像素。以下舉例配合圖示說明。
圖10繪示為圖9流程之一實施方式示意圖。請參照圖10,第1排L1具有三個集合,分別由像素611和612、像素613和614及像素615組成,且圖上各像素位置上的數值為各像素之對應值。由上述之計算方法可知,同一集合具有同樣的深度值,在本實施例中,像素611及612具有深度值D1、像素613及614具有深度值D2及像素615具有深度值D3。計算第二排L2上像素之深度值前,劃分第2排上L2之像素621、622和623形成第一集合ST1,而像素624和625形成第二集合ST2。對於本實施例的每一個像素,其暫時值等於該像素在上述預設方向的前一像素的深度值加上該像素與該前一像素的對應值的差值的絕對值。本實施例的預設方向為影像上方,所以上述的預設方向的前一像素就是上一個像素。首先針對第一集合ST1計算集合內每一像素之暫時值,可以得到:
TP621=D1+|0-0|=D1; (3)
TP622=D1+|0-0|=D1; (4)
TP623=D2+|1-0|=D2+1; (5)
其中,TP621、TP622和TP623分別為像素621、622和623之暫時值。於是,TP621、TP622和TP623中之最小值即為第一集合ST1內所有像素(包括像素621、622和623)之深度值。
同理,設定TP624及TP625分別為像素624及625的暫時值,其值計算如下(6)、(7):
TP624=D2+|1-1|=D2; (6)
TP625=D3+|0-1|=D3+1; (7)
於是暫時值TP624及TP625中之較小值則為第二集合ST2內所有像素(像素624和625)之深度值。
本發明亦提供一種影像深度估計裝置,以執行前述之影像深度估計方法。圖11繪示為本發明一實施例之影像深度估計裝置之方塊圖。圖11的影像深度估計裝置包括處理器1101及記憶體1102。記憶體1102用以儲存輸入的影像Fin。處理器1101可執行以上各實施例的影像深度估計方法,也就是如圖1至圖10所示的方法流程。在執行過程中,處理器1101可將在步驟S203決定的每一像素的對應值記錄至記憶體1102中,也可以將在步驟S403和S404決定的區段範圍記錄至記憶體1102。最後,處理器1101將所計算出來的深度值Fd送往三維顯示裝置,三維顯示裝置利用上述深度值將該影像轉換為一三維影像以供顯示。在一實施例中,三維顯示裝置可利用上述深度值將該影像轉換為兩張分別對應左眼和右眼的三維影像,以播放出三維影像的畫面供左右眼同時觀賞。
圖12繪示為本發明一實施例之一種影像深度估計方法之步驟流程圖。請參照圖12,首先在步驟S1201時,根據影像的每一像素的所有色彩分量之間的比較,將影像的每一像素對應至第一數值或第二數值,以作為此像素的對應值。接著在步驟S1202時,根據影像的每一像素的對應值以及外圍像素的對應值計算影像的每一像素的深度值,其中每一上述外圍像素係設置在影像的預設方向的旁邊,其中上述深度值用於將影像轉換為三維影像,以供三維顯示裝置顯示。而本方法之詳細實施方式與上述相同,所以在此不再贅述。
圖13A、圖13B及圖13C繪示為本發明一示範實施例之示意圖。圖13A所繪示為輸入的原始影像Fin,圖13B則為影像Fin之各個像素的對應值,其中區域a為對應值為第一數值的像素,意即像素的色相值落於步驟S403和S404的區段範圍內的像素。反之,區域b則為對應值為第二數值之像素。圖13C繪示為影像Fin之各個像素的深度值,其中區域a、b、c及d所表示之深度值依序增加。需要注意的是,在本實施範例中,深度值越小者,表示距離觀看者之距離越遠。例如圖13C中之區域a,即表示為整張影像中距離觀看者距離最遠的區域。
綜上所述,本發明提供一種影像深度估計方法及裝置,由於計算相對簡單,可以加快估算影像之深度值的速度,以達到即時的顯示於三維顯示裝置上的能力。本方法及裝置根據影像及像素的主色,運用不同的計算公式得到色相值,可以使得後續之深度值估算得以更加快速準確。本發明亦提供兩種不同複雜度的計算深度值之實施方式,可配合不同之應用條件使用。
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,在不脫離本發明之精神和範圍內,當可作些許之更動與潤飾,故本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
S101~S103、S201~S203、S301~S303、S401~S404、S601~S602、S701~S702、S901~S903、S1201~S1202...步驟
Fin...影像
Fr...對應值
Fd...深度值
Fh...色相值
Fhmin...色相值之最小值
Fhmax‧‧‧色相值之最大值
b1~b10‧‧‧區段
R‧‧‧區段範圍
P1、P2‧‧‧路徑
L1、L2‧‧‧排
701‧‧‧外圍像素
7001、611~615、621~625‧‧‧像素
ST1、ST2‧‧‧集合
圖1繪示為本發明一實施例之一種影像深度估計方法之步驟流程圖。
圖2繪示為本發明一實施例中,根據影像的每一像素的所有色彩分量之間的比較,將影像對應到第一數值或第二數值步驟之流程圖。
圖3繪示為本發明一實施例中,根據像素的色相值決定像素的對應值步驟之流程圖。
圖4繪示為本發明一實施例中,根據區段內的像素數量決定區段範圍步驟之流程圖。
圖5A及圖5B繪示為本發明一實施例中,根據區段內的像素數量決定區段範圍的步驟之示範實施例。
圖6繪示為本發明一實施例中,根據影像的對應值計算影像的每一像素的深度值步驟之流程圖。
圖7繪示為本發明一實施例,根據影像的像素及外圍像素的對應值計算影像的每一像素的深度值步驟之流程圖。
圖8A及圖8B繪示為本發明一實施例中,計算像素通往外圍像素的路徑的距離之一實施方式之示意圖。
圖9繪示為本發明一實施例中,根據影像的像素及外圍像素的對應值計算影像的每一像素的深度值步驟之另一實施方式之流程圖。
圖10繪示為本發明一實施例中,根據影像的像素以及外圍像素的對應值計算影像的每一像素的深度值步驟之一實施方式之示意圖。
圖11繪示為本發明一實施例之一種影像深度估計裝置之方塊圖。
圖12繪示為本發明一實施例之一種影像深度估計方法之步驟流程圖。
圖13A、圖13B及圖13C繪示為本發明一示範實施例之示意圖。
S101~S102...步驟

Claims (16)

  1. 一種影像深度估計裝置,包括:一記憶體,儲存一影像;以及一處理器,根據該影像的每一像素的所有色彩分量之間的比較,計算該影像的每一像素的一色相值,將該影像的每一像素的該色相值對應至一第一數值或一第二數值,以作為一對應值,並且根據該影像的每一像素的對應值,計算該影像的每一像素的深度值,其中上述深度值用於將該影像轉換為一三維影像,以供一三維顯示裝置顯示,其中該處理器在該影像的一預設方向的邊界上的每一像素在該預設方向的旁邊位置設置一外圍像素,將每一上述外圍像素的對應值設定為該第一數值;該處理器根據該影像的像素以及上述外圍像素的對應值,計算該影像的每一像素的深度值。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之影像深度估計裝置,其中該處理器將該影像之每一像素的所有色彩分量當中的灰階值最大者,做為該像素的主色,將該影像中佔有像素數量最多的主色,做為該影像的主色,根據該影像的主色及每一上述像素的主色,計算每一上述像素的該色相值,根據上述像素的該色相值決定每一上述像素的對應值,並記錄上述對應值至該記憶體中。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之影像深度估計裝置,其中該色相值有多種不同的計算公式,每一上述計算 公式對應該影像的主色以及該色相值所屬像素的主色的所有可能組合其中之一。
  4. 如申請專利範圍第2項所述之影像深度估計裝置,其中該處理器將上述像素的該色相值的分佈範圍劃分為一預設數量的多個區段,並且根據每一上述區段的像素數量決定上述多個區段中的一區段範圍;對於每一上述像素,若該像素位於該區段範圍內,則該處理器將該像素對應至該第一數值,否則將該像素對應至該第二數值。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之影像深度估計裝置,其中該處理器選定上述多個區段中的一峰值區段,該峰值區段為上述多個區段中像素最多者;該處理器將該區段範圍設定為該峰值區段;若該區段範圍的前一區段的像素少於該區段範圍中緊鄰該前一區段的區段,則該處理器將該前一區段加入該區段範圍;若該區段範圍的後一區段的像素少於該區段範圍中緊鄰該後一區段的區段,則該處理器將該後一區段加入該區段範圍;該處理器重複前述的將前後區段加入該區段範圍的步驟,直到沒有更多區段可加入該區段範圍為止,並將此區段範圍記錄至該記憶體。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之影像深度估計裝置,其中該處理器對於該影像的每一像素,計算從該像素通往上述外圍像素其中之一的每一路徑的距離,其中上述路徑僅允許在該影像範圍內進行直角轉彎,而且每一上述路徑的距離為該路徑上除了終點的外圍像素以外的每一像素與其下一像素的對應值的差值的絕對值之總和;該處 理器將該影像的每一像素的深度值設定為該像素通往上述外圍像素其中之一的所有路徑的距離其中最小者。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之影像深度估計裝置,其中該處理器將每一上述外圍像素的深度值設定為該第一數值;自該影像的該預設方向的該邊界開始,至該影像的該預設方向的反方向的邊界為止,對於該影像中正交於該預設方向的每一排像素其中相鄰而且具有相同對應值的每一集合,該處理器根據該預設方向的前一排像素的深度值計算該集合的每一像素的暫時值;該處理器將該集合的每一像素的深度值設定為該集合的所有像素的暫時值其中最小者。
  8. 如申請專利範圍第7項所述之影像深度估計裝置,其中該影像的每一像素的暫時值等於該像素在該預設方向的前一像素的深度值加上該像素與該前一像素的對應值的差值的絕對值。
  9. 一種影像深度估計方法,包括:根據一影像的每一像素的所有色彩分量之間的比較,將該影像的每一像素對應至一第一數值或一第二數值,以作為一對應值;以及根據該影像的每一像素的對應值以及一外圍像素的對應值計算該影像的每一像素的深度值,其中每一上述外圍像素係設置在該影像的一預設方向的旁邊,其中上述深度值用於將該影像轉換為一三維影像,以供一三維顯示裝置顯示。
  10. 如申請專利範圍第9項所述之影像深度估計方法,其中將該影像的每一像素對應至該第一數值或該第二數值的步驟包括:將該影像之每一像素的所有色彩分量當中的灰階值最大者,做為該像素的主色;將該影像中佔有像素數量最多的主色,做為該影像的主色;根據該影像的主色及每一上述像素的主色,計算每一上述像素的色相值;以及根據上述像素的色相值決定每一上述像素的對應值。
  11. 如申請專利範圍第10項所述之影像深度估計方法,其中該色相值有多種不同的計算公式,每一上述計算公式對應該影像的主色以及該色相值所屬像素的主色的所有可能組合其中之一。
  12. 如申請專利範圍第10項所述之影像深度估計方法,其中根據上述像素的色相值決定每一上述像素的對應值的步驟包括:將上述像素的色相值的分佈範圍劃分為一預設數量的多個區段;根據每一上述區段的像素數量決定上述多個區段中的一區段範圍;以及對於每一上述像素,若該像素位於該區段範圍內,則將該像素對應至該第一數值,否則將該像素對應至該第二數值。
  13. 如申請專利範圍第12項所述之影像深度估計方法,其中決定該區段範圍的步驟包括:選定上述多個區段中的一峰值區段,該峰值區段為上述多個區段中像素最多者;將該區段範圍設定為該峰值區段;若該區段範圍的前一區段的像素少於該區段範圍中緊鄰該前一區段的區段,則將該前一區段加入該區段範圍;若該區段範圍的後一區段的像素少於該區段範圍中緊鄰該後一區段的區段,則將該後一區段加入該區段範圍;以及重複前兩個步驟,直到沒有更多區段可加入該區段範圍為止。
  14. 如申請專利範圍第9項所述之影像深度估計方法,其中根據該影像的每一像素的對應值以及上述外圍像素的對應值計算該影像的每一像素的深度值的步驟包括:設定每一上述外圍像素的對應值為該第一數值;對於該影像的每一像素,計算從該像素通往上述外圍像素其中之一的每一路徑的距離,其中上述路徑僅允許在該影像範圍內進行直角轉彎,而且每一上述路徑的距離為該路徑上除了終點的外圍像素以外的每一像素與其下一像素的對應值的差值的絕對值之總和;以及將該影像的每一像素的深度值設定為該像素通往上述外圍像素其中之一的所有路徑的距離其中最小者。
  15. 如申請專利範圍第9項所述之影像深度估計方法,其中根據該影像的每一像素的對應值以及上述外圍像素的對應值計算該影像的每一像素的深度值的步驟包括:該每一上述外圍像素的深度值設定為該第一數值;自該影像的該預設方向的該邊界開始,至該影像的該預設方向的反方向的邊界為止,對於該影像中正交於該預設方向的每一排像素其中相鄰而且具有相同對應值的每一集合,根據該預設方向的前一排像素的深度值計算該集合的每一像素的暫時值;以及將該集合的每一像素的深度值設定為該集合的所有像素的暫時值其中最小者。
  16. 如申請專利範圍第15項所述之影像深度估計方法,其中該影像的每一像素的暫時值等於該像素在該預設方向的前一像素的深度值加上該像素與該前一像素的對應值的差值的絕對值。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6040838B2 (ja) * 2012-08-29 2016-12-07 株式会社Jvcケンウッド デプス推定装置、デプス推定方法、デプス推定プログラム、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
US9299152B2 (en) * 2012-12-20 2016-03-29 Hong Kong Applied Science And Technology Research Institute Co., Ltd. Systems and methods for image depth map generation
KR101566543B1 (ko) * 2014-09-03 2015-11-05 재단법인 실감교류인체감응솔루션연구단 공간 정보 증강을 이용하는 상호 인터랙션을 위한 방법 및 시스템
US10885676B2 (en) * 2016-12-27 2021-01-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for modifying display settings in virtual/augmented reality

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200519776A (en) * 2003-09-26 2005-06-16 Sharp Kk Three dimensional image rendering apparatus and three dimensional image rendering method
US20070279415A1 (en) * 2006-06-01 2007-12-06 Steve Sullivan 2D to 3D image conversion
TW200929064A (en) * 2007-12-28 2009-07-01 Ind Tech Res Inst Methof for producing an image with depth by using 2D image
US20110188773A1 (en) * 2010-02-04 2011-08-04 Jianing Wei Fast Depth Map Generation for 2D to 3D Conversion

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6504569B1 (en) * 1998-04-22 2003-01-07 Grass Valley (U.S.), Inc. 2-D extended image generation from 3-D data extracted from a video sequence
KR100609178B1 (ko) * 2000-03-13 2006-08-02 엘지전자 주식회사 칼라 왜곡 정보를 이용한 내용기반 멀티미디어 데이터 검색 방법
CN1284373C (zh) * 2001-07-06 2006-11-08 皇家菲利浦电子有限公司 用于运动或深度估计的方法和装置和配备这种运动估计装置的图像处理设备
US20060251323A1 (en) * 2005-05-05 2006-11-09 Genesis Microchip Inc. Detection, correction fading and processing in hue, saturation and luminance directions
CN101222647B (zh) * 2007-10-12 2010-10-27 四川虹微技术有限公司 多视角视频图像的场景全局深度估计方法
EP2474167A4 (en) 2009-09-01 2014-12-10 Prime Focus Vfx Services Ii Inc SYSTEM AND PROCESS FOR TRANSFORMING TWO-DIMENSIONAL IMAGES TO THREE-DIMENSIONAL IMAGES
US8787663B2 (en) * 2010-03-01 2014-07-22 Primesense Ltd. Tracking body parts by combined color image and depth processing
US20120057785A1 (en) * 2010-09-07 2012-03-08 Peter Morovic Method and system to modify a color lookup table

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200519776A (en) * 2003-09-26 2005-06-16 Sharp Kk Three dimensional image rendering apparatus and three dimensional image rendering method
US20070279415A1 (en) * 2006-06-01 2007-12-06 Steve Sullivan 2D to 3D image conversion
TW200929064A (en) * 2007-12-28 2009-07-01 Ind Tech Res Inst Methof for producing an image with depth by using 2D image
US20110188773A1 (en) * 2010-02-04 2011-08-04 Jianing Wei Fast Depth Map Generation for 2D to 3D Conversion

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