[发明专利]影像形变方法有效
申请号: | 201210023330.3 | 申请日: | 2012-01-16 |
公开(公告)号: | CN103096102A | 公开(公告)日: | 2013-05-08 |
发明(设计)人: | 蔡岳廷;贾孟轩;刘文楷 | 申请(专利权)人: | 财团法人资讯工业策进会 |
主分类号: | H04N13/00 | 分类号: | H04N13/00 |
代理公司: | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人: | 陆勍 |
地址: | 中国台湾台北市*** | 国省代码: | 中国台湾;71 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 影像 形变 方法 | ||
技术领域
本发明关于一种影像形变方法;更具体而言,本发明关于一种经由趋近一原始影像的数个原始特征点至相对应的数个新特征点,使该原始影像形变为一新影像的影像形变方法。
背景技术
因应现代人对于立体影像的需求,与立体影像相关的议题已逐渐受到人们重视,而为了满足这些需求,与立体影像相关的技术亦日益求精。近年来,立体影像显示器,例如三维立体电视机(Three-Dimensional Television;3DTV)已逐渐普及于市场,致使现代人得以轻易的享受到立体影像所带来的视觉享受。然而,碍于技术考虑,立体影像撷取装置并不如立体影像显示设备来的普及。于是,立体影像撷取技术的发展,不如立体影像显示设备的发展来的迅速,致使三维(Three-Dimensional Television;3D)多媒体装置的普及受到阻碍。
立体影像撷取设备无法普及的一主要问题在于二维(Two-Dimensional Television;2D)影像转换为3D影像的技术尚未成熟。因此,如何有效地将2D影像转换为3D影像将是本领域的一重要课题。进一步言,为了将2D影像转换为3D影像,目前普遍采用的技术手段运用一基于影像深度生成(Depth-Image-Based Rendering;DIBR)方法。DIBR方法利用已知的影像深度信息,取得对应至原始2D影像上的每个像素(Pixel)的深度,并根据每个像素深度的不同,计算出新视角与原视角之间的位移量,以产生不同视角的影像。接着,经由合成不同视角的影像为多视角的影像,以转换2D影像为3D影像。
不幸地,DIBR方法所仰赖的影像深度信息,并不易精确地取得。一般而言,影像深度信息可经由人工处理或者电脑视觉技术所取得,惟人工处理需耗费大量的人力与时间,且电脑视觉技术亦需耗费冗长的计算时间。此外,无论是以人工的方式或是以电脑视觉技术,皆容易因杂讯以至于无法精确的估算出影像深度信息。另一方面,一影像中的物体之间存有的遮蔽现象将造成新视角的影像位移后存有空洞,而DIBR方法最为人诟病之处在于必须采用邻近的像素填补该空洞,因此容易产生虚拟边缘等问题。
综上所述,因目前大部分2D影像转换为3D影像普遍采用DIBR方法,且DIBR方法易受限于影像深度信息的准确性,致使立体影像撷取技术难以进展。有鉴于此,如何改善已知2D影像转换为3D影像技术的缺点,使立体影像装置的普及率得以提升,确为该领域的业者亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种影像形变方法。详言之,本发明的影像形变方法经由趋近一原始影像的数个原始特征点至相对应的数个新特征点,形变该原始影像为一新影像,其中该新影像对应至一新视角。由于本发明的影像形变方法不需要仰赖影像的深度信息,即可准确地产生对应至新视角的影像,使不需采用已知的DIBR方法即可将2D影像转换为3D影像。换言之,本发明的影像形变方法可有效地改善传统采用DIBR方法将2D影像转换为3D影像所产生的缺点,使立体影像装置的普及率得以提升。
为达上述目的,本发明提供一种影像形变方法。该影像形变方法用于一具有影像处理功能的装置,且该装置包含一处理器。该影像形变方法包含下列步骤:(a)令该处理器,界定一原始影像的数个原始特征点,其中该原始影像对应至一原始视角;(b)令该处理器,计算这些原始特征点位于该原始影像的数个原始像素坐标;(c)令该处理器,界定该原始影像的数个新特征点,其中这些新特征点分别对应至该原始影像的这些原始特征点;(d)令该处理器,计算这些新特征点投影至该原始影像的数个新像素坐标;以及(e)令该处理器,趋近该原始影像的各该原始特征点的该原始像素坐标至各该相对应的新特征点的该新像素坐标,使该原始影像形变为一新影像,其中该新影像对应至一新视角。
于参阅图式及随后描述的实施方式后,所属技术领域具有通常知识者便可了解本发明的其它目的,以及本发明的技术手段及实施方面。
附图说明
图1为本发明的第一实施例的一流程图;
图2为本发明的该第一实施例的步骤S9的一细部流程图;
图3为本发明的方格影像的一形变示意图;以及
图4为本发明的该第一实施例的步骤S5的一细部流程图。
主要组件符号说明:
1:原始方格影像
11:原始特征点
13:新特征点
3:新方格影像
P:格子点
具体实施方式
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