[发明专利]图像设备及图像处理方法

说明书

一种图像设备及图像处理方法。图像设备包括包括：摄像模块、微电极阵列及图像处理模块。图像处理模块通过一全卷积神经网络辨识机制，辨认输入图像上所载的场景物件。图像处理模块生成相对于场景物件的一轮廓曲线，图像处理模块将代表不同类别物件的字符，显示在轮廓曲线的线条区域内，以协助盲人辨识场景物件。

技术领域

本发明涉及一种图像设备及图像处理方法，特别涉及一种利于盲人识别场景物件的图像设备及图像处理方法。

背景技术

视觉是人类获取信息的主要感知器官，全球现有盲人数量已突破五千万，每年因外界因素导致视觉器官受损的人数将近五百万。随着科技进步，人工视觉假体逐渐被应用于视觉图像的感知处理。盲人通过视觉假体电击刺激大脑视觉皮层使患者看到图像光点的感知，开发其视觉系统的剩余功能部分，以恢复一些视觉感知。基于图论的研究方法，将图像分割问题看作是图的顶点划分问题。通用的方法是将待分割的图像映射为一幅带权无向图，为了取得更好的分割效果，通常需要构造复杂的代价函数，算法时间复杂性高，难以满足实时应用的要求。一般而言，若是采用过往的图像处理方式，首先需要使用基于像素聚类的方法初始化一个粗糙的聚类。之后，使用迭代的方式将空间距离接近，将颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点聚类到同一超像素，直接收敛，从而得到最终的图像分割结果，然而，这样的处理方式较不适合结构比较复杂、内部差异性较大的物体的分割。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种图像设备及图像处理方法。通过将不同类别物件对应的各模板轮廓图标示上不同的字符，并迭加各模板轮廓图生成一标示轮廓图，从而使得盲人通过不同的字符，识别场景内的不同物件。

本发明提供一种图像设备，适用于协助盲人识别场景。此图像设备包括一图像处理模块。图像处理模块通过一全卷积神经网络辨识机制，辨认对应于场景的一输入图像上所载的至少一场景物件是哪一类别的一实体物件，图像处理模块针对该至少一场景物件在场景内的位置，显示相对于至少一场景物件的一轮廓曲线，图像处理模块利用不同的字符以分类至少一场景物件，并将代表不同类别的字符，显示在轮廓曲线的线条区域内。

本发明提供一种图像处理方法，适用于协助一盲人识别一场景，包括以下步骤：通过一全卷积神经网络辨识机制，辨认对应于该场景的一输入图像上所载的至少一场景物件是哪一类别的一实体物件；针对该至少一场景物件在该场景的位置，显示相对于该至少一场景物件的一轮廓曲线；利用不同的字符以分类该至少一场景物件；以及将代表不同类别场景物件的不同字符，显示在对应于该场景物件的该轮廓曲线的线条区域内。

附图说明

图1A是本发明实施例的图像设备的结构示意图。

图1B是本发明实施例的图像处理方法的流程图。

图1C是本发明实施例的图像处理方法的流程图。

图2是对应于一场景的输入图像。

图3是微电极阵列的示意图。

图4是对应于一场景的物体区域图。

图5A及图5B是对应于一场景的模板区域图。

图6A及图6B是对应于一场景的模板轮廓图。

图7A及图7B是对应于一场景的标示轮廓图。

图8是对应于一场景的标示轮廓图。

【符号说明】

110:图像设备

120:摄像模块

130:微电极阵列

140:图像处理模块

200:输入图像

210:物件