[发明专利]图像处理方法及应用图像处理方法的系统

说明书

技术领域

本发明提供一种图像处理方法，特别是涉及一种将二维图像转换为三维图像的图像处理方法及其应用系统。

背景技术

图像辅助驾驶的技术已行之有年，然而习用的图像辅助驾驶的技术中，通常是将行车记录器所获取图像直接显示给使用者观看。虽然有可取之处，但是随着行车记录器的数量增加，同时于一显示器显示多个图像，对于驾驶者而言反而是一种视觉负担。因此，鸟瞰图像（Bird’s Eye view image）的重组技术便应运而生。以架设于载具周遭的相机发展图像式的全周鸟瞰辅助驾驶系统，为近年来各车厂及车辆系统商在先进安全车辆的设计上的主要研发技术。详细而言，通过图像转换与处理，将行车记录器所获取的图像进行鸟瞰转换，再予以拼接组合以形成的全周鸟瞰图像（full aerial image），可以提供驾驶者参考，进而提升驾驶的安全性。

然而，目前将多个行车记录器获取的多个图像进行鸟瞰转换产生的全周鸟瞰图像仍存在着许多缺陷。请参阅图1A与图1B，图1A为传统以多个行车记录器获取图像的自动车辆监视系统（Automatic Vehicle Monitoring，AVM）的示意图。图1B为传统自动车辆监视系统产生的全周鸟瞰图像示意图。举例来说，如图1A所示，车体10上分别设有多个行车记录器101～104，其中行车记录器101～104分别设于车体10的右侧、前方、左侧以及后方。行车记录器101～104分别获取车体10四周的多张图像101a～104a。随后，如图1B所示，自动车辆监视系统会通过图像转换与处理，将图像101a～104a以鸟瞰转换技术进行拼接组合以形成全周鸟瞰图像11。但是，通过自动车辆监视系统将行车记录器101～104所获取的图像以二维平面图像的方式呈现，具有高度的路面物体（例如，行人、树或障碍物）会在图像转换的过程失真。因此，驾驶者即便藉可由观看对应车体10周围的全周鸟瞰图像亦无法准确判断出应车体10与具有高度的路面物体的之间的距离。在此架构下，当驾驶者正进行停车的动作时，容易因判断错误而发生擦撞情形。总而言之，在图像辅助驾驶的技术领域中，仍然存在许多问题尚待解决。

发明内容

本发明实施例提供一种图像处理方法，包括下列步骤。首先，利用多个图像获取模块获取对应一物件周围的多张图像，以产生二维图像平面。其次，提供三维投影曲面。其后，将三维投影曲面划分为多个第一网格，及将二维图像平面划分为多个第二网格，每一第一网格分别对应至每一第二网格。接着，根据该二维图像平面的一第一法向量与每一该第一网格的一第二法向量之间的夹角大小，将第一网格与第二网格同时划分成多个第一重划网格与多个第二重划网格，每一第一重划网格分别对应至每一第二重划网格。随后，将重新划分后的第二重划网格上的图像数据对应投影至第一重划网格上，以产生三维图像。

本发明实施例提供一种应用图像处理方法的图像处理系统，包括多个图像获取模块以及图像处理模块。图像获取模块用以获取对应物件周围的多张图像。图像处理模块用以与所述图像获取模块进行图像数据传输。图像处理模块另包括图像重组单元、计算单元以及投影转换单元。图像重组单元耦接于图像获取单元，计算单元耦接于图像重组单元，投影转换单元耦接于计算单元。图像重组单元用以接收多张图像并对应组成二维图像平面。计算单元用以将三维投影曲面与二维图像平面分别对应划分为多个第一网格与多个第二网格，且每一第二网格对应每一第一网格。计算单元并将三维投影曲面与二维图像平面上的第一网格与第二网格根据二维图像平面的第一法向量与每一个第一网格的第二法向量之间的夹角大小同时划分成多个第一重划网格与多个第二重划网格，且每一第一重划网格对应至每一第二重划网格。投影转换单元用以将重新划分后的第二重划网格上的图像数据对应投影至第一重划网格上，以产生三维图像。

据此，通过本发明实施例提供的图像处理方法与系统，可适应性依据图像需求所使用的不同的三维投影模型，动态地调整投影转换过程中的网格划分处理程序，精确地将二维图像转换为三维图像，以提升现有技术的视觉效果同时兼顾运算时间。本发明实施例提供的图像处理方法与系统可在现有的二维图像监视系统架构下通过演算流程的改进而不需要改变原本的硬件架构或额外增加硬设备，以简易方式取代现有技术。同时，有效地提升在车辆安全与居家安全监控或其他环境图像信息监控系统能够降低成像的失真情况。

为使能更进一步了解本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，但是此等说明与所附图式仅是用来说明本发明，而非对本发明的权利要求范围作任何的限制。

附图说明