[发明专利]图像处理装置、相关的深度估计系统及深度估计方法在审

专利信息
申请号: 201710447058.4 申请日: 2017-06-14
公开(公告)号: CN107644438A 公开(公告)日: 2018-01-30
发明(设计)人: 黄昱豪;刘子明 申请(专利权)人: 联发科技股份有限公司
主分类号: G06T7/50 分类号: G06T7/50
代理公司: 北京万慧达知识产权代理有限公司11111 代理人: 白华胜,王蕊
地址: 中国台湾新竹市*** 国省代码: 台湾;71
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摘要:
搜索关键词: 图像 处理 装置 相关 深度 估计 系统 方法
【说明书】:

技术领域

发明有关于图像处理装置和相关的深度估计系统、以及相关的深度估计方法,更具体地说,涉及一种能够通过单个图像捕获单元生成的单个捕获图像来计算深度图的图像处理装置,以及相关的深度估计系统和相关的深度估计方法。

背景技术

随着技术的发展,深度估计技术被广泛应用于消费电子设备,以用于环境检测;例如,移动设备可以具有深度估计功能,以通过特定应用程序来检测地标的距离,相机可以具有深度估计功能,以便在所述相机设置在无人机(drone)或车辆上时绘制地形图(topographic map)。常规的深度估计技术利用分别设置在不同位置上的两个图像传感器,并被驱动以通过不同的视角捕获测试对象(tested object)的图像。计算该图像之间的差异以形成深度图。然而,传统的移动设备和无人机上的常规相机具有有限的相机接口,并且没有足够的空间来容纳两个图像传感器;所述移动设备或具有两个图像传感器的所述相机的产品成本相应昂贵。

另一种常规的深度估计技术具有设置在移动平台(例如无人机和车辆)上的光学传感器,光学传感器在第一时间点捕获关于测试对象的第一图像,接着相同的光学传感器通过移动平台被移位,并在第二时间点捕获关于测试对象的第二图像。利用测试对象在第一图像和第二图像上的已知距离和视角(vision angle)来计算测试对象相对于光学传感器的位移(displacement)和旋转(rotation),并且相应地计算深度图。所述传统的深度估计技术对于无人机和车辆是不方便的,因为光学传感器不能准确地计算位于无人机和车辆的直线运动轨迹上的测试对象的位置参数。

此外,传统的主动光源深度估计技术利用主动光源以输出检测信号,以投影到测试对象上,然后从测试对象接收反射信号,以通过分析检测信号和反射信号来计算测试对象的位置参数。传统的主动光源深度估计技术具有昂贵的使用成本,并且功耗大。此外,传统的立体摄像机(stereo camera)驱动两个图像传感器来分别捕获具有不同视角的图像,两个图像传感器需要高精度的自动曝光、自动白平衡和时间同步,使得传统的立体相机具有昂贵的制造成本和操作复杂的缺点。

发明内容

有鉴于此,本发明提供一种图像处理装置、相关的深度估计系统及深度估计方法。

依据本发明一实施方式,提供一种图像处理装置,包括:接收单元,用于接收捕获图像;以及处理单元,与所述接收单元电连接以确定所述捕获图像上的第一子图像和第二子图像,以计算所述第一子图像的特征与所述第二子图像的对应特征之间的关系,并通过所述关系的视差来计算所述捕获图像的深度图;其中所述第一子图像的所述特征与所述第二子图像的所述对应特征相关,并且所述第一子图像的场景与所述第二子图像的场景至少部分地重叠。

依据本发明另一实施方式,提供一种深度估计系统,包括:至少一个虚拟图像生成单元,设置在面向所述深度估计系统的检测方向的位置上;图像捕获单元,与所述虚拟图像生成单元相邻设置,并具有宽视野功能,所述图像捕获单元通过所述宽视野功能生成包含所述虚拟图像生成单元的捕获图像;以及图像处理装置,电连接到所述图像捕获单元,所述图像处理装置用于确定所述捕获图像上的第一子图像和第二子图像,以计算所述第一子图像的特征和所述第二子图像的对应特征之间的关系,并通过所述关系的视差来计算所述捕获图像的深度图;其中所述第一子图像的所述特征与所述第二子图像的所述对应特征相关,并且所述第一子图像的场景与所述第二子图像的场景至少部分地重叠。

依据本发明另一实施方式,提供一种深度估计方法,应用于具有接收单元和处理单元的图像处理装置,包括:通过所述接收单元接收捕获图像;通过所述处理单元确定所述捕获图像上的第一子图像和第二子图像;通过所述处理单元计算所述第一子图像的特征与所述第二子图像的对应特征之间的关系;以及通过所述处理单元根据所述关系的视差来计算关于所述捕获图像的深度图,其中所述第一子图像的所述特征与所述第二子图像的所述对应特征相关,并且所述第一子图像的场景与第二子图像的场景至少部分地重叠。

本发明所提供的图像处理装置、相关的深度估计系统及深度估计方法,通过单个图像捕获单元捕获的单个图像来计算深度图,可以有效地节省产品成本并简化操作过程。

对于已经阅读后续由各附图及内容所显示的较佳实施方式的本领域的技术人员来说,本发明的各目的是明显的。

附图说明

图1是根据本发明一实施例的深度估计系统的框图。

图2是根据本发明一实施例的深度估计系统和测试对象的外观图。

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