立體影像的調(diào)整方法與影像處理裝置制造方法
【專利摘要】一種立體影像的調(diào)整方法與影像處理裝置。此方法包括：取得第一影像與第二影像之間的差異圖；將差異圖分為多個(gè)圖層，其是對(duì)應(yīng)于第一影像的多個(gè)第一圖層與第二影像的多個(gè)第二圖層；根據(jù)第i個(gè)第一圖層與第i個(gè)第二圖層的像素的位移產(chǎn)生第一成本；根據(jù)第i個(gè)第一圖層與第j個(gè)第一圖層的像素的位移之間的差距，以及第i個(gè)第二圖層與第j個(gè)第二圖層的像素的位移之間的差距產(chǎn)生第二成本；至少根據(jù)第一成本與第二成本執(zhí)行最佳化算法以取得所有的位移；以及根據(jù)這些位移調(diào)整所對(duì)應(yīng)的像素的位置。藉此，觀賞者有較佳的觀賞經(jīng)驗(yàn)。
【專利說(shuō)明】立體影像的調(diào)整方法與影像處理裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明是有關(guān)于一種立體影像的調(diào)整方法，且特別是有關(guān)于一種使用最佳化算法的調(diào)整方法與影像處理裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]立體影像(stereo images)是由兩個(gè)以上不同視角的影像所組成。一個(gè)立體影像顯示器會(huì)讓人的左眼看到一個(gè)視角的影像，并且讓右眼看到另一個(gè)視角的影像，藉此大腦會(huì)合成出一個(gè)三維的影像。然而，不同視角的影像是顯示在平面的屏幕上，因此人眼是聚焦在屏幕上，而大腦是合成出在屏幕之前或之后的三維影像。這樣的情況可能會(huì)使觀賞者有不舒服或頭暈的情形。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)合成出的影像離屏幕太遠(yuǎn)時(shí)，觀賞者會(huì)有上述不適的情形。
[0003]圖1是拍攝立體影像的示意圖。
[0004]請(qǐng)參照?qǐng)D1，攝影機(jī)110與攝影機(jī)120之間有一距離，并且同時(shí)拍攝物體130。攝影機(jī)Iio拍攝的影像與攝影機(jī)120拍攝的影像便會(huì)組成立體影像。由于攝影機(jī)110與攝影機(jī)120之間的距離是固定的，當(dāng)立體影像顯示在一個(gè)大尺寸的屏幕時(shí)，大腦合成出的三維影像會(huì)距離屏幕太遠(yuǎn)。
[0005]綜上所述，如何調(diào)整立體影像使得觀賞者有較佳的觀賞經(jīng)驗(yàn)，為此領(lǐng)域技術(shù)人員所關(guān)心的議題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明實(shí)施例提出一種立體影像的調(diào)整方法與影像處理裝置，可使觀賞者有較佳的觀賞經(jīng)驗(yàn)。
[0007]本發(fā)明一實(shí)施例提出一種立體影像的調(diào)整方法，適用于一影像處理裝置。此調(diào)整方法包括:取得第一影像與第二影像之間的差異圖，其中第一影像的視角不同于第二影像的視角，并且差異圖包括多個(gè)差異值；根據(jù)所述差異值將差異圖分為多個(gè)圖層，其中所述的圖層是對(duì)應(yīng)于第一影像的多個(gè)第一圖層，并且所述圖層是對(duì)應(yīng)于第二影像的多個(gè)第二圖層；根據(jù)第i個(gè)第一圖層的一像素在X方向的位移與第i個(gè)第二圖層的一像素在X方向的位移產(chǎn)生第一差距，并根據(jù)第一差距產(chǎn)生第一成本，其中i為正整數(shù)；根據(jù)第i個(gè)第一圖層的該像素在X方向的位移與第j個(gè)第一圖層的一像素在X方向的位移之間的一差距，以及第i個(gè)第二圖層的該像素在X方向的位移與第j個(gè)第二圖層的一像素在X方向的位移之間的差距產(chǎn)生第二成本。其中j為正整數(shù)，并且j不同于i。此方法還包括:至少根據(jù)第一成本與第二成本執(zhí)行一最佳化算法，以取得第i個(gè)第一圖層的該像素在X方向的位移以及第i個(gè)第二圖層的該像素在X方向的位移；以及根據(jù)第i個(gè)第一圖層的該像素在X方向的位移調(diào)整此像素的位置，并且根據(jù)第i個(gè)第二圖層的該像素在X方向的位移調(diào)整此像素的位置。
[0008]在一實(shí)施例中，上述根據(jù)差異值將差異圖分為多個(gè)圖層的步驟包括:根據(jù)這些差異值執(zhí)行中間位移算法、正規(guī)化分割算法或隨機(jī)漫步者影像分割算法將差異圖分為上述的圖層。
[0009]在一實(shí)施例中，上述根據(jù)差異值將差異圖分為多個(gè)圖層的步驟包括:根據(jù)這些差異值彼此之間的多個(gè)相似值將差異圖分為上述的圖層。所述相似值是根據(jù)每一個(gè)差異值的大小、位置、或鄰居色彩信息所計(jì)算。
[0010]在一實(shí)施例中，第一差距是第i個(gè)第一圖層的像素在X方向的位移與第i個(gè)第二圖層的像素在X方向的位移之間的差距。上述產(chǎn)生第一成本的步驟包括:根據(jù)第一差距、第i個(gè)第一圖層所對(duì)應(yīng)的差異值的平均值與第i個(gè)第二圖層所對(duì)應(yīng)的差異值的平均值產(chǎn)生第一成本。
[0011]在一實(shí)施例中，第一差距是第i個(gè)第一圖層的像素在X方向被位移后的位置與第i個(gè)第二圖層的像素在X方向被位移后的位置之間的差距。上述產(chǎn)生第一成本的步驟還包括:若第一差距小于第一預(yù)設(shè)值，增加第一成本；以及若第一差距大于第二預(yù)設(shè)值，增加第一成本。其中第一預(yù)設(shè)值與第二預(yù)設(shè)值是根據(jù)一屏幕寬度所設(shè)定。
[0012]在一實(shí)施例中，上述的調(diào)整方法還包括:取得第i+Ι個(gè)第一圖層的一位移與第i+1個(gè)第二圖層的一位移之間的第二差距；以及根據(jù)第i個(gè)第一圖層的像素在X方向的平移與第i個(gè)第二圖層的像素在X方向的平移之間的差距與第二差距之間的差距產(chǎn)生第三成本。其中至少根據(jù)第一成本與第二成本執(zhí)行最佳化算法的步驟包括:根據(jù)第一成本、第二成本與第三成本執(zhí)行該最佳化算法。
[0013]在一實(shí)施例中，上述的調(diào)整方法還包括:根據(jù)第i個(gè)第一圖層的像素在y方向被位移后的位置與第i個(gè)第二圖層的像素在y方向被位移后的位置之間的第三差距，產(chǎn)生第四成本。
[0014]在一實(shí)施例中，上述的調(diào)整方法還包括:第η個(gè)第一圖層的一位移產(chǎn)生第五成本，其中η為正整數(shù)。其中至少根據(jù)第一成本與第二成本執(zhí)行最佳化算法的步驟包括:根據(jù)第一成本、第二成本、第三成本、第四成本與第五成本執(zhí)行最佳化算法，以取得第i個(gè)第一圖層的像素在X方向的位移與在I方向的位移、第i個(gè)第二圖層的像素在X方向的位移與在y方向的位移。此方法還包括:根據(jù)第i個(gè)第一圖層的像素在y方向的位移調(diào)整第i個(gè)圖層的像素的位置，并且根據(jù)第i個(gè)第二圖層的像素在y方向的位移調(diào)整第i個(gè)第二圖層的像素的位置。
[0015]以另外一個(gè)角度來(lái)說(shuō)，本發(fā)明一實(shí)施例提出一種影像處理裝置，包括多個(gè)模塊:用于取得第一影像與第二影像之間的差異圖的模塊，其中第一影像的視角不同于第二影像的視角，并且差異圖包括多個(gè)差異值；用于根據(jù)所述差異值將差異圖分為多個(gè)圖層的模塊，其中所述的圖層是對(duì)應(yīng)于第一影像的多個(gè)第一圖層，并且所述圖層是對(duì)應(yīng)于第二影像的多個(gè)第二圖層；用于根據(jù)第i個(gè)第一圖層的一像素在X方向的位移與第i個(gè)第二圖層的一像素在X方向的位移產(chǎn)生第一差距，并且根據(jù)第一差距產(chǎn)生第一成本的模塊，其中i為正整數(shù)；用于根據(jù)第i個(gè)第一圖層的該像素在X方向的位移與第j個(gè)第一圖層的一像素在X方向的位移之間的一差距，以及第i個(gè)第二圖層的該像素在X方向的位移與第j個(gè)第二圖層的一像素在X方向的位移之間的差距產(chǎn)生第二成本的模塊。其中j為正整數(shù)，并且j不同于i。上述的多個(gè)模塊還包括:用于至少根據(jù)第一成本與第二成本執(zhí)行一最佳化算法，以取得第i個(gè)第一圖層的該像素在X方向的位移以及第i個(gè)第二圖層的該像素在X方向的位移的模塊；以及用于根據(jù)第i個(gè)第一圖層的該像素在X方向的位移調(diào)整此像素的位置，并且根據(jù)第i個(gè)第二圖層的該像素在X方向的位移調(diào)整此像素的位置的模塊。
[0016]基于上述，本發(fā)明實(shí)施例所提出調(diào)整方法與影像處理裝置，可以通過(guò)最佳化算法來(lái)調(diào)整像素的位置，使得大腦合成出的影像會(huì)落在一個(gè)舒適的區(qū)域。
[0017]為讓本發(fā)明的上述特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉實(shí)施例，并配合所附圖式作詳細(xì)說(shuō)明如下。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0018]圖1是拍攝立體影像的示意圖。
[0019]圖2是根據(jù)第一實(shí)施例繪示影像處理裝置的示意圖。
[0020]圖3是根據(jù)第一實(shí)施例繪示將差異圖分為多個(gè)圖層的示意圖。
[0021]圖4是根據(jù)第二實(shí)施例繪示旋轉(zhuǎn)第一影像與第二影像的俯視圖。
[0022]圖5是根據(jù)第二實(shí)施例繪示旋轉(zhuǎn)第一影像與第二影像的前視圖。
[0023]圖6是根據(jù)一實(shí)施例繪示一種立體影像的調(diào)整方法的流程圖。
[0024][主要元件標(biāo)號(hào)說(shuō)明]
[0025]110、120:攝影機(jī) 130:物體
[0026]200:影像處理裝置210:處理器
[0027]220:存儲(chǔ)器231 ~232、241 ~242、231_1、232_1:影像
[0028]300:差異圖310、320、331 ~332、341 ~342:圖層
[0029]401、402:軸線
[0030]S602、S604、S606、S608、S610、S612:立體影像的調(diào)整方法的步驟
【具體實(shí)施方式】
[0031][第一實(shí)施例]
[0032]圖2是根據(jù)第一實(shí)施例繪示影像處理裝置的示意圖。
[0033]請(qǐng)參照?qǐng)D2，影像處理裝置200包括處理器210與存儲(chǔ)器220。例如，影像處理裝置200可被實(shí)作為計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、分布式系統(tǒng)、電視、智能型手機(jī)、平板計(jì)算機(jī)、若任何一種嵌入式系統(tǒng)。
[0034]處理器210是用以執(zhí)行一或多個(gè)指令。例如，處理器210可為中央處理單兀(Central Processing Unit, CPU)、微處理器(Microprocessor)或數(shù)字信號(hào)處理器(Digital Signal Processor, DSP)。
[0035]存儲(chǔ)器220是用以儲(chǔ)存數(shù)據(jù)與指令。例如，存儲(chǔ)器220可為隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(random access memory)、閃存(Flash)或其它的存儲(chǔ)器。
[0036]在此實(shí)施例中，存儲(chǔ)器220中儲(chǔ)存有多個(gè)指令，處理器210會(huì)執(zhí)行這些指令以接收影像231~232并且輸出影像241~242。影像231~232可組成立體影像，即影像231的視角不同于影像232的視角。例如，影像231是代表左眼的影像(亦稱第一影像)、而影像232是代表右眼的影像(亦稱第二影像)。處理器210會(huì)調(diào)整影像231~232中多個(gè)像素的位置而產(chǎn)生影像241~242，其是用以顯示在一個(gè)立體顯示器上。 [0037]圖3是根據(jù)第一實(shí)施例繪示將差異圖分為多個(gè)圖層的示意圖。
[0038]請(qǐng)參照?qǐng)D3，處理器210會(huì)先取得影像231與影像232之間的差異圖(disparitymap) 200。例如，處理器210會(huì)取得影像231的一個(gè)像素，此像素是對(duì)應(yīng)于影像232的一個(gè)像素。處理器210會(huì)根據(jù)這兩個(gè)像素的位置產(chǎn)生一個(gè)差異值，其可代表某一個(gè)對(duì)象的景深(depth)。處理器210會(huì)對(duì)影像231中每一個(gè)像素取得對(duì)應(yīng)的差異值，藉此產(chǎn)生差異圖300。換言之，在此實(shí)施例中，差異圖300是對(duì)應(yīng)于影像231，差異圖300中包括了影像231的景深信息。然而，在其它實(shí)施例中，差異圖300也可以是對(duì)應(yīng)于影像232，并且差異圖300是包括了影像232的景深信息，本發(fā)明并不在此限。
[0039]接著，處理器210會(huì)根據(jù)差異圖300中的多個(gè)差異值將差異圖300分為多個(gè)圖層(layer)，而每一個(gè)圖層代表不同的景深。例如，處理器210會(huì)根據(jù)這些差異值執(zhí)行中間位移(mean-shift)算法、正規(guī)化分割(Normalized Cuts)算法或隨機(jī)漫步者影像分割(Random Walker Segmentation)算法將差異圖300分為多個(gè)圖層。
[0040]以中間位移算法為例，處理器210會(huì)在差異圖300中設(shè)定多個(gè)起始點(diǎn)，并且根據(jù)差異圖300中的差異值對(duì)每一個(gè)起始點(diǎn)執(zhí)行一個(gè)均值平移算法，藉此取得多個(gè)終點(diǎn)。均值平移算法是用以根據(jù)一個(gè)核心(kernel)或?yàn)V波器，從起始點(diǎn)出發(fā)，每次移動(dòng)一小段距離，最后停在差異圖300中差異值相對(duì)較小或較大的位置，而最后停下來(lái)的位置即是上述的終點(diǎn)。一般來(lái)說(shuō)，在一個(gè)對(duì)象中的多個(gè)起始點(diǎn)會(huì)停在同一個(gè)終點(diǎn)附近，所以處理器210會(huì)根據(jù)所計(jì)算出的終點(diǎn)將差異圖300分為多個(gè)圖層。例如，差異圖300被分為圖層310與圖層320。
[0041]然而，在其它實(shí)施例中，處理器210也可以計(jì)算每?jī)蓚€(gè)差異值之間的相似度，并且根據(jù)這些相似度將差異圖300分為多個(gè)圖層。此相似度是根據(jù)差異值的大小、位置或者是鄰居(neighbor)色彩信息所計(jì)算。具體來(lái)說(shuō)，當(dāng)兩個(gè)差異值的大小越接近時(shí)，此兩個(gè)差異值之間的相似度越大。或者，當(dāng)兩個(gè)差異值的位置越接近時(shí)，此兩個(gè)差異值之間的相似度越大。另一方面，一個(gè)差異值會(huì)包括一或多個(gè)鄰居差異值，而這些鄰居差異值對(duì)應(yīng)在影像231或232上的色彩信息(即，亮度或是彩度)即是鄰居色彩信息。當(dāng)兩個(gè)差異值的鄰居色彩信息越接近時(shí)，這兩個(gè)差異值之間的相似度也會(huì)越大。其中，一個(gè)差異值的鄰居差異值可以是與此差異值相鄰的其它差異值，或者是由馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(Markov random field)所定義，本發(fā)明并不在此限。當(dāng)兩個(gè)差異值之間的相似度越大時(shí)，這兩個(gè)差異值越有可能會(huì)被分為一個(gè)圖層。然而，處理器210也可以使用其它的影像分割(image segmentation)與分群(clustering)的算法計(jì)算出多個(gè)圖層，本發(fā)明并不限制產(chǎn)生圖層的算法也不限制所產(chǎn)生的圖層的個(gè)數(shù)。
[0042]處理器210會(huì)根據(jù)差異圖300中的圖層，取得影像231?232中對(duì)應(yīng)的圖層。例如，在影像231中，圖層331是對(duì)應(yīng)于圖層310，而圖層332是對(duì)應(yīng)于圖層320。在影像232中，圖層341是對(duì)應(yīng)于圖層310、而圖層342是對(duì)應(yīng)于圖層320。在此，影像231中的圖層331?332亦被稱為第一圖層，而影像232中的圖層341?342亦被稱為第二圖層。
[0043]在此實(shí)施例中，處理器210會(huì)以圖層為單位來(lái)改變影像231?232中像素的位置。也就是說(shuō)，一個(gè)圖層中所有的像素會(huì)位移相同的距離。并且，處理器210會(huì)將每一個(gè)圖層的位移設(shè)定為變量，根據(jù)這些變量產(chǎn)生多個(gè)成本(cost)，并且根據(jù)這些成本執(zhí)行一個(gè)最佳化算法，藉此計(jì)算出這些變量的值。
[0044]具體來(lái)說(shuō)，處理器210會(huì)根據(jù)第一圖層331?332中第i個(gè)第一圖層的一個(gè)像素在X方向的位移與第二圖層341?342中第i個(gè)第二圖層的一個(gè)像素在X方向的位移產(chǎn)生一個(gè)第一差距，并且根據(jù)第一差距產(chǎn)生第一成本，其中i為正整數(shù)。在此，第i個(gè)第一圖層與第i個(gè)第二圖層是對(duì)應(yīng)到差異圖300中的同一個(gè)圖層。在第一實(shí)施例中，第一差距是第i個(gè)第一圖層的該像素在X方向的位移與第i個(gè)第二圖層的該像素在X方向的位移之間的差距，但本發(fā)明并不在此限。在另一實(shí)施例中，第一差距也可以是第i個(gè)第一圖層的該像素在X方向被位移以后的位置與第i個(gè)第二圖層的該像素在X方向被位移以后的位置之間的差距。當(dāng)?shù)谝徊罹嗪艽?或很小)時(shí)，表示經(jīng)過(guò)位移之后的第一影像與第二影像若被大腦合成在距離屏幕太遠(yuǎn)的位置，此時(shí)第一成本會(huì)被增加。
[0045]在一實(shí)施例中，處理器210會(huì)根據(jù)第一差距、第i個(gè)第一圖層所對(duì)應(yīng)的多個(gè)差異值的平均值與第i個(gè)第二圖層所對(duì)應(yīng)的多個(gè)差異值的平均值產(chǎn)生該第一成本。此外，若第i個(gè)第一圖層(或第二圖層)中所有的像素在X方向上的位移皆相同，則可以用一個(gè)圖層在X方向的位移來(lái)表示其中所有像素在X方向上的位移。例如，第一成本可寫(xiě)成以下方程式⑴。
【權(quán)利要求】
1.一種立體影像的調(diào)整方法，用于一影像處理裝置，其特征在于，該調(diào)整方法包括: 取得一第一影像與一第二影像之間的一差異圖，其中該第一影像的一視角不同于該第二影像的一視角，并且該差異圖包括多個(gè)差異值； 根據(jù)該多個(gè)差異值將該差異圖分為多個(gè)圖層，其中該多個(gè)圖層是對(duì)應(yīng)于該第一影像的多個(gè)第一圖層，并且該多個(gè)圖層是對(duì)應(yīng)于該第二影像的多個(gè)第二圖層； 根據(jù)該多個(gè)第一圖層中第i個(gè)第一圖層的一像素在一X方向的一位移與該多個(gè)第二圖層中第i個(gè)第二圖層的一像素在該X方向的一位移產(chǎn)生一第一差距，并根據(jù)該第一差距產(chǎn)生一第一成本，其中i為正整數(shù)； 根據(jù)該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向的該位移與該多個(gè)第一圖層中第j個(gè)第一圖層的一像素在該X方向的一位移之間的一差距，以及該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向的該位移與該多個(gè)第二圖層中第j個(gè)第二圖層的一像素在該X方向的一位移之間的一差距，產(chǎn)生一第二成本，其中j為正整數(shù)，并且j不同于i ; 至少根據(jù)該第一成本與該第二成本執(zhí)行一最佳化算法，以取得該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向的該位移以及該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向的該位移；以及 根據(jù)該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向的該位移調(diào)整該第i個(gè)第一圖層的該像素的一位置，并且根據(jù)該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向的該位移調(diào)整該第i個(gè)第二圖層的該像素的一位置。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所 述的調(diào)整方法，其特征在于，其中根據(jù)該多個(gè)差異值將該差異圖分為多個(gè)圖層的步驟包括: 根據(jù)該多個(gè)差異值執(zhí)行一中間位移算法、一正規(guī)化分割算法或一隨機(jī)漫步者影像分割算法將該差異圖分為該多個(gè)圖層。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的調(diào)整方法，其特征在于，其中根據(jù)該多個(gè)差異值將該差異圖分為多個(gè)圖層的步驟包括: 根據(jù)該多個(gè)差異值彼此之間的多個(gè)相似值將該差異圖分為該多個(gè)圖層，其中該多個(gè)相似值是根據(jù)各該多個(gè)差異值的一大小、一位置、或一鄰居色彩信息所計(jì)算。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的調(diào)整方法，其特征在于，其中該第一差距是該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向的該位移與該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向的該位移之間的差距，其中產(chǎn)生該第一成本的步驟包括: 根據(jù)該第一差距、該第i個(gè)第一圖層所對(duì)應(yīng)的該多個(gè)差異值的一平均值與該第i個(gè)第二圖層所對(duì)應(yīng)的該多個(gè)差異值的一平均值產(chǎn)生該第一成本。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的調(diào)整方法，其特征在于，其中該第一差距是該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向被位移后的一位置與該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向被位移后的一位置之間的差距，其中產(chǎn)生該第一成本的步驟還包括: 若該第一差距小于一第一預(yù)設(shè)值，增加該第一成本；以及 若該第一差距大于一第二預(yù)設(shè)值，增加該第一成本，其中該第一預(yù)設(shè)值與該第二預(yù)設(shè)值是根據(jù)一屏幕寬度所設(shè)定。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的調(diào)整方法，其特征在于，還包括: 取得該多個(gè)第一圖層中第i+Ι個(gè)第一圖層在該X方向的一平移與該多個(gè)第二圖層中第i+Ι個(gè)第二圖層在該X方向的一平移之間的一第二差距；以及根據(jù)該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向的一平移與該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向的一平移之間的差距與該第二差距之間的一差距，產(chǎn)生一第三成本， 其中至少根據(jù)該第一成本與該第二成本執(zhí)行該最佳化算法的步驟包括: 根據(jù)該第一成本、該第二成本與該第三成本執(zhí)行該最佳化算法。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的調(diào)整方法，其特征在于，還包括: 根據(jù)該第i個(gè)第一圖層的該像素在一y方向被位移后的一位置與該第i個(gè)第二圖層的該像素在該y方向被位移后的一位置之間的一第三差距，產(chǎn)生一第四成本。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的調(diào)整方法，其特征在于，還包括: 根據(jù)該多個(gè)第一圖層中的第η個(gè)第一圖層的一平移產(chǎn)生一第五成本，其中η為正整數(shù)， 其中，至少根據(jù)該第一成本與該第二成本執(zhí)行該最佳化算法的步驟包括: 根據(jù)該第一成本、該第二成本、該第三成本、該第四成本與該第五成本執(zhí)行該最佳化算法，以取得該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向的該位移與在該I方向的該位移、該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向的該位移與在該I方向的該位移， 該調(diào)整方法還包括: 根據(jù)該第i個(gè)第一圖層的該像素在該y方向的該位移調(diào)整該第i個(gè)圖層的該像素的該位置，并且根據(jù)該第i個(gè)第二圖層的該像素在該y方向的該位移調(diào)整該第i個(gè)第二圖層的該像素的該位置。
9.一種影像處理裝置，其特征在于，包括: 用于取得一第一影像與一第二影像之間的一差異圖的模塊，其中該第一影像的一視角不同于該第二影像的一視角，并且該差異圖包括多個(gè)差異值； 用于根據(jù)該多個(gè)差異值將該差異圖分為多個(gè)圖層的模塊，其中該多個(gè)圖層是對(duì)應(yīng)于該第一影像的多個(gè)第一圖層，并且該多個(gè)圖層是對(duì)應(yīng)于該第二影像的多個(gè)第二圖層； 用于根據(jù)該多個(gè)第一圖層中第i個(gè)第一圖層的一像素在一X方向的一位移與該多個(gè)第二圖層中第i個(gè)第二圖層的一像素在該X方向的一位移產(chǎn)生一第一差距，并根據(jù)該第一差距產(chǎn)生一第一成本的模塊，其中i為正整數(shù)； 用于根據(jù)該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向的該位移與該多個(gè)第一圖層中第j個(gè)第一圖層的一像素在該X方向的一位移之間的一差距，以及該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向的該位移與該多個(gè)第二圖層中第j個(gè)第二圖層的一像素在該X方向的一位移之間的一差距，產(chǎn)生一第二成本的模塊，其中j為正整數(shù)，并且j不同于i; 用于至少根據(jù)該第一成本與該第二成本執(zhí)行一最佳化算法，以取得該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向的該位移以及該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向的該位移的模塊；以及 用于根據(jù)該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向的該位移調(diào)整該第i個(gè)第一圖層的該像素的一位置，并且根據(jù)該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向的該位移調(diào)整該第i個(gè)第二圖層的該像素的一位置的模塊。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的影像處理裝置，其特征在于，其中用于根據(jù)該多個(gè)差異值將該差異圖分為多個(gè)圖層的模塊包括: 用于根據(jù)該多個(gè)差異值執(zhí)行一中間位移算法、一正規(guī)化分割算法或一隨機(jī)漫步者影像分割算法將該差異圖分為該多個(gè)圖層的模塊。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的影像處理裝置，其特征在于，其中用于根據(jù)該多個(gè)差異值將該差異圖分為多個(gè)圖層的模塊包括: 用于根據(jù)該多個(gè)差異值彼此之間的多個(gè)相似值將該差異圖分為該多個(gè)圖層，其中該多個(gè)相似值是根據(jù)各該多個(gè)差異值的一大小、一位置、或一鄰居色彩信息所計(jì)算的模塊。
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的影像處理裝置，其特征在于，其中該第一差距是該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向的該位移與該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向的該位移之間的差距，其中用于產(chǎn)生該第一成本的模塊包括: 用于根據(jù)該第一差距、該第i個(gè)第一圖層所對(duì)應(yīng)的該多個(gè)差異值的一平均值與該第i個(gè)第二圖層所對(duì)應(yīng)的該多個(gè)差異值的一平均值產(chǎn)生該第一成本的模塊。
13.根據(jù)權(quán)利要求9所述的影像處理裝置，其特征在于，其中該第一差距是該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向被位移后的一位置與該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向被位移后的一位置之間的差距，其中用于產(chǎn)生該第一成本的模塊還包括: 用于若該第一差距小于一第一預(yù)設(shè)值，增加該第一成本的模塊；以及 用于若該第一差距大于一第二預(yù)設(shè)值，增加該第一成本的模塊，其中該第一預(yù)設(shè)值與該第二預(yù)設(shè)值是根據(jù)一屏幕寬度所設(shè)定。
14.根據(jù)權(quán)利要求9所述的影像處理裝置，其特征在于，還包括: 用于取得該多個(gè)第一圖層中第i+Ι個(gè)第一圖層在該X方向的一平移與該多個(gè)第二圖層中第i+Ι個(gè)第二圖層在該X方向的一平移之間的一第二差距的模塊；以及 用于根據(jù)該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向的一平移與該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向的一平移之間的差距與該第二差距之間的一差距，產(chǎn)生一第三成本的模塊， 其中用于至少根據(jù)該第一成本 與該第二成本執(zhí)行該最佳化算法的模塊包括: 用于根據(jù)該第一成本、該第二成本與該第三成本執(zhí)行該最佳化算法的模塊。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的影像處理裝置，其特征在于，還包括: 用于根據(jù)該第i個(gè)第一圖層的該像素在一 y方向被位移后的一位置與該第i個(gè)第二圖層的該像素在該y方向被位移后的一位置之間的一第三差距，產(chǎn)生一第四成本的模塊。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的影像處理裝置，其特征在于，還包括: 用于根據(jù)該多個(gè)第一圖層中的第η個(gè)第一圖層的一平移產(chǎn)生一第五成本的模塊，其中η為正整數(shù)， 其中，用于至少根據(jù)該第一成本與該第二成本執(zhí)行該最佳化算法的模塊包括: 用于根據(jù)該第一成本、該第二成本、該第三成本、該第四成本與該第五成本執(zhí)行該最佳化算法，以取得該第i個(gè)第一圖層的該像素在該X方向的該位移與在該y方向的該位移、該第i個(gè)第二圖層的該像素在該X方向的該位移與在該I方向的該位移的模塊， 該影像處理裝置還包括: 用于根據(jù)該第i個(gè)第一圖層的該像素在該y方向的該位移調(diào)整該第i個(gè)圖層的該像素的該位置，并且根據(jù)該第i個(gè)第二圖層的該像素在該y方向的該位移調(diào)整該第i個(gè)第二圖層的該像素的該位置的模塊。
【文檔編號(hào)】H04N13/00GK103888744SQ201210563013
【公開(kāi)日】2014年6月25日 申請(qǐng)日期:2012年12月21日 優(yōu)先權(quán)日:2012年12月21日
【發(fā)明者】李東穎, 林明萱, 賴尚宏, 江銘峰 申請(qǐng)人:聯(lián)詠科技股份有限公司, 清華大學(xué)