CN102821299A - 半自动3d立体像差光标 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了半自动3D立体像差光标。本发明的实施例提供用于容易地测量处于测试中的3D图像的所选区域内的像差的“像差光标”。在操作中,用户利用鼠标、键盘、或其他用户接口设备将限定像差光标的窗口放置在处于测试中的3D图像的所选区域之上。随后自动地计算在所述窗口内包含的图像片段的平均像差值,并且将其报告给用户。

Description

半自动3D立体像差光标
技术领域
本发明涉及视频测试和测量仪器,并且更特别地涉及用于三维(3D)图像的像差(disparity)测量。 
背景技术
相关申请的交叉引用 
本申请要求2011年4月8日提交的标题为“SEMI-AUTOMATIC 3D STEREOSCOPIC DISPARITY CURSOR”的美国临时专利申请No. 61/473,396的权益,其被结合在此以作参考。
现有技术的立体3D测量方法利用下列方法中的一种或多种来确定左(L)与右(R)眼图像的对应图像片段之间的水平偏移(也被称作“像差”或“像素偏移”): 
1)找到同时在L和R图像中的对应图像分量,并且测量与图像的任一边缘的水平位置的像素的差。所得到的差就是像素像差。
2)利用第一水平可调节垂直线来标记一个图像(L或R)上的图像片段,并且然后利用第二水平可调节垂直线来标记另一图像中的对应图像片段。读出于是指示每条垂直线的水平偏移的差以作为像差。 
可以通过下列方法中的一种或多种来增强对于上述方法的使用,以把L和R图像组合成单个图像以允许如上面的方法中那样但是仅仅利用单个图像来测量像差: 
1)把两个图像相减(L-R或R-L)以产生差图像,其中像差和边缘强度产生非零差以更容易地识别出用于像差测量的图像片段。
2)把所述图像相加(或者原样相加,或者利用边缘增强或检测)以产生双图像,以便更容易地识别出用于像差测量的图像片段。 
3)如在立体影像(anaglyph)3D中那样将L和R图像伪色化以产生L和R的叠加图像,其中彩色边纹由于像差而更容易标识出图像片段偏移。 
发明内容
本发明的实施例提供用于容易地测量处于测试中的3D图像的所选区域内的像差的“像差光标”。在操作中,用户利用鼠标、键盘、或其他用户接口设备将限定像差光标的窗口放置在处于测试中的3D图像的所选区域之上。随后自动地计算在所述窗口内包含的图像片段的平均像差值,并且将其报告给用户。 
当结合所附权利要求书和附图阅读时,本发明的目的、优点、以及其他新颖特征通过下面的详细描述而变得显而易见。 
附图说明
图1描绘根据本发明一个实施例的具有像差光标的视频测试和测量仪器的第一显示视图。 
图2描绘根据本发明一个实施例的具有像差光标的视频测试和测量仪器的第二显示视图。 
图3描绘根据本发明一个实施例的具有像差光标的视频测试和测量仪器的第三显示视图。 
图4描绘附录中的左图像,其中光标在盒子上。
图5描绘附录中的右图像,其中光标在盒子上。
图6描绘对应于每种偏移方法的作为偏移值(像差)的函数的累计值的曲线图。
图7描绘利用最佳偏移的差窗口的左-右的绝对值,其中Dx=-11。
具体实施方式
本发明的实施例提供用于容易地测量处于测试中的3D图像的所选区域内的像差的“像差光标”。在操作中,用户利用鼠标、键盘、或其他用户接口设备将限定像差光标的窗口放置在处于测试中的3D图像的所选区域之上。随后自动地计算在所述窗口内包含的图像片段的平均像差值,并且将其报告给用户。可以以各种方式报告平均像差,例如通过将其显示在数值读出中,通过改变像差光标的外观(下面将更详细地描述)等等。可以用像素或其他单位来报告平均像差。这于是实现了对于局部化像差的半自动测量,从而用户通过视觉的方式选择将要测量的立体图像对的图像片段或分量。 
在一些实施例中,像差光标的外观被改变以提供窗口内的平均像差的视觉指示。举例来说,可以用指示平均像差值的颜色来填充所述窗口。 
在一些实施例中,像差光标的外观被改变以提供平均像差值的估计的质量的视觉指示。举例来说,可以用表示经偏移的L和R图像的差的绝对值的图像来填充所述窗口,从而提供最优偏移的估计的良好程度的指示(下面将更详细地描述)。 
在一些实施例中,像差光标被覆盖在作为L与R的组合的单个图像上,其中该单个图像例如是通过上面讨论的方法之一产生的。在其他实施例中,使用两个完全相同的像差光标(一个在L图像上,并且一个在R图像上),以共同定位将在其中测量像差的所期望的图像片段。 
可以以各种方式计算平均像差。在一些实施例中,通过把由像差光标限定的左图像和右图像相对于彼此偏移直到这两个图像之间的差被最小化来确定平均像差值。下面是这样的搜索算法的实例: 
1)从包含在窗口内的像素产生两个像素阵列,一个来自L图像亮度(Ly),以及另一个来自R图像亮度(Ry)。如果期望的话,可以从Luma(Y)或R、G或B分量中提取这两个阵列。每次移动窗口时,阵列Ly和Ry就被更新。
2)阵列之一被水平地偏移(或者可替换地对于垂直像差被垂直地偏移),同时对于给定偏移值计算每个像素之间的差的绝对值,并且随后把所述窗口中的所有像素的差累计成对应于该偏移的单个值。这可以通过将Ly偏移跨过Ry或者将Ry偏移跨过Ly或者全部二者来实现。可替换地,不是累计像素差的绝对值,而是可以进行像素差平方的累计或均值或者某种其他方法来找到偏移值的最优估计。对于像差搜索范围内的所有水平偏移值都进行这一操作。 
3)所使用的产生所述差的最小累计绝对值的偏移于是指示对于包含在所述窗口内的像素的像差的最佳匹配。 
优选的是,在相反方向上执行相同数量的两个偏移(即Ly跨过Ry,并且随后Ry跨过Ly),并且随后找到所述差的所得到的累计绝对值的乘积的最小值,正如步骤2中那样。所使用的具有最小乘积的偏移变为所指示的像差,正如上面的步骤3中那样。 
还优选的是,对于具有最小累计值的所指示的偏移,在覆盖图像的所述窗口内指示从上面的步骤2所得到的像素差。这样用户就具有关于在步骤3中指示的值的有用程度的反馈。 
所附的附录说明利用了Mathcad编程语言的上述方法的实施。 
图1描绘根据本发明一个实施例的具有像差光标的视频测试和测量仪器的显示。所述显示被划分成四个贴片(tile),其中左上贴片描绘处于测试中的3D图像的左图像105,左下贴片描绘处于测试中的3D图像的右图像110,右下贴片描绘处于测试中的3D图像的立体影像115,并且右上贴片描绘处于测试中的3D图像的亮度差115。右上贴片还描绘位于树的左边缘的像差光标125以及数值读出130。 
在图1中,由像差光标125定界的窗口跨越树干的左侧。读出130指示,需要左图像在右图像上的-17像素的偏移以使窗口内的内容的差的绝对值达到最小值。像差光标125内的区域是黑色的,这指示经偏移的L和R图像的差的绝对值近似为零,或者换句话说,找到了良好的最小值。 
在图2中,像差光标125被移动到所述树干的右侧。再次,读出130指示-17像素的像差,并且像差光标125内的区域是黑色的,这指示获得了最优偏移的良好估计。 
在图3中,像差光标125被移动到其位置比树干进一步远离观看者的树枝。现在,读出130指示-10像素像差的值。再次,像差光标125内的区域是黑色的,这指示获得了最优偏移的良好估计。 
数值读出可以位于所述显示的任何部分中。在一些实施例中,所述读出位于像差光标附近或其内,并且读出的位置跟踪像差光标的移动。 
像差光标可以是任何形状。它可以是矩形的(如附图中所示)、圆形的、不规则形状等等。 
在一些实施例中,用户例如可以通过“拖动”所述窗口的边缘来调节像差光标的尺寸和/或形状。 
在其他实施例中,为用户自动地确定像差光标的尺寸和/或形状,以便提供精确的像差测量。举例来说,像差搜索算法可以调节窗口的尺寸以便获得更尖锐的(sharp)最小值。 
在一些实施例中,在提取Ly和Ry窗口之前对所述两个(L和R)亮度图像进行边缘滤波,以便帮助像差搜索算法找到更尖锐的最小值。所述边缘滤波器可以是任何边缘或梯度滤波器,比如Sobel滤波器、Roberts滤波器等等。 
像差光标提供几个优点,比如: 
1)在处于测试中的图像包含具有不同像差值的许多对象的情况下,可以调节窗口的形状和/或尺寸以仅仅集中于将要测量的图像片段。
2)在用户对处于测试中的图像的仅仅特定片段内的平均像差感兴趣的情况下,用户可以将窗口移动到该片段。 
3)在处于测试中的图像包含其中像差测量将是无用的或不明确的区域的情况下,用户可以将窗口移动到处于测试中的图像的其中像差测量提供有意义的结果的那些部分。 
4)用户可以在窗口内看到对于所指示的偏移获得了何种程度的图像差。举例来说,窗口内的完全黑色区域指示,所指示的偏移导致了Ly与Ry分量的几乎完全的相减。 
在这里所描述的像差光标可用于任何像差测量应用,例如运行诸如可以从Tektronix, Inc. of Beaverton,Oregon获得的VQS1000视频质量分析软件之类的软件应用的计算机。VQS1000视频质量分析软件是用于体验质量(QoE)监视、网络性能优化、以及对于广播递送问题的远程的服务中诊断的有用工具。 
从前述的讨论将认识到,本发明代表了视频测试和测量仪器领域内的重要进展。虽然出于说明的目的已经示出并描述了本发明的特定实施例,但是将会理解,在不背离本发明的范围和精神的情况下可以做出各种修改。因此,本发明应当只由所附权利要求书来限定。 
附录
给定具有相同光标位置和尺寸的左图像和右图像:
光标尺寸: 
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE001
  
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE002
    
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE003
   
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE004
光标位置:
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE005
     
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE006
步骤1)对两个图像进行滤波以锐化边缘
h边缘滤波器:
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE007
      
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE009
步骤2)创建每个经滤波的图像的窗口
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE010
    
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE011
步骤3)利用R的范围在R上偏移L并在L上偏移R,并且累计每个窗口中的差的绝对值。
偏移变量:
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE012
    
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE013
   
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE014
在0,N-1之间截取:
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE015
   
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE016
在右图像之上偏移左图像:
负像差:
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE017
正像差:
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE018
在左图像之上偏移右图像:
负像差:
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE019
正像差:
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE020
组合正和负像差以产生两个向量:
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE021
  
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE022
步骤4)绘制两个向量并且确定对应于最低最小值的偏移值(像差)
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE023
   
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE024
 
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE025
找到最佳最小值的索引的搜索算法: 
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE026
        搜索算法检查每个偏移向量以找到具有最低最小值的一个,并且使用该最小值的索引。它还检查最大值与最小值的比以确保其超出阈值,以避免报告没有明确定义的像差值。在最大值与最小值的比低于阈值的情况下,报告标志值99。
从乘积得到的最佳像差估计:
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE027
       
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE028
步骤5)利用所估计的像差(Dx)创建差的绝对值的窗口并且覆盖在图像之上。将它作为负像以增强覆盖可见性。
    
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE030
将光标定位在差图像上:    
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE032
Figure DEST_PATH_DEST_PATH_IMAGE033

Claims (10)

1. 一种测试和测量仪器,包括:
用于选择处于测试中的三维图像的区域的像差光标;以及
用于向用户报告所选区域的平均像差值的装置。
2. 如权利要求1所述的测试和测量仪器,其中,用于报告平均像差值的所述装置包括数值读出。
3. 如权利要求1所述的测试和测量仪器,其中,用于报告平均像差值的所述装置包括用于改变所述像差光标的外观的装置。
4. 如权利要求1所述的测试和测量仪器,还包括用于改变所述像差光标的外观以提供所述平均像差值的估计的质量的视觉指示的装置。
5. 如权利要求1所述的测试和测量仪器,其中,所述像差光标被覆盖在作为左图像与右图像的组合的单个图像上。
6. 如权利要求1所述的测试和测量仪器,其中,所述像差光标包括两个像差光标,其中一个被覆盖在左图像上,以及另一个被覆盖在右图像上。
7. 如权利要求1所述的测试和测量仪器,其中,所述像差光标的尺寸和/或形状由用户规定。
8. 如权利要求1所述的测试和测量仪器,其中,所述像差光标的尺寸和/或形状由所述测试和测量仪器为用户确定。
9. 如权利要求1所述的测试和测量仪器,其中,通过把由所述像差光标限定的左图像和右图像相对于彼此偏移直到这两个图像之间的差被最小化,来确定所述平均像差值。
10. 如权利要求9所述的测试和测量仪器,其中,对所述左图像和右图像进行边缘滤波,以便提供所述平均像差值的更精确的估计。
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Granted publication date: 20160713

Termination date: 20180406