CN103973993A - 影像合成装置及方法 - Google Patents

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CN103973993A CN201410043705.1A CN201410043705A CN103973993A CN 103973993 A CN103973993 A CN 103973993A CN 201410043705 A CN201410043705 A CN 201410043705A CN 103973993 A CN103973993 A CN 103973993A
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Abstract

本发明揭露一种影像合成装置及方法。该影像合成方法包含以下步骤:接收多个影像,该多个影像包含至少局部共同的景物;对影像执行分析,以确定影像的至少一个影像特征;借由在影像之间对比影像特征而确定至少二个子区域;确定选自该多个影像中至少二个来源影像的至少二个部分影像,该多个部分影像包含上述子区域;借由组合部分影像而产生合成影像;以及将合成影像提供给使用者。

Description

影像合成装置及方法
技术领域
本发明是关于影像合成装置及方法;更具体而言,本发明是关于借由合成多个不同来源影像的多个部分而产生合成影像的影像合成装置及方法。
背景技术
数字影像拍摄装置/单元(例如,数字照相机移动装置)已快速发展为具有更佳的功能及效能,且能够在相对短的时间内拍摄多个影像。使用者可执行高速连拍模式(burst mode)以自动地或人工地拍摄系列影像。通常,此系列拍摄到的影像具有相同的景物及物体。一旦获得此系列影像,便可进一步处理系列影像以产生具有特定效果或构成的合成影像。
影像合成是指借由合成二个或更多个影像的不同部分而产生具有所需效果的令人满意的合成影像。尽管许多用于合成影像的技术及应用已被开发,但大多数是处理取自不同景象的影像,因此着重于对用于合成的区域进行精确切割以及在所合成区域的边界处进行颜色混合(color blending)。此外,对于这些传统影像合成技术,通常可轻易辨识出欲被合成的区域。
事实上,影像中的所需区域,其信息通常不完整,或是带有噪声,故欲被合成的区域常常不易辨识。换言之,初始获得的区域有可能有很大一部分是不需要的或不想要的像素,但却少了一大部分需要的像素。此外,这些区域可能会与其他影像中的对应部分存在显著的重叠。尽管这些被辨识出来且用于合成的区域可能不精确,但传统影像合成技术并未加以处理。虽然已知的图像分割(graph-cut)框架技术可能可以处理这类问题,但因为图像分割具有存储密集型(memory-intensive)的本质,故无法在中等计算平台上处理高解析度影像,因而使得将图像分割技术用于媒体并非是可行的解决方案。此外,这类最佳化方法对于进一步的调整及评估而言,常常不直观。
因此,本领域仍亟需一种可处理辨识性较差区域的高效影像合成技术。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供影像合成装置及方法。
本发明的影像合成装置包含一接口模块、一可信度分析模块、一子区域撷取模块、一来源确定模块以及一子区域生长模块。该接口模块用以接收多个影像,其中这些影像已被对齐且被界定了多个位置,且各该影像在各该位置处包含一像素。该可信度分析模块用以计算各该影像的各该像素的一可信度值。该子区域撷取模块用以根据这些可信度值而抑制这些位置的一部分,并根据未被抑制的位置而确定一合成影像的多个子区域。该来源确定模块用以确定各该子区域的一来源,其中各该来源为这些影像其中之一。该子区域生长模块用以生长这些子区域,直至这些子区域填满该合成影像,且针对各该子区域进行以下运作:以对应的该来源的一对应子区域中的这些像素来填充该子区域。
本发明的影像合成方法由一计算装置执行,且包含以下步骤:(a)接收多个影像,其中这些影像已被对齐且被界定了多个位置,各该影像在各该位置处包含一像素;(b)计算各该影像的各该像素的一可信度值;(c)根据这些可信度值而抑制这些位置的一部分;(d)根据未被抑制的位置而确定一合成影像的多个子区域;(e)确定各该子区域的一来源,其中各该来源为这些影像其中之一;(f)生长这些子区域,直至这些子区域填满该合成影像;以及(g)针对各该子区域进行以下步骤:以对应的该来源的一对应子区域中的这些像素来填充该子区域。
本发明的另一影像合成方法,由一影像处理单元执行,且包含以下步骤:(a)接收多个影像,这些影像包含至少局部共同的景物(partial common scene);(b)对这些影像执行分析,以确定这些影像的至少一个影像特征;(c)借由在这些影像之间对比该影像特征而确定至少二个子区域;(d)确定选自这些影像中至少二个来源影像的至少二个部分影像,该至少二个部分影像包含该至少二个子区域;(e)借由组合该至少二个部分影像而产生合成影像;以及(f)将合成影像提供至使用者。
简言之,本发明主要计算各该所输入影像的各该像素的一可信度值,根据这些可信度值而抑制这些位置的一部分,根据未被抑制的位置而确定一合成影像的多个子区域,自这些所输入影像确定各该子区域的一来源,生长这些子区域直至这些子区域填满该合成影像,以及在对应来源的一对应子区域中以这些像素填充各该子区域。
由上述说明可知,本发明抑制那些可能未被一子区域覆盖的位置,而非决定各位置是否应为子区域的一部分。因此,本发明所确定的子区域对于其应来自何张来源影像(或不应来自何张来源影像)而言具有强烈倾向,同时也能解决多个前景物体可能出现重叠的问题。由于能较正确地确定各子区域,因此之后能产生令人满意的合成影像。
在参阅附图及随后描述的实施方式后,所属技术领域具有通常知识者便可了解本发明的其它目的,以及本发明的技术手段及实施态样。
附图说明
图1A、图1B及图1C是描绘本发明的概念;
图2A是描绘第一实施例的影像合成装置的示意图;
图2B是描绘第一实施例的影像合成装置所接收的影像;
图2C是描绘欲生成合成影像时所确定的子区域,且所生成的该合成影像具有输入影像中所包含的移动物体;
图2D是描绘具有输入影像中所包含的移动物体的合成影像;
图2E描绘当欲生成空背景(clean plate)时所确定的子区域;
图2F描绘为一空背景的合成影像;
图3描绘第二实施例的影像合成方法的流程图;以及
图4描绘第三实施例的影像合成方法的流程图。
【附图标记说明】
1、2、3、4:影像
10:合成影像
10a、10b、10c、10d:子区域
20:影像合成装置
20a、20b、20c、20d、20e、20f:影像
21:接口模块
22a、……、22b:可信度值
23:可信度分析模块
24a、……、24b:子区域
25:子区域撷取模块
26a、……、26b:来源
27:来源确定模块
28:合成影像
29:子区域生长模块
S301、S303、S305、S307、S309、S311、S313:步骤
S401、S403、S405、S407、S409、S411:步骤
具体实施方式
以下将通过实施例来解释本发明之内容。然而,这些实施例并非用以限制本发明须在如这些实施例所述的任何特定的环境、应用或特殊方式方能实施。因此,有关这些实施例的说明仅为阐释本发明的目的,而非用以限制本发明。需说明者,于以下实施例及附图中,与本发明非直接相关的元件已省略而未绘示。
请参照图1A、图1B及图1C,其描绘本发明的概念。本发明的目的在于利用多个影像(例如,多个影像1、2、3、4)而产生一合成影像10。影像1、2、3、4是关于静止景物且可包含一或多个移动物体,而合成影像10可为影像1、2、3、4的空背景,或可为具有影像1、2、3、4中所包含的移动物体以及背景的影像。为达此目的,如图1A所示,本发明主要将合成影像10划分成若干子区域10a、10b、10c、10d,决定各该子区域10a、10b、10c、10d的像素来自影像1、2、3、4中的哪一个(例如,如图1B所示,决定子区域10a、10b、10c、10d分别来自影像1、2、3、4),并将该决定传递(propagate)至子区域10a、10b、10c、10d附近的像素。当二个成长中的子区域相遇时,可利用混合(blending)技术来结合来自二个来源影像的像素值。在传递之后,便完整地得到合成影像10。以下将阐述用于例示本发明的各种实施例。
本发明的第一实施例为影像合成装置20,其示意图是描绘于图2A中。影像合成装置20包含接口模块21、可信度分析模块23、子区域撷取模块25、来源确定模块27以及子区域生长模块29。可信度分析模块23电性连接至接口模块21及子区域撷取模块25,而来源确定模块27电性连接至子区域撷取模块25及子区域生长模块29。
接口模块21可为能够接收并传送数据的任何接口模块。可信度分析模块23、子区域撷取模块25、来源确定模块27以及子区域生长模块29各可由一单独处理单元或类似者达成。在某些其他实施例中,可信度分析模块23、子区域撷取模块25、来源确定模块27以及子区域生长模块29可被整合为一单个处理单元或类似者。然而,在本发明的其他实施例中,可信度分析模块23、子区域撷取模块25、来源确定模块27以及子区域生长模块29可被实施为能由一或多个硬件处理单元执行的软件程序或指令区段。
如图2B所示,接口模块21接收静止景物的多个影像20a、20b、20c、20d、20e、20f。影像20a、20b、20c、20d、20e、20f被界定了多个位置;换言之,各影像20a、20b、20c、20d、20e、20f在各位置处具有一像素。此外,各影像20a、20b、20c、20d、20e、20f的各像素具有一像素值。在本实施例中,影像20a、20b、20c、20d、20e、20f已被对齐,以使相对于静止景物的一部分的各对应点在各影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中将处于相同位置。
本文中应强调以下几点。首先,尽管在本实施例中接口模块21接收六个影像,但本发明并不限制接口模块21可接收的影像的数目。第二,本发明的影像合成装置可配备额外的影像对齐模块。对于此等实施例,接口模块21可接收尚未被对齐的影像,而影像对齐模块将对齐此等所接收的影像。
接着,可信度分析模块23计算各影像20a、20b、20c、20d、20e、20f的各像素的可信度值。可信度值可被理解为像素出现于合成影像28上的可能性。依合成影像28预期所具有的效果/内容(例如,空背景、多个物体等)而定,可信度分析模块23基于不同策略计算可信度值,以下将分别对其予以阐述。
当欲生成场景的空背景(即,合成影像28将为空背景)时,可信度分析模块23可借由计算位于影像20a、20b、20c、20d、20e、20f在相同位置上的像素值的统计数据,来采用共有背景估计技术。像素值出现越频繁,其所具有的可信度越高,此乃因可借由合成各该影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中所存在的多个背景区域而生成场景的空背景。下文将提供用于计算可信度值的二个具体范例;然而,需说明者,计算可信度值的方式并非仅限于以下二个范例。
在第一范例中,可信度分析模块23对各位置执行以下操作:(ⅰ)根据于该位置的这些像素的这些像素值,判断于该位置的各像素的出现频率;以及(ⅱ)将于该位置的这些像素的可信度值确定成与该位置的这些像素的出现频率正相关的值。各可信度值被进一步正规化为介于0与1间的一值,并接着借由将一减去各可信度值而得到更新。在第二范例中,可信度分析模块23对各该位置执行以下操作:(ⅰ)根据于该位置的这些像素的像素值而计算参考值,其中参考值可为中位值、平均值等等;以及(ⅱ)借由计算像素值与参考值的差,确定各像素的可信度值。类似地,各可信度值被进一步正规化为介于0与1间的一值,并借由将一减去各该可信度值而得到更新。如在该二个范例中所示,当欲生成场景的空背景时,可信度值必须借由将一减去该值而得到更新。如此一来,在子区域撷取模块25稍后所执行的一阶段中,更新后的可信度值是表示哪一影像不应被选取作为子区域的来源影像的倾向。在本实施例中,由于有六个影像20a、20b、20c、20d、20e、20f,故每个位置将有六个可信度值。
当欲生成具有影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中所包含的移动物体以一背景的合成影像28时,可信度分析模块23以相反的方式计算可信度值。以下提供用于计算可信度值的二个具体范例;然而,需说明者,计算可信度值的方式并非仅限于以下二个范例。
在第一范例中,可信度分析模块23对各位置执行以下操作:(ⅰ)根据于该位置的这些像素的像素值,判断于该位置的各像素的出现频率;以及(ⅱ)将于该位置的这些像素的可信度值确定成与该位置的这些像素的出现频率为负相关的值。在第二范例中,可信度分析模块23对各位置执行以下操作:计算于该位置的各像素的可信度值,此是借由自像素值减去参考影像(例如,空背景影像)于该位置的像素值而达成。在此二范例中,各该可信度值可被进一步正规化为介于0与1间的值。
在此需强调者,以下与子区域撷取模块25、来源确定模块27以及子区域生长模块29相关的阐述为本发明的核心。本发明的核心能大幅度地容忍在产生可信度值的过程中所生成的瑕疵及缺陷。具体而言,在本发明的影像合成方法中,传统影像合成技术中可能存在的常见问题(例如,不理想的影像对齐、不理想的背景/前景估计、欲合成区域的重叠或仅能获得粗略的使用者输入)全部都被考虑在内。
以下,为便于说明,假定在所有位置皆被处理之后形成可信度值22a、……、22b。应注意,可信度值越大,像素位于背景(或前景)中的可能性越大。各该影像20a、20b、20c、20d、20e、20f可更形成一可信度映射表(confidence map),该可信度映射表包含对应于所有像素的可信度值。然后,在合成阶段的像素抑制过程(即由子区域撷取模块25执行的操作)中,该可信度映射表可用以排除输入影像中非所需的像素。
接着,子区域撷取模块25基于可信度值22a、……、22b而确定合成影像28的多个子区域24a、……、24b。应注意,借由确定适当的子区域24a、……、24b,可减小或挽回在前处理阶段(即,影像对齐、可信度值计算等)中瑕疵及缺陷所产生的影响。
简言之,子区域撷取模块25确定对其应来自何来源影像(或不应来自何来源影像)显示出强烈倾向的子区域24a、……、24b,并同时处理多个前景物体可能出现的重叠问题。子区域撷取模块25根据可信度值22a、……、22b而抑制可能未被子区域覆盖的部分位置,并根据未被抑制的位置而确定合成影像28的多个子区域24a、……、24b,而非判断各位置是否应为子区域的部分。
依合成影像28预期所具有的效果/内容(例如,空背景、多个物体等)而定,子区域撷取模块25基于不同策略而确定合成影像28的子区域24a、……、24b,以下将分别对其予以阐述。
当欲生成具有影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中所包含的移动物体以及一背景的合成影像28时,子区域撷取模块25确定对其应来自何来源影像显示出强烈倾向的子区域24a、……、24b,并处理多个前景物体可能出现的重叠问题。子区域撷取模块25可分别根据以下三种标准(即第一标准、第二标准及第三/替换标准)或以其任何组合形式而抑制各位置。
就第一标准而言,子区域撷取模块25对各该位置执行以下操作:当该位置处影像20a、20b、20c、20d、20e、20f的像素的可信度值皆小于第一临限值时,抑制该位置。换言之,当位置处的可信度值皆小于第一临限值时,对应来自何来源影像无强烈倾向。因此,该位置被抑制。
就第二标准而言,那些被二或更多个高可信度前景物体重叠的位置会被处理。更具体而言,子区域撷取模块25对各位置执行以下操作:当于该位置的至少二个像素的可信度值高于第三临限值时,抑制该位置。第二标准抑制对其应来自何来源影像无强烈倾向的位置。
就第三标准而言,子区域撷取模块25对各该位置执行以下操作:(ⅰ)确定在该位置处具有最高可信度值的像素;(ⅱ)确定具有该最高可信度值的像素的一相邻像素;以及(ⅲ)当相邻像素的可信度值低于第二临限值时,抑制该位置。第三标准的目的是沿具有较高可信度物体的物体边缘而将此等重叠的物体分隔开。在某些其他实施例中,可由另一标准替换上述第三标准。就此替换标准而言,子区域撷取模块25对各该位置执行以下操作:(ⅰ)确定第一来源影像,第一来源影像包含在该位置具该最高可信度值的像素,且为这些影像其中之一;(ⅱ)确定第二来源影像,第二来源影像包含在该位置的相邻位置处具有最高可信度值的像素,且为这些影像其中之一;以及(ⅲ)当第一来源影像不同于第二来源影像且该相邻位置处的最高可信度值低于第二临限值时,抑制该位置。
利用上述第一及第二标准是为了在子区域生长模块29执行子区域生长步骤之前,确定对其应来自何来源影像未显示出强烈倾向的位置。同时,上述第二及第三标准处理发生于不同影像的区域间的重叠问题。由于第三标准易于沿具有较高可信度的区域的可信度边缘而切开重叠的区域,故第三标准能够处理各区域间的小面积重叠区域。但对于大范围的重叠,鉴于在前处理阶段所计算的可信度值可能含有噪声,故第三标准无法达成完美的切分。因此,执行额外步骤以检查被抑制的结果。
当欲生成空背景(即,合成影像28将为空背景)时,子区域撷取模块25确定对其不应来自何来源影像显示出强烈倾向的子区域24a、……、24b。此乃因为生成空背景,同一所需背景部分可能存在于二或更多个输入影像中。因此,主要关心的问题将为辨识应避免加入合成影像28中之前景部分。自此角度而言,所需用于生成空背景的子区域实际上十分类似于用于生成具有多个前景物体的影像的子区域。然而,为生成空背景,因在某些情形中二或更多个前景物体可由单个背景部分覆盖,故无需分隔重叠之前景物体。因此,子区域撷取模块25可分别根据上述第一及第三/替换标准或以其任何组合形式而抑制位置。
在子区域撷取模块25处理完所有位置之后,形成合成影像28的子区域24a、……、24b。应注意,各该子区域24a、……、24b是由未被抑制的位置的多个相连位置形成。
接着,来源确定模块27确定各子区域24a、……、24b的一来源。假定来源26a、……、26b分别被确定为子区域24a、……、24b的来源。各该来源为影像20a、20b、20c、20d、20e、20f其中之一。为达成更佳的表现,依合成影像28预期所具有的效果/内容(例如,一空背景、多个物体等)而定,来源确定模块27基于不同策略而确定各该子区域24a、……、24b的来源,以下将分别对其予以阐述。
当欲生成具有影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中所包含的移动物体以及背景的合成影像28时,来源确定模块27对各该子区域执行以下操作:(ⅰ)对各影像执行以下操作:借由该影像的对应子区域中的可信度值而计算影像的平均可信度值;以及(ⅱ)确定子区域的来源以作为具有最高平均可信度值的影像。
当欲生成空背景(即合成影像28将为空背景)时,来源确定模块27对各该子区域执行以下操作:(ⅰ)对各影像执行以下操作:借由影像的对应子区域中的可信度值而计算影像的平均可信度值;以及(ⅱ)以具有最低平均可信度值的影像作该子区域的该来源。
接着,子区域生长模块29用以生长子区域24a、……、24b,直至子区域24a、……、24b填满合成影像28,且用以在对应来源的对应子区域24a、……、24b中以像素填充各该子区域24a、……、24b。应注意,当二个正成长的子区域相遇时,可执行混合以组合来自二个来源影像的像素值。
请参照图2B、图2C及图2D。如图2B所示,影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中含有自一个位置横穿景物移动至另一位置的一人。当欲生成具有影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中所包含的移动物体以及背景的合成影像28时,由子区域撷取模块25基于上述第一标准、第二标准及第三/替换标准确定的子区域24a、……、24b如图2C所示。可观察到,作为结果的子区域24a、……、24b在影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中的某些影像中覆盖人的位置,小的重叠部分被切分开而大的重叠部分被合并。因此,如图2D所示,最终仅影像20a、20b、20c、20e中的人呈现于合成影像28中。尽管存在噪声的可信度值使得图2C中缺失某些背景位置(例如树)、篮球场线以及某些所需前景位置(例如影像20c中人的腿部及头部),但如图2D所示,此等问题得到解决而产生最终合意的合成影像28。
请参照图2B、图2E及图2F。当欲生成为一空背景的合成影像28时,由子区域撷取模块25基于上述第一标准及第三/替换标准所确定的子区域24a、……、24b如图2E所示,而最终的合成影像28如图2F所示。
请注意,在本实施例中,可自不同的来源影像产生背景影像及前景影像。在某些其他实施例中,可自另一接口模块(例如,触控屏幕)接收使用者输入。对于此等实施例,可借由使用者所指定的多个输入影像合成前景影像,且来源影像仅限于此等所指定的来源影像。
本发明的第二实施例为一种影像合成方法,其流程图例示于图3中。该影像合成方法由计算装置执行,例如第一实施例中的影像合成装置20。
首先,执行步骤S301,接收多个影像,其中这些影像已被对齐且被界定了多个位置。此外,各影像在各位置处包含一像素。接着,执行步骤S303,计算各影像的各像素的可信度值。更具体而言,步骤S303可采用与在第一实施例中所述相同的方式而计算可信度值,故不赘述。
接下来,执行步骤S305,根据可信度值而抑制这些位置的一部分。更具体而言,步骤S305可利用与在第一实施例中所述相同的方式而根据可信度值抑制这些位置的部分,故不赘述。接着,执行步骤S307,根据未被抑制的位置而确定合成影像的多个子区域。更具体而言,步骤S307可利用与在第一实施例中所述相同的方式而确定这些子区域,故不赘述。
接下来,执行步骤S309,确定各子区域的来源,其中各该来源为这些影像其中之一。具体而言,步骤S309可采用与在第一实施例中所述相同的方式而确定各子区域的来源,故不赘述。接着,执行步骤S311,生长子区域,直至子区域填满合成影像。随后,执行步骤S313,在对应来源的对应子区域中以像素填充各子区域。
除了上述步骤,第二实施例亦能执行第一实施例所描述的影像合成装置20的所有操作及功能。所属技术领域具有通常知识者可直接了解第二实施例如何基于上述第一实施例以执行此等操作及功能,故不赘述。
本发明的第三实施例为一种影像合成方法,其流程图例示于图4中。影像合成方法由计算装置执行,例如第一实施例中的影像合成装置20。
首先,执行步骤S401,接收多个影像,其中这些影像包含至少局部共同的景物。接着,执行步骤S403,对这些影像执行分析,以确定这些影像的至少一个影像特征。在某些其他实施例中,可借由以下步骤达成步骤S403:对这些影像执行影像对齐(图中未示出);以及在这些所对齐的影像中确定像素的多个可信度值(图中未示出)。应注意,计算可信度值的方式相同于第一实施例中所述的方式,故不赘述。随后,执行步骤S405,借由在这些影像之间对比该影像特征而确定至少二个子区域。在本发明的某些实施例中,可借由上述标准达成步骤S405。
接着,执行步骤S407,确定选自这些影像中至少二个来源影像的至少二个部分影像,其中该至少二个部分影像包含该至少二个子区域。应注意,在某些其他实施例中,该影像合成方法可执行另一步骤以提供该至少二个来源影像至一使用者(图中未示出),可执行另一步骤以经由使用者接口模块而接收使用者输入(图中未示出),以及执行另一步骤以根据使用者输入而确定来源影像(图中未示出)。借由此等步骤,可确定在步骤S407中所用的来源影像。
接下来,执行步骤S409,借由组合该至少二个部分影像而产生合成影像。在某些实施例中,步骤S409可以第一实施例中所述的方式而产生合成影像,故不赘述。接着,执行步骤S411,将该合成影像提供至使用者。
第二实施例及第三实施例中的影像合成方法可由储存于非暂时性机器可读取记录媒体(tangible machine-readable medium)中的电脑程序执行。当该电脑程序被载入计算装置中时,该计算装置将执行该电脑程序所包含的多个指令,以完成第二实施例及第三实施例中所述的所有步骤。非暂时性机器可读取记录媒体可为只读存储器(read only memory;ROM)、快闪存储器、软盘、硬盘、光碟(compact disk;CD)、随身碟、磁带、可由网络存取的数据库、或熟习此项技艺者所已知且具有相同功能的任何其他储存媒体。
简言之,本发明主要计算各输入影像的各像素的可信度值,根据可信度值而抑制位置的一部分,根据未被抑制的位置而确定合成影像的多个子区域,自输入影像确定各子区域的来源,生长子区域直至子区域填满合成影像,以及在对应来源的对应子区域中以像素填充各子区域。
综上所述,可知,本发明抑制可能未被子区域覆盖的位置,而非决定各位置是否应为子区域的部分。因此,本发明所确定的子区域对其应来自何来源影像(或不应来自何来源影像)具有强烈倾向,同时多个前景物体可能出现的重叠问题亦可得到处理。因良好地确定子区域,故会继而产生合意的合成影像。
上述实施例仅用来例举本发明的部分实施态样,以及阐释本发明的技术特征,但并非用来限制本发明的保护范畴。任何熟悉此技术者可轻易完成的改变或均等性的安排均属于本发明所主张的范围,而本发明的权利保护范围以权利要求书为准。

Claims (28)

1.一种影像合成装置,其特征在于,包含:
一接口模块,用以接收多个影像,该多个影像已被对齐且被界定了多个位置,各该影像在各该位置包含一像素;
一可信度分析模块,用以计算各该影像的各该像素的一可信度值;
一子区域撷取模块,用以根据该多个可信度值而抑制该多个位置的一部分,并根据未被抑制的位置而确定一合成影像的多个子区域;
一来源确定模块,用以确定各该子区域的一来源,其中各该来源为该多个影像其中之一;以及
一子区域生长模块,用以生长该多个子区域,直至该多个子区域填满该合成影像,且针对各该子区域进行以下运作:
以对应的该来源的一对应子区域中的该多个像素来填充该子区域。
2.如权利要求1所述的影像合成装置,其特征在于,各该像素具有一像素值,且该可信度分析模块对各该位置执行以下操作:
根据于该位置的该多个像素的该多个像素值,判断各该像素于该位置的一出现频率;
其中,于该位置的该多个像素的该多个可信度值与该位置的该多个像素的该多个出现频率为正相关。
3.如权利要求1所述的影像合成装置,其特征在于,各该像素具有一像素值,且该可信度分析模块对各该位置执行以下操作:
根据于该位置的该多个像素的该多个像素值而计算一参考值,该参考值为一中位值及一平均值其中之一;
其中,于该位置的各该像素的该可信度值为该像素值与该参考值的差。
4.如权利要求1所述的影像合成装置,其特征在于,各该像素具有一像素值,且该可信度分析模块对各该位置执行以下操作:
根据于该位置的该多个像素的该多个像素值,判断各该像素于该位置的一出现频率;
其中,于该位置的该多个像素的该多个可信度值与该位置的该多个像素的该多个出现频率为负相关。
5.如权利要求1所述的影像合成装置,其特征在于,各该像素具有一像素值,且借由以下方式计算该位置的各该像素的该可信度值:自该像素值减去一参考影像于该位置的一像素值。
6.如权利要求1所述的影像合成装置,其特征在于,该子区域撷取模块借由对各该位置执行以下操作而抑制该多个位置的一部分:
当该位置的该多个像素的该多个可信度值皆小于一第一临限值时,抑制该位置。
7.如权利要求6所述的影像合成装置,其特征在于,该子区域撷取模块借由对各该位置执行以下操作而抑制该多个位置的一部分:
确定在该位置具有最高可信度值的该像素;
确定具有该最高可信度值的该像素的一相邻像素;以及
当该相邻像素的该可信度值低于一第二临限值时,抑制该位置。
8.如权利要求6所述的影像合成装置,其特征在于,该子区域撷取模块借由对各该位置执行以下操作而抑制该多个位置的一部分:
确定一第一来源影像,该第一来源影像包含在该位置具有该最高可信度值的该像素,该第一来源影像为该多个影像其中之一;
确定一第二来源影像,该第二来源影像包含在该位置的一相邻位置具有最高可信度值的像素,该第二来源影像为该多个影像其中之一;以及
当该第一来源影像不同于该第二来源影像且于该相邻位置的该最高可信度值低于一第二临限值时,抑制该位置。
9.如权利要求7所述的影像合成装置,其特征在于,该子区域撷取模块借由对各该位置执行以下操作而抑制该多个位置的一部分:
当该位置的至少二个像素的该多个可信度值高于一第三临限值时,抑制该位置。
10.如权利要求1所述的影像合成装置,其特征在于,各该子区域是由该多个未被抑制的位置的多个相连位置形成。
11.如权利要求1所述的影像合成装置,其特征在于,该来源确定模块对各该子区域执行以下操作:
对各该影像执行以下操作:
借由该影像的一对应子区域中的该多个可信度值而计算该影像的一平均可信度值;以及
以具有最低平均可信度值的该影像作为该子区域的该来源。
12.如权利要求1所述的影像合成装置,其特征在于,该来源确定模块对各该子区域执行以下操作:
对各该影像执行以下操作:
借由该影像的一对应子区域中的该多个可信度值而计算该影像的一平均可信度值;以及
以具有最高平均可信度值的该影像作为该子区域的该来源。
13.一种影像合成方法,其特征在于,由一计算装置执行,并包含以下步骤:
(a)接收多个影像,其中该多个影像已被对齐且被界定了多个位置,各该影像在各该位置包含一像素;
(b)计算各该影像的各该像素的一可信度值;
(c)根据该多个可信度值而抑制该多个位置的一部分;
(d)根据未被抑制的位置而确定一合成影像的多个子区域;
(e)确定各该子区域的一来源,其中各该来源为该多个影像其中之一;
(f)生长该多个子区域,直至该多个子区域填满该合成影像;以及
(g)针对各该子区域进行以下步骤:
以对应的该来源的一对应子区域中的该多个像素来填充该子区域。
14.如权利要求13所述的影像合成方法,其特征在于,各该像素具有一像素值,且该影像合成方法更包含以下步骤:
对各该位置执行以下步骤:
根据于该位置的该多个像素的该多个像素值,判断各该像素于该位置的一出现频率,其中于该位置的该多个像素的该多个可信度值与该位置的该多个像素的该多个出现频率为正相关。
15.如权利要求13所述的影像合成方法,其特征在于,各该像素具有一像素值,且该影像合成方法更包含以下步骤:
对各该位置执行以下步骤:
根据于该位置的该多个像素的该多个像素值而计算一参考值,该参考值为一中位值及一平均值其中之一;以及
其中,于计算该位置处各该像素的该可信度值以作为该像素值与该参考值的差。
16.如权利要求13所述的影像合成方法,其特征在于,各该像素具有一像素值,且该影像合成方法更包含以下步骤:
对各该位置执行以下步骤:
根据于位置的该多个像素的该多个像素值,判断各该像素于该位置的一出现频率;
其中,于该位置的该多个像素的该多个可信度值与该位置的该多个像素的该多个出现频率为负相关。
17.如权利要求13所述的影像合成方法,其特征在于,各该像素具有一像素值,且借由以下方式计算该位置的各该像素的该可信度值:自该像素值减去一参考影像于该位置的一像素值。
18.如权利要求13所述的影像合成方法,其特征在于,步骤(c)包含以下步骤:
对各该位置执行以下操作:
当该位置的该多个像素的该多个可信度值皆小于一第一临限值时,抑制该位置。
19.如权利要求18所述的影像合成方法,其特征在于,步骤(c)更包含以下步骤:
对各该位置执行以下操作:
确定在该位置具有最高可信度值的该像素;
确定具有该最高可信度值的该像素的一相邻像素;以及
当该相邻像素的该可信度值低于一第二临限值时,抑制该位置。
20.如权利要求18所述的影像合成方法,其特征在于,步骤(c)更包含以下步骤:
对各该位置执行以下操作:
确定一第一来源影像,该第一来源影像包含在该位置处具有该最高可信度值的该像素,该第一来源影像为该多个影像其中之一;
确定一第二来源影像,该第二来源影像包含在该位置的一相邻位置具有最高可信度值的像素,该第二来源影像为该多个影像其中之一;
当该第一来源影像不同于该第二来源影像且于该相邻位置的该最高可信度值低于一第二临限值时,抑制该位置。
21.如权利要求19所述的影像合成方法,其特征在于,步骤(c)包含以下步骤:
对各该位置执行以下操作:
当该位置的至少二个像素的该多个可信度值高于一第三临限值时,抑制该位置。
22.如权利要求13所述的影像合成方法,其特征在于,各该子区域是由该多个未被抑制的位置中多个相连位置形成。
23.如权利要求13所述的影像合成方法,其特征在于,更包含以下步骤:
对各该影像执行以下操作:
借由该影像的一对应子区域中的该多个可信度值而计算该影像的一平均可信度值;以及
以具有最低平均可信度值的该影像作为该子区域的该来源。
24.如权利要求13所述的影像合成方法,其特征在于,更包含以下步骤:
对各该影像执行以下操作:
借由该影像的一对应子区域中的该多个可信度值而计算该影像的一平均可信度值;以及
以具有最高平均可信度值的该影像作为该子区域的该来源。
25.一种影像合成方法,其特征在于,由一影像处理单元执行,且包含以下步骤:
接收多个影像,该多个影像包含至少局部共同的景物;
对该多个影像执行分析,以确定该多个影像的至少一个影像特征;
借由在该多个影像之间对比该影像特征而确定至少二个子区域;
确定选自该多个影像中至少二个来源影像的至少二个部分影像,该至少二个部分影像包含该至少二个子区域;
借由组合该至少二个部分影像而产生一合成影像;以及
将该合成影像提供至一使用者。
26.如权利要求25所述的影像合成方法,其特征在于,更包含以下步骤:
经由一使用者接口模块而接收一使用者输入;以及
根据该使用者输入而确定该多个来源影像。
27.如权利要求25所述的影像合成方法,其特征在于,更包含以下步骤:
将该至少二个来源影像提供至该使用者。
28.如权利要求25所述的影像合成方法,其特征在于,对该多个影像执行分析的该步骤包含以下步骤:
对该多个影像执行影像对齐;以及
在该多个所对齐的影像中,确定多个像素的多个可信度值。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104539842A (zh) * 2014-12-17 2015-04-22 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 智能拍照方法及拍照装置
CN106101578A (zh) * 2016-06-27 2016-11-09 上海小蚁科技有限公司 图像合成方法和设备

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150024098A (ko) * 2013-08-26 2015-03-06 삼성전자주식회사 디지털 카메라에서 사진 합성 방법 및 장치
US10944917B2 (en) * 2013-09-16 2021-03-09 Kyle L. Baltz Camera and image processing method
US9986155B2 (en) * 2014-09-05 2018-05-29 Htc Corporation Image capturing method, panorama image generating method and electronic apparatus
TWI564841B (zh) * 2014-10-20 2017-01-01 陳金仁 即時影像合成裝置、方法與電腦程式產品
US9727949B1 (en) * 2014-11-19 2017-08-08 Google Inc. Providing secure digital images
CN106157235A (zh) * 2015-04-03 2016-11-23 阿里巴巴集团控股有限公司 图片合成方法、装置及即时通信方法、图片合成服务器
TWI562635B (en) 2015-12-11 2016-12-11 Wistron Corp Method and Related Camera Device for Generating Pictures with Object Moving Trace
TWI620440B (zh) * 2015-12-24 2018-04-01 緯創資通股份有限公司 產生包含旋轉軌跡的相片的方法及相關攝影裝置
EP3913591A1 (en) * 2016-01-29 2021-11-24 KiwiSecurity Software GmbH Methods and apparatus for using video analytics to detect regions for privacy protection within images from moving cameras
TWI620147B (zh) * 2016-11-17 2018-04-01 National Chunghsing University 用於合成人物的影像合成方法
CN106815481B (zh) * 2017-01-19 2020-07-17 中国科学院深圳先进技术研究院 一种基于影像组学的生存期预测方法及装置
EP3648050B1 (en) * 2017-06-28 2022-11-02 FUJIFILM Corporation Image compositing method, image compositing device, and recording medium
CN107395982A (zh) * 2017-08-22 2017-11-24 北京小米移动软件有限公司 拍照方法和装置
TWI637352B (zh) * 2017-08-23 2018-10-01 緯創資通股份有限公司 影像處理裝置和方法
US10832808B2 (en) * 2017-12-13 2020-11-10 International Business Machines Corporation Automated selection, arrangement, and processing of key images
US11055859B2 (en) * 2018-08-22 2021-07-06 Ford Global Technologies, Llc Eccentricity maps
US11783707B2 (en) 2018-10-09 2023-10-10 Ford Global Technologies, Llc Vehicle path planning
CN109495683B (zh) * 2018-11-30 2021-08-03 努比亚技术有限公司 一种间隔拍摄方法、设备及计算机可读存储介质
CN109767401B (zh) * 2019-01-15 2021-02-12 深圳看到科技有限公司 画面优化方法、装置、终端及对应的存储介质
US11460851B2 (en) 2019-05-24 2022-10-04 Ford Global Technologies, Llc Eccentricity image fusion
US11521494B2 (en) * 2019-06-11 2022-12-06 Ford Global Technologies, Llc Vehicle eccentricity mapping
US11662741B2 (en) 2019-06-28 2023-05-30 Ford Global Technologies, Llc Vehicle visual odometry

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1498395A (zh) * 2002-02-07 2004-05-19 ���µ�����ҵ��ʽ���� 图像合成装置和图像合成方法
US20050047651A1 (en) * 1999-09-10 2005-03-03 Juneng Zheng Photomontage using multiple layer placement and color variation
CN1731449A (zh) * 2005-07-14 2006-02-08 北京航空航天大学 一种图像修复方法
CN1996379A (zh) * 2006-10-25 2007-07-11 麦克奥迪实业集团有限公司 一种全自动显微图像的拼接、存储和浏览方法
CN101226691A (zh) * 2007-12-21 2008-07-23 北京中星微电子有限公司 基于视频图像的车辆计数方法
CN101276476A (zh) * 2008-05-14 2008-10-01 清华大学 对2d卡通动画的前景背景分离方法
CN101646022A (zh) * 2009-09-04 2010-02-10 深圳华为通信技术有限公司 一种图像拼接的方法、系统
CN102208102A (zh) * 2010-03-30 2011-10-05 卡西欧计算机株式会社 图像处理装置以及图像处理方法
CN102207924A (zh) * 2010-03-31 2011-10-05 卡西欧计算机株式会社 信息显示装置以及信息显示方法
CN102254325A (zh) * 2011-07-21 2011-11-23 清华大学 一种运动模糊场景的分割及前景提取方法和系统
US8081821B1 (en) * 2008-09-16 2011-12-20 Adobe Systems Incorporated Chroma keying
CN102316270A (zh) * 2010-07-05 2012-01-11 卡西欧计算机株式会社 具有合成图像的功能的图像处理装置及方法
CN102760291A (zh) * 2011-04-28 2012-10-31 索尼公司 图像处理装置、图像处理方法和程序
CN103390275A (zh) * 2013-07-19 2013-11-13 香港应用科技研究院有限公司 动态图像拼接的方法

Family Cites Families (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5398309A (en) * 1993-05-17 1995-03-14 Intel Corporation Method and apparatus for generating composite images using multiple local masks
US5606655A (en) 1994-03-31 1997-02-25 Siemens Corporate Research, Inc. Method for representing contents of a single video shot using frames
US5649032A (en) * 1994-11-14 1997-07-15 David Sarnoff Research Center, Inc. System for automatically aligning images to form a mosaic image
KR100235344B1 (ko) * 1994-12-29 1999-12-15 전주범 영역 분할 부호화 방식의 전경/배경 화상 선택 장치
JP3432348B2 (ja) * 1996-01-30 2003-08-04 三菱電機株式会社 代表画像表示方法、代表画像表示装置およびこの装置を用いた動画検索装置
US6075905A (en) * 1996-07-17 2000-06-13 Sarnoff Corporation Method and apparatus for mosaic image construction
US6137498A (en) * 1997-01-02 2000-10-24 Runaway Technology, Inc. Digital composition of a mosaic image
US6128108A (en) * 1997-09-03 2000-10-03 Mgi Software Corporation Method and system for compositing images
US6424752B1 (en) * 1997-10-06 2002-07-23 Canon Kabushiki Kaisha Image synthesis apparatus and image synthesis method
WO2000017778A1 (fr) 1998-09-17 2000-03-30 Sony Corporation Dispositif et procede de generation d'images
JP2000215317A (ja) * 1998-11-16 2000-08-04 Sony Corp 画像処理方法及び画像処理装置
US6535639B1 (en) 1999-03-12 2003-03-18 Fuji Xerox Co., Ltd. Automatic video summarization using a measure of shot importance and a frame-packing method
US7827488B2 (en) * 2000-11-27 2010-11-02 Sitrick David H Image tracking and substitution system and methodology for audio-visual presentations
WO2005024723A1 (ja) 2003-09-08 2005-03-17 Nec Corporation 画像合成システム、画像合成方法及びプログラム
CA2442603C (en) * 2003-10-01 2016-11-22 Aryan Saed Digital composition of a mosaic image
JP4140591B2 (ja) * 2004-09-13 2008-08-27 ソニー株式会社 撮像システム及び撮像方法
US7469074B2 (en) * 2004-11-17 2008-12-23 Lexmark International, Inc. Method for producing a composite image by processing source images to align reference points
WO2006080836A2 (en) * 2005-01-26 2006-08-03 Vu Medisch Centrum Imaging apparatus and method of forming composite image from a plurality of source images
US8102406B2 (en) 2005-11-15 2012-01-24 Yissum Research Development Company Of The Hebrew University Of Jerusalem Method and system for producing a video synopsis
US7860343B2 (en) 2006-04-10 2010-12-28 Nokia Corporation Constructing image panorama using frame selection
JP5118129B2 (ja) * 2007-03-06 2013-01-16 パナソニック株式会社 撮像装置、編集装置、画像処理方法及びプログラム
JP2008234518A (ja) * 2007-03-23 2008-10-02 Oki Electric Ind Co Ltd 画像合成装置および画像合成プログラム
JP4321626B2 (ja) * 2007-05-23 2009-08-26 ソニー株式会社 画像処理方法および画像処理装置
JP2009077362A (ja) 2007-08-24 2009-04-09 Sony Corp 画像処理装置、動画再生装置、これらにおける処理方法およびプログラム
JP2009071689A (ja) * 2007-09-14 2009-04-02 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法および撮像装置
JP4783461B2 (ja) * 2007-09-25 2011-09-28 富士通株式会社 画像合成装置及び方法
JP2009232275A (ja) * 2008-03-24 2009-10-08 Olympus Imaging Corp 撮像装置
US8736751B2 (en) * 2008-08-26 2014-05-27 Empire Technology Development Llc Digital presenter for displaying image captured by camera with illumination system
JP2010141653A (ja) * 2008-12-12 2010-06-24 Sanyo Electric Co Ltd 画像処理装置及び撮像装置
CN101867717B (zh) * 2009-04-16 2012-05-30 华晶科技股份有限公司 数字影像的拍摄参数的调整方法及数字摄像装置
JP2011029905A (ja) * 2009-07-24 2011-02-10 Fujifilm Corp 撮像装置、方法およびプログラム
CN102118556B (zh) * 2009-12-31 2012-12-19 敦南科技股份有限公司 图像感测装置即时调整图像撷取频率的方法
JP2011210188A (ja) * 2010-03-30 2011-10-20 Sony Corp 画像処理装置、画像表示方法、画像表示プログラム、および画像表示プログラムを記録した記録媒体
US8699821B2 (en) * 2010-07-05 2014-04-15 Apple Inc. Aligning images
JP2012231389A (ja) * 2011-04-27 2012-11-22 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
US8498448B2 (en) * 2011-07-15 2013-07-30 International Business Machines Corporation Multi-view object detection using appearance model transfer from similar scenes

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050047651A1 (en) * 1999-09-10 2005-03-03 Juneng Zheng Photomontage using multiple layer placement and color variation
CN1498395A (zh) * 2002-02-07 2004-05-19 ���µ�����ҵ��ʽ���� 图像合成装置和图像合成方法
CN1731449A (zh) * 2005-07-14 2006-02-08 北京航空航天大学 一种图像修复方法
CN1996379A (zh) * 2006-10-25 2007-07-11 麦克奥迪实业集团有限公司 一种全自动显微图像的拼接、存储和浏览方法
CN101226691A (zh) * 2007-12-21 2008-07-23 北京中星微电子有限公司 基于视频图像的车辆计数方法
CN101276476A (zh) * 2008-05-14 2008-10-01 清华大学 对2d卡通动画的前景背景分离方法
US8081821B1 (en) * 2008-09-16 2011-12-20 Adobe Systems Incorporated Chroma keying
CN101646022A (zh) * 2009-09-04 2010-02-10 深圳华为通信技术有限公司 一种图像拼接的方法、系统
CN102208102A (zh) * 2010-03-30 2011-10-05 卡西欧计算机株式会社 图像处理装置以及图像处理方法
CN102207924A (zh) * 2010-03-31 2011-10-05 卡西欧计算机株式会社 信息显示装置以及信息显示方法
CN102316270A (zh) * 2010-07-05 2012-01-11 卡西欧计算机株式会社 具有合成图像的功能的图像处理装置及方法
CN102760291A (zh) * 2011-04-28 2012-10-31 索尼公司 图像处理装置、图像处理方法和程序
CN102254325A (zh) * 2011-07-21 2011-11-23 清华大学 一种运动模糊场景的分割及前景提取方法和系统
CN103390275A (zh) * 2013-07-19 2013-11-13 香港应用科技研究院有限公司 动态图像拼接的方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104539842A (zh) * 2014-12-17 2015-04-22 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 智能拍照方法及拍照装置
CN104539842B (zh) * 2014-12-17 2018-02-13 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 智能拍照方法及拍照装置
CN106101578A (zh) * 2016-06-27 2016-11-09 上海小蚁科技有限公司 图像合成方法和设备

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