CN110018483B - 物体距离估算方法与电子装置 - Google Patents

物体距离估算方法与电子装置 Download PDF

Info

Publication number
CN110018483B
CN110018483B CN201810063729.1A CN201810063729A CN110018483B CN 110018483 B CN110018483 B CN 110018483B CN 201810063729 A CN201810063729 A CN 201810063729A CN 110018483 B CN110018483 B CN 110018483B
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
brightness
distance
difference quantization
light
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810063729.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110018483A (zh
Inventor
邱志豪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wistron Corp
Original Assignee
Wistron Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wistron Corp filed Critical Wistron Corp
Publication of CN110018483A publication Critical patent/CN110018483A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110018483B publication Critical patent/CN110018483B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/46—Indirect determination of position data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/4808—Evaluating distance, position or velocity data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/08—Systems determining position data of a target for measuring distance only
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/507—Depth or shape recovery from shading
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/514—Depth or shape recovery from specularities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Measurement Of Optical Distance (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明的一实施例提供一种物体距离估算方法，其用于包括光感测器的电子装置，所述物体距离估算方法包括：由所述光感测器检测从物体反射的光线；根据所检测的所述光线建立物体亮度表，其中所述物体亮度表记载所述光线对应于多个像素位置的亮度信息；分析所述物体亮度表与多个基准亮度表以获得差异量化信息并根据所述差异量化信息获得所述些基准亮度表中的目标基准亮度表所对应的目标基准距离；以及根据所述目标基准距离决定所述电子装置与所述物体之间的距离。

Description

物体距离估算方法与电子装置
技术领域
本发明涉及一种物体距离估算方法，且特别涉及一种利用检测与比对物体反射光线的亮度信息来估算物体距离的方法与电子装置。
背景技术
一般来说，用来计算物体距离(或深度)的技术包括立体视觉、结构光(StructureLight)检测及光传递时间(TOF,Time of Flight)检测。立体视觉是模拟人眼的视差来测量远方物体的真实距离。结构光检测是使用投射光线来扫描远方物体表面以测量远方物体的真实距离。光传递时间检测则是通过计算光的射出与反射的传递时间来测量远方物体的真实距离。
然而，以上这些技术都是用于测量远方物体的真实距离，故需要较为精密或昂贵的仪器与较为复杂的计算。若只是需要概略的估测远方物体的距离或远方物体的概略距离变化，使用前述技术并不方便且会增加系统运算负担或是建置成本。
发明内容
本发明提供一种物体距离估算方法与电子装置，可概略估算远方物体与电子装置之间的距离。
本发明的一实施例提供一种物体距离估算方法，其用于包括光感测器的电子装置，所述物体距离估算方法包括：由所述光感测器检测从物体反射的光线；根据所检测的所述光线建立物体亮度表，其中所述物体亮度表记载所述光线对应于多个像素位置的亮度信息；分析所述物体亮度表与多个基准亮度表以获得差异量化信息并根据所述差异量化信息获得所述些基准亮度表中的目标基准亮度表所对应的目标基准距离；以及根据所述目标基准距离决定所述电子装置与所述物体之间的距离。
本发明的另一实施例提供一种电子装置，其包括光感测器、存储电路及处理器。所述处理器耦接至所述光感测器与所述存储电路。所述处理器用以经由所述光感测器检测从物体反射的光线并根据所检测的所述光线建立物体亮度表，其中所述物体亮度表记载所述光线对应于多个像素位置的亮度信息。所述处理器还用以分析所述物体亮度表与所述多个基准亮度表以获得差异量化信息并根据所述差异量化信息获得所述些基准亮度表中的目标基准亮度表所对应的目标基准距离。此外，所述处理器还用以根据所述目标基准距离决定所述电子装置与所述物体之间的距离。
基于上述，在光感测器检测到从物体反射的光线后，根据所检测的光线，一个物体亮度表可被建立，并且此物体亮度表记载此光线对应于多个像素位置的亮度信息。通过分析此物体亮度表与多个基准亮度表，一个差异量化信息可被获得。此差异量化信息可进一步用于决定一个目标基准距离，并且电子装置与物体之间的距离可根据此目标基准距离而决定。借此因此，本发明使用光感测器搭配简单的演算法即可概略估算远端物体与电子装置之间的距离。
为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图说明书附图作详细说明如下。
附图说明
图1是根据本发明的一实施例所示出的电子装置的示意图。
图2与图3是根据本发明的一实施例所示出的准备阶段的操作的示意图。
图4与图5是根据本发明的一实施例所示出的应用阶段的操作的示意图。
图6是根据本发明的一实施例所示出的物体距离估算方法的流程图。
图7与图8是根据本发明的另一实施例所示出的物体距离估算方法的流程图。
附图标记说明：
10：电子装置
11：光发射器
12：光感测器
13：存储电路
14：处理器
21(1)～21(N)、401：物体
22(1)～22(N)：灰阶影像
31(1)～31(N)：基准亮度表
32(1)～32(N)：遮罩表
301(1)～301(N)：虚线
41：物体亮度表
51(1)～51(N)：差异量化表
S601～S605、S701～S705、S801～S808：步骤
具体实施方式
图1是根据本发明的一实施例所示出的电子装置的示意图。请参照图1，电子装置10包括光发射器11、光感测器12、存储电路13及处理器14。光发射器11用于发射光线。例如，光发射器11可发射红外光。光感测器12包括光学镜头等各式光学检测器。例如，光感测器12可检测由光发射器11发射且从某一物体(亦称为目标物)反射回来的红外光。在本实施例中，光感测器12的数目少于光发射器11的数目。例如，光发射器11的数目可为两个，且光感测器12的数目可为一个。然而，在另一实施例中，光发射器11与光感测器12的数目皆可视实务需求调整。
存储电路13包括传统硬盘(Hard Disk Drive,HDD)、固态硬盘(Solid StateDrive,SSD)或只读存储器(Read Only Memory,ROM)等非挥发性(non-volatile)存储电路，以非挥发性地存储数据及运算程序。在一实施例中，存储电路13还可包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)等挥发性存储电路，以暂存电子装置10运行过程中产生的暂态数据。
处理器14耦接至光发射器11、光感测器12及存储电路13。处理器14可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)，或是其他可程序化的一般用途或特殊用途的微处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、可程序化控制器、特殊应用集成集成电路(Application Specific Integrated Circuits,ASIC)、可程序化逻辑装置(Programmable Logic Device,PLD)或其他类似装置或这些装置的组合。在本实施例中，处理器14可控制光发射器11与光感测器12并执行与物体距离估算方法相关的处理与操作。在另一实施例中，处理器14亦可控制电子装置10的其他操作。
在本实施例中，电子装置10可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、智慧电视或头戴式显示装置等各式具有光线发送、光线检测、光亮度计算及距离估算的功能的电子装置。此外，在一实施例中，光发射器11与光感测器12可同时或择一设置于电子装置10外并通过特定连接接口连接至处理器13。
在本实施例中，物体距离估算方法可概略分为两个阶段。第一个阶段为准备阶段，而第二个阶段为应用阶段。在准备阶段中，处理器14可建立多个亮度表(亦称为基准亮度表)并将所建立的基准亮度表存储于存储电路13。每一个基准亮度表对应于一个特定层级(亦称为距离层级)并且用以记载在此特定距离层级下光感测器12检测到的光线(亦称为基准光线)对应于多个像素位置的亮度信息(亦称为基准亮度信息)。
在应用阶段中，处理器14可根据光感测器12现场实际检测的光线建立一个亮度表(亦称为物体亮度表)并将此物体亮度表存储于存储电路13。此物体亮度表用以记载所检测的光线对应于多个像素位置的亮度信息(亦称为物体亮度信息)。处理器14可分析此物体亮度表与预先建立的多个基准亮度表以获得差异量化信息并根据此差异量化信息获得此些基准亮度表的其中之一(亦称为目标基准亮度表)所对应的基准距离(亦称为目标基准距离)。处理器14可根据此目标基准距离决定电子装置10与目标物之间的距离。
换言之，准备阶段是用以建立基准亮度表，应用阶段是用以实际决定电子装置10与目标物之间的距离，并且所决定的距离为根据所检测的光线的亮度所估算的(概略)距离。须注意的是，在本实施例中，是假设光感测器12设置于电子装置10上，因此，电子装置10与目标物之间的距离可等同于光感测器12与目标物之间的距离。然而，在另一实施例中，光感测器12可分离设置于电子装置10外，故所决定的距离亦可以是指光感测器12与目标物之间的距离。
在一实施例中，若在电子装置10出厂前，应用阶段所需的基准亮度表即已存储于存储电路13中，则准备阶段可不需执行。或者，在一实施例中，准备阶段的操作亦可以用来校正或调整存储电路13中的基准亮度表。
图2与图3是根据本发明的一实施例所示出的准备阶段的操作的示意图。请参照图1与图2，在准备阶段中，光感测器12可按序检测从物体(亦称为基准物)21(1)～21(N)反射的光线(即基准光线)分布以产生多张灰阶影像。N可为大于或等于2的任意整数。物体21(1)～21(N)分别与光感测器12相距距离(亦称为基准距离)D(1)～D(N)，且距离D(1)～D(N)逐渐增加。此外，距离D(1)对应于第一距离层级，距离D(2)对应于第二距离层级，且距离D(N)对应于第N距离层级。
从物体21(1)～21(N)反射的光线的光亮度分布可呈现如灰阶影像22(1)～22(N)所示。例如，当基准物与光感测器12之间的距离越近时，所检测到的光线的整体亮度越高。反之，当基准物与光感测器12之间的距离越远时，所检测到的光线的整体亮度越低。此外，越接近灰阶影像中心，所检测的光线的亮度也越高。处理器14可根据所检测的光线建立对应于特定距离层级的基准亮度表。
请参照图1与图3，处理器14可分别将灰阶影像22(1)～22(N)所呈现的光亮度分布转换为基准亮度表31(1)～31(N)。基准亮度表31(1)～31(N)所记载的信息(即基准亮度信息)反映灰阶影像22(1)～22(N)所呈现的光亮度分布。基准亮度表31(1)～31(N)中的每一者具有多个像素位置，且每一个像素位置可记载一个亮度值。在本实施例中，亮度值的范围可以是0～255。某一个像素位置所记载的亮度值与此像素位置所检测的光线的亮度成正相关。其中，亮度值0表示几乎没有检测到光线，而亮度值255表示检测到亮度最高的光线。例如，对应于灰阶影像22(1)所呈现的光亮度分布，基准亮度表31(1)中心的16个像素位置所记载的数值为255，而其余像素位置所记载的数值小于255。例如，对应于灰阶影像22(2)所呈现的光亮度分布，基准亮度表31(2)中心的12个像素位置所记载的数值为255，而其余像素位置所记载的数值小于255。例如，对应于灰阶影像22(N)所呈现的光亮度分布，基准亮度表31(N)中心的4个像素位置所记载的数值为255，而其余像素位置所记载的数值小于255。
须注意的是，在本实施例中，亮度值的最大值是255。但是，实际上，不同亮度的光线可能具有相同的亮度值255。也就是说，在所检测的光线的亮度超过一预设亮度后，此些光线的亮度值皆可能在基准亮度表中被记载为亮度值255，进而可能导致所估测的距离产生误差。因此，在本实施例中，基准亮度表中的亮度值255可被视为无效信息(或无意义信息)并且在后续应用中被滤除。
在本实施例中，处理器14可分析基准亮度表31(1)～31(N)以建立遮罩表32(1)～32(N)。例如，根据基准亮度表31(1)中亮度值为255的像素位置，处理器14可将遮罩表32(1)中相同像素位置(位于虚线301(1)范围内)所记载的数值设定为一预设值(例如0)，并将遮罩表32(1)中剩余的像素位置所记载的数值设定为另一预设值(例如1)。例如，根据基准亮度表31(2)中亮度值为255的像素位置，处理器14可将遮罩表32(2)中相同像素位置(位于虚线301(2)范围内)所记载的数值设定为0，并将遮罩表32(2)中剩余的像素位置所记载的数值设定为1。例如，根据基准亮度表31(N)中亮度值为255的像素位置，处理器14可将遮罩表32(N)中相同像素位置(位于虚线301(N)范围内)所记载的数值设定为0，并将遮罩表32(N)中剩余的像素位置所记载的数值设定为1。借此因此，遮罩表32(1)～32(N)可用以滤除基准亮度表31(1)～31(N)中的无效信息，而基准亮度表31(1)～31(N)中未被滤除的信息则可视为有效数据。
须注意的是，在对应于不同距离层级的基准亮度表中，记载无效信息的像素位置的数目可不相同。以图3为例，基准亮度表31(1)中有16个像素位置所记载的亮度值是255，基准亮度表31(2)中有12个像素位置所记载的亮度值是255，且基准亮度表31(N)中有4个像素位置所记载的亮度值是255。在对应于不同距离层级的遮罩表32(1)～32(N)中，虚线301(1)～301(N)范围内的像素位置的数目也可不相同。此外，所建立的基准亮度表31(1)～31(N)与遮罩表32(1)～32(N)可存储于存储电路13中，以在应用阶段中使用。
图4与图5是根据本发明的一实施例所示出的应用阶段的操作的示意图。请参照图1与图4，在应用阶段中，光感测器12可检测从物体(即目标物)401反射的光线。物体401与光感测器12相距一段需要估测的距离D(T)。根据所检测的光线所产生的灰阶影像，处理器14可建立物体亮度表41。例如，类似于图3的实施例，处理器14可将所检测的光线对应于多个像素位置的光亮度分布转换为物体亮度表41中记载的信息(即物体亮度信息)。例如，物体亮度表41可记载亮度值L11～L66以反映所检测的光线对应于此些像素位置的光亮度分布。例如，在物体亮度表41中，某一个像素位置所记载的亮度值可以是以数值0～255来表示，以反映光线对应在此像素位置的亮度(或灰阶亮度)。
在获得物体亮度表41后，处理器14可分别将物体亮度表41所记载的物体亮度信息与图3的基准亮度表31(1)～31(N)所记载的基准亮度信息进行比对，并根据比对出的差异获得差异量化信息。在本实施例中，处理器14还可根据图3的遮罩表32(1)～32(N)来获得物体亮度表41中的有效信息，并(仅)以物体亮度表41中的有效信息进行比对。例如，在比对物体亮度表41与对应于第一距离层级的基准亮度表31(1)时，处理器14可使用遮罩表32(1)来获得物体亮度表41中对应于第一距离层级的有效信息，并将物体亮度表41中对应于第一距离层级的有效信息与基准亮度表31(1)中的有效信息进行比对，以获得对应于第一距离层级的差异量化信息。在比对物体亮度表41与对应于第N距离层级的基准亮度表31(N)时，处理器14可使用遮罩表32(N)来获得物体亮度表41中对应于第N距离层级的有效信息，并将物体亮度表41中对应于第N距离层级的有效信息与基准亮度表31(N)中的有效信息进行比对，以获得对应于第N距离层级的差异量化信息。
须注意的是，对应于某一距离层级的差异量化信息可反映出物体亮度表41中的物体亮度信息与对应于此距离层级的基准亮度表所记载的基准亮度信息之间的差异程度。例如，若物体亮度表41中的物体亮度信息与基准亮度表31(1)中的基准亮度信息的平均数值的差异较小，表示物体亮度表41中的物体亮度信息与基准亮度表31(1)中的基准亮度信息的差异程度较低。反之，若物体亮度表41中的物体亮度信息与基准亮度表31(1)中的基准亮度信息的平均数值的差异较大，表示物体亮度表41中的物体亮度信息与基准亮度表31(1)中的基准亮度信息的差异程度较高。
根据对应于第一距离层级至第N距离层级的差异量化信息，处理器14可将图2中的距离D(1)～D(N)的其中的一决定为目标基准距离。例如，在获得对应于第一距离层级至第N距离层级的差异量化信息后，处理器14可判定物体亮度表41中的物体亮度信息与对应于某一个距离层级的基准亮度表中的基准亮度信息的差异程度最小。处理器14可将对应于此距离层级的基准距离决定为目标基准距离。根据所决定的目标基准距离，处理器14可决定距离D(T)。例如，若物体亮度表41中的物体亮度信息与基准亮度表31(2)中的基准亮度信息的差异程度最小，则处理器14可根据距离D(2)(即目标基准距离)来决定距离D(T)。例如，处理器14可直接将距离D(T)决定为相同于距离D(2)。或者，处理器14也可对距离D(2)执行一逻辑运算以获得距离D(T)，本发明不加以限制。
请参照图1与图5，在本实施例中，处理器14可分别执行对应于第一距离层级至第N距离层级的比对操作。在对应于第一距离层级的比对操作中，处理器14可将物体亮度表41中的物体亮度信息与遮罩表32(1)中相应像素位置的数值相乘以获得有效信息，然后计算有效信息与基准亮度表31(1)中相应像素位置所记载的信息的差值，以获得差异量化表51(1)。借此因此，在不考虑物体亮度表41与基准亮度表31(1)中的无效信息的前提下，差异量化表51(1)可包括20个(有效)数值V11～V16、V21、V26、V31、V36、V41、V46、V51、V56及V61～V66。例如，数值V11等于数值L11减去248(或248减去数值L11)，数值V12等于数值L12减去251(或251减去数值L12)，且数值V13等于数值L13减去252(或252减去数值L13)，依此类推。
在对应于第二距离层级的比对操作中，处理器14可将物体亮度表41中的物体亮度信息与遮罩表32(2)中相应像素位置的数值相乘以获得有效信息，然后计算有效信息与基准亮度表31(2)中相应像素位置所记载的信息的差值，以获得差异量化表51(2)。借此因此，在不考虑物体亮度表41与基准亮度表31(2)中的无效信息的前提下，差异量化表51(2)可包括24个(有效)数值V11～V16、V21、V22、V25、V26、V31、V36、V41、V46、V51、V52、V55、V56及V61～V66。依此类推，在对应于第N距离层级的比对操作中，处理器14可将物体亮度表41中的物体亮度信息与遮罩表32(N)中相应像素位置的数值相乘以获得有效信息，然后计算有效信息与基准亮度表31(N)中相应像素位置所记载的信息的差值，以获得差异量化表51(N)。借此因此，在不考虑物体亮度表41与基准亮度表31(N)中的无效信息的前提下，差异量化表51(N)可包括32个(有效)数值V11～V16、V21～V26、V31、V32、V35、V36、V41、V42、V45、V46、V51～V56及V61～V66。
处理器14可根据差异量化表51(1)～51(N)决定物体亮度表41中的物体亮度信息分别与基准亮度表31(1)～31(N)中的基准亮度信息的差异程度。例如，处理器14可计算差异量化表51(1)中数值V11～V16、V21、V26、V31、V36、V41、V46、V51、V56及V61～V66的总和并将此总合除以20，以获得对应于第一距离层级的差异量化值。对应于第一距离层级的差异量化值可反映出物体亮度表41中的物体亮度信息与基准亮度表31(1)中的基准亮度信息的差异程度(或平均数值的差异)。处理器14可计算差异量化表51(2)中数值V11～V16、V21、V22、V25、V26、V31、V36、V41、V46、V51、V52、V55、V56及V61～V66的总和并将此总合除以24，以获得对应于第二距离层级的差异量化值。对应于第二距离层级的差异量化值可反映出物体亮度表41中的物体亮度信息与基准亮度表31(2)中的基准亮度信息的差异程度(或平均数值的差异)。依此类推，处理器14可计算差异量化表51(N)中数值V11～V16、V21～V26、V31、V32、V35、V36、V41、V42、V45、V46、V51～V56及V61～V66的总和并将此总合除以32，以获得对应于第N距离层级的差异量化值。对应于第N距离层级的差异量化值可反映出物体亮度表41中的物体亮度信息与基准亮度表31(N)中的基准亮度信息的差异程度(或平均数值的差异)。
根据对应于第一距离层级至第N距离层级的N个差异量化值，处理器14可决定目标基准距离。例如，假设在所获得的N个差异量化值中，对应于第二距离层级的差异量化值最小，则处理器14可将图2中对应于第二距离层级的距离D(2)决定为目标基准距离并根据距离D(2)来决定图4中待估算的距离D(T)。
须注意的是，虽然在前述实施例中皆是以使用遮罩表来滤除物体亮度表中的无效信息作为范例进行说明，但本发明不限于此。在另一实施例的距离估算操作中，亦可以不使用遮罩表。例如，在图5的另一实施例中，处理器14亦可以直接评估物体亮度表41中的物体亮度信息分别与基准亮度表31(1)～31(N)之间的差异程度，而将物体亮度表41中的物体亮度信息分别与遮罩表32(1)～32(N)相乘的操作可不执行。换言之，在不使用遮罩表的实施例中，处理器14可不考虑亮度值为255而导致亮度失真的状况，而其余操作皆相同或相似于前述实施例的说明，在此便不赘述。此外，在一实施例中，任何可以用来评估物体亮度表41中的信息与基准亮度表中的信息的差异程度的演算法皆可以被用来取代或修改图5的实施例中的运算规则，本发明不加以限制。
在一实施例中，所检测的反射光线还可能包含从目标物以外的物体(亦称为背景物)所反射的光线。因此，处理器14还可以进一步滤除物体亮度表中的背景信息。换言之，此背景信息可包括从背景物反射的光线所对应亮度信息。例如，在初步建立物体亮度表后，处理器14可进一步将物体亮度表中亮度值小于一预设亮度阈值的信息视为背景信息并将其滤除。以图4为例，若物体亮度表41中的数值L11小于此预设亮度阈值(例如50)，则数值L11可被视为背景信息并且被滤除。尔后，物体亮度表41中被滤除的背景信息可不被用于计算差异量化信息。
在一实施例中，处理器14亦可以通过分析物体亮度表41中符合特定条件的亮度信息的分布范围及/或分布形状，来检测及/或滤除物体亮度表中的背景信息。例如，在图4的一实施例中，即便物体亮度表41中的数值L25大于预设亮度阈值，但是由于数值L25周围的数值L14、L15、L16、L24、L26、L35及L36皆小于预设亮度阈值，则处理器14可将数值L25连同其周围的数值L14、L15、L16、L24、L26、L35及L36一并视为背景信息。或者，在图4的一实施例中，在物体亮度表41中，16个数值L11～L14、L21～L24、L31～L34及L41～L44落于同一数值范围(亦称为第一数值范围)，6个数值L51～L53与L61～L63落于同一数值范围(亦称为第二数值范围)，6个数值L15、L16、L25、L26、L35及L36落于同一数值范围(亦称为第三数值范围)，8个数值L45、L46、L54～L56及L64～L66落于同一数值范围(亦称为第四数值范围)，且第一数值范围至第四数值范围各不相同，则处理器14可将包含最多个相近数值的数值范围(即第一数值范围)视为不包含背景信息，而其余的数值范围(即第二数值范围至第四数值范围)内的信息皆可视为背景信息。在一实施例中，前述利用不同数值范围来决定背景信息的操作亦可以视为是使用分水岭影像分割法来识别物体亮度表中的背景信息。
在一实施例中，处理器14亦可以通过分析多个连续的光灰阶影像，来检测或滤除物体亮度表中的背景信息。例如，在假设光检测器12未被移动的前提下，多个连续检测的光灰阶影像(或光亮度分布)的背景信息应是相同的。因此，在一实施例中，处理器14可分析多个连续的时间点测得的光亮度分布所对应的多个物体亮度表。若在此些物体亮度表中的同一个特定像素位置所记载的亮度值皆是相同的，则处理器14可判定此特定像素位置所记载的亮度值为背景信息。或者，处理器14可在初始进入应用阶段时，先存储所检测的初始物体亮度表作为背景图，而后续测得的物体亮度表即可与此背景图比较以筛选出其中的背景信息。在一实施例中，前述根据多个时间点测得的物体亮度表来决定背景信息的操作亦可以视为是使用背景相减法来识别物体亮度表中的背景信息。此外，更多未提及的影像或光学演算法亦可用于识别物体亮度表中的背景信息，本发明不加以限制。
图6是根据本发明的一实施例所示出的物体距离估算方法的流程图。请参照图6，在步骤S601中，由光感测器检测从物体(即目标物)反射的光线。在步骤S602中，根据所检测的光线建立物体亮度表。在步骤S603中，分析物体亮度表与多个基准亮度表以获得差异量化信息。在步骤S604中，根据差异量化信息获得目标基准亮度表所对应的目标基准距离。在步骤S605中，根据目标基准距离决定电子装置与物体之间的距离。
图7与图8是根据本发明的另一实施例所示出的物体距离估算方法的流程图。请参照图7，在一实施例中，物体距离估算方法的准备阶段可包括步骤S701～S705。在步骤S701中，由光感测器检测从基准物反射的基准光线。在步骤S702中，根据所检测的基准光线建立基准亮度表。在步骤S703中，建立对应于此基准亮度表的遮罩表。在步骤S704中，判断是否建立足够的基准亮度表。以图2的实施例为例，可判断是否已建立N个基准亮度表。若尚未建立足够的基准亮度表(例如，尚未建立N个基准亮度表)，在步骤S705中，调整光感测器与基准物之间的距离。例如，将光感测器与基准物之间的距离从图2的距离D(1)调整为距离D(2)。此外，若已建立足够的基准亮度表(例如，已建立N个基准亮度表)，则准备阶段可被结束。
请参照图8，在一实施例中，物体距离估算方法的应用阶段可包括步骤S801～S808。在步骤S801中，由光感测器检测从物体(即目标物)反射的光线。在步骤S802中，根据所检测的光线建立物体亮度表。在步骤S803中，根据对应于特定距离层级的遮罩表获得物体亮度表中对应于此特定距离层级的有效信息。在步骤S804中，比较有效信息与对应于此特定距离层级的基准亮度信息以获得对应于此特定距离层级的差异量化信息。在步骤S805中，判断是否获得足够的差异量化信息。以图5的实施例为例，可判断是否已获得N个差异量化表(或N个差异量化值)。若尚未获得足够的差异量化信息(例如尚未获得N个差异量化表或差异量化值)，在步骤S806中，改变特定距离层级(例如，将特定距离层级从第一距离层级改变为第二距离层级)，并且重复执行步骤S803至S805。若已获得足够的差异量化信息(例如已获得N个差异量化表或差异量化值)，在步骤S807中，根据所获得的差异量化信息决定目标基准距离。在步骤S808中，根据目标基准距离决定电子装置与物体之间的距离。
值得注意的是，图6至图8中各步骤可以实作为多个程序码或是电路，本发明不加以限制。此外，图6至图8的方法可以搭配以上范例实施例使用，也可以单独使用，本发明不加以限制。
综上所述，在光感测器检测到从目标物反射的光线后，根据所检测的光线，一个物体亮度表可被建立，并且此物体亮度表记载此光线对应于多个像素位置的亮度信息。通过分析此物体亮度表与多个基准亮度表的差异，一个差异量化信息可被获得。此差异量化信息可进一步用于决定一个目标基准距离，并且电子装置与物体之间的距离可根据此目标基准距离而决定。相较于使用立体视觉或结构光来测量远端物体的距离(或深度)，本发明所需的镜头数目较少，且不需要过多复杂或昂贵的分析仪器。此外，相较于使用光反射(或飞行)时间来测量远端物体的距离(或深度)，本发明只需要考虑所检测到的反射光的亮度值，而不需要精密地测量光线飞行时间。借此因此，本发明使用光感测器搭配简单的演算法来估算远端物体与电子装置之间的距离，可有效节省硬件设置成本并提高运算效率。特别是，针对只需要获得物体的概略深度的使用情境，本发明还可以发挥前述优势。
虽然本发明已以实施例公开如上，然其并非用以限定本发明，任何所属技术领域中技术人员，在不脱离本发明的构思构思和范围内，当可作些许的变动与润饰，故本发明的保护范围当视权利要求所界定者为准。

Claims (20)

1.一种物体距离估算方法，用于包括一光感测器的一电子装置以估算一物体至该电子装置的一距离，该方法包括：
取得多个基准亮度表，其中每一基准亮度表对应于不相同的一基准距离；
由该光感测器检测从该物体反射的一光线；
根据所检测的该光线建立一物体亮度表，其中该物体亮度表记载该光线对应于多个像素位置的一物体亮度信息；
分析该物体亮度表与该多个基准亮度表的差异以获得一差异量化信息；
比较该差异量化信息以从该多个基准亮度表中决定出一目标基准亮度表，并以该目标基准亮度表所对应的基准距离作为一目标基准距离；以及
根据该目标基准距离决定该电子装置与该物体之间的该距离，
其中该多个基准亮度表包括一第一基准亮度表与一第二基准亮度表，而分析该物体亮度表与该多个基准亮度表的差异以获得该差异量化信息并比较该差异量化信息的步骤包括：
比较该物体亮度信息与该第一基准亮度表所记载的一第一基准亮度信息以获得一第一差异量化信息。
2.如权利要求1所述的物体距离估算方法，其中该方法还包括：
由该光感测器检测从一第一基准物反射的一第一基准光线，其中该光感测器与该第一基准物之间相距一第一基准距离；
根据所检测的该第一基准光线建立该第一基准亮度表，其中该第一基准亮度表记载该第一基准光线对应于该多个像素位置的一第一基准亮度信息；
由该光感测器检测从一第二基准物反射的一第二基准光线，其中该光感测器与该第二基准物之间相距一第二基准距离，且该第一基准距离不同于该第二基准距离；以及
根据所检测的该第二基准光线建立该第二基准亮度表，其中该第二基准亮度表记载该第二基准光线对应于该多个像素位置的一第二基准亮度信息。
3.如权利要求2所述的物体距离估算方法，还包括：
分析该第一基准亮度表以建立一第一遮罩表；以及
分析该第二基准亮度表以建立一第二遮罩表，
其中该第一遮罩表用以滤除该第一基准亮度表中的一第一无效信息，且该第二遮罩表用以滤除该第二基准亮度表中的一第二无效信息。
4.如权利要求3所述的物体距离估算方法，其中该第一基准亮度表中记载该第一无效信息的至少一第一像素位置的一数目不同于该第二基准亮度表中记载该第二无效信息的至少一第二像素位置的一数目。
5.如权利要求1所述的物体距离估算方法，其中分析该物体亮度表与该多个基准亮度表的差异以获得该差异量化信息并比较该差异量化信息的步骤包括：
比较该物体亮度信息与该第二基准亮度表所记载的一第二基准亮度信息以获得一第二差异量化信息；以及
根据该第一差异量化信息与该第二差异量化信息将该第一基准亮度表所对应的一第一基准距离决定为该目标基准距离。
6.如权利要求5所述的物体距离估算方法，还包含：
根据该第一差异量化信息取得一第一差异量化值；以及
根据该第二差异量化信息取得一第二差异量化值，
其中该第一差异量化值小于该第二差异量化值。
7.如权利要求5所述的物体距离估算方法，其中比较该物体亮度信息与该第一基准亮度表所记载的该第一基准亮度信息以获得该第一差异量化信息的步骤包括：
根据一第一遮罩表获得该物体亮度信息中的一第一有效信息；以及
比较该第一有效信息与该第一基准亮度信息以获得该第一差异量化信息，
其中比较该物体亮度信息与该第二基准亮度表所记载的该第二基准亮度信息以获得该第二差异量化信息的步骤包括：
根据一第二遮罩表获得该物体亮度信息中的一第二有效信息；以及
比较该第二有效信息与该第二基准亮度信息以获得该第二差异量化信息。
8.如权利要求1所述的物体距离估算方法，其中分析该物体亮度表与该多个基准亮度表的差异以获得该差异量化信息的步骤包括：
滤除该物体亮度信息中的背景信息。
9.如权利要求1所述的物体距离估算方法，其中该光感测器包括一光学镜头。
10.如权利要求1所述的物体距离估算方法，还包括：
由一光发射器发射该光线。
11.一种电子装置，用以估算一物体至该电子装置的一距离，包括：
一光感测器；
一存储电路，用以存储多个基准亮度表，其中每一基准亮度表对应于不相同的一基准距离；以及
一处理器，耦接至该光感测器与该存储电路，
其中该处理器用以经由该光感测器检测从该物体反射的一光线并根据所检测的该光线建立一物体亮度表，其中该物体亮度表记载该光线对应于多个像素位置的一物体亮度信息，
该处理器还用以分析该物体亮度表与该多个基准亮度表的差异以获得一差异量化信息并比较该差异量化信息以从所述基准亮度表中决定出一目标基准亮度表，并以该目标基准亮度表所对应的基准距离作为一目标基准距离，并且
该处理器还用以根据该目标基准距离决定该电子装置与该物体之间的该距离，
其中该多个基准亮度表包括一第一基准亮度表与一第二基准亮度表，而该处理器分析该物体亮度表与该多个基准亮度表的差异以获得该差异量化信息并比较该差异量化信息的操作包括：
比较该物体亮度信息与该第一基准亮度表所记载的一第一基准亮度信息以获得一第一差异量化信息。
12.如权利要求11所述的电子装置，其中该处理器还用以：
经由该光感测器检测从一第一基准物反射的一第一基准光线，其中该光感测器与该第一基准物之间相距一第一基准距离；
根据所检测的该第一基准光线建立该第一基准亮度表，其中该第一基准亮度表记载该第一基准光线对应于该多个像素位置的一第一基准亮度信息；
经由该光感测器检测从一第二基准物反射的一第二基准光线，其中该光感测器与该第二基准物之间相距一第二基准距离，且该第一基准距离不同于该第二基准距离；以及
根据所检测的该第二基准光线建立该第二基准亮度表，其中该第二基准亮度表记载该第二基准光线对应于该多个像素位置的一第二基准亮度信息。
13.如权利要求12所述的电子装置，其中该处理器还用以：
分析该第一基准亮度表以建立一第一遮罩表；以及
分析该第二基准亮度表以建立一第二遮罩表，
其中该第一遮罩表用以滤除该第一基准亮度表中的一第一无效信息，且该第二遮罩表用以滤除该第二基准亮度表中的一第二无效信息。
14.如权利要求13所述的电子装置，其中该第一基准亮度表中记载该第一无效信息的至少一第一像素位置的一数目不同于该第二基准亮度表中记载该第二无效信息的至少一第二像素位置的一数目。
15.如权利要求11所述的电子装置，其中该处理器分析该物体亮度表与该多个基准亮度表的差异以获得该差异量化信息并比较该差异量化信息的操作包括：
比较该物体亮度信息与该第二基准亮度表所记载的一第二基准亮度信息以获得一第二差异量化信息；以及
根据该第一差异量化信息与该第二差异量化信息将该第一基准亮度表所对应的一第一基准距离决定为该目标基准距离。
16.如权利要求15所述的电子装置，其中该处理器还用以根据该第一差异量化信息取得一第一差异量化值并根据该第二差异量化信息取得一第二差异量化值，且该第一差异量化值小于该第二差异量化值。
17.如权利要求15所述的电子装置，其中该处理器比较该物体亮度信息与该第一基准亮度表所记载的该第一基准亮度信息以获得该第一差异量化信息的操作包括：
根据一第一遮罩表获得该物体亮度信息中的一第一有效信息；以及
比较该第一有效信息与该第一基准亮度信息以获得该第一差异量化信息，
其中该处理器比较该物体亮度信息与该第二基准亮度表所记载的该第二基准亮度信息以获得该第二差异量化信息的操作包括：
根据一第二遮罩表获得该物体亮度信息中的一第二有效信息；以及
比较该第二有效信息与该第二基准亮度信息以获得该第二差异量化信息。
18.如权利要求11所述的电子装置，其中该处理器分析该物体亮度表与该多个基准亮度表的差异以获得该差异量化信息的操作包括：
滤除该物体亮度信息中的背景信息。
19.如权利要求11所述的电子装置，其中该光感测器包括一光学镜头。
20.如权利要求11所述的电子装置，还包括：
一光发射器，用以发射该光线。
CN201810063729.1A 2018-01-10 2018-01-23 物体距离估算方法与电子装置 Active CN110018483B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW107100922A TWI647427B (zh) 2018-01-10 2018-01-10 物體距離估算方法與電子裝置
TW107100922 2018-01-10

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110018483A CN110018483A (zh) 2019-07-16
CN110018483B true CN110018483B (zh) 2021-03-09

Family

ID=65803773

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810063729.1A Active CN110018483B (zh) 2018-01-10 2018-01-23 物体距离估算方法与电子装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11016177B2 (zh)
CN (1) CN110018483B (zh)
TW (1) TWI647427B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110807813B (zh) * 2019-10-22 2022-09-23 歌尔光学科技有限公司 一种tof模组标定方法、装置及系统
KR20230129495A (ko) * 2021-01-15 2023-09-08 구글 엘엘씨 라이트-인-플라이트(light-in-flight)를 시뮬레이션하기위한 시스템 및 방법
TWI761047B (zh) * 2021-01-22 2022-04-11 明泰科技股份有限公司 檢測影像偵測器的偵測範圍的方法
CN113052155B (zh) * 2021-02-03 2024-04-02 深圳赋能光达科技有限公司 光源亮度调节器、结构光投射器、身份识别装置及电子设备

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200940026A (en) * 2008-03-27 2009-10-01 Doheny Eye Inst Optical coherence tomography device, method, and system
CN101932952B (zh) * 2008-02-01 2013-01-16 法罗技术股份有限公司 用于确定与物体的距离的装置
TW201329487A (zh) * 2011-09-29 2013-07-16 Intel Corp 光纖鄰近感測器
TWI425184B (zh) * 2008-11-26 2014-02-01 Zygo Corp 低同調性掃描干涉技術的掃瞄誤差校正之系統、方法、裝置，及其程序
CN105791663A (zh) * 2014-12-24 2016-07-20 光宝科技股份有限公司 距离估算系统及距离估算方法
CN106293260A (zh) * 2015-05-12 2017-01-04 纬创资通股份有限公司 光学式触控装置及其感测方法
CN106990874A (zh) * 2016-01-21 2017-07-28 纬创资通股份有限公司 光学触控装置、触控指地点位置决定方法及光学触控系统
WO2017177273A1 (en) * 2016-04-14 2017-10-19 Protege Sport Pty Ltd Distance detector

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6396397B1 (en) * 1993-02-26 2002-05-28 Donnelly Corporation Vehicle imaging system with stereo imaging
US6891960B2 (en) * 2000-08-12 2005-05-10 Facet Technology System for road sign sheeting classification
US20100013615A1 (en) * 2004-03-31 2010-01-21 Carnegie Mellon University Obstacle detection having enhanced classification
US7379842B2 (en) * 2005-01-25 2008-05-27 Drop Zone Corp. Hang timer for determining time of flight of an object
TWI457540B (zh) * 2012-06-25 2014-10-21 Univ Southern Taiwan Tech Mobile distance device
TW201432222A (zh) * 2013-02-06 2014-08-16 Flex Instr Co Ltd 立體距離測定方法及其系統
EP3002550B1 (en) * 2014-10-03 2017-08-30 Ricoh Company, Ltd. Information processing system and information processing method for distance measurement
KR20170082837A (ko) * 2016-01-07 2017-07-17 한화테크윈 주식회사 이동수단의 이동거리, 이동속도 측정 장치 및 방법
US10908287B2 (en) * 2016-05-10 2021-02-02 Texas Instruments Incorporated Methods and apparatus for LIDAR operation with narrowband intensity modulation
JP6723079B2 (ja) * 2016-06-08 2020-07-15 日立オートモティブシステムズ株式会社 物体距離検出装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101932952B (zh) * 2008-02-01 2013-01-16 法罗技术股份有限公司 用于确定与物体的距离的装置
TW200940026A (en) * 2008-03-27 2009-10-01 Doheny Eye Inst Optical coherence tomography device, method, and system
TWI425184B (zh) * 2008-11-26 2014-02-01 Zygo Corp 低同調性掃描干涉技術的掃瞄誤差校正之系統、方法、裝置，及其程序
TW201329487A (zh) * 2011-09-29 2013-07-16 Intel Corp 光纖鄰近感測器
CN105791663A (zh) * 2014-12-24 2016-07-20 光宝科技股份有限公司 距离估算系统及距离估算方法
CN106293260A (zh) * 2015-05-12 2017-01-04 纬创资通股份有限公司 光学式触控装置及其感测方法
CN106990874A (zh) * 2016-01-21 2017-07-28 纬创资通股份有限公司 光学触控装置、触控指地点位置决定方法及光学触控系统
WO2017177273A1 (en) * 2016-04-14 2017-10-19 Protege Sport Pty Ltd Distance detector

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《Fiber-Based White-Light Interferometry for Nanoscale Distance Measurement and Control》;Aram Lee et.al;《IEEE PHOTONICS TECHNOLOGY LETTERS》;20121201;第24卷(第23期);第2136-2138页 *
《图像去雾的最新研究过程》;吴迪 等;《自动化学报》;20150228;第41卷(第2期);第221-239页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110018483A (zh) 2019-07-16
TW201930822A (zh) 2019-08-01
TWI647427B (zh) 2019-01-11
US20190212415A1 (en) 2019-07-11
US11016177B2 (en) 2021-05-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110018483B (zh) 物体距离估算方法与电子装置
CN109640066B (zh) 高精度稠密深度图像的生成方法和装置
EP3513552B1 (en) Systems and methods for improved depth sensing
US20140192158A1 (en) Stereo Image Matching
KR102038789B1 (ko) 포커스 검출
KR20210127950A (ko) 동적 비전 센서 및 패턴 투사를 사용하는 3차원 이미징 및 감지
CN107145741B (zh) 基于图像分析的耳诊数据采集方法及装置
KR102074929B1 (ko) 깊이 영상을 통한 평면 검출 방법 및 장치 그리고 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체
KR101982258B1 (ko) 오브젝트 검출 방법 및 오브젝트 검출 장치
US11879993B2 (en) Time of flight sensor module, method, apparatus and computer program for determining distance information based on time of flight sensor data
CN112233139A (zh) 用于在3d数据重建过程中检测运动的系统和方法
CN110030467B (zh) 一种用于摄像组件的安装的方法、装置及设备
CN113066104B (zh) 角点检测方法和角点检测装置
US9377896B2 (en) Optical touch system and hovering identification method thereof
US10332259B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
TWI542891B (zh) 光學測距方法與光學測距系統
JP2021068356A (ja) 撮像装置、方法及びプログラム
US20200320725A1 (en) Light projection systems
WO2022213311A1 (en) Camera autofocus using depth sensor
US11972512B2 (en) Directional editing of digital images
KR102267442B1 (ko) 가변 시점에서 촬영된 카메라 왜곡 보정 방법 및 이를 이용한 블록 3차원 모델링 방법
US20230162368A1 (en) Method and system for optimizing sampling in spot time-of-flight (tof) sensor
US20150153904A1 (en) Processing method of object image for optical touch system
CN105824027A (zh) 光学测距方法与光学测距系统
CN115272046A (zh) 深度测量方法、设备、电路、介质和程序产品

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant