CN1691750A - 影像撷取方法、使用该方法的影像撷取装置及储存介质 - Google Patents

Abstract

一种特定影像撷取方法，执行于一影像撷取装置。首先，取得一第一影像及一第二影像，其中只有上述第一影像包含关于一主体的一主体影像。接着，将上述第一影像及第二影像作相减处理以产生第三影像。将上述第三影像作边缘强化处理以产生第四影像。从上述第四影像撷取一轮廓。调整上述轮廓。根据上述调整轮廓取得上述主体影像。经由一应用单元显示上述主体影像，上述应用单元执行于上述影像撷取装置。

Description

影像撷取方法、使用该方法的影像 撷取装置及储存介质

技术领域

本发明涉及影像处理方法，特别是涉及特定影像撷取方法及可以执行该方法的影像撷取装置。

背景技术

数字相机(digital still camera)为目前市面上越来越普遍的热门电子产品。数字相机通常会配备显示器以展示拍摄结果。数字相机除了提供摄影的用途外，也可以利用显示器提供如游戏的其它各种娱乐功能。

数字相机的摄影功能如果结合娱乐功能则能提供更多元的娱乐效果，并能提升数字相机的附加价值。而目前只有部分相机具有结合摄影与娱乐功能，而且相关功能不够完备。因此，目前的相关产品即使结合摄影与娱乐功能，其所提供的新颖功能或产生的效果有限。

举例来说，照相的主要对象实体称为主体，例如人物、动物、植物、或静物。主体所在的环境称为背景。不同的摄影主体具有不同的形状与轮廓。由于数字相机以固定的形状(例如通常为矩形)撷取影像，所以数字相机所撷取的影像会包含主体与背景。

如果以游戏为例，将包含主体与背景的图片应用在游戏上较缺乏弹性。举例来说，在赛车游戏的例子中，如果游戏者以数字相机拍摄一辆跑车，并想要以所拍摄的跑车取代游戏中的赛车，则所拍摄的跑车连同该跑车所在的背景都会汇入赛车游戏而取代游戏中的赛车。然而典型赛车游戏中都有动态背景。如果所拍摄的跑车图片是矩形图片，此包含上述实体跑车背景的图片的矩形范围将遮盖赛车游戏中的动态背景。因此汇入的跑车图片会影响游戏画面使它看起来不自然。赛车游戏通常以模拟实际赛车画面为画面设计的主要诉求。而汇入矩形的撷取影像将会得到相反效果。

另外，如果使用者想要将拍摄的主体影像图片取代数字相机的图形化使用者接口的某一组件的图标(icon)也不方便。例如使用者拍摄自己的手，并以拍摄的手的图片取代光标的箭头图标。连同手及手的背景的矩形图标成为光标图标。而矩形光标图标不但非常不美观，而且也不利于使用。

因此，需要一种特定影像撷取方法，适用于数字相机或具有影像撷取功能的装置，用以解决将应用拍摄图片时缺乏弹性与实用性的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种特定影像撷取方法，适用于数字相机或具有影像撷取功能的装置，用以解决将拍摄图片应用时缺乏弹性与实用性的问题。

基于上述目的，本发明提供一种特定影像撷取方法，执行于一影像撷取装置。首先，取得一第一影像及一第二影像，其中只有上述第一影像包含关于一主体的一主体影像。接着，将上述第一影像及第二影像作相减处理成为第三影像。将上述第三影像作边缘强化处理成为第四影像。从上述第四影像撷取一轮廓。调整上述轮廓。根据上述调整轮廓取得上述主体影像。经由一应用单元显示上述主体影像，上述应用单元执行于上述影像撷取装置。

另外，本发明提供一种特定影像撷取方法，执行于一影像撷取装置，上述影像撷取装置具有一触控面板及一应用单元。撷取一第一影像，上述第一影像包含一主体影像。经由上述触控面板取得一轮廓。根据上述轮廓取得上述主体影像。经由上述应用单元显示上述主体影像。

其中，本发明的特定影像撷取方法可以利用一程序实现，记录于例如内存或记忆装置的储存介质上，当此程序加载至一影像撷取装置中，则可执行如上所述的方法。

另外，本发明提供一种影像撷取装置，包括影像撷取单元、处理单元及显示单元。上述影像撷取单元，用以取得第一影像及第二影像，其中只有上述第一影像包含关于拍摄主体的主体影像。上述处理单元，耦接于上述影像撷取单元，用以将上述第一影像及第二影像作相减处理成为第三影像，将上述第三影像作边缘强化处理成为第四影像，从上述第四影像撷取一轮廓，调整上述轮廓，根据上述调整轮廓取得上述主体影像；以及上述显示单元，耦接于上述影像撷取单元及上述处理单元，用以经由一应用程序显示上述主体影像，上述应用程序执行于上述影像撷取装置。

另外，本发明提供一种影像撷取装置，包括影像撷取单元、触控面板、处理单元、及显示单元。上述影像撷取单元，用以撷取第一影像，上述第一影像包含主体影像。上述触控面板，用以提供使用者选取上述主体影像的轮廓。上述处理单元，经由上述触控面板取得上述轮廓，根据上述轮廓取得上述主体影像。上述显示单元，耦接于上述影像撷取单元、触控面板、及处理单元，用以根据一应用程序显示上述主体影像，上述应用程序执行于上述影像撷取装置。

附图说明

图1示出了本发明较佳实施例的数字相机结构方块图；

图2示出了本发明较佳实施例的特定影像撷取方法流程图；

图3示出了本发明第一实施例的以人工方式撷取主体影像步骤的流程图；

图4示出了本发明第二实施例自动撷取程序中拍摄第一影像步骤的流程图；

图5示出了本发明较第二施例的自动撷取程序中撷取主体影像步骤的流程图；

图6示出了本发明第二实施例的一范例中的像素点配置图；

图7示出了本发明第二实施例收集主体影像边缘取样点的示意图；

图8示出了本发明第二实施例中任意相邻四个分离的边缘取样点P_i-3、P_i-2、P_i-1、P_i；

图9示出了本发明第二实施例中再取样处理的搜寻范围的示意图；

图10示出了本发明第二实施例中第一影像的范例的示意图；

图11示出了本发明第二实施例中第二影像的范例的示意图；

图12示出了相减影像的示意图；

图13示出了边缘强化影像示意图；

图14示出了边缘取样点的示意图；

图15示出了概略轮廓的示意图；

图16示出了调整轮廓的示意图；

图17示出了已撷取主体影像的示意图；

图18示出了依据本发明实施例的特定影像撷取方法的计算机可读取储存介质示意图。

附图符号说明

1-处理器；2-影像撷取单元；3-闪光单元；4-内存；5-显示器；10-数位相机；11-主体影像；13-概略轮廓；16-撷取影像；100-边缘强化影像；101-圆形部分；102-三角形部分；111-空洞区域；110，120，130，140-方向符号；121、122、123、124、125、126、127-边缘；131、132、133、-尖角；142-概略轮廓；151、152-桌子的影像；153-155-杂点；621-影像撷取逻辑；622-相减处理逻辑；623-边缘强化逻辑；624-边缘收集逻辑；625-样条逻辑；626-轮廓调整逻辑；627-主体影像撷取逻辑；628-应用逻辑；P₁、P₂、P₃、P₄-边缘取样点；P_i-3、P_i-2、P_i-1、P_i-边缘取样点；Q₂-轮廓上的一点。

具体实施方式

本发明的目的是提供一种特定影像撷取方法，适用于数字相机或具有影像撷取功能的装置，能够从现存的影像或刚拍摄下的影像中分离出所需要的主体影像，自由地运用于其它应用上，藉此解决应用拍摄图片时缺乏弹性与实用性的问题。

本发明的特定影像撷取方法也可以运用在各种影像撷取装置，例如具有照相机的移动通讯装置、摄影机(video camera)或其它电子影像撷取装置(electronic image pickup device)。在较佳情况中，本发明的特定影像撷取方法执行于移动装置中，例如具有照相机的移动通讯装置、或便携式数字相机。本发明较佳实施例以数字相机为例，然而并非用以限定本发明。

图1示出了本发明较佳实施例的数字相机结构方块图。数字相机10包含处理器1、影像撷取单元2、闪光单元3、内存4及显示器5。处理器1耦接于影像撷取单元2、闪光单元3、内存4及显示器5。影像撷取单元2用以撷取影像。闪光单元3用以发出闪光以协助摄影。内存4可以用以储存各种应用程序程序代码及影像数据数据。显示器5用以显示储存于内存4的影像图片，以及应用程序或数字相机操作系统的图形化使用者操作接口。

本发明较佳实施例中，数字相机10可以通过以下两种特定影像撷取方法，亦即以人工方式或自动撷取方式，从一影像中分离出主体影像。以下分别依据人工方式撷取主体影像以及自动撷取主体影像两种状态，详细说明本发明实施例。

第一实施例：以人工方式选取主体影像

在本实施例中，提供以人工方式撷取主体影像的数字相机必须具有触控装置，例如触控显示器，或触控面板。在此实施例中，是以图1所示的显示器5为触控显示器为例进行说明，但是并非用以限定本发明。

请参照图2，图2示出了本发明较佳实施例的特定影像撷取方法流程图。

当使用者选择以人工方式时，使用者先以数字相机10拍照。处理器1经由影像撷取单元2撷取包含主体影像的第一影像(步骤S1)。接着，由使用者通过操作触控显示器，撷取出主体影像(步骤S2)。

图3显示在图2中撷取主体影像步骤S2的详细流程图。使用者经由触控显示器5，使用触控笔输入不规则的封闭区域边界或多个坐标点，用以选取第一影像的主体影像轮廓(步骤S201)。处理器1经由触控显示器5取得使用者所输入的主体影像轮廓或坐标点(步骤S202)，并且根据此信息，实际从第一影像中撷取出使用者所需的主体影像(步骤S203)。也就是说，处理器1根据输入的主体影像轮廓决定出一范围，只取出第一影像在此范围以内的影像(像素)数据作为主体影像，而在范围以外的影像(像素)数据则被视为非必要部分加以去除。

接着，处理器1将撷取出的主体影像储存于内存4(步骤S3)，供其它应用程序使用。接着，当特定应用单元需要使用到此主体影像时，则可以读入并且显示此主体影像(步骤S4)。

第一实施例的优点在于使用者具有较高的自主性，可以从一影像中自由地决定出主体影像为何，但是在硬件要求上则需要有触控式屏幕辅助来实现本实施例。

第二实施例：自动选取主体影像

当使用者选择自动选取主体影像时，处理器1会执行以下所述的自动撷取程序。在本实施例中，虽然自动撷取程序是以记录于内存4的软件程序来实现，但是并非用以限定本发明，例如自动撷取程序的一部分或全部也可能采用电路硬件方式来实现。

请同时参照图2、4及5说明本实施例。本实施例基本操作流程与第一实施例大致相同，如图2所示，但是两者在拍摄影像步骤S1、撷取主体影像S2上则有差异。其中，图4示出了本实施例的自动撷取程序中拍摄影像步骤S1的详细流程图，图5示出了本实施例的自动撷取程序中撷取主体影像S2的详细流程图。

在拍摄影像步骤S1中，如图4所示，数字相机10中的处理器1经由影像撷取单元2撷取关于一相同背景的至少两张影像。在本实施例中，数字相机10被设置于一固定位置，例如被固定于脚架上或一张桌子上。当拍摄主体进入数字相机10的拍摄范围并依使用者想要的位置、角度、及姿势调整完毕时，数字相机10中的处理器1经由闪光单元3发出闪光，并且通过影像撷取单元2拍摄第一影像(步骤S10)，此第一影像包含欲拍摄的主体影像以及背景影像。接着数字相机10等待数秒的时间间隔，例如10秒。此等待时间中让上述主体离开数字相机10的拍摄范围(步骤S11)。在数字相机10未移动的条件下，接着，处理器1经由闪光单元3发出闪光，并对同一背景拍摄第二影像(步骤S12)，此第二影像无上述欲拍摄的主体影像。

在本实施例中，数字相机10固定在同一位置拍摄同一背景、包含主体影像的第一影像及不包含主体影像的第二影像，其目的是为了使相同背景的影像可以利用简单的处理，例如相减处理，便可以去除。同时这样安排的目的在于即使在复杂的静态背景中，也可以让本发明较佳实施例的主体影像撷取方法能够运作。然而图4所示的方法并非用以限定本发明。例如，数字相机10也可能不在相同位置拍摄第一影像及第二影像，例如在背景单纯的背景环境，像是干净的墙面、布幕等，即使位置不同仍然可以利用简单处理来取得主体影像。另外，拍摄顺序也可以改变，例如可以先取得不含主体影像的第二影像，再取得包含主体影像的第一影像。在本实施例中，拍摄时发出闪光的目的是为了要抑制噪声，并且让背景颜色均匀。然而，也可以不用闪光直接拍摄。

以下配合图5，详细说明本实施例的撷取主体影像步骤S2的详细流程。

首先，处理器1会先将拍摄主体影像步骤S1所得到的第一影像与第二影像，作相减处理，得到一相减影像(步骤S21)。相减处理过程中，处理器1是对第一影像每一像素的三原色(亦即红、蓝、绿三原色)数据减去第二影像相同位置像素的三原色数据。如果相减结果的绝对值小于一临界值，则处理器1设定相减影像相同位置像素的三原色值为零；如果相减结果的绝对值大于或等于上述临界值，则处理器1设定相减影像相同位置像素的三原色值为上述相减结果的绝对值。上述临界值决定于背景噪声的强弱，用以过滤掉在背景同一位置，受到噪声影响而在相减过程中未完全消去、可能误判为主体影像的情况。

以实际范例来说明上述相减处理。假设三原色临界值都设为30，当第一影像的某个像素的三原色值(R、G、B)为(130、60、90)，并且第二影像相同像素位置的三原色值为(110、50、80)，两者相减后的三原色绝对值则为(20、10、10)。由于其相减绝对值均低于临界值，因此在本实施例中会将相减影像的相同像素位置的三原色值设定为(0、0、0)，代表背景部分。另外，如果第一影像某个像素的三原色值为(130、60、90)，而第二影像相同像素位置的三原色值为(10、15、20)，由于两者相减绝对值(120、45、70)均大于临界值，因此会以两者相减的结果作为相减影像对应像素的三原色值。

在相减处理之前，如果第一影像及第二影像的拍摄位置有差异，处理器1也可以先将第一影像及第二影像平移或旋转，让相同实物的影像位置重迭后再相减。

通过相减处理所取得的相减影像，则需要进一步通过以影像处理步骤取出适当的主体影像。在本实施例中，后续处理包括对相减影像进行边缘强化(步骤S22)、收集边缘取样点(步骤S23)、将收集到的边缘取样点连成封闭曲线(步骤S24)、取得概略轮廓(步骤S25)、调整轮廓(步骤S26)后，最后再根据轮廓撷取出主体影像(步骤S27)。以下结合附图详细说明本实施例的各步骤。

边缘强化处理(步骤S22)

在本实施例中，分别以拉普拉斯(Laplacian)及索贝尔(Sobel)演算子分别对相减影像进行边缘强化，并得到边缘强化影像。由于拉普拉斯运算子可以针对中心像素点进行强化，索贝尔演算子则可以针对垂直或水平的边缘进行强化，因此本实施例中是将两者一并应用于相减影像上，以获致较佳的边缘强化效果。

拉普拉斯运算为一二阶导数，可以通过多种数字型式来实现，在本实施例中，拉普拉斯运算子则是以应用于3×3区域的空间屏蔽

来实现，藉此对于相减影像中的每一个像素点的亮度值进行边缘强化，取得第一强化边缘影像。然而，上述空间屏蔽并非用以限定本发明。基本上，只要拉普拉斯运算子的空间屏蔽中，与中心像素对应的遮幕系数为正(如本实施例的系数″4″)，与外围像素对应的遮幕系数为负或零(如本实施例的系数″-1″、″0″)，都可以达到强化边缘像素点的效果。

举例来说，假设处理器1对相减影像上一像素点P(x，y)作拉普拉斯运算，则像素点P(x，y)及其周围的八个像素点的亮度值会与上述空间屏蔽进行矩阵乘法运算。图6表示此范例中的像素点配置图，各亮度值z_i(i＝1-9)决定如下：

z_i＝0.2990×R_i+0.5870×G_i+0.1140×B_i                (1)

其中，R_i为像素点的红色值，G_i为像素点的绿色值，B_i为像素点的蓝色值。

根据亮度值，像素点P(x，y)在经过拉普拉斯运算后可以得到：

f_LAP(P)＝4z₅-(z₂+z₄+z₆+z₈)                   (2)

其中z₅表示像素点P(x，y)的亮度值，z₂、z₄、z₆、z₈分别为像素点(x，y-1)、(x-1，y)、(x+1，y)、(x，y+1)的亮度值。处理器1对相减影像上每一像素作拉普拉斯运算。当相减影像中的每一像素点都经过上述拉普拉斯运算得到上述亮度转换值后，便取得第一强化边缘影像。

另一方面，影像梯度向量表示影像变化的方向和强度，其中强度大小一般是近似为绝对值的和，亦即：

P(x，y)＝|G_x|+|G_y|        (3)

在本实施例中，系以索贝尔演算子的3×3空间屏蔽 及来实现，对上述相减影像进行边缘强化，以取得第二强化边缘影像。

假设处理器1对相减影像上像素点P(x，y)作索贝尔运算，则像素点P(x，y)在经过索贝尔运算子转换后可以得到：

f_Sobel(P)＝|G_x|+|G_y|

＝|z₇+2z₈+z₉)-(z₁+2z₂+z₃)|+|(z₃+2z₆+z₉)-(z₁+2z₄+z₇)|     (4)

其中z₁、z₂、z₃、z₄、z₆、z₇、z₈、z₉分别表示图6中像素点(x-1，y-1)、(x，y-1)、(x+1，y-1)、(x-1，y)、(x+1，y)、(x-1，y+1)、(x，y+1)、(x+1，y+1)的亮度值。处理器1对相减影像上每一像素作索贝尔运算。在每一像素都经过索贝尔运算后，便可以得到一第二强化边缘影像。根据索贝尔演算子的状态可知，|G_x|和|G_y|可以用来特别强化与x轴垂直以及与y轴垂直的边缘。

接着，处理器1则合并第一强化边缘影像及第二强化边缘影像，在本实施例中则是将两者分别乘以一第一加权值及一第二加权值后再相加，藉以取得一边缘强化影像。上述第一加权值和第二加权值系依拉普拉斯运算子和索贝尔运算子的重要性而调整。

虽然在本实施例中，以上述方式强化相减影像边缘，但是并非用以限定本发明。边缘强化方式可以采用拉普拉斯或索贝尔二种算法中的一种，或此二种算法之外的其它算法。

收集边缘取样点(步骤S23)

在上述边缘强化处理中，除了会对主体影像的边缘进行强化，同时也会对主体影像的内部特征点一并强化，例如人脸中的眼、口等五官部分。因此在此步骤中，即是要取出边缘强化影像中，实际为主体影像边缘的取样点。首先，处理器1先决定该边缘强化影像的中心位置，此中心位置坐标的取得主要是根据所拍摄影像的分辨率而来的。例如，若影像的分辨率为2048×1536，其中心位置坐标则定为(1024，768)。接着，从距离边缘强化影像中心位置较远的外围，以即定方向往中心位置收集，藉此决定靠近主体影像轮廓部分的边缘取样点。

图7表示用以说明收集主体影像边缘取样点的示意图。其中，边缘强化影像100所包含的主体影像是由圆形部分101和三角形部分102所构成，另外，边缘强化影像100中每个像素点则是以亮度值来代表，如前所述，在上述相减处理中已将非主体影像部分的亮度值设为零。

处理器1对于边缘强化影像100，在x坐标最小值到x坐标最大值的每一行像素数组中，分别由上到下(符号110)以及由下向上(符号120)对中心位置方向进行收集。当取得第一个亮度值大于一阈值的像素点(即轮廓上缘或下缘)，即将此像素点做为边缘取样点。同样地，在y坐标最小值到y坐标最大值的每一列像素数组中，分别由左到右(符号130)以及由右到左(符号140)对中心位置方向进行收集。当取得第一个亮度值大于阈值的像点(即轮廓左缘或右缘)，即将此像素点做为边缘取样点。阈值是根据影像的特性，由经验法则所得到的。在本实施例中，上述阈值是依据经验法则所决定，基本上是用以区分主体影像以及已设为零的背景区域，以亮度值为0-256的范围为例，此阈值可以设为70。以图7的范例来说，最后收集到的多个边缘取样点包含圆形部分101和三角形部分102的外围，但是不包括两者重迭部分以及圆形部分101内部的其它特征部位。

本实施例中虽然以上述方式收集取样点，其目的在收集靠近主体影像轮廓的边缘取样点，并排除主体轮廓以内被强化的边缘。然而上述收集取样点方法并非用以限定本发明，利用其它方式同样可以达到上述目的。

连成封闭曲线(步骤S24)

在前一步骤所取得的多个边缘取样点，则必须予以连成封闭曲线，亦即处理器1将所收集的边缘取样点作样条(spline)处理。在本实施例中，以内插法(interpolation)将所收集的边缘取样点连成封闭的连续曲线。在本发明较佳实施例中，对于相邻两边缘取样点P_i-1、P_i-2之间的曲线，是由上述两点坐标以及其相邻的两个边缘取样点P_i-3、P_i的坐标所决定的曲线函数来获得。对于任意相邻四个分离的边缘取样点P_i-3、P_i-2、P_i-1、P_i，如图8所示，其曲线函数Q_i[t]可以表示为：

Q_i[t]＝TMG_i                                    (5)

其中

T＝[t³ t² t¹ 1]，                      (6)

$M=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cccc}-1& 3& -3& 1\\ 2& -5& 4& -1\\ -1& 0& 1& 0\\ 0& 2& 0& 0\end{array}\right],---\left(7\right)$

G_i＝[P_i-3 P_i-2 P_i-1 P_i]^T               (8)

其中t表示一参数值，范围在0-1，当t＝0时Q_i[t]为P_i-2，当t＝1时Q_i[t]为P_i-1。

根据公式(6)、(7)、(8)，曲线函数Q_i[t]可以简化为一个三次多项式：

$Q_i\left[t\right]=\frac{1}{2}[({-t}^3+{2t}^2-t)P_{i-3}+({3t}^3-{5t}^2+2)P_{i-2}+({-3t}^3+{4t}^2+t)P_{i-1}+(t^3-t^2)P_i]---\left(9\right)$

在实际应用时，本实施例中是将Δt设为0.01，亦即处理器1从t＝0开始(即P_i-2开始)，每次将t增加0.01以代入此三次多项式(9)，一直到t＝1，以获得曲线P_i-1P_i-2上的所有坐标点。

以实际范例来说明上述处理。假设四个边缘取样点的坐标分别为(100，100)，(500，1000)，(900，300)，(1200，1200)，假设t等于0.5，带入上述方程式(9)，得到如下的坐标。

x＝1/2((-0.5×0.5×0.5+2×0.5×0.5-0.5)×100+(3×0.5×0.5×0.5-5×0,5×0.5+2)×500+(-3×0.5×0.5×0.5+4×0.5×0.5+0.5)×900+(0.5×0.5×0.5-0.5×0.5)×1200)

＝1/2(-0.125×100+1.125×500+1.125×900-0.125×1200)

＝706

y＝1/2((-0.5×0.5×0.5+2×0.5×0.5-0.5)×100+(3×0.5×0.5×0.5-5×0,5×0.5+2)×1000+(-3×0.5×0.5×0.5+4×0.5×0.5+0.5)×300+(0.5×0.5×0.5-0.5×0.5)×1200)

＝1/2(-0.125×100+1.125×1000+1.125×300-0.125×1200)

＝650

得到一组坐标点(706，650)，此坐标即为边缘取样点(500，1000)，(900，300)之间曲线上的一点。

因此，利用相同方式处理各相邻边缘取样点，即可获得一完整的曲线函数，并且将其设为主体影像的概略轮廓(步骤S25)。

调整轮廓(步骤S26)

取得概略轮廓之后，最后处理器1会利用能量函数(energy function)特性调整此概略轮廓，藉此获得撷取主体影像所需的轮廓线。首先，处理器1对概略轮廓上的每一坐标点进行再取样(resample)。本发明较佳实施例中，是对于待处理的坐标点定义一搜寻范围，包括以该坐标点为中心点的3×3矩形加上从3×3矩形上边及下边中点沿法向量(即垂直方向)上下各三点，共15个坐标点。图9显示本实施例中该搜寻范围的示意图，其中坐标点Q₂表示位于概略轮廓142上的一点，相对于坐标点Q₂的搜寻范围即如图9所示的15个坐标点。假设坐标点Q₂为上述范例中所得到的(706，650)，则其它14个坐标点则分别为(706，646)、(706，647)、(706，648)、(706，649)、(706，651)、(706，652)、(706，653)、(706，654)、(705，649)、(705，650)、(705，651)、(707，649)、(707，650)、(707，651)。接着，处理器1根据一能量函数，分别计算上述搜寻范围内15个坐标点的能量值，如果其中具有最小能量值者并非中心点Q₂时，则将原本概略轮廓上的坐标点改成此具有最小能量值的坐标点，藉此来调整轮廓。

在本实施例中，上述能量函数是采用四种不同的能量函数合并产生，分别是拉普拉斯运算、索贝尔运算、曲率(curveture)以及连续性函数(continuity)，并给予不同加权值。因此能量函数系表示为：

F_Energry(P)＝w₁×f_LAP(P)+w₂×f_Sobel(P)+w₃×f_Cur(P)+w₄×f_Con(P)    (10)

其中P为在上述搜寻范围内的一坐标点，w₁、w₂、w₃、w₄为不同的加权值，f_LAP(P)为对坐标点P的拉普拉斯运算，f_Sobel(P)为对坐标点P的索贝尔运算，f_Cur(P)为坐标点P点与相邻的边缘取样点所决定的曲率函数，f_Con(P)为坐标点P与相邻的边缘取样点所决定的连续性函数。

对于坐标点P的拉普拉斯运算f_LAF(P)以及索贝尔运算f_Sobel(P)，此处与前述处理方式相同，亦即利用公式(2)和公式(4)来计算，因此不再赘述。

曲率函数用以表示在座标点处的曲率大小，只要曲率函数愈小，代表所处理的边缘愈平滑。在本实施例中，是由待处理的坐标点与其相邻的两个边缘取样点所决定，坐标点P(x，y)的曲率函数f_Cur(P)可以表示为：

$f_{\mathrm{Cur}}\left(P\right)=|\frac{(x_3-x,y_3-y)}{\sqrt{{(x_3-x)}^2+{(y_3-y)}^2}}-\frac{({x-x}_1,y-y_1)}{\sqrt{{(x-x_1)}^2+{\left({y-y}_1\right)}^2}}|---\left(11\right)$

其中坐标点P(x，y)相邻的两个边缘取样点的坐标分别为(x₁，y₁)以及(x₃，y₃)。

连续性函数则是根据待处理坐标点与其前一个边缘取样点所决定的连续性特性，在本实施例中，坐标点P(x，y)的连续性函数f_Con(P)可以表示为：

f_Con(P)＝(x-x₁)²+(y-y₁)²                          (12)

其中坐标点P(x，y)的前一个边缘取样点的坐标为(x₁，y₁)。

以上述范例来说明，对于以坐标点Q₂(706，650)为中心点的搜寻范围内15个坐标，可以根据公式(2)、(4)计算拉普拉斯运算f_LAP(P)以及索贝尔运算f_Sobel(P)；并且将其相邻的边缘取样点(500，1000)，(900，300)代入前述公式(11)、(12)，计算曲率函数f_Cur(P)和连续性函数f_Con(P)。依据公式(10)，计算出各坐标点的能量值。最后依据各能量值间的比较，即可以决定是否调整原来概略轮廓上的坐标点Q₂为搜寻范围内的其它坐标点。

处理器1以上述方式对于概略轮廓上的每一个坐标点进行再取样处理。直到概略轮廓上每一坐标点都已完成处理，处理器1即可获得调整后的轮廓线。另外，本实施例中虽然以四种不同函数合并作为能量函数，但是并非用以限定本发明。

最后，根据所取得的调整轮廓线，撷取上述第一影像中的主体影像(步骤S27)。也就是说，处理器1根据上述调整后的轮廓线作为范围，只取第一影像在范围以内的影像(像素)作为主体影像。第一影像中在范围以外的影像(像素)被当作背景去除。

藉此，即完成撷取主体影像的处理。

接着处理器1储存主体影像于内存4(步骤S3)。

接着，经由应用单元显示上述撷取的主体影像(步骤S4)。举例来说，内存4储存一个应用程序，例如游戏程序。当处理器1执行上述应用程序时，处理器1并经由上述应用程序显示上述主体影像于显示器5。

当处理器1撷取、储存并输入不同的主体影像至上述游戏程序时，上述游戏程序即可以显示不同的主体影像。

由于主体影像已去除原背景，所以可以很方便地应用在游戏中的动态组件，作为动态组件的图标。上述动态组件亦即会在画面中与游戏背景作相对移动、转动或会改变显示方式的组件，例如淡入淡出。去除背景的主体影像也可以很方便地应用于其它应用程序或接口。举例来说，主体影像可以应用于取代光标或任何按钮等任何图形化使用者接口的图标。如果就单一实体撷取不同影像，也可以作成去除背景的连续动画。

范例：

以下范例用以说明第二实施例中撷取主体影像步骤。在此范例中，是以一苹果当作主体影像进行说明。

图10表示数字相机10利用闪光灯拍摄的第一影像，其中包含拍摄主体及背景的影像。拍摄主体的主体影像11在第一影像中为一个被咬过的苹果。其中一个背景实物桌子在第一影像中对应的影像为桌子影像151。上述被咬过的苹果被移开后，数字相机10利用闪光灯再对同一背景拍摄一张第二影像，如图11所示。第二影像包含上述桌子对应的桌子影像152。如果数字相机10在拍摄第一影像及第二影像时没有被移动或调整的情况下，不需要调整第一影像及第二影像的相对位置就可以直接对这二张影像作相减处理并产生相减影像，如图12所示。

图12表示一相减影像，桌子影像151及桌子影像152几乎在相减处理中被移除，除了一些小部分的杂点153-155。主体影像11和背景颜色相近的部分在相减处理中被清除造成如区域111的空洞。接下来对相减影像作边缘强化而得到边缘强化影像，如图13所示。

图13示出了一边缘强化影像，包含边缘121-127。接着，收集靠近主体影像11轮廓的边缘取样点。主体轮廓以内被强化的边缘，例如边缘122、123及127被排除于边缘取样点之外。所收的取样点的集合如图14所示。

图14示出了所收集的边缘取样点。接着，对所收集的边缘取样点作样条处理。边缘取样点其中有四个相邻的分离边缘点P₁、P₂、P₃、P₄。此四个点为上述P_i-3、P_i-2、P_i-1、P_i点，以内插法以将此四点连成连续曲线。直到所有边缘取样点都连成连续曲线时，产生概略轮廓13，如图15所示。

图15示出了一概略轮廓，概略轮廓13包含尖角131-133。接着，调整概略轮廓。对概略轮廓上的每一点依据上述能量函数再取样，以此产生调整略轮廓。依据上述方式来调整概略轮廓使得调整轮廓更适合主体影像11，因此，平滑上述尖角131-133，如图16所示。

图16示出了一调整后轮廓线，可用来撷取主体影像11。在本实施例中，调整轮廓不需位移调整。根据调整轮廓从第一影像取得调整轮廓的范围以内的像素作为撷取影像16，如图17所示。撷取影像16近似于主体影像11。处理器1将储存撷取影像16于内存4作为主体影像。

上述关于主体影像的应用是为了举例说明，并非用以限定本发明，上述应用单元也可以是其它程序或电路。

另外，本发明提出一种计算机可读取储存介质，用以储存一计算机程序，上述计算机程序用以实现特定影像撷取方法，此方法会执行如上所述的步骤。

图18表示依据本发明实施例的特定影像撷取方法的计算机可读取储存介质示意图。此储存介质60，用以储存一计算机程序620，用以实现特定影像撷取方法。其计算机程序包含五个逻辑，分别为影像撷取逻辑621、相减处理逻辑622、边缘强化逻辑623、  边缘收集逻辑624、样条逻辑625、轮廓调整逻辑626、主体影像撷取逻辑627、与应用逻辑628。

影像撷取逻辑621用以撷取影像。相减处理逻辑622用以对第一影像与第二影像作相减处理，其中第一影像包含主体影像。边缘强化逻辑623用以对相减影像作边缘强化。边缘收集逻辑624用以收集主体影像边缘取样点。样条(Spline)逻辑625用以将收集边缘取样点连成连续曲线作为概略轮廓。轮廓调整逻辑626用以调整概略轮廓成为调整轮廓。主体影像撷取逻辑627用以根据调整轮廓撷取主体影像。与应用逻辑628用以应用并以特定方式显示主体影像。

因此，本发明的特定影像撷取方法，可以解决在数字相机或具有影像撷取功能的装置中将拍摄图片应用时缺乏弹性与相关功能不完备的问题。

虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然其并非用以限定本发明，本领域的技术人员在不脱离本发明的精神和范围的前提下，可作各种的更动与润饰，因此本发明的保护范围以本发明的权利要求为准。

Claims (21)

1.一种特定影像撷取方法，执行于一影像撷取装置，包括下列步骤：

取得一第一影像及一第二影像，其中只有上述第一影像包含关于一主体的一主体影像；

将上述第一影像及第二影像作相减处理，以产生第三影像；

将上述第三影像作边缘强化，产生一第四影像；

从上述第四影像撷取一轮廓；

调整上述轮廓；

根据上述调整轮廓取得上述主体影像；以及

经由一应用单元显示上述主体影像，上述应用单元执行于上述影像撷取装置。

2.如权利要求1所述的特定影像撷取方法，其中，在取得上述第一影像及第二影像之前，还分别执行闪光。

3.如权利要求1所述的特定影像撷取方法，其中，在边缘强化步骤还包括：分别以拉普拉斯及索贝尔算法，对上述第三影像边缘强化，产生第一强化边缘影像及第二边缘强化影像；以及

分别将第一强化边缘影像及第二强化边缘影像乘以一第一加权值及一第二加权值后，相加成为上述第四影像。

4.如权利要求3所述的特定影像撷取方法，其中，上述拉普拉斯演算的运算子为 $\left[\begin{array}{ccc}0& -1& 0\\ -1& 4& -1\\ 0& -1& 0\end{array}\right].$

5.如权利要求3所述的特定影像撷取方法，其中，上述索贝尔演算的运算子为 $\left[\begin{array}{ccc}-1& -2& -1\\ 0& 0& 0\\ 1& 2& 1\end{array}\right]$ 及 $\left[\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right].$

6.如权利要求1所述的特定影像撷取方法，其中，轮廓撷取步骤还包含下列步骤：

在即定方向上，由上述第四影像的周围往中心位置收集边缘取样点；以及

将上述边缘取样点连成封闭曲线成为上述轮廓。

7.如权利要求6所述的特定影像撷取方法，其中，上述连成连续曲线步骤还包含：

根据每四个边缘取样点P_i-3、P_i-2、P_i-1、P_i决定一曲线函数Q_i[t]＝TMG_i；其中上述T＝[t³ t² t¹ 1]， $M=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{cccc}-1& 3& -3& 1\\ 2& -5& 4& -1\\ -1& 0& 1& 0\\ 0& 2& 0& 0\end{array}\right],$ G_i＝[P_i-3 P_i-2 P_i-1 P_i]^T，t为在0-1之间的实数；以及

根据上述曲线函数，产生上述边缘取样点P_i-2、P_i-1之间的一段连续曲线。

8.如权利要求1所述的特定影像撷取方法，其中，调整上述轮廓步骤还包含下列步骤：

取得上述轮廓的一坐标点；

根据一能量函数计算上述坐标点在一搜寻范围内相邻各点的能量函数值，其中上述能量函数包括所计算的点与其邻近的边缘取样点的拉普拉斯运算、索贝尔运算、曲率函数、及连续性函数；以及

以能量函数值最小的点取代上述坐标点为调整后的轮廓再取样点。

9.如权利要求8所述的特定影像撷取方法，其中，上述搜寻范围为以上述坐标点为中心的3×3区域加上沿着中间位置的法线向量上下各加三点。

10.如权利要求8所述的特定影像撷取方法，其中，其中上述能量函数为拉普拉斯运算、索贝尔运算、曲率函数、及连续性函数的加权总和。

11.如权利要求1所述的特定影像撷取方法，其中，上述应用单元为一游戏程序。

12.一种储存介质，用以储存一计算机程序，上述计算机程序可加载至一影像撷取装置中并执行如权利要求1-11中任一所述的特定影像撷取方法。

13.一种特定影像撷取方法，执行于一影像撷取装置，上述影像撷取装置具有一触控面板及一应用单元，包括下列步骤：

撷取一第一影像，上述第一影像包含一主体影像；

经由上述触控面板取得一轮廓；

根据上述轮廓取得上述主体影像；以及

经由上述应用单元显示上述主体影像。

14.如权利要求13所述的特定影像撷取方法，其中，上述应用单元为一游戏程序。

15.一种储存介质，用以储存一计算机程序，上述计算机程序可加载至一影像撷取装置中并执行如权利要求13-14中任一所述的特定影像撷取方法。

16.一种影像撷取装置，包括：

一影像撷取单元，用以取得一第一影像及一第二影像，其中只有上述第一影像包含关于一主体的一主体影像；

一处理单元，耦接于上述影像撷取单元，用以将上述第一影像及第二影像作相减处理以产生第三影像，将上述第三影像作边缘强化处理以产生第四影像，从上述第四影像撷取一轮廓，调整上述轮廓，根据上述调整轮廓取得上述主体影像；以及

一显示单元，耦接于上述影像撷取单元及上述处理单元，用以经由一应用程序显示上述主体影像，上述应用程序执行于上述影像撷取装置。

17.如权利要求16所述的影像撷取装置，其中上述影像撷取装置还包含：

一闪光单元，用以在上述影像撷取单元取得上述第一影像及上述第二影像时分别执行闪光。

18.如权利要求16所述的影像撷取装置，其中，上述应用程序为一游戏程序。

19.如权利要求16所述的影像撷取装置，其中上述影像撷取装置为移动装置。

20.一种影像撷取装置，包括：

一影像撷取单元，用以撷取一第一影像，上述第一影像包含一主体影像；

一触控面板，用以提供一使用者选取上述主体影像的轮廓；

一处理单元，经由上述触控面板取得上述轮廓，根据上述轮廓取得上述主体影像；以及

一显示单元，耦接于上述影像撷取单元、触控面板、及处理单元，用以根据一应用程序显示上述主体影像，上述应用程序执行于上述影像撷取装置。

21.如权利要求20所述的影像撷取装置，其中上述影像撷取装置为移动装置。

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