JP2014098898A - 多重解像度Depth−From−Defocusベースのオートフォーカス - Google Patents
多重解像度Depth−From−Defocusベースのオートフォーカス Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014098898A JP2014098898A JP2013229293A JP2013229293A JP2014098898A JP 2014098898 A JP2014098898 A JP 2014098898A JP 2013229293 A JP2013229293 A JP 2013229293A JP 2013229293 A JP2013229293 A JP 2013229293A JP 2014098898 A JP2014098898 A JP 2014098898A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- resolution
- optimal resolution
- depth
- defocus
- content
- 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.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/67—Focus control based on electronic image sensor signals
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Automatic Focus Adjustment (AREA)
- Focusing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
【課題】リソースが限られたシステムで、Depth−From−Defocusを用いたオートフォーカスを実行する。
【解決手段】最適解像度を求めるステップ804,814と、この最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行するステップ808を含み、最適解像度でのオートフォーカスが達成されるまで、Depth−From−Defocusを反復する。ステップ800では、コンテンツとして、第1の画像を第1のレンズ位置で取得し、第2の画像を第2のレンズ位置で取得する。ステップ806では最適解像度を目的とする階層的動き推定を行う。ステップ808でDFDを実行したら、コンテンツの焦点が合っているかどうかを判断し810、コンテンツの焦点が合っている場合終了し、コンテンツの焦点がずれている場合、Depth−From−Defocusの結果に基づいて、ぼけサイズ及び実現可能な最大反復数を求める812。
【選択図】図8
【解決手段】最適解像度を求めるステップ804,814と、この最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行するステップ808を含み、最適解像度でのオートフォーカスが達成されるまで、Depth−From−Defocusを反復する。ステップ800では、コンテンツとして、第1の画像を第1のレンズ位置で取得し、第2の画像を第2のレンズ位置で取得する。ステップ806では最適解像度を目的とする階層的動き推定を行う。ステップ808でDFDを実行したら、コンテンツの焦点が合っているかどうかを判断し810、コンテンツの焦点が合っている場合終了し、コンテンツの焦点がずれている場合、Depth−From−Defocusの結果に基づいて、ぼけサイズ及び実現可能な最大反復数を求める812。
【選択図】図8
Description
本発明は、画像処理の分野に関する。より具体的には、本発明は、オートフォーカスに関する。
オートフォーカス光学系は、センサ、制御システム及びモーターを用いて、選択した地点又は領域に完全に自動で、又は手動で焦点を合わせる。電子距離計は、モーターの代わりにディスプレイを有し、指標値まで光学系の調整を手動で行う必要がある。これらの方法は、使用するセンサに応じてアクティブ、パッシブ及びハイブリッドなどと呼ばれる。オートフォーカスの実装の種類は数多く存在する。
本明細書では、Depth−From−Defocusを用いたオートフォーカスの階層的達成方法について説明する。Depth−From−Defocus技術を、各ステップにおいて最適と判断される解像度で階層的に実行する。解像度が高ければ精度も良くなるが、より多くの計算コストが必要になり、各ステップにおける目標精度及び実現可能な最大ぼけ量に基づいて最適解像度を推定し、これにより焦点領域内の計算量及びピクセル数を求める。この提案する多重解像度Depth−From−Defocusベースのオートフォーカスは、必要なリソースの低減を可能にし、このことは、リソースが限られたシステムにおいて有利である。
1つの態様では、装置のメモリにプログラムされたオートフォーカス法が、最大反復数、及びマッチング領域に適合するぼけサイズを推定することに基づいて、最適解像度を求めるステップと、この最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行するステップと、最適解像度でのオートフォーカスが達成されるまで、Depth−From−Defocusを反復するステップとを含む。この方法は、コンテンツを取得するステップをさらに含む。コンテンツは、第1の画像及び第2の画像を含む。第1の画像は、第1のレンズ位置で取得され、第2の画像は、第2のレンズ位置で取得される。方法は、最適解像度を目的とする階層的動き推定を行うステップをさらに含む。方法は、コンテンツの焦点が合っているかどうかを判断するステップをさらに含み、コンテンツの焦点が合っている場合、方法を終了し、コンテンツの焦点がずれている場合、Depth−From−Defocusの結果に基づいて、ぼけサイズ及び実現可能な最大反復数を求める。方法は、新たな最適解像度を求めるステップをさらに含む。方法は、新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しいかどうかを判定するステップをさらに含み、新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しい場合、推定される深度にレンズを移動して、方法は、コンテンツを取得するステップに戻り、新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しくない場合、絞り込み動き推定を行って、方法は、Depth−From−Defocusを実行するステップに戻る。最適解像度は、実現可能なぼけサイズがマッチング領域に適合する最高解像度、計算コストの面で、及び低解像度でのDepth−From−Defocusの結果に基づいて実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、実現可能な最大反復数でのDepth−From−Defocus処理が利用可能である最高解像度、という基準の一部又は全部を含む。装置は、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ/携帯電話機、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルカムコーダ、カメラ付き電話機、スマートフォン、ポータブル音楽プレーヤ、タブレットコンピュータ、モバイル装置、ビデオプレーヤ、ビデオディスクライタ/プレーヤ、テレビ、及び家庭用エンターテイメントシステムから成るグループから選択される。
別の態様では、装置のメモリにプログラムされたオートフォーカス法が、コンテンツを取得するステップと、現在のレンズ位置に基づいて、ぼけサイズ及び最大反復数を求めるステップと、最適解像度を求めるステップと、最適解像度を目的とする階層的動き推定を行うステップと、最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行するステップと、コンテンツの焦点が合っているかどうかを判定するステップとを含む。コンテンツは、第1の画像及び第2の画像を含む。第1の画像は、第1のレンズ位置で取得され、第2の画像は、第2のレンズ位置で取得される。方法は、コンテンツの焦点が合っている場合、方法を終了し、コンテンツの焦点がずれている場合、Depth−From−Defocusの結果に基づいて、ぼけサイズ及び実現可能な最大反復数を求める。方法は、新たな最適解像度を求めるステップをさらに含む。方法は、新たな最適解像度が、以前の最適解像度と等しいかどうかを判定するステップをさらに含み、新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しい場合、推定される深度にレンズを移動して、方法は、コンテンツを取得するステップに戻り、新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しくない場合、絞り込み動き推定を行って、方法は、Depth−From−Defocusを実行するステップに戻る。最適解像度は、実現可能なぼけサイズがマッチング領域に適合する最高解像度、計算コストの面で、及び低解像度でのDepth−From−Defocusの結果に基づいて実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、実現可能な最大反復数でのDepth−From−Defocus処理が利用可能である最高解像度、という基準の一部又は全部を含む。装置は、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ/携帯電話機、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルカムコーダ、カメラ付き電話機、スマートフォン、ポータブル音楽プレーヤ、タブレットコンピュータ、モバイル装置、ビデオプレーヤ、ビデオディスクライタ/プレーヤ、テレビ、及び家庭用エンターテイメントシステムから成るグループから選択される。
別の態様では、装置が、複数の画像を取得するための画像取得要素と、現在のレンズ位置に基づいてぼけサイズ及び最大反復数を求め、最適解像度を求め、最適解像度を目的とする階層的動き推定を行い、最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行し、複数の画像のうちのある画像の焦点が合っているかどうかを判定するためのアプリケーションを記憶するためのメモリと、メモリに結合されて、アプリケーションを処理するように構成された処理要素とを備える。複数の画像のうちの第1の画像は、第1のレンズ位置で取得され、複数の画像のうちの第2の画像は、第2のレンズ位置で取得される。アプリケーションはさらに、コンテンツの焦点が合っている場合、方法を終了し、コンテンツの焦点がずれている場合、Depth−From−Defocusの結果に基づいて、ぼけサイズ及び実現可能な最大反復数を求める。アプリケーションは、新たな最適解像度をさらに求める。アプリケーションは、新たな最適解像度が、以前の最適解像度と等しいかどうかをさらに判定し、新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しい場合、推定される深度にレンズを移動して、方法は、コンテンツを取得するステップに戻り、新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しくない場合、絞り込み動き推定を行って、方法は、Depth−From−Defocusを実行するステップに戻る。最適解像度は、実現可能なぼけサイズがマッチング領域に適合する最高解像度、計算コストの面で、及び低解像度でのDepth−From−Defocusの結果に基づいて実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、実現可能な最大反復数でのDepth−From−Defocus処理が利用可能である最高解像度、という基準の一部又は全部を含む。
本明細書で説明する出願では、全体を通じて特定の専門用語を使用する。ぼけサイズとは、光学系の点広がり関数(PSF)に起因して変化する、1方向(水平又は垂直)における総ピクセル数のことである。反復数とは、収束のために使用する処理PAの回数のことであり、2つの画像間のぼけ差の量を表す。マッチング領域とは、処理Eのために使用する領域のことである。マッチング曲線は、垂直軸に反復数を示し、水平軸に深度位置を示したプロットである。反復曲線は、マッチング曲線と同じものである。Depth−From−Defocus(DFD)は、図3に示すような手順に基づいて深度を推定する処理である。被写界深度(Depth Of Field)は、DOFである。
プロセッサ及びハードウェアリソース制約などの典型的な埋め込みシステム制約下では、Depth−From−Defocusベースの(DFDベースの)オートフォーカスの高精度な結果を達成することができる。このようなリソース制約下では、DFDベースのオートフォーカスを多重解像度法により使用して、高解像度でDFDを処理した方が良好な結果をもたらすことができという特性、及びDFD処理のマッチング領域内にぼけを含めた方が良好な結果をもたらすことができるという特性を活用することができる。
Depth−From−Defocusベースのオートフォーカスを実施する用途はいくつか存在する。パーソナルデジタルカムコーダ又はデジタルスチルカメラなどの埋め込みシステムがこのような例である。
Depth−From−Defocusでは、高精度の推定深度のために、ぼけの全て又は大部分(ピンぼけしたエッジ、点又はテクスチャ)を知ることが重要である。
ぼけサイズ又はPSFサイズは、複数の方法で定義することができるが、光学系のPSFに起因して変化する1方向(水平又は垂直)の総ピクセル数として定義することができる。
説明を分かりやすくするために、あるステップエッジのシーンを一例として使用する。例えば、画像の焦点が合っている時には、ぼけサイズはゼロである。図1には、ぼけサイズがゼロの場合を示している。
図2に、ピンぼけしたステップエッジ内のぼけサイズの例を示す。図2では、ぼけサイズが24である。
さらに、通常、ぼけサイズは、物体位置とレンズ焦点位置の間に存在する被写界深度数に線形に比例する。
また、異なるピンぼけレベルで取り込んだ複数の画像のぼけ差に基づいて、対象物体の深度を推定することもできる。ぼけ差は、図3の処理のようなピクチャマッチング処理の反復回数によって表すことができる。
図3の画像1及び画像2は、ある光学系からのぼけ量が異なり、画像2の方が鮮明であると仮定する。2つの画像間のぼけ差量を計算することもできる。単純な3×3の畳み込みカーネルとすることができるPA処理を、光学系をうまくモデル化するぼけ関数として定義することができる。次に、2つの画像の一定領域に作用する単純な累積絶対値誤差(SAD)関数とすることができる処理Eを、2つの画像間のエラー生成関数として定義する。処理Eにより生成された以前のエラーが、新たに生成されたエラー(又は現在のエラー)よりも小さくなるまで図3に示すループを反復することにより、この反復回数を用いて2つの画像間のぼけ差を表すことができる。いくつかの実施形態では、事前に(動き補正などの)2つの画像の位置合わせが行われる。
正確な深度推定を行うには、マッチング領域内のぼけの全て又は大部分を有すること、或いは2つの画像間のぼけ差推定を行うことが重要である。図4に、マッチング領域の水平方向の異なる変位に関する、ステップエッジについて生成したマッチング曲線を示す。図5には、図4の一部を示しており、画像の焦点が合っている場合、マッチング領域のステップエッジはマッチング領域内に存在する。マッチング領域内にエッジが存在しない場合、マッチング曲線は非常にノイズが多いものとなる。
ステップエッジのシーンのエッジがマッチング領域の中心から外れるほど、反復曲線も理想の曲線から逸脱する。この主な理由は、ぼけエッジの一部がマッチング領域外に存在する場合、反復曲線が影響を受けることにある。
高解像度の画像はより多くの情報を含むので、DFD処理は、高解像度で実行した時の方が優れた精度をもたらすことができる。
図6に、高解像度ベースのDFDの結果の方が、低解像度ベースのDFDよりも良好になり得ることを示す。1/4解像度ベースのDFDの結果では、対象物体の真の焦点位置を識別できるが、1/8ベースの解像度では、真の焦点位置を識別することができない。
正確な深度推定又はぼけ差推定の結果を得るには、ぼけの全て又は大部分をマッチング領域内に含めることが重要である。また、いくつかの実施形態では、高解像度でDFD処理が行われる。しかしながら、デジタルカメラ又はカムコーダなどの埋め込み光学系では、アクセラレータ、帯域幅及びメモリなどの処理及びハードウェアリソースに制約があることが多く、これによりマッチング領域のサイズ及び計算強度の量が制限される。また、光学系によっては、ぼけサイズが非常に大きくなることもある。図7に、異なる解像度での、ぼけサイズ、反復曲線、利用可能なマッチング領域(幅及び高さ)、及び焦点位置からの被写界深度(DOF)数の間の関係の例を示す。さらに、高解像度での動き推定は、計算コストの面で高価になりすぎることが多い。
特定の埋め込みデジタルカメラシステムでは、利用可能なマッチング領域のサイズが60×45(幅、高さ)ピクセルであり、3つの異なる解像度(1/8、1/4、1/2)でのぼけサイズ及び反復曲線は、図7に示す通りである。また、このシステムは、1/8、1/4及び1/2解像度の場合、それぞれ最大約64、16及び4の反復数しか提供することができない(1/4解像度での1回の反復には、1/8解像度の場合の4倍を要し、1/2解像度での1回の反復には、1/4解像度の4倍を要すると仮定する)。この環境では、1/2解像度のDFDの精度と同等の最終的なオートフォーカス精度を達成することが目標になる。
例えば、このカメラシステムは、図7に示すように、全体で約300回のDOFの範囲を有する。カメラが合焦できる最も近いレンズ位置からオートフォーカスを開始するとした場合、最も極端な事例は、対象物体が無限遠に存在する場合であろう。このような場合、1/2、1/4、1/8解像度では、ぼけサイズは、それぞれ約250、125及び62.5になると予想される。この位置では、1/4及び1/2解像度の場合、マッチング領域(60×45)にとってぼけサイズが大きすぎるので、DFD処理は、1/8解像度でしか実行可能でないと思われる。しかしながら、1/8解像度でのDFD処理では、1/2解像度でのDFD処理と同等の精度は得られない。
そこで考えられるのは、多重解像度法(低解像度から高解像度)を用いて、全検索範囲での動き推定をより低い解像度(又は計算コスト及びメモリコストの両面で許容される最高解像度)で開始することにより、DFDベースのオートフォーカスにおける動き推定サイクルを低減することである。オートフォーカスが所望の精度で達成されるまで、DFDベースのオートフォーカスを「最適」解像度内で繰り返す。DFD処理を実行するための「最適」解像度を求めるために、所与のレンズ位置におけるぼけサイズ又は実現可能な最大ぼけサイズの情報を使用する。いくつかの実施形態では、この「最適」解像度を、実現可能なぼけサイズがマッチング領域に適合する最高解像度、計算コストの面で、及び低解像度でのDFDの結果に基づいて実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、実現可能な最大反復数でのDFD処理が利用可能である最高解像度、という基準の一部又は全部を満たすものとする。
階層的動き推定と呼ばれることもある、動き推定における多重解像度法(低解像度から高解像度)が、利用すべき技術である。これは、M×Nのマッチング領域に関して、例えば1/2解像度で水平方向及び垂直方向の両方に±Sの動きベクトルを発見するとした場合、これを直接的な方法で行うとすれば、(S+S+1)2の位置に関してM×NのSAD計算などのエラー計算が行われるというものである。しかしながら、1/4解像度などの低解像度での動きベクトル検索の単純な実行、(S/2+S/2+1)2の位置に関するM/2×N/2のSAD計算、及び絞り込み検索が行われる。この場合の絞り込み検索は、(1+1+1)2の地点に関するM×N領域のSAD計算を含むことが多い。従って、DFDベースのオートフォーカスにおいて多重解像度技術を使用することができる。目標解像度は、本明細書で説明するような求める「最適」解像度とすることができ、この階層的動き推定のための低解像度を計算コストの制限によって求めることができる。
DFD処理のための「最適」解像度を求めるために、すなわち実現可能な最大ぼけサイズを発見するために、図7に示すような事前に生成したデータを使用して、極端なシナリオを考慮し、対応するぼけサイズを発見することができる。例えば、現在のレンズ位置が、合焦可能なDOF領域全体の手前側半分の領域内にある場合には、無限遠に存在する物体が極端な事例になり、レンズ位置が、合焦可能なDOF領域全体の奥手側半分の領域内にある場合には、最も近い物体が極端な事例になるであろう。次に、取得したぼけサイズに応じて、利用可能なマッチング領域が十分に大きな場合の解像度を選択する。この方法では、対象物体がマッチング領域の中心に位置する場合に、マッチング領域のサイズが十分に大きくなることが保証される。同様に何らかの統計情報に基づいて、最適なDFD解像度を求めることを考慮することもできる。実現可能な最大反復数を発見する方法は、上述した方法と非常に類似する。図7に示すような事前に生成した反復曲線に基づくぼけサイズの代わりに反復数を使用することを除き、同じ方法を使用することができる。実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、異なる解像度間の反復数関係を認識又は特定する。例えば、1対の画像間のぼけ差が特殊な変化の差分を用いて表されるDFD処理では、反復数が解像度に比例する。例えば、1/8解像度での反復Aは、1/4解像度では4Aとなる可能性が高い。低解像度DFDの結果に基づいて、高解像度での実現可能な最大反復を推定する場合、(例では4A+eなどの)エラーのための余地を加えることが有用となりうる。
図8に、いくつかの実施形態による、多重解像度Depth−From−Defocusベースのオートフォーカス法のフローチャートを示す。ステップ800において、異なるレンズ位置における2つの画像を取り込む。ステップ802において、現在のレンズ位置、及びステップ802で取り込んだ2つの画像の深度間隔に基づいて、実現可能な最大ぼけサイズ及び実現可能な最大反復数を求める。ステップ804において、最適解像度を求める。ステップ806において、最適解像度を目的とする動き推定を行う。いくつかの実施形態では、ステップ806の動き推定が、最適解像度を目的とする階層的動き推定である。ステップ808において、最適解像度でのDFDを実行する。ステップ810において、画像の焦点が合っているか、それともずれているかを判定する。画像の焦点が合っている場合、処理は終了する。画像の焦点がずれている場合、ステップ812において、DFD結果及びステップ802で取り込んだ2つの画像の深度間隔に基づいて、実現可能な最大ぼけサイズ及び実現可能な最大反復数を求める。ステップ814において、最適解像度を求める。ステップ816において、新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しいかどうかを判定する。新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しい場合、ステップ818において、推定される深度にレンズを移動して、処理はステップ800に戻る。新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しくない場合、ステップ820で絞り込み動き推定を行い、処理はステップ808に戻る。いくつかの実施形態では、ステップの順序が変更される。いくつかの実施形態では、より多くの又はより少ないステップが実行される。
図9は、いくつかの実施形態による、オートフォーカス法を実施するように構成された例示的なコンピュータ装置900のブロック図である。コンピュータ装置900は、画像及びビデオなどの情報を取得し、記憶し、計算し、処理し、通信し、及び/又は表示するために使用することができる。一般に、コンピュータ装置900を実現するのに適したハードウェア構造は、ネットワークインターフェイス902、メモリ904、プロセッサ906、(単複の)I/O装置908、バス910、及び記憶装置912を含む。十分な速度の好適なプロセッサを選択する限り、プロセッサの選択は重要ではない。メモリ904は、当業で公知のいずれの従来のコンピュータメモリであってもよい。記憶装置912は、ハードドライブ、CDROM、CDRW、DVD、DVDRW、フラッシュメモリカード、又はその他のあらゆる記憶装置を含むことができる。コンピュータ装置900は、1又はそれ以上のネットワークインターフェイス902を含むことができる。ネットワークインターフェイスの例には、イーサネット又はその他の種類のLANに接続されたネットワークカードがある。(単複の)I/O装置908は、キーボード、マウス、モニタ、ディスプレイ、プリンタ、モデム、タッチ画面、ボタンインターフェイス、及びその他の装置のうちの1又はそれ以上を含むことができる。オートフォーカス法を実施するために使用される(単複の)オートフォーカスアプリケーション930は、記憶装置912及びメモリ904に記憶されて、アプリケーションが通常処理されるように処理されることが多い。コンピュータ装置900には、図9に示すものよりも多くの又はより少ない構成要素を含めることができる。いくつかの実施形態では、オートフォーカスハードウェア920が含まれる。図9のコンピュータ装置900は、オートフォーカスのためのアプリケーション930及びハードウェア920を含むが、このオートフォーカス法を、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はこれらのあらゆる組み合わせでコンピュータ装置上に実装することもできる。例えば、いくつかの実施形態では、オートフォーカスアプリケーション930がメモリにプログラムされ、プロセッサを使用して実行される。別の例として、いくつかの実施形態では、オートフォーカスハードウェア920が、オートフォーカス法を実施するように特別に設計されたゲートを含むプログラムされたハードウェアロジックである。
いくつかの実施形態では、(単複の)オートフォーカスアプリケーション930が、複数のアプリケーション及び/又はモジュールを含む。いくつかの実施形態では、モジュールが、1又はそれ以上のサブモジュールも含む。いくつかの実施形態では、より少ない又はさらなるモジュールを含めることができる。
好適なコンピュータ装置の例としては、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ/携帯電話機、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルカムコーダ、カメラ付き電話機、スマートフォン、ポータブル音楽プレーヤ、タブレットコンピュータ、モバイル装置、ビデオプレーヤ、ビデオディスクライタ/プレーヤ(DVDライタ/プレーヤ、Blu−ray(登録商標)ライタ/プレーヤなど)、テレビ、家庭用エンターテイメントシステム、又はその他のあらゆる好適なコンピュータ装置が挙げられる。
多重解像度Depth−From−Defocusベースのオートフォーカス法を利用するには、ユーザが、デジタルカムコーダ上などでビデオ/画像を取得し、コンテンツの取得前又は取得中に、オートフォーカス法が自動的にデータに焦点を合わせる。このオートフォーカス法は、ユーザの関与を伴わずに自動的に行われる。
多重解像度Depth−From−Defocusベースのオートフォーカスは、動作時に、所望の解像度のDFDベースのオートフォーカス精度を低い計算コストで達成できるようにする。また、多重解像度Depth−From−Defocusベースのオートフォーカスは、システム内に実装できるマッチング領域のサイズ制限という現実の制約を克服する(マッチング領域内のピクセル数に対する特定の制約を所与とした場合、低解像度で動作することにより、高解像度で動作よりも大きなぼけサイズを取り込むことが可能になる)。
多重解像度Depth−From−Defocusベースのオートフォーカスのいくつかの実施形態
1.装置のメモリにプログラムされたオートフォーカス法であって、
a.最大反復数、及びマッチング領域に適合するぼけサイズを推定することに基づいて、最適解像度を求めるステップと、
b.最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行するステップと、
c.最適解像度におけるオートフォーカスが達成されるまで、Depth−From−Defocusを反復するステップと、を含む方法。
2.コンテンツを取得するステップをさらに含む、条項1に記載の方法。
3.コンテンツは、第1の画像及び第2の画像を含む、条項2に記載の方法。
4.第1の画像は、第1のレンズ位置で取得され、第2の画像は、第2のレンズ位置で取得される、条項3に記載の方法。
5.最適解像度を目的とする階層的動き推定を行うステップをさらに含む、条項1に記載の方法。
6.
a.コンテンツの焦点が合っているかどうかを判定するステップをさらに含み、
b.コンテンツの焦点が合っている場合、方法を終了し、
c.コンテンツの焦点がずれている場合、Depth−From−Defocusの結果に基づいて、ぼけサイズ及び実現可能な最大反復数を求める、条項2に記載の方法。
7.新たな最適解像度を求めるステップをさらに含む、条項6に記載の方法。
8.
a.新たな最適解像度が、以前の最適解像度と等しいかどうかを判定するステップをさらに含み、
b.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しい場合、推定される深度にレンズを移動して、方法は、コンテンツを取得するステップに戻り、
c.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しくない場合、絞り込み動き推定を行って、方法は、Depth−From−Defocusを実行するステップに戻る、条項7に記載の方法。
9.最適解像度は、実現可能なぼけサイズがマッチング領域に適合する最高解像度、計算コストの面で、及び低解像度でのDepth−From−Defocusの結果に基づいて実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、実現可能な最大反復数でのDepth−From−Defocus処理が利用可能である最高解像度、という基準の一部又は全部を含む、条項1に記載の方法。
10.装置は、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ/携帯電話機、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルカムコーダ、カメラ付き電話機、スマートフォン、ポータブル音楽プレーヤ、タブレットコンピュータ、モバイル装置、ビデオプレーヤ、ビデオディスクライタ/プレーヤ、テレビ、及び家庭用エンターテイメントシステムから成るグループから選択される、条項1に記載の方法。
11.装置のメモリにプログラムされたオートフォーカス法であって、
a.コンテンツを取得するステップと、
b.現在のレンズ位置に基づいて、ぼけサイズ及び最大反復数を求めるステップと、
c.最適解像度を求めるステップと、
d.最適解像度を目的とする階層的動き推定を行うステップと、
e.最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行するステップと、
f.コンテンツの焦点が合っているかどうかを判定するステップと、を含む方法。
12.コンテンツは、第1の画像及び第2の画像を含む、条項11に記載の方法。
13.第1の画像は、第1のレンズ位置で取得され、第2の画像は、第2のレンズ位置で取得される、条項12に記載の方法。
14.
a.コンテンツの焦点が合っている場合、方法を終了し、
b.コンテンツの焦点がずれている場合、Depth−From−Defocusの結果に基づいて、ぼけサイズ及び実現可能な最大反復数を求める、条項11に記載の方法。
15.新たな最適解像度を求めるステップをさらに含む、条項14に記載の方法。
16.
a.新たな最適解像度が、以前の最適解像度と等しいかどうかを判定するステップをさらに含み、
b.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しい場合、推定される深度にレンズを移動して、方法は、コンテンツを取得するステップに戻り、
c.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しくない場合、絞り込み動き推定を行って、方法は、Depth−From−Defocusを実行するステップに戻る、条項15に記載の方法。
17.最適解像度は、実現可能なぼけサイズがマッチング領域に適合する最高解像度、計算コストの面で、及び低解像度でのDepth−From−Defocusの結果に基づいて実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、実現可能な最大反復数でのDepth−From−Defocus処理が利用可能である最高解像度、という基準の一部又は全部を含む、条項11に記載の方法。
18.装置は、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ/携帯電話機、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルカムコーダ、カメラ付き電話機、スマートフォン、ポータブル音楽プレーヤ、タブレットコンピュータ、モバイル装置、ビデオプレーヤ、ビデオディスクライタ/プレーヤ、テレビ、及び家庭用エンターテイメントシステムから成るグループから選択される、条項11に記載の方法。
19.
a.複数の画像を取得するための画像取得要素と、
b. i.現在のレンズ位置に基づいてぼけサイズ及び最大反復数を求め、
ii.最適解像度を求め、
iii.最適解像度を目的とする階層的動き推定を行い、
iv.最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行し、
v.複数の画像のうちのある画像の焦点が合っているかどうかを判定する、
ためのアプリケーションを記憶するためのメモリと、
c.メモリに結合されて、アプリケーションを処理するように構成された処理要素と、を備える装置。
20.複数の画像のうちの第1の画像は、第1のレンズ位置で取得され、複数の画像のうちの第2の画像は、第2のレンズ位置で取得される、条項19に記載の装置。
21.アプリケーションはさらに、
a.コンテンツの焦点が合っている場合、方法を終了し、
b.コンテンツの焦点がずれている場合、Depth−From−Defocusの結果に基づいて、ぼけサイズ及び実現可能な最大反復数を求める、条項19に記載の装置。
22.アプリケーションは、新たな最適解像度をさらに求める、条項21に記載の装置。
23.アプリケーションは、
a.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しいかどうかを判断するステップをさらに含み、
b.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しい場合には、推定された深度にレンズを移動して、方法はコンテンツの取得に戻り、
c.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しくない場合には、絞り込み動き推定を行って、方法は、Depth−From−Defocusを実行するステップに戻る、条項22に記載の装置。
24.最適解像度は、実現可能なぼけサイズがマッチング領域に適合する最高解像度、計算コストの面で、及び低解像度でのDepth−From−Defocusの結果に基づいて実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、実現可能な最大反復数でのDepth−From−Defocus処理が利用可能である最高解像度、という基準の一部又は全部を含む、条項19に記載の装置。
1.装置のメモリにプログラムされたオートフォーカス法であって、
a.最大反復数、及びマッチング領域に適合するぼけサイズを推定することに基づいて、最適解像度を求めるステップと、
b.最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行するステップと、
c.最適解像度におけるオートフォーカスが達成されるまで、Depth−From−Defocusを反復するステップと、を含む方法。
2.コンテンツを取得するステップをさらに含む、条項1に記載の方法。
3.コンテンツは、第1の画像及び第2の画像を含む、条項2に記載の方法。
4.第1の画像は、第1のレンズ位置で取得され、第2の画像は、第2のレンズ位置で取得される、条項3に記載の方法。
5.最適解像度を目的とする階層的動き推定を行うステップをさらに含む、条項1に記載の方法。
6.
a.コンテンツの焦点が合っているかどうかを判定するステップをさらに含み、
b.コンテンツの焦点が合っている場合、方法を終了し、
c.コンテンツの焦点がずれている場合、Depth−From−Defocusの結果に基づいて、ぼけサイズ及び実現可能な最大反復数を求める、条項2に記載の方法。
7.新たな最適解像度を求めるステップをさらに含む、条項6に記載の方法。
8.
a.新たな最適解像度が、以前の最適解像度と等しいかどうかを判定するステップをさらに含み、
b.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しい場合、推定される深度にレンズを移動して、方法は、コンテンツを取得するステップに戻り、
c.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しくない場合、絞り込み動き推定を行って、方法は、Depth−From−Defocusを実行するステップに戻る、条項7に記載の方法。
9.最適解像度は、実現可能なぼけサイズがマッチング領域に適合する最高解像度、計算コストの面で、及び低解像度でのDepth−From−Defocusの結果に基づいて実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、実現可能な最大反復数でのDepth−From−Defocus処理が利用可能である最高解像度、という基準の一部又は全部を含む、条項1に記載の方法。
10.装置は、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ/携帯電話機、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルカムコーダ、カメラ付き電話機、スマートフォン、ポータブル音楽プレーヤ、タブレットコンピュータ、モバイル装置、ビデオプレーヤ、ビデオディスクライタ/プレーヤ、テレビ、及び家庭用エンターテイメントシステムから成るグループから選択される、条項1に記載の方法。
11.装置のメモリにプログラムされたオートフォーカス法であって、
a.コンテンツを取得するステップと、
b.現在のレンズ位置に基づいて、ぼけサイズ及び最大反復数を求めるステップと、
c.最適解像度を求めるステップと、
d.最適解像度を目的とする階層的動き推定を行うステップと、
e.最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行するステップと、
f.コンテンツの焦点が合っているかどうかを判定するステップと、を含む方法。
12.コンテンツは、第1の画像及び第2の画像を含む、条項11に記載の方法。
13.第1の画像は、第1のレンズ位置で取得され、第2の画像は、第2のレンズ位置で取得される、条項12に記載の方法。
14.
a.コンテンツの焦点が合っている場合、方法を終了し、
b.コンテンツの焦点がずれている場合、Depth−From−Defocusの結果に基づいて、ぼけサイズ及び実現可能な最大反復数を求める、条項11に記載の方法。
15.新たな最適解像度を求めるステップをさらに含む、条項14に記載の方法。
16.
a.新たな最適解像度が、以前の最適解像度と等しいかどうかを判定するステップをさらに含み、
b.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しい場合、推定される深度にレンズを移動して、方法は、コンテンツを取得するステップに戻り、
c.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しくない場合、絞り込み動き推定を行って、方法は、Depth−From−Defocusを実行するステップに戻る、条項15に記載の方法。
17.最適解像度は、実現可能なぼけサイズがマッチング領域に適合する最高解像度、計算コストの面で、及び低解像度でのDepth−From−Defocusの結果に基づいて実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、実現可能な最大反復数でのDepth−From−Defocus処理が利用可能である最高解像度、という基準の一部又は全部を含む、条項11に記載の方法。
18.装置は、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ/携帯電話機、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルカムコーダ、カメラ付き電話機、スマートフォン、ポータブル音楽プレーヤ、タブレットコンピュータ、モバイル装置、ビデオプレーヤ、ビデオディスクライタ/プレーヤ、テレビ、及び家庭用エンターテイメントシステムから成るグループから選択される、条項11に記載の方法。
19.
a.複数の画像を取得するための画像取得要素と、
b. i.現在のレンズ位置に基づいてぼけサイズ及び最大反復数を求め、
ii.最適解像度を求め、
iii.最適解像度を目的とする階層的動き推定を行い、
iv.最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行し、
v.複数の画像のうちのある画像の焦点が合っているかどうかを判定する、
ためのアプリケーションを記憶するためのメモリと、
c.メモリに結合されて、アプリケーションを処理するように構成された処理要素と、を備える装置。
20.複数の画像のうちの第1の画像は、第1のレンズ位置で取得され、複数の画像のうちの第2の画像は、第2のレンズ位置で取得される、条項19に記載の装置。
21.アプリケーションはさらに、
a.コンテンツの焦点が合っている場合、方法を終了し、
b.コンテンツの焦点がずれている場合、Depth−From−Defocusの結果に基づいて、ぼけサイズ及び実現可能な最大反復数を求める、条項19に記載の装置。
22.アプリケーションは、新たな最適解像度をさらに求める、条項21に記載の装置。
23.アプリケーションは、
a.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しいかどうかを判断するステップをさらに含み、
b.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しい場合には、推定された深度にレンズを移動して、方法はコンテンツの取得に戻り、
c.新たな最適解像度が以前の最適解像度と等しくない場合には、絞り込み動き推定を行って、方法は、Depth−From−Defocusを実行するステップに戻る、条項22に記載の装置。
24.最適解像度は、実現可能なぼけサイズがマッチング領域に適合する最高解像度、計算コストの面で、及び低解像度でのDepth−From−Defocusの結果に基づいて実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、実現可能な最大反復数でのDepth−From−Defocus処理が利用可能である最高解像度、という基準の一部又は全部を含む、条項19に記載の装置。
本発明の構成及び動作の原理を容易に理解できるように、詳細を含む特定の実施形態に関して本発明を説明した。このような本明細書における特定の実施形態及びこれらの実施形態の詳細に対する参照は、本明細書に添付する特許請求の範囲を限定するように意図したものではない。当業者には、例示目的で選択した実施形態において、特許請求の範囲により定義される本発明の思想及び範囲から逸脱することなく、他の様々な修正を行えることが容易に明らかになるであろう。
Claims (24)
- 装置のメモリにプログラムされたオートフォーカス法であって、
a.最大反復数、及びマッチング領域に適合するぼけサイズを推定することに基づいて、最適解像度を求めるステップと、
b.前記最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行するステップと、
c.前記最適解像度におけるオートフォーカスが達成されるまで、Depth−From−Defocusを反復するステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - コンテンツを取得するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記コンテンツは、第1の画像及び第2の画像を含む、
ことを特徴とする請求項2に記載の方法。 - 前記第1の画像は、第1のレンズ位置で取得され、前記第2の画像は、第2のレンズ位置で取得される、
ことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 前記最適解像度を目的とする階層的動き推定を行うステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - a.前記コンテンツの焦点が合っているかどうかを判定するステップをさらに含み、
b.前記コンテンツの焦点が合っている場合には、前記方法を終了し、
c.前記コンテンツの焦点がずれている場合には、前記Depth−From−Defocusの結果に基づいて、前記ぼけサイズ及び前記実現可能な最大反復数を求める、
ことを特徴とする請求項2に記載の方法。 - 新たな最適解像度を求めるステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項6に記載の方法。 - a.前記新たな最適解像度が、以前の最適解像度と等しいかどうかを判定するステップをさらに含み、
b.前記新たな最適解像度が前記以前の最適解像度と等しい場合、推定される深度に前記レンズを移動して、前記方法は、コンテンツを取得するステップに戻り、
c.前記新たな最適解像度が前記以前の最適解像度と等しくない場合、絞り込み動き推定を行って、前記方法は、Depth−From−Defocusを実行するステップに戻る、
ことを特徴とする請求項7に記載の方法。 - 前記最適解像度は、実現可能なぼけサイズがマッチング領域に適合する最高解像度、計算コストの面で、及び低解像度での前記Depth−From−Defocusの結果に基づいて前記実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、実現可能な最大反復数でのDepth−From−Defocus処理が利用可能である最高解像度、という基準の一部又は全部を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記装置は、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ/携帯電話機、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルカムコーダ、カメラ付き電話機、スマートフォン、ポータブル音楽プレーヤ、タブレットコンピュータ、モバイル装置、ビデオプレーヤ、ビデオディスクライタ/プレーヤ、テレビ、及び家庭用エンターテイメントシステムから成るグループから選択される、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 装置のメモリにプログラムされたオートフォーカス法であって、
a.コンテンツを取得するステップと、
b.現在のレンズ位置に基づいて、ぼけサイズ及び最大反復数を求めるステップと、
c.最適解像度を求めるステップと、
d.前記最適解像度を目的とする階層的動き推定を行うステップと、
e.前記最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行するステップと、
f.前記コンテンツの焦点が合っているかどうかを判定するステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 前記コンテンツは、第1の画像及び第2の画像を含む、
ことを特徴とする請求項11に記載の方法。 - 前記第1の画像は、第1のレンズ位置で取得され、前記第2の画像は、第2のレンズ位置で取得される、
ことを特徴とする請求項12に記載の方法。 - a.前記コンテンツの焦点が合っている場合、前記方法を終了し、
b.前記コンテンツの焦点がずれている場合、前記Depth−From−Defocusの結果に基づいて、前記ぼけサイズ及び前記実現可能な最大反復数を求める、
ことを特徴とする請求項11に記載の方法。 - 新たな最適解像度を求めるステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項14に記載の方法。 - a.前記新たな最適解像度が、以前の最適解像度と等しいかどうかを判定するステップをさらに含み、
b.前記新たな最適解像度が前記以前の最適解像度と等しい場合、推定される深度に前記レンズを移動して、前記方法は、コンテンツを取得するステップに戻り、
c.前記新たな最適解像度が前記以前の最適解像度と等しくない場合、絞り込み動き推定を行って、前記方法は、Depth−From−Defocusを実行するステップに戻る、
ことを特徴とする請求項15に記載の方法。 - 前記最適解像度は、実現可能なぼけサイズがマッチング領域に適合する最高解像度、計算コストの面で、及び低解像度での前記Depth−From−Defocusの結果に基づいて前記実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、実現可能な最大反復数でのDepth−From−Defocus処理が利用可能である最高解像度、という基準の一部又は全部を含む、
ことを特徴とする請求項11に記載の方法。 - 前記装置は、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ/携帯電話機、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルカムコーダ、カメラ付き電話機、スマートフォン、ポータブル音楽プレーヤ、タブレットコンピュータ、モバイル装置、ビデオプレーヤ、ビデオディスクライタ/プレーヤ、テレビ、及び家庭用エンターテイメントシステムから成るグループから選択される、
ことを特徴とする請求項11に記載の方法。 - a.複数の画像を取得するための画像取得要素と、
b. i.現在のレンズ位置に基づいてぼけサイズ及び最大反復数を求め、
ii.最適解像度を求め、
iii.前記最適解像度を目的とする階層的動き推定を行い、
iv.前記最適解像度でのDepth−From−Defocusを実行し、
v.前記複数の画像のうちのある画像の焦点が合っているかどうかを判定する、
ためのアプリケーションを記憶するためのメモリと、
c.前記メモリに結合されて、前記アプリケーションを処理するように構成された処理要素と、
を備えることを特徴とする装置。 - 前記複数の画像のうちの第1の画像は、第1のレンズ位置で取得され、前記複数の画像のうちの第2の画像は、第2のレンズ位置で取得される、
ことを特徴とする請求項19に記載の装置。 - 前記アプリケーションはさらに、
a.前記コンテンツの焦点が合っている場合、方法を終了し、
b.前記コンテンツの焦点がずれている場合、前記Depth−From−Defocusの結果に基づいて、前記ぼけサイズ及び前記実現可能な最大反復数を求める、
ことを特徴とする請求項19に記載の装置。 - 前記アプリケーションは、新たな最適解像度をさらに求める、
ことを特徴とする請求項21に記載の装置。 - 前記アプリケーションは、
a.前記新たな最適解像度が、以前の最適解像度と等しいかどうかをさらに判定し、
b.前記新たな最適解像度が前記以前の最適解像度と等しい場合、推定される深度に前記レンズを移動して、前記方法は、コンテンツを取得するステップに戻り、
c.前記新たな最適解像度が前記以前の最適解像度と等しくない場合、絞り込み動き推定を行って、前記方法は、Depth−From−Defocusを実行するステップに戻る、
ことを特徴とする請求項22に記載の装置。 - 前記最適解像度は、実現可能なぼけサイズがマッチング領域に適合する最高解像度、計算コストの面で、及び低解像度での前記Depth−From−Defocusの結果に基づいて前記実現可能な最大ぼけサイズを推定するために、実現可能な最大反復数でのDepth−From−Defocus処理が利用可能である最高解像度、という基準の一部又は全部を含む、
ことを特徴とする請求項19に記載の装置。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US13/677,177 US20140132822A1 (en) | 2012-11-14 | 2012-11-14 | Multi-resolution depth-from-defocus-based autofocus |
US13/677,177 | 2012-11-14 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014098898A true JP2014098898A (ja) | 2014-05-29 |
Family
ID=49712907
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013229293A Pending JP2014098898A (ja) | 2012-11-14 | 2013-11-05 | 多重解像度Depth−From−Defocusベースのオートフォーカス |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20140132822A1 (ja) |
EP (1) | EP2733923A3 (ja) |
JP (1) | JP2014098898A (ja) |
CN (1) | CN103813096A (ja) |
CA (1) | CA2832074A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102360105B1 (ko) * | 2020-12-29 | 2022-02-14 | 주식회사 포커스비전 | 영상 블러를 이용한 3차원 영상 생성방법 |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9292926B1 (en) | 2014-11-24 | 2016-03-22 | Adobe Systems Incorporated | Depth map generation |
GB2533449B (en) * | 2014-12-19 | 2019-07-24 | Adobe Inc | Configuration settings of a digital camera for depth map generation |
US9958585B2 (en) | 2015-08-17 | 2018-05-01 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Computer vision depth sensing at video rate using depth from defocus |
US9646225B2 (en) * | 2015-08-21 | 2017-05-09 | Sony Corporation | Defocus estimation from single image based on Laplacian of Gaussian approximation |
CN106556958A (zh) * | 2015-09-30 | 2017-04-05 | 中国科学院半导体研究所 | 距离选通成像的自动聚焦方法 |
US9715721B2 (en) * | 2015-12-18 | 2017-07-25 | Sony Corporation | Focus detection |
US10498948B1 (en) | 2018-06-05 | 2019-12-03 | Applied Materials, Inc. | Methods and apparatus for absolute and relative depth measurements using camera focus distance |
CN113096406B (zh) * | 2019-12-23 | 2022-07-26 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 车辆信息获取方法、装置及电子设备 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060171569A1 (en) * | 2005-01-10 | 2006-08-03 | Madhukar Budagavi | Video compression with blur compensation |
US8724013B2 (en) * | 2007-12-27 | 2014-05-13 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus with fast camera auto focus |
US8514268B2 (en) * | 2008-01-22 | 2013-08-20 | California Institute Of Technology | Method and device for high-resolution three-dimensional imaging which obtains camera pose using defocusing |
US8139886B2 (en) * | 2008-06-23 | 2012-03-20 | Microsoft Corporation | Blur estimation |
US8218061B2 (en) * | 2008-09-04 | 2012-07-10 | Csr Technology Inc. | Apparatus, method, and manufacture for iterative auto-focus using depth-from-defocus |
US8199248B2 (en) * | 2009-01-30 | 2012-06-12 | Sony Corporation | Two-dimensional polynomial model for depth estimation based on two-picture matching |
TWI393980B (zh) * | 2009-06-08 | 2013-04-21 | Nat Univ Chung Cheng | The method of calculating the depth of field and its method and the method of calculating the blurred state of the image |
TWI403818B (zh) * | 2009-07-07 | 2013-08-01 | Univ Nat Taiwan | 自動對焦方法 |
US8508605B2 (en) * | 2009-10-14 | 2013-08-13 | Csr Technology Inc. | Method and apparatus for image stabilization |
US8305485B2 (en) * | 2010-04-30 | 2012-11-06 | Eastman Kodak Company | Digital camera with coded aperture rangefinder |
JP5635844B2 (ja) * | 2010-09-06 | 2014-12-03 | キヤノン株式会社 | 焦点調整装置および撮像装置 |
US8411195B2 (en) * | 2011-04-01 | 2013-04-02 | Sony Corporation | Focus direction detection confidence system and method |
US8885941B2 (en) * | 2011-09-16 | 2014-11-11 | Adobe Systems Incorporated | System and method for estimating spatially varying defocus blur in a digital image |
US9137526B2 (en) * | 2012-05-07 | 2015-09-15 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Image enhancement via calibrated lens simulation |
US8896747B2 (en) * | 2012-11-13 | 2014-11-25 | Qualcomm Technologies, Inc. | Depth estimation based on interpolation of inverse focus statistics |
-
2012
- 2012-11-14 US US13/677,177 patent/US20140132822A1/en not_active Abandoned
-
2013
- 2013-11-04 EP EP13191393.1A patent/EP2733923A3/en not_active Withdrawn
- 2013-11-05 CA CA2832074A patent/CA2832074A1/en not_active Abandoned
- 2013-11-05 JP JP2013229293A patent/JP2014098898A/ja active Pending
- 2013-11-07 CN CN201310547649.0A patent/CN103813096A/zh active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102360105B1 (ko) * | 2020-12-29 | 2022-02-14 | 주식회사 포커스비전 | 영상 블러를 이용한 3차원 영상 생성방법 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2733923A2 (en) | 2014-05-21 |
CA2832074A1 (en) | 2014-05-14 |
CN103813096A (zh) | 2014-05-21 |
EP2733923A3 (en) | 2015-03-11 |
US20140132822A1 (en) | 2014-05-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2014098898A (ja) | 多重解像度Depth−From−Defocusベースのオートフォーカス | |
JP6731738B2 (ja) | 位相検出ピクセルを利用して深さマップを生成するための映像生成装置 | |
US10915998B2 (en) | Image processing method and device | |
EP3050290B1 (en) | Method and apparatus for video anti-shaking | |
KR101429371B1 (ko) | 장면 내에서의 정확한 피사체 거리 및 상대적인 피사체 거리를 추정하는 알고리즘 | |
JP6395506B2 (ja) | 画像処理装置および方法、プログラム、並びに撮像装置 | |
US8223194B2 (en) | Image processing method and apparatus | |
KR20190104216A (ko) | 포커스 방법, 단말기 및 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 | |
JP2014168227A (ja) | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法 | |
KR102038789B1 (ko) | 포커스 검출 | |
US20140307054A1 (en) | Auto focus method and auto focus apparatus | |
US20150206289A1 (en) | Joint Video Deblurring and Stabilization | |
CN107851301B (zh) | 用于选择图像变换的系统和方法 | |
CN112862897B (zh) | 一种基于相位移编码圆的相机离焦状态下的快速标定方法 | |
CN110246188B (zh) | 用于tof相机的内参标定方法、装置及相机 | |
CN104754180A (zh) | 降低视频画面抖动的方法与装置 | |
CN114390201A (zh) | 对焦方法及其装置 | |
CN106154688B (zh) | 一种自动对焦的方法及装置 | |
JP6579350B2 (ja) | ガウス近似のラプラシアンに基づく単一画像からのデフォーカス量推定 | |
JP2015226326A (ja) | 映像解析方法及び映像解析装置 | |
JP2015111811A (ja) | 画像処理装置およびその制御方法 | |
JP2019067169A (ja) | 移動ベクトル算出方法、装置、プログラム、及びノイズ除去処理を含む移動ベクトル算出方法 | |
JP2010250611A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及び記録媒体 | |
WO2017133075A1 (zh) | 相位差的确定方法及装置 | |
Ham et al. | Monocular depth from small motion video accelerated |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20140911 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140922 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20141121 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20150427 |