JP2019530059A5 - - Google Patents

Description

様々な実施例を説明してきた。これらの及び他の実施例は、以下の特許請求の範囲内である。
なお、以上の各実施例に加えて以下の態様について付記する。
（付記１）
コンピューティングデバイスによって、独立的に処理するために、対象とする平面に対して画像の複数の対象とする領域を決定することと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記複数の対象とする領域のそれぞれの対象とする領域について、前記それぞれの対象とする領域内で物体から前記対象とする平面までの距離を決定することと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記物体から前記対象とする平面までの前記決定された距離に基づいて、前記それぞれの対象とする領域について、前記画像の前記それぞれの対象とする領域を独立的に処理することと、を含む、方法。
（付記２）
前記それぞれの対象とする領域を処理することが、前記それぞれの対象とする領域のうちの少なくとも１つを再スケーリングすることを含む、付記１に記載の方法。
（付記３）
前記それぞれの対象とする領域のうちの前記少なくとも１つを再スケーリングすることが、前記それぞれの対象とする領域のうちの前記少なくとも１つを所定の解像度にダウンスケールすることを含む、付記２に記載の方法。
（付記４）
前記それぞれの対象とする領域のうちの前記少なくとも１つを前記所定の解像度にダウンスケールすることが、前記それぞれの対象とする領域のうちの前記少なくとも１つをインチ当たり５００ピクセル又はインチ当たり１０００ピクセルのうちの１つにダウンスケールすることを含む、付記３に記載の方法。
（付記５）
前記それぞれの対象とする領域を処理することが、前記それぞれの対象とする領域のうちの少なくとも１つについて遠近補正を実施することを含む、付記１に記載の方法。
（付記６）
前記複数の対象とする領域を決定することに先立って、前記画像の１以上の部分について、前記画像の１以上の部分内で物体から前記対象とする平面までのそれぞれの距離を含む距離マップを決定することであって、
前記複数の対象とする領域を決定することが、前記距離マップの前記１以上の部分から前記複数の対象とする領域を決定することを含み、
前記それぞれの対象とする領域内で前記物体から前記対象とする平面までの前記距離を決定することが、前記画像の前記１以上の部分について前記距離マップの前記それぞれの距離に基づいて前記距離を決定することを含む、決定すること、を更に含む、付記１に記載の方法。
（付記７）
前記距離マップを決定することが、前記１以上の部分を決定するためにセグメント化アルゴリズムを前記画像の一部の少なくとも１つに適用することを含む、付記６に記載の方法。
（付記８）
前記距離マップを決定することが、前記１以上の部分を前記画像のブロックでサイズ決めされたエリアとして決定することを含む、付記６に記載の方法。
（付記９）
前記距離マップを決定することが、前記１以上の部分のそれぞれの部分について、前記それぞれの部分によって定義された前記画像のエリアについての前記対象とする平面までの平均距離を決定することを含む、付記６に記載の方法。
（付記１０）
前記距離マップを決定することが、
前記画像の複数のエリアについて距離を決定することと、
前記画像の前記複数のエリアのうちの少なくとも２つのエリアをマージして、前記１以上の部分の第１の部分を形成することと、
前記第１の部分についての代表的な距離を決定することと、を含む、付記６に記載の方法。
（付記１１）
前記代表的な距離を決定することが、前記少なくとも２つのエリアに平滑化係数を適用することを含む、付記１０に記載の方法。
（付記１２）
前記距離マップを決定することに先立って、前記物体の第１の遠近と前記物体の第２の遠近との間の視差を表現する視差マップを決定することであって、
前記距離マップを決定することが、前記第１の遠近と前記第２の遠近との間の前記視差に基づいて前記距離マップを決定することを含む、決定すること、を更に含む、付記１に記載の方法。
（付記１３）
前記視差を決定することが、ピクセル空間において前記視差を決定することを含む、付記１２に記載の方法。
（付記１４）
前記視差マップを決定することが、
前記第１の遠近からの前記１以上のエリアと前記第２の遠近からの前記１以上の部分の類似性に基づいて視差を決定する前記画像の１以上のエリアを特定することと、
前記１以上のエリアについてそれぞれの視差を決定することと、含む、付記１２に記載の方法。
（付記１５）
前記視差に基づいて前記距離マップを決定することが、
前記視差マップの前記１以上のエリアから距離を決定する前記画像の１以上の部分を決定することと、
前記画像の前記１以上の部分について、前記視差に基づいて前記対象とする平面までのそれぞれの距離を決定することと、を含む、付記１４に記載の方法。
（付記１６）
前記視差マップについて前記画像の前記１以上のエリアを特定することが、前記画像のピクセルのブロックを特定することを含む、付記１４に記載の方法。
（付記１７）
前記視差に基づいて前記距離マップを決定することが、式ｚ＝ｂｆ／ｘ（ここで、ｚは距離であり、ｂは前記第１の遠近から前記画像をキャプチャする第１のカメラと前記第２の遠近から前記画像をキャプチャする第２のカメラの間の離間距離であり、ｆは前記第１のカメラと前記第２のカメラの焦点距離であり、ｘは前記視差である）に基づいて、前記距離マップを決定することを含む、付記１２に記載の方法。
（付記１８）
第１のカメラによって前記第１の遠近をキャプチャすることと、第２のカメラによって前記第２の遠近をキャプチャすることを更に含む、付記１２に記載の方法。
（付記１９）
前記画像の複数の対象とする領域を決定することが、前記画像において少なくとも１つの指紋内の前記複数の対象とする領域を決定することを含む、付記１に記載の方法。
（付記２０）
前記画像の複数の対象とする領域を決定することが、前記画像において掌紋内の前記複数の対象とする領域を決定することを含む、付記１に記載の方法。
（付記２１）
前記対象とする平面が、前記画像をキャプチャするカメラによって定義される画像平面を含む、付記１に記載の方法。
（付記２２）
物体と画像キャプチャデバイスとの間のそれぞれの深度のセットに対応する視差のセットを決定することと、
モデルを前記それぞれの深度のセットに対応する前記視差のセットに曲線フィッティングすることと、を更に含み、
前記画像の前記それぞれの対象とする領域を処理することが前記モデルに少なくとも一部基づいている、付記１に記載の方法。
（付記２３）
それぞれの解像度のセットに対応する深度のセットを決定することと、
モデルを、前記それぞれの解像度のセットに対応する前記深度のセットに曲線フィッティングすることと、を更に含み、
前記画像の前記それぞれの対象とする領域を処理することが前記モデルに少なくとも一部基づいている、付記１に記載の方法。
（付記２４）
付記１〜２３に記載の方法の任意の組み合わせを含む、方法。
（付記２５）
画像を記憶するように構成されたメモリと、
独立的に処理するために、対象とする平面に対して前記画像の複数の対象とする領域を決定することと、
前記複数の対象とする領域のそれぞれの対象とする領域について、前記それぞれの対象とする領域内で物体から前記対象とする平面までの距離を決定することと、
前記物体から前記対象とする平面までの前記決定された距離に基づいて、前記それぞれの対象とする領域について、前記画像の前記それぞれの対象とする領域を独立的に処理することと、
を行うように構成された１以上のプロセッサと、を備える、デバイス。
（付記２６）
前記１以上のプロセッサが、付記２〜２４に記載の方法の任意の組み合わせを実施するように更に構成される、付記２５に記載のデバイス。
（付記２７）
前記画像をキャプチャするように構成された少なくとも１つのカメラを更に備える、付記２５に記載のデバイス。
（付記２８）
付記１〜２４の方法の任意の組み合わせを実施するための手段を備えるデバイス。
（付記２９）
実行されたときに、１以上のプロセッサに、付記１〜２４の任意の組み合わせを実施させる命令を記憶する、非一時的コンピュータ可読媒体。

Claims (10)

1. コンピューティングデバイスによって、独立的に処理するために、対象とする平面に対して画像の複数の対象とする領域を決定することと、
   前記コンピューティングデバイスによって、前記複数の対象とする領域のそれぞれの対象とする領域について、前記それぞれの対象とする領域内で物体から前記対象とする平面までの距離を決定することと、
   前記コンピューティングデバイスによって、前記物体から前記対象とする平面までの前記決定された距離に基づいて、前記それぞれの対象とする領域について、前記画像の前記それぞれの対象とする領域を独立的に処理することと、
   を含む、方法。
2. 前記複数の対象とする領域を決定することに先立って、前記画像の１以上の部分について、前記画像の１以上の部分内で物体から前記対象とする平面までのそれぞれの距離を含む距離マップを決定することであって、
   前記複数の対象とする領域を決定することが、前記距離マップの前記１以上の部分から前記複数の対象とする領域を決定することを含み、
   前記それぞれの対象とする領域内で前記物体から前記対象とする平面までの前記距離を決定することが、前記画像の前記１以上の部分について前記距離マップの前記それぞれの距離に基づいて前記距離を決定することを含む、決定すること、
   を更に含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記距離マップを決定することが、前記１以上の部分を決定するためにセグメント化アルゴリズムを前記画像の一部の少なくとも１つに適用することを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記距離マップを決定することが、前記１以上の部分を前記画像のブロックでサイズ決めされたエリアとして決定することを含む、請求項２に記載の方法。
5. 前記距離マップを決定することが、前記１以上の部分のそれぞれの部分について、前記それぞれの部分によって定義された前記画像のエリアについての前記対象とする平面までの平均距離を決定することを含む、請求項２に記載の方法。
6. 前記距離マップを決定することが、
   前記画像の複数のエリアについて距離を決定することと、
   前記画像の前記複数のエリアのうちの少なくとも２つのエリアをマージして、前記１以上の部分の第１の部分を形成することと、
   前記第１の部分についての代表的な距離を決定することと、を含む、請求項２に記載の方法。
7. 前記代表的な距離を決定することが、前記少なくとも２つのエリアに平滑化係数を適用することを含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記距離マップを決定することに先立って、前記物体の第１の遠近と前記物体の第２の遠近との間の視差を表現する視差マップを決定することであって、
   前記距離マップを決定することが、前記第１の遠近と前記第２の遠近との間の前記視差に基づいて前記距離マップを決定することを含む、決定すること
   を更に含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記視差を決定することが、ピクセル空間において前記視差を決定することを含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記視差マップを決定することが、
    前記第１の遠近からの前記１以上のエリアと前記第２の遠近からの前記１以上の部分の類似性に基づいて視差を決定する前記画像の１以上のエリアを特定することと、
    前記１以上のエリアについてそれぞれの視差を決定することと、
    含む、請求項８に記載の方法。