TW201421423A - 影像感測器及其運作方法 - Google Patents

影像感測器及其運作方法 Download PDF

Info

Publication number
TW201421423A
TW201421423A TW102114787A TW102114787A TW201421423A TW 201421423 A TW201421423 A TW 201421423A TW 102114787 A TW102114787 A TW 102114787A TW 102114787 A TW102114787 A TW 102114787A TW 201421423 A TW201421423 A TW 201421423A
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
feature
image
image sensor
feature point
angular
Prior art date
Application number
TW102114787A
Other languages
English (en)
Inventor
Chuan-Hsin Lee
wen-han Yao
Original Assignee
Pixart Imaging Inc
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 Pixart Imaging Inc filed Critical Pixart Imaging Inc
Priority to TW102114787A priority Critical patent/TW201421423A/zh
Priority to CN201310231531.7A priority patent/CN103841340A/zh
Priority to US14/090,429 priority patent/US9313412B2/en
Publication of TW201421423A publication Critical patent/TW201421423A/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Abstract

一種影像感測器，其包括一感光元件及一數位訊號處理電路。該感光元件用以輸出一數位影像。該數位訊號處理電路用以偵測該數位影像中至少一特徵點並計算該特徵點之一特徵點座標。

Description

影像感測器及其運作方法
本發明是有關於一種感測器，且特別是有關於一種整合演算邏輯於數位訊號處理電路的影像感測器及其運作方法。
現行特徵點偵測(feature detection)多用於電腦視覺之前處理，之後，再利用特徵點來進行後續之電腦視覺運算。一般來說，通常是利用軟體的方式先將所獲得的影像進行影像之特徵點取得，之後再利用軟體進行特徵點比對。
詳細來說，由於影像中透過使用者定義的方式所獲得的特徵點通常於影像空間中具有較高的獨特性，因此於進行影像匹配時可具有較好的比對正確性，也就是說，通常是利用特徵點來進行後續之電腦視覺運算。簡言之，傳統昔知的方法係由一影像感測器提供輸出影像，之後再利用電腦或行動裝置之運算單元，以進行影像中特徵點搜尋與偵測。
本發明提供一種影像感測器，其整合演算邏輯於數位訊號處理電路中而具有高效率之特徵偵測表現。
本發明的其他目的和優點可以從本發明所揭露的技術特徵中得到進一步的了解。
為達上述之一或部份或全部目的或是其他目的，本發明一實施例提出一種影像感測器，包含一感光元件及一數位信號處理電路。該感光元件用以輸出一數位影像。該數位訊號處理電路包含一特徵點偵測電路用以偵測該數位影像中至少一角特徵並計算該角特徵之一特徵點座標。
本發明另提供一種影像感測器，包含一感光元件、一記憶單元及一特徵點偵測電路。該感光元件用以輸出一數位影像。該特徵點偵 測電路包含角一特徵演算邏輯、一角響應演算邏輯及一非最大值抑制演算邏輯。該角特徵演算邏輯用以偵測該數位影像中至少一角座標並儲存於該記憶單元中。該角響應演算邏輯用以計算相對每一該角座標之一角響應值。該非最大值抑制演算邏輯用以將一預設像素空間範圍內具有一最大角響應值外之該角座標自該記憶單元移除。
本發明另提供一種影像感測器之運作方法，包含下列步驟：以一感光元件擷取一數位影像；以及以一處理電路計算並輸出該數位影像中至少一特徵點之一特徵點座標。
一實施例中，偵測數位影像中之特徵點的方式可使用角偵測(corner detection)演算法來進行。
一實施例中，影像感測器另包含一特徵描述演算邏輯用以計算特徵點之一識別特徵(identification feature)。
一實施例中，影像感測器另包含一特徵匹配電路用以匹配連續的數位影像中具有最近似識別特徵之特徵點。
一實施例中，影像感測器另包含一特徵追蹤電路用以於連續的數位影像中追蹤特徵點。
基於上述，本發明之影像感測器可即時輸出預覽影像及數位影像中之特徵點位置或其特徵值，並可結合前後張數位影像所偵測到之特徵點，進行特徵點比對(Matching)運算，進一步可求出影像序列中具特徵點物體之運動向量。此外，本實施例之影像感測器亦可利用所偵測到之特徵點，對接下來的影像序列中的這些特徵點進行追蹤(Tracking)，當所追踨之特蹤點消失或數量不足，可再重新對數位影像進行特徵點偵測，以維持追蹤中之特徵點數量。另外，本實施例之影像感測器還可利用多個具特徵點偵測之影像感測器，於同時間不同位置取得之特徵點，進行特徵點比對運算，並利用影像感測器相對應之實體空間關係，以求得數位影像中具特徵點物體之深度的立體視覺應用。
為讓本發明之上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
100‧‧‧影像感測器
110‧‧‧感光元件
112‧‧‧感光陣列
114‧‧‧類比數位轉換電路
120‧‧‧數位訊號處理電路
122‧‧‧特徵點偵測電路
122a‧‧‧角偵測演算邏輯
122'‧‧‧稀疏演算邏輯
122b‧‧‧角響應演算邏輯
122c‧‧‧非最大值抑制演算邏輯
122d‧‧‧特徵描述演算邏輯
124‧‧‧特徵點匹配電路
126‧‧‧特徵點追蹤電路
140‧‧‧感測器控制電路
150‧‧‧記憶單元
170‧‧‧影像訊號處理電路
180‧‧‧輸入輸出介面
182‧‧‧串列介面
184‧‧‧並列介面
S1‧‧‧影像訊號
S1 '‧‧‧數位影像
L1‧‧‧影像光束
S21~S27‧‧‧步驟
C1、C2‧‧‧特徵點
M‧‧‧預設像素空間範圍
圖1顯示本發明實施例之影像感測器之方塊示意圖。
圖2顯示圖1之影像感測器中的數位訊號處理電路之方塊示意圖。
圖3顯示圖2之數位訊號處理電路中的特徵點偵測電路之方塊示意圖。
圖4A及4B顯示角偵測演算邏輯進行角偵測之示意圖。
圖5顯示稀疏演算邏輯之運作示意圖。
圖6顯示本發明實施例之影像感測器之運作方法之流程圖。
有關本發明之前述及其他技術內容、特點與功效，在以下配合參考圖式之一較佳實施例的詳細說明中，將可清楚的呈現。以下實施例中所提到的方向用語，例如：上、下、左、右、前或後等，僅是參考附加圖式的方向。因此，使用的方向用語是用來說明並非用來限制本發明。
圖1為本發明實施例之影像感測器的示意圖，圖2為圖1之影像感測器中的數位訊號處理電路之方塊示意圖，而圖3為圖2之數位訊號處理電路中的特徵點偵測電路之方塊示意圖。請先同時參考圖1及圖2，本實施例之影像感測器100包括一感光元件110及一數位訊號處理電路120。一般來說，感光元件110包含有一感光陣列112及一類比數位轉換電路114(ADC)，因此當影像光束L1照射於感光元件110時，感光陣列112便可感測該影像光束L1而產生對應的影像訊號S1，其中感光陣列112所產生的影像訊號S1通常是類比訊號。為了讓後續的數位訊號處理電路120可對影像訊號S1進行計算，感光元件110中的類比數位轉換電路114(ADC)可將類比的影像訊號S1轉換成數位影像S1 '，以供之後的數位訊號處理電路120進行運算及處理。換句話說，感光元件110係用以偵測影像光束L1並輸出數位影像S1 '。
在本實施例中，數位訊號處理電路120包含一特徵點(feature)偵測電路122，其中數位訊號處理電路120在接收到數位影像S1 '後，特徵點 偵測電路122會針對數位影像S1 '進行處理及運算而偵測出數位影像S1 '中的特徵點。本實施例中，特徵點偵測電路122可利用角偵測(corner detection)演算法偵測數位影像S1 '中之角特徵；其中，特徵點演算法可使用如Harris,FAST,Shi_Tomasi,LoG/DoG,SIFT,SURF及SUSAN等演算法。另一實施例中，特徵點偵測電路122並不一定要偵測角特徵，亦可用以偵測其他影像特徵，例如十字特徵演算法，只要是能夠偵測出數位影像S1 '中的特徵點以進行後續處理者即可，上述後處理例如包括特徵匹配(matching)或特徵追蹤(tracking)等，但並不以此為限。
具體來說，特徵點偵測電路122至少包含有角偵測演算邏輯122a，如圖3所示；其中，角偵測演算邏輯122a可以進行角偵測或其他特徵偵測。本實施例中，角偵測演算邏輯122a可以採用FAST(Features from Accelerated Segment Test)演算法進行角偵測；例如，角偵測演算邏輯122a可用以偵測數位影像S1 '中至少一角特徵並將該角特徵相關的資訊，例如特徵點座標(即角座標)，儲存於一記憶單元150中或直接輸出角座標。一種角偵測演算法中，角偵測演算邏輯122a進行角偵測之方式可以圖4A與圖4B進行說明；其中，圖4B係說明針對圖4A之局部影像區進行角偵測之示意圖。由圖4B中可知，每一選定畫素P的周邊可選取16個連續相連的畫素，如圖4B所繪示排列方式，其中若這些畫素之灰階值之中有出現九個或以上”連續”大於或小於所選定畫素P的灰階值時，該選定畫素P便可被判定是”角”(corner)；反之，則否。可以了解的是，圖4A及4B僅為一種實施方式，本發明可使用的特徵點的偵測方式並不限於此。
當影像感測器100操作於背景複雜的環境中時，數位影像S1 '中會包含大量的角特徵，因此為了節省系統資源，特徵點偵測電路122較佳另包含一稀疏演算邏輯122'用以選擇一預設像素空間範圍內之一極值角特徵並移除該極值角特徵外的角特徵，以降低數位影像S1 '中角特徵數目。
於一可選擇的實施例中，稀疏演算邏輯122'還可包括有角響應演算邏輯122b，如圖3所示，用以修正、重複確認或優化角偵測演算邏輯122a所偵測到的特徵點(如：上述的”角”)，其中角響應演算邏輯122b例如是使用Harris演算法進行角偵測之優化。具體來說，已偵測出之特徵點可估算Harris Corner Response以作為每一特徵點之響應值，利用一闕值 (Threshold)來濾除一些響應值較低的特徵點，或用以進行空間特徵點之稀疏化，其中稀疏化例如可定義為保留一預設像素空間範圍中特徵響應值最大的一個或數個特徵點並移除其他特徵點。
為了避免前述角偵測演算邏輯122a或角響應演算邏輯122b所產生特徵點過多而導致記憶單元150的儲存容量不夠，或是為了提高整體的運算效率，在本實施例中，特徵點偵測電路122可包括有一非最大值抑制演算邏輯(Non-maximal suppression)122c，如圖3所示，對所偵測到的特徵點進行進一步的選取濾除，其中非最大值抑制演算邏輯122c例如可以是選用5x5或3x3或其他大小之矩陣依序對數位影像S1 '中的特徵點進行濾除。例如參照圖5所示，其顯示感光元件110所輸出之一數位影像S1 '。角響應演算邏輯122b用以計算相對每一角座標(例如此處將具有高響應的特徵點顯示為C1並將具有低響應的特徵點顯示為C2)之一角響應值；非最大值抑制演算邏輯122c此處以5x5之預設像素空間範圍M(例如矩陣)依序掃描數位影像S1 '並當所框選的位置上有數個特徵點時便僅會留下響應值最大的一個特徵點，而濾除其他特徵點(例如將C1保留而將C2移除)，如此便可有效地降低特定區域內特徵點過於集中的情況，以達成特徵點於影像空間上之稀疏化。上述移除係指將預設像素空間範圍M內具有一最大角響應值以外之角座標(例如C2)自記憶單元移除。換句話說，稀疏演算邏輯122'係用以計算數位影像S1 '中每一特徵點之一響應值並選擇保留預設像素空間範圍M內具有最大響應值之極值特徵點(例如特徵點C1)及/或以一響應閾值保留一部分特徵點。
另外，透過上述的演算邏輯(包括角偵測演算邏輯122a及稀疏演算邏輯122')所獲得之特徵點通常是僅包含位置資訊，亦即特徵點與特徵點之間的並無其他較為獨特之區分。因此，特徵點偵測電路122可另包括有一特徵描述演算邏輯(feature descriptor)122d，用以對各特徵點進行一固定方式之運算以求得每一特徵點之一識別特徵，例如包括旋轉角度、亮度分布及/或夾角等。該識別特徵使得每一特徵點可具有獨特性，如此一來，數位訊號處理電路120在進行後續特徵點比對(feature matching)時，可利用每一特徵點之識別特徵進行比對，便可具有較佳的比對正確性表現。此外，當特徵點偵測電路122a包含稀疏演算邏輯122'用以移除預設像素空間範圍 M內具有最大響應值以外的特徵點時，特徵描述演算邏輯122d用以計算具有最大角響應值之特徵點(即被保留之特徵點)之識別特徵。
此外，數位訊號處理電路120可另包括有一特徵點匹配電路124及一特徵點追蹤電路126，其中當前述的特徵點偵測電路122偵測出特徵點時，特徵點匹配電路124便可將兩張相似之數位影像上所產生之特徵點進行特徵點匹配，例如匹配連續的數位影像S1 '中具有最近似識別特徵之特徵點。於一實施例中，當特徵點匹配電路124將不同時間下兩張相似之數位影像上所產生之特徵點進行特徵點匹配後，特徵點追蹤電路126便可根據匹配後之特徵點所產生的位移量，進行特徵點追跡，亦即可根據所產生之位移量判斷目標物或者是影像感測器本身之移動，而應用於各種電子裝置上。另一實施例中，特徵追蹤電路126可直接於連續的數位影像S1 '中追蹤至少一特徵點或具有最大響應值之特徵點。需要說明的是，上述的特徵點匹配電路124及特徵點追蹤電路126可以是硬體、韌體或軟體，本發明並不特別限定，此部分可視使用者的考量而可有彈性調整的空間，惟，上述的特徵點偵測電路122於本發明中以硬體架構作為例示。
本實施例中，影像感測器100可另包括有一感測器控制電路140及一記憶單元150，其中感測器控制電路140係可控制感光元件110之影像輸出訊號及特徵點輸出訊號。詳細來說，本實施例之影像感測器100可包括有一影像訊號處理電路170，其中影像訊號處理電路170係可接受並處理感光元件110所產生的數位影像S1 '，感測器控制電路140便可控制影像訊號處理電路170之影像輸出(例如輸出預覽影像)及數位訊號處理電路120之特徵點輸出(例如輸出座標、識別特徵)。換言之，本實施之影像感測器100除了可即時地輸出預覽影像亦可同時偵測數位影像中之特徵點之座標及其特徵值。本實施例中，記憶單元150適於儲存前述所提及之資料。其他實施例中，影像訊號處理電路170及數位訊號處理電路120可合併成單一處理電路。
值得一提的是，本實施例係以感光元件110所擷取的數位影像S1 '進行舉例說明。然而，於其他實施例中，本發明所提供之方法亦可以是利用外部感光元件所擷取到的影像進行處理而判斷該影像之特徵點資訊，具體實施方法如前述實施態樣所描述，在此不再贅述。
另外，本實施例之影像感測器100還可包括有一輸入輸出介面180用以進行資料傳輸；其中，輸入輸出介面180可包括有一串列介面182或一並列介面184。
請參照圖6所示，本發明實施例之影像感測器之運作方法包含下列步驟：以一感光元件擷取一數位影像(步驟S21)；以一處理電路計算並輸出該數位影像中至少一特徵點之一特徵點座標(步驟S22)；計算每一該特徵點之一特徵響應值(步驟S23)；選擇一預設像素空間範圍內之一最大特徵響應值(步驟S24)；以及計算每一該特徵點之一識別特徵(步驟S25)；其中，本實施例之詳細實施方式已說明於圖2~5及其相關說明，故於此不在贅述。必須說明的是，上述各步驟並不需要全部被實施，可根據不同需求僅選擇一部分實施。例如，當影像感測器100操作於背景單純的環境中時，可不執行步驟S23及S24而直接執行步驟S25，以計算出數位影像S1 '中每一特徵點之識別特徵；其中，該識別特徵例如可為旋轉角度、亮度分布、夾角等任何可表現特徵點的獨特性之特徵值，並無特定限制。
本發明中，影像感測器100除了透過影像訊號處理電路170根據數位影像S1 '輸出一預覽影像以外，還可透過數位訊號處理電路120計算並輸出該數位影像S1 '中至少一特徵點之一特徵點座標(步驟S22)。此外，為了降低系統資源(例如記憶單元150之使用空間以及數位訊號處理電路120之運算時間)，可僅保留一預設像素空間範圍內具有一最大特徵響應值之特徵點相關的資訊並移除具有該最大特徵響應值以外的特徵點，如圖5所示，故可大幅增加特徵點的稀疏程度。例如需計算位移量時，可利用特徵匹配電路124匹配連續的數位影像S1 '中具有最近似識別特徵之特徵點(步驟S26)。當要進行物件追蹤時，可利用特徵追蹤電路126於連續的數位影像S1 '中追蹤至少一特徵點或上述具有最大響應值的特徵點(步驟S27)。必須說明的是，特徵點匹配電路124及特徵追蹤電路126可根據系統需求選擇性的被實施。
基於上述可知，本實施例之影像感測器100可即時輸出預覽影像及數位影像中之特徵點位置或其特徵值，並可結合前後張數位影像所偵測到之特徵點，進行特徵點比對(Matching)運算，進一步可求出影像序列中具特徵點物體之運動向量。此外，本實施例之影像感測器100亦可利 用所偵測到之特徵點，對接下來的影像序列中的這些特徵點進行追蹤(Tracking)，當所追踨之特蹤點消失或數量不足，可再重新對數位影像進行特徵點偵測，以維持追蹤中之特徵點數量。另外，本實施例之影像感測器100還可利用多個具特徵點偵測之影像感測器，於同時間不同位置取得之特徵點，進行特徵點比對運算，並利用影像感測器相對應之實體空間關係，以求得數位影像中具特徵點物體之深度的立體視覺應用。
惟以上所述者，僅為本發明之較佳實施例而已，當不能以此限定本發明實施之範圍，即大凡依本發明申請專利範圍及發明說明內容所作之簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本發明專利涵蓋之範圍內。另外本發明的任一實施例或申請專利範圍不須達成本發明所揭露之全部目的或優點或特點。此外，摘要部分和標題僅是用來輔助專利文件搜尋之用，並非用來限制本發明之權利範圍。
100‧‧‧影像感測器
110‧‧‧感光元件
112‧‧‧感光陣列
114‧‧‧類比數位轉換電路
120‧‧‧數位訊號處理電路
140‧‧‧感測器控制電路
150‧‧‧記憶單元
170‧‧‧影像訊號處理電路
180‧‧‧輸入輸出介面
182‧‧‧串列介面
184‧‧‧並列介面
S1‧‧‧影像訊號
S1 '‧‧‧數位影像
L1‧‧‧影像光束

Claims (19)

  1. 一種影像感測器，包含：一感光元件，用以輸出一數位影像；以及一數位訊號處理電路，包含一特徵點偵測電路用以偵測該數位影像中至少一角特徵並計算該角特徵之一特徵點座標。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之影像感測器，其中該特徵點偵測電路另包含一稀疏演算邏輯用以選擇一預設像素空間範圍內之一極值角特徵。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之影像感測器，其中該稀疏演算邏輯用以計算每一該角特徵之一角響應值並選擇該預設像素空間範圍內具有一最大角響應值之該極值角特徵。
  4. 如申請專利範圍第1項之影像感測器，其中該特徵點偵測電路另包含一特徵描述演算邏輯用以計算每一該角特徵之一識別特徵。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之影像感測器，其中該數位訊號處理電路另包含一特徵匹配電路用以匹配連續的該數位影像中具有最近似該識別特徵之該角特徵。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之影像感測器，其中該數位訊號處理電路另包含一特徵追蹤電路用以於連續的該數位影像中追蹤該至少一角特徵。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之影像感測器，另包含一影像訊號處理電路用以根據該數位影像輸出一預覽影像。
  8. 一種影像感測器，包含： 一感光元件，用以輸出一數位影像；一記憶單元；以及一特徵點偵測電路，包含：一角特徵演算邏輯，用以偵測該數位影像中至少一角座標並儲存於該記憶單元中；一角響應演算邏輯，用以計算相對每一該角座標之一角響應值；及一非最大值抑制演算邏輯，用以將一預設像素空間範圍內具有一最大角響應值外之該角座標自該記憶單元移除。
  9. 如申請專利範圍第8項所述之影像感測器，其中該特徵點偵測電路另包含一特徵描述演算邏輯用以計算具有該最大角響應值之該角座標之一識別特徵。
  10. 如申請專利範圍第9項所述之影像感測器，另包含一特徵匹配電路用以匹配連續的該數位影像中具有最近似該識別特徵之該角座標。
  11. 如申請專利範圍第9項所述之影像感測器，其中該識別特徵為一旋轉角度、一亮度分布及/或一夾角。
  12. 如申請專利範圍第8項所述之影像感測器，另包含一特徵追蹤電路用以於連續的該數位影像中追蹤具有該最大角響應值之該角座標。
  13. 如申請專利範圍第8項所述之影像感測器，另包含一影像訊號處理電路用以根據該數位影像輸出一預覽影像。
  14. 一種影像感測器之運作方法，包含： 以一感光元件擷取一數位影像；以及以一處理電路計算並輸出該數位影像中至少一特徵點之一特徵點座標。
  15. 如申請專利範圍第14項所述之運作方法，另包含：計算每一該特徵點之一特徵響應值；以及選擇一預設像素空間範圍內之一最大特徵響應值。
  16. 如申請專利範圍第14或15項所述之運作方法，另包含：計算每一該特徵點之一識別特徵。
  17. 如申請專利範圍第16項所述之運作方法，另包含：匹配連續的該數位影像中具有最近似該識別特徵之該特徵點。
  18. 如申請專利範圍第14項所述之運作方法，另包含：於連續的該數位影像中追蹤該至少一特徵點。
  19. 如申請專利範圍第14項所述之運作方法，另包含：根據該數位影像輸出一預覽影像。
TW102114787A 2012-11-26 2013-04-24 影像感測器及其運作方法 TW201421423A (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW102114787A TW201421423A (zh) 2012-11-26 2013-04-24 影像感測器及其運作方法
CN201310231531.7A CN103841340A (zh) 2012-11-26 2013-06-09 图像传感器及其运作方法
US14/090,429 US9313412B2 (en) 2012-11-26 2013-11-26 Image sensor and operating method thereof

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW101144248 2012-11-26
TW102114787A TW201421423A (zh) 2012-11-26 2013-04-24 影像感測器及其運作方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
TW201421423A true TW201421423A (zh) 2014-06-01

Family

ID=50804436

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW102114787A TW201421423A (zh) 2012-11-26 2013-04-24 影像感測器及其運作方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9313412B2 (zh)
CN (1) CN103841340A (zh)
TW (1) TW201421423A (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10460453B2 (en) * 2015-12-30 2019-10-29 Texas Instruments Incorporated Feature point identification in sparse optical flow based tracking in a computer vision system
CN106162001B (zh) * 2016-07-07 2019-05-10 宁波舜宇智能科技有限公司 用于位移传感器的图像处理系统、装置和方法
CN106412441B (zh) * 2016-11-04 2019-09-27 珠海市魅族科技有限公司 一种视频防抖控制方法以及终端
CN106981073B (zh) * 2017-03-31 2019-08-06 中南大学 一种基于无人机的地面运动目标实时跟踪方法及系统
CN114913216A (zh) * 2021-01-29 2022-08-16 深圳光峰科技股份有限公司 图像中图形角点的识别方法、装置、介质及电子设备

Family Cites Families (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5311305A (en) * 1992-06-30 1994-05-10 At&T Bell Laboratories Technique for edge/corner detection/tracking in image frames
CN1394078A (zh) * 2001-06-22 2003-01-29 三洋电机株式会社 摄影装置
US7085404B2 (en) * 2001-10-11 2006-08-01 Industry-University Cooperation Foundation, Hangyang University Image analysis system and method of biochip
US7409092B2 (en) * 2002-06-20 2008-08-05 Hrl Laboratories, Llc Method and apparatus for the surveillance of objects in images
US7406196B2 (en) * 2004-03-19 2008-07-29 Lockheed Martin Corporation Methods and systems for automatic detection of corners of a region
US20050281440A1 (en) * 2004-06-18 2005-12-22 Pemer Frederick A Iris feature detection and sensor-based edge detection
US7373012B2 (en) * 2005-02-01 2008-05-13 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Detecting moving objects in videos with corner-based background model
WO2007032940A2 (en) * 2005-09-12 2007-03-22 Rutgers, The State University Of New Jersey Office Of Corporate Liaison And Technology Transfer System and methods for generating three-dimensional images from two-dimensional bioluminescence images and visualizing tumor shapes and locations
KR100780151B1 (ko) * 2005-11-22 2007-11-27 주식회사 휴맥스 최소/최대 필터를 이용한 에지 보상 장치 및 방법
JP4985993B2 (ja) * 2006-08-10 2012-07-25 日本電気株式会社 オブジェクト領域抽出装置
US20100027839A1 (en) * 2007-07-31 2010-02-04 Think/Thing System and method for tracking movement of joints
US8081798B2 (en) * 2007-11-20 2011-12-20 Lawrence Livermore National Security, Llc Method and system for detecting polygon boundaries of structures in images as particle tracks through fields of corners and pixel gradients
CN101458814B (zh) * 2007-12-13 2012-02-01 东软集团股份有限公司 一种用于从图像中分割对象感兴趣区域的方法和装置
JP2009212969A (ja) * 2008-03-05 2009-09-17 Toshiba Corp 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
US8379989B2 (en) * 2008-04-01 2013-02-19 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Image search apparatus and image processing apparatus
CA2739482C (en) 2008-10-07 2017-03-14 Euclid Discoveries, Llc Feature-based video compression
TW201019241A (en) * 2008-11-14 2010-05-16 Topseed Technology Corp Method for identifying and tracing gesture
JP5487610B2 (ja) * 2008-12-18 2014-05-07 ソニー株式会社 画像処理装置および方法、並びにプログラム
JP2010171797A (ja) * 2009-01-23 2010-08-05 Nikon Corp 撮像装置及びプログラム
TWI384408B (zh) * 2009-04-30 2013-02-01 Ind Tech Res Inst 影像辨識以及輸出方法與其系統
GB2485733A (en) * 2009-08-06 2012-05-23 Toshiba Res Europ Ltd Correlated probabilistic trajectories pedestrian motion detection using a decision forest
JP5372680B2 (ja) * 2009-09-24 2013-12-18 日立オートモティブシステムズ株式会社 障害物検知装置
CN102118549B (zh) * 2009-12-31 2013-02-27 敦南科技股份有限公司 影像感测装置检测闪频光的方法及其影像感测装置
JP5781743B2 (ja) * 2010-06-28 2015-09-24 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
JP5700968B2 (ja) * 2010-07-16 2015-04-15 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
US8508612B2 (en) 2010-09-30 2013-08-13 Apple Inc. Image signal processor line buffer configuration for processing ram image data
JP5597096B2 (ja) * 2010-10-18 2014-10-01 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
US20120182442A1 (en) * 2011-01-14 2012-07-19 Graham Kirsch Hardware generation of image descriptors
JP2012234258A (ja) * 2011-04-28 2012-11-29 Sony Corp 画像処理装置と画像処理方法およびプログラム
US8582821B1 (en) * 2011-05-23 2013-11-12 A9.Com, Inc. Tracking objects between images
US8873865B2 (en) * 2011-10-10 2014-10-28 Qualcomm Incorporated Algorithm for FAST corner detection
US9374571B2 (en) * 2011-10-11 2016-06-21 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Image processing device, imaging device, and image processing method
US9224205B2 (en) * 2012-06-14 2015-12-29 Qualcomm Incorporated Accelerated geometric shape detection and accurate pose tracking
JP5679229B2 (ja) * 2012-08-24 2015-03-04 楽天株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
US20140232893A1 (en) 2014-08-21
US9313412B2 (en) 2016-04-12
CN103841340A (zh) 2014-06-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5940453B2 (ja) 画像のシーケンス内のオブジェクトのリアルタイム表現のハイブリッド型追跡のための方法、コンピュータプログラム、および装置
US10880455B2 (en) High dynamic range color conversion using selective interpolation
US20140270362A1 (en) Fast edge-based object relocalization and detection using contextual filtering
WO2011161579A1 (en) Method, apparatus and computer program product for providing object tracking using template switching and feature adaptation
TW201421423A (zh) 影像感測器及其運作方法
US10970807B2 (en) Information processing apparatus and storage medium
WO2020205008A1 (en) Image fusion processing module
JP6924064B2 (ja) 画像処理装置およびその制御方法、ならびに撮像装置
CN111630523A (zh) 一种图像特征提取方法及装置
CN109117748B (zh) 翻页检测方法及装置
WO2021098666A1 (zh) 手部姿态检测方法和装置、及计算机存储介质
WO2024022301A1 (zh) 视角路径获取方法、装置、电子设备及介质
EP2751781A1 (en) Line tracking with automatic model initialization by graph matching and cycle detection
US9117110B2 (en) Face detection-processing circuit and image pickup device including the same
US10965877B2 (en) Image generating method and electronic apparatus
JP6576179B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
JP6080424B2 (ja) 対応点探索装置、そのプログラムおよびカメラパラメータ推定装置
CN110706257A (zh) 有效特征点对的识别方法、相机状态的确定方法及装置
US11475240B2 (en) Configurable keypoint descriptor generation
US11810266B2 (en) Pattern radius adjustment for keypoint descriptor generation
JP5616743B2 (ja) 撮像装置および画像処理方法
JP2014053859A (ja) 移動体観測装置
Deshmukh et al. Embedded vision system for atmospheric turbulence mitigation
US9123131B2 (en) Parallel correlation method and correlation apparatus using the same
US20230334820A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and non-transitory computer-readable storage medium