TWI419061B - 多物件影像辨識方法 - Google Patents

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Description

多物件影像辨識方法
本發明是有關於一種影像識別方法，特別是關於一種可即時處理且不需紀錄全影像即可進行多物件影像辨識之方法。
目前的影像處理技術，對於在一影像中辨識任意數量之物件(Objects)，往往需要配合不同的影像辨識演算法，而一般演算法隨著該影像中欲辨識物件數量之增加，其演算法之計算亦更趨複雜。例如必須使用複雜的區域增長(Region growing)演算法則，也因此必須事先將整張影像(全影像)在影像處理系統中的影像緩衝器(Image buffer)儲存，待蒐集到所有影像之資訊後，才能進行複雜的識別程序以辨識出該影像中的各物件。如此一來，辨識時不但佔用影像緩衝器的記憶體資源，亦十分耗費時間。
因此，本發明之一目的在提供一種不需紀錄全影像即可進行多物件影像辨識之方法，其可有效節省記憶體資源。
本發明另一目的在提供一種極具有擴充性、不受影像中之物件數量限制且可即時地辨識出各物件之多物件影像辨識方法。
本發明再一目的在提供一種多物件影像辨識方法，其可於辨識物件的同時辨識是否有物件被合併或無效以決定是否釋放無用資料空間，藉以進一步節省所佔用之記憶體資源。
為達上述目的，本發明之多物件影像辨識方法係用以辨識一影像中之複數物件，其中各物件由複數影像區段所組成。該方法包含下列步驟：依序擷取該影像之每個像素；於擷取一像素時，判斷該像素是否為一未知物件之一影像區段之一影像區段起始點；自該影像區段起始點逐點紀錄該影像區段之資訊；於記錄該影像區段之資訊時，判斷該未知物件之一影像區段終點；根據該影像區段起始點及該影像區段終點分辨該影像區段所屬物件；判斷是否有物件結束；當有物件結束，判斷已結束物件是否無效；以及當該已結束物件為無效，釋放無效物件之資料空間。
本發明另提供一種多物件影像辨識方法用以辨識一影像中之複數物件，其中各物件由複數影像區段所組成。該方法包含下列步驟：依序擷取該影像之每個像素；於擷取一像素時，判斷該像素是否為一未知物件之一影像區段之一影像區段起始點；自該影像區段起始點逐點紀錄該影像區段之資訊；於紀錄該影像區段之資訊時，判斷該未知物件之一影像區段終點；根據該影像區段起始點及該影像區段終點分辨該影像區段所屬物件；判斷是否有物件被合併；以及當有物件被合併，釋放被合併物件之資料空間。
本發明另提供一種多物件影像辨識方法用以辨識一影像中之複數物件，其中各物件由複數影像區段所組成。該方法包含下列步驟：依序擷取該影像之每個像素；於擷取一像素時，判斷該像素是否為一未知物件之一影像區段之一影像區段起始點；自該影像區段起始點逐點紀錄該影像區段之資訊；於紀錄該影像區段之資訊時，判斷該未知物件之一影像區段終點；利用該影像區段與相鄰列或相鄰行中各物件影像區段之一空間相關性分辨該影像區段所屬物件；以及判斷無效或被合併物件以否釋放其資料空間。
另一實施態樣中，本發明之多物件影像辨識方法另包含下列步驟：匯集所記錄該影像區段之資訊至其所屬物件，其中該影像區段之資訊(例如端點座標及像素灰階值)係紀錄於一暫存器中。
本發明之多物件影像辨識方法中，當一列或一行像素被擷取完時，於該列或該行中無相關影像區段之物件則判斷為結束；當已結束物件之尺寸或平均亮度未介於一預設範圍內則判斷該已結束物件無效；當該影像區段同時屬於複數物件則判斷有物件被合併。
為了讓本發明之上述和其他目的、特徵和優點能更明顯，下文將配合所附圖示，作詳細說明如下。
如圖1所示，本發明不需紀錄全影像即可進行多物件影像辨識之方法的實施例係應用於一影像處理系統3中。該影像處理系統3具有一影像感測器(Image sensor)31、一類比數位轉換器(A/D Converter)32、一影像處理單元(Image processor)33及一暫存器(Register)34。該影像感測器31可由CCD或CMOS元件製成，用以感應物件(圖未示)之反射光、發射光或遮蔽光影以形成類比影像訊號。接著，類比影像訊號被傳送至類比數位轉換器32轉換為數位影像訊號。該影像處理單元33則負責大部分影像訊號的計算處理。其它實施例中，該類比數位轉換器32可包含於該影像感測器31中。
必須說明的是，本實施例之影像處理系統3可用於攝錄影等取像裝置之辨識功能，或可以是透過一視訊裝置擷取影像並以安裝在電腦的辨識軟體執行該影像之辨識功能的方式實現。另外，由於影像感測器31、類比數位轉換器32、影像處理單元33及其他相關元件之構造原理為已知技術，故不在贅述。本發明之主要概念是以影像處理單元33配合暫存器34執行影像中複數物件之辨識功能，因此以下將僅就相關於本發明原理之部分作介紹。此外，其他實施例中，該暫存器34也可以包含於該影像處理單元33或其他構件中，並不限於圖1所揭示者。
配合圖1及圖2所示，本發明不需紀錄全影像即可進行多物件影像辨識之方法是對於影像感測器31所擷取的一影像1(如圖2)所具有之任意數量的物件進行辨識。本實施例中，該影像1中待辨識之物件是以一圓形物件11及一三角形物件12為例來說明進行辨識的步驟。
必須說明的是，由於影像感測器31係具有複數行列式感應像素(pixel)311，且該等像素311係以逐列或逐行的方式感應各物件11、12，因此，此處將影像感測器31所感應到的一物件在每一列或每一行的部分影像稱為一影像區段(Image Segment)。例如圖2所示的圓形物件11具有四列的影像區段111~114而三角形物件12具有五列的影像區段121~125，以此類推。可以了解的是，影像區段定義為一列像素或一行像素可根據該影像感測器31之運作而決定。後述說明中雖將影像區段以列來說明，但其僅為例示性，並非用以限定本發明。
配合圖1~3所示，將本發明不需紀錄全影像即可進行多物件影像辨識之方法之各步驟及作用原理詳述如下：首先，該影像感測器31擷取一影像1，該影像處理單元33自該類比數位轉換器32依序擷取該影像1之每個像素值(步驟101)。一種實施例中，該影像處理單元33自第一列開始從左到右讀取該列中的每個像素值，以此類推不斷讀取每列之各像素值。
在讀取一像素的同時，判斷該像素是否為一未知物件之一影像區段之一影像區段起始點；若是，則將其座標及灰階值儲存至暫存器34(步驟102)。
接著，自該影像區段起始點開始，逐點紀錄該影像區段之資訊(例如灰階值)並儲存至暫存器34(步驟103)。
於紀錄該影像區段之資訊的同時，判斷該未知物件之一影像區段終點，並將其座標及灰階值儲存至暫存器34(步驟104)；其中步驟102至104判斷是否有物件影像資訊之方式係判斷是否有大於一系統預設閾值(threshold)之像素值出現；其中該預設閾值之設定方式例如，可由使用者自行決定、可根據一參考影像來設定或根據連續像素灰階值之變化量作為該閾值，例如可根據該影像感測器31所擷取前一張影像之平均亮度的一比例或一偏位(offset)作為該預設閾值，但本發明之預設閾值並不限於此。
接著，利用該未知物件之影像區段的影像區段起始點及影像區段終點與相鄰列或相鄰行中各物件影像區段之一空間相關性分辨該影像區段所屬物件(步驟105)。
本實施例中，當該空間相關性符合下述公式1，則可判斷該未知物件影像區段屬於一物件i：
Seg_L≦Preline_Obji_R；且
Seg_R≧Preline_Obji_L。
其中，假設讀取至影像1中的第y列資料時，則Preline_Obji_R表示第y-1列出現之各該物件i之影像區段之右方終點X座標值；Preline_Obji_L表示第y-1列出現之各該物件i之影像區段左方起始點X座標值；Seg_L表示讀取第y列出現的未知物件之影像區段左方起始點X座標值；Seg_R表示讀取第y列出現的未知物件之影像區段右方終點X座標值。亦即，判斷該影像區段起始點是否位於相鄰列或相鄰行中一物件影像區段之終點前(例如左側)且該影像區段終點是否位於相鄰列或相鄰行中一物件影像區段之起始點後(例如右側)。
匯集所記錄該影像區段之資訊至其所屬之物件(步驟106)並儲存至該暫存器34。
為了減少該暫存器34之佔用空間，接著判斷是否有物件結束或被合併(步驟107)。當有物件被合併，則釋放被合併物件所佔用之資料空間(步驟108a)，其中一物件是否被合併係判斷一未知物件之影像區段是否同時屬於複數物件。當有物件結束，判斷該物件是否為無效(步驟108b)，其中一物件是否結束係在一行或一列像素擷取完畢時，於該列或該行中無相關影像區段之物件(即一物件未被匯集任何未知物件之影像區段)則判斷為結束。當該物件為無效，則釋放該無效物件所佔用之資料空間(步驟109)，其中判斷物件是否無效之方式係判斷一物件之尺寸、整體亮度或平均亮度是否介於一預設範圍內。未被釋放之物件資訊則持續儲存於該暫存器34中，接著，再以相同步驟進行此列中下一影像區段(如果存在)的判斷；當擷取完該影像1所有像素值後，亦同時完成該影像1之多物件辨識。
配合圖1~6所示，接著舉例說明本發明之多物件影像辨識方法。假設在影像1中自第1列開始逐列讀取各像素，由於座標(1,3)處有大於系統預設閾值之像素值出現，因此便紀錄物件11之起始點111a之座標值及灰階值於暫存器34中，接著逐點記錄影像區段111之資訊並儲存至暫存器34中，直到遇到該影像區段111之終點111b，再紀錄該終點111b之座標值及灰階值於暫存器34中。然而，由於第一列中接著出現有另一影像區段121之資訊，亦需再儲存該影像區段121之起始點121a及終點121b之座標值與灰階值及逐點紀錄之資訊於暫存器34中。因此，此時該暫存器34則累計有兩個物件之影像區段111及121。
接著，該影像處理元33依序接收該影像1之第二列之影像資訊，並紀錄該列出現的各未知物件影像區段之左方起始點座標值112a、122a及其灰階值，以及各未知物件影像區段之右方終點座標值112b、122b及其灰階值，並在讀取至每一未知物件影像區段之右方終點時隨即以公式1作為判斷標準以區分是否屬於各物件11、12，以由左而右、由上而下的順序為原則，逐列紀錄並運算至最後一列。因此，當擷取完該影像1所有像素311之值時，即可即時地完全辨識出該影像中的各該物件11、12。
歸納上述，本發明不需紀錄全影像即可進行多物件影像辨識之方法具有下述優點：
1.本發明之影像辨識方法以暫存的方式即時進行影像辨識，無需紀錄整張影像，因此可節省記憶體資源。
2.本發明之影像辨識方法由於演算法單純，不受影像中之物件數量限制，因此任何數量之物件均可被辨識出來，不但極具有擴充性，亦可即時地辨識出各個物件。
另外，為了進一步減少在物件辨識過程中暫存器34的使用量，當暫存器34所儲存影像區段所屬物件遇到被合併或已結束物件之資訊符合無效的條件時，即可將暫存器34中儲存該物件的空間釋放，藉此降低該暫存器34的使用量。
請參照圖4所示，其顯示本發明之多物件影像辨識方法中判斷物件合併之示意圖。當該影像處理單元33處理完第X0 列像素時，該暫存器34中儲存有兩物件401及402；然而當該影像處理單元33處理至第X1 列像素時，辨認出該等物件401及402係屬同一物件(由於第X1 列之影像區段同時屬於物件401及402)，因而可將該等物件401及402合併並釋放出該物件401或402所佔用之資料空間(步驟108a)。
請參照圖5所示，其顯示本發明之多物件影像辨識方法中判斷物件結束之示意圖。當該影像處理單元33處理至第X2 列像素時，由於於X2 列像素中無任何影像區段屬於一物件501，因此辨認出該物件501已經結束，接著判斷該物件501是否為無效(步驟108b)。
請參照圖6所示，其顯示本發明之多物件影像辨識方法中判斷物件無效之示意圖。本發明中判斷物件無效之方式例如判斷物件之尺寸、物件整體亮度或平均亮度是否介於一預設範圍。當物件尺寸過小、物件整體亮度或平均亮度過低，其可能為該影像1中的雜訊，例如圖6中當該影像處理單元33處理至第X3 列像素時物件a已經結束且尺寸過小而視為無效物件，因而可釋放該物件a所佔用之空間。當物件尺寸過大、物件整體亮度或平均亮度過高，其可能為該影像處理系統3所處環境中其他光源或物件之影像，例如圖6中當該影像處理單元33處理至第X4 列像素時物件b已經結束且尺寸過大而視為無效物件，因而可釋放該物件b所佔用之空間，其中尺寸之最大值可根據該影像處理系統3所應辨識之物件尺寸預先設定。
本發明中，該暫存器34可將原先儲存之無效資料空間釋放，並提供作為後續進行步驟使用。因此除可降低暫存器34的使用量之外，由於該暫存器34的空間為有限而固定，因此藉由空間的釋放可用已辨識出更多有效的物件。
上述之實施例僅用來例舉本發明之實施態樣，以及闡釋本發明之技術特徵，並非用來限制本發明之保護範疇。任何熟悉此技術者可輕易完成之改變或均等性之安排均屬於本發明所主張之範圍，本發明之權利保護範圍應以申請專利範圍為準。
1、4、5、6．．．影像
11．．．圓形物件
12．．．三角形物件
111~114、121~125．．．影像區段
101~109．．．步驟
3．．．影像處理系統
31．．．影像感測器
311．．．像素
32．．．類比數位轉換器
33．．．影像處理單元
34．．．暫存器
401、402、501、a、b．．．物件
X0 ~X4 ．．．一列像素
111a、112a、121a、122a．．．影像區段起始點
111b、112b、121b、122b．．．影像區段終點
圖1顯示本發明實施例之影像處理系統之方塊圖。
圖2顯示用以說明本發明之多物件影像辨識方法之一影像的示意圖。
圖3顯示本發明實施例之多物件影像辨識方法之流程圖。
圖4顯示本發明之多物件影像辨識方法中判斷物件合併之示意圖。
圖5顯示本發明之多物件影像辨識方法中判斷物件結束之示意圖。
圖6顯示本發明之多物件影像辨識方法中判斷物件無效之示意圖。
3．．．影像處理系統
31．．．影像感測器
32．．．類比數位轉換器
33．．．影像處理單元
34．．．暫存器

Claims (15)

  1. 一種多物件影像辨識方法，用以辨識一影像中之複數物件，各物件由複數影像區段所組成，該方法包含下列步驟：依序擷取該影像之每個像素；於擷取一像素時，判斷該像素是否為一未知物件之一影像區段之一影像區段起始點；自該影像區段起始點逐點紀錄該影像區段之資訊；於記錄該影像區段之資訊時，判斷該未知物件之一影像區段終點；根據該影像區段起始點及該影像區段終點分辨該影像區段所屬物件；判斷是否有物件結束；當有物件結束，判斷已結束物件是否無效；及當該已結束物件為無效，釋放無效物件之資料空間。
  2. 如申請專利範圍第1項之多物件影像辨識方法，另包含下列步驟：判斷是否有物件被合併。
  3. 如申請專利範圍第2項之多物件影像辨識方法，另包含：當有物件被合併，釋放被合併物件之資料空間。
  4. 如申請專利範圍第1項之多物件影像辨識方法，其中係判斷已結束物件之尺寸、整體亮度或平均亮度是否介於一預設範圍內以判斷該已結束物件是否無效。
  5. 如申請專利範圍第1項之多物件影像辨識方法，另包含：匯集所記錄該影像區段之資訊至其所屬物件。
  6. 如申請專利範圍第1項之多物件影像辨識方法，其中係依序擷取該影像之每一列或每一行之每個像素。
  7. 如申請專利範圍第6項之多物件影像辨識方法，其中當一列或一行像素被擷取完時，於該列或該行中無相關影像區段之物件則判斷為結束。
  8. 一種多物件影像辨識方法，用以辨識一影像中之複數物件，各物件由複數影像區段所組成，該方法包含下列步驟：依序擷取該影像之每個像素；於擷取一像素時，判斷該像素是否為一未知物件之一影像區段之一影像區段起始點；自該影像區段起始點逐點紀錄該影像區段之資訊；於紀錄該影像區段之資訊時，判斷該未知物件之一影像區段終點；根據該影像區段起始點及該影像區段終點分辨該影像區段所屬物件；判斷是否有物件被合併；及當有物件被合併，釋放被合併物件之資料空間。
  9. 如申請專利範圍第8項之多物件影像辨識方法，其中係判斷該影像區段是否同時屬於複數物件以判斷是否有物件被合併。
  10. 如申請專利範圍第8項之多物件影像辨識方法，其中係依序擷取該影像之每一列或每一行之每個像素。
  11. 如申請專利範圍第8項之多物件影像辨識方法，另包含下列步驟：匯集所記錄該影像區段之資訊至其所屬物件。
  12. 一種多物件影像辨識方法，用以辨識一影像中之複數物件，各物件由複數影像區段所組成，該方法包含下列步驟：依序擷取該影像之每個像素；於擷取一像素時，判斷該像素是否為一未知物件之一影像區段之一影像區段起始點；自該影像區段起始點逐點紀錄該影像區段之資訊；於紀錄該影像區段之資訊時，判斷該未知物件之一影像區段終點；利用該影像區段與相鄰列或相鄰行中各物件影像區段之一空間相關性分辨該影像區段所屬物件；及判斷無效或被合併物件以釋放其資料空間。
  13. 如申請專利範圍第12項之多物件影像辨識方法，其中係根據一物件之尺寸、整體亮度或平均亮度判斷該物件是否無效。
  14. 如申請專利範圍第12項之多物件影像辨識方法，其中係判斷該影像區段是否同時屬於複數物件以判斷是否有物件被合併。
  15. 如申請專利範圍第12項之多物件影像辨識方法，其中該空間相關性係判斷該影像區段起始點是否位於相鄰列或相鄰行中一物件之影像區段終點前而該影像區段終點是否位於相鄰列或相鄰行中該物件之影像區段起始點後。
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