TWI426439B - 用於自多點觸控裝置偵測任意碰觸次數的方法、媒體及設備 - Google Patents

用於自多點觸控裝置偵測任意碰觸次數的方法、媒體及設備 Download PDF

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Description

用於自多點觸控裝置偵測任意碰觸次數的方法、媒體及設備
本發明關於一種用於自多點觸控裝置偵測任意碰觸次數的方法。此方法還可以追蹤該等已偵測到的碰觸以及手勢辨識。
本發明能夠以任何碰觸感測技術為基礎來施行；不過，本發明中的一示範性實施例涉及使用一電容式感測裝置，其包括：
-　一陣列，其包括第一數量的感測電容器列以及第二數量的感測電容器行；
-　用以產生一輸入訊號並且以一列掃描速率將該輸入訊號定址到該等列中之每一列的裝置；
-　該等第二數量的電路。
於一較佳的實施例中，此電路包括：
-　一低通濾波器；
-　一相關雙重取樣器，其包括一輸入電容器；
-　一取樣與保留器；
-　一類比至數位轉換器；
該低通濾波器包括該輸入電容器以及一串聯電阻器。
換言之，該電路會將該低通濾波器以及該相關雙重取樣器整合在一方塊之中。
多點觸控裝置係能夠同時偵測數個物體(舉例來說，手指)之接觸或接近的裝置。已知的多點觸控裝置的範例係以電容式感測器為基礎並且可以使用在各種設備之中，例如，但是並不受限於：電容式觸控墊、電容式觸控面板、電容式觸控螢幕、或是投影電容式顯示器。以電容式為基礎的觸控裝置通常係由一電容器陣列所構成。倘若一具有良好介電特性的物體(例如，手指)接近該裝置的話，下方電容器的電容便會改變。整個陣列會被一電容式感測積體電路(Capacitive Sensing Integrated Circuit，CSIC)以中等速度(通常為100至1000fps)讀出。此電路的數位輸出係一灰階影像序列，其中，該等像素對應於該等已數位化電容數值。
本發明關於一種處理此影像序列的方法，用以計算任意碰觸次數的位置並且經由該等影像序列來追蹤它們。該方法還可進行手勢辨識。
如圖1中所示，通常會使用一種多點觸控方法來處理一被連接至一電容式觸控面板200的CSIC的數位輸出。舉例來說，一多點觸控方法可能包括下面步驟：校正與影像前置處理1000、影像分割與分析2000、以及追蹤3000。替代方式係，使用方塊匹配/KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)追蹤或是其它雷同的已知技術將影像分割與分析2000及追蹤3000組合在單一步驟之中。然而，此等方式皆需要相當乾淨的輸入影像，也就是，具有良好解析度的低雜訊輸入影像。舉例來說，圖1中所示之方法的輸出會透過一USB連接線被傳送至一主機5000。
本技術領域需要一種適用於需要低總處理需求且以硬體施行該等碰觸偵測為目標的改良方法，以達健全且快速多點觸控偵測/追蹤的目的，其包含一種不受手指/軌道數量限制並且可以達到精確位置判定的方法。
US5543591(Synaptics)便說明一種在一觸控感測墊上偵測碰觸的方法，其中，會藉由估算在該觸控感測器陣列的個別感測線上所測得的電容的加權平均來計算該等碰觸在水平(x)與垂直(y)兩個方向之中的位置(幾何中心計算)。此方法並不允許進行真實多點觸控偵測，因為當有多根手指存在時，該方法並不健全。該方法包括僅追蹤特別簡單手勢(例如，敲拍(也就是，上下移動)、雙重敲拍、以及其它雷同的手勢)中的單一已偵測碰觸。該追蹤與手勢辨識雖然緊密連結，但是，它們卻和一種無法輕易延伸的非常獨特的施行方式有關。
US5825352(Logitech)說明一種用以偵測一或多根良好對齊手指與一觸控墊之間的操作耦合的方法。在經過雜訊抑制階段與校正階段之後，空間手指輪廓便會被掃描並且抽出x輪廓輸入與y輪廓輸入。於兩根手指的情況中，舉例來說，食指與中指，在第一最大值(其表示該手指輪廓中的第一手指)後面會接著一最小值(其表示手指之間的空間)，而且後面會再接著另一最大值(其表示第二手指)。因為該等手指必須對齊以避免出現瑕疵，所以，可以對該等兩個最大值之間的距離套用一臨界值。該等碰觸位置係藉由計算單一質心數值(其定義為該等兩個最大值的中點)來決定。該案中所述的方法並無法耐受雜訊。再者，位置判定也沒有非常精確，且所以，倘若該等碰觸沒有妥適對齊的話，便不會有多點觸控偵測。再者，當在該觸控墊上同時存在三根以上的手指時，該方法便失效。該份文件揭示一種多點觸控追蹤器，其和手勢辨識緊密關聯，其中。最左邊的碰觸和最右邊的碰觸會被當作指標，而其餘的碰觸(若有的話)則用於簡易手勢辨識。
US7663607(Apple)說明一種用於多點觸控偵測的方法，其中，該碰觸位置判定係藉由先濾波整個輸入影像並且接著以碰觸區域的邊界為基礎尋找碰觸區域來實施：表示該輸入影像之拓樸的梯度資料會被算出並且接著會以該梯度資料為基礎算出碰觸區域邊界(此邊界計算的輸出係一二元拓樸影像，也就是，除了在為1的邊界處之外皆含有0的影像)，接著，藉由使用分水嶺演算法(watershed algorithm)便可以從該邊界資料中判定出碰觸區域(此分水嶺轉換的輸出係一多區域影像，也就是，除了在封閉邊界的內部(也就是，該等碰觸區域)之外皆含有0的影像)。碰觸位置判定係利用和每一個碰觸區域相關聯的資料來實施質心計算而達成。相較於已知的解決方式，該案中所述的方法需要非常高的處理需求，而且基於此理由，其並不適用於手/觸控筆寫/繪的應用。再者，其還會受限於碰觸次數及/或使用該裝置的人數，因為其並非被設計成使用於十根手指以上的應用。
WO2009/007704(Atmel/ORG Limited)說明一種多點觸控偵測方法，其中，在判定具有最大電容訊號數值的感測元件之後，便會定義一以其為中心的區域。該方法會藉由在每一道接續步驟中排除出現在前面已定義區域中的訊號來反覆執行前面兩道步驟。該方法使用鄰鍵抑制(Adjacent Key Suppression)演算法的一種修正施行方式。同樣地，相較於已知的解決方式，此方法需要非常高的處理需求。再者，其並不精確而且需要在相鄰訊號數值之間進行內插以便更精確地判定每一個區域之中的碰觸位置。該觸控追蹤係以計算在兩個不同時間處所決定之碰觸位置之間所有可能路徑的路徑長度為基礎。接著會找出該等組合中每一種組合的總路徑，而具有最低距離的組合便代表該等探討中物體的最小追蹤距離且因而是該些物體的最可能追蹤組合。該等追蹤步驟需要大量的計算，尤其是當有大量物體存在時。再者，此方法的追蹤部分亦不精確。
US2008/0087477(Samsung)說明一種多點觸控方法，其包括一偵測步驟，用於以訊號強度超過臨界值的感測通道的數量為基礎來偵測究竟係感測到單一碰觸或是多點碰觸。倘若感測通道的數量超過第二臨界值(舉例來說，三)的話，那麼，一控制器便會判定該操作係以多點觸控感測為基礎。當有不正確偵測存在時此方法並不精確而且不健全。該案並未提及追蹤。
US7656394(Apple)說明一種多點觸控追蹤方法，其中，藉由使用先進但是卻計算繁瑣的數位訊號處理(Digital Signal Processing，DSP)的步驟(例如，碰觸區域上的橢圓適配、用於手和手指認定的模糊圖樣辨識與指派問題)來可靠地追蹤大量的參數(舉例來說，16個參數)。換言之，相較於已知的解決方式，該方法需要非常高的處理與記憶體需求。該手勢辨識係以結合運動參數分析以及位元遮罩為基礎。然而，其並不夠彈性，而且大部分被追蹤的參數並無法用於手勢辨識。再者，在兩隻手以上或或是在一個人以上時，該方法亦無法正確運作。
WO2009/108334(紐約大學)說明一種感測墊，其具有一表面以及一感測器陣列，該感測器陣列係用於感測該表面處的壓力並且產生對應於該表面處之壓力的訊號給一處理器。為使用該感測墊，使用者必須將其插入一電腦上的USB埠之中。一正電壓會逐列被施加在該感測器陣列的每一列，並且接著會逐行讀出該感測器陣列中每一行上的多個電壓數值。該壓力偵測並非電容式。當硬體自該感測墊掃描該等類比數值時，其會取回一2D陣列的電壓數值，該等電壓數值會被轉換成壓力。一額外的2D陣列校正數值會被算出並且從該第一2D陣列中扣除，以便判定哪些點正在被碰觸或者哪些點是接觸點。在所有該等接觸點之中，會找出壓力最大的點─種子點(seed point)。在找出該等種子點之後，會找出每一個種子點附近的所有連接區，並且會算出每一個部分的中心與變異數。追蹤該等被連接部分的步驟之後則是濾波步驟。本文件並未提及切割步驟、區域認定、或是子區域的用途。
EP2077490(Apple)說明一種選擇性拒斥一觸控感測器面板的邊緣區域中的碰觸接觸的方法。然而，邊緣區域中的接觸會移動超出臨界距離或速度，其可能會被視為一手勢的一部分。此辨識亦允許在該邊緣區域裡面實施追蹤操作。該邊緣區域的大小可能會以手指或姆指的認定為基礎進行修正。
所以，本技術領域需要一種用於從手指排列中自多點觸控裝置健全、精確、以及獨立偵測任意碰觸次數的方法。
本技術領域還需要一種用於偵測任意碰觸次數的方法，其不會受到要被偵測之碰觸次數的限制並且亦適用於手/觸控筆寫/繪的應用。
本技術領域還需要一種以低於已知解決方式的總處理需求來偵測與追蹤任意碰觸次數的方法。
本技術領域還需要一種用於追蹤任意碰觸次數的方法，其不會受到被追蹤之碰觸的次數的限制並且適合使用在一個人以上或兩隻手以上的應用。
本技術領域還需要一種用於追蹤任意碰觸次數的方法，其可以進行彈性的手勢辨識，也就是，可以辨識具有任意手指數量的任何類型手勢。
根據本發明，藉由申請專利範圍第1項的用於自多點觸控裝置偵測任意碰觸次數的方法，申請專利範圍第26項的非暫存、有形電腦可讀取媒體，以及申請專利範圍第27項的多點觸控設備便可達成上述目的。
相較於先前技術，明確地說，本文所揭示之方法的優點包含具有「真實」多點觸控的可能性，其在碰觸次數方面沒有任何限制，而且其所需要的總處理需求低於已知的解決方式。
優點係，根據本發明的方法允許手/觸控筆寫/繪的應用。
該方法允許健全多點觸控追蹤，其在被追蹤的碰觸的次數方面沒有任何限制，而且其亦適用於一個人以上的應用。
優點係，根據本發明的方法允許彈性的手勢辨識，因為其可以辨識具有任何類型手指的任何類型手勢。
相較於其它技術狀態，根據本發明的方法非常快速：碰觸偵測的速度和碰觸次數的相依性微乎其微。再者，其在輸入資料的品質方面非常健全：優點係，藉由本發明所揭示的方法可以妥適的處理具有不良品質(也就是，具有高雜訊位準以及低解析度)的輸入資料。
圖2所示的係根據本發明其中一較佳實施例的方法的流程圖。一由多點觸控裝置的電容式感測積體電路(Capacitive Sensing Integrated Circuit，CSIC)所輸出的影像(舉例來說，16位元影像)會作為第一校正與前置處理方塊1000的輸入影像7000。此輸入影像為無記號，也就是，不含負像素數值。該第一方塊1000後面接著為分割與分析方塊2000以及追蹤方塊3000。該些方塊會針對一輸入影像序列中的每一個訊框來進行處理。
本文中，「方塊」一詞意謂著一種用以提供功能的功能性單元。一方塊能夠利用硬體組件及/或軟體組件來施行。
本文中，「影像」一詞代表該多點觸控裝置之狀態的二維表示符，例如，該裝置的每一個該等感測電容器中之電量的二元或多元數值表示符。一影像未必是被顯示或是希望被顯示的某種事物。
追蹤方塊3000的輸出包括N個向量，每一個向量的形式為(N,ID,x,y,z)，其中
-　N為某一時刻出現在該多點觸控裝置上的任意碰觸次數
-　ID為用以確認一特別碰觸的號碼
-　x與y為對應於該ID的碰觸的碰觸位置的平面座標
-　z為碰觸強度，也就是，一和因為該多點觸控裝置上或附近有一物體存在的關係所造成的電場變化成正比的數值。換言之，該碰觸強度Z會和一物體與該裝置的相隔距離以及該物體的等效介電常數或導電因子成正比。
一用於取得零碰觸參考影像或是基線或基線影像的初始校正1020以及平均值相減1040(也就是，以基線影像扣除輸入影像7000)會取出碰觸能夠被妥適局部化的差異且有記號的影像。一有記號的影像可能同時含有負像素數值與正像素數值兩者。即使零碰觸參考原生影像如理想情況中的「不均勻」(也就是，雖然在該多點觸控裝置上沒有任何物體，該參考影像仍含有不同的灰值)，步驟1020與1040依然可以偵測碰觸。
可以使用三個濾波方塊1010、1030、1050來清除極為污損的影像：
-時域濾波1010主要係以非遞迴、快速平均為基礎，以便濾除主要由系統雜訊與環境雜訊所組成的白雜訊。
-第一灰階影像濾波方塊1030會濾除主要由該多點觸控裝置上的手指誘發耦合所引入的鮮明雜訊，例如，1像素雜訊。其還包括一平滑器，用以恢復該等真實碰觸的單調性。
-第二灰階影像濾波方塊1050能夠濾除強烈的擾動，舉例來說，由於顯示器或環境/系統50Hz雜訊所造成的擾動。
在前述步驟處理該輸入影像7000之後，會取得一已處理影像8000，其會作為該分割與分析方塊2000的輸入。方塊2000的第一步驟係影像分割2010，其會利用一恆定臨界值來實施，以便將該已處理影像8000分成前景(也就是，碰觸+殘留雜訊)以及背景。接著，會在該已處理影像之中找出一或複數個區域。於其中一較佳的實施例中，一區域係對應於一碰觸的一群連接像素，舉例來說，數值全部在一預設臨界值以上的一群連接像素。「連接像素」一詞中的「連接」的意義和N個連接的鄰近或相鄰像素的概念有關，其中，N係一偶整數。於其中一較佳的實施例中，N=4。於此情況中，倘若有N/2個(舉例來說，兩個)鄰近或相鄰像素位在相同列(或者在相同行)之上的話而且倘若它們的數值在該預定的臨界值之上的話，它們便屬於相同的區域，也就是，它們為N連接，舉例來說，4連接。
二元影像濾波2020會移除二元雜訊，例如，鬆散或沒有意義的區域。
區域標記2030會被實施以便取得在此濾波處理之後仍殘留下來的該等被找到之區域的座標。接著，會在步驟2040處針對面積、方形成形因子(square shapedness)、以及局部最大值的數量來分析該等有標記的區域。
本文中，「方形成形因子」的意義為該區域為方形的程度。其評估方式係以一具有給定寬度(widthR )與高度(heightR )的矩形來包圍一任何形狀的區域並且計算出定義如下的方形成形因子：
Min(widthR ,heightR )/Max(widthR ,heightR )
本文中，「大小為一像素的局部最大值(local maximum of size one pixel)」所指的係一具有最大值(也就是，碰觸強度Z具有最大數值)的像素。此最大值為「局部」係因為其係在一區域裡面的一子區域中被算出的。於其中一實施例中，此子區域的大小為NxN個像素，其中，N為一奇整數。於其中一較佳的實施例中，N=3。
局部最大值之數值判定的主要問題係雖然其並不強制為單一像素，但是其卻可能分散在一個以上的像素。尋找任意大小的局部最大值的計算會很繁瑣並且通常暗喻著要計算梯度影像(空間微分)以及需要大量的處理步驟來清除與使用該等微分影像。根據本發明之方法的優點係將局部最大值的搜尋侷限在大小為一像素的局部最大值，這使得在尋找該局部最大值時非常簡單而且計算不多。該方法係以下面的發現為基礎：此限制條件可以非常明顯的減少處理功率，但卻不會顯著地損及碰觸偵測的可靠度。事實上，本發明之經過改良的方法會減少誤報偵測(false positive detection)的次數，而且不會明顯增加沒有被偵測到之碰觸的次數。一部分係因為一個像素以上有局部最大值的子區域通常只是短暫，而且經常會在數個訊框之後被僅單一像素具有局部最大值的子區域取代。
在該局部最大值搜尋之前被實施的所有濾波步驟1010、1030、1050、2020會確保該多點觸控裝置上的一手指有非常高的可能性會對應於大小為一像素的局部最大值。接著，根據本發明的方法不需要任何微分，不需要任何微分後續處理，且所以，相較於目前技術中的其它方法，僅需要很少的處理需求。
圖3A所示的係一包括兩個區域A與B的分割影像SI的範例。每一個區域皆包括多個像素，每一個像素皆具有異於零且和碰觸強度z成正比的數值。一子區域SR會以每一個區域中的每一個像素為中心。在圖3A的範例中，由虛線所示的此子區域的大小為3x3個像素。倘若該子區域裡面其它8個像素的數值皆低於該子區域SR之中心的像素(也就是，正在進行測試的像素)的數值的話，該子區域SR之中心的像素(也就是，正在進行測試的像素)便係一局部最大值。
在圖3A的範例中，區域B中的像素P為正在進行測試的像素。因為該子區域SR裡面其它8個像素中有兩個像素的數值(9)高於像素P的數值1，所以，P並非係大小為一像素的局部最大值。
基於相同的理由，區域B中數值為9的兩個像素中的每一個像素都不是局部最大值，因為在以此等兩個像素中每一個像素為中心的子區域裡面的其它八個像素中，都會有一個像素的數值為9，其和正在進行測試的像素的數值相同。
因為區域B不符大小為一像素的局部最大值，所以，其會被捨棄。然而，圖3A的範例中所示的區域B裡面的像素排列並不常見，因為通常不會有兩個相鄰像素具有相同的高數值。
區域B中數值為9的該等兩個像素在數學上係具有局部最大值的唯二像素。它們也是區域B的區域性最大值RM，因為它們係區域B裡面具有最高數值者；並且也是全域最大值GM，因為它們係該分割影像SI中所有像素中具有最高數值者。圖3B中顯示不同類型的最大值。
根據圖3B，在區域A中有三個具有局部最大值LM的大小為一像素：兩個大小為一像素的局部最大值的數值為6；而另一個大小為一像素的局部最大值的數值為7，其也是區域A的區域性最大值RM。
根據本發明的方法係以所找到之大小為一像素的局部最大值來決定碰觸位置。如本文討論，倘若一區域不含至少一個大小為一像素的局部最大值的話，整個區域便會被捨棄。倘若其含有一個大小為一像素的局部最大值的話，則會藉由使用該區域的所有像素來計算此區域的幾何中心以決定出該碰觸位置。倘若有一個以上大小為一像素的局部最大值的話，那麼，僅有以每一個局部最大值為中心的子區域裡面的9個像素會被拿來進行幾何中心計算。
某些區域會依照預設的條件(前面所提及的它們的面積、它們的方形成形因子、以及在該區域裡面所找到的局部最大值的數量)被捨棄。
舉例來說，大型區域(和方形形狀相差甚多的區域或是有許多局部最大值的區域)都很可能是假碰觸且因而會被排斥。倘若一區域非常大型的話或者倘若有數個大型區域的話，那麼在該多點觸控裝置上便很可能會有一個大型物體，舉例來說，手、耳朵、...等。於此情況中，根據本發明的方法便會停止。其亦可能會以下面為基礎捨棄某些區域：該區域裡面的局部最大值的位置(該位置被預期應該約略居中)；該區域在影像裡面的位置(某些區域可能比較可能為候選者，其它區域則可能會被禁止或者暫時禁止)；前面的影像或接續的影像(大部分的碰觸會延續至少數個訊框)；...等。其還會以複數個條件及衡量因子為基礎來計算某一區域為假碰觸並且可被捨棄的機率。
倘若該方法繼續進行的話，則會根據特別已知的公式在步驟2050處算出每一個合法區域的幾何中心。
在該些步驟之後，便會判定出碰觸位置9000。接著，所有合法的碰觸都會送往具有已追蹤(有標記)碰觸的LSAP解算器3010。成功標記的碰觸會被送往軌道濾波3030並且接著輸出。軌道濾波係由一簡單、短、低通濾波器來實施。
未被指派的碰觸會送往具有已追蹤(但是沒有標記)碰觸的LSAP解算器3020。該等沒有標記的碰觸倘若在數個訊框期間並未被成功指派的話，它們便非常可能係誤報結果並且因而會被移除。然而，倘若一沒有標記的碰觸在數個訊框中被成功指派的話，其非常可能係一真實碰觸並且因而也會被標記。
最後，倘若必要/需要的話，可能會實施重新校正。需要進行動態重新校正的主要理由係因為殘留在該多點觸控裝置上的油脂、汗水、或是液體(雨水)並且亦可能係因為環境電場改變的關係。
該方法所輸出的ID在第一次手指接觸到鬆開相同手指之前的運動期間都必須為恆定。座標x與y在相對於該多點觸控裝置的真實世界碰觸位置中應該盡可能的精確。
整個方法可以施行在硬體、韌體或軟體、或是混合的方式之中。
一直到二元影像濾波為止的方塊(1010至2010)適合部分平行甚至完全平行(以像素為基礎)處理。即使在方塊3000中有成本龐大的矩陣計算，計算時間仍不到1ms，下文將作討論。
倘若沒有任何碰觸的話或者倘若在該多點觸控裝置上有大型物體存在的話，該方法便會結束並且因而會減少計算動作。除此之外，該方法中每秒的循環次數還可相依於情況與應用動態地減少至最小值：在閒置模式中以最低頻率確保最大等待時間需求；在軟鍵盤應用中(電話撥號、打字、選單選擇、...等)採用低頻率(10至25Hz)；在指標(游標)及多點觸控應用中採用平均頻率(25至50Hz)；以及在手/觸控筆寫/繪的應用中採用高頻(50至200Hz)。
在時域濾波1010期間，輸入影像7000中每一個像素的訊號都進行時間濾波，以便抑制高頻內容，也就是，頻率高於100至200Hz的內容。然而，亦可達到對靜止訊號(舉例來說，50Hz)進行特別濾波的目的。時域濾波1010可以數位濾波技術以及數位濾波器設計領域中已知的各種方式(有限脈衝響應濾波器以及無限脈衝響應濾波器)來實現。圖4所示的係一非移動中且非遞迴時域濾波的範例，其會對沒有重疊視窗的多個輸入訊框進行真實平均。該平均化會對該等視窗確實進行，因為其會利用一算術平均公式來計算，不同於藉由低通濾波器來取得近似平均不同。元件符號1011表示一具有預設長度(本案例中N=1024)的訊號，而元件符號1012表示大小W=16個重疊視窗的真實平均值。該大小對應於訊號1012之水平部分的長度。
初始校正1020會以和時域濾波1010雷同的方式被實施，用以取得一基線影像Iref 。所以，應該在該多點觸控裝置上沒有殘留任何物體時實施校正。大量訊框的真實平均會被算出用以取得一基線影像Iref ，接著，其會被儲存在一參考影像緩衝器之中。倘若校正必須隨著時間經過被反覆執行的話，那麼，便會以一高額的權值α對舊的基線影像Iref_old 進行加權平均所取得的新時域已濾波基線影像Iref_new 來更新該已儲存的基線影像。該更新方法同樣係一時域濾波。因此，該已更新(時域濾波)基線影像便為
αIref_old +(1-α)Iref_new ，其中，0<<α<1
倘若，在初始校正步驟1020處並不保證該多點觸控裝置上沒有任何導體物體的話，那麼，便可以使用某些探索法來判定該基線影像是否「夠均勻」或是「夠稀疏」。若否，則會重複執行校正，直到達到所希的均勻度或稀疏度為止。某些可能的探索法如下，它們亦可以被組合使用：
-　計算基線影像的標準差以及平均大小。一旦其「夠小」的話，那麼，在該多點觸控裝置上便非常可能沒有任何移動。「夠小」的意義係由實驗來決定。
-　計算基線影像的空間微分的總變異正規數(total variation norm)，也就是，L1正規數。倘若其「夠小」的話，那麼，在該影像便為均勻。同樣地，「夠小」的意義係由實驗來決定。
本文中提出的第二種探索法更快速與可靠，但是，在假定輸入影像7000的粗略解析度下，於離散處理該等空間微分時必須特別謹慎。
接續時域濾波1010與校正1020，該等已時域濾波的影像會被處理，以便在每一個訊框中取得該多點觸控裝置上的真實碰觸的真實x-y平面座標的良好預測值。
多點觸控偵測的主要難度在於無法事先要求或得知該多點觸控裝置上真實碰觸的次數。所以，輸入影像7000必須經過處理，以便可靠地取得該等區域，也就是，對應於該等不同碰觸中每一個碰觸的連接像素群。
由多根手指接觸以並非完全已知的耦合模式在感測電容器之間所產生的耦合作用會對該等輸入影像產生下面其中一種效應：
-　其會在該多點觸控裝置其中一側(底面)產生「幽靈碰觸(ghost touch)」，它們的強度及面積和偵時碰觸完全相同。
-　在該多點觸控裝置另一側(上方面)，該等幽靈碰觸同樣很明顯；不過，強度較弱而且具有相反的記號。
即使底側具有某些優於上側的優點，一般來說，還是會使用上側。對已經組裝的多點觸控裝置來說(舉例來說，已經被封裝至一結構之中)，會很難翻動螢幕，因為必須拆解整個機構，將其翻轉，並且重新組裝置。於此等情況中，通常會使用上側。如果可以決定使用哪一側的話，底側會有高額的訊號雜訊比。底側的優點係，影像濾波處理可大幅地減少；不過，卻必須以適當的演算法來解決幽靈碰觸的問題。
因為相反記號的小額尖峰可能會因為某些其它雜訊源的關係而變成真實雜訊尖峰，所以，必須使用一中間值(行)濾波器(舉例來說，一1x3個像素的中間值濾波器)以第一灰階影像濾波1030來濾除該些小額尖峰。
因為中間值濾波係非線性，所以，其係不可分離的，也就是，在該等列上實施第二輪便會造成資訊大量遺失或者失真。替代方式係應用一2x2個像素的中間值濾波器，但是，一般來說，都會避免使用具有偶數像素的遮罩來進行非二元影像濾波，因為其並沒有濾波器中心。倘若使用一3x3個像素的中間值濾波器，在假定該輸入影像的粗糙度下，其非常可能會刪除大部分的真實碰觸。倘若仍需要在該等列上實施第二輪的話，其可能會如圖5中所般的方式來實施。該第一灰階影像濾波1030的輸入影像1031會被送往一1x3個像素的中間值濾波器1032以及一3x1個像素的中間值濾波器1033，兩個濾波器會平行運作。接著，會藉由對該等兩個濾波器1032與1033的輸出進行平均而算出該已濾波的影像1035。換言之，該第一灰階影像濾波1030的優點係包括一平滑器1034，也就是，一低通平均器，以便恢復該等真實碰觸的單調性。
接著，該已濾波的影像1035會成為平均值相減方塊1040(或是基線影像相減方塊)的輸入。此減法係被實施以便取得一僅含有碰觸(以及殘留雜訊)的影像。當在上方面使用該多點觸控裝置時，真實碰觸所造成的灰階數值通常會低於基線影像或零碰觸參考影像的灰階數值。所以，該第一灰階影像濾波1030的輸出1035 Ifiltered_1 會依照下面的公式在方塊1040處從該基線影像Iref 中被扣除：
Isub =Iref -Ifiltered_1
Isub 係一有記號的影像，真實碰觸主要為正，而幽靈碰觸則主要為負。雜訊會有正負振幅，並且可能會在沒有完全被濾除的幽靈碰觸附近導致誤報。
為減少誤報的出現，該有記號的影像Isub 會被送往一第二灰階影像濾波方塊1050並且依照下面方式利用一遮罩(舉例來說，一3x3個像素的加權平均)來進行濾波：
Ifiltered_2 =H*Isub
其中，H係一方形矩陣，舉例來說，
k與l分別係每一個像素的列指標與行指標，而符號*代表Isub 和H的捲積(convolution)。
Ifiltered_2 同樣係一有記號的影像。該等低通濾波器因子h11 、...、h33 係藉由在[-2,-2]x[2,2]的域中取樣一2D高斯核心所取得的，σ=1。
內部雜訊源以及外部雜訊源會以時間的隨機非靜止函數讓每一列及/或行的像素平均產生大幅移動。所以，藉由習知的濾波技術很難濾除此類型的擾動。因為幾乎一整列及/或行的平均可能會立刻移動，所以，該處理可能會顛倒並且如圖6(其所示的係一特殊用途的列/行濾波器)中所示般地計算且扣除每一列及/或行的平均值或是中間值。對該第二灰階影像濾波方塊1050的輸入影像1051的每一列來說，每一列的平均值會被算出(1052)，並且倘若其為正數的話則以目前列扣除該平均值(1053)。在處理所有列之後，以同樣的方式套用至行：對輸入影像1051的每一行來說，每一行的平均值會被算出(1054)，並且倘若其為正數的話則以目前行扣除該平均值(1055)。在處理所有行之後，接著便會取得一已濾波的影像1056，其仍然係有記號。接著，其將會藉由整流作用(也就是，負值皆會被設為零)被轉換成一無記號影像8000。
該特殊用途濾波器的輸出8000非常乾淨，也就是，其有許多像素對應於該等真實碰觸或背景而且僅有一些像素對應於雜訊與誤報。此經過處理的影像接著會被送往分割與分析方塊2000。所以，利用一小恆定臨界值來進行下面簡單的臨界處理，便會達到二元影像分割2010的目的：
臨界值th可被設在整個範圍的0.005與0.01之間，舉例來說，16位元資料的64與512之間。該經分割的影像為二元式。
有效的二元影像濾波2020可以藉由二元形態濾波來實施。明確地說，形態開放運算子會保存匹配一結構性元素的像素(也就是，具有預設形狀的一群像素)，並且將其餘像素設為零。換言之，一結構性元素係一針對外形/形狀來進行濾波而並非針對灰階/強度來進行濾波的圖樣或是形狀遮罩。
如圖7A至7C中所示，一二元形態開放運算子2023的定義為形態侵蝕(morphological erosion)2021，其後面為形態擴張(morphological dilation)2022。侵蝕2021的施行方式係對被該結構性元素覆蓋的此區塊的輸入影像中的像素套用一AND運算子(「濾波器遮罩」)並且將該結構性元素的中央像素設為最終結果。擴張2022的施行方式則係對被該結構性元素覆蓋的此區塊的輸入影像中的像素套用一OR運算子並且將所有被覆蓋的像素設為結果。最後，藉由對該等被覆蓋的像素套用一AND運算子並且將它們設為結果便能夠輕易取得二元形態開放運算子2023。
該結構性元素的一種簡易選擇可以是一個需要一次形態開放操作的2x2個像素的正方形。「一次操作(one pass)」的意義為要被濾波的影像中的每一個像素會被操作或濾波一次，以便取得該已濾波影像。「二次操作(two pass)」的意義為該影像會先被濾波一次，然後再被濾波第二次，以便取得最終影像。「一次形態開放操作」一詞的意義為整個影像會被確切地濾波一次，以便取得最終輸出，其和使用四個不同結構性元素的方法不同(且因而會有如圖8中所示的四次操作)。
圖8所示的係用於碰觸偵測的最有效濾波：其會利用四個結構性元素矩陣2024進行四個二元形態開放運算子2023的獨立運作或不同操作，並且接著，會對2023的該等四個獨立運作所生成的影像套用以像素為基礎的OR運算子2026，以便取得一已濾波的影像2027。結構性元素矩陣2024中的元件符號「Z」表示其並非該結構性元素本身的一部分(非0也非1)。一結構性元素雖然可以有任何形狀；不過，在影像處理中係使用矩形矩陣來儲存，所以，可以使用並未組成該結構性元素的像素的特別預定符號(如「Z」)來代表類L形狀。
區域標記步驟2030會被實施用以確認區域。在本文中，一區域係被定義為一由四連接的像素所組成的面積。多個相鄰像素如果為四連接的話則會被標記相同的ID並且因而屬於相同的區域。舉例來說，四個像素如果是相同列中或相同行中的相鄰像素的話，那麼，它們便屬於相同的區域。區域標記演算法係文獻資料中已經熟知的。
為承認或拒斥某一區域(步驟2040)，必須算出每一個區域的下面特性：
-　包圍該區域的矩形的寬度=kmax -kmin +1
(kmin 與kmax 係該區域的最小行指標與最大行指標)
-　包圍該區域的矩形的高度=lmax -lmin +1
(lmin 與lmax 係該區域的最小列指標與最大列指標)
-　方形成形因子=min(widthR ,heightR )/max(widthR ,heightR )
-　多個像素中的面積
-　L1正規數(對應於該區域的所有像素的總和)
-　區域性最大值的(k,l,zmax )，其中，zmax 為該區域性最大值的數值(強度)，也就是，該區域的最大最大值，或者倘若該區域中有一個以上最大值的話則為局部最大值的強度。
如上面參考圖3A與3B的討論，該方法包括在每一個區域裡面的一子區域中尋找與計算大小為一像素的局部最大值的數量。於一較佳的實施例中，此子區域的大小為3x3個像素。
接著，某些區域會依照預設的條件(以下面為基礎：它們的面積、它們的方形成形因子、以及所找到的局部最大值的數量)被捨棄。
於其中一實施例中，倘若以一局部最大值為中心的3x3子區域中所含的像素的累加總和低於一預設臨界值的話，該局部最大值便會被捨棄。
如果一區域符合下面其中一個條件的話，其便非常可能係一假碰觸區：
-　面積<Areamin
-　面積>Areamax
-　實驗上，方形成形因子<7/12(~0.6)
-　局部最大值的數量>5或是<1
Areamin 和Areamax 的數值係由實驗來決定並且會相依於實際的電容器大小。
倘若出現下面其中一項條件的話，便非常可能有一大型物體在該多點觸控裝置上(或者，該多點觸控裝置提供沒有用的資料)：
-　最大面積>2Areamax (或者>總影像面積的~10%)
-　被拒斥的面積的數量>2(依照實驗，或者，舉例來說，握持該面板的兩根姆指)
接著，會算出其餘區域的重力或幾何中心(xc ,yc )。如本文討論，倘若一區域含有大小為一像素的局部最大值的話，便會使用該區域中所有該等像素的座標來計算此區域的幾何中心。倘若有一個以上大小為一像素的局部最大值的話，那麼在該幾何中心的計算中便僅會考慮使用以每一個局部最大值為中心的子區域裡面的9個像素的座標。幾何中心計算係文獻資料中已經熟知的並且舉例來說，可以下面公式來達成：
於進一步的資料處理改良中，倘若一大型物體在該多點觸控裝置之上的話，其可能會停留數個(高達數千個)訊框。所以，影像承認/拒斥的結果會被儲存在一假碰觸影像歷史資料位元-FIFO之中。倘若該FIFO中的所有位元都為FALSE的話，那麼，該等合法碰觸/區域的(xc ,yc ,Zmax )便會被傳送到追蹤部分；否則，該方法便會停止並且繼續獲取下一個訊框(而且可能會以較低的頻率來運作)。
多點觸控方法中的追蹤部分的目的主要係只要已偵測碰觸仍停留在該多點觸控裝置上便保留它們的正確識別符。次要但是同樣重要的目的係，抑制誤報碰觸，也就是，被偵測為真實碰觸但是實際上並未出現在該多點觸控裝置上的碰觸。第三目標係收集空間-時間一致的軌道。這本質上會與保留該等正確識別符有關。一旦空間-時間一致的軌道可以取得，便可以對軌道進行任何複雜程度的濾波、平滑化、或是分析。因此，空間-時間一致的軌道會達到豐富的使用者輸入可能性與功能。
因為該方法的追蹤部分的輸入9000為稀疏性(N個碰觸座標向量)，所以，可以套用稀疏追蹤技術。倘若整個方法的原生輸入影像7000非常乾淨的話，那麼，便可以使用簡單的手段來實施該關聯，例如：最近相鄰法(nearest neighbour)(以距離為基礎)、最近相鄰標準濾波法(nearest neighbour standard filter)(以統計/狀態為基礎)、…等。但是，對一常見的多點觸控裝置來說，嚴重損毀的輸入資料卻會導致出現許多誤報並且導致在多個訊框期間遺失真實目標。所以，本文提出解算線性總和指派問題(Linear Sum Assignment Problem，LSAP)，以便將新碰觸健全地匹配至既有軌道。在稀疏(甚至是密集)資料關聯中使用LSAP係文獻資料中已熟知的。本文中所提出之方法的完整追蹤部分如圖9中所示。
在每一條已找到的軌道中都會有一指派狀態位元FIFO。有兩種類型的軌道：
-　沒有標記的軌道(TrNL)：其含有誤報軌道以及真實目標軌道。一沒有標記的軌道會有一ID、一相關聯的指派狀態位元FIFO、以及最後成功指派的(x,y,z)。
-　有標記的軌道(TrL)：其(應該)僅含有真實目標軌道。一有標記的軌道會有一ID、一相關聯的指派狀態位元FIFO、以及最後k個成功指派的長度為k的(x,y,z)軌道FIFO。
使用兩種類型軌道可以在利用有標記的軌道進行指派沒有成功時藉由將碰觸累積在沒有標記的軌道之中(3020)而得以抑制誤報。一旦一沒有標記的軌道被成功指派數次，其將會變成有標記的軌道，否則，其便會被刪除。最後，僅有有標記的軌道會用於輸出(3030)。
對每一個輸入碰觸來說，方塊3009會新增一軌道，其會依照下面方式來產生一軌道：
-　完全指派狀態FIFO會被重設為FALSE
-ID為目前可用的ID；目前ID會在每一次的軌道產生之後遞增
-　在沒有標記的軌道中，(x,y,z)會直接被設為該已偵測到之碰觸的(x,y,z)
-　在有標記的軌道中，該完全軌道FIFO會被設為零而且該已偵測到之碰觸的(x,y,z)會被插入該FIFO之中。
倘若沒有偵測到任何碰觸的話，或者，倘若整個輸入影像被拒斥的話，零更新軌道方塊3008便會被執行。該方塊會將FALSE插至存在的每一條軌道(有標記的軌道及沒有標記的軌道)的指派狀態FIFO。
更新有標記的軌道方塊3023會接收一指派向量。該向量的元素的指標對應於要被更新的軌道的軌道ID。該指派向量中一元素的數值對應於要被插至該軌道的碰觸的指標；或者，對應於NOT_ASSIGNED，其表示該對應軌道並未被更新/指派給一碰觸。一雷同的方塊3024會更新沒有標記的軌道。方塊3002至3006係決策方塊，用以分析所有碰觸以及所有有標記的軌道和沒有標記的軌道。
倘若滿足重設條件的話，便會進行有條件式的軌道重設3025：所有已選定的軌道都會被刪除。一般來說，合理的重設條件是該等選定軌道中每一個狀態FIFO緩衝器的每一個位元都是FALSE，其意謂著任何該等選定軌道在K個訊框期間已經沒有任何成功的指派，其中，K對應於該FIFO緩衝器的長度。對有標記的軌道，聰明的作法係立刻刪除所有軌道，以便在未來的指派中確保軌道ID一致性。
有條件式的清除軌道3026會以和條件式重設3025雷同的方式被施行，不同的係，僅有其中一個特別的軌道指派狀態FIFO會被分析，而且倘若所有位元都是FALSE的話，僅有此特別軌道會被刪除。端視施行方式而定，刪除一軌道可能會無法確保軌道ID一致性(不過，對沒有標記的軌道來說，這並不重要)。
沒有標記的軌道的指派狀態FIFO會在方塊3007處被分析，方塊3007會連接至方塊3021，方塊3021則管理新的沒有標記的軌道。倘若充分的條件適用於一特別的沒有標記的軌道的話，一新的有標記的軌道便會被產生(3022)，而且該軌道FIFO的第一登錄項將會被初始化成該特別的沒有標記的軌道的(x,y,z)。接著，該沒有標記的軌道便會被刪除。充分的條件可能係TRUE位元的數量是否大於一特別的臨界數T。這意謂著一沒有標記的軌道已經在過去的K個訊框期間成功地和T個以上的訊框相關聯，其中，K為該FIFO緩衝器的大小。
接著，便會針對該等有標記的軌道的時間-空間同調性和一致性來進行濾波(3030)。某些參數可以該等已濾波的軌道為基礎而被更新(3031)，下面將作討論。
軌道濾波3030可以利用Kalman濾波法來實施。然而，在本文所使用的系統中，一Kalman濾波器並沒有提供足夠的平滑性。所以，可以使用Kalman平滑化法，但是，對即時的施行方式來說，這並非一種好選擇。然而，利用恆定數量的取樣，藉由簡單的移動平均低通濾波器便可達到足夠且令人滿意的平滑性，舉例來說：
實驗上已經發現，在已經運用的多點觸控系統中，N只有三種好選擇：
-　N=2。最小平滑，最快響應。其感覺如同輸出會妥適地對應手指的移動。不過，偶爾會留下沒有完美濾波的軌道的效果。
-　N=3。相當平滑，可接受的響應。其會產生平滑的效果。但是可要注意會有延遲(其仍然係可接受的延遲)。
-　N=4。非常平滑，緩慢響應。這雖然會產生非常平滑的軌道；不過，計算過去結果之中的三個訊框的平均卻會造成緩慢的響應。
N=1的意義為沒有任何濾波。再者，很清楚地，N的選擇相依於該方法的操作頻率，而聰明的作法係，倘若頻率明顯提高的話，便選擇比較高的N值。
LSAP解算器3010、3020在組合式最佳化中是標準的問題且因而為已知的問題。其原始形式的描述如下：
-　假定一大小為NxN的(方形)矩陣C，其元素為0或正值，在每列與行中找出剛好1個元素，俾使得該等N個已找到的元素的總和為最小可能。
同樣已知的係，倘若該成本矩陣C填充著用於匹配軌道至目標的某種距離或逆相似度量值的話，LSAP便可以被用來解算多目標追蹤的資料關聯問題。
在其如上面所述的原始形式中，求解需要N！個加總計算和比較，且因此，需要指數倍的運轉時間。在非常糟的情況中，已知的演算法必須在O(n3 )中來解出該問題。
在該多點觸控追蹤中會使用Munkres演算法來解算LSAP，因為其很容易延伸到矩形矩陣(軌道的數量並不強迫要和碰觸的數量相同)而且因為其允許進行軟閘控(soft-gating)，也就是，不允許事先進行特別的指派以方便施行。
因為沒有標記的軌道的主要目的係抑制誤報，所以，沒有標記的軌道以及碰觸的LSAP的成本矩陣可能就是一具有多個軟閘控距離的距離矩陣：
TrNLi 的意義為沒有標記的軌道i的(x,y)。Toj 的意義為碰觸j的(x,y)。
軟閘控距離度量符號DSG的假定如下：
無限距離∞的意義為NOT_ALLOWED指派。在施行中，NOT_ALLOWED可能係所採用的數值範圍的最高數值(舉例來說，倘若以16位元來計算該成本矩陣的話，NOT_ALLOWED=0Xffff)。
Dmax 為閘距離。在沒有標記的軌道指派中，可能會使用一恆定的閘距離。此閘距離可以由實驗來估算及/或在假定該實體電容器大小下藉由推論其所暗喻的兩個連續訊框之間可能的最大(實體)位移(也就是，最大實體手指速度)來估算。
於其中一較佳的實施例中，Dmax =3，其會允許在兩個連續訊框之間的最大位移為~2cm(實體電容器大小為~7x7mm2 )。
圖10A所示的係在訊框K處的三個已偵測到的碰觸3015，它們可用以初始化沒有標記的軌道。圖10B所示的係在訊框K處的該等已偵測到的碰觸3015以及在訊框K+1處的已偵測到的碰觸3016。其會判定一位於軟閘外面的碰觸3017，因為其並不包括在圖中所示之半徑為Dmax (閘距離)的圓形之中。在圖10C中，會在訊框K+1處找到指派3018。用於匹配有標記的軌道至碰觸的成本矩陣C基本上和沒有標記的軌道相同，差別如下：
-　倘若在該軌道中可用的取樣少於四個的話，該成本矩陣之中感興趣的元素會以和沒有標記的軌道相同的方式被算出。
-　倘若有四個(以上)的取樣可用的話，則會算出該等(最新)四個取樣的平均速度模數(3個近似恆定速度數值的平均值)。
-　倘若平均速度模數<1的話，該成本矩陣之中感興趣的元素會以和沒有標記的軌道相同的方式被算出。
-　倘若平均速度模數>=1的話，則會實施下面的步驟：
‧　算出該等(最新)四個取樣的方向的平均相對變化(3個近似恆定速度數值的平均值)
‧　以平均速度模數以及方向的平均相對變化為基礎，依照下面公式來預測一碰觸位置：
x p,i [k ]=x TrL,i [k -1]+mean ∥v TrL,i ∥cos(mean Δφ TrL,i )
y p,i [k ]=y TrL,i [k -1]+mean ∥v TrL,i ∥sin(mean Δφ TrL,i )
‧將閘距離設為(增加為)：
Dmax,new =mean∥vTrL,i ∥Dmax
‧　該感興趣軌道的成本矩陣元素(其中，平均速度模數>=1)會以該所預測的位置為基準被算出並且利用該增加的閘距離來實施軟閘控
前述差異雖然允許有大幅位移(快速移動)；但是，卻比較會產生誤報，因為要預測大幅位移的位置。圖11所示的係閘距離的變化(D’max <D”max <D’’’max )以及在大幅位移中使用已預測的碰觸位置所進行的指派。
理論上，下面所述雖然適用於兩種成本矩陣計算(沒有標記的軌道以及有標記的軌道)；但是，由於追蹤方法結構的關係，其僅適用於沒有標記的軌道。
在計算第二LSAP解算器3020(有碰觸之沒有標記的軌道)的成本矩陣時，必須追蹤哪些碰觸在第一LSAP解算器3010(有碰觸之有標記的軌道)之後成功地被指派。
一已經被指派的碰觸的元素會直接被設為無限(NOT_ALLOWED)。這會確保一碰觸不會被指派第二次。
換言之，此方法之追蹤部分的意義為資料關聯(LSAP)以及濾波。
該追蹤方法的最終輸出3032將會是N倍(ID,N,x,y,z)，其中，N為指派狀態FIFO滿足特別條件的有標記的軌道的數量。一合理條件可能係，該指派狀態FIFO中的至少其中一者為1(真)。這保證一有標記的軌道即使在K-1個訊框期間遺失其仍會被輸出，其中，K係該狀態FIFO的長度。ID為對應軌道的識別符，而(x,y,z)為一軌道濾波器的輸出。碰觸座標(x,y)以及碰觸強度Z兩者和一特別手指無關。
圖12所示的係根據本發明其中一實施例，含有該追蹤方法之主要步驟的簡化流程圖。其會以來自碰觸偵測部分1000+2000的輸出(目前訊框)為基礎來算出一距離矩陣(3018)，其含有該目前訊框之被偵測到的位置和已預測位置之間的距離。於另一實施例中，會算出一可能性矩陣(likelihood matrix)而非該距離矩陣。此矩陣含有下面四個參數(狀態)的聯合可能性(joint-likelihood)預測值：
-　距離
-　速度模數的變化
-　移動方向的變化
-　強度的變化
接著，會解算一線性指派問題(3010,3020)。其代表沒有圖樣匹配的一種良好的追蹤選擇，而且即使在有大幅位移(快速移動)及不連續性存在時仍會有追蹤損失。
在圖中並未顯示的濾波之後，該等軌道FIFO 3029便會被更新(3031)並且會以該等軌道中的最後登錄項為基礎重新開始計算該矩陣3018(3028)。
圖13所示的係根據本發明其中一實施例，含有手勢辨識4000之主要步驟的流程圖。於簡單手勢的情況中，會實施該等軌道的分析。於複雜手勢的情況中，會以被儲存在記憶體中的參考手勢軌道為基準來實施健全的比較。
對該等軌道FIFO 3029進行初步分析4001可以偵測簡單的手勢或沒有手勢。倘若沒有手勢的話(4002)，座標或相對運動向量便會被輸出。倘若有一簡單的手勢的話(4004)，一簡單的手勢訊號便會被輸出。倘若沒有一簡單的手勢的話，下面步驟便會被實施：
-　產生軌道的鏈結碼(4006)
-　依照該等參考軌道(4008)來計算Levenshtein距離(4007)
-　選擇具有最小距離的手勢。
本文所提出的手勢辨識非常彈性，因為其可以認出任何類型手指的任何類型手勢。
利用上面所述的方法，只要碰觸仍留在該多點觸控裝置上，即使它們沒有在移動，它們仍會被偵測到並且被追蹤。然而，軟體鍵盤應用需要的係僅來自一敲拍手指的輸入而不需要來自停留在多點觸控裝置上的手指的輸入。利用下面步驟(它們必須套用至圖2的方法)，可以實現手可以停留在該多點觸控裝置上的N-手指軟鍵盤應用，舉例來說，10-手指軟鍵盤應用：
-　停止將第二灰階濾波方塊1050的輸出饋送至影像分割2010(F(k)：t=k處的訊框)，取而代之的係，t=k處的訊框會被儲存並且從開始處重複執行該方法。
-　在下一時刻中，取得一第二訊框(F(k+1)：t=k+1處的訊框)。
-　算出離散時間微分：dF(k+1)=F(k+1)-F(k)。
-　整流該時間微分，也就是，將負值的像素設為零。
-　dF會被饋送至剩餘的步驟，用以取得(ID,N,x,y,z)。
計算該時間微分的過程將會移除時間準恆定的資訊並且留下一僅含有動態資訊的影像。所以，在手或手指靜止於該多點觸控裝置上的地方dF會是零而在手指進行敲拍的地方dF則不是零。進一步的處理可能需要被調適成僅允許多個脈衝(沒有移動)、每一個訊框僅允許一個碰觸、...等。
倘若該微分影像太差的話，在追蹤方塊3000之後還可能會抽出敲拍資訊以便藉由分析該等軌道與指派狀態緩衝器供該方法來正常執行。
本申請案中所述的方法以及處理步驟可以由下面來實施：一般用途處理器或數位訊號處理器(Digital Signal Processor，DSP)所執行的軟體；特別應用積體電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)；可場程式化閘陣列(Field Programmable Gate Array，FPGA)；離散組件；或是它們的任何組合。不同的硬體及/或軟體組件可以用來實施不同方塊的功能，甚至是單一方塊。
因此，根據本申請案的方法的任何步驟可以下面方式來具現：硬體、由一處理器所執行的軟體模組、或是前面兩者的組合。軟體可能包含：韌體、在作業系統中運作的硬體驅動程式、或是應用程式。因此，本發明還關於一種用於實施本文中所提出之操作的電腦程式產品。倘若以軟體來施行的話，本文中所述的功能可以被儲存成一電腦可讀取媒體中的一或多個指令。可以被使用的儲存媒體的某些範例包含：隨機存取記憶體(Random Access Memory，RAM)、唯讀記憶體(Read Only Memory，ROM)、快閃記憶體、EPROM記憶體、EEPROM記憶體、暫存器、硬碟、抽取式碟片、其它光學式碟片、或是可被電腦或任何其它IT設備或器具存取的任何可用媒體。
200．．．電容式觸控面板
1000．．．校正與影像前置處理
1010．．．時域濾波
1011．．．預設長度的訊號
1012．．．對多個重疊視窗進行真實平均
1020．．．初始校正
1030．．．第一灰階影像濾波
1031．．．輸入影像
1032．．．1x3個像素的中間值濾波器
1033．．．3x1個像素的中間值濾波器
1034．．．平滑器
1035．．．已濾波的影像
1040．．．平均值相減
1050．．．第二灰階影像濾波
1051．．．輸入影像
1052．．．計算每一列的平均值
1053．．．以目前列來扣除
1054．．．計算每一行的平均值
1055．．．以目前行來扣除
1056．．．已濾波的影像
2000．．．影像分割與分析
2010．．．影像分割
2020．．．二元影像濾波
2021．．．形態侵蝕
2022．．．形態擴張
2023．．．二元形態開放運算子
2024．．．結構性元素矩陣
2025．．．二元輸入影像
2026．．．以像素為基礎的OR運算子
2027．．．已濾波的影像
2030．．．區域標記
2040．．．分析有標記的區域
2050．．．計算每一個合法區域的幾何中心
3000．．．追蹤
3001．．．CSIC(電容式感測積體電路)
3002~3006．．．決策方塊
3007．．．分析沒有標記的軌道的指派狀態FIFO
3008．．．零更新軌道
3009．．．新增一軌道
3010．．．已追蹤且有標記的碰觸的線性總和指派問題(LSAP)解算器
3015．．．在訊框K處的已偵測到的碰觸
3016．．．在訊框K+1處的已偵測到的碰觸
3017．．．位於軟閘外面的碰觸
3018．．．指派與計算一距離矩陣
3020．．．已追蹤且沒有標記的碰觸的線性總和指派問題(LSAP)解算器
3021．．．管理新的沒有標記的軌道
3022．．．產生一新的有標記的軌道
3023．．．更新有標記的軌道
3024．．．更新沒有標記的軌道
3025．．．有條件式的軌道重設
3026．．．有條件式的清除軌道
3028．．．以該等軌道中的最後登錄項為基礎重新開始該計算矩陣
3029．．．軌道FIFO
3030．．．軌道濾波
3031．．．參數更新
3032．．．追蹤方法的最終輸出
4000．．．手勢辨識
4001．．．初步分析
4002．．．沒有手勢？
4003．．．輸出座標或相對運動向量
4004．．．簡單手勢？
4005．．．輸出一簡單手勢訊號
4006．．．產生軌道的鏈結碼
4007．．．計算Levenshtein距離
4008．．．參考手勢
4009．．．選擇具有最小距離的手勢
5000．．．主機
7000．．．輸入影像
8000．．．已處理的影像
9000．．．碰觸位置
A,B．．．區域
GM．．．全域最大值
ID．．．用於識別一特別碰觸的號碼
LM．．．局部最大值
N．．．碰觸次數
P．．．像素
RM．．．區域性最大值
SI．．．已分割的影像
SR．．．子區域
x,y．．．碰觸位置的平面座標
Z．．．不是結構性元素一部分的像素的符號
z．．．碰觸強度
藉助於範例所提供以及圖式所圖解的實施例的說明會更瞭解本發明，其中：
圖1概略地顯示一多點觸控方法中的主要步驟。
圖2所示的係根據本發明其中一實施例的方法的簡化流程圖。
圖3A所示的係一3x3子區域上局部最大值測試原理的範例。
圖3B所示的係所找到的局部最大值以及其它類型的最大值。
圖4所示的係一時域濾波的範例，其會對多個不重疊視窗進行真實平均。
圖5所示的係根據本發明其中一實施例的方法的第一灰階影像濾波步驟的其中一實施例。
圖6所示的係根據本發明其中一實施例的方法的第二灰階影像濾波步驟的其中一實施例。
圖7A至7C所示的係根據本發明其中一實施例的方法的二元影像濾波步驟中所需要用到的基本二元形態運算的其中一實施例，其具有3x3的方形像素結構性元素。
圖8所示的係使用一具有四個不同的2x2方形像素結構性元素的形態濾波所進行的二元影像濾波步驟的其中一實施例。
圖9所示的係根據本發明其中一實施例的方法的追蹤步驟的流程圖。
圖10A至10C所示的係根據本發明其中一實施例，具有線性總和指派問題(LSAP)的多點觸控追蹤以及軟閘控圖示。
圖11所示的係根據本發明其中一實施例，大幅位移中的閘極距離變化以及藉由使用已預測碰觸位置所進行的指派。
圖12所示的係根據本發明其中一實施例，含有追蹤部分之主要步驟的簡化流程圖。
圖13所示的係根據本發明其中一實施例，含有手勢辨識之主要步驟的流程圖。
1000．．．校正與影像前置處理
1010．．．時域濾波
1020．．．初始校正
1030．．．第一灰階影像濾波
1040．．．平均值相減
1050．．．第二灰階影像濾波
2000．．．影像分割與分析
2010．．．影像分割
2020．．．二元影像濾波
2030．．．區域標記
2040．．．分析有標記的區域
2050．．．計算每一個合法區域的幾何中心
3000．．．追蹤
3010．．．已追蹤且有標記的碰觸的線性總和指派問題(LSAP)解算器
3020．．．已追蹤且沒有標記的碰觸的線性總和指派問題(LSAP)解算器
3030．．．軌道濾波
7000．．．輸入影像
8000．．．已處理的影像
9000．．．碰觸位置
ID．．．用於識別一特別碰觸的號碼
N．．．碰觸次數
x,y．．．碰觸位置的平面座標
z．．．碰觸強度

Claims (25)

  1. 一種用於藉由一電容式多點觸控裝置所傳送的一輸入影像(7000)以偵測一任意碰觸次數的方法，該方法包括下面步驟：- 處理(1010至1050)該輸入影像(7000)並取得一已處理的影像(8000)；- 藉由對該已處理的影像(8000)進行臨界處理來分割(2010)並且取得一分割影像；- 確認該分割影像中的區域(2030)；- 尋找局部最大值，每一個局部最大值係大小為一像素且屬於大小為NxN個像素的一子區域，其中N為一奇整數；其中該尋找包括複數個重複作業，其中在每一個重複作業中：- 該子區域會被定義，該子區域會以一區域中的其中一個像素為中心，該像素在每一個重複作業中都會改變；- 查證該子區域裡面除了在該子區域中心處的該像素以外的像素的一數值是否低於該子區域中心處的該像素的該數值；- 倘若前面步驟獲得證實的話，則確認該子區域中心處的該像素為一大小為一像素的局部最大值；- 以該局部最大值為基礎來判定至少一碰觸位置(9000)。
  2. 如申請專利範圍第1項的方法，其中，N等於3。
  3. 如申請專利範圍第1至2項中任一項的方法，其中， 該區域係一群連接像素。
  4. 如申請專利範圍第1至2項中任一項的方法，其中，該處理包括濾波(1010、1030、1050、2020)該輸入影像(7000)。
  5. 如申請專利範圍第1至2項中任一項的方法，其包括根據預設條件捨棄某些區域。
  6. 如申請專利範圍第5項的方法，其中，該等預設條件係以下面為基礎：該面積、該等區域的方形成形因子、及/或在每一個區域中所找到的該大小為一像素的該局部最大值的數量。
  7. 如申請專利範圍第5項的方法，其中，該判定至少一個碰觸位置包括計算(2050)在該捨棄之後仍存留的每一個區域的該幾何中心。
  8. 如申請專利範圍第7項的方法，其中，倘若一區域含有一個大小為一像素的局部最大值的話，該計算會將該區域中的所有像素納入考量。
  9. 如申請專利範圍第7項的方法，其中，倘若一區域含有一個以上大小為一像素的局部最大值的話，該計算則僅會將該區域中以每一個局部最大值為中心的該子區域裡面的該像素納入考量。
  10. 如申請專利範圍第1至2項中任一項的方法，其包括一校正步驟(1020)，用以取得一基線影像(Iref)。
  11. 如申請專利範圍第10項的方法，其包括以該基線影像(Iref)扣除該輸入影像(7000)，以便取得一有記號的影像 並且尋找假碰觸。
  12. 如申請專利範圍第4項的方法，其中，該濾波包括一第一灰階影像濾波(1030)。
  13. 如申請專利範圍第12項的方法，其中，該第一灰階影像濾波(1030)包括一平滑器。
  14. 如申請專利範圍第4項的方法，其中，該濾波進一步包括該輸入影像(7000)的一時域濾波(1010)。
  15. 如申請專利範圍第4項的方法，其中，該濾波進一步包括一第二灰階影像濾波(1050)。
  16. 如申請專利範圍第4項的方法，其中，該濾波進一步包括一二元影像濾波(2020)。
  17. 如申請專利範圍第16項的方法，其中，該二元影像濾波包括一二元形態開放運算子(2023)。
  18. 如申請專利範圍第1至2項中任一項的方法，其中，該確認區域(2030)包括區域標記以及分析該等區域(2040)。
  19. 如申請專利範圍第1至2項中任一項的方法，其進一步包括下面步驟：- 以該等碰觸位置為基礎來產生軌道(3009)；- 在每一條軌道中指派一狀態位元(FIFO)，用以確認每一條軌道為已指派或未指派；- 解算每一條有標記的軌道的一線性指派問題(3010)；- 解算每一條沒有標記的軌道的一線性指派問題並更新該等有標記的軌道(3020、3023、3024)；- 濾波該等已更新之有標記的軌道(3030)。
  20. 如申請專利範圍第19項的方法，其中，為該等碰觸位置中的每一者產生一軌道包括計算一距離矩陣C(3018)。
  21. 如申請專利範圍第20項的方法，其中，為該等碰觸位置中的每一者產生一軌道包括考量下面的參數來計算一可能性矩陣：- 位置- 速度模數- 方向的變化- 強度的變化。
  22. 如申請專利範圍第21項的方法，其包括以該濾波(3030)為基礎來更新(3031)該等參數。
  23. 如申請專利範圍第1至2項中任一項的方法，其進一步包括：- 進行初步分析，以便偵測一手勢或是一簡單手勢(4001)；- 倘若沒有偵測到一手勢的話則輸出一相對運動向量的座標(4003)；- 倘若有偵測到一簡單手勢的話則輸出一簡單手勢訊號(4005)；- 倘若有一手勢而且沒有一簡單手勢的話則和參考手勢(4008)實施比較(4006、4007、4009)。
  24. 有形電腦可讀取媒體，其具有指令可讓一處理器來執行，用以在該等指令被執行時實施申請專利範圍第1至23項中其中一項的方法。
  25. 一種用於一多點觸控裝置的多點觸控設備，其包括：- 處理裝置，用以處理一由一多點觸控裝置所輸出的輸入影像(7000)，並且用以取得一已處理的影像(8000)；- 分割(2010)裝置，用以對該已處理的影像(8000)進行臨界處理並且取得一分割影像；- 確認裝置，用以確認該分割影像中的區域(2030)；- 大小為一像素的局部最大值計算裝置，其中該大小為一像素的局部最大值屬於大小為NxN個像素的一子區域，其中N為一奇整數；其中該尋找包括複數個重複作業，其中在每一個重複作業中：- 該子區域會被定義，該子區域會以一區域中的其中一個像素為中心，該像素在每一個重複作業中都會改變；- 查證該子區域裡面除了在該子區域中心處的該像素以外的像素的一數值是否低於該子區域中心處的該像素的該數值；- 倘若前面步驟獲得證實的話，則確認該子區域中心處的該像素為一大小為一像素的局部最大值；- 判定裝置，用於以該局部最大值為基礎來判定一或複數個碰觸位置(9000)。
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