TWI500904B - 立體攝影機及用來測量立體攝影機與基準面之距離的自動測距方法 - Google Patents

立體攝影機及用來測量立體攝影機與基準面之距離的自動測距方法 Download PDF

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Description

立體攝影機及用來測量立體攝影機與基準面之距離的自動測 距方法
本發明係提供一種立體攝影機，尤指一種立體攝影機及用來測量立體攝影機與基準面之距離的自動測距方法。
傳統攝影機在進行人流追蹤運算時非常麻煩，需要在安裝時以人工方式設定好所有相關參數，攝影機才能正確判斷追蹤物體的尺寸、高度等資訊，以供繪製人流計算與追蹤軌跡圖。再者，傳統攝影機係使用相當龐大的資料量去執行追蹤軌跡演算，造成攝影機的運算系統的效能低落，且運算系統長期以高速運算也會減少攝影機的使用壽命。因此，如何設計一種可自動判斷安裝設定所需參數，並能有效減少追蹤軌跡的演算資料量以提高運作效能的攝影機，便為相關監控產業的重要發展目標。
本發明係提供一種立體攝影機及用來測量立體攝影機與基準面之距離的自動測距方法，以解決上述之問題。
本發明之申請專利範圍係揭露一種自動測距方法，用來測量一立體攝影機與一基準面之一距離。該自動測距方法包含有該立體攝影機朝向該基準面取得一視差影像，分析該視差影像以產生一深度資訊分佈圖，從該深 度資訊分佈圖選出數量高於一門檻值的一像素群，該像素群經由一權重轉換以得到該立體攝影機與該基準面之該距離，以及對該視差影像進行一先粗略後細緻運算。
本發明之申請專利範圍另揭露一種可自動測距的立體攝影機，用來測量相對於一基準面之一距離。該立體攝影機包含有一影像感測器以及一運算處理器。該影像感測器朝向該基準面以取得包含一待測物之一視差影像。該運算處理器電連接該影像感測器，用以執行前段所述的自動測距方法。
本發明之立體攝影機可以自動判斷其安裝位置的離地距離，並自動決定適合此離地距離的待測物相關參數，藉此大幅減少使用者人工調整的時間與步驟。除此之外，應用於立體攝影機的自動測距方法還能夠對視差影像進行先粗略後細緻運算，用來確實找出待測物頂部(人體頭部)的位置，以供分析人流計數及繪示人流追蹤的軌跡分佈資訊。
10‧‧‧立體攝影機
12‧‧‧影像感測器
14‧‧‧運算處理器
16‧‧‧基準面
18‧‧‧待測物
H‧‧‧立體攝影機相對基準面之距離
T‧‧‧門檻值
G1、G2、G3‧‧‧深度資訊分佈圖之各像素群
Z1‧‧‧粗略候選區塊
Z2‧‧‧粗略選定區塊
Z3‧‧‧粗略選定放大區塊
Z4‧‧‧細緻候選區塊
Z5‧‧‧細緻選定區塊
Zv‧‧‧驗證區塊
Cm‧‧‧質心位置
300、302、304、306、308、310‧‧‧步驟
500、502、504、506、508、510、512、514、516、518、520‧‧‧步驟
第1圖為本發明實施例之立體攝影機之功能方塊圖。
第2圖為本發明實施例之立體攝影機之應用情境示意圖。
第3圖為本發明實施例之自動測距方法的流程圖。
第4圖為本發明實施例之視差影像經轉換後的深度資訊分佈圖。
第5圖為本發明實施例之先粗略後細緻運算方法的流程圖。
第6圖與第7圖分別為本發明實施例之在視差影像中標示粗略候選區塊和粗略選定區塊之示意圖。
第8圖至第9圖分別為本發明實施例之在視差影像中標示粗略選定放大區塊、細緻候選區塊、細緻選定區塊及質心位置之示意圖。
第10圖為本發明實施例之在視差影像中標示驗證區塊之示意圖。
第11圖為本發明實施例之視差值與距攝影機距離的關係示意圖。
請參閱第1圖與第2圖，第1圖為本發明實施例之立體攝影機10之功能方塊圖，第2圖為本發明實施例之立體攝影機10之應用情境示意圖。立體攝影機10包含彼此電連接的影像感測器12以及運算處理器14。立體攝影機10一般設置在高處，具有大約平行設置的兩個鏡頭，由大約垂直於基準面16的角度由上往下拍攝基準面16以及位於基準面16上的待測物18，用來監控其感測範圍內的待測物行為，然不限於此。舉例來說，基準面16可為地面或地板，待測物18為人體，待測物行為則為人的移動軌跡。影像感測器12係朝向基準面16以取得包含待測物18的視差影像，運算處理器14依據視差影像進行運算，可用來分析及測量立體攝影機10相對於基準面16之距離H，達到自動測距功能。值得注意的是，若基準面16上不存在待測物18，本發明亦可依據影像感測器12朝向基準面16取得的視差影像，由運算處理器14進行運算來分析及測量立體攝影機10相對於基準面16之距離H，達到自動測距功能。
請參閱第3圖與第4圖，第3圖為本發明實施例之自動測距方法的流程圖，第4圖為本發明實施例之視差影像經轉換後的深度資訊分佈圖。第3圖所示之自動測距方法適用於第1圖所示之立體攝影機10。首先，執行步驟300，運算處理器14驅動影像感測器12朝向基準面16取得視差影像(disparity-map video)。接著，執行步驟302與步驟304，運算處理器14分析視差影像產生視差影像分佈圖(depth histogram)，並從視差影像分佈圖中找出最出視差值最低的高峰，以此高峰及其鄰近數個視差值為地面或地板像素群。本發明認為於視差影像中地面或地板會佔據大部分面積，又因為地板離攝影機最遠，所以視差值最低(如第11圖所示)，故視差影像分佈圖中最低的高峰 的像素群G1係反映了基準面16的資訊，其他的像素群G2、G3則反映其它非基準面16的資訊。
接著，執行步驟306，運算處理器14將像素群G1中之每一像素值經由權重轉換而可得到立體攝影機10與基準面16之距離H。於本實施例中，權重轉換係採用加權平均來實施。加權平均中每一像素值之加權值係對應於該像素值之像素數量，意即像素群G1的每一個像素值根據其在深度資訊分佈圖內的數量會有各自對應的加權值，而非像素群G1之各像素值一定具有相同權重；然不限於此。取得距離H(其係為立體攝影機10的安裝高度或離地距離)後，立體攝影機10可自動計算出此安裝高度下待測物18的高度和大小。例如執行步驟308，運算處理器14透過距離H取得待測物18的至少一參數。前述參數可包含由立體攝影機10距待測物18之最短距離(如立體攝影機10與人體頭頂的距離)、和/或待測物18之大小(如人體於所擷取影像中的頭部尺寸/直徑/長寬等)所組成的集合中選擇其中的至少一個或多個。
其中，立體攝影機10可內建一組或多組對照表，對照表具有一系列的距離H和待測物18參數的對應資料。例如該對照表中某一筆對應資料可為：距離地面高度H為400公分時，距離人體頭頂平均高度為230公分且人體於所擷取影像中的直徑為26公分。若計算取得的距離H能在對照表內找到，運算處理器14可直接參考對照表取得待測物18的相應參數；若取得的距離H不能在對照表內找到，則可利用對照表搭配內插法計算待測物18的相應參數。待測物18參數的取得方式不限於上述實施例所示，端視設計需求而定。最後，執行步驟310，對視差影像進行先粗略後細緻運算，以找出視差影像中的待測物18位置，便於後續追蹤待測物18的移動軌跡。
請參閱第5圖，第5圖為本發明實施例之先粗略後細緻運算方法 的流程圖。第5圖所示之先粗略後細緻運算方法係用以詳加描述第3圖所示之步驟310。應用在視差影像的先粗略後細緻運算方法包含下列步驟。首先，執行步驟500，運算處理器14用立體攝影機10之視野資訊和立體攝影機10與基準面16之距離H決定適用於待測物18的追蹤演算參數M及N，其中M、N為正整數。例如，視野較寬時，可選取較小的M及N，反之亦然，距離H較高時，可選取較小的M及N，反之亦然，但不限於此。接著，執行步驟502及步驟504，運算處理器14將視差影像區分為複數個長M畫素寬N畫素的粗略候選區塊Z1，並從該些粗略候選區塊Z1中決定是否設定至少一個粗略選定區塊Z2。請參閱第6圖與第7圖，第6圖與第7圖分別為本發明實施例之在視差影像中標示粗略候選區塊Z1和粗略選定區塊Z2之示意圖。該些粗略候選區塊Z1可選擇性部分重疊或彼此分離未重疊，重疊的態樣與重疊區域的形狀與面積可視設計需求而定，不限於第6圖與第7圖所示之實施態樣。
步驟504所述之從該些粗略候選區塊Z1中決定是否設定至少一個粗略選定區塊Z2，可包含比較該些粗略候選區塊Z1的像素平均值與整張視差影像的像素平均值、或僅比較該些粗略候選區塊Z1的像素平均值與鄰近區塊的像素平均值。如第6圖與第7圖所示，運算處理器14首先以積分圖(integral image)法計算視差影像的積分圖值，意即計算整張深度資訊影像中每個像素的積分值，某個像素的積分值係為從整張影像最左上角的那個像素到該像素為對角線所形成的矩形內所有像素(含四個邊上的像素)的像素值的總和；再利用積分圖值計算每一個粗略候選區塊Z1的像素平均值，亦即，在計算某個粗略候選區塊Z1的像素平均值時會需先計算該粗略候選區塊Z1的像素值總和，此時可利用上述所計算出的積分圖值透過一次加法與兩次減法快速得到該粗略候選區塊Z1的像素值總和，大幅降低運算量。步驟504若是要比較粗略候選區塊Z1的像素平均值與其鄰近區塊的像素平均值，運算處理器14會將粗略候選區塊Z1的像素平均值大於或等於鄰近粗略候選區塊Z1之像 素平均值的粗略候選區塊Z1設定成粗略選定區塊Z2。
特別一提的是，前述之鄰近粗略候選區塊Z1可為將進行比較之粗略候選區塊Z1的上方、下方、右方及左方四個第一圈相鄰區塊；或是可為將進行比較之粗略候選區塊Z1的上方、下方、右方、左方、左上方、右上方、左下方及右下方八個第一圈相鄰區塊；或是還能夠再加上前面提及之四個方位或八個方位的第二圈相鄰區塊，但不限於此。舉例來說，在視差影像中間位置的特定粗略候選區塊Z1，其周邊四個或八個方位可取得多個鄰近粗略候選區塊Z1。但是，在視差影像邊緣位置的特定粗略候選區塊Z1(例如左上角的區塊Z1)沒有上方相鄰區塊、左方相鄰區塊及左上方相鄰區塊可供比較；此時可將該些不存在區塊(意即上方相鄰區塊、左方相鄰區塊及左上方相鄰區塊)的平均值以零值表示(代表該些不存在區塊與立體攝影機10的距離H為無限遠)再進行比較，或乾脆直接跳過不進行比較，然其實際應用仍視設計需求而定。
步驟504若是要比較粗略候選區塊Z1的像素平均值與整張視差影像的像素平均值，在如上述取得視差影像之積分圖值後，可直接將最右下角那個像素的積分值除以像素總數即可得到整張視差影像的像素平均值，大幅降低運算量。然而計算整張視差影像的像素平均值的方式不限於此。接著比較每一個粗略候選區塊Z1的像素平均值與前述的視差影像整體像素平均值，然後將像素平均值大於等於視差影像整體像素平均值的粗略候選區塊Z1設定為粗略選定區塊Z2。因此，本發明提供兩種關於粗略選定區塊Z2的設定方法，立體攝影機10能夠根據運算處理效能或其它因素或依預設方案選擇適合的粗略選定區塊設定方法。
若在立體攝影機10的感測範圍內存在具有足夠高度的待測物18， 則粗略選定區塊Z2係為該些粗略候選區塊Z1的其中之至少一。然需特別一提的是，由於在立體攝影機10的感測範圍內不一定隨時都有待測物18、或是雖有待測物18但因高度不足而無法被偵測到，故並非每次執行步驟504都能在視差影像中設定粗略選定區塊Z2，合先敘明。
請參閱第7圖至第9圖，第7圖至第9圖分別為本發明實施例之在視差影像中標示粗略選定放大區塊Z3、細緻候選區塊Z4、細緻選定區塊Z5及質心位置Cm之示意圖。接著，執行步驟506至步驟512，運算處理器14放大粗略選定區塊Z2以得到粗略選定放大區塊Z3，然後將粗略選定放大區塊Z3區分為複數個長m畫素寬n畫素的細緻候選區塊Z4，其中m、n為正整數，粗略選定區塊Z2放大為粗略選定放大區塊Z3的橫向放大倍率與縱向放大倍率可相同或相異。例如可橫向縱向皆放大兩倍或可橫向縱向皆放大1.5倍。類似前述，運算處理器14亦可用立體攝影機10之視野資訊和立體攝影機10與基準面16之距離H決定m及n。例如，視野較寬時，可選取較小的m及n，反之亦然，距離H較高時，可選取較小的m及n，反之亦然，但不限於此。該些細緻候選區塊Z4可選擇性部分重疊或彼此分離未重疊，重疊的態樣與重疊區域的形狀與面積可視設計需求而定，不限於第8圖與第9圖所示之實施態樣。運算處理器14再以粗略選定放大區塊Z3的像素平均值為比較值，從該些細緻候選區塊Z4中決定至少一細緻選定區塊Z5(意即找出待測物18的頂部，例如人的頭部)，並利用習知的幾何數學運算取得該至少一細緻選定區塊Z5的質心位置Cm。
另外，為執行步驟510所述之從該些細緻候選區塊Z4中決定細緻選定區塊Z5，運算處理器14可利用上述於步驟504中所取得的視差影像的積分圖值計算粗略選定放大區塊Z3的像素平均值以及各細緻候選區塊Z4的像素平均值。接下來，運算處理器14進行細緻候選區塊Z4之像素平均值 與粗略選定放大區塊Z3之像素平均值的比較，將細緻候選區塊Z4之像素平均值大於或等於粗略選定放大區塊Z3之像素平均值的細緻候選區塊Z4設定為至少一個細緻選定區塊Z5。
請參閱第10圖，第10圖為本發明實施例之在視差影像中標示驗證區塊Zv之示意圖。質心位置Cm可以是單一像素、或是多個像素組成的區塊。為了確定取得的質心位置Cm正確(例如的確為人的頭頂)，還可進一步執行步驟514與步驟516，運算處理器14在質心位置Cm的周圍選取複數個驗證區塊Zv(其係可為單一像素或多個像素的集合)，並比較質心位置Cm之像素平均值(或像素值)與複數個驗證區塊Zv之各像素平均值。質心位置Cm之像素平均值(如果質心位置Cm為多個像素組成的區塊的話)以及各驗證區塊Zv之像素平均值可由上述積分圖值法算出，但不以此為限。各驗證區塊Zv與質心Cm間的距離以及驗證區塊Zv的數量可視設計需求而定，例如第10圖中驗證區塊Zv的數量為8個。當像素平均值小於或等於質心位置Cm之像素平均值(或像素值)的驗證區塊Zv的數量大於或等於門檻數量時，表示質心位置Cm的確是待測物18的頂部位置，故執行步驟518以利用質心位置Cm進行軌跡追蹤演算，可達到人流資訊的追蹤與計數功能。其中門檻數量可為預設值(例如第10圖中門檻數量可訂為6個，但不以此為限)，使用的追蹤演算法可為任何一種演算法，例如Kalman Filter演算，用以追蹤待測物18的頂部位移。若像素平均值小於或等於質心位置Cm之像素平均值(或像素值)的驗證區塊Zv的數量小於特定數量，表示質心位置Cm不是待測物18的頂部位置，步驟520將忽略或捨棄前述取得的質心位置Cm，並可重新進行質心運算與驗證。
綜上所述，本發明之立體攝影機及用來測量立體攝影機與基準面之距離的自動測距方法可以自動判斷其安裝位置的離地距離，並自動決定適 合此離地距離的待測物相關參數，藉此大幅減少使用者人工調整的時間與步驟。除此之外，本發明之立體攝影機及用來測量立體攝影機與基準面之距離的自動測距方法還能夠對視差影像進行先粗略後細緻運算，用來確實找出待測物頂部(人體頭部)的位置，以供分析人流計數及繪示人流追蹤的軌跡分佈資訊。
以上所述僅為本發明之較佳實施例，凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾，皆應屬本發明之涵蓋範圍。
300、302、304、306、308、310‧‧‧步驟

Claims (13)

  1. 一種自動測距方法，用來測量一立體攝影機與一基準面之一距離，該自動測距方法包含有：該立體攝影機朝向該基準面取得一視差影像；分析該視差影像以產生一深度資訊分佈圖；從該深度資訊分佈圖選出數量高於一門檻值的一像素群；該像素群經由一權重轉換以得到該立體攝影機與該基準面之該距離；以及對該視差影像進行一先粗略後細緻運算，其中該先粗略後細緻運算先以低解析度在該視差影像中找出一選定區塊，再以高解析度分析該選定區塊。
  2. 如請求項1所述之自動測距方法，其另包含：依據該立體攝影機與該基準面之該距離，取得一待測物之至少一參數。
  3. 如請求項2所述之自動測距方法，其中對該視差影像進行一先粗略後細緻運算包含：利用該立體攝影機之視野資訊和該立體攝影機與該基準面之該距離決定適用於該待測物之一追蹤演算參數M及N，其中M、N為正整數。
  4. 如請求項2所述之自動測距方法，其中該至少一參數係包含由該立體攝影機距該待測物之最短距離和該待測物之大小所組成的集合中選擇其中之至少一。
  5. 如請求項2所述之自動測距方法，其中取得該待測物之該至少一參數包含有：利用一對照表比對取得該待測物之該至少一參數、或利用該對照表搭 配內插法計算取得該待測物之該至少一參數。
  6. 如請求項3所述之自動測距方法，其中對該視差影像進行一先粗略後細緻運算包含：將該視差影像區分為複數個長M畫素寬N畫素的粗略候選區塊；以及從該些粗略候選區塊中決定是否設定至少一粗略選定區塊。
  7. 如請求項6所述之自動測距方法，其中從該些粗略候選區塊中決定是否設定該粗略選定區塊係為：以積分圖(integral image)法計算該視差影像的一積分圖值；以該積分圖值計算每一該粗略候選區塊的像素平均值；比較每一該粗略候選區塊的像素平均值與每一該粗略候選區塊的鄰近粗略候選區塊的像素平均值；以及將該粗略候選區塊的像素平均值大於或等於該粗略候選區塊的鄰近粗略候選區塊的像素平均值的粗略候選區塊設定為該粗略選定區塊。
  8. 如請求項6所述之自動測距方法，其中從該些粗略候選區塊中決定是否設定該粗略選定區塊係為：以積分圖(integral image)法計算該視差影像的一積分圖值；以該積分圖值計算每一該粗略候選區塊的像素平均值；計算該視差影像之一視差影像整體像素平均值；比較每一該粗略候選區塊的像素平均值與該視差影像整體像素平均值；以及將像素平均值大於或等於該視差影像整體像素平均值的粗略候選區塊設定為該粗略選定區塊。
  9. 如請求項6所述之自動測距方法，其中對該視差影像進行一先粗略後細緻運算另包含：放大該粗略選定區塊以得到一粗略選定放大區塊；將該粗略選定放大區塊區分為複數個長m畫素寬n畫素的細緻候選區塊，其中m、n為正整數；從該細緻候選區塊中決定至少一細緻選定區塊；以及取得該至少一細緻選定區塊之一質心位置。
  10. 如請求項9所述之自動測距方法，其中從該細緻候選區塊中決定該細緻選定區塊係為：以積分圖(integral image)法計算該視差影像的一積分圖值；以該積分圖值計算該粗略選定放大區塊的一像素平均值；比較該細緻候選區塊之像素平均值與該粗略選定放大區塊的該像素平均值；以及將該細緻候選區塊之像素平均值大於或等於該粗略選定放大區塊的該像素平均值的細緻候選區塊設定為該至少一細緻選定區塊。
  11. 如請求項9所述之自動測距方法，其另包含：在該質心位置的周圍選取複數個驗證區塊；比較該質心位置之像素值與該複數個驗證區塊之各像素平均值；以及依據比較結果判斷是否進行一追蹤演算。
  12. 如請求項11所述之自動測距方法，其中該像素平均值小於或等於該質心位置之該像素值的驗證區塊之數量大於或等於一特定數量時，利用該質心位置進行該追蹤演算。
  13. 一種可自動測距的立體攝影機，用來測量相對於一基準面之一距離，該立體攝影機包含有：一影像感測器，朝向該基準面以取得包含一待測物之一視差影像；以及一運算處理器，電連接該影像感測器，該運算處理器用以執行如請求項1至12所述之自動測距方法。
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