TWI539813B - 影像合成裝置及方法 - Google Patents

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Description

影像合成裝置及方法
本發明係關於影像合成裝置及方法；更具體而言，本發明係關於藉由合成複數個不同來源影像之複數個部分而產生合成影像之影像合成裝置及方法。
數位影像拍攝裝置/單元(例如，數位照相機行動裝置)已快速發展為具有更佳之功能及效能，且能夠在相對短的時間內拍攝多個影像。使用者可執行高速連拍模式(burst mode)以自動地或人工地拍攝系列影像。通常，此系列拍攝到之影像具有相同之景物及物體。一旦獲得此系列影像，便可進一步處理系列影像以產生具有特定效果或構成之合成影像。
影像合成係指藉由合成二個或更多個影像之不同部分而產生具有所需效果之令人滿意之合成影像。儘管許多用於合成影像之技術及應用已被開發，但大多數係處理取自不同景象之影像，因此著重於對用於合成之區域進行精確切割以及在所合成區域之邊界處進行顏色混合(color blending)。此外，對於這些傳統影像合成技術，通常可輕易辨識出欲被合成之區域。
事實上，影像中的所需區域，其資訊通常不完整，或是帶有雜訊，故欲被合成之區域常常不易辨識。換言之，初始獲得之區域有可能 有很大一部份是不需要的或不想要的畫素，但卻少了一大部分需要的畫素。此外，這些區域可能會與其他影像中之對應部分存在顯著的重疊。儘管這些被辨識出來且用於合成的區域可能不精確，但傳統影像合成技術並未加以處理。雖然習知之圖像分割(graph-cut)框架技術可能可以處理這類問題，但因為圖像分割具有記憶密集型(memory-intensive)的本質，故無法在中等計算平台上處理高解析度影像，因而使得將圖像分割技術用於媒體並非是可行之解決方案。此外，這類最佳化方法對於進一步之調整及評估而言，常常不直觀。
因此，本領域仍亟需一種可處理辨識性較差區域之高效影像合成技術。
為解決上述問題，本發明提供影像合成裝置及方法。
本發明之影像合成裝置包含一介面模組、一可信度分析模組、一子區域擷取模組、一來源確定模組以及一子區域生長模組。該介面模組用以接收複數個影像，其中該等影像已被對齊且被界定了複數個位置，且各該影像在各該位置處包含一畫素。該可信度分析模組用以計算各該影像之各該畫素之一可信度值。該子區域擷取模組用以根據該等可信度值而抑制該等位置之一部分，並根據未被抑制之位置而確定一合成影像之複數個子區域。該來源確定模組用以確定各該子區域之一來源，其中各該來源為該等影像其中之一。該子區域生長模組用以生長該等子區域，直至該等子區域填滿該合成影像，且針對各該子區域進行以下運作：以對應之該來源之一對應子區域中之該等畫素來填充該子區域。
本發明之影像合成方法由一計算裝置執行，且包含以下步驟：(a)接收複數個影像，其中該等影像已被對齊且被界定了複數個位置，各該影像在各該位置處包含一畫素；(b)計算各該影像之各該畫素之一可信度值；(c)根據該等可信度值而抑制該等位置之一部分；(d)根據未被抑制之位置而確定一合成影像之複數個子區域；(e)確定各該子區域之一來源，其中各該來源為該等影像其中之一；(f)生長該等子區域，直至該等子區域填滿該合成影像；以及(g)針對各該子區域進行以下步驟：以對應之該來源之一對應子區域中之該等畫素來填充該子區域。
本發明之另一影像合成方法，由一影像處理單元執行，且包含以下步驟：(a)接收複數個影像，該等影像包含至少局部共同之景物(partial common scene)；(b)對該等影像執行分析，以確定該等影像之至少一個影像特徵；(c)藉由在該等影像之間對比該影像特徵而確定至少二個子區域；(d)確定選自該等影像中至少二個來源影像之至少二個部分影像，該至少二個部分影像包含該至少二個子區域；(e)藉由組合該至少二個部分影像而產生合成影像；以及(f)將合成影像提供至使用者。
簡言之，本發明主要計算各該所輸入影像之各該畫素之一可信度值，根據該等可信度值而抑制該等位置之一部分，根據未被抑制之位置而確定一合成影像之複數個子區域，自該等所輸入影像確定各該子區域之一來源，生長該等子區域直至該等子區域填滿該合成影像，以及在對應來源之一對應子區域中以該等畫素填充各該子區域。
由上述說明可知，本發明抑制那些可能未被一子區域覆蓋之位置，而非決定各位置是否應為子區域之一部分。因此，本發明所確定之 子區域對於其應來自何張來源影像(或不應來自何張來源影像)而言具有強烈傾向，同時也能解決多個前景物體可能出現重疊之問題。由於能較正確地確定各子區域，因此之後能產生令人滿意之合成影像。
在參閱圖式及隨後描述的實施方式後，所屬技術領域具有通常知識者便可瞭解本發明之其它目的，以及本發明之技術手段及實施態樣。
1、2、3、4‧‧‧影像
10‧‧‧合成影像
10a、10b、10c、10d‧‧‧子區域
20‧‧‧影像合成裝置
20a、20b、20c、20d、20e、20f‧‧‧影像
21‧‧‧介面模組
22a、......、22b‧‧‧可信度值
23‧‧‧可信度分析模組
24a、......、24b‧‧‧子區域
25‧‧‧子區域擷取模組
26a、......、26b‧‧‧來源
27‧‧‧來源確定模組
28‧‧‧合成影像
29‧‧‧子區域生長模組
S301、S303、S305、S307、S309、S311、S313‧‧‧步驟
S401、S403、S405、S407、S409、S411‧‧‧步驟
第1A圖、第1B圖及第1C圖係描繪本發明之概念；第2A圖係描繪第一實施例之影像合成裝置之示意圖；第2B圖係描繪第一實施例之影像合成裝置所接收之影像；第2C圖係描繪欲生成合成影像時所確定之子區域，且所生成之該合成影像具有輸入影像中所包含之移動物體；第2D圖係描繪具有輸入影像中所包含之移動物體之合成影像；第2E圖描繪當欲生成空背景(clean plate)時所確定之子區域；第2F圖描繪為一空背景之合成影像；第3圖描繪第二實施例之影像合成方法之流程圖；以及第4圖描繪第三實施例之影像合成方法之流程圖。
以下將透過實施例來解釋本發明之內容。然而，該等實施例並非用以限制本發明須在如該等實施例所述之任何特定的環境、應用或特殊方式方能實施。因此，有關該等實施例之說明僅為闡釋本發明之目的， 而非用以限制本發明。需說明者，於以下實施例及圖式中，與本發明非直接相關之元件已省略而未繪示。
請參照第1A圖、第1B圖及第1C圖，其描繪本發明之概念。本發明之目的在於利用複數個影像(例如，多個影像1、2、3、4)而產生一合成影像10。影像1、2、3、4係關於靜止景物且可包含一或多個移動物體，而合成影像10可為影像1、2、3、4之空背景，或可為具有影像1、2、3、4中所包含之移動物體以及背景之影像。為達此目的，如第1A圖所示，本發明主要將合成影像10劃分成若干子區域10a、10b、10c、10d，決定各該子區域10a、10b、10c、10d之畫素來自影像1、2、3、4中之哪一個(例如，如第1B圖所示，決定子區域10a、10b、10c、10d分別來自影像1、2、3、4)，並將該決定傳遞(propagate)至子區域10a、10b、10c、10d附近之畫素。當二個成長中之子區域相遇時，可利用混合(blending)技術來結合來自二個來源影像之畫素值。在傳遞之後，便完整地得到合成影像10。以下將闡述用於例示本發明之各種實施例。
本發明之第一實施例為影像合成裝置20，其示意圖係描繪於第2A圖中。影像合成裝置20包含介面模組21、可信度分析模組23、子區域擷取模組25、來源確定模組27以及子區域生長模組29。可信度分析模組23電性連接至介面模組21及子區域擷取模組25，而來源確定模組27電性連接至子區域擷取模組25及子區域生長模組29。
介面模組21可為能夠接收並傳送資料之任何介面模組。可信度分析模組23、子區域擷取模組25、來源確定模組27以及子區域生長模組29各可由一單獨處理單元或類似者達成。在某些其他實施例中，可信度分 析模組23、子區域擷取模組25、來源確定模組27以及子區域生長模組29可被整合為一單個處理單元或類似者。然而，在本發明之其他實施例中，可信度分析模組23、子區域擷取模組25、來源確定模組27以及子區域生長模組29可被實施為能由一或多個硬體處理單元執行之軟體程式或指令區段。
如第2B圖所示，介面模組21接收靜止景物之複數個影像20a、20b、20c、20d、20e、20f。影像20a、20b、20c、20d、20e、20f被界定了複數個位置；換言之，各影像20a、20b、20c、20d、20e、20f在各位置處具有一畫素。此外，各影像20a、20b、20c、20d、20e、20f之各畫素具有一畫素值。在本實施例中，影像20a、20b、20c、20d、20e、20f已被對齊，以使相對於靜止景物之一部分之各對應點在各影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中將處於相同位置。
本文中應強調以下幾點。首先，儘管在本實施例中介面模組21接收六個影像，但本發明並不限制介面模組21可接收之影像之數目。第二，本發明之影像合成裝置可配備額外之影像對齊模組。對於此等實施例，介面模組21可接收尚未被對齊之影像，而影像對齊模組將對齊此等所接收之影像。
接著，可信度分析模組23計算各影像20a、20b、20c、20d、20e、20f之各畫素之可信度值。可信度值可被理解為畫素出現於合成影像28上之可能性。依合成影像28預期所具有之效果/內容(例如，空背景、多個物體等)而定，可信度分析模組23基於不同策略計算可信度值，以下將分別對其予以闡述。
當欲生成場景之空背景(即，合成影像28將為空背景)時， 可信度分析模組23可藉由計算位於影像20a、20b、20c、20d、20e、20f在相同位置上之畫素值之統計資料，來採用共有背景估計技術。畫素值出現越頻繁，其所具有之可信度越高，此乃因可藉由合成各該影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中所存在之多個背景區域而生成場景之空背景。下文將提供用於計算可信度值之二個具體範例；然而，需說明者，計算可信度值之方式並非僅限於以下二個範例。
在第一範例中，可信度分析模組23對各位置執行以下操作：(i)根據於該位置之該等畫素之該等畫素值，判斷於該位置之各畫素之出現頻率；以及(ii)將於該位置之該等畫素之可信度值確定成與該位置之該等畫素之出現頻率正相關之值。各可信度值被進一步正規化為介於0與1間之一值，並接著藉由將一減去各可信度值而得到更新。在第二範例中，可信度分析模組23對各該位置執行以下操作：(i)根據於該位置之該等畫素之畫素值而計算參考值，其中參考值可為中位值、平均值等等；以及(ii)藉由計算畫素值與參考值之差，確定各畫素之可信度值。類似地，各可信度值被進一步正規化為介於0與1間之一值，並藉由將一減去各該可信度值而得到更新。如在該二個範例中所示，當欲生成場景之空背景時，可信度值必須藉由將一減去該值而得到更新。如此一來，在子區域擷取模組25稍後所執行之一階段中，更新後之可信度值係表示哪一影像不應被選取作為子區域之來源影像之傾向。在本實施例中，由於有六個影像20a、20b、20c、20d、20e、20f，故每個位置將有六個可信度值。
當欲生成具有影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中所包含之移動物體以一背景之合成影像28時，可信度分析模組23以相反之方式計 算可信度值。以下提供用於計算可信度值之二個具體範例；然而，需說明者，計算可信度值之方式並非僅限於以下二個範例。
在第一範例中，可信度分析模組23對各位置執行以下操作：(i)根據於該位置之該等畫素之畫素值，判斷於該位置之各畫素之出現頻率；以及(ii)將於該位置之該等畫素之可信度值確定成與該位置之該等畫素之出現頻率為負相關之值。在第二範例中，可信度分析模組23對各位置執行以下操作：計算於該位置之各畫素之可信度值，此係藉由自畫素值減去參考影像(例如，空背景影像)於該位置之畫素值而達成。在此二範例中，各該可信度值可被進一步正規化為介於0與1間之值。
在此需強調者，以下與子區域擷取模組25、來源確定模組27以及子區域生長模組29相關之闡述為本發明之核心。本發明之核心能大幅度地容忍在產生可信度值之過程中所生成之瑕疵及缺陷。具體而言，在本發明之影像合成方法中，傳統影像合成技術中可能存在之常見問題(例如，不理想之影像對齊、不理想之背景/前景估計、欲合成區域之重疊或僅能獲得粗略之使用者輸入)全部都被考慮在內。
以下，為便於說明，假定在所有位置皆被處理之後形成可信度值22a、......、22b。應注意，可信度值越大，畫素位於背景(或前景)中之可能性越大。各該影像20a、20b、20c、20d、20e、20f可更形成一可信度映射表(confidence map)，該可信度映射表包含對應於所有畫素之可信度值。然後，在合成階段之畫素抑制過程(即由子區域擷取模組25執行之操作)中，該可信度映射表可用以排除輸入影像中非所需之畫素。
接著，子區域擷取模組25基於可信度值22a、......、22b而確 定合成影像28之複數個子區域24a、......、24b。應注意，藉由確定適當之子區域24a、......、24b，可減小或挽回在前處理階段(即，影像對齊、可信度值計算等)中瑕疵及缺陷所產生之影響。
簡言之，子區域擷取模組25確定對其應來自何來源影像(或不應來自何來源影像)顯示出強烈傾向之子區域24a、......、24b，並同時處理多個前景物體可能出現之重疊問題。子區域擷取模組25根據可信度值22a、......、22b而抑制可能未被子區域覆蓋之部分位置，並根據未被抑制之位置而確定合成影像28之複數個子區域24a、......、24b，而非判斷各位置是否應為子區域之部分。
依合成影像28預期所具有之效果/內容(例如，空背景、多個物體等)而定，子區域擷取模組25基於不同策略而確定合成影像28之子區域24a、......、24b，以下將分別對其予以闡述。
當欲生成具有影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中所包含之移動物體以及一背景之合成影像28時，子區域擷取模組25確定對其應來自何來源影像顯示出強烈傾向之子區域24a、......、24b，並處理多個前景物體可能出現之重疊問題。子區域擷取模組25可分別根據以下三種標準(即第一標準、第二標準及第三/替換標準)或以其任何組合形式而抑制各位置。
就第一標準而言，子區域擷取模組25對各該位置執行以下操作：當該位置處影像20a、20b、20c、20d、20e、20f之畫素之可信度值皆小於第一臨限值時，抑制該位置。換言之，當位置處之可信度值皆小於第一臨限值時，對應來自何來源影像無強烈傾向。因此，該位置被抑制。
就第二標準而言，那些被二或更多個高可信度前景物體重疊 之位置會被處理。更具體而言，子區域擷取模組25對各位置執行以下操作：當於該位置之至少二個畫素之可信度值高於第三臨限值時，抑制該位置。第二標準抑制對其應來自何來源影像無強烈傾向之位置。
就第三標準而言，子區域擷取模組25對各該位置執行以下操作：(i)確定在該位置處具有最高可信度值之畫素；(ii)確定具有該最高可信度值之畫素之一相鄰畫素；以及(iii)當相鄰畫素之可信度值低於第二臨限值時，抑制該位置。第三標準之目的係沿具有較高可信度物體之物體邊緣而將此等重疊之物體分隔開。在某些其他實施例中，可由另一標準替換上述第三標準。就此替換標準而言，子區域擷取模組25對各該位置執行以下操作：(i)確定第一來源影像，第一來源影像包含在該位置具該最高可信度值之畫素，且為該等影像其中之一；(ii)確定第二來源影像，第二來源影像包含在該位置之相鄰位置處具有最高可信度值之畫素，且為該等影像其中之一；以及(iii)當第一來源影像不同於第二來源影像且該相鄰位置處之最高可信度值低於第二臨限值時，抑制該位置。
利用上述第一及第二標準是為了在子區域生長模組29執行子區域生長步驟之前，確定對其應來自何來源影像未顯示出強烈傾向之位置。同時，上述第二及第三標準處理發生於不同影像之區域間之重疊問題。由於第三標準易於沿具有較高可信度之區域之可信度邊緣而切開重疊之區域，故第三標準能夠處理各區域間之小面積重疊區域。但對於大範圍之重疊，鑒於在前處理階段所計算之可信度值可能含有雜訊，故第三標準無法達成完美之切分。因此，執行額外步驟以檢查被抑制之結果。
當欲生成空背景(即，合成影像28將為空背景)時，子區域 擷取模組25確定對其不應來自何來源影像顯示出強烈傾向之子區域24a、......、24b。此乃因為生成空背景，同一所需背景部分可能存在於二或更多個輸入影像中。因此，主要關心之問題將為辨識應避免加入合成影像28中之前景部分。自此角度而言，所需用於生成空背景之子區域實際上十分類似於用於生成具有多個前景物體之影像之子區域。然而，為生成空背景，因在某些情形中二或更多個前景物體可由單個背景部分覆蓋，故無需分隔重疊之前景物體。因此，子區域擷取模組25可分別根據上述第一及第三/替換標準或以其任何組合形式而抑制位置。
在子區域擷取模組25處理完所有位置之後，形成合成影像28之子區域24a、......、24b。應注意，各該子區域24a、......、24b係由未被抑制之位置之複數個相連位置形成。
接著，來源確定模組27確定各子區域24a、......、24b之一來源。假定來源26a、......、26b分別被確定為子區域24a、......、24b之來源。各該來源為影像20a、20b、20c、20d、20e、20f其中之一。為達成更佳之表現，依合成影像28預期所具有之效果/內容(例如，一空背景、多個物體等)而定，來源確定模組27基於不同策略而確定各該子區域24a、......、24b之來源，以下將分別對其予以闡述。
當欲生成具有影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中所包含之移動物體以及背景之合成影像28時，來源確定模組27對各該子區域執行以下操作：(i)對各影像執行以下操作：藉由該影像之對應子區域中之可信度值而計算影像之平均可信度值；以及(ii)確定子區域之來源以作為具有最高平均可信度值之影像。
當欲生成空背景(即合成影像28將為空背景)時，來源確定模組27對各該子區域執行以下操作：(i)對各影像執行以下操作：藉由影像之對應子區域中之可信度值而計算影像之平均可信度值；以及(ii)以具有最低平均可信度值之影像作該子區域之該來源。
接著，子區域生長模組29用以生長子區域24a、......、24b，直至子區域24a、......、24b填滿合成影像28，且用以在對應來源之對應子區域24a、......、24b中以畫素填充各該子區域24a、......、24b。應注意，當二個正成長之子區域相遇時，可執行混合以組合來自二個來源影像之畫素值。
請參照第2B圖、第2C圖及第2D圖。如第2B圖所示，影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中含有自一個位置橫穿景物移動至另一位置之一人。當欲生成具有影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中所包含之移動物體以及背景之合成影像28時，由子區域擷取模組25基於上述第一標準、第二標準及第三/替換標準確定之子區域24a、......、24b如第2C圖所示。可觀察到，作為結果之子區域24a、......、24b在影像20a、20b、20c、20d、20e、20f中之某些影像中覆蓋人之位置，小的重疊部分被切分開而大的重疊部分被合併。因此，如第2D圖所示，最終僅影像20a、20b、20c、20e中之人呈現於合成影像28中。儘管存在雜訊之可信度值使得第2C圖中缺失某些背景位置(例如樹)、籃球場線以及某些所需前景位置(例如影像20c中人之腿部及頭部)，但如第2D圖所示，此等問題得到解決而產生最終合意之合成影像28。
請參照第2B圖、第2E圖及第2F圖。當欲生成為一空背景之 合成影像28時，由子區域擷取模組25基於上述第一標準及第三/替換標準所確定之子區域24a、......、24b如第2E圖所示，而最終之合成影像28如第2F圖所示。
請注意，在本實施例中，可自不同之來源影像產生背景影像及前景影像。在某些其他實施例中，可自另一介面模組(例如，觸控螢幕)接收使用者輸入。對於此等實施例，可藉由使用者所指定之複數個輸入影像合成前景影像，且來源影像僅限於此等所指定之來源影像。
本發明之第二實施例為一種影像合成方法，其流程圖例示於第3圖中。該影像合成方法由計算裝置執行，例如第一實施例中之影像合成裝置20。
首先，執行步驟S301，接收複數個影像，其中該等影像已被對齊且被界定了複數個位置。此外，各影像在各位置處包含一畫素。接著，執行步驟S303，計算各影像之各畫素之可信度值。更具體而言，步驟S303可採用與在第一實施例中所述相同之方式而計算可信度值，故不贅述。
接下來，執行步驟S305，根據可信度值而抑制該等位置之一部分。更具體而言，步驟S305可利用與在第一實施例中所述相同之方式而根據可信度值抑制該等位置之部分，故不贅述。接著，執行步驟S307，根據未被抑制之位置而確定合成影像之複數個子區域。更具體而言，步驟S307可利用與在第一實施例中所述相同之方式而確定該等子區域，故不贅述。
接下來，執行步驟S309，確定各子區域之來源，其中各該來源為該等影像其中之一。具體而言，步驟S309可採用與在第一實施例中 所述相同之方式而確定各子區域之來源，故不贅述。接著，執行步驟S311，生長子區域，直至子區域填滿合成影像。隨後，執行步驟S313，在對應來源之對應子區域中以畫素填充各子區域。
除了上述步驟，第二實施例亦能執行第一實施例所描述之影像合成裝置20之所有操作及功能。所屬技術領域具有通常知識者可直接瞭解第二實施例如何基於上述第一實施例以執行此等操作及功能，故不贅述。
本發明之第三實施例為一種影像合成方法，其流程圖例示於第4圖中。影像合成方法由計算裝置執行，例如第一實施例中之影像合成裝置20。
首先，執行步驟S401，接收複數個影像，其中該等影像包含至少局部共同之景物。接著，執行步驟S403，對該等影像執行分析，以確定該等影像之至少一個影像特徵。在某些其他實施例中，可藉由以下步驟達成步驟S403：對該等影像執行影像對齊(圖中未示出)；以及在該等所對齊之影像中確定畫素之複數個可信度值(圖中未示出)。應注意，計算可信度值之方式相同於第一實施例中所述之方式，故不贅述。隨後，執行步驟S405，藉由在該等影像之間對比該影像特徵而確定至少二個子區域。在本發明之某些實施例中，可藉由上述標準達成步驟S405。
接著，執行步驟S407，確定選自該等影像中至少二個來源影像之至少二個部分影像，其中該至少二個部分影像包含該至少二個子區域。應注意，在某些其他實施例中，該影像合成方法可執行另一步驟以提供該至少二個來源影像至一使用者(圖中未示出)，可執行另一步驟以經由使用者介面模組而接收使用者輸入(圖中未示出)，以及執行另一步驟以根 據使用者輸入而確定來源影像(圖中未示出)。藉由此等步驟，可確定在步驟S407中所用之來源影像。
接下來，執行步驟S409，藉由組合該至少二個部分影像而產生合成影像。在某些實施例中，步驟S409可以第一實施例中所述之方式而產生合成影像，故不贅述。接著，執行步驟S411，將該合成影像提供至使用者。
第二實施例及第三實施例中之影像合成方法可由儲存於非暫時性機器可讀取記錄媒體(tangible machine-readable medium)中之電腦程式執行。當該電腦程式被載入計算裝置中時，該計算裝置將執行該電腦程式所包含之複數個指令，以完成第二實施例及第三實施例中所述之所有步驟。非暫時性機器可讀取記錄媒體可為唯讀記憶體(read only memory；ROM)、快閃記憶體、軟碟、硬碟、光碟(compact disk；CD)、隨身碟、磁帶、可由網路存取之資料庫、或熟習此項技藝者所習知且具有相同功能之任何其他儲存媒體。
簡言之，本發明主要計算各輸入影像之各畫素之可信度值，根據可信度值而抑制位置之一部分，根據未被抑制之位置而確定合成影像之複數個子區域，自輸入影像確定各子區域之來源，生長子區域直至子區域填滿合成影像，以及在對應來源之對應子區域中以畫素填充各子區域。
綜上所述，可知，本發明抑制可能未被子區域覆蓋之位置，而非決定各位置是否應為子區域之部分。因此，本發明所確定之子區域對其應來自何來源影像(或不應來自何來源影像)具有強烈傾向，同時多個前景物體可能出現之重疊問題亦可得到處理。因良好地確定子區域，故會 繼而產生合意之合成影像。
上述實施例僅用來例舉本發明的部分實施態樣，以及闡釋本發明的技術特徵，但並非用來限制本發明的保護範疇。任何熟悉此技術者可輕易完成的改變或均等性的安排均屬於本發明所主張的範圍，而本發明的權利保護範圍以申請專利範圍為準。
S301、S303、S305、S307、S309、S311、S313．．．步驟

Claims (28)

  1. 一種影像合成裝置，包含：一介面模組，用以接收複數個影像，該等影像已被對齊且被界定了複數個位置，各該影像在各該位置包含一畫素；一可信度分析模組，用以計算各該影像之各該畫素之一可信度值；一子區域擷取模組，用以根據該等可信度值而抑制該等位置之一部分，並根據未被抑制之位置而確定一合成影像之複數個子區域；一來源確定模組，用以確定各該子區域之一來源，其中各該來源為該等影像其中之一；以及一子區域生長模組，用以生長該等子區域，直至該等子區域填滿該合成影像，且針對各該子區域進行以下運作：以對應之該來源之一對應子區域中之該等畫素來填充該子區域。
  2. 如請求項1所述之影像合成裝置，其中各該畫素具有一畫素值，且該可信度分析模組對各該位置執行以下操作：根據於該位置之該等畫素之該等畫素值，判斷各該畫素於該位置之一出現頻率；其中，於該位置之該等畫素之該等可信度值與該位置之該等畫素之該等出現頻率為正相關。
  3. 如請求項1所述之影像合成裝置，其中各該畫素具有一畫素值，且該可信度分析模組對各該位置執行以下操作：根據於該位置之該等畫素之該等畫素值而計算一參考值， 該參考值為一中位值及一平均值其中之一；其中，於該位置之各該畫素之該可信度值為該畫素值與該參考值之差。
  4. 如請求項1所述之影像合成裝置，其中各該畫素具有一畫素值，且該可信度分析模組對各該位置執行以下操作：根據於該位置之該等畫素之該等畫素值，判斷各該畫素於該位置之一出現頻率；其中，於該位置之該等畫素之該等可信度值與該位置之該等畫素之該等出現頻率為負相關。
  5. 如請求項1所述之影像合成裝置，其中各該畫素具有一畫素值，且藉由以下方式計算該位置之各該畫素之該可信度值：自該畫素值減去一參考影像於該位置之一畫素值。
  6. 如請求項1所述之影像合成裝置，其中該子區域擷取模組藉由對各該位置執行以下操作而抑制該等位置之一部分：當該位置之該等畫素之該等可信度值皆小於一第一臨限值時，抑制該位置。
  7. 如請求項6所述之影像合成裝置，其中該子區域擷取模組藉由對各該位置執行以下操作而抑制該等位置之一部分：確定在該位置具有最高可信度值之該畫素；確定具有該最高可信度值之該畫素之一相鄰畫素；以及當該相鄰畫素之該可信度值低於一第二臨限值時，抑制該位置。
  8. 如請求項6所述之影像合成裝置，其中該子區域擷取模組藉由對各該位置執行以下操作而抑制該等位置之一部分： 確定一第一來源影像，該第一來源影像包含在該位置具有該最高可信度值之該畫素，該第一來源影像為該等影像其中之一；確定一第二來源影像，該第二來源影像包含在該位置之一相鄰位置具有最高可信度值之畫素，該第二來源影像為該等影像其中之一；以及當該第一來源影像不同於該第二來源影像且於該相鄰位置之該最高可信度值低於一第二臨限值時，抑制該位置。
  9. 如請求項7所述之影像合成裝置，其中該子區域擷取模組藉由對各該位置執行以下操作而抑制該等位置之一部分：當該位置之至少二個畫素之該等可信度值高於一第三臨限值時，抑制該位置。
  10. 如請求項1所述之影像合成裝置，其中各該子區域係由該等未被抑制之位置之複數個相連位置形成。
  11. 如請求項1所述之影像合成裝置，其中該來源確定模組對各該子區域執行以下操作：對各該影像執行以下操作：藉由該影像之一對應子區域中之該等可信度值而計算該影像之一平均可信度值；以及以具有最低平均可信度值之該影像作為該子區域之該來源。
  12. 如請求項1所述之影像合成裝置，其中該來源確定模組對各該子區域執行以下操作：對各該影像執行以下操作： 藉由該影像之一對應子區域中之該等可信度值而計算該影像之一平均可信度值；以及以具有最高平均可信度值之該影像作為該子區域之該來源。
  13. 一種影像合成方法，由一計算裝置執行，並包含以下步驟：(a)接收複數個影像，其中該等影像已被對齊且被界定了複數個位置，各該影像在各該位置包含一畫素；(b)計算各該影像之各該畫素之一可信度值；(c)根據該等可信度值而抑制該等位置之一部分；(d)根據未被抑制之位置而確定一合成影像之複數個子區域；(e)確定各該子區域之一來源，其中各該來源為該等影像其中之一；(f)生長該等子區域，直至該等子區域填滿該合成影像；以及(g)針對各該子區域進行以下步驟：以對應之該來源之一對應子區域中之該等畫素來填充該子區域。
  14. 如請求項13所述之影像合成方法，其中各該畫素具有一畫素值，且該影像合成方法更包含以下步驟：對各該位置執行以下步驟：根據於該位置之該等畫素之該等畫素值，判斷各該畫素於該位置之一出現頻率，其中於該位置之該等畫素之該等可信度值與該位置之該等畫素之該等出現頻率為正相關。
  15. 如請求項13所述之影像合成方法，其中各該畫素具有一畫素值，且該影像合成方法更包含以下步驟：對各該位置執行以下步驟：根據於該位置之該等畫素之該等畫素值而計算一參考值，該參考值為一中位值及一平均值其中之一；以及其中，於計算該位置處各該畫素之該可信度值以作為該畫素值與該參考值之差。
  16. 如請求項13所述之影像合成方法，其中各該畫素具有一畫素值，且該影像合成方法更包含以下步驟：對各該位置執行以下步驟：根據於位置之該等畫素之該等畫素值，判斷各該畫素於該位置之一出現頻率；其中，於該位置之該等畫素之該等可信度值與該位置之該等畫素之該等出現頻率為負相關。
  17. 如請求項13所述之影像合成方法，其中各該畫素具有一畫素值，且藉由以下方式計算該位置之各該畫素之該可信度值：自該畫素值減去一參考影像於該位置之一畫素值。
  18. 如請求項13所述之影像合成方法，其中步驟(c)包含以下步驟：對各該位置執行以下操作：當該位置之該等畫素之該等可信度值皆小於一第一臨限值時，抑制該位置。
  19. 如請求項18所述之影像合成方法，其中步驟(c)更包含以下步驟： 對各該位置執行以下操作：確定在該位置具有最高可信度值之該畫素；確定具有該最高可信度值之該畫素之一相鄰畫素；以及當該相鄰畫素之該可信度值低於一第二臨限值時，抑制該位置。
  20. 如請求項18所述之影像合成方法，其中步驟(c)更包含以下步驟：對各該位置執行以下操作：確定一第一來源影像，該第一來源影像包含在該位置處具有該最高可信度值之該畫素，該第一來源影像為該等影像其中之一；確定一第二來源影像，該第二來源影像包含在該位置之一相鄰位置具有最高可信度值之畫素，該第二來源影像為該等影像其中之一；當該第一來源影像不同於該第二來源影像且於該相鄰位置之該最高可信度值低於一第二臨限值時，抑制該位置。
  21. 如請求項19所述之影像合成方法，其中步驟(c)包含以下步驟：對各該位置執行以下操作：當該位置之至少二個畫素之該等可信度值高於一第三臨限值時，抑制該位置。
  22. 如請求項13所述之影像合成方法，其中各該子區域係由該等未被抑制之位置中複數個相連位置形成。
  23. 如請求項13所述之影像合成方法，更包含以下步驟：對各該影像執行以下操作：藉由該影像之一對應子區域中之該等可信度值而計算該影像之一平均可信度值；以及以具有最低平均可信度值之該影像作為該子區域之該來源。
  24. 如請求項13所述之影像合成方法，更包含以下步驟：對各該影像執行以下操作：藉由該影像之一對應子區域中之該等可信度值而計算該影像之一平均可信度值；以及以具有最高平均可信度值之該影像作為該子區域之該來源。
  25. 一種影像合成方法，由一影像處理單元執行，且包含以下步驟：接收複數個影像，該等影像包含至少局部共同之景物(partial common scene)，且各該影像包含複數個畫素；對該等影像執行分析，以確定該等影像之至少一個影像特徵，包含以下步驟：確定該等影像之複數個可信度值，其中各該可信度值對應至該等影像之該等畫素其中之一；藉由在該等影像之間對比該影像特徵而確定至少二個子區域；確定選自該等影像中至少二個來源影像之至少二個部分影像，該至少二個部分影像包含該至少二個子區域；藉由組合該至少二個部分影像而產生一合成影像；以及 將該合成影像提供至一使用者。
  26. 如請求項25所述之影像合成方法，更包含以下步驟：經由一使用者介面模組而接收一使用者輸入；以及根據該使用者輸入而確定該等來源影像。
  27. 如請求項25所述之影像合成方法，更包含以下步驟：將該至少二個來源影像提供至該使用者。
  28. 如請求項25所述之影像合成方法，其中對該等影像執行分析之該步驟包含以下步驟：對該等影像執行影像對齊；其中，確定該等可信度值之步驟係在該等所對齊之影像中，確定該等畫素之該等可信度值。
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