TWI583194B - 偏光鏡輔助控制方法及裝置 - Google Patents

Description

偏光鏡輔助控制方法及裝置

本發明是有關於偏光鏡輔助控制方法及裝置，特別是關於能夠決定最佳的偏光鏡旋轉角度及拍攝影像，以實現輔助使用者使用偏光鏡的控制方法。

隨著對於相機成像品質的要求，越來越多使用者在使用相機拍攝時，會搭配偏光鏡(Circular Polarizer,CPL)使用，偏光鏡的主要用途包括降低玻璃、水面與非金屬表面的反光，把天空變得更藍，以及提昇畫面色澤的飽和度等等。

然而，當使用者使用偏光鏡時，需手動控制偏光鏡角度，且使用者需自行以人眼判斷改善效果。例如使用者需要一邊旋轉偏光鏡角度，一邊判斷在此環境下拍攝的影像效果，決定目前偏光鏡旋轉角度是否合適。在此控制與判斷的過程中，使用者需來回旋轉偏光鏡角度，猶豫不決地判斷偏光鏡合適的位置，可能造成過於耗時的拍攝流程。因此，如何提供一個較佳的偏光 鏡輔助控制方法及裝置，以便利於使用者操作偏光鏡，乃目前業界所致力的課題之一。

本發明的目的在於提供一種偏光鏡輔助控制方法及裝置，可應用於相機系統，此方法具有便利於使用者操作偏光鏡的優點。

根據本發明的第一方面，提出一種偏光鏡輔助控制方法，此偏光鏡輔助控制方法包括下列步驟：針對一場景擷取多個影像，這些影像係對應偏光鏡不同的多個旋轉角度；根據這些影像判斷場景是否屬於風景類型；若場景屬於風景類型，找出這些影像中具有最佳顏色飽和度的第一影像，並顯示第一影像或第一影像對應的第一偏光鏡旋轉角度；若場景不屬於風景類型，找出這些影像中具有最佳影像銳利度的第二影像，並顯示第二影像或第二影像對應的第二偏光鏡旋轉角度。

根據本發明的第二方面，提出一種偏光鏡輔助控制裝置，用於相機系統，相機系統包括偏光鏡、鏡頭、影像感測器、螢幕、以及儲存單元。相機系統通過鏡頭及偏光鏡針對一場景擷取多個影像於影像感測器，這些影像係對應偏光鏡不同的多個旋轉角度，這些影像儲存於儲存單元。偏光鏡輔助控制裝置包括程式記憶體以及處理器。程式記憶體用以存儲一組電腦可執行指令。處理器用以存取該組電腦可執行指令以執行下列步驟：根據 這些影像判斷場景是否屬於風景類型；若場景屬於風景類型，找出這些影像中具有最佳顏色飽和度的第一影像，並顯示第一影像或第一影像對應的第一偏光鏡旋轉角度於螢幕；若場景不屬於風景類型，找出這些影像中具有最佳影像銳利度的第二影像，並顯示第二影像或第二影像對應的第二偏光鏡旋轉角度於螢幕。

為了對本發明之上述及其他方面有更佳的瞭解，下文特舉較佳實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下：

2‧‧‧偏光鏡輔助控制裝置

20‧‧‧程式記憶體

22‧‧‧處理器

3‧‧‧相機系統

30‧‧‧偏光鏡

32‧‧‧鏡頭

34‧‧‧影像感測器

36‧‧‧螢幕

38‧‧‧儲存單元

S100‧‧‧針對一場景擷取多個影像

S102‧‧‧根據影像判斷場景是否屬於風景類型

S104‧‧‧找出這些影像中具有最佳顏色飽和度的第一影像

S105‧‧‧顯示第一影像或第一影像對應的第一偏光鏡旋轉角度

S106‧‧‧找出這些影像中具有最佳影像銳利度的第二影像

S107‧‧‧顯示第二影像或第二影像對應的第二偏光鏡旋轉角度

S110‧‧‧獲取RGB資訊

S112‧‧‧偵測前景/背景區域

S114‧‧‧是否存在藍色場景

S116‧‧‧是否存在綠色場景

S118‧‧‧風景類型

S120‧‧‧一般類型

S130‧‧‧顏色飽和度差異性是否小於第五門檻值

S132‧‧‧影像銳利度差異性是否小於第六門檻值

S134‧‧‧基於顏色飽和度選擇

S136‧‧‧基於影像銳利度選擇

第1圖繪示依據本發明一實施例的偏光鏡輔助控制方法的流程圖。

第2圖繪示依據本發明一實施例的偏光鏡輔助控制裝置及相機系統的示意圖。

第3圖繪示依據本發明一實施例的像素顏色分布示意圖。

第4圖繪示依據本發明一實施例的判斷場景類型的流程圖。

第5圖繪示依據本發明一實施例的根據RGB色域資訊選擇最佳色彩飽和度的示意圖。

第6圖繪示依據本發明一實施例的根據HSI色域資訊選擇最佳色彩飽和度的示意圖。

第7圖繪示依據本發明一實施例的選擇最佳影像銳利度的示意圖。

第8圖繪示依據本發明一實施例的偏光鏡輔助控制方法的流 程圖。

偏光鏡可安裝於相機的鏡頭前，以改變環境中進入相機的光線，可用以提昇畫面色澤的飽和度或是降低來自玻璃與水面的反光。偏光鏡的操作原理是由於環境中，存在各個方向的雜散光，因此，在拍攝天空的同時，會將非天空藍的光線，一併拍攝進入，使得天空被干擾並喪失藍色表現。在此環境下，使用偏光鏡，將雜散光適度消除，可以恢復原本天空該有的色彩表現。而當拍攝反射物體時，例如玻璃，可能會將反射的光線一併拍攝入影像中，使用偏光鏡可將反射光適度消除，就可以拍攝出原始無反光干擾的影像。

而當使用者使用偏光鏡時，可藉由手動控制偏光鏡旋轉角度以得到不同的拍攝影像，然而，使用者需自行判斷多張拍攝影像的效果，不僅耗時且可能無法以肉眼作出準確的判斷。為了提供更好的使用便利性，本揭露所提出的偏光鏡輔助控制方法，能夠自動找出最好的拍攝影像，告知使用者拍攝結果或是適合的偏光鏡旋轉角度，並且能夠因應不同的拍攝環境與使用情況，使用對應的方法找出效果最佳的拍攝影像。

第1圖繪示依據本發明一實施例的偏光鏡輔助控制方法的流程圖，此偏光鏡輔助控制方法包括下列步驟。首先，執行步驟S100，針對一場景S擷取多個影像P₁~P_n，這些影像P₁~P_n係對應偏光鏡不同的多個旋轉角度θ₁~θ_n(其中n為正整數，θ₁~θ_n例如是介於0°~360°範圍內的不同角度)。接著，進入步驟 S102，根據這些影像P₁~P_n判斷場景S是否屬於風景類型。若場景S屬於風景類型，進入步驟S104，找出這些影像P₁~P_n中具有最佳顏色飽和度的第一影像P_t，並執行步驟S105，顯示第一影像P_t或第一影像P_t對應的第一偏光鏡旋轉角度θ_t。若場景S不屬於風景類型，則進入步驟S106，找出這些影像P₁~P_n中具有最佳影像銳利度的第二影像P_s，並執行步驟S107，顯示第二影像P_s或第二影像P_s對應的第二偏光鏡旋轉角度θ_s。

第2圖繪示依據本發明一實施例的偏光鏡輔助控制裝置及相機系統的示意圖。偏光鏡輔助控制裝置2可用於相機系統3，相機系統3包括偏光鏡30、鏡頭32、影像感測器34、螢幕36、以及儲存單元38，相機系統3通過鏡頭32及偏光鏡30針對一場景S擷取多個影像P₁~P_n於影像感測器34，這些影像P₁~P_n係對應偏光鏡30不同的多個旋轉角度θ₁~θ_n(其中n為正整數，θ₁~θ_n例如是介於0°~360°範圍內的不同角度)，這些影像P₁~P_n可儲存於儲存單元38。偏光鏡輔助控制裝置2包括程式記憶體20以及處理器22。程式記憶體20用以存儲一組電腦可執行指令。處理器22用以存取該組電腦可執行指令以執行下列步驟：根據這些影像P₁~P_n判斷場景S是否屬於風景類型；若場景S屬於風景類型，找出這些影像P₁~P_n中具有最佳顏色飽和度的第一影像P_t，並顯示第一影像P_t或第一影像P_t對應的第一偏光鏡旋轉角度於螢幕36；若場景S不屬於風景類型，找出這些影像P₁~P_n中具有最佳影像銳利度的第二影像P_s，並顯示第二影像P_s或第二影像P_s對應的第二偏光鏡旋轉角度θ_s於螢幕36。

舉例而言，本揭露的偏光鏡輔助控制方法可內嵌於 由處理器22所執行的軟體模組，軟體模組可由處理器22的可執行指令所組成，此軟體模組可儲存於程式記憶體20。程式記憶體20可以有多種實作形式，例如包括隨機存取記憶體(Random Access Memory,RAM)、快閃記憶體(Flash)、唯讀記憶體(Read Only Memory,ROM)、可擦拭可規劃式唯讀記憶體(Erasable Programmable Read Only Memory,EPROM)、電子抹除式可複寫唯讀記憶體(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory,EEPROM)、暫存器、可移除式磁碟、光碟、或其他儲存媒體形式。處理器22可自程式記憶體20載入軟體模組以執行如第1圖所示的偏光鏡輔助控制方法。

請同時參考第1圖與第2圖，以下以實施例詳細說明偏光鏡輔助控制方法及裝置。

偏光鏡30的形狀例如為圓形，可安裝於鏡頭32的前方，步驟S100可藉由旋轉偏光鏡30到不同的角度θ₁~θ_n，對於場景S擷取多張影像P₁~P_n到影像感測器34。影像感測器34例如為互補式金屬氧化半導體(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)感測器或電荷耦合元件(Charge Coupled Device,CCD)感測器。螢幕36例如是液晶顯示器(Liquid Crystal Display,LCD)，可用以顯示使用者剛擷取的影像、過去儲存的相片、以及關於相機系統3的設定資訊。偏光鏡30的旋轉可藉由使用者手動操作，或可藉由機械帶動偏光鏡30旋轉至特定角度，θ₁~θ_n例如為0°~360°範圍內的不同角度，分別對應多張影像P₁~P_n。多張影像P₁~P_n可儲存於一儲存單元38，儲存單元38例如是相機系統3內建的非揮發性記憶體或外接的記憶卡，處理器 22可從儲存單元38讀取多張影像P₁~P_n以執行如第1圖所示的偏光鏡輔助控制方法。

處理器22執行偏光鏡輔助控制方法後，可自動從多張影像P₁~P_n中選擇出具有最佳成像效果的一張影像，並告知使用者選擇結果，或是告知使用者這張影像所對應的旋轉角度。如此一來，使用者無需自行以人眼觀察每一張影像的成像結果，而是由偏光鏡輔助控制裝置2的處理器22自動進行判斷，能夠避免人眼可能會有的誤判情形，並可避免判斷結果受到個人主觀意識影響。因為偏光鏡輔助控制裝置2可根據多張影像P₁~P_n直接告知使用者最佳的旋轉角度，使用者亦無需來回重複地旋轉偏光鏡30，可有效節省操作時間。

由於偏光鏡可用以提昇畫面色澤的飽和度或是降低來自玻璃與水面的反光，為選擇出具有最佳成像效果的影像，於步驟S102，先分辨目前所擷取的影像，可能是要提昇顏色飽和度，或是可能要降低反光效果。

在一般大自然環境中，通常不存在反光物體，因此，步驟S102可偵測所拍攝的場景S是否為風景類型，風景類型的場景例如包括天空、海洋、樹木、草原等等的自然景觀。如果判斷場景S為風景類型，則判定所需的偏光鏡功效為改善飽和度，進而採用顏色飽和度(Saturation)判斷之自動偏光鏡演算法(步驟S104)；反之，如果判斷場景S不是風景類型，則判定所需的偏光鏡功效為消除反光，進而採用影像銳利度(Sharpness)判斷之自動偏光鏡演算法(步驟S106)。

步驟S104可分析多張影像P₁~P_n，找出這些影像 P₁~P_n中具有最佳顏色飽和度的第一影像P_t，接著可執行步驟S105，將第一影像P_t或第一影像P_t對應的第一偏光鏡旋轉角度θ_t顯示於螢幕36，以告知使用者此資訊。類似地，步驟S106可分析多張影像P₁~P_n，找出這些影像P₁~P_n中具有最佳影像銳利度的第二影像P_s，接著可執行步驟S107，將第二影像P_s或第二影像P_s對應的第二偏光鏡旋轉角度θ_s顯示於螢幕36。

根據本揭露所提出的偏光鏡輔助控制方法及裝置，能夠分辨拍攝場景的類型，而因應場景類型自動適性作出不同的判斷機制，因此不論是希望達到改善顏色飽和度或是希望消除場景中反光效果的目的，藉由本揭露的偏光鏡輔助控制方法及裝置，皆能夠根據場景特性而自動完成，並挑選出具有最佳成像效果的一張影像，明確告知使用者結果，增加使用偏光鏡的便利性，減少使用者自行判斷或是反覆旋轉偏光鏡的操作時間。

在一實施例中，步驟S102判斷場景S是否屬於風景類型，可根據多張影像P₁~P_n的顏色資訊判斷。舉例而言，自然風景大多存有天空藍色的畫面或是草地樹木綠色的畫面，因此，步驟S102可以根據多張影像P₁~P_n的顏色分布是否大多較接近藍色或是大多較接近綠色，據以判斷場景S是屬於風景類型。

在一實施例中，由於從影像感測器34可以得到擷取影像的RGB(紅綠藍)統計值資訊，可以根據影像的RGB特性，得知是否有大量藍色或是大量綠色的環境。舉例而言，可以從多張影像P₁~P_n中挑選一張，針對此張影像的各個像素進行統計。首先，獲取各個像素於RGB色域的R值、G值、以及B值。接著，計算B值相對於G值的第一比例B/G，以及計算R值相對於G 值的第二比例R/G。由於每一個像素皆可以得到一個第一比例B/G以及一個第二比例R/G，可將每個像素標示在一個二維座標圖，其橫軸為第二比例R/G，縱軸為第一比例B/G，從這個二維座標圖的分布情形，能夠得知畫面偏向什麼顏色，因此能夠根據第一比例B/G以及第二比例R/G判斷場景S是否屬於風景類型。

上述的二維座標圖可參考第3圖，其繪示依據本發明一實施例的像素顏色分布示意圖。二維座標圖中的每一個點即代表一個像素，如第3圖所示的例子，此張影像存在多個分布於二維座標圖左上角區域(第一比例B/G大，第二比例R/G小)的像素，這些是顯著的藍色像素，因此可以判定屬於風景類型。類似地，若是在R/G、B/G的二維座標圖上，左下角區域存在大量統計點資訊(第一比例B/G小，第二比例R/G小)，則可以判定此張影像存在顯著的綠色像素，屬於風景類型。

上述的條件僅為示例性說明，實際的判斷條件並不限於此。亦即，風景類型的場景，其像素顏色分布並非限定位於R/G、B/G二維座標圖的左上角或左下角區域，亦非限定以藍色或綠色作為判斷風景類型的顏色標準。舉例而言，可以預先建立好影像資料庫，針對已知為風景類型的場景，進行像素顏色分析，得到資料庫當中這些風景類型影像的像素點，主要會分布在R/G、B/G二維座標圖的哪些區域，而將這些區域界定為屬於風景類型。之後當偏光鏡輔助控制裝置2對影像進行判斷時，僅需根據第一比例B/G以及第二比例R/G，看是否有落在這些預先界定的區域，即可得知是否屬於風景類型。

此外，上述的例子係從多張影像P₁~P_n中挑選一張， 針對此張影像的各個像素進行分析。於一實施例中，亦可以從多張影像P₁~P_n中挑選多於一張，對這些被挑選影像的各個像素進行相同的分析，將多張影像的全部像素點描繪於R/G、B/G二維座標圖上，即相當於疊合多張影像的顏色資訊於一個R/G、B/G二維座標圖上，據以判斷是否為風景類型。

於另一實施例中，亦可以僅針對被挑選影像的特定區域進行分析，而非對於影像中的每一個像素皆進行分析。舉例而言，為了提高天空場景的判別準確性，處理器22可以透過影像處理的物件偵測方式，將影像區分出前景區域以及背景區域，接著針對影像背景區域的像素，進行如上所述的顏色場景分析，忽略影像前景區域的像素。如此對於前景區域為建築物、背景區域為天空的影像，可以提升風景場景的判斷精準度。

第4圖繪示依據本發明一實施例的判斷場景類型的流程圖，此圖繪示步驟S102的一種範例作法。首先，步驟S110獲取影像的RGB資訊，此資訊可以從影像感測器34直接取得。接著，執行步驟S112偵測前景/背景區域，找出影像的背景區域，並針對背景區域的像素執行後續的步驟。步驟S112可為選擇性執行，亦可以在結束步驟S110後直接執行步驟S114，即針對整張影像的每個像素進行分析，而不僅針對背景區域的像素。

步驟S114判斷是否存在藍色場景，可對第一比例B/G及第二比例R/G分別設定第一門檻值TH1及第二門檻值TH2。若是像素的第一比例B/G大於第一門檻值TH1，且第二比例R/G小於第二門檻值TH2，即代表為藍色像素。因此，若符合步驟S114此條件的像素數量大於一預設像素數量門檻值，即可 判定影像存在藍色場景，屬於風景類型(步驟S118)。而若是符合步驟S114此條件的像素數量不夠多，則可進一步執行步驟S116，判斷是否存在綠色場景，可對第一比例B/G及第二比例R/G分別設定第三門檻值TH3及第四門檻值TH4，若是像素的第一比例B/G小於第三門檻值TH3，且第二比例R/G小於第四門檻值TH4，即代表為綠色像素，因此，若符合步驟S116此條件的像素數量大於一預設像素數量門檻值，即可判定存在綠色場景，屬於風景類型(步驟S118)。而若是符合步驟S116此條件的像素數量不夠多，則判定為一般類型場景(步驟S120)。

請參考第1圖流程圖，前述為關於步驟S102判斷是否屬於風景類型的多種實施例。若步驟S102的判斷結果為是，則執行步驟S104找出具有最佳顏色飽和度的第一影像P_t，以下說明關於步驟S104的多種實施例。

在一實施例中，步驟S104可以根據影像的RGB資訊而決定，處理器22可以從影像感測器34取得影像的RGB資訊，並同樣可以使用前述的R/G、B/G二維座標，以找出具有最佳顏色飽和度的第一影像P_t。在此實施例中，步驟S104包括下列步驟：首先，對每一張影像P₁~P_n，計算各個影像P₁~P_n的一影像區域於RGB色域的一平均R值、一平均G值、以及一平均B值，此處的影像區域可以是整張影像，亦可以是藉由例如步驟S112所區分出的背景區域，平均R值、平均G值、平均B值分別代表此影像區域中各個像素R值、G值、B值的平均值。接著，計算平均B值相對於平均G值的第三比例Avg(B)/Avg(G)，以及計算平均R值相對於平均G值的第四比例Avg(R)/Avg(G)。將各 個影像P₁~P_n的第三比例及第四比例標示於R/G、B/G二維座標，即可以根據第三比例以及第四比例，從多張影像中P₁~P_n選擇具有最佳顏色飽和度的第一影像P_t。舉例而言，對於藍色背景區域，可以找出多張影像中P₁~P_n位於R/G、B/G二維座標最左上角位置的一張影像；對於綠色區域，可以找出多張影像中P₁~P_n位於R/G、B/G二維座標最左下角位置的一張影像。

第5圖繪示依據本發明一實施例的根據RGB色域資訊選擇最佳色彩飽和度的示意圖。為了便於說明，此例中步驟S100以擷取3張影像P₁~P₃作為範例說明，實作中並不限定擷取影像的數量。此例中的背景為藍天，影像P₁背景區域的平均R值、平均G值、平均B值分別為{31,120,183}，影像P₂背景區域的平均R值、平均G值、平均B值分別為{79,159,220}，影像P₃背景區域的平均R值、平均G值、平均B值分別為{177,222,255}，因此可以計算得到影像P₁、影像P₂、影像P₃的第四比例Avg(R)/Avg(G)與第三比例Avg(B)/Avg(G)分別為{(0.26,1.53),(0.50,1.38),(0.80,1.15)}，如第5圖所標示的3個點。處理器22可選擇在R/G、B/G二維座標最左上角位置的影像P₁作為具有最佳顏色飽和度的第一影像P_t。

前述實施例為根據RGB資訊選擇最佳顏色飽和度的影像，而由於不同顏色的影像，當選擇最佳飽和度時，所需選擇的R/G、B/G二維座標位置可能不相同，在另一實施例中，步驟S104可以根據影像的HSI(色調Hue，濃度Saturation，亮度Intensity)資訊而決定，處理器22可以根據影像的RGB資訊轉換計算得到HSI資訊。在此實施例中，步驟S104包括下列步驟： 首先，對每一張影像P₁~P_n，計算各個影像P₁~P_n的一影像區域於HSI色域的一平均H值、一平均S值、以及一平均I值，此處的影像區域可以是整張影像，亦可以是藉由例如步驟S112所區分出的背景區域，平均H值、平均S值、平均I值分別代表此影像區域中各個像素H值、S值、I值的平均值。接著，計算平均S值相對於平均I值的第五比例Avg(S)/Avg(I)。從多張影像P₁~P_n中選擇具有最大第五比例的一者作為第一影像P_t。此實施例的優點為無需考慮影像的實際顏色，可以根據HSI色域的資訊，找出具有最佳顏色飽和度的影像。

第6圖繪示依據本發明一實施例的根據HSI色域資訊選擇最佳色彩飽和度的示意圖。此例中步驟S100以擷取3張影像P₁~P₃作為範例說明，影像P₁的平均H值、平均S值、平均I值分別為{137,170,101}，影像P₂的平均H值、平均S值、平均I值分別為{137,160,141}，影像P₃的平均H值、平均S值、平均I值分別為{137,240,203}，因此可以計算得到影像P₁、影像P₂、影像P₃的第五比例Avg(S)/Avg(I)分別為{1.68,1.13,1.18}，如第6圖所標示。處理器22可選擇具有最大第五比例的影像P₁作為具有最佳顏色飽和度的第一影像P_t。

請參考第1圖流程圖，若步驟S102的判斷結果為否，則執行步驟S106找出具有最佳影像銳利度的第二影像P_s。步驟S106可包括將各個影像P₁~P_n通過高頻濾波處理，從這些影像P₁~P_n中選擇通過高頻濾波之像素點數最多的一者，作為第二影像P_s。影像當中的高頻成份可以通過高頻濾波，低頻成份則無法通過高頻濾波，高頻成份例如為影像中的邊緣區域，低頻成份 例如為影像中的平滑區域，通過高頻濾波之像素點數越多，代表影像的銳利度越高，清晰程度越高。

高頻濾波可以是處理器22所執行的軟體運算模組，例如處理器22可以讀取像素點資料後，經由軟體運算得到高頻濾波的結果，高頻濾波的結果可以用一個銳利度數值表示。在一實施例中，高頻濾波亦可以是硬體的高頻濾波電路，實作於偏光鏡輔助控制裝置2內，此高頻濾波電路可針對影像處理而設計，可專門處理影像銳利度計算，硬體高頻濾波電路相較於軟體運算可以有更好的效能。

第7圖繪示依據本發明一實施例的選擇最佳影像銳利度的示意圖。其中橫軸代表步驟S100所擷取的多張影像P₁~P_n，縱軸代表這些影像P₁~P_n經過高頻濾波而得到的銳利度數值，如第7圖所示，銳利度變化呈現鐘形圖，在特定的旋轉角度，可以得到最高的銳利度數值，處理器22可以選擇此具有最高銳利度的影像作為第二影像P_s。

如上述多個實施例的偏光鏡輔助控制方法及裝置，能夠分辨影像的場景特性，對於風景類型場景，自動找出具有最佳顏色飽和度的影像，對於一般類型場景，自動找出具有最佳影像銳利度的影像，便利於使用者操作偏光鏡。而由於場景的高度複雜度，有可能在步驟S102判斷時發生資訊誤判的情況，因此在一實施例中，於第一階段步驟S102判別場景類別後，更可以導入第二階段的運作保護機制，以切換演算法。

舉例而言，當步驟S102初步判定為風景類型後，在計算多張影像P₁~P_n顏色飽和度的過程中，同時檢查在這些影像 P₁~P_n中顏色飽和度的差異性是否小於第五門檻值TH5。若是小於第五門檻值TH5，代表這些影像P₁~P_n的顏色飽和度很接近，可能不適用於選擇最佳顏色飽和度的影像，此時可以切換為基於影像銳利度來選擇，找出這些影像P₁~P_n中具有最佳影像銳利度的第三影像P_ts，並顯示第三影像P_ts或第三影像P_ts對應的第三旋轉角度θ_ts於螢幕36。

類似地，當步驟S102初步判定不屬於風景類型後，在計算多張影像P₁~P_n影像銳利度的過程中，同時檢查在這些影像P₁~P_n中影像銳利度的差異性是否小於第六門檻值TH6。若是小於第六門檻值TH6，代表這些影像P₁~P_n的影像銳利度很接近，可能不適用於選擇最佳影像銳利度的影像，此時可以切換為基於顏色飽和度來選擇，找出這些影像P₁~P_n中具有最佳顏色飽和度的第四影像P_st，並顯示第四影像P_st或第四影像P_st對應的第四旋轉角度θ_st於螢幕36。

上述方法流程圖可參考第8圖，其繪示依據本發明一實施例的偏光鏡輔助控制方法的流程圖。步驟S100以及步驟S102可參考第1圖及相關說明，步驟S130判斷顏色飽和度差異性是否小於第五門檻值TH5。若否，則維持原演算法，執行步驟S134基於顏色飽和度選擇最佳影像；若是，則切換演算法，執行步驟S136，改為基於影像銳利度選擇最佳影像。類似地，步驟S132判斷影像銳利度差異性是否小於第六門檻值TH6。若否，則維持原演算法(步驟S136)；若是，則切換演算法執行步驟S134。

如第8圖方法流程圖所示的實施例，能夠在操作過程式持續監看飽和度/銳利度的變動狀況，以動態切換適用的演算 法，因此，即使因場景太過複雜，而使得步驟S102發生誤判的情況發生時，亦能夠藉由計算飽和度/銳利度的差異性，而決定適用的演算法，找到具有最佳成像效果的影像。

綜上所述，雖然本發明已以較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明。本發明所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾。因此，本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

S100‧‧‧針對一場景擷取多個影像

S102‧‧‧根據影像判斷場景是否屬於風景類型

S104‧‧‧找出這些影像中具有最佳顏色飽和度的第一影像

S105‧‧‧顯示第一影像或第一影像對應的第一偏光鏡旋轉角度

S106‧‧‧找出這些影像中具有最佳影像銳利度的第二影像

S107‧‧‧顯示第二影像或第二影像對應的第二偏光鏡旋轉角度

Claims (20)

1. 一種偏光鏡輔助控制方法，包括：針對一場景擷取複數個影像，其中該些影像係對應一偏光鏡不同的複數個旋轉角度；根據該些影像判斷該場景是否屬於風景類型；若該場景屬於風景類型，找出該些影像中具有最佳顏色飽和度的一第一影像，並顯示該第一影像或該第一影像對應的一第一偏光鏡旋轉角度；以及若該場景不屬於風景類型，找出該些影像中具有最佳影像銳利度的一第二影像，並顯示該第二影像或該第二影像對應的一第二偏光鏡旋轉角度。
2. 如申請專利範圍第1項所述之偏光鏡輔助控制方法，其中判斷該場景是否屬於風景類型的步驟是根據該些影像的顏色資訊判斷。
3. 如申請專利範圍第2項所述之偏光鏡輔助控制方法，其中判斷該場景是否屬於風景類型的步驟包括：獲取該些影像其中至少一像素於RGB色域的一R值、一G值、以及一B值；計算該B值相對於該G值的一第一比例；計算該R值相對於該G值的一第二比例；以及根據該第一比例以及該第二比例判斷該場景是否屬於風景類型。
4. 如申請專利範圍第3項所述之偏光鏡輔助控制方法，其中根據該第一比例以及該第二比例判斷該場景是否屬於風景類型的步驟包括：若該些影像其中至少一像素當中滿足下列其中之一條件的像素數量大於一預設像素數量門檻值，則判定該場景屬於風景類型：(a)該第一比例大於一第一門檻值，且該第二比例小於一第二門檻值；以及(b)該第一比例小於一第三門檻值，且該第二比例小於一第四門檻值。
5. 如申請專利範圍第3項所述之偏光鏡輔助控制方法，其中判斷該場景是否屬於風景類型的步驟更包括：偵測該些影像以區分出一前景區域以及一背景區域；其中該些影像其中至少一像素屬於該背景區域。
6. 如申請專利範圍第1項所述之偏光鏡輔助控制方法，其中找出該些影像中具有最佳顏色飽和度的該第一影像的步驟包括：計算各該些影像的一影像區域於RGB色域的一平均R值、一平均G值、以及一平均B值；對於各該些影像，計算該平均B值相對於該平均G值的一第三比例；對於各該些影像，計算該平均R值相對於該平均G值的一第 四比例；以及根據各該些影像的該第三比例以及該第四比例，從該些影像中選擇該第一影像。
7. 如申請專利範圍第1項所述之偏光鏡輔助控制方法，其中找出該些影像中具有最佳顏色飽和度的該第一影像的步驟包括：計算各該些影像的一影像區域於HSI色域的一平均H值、一平均S值、以及一平均I值；對於各該些影像，計算該平均S值相對於該平均I值的一第五比例；以及從該些影像中選擇具有最大的該第五比例的一者作為該第一影像。
8. 如申請專利範圍第1項所述之偏光鏡輔助控制方法，其中找出該些影像中具有最佳影像銳利度的該第二影像的步驟包括：將各該些影像通過高頻濾波處理，從該些影像中選擇通過高頻濾波之像素點數最多的一者，作為該第二影像。
9. 如申請專利範圍第1項所述之偏光鏡輔助控制方法，更包括：若該場景屬於風景類型，且該些影像之間的顏色飽和度差異性小於一第五門檻值，則找出該些影像中具有最佳影像銳利度的一第三影像，並顯示該第三影像或該第三影像對應的一第三旋轉 角度。
10. 如申請專利範圍第1項所述之偏光鏡輔助控制方法，更包括：若該場景不屬於風景類型，且該些影像之間的影像銳利度差異性小於一第六門檻值，則找出該些影像中具有最佳顏色飽和度的一第四影像，並顯示該第四影像或該第四影像對應的一第四旋轉角度。
11. 一種偏光鏡輔助控制裝置，用於一相機系統，該相機系統包括一偏光鏡、一鏡頭、一影像感測器、一螢幕、以及一儲存單元，該相機系統通過該鏡頭及該偏光鏡針對一場景擷取複數個影像於該影像感測器，其中該些影像係對應該偏光鏡不同的複數個旋轉角度，該些影像儲存於該儲存單元，該偏光鏡輔助控制裝置包括：一程式記憶體，用以存儲一組電腦可執行指令；以及一處理器，用以存取該組電腦可執行指令以執行下列步驟：根據該些影像判斷該場景是否屬於風景類型；若該場景屬於風景類型，找出該些影像中具有最佳顏色飽和度的一第一影像，顯示該第一影像或該第一影像對應的一第一偏光鏡旋轉角度於該螢幕；以及若該場景不屬於風景類型，找出該些影像中具有最佳影像銳利度的一第二影像，顯示該第二影像或該第二影像對應的一第二偏光鏡旋轉角度於該螢幕。
12. 如申請專利範圍第11項所述之偏光鏡輔助控制裝置，其中該處理器是根據該些影像的顏色資訊判斷該場景是否屬於風景類型。
13. 如申請專利範圍第12項所述之偏光鏡輔助控制裝置，其中該處理器判斷該場景是否屬於風景類型的步驟包括：獲取該些影像其中至少一像素於RGB色域的一R值、一G值、以及一B值；計算該B值相對於該G值的一第一比例；計算該R值相對於該G值的一第二比例；以及根據該第一比例以及該第二比例判斷該場景是否屬於風景類型。
14. 如申請專利範圍第13項所述之偏光鏡輔助控制裝置，其中該處理器根據該第一比例以及該第二比例判斷該場景是否屬於風景類型的步驟包括：若該些影像其中至少一像素當中滿足下列其中之一條件的像素數量大於一預設像素數量門檻值，則判定該場景屬於風景類型：(a)該第一比例大於一第一門檻值，且該第二比例小於一第二門檻值；以及(b)該第一比例小於一第三門檻值，且該第二比例小於一第四門檻值。
15. 如申請專利範圍第13項所述之偏光鏡輔助控制裝置，其 中該處理器判斷該場景是否屬於風景類型的步驟更包括：偵測該些影像以區分出一前景區域以及一背景區域；其中該些影像其中至少一像素屬於該背景區域。
16. 如申請專利範圍第11項所述之偏光鏡輔助控制裝置，其中該處理器找出該些影像中具有最佳顏色飽和度的該第一影像的步驟包括：計算各該些影像的一影像區域於RGB色域的一平均R值、一平均G值、以及一平均B值；對於各該些影像，計算該平均B值相對於該平均G值的一第三比例；對於各該些影像，計算該平均R值相對於該平均G值的一第四比例；以及根據各該些影像的該第三比例以及該第四比例，從該些影像中選擇該第一影像。
17. 如申請專利範圍第11項所述之偏光鏡輔助控制裝置，其中該處理器找出該些影像中具有最佳顏色飽和度的該第一影像的步驟包括：計算各該些影像的一影像區域於HSI色域的一平均H值、一平均S值、以及一平均I值；對於各該些影像，計算該平均S值相對於該平均I值的一第五比例；以及從該些影像中選擇具有最大的該第五比例的一者作為該第 一影像。
18. 如申請專利範圍第11項所述之偏光鏡輔助控制裝置，其中該處理器找出該些影像中具有最佳影像銳利度的該第二影像的步驟包括：將各該些影像通過高頻濾波處理，從該些影像中選擇通過高頻濾波之像素點數最多的一者，作為該第二影像。
19. 如申請專利範圍第11項所述之偏光鏡輔助控制裝置，其中該處理器存取該組電腦可執行指令更執行下列步驟：若該場景屬於風景類型，且該些影像之間的顏色飽和度差異性小於一第五門檻值，則找出該些影像中具有最佳影像銳利度的一第三影像，並顯示該第三影像或該第三影像對應的一第三旋轉角度於該螢幕。
20. 如申請專利範圍第11項所述之偏光鏡輔助控制裝置，其中該處理器存取該組電腦可執行指令更執行下列步驟：若該場景不屬於風景類型，且該些影像之間的影像銳利度差異性小於一第六門檻值，則找出該些影像中具有最佳顏色飽和度的一第四影像，並顯示該第四影像或該第四影像對應的一第四旋轉角度於該螢幕。