TWI659202B - 用於判定一變焦透鏡之焦距之方法 - Google Patents

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Abstract

一種用於判定經安裝至一攝影機之一透鏡之焦距之方法，其中擷取一場景之一失真影像。將一失真校正函數應用於該失真影像或該失真影像之一部分上。識別一最有代表性之失真校正函數，且藉由將該識別與一資料編譯相關，來識別該透鏡之一當前焦距設置。

Description

用於判定一變焦透鏡之焦距之方法
本發明係關於一種用於判定焦距之方法。
每一透鏡系統引入各種類型之光學假影，且本發明係關於幾何失真或確切言之係關於幾何失真之判定及利用。
包含一變焦透鏡之一成像系統中之一常見類型之幾何失真為桶形失真。桶形失真本身表現為放大率隨著與光軸相距之距離減少，桶形失真經分類為一徑向失真，其為枕形失真及鬚形失真。桶形失真之效應可為具有所成像之四個筆直邊緣之一矩形物體將獲得一桶狀形狀，其中該等邊緣為凸狀的(因此如此命名)。
取決於透鏡之規格及變焦設置，幾何失真可係或多或少顯著的。攝影機之孔徑影響影像之品質且最佳孔徑取決於焦距。為使一變焦透鏡在有效點(sweet spot)操作，其中成像系統對影響品質進行最佳化，該孔徑必須根據當前焦距調整，且因此當前焦點設置上之連續更新之資訊具有價值。一些透鏡使用來自變焦馬達之回饋以便持續追蹤當前焦距。然而，亦存在不具有此特徵之變焦透鏡(例如，手動實現變焦設置之透鏡)及不具有回饋函數之其他變焦透鏡。種類「變焦透鏡」通常分為變焦距透鏡及齊焦透鏡，且為了本發明之目的，將主要使用單詞「變焦透鏡」且將並行使用焦點設置及焦距設置。
用於判定安裝至一攝影機之一透鏡之焦距設置之一方法包括：擷取一場景之一失真影像且藉由一邊緣偵測演算法識別該影像中之邊緣。針對經識別邊緣之至少一小部分，識別描述其等之函數。該等經識別函數或該等經識別函數之一選擇及/或組合與關於該透鏡之特性之一資料比較。該資料可包括將一失真校正函數與該透鏡之數個焦距設置相關之轉換資料，該轉換資料用於識別關於該等經識別函數(或該等經識別函數之該選擇及/或該組合)之一焦距設置。
藉由使用該方法，可從一失真影像中含有的影像資料中提取該當前焦距設置之一值，且用於任何期望之目的。重要的係注意，在多數情況中，同一失真校正函數將描述針對該整個影像(針對各焦距設置)之該失真，且所評估之一較大數量邊緣可增加識別程序之精密度及準確度。
在一或多個實施例中，對該失真影像中經識別且同時具有一失真格式之邊緣執行識別函數的步驟。一桶形失真之典型外觀係應為筆直之線或邊緣在該失真影像中變為一彎曲外觀，且該等彎曲邊緣良好適用於曲線擬合。該桶形失真(實際上該等線之曲率)將隨著與該光軸相距之距離增加的事實可導致進一步遠離該光軸之該等線可用於以較佳準確度及精密度來識別函數。
在一或若干個實施例中，識別函數之步驟係基於該轉換資料中可用之該等失真校正函數之擬合(即，在描述該透鏡之該等特性之該等失真校正函數中選擇)。可以若干不同方式來執行該識別。在多數實施例中，希望使在一擬合中評估之該等函數至少符合在一稍後階段與之比較之該等函數之該格式，以便使該擬合結果係可使用的。然而，在本實施例中，所使用之該等失真校正函數限於就該透鏡之該等特性之該資料中存在之該等函數。找到最佳擬合之程序(該識別程序) 可遵循任何適當最佳化演算法。
在一或若干個實施例中，一失真校正係在識別該最佳擬合之一步驟之前執行，或作為該步驟執行。在將一失真校正函數應用於該失真影像上之後，識別筆直邊緣之一數量。隨後，應用一新的失真校正函數，且識別筆直邊緣之該數量。藉由迭代存在於該資料中之各種失真校正函數之該程序，可識別最佳擬合失真校正函數。又，任何適當的最佳化演算法可用於該程序。在該評估中，使用整個影像可係或可不係較佳的。一替代例可僅使用該影像之部分(例如，識別為一前景的一部分或包括具有邊緣之物體的部分)，或僅為該等邊緣或該邊緣偵測中識別之該等邊緣的一小部分。
該失真校正函數可為5或更小次(諸如4、3、2或1)次多項式。3次多項式係較佳的，此係由於其可係足夠複雜以描述尚未足夠複雜之該失真，以實現一迅速識別程序。
關於該透鏡之該等特性之該資料可包括多項式或其他函數之一映射及相關之該透鏡之焦距設置。
10‧‧‧攝影機
14‧‧‧透鏡
16‧‧‧影像感測器
18‧‧‧影像處理器
20‧‧‧中央處理單元
22‧‧‧揮發性記憶體
24‧‧‧非揮發性記憶體
26‧‧‧網路介面
30‧‧‧建築物
32‧‧‧街燈柱
34‧‧‧樹
36‧‧‧地平線
40‧‧‧形成資料
42‧‧‧步驟
44‧‧‧識別
46‧‧‧擬合
48‧‧‧步驟
50‧‧‧步驟
52‧‧‧步驟
54‧‧‧步驟
56‧‧‧步驟
58‧‧‧步驟
圖1為一攝影機鏡頭之一示意性方塊圖。
圖2為顯示桶形失真之一影像。
圖3為在已應用一失真校正函數之後之圖2的影像。
圖4係本發明之一第一實施例之一流程圖。
圖5係本發明之一第二實施例之一流程圖。
每一透鏡引入所擷取之場景中之幾何失真。在一變焦透鏡中，該幾何失真針對不同焦距而不同。桶形失真為廣角透鏡中引入之幾何失真之一個形式。一固定焦距透鏡之幾何失真量取決於與透鏡之中心相距的距離(即，半徑)。在一變焦透鏡中，就任何其他透鏡或透鏡系 統而言，針對各焦距設置，幾何失真為與透鏡中心相距之距離之一函數。一般經驗法則為變焦透鏡之焦距設置愈短，失真愈大。幾何失真因此可描述為半徑(r)(且在一些情況中焦距(f))之一函數。針對各焦距，幾何失真將隨著半徑而根據一特定函數改變。
本發明之一個理念為利用一方法中之此相依性找到一透鏡之當前焦距設置。此可基於幾何失真藉由分析而執行，將在下文中更詳細描述幾何失真。
圖1係用於本發明之若干實施例中之一攝影機鏡頭之一方塊圖。攝影機10具有將來自待成像之一區域之光投射至一影像感測器16上之一透鏡14(一組透鏡、一物鏡等等)。來自影像感測器16之資訊在一影像處理器18中處理，影像處理器18可或可不形成中央處理單元20之一部分。影像處理器18在一或多個實施例中可與一揮發性記憶體22通信，揮發性記憶體22亦可與中央處理單元20通信。一非揮發性記憶體24可經配置以一正常方式與CPU 20通信。視訊攝影機亦可包括用於一網路內之通信之一網路介面26。透鏡14為一變焦透鏡。變焦透鏡經手動設定且可不記錄當前變焦設定。
圖2為包含一建築物30、一街燈柱32、一群組樹34及一地平線36之一場景之一示意性成像圖。物體本身非必要項，但桶形失真之效應藉由應為筆直的彎曲線例示。各物體可含有應為筆直的數個線。注意，成像場景中之失真並未模型化，實情係其僅為解釋之目的。同樣地，儘管場景中之物體僅為實例，但筆直線在人造物體(房屋、房屋之元素及街燈柱)中具有一較高表示係非常典型的。在一視訊攝影機之一典型監測應用(例如，一監視應用)中，一場景將包含人造物體，且藉由該等人造物體，待擷取之一場景將包含筆直線。為此，本發明可尤其與此一監測應用相關。
在圖3中，已應用一失真校正函數。又，影像僅為解釋之目的。 在應用失真校正函數後，已拉直本應為筆直的線，且失真影像中之一變化放大的效應為經校正影像之圖框獲得一枕形形狀。失真校正函數可具有不同複雜度，且取決於(例如)輸入資料，一些或其他失真亦可在失真校正後突顯。
就校正函數而言，一般方法可使用一n次多項式。在下列方程式中，Ru表示一經校正未失真半徑為失真半徑rbd之一函數。常數kn為可在擬合該函數之一程序中推導一曲線之一常數。
R u (r bd ) f =k 0+k 1 r bd +k 2 r bd 2+k 3 r bd 3+k 4 r bd 4+k 5 r bd 5+… [方程式1]
在一簡化方法(其通常視為可接受的)中，除k0、k1及k3外之所有常數設定為零，使得：R u (r bd ) f =k 0+k 1 r bd +k 3 r bd 3 [方程式2]
藉由適當設定座標系統，k0亦可被設定為零。在其他實施例中，可使用其他次多項式，且在其他實施例中，可替代地使用其他函數。
一旦選擇多項式之一適當形式，則可建立一資料庫或一資料編譯。此係由圖4及圖5中之流程圖中之第一步驟例示。來自將校正多項式映射至後續步驟之步驟的虛線意味著指示特性資料的映射及產生一般係執行為一單獨步驟，而不與獲取一影像之後續步驟在時間或甚至空間上接近。可由一攝影機製造商、一透鏡製造商、另一服務提供者、一群組使用者等等提供此資料。(例如)出於容許使用者在一後製程序中完美獲得圖像之目的，一些製造商已在現今提供此資料。資料本身對方法之函數可係重要的，但編譯資料之產生的細節可不是如此重要的。
當針對一特定透鏡或透鏡組合編譯資料(執行映射)時，多項式之常數ki之一組值將與各變焦設置或焦距相關聯。結果為，針對離散之變焦設置或焦距之一有限數量，常數ki將具有一組值；就簡化方程式eq.2而言，為常數k0、k2及k3。當可能時，此等組可表達為函數其等 自身，使得其等針對中間焦距之值亦可經內插。
在一實際情形中，可對於各透鏡編譯資料一次，但亦可對於各類型透鏡或透鏡系統編譯該資料一次。該資料之任何後續使用者可接著下載該資料，及/或該資料可被包含於攝影機系統之一非揮發性記憶體中。
圖4係繪示一第一實施例之一流程圖。第一操作為形成資料40，此已經討論過。在一或多個實施例中，組合資料可採用一函數之形式，此在特定應用中可係有利且有效的。失真校正函數不必係多項式，不過其具有一普遍形式。
在下一步驟42中，獲取一影像且可起始分析，且在此第一實施例中，憑藉識別44失真影像中之長形邊緣來起始該分析，此係由於該等長形邊緣為將在應用失真校正函數後轉換為筆直線之可能候選者。可使用任何現有邊緣偵測演算法來找到邊緣。
在已識別且定位該等邊緣後，多項式(或用於該情況之其他函數)可擬合46該等長形邊緣。亦可以若干不同方式來完成將函數擬合至定位於一影像中之一組點。可使用使用一最小平方方法之一直接擬合及評估，且亦可使用使用一霍夫(Hough)轉換之至參數空間及解法之一轉換。取決於情形，一些擬合方法可比其他擬合方法更合適，且選擇使用哪一擬合方法係熟習此項技術者之一直接操作。當識別多項式時，可在所得常數ki之方面比較結果。雖然可以不必特別強調，但多項式的形式宜與當編譯該資料時使用之多項式的形式相同，以便使擬合結果係可使用的，且添加一引導約束至解法程序。
在多項式擬合至失真影像之彎曲線且已在步驟48中識別一最佳擬合後，常數ki之值可在步驟50中用於與該資料比較。根據該比較，可選擇最佳擬合，且可識別與該特定擬合相關聯之資料。自方法導出之一個輸出可為透鏡系統之當前焦距設置(步驟52)。焦距為可在若干 程序中使用之一性質，孔徑之最佳化在先前技術部分提及。一些進一步實例包含(例如)曝光設置之最佳化、影像穩定(振動及抖動之效應之最小化)及將焦距設置呈現給一使用者以使使用者以任何其他方式利用之純粹能力。
圖5之流程圖繪示一第二實施例，其中更多應用一全局視圖。又，獲取一場景之一影像(步驟42)，該影像顯示一失真(諸如一桶形失真)。選擇準則包括一迭代程序，其本身類似於先前描述之選擇準則，但以一更直接方式使用資料編譯中儲存之失真校正函數。迭代程序包括針對失真影像上之一特定焦距應用一失真校正函數(步驟54)。已經「盲目」校正之經校正影像可仍失真，且有可能失真。因此，下一行動為在步驟56中評估校正影像。在一個實例中，執行一筆直邊緣偵測，且在其他實例中，可使用已提及之技術之一者。可再次提及，用於描述特定透鏡及其等之各種焦點設置之失真之多項式或轉換函數可係且通常係已知的。使用此輸入進一步作為一約束且有效限制解法可用之空間可進一步加速一分析。
若使用一筆直邊緣偵測，則推導校正影像中筆直邊緣量之一量測，而實現影像之間的比較。一個假定可為筆直邊緣量愈高，校正愈佳。在一後續步驟中，應用另一焦距之另一失真校正函數，且在筆直線偵測後，推導校正影像中之筆直線量之新的量測。新的值與先前值(或若干先前值)比較且可推導校正是否變更佳或變更糟。接著，迭代程序直至達成一最佳擬合(見步驟58)。可使用若干最佳演算法，已提及該等演算法之一些。在所提及之所有及任何實施例中，可對一影像之部分而非整個影像執行評估。程序中事件之順序可在相關實施例中修改，且替代地進行比較作為迭代程序中之一步驟，可在已應用所有可用失真函數之後執行該比較，此後選擇對應於在一資料組中找到一極值(最大值或最小值)。在步驟52中輸出將仍為焦距設置之一值。
當僅評估影像之部分而非整個影像時，可藉由影像分析使用者選擇或識別此等部分。一實例可為若一物體已識別為具有筆直邊緣之一物體(諸如一建築物)，則其可經選擇為待使用之部分之一者，而若一物體經識別為不希望其具有筆直邊緣之一物體(諸如一人)，則其可從待評估之部分移除。此外，影像之各種部分可在評估中給定不同權數。一個實例可為由於失真效應將隨著與光軸相距之距離增加，故進一步遠離光軸之邊緣可給定一較大權數。
又，輸出可為特定透鏡或透鏡系統之當前焦距設置之一值。
在一替代方法(其可經定義為一第三實施例)中，僅對局部長形邊緣執行全局最佳化。此一實施例將意味著，在第一實施例中，當已偵測長形邊緣時，應用第二實施例之選擇準則。因此，在一迭代最佳程序中，找到最佳擬合多項式且在迭代程序之各步驟中，量化筆直線之「數量」。可認為可使用其他最佳化程序或擬合程序。
可應用本發明之實施例之任一者至具有一變焦透鏡或透鏡系統之一成像系統。該等實施例尤其有助於校準或識別變焦透鏡系統之當前焦距設置。同時，至少在編譯資料及其使用之約束內識別最佳失真校正。
在一監測系統中，根據本發明之一方法可係有用的，尤其當所使用之透鏡系統具有包含一變焦透鏡或一變焦距透鏡(其中無論如何不追蹤當前設置)之一類型時。針對此一監測系統，可在藉由一操作者請求時或作為一起始或校準程序中之一步驟應用該方法。即使可能，但該方法無需或無益持續運行。已識別一焦距設置及一最佳失真校正，且一新的識別不係必要的，直至發生一改變。
此外，儘管已遍及全文使用「變焦」、「變焦設置」、「焦距」及「焦距設置」等等，但來自該方法之輸出同樣可為另一量測或參數，透過該量測或參數可推導附名參數。
若干方法可用來推導最有代表性之失真校正函數，且行動順序可不同於關於該等實施例所呈現之順序。
在此背景內容中，應用至所有實施例之一一般注釋可為編譯資料不必含有該等失真校正函數其等自身。其可替代地含有繼而可用於識別該失真校正函數之資訊。一個實例可為該資料包含藉由該失真校正函數使用之任何常數，而失真校正函數之基本形式儲存於另一處。從一實際立場而言，此無關緊要，不過從最佳資訊邏輯之觀點而言，在不同情形中可使用不同概念。本發明在此方面不需要任何顯示以便為可應用的。

Claims (11)

  1. 一種用於判定經安裝至一攝影機之一變焦透鏡(zoom lens)之一當前焦距設置(current focal-length setting)之方法，該方法包括：透過該透鏡來擷取一場景之一影像，該透鏡將失真(distortion)引入至該經擷取影像，藉由一邊緣偵測演算法來識別該影像中之邊緣，識別描述該等經識別邊緣之至少一小部分的函數，比較該等經識別函數或該等經識別函數之一選擇及/或組合與該透鏡之資料編譯(data compilation)，其中該資料編譯包括將一失真校正函數與該透鏡之數個焦距設置相關的轉換資料，藉由使用該資料編譯來識別與該等經識別函數或該等經識別函數之該選擇及/或該組合相關之一焦距設置。
  2. 如請求項1之方法，其中識別函數之該步驟係對該失真影像中經識別且同時具有一失真格式的邊緣執行。
  3. 如請求項1或2之方法，其中識別函數之該步驟係基於該轉換資訊中可用之該等失真校正函數的擬合。
  4. 如請求項1或2之方法，其中識別函數之該步驟係基於該轉換資訊中可用之該等失真校正函數的擬合，該步驟包括將失真校正函數應用於該失真影像及其部分上，評估該影像或其部分中之筆直線數量，識別導致筆直線之該最大數量的失真校正函數，識別對應於該經識別失真校正函數之該焦距設置。
  5. 如請求項3之方法，其中僅對該等經識別邊緣或其等之一子選擇執行識別函數之該步驟。
  6. 如請求項1或2之方法，其中該失真校正函數為一5次或更小次多項式。
  7. 如請求項6之方法，其中該失真校正函數為一4次或更小次多項式。
  8. 如請求項6之方法，其中該失真校正函數為一3次、2次或1次多項式。
  9. 如請求項1或2之方法，其中識別函數之該步驟利用一迭代數學最佳化技術。
  10. 如請求項1或2之方法，其中該資料編譯包括與該透鏡之焦距設置相關之多項式之一映射。
  11. 一種用於執行如請求項1之方法之攝影機，該攝影機包括一影像處理器，其中該處理器經組態以藉由應用邊緣偵測演算法(edge-detection algorithms)來識別一經獲取影像中之邊緣，且識別描述該等經識別邊緣之至少一小部分的函數，該攝影機進一步包括含有關於將一失真校正函數(distortion-correction function)與安裝至該攝影機之一變焦透鏡之數個焦距設置相關之轉換資料之一資料編譯之一儲存區域，且經組態以藉由使用該資料編譯及該等經識別函數或該等經識別函數之一選擇及/或組合來識別與該等經識別函數或該等經識別函數之該選擇及/或該組合相關之該變焦透鏡一當前焦距設置。
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