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[發明專利]半自動3D立體像差光標有效

專利信息
申請號: 201210098881.6 申請日: 2012-04-06
公開(公告)號: CN102821299A 公開(公告)日: 2012-12-12
發明(設計)人: D.G.貝克;L.戈皮尚卡 申請(專利權)人: 特克特朗尼克公司
主分類號: H04N17/00 分類號: H04N17/00;H04N17/02;H04N13/00
代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 馬永利;盧江
地址: 美國俄*** 國省代碼: 美國;US
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 半自動 立體 光標
【說明書】:

技術領域

本發明涉及視頻測試和測量儀器,并且更特別地涉及用于三維(3D)圖像的像差(disparity)測量。?

背景技術

相關申請的交叉引用?

本申請要求2011年4月8日提交的標題為“SEMI-AUTOMATIC?3D?STEREOSCOPIC?DISPARITY?CURSOR”的美國臨時專利申請No.?61/473,396的權益,其被結合在此以作參考。

現有技術的立體3D測量方法利用下列方法中的一種或多種來確定左(L)與右(R)眼圖像的對應圖像片段之間的水平偏移(也被稱作“像差”或“像素偏移”):?

1)找到同時在L和R圖像中的對應圖像分量,并且測量與圖像的任一邊緣的水平位置的像素的差。所得到的差就是像素像差。

2)利用第一水平可調節垂直線來標記一個圖像(L或R)上的圖像片段,并且然后利用第二水平可調節垂直線來標記另一圖像中的對應圖像片段。讀出于是指示每條垂直線的水平偏移的差以作為像差。?

可以通過下列方法中的一種或多種來增強對于上述方法的使用,以把L和R圖像組合成單個圖像以允許如上面的方法中那樣但是僅僅利用單個圖像來測量像差:?

1)把兩個圖像相減(L-R或R-L)以產生差圖像,其中像差和邊緣強度產生非零差以更容易地識別出用于像差測量的圖像片段。

2)把所述圖像相加(或者原樣相加,或者利用邊緣增強或檢測)以產生雙圖像,以便更容易地識別出用于像差測量的圖像片段。?

3)如在立體影像(anaglyph)3D中那樣將L和R圖像偽色化以產生L和R的疊加圖像,其中彩色邊紋由于像差而更容易標識出圖像片段偏移。?

發明內容

本發明的實施例提供用于容易地測量處于測試中的3D圖像的所選區域內的像差的“像差光標”。在操作中,用戶利用鼠標、鍵盤、或其他用戶接口設備將限定像差光標的窗口放置在處于測試中的3D圖像的所選區域之上。隨后自動地計算在所述窗口內包含的圖像片段的平均像差值,并且將其報告給用戶。?

當結合所附權利要求書和附圖閱讀時,本發明的目的、優點、以及其他新穎特征通過下面的詳細描述而變得顯而易見。?

附圖說明

圖1描繪根據本發明一個實施例的具有像差光標的視頻測試和測量儀器的第一顯示視圖。?

圖2描繪根據本發明一個實施例的具有像差光標的視頻測試和測量儀器的第二顯示視圖。?

圖3描繪根據本發明一個實施例的具有像差光標的視頻測試和測量儀器的第三顯示視圖。?

圖4描繪附錄中的左圖像,其中光標在盒子上。

圖5描繪附錄中的右圖像,其中光標在盒子上。

圖6描繪對應于每種偏移方法的作為偏移值(像差)的函數的累計值的曲線圖。

圖7描繪利用最佳偏移的差窗口的左-右的絕對值,其中Dx=-11。

具體實施方式

本發明的實施例提供用于容易地測量處于測試中的3D圖像的所選區域內的像差的“像差光標”。在操作中,用戶利用鼠標、鍵盤、或其他用戶接口設備將限定像差光標的窗口放置在處于測試中的3D圖像的所選區域之上。隨后自動地計算在所述窗口內包含的圖像片段的平均像差值,并且將其報告給用戶??梢砸愿鞣N方式報告平均像差,例如通過將其顯示在數值讀出中,通過改變像差光標的外觀(下面將更詳細地描述)等等??梢杂孟袼鼗蚱渌麊挝粊韴蟾嫫骄癫睢_@于是實現了對于局部化像差的半自動測量,從而用戶通過視覺的方式選擇將要測量的立體圖像對的圖像片段或分量。?

在一些實施例中,像差光標的外觀被改變以提供窗口內的平均像差的視覺指示。舉例來說,可以用指示平均像差值的顏色來填充所述窗口。?

在一些實施例中,像差光標的外觀被改變以提供平均像差值的估計的質量的視覺指示。舉例來說,可以用表示經偏移的L和R圖像的差的絕對值的圖像來填充所述窗口,從而提供最優偏移的估計的良好程度的指示(下面將更詳細地描述)。?

在一些實施例中,像差光標被覆蓋在作為L與R的組合的單個圖像上,其中該單個圖像例如是通過上面討論的方法之一產生的。在其他實施例中,使用兩個完全相同的像差光標(一個在L圖像上,并且一個在R圖像上),以共同定位將在其中測量像差的所期望的圖像片段。?

可以以各種方式計算平均像差。在一些實施例中,通過把由像差光標限定的左圖像和右圖像相對于彼此偏移直到這兩個圖像之間的差被最小化來確定平均像差值。下面是這樣的搜索算法的實例:?

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