[发明专利]半自动3D立体像差光标有效
申请号: | 201210098881.6 | 申请日: | 2012-04-06 |
公开(公告)号: | CN102821299A | 公开(公告)日: | 2012-12-12 |
发明(设计)人: | D.G.贝克;L.戈皮尚卡 | 申请(专利权)人: | 特克特朗尼克公司 |
主分类号: | H04N17/00 | 分类号: | H04N17/00;H04N17/02;H04N13/00 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 马永利;卢江 |
地址: | 美国俄*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 半自动 立体 光标 | ||
技术领域
本发明涉及视频测试和测量仪器,并且更特别地涉及用于三维(3D)图像的像差(disparity)测量。
背景技术
相关申请的交叉引用
本申请要求2011年4月8日提交的标题为“SEMI-AUTOMATIC 3D STEREOSCOPIC DISPARITY CURSOR”的美国临时专利申请No. 61/473,396的权益,其被结合在此以作参考。
现有技术的立体3D测量方法利用下列方法中的一种或多种来确定左(L)与右(R)眼图像的对应图像片段之间的水平偏移(也被称作“像差”或“像素偏移”):
1)找到同时在L和R图像中的对应图像分量,并且测量与图像的任一边缘的水平位置的像素的差。所得到的差就是像素像差。
2)利用第一水平可调节垂直线来标记一个图像(L或R)上的图像片段,并且然后利用第二水平可调节垂直线来标记另一图像中的对应图像片段。读出于是指示每条垂直线的水平偏移的差以作为像差。
可以通过下列方法中的一种或多种来增强对于上述方法的使用,以把L和R图像组合成单个图像以允许如上面的方法中那样但是仅仅利用单个图像来测量像差:
1)把两个图像相减(L-R或R-L)以产生差图像,其中像差和边缘强度产生非零差以更容易地识别出用于像差测量的图像片段。
2)把所述图像相加(或者原样相加,或者利用边缘增强或检测)以产生双图像,以便更容易地识别出用于像差测量的图像片段。
3)如在立体影像(anaglyph)3D中那样将L和R图像伪色化以产生L和R的叠加图像,其中彩色边纹由于像差而更容易标识出图像片段偏移。
发明内容
本发明的实施例提供用于容易地测量处于测试中的3D图像的所选区域内的像差的“像差光标”。在操作中,用户利用鼠标、键盘、或其他用户接口设备将限定像差光标的窗口放置在处于测试中的3D图像的所选区域之上。随后自动地计算在所述窗口内包含的图像片段的平均像差值,并且将其报告给用户。
当结合所附权利要求书和附图阅读时,本发明的目的、优点、以及其他新颖特征通过下面的详细描述而变得显而易见。
附图说明
图1描绘根据本发明一个实施例的具有像差光标的视频测试和测量仪器的第一显示视图。
图2描绘根据本发明一个实施例的具有像差光标的视频测试和测量仪器的第二显示视图。
图3描绘根据本发明一个实施例的具有像差光标的视频测试和测量仪器的第三显示视图。
图4描绘附录中的左图像,其中光标在盒子上。
图5描绘附录中的右图像,其中光标在盒子上。
图6描绘对应于每种偏移方法的作为偏移值(像差)的函数的累计值的曲线图。
图7描绘利用最佳偏移的差窗口的左-右的绝对值,其中Dx=-11。
具体实施方式
本发明的实施例提供用于容易地测量处于测试中的3D图像的所选区域内的像差的“像差光标”。在操作中,用户利用鼠标、键盘、或其他用户接口设备将限定像差光标的窗口放置在处于测试中的3D图像的所选区域之上。随后自动地计算在所述窗口内包含的图像片段的平均像差值,并且将其报告给用户。可以以各种方式报告平均像差,例如通过将其显示在数值读出中,通过改变像差光标的外观(下面将更详细地描述)等等。可以用像素或其他单位来报告平均像差。这于是实现了对于局部化像差的半自动测量,从而用户通过视觉的方式选择将要测量的立体图像对的图像片段或分量。
在一些实施例中,像差光标的外观被改变以提供窗口内的平均像差的视觉指示。举例来说,可以用指示平均像差值的颜色来填充所述窗口。
在一些实施例中,像差光标的外观被改变以提供平均像差值的估计的质量的视觉指示。举例来说,可以用表示经偏移的L和R图像的差的绝对值的图像来填充所述窗口,从而提供最优偏移的估计的良好程度的指示(下面将更详细地描述)。
在一些实施例中,像差光标被覆盖在作为L与R的组合的单个图像上,其中该单个图像例如是通过上面讨论的方法之一产生的。在其他实施例中,使用两个完全相同的像差光标(一个在L图像上,并且一个在R图像上),以共同定位将在其中测量像差的所期望的图像片段。
可以以各种方式计算平均像差。在一些实施例中,通过把由像差光标限定的左图像和右图像相对于彼此偏移直到这两个图像之间的差被最小化来确定平均像差值。下面是这样的搜索算法的实例:
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