影像处理方法【专利摘要】本发明提供一种影像处理方法，适用于一图像处理器。影像处理方法包括：接收一图像，其中图像为一第一矩形，第一矩形中包括多个像素，并且图像中的像素是由具有一位元深度的多个影像数据值所表示；使用一既定位元数量对像素的一影像数据值进行累加，以对图像中的每一像素进行一积分运算，其中既定位元数量小于log2(W×H×2k)个位元，其中W为第一矩形的宽，H为第一矩形的高，并且k为位元深度；以及通过积分运算，获得像素的多个积分值，其中积分值中的至少一个为至少一溢位值；将积分值储存于一易失性存储器中，以建构图像的一积分图像。【专利说明】影像处理方法
技术领域：
[0001]本发明涉及一种影像处理方法；特别涉及一种关于影像积分的影像处理方法。【
背景技术：
】[0002]近年来，各种消费型电子装置变得越来越高阶且功能也越来越多样化。举例来说，类似如笔记本电脑、手机或平板电脑等手持式装置可以具备电信通信能力、收发电子邮件、维持社群网络、通信录管理、媒体播放、以及其他各式各样的功能与应用。由于这些装置的多样功能，也使得这些装置成为人们的生活必需品之一，使用者在电子装置上进行从单纯的电话通信到在网络上进行各种社群活动及商业交易等活动。[0003]愈来愈多的影像处理装置应用在小型的嵌入式系统上，其中在某些影像处理中会需要影像积分的计算。影像积分可减少运算所需要的时间。然而，如何更佳化影像积分的运算为影像处理中一个重要的课题。【
发明内容】[0004]本发明所提供的影像处理方法，可以产生较小的积分影像，并且根据较小的积分影像计算感兴趣区域内影像数据值的总和。[0005]本发明提供一种影像处理方法，适用于一图像处理器。影像处理方法包括：接收一图像，其中图像为一第一矩形，第一矩形中包括多个像素，并且图像中的像素是由具有一位元深度的多个影像数据值所表示；使用一既定位元数量对像素的一影像数据值进行累加，以对图像中的每一像素进行一积分运算，其中既定位元数量小于l〇g2(WXHX2k)个位元，其中W为第一矩形的宽，Η为第一矩形的高，并且k为位元深度；以及通过积分运算，获得像素的多个积分值，其中积分值中的至少一个为至少一溢位值；将积分值储存于一易失性存储器中，以建构图像的一积分图像。[0006]在一实施例中，影像处理方法还包括根据一感兴趣区域的大小，决定既定位元数量。在一实施利中，既定位元数量为l〇g2(MXNX2k)个位元，其中感兴趣区域为一第二矩形，Μ为第二矩形的宽，N为第二矩形的高，并且k为位元深度。积分图像所需要的存储器空间为WXHXlog2(MXNX2k)个位元。值得注意的是，积分运算是自像素中的一第一像素，对像素的多个灰阶值进行累加，其中第一像素位于第一矩形的一角上。[0007]本发明亦提供一种影像处理方法，适用于一图像处理器。影像处理方法包括：根据一计算命令，决定相应于一感兴趣区域在一图像中的一位置，并且根据位置自图像的多个像素中选取一第一像素、一第二像素、一第三像素、一第四像素以及一第五像素，其中图像为一第一矩形，第一矩形中包括像素，每一像素具有一位元深度，第一像素位于第一矩形的一角上，感兴趣区域为一第二矩形；通过图像的一积分图像，计算C-B-D+A，其中积分图像包括像素的多个积分值，A为第二像素的积分值，B为第三像素的积分值，C为第四像素的积分值，并且D为第五像素的积分值；当C-B-D+A<0时，决定感兴趣区域的一灰阶值总和为C-B-D+A+2k\其中k'为一既定位元数量；以及当C-B-D+A>0时，决定感兴趣区域的灰阶值总和为C-B-D+A。[0008]其中，第二像素的积分值相应于一第三矩形、第三像素的积分值相应于一第四矩形、第四像素的积分值相应于一第五矩形以及第五像素的积分值相应于一第六矩形。第一像素以及第四像素位于第五矩形的两对角，第四像素位于第二矩形的一角，第五矩形涵盖第二矩形、第三矩形、第四矩形以及第六矩形，第三矩形、第四矩形以及第六矩形在第二矩形的外，并且第三矩形是第四矩形以及第六矩形的交集。[0009]在一实施例中，获得积分图像的步骤包括：使用既定位元数量对像素的一影像数据值进行累加，以对图像中的每一像素进行一积分运算，其中既定位元数量小于log2(WXHX2k)个位元，其中W为第一矩形的宽，Η为第一矩形的高，并且k为位元深度；通过积分运算，获得像素的积分值，其中积分值中的至少一个为至少一溢位值；将积分值储存于一易失性存储器中，以建构图像的积分图像。【附图说明】[0010]图1是本发明的一种实施例的影像处理装置的方块图。[0011]图2是本发明的一种实施例的图像的示意图。[0012]图3是本发明的一种实施例的积分图像的示意图。[0013]图4是本发明的一种实施例的积分运算的示意图。[0014]图5是本发明的一种实施例的影像处理方法的流程图。[0015]图6是本发明的另一种实施例的影像处理方法的流程图。[0016]附图标记说明：[0017]100影像处理装置[0018]102图像处理器[0019]104易失性存储器[0020]106非易失性存储器[0021]F0图像[0022]IF0积分图像[0023]Pl_l~PH_W像素[0024]W、Μ宽[0025]Η、Ν高[0026]P0~P4、PA、PB、PC、PDA[0027]R0I感兴趣区域[0028]S500~S506、S600-S608步骤【具体实施方式】[0029]以下将详细讨论本发明各种实施例的装置及使用方法。然而值得注意的是，本发明所提供的许多可行的发明概念可实施在各种特定范围中。这些特定实施例仅用于举例说明本发明的装置及使用方法，但非用于限定本发明的范围。[0030]图1是本发明的一种实施例的影像处理装置的方块图。本领域技术人员也可将影像处理装置100实施于一电脑系统架构（configuration)上，例如，数码相机、监视器、摄影机、手持式设备（hand-helddevices)、便携式设备（portabledevices)、个人数字助理(personaldigitalassistant;PDA)多处理器系统、以微处理器为基础或可编程的消费性电子产品（microprocessor-basedorprogrammableconsumerelectronics)以及类似的设备。影像处理装置100包括一图像处理器102、一易失性存储器104以及一非易失性存储器106〇[0031]图像处理器102可包含一单一图像处理单元（graphics-processingunit;GPU)或者是关联于平行运算环境（parallelprocessingenvironment)的多个平行处理单元。图像处理器102用以接收一图像F0,并且用以对所接收的图像F0进行影像处理。换言之，图像处理器102用以执行本发明所公开的影像处理方法。[0032]易失性存储器104可为动态存取存储器（randomaccessmemory;RAM)。非易失性存储器106可为只读存储器（readonlymemory;R0M)或者快闪存储器（flashR0M)〇非易失性存储器106用以储存可供图像处理器102执行的程序模块。一般而言，程序模块包含例程（routines)、程序（program)、对象（object)、元件（component)或网络服务（WebService)等。易失性存储器104可用以暂存图像处理器102所需要执行的程序模块或者参数，以提供给图像处理器102进行快速存取。[0033]值得注意的是，在一实施例中，影像处理装置100是设置于一数码相机、一监视器、一摄影机或者一电脑装置中，用以对所获取或者所接收的图像F0进行影像辨识。另外，在影像辨识的程序中，图像处理器102更用以根据所接收的图像F0,建构一积分图像IF0，并且将积分图像IF0储存于易失性存储器104。图像处理器102可根据储存于易失性存储器104中的积分图像IF0,对图像F0进行辨识。[0034]图2是本发明的一种实施例的图像的示意图。图像R)为一第一矩形，第一矩形中包括多个像素Pl_l~PH_W，并且每一像素Pl_l~PH_W具有一位元深度，其中W为第一矩形的宽，Η为第一矩形的高，并且k为位元深度。换言之，第一矩形是像素Pl_l~PH_W所构成的矩阵形，第一矩形的宽上有W个像素，第一矩形的高上有Η个像素，并且用以表示像素Pl_l~PH_W的每一影像数据值具有k个位元。值得注意的是，在一实施例中，影像数据值可为灰阶值，但本发明不限于此。在其他实施例中，影像数据值亦可为亮度值（Intensity)等其他数据。[0035]图3是本发明的一种实施例的积分图像的示意图。在图3的实施例中，图像R)(第一矩形）中包括多个像素Pl_l~P3_6,其中图像F0(第一矩形）的宽为6,图像F0(第一矩形）的高为3,并且k为位元深度。换言之，图像F0(第一矩形）是像素Pl_l~P3_6所构成的矩阵形，图像F0(第一矩形）的宽上有6个像素，图像F0(第一矩形）的高上有3个像素，但本发明不限于此。在其一实施例中，图像(第一矩形）的高以及宽可为任一有理数。举例而言，图像(第一矩形）的高以及宽可为1024、600、1280、720等等。换言之，图像(第一矩形）的高以及宽相应于图像F0的解析度。在本实施例中，图像F0的像素Pl_l~P3_6的灰阶值（影像数据值）分别为2、1、2、3、4、3、3、2、1、2、2、3、4、2、1、1、1、2。[0036]图像处理器102用以自像素Pl_l~P3_6中的一第一像素，对像素Pl_l~P3_6的多个灰阶值（影像数据值）进行累加，以对图像Η)中的每一像素Pl_l~P3_6进行一积分运算。值得注意的是，第一像素位于第一矩形的一角上。在本实施例中，位于第一矩形的角上的像素为Pl_l、Pl_6、P3_l以及P3_6。图像处理器102选择像素Pl_l、Pl_6、P3_l以及P3_6中的一个为第一像素。在本实施例中，图像处理器102选择像素Pl_l为第一像素，但本发明不限于此。在其他实施例中，图像处理器102亦可选择像素P1_6、P3_1或者P3_6为第一像素。如图3所示的积分图像IF0,图像处理器102对图像F0中的每一像素Pl_l~P3_6进行积分运算，以产生图像F0的积分图像IF0。详细而言，图像处理器102将图像F0中的第一像素Pl_l原本的灰阶值作为积分图像IF0中第一像素Pl_l的积分值，因此第一像素Pl_l的积分值为2。接着，图像处理器102将第一像素Pl_l以及像素Pl_2的灰阶值相加，以获得积分图像IH)中的像素Pl_2的积分值。因此，积分图像IF0中的像素Pl_2的积分值为2+1=3。接着，图像处理器102将第一像素Pl_l、像素Pl_2以及像素Pl_3的灰阶值相加，以获得积分图像IF0中的像素Pl_3的积分值。因此，积分图像IF0中的像素Pl_3的积分值为2+1+2=5。接着，图像处理器102将第一像素Pl_l、像素Pl_2、像素Pl_3以及Pl_4的灰阶值相加，以获得积分图像IF0中的像素Pl_4的积分值。因此，积分图像IF0中的像素Pl_4的积分值为2+1+2+3=8。接着，图像处理器102将第一像素Pl_l、像素Pl_2、像素Pl_3、像素Pl_4以及像素Pl_5的灰阶值相加，以获得积分图像IF0中的像素Pl_5的积分值。因此，积分图像IF0中的像素Pl_5的积分值为2+1+2+3+4=12。接着，图像处理器102将第一像素Pl_l、像素Pl_2、像素Pl_3、像素Pl_4、像素Pl_5以及像素Pl_6的灰阶值相加，以获得积分图像IF0中的像素Pl_6的积分值。因此，积分图像IF0中的像素Pl_6的积分值为2+1+2+3+4+3=15。接着，图像处理器102将第一像素Pl_l以及像素P2_l的灰阶值相加，以获得积分图像IF0中的像素P2_l的积分值。因此，积分图像IF0中的像素P2_l的积分值为2+3=5。接着，图像处理器102将第一像素Pl_l、像素Pl_2、像素P2_l以及像素P2_2的灰阶值相加，以获得积分图像IF0中的像素P2_2的积分值。因此，积分图像IH)中的像素P2_2的积分值为2+3+1+2=8,依此类推。换言之，图像处理器102将一特定像素本身的灰阶值以及特定像素上方与左方的像素的灰阶值相加，以获得特定像素的积分值。另外，图像处理器102将所获得的积分值依序储存于易失性存储器104中，以建构图像F0的积分图像IF0。[0037]根据上述的积分运算，每一积分值所需要的存储器容量为log2(WXHX2k)个位元。换言之，积分图像正0所需要的存储器容量为1\欣1〇&(1\欣21〇个位元。然而，存储器容量关系到产品的成本以及装置大小，甚至于计算速度。[0038]因此，在本发明的另一实施例中，积分图像IF0所需要的存储器容量可小于WXHXlog2(WXHX2k)个位元。换言之，每一积分值所需要的存储器容量小于log2(WXHX2k)个位元。然而，当每一积分值所需要的存储器容量小于log2(WXHX2k)个位元时，积分运算可能会产生溢位。本发明亦提供如何克服溢位值的方法。[0039]详细而言，图像处理器102是使用一既定位元数量对像素Pl_l~PH_W的影像数据值（灰阶值）进行累加，以对图像中的每一像素Pl_l~PH_W进行积分运算，其中既定位元数量小于l〇g2(WXHX2k)个位元。图像处理器102通过积分运算，可获得像素Pl_l~PH_W的多个积分值。然而，当图像处理器102使用小于log2(WXHX2k)个位元的既定位元数量进行积分运算时，某些像素会在积分运算中发生溢位（arithmeticoverflow)。因此，其中积分图像IR)中的积分值中的至少一个为溢位值。举例而言，既定位元数量为k'，一特定像素在积分运算过程中发生溢位NX次，并且特定像素在积分图像IF0中所储存的积分值为X。特定像素在积分图像IF0中所储存的积分值则为溢位值。特定像素的正确积分值为X+NxX2k，〇[0040]在一实施例中，图像处理器102是根据感兴趣区域ROI的大小，决定既定位元数量。详细而言，影像处理装置100是用以辨识图像F0中的至少一特定对象，例如人脸、车牌、条码等等，但本发明不限于此。因此，影像处理装置100的感兴趣区域R0I具有一固定大小。举例而言，当特定对象为人脸时，感兴趣区域R0I的大小则为侦测人脸所使用的矩型特征大小。当特定对象为车牌时，感兴趣区域R0I的大小则为辨识车牌号码所使用的矩型特征大小，但本发明不限于此。在本发明中，感兴趣区域R0I为一具有固定大小的第二矩形，其中Μ为第二矩形的宽，N为第二矩形的高。换言之，在感兴趣区域R0I(第二矩形）的宽上有Μ个像素，在感兴趣区域R0I(第二矩形）的高上有Ν个像素。在一实施例中，图像处理器102是根据感兴趣区域R0I的大小，决定既定位元数量为log2(MXNX2k)个位元。换言之，在具有WXH个像素的图像F0中的每一像素Pl_l~PH_W*需要的存储器容量为log2(MXNX2k)个位元，并且积分图像IR)所需要的存储器空间为WXHXlog2(MXNX2k)个位元。[0041]值得注意的是，在建构完积分图像IF0后，图像处理器102根据计算命令通过积分图像正〇计算感兴趣区域R0I中的影像数据值的总和。值得注意的是，计算命令可为图像处理器102所产生或者图像处理器102自其他装置所接收的命令。当图像处理器102接收到计算命令时，图像处理器102根据计算命令，决定相应于感兴趣区域R0I的第二矩形在图像F0中的一位置，并且根据位置自像素中选取一第二像素、一第三像素、一第四像素以及一第五像素。接着，图像处理器102通过积分图像IF0,计算C-B-D+A，其中A为积分图像IR)中相应于第二像素的积分值，B为积分图像IF0中相应于第三像素的积分值，C为积分图像IF0中相应于第四像素的积分值，并且D为积分图像IF0中相应于第五像素的积分值。值得注意的是，第二像素的积分值相应于一第三矩形、第三像素的积分值相应于一第四矩形、第四像素的积分值相应于一第五矩形以及第五像素的积分值相应于一第六矩形。第一像素以及第四像素位于第五矩形的两对角，第四像素位于第二矩形的一角，第五矩形涵盖第二矩形、第三矩形、第四矩形以及第六矩形，第三矩形、第四矩形以及第六矩形在第二矩形之外，并且第三矩形是第四矩形以及第六矩形的交集。当C-B-D+A<0时，图像处理器102决定感兴趣区域R0I的一影像数据值总和（灰阶值总和）为C-B-D+A+，，其中k'为既定位元数量。换言之，k'为log2(MXNX2k)。当C-B-D+A>0时，图像处理器102决定感兴趣区域R0I的影像数据值总和（灰阶值总和）为C-B-D+A。[0042]图4是本发明的一种实施例的积分运算的示意图。在图4中，感兴趣区域R0I(第二矩形）的宽（M)为3,感兴趣区域R0I(第二矩形）的高（N)为3,计算命令指示感兴趣区域R0I的第二矩形是位于由点PA、PB、PC以及ro所构成的矩形上，但本发明不限于此。在本实施例中，当图像处理器102接收到计算命令时，图像处理器102根据计算命令，决定相应于感兴趣区域R0I的第二矩形在图像中的一位置在点？六、？8、？(：、1^所构成的矩形面积上。如图所示，通过感兴趣区域R0I的点PA、PB、PC、PD，图像F0可被分割为六个矩形。第一矩形为图像F0。第二矩形（感兴趣区域R0I)是由点？六18、？(：、1^所构成的。第三矩形是由点？〇、？1、？六、？3所构成的。第四矩形是由点？0、？2、？8、？3所构成的。第五矩形是由点P0、P2、PC、P4所构成的。第六矩形是由点P0、PI、PD、P4所构成的。[0043]值得注意的是，感兴趣区域R0I中所有像素的影像数据值总和（灰阶值总和）为C-B-D+A，其中C为第五矩形中的所有像素的影像数据值总和（灰阶值总和），B为第四矩形中的所有像素的影像数据值总和（灰阶值总和），D为第六矩形中的所有像素的影像数据值总和（灰阶值总和），并且A为第三矩形中的所有像素的影像数据值总和（灰阶值总和）。因此，图像处理器102根据感兴趣区域ROI的位置自像素中选取第二像素P2_2、第三像素P2_5、第四像素P5_5以及第五像素P5_2。图像处理器102将积分图像IF0中第二像素P2_2的积分值作为A、将积分图像IF0中第三像素P2_5的积分值作为B、将积分图像IF0中第四像素P5_5的积分值做为C，以及将积分图像IF0中第五像素P5_2的积分值作为D。接着，图像处理器102自积分图像IF0中读取第二像素P2_2、第三像素P2_5、第四像素P5_5以及第五像素P5_2的积分值。值得注意的是，第二像素P2_2的积分值是由点P0、Pl、PA、P3所构成的第三矩形中所有像素Pl_l、Pl_2、P2_l、P2_2的灰阶值的总和A。第三像素P2_5的积分值是由点P〇、P2、PB、P3所构成的第四矩形中所有像素Pl_l、Pl_2、Pl_3、Pl_4、Pl_5、P2_1、P2_2、P2_3、P2_4、P2_5的灰阶值的总和B。第四像素P5_5是由点P0、P2、PC、P4所构成的第五矩形中所有像素P1_1、P1_2、P1_3、P1_4、P1_5、P2_1、P2_2、P2_3、P2_4、P2_5、P3_1、P3_2、P3_3、P3_4、P4_5、P4_l、P4_2、P4_3、P4_4、P4_5、P5_l、P5_2、P5_3、P5_4、P5_5的灰阶值的总和C。第五像素P5_2是由点P0、Pl、PD、P4所构成的第六矩形中所有像素Pl_l、Pl_2、P2_l、P2_2、P3_l、P3_2、P4_l、P4_2、P5_l、P5_2的灰阶值的总和D。值得注意的是，如图4所示，第一像素Pl_l以及第四像素P5_5位于第五矩形的两对角，第四像素位P5_5于第二矩形的一角，第五矩形涵盖第二矩形、第三矩形、第四矩形以及第六矩形，第三矩形、第四矩形以及第六矩形在第二矩形之外，并且第三矩形是第四矩形以及第六矩形的交集。[0044]接着，图像处理器102通过自积分图像IF0所读取的积分值A、B、C、D，计算C-B-D+A。当C-B-D+A<0时，图像处理器102决定感兴趣区域R0I的一灰阶值总和为C-B-D+A+2k\其中k'为既定位元数量。当C-B-D+A>0时，图像处理器102决定感兴趣区域R0I的灰阶值总和为C-B-D+A。[0045]详细而言，既定位元数量为k'，并且k'为log2(MXNX2k)，其中Μ为感兴趣区域R0I的宽，Ν为感兴趣区域R0I的高，Κ为影像数据值的位元深度。换言之，图像F0中的每一像素PW_H的积分值所需要的存储器空间为log2(MXNX2k)个像素值。在上述状况以及图4的参考下，可获得：[0046]A，=NaX2k'+A…··公式（1)[0047]b，=NbX2K'+b…··公式（2)[0048]C，=NcX2K'+0.··公式（3)[0049]d，=NdX2K'+d…··公式（4)[0050]其中，A'为在存储器足够不会产生溢位的状况下，由点P0、Pl、PA、P3所构成的第三矩形中所有像素的灰阶值的总和。凡为第三矩形中的像素进行积分运算时，所发生的溢位次数。A为在存储器缩减后可能产生溢位的状况下，第三矩形中所有像素的灰阶值的总和。b'为在存储器足够不会产生溢位的状况下，由点？1、？218、?4所构成的一第七矩形中所有像素的灰阶值的总和。Nb为第七矩形中的像素进行积分运算时，所发生的溢位次数。b为在存储器缩减后可能产生溢位的状况下，第七矩形中所有像素的灰阶值的总和。C'为在存储器足够不会产生溢位的状况下，由点P〇、P2、PC、P4所构成的第五矩形中所有像素的灰阶值的总和。乂为第五矩形中的像素进行积分运算时，所发生的溢位次数。C为在存储器缩减后可能产生溢位的状况下，第五矩形中所有像素的灰阶值的总和。d'为在存储器足够不会产生溢位的状况下，由点P3、PA、PD、P4所构成的一第八矩形中所有像素的灰阶值的总和。^为第八矩形中的像素进行积分运算时，所发生的溢位次数。d为在存储器缩减后可能产生溢位的状况下，第八矩形中所有像素的灰阶值的总和。[0051]通过上述公式（1)~公式（4)，可获得：[0052]B，=B+NbX2k'=NAX2k'+A+NbX2k'+b…公式（5)[0053]B+(NB-NA-Nb)X2k'=A+b…公式（6)[0054]其中，B'为在存储器足够不会产生溢位的状况下，由点P0、P2、PB、P3所构成的第四矩形中所有像素的灰阶值的总和。队为第四矩形中的像素进行积分运算时，所发生的溢位次数。B为在存储器缩减后可能产生溢位的状况下，第四矩形中所有像素的灰阶值的总和。整理公式（5)后获得公式（6)。值得注意的是，由于A以及b是在存储器缩减后可能产生溢位的状况下，所获得的积分值。因此，A不会大于2k'，并且b也不会大于2k'。由于A不会大于2k'，并且b也不会大于2k'，故A+b<2X2k\由于A+b<2X2k\因此公式（6)中的（NB-NA-Nb)只可能等于1或者0。如上所述，可获得：[0055][0056]另外，通过上述公式（1)~公式（4)，可获得：[0057]D'=D+NdX2k'=NAX2k'+A+NdX2k'+d…公式（8)[0058]D+(ND-NA-Nd)X2k'=A+d…公式（9)[0059]其中，D'为在存储器足够不会产生溢位的状况下，由点P0、Pl、PD、P4所构成的第六矩形中所有像素的灰阶值的总和。ND为第六矩形中的像素进行积分运算时，所发生的溢位次数。D为在存储器缩减后可能产生溢位的状况下，第六矩形中所有像素的灰阶值的总和。整理公式（8)后获得公式（9)。值得注意的是，由于A以及d是在存储器缩减后可能产生溢位的状况下，所获得的积分值。因此，A不会大于2k'，并且d也不会大于2k'。由于A不会大于2k'，并且d也不会大于2k'，故A+d<2X2k\由于A+d<2X2k\因此公式（9)中的（ND-NA-Nd)只可能等于1或者0。如上所述，可获得：[0060][0061]另外，通过上述公式（1)~公式（4)，可获得：[0062]C，=C+NcX2K'=NAX2k'+A+NbX2k'+b+NdX2k'+d+c，…公式（11)[0063]=(Nc-NA-Nb-Nb)X2k'=A+b+c'+d-C…公式（12)[0064]c，=(Nc-NA-Nb-Nb)X2k'-A-b+C-d…公式（13)[0065]=(Nc-NA-Nb-Nb)X2k'-A-(B-A)+C-(D-A)…公式（14)[0066]其中，c'为在存储器足够不会产生溢位的状况下，由点PA、PB、PC、H)所构成的第二矩形中所有像素的灰阶值的总和。ND为第六矩形中的像素进行积分运算时，所发生的溢位次数。整理公式（11)后获得公式（14)。值得注意的是，假设Q为㈨-NA-Nb-Nb)，由公式(14)可得c'=QX2k'+C-B-D+A。[0067]另外，由公式（7)以及公式（10)，可知当（NB-Na-Nb)=0并且（ND-Na-Nd)=0时：[0068]Q=(Nc-Na-Nb_Nd)…公式（15)[0069]另外，由公式（7)以及公式（10)，可知当（NB-Na-Nb)=1并且（ND-Na-Nd)=0,或者当（NB-Na-Nb)=0并且（ND-Na-Nd)=1时：[0070]Q=(Nc-Na-Nb-Nd)_l…公式（16)[0071]另外，由公式（7)以及公式（10)，可知当（NB-Na-Nb)=1并且（ND-Na-Nd)=1时：[0072]Q=(Nc-Na-Nb-Nd)_2…公式（17)[0073]另外，k'为log2(MXNX2k)，因此0<c'<2k\由上述以及公式（14)可知：[0074]0<QX2k'+C-B-D+A<2k'…公式（18)[0075]由公式（18)可知，Q只可能等于1或者0,并且由上述可得：[0076][0077]由公式（14)以及公式（19)可知，当C-B-D+A彡0时，Q=1。因此，感兴趣区域R0I的灰阶值总和（c'）为C-B-D+A+2k\其中k'为既定位元数量。当C-B-D+A>0时，Q=0。因此，图像处理器102决定感兴趣区域R0I的灰阶值总和为C-B-D+A。[0078]图5是本发明的一种实施例的影像处理方法的流程图。影像处理方法适用于图1所示的影像处理装置100。图5所示的影像处理方法是用以根据所接收的图像F0产生一积分图像IF0。步骤开始于步骤S500。[0079]在步骤S500中，图像处理器102接收一图像R)。如图2所示，图像R)为一第一矩形，第一矩形中包括多个像素Pl_l~PH_W，并且每一像素Pl_l~PH_W具有一位元深度，其中W为第一矩形的宽，Η为第一矩形的高，并且k为位元深度。换言之，第一矩形是像素Pl_l~PH_W所构成的矩阵形，第一矩形的宽上有W个像素，第一矩形的高上有Η个像素，并且用以表示像素Pl_l~PH_W的每一影像数据值具有k个位元。值得注意的是，在一实施例中，影像数据值可为灰阶值，但本发明不限于此。在其他实施例中，影像数据值亦可为亮度值（Intensity)等其他数据。[0080]接着，在步骤S502中，图像处理器102决定一既定位元数量，其中既定位元数量小于l〇g2(WXHX2k)个位元。在一实施例中，图像处理器102是根据感兴趣区域R0I的大小，决定既定位元数量。详细而言，影像处理装置100是用以辨识图像中的至少一特定对象，例如人脸、车牌、条码等等，但本发明不限于此。因此，影像处理装置100的感兴趣区域R0I具有一固定大小。举例而言，当特定对象为人脸时，感兴趣区域R0I的大小则为侦测人脸所使用的矩型特征大小。当特定对象为车牌时，感兴趣区域R0I的大小则为辨识车牌号码所使用的矩型特征大小，但本发明不限于此。在本发明中，感兴趣区域R0I为一具有固定大小的第二矩形，其中Μ为第二矩形的宽，N为第二矩形的高。换言之，在感兴趣区域R0I(第二矩形）的宽上有Μ个像素，在感兴趣区域R0I(第二矩形）的高上有Ν个像素。在一实施例中，图像处理器102是根据感兴趣区域R0I的大小，决定既定位元数量为log2(MXNX2k)个位元。换言之，在具有WXH个像素的图像R)中的每一像素Pl_l~PH_W所需要的存储器容量为l〇g2(MXNX2k)个位元，并且积分图像IF0所需要的存储器空间为ffXHXlog2(MXNX2k)个位元。值得注意的是，由于感兴趣区域R0I的大小可能是固定的。因此，在某些实施例中，既定位元数量是已预先储存于影像处理装置100中的值。换言之，步骤S504所决定的既定位元数量是已预先决定并储存于非易失存储器106中的值。图像处理器102可通过读取存储器的某个位址获得既定位元数量。[0081]接着，在步骤S504中，图像处理器102使用既定位元数量对像素Pl_l~PH_W的影像数据值（灰阶值）进行累加，以对图像中的每一像素Pl_l~PH_W进行积分运算，其中既定位元数量小于l〇g2(WXHX2k)个位元。详细而言，图像处理器102用以自像素Pl_l~P3_6中的一第一像素，对像素Pl_l~P3_6的多个灰阶值（影像数据值）进行累加，以对图像F0中的每一像素Pl_l~P3_6进行一积分运算。值得注意的是，第一像素位于第一矩形的一角上。在本实施例中，位于第一矩形的角上的像素为P1_1、P1_6、P3_1以及P3_6。图像处理器102选择像素P1_1、P1_6、P3_1以及P3_6中的一个为第一像素。在本实施例中，图像处理器102选择像素Pl_l为第一像素，但本发明不限于此。在其他实施例中，图像处理器102亦可选择像素P1_6、P3_1或者P3_6为第一像素。详细而言，图像处理器102将一特定像素本身的灰阶值以及特定像素上方与左方的像素的灰阶值相加，以获得特定像素的积分值，其中积分值中的至少一个为至少一溢位值。详细而言，由于积分图像IH)所需要的存储器容量小于WXHXlog2(WXHX2k)个位元。因此，每一积分值所需要的存储器容量小于log2(WXHX2k)个位元。然而，当每一积分值所需要的存储器容量小于log2(WXHX2k)个位元时，某些像素会在积分运算中发生溢位（arithmeticoverflow)。举例而言，既定位元数量为k'，一特定像素在积分运算过程中发生溢位队次，并且特定像素在积分图像IF0中所储存的积分值为X。特定像素在积分图像IF0中所储存的积分值则为溢位值。特定像素的正确积分值为X+NxX2k\[0082]接着，在步骤S506中，图像处理器102将所获得的积分值储存于易失性存储器104中，以建构图像的积分图像IF0。流程结束于步骤S506。[0083]图6是本发明的另一种实施例的影像处理方法的流程图。图6所示的影像处理方法适用于图1所示的影像处理装置100。图6所示的影像处理方法是用以根据图5所示的影像处理方法所产生的积分图像IF0,计算感兴趣区域R0I中的影像数据值的值的加总。步骤开始于步骤S600。[0084]在步骤S600中，图像处理器102根据一计算命令，决定相应于感兴趣区域R0I的第二矩形在图像F0中的一位置，并且根据位置自像素中选取一第二像素、一第三像素、一第四像素以及一第五像素。值得注意的是，计算命令可为图像处理器102所产生或者图像处理器102自其他装置所接收的命令。另外，第二像素的积分值相应于一第三矩形、第三像素的积分值相应于一第四矩形、第四像素的积分值相应于一第五矩形以及第五像素的积分值相应于一第六矩形。第一像素以及第四像素位于第五矩形的两对角，第四像素位于第二矩形的一角，第五矩形涵盖第二矩形、第三矩形、第四矩形以及第六矩形，第三矩形、第四矩形以及第六矩形在第二矩形之外，并且第三矩形是第四矩形以及第六矩形的交集。通过感兴趣区域R0I的点？418、？^0，图像？0可被分割为六个矩形。第一矩形为图像？0。第二矩形（感兴趣区域R0I)是由点？六48、？(：、1^所构成的。第三矩形是由点？0、？1、？六、？3所构成的。第四矩形是由点？〇、？2、？8、？3所构成的。第五矩形是由点？0、？2、？(：、？4所构成的。第六矩形是由点？0、？1、^)、？4所构成的。因此，图像处理器102可通过第二矩形（感兴趣区域R0I)的点？六、？8、？^0，判断分别相应于第三矩形、第四矩形、第五矩形以及第六矩形的第二像素、第三像素、第四像素以及第五像素。详细而言，在图4中，图像处理器102将积分图像IH)中第二像素P2_2的积分值作为A、将积分图像IFO中第三像素P2_5的积分值作为B、将积分图像IF0中第四像素P5_5的积分值做为C，以及将积分图像IF0中第五像素P5_2的积分值作为D。接着，图像处理器102自积分图像IF0中读取第二像素P2_2、第三像素P2_5、第四像素P5_5以及第五像素P5_2的积分值。[0085]接着，在步骤S602中，图像处理器102通过积分图像IF0,计算C-B-D+A，其中A为第二像素的积分值，B为第三像素的积分值，C为第四像素的积分值，并且D为第五像素的积分值。值得注意的是，感兴趣区域R0I中所有像素的灰阶值总和为C-B-D+A，其中C为第五矩形中的所有像素的灰阶值总和，B为第四矩形中的所有像素的灰阶值总和，D为第六矩形中的所有像素的灰阶值总和，并且A为第三矩形中的所有像素的灰阶值总和。[0086]接着，在步骤S604中，图像处理器102判断C-B-D+A是否大于0。当C-B-D+A大于0时，流程进行至步骤S606;否则，流程进行至步骤S608。[0087]在步骤S606中，图像处理器102决定感兴趣区域R0I的影像数据值总和（灰阶值总和）为C-B-D+A。[0088]在步骤S608中，图像处理器102决定感兴趣区域R0I的影像数据值总和（灰阶值总和）为C-B-D+A+2k\其中k'为既定位元数量。换言之，k'为log2(MXNX2k)。[0089]本发明所提供的影像处理方法，可以产生较小的积分影像IF0,并且根据较小的积分影像IF0计算感兴趣区域R0I内影像数据值的总和。[0090]本发明的方法，或特定型态或其部分，可以以程序码的型态存在。程序码可储存于实体媒体，如软盘、光盘片、硬盘、或是任何其他机器可读取（如电脑可读取）储存媒体，亦或不限于外在形式的电脑程序产品，其中，当程序码被机器，如电脑载入且执行时，此机器变成用以参与本发明的装置。程序码也可通过一些传送媒体，如电线或电缆、光纤、或是任何传输型态进行传送，其中，当程序码被机器，如电脑接收、载入且执行时，此机器变成用以参与本发明的装置。当在一般用途处理单元实作时，程序码结合处理单元提供一操作类似于应用特定逻辑电路的独特装置。[0091]而以上所述者，仅为本发明的各项实施例而已，当不能以此限定本发明实施的范围，即但凡依本发明权利要求及发明说明内容所作的简单的等效变化与修饰，皆仍属本发明专利涵盖的范围内。另外本发明的任一实施例或权利要求不须实现本发明所公开的全部目的或优点或特点。此外，摘要部分和标题仅是用来辅助专利文件搜寻之用，并非用来限制本发明的权利范围。【主权项】1.一种影像处理方法，适用于一图像处理器，包括：接收一图像，其中所述图像为一第一矩形，所述第一矩形中包括多个像素，并且所述图像中的所述像素是由具有一位元深度的多个影像数据值所表示；使用一既定位元数量对所述像素的所述影像数据值进行累加，以对所述图像中的每一所述像素进行一积分运算，其中所述既定位元数量小于l〇g2(WXHX2k)个位元，其中W为所述第一矩形的宽，Η为所述第一矩形的高，并且k为所述位元深度；通过所述积分运算，获得所述像素的多个积分值，其中所述积分值中的至少一个为至少一溢位值；以及将所述积分值储存于一易失性存储器中，以建构所述图像的一积分图像。2.根据权利要求1所述的影像处理方法，还包括根据一感兴趣区域的大小，决定所述既定位元数量。3.根据权利要求2所述的影像处理方法，其中所述既定位元数量为log2(MXNX2k)个位元，其中所述感兴趣区域为一第二矩形，Μ为所述第二矩形的宽，N为所述第二矩形的高，并且k为所述位元深度。4.根据权利要求3所述的影像处理方法，其中所述积分图像所需要的存储器空间为WXHXlog2(MXNX2k)个位元。5.根据权利要求3所述的影像处理方法，其中所述积分运算是自所述像素中的一第一像素，对所述像素的多个灰阶值进行累加，其中所述第一像素位于所述第一矩形的一角上。6.根据权利要求5所述的影像处理方法，还包括：根据一计算命令，决定相应于所述感兴趣区域的所述第二矩形在所述图像中的一位置，并且根据所述位置自所述像素中选取一第二像素、一第三像素、一第四像素以及一第五像素；通过所述积分图像，计算C-B-D+A，其中A为所述第二像素的所述积分值，B为所述第三像素的所述积分值，C为所述第四像素的所述积分值，并且D为所述第五像素的所述积分值；当C-B-D+A<0时，决定所述感兴趣区域的一灰阶值总和为C-B-D+A+2k\其中k'为所述既定位元数量；以及当C-B-D+A>0时，决定所述感兴趣区域的所述灰阶值总和为C-B-D+A。7.根据权利要求6所述的影像处理方法，其中所述第二像素的所述积分值相应于一第三矩形、所述第三像素的所述积分值相应于一第四矩形、所述第四像素的所述积分值相应于一第五矩形以及所述第五像素的所述积分值相应于一第六矩形。8.根据权利要求7所述的影像处理方法，其中所述第一像素以及所述第四像素位于所述第五矩形的两对角，所述第四像素位于所述第二矩形的一角，所述第五矩形涵盖所述第二矩形、所述第三矩形、所述第四矩形以及所述第六矩形，所述第三矩形、所述第四矩形以及所述第六矩形在所述第二矩形之外，并且所述第三矩形是所述第四矩形以及所述第六矩形的交集。9.一种影像处理方法，适用于一图像处理器，包括：根据一计算命令，决定相应于一感兴趣区域在一图像中的一位置，并且根据所述位置自所述图像的多个像素中选取一第一像素、一第二像素、一第三像素、一第四像素以及一第五像素，其中所述图像为一第一矩形，所述第一矩形中包括所述像素，每一所述像素具有一位元深度，所述第一像素位于所述第一矩形的一角上，所述感兴趣区域为一第二矩形；通过所述图像的一积分图像，计算C-B-D+A，其中所述积分图像包括所述像素的多个积分值，A为所述第二像素的积分值，B为所述第三像素的所述积分值，C为所述第四像素的所述积分值，并且D为所述第五像素的所述积分值；当C-B-D+A<0时，决定所述感兴趣区域的一灰阶值总和为C-B-D+A+2k\其中k'为一既定位元数量；以及当C-B-D+A>0时，决定所述感兴趣区域的所述灰阶值总和为C-B-D+A。10.根据权利要求9所述的影像处理方法，其中所述第二像素的所述积分值相应于一第三矩形、所述第三像素的所述积分值相应于一第四矩形、所述第四像素的所述积分值相应于一第五矩形以及所述第五像素的所述积分值相应于一第六矩形。11.根据权利要求10所述的影像处理方法，其中所述第一像素以及所述第四像素位于所述第五矩形的两对角，所述第四像素位于所述第二矩形的一角，所述第五矩形涵盖所述第二矩形、所述第三矩形、所述第四矩形以及所述第六矩形，所述第三矩形、所述第四矩形以及所述第六矩形在所述第二矩形之外，并且所述第三矩形是所述第四矩形以及所述第六矩形的交集。12.根据权利要求9所述的影像处理方法，其中获得所述积分图像的步骤包括：使用所述既定位元数量对所述像素的一影像数据值进行累加，以对所述图像中的每一所述像素进行一积分运算，其中所述既定位元数量小于l〇g2(WXHX2k)个位元，其中W为所述第一矩形的宽，Η为所述第一矩形的高，并且k为所述位元深度；通过所述积分运算，获得所述像素的所述积分值，其中所述积分值中的至少一个为至少一溢位值；以及将所述积分值储存于一易失性存储器中，以建构所述图像的所述积分图像。13.根据权利要求12所述的影像处理方法，其中获得所述积分图像的步骤还包括根据一感兴趣区域的大小，决定所述既定位元数量。14.根据权利要求13所述的影像处理方法，其中所述既定位元数量为log2(MXNX2k)个位元，其中Μ为所述第二矩形的宽，N为所述第二矩形的高，并且k为所述位元深度。15.根据权利要求14所述的影像处理方法，其中所述积分图像所需要的存储器空间为WXHXlog2(MXNX2k)个位元。16.根据权利要求14所述的影像处理方法，其中所述积分运算是自所述像素中的所述第一像素，对所述像素的多个灰阶值进行累加。【文档编号】H04N5/262GK105991941SQ201510097891【公开日】2016年10月5日【申请日】2015年3月5日【发明人】刘品宏,林子尧【申请人】纬创资通股份有限公司