影像处理方法以及影像处理装置与流程

本发明有关于影像处理方法以及影像处理装置，特别有关于可得到一去背景杂讯后的目标影像的影像处理方法以及影像处理装置。

背景技术：

近年来，自动清扫装置(例如：扫地机器人)逐渐普及，即使使用者不在场，此种装置仍然可以自行进行清扫工作。此类装置在不进行清扫时，可连接在一基座进行充电，而在预定清扫时间到或是感应到环境脏乱时，会自行离开基座进行清扫工作。而在进行完清扫工作后，会自动回到基座进行充电。因此，自动清扫装置须具有量测距离的功能，来量测自动清扫装置与外围物体的距离。否则在进行自动清扫工作时，可能会撞击到物体而造成自动清扫装置的损坏，或是造成物体的损坏。

自动清扫装置通常会包含一距离量测装置用来量测距离，此距离量测装置可运用多种机制来量测距离。其中一种机制为利用影像来量测距离。此机制下，距离量测装置会包含一影像传感器来撷取目标物(例如墙)的多个影像，并根据这些影像来计算出距离。举例来说，可根据多个影像中对象的距离、角度或形变来计算出距离。

然而，撷取的影像可能会受到周遭环境的干扰(例如环境光)，使得在计算距离时产生误差。为了改善这样的状况，会对撷取的影像施行”去背景杂讯”的步骤来对撷取的影像进行校正，并以校正后的影像来计算出距离。通常的作法为，先以光源对目标物照光并撷取影像A，然后在不发光的状态下撷取影像B，并以A影像减去B影像后即可得到去背景杂讯后的目标影像，然后再以此去背景杂讯后的目标影像来进行距离的计算。然而，此类去背景杂讯的机制在自动清扫装置移动且图框率(frame rate)较低时，可能会产生一些问题。

图1A绘示了习知技术中，一自动清洁装置逐渐远离目标物W的示意图。在图1A的例子中，自动清洁装置R逐渐远离目标物W(例如墙)，因此如图 1A所示，其撷取的影像范围会有所不同。自动清洁装置R在位置P1、P2、P3时，所撷取的影像分别为f1、f2、f3，且自动清洁装置R在位置P1、P3时，其内的光源是开启的状态，而在位置P2时，其内的光源是关闭的状态。因此会以影像f3减去影像f2来得到去背景杂讯后的目标影像。然而，因为自动清洁装置R在位置P2和P3时，所撷取的影像范围有所不同，因此影像f2相较于影像f3会少了部份信息(图1B中的斜线部份)，且对象Ob1、Ob2的大小可能有所不同。因此在去背景杂讯时可能会计算出错误的目标影像。

而自动清洁装置相对于目标物W(平行或呈现一角度)移动或是旋转时，亦可能有相同的问题。图2A绘示了习知技术中，一自动清洁装置相对于目标物W移动的示意图，图2B绘示了图2A的例子中，如何得到去背景杂讯后的目标影像的示意图。如图2B所示，自动清洁装置R是相对于目标物W移动，在位置P1、P2、P3时，所撷取的影像分别为f1、f2、f3。且自动清洁装置R在位置P1、P3时，其内的光源是开启的状态，而在位置P2时，其内的光源是关闭的状态。因此会以影像f3减去影像f2来得到去背景杂讯后的目标影像。但因为影像f2、f3包含了不同的内容，如图2B所示，影像f2包含对象ob1、ob2，但影像f3仅包含对象ob2，因此若将影像f2、f3相减会得到错误的去背景杂讯后的目标影像，进而影响到距离的计算。而自动清洁装置旋转时，亦可能发生如图2A和图2B所述的状况。

综上所述，若使用习知技术的去背景杂讯计算方法，因为自动清洁装置的移动，会得到错误的去背景杂讯后的目标影像，进而影响到距离的计算。此类问题在自动清洁装置快速移动或图框率(即影像撷取频率)较低时，会更为明显。

技术实现要素：

因此，本发明一目的为提供一种可计算出正确去背景杂讯后的目标影像的影像处理方法。

本发明另一目的为提供一种可计算出正确去背景杂讯后的目标影像的影像处理装置。

本发明一实施例揭露了一种影像处理方法，施行在一影像处理装置上，影像处理装置包含一光源以及一影像传感器。影像处理方法包含：在光源运作于一第一模式下时，以影像传感器撷取一第一影像；在光源运作于一第二 模式下时，以影像传感器撷取一第二影像；在光源运作于第一模式下时，以影像传感器撷取一第三影像；以第一影像以及第三影像形成一混合影像；以第二影像减去混合影像以得到一去背景杂讯后的目标影像。

本发明另一实施例揭露了一种影像处理装置上，包含一光源、一影像传感器以及一影像计算单元。在光源运作于一第一模式下时，影像传感器撷取一第一影像；在光源运作于一第二模式下时，影像传感器撷取一第二影像；在光源运作于第一模式下时，影像传感器撷取一第三影像。影像计算单元以第一影像以及第三影像形成一混合影像，并以第二影像减去混合影像以得到一去背景杂讯后的目标影像。

本发明所提供的去背景杂讯计算方法可避免习知技术中因为自动清洁装置R的移动而计算出错误的去背景杂讯后的目标影像，进而计算出正确的距离。

附图说明

图1A绘示了习知技术中，一自动清洁装置逐渐远离目标物的示意图；

图1B绘示了图1A的例子中，如何得到去背景杂讯后的目标影像的示意图；

图2A绘示了习知技术中，一自动清洁装置相对于目标物移动的示意图；

图2B绘示了图2A的例子中，如何得到去背景杂讯后的目标影像的示意图；

图3、图4绘示了根据本发明一实施例的影像处理方法的示意图；

图5、图6绘示了根据本发明一实施例的影像处理方法的示意图；

图7绘示了根据本发明一实施例的影像处理方法的流程图；

图8绘示了根据本发明一实施例的影像处理装置的方块图。

附图标号说明：

R 自动清洁装置

f1、f2、f3 影像

ob1、ob2 物件

I1、Ia、Ib、Ic、Id 影像区域

fm 混合影像

701-709 步骤

801 影像处理装置

803 影像传感器

805 光源

807 光源控制器

809 影像计算单元

811 距离计算单元

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

以下将以不同实施例来说明本发明的内容，然请留意以下实施例仅用以说明，并不限定本案的范围仅限制于以下实施例。

图3、图4绘示了根据本发明一实施例的影像处理方法的示意图。请留意，图3、图4的实施例是对应图1A的移动方式，因此请共同参照图1A、图3、图4以更为了解本发明。图3绘示了自动清洁装置R在不同位置P1、P2、P3时所撷取的影像f1、f2、f3的示意图。且撷取影像f1、f3时，自动清洁装置R内的光源是处于一第一模式，而撷取影像f2时，自动清洁装置R内的光源是处于一第二模式。在一实施例中，第一模式下光源不会发出光照射目标物W，而第二模式下光源会发出光。在另一实施例中，第一模式下光源会发出光，而第二模式下光源不会发出光照射目标物W。

如图3所示，相较于影像f2，影像f1一样具有影像区域I1的内容，但缺少了影像区域Ia和Ib的内容。而相较于影像f2，影像f3具有影像区域I1、Ia和Ib的内容，但多了影像区域Ic和Id的内容。不论影像f2是和影像f1或是影像f3直接相减，都会得到错误的去背景杂讯后的目标影像。

因此，会先将影像f3和影像f1合成来形成一混合影像，并将影像f2减去此混合影像来得到去背景杂讯后的目标影像。图4绘示了混合影像fm的示范性实施例。在此实施例中，混合影像fm包含了影像f1的影像区域I1的内容，且包含了影像f3的影像区域Ia和Ib的内容。也就是说，混合影像fm包含了所有影像f1的内容以及影像f3仅一部份的内容，且影像f2的大小等于 混合影像fm的大小。影像f2与目标物W的对应位置与混合影像fm和目标物的对应位置相同。由于影像f2和影像f1、f3有不同方向的差异，例如和影像f1有负的差异，然后和影像f3有正的差异，因此若以影像f1的内容取代掉部份影像f3的内容来形成混合影像，可使差异互相抵消，来得到更正确的去背景杂讯后的目标影像。然请留意，图4的实施例仅用以说明，所有根据图4实施例教示的相关变化均应在本发明的范围之内。

图5、图6绘示了根据本发明一实施例的影像处理方法的示意图，其对应本案图2A的移动方式，亦可对应自动清洁装置R旋转时的情况。图5绘示了自动清洁装置R在不同位置P1、P2、P3时所撷取的影像f1、f2、f3的示意图。且撷取影像f1、f3时，自动清洁装置R内的光源是处于一第一模式，而撷取影像f2时，自动清洁装置R内的光源是处于一第二模式。在一实施例中，第一模式下光源不会发出光照射目标物W，而第二模式下光源会发出光。在另一实施例中，第一模式下光源会发出光，而第二模式下光源不会发出光照射目标物W。

如图5所示，因为自动清洁装置R移动的关系，影像f1、f2、f3会包含不同的内容。详细言之，影像f1仅包含对象ob1，影像f2包含了对象ob1和ob2，而影像f3仅包含对象ob2，不论影像f2是和影像f1或是影像f3相减，都会得到错误的去背景杂讯后的目标影像。因此，在此实施例中，会以影像f1的一部份和影像f3的一部份来形成混合影像。如图6所示，混合影像fm包含了影像f1的右半边影像和影像f3的左半边影像，如此混合影像fm包含了对象ob1和ob2，因此影像f2减去混合影像fm后，可得到较正确的去背景杂讯后的目标影像。由于要取影像f1和影像f3的那一部份来形成混合影像跟自动清洁装置R的移动方向有关，因此在一实施例中，是根据自动清洁装置R的移动方向，来决定要采用前后影像的那一部份来产生混合影像。

在一实施例中，前述产生影像f1、f2、f3的步骤，产生混合影像的步骤，以及计算出去背景杂讯后的目标影像的步骤，会在自动清洁装置R移动时，或是如图1A、图2A般的移动，或者自动清洁装置R与目标物的距离改变，或者旋转时，才会执行。也就是说，在静止时自动清洁装置R并不会如前述实施例所述般来产生混合影像，藉此可节省电能。

请留意，前述方法所得到去背景杂讯后的目标影像，不限制于运用在量 测距离上，亦可使用在其他目的。而且，此方法不限制于一定要使用在连续的三个影像。因此，根据前述实施例，可得到一种影像处理方法，用以得到一去背景杂讯后的目标影像，此方法施行在一影像处理装置上，此影像处理装置包含一光源以及一影像传感器。此影像处理方法包含图7所示的步骤：

步骤701

在光源运作于一第一模式下时，以影像传感器撷取第一影像(例如f1)。于一实施例中，第一影像包含目标物(例如墙)至少一部份的影像。

步骤703

在光源运作于一第二模式下时，以影像传感器撷取一第二影像(例如f2)。于一实施例中，第二影像包含目标物至少一部份的影像。

步骤705

在光源运作于第一模式下时，以影像传感器撷取一第三影像(例如f3)。于一实施例中，第三影像包含目标物至少一部份的影像。

步骤707

以第一影像以及第三影像形成一混合影像(例如fm)。

步骤709

以第二影像减去混合影像以得到一去背景杂讯后的目标影像。

图8绘示了根据本发明一实施例的影像处理装置的方块图。在此实施例中，影像处理装置801是设置于自动清洁装置R中，但并不限定。如图8所示，影像处理装置801包含一影像传感器803、一光源805、一光源控制器807以及一影像计算单元809。光源805被光源控制器807控制而发光或不发光。影像传感器803用以如前所述般撷取光源805在不同模式时的影像，影像计算单元809根据影像传感器803撷取的影像如前述实施例般计算出去背景杂讯后的目标影像然后此目标影像再经过校正后，将校正后影像CF传送给距离 计算单元811。距离计算单元811会根据多个校正后的影像CF计算出自动清洁装置R与目标物的距离，距离计算单元811亦可位于影像处理装置801中。然请留意图8实施例仅用以举例，并非用以限定本发明，各组件可以互相整合或再分割成多个组件。

综上所述，本发明所提供的去背景杂讯计算方法可避免习知技术中因为自动清洁装置R的移动而计算出错误的去背景杂讯后的目标影像，进而计算出正确的距离。

以上所述仅为本发明之较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做之均等变化与修饰，皆应属本发明之涵盖范围。