CN100468442C

CN100468442C - 不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法

Info

Publication number: CN100468442C
Application number: CNB2006100035097A
Authority: CN
Inventors: 陈美如
Original assignee: Pixart Imaging Inc
Current assignee: Pixart Imaging Inc
Priority date: 2006-02-05
Filing date: 2006-02-05
Publication date: 2009-03-11
Anticipated expiration: 2026-02-05
Also published as: CN101013468A

Abstract

一种不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法，可对于图像的中具有的多项对象实时地进行辨识，其中各对象由多个图像区段组成，该方法包含下述步骤：(A)依序撷取影图像中每列的像素值；(B)判断此列中未知对象的图像区段起始点；(C)自该图像区段的起始点逐点累计具有该图像区段的信息；(D)判断此列中该未知对象的图像区段终点；(E)利用此列图像区段与相邻的上一列各该对象图像区段的空间相关性分辨此列的图像区段属于何对象；(F)汇集该图像区段所累计的信息至其所属的对象；(G)进行此列的下一段图像区段的判断；(H)撷取完该图像所有的像素值时，即同时辨识出该图像中的各该对象。

Description

不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法

技术领域

本发明是有关于一种图像识别(Image recognition)方法，特别是指一种可实时处理、不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法。

背景技术

目前的图像处理技术，对于在图像中辨识任意数量的对象(Objects)，往往需要配合不同的图像辨识算法，而一般算法随着该图像中欲辨识对象数量的增加，其算法的计算也更趋复杂，例如必须使用复杂的区域增长(Regiongrowing)算法则，也因此必须事先将整张图像(全图像)在图像处理***中的图像缓冲器(Image buffer)储存，搜集到所有图像的信息后，才能进行复杂的识别程序以辨识出该图像中的各对象，如此一来，辨识时不但占用图像缓冲器的内存资源，也十分耗费时间。

发明内容

因此，本发明的目的，即在提供一种无需使用图像缓冲器、可节省内存资源的不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法。

本发明的另一目的，即在提供一种极具有扩充性、不受图像中的对象数量限制，均可实时地辨识出各个对象的不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法。

于是，本发明不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法，以图像传感器配合缓存器，该图像传感器具有多个行列式感应像素，且所述行列式感应像素以逐列感应的方式对于图像的中具有的多个对象实时地进行辨识，各所述对象可由至少一列的图像区段组成且每个图像区段由至少一行的感应像素组成，所述图像辨识方法包含下述步骤：(A)依序撷取图像中每列的像素值；(B)在撷取所述图像中每列的像素值的同时，判断此列中未知对象的图像区段起始点；(C)自所述未知对象的图像区段的起始点逐点累计所述未知对象的图像区段的信息；(D)判断此列中所述未知对象的图像区段终点；(E)利用此列中所述未知对象的图像区段与相邻的上一列各对象的图像区段的空间相关性分辨此列中所述未知对象的图像区段的所属对象；(F)汇集所述未知对象的图像区段所累计的信息至其所属的对象；(G)当此列存在其他未知对象时，进行此列中的下一个未知对象的图像区段的判断；(H)撷取完一次所述图像所有的像素值时，即同时辨识出所述图像中的各所述多个对象。

附图说明

图1是说明本发明不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法的优选实施例所应用的图像处理***的电路方块图；

图2是说明该优选实施例是对于图像所具有的任意数量的对象进行辨识的示意图；及

图3是说明该优选实施例的各步骤流程图。

主要组件符号说明

1 图像 3 图像处理***

11 圆形对象 31 图像传感器

111～114、121～125图像区段 311 像素

111a、112a、121a、122a 起始点 32 模拟数字转换器

111b、112b、121b、122b 终点 33 图像处理单元

12三角形对象 34 缓存器

101～108 步骤

具体实施方式

有关本发明的前述及其它技术内容、特点与功效，在以下配合附图的优选实施例的详细说明中，将可清楚的呈现。

如图1所示，本发明不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法的实施例，应用在图像处理***3中，该图像处理***3具有图像传感器(Imagesensor)31、模拟数字转换器(A/D Converter)32、图像处理单元(Imageprocessor)33及缓存器(Register)34，图像传感器31是CCD或CMOS组件制成，用以感应拍摄物(图未示)反射的光线成像，并转换为模拟信号；接着，输出至模拟数字转换器32转换为数字信号，由图像处理单元33负责大部分信号的计算处理。

必须说明的是，本实施例的图像处理***3可用于摄录像等取像装置的辨识功能，其它实施例中，或可以是以安装在计算机的辨识软件的方式执行辨识功能；另外，由于图像传感器31、模拟数字转换器32、图像处理单元33及其它相关组件的构造原理为公知技术，且本发明的主要概念是以图像处理单元33配合缓存器34执行图像的辨识功能，因此以下将仅就相关于本发明原理的部分作介绍。

配合图1、2所示，本发明不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法是对于图像传感器31所感应的图像1所具有的任意数量的对象进行辨识，本实施例中，该图像1中待辨识的对象是以圆形对象11及三角形对象12为例来说明进行辨识的步骤。

必须说明的是，由于图像传感器31具有多个行列式感应像素(Pixel)311，且该等像素311以逐列的方式感应各对象11、12，因此，将图像传感器31所感应到的对象在每一列中所得到的部分图像称为图像区段(ImageSegment)，例如图2所示的圆形对象11具有四列的图像区段111～114，而三角形对象12具有五列的图像区段121～125，以此类推。

配合图1～3所示，将本发明不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法的各步骤及作用原理详述如下：

首先，自图像传感器31依序撷取图像1中每列的像素值(步骤101)，亦即自第一列开始从左到右读取该列中的每个像素值，以此类推不断读取每列的各像素值；在读取的同时，判断此列中未知对象的图像区段起始点在何处并储存至缓存器34(步骤102)，自该图像区段的起始点开始，逐点累计该图像区段的信息并储存至缓存器34(步骤103)，再判断此列中该未知对象的图像区段终点并储存至缓存器34(步骤104)；而步骤102至104判断是否有对象图像信息的方式是检测是否有大于***预设阈值的像素值出现；接着，利用此列图像区段与相邻的上一列各该对象的图像区段的空间相关性分辨此列的图像区段属于何对象(步骤105)。

本实施例中，为判断如符合下述公式1，则可判定该未知对象图像区段属于该对象i：

Seg-L≦Preline-Obji-R；且

Seg-R≧Preline-Obji-L；公式1

其中，假设读取至图像1中的第y列数据时，则Preline-Obji-R表示第y-1列出现的各该对象i的图像区段的右方终点X坐标值；Preline-Obji-L表示第y-1列出现的各该对象i的图像区段左方起始点X坐标值；Seg-L表示读取第y列出现的未知对象的图像区段左方起始点X坐标值；Seg-R表示读取第y列出现的未知对象的图像区段右方终点X坐标值。

汇集该图像区段所累计的信息至其所属的对象(步骤106)后，同理，进行此列下一图像区段的判断(步骤107)，则撷取完图像所有的像素值后，也同时完成该图像不同位置的多对象辨识(步骤108)。

配合图1、2所示，假设在图像1中自第1列开始逐列读取各像素，由于坐标(3，1)处有大于***预设阈值的像素值出现，因此便记录对象11的起始点111a的坐标值于缓存器34中、接着逐点累计图像区段111的信息并储存至缓存器34中，直到遇到该图像区段111的终点111b，再记录该终点111b的坐标值于缓存器34中；然而，由于第一列中接着出现有另一图像区段121的信息，亦需再储存该图像区段121的起始点121a、终点121b的坐标值及其逐点累计的信息于缓存器34中。

接着，再记录次列(第2列)出现的各未知对象图像区段的左方起始点坐标值112a、122a，以及各未知对象图像区段的右方终点坐标值112b、122b，并在读取至每一未知对象图像区段的右方终点时随即以公式1作为判断标准以区分是否属于各对象11、12，以由左而右、由上而下的顺序为原则，逐列记录、运算至最后一列，因此，当撷取完该图像1所有像素311的值时，即可实时地完全辨识出该图像中的各该对象11、12。

归纳上述，本发明不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法具有下述优点：

1.本发明的图像辨识方法以暂存的方式实时进行图像辨识，无需使用图像缓冲器，因此可节省内存资源。

2.本发明的图像辨识方法由于算法单纯，不受图像中的对象数量限制，因此任何数量的对象均可被辨识出来，不但极具有扩充性，亦可实时地辨识出各个对象。

以上所述者，仅为本发明的优选实施例，不能以此限定本发明实施的范围，即凡根据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，皆属本发明专利涵盖的范围内。

Claims

1.一种不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法，以图像传感器配合缓存器，该图像传感器具有多个行列式感应像素，且所述行列式感应像素以逐列感应的方式对于图像的中具有的多个对象实时地进行辨识，各所述对象由至少一列的图像区段组成且每个图像区段由至少一行的感应像素组成，所述图像辨识方法包含下述步骤：

(A)依序撷取所述图像中每列的像素值；

(B)在撷取所述图像中每列的像素值的同时，判断此列中未知对象的图像区段起始点并储存至所述缓存器；

(C)自所述未知对象的图像区段的起始点逐点累计所述未知对象的图像区段的信息并储存至所述缓存器；

(D)判断此列中所述未知对象的图像区段终点并储存至所述缓存器；

(E)利用此列中所述未知对象的图像区段与相邻的上一列各对象的图像区段的空间相关性，分辨此列中所述未知对象的图像区段的所属对象；

(F)汇集所述未知对象的图像区段所累计的信息至其所属的对象；

(G)当此列存在其他未知对象时，进行此列中下一个未知对象的图像区段的判断；及

(H)撷取完一次所述图像所有的像素值时，即同时辨识出所述图像中的所述多个对象。

2.根据权利要求1所述的不需记录全图像即可进行多对象图像辨识的方法，其中，步骤(E)中，分辨所述未知对象的图像区段的所属对象的方式为，当判断符合下述公式，则可判定所述未知对象的图像区段属于对象i：

Seg-L≦Preline-Obji-R；且

Seg-R≧Preline-Obji-L；

其中，读取至图像中的第y列数据时，Preline-Obji-R表示第y-1列出现的各所述对象i的图像区段的右方终点X坐标值；Preline-Obji-L表示第y-1列出现的各所述对象i的图像区段的左方起始点X坐标值；Seg-L表示读取第y列出现的所述未知对象的图像区段的左方起始点X坐标值；Seg-R表示读取第y列出现的所述未知对象的图像区段的右方终点X坐标值。