CN115760994A - 降低iToF相机功耗的方法、***以及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种降低iToF相机功耗的方法、***以及电子设备。降低iToF相机功耗的方法包括如下步骤：根据iToF相机采集的原始相位图像，获取对应的深度图像；基于多相位法获取深度图像的相位；根据相位获取深度图像的深度；获取深度图像在多相位后所输出的一相位的灰度图像信息；根据深度进行时域运动检测；根据灰度图像信息空域运动检测；根据时域运动检测结果与空域运动检测结果获取运动矢量；将运动矢量与预设阈值比较，并在判定运动矢量小于预设阈值时，调整所述深度图像的输出时序，以将iToF相机切换至低功耗模式。上述技术方案通过时域运动与空域运动判断图像中目标的运动状态，实时动态调整***的帧率，减少发光次数，降低***功耗。
Description
技术领域
本发明涉及ToF测距领域，尤其涉及一种降低iToF相机功耗的方法、***以及电子设备。
背景技术
间接飞行时间(Indirect time of flight，简称iToF)通过发射光和图像传感器接收的反射光的相位延时来计算物体的真实深度，在3d测量中具有广泛的应用。具体的，iToF通过连续脉冲调制，并采用多相位法根据相位解调出距离信息，具有鲁棒性好，抗干扰性强的特性。
如图1所示，iToF相机的工作原理为：通过调制模块(modulation)11控制发光模块12主动发射可调制的光信号；发射光发射到待测目标物19表面，经目标物19反射后形成的反射光信号被图像传感器的感光像素阵列13采样；进而根据发射光和反射光的相移(Phaseshift)来计算目标物的距离。发光模块12，例如VCSEL、红外发射器(IR emitter)或LED等，通常由图像传感器(sensor)产生可调制的方波来驱动给探测目标发射调制后的光脉冲，然后利用图像传感器接受物体发射回来的光，再通过计算光往返飞行时间推算被测物体的深度信息。
由于iToF相机测距需要通过主动发射光脉冲来完成的，造成了较大的功耗，使得嵌入式***的应用有很大的受限。根据不同的测距范围，通常***的动态功耗在300mw到20W之间。随着测距范围的增大，需要较大的功率才能保持较好的测距性能，导致***的动态功耗增加，这样对于嵌入式***的电池以及***的热平衡都是一种较大的考验。
美国专利公开文献(US20210174474A1)公开了一种通过将相位图像作为输入、输入到机器学习组件中，机器学习组件根据相移信息去做混叠，然后完成深度信息的计算。该方案通过深度学习的方法减少了生成深度图像的相位数据，因此能够显著降低飞行时间的深度成像和深度计算***的消耗的功率。通过机器学习的方法对于单张深度图像所需要的相位图的需要有效的降低了，但对于单位时间***的动态功耗并没有较好的改善，对于机器学习需要额外的硬件加速单元对于整个***的成本又是一笔较大的开销。
日本专利公开文献(JP2017223648A)公开了一种通过RGB图像和深度图像做融合，根据RGB图像确定图像位置，再根据图像位置是否变化决定是否进行深度图像的抓取。通过2D与3D图像的融合，可以很好的根据位置信息的变化来抓取深度信息，在一些静态场景大大降低了***的动态功耗，但由于需要额外的RGB图像，RGB相机的引入，对于***的成本有了较大的提升，两个相机之间的同步也会带来一定的挑战。
因此，在不提高生产成本的前提下，寻找一种能降低iToF相机的功耗的方法，是当下需要解决的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是寻找一种能降低iToF相机的功耗的方法，提供一种降低iToF相机功耗的方法、***以及电子设备。
为了解决上述问题，本发明提供了一种降低iToF相机功耗的方法，包括如下步骤：根据iToF相机采集的原始相位图像，获取对应的深度图像；基于多相位法获取所述深度图像的相位；根据所述相位获取所述深度图像的深度；获取所述深度图像在多相位后所输出的一相位的灰度图像信息；根据所述深度进行时域运动检测；根据所述灰度图像信息空域运动检测；根据时域运动检测结果与空域运动检测结果获取运动矢量；将所述运动矢量与预设阈值比较，并在判定所述运动矢量小于所述预设阈值时，调整所述深度图像的输出时序，以将iToF相机切换至低功耗模式。
为了解决上述问题，本发明提供了一种降低iToF相机功耗***，包括：深度图像获取模块，用于根据iToF相机采集的原始相位图像，获取对应的深度图像；相位获取模块，用于基于多相位法获取所述深度图像的相位；深度获取模块，用于根据所述相位获取所述深度图像的深度；灰度获取模块，用于根据所述相位获取所述灰度图像的灰度；时域运动检测模块，用于执行时域运动检测，获取时域运动检测结果；空域运动检测模块，用于执行空域运动检测，获取空域运动检测结果；运动矢量获取模块，用于根据时域运动检测结果与空域运动检测结果获取运动矢量；处理模块，用于将所述运动矢量与预设阈值比较，并在判定所述运动矢量小于所述预设阈值时，调整所述深度图像的输出时序，以iToF相机切换至低功耗模式。
为了解决上述问题，本发明提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机可执行程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可执行程序时实现上述的降低iToF相机功耗的方法的步骤。
上述技术方案结合深度图像以及灰度图像信息，通过时域运动与空域运动判断图像中目标的运动状态，实时动态调整***的帧率，减少发光次数，降低***功耗。
附图说明
附图1所示为现有技术中iToF相机的工作原理示意图。
附图2所示为本发明所述降低iToF相机功耗的方法的具体实施方式的步骤流程图。
附图3所示为本发明所述降低iToF相机功耗的方法的具体实施方式的根据iToF相机采集的原始相位图像的采样过程示意图。
附图4所示为本发明所述降低iToF相机功耗的方法的具体实施方式的时域深度直方图。
附图5A所示为常规模式下深度图像的输出时序图。
附图5B所示为本发明所述降低iToF相机功耗的方法的具体实施方式的低功耗模式的输出时序图。
附图6所示为本发明所述的降低iToF相机功耗的***的一实施例的示意图。
附图7所示为本发明所述的电子设备的一实施例的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明提供的降低iToF相机功耗的方法、***以及电子设备的具体实施方式做详细说明。
附图2所示为本发明所述降低iToF相机功耗的方法的具体实施方式的步骤流程图，包括：步骤S21，根据iToF相机采集的原始相位图像，获取对应的深度图像；步骤S22，基于多相位法获取所述深度图像的相位；步骤S23，根据所述相位获取所述深度图像的深度；步骤S24，获取所述深度图像在多相位后所输出的一相位的灰度图像信息；步骤S25，根据所述深度进行时域运动检测；步骤S26，根据所述灰度图像信息空域运动检测；步骤S27，根据时域运动检测结果与空域运动检测结果获取运动矢量；步骤S28，将所述运动矢量与预设阈值比较，并在判定所述运动矢量小于所述预设阈值时，调整所述深度图像的输出时序，以将iToF相机切换至低功耗模式。
参考步骤S21，根据iToF相机采集的原始相位图像，获取对应的深度图像。作为一种具体实施方式，对原始相位图的采样过程如图3所示，对反射光信号进行等间隔采样，每个周期采样四次。在相位延时为0°(即0相位)时获取相位数据Q1，在相位延时为90°(即90相位)时获取相位数据Q2，在相位延时为180°(即180相位)时获取相位数据Q3，在相位延时为270°(即270相位)时获取相位数据Q4。在其他的具体实施方式中，还可以每个周期采样两次或三次。
继续参考步骤S22，基于多相位法获取所述深度图像的相位。作为一种具体实施方式，所述的基于多相位法获取所述深度图像的相位的步骤进一步包括：采用四相位法计算所述深度图像的相位，且计算公式为：
phase＝arctan((Q3-Q4)/(Q1-Q2))
其中，Q1为相位延时为0°时的相位数据，Q2为相位延时为90°时的相位数据，Q3为相位延时为180°时的相位数据，Q4为相位延时为270°时的相位数据。在其他的具体实施方式中，还可以采用二相位法或三相位法计算所述深度图像的相位。
继续参考步骤S23，根据所述相位获取所述深度图像的深度。作为一种具体实施方式，所述的根据所述相位获取所述深度图像的深度的步骤进一步包括：采用以下公式计算深度：
d＝c*phase/(2*f*phasemax)+dmax*n
其中，c为光速，phase为基于多相位法所获取的相位，phasemax为一个相位周期(即2π)，f为发射光的调制频率，dmax＝(c/2)*(1/f)，n为帧数且n∈[0,1……]。其中，调制频率f以及帧数n由用户设定，根据不同的场景可根据需求设置不同的调制频率f以及帧数n。
继续参考步骤S24，获取所述深度图像在多相位后所输出的一相位的灰度图像信息。一帧深度图像通过四相位计算出深度，灰度图像信息也通过四相位计算，通常考虑到环境光的影响，也会在四相位后输出一相位的灰度图作为统计环境光的影响。所述灰度图像信息用于进行时域运动检测。
继续参考步骤S25，时域运动检测。作为一种具体实施方式，所述的时域运动检测的步骤进一步包括如下步骤：根据预定栈数对所述深度的最大范围进行划分；统计所述深度图像的每一帧中每个栈所包含深度的总数值、形成时域深度直方图，获取时域运动检测结果。
考虑到噪声的影响，所述的统计所述深度图像的每一帧中每个栈所包含深度的总数值形成时域深度直方图，获取时域运动检测结果的步骤进一步包括：计算所述深度图像的前n帧中对应的每一栈所包含深度的总数值的平均值avg1，avg2，……，avgm，其中，m为所述深度的最大范围所划分处的栈数；计算当前帧中每个栈的总数值bin1，bin2，……，binm与所述平均值avg1，avg2，……，avgm的差值diff1＝bin1-avg1，diff2＝bin2-avg2，……，diffm＝binm-avgm；采用以下公式(即，将所有所述差值求和)获取时域运动检测结果sumtime作为时域上目标运动的判断依据：
sumtime＝sum(diff1，diff2，……，diffm)。
其中，bin值的个数m可以为任意值，优选为32。bin值越大，所需要的ram缓存空间越大，可根据用户的需求进行设定。
参考附图4所示的时域深度直方图，横轴坐标为bin值，纵轴坐标为当前bin值所包含的深度图像的个数(个数为图示坐标值乘以104)。作为一具体实施例，bin值为32。对深度图像采用一阶IIR滤波器进行时域降噪处理，得到当前帧以及前n帧经时域降噪的深度图像。计算前n帧中对应的每一栈的平均值avg1，avg2，……，avg32，并计算当前帧每个栈的总数值bin1，bin2，……，bin32与所述平均值avg1，avg2，……，avg32的差值bin1，bin2，……，bin32，将所有所述差值求和即得时域运动检测结果sumtime＝sum(diff1，diff2，……，diff32)。与当前帧深度图像对比的前n帧深度图像经过IIR滤波以及求平均，降低了噪声对图像波动的影响。
继续参考步骤S26，空域运动检测。作为一种具体实施方式，所述的空域运动检测的步骤进一步包括：根据所述灰度图像信息，采用以下公式求取当前灰度图像和前一帧灰度图像的差分平方和，以获取空域运动检测结果sumspatial作为空域上目标运动的判断依据：
sumspatial＝∑((pre(i，j)-cur(i，j))^2)
其中，pre(i，j)为前一帧灰度图像的点坐标，cur(i，j)为当前灰度图像的点坐标，其中，i、j为滑动窗口的大小。作为一种具体实施方式，滑动窗口的大小为5*5。
继续参考步骤S27，根据时域运动检测结果与空域运动检测结果获取运动矢量。所述的根据时域运动检测结果与空域运动检测结果计算运动矢量的步骤进一步包括：采用以下公式计算运动矢量motionvector：
motionvector＝sumtime*gain1+sumspatial*gain2
其中，sumtime为时域运动检测结果，sumspatial为空域运动检测结果，gain1为时域运动检测结果的权重，gain2为空域运动检测结果的权重。其中，gain1和gain2由用户设定，可根据实际场景进行调整。
继续参考步骤S28，将所述运动矢量与预设阈值比较，并在判定所述运动矢量小于所述预设阈值时，调整所述深度图像的输出时序，以将iToF相机切换至低功耗模式。
所述的调整所述深度图像的输出时序，以将iToF相机切换至低功耗模式的步骤进一步包括：输出预设帧灰度图像以及一帧多相位加灰度图像。作为一种具体实施方式，iToF相机切换至低功耗模式时，先输出预设帧灰度图像，再输出一帧四相位深度图像加一相位灰度图像(图示为4帧)，如附图5B所示。而常规模式下，深度图像的输出时序每一帧输出四相位深度图像以及一相位灰度图像(图示为2帧)，如附图5A所示。在其他的具体实施方式中，也可以在输出预设帧灰度图像之后，输出一帧二相位深度图像加一相位灰度图像、或三相位深度图像加一相位灰度图像。低功耗模式下，仅输出当前帧的四相位深度图像以及一相位灰度图像，减少了深度图像的输出，降低了功耗。
上述技术方案通过时域深度图直方图与空域差分进行运动统计，进行深度图像帧率动态切换，减少发光次数，以实现降功耗的目标；减少四相位深度图像的输出，以实现降功耗的目标；根据运动矢量与阈值判断，动态调整深度图的输出时序。
基于同一发明构思，本发明还提供了一种降低iToF相机功耗***。
附图6所示为本发明所述降低iToF相机功耗***一具体实施例的示意图。本实施例所述降低iToF相机功耗***包括：深度图像获取模块61，用于根据iToF相机采集的原始相位图像，获取对应的深度图像；相位获取模块62，用于基于多相位法获取所述深度图像的相位；深度获取模块63，用于根据所述相位获取所述深度图像的深度；灰度获取模块64，用于获取所述深度图像在多相位后所输出的一相位的灰度图像信息；时域运动检测模块65，用于执行时域运动检测，获取时域运动检测结果；空域运动检测模块66，用于执行空域运动检测，获取空域运动检测结果；运动矢量获取模块67，用于根据时域运动检测结果与空域运动检测结果获取运动矢量；处理模块68，用于将所述运动矢量与预设阈值比较，并在判定所述运动矢量小于所述预设阈值时，调整所述深度图像的输出时序，以将iToF相机切换至低功耗模式。各模块的工作方式可参考图2所示的降低iToF相机功耗的方法中相应步骤的描述，此处不再赘述。
在一些实施例中，所述空域运动检测模块66根据所述灰度图像信息，获取当前灰度图像和前一帧灰度图像的差分平方和，以获取空域运动检测结果作为空域上目标运动的判断依据。
在一些实施例中，iToF相机切换至低功耗模式时，先输出预设帧灰度图像，再输出一帧四相位深度图像加一相位灰度图像。低功耗模式下，仅输出当前帧的四相位深度图像以及一相位灰度图像，减少了深度图像的输出，降低了功耗。
上述技术方案，通过时域深度图直方图与空域差分进行运动统计，进行深度图像帧率动态切换，减少发光次数，以实现降功耗的目标；减少四相位深度图像的输出，以实现降功耗的目标；根据运动矢量与阈值判断，动态调整深度图的输出时序。
基于同一发明构思，本发明还提供了一种电子设备。
附图7所示为本发明所述电子设备的一实施例的示意图。本实施例所述电子设备100包括存储器101、处理器102及存储在所述存储器101上并可在所述处理器102上运行的计算机可执行程序。其中所述处理器102述计算机可执行程序时实现如图2所述的降低iToF相机功耗的方法的步骤，详见前文描述，此处不再赘述。
上述技术方案，通过时域深度图直方图与空域差分进行运动统计，进行深度图像帧率动态切换，减少发光次数，以实现降功耗的目标；减少四相位深度图像的输出，以实现降功耗的目标；根据运动矢量与阈值判断，动态调整深度图的输出时序。
应注意到，在说明书中对“一实施例”、“实施例”、“示例性实施例”、“一些实施例”等的引用指示所描述的实施例可以包括特定的特征、结构或特性，但是每个实施例可能不一定包括该特定的特征、结构或特性。而且，这样的短语不一定指代相同的实施例。此外，当结合实施例描述特定的特征、结构或特性时，无论是否明确描述，结合其它实施例来实现这样的特征、结构或特性都在相关领域的技术人员的知识范围内。
通常，可以至少部分地从上下文中的用法理解术语。例如，如在本文中所使用的术语“一个或多个”至少部分取决于上下文，可以用于以单数意义描述任何特征、结构或特性，或可以用于以复数意义描述特征、结构或特征的组合。类似地，至少部分取决于上下文，诸如“一”、“某一”或“该”的术语同样可以被理解为表达单数用法或表达复数用法。另外，术语“基于”可以被理解为不一定旨在表达一组排他性的因素，而是可以替代地，同样至少部分地取决于上下文，允许存在不一定明确描述的其它因素。在本说明书中也应当注意的是，“连接/耦接”不仅指一个部件与另一个部件直接耦接，也指一个部件通过中间部件与另一个部件间接地耦接。
需要说明的是，本发明的文件中涉及的术语“包括”和“具有”以及它们的变形，意图在于覆盖不排他的包含。术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，除非上下文有明确指示，应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换。另外，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。此外，在以上说明中，省略了对公知组件和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。上述各个实施例中，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同/相似的部分互相参见即可。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种降低iToF相机功耗的方法，其特征在于，包括如下步骤：
根据iToF相机采集的原始相位图像，获取对应的深度图像；
基于多相位法获取所述深度图像的相位；
根据所述相位获取所述深度图像的深度；
获取所述深度图像在多相位后所输出的一相位的灰度图像信息；
根据所述深度进行时域运动检测；
根据所述灰度图像信息空域运动检测；
根据时域运动检测结果与空域运动检测结果获取运动矢量；
将所述运动矢量与预设阈值比较，并在判定所述运动矢量小于所述预设阈值时，调整所述深度图像的输出时序，以将iToF相机切换至低功耗模式。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的基于多相位法获取所述深度图像的相位的步骤进一步包括：采用四相位法计算所述深度图像的相位，且计算公式为：
phase＝arctan((Q3-Q4)/(Q1-Q2))
其中，Q1为相位延时为0°时的相位数据，Q2为相位延时为90°时的相位数据，Q3为相位延时为180°时的相位数据，Q4为相位延时为270°时的相位数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据所述相位获取所述深度图像的深度的步骤进一步包括：采用以下公式计算深度：
d＝c*phase/(2*f*phasemax)+dmax*n
其中，c为光速，phase为基于多相位法所获取的相位，phasemax为一个相位周期，f为发射光的调制频率，dmax＝(c/2)*(1/f)，n为预设帧数且n∈[0,1……]。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的时域运动检测的步骤进一步包括如下步骤：
根据预定栈数对所述深度的最大范围进行划分；
统计所述深度图像的每一帧中每个栈所包含深度的总数值、形成时域深度直方图，获取时域运动检测结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的统计所述深度图像的每一帧中每个栈所包含深度的总数值形成时域深度直方图，获取时域运动检测结果的步骤进一步包括：
计算所述深度图像的前n帧中对应的每一栈所包含深度的总数值的平均值avg1，avg2，……，avgm，其中，m为所述深度的最大范围所划分处的栈数；计算当前帧中每个栈的总数值bin1，bin2，……，binm与所述平均值avg1，avg2，……，avgm的差值diff1，diff2，……，diffm；
采用以下公式获取时域运动检测结果sumtime作为时域上目标运动的判断依据：
sumtime＝sum(diff1，diff2，……，diffm)。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的空域运动检测的步骤进一步包括：
根据所述灰度图像信息，采用以下公式求取当前灰度图像和前一帧灰度图像的差分平方和，以获取空域运动检测结果sumspatial作为空域上目标运动的判断依据：
sumspatial＝∑((pre(i，j)-cur(i，j))^2)
其中，pre(i，j)为前一帧灰度图像的点坐标，cur(i，j)为当前灰度图像的点坐标。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据时域运动检测结果与空域运动检测结果计算运动矢量的步骤进一步包括：
采用以下公式计算运动矢量：
motionvector＝sumtime*gain1+sumspatial*gain2
其中，sumtime为时域运动检测结果，sumspatial为空域运动检测结果，gain1为时域运动检测结果的权重，gain2为空域运动检测结果的权重。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的调整所述深度图像的输出时序，以将iToF相机切换至低功耗模式的步骤进一步包括：
输出预设帧灰度图像以及一帧多相位加灰度图像。
9.一种降低iToF相机功耗***，其特征在于，包括：
深度图像获取模块，用于根据iToF相机采集的原始相位图像，获取对应的深度图像；
相位获取模块，用于基于多相位法获取所述深度图像的相位；
深度获取模块，用于根据所述相位获取所述深度图像的深度；
灰度获取模块，用于根据所述相位获取所述灰度图像的灰度；
时域运动检测模块，用于执行时域运动检测，获取时域运动检测结果；
空域运动检测模块，用于执行空域运动检测，获取空域运动检测结果；
运动矢量获取模块，用于根据时域运动检测结果与空域运动检测结果获取运动矢量；
处理模块，用于将所述运动矢量与预设阈值比较，并在判定所述运动矢量小于所述预设阈值时，调整所述深度图像的输出时序，以将iToF相机切换至低功耗模式。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机可执行程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可执行程序时实现如权利要求1～8任一项所述的降低iToF相机功耗的方法的步骤。
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