光學(xué)測距方法與光學(xué)測距系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種光學(xué)測距方法包含：基于一探測光線取得復(fù)數(shù)個感測數(shù)值；進行一篩選操作以自該復(fù)數(shù)個感測數(shù)值中選出復(fù)數(shù)個篩選后感測數(shù)值；根據(jù)該些篩選后感測數(shù)值來決定一重心位置；以及根據(jù)該重心位置與分別對應(yīng)于復(fù)數(shù)個偵測點的復(fù)數(shù)個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)來計算對應(yīng)于復(fù)數(shù)個偵測點的復(fù)數(shù)個深度信息。本發(fā)明還公開了一種與上述光學(xué)測距方法對應(yīng)的光學(xué)測試系統(tǒng)。本發(fā)明提供一種低儲存裝置需求與低硬件資源需求的深度信息演算方法，并可由少數(shù)個偵測點的重心位置，計算出多個偵測點分別對應(yīng)的深度信息。另外，本發(fā)明也透過感測數(shù)值的篩選，來改善感測數(shù)值的可靠度，從而提升深度信息計算的準(zhǔn)確度。
【專利說明】
光學(xué)測距方法與光學(xué)測距系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明系關(guān)于光學(xué)測距，尤指一種具備感測數(shù)值篩選機制與低硬件資源需求的光學(xué)測距系統(tǒng)與其相關(guān)光學(xué)測距方法。
【背景技術(shù)】
[0002]傳統(tǒng)的測距系統(tǒng)捕捉光線遇到障礙物時的反射，并分析反射產(chǎn)生的位置，來決定測距系統(tǒng)與障礙物之間的距離，或者是說障礙物的深度。這是透過三角測距(triangulat1n)的數(shù)學(xué)方法，根據(jù)反射產(chǎn)生的位置去計算出障礙物的深度信息。在現(xiàn)今的應(yīng)用中，光源往往是線光源而非是點光源，這樣的好處是可以一次得到障礙物上多個點的深度信息，加速測距的進行。然而，由于測距系統(tǒng)在進行深度信息計算時，通常是根據(jù)預(yù)設(shè)參數(shù)與量測數(shù)據(jù)來進行，障礙物上不同點的深度信息，需要搭配不同的預(yù)設(shè)參數(shù)來進行計算，如此一來，測距系統(tǒng)需要大量的儲存裝置來記錄對應(yīng)于不同偵測點的預(yù)設(shè)參數(shù)，以及大量的硬件運算資源來根據(jù)默認(rèn)參數(shù)進行計算。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]有鑒于此，本發(fā)明之一目的在于提供一種低儲存裝置需求與低硬件資源需求的深度信息演算方法，并可由少數(shù)個偵測點的重心位置，計算出多個偵測點分別對應(yīng)的深度信息。另外，本發(fā)明也透過感測數(shù)值的篩選，來改善感測數(shù)值的可靠度，從而提升深度信息計算的準(zhǔn)確度。
[0004]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種光學(xué)測距方法，包含:基于一探測光線取得復(fù)數(shù)個感測數(shù)值；進行一篩選操作以自該復(fù)數(shù)個感測數(shù)值中選出復(fù)數(shù)個篩選后感測數(shù)值；根據(jù)該些篩選后感測數(shù)值來決定一重心位置；以及根據(jù)該重心位置與分別對應(yīng)于復(fù)數(shù)個偵測點的復(fù)數(shù)個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)來計算出分別對應(yīng)于復(fù)數(shù)個偵測點的復(fù)數(shù)個深度信息，其中該些深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)基于復(fù)數(shù)個特定深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)而被決定。
[0005]優(yōu)選地，進行該篩選操作的步驟包含:根據(jù)該感測數(shù)值在一感測畫面中的相對位置，其特征在于，自一特定范圍內(nèi)的感測數(shù)值來選出該些篩選后感測數(shù)值。
[0006]優(yōu)選地，該些感測數(shù)值包含有復(fù)數(shù)個列的感測數(shù)值，以及進行該篩選操作的步驟包含:設(shè)定每一列的感測數(shù)值之一臨界值，并且將該些感測數(shù)值與所在列的該臨界值進行比較來選出該些篩選后感測數(shù)值。
[0007]優(yōu)選地，設(shè)定該臨界值的步驟包含:計算該列的感測數(shù)值中的一最大值；計算該列的感測數(shù)值的一平均值；以及依據(jù)該最大值與該平均值之平均來設(shè)定該臨界值。
[0008]優(yōu)選地，該些感測數(shù)值包含復(fù)數(shù)個列的感測數(shù)值，以及進行該篩選操作的步驟包含:設(shè)定每一列的感測數(shù)值之一信賴水平，并將該信賴水平與一最低信賴水平比較，選出該些篩選后感測數(shù)值。
[0009]優(yōu)選地，設(shè)定該信賴水平的步驟包含:計算該列的感測數(shù)值中大于一臨界值的感測數(shù)值的一總和值；計算該列的感測數(shù)值中低于該臨界值的感測數(shù)值的一平均值；以及依據(jù)該總和值與該平均值間的一比值來決定該信賴水平。
[0010]優(yōu)選地，另包含:設(shè)定一偵測點所對應(yīng)之一深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)，包含:依據(jù)復(fù)數(shù)個二階多式來設(shè)定該深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)。
[0011]優(yōu)選地，另包含:設(shè)定每一偵測點所對應(yīng)之一深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)，包含:根據(jù)復(fù)數(shù)個特定偵測點所對應(yīng)之復(fù)數(shù)個特定深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)中之至少一者以及至少一加權(quán)系數(shù)，來決定每一個偵測點所對應(yīng)之該深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)。
[0012]此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種光學(xué)測距系統(tǒng)，包含:一光學(xué)感測裝置，用以基于一探測光線產(chǎn)生復(fù)數(shù)個感測數(shù)值；一篩選模塊，耦接該光學(xué)感測裝置，用以進行一篩選操作以自該復(fù)數(shù)個感測數(shù)值中選出復(fù)數(shù)個篩選后感測數(shù)值；一重心計算模塊，耦接該篩選模塊，用以根據(jù)該些篩選后感測數(shù)值計算出一重心位置；以及一深度信息計算模塊，耦接該重心計算模塊，并根據(jù)該重心位置與分別對應(yīng)于復(fù)數(shù)個偵測點的復(fù)數(shù)個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)來計算出分別對應(yīng)于該些偵測點的復(fù)數(shù)個深度信息，其中該復(fù)數(shù)個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)基于復(fù)數(shù)個特定深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)而被決定。
[0013]優(yōu)選地，該篩選模塊根據(jù)該感測數(shù)值在一感測畫面中的相對位置，自一特定范圍內(nèi)的感測數(shù)值來選出該些篩選后感測數(shù)值。
[0014]優(yōu)選地，該些感測數(shù)值包含有復(fù)數(shù)個列的感測數(shù)值，以及該篩選模塊設(shè)定每一列的感測數(shù)值之一臨界值，并且將該些感測數(shù)值與所在列的該臨界值進行比較來選出該些篩選后感測數(shù)值。
[0015]優(yōu)選地，該篩選模塊計算該列感測數(shù)值中的一最大值；計算該列感測數(shù)值的一平均值；以及依據(jù)該最大值與該平均值的一平均值來設(shè)定該臨界值。
[0016]優(yōu)選地，該些感測數(shù)值包含有復(fù)數(shù)個列的感測數(shù)值，以及該篩選模塊計算每一列的感測數(shù)值之一信賴水平，并將該信賴水平與一最低信賴水平比較，選出該些篩選后感測數(shù)值。
[0017]優(yōu)選地，該篩選模塊計算該列的感測數(shù)值中大于一臨界值的感測數(shù)值的一總和值；計算該列的感測數(shù)值中低于該臨界值的感測數(shù)值的一平均值；以及依據(jù)該總和值與該平均值間的一比值來決定該信賴水平。
[0018]優(yōu)選地，該深度信息計算模塊依據(jù)復(fù)數(shù)個二階多式來設(shè)定該些偵測點中之一偵測點的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)。
[0019]優(yōu)選地，該深度信息計算模塊根據(jù)復(fù)數(shù)個特定偵測點所對應(yīng)之復(fù)數(shù)個特定深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)中之至少一者以及至少一加權(quán)系數(shù)，來決定每一個偵測點所對應(yīng)之該深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)。
[0020]優(yōu)選地，包含:于不同時間下取得復(fù)數(shù)個光感測數(shù)值；根據(jù)該些光感測數(shù)值分別決定一重心位置；以及根據(jù)該些重心位置與復(fù)數(shù)個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)來計算出對應(yīng)該些重心位置的復(fù)數(shù)個深度信息。
[0021]優(yōu)選地，該些深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)為線性函數(shù)。
【附圖說明】
[0022]圖1A與圖1B說明本發(fā)明之光學(xué)測距系統(tǒng)的原理；
[0023]圖2解釋本發(fā)明如何用二階方程式來逼近重心位置與深度信息之間的真實函數(shù)關(guān)系;
[0024]圖3說明感測圖像中線型影像的幾何失真；
[0025]圖4說明如何利用特定偵測點的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)來決定其余的偵測點的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)；
[0026]圖5為本發(fā)明光學(xué)測距方法之一實施例的流程圖；
[0027]圖6為本發(fā)明光學(xué)測距系統(tǒng)之一實施例的功能方塊圖。
[0028]本發(fā)明目的的實現(xiàn)、功能特點及優(yōu)點將結(jié)合實施例，參照附圖做進一步說明。
【具體實施方式】
[0029]應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0030]首先，請參考圖1A與圖1B，該些圖式說明本發(fā)明光學(xué)測距系統(tǒng)100的原理。如圖1A所示，光學(xué)測距系統(tǒng)100會透過光源發(fā)出光線，當(dāng)光線遇到障礙物200時便會發(fā)生反射現(xiàn)象，反射的光線會被光學(xué)測距系統(tǒng)100的光學(xué)感測裝置110所捕捉，從而產(chǎn)生感測畫面。由于光源10可產(chǎn)生一線光源，因此光學(xué)感測裝置110所捕捉到的感測畫面Fl在畫面位置X1處會有一條線型影像。在圖1B中，由于測距系統(tǒng)100與障礙物200之間的距離由Z/變成Z2，因此，光學(xué)感測裝置110捕捉到的感測畫面F2中，線型影像會出現(xiàn)在畫面位置X2處。由于光源10與水平線的夾角，還有與光學(xué)感測裝置110之間的距離是已知的，所以只要透過三角測距法，便可根據(jù)線型影像的畫面位置&與X2，來決定光學(xué)測距系統(tǒng)100與障礙物200之間的距離21與Z 2(以下稱之為深度信息)。
[0031]在本發(fā)明的流程中，在決定線型影像的重心位置(也就是前述的畫面位置)之前，首先會先提升感測數(shù)值的可靠度，適當(dāng)?shù)嘏懦豢煽康母袦y數(shù)值，這包含以下多種篩選方式。首先，在光學(xué)感測裝置110取得一個感測畫面后，本發(fā)明會先在感測畫面中圈選適當(dāng)?shù)呐d趣范圍(reg1n of interest)，只有在興趣范圍內(nèi)的感測數(shù)值才會被選擇，興趣范圍外的感測數(shù)值則被排除。這是因為光學(xué)測距系統(tǒng)一般有使用上的限制，距離太遠的障礙物無法測量其距離，這是因為光線強度有限，其反射不足以造成有效的感測數(shù)值。這也使得線型影像只會出現(xiàn)在感測畫面的特定范圍內(nèi)。換言之，這個范圍外的感測數(shù)值應(yīng)該都是噪聲或者是非光學(xué)測距系統(tǒng)之光源所產(chǎn)生。透過興趣范圍的選擇，這類的感測數(shù)值可被排除。
[0032]接著，本發(fā)明根據(jù)感測畫面中每一列像素的感測數(shù)值，計算出每一列像素所對應(yīng)的臨界值。之后，比較該列上的每個像素的感測數(shù)值與臨界值的關(guān)系，將小于臨界值的感測數(shù)值視為噪聲并予以排除，而大于臨界值的感測數(shù)值則被保留，作為后續(xù)計算深度信息的數(shù)據(jù)。在一實施例中，一列像素的臨界值可由該列所有像素的所有感測數(shù)值中的最大值Smax,以及該列像素所有感測數(shù)值的平均值Satc來決定，也就是臨界值=(S^Savg)/2ο然而，這只是本發(fā)明中計算臨界值的一種可能方式，并非本發(fā)明之限制。
[0033]接著，當(dāng)前述的興趣范圍篩選與臨界值篩選將噪聲與感測數(shù)值進行篩選后，會進一步考慮每一列的感測數(shù)值的信賴水平(confidential level)，也就是說，強度不足的感測數(shù)值不予考慮(以一列像素為考慮單位)，如此一來可進一步排除不明確的感測數(shù)值。也就是說，部分感測數(shù)值可能在興趣范圍篩選與臨界值篩選中未被認(rèn)定為噪聲，但是由于強度較弱，容易被畫面中其他強度較強的噪聲所干擾。為了提升感測數(shù)值的可靠度，透過信賴水平的篩選，把不明確的感測數(shù)值排除，并保留明確的感測數(shù)值。在一實施例中，信賴水平根據(jù)先前所決定的臨界值來決定。如前所述，每一列像素的感測數(shù)值都有其所對應(yīng)的臨界值。因此，根據(jù)臨界值，在對應(yīng)于一列像素的感測數(shù)值中，大于臨界值的感測數(shù)值會被加總，得到一個總和SSUM，而小于臨界值的感測數(shù)值會被平均，得到一個低值平均SL.，而信賴水平則等于SSUM/\ATC，當(dāng)某一列的信賴水平低于一個預(yù)設(shè)的最低信賴水平臨界值時，本發(fā)明會將該列的感測數(shù)值認(rèn)定為不可信，如同在先前的臨界值篩選一般，這些不可信的感測數(shù)值將被排除，且不被用來進行深度信息計算。透過以上的方式，將可得到一個或多個列的感測數(shù)值，根據(jù)這些感測數(shù)值，本發(fā)明決定一列像素(也就是一列偵測點)的重心位置，而透過列像素的重心位置可用來計算出每個偵測點分別與障礙物200之間的距離。
[0034]由于重心位置\與障礙物200之間的距離(深度)之間有一個函數(shù)關(guān)系。而這個函數(shù)關(guān)系一般來說可透過下方的M階多項式來近似:
[0035]Zn (X) = K1 (Xn) ~N+K2 (Xn) ' (N-1) + …..Km
[0036]理論上來說，多項式的階數(shù)越高，則可以越逼近重心位置與障礙物深度之間的實際函數(shù)，但為了適當(dāng)?shù)乜刂朴布杀?，多項式的階數(shù)需要被適當(dāng)控制。因此，本發(fā)明改使用線性方程式來近似這個函數(shù)。請參考圖2，如圖所示，原本須以高階多項式來逼近的函數(shù)Z(X)，在本發(fā)明中改以兩個線性方程式(二階多項式)ZP(x)與ZN(X)來近似，當(dāng)偵測到重心位置位在X0?X之間時，則以多項式ZN(X)來計算深度信息，而當(dāng)偵測到重心位置位在Xi?X2之間時，則以多項式ZP(X)來計算深度信息，透過線性方程式進行二段逼近所得的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)Z’(X)可以下列方式來表示:
[0037]Z，(X) = ZN (X) ,XZxOC1;
[0038]V (x) = ZP(x),X1<x<X2o
[0039]藉由這種方式，將可大幅降低內(nèi)存所需儲存的多項式系數(shù)數(shù)量，以及避免高階多項式中關(guān)于高次方項次的復(fù)雜計算(需要較多的硬件資源)。另外，以上二階多項式的使用數(shù)目只是范例說明，在其他實施例中，可以利用更多的二階多項式來逼近實際函數(shù)(進行更多段逼近)。
[0040]另一方面來說，由于光學(xué)測距系統(tǒng)100中的光學(xué)感測裝置110系透過鏡片來接收光線，而鏡頭在邊緣通常存在幾何失真，會造成感測畫面中的線型影像并非理想的直線(如圖3所示)。這樣的失真會使得先前計算出的重心位置無法套用單一個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)，來計算出所有偵測點對應(yīng)的深度信息(如果線型影像為理想直線則可)，因此，有必要針對每個偵測點決定各自所對應(yīng)的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)。然而，若需紀(jì)錄所有偵測點-所對應(yīng)的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)，將需要相當(dāng)可觀的儲存裝置容量。為了降低所需的儲存裝置容量，本發(fā)明透過特定的偵測點所對應(yīng)的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)，來近似出其余偵測點所對應(yīng)的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)，請參考圖4。
[0041]如圖4所示，假設(shè)測距系統(tǒng)包含有P 32。共320個偵測點，其中本發(fā)明的光學(xué)測距系統(tǒng)僅記錄偵測點Ρ3(]、Ρ.以及P，分別所對應(yīng)的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)Z 30 (X) ,Z160 (X)與Z290 (χ)(每一個Z3q(X)、Z16q(X) ig Z290 (X)系基于上述的線性方程式二段逼近法所決定)，其余的偵測點所對應(yīng)的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)則利用深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)Z30(X)、Z160 (X)與Z29q(X)以及相對應(yīng)的加權(quán)系數(shù)來決定。
[0042]舉例來說，偵測點P.所對應(yīng)的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)Z 100(x)，由其周圍的偵測點P3。與Pim的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)來決定，并由下方加權(quán)計算來決定:
[0043]Z100 (X) = w0*Z30 (X) +W1^Z160 (X)；
[0044]再者，在偵測點P16。與P 29。之間的偵測點的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)則可由Z 160(x)與Z290 (X)進行加權(quán)計算所得。應(yīng)當(dāng)注意的是，在決定每個偵測點所對應(yīng)的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)所使用的加權(quán)系數(shù)以及計算方法會隨著偵測點位置而有所不同，例如在偵測AP3C左方之偵測點P2。所對應(yīng)的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)z 2t)(x)可為:
[0045]Z20 (X) = w3*Z30 (X) +w4*Z160 (X)；
[0046]透過以上的技巧，將可大幅減少測距系統(tǒng)所需的內(nèi)存容量。并且，光學(xué)測距系統(tǒng)中只需紀(jì)錄少數(shù)幾個特定深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)，以及每個偵測點對應(yīng)的加權(quán)系數(shù)。之后，再根據(jù)這些信息，便可逐一決定出每個偵測點的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)。接著，將重心位置分別代入至每個偵測點的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)中，就可以計算出每個偵測點與障礙物之間的距離。請注意，以上的范例并非本發(fā)明的限制。舉例來說，在本發(fā)明的其他實施例中，可能會根據(jù)更多或更少的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)來近似每個偵測點的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)。
[0047]以上的流程可由圖5所示的流程圖來表示。首先，在步驟Sll中，透過光學(xué)感測裝置來取得感測數(shù)值。接著，在步驟S12中，進行感測數(shù)值的篩選，其中又包含了基于興趣區(qū)域與臨界值來個別篩選，以及基于信賴水平來逐列篩選。請注意，在本發(fā)明的不同實施例中，步驟S12有可能只會進行以上篩選中的一者，這樣的好處在于可以加速測距的進行。在步驟S12進行后，可得到篩選后的感測數(shù)值，并接著在步驟S13中，根據(jù)篩選后的感測數(shù)值來決定一重心位置。最后，在步驟S14中，根據(jù)該重心位置，以及多個偵測點分別對應(yīng)的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)來決定多個深度信息，其中該些深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)由復(fù)數(shù)個特定深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)中之一者以及至少一加權(quán)系數(shù)所決定。
[0048]在圖5所示的流程中，由于對于感測數(shù)值的可靠度有著較高的要求，所以利用步驟Sll與S12來排除不可靠的感測數(shù)值。然而，在本發(fā)明其他實施方式中，倘若使用了性能較佳的光學(xué)感測裝置，可得到較為可靠的感測數(shù)值時，那么步驟Sll與S12可以省略，并透過以下步驟來進行光學(xué)測距:
[0049]S21:于不同時間下取得復(fù)數(shù)個光感測數(shù)值
[0050]S22:根據(jù)該些光感測數(shù)值分別決定一重心位置
[0051]S23:根據(jù)該些重心位置與復(fù)數(shù)個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)來計算出對應(yīng)該些重心位置的復(fù)數(shù)個深度信息。
[0052]其中，復(fù)數(shù)個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)依舊透過前述的線性函數(shù)逼近法來得到。
[0053]在本發(fā)明之一實施例中，另提供一種光學(xué)測距系統(tǒng)，如圖6所示。本發(fā)明之光學(xué)測距系統(tǒng)100包含:一光學(xué)感測裝置110、一篩選模塊120、一重心計算模塊130以及一深度信息計算模塊140。請注意，在本發(fā)明之其他實施例中，光學(xué)測距系統(tǒng)100可能不包含光學(xué)感測裝置110，篩選模塊120、重心計算模塊130以及深度信息計算模塊140可直接根據(jù)外部的光學(xué)感測裝置所提供的感測數(shù)值來計算出深度信息。光學(xué)感測裝置110可為一圖像傳感器(image sensor)，用以基于一探測光線(由內(nèi)建于光學(xué)測距系統(tǒng)100的光源10或者一外部光源所產(chǎn)生)產(chǎn)生復(fù)數(shù)個感測數(shù)值(每一個感測數(shù)值可為由圖像傳感器之每一個像素所讀取到的訊號)。篩選模塊120耦接光學(xué)感測裝置110，用以進行一篩選操作以自該復(fù)數(shù)個感測數(shù)值中選出復(fù)數(shù)個篩選后感測數(shù)值。其中，篩選模塊120可能進行前述的興趣區(qū)域篩選，臨界值篩選以及信賴水平篩選中的一種篩選或多種篩選。重心計算模塊130耦接篩選模塊120，用以根據(jù)該些篩選后感測數(shù)值計算出一重心位置。深度信息計算模塊140耦接重心計算模塊130，用以根據(jù)該重心位置與分別對應(yīng)于復(fù)數(shù)個偵測點的復(fù)數(shù)個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)來計算復(fù)數(shù)個深度信息，其中該復(fù)數(shù)個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)基于復(fù)數(shù)個特定深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)而被決定。由于以上操作細節(jié)及原理已于先前解釋，因此在此不重復(fù)說明。
[0054]請注意，本發(fā)明中的光學(xué)測距方法與光學(xué)測距系統(tǒng)中的步驟或者是模塊可基于純軟件架構(gòu)或純硬件架構(gòu)，或者是兩者混合的架構(gòu)來實現(xiàn)，例如:透過處理器來執(zhí)行對應(yīng)的軟件、透過純硬件電路，或者是透過兩者的組合。其中，處理器可為通用處理器(general-purpose processor)，或者是如數(shù)字信號處理器(digital signalprocessor)之類的特定處理器。軟件可能儲存于計算機可讀取媒體(例如:光驅(qū)(optical disk drive)、硬盤機(hard disk drive)、閃存(flash memory)、各種隨機存取記體(random-access memory, RAM)、各種為只讀記體(read-only memory, ROM)或者是任何可被處理器所辨別的儲存裝置)中，并且包含各種程序邏輯(programming logic)、指令，或者是用以實現(xiàn)本發(fā)明的必要數(shù)據(jù)。此外，在純硬件電路的架構(gòu)中，可能包含基于硬件邏輯(hard-wired logic)，可程序化邏輯(如:現(xiàn)場可程序邏輯門陣列(FieldProgrammable Gate Array, FPGA)或者是復(fù)雜可程序邏輯裝置(Complex ProgrammableLogic Device, CPLD)、或者特殊應(yīng)用集成電路(Applicat1n-specific integratedcircuit, ASIC)所實現(xiàn)的特定電路。
[0055]由于本發(fā)明對于深度信息的計算進行相當(dāng)多的簡化，且不失其可靠度。因此可以有效地降低硬件需求。而且透過本發(fā)明的方法，在進行一次感測數(shù)值的擷取后，便可同時計算出多個偵測點的深度信息，加速了測距的進行。另外，由于本發(fā)明對于感測數(shù)值所進行多道的篩選，也在一定程度上確保了深度信息計算的準(zhǔn)確度。
[0056]以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護范圍內(nèi)。
【主權(quán)項】
1.一種光學(xué)測距方法，其特征在于，包含: 基于一探測光線取得復(fù)數(shù)個感測數(shù)值； 進行一篩選操作以自該復(fù)數(shù)個感測數(shù)值中選出復(fù)數(shù)個篩選后感測數(shù)值； 根據(jù)該些篩選后感測數(shù)值來決定一重心位置；以及 根據(jù)該重心位置與分別對應(yīng)于復(fù)數(shù)個偵測點的復(fù)數(shù)個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)來計算出分別對應(yīng)于復(fù)數(shù)個偵測點的復(fù)數(shù)個深度信息，其中該些深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)基于復(fù)數(shù)個特定深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)而被決定。2.如權(quán)利要求1所述的光學(xué)測距方法，其特征在于，進行該篩選操作的步驟包含: 根據(jù)該感測數(shù)值在一感測畫面中的相對位置，其特征在于，自一特定范圍內(nèi)的感測數(shù)值來選出該些篩選后感測數(shù)值。3.如權(quán)利要求1所述的光學(xué)測距方法，其特征在于，該些感測數(shù)值包含有復(fù)數(shù)個列的感測數(shù)值，以及進行該篩選操作的步驟包含: 設(shè)定每一列的感測數(shù)值之一臨界值，并且將該些感測數(shù)值與所在列的該臨界值進行比較來選出該些篩選后感測數(shù)值。4.如權(quán)利要求3所述的光學(xué)測距方法，其特征在于，設(shè)定該臨界值的步驟包含: 計算該列的感測數(shù)值中的一最大值； 計算該列的感測數(shù)值的一平均值；以及 依據(jù)該最大值與該平均值之平均來設(shè)定該臨界值。5.如權(quán)利要求1所述的光學(xué)測距方法，其特征在于，該些感測數(shù)值包含復(fù)數(shù)個列的感測數(shù)值，以及進行該篩選操作的步驟包含: 設(shè)定每一列的感測數(shù)值之一信賴水平，并將該信賴水平與一最低信賴水平比較，選出該些篩選后感測數(shù)值。6.如權(quán)利要求5所述的光學(xué)測距方法，其特征在于，設(shè)定該信賴水平的步驟包含: 計算該列的感測數(shù)值中大于一臨界值的感測數(shù)值的一總和值； 計算該列的感測數(shù)值中低于該臨界值的感測數(shù)值的一平均值；以及 依據(jù)該總和值與該平均值間的一比值來決定該信賴水平。7.如權(quán)利要求1所述的光學(xué)測距方法，其特征在于，另包含: 設(shè)定一偵測點所對應(yīng)之一深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)，包含: 依據(jù)復(fù)數(shù)個二階多式來設(shè)定該深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)。8.如權(quán)利要求1所述的光學(xué)測距方法，其特征在于，另包含: 設(shè)定每一偵測點所對應(yīng)之一深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)，包含: 根據(jù)復(fù)數(shù)個特定偵測點所對應(yīng)之復(fù)數(shù)個特定深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)中之至少一者以及至少一加權(quán)系數(shù)，來決定每一個偵測點所對應(yīng)之該深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)。9.一種光學(xué)測距系統(tǒng)，其特征在于，包含: 一光學(xué)感測裝置，用以基于一探測光線產(chǎn)生復(fù)數(shù)個感測數(shù)值； 一篩選模塊，耦接該光學(xué)感測裝置，用以進行一篩選操作以自該復(fù)數(shù)個感測數(shù)值中選出復(fù)數(shù)個篩選后感測數(shù)值； 一重心計算模塊，耦接該篩選模塊，用以根據(jù)該些篩選后感測數(shù)值計算出一重心位置；以及 一深度信息計算模塊，耦接該重心計算模塊，并根據(jù)該重心位置與分別對應(yīng)于復(fù)數(shù)個偵測點的復(fù)數(shù)個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)來計算出分別對應(yīng)于該些偵測點的復(fù)數(shù)個深度信息，其中該復(fù)數(shù)個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)基于復(fù)數(shù)個特定深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)而被決定。10.如權(quán)利要求9所述的光學(xué)測距系統(tǒng)，其特征在于，該篩選模塊根據(jù)該感測數(shù)值在一感測畫面中的相對位置，自一特定范圍內(nèi)的感測數(shù)值來選出該些篩選后感測數(shù)值。11.如權(quán)利要求9所述的光學(xué)測距系統(tǒng)，其特征在于，該些感測數(shù)值包含有復(fù)數(shù)個列的感測數(shù)值，以及該篩選模塊設(shè)定每一列的感測數(shù)值之一臨界值，并且將該些感測數(shù)值與所在列的該臨界值進行比較來選出該些篩選后感測數(shù)值。12.如權(quán)利要求11所述的光學(xué)測距系統(tǒng)，其特征在于，該篩選模塊計算該列感測數(shù)值中的一最大值；計算該列感測數(shù)值的一平均值；以及依據(jù)該最大值與該平均值的一平均值來設(shè)定該臨界值。13.如權(quán)利要求9所述的光學(xué)測距系統(tǒng)，其特征在于，該些感測數(shù)值包含有復(fù)數(shù)個列的感測數(shù)值，以及該篩選模塊計算每一列的感測數(shù)值之一信賴水平，并將該信賴水平與一最低信賴水平比較，選出該些篩選后感測數(shù)值。14.如權(quán)利要求13所述的光學(xué)測距系統(tǒng)，其特征在于，該篩選模塊計算該列的感測數(shù)值中大于一臨界值的感測數(shù)值的一總和值；計算該列的感測數(shù)值中低于該臨界值的感測數(shù)值的一平均值；以及依據(jù)該總和值與該平均值間的一比值來決定該信賴水平。15.如權(quán)利要求9所述的光學(xué)測距系統(tǒng)，其特征在于，該深度信息計算模塊依據(jù)復(fù)數(shù)個二階多式來設(shè)定該些偵測點中之一偵測點的深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)。16.如權(quán)利要求9所述的光學(xué)測距系統(tǒng)，其特征在于，該深度信息計算模塊根據(jù)復(fù)數(shù)個特定偵測點所對應(yīng)之復(fù)數(shù)個特定深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)中之至少一者以及至少一加權(quán)系數(shù)，來決定每一個偵測點所對應(yīng)之該深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)。17.一種光學(xué)測距方法，其特征在于，包含: 于不同時間下取得復(fù)數(shù)個光感測數(shù)值； 根據(jù)該些光感測數(shù)值分別決定一重心位置；以及 根據(jù)該些重心位置與復(fù)數(shù)個深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)來計算出對應(yīng)該些重心位置的復(fù)數(shù)個深度信息。18.如權(quán)利要求17所述的光學(xué)測距方法，其特征在于，該些深度信息轉(zhuǎn)換函數(shù)為線性函數(shù)。
【文檔編號】G01S17/08GK105824027SQ201510006644
【公開日】2016年8月3日
【申請日】2015年1月7日
【發(fā)明人】王國振
【申請人】原相科技股份有限公司