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系統識別號 U0026-0812200915162708
論文名稱(中文) 高斯背景建模與歐蘇技術應用於即時目標移動物追蹤系統設計與實現
論文名稱(英文) Design and implementation of Real-Time Object Tracking System Using Gaussian Motion Model and Otsu Algorithm
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 工程科學系碩博士班
系所名稱(英) Department of Engineering Science
學年度 97
學期 2
出版年 98
研究生(中文) 陳紀鼎
研究生(英文) Ji-ding Chen
電子信箱 jdc_730214@hotmail.com
學號 n9696105
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 59頁
口試委員 指導教授-廖德祿
口試委員-顏錦柱
口試委員-林瑞昇
中文關鍵字 背景相減法  物件追踨  歐蘇法 
英文關鍵字 Otsu Method  Background Subtraction  Object tracking 
學科別分類
中文摘要 由於電腦運算速度的提昇,近年來影像處理技術與運用也越來越廣泛,尤其以視訊會議、人臉辨識、影像追踨、電腦視覺等都有學者研究。然而在影像追蹤方面,以往的相關研究中多半以靜止的攝影機及單純的背景下來進行追蹤,其效果有限。因此,本論文以背景更新方式搭配高斯模型,並利用Otsu演算法來判斷移動目標物。系統架構,包含(1)以ARM為基礎並結合自走車之追蹤平台,透過無線網路傳送即時影像與接收控制訊號,調整自走車位置以追蹤目標物;(2)以PC為基礎之辨識平台,處理由追蹤系統傳來的即時影像,判斷目標物件位置下達控制命令,驅動追蹤系統之自走車,使得目標物件保持在即時影像的中間。經實驗結果證實,本論文提出之即時目標移動物件追蹤系統可以有效地追蹤特定移動目標物件並標定其中心位置。
英文摘要 Recently, the technology of image process has been widely applied into various fields such as video-conferencing, computer vision and face tracking due to the rapid growth of computer science. However, the developments of tracking systems are locked because most studies have used the still camera and the pure background. Therefore, a wireless real-time tracking system based on background subtraction, gauss motion model and Otsu algorithm is proposed in this study to identify the moving object and then pursue it. This system consists of (a) the tracking platform with ARM and robot and (b) the image recognition system, that that regulates the location of the robot to trace the object and identifies the location of the object from real-time image, respectively. In practice, the results of the study show that the proposed system can effectively trace the specific moving object and mark the object in the center of the view.
論文目次 目錄
摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 VI
圖目錄 VII
圖目錄 VII
第一章 緒論 1
第1-1節 前言 1
第1-2節 研究動機與目的 1
第1-3節 論文架構 1
第二章 影像處理相關原理 3
第2-1節 簡介 3
第2-2節 顏色分割(COLOR SEGMENTATION) 3
第2-2-1節 HSV色彩空間 3
第2-2-2節 正規化RGB色彩空間 3
第2-2-3節 YCbCr色彩空間 4
第2-3節 移動物件偵測 4
第2-3-1節 背景影像相減法(Background Subtraction) 4
第2-3-2節 相鄰影像相減法(Frame Differencing) 5
第2-3-3節 光流法(Optical Flow Method) 5
第2-4節 自動二值化法 6
第2-4-1節 平均值法(Mean-Value Method) 6
第2-4-2節 歐蘇法(Otsu Method) 6
第2-4-3節 修正式疊代法 7
第2-4-4節 矩量恆定法(Moment-Preserving) 8
第2-5節 環境因素失真補償 9
第2-5-1節 自動亮度調整 9
第2-5-2節 白平衡GWA (Gray World Assumption)演算法 9
第2-5-3節 白平衡PRA (Perfect Reflector Assumption)演算法 10
第2-5-4節 白平衡Lam 演算法 10
第2-6節 雜訊去除 11
第2-6-1節 低通濾波器 11
第2-6-2節 膨脹(dilation) 11
第2-6-3節 侵蝕(erosion) 12
第2-7節 物件修補 12
第2-8節 動態物件追踨 14
第2-8-1節 質量中心 14
第2-8-2節 標記(Labeling) 14
第三章 系統架構與軟硬體設計 16
第3-1節 影像傳輸系統 17
第3-1-1節CMOS Image Sensor 17
第3-1-2節 無線網卡驅動程式移值 18
第3-1-3節 建立無線網路環境 19
第3-1-4節Socket建立 20
第3-1-5節 網路影像傳輸 22
第3-2節 辨識與追踨系統 23
第3-2-1節 辨識流程 24
第3-2-2節 追踨流程 32
第3-3節 馬達控制系統 39
第3-3-1節 可調式PWM 39
第3-4節 嵌入式系統PWM驅動程式模組設計 40
第3-4-1節 PWM驅動程式模組設計 41
第四章 實驗分析與軟硬體實現 44
第4-1節 追踨與辨識平台設計 44
第4-1-1節 辨識平台GUI介面 44
第4-1-2節 系統架構 48
第4-2節 辨識平台於不同環境下測試 49
第4-3節追蹤平台於不同速度下測試 51
第4-4節 追踨系統於不同環境下測試 52
第五章 結論與未來方向 57
第5-1節 結論 57
第5-2節 未來方向 57
參考文獻 58


表目錄
表3.1 影像排列前格式 18
表3.2 影像排列後格式 18
表3.3 無線網卡移值步驟 19
表3.4 Socket提供支援伺服端網路應用程式之API 函式 21
表3.5 Socket提供支援用戶端網路應用程式之API 函式 21
表3.6 封包格式 22
表3.7 Packet Loss檢查 22
表3.8 追蹤策略 37
參考文獻 參考文獻
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