臺灣博碩士論文加值系統

一般而言，數位影像處理技術應用在監控系統時，分為影像前處理與後處理兩部分。移動物件與背景分離為影像前處理部分最大課題。目前業界上普遍使用移動邊緣偵測法(Moving Edge Detection)以改善固定背景相減法及連續影像相減法所衍生的固定背景變動量大與連續影像殘影問題。但移動邊緣偵測法遇到移動物件靜止不動時變失去效用，本研究提出交疊式影像物件分離法以改善其問題。進行影像後處理分析，物件追蹤(Object Tracking)、軌跡記錄(Trajectory Recording)及分析，使用濾波(Filter)、型態學(Morphological)、連通(Adjacency)等技術時，已可以是一個近完整的影像。
　　在本論文中提出一套智慧型的監控系統，結合數位影像處理技術與視訊認知（Video Understanding）技術，針對戶外特定場所的人員進行辨識與追蹤，並擷取其移動軌跡資訊進行分析判斷是否有屬於異常或是危險的行為發生。即時發出警訊，以讓相關人員能夠立即處理；並將軌跡資訊全數建檔儲存在資料庫，作為後續事件檢索之研究應用。

Generally speaking, digital image processing technology includes Image Processing and Image Analysis. Object Extraction and Background Separation are two main topics of Image Processing. Moving Edge Detection is generally used to improve the problems of Static Background Subtraction & Temporal Differencing. To solve the problems of Moving Edge Detection, Double Image Separation Technique is proposed in this study. By applying, Object Tracking, Trajectory Recording, Filter, Morphological, and Adjacency, the perfect image can be obtained.

　　In the thesis, a smart Surveillance System by combining digital image processing and Video Understanding has been developed. The system can be used to capture the people in some particular places and to analyze their motions. In case of emergencies, the system will connect to the police automatically and save all data for future application.

中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機與目的 1
1.3 文獻探討 2
1.3.1監控系統之相關研究 2
1.3.1.1 監控系統之發展 2
1.3.1.2 視訊監控作業流程 5
1.3.1.3 學術界相關研究 6
1.3.2影像動態偵測相關技術 8
1.4 研究方法 9
1.5 論文架構 11
第二章 攝影機校正與數位影像探討 12
2.1 影像系統基礎架構 12
2.1.1 電腦視覺理論 12
2.1.2 相機模型 13
2.2 攝影機校正 13
2.2.1 攝影機內部參數校正 14
2.2.2 攝影機外部參數校正 16
2.2.2.1 攝影機旋轉矩陣 16
2.2.2.2 攝影機位移向量 19
2.2.3 雙攝影機座標系統之轉換關係 21
2.3 影片格式 23
2.3.1錄影理論 23 2.3.2視訊檔案系統 24
第三章 數位影像處理與物件擷取及追蹤 26
3.1 數位影像處理 26
3.1.1 彩色影像灰階轉換 27
3.1.2 影像前處理 28
3.1.2.1 影像空間旋積運算 28
3.1.2.1 二值化 29
3.1.2.2 閥值選擇 30
3.1.2.3 邊緣偵測 33
3.1.3 影像分析及後處理 35
3.2 物件分離 36
3.2.1 背景初始(Background Initialization) 36
3.2.2 固定背景相減法(Static Background Subtraction) 37
3.2.3 影像差值法 (Temporal Differencing) 38
3.3 移動邊緣偵測 40
3.4 交疊式影像物件分離法 41
第四章 動態物件記錄分析 42
4.1基礎型態學 42
4.2型態學運用 46
4.3即時系統物件擷取 48
4.4移動物件之動態偵測 49
4.5資料庫 51
第五章 系統架構及結果討論 52
5.1 系統架構與人機介面 53
5.1.1 實驗設備 53
5.1.2 人機介面 54
5.2 幕後操作介面 56
5.3 智慧型手動操控監控介面 58
5.4 手動操控PTZ攝影機拍照及錄影 60
5.5 記錄模組 60
5.6 實驗結果討論 61
第六章 結論與未來展望 62
6.1 結論 62
6.2 未來展望 63
6.2.1 結合通訊網路和多媒體技術 63
6.2.2 多攝影機聯合監控技術 63
6.2.3 連結智慧型家電產品 64
參考文獻 65

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