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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李威漢
研究生(外文):Wei-hen Lee
論文名稱:使用特徵影像的移動物追蹤
論文名稱(外文):Development of feature-based visual tracking for moving objects
指導教授:陳傳生
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:機械工程學系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:44
中文關鍵詞:機械視覺影像追蹤
外文關鍵詞:Computer VisionImage TrackingFeature-BasedMotion Segmentation
相關次數:
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視覺追蹤是根據一具以上的攝影機隨著畫面所出現的目標物移動,計算適當的攝影機轉動/移動位移,使目標物能保持在畫面內的伺服控制方法。視覺追蹤可以應用在保全監視、機械臂裝配工作、無人駕駛車輛、飛機的導航與目標追蹤。

在固定式攝影機的環境下,追蹤影像中的移動物體是很簡單的,因為在攝影機的連績畫面中背景是不會變化的,所以當影像中有運動物體時,只要將相鄰的兩張影像相減,計算出其中的灰階值差異處,即可辨認出影像中該物體的位置。而移動式攝影機的視覺追蹤就比較複雜,因為背景會變化的關係,上述的方法並不適用,所以如何在這種環境下,找出真正運動的物體(對地面而言),是件非常困難且重要的工作。

在本論文中,提供了一種移動式攝影機追蹤影像中運動物體的方法。利用feature tracking做為研究的基礎,找出影像中多個特徵處,以特徵處的移動做為分類條件,並對其所有的移動做高斯機率分佈,分離背景和移動物體,最後納入權重值的方法,強建移動物體,濾除光流量的計算錯誤,達到追蹤移動物體的目的。
Visual tracking means a camera can track a moving target while the spatial relationship between the camera and the target is changing. Visual tracking has found many applications in security surveillance, robot assembly, autonomous vehicles navigations and moving objects tracking.

It is easy to track moving objects in a fixed camera because of the static background. But it is a challenging and hard task for tracking moving objects in a moving camera. In this paper, we describe how image sequence taken by a moving camera may be processed to detect and track moving objects against a moving background in real-time. Motion is found by tracking image features, segmentation is based on feature’s velocity, and to filter background features using Gaussian normal distribution. Finally, we use weighting approach for filtering the error of optical flow computation and enhancing moving objects tracking.
中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
第1章 緒論 1
1.1 研究動機與目標 1
1.2 文獻回顧 1
1.3 論文大綱 2
第2章 探討應用的文獻 3
2.1 Lucas-Kanade optical flow algorithm 3
2.2 Good Features to Track 4
2.3 Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker Description of the algorithm 7
2.4 總結 16
第3章 分離背景與追蹤移動目標物 17
3.1 影像追蹤初始化 18
3.2計算特徵點速度場 19
3.3分離背景與移動目標物特徵點 20
3.4 依特徵點的速度場分類 22
3.5 給予特徵點權重值 27
3.6 實驗研究流程 29
第4章 實驗研究成果 31
4.1 單一目標追蹤 31
4.2 多目標追蹤 38
第5章 結論 40
參考文獻 41
附錄A 研究系統架構 43
附錄B 影像追蹤程式流程 44

圖目錄

圖2-1 影像中的特徵點…….………………….…………….………………………..6
圖2-2 Gaussian pyramid…….………………………………………………………...8
圖2-3 像素壓縮示意圖…….…………………………….…………………………...9
圖2-4 integration window示意圖….…………………………………………………9
圖2-5 影像壓縮後,integration所涵蓋的範圍…..……………..………………..…11
圖3-7 移動物追蹤基本流程圖………..……..………………………..…………….17
圖3.2 尋找影像中的特徵點………………..……………………………………..…18
圖3-3 移動物體特徵點速度一致性………....…………………………………..….19
圖3-4 分離背景和移動物特徵點……..…….………………………………………22
圖3-5 計算光流量流程圖...........................................................................................22
圖3-6 特徵點汰換圖…………………………..…………………………………….23
圖3-7 速度和距離分類圖………….……………..…………………………………24
圖3-8 建立速度場流程圖...........................................................................................25
圖3-9 光流量計算錯誤圖…………………………………………………………...26
圖3-10 特徵點外框示意圖…………………………………………………………...26
圖3-11 特徵點雜訊圖…………………………………………………………………26
圖3-12 給予特徵點權重值及利用權重值的高低判斷移動物體…………………...27
圖3-13 經權重值步驟後的雙單擺球追蹤…………………………………………...29
圖3-14 辨認移動物體流程圖……………………………………………………...…30
圖4-1 自動選取影像中特徵點的移動物體追蹤……….……………………………32
圖4-2 移動物在自動選取特徵點畫面中移動的軌跡.................................................33
圖4-3 人工選取影像中特徵點的移動物體追蹤…………………………………….34
圖4-4移動物在人工選取特徵點畫面中移動的軌跡..................................................36
圖4-5 利用人工與自動選取特徵點做移動物追蹤的運動軌跡比較圖…………….37
圖4-6 雙單擺球運動軌跡比較圖…………………………………………………….38
圖A-1硬體架構示意圖……………………………………………………………….43
[1] B. K. P. Horn and B. G. Schunck, “Determining optical flow” , Artificial Intelligence, Vol. 17, No. 1-3, pp. 185-203, August 1981

[2] S. Baker and I. Matthews, "Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework, " International Journal of Computer Vision, Vol. 56, No 3, March, pp.221-255. 2004

[3] R. Vidal, ”Multi-Subspace Methods for Motion Segmentation from Affine, Perspective and Central Panoramic Cameras ”, International Conference on Robotics and Automation, Barcelona, Spain, April 2005, pp 1216-1221

[4] C. Tomasi and J. Shi , “Good features to track”. In Proceedings of IEEE Conf . on Computer Vision and Pattern Recognition, page 593-600, 1994

[5] Jean-Yves Bouguet, “Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker Description of the algorithm” Intel Corporation Microprocessor Research Labs

[6] Jason Z. Zhang , Q.M. Jonathan Wu, “A Pyramid Approach to Motion Tracking”, Real-Time Imaging 7, pp529-544, 2001

[7] S.M. Smith,"ASSET-2: Real-time Motion Segmentation and Shape Tracking," Proceedings of the 5th International Conference on Computer Vision, p.237-244, 1995.
[8] A.R. Mansouri and J. Konrad, “Multiple Motion Segmentation With Level Sets”, IEEE Transaction on Image Processing, VOL. 12, NO. 2, pp. 201-219, February 2003.

[9] A. Lookingbill, D. Lieb, D. Stavens, and S. Thrun, “Learning Activity-Based Ground Models form a Moving Helicopter Platform”, International Conference on Robotics and Automation, Barcelona, Spain, April 2005 pp. 3948-3953.

[10] 趙文魁,“二度空間影像追蹤”,私立元智工學院,機械工程研究所,碩士論文,中華民國八十六年六月

[11] 謝耀章,“主動式攝影機即時人臉追蹤之研究”,國立中山大學,機械與機電工程學系,碩士論文,中華民國九十四年六月

[12] 鐘國亮,影像處理與電腦視覺,二版,臺北市,臺灣東華書局股份有限公司,中華民國九十三年二月
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