(3.92.96.236) 您好!臺灣時間:2021/05/07 14:21
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果

詳目顯示:::

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:應福仁
研究生(外文):Fu-ren Yin
論文名稱:DSP即時立體影像系統開發與移動目標物量測之應用
論文名稱(外文):The Development of DSP-Based Real-time Stereo Vision System and Application of Movung Object Estimating
指導教授:黃緒哲
指導教授(外文):Shiuh-jer Huang
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:機械工程系
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:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:93
中文關鍵詞:數位信號處理器即時影像系統立體視覺移動偵測
外文關鍵詞:DSPreal-time vision systemstereo visionmoving detection
相關次數:
  • 被引用被引用:12
  • 點閱點閱:255
  • 評分評分:系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:1
本文主要利用數位訊號處理器(DSP:Digital Signal Processor),為核心,建立一套具備即時立體影像處理能力之雙眼視覺系統,並且應用在移動目標物體之三維座標量測。大部分的立體視覺影像系統,多以個人電腦為基礎架構,但隨著相關硬體的迅速發展,DSP之運算速度有著顯著的增加,並且DSP比起個人電腦有著體積小以及方便獨立運作的特點。本文所提出之影像擷取系統在硬體方面,使用德州儀器所生產之TMS320C6416 DSK發展版作為開發平台,搭配同為德儀所推出的專用編譯程式 Code Composer Studio 3.0,做為程式撰寫工具;影像感測器則選擇國內PIXART公司所生產之PAS106BCB283彩色CMOS影像感測器,此感測器解析度為 356 292。而軟體方面,包含影像擷取系統之時序控制,介面控制,以及影像前處理的部分。另外,本文也提出結合連續畫面相減法以及SAD移動對應法之移動偵測技術,此方法不受移動目標物之形狀以及顏色之限制,任意獨立移動目標皆可完整標定及追蹤,搭配邊界法立體對應以及SAD立體對應,估測出移動目標物之深度,計算三維座標位置,達到即時移動目標位置之追蹤功能,並且可與機器人系統結合應用。
A real-time stereo image process vision system using digital signal processor (DSP) is developed in this thesis. Formerly most digital image process systems are based on personal computer because of its efficiency in processing high volume and complex algorithm. In recent years, booming advance in technology has been increased the processing speed of DSP. The system based on DSP has small size and suitable for stand-alone, otherwise it also satisfy most requirement for real-time performance. The implementation of the system we presented consists of hardware implementation and software procedure. For the hardware implementation, a Texas instrument TMS320C6416 DSK board is used as the research developing platform, and the CMOS color image sensor PIXART PAS106BCB283 with 356 292 pixels is adopted. The software procedure contains the timing control interfacing between system components and image preprocessing. Besides, we also present a technique which combines an image subtraction and SAD(The Sum of Absolutely Differences) matching method in detaching a moving object. The shape and color of the moving object is not being restricted, any stand-alone moving target can be detected and tracked. After the moving object is detected, the Edge and SAD stereo matching strategy is used to estimate depth of the moving object, and its 3-D position can be calculated by stereo vision algorithm.
摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 II
圖表索引 VII
第一章 緒論 1
1.1前言 1
1.2文獻回顧 2
1.3研究動機與目的 5
1.4論文架構 5
第二章 系統架構 6
2.1 C6416DSK發展版與程式開發環境 9
2.1.1 C6416 DSP架構 9
2.1.2 C6416DSK發展版 12
2.1.3 程式開發環境 13
2.2 CMOS影像感測器 14
2.3 自製影像擷取測試子版 16
2.4 個人電腦 16
第三章 影像擷取系統設計 17
3.1 IIC通訊介面 18
3.2 CMOS影像擷取電路 21
3.2.1 CMOS影像傳輸時序控制 21
3.2.2 C6416DSK影像擷取子卡電路 23
3.3 影像前處理 26
3.3.1 色彩內插演算 27
3.3.2 亮度補正 29
3.3.3 影像灰階化 30
第四章 目標物偵測程序與策略 31
4.1 移動物體的標定 32
4.2 移動物體的追蹤 35
4.3 物體參考影像的選取 37
4.4 偵測流程與程式策略 38
4.4.1連續影像相減法的程式策略 39
4.4.2 SAD運算的程式策略 41
第五章 立體視覺與座標計算 42
5.1 雙眼視覺的特性 42
5.2 立體視覺系統的建立與校正 44
5.2.1 影像可視重疊範圍 44
5.2.2 CMOS影像感測對的擺置 45
5.2.3 CMOS影像感測器之光軸校正 46
5.2.4 CMOS感光陣列之實際像素距離 47
5.2.5 CMOS焦距的測量 48
5.3 立體對應 50
5.3.1 邊緣偵測 50
5.3.2 邊界法立體對應 52
5.3.3 SAD立體對應 54
5.4 物體景深估測 55
5.5 三維座標計算 58
第六章 實驗結果與討論 60
6.1 系統效能分析 60
6.2 移動物體偵測標定實驗 63
6.3 移動物體追蹤實驗 66
6.4 立體對應實驗 68
6.4.1 邊緣偵測 68
6.4.2 邊界法立體對應 69
6.4.3 SAD直接對應 71
6.4.4 邊界法與SAD直接對應法之比較 73
6.5 三維立體座標量測實驗 74
6.5.1 像素誤差分析 74
6.5.2 固定深度估測實驗 75
6.5.3 移動物體座標計算實驗 77
第七章 結論與未來展望 83
7.1結論 83
7.2未來展望 84
參考文獻 85
附錄 90
作者簡歷 93
【1】K. Illgner, H. G. Gruber, P. Gelabert, J. Liang, Y. Yoo, W.Rabadi, and R. Talluri, “Programable DSP Platform for Digital Still Cameras,” Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, Signal Processing ICASSP’99, vol. 4, pp.2235-2238, March 1999.
【2】A. Bensrhair, N. Chafiqui and P. Miché “Implementation of a 3D Vision System on DSP4 TMS320C31, “ Real-Time Imaging, vol. 6, pp.213-221, 2000.
【3】官宗保, “利用數位訊號處理器實現車牌字元辨識系統,” 國立台灣大學電機工程學研究所, 碩士學位論文, 2001.
【4】陳家瑜, “DSP-Based 影像擷取系統之開發與研究,” 國立成功大學工程科學研究所, 碩士學位論文, 2004.
【5】沈栢翰, “用在移動式機械臂之嵌入式影像處理平台,” 國立交通大學電機與控制工程研究所, 碩士學位論文, 2004.
【6】陳浥菁, “自走車DSP嵌入式影像系統之實現,” 國立成功大學工程科學研究所, 碩士學位論文, 2006.
【7】Takeo Kanade, Atsushi Yoshida, Kazuo Oda, Hiroshi Kano and Masaya Tanaka, “A Stereo Machine for Video-rate Dense Depth Mapping and Its New Applications,” Proceedings of the 15th Computer Vision and Pattern Recognition Conference (ICVPR '96), June, pp. 196-202, 1996.
【8】Kurt Konolige, “Small Vision Systems: Hardware and Implementation,” In Proceedings of the 8th International Symposium in Robotic Research, pp. 203–212. Springer-Verlag, 1997.
【9】Masatoshi Okutomi and Takeo Kanade, “A Multiple-Baseline Stereo,” IEEE
Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 15, No. 4, April, pp. 353-363, 1993.
【10】Akio Yoneyama, Yasuyuki Nakajima, Hiromasa Yanagihara and Masaru Sugano, “Moving Object Detection from MPEG Video Stream,” IEICE Transactions, vol. J 81-D-II, No. 8, pp. 1776-1786, Aug. 1998.
【11】錢鉦津, “模糊控制之立體影追蹤系統,” 中原大學機械工程研究所, 碩士學位論文, 2005.
【12】Jae-Soo Lee, Choon-Weon Seo and Eun-Soo Kim, “Implementation of opto-digital stereo object tracking system, ”Optics Communications, vol. 200, pp. 73-85, 2001.
【13】Alan J. Lipton, Hironobu Fujiyoshi and Raju S. Patil, “Moving target classification and tracking form real-time video,” In Proc. IEEE Image Understanding Workshop, pp. 129-136, 1998.
【14】陳彥良, ”即時立體視覺物體追蹤系統,” 中原大學機械工程研究所, 碩士學位論文, 2003.
【15】郭泓棚, “ 空間域影像景深估測與移動物體偵測規避之研究,” 朝陽科技大學資訊工程系, 碩士學位論文, 2003.
【16】Iksu choy, Yonggil Sin and Jongan Park, “Depth information on moving objects using stereo vision,” Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, v 3074, pp. 284-291, 1997.
【17】王韻婷, “以DSP實現即時雙眼視覺之目標物量測系統,” 國立台灣科技大學電機工程研究所, 碩士學位論文, 2007.
【18】Texas Instruments Inc., “TMS320C6414,TMS320C6415,TMS320C6416 FIXED-POINT DIGITAL SIGNAL PROCESSORS,” February 2001.
【19】Texas Instruments Inc., “TMS320C6416T DSK Technical Reference,” 2004.
【20】http://www.esacademy.com/faq/i2c/I2C_Bus_specification.pdf, 2006.
【21】PAS106BCB283 datasheet, Version 2, Pixart Image Inc., 2002.
【22】Texas Instruments Inc., “TMS320C6000 DSP Multichannel Buffered Serial Port (McBSP) Reference Guide,” December 2006.
【23】Texas Instruments Inc., “Applications Using the TMS320C6000 Enhanced DMA,” October 2001.
【24】Texas Instruments Inc., “TMS320C6000 DSP External Memory Interface (EMIF) Reference Guide,” September 2003.
【25】Jan T. Bosiers, Agnes C. Kleimann, Harry C. Van Kuijk, Laurent Le Cam, Herman L. Peek, Joris P. Maas and Albert J. P. Theuwissen, “Frame Transfer CCDs for Digital Still Cameras: Concept, Design, and Evaluation,” IEEE Trans. On electron devices, Vol. 49, NO. 3, MAR. 2002.
【26】林明德, “色彩內插演算法之比較與FPGA硬體系統實現,” 國立高雄第一科技大學電腦與通訊工程研究所, 碩士學位論文, 2005.
【27】Hsin-Teng Sheu, Hung-Yi Chen and Wu-Chih Hu, “Consistent Symmetric Axis Method for Robust Detection of Ellipses,” IEEE Proceedings --- Vision, Image and Signal Processing, vol.144, no.6 , pp.332-338 , December 1997.
【28】The-Chuan Chen and Kuo-Liang Chung, “An Efficient Randomized Algorithm for Detecting Circles,” CVGIP: Computer Vision and Image Understanding, 83(2) , pp. 171-191, 2001.
【29】Kikuhito Kawasue and Takakazu Ishimatsu, “3-D Measurement of Moving Particles by Circular Image Shifting,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 44, pp. 703-706, 1997.
【30】Jigui Zhu, Yanjun Li and Shenghua Ye, “Design and calibration of a single-camera-based stereo vision sensor,” Optical Engineering, v 45, n 8, p 083001, August, 2006.
【31】PAS106BCB283 DIGITAL IMAGING LENS Specification, Pixart Image Inc., July 2001.
【32】張忠誠,林鎮洲,王榮華與鄭慕德, ”遠端操控水下機械臂系統應用於水下施工作業之技術研發,” 工程科技通訊., vol.75, pp.114-120, 2004.
【33】陳文志, ”影像3D空間座標定位系統之研發,” 國立中央大學機械工程研究所, 碩士學位論文, 2000.
【34】吳智逸, “可規劃晶片具立體視覺導引之機械手臂伺服控制,” 國立台灣科技大學機械工程研究所, 碩士學位論文, 2007.
【35】鍾國亮,“影像處理與電腦視覺,”東華書局, 2004.
【36】王逸如與陳信宏, “數位信號處理的新利器 – TMS320C6x ,” 全華科技圖書股份有限公司, 2000.
【37】Rafael C., Gonzalez and Richard E. Woods, “Digital Image Processing,” Addison-Wesley, 1992.
【38】巫憲欣, “以系統晶片發展具機器視覺之機械手臂運動控制,” 國立台灣科技大學機械工程研究所, 碩士學位論文, 2006.
【39】K. H. Bae, J. S. Koo and E. S. Kim,“A New Stereo Object Tracking System using Disparity Motion Vector,” Optics Communications, Vol. 221, pp. 23-35, 2003.
【40】P. KaewTraKulPong, and R. Bowden, “An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection,” Proc. 2nd European Workshop on Advanced Video Based Surveillance Systems, Vol. 25, 2001.
【41】Y. Ren, C. S. Chua, and Y. K. Ho, “Statistical background modeling for non-stationary camera,” Pattern Recognition Letters, Vol. 24, pp. 183-196, 2003.
【42】B. Shoushtarian, and H. E. Bez, “A practical adaptive approach for dynamic background subtraction using an invariant colour model and object tracking,” Pattern Recognition Letters, Vol. 26, No. 1 pp. 5-26, 2005.
【43】R. Cucchiara, C. Grana, M. Piccardi, and A. Prati, “Detecting moving objects, ghosts, and shadows in video streams,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 25, No. 10, pp. 1337-1342, 2003.
【44】Kuo, C.-M.; Hsieh, C.-H.; Lin, H.-C.; Lu, P.-C., ”Motion estimation algorithm with kalman filter,” Electronics Letters, Vol.30, pp.1204-1206 , 1994.
【45】http://140.113.87.114/cvrc/edm/vol_2/skill_7.htm, 2005.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
系統版面圖檔 系統版面圖檔