即時移動物體偵測

圖 5.3-1 即時彩色背景擷取程序圖

移動車輛萃取為即時移動車輛偵測的主要工具(流程如圖 5.3-1)，

其乃是籍由用影像處理技術，於動態連續影像中將移動物體與背景快 速的區分開來。即時移動物體偵測的技術，在以電腦視覺為主的智慧 型傳輸系統 (Intelligent Transportation System: ITS) 中使用得非常廣 泛，如車輛偵測、行人偵測、障礙物偵測等。

本研究所研發之即時移動物體偵測技術，是利用即時彩色背景擷

取所獲得的背景影像，與目前影像相減後的差值來判斷，如果差值大 於目前系統自動估算所設定之臨界值，則表示此為移動物體，反之，

表示為背景，而此臨界值不需由人工事先設定，只需利用前面影像的 統計資訊，即可依據影像特性自動設定一個動態臨界值，以獲得最佳 物體切割效果，雖然影像會受到 CCD 中的 AES 或 BLC 所影響，但是 在不同環境下拍攝的影像中，依然可以正確判斷移動物體，減少錯誤 偵測的情形發生。

由圖 5.3-2 可發現，影像畫面的亮度在改變，這個改變造成物件切 割時的困難度，增加切割錯誤率，但以統計概念所選擇之適當動態臨 界值作為影像調整參數，可抵消因 AES 效應所造成的切割困難。

(a) 第 1 張原始影像 (b) 第 5 張原始影像

(c) 第 10 張原始影像 (d) 第 15 張原始影像

(e) 第 20 張原始影像 (f) 第 25 張原始影像

(g) 第 30 張原始影像 (h) 第 35 張原始影像

(i) 第 40 張原始影像 (j) 第 45 張原始影像

(k) 第 50 張原始影像 (l) 第 55 張原始影像 圖 5.3-2 攝影機 AES 啟動變化影像

在有效解決 AES 效應所造成的切割困難後，系統也對因光源移動 使車輛產生的陰影進行消除，因為在後續所將提及的車輛辨識系統 中，當所切割出之移動車輛附帶有陰影時，陰影的問題可能造成車輛 交疊，而導致以視覺長度、視覺寬度、Pixel Ratio 的條件來判斷時會 有嚴重的誤判，故本研究在即時移動物體偵測階段必須先將移動物體 的陰影去除。在前期研究中即解決了陰影之課題，同時也掌握陰影變 化特性，所以在本期研究中，進一步考量整體處理速度之即時需求，

期能更快速的將部份陰影偵測出並去除，陰影去除對象首先以對影像 影響最大的淺層陰影為主，所謂淺層陰影即是陰影位置的背景色彩，

並未因為陰影的遮蔽造成顏色的失真（此處所謂失真意謂顏色接近黑 色），如果陰影位置的色彩資訊已經消失，則定義為深層陰影，此類陰 影將無法在極有限的時間內被正確判斷。所以依據所觀測的現象，我 們利用 RGB 三個色彩空間資訊，判斷出前景(移動)影像與原背景影 像，當三項色彩相近同時變化比率一致的像素，即認為是淺層陰影的 所在。

在系統克服 AES 效應將移動物擷取出來後，我們將含有陰影之移 動物件與背景作一有效的色彩對比分析處理，並依據實驗分析數據採 取固定範圍之門檻值進行陰影去除，可有效去除 90%以上之陰影，大 幅提升系統後續辨識能力，同時不會佔用太多的處理時間，實驗結果 如圖 5.3-3。

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

圖 5.3-3 移動物件陰影去除