第五章 視訊影片中運動物體之自動切割
5.7 不同參數設定的影響與實驗結果
5.7.2 參考畫面 I t+1 的選取與切割結果之關係
在切割視訊影像時，dmotion之臨界值的選取會影響到切割的結果，為了達到 自動視訊切割之目的，必須要訂定一個合適的臨界值。另外，在想要切割的影像 中，雖然存在著不同運動的物體，但是物體的運動卻與攝影機運動非常相似，造 成求出的 dmotion差異不大，此時也會切割的不好，在本章節將對這些影響的因素 列入考慮，並分析實驗的結果。
5.7.1 運動向量差異 d
motion之臨界值選取
在切割的影像時
，
因為前景區域與背景區域在運動上有本質的差異，造成 前景部分的運動向量差異（dmotion）會較大，從前幾個小節的 dmotion 分佈圖可以 發現，前景區塊與背景區塊有各自的群聚效應，且兩個集團的 dmotion值有一定的 差異，造成在取臨界值時，有一段範圍的切割結果都相當不錯，所以很容易切割。另外在 5.2.2 小節中，我們用了三段不同的影片來評估 PTZ 模型之誤差，從實驗 結果也可以發現誤差多在 2 個像素以下，所以在自動切割時取臨界值為 2 是一個 可行的設定。
5.7.2 參考畫面 I
t+1的選取與切割結果之關係
每次進行切割時，共需要輸入兩個畫面，分別為“所要切割的畫面” It 與其“參 考畫面” It+1，圖 48 為 Mobile 影片中的六張影像，假設圖 48（a）為我們現在 所要切割的影像 It，而圖 48（b）至圖 48（f）可任選一張畫面做為我們參考的 影像 It+1。當然，亦可以選取其他的畫面當作參考影像，但是參考影像的選擇可 能影響到切割結果的好壞。
在前面的章節，為了簡化問題，我們不針對參考畫面的選擇做討論。從 5.2 至5.5 小節切割 Mobile 檔案時，均以圖 28（a）當作要切割的畫面 It，而圖 28
（b）則當成參考畫面 It+1。其實圖 28（a）即為圖 48（a），是 Mobile 檔案中的 第 0 張畫面，圖 28（b）則與圖 48（f）相同，為 Mobile 檔案中的第 6 張畫面。
為了瞭解不同參考畫面對切割結果的影響，圖 49 列出了利用不同參考畫面所產 生出來的區域運動向量與全域運動向量，其中圖 49 所顯示的全域運動向量是用 本論文在 5.5 小節所提出的方法，並取 loop10 的攝影機運動參數求得的結果，
由於所求得的全域運動向量並非整數，因此圖 49 的全域運動向量只顯示四捨五 入後的結果。從圖 49 可以發現參考畫面越靠近，各個物體的運動向量越小；另 外不管參考畫面的遠近，背景部分的區域向量與全域向量之差異 dmotion大多在兩 個像素以下（因為全域向量是利用背景部分的區域向量所求出，並且攝影機運動 模型的誤差在兩個像素以下）；而前景的部分在參考畫面越遠離時，其區域向量 與全域向量的差異 dmotion較大，但是當參考畫面越近，由於某些物體的運動量會 變小，造成了這些物體的 dmotion也較小，若前景部分的 dmotion值小到兩個像素以 下，與背景部分混和在一起，此時就無法完整的從畫面中切割出前景。
如圖 50 所示，列出了使用不同參考畫面所求得的 dmotion分佈，在圖 50（a）
與圖 50（b）的 dmotion分佈，前景與背景並沒有分成兩個集團，其切割結果如圖 51（a）與圖 51（b）所顯示，並不是很理想。而圖 50（c）的 dmotion 分佈已逐 漸分成兩個集團，但是前景的集團並沒有完全大於 2 個像素，因此切割結果如圖 51（c）所示，仍有部分切割錯誤。最後，在圖 50（d）到圖 50（f）中的前景 集團開始逐漸遠離背景集團，因此可以很容易的切割出前景與背景，切割的結果 顯示在圖 51（d）到圖 51（f），由圖中可以看到切割的結果相當不錯。
(a) Frame 0 (b) Frame 1
(c) Frame 2 (d) Frame 3
(e) Frame 4 (f) Frame 6
圖 48：Mobile 影片中的六張影像
(a) 參考 Frame 1 所求得的區域運動向量 (b) 參考Frame 1 所求得的全域運動向量
(c) 參考 Frame 2 所求得的區域運動向量 (d) 參考Frame 2 所求得的全域運動向量
(e) 參考 Frame 3 所求得的區域運動向量 (f) 參考Frame 3 所求得的全域運動向量
(g) 參考 Frame 4 所求得的區域運動向量 (h) 參考Frame 4 所求得的全域運動向量
(i) 參考 Frame 6 所求得的區域運動向量 (j) 參考Frame 6 所求得的全域運動向量
(k) 參考 Frame 8 所求得的區域運動向量 (l) 參考Frame 8 所求得的全域運動向量 圖 49：使用不同參考畫面所求得的區域運動向量與全域運動向量
Motion Difference Distribution
dmotion ( pixel )# of Block
(a) 參考 Frame 1 所求得的
d
motionMotion Difference Distribution
0 dmotion ( pixel )
# of Block
(b) 參考 Frame 2 所求得的
d
motionMotion Difference Distribution
0 dmotion ( pixel )
# of Block
(c) 參考 Frame 3 所求得的
d
motionMotion Difference Distribution
dmotion ( pixel )# of Block
(d) 參考 Frame 4 所求得的
d
motionMotion Difference Distribution
0 dmotion ( pixel )
# of Block
(e) 參考 Frame 4 所求得的
d
motionMotion Difference Distribution
0 dmotion ( pixel )
# of Block
(f) 參考 Frame 8 所求得的
d
motion圖 50：使用不同參考畫面所求得的 dmotion分佈
(a) 參考 Frame 1 所得到的切割結果 (b) 參考Frame 2 所得到的切割結果
(c) 參考 Frame 3 所得到的切割結果 (d) 參考Frame 4 所得到的切割結果
(e) 參考 Frame 6 所得到的切割結果 (f) 參考Frame 8 所得到的切割結果 圖 51：使用不同參考畫面之自動切割結果
表 16：使用不同參考畫面時的切割正確率（共切割 50 張畫面）
多，精確度的影響就更為重要，因此，如果運動向量估計的不精確，就會造成較 差的切割結果。從表中可以看到當參考畫面由 2 改為 3 時，運動向量小於 1 的比 例大幅減少，而從參考畫面 3 改為參考畫面 4 時，運動向量小於 1 的比例減少了 約兩倍，而參考畫面為 4、6、8 時，隔了兩張畫面，減少的比例不到 2%，已經 有不錯的切割結果，因此當運動向量小於 1 的比例非常少，並且只有小幅度的減 少時，受到運動向量精確度不足的影響就會變小，也會有較好的切割結果，則此 時選擇的參考畫面是合適的。
表 17 中列出切割一張畫面所佔的時間為 3452 ms，其中區塊比對的時間佔 了大部分，共花了 2876 ms，而修正偏差的攝影機參數共花了 556 ms。由於視訊 壓縮時與切割時的區塊比對是相同的，因此若能整合在一起，也可以節省重複花 費的時間。
表 17：切割時間
切割時間 3452ms 區塊比對的時間 2876ms 更正攝影機運動參 數的時間（loop10）
556ms