• 沒有找到結果。

6.1 結論

多重亮度紅外線打光器是[1]所提出的方法,過去相關的研究都僅改變攝影系統內 的曝光來達到多動態範圍的目的進而改善影像品質,但在夜間環境必須仰賴多重亮度 紅外線打光器的輔助以增加並延伸動態的範圍,然而多重亮度紅外線打光器與數位紅 外線攝影系統為兩獨立運作的系統,因此當攝影系統使用互補式金屬氧化物半導體感 測元件,並以非同步之方式運作會造成影像上同一張畫面的局部亮度產生不一致的問 題,而亮度不一致會降低後續亮度分群的準確度,並將增加影像後處理的複雜度。

因此本研究針對此問題提出利用多重亮度紅外線打光器的光源改變週期與數位 紅外線攝影系統的曝光週期同步的方法結合成一新式的夜間監控系統,以改善多重亮 度紅外線打光器光源改變的週期與使用互補式金屬氧化物半導體感測元件的數位紅 外線攝影系統曝光週期的不同步,所造成同一張畫面亮度局部不一致的問題,並提供 多重動態範圍的亮度分群呈現清晰且適合亮度的影像,於實驗中使用標準差與每頻道 之亮度差異顯示同步系統之影像亮度上有一定的穩定性,並將硬體同步後輸出之影像 於預覽軟體中進行軟體流程之影像預覽同步化,已完成影像亮度分群之動作,達到多 重動態範圍影像之結果,以強化紅外線夜間監控影像品質之目的。

6.2 未來展望

因同步之動作有其規律性與週期性,所以可利用此特性進行不同亮度之影像結合 成高動態影像,進而利用此影像提高分析或辨識的正確性。此應用需考量監控環境目 標物體或人物移動之速率,如果需應用於高速移動之物體必須搭配高速攝影機提高畫 面更新率,以降低移動影像結合後模糊之情形,將此研究之多動態範圍影像結合成高 動態範圍影像,適用於低光源照明之環境,如圖 5.1 所示,為多重紅外線打光器強度 之第 1, 3 與 5 階影像。利用影像軟體 Adobe Photoshop CS3 可將多張不同亮度之圖片 合製成高動態影像,如圖 5.2 所示,為利用多重紅外線打光器之強度第 1, 3 與 5 階進 行影像合成的高動態影像。

圖 6.1 多重多重紅外線打光器強度之第 1, 3 與 5 階影像

圖 6.2 利用多重紅外線打光器強度之第 1, 3 與 5 階影像進行合成為高動態影像

參考文獻

[1] 鄧文治, “應用於夜間監控用途的新式紅外線打光器,” 交通大學資訊學院資訊學 程碩士論文, 2010.

[2] Y.-J. Piao and W. Xu, “Method of Auto Multi-Exposure for High Dynamic Range Imaging,” in Proc. International Conference On Computer, Mechatronics, Control and Electronic Engineering, pp. 93-97, 2010.

[3] A. Vavilin, K. Deb, and K.-H. Jo, “Fast HDR Image Generation Technique Based on Exposure Blending,” in Proc. International Conference On Industrial Engineering And Other Applications Of Applied Intelligent Systems, vol. 3, pp. 379-388, 2010.

[4] S. Mangiat and J. D. Gibson, “Automatic Scene Relighting for Video Conferencing,”

IEEE International Conference on Image Processing, pp. 2781-2784, 2009.

[5] S. Cvetkovic, Menber, “Tone-Mapping Functions and Multiple-Exposure Techniques for High Dynamic-Range Images,” in Proc. IEEE trans. on Consumer Electronics, vol.

54, pp. 904-911, 2008.

[6] A. Kóczy, T. Várkonyi, T. Hashimoto, S. Balogh, and Y. Shimodaira, “Gradient Based Synthesized Multiple Exposure Time HDR Image,” in Proc. Instrumentation and Measurement Technology Conference, vol. 57, pp. 1779-1785, 2007.

[7] J. Guan and G. Qiu, “Display HDR Image using a Gain Map,” in Proc. IEEE International Conference on Image Processing, vol. 3, pp. 521-524, 2007.

[8] G. Krawczyk, R. Mantiuk, D. Zdrojewska, and H.-P.Seidel, “Brightness Adjustment for HDR and Tone Mapped Image,” 15th Pacific Conference on Computer Graphics and Applications, pp. 373-381, 2007.

[9] C. Shi, K. Yu, J. Li, and S. Li, “Automatic Image Quality Improvement for

iii-701, 2004.

[10] R. Rubinstein and A. Brook, “Fusion of Differently Exposed Images,” Final Project Report, Israel Institute of Technology, 2004.

[11] F. Drago, K. Myszkowski, T. Annen, and N. Chiba, “Adaptive Logarithmic Mapping for Displaying High Contrast Scenes,” EUROGRAPHICS, vol 22, pp. 419-426, 2003.

[12] G. Messina, A. Castorina, S. Battiato, and A. Bosco, “Image Quality Improvement by Adaptive Exposure Correction Techniques,” in Proc. IEEE International Conference on Multimedia and Expo, pp. 549-552, 2003.

[13] S. B. Kang, M. Uyttendaele, S. Winder, and R. Szeliski, “High Dynamic Range Video,”

ACM Translations on Graphics, pp. 319-325, 2003.

[14] S. Pattanaik, and H. Yee, “Adaptive gain control for high dynamic range image display,” in SCCG ’02: Proceedings of the 18th spring conference on Computer graphics, ACM Press, pp. 83–87, 2002.