討論

本論文中，吾人運用了簡易且費用低廉的雙鏡頭 webcam 影像擷取裝 置，針對立體視覺缺陷者設計一補償機制，以建構一套即時立體視覺缺 陷補償系統。對於立體視覺缺陷者而言，因為無法辨識周圍景物離本身 的遠近距離關係，導致容易發生碰撞的危險，因此所設計之補償機制以 輔助立體視覺缺陷者取得遠近距離資訊為主。故對於所判讀之距離精確 性，亦是整體補償機制的考量範圍。圖 4-11 為測試補償方式所估測之距 離精確性實驗結果，其實驗結果彙整於表 4-2。觀察表 4-2 之實驗結果，

物件 A 與觀看者之間的真實距離為 2.8 公尺，所設計之補償系統估測距 離為 2.9 公尺，如圖 4-11（a）所示；物件 D 與觀看者的真實距離為 4.8 公尺，但所估測之距離為 3.7 公尺。就實驗結果來看，視差與距離之間呈 現非線性關係，如圖 4-12 所示，因此當觀看者與物件之間距離越遠時，

尤其是當這二者之間的距離超過 4 公尺時，其所估測的距離精確度會下 降，其誤差百分比約在 7.5％至 23％之間。對立體視覺缺陷者來言，其步 行速度約每秒 0.5 公尺至 0.8 公尺之間，所設計之補償方法提供 4 至 8 秒 的反應時間來避免碰撞意外的發生。對於立體視覺缺陷者而言，補償系 統所產生之補償影像中的立體輔助資訊，可以協助他們判斷周圍景物的 距離遠近，並降低生活的不便性。

(a) (b) (c)

圖 4-11：不同距離物件估測之距離實驗結果

圖 4-12：視差與距離曲線圖

機率上升而導致物件分割及圈選上產生錯誤，例如會將白色背景牆壁誤

具，因此在影像擷取裝置的鏡頭選擇上，採用市面常見的 Webcam 來擷 取視訊影像並降低所需成本。但因為每個 CCD 其光學鏡頭之物理特性並 不完全相同，可能導致影像在擷取過程中因雙鏡頭的先天性差異，例如 高低不一致，產生估測上的錯誤，為避免此一狀況發生，必需先針對雙 鏡頭 webcam 進行校正。所採用之校正方式有二種分別是調整 webcam 硬 體參數及軟體補償，首先將雙鏡頭 webcam 分別於 1 公尺及 4 公尺位置針 對校正用影像各擷取一張左右影像，其中 1 公尺位置所擷取之左、右影 像分別是 L1及 R1，而 4 公尺位置所擷取之左、右影像分別是 L4及 R4， 校正用目標影像如圖 4-13 所示。

圖 4-13：雙鏡頭校正用影像

首先比對二種距離下左右影像的高低誤差，其執行方式為分別針對 在 1 公尺及 4 公尺二種距離下所拍攝之影像，以左影像 L₁中藍色三角形 頂點為參考基準點，其座標為（x , y），將右影像 R₁中藍色三角形頂點進 行垂直方向位移微調，其藍色三角形頂點座標為（i , j），當 j 調整至與左 影像 L₁中藍色三角形頂點座標 y 相同時，所微調之位移量Δm₁即為 1 公 尺位置左、右影像之高低誤差。接著以相同方式針對 4 公尺位置所擷取 之左、右影像 L₄及 R₄進行垂直方向微調取得位移量Δm₄。在取得 1 公尺

與 4 公尺所測得之誤差值後，取其平均值做為系統高低誤差微調參數Δ

S, V }，因此當 Z = 1 時為記錄區塊內之 HSV 中 H 項之每個區塊的平均 值；當 Z = 2 時為記錄區塊內之 HSV 中 S 項之每個區塊的平均值；當 Z = 3 時為記錄區塊內之 HSV 中 V 項之每個區塊的平均值。

為避免使用者在校正過程中操作之困擾，上述校正之方法可以透過 軟體操作方式簡化其操作程序，透過拍攝校正影像後，由系統自動微調 高低差及 HSV 後詢問使用者是否符合，藉以達到自動化調整之目的。

第五章 結論與未來工作