• 沒有找到結果。

智慧型遠端影像監視控制系統之研究(II)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "智慧型遠端影像監視控制系統之研究(II)"

Copied!
12
0
0

加載中.... (立即查看全文)

全文

(1)

行政院國家科學委員會專題研究計畫 期中進度報告

智慧型遠端影像監視控制系統之研究(2/3)

計畫類別: 個別型計畫 計畫編號: NSC92-2213-E-009-052- 執行期間: 92 年 08 月 01 日至 93 年 07 月 31 日 執行單位: 國立交通大學電機與控制工程學系 計畫主持人: 李祖添 共同主持人: 吳炳飛 報告類型: 精簡報告 處理方式: 本計畫可公開查詢

中 華 民 國 93 年 5 月 20 日

(2)

行政院國家科學委員會專題研究計畫期中報告

智慧型遠端影像監視控制系統之研究(2/3)

The Study of Intelligent Control System of Remote Video Monitoring (2/3)

計畫編號:NSC 92-2213-E-009 -088

執行期限:92 年 8 月1 日至 93 年 7 月31 日

主 持 人:李祖添 教授

共同主持人:吳炳飛 教授

國立交通大學電機與控制工程學系

本研究成果獲得

第十七屆宏碁龍騰知識經濟論文獎

資訊科技及應用類

金質獎

得獎評語是「本論文針對監控系統之影像特性發展出一套以小波轉換為基礎的影像壓縮技 術,並將此技術以物件導向軟體工程方式,封裝成為軟體元件,結合微電腦周邊軟體,以 及遠端家庭監控系統,一個落實了技術創新及工業實務的論文,故予以推薦」

中文摘要:

本研究計畫之對智慧型遠端影像監 控系統之需求,發展了一套以小波轉換技 術為基礎之高速度、高影像品質與高壓縮 倍率之影像壓縮技術。本壓縮技術結合了 改良型零樹編碼技術,並針對監控系統之 影像特性,推導出一套能大幅提昇視訊壓 縮速度,並且能保有優良影像品質之壓縮 方法,這對於廠商發展數位多通道監視錄 影系統而言,提供了相當良好的關鍵技 術,即使在多個監控畫面下,仍然能夠保 證監控畫質與流暢度。本計畫之研究成果 有相當廣泛的應用層面,除了一般監控用 途外,更可運用在智慧型交通道路即時影 像分析系統、視訊會議、視訊電話與網際 網路遠距教學等應用範疇均可發揮其所 長,並可結合了微電腦周邊硬體,使之亦 可成為家庭的智慧總管,包含家電的控 制、影音系統的管理、家庭安全的防護, 以一個建立全方位的數位化家庭安全監控 中心。 關鍵詞:視訊監控系統、即時視訊壓縮、 低運算能量、小波轉換、零樹編碼技術。

英文摘要:

This research project, according to the requirements of The Intelligent Control System of Remote Video Monitoring (ICSRVM), develops a wavelet-based approach to compressing video, with high speed, high image quality and high compression ratio. Using the sequential characteristics of surveillance images, this method applies the low-complexity zero-tree coding, which uses little memory, to develop an algorithm for encoding and decoding video, which greatly improves the speeds of compression and decompression and maintains images of high quality. The method provides good quality and smoothness even under multi-channel surveillance, and so is of great value to

(3)

companies that develop multi-channel surveillance systems. The outcomes of this research project have widely applications, in addition to the surveillance applications, the real-time road image analysis of intelligent transportation system, video conferencing, video phone and distance education are all its application areas. This versatile and intelligent surveillance system also integrates peripheral computer hardware. Incorporating IA, this system is not just a surveillance system but is, rather, an intelligent home manager that can control electronic appliances, video/audio systems and home security in an “e-Home”

Keywords :Video surveillance, real-time video compression, low computation complexity, wavelet transform, zero-tree coding technology

前言:

近幾年全球安全產業在數位化的影 響下,不管是監視監控、門禁設備、防盜 系統...等,都積極發展數位化產品,數位 監控系統儼然成為發展的主流。一個遠端 即時監控系統的效能之核心關鍵,就在於 即時影像的應用,還有以即時影像傳輸為 基礎的整合系統應用設備。目前監控產業 對即時影像的需求漸增,即時影像傳輸所 牽涉的影像壓縮技術及傳輸頻寬等問題, 需要有更高品質、更高速度與更佳的壓縮 效能之數位視訊編碼處理技術才能解決; 此外其後端如何整合其他系統(如門禁、 監視、家電產業等)是一個難題;因此, 一個影像傳輸功能更佳、更具擴充性的技 術,是未來監視控制系統發展的重要關鍵。

研究目的:

本研究計劃開發了一套以小波轉換 (Wavelet Transform)轉換編碼為基礎,並結 合 了 改 良 型 零 樹 編 碼 演 算 法 (Zero-tree Coding),並針對監控系統之影像特性,推 導出一套能大幅提昇視訊壓縮編碼速度, 同時還能保有優良影像品質之壓縮方法, 使之成為具備更高速的壓縮效能、更好的 影像品質與更高壓縮比之視訊壓縮技術, 以此實現一個智慧型視訊監控系統。本研 究計畫所開發之編碼技術擁有相當高速的 效能,故即使在多個監控畫面下,仍然能 夠保證監控畫質與流暢度,其主要之創新 與貢獻列表如下: 一、結合小波轉換與離散餘弦轉換技術的 優點 二、壓縮速度快 三、壓縮倍數高 四、良好的視訊品質 結合了以上眾多具有實用性與創新 性的視訊編碼技術,其擁有相當廣泛的應 用層面,除了一般監控用途外,運用在運 鈔車與救護車的即時遠端監控、智慧型交 通道路即時影像分析系統、視訊會議、視 訊電話與網際網路遠距教學等應用範疇均 可發揮其所長,並可結合了微電腦周邊硬 體,及行動通訊以一個建立全方位的數位 化家庭安全監控中心。 本研究計劃將架構於開發一套以小 波轉換技術為基礎之具備高速度、高影像

(4)

品質與高壓縮倍率之視訊編碼技術,並結 合網路伺服程式、影像擷取卡與 CCD 攝 影機,設計製作一套高效率的多錄影通道 智慧型監控系統。 第二年間,將完成開發小波轉換高速 視訊壓縮技術,並完成多智慧型多通道監 控系統,發展多視訊通道即時監視控制、 錄影、檢索、遠端網路即時監控等功能, 並進行整合與測試實驗。

研究方法:

小波轉換高速視訊壓縮技術:

1.影像壓縮方法 在影像壓縮的領域中,轉換編碼技術 一直是最令人喜愛的一種方式。早期的轉 換編碼技術,是以離散餘弦轉換(discrete cosine transform; DCT)為主,它已被用在 JPEG 的標準中,使得現在的電子產品中, 可以普遍看到它的應用。然而,近幾年來, 研 究 人 員 發 現 採 用 離 散 時 間 小 波 轉 換 (discrete wavelet transform; DWT)的壓縮 技術([2], [5]-[7]),其壓縮效果往往勝過以 DCT 為主的技術,使得新一代的靜態影像 壓縮標準 JPEG2000 中,改為採用 DWT 的轉換編碼技術[1][3]。若為二者作個比 較,可以發現以 DWT 為基礎的轉換編碼 壓縮技術擁有較佳的影像品質,尤其是在 壓縮倍率越高時,此一優勢更為顯著,但 是以 DCT 為基礎的壓縮技術則由於演算 法較為簡化,對於運算能量較為精簡,故 其在編碼速度上有其優勢存在,所以本研 究希望將二者優點結合,使之發揮最大效 能。 在 DWT 的轉換上,為了減少轉換所 花的時間,lifting scheme 的轉換方式被提 出來。透過 lifting scheme 的方式,計算量 可以減少將近一半。而在配合 DWT 的壓 縮演算法上, 零樹(zerotree)編碼演算法 ([6], [7] and [9]),算是其中最簡單又是效 果最好的一種。最早的零樹編碼方式,稱 為 嵌 入 式 零 樹 小 波 (embedded zerotree wavelet; EZW)編碼演算法。它是由 Shapiro 在 1993 年所提出來[6]。它的優點包括: 不需要事先儲存的表格,不需要訓練,不 需要知道影像的統計資料,以及可以產生 完全的嵌入碼(embedded codes)。使得只要 使用一種位元率壓縮後,就可以根據應用 上的需要,產生各種位元率的解壓縮影 像。這將有利於連續式的傳輸,以及影像 索引的應用。Said 和 Pearlman 更加地改進 EZW 的執行效率。他們提出來的方法,稱 為在階層樹上的集合分割(set partitioning in hierarchical trees; SPIHT) [7] 。 由 於 SPIHT 不管在壓縮品質與執行速度,都表 現的相當優異,使得在 MPEG-4 的動態影 像壓縮標準上,也使用類似 EZW 的壓縮 方法於視覺紋路模式(visual texture mode) [8]。 在多支攝影機同時不斷的將影像資料 流輸入系統的高負載狀態中,影像壓縮的 速度變成極為重要的問題,目前主流之以 離散時間小波轉換為基礎的壓縮技術,其 運算能量仍舊太高,以致於無法在多支攝 影機同時錄影情況下依舊維持高影像張數 (frame rate)的壓縮效率,此時我們需要

(5)

一個更有效率的,但又保有高畫質的小波 轉換影像壓縮技術,Debin Zhao 等人提出 的低運算能量低記憶體需求的熵最佳化影 像編碼器[11] [12],成為我們改良的最佳 選擇,再結合動畫差值內插補償壓縮技 術,即可達成此高標準的效能要求。 2. 視訊壓縮編碼解碼器架構 由於監控系統的應用,大多是長時間 拍攝一監視範圍內的風吹草動,若是對於 每一個時間點所拍攝下的影像,均使用「完 美 」 的 靜 態 影 像 壓 縮 處 理 ( 如 JPEG2000[1]),則對於儲存空間是一大浪 費,但是若使用 MPEG-4 [4]標準的動畫影 像壓縮技術,其軟體計算量相當龐大,無 法切合監控系統的特殊需求,也就是高單 位秒張數(fps)的多影像通道監控需求,所 以我們提出一套較為簡化、高速度)並保持 高畫質與高壓縮效率的動畫壓縮技術,其 編碼與解碼架構如圖一與圖二所示。 基本上來說,解碼之運算流程為編碼 運算流程之反運算,所以,我們只要順著 編碼器的執行順序,將它反過來,即為解 碼器所要執行的動作。因此在稍後的說明 中,我們會將彼此互為反動作的方塊圖功 能,合併一起作說明。在這個架構圖中, 包括了順向/反向色彩元素轉換(forward component transform / inverse component

transform)、 順 向 /逆向小波轉 換 (forward DWT / inverse DWT)、量化/解量化等等 (Quantization / De-quantization)、低計算量 零 樹 編 碼 (Low-Complexity and Low-Memory Entropy Coder , LLZC encoder/decoder) 、 動 畫 差 值 偵 測 (Inter-Frame Difference Estimation)與補償 (Difference Compensation)和雙向動畫內插 技術等(Bidirectional Frame Interpolation) 等。其中比較特別的是,在編碼器的量化 方塊圖上,有一個輸入變數 Step size,此 一變數是用來決定量化器(Quantizer)的步 階大小,使用者可藉由調整此值以控制編 解碼時的壓縮比。 由於一連串的連續監視畫面,其畫面 與畫面之間的「關連性」是我們可以用以 減低編碼運算能量與儲存空間的關鍵,由 前後二個畫面取差值所得的留數畫面,其 資訊含量便隱含著畫面中物體移動的多 寡,如果留數畫面的能量相當大,則代表 畫面變動極大,其資訊含量也就相對較 多,此時就必須以較多的位元數來編碼, 反之亦然。本系統所使用的動畫壓縮技 術,應用了動畫中每張影像與影像之間的 差 異 特 性 , 以 使 編 碼 之 位 元 數 (bit allocation)得以最有效率的運用,如此我們 可以在節省通道傳送的頻寬下,仍舊保持 優良的監控畫面品質。

(6)

圖一、視訊編碼器架構圖 圖二、視訊解碼器架構圖 2.1 順 向 色 彩 元 素 轉 換 / 反 向 色 彩 元 素 轉 換 順 向 色 彩 元 素 轉 換 的 功 能 , 主 要 是 先 將 色 彩 元 素 間 的 相 關 性 移 除 , 以 期 得 到 比 較 好 的 壓 縮 效 果 。 在 此 編 解 碼 器 中 採 用 的 是 JPEG2000[1]中 的 可 逆 的 色 彩

轉 換 (reversible color transform; RCT)。 其 定 義 如 下 :     + + = 4 2 0 B G R Y , Y1=BG, Y2=RG (1) 在 此 , 符 號 [x]表 示 取 小 於 x 的 最 大 整 數 值 。 RCT 相 對 應 的 反 轉 換 如 下 :     + − = 4 1 2 0 Y Y Y G , R=Y2+G, and B=Y1+G (2) 2.2 順 向 /逆 向 小 波 轉 換 以 影 像 處 理 觀 點 而 言 , 大 部 分 的 自 然 界 影 像 訊 號 在 低 頻 帶 會 聚 集 比 較 多 的 能 量 , 高 頻 帶 則 較 少 , 這 意 味 著 我 們 可 以 在 低 頻 帶 作 進 一 步 的 解 析 , 於 是 在 實 際 應 用 上,DWT 分 離 出 來 的 低 頻 帶 訊 號 將 會 再 經 過 進 一 層 的 DWT 處 理,藉 以 在 低 頻 帶 獲 得 更 細 緻 的 小 頻 寬 解 析 訊 號 , 這 也 就 是 多 重 解 析 (multi-resolution) 的 觀 念。DWT 的 計 算 有 分 兩 個 部 分,一 個 是 解 析 部 分 , 就 是 將 訊 號 分 解 成 兩 個 頻 帶 , 其 對 應 的 方 塊 圖 位 於 圖 1;另 一 為 組 合 部 分 , 就 是 將 兩 個 頻 帶 的 訊 號 重 建 成 原 始 訊 號 , 稱 之 為 inverse DWT(IDWT),而 其 對 應 的 方 塊 圖 位 於 圖 2。 為 了 提 高 小 波 轉 換 的 執 行 速 度 , 本 系 統 所 採 用 的 是 Haar 小 波 轉 換 係 數。對 於 二 維 的 小 波 轉 換 , 我 們 仍 然 採 用 一 維 的 小 波 轉 換 , 首 先 作 水 平 方 向 的 轉 換 , 再 作 垂 直 方 向 的 轉 換 。 在 逆 向 小 波 轉 換 時 , 則 先 作 垂 直 方 向 的 反 轉 換 , 再 作 水 平 方 向 的 反 轉 換。一 維 的 Haar 小 波 轉 換

(7)

其 定 義 如 下 : ] 1 2 [ 2 1 ] 2 [ 2 1 ] [ 0 0 1 n = a n + a n+ a ,和 ] 1 2 [ 2 1 ] 2 [ 2 1 ] [ 0 0 1n = a na n+ d (3) 依 序 為 低 頻 係 數 與 高 頻 係 數 , 反 轉 換 係 數 則 為 : ]) [ ] [ ( 2 1 ] [ ˆ0 n a1 n d1 n a = + , 與 ]) [ ] [ ( 2 1 ] 1 [ ˆ0 n a1n d1 n a + = − (4) 編 解 碼 實 作 中 , 運 算 時 間 的 考 慮 相 當 重 要 , 為 了 減 少 上 述 運 算 式 子 中 , 數 個1 2的 運 算 所 花 費 的 時 間 , 因 此 在 轉 換 時 作 了 一 些 運 算 方 式 之 修 正 , 即 在 水 平 轉 換 與 垂 直 轉 換 皆 完 成 後 , 才 將 資 料 作 右 移 的 動 作 , 即 除 以 2 以 節 省 運 算 所 花 費 之 時 間 。 2.3 量化 / 解量化 在此編解碼器中,執行的是純量量化, 並且在量化器中,具有一個無作用區域。量 化器的唯一參數是量化的步階值。步階值的 大小,影響誤差的大小,也影響到重建影像 的品質。步階值愈大,重建的影像品質愈差, 但是,編碼後的檔案大小會變小,且編解碼 的時間會縮短。因為量化後的係數,是以無 失真的壓縮方式編碼,因此,解碼可直接得 到各個量化後的係數值。之後,再將各個係 數值乘以步階值,即可得到解量化後的值。 2.4 低記憶體低計算量零樹編碼器/解碼器 在 此 編 碼 器 中 , 所 採 用 的 兩 種 主 要 的 技 巧 是 one pass 的 零 樹 編 碼 (zerotree coding), 和 Golomb-Rice (G-R)碼[12]。 One pass 的 零 樹 編 碼 使 得 量 化 後 有 意 義 係 數 的 分 佈 位 置 , 可 以 被 有 效 地 取 出 來。而 G-R code 則 被 用 來 編 碼 這 些 取 出 來 的 係 數 值 。 G-R 碼 是 一 種 可 變 長 度 碼 / 可 變 長 度 整 數 (VLC – variable length code / VLI – variable length integer)的 形 式,它 取 代 了 JPEG 中 Huffman tables 的 使 用 , 使 得 編 解 碼 的 複 雜 度 更 進 一 步 的 下 降 。 在 本 實 作 中 , 所 採 用 的 G-R 碼 只 採 用 基 本 序 列 的 模 式 (G-R_FS), 並 沒 有 使 用 到 取 樣 點 的 分 割 或 是 參 數 的 估 測 , 因 此 , 計 算 量 很 低 。 如 圖 3 所 示 , 這 是 經 過 三 層 二 維 小 波 轉 換 後 的 頻 帶 圖 。 每 個 頻 帶 的 編 號,以 L 和 H 兩 個 英 文 字 和 一 個 下 標 值 來 表 示 。 第 一 個 字 母 , 代 表 水 平 方 向 是 高 頻 (H)還 是 低 頻 (L),第 二 個 字 母 則 代 表 垂 直 方 向 是 高 頻 (H) 還 是 低 頻 (L),而 下 標 則 是 代 表 該 頻 帶 是 在 第 幾 層 的 小 波 轉 換 後 所 產 生 的 頻 帶 。 舉 例 而 言 , HL2 代 表 的 是 水 平 方 向 為 高 頻 , 垂 直 方 向 為 低 頻 , 且 是 第 二 層 小 波 轉 換 後 所 產 生 的 頻 帶 。 圖 中 的 LL3 頻 帶 代 表 的 是 最 低 頻 的 頻 帶 , 它 的 係 數 所 代 表 的 即 是 影 像 中 的 dc 值。相 同 方 向 的 頻 帶 將 組 成 樹 狀 結 構 , 樹 根 的 位 置 落 在 最 後 一 層 小 波 轉 換 的 頻 帶 上 , 即 HL3、 LH3 和 HH3。 圖 中 的 箭 頭 表 示 每 一 棵 樹 後 代 子 孫 的 方 向 。 除 了 節 點 落 在 第 一 層 的 小 波 轉 換 頻 帶 外 , 每 一 個 節 點 有 四 個 直 接 的 後 代 子 孫。圖 中 在 HH3和 HH2頻 帶 中 的 方 格 顯 示 出 這 個 關 係 。 整 個 編 碼 的 演 算 法 流 程 , 如 圖 4 所 示 。 LL3 HL3 HL2 HL1 LH3 HH3 LH2 HH2 HH1 LH1

(8)

圖三、樹狀結構圖 圖四、編碼演算法 2.5 動畫差值偵測、補償與雙向內插技術 由於一連串的連續監視畫面,其畫面與 畫面之間的「關連性」是我們可以減低編碼 運算能量與儲存空間的關鍵,由前後二個畫 面取差值所得的留數畫面,其資訊含量便隱 含著畫面中物體移動的多寡,如果留數畫面 的能量相當大,則代表畫面變動極大,其資 訊含量也就相對較多,此時就必須以較多的 位元數來編碼,反之亦然。本系統所使用的 動畫壓縮技術,應用了動畫中每張影像與影 像之間的差異特性,將一個序列的視訊影 像,分成以 10 張為一組的編碼處理程序,將 這 10 個畫面分成 I(起始畫面)、P(留數畫 面)與 B(雙向內插畫面),以進行針對性的 壓縮編碼程序,一組影像序列的編碼處理如 以下示意圖所示: 圖五、一般壓縮模式(Fast Mode) 圖六、高速壓縮模式(Turbo Mode) 在編碼端方面,對於 I 畫面,這是一組畫 面編碼的參考,我們對直接進行編碼動作, 使其分配較多的位元數,使此畫面在重建時 得以擁有較少的失真,而 P 畫面的產生,則 是由動畫差值偵測而來,透過畫面暫存器的 運作,與先行的畫面進行差值偵測,產生留 數畫面,並對此施以編碼,影像傳送方面則 將編碼好的畫面依序傳送至接收端。在解碼 端方面,在接收一組畫面後,先將 I 畫面解碼 產生,接著將 P 留數畫面解碼後,以動畫差 值補償(Inter-Frame Difference Compensation) 重 建 該 畫 面 , 並 進 行 雙 向 內 插 補 償 (Bidirectional Interpolation)重建 B 畫面,如此 我們可以在節省通道傳送的頻寬下,仍舊保 持優良的監控畫面品質。

視訊壓縮技術實驗結果:

首先將一般商業上所使用以 JPEG 為壓 縮基礎的影像壓縮方式與本計畫所發展的壓 縮方法作比較,如下圖所示圖 7(a)是一張典型 監控系統所拍攝小偷侵入民宅的畫面,監控 系統所錄製的畫面是唯一可以用來作為小偷 犯罪的證據,需要依據圖中嫌犯的臉部特徵 來找尋線索以幫助破案,圖 7(b)至圖 7(e)是將 圖 7(a)在不同壓縮倍率下,分別使用 JPEG 與 本系統兩種不同壓縮方法所壓縮後的結果, 由圖 7(b)中可看出嫌犯的臉部特徵經由 JPEG 壓縮後嚴重模糊不清,故此監控影像並無法 提供有利的破案證據,相較而言,本系統即 使在高壓縮率的情況下,在圖 7(c)中仍然可以 看到嫌犯臉部的特徵是相當明顯而且容易辨 識的,這項結果說明了在相同的壓縮倍率 下,本計畫所發展之技術可以使壓縮圖像具 有較高的 PSNR 值,也就是會有較好的影像 壓縮品質。 (a) 原圖 (1) Use DPCM scheme to code the DC

coefficients.

(2) For each tree k, EncodeTree(k){

G-R_FS(k);

If at least one descendant of k is not zero { Output 1 in 1 bit;

For each sub-tree of k: s, EncodeTree(s); }

else

(9)

(b).JPEG 壓縮結果 (壓縮倍率 = 140, PSNR=22.2958) (c) 本技術壓縮結果(Fast Mode)(壓縮倍率 = 140,PSNR= 29.0956) (d).JPEG 壓縮結果 (壓縮倍率 = 50,PSNR = 33.4798)

(e) 本技術壓縮結果(Fast Mode) (壓縮倍率 = 50,PSNR = 44.7615) 圖七 、JPEG 與本系統壓縮結果之比較 以下 的表格數據是在相同的測試 平台 下,針對本計畫所發展的壓縮編碼技術與 MPEG-4 標準壓縮技術[4][8]所作相關的比較 說明: 測試程式:本計畫所發展之視訊編解碼器 (CSSP),Fast 與 Turbo 模式 參考組:M9073(交大研發之 MPEG-4 範本) 測 試 平 台 : AMD Althlon (TM) XP 1700+ 1.53Ghz 測試資料一:MPEG 組織標準測試影像 Akiyo CIF (352*288 pixels) 100 張。 表一、本計畫所發展之視訊編解碼技術與 MPEG-4 之效能比較(Akiyo)

技術規格 Settings Frame rate (fps) 壓縮比 MPEG-4 Bit-rate: 384K bits 19.9 184 本計畫發展技術 Fast mode 99 176 本計畫發展技術 Turbo mode 122 257

(a) akiyo 原圖

(10)

(c) 使用本技術之 Fast mode 壓縮結果(壓縮倍 率: 176 倍) (d) 使用本技術之 Turbo mode 壓縮結果(壓縮倍 率:257 倍) 圖八、本計畫所提出之技術與 MPEG-4 技術 壓縮效果比較一 由表 1 可知在壓縮比相近的情況下,本 計畫所發展之視訊編解碼系統,其每秒壓縮 張數為 MPEG-4 技術的 5 至 6 倍(在影像大 小為 CIF 的情況下),可說是提供了相當高速 的壓縮效率,經由圖 8 比較可看出,其畫面 品質在人類視覺觀測下不會呈現出太大的差 異,這對於發展數位監視錄影系統而言,提 供了相當良好的影像壓縮技術,如此一來, 即使在多個監控畫面下,仍然能夠保證監控 畫面的流暢度。

智慧型視訊監控系統實現成果:

本計畫所開發之智慧型多通道遠端視訊 監控系統包含了伺服端(server side)與客戶端 (client side)應用程式,其中在伺服端應用程式 設計了幾項主要功能提供使用者選擇,而其 流程步驟則依圖 9 至 15 所示,首先如圖 9 中, 伺服端可依照所須選擇與主機相連接的各種 攝影裝置,並可選擇使用單一或多個裝置, 以滿足使用者個人的需求,圖 10 中顯示的是 主要的基本功能設定,可以依照使用者的需 求或使用環境,調整錄製模式為一般模式 (Fast Mode)或快速模式(Turbo Mode),並可依 照使用的用途選擇壓縮倍率的高低以獲得不 同的影像品質與壓縮資料空間,圖 11 中是選 擇所要錄製的畫面,使用者選擇錄製按鈕 後,則按鈕與視窗上的綠色橫條會變成為紅 色的訊號已以表示錄製進行中,在錄製取消 後則會回到綠色狀態表示影像處在一般的顯 示狀態而並未錄製,圖 12、13 中可以利用回 放按鈕來進行影像回放的動作,可以依照使 用者的需求選擇回放的裝置、回放的時間日 期(包含小時以及分秒),可利用主機上的滑鼠 鍵盤裝置來選取檔案,以達到快速回放的效 果,圖 14 中在回放的狀態下可以利用放大與 縮小的按鈕來使畫面放大,讓使用者可以更 精確的檢視錄製畫面,圖 15 則是選取停止回 放以回到影像錄製畫面。 圖九、主機端攝影機裝置設定

(11)

圖十、選擇壓縮圖像之壓縮模式、倍率 圖十一、按鈕選擇攝影機開始壓縮影像 圖十二、按鈕選擇回放已壓縮檔案 圖十三、選擇回放畫面、channel 與時間 圖十四、瀏覽畫面放大與縮小之調整 圖十五、停止回放以回到錄製畫面 在伺服端內置 Web 伺服器,支援 TCP/IP 協定,使得用戶可以通過 Internet 來即時觀看 監控伺服器發送來的影像,遠端使用者只需 使用 PC / Notebook 內建之瀏覽器(如 IE or Netscape),經由企業網路(Intranet) 或 Internet 連接,即可在遠端看到即時影像,並且透過 遠端網路的使用者介面(如圖 16),選取所要 監看的攝影機,隨時觀看伺服端不同角落的 影像,此外,也可以透過發送電子郵件(E-Mail) 的方式,將監控畫面傳送給使用者設定的郵 件位址,達到更安全有效的網路監控效果。 圖十六、網頁監控介面

計畫成果自評:

本研究計畫之研發成果成功的將所開發 之小波轉換為基礎之壓縮技術,整合於微電 腦周邊硬體,以及行動通訊,並實現了多媒

(12)

體與網際網路之應用,使之成為一個具有高 度功能整合之智慧型多通道遠端影像監視控 制 系 統 。 再 者 , 本 系 統 可 進 一 步 整 合 Information Alliances - IA 理念,使得監控系 統將不再是單純的監控系統,而是家庭的一 個智慧總管,舉凡家電的控制、多媒體資訊 系統的管理、家庭安全的防護,以實現 e-Home 的理念。 本研究計畫部分內容參與第十七屆宏碁 龍騰知識經濟論文獎榮獲金質獎; 並已投稿 論 文 至 International Journal of Computer Applications in Technology 國際期刊發表之;同 時亦申請國內專利,專利案號 092130954。

參考文獻:

[1] ISO/IEC, “ISO/IEC 15444-1: Information technology - JPEG2000 image coding system”, 2000.

[2] M. Antonini, M. Barlaud, P. Mathieu, and I. Daubechies, “Image coding using wavelet transform,” IEEE Trans. Image Processing, vol. 1, pp. 205-220, April 1992.

[3] C. Christopoulos, A. Skodras, and T. Ebrahimi, “The JPEG2000 still image coding system: an overview,” IEEE Trans. Consumer Electronics, vol. 46, pp.1103-127, Nov. 2000.

[4] R. Koenen (Ed.), “Overview of the MPEG-4 Version 1 Standard,” ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 N1909, MPEG97, October 1997.

[5] S. Li, W. Li, “Shape-adaptive discrete wavelet transforms for arbitrarily shaped visual object coding,” IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology, vol. 10, pp.725-743, Aug. 2000.

[6] J. M. Shapiro, “Embedded image coding using zerotrees of wavelets coefficients,” IEEE Trans. Signal Processing, vol. 41, pp. 3445-3462, Dec. 1993.

[7] A. Said and W. A. Pearlman, “A new, fast, and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees,” IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology, vol. 6, no. 3, pp. 243-250, June 1996.

[8] T. Sikora, “The MPEG-4 video standard verification model,” IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology, vol. 7, pp. 19-31, Feb. 1997.

[9] C. Y. Su and B. F. Wu, “Image coding based on embedded recursive zerotree,” ISMIP’97, pp. 387-392, Taipei, Taiwan, Dec. 1997.

[10] D. Taubman, “High performance image scalable image compression with ebcot,” IEEE Trans. Image Processing, vol. 9, pp. 1158-1170, July 2000.

[11] Chorng-Yann Su and Bing-Fei Wu, “A low memory embedded zerotree coding,” IEEE Trans. on Image Processing, Vol. 12, No.3, pp. 271-282, March 2003.

[12] Debin Zhao, Y. K. Chan, and Wen Gao, “Low-complexity and low-memory entropy coder for image compression”, IEEE Trans. on Circuits And Systems for Video Technology, Vol.11, No.10, October 2001 [13] Bing-Fei Wu, Yen-Lin Chen, Chao-Jung

Chen, Chung-Cheng Chiu and Chorng- Yann Su, “A Real-Time Wavelet-Based Video Compression Approach to Intelligent Video Surveillance Systems”, submitted to International Journal of Computer Applications in Technology, Feb. 200

參考文獻

相關文件

The aim of this research is to design the bus- related lesson plans based on the need of the students of the 3 rd to 6 th grade of an elementary school in remote

This thesis makes use of analog-to-digital converter and FPGA to carry out the IF signal capture system that can be applied to a Digital Video Broadcasting - Terrestrial (DVB-T)

Zhang, “A flexible new technique for camera calibration,” IEEE Tran- scations on Pattern Analysis and Machine Intelligence,

The purpose of this study is to analyze the status of the emerging fraudulent crime and to conduct a survey research through empirical questionnaires, based on

通常在研究賽格威這類之平衡系統時在於機構之設計是十分的昂貴,本論文

The purpose of this study is to use schematic video and animation to help students with LD solve real-life mathematical word problems.. The single-subject

The files of the JPEG2000 format of the images from the camera are transmitted to the remote user; therefore the remote control and remote image store are obtained.. Key Word :

[7] Candemir Toklu, Shih-Ping Liou, and Madirakshi Das, “Video Abstract: A Hybrid Approach to Generate Semantically Meaningful Video Summaries,” In Processing of IEEE International