中 華 大 學

中 華 大 學 碩 士 論 文

動態影像變化的即時偵測方法

A real-time variation sensing method for motion image

系 所 別：電機工程學系碩士班 學號姓名：E09801021 林家慶 指導教授：許騰仁 博士

中華民國 100 年 8 月

摘要

人類是一種深受視覺影響的生物，我們強烈依賴視覺來感知周遭的世界。視 覺的作用在於分辨與分類物體，還可比較其差異，更能在短時間內對所見景像歸 納出粗略的整體概念。人類的視覺可以在一瞬間辨認出對方的臉孔，分辨顏色的 差異，更能快速的處理大量視覺資訊。

若長時間注視影像，我們會感到疲倦，還有可能對影像內容產生狀態的誤判，

所以需要有輔助的工具，來幫助我們偵測動態影像的變化，本論文的目的就在於 開發一個即時偵測動態影像變化的方法，避免人為誤判。

本論文以分割、合成的程序實現區塊比對演算法，以各個區塊的數值來分析 此區塊的變動量是否大於系統所設定的門檻值，藉此偵測物件是否有所變動，並 將改變的區塊標示出來，輔助使用者偵測動態影像的變化，也可以進一步比對影 像的變動量。

關鍵字：目標追蹤、區塊比對、影像變化

Abstract

Humans are influenced by their vision. We depend on the sense of sight to perceive our surroundings, and rely on vision to identify and classify objects. By vision, we can compare and summarize the differences and the similars in a short time. In fact, human vision can recognize faces, distinguish different colors, and process a large number of visual information in a moment.

When we watch an image for a long time, we will feel tired and maybe misunderstand the contents of the image. An assistant tool is necessary to help us detect the differences of motion images. The purpose of this thesis is to develop a real-time discrepancy sensing method for motion images.

In this thesis, the block matching algorithm is based on a divided and synthetic procedure. If the difference value of the blocks in the same position within the motion images is larger than the threshold, we find out the discrepancy in the two pictures and mark the dissimilar blocks. By this way, we can assist the user to discover the dissimilarity for motion images. Also, we can calculate the amount of differences for different images.

Keyword: Object Tracking, Block Matching, Image Difference.

致謝

兩年的碩士在職專班即將圓滿地畫下句點。首先要感謝指導教授 許騰仁 博士在研究所的兩年間給予學生在學業上的指導，並且提供許多寶貴的意見，使 學生能逐步將研究及論文完成。學生在此致上最高的敬意。

在此要感謝論文口試委員：呂明峯 教授、楊鎮澤 教授在百忙中抽空給予 學生在論文上的建議與指導，讓學生能順利將碩士論文完成。謹向諸位教授致上 我誠摯的謝意。

感謝本人目前任職公司主管的支持與同事的幫忙，讓我可以利用公餘時間投 入研究所課程及研究。感謝已畢業的竣丞學長、培雄學長，研究室的同學思為、

于峰在研究上的支援。讓我可以完成各項的研究及報告。

最要感謝的是我的母親與太太，在這兩年期間擔負起家庭與幼兒的照顧責 任，讓我可以無後顧之憂地將碩士班課程完成。願我身邊的所有人都能常保健康、

快樂。

林家慶 100 年 8 月於中華大學

目錄

摘要 ... i

Abstract ... ii

致謝 ... iii

目錄 ... iv

圖目錄 ... vii

表目錄 ... viii

第一章 緒論 ...1

1.1 前言 ...1

1.2 論文架構 ...2

第二章 研究原理與方法 ...3

2.1 數位影像簡介 ...3

2.2 數位影像處理方法 ...9

2.3 影像感測器 ...10

2.4 影像處理的流程 ...16

2.5 研究方法 ...17

第三章 系統的模擬 ...19

3.1 實驗模擬方法 ...19

3.2 實驗模擬流程 ...21

3.3 模擬結果與討論 ...22

第四章 系統實作 ...27

4.1 系統平台架構 ...27

4.2 系統平台實作 ...28

4.3 系統設備連接配置 ...31

4.4 系統的整合實現 ...32

4.5 實驗結果與討論 ...36

第五章 結論與未來展望 ...39

5.1 結論 ...39

5.2 未來展望 ...39

參考文獻 ...41 作者簡歷 ...43

圖目錄

圖 2-1 RGB 色彩空間圖 ...3

圖 2-2 HSI 色彩空間圖 ...6

圖 2-3 彩色濾波陣列 ...11

圖 2-4 影像感測器的畫素規格 ...12

圖 2-5 影像感測器像素陣列結構 ...13

圖 2-6 影像感測器內部電路的方塊圖 ...14

圖 2-7 I²C 通訊協定 ...14

圖 2-8 影像感測器的資料傳輸時序 ...15

圖 2-9 影像感測器整張畫面的組成 ...16

圖 2-10 系統流程 ...16

圖 3-1 取樣區塊圖 ...20

圖 3-2 實驗流程圖 ...21

圖 3-3 無影像變化的測試圖 ...22

圖 3-4 影像有少量變化的測試圖 ...23

圖 3-5 人員移動的測試圖(1) ...23

圖 3-6 人員移動的測試圖(2) ...24

圖 3-7 出現第二個移動物件(1) ...24

圖 3-8 出現第二個移動物件(2) ...25

圖 3-9 由兩個物件到一個物件 ...25

圖 4-1 XILINX VIRTEX-5 實驗評估板 ...27

圖 4-2 實驗評估板接腳 ...28

圖 4-3 保護裝置元件 ...29

圖 4-4 影像感測器外接擴充介面 ...30

圖 4-5 輸出裝置外接擴充介面 ...30

圖 4-6 影像感測器應用線路 ...31

圖 4-7 實驗評估板和實驗母版的連接 ...32

圖 4-8 有限狀態機的狀態圖 ...33

圖 4-9 記憶體配置圖 ...34

圖 4-10 完整畫面的數位波型圖 ...35

圖 4-11 區塊掃描的數位波形圖 ...36

圖 4-12 異常累加的數位波形圖 ...36

圖 4-13 人員移動結果圖 (1) ...37

圖 4-14 人員移動結果圖 (2) ...37

圖 4-15 出現第二個移動物件的偵測結果圖 (1) ...37

圖 4-16 出現第二個移動物件的偵測結果圖 (2) ...38

表目錄

表 2-1 本研究採用的影像感測器的規格表 ...12

第一章 緒論

1.1 前言

目前無論在公路、鐵路的交通控管，機場、車站、旅遊景點的治安維護、政 府機關、學校、企業、家庭、醫療院所…等公共場所的保全監控，就各方面來說 安全監控已深深的進入我們生活，在科技越來越進步和監控越來越普及的情況，

以後可能每戶每家都有安全監控。科技快速進步，人們生活環境的發展也日漸複 雜，大多數社區都有數十層高的高樓，若只想單靠很少保全安檢人員的巡視，而 達到對整棟大樓全天候完善的保護並不容易，因此建構一套可以將主動偵測到不 明物體入侵時，將其發出警訊並且通知保全，來達到降低人事成本，並減低人為 疏失。

監控錄影系統廣泛地使用於許多場所，包括政府機關、企業、家庭、學校、

醫療…等方面。由於使用量極大，且大部分時間為無人管理，如何開發一套低價 位、良好的自動監控系統是一項今日研究的主題。

視訊監控主要涵蓋產品包括，攝影機、影像輸入、影像輸出與影像儲存等各 式相關設備和控制裝置，若以功能別區分則可分輸入、處理、顯示與記錄等三部 份，其中影像輸入裝置包含各類攝影機與鏡頭等，影像處理將輸入的影像做成數 位化處理，顯示在電視上或是顯示器上，並將其紀錄儲存起來。

而現在大部分發展的智慧型影像監視系統通常需要與電腦結合，利用電腦強 大的運算能力及儲存功能，進行多功能的監測，這種影像監視系統是以個人電腦 為基礎的系統。但是由於個人電腦體積龐大，而且要求高速處理時需要高價位的 電腦組裝費用，因此在獨立運作的場合，若以個人電腦為系統的核心，則整個系 統會變得非常巨大，不符合獨立運作的要求。因此，最理想的系統應該是有智慧 型的感測器、體積小、速度快、成本低且本身具有判別能力的獨立式智慧型安全

1.2 論文架構

本論文一共分為五章，第一章為前言，其主要內容為本論文研究的目的與動 機。第二章為研究原理與方法，這裡會對本論文欲發展之系統架構做個描述，包 括完整系統程序流程、相關硬體的規格與使用、研究的基礎原理等部分。第三章 為系統的模擬，主要的內容為如何順利將移動物體區塊偵測出來，利用影像前置 作業做色彩轉換，將影像區塊化，進行區塊個別處理，測試偵測影像動態變化的 演算法。第四章為硬體實作，分節詳述硬體架構與相關週邊裝置，最後對系統的 效能做評估，觀察是否達到我們的需求。第五章為結論，在本論文最後一章會對 我們各個程序的研究成果做個探討與總結，並提出本論文系統未完善或尚有改進 空間的部份，以便做為未來研究方向的參考。

第二章 研究原理與方法

2.1 數位影像簡介

人類的眼睛構造對於紅光，綠光，藍光所能感受這三種光線頻率所能感受的 頻寬最大，因此相同與人類對於三種顏色的生物，就稱為「三色感光體生物」。加 色系統就是以這紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)做為基礎色，而這三種顏色無法 使用其他的顏色混合而成，但是這三種顏色可以混合成為其他的顏色，這套系統 常被稱為「RGB 色彩空間」[1] 如圖 2-1，亦即由紅(R)綠(G)藍(B)所組合出的色 彩系統。RGB 色彩模式也是工業界的一種顏色標準，是通過對紅(R)、綠(G)、藍(B) 三個顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的。

RGB 色彩模式使用 RGB 圖像中每一個像素的 RGB 分量分配一個 0～255 範圍內 的強度值，共 256 種亮度的變化。例如：純綠色 G 值為 255，R 值為 0，B 值為 0；

灰色的 R、G、B 三個值相等（除了 0 和 255）；白色的 R、G、B 都為 255；黑色的 R、G、B 都為 0。RGB 圖像只使用三種顏色，就可以使它們按照不同的比例混合，

重現 16777216(256x256x256)種顏色，這也是我們常聽到的 24 bit 全彩。

再來介紹將此 RGB 色彩系統轉換到其他色彩系統上，轉換的原因為 RGB 是屬 於非線性的系統。轉換可以有效避免光亮度變化對於色彩上面的影響。

比較常用的色彩轉換有以下幾種[3]：

（1） YIQ （Luminance、In-phase、Quadrature-phase）

（2） HSI （Hue、Saturation、Intensity）

（3） CMYK （Cyan、Magenta、Yellow、Black）

（4） YCbCr （Luminance、Chrominance、Chroma）

關於上述這幾種色彩模式簡單介紹如下：

l YIQ 色彩空間：

YIQ 色彩模式是屬於工業上彩色電視的傳播系統，Y 是亮度，I 和 Q 是兩 個色彩的分量，分別為同相(Inphase)和正交分量(Quadrature)。如我們台灣 的視訊系統採用 NTSC (National Television Systems Committee，美國國家 電視系統委員會) 視訊系統就是使用這種色彩模式。YIQ 色彩模式的特點是應 用人類視覺系統，對亮度的變化的靈敏度大於色調或色彩的飽和度的特性，

因此，將亮度和色彩的資訊分開。影像的亮度不會受到色彩的干擾和影響，

這樣就可以分開單獨處理和 RGB 色彩模式的觀點有很大的差異。這是由於人 眼對於亮度的敏銳度比較強烈。

YIQ 與 RGB 之間的關係如下

 







 







 







 







−

−

−

=

 







 







B G R

Q I Y

311 . 0 523 . 0 212 . 0

321 . 0 257 . 0 596 . 0

114 . 0 587 . 0 299 . 0

（2-1）

B G

R Q

B G

R I

B G

R Y

× +

×

−

×

=

×

−

×

−

×

=

× +

× +

×

=

311 . 0 523

. 0 212 . 0

322 . 0 274

. 0 596 . 0

144 . 0 587

. 0 299

. 0

（2-2）

l HSI 色彩空間：

HSI 色彩空間也稱 HSL 色彩空間或者 HLS 色彩空間。在圖 2-2 HSI 色 彩空間裡，主要是由三個數值來描述色彩，分別為 H：Hue(色調)、S：

Saturation(飽和度)、I：Intensity(亮度)這三個數值。HIS 色彩模式是根據 人眼視覺系統而設計的一套色彩模式，最接近於人類對色彩辨認的思考方式。

色調(Hue)是用來描述一個純色彩的基本色彩屬性，亦即日常生活裡所使 用的基本色彩名稱，比如藍色、紫色...等。色調的表示方法是以角度的方式 表示，而角度的計算方式是從 0 度開始往逆時針的方向算到 360 度，一般 是以紅色軸為起始點，也就是以紅色軸為 0 度，接著按逆時針的方向依序為 黃色、綠色、青色、藍色、紫紅色，最後再回到紅色。

飽和度(Saturation)是用來描述純色彩所添加的白光之程度，亦即色彩 的純度。飽和度的表示法是以百分比的方式來表示，也就是以 0~100%的數值 來表示。計算方式就是從圖裡的白色到黑色之垂直軸往外的向量距離除以延 伸到錐形體邊緣的向量距離，即可得到飽和度的數值。當飽和度的數值越高，

則表示色彩的純度越高，反之，則表示色彩的純度越低。

亮度(Intensity)是用來描述明亮的程度。其表示法同樣是以百分比的方 式來表示，也就是以 0~100%的數值來表示。亮度的數值主要是代表有多少光 線從物體表面反射出來，也就是有多少光線從物體表面發散出來。而且亮度 基本上是幫助人類的眼睛去感知色彩的重要性質，因此當一個具有色彩的物 體處於暗處時，該物體是完全無法顯現出其表面的色彩。

RGB 與 HSI 色彩空間的轉換公式可表示如下：

 



 



≤

>

= −

G B if

G B H if

θ

θ

360 （2-3）

( )

[ ]

G B B R

G R

S = − × +

+

, , min

1 （2-4）

( ^{R G B} )

I = × + +

3

1 （2-5）

( ) ( )

[ ]

( ) ( )( )

[ ² ] ^{1 2}

1

2 cos

B G B R G

R

B R G

R

−

− +

−

− +

= ⁻ −

θ

圖 2-2 HSI 色彩空間圖[2]

l CMYK 色彩空間：

這是彩色印刷時採用的一種色彩系統，這也是利用三原色(RGB)的原理。

因為墨水的關係，品紅色加黃色可以產生紅色、品紅加青色可以產生藍色、

而青色加上黃色就可以變成綠色，這樣就可以形成三原色。理論上只用上述

三種顏色相加就可以形成黑色，但實際印刷時三種顏色的相加只能形成一種 深灰色或深褐色（因為油墨含有雜質的緣故），另外三層顏色也不容易立即乾 燥，所以不利於快速印刷，而且光為了要產生黑色卻要用三種墨水來調，這 樣也相當的浪費墨水，所以採取四種顏色的配色方法

RGB 與 YMCK 色彩空間的轉換公式可表示如下：

} { ^{R G B}

tRGB = , ,

}

{ ^{C M Y} { ^{R G B} }

tCMY = ' , ' , ' = 1 − , 1 − , 1 −

} { ^{' , ' , ' 1}

min C M Y =

if

} { ^{0 , 0 , 0 , 1}

=

tCMYK

} { ^{' , ' , '}

min C M Y

K =

}

K K K Y K

K M k

k

t _CMYK C ,

1 , ' 1

, ' 1

'

−

−

−

−

 



−

= −

l Y、Cb、Cr 色彩空間：

Y、Cb、Cr 為 ITU‐R BT.601 協定 (它的前身是 CCIR 601 協定) 的一部 分所發展出來數位視訊標準中的彩色座標系統，目前為靜態與動態影像壓縮 標準所採用，如：JPEG。它不僅符合人類視覺系統對於訊號的接收方式，對 於色彩之間的累贅度也比較低。

R、G、B 與 Y、Cb、Cr 色彩空間的轉換公式可表示如下

 

 





 

 





 

 





 

 





−

−

−

= −

 

 





 

 





1 1 0

0 0

128 0813 . 0 4187 . 0 5000 . 0

128 5000 . 0 3313 . 0 1387 . 0

0 1145 . 0 5866 . 0 2989 . 0

1

B G R

Cr Cb Y

（2-13）

 







 







−

−

 







 







−

−

=

 







 







128 128 0

772 . 1 1

7141 . 0 34414 . 0 1

0 402

. 1 1

Cr Cb Y

B G R

（2-14）

Y、Cb、Cr 有主要的幾種取樣格式：

（1） Y、Cb、Cr 4：4：4 表示完全取樣。

（2） Y、Cb、Cr 4：2：2 表示 2:1 的水平取樣，沒有垂直取樣。

（3） Y、Cb、Cr 4：1：1 表示 4:1 的水平取樣，沒有垂直取樣。

（4） Y、Cb、Cr 4：2：0 表示 2:1 的水平取樣，2:1 的垂直取樣。

以上這幾種色彩模式，Y、Cb、Cr 是最常被使用到的，因為只要是 JPEG 數位 影像處理就會使用到 Y、Cb、Cr 的色彩系統，而本文也是主要使用到 Y、Cb、

Cr 的色彩系統來模擬。再來說明 JPEG 的基本作法，JPEG 的全名為 Joint Photographic Expert Group，在過去的十幾年來，JPEG 一直是彩色影像和高 灰階影像的壓縮標準，JPEG 首先會先將輸入的影像切割成 8×8 的子影像集。

如果輸入的影像為全彩的影像，我們會將每一個像素的 R、G、B 值轉換為 Y、

Cb、Cr，再來將影像轉換成 JPEG，而轉換 JPEG 有主要幾個步驟：

（1） 首先將原始的影像切割成 8×8 不重疊的區塊。

（2） 將此 8×8 的區塊進行 DCT（Discrete Cosine Transform）轉換。

（3） 將轉換得來的頻率域值除以 8×8 量化表（Quantization Table）

並將所得結果進行四捨五入取整數。

（4） 再來進行 Zig-Zag 的掃描次序，將所得的結果以向量方式儲存，

之後進行 Run-Length 編碼。

（5） 之後進行 DPCM（Differential Pulse Code Modulation）和霍夫 曼編碼（Huffman encoding）。

本論文使用 Y、Cb、Cr 4：2：2 的色彩原理進行實現過程，詳細的實現過程 會在後面章節詳細介紹。

2.2 數位影像處理方法

影像處理簡單來說就是處理影像讓人眼或機器可以從處理後的影像中獲得更 多、更有用的資訊，藉此來做更可靠的後續判斷、分析、及應用，所以來介紹幾 種常見的影像處理方法，藉此可以來了解一般處理影像的方法[4]有那些：

（1） 二值化影像處理：二值化就是將影像轉換為黑色和白色，以輸入灰階的影 像來說明，灰階圖中的影像 0 為最暗、255 為最亮，以此我們可以設定門檻 值，超過門檻值時就設為白色 (255)，低於門檻值就設定為黑色 (0)。

( )   

≥

= <

T y x y

T y x y y

x

Y

, 0 （2-15）

（2） 背景影像相減法：背景相減法通常使用在取前景物體，背景相減法會先建 立背景模型，再將新影像與此背景模型作一對一的像素亮度值相減，藉此 偵測出移動物件像素，最後偵測出完整的物件形狀。

（3） 低通濾波器：低通濾波器就是常見的均化遮罩，就是將遮罩內所有的灰階 值加總後求其平均值，之後再寫入對應的點素內，如此的做法可以將雜訊 去除，如公式 2-16 式所示將區域內所有的值平均處理。

 

 

 

 





 

 

 

 





9 1 9

1 9

1

9 1 9

1 9

1

9 1 9

1 9

1

（2-16）

（4） 高通濾波器：就是將影像中高頻的區域通過，所謂影像的高頻區域就是邊 緣的細節部份，如公式 2-17 式所示將區域內的值以此方式處理

 

 

 

 





 

 

 

 





−

−

−

−

−

−

−

−

9 1 9

1 9

1

9 1 9

8 9

1

9 1 9

1 9

1

（2-17）

（5） 直方圖均化：主要是統計各像素的分布情形，由 0～255 階每一階都記載的 像素的出現次數

本論文的影像處裡會著重使用在低通濾波器上，使其雜訊去除以得到更為準 確的影像資料。

2.3 影像感測器

一般來說，影像感測器將影像經由鏡頭投射到光電二極體元件上，藉由此元 件將光的信號轉換為電氣信號，多個光電二極體以矩陣排列方式組合成一平面，

由於此元件只能感受到光線的強弱，並不能區分顏色，若要產生彩色信號，必須 在感光元件的前面加上一個分色濾色片，通常分色濾色片是採用 R、G、B 三原色 分色法，並將三個光電二極體元件所擷取到的三色彩值混合成全彩影像。由於在 成本及體積考量下一般只會使用單一電荷偶合元件而使得每一個像素只有 R、G、

B，其中一種色彩元素的值，造成其他的兩個色彩元素遺失，若要重建每一個像素 所遺失的色彩元素，還原彩色圖像，必須將感光元件所得到的結果進行內插法的 數學處理。 單色濾光片所擷取的影像是以彩色濾波陣列 (Color Filter Array, CFA) 表示如圖 2-3 所示，在目前最常見的彩色濾波陣列為貝爾圖形 (Bayer Pattern)。其中綠色占了總數的一半，而紅色和藍色各占 25%，這是因為人眼對 綠色較為敏感，能分辨出更多的細節，另外綠色也佔據了可見光譜中最重要和最 寬的位置，所以這樣佈置效率最高。

圖 2-3 彩色濾波陣列[5]

本系統所使用的影像感測器採用以上所介紹的 Bayer Pattern 規格，因此當 收到感測器的陣列資料時，必須依據 R、G、B 三原色的排列方式，將得到陣列原 始資料轉換成正確的 R、G、B 格式，然而每家公司所生產的影像感測器規格不盡 相同，有效範圍與控制方法也不見得一樣，因此仍需參考相關的元件資料手冊[5]。

從影像感測器擷取到的陣列資料稱為原始資料 (RAW Data)，參照本研究使用 的影像感測器的資料手冊[5]，其像素陣列的結構如圖 2-4 所示，陣列大小一共是 668 條行 x 496 條列，前 18 行和前 6 列以及最後 1 行和最後 1 列是屬於無效

準 (640x 480) 的四個周圍提供 4 個 pixels，為的是避免在做色彩內插 （color interpolation）及色彩校正 (color correction) 時受到邊界的影響，另外附加 的有效行及有效列則是用來作為影像的反射輸出。

圖 2-4 本研究採用的影像感測器的畫素規格[5]

表 2-1 本研究採用的影像感測器的規格表[5]

Parameter Typical Value Optical Format 1/4-Inic (4：3)

Active Pixels 640H × 480V

Color Filter Array RGB Bayer Pattern Maximum Data Rate／Master Clock 13.5 MPS／27MHz Frame Rate：VGA (640 × 480) 30fps at 27MHz ADC Resolution 10bit, on-chip Supply Voltage 2.8V±0.25V

Power Consumption 70mW at 2.8V, 27MHz, 30fps Operating Temperature -20℃ to +60℃

由表 2-1 介紹本文採用的影像感測器規格，包含輸入頻率、電源規格、消耗 功率等都有詳細列表介紹。

圖 2-5 影像感測器像素陣列結構[5]

從影像感測器取得的原始資料必須經過處理後才能運用，其採用 Bayer Pattern 的規格如圖 2-5 所示，排列方式為由右至左，由上至下，有效區域的第 1 點像素位置為 (18,6)。一點彩色點包含 R、G、G、B 四點影像感測器像素資料，

將 RAW Data 到 R、G、B 之簡單轉換流程 可從兩列 Line Buffer 依適當時序取 出 R、G、B 值，其中將兩筆 G 值 資料相加除以 2 輸出為 G 值，R 值 及 B 值由 RAW Data 直接輸出為 R 值及 B 值資料。

影像感測器內部是由一系列的電路組合而成，這些電路構成了影像感測器的 動作原理，如圖 2-6 為基本的內部電路方塊圖，各個部份的相關動作原理在後續 會有詳細的介紹

圖 2-6 影像感測器內部電路的方塊圖[5]

一般大部分的影像感測器控制都是使用 I²C 通訊協定[19]來設定內部的暫存 器如圖 2-7 所示，I²C 只使用兩條雙向開放集極（Open Drain）（串列資料（SDA）

及串列時脈（SCL））並利用外部的電阻將電位上拉至系統電位，故此通訊協定可 以將各個不同的裝置藉由來 I²C 來達到串列在一起的功能而且，只用到兩根腳位 是相當的方便。也可藉由 I²C 來對此影像感測器進行初始化設定，並將影像資料 傳送出來。

圖 2-7 I²C 通訊協定的時序圖[5]

舉例說明在圖 2-7 中我們可以看到一開始的 Start 訊號之後為 0xBA 這是這個 sensor 裝置的 ID，不同的 ID 代表著各不相同的裝置，所以此通訊協定才可以接

著 Ox09 為此 sensor 內部的暫存器位址 對此暫存器下命令將 0x0284 這個值寫入 進去此 sensor 內部暫存器，之後為 Stop 的訊號來表示這一筆資料的結束。

再來說明 Data out 和 Sync signals 之間的相互關係如圖 2-8 所示，以此說 明 CMOS 影像的輸出訊號資料格式：

圖 2-8 影像感測器的資料傳輸時序[5]

如圖 2-8 所示這張圖表示當有 VSYNC 訊號來時，VSYNC 表示為一張完整的畫面 資料，VSYNC 等待 3136（4x784）個 Clock Cycle，再來等待 8624（11x784）個 Clock Cycle，這其間是屬於 Invalid Data，再來的 376320（480x784）個 Clock Cycle 為 Row Data 的資料。HREF 和 HSYNC 同樣屬於水平同步訊號，端看設計端所接收的 水平訊號而決定要使用哪一種訊號，我們以 HREF 為設計參考訊號，HREF 的每一個 640 Clock Cycle 對應到的是每一條 Line 的 Row Data，每一筆資料中間等待 144 個 Clock Cycle，再來為下一筆的 Row Data，一直傳送直到所有的資料傳送完畢 為止，再來等待個 11760（15x784）個 Clock Cycle 為下一筆資料作準備。

再來以圖 2-9 的圖示來說明，在圖中可以清楚知道每一張完整的畫面中 HSYNC 有 486Lines，VSYNC 有 644 Pixels，由這些資料來構成一張完整的畫面。

圖 2-9 影像感測器整張畫面的組成[5]

2.4 影像處理的流程

從一開始的影像感測器影像進來，需要做有系統式的處理方法，將這一切資 料能夠順利的來處理和應用，整個系統架構示意如圖 2-10 所示：

圖 2-10 系統流程

一開始從影像感測器將影像輸入進來，影像感測器為 R、G、B Bayer Type 形式，所以我們會轉換成 Y、Cb、Cr 格式再來進行我們的物件偵測程序，接著進 行物件異常標記的程序，之後透過液晶顯示器輸出即可以看到我們的影像偵測方 法的成效，詳細的偵測程序演算法會在下一章節做詳細的介紹。

2.5 研究方法

人眼對於亮度變化的敏銳度比顏色的變化量還要更能感覺的出來。不管是 Y、

U、V 還是之前所提到的 Y、Cb、Cr，代表著亮度值的 Y 值所占到比例都是最高的，

所以以 Y 值來判斷和處理可以有效的知道影像的變化，並且處理的速度可以相當 的快速，再來進行將影像切割為每個區塊，將每個區塊來進行運算[6][7]。

之後會將此方法實現在 FPGA（Field Programmable Gate Array）實驗評估板 上，但是在實現於 FPGA 上必須考慮記憶體的配置和實際應用的考量，故必須慎重 的考慮和評估再進行，所以先以 MATLAB 來進行模擬和評估[17][18]，以這樣的處 理流程和方式可不可以進行？以此方法所得到的結果是否可以達到所需要的功 能？當 MATLAB 模擬完成時，會以此模擬的偵測方法為主，再來進一步實現在 FPGA 實驗評估板。

實現方法的演算法如下說明：

（1） 一開始假設第一張畫面為

F

（2） 需要有兩張畫面來做比較，第一張畫面為參考畫面，第二張畫面為 下一張畫面，假設第一張參考畫面為

FR ，下一張畫面為 _i FC _{i + 1}

K i ≤

≤

0

（3） 將

FR 和 _i FC _{i + 1}

（4） 計算下列方程式的平均值：

Xn

∑

=

²⁵⁶ x

X

（5） 再來比較下列式子的判斷式：

false event

else

true event

threshold FC

FR

if _{i i}

=

=

>

− ₊₁

（2-19）

第三章 系統的模擬

本章將根據第二章說明的原理及方法，先於 MATLAB 說明及驗證影像動態偵 測演算法的流程。首先須了解關於影像處理、影像格式轉換、影像介面這些基礎 理論與原理，開發將畫面中影像不同之處正確的標示出來的演算法，以便在 FPGA 晶片上加以實現。

3.1 實驗模擬方法

實驗會使用 MATLAB 來進行模擬，先以 MATLAB 進行靜態影像模擬及驗證，確 認處理步驟以及結果無誤後，再進行 Verilog HDL 的驗證。一開始將會設立一個 連續畫面的圖形資料，以此圖形來模擬連續動作的關連，模擬時使用 BMP 的圖檔

（BMP 圖檔為 R、G、B 形式）來當作圖形參考資料。格式大小使用 320x240，預計 要使用區塊比對 Y 值的變化量，比對區塊的大小為 16x16。

本文的實驗模擬步驟說明如下：

（1） 啟始設定一個動態影像變化的門檻值，此門檻值即是靈敏度，門檻值 的設定是可以根據使用者所需要的靈敏度來進行調整的。

（2） 使用 MATLAB 的內建函數，將每一張完整圖形的 R、G、B 轉成 Y、Cb、

Cr 再來進行模擬。

（3） 將每一張畫面切割成 8x8 的區塊，例如一張 320x240 的影像就會被切 割成 40x30 個區塊。

（4） 取區塊內的 Y 值來做運算，第一排第一個 8x8 區塊（如圖 X^1-1）內的 Y 值加總起來除於 64，以這樣來平均區塊內的 Y 值，再來將第二個 8x8 區塊（如圖 X^1-2）內的 Y 值也加總起來除於 64，因為我們的目標是 16x16，

（5） 第二排第一個 8x8 區塊（如圖 X^2-1）內的 Y 值加總起來除於 64，再來將 第二個 8x8 區塊（如圖 X2-2）內的 Y 值也加總起來除於 64，因為最後的 目標是 16x16，所以將第一和第二個區塊內計算的值加起來再除於 2，

以此程序依續往後進行處理。

（6） 處理到此就可以將第一排和第二排的 8x16 區塊組合成一個 16x16 的區 塊，處理程序也是將此兩個區塊的值相加再除於 2。

（7） 下一張的畫面也是依照步驟（3）至步驟（6）的流程加以處理，接著 比較兩張畫面同一塊區域的 Y 值變化，兩個區塊的差值若大於我們設 定的門檻值，則將此區塊記錄起來。

（8） 將被記錄起來的區塊，使用紅色外框標示出來，表示此區塊的 Y 值變 化量超過我們所設定的動態影像變化門檻值。

8 8

圖3-1 取樣區塊圖

3.2 實驗模擬流程

以下是本文程式的流程圖，根據所提出來的演算法來將此移動偵測方法在 MATLAB 模擬實現

圖3-2 實驗流程圖

圖3-2為所設計的實驗流程圖，一開始先讀取影像圖檔，將影像圖檔轉換為Y、

Cb、Cr的資料格式，將影像資料切割為8x8的區塊，將每一個8x8區塊內的Y值取出 並且做平均運算處理，接著由兩個8x8區塊組合成一個8x16的區塊，將8x16的區塊 Y值做平均處理處理，再來將兩個8x16的區塊組合成一個16x16的區塊，並且將 16x16的區塊作Y值平均運算處理，緊接著將兩個區塊的Y值做相減，並判斷相減後 的Y值是否有超過所設定的門檻值，有超過就設定記錄起來此區塊，沒超過就不需

3.3 模擬結果與討論

根據之前所進行的實驗系統流程圖來將本文的方法用 MATLAB 來具體實現並驗 證，圖 3-3 (a) 圖為原始輸入圖，圖 3-3 (b) 圖為經過所設計的影像偵測方法從 MATLAB 產生結果的輸出圖。由 (a) (b)兩者圖形的比較可以明顯的知道所設計的 影像偵測方法是否可以將其差異的部份標示紀錄起來，以利我們判斷影像差異的 部份，驗證此方法是否符合我們的需求。

一開始必須有其參考圖檔，此參考圖檔必須為連續的圖檔畫面，如此才能模 擬出當影像感測器輸出的真實情形。影像感測器輸出為一連續畫面，每秒鐘的畫 面可能高達 30 張，以此畫面來進行區塊比對，故所設計的參考圖檔也依此方法來 進行程式的撰寫。

參考圖 3-3 所示，當兩張畫面無任何差異時，表示沒有偵測到任何物件，所 以並不會標示記錄任何區塊。

(a) (b) 圖3-3 無影像變化的測試圖

當有物件出現時，影像產生了變化，表示其區塊內所計算出的值產生了變化，

將產生變化的地方使用紅色外框將其標示出來，即可以明顯比較出來其差異的部

分如圖3-4(b) 所示。

(a) (b) 圖3-4 影像有少量變化的測試圖

由圖3-5、圖3-6所示當有物件移動時，可以清楚看到產生移動的物件整個被 標示出來，表示在連續畫面的區塊比對中，所計算出來的差異值大於系統所設定 的門檻值，其差異的部份就會被標示記錄起來。

(a) (b)

(a) (b) 圖3-6 人員移動的測試圖(2)

由圖3-7、圖3-8當畫面中出現第二個物件時，表示此畫面除了有原先偵測到 的物件之外，還多新增加一個新物件在此畫面中，所設計的影像偵測方法除了標 示出第一個物件外，也會標示出第二個移動物件。

(a) (b) 圖3-7 出現第二個移動物件(1)

(a) (b) 圖3-8 出現第二個移動物件(2)

由圖3-9中可以看到當之前的畫面中，有其中一個物件消失時，表示此畫面偵 測到的物件從兩個物件少了一個物件在此畫面中，所設計的影像偵測方法也將繼 續標示出目前所偵測到的物件。

(a) (b) 圖3-9 由兩個物件到一個物件

從以上的模擬結果，我們可以看出來用 Y 值大小來判定變化量，並且使用區

是否有所變化，並且可以正確的找出畫面有差異的部份，而且當出現兩個物件時，

可以分別的各自跟隨著物件移動，分別將移動物件標示出來。之後再根據於 MATLAB 所模擬的方法，將此方法在 FPGA 上實現出來。

第四章 系統實作

4.1 系統平台架構

我們使用 XILINX VIRTEX-5 系列的現場可規劃邏輯閘陣列（FPGA, Field Programmable Gate Array）實驗評估板[13]做為實驗平台，如圖 4-1 所示。

圖4-1 XILINX VIRTEX-5 實驗評估板

首先將 XILINX VIRTEX-5 的特點簡介如下：

（1） 針對高性能邏輯進行優化的平台。

（2） 針對具有低功耗串行 I/O 的高性能邏輯進行優化的平台。

（3） 針對具有低功耗串行 I/O 的高性能算術和存儲密集型 DSP 進行優 化的平台。

（4） 針對嵌入式處理和超高速串行 I/O 進行優化的平台。

由於使用的 XILINX 實驗評估板的介面只提供輸出、輸入接腳，所以必須再做

之外，會用到的主要元件為影像感測器和液晶顯示器。

4.2 系統平台實作

系統實做需要來做相關的應用版，將實驗評估板與實驗母板做結合才能擴充其 相關的一切應用，以下是設計的相關電路。圖 4-2 為實驗評估板接腳。

U7

SMATEC_2 1 GND

F5_1P 3

E5_1N 5

E3_1P 7

E4_1N 9

G4_OP 11

F4_ON 13

H3_3P 15

G3_3N 17

19 GND H4_2P 21

J3_2N 23

K3_5P 25

K4_5N 27

L5_4P 29

L4_4N_VREF 31

N4_7P 33

M4_7N 35

37 GND N5_6P 39

P5_6N 41

R5_9P_CC 43

R4_9N_CC 45

T6_8P_CC 47

T5_8N_CC 49

U4_10P_CC 51

T4_10N_CC 53

55 GND

U6_11P_CC 57

V5_11N_CC 59

W5_13P 61

V6_13N 63

AA7_15P 65

AA6_15N 67

AA4_16P 69

Y 4_16N 71

73 GND Y 5_17P 75

AA5_17N 77

AB6_0P 79

AC6_0P 81

AB3_3P 83

AB4_3N 85

AB2_5P 87

AB1_5N 89

91 GND AD6_6P 93

AE7_6N 95

AD5_5P 97

AE5_5N 99

AE4_8P_CC 101

AF4_8N_CC 103

AF6_9P_CC 105

AF5_9N_CC 107

109 GND

AG6_10P_CC 111

AH6_10N_CC 113

AH4_11P_CC 115

AG4_11N_CC 117

AJ6_13P 119

AH5_13N 121

AK5_15P 123

AL4_15N 125

127 GND

AL6_14P 129

AL5_14N_VREF 131

AM6_19P 133

AN5_19N 135

AN4_17P 137

AM4_17N 139

AP3_16P 141

AN3_16N 143

AR3_18P 145

AR4_18N 147

149 GND

GND 2 E2_0P 4 F2_0N 6 G2_1P 8 F1_1N 10 G1_3P 12 H1_3N 14 J2_2P 16 J1_2N 18 GND 20 K2_5P 22 L1_5N 24 L2_4P 26 M2_4N_VREF 28 M1_6P 30 N1_6N 32 M3_7P 34 N3_7N 36 GND 38 P2_9P_CC 40 P1_9N_CC 42 P3_8P_CC 44 R3_8N_CC 46 R2_10P_CC 48 T2_10N_CC 50 U1_11P_CC 52 T1_11P_CC 54 GND 56 V3_13P 58 V4_13N 60 W1_15P 62 V1_15N 64 W2_14P 66 W3_14N_VREF 68 Y 2_19P 70 Y 3_19N 72 GND 74 AA1_18P 76 AA2_18N 78 AC4_1P 80 AC5_1N 82 AC3_2P 84 AD3_2N 86 AC1_6P 88 AD1_6N 90 GND 92 AD2_4P 94 AE3_4N_VREF 96 AE2_7P 98 AF1_7N 100 AF2_8P_CC 102 AG2_8N_CC 104 AG3_9P_CC 106 AH3_9N_CC 108 GND 110 AH1_11P_CC 112 AG1_11N_CC 114 AJ2_10P_CC 116 AJ3_10N_CC 118 AK2_13P 120 AJ1_13N 122 AM1_15P 124 AL1_15N 126 GND 128 AM3_14P 130 AM2_14N_VREF 132 AP1_17P 134 AN1_17N 136 AR2_16P 138 AP2_16N 140 AT1_18P 142 AT2_18N 144 AU2_19P 146 AU1_19N 148 GND 150

K2_5P

AJ1_13N AK2_13P L1_5N

AP2_16N AP1_17P AN1_17N AM2_14N_VREF AM3_14P AL1_15N

AU1_19N AU2_19P AT1_18P AT2_18N AR2_16P

GND GND

AM1_15P L2_4P

N1_6N M1_6P

N3_7N M3_7P

AE3_4N_VREF AA2_18N AA1_18P

AJ3_10N_CC AJ2_10P_CC M2_4N_VREF

H1_3N G1_3P

J1_2N J2_2P

AD2_4P

GND F2_0N

E2_0P

F1_1N G2_1P

GND

AH1_11P_CC GND AG1_11N_CC

GND T1_11N_CC

U1_11P_CC P2_9P_CC

R3_8N_CC P3_8P_CC

T2_10N_CC R2_10P_CC

GND

GND P1_9N_CC

GND

V4_13N V3_13P

V1_15N W1_15P

AC5_1N W3_14N_VREF

W2_14P

Y 3_19N Y 2_19P

AF1_7N AC1_6P AD1_6N AD3_2N AC3_2P AC4_1P

AG3_9P_CC AH3_9N_CC AG2_8N_CC AF2_8P_CC AE2_7P

IO:66 IO:66

AL6_14P AL5_14N_VREF

AN3_16N AN4_17P AM4_17N AN5_19N AM6_19P G3_3N H3_3P

AR3_18P AR4_18N AP3_16P

F5_1P E5_1N E4_1N E3_1P

F4_0N G4_0P

J3_2N H4_2P

K4_5N K3_5P GND

GND GND

GND

L4_4N_VREF L5_4P

M4_7N N4_7P

GND GND

GND

T5_8N_CC T6_8P_CC

T4_10N_CC U4_10P_CC P5_6N N5_6P

R4_9N_CC R5_9P_CC

GND GND

Y 4_16N V5_11N_CC U6_11P_CC

V6_13N W5_13P

AA6_15N AA7_15P

AA4_16P

AG4_11N_CC AH4_11P_CC AH6_10N_CC AG6_10P_CC AA5_17N Y 5_17P AB6_0P

AK5_15P AL4_15N AH5_13N AJ6_13P AB2_5P AB1_5N AB4_3N AB3_3P AC6_0P

AF6_9P_CC AF5_9N_CC AF4_8N_CC AE4_8P_CC AD5_5P AE5_5N AD6_6P AE7_6N

圖4-2 實驗評估板接腳

當系統的輸出、輸入接腳從實驗評估板接出來之後，需要適當的元件來做一 個 保 護 ， 避 免 有 不 小 心 誤 動 作 或 是 接 錯 時 會 影 響 到 實 驗 評 估 板 ， 所 以 使 用 PI3C34X245 [12] 來當作輸出、輸入的保護裝置元件，如圖 4-3，此保護裝置元件 有極短的延遲時間（Max：5ns）和非常大的頻寬（BW＞400MHz），所以很適合來當 作保護裝置元件。

DA_CLOCK

SENSOR_D4 SENSOR_D3 SENSOR_D2 SENSOR_D1 SENSOR_D0 SENSOR_D7 SENSOR_D6 SENSOR_D5 NRST NEA SWD

E10_14P

K10_4N_VREF L11_5P E9_14N_VREFF

F12_11P_CC G11_11N_CC L9_4P L10_5N

U4

IO_Buf f ers 1 NC 2 A0 3 A1

VCC 80 BE1 79 B0 78 B1 77 B2 76 B3 75 B4 74 B5 73 B6 72 B7 71 VCC 70 BE2 69 B8 68 B9 67 B10 66 B11 65 B12 64 B13 63 B14 62 B15 61 VCC 60 BE3 59 B16 58 B17 57 B18 56 B19 55 B20 54 B21 53 B22 52 B23 51 VCC 50 BE4 49 B24 48 B25 47 B26 46 B27 45 B28 44 B29 43 B30 42 B31 41 4 A2

5 A3 6 A4 7 A5 8 A6 9 A7 10 GND 11 NC 12 A8 13 A9 14 A10 15 A11 16 A12 17 A13 18 A14 19 A15 20 GND 21 NC 22 A16 23 A17 24 A18 25 A19 26 A20 27 A21 28 A22 29 A23 30 GND 31 NC 32 A24 33 A25 34 A26 35 A27 36 A28 37 A29 38 A30 39 A31 40 GND F9_15P

R8_14N_VREF G8_19N

G7_2P H6_2N

F7_19P

G9_15N R7_14P

DGND

DGND

DGND

DGND

DA_D6

DA_D2 DA_D0 I2C_SCL I2C_SDA DA_D5 DA_D4 DA_D3 DA_D1 DA_D7

K25_4P K24_4N_VREF

H28_15N G27_15P M17_14P L17_14N_VREF J16_5N J17_5P

DA_D8

SENSOR_MCLK SENSOR_HSYNC SENSOR_VSYNC SENSOR_D9 SENSOR_D8 SENSOR_RST SENSOR_PWDN SENSOR_PCLK DA_D9

J12_6N K12_6P

J15_7N H15_7P K14_0N_GC M16_8N_GC K15_0P_GC N16_8P_GC

C9 100NF

C10 100NF

C11 100NF

DGND C12 100NF SYS_3V

圖4-3 保護裝置元件

接著需要將影像感測器接到這片母板，所以需要定義接腳，使其可以透過 FPGA

的效能，未來可以升級或擴充，介面電路如圖 4-4 所示。

另外還有液晶顯示器影像輸出裝置如圖 4-5 也是採用這種設計方式，先定義 FPGA 元件的接腳，來作為輸出裝置的通訊介面。

SENSOR_RST SENSOR_PWDN SENSOR_D0 SENSOR_D1 SENSOR_MCLK

SENSOR_D7

SENSOR_D2

SENSOR_D5 SENSOR_D3 SENSOR_D4

SENSOR_HSYNC SENSOR_D8

DGND

DGND

SENSOR_D9 SENSOR_D6

S_AGND SENSOR_VSYNC

J23

HEADER14x2/SM

1 2

3 4

5 6

7 8

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 25 27

24 26 28

S_SCL S_SDA

SENSOR_PCLK

DGND

L4 BEAD L3

BEAD

C93 100NF + C92

470UF

SYS_3V L2

BEAD

C91 100NF + C90

470UF

圖4-4 影像感測器外接擴充介面

I2C_SCL I2C_SDA

LED_K LED_A

PANEL_D6

J25

PANEL CONNECT 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 1

3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

25 26

PANEL_D2 PANEL_D4

SYS_5V PANEL_D7

PANEL_VSYNC PANEL_D0

PANEL_D5 PANEL_D1 PANEL_D3

PANEL_FRAME PANEL_RST

PANEL_CLK

3_SPI_DATA

3_SPI_CS PANEL_HSYNC

SYS_3V

DGND 3_SPI_CLK

PANEL_V

圖4-5 輸出裝置外接擴充介面

U1 MI360

VAAPIX14 NC18

DOUT03

LINE_VALID 7

SDATA 9 SCLK 8

PIXCLK 5

AGND13VAA12 VDD1 DGND28

10 NC

CLKIN4 DOUT227 DOUT326

DOUT4 25 DOUT5 24

DOUT12

OE_BAR 19

SCAN_EN15 STANDBY17 FRAME_VALID 6

DOUT9 20 DOUT8 21 DOUT7 22 DOUT6 23

RESET_BAR16

11 AGND

C6 0.1uF

S28V R3

10K S28VA

S_AGND C5 0.1uF S28V

S_AGND

C4 0.1uF

S_IMG[2..9]

C1 0.1uF

S_PCLK S_VSY NC S_HSY NC S_VSY NC

S_HSY NC S_PCLK

S_SDA S_SCL

R1 4.7K R2 4.7K S28V

S_MCLK S_MCLK S_IMG3

S_IMG2

S_IMG4 S_IMG6 S_IMG8 S_IMG5 S_IMG7 S_IMG9 S_SDA

S_SCL

圖4-6 影像感測器應用線路

圖4-6為本文所使用的影像感測器電路，由圖可以了解到影像感測器的周邊線 路和訊號連接方式，藉此可以了解到影像感測器整個系統的部份。

4.3 系統設備連接配置

再來將進行系統連接的部份，由圖 4-7 我們將做的影像輸出板和影像感測器版 用在實驗母板上，並注意接電源方向和接腳位址方向，以避免產生電路短路的現 象，以利系統後續將進行的程序，避免發生不可預期的後果增加系統除錯的時間。

圖 4-7 實驗評估板和實驗母版的連結

這一片是實際將元件都連接起來，輸入電源為 5V，這片板子連接實驗評估板 和設計的實驗母板，將影像感測器的影像傳入實驗評估板內做處理，經過所設計 的影像偵測，來判斷是否有異常的現象，將異常的區塊使用紅色框將區塊標示出 來，顯示在液晶顯示器上，驗証設計是否和摸擬是一致的。

4.4 系統的整合實現

本研究將在一個 FPGA 發展平台上實現影像的動態偵測，依照之前所模擬的 方法進行設計，根據所設計的偵測影像方法所繪製的有限狀態機（FSM, Finite State Machine）的狀態圖（State Diagram）如圖 4-8 所示。使用 Verilog HDL 將這個方法實現在 FPGA 上，實際測試這個方法是否可以有效的達成我們所需要的 功能。

CMOS Sensor FPGA

Bus switch

TFT LCD

圖 4-8 有限狀態機狀態圖

設計這個功能是可以將此偵測功能打開或是關閉，所以一開始的起始狀態都 會在 Idle 的狀態下，當有將此偵測功能打開才會開始整個動作流程：

（1） 一開始需先收集一個完整的 8x16 的區塊，收集完 8x16 的區塊後，再 判斷 Proc 是否為 1，當 Proc 不是 1 時繼續此程序依序往後進行處理。

（2） 收集到 8x16 的區塊後，將此 8x16 的區塊內的 Y 值相加之後除 128，以 此來平均這個區塊內的所有 Y 值，計算出的值暫存在緩衝儲存器內。

（3） 將緩衝儲存器內的值寫入到 SRAM 內。

（4） 清空此緩衝儲存器，將狀態再回到 Idle。

（5） 再來 收 集 一個 完整的區塊 收 集完一個區塊，再判 斷 Proc 是否為 1，當 Proc 為 1 時繼續以此程序依序往後進行處理。

（6） 收集到 8x16 的區塊後，將此 8x16 的區塊內的 Y 值相加之後除 128，以 此來平均這個區塊內的所有 Y 值。計算出的值存在 SRAM 內。

（7） 將 SRAM 內的兩個值相加除於 2 代表完成了一個 16x16 的區塊的值。

於我們設定的門檻值，則將此區塊記錄起來。

（10）有超過門檻值時，將此區塊記錄起來並且設定 Flag 並進行累加動作，

當累加數等於 8 時，將所記錄的值存入到 SRAM 記憶體內。

以上為所設計的有限狀態機說明描述，……。

再來說明存取在 SRAM 內的記憶體配置圖，如圖 4-9 所示。

7 6 5 4 3 2 1 0

Bit

Save alarm data space

Save current frame data space

Save reference frame data space

圖 4-9 記憶體配置圖

圖 4-9 為 SRAM 內我們存取的資料，我們將 SRAM 分成三個區域，第一個區域 擺放的是每一張的參考畫面資料，就是當目前這張畫面比對完之後，就會以目前 這張畫面當做下一張畫面的參考資料，以此類推下去，第二個區域為運算處理資

料，就是儲存各個 8x16 的區塊運算結果，第三個區域為設定 Flag 的區域，我們 根據運算的結果在此找尋有設定 Flag 的區域，並將設定 Flag 的區域框出來，以 利判別。

在使用 Verilog HDL 實現時，使用 Verdi 來產生數位波形如圖 4-10 所示

圖 4-10 完整畫面數位波型圖

從圖 4-10 可以看出虛線的部份為完整畫面的開始和完整畫面的結束，代表著 一張完整的畫面所包含的所有資料格式。

再來看本文所提到的 8x16 個區塊，在數位波形時所看到的資料格式如圖 4-11 所示。

由圖 4-11 所示代表每一個水平位址掃描 8 次，垂直位址掃描 1 次，接著再繼 續進行掃描程序，接著垂直位址掃描 1 次，水平位址掃描 8 次，依此進行完成 8x16 個區塊，直到區塊掃描結束時會有高準位脈衝表示已將完成了一個區塊的 8x16 的 區塊掃描結果。

接著看本文所提到的當運算出的 Y 值結果超出設定的門檻值時，所展現出來 的結果在數位波形時所看到的資料格式如圖 4-12 所示。

圖 4-12 異常累加數位波形圖

如圖 4-12，在進行區塊運算時，如發現差異的值超過所設定的門檻值之後，

就會觸發中斷，並且進行累加運算，累加計算會計算出現多少個區塊有差異值，

根據此累加數量的差異值，再去 SRAM 內中將有設定 Flag 的值讀出來，並且使用 紅色外框將其標示記錄起來。

4.5 實驗結果與討論

在本章節中對本系統進行測試評估，將之前在 MATLAB 上所測試的圖片，使 用於 Verilog HDL 環境中再次實驗一次，再來相互比較其結果表現，是否和在 MATLAB 上所模擬的結果是一致的，以此程序來評估所設計的方法是否符合我們 所需求的功能表現。

圖 4-13 人員移動結果圖 (1)

圖 4-14 人員移動結果圖 (2)

圖 4-15 出現第二個移動物件結果圖 (1)

圖 4-16 出現第二個移動物件結果圖 (2)

有以上這些結果圖來看，會發現在影像變化時和 MATLAB 模擬一樣可以將畫面 中影像有變化的地方用紅色外框標示出來，但是可以發現沒有像 MATLAB 一樣這麼 的準確，因為 MATLAB 的數學浮點數運算非常的強大可以計算的非常好，但是我們 在使用 Verilog HDL 時並沒有辦法可以有這麼強大的數學計算，所以在處理時會 有比 MATLAB 有較大的誤差值，但是結果還是可以接受的。

第五章 結論與未來展望

5.1 結論

本論文提出一個以區塊區域估測為基礎的即時影像偵測方法，隨著時間的改變 畫面會一直持續更新，確保所有的區塊估測參考畫面都保持在最新的狀態，經由 實驗的結果，可以驗證本方法在影像即時變化的正確性與效能上，符合我們所希 望達到即時處理的結果。

由實驗的結果可知，所提出的方法具有計算快速與一定的正確率，使用在監控 系統上可以達到不錯的效果，從在模擬階段所看到的結果和在硬體實作時看到的 結果都可以有效的達到我們的所需要的功能，但是在硬體實作時會有少量誤差出 現，因為影像變化的速度非常的快速，所以可以容忍少量誤差的存在。本文採用 區塊偵測的演算法有計算速度快的優點，但是相對的所得到的物件位置就顯得粗 糙。雖然選擇較小的區塊尺寸可以增進偵測的解析能力，但是必須考慮雜訊的影 響以及後續當實現在 FPGA 時所要需要的 SRAM 大小的配置。

在設計時決定使用 SRAM 而不使用 SDRAM，考量到影像的速度相當的快速和即 時性，SRAM 的速度絕對大於 SDRAM，而且使用到 SDRAM 時又會佔據頻寬，對於設 計上來說會需要更大的考量，但是一方面考慮到 SRAM 相當的消耗面積和成本如果 需要更高的準確度就需要更大的 SRAM，所以在設計時是要能取的兩者之間的平衡。

5.2 未來展望

在後續的研究中，可以考慮使用可變區塊尺寸，以增加物件位置的準確度，

因為目前的區塊都是固定格式，如果可以有可變區塊尺寸，再需要準確度高的時 候就用小區塊，而不需要的區域就使用大區塊，以此可以有更高的彈性，另外還 可以嘗試自動可變性的門檻值，目前使用的門檻值都還是需要手動去設定門檻

判斷出來，而設定的太低則會將雜訊也當成差異值，如有自動可變性的門檻值會 根據目前的環境會有不同的門檻值，則可避免門檻值設定的問題。

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作者簡歷

姓名：林家慶 性別：男

出生年月：中華民國 67 年 10 月 Email：rickericnorman@gmail.com

學歷： 中華大學電機工程研究所微電子暨晶片設計組

明新科技大學電機工程學系