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本研究以個人電腦作為發展平台,採用影像處理方法與網際網路 傳輸,建構出即時影像追蹤傳輸系統。目標物經過移動邊緣的影像處 理方法後,吾人判斷出目標物於影像中的位置,並配合自製的攝影機 基座,進行追蹤的動作。另外,透過網際網路,將影像利用 JPEG2000 的影像壓縮格式傳送至使用者端。

本研究實驗主要分為兩個部份:第一部份,為影像追蹤部份,採 用影像處理方法判別出物體的位置,進而操控馬達追蹤物體;第二部 份,為影像傳輸部份,將攝影機所擷取的影像轉檔成 JPEG2000 的檔 案格式,透過網路傳送至遠端使用者處,可達成遠端監控及影像儲存 之目的。

關鍵字:影像追蹤、JPEG2000

(6)

Abstract

This research is to establish a real-time image tracking and image transmission system by using PC as a development platform and using image process methods and internet transmission technique. The object’s moving edge can be obtained through image process of two consecutive images; so the center of the moving object is found. Then the camera base can be controlled to follow the object. In order to compress the images for internet transmission, the JPEQ2000 compression standard is adopted.

The experiments of this research are also includes two parts. The first part is about image tracking. The position of the moving object is obtained by using the image process. Then the motor is controlled to track the object. The second part is about image transmission. 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 : Image tracking、JPEG2000

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致 謝

謹向我的指導教授 范志海 博士致上感謝之意,感謝他兩年來的 諄諄教誨,並在課業上給予寶貴的意見,使得我的研究生涯中獲得許 多助益。

並感謝學長姐 育用、嘉文及育庭在實作與理論上的指點,感謝 共同奮鬥的同學 立言、安槿、俊杰、政利、俊宏、震嶽、賴肥的互 相鼓勵與提攜,更感謝學弟 柏呈在實作上的幫忙,另外感謝阿姨、

小拓在生活上帶來的樂趣。

最後更要感謝父母的栽培以及關心和對我的細心照料,讓我能無 後顧之憂的專心於研究的工作。僅以此論文獻給我的父母親。

(8)

目錄

中文摘要 ··· Ⅰ 英文摘要 ··· Ⅱ 致謝 ··· Ⅲ 目錄 ··· Ⅳ 表目錄 ··· Ⅶ 圖目錄 ··· Ⅷ

第一章 緒論 ··· 1

1.1 研究動機 ··· 1

1.2 研究背景 ··· 2

1.3 論文架構 ··· 6

第二章 數位影像處理 ··· 7

2.1 影像前處理 ··· 8

2.1.1 灰階化 ··· 8

2.1.2 影像二值化 ··· 9

2.1.3 影像相減 ··· 11

2.1.4 影像重整 ··· 12

2.1.5 邊緣偵測 ··· 13

2.2 移動目標辨識 ··· 14

(9)

2.2.1 邏輯運算 ··· 14

2.2.2 投影法 ··· 15

第三章 JPEG2000 影像技術 ··· 16

3.1 JPEG2000 的架構 ··· 16

3.2 色彩元素轉換 ··· 18

3.3 小波轉換 ··· 19

3.4 量化 ··· 21

3.5 編碼方式 ··· 22

3.5.1 EBCOT 的四種編碼方式 ··· 23

3.5.2 EBCOT 的三種編碼程序 ··· 28

3.6 JPEG2000 的實現 ··· 29

第四章 系統的建構 ··· 30

4.1 系統架構 ··· 30

4.2 硬體設備 ··· 33

4.3 軟體環境 ··· 35

4.4 單晶片 AT89C51··· 35

4.5 步進馬達 ··· 37

4.5.1 步進馬達 ··· 37

4.5.2 步進馬達與攝影機的結合 ··· 39

(10)

第五章 實驗結果與討論 ··· 41

5.1 影像追蹤實驗 ··· 41

5.2 影像傳輸實驗 ··· 45

5.3 軟體展示 ··· 46

5.3.1 Server GUI 的介紹··· 47

5.3.2 Client GUI 的介紹··· 48

5.4 結果討論 ··· 49

第六章 未來展望 ··· 51

參考文獻 ··· 52

(11)

表目錄

表 3-1 符號編碼水平/垂直貢獻度調查表 ··· 24

表 3-2 符號編碼前文查詢表 ··· 25

表 3-3 零值編碼前文查詢表 ··· 26

表 3-4 大小精煉編碼前文查詢表 ··· 27

表 3-5 變動長度編碼查詢表 ··· 28

表 4.1 2 相激磁的順序表··· 39

(12)

圖目錄

圖 2.1 擷取移動影像邊緣架構圖···8

圖 2.2 修正式疊代法的結果··· 10

圖 2.3 無物體進入之二值化影像相減結果圖 ··· 11

圖 2.4 有物體進入之二值化影像相減結果圖 ··· 11

圖 2.5 比較影像重建前後之圖片··· 12

圖 2.6 Sobel 遮罩 ··· 13

圖 2.7 邊緣化處理結果圖··· 13

圖 2.8 影像作邏輯運算的示意圖··· 14

圖 2.9 影像作水平投影法的示意圖··· 15

圖 3.1 JPEG2000 系統架構圖··· 16

圖 3.2 影像實際抓取並經過小波轉換··· 20

圖 3.3 量化器之無作用區域示意圖··· 21

圖 3.4 位元平面表示圖··· 22

(13)

圖 3.5 位元平面上的掃瞄次序··· 23

圖 4.1 影像追蹤傳輸系統架構圖··· 30

圖 4.2 電路設計圖 ··· 32

圖 4.3 攝影追蹤機組全貌圖··· 33

圖 4.4 單晶片 8051 的 IC 接腳圖··· 36

圖 4.5 步進馬達內部構造圖··· 38

圖 4.6 馬達連續脈波之影像圖··· 40

圖 5.1 單純背景下影像追蹤示意圖··· 42

圖 5.2 背景振動所造成之誤判圖··· 43

圖 5.3 物體過近所造成之誤判圖··· 43

圖 5.4 馬達於複雜背景中追蹤物體示意圖 ··· 44

圖 5.5 影像轉檔與時間的關係圖··· 45

圖 5.6 原始圖片經過轉檔之圖片··· 46

圖 5.7 Server 端應用程式介面 ··· 47

圖 5.8 Client 端應用程式介面··· 48

(14)

第一章 緒論

1.1 研究動機

傳統監視系統錄製的影像,其品質通常不理想,也由於攝影機組 在固定位置不動,僅能監視同一地點、同一角度,並不能完整監視整 個空間,因此,便有裝設多台攝影機與加裝旋轉基座的兩種方法。裝 設多台攝影機雖可以改善單一地點監視的問題,但其費用也較為昂 貴;而傳統具有旋轉底座的系統,其呆板且不易隨機應變。而監視系 統所擷取到的影像幾乎都在本地端進行處理與觀測,在遠處無法進行 相關的動作。

因此本文嘗試發展一監控傳輸系統,改善舊有系統底座的設計與 影像追蹤的方法,使攝影機自動追蹤移動中的物體,並將其至於畫面 的中央。並利用 JPEG2000[5-6]影像壓縮技術對擷取的影像進行壓縮 編碼的動作,透過網際網路傳送至接收端,進行監控的動作。

(15)

1.2 研究背景

影像追蹤技術為電腦視覺中相當重要的一環。其應用大多使用在 監控系統與機器人系統上,而文獻研究的重點大多在探討使用不同的 影像追蹤方法。

1990 年 Hwang[4]及 Clark 利用 multiple velocity channels 配合 Finite state machines 提出一套測定架構,對於移動物體的邊界進行邊 緣判定。

1990 年 Mustafa 及 Sethi[9]利用兩台攝影機透過不同的觀察尺寸 及方向伴定移動物體之邊界。此種檢測方式能有效的對細部影像變換 進行紀錄及分析。

1994 年 Makarov 等人[8]根據 intrusion detection 的原理判別影像 中Moving Edge 的部分。該方法能透過簡單的運算及少量的配備需求 有效的進行邊界判定。

2001 年蔡博智[21]使用移動目標平移法配合移動邊緣檢測法於 影像追蹤系統上,發現在目標物不變形或是變形量不大的條件下,可 以有效的改善移動邊緣檢測法無法得到移動目標物最新位置的延遲 現象,達到即時影像追蹤的目的。

(16)

2002 年陳彥良[14]以個人電腦為基本平台,搭配影像處理方法與 立體視覺,建構出即時立體影像追蹤系統。以具備兩個旋轉方向的基 座搭載雙攝影機設計實驗。以測量目標物與攝影機光學中心的偏差,

得以計算目標物的立體影像深度,並即時鎖定目標物進行追蹤。

2002 年石凱文[10]提出了一個以離散小波轉換為基礎的監視系 統。利用離散小波轉換的特性成功的消除雜訊所帶來的影響。也可以 降低運算時間,此乃因為直接分析第三階離散小波轉換的低頻子影 像,而該子影像只有原始解析度的六十四分之一。這些節省下來的計 算時間將可以用在更複雜的追跡方法上。

2003 年陳毓良[15]提出了一個基於離散小波轉換的多目標移動 物件偵測及追蹤的方法,並且藉著移動物件的顏色以及位置資訊來做 到物件辨認。更由於小波轉換減少取樣的特點,我們節省了很多計算 的時間,並可以將所省下來的計算量運用在其他例如辨認方面的計 算。

在JPEG2000 影像方面的文獻,大多討論改進舊有的演算法以達 到更好的壓縮,或者探討JPEG2000 在應用上與其他格式的比較。

2000 年謝幸芝[18]提出將 JPEG2000 壓縮法則應用於多重描述 傳輸系統中,以降低通道中雜訊對傳輸影像的影響。證實在通道有錯

(17)

誤的情形下,使用多重描述傳輸系統較單純使用JPEG2000 壓縮之後 傳輸的效果來的好。

2003 年 Gregory 等人[3]指出一般 JPEG2000 有兩種過濾器,一為 整數無失真的5-3 濾波器,一為實數失真的 9-7 濾波器。而此文發展 利用5-3 與 9-7 為基礎的線性濾波器,經過測試在編碼時可以有更好 的壓縮效率。

2003 年 Chung-Jr Lian 等人[1]指出 EBCOT 為影像格式 JPEG2000 最關鍵的技術,利用Cycle-Efficient Block-Coding 作為其演算基礎,

製作出3.67×3.67 的晶片,此晶片每秒可以處理 30 張 2400×1800 的影 像。

2003 年吳鴻謙[12]針對 JPEG2000 影像壓縮格式應用於數值航空 影像。以主觀評比、客觀影像品質指標比較 JPEG 與 JPEG2000 影像 壓縮格式對數值航空影像的影響。更透過實驗得知,壓縮率大於 30 時,JPEG 影像壓縮格式無法提供較好的影像品質且隨著壓縮率的提 高而品質亦快速下降,而JPEG2000 並無此問題。

2003 年蔡振發[19]將影像監視系統利用 JPEG2000 壓縮技術和 RC6 加密功能完成 Client 與 Server 端的溝通。這個監視系統的功能 包括數位輸入和輸出的控制, 而且在任何影像被補捉到時可以啟動

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Alarm-Triger。

綜觀以上文獻結果可知,大多的影像追蹤系統並沒有具有遠端監 視的功能,因此本研究期望利用JPEG2000 壓縮方法的優異性,且透 過網際網路的便利,製作即時影像追蹤傳送系統。在此系統下,使用 者可以在隨地經由網路接收到監控空間的即時影像。

(19)

1.3 論文架構

本論文的架構共分為五章,各章節主題說明如下:

第一章:介紹本論文的研究動機、研究背景以及論文架構。

第二章:主要介紹本系統有使用到的影像處理方法,如二值化、邊緣 化處理、影像重整以及邊緣偵測等方法。

第三章:介紹JPEG2000 影像壓規格,依照順序介紹順向色彩元素轉 換(Color transform)、小波轉換(Wavelet Transform)、量化 (Quantization)、編碼(Encode)等步驟,讓我們對此影響技術 有初略的瞭解。

第四章:在此章節一開始將說明系統的流程,此後將對此系統的硬體 規格、軟體環境以及馬達的設定作詳細的說明。

第五章:主要說明實驗的結果與討論,實驗方面主要分成影像追蹤與 傳輸兩部份的測試。

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第二章

數位影像處理(Digital Image Processing)

數位影像處理是指使用電腦對影像透過特定的方法作處理,經由 這些影像能夠提供需要的資訊,以便我們可以利用這些資訊來解決問 題。數位影像處理大略可以分成影像增強(Image Enhancement)、影像 復原(Image Restoration)、影像壓縮(Image Compression)、影像辨識 (Image Recognition)、影像重整(Image Reconstruction)等部份[23]。

在本文中經由 CCD 攝影機拍攝的原始影像,透過影像擷取卡轉 成數位影像之後,必須經過影像處理,方能轉成有用的影像資訊,最 終用於控制馬達傳動系統的致動訊號。本論文所採用影像處理流程如 下圖 2.1 所示,所採用的是移動邊緣(Moving Edge)的影像處理技巧 [09][14][21],可以區分成影像前處理與移動目標辨識兩大部份。其中 影像前處理包括:灰階化、二值化、影像相減、邊緣相減、邊緣偵測 與影像重建,透過這些處理,我們可以判斷出是否有移動物體的存 在,而在移動目標辨識方面,將影像其投影到水平軸上經由處理方法 尋找出目標物體的中心點,最後在將其轉換成步進馬達的脈衝數,使 CCD 攝影機平台能追蹤移動目標。

(21)

圖 2.1 擷取移動影像邊緣架構圖

2.1 影像前處理(Image Preprocessing)

2.1.1 灰階化(Gray Scale Manipulation)

本文擷取影像是使用型號 KMS-1280 的彩色 CCD 攝影機,而其 得到的影像屬於RGB 彩色影像,RGB 彩色影像所呈現的資料型態是 三維矩陣,為了快速求得移動目標,因此將其轉換成資料型態為一維

(22)

矩陣的灰階影像,所以影像前處理的第一個步驟即是將彩色影像灰階 化。

目前常用的色彩模型(Color Model)大約有十四種[23],如:RGB、

CMY、YIQ、YUV、HIS 等,其中 CMY 當前大多運用於印刷出版業 者,而YIQ 則是使用在視訊方面,一般來說,將 RGB 彩色影像灰階 化就是轉換成YIQ 格式,其中 Y 為流明(Luminance),I 為色調(Hue),

而Q(Saturation)為飽和度,當忽略色調與飽和度,只保留流明值時即 為灰階格式。

RGB 轉 YIQ 的公式如下:

Y 0.299 0.587 0.114 R I 0.596 0.273 0.321 G Q 0.212 0.523 0.311 B

⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤

⎢ ⎥ ⎢= − − ⎥ ⎢ ⎥

⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥

⎢ ⎥ ⎢ − ⎥ ⎢ ⎥

⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ···(2.1)

2.1.2 影像二值化(Image Binary)

二值化的目的是為了降低資訊量及其圖像的複雜度,使得原本彩 色影像或者灰階影像變成黑白影像,直接減少運算時的工作量,但也 損失些許資訊,不好的二值化處理將會讓影像變得糟糕而無法辨識使 用,因此尋找一個最佳的門檻值(或稱閥值)將是相當重要的。

自動二值化其優點是可以利用影像的特性自動找出合適的閥

(23)

值,其方式是根據物體的亮度特徵、尺寸、及所佔的面積比例與物體 的種類多寡推導而來。而本文所作的是即時影像處理,無法有多餘的 時間設定閥值大小,因此需要自動二值化的方法來判斷合適的閥值。

常用的影像二值化有平均灰階值法(Mean Value Method)、歐蘇法 (Otsu Method)、矩量恆定法(Moment Preserving)、疊代法(Iterative Method),而本論文所選擇之自動二值化的方法為修正式疊代法。

修正式疊代法以平均灰階值作為初始的閥值T,再以閥值 T 將影 像灰階值分為R1 與 R2 兩個群組,分別計算兩群組的平均灰階值 U1 與U2,而將閥值 T 更新為 T=(U1+U2)/2,直到所得整張圖片的閥值 與兩群組的閥值相同為止,其優點為計算閥值速度較快,符合即時影 像處理的特點,在程式化方面也較為容易,但是在閥值得計算上卻沒 有歐蘇法的精準,圖 2.2 顯示修正式疊代法的結果。

(a) 原始影像 (b) 二值化的影像 圖 2.2 修正式疊代法的結果

(24)

2.1.3 影像相減(Image Subtraction)

影像相減是利用連續影像背景的一致性,把連續兩張影像相減並 取絕對值,所求得的新影像可以反映出兩張連續影像的差異性,將此 方法應用在影像追蹤上,可以作為判別是否有外物進入監視範圍的依 據,若相減的值為零矩陣,則判定為無目標,若相減不為零,更可以 判斷出其物體移動的方向與其當前所在的位置,圖2.3 為無目標之影 像相減圖片,圖2.4 為物體由左進入之圖片,經過相減之後可以得到 物體的相關資料。

(a)第一張影像 (b)第二張影像 (c)影像相減圖 圖2.3 無物體進入之二值化影像相減結果圖

(a)第一張影像 (b)第二張影像 (c)影像相減圖 圖2.4 有物體進入之二值化影像相減結果圖

(25)

2.1.4 影像重整(Image Reconstruction)

影像經過相減處理之後,因為所在地點的照明與攝影機的關係,

還是會有一些雜訊的存在,此時就需要作影像重整的處理,最常使用 的是膨脹(dilation)與侵蝕(erosion)二種方法,在數位影像處理上 稱為形態學(morphology)。

假設欲進行重整的影像 A 已經過-二值化的步驟,使影像中的像 素值非1 即 0,定義一遮罩矩陣 B,其元素皆為 1,則影像 A 藉由 B 進行膨脹與侵蝕的運算式如下:

{

n

}

A B= c E | c a+b for some a A and b B⊕ ∈ ∈ ∈ ∈ ···(2.2)

{

n

}

A B= x E | x+b A for every b B⊗ ∈ ∈ ∈ ···(2.3)

以圖 2.4(c)為例,不難看出影像於左側有雜訊,不利於後續的影 像處理,因此對此圖片作侵蝕處理,如圖2.5 所示。

(a)尚未處理過之圖片 (b)經過侵蝕處理之圖片 圖2.5 比較影像重建前後之圖片

(26)

2.1.5 邊緣偵測(Edge Detection)

邊緣偵測的目的在能有效又準確的偵測到目標物的邊緣,若欲得 物體在影像中的分佈範圍、大小及個數等資訊,就必須對其作邊緣化 的處理,在處理之後反而更能瞭解影像的資訊。常見的邊緣偵測法 有:Sobel、Prewitt、Robert 與 LoG 等方法[23],而在本文所採用的是 Sobel 的邊緣偵測法,其遮罩如圖 2.6 所示。

圖 2.6 Sobel 遮罩

而圖2.7 為實際對影像作邊緣化處理,可以明確的表現出原始影 像的特色與特徵。

(a)原始影像 (b)邊緣化影像 圖 2.7 邊緣化處理結果圖

(27)

2.2 移動目標辨識(Moving Object Recognition)

2.2.1 邏輯運算(Logical Operators)

邏輯運算主要是在確定物體的位置與其大小,在做好上述的影像 前處理之後,我們可以得到兩張影像,一張為 T 時間與 T+1 時間的 影像相減圖片,另一張為 T+1 時間影像邊緣化後的圖片,將這兩張 影像作交集的處理,得到最終的圖片即是物體所在的位置,舉例如圖 2.8。

(a)影像相減圖片 (b)邊緣化圖片 (c)邏輯運算後圖片 圖 2.8 影像作邏輯運算的示意圖

(28)

2.2.2 投影法

投影法一般用於二值化影像,可以用來進行物體位置的判斷、字 型辨識等工作,而投影法可以分為水平投影及垂直投影兩種,以水平 投影為例,可以將特定的灰階值投影至水平軸,甚至將某一範圍的灰 階值投影至水平軸,如公式(2.4)所示。公式(2.5)為垂直投影。

[ ] [ ]

1

H = ,

n

y

x p x y

= ···(2.4)

[ ] [ ]

1

V = m ,

x

y p x y

= ···(2.5)

其中H x

[ ]

為圖形在水平軸x之投影量,V y

[ ]

則是在垂直軸y之投

影量,n為影像的高度,m為影像的寬度。

在本文利用水平投影法將所運算出來的影像投影至水平軸上,在 透過判斷的法則,我們可以約略的算出物體當前所在的位置,如圖 2.9 所示。

(a)原始影像 (b)投影影像

圖2.9 影像作水平投影法的示意圖

(29)

第三章

JPEG2000 影像技術

本章節主要的目的在介紹JPEG2000的影像壓縮技術[11],將會依 照其流程分別來介紹順向色彩元素轉換(

Color transform)、

小波轉換 (Wavelet Transform)、量化(Quantization)、編碼(Encode)等步驟,讓我 們對此影像技術有初略的瞭解。

3.1 JPEG2000 的架構

傳統影像壓縮格式在網路應用時,有其缺點與不足之餘,有鑑於 此,國際標準組織邀請學者提出新的影像壓縮法則以發展新的國際標 準,並將此發展中的格式命名為JPEG2000(

ISO/IEC 15444

)[5-6],並 且在1999年12月發表JPEG 2000 PART-1的草稿。而其一般架構如圖 3.1所示:

圖3.1 JPEG2000 系統架構圖

(30)

JPEG 2000 編碼器的結構,是首先對原圖作順向色彩元素轉換的 處理之後,再對圖像數據進行離散小波變換,然後對變換後的小波係 數進行量化,接著對量化後的數據做編碼,最後形成輸出編碼流。解 碼器是編碼器的逆過程,首先對編碼流進行解碼,然後解量化和小波 反變換,最後生成重建圖像數據。

選擇JPEG2000 作為影像壓縮格式,是因為它含有以下的一些特 色[18]:

(1) 使用同一架構來支援有失真壓縮及無失真壓縮。

(2) 可應用於所有種類影像上。

(3) 高壓縮率。

(4) 感興趣區域壓縮。

(5) 單一解壓縮架構。

(6) 可傳送於有雜訊的通道中。

(7) 漸進式傳送。

由於具有上述的特性,所以JPEG2000 很適合用來作為傳輸影像 之用,因為

傳送時

就算

有錯誤發生,仍可以利用其他的資料還原出

原影像

(31)

3.2 色彩元素轉換(Color transform)

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 得到比較好的壓縮結果。在此影像格式有兩種不同的轉換方式,分別 為不可逆的色彩轉換(ICT),與可逆的色彩轉換(RCT)。

ICT 的轉換定義如下:

0.299 0.587 0.114 0.169 0.331 0.5 = 0.5 0.419 0.008

Y R G B

Cb R G B

Cr R G B

= + +

= − − +

− −

···(3.1)

至於RCT 的轉換則定義如下

2 1

0

2 1

Y Y

G = Y

4 R = Y G B = Y + G

⎡ + ⎤

− ⎢⎣ ⎥⎦

+ ···(3.2)

此種轉換之所以有利於影像的壓縮,是因為

人類視覺較敏感的

流明(Luminance)獨立

出來以使用較多的編碼率去編碼,對於變化較

不敏感的

色調(Hue)

飽和度(Saturation)

用較少的編碼率去編碼。

(32)

3.3 小波轉換(Wavelet Transform)

小波轉換本身並不具有壓縮的功效,而採用其轉換的目的主要是 希望係數經過轉換之後,能夠打散係數間採樣的關聯性使得能量能夠 更集中,以利於之後的量化與壓縮步驟[22]。

JPEG2000 的小波轉換是採用一維兩通道的濾波器組合的架構,

若是二維的影像,先將影像訊號以每一橫列為單位,進行一維的小波 轉換,當處理完之後,所產生的資訊再以每一行進行處理。

而在 JPEG 2000 中使用兩組小波係數,一組為可還原的 5/3 濾 波器,為整數的運算,運用於無失真壓縮。一組為不可還原的 9/7 濾 波器,為實數的運算,用於有失真壓縮。當使用5/3 濾波器分解時,

(2 ) (2 2) (2 1) (2 1)

2 X n X n

Y n+ =X n+ − ⎢⎡⎣ + + ⎤⎥⎦···(3.3) (2 1) (2 1) 2

(2 ) (2 )

4

Y n Y n

Y n = X n + ⎢⎡⎣ − + + + ⎤⎥⎦···(3.4)

當使用9/7 濾波器分解時[5],

Step1:Y(2n+1)=X(2n+1)+(α×[X(2n)+X(2n+1)]) ···(3.5)

Step2:Y(2 )n =X(2 ) (n + β×[ (2Y n− +1) Y(2n+1)])···(3.6)

Step3:Y(2n+ =1) Y(2n+ + ×1) (γ [ (2 )Y n +Y(2n+2)]) ···(3.7)

(33)

Step4:Y(2 )n =Y(2 ) (n + ×δ [ (2Y n− +1) Y(2n+1)])···(3.8)

Step5:Y(2n+ = −Κ ×1) Y(2n+1) ···(3.9)

Step6:Y(2 ) (1/ )n = Κ ×Y(2 )n ···(3.10)

此運算式中:α=-1.586134342

β=-0.052980118 γ=0.882911075 δ=0.443506852

Κ=1.230174049

若是在解碼時的合成則將上述分解逆轉換則為其運算步驟。圖 3.2 為影像經由小波轉換之圖形。

圖3.2 影像實際抓取並經過小波轉換

(34)

3.4 量化(Quantization)

JPEG 2000 對於經過小波轉換後的每個次頻都可以由使用者選 擇不同的量化器。每一個量化器,都是執行純量的量化,並且含有一 個無作用區域,在此區域的值經過量化器之後,都會變為0。而量化 器大略也可以分為失真與無失真兩類[22],在無失真的條件下,量化 步階必須為1,因此經量化後的值即為係數本身的值。在有失真的條 件下,量化步階的值亦可決定壓縮的程度。

圖3.3 量化器之無作用區域示意圖

(35)

3.5 編碼方式

EBCOT (Embedded Block Coding with Optimized Truncation)這是 由學者David Taubman 所提出的一種有效的壓縮法則[2][7],此法則 作為JPEG 2000 的核心。EBCOT 這個方法是採用方塊編碼,因此要 將經過小波轉換後的所有次頻都切割成大小一樣的方塊,方塊的邊長 必須為2 的整數次方(典型值為 64×64),稱之為編碼區塊(code-block)。

接下來則將每個編碼區塊送入 Tier-1 Encoder 進行位元平面編碼 (bit-plane coding)。位元平面編碼是指將一個編碼區塊視作一張小型 影像獨立編碼,而一次只針對一個位元平面編碼,由最重要的位元平 面(Most significant bit-plane, MSB)依次到最不重要的位元平面(Least significant bit-plane , LSB),如圖 3.4 所示,為將一原始影像切割成八 個位元平面。

圖 3.4 位元平面表示圖

(36)

每一個位元平面的位元編碼順序,皆按照圖3.5 的掃描方式,首 先依序由上往下編碼垂直的連續四點再由左往右的順序,依序編碼,

其編碼技術包含了三種編碼程序,而這三種編碼程序的步驟一共結合 了四種不同的編碼運算(coding operation)。

圖3.5 位元平面上的的掃瞄次序

3.5.1 EBCOT 的四種編碼方式

其中四種不同的編碼運算分別為:符號編碼(Sign Coding)、零值 編碼(Zero Coding)、變動長度編碼(Run-Length Coding)、大小精煉編 碼(Magnitude Refinement)等四種編碼法[11],針對此四種編碼法則將 於下依序介紹。

(37)

符號編碼(Sign Coding)

當像素從不重要像素轉變成重要像素,也就是編碼流程由該像素 由高位元平面至低位元平面時,第一個位元為 1 的時候,即開始進行 編碼,在編碼時首先要先觀察水平與垂直等四相鄰位元是否為重要係 數,若位元為重要係數,則需要讀取該位元值是否為正數或者為負 數,觀察該四位元屬性之後,查表3-1,便可得知貢獻度為何。

表3-1 符號編碼水平/垂直貢獻度調查表

符號貢獻度 重要係數(正值) 重要係數(負值) 不重要係數

重要係數(正值) 1 0 1

重要係數(負值) 0 -1 -1

不重要係數 1 -1 0

調查出水平與垂直貢獻度之後,即可依照該貢獻度的數值從表 3-2 中,查出其該符號編碼的前文與互斥或位元,最後在將前文與決 定值以成對的方式送往算術編碼器進行算術編碼。

(38)

表3-2 符號編碼前文查詢表

水平貢獻度 垂直貢獻度 前文 互斥或位元

1 1 13 0 1 0 12 0 1 -1 11 0 0 1 10 0 0 0 9 0 0 -1 10 1 -1 1 11 1 -1 0 12 1 -1 -1 13 1

零值編碼(Zero Coding)

零值編碼是最常用的編碼法則,其僅考量相鄰位元是否成為重要 係數。以編碼位元為中心,分別計數水平方向、垂直方向以及對角方 向重要係數的個數,在透過表3-3 的查詢,找出前文值,如同符號編 碼一般,將前文與決定值成對的送往算術編碼。

(39)

表3-3 零值編碼前文查詢表

LL 頻段/LH 頻段 LL 頻段 LH 頻段

垂直 水平 對角 垂直 水平 對角 非對角 對角 前文 2 × × × 2 × × ≧3 8 1 ≧1 × ≧1 1 × ≧1 2 7 1 0 ≧1 0 1 ≧1 0 2 6 1 0 0 0 1 0 ≧2 1 5 0 2 × 2 0 × 1 1 4 0 1 × 1 0 × 0 1 3 0 0 ≧2 0 0 ≧2 ≧2 0 2 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

※符號 × 表示 Don`t Care

(40)

大小精煉編碼(Magnitude Refinement)

當一像素以成為重要像素後,將一律採用大小精煉編碼以進行後 續的前文產生。而其可以透過表3-4 查詢得知。

表3-4 大小精煉編碼前文查詢表

垂直+水平+對角 第一次進行大小精煉編碼 前文

× 否 16

≧1 是 15

0 是 14

※符號 × 表示 Don`t Care

變動長度編碼(Run-Length Coding)

若某一平面多數為不重要係數時,採用變動長度編碼將可大幅度 縮減編碼次數。而使用變動長度編碼的條件有二:

(1) 垂直掃描線上的四個位元皆未曾進行編碼。

(2) 垂直掃描線上四個位元的所有相鄰位元皆是不重要狀態。

此編碼方式是以垂直掃描線為編碼單位,若某一垂直掃描線能夠 同時滿足上述兩編碼條時,即可採用變動長度編碼。若不能滿足,則 可以依照使用時機的不同,以零值編碼與符號編碼代之。

(41)

表3-5 變動長度編碼查詢表

0 1 0 0 0

0 × 1 0 0

0 × × 1 0

垂 直 掃

描 0 × × × 1

前文值 17 17,18,18 17,18,18 17,18,18 17,18,18 決定值 0 1,0,0 1,0,1 1,1,0 1,1,1

※符號 × 表示 Don`t Care

3.5.2 EBCOT 的三種編碼程序

每個位元平面待處理的像素皆利用三個編碼程序來做掃描的動 作,用來決定那些係數比較重要必須先送,那些係數比較不重要可以 後送,至於這三個編碼程序分別是[11]:

有意義點判斷程序(significance propagation)

這個步驟主要針對目前處理位元的有意義狀態為0,但是相鄰標 記不為0 的位元編碼,也就是在上一個位元平面編碼結束,此位元依 然沒有意義,但是相鄰的位元可能已經出現有意義狀態的情況,所以 由資料連續的特性,我們可以假設目前編碼的位元資料有可能會在這 個位元平面開始有數值出現,也就是可能成為有意義的狀態。

(42)

數量增量點判斷程序(magnitude refinement pass)

在數值增量點判斷程序是以目前編碼位元的有意義狀態作為判 斷的條件,如果目前編碼的有意義狀態為1,則滿足此程序的判斷條 件,此位元就會在數值增量點判斷程序中被編碼。

清除的程序(cleanup pass)

在這個判斷程序,主要是針對上述兩個程序編碼剩下的所有位元 點作編碼。

作好位元編碼之後,將其字串流送入算術編碼器,在 JPEG2000 的規格書內選定MQ-coder 作為其算術編碼器,為可適應二元算數編 碼,它的優點是運算時不需使用乘除法,並且機率會隨著輸入的信號 而改變[16]。

3.6 JPEG2000 的實現

本文最主要是應用影像壓縮技術在遠端影像監視系統上,故根據 Jasper 所提供的 Library 作為基礎,將其延伸整合至系統上以完成軟 體的實現。

(43)

第四章

系統的建構

本文所設計的影像追蹤傳輸系統包括硬體方面:一台 CCD 攝影 機組、影像處理之主控端電腦、影像接收之接收端電腦及用以驅動馬 達模組;在軟體部份:Borland C++·Builder 6/Matrox Image Library,

作為影像前處理、物體追蹤、馬達操控及網路傳輸等發展環境。

4.1 系統架構

本系統最主要的功能在於可以辨別目標物,使目標物保持在攝影 機的鏡頭內,甚至是在中間,並且透過網路與影像轉檔將畫面傳送至 遠端,以便進行遠端監控。本系統之方塊圖如圖4.1 所示:

圖 4.1 影像追蹤傳輸系統架構圖

(44)

從圖中,我們可以將此系統架構大略分成三個部份,第一部份,

透過攝影機拍攝到的影像透過影像擷取卡,經過移動邊緣的影像處理 技巧,可以將移動中的物體辨識出來,並且得到其相關的資訊,包括 大小、運動方向與當前位置。

第二部份,當在進行影像處理的同時,會將其影像使用JPEG2000 的影像壓縮技術,將其壓縮至適當的大小,方便透過網際網路傳輸此 圖片,在接收端更運用解碼的動作將此圖片重現在遠端的電腦,以達 到遠端監視的功能。

第三部份,當得到物體相關資訊,我們可以計算出其的位移量,

並且將此位移量根據圖 4.2 的電路圖,透過 RS232 傳送至 8051 轉成 馬達所需要轉動的訊號,當馬達得到訊號,經由馬達驅動器轉換成電 流來驅動馬達旋轉,進而達成影像與馬達同步移動的模式,進而達成 即時追蹤物體的目的。

(45)

圖4.2 電路設計圖

(46)

4.2 硬體設備

本文所使用到的硬體包括:一組攝影追蹤機組、一台伺服端電 腦、一台接收端電腦及一塊影像擷取卡,圖4.3 為攝影追蹤機組之全 貌圖。

圖 4.3 攝影追蹤機組全貌圖

當攝影追蹤機組在擷取影像之後,將其傳送至伺服端電腦進行處 理,而後傳送至接收端電腦,另外同時判斷是否需要轉動攝影機組。

而各部硬體規格詳細如下:

(47)

(1) 步進馬達

型號:57SH-52A9H 電壓:12V

電流:0.6A 阻抗:18Ω 精度:0.9DEG

(2) CCD 彩色攝影機

型號:KMS-1280

攝像元件:1/4 Inch CCD 感應元件 攝像圖素:512(H) × 492(V)

使用電源:DC 12 V 150 mA (3) 影像擷取卡

型號:MeteorⅡ

黑白/灰階取像:RS-170/CCIR 彩色取像:NTSC/PAL/S-Video 取像模式:同步

(4)其他 伺服端電腦

(48)

CPU:Pentium 4 2.0G RAM: 1.0G

接收端電腦

CPU:Pentium 3 800 RAM: 256

4.3 軟體環境

在軟體程式方面,本研究採用Borland C++ Builder 6.0 作為撰 寫及編譯軟體的發展環境[13][17],利用其提供的元件快速且方便的 操控 RS232 的輸出與接收端 TCP/IP 的連接,並且使用 Matrox 公司 所發展的MIL(Matrox Image Library)影像函式庫驅動影像擷取卡,

擷取攝影機當前的影像,經過JPEG2000 技術、影像處理、硬體實現…

等,撰寫出具有即時監控並追蹤的視窗程式來方便使用者使用。

4.4 單晶片 AT89C51

美國英代爾(Intel)公司所發展的單晶片微電腦處理器(Micro Computer System;簡稱 MCS)中,以 MCS-51 系列是最受工業界好 評,使用者最多,獲得學習支援最多的一個微電腦控制器[20]。MCS-51 是屬於複雜指令集(Complicated Instruction Set Computer;簡稱 CISC)

的微電腦架構,擁有大約111 個指令。由於指令數眾多,且通常一個 指令即可以處理許多事情,因此使用上非常方便。圖4.4 所示為單晶

(49)

片8051 的 IC 接腳圖。

圖 4.4 單晶片 8051 的 IC 接腳圖

而本論文中所使用的 8051 單晶片是使用 ATMEL 公司所生產的 AT89C51 這顆單晶片。AT89C51 具有不需要紫外線清洗,只需電氣 信號即可抹除再燒錄的特性,使用上非常方便,且價格便宜。

AT89C51 為整個受控機構的控制核心,並且結合攝影機和步進馬 達系統,其主要工作是負責處理接收由PC 電腦傳送過來的控制指令 和輸出脈波訊號給步進馬達,利用單晶片上的接腳 P3.0(RXD)、P3.1

(TXD)負責將收到的控制指令傳至單晶片中做運算處理;接腳 P1.0

~P1.3 負責輸出馬達的控制訊號。

(50)

4.5 步進馬達(Stepping Motor)

4.5.1 步進馬達

步進馬達(Stepping Motor)又稱為步級馬達(Step Motor)或者脈波 馬達(Pulse Motor)。在今日的工業社會其地位越來越重要,尤其是最 熱門的電腦週邊,使用步進馬達的機會越來越多,例如磁碟機,印表 機以及繪圖機等都是以步進馬達來做驅動的裝置。步進馬達有正反轉 以及步進的功能,我們可將其旋轉的角度換算為距離,如此定位控制 便極為方便。步進馬達有下列幾項特點[20]:

1. 必須以脈波式的電流來加以驅動。

2. 連續以脈波推動時,其旋轉角度與脈波數成正比。

3. 加入脈波的順序可以使之正轉或反轉。

4. 可以使旋轉速度隨脈波訊號的頻率成比例變化,達到變速功能。

5. 角度誤差小,誤差不累積。

6. 停止時,仍保持高力矩。

7. 可以超低速高力矩旋轉。

8. 利用數位訊號直接控制開迴路(Open Loop),使系統簡單化,不需 要複雜的回授控制電路。

(51)

圖 4.5 步進馬達內部構造圖

步進馬達內部可分為定子(stator,不動部分的磁極),與轉子 (rotor,可動部分的磁極),如圖 4.5 所示。定子與轉子可以決定每輸 入一脈波(每一步)所轉的角度,步進馬達在起始狀態時會因定子與轉 子極性相異產生相吸而靜止,但若在定子上加上電流使其極性產生變 化,使定子與轉子相互吸引或排斥而達成轉子的轉動。步進馬達有三 線式、五線式及六線式,各式控制方式皆相同,推動方式則有三種:

1 相激磁、2 相激磁、1-2 相激磁。而本文所採用的為二相激磁,在下 面將對其作簡略的介紹:

(52)

2 相激磁

此為每次2 相激磁方式,也就是說每當輸入一個脈波訊號時,四 個相位中只有二個相位受到激磁。此種激磁方式的特徵為輸出力矩 大,振動小,是目前使用最多的激磁方式。表 4.1 所示,為此 2 相激 磁時序(Sequence)。

表4.1 2 相激磁的順序表

輸入脈波 Step1 Step2 Step3 Step4

A(Coil 4) 1 0 0 1

B(Coil 3) 1 1 0 0

A(Coil 2) 0 1 1 0

B(Coil 1) 0 0 1 1

4.5.2 步進馬達與攝影機的結合

在追蹤系統方面,除了影像處理,最重要的環節莫過於攝影機的 操控,在本系統我們選擇使用五線四相式步進馬達來當攝影機的動力 裝置,且它的推動方式是2 相激磁(每脈波 0.9°)。在將攝影機與馬達 結合時,必須得知每一脈波在影像畫面上所移動的距離方能作為影像 追蹤的參考,如圖 4.6 所示,為連續兩次脈波所拍攝的圖片,計算後 發現每次脈波在畫面上移動 1/24 畫面寬度,此即為影像追蹤時可採

(53)

用的最高解析度[13][20]。

圖4.6 馬達連續脈波之影像圖

在本系統架構,攝影機影像為 320×240 的畫面,每次脈波轉動大 約為13Pixels,因此當我們計算出追蹤物體的中心點後利用下述的公 式,可以得知所需要的脈波數。

( )

13

追蹤的物體中心 影像畫面的中心

所需脈波數= ···(4.1)

(54)

第五章

實驗結果與討論

本文之實驗主要分成影像追蹤與傳輸兩部份的測試。在影像追蹤 部份,將利用第二章數位影像處理所介紹的演算法進行物體的判別與 追蹤,進而操控馬達,在影像傳輸部份,採用JPEG2000 的影像壓縮 格式轉檔後傳送至接收端。

5.1 影像追蹤實驗

本實驗的目的是在討論使用移動邊緣法來搜尋追蹤目標物時,所 可能遭遇的問題,而我們將設計兩組實驗作為其測試,第一部份為單 純背景的測試,所謂單純背景是指被人為刻意去簡化的環境,使此環 境僅有背景與物體本身沒有其餘多的物件。如圖5.1 所示,利用空白 的硬板當作背景,作簡單背景的測試,從此實驗中,我們可以得知移 動邊緣法在判斷物體上是否可以行,且利用此實驗設定追蹤物體時之 參數,如脈波數、間隔時間等。

(55)

圖 5.1(a)是物體從左邊進入畫面,當判斷出物體位置時,利用公 式(4.1)可以求出所需要的脈波,實驗開始時,將畫面分割成 24 個直 條區域,當物體中心點移動至那一區間時,便將馬達轉動至此,其精 密度雖高,但容易因為攝影機的振動造成計算上的錯誤。於是,將畫 面分隔成 12 直條區域,降低搖晃發生時的影響。圖 5.2(b)為攝影機 轉動後將其放置影像中央之圖片。

(a)物體由左邊進入 (b)物體至於影像中央 圖5.1 單純背景下影像追蹤示意圖

經過簡單背景的實驗,再設定第二部份的實驗為正常背景下的影 像追蹤,所謂正常背景的意義即為沒有經過特別處理的一般背景。正 常背景常常有誤判物體的情況,原因如背景的振動,或者是因為物體 太過靠近攝影機而沒有辦法辨別物體欲往那邊移動等,如下圖5.2 及 圖5.3 所示,為常見誤判之示意圖。

(56)

(a) 原始影像 (b) 影像位置判斷圖 圖5.2 背景振動所造成之誤判圖

(a) 原始影像 (b) 影像位置判斷圖 圖5.3 物體過近所造成之誤判圖

在正常背景中的追蹤處理,經實驗發現相當耗時,程式在處理一 個影像需要時間約為0.150 秒。如圖 5.4 所示,(a)圖擷取物體剛進入 影像的畫面,此時物體尚未被系統偵測到,(b)~(f)圖為系統在追蹤時 所擷取之連續影像,可以發現物體皆可以準確的被定位在影像的中央 附近,達到追蹤的功能。

(57)

(a) (b)

(c) (d)

(e) (f) 圖 5.4 馬達於複雜背景中追蹤物體示意圖

(58)

5.2 影像傳輸實驗

影像資料的原始檔案十分的龐大,假若沒有經過影像壓縮的話,

無法透過網際網路進行傳輸的動作。而在壓縮時,壓縮率與還原品質 是相對的,選擇較高的壓縮率在傳輸時較為順暢,但是所還原的影像 較模糊,而選擇較低壓縮率時,檔案太大,可能會有延遲現象,影像 會看起來不連續。

在執行影像壓縮解碼也需要大約 0.3-0.5 秒左右不等的時間,如 圖5.5 所示為影像在執行轉檔與花費時間的關係圖,從圖中可以看出 當壓縮率越低所耗費的時間較低,因此在選擇影像壓縮率的時候也必 須將此列為參考條件。

0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9

時間(s

簡單背景BMP圖檔轉檔JPEG2000(壓縮率0.5) 簡單背景BMP圖檔轉檔JPEG2000(壓縮率0.01)

複雜背景BMP圖檔轉檔JPEG2000(壓縮率0.5) 複雜背景BMP圖檔轉檔JPEG2000(壓縮率0.01)

JPEG2000圖檔轉檔BMP

圖 5.5 影像轉檔與時間的關係圖

(59)

從攝影機擷取影像,將其儲存至電腦大約為 300kb 左右大小,而 目前常見的網路服務大概是上傳30kb/s,下載 200kb/s,以此為依據,

我們設定壓縮率為0.01,經過 JPEG2000 壓縮編碼程式壓縮之後,圖 片如下:

(a)攝影機擷取之影像 (b)經過轉檔之後的影像 圖5.6 原始圖片經過轉檔之圖片

從圖 5.6(a)與圖 5.6(b)可以得知,當經過壓縮率為 0.01 的壓縮之 後,影像大略的情形,其背景與物體的特徵都可以清楚的表現出來,

且其檔案大小僅3kb,故在傳輸方面可以相當流暢,不會因為頻寬太 小而出現延遲的問題。

5.3 軟體展示

軟體主要分成 Server 端與 Client 端,此兩端透過 TCP/IP 的通訊 協定作溝通。

(60)

5.3.1 Server GUI 的介紹

圖5.7 Server 端應用程式介面

如圖 為 Server GUI,其各項說明如下:

A:呈現由攝影機所拍攝到的動態畫面。

B:基礎控制按鈕。

C:呈現由影像處理之後的畫面。

D:各項訊息的顯示。

E:馬達手動控制的按鈕與影像處理時間的顯示。

(61)

5.3.2 Client GUI 的介紹

圖5.8 Client 端應用程式介面 如圖..為 Client GUI,而其大略之介紹如下:

A:透過網路接收之遠端影像。

B:Server 端 IP 設定視窗。

C:基礎控制按鈕。

D:各項訊息的顯示。

E:本地端影像資料庫控制按鈕。

F:本地端影像資料庫的呈現。

(62)

5.4 結果討論

本論文實現將影像追蹤系統與網際網路的結合。由於個人電腦的 普及,網路市場的蓬勃發展,使得使用者可以在任何地點、任何時間 進行即時的遠端監控,提高了監控的安全性。

經由上述的測試實驗,可以得知目標物在速度不快的時候,採用 移動邊緣法來判斷物體位置,可以計算出物體距離畫面中心的遠近,

並將其轉換成馬達訊號,控制馬達移動角度,令追蹤中的物體鎖定在 畫面中間。每次運算此流程發費 0.15 秒的時間,而利用小波轉換[10]

將影像減少取樣更可以縮短計算時間至0.07 秒左右。

在正常背景的情況下,影像有可能因為背景的振動,及燈光的閃 爍,甚至因為物體移動的速度太快,而造成目標物的誤判。所以在放 置本系統時,要考慮環境的影響,方能正確的運轉。

在影像傳輸方面,影像透過JPEG2000 編碼傳送後,在遠端顯示 可以得到不錯的畫面,平均一秒鐘能傳送 4-5 張圖片,距離視訊每秒 15 張還有一段距離,但是已經清楚將目標的特徵、顏色與大小清楚 的辨識出,更可以在遠端儲存有興趣的影像,方便以後進行查詢。

(63)

而在本系統與相似之影像監控系統的比較,如石凱文[10]所建構 以小波轉換為基礎的監控系統,其處理速度較為快速,但其採樣的取 樣點較少,在判別較為詳細特徵時,較容易有判斷上的錯誤,且其追 蹤系統並沒有馬達的控制。如蔡博智[21]所建立之即時影像系統,由 於其馬達驅動器為豐栩公司所出品,相較於本系統自行設計之馬達驅 動器具有較好的設定,可以減少馬達振動所帶來的雜訊。

(64)

第六章 未來展望

本文所提出的影像系統只採用一台攝影機,僅能追蹤單一目標,

且無法判斷物體的景深。希望在未來可以加入第二台攝影機,可以判 斷物體之遠近,且可以作兩物體的追蹤。

目前影像處理的方法,偶爾會有物體判斷上的錯誤,在未來希望 可以利用更好的影像處理方法降低因為攝影機所造成的雜訊點,與更 精準的判斷物體的相關資訊。

本文所提出之影像壓縮法在處理過程太耗時間,希望在未來可以 嘗試其他的演算法以降低其處理時間,如此更能夠達到即時影像的功 能,且在傳輸方面,本文已經可以透過網際網路傳輸至接收端電腦進 行解碼,如果可行,期望可以利用手機系統,接收本系統所發出的影 像。

(65)

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