逢甲大學 自動控制工程學系專題製作

專題論文

特定目標追蹤系統 An Automatic Tracking System for

Special Target

指導教授：林宸生 學 生：洪育聖

中華民國九十八年四月

II

III

致謝

一篇論文的完成不單單靠我自己能夠獨立完成，再此我要感謝我

的指導老師林宸生老師，林老師為人謙和，凡事認真謹慎，對於我所

提出的問題都能不厭其煩指導我，也針對我的論文不吝嗇提出指導與

建議，對我諄諄教誨使我不僅僅在專題也在專業知識上受益良多，也

感謝口試評委鄒慶福老師以及吳穎強老師的批評、指教使得本文能夠

更加完善。

也在此感謝在研究室對我傾囊相授的振維、佳澤、子祈、勛凱學

長在我學習中不懂的地方能夠馬上對我提出指正幫助我完成此研究。

感謝我的家人在經濟不是很寬裕情況下，供我讀書完成我的夢

想。希望此篇論文能夠幫助到對影像處理有疑惑的人。

IV

中文摘要

此專題用於探討運動中的目標，藉由 CCD 的影像擷取，經由影像

處理的數據載入程式，再由 CCD 的鏡頭抓取移動中的目標，利用追蹤

的特性使鏡頭能夠對準移動中的目標物，經過調整閥值得到我們鎖定

特定目標，計算其重心位置，透過 RGB 顏色判別，即時偵測以及位準

考量轉換等等，使量測兩點間的時間縮短，讓整體量測速度能夠提

昇，並且使操作上更加便利，達到量測系統自動化，最後以實驗方式

測試進行追蹤效果。

V

Abstract

In this imaging system, our study added simplified interactive operation with CCD camera, eliminated the interference of background noise, and utilized the change in the characteristic point to carry out the tracking task. When an image of a target is selected, the center of gravity method is used to figure out the center coordinate of object. This study also adopted the color system to detect the special object, and mark the characteristic point after the special color is separated. The experimental results showed this tracking system has a good effect on accuracy and stability.

VI

目錄

致謝 .......................................................................................... III

中文摘要 .................................................................................. IV

目錄 ........................................................................................... V

圖目錄 ................................................................................... VIII

表目錄 ...................................................................................... IX

第一章 緒論 .............................................................................. 1

1.1 研究動機.......................................................................................1

第二章 影像處理方法 .............................................................. 2

2.1 影像處理部分................................................................................2

2.2 影像擷取卡....................................................................................4

2.3 影像前處理....................................................................................5

2.4 影像形態學之處理........................................................................7

2.5 灰階(gray-level)值的影像.............................................................8

2.6 二值化(binarization)....................................................................10

2.7 影像分割、明亮度、對比 .........................................................12

2.8 影像濾波......................................................................................13

2.9 求取重心......................................................................................14

VII

2.10 不變矩理論................................................................................15

2.11 目標追蹤....................................................................................17

第三章 實驗設備 .................................................................... 19

3.1 實驗儀器(一)： ...........................................................................19

實驗儀器(二)： .................................................................................19

3.2 CCD 動作原理 ............................................................................21

第四章 結果與分析 ................................................................ 26

第五章 未來與展望 ................................................................ 30

參考文獻 .................................................................................. 31

VIII

圖目錄

圖一 CCD 的組成…………………………………………………….2

圖二 CCD 攝影機影像感測元件的成像原理……….………………3

圖三 影像介面卡架構……………..…………………………………4

圖四 影像介面卡示意圖……..………………………………………5

圖五 影像畫面說明……..……………………………………………8

圖六 模組原圖……………………………………….………………10

圖七 二值化後的範例……………………………….………………11

圖八 3X3 像素矩陣……..….……………………….……………….13

圖九 任意區域重心示意圖…………..…………….………………..15

圖十 追蹤法的流程圖…………..………………….………………..18

圖十一 Sony color Viedeo Camera EVI-D100………………………19

圖十二 DS Controller DS-S-C1 & DS Actuator of Slider Type

DS-SA5M-150………...………………………………………………20

圖十三 P-Type Metal Oxide Semiconductor gate……………………21

圖十四 電荷傳送動作……………………………………………….22

圖十五 CCD 的陣列架構……………………………………………23

圖十六 四相驅動時序………….……………………………………23

圖十七 四相驅動電荷傳送……….…………………………………24

IX

圖十八 步驟一………………….…………………………………….26

圖十九 步驟二………………….…………………………………….26

圖二十 步驟三………………….…………………………………….27

圖二十一 步驟四……………….…………………………………….27

圖二十二 步驟五……………….…………………………………….28

圖二十三 步驟六……………….…………………………………….28

X

表目錄

表一 實驗用電腦及軟體讀取ㄧ張影像所花時間……………….……9

表二 測量結果…………………………………………………………29

第一章 緒論

機器視覺的效能與日俱增，用來取代長時間在工作站上做檢測的人類

眼睛，再加上電腦科技以及程式設計師的周全思維，以及 CPU 中央

處理器何硬體的效能大大的提升，大量的所短影像處理的運算時間與

降低硬體架構的成本，將程式與笨重的機械設備做完美的系統整合呈

現與實際在生活與科技上的應用，諸如:晶片良率檢測、醫學影像處

理、智慧型移動式監視器、機器人視覺系統…等等。雖然近年機器視

覺在技術性便捷性方面都有大幅的進步，但與人工的相比較確實還是

有些細微的核心技術能有進步的空間。

1.1 研究動機

從日常生活中的照相機功能可以發現現代的數位傻瓜相機，某些

大廠中都具有自動跟焦、對焦的功能，這都僅止於靜態的物體，動態

方面則相較之下不穩定許多，對不到焦的情況受週遭環境因素干擾的

成分也居大多，而我們想要研究的課題就是想在這一區塊作有突破性

的發展，利用電腦的高速運算和影像處理技術做結合，加速抓準目標

的重心，過濾掉不必要的干擾，使得動態對焦上更具準確性。

2

第二章 影像處理方法

2.1 影像處理部分

影像處理介面以個人電腦為主，採用市面商品的影像擷取卡及 CCD

影像機，運用影像處理的方法，來達到所需求的目的。影像處理系統

所使用的影像擷取卡，專門對 CCD 攝影機的影像訊號進行取樣數位

化和顯示控制。

CCD 影像感測元件：CCD(Charge-Coupled Device)電荷耦合元件，是

一種陣列式的光電偶合檢像器，稱為“電荷耦合元件”[1]，為一種矽基

固態影像感測元件如(圖一)，在擷取影像時，有點類似傳統相機底片

的感光作用，但是他的作用為轉換光的訊號成為電子的訊號並且能根

據光的強弱送出適當的電子訊號。一般都只簡稱為 CCD。

圖一 CCD 的組成

CCD 元件事利用半導體的技術累積成二維面形的陣列，因其乃一

3

具高密像素(pixel)，具有高解析度及高感度之特性的固態影像感測元

件，其成像原理如(圖二)所示。由於 CCD 影像感測器的諸多優點，

成為影像系統應用上重要元件。CCD 電荷耦合元件可做成多種形

式，依應用分為有線型(用於傳真機、影像掃描器及條碼機)與面型(用

於攝錄影機、監視器、電視對講機、數位照相機及影像電話)兩種：

感光頻譜區分，則有可見光、紅外線、X 射線……等區別。

圖二 CCD 攝影機影像感測元件的成像原理

實驗機台採用的可見光是 CCD 影像感測器主要優點有：

1. 解析度高且持續進步中。

2. 低雜訊又具高敏感度。

3. 可同時偵測及分辨強光與弱光，提高系統的環境使用範圍。

4. 大面積偵測，市售高級品可達有百萬像素。

5. 低影像失真。

6. 體積小、重量輕、應用廣。

7. 大量生產，品質穩定，堅固，不易老化，使用方便及保養容易。

4

8. 低耗電力，不受強電磁場影響。

2.2 影像擷取卡

影像擷取卡是採用市集現成的影像介面卡，安裝於個人電腦的 32 位

元的 PCI 插槽，利用一條視訊傳輸線與 CCD 攝影機相連接，進行影

像擷取的工作，讓 CCD 攝影機所看到的影像能夠迅速的被程式所利

用，完成工作[3]。

由於訊號線傳入的為類比訊號，所以必須要藉由擷取卡轉成數位訊號

如(圖三)，才可供電腦使用。

圖三 影像介面卡架構

影像擷取卡除了擷取影像的功能外，還具有調整影像的功能。如對所

擷取的影像做暗明、對比等調整，可以補足或調整訊號近來時的缺

失。影像捕捉卡主要結構如(圖四)所示，有三種輸入方式，擷取晶片

5

為常見的 Bt848。

圖四 影像介面卡示意圖

2.3 影像前處理

將攝影得之影像資料經分析處理，成為可用資料，以達到應用目

的，稱為影像處理(image processing)、電腦視覺(computer vision)、或

機械視覺(machine vision)[3]。基本上，影像處理可分成三種不同處理

方式：光學式、類比式、數位式等。

1. 光學影像處理就是利用光學原理來處理影像，例如讓影像通過光

學透鏡以達到高通，低通或邊跡強化等效果；又如眼鏡也可是為

光學影像處理的一種裝置，它能彌補眼睛的缺憾，讓影像能清晰

地呈現在視網膜上[7]。

2. 類比影像處理是將影像轉成電子訊號(如電壓)，在改變這些訊號已

達到影像處理之目的。例如調整電視機的旋鈕以改變視頻訊號及

6

參考電壓大小，而改變影像的對比與亮度。

3. 數位影像處理是利用電腦來處理影像，而影像是由於許多不同亮

點(圖像元素 picture element)，簡稱素像(pixel)所組成，每一個像素

都有他的位置與灰度值(gray level)，經由不同的演繹邏輯

(algorit-hm)及電腦快速運算的能力，以達到各種不同影像處理的

功能[3]。

在數位影像處理的應用上，影像通常都先經過如影像濾波的前處理

(preprocessing)等動作。一般而言有除去雜訊，影像強…等效果，並

可用來得到一些有用的特徵點以作為日後前及處理的參考。影像的前

處理再對影像進行分析及實驗應用時的一個重要步驟，而濾波在影像

前處理又扮演重要角色。影像濾波的數學處理就是迴旋運算，一般以

灰度值影像來處哩，在前級處理中，由灰度值的變化可以得到影像資

訊為輸入。

7

2.4 影像形態學之處理

形態學(morphology)原本是研究動植物型態的學門，用於處理結構形

狀的生物學的分支。而此處所討論的型態學，是應用於影像處理技術

上的數學形態學。以數學形態學處理影像興起於 20 世紀的 60 年代

[18]，最初用於二值影像型態變換，以獲取影像的型態參數和結構參

數來描述影像對應的物理量，隨後發現形態運算具有強健的幾何選擇

特性，並且通過積分幾何理論可間接獲取影像的幾何參數的能力，數

學形態學已成為影像處理領域的一個重要分支。

8

2.5 灰階(gray-level)值的影像

實驗用到的灰階質影像以(圖五)例說明如下：

圖五 影像畫面說明

畫面是擷取橫軸有 320 個像素值，而縱軸有 240 個像素值，而每個像

素值軍事叢 0-255 共 256 種變化，而 256 剛好站用電腦中的 1Byte，

故所需的電腦記憶體大小為 320x240x1=76800，等於有 75K Bytes 的

大小。

處理的時間，隨著影像大小的不同而變，影像越大所要花的時間越

多，而在實驗用的電腦上面，以自行撰寫程式量測載入至程式處理前

(還未做任何處理之前)所花的時間如(表一)：

9

表一 2.5.1 實驗用電腦及軟體讀取一張影像所花時間

而這只是讀取時間而已，通常作一些複雜運算後，差異的時間會更

大，所以適當的選取處理影像的範圍還是必要的。

另外，通常相同的光線照明下，以相同設備擷取同一場景的影像，其

圖案相同時應該在圖形對應處均有相同的灰階值，所以可以有效的利

用這一點作背景消除的工作。

10

2.6 二值化(binarization)

就灰階影像來說，有 0-255 種變化，但有時為了某些理由，如觀察特

徵時或處理方便，可以強制降低影像的變化大小，比如說把 8 位元的

影像降低成 4 位元或 2 位元，常用的便是 2 位元，而一般便稱為二值

化或二元化，方法就是先統計原始影像中的像素分布情形，而一般都

是做灰階值統計圖 [3]，在取適當的直當做此影像的臨界值

(thresholding)或稱為閥值，高於此值則設為 1，低於此值則設為 0，

如此一來便可以方便的獲取我們所需的資訊，如(圖六)中的圖像就被

加強顯示出來。

圖六 模組原圖

11

圖七 二值化後的範例

而在影像(圖七)中，利用搜索區域內背景與目標物的灰階值的不同，

可以分離出目標物，再求出目標物的質量重心所在，即中心位置。

12

2.7 影像分割、明亮度、對比

有時單純的影像二值化是無法完全分離出目標物與背景的，因為目標

物未必總是比背景暗，此時選用二值化法座分離是不足的。此時可以

用影像分割(segmentation)代替二值化[3]。影像分割對灰階影像來說，

就是再影像上選取一個灰階值範圍，取在這範圍內的設為 0，範圍外

設為 255。所以二值化可以說是影像分割的一個特例，即下限值為 0。

影像明亮度(brightness)調整是對整個灰階像素分布圖做平移，而影像

對比(contrast)調整則是對分布圖做適當的擴展分布[3]。所以搭配影像

的明亮度及對比的調整，只要不要太過極端的情形，如目標物與背景

幾乎同色，通常能有效的將兩者分離出來。並且適當的調整後，更能

夠加強目標物與背景的區別，降低雜訊干擾的可能性[7]。

13

2.8 影像濾波

一般在影像中有雜訊時常做的濾波處理為平滑濾波(smoothing

filtering)，而是最常見的平滑濾波為平均值濾波(mean filtering)，方法

就是把影像鄰近點的灰階值作平均化處理，雖然能消除一些雜訊，但

影像中的邊緣銳利度也同時被破壞了[7]。所以這裡採用的是中值濾

波法(median filtering)。中值濾波就是在鄰近像素的灰階值案大小順序

排列後，取中位數，如 3x3 的像素中，第 5 個排列直就是回填值，5x5

的第 13 個排列值為回填值。

如(圖八)3x3 像素的分布情形：

圖八 3X3 像素矩陣

那依照排列結果為 10、15、20、20、20、20、20、25、100，此時的

中間像素的回填值為 20。

14

2.9 求取重心

利用 CCD 擷取移動物影像時，移動物不一定位於 CCD 視野範圍

的中心，再加上擷取影像也會有數位化的誤差，因此移動物中心位置

會隨機改變，所以利用重心位置來判斷移動在各瞬間的所在座標，以

驅使鏡頭前去抓取目標重心[8]。重心的計算公式為下:

(2-1) (2-2)

其中 x、y 為移動物影像的重心位置，fi 為移動影像第 i 點像素的灰階

值，xi 和 yi 第 i 點影像的座標位置，n 即為構成移動物影像的像素點

數。

15

2.10 不變矩理論

影像中的物件事由許多具有相近亮度值的像素所組成，即使經由

影像分割將背景與待測物分離後，尚無法對待測物的形狀作明確的描

述和區別，因此本研究利用不變矩表示目標物的特徵，用來分辨擷取

影像中的待測物[9]。

不變矩的特點是其特徵值對於影像大小、平移及旋轉等變化不敏銳，

其計算方式如下。以二維函數 F(x,y)為例，其(p,q)次動量定義為：

(2-3)

其中 p，q=0,1,2,…∞。依唯一性定理(Uniqueness theorem)，如果 f(x,y)

是逐段連續的，且只有在 XY 平面的有限部分有非零值，則所有階矩

都存在，且矩序 mpq 維一性決定 f(x,y)。另外定義相對應的(p+q)階的

中心矩陣(Central moment)為：

(2-4)

圖九 任意區域重心示意圖

16

其中 x、y 維目標物的形心，如(圖九)所示。較常見的 0 及 1 階矩為：

(2-5) (2-6) (2-7)

其中 m00 可視為 f 的面積，m01 為 f 對 x 軸的一次矩，m10 為 f 對 y

軸的一次矩，則 x、y 可表示為：

(2-8)

(2-9)

其中 R 為物體在影像中涵蓋的範圍，N 為目標物的像素數，也相

當於目標物之面積。另外一階矩與物體形狀有關，不受平移、旋轉和

比例變化的影響。

本研究以不變矩建立目標物的特徵，再經由比對來搜尋移動目標

在 CCD 的視野中瞬間的位置，以求出追蹤需移動之座標點位置[9]。

17

2.11 目標追蹤

目前的單 CCD 要做目標追蹤的話，一般都是以做視線(Line of

sight)上的追蹤為主，也就是說單 CCD 無法顧及深度的資訊所致，故

也有人稱此為平面追蹤[9]。視線的追蹤，就類似球座標(θ，ψ，γ)一

般，但只考慮求座標的兩個角度(θ，ψ)。

影像追蹤法之中，處理方法就是要在一張影像中，找出目標物

來，而方法有不少種，複雜的方法如同圖樣識別，方法不外乎是影像

特徵的選取，雖然有許多文獻的討論，但卻很難有一定的選取準則，

且此種方法需運大量數學運算，相當耗費時間。而本文應用的法則是

單純分析影像間的差異，藉由這些差異可以觀察出影像中物體的移動

變化[9]。

影像比對的流程如(圖十)：

在 CCD 鏡頭角度維持固定的情形下，在間隔時間內抓取影像，

對三張影像中，便可以比較出移動物體的位置所在，之後再藉由控制

碼達以轉動 CCD 鏡頭的角度，使目標物保持在畫面的中心。

18

圖十 追蹤法的流程圖

19

第三章 實驗設備

3.1 實驗儀器(一)：

A、Sony Color Viedeo Camera EVI-D100 一台

B、VISCA To RS232 傳輸線 一條

C、個人電腦 (含 Borland C++ Builder 軟體) 一台

圖十一 Sony Color Viedeo Camera EVI-D100

實驗儀器(二)：

A、DS Controller DS-S-C1

B、DS Actuator of Slider Type DS-SA5M-150

C、Power Supply

D、電腦+BCB Software

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圖十二 DS Controller DS-S-C1 & DS Actuator of Slider Type

DS-SA5M-150

21

3.2 CCD 動作原理

CCD 是由無數個光閘如(圖十三)所構成，藉著有系統及順序地像

輸送帶般地將電子由一個閘傳送到下一個。每一個光閘皆有其控制電

壓，這個電壓也可被稱為時序訊號，當閘的電壓為低電位時，電荷便

被阻隔；相反地，如果是處於高電位時，則電荷便被儲存[15]。我們

可以舉個例子，假設一電壓作用在閘 1，且光閘將電荷聚集在電位井

1，如(圖十四(b)所示)。當閘 2 施予一電壓，則電子便由於是能而郵

電壓井 1 流向電位井 2 如圖十四(c)，這個過程十分迅速並且電荷很快

得在兩個電位井中達成平衡如(圖十四(d)所示)。當作用於閘 1 的電壓

減小時，靠著勢能改變，電荷便由平衡狀態逐漸流向電壓井 2 如(圖

十四(e)所示)。最後閘 1 的電壓遞減為零時，電荷將全部聚集於電井

2 如(圖十四(f)所示)，這個過程將一值重複，直到電荷被傳送到移位

暫存器。

圖十三 P-Type Metal-Oxide-Semiconductor gate

22

圖十四 電荷傳送動作

CCD 也可以說是由許多列暫存器所構成如(圖十四所示)，電荷藉由其

列或行通到來運送。在每個列的終端會有一個由像素所匯集而成的水

平暫存器，他一次收集一行的像素資料並且以串列的方式將這些資料

送至輸出端放大器，整個水平串列輸出一定要在下一筆資料進入串列

暫存器之前完全輸出，否則前一筆資料將會被覆蓋[15]。CCD 便是需

要上述的垂直時序以及水平時序來驅動，而藉由這整個過程所產生的

完整串列資料列如(圖十五)，它代表的便是一張二維的影像。

23

圖十五 CCD 的陣列架構

而驅動的方式通常有二相、三相及四相來驅動。在相同的像素大小

下，四相驅動相較二相及三相提供較多的電量，故我們以四相為例(如

圖十六、十七所示)：

圖十六 四相驅動時序

24

圖十七 四相驅動之電荷傳送

1. 在 T1 時，V1 為低電位，V2、V3 和 V4 為高電位，電荷聚集在 V2、

V3 和 V4 對應之電位井。

2. 在 T2 時，V1 和 V2 為低電位，V3 和 V4 為高電位，電荷聚集在 V3

和 V4 對應之電位井。

3. 在 T3 時，V2 為低電位，電荷聚集在 V1、V3 和 V4 對應之電位井。

4. 在 T4 時，V2 和 V3 為低電位，電荷聚集於 V1 和 V4 對應之電位井。

5. 在 T5 時，V3 為低電位，電荷聚集在 V1、V2 和 V4 對應之電位井。

6. 在 T6 時，V3 和 V4 為低電位，電荷聚集於 V1 和 V2 對應的電位井。

25

7. 在 T7 時，V4 為低電位，電荷聚集於 V1、V2 和 V3 對應的電位井。

8. 在 T8 時，V1 和 V4 為低電位，電荷聚集於 V2 和 V3 對應的電位井。

9. 以此循環方式來驅動，便能達到電荷傳送的目的。

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第四章 結果與分析

步驟一、開啟程式將待測物放置定位如(圖十八)。

圖十八 步驟一

步驟二、按下圖片擷取的功能鍵將待測物的圖片取下如(圖十九)。

圖十九 步驟二

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步驟三、擷取圖片後我們選取待測物上的明顯顏色作為鎖定對象並按

下監控的功能鈕如(圖二十)。

圖二十 步驟三

步驟四、再監控鈕之後畫面會呈現綠色的二值化現象如(圖二十一)。

圖二十一 步驟四

28

步驟五、經過調整閥值得到我們鎖定顏色居多的二值化圖片白色點為

我們計算圖的重心位置如(圖二十二)。

圖二十二 步驟五

步驟六、隨著待測物移動我們的重心跟著，畫面也鎖定待測物跟著移

動監測達到追蹤的功能如(圖二十三)。

圖二十三 步驟六

經過上述的影像處理步驟我們可以得到基本的追蹤目標物的功能，有

29

了這些基本的功能我們便可以隨心所欲偵測追蹤我們想要追蹤的目

標物。測量結果(如表二)。

物體大小

(cm) 15X15 10X10 3X3 1X1 0.5X0.5

預測值 (X 座標)

160 160 160 160 160

結果 (X 座標)

173 159 195 110 187

168 177 140 160 128

159 185 167 204 148

163 130 149 153 158

165 187 138 129 131

149 150 186 125 152

154 162 168 148 177

152 154 152 170 120

160 167 190 189 134

163 174 167 163 178

總和誤差

(%) 0.3 2.8 3.2 3.1 5.5

表二 5.1.1 測量結果

由上面測量結果我們可以知道本實驗適合的規格在於 1cm X

1cm 以上的待測物，我們的誤差值都可以精確的控制在 5%以下。

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第五章 未來與展望

實驗做到目前為止，綜合以上的結果，我們已經做出 CCD 動態擷

取影像模組的基本雛形，我們已經能夠抓住在移動中目標物的重心位

置，使得 CCD 鏡頭能夠自動的在動態情況下跟焦。

而在基本的 CCD 攝影機模組以及基本的影像處理，承襲了之前學

長的基本架構，並增加了動態求面積、重心程式及 RGB 顏色判別，即

時偵測以及位準考量轉換等等，已有較準確性的追蹤效能。

期望未來我們的模組能夠更能應映多元的需求，以多層板的製程

技術達到體積微小化更能達到攜帶方便的功能，雜訊處理以及小波訊

號處理能再提升技術，以達到更精確更快速的追蹤性能。

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參考文獻

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