CN107481266B - 物体位移侦测方法及物体位移侦测系统 - Google Patents

物体位移侦测方法及物体位移侦测系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种物体位移侦测方法及物体位移侦测系统，该物体位移侦测方法包含对一物体撷取n个影像，从而得到对应于该物体的n组图点，其中该n个影像的第i影像中，该物体对应于第i组图点；根据该n组图点执行(n‑1)次差值运算，从而得到(n‑1)组差值图点，其中该(n‑1)组差值图点的第j组差值图点由对该n组图点的第(j+1)组图点及第j组图点执行该(n‑1)次差值运算的第j次差值运算而产生；及当该(n‑1)组差值图点的总和达到第一门槛值，判断该物体具有位移。本发明以多组图点执行减法差值运算、及累加运算后所得的差值图点以得到物体的位移信息，故可避免使用过度复杂的算法导致的处理器负荷过大、或放大不必要的噪声的缺失，可有效侦测物体的微震动或极小幅位移。

Description

物体位移侦测方法及物体位移侦测系统
技术领域
本发明关于一种物体位移侦测方法及物体位移侦测系统，尤指根据多组差值图点的数量总和判断物体是否具有位移的物体位移侦测方法及物体位移侦测系统。
背景技术
习知的监控算法可侦测大范围移动的物体，例如当人员步行或跑步，应可被侦测，然而，对于小范围移动的物体，则较不易侦测。举例而言，若有不明人士进入监控范围后，该人士刻意保持静止不动，则习知的监视系统难以发现该处有物体的位移。以人体为例，由于呼吸或不可避免的轻微肢体震动，即使人体刻意保持静止，仍会有微震动。然而，若对于监控范围内所有的微震动皆发出警报，则发生误警报的机率将大增，因此，多数微震动皆会被视为背景噪声而滤除，导致难以侦测真正需警示的微震动，如歹徒的身体震动等。若使用特定算法，如欧拉(Eulerian)算法，可放大影像中的瞬时动作变化，以使前述的微震动可视化，但该种算法因涉及复杂的运算及图像处理程序，须耗费大量软硬件资源，因此本领域仍需效率更佳的解决方案。
因此，有必要设计一种新型的物体位移侦测方法，以克服上述缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种物体位移侦测方法及物体位移侦测系统，以多组图点执行减法差值运算、及累加运算后所得的差值图点以得到物体的位移信息，故可避免使用过度复杂的算法导致的处理器负荷过大、或放大不必要的噪声的缺失，可有效侦测物体的微震动或极小幅位移。
根据本发明的一实施例，提出一种物体位移侦测方法，包含：对一物体撷取n个影像，从而得到对应于该物体的n组图点，其中该n个影像的第i影像中，该物体对应于第i组图点；根据该n组图点执行(n-1)次差值运算，从而得到(n-1)组差值图点，其中该(n-1)组差值图点的第j组差值图点由对该n组图点的第(j+1)组图点及第j组图点执行该(n-1)次差值运算的第j次差值运算而产生；以及当该(n-1)组差值图点的图点数量总和达到第一门槛值，判断该物体具有位移；其中i、n、j为正整数，i≤n，j+1≤n。
作为可选的技术方案，对该物体撷取n个影像于第一时段内，对该物体撷取n个影像，该物体位移侦测方法还包含：于接续该第一时段的第二时段内，对该物体撷取m个影像，从而得到对应于该物体的m组图点，其中该m个影像的第p影像中，该物体对应于第p组图点；根据该m组图点执行(m-1)次差值运算，从而得到(m-1)组差值图点，其中该(m-1)组差值图点的第q组差值图点由对该m组图点的第(q+1)组图点及第q组图点执行该(m-1)次差值运算的第q次差值运算而产生；以及当该(m-1)组差值图点的图点数量总和未达到第二门槛值，判断该物体于该第二时段内不具有位移；其中p、m、q为正整数，p≤m，q+1≤m。
作为可选的技术方案，还包含：根据该(n-1)组差值图点，显示至少一可视图样于可视画面。
作为可选的技术方案根据该(n-1)组差值图点，显示该至少一可视图样于该可视画面，包含：将该(n-1)组差值图点显示于该可视画面。
作为可选的技术方案，根据该(n-1)组差值图点，显示该至少一可视图样于该可视画面，包含：于第一时段内，将该(n-1)组差值图点中对应于该第一时段的k组差值图点显示于一可视画面；以及于该第一时段后，将该k组差值图点消除于该可视画面；其中k为正整数，且k≤(n-1)。
作为可选的技术方案，根据该(n-1)组差值图点，显示该至少一可视图样于该可视画面，包含：根据该(n-1)组差值图点显示一框格于该可视画面，该框格用以标示该物体。
作为可选的技术方案，根据该(n-1)组差值图点，显示该至少一可视图样于该可视画面，包含：于第一时段内，根据该(n-1)组差值图点中对应于该第一时段的k组差值图点显示一框格于该可视画面，该框格用以标示该物体；以及于该第一时段后，将该框格消除于该可视画面；其中k为正整数，且k≤(n-1)。
作为可选的技术方案，对该物体撷取n个影像于第一时段内，对该物体撷取n个影像，该物体位移侦测方法还包含：于接续该第一时段的第二时段内，对该物体撷取m个影像，从而得到对应于该物体的m组图点，其中该m个影像的第p影像中，该物体对应于第p组图点；根据该m组图点执行(m-1)次差值运算，从而得到(m-1)组差值图点，其中该(m-1)组差值图点的第q组差值图点系由对该m组图点的第(q+1)组图点及第q组图点执行该(m-1)次差值运算的第q次差值运算而产生；当该(m-1)组差值图点的图点数量总和未达第二门槛值，判断该物体于该第二时段内不具有位移；以及当判断该物体于该第二时段内不具有位移时，消除该至少一可视图样于该可视画面；其中p、m、q为正整数，p≤m，q+1≤m。
根据本发明的另一实施例，提出一种物体位移侦测系统，用以侦测一物体的位移，该物体位移侦测系统包含：影像撷取单元，用以对该物体撷取n个影像，从而得到对应于该物体的n组图点，其中该n个影像的第i影像中，该物体对应于第i组图点；内存，耦接于该影像撷取单元，用以储存该n个影像及第一门槛值；以及处理器，耦接于该内存及该影像撷取单元，该处理器用以根据该n组图点执行(n-1)次差值运算，从而得到(n-1)组差值图点，其中该(n-1)组差值图点的第j组差值图点由该处理器对该n组图点的第(j+1)组图点及第j组图点执行该(n-1)次差值运算的第j次差值运算而产生，及当该(n-1)组差值图点的图点数量总和达到该第一门槛值，该处理器判断该物体具有位移；其中i、n、j为正整数，i≤n，j+1≤n。
作为可选的技术方案，还包含：显示器，耦接于该内存及该处理器，该处理器根据该(n-1)组差值图点，控制该显示器显示至少一可视图样。
作为可选的技术方案，该影像撷取单元另用以于第二时段内，对该物体撷取m个影像，从而得到对应于该物体的m组图点，其中该m个影像的第p影像中，该物体对应于第p组图点；该内存另用以储存该时段、该m个影像及第二门槛值；该处理器根据该m组图点执行(m-1)次差值运算，从而得到(m-1)组差值图点，其中该(m-1)组差值图点的第q组差值图点由该处理器对该m组图点的第(q+1)组图点及第q组图点执行该(m-1)次差值运算的第q次差值运算而产生；以及当该(m-1)组差值图点的图点数量总和未达到该第二门槛值，该处理器判断该物体于该时段内不具有位移；其中p、m、q为正整数，p≤m，q+1≤m。
作为可选的技术方案，还包含：显示器，耦接于该内存及该处理器，当该处理器根据该(n-1)组差值图点，判断该物体具有位移时，该处理器根据该(n-1)组差值图点控制该显示器显示至少一可视图样；及当该处理器根据该(m-1)组差值图点，判断该物体于该时段内不具有位移后，该处理器控制该显示器消除该至少一可视图样。
与现有技术相比，本发明提出一种物体位移侦测方法及物体位移侦测系统，可有效侦测物体的微震动或极小幅位移。除了可用于安全监控领域，亦可适用于观察婴幼儿或卧床病患的活动力等医疗用途。由于本发明以多组图点执行减法差值运算、及累加运算后所得的差值图点以得到物体的位移信息，故可避免使用过度复杂的算法导致的处理器负荷过大、或放大不必要的噪声的缺失，对于本领域实为更易实施且功效甚佳的解决方案。
附图说明
图1为本发明实施例中对物体撷取多个影像的示意图；
图2为本发明实施例中使用两影像执行差值运算的示意图；
图3为本发明实施例中根据差值图点显示框格于可视画面的示意图；
图4为本发明实施例中物体位移侦测系统的示意图。
具体实施方式
为使对本发明的目的、构造、特征及其功能有进一步的了解，兹配合实施例详细说明如下。需要说明的是，以下实施例中所提到的方向用语，例如：上、下、左、右、前或后等，仅是参考附加图式的方向。因此，使用的方向用语是用来说明并非用来限制本发明。
请参阅图1，图1为本发明实施例中对物体110撷取n个影像121至12n的示意图。举例来说，物体110可例如为人体或其他受测物。图1中，可得到对应于物体110的n组图点131至13n，其中第i影像12i中，物体110对应于第i组图点13i。换言之，第i组图点13i可在影像12i中构成物体110。所述的图点可例如为像素点，或一组像素构成的群组，例如4个像素组成的阵列。如图1所示，影像121-12n可随时间先后被撷取，影像121-12n可为n个图框(frames)，若以图框率为每秒30图框为例，则每秒可撷取30张影像，若撷取频率较低，亦可例如每秒撷取15个图框作为15个影像。
根据实施例，影像121-12n可用以执行(n-1)次差值运算，其中影像121及影像122可用以执行第1次差值运算，影像122及影像123可用以执行第2次差值运算，以此类推，影像12(n-1)及影像12n可用以执行第(n-1)次差值运算。如图2所示，图2为实施例中使用第j影像12j、及第(j+1)影像12(j+1)执行第j次差值运算的示意图。影像12j中，物体110可用一组图点13j构成，影像12(j+1)中，物体110可用一组图点13(j+1)构成。若物体110有轻微震动或小幅位移，则图点13j及图点13(j+1)之间会具有些微差异，故若用图点13j及图点13(j+1)执行差值运算，可将坐标位置实质上相同的图点予以相减消除，且可将坐标位置实质上不同的图点予以相减后保留其变化处，故可得到第j组差值图点14j。举例来说，若物体110从影像12j至12(j+1)，小幅移动155个图点，但其余部位仍有688个图点实质上不变，则该155个图点可对应于该组差值图点14j，该些未移动的图点可对应于虚线所示的范围14jx。上述的图点数量仅为举例说明，非用以限定本发明范围。
同理，使用影像121-12n执行(n-1)次差值运算后，可得到(n-1)组差值图点141至14(n-1)，每组差值图点对应于物体110于前后影像之间的移动变化。根据实施例，可将(n-1)组差值图点141至14(n-1)相加，若总和达到第一门槛值，表示物体110于影像121至12n之间，移动程度已大于一预定程度，故可判断物体110具有位移。上述的变数i、n、j可为正整数，i≤n，j+1≤n。根据实施例，当物体100具有位移，可根据应用，判断有不明人士闯入私人区域、或判断被照护的病患仍具有活动力等。
根据实施例，上述的影像121至12n可于第一时段内撷取，例如于10秒撷取300个影像。若设有时段，则可例如于第一时段后，将先前累计的差值图点予以清除，再重新撷取n个影像以判别是否物体110仍有位移。
根据另一实施例，可在接续第一时段的第二时段内，另撷取m个影像，以判断物体110是否停止位移。第二时段内可对物体110撷取m个影像，从而得到对应于物体110的m组图点，其中该m个影像的第p影像中，物体110可对应于第p组图点。可根据m组图点执行(m-1)次差值运算，从而得到(m-1)组差值图点，其中该(m-1)组差值图点的第q组差值图点由对该m组图点的第(q+1)组图点及第q组图点执行该(m-1)次差值运算的第q次差值运算而产生。当(m-1)组差值图点的图点数量总和未达到第二门槛值，可判断物体110于第二时段内不具有位移。上述的变数p、m、q可为正整数，p≤m，且q+1≤m。
举例而言，可于第一时段(如10秒)后的第二时段(如5秒)内，撷取150个影像(此例中，m＝150)，根据此150个影像，以类似图1、图2的方法，计算得到对应于物体110的149组差值图点，若此149组差值图点的总和未满50个图点(此例中，第二门槛值＝50)，可判断物体110不具有位移。举例而言，若物体110经过第二时段，判断不具有位移，可执行预设的操作，例如解除监控等。
上述的图1-2用以说明本发明的原理，其操作方法可在处理器内计算及判断，但根据实施例，亦可根据(n-1)组差值图点141至14(n-1)，显示至少一可视图样于可视画面，从而将物体110的位移可视化。举例而言，可将差值图点显示于可视画面，例如显示面板上，以让使用者可见物体110的移动。根据实施例，可于第一时段(例如10秒)内，将(n-1)组差值图点141至14(n-1)中，对应于第一时段的k组差值图点(例如k＝300)显示于可视画面，于第一时段结束后，可将该k组差值图点消除于可视画面。举例而言，每过10秒可将已显示的差值图点消除，重新累积显示，以实时更新显示物体110的位移状况。
请参阅图3，图3为另一实施例中根据差值图点141至14(n-1)显示框格166于可视画面的示意图。框格166可用以标示物体110，当物体110被判断具有位移时，可显示框格166以使位移可视化。框格166可为其他几何形状，如圆形、椭圆、三角形等，或可为多个较小范围的几何形，以标示物体110的位移、或让使用者得知物体具有位移，但不致使画面过度繁杂。同上文的原理，可于第一时段(例如10秒)内，将(n-1)组差值图点141至14(n-1)中，根据对应于第一时段的k组差值图点(例如k＝300)显示框格166于可视画面，且于第一时段结束后，可将框格166消除于可视画面，从而重新根据物体110的位移显示框格。
根据实施例，可在第一时段(例如10秒)内根据物体110的位移显示上述的差值图点或框格，使位移可视化，并如上述在接续第一时段的第二时段(例如5秒)中，对物体110撷取m个影像(例如m＝150)，从而执行(m-1)次差值运算，得到(m-1)组差值图点。若该(m-1)组差值图点的图点数量总和未达第二门槛值，可判断物体110在第二时段内已不具有位移，可据以消除可视图样(如已显示的差值图点或框格)的显示。
请参阅图4，图4为实施例中物体位移侦测系统400的示意图。物体位移侦测系统400可用以侦测物体110的位移，包含影像撷取单元410、内存420、处理器430。影像撷取单元410可例如为摄影机或传感器，用以对物体110撷取上述的影像121至12n，从而得到n组图点131至13n。内存420可例如包含随机存取内存或闪存内存，可耦接于影像撷取单元410，且可用以储存n个影像131至13n及上述的第一门槛值。处理器430可耦接于内存420及影像撷取单元410，用以根据n组图点131至13n执行(n-1)次差值运算，从而得到上述的(n-1)组差值图点141至14(n-1)，且以前述的方法判断物体110是否位移。
于另一实施例中，影像撷取单元410可在第二时段对物体110撷取上述的m个影像，从而得到对应于物体110的m组图点，内存420可另用以储存第二时段、该m个影像及第二门槛值。处理器430可根据该m组图点执行(m-1)次差值运算，从而得到(m-1)组差值图点，且如上述判断(m-1)组差值图点的图点数量总和是否已达到第二门槛值，若否，则处理器430可判断物体110于第二时段内不具有位移。
物体位移侦测系统400可选择性地还包含显示器440，显示器440可例如为液晶显示器或其他显示设备，可耦接于内存420及处理器430，处理器430可根据(n-1)组差值图点141至14(n-1)，控制显示器440显示至少一可视图样，例如将差值图点、或根据差值图点产生的框格予以显示，以将物体110的位移可视化，便于使用者监看。同上述，根据实施例，可设定将可视图样于第一时段后消除，以重新判断物体110是否再有位移，于另一实施例中，若于第二时段处理器430判断物体110不具位移，则可将可视图案消除。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的物体位移侦测系统40的具体工作过程，可以参考前述物体位移侦测方法实施例中的对应过程，在此不再赘述，但其应用均应在本发明的保护范围之内。综上所述，本发明提出一种物体位移侦测方法及物体位移侦测系统，可有效侦测物体的微震动或极小幅位移。除了可用于安全监控领域，亦可适用于观察婴幼儿或卧床病患的活动力等医疗用途。由于本发明以多组图点执行减法差值运算、及累加运算后所得的差值图点以得到物体的位移信息，故可避免使用过度复杂的算法导致的处理器负荷过大、或放大不必要的噪声的缺失，对于本领域实为更易实施且功效甚佳的解决方案。
本发明已由上述相关实施例加以描述，然而上述实施例仅为实施本发明的范例。必需指出的是，已揭露的实施例并未限制本发明的范围。相反地，在不脱离本发明的精神和范围内所作的更动与润饰，均属本发明的专利保护范围。

Claims (12)

1.一种物体位移侦测方法，其特征在于，包含：
对一物体撷取n个影像，从而得到对应于该物体轮廓的n组图点，其中该n个影像的第i影像中，该物体对应于第i组图点；
根据该n组图点执行(n-1)次差值运算，从而得到(n-1)组差值图点，其中该(n-1)组差值图点的第j组差值图点由对该n组图点的第(j+1)组图点及第j组图点执行该(n-1)次差值运算的第j次差值运算而产生；以及
当该(n-1)组差值图点的图点数量总和达到第一门槛值，判断该物体具有位移及确定该物体图点的变化处；
其中i、n、j为正整数，i ≤ n，j+1 ≤ n。
2.如权利要求1所述的物体位移侦测方法，其特征在于，对该物体撷取n个影像于第一时段内，对该物体撷取n个影像，该物体位移侦测方法还包含：
于接续该第一时段的第二时段内，对该物体撷取m个影像，从而得到对应于该物体轮廓的m组图点，其中该m个影像的第p影像中，该物体对应于第p组图点；
根据该m组图点执行(m-1)次差值运算，从而得到(m-1)组差值图点，其中该(m-1)组差值图点的第q组差值图点由对该m组图点的第(q+1)组图点及第q组图点执行该(m-1)次差值运算的第q次差值运算而产生；以及
当该(m-1)组差值图点的图点数量总和未达到第二门槛值，判断该物体于该第二时段内不具有位移；
其中p、m、q为正整数，p ≤ m， q+1 ≤ m。
3.如权利要求1所述的物体位移侦测方法，其特征在于，还包含：
根据该(n-1)组差值图点，显示至少一可视图样于可视画面。
4.如权利要求3所述的物体位移侦测方法，其特征在于，根据该(n-1)组差值图点，显示该至少一可视图样于该可视画面，包含：
将该(n-1)组差值图点显示于该可视画面。
5.如权利要求3所述的物体位移侦测方法，其特征在于，根据该(n-1)组差值图点，显示该至少一可视图样于该可视画面，包含：
于第一时段内，将该(n-1)组差值图点中对应于该第一时段的k组差值图点显示于一可视画面；以及
于该第一时段后，将该k组差值图点消除于该可视画面；
其中k为正整数，且k≤ (n-1)。
6.如权利要求3所述的物体位移侦测方法，其特征在于，根据该(n-1)组差值图点，显示该至少一可视图样于该可视画面，包含：
根据该(n-1)组差值图点显示一框格于该可视画面，该框格用以标示该物体。
7.如权利要求3所述的物体位移侦测方法，其特征在于，根据该(n-1)组差值图点，显示该至少一可视图样于该可视画面，包含：
于第一时段内，根据该(n-1)组差值图点中对应于该第一时段的k组差值图点显示一框格于该可视画面，该框格用以标示该物体；以及
于该第一时段后，将该框格消除于该可视画面；
其中k为正整数，且k≤ (n-1)。
8.如权利要求3所述的物体位移侦测方法，其特征在于，对该物体撷取n个影像于第一时段内，对该物体撷取n个影像，该物体位移侦测方法还包含：
于接续该第一时段的第二时段内，对该物体撷取m个影像，从而得到对应于该物体轮廓的m组图点，其中该m个影像的第p影像中，该物体对应于第p组图点；
根据该m组图点执行(m-1)次差值运算，从而得到(m-1)组差值图点，其中该(m-1)组差值图点的第q组差值图点系由对该m组图点的第(q+1)组图点及第q组图点执行该(m-1)次差值运算的第q次差值运算而产生；
当该(m-1)组差值图点的图点数量总和未达第二门槛值，判断该物体于该第二时段内不具有位移；以及
当判断该物体于该第二时段内不具有位移时，消除该至少一可视图样于该可视画面；
其中p、m、q为正整数，p ≤ m，q+1 ≤ m。
9.一种物体位移侦测系统，用以侦测一物体的位移，其特征在于，该物体位移侦测系统包含：
影像撷取单元，用以对该物体撷取n个影像，从而得到对应于该物体轮廓的n组图点，其中该n个影像的第i影像中，该物体对应于第i组图点；
内存，耦接于该影像撷取单元，用以储存该n个影像及第一门槛值；以及
处理器，耦接于该内存及该影像撷取单元，该处理器用以根据该n组图点执行(n-1)次差值运算，从而得到(n-1)组差值图点，其中该(n-1)组差值图点的第j组差值图点由该处理器对该n组图点的第(j+1)组图点及第j组图点执行该(n-1)次差值运算的第j次差值运算而产生，及当该(n-1)组差值图点的图点数量总和达到该第一门槛值，该处理器判断该物体具有位移及确定该物体图点的变化处；其中i、n、j为正整数，i ≤ n，j+1 ≤ n。
10.如权利要求9所述的物体位移侦测系统，其特征在于，还包含：
显示器，耦接于该内存及该处理器，该处理器根据该(n-1)组差值图点，控制该显示器显示至少一可视图样。
11.如权利要求9所述的物体位移侦测系统，其特征在于，
该影像撷取单元另用以于第二时段内，对该物体撷取m个影像，从而得到对应于该物体轮廓的m组图点，其中该m个影像的第p影像中，该物体对应于第p组图点；
该内存另用以储存该时段、该m个影像及第二门槛值；
该处理器根据该m组图点执行(m-1)次差值运算，从而得到(m-1)组差值图点，其中该(m-1)组差值图点的第q组差值图点由该处理器对该m组图点的第(q+1)组图点及第q组图点执行该(m-1)次差值运算的第q次差值运算而产生；以及
当该(m-1)组差值图点的图点数量总和未达到该第二门槛值，该处理器判断该物体于该时段内不具有位移；
其中p、m、q为正整数，p ≤ m，q+1 ≤ m。
12.如权利要求11所述的物体位移侦测系统，其特征在于，还包含：
显示器，耦接于该内存及该处理器，当该处理器根据该(n-1)组差值图点，判断该物体具有位移时，该处理器根据该(n-1)组差值图点控制该显示器显示至少一可视图样；及当该处理器根据该(m-1)组差值图点，判断该物体于该时段内不具有位移后，该处理器控制该显示器消除该至少一可视图样。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116246233A (zh) * 2023-05-11 2023-06-09 深圳依时货拉拉科技有限公司 车载货物监控方法、装置、计算机设备及存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW593982B (en) * 2003-10-01 2004-06-21 Ind Tech Res Inst Displacement measurement device
CN1506686A (zh) * 2002-12-09 2004-06-23 北京中星微电子有限公司 运动图像检测方法
CN101571955A (zh) * 2009-06-02 2009-11-04 山东大学 一种精确实时微变化运动目标检测方法
CN102023051A (zh) * 2010-09-29 2011-04-20 北京控制工程研究所 一种测量星上有效载荷三轴角位移高频微振动的方法
CN102074022A (zh) * 2011-01-10 2011-05-25 南京理工大学 一种基于红外图像的弱小运动目标检测方法
CN103377478A (zh) * 2012-04-25 2013-10-30 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 移动物体侦测系统及方法
TW201424342A (zh) * 2012-12-10 2014-06-16 Novatek Microelectronics Corp 立體影像的調整方法與影像處理裝置
CN105225211A (zh) * 2014-06-19 2016-01-06 中国航天科工集团第三研究院第八三五七研究所 一种基于振动提高视频分辨率的方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04178514A (ja) 1990-11-14 1992-06-25 Taisei Corp 多数点の自動変位測量方法
US7176440B2 (en) * 2001-01-19 2007-02-13 Honeywell International Inc. Method and apparatus for detecting objects using structured light patterns
TW201430721A (zh) 2013-01-30 2014-08-01 Utechzone Co Ltd 人員激烈行為偵測方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1506686A (zh) * 2002-12-09 2004-06-23 北京中星微电子有限公司 运动图像检测方法
TW593982B (en) * 2003-10-01 2004-06-21 Ind Tech Res Inst Displacement measurement device
CN101571955A (zh) * 2009-06-02 2009-11-04 山东大学 一种精确实时微变化运动目标检测方法
CN102023051A (zh) * 2010-09-29 2011-04-20 北京控制工程研究所 一种测量星上有效载荷三轴角位移高频微振动的方法
CN102074022A (zh) * 2011-01-10 2011-05-25 南京理工大学 一种基于红外图像的弱小运动目标检测方法
CN103377478A (zh) * 2012-04-25 2013-10-30 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 移动物体侦测系统及方法
TW201424342A (zh) * 2012-12-10 2014-06-16 Novatek Microelectronics Corp 立體影像的調整方法與影像處理裝置
CN105225211A (zh) * 2014-06-19 2016-01-06 中国航天科工集团第三研究院第八三五七研究所 一种基于振动提高视频分辨率的方法

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