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Contents
ABSTRACT 11
국문초록 13
CHAPTER 1. Introduction 15
1.1. Zoom Tracking Principle 15
1.2. Related Works 17
1.3. Contributions and Organization 21
CHAPTER 2. Backgrounds 23
2.1. Digital Processing on Davinci DM36x-based Camera 23
2.1.1. Image Sensors 25
2.1.2. Davinci Image Pipeline 26
2.2. Focus Value 32
2.2.1. Definition of Focus Value Function 33
2.2.2. Functions of Gray-level Domain 33
2.2.3. Functions of Spatial-Filter Domain 35
2.2.4. Functions of Frequency Domain 37
2.2.5. Functions of Probability Domain 38
2.3. Focus value calculation in DM36x 39
2.4. Focus Value Curve 41
CHAPTER 3. Proposed Method 43
3.1. Construction of approximate representative trace curves 43
3.2. Trace Curve Estimation 44
3.3. Focus control 45
CHAPTER 4. Real-time Implementation 51
CHAPTER 5. Experimental Results and Discussions 53
CHAPTER 6. Conclusions 57
REFERENCES 59
[Table 6-1] Tracking accuracy for stationary objects 54
[Figure 1-1] Illustration of zoom tracking effect 15
[Figure 1-2] Illustration of an actual zoom system 16
[Figure 1-3] Trace curve of 12x zoom lens module for various object distances ranging near (0.6m) to far end (infinity) 17
[Figure 1-4] Illustration of Geometric Zoom Tracking (GZT) method 19
[Figure 1-5] Illustration of Adaptive Zoom Tracking (AZT) method 20
[Figure 2-1] TMS320DM36x functional block diagram 24
[Figure 2-2] Bayer pattern 26
[Figure 2-3] Davinci image pipeline 27
[Figure 2-4] TMS320DM36x H3A High-level block diagram 39
[Figure 2-5] Red, green, and blue extraction examples 40
[Figure 2-6] IIR filter in H3A module 41
[Figure 2-7] A focus value curve along focus motor positions at a fixed zoom motor position 41
[Figure 3-1] Reduction of trace curves by approximate representative trace curves 44
[Figure 3-2] Illustration of trace curve estimation 45
[Figure 3-3] A focus value graph with respect to focus motor positions and zoom motor positions 47
[Figure 3-4] Illustration of the proposed focus control 49
[Figure 3-5] The workflow of the proposed Approximate Feedback Zoom Tracking method 50
[Figure 4-1] The implemented DM368-based AF/AZ IP network camera 51
[Figure 5-1] The proposed AFZT trace curve for a 3m stationary object 53
[Figure 5-2] Offset distribution for stationary objects 55
[Figure 5-3] Resulting images during zoom operation from wide-angle to tele-angle 56
초록보기 더보기
줌트랙킹은 줌 동작하는 동안 관심 있는 오브젝트에 포커스를 유지하는 것이다. 그리고 비디오 영상감시, 특히 트래픽 관리 그리고 보안 모니터링에서 중요한 기능이다. 줌트랙킹은 일반적으로 줌렌즈 모듈에서 다양한 오브젝트 거리를 위한 포커스 모터와 줌 모터값을 가지는 "트레이스 곡선"를 따라서 움직이는 줌 모터 그리고 포커스 모터에 의해서 성취된다. 줌 트랙킹은 움직이는 포커스 모터와 줌 모터에 의해 단순하게 구현 할 수 있고, 모든 트레이스 곡선 데이타가 메모리에 저장된 후에 가장 가까운 트레이스 커브를 따라가게 된다. 하지만 이러한 접근은 실제적인 구현에서는 큰 메모리를 요구 때문에 많이 사용하고 있지 않다. GZT, AZT 그리고 이 밖의 많은 다른 줌 트랙킹 방법은 큰 메모리 요구사항을 피하는 것으로 제안 되었지만 줌트랙킹 성능은 저하된다.
본 논문에서는 우리가 제안하는 새로운 줌 트레킹 방법은 근사적 피드벡 줌 트랙킹 방법(AFZT)으로써 많은 메모리를 요구 하지 않으며 GTZ와 AZT보다 더 정확한 줌 트랙킹 성능을 향상 시켰다. 제안한 방법은 사전에 5가지 대표하는 트레이스 커브 데이터를 메모리에 저장하여 모든 트레이스 커브 데이터를 근사적으로 표현하는 것이다. 줌 동작의 시작에서는 초기 줌 모터 포커스 모터 위치 주위에 있는 저장된 5개의 근사적으로 표현하는 트레이스 곡선중에서 상한가 하안가 근처 2개의 적당한 값을 결정하고 그리고 GZT에서 추정하는 것과 같은 방법으로 2개의 상한가 하한가의 선형 보간법을 사용하여 올바를 트레이스 커브를 추정한다. 줌 동작하는 동안 적응적으로 포커스 모터위치를 조정하거나 하드웨어 오토 포커스엔진으로부터 트레킹 오류를 줄이는 포커스 값 정보를 활용하여 트레이스 곡선을 추정하여 개선한다. 실제 구현 실험에서는 제안된 줌트레킹 방법은 트랙킹 성능이 개선 되었고 실시간 30fps full-HD 비디오(1920×1080p)에서 성공적이었음을 보여주었다.
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