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Author: search.filters.author.陳世旺

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    地籍圖之線條重建
    (國立臺灣師範大學研究發展處, 1999-10-??) 林佑錚; 方瓊瑤; 林水成; 陳世旺; Y.1. Lin, C.Y. Fang, S.C. Lin, and S.W. Chen
    目前地政單位之地籍圖大多繪於紙上，在經過長時間供人查閱使用以來，資料都漸漸有了折痕與污損，使得圖形清晰度與圖形品質愈來愈差。而且，這種紙上資料在其維護與更新上都有相當的難度。本研究嘗試將紙上地籍圖資料以向量化的方式存入電腦。如此將可享受到電腦的快速處理與大量的儲存空間等優點，然而將類比資料轉換成數位資訊必然會造成資料的損失，如何在地籍圖數位化過程中，盡量保留資料的完整，為此研究的主要目的。
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    漸進背景影像的建構
    (國立臺灣師範大學研究發展處, 2002-10-??) 王俊明; 陳世旺; Jung-Ming Wang, and Sei-Wang Chen
    在對靜態攝影機取得連續影像處理時，為了要能快速地偵測出影像中的前景物體，較簡單的方法，就是事先建構好背景影像，之後將連續輸入的影像和背景影像相減，即可快速地取得前景物。而建立背景影像時，若能事先淨空環境，則背景影像的建立並不困難；但是在某些運用，如交通監控，事先環境淨空並不可行。本文提供一種演算法，可以從非淨空的環境視訊中，漸進式地建立起環境的背景影像，又由於這種漸進式的機制，背景影像會隨著環境的變化，隨時自動地更新。過去的方法常將建構與更新的步驟分開，本文所提的方法則將兩者結合成一體，且可同時應用在單色及彩色影像上，目前實驗的結果相當符合人類的認知。
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    漸進式交通標誌辨識系統
    (國立臺灣師範大學研究發展處, 2002-10-??) 顏珮珊; 方瓊瑤; 陳世旺; Pei-Shan Yen, Chiung-Yao Fang , and Sei-Wang Chen
    本文主要目的在發展一套以人類視覺系統的形態辨識過程為基礎的漸進式交通標誌辨識系統，當系統接收到車載型攝影機拍攝到的連續影像時，交通標誌偵測模組立即被啟動，以模擬人類透過注意力集中的方式，很快且正確地偵測出影像中交通標誌的所在位置並分辨出它的種類（如紅色禁止標誌、紅色警告標誌等），然後交給辨識模組進行辨識的工作。但是，交通標誌偵測模組偵測出影像中的交通標誌時，此時交通標誌可能因距離車子還很遠，導致影像特徵不足而使交通標誌辨識模組無法做出最正確的辨識。因此，本系統先以僅有的物件特徵對交通標誌做粗略的猜測，同時系統繼續搜集更多的影像特徵，不斷地修正錯誤的猜測，直到辨識出交通標誌的類別為止。實驗結果證實這個辨識方法不但具可行性及擴充性，亦可套用在其它辨識方面的應用。
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    Automatic Urban Road Segmentation
    (國立臺灣師範大學研究發展處, 2006-10-??) 鍾允中; 王俊明; 張祥利; 陳世旺; Yun-Chung Chung, Jung-Ming Wang, Shyang-Lih Chang, and Sei-Wang Chen
    自動都市馬路區塊擷取於電腦視覺影像處理的應用上是非常重要的，舉例而言，交通流量偵測、交通監控、以及事件偵測等都需要這項技術為基礎。自動都市馬路區塊擷取可以提供影像中有效的路面區域，避免物件偵測程式浪費不需要的運算於非路面區域，並且可以減少錯誤偵測的發生。本論文中所提出自動都市馬路區塊擷取方法使用了模糊與陰影集（fuzzy-shadowed sets）的方法來自動判斷路面的區域。本論文所提出的方法包括以下四個主要步驟：背景自動產生、前景物的偵測、背景黏貼法、路面定位。由實驗的結果中顯示，本論文所提出的方法在許多實際路面影像處理應用上都有良好的結果。
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    An Edge Analysis Based Blur Measure for Image Processing Applications
    (國立臺灣師範大學研究發展處, 2006-10-??) 鍾允中; 張祥利; 王俊明; 陳世旺; Yun-Chung Chung, Shyang-Lih Chang, Jung-Ming Wang, and Sei-Wang Chen
    本論文中提出一個新的基於邊緣分析之模糊測量標準。本項模糊測量標準是基於邊緣分析的基礎而訂立，此模糊測量標準適用於各種不同之影像處理應用。本論文所提出的方法針對所有邊緣點分析，以加權的方式結合邊緣梯度變異量資訊以及邊緣梯度強度資訊，定義出本項模糊測量標準。邊緣梯度變異量資訊描述了邊緣的寬度資訊，而邊緣梯度強度資訊則讓邊緣資訊更加的可靠。此外，加權的值並不需要人工輸入，而是直接由輸入影像的對比資訊自動決定。由實驗的結果中顯示，本論文所提出的方法在許多影像處理應用上都有良好的結果。
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    高速公路上鄰近移動車輛之動向偵測
    (國立臺灣師範大學研究發展處, 2002-10-??) 陳佳珮; 方珮瑤; 陳世旺; Chia-Pei Chen, Chiung-Yao Fang, and Sei-Wang Chen
    本篇主要為應用影像技術在偵測在高速公路上鄰近車輛的動向。系統主要分為三個部份：感覺分析器（sensory analyzer）、知覺分析器（perceptual analyzer）與概念分析器(conceptual analyzer)。感覺分析器可找出影像中移動的物體，主要為鄰近的車輛；知覺分析器則是利用STA (spatial-temporal attention)類神經網路模組繪出移動的鄰近車輛之移動方向，也就是注意力圖像(attention maps)，並將所得到的注意力圖像分割為五個視窗，以便偵測到不同位置的障礙物；概念分析器則是針對各個視窗分別利用CART (configurable adaptive resonance theory) 類神經網路來做分類。最後利用決策產生器模組中的模糊理論整合各個CART類神經網路的分類以輸出分類結果。在實驗結果中，我們提出數個例子以驗證我們的方法。
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    A Vision-Based Traffic Light Detection System at Intersections
    (國立臺灣師範大學研究發展處, 2002-04-??) 鍾允中; 王俊明; 陳世旺; Yun-Chung Chung, Jung-Ming Wang, and Sei-Wang Chen
    十字路口紅綠燈自動偵測系統為發展以視覺為基礎之道路交通違規偵測系統之重要基礎，例如闖紅燈違規、紅燈違規左右轉或暫停於禁止臨時停車位置等違規都需要紅綠燈的資訊。這類型的視覺系統由於是架設於室外開放的環境，因此必須要能夠克服天氣、陰影、光線明亮度變化以及架設位置不固定等相關的問題。我們希望能夠研究出一個以視覺為基礎之十字路口紅綠燈自動偵測系統，可以提供紅綠燈的訊息資料，而不需與紅綠燈控制信號箱有實體的連線，本系統所偵測的紅綠燈訊號即可配合其他智慧型交通運輸系統(ITS)做後續處理。本系統首先產生背景影像，並藉以判斷明亮度值—分辨白天或黑夜。其次採用HSI彩色模式配合模糊Morphology技術處理來取得可能的紅綠燈位置。配合空間與時間上的限制條件，將不合理的候選區域去除，即可將紅綠燈的位置、大小與轉換時間偵測出來。
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    影像穩定化技術在智慧型運輸系統的應用
    (國立臺灣師範大學研究發展處, 2002-04-??) 梁祐銘; 陳世旺; 廖弘源; You-Ming Liang, Sei-Wang Chen, and H. Y. Mark Liao
    本論文針對影像視覺在智慧型運輸系統的應用，提出影像穩定化(image stabilization) 的技術。本研究主要目的在補償固定型交通監控系統之攝影器材因晃動而造成不穩的影像序列。在固定型影像穩定化技術中，可以分成三步驟：運動的估算(motion estimation)，總體運動的分析(global motion analysis)及影像的補償(image compensation)。我們提出k 階投射比對(k-order projection matching)方法，結合方塊比對(block matching)來作運動的估算，前者可以解決當影像含有小角度旋轉的時候，仍可精確地估測運動速度；在第二步驟中我們利用仿射運動模組(affine motion model)來作整體運動的分析，以解決影像含有位移及旋轉的情形；最後利用運動模組的反轉換來還原不穩的影像序列。利用模擬影像及真實影像的實驗結果皆顯示本文所提的技術之可應用性。
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    Computing Structural Constraints from a set of 3D Geometrical Entities
    (國立臺灣師範大學研究發展處, 1992-06-??) 陳世旺
    本篇文章主要在討論如何計算三度空間幾何元件間的結構，有關的數學公式和計算程序均詳列其中。這裡所考慮的元件種類包括點、線及多邊形。由於這些元件在偵測時較諸其他高階元件來得容易且可靠，因此常在物體辨認的應用上，被採用為主要的特徵元件。這些元件結合它們之間的結構關係，描述了物體重要的幾何形狀。因此是一種辨認物體的主要資訊來源。 我們考慮兩種結構關係；一為距離結構，另一為角度結構。每一種結構可因不如幾何元件的組合而再細分。例如距離結構可再細分成六種，而角度結構可再細分成三種。每一結構種類的數學運動公式均詳述於文中。有關它們可能的應用領域及研究範圍的延伸，亦於文中有所討論。
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    地籍圖之線條重建
    (國立臺灣師範大學研究發展處, 1999-10-??-) 林佑錚; 方瓊瑤; 林水成; 陳世旺; Y.1. Lin, C.Y. Fang, S.C. Lin, and S.W. Chen
    目前地政單位之地籍圖大多繪於紙上，在經過長時間供人查閱使用以來，資料都漸漸有了折痕與污損，使得圖形清晰度與圖形品質愈來愈差。而且，這種紙上資料在其維護與更新上都有相當的難度。本研究嘗試將紙上地籍圖資料以向量化的方式存入電腦。如此將可享受到電腦的快速處理與大量的儲存空間等優點，然而將類比資料轉換成數位資訊必然會造成資料的損失，如何在地籍圖數位化過程中，盡量保留資料的完整，為此研究的主要目的。