【IJAC推文】综述：实时高速视觉研究进展及相关应用

IJAC ReviewReview of Some Advances and Applications in Real-time High-speed Vision: Our Views and Experiences(实时高速视觉研究进展及相关应用综述)Qing-Yi Gu    Idaku Ishii
Robotics Laboratory, Graduate School of Engineering, Hiroshima University, Higashi-Hiroshima, Hiroshima 738-8527, Japan------------------------------------------Published in IJAC Vol.13 No.4, 2016

文章简介

        为了探索超越人类感知能力的机器人技术，我们长期致力于研发基于高速视觉（≥ 1000帧/秒）的实时传感及控制技术。我们计划在众多领域开展高速视觉传感技术的研究，从而实现用科技造福人类的目标。  

Fig. 1. Hyper-human applications

        多目标特征提取是基于图像的目标追踪及识别的基础操作。然而，传统算法并不适用于硬件平台，因为它们通常需要大内存缓存图像（依赖于图像尺寸），并且需要全像素迭代操作。为了克服这些难题，我们提出了cell-based labeling算法，基于图像矩的可加性，在标记算法执行时，使用每个单元的图像矩来代替该单元。通过这种替换，标记算法的复杂度降低的同时（标记每个像素变为标记每个子单元）内存的消耗也显著减少（存储每个像素的标号变为存储每个单元的标号）。本算法同时优化了标记算法本身，只需单遍扫描即可完成对所有子单元的标记操作。通过在高速视觉平台上硬件实现该算法，开发了工作在2000帧/秒（512×512像素）的多目标特征提取系统。

Fig. 2. Concept of a cell-based labeling algorithm

        在包含震动目标的图像中，震动目标周围像素的亮度会根据振动频率呈周期性变化。当视觉采样频率足够高时，图像中的像素亮度可以当作时序信号来测量震动。震动目标追踪系统通过对图像中的所有像素使用数字带通滤波器，从而探测到图像亮度的时空变化，进而从震动分布中定位和追踪振动源。这种概念可以应用在多种基于震动的图像处理技术中，例如，振动源定位，震动可视化等，仅仅使用单帧图像中提取的图像特征不能实现这些功能。

Fig. 3. Vibrating object tracking system

        近年来，科学家们开发了众多不基于视觉的细胞分析系统，用来分析细胞在微流路中的形状和行为。然而，这些系统可探测的细胞几何特性受限于一些技术因素，比如，糟糕的空间解析度，定量分析传感器在如此小尺寸下设置困难。本方法使用硬件电路以2000帧/秒的速度从512×256像素的图像中抽取出多个细胞的图像特征和边界框，再把硬件提取的边界框中的细胞图像进行均一化处理，通过缩小图像尺寸来加快细胞形态学特征提取的速度，从而实现了2毫秒/细胞的高通量细胞形态学分析及记录系统。

Fig. 4. LOC-Based High-Throughput Cell Morphology Analysis System

Author information 

Qing-Yi Gu received the B. Eng. degree in electronic and information engineering from Xi‘an Jiaotong University, China in 2005. He received the M. Eng. degree, and Ph. D. degree in engineering, from Hiroshima University, Japan in 2010 and 2013, respectively. He is currently a designated associate professor in Graduate School of Engineering, Hiroshima University, Japan.    His research interests include high-speed image feature extraction, and applications in industry and biomedicine.  E-mail: [e-mail] (Corresponding au-thor)    ORCID iD: 0000-0001-8332-5350

Idaku Ishii received the B. Eng. the M. Eng. and the Ph. D. degrees from the University of Tokyo, Japan in 1992, 1994 and 2000, respectively. He is currently a professor in Graduate School of Engineering, Hiroshima University, Japan.    His research interests include high-speed robot vision, sensory information processing, sensor-based robot manipulation, and applications in industry and biomedicine.    E-mail: [e-mail]

Article DetailsCitation: Qing-Yi Gu, Idaku Ishii. Review of Some Advances and Applications in Real-time High-speed Vision: Our Views and Experiences. International Journal of Automation and Computing, vol.13, no.4, pp. 305-318, 2016. 
Keywords: Real-time high-speed vision, target tracking, abnormal behavior detection, behavior mining, vibration analysis, 3D shape measurement, cell sorting.
Full Text: http://www.ijac.net/EN/abstract/abstract1808.shtml
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