The whole algorithm process is desc

The whole algorithm process is described as in figure 3. In the preprocessing process, we use Otsu binarization method [1] to the acquired frames and then we dilate the binary mask by a 5×5 rectangle kernel to fill up holes. After that connected areas that are larger than 5000 pixels in area are discarded and connected areas in the mask are considered as glass chip candidate areas for later use. Then we use optical flow method to track the moving glass chip in the image sequence. Jianbo Shi el al. proposed a method to find good features to track [2] and we use the method to find feature points. Glass chip candidate area is used as region of interest in the featurefinding process and can greatly increase the efficiency of the good-features-totrack algorithm. The acquired feature points are passed to a pyramidal Lucas-Kanade feature tracker [3]. Finally, we analyze the track result to determine whether there is glass chip moving in the image sequence.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึมทั้งกระบวนการอธิบายไว้ในรูปที่ 3 ในกระบวนการประมวลผลเบื้องต้น เราใช้วิธี binarization สึ [1] กับกรอบได้รับ และจากนั้น เราขยายรูปแบบไบนารี โดยตัวเคอร์เนล 5 × 5 เหลี่ยมให้เต็มหลุม หลังจากที่เชื่อมต่อพื้นที่ที่มีขนาดใหญ่กว่า 5000 พิกเซลในพื้นที่จะถูกละทิ้ง และเชื่อมต่อ ในรูปแบบการจะถือว่าเป็นพื้นที่ผู้สมัครชิแก้วสำหรับใช้ในภายหลัง แล้ว เราใช้วิธีไหลออปติคัลเพื่อติดตามชิแก้วเคลื่อนตามลำดับภาพ จังหวัด Jianbo el al.นำเสนอวิธีการค้นหาคุณสมบัติที่ดีในการติดตาม [2] และเราใช้วิธีการค้นหาคุณลักษณะจุด แก้วชิผู้สมัครพื้นที่ใช้เป็นภูมิภาคที่น่าสนใจในกระบวนการ featurefinding และสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของอัลกอริธึมที่ดีคุณสมบัติ-totrack คะแนนคุณลักษณะที่ซื้อมาจะผ่านไปที่เสี้ยมลูคัส Kanade คุณลักษณะติดตาม [3] ในที่สุด เราวิเคราะห์ติดตามผลเพื่อตรวจสอบว่า มี ชิแก้วย้ายในลำดับภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระบวนการขั้นตอนวิธีการทั้งหมดจะถูกอธิบายว่าเป็นในรูปที่ 3 ในขั้นตอนการประมวลผลเบื้องต้นเราใช้วิธีการ Binarization Otsu [1] เฟรมที่ได้มาและจากนั้นเราขยายหน้ากากไบนารีโดยเคอร์เนล 5 × 5 สี่เหลี่ยมมาเติมให้เต็มหลุม หลังจากนั้นพื้นที่เชื่อมต่อที่มีขนาดใหญ่กว่า 5000 พิกเซลในพื้นที่จะถูกยกเลิกและเชื่อมต่อพื้นที่ในหน้ากากจะถือว่าเป็นพื้นที่ที่ผู้สมัครชิปแก้วสำหรับใช้ในภายหลัง จากนั้นเราก็ใช้วิธีการไหลของแสงเพื่อติดตามชิปแก้วย้ายในลำดับภาพ Jianbo ชิเอลอัล นำเสนอวิธีการที่จะพบคุณสมบัติที่ดีในการติดตาม [2] และเราจะใช้วิธีการที่จะหาจุดคุณลักษณะ กระจกพื้นที่ชิปผู้สมัครจะถูกใช้เป็นภูมิภาคที่น่าสนใจในกระบวนการ featurefinding และมากสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของอัลกอริทึมคุณสมบัติที่ดี-totrack ที่ได้มาจุดคุณลักษณะจะถูกส่งผ่านไปยังเสี้ยม Lucas-Kanade คุณลักษณะติดตาม [3] สุดท้ายเราวิเคราะห์ผลการติดตามเพื่อตรวจสอบว่ามีการเคลื่อนย้ายชิปแก้วในลำดับภาพ