一、緣由與目的

1. 以光流法為基礎之即時細胞影像追蹤系統Real-Time Cell Image Tracking System Based on Optical Flow Technique林志勳陳培展Chih- Hsun Lin Pei- Jarn Chen 南台科技大學電機工程研究所Institute of Electrical Engineering, Southern Taiwan University 三、結果與討論 一、緣由與目的 　　本研究初步所建構之細胞追蹤系統，是利用MatLab做為控制攝影機來擷取影像，再透過光流計算處理，將光流計算後所獲得的移動量經由RS232傳輸到X-Y Table，X-Y Table (Tanlian E-O Co.,Ltd)進而控制步進馬達移動來完成追蹤的動作。下圖五為輪蟲細胞影像圖，圖六則為細胞移動後經光流計算後之結果圖，圖片中紅點為所追蹤到物體移動最大之座標點。圖七為我們利用所測得物體移動軌跡。 本研究的主要目標是設計一套自動化的細胞影像追蹤系統，來觀察細胞的移動方式、運動模式，並使記錄其變化情形動作能更方便、簡單，分析其運動模式中一些重要參數， 如速度、形變、群聚現象等。傳統上細胞追蹤的技巧往往利用細胞結構之特徵來進行追蹤，但是這種技術如果遇到細胞本身具有變形或是分裂之特性時，往往效果不是很好，為克服上述問題本研究嘗試利用連續兩張影像的計算光流值(optical flow)的方法來判斷出觀察物所移動的距離大小及方向，並利用其計算後之結果進一步移動顯微鏡觀測平台達到自動追蹤之效果。 二、材料與方法 本系統之顯微細胞影像擷取的系統架構如下圖一.所示，主要包含了三個子系統，分別為(1) 細胞影像擷取系統 (2) 影像處理系統 (3) X-Y移動平台系統。 圖五、輪蟲細胞影像圖 圖六、細胞影像結果圖 表一、光統法計算後之相關數據 圖七、細胞移動之軌跡圖 四、結論 圖一、系統架構圖 圖二、細胞影像追蹤 流程圖 由本研究的結果我們可以得知，在細胞追蹤的過程中，假如影像背景有雜點或者是待測物體的移動量過大，而超過光流能計算之範圍時，皆有可能會直接影響到光流的計算結果。 在本研究中我們所選用方式是，經由光流計算後判斷影像平面上最大移動量之座標點位置，來做為追蹤的細胞移動的依據，由圖六我們就可清楚的看到紅色點為我們所求得之座標位置，他皆能準確落在待測物上。 目前整套系統在單一次循環遲作下所需花費的時間大約 5 秒左右。 上圖二.為本系統之流程圖，本工作平台以MatLab作為我們主要的開發系統，利用它來進行影像擷取的工作，當擷取到影像後再利用高斯金字塔方法來節省計算時間的花費，如下圖三所示，之後則是利用光流計算以得到物體移動後之座標位置，進而得以移動平台達到追蹤目的。 五、參考文獻 • B. K. P. Horn and B. G. Schunck, “Determine Optical Flow,” Artificial Intelligence, Vol. 17, pp.185-203, 1981. • B. Lucas and T. Kanade, “An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision,” Proc. DARPA Image Understanding Workshop, pp. 121-130, 1981. • H. C. Kim, B. H. Han, C. H. Lee and S. Y. Lee, “Registration of Sheep Brain MR Images for Cell Tracking Using Ferrite-Composite Micro-Beads as Markers,” IEEE EMBS pp. 6383-6386. 2007. 圖三、高斯金字塔 圖四、即時細胞影像追蹤系統平台