6,437 matches
-
orice eroare în modelarea fundalului poate persista pentru o durată mare de timp. Detecția prim planului compară cadrele video de intrare cu modelul de fundal și identifică pixelii de prim plan candidați din cadrul de intrare. Majoritatea tehnicilor de modelare a fundalului folosesc o singură imagine ca model de fundal. De regulă în detecția prim planului se verifică dacă pixelii de intrare sunt semnificativ diferiți față de cei corespunzători din estimarea fundalului. Validarea datelor reprezintă procesul de realizare a măștii de fundal pe
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
o durată mare de timp. Detecția prim planului compară cadrele video de intrare cu modelul de fundal și identifică pixelii de prim plan candidați din cadrul de intrare. Majoritatea tehnicilor de modelare a fundalului folosesc o singură imagine ca model de fundal. De regulă în detecția prim planului se verifică dacă pixelii de intrare sunt semnificativ diferiți față de cei corespunzători din estimarea fundalului. Validarea datelor reprezintă procesul de realizare a măștii de fundal pe baza informațiilor obținute din afara modelului de fundal. Toate
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
prim plan candidați din cadrul de intrare. Majoritatea tehnicilor de modelare a fundalului folosesc o singură imagine ca model de fundal. De regulă în detecția prim planului se verifică dacă pixelii de intrare sunt semnificativ diferiți față de cei corespunzători din estimarea fundalului. Validarea datelor reprezintă procesul de realizare a măștii de fundal pe baza informațiilor obținute din afara modelului de fundal. Toate modelele de fundal au trei limitări importante: în primul rând ele ignoră orice corelație între pixelii vecini; în al doilea rând
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
a fundalului folosesc o singură imagine ca model de fundal. De regulă în detecția prim planului se verifică dacă pixelii de intrare sunt semnificativ diferiți față de cei corespunzători din estimarea fundalului. Validarea datelor reprezintă procesul de realizare a măștii de fundal pe baza informațiilor obținute din afara modelului de fundal. Toate modelele de fundal au trei limitări importante: în primul rând ele ignoră orice corelație între pixelii vecini; în al doilea rând rata de adaptare poate să nu corespundă cu viteza de
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
de fundal. De regulă în detecția prim planului se verifică dacă pixelii de intrare sunt semnificativ diferiți față de cei corespunzători din estimarea fundalului. Validarea datelor reprezintă procesul de realizare a măștii de fundal pe baza informațiilor obținute din afara modelului de fundal. Toate modelele de fundal au trei limitări importante: în primul rând ele ignoră orice corelație între pixelii vecini; în al doilea rând rata de adaptare poate să nu corespundă cu viteza de mișcare o obiectelor din fundal; și în al
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
în detecția prim planului se verifică dacă pixelii de intrare sunt semnificativ diferiți față de cei corespunzători din estimarea fundalului. Validarea datelor reprezintă procesul de realizare a măștii de fundal pe baza informațiilor obținute din afara modelului de fundal. Toate modelele de fundal au trei limitări importante: în primul rând ele ignoră orice corelație între pixelii vecini; în al doilea rând rata de adaptare poate să nu corespundă cu viteza de mișcare o obiectelor din fundal; și în al treilea rând, pixelii nestaționari
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
din afara modelului de fundal. Toate modelele de fundal au trei limitări importante: în primul rând ele ignoră orice corelație între pixelii vecini; în al doilea rând rata de adaptare poate să nu corespundă cu viteza de mișcare o obiectelor din fundal; și în al treilea rând, pixelii nestaționari ai frunzelor în cădere sau umbrelor obiectelor în mișcare sunt foarte ușor interpretați greșit ca obiecte din prim plan. Prima problemă rezultă din micile regiuni fals-pozitive sau fals-negative distribuite aleator în mască. Cea
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
mai mari decât o anumită dimensiune. Gruparea componentelor conectate poate fi apoi folosită pentru identificarea tuturor regiunilor de prim plan conectate, și le elimină pe acelea care sunt prea mici pentru a corespunde obiectelor reale în mișcare. Când modelul de fundal se actualizează la o frecvență mai mică decât scena prim planului, apar de obicei zone largi de fals prim plan, numite de obicei „fantome” sau „imagini fantomă”. Dacă modelul de fundal se actualizează prea repede, nu se va reuși identificarea
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
a corespunde obiectelor reale în mișcare. Când modelul de fundal se actualizează la o frecvență mai mică decât scena prim planului, apar de obicei zone largi de fals prim plan, numite de obicei „fantome” sau „imagini fantomă”. Dacă modelul de fundal se actualizează prea repede, nu se va reuși identificarea porțiunilor obiectelor din prim plan care vor corupe modelul de fundal. O simplă metodă de a elimina această problemă este de a se folosi modele multiple de fundal realizate la diferite
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
planului, apar de obicei zone largi de fals prim plan, numite de obicei „fantome” sau „imagini fantomă”. Dacă modelul de fundal se actualizează prea repede, nu se va reuși identificarea porțiunilor obiectelor din prim plan care vor corupe modelul de fundal. O simplă metodă de a elimina această problemă este de a se folosi modele multiple de fundal realizate la diferite frecvențe de actualizare. Tehnicile sofisticate de viziune pot de asemenea fi utilizate pentru validarea detecției prim planului. Prin prelucrări ale
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
Dacă modelul de fundal se actualizează prea repede, nu se va reuși identificarea porțiunilor obiectelor din prim plan care vor corupe modelul de fundal. O simplă metodă de a elimina această problemă este de a se folosi modele multiple de fundal realizate la diferite frecvențe de actualizare. Tehnicile sofisticate de viziune pot de asemenea fi utilizate pentru validarea detecției prim planului. Prin prelucrări ale regiunilor prim planului se pot elimina obiectele fantomă dacă acestea nu se mișcă. Segmentarea color poate fi
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
Dacă se folosesc mai multe camere pentru capturarea aceleași scene din mai multe unghiuri, diferențele dintre informațiile corespunzătoare camerelor pot fi folosite pentru a estima profunzimea. Problema frunzelor în mișcare poate fi rezolvată prin utilizarea de tehnici de modelare a fundalului cum ar fi MoG (Mixture of Gaussian) și aplicarea filtrării morfologice pentru curățare. Pe de altă parte, eliminarea umbrelor în mișcare este mult mai problematică, în special pentru imaginile video monocrom. Metodele de extragere a fundalului, utilizate pentru camerele video
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
tehnici de modelare a fundalului cum ar fi MoG (Mixture of Gaussian) și aplicarea filtrării morfologice pentru curățare. Pe de altă parte, eliminarea umbrelor în mișcare este mult mai problematică, în special pentru imaginile video monocrom. Metodele de extragere a fundalului, utilizate pentru camerele video color, sunt capabile să modeleze prim planul chiar și în prezența obiectelor de prim plan și pot actualiza modelul fundalului pe măsură ce sunt achiziționate cadre noi. Pixelii de fundal pot fi modelați cu ajutorul unei distribuții Gauss. Un
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
în mișcare este mult mai problematică, în special pentru imaginile video monocrom. Metodele de extragere a fundalului, utilizate pentru camerele video color, sunt capabile să modeleze prim planul chiar și în prezența obiectelor de prim plan și pot actualiza modelul fundalului pe măsură ce sunt achiziționate cadre noi. Pixelii de fundal pot fi modelați cu ajutorul unei distribuții Gauss. Un pixel cu anumite coordonate dintr-un anumit cadru are trei componente de culoare; se pot realiza astfel trei histograme pentru nivelele de culoare ale
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
pentru imaginile video monocrom. Metodele de extragere a fundalului, utilizate pentru camerele video color, sunt capabile să modeleze prim planul chiar și în prezența obiectelor de prim plan și pot actualiza modelul fundalului pe măsură ce sunt achiziționate cadre noi. Pixelii de fundal pot fi modelați cu ajutorul unei distribuții Gauss. Un pixel cu anumite coordonate dintr-un anumit cadru are trei componente de culoare; se pot realiza astfel trei histograme pentru nivelele de culoare ale tuturor pixelilor. Cu ajutorul unor diferențieri față de valori de
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
anumite coordonate dintr-un anumit cadru are trei componente de culoare; se pot realiza astfel trei histograme pentru nivelele de culoare ale tuturor pixelilor. Cu ajutorul unor diferențieri față de valori de prag ale nivelelor de culoare, pixelii sunt clasificați ca aparținând fundalului, prim planului sau ca fiind umbre. 3. Rutina fundamentală, rutina de detecție a condițiilor de vizibilitate și rutina de detecție a situațiilor de urgență 3.1 Rutina fundamentală Rutina fundamentală are drept scop determinarea gradului de umplere în zonele de
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
pixeli. Pragul local, cunoscut ca și prag local adaptiv, este asemănător pragului global în nuanțe de gri, întrucât amândouă creează o imagine binară prin segmentarea unei imagini în nuanțe de gri (imagine grayscale) în două regiuni: regiunea obiectului și regiunea fundalului. Spre deosebire de pragul global în nuanțe de gri, care clasifică pixelul ca parte a fundalului sau al obiectului pe baza unei singure valori de prag derivată din statistica intensității din întreaga imagine, pragul local clasifică pixelul pe baza statisticii intensității pixelilor
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
nuanțe de gri, întrucât amândouă creează o imagine binară prin segmentarea unei imagini în nuanțe de gri (imagine grayscale) în două regiuni: regiunea obiectului și regiunea fundalului. Spre deosebire de pragul global în nuanțe de gri, care clasifică pixelul ca parte a fundalului sau al obiectului pe baza unei singure valori de prag derivată din statistica intensității din întreaga imagine, pragul local clasifică pixelul pe baza statisticii intensității pixelilor învecinați. Pragul (threshold) local se utilizează într-o imagine supusă unor modificări neuniforme ale
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
derivată din statistica intensității din întreaga imagine, pragul local clasifică pixelul pe baza statisticii intensității pixelilor învecinați. Pragul (threshold) local se utilizează într-o imagine supusă unor modificări neuniforme ale condițiilor de iluminat pentru a izola obiectele de interes de fundal. A treia fază de prelucrare este filtrarea prin utilizarea funcției IMAQ Particle Filter 2 aplicată imaginii binare (figura 2.7). Se elimină astfel zgomotele nedorite din imagine. Controlerul Selection Value permite alegerea criteriului de filtrare, limitele inferioare și superioare, modul
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
din Muzeul de artă din Iași. Lucrarea este o pictură în ulei pe pânză, 1,350 x 0,980, semnată și datată în stânga jos cu roșu: C. D. Stahi, Iassy 1882. Este printre puținele lucrări în care pictorul renunță la fundalurile închise, pro- iectând silueta unei tinere femei îmbrăcată într- un frumos și autentic costum popular românesc (moldovenesc), cu mâinile împreunate, ținând în mâna sa dreaptă o creangă cu frunze verzi pe un cer luminos deasupra desfășurării panora- mice a imaginii
Natura moart? ?n opera lui C. D. STAHI by Liviu Suhar () [Corola-publishinghouse/Science/84079_a_85404]
-
să remarcăm rigoarea și știința organizării spațiu- lui compozițional al tabloului prin subordona- rea acelei aparente aglomerații de obiecte unei scheme geometrice solide, în care căutarea echilibrelor după regulile secțiunii de aur este vizibilă. Raporturile dintre părțile pline și negativul fundalului și dialogul dintre structurile materiale ale unei fețe de masă bogat orna- mentată cu motive florale, amintesc de inter- pretări olandeze din secolele trecute, în com- plementaritate cu jocul geometric al cărților și jurnalelor de pe masă, cu intersectări ale unor
Natura moart? ?n opera lui C. D. STAHI by Liviu Suhar () [Corola-publishinghouse/Science/84079_a_85404]
-
de contemplație pozitivă și tonică. Gama coloristică temperată este susținută mai ales prin bogatul registru tonal valoric. O paletă ușor exaltată, luminoasă, cu tonalități de roșu, vișiniu, verde, roz la flori, galben și brunuri, până la griurile argintii ale tapetului din fundal, cu ornamente romboidale dispuse vertical, fac ca bogăția plastică să transmită privitorului starea unei bucurii temperate. Vom remarca meșteșugul desăvârșit al pictorului în coordonarea și susținerea expre- sivă a ansamblului. Deși la început, lucrarea dezvăluie tem- peramentul artistului, opțiunea sa
Natura moart? ?n opera lui C. D. STAHI by Liviu Suhar () [Corola-publishinghouse/Science/84079_a_85404]
-
a dantelei ce acoperă masa. Ne vom aminti, privind-o, de ritmul în care sunt ordonate semințele florii soarelui, sau alveolele unor faguri de albine. Imaginația ne va trimite și la unele structuri marine. Toate obiectele sunt proiectate pe un fundal închis din care, printr-o dezvoltare ierarhică a valorilor, vin în întâmpinarea privitorului, în mod gradual, formele cu tonalitățile lor până la cele mai deschise. Raporturile dintre valorile închise și deschise sau intermediare: dintre mare-mic, cu o grijă deosebită pentru materialitatea
Natura moart? ?n opera lui C. D. STAHI by Liviu Suhar () [Corola-publishinghouse/Science/84079_a_85404]
-
o face, în primul rând, printr-o bine gândită gra- dare a valorilor, de la cele deschise la cele în- chise, repartizând proporțional și armonios can- titățile. Odată raporturile de valoare stabilite, el le conferă și statutul cromatic calitativ potrivit, nuanțând fundalul închis în brunuri, colorând grupul de fructe în nuanțe de ocruri aurii-roșcate, apropiate de culoarea locală, iar albul farfuriei și cel al mesei sunt diferențiate valoric și cromatic- calitativ cu subtilitate. Pasta de culoare este așezată în straturi suprapuse, transparente
Natura moart? ?n opera lui C. D. STAHI by Liviu Suhar () [Corola-publishinghouse/Science/84079_a_85404]
-
de pe cele paisprezece prescuri ale căror simboluri au fost, la rândul lor, imprimate conform rânduielilor și canoanelor, de o femeie bătrână, văduvă și bună creștină. Un clondir cu vin, o carte religioasă deschisă, probabil o evanghelie, toate proiectate pe un fundal închis, sunt "obiectele neînsuflețite" ale compoziției. Încărcătura simbolică a acestei lucrări este atât de evidentă, încât nu se impun comentarii suplimentare, pentru că orice creștin, privind-o, va avea o reacție de pioșenie, simțind un îndemn către meditație și rugăciune, ca și cum
Natura moart? ?n opera lui C. D. STAHI by Liviu Suhar () [Corola-publishinghouse/Science/84079_a_85404]