845 matches
-
prin aplicarea metodei pragului. Astfel, datorită diferențelor semnificative între nivelele de gri ale pixelilor aferenți obiectului și respectiv fondului, criteriul de segmentare este dat de valoarea nivelului de gri. Pixelul din punctul de coordonate (i,j) este etichetat ca fiind pixel obiect dacă valoarea sa f(i,j) este mai mare decât un prag. Obținerea unor bune rezultate cu acesta metodă depinde de modalitatea de alegere a pragului, care poate fi o valoare pentru o imagine data sau o funcție dependentă
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
din toate imaginile componente. Se consideră că pe durata aplicației camera rămâne nemișcată. Astfel, fiecare secvență video este comparată cu un modelul de referință pentru fundal. Pixelii din cadrul curent care diferă semnificativ de fundal sunt considerați obiecte în mișcare. Acești pixeli „din prim plan” sunt suplimentar prelucrați pentru localizarea obiectului și identificarea traiectoriei. Deoarece separarea fundalului este adesea primul pas în multe aplicații video, este important ca pixelii rămași după separarea fundalului să corespundă cu acuratețe mișcării obiectelor de interes. Există
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
a determina și actualiza modelul de fundal. Acest model furnizează o descriere statistică a întregii scene de fundal; - detecția prim planului, identifică apoi pixelii din cadrul video care nu pot fi explicați adecvat de către modelul de fundal și generează cu acești pixeli o mască a prim planului; - validarea datelor, verifică masca, elimină acei pixeli care nu corespund obiectelor în mișcare și generează masca finală. Procesarea în timp real este posibilă în măsura în care acești algoritmi sofisticați sunt aplicați numai pentru un număr redus de
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
statistică a întregii scene de fundal; - detecția prim planului, identifică apoi pixelii din cadrul video care nu pot fi explicați adecvat de către modelul de fundal și generează cu acești pixeli o mască a prim planului; - validarea datelor, verifică masca, elimină acei pixeli care nu corespund obiectelor în mișcare și generează masca finală. Procesarea în timp real este posibilă în măsura în care acești algoritmi sofisticați sunt aplicați numai pentru un număr redus de pixeli pentru prim plan. Multe abordări diferite au fost propuse pentru fiecare
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
o mască a prim planului; - validarea datelor, verifică masca, elimină acei pixeli care nu corespund obiectelor în mișcare și generează masca finală. Procesarea în timp real este posibilă în măsura în care acești algoritmi sofisticați sunt aplicați numai pentru un număr redus de pixeli pentru prim plan. Multe abordări diferite au fost propuse pentru fiecare din cele patru etape de procesare. În multe sisteme de viziune computerizată, simple liniarizări temporale și/sau spațiale au fost folosite în primele faze ale procesării pentru a reduce
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
fundalului, este necesară înregistrarea imaginilor cadrelor succesive sau de la diferite camere. O altă chestiune importantă în preprocesare este formatul datelor utilizate de algoritmul particular de extragere a fundalului. Mulți algoritmi folosesc intensitatea luminoasă, care este o mărime scalară pentru fiecare pixel. Totuși, imaginea color devine din ce în ce mai utilizată în literatura privind extragerea fundalului. Culoarea este mai bună decât strălucirea luminoasă în identificarea obiectelor în zonele de contrast redus și elimină umbrele obiectelor în mișcare. În plus față de culoare, caracteristicile imaginii bazate pe
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
Totuși, imaginea color devine din ce în ce mai utilizată în literatura privind extragerea fundalului. Culoarea este mai bună decât strălucirea luminoasă în identificarea obiectelor în zonele de contrast redus și elimină umbrele obiectelor în mișcare. În plus față de culoare, caracteristicile imaginii bazate pe pixeli cum ar fi derivatele spațiale și temporale sunt uneori utilizate pentru a obține informații legate de frontiere și mișcare. Principalul neajuns al folosirii culorii în modelarea fundalului este complexitatea mărită pentru estimarea parametrilor modelului. Modelarea fundalului este o etapă de
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
pot fi clasificate în două categorii: nerecursive și recursive. O tehnică nerecursivă utilizează o fereastră de aproximare pentru estimarea fundalului. Ea memorează într-un buffer cadrele video anterioare și estimează imaginea de fundal pe baza variațiilor în timp ale fiecărui pixel din buffer. Tehnicile nerecursive sunt înalt adaptive deoarece nu depind de „istoria” din spatele cadrelor înregistrate în buffer. Pe de altă parte, cerințele de stocare pot fi semnificative dacă este vorba despre un trafic lent. Având un buffer de mărime fixă
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
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 prag ale nivelelor de culoare, pixelii sunt clasificați ca
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
punctul de vedere al metodelor utilizate, putem distinge mai multe tipuri de operații de îmbunătățire: - operații punctuale, prin care se realizează o corespondență de tip pixel-pixel, între vechea valoare a nivelului de gri și noua valoare a acestuia, pentru fiecare pixel al imaginii; - operații locale (sau de vecinătate), prin care noua valoare a nivelului de gri într-un pixel este obținută din vechea valoare a pixelului respectiv și din valorile unor pixeli vecini pixelului considerat; - operații integrale, în care noua valoare
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
care se realizează o corespondență de tip pixel-pixel, între vechea valoare a nivelului de gri și noua valoare a acestuia, pentru fiecare pixel al imaginii; - operații locale (sau de vecinătate), prin care noua valoare a nivelului de gri într-un pixel este obținută din vechea valoare a pixelului respectiv și din valorile unor pixeli vecini pixelului considerat; - operații integrale, în care noua valoare a unui pixel este dependentă de valorile tuturor pixelilor imaginii. În aceeași etapă alături de operațiile de îmbunătățire a
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
pixel-pixel, între vechea valoare a nivelului de gri și noua valoare a acestuia, pentru fiecare pixel al imaginii; - operații locale (sau de vecinătate), prin care noua valoare a nivelului de gri într-un pixel este obținută din vechea valoare a pixelului respectiv și din valorile unor pixeli vecini pixelului considerat; - operații integrale, în care noua valoare a unui pixel este dependentă de valorile tuturor pixelilor imaginii. În aceeași etapă alături de operațiile de îmbunătățire a calității imaginii se realizează și condiționarea acesteia
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
de gri și noua valoare a acestuia, pentru fiecare pixel al imaginii; - operații locale (sau de vecinătate), prin care noua valoare a nivelului de gri într-un pixel este obținută din vechea valoare a pixelului respectiv și din valorile unor pixeli vecini pixelului considerat; - operații integrale, în care noua valoare a unui pixel este dependentă de valorile tuturor pixelilor imaginii. În aceeași etapă alături de operațiile de îmbunătățire a calității imaginii se realizează și condiționarea acesteia. Prin condiționare se modifică formatul imaginii
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
și noua valoare a acestuia, pentru fiecare pixel al imaginii; - operații locale (sau de vecinătate), prin care noua valoare a nivelului de gri într-un pixel este obținută din vechea valoare a pixelului respectiv și din valorile unor pixeli vecini pixelului considerat; - operații integrale, în care noua valoare a unui pixel este dependentă de valorile tuturor pixelilor imaginii. În aceeași etapă alături de operațiile de îmbunătățire a calității imaginii se realizează și condiționarea acesteia. Prin condiționare se modifică formatul imaginii (număr de
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
operații locale (sau de vecinătate), prin care noua valoare a nivelului de gri într-un pixel este obținută din vechea valoare a pixelului respectiv și din valorile unor pixeli vecini pixelului considerat; - operații integrale, în care noua valoare a unui pixel este dependentă de valorile tuturor pixelilor imaginii. În aceeași etapă alături de operațiile de îmbunătățire a calității imaginii se realizează și condiționarea acesteia. Prin condiționare se modifică formatul imaginii (număr de planuri și biți) astfel încât aceasta să devină compatibilă cu întreg
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
de transformare a imaginii gri în imagine binarizată alb-negru. Metoda care se utilizează în acest caz, foarte rapidă, este denumită segmentare cu prag și implementează o transformare punctuală simplă. Pixelul din punctul de coordonate (i,j) este etichetat ca fiind pixel de interes dacă valoarea f(i,j) a acestuia este ori mai mare, ori mai mică, decât un prag impus, în funcție de cerința impusă. Obținerea unor bune rezultate cu acesta metodă depinde de modalitatea de alegere a pragului, care poate fi
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
ori mai mică, decât un prag impus, în funcție de cerința impusă. Obținerea unor bune rezultate cu acesta metodă depinde de modalitatea de alegere a pragului, care poate fi o valoare pentru o imagine data sau o funcție netedă dependentă de poziția pixelului curent (auto-treshold). În figura 3.3 este prezentat rezultatul aplicării unui auto-threshold de tip Moments. Aplicarea funcțiilor morfologice. Transformările morfologice extrag și alterează structura obiectelor dintr-o imagine. Aceste transformări pot fi folosite pentru identificarea obiectelor necesare în analiza cantitativă
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
sau reducerea obiectelor, umplerea golurilor, închiderea incluziunilor, netezirea muchiilor, etc. Ele pot fi divizate în două mari categorii: - funcții morfologice pentru imagini în nivele de gri; - funcții morfologice la nivel de bit, care se aplică imaginilor cu un bit per pixel (pixelii obiectului au valoarea 1 iar ai fondului valoarea 0). Imaginile binare (1 bit pe pixel) sunt obținute de obicei prin procedeul numit prag (thresholding). În figura 3.4 este prezentată aplicarea funcției morfologice Convex Hull, cu rol de închidere
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
mari categorii: - funcții morfologice pentru imagini în nivele de gri; - funcții morfologice la nivel de bit, care se aplică imaginilor cu un bit per pixel (pixelii obiectului au valoarea 1 iar ai fondului valoarea 0). Imaginile binare (1 bit pe pixel) sunt obținute de obicei prin procedeul numit prag (thresholding). În figura 3.4 este prezentată aplicarea funcției morfologice Convex Hull, cu rol de închidere a unui obiect al cărui contur este discontinuu, iar în figura 3.5 este prezentat rezultatul
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
a condițiilor globale de vizibilitate la nivelul zonei de interes investigate se bazează pe determinarea intensității luminoase pentru o țintă fixă. Ținta a fost realizată sub formă circulară iar achiziția s-a realizat cu o rezoluție de 8 biți pe pixel permițând 255 nuanțe de gri. Nuanța de gri caracteristică pentru o vizibilitate maximă a fost stabilita la valoarea de 120. Identificarea țintei se realizează prin utilizarea funcției IMAQ Find Circular Edge, care furnizează coordonatele centrului țintei față de originea imaginii achiziționate
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
anterioară. Operatorul va alege de pe panoul frontal: - metoda threshold dorită: Niblack (se alege și Niblack deviation factor - determină dificultatea calculului variației) sau Background Correction; - tipul obiectului căutat: Bright Objects sau Dark Objects; - mărimea ferestrei de căutare cu valoare implicită 32X32 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
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
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 învecinați. Pragul (threshold) local se utilizează într-o imagine supusă
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
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 condițiilor de iluminat pentru a izola obiectele de interes de fundal. A treia fază de prelucrare este filtrarea prin utilizarea funcției
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
suma pixelilor) mai mică decât cea a punctului zecimal sau mai mare decât aria unui segment din cele șapte, s-a ales aria ca fiind criteriul de filtrare. După aplicarea filtrului vor rămâne numai ariile ce au un număr de pixeli aflat în limitele impuse. A patra fază de prelucrare este analiza particulelor (figura 2.8) realizată cu ajutorul funcției IMAQ Particle Analysis. Această funcție redă numărul de particule (segmentele corespunzătoare cifrelor) detectate în imaginea binară și o matrice 2D cu măsurările
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
particule detectate ne dă și numărul de iterații pentru care se face extragerea marginilor de încadrare cât și numărul de cadre dreptunghiulare suprapuse peste cele șapte segmente ale fiecărei cifre. Într-o imagine binară, o particulă este un grup de pixeli învecinați diferiți de zero. Particulele pot fi caracterizate de măsurări legate de atributele lor, cum ar fi locația particulei, aria și forma. La sfârșitul acestei etape sunt obținute coordonatele fiecărui segment constituent al cifrelor. Identificarea valorii. După ce segmentele au fost
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]