6,258 matches
-
un anumit prag impus. De-a lungul timpului au fost dezvoltați o multitudine de algoritmi destinați potrivirii imaginilor. Aceștia pot fi clasificați în două categorii majore, în funcție de informațiile preluate de la imaginea de referință P (pattern-ul): - algoritmi cu potrivirea totală; - algoritmi cu potrivirea bazată pe extragerea de trăsături caracteristice. Algoritmii de potrivire totală utilizează întreaga informație a imaginii pattern referitoare la intensitatea pixelilor constituenți iar procedura de potrivire se realizează prin glisarea imaginii pattern peste imaginea investigată, după cele două axe
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
fost dezvoltați o multitudine de algoritmi destinați potrivirii imaginilor. Aceștia pot fi clasificați în două categorii majore, în funcție de informațiile preluate de la imaginea de referință P (pattern-ul): - algoritmi cu potrivirea totală; - algoritmi cu potrivirea bazată pe extragerea de trăsături caracteristice. Algoritmii de potrivire totală utilizează întreaga informație a imaginii pattern referitoare la intensitatea pixelilor constituenți iar procedura de potrivire se realizează prin glisarea imaginii pattern peste imaginea investigată, după cele două axe de coordonate. Deși este o metodă cu rezultate foarte
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
cele două axe de coordonate. Deși este o metodă cu rezultate foarte bune, aceasta necesită o alocare mare de resurse ca urmare a numărului mare de operații implicate în procesul de prelucrare a imaginilor. Cercetările realizate pentru acest tip de algoritm sunt îndreptate către reducerea timpului de prelucrare <footnote Xiao, C., Liu M., Yongwei, N., Dong, Z., Fast exact nearest patch matching for patch-based image editing and processing, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 17, 1122-1134, 2011 footnote><footnote Yousef
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
Exhaustive-Search Equivalent Pattern Matching through Norm Ordering, J. Vis. Commun. Image R.,2013 footnote><footnote Ouyang, W., Cham, W. K., Fast algorithm for walsh hadamard transform on sliding windows, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 32 (1), 165-171, 2010 footnote>. Algoritmii bazați pe extragerea de trăsături caracteristice utilizează informații limitate ale imaginii pattern, fiind centrate pe elemente definitorii ale imaginii precum: muchii, contururi, intersecții, puncte, curbe cu rază mică de curbură etc. Astfel, au fost dezvoltați algoritmi bazați pe caracteristici liniare
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
1), 165-171, 2010 footnote>. Algoritmii bazați pe extragerea de trăsături caracteristice utilizează informații limitate ale imaginii pattern, fiind centrate pe elemente definitorii ale imaginii precum: muchii, contururi, intersecții, puncte, curbe cu rază mică de curbură etc. Astfel, au fost dezvoltați algoritmi bazați pe caracteristici liniare <footnote Shi, W., Shaker, A., The line-based transformation model (LBTM) for image-to-image registration of high-resolution satellite image data, Int J Remote Sensing, 27 (14) pp. 3001- 3012, 2006 footnote><footnote Wang, Z., Wu, F., Hu, Z
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
cu ajutorul grafurilor <footnote Yuan Yuan, Yanwei Pang, Kongqiao Wang, Mianyou Shang, Efficient image matching using weighted voting, Pattern Recognition Letters, Volume 33, Issue 4, Pages 471-475, 2012 footnote>. Rutina standard utilizată în aplicațiile de inspecție/asistare video industriale bazate pe algoritmi de potrivire a imaginilor este prezentată în figura 1. Rutina identifică în fluxul de imagini investigate (I), preluate în timp real, elementele de interes ale unei faze de execuție tehnologica (fereastra F), pe baza pattern-urilor (P) ale acestor elemente
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
condițiile în care acestea sunt afectate sever de factorii perturbatori. Soluția constă în segmentarea paternului inițial în mai multe sub-paternuri, denumite în cele ce urmează Mini-pattern, și aplicarea unei rutine de evaluare a gradului de potrivire a fiecăruia dintre acestea. Algoritmul este implementabil atât pentru operațiile de inspecție finală a produselor cât și în fazele intermediare de asamblare a detaliilor și a semifabricatelor textile, cu rolul de verificare dimensională. Acest algoritm are rolul de a asista confecționerii textili în stabilirea poziției
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
de evaluare a gradului de potrivire a fiecăruia dintre acestea. Algoritmul este implementabil atât pentru operațiile de inspecție finală a produselor cât și în fazele intermediare de asamblare a detaliilor și a semifabricatelor textile, cu rolul de verificare dimensională. Acest algoritm are rolul de a asista confecționerii textili în stabilirea poziției de coasere a diferitelor elemente textile (detalii, semifabricate) în procesul interfazic de realizare a produselor textile dar și de inspecție a corectitudinii de realizare a asamblărilor, furnizând procesului tehnologic avantaje
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
Mini-pattern conduce la refacerea pattern-ului inițial. Refacerea este posibilă deoarece în etapa de segmentare se stabilește poziționarea fiecărui Mini-pattern relativ la pattern-ul inițial. Este evident faptul că segmentarea pattern-ului inițial intr-un număr mare de Mini-pattern-uri va asigura algoritmului o imunitate ridicată la influența factorilor perturbatori. Ținând cont de structura geometrică a detaliilor textile cât și textura acestora, se impune utilizarea a 2 tipuri diferite de segmentări: - Segmentarea primară presupune împărțirea Pattern-ului P în Mini-Patern-urile P1-Pn pe baza
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
arterelor de circulație. În această ultimă configurație, una dintre camere trebuie să dețină un drum optic transversal centrului intersecției prin montarea acesteia pe un punct diametral opus conjuncției dintre artera monitorizată și intersecție. Calculatorul de proces reprezintă suportul hardware al algoritmilor și rutinelor destinate procesării de imagine și controlului în logică fuzzy. Teletransmisia datelor între calculatorul de proces, videocamere și elementele de execuție se realizează cablat sau radio, în funcție de configurația intersecției vizate. Arhitectura software a sistemului este alcătuită din rutina fundamentală
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
așteptare pe artere, iar indicii reprezintă numărul alocat arterelor de circulație (sau a firelor de circulație dacă de pe o arteră se pleacă în mai multe direcții diferite). Rutinele secundare de procesare a imaginii cuprind rutina de memorare a evenimentelor ME, algoritmul de detecție a condițiilor meteorologice nefavorabile DCMN și algoritmul de detectare a situațiilor de urgență SDU. Rutina de memorare a evenimentelor utilizează un buffer circular de înregistrare cu o capacitate de stocare de 48 de ore și are rolul de
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
de circulație (sau a firelor de circulație dacă de pe o arteră se pleacă în mai multe direcții diferite). Rutinele secundare de procesare a imaginii cuprind rutina de memorare a evenimentelor ME, algoritmul de detecție a condițiilor meteorologice nefavorabile DCMN și algoritmul de detectare a situațiilor de urgență SDU. Rutina de memorare a evenimentelor utilizează un buffer circular de înregistrare cu o capacitate de stocare de 48 de ore și are rolul de a furniza înregistrări video digitale martor pentru situațiile de
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
și funcția de “running the red light”. Astfel, în cazul unei violări de trafic prin trecerea pe culoarea roșie a semaforului a unui autovehicul, prin activarea unui trigger digital se va stoca o imagine a acestuia într-o locație specială. Algoritmul de detecție a condițiilor meteorologice nefavorabile DCMN are ca scop stabilirea condițiilor de vizibilitate în intersecție cât și starea carosabilului din punct de vedere al aderenței prin: identificare noapte/zi, existența sau nu a precipitațiilor sub formă de ploaie sau
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
stabilirea condițiilor de vizibilitate în intersecție cât și starea carosabilului din punct de vedere al aderenței prin: identificare noapte/zi, existența sau nu a precipitațiilor sub formă de ploaie sau ninsoare, nivelul depunerilor de pe carosabil. Mărimea de ieșire a acestui algoritm prin intermediul blocului de întârziere BI aplică corecții timpilor furnizați de către BCF funcție de condițiile meteorologice. Algoritmul de detecție a situațiilor de urgență DSU are drept scop identificarea apropierii de intersecție a unui autovehicul purtător de girofar în funcțiune (autovehicule de poliție
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
aderenței prin: identificare noapte/zi, existența sau nu a precipitațiilor sub formă de ploaie sau ninsoare, nivelul depunerilor de pe carosabil. Mărimea de ieșire a acestui algoritm prin intermediul blocului de întârziere BI aplică corecții timpilor furnizați de către BCF funcție de condițiile meteorologice. Algoritmul de detecție a situațiilor de urgență DSU are drept scop identificarea apropierii de intersecție a unui autovehicul purtător de girofar în funcțiune (autovehicule de poliție, pompieri, salvare, sau coloane oficiale), urmând ca blocul de comandă în logică Fuzzy BCF să
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
timp real. Deși multe tehnici de extragere a fundalului au fost propuse în literatura de specialitate, problema identificării obiectelor în mișcare într-un mediul complex este încă departe de a fi complet rezolvată. Există multe cerințe în dezvoltarea unui bun algoritm de extragere a fundalului. În primul rând, trebuie să fie insensibil la modificările de iluminare. În al doilea rând, ar trebui să elimine obiectele nestaționare care fac parte din fundal cum ar fi frunzele în cădere, ploaia, ninsoarea și umbrele
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
fi frunzele în cădere, ploaia, ninsoarea și umbrele obiectelor în mișcare. În cele din urmă, propriul model intern al fundalului ar trebui să reacționeze rapid la schimbările de fundal cum ar fi mașinile care se opresc sau pornesc. Pentru ca un algoritm de extragere a fundalului să fie bun trebuie rezolvate o serie de probleme. Să considerăm o secvență video de la o cameră staționară care controlează traficul într-o intersecție. Într-un mediu exterior, algoritmul de extragere a fundalului trebuie să se
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
care se opresc sau pornesc. Pentru ca un algoritm de extragere a fundalului să fie bun trebuie rezolvate o serie de probleme. Să considerăm o secvență video de la o cameră staționară care controlează traficul într-o intersecție. Într-un mediu exterior, algoritmul de extragere a fundalului trebuie să se adapteze nivelelor diferite de iluminare de la diferite momente de timp ale zilei și condițiilor de mediu cum ar fi ceața sau ninsoarea, care modifică fundalul. Umbrele în mișcare, realizate de obiectele în mișcare
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
momente de timp ale zilei și condițiilor de mediu cum ar fi ceața sau ninsoarea, care modifică fundalul. Umbrele în mișcare, realizate de obiectele în mișcare trebuie eliminate. Evoluția complexă a traficului în intersecție poate de asemenea ridica probleme în algoritmul de extragere a fundalului. Vehiculele se mișcă cu o viteză normală când semaforul este verde, dar tind să se oprească atunci când culoarea semaforului schimbă în roșu. Vehiculele rămân apoi nemișcate până la schimbare semaforului din nou în verde. Un bun algoritm
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
algoritmul de extragere a fundalului. Vehiculele se mișcă cu o viteză normală când semaforul este verde, dar tind să se oprească atunci când culoarea semaforului schimbă în roșu. Vehiculele rămân apoi nemișcate până la schimbare semaforului din nou în verde. Un bun algoritm de extragere a fundalului trebuie să țină cont de obiectele în mișcare care sunt integrate în fundal și la un moment de timp ulterior pot deveni parte din prim plan. În plus, pentru prelucrările în timp real ale multor aplicații
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
de extragere a fundalului trebuie să țină cont de obiectele în mișcare care sunt integrate în fundal și la un moment de timp ulterior pot deveni parte din prim plan. În plus, pentru prelucrările în timp real ale multor aplicații, algoritmul de extragere a fundalului trebuie să fie din punct de vedere al timpului de calcul necostisitor și să aibă cerințe de memorie reduse, pentru a fi capabil să identifice cu acuratețe obiectele în mișcare dintr-o secvență video. Deși tehnicile
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
în mișcare dintr-o secvență video. Deși tehnicile complicate adesea produc performanțe superioare, tehnicile simple, cum este cea a filtrării mediane adaptive, pot oferi rezultate bune, mult mai simple din punct de vedere al calculului. Cei patru pași importanți în algoritmul de extragere a fundalului sunt: - preprocesarea, constă într-o serie de pași de procesare a imaginilor care transformă intrarea video brută într-un format ce poate fi prelucrat ulterior; - modelarea fundalului, utilizează cadrul video nou preluat pentru a determina și
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
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 din cele patru etape de procesare. În multe sisteme de viziune computerizată, simple liniarizări temporale și/sau spațiale au
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
În cazul în care camera este mobilă sau sunt folosite mai multe camere în diferite locații, înainte de modelarea 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
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
sau sunt folosite mai multe camere în diferite locații, înainte de modelarea 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
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]