Izolálása mozgó tárgyak
1.1.1. digitális kép
Feldolgozása színes képeket lehet osztani két fő területen:
· Képfeldolgozó természetes színekkel
· Képfeldolgozás ál.
Az első esetben, a színes kép alakul ki a kép felvevőt. A második esetben, a probléma az, hogy rendelni egy bizonyos szín intenzitásának értékeit monokróm jel, vagy változás intenzitása tartományokban.
A kép alatt a funkciója két valós számot I (x, y). ahol - az intenzitás (fényesség) a ponton koordinátái (x, y). Feldolgozásra a számítógép képét mintát kell venni, és kvantálva. A mintában szereplő és kvantált digitális kép nevezzük. Digitális kép Egy (m, n) képviseli a diszkrét kétdimenziós térben, ahol m - a sorok számát és n - száma az oszlop.
Tag helyezkedik a kereszteződésekben a M-edik sorban és n-edik oszlop nevezzük egy pixel. Az intenzitás a pixel leírható valós vagy egész szám. A relatív intenzitás valós számok általában változik 0-tól 1, és egész szám 0-tól 255.Obychno fizikai jel előforduló pontban (x, y). egy olyan funkció, amely attól függ, hogy sok paraméter (Z - mélység, # 955; - hullámhossz, T - idő). Jellemzői között szerepel a digitális képek azonosítását:
Felbontás: általában mért dpi (dot per inch - képpont per hüvelyk). Például egy monitoron képernyő felbontása általában 72 dpi, papíron nyomtatva - 600 dpi, a regisztráció során a CCD elem, amelynek mérete 9 mikronos felbontás 3000 dpi.
1. Színes kamera.
2. Fekete-fehér kamera.
3. A kamera infravörös szűrővel.
RGB modell.
Color modell vagy színtér - ez egy matematikai reprezentációja egy bizonyos színben. Számos alapvető matematikai modellek. Az egyik legelterjedtebb az RGB. Ez alapján három alapvető (alap) színek: piros (Red), zöld (zöld) és a kék (Blue). A színek ilyen típusú úgynevezett additív, t. Hogy. Ezek érjük el, hogy a fekete. Más színek kombinációjával előállított bázis. Például egy kombináció a zöld és piros sárga színt adnak, kombinációja zöld és kék - a kék, és a mindhárom színben - fehér. Ez a színtér használt számítógépes grafika, mert egy ilyen szervezet egyszerűsíti a rendszer felépítése. A programokat a PC képe csatorna kódolva egyetlen bájtot. A modell RGB - három csatorna: piros, kék és zöld, azaz RGB - három csatornás színes modell. Mindegyik csatorna értékeket vehet 0-255 decimális vagy 0, hogy FF hexadecimális jelöléssel. Minden RGB szín 256 színátmenetek a tiszta piros, kék vagy zöld függően a csatorna (FF) fekete (00). Így az RGB modell tartalmazza csak 2563ili 16777216 szín.
1. ábra RGB modell
Nagyon gyakran az RGB modell formájában a kocka. A három sarka a kocka vannak elrendezve szilárd színek: piros, zöld és kék. A másik három sarka a teljes kombinációja: sárga, cián és bíbor. A fekete és fehér színekben végzett átlós ábrázoló fokozatosság szürke.
Color modell YUV.
Itt, ahelyett, hogy a értékek R, G, B használunk korrigált értékeket R 'G', B”. Formula korrigáló egyszerű és függ az adott standard. A digitális technika RGB értékek tartománya van [0; 255] minden egyes összetevő, míg a színteret YUV komponensek alábbi tartományokban lehet: [0; 255], hogy Y, [-112; 112], és az U [-157; 157] Amellett, hogy V. YUV, találkozhatnak még ezeket a neveket: YIQ, YDbDr, YCbCr. Ez nem a másik modell, ez YUV faj. Jellemzőjük a koefficiensek képlet és szabványokat, adott esetben. YIQ használják a standard NTSC, YDbDr - SECAM.
Építőipari háttér minták kiválasztása és a előtér
1. Rögzített objektumok
2. Átmenetileg mozgó tárgyak,
3. Lassan mozgó téma,
4. tárgyak teljesítő periodikus rezgések
5. A rögzített tárgyak egy dinamikusan változó kép,
6. Mozgó tárgyakat.
Módszerek kimutatására mozgó tárgyak vagy más módon előtérben kiválasztása, lehet osztani a következő csoportok:
1. A módszer a háttér kivonás.
2. valószínűségi módszerek.
3. Az átmeneti különbözet.
háttérlevonás módszer.
A háttérben a modell is építhető alapján az első néhány képkocka. A végleges értéke pixel intenzitása a háttérben modell vesszük a számtani átlaga, vagy
vagy a medián, központi jelentőséggel bír a rendezett sorrendben.
Rendkívül jelentős hátránya az építőiparban a háttérben modell kiszámításával számtani átlaga:
· A jelenléte mozgás keretek,
· Véletlen vagy hirtelen változások fényerő (vakító világítás).
Amennyiben T jelzi a keret számát index és egy együttható jellemzően a 0,05 és 0,15 és bizonyos fokú dátuma.
A fő előnye, hogy a fenti algoritmusok A könnyű végrehajtását. A hátrányok közé tartozik a magas érzékenység jelenet megvilágítás változása (a legtöbb lehet felosztani az előtérben) és a zaj kamra lehetetlenség feldolgozása dinamikus háttér, egy nagy hiba valószínűsége az első (álpozitív zaj miatt kép), és a második fajta (pass objektumok) at címkézésére egyedi képpontok. Ennek egyik oka az állandóság a küszöb h. Ideális esetben a küszöböt kell minden egyes pixel. Például, hogy a régiók az alacsony kontrasztú kell lennie kevesebb.
Ezen problémák megoldására használ adaptív modell a háttér és a modellek:
,
.
is kialakítható adaptív modell a küszöbérték:
Az érték a együtthatók egy, k veszik tartományban 0 és 1. A súlyozási tényezőt y határozza meg a mértékét frissítése háttér és a küszöbérték h. Ez a módosítás a háttér levonása figyelembe veszi az ismételt külső körülmények változását, valamint hogy elkerüljék a szegmentáció mozgó tárgyak jelennek meg a képen, mint a háttér.
Ahhoz, hogy helyesen működjön, ezt a módszert kell körültekintően válassza ki a k érték. Ha túl alacsony, az előtérben levő tárgyak gyorsan besorolni, mint a háttér, ami ahhoz vezet, hogy rossz szegmentáció a következő keretekben. Ezen felül, akkor lehetetlen észlelése megállt tárgyakat. Ha az érték ezen arány túl nagy, az első szakaszban a tárgyak soha nem megy a háttérben, ami nem teszi lehetővé, hogy a hosszú távú változások a jelenetet.
Valószínűségi módszerek pixel értéke az idővel változik, tekintik a pixel folyamat, azaz, egy időben sorozat, tagjai pixel intenzitás értékek. Bármely adott időpontban t minden egyes pixel (x, y) ismert a háttér:
Megváltoztatása háttér pixelek mintájára egy normális eloszlású valószínűségi változó sűrűségű # 951; (
ahol | - elvárás # 963; - standard deviáció.
Több egymást követő képkocka minden egyes pixel a becslési paraméterek és μ # 963;, majd egy küszöbérték által meghatározott pixel tartozik az előtérben vagy a háttérben.
Miután a kezdeti becsléseket mindegyikéhez paraméterértékeket a következő keret és az egyes pixel tekinthető egyenlőtlenség
Ha igen, akkor a pixel van felosztva a háttérben, vagy - előtt.
Minden új időkeret kiszámítása a várható érték és a szórás növekszik. Ezért lehetséges, miután a kezdeti számítás értékeit minden egyes új keret frissítheti őket:
Ez a módszer lehetővé teszi, hogy külön az előtér és háttér segítségével a művelet-pixel kivonása két vagy több egymást követő keretek. Meghatározási módszere az időeltolódás jó dinamikus jelenet váltás, de általában nem osztja minden teljesen homogén foltok. A legtöbb esetben, ezt a módszert alkalmazzák együtt más módszerekkel, amely lehetővé teszi elég stabil ahhoz, hogy külön az előtérben a háttérben.
A legegyszerűbb módja annak, hogy végre ezt a technikát, hogy megtalálják a különbség a intenzitása pixelek az aktuális keret és a korábbi, és összehasonlítja a küszöb h.
Ha ez az érték meghaladja a küszöbértéket, akkor a pixel tekinthető első szakaszban, vagy - háttérben. A fő nehézség a helyes választás az küszöböt.
2. kísérleti eredmények.
Izolálása mozgó tárgyak
Miután megkapta a maszk elülső kilátás van szükség, hogy kiemelje a kapcsolódó részeinek vagy az úgynevezett festékfoltok. Ez megszünteti a problémát a eltávolítása nem az érdeklődési területen, ahol a mozgás történt. Egy ilyen eredmény általában elérhető miatt kamera zaj. hajtsa végre az alábbi lépéseket a probléma megoldására:
1. Vegye ki nem érdeke pixel
2. Végezze el a morfológiai feldolgozás
3. Jelölje ki az objektumot egy négyszögletes keretben.
Eltávolításához a kapott pixel maszk előtérben osztva egyenlő méretű zónák és az egyes zónákban a pixelek számát megszámoljuk. Különbség a számított eredmények és hogy megkapja a maximális számú képpont az övezetben. Ha a különbség nagyobb, mint a küszöbérték, akkor a zóna említett háttérben, egy másik - az előtérbe.
Mert kapcsolódó területeken a huzal körül dilatáció működését. Közeli területeken kijelölt terület, mint az előtérben is jelölve az előtérben.
Csoport területeken, amelyek egymáshoz vannak elhelyezve, egy téglalap alakú keretet. Kerethatárok a szélsőséges zóna kiválasztását.
2. ábra módszer átmeneti különbségek
3. ábra módszer a háttér levonása
4. ábra Valószínűségi Módszer
1. táblázat: az időleges jellemzőket.