Tehnici de recunoaștere a obiectelor în mișcare

Capitolul 1 . Introducere.

1.2.1 Detectia miscarii.

Detecția mișcării și urmărirea diferitelor obiecte aflate în mișcare este o operație frecvent utilizată în secvențele video. În general algoritmii sau soluțiile găsite sunt de obicei particulare unei probleme. De regulă, se face comparație (diferență) între mai multe cadre succesive sau între cadrul curent și un cadru de referință.

O secventa video este doar o succesiune de imagini digitale (scene statice) care se redau în timp la un interval de redare între ele suficient de scurt încât ochiul să nu poată sa îl perceapă . Mișcarea într-o secvență video este dată de modificarea poziției aceluiași obiect static în cadrele succesive , adică, în imaginile statice care compun secvența. Pe măsură ce poziția spațială se modificăși este mai mare între cadrele succesive, mișcarea este percepută mai rapidă.

În general obiectele percepute ca fiind în mișcare pot fi rigide (conturul său fiind nemodificat) sau nerigide (conturul său fiind deformat).

Prin separarea respectiv detectarea corpurilor din câmpul imaginii ,se reduce semificativ importanta volumului de informații,acest lucru se realizeazăprin definirea unor indici de imagine.

2.2.1 Segmentarea

Distincția dintre fond și obiect, numită segmentare, se poate realiza prin evidențierea zonelor de variație rapidă a intensitatii luminoase.

În cazul unei imagini de intensitate,segmentarea depinde de geometria obiectelor, reflectanța suprafeței vizibile, iluminarea șcenei și originea captorului.

Segmentarea se poate face fie prin binarizare și presupune o segmentare care împarte imaginea în doua clase, obiect și non-obiect dar și prin extragere de contur ce presupune o segmentarea care împarte imaginea în zone de contur si non-contur.

Prin contur se reprezintă zone din imagine a caror valoare a pixelilor variaza într-un mod brusc. În general conturul fizic este reprezentat prin linii de discontinuitate a suprafeței, prin margini tangențiale ale suprafeței, limitele umbrelor sau reflecțiilor sau linii de discontinuitate date de reflectanța diferită a unor zone.

Pornind de la conturul fizic, conturul unei imagini este dat în general printr-o aproximare prin segmente de dreapta care pot fi considerate indici de imagine.

- Extragere de regiuni - o segmentare care detecteaza regiunile din imagine, ca indici de imagine.

Regiunile sunt zonele omogene ale unei imagini,ele țin cont de un anumit criteriu cum ar fi, nivelul de gri, culoare, textura, etc.

Regiunile pot să fie formate printr-un procedeu ce se bazează pe aplicarea pragurilor ce sunt deduși din histograma imaginii sau printr-o altă metodă mai complicată, cum ar fi cea bazată pe aproximare funcțională.

Deseori apar detectate regiuni false, în cazul segmentării bazate pe intensitate. Apariția regiunilor false este dată atât de zgomotul de înaltă frecvențăcât și de tranziția netedă între regiuni uniforme. Rafinarea regiunilor se poate face fie în mod interactiv ,fie în mod automat.

Principiile generale ale segmentării fac referire la faptul că obiectul de interes se poate găsi prin descoperirea zonelor unde valorile pixelilor sunt omogene și în cazul în care obiectele nu difera cu mult față de vecini, trebuie să ne bazăm pe detecția de muchii.

3.2.1 Detectia de contur (muchii)

Detecția de contur(muchii) se referă la cel mai complex element din "procesarea" imaginii, neexistând o metodă universal valabilă pentru că muchiile sunt foarte diverse.

Muchiile dintr-o imagine izolează obiectele, determină forma, dimensiunea și anumite informații legate de textură.

Muchia reprezintă locul în care intensitateta unei imagini se modifica brusc de la o valoare scăzută la o valoare crescută sau invers.

Detectorul de muchii cel mai simplu și rapid este acela ce determină valoarea maximă prin scăderea din valoarea pixelului central a celor opt vecini (separat), valoarea de ieșire fiind maximul valorii absolute a fiecărei diferențe. Acesta este operatorul de omogenitate.

Operatorul diferenta este mai rapid, facând mai puține operatii, scaderi în vecinatate în modul urmator:

Fig.1 Realizarea scaderilor în vecinătate

Ceilalti detectori globali de contur se folosesc de convolutie si putem avea în acest caz:

3.2.1.a) Operatori derivativi de ordin 1

Operatorii de tip gradient obisnuit, (sau gradient ortogonal) detecteaza muchii orizontale si verticale. Acesti operatori lucreaza prin convolutie. Matricele(mastile) cele mai utilizate sunt: