50. Методы обнаружения движения в динамических изображениях

Развитие таких систем предполагает автоматическое выделение, отслеживание и распознавание движущихся объектов в условиях действия различного рода шумов и возмущений.

Для обнаружения движущихся объектов в видеопоследовательности может использоваться алгоритм, требующий выполнения следующих шагов: формирование кадра фона, используя итеративный алгоритм; вычитание фона и получение бинарной маски движения; морфологическая обработка бинарной маски движения с целью снижения шума и получения более четкой формы движущихся объектов; локализация движущихся объектов.

Для построения фонового кадра выполняется разбиение изображения динамической сцены на два класса: элементы (пиксели) заднего плана, описывающие фон, и элементы (пиксели) переднего плана, принадлежащие движущимся объектам. Алгоритм, использующий N кадров входной видеопоследовательности требует выполнения следующих шагов:

1. Захват N исходных базовых кадров видеоряда и формирование вектора w базовых кадров:

2. Проверка условия:

2.1 Вычисление вектора, состоящего из l бинарных масок (матриц) движения.

2.2. Фильтрация бинарного изображения путем применения процедуры морфологического отмыкания

2.3. Иначе, формируется вектор, состоящий из l вспомогательных опорных кадров.

3. Обновление опорного кадра следующим образом:

3.1 Удаление первого базового кадра из w и циклический сдвиг влево кадров в векторе на одну позицию.

3.2 Захват кадра из видеопоследовательности и добавление его в вектор w.

3.3 Переход к пункту 2 алгоритма.

Для обнаружения движения требуется определить функцию схожести для обрабатываемых фрагментов фонового и текущего кадров на основе функции схожести и сравнить с пороговым значением на основе чего и принимается решение о принадлежности к движущемуся объекту.

29. Классификация методов распознавания объектов изображений

В зависимости от формы представления обрабатываемой информации, в процессе развития области обработки изображений сложились три подхода к распознаванию дискретных знаков:

• распознавание по контурному представлению;

• распознавание по скелетизированному представлению;

• распознавание по растровому представлению.

Использование контурного представления обусловлено тем, что в случае низкого уровня зашумленности границы, контур объекта содержит наиболее полную объективную информацию.

По виду анализа алгоритмы распознавания объектов по контуру принято делить, на три группы:

• статистические,

• структурные,

• синтаксические.

Использование скелетизированного представления объектов для решения задачи распознавания обусловлено не только сокращением хранимой информации об объектах, но в существенной мере тем, что такое представление позволяет выявлять некоторые геометрические свойства, характеризующие форму образа, упрощая процедуру его описания и распознавания.

Существуют два основных способа использования особенностей структуры образов объектов для распознавания:

1. Описание распознаваемого объекта строится на языке признаков, а распознавание осуществляется путем проверки условий близости в эталонном признаковом пространстве.

2. Использование формальной грамматики как средства описания образов и процедуры грамматического разбора как средства анализа описаний с целью распознавания.

Учитывая выделение двух этих способов, принято говорить соответственно о структурных и лингвистических методах. Главным преимуществом структурных методов является простота реализации непосредственно процесса распознавания и классификации. Фактически задача сводится к геометрическому поиску в многомерном пространстве признаков некоторой области, представляющей класс образов, в которую попадает вектор признаков анализируемого объекта.

Вопрос выбора множества признаков включает в себя три основных аспекта:

1. Наличие априорной информации о связи выбираемого признака с тем классом объектов, для распознавания которого он будет использоваться.

2. Необходимость учета информативности при выборе признака, т.е. количество информации о структуре распознаваемого образа.

3. Для каждого класса часто нет необходимости использовать все множество выбранных признаков и можно обойтись его подмножеством.

Лингвистические методы возникли как аппарат решения задачи обработки графических изображений, не являющихся неделимыми с общечеловеческой точки зрения, но представляющих собой некоторым образом организованные сцены. При использовании лингвистических методов распознавания основными этапами их реализации являются следующие:

• выбор и выделение непроизводных элементов (НЭ);

• построение описаний объектов или сцен в терминах отношений соответственно НЭ или объектов;

• анализ описания (грамматический разбор).

Анализ методов структурно-лингвистического подхода показывает целесообразность использования структурных методов для распознавания дискретных объектов, а лингвистических - для описания более сложных пространственно-логических отношений между объектами и распознавания определенным образом организованных сцен.

Распознавание по растровому представлению осуществляется с помощью так называемых корреляционных методов и заключается в том, что растровое представление объекта сравнивается с фрагментом изображения, содержащим этот объект. Данный подход является относительно простым, однако очень чувствителен к шуму, масштабу и повороту объекта, и требует значительных вычислительных затрат, что препятствует его широкому распространению.