Поиск и анализ движущихся объектов по серии изображений

 

В задачах компьютерного зрения возникает проблема определения и анализа движущихся объектов по последовательности изображений, полученных с малыми интервалами времени. Для  распознавания подобных объектов на достаточно сложном, но неподвижном фоне необходимо определить области, в которых предположительно происходит движение. В результате исследований найденных областей, их можно изменить до размеров объектов (т.е. найти сами объекты) и определить параметры их движения. При этом количество и размеры объектов на изображениях могут изменяться в широких пределах.

Цели и задачи: анализ, разработка и реализация алгоритмов поиска и определения движения объекта, его свойств и характеристик.

Методы исследования: Теоретические методы исследований основывались на методах цифровой обработки изображений и распознавания образов. Экспериментальная часть исследования базировалась на обработке и анализе цифровых изображений с помощью ЭВМ с дальнейшей визуализаций результатов. Для программной реализации алгоритмов использовалась библиотека для обработки изображений Open Source Computer Vision Library.

1.Алгоритмы поиска областей движения

 

1.1      Сравнение двух последующих изображений

Определим кадр изображения, взятый в момент времени  как множество  точек , а кадр изображения, взятый в момент времени  как множество . Пусть  - функция яркости точки изображений, определённая на множествах  и . Один из наиболее простых подходов для определения областей движения между двумя кадрами изображения  и  основывается на сравнении соответствующих точек этих двух кадров. Для этого применяется процедура формирования так называемой разности кадров. Разностью между двумя кадрами изображения, взятыми в моменты времени  и является следующее множество:

                             (1.1)

где  - значение порогового уровня, выбираемое таким образом, чтобы отделить точки, в которых кадры изображения значительно отличаются друг от друга, (обусловленные движением распознаваемых объектов) от точек, в которых за время   произошли незначительные шумовые перепады яркости. Изображение  содержит предположительные области движения объектов и аддитивный шум, искажающий текущий кадр. Избавится от шума позволяют морфологические операции (операции над бинарным изображением), такие как эрозия, коррозия, а так же различные способы фильтрации и оптимальное (экспериментально подбираемое) значение порога .

Алгоритм был реализован с помощью библиотеки для обработки изображений OpenСV. Пример его работы представлен на рис 1.1.

Изображение

Изображение

Разностное изображение

Бинаризированое изображение

Отфильтрованное изображение

Рис. 1.1

Пример работы алгоритма.
1.2. Использование оптического потока.

Для определения движущихся точек и характера их движения можно воспользоваться оптическим потоком серии изображений [1]. Оптический поток определяется как видимое движение яркости изображения. Пусть яркость изображения, которое изменяется во времени, т.е. ............