Nghiên cứumộtsốthuậttoán xử lýảnhứng
dụng trongbàitoángiảmsáttựđộng
Trịnh Hiền Anh
Trường Đại học Công nghệ
Luận văn Thạc sĩ ngành: Công nghệ phần mềm; Mã số: 60 48 10
Người hướng dẫn: PGS.TS. Đỗ Năng Toàn
Năm bảo vệ: 2011
Abstract: Khái quát về xửlýảnh và giámsát đối tượng các khái niệm tổng quan về
ảnh và video: Các khái niệm cơ bản về giámsát đối tượng. Phân tích mộtsố kỹ thuật
xử lýảnhtronggiámsáttựđộng đối tượng: mộtsố kỹ thuật chính tronggiámsát đối
tượng tựđộng và mộtsốthuậttoánxửlýảnhứngdụngtronggiámsát đối tượng.
Trình bày thử nghiệm: Ứngdụngmột kỹ thuậtgiámsáttựđộng để cài đặt thử nghiệm
một chương trình.
Keywords: Xửlý ảnh; Thuật toán; Đồ họa máy tính; Công nghệ phần mềm
Content
PHẦN MỞ ĐẦU
Trong những năm gần đây, giámsáttựđộng là mộttrong những lĩnh vực được quan
tâm và phát triển rộng rãi. Mộttrong những lý do khiến giámsáttựđộng phát triển mạnh mẽ
là do sự tiến bộ của khoa học công nghệ và khả năng ứngdụng rộng khắp của hệ thống.
Ở Việt Nam tạimộtsố trục đường trọng điểm như Nguyễn Thái Học, Khuất Duy Tiến,
Kim Mã…, mộtsố đường cao tốc như Pháp Vân-Cầu Giẽ,. . hệ thống camera giámsát được
sử dụng để ghi lại hình ảnh phương tiện lưu thông trên đường, trợ giúp quan sát điểm đang bị
ách tắc giao thông cũng như là căn cứ để xác định phải trái nếu có tai nạn giao thông. Trong
các siêu thị, cửa hàng bán lẻ… ta cũng nhận thấy sự hiện diện của các camera quan sát. Một
số điểm trông giữ xe công cộng cũng đã được trang bị hệ thống camera. Tuy nhiên, hiện tại,
các hệ thống camera được sử dụng mang tính giám sát. Chúng ta cần có quan sát viên theo dõi
các đoạn video thu nhận được từ camera, và các dữ liệu thu nhận được từ các camera này hiện
chỉ được dùng làm dữ liệu cung cấp thêm chứng cứ sau khi đã có những điều đáng tiếc xảy ra.
Với mục đích xây dựng và phát triển một hệ thống giámsát có hiệu quả kinh tế cũng như kịp
thời ngăn chặn được những bất trắc, thì xây dựngmột hệ thống giámsáttựđộng là
cần thiết.
2
Hệ thống giámsáttựđộng không chỉ giúp quan sát được thời gian thực (24/24h) mà
còn giúp cảnh báo được những mối nghi ngờ nhằm ngăn chặn được những điều bất cập sẽ xảy
ra.
Trong giámsáttựđộng thông qua hình ảnh video thu nhận từ camera, việc phát hiện
và bám theo đối tượng là một khâu quan trọng. Để có thể phát hiện được đối tượng ta cần các
kỹ thuậtxửlýảnh nhằm phân biệt giữa đối tượng cần bám sát với nền trong đoạn video thu
nhận được. Quá trình bám sát đối tượng thực chất là sự so sánh về vị trí của đối tượng trong
chuỗi hình ảnh được ghi nhận được.
Xuất phát từ hoàn cảnh đó, luận văn lựa chọn đề tài “Nghiên cứumộtsốthuậttoán
xử lýảnhứngdụngtrongbàitoángiámsáttự động”. Đây là vấn đề không chỉ có tính khoa
học mà còn mang đậm tính thực tiễn, nhất là trong hoàn cảnh Việt Nam, chưa có nhiều các
nghiên cứu này.
Bố cục của luận văn gồm phần mở đầu, phần kết luận và ba chương nội dung được bố
cục như sau:
Chương 1- Khái quát về xửlýảnh và giámsát đối tượng
Chương này đưa ra các khái niệm tổng quan về ảnh và video. Các khái niệm cơ bản về
giám sát đối tượng cũng được lần lượt trình bày trong chương.
Chương 2- Mộtsố kỹ thuậtxửlýảnhtronggiámsáttựđộng đối tượng
Nội dung chính của chương 2 đề cập tới mộtsố kỹ thuật chính tronggiámsát đối
tượng tựđộng và mộtsốthuậttoánxửlýảnhứngdụngtronggiámsát đối tượng.
Chương 3- Chương trình thử nghiệm
Kế thừa những nghiêncứu đã được trình bày trong chương 2, chương 3 sẽ ứngdụng
một kỹ thuậtgiámsáttựđộng đã được trình bày để cài đặt thử nghiệm một chương trình.
References
Tiếng Việt
[1] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình, Giáo trình xửlý ảnh, Đại học Thái Nguyên, NXB
Khoa học và Kỹ thuật, 2008.
Tiếng Anh
[2] Alper Yilmaz, Omar Javed and Mubarak Shah, Object Tracking: A survey, ACM
Computing Surveys. Vol. 38. No4, Article 13, 12,2006.
[3] Badatosh Chanda, Dwijesh Dutta Majumder, Digital Image Processing and Analysis,
Prentice Hall of India, 2001
3
[4] C. Stauffer and W. Grimson. Adaptive background mixture models for realtime
tracking. In Proc. of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition, 2005.
[5] Comaniciu,D. ,Ramesh,V. , and Meer, P. Kernel-based object tracking. IEEE Trans.
Patt. Analy. Mach. Intell. 25. 564-575,2003.
[6] Dorin Comaniciu, Peter Meer “Mean shift analysis and application”, Proceedings of
the seventh IEEE International Conference on Computer Vision, 1999, Vol 2, 1197-1203
[7] Hampapur, A. , Jain, R. , Weymouth, T. , Digital Video Segmentation, Proc. ACM
Multimedia 94, San Francisco CA, 1994, pp. 357 – 364
[8] Jyrpi Korki - Anttila (2002), “Automatic color enhancement and sence change
detection of digital video”, Dept of Automation and Systems, Lab of Media Technology,
Hensiki University of Technology
[9] Katharina Quast and Andre Kaup, “AUTO GMM-SAMT: An Automatic Object
Tracking System for Video Surveillance in Trafic Scenarios”, EURASIP Journal on Image and
Video Processing, Volume 2011.
[10] NanLu, Jihong Wang, Q. H. Wu and Li Yang, “An improved motion detection
method for real time surveillence”, IAENG International Journal of Computer Science,
35:1,IJCS_35_1_16
[11] Shahraray, B. , Scene Change Detection and Content-Based Sampling of Video
Sequences, Digital Video Compression: Algorithms and Technologies, A. Rodriguez, R.
Safranek, E. Delp, Editors, Proc. SPIE 2419, 1995, pp. 2 – 13
[12] Serby, D. Koller-Meier, S. and Gook. L. V. Probabilistic object tracking using
multiple features. In IEEE International Conference of Pattern Recognition (ICPR), 184-187,
2004
[13] Veenman, C. , Reinders, M. , and Backer, E. Resolving motion correspondence for
densely moving points. IEEE Trans. Patt. Analy. Mach. Intell. 23,1,54-72, 2001
[14] Xiong, W. , Lee, J. C. -M. , Ip, M. C. , Net comparison: a fast and effective method
for classifying image sequences, SPIE Conf. Storage and Retrieval for Image and Video
Databases III, Proceedings, San Jose, CA, 1995, pp. 318 – 328
. trong giám sát đối
tượng tự động và một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong giám sát đối tượng.
Trình bày thử nghiệm: Ứng dụng một kỹ thuật giám sát. Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng
dụng trong bài toán giảm sát tự động
Trịnh Hiền Anh
Trường Đại học