KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH
VÀ GIÁM SÁT ĐỐI TƯỢNG
1 1 Khái quát về xử lý ảnh
1 1 1 Xử lý ảnh là gì? Định nghĩa
Trong lĩnh vực khoa học máy tính, xử lý ảnh đề cập đến mọi hình thức xử lý tín hiệu với hình ảnh làm đầu vào, bao gồm cả ảnh chụp và video Kết quả đầu ra có thể là một hình ảnh mới hoặc một tập hợp các đặc trưng và tham số liên quan đến hình ảnh đầu vào.
Quá trình xử lý ảnh là thao tác trên ảnh đầu vào để đạt được kết quả mong muốn, có thể là một bức ảnh "tốt hơn" hoặc một kết luận cụ thể.
Quá trình xử lý ảnh liên quan đến việc phân tích hình ảnh như một tập hợp các điểm ảnh, trong đó mỗi điểm ảnh thể hiện cường độ sáng hoặc một đặc trưng cụ thể tại một vị trí nhất định của đối tượng trong không gian Hình ảnh có thể được mô hình hóa như một hàm nhiều biến P(c1, c2, , cn).
Do đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giám sát tự động là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ hiện đại Các thuật toán này giúp cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong việc phân tích và nhận diện hình ảnh Việc áp dụng các phương pháp xử lý ảnh không chỉ nâng cao khả năng giám sát mà còn hỗ trợ trong việc phát hiện và phản ứng kịp thời với các tình huống bất thường Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các kỹ thuật tiên tiến và ứng dụng thực tiễn của chúng trong giám sát tự động.
Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh
Hình 1 2- Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh
1 1 2 Một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
Tiền xử lý là bước khởi đầu quan trọng trong quy trình xử lý ảnh số, bao gồm các công đoạn như nâng cấp, khôi phục ảnh, nắn chỉnh hình học và khử nhiễu, tùy thuộc vào các bước xử lý tiếp theo.
Việc trích chọn các đặc điểm của đối tượng trong xử lý ảnh phụ thuộc vào mục đích nhận dạng Trích chọn hiệu quả giúp nâng cao độ chính xác trong việc nhận dạng đối tượng, đồng thời tối ưu hóa tốc độ tính toán và giảm dung lượng bộ nhớ lưu trữ.
Nhận dạng tự động, mô tả đối tượng, phân loại và phân nhóm mẫu là những vấn đề quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy Những ứng dụng này được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành khoa học khác nhau, từ nhận diện hình ảnh đến phân tích chữ viết tay.
1 1 3 Một số ứng dụng cơ bản trong xử lý ảnh
Xử lý ảnh là một trong những ngành khoa học mới nhưng có những thành tựu và khả năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực [3]
Công việc văn phòng bao gồm nhiều nhiệm vụ quan trọng như nhận dạng ký tự quang học, xử lý tài liệu, nhận dạng kịch bản, và nhận diện logo cùng biểu tượng Ngoài ra, việc xác định vị trí địa chỉ trên phong bì tài liệu cũng là một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc hiệu quả.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giám sát tự động là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ hiện đại Các thuật toán này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất giám sát mà còn nâng cao độ chính xác trong việc phát hiện và phân tích hình ảnh Việc áp dụng các phương pháp xử lý ảnh tiên tiến sẽ hỗ trợ trong việc phát triển các hệ thống giám sát tự động hiệu quả hơn, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao trong các lĩnh vực như an ninh, giao thông và quản lý đô thị.
- Công nghiệp tự động hóa: Công nghệ chế tạo rô-bốt…
- Xử lý ảnh y tế: Phân tích ảnh điện tâm đồ ECG- Electrocardiogram, điện não đồ EEG- Electroencephalogram, đo điện cơ EMG- Electromyography; phân tích ảnh X-quang,…
- Remote sensing: Nghiên cứu và quản lý tài nguyên thiên nhiên, kiếm soát ô nhiễm môi trường…
- Ứng dụng khoa học: nghiên cứu vật lý năng lượng (high energy physics),
- Kiểm soát tội phạm (Criminology): nhận dạng vân tay, đối sánh mặt người, giám định pháp y…
- Ứng dụng trong khoa học vũ trụ: phân tích ảnh viễn thám, …
- Khí tượng học: dự báo thời tiết, xác định thay đổi thời tiết dựa vào ảnh thu nhận từ vệ tinh, phân tích mẫu mây…
- Công nghệ thông tin: truyền tín hiệu fax, hội thảo từ xa…
Và nhiều ngành khoa học khác như giải trí, in ấn, nghệ thuật…
1 1 3 1 Sơ lược về lịch sử phát triển
Năm 1834, nhà toán học William George Horner đã phát minh ra máy Zeotrope, một thiết bị tạo ra chuyển động từ một chuỗi hình ảnh liên tục Phát minh này đánh dấu bước khởi đầu cho sự ra đời của ảnh video.
Năm 1877, Emile Reynaud đã cải tiến zeotrope thành praxinoscope, mang lại hình ảnh rõ nét hơn Đến năm 1889, George Eastman phát minh ra phim chụp ảnh linh hoạt, cho phép lưu trữ nhiều hình ảnh trên một cuộn phim Năm 1895, Louis Lumiere là một trong những người tiên phong trong việc phát triển hệ thống máy chiếu phim, đánh dấu bước tiến quan trọng trong sự phát triển của phim ảnh với hình ảnh chuyển động.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giám sát tự động là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ hiện đại Các thuật toán này giúp cải thiện khả năng phân tích và nhận diện hình ảnh, từ đó nâng cao hiệu quả giám sát Việc áp dụng các phương pháp xử lý ảnh tiên tiến không chỉ tối ưu hóa quy trình giám sát mà còn đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy cao Hướng nghiên cứu này mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong các lĩnh vực như an ninh, giao thông và quản lý tài nguyên.
Hình 1 3- Zeotrope (nguồn http://courses ncssm edu/gallery/collections/toys/html/exhibit10 htm)
Kỹ thuật video ra đời đầu tiên cho hệ thống ti vi sử dụng bóng cathode CRT, đánh dấu bước tiến quan trọng trong công nghệ hiển thị Nhiều nhà khoa học đã nghiên cứu và phát minh ra các kỹ thuật mới cho thiết bị video Trong số đó, Charles Ginsburg và đội ngũ của ông đã phát triển chiếc băng ghi hình đầu tiên, VTR - Video Tape Recorder.
Vào năm 1951, băng từ lần đầu tiên được sử dụng để ghi lại hình ảnh, đạt doanh thu 50,000 bảng vào năm 1956 Tiếp theo, băng cát sét ghi VCR (Video Cassette Recorder) ra đời vào năm 1971 Hiện nay, với sự phát triển của công nghệ máy tính, chúng ta có khả năng ghi, lưu trữ, chỉnh sửa và truyền thông tin hình ảnh qua mạng máy tính dưới dạng video clips.
Tóm lại, video được chia thành hai giai đoạn phát triển chính: giai đoạn tín hiệu analog và digital
1 1 3 2 Một số khái niệm và định nghĩa xử lý video
Video là tập hợp các khung hình (frames), mỗi khung hình là một hình ảnh và là đơn vị dữ liệu cơ bản nhất của video Video có thể được hiểu là chuỗi các hình ảnh liên tiếp, cho phép mắt người cảm nhận được sự chuyển động.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
MỘT SỐ KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH TRONG GIÁM SÁT TỰ ĐỘNG ĐỐI TƯỢNG
Giám sát đối tượng tự động là quá trình phân tích dữ liệu video từ camera, cho phép thực hiện việc phân tích một cách tự động Để thực hiện quá trình này, cần nghiên cứu các kỹ thuật xử lý ảnh, vì xử lý dữ liệu video thực chất là xử lý hình ảnh trong từng khung hình.
Phát hiện đối tượng là một cơ chế quan trọng trong giám sát đối tượng, với nhiều kỹ thuật khác nhau được áp dụng, bao gồm kỹ thuật trừ ảnh, trừ nền và dò biên.
Video là một chuỗi N khung hình liên tiếp (f1, f2, …, fN), trong đó mỗi khung hình là một bức ảnh tĩnh Các hình ảnh này được trình chiếu liên tục và lần lượt Độ sáng của một điểm ảnh cụ thể trong khung hình được xem như là một hàm của thời gian f(x,y,t), với (x,y) là tọa độ của điểm ảnh trong không gian và t là thời gian của khung hình.
Kỹ thuật trừ ảnh nhằm mục đích kiểm tra sự sai lệch giữa hai ảnh và xác định vị trí của vùng sai lệch Cần lưu ý rằng sai lệch này không chỉ liên quan đến vị trí mà còn bao gồm cả sai lệch về giá trị màu.
Ký hiệu D(f1, f2) đại diện cho sự sai khác giữa hai khung hình f1 và f2 Khi sự sai khác này vượt qua một ngưỡng nhất định, nó cho phép xác định sự tồn tại của đối tượng chuyển động giữa hai khung hình Việc tính toán sự thay đổi trên khung hình dựa vào các đặc trưng cụ thể, thường là nội dung màu sắc, biểu đồ màu hoặc biểu đồ mức xám, cạnh, vectơ chuyển động, góc, hoặc kết cấu (texture).
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giám sát tự động là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ hiện đại Các thuật toán này giúp cải thiện khả năng phân tích và nhận diện hình ảnh, từ đó nâng cao hiệu quả trong việc giám sát và quản lý Việc áp dụng các phương pháp xử lý ảnh tiên tiến không chỉ tối ưu hóa quy trình giám sát mà còn đảm bảo độ chính xác cao hơn trong việc phát hiện và theo dõi đối tượng Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các thuật toán hiện có, cũng như những ứng dụng thực tiễn trong các hệ thống giám sát tự động.
27 Để thực hiện được kỹ thuật này ta cần:
- Xác định đặc trưng cần so sánh
- Xác định công thức trừ ảnh D
- Xác định ngưỡng sai khác T b Những sai khác lớn hơn ngưỡng là những giá trị cần xem xét và là dấu hiệu có đối tượng
Kỹ thuật trừ ảnh có thể được phân thành 5 loại:
Trừ ảnh dựa vào điểm ảnh: thực hiện so sánh các cặp điểm ảnh tương ứng trên hai ảnh liên tiếp
Trừ ảnh dựa vào khối: Chia ảnh thành các miền sau đó tiến hành so sánh các miền tương ứng
Trừ ảnh dựa vào biểu đồ: So sánh sự phân bố thuộc tính ví dụ như biểu đồ màu, biểu đồ mức xám, …
Để phát hiện sự chuyển đổi giữa các cảnh, có thể sử dụng các đặc trưng cơ bản như đặc trưng cạnh và đặc trưng vector chuyển động.
Kỹ thuật trừ ảnh dựa vào thống kê sử dụng phương pháp trừ điểm ảnh, nhưng thay vì tính tổng sự sai khác của tất cả các điểm ảnh, nó chia ảnh thành các miền và so sánh các đại lượng thống kê của các miền đó Để thực hiện, giả sử hai ảnh I1 và I2 có cùng kích thước, việc trừ hai ảnh này sẽ tính toán sự sai khác giữa chúng.
2 2 1 1 Kỹ thuật trừ ảnh dựa vào điểm ảnh
Phương pháp trừ ảnh dựa vào điểm ảnh là cách đơn giản nhất để nhận diện sự khác biệt giữa hai khung hình Phương pháp này tính toán sự chênh lệch tổng thể về cường độ giữa các điểm ảnh tương ứng trong hai khung hình.
Giá trị chênh lệch tìm được từ công thức trên được so sánh với ngưỡng chuyển cảnh T b để xác định xem có sự khác biệt hay không
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giám sát tự động là một lĩnh vực quan trọng, giúp cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong các hệ thống giám sát Các thuật toán này có thể bao gồm nhận diện đối tượng, phân đoạn hình ảnh và phân tích chuyển động, đóng vai trò then chốt trong việc xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh Việc áp dụng các phương pháp này không chỉ nâng cao khả năng giám sát mà còn góp phần vào việc phát hiện và cảnh báo kịp thời các tình huống bất thường, từ đó đảm bảo an ninh và an toàn cho các khu vực cần giám sát.
Kỹ thuật trừ ảnh dựa vào điểm ảnh là một phương pháp đơn giản nhưng có nhược điểm lớn trong việc phân biệt sự thay đổi lớn và nhỏ trong các vùng ảnh khác nhau Kỹ thuật này rất nhạy cảm với nhiễu và sự di chuyển của camera Để cải thiện, một trong những phương pháp là đếm tổng số điểm ảnh có sự thay đổi vượt quá một ngưỡng nhất định và so sánh với một ngưỡng khác nhằm phát hiện sự thay đổi trong hình ảnh.
Nếu tỷ lệ số điểm ảnh thay đổi D(f1, f2) vượt ngưỡng T1, điều này cho thấy có sự khác biệt về hình ảnh và chuyển cảnh do cắt xén video Mặc dù đã loại bỏ một số thay đổi không liên quan trong khung hình, phương pháp này vẫn nhạy cảm với chuyển động của camera và đối tượng Ví dụ, khi camera quay theo đối tượng, nhiều điểm ảnh được coi là thay đổi, mặc dù thực tế chỉ có ít điểm ảnh dịch chuyển Điều này xảy ra vì cường độ của một số điểm ảnh ít thay đổi khi camera di chuyển Để giảm thiểu ảnh hưởng này, có thể sử dụng bộ lọc trơn, trong đó mỗi điểm ảnh được thay thế bằng giá trị trung bình của các điểm ảnh lân cận trước khi so sánh.
Một nhược điểm của kỹ thuật trừ điểm ảnh là độ nhạy của điểm ảnh với ánh sáng Để điều chỉnh sự khác biệt giá trị điểm ảnh, người ta chia nó cho cường độ của điểm ảnh trên khung hình thứ hai Kết quả thu được từ sự điều chỉnh này là ảnh chromatic.
Phương pháp trừ giá trị điểm ảnh cơ bản dựa trên việc tính toán từ các giá trị điểm ảnh, và có thể áp dụng cho ảnh màu Cụ thể, đối với ảnh màu RGB, ta thực hiện tính tổng có trọng số các sai khác giữa ba giá trị Red, Green và Blue của các điểm ảnh.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giám sát tự động là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ hiện đại Các thuật toán này giúp cải thiện khả năng nhận diện và phân tích hình ảnh, từ đó hỗ trợ trong việc giám sát và quản lý các hệ thống tự động Việc áp dụng các phương pháp xử lý ảnh không chỉ nâng cao hiệu quả giám sát mà còn đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy trong các ứng dụng thực tiễn.
Dựa trên video thu được từ camera giám sát tĩnh tại đường cao tốc, chúng tôi phát triển một chương trình thử nghiệm nhằm phát hiện đối tượng chuyển động Chương trình này không chỉ đánh dấu mà còn theo dõi vết chuyển động của các đối tượng đã được xác định.
3 1 2 Yêu cầu của hệ thống
Hệ thống có chức năng phát hiện đối tượng và bám sát đối tượng tự động
Hệ thống cũng có chức năng đánh dấu phạm vi cần quan sát
Chương trình có các chức năng chính:
- Mở một file video có trong thư viện
- Đánh dấu đối tượng xuất hiện trong khung hình (sử dụng hình bao hình chữ nhật)
- Đếm số đối tượng xuất hiện trong khung hình (đánh số đối tượng từ 0)
- Đánh dấu vùng cần quan sát bằng đường thẳng hoặc hình chữ nhật
- Xây dựng một mô đun thử nghiệm quá trình xác định và giám sát đối tượng
- Áp dụng kỹ thuật trừ nền để xác định đối tượng có trong đoạn video thu nhận được, tách đối tượng với nền
- Sử dụng kỹ thuật bám sát điểm để bám sát sự chuyển động của đối tượng xác định được
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giám sát tự động là chủ đề quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin Những thuật toán này giúp cải thiện khả năng phân tích và nhận diện hình ảnh, từ đó nâng cao hiệu quả giám sát Việc áp dụng các kỹ thuật xử lý ảnh tiên tiến không chỉ tối ưu hóa quy trình giám sát mà còn đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy cao trong các ứng dụng thực tiễn Nghiên cứu này sẽ đóng góp vào việc phát triển các giải pháp giám sát tự động hiệu quả hơn trong tương lai.
Hình 3 1- Tiến trình xử lý của bài toán
Chương trình áp dụng thuật toán Gaussian Mixture Model để xác định mô hình nền, từ đó giúp nhận diện các đối tượng trong khung hình Các đối tượng chuyển động được đánh dấu bằng hình chữ nhật để dễ dàng theo dõi.
Quá trình bám sát đối tượng là quá trình bám sát theo các khung hình chữ nhật được đánh dấu
Chương trình được mở rộng với một đường ranh giới ảo và khung hình chữ nhật để đánh dấu phạm vi quan sát Khi các đối tượng hình chữ nhật chạm vào đường ranh giới, chúng sẽ được ghi nhận và chuyển sang màu đỏ Đặc biệt, trong phạm vi khối hình chữ nhật, chương trình có chức năng đếm số lượng đối tượng vào vùng quan sát.
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giám sát tự động là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ hiện đại Các thuật toán này giúp cải thiện khả năng phân tích và nhận diện hình ảnh, từ đó nâng cao hiệu quả giám sát Việc áp dụng các phương pháp xử lý ảnh tiên tiến cho phép hệ thống tự động phát hiện và theo dõi đối tượng trong thời gian thực Nghiên cứu này không chỉ mang lại giá trị thực tiễn mà còn đóng góp vào sự phát triển của các giải pháp an ninh thông minh.
Khi mở file video, khung hình đầu tiên được coi là hình nền Các đối tượng xuất hiện trong các khung hình tiếp theo sẽ được theo dõi và đánh dấu cho đến khi chúng rời khỏi khung hình.
3 2 Cài đặt chương trình và một số hình ảnh thử nghiệm
Chương trình thử nghiệm được viết bằng ngôn ngữ C++, có sử dụng một số thư viện của OpenCV
Yêu cầu cấu hình máy:
CPU: Dual Core RAM: 1GB
3 2 2 Một số hình ảnh thử nghiệm
Hình 3 2- Giao diện của chương trình
Các đối tượng xuất hiện trong khung hình sẽ được bám theo cho tới khi rời khỏi khung hình Số lượng đối tượng được đánh từ 0
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giám sát tự động là một lĩnh vực quan trọng Các thuật toán này giúp cải thiện khả năng nhận diện và phân tích hình ảnh, từ đó nâng cao hiệu quả của hệ thống giám sát Việc áp dụng các kỹ thuật xử lý ảnh tiên tiến không chỉ tăng cường độ chính xác mà còn giúp tiết kiệm thời gian trong việc phân tích dữ liệu hình ảnh Do đó, nghiên cứu và phát triển các thuật toán này có ý nghĩa lớn trong việc nâng cao chất lượng giám sát tự động.
Hình 3 3- Đếm số đối tượng có trong khung hình ở thời điểm hiện tại
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giám sát tự động là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ hiện đại Các thuật toán này giúp cải thiện khả năng phân tích và nhận diện hình ảnh, từ đó nâng cao hiệu quả giám sát Việc áp dụng các phương pháp xử lý ảnh tiên tiến sẽ hỗ trợ trong việc phát hiện và theo dõi đối tượng trong thời gian thực Nghiên cứu này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các thuật toán hiện có mà còn mở ra hướng đi mới cho các ứng dụng giám sát tự động trong tương lai.
Kẻ một đường thẳng để đánh dấu phần cần quan sát đặc biệt Các đối tượng đến đường sẽ được đánh dấu bằng hình chữ nhật màu đỏ
Hình 3 4- Đánh dấu vùng quan sát đối tượng bằng đường thẳng
Người dùng có thể kéo một hình chữ nhật để xác định khu vực giám sát, và các đối tượng di chuyển vào khu vực này sẽ được gán số thứ tự bắt đầu từ 0 Khi các đối tượng rời khỏi vùng giám sát, số thứ tự này sẽ tự động giảm.
Hình 3 5- Đánh dấu vùng quan sát đối tượng bằng hình chữ nhật
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong bài toán giám sát tự động là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ hiện đại Các thuật toán này giúp cải thiện khả năng phân tích và nhận diện hình ảnh, từ đó nâng cao hiệu quả giám sát Việc áp dụng các phương pháp xử lý ảnh tiên tiến không chỉ tối ưu hóa quy trình giám sát mà còn đảm bảo độ chính xác cao trong việc phát hiện và theo dõi đối tượng Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các kỹ thuật và ứng dụng thực tiễn của chúng trong các hệ thống giám sát tự động.
Xử lý ảnh là một lĩnh vực khoa học với nhiều ứng dụng tiềm năng, đặc biệt trong giám sát tự động Đây là một chuyên ngành mới mẻ, hứa hẹn mang lại nhiều cơ hội phát triển trong tương lai.
Giám sát tự động, mặc dù mới xuất hiện, đã nhanh chóng trở thành công cụ quan trọng trong việc ứng dụng thực tiễn, cả trên thế giới và tại Việt Nam Nhờ vào các hệ thống giám sát tự động, chúng ta đã giảm thiểu đáng kể sức lao động trong nhiều lĩnh vực, đồng thời vẫn đạt được hiệu quả cao trong công việc.
Hệ thống giám sát tự động có ứng dụng đa dạng trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, kinh tế và kỹ thuật Cụ thể, nó đóng vai trò quan trọng trong việc điều tiết giao thông, kiểm soát an ninh tại các khu vực công cộng như nhà ga, sân bay và bến xe, cũng như quản lý ra vào tại các tòa nhà và chung cư.
Qua nghiên cứu các tài liệu và luận văn, bài viết đã giới thiệu các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh, cấu trúc video và hệ thống giám sát tự động Luận văn nhấn mạnh tính cấp thiết của đề tài “Nghiên cứu một số thuật toán xử lý ảnh ứng dụng trong hệ thống giám sát tự động” Các kết quả nghiên cứu đã tổng kết quy trình thực hiện trong hệ thống giám sát tự động.
Sau khi trình bày một số kỹ thuật phát hiện và bám sát đối tượng, tác giả đã chọn thuật toán trừ nền bằng phương pháp mô hình hỗn hợp Gaussian để phát hiện đối tượng từ camera ngoài trời Đối tượng được phát hiện sẽ được đánh dấu bằng khung hình chữ nhật và sau đó chuyển tiếp tới mô đun bám sát Sử dụng kỹ thuật Kanade-Lucas, đối tượng đã được bám sát cho đến khi rời khỏi khung hình.
Trên đây là một số kết quả mà luận văn đã đạt được Các kết quả này phù hợp với mục tiêu đề ra trong đề cương nghiên cứu
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com