Về một phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động

Bài báo đề xuất phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trên cơ sở so sánh sự khác biệt giữa ba khung ảnh liên tiếp với nhau và có sự kết hợp với ảnh nền. Trong nội dung có đưa ra một số khái niệm định nghĩa mới về điểm chuyển động, đường và vùng chuyển động liên thông.

JOURNAL OF SCIENCE OF HNUE FIT., 2013, Vol 58, pp 122-130 This paper is available online at http://stdb.hnue.edu.vn VỀ MỘT PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG Nguyễn Văn Hùng Viện Vũ khí, Tổng cục Cơng nghiệp Quốc phịng Email: hungitd@yahoo.com Tóm tắt Bài báo đề xuất phương pháp phát đối tượng chuyển động sở so sánh khác biệt ba khung ảnh liên tiếp với có kết hợp với ảnh Trong nội dung có đưa số khái niệm định nghĩa điểm chuyển động, đường vùng chuyển động liên thơng Ngồi thuật tốn kế thừa phép tốn hình thái, thuật tốn tính số vùng chuyển động liên thơng Cùng với thuật tốn đề xuất nội dung có trình bầy thử nghiệm kết thuật toán so sánh, đánh giá với thuật tốn có trước Từ khóa: Điểm, đường, vùng chuyển động, vùng chuyển động liên thông Mở đầu Phát bám theo đối tượng chuyển động tốn giới khoa học cơng nghệ quan tâm nghiên cứu nhiều thời gian gần Lí đơn giản tốn ứng dụng rộng rãi hệ thống giám sát bảo vệ, hệ thống giám sát giao thông, hệ thống phục vụ cho an ninh quốc phịng Hiện có hai hướng tiếp cận chủ yếu để giải toán Hướng thứ nhất, sử dụng kĩ thuật trừ giới thiệu tài liệu [2, 3, 4, 10]; Hướng thứ hai, sử dụng kĩ thuật xác định khác biệt ảnh liên tiếp giới thiệu tài liệu [6, 7, 8, 9] Mặc dù kĩ thuật đạt số hiệu định, song lại có số lỗi ứng dụng phát đối tượng chuyển động, chẳng hạn vùng chuyển động lại không đồng điểm đối tượng chuyển động Để khắc phục nhược điểm trên, báo đề xuất thuật toán kết hợp kĩ thuật xác định khác biệt ảnh liên tiếp kĩ thuật trừ 2.1 Nội dung nghiên cứu Một số khái niệm định nghĩa 2.1.1 Ma trận mặt nạ chuyển động Xét dãy N ảnh (frame) tập video có kích thước w × h Gọi Fk ma trận cường độ xám ảnh thứ k (k = N), B ma trận cường độ xám ảnh Không 122 Về phương pháp phát đối tượng chuyển động tính tổng quát giả sử B = F1 Trong thực tế ảnh thay đổi theo thời gian việc cập nhật theo qui tắc cần thiết trình bầy phần thực nhiệm Xác định ma trận Dk,k−1 sau: Dk,k−1(i, j) = |Fk (i, j) − Fk−1 (i, j)|; i = w; j = h (2.1) Dk,B (i, j) = Dk, 1(i, j) = |Fk (i, j) − B(i, j)| (2.2) Trong i, j tương ứng số hàng cột ma trận, tương ứng với điểm ảnh P (i, j) ảnh thứ k Ở điều kiện lí tưởng khơng có nhiễu (chẳng hạn camera đứng yên, cường độ ánh sáng khơng thay đổi ) điểm ảnh P (i, j) coi điểm chuyển động Dk,k−1(i, j) khác ngược lại coi điểm đứng yên Trong thực tế giả thiết nêu khó thỏa mãn, người ta dùng ngưỡng T , số xác định thực nghiệm, tùy theo môi trường đặt camera để loại bỏ nhiễu Từ ma trận Dk,k−1 ngưỡng T xác định, ta xây dựng ma trận Mk,k−1 sau: Mk,k−1 = → if (Dk,k−1(i, j) > T ) → else (2.3) Tương tự ta xây dựng ma trận Mk,B (i, j): Mk,B (i, j) = → if (Dk,B (i, j) > T ) → else (2.4) Mk,k−1 gọi ma trận mặt nạ chuyển động thời điểm k Nếu Mk,k−1(i, j) điểm ảnh P (i, j) tương ứng coi chuyển động so thời điểm trước điểm ảnh P (i, j) coi đứng yên - Đường chuyển động đường qua điểm chuyển động - Vùng chuyển động liên thông vùng mà hai điểm chuyển động bất kí tồn đường chuyển động - Đối tượng Obj coi chuyển động chứa vùng chuyển động liên thơng 123 Nguyễn Văn Hùng 2.1.2 Phép tốn hình thái - Chúng ta gọi phần tử lân cận phần tử Mk,k−1(i, j) láng giềng Mk,k−1 (i, j) - Phép dãn nở (Dilation) Xét ma trận Mk,k−1, ta gọi việc xác định ma trận M theo (5) phép dãn nở ma trận Mk,k−1 , kí hiệu M = Dila(Mk,k−1 ) M(i, j) = 1, Nếu có láng giềng Mk,k−1(i, j) có giá trị 0, Nếu ngược lại (2.5) - Phép xói mịn (Erosion) Xét ma trận Mk,k−1 , ta gọi việc xác định ma trận M theo (6) phép xói mịn ma trận Mk,k−1 , kí hiệu M = Eros(Mk,k−1) M(i, j) = 0, Nếu có láng giềng Mk,k−1(i, j) có giá trị 1, Nếu ngược lại (2.6) Các phép toán Dila(Mk,k−1 ), Eros(Mk,k−1) gọi phép tốn hình thái ma trận Mk,k−1 Phép tốn hình thái đề cập [2, 4] Phép tốn hình thái Dila(Mk,k−1 ), Eros(Mk,k−1) có tác dụng loại bỏ vùng chuyển động khơng liên thơng Để minh họa hai phép tốn hình thái ta xem ví dụ minh hoạ: Đầu vào ma trận có chứa các giá trị thể Hình 1.a Sau thực phép Dila kết Hình 1.b; thực phép Eros kết thể Hình 1.c; a 124 b Hình Minh họa hai phép tốn hình thái c Về phương pháp phát đối tượng chuyển động 2.1.3 Thuật toán tính số vùng chuyển động liên thơng Thuật tốn tính số vùng chuyển động liên thông theo sơ đồ khối Hình 1: kí hiệu Count_V (M) Trong có hàm Min hàm lấy giá trị nhỏ giá trị bên Hình 3.a ma trận đầu vào: ô trắng giá trị 1, ô đen giá trị 0; Hình 3.b kết sau chạy thuật tốn tính vùng chuyển động liên thơng; Quá trình đánh nhãn đếm số vùng chuyển động trình bầy cho thấy ta thực thuật toán với ma trận mặt nạ chuyển động ta tách chuyển động có nhãn tương ứng Ví dụ có hai vùng chuyển động tương ứng Hình Thuật tốn tính vùng chuyển động a b Hình Ví dụ minh họa thuật tốn Hình 125 Nguyễn Văn Hùng 2.2 Thuật toán xác định vùng chuyển động Căn vào định nghĩa trên, đề xuất thuật toán phát chuyển động frame dựa thông tin khác biệt frame liền trước frame liền sau nó, với thơng tin frame thể theo bước sau: • Bước Xét frame thứ k áp dụng công thức (2.3) tính: Mk,k−1; Mk,k+1 • Bước Áp dụng cơng thức (2.4) tính Mk,B • Bước Xác định ma trận Motionk theo công thức (2.7): Motionk = (Mk,B ANDMk,k−1) OR (Mk,B AND Mk,k+1) (2.7) • Bước Thực phép toán: Dila(Motionk), Eros(Motionk), Vk = Count_V (Motionk ) Vk số vùng chuyển động liên thông • Bước Tại vùng, xác định cặp điểm có toạ độ lớn (max) nhỏ (min) Từ cặp điểm min, max ta vẽ hình chữ nhật bao quanh vùng chuyển động Kí hiệu DrawRec(Motionk ) 2.3 Sơ đồ khối thể thuật toán đề xuất Kết hợp phần trình bầy trên, ta có sơ đồ thuật toán phát chuyển động file video thể Hình 2.4 Kết thử nghiệm 2.4.1 Dữ liệu đầu vào thử nghiệm Dữ liệu quay đường Hoàng Quốc Việt thành phố Hà Nội vào buổi sáng ngày thường Dữ liệu dạng file AVI, chuẩn nén Cinepak Codec; Bit Rate 64 Kbps; kích thước 640 × 480; thời lượng đoạn video khoảng 60 giây 2.4.2 Một số kĩ thuật xử lí thực nghiệm - Tiền xử lí: + Chuyển ảnh ảnh xám theo công thức: Ảnh xám = 0.3×R+0.59×G+0.11×B (R, G, B ba gam mầu ảnh mầu) + Thay đổi độ phân giải từ: 640 × 480 thành ảnh có độ phân giải 160 × 120 Bằng cách tính trung bình cộng bốn điểm hàng xóm thành điểm - Ngưỡng T thực nghiệm chọn giá trị từ 25 đến 35 - Cập nhật lại nền: B = Fk tổng giá trị phần tử ma trận mặt nạ Mb,k nhỏ 5% độ lớn ảnh (w × h) 126 Về phương pháp phát đối tượng chuyển động Hình Sơ đồ khối thuật toán phát chuyển động đề xuất 2.4.3 Kết thử nghiệm Với liệu phân biệt đối tượng chuyển động đánh số theo thứ tự từ đến n Chương trình thử nghiệm xử lí tốt việc loại bỏ chuyển động không cần thiết chuyển động cây, chuyển động nhỏ Điểm cịn tồn thuật tốn là: với cảnh quay chứa khung ảnh chuyển động có vùng chồng lấn chương trình khơng tách thành hai chuyển động riêng biệt mà gộp lại thành khối đối tượng chuyển động 127 Nguyễn Văn Hùng 2.4.4 Một số hình ảnh minh hoạ chương trình Hình Khung hình cập nhật tương ứng video1 Hình Khung hình cập nhật tương ứng video2 Hình Khung hình cập nhật tương ứng video 103 có chồng lấn 128 Về phương pháp phát đối tượng chuyển động 2.4.5 Bảng thống kê kết thử nghiệm ba thuật toán Trong thử nghiệm chạy liệu 100 đoạn file AVI khác với thuật toán: Thuật toán đề xuất; Thuật toán trừ nền; Thuật tốn kết hợp chúng tơi Hình thể kết thử nghiệm Hình Biểu đồ so sánh tỉ lệ phát ba thuật toán Kết luận Bài báo đề xuất phương pháp phát đối tượng chuyển động sở so sánh khác biệt ba khung ảnh liên tiếp với có kết hợp với ảnh Trong nội dung có đưa số khái niệm định nghĩa điểm chuyển động, đường vùng chuyển chuyển động liên thơng Ngồi thuật tốn kế thừa phép tốn hình thái, thuật tốn tính số vùng chuyển động liên thơng Bài báo trình bày thử nghiệm với việc phát đánh dấu phương tiện tham gia giao thông, so sánh kết gữa thuật toán truyền thống với thuật toán đề xuất TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A.M Tekalp, 1955 Digital Video Processing Prentice Hall [2] LIU Ya, AI Haizon, XU Guangyou, 2001 Moving Object Detection and Traching Based on Background Subtraction [3] Chris Stauffer, W.E.L Grimson Adaptive background mixture models for real-time tracking [4] Liyuan Li, Weimin Huang, Irene Y.H Gu, Qi Tian, 2003 Foreground Object Detection from Videos Containing Complex Background 129 Nguyễn Văn Hùng [5] Pierre Soille, Morphological Image Analysis: Principles and Applications Springer-Verlag New York, Inc Secaucus, NJ, USA c 2003 [6] Y LIU, A HAIZHO, X GUANGYOU, 2001 Moving object detection and tracking based on background subtraction Proceeding of Society of Photo-Optical Instrument Engineers (SPIE), 4554, pp 62-66 [7] C WREN, A AZARBAYEJANI, T DARELL, A PENTLAND, 1997 Pfinder: Real-time tracking of the human body, IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19, pp 780–785 [8] N A OGALE A survey of techniques for human detection from video Department of Computer Science, University of Maryland, College Park [9] W ABD-ALMAGEED, M HUSSEIN, M ABDELKADER, L DAVIS, 2007 Real-Time Human Detection and Tracking from Mobile Vehicles, Proc of 2007 IEEE Intel Transportation Systems Conf., Seattle, USA, Sept.30-Oct.3, pp 149-157 [10] Marwa abd el Azeem Marzouk, 2010 Modified background subtraction algrorithm for motion detection in surveillance systems Vol 1, No 2, pp.112-123 ABSTRACT A moving object detection method based on comparing the differences and background subtraction This paper proposed methods of detecting moving objects based on comparing differences between three consecutive frames, combined with the background image Content has given a new definition of concept point motion, sugar and the shifting joint motion The algorithm also inherits the mathematical morphology, the algorithm of the cross-motion Along with the proposed algorithm in the content are presented test results of the algorithm and a comparison and evaluation of the algorithm 130 ... lớn ảnh (w × h) 126 Về phương pháp phát đối tượng chuyển động Hình Sơ đồ khối thuật toán phát chuyển động đề xuất 2.4.3 Kết thử nghiệm Với liệu phân biệt đối tượng chuyển động đánh số theo thứ... Minh họa hai phép tốn hình thái c Về phương pháp phát đối tượng chuyển động 2.1.3 Thuật toán tính số vùng chuyển động liên thơng Thuật tốn tính số vùng chuyển động liên thông theo sơ đồ khối Hình... qua điểm chuyển động - Vùng chuyển động liên thông vùng mà hai điểm chuyển động bất kí tồn đường chuyển động - Đối tượng Obj coi chuyển động chứa vùng chuyển động liên thơng 123 Nguyễn Văn Hùng