Phát hiện và vẽ quỹ đạo chuyển động trong xử lý ảnh dùng bộ lọc kalman

Phát hiện và vẽ quỹ đạo chuyển động trong xử lý ảnh dùng bộ lọc kalman Phát hiện và vẽ quỹ đạo chuyển động trong xử lý ảnh dùng bộ lọc kalman Phát hiện và vẽ quỹ đạo chuyển động trong xử lý ảnh dùng bộ lọc kalman Phát hiện và vẽ quỹ đạo chuyển động trong xử lý ảnh dùng bộ lọc kalman Phát hiện và vẽ quỹ đạo chuyển động trong xử lý ảnh dùng bộ lọc kalman Phát hiện và vẽ quỹ đạo chuyển động trong xử lý ảnh dùng bộ lọc kalman

TÓM TẮT Phát đối tượng chuyển động, theo dõi vẽ quỹ đạo chuyển động công đoạn quan trọng nhiều ứng dụng thị giác máy tính, bao gồm hệ thống giám sát an ninh, điều khiển giao thông, điều khiển tự động…… Trong luận văn này, phát đối tượng chuyển động sử dụng thuật toán trừ dựa phương pháp Gaussian hỗn hợp, hoạt động giám sát dựa kết mặt nạ giám sát để loại bỏ nhiễu Cuối cùng, phân tích Blob phát nhóm điểm ảnh kết nối, tương ứng đối tượng chuyển động Sự liên kết chuyể n đô ̣ng đươ ̣c phát hiê ̣n vào đường của đố i tươ ̣ng thực hiê ̣n dựa sự chuyển động Lọc Kalman sử dụng để dự báo vị trí đớ i tươ ̣ng khung ảnh đô ̣ tin câ ̣y gán cho mỗi phát hiê ̣n Bước cuối luận văn vẽ quỹ đạo chuyển động đối tượng từ tâm theo dõi gán Hướng dẫn khoa học: PGS TS Dương Hoài Nghĩa Chức danh: Giảng viên v ABSTRACT Detection of moving objects, tracking and drawing the trajectory of the moving objects are important components of many computer vision applications, including security monitoring systems, traffic control systems, automatic control systems… In this thesis, the detection of moving objects uses a background subtraction algorithm based on Gaussian mixture models, monitoring operations are applied to the resulting foreground mask to eliminate noise Finally, Blob analysis detects groups of connected pixels, which are likely to correspond to moving objects The linking of the detected motion to the path of the object is made based on the motion Kalman filtering is used to predict the location of the object in each frame and the reliability assigned to each detection The final step of the thesis is to draw the trajectory of the objects from the center of the assigned tracks Thesis Supervisor: Hoai Nghia Duong, PhD Title: Lecturer vi MỤC LỤC TRANG Trang tựa Quyết định giao đề tài Quyết định đổi tên đề tài Lý lịch khoa học i Lời cam đoan iii Cảm tạ iv Tóm tắt v Mục lục vii Danh sách chữ viết tắt xi Danh sách hình xi Chương TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan đề tài kết nghiên cứu trong, nước 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Nhiệm vụ giới hạn đề tài 1.3.1 Nhiệm vụ đề tài 1.3.2 Giới hạn đề tài 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Ý nghĩa thực tiễn luận văn 1.6 Cấu trúc luận văn Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan hệ thống camera quan sát 2.1.1 Cấu tạo chung hệ thống camera quan sát 2.1.1.1 Camera 2.1.1.2 Đầu ghi hình 2.1.1.3 Ổ cứng HDD 2.1.1.4 Dây nguồn dây tín hiệu vii 2.1.2 Ứng dụng hệ thống camera quan sát 2.1.3 Hoạt động hệ thống camera quan sát 2.2 Các vấn đề liên quan đến ảnh số 2.2.1 Điểm ảnh 2.2.2 Mức xám ảnh 2.2.3 Định nghĩa ảnh số 2.2.4 Quan hệ điểm ảnh 2.2.5 Phân loại ảnh số 10 2.2.6 Màu sắc 11 2.3 Các vấn đề liên quan đến video số 13 2.3.1 Cấu trúc video 13 2.3.2 Ưu, nhược điểm video số 14 2.3.3 Đối tượng video 14 2.3.4 Chuyển động đối tượng video 15 2.3.5 Bộ lọc trung vị (Median Filter) 16 2.3.6 Bộ lọc hình thái (Morphology Filter) 17 2.3.7 Phân tích BLOB 18 2.4 Các vấn đề liên quan đến phát theo dõi đối tượng chuyển động video 20 2.4.1 Ngưỡng 20 2.4.2 Ước lượng chuyển động 21 2.4.3 Dự đốn vị trí đối tượng tương lai 22 2.4.4 So khớp đối tượng 23 2.4.5 Theo dõi đối tượng 24 2.4.6 Hiện tượng che phủ 25 2.4.7 Cập nhật đối tượng 26 2.5 Bộ lọc Kalman 26 Chương PHÁT HIỆN CHUYỂN ĐỘNG 29 viii 3.1 Giới thiệu sơ đồ khối q trình phân tích video giám sát 29 3.2 Một số phương pháp phát chuyển động 29 3.2.1 Phương pháp so sánh khác biệt 30 3.2.2 Phương pháp trừ 31 3.2.3 Phương pháp Gaussian hỗn hợp 35 3.3 Sơ đồ khối phát chuyển động 37 3.4 Kết mô 37 3.4.1 Phát chuyển động phương pháp trừ với ảnh không chứa đối tượng chuyển động 37 3.4.2 Phát chuyển động phương pháp trừ với ảnh có chứa đối tượng chuyển động 40 3.4.3 Phát đối tượng chuyển động sử dụng thuật toán trừ dựa phương pháp Gaussian hỗn hợp 41 Chương THEO DÕI VÀ VẼ QUỸ ĐẠO CHUYỂN ĐỘNG 42 4.1 Giải thuật theo dõi vẽ quỹ đạo chuyển động 42 4.2 Phân tích giải thuật 43 4.2.1 Khối rút trích mơ hình đối tượng 43 4.2.2 So khớp đối tượng 44 4.2.3 Thêm đối tượng 45 4.2.4 Cập nhật đối tượng tâm hiệu chỉnh 46 4.2.5 Ước lượng đối tượng loại bỏ đối tượng dấu 46 4.2.6 Dự đốn vị trí đối tượng 47 4.2.7 Lưu tâm vẽ quỹ đạo chuyển động 47 4.3 Vai trò lọc Kalman theo dõi vẽ quỹ đạo chuyển động đối tượng 47 4.4 Kết mô 49 4.4.1 Trong vùng quan sát camera có đối tượng chuyển động 50 4.4.2 Trong vùng quan sát camera có nhiều đối tượng chuyển động không giao 56 ix 4.4.3 Trong vùng quan sát camera có đối tượng chuyển động bị che khuất giao 63 Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 68 5.1 Kết luận 68 5.2 Hướng phát triển 68 Tài liệu tham khảo 70 x DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Diễn giải CCTV Closed-circuit television – Truyền hình kép kín HDD Hard Disk Drive - Ổ đĩa cứng RGB Red Green Blue - Đỏ, xanh cây, xanh dương HSV Hue Saturation Value – Màu sắc, độ bảo hòa, giá trị BLOB Binary Large Object - Đối tượng nhị phân lớn xi DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 2.1: Lân cận điểm ảnh tọa độ (x,y) Hình 2.2: Mơ hình màu RGB 12 Hình 2.3: Mơ hình màu HSV 12 Hình 2.4: Mơ hình cấu trúc video 13 Hình 2.5: Chuỗi ảnh 14 Hình 2.6: Cách thức hoạt động lọc trung vị 16 Hình 2.7: Minh họa hiệu ứng giãn nở thao tác Hit 17 Hình 2.8: Minh họa hiệu ứng xói mịn thao tác Fit 18 Hình 2.9: Ảnh đầu vào ảnh đầu thuật toán Grass – Fire 19 Hình 2.10: Vectơ dịch chuyển d 21 Hình 2.11: Minh họa thuật tốn cập nhập vị trí hai đối tượng giao 25 Hình 2.12: Chu trình lọc Kalman 26 Hình 3.1: Sơ đồ khối q trình phân tích video giám sát 29 Hình 3.2: Minh họa kết so sánh khác biệt 31 Hình 3.3: Sơ đồ xử lý phát chuyển động phương phát trừ 32 Hình 3.4: Bóng ma phương pháp trừ 35 Hình 3.5: Sơ đồ khối phát chuyển động 37 xii Hình 3.6: Phát chuyển động phương pháp trừ với kết với chưa xử lý 38 Hình 3.7: Phát chuyển động phương pháp trừ sử dụng lọc Median với cửa sổ [5 5] loại bỏ vùng có kích thước nhỏ 100 38 Hình 3.8: Phát chuyển động phương pháp trừ sử dụng lọc Median với cửa sổ [3 3] loại bỏ vùng có kích thước nhỏ 500 39 Hình 3.9: Phát chuyển động phương pháp trừ sử dụng lọc Median với cửa sổ [3 3] loại bỏ vùng có kích thước nhỏ 1000 39 Hình 3.10: Phát chuyển động phương pháp trừ sử dụng lọc Median với cửa sổ [5 5] loại bỏ vùng có kích thước nhỏ 1400 39 Hình 3.11: Phát chuyển động phương pháp trừ (nền có chứa đối tượng) sử dụng lọc Median với cửa sổ [5 5] loại bỏ vùng có kích thước nhỏ 1400 40 Hình 3.12: Phát chuyển động sử dụng thuật toán trừ dựa phương pháp Gaussian hỗn hợp 41 Hình 4.1: Giải thuật theo dõi vẽ quỹ đạo chuyển động 42 Hình 4.2: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng chưa xuất đối tượng chuyển động (khung hình thứ đoạn video motnguoi.avi) 50 Hình 4.3: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng xuất đối tượng chuyển động chưa gán nhãn (khung hình thứ 38 đoạn video motnguoi.avi) 51 Hình 4.4: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng đối tượng chuyển động (khung hình thứ 107 đoạn video motnguoi.avi) 51 xiii Hình 4.5: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng đối tượng chuyển động (khung hình thứ 328 đoạn video motnguoi.avi) 52 Hình 4.6: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng đối tượng chuyển động (khung hình thứ 524 đoạn video motnguoi.avi) 52 Hình 4.7: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng đối tượng chuyển động (khung hình thứ 633 đoạn video motnguoi.avi) 52 Hình 4.8: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng đối tượng chuyển động khỏi vùng quan sát (khung hình thứ 784 đoạn video motnguoi.avi) 53 Hình 4.9: Quỹ đạo chuyển động đối tượng đoạn video motnguoi.avi 55 Hình 4.10: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng hai đối tượng chuyển động không giao (khung hình thứ 66 đoạn video hainguoi.avi) 56 Hình 4.11: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng hai đối tượng chuyển động không giao (khung hình thứ 231 đoạn video hainguoi.avi) 57 Hình 4.12: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng hai đối tượng chuyển động khơng giao (khung hình thứ 389 đoạn video hainguoi.avi) 57 Hình 4.13: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng hai đối tượng chuyển động khơng giao (khung hình thứ 545 đoạn video hainguoi.avi) 57 Hình 4.14: Quỹ đạo chuyển động hai đối tượng không giao đoạn video hainguoi.avi 58 Hình 4.15: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng ba đối tượng chuyển động khơng giao (khung hình thứ 40 đoạn video banguoi.avi) 60 xiv Cũng tương tự trường hợp có đối tượng, qua khung hình có đối tượng chuyển động theo dõi, chương trình lưu lại tâm đối tượng Sau phân tích xong video, quỹ đạo đối tượng vẽ hình 4.14 a) Quỹ đạo vẽ màu toàn thời gian giám sát Quỹ đạo đối tượng Quỹ đạo đối tượng b) Quỹ đạo vẽ màu tương ứng với khoảng thời gian Hình 4.14: Quỹ đạo chuyển động hai đối tượng không giao đoạn video hainguoi.avi 58 Nhận xét: Trong trường hợp có hai đối tượng chuyển động xuất vùng quan sát chương trình vẽ quỹ đạo riêng biệt đối tượng Tuy nhiên, ta vẽ quỹ đạo màu hình 4.14a quan sát nhằm tưởng chúng giao ta thời điểm xuất đối tượng Theo kết hình 4.14b sử dụng màu khác theo thời gian nên ta dễ dàng thấy quỹ đạo đối tượng cắt điểm khác mặt thời gian nên thực tế chúng không gặp Dựa vào hai đoạn quỹ màu đen ta biết đối tượng xuất trước đối tượng xuất sau cách phân tích sau: Đoạn quỹ đạo dài tương ứng với đối tượng xuất trước đoạn quỹ đạo ngắn tương ứng với đối tượng xuất sau Dựa vào hai đoạn quỹ đạo màu vàng ta biết trình tự khỏi vùng quan sát đối tượng cách phân tích sau: Đoạn quỹ đạo ngắn tương ứng với đối tượng khỏi vùng quan sát trước ngược lại đoạn quỹ đạo dài tương ứng với đối tượng khỏi vùng quan sát sau Từ phân tích ta kết luận sau: Đường quỹ đạo đối tượng xuất trước lại khỏi vùng quan sát - sau Đường quỹ đạo đối tượng xuất sau lại khỏi vùng quan sát - trước  Trường hợp có đối tượng chuyển động xuất vùng quan sát Xét trường hợp có đối tượng chuyển động xuất vùng quan sát không bị che khuất giao Chương trình phát gán số theo dõi xác trình tự xuất đối tượng Trong suốt trình giám sát đối tượng ln bám tốt qua khung hình Kết theo dõi đối tượng thể qua hình 4.15, hình 4.16, hình 4.17 hình 4.18 59 Ảnh thật Ảnh rút trích đối tượng Hình 4.15: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng ba đối tượng chuyển động khơng giao (khung hình thứ 40 đoạn video banguoi.avi) Ảnh thật Ảnh rút trích đối tượng Hình 4.16: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng ba đối tượng chuyển động khơng giao (khung hình thứ 125 đoạn video banguoi.avi) Ảnh thật Ảnh rút trích đối tượng Hình 4.17: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng đối tượng chuyển động khơng giao (khung hình thứ 227 đoạn video banguoi.avi) 60 Quỹ đạo chuyển động đối tượng thể hình 4.18 Ta thấy rằng, có nhiều đối tượng chuyển động vùng quan sát chương trình theo dõi vẽ quỹ đạo đối tượng Dựa vào màu ta biết điểm bắt đầu điểm kết thúc đối tượng Một trường hợp cần lưu ý trình theo dõi vẽ quỹ đạo chuyển động đối tượng đối tượng chuyển động phát chưa đủ số khung hình quy định chưa gán nhãn để theo dõi đối tượng (điều thể hình 4.15) dẫn đến quỹ đạo đối tượng giai đoạn (vùng khoanh trịn màu xanh hình 4.18) Quỹ đạo đối tượng Quỹ đạo đối tượng Quỹ đạo đối tượng Hình 4.18: Quỹ đạo chuyển động ba đối tượng không giao đoạn video banguoi.avi  Trường hợp có người xe xuất vùng quan sát Các trường hợp trên, đối tượng chuyển động người chương trình phát hiện, theo dõi vẽ quỹ đạo chuyển động xác Sau đây, xét trường hợp đối tượng chuyển động bao gồm người xe qua hình 4.19, 4.20 4.21 61 Ảnh thật Ảnh rút trích đối tượng Hình 4.19: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng người xe chuyển động khơng giao (khung hình thứ 220 đoạn video nguoivaxe.avi) Ảnh thật Ảnh rút trích đối tượng Hình 4.20: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng người xe chuyển động khơng giao (khung hình thứ 303 đoạn video nguoivaxe.avi) Ảnh thật Ảnh rút trích đối tượng Hình 4.21: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng người xe chuyển động khơng giao (khung hình thứ 452 đoạn video nguoivaxe.avi) 62 Qua kết mơ phỏng, ta kết luận chương trình phát theo dõi tất đối tượng chuyển động không phân biệt người hay xe… Quỹ đạo chuyển động đối tượng thể hình 4.22 Ta thấy kích thước đối tượng thay đổi đường quỹ đạo chúng xác Trong trường hợp đối tượng có kích thước thay đổi nên quỹ đạo đối tượng xác Quỹ đạo đối tượng Quỹ đạo đối tượng Quỹ đạo đối tượng Hình 4.22: Quỹ đạo chuyển động người xe đoạn video nguoivaxe.avi 4.4.3 Trong vùng quan sát camera có đối tượng chuyển động bị che khuất giao Khi có nhiều đối tượng chuyển động vùng quan sát xảy trường hợp đối tượng che khuất giao  Trường hợp có hai đối tượng bị che khuất giao thời gian ngắn: có đối tượng cập nhật lại hộp giới hạn mà hộp giới hạn bao quanh hai đối tượng đối tượng bật dự báo “predicted” hộp giới hạn bị che khuất hợp giới hạn cập nhật Cách xác định hộp giới hạn minh họa qua hình 4.23, hình 4.24 hình 4.25 63 Ảnh thật Ảnh rút trích đối tượng Hình 4.23: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng hai đối tượng chuyển động vừa giao (khung hình thứ 309 đoạn video giaonhau.avi) Ảnh thật Ảnh rút trích đối tượng Hình 4.24: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng hai đối tượng chuyển động vừa giao (khung hình thứ 449 đoạn video giaonhau.avi) Ảnh thật Ảnh rút trích đối tượng Hình 4.25: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng hai đối tượng chuyển động vừa giao (khung hình thứ 629 đoạn video giaonhau.avi) 64 Trong thực tế, đối tượng chưa tiếp xúc phần bóng chúng chồng lên nên xác định giao  Trường hợp đối tượng giao sau số khung hình xác định xem đối tượng Số thứ tự theo dõi đối tượng số theo dõi đối tượng không bị dự báo (trong trường hợp nhãn đối tượng nhãn theo dõi đối tượng đối tượng bị che hộp giới hạn hình 4.24) Việc kết hợp hai đối tượng thành minh họa hình 4.26 Ảnh thật Ảnh rút trích đối tượng Hình 4.26: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng hai đối tượng giao hợp thành đối tượng (khung hình thứ 470 đoạn video giaonhau.avi)  Khi đối tượng chuyển động bị che khuất hay giao nhau, chương trình ước lượng trạng thái chúng  Khi đối tượng xuất trở lại chương trình theo dõi gán nhãn trở lại cho đối tượng xác trường hợp kích thước hướng chuyển động đối tượng không thay đổi nhiều so với trước bị che khuất giao  Đối với trường hợp đối tượng bị che khuất giao mà thay đổi hướng thay đổi kích thước khiến cho xuất trở lại đối tượng khác nhiều so với ước lượng nên chương trình khơng thể theo dõi xác Lúc đối tượng ước lượng bị ước lượng mãi đối tượng xuất trở lại đối tượng Minh họa cho trường hợp hình 4.27, đối tượng số gán số theo dõi làm ta nhằm tưởng xuất đối 65 tượng thứ vùng quan sát thực tế đối tượng thứ trước Ảnh thật Ảnh rút trích đối tượng Hình 4.27: Ảnh thật ảnh rút trích đối tượng hai đối tượng chuyển động tách từ đối tượng giao trước (khung hình thứ 530 đoạn video giaonhau.avi) Quỹ đạo chuyển động đối tượng trường hợp có giao thể hình 4.28 với đặc điểm sau: Quỹ đạo đối tượng Quỹ đạo đối tượng Hình 4.28: Quỹ đạo chuyển động đối tượng giao đoạn video giaonhau.avi 66 - Khi đối tượng giao tâm đối tượng bị che khuất tâm đối tượng theo dõi trạng thái bình thường thay đổi theo trạng thái Chính tâm đối tượng theo dõi không nằm đường quỹ đạo mà dịch chuyển vào khoảng đường quỹ đạo đối tượng bị che khuất đường quỹ đạo thân đối tượng - Như xảy giao quỹ đạo chuyển động đối tượng bị gián đoạn suốt khoảng thời gian tương ứng với vùng bao quanh hình elip màu cam Đồng thời xuất số đoạn quỹ đạo đánh dấu ô vuông màu tím nằm đường quỹ đạo trước tương ứng với vùng bị gián đoạn - Mặc dù đối tượng giao gây nhằm lẫn trình gán số theo dõi quỹ đạo chúng không bị ảnh hưởng Kết luận: Dựa vào gián đoạn đường quỹ đạo xuất điểm nằm đường quỹ đạo khoảng thời gian ngắn ta nhận biết trường hợp giao đối tượng 67 Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Kết luận Chương trình phát vẽ quỹ đạo chuyển động xử lý ảnh dùng lọc Kalman xây dựng ngơn ngữ lập trình C kết hợp với hàm chuyên dùng cho xử lý ảnh phần mềm matlab đáp ứng mục tiêu đặt đề tài là: - Phát tất đối tượng chuyển động (có kích thước lớn ngưỡng quy định) qua khung ảnh video camera tĩnh thu với điều kiện ánh sánh mơi trường thay đổi loại bỏ nhiễu (có kích thước nhỏ) - Theo dõi xác đối tượng chuyển động cần quan tâm (có thời gian tồn lớn ngưỡng quy định) đối tượng không bị che khuất giao - Vẽ quỹ đạo chuyển động tất đối tượng theo dõi vùng quan sát từ ta phân tích hành vi chúng Tuy nhiên đề tài tồn hạn chế - Kết rút trích đối tượng mặt nạ chuyển động bị ảnh hưởng bóng đối tượng nên gây tượng giao bóng có nhiều đối tượng chuyển động gần - Việc gán nhãn cho đối tượng tách từ đối tượng giao trước bị nhầm lẫn đối tượng thay đổi hướng kích thước - Quỹ đạo chuyển động đối tượng giao phức tạp nên cần phân tích kỹ 5.2 Hướng phát triển - Tiếp tục nghiên cứu phương pháp loại bỏ bóng q trình phát chuyển động để thu mặt nạ chuyển động thật xác Khi tránh trường hợp giao ảnh hưởng bóng đối tượng việc vẽ quỹ đạo chuyển động tăng độ xác 68 - Kết hợp với kỹ thuật phân loại đối tượng kỹ thuật nhận dạng mặt người để ứng dụng vào phát hiện, theo dõi vẽ quỹ đạo chuyển động người giám sát an ninh… - Xây dựng hệ thống giám sát hoàn chỉnh đáp ứng thời gian thực 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Thị Lan Hương, Phát hiện, phân loại, theo dõi đối tượng chuyển động hệ thống giám sát thông minh, Khóa luận tốt nghiệp đại học ngành Cơng nghệ thơng tin, Trường đại học Công nghệ, năm 2006 [2] Phạm Bảo Quốc, Theo dõi đối tượng chuyển động phương pháp lọc tích hợp, Luận văn thạc sĩ ngành Cơng nghệ thông tin, Trường đại học Công nghệ TP Hồ Chí Minh, năm 2014 [3] Nguyễn Duy Nghĩa, Nghiên cứu kĩ thuật xử lí video số, ứng dụng vào theo vết phân loại đối tượng, Luận văn cử nhân tin học, Đại học quốc gia TP Hồ Chí Minh, 2004 [4] Bài toán nhận dạng đối tượng chuyển động video, http://doan.edu.vn, 2013 [5] Cao Chánh Nguyên Hiển Khương Trường Giang, Nghiên cứu phương pháp phát đối tượng chuyển động video ứng dụng, Luận văn cử nhân tin học, Đại học Khoa Học Tự Nhiên, 2004 [6] Đỗ Năng Tồn, Bài giảng mơn học xử lý ảnh, Học viện Cơng nghệ Bưu viễn thơng, năm 2013 [7] Nguyễn Qang Hoan, Xử lý ảnh, Học viện Cơng nghệ Bưu viễn thơng, 2006 [8] Trần Thanh Việt, Trần Công Chiến, Huỳnh Cao Tuấn, Nguyễn Hữu Nam, Đỗ Năng Toàn, Trần Hành, Một kỹ thuật phát hiện, bám sát đối tượng ứng dụng, https://tapchikhdt.lhu.edu.vn [9] Lê Thành Trung, Sử dụng lưới hai chiều để theo vết đối tượng video, Luận văn cử nhân tin học, Đại học Khoa Học Tự Nhiên TP HCM, năm 2013 [10] Deepak Kumar Panda, Motion Detection, Object Classification and Tracking for Visual Surveillance Application, Department of Electronics and Communiation Engineering National Institute of Technology Rourkela Rourkela 769 008, Odisha, India, pp -66 , June 6, 2012 70 [11] Himanshu Maharana, Dubasi Monika, Soumya Ranjan Sahoo, Video Object Tracking Using Motion Estimation, Department of Electrical Engineering National Institute of Technology, Rourkela, May 2012 [12] LIU Ya, AI Haizou, XU Guangyou, Moving Object Detection and Tracking Based on Background Subtraction, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems 2001 [13] Fatih Poriki and Oncel Tuzel, Human Body Tracking by Adaptive Background Models and Mean-Shift Analysis, Mitsubishi Research Laboratory, 2003 [14] Nils T Siebel, Design and Implementation of People Tracking Algorithms for Visual Surveillance Applications, Omputational Vision Group Department of Computer Science, pp 29 – 44, 2003 [15] Mr Mahesh C Pawaska, Detection Of Moving Object Based On Background Subtraction, International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science (IJETTCS), June 2014 [16] Al Bovik, Hand Book of Image & Video Processing, Academic Press, Texas, pp 207-226, 2000 [17] Robert T.Collins , Alan J.Lipton and Takeo Kamade , A System for Video Surveillance and Monitoring, Carnegie Mellon University, pp 12-25, 2000 [18] Kalman, A new approach to linear filtering and prediction problems, Journal of Fluids Engineering, pp 25-35,1960 [19] Elies Henar, Application of a Kalman Filter with Augmented Measurement Model in Non-Invasive Cardiac Imaging, 2011 [20] Swantje Johnsen and Ashley Tews, Real-time object tracking and classification using a static camera, Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation, workshop on People Detection and Tracking, May 2009 71 [21] Ajit Ranjan, Manisha Chaple Ranjan, A Novel Approach For Object Detection And Tracking, International Journal of Engineering Research and Technology, April 2013 [22] Stauffer, Grimson, Adaptive background mixture models for real-time tracking, Computer Vision and Pattern Recognition, 1999 IEEE Computer Society Conference on (Vol 2) IEEE, Sept 2001 [23] Shamshad Shirgeri, Pallavi Umesh Naik, Udupi, Bidkar, Design and development of Optical flow based Moving Object Detection and Tracking (OMODT) System, April 2013 72 ... tượng chuyển động ảnh mà không cần quan tâm đến cuối vẽ quỹ đạo đối tượng chuyển động cần quan tâm để ta phân tích hành vi chúng nên tơi thực đề tài ? ?Phát vẽ quỹ đạo chuyển động xử lý ảnh dùng lọc. .. Phát đối tượng chuyển động cần quan tâm  Theo dõi đối tượng từ ảnh sang ảnh khác  Vẽ quỹ đạo chuyển động để biết hành vi đối tượng Video đầu vào Theo dõi đối tượng Phát chuyển động Vẽ quỹ đạo. .. tượng vẽ quỹ đạo trình bày chương của luận văn 3.2 Một số phương pháp phát chuyển động Phát chuyển động phân đoạn đối tượng chuyển động trước (hay gọi vùng ảnh nổi) ảnh xám thành ảnh nhị phân Trong