Đề tài đề xuất một hệ thống theo dõi đối tượng ảnh trong video với sơ đồ khối như ở hình 2-6.
Hệ thống bao gồm hai bước, phát hiện đối tượng và theo dõi đối tượng: 9 Bước 1- Phát hiện đối tượng: Bước này làm nhiệm vụ tìm các đối tượng
chuyển động trong từng frame ảnh.
Do trọng tâm của đề tài không phải là bài toán phát hiện đối tượng mà là bài toán theo dõi đối tượng nên đề tài sẽ lựa chọn một phương pháp đơn giản, phương pháp trừ nền, để thực hiện bước này.
Ngoài ra, vì hệ thống cài đặt mang tính module hóa nên bất kỳ giải thuật phát hiện đối tượng nào khác cũng có thể được sử dụng thay thế.
9 Bước 2 - Theo dõi đối tượng: Thực hiện dự báo vị trí của từng đối tượng cho frame tiếp theo.
26
Bước theo dõi đối tượng sử dụng bộ lọc Kalman, và đây là nội dung chính mà đề tài đề cập tới.
Hình 2-6. Sơ đồ khối module theo dõi đối tượng ảnh sử dụng bộ lọc Kalman
Trong bước phát hiện đối tượng lại được chia thành hai khối: mô hình hóa nền và tách đối tượng chuyển động. Khối mô hình hóa nền thực hiện xây dựng ảnh nền từ một số lượng nhất định những frame đầu vào. Khối tách đối tượng chuyển động thực hiện trừ frame ảnh xử lý cho ảnh nền, sau đó áp dụng một số biện pháp lọc bỏ nhiễu, liên kết thành phần, đặt ngưỡng để thu về kết quả là các vùng chuyển động thỏa mãn điều kiện đặt ra, và cũng chính là đối tượng cần quan tâm trong frame ảnh xử lý.
Bước theo dõi đối tượng được chia thành ba khối: dự báo vị trí của đối tượng, gán quan sát - đối tượng, cập nhật thông tin đối tượng. Khối gán quan sát - đối tượng, căn cứ vào một số đặc trưng của đối tượng, như kích thước, màu sắc xác
27
định sự tương ứng giữa các đối tượng trong những frame liên tiếp. Khối dự báo vị trí và cập nhật thông tin, sử dụng mô hình bộ lọc Kalman, sẽ tiến hành ước lượng vị trí đối tượng ở frame tiếp theo, sau đó sử dụng thông tin thu được ở frame hiện tại hiệu chỉnh lại thông số bộ ước lượng cho phù hợp
Những phần trình bày sau đây mô tả các kỹ thuật được sử dụng trong mỗi bước của module.