Thuật toán xử lý ảnh

Một phần của tài liệu Nhận dạng và phân tích ảnh để giám sát tốc độ phương tiện giao thông (Trang 54 - 57)

2. Mục đích nghiên cứu

3.1.2Thuật toán xử lý ảnh

Các kết quả đầu ra của thuật toán phát hiện đối tượng chuyển động vừa được đề cập ở trên thường có chứa các nhiễu, do đó cần phải xử lý để loại bỏ

chúng trước khi chuyển kết quả sang các bước sau. Có nhiều yếu tố khác nhau gây ra nhiễu như:

- Nhiễu máy quay: đây là nhiễu do các bộ phận thu nhận ảnh của camera.

- Nhiễu phản xạ: khi một nguồn sáng, như ánh sáng mặt trời di chuyển sẽ làm cho một số phần trong cảnh nền phản chiếu ánh sáng. Hiện tượng này làm cho thuật toán phát hiện foreground thất bại hoặc phát hiện nhầm khu vực phản xạ là foreground.

- Nhiễu đối tượng cùng màu nền: Một số phần của đối tượng có thể cùng màu sắc với ảnh nền tham chiếu.

- Bóng và thay đổi ánh sáng đột ngột: Hầu hết các thuật toán phát hiện đều phát hiện bóng của các đối tượng được phát hiện là foreground. Ngoài ra, thay đổi ánh sáng đột ngột (ví dụ: như đèn trong căn phòng được bật lên) làm cho các thuật toán không phát hiện được foreground chính xác.

Các phép hình thái học, xói mòn và giãn nở, được áp dụng cho ma trận điểm ảnh foreground để loại bỏ nhiễu gây ra bởi ba mục đầu tiên được liệt ở trên. Mục tiêu của việc áp dụng các phép hình thái này là để loại bỏ các điểm ảnh nhiễu foreground, những điểm ảnh thực tế không thuộc về foreground. (chúng ta đặt tên chúng không phải là foreground, viết tắt là NFN) và để loại bỏ các điểm ảnh gần foreground (viết tắt là NBN ) và các điểm ảnh bên trong vùng các đối tượng. Phép xói mòn, như tên gọi của nó, làm giảm độ dày biên đi một đơn vị điểm ảnh của vùng foreground. Giãn nở là đảo ngược cửa sự xói mòn là mở rộng biên foreground lên 1 đơn vị điểm ảnh. Số lượng và trình tự của hai phép hình thái này sẽ ảnh hưởng tới cả hiệu quả và độ phức tạp tính toán trong việc loại bỏ nhiễu.

Hình 3.3 Ví dụ về khử nhiễu (a) Ảnh hiện tại (b) Ảnh nền (c) Foreground chứa nhiễu (d) Foreground đã khử nhiễu

Sau khi thực nghiệm cho thấy một quy trình hiệu quả là: phép giãn nở cấp độ 2 tiếp theo là phép xói mòn cấp độ 3 và cuối cùng là phép giãn nỡ cấp độ 1. Các phép giãn nỡ đầu tiên loại bỏ các lỗ hổng (NBN) trong các đối tượng foreground được phát hiện như là background và mở rộng khu vực foreground. Trong bước tiếp, phép xói mòn cấp độ 3 loại bỏ các điểm ảnh phụ trên đường biên của vùng được tạo ra bởi bước trước và loại bỏ các khu vực

nhiễu bị cô lập (NFN). Bước cuối cùng, phép dãn nở cấp độ 1 để bù lại cho phép xói mòn.

Một phần của tài liệu Nhận dạng và phân tích ảnh để giám sát tốc độ phương tiện giao thông (Trang 54 - 57)