Đây là kỹ thuật phát hiện tiền cảnh, hiểu đơn giản là ta sẽ tách đối tƣợng trong ảnh ra khỏi hậu cảnh phía sau, nhằm mục đích hậu xử lý nhƣ nhận dạng đối tƣợng phƣơng tiện
Kỹ thuật này dựa trên việc giả định hậu cảnh tĩnh (static background) và thƣờng không áp dụng trong môi trƣờng thực (ánh sáng tự nhiên, ngoài trời…) hoặc các thay đổi trên ảnh nền trong nhà (nhƣ màn hình TV) hoặc ngoài trời có mƣa gió, thay đổi ánh sáng.
Một thuật toán Background Subtraction mạnh cần phải có khả năng xử lý việc thay đổi của môi trƣờng nhƣ ánh sáng, các chuyển động lặp (Màn hình TV, quạt…) hoặc các thay đổi không diễn ra liên tục (nhƣ đóng mở cửa, đèn xanh đỏ).
Chƣơng trình thử nghiệm áp dụng kỹ thuật khởi tạo và cập nhật ảnh nền phổ biến đó là:
So sánh hai khung hình liên tiếp (Frame Difference): Đây là kỹ thuật trừ
nền đơn giản nhất. Ta sẽ tính hiệu giá trị pixel của khung hình hiện tại và khung hình trƣớc đó nếu hiệu này lớn hơn ngƣỡng T thì pixel tại vị trí đó thuộc về cảnh.
Ƣu điểm của kỹ thuật này là tốc độ tính toán nhanh do việc khởi tạo background image chỉ đơn giản là việc lấy khung hình trƣớc đó.
Nhƣợc điểm của kỹ thuật này là nó chỉ tốt với những đối tƣợng di chuyển liên tục nhƣng khi có một đối tƣợng đứng yên trong khung hình quá lâu thì đối tƣợng này sẽ bị cho là nền cùng với đó phƣơng pháp này phụ thuộc rất nhiều vào ngƣỡng T do đó với mỗi video ta đều phải chọn 1 ngƣỡng phù hợp.
Sử dụng bộ lọc trung vị (Median filter): Ý tƣởng chính của thuật toán lọc
Trung vị nhƣ sau: ta sử dụng một cửa sổ lọc (ma trận 3×3) quét qua lần lƣợt từng điểm ảnh của ảnh đầu vào. Tại vị trí mỗi điểm ảnh lấy giá trị của các điểm ảnh tƣơng ứng trong vùng 3×3 của ảnh gốc “lấp” vào ma trận lọc. Sau đó sắp xếp các điểm ảnh trong cửa sổ này theo thứ tự (tăng dần hoặc giảm dần
tùy ý). Cuối cùng, gán điểm ảnh nằm chính giữa (Trung vị) của dãy giá trị điểm ảnh đã đƣợc sắp xếp ở trên cho giá trị điểm ảnh đang xét của ảnh đầu ra. Hình 3.3 mô tả khởi tạo và cập nhật nền dựa vào kỹ thuật trừ ảnh và lọc trung vị.
Hình 3. 3. Khởi tạo và cập nhật ảnh nền