trừ khung hình liền kề
Giả sử, chúng ta có tệp ảnh động video định dạng avi, với các thông số thuộc tính như Hình 6.22.
Các khung hình được lấy từ file video có dạng RGB 24 bit, và được chuyển sang ảnh 256 cấp xám. Chúng ta gọi khung hình hiện thời là Ic, khung hình liền trước Ip. Khung hình Igc, Igp cùng là ảnh xám 256 màu, được chuyển như sau:
//Ảnh hiện thời
ColorIc=(Ic(i,j).Red + Ic(i,j).Green + Ic(i,j).Blue)/3; Igc(i,j).Blue= ColorIc;
Igc(i,j).Green= ColorIc; Igc(i,j).Red= ColorIc; //Ảnh liền trước
ColorIp=(Ic(i,j).Red + Ic(i,j).Green + Ic(i,j).Blue)/3; Igp(i,j).Red= ColorIp;
Igp(i,j).Green= ColorIp; Igp(i,j).Blue= ColorIp;
Hình 6.22. Thuộc tính của file video dạng avi
Tiếp theo, Igc, Igp được trừ theo từng điểm ảnh, và được so sánh với ngưỡng. Nếu giá trị tuyệt đối nhỏ hơn giá trị ngưỡng thì coi là điểm giống nhau, ngược lại coi là khác nhau. Tức là, tại vị trí i,j:
if(abs(ColorIp- ColorIc)<lThreshold) //giống nhau { Iwb(i,j).Red=0; Iwb(i,j).Green=0; Iwb(i,j).Blue=0; } else //khác nhau { Iwb(i,j).Red=255; Iwb(i,j).Green=255; Iwb(i,j).Blue=255; }
Iwb là ảnh đen trắng thể hiện vùng khác nhau giữa 2 khung hình, những điểm khác nhau sẽ có màu trắng, ngược lại có màu đen. Dưới đây là một số hình minh họa của kỹ thuật trừ ảnh liền kề với ngưỡng được đặt là 20.
c) Ảnh đen trắng Iwb
Hình 6.23. Ảnh khung hình liền trước và hiện thời có sai khác ít.
a) Ảnh khung hình liền trước, b) Ảnh khung hình hiện thời, c) Ảnh đen trắng dùng kỹ thuật trừ ảnh liền kề, với ngưỡng
là 20.
a) Ảnh khung hình liền trước Ip b) Ảnh khung hình hiện thời Ic
c) Ảnh đen trắng Iwb
Hình 6.24. Ảnh khung hình liền trước và hiện thời có sai khác đáng kể.
a) Ảnh liền trước, b) Ảnh hiện thời, c) Ảnh đen trắng dùng kỹ thuật trừ ảnh liền
a) Ảnh khung hình liền trước Ip b) Ảnh khung hình hiện thời Ic
c) Ảnh xếp chồng
Hình 6.25. a) Ảnh liền trước, b) Ảnh liền sau, c) Ảnh xếp chồng b) lên a)
điểm khác nhau sẽ có màu đỏ.
Qua Hình 6.23, Hình 6.24 và Hình 6.25, chúng ta nhận thấy: với những khung hình sai khác nhau ít sẽ làm cho ảnh Iwb có màu đen (Ic, Ip có độ giống nhau lớn), còn với những khung hình có độ khác nhau đáng kể, thì ngoài những đối tượng chuyển động, còn có nhiễu (do sự tương phản, thời tiết...). Vì vậy, với kỹ thuật trừ khung hình liền kề có thể làm cho quá trình bám đối tượng chuyển động bị mất đi (vì có thể có 2 khung hình có độ khác nhau không đáng kể). Thực nghiệm cho thấy: Nếu chúng ta giảm giá trị ngưỡng thì sẽ tăng được độ phân biệt giữa các khung hình gần giống nhau, nhưng cũng sẽ làm tăng vùng khác nhau đối với khung hình có độ khác nhau nhiều, do đó sẽ làm cho quá trình xử lý phức tạp hơn. Như vậy, với kỹ thuật trừ khung hình liền kề chúng ta có được nhận xét sau:
• Chưa tối ưu được quá trình xử lý, vì phải xử lý tất cả khung hình có trong đoạn video mặc dù chúng không có sự thay đổi (các đối tượng không chuyển động).
• Thu được những thay đổi nhỏ đối với những đối tượng có chuyển động chậm và có thể là không phân biệt được vì thay đổi ít, vì vậy mà khó có thể lấy được toàn bộ đối tượng chuyển động.
• Chứa nhiều nhiễu, do thời tiết, độ tương phản, độ bóng làm thay đổi giá trị màu ở những vùng không chuyển động.
Vì vậy, chúng ta sẽ không thực hiện trừ khung hình liền kề để phát hiện đối tượng. Dưới đây chúng ta sẽ xem xét một hướng tiếp cận kết hợp: kỹ thuật trừ khung hình, đo độ thay đổi, xét vị trí, và kỹ thuật dò biên ảnh đa cấp xám để nâng cao hiệu quả phát hiện đối tượng chuyển động.