IV. Phƣơng phỏp nghiờn cứu
2.3.1.2.Trừ ảnh phõn khối
Trỏi ngƣợc với hƣớng tiếp cận sử dụng cỏc đặc tớnh toàn cục của cả khung hỡnh, hƣớng tiếp cận phõn khối sử dụng cỏc đặc tớnh cục bộ nhằm tăng tớnh độc lập với cỏc di chuyển của camera và đối tƣợng. Mỗi khung hỡnh đƣợc chia thành b khối. Cỏc khối trờn khung hỡnh f1 đƣợc so sỏnh với khối tƣơng ứng trờn khung hỡnh f2. Về cơ bản, độ chờnh lệch giữa hai khung hỡnh đƣợc tớnh nhƣ sau: b k k DP f f k C f f D 1 2 1 2 1, ) . ( , , ) (
Trong đú Ck là hệ số cho trƣớc, DP(f1,f2,k) là độ chờnh lệch giữa hai khối thứ k của hai khung hỡnh f1 và f2.
Kasturi [7] so sỏnh cỏc khối tƣơng ứng ỏp dụng cụng thức:
k k k k k k k 2 1 2 2 2 1 2 1 . 2 2
Trong đú 1k, 2k là giỏ trị cƣờng độ trung bỡnh của khối thứ k, và 1k, 2k là độ chờnh lệch tƣơng ứng với hai khối đú.
Một cắt cảnh xảy ra khi số cỏc khối thay đổi đủ lớn, nghĩa là D(f1,f2) > T2
và Ck=1 cho tất cả cỏc khối. Phƣơng phỏp này chậm đi theo độ phức tạp của hàm thống kờ. Phƣơng phỏp này cú một bất lợi là cỏc chuyển cảnh sẽ bị bỏ qua trong trƣờng hợp hai khối rất khỏc nhau cú thể cú cựng hàm mật độ. Tuy nhiờn trƣờng hợp đú cũng ớt xảy ra.
Một hƣớng tiếp cận khỏc với kỹ thuật trừ ảnh phõn khối do Shahraray đƣa ra. Shahraray [12] đó chia khung hỡnh thành 12 miền và tỡm miền thớch hợp
Số húa bởi Trung tõm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
nhất cho mỗi miền ở khung hỡnh kia. Độ chờnh lệch tớnh bằng kỹ thuật trừ ảnh dựa vào điểm ảnh của từng miền đƣợc sắp xếp. Tổng cú trọng số của cỏc chờnh lệch đó sắp xếp cho ta kết quả D cuối cựng.
Xiong [16] phỏt triển phƣơng phỏp trừ ảnh, gọi là so sỏnh thực, phỏt hiện chuyển cảnh do ngắt chỉ bằng việc so sỏnh một phần của ảnh. Phƣơng phỏp này chỉ ra rằng, sai sút mắc phải hoàn toàn cú thể bỏ qua nếu ớt hơn một nửa số cỏc cửa sổ cơ sở (cỏc ụ vuụng khụng chồng nhau, hỡnh 2.2. đều đƣợc kiểm tra). Với giả thiết rằng, trong trƣờng hợp thay đổi nhiều nhất giữa hai khung hỡnh thỡ kớch thƣớc cỏc cửa sổ đƣợc chọn đủ lớn để bất biến với cỏc thay đổi khụng làm vỡ và đủ nhỏ để cú thể chứa thụng tin về khụng gian nhiều chừng nào cú thể. Cỏc cửa sổ cơ sở đƣợc so sỏnh và tớnh độ chờnh lệch mức xỏm hoặc giỏ trị màu của cỏc điểm ảnh. Khi giỏ trị chờnh lệch lớn một ngƣỡng nào đú thỡ xem nhƣ miền đang xột đó thay đổi. Khi số miền thay đổi lớn hơn một ngƣỡng khỏc thỡ sự chuyển cảnh do ngắt đó xảy ra. Thực nghiệm đó chứng minh rằng hƣớng tiếp cận này cho tốc độ nhanh hơn phƣơng phỏp so sỏnh từng cặp điểm, thậm chớ cả phƣơng phỏp biểu đồ xột dƣới đõy.
Hỡnh 2.2. Cỏc cửa sổ cơ sở trong thuật toỏn so sỏnh thực
Trong bài viết khỏc [17], ý tƣởng lấy mẫu theo khụng gian đƣợc mở rộng thành lấy mẫu theo khụng gian và thời gian. Thuật toỏn mới cú sử dụng bƣớc nhảy phỏt hiện cả chuyển cảnh đột ngột và chuyển cảnh dần dần.
Số húa bởi Trung tõm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Thuật toỏn này đi so sỏnh hai khung hỡnh i và j, ở đú j = i + step. Nếu khụng cú sự thay đổi đỏng kể nào, thỡ chuyển tiếp sang so sỏnh cỏc khung hỡnh cỏch nửa bƣớc nhảy, nghĩa là so sỏnh hai khung hỡnh i + step/2 và j + step/2. Ngƣợc lại, tỡm kiếm nhị phõn đƣợc dựng để định vị chuyển cảnh. Nếu i và j liờn tiếp nhau và sự chờnh lệch của hai khung hỡnh lớn hơn ngƣỡng thỡ đú là chuyển cảnh đột ngột do ngắt. Nếu khụng, dựng thuật toỏn trừ ảnh dựa trờn việc phỏt hiện cạnh để phỏt hiện chuyển cảnh dần dần. Hiển nhiờn, thuật toỏn này phụ thuộc vào bƣớc nhảy step: bƣớc nhảy lớn thỡ tăng hiệu quả nhƣng sẽ làm tăng khả năng sai sút, bƣớc nhảy nhỏ quỏ sẽ bỏ qua những chuyển cảnh dần dần. Thuật toỏn này cú độ nhạy rất cao với sự di chuyển của đối tƣợng và sự di chuyển camera.