350 руб
Журнал «Радиотехника» №6 за 2015 г.
Статья в номере:
Методика выделения области подвижного объекта на последовательности изображений
Ключевые слова: цифровое изображение обнаружение движения выделение подвижного объекта межкадровые деформации оценивание сдвига изображений псевдоградиентный алгоритм
Авторы:
П.В. Смирнов - аспирант, Ульяновский государственный технический университет А.Г. Ташлинский - д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Радиотехника», Ульяновский государственный технический университет
Аннотация:
Предложена методика выделения области подвижного объекта на последовательности цифровых изображений, основанная на попиксельном псевдоградиентном оценивании межкадровых сдвигов всех узлов опорного изображения. В качестве оцениваемых компонент вектора сдвига исследованы его проекции и полярные параметры. Рассмотрены возможности повышения эффективности обработки за счет учета коррелированности смежных строк изображений.
Страницы: 5-11
Список источников

 

  1. Elhabian Sh.Y., El-Sayed Kh.M., Ahmed S.H. Moving Object Detection in Spatial Domain using Background Removal Techniques // Recent Patents on Computer Science. 2008. V. 1. P. 32−54.
  2. Karasulu B., Korukoglu S. Performance Evaluation Software: Moving Object Detection and Tracking in Videos // SpringerBriefs in Computer Science. 2013. P. 76.
  3. Wang L., Yung N.H.C. Extraction of Moving objects from their Background based on mulitple adaptive threshold and boundary evaluation // IEEE Trans. Intelligenttransportationsystems. 2010. V. 11. P. 40−51.
  4. Куцов Р.В., Трифонов А.П. Алгоритмы обнаружения движущегося объекта на изображении // Известия РАН. Теория и системы управления. 2006. № 3. С. 129−138.
  5. Гришин С.В., Ватолин Д.С., Лукин А.С. Обзор блочных методов оценки движения в цифровых видео сигналах // Тематический сб. «Программные системы и инструменты». 2008. Т. 9. С. 50−62.
  6. Ташлинский А.Г., Смирнов П.В. Алгоритм компенсации эффекта смаза изображения движущегося объекта по последовательности кадров // Радиотехника. 2014. № 7. С. 81−87.
  7. Золотых Н.Ю., Кустикова В.Д., Мееров И.Б. Обзор методов поиска и сопровождения транспортных средств на потоке видеоданных // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2012. № 5(2). С. 348−358.
  8. Ташлинский А.Г. Оценивание параметров пространственных деформаций последовательностей. Ульяновск: Изд‑во УлГТУ. 2000. 132 с.
  9. Tashlinskii A.G. Computational expenditure reduction in pseudo-gradient image parameter estimation // Lecture Notes in Computer Science. 2003. V. 2658. P. 456−462.
  10. Tashlinskii A.G.,Kurbanaliev R.M., Zhukov S.S. Method for detecting instability and recovery of signal shape under intense noise // Pattern recognition and image analysis. 2013. V. 23. № 3. P. 425−428.
  11. Tashlinskii A.G.The Specifics of Pseudogradient Estimation of Geometric Deformations in Image Sequences // Pattern Recognition and Image Analysis. 2008. V. 18. № 4. P. 701−706.
  12. Ташлинский А.Г., Хорева А.М., Смирнов П.В. Выбор конечных разностей при нахождении псевдоградиента целевой функции в процедурах оценивания межкадровых деформаций изображений // Радиотехника. 2012. № 9. С. 56−60.
  13. Ташлинский А.Г., Смирнов П.В. Попиксельное оценивание межкадровых геометрических деформаций изображений при выделении области подвижного объекта // Автоматизация процессов управления. 2015. № 1(39). С. 41−49.
  14. Ташлинский А.Г., Левчуков Д.А. Оценивание параметров межкадровых геометрических деформаций изображений по матрице деформаций // Континуальные алгебраические логики и нейроинформатика в науке и технике: труды междун. конф. Ульяновск. 2005. Т. 2. С. 149.
  15. Кавеев И.Н., Ташлинский А.Г. Оценивание параметров аффинной модели привязки изображений по сопряженным точкам // Информатика, моделирование, автоматизация проектирования: сб. научных трудов. Ульяновск: УлГТУ. 2009. С. 109−111.