Методика выделения области подвижного объекта на последовательности изображений

П.В. Смирнов; А.Г. Ташлинский

Методика выделения области подвижного объекта на последовательности изображений

научная статья Страницы: 5-11

¹ аспирант, Ульяновский государственный технический университет
² д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Радиотехника», Ульяновский государственный технический университет

Ключевые слова: цифровое изображение обнаружение движения выделение подвижного объекта межкадровые деформации оценивание сдвига изображений псевдоградиентный алгоритм

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.

Для цитирования

Смирнов П.В., Ташлинский А.Г. Методика выделения области подвижного объекта на последовательности изображений // Радиотехника. 2015. № 6. С. 5–11.

Список источников

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.
Karasulu B., Korukoglu S. Performance Evaluation Software: Moving Object Detection and Tracking in Videos // SpringerBriefs in Computer Science. 2013. P. 76.
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.
Куцов Р.В., Трифонов А.П. Алгоритмы обнаружения движущегося объекта на изображении // Известия РАН. Теория и системы управления. 2006. № 3. С. 129−138.
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.
Ташлинский А.Г., Смирнов П.В. Алгоритм компенсации эффекта смаза изображения движущегося объекта по последовательности кадров // Радиотехника. 2014. № 7. С. 81−87.
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.
Ташлинский А.Г. Оценивание параметров пространственных деформаций последовательностей. Ульяновск: Изд‑во УлГТУ. 2000. 132 с.
Tashlinskii A.G. Computational expenditure reduction in pseudo-gradient image parameter estimation // Lecture Notes in Computer Science. 2003. V. 2658. P. 456−462.
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.
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.
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.
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.
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.
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.

[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.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи