490575394

2.2 Algorytmy detekcji ruchu

Każdy implementowany system rejestracji obrazu (np. system monitorowania obiektu), wymaga algorytmu detekcji ruchu. Główna koncepcja wykrywania ruchu wyróżnia dwie odrębne metody: porównywanie sąsiednich klatek, bądź też aktualnej klatki z przechowywanym tłem. W zależności od zastosowania oraz skuteczności, projektowany system wykorzystuje jeden z tych algorytmów. W tym miejscu nadmienić należy o szeregu metod przetwarzania obrazu, mających istotny wpływ na jakość detekcji oraz na złożoność realizowanej procedury.

Metoda porównywania sąsiednich klatek, realizuje proces rozpoznawania poprzez wykrywanie różnic w kolorach. Założenie to emuluje sposób rozpoznawania ruchu przez ludzi. W podstawowym ujęciu algorytmu porównujemy składowe R,G,B pikseli, a następnie sprawdzamy czy różnica jest odpowiednio duża, aby uznać badany punkt obrazu za część związaną z ruchem. Chcąc polepszyć jakość oraz szybkość procesu detekcji możemy wykorzystać jedną z niżej opisanych modyfikacji. Zamiast porównywania wszystkich punktów macierzy, aplikacja generuje siatkę pikseli o odpowiedniej gęstości i regularności. Dzięki takiemu ograniczeniu, znacząco minimalizujemy ilość elementarnych operacji wykonywanych w dziedzinie pojedynczych pikseli. Sytuację tą przedstawiono na rysuneku nr 2. Innym rodzajem modyfikacji jest wprowadzanie uśrednienia kolorystycznego. Przed porównywaniem obrazów dzielimy każdy z nich na równomierną siatkę. W ramach wyznaczonego obszaru uśredniamy kolory sumując barwy pikseli, a następnie dzieląc przez ich ilość. Po operacji tego typu, obraz w niższej rozdzielczości jest poddawany porównywaniu. Dzięki danej metodzie, porównywanie jest znacznie skrócone, a co ważniejsze, rola małych obiektów znacząco spada w końcowej analizie.

Odrębnym podejściem jest wykrywanie ruchu poprzez porównywanie każdej klatki obrazu z przechowywanym tłem. Tło w systemie pozyskiwane jest w sposób automatyczny, a następnie aktualizowane do wolno przebiegających zmian w polu widzenia kamery. Dzięki takiemu podejściu uzyskujemy reakcję tła na wolno przebiegające zmiany obrazu - np. zachmurzenie, zmierzch, mgłę.

Obie wyżej wymienione metody detekcji ruchu wykorzystywane są w praktyce, lecz obie do różnych celów. Porównywanie sąsiednich klatek wiążę się z ciągłym dynamizmem sceny, co może mieć wykorzystanie w systemach monitorujących lotniska bądź dworce. Porównywanie oparte na statycznym tle może z kolei być implementowane w fotoradarach.

Rys. 2 Losowy wybór punktów detekcji