zavrŠni rad br. 1510 praĆenje objekata u slikovnim sekvencama na temelju informacije o rubovima
DESCRIPTION
ZAVRŠNI RAD br. 1510 PRAĆENJE OBJEKATA U SLIKOVNIM SEKVENCAMA NA TEMELJU INFORMACIJE O RUBOVIMA. mentor: prof. dr. sc. Zoran Kalafatić. izradio: Darko Jurić. Sadržaj: Uvod Praćenje objekta Faza izdvajanja Faza praćenja Faza obnove objekta Rezultati Zaključak. Uvod. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
ZAVRŠNI RAD br. 1510 ZAVRŠNI RAD br. 1510
PRAĆENJE OBJEKATA U SLIKOVNIM PRAĆENJE OBJEKATA U SLIKOVNIM SEKVENCAMA NA TEMELJU INFORMACIJE O SEKVENCAMA NA TEMELJU INFORMACIJE O
RUBOVIMA RUBOVIMA
1
izradio: Darko Jurić
mentor: prof. dr. sc. Zoran Kalafatić
Zagreb, srpanj 2010.
2
Sadržaj:Sadržaj:
UvodUvod
Praćenje objektaPraćenje objekta1.1. Faza izdvajanjaFaza izdvajanja2.2. Faza praćenjaFaza praćenja3.3. Faza obnove objektaFaza obnove objekta
RezultatiRezultati
ZaključakZaključak
UvodUvod
3
Praćenje objekata još uvijek veliki problem
Postoje razne metode, ali ne i univerzalna
Implementirana metoda praćenja objekata na temelju rubova slike
Praćenje objekataPraćenje objekata
1. Korisnički odabir objekta2. Pretvaranje boja slike u sivu paletu3. Uporaba ekstrakcije rubova (Sobel)4. Uporaba binarizacije (Stucki)5. Uporaba transformacije udaljenosti
(Chamfer)6. Obnavljanje predloška
(pronalaženje ekvivalentnog piksela i širenje ruba)
4
Faza izdvajanja objekta
Faza praćenja
Faza obnove objekta
Praćenje objekata: Praćenje objekata: Faza Faza izdvajanjaizdvajanja
5
• korisnik odabire željeni objekt od kojega se radi slika rubova objekta
6
Koraci pri izdvajanju:
• Izabrani objekt
• Pretvaranje u grayscale
• Ekstrakcija rubova (Sobel)
• Binarizacija (Stucki)
Praćenje objekata: Praćenje objekata: Faza Faza izdvajanjaizdvajanja
• izabrani objekt postaje predložak koji se kasnije redovito ažurira
Praćenje objekata: Praćenje objekata: Faza praćenjaFaza praćenja
7
• za praćeni objekt se definira prostor traženja (žuto
označeno) koji se obrađuje
8
Koraci pri izdvajanju:
•Područje pretrage
• pretvaranje u grayscale, ekstrakcija rubova, binarizacija
• Transformacija udaljenosti (Chamfer)
• Usporedba i traženje predloška
Praćenje objekata: Praćenje objekata: Faza praćenjaFaza praćenja
9
Praćenje objekata: Praćenje objekata: Faza praćenjaFaza praćenja
255 255 255 255 255 255 255 255 2555
255 255 255 255 255 255 255 255 255
255 255 255 255 255 255 255 255 255
255 255 255 0 0 255 255 255 255
255 255 255 255 255 255 255 255 255
255 255 255 255 255 255 255 255 255
255 255 255 255 255 255 255 255 255
255 255 255 255 255 255 255 255 2555
255 255 255 255 255 255 255 255 255
255 255 255 255
255 0 255 255
255 255 0 255
255 255 255 255 255 255 255 255 2555
255 4 3 2 2 3 4 5 255
255 3 2 1 1 2 3 4 255
255 2 1 0 0 1 2 3 255
255 3 2 1 1 2 3 4 255
255 4 3 2 2 3 4 5 255
255 5 4 3 3 4 5 6 255
255 6 5 4 4 7 8 9 2555
255 255 255 255 255 255 255 255 255
Prostor traženja i uzorak:Transformacija udaljenosti:Traženje uzorka:Traži se minimum:
Ako je d=0 uzorak se savršeno poklapa
10
Traženje najboljeg podudaranja:
Praćenje objekata: Praćenje objekata: Faza praćenjaFaza praćenja
Uzorak:
11
Koraci pri izdvajanju:
•Uzorak (crveno) i nađeni ekvivalent (zeleno)
• pronalaženje odgovarajućeg piksela
• ekstrakcija ruba na kojemu leži piksel
Praćenje objekata: Praćenje objekata: Faza obnove Faza obnove objektaobjekta
• rubovi objekta se mijenjaju, pa se moraju ažurirati da bi ga se moglo uspješno pratiti
12
Praćenje objekata: Praćenje objekata: Faza obnove Faza obnove objektaobjekta
Pozitivne strane:• brza metoda obnavljanja predloška
Negativne strane• ukoliko postoji više objekata ekstrakcija ruba se mora ograničiti (npr. neka maksimalna udaljenost između starog i novog ruba)
• ukoliko je praćeni objekt duže vrijeme u interakciji sa drugim objektom rubovi se prošire i na taj objekt
U implementaciji je onemogućeno mijenjanje (ažuriranje) veličine objekta zbog navedenih problema
13
RezultatiRezultati
(snimak)
Uspješnost praćenja objekta je bila ocjenjivana s obzirnom na nemogućnost prilagodbe veličine prozora praćenom objektu
Brzina praćenja na snimci može odstupati od stvarne brzine praćenja
14
Rezultati (1)Rezultati (1)
15
Rezultati (2)Rezultati (2)
16
ZaključakZaključak Algoritam većinom uspješno prati objekte
za koje se mogu dobro izdvojiti rubovi
Sporost pri praćenju većih objekata
Loše ponašanje ukoliko je praćeni objekt konstantno u interakciji sa drugim objektima
Tolerancije na umjereni “pozadinski šum” (praćenje znakova)
17
Hvala na Hvala na pažnjipažnji