Метод поиска векторов движения с учетом априорной оценки их достоверности и значимости, переменным блоков поиска в ТВ-системе

Рассмотрение применения векторов движения. Целевая функция, которая используется при корреляции соседних фреймов. Основа для определения априорной оценки достоверности. Зависимость верного определения вектора движения от уровня детальности в блоке.

Рубрика Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 06.05.2018
Размер файла 119,6 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Метод поиска векторов движения с учетом априорной оценки их достоверности и значимости, переменным блоков поиска в ТВ-системе

Антонов К.В.

Аннотации

В статье рассмотрено - области применения векторов движения, априорная оценка значимости и достоверности вектора движения, приведен алгоритм метода поиска векторов движения и предложены области применения данного метода поиска.

Ключевые слова: априорная оценка достоверности, метод поиска векторов движения в ТВ-системе, априорная оценка значимости.

Antonov K.V.

The student, St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation

METHOD MOTION VECTOR SEARCH WITH PRIOR ASSESSMENT OF THEIR RELIABILITY AND RELEVANCE, THE VARIABLE SEARCH UNIT IN TV SYSTEM

In the article introduction of the scope of the motion vectors, a priori estimate of the value and reliability of the motion vector, the algorithm of the search method of motion vectors and suggest the scope of this search method.

Keywords: a priori assessment of reliability, the search method of motion vectors in the TV system, the a priori assessment of the significance.

До сих пор нет универсального метода поиска векторов движения в ТВ-системе, которые бы обеспечивали высокую точность при минимальных затратах вычислительных ресурсов.

Векторы движения в ТВ-системах используются в методах компрессии видеоданных, а также для выделения движущихся объектов в фрейме. В основе алгоритма сжатия видеоданных лежит похожесть соседних фреймов видеоряда. В видеоданных кодируются объекты не многократно, а описываются их смещения. Это позволяет колоссально снизить битрейт и занимаемое место на жестком диске. В прикладных телевизионных системах (ПТС) векторы движения используются для сегментации интересующих объектов на признаков характерных для движения.

Для нахождения векторов движения отдельной точки пользуются уравнением оптического потока, которое подразумевает допущения о постоянстве яркости точки движущейся по заданной траектории.

(1)

где ?L вектор - градиент, V- вектор скорости оптического потока, - приращение яркости.

Для полной оценки векторов оптического потока необходимо ввести условие близости скоростей у соседних пикселей, так как уравнение оптического потока недоопределено.

Первоначально изображение разбивают на блоки MxN пикселей, M и N чаще всего равны друг другу и область поиска получается квадратной.

- для каждого блока кадра находят область поиска размером (2d+M+1)x(2d+N+1) пикселей, где d - максимальное смещение в вертикальном и горизонтальном направлениях.

Считается, что все пиксели в блоке имеют одинаковое перемещение и им приписывается один и тот же вектор движения. Векторы движения находят путем минимизации целевой функции, характеризующей корреляционные свойства друг относительно друга двух блоков, на множестве различных положений обрабатываемого блока в области поиска.

Целевая функция, которая используют при корреляции двух соседених фреймов:

Средняя абсолютная разность(MAD):

(2)

где Lc - яркости пикселей в текущем фрейме, Lp - яркости пикселей в предыдущем фрейме, (Vx, Vy) - один из возможных векторов движения, N - размер блока.[1]

Повышение эффективности применения векторов движения в ПТС может быть достигнуто заменой двухкомпонентного вектора движения - трехкомпонентным (vxkl, vykl, pakl)T, где pkl - вероятность корректного определения вектора движения (оценка достоверности): vxkl, vykl - составляющие по направлениям x и y вектора движения для блока с номерами k- по горизонтали и l- по вертикали.

Для видеоданных с соотношением сигнал/шум более 30 дБ pkl = paс_V(k,l), где paс_V(k,l) - априорная оценка достоверности вектора движения. Для видеоданных с отношением сигнал/шум менее 30 дБ применяют апостериорную оценку достоверности -

pkl = paрс_V(k,l).

Основой для определения априорной оценки достоверности является функция достоверности - зависимость верного определения вектора движения от уровня детальности в блоке.

(3)

где Л(x,y) - яркость пикселя в препарате, полученном из исходного изображения L(x,y). вектор фрейм достоверность

Для описания функциональной зависимости между свойствами изображения в блоке и вероятностью корректного определения вектора движения вводится модифицированная оценка уровня детальности.

(4)

Априорная оценка достоверности находится по формуле (5), где Dm(k,l) находится исходя из выражения (4).

(5)

где з - параметр модели.

Полученная функция достоверности дает возможность заменить двухкомпонентные вектора движения на трехкомпонентные: (хxkl, хxkl, pkl)T, где pkl рассчитывается согласно выражению (5). [4]

Априорная оценка достоверности обеспечивает исключение из рассмотрения блоков, в которых вероятность верного нахождения вектора движения низка. Уровень достоверности найденного вектора достигает 0.95, если у блока Dm(k,l)?1.8. Исключение остальных блоков резко снижает вычислительную емкость задачи.

Пусть компоненты яркостного вектора-градиента L отличны от нуля, а правая часть уравнения оптического потока <L,V> = -Lt равна нулю:

В этом случае вектор движения V также равен нулю. Существование ненулевого вектора движения возможно только при условии отличия от нуля яркостной производной по времени.

Определение векторов движения для всех блоков в фрейме является избыточным. Если зоне поиска фрейма t нет значимых изменений яркости относительно фрейма t-1, то с большой вероятностью блок имеет вектор движения равный нулю. Искать векторы движения целесообразно только в тех блоках, где произошли какие-либо изменения яркости. Модифицированная оценка этих изменений может быть получена на основе модуля межкадровой разности по формуле (6).

(6)

где z - число активных строк в фрейме, b - число элементов по строке L(x,y,t) - яркость пикселя в текущем t и предыдущем t-1 фреймах, x, y - координаты пикселя.

По результатам экспериментальных исследований получена функция априорной оценки значимости вектора движения на основе модифицированной оценки межкадровой разности.

(7)

где л - параметр его конкретное значение определено условиями функционирования прикладной телевизионной системы, MAD2m - нормированная функция межкадровой разности (8).

Нормируемая величина межкадровой разности:

(8)

В общем случае, функция значимости (7) позволяет выделить блоки изображения, в которых высока вероятность найти ненулевой вектор движения. Функция достоверности (5) - блоки, у которых высока вероятность корректного определения вектора движения. Для одновременного снижения влияния аномальных векторов и уменьшения вычислительной емкости целесообразно искать вектора движения с высоким уровнем достоверности и значимости.[4]

Рис. 1 - Алгоритм предложенного метода

Представленный алгоритм (рисунок 1) является довольно сложной структурой, включающей в себя априорную оценку достоверности и значимости в сочетании с переменным блоком поиска векторов движения. Априорная оценка достоверности уменьшает количество аномальных векторов движения. Априорная оценка значимости позволяет убрать из обработки блоки, в которых движение не наблюдается, и присвоить им нулевое значение. Разбиение на блоки переменного размера в данном методе позволяет найти вектор движения для объектов малого и большого размера.

Метод может быть использован в прикладных телевизионных системах, где векторы движения применяются для сегментации объектов интереса на основе признака движения. Рассмотренный метод может быть реализован в видеокомпрессии для более точного нахождения векторов движения и исключения из обработки статичных фрагментов кадра, что позволяет повысить быстродействие кодера. Исследованный метод позволяет уменьшить количество ложных векторов движения при небольших затратах вычислительных ресурсов.

Литература

1. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. / Р. Гонсалес, Р. Вудс - 3-е изд. испр. и доп. - М.: Техносфера, 2012. - 1104 с.

2. Обработка изображений в прикладных телевизионных системах / О.С. Астратов, А.С. Афанасенко, Л.Д. Вилесов [и др.]; под ред. проф. Б.С. Тимофеева. - СПб.: ГУАП, 2012. - 272 с.

3. Обухова Н.А. Основы теории и практика цифровой обработки: методические указания к практическим работам / Н.А. Обухова, Б.С. Тимофеев - СПб.: ГУАП, 2012.

4. Ричардсон Я. Видеокодирование. H.264 и MPEG-4 - стандарты нового поколения: пер. с англ. / Ян Ричардсон - М.: Техносфера, 2005. - 368 с.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Уменьшение дисперсии шумовой составляющей многокритериальными методами сглаживания цифрового сигнала, представленного единственной реализацией нестационарного случайного процесса в условиях априорной информации о функциях сигнала и характеристиках шума.

    реферат [488,8 K], добавлен 01.04.2011

  • Основные теоретические принципы работы устройств оперативного контроля достоверности передачи информации. Оборудование и методика расчета достоверности приема информации о снижении цифровых систем передачи ниже пороговых значений для систем сигнализации.

    контрольная работа [90,5 K], добавлен 30.10.2016

  • Формировании оценки скрытности случайного события. Разбиение множества с соответствующим законом распределения вероятностей на два подмножества. Разработка оптимального дихотомического алгоритма поиска. Экспоненциальный закон распределения вероятностей.

    курсовая работа [134,1 K], добавлен 21.02.2009

  • Сущность устойчивости в малом и целом смысле. Исследование Ляпуновым устойчивости движения в окрестности особых точек. Разработка и использование второго (прямого) метода Ляпунова. Устойчивость движения в предельных циклах, определение автоколебаний.

    реферат [286,0 K], добавлен 29.08.2009

  • Алгоритм определения параметров периодических решений в нелинейной системе автоматического регулирования. Разновидности оценки устойчивости САР. Особенности использования метода гармонического баланса (метода Гольдфарба) для проведения расчетов.

    контрольная работа [454,4 K], добавлен 05.11.2011

  • Разработка микроконтроллерной системы автоматической регулировки фар, которая обеспечит адаптацию света фар в соответствии с условиями движения автомобиля (скорость и направление движения, положение кузова автомобиля относительно земли). Выбор датчиков.

    дипломная работа [696,5 K], добавлен 07.08.2011

  • Понятие и функциональное назначение акселерометров, принцип их действия и сферы применения. Системы связи: GPS, ГЛОНАСС для обнаружения местонахождения. ГЛОНАСС и GPS-мониторинг. Разработка системы контроля движения для пациентов, ее основные функции.

    дипломная работа [1,8 M], добавлен 09.07.2015

  • Метод мониторинга давления с фиксированной и скользящей установкой. Дифференциальный метод сведения баланса расходов. Корреляционый метод поиска утечки жидкости из трубопровода. Спектральный анализ сигналов в системе LABVIEW. Быстрое преобразование Фурье.

    курсовая работа [5,7 M], добавлен 10.12.2015

  • Описание схемы автоматического включателя освещения на базе датчика движения, его внутренняя структура и элементы, принцип работы, специфика и сферы практического применения. Описание симистора и фотодиода, их функциональные особенности и назначение.

    курсовая работа [180,4 K], добавлен 04.09.2014

  • Микропроцессоры являются основой совершенно нового поколения интеллектуальных машин. Разработанное устройство контроля интенсивности движения машин через мост позволяет наглядно рассмотреть возможности применения микропроцессорных систем в быту.

    курсовая работа [282,5 K], добавлен 04.07.2008

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.