ƯỚC LƯỢNG TỐC ĐỘ XE TRONG GIAO THÔNG
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.12 MB, 45 trang )
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN KỸ THUẬT MÁY TÍNH - VIỄN THÔNG
ĐỒ ÁN MÔN HỌC 2
ƯỚC LƯỢNG TỐC ĐỘ XE Ô TÔ ỨNG DỤNG
XỬ LÝ ẢNH TRONG MATLAB
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - TRUYỀN THÔNG
Sinh viên:
ĐẶNG VĂN THUẬN
MSSV:
TP. HỒ CHÍ MINH – 01/2016
TRƯỜNG
ĐẠIĐẠI
HỌC
SƯ PHẠM
KỸ KỸ
THUẬT
THÀNH
PHỐPHỐ
HỒ HỒ
CHÍCHÍ
MINH
TRƯỜNG
HỌC
SƯ PHẠM
THUẬT
THÀNH
KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN KỸ THUẬT MÁY TÍNH - VIỄN THÔNG
ĐỒ ÁN MÔN HỌC 2
ƯỚC LƯỢNG TỐC ĐỘ XE Ô TÔ ỨNG DỤNG
XỬ LÝ ẢNH TRONG MATLAB
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG
Sinh viên:
ĐẶNG VĂN THUẬN
MSSV:
Hướng dẫn: ThS. TRƯƠNG QUANG PHÚC
TP. HỒ CHÍ MINH – 01/2016
BẢN NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
............................................................................................................................
TP. HCM, ngày
tháng 01 năm 2016
Giảng viên hướng dẫn
LỜI CẢM ƠN
Đề tài “Ước lượng tốc độ xe ô tô ứng dụng xử lý ảnh trong Matlab” thực sự
là một đề tài khó và hấp dẫn, tuy nhiên sau một khoảng một học kì em cũng đã
hoàn thành xong đề tài. Để có thể hoàn thành tốt đề tài này thì em đã rất nổ lực
trong thời gian qua để hoàn thành kịp tiến độ mong đợi. Và vai trò của giảng viên
hướng dẫn là rất lớn. Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Thạc sỹ Trương
Quang Phúc đã rất nhiệt tình hỗ trợ giải đáp thắc mắc cho em nghiên cứu để có
thể giúp em hoàn thành tốt đề tài này. Trong quá trình làm đề tài em cũng đã gặp
phải nhiều phát sinh khó khăn, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng cũng
như thời gian thực hiện đề tài. Và chính thầy đã tận tình giúp đỡ cho em hoàn
thành tốt.
Bên cạnh đó em cũng xin cảm ơn các bạn bè cùng làm đồ án môn học 2
hướng Điện tử - Viễn thông, tuy là không cùng chung đề tài nhưng các bạn cũng
nhiệt tình hỗ trợ về mặt tinh thần, giúp em vượt qua những lúc khó khăn cũng
như các kiến thức liên quan về xử lý ảnh.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày tháng 01 năm 2016
Sinh viên thực hiện
TÓM TẮT
Ngày nay, khoa học công nghệ đang được ứng dụng và phát triển mạnh mẽ ở tất
cả các lĩnh vực của đời sống, góp phần thay thế con người trong việc giám sát và điều
khiển và xử lý tín hiệu.
Với các vấn đề giao thông ở các khu vực đô thị thì cần tăng các hệ thống giám sát
giao thông dựa vào video được thu thập là rất cần thiết. Những hệ thống này rất hữu
ích để kiểm soát và quản lý tình trạng giao thông khác nhau như quản lý giao thông, đề
phòng tai nạn, cũng như vấn đề an toàn giao thông. Việc xác định tốc độ xe cộ trên
đường là một trong những mục tiêu đó.
Do đó, việc xác định tốc độ xe ô tô đang trở thành công việc thách thức hiện nay.
Phát hiện xe, theo dõi xe, xác định tốc độ là những công việc quan trọng. Để tránh các
bất lợi của các phương pháp truyền thống ở đây xác định tốc độ xe ô tô ứng dụng xử lý
ảnh trong MATLAB. Trong đồ án này, phương pháp được đề nghị bao gồm bốn công
việc chính là trừ nền (background subtraction), trích đặc trưng (feature extraction) và
theo dõi xe (vehicle tracking). Tốc độ được xác định bằng việc sử dụng khoảng cách di
chuyển thông qua số lượng khung hình (frame) và tỉ lệ khung hình.
Các từ khóa:
Trừ nền, trích đặc trưng, phát hiện xe, theo dõi xe
MỤC LỤC
MỤC LỤC.........................................................................................I
DANH MỤC HÌNH.......................................................................IV
CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN.........................................................................................1
1.1 TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU..............................................................................................2
NGÀY NAY, KHOA HỌC CÔNG NGHỆ ĐANG ĐƯỢC ỨNG DỤNG VÀ PHÁT TRIỂN MẠNH MẼ Ở TẤT CẢ CÁC LĨNH VỰC CỦA ĐỜI
SỐNG, GÓP PHẦN THAY THẾ CON NGƯỜI TRONG VIỆC GIÁM SÁT VÀ ĐIỀU KHIỂN VÀ XỬ LÝ TÍN. ĐẶC BIỆT TRONG LĨNH VỰC GIAO
THÔNG NGÀY NAY, ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH NGÀY CÀNG ĐƯỢC ỨNG DỤNG RỘNG RÃI TRONG VIỆC GHI NHẬN ƯỚC LƯỢNG TỐC ĐỘ
XE CỘ, MẬT ĐỘ LƯU LƯỢNG LƯU THÔNG TRÊN ĐƯỜNG.... CHÍNH SỰ PHÁT TRIỂN MẠNH MẼ NÀY ĐÃ GIÚP VIỆC GIÁM SÁT VÀ
CẢNH BÁO GIAO THÔNG TẠI CÁC TRẠM KIỂM SOÁT CỦA CÁC TRUNG TÂM ĐIỀU KHIỂN DỄ DÀNG, THUẬN TIỆN VÀ KỊP THỜI. .........2
CUỘC SỐNG HẰNG NGÀY CỦA CHÚNG TA CÓ NHIỀU VẤN ĐỀ BẮT GẶP PHẢI NHƯ VIỆC TĂNG DÂN SỐ Ở CÁC VÙNG ĐÔ THỊ,
TÌNH TRẠNG GIAO THÔNG TRỞ NÊN QUÁ TẢI HƠN VÌ NHU CẦU CAO VÀ KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG CÁC TUYẾN ĐƯỜNG VÀ KẾT CẤU HẠ
TẦNG THÌ KHÔNG THỂ. TỪ NHỮNG ẢNH HƯỞNG CỦA NHỮNG VẤN ĐỀ NÀY HẰNG NGÀY, THÌ ĐIỀU QUAN TRỌNG LÀ PHẢI TÌM GIẢI
PHÁP HIỆU QUẢ ĐỂ GIẢM THIỂU...................................................................................................................................2
VIỆC XÁC ĐỊNH TỐC ĐỘ XE CỘ NÓI CHUNG VÀ XÁC ĐỊNH TỐC ĐỘ XE Ô TÔ NÓI RIÊNG LÀ RẤT QUAN TRỌNG CHO VIỆC GIÁM
SÁT TỐC ĐỘ CHO PHÉP THEO LUẬT VÀ NÓ CŨNG MINH CHỨNG CHO TÌNH TRẠNG GIAO THÔNG. THEO CÁCH TRUYỀN THỐNG, VIỆC
XÁC ĐỊNH TỐC ĐỘ XE CỘ HAY GIÁM SÁT ĐƯỢC THỰC HIỆN BẰNG CÔNG NGHỆ RADA, ĐẶC BIỆT PHÁT HIỆN BẰNG MÁY RADA........2
SỰ VẬN HÀNH CỦA HỆ THỐNG RADA ĐƯỢC BIẾT ĐẾN NHƯ HIỆU ỨNG DOPPLER. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN CỦA HỆ THỐNG
NÀY LÀ CHUYỂN DỊCH DOPPLER XẢY RA KHI ÂM THANH TẠO RA BỊ PHẢN XẠ VỚI XE ĐANG CHUYỂN ĐỘNG VÀ TẦN SỐ ÂM PHẢN XẠ
BỊ THAY ĐỔI YẾU ĐI. PHƯƠNG PHÁP NÀY, VỚI CÁC THIẾT BỊ VÀ CÔNG THỨC TOÁN HỌC KHÔNG GIAN, TÌM ĐƯỢC TỐC ĐỘ CỦA XE
ĐANG DI CHUYỂN. TUY NHIÊN, PHƯƠNG PHÁP NÀY VẪN CÒN NHIỀU BẤT LỢI NHƯ LỖI COSIN XẢY RA KHI ĐỊNH HƯỚNG RADA
KHÔNG THEO ĐƯỜNG ĐỊNH HƯỚNG CỦA XE TỚI. HƠN NỮA, CHI PHÍ CỦA THIẾT BỊ LÀ MỘT TRONG NHỮNG NGUYÊN NHÂN QUAN
TRỌNG, VÀ CŨNG BỊ BÓNG MỜ (SHADING) (SỰ PHẢN XẠ SÓNG RADA TỪ HAI XE KHÁC NHAU VỚI CHIỀU CAO KHÁC BIỆT), VÀ
NHIỄU VÔ TUYẾN (GÂY RA BỞI SỰ TỒN TẠI CỦA TẦN SỐ GIỐNG HỆT NHAU CỦA CÁC SÓNG VÔ TUYẾN MÀ ĐƯỢC TRUYỀN TẢI
QUẢNG BÁ) LÀ HAI YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG KHÁC MÀ GÂY RA CÁC LỖI CHO VIỆC XÁC ĐỊNH TỐC ĐỘ XE. ĐIỀU CUỐI CÙNG, ĐIỀU MÀ
CẢM BIẾN RADA CHỈ CÓ THỂ THEO DÕI MỘT XE TẠI BẤT KÌ THỜI ĐIỂM CŨNG LÀ ĐIỂM HẠN CHẾ CỦA PHƯƠNG PHÁP NÀY............3
NHIỀU NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG THỰC HIỆN PHÁT HIỆN XE VÀ XÁC ĐỊNH TỐC ĐỘ CỦA CHÚNG CŨNG ĐÃ ĐƯỢC THỰC
HIỆN. FERRIER VÀ CÁC CỘNG SỰ (1994) [1] ĐÃ GIỚI THIỆU CÁCH PHÁT HIỆN XE DỰA VÀO SỰ KHÁC NHAU CỦA CÁC KHUNG HÌNH,
CAMERA KHÔNG HIỆU CHỈNH (PUMRIN VÀ DAILEY, 2002) [5], QUỸ ĐẠO DI CHUYỂN (MELO VÀ CỘNG SỰ, 2006) [4], QUANG
HÌNH HỌC (JIANPING VÀ CỘNG SỰ, 2009) [3] VÀ ẢNH ĂNG TEN SỐ (FUMIO VÀ CỘNG SỰ, 2008 [2]; WEN VÀ FUMIO, 2009
[7]) ĐÃ ĐƯỢC GIỚI THIỆU. HUEI-YUNG VÀ KUN-JHIH (2004) ĐÃ DÙNG ẢNH MỜ ĐỂ TÌM RA TỐC ĐỘ XE VÀ PUMRIN VÀ DAILEY
(2002) ĐÃ SỬ DỤNG PHÁT HIỆN CHUYỂN ĐỘNG ĐỂ TỰ ĐỘNG ĐO TỐC ĐỘ. SHISONG VÀ CỘNG SỰ (2006) [6] ĐÃ ĐƯA RA LỢI ÍCH
CỦA VIỆC THEO DÕI ĐIỂM ĐẶC TRƯNG CHO VIỆC ĐO TỐC ĐỘ XE........................................................................................3
YU VÀ CÁC CỘNG SỰ ĐÃ MÔ TẢ MỘT THUẬT TOÁN ĐÁNH GIÁ MẬT ĐỘ GIAO THÔNG VÀ TỐC ĐỘ TRUNG BÌNH TỪ ẢNH NÉN
ĐỊNH DẠNG MPEG SKYCAM. [4] TÁC GIẢ ĐÃ TÍNH TOÁN HỆ SỐ BIẾN ĐỔI COSIN RỜI RẠC (DCT) VÀ PHÂN TÍCH VECTOR CHUYỂN
i
ĐỘNG QUA CÁC KHUNG HÌNH. SỰ ĐỊNH HƯỚNG, ĐỘ LỚN VÀ BỘ LỌC KIẾN TRÚC THƯỜNG DÙNG ĐỂ LOẠI BỎ CÁC VECTOR LẶP LẠI.
SAU KHI ÁNH XẠ MẶT ẢNH CHO SỰ SẮP XẾP, TỐC ĐỘ XE TRUNG BÌNH ĐƯỢC ĐÁNH GIÁ QUA MỘT VIDEO 10S, VỚI TỈ LỆ KHUNG
HÌNH LÀ 10 FPS........................................................................................................................................................3
PELEGRI VÀ CỘNG SỰ ĐÃ PHÁT TRIỂN VÀ KIỂM CHỨNG CẢM BIẾN TỪ GMR ĐỂ XÁC ĐỊNH TỐC ĐỘ XE Ô TÔ. [7] XE CỘ GÂY
RA SỰ THAY ĐỔI VỀ TRƯỜNG ĐIỆN TỪ CỦA CẢM BIẾN KHI CHÚNG DI CHUYỂN QUA CẢM BIẾN. KỸ THUẬT THEO DÕI CỦA HỌ
KHÔNG SỬ DỤNG CAMERA NHƯNG ĐIỀU QUAN TRỌNG ĐỂ CHỈ RA SỰ ĐA DẠNG CỦA NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT THEO DÕI ĐỐI
TƯỢNG VÀ THÔNG TIN TỐC ĐỘ CỦA XE.........................................................................................................................4
LI VÀ CỘNG SỰ ĐÃ XÁC ĐỊNH TỐC ĐỘ XE BẰNG CÁCH DÙNG CAMERA CCD VÀ QUAN SÁT VỊ TRÍ XE CHẠY TRONG CÁC
KHUNG HÌNH VIDEO. [8] TỐC ĐỘ ĐƯỢC XÁC ĐỊNH THEO CÁCH HÌNH HỌC BẰNG HAI VỊ TRÍ CỦA XE VÀ MỐI QUAN HỆ KHÔNG GIAN
CỦA CHÚNG. ...........................................................................................................................................................4
HE VÀ CỘNG SỰ ĐÃ PHÁT TRIỂN MỘT HỆ THỐNG NHÚNG ĐỂ ĐO LƯỜNG GIAO THÔNG [9]. HỌ ĐÃ SỬ DỤNG VIỆC TRỪ NỀN
ĐỂ HỖ TRỢ VIỆC PHÁT HIỆN XE CỘ. NHỮNG NHÀ NGHIÊN CỨU NÀY SAU ĐÓ SỬ DỤNG NHỮNG HÌNH BÌNH HÀNH CHO VIỆC XÁC
ĐỊNH VÙNG ĐẶC TRƯNG (ROI) VÌ KẾT QUẢ BIẾN DẠNG ẢNH TỪ VỊ TRÍ CAMERA VÀ ĐỂ GIẢM QUÁ TẢI TÍNH TOÁN......................4
TRONG ĐỒ ÁN NÀY, MỘT THUẬT TOÁN MỚI ĐƯỢC ĐỀ NGHỊ ĐỂ SỬ DỤNG VIDEO SỐ, XỬ LÝ ẢNH VÀ THỊ GIÁC MÁY TÍNH ĐỂ
PHÁT HIỆN TỐC ĐỘ XE Ô TÔ MỘT CÁCH TỰ ĐỘNG TRONG MỘT PHƯƠNG PHÁP CHÍNH XÁC. THUẬT TOÁN CHỈ CẨN MỘT VIDEO
ĐỘC LẬP VÀ MỘT BỘ VI XỬ LÝ MÁY TÍNH VỚI PHẦN MỀM MATLAB ĐƯỢC CÀI TRÊN MÁY TÍNH LÀ CÓ THỂ VẬN HÀNH ĐỂ XÁC ĐỊNH
TỐC ĐỘ XE Ô TÔ........................................................................................................................................................4
1.2 MỤC ĐÍCH CỦA ĐỀ TÀI...........................................................................................................................4
1.3 NHIỆM VỤ VÀ GIỚI HẠN CỦA ĐỀ TÀI.....................................................................................................4
1.4 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI..................................................................................................................5
1.5 CẤU TRÚC ĐỒ ÁN...................................................................................................................................5
CHƯƠNG 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT..............................................................................5
2.1 CÁC KHÁI NIỆM VỀ ẢNH SỐ..................................................................................................................5
2.2 CÁC CÁCH PHÂN LOẠI ẢNH...................................................................................................................6
2.3 XỬ LÝ ẢNH VỚI MATLAB.......................................................................................................................8
2.4 PHƯƠNG PHÁP ĐỀ NGHỊ....................................................................................................................10
2.5 TIỀN XỬ LÝ..........................................................................................................................................11
2.6 CƠ SỞ LÝ THUYẾT PHÁT HIỆN XE .......................................................................................................11
2.7 CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH XE Ô TÔ ĐANG CHUYỂN ĐỘNG........................................................17
2.8 PHƯƠNG PHÁP LUỒNG QUANG LƯỢNG (OPTICAL FLOW)...............................................................19
2.9 THEO DÕI XE Ô TÔ..............................................................................................................................23
2.10 ƯỚC LƯỢNG, XÁC ĐỊNH TỐC ĐỘ..........................................................................................................23
CHƯƠNG 3....................................................................................25
MÔ PHỎNG – KẾT QUẢ.............................................................25
3.1 TIẾN TRÌNH MÔ PHỎNG.....................................................................................................................25
ii
3.2 KẾT QUẢ..............................................................................................................................................26
CHƯƠNG 4....................................................................................30
KẾT LUẬN.....................................................................................30
4.1 KẾT LUẬN............................................................................................................................................30
4.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN...........................................................................................................................30
TÀI LIỆU THAM KHẢO..............................................................31
iii
DANH MỤC HÌNH
HÌNH 2.1: ẢNH NHỊ PHÂN............................................................6
HÌNH 2.2: ẢNH XÁM......................................................................7
HÌNH 2.3: ẢNH MÀU RGB.............................................................7
HÌNH 2.4: ẢNH CHỈ THỊ MÀU......................................................8
HÌNH 2.5 SƠ ĐỒ KHỐI CỦA PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN. .11
HÌNH 2.6: VÍ DỤ VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC ĐẶT
NGƯỠNG..............................................................................................13
HÌNH 2.7: CÁCH THỨC HOẠT ĐỘNG CỦA BỘ LỌC TRUNG
VỊ...........................................................................................................14
HÌNH 2.8: ẢNH TRƯỚC VÀ SAU KHI LỌC NHIỄU................15
(A)ẢNH TRƯỚC LỌC NHIỄU
(B) ẢNH SAU KHI LỌC
NHIỄU...................................................................................................15
HÌNH 2.9: CỬA SỔ LỌC CÓ KÍCH THƯỚC 3X3 TRONG
KHÔNG GIAN 2D...............................................................................15
..........................................................................................................16
..........................................................................................................16
HÌNH 2.10 (A): ẢNH GỐC CHƯA THỰC HIỆN PHÉP GIÃN
NHỊ PHÂN............................................................................................16
HÌNH 2.10 (B): ẢNH SAU KHI THỰC HIỆN PHÉP GIÃN NHỊ
PHÂN....................................................................................................16
HÌNH 2.11 (A): ẢNH GỐC CHƯA ĐƯỢC THỰC HIỆN PHÉP
CO NHỊ PHÂN.....................................................................................17
HÌNH 2.11 (B): ẢNH SAU KHI THỰC HIỆN PHÉP CO NHỊ
PHÂN....................................................................................................17
HÌNH 2.12: SỰ TẠO THÀNH LƯU LƯỢNG QUANG..............19
HÌNH 2.13: SỰ TẠO THÀNH LƯU LƯỢNG QUANG DO
CHUYỂN ĐỘNG..................................................................................19
HÌNH 2.14: VỊ TRÍ CỦA ĐIỂM I(X,Y) TẠI THỜI ĐIỂM T VÀ
(VỚI RẤT NHỎ).................................................................................20
HÌNH 0.15: BA TRƯỜNG HỢP CỦA I........................................22
iv
HÌNH 3.1 SƠ ĐỒ GIẢI THUẬT....................................................25
HÌNH 3.1 LÀ KHÁI QUÁT CÁC CÔNG ĐOẠN CẦN LÀM ĐỂ
CÓ THỂ XÁC ĐỊNH ĐƯỢC TỐC ĐỘ XE Ô TÔ ĐANG DI
CHUYỂN TỪ VIDEO NGÕ VÀO THÔNG QUA CHƯƠNG TRÌNH
MATLAB ĐÃ XỬ LÝ..........................................................................25
QUÁ TRÌNH MÔ PHỎNG CỤ THỂ SẼ ĐƯỢC TRÌNH BÀY Ở
PHẦN KẾT QUẢ.................................................................................25
HÌNH 3.2: LƯU ĐỒ GIẢI THUẬT...............................................26
HÌNH 3.3: FRAME VIDEO GỐC..................................................27
HÌNH 3.3 LÀ HÌNH ẢNH GỐC CỦA VIDEO KHI ĐƯỢC ĐƯA
VÀO CHƯƠNG TRÌNH XỬ LÝ VỚI ĐỊNH DẠNG VIDEO LÀ
AVI........................................................................................................27
HÌNH 3.4: VECTOR CHUYỂN ĐỘNG CỦA XE Ô TÔ.............27
HÌNH 3.4 THỂ HIỆN VECTOR CHUYỂN ĐỘNG CỦA XE Ô
TÔ THÔNG QUA ĐỐI TƯỢNG “SHAPEINSERTER” TRONG
ẢNH XÁM HOẶC ẢNH MÀU RGB.................................................27
..........................................................................................................28
HÌNH 3.5: PHÂN ĐOẠN KHÔNG DÙNG LỌC..........................28
HÌNH 3.5 LÀ KẾT QUẢ PHÁT HIỆN RA ĐỐI TƯỢNG ĐANG
CHUYỂN ĐỘNG LÀ XE Ô TÔ ĐANG CHUYỂN ĐỘNG NHƯNG
KHÔNG SỬ DỤNG BỘ LỌC NÊN CÒN NHIỄU............................28
HÌNH 3.6: PHÂN ĐOẠN CÓ DÙNG BỘ LỌC............................28
HÌNH 3.6 LÀ KẾT QUẢ SAU KHI TRỪ NỀN ĐỂ PHÁT HIỆN
RA ĐỐI TƯỢNG ĐANG CHUYỂN ĐỘNG TRONG VIDEO LÀ XE
Ô TÔ ĐÃ DÙNG BỘ LỌC TRUNG BÌNH........................................28
..........................................................................................................29
HÌNH 3.7: KẾT QUẢ THEO DÕI ĐỐI TƯỢNG XE Ô TÔ ĐANG
CHUYỂN ĐỘNG..................................................................................29
HÌNH 3.7 LÀ KẾT QUẢ THEO DÕI ĐỐI TƯỢNG XE Ô TÔ
ĐANG CHUYỂN ĐỘNG TRONG CÁC KHUNG HÌNH CỦA
v
VIDEO. TRONG PHÂN ĐOẠN NÀY TỐC ĐỘ XE Ô TÔ SẼ ĐƯỢC
XÁC ĐỊNH QUA PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT Ở CHƯƠNG 2 CƠ
SỞ LÝ THUYẾT..................................................................................29
3.3 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ.............................................................29
THEO NHƯ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG ĐƯỢC CHO THẤY ĐÃ
PHÁT HIỆN ĐƯỢC XE Ô TÔ ĐANG DI CHUYỂN TRONG
VIDEO VÀ THEO DÕI CHUYỂN ĐỘNG CỦA XE Ô TÔ TỪ
KGUNG HÌNH ĐẦU ĐẾN HẾT VIDEO...........................................29
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG CŨNG CÒN GẶP PHẢI NHIỀU SAI SỐ
DO VIỆC HIỆU CHỈNH CÁC THÔNG SỐ CHƯA ĐƯỢC CHÍNH
XÁC. NHƯNG KẾT QUẢ VẪN CÓ THỂ CHẤP NHẬN ĐƯỢC,
LÀM TIỀN ĐỀ ĐỂ XÁC ĐỊNH TỐC ĐỘ XE Ô TÔ TRONG
HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI................................................29
vi
CÁC TỪ VIẾT TẮT
-
DCT (Discrete Cosine Transform) : Phép biến đổi cosin rời rạc
-
ID ( Identification): Sự nhận dạng
vii
CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN
1
1.1 TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU
Ngày nay, khoa học công nghệ đang được ứng dụng và phát triển mạnh mẽ ở
tất cả các lĩnh vực của đời sống, góp phần thay thế con người trong việc giám sát
và điều khiển và xử lý tín. Đặc biệt trong lĩnh vực giao thông ngày nay, ứng dụng
xử lý ảnh ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong việc ghi nhận ước lượng tốc
độ xe cộ, mật độ lưu lượng lưu thông trên đường.... Chính sự phát triển mạnh mẽ
này đã giúp việc giám sát và cảnh báo giao thông tại các trạm kiểm soát của các
trung tâm điều khiển dễ dàng, thuận tiện và kịp thời.
Cuộc sống hằng ngày của chúng ta có nhiều vấn đề bắt gặp phải như việc
tăng dân số ở các vùng đô thị, tình trạng giao thông trở nên quá tải hơn vì nhu
cầu cao và khả năng đáp ứng các tuyến đường và kết cấu hạ tầng thì không thể.
Từ những ảnh hưởng của những vấn đề này hằng ngày, thì điều quan trọng là
phải tìm giải pháp hiệu quả để giảm thiểu.
Việc xác định tốc độ xe cộ nói chung và xác định tốc độ xe ô tô nói riêng là
rất quan trọng cho việc giám sát tốc độ cho phép theo luật và nó cũng minh
chứng cho tình trạng giao thông. Theo cách truyền thống, việc xác định tốc độ xe
cộ hay giám sát được thực hiện bằng công nghệ rada, đặc biệt phát hiện bằng
máy rada.
2
Sự vận hành của hệ thống rada được biết đến như hiệu ứng Doppler. Các
khái niệm cơ bản của hệ thống này là chuyển dịch Doppler xảy ra khi âm thanh
tạo ra bị phản xạ với xe đang chuyển động và tần số âm phản xạ bị thay đổi yếu
đi. Phương pháp này, với các thiết bị và công thức toán học không gian, tìm được
tốc độ của xe đang di chuyển. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn còn nhiều bất lợi
như lỗi cosin xảy ra khi định hướng rada không theo đường định hướng của xe
tới. Hơn nữa, chi phí của thiết bị là một trong những nguyên nhân quan trọng, và
cũng bị bóng mờ (shading) (sự phản xạ sóng rada từ hai xe khác nhau với chiều
cao khác biệt), và nhiễu vô tuyến (gây ra bởi sự tồn tại của tần số giống hệt nhau
của các sóng vô tuyến mà được truyền tải quảng bá) là hai yếu tố ảnh hưởng khác
mà gây ra các lỗi cho việc xác định tốc độ xe. Điều cuối cùng, điều mà cảm biến
rada chỉ có thể theo dõi một xe tại bất kì thời điểm cũng là điểm hạn chế của
phương pháp này.
Nhiều nghiên cứu và ứng dụng thực hiện phát hiện xe và xác định tốc độ của
chúng cũng đã được thực hiện. Ferrier và các cộng sự (1994) [1] đã giới thiệu
cách phát hiện xe dựa vào sự khác nhau của các khung hình, camera không hiệu
chỉnh (Pumrin và Dailey, 2002) [5], quỹ đạo di chuyển (Melo và cộng sự, 2006)
[4], quang hình học (Jianping và cộng sự, 2009) [3] và ảnh ăng ten số (Fumio và
cộng sự, 2008 [2]; Wen và Fumio, 2009 [7]) đã được giới thiệu. Huei-Yung và
Kun-Jhih (2004) đã dùng ảnh mờ để tìm ra tốc độ xe và Pumrin và Dailey (2002)
đã sử dụng phát hiện chuyển động để tự động đo tốc độ. Shisong và cộng sự
(2006) [6] đã đưa ra lợi ích của việc theo dõi điểm đặc trưng cho việc đo tốc độ
xe.
Yu và các cộng sự đã mô tả một thuật toán đánh giá mật độ giao thông và tốc
độ trung bình từ ảnh nén định dạng MPEG Skycam. [4] Tác giả đã tính toán hệ
số biến đổi cosin rời rạc (DCT) và phân tích vector chuyển động qua các khung
hình. Sự định hướng, độ lớn và bộ lọc kiến trúc thường dùng để loại bỏ các
vector lặp lại. Sau khi ánh xạ mặt ảnh cho sự sắp xếp, tốc độ xe trung bình được
đánh giá qua một video 10s, với tỉ lệ khung hình là 10 fps.
3
Pelegri và cộng sự đã phát triển và kiểm chứng cảm biến từ GMR để xác
định tốc độ xe ô tô. [7] Xe cộ gây ra sự thay đổi về trường điện từ của cảm biến
khi chúng di chuyển qua cảm biến. Kỹ thuật theo dõi của họ không sử dụng
camera nhưng điều quan trọng để chỉ ra sự đa dạng của nghiên cứu kỹ thuật theo
dõi đối tượng và thông tin tốc độ của xe.
Li và cộng sự đã xác định tốc độ xe bằng cách dùng camera CCD và quan sát
vị trí xe chạy trong các khung hình video. [8] Tốc độ được xác định theo cách
hình học bằng hai vị trí của xe và mối quan hệ không gian của chúng.
He và cộng sự đã phát triển một hệ thống nhúng để đo lường giao thông [9].
Họ đã sử dụng việc trừ nền để hỗ trợ việc phát hiện xe cộ. Những nhà nghiên cứu
này sau đó sử dụng những hình bình hành cho việc xác định vùng đặc trưng
(ROI) vì kết quả biến dạng ảnh từ vị trí camera và để giảm quá tải tính toán.
Trong đồ án này, một thuật toán mới được đề nghị để sử dụng video số, xử lý
ảnh và thị giác máy tính để phát hiện tốc độ xe ô tô một cách tự động trong một
phương pháp chính xác. Thuật toán chỉ cẩn một video độc lập và một bộ vi xử lý
máy tính với phần mềm Matlab được cài trên máy tính là có thể vận hành để xác
định tốc độ xe ô tô.
1.2 MỤC ĐÍCH CỦA ĐỀ TÀI
Đề tài tập trung vào nghiên cứu các thuật toán để tách ô tô ra khỏi video và
sau đó ước lượng tốc độ di chuyển của chúng thông việc camera giám sát.
1.3 NHIỆM VỤ VÀ GIỚI HẠN CỦA ĐỀ TÀI
i. Nhiệm vụ
-
Đọc tài liệu của giảng viên hướng dẫn và tài liệu trên tạp chí IEEE
-
Tìm hiểu các thuật toán xử lý.
-
Khảo sát, tìm hiểu mô phỏng trên Matlab
ii. Giới hạn
-
Mô phỏng Matlab chưa hoàn thiện.
-
Chỉ dừng ở việc phát hiện và theo dõi xe ô tô đang chuyển động
-
Chưa thực nghiệm được trong thực tế mà chỉ thông qua nghiên cứu mô
phỏng.
4
1.4 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Vì mật độ lưu lượng xe nói chung và ô tô ngày nay càng lớn, nên việc giám
sát sự lưu thông của chúng còn khá hạn chế. Đề tài sẽ là tiền đề giải quyết việc
xác định ô tô đang di chuyển trong video, để từ đó tiến đến giám sát hiệu quả
hơn. Thông qua việc ước lượng được tốc độ di chuyển của xe cộ nói chung và ô
tô nói riêng mà đề tài đang hướng đến thì sẽ góp phần cảnh báo được sự ùn tắc
giao thông, xử lý các trường hợp vượt quá tốc độ cho phép.
1.5 CẤU TRÚC ĐỒ ÁN
Như vậy, với các yêu cầu về nhiệm vụ và mục tiêu đề ra, đồ án được xây
dựng bao gồm các chương sau:
- Chương 1: Tổng quan sẽ giới thiệu về tình hình kết quả các đề tài đã
nghiên cứu về lĩnh vực mà đề tài đang thực hiện, giới thiệu về mục tiêu
thực hiện, nhiệm vụ và giới hạn của đề tài cũng như tính cấp thiết của đề
tài.
- Chương 2: Cơ sở lý thuyết sẽ trình bày về phương pháp thực hiện, các
kiến thức liên quan đến xử lý ảnh để trừ nền, phát hiện đối tượng đang
chuyển động (xe ô tô), theo dõi đối tượng chuyển động và đề xuất cách
xác định, ước lượng tốc độ di chuyển của xe ô tô trong video.
- Chương 3: Mô phỏng – kết quả sẽ trình bày các kết quả mô phỏng thu
được từ cơ sở lý thuyết ở chương 2.
- Chương 4: Kết luận sẽ trình bày về kết luận thực hiện đề tài cũng như
hướng phát triển tiếp theo.
5
CHƯƠNG 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 CÁC KHÁI NIỆM VỀ ẢNH SỐ
Ảnh số là kết quả của quá trình ghi lại hình ảnh của sự vật, được mã hóa
thành tín hiệu số.
Ảnh số là tập hợp hữu hạn các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để
mô tả ảnh gần với ảnh thật. Số điểm ảnh xác định độ phân giải của ảnh. Ảnh có
độ phân giải càng cao thì càng thể hiện rõ nét các đặt điểm của tấm hình càng
làm cho tấm ảnh trở nên thực và sắc nét hơn.
2.1.1 Điểm ảnh (Picture Element)
Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám
hoặc màu nhất định. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn
thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám
(hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật. Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là
một phần tử ảnh. Mỗi điểm ảnh là một mẫu của một hình ảnh ban đầu, nhiều
điểm ảnh hơn thường cung cấp đại diện chính xác hơn của bản gốc.
2.1.2 Mức xám của ảnh
Mức xám: Là kết quả của sự biến đổi tương ứng 1 giá trị độ sáng của 1
điểm ảnh với 1 giá trị nguyên dương. Thông thường nó xác định trong [0, 255]
tuỳ thuộc vào giá trị mà mỗi điểm ảnh được biểu diễn. Các thang giá trị mức xám
thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ
thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám. Mức xám dùng 1 byte
biểu diễn: 28 =256 mức, tức là từ 0 đến 255).
2.1.3 Độ phân giải của ảnh
Định nghĩa: Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được
ấn định trên một ảnh số được hiển thị.
Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao
cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách
5
thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được phân bố
theo trục x và y trong không gian hai chiều.
Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor)
là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 điểm chiều dọc * 200 điểm
ảnh (320*200). Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hơn màn
hình CGA 17” độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải)
nhưng diện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn.
2.2 CÁC CÁCH PHÂN LOẠI ẢNH
• Ảnh nhị phân: Mỗi điểm ảnh chỉ là màu đen hoặc trắng, được biểu diễn
bằng 0 và 1. Vì chỉ có hai giá trị có thể cho mỗi điểm ảnh, chúng ta chỉ
cần một bit cho mỗi điểm ảnh. Như vậy, việc lưu trữ khá hiệu quả. Ảnh
nhị phân có thể phù hợp với văn bản (in hoặc viết tay), dấu vân tay, thiết
kế kiến trúc.
Hình 2.1: Ảnh nhị phân
• Ảnh xám. Mỗi điểm ảnh có màu xám, thông thường từ 0 (màu đen) đến
255 (màu trắng). Với phạm vi này mỗi điểm ảnh có thể được biểu diễn
bằng 8 bit, hay một byte. Có nhiều phạm vi tông màu xám khác được sử
dụng, nhưng nhìn chung là dạng 2n . Bản đồ màu xám đặc biệt thích hợp
với các cường độ (intensity image), tức là các ảnh thể hiện cường độ của
tín hiệu bằng một giá trị duy nhất tại mỗi điểm ảnh.
6
Hình 2.2: Ảnh xám
• Ảnh màu RGB: Bên cạnh các ảnh màu xám mà mỗi điểm ảnh có một giá
trị duy nhất, ta có các ảnh màu hệ RGB khi tại mỗi điểm ảnh có ba thành
phần R, G, B. Ở đây, màu được xem như sự kết hợp tuyến tính của các
màu sắc cơ bản và ảnh màu có thể được cấu thành từ 3 lớp ảnh, tương ứng
với R,G,B. Một biểu diễn hệ màu khác là HSV (màu sắc, độ bão hòa và
cường độ) cũng được sử dụng rộng rãi.
Hình 2.3: Ảnh màu RGB
• Ảnh chỉ thị màu (indexed): Mỗi ảnh màu chỉ có một nhóm nhỏ trong số
hơn mười sáu triệu màu sắc. Để tiện lưu trữ và xử lý tập tin, mỗi ảnh có
7
bản đồ màu (colour map) là tập hợp tất cả các màu có trong ảnh. Mỗi
điểm ảnh có một giá trị, không phải chỉ màu, mà là chỉ thị (index) vào một
màu trong bản đồ màu nói trên (hình 2.4). Mặc dù bản đồ màu xám
thường có quan hệ tuyến tính giữa cường độ và mức xám, tuy nhiên có
những tình huống mà quan hệ phi tuyến tính tỏ ra phù hợp hơn.
Hình 2.4: Ảnh chỉ thị màu
2.3 XỬ LÝ ẢNH VỚI MATLAB
2.3.1 Xử lý ảnh
Các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới
ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh). Trước
đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR). Gần
đây, với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ
Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý
tiếp theo. Máy ảnh số hiện nay là một thí dụ gần gũi. Mặt khác, ảnh cũng có thể
tiếp nhận từ vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh.
8
2.3.2 Các giai đoạn xử lý ảnh
a) Thu nhận ảnh (Image Acquisition)
– Ảnh được thu từ nhiều nguồn khác nhau: máy ảnh, máy quay phim, máy
quét, ảnh vệ tinh…
– Mục đích: biến đổi thông tin hình ảnh về các cấu trúc được lưu trữ trong
máy tính, có thể hiển thị ra các thiết bị ngoại vi như là máy in, màn hình…
– Gồm hai tiến trình:
+ Biến đổi năng lượng quang học thành năng lượng điện.
+ Tổng hợp năng lượng điện thành ảnh hoặc ma trận số.
b) Tiền xử lý (Image Processing)
– Là quá trình sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh để làm ảnh tốt lên theo mục đích sử
dụng.
– Mục đích:
+ Điều chỉnh độ chiếu sáng để khắc phục hậu quả của việc chiếu sáng không đều.
+ Giảm nhỏ thành phần nhiễu của ảnh tức là các đối tượng xuất hiện ngoài
ý muốn.
+ Hiệu chỉnh giá trị độ sáng giữa nền và đối tượng.
+ Chuẩn hoá độ lớn, màu, dạng của ảnh.
+Điều chỉnh bộ lọc để khuyếch đại và nén các tần số.
c) Phân đoạn (Segmentation)
– Là quá trình phân chia nội dung các đối tượng cần khảo sát ra khỏi ảnh.
– Phân chia các đối tượng tiếp giáp nhau.
– Phân tách các đối tượng riêng biệt thành các đối tượng con.
d) Biểu diễn ảnh (Image Representation)
Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã
phân đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu
này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc
chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection)
gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc
9
làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh
nhận được.
Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các
đặc trưng của từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác.
e) Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)
Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu
được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước. Nội suy
là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng.
Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư có thể được nội
suy thành mã điện thoại. Có nhiều cách phân loai ảnh khác nhau về ảnh. Theo
lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theo hai loại
nhận dạng ảnh cơ bản:
– Nhận dạng theo tham số.
– Nhận dạng theo cấu trúc.
Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng
trong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký
điện tử), nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch, nhận
dạng mặt người…
f) Cơ sở tri thức (Knowledge Base)
Như đã nói ở trên, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ
sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu.
Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương
pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta mong muốn bắt chước quy
trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con người. Trong các bước xử lý đó,
nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người. Vì vậy, ở
đây các cơ sở tri thức được phát huy.
2.4 PHƯƠNG PHÁP ĐỀ NGHỊ
Phương pháp thực hiện trong đề tài này để xác định và ước lượng được tốc
độ xe ô tô là sử dụng một camera để quay video thông qua việc theo dõi sự
10
chuyển động của xe ô tô qua sự liên tục của các hình ảnh. Một hệ thống chính
được được nghị bao gồm các bước được biểu diễn ở Hình 2.1.
Hình 2.5 Sơ đồ khối của phương pháp thực hiện
Đầu tiên, video được chuyển thành các khung hình. Trừ nền được dùng để
phát hiện xe ô tô đang chuyển động. Trung bình tất cả khung hình, nền mà không
có đối tượng chuyển động sẽ bị tách ra. Ngõ ra trừ nền được áp dụng cho ngưỡng
và sự hoạt động hình thái học. Quỹ đạo của đối tượng kéo dài qua nhiều khung
hình. Tốc độ được tính toán thông qua khoảng cách di chuyển của xe ô tô và tỉ lệ
các khung hình của video. Hệ thống này rất có hữu ích cho việc giám sát các
thông số giao thông.
2.5 TIỀN XỬ LÝ
Video được ghi hình sử dụng camera điện thoại chất lượng 5 Mpx. Trong
bước tiền xử lý video được chuyển thành các khung hình. Các thông số khác
nhau như số lượng khug hình, tỉ lệ khung hình, định dạng màu sắc, kích cỡ
khung hình được tách ra.
2.6 CƠ SỞ LÝ THUYẾT PHÁT HIỆN XE
Phát hiện xe ô tô đang chuyển động từ video là giai đoạn rất quan trọng và
thách thức. Để phát hiện đối tượng chuyển động thì có nhiều cách tiếp cận khác
nhau như phương pháp sự khác nhau về thời gian, thuật toán luồng quang lượng,
thuật toán trừ nền. Phương pháp sự khác nhau về thời gian chỉ sử dụng cho hai
khung hình liên tiếp để có được ảnh nền. Phương pháp này có một khuyến điểm
11
là nó không thể phát hiện những thay đổi chậm một cách chính xác. Thuật toán
luồng quang lượng phát hiện đối tượng một cách độc lập thông qua camera
chuyển động. Thuật toán luồng quang lượng thì phức tạp về tính toán và nó
không thích hợp cho ứng dụng thời gian thực. Nhưng đối với giới hạn đề tài này,
chưa cần xử lý theo thời gian thực nên vẫn có thể áp dụng được. Trong việc trừ
nền sự khác nhau độc lập giữa nền và mỗi khung hình tức thời được đưa ra để
phát hiện đối tượng chuyển động.
Trong đề tài này, thuật toán trừ nền được dùng để phát hiện xe ô tô đang di
chuyển. Thuật toán trừ nền này bao gồm ba công việc chính là: Tách nền
(Background Extraction), Thresholding (Lấy ngưỡng), Hoạt động hình thái
(Morphological Operation).
2.6.1 Trừ nền
Trừ nền, còn được gọi là Background substraction, là một kỹ thuật trong các
lĩnh vực xử lý ảnh và thị giác máy tính trong đó tiền cảnh của bức ảnh được chiết
xuất để chế biến tiếp (nhận dạng đối tượng vv). Nói chung các khu vực của hình
ảnh quan tâm là đối tượng (người, xe hơi, văn bản vv) ở tiền cảnh của nó. Trừ
nền là một phương pháp được sử dụng rộng rãi để phát hiện đối tượng chuyển
động trong video từ máy ảnh tĩnh. Lý do căn bản trong cách tiếp cận là việc phát
hiện các đối tượng chuyển từ sự khác biệt giữa các khung hình hiện tại và một
khung tham chiếu, thường được gọi là "hình nền", hay "mô hình nền”.
2.6.2 Ngưỡng
Ngưỡng (Threshold) là một khái niệm khá quen thuộc trong xử lý ảnh cũng
như rất nhiều lĩnh vực khác. Nó dùng để chỉ một giá trị mà người ta dựa vào để
phân loại một tập hợp thành các vùng riêng biệt.
Việc lấy ngưỡng và sử dụng các bộ lọc là một phương thức nâng cao chất
lượng ảnh trong bước tiền xử lý.
12
