Tese
Método para extração de objetos de uma imagem de referência estática com estimativa das variações de iluminação
Registro en:
Autor
OLIVEIRA, Jozias Parente de
Institución
Resumen
Video segmentation is a fundamental step in many vision systems including video
surveillance and traffic monitoring. Background subtraction is a method typically used to
segment moving regions in video sequences taken from a static camera by comparing each
new frame to a model of the scene background. In this paper, a hardware system for video
segmentation is proposed from algorithm to hardware architecture level. The video
segmentation algorithm is aimed at fixed-point operations and improves a Gaussian
background model by applying a two-stage linear compensation procedure to remove the
undesirable subtraction results from noise and illumination changes. First, the algorithm was
validated in MATLAB. Then, it was prototyped on an Altera field-programmable gate array
platform (DE-2). At a clock rate of 100 MHz, the architecture can process 30 frames per
second, where the image resolution is 640 x 507 pixels. The capability of the system is
demonstrated for several video sequences. A segmentação de vídeo é um passo fundamental em muitos sistemas de visão, tais
como sistemas de vigilância e monitoramento de tráfego. O método denominado subtração da
imagem de fundo é comumente utilizado para detecção de objetos em seqüências de vídeo
comparando-se cada pixel do quadro corrente com um modelo da imagem de referência.
Neste trabalho, apresenta-se uma arquitetura em hardware para segmentação de vídeo desde a
etapa de implementação do algoritmo em PC até a elaboração da arquitetura em hardware. O
método de segmentação de vídeo destina-se ao processamento de operações em ponto fixo e
visa aprimorar o método de detecção de objetos baseado em modelos Gaussianos. Este
aprimoramento é realizado por meio da aplicação de uma técnica para compensação das
variações das intensidades dos pixels que objetiva reduzir os falsos positivos ocasionados por
ruídos ou variações de iluminação. Primeiramente, o algoritmo foi validado em MATLAB em
ponto flutuante e em ponto fixo. Em seguida, foi implementado em um arranjo de portas
programáveis em campo (FPGA), utilizando um kit desenvolvimento da Altera (DE-2). A
arquitetura opera com uma freqüência igual a 100 MHz e processa 30 quadros por segundo
com resolução igual é 640 x 507. A capacidade do sistema é demonstrada com várias imagens
de teste.