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Bibliografia

Plano de Ensino

Reconhecimento de Padrões 

5. Gerando Padrões: Análise de Sinais e Imagens

  1. Imagens para o Trabalho Final: Sistema de Vigilância Eletrônica
  2. Processamento Passo I: Detectando Diferenças entre Imagem-Modelo e Imagem Atual geradas por Movimento na Cena
  3. Processamento Passo II: Eliminando Ruídos gerados por Movimento da Câmera e Isolando os Objetos através de Morfologia Matemática
  4. Processamento Passo III: Calculando Atributos dos Objetos para Realizar a Classificação destes
Passos para o Trabalho Final de RP - Sistema de Vigilância Eletrônica
Parte I - Detectando Diferenças entre Imagem-Modelo e Imagem Atual geradas por Movimento na Cena

A primeira parte deste trabalho, como foi dito, nós já discutimos no exemplo dos pardais de semáforo dado no início da parte de imagens da disciplina: a melhor forma de se detectar um movimento ou uma alteração em uma cena é realizar-se uma subtração entre a cena na qual se está procurando pela alteração e uma cena-modelo, que poderia, por exemplo ser uma imagem anterior, onde não se detectou nada. Usar uma cena recente como modelo evita que alterações de luminosidade do dia ou diferenças na distribuição de sujeira pelo chão influenciem o processo. 

A primeira parte do processo é bastante simples, basta tomar uma iamgem-modelo e calcular a diferença absoluta pixe-a-pixel com a imagem atual. O resultado é mostrado na segunda coluna da tabela 1. 

Feito isto, precisamos decidir quais diferenças ignoramos, considerando-as variações de luminosidade irrelevantes e quais vamos considerar. Para isto tomamos o glifo threshold e abrimos seu painel de controle, setando o valor de 50 como valor de corte, acima do qual consideraremos a diferença como relevante. Este valor é arbitrário e você deve testar com vários outros, para ver o que funciona melhor. Abaixo do valor de limiar, todos os pixel serão setados para zero. O valor para o qual os pixel considerados relevantes será setado é definido na caixa de texto "Greater than cutoff". Sete este valor para 1 ou 255. 
 


Tabela 1: Identificação das modificações ocorridas na cena
Imagem Original em Tons de Cinza Valores Absolutos da Subtração de Imagens com o Modelo (Porta1) Limiarização (Limiar = 50) da Imagem Subtraída. 
Note discrepâncias decorrentes de leves movimentos da câmera, gerando principalmente riscos verticais e horizontais em algumas imagens.


Workspace-Exemplo

 
The Cyclops Project
German-Brazilian Cooperation Programme on IT
CNPq GMD DLR