Một số giải pháp phát hiện và bám sát tự động đối tượng chuyển động trong ảnh hồng ngoại

Bài báo đề xuất một giải pháp tự động phát hiện và bám đối tượng chuyển động trong ảnh hồng ngoại, sử dụng đồng thời phương pháp phân ngưỡng tự động và bộ lọc Kalman. Các kết quả thực nghiệm trên camera ảnh nhiệt đã chứng tỏ giải pháp đề xuất làm việc tốt trong các điều kiện nền phức tạp.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Một số giải pháp phát hiện và bám sát tự động đối tượng chuyển động trong ảnh hồng ngoại Nghiªn cøu khoa häc c«ng nghÖ MéT GI¶I PH¸P PH¸T HIÖN Vµ B¸M S¸T Tù §éNG §èI T¦îNG CHUYÓN §éNG TRONG ¶NH HåNG NGO¹I Ph¹m trung dòng*, NGUYÔN DANH HµO*, lª kh¸nh thµnh** Tãm t¾t: Bµi b¸o ®Ò xuÊt mét gi¶i ph¸p tù ®éng ph¸t hiÖn vµ b¸m ®èi t­îng chuyÓn ®éng trong ¶nh hång ngo¹i, sö dông ®ång thêi ph­¬ng ph¸p ph©n ng­ìng tù ®éng vµ bé läc Kalman. C¸c kÕt qu¶ thùc nghiÖm trªn camera ¶nh nhiÖt ®· chøng tá gi¶i ph¸p ®Ò xuÊt lµm viÖc tèt trong c¸c ®iÒu kiÖn nÒn phøc t¹p. Tõ khãa: Ph¸t hiÖn, B¸m s¸t, ¶nh hång ngo¹i, Bé läc Kalman. 1. §ÆT VÊN §Ò Ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t ®èi t­îng chuyÓn ®éng lµ mét nhiÖm vô quan träng cña c¸c hÖ thèng gi¸m s¸t, ®iÒu khiÓn. Bµi to¸n ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t ®èi t­îng chuyÓn ®éng trong ¶nh ®· vµ ®ang ®­îc øng dông réng r·i trong d©n sù vµ qu©n sù. §©y còng lµ bµi to¸n thu hót ®­îc sù quan t©m lín cña c¸c nhµ nghiªn cøu trong vµ ngoµi n­íc. NhiÒu kÕt qu¶ nghiªn cøu ®· ®­îc c«ng bè. Tuy nhiªn, c¸c nghiªn cøu tËp trung chñ yÕu gi¶i bµi to¸n víi ¶nh quang häc, cßn víi ¶nh nhiÖt, ®Æc biÖt víi c¸c øng dông qu©n sù, th× cßn Ýt ®­îc c«ng bè c«ng khai [1,2,3,4]. Víi ­u ®iÓm vÒ tÝnh thô ®éng trong thu tÝn hiÖu cïng víi kh¶ n¨ng ho¹t ®éng tèt c¶ ngµy vµ ®ªm, ngay c¶ trong c¸c ®iÒu kiÖn thêi tiÕt xÊu th× viÖc øng dông ¶nh nhiÖt trong c¸c hÖ thèng quan s¸t, ®iÒu khiÓn vò khÝ lµ mét xu h­íng tÊt yÕu. Trªn thùc tÕ, mét sè hÖ thèng vò khÝ ®· thùc hiÖn nhiÖm vô ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t trªn c¬ së ¶nh thu ®­îc tõ camera ¶nh nhiÖt, ®· cho kÕt qu¶ tèt. MÆc dï vËy, thuËt to¸n thùc hiÖn trong c¸c hÖ thèng vò khÝ ®ã ®­îc gi÷ b¶n quyÒn hoÆc kh«ng ®­îc c«ng khai. Bµi b¸o nµy ®Ò xuÊt mét gi¶i ph¸p ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t môc tiªu chuyÓn ®éng nhê sö dông camera ¶nh nhiÖt, gåm hai b­íc chÝnh: ®Çu tiªn, ¶nh hång ngo¹i thu tõ camera ¶nh nhiÖt ®­îc xö lý s¬ bé råi ®­a ®Õn khèi ph¸t hiÖn. Dùa trªn thuËt to¸n ng­ìng tù ®éng, ®èi t­îng chuyÓn ®éng ®­îc ph¸t hiÖn vµ x¸c ®Þnh täa ®é. Qu¸ tr×nh b¸m s¸t tiÕp theo sÏ ®­îc thùc hiÖn trªn c¬ së øng dông bé läc Kalman [5]. §ång thêi, hÖ thèng còng dù ®o¸n vÞ trÝ tiÕp theo cña ®èi t­îng ®Ó h¹n chÕ vïng quan t©m cÇn xö lý (ROI) nh»m tr¸nh b¾t nhÇm vµ gi¶m thêi gian tÝnh to¸n. 2. Ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t ®èi ®èi t­îng S¬ ®å mét hÖ thèng ph¸t hiÖn vµ b¸m s¸t ®èi ®èi t­îng chuyÓn ®éng nh­ vËy cã thÓ ®­îc biÓu diÔn trªn h×nh 1. Ho¹t ®éng cña hÖ thèng cã thÓ ®­îc m« t¶ ng¾n gän nh­ sau: Chuçi ¶nh thu ®­îc tõ camera ¶nh nhiÖt lµm viÖc ë d¶i sãng (3 - 5)µm, ®­îc rêi r¹c vµ l­îng tö hãa nhê c¸c bé biÕn ®æi t­¬ng tù - sè. §Çu ra lµ c¸c ¶nh sè ®­îc xö lý s¬ bé trong khèi tiÒn xö lý. Trong khèi ph¸t hiÖn, ®èi t­îng ®­îc ph¸t hiÖn vµ x¸c ®Þnh täa ®é råi ®­a sang khèi b¸m s¸t. T¹i ®©y, bé läc Kalman lµm nhiÖm vô dù ®o¸n vÞ trÝ tiÕp theo cña ®èi t­îng ®Ó h¹n chÕ vïng quan t©m nh»m tr¸nh b¾t T¹p chÝ Nghiªn cøu KH&CN Qu©n sù, Sè 29, 02-2014 25  Ra ®a nhÇm vµ gi¶m thêi gian tÝnh to¸n. §ång thêi, hiÖu chØnh täa ®é tøc thêi cña ®èi t­îng ®Ó phôc vô giai ®o¹n xö lý tiÕp theo. Khối tiền xử lý Khối phát hiện Điều khiển Phát hiện bệ quay đối tượng Camera Xác định tọa độ Khối bám sát (x,y; Vx, Vy ) H×nh 1. S¬ ®å tæng qu¸t cña hÖ thèng. Sau ®©y chóng t«i sÏ m« t¶ chi tiÕt h¬n c¸c kh©u chÝnh cña hÖ thèng. 2.1. TiÒn xö lý Giai ®o¹n nµy thùc hiÖn c¸c thuËt to¸n chuÈn hãa ¶nh theo kÝch cì, c¶i thiÖn chÊt l­îng vµ x¸c ®Þnh vïng quan t©m trªn ¶nh. Ngoµi ra, chuçi ¶nh thu ®­îc tõ camera cÇn ®­îc ph©n ng­ìng s¬ bé ®Ó lo¹i bá nÒn ¶nh, ®ã lµ c¸c ®iÓm ¶nh cã møc x¸m nhá h¬n nhiÒu so víi møc x¸m ®èi t­îng. Ng­ìng s¬ bé nµy th­êng x¸c ®Þnh b»ng thùc nghiÖm t¹i thùc ®Þa. MÆt kh¸c, ®Ó gi¶m thêi gian tÝnh to¸n vµ tr¸nh b¾t nhÇm ®èi t­îng kh¸c trong ¶nh, giai ®o¹n nµy còng x¸c ®Þnh vïng quan t©m trªn ¶nh. Vïng quan t©m trªn ¶nh cã kÝch th­íc phô thuéc vµo vËn tèc vµ cù ly cña ®èi t­îng. §Ó x¸c ®Þnh vïng quan t©m, t¸c gi¶ sö dông kh¸i niÖm vÒ ¶nh tÝch ph©n (Integral Images) [6]. §iÒu nµy cho phÐp x¸c ®Þnh vïng quan t©m mét c¸ch hiÖu qu¶, trong khi tèc ®é tÝnh to¸n nhanh, phï hîp víi c¸c øng dông xö lý thêi gian thùc. Dùa theo cù ly ®èi t­îng, diÖn tÝch vïng quan t©m ®­îc x¸c ®Þnh cô thÓ nh­ sau: - Cù ly ®èi t­îng Rt® 7Km: SROI = 1/3*1/4,5 = 1/13,5 (diÖn tÝch toµn ¶nh) - Cù ly ®èi t­îng Rt® ≥ 7Km: SROI = 1/2*1/3 = 1/6 (diÖn tÝch toµn ¶nh) 2.2. Khèi ph¸t hiÖn ®èi t­îng chuyÓn ®éng Do chuyÓn ®éng cña camera b¸m theo ®èi t­îng cïng víi chuyÓn ®éng cña nÒn,... ¶nh hång ngo¹i nµy th­êng bÞ nhße vµ kÐm s¾c nÐt. §©y lµ ®Æc ®iÓm cÇn l­u ý khi gi¶i bµi to¸n ph¸t hiÖn ®èi t­îng chuyÓn ®éng trong ¶nh hång ngo¹i. §Ó ph¸t hiÖn ®èi t­îng chuyÓn ®éng, t¸c gi¶ ®Ò xuÊt sö dông ph­¬ng ph¸p ph©n ®o¹n ¶nh theo ng­ìng tù ®éng. ThuËt to¸n x¸c ®Þnh ng­ìng tù ®éng m« t¶ nh­ h×nh 2. - ThuËt to¸n ph©n ng­ìng tù ®éng §Ó x¸c ®Þnh ng­ìng cña ¶nh, tr­íc hÕt cÇn tÝnh gi¶n ®å møc x¸m cña ¶nh. Gi¶n ®å møc x¸m cña mét ¶nh thÓ hiÖn th«ng tin ph©n bè c­êng ®é c¸c ®iÓm ¶nh. Trong 26 P. T. Dòng, N. D. Hµo, L.K.Thµnh “Mét gi¶i ph¸p ph¸t hiÖn … ¶nh hång ngo¹i.” Nghiªn cøu khoa häc c«ng nghÖ nghiªn cøu nµy, chØ c¸c ¶nh ®Çu tiªn míi cÇn tÝnh gi¶n ®å møc x¸m trªn toµn ¶nh. Khi ®· x¸c ®Þnh ®­îc vïng chøa ®èi t­îng chuyÓn ®éng trong ¶nh - vïng quan t©m ph¶i tÝnh gi¶n ®å møc x¸m vµ t¸ch ng­ìng trong vïng nµy. Gi¶n ®å møc x¸m cña ¶nh hång ngo¹i thu ®­îc tõ ph­¬ng tiÖn bay th­êng ®­îc thÓ hiÖn qua 3 vïng. VÝ dô, gi¶n ®å møc ...