ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2012, № 3 · РАДИОТЕХНИКА

Сравнительное исследование способов оценки фона в видеопоследовательностях

С.А. Кузьмин1

1 Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, факультет радиотехники, электроники и связи, кафедра электронных и телевизионных систем, Россия
Полный текст (PDF) УДК 004.932.2 EDN OXWBTP

Аннотация

Исследованы модели статистического представления исходных и разностных видеокадров как смеси распределений. Показано, что отличие значений среднеквадратических отклонений гистограмм разностных изображений может быть интерпретировано как следствие различных условий наблюдения некоего эталонного разностного изображения, что позволяет априорно оценить характеристики алгоритмов выделения. В ходе эксперимента проведено сравнение алгоритмов оценки фона.

  • межкадровая разница
  • отношение сигнал-шум
  • interframe difference
  • signal-to-noise ratio
  • вычитание оценки фона
  • оценка фона
  • смесь распределений
Abstract (in English)

In first part of article models of statistical presentation of several types of images as mixture of distributions are studied. In the second part of the article the difference between MSE values for histograms of difference images is interpreted as difference in conditions of acquisition of etalon difference images that gives an ability to a priori make a conclusion on characteristics of object detection algorithm. Final part consists of experimental comparison of several background estimation algorithms.

Для цитирования

Кузьмин С.А. Сравнительное исследование способов оценки фона в видеопоследовательностях // Журнал радиоэлектроники. – 2012. – № 3.

Литература

  1. Кузьмин С. А. Анализ и сжатие видеоинформации в условиях наблюдения объектов на статическом фоне// Труды 7-ой международной конференции «Телевидение: передача и обработка изображений», СПб, 2009. С. 146-150.
  2. Vieren C., Cabestaing F., and Postaire J.G., Catching Moving Objects with Snakes for Motion Tracking. Pattern Recognition Letters, Vol. 16, No. 7, July 1995, pp. 679-685.
  3. Cucchiara R., Piccardi M., Prati A., Scarabottolo N., Real-time Detection of Moving Vehicles// Proceedings of 10th International Conference on Image Analysis and Processing(ICIAP 99), Venice, Italy, Sept. 1999. Pp. 618-623.
  4. Kameda Y., Minoh M. A human motion estimation method using 3-successive video frames// Proc. Of International Conference on Virtual systems and multimedia, Japan, Gifu, 1996. Pp. 135-140.
  5. Обухова Н.А. Методы видеонаблюдения, сегментации и сопровождения движущихся объектов: атаба ению к повороту выхротационарных стереоизобр///ввтореф. дис.... доктора техн. наук: 05.12.04: защищена 05.11.2008/ Н.А. Обухова; СПбГЭТУ «ЛЭТИ». - СПб, 2008. - 34 с.
  6. Афанасенко А.С. Отображение и определение параметров протяженных объектов при телевизионном наблюдении: атаба ению к повороту выхротационарных стереоизобр///ввтореф. дис.... канд. техн. наук: 05.13.01: защищена 19.05.2009/ А.С. Афанасенко; ГУАП. - СПб, 2009. - 19 с.
  7. Рабинович Е.В. Методы и средства обработки сигналов: Учебное пособие. - Новосибирск: НГТУ, 2008. - 120 с.