Método para extração de objetos de uma imagem de referência estática com estimativa das variações de iluminação

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: OLIVEIRA, Jozias Parente de lattes
Orientador(a): FREIRE, Raimundo Carlos Silvério lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Departamento: Instituto de Tecnologia
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/7180
Resumo: 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.
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spelling 2016-12-19T15:40:45Z2016-12-19T15:40:45Z2009-12-04OLIVEIRA, Jozias Parente de. Método para extração de objetos de uma imagem de referência estática com estimativa das variações de iluminação. 2009. 171 f. Orientador: Raimundo Carlos Silvério Freire; Coorientador: Evaldo Gonçalves Pelaes. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2009. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/7180. AScesso em:.http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/7180A 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.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.Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2016-12-13T13:41:29Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_MetodosExtracaoObjetos.pdf: 4311109 bytes, checksum: 6e08c6d9873edcc3fc808b09600ca4a9 (MD5)Rejected by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br), reason: on 2016-12-15T12:10:14Z (GMT)Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2016-12-15T13:50:53Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_MetodosExtracaoObjetos.pdf: 4311109 bytes, checksum: 6e08c6d9873edcc3fc808b09600ca4a9 (MD5)Rejected by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br), reason: on 2016-12-15T14:01:33Z (GMT)Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2016-12-15T14:27:31Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_MetodosExtracaoObjetos.pdf: 4311109 bytes, checksum: 6e08c6d9873edcc3fc808b09600ca4a9 (MD5)Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2016-12-19T15:40:45Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_MetodosExtracaoObjetos.pdf: 4311109 bytes, checksum: 6e08c6d9873edcc3fc808b09600ca4a9 (MD5)Made available in DSpace on 2016-12-19T15:40:45Z (GMT). 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