Pan-tilt kameralar için arka plan modellemenin donanımda gerçekleştirilmesi

Abstract

Arka plan modelleme hedef takip sistemleri, trafik sistemleri, sınır güvenliği ve gözetleme sistemleri gibi hareketli nesne tespitine dayalı birçok görüntü işleme uygulamasında sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Arka plan modellemede temel amaç zaman içerisinde alınan piksel ölçümleri kullanılarak piksel, bölge veya görüntü istatistiklerinin belirlenmesidir. Arka plan belirlendikten sonra ise alınan görüntü çerçevelerinden arka plan bilgisi çıkartılarak ön plan tespiti yapılır.Piksel ölçümlerinin istatistikleri belirlenirken alınan ölçümlerin hep aynı noktadan gelmesi gerektiğinden sabit kamera arka plan modelleme için temel varsayımdır. Kameranın yaptığı dönme hareketi, kameranın takılı bulunduğu platformun hareketiyle kamerada oluşan sarsıntı veya rüzgârdan dolayı kameranın salınım yapması gibi durumlarda ise temel varsayım olan sabit kamera varsayımı geçersiz hale gelmektedir. Bu tezde yapılan çalışmanın amacı, kameranın baktığı nokta değişirken de arka plan bilgisinin kullanımının devam etmesini az maliyetli ve gerçek zamanlı olarak sağlamaktır. Sunulan çalışmada görüntü içeriğine bağlı olmaması, az kaynak kullanması ve başarımının yüksek olması sebebiyle Gauss dağılımı kullanılarak arka plan modelleme yapılmıştır. Kameranın hareket bilgisi kullanılarak alınan piksel ölçümlerinin yeniden örneklendirilmesiyle ve zaman içinde oluşturulan arka plan modelinin harekete uygun olarak yer değiştirilmesiyle piksel ölçümü arka plan resmi eşleştirilmesi yapılarak arka plan bilgisinin hareket esnasında da kullanımı sağlanmıştır.Önerilen yöntem gerçek zamanlı çalışan bir donanım üzerinde 1080p@25 video için uygulanmış ve çeşitli görüntü dizileri üzerinde denenerek sonuçlar sunulmuştur.

Background modelling is a frequently used method in most of the image processing applications. It is primarily based on moving object detection such as target tracking systems, traffic systems, border security and surveillance systems. The main objective in background modelling is to indicate the statistics of pixel, zone or image by using the pixel measurement taken over time. After determining the background, foreground detection is completed by subtracting the background information from the captured image frames.The pixel measurements are always sampled from the same point while determining the statistics of pixel measurements. Therefore a still camera is the main assumption for background modelling. The still camera assumption is invalid in situations such as rotational motion of the camera, vibration due to the movement of the platform at which the camera is attached, or oscillation of the camera due to wind.The aim of the work carried out at this thesis is to use the background information despite the changing angle of camera in a low cost and real time manner. In this thesis, the background modelling is performed using Gaussian distribution since it requires less resource, is independent from the visual content and yields high performance. The pixel value is obtained by resampling the pixel measurements which are captured by the camera movement information and the constructed background model is relocated in accordance with the movement and the background information could still be used even for images with disturbed motion.The purposed method is implemented on real time operating hardware for 1080p@25 video and tested on different image sequences to demonstrate its performance.