Kamera görüntülerinden hareketli hedef tespiti

Abstract

Bu tez çalışmasında, kamera görüntülerinden hareketli hedef tespiti için kullanılan bazı yöntemler incelenmiş ve bu yöntemlerin uygulama sonuçları sunulmuştur. Hareketli hedef tespiti, sabit ve hareketli kamera görüntüleri için ayrı ayrı ele alınmış, hedef tespiti her iki durum için farklı yöntemler gerektirmiştir.İlk olarak, eşikleme yöntemlerinden biri olan Otsu yöntemi incelenmiş ve uygulanmıştır. Otsu yöntemi ile imgeler iki veya daha fazla gri seviyeli olarak gösterilebilmiştir. Bu yöntem ile kamera ve hedefin hareketine bakılmaksızın görüntülerdeki olası hedefler bulunabilmiştir.Sabit kamera görüntülerinden hareketli hedef tespiti için arkaplan çıkarım yöntemlerinden Zamansal Fark ve Yaklaşık Ortanca Süzgeçleme Yöntemleri incelenmiş ve gerçeklenmiştir. Her iki yöntemle de etkin bir şekilde hedef tespiti yapılabilmiştir.Hareketli kamera görüntülerinden hareketli hedef tespiti için görüntülerdeki arkaplan hareketini yok etmek gerekmektedir. Bu işlem Harris öznitelik noktaları algılayıcısı, Düzgelenmiş Çapraz İlinti yöntemi ve RANSAC yöntemlerinin birlikte kullanılmasıyla gerçekleştirilmiştir. Düzgelenmiş Doğrudan Doğrusal Dönüşüm ve RANSAC algoritması ardışık imgeler arasındaki homografi matrisini bulmak için kullanılmıştır. Bulunan homografi matrisi ile arkaplanda görülen hareket yok edilmiş ve imgeler hizalanmıştır. Ardından Zamansal Fark yöntemi hareketli hedeflerin tespiti için kullanılmıştır.

In this thesis, some methods for detecting moving targets from video sequences were analyzed and the experimental results concerning these methods were presented. Moving target detection was examined for stationary and non-stationary camera images and target detection were required different algorithms for each case.Firstly, Otsu method was examined and tested. With Otsu method, the image can be represented as two or more gray-levels. Otsu method can detect possible targets from video sequences whether the camera and target are in motion, or not.For moving target detection from stationary camera two methods of background subtraction, which are called Temporal Differencing and Approximated Median Filtering were examined and tested. Both methods were found to be successful in detecting the targets.For moving target detection from non-stationary camera, compensation of the apparent movement of the background is required. This movement compensation processs was implemented with Harris feature point detection, Normalized Cross Correlation (NCC) and Random Sample Consensus (RANSAC) algorithms. The Direct Linear Transformation (DLT) and RANSAC algorithms were used to estimate the homography matrix between consequtive images. With this homoghraphy matrix the appearent movement of the background was compensated and the images were aligned. Following this, Temporal Differencing was used to detect moving targets.