RU2534962C2 - Способ обработки изображения - Google Patents
Способ обработки изображения Download PDFInfo
- Publication number
- RU2534962C2 RU2534962C2 RU2013100628/08A RU2013100628A RU2534962C2 RU 2534962 C2 RU2534962 C2 RU 2534962C2 RU 2013100628/08 A RU2013100628/08 A RU 2013100628/08A RU 2013100628 A RU2013100628 A RU 2013100628A RU 2534962 C2 RU2534962 C2 RU 2534962C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- image processing
- frame
- processing
- setting
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Studio Devices (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Изобретение относится к средствам обработки цифровых изображений. Техническим результатом является повышение скорости обработки изображений. В способе покадровая обработка изображений делится на подготовительный этап и этап обработки изображения, подготовительный этап состоит из установки масштаба просмотра изображения, загрузки первого изображения, установки скорости съемки изображения, определения масштаба изображения, установки времени экспозиции изображения, выбора режима анализа, этап обработки состоит из временной привязки изображения, определения координат объекта, расчета параметров движения объекта, загрузки следующего изображения, остановки обработки изображений. В способе последовательность от временной привязки до загрузки следующего изображения повторяется до последнего изображения, содержащего исследуемый объект, последовательность обработки заканчивается остановкой обработки изображений. 1 ил.
Description
Изобретение относится к способам обработки изображений и может быть применено для определения положения и скорости перемещения объекта, зафиксированного на серии последовательных изображений.
Из существующего уровня техники известен способ повышения точности определения пространственного сдвига изображений одной и той же сцены, при котором изображения приводят к одинаковому числу строк и столбцов, выбирают признаковые пространства для первого и второго изображений, формируют матрицы признаков, каждый элемент которых представляет собой вектор значений признаков пикселей, выбирают из матрицы признаков первого изображения множество элементов, для каждого элемента выбирают множество элементов из матрицы признаков второго изображения, формируют изображения, представляющие собой матрицы скалярных элементов, формируют матрицы значений оценок, аппроксимируют матрицы, определяют пространственный сдвиг второго изображения относительно первого изображения (RU 2460137, МПК G06T 3100, G06T 7100, С1, опубл. 27.08.2012). Недостатками данного способа является: необходимость сложной математической обработки изображения, выражающейся в приведении изображений к одинаковому числу строк и столбцов, выборе признаковых пространств для первого и второго изображений, формировании матрицы признаков, каждый элемент которых представляет собой вектор значений признаков пикселей, выборе из матрицы признаков первого изображения множество элементов, формировании изображения, представляющего собой матрицы скалярных элементов, формировании матрицы значений оценок, аппроксимации матрицы и определении пространственного сдвига второго изображения относительно первого изображения, а так же невозможность определения скорости пространственного сдвига второго изображения относительно первого изображения.
Так же известен способ обработки видеокадра, сущность которого заключается в том, что для формирования второго видеоизображения предлагается обработка первого видеоизображения по предложенному алгоритму и с помощью предложенного соотношения (RU 2118064, МПК H04N 7/01, С1, опубл. 20.08.1998).
Недостатками данного способа являются: необходимость использования сложного математического аппарата для обработки видеокадра, а так же невозможность измерения параметров движения объектов на видеокадров.
Задачей изобретения является определение таких параметров движения объекта, как его скорость и перемещение, посредством обработки его последовательных изображений.
Данный технический результат достигается тем, что в способе определения параметров движения и положения объекта на изображения заключающемся в покадровой обработке его последовательных изображений, последовательность по кадровой обработки изображений, с определением параметров движения объекта, делится на два этапа: «подготовительный этап» и «этап обработки изображения».
На фиг. представлена схема предложенного способа обработки изображений.
«Подготовительный этап» способа обработки изображений состоит из следующих последовательных шагов: «установка масштаба просмотра изображения», «загрузка первого изображения», «установка скорости съемки изображения», «определение масштаба изображения», «установка времени экспозиции изображения», «выбор режима анализа». Этап обработки изображения состоит из следующих последовательных шагов: «временная привязка изображения», «определение координат объекта», «расчет параметров движения объекта», «загрузка следующего изображения», «остановка обработки изображений». Последовательность от шага «временная привязка изображения» до шага «загрузка следующего изображения» повторяется до последнего изображения, содержащего исследуемый объект. Последовательность обработки изображений заканчивается шагом «остановка обработки изображений».
«Подготовительный этап» предназначен для установки параметров просмотра и обработки изображений скоростной видеосъемки. На первом шаге «подготовительного этапа» выполняют «установку масштаба просмотра видеокадров». Для чего вводят соответствующие числовые значения в электронную вычислительную машину (далее ЭВМ), что позволяет с учетом выполняемых манипуляций, уменьшить влияние пиксельной дискретности экрана, на котором происходит просмотр кадров, на результаты обработки (шаг 1). Далее осуществляют «загрузку первого кадра» скоростной видеосъемки в ЭВМ (шаг 2). Для реализации способа необходимо, чтобы все отснятые кадры были последовательно пронумерованы. В конкретном примере реализации предложенного способа используют скоростную видеокамеру, которая последовательно нумерует каждый отснятый видеокадр. На данном шаге (шаг 2) загружается кадр с наименьшим номером в серии видеокадров. После загрузки номер кадра отображается на рабочей панели ЭВМ в окнах «исходный файл просмотра» и «текущий кадр» (на фиг. не показано). Одновременно с этим для данного кадра устанавливают нулевое значение текущего времени видеосъемки, которое так же отображается на рабочей панели ЭВМ над самим кадром. Следующий шаг (шаг 3) в соответствии с которым ЭВМ, в случае стандартного размера кадра, автоматически распознает скорость видеосъемки и выводит ее значение на экран в поле «скорость съемки». В предложенном способе предусмотрена возможность ручного ввода данных в данное поле значения скорости съемки. Значение скорости видеосъемки позволяет автоматически рассчитывать текущее время каждого загружаемого кадра. Для корректного расчета значений перемещения и скорости анализируемого объекта на следующем шаге (шаг 4) «подготовительного этапа» производят определение масштаба экспонируемого изображения. Для этого вводят данные в ЭВМ в поле экспонируемого кадра и отмечают две точки, расстояние между которыми по вертикали на реальном объекте составляет 1 см. Установка скорости экспозиции кадров выполняют шагом 5. Вводимые данные в ЭВМ «длительность просмотра кадра» позволяют установить удобное для обработки время автоматической смены отснятых видеокадров. На заключительном шаге «подготовительного этапа» (шаг 6) выбирают «режим анализа» включающий в себя способ контроля динамики исследуемого объекта: постоянный или дискретный. Постоянный режим анализа позволяет последовательно отслеживать динамику одной выбранной точки, определяя ее перемещение и скорость на каждом анализируемом кадре. Дискретный режим анализа позволяет отслеживать динамику разных точек на каждых двух последовательных кадрах.
На «этапе обработки кадров» производят непосредственно анализ динамики исследуемых объектов. По номеру кадра в серии видеосъемки осуществляют «временную привязку изображений» (шаг 7) и «определяют координаты объекта» (шаг 8), что позволяет по выбранной для анализа динамики точке на каждом последующем кадре рассчитать скорость и перемещение точки от кадра к кадру. Полученные координаты исследуемого объекта используют для «расчета параметров движения объекта» (шаг 9), осуществляемые ЭВМ. Результаты расчетов автоматически выводятся на экран. По окончании установленного времени экспозиции текущего кадра происходит автоматическая загрузка следующего кадра (шаг 10), и обработка вновь загруженного кадра возобновляется. По завершении обработки последнего видеокадра серии выполняется автоматическая загрузка первого кадра, временной счетчик обнуляется, устанавливается нулевое значение текущего времени видеосъемки, что говорит о том, что возможно изначальное повторение этапа обработки видеокадров выбранной серии. Последовательность обработки изображений заканчивается «остановкой обработки изображений» (шаг 11).
Использование предлагаемого способа определения параметров движения объекта посредством обработки его последовательных изображений позволяет: упростить алгоритм определения параметров движения объекта путем исключения из него сложных математических вычислений, снизить требования к производительности используемой для обработки изображений вычислительной техники, сократить сроки обработки изображений.
Claims (1)
- Способ определения параметров движения и положения объекта на изображения, заключающийся в покадровой обработке его последовательных изображений, отличающийся тем, что последовательность покадровой обработки изображений, с определением параметров движения объекта, осуществляют ЭВМ и делят на два этапа: «подготовительный этап» и «этап обработки изображения», причем «подготовительный этап» состоит из следующих последовательных шагов: «установка масштаба просмотра изображения», «загрузка первого изображения», «установка скорости съемки изображения», «определение масштаба изображения», «установки времени экспозиции изображения», «выбора режима анализа», а «этап обработки изображения» состоит из следующих последовательных шагов: «временная привязка изображения», «определение координат объекта», «расчет параметров движения объекта», «загрузка следующего изображения», «остановка обработки изображений», кроме того, последовательность от шага «временная привязка изображения» до шага «загрузка следующего изображения» повторяется до последнего изображения, содержащего исследуемый объект, а последовательность обработки изображений заканчивается шагом «остановка обработки изображений».
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2013100628/08A RU2534962C2 (ru) | 2013-01-09 | 2013-01-09 | Способ обработки изображения |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2013100628/08A RU2534962C2 (ru) | 2013-01-09 | 2013-01-09 | Способ обработки изображения |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2013100628A RU2013100628A (ru) | 2014-07-20 |
RU2534962C2 true RU2534962C2 (ru) | 2014-12-10 |
Family
ID=51215073
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2013100628/08A RU2534962C2 (ru) | 2013-01-09 | 2013-01-09 | Способ обработки изображения |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2534962C2 (ru) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2193825C2 (ru) * | 2000-08-10 | 2002-11-27 | Открытое акционерное общество "Научно-конструкторское бюро вычислительных систем" | Способ обработки сигналов для определения координат объектов, наблюдаемых в последовательности телевизионных изображений, и устройство для его осуществления (варианты) |
US20080219509A1 (en) * | 2007-03-05 | 2008-09-11 | White Marvin S | Tracking an object with multiple asynchronous cameras |
WO2011100480A1 (en) * | 2010-02-10 | 2011-08-18 | Brian Lamb | Automatic motion tracking, event detection and video image capture and tagging |
US20120169887A1 (en) * | 2011-01-05 | 2012-07-05 | Ailive Inc. | Method and system for head tracking and pose estimation |
US20130002869A1 (en) * | 2010-03-15 | 2013-01-03 | The University Of Tokyo | Surveillance camera terminal |
-
2013
- 2013-01-09 RU RU2013100628/08A patent/RU2534962C2/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2193825C2 (ru) * | 2000-08-10 | 2002-11-27 | Открытое акционерное общество "Научно-конструкторское бюро вычислительных систем" | Способ обработки сигналов для определения координат объектов, наблюдаемых в последовательности телевизионных изображений, и устройство для его осуществления (варианты) |
US20080219509A1 (en) * | 2007-03-05 | 2008-09-11 | White Marvin S | Tracking an object with multiple asynchronous cameras |
WO2011100480A1 (en) * | 2010-02-10 | 2011-08-18 | Brian Lamb | Automatic motion tracking, event detection and video image capture and tagging |
US20130002869A1 (en) * | 2010-03-15 | 2013-01-03 | The University Of Tokyo | Surveillance camera terminal |
US20120169887A1 (en) * | 2011-01-05 | 2012-07-05 | Ailive Inc. | Method and system for head tracking and pose estimation |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2013100628A (ru) | 2014-07-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10205896B2 (en) | Automatic lens flare detection and correction for light-field images | |
US9077961B1 (en) | Rolling shutter timing tester | |
KR101489048B1 (ko) | 촬상 장치, 화상 처리 방법 및 프로그램을 기록하기 위한 기록 매체 | |
CN105957110B (zh) | 用于检测对象的设备和方法 | |
US20110176043A1 (en) | Reducing Motion-Related Artifacts in Rolling Shutter Video Information | |
CN105430376B (zh) | 一种全景相机一致性的检测方法及装置 | |
CN110139031B (zh) | 一种基于惯性感知的视频防抖系统及其工作方法 | |
CN109934873B (zh) | 标注图像获取方法、装置及设备 | |
CN103096117B (zh) | 视频噪声检测方法及装置 | |
JP2011133984A (ja) | 動作特徴抽出装置および動作特徴抽出方法 | |
US8390731B2 (en) | System and method for measuring a border of an image of an object | |
JP2020087312A (ja) | 行動認識装置、行動認識方法及びプログラム | |
CN115619710A (zh) | 基于分步跟踪检测的物品数量统计方法、装置及设备 | |
CN110225335B (zh) | 相机稳定性评估方法及装置 | |
US20220215576A1 (en) | Information processing device, information processing method, and computer program product | |
JP2019159593A5 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム | |
RU2534962C2 (ru) | Способ обработки изображения | |
CN111985266B (zh) | 尺度图确定方法、装置、设备及存储介质 | |
JP2019101967A (ja) | 動画像距離算出装置および動画像距離算出用プログラム | |
CN108781280B (zh) | 一种测试方法、装置及终端 | |
JP4751871B2 (ja) | 撮像対象検出装置および方法 | |
JPH06111018A (ja) | イメージ処理システム | |
CN109035306A (zh) | 动目标自动检测方法及装置 | |
KR102420856B1 (ko) | 이미지를 이용한 3차원 객체의 존재 판독 방법 및 그 장치 | |
RU2020107056A (ru) | Системы и способы создания и отображения интерактивных трёхмерных представлений реальных объектов |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20170110 |