МЕТОД ПОИСКА ВЕКТОРОВ ДВИЖЕНИЯ С УЧЕТОМ АПРИОРНОЙ ОЦЕНКИ ИХ ДОСТОВЕРНОСТИ И ЗНАЧИМОСТИ, ПЕРЕМЕННЫМ БЛОКОВ ПОИСКА В ТВ-СИСТЕМЕ

Антонов К.В.

Студент, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

МЕТОД ПОИСКА ВЕКТОРОВ ДВИЖЕНИЯ С УЧЕТОМ АПРИОРНОЙ ОЦЕНКИ ИХ ДОСТОВЕРНОСТИ И ЗНАЧИМОСТИ, ПЕРЕМЕННЫМ БЛОКОВ ПОИСКА В ТВ-СИСТЕМЕ

Аннотация

В статье рассмотрено – области применения векторов движения, априорная оценка значимости и достоверности вектора движения, приведен алгоритм метода поиска векторов движения и предложены области применения данного метода поиска.

Ключевые слова: априорная оценка достоверности, метод поиска векторов движения в ТВ-системе, априорная оценка значимости.

Antonov K.V.

The student, St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation

METHOD MOTION VECTOR SEARCH WITH PRIOR ASSESSMENT OF THEIR RELIABILITY AND RELEVANCE, THE VARIABLE SEARCH UNIT IN TV SYSTEM

Abstract

In the article introduction of the scope of the motion vectors, a priori estimate of the value and reliability of the motion vector, the algorithm of the search method of motion vectors and suggest the scope of this search method.

Keywords: a priori assessment of reliability, the search method of motion vectors in the TV system, the a priori assessment of the significance.

До сих пор нет универсального метода поиска векторов движения в ТВ-системе, которые бы обеспечивали высокую точность при минимальных затратах вычислительных ресурсов.

Векторы движения в ТВ-системах используются в методах компрессии видеоданных, а также для выделения движущихся объектов в фрейме. В основе алгоритма сжатия видеоданных лежит похожесть соседних фреймов видеоряда. В видеоданных кодируются объекты не многократно, а описываются их смещения. Это позволяет колоссально снизить битрейт и занимаемое место на жестком диске. В прикладных телевизионных системах (ПТС) векторы движения используются для сегментации интересующих объектов на признаков характерных для движения.

Для нахождения векторов движения отдельной точки пользуются уравнением оптического потока, которое подразумевает допущения о постоянстве яркости точки движущейся по заданной траектории.

     (1)

где ∇L  вектор – градиент, V- вектор скорости оптического потока,  – приращение яркости.

Для полной оценки векторов оптического потока необходимо ввести условие близости скоростей у соседних пикселей, так как уравнение оптического потока недоопределено.

Первоначально изображение разбивают на блоки MxN пикселей, M и N чаще всего равны друг другу и область поиска получается квадратной.

- для каждого блока кадра находят область поиска размером (2d+M+1)x(2d+N+1) пикселей, где d - максимальное смещение в вертикальном и горизонтальном направлениях.

Считается, что все пиксели в блоке имеют одинаковое перемещение и им приписывается один и тот же вектор движения. Векторы движения находят путем минимизации целевой функции, характеризующей корреляционные свойства друг относительно друга двух блоков, на множестве различных положений обрабатываемого блока в области поиска.

Целевая функция, которая используют при корреляции двух соседених фреймов:

Средняя абсолютная разность(MAD):

     (2)

где L_c – яркости пикселей в текущем фрейме, L_p – яркости пикселей в предыдущем фрейме, (V_x, V_y) – один из возможных векторов движения, N – размер блока.[1]

Повышение эффективности применения векторов движения в ПТС может быть достигнуто заменой двухкомпонентного вектора движения – трехкомпонентным ( v^x_kl, v^y_kl, p^a_kl)^T, где p_kl – вероятность корректного определения вектора движения (оценка достоверности): v^x_kl, v^y_kl – составляющие по направлениям x и y вектора движения для блока с номерами k- по горизонтали и l- по вертикали.

Для видеоданных с соотношением сигнал/шум  более 30 дБ p_kl = p^a_{с_V}(k,l), где p^a_{с_V}(k,l) – априорная оценка достоверности вектора движения. Для видеоданных с отношением сигнал/шум менее 30 дБ применяют апостериорную оценку достоверности – p_kl = p^aр_{с_V}(k,l).

Основой для определения априорной оценки достоверности является функция достоверности – зависимость верного определения вектора движения от уровня детальности в блоке.

     (3)

где Λ(x,y) – яркость пикселя в препарате, полученном из исходного изображения L(x,y).

Для описания функциональной зависимости между свойствами изображения в блоке и вероятностью корректного определения вектора движения вводится модифицированная оценка уровня детальности.

     (4)

Априорная оценка достоверности находится по формуле (5), где D_m(k,l) находится исходя из выражения (4).

     (5)

где η – параметр модели.

Полученная функция достоверности дает возможность заменить двухкомпонентные вектора движения на трехкомпонентные: (υ^x_kl, υ^x_kl, p_kl)^T, где p_kl рассчитывается согласно выражению (5). [4]

Априорная оценка достоверности обеспечивает исключение из рассмотрения блоков, в которых вероятность верного нахождения вектора движения низка. Уровень достоверности найденного вектора достигает 0.95, если у блока D_m(k,l)≥1.8. Исключение остальных блоков резко снижает вычислительную емкость задачи.

Пусть компоненты яркостного вектора-градиента L отличны от нуля, а правая часть уравнения оптического потока <L,V> = -L_t равна нулю:

В этом случае вектор движения V также равен нулю. Существование ненулевого вектора движения возможно только при условии отличия от нуля яркостной производной по времени.

Определение векторов движения для всех блоков в фрейме является избыточным. Если зоне поиска фрейма t нет значимых изменений яркости относительно фрейма t-1, то с большой вероятностью блок имеет вектор движения равный нулю. Искать векторы движения целесообразно только в тех блоках, где произошли какие-либо изменения яркости. Модифицированная оценка этих изменений может быть получена на основе модуля межкадровой разности по формуле (6).

     (6)

где z - число активных строк в фрейме, b - число элементов по строке L(x,y,t) – яркость пикселя в текущем t  и предыдущем t-1 фреймах, x, y – координаты пикселя.

По результатам экспериментальных исследований получена функция априорной оценки значимости вектора движения на основе модифицированной оценки межкадровой разности.

     (7)

где λ – параметр его конкретное значение определено условиями функционирования прикладной телевизионной системы, MAD²_m – нормированная функция межкадровой разности (8).

Нормируемая величина межкадровой разности:

     (8)

В общем случае, функция значимости (7)  позволяет выделить блоки изображения, в которых высока вероятность найти ненулевой вектор движения. Функция достоверности (5) – блоки, у которых высока вероятность корректного определения вектора движения. Для одновременного снижения влияния аномальных векторов и уменьшения вычислительной емкости целесообразно искать вектора движения с высоким уровнем достоверности и значимости.[4]

Рис. 1 – Алгоритм предложенного метода

Представленный алгоритм (рисунок 1) является довольно сложной структурой, включающей в себя априорную оценку достоверности и значимости в сочетании с переменным блоком поиска векторов движения. Априорная оценка достоверности уменьшает количество аномальных векторов движения. Априорная оценка значимости позволяет убрать из обработки блоки, в которых движение не наблюдается, и присвоить им нулевое значение. Разбиение на блоки переменного размера в данном методе позволяет найти вектор движения для объектов малого и большого размера.

Метод может быть использован в прикладных телевизионных системах, где векторы движения применяются для сегментации объектов интереса на основе признака движения. Рассмотренный метод может быть реализован в видеокомпрессии для более точного нахождения векторов движения и исключения из обработки статичных фрагментов кадра, что позволяет повысить быстродействие кодера. Исследованный метод позволяет уменьшить количество ложных векторов движения при небольших затратах вычислительных ресурсов.

Литература

1. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. / Р. Гонсалес, Р. Вудс – 3-е изд. испр. и доп. – М.: Техносфера, 2012. – 1104 с.
2. Обработка изображений в прикладных телевизионных системах / О. С. Астратов, А. С. Афанасенко, Л. Д. Вилесов [и др.]; под ред. проф. Б. С. Тимофеева. – СПб.: ГУАП, 2012. – 272 с.
3. Обухова Н. А. Основы теории и практика цифровой обработки: методические указания к практическим работам / Н. А. Обухова, Б. С. Тимофеев – СПб.: ГУАП, 2012.
4. Ричардсон Я. Видеокодирование. H.264 и MPEG-4 – стандарты нового поколения: пер. с англ. / Ян Ричардсон – М.: Техносфера, 2005. – 368 с.

References

1. Gonsales R. Cifrovaya obrabotka izobrazhenij: per. s angl. / R. Gonsales, R. Vuds – 3-e izd. ispr. i dop. – M.: Tekhnosfera, 2012. – 1104 s.
2. Obrabotka izobrazhenij v prikladnyh televizionnyh sistemah / O. S. Astratov, A. S. Afanasenko, L. D. Vilesov [i dr.]; pod red. prof. B. S. Timofeeva. – SPb.: GUAP, 2012. – 272 s.
3. Obuhova N. A. Osnovy teorii i praktika cifrovoj obrabotki: metodicheskie ukazaniya k prakticheskim rabotam / N. A. Obuhova, B. S. Timofeev – SPb.: GUAP, 2012.
4. Richardson YA. Videokodirovanie. H.264 i MPEG-4 – standarty novogo pokoleniya: per. s angl. / YAn Richardson – M.: Tekhnosfera, 2005. – 368 s.