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Caratterizzazione sperimentale di un sistema di videosorveglianza in ambienti reali

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Capitolo 2 – Stato dell’arte 11 M M M M I I I I V V V V I I I I A A A A L La ab bo or ra at to or ri io o d di i M Ma ac cc ch hi in ne e I In nt te el ll li ig ge en nt ti i p pe er r i il l r ri ic co on no os sc ci im me en nt to o d di i V Vi id de eo o, , I Im mm ma ag gi in ni i e e A Au ud di io o MIVIA 2.1.3.1 Single difference La Single Difference è il primo dei due algoritmi derivativi che vedremo. Il suo funzionamento si basa sull’analisi delle differenze che intercorrono direttamente tra due immagini consecutive di una sequenza. A partire da queste, come primo passo di elaborazione viene calcolata la differenza in valore assoluto tra le intensità di ogni coppia di pixel. In questo modo si ottiene una nuova matrice di valori della stessa dimensione delle immagini di partenza e che viene chiamata Immagine Differenza Assoluta (Figura 2.1): ImmagineDifferenzaAssoluta(x,y)=|Immagine t (x,y) – Immagine 1 - t (x,y)| A questo punto l’elaborazione non è ancora terminata in quanto l’output visualizzato sarebbe affetto da una notevole quantità di rumore. Questi pixel, classificabili secondo quanto detto nel capitolo precedente come falsi positivi, sono dovuti a possibili fenomeni di moto limitati di alcuni elementi dello sfondo (ad es. le foglie di alberi che si muovono) e al rumore associato al processo di digitalizzazione delle immagini che fa si che l’intensità non risulti costante, ma oscilli attorno ad un certo valore. Quindi, per filtrare tutti i punti rumorosi, si opera una elaborazione di binarizzazione con soglia: i valori di ogni pixel vengono confrontati con una soglia e sono posti uguali al valore massimo se risultano superiori ad essa, oppure a zero nel in caso contrario. In formule: Figura 2.1 - diagramma di flusso per la differenza assoluta
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Caratterizzazione sperimentale di un sistema di videosorveglianza in ambienti reali

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Informazioni tesi

  Autore: Patrizia Esposito
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2009-10
  Università: Università degli Studi di Salerno
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria dell'informazione
  Relatore: Mario Vento
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 132

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Parole chiave

visione artificiale
sistema
videosorveglianza
computer vision
metadatazione
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