[openCV] 동영상 분할

image/video segmentation

• 주어진 디지털 이미지/영상을 여러 개의 영역으로 나누는 것
• Chroma-keying, Surveillance camera

Chroma-keying, Surveillance camera

Background subtraction

• 현재 영상을 background로부터 빼는 것
• 즉, 대부분 영상은 움직이는 물체가 관심의 대상이므로 배경을 빼주는 것이다.

자동차(물체) 검출 가능 

• t 시간대에 영상(𝑓(𝑥, 𝑦,𝑡))이 있고 그 시간대에 맞는 배경 영상(B(𝑥, 𝑦,𝑡))이 존재할 때 차이 영상(d(x, y, t))는 영상과 배경 영상 차이의 절댓값이 특정 값 T를 넘는 경우 1 혹은 255가 되고 그렇지 않은 경우는 0 
• 차이 영상의 결과가 1 혹은 255 값을 가질 경우 움직이는 물체가 나타난 부분을 의미한다.
• 가정 : 현재 영상과 배경영상이 동일한 위치에서 촬영된다, 두 영상의 조명상태 차이가 없어야 한다.
• 조명의 변화가 발생했을시 해결 방안이 필요하다.
• 야외의 경우 반복적인 움직임이 나타나는 경우 어떻게 처리해야 될지 주의 필요 (파도, 바람 등)
• 매우 긴 시간에 걸쳐 배경이 변하는 경우 (주창 시스템)
• => 상황에 따른 적절한 배경을 잘 추정하는 것이 관건!

 

Background estimation 배경 추정

1. Mean filter

배경을 만들 때 이전 영상의 평균들로 만드는 것

 

2. Median filter

 

특정 픽셀 값 A가 있고 B가 배경 픽셀일 때 특정한 픽셀이 배경일 때 그 픽셀이 특정한 밝기 값 A를 가질 확률 𝑝(𝐴|𝐵)을 알면 𝑝(𝐵|𝐴) 을 계산할 수 있다.

Gaussian mixture model(or mixture of Gaussian)

특정한 데이터 값이 존재할 확률이 어떻게 되는지 모델링하는 것

Background estimation using GMM(Gaussian mixture model) 

• 몇 개의 가우시안을 사용할지 정한다.
• 배경 영상이 주어져있을 때 각각의 가우시안의 평균과 표준편차를 토대로 𝑝(𝐴|𝐵)을 계산한다.
• 𝑝(𝐵|𝐴)을 구해서 만약 값이 0.5 이상이면 그 픽셀은 배경이 되는 것이고 0.5 이하인 경우는 foreground임을 의미한다.

 

 

 

 

 출처 - 컴퓨터 비전 한동대학교 황성수

 http://www.kocw.net/home/cview.do?cid=1b1f5b73413060b5