La transformada Wavelet en la Modelización de la detección de movimiento para optimizar secuencias de imágenes

Abstract

En la video vigilancia, la detección de objetos en movimiento en una secuencia de imágenes es muy importante para el seguimiento de traza de objetos reconocimiento de actividad y comprensión de comportamiento Entre las estrategias más utilizadas para la detección de movimiento con bajo costo computacional están el Background Subtraction, eliminación del fondo y la Temporal Differencing Diferencia temporal En esta investigación se propone un esquema de reconstrucción Wavelet para la detección del movimiento En primera instancia las series de imágenes espaciales 2D consecutivas a lo largo del eje del tiempo son reordenadas como series de imágenes espacio-temporales 2D a lo largo de un eje espacial En cada una de las imágenes mencionadas la región estática de fondo forma un patrón de línea vertical y los objetos en movimiento crean una estructura no vertical irregular en la imagen La transformada Wavelet se aplica para eliminar el patrón de línea vertical el fondo o Background y retener solo el objeto en movimiento o Foreground en la imagen reconstruida El método propuesto es una solución global que identifica los objetos en movimiento basado en variaciones estructurales en la imagen completa y sus patrones Es por tanto muy robusto ante el ruido y variaciones locales del nivel de gris Puede extraer correctamente la forma de los objetos en movimiento. Se propone estudiar la utilización de las Wavelets para reducir el costo computacional de la reconstrucción de Fourier realizada en el artículo [1] Se presenta un mecanismo de validación con una base de datos estandarizada