Detekce a sledování malých pohybujících se objektů

Abstract

Diplomová práce se zabývá detekcí a sledováním malých pohybujících se objektů ze statického obrazu. Je zde uvedený obecný přehled metod a přístupů řešení detekce a sledování objektů. Dále jsou zde popsány i některé jiné celé přístupy řešení. Jsou zde obsaženy základní definice, jako je šum, konvoluce a matematická morfologie. V práci jsou popsány Bayesovská filtrace a Kalmanův Filtr. Je zde popsána teorie Vlnek, vlnkových filtrů a transformací. Práce se zabývá různými metodami detekce blobů. Je zde uveden návrh a implementace aplikace, který je založen na Vlnkových filtrech a Kalmanově filtru. Implementováno je několik metod odečítání pozadí, které se porovnávají při testování. Testování a aplikace je navržena na detekci vozidel jedoucích v dáli (alespoň 200m daleko).

Thesis deals with the detection and tracking of small moving objects from static images. This work shows a general overview of methods and approaches to detection and tracking of objects. There are also described some other approaches to the whole solution. It also included basic definitions, such a noise, convolution and mathematical morphology. The work described Bayesian filtering and Kalman filter. It described the theory of Wavelets, wavelets filters and transformations. The work deals with different ways of the blob`s detection. It is here the design and implementation of applications, which is based on the wavelets filters and Kalman filter. It`s implemented several methods of background subtraction, which are compared by testing. Testing and application are designed to detect vehicles, which are moving faraway (at least 200 m away).