STATISTIČKA ANALIZA TERMOVIZIJSKE I TELEVIZIJSKE SLIKE I PRAG DETEKCIJE POKRETA NA SCENI

Similar documents
SIMPLE PAST TENSE (prosto prošlo vreme) Građenje prostog prošlog vremena zavisi od toga da li je glagol koji ga gradi pravilan ili nepravilan.

Ulazne promenljive se nazivaju argumenti ili fiktivni parametri. Potprogram se poziva u okviru programa, kada se pri pozivu navode stvarni parametri.

Podešavanje za eduroam ios

Biznis scenario: sekcije pk * id_sekcije * naziv. projekti pk * id_projekta * naziv ꓳ profesor fk * id_sekcije

AMRES eduroam update, CAT alat za kreiranje instalera za korisničke uređaje. Marko Eremija Sastanak administratora, Beograd,

CJENIK APLIKACIJE CERAMIC PRO PROIZVODA STAKLO PLASTIKA AUTO LAK KOŽA I TEKSTIL ALU FELGE SVJETLA

GUI Layout Manager-i. Bojan Tomić Branislav Vidojević

TRAJANJE AKCIJE ILI PRETHODNOG ISTEKA ZALIHA ZELENI ALAT

IZDAVANJE SERTIFIKATA NA WINDOWS 10 PLATFORMI

NAUČ NI Č LANCI POREĐENJE SNAGE ZA JEDNU I DVE KONTRAROTIRAJUĆE HIDRO TURBINE U VENTURIJEVOJ CEVI DRUGI DEO

BENCHMARKING HOSTELA

Uvod u relacione baze podataka

Mogudnosti za prilagođavanje

UVOD U REGISTRACIJU SLIKA

Modelling Transport Demands in Maritime Passenger Traffic Modeliranje potražnje prijevoza u putničkom pomorskom prometu

UNIVERZITET U BEOGRADU RUDARSKO GEOLOŠKI FAKULTET DEPARTMAN ZA HIDROGEOLOGIJU ZBORNIK RADOVA. ZLATIBOR maj godine

THE PERFORMANCE OF THE SERBIAN HOTEL INDUSTRY

3D GRAFIKA I ANIMACIJA

CJENOVNIK KABLOVSKA TV DIGITALNA TV INTERNET USLUGE

KAPACITET USB GB. Laserska gravura. po jednoj strani. Digitalna štampa, pun kolor, po jednoj strani USB GB 8 GB 16 GB.

PRŽNO Tourist complex

IDENTIFYING THE FACTORS OF TOURISM COMPETITIVENESS LEVEL IN THE SOUTHEASTERN EUROPEAN COUNTRIES UDC : (4-12)

ANALIZA PRIMJENE KOGENERACIJE SA ORGANSKIM RANKINOVIM CIKLUSOM NA BIOMASU U BOLNICAMA

ECONOMIC EVALUATION OF TOBACCO VARIETIES OF TOBACCO TYPE PRILEP EKONOMSKO OCJENIVANJE SORTE DUHANA TIPA PRILEP

Odziv Darka B. Vukovića* na komentar članka: Korelaciona analiza indikatora regionalne konkurentnosti: Primer Republike Srbije (2013)

MOGUĆNOSTI DETEKCIJE PROMENA KADROVA U TELEVIZIJSKOM PROGRAMU U REALNOM VREMENU

STRUČNA PRAKSA B-PRO TEMA 13

TRENING I RAZVOJ VEŽBE 4 JELENA ANĐELKOVIĆ LABROVIĆ

DEFINISANJE TURISTIČKE TRAŽNJE

STABLA ODLUČIVANJA. Jelena Jovanovic. Web:

Programiranje za internet zimski semestar 2013/2014. Java kroz primjere (skripta je u fazi izradi)

TEHNO SISTEM d.o.o. PRODUCT CATALOGUE KATALOG PROIZVODA TOPLOSKUPLJAJUĆI KABLOVSKI PRIBOR HEAT-SHRINKABLE CABLE ACCESSORIES

Nejednakosti s faktorijelima

Tutorijal za Štefice za upload slika na forum.

Klasterizacija. NIKOLA MILIKIĆ URL:

Dr Dejan Bogićević, dipl. inž. saob., VTŠSS Niš Dušan Radosavljević, dipl. inž. saob., VTŠSS Niš; Nebojša Čergić, dipl. inž. saob.

Eduroam O Eduroam servisu edu roam Uputstvo za podešavanje Eduroam konekcije NAPOMENA: Microsoft Windows XP Change advanced settings

Struktura indeksa: B-stablo. ls/swd/btree/btree.html

41 ГОДИНА ГРАЂЕВИНСКОГ ФАКУЛТЕТА СУБОТИЦА

NIS PETROL. Uputstvo za deaktiviranje/aktiviranje stranice Veleprodajnog cenovnika na sajtu NIS Petrol-a

Otpremanje video snimka na YouTube

SAS On Demand. Video: Upute za registraciju:

Univerzitet u Novom Sadu, Prirodno matematički fakultet, Departman za fiziku. Procena srednje brzine i srednje gustine snage vetra u Srbiji

Donosnost zavarovanj v omejeni izdaji

RANI BOOKING TURSKA LJETO 2017

ENR 1.4 OPIS I KLASIFIKACIJA VAZDUŠNOG PROSTORA U KOME SE PRUŽAJU ATS USLUGE ENR 1.4 ATS AIRSPACE CLASSIFICATION AND DESCRIPTION

FILOGENETSKA ANALIZA

PROJEKTNI PRORAČUN 1

KABUPLAST, AGROPLAST, AGROSIL 2500

FAZIFIKACIJA GABOROVOG FILTRA I NJENA PRIMENA U DETEKCIJI REGISTARSKIH TABLICA

Priprema podataka. NIKOLA MILIKIĆ URL:

ANALIZA METODA ZA PREPOZNAVANJE TEKSTA NA SLIKAMA IZ PRIRODNOG OKRUŽENJA UPOTREBOM PAKETA MATLAB

Bušilice nove generacije. ImpactDrill

Primena karakteristika jednakog kvaliteta kašnjenjeeho-gubitak paketa u projektovanju Internetskih govornih veza

Automatske Maske za zavarivanje. Stella, black carbon. chain and skull. clown. blue carbon

Estimating Sources of Temporal Deviations from Flight Plans

Port Community System

- Vežba 1 (dodatan materijal) - Kreiranje Web šablona (template) pomoću softvera Adobe Photoshop CS

1.7 Predstavljanje negativnih brojeva u binarnom sistemu

prese presses proizvedene u kija-inoxu made by kija-inox

ANALIZA PRIKUPLJENIH PODATAKA O KVALITETU ZRAKA NA PODRUČJU OPĆINE LUKAVAC ( ZA PERIOD OD DO GOD.)

KAKO GA TVORIMO? Tvorimo ga tako, da glagol postavimo v preteklik (past simple): 1. GLAGOL BITI - WAS / WERE TRDILNA OBLIKA:

FAKULTET TEHNIČKIH NAUKA

PROFOMETER 5+ lokator armature

XXXV Simpozijum o novim tehnologijama u poštanskom i telekomunikacionom saobraćaju PosTel 2017, Beograd, 5. i 6. decembar 2017.

B 270 Superwite D Requirements deviating from these specifications must be defined in writing in a customer agreement.

ALGORITMI ZA PREPOZNAVANJE GESTIKULACIJA RUKOM

Desna Martinska Ves 49, Martinska Ves, Martinska Ves Croatia

Primjena termovizijskih sustava za nadzor granice, štićenih objekata i prostora

THE ANALYSIS OF TOURISM COMPETITIVENESS OF THE EUROPEAN UNION AND SOME WESTERN BALKAN COUNTRIES

1. MODEL (Ulaz / Zadržavanje / Stanje)

Ekonomija. teorija i praksa. Economics. Theory and Practice. FAKULTET ZA EKONOMIJU I INŽENJERSKI MENADŽMENT u novom sadu UDK: 33 ISSN

Dr Milan Bogosavljević Astronomska opservatorija Beograd

Uvod. Metod. J. Anthr. Sport Phys. Educ. 2 (2018) 2: Original scientific paper DOI: /jaspe

3.2. Prikazati podatke o svim proizvodima, koji se proizvode u Zrenjaninu.

1. Multivarijaciona statistička analiza 1

Sistem računarske vizije za analizu rukopisa

Cal/Val Activities at the CIGSN Uardry Field Site, NSW, Australia in Support of the EO-1 Mission

PRIMENA TEHNIKE FORMIRANJA SLIKA PROŠIRENOG DINAMIČKOG OPSEGA U MONITORINGU LOŠE OSVETLJENE SCENE

WELLNESS & SPA YOUR SERENITY IS OUR PRIORITY. VAŠ MIR JE NAŠ PRIORITET!

Blending Methods and Other Improvements for Exemplar-based Image Inpainting Techniques

14. Merenja na optičkim komunikacionim sistemima

OBJEKTNO ORIJENTISANO PROGRAMIRANJE

Primena programskog alata ATP/EMTP u analizi atmosferskih prenapona

EKSPLORATIVNA ANALIZA PODATAKA IZ SUSTAVA ZA ISPORUKU OGLASA

Vizijski sustav za praćenje pozicije čovjeka pomoću algoritma oduzimanja pozadine

MODEL NORMALIZACIJE UGLA KRETANJA U SISTEMIMA ZA PREPOZNAVANJE OSOBA NA OSNOVU HODA

Upute za korištenje makronaredbi gml2dwg i gml2dgn

Parametri koji definišu optimalnu proizvodnju naftnih bušotina pri primeni mehaničke metode eksploatacije

FORECASTING OF VEGETABLE PRODUCTION IN REPUBLIC OF SRPSKA PREDVIĐANJE RAZVOJA POVRTARSTVA U REPUBLICI SRPSKOJ

Research on Controlled Flight Into Terrain Risk Analysis Based on Bow-tie Model and WQAR Data

Discriminate Analysis of Synthetic Vision System Equivalent Safety Metric 4 (SVS-ESM-4)

Idejno rješenje: Dubrovnik Vizualni identitet kandidature Dubrovnika za Europsku prijestolnicu kulture 2020.

Tema 2: Uvod u sisteme za podršku odlučivanju (VEŽBE)

UPUTSTVO AUTORIMA ZA PRIPREMU RADOVA

Third International Scientific Symposium "Agrosym Jahorina 2012"

Realizacija detektora lica na osnovu Viola-Jones algoritma

MODELI ZA PREDVIĐANJE U POVRTARSTVU MODELS FOR FORECASTING IN VEGETABLE PRODUCTION

STOHASTIKI PRISTUP U ODREIVANJU ŠTETA OD POPLAVA

Effect of Support Conditions on Static Behavior of 1400m main span and 700m side span Cable-stayed Bridge

Transcription:

Dr Žarko Barbarić, dipl. in`. Elektrotehnički fakultet, Beorad mr Boban Bondžulić, kapetan, dipl. inž. Vojna akademija Odsek loistike, Beorad STATISTIČKA ANALIZA TERMOVIZIJSKE I TELEVIZIJSKE SLIKE I PRAG DETEKCIJE POKRETA NA SCENI UDC: [62.348.3 : 536.5] : 62.397.3 : 62.39.837 Rezime: U ovom radu prikazana je uporedna analiza osobina televizijske i termovizijske slike iste scene. Analizirani su raspodela nivoa sivo, srednja vrednost, standardna devijacija, entropija i korelacija televizijske i termovizijske slike bliske i daleke scene. Rezultati analize ukazuju na razlike i sličnosti televizijske i termovizijske slike iste scene. Razlike u vrednostima statističkih parametara televizijske i termovizijske slike bliske scene posledica su dominantnosti komponenata radijanse scene, dok je za slike daleke scene dominantan uticaj transmitivnosti atmosfere. Sličnost postoji zbo fizičkih dimenzija objekata na sceni i sličnih principa vizuelizacije scene termovizijskom i televizijskom kamerom. Analiza je sprovedena i za slike razlike dobijene oduzimanjem sukcesivnih frejmova, posebno za televizijsku i termovizijsku sliku. Ova analiza slika razlike sukcesivnih frejmova ukazuje na veliku salasnost statističkih parametara ova dva tipa slika iste scene, što je iskorišćeno za određivanje praa detekcije pokreta istim postupkom na oba tipa slike razlike. Ključne reči: televizijska i termovizijska slika, statističke osobine slika, statistička analiza, pra detekcije pokreta. STATISTICAL ANALYSIS OF TELEVISION AND THERMOVISION IMAGE AND CHANGE DETECTION THRESHOLDING Summary: A comparative analysis of statistical properties of television and thermovision imaes of the same scene is analyzed. Historam, mean value, standard deviation, entropy, and correlation of ray level both imaes we studied, for near and far scenes. Results show differences and similarities between television and thermo vision imae of the same scene. Differences in values of statistical properties of television and thermo vision imaes of near scene are consequence of scene radiance. The transmittance of atmosphere is dominated effect for far scene imaes. Similarities are consequence of scene objects dimensions and similar concepts of visualization television and thermovision cameras. In addition, statistical analysis on the difference imaes, obtained as difference two successive frames, for television and thermovision imae, is iven. This analysis shows ood areement on statistical properties of two types of imaes of the same scene. We used this fact (data) for chane detection thresholdin with the same procedure. Key words: television and thermovision imaes, statistical properties of imae, statistical analysis, chane detection thresholdin. Uvod Potreba za sve većim saznanjima o sceni dovela je do proširenja elektromanetsko spektra koji se koristi za vizuelizaciju scene. Tako se danas koriste televizijske, fotorafske, laserske, termovizijske i radarske slike iste scene, radi potpune kontrole i praćenja procesa na sceni. Scenu predstavljaju objekti, njiho- VOJNOTEHNI^KI GLASNIK 2/26. 9

va okolina (pozadina) i atmosfera. Slike scene zavise od njeno tipa, uslova prostiranja elektromanetsko zračenja od objekata do senzora i vrste senzora koji se koristi za formiranje slike scene. Pored obrade slika iste scene sa različitim senzorima [] često se koristi obrada slike razlike jedno senzora radi detekcije i praćenja objekata na sceni [2]. Na primer, za detekciju pokreta na sceni koristi se više senzora, kao i slike razlike formirane oduzimanjem sukcesivnih frejmova sa jedno senzora [3]. U ovom radu upoređeni su statistički parametri televizijske i termovizijske slike iste scene, kao i statistički parametri slike razlike formirane oduzimanjem dve sukcesivne slike sa isto senzora. Određen je pra detekcije pokreta slike razlike, na osnovu sprovedene analize statističkih parametara slike razlike. Statistički parametri slike scene Slike scene dobijene su pomoću televizijske crnobele kamere firme Samsun, tip SCL86, u vidljivom delu spektra (,4 do,7 µm) i termovizijske kamere firme ATIS (Advanced Thermal Imain System), u dalekom infracrvenom delu spektra (8 do 2 µm). Formirane su baze od po jedanaest sekvenci televizijskih i termovizijskih slika dve scene, bliske scene na daljini oko 7 m (parkin u VTI) i daleke scene na daljini oko 4 km (maistralni put Beorad Obrenovac i a) Termovizijska slika bliske scene b) Televizijska slika bliske scene c) Termovizijska slika daleke scene d) Televizijska slika daleke scene Sl. Termovizijske i televizijske slike bliske i daleke scene 92 VOJNOTEHNI^KI GLASNIK 2/26.

njeova okolina). Baza slika formirana je pomoću fiksnih kamera postavljenih na platformi zrade u VTI, 9. novembra 24. od 3 do 5 časova. Optička vidljivost bila je oraničena zbo oblačnosti i sumalice. Na slici prikazani su frejmovi termovizijske i televizijske sekvence bliske (parkin) i daleke scene (maistralni put). Prikazane termovizijske i televizijske slike scena istih su dimenzija 4x6 piksela, a formirane su isecanjem oriinalnih slika scene dimenzija 48x64 piksela. Na slikama a i b prikazana je bliska scena, vidljivi su detalji na obe slike, iako je termovizijska slika formirana sa širokim vidnim poljem (7,9 x5,4 ). Na slikama c i d prikazana je daleka scena na termovizijskoj i televizijskoj slici, de se slabo vide detalji na sceni, iako je termovizijska slika formirana u uskom vidnom polju (2,2 x,5 ). Pri formiranju baze slika vidno polje televizijske kamere podešavano je prema vidnom polju termovizijske kamere. Na termovizijskoj slici a objekti sa većom emisijom (topli delovi objekata) prikazani su u svetlijoj, a na slici c u tamnijoj nijansi sivo. Za slike bliske i daleke scene određeni su statistički parametri: historami, srednje vrednosti, standardne devijacije, entropije i korelacije nivoa sivo. Na slici 2 prikazani su normalizovani historami nivoa sivo slika bliske scene (slike a i b). Sa slike 2 vidi se da su nivoi sivo ujednačeniji na televizijskoj neo na termovizijskoj slici bliske scene. Takođe, vidi se da su zastupljeni svi nivoi sivo ( 255) na obe slike. U tabeli dati su: opse nivoa sivo, srednja vrednost, standardna devijacija i entropija nivoa sivo, za slike a i b. Tabela Opse nivoa sivo, srednja vrednost, standardna devijacija i entropija nivoa sivo slika bliske scene Parametar/ slika Opse nivoa sivo Srednja vrednost Standardna devijacija Termovizijska slika a Televizijska slika b 255 255 4,383 7,239 5,39 65,493 Entropija 7,487 7,6857.2.2.. 5 5 2 25 5 5 2 25 a) Normalizovani historam termovizijske slike a b) Normalizovani historam televizijske slike b Sl. 2 Normalizovani historami nivoa sivo slika bliske scene VOJNOTEHNI^KI GLASNIK 2/26. 93

95 9 85 8 6 8 75 7 4 2 65 6 55 2 3 4 5 6 7 8 9 8 2 3 4 5 6 7 8 9 a) Korelacija termovizijske slike a b) Korelacija televizijske slike b Sl. 3 Korelacija nivoa sivo duž linija u funkciji pomeraja 9 piksela, na slikama bliske scene Iz tabele vidi se da termovizijska slika bliske scene ima znatno manju standardnu devijaciju nivoa sivo od televizijske slike iste scene. Srednja vrednost i entropija termovizijske slike su nešto manje od istih parametara televizijske slike iste scene. Na slici 3 prikazane su vrednosti korelacije nivoa sivo duž linija termovizijske i televizijske slike bliske scene u funkciji pomeraja 9 piksela. Sa slike 3 vidi se da je visoka korelisanost nivoa sivo piksela na obe slike, ali je veća za termovizijsku sliku, za sve pomeraje od prvo do deveto piksela. Za obe slike bliske scene vrednost korelacije opada sa pomerajem broja piksela. Slične vrednosti korelacije dobijene su i po kolonama slika bliske scene. Isti parametri određeni su i za slike daleke scene. Na slici 4 prikazani su normalizovani historami nivoa sivo termovizijske i televizijske slike daleke scene. Sa slike 4 vidi se da historam termovizijske slike ima veći broj nivoa sivo od televizijske slike daleke scene. Normalizovani historam nivoa sivo.2. 5 5 2 25.2. 5 5 2 25 I a) Normalizovani historam termovizijske slike c b) Normalizovani historam televizijske slike d Sl. 4 Normalizovani historami nivoa sivo slika daleke scene 94 VOJNOTEHNI^KI GLASNIK 2/26.

Historami slika daleke scene oraničeni su po nivoima sivo. Najveći broj piksela televizijske slike uzima vrednosti nivoa sivo iz opsea 2, a termovizijske slike iz opsea 5 2 (slika 4). Poređenjem historama sa slika 2 i 4 vidi se da je fluktuacija nivoa sivo veća na televizijskoj slici bliske scene i termovizijskoj slici daleke scene (historami 2b i 4a su širi). U tabeli 2 dati su: opse nivoa sivo, srednja vrednost, standardna devijacija i entropija nivoa sivo za slike c i d. Tabela 2 Opse nivoa sivo, srednja vrednost, standardna devijacija i entropija nivoa sivo slika daleke scene Parametar/slika Termovizijska slika c Televizijska slika d Opse nivoa sivo 255 255 Srednja vrednost 9,599 42,623 Standardna devijacija 3,385 2,3547 Entropija 6,873 6,269 Iz tabele 2 vidi se da je standardna devijacija nivoa sivo veća na termovizijskoj neo na televizijskoj slici daleke scene. Srednja vrednost je veća, a entropija nivoa sivo nešto manja na televizijskoj slici daleke scene. Na slici 5 prikazane su vrednosti korelacije nivoa sivo duž linija termovizijske i televizijske slike daleke scene u funkciji pomeraja 9 piksela. Sa slike 5 vidi se da je visoka korelisanost nivoa sivo piksela na obe slike, ali je veća na televizijskoj neo na termovizijskoj, za sve pomeraje od do 9 piksela. Slične vrednosti korelacije dobijene su i po kolonama slika daleke scene. Analiza slika scene Na slikama bliske scene (slike a i b) dominantan je uticaj kontrasta na sceni, jer je transmitivnost atmosfere velika za mala rastojanja od kamere do objekta (oko 7 m). Sa drue strane, na slikama daleke scene (slike c i d) dominantan je uticaj atmosfersko slabljenja, posebno za vidljivo područje talasnih dužina. Televizijska i termovizijska slika predstavljaju površinsku raspodelu radi- 95 9 95 85 8 9 75 7 2 3 4 5 6 7 8 9 85 2 3 4 5 6 7 8 9 a) Korelacija termovizijske slike c b) Korelacija televizijske slike d Sl. 5 Korelacija nivoa sivo duž linija u funkciji pomeraja 9 piksela, na slikama daleke scene VOJNOTEHNI^KI GLASNIK 2/26. 95

janse na sceni, koja se redukuje zbo slabljenja u atmosferi i translira u sliku optičkim sistemom senzora [4]. Za formiranje televizijske slike važna je promena reflektovane komponente R spektralne radijanse, L. Promena se može proceniti pomoću ukupno priraštaja [5]: S N ρ E + E ( + ρ () π π R S N L = E + E ) S N de su priraštaji spektralnih iradijansi od Sunca E i neba E i spektralne reflektivnosti ρ funkcije koordinata na sceni. Prvi sabirak sa desne strane jednačine () predstavlja promenu spektralnih iradijansi od Sunca i neba, između dve tačke na sceni. Pošto spektralne iradijanse od Sunca i neba u kratkom intervalu imaju konstantne vrednosti, do promene dolazi samo zbo senke na sceni. Drui član sa desne strane jednačine () predstavlja promenu reflektovane spektralne radijanse usled promene spektralne refleksivnosti između dve tačke na sceni. Spektralna refleksivnost površina na sceni zavisi od hemijsko sastava i hrapavosti površine, tako da zavisi od tipa scene. Iz navedenih razloa na televizijskoj slici bliske scene, de se uticaj transmitivnosti atmosfere može zanemariti, prosečan nivo sivo zavisi, ulavnom, od obasjanosti scene, a fluktuacija nivoa sivo od fluktuacije refleksivnosti na sceni. Termovizijska slika scene predstavlja raspodelu emisione komponente radijanse scene. Promena emisione komponente spektralne radijanse scene L E može se proceniti na osnovu ukupne promene emitovane spektralne radijanse. Na osnovu poznato Plankovo zakona za realne scene dobija se promena emitovane spektralne radijanse: L = L ε + ε L (2) E CT CT CT de je L spektralna radijansa crno tela temperature T. Prvi sabirak sa desne strane jednačine (2) predstavlja priraštaj emisione komponente spektralne radijanse usled promene spektralne emisivnosti između dve tačke na sceni. Ovaj član, ulavnom, zavisi od tipa scene, jer za realne scene važi ε ρ. Drui sabirak u (2) predstavlja promenu emitovane spektralne radijanse usled promene temperature na sceni. Na osnovu Plankovo zakona promena spektralne radijanse crno tela usled promene temperature data je relacijom [5]: CT CT C2 T L = L (3) T T exp( C / T) de je C 2 drua radijaciona konstanta (C 2 =4387,9 µmk). Iz relacije (3) vidi se da je promena spektralne radijanse crno tela veća na manjoj temperaturi, za konstantnu relativnu promenu (kontrast) temperature na sceni T/T. Treba napomenuti da temperaturna razlika između objekta i pozadine na prirodnim scenama nije skokovita neo eksponencijalna funkcija rastojanja i vremena. Zbo toa je promena emisione komponente spektralne radijanse na sceni blaa i po pravilu ne određuje fizičke dimenzije objekta. Na termovizijskoj sli- 2 96 VOJNOTEHNI^KI GLASNIK 2/26.

CT ci bliske scene L određuje srednju vrednost nivoa sivo, a fluktuacije nivoa sivo zavise od promene spektralne emisivnosti i relativne promene temperature na sceni, što pokazuju relacije (2) i (3). Na slikama daleke scene dominantan je uticaj spektralne transmitivnosti atmosfere, koja redukuje kontrast scene na slici. Relacija za procenu transmitivnosti atmosfere prema eksponencijalnoj aproksimaciji je: τ a = exp( R) (4) R V de je: R V optička vidljivost za talasnu dužinu,55 µm, R koso rastojanje od kamere do objekta na sceni i a spektralni koeficijent slabljenja u atmosferi. Koeficijent slabljenja, u funkciji talasne dužine, po Košiderovoj formuli [6], dat je u obliku: a q,55 = 3,92 (5) de se q računa iz relacije q =,585(R V ) /3. Iz izraza (4) i (5) vidi se da je spektralna transmitivnost atmosfere najmanja u vidljivom opseu talasnih dužina. Dakle, na slikama daleke scene veća je redukcija nivoa sivo i fluktuacija nivoa sivo na televizijskim neo na termovizijskim slikama iste scene. Statistički parametri slike razlike Pored analize iste scene na slikama različitih senzora sprovedena je i analiza slike razlike sukcesivnih frejmova sa istih senzora. Slika razlike dobijena je oduzimanjem dva sukcesivna frejma: R x, y) = F ( x, y) F ( x, ) (6) ( 2 y de su F i F 2 sukcesivni frejmovi isto senzora, a (x, y) koordinate na slici. Frejmovi su uzeti sa vremenskim razmakom /6 s za blisku, a / s za daleku scenu. Na slici 6 prikazane su termovizijske i televizijske slike razlike bliske scene, formirane prema (). Na slici 6 uočavaju se promene nivoa sivo zbo pokreta putničko automobila i čoveka, dok su ostali delovi scene a) Termovizijska slika razlike b) Televizijska slika razlike Sl. 6 Slike razlike dva sukcesivna frejma bliske scene VOJNOTEHNI^KI GLASNIK 2/26. 97

.2.2.. 5 5 2 25 5 5 2 25 3 a) Normalizovani historam slike razlike 6a b) Normalizovani historam slike razlike 6b Sl. 7 Normalizovani historami nivoa sivo slika razlike bliske scene sa slika a i b iščezli. Na termovizijskoj slici 6a nisu oštre ivice objekata kao na televizijskoj slici 6b. Normalizovani historami nivoa sivo slika razlike sa slike 6 prikazani su na slici 7. Normalizovani historami sa slike 7 pokazuju da su nivoi sivo na slikama razlike redukovani i da je srednja vrednost pomerena ka nuli, u odnosu na historame termovizijske i televizijske slike bliske scene (slika 2). Na slici 8 prikazane su korelacije nivoa sivo piksela za slike razlike sa slike 6. Sa slike 8 vidi se da je korelisanost piksela veća na termovizijskoj neo na televizijskoj slici razlike za sve pomeraje od do 9 piksela. Međutim, vrednost koeficijenta korelacije na slikama razlike mnoo je manja neo na oriinalnim slikama (slika 3). U tabeli 3 date su vrednosti statističkih parametara slika razlike bliske scene, sa slike 6. 8 6 4 5 2 8 5 6 4 5 2 2 3 4 5 6 7 8 9 2 3 4 5 6 7 8 9 a) Korelacija termovizijske slike razlike 6a b) Korelacija televizijske slike razlike 6b Sl. 8 Korelacija nivoa sivo piksela duž linija slika razlike bliske scene 98 VOJNOTEHNI^KI GLASNIK 2/26.

Tabela 3 Opse nivoa sivo, srednja vrednost, standardna devijacija i entropija nivoa sivo slika razlike bliske scene Parametar/ slika Termovizijska slika razlike 6a Televizijska slika razlike 6b Opse nivоa 25 254 sivo Srednja vrednost 9,73 9,48 Standardna devijacija 24,339 23,266 Entropija 4,988 4,265 Rezultati iz tabele 3 pokazuju da je standardna devijacija veća od srednje vrednosti nivoa sivo na slikama razlike bliske scene, iako je redukovana u odnosu na standardnu devijaciju datu u tabeli. Sa drue strane, ne postoji značajna razlika između vrednosti statističkih parametara termovizijske i televizijske slike razlike. Ova činjenica može se iskoristiti za dalju obradu obe slike razlike. Kompletna analiza sprovedena je i za slike razlike daleke scene, koje su prikazane na slici 9, a u tabeli 4 date su vrednosti statističkih parametara. Na slici 9 uočavaju se reioni promena nivoa sivo, ali se iz kontura ne može zaključiti da li se radi o šumu ili o objektima. Tabela 4 Opse nivoa sivo, srednja vrednost, standardna devijacija i entropija nivoa sivo slika razlike daleke scene Parametar/ slika Termovizijska slika razlike 9a Televizijska slika razlike 9b Opse nivoa 2 36 sivo Srednja vrednost 3,9544 2,655 Standardna devijacija 5,68 3,649 Entropija 3,4848 2,9433 Iz tabele 4 vidi se da su srednja vrednost, standardna devijacija i entropija na termovizijskoj slici razlike veće neo na televizijskoj slici razlike. U poređenju sa istim parametrima iz tabele 2, vidi se da su vrednosti parametara u tabeli 4 znatno manje. Pra detekcije pokreta na slikama razlike Na slike razlike primenjen je pra detekcije pokreta, koji su predložili autori [7]. Pra detekcije pokreta određen je a) Termovizijska slika razlike b) Televizijska slika razlike Sl. 9 Slike razlike dva sukcesivna frejma daleke scene VOJNOTEHNI^KI GLASNIK 2/26. 99

za poznatu raspodelu nivoa sivo slike razlike i zadatu verovatnoću da nivo šuma pređe pra (verovatnoća lažno alarma). Vrednost praa T, za Gausovu raspodelu nivoa sivo slike razlike, data je relacijom [7]: T = σ erfinv( P ) (7) 2 la de je σ standardna devijacija slike razlike kada ne postoji pokret, P la zadata verovatnoća lažno alarma, a erfinv(x)=erf - (x). Standardna devijacija σ procenjuje se tako što se slika razlike podeli na blokove i izračunaju standardne devijacije blokova dimenzija nxm. Za σ uzima se srednja vrednost minimalnih standardnih devijacija blokova slike razlike (postupak je dat u [7] ). Pra detekcije pokreta (7) određen je za slike razlike bliske i daleke scene (prikazane na slikama 6 i 9). Vrednosti praa za slike razlike bliske i daleke scene dobijene su za P la = -9, dok je standardna devijacija σ određena podelom slika razlike na blokove 8x8 piksela. Na slici prikazane su slike razlike bliske i daleke scene posle primene praova. Na slikama razlike bliske i daleke scene, posle primene praa detekcije pokreta (slika ), vidljivi su reioni u kojima je detektovana promena nivoa sivo. Na slikama a i b mou se videti konture putničko automobila i čoveka u a) Termovizijska slika razlike bliske scene (T=2) b) Televizijska slika razlike bliske scene (T=36) c) Termovizijska slika razlike daleke scene (T=26) d) Televizijska slika razlike daleke scene (T=48) Sl. Slike razlike bliske i daleke scene posle primene praa 2 VOJNOTEHNI^KI GLASNIK 2/26.

pokretu, dok su na slikama daleke scene (slike c i d) uočljivi reioni promene nivoa sivo, a konture vozila nisu jasne. Poređenjem slika razlike bliske i daleke scene (slike 6 i 9) sa binarnim slikama (slika ) uočljivi su efekti praa, jasnije su izdvojeni reioni promene i dobijena je diitalna slika sa dva nivoa sivo (binarna slika). Na slici a detektovane su linije piksela koje se ne vide na slici razlike 6a, a mou poticati od toplo traa putničko automobila u pokretu. Pored toa, na slici uočljivi su i usamljeni pikseli, čija je detekcija posledica šuma na slikama razlike. Zaključak Nivo sivo na slikama bliske scene predstavlja raspodelu radijanse na sceni, pod pretpostavkom da je atmosfera idealna. Osnovna karakteristika slika bliske scene je relativno visoka vrednost standardne devijacije nivoa sivo, ali je veća na televizijskim neo na termovizijskim slikama. Na slikama daleke scene vrednost standardne devijacije je mnoo manja, a veća je na termovizijskim neo na televizijskim slikama, što je posledica veće transmitivnosti atmosfere u opseu talasnih dužina 8 do 2 µm neo u opseu,4 do,7 µm. Na slikama obe scene uočena je visoka entropija, koja ukazuje na potrebu za 7 do 8 bita po pikselu, za slike daleke i bliske scene, respektivno. Visoka korelisanost piksela na slikama obe scene može se objasniti relativno velikim korelacionim rastojanjem emisivnosti, refleksivnosti i temperature prirodnih scena. Veća korelisanost na slikama daleke scene posledica je slabljenja u atmosferi i konačne prostorne rezolucije kamera. Analiza slika razlike pokazuje veliku salasnost parametara termovizijske i televizijske slike razlike za obe scene. Ova činjenica iskorišćena je za obradu slika razlike. Pra detekcije pokreta na televizijskim i termovizijskim slikama razlike određen je istim postupkom. Rezultati primene praa na slike razlike pokazuju da je taj postupak opravdan. Literatura: [] Blackman, S.; Popoli, R.: Desin and analysis of modern trackin systems, Artech House, Boston London, 999. [2] Pratt, K. W.: Diital imae processin, John Wiley & Sons, New York, 978. [3] Foresti, G. L.: Active Video-Based Surveillance System, IEEE Sinal Processin Maazine, Vol. 22, No. 2, March 25., pp. 25 37. [4] Barbarić, Ž.: Thermal-imae eneration by line-scannin technique: a new computer model, Applied Optics, Vol. 33, No. 4, 994., pp. 2883 289. [5] Barbarić, Ž.: Uporedna analiza televizijske i termovizijske slike iste scene, XLV Konferencija za ETRAN, Zbornik radova, Sveska 2, jun 2., pp. 277 28. [6] Barbarić, Ž.; Nikolić, M.: Analiza primljene snae reflektovano sunčevo zračenja od objekta i pozadine u laserskim sistemima, XLVIII Konferencija za ETRAN, Zbornik radova, Sveska 2, jun 24., pp. 333 336. [7] Bondžulić, B.; Barbarić, Ž.: Određivanje praa detekcije pokreta analizom slike razlike, XLIX Konferencija za ETRAN, Sveska 2, jun 25. VOJNOTEHNI^KI GLASNIK 2/26. 2