Soustraction de fond

Dans ce travail nous nous basons principalement sur la soustraction de fond pour la détection de mouvement et ceci pour sa simplicité d'implémentation et sa rapidité d'exécution. Cette méthode a le même principe que la méthode décrite précédemment, sauf que la soustraction se fait entre une image acquise à l'instant t est un model de fond statique. L'inconvénient de cette approche est la création du model de fond. Si l'environnement de la scène observée change, alors il faut mettre à jour le modèle de fond; ces événements peuvent être par exemple, la variation du temps d'acquisition ( matin ou soir), des nuages qui peuvent éclipser la source de lumière ou d'autre paramètres tel que le mouvement de la caméra ou le changement d'emplacement d'objet sensé être immobile. Malgré ces inconvénients la soustraction de fond reste une approche très utilisée pour la détection de mouvement dans différent travaux de l'état de l'art.

La Figure.4.7 illustre l'opération de la soustraction de fond, elle consiste à la différence absolue entre le fond (Figure.4.7.a) et une autre scène acquise à un moment donné (Figure.4.7.b). Après seuillage du résultat de la soustraction de fond, les formes des corps sont visibles sur la figure 4.7.c.

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Figure.4.7 Résultat de la soustraction de fond.(a) Fond référence. (b) scène observée. (c) Résultat de la soustraction de fond seuillé.

On remarque que sur la figure. 4.8.b, le résultat de la soustraction ne comprend pas seulement les formes "les corps", mais le résultat contient aussi du bruit. Cette opération reste très dépendante du seuil utilisé, et le choix de ce dernier reste très critique.

(a) (b)

Figure 4.8 Agrandissement du résultats

Pour améliorer l'extraction des corps des objets mobiles détectés, des opérations de morphologie mathématique sont utilisées. Une ouverture est appliquée sur le masque binaire résultant de la soustraction de fond pour améliorer les résultats et bien délimiter les formes des objets en mouvement. On présentera dans ce qui suit une brève description de ces opérations morphologiques ainsi que leur application dans notre travail.

Elément structurant: un élément structurant est un masque binaire constitué de pixels noirs

et blancs, le masque est muni d'un point d'ancrage. La figure 4.9 représente un exemple de deux éléments structurants, le point rouge au milieu désigne le point d'ancrage.

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(a) (b)

Figure 4.9: Elément structurant

Soit les coordonnées d'une image binaire et un élément structurant. représente l'ensemble des pixels noirs de qui coïncident avec les pixels noir de M lorsque le point d'ancrage est superposé au pixel de coordonnée .

L'érosion: Soit une image binaire et un élément structurant , l'érosion de par est une image binaire définie par:

(4,4)

La dilatation: Soit une image binaire et un élément structurant , la dilatation de par est une image binaire définie par:

(4,5)

L'érosion est appliquée pour éliminer le bruit tel que celui caractérisé par la ligne blanche due au mouvement du ruban horizontal. La figure 4.10 représente le résultat de l'application de l'érosion avec un élément structurant d'une forme ressemblante à celle de la figure 4.9.a sur une image binaire résultante de l'opération de soustraction de fond.

(a) (b) (c)

Figure 4.10 Résultat de l'érosion. (a) le masque binaire originale. (b) Résultat de l'érosion avec un élément structurant de (3x3). (b) Résultat de l'érosion avec un élément structurant de (5x5).

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On remarque clairement sur la figure 4.10.c que le bruit a disparu, cependant on remarque aussi que cette opération a généré un effet secondaire, les parties constituants le corps sont dissociés. Pour remédier à ce problème, nous proposons une ouverture c-à-d une érosion suivie par une dilatation. Pour l'érosion, un élément structurant constitué d'une matrice (7x7). L'élément structurant proposée élimine les pixels du bruit ou ceux constituant des formes horizontales. Cependant, l'érosion génère un effet indésirable et dissocie les membres d'organes comme on peut le voir sur la Fig. 4.10.c. Nous appliquons une dilatation avec un autre élément structurant composé d'une (9x9) matrice pour reconstruire les formes des corps. On peut observer maintenant sur la figure 4.11.c que le résultat de l'ouverture améliore nettement la reconstitution de la forme des objets détectés.

Figue. 4.11. Filtrage du résultat. (a) Résultat de la soustraction de fond. (b) Résultat de l'érosion. (c) Résultat de dilatation. (d) Elément structurant utilisé pour l'érosion. (e) Elément

structurant utilisé pour la dilatation

IV.3 Méthode proposée pour la représentation des objets

La manière avec laquelle on représente un objet a une très grande influence pour le processus d'indexation et de reconnaissance des objets dans des scènes encombrées. Nous avons précisé précédemment que nous nous intéressons dans notre travail à la détection et le suivi de personnes en mouvement dans des scènes encombrées. Pour bien estimer le vecteur mouvement de chaque objet, nous proposons pour sa reconnaissance de le représenter avec deux caractéristiques fondamentales: son apparence couleur, et sa position dans la scène. Pour les caractéristiques couleurs, chaque objet est représenté par deux histogrammes couleurs, l'un caractérisant le haut du corps et l'autre caractérisant le bas du corps par rapport au centre. Concernant les caractéristiques de la position, nous proposons une nouvelle représentation sur le plan 2D adéquate à l'étape de reconnaissance basée sur les représentation parcimonieuse[Elbahri 15].

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IV.3.1 La représentation par l'apparence

Dans beaucoup de travaux relatifs de l'état de l'art [Breitenstein 11, Ben 11, Possegger 14, Lu 13], chaque objet détecté est représenté par son histogramme couleur, nous nous sommes basés sur le même principe de représentation. Cependant pour augmenter la précision de la reconnaissance, nous avons modifié la manière d'extraction des caractéristiques couleurs. Avant de présenter notre contribution pour l'extraction des caractéristiques couleurs, nous allons de ce qui suit définir le principe du calcul de l'histogramme et les différentes manières de calcul de la similitude entre deux histogrammes.