Форум "Технологии безопасности-2012": "гонка за мегапикселями" подходит к концу

Несовсем понял, почему в примере Вокорда

"... параметры движения (направление и расстояние) неизвестны, поэтому их необходимо подбирать вручную."

Ведь это дорога, на которую смотрит стационарная камера, и расстояния до объектов в кадре известны, и направление движения автомобиля по полосе тоже известно. Даже скорость можно вычислить по изменению положения машины в соседних кадрах. При установке можно откалибровать камеру, измерив расстояния на дороге, и прокатившись перед ней несколько раз с разной скоростью. Тогда "схваченный" софтом номер будет от точки А до точки Б проходить за Х секунд при скорости Y км/ч. Мне кажется, автоматизация возможна, хоть и не проста. Основное ограничение - чтобы скорость была такой, чтобы было хотя бы 2 кадра с номером. Или я что-то путаю?

IMHO, увеличение читаемости смазанного номера - частный случай, не имеющий практического смысла. Проще усилить освещение и укоротить выдержку. Вполне возможно, что даже не усиливая освещения, а просто укоротя выдержку можно было бы получить разборчивость номера на фоне шумов получше, чем "восстановленного".

Говорить об увеличении чувствительности за счёт математичесой обработки размазанных движущихся объектов нельзя. Как бы мы не увеличивали выдержку, экспозиция движущегося объекта в каждом его положении остаётся величиной постоянной.

Даже в простейшем случае непрерывного равномерного движения с постоянной скоростью, хотя бы для восстановления внешнего контура движущегося объекта информативными являются только моменты начала и конца экспозиции, независимо от полного времени выдержки. Всё остальное время записывается шлейф, который не несёт полезной информации (кроме информации о проекции вектора скорости на экран), а лишь искажает статические объекты на сцене и сам себя.

А если вспомнить что движение в кадре является в общем случае сложным и непредсказуемым (движение головой, мимика, ходьба..), что движение не обязано быть перпендикулярно камере, когда объект "затирает сам себя" то становится понятно что решения у задачи нет.

Как бы мы не увеличивали выдержку, экспозиция движущегося объекта в каждом его положении остаётся величиной постоянной.

А если просуммировать информацию о яркости точек движущегося объекта в каждом его положении? А как, например, происходит выделение сигнала на уровне шумов?

Кстати, так ли уж значительно данное предложение отличается от практики повышения чувствительности за счет накопления заряда? Смаз получается, с ним мирятся, для каких-то задач это не очень критично. Вокорд говорит, что сигнал из смаза выделить можно.

решения у задачи нет

Я думаю, что вероятность правильного решения может быть исчезающе мала, но утверждение, что нет решения просто не вдохновляет. Вот у вечного двигателя нет решения, потому что мы владеем полнотой вопроса. Здесь не так.

Несовсем понял, почему в примере Вокорда

"... параметры движения (направление и расстояние) неизвестны, поэтому их необходимо подбирать вручную."

Ведь это дорога, на которую смотрит стационарная камера, и расстояния до объектов в кадре известны, и направление движения автомобиля по полосе тоже известно. Даже скорость можно вычислить по изменению положения машины в соседних кадрах. При установке можно откалибровать камеру, измерив расстояния на дороге, и прокатившись перед ней несколько раз с разной скоростью. Тогда "схваченный" софтом номер будет от точки А до точки Б проходить за Х секунд при скорости Y км/ч. Мне кажется, автоматизация возможна, хоть и не проста. Основное ограничение - чтобы скорость была такой, чтобы было хотя бы 2 кадра с номером. Или я что-то путаю?

Вообще-то в традиционных системах видеонаблюдения (геометрическая модель которых полностью описывается преобразованием перспективной проекции), проекция на оптическую ось любого вектора не определена. Таким образом, скорости и расстояния до объектов не известны, так как при их вычислении есть неизвестная переменная. Как можно откалибровать камеру, чтобы решить эту проблему? Вы знаете метод?

А если просуммировать информацию о яркости точек движущегося объекта в каждом его положении? А как, например, происходит выделение сигнала на уровне шумов?

Для этого следует сделать несколько снимков с короткой выдержкой, выделить на каждом движушийся объект и усреднить шумы. И это совсем не тоже самое что выделять размазанный движушийся объект на одном снимке с большой выдержкой. Способ применим только в частном случае неизменного объекта. Если объект изменяется, поворачивается итп.. то появятся его непредсказуемые искажения.

Я думаю, что вероятность правильного решения может быть исчезающе мала, но утверждение, что нет решения просто не вдохновляет. Вот у вечного двигателя нет решения, потому что мы владеем полнотой вопроса. Здесь не так.

Количество информации, содержашееся в кадре определяет его размер (в килобайтах после компрессии, в идеале после компрессии без потерь, но любой алгоритм компрессии к этому стремится).
Проведите простой эксперимент. Сделайте 2 снимка цифромыльницей в помещении с рук. Один с короткой выдержкой, второй с большей выдержкой. Сравните размеры двух кадров.
Один сделан с короткой выдержкой. На нем всё чётко.
Второй сделан с длинной выдержкой и на нем все немного размыто.
Так вот - второй кадр после компрессии будет иметь размер меньше. Потому что информации в нем меньше именно за счёт потерь информации о движущихся объектах. Да и статические объекты, над которыми пролетает "привидение" теряют в информативности.
А теперь вспомните, что второй кадр должен ещё содержать информацию о множестве положений движущегося объекта. Какое положение вы хотите восстанавливать? Их в кадре должно быть бесконечно много.
Очевидно противоречие. Информации в кадре мало для восстановления.

Доброго времени суток!

Позволю себе осторожненько высказаться …

Действительно, смаз изображения (движущихся объектов) – достаточно актуальная проблема, особенно при недостаточном освещении. На мой взгляд, для решения этой проблемы следует “призвать” пресловутые IP в/к. Постараюсь донести некоторые соображения (звиняйте, ежели, где повторюсь) Суть идеи: В последнее время становятся доступными IP в/к высокого разрешения с достаточно высокой светочувствительностью. Нам ведь не нужно использовать всю поверхность матрицы для захвата одной полосы движения? - достаточно и “половины дозы?” не так-ли? Попробовать зайти с другой стороны: не утыкаясь в обработку полученной смазанной картинки, а, получать по возможности более-мененее пригодную для дальнейшей обработки картинку Скажем для устойчивого распознавания достаточно задействовать 50% от многомегапиксельного пространства(центр матрицы?), остальную часть площади матрицы использовать в качестве ландшафта() по которому будет перемещаться наше поле захвата и обработки, “ведя объект”; при этом при применении алгоритмов распознавания вектора движения становиться возможным “сопровождать объект” Производить сканирование в нужном направлении? Некая цифровая “поводка” получается – в некоторых пределах, разумеется, делая искомое (номер, мордашку) на какое-то время “неподвижным”. Наверное.

Это так – спонтанная мысль без расчёта скорости движения/площади матрицы/времени считывания заряда/поправки на инерционность. Идея витала достаточно давно, - при сопровождении скоростным куполом перемещающиеся объекты - это как-то само собой приходит на ум; но там механика,… где точность зависит от трезвой руки оператора…

Вообще ежели применять IP в/к для подобного рода “замеров” скорости и пр. не след забывать о “ахилесовой пяте” IP – не гарантированности доставки кадров потокового видео, для последующей обработки. Тупик?

P.S.пятница....

Viziri, увы, ваше предложение не увеличивает чувствитиельность и не уменьшает motion blur. Причина размытия не в количестве мегапикселей. При фиксированных скорости и траектории объекта, есть только один способ влияния на размытие объекта - уменьшить выдержку. А вот сколько при этом добавится шумов определяется чувствительностью пары камера+объектив и освещенностью сцены.

Камеры с большим количеством мегапикселей имеют меньший размер каждого пикселя (при одинаковом размере матрицы), а значит при прочих равных худшую чувствительность. А значит при одинаковом освещении требуют бОльшее время выдержки.

Кроме того, чем больше пикселей, чем больше разрешение изображения, тем чувствительнее это изображение к размытию. Ведь размытие становится заметным если перемещение проекции объекта на матрице за время выдержки превышает полпикселя (или пиксель - это не принципиально, ведь мы не определили критерий начала заметности).

Но количество пикселей при одной и той же выдержке не влияет на размытие объекта.

http://www.cctvcad.com/rus/help/index.html?prim24_exposurerollingshutter.htm

Просто для конкретности:

Stanislav, - да знаю, я. это всё… что уже, и пофантазировать нельзя? И, про динамический диапазон в нашей глубинке ведомо (перетекание зарядов – опять же проблема…)

“Но количество пикселей при одной и той же выдержке не влияет на размытие объекта.” – то же вено, и, площадь отдельного пикселя, тут не последнюю роль играет…

Интересно само направление мысли: из поганенькой картинки, путём применения сомнительного рода алгоритмов попытаться извлечь четкое граффити… - мерещиться, толи большая толи малая медведицааа…. Лично мне это всё как-то сомнительно … цифровой мир…

То Гедзберг Юрий : на приведённом примере так и напрашивается “цифровая поводка” автомобильного номера – эдакий цифровой стабилизатор изображения с "повышенной" зоной сопровождения….

Роман!

Но вот, судя по информации, для компании Adobe извлечь из такой мазни номер - не проблема.