Consideraciones respecto a cámaras en movimiento (I)

Después de la última reunión del grupo del PFC, se consideró la posibilidad de cómo se podría abordar la detección de movimiento teniendo en cuenta que la cámara que capta las imágenes no fuera fija, poniendo como ejemplo las cámaras móviles instaladas en los estadios de fútbol.

Hasta ahora, en la fase de detección de movimiento, se han implementado varias técnicas de sustracción de fondo, sobre diferentes escenas. La limitación más importante en la sustracción de fondo es la premisa de cámaras estáticas. El movimiento de la cámara distorsiona los modelos de fondo.

A continuación expondré varias posibilidades de enfrentarse a este handicap, aunque normalmente estas soluciones estarán adaptadas a solucionar el problema en contextos concretos, como por ejemplo, en un partido de fútbol, o requerirán ciertas premisas, como que los movimientos sean suaves y pequeños en la sucesión de los frames.

En las opciones analizadas, se incluirán referencias al análisis y detección de estructuras humanas, como una propuesta a estudiar sugerida por Pablo.

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En primer lugar analizaremos una solución a el problema en un contexto acotado, como puede ser el seguimiento de los jugadores de un partido de fútbol disputado en un campo de césped, como sugirió Andrés en la última reunión. En está situación habría dos partes a las que enfrentarse, por un lado la extracción de las regiones de los jugadores , y por otro lado usar esos datos para aplicarles un método de tracking para estimar y mantener la posición de los jugadores mientras estén dentro de la escena.

La técnica más usada en estos casos, básicamente consiste en extraer las regiones que difieran del color verde distintivo del campo.

El color del campo se representará como un histograma en un espacio de color HSV. Ese histograma se proyectará sobre cada frame y después de aplicar un umbral, obtendremos una máscara binaria del campo. Para estimar la región total del campo, los píxeles de la imagen binaria se agruparán en regiones y calculando la envolvente convexa (convex hull) de las regiones mas grandes, estimaremos el área de la imagen que cubre el campo.

Como el color del campo puede dispersarse durante el partido, el histograma puede ser actualizado recursivamente, recalculando el histograma de la región del campo, excluyendo las regiones de los jugadores.

Teniendo la imagen binaria, las regiones correspondientes a los colores que no corresponden al campo, dentro de la región del campo, corresponderían a las posibles posiciones de los jugadores. Para reducir el ruido, podrían aplicarse operaciones de erosión y dilatación.

Las regiones de los pixeles de los jugadores se agruparán, y formarán la entrada de datos al filtro de partículas para proceder al tracking.