АЛГОРИТМ АНАЛИЗА ДИНАМИЧЕСКИХ ТЕКСТУР

Recognizing dynamic patterns based on visual processing is significant for many applications such as remote monitoring for the prevention of natural disasters, e.g. forest fires, various types of surveillance, e.g. traffic monitoring, background subtraction in challenging environments, e.g. outdoor scenes with vegetation, homeland security applications and scientific studies of animal behavior. In the context of surveillance, recognizing dynamic patterns is of significance to isolate activities of interest (e.g. fire) from distracting background (e.g. windblown vegetation and changes in scene illumination).Methods: pattern recognition, computer vision.Results: This paper presents video based image processing algorithm with samples usually containing a cluttered background. According to the spatiotemporal features, four categorized groups were formulated. Dynamic texture recognition algorithm refers image objects to one of this group. Motion, color, facial, energy Laws and ELBP features are extracted for dynamic texture categorization. Classification based on boosted random forest.Practical relevance: Experimental results show that the proposed method is feasible and effective for video-based dynamic texture categorization. Averaged classification accuracy on the all video images is 95.2%.Постановка проблемы: Обнаружение динамических текстур на видеоизображениях в настоящее время находит все более широкое применение в системах компьютерного зрения. Например, обнаружение дыма и пламени в системах экологического мониторинга, анализ автомобильного трафика при мониторинге загруженности дорог, и в других системах. Поиск объекта интереса на динамическом фоне часто бывает затруднен за счет похожих текстурных признаков или признаков движения у фона и искомого объекта. В связи с этим возникает необходимость разработки алгоритма классификации динамических текстур для выделения объектов интереса на динамическом фоне.Методы: распознавание образов, компьютерное зрение.Результаты: В данной работе рассматривается обработка видеоизображений содержащих объекты с динамическим поведением на динамическом фоне, такие как вода, туман, пламя, текстиль на ветру и др. Разработан алгоритм отнесения объектов видеоизображения к одной из четырех предлагаемых категорий. Извлекаются признаки движения, цветовые особенности, фрактальности, энергетические признаки Ласа, строятся ELBP-гистограммы. В качестве классификатора использован бустинговый случайный лес.Практическая значимость: Разработан метод, позволяющий разделить динамические текстур на категории: по типу движения (периодическое и хаотичное) и типу объектов интереса (природные и искусственные). Экспериментальные исследования подтверждают эффективность предложенного алгоритма для отнесения объектов изображения к той или иной категории. Средняя точность классификации составила 95.2%

Analyse / synthèse de champs de tenseurs de structure : application à la synthèse d’images et de volumes texturés

This work is a part of the texture synthesis context. Aiming to ensure a faithful reproduction of the patterns and variations of orientations of the input texture, a two-stage structure/texture synthesis algorithm is proposed. It consists of synthesizing the structure layer showing the geometry of the exemplar and represented by the structure tensor field in the first stage, and using the resulting tensor field to constrain the synthesis of the texture layer holding more local variations, in the second stage. An acceleration method based on the use of Gaussian pyramids and parallel computing is then developed.In order to demonstrate the ability of the proposed algorithm to faithfully reproduce the visual aspect of the considered textures, the method is tested on various texture samples and evaluated objectively using statistics of 1st and 2nd order of the intensity and orientation field. The obtained results are of better or equivalent quality than those obtained using the algorithms of the literature. A major advantage of the proposed approach is its capacity in successfully synthesizing textures in many situations where traditional algorithms fail to reproduce the large-scale patterns.The structure/texture synthesis approach is extended to color texture synthesis. 3D texture synthesis is then addressed and finally, an extension to the synthesis of specified form textures using an imposed texture is carried out, showing the capacity of the approach in generating textures of arbitrary forms while preserving the input texture characteristics.Cette thèse s’inscrit dans le contexte de la synthèse d’images texturées. Dans l’objectif d’assurer une reproduction fidèle des motifs et des variations d’orientations d’une texture initiale, un algorithme de synthèse de texture à deux étapes « structure/texture » est proposé. Il s’agit, dans une première étape, de réaliser la synthèse d’une couche de structure caractérisant la géométrie de l’exemplaire et représentée par un champ de tenseurs de structure et, dans une deuxième étape, d’utiliser le champ de structure résultant pour contraindre la synthèse d’une couche de texture portant des variations plus locales. Une réduction du temps d’exécution est ensuite développée, fondée notamment sur l’utilisation de pyramides Gaussiennes et la parallélisation des calculs mis en oeuvre.Afin de démontrer la capacité de l’algorithme proposé à reproduire fidèlement l’aspect visuel des images texturées considérées, la méthode est testée sur une variété d’échantillons de texture et évaluée objectivement à l’aide de statistiques du 1er et du 2nd ordre du champ d’intensité et d’orientation. Les résultats obtenus sont de qualité supérieure ou équivalente à ceux obtenus par des algorithmes de la littérature. Un atout majeur de l’approche proposée est son aptitude à synthétiser des textures avec succès dans de nombreuses situations où les algorithmes existants ne parviennent pas à reproduire les motifs à grande échelle.L’approche de synthèse structure/texture proposée est étendue à la synthèse de texture couleur. La synthèse de texture 3D est ensuite abordée et, finalement, une extension à la synthèse de texture de forme spécifiée par une texture imposée est mise en oeuvre, montrant la capacité de l’approche à générer des textures de formes arbitraires en préservant les caractéristiques de la texture initiale