Метод извлечения фона в естественных изображениях, полученных от фотоловушек
Постановка проблемы: автоматическое обнаружение животных и птиц в природе на изображениях, полученных от фотоловушек, остается нерешенной проблемой из-за условий съемки и погодных факторов. В результате таких наблюдений формируется большой объем изображений, тысячи или миллионы, которые невозможно анализировать вручную. Обычно в заповедниках и национальных парках используются бюджетные фотоловушки. Поэтому низкокачественные изображения, полученные с их помощью, требуют тщательной многократной обработки перед тем, как распознавать виды животных или птиц. Цель: разработка метода извлечения фона на основе модели смеси гауссианов для обнаружения объекта интереса при любых временных/сезонных/ метеорологических условиях. Результаты: предложен метод извлечения фона на основе модифицированной модели смеси гауссианов. Модификация заключается в усечении значений пикселов (младшие разряды) для уменьшения зависимости от изменений освещенности и наличия теней с последующим созданием и обработкой бинарных масок вместо реальных значений интенсивностей. Предлагаемый метод предназначен для оценки фона естественных сцен в заповедниках и национальных парках. Структурные элементы (стволы растущих и (или) упавших деревьев) считаются регионами, медленно изменяющимися в течение сезонов, в то время как другие текстурированные области моделируются текстурными шаблонами, соответствующими текущему сезону. Такой подход обеспечивает компактную модель фона сцены. Помимо этого, мы рассматриваем влияние временных/сезонных/ метеорологических атрибутов сцены относительно возможности ее восстановления. Метод был протестирован с использованием богатого набора данных естественных изображений, полученных на территории заповедника «Ергаки», Красноярский край, Россия. Практическая значимость: применение модифицированной модели смеси гауссианов показывает точность распознавания объектов 79-83 % в дневное время и 60-69 % в ночное время суток при нормальных метеорологических условиях. При этом точность восстановленных изображений, полученных при плохих метеорологических условиях, снижается на 5-8 %.