ANEXO N 3. Estudio Del Color En Videos De Tráfico

Transcripción

1 ANEXO N 3 Estudio Del Color En Videos De Tráfico Análisis de imágenes de tráfico en espacios de colores Se pretende analizar una imagen de un segmento de vía típico con condiciones de luz ideales. Se tendrá como objetivo analizar los mismos parámetros con distintos vehículos de distintas especificaciones, como tamaño y color en distintos espacios. Figura 1 Segmento de vía típico con vehículo típico 1. Análisis en RGB: Figura 2: Muestra de las componentes de la Figura 1 en el espacio de color RGB

2 Las imágenes representan cada una da las componentes, en escala de grises, en donde negro representa el nivel mas bajo, y blanco el mas alto. Al ser el carro de color rojo, en esta componente el carro aparece de un color claro, y en las demás de un color oscuro, los colores claros, como la línea del piso, las luces del carro, y los reflejos, aparecen como blancos en las tres imágenes, ya que el blanco es una suma de valores altos en las tres componentes, en el espacio aditivo RGB. Figura 3: Histograma de canales RGB Las componentes de color del pavimento, son de valores en cada componente (de 0 a 255), entre 30 en zonas oscuras en vías de pavimento asfáltico y 170 en lugares claros como las vías con pavimento a base de concreto, y siempre de color gris, por lo que en los 3 canales se presentan valores similares, con una diferencia entre ellos de no mas de 20 El vehiculo a pesar de ser de un color rojo, muy intenso, en las componentes verde y roja, también hay cambios de intensidad bastante grandes, esto es por que se refleja el cielo en el vehiculo, y pareciera de un color blanco, sobretodo en partes como el techo y las luces. Si el objetivo fuera contar carros de un solo color, usar el espacio RGB seria lo ideal ; sin embargo, no todos los carros son del mismo color, por lo que no es viable, usar este espacio como única manera de separar los carros, o al menos no como una forma fácil de hacer un preprocesamiento a la imagen. Por lo que este espacio, no brinda información que pueda ser usada directamente para la detección de vehículos en general.

3 2. Análisis en HSV Figura 4 Muestra de las componentes de la Figura 1 en el espacio de color HSV Con la imagen de muestra y de la siguiente imagen se puede tener una idea de los colores y su representación en el espacio HSV Figura 4. Representación Gráfica del HSV

4 Figura 5 Histograma de HSV De los histogramas, se aprecia como característica de la saturación, que tiene a estar en colores muy bajos, esto por lo que la vía es mayormente gris. De la componente Hue, que es poco útil por si solo, tiene que estar acompañado de la saturación, para que sirva como determinante del color Se podría pensar, que en la saturación está la mayor esperanza de tener una detección usando solo el análisis del color. De los resultados anteriores, se pude concluir esto, por lo que se trabajó con más muestras y con análisis del video, en tiempo real:

5 Figura 6: ejemplos de saturación Objetos de color, representan una saturación muy alta, mientras que los que están en tonos de grises no, como el blanco, el negro y el gris entre ellos, la saturación en muy útil, para eliminar el fondo, ya que la mayoría de las vías, a excepción de las franjas amarillas, son monocromáticas la sola saturación, es un medio muy fácil de implementar un detector de automóviles de color, sin embargo, los de color blanco, negro y gris, son confundidos por el fondo. 3. Análisis del espacio YCbCr Figura 7Muestra de las componentes de la Figura 1 en el espacio de color YCrCb

6 Figura 8: Histograma de YCbCr En este espacio de colores se presenta una dificultad para la detección, debido a que el canal Y o Luminancia, que se conoce como escala de grises, quitaría las componentes de color de la imagen y mostraría una muestra de esta imagen en escala de grises. En cuanto a los otros canales, las Crominancias, están normalizados a los colores Rojo y Azul, de tal manera que nos indicarían qué tan cerca están los colores de la imagen del Rojo o del Azul. Como se puede ver en las imágenes de arriba al normalizar al color, se ve cómo el carro se ve oscuro en Cb y se ve claro en Cr, mientras que en los demás detalles no hay variaciones. En los Histogramas se ve que en los canales de Crominancia está centrado en el color gris, el canal Azul con una cantidad mayor de pixeles grises más claros. Este espacio de colores no es muy preciso para detectar colores oscuros o en tonos de grises, pues en los canales de crominancia no se verá esa información