ES2381987T3 - Procedimiento de detección de un objeto en una escena que comprende artefactos - Google Patents

Abstract

Procedimiento para la detección de un objeto en una escena situada en un sector angular determinado, y susceptible de comprender uno o varios artefactos, que comprende una etapa de barrido del sector cuya anchura angular A se barre a una velocidad angular θ', una etapa de adquisición de imágenes digitales de la escena a una velocidad f por medio de un detector matricial, estas imágenes constando de unos píxeles y que cubren un campo de anchura angular instantánea "a", que comprende las siguientes etapas de tratamiento de las imágenes adquiridas, por lote de N imágenes consecutivas con N = afl θ- distribuir las N imágenes en P grupos de imágenes, P siendo un entero superior a 1;- para cada grupo p, p comprendido entre 1 y P, acumular las imágenes del grupo de tal modo que se obtenga una imagen acumulada Ip;- para cada imagen Ip, seleccionar los píxeles que verifican un criterio de detección determinado, y caracterizado porque comprende la siguiente etapa:- para cada imagen Ip comprende al menos un píxel seleccionado, denominada imagen original de confirmación, realizar una etapa de confirmación temporal que comprende las siguientes sub-etapas: aplicar un criterio de confirmación temporal comparando un número predeterminado K (tenemos que K <= P) con el número k de veces que este píxel seleccionado en la imagen original o uno de los contiguos a este se ha seleccionado en las imágenes Ip siguientes, el píxel seleccionado en la imagen original contándose dentro de k: ese píxel se considerará como el de un objeto si k >= K;- reiterar este criterio de confirmación temporal para todos los píxeles seleccionados de esta imagen original en la medida en que estos píxeles ya no se han tenido en cuenta en un cálculo de k.

Description

Procedimiento de detección de un objeto en una escena que comprende artefactos.

El campo de la invención es el de los sistemas optrónicos de vigilancia.

Un sistema optrónico de vigilancia tiene como función detectar y seguir unos blancos que penetran en una zona de vigilancia.

El problema crucial de la detección de blanco (u objeto) en una secuencia de vídeo es encontrar un criterio designado « criterio de detección » que permita decidir para cada imagen comprende unos píxeles, cuáles son los píxeles de un blanco. La elección de este criterio conduce a unos resultados de detección definidos en función de la relación probabilidad de detección - probabilidad de falsa alarma.

Se recuerda que la probabilidad de detección es la probabilidad para un píxel de un blanco (u objeto amenazante) de que se le considere de manera probable el de un blanco; la probabilidad de falsa alarma es la probabilidad para un píxel de un objeto no amenazante de que se seleccione considerándolo de manera probable el de un blanco.

En los sistemas de vigilancia de blancos aéreos, se utilizan de manera general unas imágenes adquiridas en las longitudes de onda de infrarrojos ya que estas ofrecen un buen criterio de detección en la medida en que la mayor parte de los blancos están propulsados y proporcionan, por lo tanto, una señal IR elevada.

Para un sistema de vigilancia aire-aire de largo alcance, la detección consiste en discriminar con una alta probabilidad de detección y una baja probabilidad de falsa alarma, un píxel que puede presentar una baja relación señal-ruido (RSB), como un píxel cuya señal « blanco » es baja comparada con las señales de los píxeles de posterior plano.

Las principales fuentes de falsas alarmas son:

las muestras de ruido en los píxeles del posterior plano del blanco que producen una señal adicional

comparable en determinados casos al de un blanco; los artefactos que varían rápidamente en el posterior plano, que producen una señal muy importante (reflejos

del sol en el borde de las nubes, por ejemplo).

Los sistemas considerados son, de manera más particular, los sistemas de vigilancia con se barre a baja frecuencia que funcionan con un dispositivo de adquisición de alta frecuencia. Entre estos se pueden citar los sistemas que se describen en el documento GB 2330028 que presenta un sistema de identificación de la trayectoria de un blanco en unas imágenes parásitas y en el documento US 5210798 que presenta un sistema de detección de un blanco con una baja RSB.

La figura 1 ilustra un ejemplo de sistema de vigilancia concido, comprende unos medios de barrido que permiten analizar, de preferencia de forma repetitiva, un sector S del espacio. Este sistema comprende una óptica frontal 1 de campo instantáneo « a x b » y unos medios de barrido 2 que permiten la observación del sector S con un campo total dado « A x B ». Los medios de barrido están controlados por una unidad de tratamiento, que permite la exploración del sector. El sistema de vigilancia comprende, además, unos medios de formación de imagen 3 en los píxeles del detector matricial 41 que está comprendido en unos medios de detección 4. Se trata de la imagen de una escena situada en una región de campo dada « a x b », situado en el sector S. El sistema puede comprender también unos medios de contra-barrido 6 que permiten compensar los movimientos de la imagen causados por el barrido de la escena durante la adquisición de las imágenes. Por ejemplo, la unidad de tratamiento 5 puede sincronizar la adquisición de las imágenes con el barrido mediante unos medios de contra-barrido.

En estos sistemas, el detector matricial 41 cubre una banda del espacio (de dimensión « A x b ») mediante el giro de los medios de barrido 2. En ese caso, un punto del sector S no se observa de forma permanente, sino con un periodo más o menos corto según el tiempo que le lleva volver a este punto después de haber explorado el conjunto del sector S. Los medios de contra-barrido 6 permiten: por una parte, garantizar la estabilidad de la línea de visión durante el tiempo de integración del detector matricial 41 para cada imagen, por otra parte, observar la misma región « a x b » del espacio (con una dimensión prácticamente igual al campo instantáneo del detector matricial 41, o eventualmente inferior a este) mientras los medios de barrido 2 del sector no precisen el paso a la zona siguiente. En general, los medios de barrido / contra-barrido 2, 6 garantizan un cierto solapamiento entre dos zonas consecutivas observadas, para eliminar el riesgo de formación de zonas ‘ciegas’ causadas por fallos en los mecanismos, y para tratar sin una dificultad añadida el caso de los blancos que se desplazan por la marca del detector matricial.

Según la frecuencia de adquisición de las imágenes y la velocidad de giro de los medios de barrido, se obtiene por lo tanto un determinado número de imágenes de la misma zona (con la misma dirección de visión).

Estos sistemas de vigilancia se caracterizan por:

un intervalo importante (que puede llegar a ser de varios segundos) entre dos observaciones consecutivas de la misma zona en dos análisis sucesivos del sector S; un gran número N (del orden de varias decenas) de adquisiciones de imágenes del mismo objeto (o blanco) de una escena en cada barrido: N imágenes consecutivas incluyen, por lo tanto, el mismo objeto.

En la figura 2 se ilustra este procedimiento con los siguientes valores:

El sector S de un campo representado por un ángulo A x B barridoen su anchura A en T segundos, esto es a una velocidad angular 8', por ejemplo 20º en 2 s, esto es 8' = AfT = 10º s-1.

Si a es la anchura angular del campo instantáneo del detector matricial; el tiempo dedicado a la adquisición de las imágenes de una escena que cubre una anchura angular « a » es igual al tiempo necesario para explorar esta anchura a la velocidad angular 8', esto es t = a f 8', por ejemplo para a = 1º y8' = 10º s-1, t = 0,1 s.

El término anchura angular no se limita a una orientación en el espacio.

Si f es la cadencia de muestreo del detector matricial (cadencia de image), por ejemplo f = 400 Hz, tenemos un periodo de muestreo te = 1ff = 2,5 ms.

Entonces el número N de imagenes dedicadas a la misma zona angular es igual a N = t f te = a f f 8', esto es N = 40.

En la figura, y para no sobrecargarla, un objeto puntual O está presente por lo tanto en 40 imágenes consecutivas, numeradas de n a n+39. Este objeto no está presente en las 40 imágenes anteriores (numeradas de n-40 a n-1) ni en las 40 imágenes siguientes (numeradas de n+40 a n+79).

El problema es optimizar el uso de estas N imágenes para detectar el objeto con una fuerte probabilidad de detección y eliminar en la medida de lo posible las falsas alarmas causadas, en particular, por artefactos.

La invención tiene por objeto un procedimiento de detección de un objeto en una escena situada en un sector angular S determinado, y susceptible de comprender uno o varios artefactos (señales del posterior plano de gran amplitud y que varían rápidamente), que comprende una etapa de barrido del sector en su anchura angular A a una velocidad angular 8', una etapa de adquisición de imágenes digitales consecutivas de la escena en una frecuencia f, estas imágenes constando de unos píxeles y que cubren un campo ‘instantáneo’ de anchura angular « a ». Se caracteriza principalmente porque comprende las siguientes etapas de tratamiento de las imágenes adquiridas, por lote de N imagenes con N = a f f 8':

distribuir las N imágenes en P grupos de imágenes, P siendo un entero superior a 1; para cada grupo p, p comprendido entre 1 y P, acumular las imágenes del grupo de tal modo que se obtenga una imagen acumulada Ip que incluye el píxel objeto; para cada imagen Ip, seleccionar los píxeles que verifican un criterio de detección determinado, para cada imagen Ip comprende al menos un píxel seleccionado, denominada imagen original de confirmación, realizar una etapa de confirmación temporal que comprende las siguientes sub-etapas:

aplicar un criterio de confirmación temporal comparando un número predeterminado K con K <= P, con el número k de veces que este píxel seleccionado en la imagen original o uno de los contiguos se ha seleccionado en las imágenes Ip siguientes, el píxel seleccionado en la imagen original contándose dentro de k: ese píxel se considerará como el de un objeto si k � K; reiterar este criterio de confirmación temporal para todos los píxeles seleccionados de esta imagen original en la medida en que estos píxeles ya no se han tenido en cuenta en un cálculo de k.

Este procedimiento permite:

tener en cuenta en el criterio de confirmación temporal, el desplazamiento potencial del objeto en unos píxeles contiguos seleccionados, este desplazamiento debiéndose al desplazamiento angular del blanco en la marca del sensor y durante el tiempo de adquisición de las N imágenes; aumentar las prestaciones de eliminación de los artefactos ya que, por una parte, estos no tienen más peso que los blancos en la aplicación del criterio de confirmación temporal y, por otra parte, teniendo los blancos una correlación temporal superior a la de los artefactos, la aplicación del criterio elimina los artefactos sin debilitar la detección de los blancos.

Por el criterio de confirmación temporal, el procedimiento también permite rechazar los blancos cuyo desplazamiento angular es demasiado rápido, como por ejemplo un objeto que no constituye una amenaza y que solo se puede detectar a corta distancia, como un pájaro. En efecto, el número de imágenes de cada grupo se determina de tal modo que el píxel objeto no presente ningún cambio de píxel entre las imágenes del grupo.

De manera más precisa, de acuerdo con una característica de la invención, el número de imágenes de cada grupo se determina en función de la velocidad angular supuesta del blanco, del tamaño 8p del ángulo de visión del píxel y de la cadencia de imagen f, y eventualmente en función de N.

K se determina de manera habitual en función de la duración supuesta de presencia de los artefactos y de la cadencia de imagen f.

De acuerdo con una característica de la invención, P se determina en función de N y del número de imágenes de cada grupo.

De preferencia, un píxel se selecciona cuando la RSB > el umbral predeterminado en este píxel.

De acuerdo con otra característica de la invención, un píxel contiguo se determina en función de los desplazamientos admisibles del objeto, desde una imagen Ip a otra, y/o en función de una trayectoria de píxeles admisible.

Cuando la imagen de un objeto cubre más de un píxel, el procedimiento comprende antes de la etapa de distribución de las N imágenes en P grupos, una etapa de cambio de la escala de los píxeles, es decir que un bloque de q x q antiguos píxeles se convierte en un nuevo píxel, q siendo un entero superior o igual a 2, de tal modo que la imagen de un objeto solo cubra un píxel.

La velocidad angular 8' no es necesariamente constante. La invenci

ón también tiene por objeto un sistema de vigilancia de un sector S comprende:

unos medios de barrido del sector S cuya anchura angular A se barre a una velocidad angular 8'; unos medios de formación de imágenes de escenas situadas en dicho sector S y susceptibles de comprender unos artefactos; unos medios de detección de imágenes digitales de una escena, a una velocidad f que comprende un detector matricial que presenta un conjunto de píxeles; una unidad de tratamiento de las imágenes detectadas,

caracterizado porque la unidad de tratamiento comprende unos medios para la puesta en marcha del procedimiento tal y como se ha descrito.

Se mostrarán otras características y ventajas de la invención se mostrarán con la lectura de la descripción detallada que se da a continuación, que se realiza a título de ejemplo no excluyente y en referencia a los dibujos que se anexan en los que:

la figura 1 ya descrita representa de forma esquemática un sistema de vigilancia de acuerdo con el estado de la técnica; la figura 2 ya descrita ilustra un procedimiento de vigilancia de barrido de baja frecuencia con una adquisición de alta frecuencia, de acuerdo con el estado de la técnica; la figura 3 ilustra el problema que plantean los artefactos; la figura 4 ilustra unos ejemplos de cálculo de k; la figura 5 ilustra diferentes etapas de un ejemplo de desarrollo del procedimiento de acuerdo con la invención.

En las diferentes figuras, los mismos elementos se identifican con las mismas referencias.

En primer lugar, se va a analizar más en detalle el problema que plantean los artefactos.

Para una imagen adquirida, la señal se expresa de la siguiente manera según si un blanco está presente o no en el píxel correspondiente y en caso de presencia de un artefacto efímero.

Samenaza = Sblanco + Sposterior plano + Sruido

Ssin amenaza = Sposterior plano + Sruido

Squick-dutter = Sartefacto + Sposterior plano + Sruido

donde Sblanco es la señal del blanco;

Sposterior plano la señal del posterior plano del píxel (denominado también el fondo);

Sruido un muestra aleatoria del ruido del sensor;

Sartefacto la señal del artefacto que solo aparece en algunas imágenes consecutivas;

Squick-dutter la señal con efectos sonoros del artefacto.

Tenemos que: Sartefacto >> Sblanco y Sartefacto >> Sruido.

Un rastreo posterior se basa en una asociación temporal de los blancos detectados en cada barrido del sector. Según el intervalo, que puede ser importante, entre dos observaciones consecutivas de la misma zona en dos análisis sucesivos del sector S, un objeto móvil presenta desde una imagen (de hecho desde un grupo de imágenes acumuladas) a otra un desplazamiento angular que puede ser importante y que necesita, por lo tanto, una amplia zona de búsqueda para realizar la asociación temporal, lo que aumenta los riesgos de asociación ambigua.

El problema es, por lo tanto, optimizar el uso de las N imágenes próximas temporalmente para detectar el blanco

5 con una alta probabilidad de detección y eliminar en la medida de lo posible las falsas alarmas, con el fin de reducir la probabilidad de malas asociaciones de cara a un rastreo ulterior.

Se recuerda que N = aff8'. De acuerdo con la invención, la velocidad angular 8' no es necesariamente constante.

La acumulación de las N imágenes permitiría aumentar la S/B. Para un blanco fijo, la intensidad media de un píxel resultante de esta acumulación seguida de una división por N viene dada por las ecuaciones:

10 Samenaza_ac = Sposterior plano + Sruido_ac

Ssin amenaza_ac = Sposterior plano + Sruido_ac

+ Sposterior plano + Sruido_ac

en el caso en el que el artefacto solo está presente en una imagen, y donde Sruido_ac es un ruido que tiene una

desviación típica igual a donde 5 es la desviación típica del ruido para una imagen dada.

Esta solución optimiza la eliminación de las falsas alarmas causadas por el ruido. Pero, en el caso de un blanco

15 móvil que puede cambiar de píxeles durante la adquisición de las N imágenes, la señal resultante puede diluirse entre los píxeles contiguos. El ruido se reduce, pero el del blanco también, mientras que la señal del posterior plano no cambia. Por ejemplo, para un blanco que cambia de píxel en cada imagen, tenemos que:

Se va a detallar esto en un ejemplo que se ilustra en la figura 3, considerando 3 casos diferentes, un caso por

20 columna. Las 3 primeras líneas corresponden a unos instantes consecutivos, la última representado la media en los 3 instantes considerados. Cada imagen I de esa tabla es el resultado de una acumulación de Q imágenes. Tenemos para la imagen media de:

el blanco fijo (1ª columna): 3 S1f3 = S1; el artefacto (2ª columna): S2/3;

25 el blanco con movimiento lento (3ª columna): S3/3, S3/3, S3/3.

Por otra parte, los altos artefactos que tienen lugar puntualmente en una única imagen pueden llevar a una señal

acumulada superior a la de un blanco poco móvil. En otras palabras,

puede ser superior a Sblanco, esto es en nuestro ejemplo S2/3 >> S1.

Una solución habitual para resolver este problema de blanco móvil consiste en aplicar el método « seguimiento

30 antes de detección » o « track before detect method » en inglés. Para cada píxel, se hacen M hipótesis de trayectorias. Para cada una de estas hipótesis, las posiciones del blanco deducidas a lo largo del tiempo se acumulan. La hipótesis aceptada es la hipótesis de trayectoria que maximiza la señal acumulada.

Esta solución trata de manera eficaz el problema de un blanco que se desplaza: se obtiene la misma señal acumulada que la que se obtendría para un blanco fijo. Pero cada hipótesis de trayectoria puede llevar a una falsa

35 alarma en los píxeles del posterior plano por acumulación de muestras de ruido: la probabilidad resultante de falsa alarma es entonces superior a la probabilidad de falsa alarma que se habría obtenido mediante el procedimiento clásico de acumulación de imágenes. Además, tal y como se ha indicado más arriba, los altos artefactos que tienen lugar puntualmente en una única imagen pueden llevar a una señal acumulada superior a la de un blanco poco

móvil. En otras palabras, puede ser superior a Sblanco, esto es en nuestro ejemplo S2/3 >> S1.

El procedimiento de acuerdo con la invención que se describe en relación con las figuras 4 y 5 está basado en una distribución de las N imágenes en P grupos de imágenes.

El número Q de imágenes por grupo se determina de tal modo que el blanco no presente ningún cambio de píxel entre las Q imágenes. Los P grupos de imágenes se utilizan a continuación de la forma siguiente:

para cada grupo, acumular las Q imágenes de tal modo que se obtenga una imagen acumulada I1, …, Ip, …, Ip; para cada imagen Ip, seleccionar los píxeles que verifican un criterio de detección determinado; este criterio puede ser, por ejemplo, que un píxel se selecciona cuando la RSB en ese píxel es superior a un umbral determinado (se trata de la RSB a la cual se tiene acceso, que es en general una RSB estimada), o cuando la señal del píxel es superior a otro umbral predeterminado; para cada imagen Ip que consta al menos de un píxel seleccionado, denominada imagen original de confirmación, realizar una etapa de confirmación temporal que comprende las sub-etapas siguientes:

aplicar un criterio de confirmación temporal comparando a un número predeterminado K (tenemos que K <= P), el número k de veces que este píxel seleccionado en la imagen original o uno de los contiguos se ha seleccionado en las imágenes Ip siguientes, el píxel seleccionado en la imagen original contándose dentro de k: ese píxel se considerará como el de un objeto si k � K; reiterar este criterio de confirmación temporal para todos los píxeles seleccionados de esta imagen original en la medida en que estos píxeles ya no se han tenido en cuenta en un cálculo de k.

Tal y como se ha indicado más arriba, Q se determina de tal modo que el blanco no presente ningún cambio de píxel entre las Q imágenes.

Las variables Q y K se determinan de la siguiente forma.

Q se determina de tal modo que el píxel objeto no presente ningún cambio de píxel entre las Q imágenes. De manera más precisa, Q se determina en función de la velocidad angular supuesta del blanco, del tamaño del píxel en ángulo y de la cadencia de image. Si el detector matricial comprende C columnas y L líneas, el tamaño 8p del ángulo de visión del píxel es igual a:

(a/C) x (b/L).

Concretamente, si w’c es la velocidad de desplazamiento angular del blanco, 8p el tamaño angular de un píxel y te el periodo de imagen, entonces se debe tener que:

w’c x Q x te S 9p.

Para dar unas órdenes de tamaño, si el blanco está a una distancia de 100 kilómetros y se desplaza a 300 ms-1 perpendicularmente a la línea sensor-blanco, la velocidad de desplazamiento angular es w’c = 3,10-3 rad s-1; si el píxel tiene un tamaño angular 8p = 35 wrad y si te = 2,5 ms (cadencia de imagen de 400 Hz), entonces tenemos que

Q : 4,67, por lo tanto, se podra considerar Q = 4.

De esto se deduce que P = NfQ. Si N/Q no es un entero, se considerara P = E(NfQ) + 1 donde E designa la parte entera, aceptando que la última imagen acumulada es el resultado de una acumulación en un número de imágenes más pequeño que Q, lo que se puede tener en cuenta en la determinación del umbral de detección. Por ejemplo, si N = 40 Y Q = 6, se considerara P = 7, Y se dispondra de 6 imágenes Ip resultantes de una acumulacion en Q = 6 imágenes elementales y de una imagen Ip resultado de una acumulacion en Q = 4 imagenes elementales.

K se determina en función de la duración supuesta de presencia de los artefactos y de la cadencia de imagen multiplicada por Q. Por ejemplo, para Q = 4 Y te = 2,5 ms, la duracion de cada grupo de imagenes es de 10 ms (es el tiempo necesario para obtener una imagen acumulada) y, por lo tanto, P = 10. Si la duración máxima considerada para la presencia de un artefacto es inferior a 10 ms, se considerara K = 2, en efecto en ese caso k no podra pasar de 1 para un artefacto. Si la duracion maxima es inferior a 20 ms, se considerara K = 3, etc.

El conjunto de los píxeles contiguos determinado durante una fase denominada de asociación se define, por ejemplo teniendo en cuenta el desplazamiento admisible del blanco en los P grupos de imágenes. Se trata de determinar a partir del píxel seleccionado en el primer grupo de imágenes Ip dónde se realiza la etapa de confirmación temporal, cuáles son los píxeles ‘candidatos contiguos’ para los grupos de imágenes Ip siguientes.

Por ejemplo, basándose en las mismas órdenes de tamaño que las que se han definido con anterioridad (distancia sensor-objetivo = 100 km, velocidad del blanco = 300 ms-1 perpendicularmente a la línea sensor-blanco, tamaño angular del píxel 8p = 35 wrad, te = 2,5 ms), se ha visto que el blanco se podía desplazar 1 píxel para cada grupo de imágenes Ip, de hecho ligeramente menos ya que Q se ha considerado igual a 4 (que es la parte entera de 4,67).

En esas condiciones, se procede de forma iterativa como sigue: se selecciona, alrededor del píxel seleccionado en el primer grupo de imágenes Ip, una región cuadrada Z de 3 x 3 píxeles, puesto que se sabe que el blanco se puede desplazar un píxel en cada grupo de imágenes y que no se conoce a priori su dirección angular. Si en el grupo de imágenes siguiente se ha seleccionado un píxel de Z mediante el procedimiento de detección, este píxel se selecciona a continuación; en el caso contrario, se podrá ampliar la zona Z (tamaño 5 x 5) para el grupo de imágenes siguiente y así sucesivamente hasta el final de los P grupos de imágenes. Cada vez que se elige un píxel seleccionado, se considera como nuevo centro de las zonas que hay que definir posteriormente.

El método que se ha descrito para definir el conjunto de los píxeles contiguos es un ejemplo de realización. Puede haber otros modos de realización, ya sea más simples (selección a priori de una zona Z lo suficientemente grande alrededor del píxel seleccionado en el primer grupo de imágenes, zona válida para la totalidad de los P grupos de imágenes), ya sea más sofisticados, que permiten tratar los casos en los que dos blancos interfieren en las mismas zonas.

El criterio de confirmación temporal se puede completar con una etapa complementaria que consiste en decidir si el conjunto de los píxeles contiguos así definidos corresponde efectivamente a un objeto cuyo desplazamiento en los P grupos de imágenes es conforme a lo que se espera de un blanco.

Para esta etapa complementaria, se aplica por ejemplo un criterio de ‘trayectoria’ al conjunto de los píxeles seleccionados a lo largo de la fase de asociación. En efecto, esta puede conducir a una trayectoria aberrante del tipo cambio brusco de la dirección del desplazamiento angular del blanco, correspondiente a una aceleración que no puede ser la de un blanco. El criterio aplicable es, por ejemplo que la trayectoria de los píxeles seleccionados sea lo suficientemente cercana a una recta.

Este procedimiento permite:

tener en cuenta en el criterio de confirmación temporal, el desplazamiento potencial del blanco en unos píxeles contiguos seleccionados; aumentar los resultados de eliminación de los artefactos ya que, por una parte, estos no tienen más peso que los blancos en la aplicación del criterio de confirmación temporal y, por otra parte, teniendo los blancos una correlación temporal superior a la de los artefactos, la aplicación del criterio elimina los artefactos sin debilitar la detección de los blancos.

Mediante el criterio de confirmación temporal, el procedimiento también permite rechazar los blancos cuyo desplazamiento angular es demasiado rápido. En efecto, Q se determina de tal modo que el blanco no presente ningún cambio de píxel entre las imágenes Q, tal y como se ha indicado con anterioridad.

Un ejemplo de criterio de confirmación temporal se ilustra en la figura 4 considerando 3 casos diferentes, un caso por línea de la tabla. Cada imagen I de esta tabla es el resultado de una acumulacion de Q imagenes. HaY P grupos de imagenes acumuladas, un grupo por columna de la tabla; en este ejemplo, P = 4. Se decide en este ejemplo seleccionar únicamente los blancos que no son susceptibles de desplazarse más de 1 píxel en P grupos de imágenes, con respecto a la posición del blanco en el primer grupo de imágenes donde este se detecta; esto se traduce en la figura en una zona de búsqueda que se materializa en un cuadrado que cubre un píxel y los directamente contiguos a este. En este ejemplo la zona de búsqueda tiene un tamaño igual a 3 x 3.

El número k de veces que un píxel o uno de los contiguos a este se extrae de los P grupos de imágenes es:

k = 4 para el blanco fijo (1ª línea);

k = 4 para el blanco con desplazamiento lento (2ª línea);

k = 2 para el blanco con desplazamiento rápido (3ª línea);

k = 3 para el blanco con desplazamiento errático (4ª línea);

k = 1 para el artefacto (5a linea)

El criterio de confirmacion temporal consiste en determinar un valor para K, aqui K = 3 Y eliminar las imágenes en las que k < K, en esta ocasión el caso del blanco movil para el cual k = 2, asi como el del artefacto para el cual k = 1.

Las diferentes etapas del procedimiento de deteccion se representan en la figura 5 con Q = 6 Y P = 4.

La invención que se ha descrito hasta aquí realiza la detección de blancos que solo ocupan un píxel. Una adaptación posible de la invención permite detectar los blancos de tamaño superior al píxel, mediante el promedio por bloques de la imagen (denominados ‘nuevos píxeles’) hasta conseguir que los blancos que se quieren detectar no ocupen más que un nuevo píxel.

Si, por ejemplo, únicamente se conoce el tamaño máximo de los blancos que hay que detectar, de este modo se pueden analizar de forma consecutiva unas imágenes promediadas por bloques 2 x 2, 3 x 3, … hasta p x p, lo que lleva a « alejar la imagen », es decir a cambiar la escala de punto O, x, y de la imagen: un bloque de q x q de antiguos píxeles se convierte en un nuevo píxel, q siendo un entero superior o igual a 2 y pudiendo llegar hasta el número p que corresponde al tamaño máximo de los blancos que hay que detectar. Esta etapa se lleva a cabo antes de distribuir las imágenes en Q grupos de imágenes.

El procedimiento descrito se aplica habitualmente en un sistema de vigilancia de un sector S comprende:

unos medios de barrido 2 del sector S cuya anchura angular A se barre a una velocidad angular 8'; unos medios 3 de formación de imágenes de escenas situadas en dicho sector S y susceptibles de comprender unos artefactos; unos medios 4 de detección de imágenes digitales de una escena, a una velocidad f que comprende un detector matricial 41 que presenta un conjunto de píxeles; una unidad 5 de tratamiento de las imágenes detectadas que comprende unos medios para la puesta en marcha del procedimiento descrito.

Estos medios de puesta en marcha son clásicamente unos medios de software.

Claims (12)

1. REIVINDICACIONES

   1. Procedimiento para la detección de un objeto en una escena situada en un sector angular determinado, y susceptible de comprender uno o varios artefactos, que comprende una etapa de barrido del sector cuya anchura angular A se barre a una velocidad angular 8’, una etapa de adquisición de imágenes digitales de la escena a una velocidad f por medio de un detector matricial, estas imágenes constando de unos píxeles y que cubren un campo de anchura angular instantánea « a », que comprende las siguientes etapas de tratamiento de las imágenes adquiridas, por lote de N imágenes consecutivas con N = afl 8':

   distribuir las N imágenes en P grupos de imágenes, P siendo un entero superior a 1; para cada grupo p, p comprendido entre 1 y P, acumular las imágenes del grupo de tal modo que se obtenga una imagen acumulada Ip; para cada imagen Ip, seleccionar los píxeles que verifican un criterio de detección determinado,

   y caracterizado porque comprende la siguiente etapa:

   para cada imagen Ip comprende al menos un píxel seleccionado, denominada imagen original de confirmación, realizar una etapa de confirmación temporal que comprende las siguientes sub-etapas:

   aplicar un criterio de confirmación temporal comparando un número predeterminado K (tenemos que K <= P) con el número k de veces que este píxel seleccionado en la imagen original o uno de los contiguos a este se ha seleccionado en las imágenes Ip siguientes, el píxel seleccionado en la imagen original contándose dentro de k: ese píxel se considerará como el de un objeto si k ; reiterar este criterio de confirmación temporal para todos los píxeles seleccionados de esta imagen original en la medida en que estos píxeles ya no se han tenido en cuenta en un cálculo de k.

2. 2.

   Procedimiento de acuerdo con la reivindicación anterior, caracterizado porque el número de imágenes de cada grupo p se determina en función de la velocidad angular supuesta del objeto, del tamaño del ángulo de visión del píxel y de la cadencia de imagen f del detector.

3. 3.

   Procedimiento de acuerdo con la reivindicación anterior, caracterizado porque el número de imágenes de cada grupo p se determina, además, en función de N.

4. 4.

   Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque P se determina en función de N y del número de imágenes de cada grupo.

5. 5.

   Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque K se determina en función de la duración supuesta de presencia de los artefactos y de la cadencia de imagen f.

6. 6.

   Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque se selecciona un píxel cuando la RSB > el umbral predeterminado.

7. 7.

   Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones 1 a 5, caracterizado porque se selecciona un píxel cuando la señal del píxel es superior a un umbral predeterminado.

8. 8.

   Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque se determina un píxel contiguo en función de los desplazamientos admisibles del objeto, desde una imagen Ip a otra.

9. 9.

   Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque se determina un píxel contiguo en función de una trayectoria de píxeles admisible.

10. 10.

    Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la imagen de un objeto que cubre más de un píxel, comprende antes de la etapa de distribución de las N imágenes en P grupos, una etapa de cambio de la escala de los píxeles, es decir que un bloque de q x q de antiguos píxeles se convierte en un nuevo píxel, q siendo un entero superior o igual a 2, de tal modo que la imagen de un objeto solo cubra un píxel.

11. 11.

    Procedimiento de acuerdo con una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la velocidad angular 8’ es constante.

12. 12.

    Sistema de vigilancia de un sector S comprende:

    unos medios (2) de barrido del sector S cuya anchura angular A se barre a una velocidad angular 8'; unos medios (3) de formación de imágenes de escenas situadas en dicho sector S y susceptibles de comprender unos artefactos; unos medios (4) de detección de imágenes digitales de una escena, a una velocidad f que comprende un detector matricial (41) que presenta un conjunto de píxeles; una unidad (5) de tratamiento de las imágenes detectadas,

    caracterizado porque la unidad (5) de tratamiento comprende unos medios para la puesta en marcha del procedimiento de acuerdo con las reivindicaciones anteriores.