Registruojant (fotografuojant) objektus, dėl netinkamos vaizdo kameros padėties ar nepakankamos judėjimo erdvės gaunami vaizdo iškraipymai. Tokie vaizdų iškraipymai vadinami sukimosi ir perspektyvos iškraipymais. Šio darbo tikslas – ištirti kaip tiksliai, panaudojant vaizdo kameros posvyrio kampų reikšmes ir atstumą iki registruojamo objekto, galima atstatyti iškreiptą vaizdą. Vaizdo kameros posvyrio kampų (krypavimo ir nuolydžio) matavimui, pritaikomas trijų ašių analoginis akcelerometras, o atstumui matuoti – ultragarsinis atstumo jutiklis. Pasuktų vaizdų atstatymui naudojami sukonstruoto vaizdo kameros posvyrio kampų matuoklio duomenys. Kaip alternatyvi priemonė, vaizdo pasukimo kampui nustatyti, naudojama „radon“ transformacija. Tyrimai parodė, kad vaizdų atstatymui geriau naudoti vaizdo kameros posvyrio kampų matuokliu išmatuotus krypavimo kampus, nes „radon“ transformacija negalima nustatyti sudėtingų vaizdų pasukimo kampo. Vaizdo perspektyvos iškraipymų atstatymui, pagal “pinhole” (mažos skylutės) kameros modelį, kuris dažniausiai naudojamas robotų regoje, buvo sudarytas matematinis modelis. Šis modelis, lyginant su vaizdų atstatymo pagal keturis objekto kampus metodu, tinka įvairesnių formų iškreiptiems vaizdams atstatyti. Vaizdų atstatymui pasitelktas MathWorks, Image Processing paketas. Atstatytų vaizdų palyginimui su originaliu, skaičuojamas dvimatis koreliacijos koeficientas tarp dviejų to paties dydžio vaizdo matricų. / Image distortions may appear because of inappropriate position of the camera or because of an insufficient space movement while taking pictures of objects. These kinds of image distortions are called rotation and perspective distortions. The aim of the work is to investigate how the camera tilt meanings and distance to the object could help to restore the image distortions. To measure camera tilt angles (roll and pitch angles) the three axis analogical accelerometer is used, and to measure the distance - ultrasonic range finder. The measurements of designed camera tilt angles device data is used in order to restore rotated images. As an alternative method for setting roll angle, the “radon” transformation is used. The researches have showed that it is more useful to use the measurements of camera roll angles, because “radon” transformation is not capable to identify rotation angles of elaborate images. To set image perspective distortion rectification according to “pinhole” camera model, which is used in robot vision, the mathematical model was made. This model compared with image restoration according to four object corners method is more suitable for various forms of image distortions. To restore image MathWorks, Image Processing batch was used. The comparison between original and restorted image was found computing the two-dimensional correlation coefficient between image matrices of the same size.

La vidéosurveillance a pour objectif principal de protéger les personnes et les biens en détectant tout comportement anormal. Ceci ne serait possible sans la détection de mouvement dans l’image. Ce processus complexe se base le plus souvent sur une opération de soustraction de l’arrière-plan statique d’une scène sur l’image. Mais il se trouve qu’en vidéosurveillance, des caméras sont souvent en mouvement, engendrant ainsi, un changement significatif de l’arrière-plan; la soustraction de l’arrière-plan devient alors problématique. Nous proposons dans ce travail, une méthode de détection de mouvement et particulièrement de chutes qui s’affranchit de la soustraction de l’arrière-plan et exploite la rotation de la caméra dans la détection du mouvement en utilisant le calcul homographique. Nos résultats sur des données synthétiques et réelles démontrent la faisabilité de cette approche. / The main objective of video surveillance is to protect persons and property by detecting any abnormal behavior. This is not possible without detecting motion in the image. This process is often based on the concept of subtraction of the scene background. However in video tracking, the cameras are themselves often in motion, causing a significant change of the background. So, background subtraction techniques become problematic. We propose in this work a motion detection approach, with the example application of fall detection. This approach is free of background subtraction for a rotating surveillance camera. The method uses the camera rotation to detect motion by using homographic calculation. Our results on synthetic and real video sequences demonstrate the feasibility of this approach.

La vidéosurveillance a pour objectif principal de protéger les personnes et les biens en détectant tout comportement anormal. Ceci ne serait possible sans la détection de mouvement dans l’image. Ce processus complexe se base le plus souvent sur une opération de soustraction de l’arrière-plan statique d’une scène sur l’image. Mais il se trouve qu’en vidéosurveillance, des caméras sont souvent en mouvement, engendrant ainsi, un changement significatif de l’arrière-plan; la soustraction de l’arrière-plan devient alors problématique. Nous proposons dans ce travail, une méthode de détection de mouvement et particulièrement de chutes qui s’affranchit de la soustraction de l’arrière-plan et exploite la rotation de la caméra dans la détection du mouvement en utilisant le calcul homographique. Nos résultats sur des données synthétiques et réelles démontrent la faisabilité de cette approche. / The main objective of video surveillance is to protect persons and property by detecting any abnormal behavior. This is not possible without detecting motion in the image. This process is often based on the concept of subtraction of the scene background. However in video tracking, the cameras are themselves often in motion, causing a significant change of the background. So, background subtraction techniques become problematic. We propose in this work a motion detection approach, with the example application of fall detection. This approach is free of background subtraction for a rotating surveillance camera. The method uses the camera rotation to detect motion by using homographic calculation. Our results on synthetic and real video sequences demonstrate the feasibility of this approach.