|
|
Object motion estimation using block matching with uncertainty analysis |
|---|---|
| Author: | Sangi, Pekka1,2,3 |
| Organizations: |
1University of Oulu Graduate School 2University of Oulu, Faculty of Technology, Department of Computer Science and Engineering 3University of Oulu, Infotech Oulu |
| Format: | ebook |
| Version: | published version |
| Access: | open |
| Online Access: | PDF Full Text (PDF, 3.4 MB) |
| Persistent link: | http://urn.fi/urn:isbn:9789526200774 |
| Language: | English |
| Published: |
Oulu : University of Oulu,
2013
|
| Publish Date: | 2013-01-19 |
| Thesis type: | Doctoral Dissertation |
| Defence Note: | Academic dissertation to be presented with the assent of the Doctoral Training Committee of Technology and Natural Sciences of the University of Oulu for public defence in OP-sali (Auditorium L10), Linnanmaa, on 29 January 2013, at 12 noon |
| Tutor: |
Professor Olli Silvén Professor Janne Heikkilä |
| Reviewer: |
Professor Reiner Creutzburg Doctor Marius Tico |
| Description: |
AbstractEstimation of 2-D motion is one of the fundamental problems in video processing and computer vision. This thesis addresses two general tasks in estimating projected motions of background and foreground objects in a scene: global motion estimation and motion based segmentation. The work concentrates on the study of the block matching method, and especially on those cases where the matching measure is based on the sum of squared or absolute displaced frame differences. Related techniques for performing the confidence analysis of local displacement are considered and used to improve the performance of the higher-level tasks mentioned. In general, local motion estimation techniques suffer from the aperture problem. Therefore, confidence analysis methods are needed which can complement motion estimates with information about their reliability. This work studies a particular form of confidence analysis which uses the evaluation of the match criterion for local displacement candidates. In contrast to the existing approaches, the method takes into account the local image gradient. The second part of the thesis presents a four-step feature based method for global motion estimation. For basic observations, it uses motion features which are combinations of image point coordinates, displacement estimates at those points, and representations of displacement uncertainty. A parametric form of uncertainty representation is computed exploiting the technique described in the first part of the thesis. This confidence information is used as a basis for weighting the features in motion estimation. Aspects of gradient based feature point selection are also studied. In the experimental part, the design choices of the method are compared, using both synthetic and real sequences. In the third part of the thesis, a technique for feature based extraction of background and foreground motions is presented. The new sparse segmentation algorithm performs competitive segmentation using both the spatial and temporal propagation of support information. The weighting of features exploits parametric uncertainty information which is experimentally shown to improve the performance of motion estimation. In the final part of the thesis, a novel framework for motion based object detection, segmentation, and tracking is developed. It uses a block grid based representation for segmentation and a particle filter based approach to motion estimation. Analysis techniques for obtaining the segmentation are described. Finally, the approach is integrated with the sparse motion segmentation and the combination of the methods is experimentally shown to increase both the efficiency of sampling and the accuracy of segmentation. see all
TiivistelmäTässä väitöskirjassa tutkitaan yhtä videonkäsittelyn ja konenäön perusongelmaa, kaksiulotteisen liikkeen estimointia. Työ käsittelee kahta yleistä tehtävää taustan ja etualan kohteiden liikkeiden määrittämisessä: hallitsevan liikkeen estimointia ja liikepohjaista kuvan segmentointia. Tutkituissa ratkaisuissa lähtökohtana käytetään lohkosovitukseen perustuvaa paikallisen liikkeen määritystä, jossa sovituksen kriteerinä käytetään poikkeutettujen kehysten pikseliarvojen erotusta. Tähän liittyen tarkastellaan estimoinnin luotettavuuden analyysin tekniikoita ja näiden hyödyntämistä edellä mainittujen tehtävien ratkaisuissa. Yleensä ottaen paikallisen liikkeen estimointia vaikeuttaa apertuuriongelma. Tämän vuoksi tarvitaan analyysitekniikoita, jotka kykenevät antamaan täydentävää tietoa liike-estimaattien luotettavuudesta. Työn ensimmäisessä osassa kehitetty analyysimenetelmä käyttää lähtötietona lohkosovituksen kriteerin arvoja, jotka on saatu eri liikekandidaateille. Erotuksena aiempiin menetelmiin kehitetty ratkaisu ottaa huomioon kuvagradientin vaikutuksen. Työn toisessa osassa tutkitaan nelivaiheista piirrepohjaista ratkaisua hallitsevan liikkeen estimoimiseksi. Perushavaintoina mallissa käytetään liikepiirteitä, jotka koostuvat valittujen kuvapisteiden koordinaateista, näissä pisteissä lasketuista liike-estimaateista ja estimaattien epävarmuuden esityksestä. Jälkimmäinen esitetään parametrisessa muodossa käyttäen laskentaan työn ensimmäisessä osassa esitettyä menetelmää. Tätä epävarmuustietoa käytetään piirteiden painottamiseen hallitsevan liikkeen estimoinnissa. Lisäksi tutkitaan gradienttipohjaista piirteiden valintaa. Kokeellisessa osassa erilaisia suunnitteluvalintoja verrataan toisiinsa käyttäen synteettisiä ja todellisia kuvasekvenssejä. Väitöstyön kolmannessa osassa esitetään piirrepohjainen menetelmä taustan ja etualan kohteen liikkeiden erottamiseksi toisistaan. Algoritmi tekee analyysin kahta liikettä sisältävälle näkymälle käyttäen sekä spatiaalista että ajallista segmentointitiedon välittämistä. Piirteiden painotus hyödyntää epävarmuustietoa tässä yhteydessä, jonka osoitetaan kokeellisesti parantavan liike-estimoinnin suorituskykyä. Viimeisessä osassa kehitetään viitekehys liikepohjaisen kohteen ilmaisun, segmentoinnin ja seurannan toteutukselle. Se perustuu lohkopohjaiseen esitystapaan ja näytteistyksen soveltamiseen liikkeen estimoinnissa. Analyysitekniikka segmentoinnin määrittämiseksi esitellään. Lopuksi ratkaisu integroidaan työn kolmannessa osassa esitetyn menetelmän kanssa, ja menetelmien yhdistelmän osoitetaan kokeellisesti parantavan sekä näytteistyksen tehokkuutta että segmentoinnin tarkkuutta. see all
|
| Series: |
Acta Universitatis Ouluensis. C, Technica |
| ISSN: | 0355-3213 |
| ISSN-E: | 1796-2226 |
| ISSN-L: | 0355-3213 |
| ISBN: | 978-952-62-0077-4 |
| ISBN Print: | 978-952-62-0076-7 |
| Issue: | 443 |
| Subjects: | |
| Copyright information: |
© University of Oulu, 2013. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for your own personal use. Commercial use is prohibited. |