Kurzfassung

Eines der wichtigsten Probleme in der Analyse von Bildfolgen ist die Bewegungsschätzung. Anwendungen finden sich in einer Vielzahl von Bereichen, wie z.B. der mobilen Robotik, Fahrzeugführung, medizinischen Bildverarbeitung oder der Bildcodierung. Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines echtzeitfähigen Systems zur Detektion, Segmentierung und Verfolgung von sich bewegenden Objekten in Farbbildfolgen. Im Unterschied zu den Standardverfahren, verwenden wir einen objektorientierten...Eines der wichtigsten Probleme in der Analyse von Bildfolgen ist die Bewegungsschätzung. Anwendungen finden sich in einer Vielzahl von Bereichen, wie z.B. der mobilen Robotik, Fahrzeugführung, medizinischen Bildverarbeitung oder der Bildcodierung. Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines echtzeitfähigen Systems zur Detektion, Segmentierung und Verfolgung von sich bewegenden Objekten in Farbbildfolgen. Im Unterschied zu den Standardverfahren, verwenden wir einen objektorientierten Ansatz. Die durch eine Segmentierung gewonnenen Regionen bilden die Primitive, die zur Korrespondenzbestimmung verwendet werden. Die Entscheidung über die Korrespondenz von Farbregionen wird in einem ersten Schritt aufgrund von Regionenmerkmalen getroffen. Die schnelle merkmalbasierte Zuordnung wird kombiniert mit einer inhaltsbasierten Zuordnung auf Pixelebene. Diese Kombination gewährleistet effiziente und stabile Zuordnungen über lange Bildsequenzen. Die resultierenden Bewegungstrajektorien sind lang und erlauben so eine klare Unterscheidung der unabhängigen Bewegungen in der Szene. Dieser Ansatz besitzt viele Vorteile gegenüber den traditionellen gradientenbasierten oder merkmalsbasierten Verfahren: Stabilere Ergebnisse unter Rauschen, Detektion auch großer Bewegungen zwischen zwei Bildern, dichte Verschiebungsvektorfelder und genauere Schätzung der Bewegungsgrenzen. Weitere Info per E-Mail: ross@uni-koblenz.de» weiterlesen» einklappen