Objektbewegungsdetektion in Bildfolgen

Präsentation zum Thema: "Objektbewegungsdetektion in Bildfolgen"—  Präsentation transkript:

1 Objektbewegungsdetektion in Bildfolgen
Ralph Stricker Betreut von Prof. Dr. Link

2 Inhalt Motivation und Anwendungsgebiete Was macht die Objektdetektion
Verschiebungsvektoren Korrespondenzverfahren Korrelationsverfahren Differentielle Verfahren Filterverfahren

3 Motivation Natur als Vorbild Bewegung als starkes Merkmal
Besseres Erkennen von Objekten Erfassen von Dynamik Verfolgen von Objekten

4 Bildfolgenauswertung
Anwendungsgebiete autonome Fahrzeuge Robotik Überwachungs- aufgaben Sport Bildfolgenauswertung Medizin Meteorologie Multimedia- Anwendungen Bildkodierung ...

5 Was macht die Objektdetektion?
Erkennen der Bewegung von Grauwertstrukturen Schätzen von Verschiebungsvektoren VV Ermitteln von Verschiebungsvektorfeldern VVF Ballung von Verschiebungsvektoren in den Verschiebungsvektorfeldern zu Objekten

6 Verschiebungsvektoren
Vektoren die die Verschiebungen von Grauwertmustern und Merkmalen beschreiben. Anzahl der Verschiebungsvektoren VV abhängig vom Verfahren Bild (t) Bild (t + n)

7 Verschiebungsvektoren - Probleme
Blendenproblem Zurückzuführen auf die Lokalität des Operators VV an Kante nicht ohne Mehrdeutigkeit ermittelbar, nur an einer Ecke lösbar. Korrespondenzproblem Keine eindeutige Zuordnung von gleichen Objekten in zwei aufeinanderfolgenden Bildern möglich

8 Korrespondenzverfahren
Extraktion ausgewählter Bildstrukturen Bildstrukturen werden in zeitlich aufeinander folgenden Aufnahmen einander zugeordnet. -> Zweistufige Verfahren 1. Merkmalsextraktion 2. Suchen der besten Korrespondenz

9 Korrespondenzverfahren(2)
Monotonie-Operator Klassifiziert Pixel Zusammenhängende Bildbereiche gleicher Klassenzugehörigkeit bilden die sogenannten Flecken. Größe und Schwerpunkt als beschreibende Attribute eines Flecken Vorteile: Unabhängig von den absoluten Grauwerten und den Kontrasten im Bild

10 Korrelationsverfahren
Basieren direkt auf Grauwertbildern Blockweißes Vergleichen zweier Bilder aus einer Sequenz Zum Vergleichen der Blöcke wird ein Ähnlichkeitsmaß verwendet (Kreuzkorrelation, City-Block-Distanz). Verschiedene Strategien beim Vergleichen der Blöcke Blockmatching Eingesetzt bei MPEG-Encodern mit Blockgröße von 16 x 16 Pixeln, suche jedoch nur in einem kleinen Bereich um den Makroblock.

11 Differentielle Verfahren
Differentialgeometrische Methode die berechnet wie sich der Grauwertverlauf verschoben hat. Basieren auf der Kontinuität des optischen Flusses. Optischer Fluss wurde in Analogie zur Strömungsphysik geprägt. Es strömen Pixel mit Grauwerten über die Bildebene.

12 Differentielle Verfahren(2)
Zusammenhang zwischen Bewegung und der zeitlichen Änderung des Grauwertes im eindimensionalen Fall. Eindimensionale Geschwindigkeit Zweidimensionale Geschwindigkeit

13 Filterverfahren Bildfolgenauswertung von mehr als zwei Bildern
Ein 3D-Raum wird durch hintereinander legen von Bildern einer Sequenz erzeugt. (zwei Ortskoordinaten, eine Zeitkoordinate) Geschwindigkeitsfilter: Selektieren Objekte, die sich mit einer bestimmten Geschwindigkeit bewegen. 1D-Bewegungsbestimmung: Orientiert sich an den differentiellen Verfahren, erweitert diese jedoch.

14 Beispiel und Fragen

15 Korrespondenzverfahren(2)
Kantenverschiebungsverfahren Operator wird zur Kantenextraktion eingesetzt Faltung des Bilder mit Faltungskern im Bildbereich Beschreibung der Kanten mittels Länge u. Ausrichtung Kettencode Fourierdeskriptoren. Ermittlung der korrespondierenden Kanten zwischen zwei Bildern und Schätzen der VV. Laplace-Operator

16 Zusammenfassung Warum Objektbewegungsdetektion
Wo kann diese Technik eingesetzt werden Die Prinzipien der Bewegungsdetektion Welche Verfahrenstypen gibt es und wie arbeiten sie!