Resumen de Fast Computer Vision Algorithms applied to Motion Detection and Mosaicing
Marc Vivet Tañà
Aquesta tesi està centrada en la detecció de moviment i el seu aprofitament per la sumarització de les escenes de vídeo en imatges mosaic. Mentre construir la imatge mosaic amb càmeres pivotants és un tema ben conegut, no es aquest el cas per les càmeres amb moviment. El primer pas consisteix en alinear totes les imatges en un únic sistema de coordenades. Aquest procés, anomenat alineament d’imatges, prové de l’estimació de la transformació que projecta cada imatge de vídeo en aquest sistema de coordenades comú. La imatge mosaic es genera assignant a cada punt, un cert valor derivat de la informació transmesa per les diferents imatges amb informació sobre aquest punt. Moviment i mosaics estan profundament relacionats. La tesi s'estructura en sis capítols. Després d'una introducció als aspectes de percepció del moviment en una sequ?ència de vídeo i exposar el pla de la tesi, el segon capítol aborda el problema de la detecció de moviment amb càmeres estàtiques. Amb aquesta finalitat, es presenta una àmplia descripció dels algoritmes de separació del fons de la imatge descrits en la literatura. Es presenta a continuació l'algoritme de sostracció de fons desenvolupat en la tesi. Aquest algorisme combina diferents senyals visuals i utilitza un model gràfic probabilístic per garantir la coherència espai-?temporal per al model de fons. Aquest model representa cada píxel com una variable aleatòria amb dos estats, de fons i de primer pla. Llavors, s’utilitza un camps probabilístic de Markov (MRF) per descriure la correlació entre els píxels veïns en el volum de l'espai-?temps. A més a més , es presenta un marc general de combinar diferents fonts d'informació relacionades amb el moviment per tal d'augmentar la precisió de la màscara de moviment. El segu?ent pas és fer front al problema de la detecció de moviment quan la càmera no és estàtica, que s'analitza en el capítol 3. En particular, es considera el cas sense paral·laxi. Aquest és un cas comú, en càmeres PTZ o perspectives aèries no produeixen paral·laxi de moviment. Per a compensar les transformacions afins 2D causades per la càmera es proposa utilitzar un seguiment de nucli múltiple, assumint que la major part de la trama pertany al fons. El primer pas és introduir Seguiment de Nucli Múltiple i es descriu com es pot formular per aquest propòsit en particular. A continuació, la generació del mosaic de fons es defineix i es valida la capacitat d'adaptació a través del temps. El capítol 4 presenta un nou algorisme d'alineació de imatges, el Directe-?Local, Indirecte-?Global (DLIG), que compensa el moviment 2D mitjançant una transformació projectiva. La idea clau de l'alineació DLIG és dividir el problema d'alineació de imatges en el problema de registrar un conjunt de trossos d'imatge espacialment relacionats. El registrament d’un tros d’imatge es realitza iterativament imposant tan una bona concordança local com una bona coherència espacial global. L’alineament d’un tros d’imatge es porta a terme utilitzant un algoritme de seguiment, de manera que es molt eficient per aconseguir una concordança local. L'algorisme utilitza el registrat de trossos d’imatge per obtenir un registrat multiimatge i utilitza les coordenades mosaic per relacionar el tros actual de la imatge a trossos provinents de altres imatges que comparteixen parcialment el camp de vista. La registració multimatge impedeix el problema d'acumulació d'errors, un dels problemes més importants en mosaics. També es mostra com incrustar un algoritme de seguiment basat en nucli per tal d'obtenir un algoritme de construcció de mosaics precís i eficient. El capítol 5 encara el problema de la generació de mosaics quan l'escena gravada conté paral·laxi de moviment. La solució desenvolupada proposa alinear la sequ?ència de vídeo en un volum d'espai-?temps basat en el seguiment eficient de característiques utilitzant un algoritme de seguiment de nucli. El càlcul és ràpid i, com el moviment, es calcula només per a unes poques regions de la imatge, i tot i així proporciona una estimació del moviment 3D precisa. Aquest càlcul és més ràpid i més precís que l’estat de l’art que es basen en un mètode d'alineació directa. La síntesi de la imatge del mosaic encara amb el mètode innovador presentat a la tesi barcode Blending , un nou mètode per utilitzar el blending piràmidal en les imatges mosaic, que és molt eficient. Barcode Blending permet superar la complexitat de la construcció de piràmides per a múltiples tires estretes, en base a combinar totes les tires en una sola etapa de mescla. Finalment la tesi acaba am les conclusions i el treball futur a fer en el capítol sisè.
