Методика моделирования движения сцены по последовательности изображений

Abstract

Предложена методика моделирования движения сцены, основанная на реверсивном псевдоградиентном попиксельном формировании поля диспарантности. Выделение области движущегося объекта рассмотрено как задача проверки гипотезы о принадлежности узлов сетки отсчетов изображения к области движения. Оценены ошибки первого и второго рода. Проведено сравнение полученных результатов с результатами алгоритма MVFAST. Увеличение отношения сигнал/шум изображения движущегося объекта достигается за счет комплексирования кадров исследуемой видеопоследовательности. Для совмещения сопряженных точек использованы быстродействующие рекуррентные алгоритмы, не требующие априорной информации. Приведён пример нахождения с использованием методики параметров траектории движения объекта. При этом в качестве промежуточных параметров траектории использованы оценки межкадровых геометрических деформаций видеопоследовательности. The paper proposes a technique for modeling the movement of a scene based on reversive stochastic gradient pixel-by-pixel formation of the deformation field. Detection of the moving object area is considered as the task of testing the hypothesis that the image grid nodes belong to the area of motion. The paper presents the estimated errors of the first and second kind. The obtained results are compared with the results of the MVFAST algorithm. The increase in the signal-to-noise ratio of the image of a moving object is achieved by combining the frames of the video sequence under study. To combine conjugate points, high-speed recurrent algorithms are used that do not require a priori information. The paper presents an example of estimation of object's trajectory parameters using the technique. The interframe geometric deformations of the video sequence were used as intermediate parameters of the trajectory.