Estimación de movimiento mediante flujo óptico

Compresión de datos, imágenes y video Profesora Claudia Russo

“Estimación de movimiento mediante Flujo Óptico”

Fraboni, María Carolina
Gamba, María del Pilar

“Estimación de movimiento mediante Flujo Óptico”

Resumen
La estimación de movimiento es uno de los problemas fundamentales en el tratamiento de vídeo digital. El objetivo de ésta, será calcular el campo de vectores quedescribe el movimiento aparente entre dos cuadros de una secuencia. Es importante hablar de movimiento aparente, porque no hay que olvidar que las señales de imagen en movimiento son la proyección en el plano, en instantes discretos de tiempo, de escenas tridimensionales. Esto supone una pérdida de información que hace necesario distinguir entre el movimiento real que se proyecta sobre el plano y elmovimiento aparente que, junto con su velocidad, es lo que el observador percibe mediante la variación del contenido visual de las imágenes de la secuencia. Una consecuencia de lo anterior es que, en situaciones en las que hay cambios en la iluminación o existe una ausencia del suficiente gradiente espacial en la imagen, el movimiento real y el flujo óptico (velocidad aparente) no tienen por quécoincidir. El movimiento es la principal fuente de información que nos ayuda a determinar la forma y estructura de los objetos percibidos en nuestro entorno. De esta manera, muchas técnicas para la estimación del campo de velocidad son componentes indispensables para aplicaciones de visión. El campo de velocidad puede ser utilizado para una gran cantidad de aplicaciones, tales como: reconstrucción 3D,reconstrucción de imágenes afectadas por ruido, compresión de video, segmentación por movimiento, seguimiento, navegación autónoma y estimación del tiempo al impacto, entre otras. El cálculo del flujo óptico consiste en la estimación del campo del movimiento aparente 2D dentro de una secuencia de imágenes. De esta manera, cada píxel tiene asociado comúnmente un vector velocidad. En la literatura,existe una gran cantidad de estrategias para calcular el flujo óptico. De todos los métodos el basado en el gradiente y el basado en la correlación son los más ampliamente utilizados. Sin embargo, la principal restricción para la implementación en tiempo real de dichos algoritmos es sin duda la gran cantidad de información a procesar y el elevado costo computacional que representan el cálculo dedichos algoritmos. El método clásico utilizado para el análisis de una secuencia de imágenes normalmente procesa todos los píxeles de la imagen y de todas las imágenes. Para el cálculo del flujo óptico las derivadas espaciales y temporales son calculadas para todas los píxeles de la imagen, a pesar de que las imágenes pudieron haber sufrido sólo pequeños cambios entre pares de imágenesconsecutivas. En lo que sigue de este trabajo de investigación se dará una introducción al problema de estimación de movimiento en dos dimensiones, y se expondrán tres algoritmos basados en la ecuación del flujo óptico (métodos de gradientes) para la estimación de movimiento: Método de Horn y Schunck, Método de Horn modificado, Modelo de Lucas y Kanade.

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Relación entre la Estimación de movimiento y la compresión de imágenes y videos.
Una imagen provee solo información bidimensional del mundo tridimensional. Si se dispone de dos imágenes tomadas desde distintas ubicaciones espaciales, es posible modelar en parte el mundo tridimensional, en cuyo caso se dice que se dispone de dos imágenes estereoscópicas. Sin embargo, también desdesecuencias de imágenes bidimensionales es posible extraer suficiente información como para modelar en cierto grado los objetos en movimiento. La recuperación de la estructura tridimensional del entorno tiene amplios campos de aplicación en el diseño asistido por computador (CAD), ya que permitiría modelar objetos del mundo real en el lenguaje matemático de los ordenadores, para luego generar...