Étiquetage statistique d'un graphe de régions pour la détection d'objets mobiles dans des séquences d'images couleur

Nous cherchons à détecter des objets mobiles dans des séquences d'images couleur acquises avec une caméra mobile. Ce problème est essentiel pour de nombreuses applications. Afin de retrouver plus efficacement les frontières de mouvement, nous exploitons une partition spatiale très fine de l'image issue d'une segmentation markovienne sur un critère de couleur. Nous introduisons une modélisation sur un graphe de régions dans un contexte markovien. Nous formulons ce problème de détection des objets mobiles comme l'étiquetage de ce graphe en régions conformes et non-conformes au mouvement dominant. Nous avons validé notre approche sur des exemples de séquences réelles

Filtering of image sequences: on line edge detection and motion reconstruction

L'argomento della Tesi riguarda líelaborazione di sequenze di immagini, relative ad una scena in cui uno o pi˘ oggetti (possibilmente deformabili) si muovono e acquisite da un opportuno strumento di misura. A causa del processo di misura, le immagini sono corrotte da un livello di degradazione. Si riporta la formalizzazione matematica dellíinsieme delle immagini considerate, dellíinsieme dei moti ammissibili e della degradazione introdotta dallo strumento di misura. Ogni immagine della sequenza acquisita ha una relazione con tutte le altre, stabilita dalla legge del moto della scena. Líidea proposta in questa Tesi Ë quella di sfruttare questa relazione tra le diverse immagini della sequenza per ricostruire grandezze di interesse che caratterizzano la scena. Nel caso in cui si conosce il moto, líinteresse Ë quello di ricostruire i contorni dellíimmagine iniziale (che poi possono essere propagati attraverso la stessa legge del moto, in modo da ricostruire i contorni della generica immagine appartenente alla sequenza in esame), stimando líampiezza e del salto del livello di grigio e la relativa localizzazione. Nel caso duale si suppone invece di conoscere la disposizione dei contorni nellíimmagine iniziale e di avere un modello stocastico che descriva il moto; líobiettivo Ë quindi stimare i parametri che caratterizzano tale modello. Infine, si presentano i risultati dellíapplicazione delle due metodologie succitate a dati reali ottenuti in ambito biomedicale da uno strumento denominato pupillometro. Tali risultati sono di elevato interesse nellíottica di utilizzare il suddetto strumento a fini diagnostici

STATISTICAL DETECTION OF INDEPENDENT MOVEMENT FROM A MOVING CAMERA

Least squares is perhaps the most commonly used method of parameter estimation in computer vision algorithms. However, the estimated parameters from a least squares fit can be corrupted beyond recognition in the presence of gross errors or outliers which plague any data from real imagery. Within this paper we present a general methodology to not only identify these outliers but also give indications about the reliability of a fit. The methods presented are then applied to the problem of motion segmentation, identifying the objects within an image moving independently of the background. The algorithm requires only the first order properties of the image intensities and does not require known camera motion. It has been tested on a variety of real imagery. A b-spline snake is initialized on the occluding contours of this region of interest. © 1993