Motion segmentation and estimation through the determination of spatio-temporal primitives in an image sequence

This paper describes a motion estimation scheme front image sequences, which consists of three main stages : local processing, intermediate-level structuring, optic flow field estimation . The first stage is concerned with either the determination of spatiotemporal edges along with their local spatial direction in the image plane and the component of their associated velocity vector perpendicular to this direction, or the segmentation into regions according to motion-based hierarchically performed criteria which take into account an explicit partial motion information . Both designed algorithms utilize principles of local modeling and likely hypothesis testing. Concerning the first one, the defined likelihood ratio test is implemented according to some appropriate mask convolution, the complexity order of which is similar to conventional spatial gradient computation . The purpose of the second stage is to obtain a structured partition of the image, resulting front edge linking and/or region segmentation . Thfienall stage deals with the velocity field estimation, that-is-to-say the reconstruction of the second component of displacement vectors by combining local observations. First, a recursive stochastic gradient, used to achieve the minimization of some simple functional, enables to estimate optic flow along contours . Then, the estimation within delineated domains is considered . Our approach is in particular distinguished by treating beforehand potential discontinuities of the velocity field in the image . Moreover, it provides with a set of intermediate-level spatio-temporal primitives .Schéma d'estimation du mouvement dans des séquences d'images s'articulant en 3 étapes fondamentales: traitement local, structuration intermédiaire, estimation du champ des vitesse

Simultaneous motion detection and background reconstruction with a conditional mixed-state markov random field

In this work we present a new way of simultaneously solving the problems of motion detection and background image reconstruction. An accurate estimation of the background is only possible if we locate the moving objects. Meanwhile, a correct motion detection is achieved if we have a good available background model. The key of our joint approach is to define a single random process that can take two types of values, instead of defining two different processes, one symbolic (motion detection) and one numeric (background intensity estimation). It thus allows to exploit the (spatio-temporal) interaction between a decision (motion detection) and an estimation (intensity reconstruction) problem. Consequently, the meaning of solving both tasks jointly, is to obtain a single optimal estimate of such a process. The intrinsic interaction and simultaneity between both problems is shown to be better modeled within the so-called mixed-state statistical framework, which is extended here to account for symbolic states and conditional random fields. Experiments on real sequences and comparisons with existing motion detection methods support our proposal. Further implications for video sequence inpainting will be also discussed. © 2011 Springer Science+Business Media, LLC.postprin

Motion Textures: Modeling, Classification, and Segmentation Using Mixed-State Markov Random Fields

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Tomographie de réseau appliquée à la simulation et à l'analyse de trafic dans des séquences d'images de microscopie à fluorescence

La technique de marquage avec la protéine GFP "Green Fluorescent Protein" et la vidéomicroscopie à fluorescence sont des outils d'investigation permettant d'observer des dynamiques et des interactions moléculaires dans des cellules vivantes, tant à l'échelle microscopique qu'à l'échelle nanoscopique. Par conséquent, il est impératif de développer de nouvelles techniques d'analyse d'images capables de quantifier les dynamiques des processus biologiques observés dans ces séquences. Ceci motive notre effort de recherche qui consiste à développer de nouvelles méthodes d'extraction d'informations à partir de données nD. Dans l'analyse de trafic, le suivi d'objets s'appuyant sur des techniques conventionnelles peut s'avérer très complexe, voire impossible, surtout quand un grand nombre de petits objets coalescents sont en interaction. Néanmoins, l'estimation des trajectoires complètes de tous les objets n'est pas toujours nécessaire à la compréhension et la mesure de l'activité cellulaire. En effet, estimer les régions "origine" et "destination" de ces objets peut s'avérer plus pertinente. Dans cet article, nous proposons une approche originale pour inférer les zones "origine" et "destination" à partir d'informations partielles relatives au trafic. Ainsi, le trafic membranaire est assimilé à un trafic routier, ce qui permet alors d'exploiter les récentes avancées en Tomographie de Réseau (TR) bien connues dans la communauté réseaux de communication pour étudier le trafic vésiculaire. Cette approche est validée sur des séquences d'images artificielles relatives à la protéine Rab6, une GTPase impliquée dans la régulation du trafic membranaire intracellulaire

Bathymetric segmentation of multispectral SPOT images

This paper addresses the analysis of multispectral SPOT images in order to update nautical charts and to control nautical data. We have developed a segmentation approach based on two Markovian modeling steps. The first one is based on Markov chain (1D) modeling, whereas the second step involves a hierarchical process, Markovian in scale. Each of them includes the unsupervised estimation of the parameters. The model parameters are automatically calibrated whereas the noise parameters are estimated in the context of generalized distribution mixtures. An adaptive bathymetric inversion model is then derived in order to recover the water depth near the coasts. This bathymetric estimation has been validated on real data, for which control points are available that correspond to bathymetric measures supplied by previous hydrographic campaigns.Cet article présente la segmentation des images multispectrales SPOT pour la mise à jour des cartes marines et le contrôle d'informations nautiques. La segmentation des images multispectrales est réalisée en deux étapes grâce à une première modélisation par chaîne de Markov, puis une seconde par champ de Markov hiérarchique. Elle inclut l'estimation automatique des paramètres du modèle ainsi que l'identification des paramètres du bruit dans le contexte de l'estimation de mélange de lois généralisé. Un modèle d'inversion bathymétrique adaptatif est ensuite proposé et validé sur des images réelles, pour lesquelles on dispose de points de contrôle correspondant à des mesures bathymétriques réalisées in situ dans le cadre de campagnes hydrographiques