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dc.contributorUniversitat Jaume I. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics
dc.contributor.authorMontoliu Colás, Raúl
dc.date.accessioned2020-06-12T06:46:06Z
dc.date.accessioned2024-07-01T12:28:34Z
dc.date.available2020-06-12T06:46:06Z
dc.date.available2024-07-01T12:28:34Z
dc.date.issued2008-09-22
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10803/669148
dc.description.abstractEl análisis del movimiento es uno de los campos más importantes de la visión por computador. Esto es debido a que el mundo real está en continuo movimiento y es obvio que podremos obtener mucha más información de escenas en movimiento que de escenas estáticas. En esta tesis se ha trabajado principalmente en desarrollar algoritmos de estimación de movimiento para su aplicación a problemas de registrado de imágenes y a problemas de segmentación del movimiento. Uno de los principales objetivos de este trabajo es desarrollar una técnica de registrado de imágenes de gran exactitud, tolerante a outliers y que sea capaz de realizar su labor incluso en la presencia de deformaciones de gran magnitud tales como traslaciones, rotaciones, cambios de escala, cambios de iluminación globales y no espacialmente uniformes, etc. Otro de los objetivos de esta tesis es trabajar en problemas de estimación y la segmentación del movimiento en secuencias de dos imágenes de forma casi simultánea y sin conocimiento a priori del número de modelos de movimiento presentes. Los experimentos mostrados en este trabajo demuestran que los algoritmos propuestos en esta tesis obtienen resultados de gran exactitud.
dc.description.abstractThis thesis proposes several techniques related with the motion estimation problem. In particular, it deals with global motion estimation for image registration and motion segmentation. In the first case, we will suppose that the majority of the pixels of the image follow the same motion model, although the possibility of a large number of outliers are also considered. In the motion segmentation problem, the presence of more than one motion model will be considered. In both cases, sequences of two consecutive grey level images will be used. A new generalized least squares-based motion estimator will be proposed. The proposed formulation of the motion estimation problem provides an additional constraint that helps to match the pixels using image gradient information. That is achieved thanks to the use of a weight for each observation, providing high weight values to the observations considered as inliers, and low values to the ones considered as outliers. To avoid falling in a local minimum, the proposed motion estimator uses a Feature-based method (SIFT-based) to obtain good initial motion parameters. Therefore, it can deal with large motions like translation, rotations, scales changes, viewpoint changes, etc. The accuracy of our approach has been tested using challenging real images using both affine and projective motion models. Two Motion Estimator techniques, which use M-Estimators to deal with outliers into a iteratively reweighted least squared-based strategy, have been selected to compare the accuracy of our approach. The results obtained have showed that the proposed motion estimator can obtain as accurate results as M-Estimator-based techniques and even better in most cases. The problem of estimating accurately the motion under non-uniform illumination changes will also be considered. A modification of the proposed global motion estimator will be proposed to deal with this kind of illumination changes. In particular, a dynamic image model where the illumination factors are functions of the localization will be used replacing the brightens constancy assumption allowing for a more general and accurate image model. Experiments using challenging images will be performed showing that the combination of both techniques is feasible and provides accurate estimates of the motion parameters even in the presence of strong illumination changes between the images. The last part of the thesis deals with the motion estimation and segmentation problem. The proposed algorithm uses temporal information, by using the proposed generalized least-squares motion estimation process and spatial information by using an iterative region growing algorithm which classifies regions of pixels into the different motion models present in the sequence. In addition, it can extract the different moving regions of the scene while estimating its motion quasi-simultaneously and without a priori information of the number of moving objects in the scene. The performance of the algorithm will be tested on synthetic and real images with multiple objects undergoing different types of motion.
dc.format.extent173 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversitat Jaume I
dc.sourceTDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subjectinteligencia artificial
dc.subjectvisión artificial
dc.subjecttratamiento digital de imágenes
dc.subject.otherTecnologies de la informació i les comunicacions (TIC)
dc.titleGeneralized least squares-based parametric motion estimation and segmentation
dc.title.alternativeEstimación y segmentación de modelos de movimiento paramétricos mediante mínimos cuadrados generalizados
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc004
dc.subject.udc68
dc.contributor.directorPla Bañón, Filiberto
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dc.rights.accessLevelinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.embargo.termscap


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