Flujo Óptico
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Flujo Óptico
Flujo Óptico Flujo óptico o campo de velocidades Medida del movimiento en 2D de cada píxel. TAVC. Flujo óptico 1 Flujo Óptico Suposiciones Constancia del brillo (nivel de gris) 0 = I ( x + u , y + v ) − H ( x, y ) Movimiento (u,v) pequeño (u,v) desplazamiento TAVC. Flujo óptico 2 Flujo Óptico Ecuaciones ∂I ∂I u + v + terminos de mayor orden ∂x ∂y ∂I ∂I I ( x + u , y + v ) ≈ I ( x , y ) + u + v = I ( x, y ) + I x u + I y v ∂x ∂y 0 = I ( x + u , y + v ) − H ( x, y ) 0 ≈ I ( x , y ) + I x u + I y v − H ( x, y ) I ( x + u , y + v ) = I ( x, y ) + 0 = [I ( x, y ) − H ( x, y )] + I x u + I y v 0 = I t + I xu + I y v 0 = I t + ∇I (u v ), en el límite u → 0, v → 0 ⎛ ∂x 0 = I t + ∇I ⎜ ⎝ ∂t TAVC. Flujo óptico ∂v ⎞ ⎟ ∂t ⎠ 3 Ecuación del Flujo Óptico Una ecuación y dos incógnitas (u,v) 0 = I t + ∇I (u v ) Significado: • Sólo se puede estimar la componente del flujo en la dirección del gradiente. • Problema de la apertura. Se necesitan restricciones adicionales. TAVC. Flujo óptico 4 El problema de la Apertura TAVC. Flujo óptico 5 Cálculo del Flujo Óptico Evitar el problema de la apertura. Restricciones adicionales: • El flujo es localmente suave: asumir píxeles en una ventana tienen el mismo (u,v) Ejemplo: ventana 5x5= 25 píxeles TAVC. Flujo óptico 6 Algoritmo de Lucas-Kanade minimizar Ad-b 2 Dos incógnitas d=(u,v) Solución: mínimos cuadrados Sumatorio para todos los píxeles de la ventana Debe ser Invertible. Valores propios no muy pequeños. Un valor más grande que el otro TAVC. Flujo óptico 7 Píxeles borde ( A A) T – gradientes grandes a lo largo del borde. – λ1 grande, λ2 pequeño. TAVC. Flujo óptico 8 Regiones de poca textura ( A A) T – gradientes de pequeña magnitud – λ1 pequeño, λ2 pequeño TAVC. Flujo óptico 9 Regiones de gran textura ( A A) T – gradientes differentes, magnitudes grandes – λ1, grande, λ2 grande TAVC. Flujo óptico 10 Estimación multirresolución u=1.25 píxeles u=2.5 píxeles u=5 píxeles imagen H Pirámide Gausiana de imagen H TAVC. Flujo óptico u=10 píxeles imagen I Pirámide Gausiana de imagen I 11 Flujo Óptico Sin multiresolución Con multiresolución TAVC. Flujo óptico 12 Bibliografia D. J. Fleet. “Measuring the image velocity”. Kluwer Academic Publishers. TAVC. Flujo óptico 1992. J.K. Aggarwal, N. Nandhakumar. “On the computation of motion from sequences of images – a review”. Proceeding of the IEEE 76:8, 917-935. 1988. B.K.P. Horn, B. Schunck. “Determining optical flow”. Artificial Intelligence 17, 185-204.1981. H.H. Nagel. “On the estimation of optical flow: relations between different approaches and some results”. Artificial Intelligence 33, 299-324.1987. 13