Video dizilerinde ayrıt sezmeye dayalı hızlı hareket kestirimi

Bu makalede video dizilerindeki çoklu obje hareketini kestirmede ve algılamada kullanılabilecek hızlı bir algoritma sunulmuştur. Yöntem çerçeveler arasında imgenin satır ve sütunları boyunca piksel değerlerindeki kaymalarına bağlı olarak vektör yansımalarının hesaplanması ve bu yansımaların çerçevelere yansıtılması ile ilgilidir. Ardışık çerçevelere dayalı yansımalar kaymaların ayrı ayrı yatay ve düşey yönlerde algılanması ile belirlenirler. Bu kaymalar için çerçeveler arası ilişkilerin belirlenmesinde öbek eşleme tabanlı ortalama mutlak fark yöntemi kullanılmıştır. Her bir çerçevedeki pikseller arasındaki keskin geçişler veya kısaca kenar detayları, hareket bilgilerinin belirlenmesinde ve algoritmanın hesap yükünü azaltmada etkili bir yöntem olarak sunulmuştur. Deneysel çalışmalar algoritmanın objeleri algılama ve izleme yeteneğinin yanında işlem süresinde de bir azalma sağladığını göstermiştir.

Fast motion estimation in video sequences by edge detection

In this paper, a fast approach to detect and estimate the multiple object motion in video sequences is presented. The method is based on transforming each image in the sequence of frames into vector projections formed by accumulating pixel shift value along the rows and columns of the image. The projections corresponding to consecutive frames are in turn used to detect and estimate the individual horizontal and vertical components of the possible shifts. For that reason, block matching and maximum absolute difference (MAD) algorithms were used in detecting and tracking the moving objects in sequences. Sharp transitions or shortly edges in each image frame are also considered as an efficient method in the algorithm for decreasing the computational costs. Experimental results show that, usefulness of the method is presented not only in the context of motion analysis and tracking ability of objects, but also for a decrease in process time required for detecting and tracking.

PDF

___

1. Urhan O., Erturk S., “Constrained One-Bit Transform for Low Complexity Block Motion Estimation”, IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology, 17 (4), 478–482, 2007.
2. Dufaux F., Konrad J., ‘Efficient, robust,and fast global motion estimation for video coding’, IEEE Trans. on Image Proc., 9(3), 497-504, 2000
3. Namuduri K.R., ‘Motion estimation using spatiotemporal contextual information’, IEEE Trans. on Circuit and Systems for video technology, 14(8), 1111-1115, 2004
4. Traver V.J., Pla F., ’Similarity motion estimation and active tracking through spatial-domain projections on log-polar images’, CVIU, 97, 209-241, 2005
5. Telatar Z., “İmge Dizilerinde Objelerin Hareket Yönünün Kestirimi”, IEEE SIU-2001 9. Sinyal İşleme ve Uygulamaları Kurultayı, S. 641-646, Gazimağusa-Kıbrıs, 2001.
6. Chen M. J., Chen L. G., Chiueh T. D., “One dimensional full search motion estimation algorithm for video coding”, IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 4, 378-385, 1994.
7. Zhu S., Ma K. K., “A new diamond search algorithm for fast block-matching motion estimation”, IEEE Trans. on Image Proc., 7(6), 287-290, 2000.
8. Chau L. P, Xuan J., “Efficient three-step search algorithm for block motion estimation in video coding”, IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing Proc, (ICASSP '03), 3, 6-10, 2003
9. Koç M. A.., Telatar Z., “Alt-Uzay Yön Algılama ile Görüntü Dizilerinde Hareket Kestirimi”, SIU’04 IEEE 12. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, S.426-429, Kuşadası, Nisan-2004.
10. Liu S-W., Wei S-D., Lai S-H., “Fast optimal motion estimation based on gradient-based adaptive multilevel successive elimination” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 18(2), 263- 267, 2008.
11. Lim J.S., “Two dimensional signal and image processing”,PrenticeHall,1990.