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1
Estimation du mouvement – 1
GIF-19263 : André Zaccarin 2003 (dernière révision: Patrick Hébert 2008)
Références: Sonka et al. sections 16.1 et 16.2
Autres: Video processing & communications, Wang et al., Prentice Hall, 2002.
Estimating Motion in image sequences, Stiller & Konrad, IEEE Signal Processing Mag., July 1999
Introduction techniques for 3-D computer vision, Trucco & Verri, Prentice Hall, 1998Chapitre 8
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2
Pourquoi estimer le mouvement ? Traitement vidéo
Interpolation temporelle & spatiale, conversion de format vidéo
Compression• Permet de relier à faible coût (bits pour encodage) une
image temporellement corrélée à une autre
Vision Estimation de structure à partir du mouvement
(3D structure from motion) Tracking Interpolation de vues
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3
Mouvement 3D & mouvement 2D
Tiré de « Video Processing and Communications », Y. Wang et al.,Prentice Hall 2001
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4
Estimation du mouvement: Problème
Séquences d’images E1, E2, E3,… Estimer le déplacement des pixels
Correspondance entre les pixels Quel pixel de E2 correspond au pixel E1(x,y)
? Exprime le résultat sous la forme d’un
déplacement relatif E1(x,y)= E2(x+ dx,y+ dy)
La vitesse: v(x,y) = (dx, dy)T
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5
Ce qui cause le mouvement
Déplacement d’un objet Déplacement de la caméra
Plusieurs caméras différentes
Ce qui est perçu dans le plan image …
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6
Mouvement apparent
Tiré de « Video Processing and Communications », Y. Wang et al.,Prentice Hall 2001
Sphère enrotation
Sphèreimmobile
Déplacement de la source
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7
Définitions
Champ de mouvement 2D Projection du champ de mouvement 3D,
i.e. l’ensemble des vecteurs de déplacement
Flux optique Champ de mouvement observé ou
apparent Peut être différent du vrai champ de
mouvement 2D
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8
Hypothèse: Intensité lumineuse constante
Malgré le changement de position, l’intensité lumineuse est constante:
1( , , ) ( , , )x yE x y t E x d y d t
(x,y) (x+ dx,y+ dy)
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9
Équation d’intensité constante
dx, dy, dt sont supposés petits
v = (vx, vy)T
0
0
( , , ) ( , , )
( , , ) ( , , )
v
x y t
x y t x y t
x y
T
t
E x d y d t d E x y t
E E EE x d y d t d E x y
E E
t d d dx y t
E E Ev vx y t
Équation de flux optique
(on a tout divisé par dt)
* dév. Taylor au premier ordre!
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10
Équation d’intensité constante - autre dérivation
0
0
0
( ( ), ( ), )
vT
t
dE x t y t t
dtE dx E dy E
x dt y dt
E
t
E
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11
Mouvement apparent
Instant t Instant t+ dt
Direction du mouvement perçu:
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12
Problème d’ouverture
Instant t Instant t+ dt
Le mouvement perçu est parallèle à la direction du gradient de l’intensité.
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13
Problème d’ouverture (2)
Instant t Instant t+ dt
Aucun mouvement apparent n’est perçu
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14
E
Problème d’ouverture
V1
V2Vn
n
vT
t
t
E E
v E
Lieu des vecteurs vi qui satisfont l’équation d’intensité constante
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Problème de l’ouverture
« Barber pole illusion »
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Équation du flux optique:
Région avec intensité constante, E=0 Pas d’estimation possible
Pour un pixel x, on ne peut déterminer v Une équation, 2 inconnues Il faut des contraintes supplémentaires
Approches basées Sur l’intensité Sur les caractéristiques des images (feature-
based)
0vT
tE E
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17
Approche basée sur l’intensité - 1
Hypothèse: Champ de mouvement d’une petite région
de l’image est constant (Lucas & Kanade) Q: Voisinage de NxN pixels (typ. N=5)
Mouvement décrit par v Chaque pixel satisfait l’équation de ICste
2
arg min E*
v p
v vT
tQ
E
V
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18
Minimisation
2
E( ) ( )
0
E( ) E( ) ( ) =
E( ) E( ) = - E( ) ( )
T
tQ
T
tQ
T
tQ Q
E
E
E
p
p
p p
p v p
v
p p v p 0
p p v p p
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19
Minimisation – fin
On définit A et b:
Et on obtient: (équation des moindres carrés)
1
A A v A b
v A A A b
T T
T T
(2 x N2)
(1 x N2)
...)()()(
...)()()(
321
321
pEpEpEb
pEpEpEA
tttt
t
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20
Exemple
Fenêtre correspondant au bateau
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21
Détails d’implantation Filtrer les images avant le calcul des
gradients Filtre passe-bas gaussien
On peut pondérer les pixels de la fenêtre (typiquement une fonction gaussienne)
W: matrice diagonale des poids
1v A WA A WbT T
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22
Complément:l’approche ne fonctionne pas
Quand le mouvement dans la fenêtre n’est pas constant
Quand l’intensité n’est pas constante (pour chacun des points physiques)
Quand le mouvement est trop grand…
Quand ATA n’est pas inversible
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23
Complément: Quand ATA n’est pas inversible…
Tous les gradients sont nuls v peut prendre toutes les valeurs
Les gradients non-nuls sont parallèles On ne peut estimer que la composante du
mouvement parallèle au gradient
2
2A A
x x yT
x y x
E E E
E E E
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24
Complément: Méthode basée sur l’intensité - 2
Équation à résoudre est sous-contrainte (graphique)
Régularisation: ajouter un terme de pénalité pour contraindre la solution Favoriser un vecteur vj parmi tous les vi
Possibilités: Champ de mouvement à variation lente Amplitude des vecteurs
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25
Complément: Horn & Schunk
Variation spatiale lente du champ de mouvement
Terme de pénalité
Fonction à minimiser
2 21 2v vVL
2
arg min E*
vv v
T
t VLE
V
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26
Complément: Horn & Schunk: solution
Itérative 1
122
vv v
T ktk k E E
EE
Hypothèse de variation lente Problème aux discontinuités du champ de
mouvement Alternative: traiter séparément les régions
avec mouvement apparent différent
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Méthode basée sur l’intensité - 3
Hypothèse de départ:1( , , ) ( , , )x yE x y t E x v y v t
Hypothèse supplémentaire: Vecteur constant dans une fenêtre (8x8)
• Hypothèse de translation par rapport au plan de la caméra
2
1 2arg min*
v p
v p, p v,Q
E t E t
V
Ressemble à la stéréo!
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28
Recherche par appariement
Choisir le bloc le plus représentatif parmi tous les blocs possibles à l’intérieur d’une fenêtre.
v=0t1 t2
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29
Critère à minimiser: Somme de différences absolues (SAD)
Alternative à la somme des carrés des différences (SSD) Utilisé en compression vidéo
1 1),(
1),(),(
Nx
xm
Ny
yndyndxm
kInm
kIdydxSAD
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30
Un exemple...
originale différence
Différencecompensée
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31
Complément: Solution sous-pixel
Estimation à la précision du pixel Directement de l’algorithme
Sous-pixel ½, ¼,… sont possible
X X X X X
X X X X X
X X X X X
X X X X X
X X X X X
X X X X X
X X X X X
X X X X X
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Estimation du mouvement: 2 problèmes
La fonction à minimiser a des minimums locaux Sensible à la solution initiale
La minimisation est lourde Temps de calcul
Solution: approche multi-résolution Basé sur des pyramides
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33
Qu’est-ce qu’une pyramide
Tiré de Gonzalez & Woods, Digital Image Processing, 3ème édition
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34
Complément: Traitement multi-résolution
Proposée par Burt & Adelson (1983) Applications en vision, traitement
d’images & compression Avantages
Plus rapide: • Grande partie du traitement fait à faible
résolution Meilleur résultat
• Initialisation plus facile à faible résolution
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35
Complément: Exemple de pyramide d’image
A9
A7
A6
D9
D8
D7
A6
A8
Pyramide gaussienne
Pyramide laplacienne
Tiré de Gonzalez & Woods, Digital Image Processing, 3ème édition
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36
Complément: Décomposition pyramidale
h(i,j) 2
2
g(i,j)
Ai
Ai-1
Di
A’i
+
-
(n x n)
(n/2 x n/2)
(n x n)
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37
Complément: reconstruction pyramidale
2
g(i,j)
Ai
Ai-1
Di
A’i
+
+
(n x n)
(n/2 x n/2)
(n x n)
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38
Complément: Pyramide d’images h(i,j), g(i,j): filtres gaussiens
Ai: pyramide gaussienne Di: pyramide de différence de gaussienne
(laplacienne)
Décomposition valide pour tous filtres A6 + D7 + D8 + D9 = A9
Nombre de pixels: 33% de plus N2 (1 +1/4 + 1/16 + 1/64 + …) = 1.33 x N2
Pyramide sur-échantillonnée
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39
Estimation multirésolution Tiré
de «
Vid
eo P
roce
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![Page 40: 1 Estimation du mouvement – 1 GIF-19263 : André Zaccarin 2003 (dernière révision: Patrick Hébert 2008) Références: Sonka et al. sections 16.1 et 16.2 Autres:](https://reader036.vdocuments.us/reader036/viewer/2022062307/551d9d93497959293b8c98bd/html5/thumbnails/40.jpg)
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Exemple d’estimation pyramidale
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Approche multirésolution
Sans multi-résolution
Niveau 1 Niveau 2
Niveau 3
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Complément: les méthodes d’estimation ne sont pas exclusives Estimation par appariement de blocs
Méthode multirésolution Vecteurs avec précision du pixel
Estimation sous-pixel avec HS Initialisation avec vecteurs obtenus par
appariement
Pour HS: n’impose pas la contrainte de variation lente à travers les discontinuités du mouvement• Segmentation des pixels selon leurs vecteurs
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Segmentation basée sur le mouvement
Sans les blocs (autre approche)
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Références Video processing & communications, Wang et al.,
Prentice Hall, 2002 Motion estimation in image sequences, Konrad &
Stiller, IEEE Signal Processing Mag., July 1999 Introduction techniques for 3-D computer vision,
Trucco & Verri, Prentice Hall, 1998