7 - Approche spatio-temporelle pour l'analyse de séquences d'images. Application en détection de mouvement

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/1996
Title: 7 - Approche spatio-temporelle pour l'analyse de séquences d'images. Application en détection de mouvement
Author: CAPLIER (A.); LUTHON (F.)
Abstract: Dans cet article, on propose une nouvelle stratégie pour aborder le problème de l'analyse du mouvement dans les séquences d'images. L'originalité de l'approche consiste à considérer une séquence d'images non pas comme une succession d'images 2D mais comme un flux de données à trois dimensions (x,y,t). En appliquant cette stratégie au problème de la détection de mouvement dans des séquences d'images acquises avec une caméra fixe, on définit un modèle markovien spatio-temporel associé à une relaxation spatio-temporelle. Grâce à une modélisation fine des interactions dans le voisinage 3D pris en compte, on obtient des résultats intéressants pour détecter des objets dans des séquences d'images très bruitées ou des objets dont le déplacement est faible d'une image à l'autre. Pour améliorer les performances de l'algorithme lors de la détection d'objets peu texturés ou de mouvement sous-pixel, on peut également l'intégrer dans une structure multirésolution pour laquelle la hiérarchisation des données provient de filtrages passe-bas et de sous-échantillonnages dans chacune des trois dimensions x, y et t. Des résultats obtenus sur des séquences synthétiques et naturelles montrent l'intérêt de cette approche.
Description: In this paper, a new strategy for motion analysis in image sequences is proposed . The originality of this work is that an image sequence is seen as a 3D data flow instead of a series of 2D-images . By applying such an approach to the problem of motion detection in image sequences acquired with a static camera, a spatiotemporal Markovian model associated with spatiotemporal relaxation is defined . Thanks to an adequate modelling of spatiotemporal interactions beetween pixels belonging to a 3D neighbourhood, good results may be obtained for detecting moving objects in noisy sequences or slow moving objects . In order to improve the ability of the algorithm to detect poorly textured objects or subpixel moving objects, it may be integrated in a multiresolution scheme . The data pyramid is built by using 3D low-pass filters and 3D subsamplings . Results on synthetic and real worl image sequences are exhibited, showing the validity of this approach .
Subject: Estimation mouvement; Traitement image; Séquence image; Analyse image; Modèle Markov; Analyse multirésolution; Modélisation; Image bruitée
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 1997

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