Zusammenfassung
Bildfolgen werden als Hyperflächen betrachtet und anhand vom Riemannschen Krümmungstensor dieser Hyperflächen werden neuartige Methoden zur Bewegungsschätzung gefunden. Insbesondere wird gezeigt, wie mithilfe der Krümmungseigenschaften und der intrinsischen Dimension der Bildfolge das Vorliegen einer Translation und somit die Konfidenz der Bewegungsschätzung beurteilt werden kann. In Anwendungsbeispielen wird schließlich anhand synthetischer und natürlicher Bildfolgen veranschaulicht, wie falsche Bewegungsvektoren vermieden werden können, die typischerweise durch Verdeckungen oder Rauschen entstehen.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
Zetzsche, C. and E. Barth, Fundamental limits of linear filters in the visual processing of two-dimensional signals. Vision Research, 1990. 30: p. 1111–1117.
Zetzsche, C. and E. Barth, Direct detection of flow discontinuities by 3D- curvature operators. Pattern Recognition Letters, 1991.12: p. 771–779.
Barth, E., C. Zetzsche, and G. Krieger, Curvature measures in visual information processing. Open Systems and Information Dynamics, 1998. 5: p. 25–39.
Barth, E., T. Caelli, and C. Zetzsche, Image encoding, labelling and reconstruction from differential geometry. CVGIP:Graphical Models and Image Processing, 1993. 55(6): p. 428–446.
Zetzsche, C., E. Barth, and B. Wegmann, The importance of intrinsically two- dimensional image features in biological vision and picture coding, in Digital images and human vision, A.B. Watson, Ed., 1993, MIT Press: Cambridge, MA. p. 109–138.
Jähne, B., Digitale Bildverarbeitung. 1997, Berlin Heidelberg: Springer.
Haußecker, H. and B. Jähne, A tensor approach for precise computation of dense displacement vector fields, in Mustererkennung 97, E. Paulus and F.M. Wahl, Hrsg. 1997, Springer: Berlin, p. 199–208.
Zetzsche, C., E. Barth, and J. Berkmann, Spatio-temporal curvature measures for flow field analysis. Geometric Methods in Computer Vision, B. Vemuri Ed., 1991. SPIE 1590: p. 337–350.
Liou, S.P. and R.C. Jain, Motion detection in spatio-temporal space. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 1989. 45: p. 227–250.
Black, M.J. and A. Jepson, Estimating optical flow in segmented images using variable-order parametric models with local deformations. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1996. 18(10): p. 972–986.
Tretiak, O. and L. Pastor. Velocity estimation from image sequences with second order differential operators, in Proc. 7th Int. Conf. Pattern Recognit7ion. 1984. Montreal, Canada: IEEE Computer Society Press.
Nagel, H.H., On the estimation of optical flow: relations between different approaches and some new results. Artificial Intelligence, 1987. 33: p. 299–324.
Barron, J.L., D.J. Fleet, and S.S. Beauchemin, Performance of optical flow techniques. International J. of Computer Vision, 1994.12(1): p. 43–77.
Barth, E. and A.B. Watson, Nonlinear spatio-temporal model based on the geometry of the visual input. Investigative Ophthalmology and Visual Science, 1998. 39(4): p. S2110.
Author information
Authors and Affiliations
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 1999 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this paper
Cite this paper
Barth, E. (1999). Bewegung als intrinsische Geometrie von Bildfolgen. In: Förstner, W., Buhmann, J.M., Faber, A., Faber, P. (eds) Mustererkennung 1999. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60243-6_35
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-60243-6_35
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-540-66381-2
Online ISBN: 978-3-642-60243-6
eBook Packages: Springer Book Archive