Bewegungserkennung in Bildfolgen: Ein mehrstufiger Ansatz by Harald Kirchner

By Harald Kirchner

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2 Verfeinerung des Vektorfeldes Mit dem im letzten Abschnitt beschriebenen Algorithmus ist es möglich, kleine Blöcke relativ zur Größe der Objekte zu benutzen. Häufig aber ist eine feinere Auflösung des Vektorfeldes erwünscht. Zur Verfeinerung des Vektorfeldes wird jeder Block in vier gleich große Teilblöcke aufgespalten. Natürlich muß dafür die Startblockgröße ein Vielfaches von zwei betragen. Jedem von diesen neuen Blöcken wird der Verschiebungsvektor des ursprünglichen Blockes zugewiesen. Dieses nun verfeinerte Vektorfeld wird dazu benutzt, die iterative Optimierungsprozedur wieder aufzunehmen.

Ein hoher Gradientenwert in der Mitte der beiden Blöcke sollte einen niedrigen Gewichtsfaktor bewirken und umgekehrt. x . mit Wmax ~ß = •=l, . max w;, 1·• ... 6-2) j=l, ... ,m-1 Durch dieses Vorgehen wird auch eine Normierung bezüglich des Bildkontrastes erreicht. Analoge Betrachtungen in vertikaler Richtung führen zu einem Gewichtsfaktor wl; für den Parameter /i,j· Mit diesen Gewichtsfaktoren werden die Parameter a;,;, ßi,j und /i,j definiert gemäß: Oi,j =o, ß; 1·=ß·w~. 6-3) ß konstante Faktoren darstellen.

9 ist ersichtlich, daß diese beiden Algorithmen zusammen bis zu 98% der gesamten Rechenzeit benötigen. Bezeichne Sx = (sXma• - sxm;n + 1), Sy = (sYma• - sYmin + 1) die Ausdehnung des Suchbereiches in x- bzw. y-Richtung. Weiterhin bezeichne b die Seitenlänge eines (quadratischen) Blockes. Der Aufwand zur Bestimmung des Ähnlichkeitsmaßes für ein Bild mit n · m Blöcken ist proportional zu nmb2 sxsy. h. n = m und s:=sx = sy, so bestimmt sich der Aufwand zu n 2 b2 s 2 . Dies bedeutet aber nicht, daß der Aufwand bei konstanter Bildgröße quadratisch mit der Blockgröße ansteigt, denn zwischen der Blockgröße b und der Anzahl der Blöcke je Blockzeile bzw.

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