Abstrakt. Vi presenterar en ny variationsstrategi för segmentering av bildplanet i en uppsättning regioner med parametrisk rörelse på grundval av två på varandra följande ramar från en bildsekvens. Vår modell är baserad på en villkorlig sannolikhet för den spatiotemporala bildgradienten, givet en viss hastighetsmodell, och på en geometrisk tidigare på det uppskattade rörelsefältet som gynnar rörelsegränser av minimal längd. Genom att utnyttja den bayesiska ramen får vi en kostnadsfunktion som är beroende av parametriska rörelsemodeller för var och en av en uppsättning regioner och av den gräns som skiljer dessa regioner åt. Den resulterande funktion kan tolkas som en förlängning av Mumford-Shah funktion från intensitet segmentering till rörelse segmentering. I motsats till de flesta alternativa tillvägagångssätt, är problemen med segmentering och rörelseuppskattning gemensamt lösta genom kontinuerlig minimering av en enda funktion. Minimera denna funktion med avseende på dess dynamiska variabler resulterar i ett eigen value problem för rörelseparametrarna och i en gradient nedstigning evolution för rörelsen diskontinuitet set. Vi föreslår två olika representationer av denna rörelsegräns: en explicit spline-baserad implementation som kan tillämpas på rörelsebaserad spårning av ett enda rörliga objekt, och en implicit flerfas nivåuppsättning genomförande som möjliggör segmentering av ett godtyckligt antal multiplicera anslutna rörliga objekt. Numeriska resultat både för simulerade marksanningsexperiment och för verkliga sekvenser visar kapaciteten hos vårt förhållningssätt till segmentobjekt baserat uteslutande på deras relativa rörelse.
Cremers och Soatto föreslog ett varierat tillvägagångssätt för segmentering av bildplanet i segment med parametrisk rörelse REF.
Motion Competition: A Variational Approach to Piecewise Parametric Motion Segmentation
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}