Detta papper presenterar en ny 3-D Markov modell för rörelse vektor elds. De tre dimensionerna består av de två rymddimensionerna plus en skala. Vi använder en sammansatt signalmodell för att hantera rörelseavbrott i denna 3-D Markov slumpmässiga eld. För rörelseuppskattning använder vi en förlängd Kalman lter som en bäckenrekursiv estimator. Eftersom en enda observation kan vara känslig för lokala bildegenskaper, särskilt modellen inte är korrekt, använder vi fönsterna flera observationer vid varje pixel för att öka noggrannheten. Dessa multipla observationer använder olika viktningsvärden för varje observation, eftersom osäkerheten i varje observation är olika. Slutligen jämför vi denna 3-D-modell med tidigare föreslagna 1-D (coarse-to-ne skala) och 2-D rumsliga sammansättningsmodeller, i termer av rörelseuppskattning prestanda på en syntetisk och en verklig bildsekvens.
Kim och Woods REF presenterade en 3D Markov-modell för rörelsevektorfält.
3-D Kalman Filter for Image Motion Estimation
{'venue': 'IEEE Trans. Image Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}