Categoría: Doctorado

Segmentación en imágenes basada en la dinámica del movimiento de regiones.

Implementación de la técnica propuesta en el trabajo de R. Lublinerman, M. Sznaier y O. Camps “Dynamics based robust motion segmentation

En este ensayo se prueba la solución propuesta simulando la detección de N regiones de interés de un supuesto frame de un sensor de imágenes. Las N regiones son representadas mediante su posición inicial (x0, y0) y una velocidad en el plano del frame que se supone constante (vx, vy). Se simula de detección y M puntos característicos sobre cada objeto, los cuales se simulará el seguimiento sobre el plano del frame durante una ventana de tiempo Tv determinada. Al final de la etapa de simulación se generan NxM secuencias de F puntos cada una, que representan la trayectoria de todos los puntos característicos realizada durante el tiempo Tv. F representa la cantidad de frames obtenidos en ese tiempo.

captura01
N=10 regiones simuladas. Cada región está representada por la circunferencia verde y en su posición inicial (x0, y0). Se superpone el vector velocidad de cada región.

Como cada región representa un objeto rígido, las posiciones relativas entre si de los M puntos característicos se conservan. Son invariantes ante el desplazamiento de la región sobre el plano del frame debido a la velocidad asignada.

captura02
M=10 puntos característicos elegidos aleatoriamente se asocian con cada objeto. 

La matriz de rango dinámica resultante de aplicar el método propuesto para esta simulación es:

captura03
Matriz de rango dinámica. Pueden verse claramente 3 clases, a partir de analizar los puntos característicos que tiene dinámicas de movimiento similares.

El algoritmo segmenta los NxM puntos en 3 clases, claramente distingibles en la representación gráfica de la matriz. Las zonas oscuras correponden a valores menores al umbral fijado, del rango de la matriz de Hankel, indicando que los puntos (pi, pj) correspondiente a la fila  y columna corresondiente, tiene una dinámica similar.

En esta simulación, puntos con dinámicas similares se correponden con puntos de un mismo objeto o de objetos que se mueven con velocidades similares.

captura04
Las velocidades asignadas a las regiones definen 3 clases, como queda expuesto en la representación de la matriz de rango dinámico.

En la solución implementada no es posible identificar los puntos característicos asociados a cada clase expuesta en la matriz de rango dinámica, pero es posible incorporar esta posibilidad para una vez obtenida la matriz, identificar sobre el frame los puntos de cada clase.

La simulación de las regiones y sus movimientos, como la implementación del algoritmo se realizó en Octave.

Anuncios