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LK法とBMGA法による段階的 移動ベクトル推定法の検討 A-4-14

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Page 1: LK法とBMGA法による段階的 - ele.tottori-u Home … 2.段階的移動ベクトル推定 Lucas-Kanade法(LK法) 光学勾配法の一種 ブロックマッチング法(BM法)

LK法とBMGA法による段階的移動ベクトル推定法の検討

A-4-14

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1.はじめに

監視カメラによる住宅や建築物への侵入者を監視する

画像処理による移動ベクトル推定について検討する

監視カメラを用いた交通量監視

画像処理による移動体追跡

自動ドアの開閉制御

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2.段階的移動ベクトル推定

Lucas-Kanade法(LK法)

光学勾配法の一種

ブロックマッチング法(BM法)

計算時間が比較的長い

移動ベクトルを高精度で推定できる

計算時間が短い

移動ベクトルの推定精度が比較的低い

● LK法でおおまかな推定

● GAを用いたブロックマッチング法(BMGA法)で高精度に移動ベクトル推定

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① 輪郭領域の決定

CCDカメラから取り込まれた動画像フレーム

に対し、グレースケール化を行う

移動体の存在しないフレームを背景フレーム

とし、差分をとる

差分画像をしきい値を用いて二値化をする

小領域に分割する

小領域ごとに輪郭領域かどうか判定する

3.段階的移動ベクトル推定法の処理の流れ

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CCDカメラから取り込まれた動画像フレーム

に対し、グレースケール化を行う

移動体の存在しないフレームを背景フレーム

とし、差分をとる

差分画像をしきい値を用いて二値化をする

小領域に分割する

小領域ごとに輪郭領域かどうか判定する

① 輪郭領域の決定

3.段階的移動ベクトル推定法の処理の流れ

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CCDカメラから取り込まれた動画像フレーム

に対し、グレースケール化を行う

移動体の存在しないフレームを背景フレーム

とし、差分をとる

差分画像をしきい値を用いて二値化をする

小領域に分割する

小領域ごとに輪郭領域かどうか判定する

① 輪郭領域の決定

3.段階的移動ベクトル推定法の処理の流れ

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CCDカメラから取り込まれた動画像フレーム

に対し、グレースケール化を行う

移動体の存在しないフレームを背景フレーム

とし、差分をとる

差分画像をしきい値を用いて二値化をする

小領域に分割する

小領域ごとに輪郭領域かどうか判定する

① 輪郭領域の決定

3.段階的移動ベクトル推定法の処理の流れ

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CCDカメラから取り込まれた動画像フレーム

に対し、グレースケール化を行う

移動体の存在しないフレームを背景フレーム

とし、差分をとる

差分画像をしきい値を用いて二値化をする

小領域に分割する

小領域ごとに輪郭領域かどうか判定する

Outline region non outline region

① 輪郭領域の決定

3.段階的移動ベクトル推定法の処理の流れ

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② LK法による移動ベクトル推定

輪郭領域 輪郭領域の中心と移動ベクトル

各輪郭領域で移動ベクトル推定(Lucas-Kanade法)

平均移動ベクトルを算出

(大きさの小さいベクトルを無視)

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③ BMGA法による移動ベクトル推定

時刻 t 時刻 1t

時刻 の画像からテンプレートと一致するところを探索する 1t

時刻 における輪郭領域をすべて含むようにテンプレートを作成する t

探索には遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm:GA)を用いる

LK法の結果に基づき探索範囲を特定

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Start

初期個体群の作成

各個体の評価

終了世代

個体のランク付けをする

上位4つを親

交叉および

突然変異を行う

最優良個体を

移動ベクトルとする

End

No

Yes

移動ベクトル

遺伝子

u : 移動ベクトルの 成分

vx

: 移動ベクトルの 成分 y

),( vu

時刻 のテンプレート位置 t

評価はテンプレートを 移動した

ときの差分の総和

探索位置

),( vu

(評価値)

),(),(

1 ),(,vuRtyx

tt vyuxIyxI

1, tt II : 画素値

yx, : 画素位置

),( vuRt : テンプレートを 移動させた

もの

),( vu

図1. GAの流れ

③ BMGA法による移動ベクトル推定

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4. 実験

移動体が上下左右に動いている連続した2枚の動画像と、

背景画像を用いて実験を行う

(a) 背景画像 (b) 時刻 t (c) 時刻 t + 1

図2. 使用する動画像の形態(320×240)

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(a) 時刻 t + 1 (b) LK法による移動ベクトル (c) BMGA法による移動ベクトル

図3. 上方向

(a) 時刻 t + 1 (b) LK法による移動ベクトル (c) BMGA法による移動ベクトル

図4. 下方向

-1.04 , 3.32 -1 , 7

-0.36 , -2.89 0 , -7

方向 x

方向 y

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(a) 時刻 t + 1 (b) LK法による移動ベクトル (c) BMGA法による移動ベクトル

図5. 左方向

(a) 時刻 t + 1 (b) LK法による移動ベクトル (c) BMGA法による移動ベクトル

図6. 右方向

-6.01 , 1.31 -8 , 1

5.36 , 0.99 8 , 0

方向 x

方向 y

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推定結果のときのテンプレートの差分

成分 成分

上方向 0 -7

下方向 -1 7

左方向 -8 1

右方向 8 0

表1.推定された移動ベクトル(画素数)

x y

方向 x

方向 y

(a) 上方向

(180×100)

(b) 下方向

(190×90)

(c) 左方向

(170×80)

(d) 右方向

(120×80)

図7. テンプレートの差分画像

テンプレート差分画像 ),(),(1 ),(),(

vuRtyxtt vyuxIyxI

)(u )(v

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5. おわりに

移動体の追跡手法の検討

複数移動体への拡張

オクルージョンの考慮

移動体追跡を目的とした段階的移動ベクトル推定法を提案した。

結果

本手法により求めた移動ベクトルはおおよそ良好な結果が

得られた

今後の課題

Lucas-Kanade法と、BMGA法を段階的を組み合わせた手法

今回

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ご清聴ありがとうございました