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• W2074033182 abstract "In this paper a method for segmenting image sequnces and its application for motion estimation are presented. This method is based on a three-dimensional (3D) morphological segmentation. A 3D (i.e. two spatial dimensions plus time) approach has advantages over a 2D one, as it produces a coherent segmentation along the time dimension. Mathematical morphology is a very attractive tool for segmentation purposes because it deals with geometric features, such as size, shape, contrast or connectivity, which can be considered as object-oriented, and therefore segmentation-oriented features. The method proposed follows a purely top-down procedure, i.e. first produces a coarse segmentation in a first level and refines it in the following levels. The original image sequences are considered as functions defined on a 3D space. As a result, it will directly segment 3D regions. Furthermore, a time-recursive approach is introduced in order to deal with interactive applications, thus avoiding the drawbacks of purely 3D methods. Sequence segmentation has many applications in image sequence processing. In this paper, its application for motion analysis is discussed. As the segmentation is performed in a three-dimensional space, the produced regions are connected components in this space which can be related with moving objects. This implies a complete knowledge about the position and shape of every segmented object of the scene in every time section. From this information, an affine transformation is used within each connected component in order to estimate the parameters of motion of every region. In diesem Artikel wird eine Methode für die Segmentierung von Bildsequenzen und ihre Anwendung für Bewegungsschätzung vorgestellt. Diese Methode basiert auf einer dreidimensionalen (3D) morphologischen Segmentation. Ein 3D-Ansatz (das bedeutet zwei räumliche Dimensionen und die Zeit) hat Vorteile gegenüber einem 2D-Ansatz, da er eine zusammenhängende Segmentation entlang der Zeitdimension erzeugt. Mathematische Morphologie ist ein sehr reizvolles Werkzeug für Segmentierungszwecke, da sie mit geometrischen Merkmalen wie Größe, Form, Kontrast oder Verbindung umgeht, die als objecktorientierte und daher segmentationsorientierte Merkmale betrachtet werden können. Die vorgeschlagene Methode folgt einem reinen top-down-Verfahren, das bedeutet sie erzeugt zunächst eine grobe Segmentierung auf einer ersten Ebene und verfeinert sie in den nachfolgenden Ebenen. Die ursprüngliche Bildsequenzen werden als Funktionen betrachtet, die in einem 3D-Raum definiert sind. Infolgedessen werden 3D-Regionen direkt segmentiert. Außerdem wird ein zeitrekursiver Ansatz vorgestellt, um interaktive Anwendungen zu behandeln, wodurch Nachteile reiner 3D-Methoden vermieden werden können. Die Segmentierung von Sequenzen hat viele Anwendungen auf dem Gebiet der Bildfolgenverarbeitung. In diesem Artikel werden Anwendungen für Bewegungsanalyse besprochen. Da die Segmentation einem dreidimensionalen Raum durchgeführt wird, sind die erzeugten Regionen verbundene Teile in diesem Raum, die mit bewegten Objekten in Verbindung gebracht werden können. Das läßt auf eine vollständige Kenntnis über die Position und die Form jedes segmentierten Objekts der Szene in jedem Zeitabschnitt schließen. Aus diesen Informationen kann innerhalb jeder verbundenen Teils eine affine Transformation verwendet werden, um die Bewegungsparameter jeder Region zu schätzen. Cet article présente une méthode de segmentation de séquence d'image ainsi que son application à l'estimation de mouvement. L'approche repose sur une segmentation morphologique tridimensionnelle (3D). Un approche 3D (2 dimensions d'espace plus le temps) a l'avantage de produire une segmentation temporellement stable. La morphologie mathématique est un outil particulièrement adapté à la segmentation car elle traite efficacement les notions de taille, de forme, de contraste ou de connectivité qui peuvent t̂re considérés comme proche de la notion d'objet et donc de la segmentation. La méthode proposée se base sur une approche ‘top-down’: au premier niveau on produit une segmentation grossière qui est progressivement améliorée par les niveaux suivant. La séquence originale est considérée comme étant une fonction définie dans un espace tridimensionnel. En conséquence, on segmente directement en régions 3D. De plus, une approche récursive évitant les inconvénients de la méthode purement 3D est introduite pour les applications interactives. La segmentation de séquence donne lieu à un grand nombre d'applications. Dans cet article, on présente son application à l'estimation de mouvement. Vu l'approche 3D de la segmentation, les régions obtenues sont connexes dans l'espace espace-temps. Ainsi, on a la connaissance compléte de la position et de la forme de chaque objet segmenté dans chaque trame. A partir de cette information, un modèle affine est utilisé dans chaque composante connexe pour estimer les paramètres de mouvements de chaque régions." @default.
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