フロー外挿予測を用いた，遮蔽，発生領域におけるオ プティカルフロー推定


はじめに


時間的に連続する画像から画像中の動物体を解析する手法として，画像上の画 素毎における動きベクトルを求めるオプティカルフロー推定法がある．
しかし，物体が 次のフレームで他の物体の蔭に隠れてしまう遮蔽領域，また，物体が次のフレー ムで出現する発生領域においては，勾配法では運動の不連続，輝度値の急激な 変化，ブロックマッチング法では，対応点の消失によりフロー推定精度が低下 してしまうという問題点がある．
この問題点を解決するために従来，以下のような手法が用いられている．
従来手法
しかし，上記の手法は遮蔽，発生領域の抽出を行わず，本来ならば遮蔽，発生 領域である領域に，近傍の領域のフロー を割り当てるために，本来動きの不連続がある領域の動きが連結したり，動き の連続性が考慮されていないフロー推定となってしまう．
そこで，本研究では，遮蔽，発生領域を抽出し，遮蔽，発生領域の所属する領域 を決定し，遮蔽，発生領域のフローu, v成分 をそれぞれ座標(x,y)による関数と考え，遮蔽，発生領域のフローをその所属領域から外挿予測することにより， 動きの連続性を考慮した高精度なオプティカルフロー推定をおこなう．

本手法の処理過程



まず，『画像中のどこで遮蔽，発生が生じているのか』 という情報を抽出するために動きの異なる物体 間で遮蔽，発生が生じているという特徴抽出を以下の手順でおこ なう(上図)．

処理1．1画素単位で遮蔽，発生領域抽出可能な精度をもつオプティカ ルフロー推定をおこなう．
処理2．推定されたフロー情報から動きの連続性に基づく領域分割をおこな う．
処理3．フロー情報と領域情報を用いて遮蔽，発生領域を抽出する．

遮蔽，発生領域のフローを外挿予測するために『抽出された遮蔽，発生領域 がどの動き領域に属するのか』を決定する必要がある．このために更に以下 の手順で処理を行う(上図)．

処理4．抽出された遮蔽，発生領域情報と領域分割情報を用いて遮蔽， 発生領域の所属領域を決定する．
処理5．遮蔽，発生領域の属する領域におけるフローを用いて遮蔽，発生領 域のフローを外挿予測する．

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