Geri Dön

Frequency domain techniques for motion estimation

Hareket kestirimi için frekans ortamı teknikleri

  1. Tez No: 307091
  2. Yazar: METEHAN ALTUNLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALDUN SARNEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 96

Özet

Hareket kestirimi, bir önceki resimdeki bloğun kordinatının şimdiki resimdeki en benzer bloğa göre yer değiştirmesini temsil eden en doğru hareket vektörünü aramak olarak tanımlanır. 30 yıldan fazla bir süredir bu konu bilgisayar görüsü ve insan görüsü araştırmacıları tarafından yoğun olarak çalışılmaktadır. Hareket kestiriminin çıktıları video sıkıştırma, patern takibi, bölütleme ve kamera hareketi dengeleme gibi birçok alanda kullanılır.Hareket kestirimi teknikleri dört ana kategoride sınıflandırılabilir: uzay-zamansal diferansiyel kullanan teknikler, eşleme teknikleri, Fourier teknikleri ve özellik çıkarımı kullanan teknikler.Bu tezde faz korelasyon, gradyan korelasyon, istatistiksel gürbüz korelasyon ve gürbüz korelasyon olarak dört frekans ortamı tekniği incelendi. Bölgesel hareketi anlayabilmek için resim küçük bloklara bölündü ve ardışık resimlerde aynı bölgedeki bloklar frekans ortamına çevrildi. Sonra sonuca korelasyon metodlarından biri (faz korelasyon, çapraz korelasyon, vs?) uygulandı. Ters Fourier dönüşümü yapıldıktan sonra, korelasyon fonksiyonunda bir tepe noktası ve en büyük beş tepe noktaları arandı ve bunların birbirinden performans kıyaslaması, yer değiştirme alan farkının tepe sinyal gürültü oranını (PSNR) başarı ölçütü olarak ele alarak yapıldı.

Özet (Çeviri)

Motion estimation is defined as searching the best motion vector, which is the displacement of the coordinate of the best similar block in previous frame for the block in current frame. It has been extensively studied by both computer vision and human vision researchers for more than 30 years. The output of motion estimation is used in various areas such as video compression, segmentation, pattern tracking and camera motion stabilization.Motion estimation techniques could be classified into four main categories: techniques based on spatio-temporal differentials, techniques based on matching, Fourier techniques and techniques using feature extraction.In this thesis, four frequency domain techniques which are phase correlation, gradient correlation, statistically robust correlation, and robust correlation were examined. To be able to detect local motion, image was divided into small blocks and the blocks that are in the same location on the consecutive frames were converted into frequency domain. Then, one of the correlation methods (phase correlation, cross correlation, etc?) were applied in the frequency domain. After inverse Fourier transform, one peak and five biggest peaks were being searched in the correlation function and their performance comparison were made using peak signal to noise ratio (PSNR) of displacement field difference as a measure of success.

Benzer Tezler

  1. Motion estimation for video sequences

    Video dizileri için hareket kestirimi

    HASAN ALİMLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. HALDUN SARNEL

  2. Vibrational fatigue estimation using subspace-based system identification method in frequency domain

    Alt uzay temelli sistem tanımlama metodu kullanılması ile frekans uzayında titreşim kaynaklı yorulmanın hesaplanması

    OĞUZ KAAN ALKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATA MUGAN

  3. Blind image deblurring of linear motion with point spread function estimation in frequency domain

    Lineer hareket sonucu oluşan kör bulanıklığın frekans alanında nokta dağılım fonksiyonunun tahmin edilmesi ile giderilmesi

    BURÇİN DAĞISTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. DENİZ KARAÇOR

  4. A block proccessing approach for doppler centroid estimation

    Doppler merkezi kestirimi için blok işleme yaklaşımı

    PELİN TUNÇAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MESUT KARTAL

  5. Elektromekanik sistemlerin model parametrelerinin kestirimi

    Model parameter estimation of electromechanical systems

    UFUK TUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LEVENT OVACIK