SÖZDE FAZ KULLANARAK DAYANIKLI BİR HAREKET TAHMİNİ

Yıl 2009, Cilt: 24 Sayı: 1, 0 - , 14.02.2013

Mustafa Atalar Hasan Bilge

Öz

Hareket tahmini, literatürdeki çalışmalarda daha çok uzaysal bölgede yapılmaktadır. Bu çalışmada ise frekans bölgesinde sözde faz hesaplaması ile hareket tahmini konusu incelenmiştir. Sözde faz hesaplaması, gerçekten faz bilgisi içermeyen frekans bölgesine (Ayrık Kosinüs Dönüşümü ve Ayrık Sinüs Dönüşümü) ait katsayılar üzerinden faz bilgisinin çıkartılmasıdır. Sözde faz ile hareket tahmini yöntemi temiz ve sentetik görüntülerde başarılı bir şekilde çalışmaktadır. Bu çalışmada bu yöntemin başarısız olduğu durumlar analiz edilmiş ve bu durumlarda da başarılı bir şekilde çalışması için çeşitli iyileştirmeler önerilmiştir. Yapılan deneysel incelemelerde, sözde faz hesaplamasının, görüntü üzerindeki gürültülerden olumsuz etkilendiği görülmüştür. Bu durumu ortadan kaldırmak için, medyan süzgeci ile gürültü temizlendikten sonra sözde faz hesaplaması yapılması önerilmekte ve bu şekilde daha başarılı sonuçlar elde edilmektedir. Ayrıca hareket eden nesnenin arka plana göre ayırt edilebilirliğinin düşük olması durumunda da yöntemin başarısının olumsuz etkilendiği görülmüştür. Görüntünün kontrastının (üssel dönüşüm ile) iyileştirildiğinde sözde faz hesaplamasının daha başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Bunun dışında uyarlanır bir eşikleme yöntemi (Otsu yöntemi) uygulandıktan sonra da, başarılı sonuçlar elde edildiği görülmüştür. Sonuç olarak sözde faz kullanarak önerilen yöntemle zor şartlarda bile başarılı bir şekilde çalışan dayanıklı bir hareket tahmini yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Hareket tahmini, sözde faz, ayrık kosinüs dönüşümü, ayrık sinüs dönüşümü.

Kaynakça

• Roma, N. ve Sousa, L., “Least squares motion
• estimation algorithm in the compressed DCT
• domain for H.26x/MPEG-x video sequences”,
• IEEE Conference on Advanced Video and
• Signal Based Surveillance, Lisboa, 576-581,
• -
• Božinović, N. ve Konrad, J., “Motion analysis in
• D DCT domain and its application to video
• coding”, Signal Processing: Image
• Communication, Cilt 20, No 6: 510-528, 2005.
• Yip, P. Rao, K., “On the shift property of DCT's
• and DST's”, IEEE Transactions on Acoustics,
• Speech, and Signal Processing, Cilt 35, No 3:
• -406, 1987.
• Bruni, V., De Canditiis, D., Vitulano, D., “Phasebased
• Motion Estimation for Noisy Sequences”,
• th International Workshop on Systems,
• Signals and Image Processing, 2007 and 6th
• EURASIP Conference focused on Speech and
• Image Processing, Multimedia Communications and Services, Rome, 381-384, 2007.
• Koc, U. ve Liu, R., “DCT Based Motion
• Estimation”, IEEE Transactions on Image
• Processing, Cilt 7, No 7: 948-965, 1998.
• Koc, U. Ve Liu, R., “Interpolation-free subpixel
• motion estimation techniques in DCT domain”,
• IEEE Transactions on Circuits and Systems
• for Video Technology, Cilt 8, No 4: 460-487,
• -
• Koc, U. Ve Liu, R., “DCT-based subpixel motion
• estimation”, IEEE International Conference on
• Acoustics, Speech, and Signal Processing,
• Atlanta, 1930-1933, 1996.
• Koc, U. Ve Liu, R., “Motion Compensation on
• DCT Domain”, EURASIP Journal on Applied
• Signal Processing, Cilt 2001, No 3: 147-162,
• -
• Viitanen, M., Kolinummi, P., Hämäläinen, T.,
• Saarinen, J., “Scalable DSP implementation of
• DCT-based motion estimation algorithm”,
• European Signal Processing Conference
• (EUPSICO 2000), Tampere, Finlande, 251-254,
• -
• Oh, S.-K., Park, H.W., “Analysis of IDCT and
• motion-compensation mismatches between
• spatial-domain and transform-domain motioncompensated
• coders”, IEEE Transactions on
• Circuits and Systems for Video Technology,
• Cilt: 15, No: 7, 835- 843, 2005.
• Yalçın, S., H.264 Motion Estimator Design,
• Yüksek Lisans Tezi, Sabancı Üniversitesi, Fen
• Bilimleri Enstitüsü, 2005.
• Zhu, s. ve Ma, K. K., “A new diamond search
• algorithm for fast block-matching motion
• estimation”, IEEE Transactions on Image
• Processing, Cilt 9, No 2: 287-290, 2000.
• Chen, Y. S., Hung, Y. P. ve Fuh, C. S., “Fast
• block matching algorithm based on the winnerupdate
• strategy”, IEEE Transactions on Image
• Processing, Cilt 10, No 8: 1212-1222, 2001.
• Liu, L. K. ve Feiq, E., “A block-based gradient
• descent search algorithm for block motion
• estimation in video coding”, IEEE Transactions
• on Circuits and Systems for Video
• Technology, Cilt 6, No 4: 419-422, 1996.
• Çontar, E., Mikrofon Dizilerinde Ses
• Kaynağının Genetik Algoritma Kullanılarak
• Bulunması, Yüksek Lisans Tezi, Gazi
• Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007.
• Reddy, B.S. ve Chatterji, B.N., “An FFT-based
• technique for translation, rotation, andscaleinvariant
• image registration”, IEEE
• Transactions on Image Signal Processing, Cilt
• , No 8: 1266-1271, 1996.
• Koc, U. Ve Liu, R., “Discrete-Cosine/Sine-
• Transform Based Motion Estimation”, IEEE
• International Conference on Image
• Processing, Austin, 771-775, 1994.