画像の局所的特徴を考慮した固有値勾配法による動き推定の精度改善 Improvement of Motion Estimation with Eigenvalue Algorithm Matching Local Image Feature

本報告は,画像の局所的な特徴を考慮した固有値勾配法による動き推定手法を提案する.提案する手法は,始めに固有値勾配法による動き推定を行った後,信頼性の低い推定箇所を,推定に用いたブロック内の画像の特徴で分類する.推定精度を改善するために本報告では2つの固有値勾配法に基づく手法を提案する.複数の動きが含まれるブロックに対しては,ロバスト推定を適用した動き推定を行う.一方,ブロック内に1種類の勾配のみ存在すると分類されたブロックに対しては,同一エッジの画像の異なるブロック位置から推定対象の固有ベクトルを補完することで動き推定を行う.実験の結果,提案手法が動き推定の精度改善に有効であることを確認した.

This paper describes a motion estimation method with eigenvalue algorithm matching local image feature. The proposed method first formulates the optical flow using the block gradient method with eigenvalue algorithm, and then low reliability optical flow is classified according to the characteristics inside the block. We introduce two estimation methods based on eigenvalue algorithm for improvement in accuracy. The first method is based on robust estimation. We apply this method to the blocks which include multiple movements. The second method is applied to the blocks in which one typical gradient alone exists. In the method, we complement the eigenvector from the object with the same edge in the subjective block, and then motion estimation is carried out with the complementary eigenvector. Experimental results show that the proposed method improves the estimation accuracy.