JP6489551B2 - 画像のシーケンスにおいて前景を背景から分離する方法およびシステム - Google Patents
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Description
実際の画像シーケンスでは、前景物体(スパース成分)は、均一に分布しているのではなく、空間的および時間的の双方において密集する傾向を有する。この知見が、RPCA手法へのグループスパース性の導入につながり、スパース成分を、より構造化されたグループに移すことになった。
実際には、ピクセルロケーションを関連付ける局所的運動情報は、多くの場合、不正確である。この場合、式(7)における完全な8パラメーターモデルは、運動情報内の誤差の影響を受け易い。したがって、ホモグラフィーモデルにおいてパラメーターの数を削減したものが好ましく、このため、シーン151内の運動のタイプが制限される。
Claims (17)
- 画像のシーケンスにおいて前景を背景から分離する方法であって、
カメラによって前記画像のシーケンスおよびシーンの奥行きマップを取得するステップと、
前記奥行きマップに基づいてピクセルのスパース性グループを求めるステップと、
前記画像のシーケンスにおける仮現運動および前記スパース性グループに従って、前記画像のシーケンスをスパース前景成分と低ランク背景成分とに分解するステップと
を含み、
前記スパース性グループ内の前記ピクセルは、空間的に接続され、一定の奥行き勾配を有し、
前記ステップは、前記画像のシーケンスおよび前記奥行きマップを記憶するメモリに接続されたプロセッサにおいて実行される、方法。 - 前記画像の背景は、位置合わせされていない、請求項1に記載の方法。
- 前記画像のシーケンスから取得された運動ベクトルと、前記奥行きマップから取得された奥行きとを用いて前記背景を識別するステップと、
前記背景のホモグラフィックベクトルを求めるステップと、
前記ホモグラフィックベクトルを用いて前記画像のシーケンスをワープするステップと
をさらに含む、請求項2に記載の方法。 - 最小二乗フィッティングを用いてホモグラフィーモデルの前記ホモグラフィックベクトルを求めるステップ
をさらに含む、請求項3に記載の方法。 - 前記ホモグラフィックベクトルは、奥行きが強調され、前記方法は、
前記奥行きマップを組み込むことによって前記ホモグラフィーモデルを3次元モデルに拡張するステップ
をさらに含む、請求項4に記載の方法。 - 前記カメラは、静止している、請求項1に記載の方法。
- 前記カメラは、移動している、請求項2に記載の方法。
- 前記スパース前景成分を閾値処理するステップ
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記奥行きマップ内のピクセルを用いて前記画像内のピクセルをセグメンテーションするステップ
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記スパース性グループ内の前記ピクセルは、空間的に接続され、一定の奥行きを有する、請求項1に記載の方法。
- 前記画像のシーケンスは、グループオブピクチャである、請求項1に記載の方法。
- 前記分解は、l2、1ノルムを用いる、請求項1に記載の方法。
- 前記l2、1ノルムにおける重みは、前記奥行きマップにおける奥行きの単調増加関数に基づいている、請求項12に記載の方法。
- 前記カメラは、カラーセンサーおよび奥行きセンサーを備える、請求項1に記載の方法。
- 前記ピクセルのスパース性グループは、前記カメラまでの異なる距離における前記シーン内の物体に対応する、請求項1に記載の方法。
- 前記奥行きマップを運動ベクトルと組み合わせて、前記画像のシーケンス内の画像ごとに大域的運動を照合するパラメトリック透視投影モデルを求めるステップ
をさらに含む、請求項3に記載の方法。 - 画像のシーケンスにおいて前景を背景から分離するシステムであって、
前記画像のシーケンスおよびシーンの奥行きマップを取得するカメラと、
前記画像のシーケンスおよび奥行きマップを記憶するメモリと、
前記奥行きマップに基づいてピクセルのスパース性グループを求め、前記画像のシーケンスにおける仮現運動および前記スパース性グループに従って、前記画像のシーケンスをスパース前景成分と低ランク背景成分とに分解する、前記メモリに接続されたプロセッサであって、前記スパース性グループは、奥行きに基づいており、前記スパース性グループ内の前記ピクセルは、空間的に接続され、一定の奥行き勾配を有する、プロセッサと
を備える、システム。
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