TH21790A - Methods and devices for optimal quantification and direction of motion based on hierarchical motion estimation methods. - Google Patents

Methods and devices for optimal quantification and direction of motion based on hierarchical motion estimation methods.

Info

Publication number
TH21790A
TH21790A TH9601000182A TH9601000182A TH21790A TH 21790 A TH21790 A TH 21790A TH 9601000182 A TH9601000182 A TH 9601000182A TH 9601000182 A TH9601000182 A TH 9601000182A TH 21790 A TH21790 A TH 21790A
Authority
TH
Thailand
Prior art keywords
area
competing
movement
squares
frame
Prior art date
Application number
TH9601000182A
Other languages
Thai (th)
Inventor
แฮ-มูคจุง นาย
Original Assignee
นายดำเนิน การเด่น
นายต่อพงศ์ โทณะวณิก
นาย ดำเนินการเด่น
นาย ต่อพงศ์โทณะวณิก
นาย วิรัชศรีเอนกราธา
Filing date
Publication date
Application filed by นายดำเนิน การเด่น, นายต่อพงศ์ โทณะวณิก, นาย ดำเนินการเด่น, นาย ต่อพงศ์โทณะวณิก, นาย วิรัชศรีเอนกราธา filed Critical นายดำเนิน การเด่น
Publication of TH21790A publication Critical patent/TH21790A/en

Links

Abstract

การกำหนดปริมาณและทิศทางของการเคลื่อนที่ระหว่างกรอบที่นำหน้ามาก่อนและกรอบ ปัจจุบันภายในช่วงระยะเวลาของกรอบหนึ่งกรอบจะทำด้วยการใช้วิธีประมาณการเคลื่อนที่เป็นลำดับ ชั้นหลายระดับโดยจัดกลุ่มของพื้นที่สี่เหลี่ยมที่เข้าแข่งขันออกเป็นพื้นที่ที่จะค้นหาจำนวนหลายพื้นที่ซึ่งมี ลำดับชั้นต่าง ๆ ก่อนอื่นจะมีการตรวจสอบพื้นที่สี่เหลี่ยมที่เข้าแข่งขันซึ่งอยู่ในพื้นที่ที่จะค้นหาลำดับชั้นที่ สูงสุดเพื่อหาว่าความคาดเคลื่อนเลี่อนยกกำลังสองโดยเฉลี่ย (MES) ที่น้อยที่สุดระหว่างพื้นที่สี่เหลี่ยมที่ เข้าแข่งขันและพื้นที่สี่เหลี่ยมที่จะค้นหาจะน้อยกว่าขีดจำกัดที่ได้กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือไม่ ถ้าความคลาด เคลื่อนยกกำลังสองโดยเฉลี่ยที่น้อยที่สุดตรงกับความต้องการ จะมีการกำหนดให้ปริมาณและทิศทางของ ตำแหน่งของพื้นที่สี่เหลี่ยมที่เข้าแข่งขันซึ่งสอดคล้องกันเป็นปริมาณและทิศทางของการเคลื่อนที่ของพื้นที่ สี่เหลี่ยมที่จะค้นหา มิฉะนั้นจะมีการประมวลพื้นที่สี่เหลี่ยมที่เข้าแข่งขันซึ่งอยู่ในลำดับชั้นถัดไป การหา ปริมาณและทิศทางของการเคลื่อนที่ของพื้นที่สีเหลี่ยมที่จะค้นหาในพื้นที่ที่จะค้นหาของลำดับชั้นที่เหลือจะ มีความต้องการที่แตกต่างออกไป ความต้องการประการหนึ่งก็คือค่าของความคลาดเคลื่อนยกกำลังสอง โดยเฉลี่ยสำหรับปริมาณและทิศทางของการเคลื่อนที่ควรจะน้อยกว่าค่าของความคลาดเคลื่อนสำหรับ อ้างอิงซึ่งได้นิยามไว้ว่าได้แก่ค่าที่น้อยที่สุดระหว่างค่าของความคลาดเคลื่อนยกกำลังสองโดยเฉลี่ยของ พื้นที่สี่เหลี่ยมที่เข้าแข่งขันที่ได้กำหนดไว้ล่วงหน้าความต้องการอีกประการหนึ่งก็คือค่าของความคลาด เคลื่อนยกกำลังสองโดยเฉลี่ยที่น้อยที่สุดของลำดับชั้นที่กำลังประมวลอยู่ในปัจจุบันจะต้องมากกว่าความ คลาดเคลื่อนยกกำลังสองโดยเฉลี่ยที่น้อยที่สุดจะต้องเพิ่มขึ้นสองครั้งติดต่อกันระหว่างลำดับชั้นที่ชิดกัน 3 ระดับ วิธีการดังกล่าวจะดำเนินต่อไปจนกว่าจะพบปริมาณและทิศทางของการเคลื่อนที่ที่ตรง กับความต้องการ หรือจะได้ประมวลลำดับชั้นต่าง ๆ ทุกระดับ Determination of the amount and direction of movement between the preceding frame and the frame. The current within the time frame of a frame is done using sequential motion estimation method. Multiple tiers by grouping the competing rectangles into areas to find the number of areas that contain Hierarchies First, the area of the competing squares is examined in the area to be searched for. To find the smallest mean squared shift (MES) between the Will the race and the rectangular area to be searched less than the predetermined limit if the minimum average squared displacement meets the requirements? It will be assigned to the quantity and direction of The position of the competing rectangles corresponding to the amount and direction of the area movement. Squares to search Otherwise, the competing rectangle area that is in the next hierarchy will be processed, quantifying and direction of movement of the rectangular area to be searched in the search area of the remaining hierarchy will be determined. Have different needs One requirement is the value of the square error. The average for the volume and direction of the movement should be less than the tolerance for Reference, which is defined as the smallest value between the mean squares error of The competing rectangle area that is predetermined, another requirement is the value of the aberration. The least average squared move of the hierarchy being processed today must be greater than that. The minimum average squares error must be incremented twice in a row between 3 adjacent hierarchies.The approach continues until a straight quantity and direction of motion is found. With demand Or will be able to process different hierarchies at all levels

Claims (1)

1. วิธีการสำหรับกำหนดปริมาณและทิศทางของการเคลื่อนที่ระหว่างกรอบที่นำหน้า มาก่อนและกรอบปัจจุบันซึ่งใช้ประมาณการเคลื่อนที่เป็นลำดับชั้นหลายระดับโดยแบ่งกรอบปัจุบัน ออกเป็นพื้นที่สี่เหลี่ยมที่จะค้นหาจำนวนหนึ่งซึ่งมีขนาดที่เท่ากันขนาดหนึ่ง และแบ่งกรอบที่นำหน้ามาก่อน ออกเป็นเนื้อที่ที่จะค้นหาจำนวนเท่ากัน นอกจากนี้ยังมีการแบ่งเนื้อที่ที่จะค้นหาแต่ละเนื้อที่ออกเป็นพื้นที่ สี่เหลี่ยมที่เข้าแข่งขันจำนวนหนึ่งซึ่งมีขนาดเท่ากับขนาดดังกล่าว และมีการจัดกลุ่มของพื้นที่สี่เหลี่ยมที่ เข้าแข่งขันในเนื้อแท็ก :1. a method for determining the amount and direction of movement between the leading frames. And the current framework, which uses a multi-level hierarchical motion estimate, divided by current Into a rectangular area to find a certain number of equal magnitude. And divide the frame that preceded Into space to find the same number In addition, the area to search for each area is divided into areas. A number of competing squares that are the same size as that. And there is a grouping of rectangular areas that Compete in the tag:
TH9601000182A 1996-01-19 Methods and devices for optimal quantification and direction of motion based on hierarchical motion estimation methods. TH21790A (en)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
TH21790A true TH21790A (en) 1996-11-13

Family

ID=

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE69735437T2 (en) IMAGE CODERS AND IMAGE DECODERS
Abrams High competition with low similarity and low competition with high similarity: exploitative and apparent competition in consumer-resource systems
Hassan et al. SHAPE: a construction algorithm for area placement evaluation
WO2001072045A3 (en) Motion estimation algorithm
US6456660B1 (en) Device and method of detecting motion vectors
KR970014391A (en) Method and apparatus for motion vector detection using hierarchical motion estimation
MY132291A (en) Method and apparatus for detecting optimum motion vectors based on a hierarchical motion estimation approach
CA2342351A1 (en) Modeling at more than one level of resolution
KR960040034A (en) A method of converting a two-dimensional image into a three-dimensional image
US4665441A (en) Method and system for line-thinning in electronic image processing
Weber et al. Automated classification scheme for wind fields
US7835543B2 (en) Object detection method
WO2004053260A3 (en) Open frames for providing structural support and related methods
KR100234264B1 (en) Block matching method using moving target window
Tableman The influence functions for the least trimmed squares and the least trimmed absolute deviations estimators
TH21790A (en) Methods and devices for optimal quantification and direction of motion based on hierarchical motion estimation methods.
JP3089572B2 (en) Clustering method
Kaukoranta et al. Vector quantization by lazy pairwise nearest neighbor method
JPH089379A (en) Motion vector detection method
Bretschneider Estimating forecast variance with exponential smoothing Some new results
Albino et al. Approximation approach for the performance analysis of production lines under a kanban discipline
Engelbrecht-Wiggans et al. Analysis of the time indexed list procedure for synchronization of discrete event simulations
Barnes et al. Distributed parallel d8 up-slope area calculation in digital elevation models
US20060228007A1 (en) Image processing
Ramsli Probability distribution of repeatability of industrial robots