AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAs a result, robust motion estimation is successfully applied by pseudo phase calculation even under severe conditions.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Motion estimation is usually performed in the spatial domain at the studies in the literature. In this study, motion estimation in frequency domain by using pseudo phase calculation is investigated. Pseudo phase calculation is defined as the extraction of the phase information by using coefficients belonging to frequency domain (Discrete Cosine Transform and Discrete Sine Transform) which don’t really include any phase information. The method of motion estimation by using pseudo phase is successful in clean and synthetic images. In this study, the unsuccessful conditions are analyzed and some enhancements are proposed in order to have success even in these conditions. In experimental investigations, it is seen that the calculation of the pseudo phase is negatively affected by the noise on images. To avoid this drawback, it is proposed that the pseudo phase is calculated after the noise reduction by a median filter and hence more successful results are obtained. When the gray level difference between the object and its background is low, then the result of the method is also wrongly affected. After contrast enhancement (e.g., exponential transformation), it is seen that the success of the pseudo phase calculation is increased. Furthermore, after adaptive thresholding (e.g. Otsu’s method) successful results are again obtained. As a result, robust motion estimation is successfully applied by pseudo phase calculation even under severe conditions.
Özet
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.