動画像処理のお勉強（12）
やりたいこと
動画像処理について学ぶ
教科書
目次
差分画像
二枚の画像において、同じ位置に画素値の差の絶対値を画像とする
参考：2枚の画像のdiff（差分）を超簡単に調べる方法 - 昼メシ物語
背景差分法
参考： 研究開発:前景と背景の分離技術 - livedoor Blog（ブログ）
フレーム間差分法
移動物体を撮影した異なる時間の3枚の画像を用いて、移動物体領域を取り出す
統計的背景差分法
画素値の定常的な変動を考慮して移動物体を検出する方法
オプティカルフロー
異なる時間に取られた二枚の画像を用いて、静止カメラで撮影した移動物体の解析ができる。
異なる時間に撮影された二枚の画像間での対象の移動量をベクトルデータとして表現したものをオプティカルフローと呼ぶ
ブロックマッチング法
テンプレートマッチングを用いてオプティカルフローを求める方法
勾配法
連蔵する二枚の画像での対象物体の移動量が微小であることを前提にオプティカルフローを求める方法
この前提により、オプティカルフローの拘束条件式が求められ、この未知数である２つのベクトルを求める方法を以下に示す
Lucas-Kanade法（LK法）
Horn-Shunck法
オプティカルフローの空間的滑らかさを拘束条件として、エネルギー関数を導出し、それを最小にするベクトルを計算する
参考： OpenCVでとらえる画像の躍動、Optical Flow
移動体追跡
参考： [http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/features/pdf/seminar/100326%E3%82%BB%E3%83%9F%E3%83%8A%E3%83%BC%E8%B3%87%E6%96%99%E7%89%A9%E4%BD%93%E8%BF%BD%E8%B7%A1.pdf]
テンプレートマッチングによる追跡
テンプレートマッチングを、前の時刻における移動体の位置周辺だけを行えば良い
探索範囲の広さや位置を設定する良い方法論がないのが課題。
KLTトラッカー
LK法を用いた特徴点ベースの追跡法
参考：
ミーンシフトトラッキング
ミーンシフトによる追跡は類似度極大点に向かって、局所的に探索する方法
重なり領域が存在しない場合、追跡できなくなる
参考：
ベイジアンフィルタ
時刻tまでに観測された時系列画像から移動体の状態を推定する方法
前述の２つと異なり、ある位置にある確率と別の位置に物体がある確率と言った具合に、物体の状態に関する仮設を複数保持しながら追跡が可能。
参考：
カルマンフィルタ
ベイジアンフィルタにおいて、線形・ガウス型の状態空間モデルにのみ適応可能な最適フィルタ
参考：
パーティクルフィルタ
パーティクルと呼ばれる離散的なサンプルを状態空間にばらまき、モンテカルロ法により、ベイジアンフィルタを近似計算する方法
参考： コンピュータビジョン特論 第８回対象追跡 ２００６年１１月２２日 加藤丈和. - ppt download
↓めちゃくちゃわかりやすい！！！
www.slideshare.net
その他同画像処理
カット検出
撮影場面が大きく変化する部分をカットという
画像を長方形領域に区分し、長方形領域ごとの画素値の平均値を求めその差の絶対値を用いてカットの判定を行う。
カメラモーション推定
背景の動きをオプティカルフローで求め、その動きからカメラの動きを求めることができる。
時空間画像処理
時空間画像とは画像を時間方向に重ねた三次元データ
