Estimation de mouvement par la transformée en ondelettes géométriques
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Date
2021-01-28
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Le problème de l'estimation de mouvement est un sujet important dans
la vision par ordinateur. Il propose une large gamme d'applications telles que
la détection de mouvement, le suivi d’objet, la segmentation et la reconstruc tion 3D. De plus, les vecteurs de mouvement estimés peuvent être utilisés pour
l'analyse d'images médicales, la navigation robotique et la compression de sé quences d’images vidéo par compensation de mouvement (prédiction d’images
sur la base d’un champ de déplacement). Les ondelettes sont des moyens capables
d’estimer le mouvement dans les séquences d’images, mais elles sont incapables à
exploiter les régularités géométriques le long des contours et aux bords des objets,
parce qu'elles souffrent de problèmes majeurs tels que l’invariance par translation,
la mauvaise directionnalité et l’absence d’informations de phase. Ces trois incon vénients rendent les ondelettes classiques incapables de calculer le mouvement
dans des séquences complexes (contenant plusieurs directions). Pour cela, nous
proposons dans cette thèse une méthode efficace d’estimation de mouvement ba sée sur les ondelettes géométriques, appelées ondelette complexe et contourlette,
appliquées sur des séquences vidéo artificielles et réels, afin d'améliorer les per formances d’estimation de mouvement, par rapport à celles des ondelettes clas siques, du point de vue de précision et rapidité. La méthode proposée a donné des
résultats considérablement supérieurs à celles de plusieurs méthodes présentées
dans la littérature.