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In der vorliegenden Arbeit wurde ein robuster Ansatz, bewegte
Objekte zu extrahieren, entwickelt. Schwingungen der Kamera und
ungenaue Daten zur Berechnung der Eigenbewegung werden toleriert.
Die Motivation zur Extraktion bewegter Objekte wird am Anfang der
Arbeit vorgestellt. Die verschiedenen aus der Literatur bekannten
Ansaetze zur Extraktion bewegter Objekte und zur Detektion von
Veraenderungen aus einer Videosequenz werden besprochen. Der Ansatz,
die Eigenbewegung der Kamera zu kompensieren und Veraenderungen
durch ein Differenzbild zu detektieren, wurde gewaehlt.
Das betrachtete Bild wird in der vorliegenden Arbeit als Flaeche mit
konstanter Entfernung zur Kamera modelliert. Die Entfernung zu den
Objektpunkten wird durch Korrelation markanter Punkte abgeschaetzt.
Das aktuelle Bild wird aufgrund des vorangegangenen Bildes und der
bekannten Transformationsmatrix vorhergesagt. Die Transformation
wird aus den Statusinformationen der Kamera und des verwendeten
Fahrzeuges berechnet. Die Modellierung der Kamera und des Fahrzeuges
wird vorgestellt. Ein lineares Fehlermodell wurde eingefuehrt, um
Schwingungen zu eliminieren. Durch Korrelation markanter Punkte wird
ein Verschiebungsvektor berechnet, der die Praediktion verbessert.
Das Differenzbild aus der verbesserten Praediktion des aktuellen
Bildes und des tatsaechlichen Bildes liefert Bildpunkte, an denen
eine Veraenderung stattgefunden hat. Verbleibende Stoerungen oder
Fehler in der Kompensation der Eigenbewegung werden durch die
Anwendung morphologischer Operatoren eliminiert.
Nun wird wie auf einer stationaeren Bildsequenz weitergearbeitet.
Die detektierten Veraenderungen werden zu bewegten Objekten
zusammengefasst. Eine zweite Literaturrecherche wurde betrieben, um
nach geeigneten Verfahren zu suchen. Die Verfahren werden
beschrieben und bewertet. Aus den vorgestellten Verfahren wurde ein
Algorithmus entwickelt, Veraenderungen des Differenzbildes zu
Objekten zusammenzufassen. Es wird eine Heuristik eingefuehrt, um
Bereiche, die durch die Anwendung morphologischer Operationen
getrennt wurden, zu einem Objekt zusammenzufassen. Zwischen allen
Regionen des vorangegangenen und des aktuellen Differenzbildes wird
aufgrund des Vergleiches der Flaechen der Regionen eine
Korrespondenz hergestellt und der Bewegungsvektor berechnet. So
ergeben sich neue Bewegungshypothesen, die mit den alten
Bewegungshypothesen kombiniert werden. Sind die Bewegungshypothesen
richtig, das heisst, es wird eine Veraenderung im folgenden
Differenzbild an der vermuteten Stelle gefunden, so wird die
Hypothese validiert und es entsteht ein bewegtes Objekt. Die
extrahierten bewegten Objekte werden dann ebenfalls eingesetzt, um
Bereiche des Differenzbildes zu Objekten zusammenzufassen.
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