動画像処理特論 2017

1.ガイダンス
 講義資料
 宿題の参考資料: OpenCV のインストール動画像処理の プログラム例 ベ クトルの復習

2. 背景差分法1
 講義資料、講義に使う動画ファイル
   入力画像1 処 理結果1
   入力画像2 処理 結果2

  宿題1.OpenCVを用いて、背景差分で移動物体の抽出を行う。
    宿題用の画像は、images.zip にあります。それを展開す ると、二つの画像列 1,2ができ、それぞれに、背景画像と動物体抽出用の画像が入っています。
    OpenCVに関する超入門の資料は、ここにあります。

    二枚の画像の画素ごとの差の絶対値(赤、緑、青のそれぞれの成分の差の絶対値)を計算し、その結果を一枚の画像に保存するサンプルプログ ラムは
      CMakeLists.txtimgsub.cc です。

    それを参考にして、プログラムを作り、さまざまな閾値を用いて実験をし、その結果を見せてください。
   宿題の提出はメールで、プログラムのリスト、結果画像、そして説明を送ってください。

3. 背景モデルの構築と更新
  講義資料、講義に使う動画ファイル
  移動物体のある動画 ヒ ストグラムによる構築した背景とその更新, その動画を作るためのプログラム: CMakeLists.txt, background.cc
  複数画素値の背景モデルの自動構築と背景差分

  移動物体のある画像の各画素の色の変化とそのヒストグラムを求めるデモプログラム
      CMakeLists.txtback.ccback.png  です。

  ガウスモデルで記述する背景モデルの元となる動画と各画素値の変化の様子を示すデモプログラム
      CMakeLists.txtback.ccback.bmp です。

4. テンプレートマッチング
  講義資料=板書
  テンプレートマッチングのサンプルプログラム: CMakeLists.txt template.cc
  プログラムが使う画像: img1.png, img2.png

    実験用画像を生成するためのプログラム mov.cc
   宿題
   1.template.ccをコンパイルし、実行して、その結果を確認する。
   2.template.ccの中身を読み、講義を復習しながらその内容を理解する。
   3.mov.ccの中身を理解する。
   4.自分で一枚の画像を用意して、gimpなどを使って濃淡画像に変換して保存した後、mov.ccを改造して、それを
     用いて2枚の実験用画像を生成して、template.ccで処理する。
   5.改造してmov.cc, template.cc, 結果画像をメールで提出してください。

5.オプティカルフローの推定1
 講義資料

6.オプティカルフローの推定2、のぞき穴問題の解決
 講義資料

7.オプティカルフローの推定3:移動量の大きい場合
 講義資料

8.カメラ間の運動の推定:3次元座標が既知の場合
 講義資料

9.カメラ間の運動の推定:画像上の対応点のみが既知の場合
 講義資料、 ベクトル演算に関する資料参考文献

10. 繰り返し演算でカメラ間の運動を精密に推定する方法
 講義資料、 参考文献


過去の資料


第3回 背 景モデルの構築

第4回 オプティカルフローの推定(1)

第5回 オプティカルフローの推定(2)

第6回 オプティカルフローの推定(3)

第7回 オプティカルフローの推定(4)

第8回 オ プティカルフローの推定(5)

第9回  三次元点群間の平行移動と回転の推定

第10回 カメラの相対運動の推定

第11回 運動の連続性を考慮するオプティカルフローの推定


 レポート

第11回の講義の宿題
1.「運動の連続性=ある画素と周囲の画素は同じ運動をする。」この表現はの合理性と問題点を述べなさい。
2.移動量の関数u,vの導関数を用いて運動の連続性を評価する式があるが,その意味と由来を説明しなさい。
3.運動の連続性を考慮したオプティカルフローの推定には、微積分に基づく関数の極値を計算する方法を利用できない理由を説明しなさい。