Effiziente Methoden zur optimalen Bewegungssegmentierung

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Die Schätzung von Bewegungsfeldern aus Bildsequenzen ist bereits seit Anfang der 80er Jahre eines der zentralen Themen der Bildverarbeitung. In den letzten Jahren sind zudem Verfahren entwickelt worden, die eine direkte Segmentierung der Bildebene in unterschiedlich bewegte Regionen ermöglichen. Schwerpunkt des beantragten Projektes ist die Formulierung von statistischen Ansätzen zur Bewegungssegmentierung und die Entwicklung von effizienten Methoden, um die resultierenden Kostenfunktionen in polynomieller Laufzeit global zu optimieren. Insbesondere integriert und erweitert das Projekt aktuelle Entwicklungen in den Bereichen der Bewegungsschätzung, der Repräsentation komplexer Flussfelder durch niederdimensionale parametrische Modelle, der probabilistischen Modellierung der Bewegungssegmentierung, und der Graph Min-Cut Methoden. Letztere ermöglichen eine globale kombinatorische Optimierung submodularer Kostenfunktionen in polynomieller Laufzeit.