Algorithm based on super low resolution video image processing

基于超低分辨率视频图像处理的算法

• 批准号: 17500124
• 负责人: NAKAMURA Eiji
• 金额: $ 1.84万
• 依托单位: Aichi Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2005 至 2007
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17500124/
• 关键词: Video image Processing; Motion estimation; Insect vision; EMD; ERD; リアルタイム動き検出

In the present video image processing community, people tend to utilize computational resources as much as possible rather than try to reduce the computational complexity of a given motion estimation algorithm for realizing real-time image processing. In our research, insects with very simple neural systems, capable of controlling their flight maneuvers in real time are focused and their computational models, so called an elementary motion detector (EMD) and its derivative an elaborated Reichardt detector (ERD), are theoretically analyzed for developing an motion estimation algorithm of low computational complexity to which very low resolution video images are fed in real time.In our research, it has been found that (i) estimation results are a function of filter parameters included in these models, (ii) estimation accuracy can be improved greatly by optimizing the filter parameters, and (iii) such an optimization can be done in a combination of analytical and numerical procedures. The performance of our developed algorithms based on the above numerical modes was examined by implementing them in software programs and hardware resources. The algorithms can estimate motion successfully, although in certain limited conditions, in real time utilizing very low resolution video image sequences.

在当前的视频图像处理社区中，人们倾向于尽可能多地利用计算资源，而不是试图减少给定运动估计算法的计算复杂性，以实现实时图像处理。在我们的研究中，具有非常简单的神经系统的昆虫能够实时控制其飞行操作，其计算模型（所谓的基本运动探测器（EMD）及其导数及其衍生物是一个较低的计算估计算法的较低的计算算法，这些探测器（ERD）是在理论上分析的，这些估计是在实现的，这些算法是我对实时的研究，而这些算法是在实时的，这些算法是在实时的。 （i）估计结果是这些模型中包含的滤波器参数的函数，（ii）可以通过优化滤波器参数来大大提高估计精度，并且（iii）可以通过分析和数字程序的结合来进行此类优化。通过在软件程序和硬件资源中实现了基于上述数值模式的开发算法的性能。尽管在某些有限的条件下，使用非常低的分辨率视频图像序列实时实时，该算法可以成功估算运动。

项目成果

Global motion vector estimation via Elaborated Reichardt Detecotr parameter optimization.

通过精细的 Reichardt Detecotr 参数优化进行全局运动矢量估计。

• 发表时间: 2007
• 作者: E. Nakamura;C. Takahashi;K. Sawada
• 通讯作者: K. Sawada

Fast self-motion vector estimation

快速自运动矢量估计

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proc.5th IASTED Int'l Conf.Visualization, Imaging, and Image processing
• 作者: E.Nakamura;I.Sugihara;K.Sawada
• 通讯作者: K.Sawada

Motion perception using Elaborated Reichardt Detector.

使用精致的 Reichardt 探测器进行运动感知。

• 发表时间: 2007
• 作者: E. Nakamura;C. Takahashi;K Sawada
• 通讯作者: K Sawada

Elaborated Reichardt Detector による動きベクトル推定

使用精致的 Reichardt 检测器进行运动矢量估计

• 发表时间: 2007
• 期刊: 電子情報通信学会技術報告 2007・31
• 作者: 高橋睦良;中村栄治;沢田克敏
• 通讯作者: 沢田克敏

Development of an EMD based analog motion detection sensor.

开发基于 EMD 的模拟运动检测传感器。

• 发表时间: 2007
• 作者: E. Nakamura;T. Hattori;K Sawada
• 通讯作者: K Sawada