광류와 베이즈의 정리

소개글

컴퓨터비전에서 영상의 운동 모습은 일정한 시간 간격으로 촬영하여 기억시킨 영상들로부터 분석할 수 있다. 영상의 운동은 두가지 방법으로 고찰할 수 있다. 하나는 두 디지타이저 영상면에서의 영상 위치에 관한 정보로부터 분석할 수 있고, 다른 하나는 광류(optical flow) 정보로부터 분석해 낼 수 있다. 본문에서는 광류에 대해서만 고찰해 본다.
그리고 베이즈의 정리를 고찰해 본다.

목차

광 류
1. 광 류
2. 광류 공식
3. 이완적 방법에 의한 광류의 계산법
4. 광류의 계산을 위한 고려사항
5. 광류에 의한 공간 파악

베이즈의 정리
1. 전확률의 정리
2. 베이즈의 정리
3. 베이즈 정리의 영상 활용

본문내용

광 류

컴퓨터비전에서 영상의 운동 모습은 일정한 시간 간격으로 촬영하여 기억시킨 영상들로부터 분석할 수 있다. 영상의 운동은 두가지 방법으로 고찰할 수 있다. 하나는 두 디지타이저 영상면에서의 영상 위치에 관한 정보로부터 분석할 수 있고, 다른 하나는 광류(optical flow) 정보로부터 분석해 낼 수 있다. 본문에서는 광류에 대해서만 고찰해 본다.

1. 광 류
: 생물의 시각 시스템이 이산적이긴 하지만, 광강도에 대한 정량화는 매우 세밀하기에 연속적인 광가도를 인식하는 것과 같다. 이러한 세밀한 광강도를 가진 두 개의 연속되는 영상의 변화를 연속적 흐름으로 나타낼 수 있다. 이와 같은 연속 정보를 광류(optical flow)라고 한다.

2. 광류 공식
: 광류, 즉, 순간적인 속도 장(field)은 영상면의 모든 점 또는 픽셀에서 2차원의 속도 벡터를 결정하므로 시각 장에서 각 점의 움직이는 속도와 방향을 나타낸다. 이산적이고 계속적인 일련의 영상군으로부터 순간적인 광류 계산은 다음과 같다.

광류의 장점중의 하나는 국소적 정보에 기초하여 간단히 계산될 수 있다는 점이다. 이를 위해 운동하는 물체 표면의 각 점에 대한 명암도를 위치와 시간의 함수로 표시하고 그것을 f(x,y,t)라 하자. dt 후의 영상에서 한 점이 x축, y축으로 dx, dy 만큼 이동하였다고 하면, 이동된 점의 명암도는 이동하기 전의 명암도와 같다는 사실을 가정할 수 있다.
즉, f(x+dx, y+dy, t+dt) = f(x,y,t) 이다.
여기서 좌변을 Taylor 시리즈로 전개하면
f(x+dx, y+dy, t+dt) =f(x,y,t) + dx + dy + dt + 고차항들
과 같다. 위의 명암도 관계를 이용하고, 고차항들은 작은 값이므로 무시 한다면 다음과 같은 식을 얻는다.
dx + dy + dt = 0
이것을 변형하면
와 같다.
: 모두 측정 가능한 양 : x축, y축 방향의 운동속도
로 변형하자.
이며, 더욱 간단하게
와 같이 표현할수 있으며 광류 공식이라 부른다.
여기서 는 영상의 공간적 구배를 나타내고 u는 u = (u,v)로서 속도를 나타낸다.
위의 광류 공식의 다음과 같이 다른 관점에서 파악할 수도 있다. 영상 카메

참고 자료

없음