Motion is an important cue in understanding dynamic scene like video sequences. So, multiple motion estimation is becoming an important research topic in the computer vision field because of its wide applications.
Three main issues of multiple motion estimation for representation are as follows. (1) the number of motions in the image (2) motion parameters of each motion (3) its spatial support. But there's no general rule to determine the number of motions still.
Recently, many methods on the subject of multiple motions and their spatial support estimation from image sequence are proposed. One of such methods, a method has been proposed to determine the number of motions using Minimum Description Length (MDL) principle without explicit threshold value. But that method should exhaustively search every motion models to find minimum description length.
We propose a new method that results in competitive results. Model Proportion and Motion Parameter Similarity are used as simple cues that likely give minimum description length to determine the number of motions instead of searching every motion models.
We test our method and get similar number of motions and much less computation time compared to the results using the MDL principle. The test results of synthetic images and real images are demonstrated on this document.
영상 내에서 물체의 운동(motion)은 그 물체를 이해하는데 중요한 단서를 제공한다. 정지해 있을 때는 잘 구분되지 않던 물체들도 그 물체가 움직이게 되면 보이는 경우가 많다. 물체의 운동과 그 운동에 상응하는 영역을 파악하는 것은 동적 영상으로부터 정보를 추출해 내는 중요한 과정으로, 컴퓨터 비젼 분야에서도 중요한 연구 주제가 되고 있다. 특히 영상 내에 존재하는 물체들이 각각 다른 운동을 하고 있을 때 각각의 물체의 운동과 그 물체가 차지하는 영역을 찾을 수 있다면 영상내의 정보를 이해하는데 쓰일 뿐만 아니라 다양한 분야에도 적용될 수 있다. 다중운동의 수를 결정하는 방법으로 사용자가 임의로 문턱치를 지정하지 않아도 되는 방법으로 MDL원리를 이용하는 방법이 최근에 제안되었다. 하지만 이 방법은 적절한 모델의 선택을 위해서는 계산량이 너무 많은 단점이 있다. 본 연구에서는 문턱치를 지정하지 않는 MDL원리의 장점을 이용하면서, MDL원리의 단점인 계산 시간을 줄이기 위한 하나의 방법을 제안하고 제안된 방법에 의한 결과를 MDL원리에 의한 방법과 비교하였다.
