Metodologia para a detecção do movimento utilizando a técnica do fluxo ótico - Patiño, Miguel Alfonso Seminario (1997)
O presente trabalho foi motivado pela grande importância que tem o movimento na percepção do espaço. Essa função é comum nos sistemas de visão natural já que a sobrevivência de algumas espécies é função desse fenômeno físico. Obviamente, a detecção do movimento no sistema de visão humana é de vital importância. Visão computacional é uma área de pesquisa de forte interesse atual. Em visão computacional o movimento nas imagens é recuperado a partir de uma seqüência de imagens. Neste campo a análise do movimento dos objetos pelo processamento de seqüência de imagens tem tido aplicações em diversas áreas, desde o monitoramento de tráfego veicular até nas áreas biomédica e militar. Também, uma seqüência de imagens pode proporcionar informação das estruturas e comportamento dos objetos que pertencem à cena do mundo 3D. O objetivo do presente trabalho foi desenvolver uma metodologia computacional aplicada à detecção do movimento utilizando a técnica do Fluxo Ótico. Uma das características do Fluxo Ótico é que o campo de velocidades dos objetos que se movem na imagem pode ser estimado utilizando a informação local das mudanças do brilho da imagem. Aplicou-se a consideração de que só ocorre mudança de brilho nas regiões da imagem onde ocorreu movimento e que o brilho varia suavemente em quase toda a imagem.. Realizou-se uma implementação computacional com a qual a estimativa do Fluxo Ótico é bem sucedida para uma seqüência de imagens compatíveis de entrada. Executou-se uma operação de pré-processamento para filtrar e determinar as bordas das imagens. Utilizaram-se operadores derivativos para calcular as derivadas numéricas que permitem determinar a direção e a intensidade das velocidades. Aplicou-se a técnica de relaxação as velocidades calculadas para obter uma melhor aproximação. Como conseqüência da metodologia obtiveram-se resultados de (Diagramas de Agulha) que permitem por inspeção visual a detecção do movimento. O algoritmo é robusto no que se refere à manipulação das imagens, dados e cálculos. Para mostrar o bom desempenho da técnica apresentam-se os resultados de uma série de experiências que correspondem a diferentes formas de movimento: translação, rotação, translação-rotação, divergência, utilizando diversos tipos de cenas sintéticas e reais