Variational optic flow computation with a spatio-temporal smoothness constraint


Weickert, Joachim ; Schnörr, Christoph


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/1843
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-18436
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2000
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Technical Reports
Band/Volume: 00-015
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Sonstige - Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik
MADOC-Schriftenreihe: Veröffentlichungen der Fakultät für Mathematik und Informatik > Institut für Informatik > Technical Reports
Fachgebiet: 004 Informatik
Fachklassifikation: MSC: 68T45 68U99 ,
Normierte Schlagwörter (SWD): Bildfolge , Variationsrechnung , Partielle Differentialgleichung , Finite-Differenzen-Methode
Freie Schlagwörter (Englisch): optic flow , differential techniques , variational methods , spatio-temporal regularization , partial differential equations , finite differences
Abstract: Nonquadratic variational regularization is a well-known and powerful approach for the discontinuity-preserving computation of optic flow. In the present paper, we consider an extension of flow-driven spatial smoothness terms to spatio-temporal regularizers. Our method leads to a rotationally invariant and time symmetrie convex optimization problem. It has a unique minimum that can be found in a stable way by standard algorithms such as gradient descent. Since the convexity guarantees global convergence, the result does not depend on the flow initialization. An iterative algorithm is presented that is not difficult to implement. Qualitative and quantitative results for synthetic and real-world scenes show that our spatio-temporal approach (i) improves optic flow fields significantly, (ii) smoothes out background noise efficiently, and (iii) preserves true motion boundaries. The computational costs are only 50 % higher than for a pure spatial approach applied to all subsequent image pairs of the sequence.




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