Формирование последовательностей случайных оптических изображений, аппроксимированных однородным, одноуровневым точечным потоком восстановления

Abstract

Рассматривается механизм моделирования оптического потока как случайного векторного поля - замкнутых областей на плоскости изображений с определёнными уровнями яркости и динамикой изменения векторного поля. Оптический поток формируется однородным, одноуровневым точечным потоком восстановления. Характеристики векторного поля на плоскости изображения получаемого оптического потока связаны между собой формулами Пальма. Выбор типа составных элементов векторного поля - алфавита, определяющих морфологию поля на плоскости изображения, производится случайным образом. Предлагаемый подход позволит получать различные типы связанных между собой цифровых последовательностей изображений с горизонтальными, вертикальными и диагональными элементами, создаст предпосылки эффективно и гибко производить анализ движения на цифровых видеопоследовательностях, предоставит возможность использовать вероятностный фактор в процессе исследований алгоритмов обработки изображений и проведения детального факторного анализа для сравнения алгоритмов

The paper describes a mechanism for modeling an optical flow as a random vector field - closed areas on the image plane with certain brightness and dynamics of changes in the vector field. The optical flow is formed by a homogeneous, one-dimensional point renewal process. The character-istics of the vector field on the image plane of the resulting optical flow are interconnected by the Palm's formulas. The type of the constituent ele-ments of the vector field (the alphabet, which determines the morphology of the field on the image plane) is chosen randomly. The proposed ap-proach will produce various types of interconnected digital sequences of images with horizontal, vertical and diagonal elements; create the prereq-uisites for efficient and flexible motion analysis on digital video sequences; make it possible to use the probabilistic factor in researching image pro-cessing algorithms and comparing the algorithms based on a detailed factor analysis