Extracción jerárquica de regiones de una secuencia de vídeo

Resumen

Esta tesis presenta un conjunto de técnicas jerárquicas de segmentación espacio-temporal que permiten descomponer una secuencia de vídeo en regiones conexas homogéneas. El objetivo es conseguir un sistema que sea robusto, que funcione para un conjunto amplio de escenarios diferentes y cuya carga computacional no sea muy elevada para que se pueda usar con aplicaciones en tiempo real. Entre los posibles descriptores espaciales, se ha elegido el color por ofrecer una información mas rica en matices que la escala de gris, resultando menos costoso computacionalmente que otros descriptores complejos como la textura o la forma. Para poder manejar adecuadamente las diferentes o similitudes entre las partes que componen una escena determinada, se propone en esta tesis una nueva medida del color para caracterizar aras homogéneas que es reistente frente a gradientes de sombras, iluminación y pequeñas texturas. Esta nueva medida del color permite obtener mejores resultados en la segmentación que otros descriptores del color existentes. A la hora de incorporar información temporal, se presentan tanto técnicas que emplean críterios espaciales y temporales aisladamente, como aquellas que lo hacen combinadamente, probando que estas últimas, aunque resultan computacionalmente más costosas, reducen los errores de estimación de movimiento propios de las primeras. Para reducir este mayor tiempo de cómputo se ha recurrido al empleo de estructuras jerárquicas. En primer lugar se presenta un algoritmo de segmentación con pirámides regulares mediante reenlazado adaptativo. A continuación, con el fin de evitar problemas de conectividad propios del algoritmo anterior, se propone una nueva estructura de segmentación espacio-temporal basada en crecimiento y mezclado mediante pirámides irregulares constituidas únicamente por nodos homogéneos. Con el objeto de aumentar la estabilidad temporal, el método anterior es modificado para caracteriza