Méthodes de détection de mouvement adaptées aux images météorologiques - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 1997

Méthodes de détection de mouvement adaptées aux images météorologiques

Abstract

This paper presents and compares two motion estimation methods. The first one is using a classical grey level conversation hypothesis and a variational formulation allow to obtain a dense vector field. The second one is using an affine motion model and a grey level variation hypothesis. An incremental least square ùethod is used to compute the affine parameters. These methods are applied to meteorological infrared images and their results are displayed.
Cet article présente et compare deux méthodes d'estimation de mouvement adaptées aux phénomènes météorologiques. La première méthode utilise l'hypothèse de conversation des niveaux de gris et une formulation variationnelle fournit un champ dense de vecteurs tout en autorisant les dicontinuités du résultat. La seconde méthode utilise un modèle affine de mouvement et un modèle de variation des niveaux de gris. Les paramètres du mouvement affine y sont estimés de manière incrémentale par moindres carrés. L'avantage principal est de permettre une modélisation de la variation des niveaux de gris.
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Dates and versions

inria-00532707 , version 1 (25-07-2011)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00532707 , version 1

Cite

Dominique Béréziat, Isabelle Herlin, Laurent Younes. Méthodes de détection de mouvement adaptées aux images météorologiques. GRETSI 97 : seizième colloque sur le traitement du signal et des images, Sep 1997, Grenoble, France. pp.909-912. ⟨inria-00532707⟩
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