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Dans cours

EE-550: Image and video processing

This course covers fundamental notions in image and video processing, as well as covers most popular tools used, such as edge detection, motion estimation, segmentation, and compression. It is composed of lectures, laboratory sessions, and mini-projects. ...

Description

Cette séance de cours couvre les méthodes d'estimation du mouvement dans le traitement vidéo, y compris l'illusion du mouvement, l'analyse du mouvement, le déplacement, le champ de mouvement et le flux optique. Il explique les modèles de mouvement, les hypothèses dans l'estimation du mouvement, et diverses techniques telles que les méthodes de gradient, l'appariement des blocs, les méthodes de récursions du bassin et la corrélation de phase. La séance de cours se penche également sur les défis et les avantages de chaque méthode, comme la représentation dense du champ de mouvement, la complexité informatique et la robustesse au bruit.

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Concepts associés (32)

Estimation de mouvement

L'estimation de mouvement ou Motion estimation est un procédé qui consiste à étudier le déplacement des objets dans une séquence vidéo, en cherchant la corrélation entre deux images successives afin de prédire le changement de position du contenu. Le mouvement est un problème mal posé en vidéo puisqu'il décrit un contexte en trois dimensions alors que les images sont une projection de scènes 3D dans un plan en 2D. En général, il est représenté par un vecteur de mouvement qui décrit une transformation d'une image en deux dimensions vers une autre.

Motion compensation

Motion compensation in computing, is an algorithmic technique used to predict a frame in a video, given the previous and/or future frames by accounting for motion of the camera and/or objects in the video. It is employed in the encoding of video data for video compression, for example in the generation of MPEG-2 files. Motion compensation describes a picture in terms of the transformation of a reference picture to the current picture. The reference picture may be previous in time or even from the future.

Computational complexity

In computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.

Théorie de la complexité (informatique théorique)

vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.

Classe de complexité

En informatique théorique, et plus précisément en théorie de la complexité, une classe de complexité est un ensemble de problèmes algorithmiques dont la résolution nécessite la même quantité d'une certaine ressource. Une classe est souvent définie comme l'ensemble de tous les problèmes qui peuvent être résolus sur un modèle de calcul M, utilisant une quantité de ressources du type R, où n, est la taille de l'entrée. Les classes les plus usuelles sont celles définies sur des machines de Turing, avec des contraintes de temps de calcul ou d'espace.

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Séances de cours associées (64)

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Théorie de la complexité (informatique théorique)

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