La presente Tesis trata sobre la aplicación de técnicas de visión por ordenador al problema de la monitorización del tráfico. Con este objetivo, se han estudiado y desarrollado diversas técnicas, como la segmentación, estimación de movimiento, seguimiento, etc., que de manera entrelazada permiten obtener un sistema de control de tráfico basado en visión. Como principales tareas de dicho sistema podemos citar: medición del volumen del tráfico, seguimiento de trayectorias de los vehículos, y la detección de diversas situaciones anómalas, como vehículos parados, invasiones de carriles contrarios, etc.El método de segmentación que se muestra en el Capítulo 2 divide cada imagen en regiones uniformes. Entre otras características, esta técnica está basada en la técnica de las k-medias, es no supervisado, se adapta automáticamente a imágenes con cualquier número de objetos y ofrece un excelente comportamiento frente a la principal de nuestras exigencias: no mezclar píxeles de diferentes objetos en una misma región.Las regiones extraídas para cada imagen son tomadas por un proceso de segmentación basada en movimiento que une las que corresponden a la proyección de un mismo objeto. Se asume que dos regiones adyacentes pertenecen a un mismo objeto si sus parámetros de movimiento son coherentes. Dichos parámetros se estiman mediante un método basado en el cálculo de la Diferencia de la Imagen Desplazada, y que emplea estimadores robustos y una estrategia multiresolución.El Capítulo 4 trata de hacer uso de una idea no del todo explotada hasta ahora: ir acumulando (integrar) la información obtenida tras el procesamiento de cada imagen de la secuencia, para hacer uso de ella en el tratamiento de cada nueva imagen. De esta forma las estimaciones son más acertadas (se dispone de mayor información) y la influencia de los errores tiende a ser menor. La integración de los parámetros de movimiento frecuentemente se encuentra en la bibliografía por medio de filtros como el de Kalman. En esta Tesis se plantea un tipo de integración temporal que a penas ha sido estudiado en la literatura: la integración temporal morfológica. Básicamente consiste en fundamentar la segmentación de cada nueva imagen en todas las segmentaciones de las imágenes previas y en la información obtenida a partir del proceso de seguimiento. Esto, además, permite introducir una nueva técnica llamada segmentación virtual que permite reducir el coste de computación. Las técnicas propuestas se han verificado en diversas secuencias de tráfico, tanto urbano como de carretera, que se presentan a lo largo del documento. Los resultados muestran que el sistema implementado es capaz de trabajar en tiempo real, sin emplear un hardware dedicado y de alto coste, y dando una adecuada respuesta a las tareas que se le demandan.

En esta tesis doctoral se presenta el diseño y realización de arquitecturas VLSI de estimación de movimiento, en sus versiones de pixeles enteros y fraccionarios, para la etapa de predicción de la compensación de movimiento del estándar de codificación de video H.264/AVC. Las arquitecturas propuestas son estructuras de procesamiento pipeline-paralelas con alta eficiencia en su data_path y una administración optima de la memoria. Utilizando el algoritmo full-search block matching, los diseños cumplen los requerimientos de tamaño de bloque variable y resolución de ¼ de píxel del estándar con máxima calidad. Los estimadores de movimiento combinan las características de las arquitecturas consideradas en el estado del arte junto con la aplicación de nuevos esquemas y algoritmos hardware, en el proceso de codificación del componente luma de la señal de video. Diseñadas como coprocesadores de aceleración hardware para procesadores de 32 bits, las arquitecturas que se presentan han sido simuladas y sintetizadas para FPGA Virtex-4 de Xilinx, utilizando el lenguaje de descripción de hardware VHDL. / Mora Campos, A. (2008). Estudio de Arquitecturas VLSI de la etapa de predicción de la compensación de movimiento, para compresión de imágenes y video con Algoritmos full-search. Aplicación al estándar H.264/AVC [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/3446 / Palancia

El treball desenvolupat en aquesta tesi aprofundeix i aporta solucions innovadores en el camp orientat a tractar el problema de la correspondència en imatges subaquàtiques. En aquests entorns, el que realment complica les tasques de processat és la falta de contorns ben definits per culpa d'imatges esborronades; un fet aquest que es deu fonamentalment a il·luminació deficient o a la manca d'uniformitat dels sistemes d'il·luminació artificials. Els objectius aconseguits en aquesta tesi es poden remarcar en dues grans direccions. Per millorar l'algorisme d'estimació de moviment es va proposar un nou mètode que introdueix paràmetres de textura per rebutjar falses correspondències entre parells d'imatges. Un seguit d'assaigs efectuats en imatges submarines reals han estat portats a terme per seleccionar les estratègies més adients. Amb la finalitat d'aconseguir resultats en temps real, es proposa una innovadora arquitectura VLSI per la implementació d'algunes parts de l'algorisme d'estimació de moviment amb alt cost computacional. / Underwater robotics was the motivation of this work, even though computer vision and parallel VLSI architectures played the most important role. Due to their low cost, high-rate and high-resolution, vision based systems represent a good option to provide information about a vehicle position. The apparent motion of a camera mounted on an underwater vehicle can be estimated by correlating two successive frames of an image sequence. Lack of well-defined contours, as well as non-uniform illumination makes underwater scenes much more difficult to be processed than normal images. Therefore, methods frequently used in standard image processing must be modified and adapted to these particular conditions. A method based on texture characterisation of points to reject outliers from the image correspondence problem is proposed. On the other hand, a parallel implementation was used to speed-up parts of the motion estimation algorithm which have a computationally high load. A new VLSI architecture is proposed with the aim of achieving frame-rate performance.