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 aquesta tesi s’estudia el problema de la segmentació del moviment. La tesi presenta una revisió dels principals algoritmes de segmentació del moviment, s’analitzen les característiques principals i es proposa una classificació de les tècniques més recents i importants. La segmentació es pot entendre com un problema d’agrupament d’espais (manifold clustering). Aquest estudi aborda alguns dels reptes més difícils de la segmentació de moviment a través l’agrupament d’espais. S’han proposat nous algoritmes per a l’estimació del rang de la matriu de trajectòries, s’ha presenta una mesura de similitud entre subespais, s’han abordat problemes relacionats amb el comportament dels angles canònics i s’ha desenvolupat una eina genèrica per estimar quants moviments apareixen en una seqüència. L´ultima part de l’estudi es dedica a la correcció de l’estimació inicial d’una segmentació. Aquesta correcció es du a terme ajuntant els problemes de la segmentació del moviment i de l’estructura a partir del moviment. / IN THIS STUDY THE PROBLEM OF MOTION SEGMENTATION IS DISCUSSED. MOTION SEGMENTATION STATE OF THE ART IS PRESENTED, THE MAIN FEATURES OF MOTION SEGMENTATION ALGORITHMS ARE ANALYSED, AND A CLASSIFICATION OF THE RECENT AND MOST IMPORTANT TECHNIQUES IS PROPOSED. THE SEGMENTATION PROBLEM COULD BE CAST INTO A MANIFOLD CLUSTERING PROBLEM. IN THIS STUDY SOME OF THE MOST CHALLENGING ISSUES RELATED TO MOTION SEGMENTATION VIA MANIFOLD CLUSTERING ARE TACKLED. NEW ALGORITHMS FOR THE RANK ESTIMATION OF THE TRAJECTORY MATRIX ARE PROPOSED. A MEASURE OF SIMILARITY BETWEEN SUBSPACES IS PRESENTED. THE BEHAVIOUR OF PRINCIPAL ANGLES IS DISCUSSED. A GENERIC TOOL FOR THE ESTIMATION OF THE NUMBER OF MOTIONS IS DEVELOPED. THE LAST PART OF THE STUDY IS DEDICATED TO THE DEVELOPMENT OF AN ALGORITHM FOR THE CORRECTION OF AN INITIAL MOTION SEGMENTATION SOLUTION. SUCH A CORRECTION IS ACHIEVED BY BRINGING TOGETHER THE PROBLEMS OF MOTION SEGMENTATION AND STRUCTURE FROM MOTION.