Institut für Informationsverarbeitung

Projekte:

• Decoder-seitig Bewegungsbestimmung
• HoloVision: Understanding what we can't see

Sven Klomp

Aktuelle Videocodierstandards wie MPEG-2 und H.264/AVC bestimmen die Bewegung zwischen mehreren Frames am Encoder und übertragen lediglich die Bewegungsvektoren und den Restfehler zum Decoder. Somit werden zeitliche Korrelationen ausgenutzt und Kompression erreicht.

Auf Grund der blochbasierten Bewegungsschätzung ist eine genaue Kompensation an Objektgrenzen nur mit sehr kleinen Blöcken möglich. Jedoch ergeben sich aus kleineren Blöcken mehr Bewegungsvektoren, die übertragen werden müssen. Die Blockgröße hat also einen großen Einfluss auf den Kompressionsgewinn.

Um diesen Nachteil zu umgehen, kann die Bewegung auch am Decoder geschätzt werden. In diesem Fall sind die Bewegungsvektoren auch am Decoder verfügbar, ohne sie explizit zu codiern. Abhängig von der Genauigkeit können weiter Bits bei der Fehlercodierung eingespart werden.

Weitere Informationen:

• Institut für Informationsverarbeitung
• Sven Klomp, Marco Munderloh, Jörn Ostermann, Decoder-Side Hierarchical Motion Estimation for Dense Vector Fields
  Picture Coding Symposium, Nagoya, Japan, December 2010
• Sven Klomp, Marco Munderloh, Jörn Ostermann, Block Size Dependent Error Model for Motion Compensation
  IEEE International Conference on Image Processing, pp. 969-972, Hong Kong, September 2010
• Marco Munderloh, Sven Klomp, Jörn Ostermann, Mesh-based Decoder-Side Motion Estimation
  IEEE International Conference on Image Processing, pp. 2049-2052, Hong Kong, September 2010

Laura Leal-Taixe

Many fields of interest in biology and other scientific research areas deal with intrinsically three-dimensional problems. The motility of swimming microorganisms such as bacteria or algae is of fundamental importance for topics like pathogen-host interactions, biofilm-formation, or biofouling by marine microorganisms.

Understanding the motility and behavioral patterns of microorganisms allows us to understand their interaction with the environment and thus to control environmental parameters to avoid unwanted consequences such as infections or biofouling.

Digital in-line holography is a 3D microscopy technique which has gotten an increasing amount of attention over the last few years in the fields of microbiology, medicine and physics.

In order to obtain meaningful information of the behavior of swimming microorganisms, we must first obtain their full trajectories in 3D and then classify these trajectories into different motion patterns. The manual analysis of one single video can be time consuming and error-prone, therefore, our objective is to develop an automatic and robust algorithm for both tracking and classification.

For tracking, we use bipartite weighted graph matching algorithms and modify them to deal with newly entering and leaving particles and compensate for missing data and outliers.

Hidden Markov Models (HMM) are used to classify four different motion patterns of a microorganism and to separate multiple patterns occurring within a trajectory.

Our system is proved to be a helpful tool for biologists and physicists to study microorganisms in an easy and fast way, providing a vast amount of analyzed data.

For more information:

• Institut für Informationsverarbeitung, Leibniz Universitüt Hannover
• Institute of Functional Interfaces, Karlsruhe Institute of Technology
• HoloVision project page
• Automatic tracking of swimming microorganisms in 4D digital in-line holography data
  IEEE Workshop on Motion and Video Computing (WMVC) 2009
• Classification of swimming microorganisms motion patterns in 4D digital in-line holography data
  32nd Annual Symposium of the German Association for Pattern Recognition (DAGM) 2010