A Three-layer MRF model for Object Motion Detection in Airborne Images

In this report, we give a probabilistic model for automatic change detection on airborne images taken with moving cameras. To ensure robustness, we adopt an unsupervised coarse matching instead of a precise image registration. The challenge of the proposed model is to eliminate the registration errors, noise and the parallax artifacts caused by the static objects having considerable height (buildings, trees, walls etc.) from the difference image. We describe the background membership of a given image point through two different features, and introduce a novel three-layer Markov Random Field (MRF) model to ensure connected homogenous regions in the segmented image. Key-words: aerial images, change detection, camera motion, MRF ∗ Pázmány Péter Catholic University, Department of Information Technology, Budapest, Hungary. † Distributed Events Analysis Research Group of the Computer and Automation Research Institute, Budapest, Hungary ‡ University of Szeged, Institute of Informatics, Szeged, Hungary § Ariana (joint research group INRIA/CNRS/UNSA), Sophia-Antipolis, France in ria -0 01 50 80 5, v er si on 2 4 Ju n 20 07 Un modèle de champ de Markov pour la détection de mouvement sur des images aériennes Résumé : Dans ce rapport, nous proposons un modèle stochastique pour la détection automatique de changements sur des images aériennes prises à l’aide de cameras mobiles. Afin d’assurer la robustesse de la méthode, nous adoptons une technique de mise en correspondance grossière non-supervisée au lieu d’une méthode précise de recalage d’images. Le défi du modèle proposé est de pouvoir éliminer les erreurs de recalage, le bruit et les artefacts dus au paralaxe causés par des objets statiques qui ont une certaine hauteur (bâtiments, arbres, murs, etc.), ceci à partir de l’image des différences. L’appartenance d’un point de l’image au fond est décrite grâce a‘ deux attributs différents et nous introduisons un champ de Markov original à 3 niveaux afin d’obtenir des régions homoge‘nes connectées dans l’image segmentée. Mots-clés : images aériennes, détection de changements, camera mobile, champ de Markov in ria -0 01 50 80 5, v er si on 2 4 Ju n 20 07 A Three-layer MRF model for Object Motion Detection in Airborne Images 3