Bonjour,


J'ai mis le même poste dans le forum mathématique mais je me suis dit que je pourrais également avoir des réponses adaptées ici.
J'espère que cela ne pose pas problème


j'essaie de mettre en application le méthode décrite par Odobez et Bouthemy dans :
Robust multiresolution estimation of parametric motion models (1995)


Lorsque j'effectue le première algorithme (sans la pondération, uniquement avec les moindres carrés) j'obtiens un résultat qui parait cohérent, avec une différence entre image [I(X+u(X),t+1) - I(X,t) ,terme noté b dans l'article] qui diminue effectivement et des DeltaTeta qui sont assez faible

Néanmoins mon résidus ne cesse d'augmenter
En effet mon estimation de mouvement augmente (multiplication par deux entre chaque niveau de résolution)

Or mon vecteur Ki est composé de 6 termes qui sont la multiplication des dérivées partielles (donc les valeurs peuvent être compris entre [-125 et +125] ,niveau de gris de ma dérivé partielle de luminance) et et du vecteur [1 x y 0 0 0 ; 0 0 0 1 x y] avec x,y qui augmente eux aussi(multiplication par deux...) et peuvent être compris finalement entre [0 et512]

Je ne comprend donc pas comment mon résidus peut diminuer ...

Sachant que j'ai "besoin" de résidus assez faible pour mettre en ouvre la pondération (ils utilisent une constante de M-opérateur (noté C) de l'ordre de la dizaine, alors que j'ai des résidus de l'ordre de la dizaine de milliers ....)


Voilà si vous avez des idées sur ce que j'ai mal fait, merci d'avance pour vos conseils,

Cordialement,

Ronan SY