非局部加权邻域三角滤波TV-L1光流估计
目的 针对非刚性运动、运动遮挡与间断、大位移以及复杂边缘结构等困难场景图像序列光流计算的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于加权邻域三角滤波的非局部TV-L1光流计算方法.方法 首先设计非平方惩罚函数L1模型与梯度守恒假设相结合的数据项,然后引入基于L1模型与基于图像梯度自适应变化权重相结合的平滑项,并根据提出的鲁棒数据项与图像-光流联合控制平滑项建立TV-L1光流计算能量函数模型.最后采用基于加权邻域三角的非局部约束项,通过引入图像金字塔分层变形计算策略,在每层图像光流计算时对光流计算结果进行基于加权邻域三角网格的中值滤波优化,提出基于加权邻域三角滤波的非局部TV-L1光流计算模型.结果 分别采用MPI与Middlebury数据库测试图像序列对本文方法和LDOF、CLG-TV、SOF、Classic+ NL等代表方法进行实验对比.本文方法光流计算结果的平均角误差(AAE)和平均端点误差(AEE)相对其他对比方法平均下降28.45％和28.42％,时间消耗相对传统方法增长5.16％.结论 相对于传统的光流计算方法,本文方法针对非刚体运动、运动遮挡与间断、大位移运动以及复杂边缘等困难场景具有较好的适用性,光流估计结果具有较高的精度和较好的鲁棒性.
光流、加权邻域三角、中值滤波、非局部约束、困难场景
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61401190,61462062;航空科学基金项目2015ZC56009;江西省优势学科团队计划基金项目20152BCB24004;江西省教育厅青年科学基金项目GJJ150706;江西省图像处理与模式识别重点实验室基金项目TX201604001;南昌航空大学博士科研启动基金项目EA201508003National Natural Science Foundation of China61401190,61462062
2017-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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