视觉运动估计研究
【摘要】：
运动目标分析研究的是如何从已知的场景视频图像序列中把运动目标提取出来,进而用于恢复目标物体的三维结构,所处的位置,运动情况等方面的信息.这是计算机视觉中最基本的问题之一.
运动目标分析主要有基于特征的方法和光流场方法,光流场方法是一种稠密的方法,而不仅仅是只分析物体的特征点.光流场在一定程度上携带了物体的三维结构及运动的信息,所以光流算法可以用于物体的检测,三维重建,目标分割等方面.经典的光流算法是依据Horn-Schunck提出的基本假设计算光流,即相邻两帧图像中相同物体的灰度保持不变,近来又发展出了各种各样的光流改进算法.本文对各种光流算法进行了概述,并对这些方法进行了实验对比.
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