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基于马尔可夫随机场的并行光流计算及目标检测研究

赵鹏  
【摘要】:光流是指三维运动物体投影在二维平面上像素点的瞬时位移速度,不仅包含了运动物体的移动方向和位移大小信息,而且还携带目标的三维结构信息,因此是计算机视觉和图像处理领域的热门研究课题。随着计算机技术的快速发展,光流计算已被广泛应用于军事、航天、交通和医学领域。近年来,随着光流技术研究的不断深入,各种优化策略和方法被应用到光流计算模型中,使得图像光流技术在计算精度方面得到稳定提升,但是光流计算的效率却由于计算复杂度的提高而降低。为此本文提出了一种基于马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)的变分光流计算模型并采用并行置信传播算法(Belief Propagation,BP)实现,提高了计算效率。最后将光流方法和水平集算法结合设计了基于MRF光流的目标检测模型,实现了快速目标检测。本文的主要贡献有:1.针对光流的快速鲁棒计算问题,提出基于MRF的并行光流计算模型。在光流计算过程中,将经典光流模型转化为基于MRF的光流模型,在经典灰度守恒假设的基础上加入梯度守恒和非平方惩罚函数策略,克服了光流场光照变化的问题,能够很好地滤除噪声及光流异常值,提高了光流计算的准确性和鲁棒性;为了加快计算速度,采用置信传播技术来最小化MRF光流的能量函数,并且在CUDA平台上根据置信传播算法的特点设计了优化的置信传播并行算法。最后采用Middlebury数据库提供的数据集对本文算法进行实验对比分析,实验结果表明本文算法对光照变化、噪声和运动不连续的场景图像序列有较好的鲁棒性,而且计算速度也得到了很大的提高。2.为了实现快速目标检测,将主动活动轮廓线模型-水平集方法与本文提出的光流模型结合,实现了基于MRF光流的目标检测方法。首先通过光流计算得到初始的闭合轮廓曲线,通过计算图像像素点到曲线的距离,得到图像中每个像素点到初始曲线的最短有向距离(即初始化水平集函数),然后根据图像梯度、曲率等信息不断更新每个像素点的有向距离,通过提取有向距离为零的像素点,最后得到靠近目标轮廓边缘的闭合曲线。为解决由水平集算法中不断重新初始化水平集函数导致的计算耗时问题,使用GPU的CUDA加速技术进一步提高计算效率。采用真实交通道路图像序列对本文算法进行验证,实验结果表明可以较好地完成快速目标检测。


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