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光流计算中的对偶方法

于晶晶  
【摘要】: 光流场能够反映图像上每个点灰度的变化趋势。光流场计算的可靠性已经成为计算机视觉研究领域面临的一个挑战,变分方法是目前实现光流计算的最成功的方法之一。本文的研究内容之一是基于光流计算的通用变分模型系统地建立了小位移光流场计算的对偶方法。变分能量泛函中的数据项可以是基于不同的光照条件和运动类型假设条件,比如基于亮度、梯度、Hessian矩阵、梯度模、拉普拉斯算子以及Hessian矩阵的行列式为常值假设。并且数据项使用稳健估计的L1范数,规则项采用边缘保持的总变差项。由于采用对偶变量表示总变差项,克服了基于传统总变差计算需引入小规则参数的问题,并提高了计算精度。实验证明了该方法的有效性。该方法可方便地推广到大位移光流计算和光流计算的高阶模型。光流计算分为小位移光流计算和大位移光流计算。小位移光流是指物体在运动过程中位移很小(小于或等于一个像素),但现实中物体的运动往往是很快的,相邻两帧物体的位移往往很大,所以对大位移光流计算的研究具有重要的现实意义。本文的另一研究内容是在对偶方法的小位移光流计算研究基础上,采用对偶方法计算大位移光流,并详细说明了数值算法。最后进行了实验论证。


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