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面向运动分割的变分光流正则项研究

方宇强  
【摘要】:光流技术是运动图像分析中的重要方法,而变分光流方法被认为是光流计算方法中最为精确的计算方法之一,该方法通过极小化满足一定约束条件的能量函数来求解光流值。能量函数的建立通常包含强调一致性假设的数据项和起到平滑性约束的正则项,合理的正则项设计能够提高光流的计算精度,使光流计算的结果更具应用的价值。本文围绕变分光流计算中的正则项设计问题,结合理论和实验,对正则项的设计与改进方法进行系统深入的研究,并对变分光流的数值计算及其在运动分割中的应用进行了有意义的探索,主要工作和创新点包括: ●通过理论研究和实验分析的方式,对图像扩散与滤波的原理进行了深入的研究。然后,以扩散的不同形式对已有的变分光流正则项设计方法进行分类与分析,并总结了各自的优缺点; ●在总结已有正则项设计方法的基础上,提出了一种融合图像和流场信息驱动的正则项设计方法。理论分析与对比实验表明这种正则项设计方法能有效克服现有方法的缺点,更准确地刻画出运动边缘,提高光流的计算精度; ●在非线性约束下,利用提出的正则项设计方法构建了一个新的光流模型,并给出了模型的数值计算方法,对比实验结果说明了该方法在处理复杂运动场景时具备一定的优势。 ●针对光流信息的特点,改进了传统的主动轮廓模型使其能更有效地应用于运动分割,同时结合改进正则项模型所得到的边缘保留的光流信息,提出了一种运动分割的算法,对比实验表明了该算法的有效性。 本文在提高光流计算精度、运动分割精度的需求牵引下,通过理论分析和实验研究,深入分析了变分光流中的正则项设计问题和相应的数值计算问题,在光流研究领域取得了一定的成果,在国内首次从流场扩散角度改进光流模型正则项,提高光流计算精度,并将其有效应用于运动分割中。


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