局部化光流估計(jì)方法研究.pdf

1、光流估計(jì)在運(yùn)動(dòng)圖像分析中一直占有很重要的地位。已有大多數(shù)光流估計(jì)算法不能很好的完成對(duì)局部區(qū)域像素的運(yùn)動(dòng)估計(jì)。本文通過對(duì)圖像中無紋理區(qū)域(untext)以及運(yùn)動(dòng)不連續(xù)處區(qū)域(disc)進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)了新的算法以減小原有算法在這些區(qū)域上的計(jì)算誤差。為了提高計(jì)算精度給出更好的運(yùn)動(dòng)估計(jì)結(jié)果，本文引入了匹配算法等算法，并設(shè)計(jì)了一種新的鄰域計(jì)算方法。論文主要內(nèi)容如下：
　　首先，本文研究了光流估計(jì)的基本方法，掌握了現(xiàn)有的幾種光流算法的基本思想

2、，并進(jìn)行了仿真。Horn-Schunck算法采用正則化的方法求取光流，但是在圖像邊緣區(qū)域計(jì)算誤差較大。Lucas-Kanade算法采用局部的思想，引入最小二乘算法求取光流，但是在圖像紋理較差的區(qū)域算法精度較差。
　　其次，本文就無紋理區(qū)域和邊緣區(qū)域提出了改進(jìn)的方案。通過研究分析，多數(shù)算法對(duì)圖像上大部分像素?zé)o法正確估計(jì)其光流。這樣的像素大多分布于無紋理區(qū)域以及運(yùn)動(dòng)不連續(xù)區(qū)域。因此在無紋理區(qū)域上引入金字塔算法和塊匹配算法，假設(shè)每個(gè)塊做

3、平移運(yùn)動(dòng)，以求出無紋理區(qū)域上像素的光流。對(duì)于運(yùn)動(dòng)不連續(xù)區(qū)域上的像素，由于該區(qū)域上的像素運(yùn)動(dòng)大多數(shù)情況下運(yùn)動(dòng)不一致，甚至存在多運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)，因此在這樣的特殊區(qū)域上，利用邊緣算法求出圖像中的邊緣區(qū)域，并利用本文提出的兩種鄰域確定方法，在新的鄰域內(nèi)計(jì)算和中心像素運(yùn)動(dòng)一致的點(diǎn)，利用新的鄰域求取像素光流。
　　最后，本文對(duì)上述改進(jìn)算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)證明，通過上述改進(jìn)，能夠解決多數(shù)像素的光流求解問題，得到較為準(zhǔn)確的光流結(jié)果，通過與原有算法