光流场

摘要： 由于运动原因会造成活体心脏MRI图像中左心室心内膜与心肌边缘轮廓模糊,进而导致分割不准确以及分割精度较低,针对这些问题,本文提出一种基于光流场与语义特征融合的心脏4D Cine-MRI (magnetic resonance imaging)左心室心肌分割模型OSFNet.该模型包含了光流场计算和语义分割网络:将光流场计算得到的运动特征与图像语义特征进行融合,通过网络学习达到了最优的分割效果.模型采用编码器-解码器结构,本文提出的多感受野平均池化模块用于提取多尺度语义特征,减少了特征丢失;解码器部分使用了多路上采样方法和跳跃连接,保证了语义特征被有效还原.本文使用ACDC公开数据集对模型进行训练与测试,并分别与DenseNet和U-Net在左心室内膜分割、左心室内膜和心肌分割目标上进行对比.实验结果表明, OSFNet在Dice和HD等多个指标上取得了最佳效果.

摘要： 在传统移动目标的跟踪与检测算法基础上,提出了一种改进的智能视频跟踪与检测算法,目的是要提高普通视频中移动目标跟踪技术的实时性、有效性.为了降低传统视频中移动目标跟踪的编程难度,减小计算量,在前期采用图像帧差法来捕捉移动目标的区域,在后期运用最优估计点匹配技术与光流均匀采样技术构建光流场实现图像的检测与跟踪.实验仿真表明,该方法能对视频流中的移动目标进行实时有效的跟踪与检测.

摘要： 本文针对2021年7月20日河南省郑州市发生的"7·20"特大暴雨天气过程,主要基于FY-4A静止气象卫星成像仪和地基天气雷达遥感数据,利用光流法分别计算遥感数据图像的光流场(Optical Flow Field).经与FNL数据水平风和地面风速观测对比表明,气象卫星和雷达光流场可以近似反映大气和云系的高空和低空的运动特征.在此基础上,分析了与暴雨天气过程有关的动力条件和水凝物输送特征.结果显示,在20日午后,存在从华南经河南延伸至华北"西南—东北"走向的水汽和云水输送带,其中对流活动非常明显,并一直延伸至河南中北部的既有云系中,为河南郑州地区特大暴雨的形成提供了有利的水汽和云水输送条件.20日午后至16时(北京时)最强降水发生前,郑州地区低空由辐散转为强烈的气旋状辐合,并且高空的反气旋涡度增强,表明郑州地区整个降水系统上升运动增强.在最强降水发生前,从郑州地区南侧输入的水凝物急剧增加.这些结果表明,郑州地区不仅存在大量水汽输入,同时还有大量水凝物随强对流云输送进入到大范围降水系统的上升运动区,可能极大地加速了水汽转化为云水进而形成降水的微物理过程转化速率,这可能是此次郑州特大暴雨快速增强的主要成因.本文提出的基于遥感数据光流场的分析方法在暴雨短临预报和预警中有显著的应用潜力.

摘要： 为实现工业生产中光纤传像材料的微纳米尺度形变的检测,建立了图像楔面化模型,提出了一种基于光流的离面位移测量技术。实验装置由一部带有工业相机的光学显微镜和一个放置倒像器的支架构成,通过支架的倾斜可对光纤传像材料加载形变。首先,在显微镜下用工业相机采集变形前后的两幅二维图像。接着,用Brox光流算法得到两幅图像之间的光流运动场。最后,根据图像楔面化模型,由两幅图像之间的光流场得到两幅图像之间的离面位移场并分析了实验结果。实验结果表明,在光学放大50倍的显微镜下多次测量结果的绝对误差均小于0.1μm,相对误差均小于2%。该方法只需要一部工业相机拍摄显微镜下两幅图像即可完成测量,提取离面位移时无需转换到频域和相位解包操作,适合动态原位测量。该方法测量误差较小,目前已被应用于光纤传像材料的微纳米尺度形变与均匀度工业监测。

摘要： 针对无人机与相机快速相对运动造成的运动模糊问题,以及小型无人机外观信息缺失和背景复杂造成漏警和虚警问题,提出了一种新的无人机检测-跟踪方法.针对成像尺寸小于32像素×32像素的无人机目标,提出改进的多层特征金字塔的分类和目标框回归器作为目标检测器,克服漏警.利用检测结果初始化基于核相关滤波的目标跟踪器,并持续修正跟踪结果,跟踪结果为剔除检测器虚警提供依据.在跟踪过程中,引入对观测场景纹理自适应的相机运动补偿策略实现目标重定位.多场景下的实验结果表明:提出的方法在对高速运动小目标的检测和跟踪指标上显著优于传统方法,且运动补偿机制的引入进一步增强了方法在极端复杂场景下的鲁棒性.

摘要： 利用视觉信息驱动机器人运动的技术称为视觉伺服,其中视觉信息一般采用图像平面误差构成任务函数法.图像平面误差由期望特征点和当前特征点差值产生,虽然目前对特征点的研究非常成熟,但是其存在噪声敏感、容错率差等固有缺陷,所以不适用于实际生产.本文采用光流场信息作为任务函数的自变量,能够实时反映运动过程中的目标状态,使用PID控制器在线调整特征速度,避免在手眼相机趋近过程中出现特征点丢失,任务函数不收敛等问题.

摘要： 为了解决伪装色运动目标难以检测的问题,通过分析动态背景下具有伪装色运动目标的运动变化规律,提出一种基于光流场分割的运动目标检测方法;在具有伪装活动目标且背景动态变化的视频中采用稠密光流算法计算出视频序列的运动光流场,根据运动目标与背景运动方式的差别对运动光流场进行分析,利用K-均值算法完成运动目标与背景的分割,获取运动目标区域.实验结果表明,在摄像头固定情况下,该方法能在变化的背景中有效检测出伪装色运动目标.

摘要： 光流场是目标检测,无人机定位等众多计算机视觉任务的重要基础.本文针对非刚性大位移运动等困难运动类型图像序列光流计算的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于非刚性稠密匹配的TV-L1(Total Variational with L1 norm,TV-L1)大位移光流计算方法.首先,使用非刚性稠密块匹配计算图像序列初始最近邻域场,其次根据图像相邻块区域的相似性消除初始最近邻域场中的非一致性区域以得到准确的图像最近邻域场.然后,在图像金字塔分层计算框架下,将图像最近邻域场引入基于非局部约束的TV-L1光流估计模型,通过Quadratic Pseudo-Boolean Optimization(QPBO)融合算法在金字塔分层图像光流计算时对TV-L1模型光流估计进行大位移运动补偿.最后,采用标准测试图像序列对本文方法和当前代表性的变分方法LDOF(Large Displacement Optical Flow,LDOF)、Classic+NL、NNF(Nearest Neighbor Fields,NNF)以及深度学习方法FlowNet2.0进行对比分析.实验结果表明,本文方法能有效提高非刚性运动、大位移运动以及运动遮挡等困难运动类型光流估计的精度与鲁棒性.

摘要： In view of the safety risks of the trackside workers due to the lack of train approaching warning, and the imperfection of the existing artificial three-point protection method, radar-based vehicle approach warning method and other methods, a protection strategy is proposed to realize accurate detection of the train on the spot. The strategy is based on the optical flow method to detect the approaching train and to warning the workers in advance. Video detection method of the optical flow method is used to detect the movement of the train. The algorithm uses two levels of discriminant structure. Firstly, the optical flow method is used to capture moving objects in the video. Secondly, the moving objects in the video are distinguished according to the proportion of different objects in the same position in the video. The video experiment conducted on the railway site shows that this protection strategy can accurately detect the train running in the railway protection zone under the condition of clear line of sight, and it can provide technical support for the safety of the trackside workers.%鉴于列车接近时预警缺失会使现场作业人员面临安全风险,并且现存的人工三点防护方法、基于雷达的车辆接近预警方法及其他方法并不完善,同时为实现对现场列车的准确检测,现提出一种基于光流法检测来车的轨旁作业人员安全防护策略.该策略利用光流法的视频检测方法检测铁路现场防护区段车辆的运动情况.算法采用两级判别结构,首先利用光流法捕捉视频中的运动物体,其次根据不同运动物体在视频中同一位置的不同面积占比,辨别视频中的运动物体是否为钢轨上行驶的列车.由铁路现场拍摄的视频实验可得,在现场视线较清晰的条件下,该防护策略能够准确检测到铁路防护区段行驶的列车,可为轨旁作业人员的安全提供技术保障.

摘要： 心脏是人体的重要器官,它的运动与其功能紧密相关,因此在心脏疾病的诊断中,对心脏的运动分析是十分必要的.现代医学成象技术为医生在心脏的整体解剖结构和功能结构等方面提供了全局性信息.针对心脏超声序列图象的特征,相邻两帧图象内移动不大,而其灰度相关性和位置相关性强的特点,本文根据二维序列图象的相关性来跟踪各帧像素点得到序列图象光流场,并与传统方法进行了比较.为了检测本算法的可行性,本文结合临床知识对仿真图象应用相关算法进行了定量分析并获得预期实验结果.

摘要： 序列图像中运动目标的检测与跟踪是计算机视觉和图像编码研究的主要问题,有广泛的应用领域.基于光流场的检测与跟踪是其常用的方法之一,但其计算结果和效率是不能令人满意的.本文提出了将帧间差阈值法和光流场相结合的运动目标检测与跟踪算法,计算实例说明该算法简单实用、运算速度快,克服了单纯光流场方法的不足.

摘要： 提出了一种利用局部差分方法并综合拉格朗日优化方法计算光流场的新方法。实验证明，该方法不仅计算简单，而且比常规的迭代方法速度快，速度场的估计精度也能满足要求，在运动分割、运动参数分析中取得良好的效果。

摘要： 本文针对于动态灰度图像序列的人脸表情库,提出基于多种表情特征分类的人脸表情识别算法.根据动态图像序列的特点,提出2种提取人脸表情特征的方法:一种方法是在选取的人脸特征点上提取角度差特征;另一种方法是利用Lucas-Kanade光流法提取整个图像序列的光流场,并根据光流场提取脸部特定区域的散度均值.最后,利用弱尺度学习算法将提取的2种表情特征进行融合,利用支持向量机进行分类.与单个表情特征相比,该方法利用人脸表情特征相互配合进行表情识别,取得较好的表情识别率.

摘要： 针对光电经纬仪在飞机起飞着陆段跟踪角速度大,背景复杂的情况,根据小波多分辨率技术,提出利用小波分层组成低频图像金字塔,利用光流技术进行匹配解算,实现由粗到精的特征点匹配跟踪.通过对飞行试验视频图像进行事后自动跟踪试验,结果表明,该算法能够稳定可靠跟踪多特征点目标,具有鲁棒性.

摘要： 讨论了序列图像的运动目标检测算法,在传统的光流场计算方法的基础上,提出了基于帧间差阈值法的快速光流算法.整个算法简单、有效,保证了序列图像中运动目标跟踪的实时性和鲁棒性.试验结果验证了本方法的有效性和实用性.

摘要： 在运动场景中检测运动目标，由于场景和目标该文都处于运动状态，传统的基于序列图象差分的检测方法是不是很适用。该文运用马尔可夫随机场（ＭＲＦ）理论和光流场理论，提出了通过检测运动场间断点的算法来提取运动目标，理论分析和实难结果表明这一算法是成功的。

摘要： 这篇论文提出了一种运动分割和运动人脸定位的算法。首先引入运动过零点边缘的概念，并计算运动过零点边缘上的光流场。这样既保证了运动的可分性又有效地防止了光流场的溢出。然后利用一种简单的聚类方法先得出图象序列中的人数，再将每年运动过零点边纣划分给不同的人。最后利用人的头肩轮廓的特点，采用直观的定位算法对每个人进行入脸定位。这种算法具有定位准确和不易受噪声干扰的优点。其中运动分割的方法适用于其它应用领域。

摘要： 数字视频自动分割技术是智能化视频编辑、视频数据库、视频点播和基于内容的视频压缩等应用中的重要环节。该文比较和分析了主要的自动视频分害算法的特点，综合灰度直方图和极值滤波技术，提出了一种新的综合算法，用于判断视频流中镜头切点，该算法扩充后也可用于基它镜头转换方式的判别。

摘要： 数字视频自动分割技术是智能化视频编辑、视频数据库、视频点播和基于内容的视频压缩等应用中的重要环节。该文比较和分析了主要的自动视频分害算法的特点，综合灰度直方图和极值滤波技术，提出了一种新的综合算法，用于判断视频流中镜头切点，该算法扩充后也可用于基它镜头转换方式的判别。

摘要： 本发明基于各向异性光流场与去偏移场的脑部MR图像配准方法，提出了基于光流场模型的图像配准与偏移场恢复耦合模型，针对偏移场易导致传统配准模型配准精度不高的缺点，将去偏场与求光流场两者相结合，纳入统一变分框架中，使得两者相辅相成，针对Horn模型全局性正则项因缺少图像信息不能准确指导光流运动不足，引入图像结构信息来正则光流场，从而得到光滑准确的光流信息。本发明在配准同时可以恢复图像灰度不均匀场，从而降低了偏移场的影响；并且引入图像结构信息来降低配准结果模糊程度以及保留了图像结构信息，保证了边界结构信息的完整性，有利于进一步恢复真实图像。本发明大大提升了配准结果的精度,鲁棒性好。

摘要： 本发明涉及了一种基于光流统计特征的场景分析方法及系统，所述方法步骤为：对给定的监控视频，计算基本的光流场，并对其进行幅度和基于统计特征的去噪；提取光流场空间分布统计特征，空间位置量化；提取光流场方向分布统计特征，进行运动方向量化；基于量化结果构建视觉词典，将整个视频分成片段，将其中所包含的光流映射成视觉单词，每个片段由视觉单词累计表示成词袋；将词袋输入到HDP模型，提取每个视频片段对应的特征向量；采用谱聚类对所有的特征向量进行聚类，实现场景的分类。本发明可以有效地对光流去噪及量化，检测出同一场景中的不同运动模式，实现场景分类，对于视频监控中的场景分析具有重要的现实意义和实用价值。

摘要： 本发明提供一种基于人脸特征点和光流场的人脸识别活体检测方法，采用卡方检验作为活体检测的依据，真实人脸在人脸特征点的运动方向与脸部整体运动方向有明显的不一致性；而照片无论怎样运动，人脸特征点的运动方向与脸部整体运动方向基本一致。本发明使用卡方检验计算人脸特征点的光流场方向的直方图分布和眼球区域的光流场方向的直方图分布的相似程度。若卡方检验值超过阈值，则判定为活体，否则判定为非活体。

摘要： 本发明涉及一种噪声环境下光流场快速稳健估计方法。所提算法基于噪声环境下光流场估计方法（ML法），引入惩罚因子以增强光流计算稳健性，并在光流计算迭代公式中加入动量因子缩短光流计算收敛时间以加快光流场计算，而后基于变分方法极小化光流能量函数求解欧拉‑拉格朗日方程，最后通过迭代方法求得速度场。仿真结果表明，对视频中连续两帧图片加入不同高斯噪声后，与M算法及ML方法相比，所提算法可显著增强光流场计算稳健性，缩短光流计算收敛时间，加快光流场计算。

摘要： 本公开提供了一种基于改进光流场理论提取散斑干涉条纹图形变相位的方法，对图像函数进行二维连续S变换，得到窗函数振动频率，确定最佳匹配窗口的大小；用改进的自适应窗口傅里叶变换提取散斑干涉条纹图中每一点的横向条纹频率和纵向条纹频率；用HS光流算法评估两帧连续图像之间的运动矢量场，通过迭代的方法获得运动矢量场分量；根据光流场基本方程推导得到提取形变相位分布的基本模型；将获得的条纹频率和运动矢量场分量代入模型中，得到形变相位分布；克服了窗口尺寸固定的缺点，获得了精确度更高的条纹频率，在一定范围内较准确的测量形变相位的分布，不需要解包裹和适应微小形变检测，为测量全场形变相位和动态测量提供了新途径。

摘要： 本发明公开了一种解决由于自相似特征产生光流场与运动场不符的检测方法，提高自相似特征产生光流场和运动场的一致性，包括如下步骤：获取单通道视频流，单通道的灰度图像；对图像进行图像金字塔处理，做K层的金字塔；把原始图像的金字塔第一层分成Number＝Col×Row个检测区域，并且在每个检测区域内检测一个特征点，在原始图像上计算虚位移序列V，并得到虚位移图像序列Iv，包含m个虚位移图像；对每一个虚拟位移图像进行图像金字塔处理，得到m个K层虚位移金字塔，每个V(i)对应一个虚位移金字塔；最后使用虚位移滤波后的特征点进行传统的光流跟踪得到光流场。

摘要： 本发明基于各向异性光流场与去偏移场的脑部MR图像配准方法，提出了基于光流场模型的图像配准与偏移场恢复耦合模型，针对偏移场易导致传统配准模型配准精度不高的缺点，将去偏场与求光流场两者相结合，纳入统一变分框架中，使得两者相辅相成，针对Horn模型全局性正则项因缺少图像信息不能准确指导光流运动不足，引入图像结构信息来正则光流场，从而得到光滑准确的光流信息。本发明在配准同时可以恢复图像灰度不均匀场，从而降低了偏移场的影响；并且引入图像结构信息来降低配准结果模糊程度以及保留了图像结构信息，保证了边界结构信息的完整性，有利于进一步恢复真实图像。本发明大大提升了配准结果的精度,鲁棒性好。

摘要： 本发明公开了一种基于隐式光流场的动态场景实时三维重建方法与装置，其中，方法包括：对动态场景进行拍摄获得深度图像，并将深度图像转换为三维点云；使用预先训练的光流估计网络，计算得到相邻两帧图像之间的稠密光流；根据稠密光流和深度图像，反投影得到图像可见部分的三维场景流；根据图像可见部分的三维场景流和重建得到的三维模型，使用隐式光流估计网络预测三维模型表面上所有顶点的三维运动；构建能量函数，优化从标准模型到三维点云的非刚性变形参数；通过深度图像对标准模型进行更新和补全，得到更新后的三维模型。该方法基于隐式光流场的动态场景实时三维重建方法能够准确鲁棒地完成对动态场景的重建，具有实时的运算性能，适用性广。

摘要： 本发明提供一种基于深度卷积神经网络的光流场估计方法，具体步骤：以卷积神经网络为基础构建Optical‑Flow‑Net‑S和Optical‑Flow‑Net‑C，简称OFNS和OFNC；以OFNS和OFNC为基础构建光流场估计模型Optical‑Flow‑Net‑Mix，简称ODNM；用光流数据集Flying Chairs和Flying Things3D先后对OFNM模型进行预训练和再训练；本发明设计的OFNM模型有效地提升了运动目标光流场估计的精度。

摘要： 本发明公开了一种大位移光流场估计方法，涉及视觉系统技术领域，针对大位移情况下光流估计提出改进方法，将最近领域场(NNF)思想与从粗到精图像金字塔策略相结合，以Kd‑tree算法为搜索策略，实现图像块的有效匹配。利用前向后向一致性检查，对异常值过滤，然而由于异常值滤除产生的间隙，通过边缘保持插值方法(EpicFlow)插值，本申请提供的一种大位移光流场估计方法在Middlebury，MPI‑Sinte数据库上进行仿真实验，实验结果表明此方法对于大位移具有快速和稳健的特点。