基于通用动态图像模型的光流场计算研究

摘要

本文致力于图像光流场算法的研究，主要研究工作如下： 首先，研究了现有的较常见的光流场算法，深入分析了各个算法的适用范围和存在的问题，为进一步的研究工作提供了认识光流这一课题的基础。 其次，在介绍光流场估计的基础上，着重介绍了Horn-Schtrock的经典光流算法。 最后，通过研究发现现有光流算法存在着对不连续运动与不均匀亮度变化效果不好的问题。针对传统的光流估计方法不适用于在环境亮度不均匀变化，采用通用动态图像模型(GDIM)和鲁棒估计结构解决上述问题。该方法是在Black和Anandan的鲁棒统计结构内联合通用动态图像模型，这个亮度变化模型是通用的。鲁棒估计结构用区域内的主要像素点来恢复运动结构，同时排除与主要像素点不一致的点，使运动估计抗干扰能力增强：GDIM模型包含了图像中的辐射度信息，因此在亮度不均匀变化的情况下表现较好。本方法集成了两种方法的优势，所以对运动不连续和不均匀变化同时具有较好的效果。 本文仿真实现了该方法，并针对一些常用运动图像序列，通过使用该算法和传统算法进行实验比较，证明其具有较好的效果。特别是在运动不连续和不均匀光照情况下光流场估计结果得到改善。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1课题研究意义

1.2光流技术的研究现状

1.2.1基于梯度方法(微分法)

1.2.2基于区域方法(匹配法)

1.2.3基于能量方法(能量法)

1.2.4基于相位方法(相位法)

1.2.5神经动力学方法

1.3光流场技术研究的发展方向

1.3.1解决光流场不适定问题的方法

1.3.2光流场计算等式的不连续性

1.3.3直线和曲线的光流技术

1.3.4由光流场重建物体三维运动和结构

1.4本文的工作及内容安排

第2章光流场的计算技术

2.1运动的模式

2.2光流场与运动场

2.3基本运动估计概念

2.3.1基本原理

2.3.2光流场的基本等式

2.3.3运动估计的“不适定”问题

2.4全局和局部光流场估计

2.4.1 Horn-Schunck的经典光流场计算方法

2.4.2 Lucas-Kanade方法

2.5本章小结

第3章一种基于不均匀变化条件下的算法

3.1通用动态图像模型(GDIM)

3.2光流的鲁棒估计

3.2.1鲁棒估计方法简介

3.2.2 Lorentzian估计器

3.2.3结合鲁棒估计的光流基本方程

3.3 GDIM的鲁棒估计结构

3.3.1一些运动估计中的问题

3.3.2包含辐射度信息的方法

3.3.3光流鲁棒估计的结构的算法实现

3.4本章小结

第4章实验结果

4.1实验过程

4.2实验结果分析

4.2.1人工合成的图像数据

4.2.2 Flower Garden图像序列

4.2.3 Cutouts图像序列

4.2.4 Car图像序列

4.2.5可乐图像序列

4.3本章小结

结论

参考文献

致谢