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画像パターン特徴とノイズを考慮したオプティカルフローの確率分布推定法

机译:考虑图像模式特征和噪声的光学流量概率分布估计方法

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摘要

画像のヘッセ行列を用いたオプティカルフローの拘束式と画像上のノイズ量推定とを利用して、各点毎に2次元速度ベクトルの確率分布を推定する方法を提案する。 2次微分を計算するヘッセ行列はノイズに対して過敏だが、本報告では、2次元ノイズ分布を仮定して明示的に利用することによって、各点毎に速度ベクトルを確率の分布として表現する。 これにより得られる分布は、点の動きの可能性をその点の特性と共に的確に表現する。 例えば、輝度変化が複雑な点では分布は狭い範囲に限定される、エッジ上の点では分布は線上に広がる、一様な領域では分布は一様になる、などの結果が得られる。 確率分布は各点毎に得られるため、近傍で動きが同じである場合は結果を容易に統合でき、顔たな分布が得られる。 このうち、最も確からしいベクトルをその点の速度ベクトルと推定すると、ほとhどの点で速度ベクトルを正しく推定できる。
机译:我们提出了一种使用图像的Hessian矩阵对图像上的光学流量约束类型和噪声量估计来估计每个点的二维速度矢量的概率分布的方法。计算第二衍生物的Hesse矩阵是对噪声的过敏率,但在本报告中,速度向量通过明确使用二维噪声分布而表示为概率分布。由此获得的分布恰恰表达了具有该点特征的点的运动的可能性。例如,分配在亮度变化方面限于窄范围,并且分布在线上扩展,并且分布在均匀区域中是均匀的,并且分布变得均匀。由于为每个点获得概率分布,因此如果在附近的移动相同,则可以容易地集成该结果,并且获得面部。其中,当估计最冗长的向量是该点的速度向量时,可以在任何点处适当地估计速度矢量。

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