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基于全局与局部相结合的CLG-TV变分光流估计方法
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2017-11-06
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光流运动估计是计算机视觉领域的一个重要的研究领域，为了抑制噪声对光流场估计的影响，并实现大位移光流场求解，建立了基于全局与局部相结合的CLC;-TV变分光流估计模型，并提出求解方法。将LK局部光流算法融合到TV-LI模型中，并利用各项异性扩散和双边滤波技术，扩展后模型在保持TV-LI模型优势的基础上，具有更加鲁棒的抗噪性能，且能有效解决大位移问题：在求解过程中，利用结构纹理分解方法和由粗到精金字塔方法，提高光流计算的精度。实验结果表明：本算法误差AAE和AEPE均有所减小，该算法在精度提高的同时加快了收敛速度；进一步，通过对实际大位移图像序列求解，验证了算法能有效区分动态目标和静态背景的能力，并且能较好反映物体的运动信息。本文提出的CLCJ-TV模型能够提高光流估计精度，并能有效解决光流计算的大位移问题。
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