基于运动优化语义分割的变分光流计算方法

针对光照变化和大位移运动等复杂场景下图像序列变分光流计算的边缘模糊与过度分割问题,文中提出基于运动优化语义分割的变分光流计算方法.首先,根据图像局部区域的去均值归一化匹配模型,构建变分光流计算能量泛函.然后,利用去均值归一化互相关光流估计结果,获取图像运动边界信息,优化语义分割,设计运动约束语义分割的变分光流计算模型.最后,融合图像不同标签区域光流,获得光流计算结果.在Middlebury、UCF101数据库上的实验表明,文中方法的光流估计精度与鲁棒性较高,尤其对光照变化、弱纹理和大位移运动等复杂场景的边缘保护效果较优.     

非刚性稠密匹配大位移运动光流估计

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.     

深度学习光流计算技术研究进展

图像序列光流计算是图像处理与计算机视觉等领域的重要研究方向.随着深度学习技术的快速发展,以卷积神经网络为代表的深度学习理论与方法成为光流计算技术研究的热点.本文主要对深度学习光流计算技术研究进行综述,首先介绍了有监督学习、无监督学习和半监督学习的光流计算网络模型与训练策略,然后重点阐述并分析了不同网络模型优化方法.针对光流计算模型的评估问题,分别介绍了Middlebury、MPI-Sintel和KITTI等数据库及评价基准,并对不同类型深度学习和传统变分光流模型进行对比与分析.最后,总结了深度学习光流计算技术在模型复杂度与泛化性、光流估计鲁棒性、小样本训练准确性等方面的关键技术问题,并指出了可能的解决方案与研究思路.     

基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法

针对现有深度学习光流计算方法的运动边缘模糊问题,提出了一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法.首先,构造基于多尺度变形卷积的特征提取模型,显著提高图像边缘区域特征提取的准确性;然后,将多尺度变形卷积特征提取模型与特征金字塔光流计算网络耦合,提出一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算模型;最后,设计一种结合图像与运动边缘约束的混合损失函数,通过指导模型学习更加精准的边缘信息,克服了光流计算运动边缘模糊问题.分别采用MPI-Sintel和KITTI2015测试图像集对该方法与代表性的深度学习光流计算方法进行综合对比分析.实验结果表明,该方法具有更高的光流计算精度,有效解决了光流计算的边缘模糊问题.     

相互结构引导滤波TV-L1变分光流估计

由于光流场既包含物体的运动信息,又包含场景的三维结构信息,因此光流计算技术是计算机视觉和机器视觉领域研究的重要任务之一.针对现有光流计算方法在图像边缘保护方面存在过度平滑问题,提出一种基于相互结构引导滤波的TV-L1（Total Variational with L1 norm,TV-L1）变分光流估计方法.通过提取置信度较高的图像相互结构区域,构造基于相互结构引导滤波的全局目标函数,并采用金字塔分层细化与交替迭代方案结合的策略进行优化,该方法可以较好的保护图像边缘信息.最后采用标准测试图像集对本文方法与现有代表性变分方法LDOF（Large Displacement Optical Flow,LDOF）,CLG-TV（Combined Local-Global Total Variation,CLG-TV）,Classic++,NNF（Nearest Neighbor Fields,NNF）以及深度学习方法FlowNet2.0进行对比,实验结果表明本文方法具有较高的光流估计精度与鲁棒性,尤其对图像边缘保护具有显著的效果,并且在运动目标检测,机器人避障等方面具有一定应用前景.     

结合高斯混合模型与多通道双边滤波的RGBD场景流计算方法

针对现有RGBD场景流计算方法在大位移、运动遮挡等复杂运动场景中存在计算准确性与可靠性较低的问题，文中提出结合高斯混合模型与多通道双边滤波的RGBD场景流计算方法.首先，构造基于高斯混合模型的光流聚类分割模型，从光流中提取目标运动信息，逐层优化深度图分层分割结果，获取高置信度的深度运动分层分割信息.然后，在场景流计算中引入多通道双边滤波优化，建立结合高斯混合模型与多通道双边滤波的RGBD场景流计算模型，克服场景流计算边缘模糊问题.最后，在Middlebury、MPI-Sintel数据集上的实验表明，文中方法在大位移、运动遮挡等复杂运动场景下具有较高的场景流计算准确性和鲁棒性，特别在边缘区域具有较好的保护效果.