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彩色图像序列的光流场计算研究

作　者: 韦金汝
导　师: 宣士斌
学　校: 广西民族大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 运动视觉分析光流场计算机视觉彩色图像序列 GDIM rgb
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 59次
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内容摘要

运动视觉分析是计算机视觉的一个重要研究方向。运动视觉分析分为基于特征的方法和基于光流场的方法。因此光流计算是运动视觉分析中的关键技术之一,已经成为对图像序列中物体运动估计的主要技术。光流分析是研究图像灰度在时间上的变化与背景中物体的结构和运动的关系。有关物体运动和结构的各种重要信息都包含在光流当中,通过光流我们可以了解物体许多重要的运动和结构特性。本文在彩色图像序列下运用GDIM模型对光流进行估计,对光流的研究主要基于两点:灰度守恒假设的局限性和光流基本等式的不适定性。首先,通常的光流技术都是假设在图像运动时图像灰度保持不变,得到光流基本等式,再附加各种约束条件,计算出光流场。而基于灰度守恒假设的基本等式在不均匀亮度变化的条件下不适用,计算出的光流结果不可靠,针对于这一问题一种通用动态图像模型(GDIM)被提出。GDIM模型对光流基本等式进行了修正,把图像中的辐射度信息包含到光流的计算中,因此在亮度不均匀变化的情况下能够得到较好的结果。其次,根据灰度守恒假设得到的光流基本等式只有一个方程,如果不附加其他约束条件就无法唯一地确定光流。而在彩色图像中具有丰富的色彩信息,根据三基色原理和光流的基本等式,可以得到一个有三个方程和两个未知量的超定线性方程组。我们所要估计的彩色图像的光流场就是这个线性方程组的解。针对彩色图像序列光流场算法,选用rgb这种规范化的颜色模型,运用GDIM模型计算彩色图像序列的光流场。实验中在一些常用的运动图像序列上对该算法和传统算法进行比较,实验结果表明该方法得到的速度估计较为精确,计算简单且适用的运动类型也较多,特别是在亮度不均匀变化环境中能够得到较好的结果。该结论在提高光流计算的精度和可靠性,以及克服光流场计算中存在的问题具有一定的意义。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
1 绪论  9-16
  1.1 课题研究背景与意义  9-10
  1.2 光流计算的国内外研究现状及水平  10-15
    1.2.1 光流计算方法之基于梯度方法(微分法)  11-12
    1.2.2 光流计算方法之基于区域方法(匹配法)  12-13
    1.2.3 光流计算方法之基于能量方法(能量法)  13
    1.2.4 光流计算方法之基于相位方法(相位法)  13-14
    1.2.5 光流计算方法之神经动力学方法  14-15
  1.3 光流计算研究中存在的问题  15
  1.4 本文的组织结构  15-16
2 灰度图像的光流场计算  16-24
  2.1 运动场与光流  16-17
  2.2 光流约束方程  17-19
  2.3 光流计算  19-23
    2.3.1 Horn-Schunck 法  19-22
    2.3.2 Lucas-Kanade 方法  22-23
  2.4 其他的方法  23-24
3 彩色图像的光流场计算  24-33
  3.1 颜色模型  24-28
    3.1.1 颜色基础  24-26
    3.1.2 颜色模型  26-28
  3.2 彩色图像的光流场表示方法  28-33
    3.2.1 灰度一致性的方法  28-29
    3.2.2 色彩一致性的方法  29-33
4 基于通用动态图像模型(GDIM)的彩色图像光流场计算  33-36
  4.1 通用动态图像模型(GDIM)  33-35
  4.2 通用动态图像模型用于彩色光流场估计  35-36
5 实验结果  36-43
  5.1 计算光流场的流程图  36
  5.2 光流场计算的实验结果  36-43
    5.2.1 均匀旋转的sphere 图像序列  37-38
    5.2.2 blocks 图像序列  38-40
    5.2.3 flower 图像序列  40-41
    5.2.4 光照变化的场景：vipmen 图像序列  41-43
6 结束语  43-44
参考文献  44-49
致谢  49-50
攻读学位期间发表的学术论文目录  50

彩色图像序列的光流场计算研究

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