運(yùn)動圖像分析中的光流計(jì)算方法研究.pdf

1、運(yùn)動圖像分析是計(jì)算機(jī)視覺中的一項(xiàng)重要任務(wù)，其中的關(guān)鍵技術(shù)之一就是光流計(jì)算。光流不僅攜帶了被觀察物體的運(yùn)動信息，還攜帶有被觀察物的三維結(jié)構(gòu)，傳感器參數(shù)，非剛性物體的局部彈性形變，甚至流體運(yùn)動的矢量結(jié)構(gòu)特征等豐富信息。通過光流我們可以了解物體許多重要的運(yùn)動特性，在運(yùn)動圖像計(jì)算與分析中光流扮演著非常重要的角色。 本文針對目前光流場計(jì)算與分析中存在的問題和不足，深入系統(tǒng)地進(jìn)行了研究并取得了一定的成果，其中包括：對傳統(tǒng)光流方程進(jìn)行了改進(jìn)；

2、提出了解決運(yùn)動邊界問題的新思路和新方法；研究了基于光流的流體運(yùn)動圖像計(jì)算和分析方法；為了提高運(yùn)動矢量特征描述的精度和可靠性，提出了基于時間關(guān)聯(lián)約束的 Multivector圖像濾波方法；研究了基于光流場的序列圖像運(yùn)動特征描述；本文的成果對改善光流計(jì)算的精度和可靠性，克服光流場計(jì)算中存在的問題具有重要意義。對運(yùn)動圖像計(jì)算、分析領(lǐng)域的研究具有較高理論價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。 第一章論述了光流計(jì)算的研究意義，研究現(xiàn)狀和存在問題，并介紹了本文的

3、主要工作，以及論文內(nèi)容安排。 第二章為了減少光流方程的模型誤差和改進(jìn)計(jì)算的魯棒性，論文提出了一種新的基于圖像局部結(jié)構(gòu)不變模型(LSCM)的光流計(jì)算方法。由于模型LSCM較傳統(tǒng)的亮度常數(shù)模型(BCM)對于圖像的光照變化不敏感，因此本文方法可以顯著提高光流計(jì)算的魯棒性。在本文方法中使用圖像局部二階張量來描述圖像的局部結(jié)構(gòu)特征。同時為了進(jìn)一步提高計(jì)算精度，減少由于Taylor級數(shù)一階近似所帶來的模型誤差，本文給出了一種雙向運(yùn)動計(jì)算策略

4、。新策略既具有二階Taylor級數(shù)展開的精度逼近，同時又避免了非線性方程的計(jì)算。 第三章針對如何解決運(yùn)動邊界問題，本文提出了兩種新的解決問題的思想。第一種思想采用概率選擇策略來有效地解決不同運(yùn)動區(qū)域的劃分，同時結(jié)合局部更新計(jì)算來降低運(yùn)動邊界帶來的干擾，以此提高運(yùn)動邊界處光流計(jì)算的精度。第二種思想從光流全局計(jì)算出發(fā)，直接通過非線性擴(kuò)散反應(yīng)方程來計(jì)算光流，這樣避開了光流計(jì)算正則化方法中凸性和可微性的要求。同時本文分別設(shè)計(jì)了一致矢量增

5、強(qiáng)擴(kuò)散(CVED)和基于非線性濾波的擴(kuò)散方式，來提高模型處理運(yùn)動邊界問題的能力。 第四章研究了基于光流方法的流體運(yùn)動圖像計(jì)算(PIV)，將第三章基于非線性濾波的光流方法進(jìn)行推廣，并應(yīng)用于流體運(yùn)動圖像。此外，本章將信號分析中最小均方濾波的思想應(yīng)用于矢量場濾波，提出一種基于時間關(guān)聯(lián)約束的濾波策略，實(shí)現(xiàn)對原有運(yùn)動矢量的濾波和增強(qiáng)?？紤]到流體運(yùn)動矢量的散度(div)和旋度(curl)也是重要的計(jì)算和分析對象。為此本文借助Clifiord

6、代數(shù)將運(yùn)動矢量、散度(div)和旋度(curl)構(gòu)建成一多矢量(Multivector)，作為流體運(yùn)動矢量特征的綜合描述。通過Multivector濾波計(jì)算得到更加可靠的流體運(yùn)動特征描述結(jié)果。 第五章研究了基于光流場的序列圖像運(yùn)動特征描述。由于光流場的分辨率可以達(dá)到連續(xù)兩幀的每一個像素，因此光流場為利用統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行圖像運(yùn)動特征描述提供了大量的冗余信息。文章在光流計(jì)算的基礎(chǔ)上，研究了基于光流加速場統(tǒng)計(jì)信息的視頻運(yùn)動識別方法。給出