【摘 要】
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在大位移、非刚性运动目标的复杂场景下,针对全局能量泛函过平滑导致目标形状严重丢失及大位移运动目标光流计算精度降低的问题,提出了一种全变分正则化(ROF)模型预处理输入
【基金项目】
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山西省自然科学基金资助项目(2013011017-3)
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在大位移、非刚性运动目标的复杂场景下,针对全局能量泛函过平滑导致目标形状严重丢失及大位移运动目标光流计算精度降低的问题,提出了一种全变分正则化(ROF)模型预处理输入视频帧,对图像的大尺度特征和图像变化的细小部分进行了分析.采用双三次插值法初始化亚像素层的光流矢量,设计了一种自适应邻域修正法,对光流矢量异常值进行了修正.实验结果表明:相比于传统Horn-Schunck光流算法与金字塔Horn-Schunck光流算法,光流的平均角误差和平均终点误差分别平均减少了87.86%,58.51%和89.44%,58.99%,有效地提高了算法精度.
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