發(fā)布時間：2018-05-28 03:07

  本文選題：光流 + V�。� 參考：《工程科學學報》2017年08期

【摘要】：針對傳統(tǒng)算法在抗光照變化影響、大位移光流和異質(zhì)點濾除等方面的不足,從人類視覺認知機理出發(fā),提出了一種基于機器學習和生物模型的運動自適應V1-MT(motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列圖像光流估計算法.首先,引入基于ROF模型的結構紋理分解(structure-texture decomposition,STD)技術,有效解決了光照和色彩變化的影響.其次,利用多V1細胞加權組合及非線性正則化模擬MT細胞模型,并結合嶺回歸訓練學習得到運動自適應的權重,解決對目標的運動速度感知問題.最后,引入由粗到精的增強方法和圖像金字塔局部運動估計采樣,將V1-MT運動估計模型應用于實際大位移視頻序列.理論分析和實驗結果表明,新方法能更加擬合人眼視覺信息處理特性,對視頻序列具有普適、有效、魯棒的運動感知性能.
[Abstract]:In view of the shortcomings of traditional algorithms in the aspects of anti-illumination effect, large-displacement light flow and heterogeneous point filtering, the mechanism of human visual cognition is considered. An optical flow estimation algorithm for moving adaptive V1-MT(motion-adaptive V1-MTMAV1MT-1 images based on machine learning and biological model is proposed. Firstly, the structure texture decomposition (STD) technology based on ROF model is introduced, which effectively solves the influence of illumination and color changes. Secondly, the multi-V1 cell weighted combination and nonlinear regularization are used to simulate the MT cell model, and combining with the ridge regression training, the weight of motion adaptation is obtained to solve the problem of target velocity perception. Finally, the coarse to fine enhancement method and the local motion estimation sampling of image pyramid are introduced, and the V1-MT motion estimation model is applied to the actual video sequences with large displacement. Theoretical analysis and experimental results show that the new method can better fit the characteristics of human visual information processing, and has universal, effective and robust motion perception performance for video sequences.
【作者單位】： 空軍工程大學航空航天工程學院;陜西服裝工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61372167,61379104)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1944988