本文選題：光流 + V�。� 參考：《工程科學(xué)學(xué)報(bào)》2017年08期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)算法在抗光照變化影響、大位移光流和異質(zhì)點(diǎn)濾除等方面的不足,從人類視覺認(rèn)知機(jī)理出發(fā),提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和生物模型的運(yùn)動(dòng)自適應(yīng)V1-MT(motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列圖像光流估計(jì)算法.首先,引入基于ROF模型的結(jié)構(gòu)紋理分解(structure-texture decomposition,STD)技術(shù),有效解決了光照和色彩變化的影響.其次,利用多V1細(xì)胞加權(quán)組合及非線性正則化模擬MT細(xì)胞模型,并結(jié)合嶺回歸訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到運(yùn)動(dòng)自適應(yīng)的權(quán)重,解決對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度感知問題.最后,引入由粗到精的增強(qiáng)方法和圖像金字塔局部運(yùn)動(dòng)估計(jì)采樣,將V1-MT運(yùn)動(dòng)估計(jì)模型應(yīng)用于實(shí)際大位移視頻序列.理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新方法能更加擬合人眼視覺信息處理特性,對(duì)視頻序列具有普適、有效、魯棒的運(yùn)動(dòng)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(xué)航空航天工程學(xué)院;陜西服裝工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61372167,61379104)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1944988