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非局部加权邻域三角滤波TV-L^1光流估计 被引量：3
1
作者 张聪炫 陈震 +1 位作者 汪明润 黎明 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2017年第8期1056-1067,共12页
目的针对非刚性运动、运动遮挡与间断、大位移以及复杂边缘结构等困难场景图像序列光流计算的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于加权邻域三角滤波的非局部TV-L^1光流计算方法。方法首先设计非平方惩罚函数L^1模型与梯度守恒假设相结合的... 目的针对非刚性运动、运动遮挡与间断、大位移以及复杂边缘结构等困难场景图像序列光流计算的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于加权邻域三角滤波的非局部TV-L^1光流计算方法。方法首先设计非平方惩罚函数L^1模型与梯度守恒假设相结合的数据项,然后引入基于L^1模型与基于图像梯度自适应变化权重相结合的平滑项,并根据提出的鲁棒数据项与图像-光流联合控制平滑项建立TV-L^1光流计算能量函数模型。最后采用基于加权邻域三角的非局部约束项,通过引入图像金字塔分层变形计算策略,在每层图像光流计算时对光流计算结果进行基于加权邻域三角网格的中值滤波优化,提出基于加权邻域三角滤波的非局部TV-L^1光流计算模型。结果分别采用MPI与Middlebury数据库测试图像序列对本文方法和LDOF、CLG-TV、SOF、Classic+NL等代表方法进行实验对比。本文方法光流计算结果的平均角误差(AAE)和平均端点误差(AEE)相对其他对比方法平均下降28.45%和28.42%,时间消耗相对传统方法增长5.16%。结论相对于传统的光流计算方法,本文方法针对非刚体运动、运动遮挡与间断、大位移运动以及复杂边缘等困难场景具有较好的适用性,光流估计结果具有较高的精度和较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 光流 加权邻域三角 中值滤波 非局部约束 困难场景
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基于加权TV/SAR联合先验与最小线性KL散度的图像重构算法
2
作者 王恒 郑笔耕 《测控技术》 CSCD 2016年第1期38-42,60,共6页
为了消除当前图像重构算法存在的振铃效应,避免过度平滑图像纹理区域,使其兼顾较好的细小边缘保持与丰富纹理,以获取较高的重构图像视觉质量,提出了基于加权TV(total variation)/SAR(simutanneous auto-regression)联合先验与最小线性K... 为了消除当前图像重构算法存在的振铃效应,避免过度平滑图像纹理区域,使其兼顾较好的细小边缘保持与丰富纹理,以获取较高的重构图像视觉质量,提出了基于加权TV(total variation)/SAR(simutanneous auto-regression)联合先验与最小线性KL散度凸组合的图像重构算法。引入权重因子,从退化图像中提取出非局部SSIM约束,联合TV函数,设计加权TV图像正则先验,增强稀疏性;根据SAR先验与加权TV正则先验,获取重构图像的联合后验分布;再建立最小线性KL散度函数凸组合,并引入最优最小化技术,求解后验分布,完成贝叶斯推理。并研究了本文算法在不同退化程度下的用户响应。测试结果显示:与当前图像重构技术相比,本文算法的复原效果较为理想;在图像受损严重时,本文算法更受用户欢迎。 展开更多
关键词 图像重构 加权TV正则先验 非局部SSIM约束 联合先验模型 最小线性KL散度凸组合 贝叶斯推理
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