检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]装甲兵工程学院机械工程系,北京100072 [2]装甲兵工程学院技术保障系,北京100072
出 处:《计算机科学》2012年第B06期510-512,共3页Computer Science
摘 要:基于光流基本约束和平滑性约束条件的Horn-Schunck光流场估计算法是图像运动估计的重要方法。但是,该方法存在在梯度值较小处运动参数估计不准确的问题;同时,现有的改进方法由于涉及到可调参数的人工选取,并在阈值设置过高时容易在运动目标区域产生空洞,限制了光流法的应用。对光流基本约束项的权函数加以改进,给出了两种改进的光流估计算法。实验结果表明,改进算法能够在权函数阈值设置过高时降低对可靠光流的抑制,提高了算法的自适应性,为运动目标检测跟踪提供了有力条件。The optical flow estimation algorithm based on the optical flow constraint and smoothness constraint presented by Horn and Schunk is one of the important algorithms of the image motion estimation.The algorithm cannot acquire accuracy motion parameter estimation at low-gradient points.At the same time,the present improved methods required artificial selected parameters and when the threshold value was set too high the object area would be unperfec-ted.Two optical flow estimation methods were presented by modifying the optical flow basic constraint weighted function.Experiment results show that the improved methods can depress the repression of reliable optical flow when the threshold value was set too high and improve the self-adaptive ability what lays a good foundation for moving object detection and tracking.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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