基于光流场的运动估计 基于光流场的运动估计 运动估计在计算机视觉里属于基础问题，光流场方法通过观察图像像素在时间维度的移动模式，描述物体运动轨迹。这种方法不用给场景里的物体贴标签，直接分析相邻帧像素变化，适合处理复杂动态场景。传统光流算法依赖亮度恒定假设，认为同一物体在不同帧的亮度不会突变。Lucas-Kanad
输入: 根据当前的光流场估计值 \mathbf f^k 在correlation volume中查找correlation feature, 索引到的这些correlation feature map又送入两层卷积层; 同时我们对 \mathbf f^k 后面也加上两层卷积操作; 还有从context 网络输出的feature map; correlation feature map, flow feature map和context feature ma...
光流场深度估计技术 光流场深度估计的实时三维重建 光流场深度估计的实时三维重建 光流场深度估计技术 光流场深度估计技术原理 1. 光流场深度估计技术是基于光流理论,通过分析图像序列中 像素的运劢来估计场景的深度信息。其核心原理是像素在连续 帧中的运劢轨迹不深度之间存在一定的对应关系。 2. 该技术通常涉及光流...
同时与纯粹的密集匹配问题不同,光流需要计算所有的像素的匹配情况,因此光流需要处理这些被遮挡和超出边界的像素。 为缓解这一问题,结合立体匹配中的代价聚合思路,同时一些相关工作也证明光流场与图像本身具有较高的结构相似性,作者提出通过特征的自相似性将匹配区域的高质量光流估计结果传播到未匹配区域。这个操作可以通过...
【光流】——RAFT: 稠密的光流场估计,一、摘要本文提出了RecurrentAll-PairsFieldTransforms(RAFT),一个光流估计的深度神经网络.RAFT提取像素级的特征,为所有像素建立多尺度4D关联信息,通过查找4D关联信息,循环迭代的更新光流场.本文算法在KITTI、Sintel数据集上取得了stat
光流场深度估计的深度学习框架 第一部分 深度学习框架概述 ... 2 第二部分 光流场深度估计原理 ... 6 第三部分 网络结构设计分析 ...
全局光流场估计技术及展望
第10章 运动分析 运动图像分割 运动图像的分割可直接利用时-空图像的灰度和梯度信息进行分割,也可采用在两帧视频图像间估计光流场,然后基于光流场进行。前者称为直接方法,后者称为间接方法 差分法 在应用视觉系统中,检测运动目标常用差分图像的方法,一般有两种情况一是当前图像与固定背景图像之间的差分称为减背景法,...
运动细节估计的光流场方法
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