华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2009, Vol. 37 ›› Issue (11): 118-122.
黄赞 张宪民
Huang Zan Zhang Xian-min
摘要: 基于图像的运动估计是计算机视觉在许多应用中的一项基本任务,其主要目标是尽可能精确地估计场景和物体的运动.文中针对界外值在光流估计过程中会引起不可预期的运动估计结果、严重影响运动估计精度的问题,提出一种改进的鲁棒分层的多尺度运动估计算法.该算法利用图基的双权重函数,自动调节不同残差数据点的权重,去除残差过大的数据点,并采用多尺度金字塔由粗到精逐层迭代,精确地估计运动矢量.实验结果表明:该算法鲁棒性好,能有效地解决遮挡背帚和运动不连续而引起的界外值问题,明显地提高运动估计精度.