
免费在线. 求解光流方程 速度场梯度误差 要使整个运动矢量场尽可能趋于平滑 Horn-Schunck法同时考虑两种约束 7.3.2 Horn-Schunck算法 * 第三十一页,共五十页,2022年,8月28日 2. 对算法的讨论 孔径问题:模板尺寸有限而产生的问题 只能确定法线分 量(与边缘垂直), 而无法确定与边缘 平行的分量 ?算法的计算量常很大,一般基于该算法的运动信息提取通常只能做到离线 Horn-Schunck算法 * 第三十二页,共五十页,2022年,8月28日 2. 对算法的讨论 当运动的矢量有较大幅度时,逼近结果的误差也同样会较大 (1) 用位移帧差项 代替光流误差项eof (2) 用平均梯度代替偏导 ?f /?x,?f /?y 7.3.2 Horn-Schunck算法 * 第三十三页,共五十页,2022年,8月28日 3. 带全局运动补偿的算法 获得局部物体引起的运动矢量 具体步骤 (1) 设图象中所有点的初始局部运动矢量为零 (2) 根据全局运动模型计算每一点的全局运动 矢量 (3) 计算每个象素点的实际运动矢量 7.3.2 Horn-Schunck算法 * 第三十四页,共五十页,2022年,8月28日 3. 带全局运动补偿的算法 (4) 计算该点运动矢量的修正值 (5) 如果 的幅度大于某一阈域值T,令 并转到步骤(3);否则结束计算 7.3.2 Horn-Schunck算法 * 第三十五页,共五十页,2022年,8月28日 运动视觉分析 * 第一页,共五十页,2022年,8月28日 7.1 运动分类和表达 1. 运动分类 图象:前景(目标)和背景 图象序列:前景运动和背景运动 前景运动:局部运动 目标在场景中的自身运动 背景运动:全局运动或摄象机运动 摄象机的运动所造成的帧图象内所 有点的整体移动 * 第二页,共五十页,2022年,8月28日 7.1 运动分类和表达 1. 运动分类 运动:沿时间轴的变化 短时运动分析 仅使用若干帧(常为两三帧),获得瞬时 运动场以得到对运动较为精确的估计 长时运动分析 使用几十到上百帧 获得长期运动的累积结果 * 第三页,共五十页,2022年,8月28日 7.1 运动分类和表达 2. 运动矢量场表达 运动既有大小也有方向 运动矢量用(有起点)无箭头的线段(线 段长度与矢量大小 即运动速度成正比) 来表示,并叠加在 原始图象上 逐块进行 * 第四页,共五十页,2022年,8月28日 7.1 运动分类和表达 3. 运动直方图表达 目标运动常比摄象机运动更不规范 运动矢量方向直方图 将从0度到360度的运动方向划分成若干个间隔, 把运动矢量场上每 一点的数据归到与 它的运动方向最为 接近的间隔 * 第五页,共五十页,2022年,8月28日 7.1 运动分类和表达 3. 运动直方图表达 运动区域类型直方图 根据参数模型描述各个运动区域 对运动模型进行分类 统计各个运动区域 满足不同运动模型 的象素数量 * 第六页,共五十页,2022年,8月28日 7.1 运动分类和表达 4. 运动轨迹表达 表达了目标在运动过程中的位置信息 由一系列关键点和一组在这些关键点间进 行插值的函数构成 * 第七页,共五xc运动科技有限公司十页,2022年,8月28日 7.1 运动分类和表达 4. 运动轨迹表达 插值函数 p:时间轴一点,vp:运动速度,ap:运动加速度 零次函数: 一次函数: 两次函数: * 第八页,共五十页,2022年,8月28日 7.2 运动估计和检测 对整个场景中的运动信息或运动矢量的检测 7.2.1 利用图象差的运动检测 7.2.2 利用时-空梯度估计光流场 7.2.3 基于模型的运动检测 7.2.4 频率域运动检测 * 第九页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.1 利用图象差的运动检测 1. 差图象的计算 算术运算: 一般用于灰度图象 (1) 加法:记为p + q (2) 减法:记为p – q (3) 乘法:记为p ? q(也可写为pq和p ? q) (4) 除法:记为p ? q * 第十页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.1 利用图象差的运动检测 1. 差图象的计算 逻辑运算: 一般用于二值图象 (1) 与(AND): 记为p AND q (也可写为p·q) (2) 或(OR): 记为p OR q(也可写为p + q) (3) 补(COMPLEMENT): 记为NOT q(也可写为 ) * 第十一页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.1 利用图象差的运动检测 1. 差图象的计算 通过逐象素比较可直接求取前后两帧图象之 间的差别 差图象不为零处表明该处的象素发生了移动 算术运算 逻辑运算 * 第十二页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.1 利用图象差的运动检测 1. 差图象的计算 设在时刻 ti 和 tj 采集到两幅图象 f (x, y, ti)和 f (x, y , tj),则据此可得到差图象: 差图象为1时的不同情况: 如:f (x, y, ti )是一个运动目标的象素而 f (x, y , tj )是一个背景象素、是同一个 运动目标但不同位置的象素 ……? 灰度阈值 * 第十三页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.1 利用图象差的运动检测 1. 差图象的计算 灰度差异显著性的判别: 似然比 各 m 和 s 分别是在时刻 ti 和 tj 采集到两幅图象的对应观测窗口中的均值和方差,Ts 是显著性阈值 * 第十四页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.1 利用图象差的运动检测 2. 累积差图象的计算 累积差图象ADI(accumulative difference image) * 第十五页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.1 利用图象差的运动检测 2. 累积差图象的计算 ADI有三个功能: (1) ADI中相邻象素值间的梯度关系可用来估计 目标移动的速度矢量,这里梯度的方向就是 速度的方向,梯度的大小与速度成正比 (2) ADI中象素的个数(值)可帮助确定运动目 标的尺寸和移动的距离 (3) ADI中包含了目标运动的全部历史资料,有 助于检测慢运动和尺寸较小目标的运动 * 第十六页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.1 利用图象差的运动检测 2. 累积差图象的计算 三种ADI图象: (1) 绝对 (2) 正 (3) 负 * 第十七页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.1 利用图象差的运动检测 2. 累积差图象的计算 由ADI图象获得的信息: (1) 正ADI图像中的非零区域面积等于运动目标的面积 (2) 正ADI图像中对应运动目标的位置也就是运动目标在 参考图中的位置 (3) 当正ADI图像中的运动目标移动到与参考图中的运动 目标不重合时,正ADI图像停止计数 (4) 绝对ADI图像包含了正ADI图像和负ADI图像中的所有 目标区域 (5) 运动目标的运动方向和速度可分别根据绝对ADI图像 和负ADI图像来确定 * 第十八页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.2 利用时-空梯度估计光流场 1. 光流方程 时刻t :一个图象点在(x, y)处 时刻t + dt:该图象点移动到(x + dx, y + dy) 用泰勒级数展开,令dt ? 0, * 第十九页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.2 利用时-空梯度估计光流场 1. 光流方程 灰度时间变化率是灰度空间变化率与该点空间运动速度的乘积 * 第二十页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.2 利用时-空梯度估计光流场 2. 最小二乘法光流估计 在连续两幅图象f (x, y, t)和f (x, y, t +1)上取具有相同u和v的同一个目标上的N个不同位置的象素 * 第二十一页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.3 基于模型的运动检测 1. 运动模型 通用模型 6参数仿射模型 8参数双线性模型 * 第二十二页,共五十xc运动科技有限公司页,2022年,8月28日 7.2.3 基于模型的运动检测 2. 基于双线性模型的全局运动检测 求出一组(大于4个)运动矢量观测值 获得8个方程解8个参数 * 第二十三页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.4 频率域运动检测 借助傅里叶变换把检测转到频率域 (1) 对平移的检测 根据傅里叶变换 借助平移性质 * 第二十四页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.4 频率域运动检测 (1) 对平移的检测 相位角之差 考虑到傅里叶变换的分离性 dqx(u)和dqy(v)分别为 f (x, y, tk)和 f (x, y, tk+1)在 X 轴上和 Y 轴上投影的傅里叶变换的相位角之差 * 第二十五页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.4 频率域运动检测 (2) 对旋转的检测 借助傅里叶变换功率谱进行 图象中的直线模式在傅里叶功率谱中对应过频谱原点的直线模式 在Pk(u, v)和Pk+1 (u, v)中分别搜索对应的过原点的直线模式,再计算夹角 * 第二十六页,共五十页,2022年,8月28日 7.2.4 频率域运动检测 (3) 对尺度变化的检测 图象空间的尺度变化对应傅里叶变换域中频率高低的变化 1) 搜索方向相同的直线) 将Lk投影到Pk+1 (u, v)上,得到L’k 如果S 1,表明目标图象尺寸增加了S倍 * 第二十七页,共五十页,2022年,8月28日 7.3 运动目标分割 视频图象是3-D图象:f (x, y, t) 时间分割:分解为时间片段(常为镜头) 空间分割:把独立运动的目标逐帧检测出来 7.3.1 运动目标分割和运动信 息提取 7.3.2 Horn-Schunck算法 7.3.3 映射参数估计 * 第二十八页,共五十页,2022年,8月28日 7.3.1 运动目标分割和运动信息提取 三种策略 (1) 先分割之后再计算运动信息 先获得区域边界,再估计区域运动模型 (2) 先计算运动信息再分割 先计算全图运动矢量场,再分割运动矢量场 (3) 同时计算运动信息和进行分割 比较复杂,需要相当大的计算量 * 第二十九页,共五十页,2022年,8月28日 7.3.2 Horn-Schunck算法 1. 求解光流方程 ?:一个方程,两个未知量(u, v) 光流误差eof:运动矢量场中不符合光流 方程的部分 要使eof在整个帧内的平方和达到最小 * 第三十页,共五十页,2022年,8月28日
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