基于深度匹配的大位移运动光流计算方法技术

技术编号:22331413 阅读:43 留言:0更新日期:2019-10-19 12:31
本发明专利技术公开了一种基于深度匹配的大位移运动光流计算方法,首先使用DeepMatch匹配算法获取连续两帧图像间大量的匹配像素点,然后将匹配像素点分配到对应的图像网格,获得连续两帧图像之间的图像网格匹配关系;再使用结构森林快速边缘检测算法获取图像边缘信息,根据边缘保护距离,使用仿射变换方程,对参考帧进行由稀疏到稠密的插值,获得初始稠密对应场;将稠密对应场作为初始值带入能量泛函求最优解,输出光流计算结果。本发明专利技术显著提高了光流计算精度并有效保护了运动边缘,克服了像素点匹配关系不准确、匹配像素点数量过少等问题,对于非刚性大位移场景和复杂边缘图像序列具有更高的计算精度和更好的适用性。

Optical flow calculation method of large displacement motion based on depth matching

【技术实现步骤摘要】
基于深度匹配的大位移运动光流计算方法
本专利技术涉及图像匹配优化技术,特别涉及一种基于深度匹配的大位移运动光流计算方法。
技术介绍
光流计算是研究利用图像序列中像素强度信息的时域变化和相关性来确定各像素位置的“运动”,即研究图像灰度在时间上的变化与景象中物体结构及其运动的关系。光流场不仅包含了被观察物体的运动信息,而且携带有光景物三维结构的信息,所以光流场在不同的领域中具有重要作用,如执行各种任务的机器人视觉系统、资源勘探、气象云图分析和预报、军事勘察中的自动分析系统、车辆无人驾驶等。近年来,随着光流计算方法的不断发展,针对简单场景的图像序列大位移光流计算技术取得了显著的成果。目前基于刚性描述子的像素点匹配定位模型被广泛采用,能够对刚性大位移运动有效定位提高光流的计算精度。但是该类方法在局部形变、大位移运动、运动模糊、弱纹理等场景中,易导致像素点匹配关系不准确、匹配像素点数量过少等问题仍未妥善解决。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于深度匹配的大位移光流计算方法,准确地对图像大位移运动进行有效定位,并计算得到准确性更高,具有边缘保护效果的光流结果。为了解决上述技术问题,本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于深度匹配的大位移运动光流计算方法,其特征在于,其步骤如下:1)输入图像序列连续两帧图像,使用DeepMatch匹配算法获取连续两帧图像的匹配像素点集M1;2)使用网格近似法,将连续两帧图像分别划分为n×n的非重叠图像网格,然后根据像素点坐标,将匹配到的像素点分配到对应的图像网格;3)遍历第一帧图像内匹配像素点数大于0的图像网格,统计该图像网格在第二帧图像网格内的像素点数量,并将像素点数量最多的图像网格标记为潜在的匹配图像网格,获得连续两帧图像之间的图像网格匹配关系;4)评估图像网格匹配的准确性,建立如下阈值函数:

【技术特征摘要】
1.基于深度匹配的大位移运动光流计算方法,其特征在于,其步骤如下:1)输入图像序列连续两帧图像,使用DeepMatch匹配算法获取连续两帧图像的匹配像素点集M1;2)使用网格近似法,将连续两帧图像分别划分为n×n的非重叠图像网格,然后根据像素点坐标,将匹配到的像素点分配到对应的图像网格;3)遍历第一帧图像内匹配像素点数大于0的图像网格,统计该图像网格在第二帧图像网格内的像素点数量,并将像素点数量最多的图像网格标记为潜在的匹配图像网格,获得连续两帧图像之间的图像网格匹配关系;4)评估图像网格匹配的准确性,建立如下阈值函数:式中,N表示划分的非重叠图像网格数量,i表示第一帧图像中的第i个图像网格,j表示与第一帧图像第i个图像网格对应第二帧图像中的图像网格,T表示匹配正确的图像网格,F表示匹配错误的图像网格,表示潜在的匹配图像网格{i,j}的匹配置信度,表示与第一帧图像中第i个图像网格相邻的第k个网格和第二帧图像中第j个网格相邻的第k个网格内互相匹配的像素点个数,τi表示第一帧图像中第i个图像网格与第二帧图像中对应的图像网格的匹配置信度阈值;5)遍历所有匹配像素点,并检查其所分配的图像网格是否为匹配正确的图像网格;当匹配像素点位于正确匹配的图像网格时,则为正确的匹配像素点;反之则是错误的匹配像素点,并剔除;6)为消除可能存在的误划分像素点,将匹配像素点分别在x和y方向上移动半个像素,并循环执行步骤3)~步骤5)三次,标记在任意方向与所分配图像网格保持匹配一...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈震张道文张聪炫江少锋尚璇
申请(专利权)人:南昌航空大学
类型:发明
国别省市:江西,36

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