【技术实现步骤摘要】
一种光流估计方法和计算机设备
[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种光流估计方法和计算机设备。
技术介绍
[0002]光流是运动图像分析的重要方法，是空间运动物体在观察成像平面上的像素的瞬时速度；光流在计算机视觉领域中有广泛的应用。
[0003]目前，随着深度学习的发展，神经网络可以用于光流估计，现有的光流估计方法，通常先确定提取图像的特征，然后根据提取到的特征估计光流，但是现有技术中提取的图像的特征有限，导致光流估计的结果不够精确。
[0004]因此，现有技术有待改进。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供了一种光流估计方法和计算机设备，本专利技术对提取的特征图进行融合处理，得到每张特征图对应的融合图，融合图相较于其对应的特征图，具有更多层次的特征，再基于各融合图进行光流估计，可以得到更精确的光流估计结果。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了光流估计方法，包括：
[0007]获取两张图像帧，并确定每张图像帧各自分别对应的若干特征图，其中，每张图像...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种光流估计方法，其特征在于，包括：获取两张图像帧，并确定每张图像帧各自分别对应的若干特征图，其中，每张图像帧的若干特征图中的各特征图的图像尺寸互不相同；对于每张图像帧的每个特征图，基于该特征图以及该图像帧对应的若干特征图中目标图像尺寸的特征图，确定该图像帧对应的特征图对，并基于该图像帧对应的所有特征图对确定该图像帧对应的若干融合特征图；基于确定得到的每张图像帧各自分别对应的所有融合特征图确定两张图像帧对应的目标光流。2.根据权利要求1所述的光流估计方法，其特征在于，所述确定每张图像帧各自分别对应的若干特征图，具体包括：对于每张图像帧，将该图像帧输入特征金字塔网络，以得到若干金字塔特征图，并从所述若干金字塔特征图中选取部分金字塔特征图，以得到该图像帧对应的若干特征图。3.根据权利要求1所述的光流估计方法，其特征在于，所述基于该图像帧对应的所有特征图对确定该图像帧对应的若干融合特征图，具体包括：对于该图像帧的每个特征图对，将该特征图对输入空洞模块，以得到该特征图对对应的空洞特征图；对于该图像帧的每个特征图对，将每个特征图对各自分别对应的空洞特征图输入相加模块，以得到每个特征图对对应的融合特征图。4.根据权利要求3所述的光流估计方法，其特征在于，所述该图像帧的每个特征图对包括第一特征图对和若干第二特征图对；所述空洞模块包括第一空洞子模块和若干第二空洞子模块；所述第一空洞子模块的输入项是所述第一特征图对；所述若干第二特征图对与所述若干第二空洞子模块一一对应，每个第二空洞子模块的输入项是一个第二特征图对。5.根据权利要求4所述的光流估计方法，其特征在于，所述第一特征图对包括两张最大图像尺寸的第一特征图，每个第二特征图对包括一张第二特征图和所述第一特征图；所述第一空洞子模块包括第一空洞空间金字塔池化单元和拼接单元，每个第二空洞子模块包括加法单元和第二空洞空间金字塔池化单元；所述对于该图像帧的每个特征图对，将该特征图对输入空洞模块，以得到该特征图对对应的空洞特征图，具体包括：对于第一特征图对，将所述第一特征图对中的一张第一特征图输入所述第一空洞空间金字塔池化单元，以得到第一输出结果，并将所述第一输出结果和所述第一特征图对中的另一张第一特征图输入所述拼接单元，以得到第一特征图对对应的空洞特征图；对于每个第二特征图对，将该第二特征图对中的第一特征图和第二特征图输入该第二特征图对对应的加法单元，以得到第二输出结果，并将所述第二输出结果输入该第二特征图对对应的第二金字塔池化单元，以该第二特征图对对应的空洞特征图。6.根据权利要求3所述的光流估计方法，其特征在于，对于每张图像帧，根据该图像帧对应的所有空洞特征图确定空洞特征图序列，所述空洞特征图序列中包括图像尺寸依次减小的：第一空洞特征图、若干第二空洞特征图和第三空洞特征图；所述相加模块包括第一相
加单元、若干...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐璐，
申请(专利权)人：武汉TCL集团工业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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