一种多尺度分析融合加权滤波的仿生复眼光流场估计方法技术

本发明专利技术公开了一种多尺度分析融合加权滤波的仿生复眼光流场估计方法，用于仿生复眼在成像过程中光流场估计和异常值的去除，该方法包括构建广义变分光流场模型；利用非下采样轮廓波变换（NSCT）实现了多孔径光流场多频段分解和信息分离；采用引导滤波（GF）和贝叶斯阈值自适应策略，在保留重要运动细节和剔除异常点的同时兼顾算法复杂度和运算效率；在引导滤波中引入光流场梯度权重，实现了移动不连续区域的权值支持和孔径边缘约束。本方法通过剔除异常值，有效地提高了光流场估计的精度，并具有良好的鲁棒性。良好的鲁棒性。良好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种多尺度分析融合加权滤波的仿生复眼光流场估计方法


[0001]本专利技术涉及视觉光流场估计领域，具体地说一种多尺度分析融合加权滤波的仿生复眼光流场估计方法，用于仿生复眼在成像过程中光流场估计和异常值的去除。

技术介绍

[0002]仿生复眼与普通成像系统最大的区别在于多孔径重叠成像，对于仿生复眼中异常值的抑制以及光流场运动信息估计，在生物视觉机理与导航中具有重要意义。常见的光流场运动估计算法并不都适用于仿生复眼，基于CNN的光流场估计方法虽然可以通过训练数据并学习图像结构特征从而更好的实现光流场评估，但是这是建立在大量数据集的基础上。对于仿生复眼，并没有较多的数据集以供使用，更多是通过搭建系统并手动拍摄得到，且成像效果各有不一。如改进后的传统变分模型则致力于流场细节的保留与异常值的去除，直接应用于仿生复眼图像则会出现低分辨率图像流场无法估计，相邻孔径光流场不一致等问题。
[0003]非下采样轮廓波变换(NSCT)是一种将信号稀疏表示后进行分析与处理的方法，对仿生复眼获得的图像进行多尺度描述时，不同的滤波器组负责进行多方向的频带分解和异常本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多尺度分析融合加权滤波的仿生复眼光流场估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：利用仿生复眼拍摄多孔径图像，对多孔径图像进行分帧处理，计算出初始速度场；步骤二：构建广义变分光流场模型，将步骤一获得的初始速度场输入广义变分光流场模型，进行迭代求解，获得更新后的光流场；步骤三：构建NSCT等价滤波器，将步骤二更新后的光流场与所述NSCT等价滤波器进行卷积，对第k次光流场分量分别进行j级尺度分解，得到一个低频带光流场和多个中高频带光流场；步骤四：对所述低频带光流场采用贝叶斯阈值方法进行频带修正，对所述中高频带光流场利用引导滤波进行优化求解，在引导滤波中引入光流场梯度权重，得到多孔径图像光流场估计结果。2.根据权利要求1所述的多尺度分析融合加权滤波的仿生复眼光流场估计方法，其特征在于，步骤一中，初始速度场包括垂直方向初始运动增量、水平方向初始运动增量。3.根据权利要求2所述的多尺度分析融合加权滤波的仿生复眼光流场估计方法，其特征在于，步骤二中，设广义变分光流场模型表示为E(u，v)，则广义变分光流场模型为：征在于，步骤二中，设广义变分光流场模型表示为E(u，v)，则广义变分光流场模型为：征在于，步骤二中，设广义变分光流场模型表示为E(u，v)，则广义变分光流场模型为：其中，u、v分别为垂直方向的运动增量和水平方向的运动增量，I
x
和I
y
分别表示图像在x、y方向上的空间梯度，I
t
表示时间梯度，s＝(x，y)表示图像域中的空间位置Ω，ψ(I
x
u+I
y
v+I
t
)是灰度变换因子，是通过滤波器实现的平滑因子，为多尺度分析滤波器，分别为多尺度分析滤波器滤波后的垂直方向的运动增量、水平方向的运动增量，u
p
、v
p
分别为引导滤波的引导光流场垂直方向的运动增量、水平方向的运动增量，ψ表示数据项的权重，γ表示正则项中的权重。4.根据权利要求1至3任一所述的多尺度分析融合加权滤波的仿生复眼光流场估计方法，其特征在于，步骤三中，NSCT等价滤波器表示为H(z)，H(z)构建为：其中，z为等价滤波器的输入，H0为等价低通滤波器，H1＝1
‑
H0...

【专利技术属性】
技术研发人员：申冲，赵鑫，刘万成，赵东花，曹慧亮，王晨光，唐军，刘俊，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十三研究所，
类型：发明
国别省市：