一种大位移场景下的光流估计方法技术

技术编号:46620342 阅读:0 留言:0更新日期:2025-10-14 21:15
本发明专利技术公开了一种大位移场景下的光流估计方法,先搭建并训练用于光流估计的双端迭代循环网络,并在训练过程中使用不同分辨率分支结构有效捕捉图像中的大小位移,然后利用训练后的双端迭代循环网络对大位移场景下图像进行光流估计,解决现有技术在大位移场景下光流估计不准确的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像的光流估计,更为具体地讲,涉及一种大位移场景下的光流估计方法


技术介绍

1、光流二维场估计,即光流估计,于1950由gibson提出光流理论。通过分析连续两张图像中目标对象或背景相对于摄像机的运动,利用像素在时间和空间上的变化来确定像素之间的对应关系,进而计算像素点的运动方向和速度。

2、目前,wills等人在“a feature-bsased approach for determining dense longrange correspondences”中采用双阶段以解决两帧图像之间存在大位移的情况,在第一阶段使用平面模型来近似获取图像分割结果和总体运动;第二阶段利用样条函数对拟合进行细化。flownet(learning optical flow with convolutional networks)首次在光流任务中引入“相关层”的概念,用以帮助网络匹配特征,相关层会计算局部范围中像素的相关性,该相关性会作为先验知识为后续光流预测提供信息。在计算相关性的时候,会限制最大位移和步长来减小计算。由于相关代价体受到步长得限本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种大位移场景下的光流估计方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种大位移场景下的光流估计方法,其特征在于,所述特征编码器的结构由多个卷积模块串联组成,每个卷积模块又包括依次串联的卷积层、归一化层和ReLU激活函数层。

3.根据权利要求1所述的一种大位移场景下的光流估计方法,其特征在于,所述长/短距离编码器的结构均由多个卷积块串联组成,每个卷积模块又包括依次串联的卷积层、归一化层和ReLU激活函数层,其中,长距离编码器中卷积层选用大尺寸卷积层,而短距离编码器中卷积层选用小尺寸卷积层。

【技术特征摘要】

1.一种大位移场景下的光流估计方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种大位移场景下的光流估计方法,其特征在于,所述特征编码器的结构由多个卷积模块串联组成,每个卷积模块又包括依次串联的卷积层、归一化层和relu激活函数层。

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【专利技术属性】
技术研发人员:田雨杨云皓郭连平宫珣田书林王厚军
申请(专利权)人:电子科技大学深圳高等研究院
类型:发明
国别省市:

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