Abstrakt. I detta papper visar vi att en klassisk optisk flödesteknik av Nagel och Enkelmann (1986, IEEE Trans. Mönster Anal. Mach, det är jag. Berätta, Vol. 8 s. 565-593) kan betraktas som en tidig anisotrop diffusionsmetod med en diffusions tensor. Vi introducerar tre förbättringar i modellen formulering som (i) undvika inkonsekvenser som orsakas av att centrera ljusstyrkan term och släthet termen i olika bilder, (ii) använda en linjär skala-rymd fokusering strategi från grova till fina skalor för att undvika konvergens till fysiskt irrelevanta lokala minima, och (iii) skapa en energifunktion som är invariant under linjär ljusstyrka förändringar. Att tillämpa en gradient nedstigningsmetod på den resulterande energifunktionen leder till ett system av diffusionsreaktionsekvationer. Vi bevisar att detta system har en unik lösning under realistiska antaganden om de ursprungliga uppgifterna, och vi presenterar ett effektivt linjärt implicit numeriskt system i detalj. Vår metod skapar flödesfält med 100 % densitet över hela bilddomänen, den är robust under ett stort antal parametervariationer, och den kan återställa förskjutningsfält som ligger långt bortom de typiska enpixelgränser som är karakteristiska för många differentialmetoder för att bestämma optiskt flöde. Vi visar att den presterar bättre än de optiska flödesmetoderna med 100 % densitet som utvärderas av Barron et al. (1994, Int.)............................................................................................................... Det är J. Comput. Vision, Vol. 12, s. 12; svensk specialutgåva, område 5, volym 5, s. (se avsnitt 4. 3 och 4. 4 i bilaga I till förordning (EU) nr 43- 47). Vår programvara är tillgänglig från Internet.
Alvarez et al:s arbete. REF var förmodligen den första att notera att den vanliga grova-till-fina metoden kanske inte är tillräcklig och föreslog att den skulle ändras med hjälp av en linjär skal-rymd-strategi från grova till fina skalor för att undvika konvergens till felaktiga lokala minima.
Reliable Estimation of Dense Optical Flow Fields with Large Displacements
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}