图书介绍

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图像序列运动分析技术与应用
  • 项学智著 著
  • 出版社： 北京：科学出版社
  • ISBN：9787030591555
  • 出版时间：2018
  • 标注页数：153页
  • 文件大小：27MB
  • 文件页数：163页
  • 主题词：计算机视觉－研究

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图书目录

第1章 绪论1

1.1引言1

1.2光流计算及其研究现状1

1.2.1光流的基本概念1

1.2.2光流与真实运动2

1.2.3光流基本方程2

1.2.4光流计算中存在的问题3

1.2.5光流计算技术国内外研究现状4

1.3从光流到场景流8

1.3.1场景流的基本概念8

1.3.2场景流计算技术国内外研究现状8

本章小结10

第2章 变分光流基本约束与误差评估11

2.1引言11

2.2光流计算数据项11

2.2.1亮度恒常约束11

2.2.2高阶恒常约束12

2.2.3局部恒常约束13

2.3光流计算平滑项14

2.3.1全局平滑约束14

2.3.2有向平滑约束16

2.4光流计算误差分析17

本章小结18

第3章 彩色图像序列光流计算方法19

3.1引言19

3.2彩色图像序列光流计算基本原理19

3.2.1 Lambertian表面19

3.2.2颜色模型20

3.2.3灰度一致性约束21

3.2.4色彩一致性约束22

3.3基于色彩梯度恒常的光流计算方法24

3.3.1色彩梯度24

3.3.2算法实现25

3.3.3实验与误差分析26

3.4基于可靠性判定的彩色图像序列光流计算方法29

3.4.1彩色光流估计可靠性判定30

3.4.2算法实现31

3.4.3实验与误差分析32

3.5局部与全局相结合的彩色图像序列光流计算方法34

3.5.1彩色Lucas-Kanade光流算法34

3.5.2彩色Horn-Schunck光流算法34

3.5.3算法实现35

3.5.4实验与误差分析37

本章小结40

第4章 变分多约束稠密光流计算方法41

4.1引言41

4.2变分偏微分光流基本形式41

4.3能量函数的设计42

4.3.1复合数据项的构建42

4.3.2 平滑项的设计43

4.4鲁棒惩罚函数44

4.4.1变分有界函数空间与全变分范数44

4.4.2基于鲁棒函数的光流能量函数45

4.5能量泛函极小化及其数值计算47

4.5.1能量泛函极小化47

4.5.2数值计算48

4.6基于图像金字塔的多分辨率光流计算50

4.6.1图像金字塔及其构建51

4.6.2多分辨率光流计算框架51

4.7实验与误差分析53

4.7.1合成图像序列实验53

4.7.2真实图像序列实验55

本章小结57

第5章 基于卷积神经网络的有监督光流学习方法58

5.1引言58

5.2有监督光流学习网络基本原理58

5.3有监督光流学习网络设计59

5.3.1网络架构59

5.3.2多假设约束学习62

5.4实验与误差分析64

5.4.1训练与评估数据集64

5.4.2训练策略65

5.4.3实验结果与分析66

5.4.4消融分析69

5.4.5光流计算时间分析70

本章小结71

第6章 基于光流的立体视差计算72

6.1引言72

6.2极线几何与极线校正72

6.3立体视觉匹配中视差与深度的关系73

6.4融合光流与分割的立体视差计算74

6.4.1算法框架74

6.4.2基于彩色分割的一致性区域提取75

6.4.3视差平面提取77

6.4.4置信传播77

6.4.5实验分析78

6.5基于光流的2D到3D视频转换80

6.5.1面向压缩视频的光流计算80

6.5.2基于光流与分割的2D到3D视频转换84

本章小结90

第7章 基于立体视觉的变分场景流计算方法91

7.1引言91

7.2双目立体视觉系统91

7.3自适应各向异性全变分流驱动场景流计算框架94

7.3.1亮度和梯度恒常约束相结合的数据项设计94

7.3.2自适应各向异性全变分流驱动平滑项设计96

7.4基于立体视觉的变分场景流求解99

7.4.1场景流能量泛函的变分极小化99

7.4.2场景流多分辨率求解策略101

7.5实验与误差分析103

7.5.1误差指标103

7.5.2 Middlebury数据集测试104

7.5.3 herni-spheres数据集测试110

7.5.4真实场景数据集测试112

本章小结114

第8章 基于RGB-D图像序列的变分场景流计算方法116

8.1引言116

8.2深度图驱动各向异性全变分场景流计算框架116

8.2.1基于三维局部刚性假设的数据项设计116

8.2.2深度图驱动各向异性平滑项设计119

8.3场景流能量泛函求解119

8.3.1基于辅助变量的场景流求解119

8.3.2场景流多分辨率求解策略124

8.4实验与误差分析124

8.4.1基于Middlebury立体数据集的场景流评估125

8.4.2场景流计算的参数优化129

8.4.3真实数据场景流计算评估132

本章小结138

第9章 基于场景流聚类的运动目标检测139

9.1引言139

9.2 ISODATA聚类分析139

9.3基于场景流聚类的3D目标检测142

9.4实验分析143

本章小结147

参考文献148

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