光流及场景流计算方法研究

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1、硕士学位论文光流及场景流计算方法研究RESEARCHONOPTICALFLOWANDSCENEFLOWESTIMATION申忱哈尔滨工业大学2015年6月国内图书分类号：V448.22学校代码：10213国际图书分类号：52.80密级：公开工程硕士学位论文光流及场景流计算方法研究硕士研究生：申忱导师：屈桢深副教授申请学位：工程硕士学科：控制科学与工程所在单位：控制科学与工程系答辩日期：2015年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:V448.22U.D.C:52.80Disserta

2、tionfortheMasterDegreeinEngineeringResearchonOpticalFlowandSceneFlowEstimationCandidate：ShenChenSupervisor：QuZhenshenAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ControlScienceandEngineeringAffiliation：Dept.ofControlScienceandEngi-neeringDateofDefe

3、nce：June,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要光流是指图像灰度模式的表面运动，是三维运动场在二维图像平面上的投影，场景流是空间中场景运动形成的三维运动场。两者在视频跟踪与监控，自主机器人导航，三维视频压缩与显示等领域有着广泛的应用。目前来说，计算的精度和稳健性仍然是现有的光流计算中关键问题。本文结合纹理分解的思想，提出了一种新的计算光流的方法，提高了光流计算的稳健性。同时，本文采用了两种方法计算动态场景的场景

4、流，克服了场景流计算中存在的问题，并针对由相机运动产生的误差做了优化处理。本文所取得的主要研究成果如下：首先，深入学习了经典的全局光流计算方法，即Horn-Schunk光流计算法。针对传统的光流计算方法无法解决大尺度运动的问题，在计算中引入多分辨率的思想和中值滤波器，构建了“Horn-Schunk-多分辨率-中值滤波器”计算模型，在解决大尺度计算问题的同时保证了计算精度。纹理分解是图像处理中一种重要的方法。本文采用Gabor小波滤波器组提取图像的纹理部分，用图像的纹理部分代替原始图像计算光流。实验结果表明，本

5、文提出的方法虽然不能提高计算的精度，但在处理噪声、光照变化以及遮挡等问题上，效果明显优于传统方法。因此，本文设计的方法更加稳健。其次，在“Horn-Schunk-多分辨率-中值滤波器”模型基础上进行扩展，构建了两种不同的场景流计算方法。一种方法是利用左右相机同时拍摄图像，进行匹配校准之后计算场景流；另一种方法是用Kinect拍摄同一场景的RGB-D图像，利用RGB-D图像进行场景流的估计。结果表明两种方法都能相对准确地计算场景流。此外，为降低由于相机移动对光流/场景流计算结果的影响，对原有的光流/场景流计算方

6、法进行改进，能够在相机焦距不变的情况下区分全局运动和局部运动。关键词：光流计算；Horn-Schunk算法；多分辨率；场景流计算；全局运动-I-AbstractAbstractOpticalflowisthesurfacemovementofapicture’sgradationpattern.Itistheprojectiononatwo-dimensionalplaneofathree-dimensionalimage.Whilesceneflowisathree-dimensionalmovementf

7、ieldformedfrommovingscenesinspace.Bothofthemhaveawiderangeofapplication.Robustnessandaccuracyarethekeyissuesintheexistingopticalflowestimation.Anovelmethodbasedontextureisproposedheretoimprovetherobustness.Meanwhile,twomethodsofsceneflowestimationareintrodu

8、ced,whichovercometheexistingprobleminsceneflowes-timation,includingdescendingtheerrorscausedbycameramotion.Themainre-searchresultsobtainedareasfollows:First,classicalglobalestimationofopticalflow,Horn-