[发明专利]一种计算图像帧间大运动速度的光流方法

说明书

技术领域

本发明与计算机视觉和图像理解有关，随着视频流的广泛应用，需要更好的光流算法计算图像帧间的大运动速度及其速度变化，本发明涉及一种计算图像帧间大运动速度及其变化的鲁棒性光流方法。 

背景技术

在计算机视觉和图像理解领域，随着光流理论的发展，人们日益关注着光流的鲁棒性算法的研究，尤其是对图像景物与摄像机之间的相对运动速度及其变化都较大时的计算精度和鲁棒性问题，算法的鲁棒性应该体现在对外层数据的干扰并不敏感，并且不产生大的估计误差，这已经成为光流算法的难点，采用多尺度的思想，尤其是由粗到细的多栅格图像金字塔算法是较为常用的技术途径，但是，均匀的多栅格方法存在着一个不足：如果在低的分辨率层光流的估计是错误的，那么这个错误的估计在高分辨率层不但不能被纠正，而且被传播，这种现象被称为“误差传播”效应. 

    在先方法 [1] （参见P. Anandan A computation framework and an algorithm for the measurement of visual motion Int J. Comp. Vision, 1988, 2: 283-310）在由粗到细的流速映射中采用了重叠映射的方法，以削弱错误分量的影响；在先方法 [2] （参见R. Battiti, E. Amaldi and C. Koch  Computing  optical flow across multiple scales: an adaptive coarse-to-fine strategy. Int J. Comp. Vision, 1991, 6(2): 133-145）提出了自适应由粗到细的控制策略，从最低的分辨率层就引入相对误差的计算，用以控制对应点的流速向高分辨率层传播的方式；在先方法 [3] （参见M. R. Mahzoun, J. Kim. A scaled multigrid optical flow algorithm based on the least RMS error between real and estimated second image. Pattern Recognition, 1999, 32: 657-670）引入了估计图像和真实图像的平均平方根误差估计RMS，并将由估计图像和真实图像计算的误差流速和优化的映射流速之和作为在高一层次光流计算的初始值，具有一定的新颖性. 

    不同于在先方法[1，2，3]，本发明具有如下特点：通过对图像时间导数的分析，改进的微分光流算法在松弛迭代过程中体现了估计图像与真实图像之间差值平方和最小化的特点；各向异性扩散应用于不同分辨率的光流松弛迭代计算中，有效地抑制了对边缘的过度平滑；在由粗到细的流速映射中，采用双线性插值方法，这种插值隐含了重叠映射的思想, 这些特点使本发明不但可以精确地计算较大的运动速度及其变化，而且在运动边界处的流速计算也具有很好的精度.

发明内容

一、一种多尺度框架下的微分光流算法，基于一阶时空梯度的微分光流算法引入了对光流场的全局均匀平坦性附加约束，光流场的计算归结为求如下方程的解 

   (1)

式中，为在点图像上点处分别沿方向的流速，为图像序列的简写，表示时刻的图像在点处的亮度，为在点处分别沿方向的偏导数。是用流速梯度描述的流速在图像平面上的平滑程度，为控制平滑程度的权值。最后可以得到松弛迭代形式的流速解

       (2)

       (3)

是分别对的估计值.

      本发明重点考虑在这种更新过程中的特性. 假设在时刻的，若有速度，则可得到在时刻的相应估计, 那么

        (4)

由泰勒级数展开

      (5)

             (6)

将(5)、(6)式带入(4)式右端前两项，可以得到

  (7)

将(7)式代入 (2)、(3)中得到改进的迭代算法：

  (8)

   (9)

现在，可以清晰地看出，随着的迭代更新，是不断地趋近于时刻的真实图像的，即

   (10)

如果和，那么由(7)式 

 (11)