基于分层置信度传播的光流估计方法

摘要：

置信度传播算法作为一种有效的寻找图像间对应点的方法, 近年来被广泛应用于光流估计. 但是在估计大位移高精度光流时, 将置信度传播直接应用于原图像会导致标签空间过大和处理时间过长的问题. 为了克服这个缺点, 我们提出了一种基于分层置信度传播的算法来估计高精度大位移光流. 本文方法将输入图像视作马尔科夫随机场, 为了提高效率, 在超像素和像素两个层面上执行置信度传播. 我们将超像素层得到的基础位移结果作为粗略的位移参考值, 可以有效地减小像素层置信度传播的标签空间, 并在有限的标签空间内得到高精度的光流估计结果. MPI Sintel光流数据集上的实验结果显示本文提出的方法在精度和速度上都取得了较好的结果.

关键词：光流、大位移、马尔科夫随机场、置信度传播、超像素

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资助基金：国家自然科学基金61773166;上海市自然科学基金17ZR1408200

在线出版日期：2018-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：25-32