基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法

摘要：

针对现有深度学习光流计算方法的运动边缘模糊问题,提出了一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法.首先,构造基于多尺度变形卷积的特征提取模型,显著提高图像边缘区域特征提取的准确性;然后,将多尺度变形卷积特征提取模型与特征金字塔光流计算网络耦合,提出一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算模型;最后,设计一种结合图像与运动边缘约束的混合损失函数,通过指导模型学习更加精准的边缘信息,克服了光流计算运动边缘模糊问题.分别采用MPI-Sintel和KITTI2015测试图像集对该方法与代表性的深度学习光流计算方法进行综合对比分析.实验结果表明,该方法具有更高的光流计算精度,有效解决了光流计算的边缘模糊问题.

关键词：光流、深度学习、变形卷积、特征金字塔、边缘保护

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.41;TN911.73;TP181

资助基金：科技创新新一代人工智能重大项目;科技创新新一代人工智能重大项目;科技创新新一代人工智能重大项目;国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;江西省技术创新引导类计划项目;江西省教育厅科技项目;江西省优势科技创新团队;江西省自然科学基金重点项目;江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：197-209