optical flow 예제

optical flow 예제

L1 규범을 통한 견고성. M-함수 대신, L1 규범은 광학 흐름에 대한 견고한 추정치를 달성하기 위해 데이터 용어 및 정규화 기간에 사용됩니다(Rachid et al., 1995; Zach et al., 2007). L1 제형에서 데이터 용어와 정규화 용어는 지속적으로 구별되지 않습니다. 이 문제를 회피하기 위해, Zach et al. (2007) 제곱 유클리드 거리를 통해 광학 흐름에 연결되는 보조 변수를 사용하여 차별화할 수 있습니다. 광학 흐름 변수와 보조 변수에 대한 최적화 문제 두 가지가 해결됩니다. 이러한 각 문제에는 지속적으로 구별할 수 없는 용어가 하나만 포함되어 있습니다. 이를 통해 견고성이 향상되고 계산 시간이 줄어듭니다. 여기서 $lambda$는 부드러움을 제어하는 매개 변수입니다. 함수 $psi _{S} $는 Bruhn et al. (2006)에서 사용하는 예입니다. 그러나, 다른 다양 한 강력한 기능 제안 되었습니다. 코헨 (1993), 데릭히 외.(1995), 쿠마르 외 (1996), 오베르트 외 (1999), Zach et al.

(2007) 유클리드 규범 대신에 사용되는 L1 규범을 제안하고 $psi _{S} (s)=s$ (총 변동). 최근 연구 노력은 이전 $P 초점을 맞추고있다 (vec{v}(vec{z})$ 모션에 대한 (네스타레스 등. 2000; 스토커 & 사이먼첼리, 2006) 및 가능성 용어와의 상호 작용 (웨이 & 스토커, 2013). 이러한 접근 법 중 일부는 이 확률적 제형을 사용하여 광학 흐름의 추정을 개선하려고 합니다. 이러한 추정은 일반적으로 알 수 없는 모션 속도를 최적화합니다 $vec{v}$. 이러한 최적화의 경우 분모에서 $P(f(vec{z}))”이라는 용어는 $vec{v}$와 독립적이기 때문에 삭제할 수 있습니다. 회색 값 가장자리를 이동하는 모호성도 이 메서드에 있습니다. 회색 값 모서리는 속도를 높은 우도 값 선으로 제한합니다. 그러나 예를 들어 더 작은 속도의 경우 이전 을 통합하면 이러한 모호성을 해결할 수 있으며 단일 모션은 최대 가능성을 받습니다.

$vec{v}_{n} (들)$는 $s$가 곡선의 매개변수인 등고선 $C$(Hildreth, 1984)를 따라 정상적인 흐름으로 표시됩니다. 이 정수는 곡선을 따라 각 흐름 구성 요소의 곡률을 계산하며, 이는 정상 흐름을 추정하는 데이터 용어와 함께 최소화되어야 합니다.

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