圖像序列運動分析技術與套用

圖像序列運動分析技術與套用

《圖像序列運動分析技術與套用》是2018年11月科學出版社出版的圖書,作者是項學智。

基本介紹

  • 中文名:圖像序列運動分析技術與套用
  • 作者:項學智
  • 出版時間:2018年11月
  • 出版社:科學出版社 
  • ISBN:9787030591555 
內容簡介,圖書目錄,

內容簡介

本書較為全面地介紹了圖像序列運動分析中光流與場景流計算的有關原理和技術方法,並探討了相關套用。主要內容包括變分光流計算技術、彩色光流計算技術、基於卷積神經網路的光流計算技術、光流計算技術套用,並在此基礎上進一步探討了變分場景流計算基本原理與技術,以及場景流計算技術套用等。本書緊跟上述內容的國內外發展現狀和成果,對二維與三維稠密運動分析進行了深入探討與研究。

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 光流計算及其研究現狀
1.2.1 光流的基本概念
1.2.2 光流與真實運動
1.2.3 光流基本方程
1.2.4 光流計算中存在的問題
1.2.5 光流計算技術國內外研究現狀
1.3 從光流到場景流
1.3.1 場景流的基本概念
1.3.2 場景流計算技術國內外研究現狀
本章小結
第2章 變分光流基本約束與誤差評估
2.1 引言
2.2 光流計算數據項
2.2.1 亮度恆常約束
2.2.2 高階恆常約束
2.2.3 局部恆常約束
2.3 光流計算平滑項
2.3.1 全局平滑約束
2.3.2 有向平滑約束
2.4 光流計算誤差分析
本章小結
第3章 彩色圖像序列光流計算方法
3.1 引言
3.2 彩色圖像序列光流計算基本原理
3.2.1 Lambertian表面
3.2.2 顏色模犁
3.2.3 灰度一致性約束
3.2.4 色彩一致性約束
3.3 基於色彩梯度恆常的光流計算方法
3.3.1 色彩梯度
3.3.2 算法實現
3.3.3 實驗與誤差分析
3.4 基於可靠性判定的彩色圖像序列光流計算方法
3.4.1 彩色光流估計可靠性判定
3.4.2 算法實現
3.4.3 實驗與誤差分析
3.5 局部與全局相結合的彩色圖像序列光流計算方法
3.5.1 彩色Lucas.Kanade光流算法
3.5.2 彩色Horn-Schunck光流算法
3.5.3 算法實現
3.5.4 實驗與誤差分析
本章小結
第4章 變分多約束稠密光流計算方法
4.1 引言
4.2 變分偏微分光流基本形式
4.3 能量函式的設計
4.3.1 複合數據項的構建
4.3.2 平滑項的設計
4.4 魯棒懲罰函式
4.4.1 變分有界函式空間與全變分範數
4.4.2 基於魯棒函式的光流能量函式
4.5 能量泛函極小化及其數值計算
4.5.1 能量泛函極小化
4.5.2 數值計算
4.6 基於圖像金字塔的多解析度光流計算
4.6.1 圖像金字塔及其構建
4.6.2 多解析度光流計算框架
4.7 實驗與誤差分析
4.7.1 合成圖像序列實驗
4.7.2 真實圖像序列實驗
本章小結
第5章 基於卷積神經網路的有監督光流學習方法
5.1 引言
5.2 有監督光流學習網路基本原理
5.3 有監督光流學習網路設計
5.3.1 網路架構
5.3.2 多假設約束學習
5.4 實驗與誤差分析
5.4.1 訓練與評估數據集
5.4.2 訓練策略
5.4.3 實驗結果與分析
5.4.4 消融分析
5.4.5 光流計算時間分析
本章小結
第6章 基於光流的立體視差計算
6.1 引言
6.2 極線幾何與極線校正
6.3 立體視覺匹配中視差與深度的關係
6.4 融合光流與分割的立體視差計算
6.4.1 算法框架
6.4.2 基於彩色分割的一致性區域提取
6.4.3 視差平面提取
6.4.4 置信傳播
6.4.5 實驗分析
6.5 基於光流的2D到3D視頻轉換
6.5.1 面向壓縮視頻的光流計算
6.5.2 基於光流與分割的2D到3D視頻轉換
本章小結
第7章 基於立體視覺的變分場景流計算方法
7.1 引言
7.2 雙目立體視覺系統
7.3 自適應各向異性全變分流驅動場景流計算框架
7.3.1 亮度和梯度恆常約束相結合的數據項設計
7.3.2 自適應各向異性全變分流驅動平滑項設計
7.4 基於立體視覺的變分場景流求解
7.4.1 場景流能量泛函的變分極小化
7.4.2 場景流多解析度求解策略
7.5 實驗與誤差分析
7.5.1 誤差指標
7.5.2 Middlebury數據集測試
7.5.3 hemi-spheres數據集測試
7.5.4 真實場景數據集測試 本章小結
第8章 基於RGB-D圖像序列的變分場景流計算方法
8.1 引言
8.2 深度圖驅動各向異性全變分場景流計算框架
8.2.1 基於三維局部剛性假設的數據項設計
8.2.2 深度圖驅動各向異性平滑項設計
8.3 場景流能量泛函求解
8.3.1 基於輔助變數的場景流求解
8.3.2 場景流多解析度求解策略
8.4 實驗與誤差分析
8.4.1 基於Middlebury立體數據集的場景流評估
8.4.2 場景流計算的參數最佳化
8.4.3 真實數據場景流計算評估
本章小結
第9章 基於場景流聚類的運動目標檢測
9.1 引言
9.2 ISODATA聚類分析
9.3 基於場景流聚類的3D目標檢測
9.4 實驗分析
本章小結
參考文獻

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