摘要
光流法是运动图像序列分析的一种重要方法。该文通过引入前向-后向光流方程,计算其Hessian矩阵,把Hessian矩阵条件数的倒数作为Lucas-Kanade光流法的加权阵,可有效消除局部邻域中不可靠约束点,同时提高基本约束方程解的稳定性。实验表明该方法相对于其它梯度约束光流法具有更好的可靠性。
Optical flow estimation is an important method to motion image analysis. This paper introduces forward and backward constraint equation and Hessian matrix for the computation of optical flow. It examines well-posedness of each point of local neighbourhood and the weight of Lucas-Kanade＇s method is defined as the reciprocal of the conditioning number of its Hessian Matrix. This can eliminate those uncertainty constrains and improve the numerical stability of the solution of the gradient constraint equation. Experimental results show that this method is suitable and reliable.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第15期187-188,226,共3页
Computer Engineering
基金
北京市现代信息科学与网络技术重点实验室基金资助项目(TDXX0503)
北京科技大学重点基金资助项目(20040503990)
江西省教育厅科技计划基金资助项目(赣教技字[2005]145)
作者简介
杨国亮（1973-），男，博士生，主研方向：图像处理，面部表情识别，情感计算；E-mail：ygliang30@126．com.
王志良，博士、教授、博导；
牟世堂，高工；
解仑，博士、副教授；
刘冀伟，硕士、副教授
