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摘要:
提出了一种基于图像梯度矢量场的双向广义动态图像模型(GFBD-GDIM)光流计算方法.本文方法:在图像梯度场上进行光流估计以减弱光照变化带来的影响;将一个大的运动矢量分解为两个不同方向的子矢量进行估计,有助于减小估计误差,提高计算精度;采用广义动态图像模型(GDIM)对图像梯度场的变化进行建模,可使模型适用于更加一般的场合.图像序列实验表明,本文方法可以获得更加精确和鲁棒的运动矢量估计.
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文献信息
篇名 基于图像梯度场序列的双向GDIM光流计算方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 光流 亮度常数模型 图像梯度场 广义动态图像模型 双向估计
年,卷(期) 2007,(7) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1301-1305
页数 5页 分类号 TP391
字数 4013字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2007.07.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谢维信 深圳大学智能信息研究所 160 2886 26.0 48.0
2 裴继红 深圳大学智能信息研究所 36 232 10.0 13.0
3 卢宗庆 深圳大学智能信息研究所 4 67 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
光流
亮度常数模型
图像梯度场
广义动态图像模型
双向估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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