[发明专利]金字塔遮挡检测块匹配的鲁棒插值光流计算方法

权利要求书

1.一种基于金字塔遮挡检测块匹配的鲁棒插值光流计算方法，其步骤如下：

1)首先进行金字塔遮挡检测块匹配得到稀疏的鲁棒运动场：

(1)对连续两帧图像通过下采样因子构成k层图像金字塔，在每一层金字塔中构建种子块{s^l}；

(2)创建好图像金字塔和种子块后，在每一层金字塔进行块匹配，步骤如下：

I.初始化：每一个种子块分配一个随机匹配；

II.邻域传播：比较匹配块的相似度，选取最大相似度的匹配块；

III.随机搜索：在当前最优匹配附近随机试探，寻找更优匹配；搜索半径r开始为每一层图像的尺寸，然后以1/2的收敛速度减少半径，直到r＝1；

(3)在每一层块匹配结束后，进行前后一致性检测：将前后项匹配结果进行一致性比较，获取带有初始遮挡的匹配结果；

(4)通过基于变形误差的遮挡检测算法，得到遮挡检测信息；

(5)前后一致性检测结束后，将匹配结果超像素分割并聚类，进行双边滤波，获取带有边缘信息以及初始遮挡信息的匹配结果；

(6)输入遮挡检测结果，进行遮挡信息判断：中心像素点的邻域像素与遮挡信息进行同或运算，相邻像素判断为遮挡点个数过半数后，中心像素点为遮挡点，否则为非遮挡点；通过优化前后一致性遮挡检测结果，得到该层金字塔最终带有准确遮挡信息的匹配结果f(s^l)，公式如下：

式中：N_o为被判断遮挡点个数，N为相邻像素点总数，s^l为中心像素点；

(7)上一层得到的匹配结果f(s^l)作为下一层块匹配的初始化：

进行迭代运算，在第k层得到匹配结果为最终匹配结果M；

2)由匹配得到准确的稀疏匹配结果，需要经过鲁棒插值算法获取稠密光流；

(1)超像素分割参考帧图像I₁得到K个超像素块s_k；

(2)将分割后的图像抽象成一个无向图G＝(V,E)， 由边缘算法BCDN得到的运动边缘作为代价图，计算相邻超像素之间的测地线距离

(3)基于超像素集合{s_k}和匹配结果M，生成超像素匹配；具体方式为，对超像素块s_k内所有有效地匹配点取中值；然后经过最近邻插值得到稠密光流；

3)由鲁棒插值算法得到稠密光流后，经过全局能量泛函变分优化稠密光流：

上式表示求解光流场w＝(u,v,1)^T的全局能量泛函，M(u,v)表示数据项，表示平滑项，其中表示空间梯度算子，平滑项权重系数经过全局能量泛函变分优化得到最终光流。