摘要：针对光照变化和大位移运动等复杂场景下图像序列变分光流计算的边缘模糊与过度分割问题,文中提出基于运动优化语义分割的变分光流计算方法.首先,根据图像局部区域的去均值归一化匹配模型,构建变分光流计算能量泛函.然后,利用去均值归一化互相关光流估计结果,获取图像运动边界信息,优化语义分割,设计运动约束语义分割的变分光流计算模型.最后,融合图像不同标签区域光流,获得光流计算结果.在Middlebury、UCF101数据库上的实验表明,文中方法的光流估计精度与鲁棒性较高,尤其对光照变化、弱纹理和大位移运动等复杂场景的边缘保护效果较优.

摘要：针对现有光流计算方法在大位移和运动遮挡等场景下光流估计的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于遮挡优化的金字塔块匹配光流估计方法.首先利用金字塔块匹配模型得到初始匹配运动场,构造遮挡检测模型优化匹配运动场,去除初始匹配运动场包含的误匹配点以获取鲁棒稀疏运动场;然后设计边缘约束的鲁棒插值算法获取稠密光流场,并构建全局能量泛函解决局部最优问题,得到最终的鲁棒稠密光流场.最后分别利用Middlebury、MPI-Sintel和KITTI数据集提供的测试图像序列对本文方法和具有代表性的变分光流估计方法、匹配插值光流估计方法、卷积神经网络光流估计方法进行对比分析.实验结果表明本文方法对大位移和运动遮挡场景光流估计的准确性与鲁棒性具有明显的提升效果.

摘要：针对现有深度学习光流计算方法的运动边缘模糊问题,提出了一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法.首先,构造基于多尺度变形卷积的特征提取模型,显著提高图像边缘区域特征提取的准确性;然后,将多尺度变形卷积特征提取模型与特征金字塔光流计算网络耦合,提出一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算模型;最后,设计一种结合图像与运动边缘约束的混合损失函数,通过指导模型学习更加精准的边缘信息,克服了光流计算运动边缘模糊问题.分别采用MPI-Sintel和KITTI2015测试图像集对该方法与代表性的深度学习光流计算方法进行综合对比分析.实验结果表明,该方法具有更高的光流计算精度,有效解决了光流计算的边缘模糊问题.

摘要：针对现有深度学习光流估计模型在大位移场景下的准确性和鲁棒性问题,提出了一种联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的图像序列光流估计方法.首先,通过联合深层卷积和标准卷积构建深度超参数卷积以替代普通卷积,提取更多特征并加快光流估计网络训练的收敛速度,在不增加网络推理量的前提下提高光流估计的准确性;然后,设计基于交叉关联注意力的特征提取编码网络,通过叠加注意力层数获得更大的感受野,以提取多尺度长距离上下文特征信息,增强大位移场景下光流估计的鲁棒性;最后,采用金字塔残差迭代模型构建联合深度超参数卷积和交叉关联注意力的光流估计网络,提升光流估计的整体性能.分别采用MPI-Sintel和KITTI测试图像集对本文方法和现有代表性光流估计方法进行综合对比分析,实验结果表明本文方法取得了较好的光流估计性能,尤其在大位移场景下具有更好的估计准确性与鲁棒性.

摘要：针对弱纹理情况下缺陷特征不明显和小目标缺陷分割准确性较低的问题,提出基于差分卷积和深浅层特征融合的表面缺陷分割方法。首先,基于差分卷积设计特征增强模块,对特征图进行特征增强;其次,在特征融合网络中将深浅层特征进行融合,对浅层网络中的细节特征和深层网络中的语义信息进行有效融合;最后分别采用NEU-Seg和MT-Magnetic数据集对本文方法和现有的代表性方法进行综合对比分析。结果表明:本文研究方法在NEU-Seg和MT-Magnetic数据集上分别实现85.2%、83.3%的分割精度,优于现有的代表性语义分割算法,证明该法可有效提升弱纹理和弱小缺陷的分割准确度,显著提高缺陷分割算法的精度。