[发明专利]一种基于分层最近邻域的变分光流确定方法及系统

权利要求书

1.一种基于分层最近邻域的变分光流的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始图像序列中的任意连续两帧图像；

对所述两帧图像进行金字塔分层；

采用决策树一致性近似邻域算法获取经所述金字塔分层后的两帧图像中对应每层图像序列的最近邻域；

识别并获取每层图像序列的最近邻域中的主要运动模式，并根据获取的主要运动模式和每层图像序列进行运动分割，得到每层运动分割结果；

采用两阶段的伪布函数多项式优化算法优化所述运动分割结果，得到每层运动分割光流；

根据原始图像序列中的任意连续两帧图像和所述每层运动分割光流建立变分光流估计模型；

将所述变分光流估计模型转换为结合渐进非凸优化方案的基于图像金字塔分层细化优化策略的光流计算模型，在优化中采用伪布尔函数多项式优化算法将每层运动分割光流与变分光流进行融合优化，得到计算光流结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于分层最近邻域的变分光流的确定方法，其特征在于，所述运动分割过程具体包括：

其中E(m)为运动分割结果，I₁,I₂为连续两帧图像，X＝(x,y)^T为图像像素点坐标，X′＝(x′,y′)^T为像素点X的邻域像素点坐标；m为运动模式，m∈{m₁,m₂,…m_k}或P为从最近邻域中获得的主要运动模式的投影矩阵，为运动模式m周围的扰动偏差，为常数，m′∈Ω(m_i)为实现|I₂(X+m′)-I₁(X)|的最小匹配误差，m(X′)为以像素X′＝(x′,y′)^T为中心的任意局部区域，和为非平方惩罚函数，ε为趋近于零的常数，β为常数。

3.根据权利要求2所述的一种基于分层最近邻域的变分光流的确定方法，其特征在于，所述变分光流估计模型具体包括：

其中，W＝(u,v)^T表示图像序列帧间光流，u为光流水平分量，v为光流垂直分量，X＝(x,y)^T为像素点坐标，为梯度算子，和为非平方惩罚函数，