光流场造句

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基于光流场的图像分割
基于光流场的研究方法是视觉运动分析的有效手段之一。
首先，本文提出了一个基于鲁棒性光流场的人脸跟踪算法。
本文在基于直线光流场重建3d运动和结构方面进行了大量的工作。
视觉运动分析分为基于特征的方法和基于光流场的方法。
采用好的计算模型能使光流场与3d物体运动和结构之间存在一种较简单的非线性关系。
本论文主要研究图像光流场计算方法以及由光流场重建三维运动和结构的计算理论与方法。
本文采用了基于金字塔结构的光流场运动估计,因为它能很好地对大位移的图像进行精确的配准。
本文研究了背景相减算法、差分法、基于光流场的运动估计和基于主动形状模型的目标跟踪算法。
我们采用基于图像相位变化的动画算法，结合光流场两幅图像之间实现动画，针对算法对图像质量的损害，对图像后期处理，提高了动画的图像质量。
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在第一步检测的基础上,应用经过了部分改进的光流场算法,比较精确地提取出运动目标,并计算出目标的速度大小和方向。
在3d运动和结构重建方面，本文改进了基于光流场计算3d运动和结构的线性算法，通过光流运动模型的建立，推导出由角点光流场重建3d物体运动和结构的线性算法。
进一步,本文将该区域匹配算法改进为特征点匹配算法,并将该技术用于序列图像中的特征点跟踪问题,提出了一种针对移动机器人的光流场计算方法。
本文选用hsv和hls两种常用颜色模型计算彩色时变图像的光流场，实验结果表明该方法能得到相当精确的瞬时位置速度且适用于各种运动。
本文还综合视觉运动分析中的两类处理方法，提出了一种基于特征和基于光流场相结合的光流场算法，把图像中的角点作为特征点。
本文主要研究基于彩色时变图像的光流计算理论和方法，重点研究基于直线的光流计算，并在此基础上研究从光流场确定三维空间物体的结构和运动。
我们建立了一个基于tms320c6701的dsps系统，首先求解出基于梯度方法的光流场(原始图像的速度场) ，然后根据区域合并、区域连通或聚类算法等方法从光流场中抽取出运动目标区域，并计算出运动目标的速度矢量，进而通过云台装置控制摄像头的转动，使得运动目标始终位于摄像机的视野中，从而完成对复杂背景中单个运动目标的实时跟踪。
首先构建三维刚体运动的模型，提出一种计算模型的全局运动矢量的方法，并进行全局运动补偿、变化检测模板提取和连通域标记等步骤，然后引入光流场的概念，并介绍其计算原理和方法，用horn - schunck迭代法计算图像中各点的局部运动矢量，并据此对变化检测模板的结果进一步提取，获得时域上分割的信息。
并重点研究了一种基于回归分析的图像全局运动估计与补偿技术,它首先利用光流场法估计局部图像背景点的速度场,然后利用鲁棒的叠代排除法估计图像传感器的全局运动模型参数,再利用估计出来的全局运动参数对图像进行双线性内插运动补偿。
在众多的运动目标检侧算法中,我们将帧间差值法、数学形态学方法、光流场方法加以结合,提出了一个简单快速的复杂背景下多目标运动区域检测与分割算法。