一种基于非线性多重网格法的光流场快速估计方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于非线性多重网格法的光流场快速估计方法，包括：输入图像序列；将图像灰度化，并对图像进行降采样；运用变分法求与光流估计模型等价的离散化Euler-Lagrange方程组；采用非线性多重网格法求解光流；利用OpenMP并行编程模型对能量泛函的求解过程进行加速。本发明利用非线性多重网格法求解非线性光流模型，在每一个多网格循环中消去一个非线性残差，消除了线性多重网格法的求解误差，从而保证了光流的求解精度；本发明的数值求解方法只需迭代20～30次，与现有方法相比，大大提高了光流计算的实时性。同时，本发明利用OpenMP并行编程模型对能量泛函的求解过程进行加速，提高了程序的运行速度。
【专利说明】一种基于非线性多重网格法的光流场快速估计方法
【技术领域】
[0001]本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种利用基于非线性多重网格法的光流场快速估计方法。
【背景技术】
[0002]光流是指空间运动物体在观测成像面上像素运动的瞬时速度，提供了有关场景中物体结构、位置与运动信息，是计算机视觉的重要组成部分。光流是基于像素点定义的，所有光流的集合称为光流场。光流场是运动图像分析技术的重要方法之一，在军事、工业和生活等应用领域具有重要的现实意义。
[0003]目前的光流计算方法采用光流模型的能量泛函均由数据项和平滑项组成。数据项是变分光流算法中能量泛函的主要组成部分，主要包含了各种常值守恒假设，例如灰度守恒假设、梯度守恒假设、Hessian矩阵守恒假设、拉普拉斯守恒假设等，这些守恒假设构成的约束条件是光流计算中决定运动模型的关键。平滑项是变分光流算法中能量泛函的又一重要组成部分，主要包含了各种平滑和分段平滑策略，它使变分光流模型取得唯一解。
[0004]Horn和Schunck在1981年引入基本光流约束方程及整体平滑约束条件，建立了光流计算的变分模型。该方法数据项采用灰度守恒假设，即:
[0005]
【权利要求】
1.一种基于非线性多重网格法的光流场快速估计方法，其特征在于，引入非线性多重网格法和OpenMP编程模型提高光流的求解速度；所述方法包括以下步骤: 步骤一，输入图像序列； 步骤二，将图像灰度化，并对图像进行降采样； 步骤三，运用变分法求与光流估计模型等价的离散化Euler-Lagrange方程组；运用变分法，对非线性光流能量泛函求偏导，得到与光流估计模型等价的Euler-Lagrange 方程组:
2.根据权利要求1所述的一种基于非线性多重网格法的光流场快速估计方法，其特征在于，所述步骤四采用FAS多重网格法求解光流，具体方法如下: (I)定义非线性多重网格法求解过程中的参数； 非线性多重网格的方程为:
AhUh) = fh 式中，Ah是一个非线性算子，Xh是光流矢量，fh是与光流矢量无关的非线性矢量，上式对应的离散形式为:
3.根据权利要求1所述的一种基于非线性多重网格法的光流场快速估计方法，其特征在于，所述步骤五利用OpenMP并行编程模型对能量泛函的求解过程进行加速的方法如下:在每个并行域中，分配多个任务到不同的线程中，采用标准的OpenMP任务分配编译指导语句，借助 OpenMP 库函数 omp_get_num_threads O 和 pragma omp parallel 进行任务划分，借助编译制导语句parallel for循环访问一个索引范围，并在每次迭代时以并行方式执行循环内的函数，从而使编译器可以自动将程序进行并行化。
【文档编号】G06T7/20GK103761749SQ201410048618
【公开日】2014年4月30日 申请日期:2014年2月12日 优先权日:2014年2月12日
【发明者】贾松敏, 尹晓琳, 李秀智, 谭君, 赵冠荣, 秦宝岭 申请人:北京工业大学