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第1章 绪论1

1.1 光流计算研究的主要方向及研究现状2

1.1.1 光流计算不适定问题的研究2

1.1.2 光流计算的不连续性问题研究4

1.1.3 直线光流计算技术的研究4

1.1.4 由光流重建物体三维运动和结构的研究5

1.2 运动场与光流场6

1.3 彩色图像序列的光流计算8

1.3.1 色彩灰度一致性方法8

1.3.2 色彩自身一致性方法9

本章小结11

第2章 光流经典计算方法12

2.1 引言12

2.2 光流计算基本等式12

2.3 Horn算法13

2.4 Lucas算法17

2.5 实验分析18

2.5.1 误差测量18

2.5.2 旋转材质球图像序列实验19

2.5.3 Yosemite图像序列实验20

2.5.4 花园图像序列实验21

2.5.5 Hamburg Taxi图像序列实验23

本章小结24

第3章 基于变分方法的稠密光流计算技术25

3.1 引言25

3.2 变分计算技术基础知识25

3.2.1 变分方法基本原理及扩散反应方程25

3.2.2 最速下降法27

3.3 应用于光流计算的变分方法28

3.3.1 最小化能量泛函到非线性PDE的转换28

3.3.2 能量泛函与扩散反应方程的广义表达29

3.4 变分光流计算方法中的数据项和平滑项31

3.4.1 光流计算中数据项守恒假设31

3.4.2 光流计算中平滑项的物理学背景34

3.4.3 结合图像扩散的各种平滑方法37

3.5 图像光流联合驱动的变分光流计算方法41

3.5.1 灰度守恒与梯度守恒相结合的数据项41

3.5.2 基于图像、光流联合驱动扩散的平滑项43

3.5.3 多分辨率分层细化策略45

3.5.4 基于图像光流联合驱动的变分光流计算技术处理策略46

3.5.5 实验分析50

3.6 基于结构张量的变分光流场计算技术62

3.6.1 基于结构张量守恒与灰度守恒相结合的数据项62

3.6.2 各项异性扩散的平滑项63

3.6.3 扩散反应方程65

3.6.4 数值实现66

3.6.5 实验分析67

本章小结72

第4章 点光流三维重建技术73

4.1 引言73

4.2 基于稀疏光流场的三维重建技术73

4.2.1 角点检测及跟踪73

4.2.2 稀疏光流计算75

4.2.3 光流运动模型76

4.2.4 算例分析79

4.3 基于稠密光流的三维重建技术81

4.3.1 二维光流矢量与三维运动参数的关系81

4.3.2 基于光流的三维运动参数的能量函数83

4.3.3 三维运动参数能量泛函的求解84

4.3.4 三维结构的恢复85

4.3.5 二维图像光流的恢复86

4.3.6 实验分析86

本章小结93

第5章 直线光流计算及三维重建技术94

5.1 引言94

5.2 直线的表示、提取及跟踪匹配94

5.2.1 直线的2D和3D表示原则95

5.2.2 直线的3D表示95

5.2.3 直线的2D表示100

5.2.4 平面直线的提取101

5.2.5 图像序列直线特征的跟踪匹配103

5.2.6 实验分析105

5.3 直线光流的定义和计算108

5.3.1 图像直线与空间直线的关系108

5.3.2 直线光流的定义和计算108

5.3.3 直线光流三维重建模型109

5.4 直线光流三维重建鲁棒性分析113

5.4.1 理论基础113

5.4.2 推导与论证114

5.5 实验分析120

5.5.1 直线模拟数据仿真实验120

5.5.2 三角棱锥仿真实验123

5.5.3 合成立方体运动实验126

5.5.4 真实图像方盒旋转实验128

5.5.5 机械零件旋转和平移实验129

本章小结131

第6章 基于优化算法的直线光流三维重建方法133

6.1 引言133

6.2 基于神经网络的直线光流三维重建133

6.2.1 BP网络神经元模型133

6.2.2 前馈型神经网络结构134

6.2.3 基于神经网络的直线光流模型134

6.2.4 直线模拟数据仿真实验138

6.3 基于遗传算法的直线光流三维重建139

6.3.1 遗传算法简介139

6.3.2 遗传算法原理140

6.3.3 基于遗传算法的直线光流模型143

6.3.4 直线模拟数据仿真实验144

6.4 基于粒子群算法的直线光流三维重建146

6.4.1 粒子群算法简介146

6.4.2 粒子群算法原理146

6.4.3 基于粒子群算法的直线光流模型147

6.4.4 直线模拟数据仿真实验149

6.5 基于蚁群算法的直线光流三维重建150

6.5.1 蚁群算法简介150

6.5.2 蚁群算法原理150

6.5.3 基于蚁群算法的直线光流模型152

6.5.4 直线模拟数据仿真实验154

6.6 实验分析156

6.6.1 三角棱锥仿真实验156

6.6.2 真实立方体旋转实验157

6.6.3 真实机械零件图像序列实验160

6.6.4 室内电风扇图像序列实验162

本章小结165

第7章 激光和CCD数据分割中的光流应用166

7.1 引言166

7.2 图像预处理167

7.3 基于光流的运动目标的检测169

7.3.1 基于光流的运动目标检测算法描述169

7.3.2 实验分析170

7.4 光流算法的改进173

7.4.1 改进算法描述173

7.4.2 改进算法实验分析176

7.5 运动目标区域的抽取179

7.5.1 图像区域分割合并算法简介179

7.5.2 基于光流的区域分割合并算法180

7.5.3 光流场区域分割合并实例183

本章小结185

第8章 基于光流和水平集算法相结合的运动目标检测186

8.1 引言186

8.2 基于光流场的运动目标粗检187

8.2.1 光流场的计算187

8.2.2 数学形态学区域填充188

8.3 基于水平集算法的运动目标细检189

8.3.1 水平集算法原理189

8.3.2 图像颜色模型选择191

8.3.3 运动目标的提取193

8.4 实验与分析194

8.4.1 误差测量194

8.4.2 合成图像序列实验195

8.4.3 真实图像序列实验198

本章小结202

第9章 总结与展望203

参考文献205