改进的TV L1平滑光流估计

提出将高斯平滑后的数据项和非局部中值滤波相结合的光流算法,以实现降噪并提高光流估计的稳健性和精度。该方法的数据项使用稳健的L1范数,通过高斯滤波对数据项平滑处理,抑制噪声干扰,并借助原始-对偶算法改善变分光流的求解效率;为进一步提高光流场的估计精度,引入了非局部中值滤波的全局优化策略;为提高算法对较大位移量估计的适应性,运用了由粗到精的金字塔方法。采用Middlebury光流数据库图像和真实场景图像对改进的TV-L1光流估计算法进行了实验验证。结果表明,提出的改进变分光流算法具有较强的稳健性,其光流估计精度优于传统的TV-L1模型算法。