序列图像运动自适应V1—MT光流估计算法

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应 V1 -- MT(motion-adaptive V1 -- MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法. 首先,引入基于ROF 模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响. 其次,利用多 V1 细胞加权组合及非线性正则化模拟 MT 细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知.问题. 最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将