烟雾的密集运动估计
计算机视觉与模式识别
2016-09-09 v2
摘要
对烟雾等高度动态现象进行运动估计是计算机视觉领域的一个开放性挑战。传统的密集运动估计算法在处理非刚性和大运动时存在困难，而这两种运动在烟雾运动中频繁出现。我们提出了一种用于烟雾密集运动估计算法。我们的算法具有鲁棒性、速度快，并且与其他密集运动估计算法（包括 state of the art 和神经网络方法）相比，在不同类型的烟雾上均具有更好的性能。我们贡献的关键在于使用骨架流（skeletal flow）来提供稀疏流，而无需显式的点匹配。该稀疏流随后被升级为密集流。在本文中，我们更详细地描述了我们的算法，并提供了支持我们主张的实验证据。
引用
@article{arxiv.1609.02001,
title = {Dense Motion Estimation for Smoke},
author = {Da Chen and Wenbin Li and Peter Hall},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.02001},
year = {2016}
}
备注
ACCV2016