论运动图像的时空统计特性
图像与视频处理
2021-06-16 v1
摘要
众所周知，自然图像具有统计规律性，可通过带通分解和除法归一化过程来刻画，这些过程近似于人视觉系统中的早期神经处理。我们拓展这些研究，并提出关于运动图像中固有的时空自然统计特性的新发现。我们的模型依赖于 LGN 和 V1 区中时间带通（如滞后）滤波的概念，这类似于视频帧的平滑帧差分。具体而言，我们对彼此间有轻微空间位移的相邻或邻近视频帧之间的差分统计进行建模。我们发现，当这些时空差分进一步经过局部池化除法归一化后，会出现依赖于局部运动轨迹的统计规律性（或缺乏规律性）。我们发现，沿运动方向位移的带通且除法归一化帧差分比其他位移表现出更强的统计规律性。反之，位移帧差分的依赖方向的规律性可用于通过寻找最能保持统计规律性的时空位移路径来估计图像运动（光流）。
引用
@article{arxiv.2101.12516,
title = {On the Space-Time Statistics of Motion Pictures},
author = {Dae Yeol Lee and Hyunsuk Ko and Jongho Kim and Alan C. Bovik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.12516},
year = {2021}
}