PriOr-Flow：通过正交视图增强原始全景光流
计算机视觉与模式识别
2025-07-04 v3
摘要
全景光流使我们能够全面理解广阔视野内的时间动力学。然而，由于球面到平面投影（如等距投影）导致的严重畸变，严重降低了基于常规透视光流方法的性能，尤其是在极地区域。为解决这一挑战，我们提出了PriOr-Flow，一种新的双分支框架，利用正交视图的低畸变特性来增强这些区域的光流估计。具体而言，我们引入了Dual-Cost Collaborative Lookup（DCCL）算子，联合检索原始和正交成本体积中的相关信息，有效在成本体积构建期间抑制畸变噪声。此外，我们的Ortho-Driven Distortion Compensation（ODDC）模块不断细化两个分支中的运动特征，进一步抑制极地畸变。广泛的实验表明，PriOr-Flow与各种基于透视的迭代光流方法兼容，并在公开可用的全景光流数据集上始终实现最先进的性能，为宽场运动估计设定了新的基准。代码已公开available at: https://github.com/longliangLiu/PriOr-Flow。
引用
@article{arxiv.2506.23897,
title = {PriOr-Flow: Enhancing Primitive Panoramic Optical Flow with Orthogonal View},
author = {Longliang Liu and Miaojie Feng and Junda Cheng and Jijun Xiang and Xuan Zhu and Xin Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.23897},
year = {2025}
}