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基于差分算法的光流场HS方法

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简介:
本研究提出了一种基于差分算法优化的光流场HS(Horn-Schunck)方法,有效提升了图像序列中的运动估计精度与稳定性。 用MATLAB编写了一个简单的光流场程序来计算两幅图片之间的光流信息。

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  • HS
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    本研究提出了一种基于差分算法优化的光流场HS(Horn-Schunck)方法,有效提升了图像序列中的运动估计精度与稳定性。 用MATLAB编写了一个简单的光流场程序来计算两幅图片之间的光流信息。
  • 经典HS
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    经典HS光流法是一种用于计算机视觉领域中的运动估计技术,通过分析图像序列中像素强度的变化来计算场景中物体的运动方向和速度。 H-S经典光流法使用HS算法计算光流场,并通过MATLAB实现。
  • MATLAB
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    本研究采用MATLAB平台开发了一种高效的光流估计算法,旨在提供准确、实时的图像序列运动信息分析,适用于计算机视觉和机器人导航等领域。 本资源提供了基于MATLAB的两种光流估计算法的代码实现:L-K光流估计和H-S光流估计,并包含相关测试视频。
  • 相位:相位-MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB实现基于相位的光流算法,用于准确估计视频帧间的光流场,具有计算效率高、抗噪能力强的特点。 该代码实现了 Gautama 和 Van Hulle (2002) 在 IEEE Transactions on Neural Networks 中描述的光流算法。此方法采用基于相位的空间滤波来估计光流场,并分为三个步骤:空间过滤、相位梯度估计以及使用循环网络进行 IOC 计算。
  • HS_MATLAB_hs.rar_HSMatlab_matlab
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    本资源包提供HS(Horn-Schunck)光流算法的MATLAB实现代码。适用于计算机视觉领域的光流估计研究和应用开发,助力科研人员快速上手实践。 用Matlab编写的经典光流算法HS算法,并附带所需图像文件。
  • MATLAB追踪
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    本研究采用MATLAB平台,开发了一种高效的光流法追踪算法,用于精准分析视频中的运动信息。通过优化计算流程,显著提升了算法处理速度与准确性。 Horn-Schunck光流法是一种计算图像序列之间像素运动的技术。这种方法通过最小化相邻帧之间的亮度变化来估计连续两幅图像间的物体移动速度,并且假设在短时间内场景的光照条件不发生改变,这样可以简化模型并提高计算效率。该方法由于其理论基础清晰和易于实现而受到广泛欢迎,在计算机视觉领域有着广泛应用。
  • 节点.rar
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    本研究提出了一种基于节点差异分析的新型潮流计算方法,通过优化关键节点处理提升电力系统分析效率和准确性。 潮流计算是电力系统分析中的关键任务之一,旨在确定电网在稳态运行条件下的电压、功率分布及电流状态。这项技术广泛应用于规划、设计、操作与控制等多个环节中。“不同节点不同方法的潮流计算.rar”资料包提供了多种潮流计算策略的MATLAB实现方案,涵盖牛顿拉弗森法、PQ分解法和高斯-赛德尔迭代法等,适用于不同类型的问题。 1. 牛顿拉弗森法:此为最常用的潮流解析手段之一。基于泰勒级数展开原理,通过反复修正非线性方程组来逼近电力系统的稳定解。该方法利用雅可比矩阵的逆进行更新,并在计算效率和收敛性能方面表现出色。 2. PQ分解法:这种方法将负荷节点分为PQ节点(功率因数已知)与PV节点(电压幅值已知),通过简化系统方程来降低运算复杂度,尤其适用于大型电力网络。实现过程中可能包括了对不同类型的节点分类、矩阵的简化以及迭代求解步骤。 3. 高斯-赛德尔迭代法:这是一种逐次逼近方法,用于解决线性和非线性方程组问题。在潮流计算中,该算法通常比简单的迭代更快地达到收敛状态,但可能不如牛顿拉弗森法那样高效。实现时需要考虑矩阵的构造、初始值的选择以及设定合适的终止条件。 4. MATLAB环境:作为一种强大的数学建模与分析工具,MATLAB非常适合电力系统的模拟和研究工作。它提供了丰富的内置函数库及专用工具箱(如优化工具箱和电力系统工具箱),便于用户快速实现潮流计算方法并进行结果的可视化展示。 在实际应用中,选择合适的算法取决于问题规模、复杂度以及可用资源等因素。例如,在处理小型电网时,高斯-赛德尔迭代法可能已足够使用;而对于大规模网络,则牛顿拉弗森法和PQ分解法则通常更为适用,因为它们能更有效地应对大量节点带来的挑战。 此资料包为电力系统分析的初学者及专业人士提供了一个实践平台。通过对比不同方法在MATLAB中的实现效果,可以帮助使用者更好地理解每种算法的特点,并提升潮流计算的能力。用户可以通过调整参数、比较结果来深入探究电网运行的基本原理和机制。
  • 改良版CLG变估计
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    本研究提出一种改进的CLG变分光流法,通过优化算法细节和引入新的数据项来提升光流估计精度与效率,在多种视频序列测试中展现了优越性能。 光流运动估计是计算机视觉领域的重要研究方向之一。为了减少噪声对光流场估算的影响,并解决大位移问题,我们建立了一种结合全局与局部特性的CLG-TV变分模型来进行光流估算,并提出了相应的求解方法。 该模型将LK局部光流算法融入到TV-L1模型中,并采用了各向异性扩散和双边滤波技术。这使得改进后的模型不仅保持了原TV-L1的优势,还增强了抗噪性能并有效解决了大位移问题。在计算过程中,我们采用结构纹理分解方法以及由粗至精的金字塔策略来提高光流估算精度。 实验结果显示,该算法降低了平均绝对误差(AAE)和均方根误差(AEPE),同时提高了精确度并且加快了收敛速度。进一步通过实际大位移图像序列测试证明,此模型能够有效区分动态目标与静态背景,并且可以准确地捕捉到物体的运动信息。 综上所述,我们提出的CLG-TV模型在提高光流估算精度的同时也有效地解决了大位移问题。
  • 相位提取
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    本研究提出一种新颖的基于光流法的相位提取算法,旨在提高动态场景中相位信息的准确性和鲁棒性。通过优化光流计算方法,该算法能有效减少噪声影响,适用于多种应用场景,如三维重建和运动分析等。 基于光流法相位提取算法的原理可以参考相关文献。该文献介绍了一种通过正则化光学流算法实现两步干涉的方法。
  • 有限静电电位布计.m
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    本研究利用有限差分法探讨并计算了静电场中的电位分布情况,旨在为复杂几何形状下的电学问题提供数值分析解决方案。 电磁场实验作业要求使用超松弛法求解静电场的电位分布,并编写相应的实验代码。