論文の概要: On an Edge-Preserving Variational Model for Optical Flow Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10302v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 04:46:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 13:03:19.320479
• Title: On an Edge-Preserving Variational Model for Optical Flow Estimation
• Title（参考訳）: 光流量推定のためのエッジ保存変動モデルについて
• Authors: Hirak Doshi, N. Uday Kiran
• Abstract要約: 光流量推定のためのエッジ保存型$L1$正規化手法を提案する。 提案手法は,最先端のHhornとSchunckに基づく変分法と比較して,平均角度誤差と終点誤差を最大化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is well known that classical formulations resembling the Horn and Schunck model are still largely competitive due to the modern implementation practices. In most cases, these models outperform many modern flow estimation methods. In view of this, we propose an effective implementation design for an edge-preserving $L^1$ regularization approach to optical flow. The mathematical well-posedness of our proposed model is studied in the space of functions of bounded variations $BV(\Omega,\mathbb{R}^2)$. The implementation scheme is designed in multiple steps. The flow field is computed using the robust Chambolle-Pock primal-dual algorithm. Motivated by the recent studies of Castro and Donoho we extend the heuristic of iterated median filtering to our flow estimation. Further, to refine the flow edges we use the weighted median filter established by Li and Osher as a post-processing step. Our experiments on the Middlebury dataset show that the proposed method achieves the best average angular and end-point errors compared to some of the state-of-the-art Horn and Schunck based variational methods.
• Abstract（参考訳）: ホーンモデルやシュンクモデルに似た古典的定式化は、現代的な実装の慣行により、いまだに競争が激しいことはよく知られている。 ほとんどの場合、これらのモデルは現代の多くのフロー推定手法を上回っている。 そこで本研究では,光フローに対するエッジ保存型$L^1$正規化手法の効果的な実装設計を提案する。 提案したモデルの数学的適切性は、有界変分$BV(\Omega,\mathbb{R}^2)$の関数空間で研究される。 実装方式は複数のステップで設計されている。 流れ場はロバストなシャンブル・ポック原始双対アルゴリズムを用いて計算される。 castro と donoho の最近の研究に動機づけられ、反復型中央値フィルタリングのヒューリスティックをフロー推定に拡張した。 さらに,LiとOsherによって確立された重み付き中央フィルタを後処理ステップとして用いる。 ミドルベリーデータセットを用いた実験により,提案手法は最先端のホーン法やシュンック型変分法に比べて,最高の平均角点誤差と端点誤差が得られた。

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