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Fast motion estimation algorithm based on geometric wavelet transform
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AI
DOI：10.1142/s0219691319500188.png)
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摘要
En 中文
运动估计是一种方法，它通过研究视频序列中物体的位移，寻求相邻两帧之间的相关性，以预测内容位置的变化。运动估计在医学、机器人和视频压缩等众多应用中正变得越来越重要。近年来，小波是运动估计的有效工具，但离散小波变换（DWT）会面临平移敏感性、方向性差和相位信息缺失等问题。这三大缺点使得传统小波无法计算复杂序列（包含多个方向）中的运动。为了改进这些不足，我们选择几何小波。因此，我们的目标是提出一种在性能（速度和准确性）方面能够估计运动的方法。该方法将基于几何小波变换，更具体地说是基于Contourlet变换。这项工作包括两个部分：在第一阶段，通过Contourlet变换检查去噪过程，以确保运动估计的精度；在第二阶段，我们应用Horn和Schunck的迭代方法来计算运动，以保证良好的速度。人工序列的对比实验结果表明，所提出的算法在性能上显著优于几种最先进的方法。
AI总结
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