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An Implementation of Combined Local-Global Optical Flow

机译：局部-全局光流组合的实现

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Optical Flow (OF) approaches for motion estimation calculate vector fields for the apparent velocities of objects in image sequences. In 1981 Horn and Schunck (HS) introduced two basic assumptions: 'brightness value constancy' and 'smooth variation' to estimate a smooth OF field over the entire image -global approach-. In parallel, Lucas and Kanade (LK) assumed constant motion patterns for image patches, estimating piecewise-homogeneous OF fields -local approach-. Several variations of these approaches exist today. Here we present the combined local-global (CLG) approach by Bruhn et al. which encompasses properties of HS-OF and LK-OF, aiming to improve the OF accuracy for small-scale variations, while delivering the HS-OF dense and smooth fields. A multiscale implementation is provided for 2D images, together with two numerical solvers: Successive Over-Relaxation and the faster Pointwise-Coupled Gauss-Seidel by Bruhn et al.. The algorithm works on gray-scale (single channel) images, with color images being converted prior to the OF computation.
机译：用于运动估计的光流（OF）方法为图像序列中对象的视在速度计算矢量场。 1981年，Horn和Schunck（HS）提出了两个基本假设：“亮度值恒定性”和“平滑变化”以估计整个图像的平滑OF场-全局方法。同时，卢卡斯（Lucas）和卡纳德（Kanade）（LK）假设图像块采用恒定运动模式，从而估计分段均匀的OF场-局部逼近。今天，这些方法存在多种变体。在这里，我们介绍了Bruhn等人的组合局部-全局（CLG）方法。它涵盖了HS-OF和LK-OF的属性，旨在提高小范围变化的OF精度，同时提供HS-OF密集而平滑的场。提供了一种用于2D图像的多尺度实现，以及两个数值求解器：Bruhn等人的连续过松弛和更快的逐点耦合高斯-赛德尔。该算法适用于带有彩色图像的灰度（单通道）图像在OF计算之前进行转换。

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