各向异性光流法的目标边缘检测 (2012年)

光流法是在图像序列中对二维物体的运动矢量估计，用经典的HS算法计算时，目标与背景对比度小或有噪声将导致较大的虚警概率。而运用各向异性高斯核，运用非极大抑制条件，可以较好的抑制噪声，同时也保留了目标边缘，进而提高了梯度偏导的准确度。较好地解决了微分光流法的不足，从而提高了计算精度。最终对序列图像中动目标的边缘检测进行了方法改进，Gabor函数的替换以及实验表明算法的有效性。