大學(xué)計算機學(xué)院多媒體基礎(chǔ)運動估計-文庫吧資料
2025-02-12 22:03本頁面
【正文】 14:25 AM? 1以我獨沈久，愧君相 見頻 。圖像 1圖像 2殘差圖像運動殘差圖像舉例舉例結(jié)果分析結(jié)果分析結(jié)果分析謝 謝一月 2108:14:2508:1408:14一月 21一月 2108:14 08:1408:14:25一月 21一月2108:14:252023/1/22 8:14:25? 靜夜四無 鄰 ，荒居舊 業(yè)貧 。從中心點開始用小模板檢測多預(yù)測點搜索 這種方法是根據(jù)鄰塊運動矢量預(yù)測多個搜索點，在搜索過程中選擇預(yù)測性能最好的預(yù)測點，通常于小模板搜索方法想結(jié)合。一般有兩種方法：216。可參考十字菱形搜索法（ CDS）。從預(yù)測點開始搜索可以在一定程度上提高搜索速度和搜索精度。背景圖像快速檢測216。預(yù)測搜索起點216?！八阉鼽c ”216?！皪u嶼 ”216。BBO的搜索空間 Nn生物地理分布優(yōu)化 運動估計 216。2023年， Dan Simon提出了一種新型的智能優(yōu)化算法，稱為生物地理分布優(yōu)化算法 (Biogeographybased OptimizationBBO)， 該算法 源于對生物地理分布情況的啟發(fā)。搜索點的水平和垂直坐標(biāo) 216。粒子的速度 216?！傲Ｗ?”216。粒子群的搜索空間 Nn粒子群優(yōu)化 運動估計 216。最終所有粒子向群體的最優(yōu)解聚集，尋找到搜索空間的 全局最優(yōu)解 。每個粒子都有自己的 速度 和空間 位置 ，還有一個由目標(biāo)函數(shù)決定的適應(yīng)度值。群體中的每個個體視為沒有質(zhì)量和體積的 “粒子 ”，可以理解為是搜索空間中的點或者優(yōu)化問題中的解。粒子群優(yōu)化 (Particle Swarm Optimization, PSO)是由 Kennedy和 Eberhart在 1995年共同提出的，源于對鳥群遷徙和魚群聚集行為的啟發(fā)。 對于運動劇烈的圖像，從原點開始搜索時，要經(jīng)過多次搜索才能找到匹配點，搜索點過多，且容易陷入局部最優(yōu)點。2D對數(shù)法與全搜索法的比較216。模板中心處邊界時結(jié)束。2D 對數(shù)法216。菱形法 搜索方式與四步法類似，只是搜索模板換為兩個菱形模板。對大運動檢測效果不好四步法 反復(fù)使用 55方形模板進(jìn)行搜索。模板中心處 SAD
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