6、交替曝光图像运动估计与微生物全息数据自动分析

交替曝光图像运动估计与微生物全息数据自动分析

交替曝光图像运动估计

在图像运动估计领域，交替曝光成像技术被引入以记录抗锯齿运动信息和场景的高频内容。通过连接长曝光图像与前后短曝光图像的图像形成模型，可以推导出两种估计运动场和遮挡时间的算法。

两种交替曝光方法比较

• 最小二乘法 ：
  • 能够从一组三张交替曝光图像中估计运动路径、前后向运动场和遮挡时间。
  • 对运动路径做了一些额外假设，如对称性，但不需要进一步的正则化，如平滑约束。
  • 误差函数可以逐点评估，通过对优化残差进行阈值处理来检测遮挡。
  • 在合成场景中，它在某些情况下优于一些现代光流算法，但在真实场景测试中，对噪声和长、短曝光图像增益校正的不准确非常敏感。
• 总变分法 ：
  • 需要正则化来解决未遮挡点的图像形成模型的模糊性，但不做进一步假设。
  • 考虑正则化中的空间梯度需要同时求解所有像素的运动路径，因此需要应用更复杂的解决方案框架。
  • 遮挡时间估计被纳入优化过程，无需单独的遮挡检测步骤。
  • 在合成场景的数值评估中，估计的运动场比同类先进的光流算法更准确，并且在真实世界记录中也能估计出令人信服的运动场。

方法	优点