【摘 要】
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基于图像的运动估计是计算机视觉在许多应用中的一项基本任务，其主要目标是尽可能精确地估计场景和物体的运动．文中针对界外值在光流估计过程中会引起不可预期的运动估计结果、
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50775073);广东省教育部产学研结合项目(2006D930304001);广州市科技攻关项目(2006A10401004)
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基于图像的运动估计是计算机视觉在许多应用中的一项基本任务，其主要目标是尽可能精确地估计场景和物体的运动．文中针对界外值在光流估计过程中会引起不可预期的运动估计结果、严重影响运动估计精度的问题，提出一种改进的鲁棒分层的多尺度运动估计算法．该算法利用图基的双权重函数，自动调节不同残差数据点的权重，去除残差过大的数据点，并采用多尺度金字塔由粗到精逐层迭代，精确地估计运动矢量．实验结果表明：该算法鲁棒性好，能有效地解决遮挡背帚和运动不连续而引起的界外值问题，明显地提高运动估计精度．
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