Wavelet Expansion and High-order Regularization for Multiscale Fluid-motion Estimation

Pierre Dérian 1 Patrick Héas 1 Cédric Herzet 2 Etienne Memin 1
2 TEMICS - Digital image processing, modeling and communication
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Abstract : We consider a novel optic flow estimation algorithm based on a wavelet expansion of the velocity field. In particular, we propose an efficient gradient-based estimation algorithm which naturally encompasses the estimation process into a multiresolution framework while avoiding most of the drawbacks common to this kind of hierarchical methods. We then emphasize that the proposed methodology is well-suited to the practical implementation of high-order regularizations. The powerfulness of the proposed algorithm and regularization schemes are finally assessed by simulation results on challenging image sequence of turbulent fluids.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-7348, INRIA. 2010
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Contributeur : Pierre Dérian <>
Soumis le : mercredi 28 juillet 2010 - 12:40:50
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:20:10
Document(s) archivé(s) le : jeudi 1 décembre 2016 - 17:30:00

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Citation

Pierre Dérian, Patrick Héas, Cédric Herzet, Etienne Memin. Wavelet Expansion and High-order Regularization for Multiscale Fluid-motion Estimation. [Research Report] RR-7348, INRIA. 2010. 〈inria-00505780v2〉

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