Horn & Schunck Meets A Discrete Zhang Neural Networks For Computing 2d Optical Flow
Résumé: In this paper, we develops a new fast on line algorithms for motion estimation. This new algorithm is based on the Horn & Schunck algorithm with a new kind of recurrent neural network called Discrete Zhang Neural Networks (DZNN) and Simoncelli’s matched-pair 5 tap filters. We simulate the network on a sequential processor and compare its performance with a sequential algorithm based on the Jacobi method. Experimental results on synthetic and real image sequences for the method are given to demonstrate its fastness in comparison with Jacobi method.
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