CEDFlow: Latent Contour Enhancement for Dark Optical Flow Estimation

光流 估计 流量(数学) 计算机科学 人工智能 物理 图像(数学) 机械 工程类 系统工程
作者
Feng-Yuan Zuo,Zhaolin Xiao,Haiyan Jin,Haonan Su
出处
期刊:Proceedings of the ... AAAI Conference on Artificial Intelligence [Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)]
卷期号:38 (7): 7909-7916
标识
DOI:10.1609/aaai.v38i7.28627
摘要

Accurately computing optical flow in low-contrast and noisy dark images is challenging, especially when contour information is degraded or difficult to extract. This paper proposes CEDFlow, a latent space contour enhancement for estimating optical flow in dark environments. By leveraging spatial frequency feature decomposition, CEDFlow effectively encodes local and global motion features. Importantly, we introduce the 2nd-order Gaussian difference operation to select salient contour features in the latent space precisely. It is specifically designed for large-scale contour components essential in dark optical flow estimation. Experimental results on the FCDN and VBOF datasets demonstrate that CEDFlow outperforms state-of-the-art methods in terms of the EPE index and produces more accurate and robust flow estimation. Our code is available at: https://github.com/xautstuzfy.
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