这有点远，但我希望有人可能有一些见解（不确定比这里更好的论坛，但愿意接受建议）。我已经实现了论文An Improvement Algorithm for TV-L1 Optical Flow中的光流算法。我试图坚持与文章解释的完全相同的参数（他们有非常详细的实现说明），但我无法重现他们的结果。

根据我的分析（稍后我会展示图像），该算法似乎适用于小图像，因此在从粗到细的金字塔中，您可以看到针对每个图像的小规模版本精确计算了流. 然后，当图像被放大超过某个点时，优化似乎会收敛到某个较差的局部最小值。为了证实这种怀疑，我在金字塔级别之间使用 0.9 的比例因子（而不是文章使用的 0.5）重新运行了算法，结果得到了很大改善 - 似乎使用足够小的上/下比例因子，我们避免了糟糕的局部最小值。以下是流量（Middlebury 后院场景，比例因子依次为 0.5、0.7、0.9）：

这些是每个缩放因子的逐次迭代序列（在这里我们看到即使是 0.5 在小图像上也能很好地工作）：

0.5：http: //youtu.be/EHTO7lJeMrA
0.7：http: //youtu.be/-PlTU3VioWg
0.9：http: //youtu.be/lK5EP865u0E

我已经摆弄了算法的所有其他参数，它们对这种现象没有任何重大影响。如果有人感兴趣，我可以上传我的 Matlab 代码。所以我的问题是：

有人对这种现象有其他解释吗？我无法重现他们的结果这一事实让我非常困扰。