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Apresentamos um método eficiente e simples para introduzir consistência temporal em uma ampla classe de problemas de gráficos computacionais baseados em imagem impulsionados por otimização. Nosso método estende trabalhos recentes em filtragem consciente de bordas, aproximando a regularização global custosa com uma operação de filtragem conjunta iterativa rápida. Usando essa representação, conseguimos obter enormes ganhos de eficiência tanto em termos de requisitos de memória quanto de tempo de execução. Isso nos permite processar todo o material de uma só vez, aproveitando informações de suporte que existem em quadros distantes, algo que é difícil com abordagens existentes devido à carga computacional dos dados de vídeo. Nosso método é capaz de filtrar ao longo de caminhos de movimento usando uma abordagem iterativa que utiliza e estima simultaneamente vetores de fluxo óptico por pixel. Demonstramos sua utilidade criando resultados temporalmente consistentes para uma série de aplicações, incluindo fluxo óptico, estimativa de disparidade, coloração, propagação de rabiscos, aumento de dados esparsos e computação de saliência visual.
Lang et al. (Sun,) estudaram essa questão.