光流法的一些相关内容

张开发
• 2026/4/20 7:28:23 • 15 分钟阅读

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光流法的一些相关内容
光流法Optical Flow是计算机视觉中的一种经典方法用于估计图像序列中像素的运动。它的目标是从连续两帧图像中计算每个像素在图像平面上的运动速度位移向量。每个像素都会对应一个运动向量因此形成 光流场Optical Flow Field。一言以概之所谓光流就是瞬时速率在时间间隔很小比如视频的连续前后两帧之间时也等同于目标点的位移光流法的基本假设光流法通常包含二个假设亮度一致性假设即同一物体点在连续两帧中亮度不变。小运动假设两帧之间的位移很小。可以将二维问题给简化为一维时去理解。约束方程只有一个而方程的未知量有两个这种情况下无法求得u和v的确切值。此时需要引入另外的约束条件从不同的角度引入约束条件导致了不同光流场计算方法。按照理论基础与数学方法的区别把它们分成四种基于梯度微分的方法、基于匹配的方法、基于能量频率的方法、基于相位的方法和神经动力学方法。RLOF Robust Local Optical Flow 算法鲁棒局部光流算法于 2016 年发布。这项工作的主要思想是强度恒定性假设并不能完全反映现实世界的行为方式。还有阴影、反射、天气条件、移动光源简而言之还有不同的照明。RLOF 是一种局部、鲁棒的光流估计方法可以看作是稠密版本的 Lucas-Kanade但加入了更多优化例如金字塔处理、多尺度匹配、外部先验引导等。ROBUST LOCAL OPTICAL FLOW: LONG-RANGE MOTIONS AND VARYING ILLUMINATIONS摘要基于局部光流的稀疏运动估计方法是计算机视觉广泛应用的基础。经典的方法如金字塔Lucas-Kanade方法(PLK)或更复杂的方法如稳健的局部光流(RLOF)当涉及到光照变化和/或远程运动的环境时会失败。在这项工作中我们针对这些局限性提出了一种新的局部光流框架该框架考虑了光照模型来处理变化的光照以及基于透视全局运动模型的预测步骤来处理远距离运动。在Middlebury、Kitti和Sintel光流基准上的实验结果表明该框架具有优越的性能。方法先用光照模型扩展了一致性假设接着提出先全局估计之后在此基础上局部计算。 该方法在应对光照变化以及远距离运动上有一定的鲁棒性。光流法误区光流法是在图像上进行颜色处理得到的运动场所以环境的光照变化以及这种颜色变化都可能导致光流法失效。此外这里还有个会引起视觉错误的有趣图片。参考文献计算机视觉–光流法(optical flow)简介计算机视觉笔记10-2 光流 Optical Flow1. 运动场(Motion Field)和光流(Optical Flow)

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