【AIOT】Optical Flow

光流是计算相邻帧间像素运动的技术,包括稠密和稀疏两种类型。光流估计算法包括基于梯度、匹配、能量和相位的方法。Lucas-Kanade算法是经典例子,而现代方法如FlowNet利用深度学习估计光流。光流在自动驾驶、视觉追踪等领域有广泛应用。

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光流(optical flow)是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系,从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。

1. 介绍

1.1. 稠密光流

一种针对图像或指定的某一片区域进行逐点匹配的图像配准方法,它计算图像上所有的点的偏移量,从而形成一个稠密的光流场。通过这个稠密的光流场,可以进行像素级别的图像配准。

Horn-Schunck算法以及基于区域匹配的大多数光流法都属于稠密光流的范畴。

1.2. 稀疏光流

稠密光流相反,稀疏光流并不对图像的每个像素点进行逐点计算。它通常需要指定一组点进行跟踪,这组点最好具有某种明显的特性,例如Harris角点等,那么跟踪就会相对稳定和可靠。稀疏跟踪的计算开销比稠密跟踪小得多。

上文提到的基于特征的匹配方法是典型的属于稀疏光流的算法。

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