仿射光流

资 源 简 介

仿射光流

详 情 说 明

仿射光流是一种用于估计图像序列中复杂运动模式的算法，它通过6个参数来描述包括平移、缩放、旋转和剪切在内的综合运动变化。这种一阶运动模型比基本的平移光流更能准确反映真实场景中的物体运动。

在实现原理上，该方法继承并扩展了经典的Lucas-Kanade算法框架。其核心思想是在图像区域内建立空间和时间的灰度梯度约束方程，通过最小二乘法求解最优的仿射变换参数。算法首先需要计算图像的时空梯度场，这些梯度信息构成了求解运动参数的数学基础。

为了提高计算效率和鲁棒性，系统提供了多种采样策略选择：既可以在规则的矩形网格上进行传统采样，也可以采用对数极坐标网格这种更符合人类视觉特性的采样方式。后者特别适合处理旋转和缩放占主导的运动场景，并支持通过迭代优化来逐步修正运动估计结果。

实现中还考虑了多项实用功能：包括兴趣区域的选择控制、平滑滤波处理、以及可调节的采样密度等。这些参数可以根据具体应用场景进行灵活配置，以平衡计算精度和效率。图像预处理（如平滑滤波）和梯度计算都被设计为独立模块，便于系统扩展和重用。

该算法特别适合需要精确建模复杂运动的视觉应用，如目标跟踪、视频稳定等场景。通过合理配置采样方式和优化参数，可以在保持计算效率的同时，获得比简单平移模型更准确的运动估计结果。