​运动光流场检测

资 源 简 介

​运动光流场检测

详 情 说 明

运动光流场检测是计算机视觉中用于分析连续帧图像中物体运动方向与速度的技术。其核心原理是通过像素强度变化建立相邻帧间的位移矢量场，形成可视化运动轨迹的光流场。

典型实现会基于亮度恒定假设（相邻帧像素灰度值不变）和空间一致性（邻近像素运动相似）。算法通常先提取图像特征点，再通过梯度计算或块匹配求解位移向量。在实际应用中，Lucas-Kanade等经典算法能有效处理稀疏光流，而Farneback等方法更适合稠密光流场估计。

这项技术在自动驾驶、动作识别、视频稳定等领域有重要应用。例如在无人机避障系统中，光流场可实时检测前方障碍物的相对运动趋势。现代方法结合深度学习后，对光照变化和遮挡场景的鲁棒性显著提升。