用光流法估计图像的运动

资 源 简 介

用光流法估计图像的运动

详 情 说 明

光流法是计算机视觉中用于估计图像序列中物体运动的重要技术。它通过分析像素点在连续帧中的移动来推算运动模式。基于像素点的光流算法主要分为两类：稀疏光流和稠密光流。

稀疏光流法（如Lucas-Kanade算法）仅计算图像中特定特征点的运动向量。这类方法首先检测角点等显著特征，然后通过对这些点进行局部窗口匹配来计算位移。其优势在于计算效率高，适合实时应用，但只能提供稀疏的运动场。

稠密光流法（如Horn-Schunck算法）则为图像中所有像素点计算运动向量。这种方法基于亮度恒定假设和空间一致性假设，通过全局优化求解。虽然结果更完整，但计算复杂度较高，对噪声也更敏感。

在实际应用中，光流法常面临光照变化、遮挡和大位移等挑战。现代改进算法会结合金字塔分层处理来提高对大位移的适应能力，或引入正则化项来增强鲁棒性。光流估计结果可广泛应用于视频稳定、动作识别和自动驾驶等领域。