通过光流来对连续的两幅二位图像进行运动估计

资 源 简 介

通过光流来对连续的两幅二位图像进行运动估计

详 情 说 明

光流是计算机视觉中用于分析连续帧之间像素运动的技术。它通过捕捉相邻两幅二维图像中像素点的位移来估计场景中的运动模式。光流法基于两个关键假设：亮度恒定假设和空间一致性假设，前者认为相邻帧中同一物体的亮度保持不变，后者认为邻近像素具有相似的运动。

典型的运动估计流程会先对图像进行预处理以增强特征，然后选择特定算法计算光流场。常见实现方法包括Lucas-Kanade算法（适用于稀疏特征点）和Farneback算法（用于稠密光流估计）。运动估计结果可用于目标跟踪、视频稳定、动作识别等应用场景。

在实际应用中需要注意光照变化、遮挡区域以及快速运动等因素对估计精度的影响。有效的实现通常结合金字塔分层处理来应对大位移运动，并通过前后向光流一致性检查提高鲁棒性。