光流(Optical Flow)是指描述在连续帧图像中,像素点随时间的运动轨迹和速度的二维矢量场。它用于捕捉图像中物体的运动和相邻帧之间的位移信息。 光流的基本假设是相邻帧之间的像素在一个短时间内是连续运动的。通过分析相邻帧中像素亮度的变化,光流算法可以估计出每个像素点的运动速度和方向。 在计算机视觉和图像处理中...
在计算机视觉领域,光流是一种重要的图像特征,用于描述图像中物体或场景 中的运动情况。通过对连续帧图像中像素的亮度值变化进行分析,可以得到光流场, 即图像中每个像素在两帧之间的运动速度和运动方向。光流场可以应用于目标跟踪、 运动分析、动作捕捉等任务中。 光流的计算方法有多种,其中常见的包括基于亮度一致性假设...
当我们计算光流的时候,相比亮度信息,图像的相位信息更加可靠,所以利用相位信息获得的光流场具有更好的鲁棒性。基于相位的光流算法的优点是:对图像序列的适用范围较宽,而且速度估计比较精确,但也存在着一些问题:第一,基于相位的模型有一定的合理性,但是有较高的时间复杂性;第二,基于相位的方法通过两帧图像就可以计算出...
光流:找出第一帧图像上的像素点在第二帧图像的对应点。 光流场:图像灰度模式的表面运动。 可用光流场来估计运动场。光流场是像素值从a到b,运动场是物体真实从a运动到b。 2.光流形成的三个要素: 运动(速度场),这是光流形成的必要条件。 带光学特性的部位(如:像素点),能携带信息。 成像投影(从场景到图像),...
光流法用于目标跟踪的原理: (1)对一个连续的视频帧序列进行处理; (2)针对每一个视频序列,利用一定的目标检测方法,检测可能出现的前景目标; (3)如果某一帧出现了前景目标,找到其具有代表性的关键特征点(可以随机产生,也可以利用角点来做特征点); (4)对之后的任意两个相邻视频帧而言,寻找上一帧中出现的关键特征...
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。通常将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。
其中稀疏光流估计算法为Lucas-Kanade算法,该算法为1981年由Lucas和Kanade两位科学家提出的,最为经典也较容易理解的算法,下文将以此为例介绍传统光流算法。 对于最新的深度学习光流估计算法,FlowNet的作者于2015年首先使用CNN解决光流估计问题,取得了较好的结果,并且在CVPR2017上发表改进版本FlowNet2.0,成为当时State-of-the...
一般来说，光流（Optical Flow）是物体在三维空间中的运动在二维像平面上的投影。它是由物体和相机的相对速度产生的，反映了物体在极小时间内对应的图像像素的运动方向和速度。Lucas–Kanade方法（KLT）是一种基于光流原理的特征点跟踪算法。本文首先介绍光流的原理，然后介绍了KLT及其相关的KLT变体算法。光流约束方程 ...
光流是由观察者和场景之间的[相对运动]引起的视觉场景中物体、表面和边缘的运动模式。一般而言,光流是由于场景中前景目标本身的移动、观测者运动,或者两者的共同运动所产生的。 光流 光流在很多领域中都被用到,例如视频中的运动目标检测,视频压缩等等。 在分析光流时,需要用到两个重要假设:1.对象的像素强度在连续帧...