光流法

光流法

科學方法
光流法的主要任務就是計算光流場,即在适當的平滑性約束條件下,根據圖像序列的時空梯度估算運動場,通過分析運動場的變化對運動目标和場景進行檢測與分割,包括全局光流場和特征點光流場兩種方法。最經典的全局光流場法主要有L-K (Lueas&Kanada)法和H-S (Hom&Schunck)法。全局光流場法是通過比較運動目标與背景之間的運動差異對運動目标進行光流分割,但是計算量很大。特征點光流法通過特征匹配計算特征點位置的流速,完成背景和人體的分離,計算量小、快速靈活,但稀疏的光流場很難精确的提取運動目标的形狀。光流法對場景的信息不需要提前知道,主要是通過計算場景内的光流場來檢測目标。但是,光流場對環境非常敏感,場景内的噪聲多光源人體陰影和遮擋都會嚴重的影響光流場的分布計算,降低計算精度。
    中文名:光流法 外文名:Optical flow 所屬學科:

簡介

光流法(Optical flow or optic flow)是關于視域中的物體運動檢測中的概念。用來描述相對于觀察者的運動所造成的觀測目标、表面或邊緣的運動。光流法在樣型識别、計算機視覺以及其他影像處理領域中非常有用,可用于運動檢測、物件切割、碰撞時間與物體膨脹的計算、運動補償編碼,或者通過物體表面與邊緣進行立體的測量等等。

圖像處理

圖像處理是指對圖像進行分析、加工、和處理,使其滿足視覺、心理或其他要求的技術。圖像處理是信号處理在圖像領域上的一個應用。目前大多數的圖像均是以數字形式存儲,因而圖像處理很多情況下指數字圖像處理。此外,基于光學理論的處理方法依然占有重要的地位。

圖像處理是信号處理的子類,另外與計算機科學、人工智能等領域也有密切的關系。

傳統的一維信号處理的方法和概念很多仍然可以直接應用在圖像處理上,比如降噪、量化等。然而,圖像屬于二維信号,和一維信号相比,它有自己特殊的一面,處理的方式和角度也有所不同。

計算機視覺

計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學,更進一步的說,就是指用攝影機和計算機代替人眼對目标進行識别、跟蹤和測量等機器視覺,并進一步做圖像處理,用計算機處理成為更适合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

作為一門科學學科,計算機視覺研究相關的理論和技術,試圖創建能夠從圖像或者多維數據中獲取“信息”的人工智能系統。這裡所指的信息指香農定義的,可以用來幫助做一個“決定”的信息。因為感知可以看作是從感官信号中提取信息,所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中“感知”的科學。

作為一個工程學科,計算機視覺尋求基于相關理論與模型來創建計算機視覺系統。這類系統的組成部分包括:

1、過程控制(例如工業機器人和無人駕駛汽車)

2、事件監測(例如圖像監測)

3、信息組織(例如圖像數據庫和圖像序列的索引創建)

4、物體與環境建模(例如工業檢查,醫學圖像分析和拓撲建模)

5、交感互動(例如人機互動的輸入設備)

計算機視覺同樣可以被看作是生物視覺的一個補充。在生物視覺領域中,人類和各種動物的視覺都得到了研究,從而創建了這些視覺系統感知信息過程中所使用的物理模型。另一方面,在計算機視覺中,靠軟件和硬件實現的人工智能系統得到了研究與描述。生物視覺與計算機視覺進行的學科間交流為彼此都帶來了巨大價值。

計算機視覺包含如下一些分支:畫面重建,事件監測,目标跟蹤,目标識别,機器學習,索引創建,圖像恢複等。

一些求光流的方法

相位相關

塊相關(誤差絕對值和, 标準化互相關)

梯度約束-相關的對齊

盧卡斯-卡納德方法(Lucas-Kanade Method)

霍恩·山克方法(Horn Schunck Method)

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