运动细节估计的光流场方法

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运动目标检测光流法

运动目标检测光流法一、引言在计算机视觉领域中，运动目标检测是一个重要研究方向，其目的在于从视频序列中分离出运动的目标。

光流法作为其中的一种方法，通过估计像素点的运动矢量来检测运动目标。

本文将详细介绍光流法在运动目标检测中的应用。

二、光流法的基本原理光流法是一种基于像素点运动估计的方法，其基本原理是通过计算图像序列中每个像素点的运动矢量，从而得到运动目标的信息。

光流场是光流法在图像上的表现形式，它反映了图像中每个像素点的运动状态。

光流场的计算可以通过多种方法实现，如基于梯度的方法、基于匹配的方法等。

三、光流法在运动目标检测中的应用在运动目标检测中，光流法的主要应用包括以下几个方面：运动目标的分割：通过计算光流场，可以将运动目标与背景进行分割。

由于运动目标与背景的光流矢量存在差异，因此可以通过设定阈值将运动目标从背景中分离出来。

运动目标的跟踪：利用光流场可以实现对运动目标的跟踪。

通过计算连续帧之间光流矢量的变化，可以估计出运动目标的运动轨迹，从而实现目标的跟踪。

运动目标的识别：通过对光流场的分析，可以提取出运动目标的特征信息，如形状、大小、速度等。

这些特征信息可以用于运动目标的识别，如行人、车辆等。

四、光流法的优缺点分析光流法在运动目标检测中具有以下优点：可以处理复杂背景下的运动目标检测问题；可以实现对运动目标的精确分割和跟踪；可以提取出丰富的运动目标特征信息。

然而，光流法也存在一些缺点：对光照变化敏感：当光照条件发生变化时，光流场的计算结果可能会受到影响，从而导致检测精度的下降；计算复杂度高：光流场的计算涉及到大量的数学运算，因此其计算复杂度较高，难以实现实时处理；对噪声敏感：当图像中存在噪声时，光流场的计算结果可能会受到影响，从而导致检测精度的下降。

为了克服这些缺点，研究者们提出了许多改进方法，如基于深度学习的方法、基于滤波的方法等。

五、结论与展望光流法作为一种基于像素点运动估计的方法，在运动目标检测中具有广泛的应用前景。

运动目标检测光流法详解

摘要运动目标检测方法是研究如何完成对视频图像序列中感兴趣的运动目标区域的“准确定位”问题。

光流场指图像灰度模式的表面运动，它可以反映视频相邻帧之间的运动信息，因而可以用于运动目标的检测。

MATLAB这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以利用MATLAB 软件来用光流法对运动目标的检测中具有很大的优势。

本设计主要可以借助matlab软件编写程序，运用Horn-Schunck算法对图像前后两帧进行处理，画出图像的光流场。

而图像的光流场每个像素都有一个运动矢量，因此可以反映相邻帧之间的运动，分析图像的光流场就可以得出图像中的运动目标的运动情况。

关键字：光流法；Horn-Schunck算法；matlab目录1光流法的设计目的 (1)2光流法的原理 (1)2.1光流法的介绍 (1)2.1.1光流与光流场的概念 (1)2.1光流法检测运动目标的原理 (2)2.1.1光流场计算的基本原理 (2)2.2.2基于梯度的光流场算法 (2)2.2.3Horn-Schunck算法 (3)2.2.4光流法检测运动目标物体的基本原理概述 (5)3光流法的程序具体实现 (6)3.1源代码 (6)3.1.1求解光流场函数 (6)3.1.2求导函数 (9)3.1.3高斯滤波函数 (9)3.1.4平滑性约束条件函数 (10)3.1.5画图函数 (10)4仿真图及分析 (12)结论 (13)参考文献 (14)1 光流法的设计目的数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处理，以达到预期的目的。

随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。

数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程，其目的是：使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力。

光流法（opticalflow）

光流法（opticalflow）光流分为稠密光流和稀疏光流光流（optic flow）是什么呢？名字很专业，感觉很陌⽣，但本质上，我们是最熟悉不过的了。

因为这种视觉现象我们每天都在经历。

从本质上说，光流就是你在这个运动着的世界⾥感觉到的明显的视觉运动（呵呵，相对论，没有绝对的静⽌，也没有绝对的运动）。

例如，当你坐在⽕车上，然后往窗外看。

你可以看到树、地⾯、建筑等等，他们都在往后退。

这个运动就是光流。

⽽且，我们都会发现，他们的运动速度居然不⼀样？这就给我们提供了⼀个挺有意思的信息：通过不同⽬标的运动速度判断它们与我们的距离。

⼀些⽐较远的⽬标，例如云、⼭，它们移动很慢，感觉就像静⽌⼀样。

但⼀些离得⽐较近的物体，例如建筑和树，就⽐较快的往后退，然后离我们的距离越近，它们往后退的速度越快。

⼀些⾮常近的物体，例如路⾯的标记啊，草地啊等等，快到好像在我们⽿旁发出嗖嗖的声⾳。

光流除了提供远近外，还可以提供⾓度信息。

与咱们的眼睛正对着的⽅向成90度⽅向运动的物体速度要⽐其他⾓度的快，当⼩到0度的时候，也就是物体朝着我们的⽅向直接撞过来，我们就是感受不到它的运动（光流）了，看起来好像是静⽌的（这很好理解，因为光流分析是基于连续多帧的图像来进⾏分析的，如果⽅向为0，那么每⼀帧改物体的位置相对于相机来说是相对静⽌的(假设不考虑物体的透视效应，因此就察觉不到光流。

当它离我们越近，就越来越⼤。

当然了，我们平时看到感觉还是有速度的，因为物体较⼤，它的边缘还是和我们⼈眼具有⼤于0的⾓度的）。

呵呵，说了那么多，好像还没进⼊⽐较官⽅的，研究性的定义。

那就贴上⼀个吧。

光流的概念是Gibson在1950年⾸先提出来的。

它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，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。

⼀般⽽⾔，光流是由于场景中前景⽬标本⾝的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产⽣的。

光流法原理详细范文

光流法原理详细范文光流法（optical flow）是一种计算图像中像素点在连续帧之间的运动信息的方法。

它在计算机视觉领域中被广泛应用于运动估计、物体跟踪、图像稳定等诸多领域。

原理上，光流法通过分析像素点在连续帧之间的亮度变化来确定像素点的运动方向和速度。

光流法的基本假设是，相邻帧之间的像素点在灰度和亮度上是保持不变的，也就是说，如果像素点P在t时刻的位置是(x,y)，在t+1时刻的位置是(x+dx,y+dy)，那么P点在t时刻的灰度值I(x,y)等于P点在t+1时刻的灰度值I(x+dx,y+dy)。

基于这个假设，光流法将运动估计的问题转化为解决方程I(x,y,t)=I(x+dx,y+dy,t+1)，其中(x,y)是像素点在t时刻的坐标，(x+dx,y+dy)是像素点在t+1时刻的坐标，I(x,y,t)和I(x+dx,y+dy,t+1)分别是对应像素点的灰度值。

为了求解上述方程，光流法有两种主要的方法：稠密光流法和稀疏光流法。

稠密光流法假设图像中的每个像素点都有运动，因此在图像中每个像素点都会计算光流向量。

这种方法计算量大，但是得到的运动估计结果很精确。

稀疏光流法则是在图像中选择一部分像素点来计算光流向量，这样可以减少计算量，但是也会丢失部分运动信息。

稠密光流法的计算是基于亮度一致约束的。

亮度一致约束指的是相邻帧之间像素点的灰度值是保持不变的。

通过计算像素点在t时刻和t+1时刻的中心窗口内的亮度变化，可以得到一个亮度误差函数。

利用这个误差函数，可以采用迭代的方法来求解运动向量。

最常用的方法是Horn-Schunck光流法，它假设整个窗口内的像素点的灰度变化是保持一致的，从而得到一个全局的亮度误差函数。

稀疏光流法是通过选择部分像素点来计算光流向量。

这些像素点通常被称为光流采样点。

选择采样点的方法有很多，比如选取边缘区域的像素点，或者根据预测结果来选择。

然后，通过计算采样点在t时刻和t+1时刻的灰度差异来求解运动向量。

光流法原理详细

光流法基本原理从二维图像序列中检测物体的运动、提取运动参数并且分析物体运动的相关规律是运动图像序列分析的主要研究内容。

光流法是进行运动图像分析的重要方法，在视觉运动研究中具有举足轻重的作用。

光流（ optical flow ）表达了图像的变化，由于它包含了图像的运动信息，因此可被观察者用来确定目标的运动情况[32]。

如图 3-8 所示，光流是图像中亮度图案的表观运动，而运动场是三维物体的实际运动在图像平面上的投影，在理想情况下二者相互吻合[33] 。

光流场可以简单的理解为物体的速度矢量场，包含两个分量 (u,v) 。

假设相邻两帧图像之间的时间间隔很小，而且图像的灰度变化很小时，可以推导出基本的光流约束方程[34] ：I x u I y v t I 0(3-3)其中， u dx，vdy分别是该点的光流沿x, y方向上的分量；I ( x, y)是像素点(x, y)在时刻dt dtt 的灰度值， I x I, I yI , I t I 分别是灰度值I对x、y和t的偏导数，可从图像序列中x y t直接估计出来[35]：I x 1 [( I i 1, j ,k Ii 1, j ,k 1 I i 1, j 1,k I i 1,j 1,k 1) ( Ii , j , kIi , j ,k 14 xI y 1 [( I i 1,j ,k Ii , j 1,k 1 I i 1, j 1,k I i 1, j 1,k 1) ( Ii , j ,kIi , j ,k 14 y IIi , j 1,kIi , j 1,k 1)](3-4) i 1, j ,kIi 1,j ,k 1)](3-5)I t 1 [( Ii , j 1,kIi, j 1,k 1Ii 1,j ,k 1Ii 1, j 1,k 1) ( Ii , j ,kIi , j 1,kIi 1, j , kIi 1, j 1,k )] (3-6)4 t光流约束方程与 u 和 v 呈线性关系，如图 3-9 所示，把以 u 和 v 为横、纵轴的二维空间称为速度空间，则该方程定义了一条直线，且此直线与图像点灰度的空间梯度I 垂直。

光流法原理和跟踪流程 -回复

光流法原理和跟踪流程-回复光流法（Optical Flow）是计算机视觉中常用的一种运动估计方法。

它通过分析图像中像素点随时间的变化，来推测出像素点的运动方向和速度。

光流法在目标追踪、医学影像分析、自动驾驶等领域发挥着重要作用。

在本文中，我将详细介绍光流法的原理和跟踪流程，帮助读者更好地理解和应用该方法。

光流法的原理基于一个基本假设：相邻时刻的像素点的灰度值之差（即图像亮度的变化）主要由相机的运动引起，而不是物体的运动。

基于这个假设，光流法试图通过计算相邻帧之间像素点之间的运动矢量来估计相机的运动。

那么，光流法的具体跟踪流程是怎样的呢？以下是一个典型的流程：1. 图像预处理在进行光流计算之前，首先需要对图像进行预处理。

这包括图像去噪、灰度化、图像金字塔构建等步骤。

图像金字塔的构建是为了对不同尺度的运动进行估计，以应对不同场景下的运动速度变化。

2. 特征提取在光流法中，通常选择一些具有较好区分度和稳定性的特征点进行运动估计。

常用的特征点包括角点、边缘等。

特征提取方法可以是角点检测算法（如Harris角点检测）或其他滤波器。

提取到的特征点可以用来计算光流向量。

3. 光流计算光流计算是光流法的核心环节。

常用的光流计算方法有基于亮度差异的光流计算方法和基于约束条件的光流计算方法。

基于亮度差异的光流计算方法基于光流法的基本假设，通过计算相邻帧之间像素点的灰度值之差来估计运动矢量。

这种方法简单直观，但对于大灰度变化和光照变化较大的情况不够稳定。

基于约束条件的光流计算方法则利用了光流场的光滑性和连续性约束。

其中一种常见的方法是使用光流方程，将其转化为一个光流方程约束优化问题，并用迭代方法求解。

这种方法对光照变化和大灰度变化具有一定的鲁棒性。

4. 光流可视化和结果分析经过光流计算之后，得到的光流场可以用来可视化和分析。

常见的可视化方法有箭头可视化和色彩编码可视化。

箭头可视化将每个特征点的光流矢量表示为箭头的方向和长度，色彩编码可视化则利用不同颜色来表示光流的方向和大小。

达芬奇光流法

达芬奇光流法
达芬奇光流法是一种用于估计运动图像中像素位置随时间的运动变化的方法，它可以被用
来分析多个图像序列中的光流场。

这种方法的基本原理是，假设像素的运动是连续的，并
且当切换到新的时间序列时，它们的运动仍然会保持不变。

按照这种原理，用达芬奇光流
法分析一系列连续图像，可以估计它们在不同图像帧之间的相对位置变化，这样可以检测
出运动或时变的物体。

达芬奇光流法的基本思想是：跟踪图像帧之间的相关性，并估计每个像素点之间的运动变化。

它首先假设存在两个相邻的图像帧，以及每个像素点在这两帧之间的一对对应关系。

对于每个像素点，计算其两帧图像之间的梯度，并在两者之间建立一个投影关系，从而估计出每个像素点在图像帧之间的运动变化大小。

在计算梯度时，可以使用滤波器去除干扰项，以减少噪声的影响。

然后通过建立关联矩阵，将梯度转换为标量，确定每个像素的运动变化大小和方向。

这可以通过使用诸如最小二乘，极值抑制和偏差度等方法来估计。

达芬奇光流法是一种有效的估计运动图像中像素位置随时间运动变化的方法。

它能够捕捉
到图像在不同时间序列之间的一般性能动态，并且可用于识别动作的人体追踪，无人车导航，视频监控等应用程序中，以及更多其他的应用场景。

【Matlab】运动目标检测之“光流法”

【Matlab】运动⽬标检测之“光流法”光流（optical flow）1950年，Gibson⾸先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。

物体在运动的时候之所以能被⼈眼发现，就是因为当物体运动时，会在⼈的视⽹膜上形成⼀系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视⽹膜，就好像⼀种光流过⼀样，故称之为光流。

光流法检测运动物体的原理：⾸先给图像中每个像素点赋予⼀个速度⽮量（光流），这样就形成了光流场。

如果图像中没有运动物体，光流场连续均匀，如果有运动物体，运动物体的光流和图像的光流不同，光流场不再连续均匀。

从⽽可以检测出运动物体及位置。

应⽤背景：根据图像前景和背景的运动，检测视频的变化，空间运动物体在观察成像平⾯上的像素运动的瞬时速度，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。

可以⽤来检测运动抖动物体关键技术：当⼈的眼睛观察运动物体时，物体的景象在⼈眼的视⽹膜上形成⼀系列连续变化的图像，这⼀系列连续变化的信息不断“流过”视⽹膜（即图像平⾯），好像⼀种光的“流”，故称之为光流（optical flow）。

编程处理中：matlab中有现成的！！函数function [fx, fy, ft] = computeDerivatives(im1, im2)if size(im2,1)==0im2=zeros(size(im1));end% Horn-Schunck original methodfx = conv2(im1,0.25* [-11; -11],'same') + conv2(im2, 0.25*[-11; -11],'same');fy = conv2(im1, 0.25*[-1 -1; 11], 'same') + conv2(im2, 0.25*[-1 -1; 11], 'same');ft = conv2(im1, 0.25*ones(2),'same') + conv2(im2, -0.25*ones(2),'same');% derivatives as in Barron% fx= conv2(im1,(1/12)*[-180 -81],'same');% fy= conv2(im1,(1/12)*[-180 -81]','same');% ft = conv2(im1, 0.25*ones(2),'same') + conv2(im2, -0.25*ones(2),'same');% fx=-fx;fy=-fy;% An alternative way to compute the spatiotemporal derivatives is to use simple finite difference masks.% fx = conv2(im1,[1 -1]);% fy = conv2(im1,[1; -1]);% ft= im2-im1;也有现成的实例：Affine optic flow - File Exchange - MATLAB CentralEstimate optical flow using Horn-Schunck method - MATLAB调⽤系统对象vision.OpticalFlow后产⽣的混合矩阵数据如何处理 – MATLAB中⽂论坛Estimate optical flow using Lucas-Kanade method - MATLABLucas-Kanade Tutorial Example 1 - File Exchange - MATLAB Central1.⾸先是假设条件：（1）亮度恒定，就是同⼀点随着时间的变化，其亮度不会发⽣改变。

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Ｐａｓｎ，ＳｕＺｈｉｕｎ，ａｄＷａｅｎＪｎｈａｉｘｎｎｇＷｉ
（ｃｏｌＳｈｏＭａｈｍａｉｌｃｅｃｓｔｅｔａｉｎｅ，ＤａｉｎＵｎｖｒｉＪＴｃｎｌｇＤａｉｎ１６２）ｃＳｌｉｅｓｔｏｅｈｏｏｙ，ｌ１０４ａｙａ
光流场是指图像灰度模式的表面运动，映了反图像上每一点灰度的变化趋势，广泛应用于运动被目标的检测、踪，及分割等方面．有的光流技跟以现术大多采用变分和高斯金字塔求解策略相结合的方
关键词：光流；动细节；征点；运特自适应的保持边缘的正则项；权中值滤波加
中图法分类号：ＴＰ３１９
ＯｐｉａｏＭｅｈｏｏｏｉｎＤｅａｌｔｍａｉｎｔｃｌＦｌｗｔｄｆｒＭｔｏｔｉｓＥｓｉｔｏ
ｔｔｔｅｐｏｓｄｍｅｈｏｖｅｂｏｒｈａｈｒｐｏｅｔｏｄｓｌｓａｖｅｐｏｂｌｍｓｅｆｃｉｅｙａｃｅｓｇｏｅｕｌｓｅｆｅｔｖｌｎｄａｈｉｖｅｏｄｒｓｔ．
Ｋｅｗｏｄｙｒｓ：ｏｔｃｌｌｐｉａｆｏｗ；ｍｏｉｎｔｏｄｅａｌｔｉｓ；ｆａｕｅｅｔｒｐｏｎｔｉｓ；ａａｉｅｅｐｒｓｒｉｒｇｕａｉａｉｎ；ｄｐｔｖｅｄｇ — ｅｅｖｎｇｅｌｒｚｔｏｗｅｇｈｔｄｍｅａｉｔｒｉｅｄｉｎｆｌｅ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｈｅｅｅｓｏｍｅｒｌｍｓｎｒｅｓｎａｇｅｄｉｐｌｃｍｅｔｎｄｅｔｍａｉｇｍｏｉｅａｌｒｘｉｔｓｐｏｂｅｉｐｏｃｓｉｇｌｒｓａｅｎａｓｉｔｎｔｏｎｄｔｉｓ
运动细节估计的光流场方法
潘金山，苏志勋王伟，
（连理１大学数学科学学院大连１６２）大：１０４
（ＸＩｄｕｔｅｕｃＺＳ＠ｌ．ｄ．ｎ）Ａ
摘要：针对现有的光流方法在处理大位移和估计运动图像细节方面存在的问题，出一种结合图像细节特征的变提分光流场模型．先通过增加特征点的对应，用自适应的保持边缘的正则项以及引入ｏｃｓｎ检测函数对经典光首采ｃｌｉｕｏ流模型进行了改进；次，用基于变分框架下的高斯金字塔方法以及加权中值滤波的方法对所提出的模型进行求其采解．量的实验结果表明，中模型有效地解决了以上问题，取得了较好的效果．大文并
ｗｉｈｍｏｒｐｉａｌ．Ａｗａｉｔｏｎｌｏｐｉａｌｔｄｅｎｏｔｃｌｆｏｗｎｅｖｒａｉａｔｃｌｆｏｗｅｈｏｏｍｂｉｉｅｔｒｔｉｓｏｍａｓｉｍｔｄｃｎｎｇｆａｕｅｄｅａｌｆｉｇｅｓ
第２３卷第８期
２１３，１年８月
计算机辅助设计与图 ห้องสมุดไป่ตู้ 学学报
ＣｏｐｔｒＡｉｅｓｇ＆ＣｏｕｅａｈｃｍｕｅｄｄＤｅｉｎｍｐｔｒＧｒｐｉｓ
Ｖｏ１２．３ＮＯ．８
Ａｕｇ．２０１１