WikiSort.ru - Не сортированное

Эту статью следует викифицировать. Пожалуйста, оформите её согласно правилам оформления статей.

Оптический поток — это изображение видимого движения объектов, поверхностей или краев сцены, получаемое в результате перемещения наблюдателя (глаз или камеры) относительно сцены. Алгоритмы, основанные на оптическом потоке, — такие как регистрация движения, сегментация объектов, кодирование движений и подсчет диспаритета в стерео, — используют это движение объектов, поверхностей и краев.

Оценка оптического потока

Последовательности упорядоченных изображений позволяют оценивать движение либо как мгновенную скорость изображения, либо как дискретное смещение^[1]. Fleet и Weiss составили учебный курс по градиентному методу оценки оптического потока^[2].

Анализ методов вычисления оптического потока проведен в работе John L. Barron, David J. Fleet и Steven Beauchemin. Они рассматривают методы как с точки зрения точности, так и с точки зрения плотности получаемого векторного поля.^[3]

Методы, основанные на оптическом потоке, вычисляют движение между двумя кадрами, взятыми в момент времени ${\displaystyle t}$ и ${\displaystyle t+\delta t}$ , в каждом пикселе. Эти методы называются дифференциальными, так как они основаны на приближении сигнала отрезком ряда Тейлора; таким образом, они используют частные производные по времени и пространственным координатам.

В случае размерности 2D+t (случаи большей размерности аналогичны) пиксель в позиции ${\displaystyle (x,y,t)}$ с интенсивностью ${\displaystyle I(x,y,t)}$ за один кадр будет перемещен на ${\displaystyle \delta x}$ , ${\displaystyle \delta y}$ и ${\displaystyle \delta t}$ , и можно записать следующее уравнение:

${\displaystyle I(x,y,t)\approx I(x+\delta x,y+\delta y,t+\delta t)}$

Считая, что перемещение мало, и используя ряд Тейлора, получаем:

${\displaystyle I(x+\delta x,y+\delta y,t+\delta t)\approx I(x,y,t)+{\frac {\partial I}{\partial x}}\delta x+{\frac {\partial I}{\partial y}}\delta y+{\frac {\partial I}{\partial t}}\delta t}$ .

Из этих равенств следует:

${\displaystyle {\frac {\partial I}{\partial x}}\delta x+{\frac {\partial I}{\partial y}}\delta y+{\frac {\partial I}{\partial t}}\delta t=0}$

или

${\displaystyle {\frac {\partial I}{\partial x}}{\frac {\delta x}{\delta t}}+{\frac {\partial I}{\partial y}}{\frac {\delta y}{\delta t}}+{\frac {\partial I}{\partial t}}{\frac {\delta t}{\delta t}}=0}$

отсюда получается, что

${\displaystyle {\frac {\partial I}{\partial x}}V_{x}+{\frac {\partial I}{\partial y}}V_{y}+{\frac {\partial I}{\partial t}}=0}$

где

${\displaystyle V_{x},V_{y}}$ — компоненты скорости оптического потока в ${\displaystyle I(x,y,t)}$ ,

${\displaystyle {\frac {\partial I}{\partial x}}}$ , ${\displaystyle {\frac {\partial I}{\partial y}}}$ , ${\displaystyle {\frac {\partial I}{\partial t}}}$ — производные изображения в ${\displaystyle (x,y,t)}$ в соответствующих направлениях.

Таким образом:

${\displaystyle I_{x}V_{x}+I_{y}V_{y}=-I_{t}}$

или

${\displaystyle \nabla I^{T}\cdot {\vec {V}}=-I_{t}}$

Полученное уравнение содержит две неизвестных и не может быть однозначно разрешено. Данное обстоятельство известно как проблема апертуры. Задачу решает наложение дополнительных ограничений — регуляризация.

Использование оптического потока

В этом разделе не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете отредактировать эту статью, добавив ссылки на авторитетные источники. Эта отметка установлена 13 сентября 2010 года.

Исследования оптического потока широко ведутся в областях сжатия видео и анализа движений. Алгоритмы оптического потока не только определяют поле потока, но и используют оптический поток при анализе трехмерной сущности и структуры сцены, а также 3D-движения объектов и наблюдателя относительно сцены.

Оптический поток используется в робототехнике при распознавании объектов, слежении за объектами, определении движения и при навигации робота.

Кроме того, оптический поток используется для изучения структуры объектов. Поскольку определение движения и создание карт структуры окружающей среды являются неотъемлемой частью животного (человеческого) зрения, то реализация этой врожденной способности средствами компьютера является неотъемлемой частью компьютерного зрения.

Представьте видеоролик из пяти кадров, в котором шар движется из нижнего левого угла в правый верхний. Методы нахождения движения могут определить, что на двумерной плоскости шар движется вверх и вправо и векторы, описывающие это движение, могут быть получены из последовательности кадров. При сжатии видео это правильное описание последовательности кадров. Однако в области компьютерного зрения без дополнительной информации нельзя сказать, движется ли шар вправо, а наблюдатель стоит на месте, или шар покоится, а наблюдатель движется влево.

См. также

• Визуальная одометрия

Примечания

Ссылки

• Finding Optic Flow
• Art of Optical Flow article on fxguide.com (using optical flow in Visual Effects)
• Optical flow evaluation and ground truth sequences.
• Middlebury Optical flow evaluation and ground truth sequences.
• DROP: (Windows Interface) Dense Optical Flow Estimation Freeware Software Using Discrete Optimization.
• The French Aerospace Lab : GPU implementation of a Lucas-Kanade based optical flow
• Лаборатория компьютерной графики МГУ