Determining optical flow

光流 亮度 数学 图像(数学) 流量(数学) 算法 约束(计算机辅助设计) 计算机科学 量化(信号处理) 矢量量化 序列(生物学) 计算机视觉 人工智能 光学 几何学 物理 遗传学 生物
作者
Berthold K. P. Horn,Brian G. Schunck
出处
期刊:Artificial Intelligence [Elsevier BV]
卷期号:17 (1-3): 185-203 被引量:9272
标识
DOI:10.1016/0004-3702(81)90024-2
摘要

Optical flow cannot be computed locally, since only one independent measurement is available from the image sequence at a point, while the flow velocity has two components. A second constraint is needed. A method for finding the optical flow pattern is presented which assumes that the apparent velocity of the brightness pattern varies smoothly almost everywhere in the image. An iterative implementation is shown which successfully computes the optical flow for a number of synthetic image sequences. The algorithm is robust in that it can handle image sequences that are quantized rather coarsely in space and time. It is also insensitive to quantization of brightness levels and additive noise. Examples are included where the assumption of smoothness is violated at singular points or along lines in the image.
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