The computation of optical flow

光流 运动场 计算机视觉 计算机科学 人工智能 运动估计 像面 计算 投影(关系代数) 由运动产生的结构 流量(数学) 运动(物理) 图像(数学) 几何学 算法 数学
作者
Steven S. Beauchemin,John A. Barron
出处
期刊:ACM Computing Surveys [Association for Computing Machinery]
卷期号:27 (3): 433-466 被引量:1114
标识
DOI:10.1145/212094.212141
摘要

Two-dimensional image motion is the projection of the three-dimensional motion of objects, relative to a visual sensor, onto its image plane. Sequences of time-orderedimages allow the estimation of projected two-dimensional image motion as either instantaneous image velocities or discrete image displacements. These are usually called the optical flow field or the image velocity field . Provided that optical flow is a reliable approximation to two-dimensional image motion, it may then be used to recover the three-dimensional motion of the visual sensor (to within a scale factor) and the three-dimensional surface structure (shape or relative depth) through assumptions concerning the structure of the optical flow field, the three-dimensional environment, and the motion of the sensor. Optical flow may also be used to perform motion detection, object segmentation, time-to-collision and focus of expansion calculations, motion compensated encoding, and stereo disparity measurement. We investigate the computation of optical flow in this survey: widely known methods for estimating optical flow are classified and examined by scrutinizing the hypothesis and assumptions they use. The survey concludes with a discussion of current research issues.
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