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差分光流计算的方法及应用技巧

【摘要】:本章方法基于第6章描述的差分图像,前述的光流计算方法用于差分图像会有一些限制,例如:差分图像是二值图像,所有的前景灰度和所有的背景灰度均相同,在灰度匹配时产生误差的可能性增加了。差分图像中前景成分很少,利用全局计算方法运算浪费严重。在前景范围内平滑光流向量。图7.2差分图像序列(第1行)、利用Horn-Schunck方法计算的光流场序列(第2行)和用新方法计算的光流场序列(第3行)

本章方法基于第6章描述的差分图像,前述的光流计算方法用于差分图像会有一些限制,例如:

(1)差分图像是二值图像,所有的前景灰度和所有的背景灰度均相同,在灰度匹配时产生误差的可能性增加了。

(2)即使引入各向异性的平滑策略,平滑后边缘模糊现象也很严重。

(3)差分图像中前景成分很少,利用全局计算方法运算浪费严重。

我们可以从图7.2中看到这些限制。因此,本章中利用一个新方法来计算差分序列中连续两帧的光流。新方法描述如下:

(1)匹配两帧中前景的质心,设全部前景像素与质心运动相同,产生最初的光流场。

(2)将第1帧和第2帧图像划分为均匀的块,如9×9的块。计算两帧中对应块的前景质心位移,对于质心有位移的块,设整个块中的前景像素均与其质心运动相同;对于质心没有位移的块,保持其中像素的初始光流向量。这个过程中忽略不包含前景像素的块。

(3)计算两帧中的Harris角点[193],匹配角点,相应调整角点的光流向量。

(4)在前景范围内平滑光流向量。

新方法计算光流的结果示例如图7.2所示的第3行。可以看到,大多数向量方向和强度都恰当地表达了两帧之间的运动,光流限定在前景中,边缘模糊很少。

图7.2 差分图像序列(第1行)、利用Horn-Schunck方法计算的光流场序列(第2行)和用新方法计算的光流场序列(第3行)