LK光流算法的三个假设
在实际过程中采用 Lucas-Kanade 光流算法跟踪运动物体特征点的时候,一个很明显的特点是LK算法(包括其他光流算法)不能计算“大运动”,加上金子塔的方法稍微好点。
这是什么原因?
查看LK算法的三个假设:
1、亮度恒定;
2、时间连续或者运动是“小运动”;
3、空间一致;同一子图像的像素点有相同的运动。
1和3都相对好理解,对于2,换句话,可以将运动的变化看成是亮度对时间的导数。如果距离比较大,那么求导之后是物体在这段时间内的平均速度,并不能反映物体在某一时刻的速度。
类比图像的某点位置的梯度求解,我们只会把该点与其领域内的像素点作差值,不会与较远的点作差值。
以前和别人讨论过LK光流跟踪和图像块匹配跟踪,两者的区别及哪种效果更好。
LK光流既用到了图像的梯度信息(灰度信息),又有时间对灰度的求导,图像只有匹配灰度(梯度)信息。另外,觉得LK算法的速度明显要快。但是,就上述讨论的结果来看,对于“小运动”图像块匹配的速度也会很快。
个人觉得两种算法的区别主要数学处理的方法不一样,LK算法实际上求导的方法,图像块匹配则是用了归一化相关,他们们的目的都是一样的,找的相连两帧图像中一样子区域。
转自http://hi.baidu.com/lin65505578/item/896b8bd62c109646fb5768d2
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