
【计】 optic flow
light; ray; honour; merely; naked; scenery; smooth
【化】 light
【医】 light; phot-; photo-
flow; stream; current; stream of water; class; wandering
【计】 stream
【化】 flow coating(process); stream
【医】 current; flow; flumen; flumina; rheo-; stream
光流(Optical Flow)是计算机视觉领域中描述图像序列中像素运动模式的技术术语,其英文释义为"the pattern of apparent motion of objects, surfaces, or edges in a visual scene caused by the relative movement between an observer and the scene"。该概念源于人类视觉系统对运动物体的感知机制,主要基于亮度恒定假设(Brightness Constancy Assumption)和时间持续性原理(Temporal Persistence)。
在技术实现层面,光流算法通过分析相邻帧图像中像素强度变化来推算运动矢量场。经典算法包括Lucas-Kanade方法(采用局部窗口优化)和Horn-Schunck方法(基于全局平滑约束)。根据IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence的文献记载,现代改进算法已能处理大位移运动(如FlowNet深度学习框架)和遮挡问题。
该技术被广泛应用于自动驾驶系统(障碍物检测)、机器人导航(环境建模)和视频压缩编码(运动估计)等领域。MIT计算机科学与人工智能实验室的研究表明,结合惯性传感器数据可提升光流计算在动态场景中的鲁棒性。
参考资料:
光流(Optical Flow)是计算机视觉领域的核心概念,用于描述图像序列中像素或特征点的运动信息。以下是综合多个权威来源的详细解释:
光流指图像中像素或特征点在连续帧间的瞬时运动速度,表现为二维向量场。它通过分析相邻帧的像素强度变化,捕捉物体或相机的相对运动信息。例如,当无人机飞行时,地面静止物体的像素会因相机移动产生光流矢量,其方向与载体运动相反。
概念源自人类视觉感知:当物体移动时,其影像在视网膜上形成连续变化的“流动”效果,类似光的流动轨迹。
如需进一步了解光流算法(如Lucas-Kanade方法)或三维扩展(场景流),和中的技术细节。
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