точность плотного оптического потока

Question

В настоящее время я изучаю плотный оптический поток самостоятельно. Чтобы понять это, я провожу один эксперимент. Я создаю одно изображение с помощью Matlab. Один ящик с заданным значением серого помещается под одним однородным фоном, и поле преобразуется двумя пикселями в направлениях x и y на другом изображении. Эти два изображения вводятся в реализацию алгоритма, называемого TV-L1. Сгенерированный вектор движения внешнего поля не равен нулю. Является ли причина того, что градиент внешнего поля равен нулю? Значения, заполненные значениями с большим значением градиента? В работе Хорн и Шунка, он считывает

В некоторых частях изображения, где градиент яркости равен нулю, то скорость оценки будут просто средние значения соседних оценок скорости. Там не является локальной информацией, чтобы ограничить кажущуюся скорость движения диаграммы яркости в этих областях.

Ход этого Заполнение явлений аналогично эффектов распространения в решении уравнения теплопроводности для равномерной плоской пластины, где скорость изменения температуры пропорционально лапласиана.

Невозможно ли получить правильные векторы движения для пикселей с малыми градиентами? Или эксперимент нецелесообразен. В практических приложениях этого не происходит.

Answer 1

Да, в так называемых однородных областях изображения с очень маленькими градиентами нет информации о том, где движение может затухать. Вот почему движение с вашего прямоугольника распространяется наружу границы. Если вы придаете фону текстуру, этот эффект будет менее доминирующим. Я знаю такую ​​проблему, когда дело доходит до оценки эго-движения автомобиля. Тогда уловка вызывает много проблем, вызванных здесь гомогенностью.

Answer 2

Два пионера в этой области Lukas & Kanade (LK) и Horn & Schunch (HS) разработаны методы вычисления оптического потока (OF). Оба полагаются на предположение о постоянстве яркости, в котором значения пикселов местоположения местоположения между двумя кадрами последовательности не изменяются. Это ограничение может быть выражено в виде двух уравнений: I (x + dx, y + dy, t + dt) = I (x, y, t) и ∂I/∂x dx + ∂I/∂y dy + ∂I/∂t dt = 0, используя разложение в ряд Тейлора I (x + dx, y + dy, t + dt), получим (x + dx, y + dy, t + dt) = I (x, y, t) + ∂ I/∂x dx + ∂I/∂y dy + ∂I/∂t dt ... давая ∂x/∂t = u и ∂y/∂t = v и комбинируя эти уравнения, получаем уравнение ограничения OF: ∂I/∂t = ∂I/∂t u + ∂I/∂tv. Уравнение OF имеет более одного решения, поэтому различные методы расходятся здесь. Получены уравнения LK, предполагающие, что пиксели в окрестности каждой отслеживаемой функции движутся с той же скоростью, что и функция. В OpenCV, чтобы поймать большие движения с небольшим размером окна (чтобы сохранить предположение о «той же локальной скорости»).