運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中最活躍的研究主題之一，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的正確檢測(cè)與分割影響著運(yùn)動(dòng)目標(biāo)能否被正確跟蹤和分類。光流法便是現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)對(duì)象檢測(cè)方法之一，它能夠檢測(cè)出獨(dú)立運(yùn)動(dòng)的對(duì)象, 不需要預(yù)先知道場(chǎng)景的任何信息, 并且可用于運(yùn)動(dòng)中的攝像機(jī)。

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　　光流是空間運(yùn)動(dòng)物體在觀測(cè)成像面上像素運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度，包含了物體表面結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)行為的重要信息，它是對(duì)真實(shí)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的近似估計(jì)。光流法的優(yōu)點(diǎn)在于它不需要預(yù)先知道場(chǎng)景的任何信息就能夠檢測(cè)出獨(dú)立的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的完整信息，適用于動(dòng)態(tài)背景中。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，光流就是研究圖像灰度的時(shí)間變化與景象中物體結(jié)構(gòu)及其運(yùn)動(dòng)的關(guān)系，這個(gè)概念是研究人員于1950年首次提出的。

　　研究人員按照理論基礎(chǔ)與數(shù)學(xué)方法將光流計(jì)算技術(shù)分為4種：微分方法（梯度法）、基于區(qū)域的匹配法（塊匹配法）、基于能量的方法和基于相位的方法。

　　1、微分方法

　　微分方法是利用視頻序列中圖像灰度（或其濾波形式）的時(shí)空微分，計(jì)算像素瞬時(shí)速度的方法。

　　2、區(qū)域匹配方法

　　在區(qū)域匹配方法中，光流被定義為不同時(shí)刻圖像區(qū)域之間所產(chǎn)生最佳擬合的位移。區(qū)域匹配則是通過(guò)諸如SSD、互信息或相關(guān)系數(shù)等相似度測(cè)量的最大化，實(shí)現(xiàn)區(qū)域的最優(yōu)匹配。

　　3、基于能量的方法

　　基于能量的方法是目前光流計(jì)算的主流算法。其基本思路是將光流計(jì)算轉(zhuǎn)化為一個(gè)全局能量函數(shù)在一系列約束條件下的最優(yōu)化問(wèn)題。通常還會(huì)采用罰函數(shù)法將有約束的優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為無(wú)約束的優(yōu)化問(wèn)題。

　　4、基于相位的方法

　　光流可以由帶通濾波器輸出的相位特性來(lái)確定，因此,被稱為相位法。相位模型實(shí)際上是將問(wèn)題轉(zhuǎn)化到頻域上研究。

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　　目前，光流法被廣泛地應(yīng)用于目標(biāo)分割、識(shí)別、跟蹤、機(jī)器人導(dǎo)航、目標(biāo)形狀信息恢復(fù)、3D結(jié)構(gòu)恢復(fù)與運(yùn)動(dòng)估計(jì)等重要的計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理領(lǐng)域，此外也被廣泛地應(yīng)用在相關(guān)的醫(yī)學(xué)、海洋和天文等領(lǐng)域。

　　但是它也有不足之處，如抗噪性不夠好、計(jì)算量比較大等。多數(shù)光流法計(jì)算復(fù)雜耗時(shí)，除非有特殊的硬件支持，否則很難實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)。有關(guān)如何進(jìn)一步解決光流計(jì)算的抗噪性和算法的實(shí)時(shí)性，以及如何提高運(yùn)算速度等問(wèn)題，尚有待深入研究。

　　本文由石家莊藁城區(qū)興安鎮(zhèn)中學(xué)高級(jí)教師崔會(huì)欣進(jìn)行科學(xué)性把關(guān)。???

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