基于深度学习的光流估计算法汇总

光流估计是计算机视觉研究中的一个重要方向&＃xff0c;其不像其他感知任务会显式的在应用中呈现。如今&＃xff0c;光流估计也在基于视频的任务中承担着越来越重要的作用。

光流&＃xff08;Optical Flow&＃xff09;是一个有关物体运动的概念。最早由Gibson提出&＃xff0c;描述的是空间中运动的物体在成像平面上&＃xff0c;造成像素运动的瞬时速度。主要由以下三类组成&＃xff1a;

场景中前景目标本身在移动

成像平面在移动&＃xff08;比如&＃xff0c;相机&＃xff09;

或者两者共同运动而所产生的混合动作

光流是在一系列连续变化的图像中产生类似光“流动”的效果&＃xff0c;故简称为光流。光流是一个有方向、有长度的矢量&＃xff0c;光流估计的目的就是根据2个连续的帧来求解对应像素的运动速度&＃xff08;或偏移量&＃xff09;。根据是否选取图像稀疏点进行光流估计&＃xff0c;可以将光流估计分为稀疏光流和稠密光流&＃xff0c;

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