Lucas–Kanade method(LK光流法)
Lucas–Kanade method
在计算机视觉中,Lucas-Kanade方法是由Bruce D. Lucas和Takeo Kanade开发的一种广泛使用的光流估计差分方法。 它假设流在所考虑的像素的局部邻域中基本恒定,并且通过最小二乘准则解决该邻域中所有像素的基本光流方程。[1] [2]
通过组合来自几个附近像素的信息,Lucas-Kanade方法通常可以解决光流方程的固有模糊性。 与逐点方法相比,它对图像噪声的敏感度也较低。 另一方面,由于它是纯粹的局部方法,因此它不能在图像的均匀区域的内部提供流信息。
Concept
Lucas-Kanade方法假设图像内容在两个邻近时刻(帧)之间的位移很小并且在所考虑的点p的邻域内近似恒定。 因此,可以假设光流方程保持在以p为中心的窗口内的所有像素。 即,局部图像流(速度)向量{\ displaystyle(V_ {x},V_ {y})}(V_ {x},V_ {y})必须满足
其中{\ displaystyle q_ {1},q_ {2},\ dots,q_ {n}} q_ {1},q_ {2},\ dots,q_ {n}是窗口内的像素,{\ displaystyle I_ {x}(q_ {i}),I_ {y}(q_ {i}),I_ {t}(q_ {i})} I_ {x}(q_ {i}),I_ {y}(q_ {i}),I_ {t}(q_ {i})是关于位置x,y和时间t的图像{\ displaystyle I} I的偏导数,在点{\ displaystyle q_ {i}处计算 } q_ {i}并且在当前时间。
该系统具有比未知数更多的方程,因此通常是过度确定的。 Lucas-Kanade方法通过最小二乘原理获得最优解。 即,它解决了2×2系统
等式中的中心矩阵是逆矩阵。 总和从i = 1到n运行。
矩阵{\ displaystyle A ^ {T} A} A ^ {T} A通常被称为点p处的图像的结构张量。
加权窗口
上面的简单最小二乘解决方案对窗口中的所有n个像素{\ displaystyle q_ {i}} q_ {i}赋予相同的重要性。 在实践中,通常更好地给更靠近中心像素p的像素赋予更多权重。 为此,使用最小二乘方程的加权版本,
使用条件和技术
改进和扩展
最小二乘法隐含地假设图像数据中的误差具有零均值的高斯分布。如果人们希望窗口包含一定百分比的“异常值”(严重错误的数据值,不遵循“普通”高斯误差分布),可以使用统计分析来检测它们,并相应地减少它们的权重。
只有当两帧之间的图像光流向量{\ displaystyle V_ {x},V_ {y}} V_x,V_y小到足以保持光流的微分方程时,才能使用Lucas-Kanade方法本身。这通常小于像素间距。当光流向量可能超过此限制时,例如在立体匹配或翘曲文档注册中,Lucas-Kanade方法仍可用于细化通过其他方式获得的相同的粗略估计;例如,通过外推为先前帧计算的流向量,或者通过在缩小版图像上运行Lucas-Kanade算法。实际上,后一种方法是流行的Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)特征匹配算法的基础。
可以使用类似的技术来计算图像内容的差分仿射变形。
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