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運動目標的檢測是計算機視覺領域中最活躍的研究主題之一，運動目標的正確檢測與(yu) 分割影響著運動目標能否被正確跟蹤和分類。光流法便是現有的運動對象檢測方法之一，它能夠檢測出獨立運動的對象, 不需要預先知道場景的任何信息, 並且可用於(yu) 運動中的攝像機。
光流是空間運動物體(ti) 在觀測成像麵上像素運動的瞬時速度，包含了物體(ti) 表麵結構和動態行為(wei) 的重要信息，它是對真實運動場的近似估計。光流法的優(you) 點在於(yu) 它不需要預先知道場景的任何信息就能夠檢測出獨立的運動目標，獲得運動目標的完整信息，適用於(yu) 動態背景中。簡單來說，光流就是研究圖像灰度的時間變化與(yu) 景象中物體(ti) 結構及其運動的關(guan) 係，這個(ge) 概念是研究人員於(yu) 1950年首次提出的。
研究人員按照理論基礎與(yu) 數學方法將光流計算技術分為(wei) 4種：微分方法（梯度法）、基於(yu) 區域的匹配法（塊匹配法）、基於(yu) 能量的方法和基於(yu) 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）的時空微分，計算像素瞬時速度的方法。
2、區域匹配方法
在區域匹配方法中，光流被定義(yi) 為(wei) 不同時刻圖像區域之間所產(chan) 生最佳擬合的位移。區域匹配則是通過諸如SSD、互信息或相關(guan) 係數等相似度測量的最大化，實現區域的最優(you) 匹配。
3、基於(yu) 能量的方法
基於(yu) 能量的方法是目前光流計算的主流算法。其基本思路是將光流計算轉化為(wei) 一個(ge) 全局能量函數在一係列約束條件下的最優(you) 化問題。通常還會(hui) 采用罰函數法將有約束的優(you) 化問題進一步轉化為(wei) 無約束的優(you) 化問題。
4、基於(yu) 相位的方法
光流可以由帶通濾波器輸出的相位特性來確定，因此,被稱為(wei) 相位法。相位模型實際上是將問題轉化到頻域上研究。
目前，光流法被廣泛地應用於(yu) 目標分割、識別、跟蹤、機器人導航、目標形狀信息恢複、3D結構恢複與(yu) 運動估計等重要的計算機視覺與(yu) 圖像處理領域，此外也被廣泛地應用在相關(guan) 的醫學、海洋和天文等領域。
但是它也有不足之處，如抗噪性不夠好、計算量比較大等。多數光流法計算複雜耗時，除非有特殊的硬件支持，否則很難實現實時檢測。有關(guan) 如何進一步解決(jue) 光流計算的抗噪性和算法的實時性，以及如何提高運算速度等問題，尚有待深入研究。
本文由石家莊槁城區興(xing) 安鎮中學高級教師崔會(hui) 欣進行科學性把關(guan) 。
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