光流法：基于像素运动的运动目标检测技术

光流是图像平面上亮度引起的表面运动，从数学上可以描述为坐标矢量的瞬时变化速率，即具有某个灰度值的运动点在场景中由一个位置移动到另一个位置，光流反映了这种运动的快慢和方向。基于光流方法的运动目标检测采用了运动目标随时间变化的光流特征，根据连续的几帧图像计算各像素运动的大小和方向，利用运动场区分背景和运动对象。光流法是一种从序列图像中得到运动目标的常用方法，它不需要预先知道场景的任何信息，并且可用于摄像机运动的情况下，光流法计算量十分大，除非在硬件上进行特别的优化设计和针对性开发，否则很难实现实时性。

物体在空间中运动时，其在观测成像面上呈现出的像素运动即为光流。光流法利用像素的强度时域变化及空间相关性，在图像序列中确定各个像素的位置运动。光流法中的约束方程（Optical Flow Constraint Equation）原理简述如下。

假设t时刻点（x，y）处的灰度值为I（x，y，t），在t＋Δt时刻该点运动到新位置（x＋Δx，y＋Δy，t＋Δt），相应的灰度值为I（x＋Δx，y＋Δy，t＋Δt）。在Δt时间段内，假设：(www.xing528.com)

上式经泰勒展开并忽略二阶以上项后得到基本光流约束方程：

利用光流法进行人体运动检测时，通常先计算特征点，再根据特征点生成光流向量簇。当求出向量簇中心点时，可把一个前景目标用一个点来代替。目前较为流行的是稀疏光流算法，基本原理是基于金字塔模型的LK光流计算法：首先在图像金字塔模型的第k层（最顶层）搜索特征点的匹配点，再以第k层的计算结果作为k－1层的初始估计值，然后在图像金字塔模型中的第k－1层中继续搜索匹配点，此过程一直迭代搜索到图像金字塔模型的第0层（对应原始图像），通过这样的方式计算得到该特征点的光流。基于金字塔模型的LK光流算法，在检测到当前帧的运动对象队列后，进行循环匹配直至找到匹配对象。