– 映像中から、映っている物体の動きを抽出するのをオプティカルフローと呼ぶ
– 特徴点抽出とピクセル値の変化から、映像フレーム間における注目ピクセル(特徴点)の移動を計算する
– 移動前と移動後の特徴点を線分で結ぶとオプティカルフローが得られる
### 勾配法
時間変化と空間的な濃度勾配を基礎に置く
### ブロックマッチング法
画像中のある大きさの領域をテンプレートとし、次のフレームの画像内のある評価関数に基づき探索する
### 勾配法の原理
画像は2次元、流体は3次元
画像には奥行き方向成分の情報が欠落している為、移動ベクトルを一意的に求めることができないが、前提条件(仮定)を補うことで、一意的な解を推定する
▼前提条件
(1)移動前後の明るさは普遍
E'(x+u, y+v) = E(x,y)
(2)画像は滑らかである(時間的、空間的に微分可能)
(3)移動量はわずかである
(4)近傍画素も同じ動きをする
画像ピラミッドを使って小さいものから推定する
