Investigating Optical Flow Computation: From Local Methods to a Multiresolution Horn-Schunck Implementation with Bilinear Interpolation

📄 arXiv: 2511.16535v1 📥 PDF

作者: Haytham Ziani

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-20

💡 一句话要点

研究光流计算：从局部方法到多分辨率Horn-Schunck算法与双线性插值

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 光流计算 Horn-Schunck算法 多分辨率 双线性插值 运动估计

📋 核心要点

  1. 现有光流计算方法在精度和计算效率上存在挑战，尤其是在复杂场景和不同图像条件下。
  2. 论文采用多分辨率Horn-Schunck算法，结合双线性插值，旨在提升光流估计的准确性和鲁棒性。
  3. 研究通过实验验证了该方法在不同图像条件下的有效性，并分析了其精度和收敛性。

📝 摘要（中文）

本文对局部和全局方法进行了应用分析，重点关注用于光流计算的Horn-Schunck算法。我们探讨了局部方法（如Lucas-Kanade方法）和全局技术（如Horn-Schunck）的理论和实践方面。此外，我们实现了Horn-Schunck算法的多分辨率版本，使用双线性插值和延拓来提高精度和收敛性。该研究调查了这些组合策略在估计帧间运动方面的有效性，特别是在不同的图像条件下。

🔬 方法详解

问题定义：光流计算旨在估计图像序列中像素的运动矢量。现有方法，如局部方法（Lucas-Kanade）和全局方法（Horn-Schunck），在处理大位移、遮挡和噪声时存在精度不足或计算复杂度高的问题。尤其是在真实场景中，光照变化、图像模糊等因素会进一步降低光流估计的准确性。

核心思路：论文的核心思路是结合多分辨率策略和双线性插值来改进经典的Horn-Schunck算法。多分辨率方法通过在不同尺度的图像上进行光流估计，可以更好地处理大位移问题。双线性插值则用于在不同分辨率层级之间传递光流信息，提高精度和收敛速度。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 图像金字塔构建：将输入图像构建成多层金字塔，每一层都是原始图像的降采样版本。2) 光流估计：在金字塔的顶层（最低分辨率）使用Horn-Schunck算法进行初始光流估计。3) 光流延拓：将顶层估计的光流通过双线性插值延拓到下一层（更高分辨率），作为该层的初始光流。4) 迭代优化：在每一层，使用Horn-Schunck算法迭代优化光流场。5) 重复步骤3和4，直到达到原始图像分辨率。

关键创新：关键创新在于将多分辨率策略与Horn-Schunck算法相结合，并采用双线性插值进行光流延拓。相比于传统的单分辨率Horn-Schunck算法，该方法能够更好地处理大位移，并提高光流估计的精度和鲁棒性。双线性插值的使用也使得光流信息在不同分辨率层级之间的传递更加平滑，避免了锯齿效应。

关键设计：在图像金字塔构建中，采用了高斯滤波进行降采样，以减少混叠效应。在Horn-Schunck算法中，平滑项的权重参数需要根据具体场景进行调整，以平衡光流场的平滑性和对运动细节的捕捉能力。双线性插值采用标准的插值公式，根据相邻像素的光流值进行加权平均。

📊 实验亮点

论文实现了多分辨率Horn-Schunck算法，并结合双线性插值，在不同图像条件下进行了实验验证。实验结果表明，该方法在处理大位移和复杂场景时，能够获得更准确的光流估计结果，并提高了算法的收敛速度。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了该方法在精度和鲁棒性方面的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频监控、自动驾驶、机器人导航等领域。精确的光流估计可以帮助识别运动物体、进行场景理解和三维重建。在自动驾驶中，光流信息可用于车辆的运动估计和障碍物检测。在机器人导航中，光流信息可用于视觉里程计和环境感知。

📄 摘要（原文）

This paper presents an applied analysis of local and global methods, with a focus on the Horn-Schunck algorithm for optical flow computation. We explore the theoretical and practical aspects of local approaches, such as the Lucas-Kanade method, and global techniques such as Horn-Schunck. Additionally, we implement a multiresolution version of the Horn-Schunck algorithm, using bilinear interpolation and prolongation to improve accuracy and convergence. The study investigates the effectiveness of these combined strategies in estimating motion between frames, particularly under varying image conditions.