Optical Flow nach Horn & Schunk

Als Ergänzung zur Vorlesung "Digitale Bildverarbeitung" hier noch einmal die Ergebnisse der Berechnung des optischen Flusses nach Horn Schunk (Bezüglich der Implementationsdetails siehe [1])

Das Programm entstand im Rahmen eines Praktikums, und berechnet aus 2 Bildern den optischen Fluß der in Form einer Postscript-Datei visualisiert wird. Wer den Sourcecode haben möchte kann sich gerne bei mir melden. Die multiskalen Variante des Algorithmus (die wesentlich schneller konvergiert) ist aufgrund der stillgelegten Spezialhardware leider nicht mehr funktionsfähig.

1. m&m Szene

Videofilm

AVI-Filmsequenz
500 Frames mit einer Auflösung von 256x256 Pixel

Achtung
AVI-Film hat eine Größe von 19MB!

 Filmsequenz - click to start - ACHTUNG 19 MB!

Grundlage zur Berechnung des optischen Flusses:

image #0
Bild Nr. 0 der Szene
(64x64 Pixel)		 image #30
Bild Nr.30 der Szene
(64x64 Pixel)
Differenzbild
Differenzbild (pixelweise)		 t-Gradient
Gradient Et (in 2x2x2 Block)
x-Gradient
Gradient Ex (in 2x2x2 Block)		 y-Gradient
Gradient Ey (in 2x2x2 Block)

Sequenz der einzelnen Iterationsschritte des Algorithmus

AVI-Filmsequenz der Berechnung
des optischen Flusses

Vektorfeld nach i = 1..10, 12, 14, .., 200, 1000, 2000, 5000, 10000 Iterationen
(Postscript Ausgabe wurde diskretisiert mit einer Auflösung von 600x600 Pixeln)

Achtung
AVI-Film hat eine Größe von 803 KB

 Iterationssequenz der Flußberechnung

Literatur

[1] B.K.P. Horn, "Robot Vision", MIT Press 1986
[2] F. Wörgötter, A. Cozzi and V. Gerdes, "A Parallel Noise-Robust Algorithm to Recover Depth Information From Radial Flow Fields",
    Neural Computation (MIT Press) Vol. 11, Issue 2 (February 15, 1999), pp 381-416
[3] J.L. Barron, D.J. Fleet, S.S. Beauchemin, "Performance of Optical Flow Techniques"