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根据光流矢量 怎么求加速度
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使用光流法对相邻两帧图片运算，得到两个输出 U V 即X Y方向的位移矢量。1、那么我想要得到光流的大小，因为帧率是一样的，所以我用M=sqrt（U.^2+V.^2）可得到光流的大小，个人认为，这个大小就可以代表速度大小。
2、现在我要求加速度，那么是直接对光流大小“M” 求导数吗？
请大家帮忙看下
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大家帮看看下吧
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知道速度求加速度用微分（差分）没错。
不过，关键是能找到“同一个点”求差分，否则没有意义。因为在有运动的情况下，同一物体点A在不同图像里的空间位置不同。
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本帖最后由 shaoyu1314 于
14:45 编辑
知道速度求加速度用微分（差分）没错。
不过，关键是能找到“同一个点”求差分，否则没有意义。因为在有运 ...
我的想法是使用光流的变化量来求，就是加速度=速度变化量/时间变化量。下面是我写的代码，但是不是说速度的差分就是加速度吗？那么怎么利用求差分%% 光流的加速
& && &&&accel_x=(Vx-Vx_temp).*
& && &&&accel_y=(Vy-Vy_temp).*
& && &&&% 初始化 存储前一帧光流
& && &&&Vx_temp=Vx;
& && &&&Vy_temp=Vy;
& && &&&% 加速度大小
& && &&&accel_magn=sqrt(accel_x.^2+accel_y.^2);
& && &&&accel_magn(find(accel_magn(:)==0))=[]; % 去掉非零元素
& && &&&% 加速度平均
& && &&&accel_magnAvg=mean(accel_magn);复制代码
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我的想法是使用光流的变化量来求，就是加速度=速度变化量/时间变化量。下面是我写的代码，但是不是说速度 ...
在我看来，Vx-Vx_temp这个减法是无意义的。在我前一个回答里解释过：
B点(t+1)时刻的速度 - A点t时刻的速度 ， 我认为这个没有意义。除非速度=0，否则图像上同一位置的像素点对应的场景物体点是不同的。
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在我看来，Vx-Vx_temp这个减法是无意义的。在我前一个回答里解释过：
B点(t+1)时刻的速度 - A点t时刻的速 ...
嗯，那么怎么找到“同一个点”呢？
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|此回复为最佳答案
嗯，那么怎么找到“同一个点”呢？
光流矢量告诉了每个点的位移。用这个线索可以追踪。
然后lz就会遇到一些其他的困难，我不会再回答了，因为本来也没法严格求解，只能自己想办法近似。
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光流矢量告诉了每个点的位移。用这个线索可以追踪。
然后lz就会遇到一些其他的困难，我不会再回答了，因 ...
我想lz曾经问过的这个帖子中，4楼给出了正解？
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/thread--1.html我想lz曾经问过的这个帖子中，4楼给出了正解？ ...
我也在寻找答案
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我目前想将前景聚类提取，并计算每类的速度矢量，根据速度方向确定靠近摄像机的运动目标。目前还没太明白你跟我说的那个x+iy数据该怎么用。
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基于光流的物体移动速度检测技术
张文祥，吕维江
（长安大学工程机械学院，西安710064）
摘通过采集目标物体的运动图像，根据移动物体运动场和光流场的关系，由运动主方向的原理，确定出物体移动要：
的方向；采用一种基于金字塔式的Ｌ－Ｋ算法对移动物体的光流速度进行计算；把图像中的光流速度转化为物体的实际移动速度。实验结果表明，该算法能有效地检测出物体的实际移动速度。
关键词：物体；光流场；速度；检测
中图分类号：TP306.2文献标识码：A文章编号：（79－03
LVWei-jiang
TheSpeedDetectionMethodoftheMovingObjectBasedonOpticalFlow
ZHANGWen-xiang,
（SchoolofConstructionMachinery,Chang’anUniversity,Xi’an710064,China）
Abstract：Bycollectingtheimagesofthemovingobject,therelationshipbetweenthemotionfieldandtheopticalflowofthemovingobjectisusedtodeterminetheobjectmovementdirectionbasedonthetheoryofmainmovementdirection.TheopticalflowspeedofthemovingobjectiscalculatedbythepyramidL-Kalgorithm.Theopticalflowspeedoftheimageistranslatedintoactualspeedofthemovingobject.Theexperimentalresultsshowthatthisalgorithmcandetecttheactualspeedofthemovingobject.Keywords：object；opticalflow；speed；detection
1引言在透视投影情况下，图像上一点与物体对应一点的连线经过光学中心，该连线称为图像点连线，如图1所示。
关系模型为：假设物体上一点p0相对于摄像机具有速度v0，从而在图像平面上对应的投影点pi具有速度vi。在时间间隔δt时，点p0运动了viδt。速度由下式表示
传统的视频测速算法有背景差法、帧差法、光流法由于背景差分法不能很好地适应场景变化，帧差法不等。
能完整地提取所有相关特征点的状态，得到的不是纯背景图像，检测结果不精确，不利于目标分析与速度检测。而光流法既能支持摄像机运动，同时对多运动目标检测也有较强的区分能力，能完整地反映运动信息及从背景中检测相关目标。所以运用光流法对目标物体进行速度检测优势明显，会有更多的光流法运用于速度检测中。本文采用的是一种基于改进的金字塔L-K的光流算法对目标进行检测分析，该算法适用范围广，且计算速度快，能正确地反映目标物体的移动速度。2
光流场与运动场
当目标物体在摄像机前运动或者摄像机在环境中移动时，目标图像是在发生变化的，图像灰度模式的表面运动就称为光流［1］。图像上每一点的光流就形成了光流场。光流场是一种二维瞬时的速度场，其中的二维速度场矢量是景物中可见点的三维速度矢量在成像表面的投影。
如果给图像中的每个像素点赋予一个速度矢量，就
形成了图像运动
r0和ri之间的运动关系式为其中，
赞，赞其中，f为镜头焦距，z为镜头中心到目标的距离（z=r0·zz表示为z轴的单位矢量）。由式（2）求导和式（1）可得到赋予每个像素的速度矢量关系如式（3），而这些矢量构成运动场。
v0/vi=dr0/dri=z/f=k（3）
由式（3）就可以得出三维物体运动速度与图像平面投影速度之间的关系。3
运动主方向的确定实验中采用的测量试验台如图2，把摄像机安装在数控平台的上方，在平台上放一块白纸，然后把一个黑色的正方形物体放在白纸上。数控实验平台以150mm/s的速度
场。在运动的一个特定时刻，图像上的某一点pi对应三维物体上的某点p0，这种对应关系可以由投影方程得到。
图1三维物体在一点运动的二维投影
图2实验平台
机械工程师2012年第8期
理论／研发／设计／制造
ACADEMICCOMMUNICATION
麻花钻的数学建模与后角的测量
苏龙，何宁
（陕西理工学院，陕西汉中723003）
摘提出了标准麻花钻内锥面刃磨法的建模方法，在分析麻花钻几何结构的基础上，确定了麻花钻后刀面和钻尖后要：
角的计算公式，并利用ＭＡＴＬＡＢ软件分析了其变化规律以及各刃磨参数对麻花钻后角的影响。
内锥面刃磨法；后刀面；后角关键词：
中图分类号：TG713.1文献标识码：A文章编号：（81－03
MathematicModelingofTwistDrillandItsClearanceAngleCalculationMethod
（ShanxiUniversityofTechnology,Hanzhong723003,China）
Abstract：Theinnerconegrindingmethodoftwistdrillsisdiscussed.Thetwistdrillflankanddrillpointangleformulaaredetermined.MATLABsoftwareisusedtoanalyzethechangeruleandthegrindingparametersontheimpactangleoftwistdrill.
Keywords：innclearanceangle
1引言靠刃磨后刀面来实现钻头的切削能力，通过修磨后刀面来改进和恢复切削能力，所以钻头后刀面的刃磨在实际应用中具有很大的意义。到目前为止，锥面刃磨法是钻头制造中的基本形式，其中圆锥面刃磨法又最为常见。2
标准麻花钻锥面后刀面方程的建立
根据麻花钻的数学分析，麻花钻的前刀面是由一条与钻轴成ρ0角的直线绕钻心半径为r0的基圆柱作螺旋6
本文通过建立移动物体的运动场与光流场的关系，
麻花钻形状看似很简单，却是一种数学结构极为复杂的刀具。我们平常所描述的麻花钻的刃磨，一般来说是指刃磨麻花钻的后刀面。麻花钻后刀面的形成是采用不同的刃磨方法得到的，麻花钻的切削性能很大程度上靠后刀面来决定，后刀面的形状影响了不同位置后角的大小，而后角的大小直接关系着钻削性能的好坏。钻头主要垂直方向的光流速度，并计算出这些特征点的水平和垂直方軈和v軃，向上光流速度的平均值u计算公式如式（7）和式（8）
軃＝1vy）Σu（x，
?????????????????????????????????????????????????????????
（7）（8）
把目标物体安装在数控实验平台上进行实验，首先确定
出物体运动的主方向，然后采用一种基于金字塔式L-K算法对物体运动的光流速度进行计算，最后把物体的光流速度转换为实际运动速度，实验结果表明，该算法能有效地计算出物体的实际移动速度。
［参考文献］
y）Σv（x，
计算公式：即可求得运动物体的宏观光流速度I=vi，
軈軃）（u）+（vI=姨
［1］张广军.机器视觉［M］．北京：科学出版社，2008.
［2］佘永业.一种车辆的宏观光流速度的计算方法［C］//图像图形技
—第四届图像图形技术与应用学术会议论文术研究与应用——9.集，
［3］潘光远.光流场算法及其在视频目标检测中的应用研究［D］.上
海：上海交通大学，2008.［4］
BATTTIR，putingOpticalFlowAcrossMultipleScales：AnAdaptiveCoarse-to-fineStrategy［J］.International
根据式（3）即可把以像素为单位的速度转变为以距离为单位的速度，求得目标物体的实际移动速度：
此实验采用摄像机帧率是25帧/s，图像尺寸为像素，摄像机的焦距为35mm，测得三维坐标点到摄
像机光心的距离z为300mm，摄像机焦距f为35mm，由式
JournalofComputerVision，）：133-145.（7）、（8）和式（9）计算得连续5帧图像的光流速度如表1，
［D］.北京：北可以算出光流速度的平均值为0.705。根据式（10）可以得［5］裴巧娜.基于光流法的运动目标检测与跟踪技术
方工业大学，2007.
出黑色正方形块的实际移动速度为151.157mm/s，因此测
连续5帧图像的光流速度
第一帧第二帧第三帧第四帧第五帧0.722
得的数据与实际的
［6］于万波.基于MATLAB的图像处理［M］.北京：清华大学出版
相符，该测量方法能达到目标物体移动速度的测量。
??????????
作者简介：张文祥（1985-），男，硕士研究生，主要从事机器视觉技术研究。
收稿日期：2０１２－０４－２９
机械工程师2012年第8期
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本文目录：
&&&&& 一.基于特征点的目标跟踪的一般方法
&&&&& 二.光流法
&&&&& 三.opencv中的光流法函数
&&& & 四.用类封装基于光流法的目标跟踪方法
&&&&& 五.完整代码
&&&&& 六.参考文献
一.基于特征点的目标跟踪的一般方法
&&&&& 基于特征点的跟踪算法大致可以分为两个步骤：
&&&&& 1）探测当前帧的特征点；
&&&&& 2）通过当前帧和下一帧灰度比较，估计当前帧特征点在下一帧的位置；
&&&&& 3）过滤位置不变的特征点，余下的点就是目标了。
&&&&& 很显然，基于特征点的目标跟踪算法和1），2）两个步骤有关。特征点可以是Harris角点（见我的另外一篇博文），也可以是边缘点等等，而估计下一帧位置的方法也有不少，比如这里要讲的光流法，也可以是卡尔曼滤波法（咱是控制系的，上课经常遇到这个，所以看光流法看着看着就想到这个了）。
&&&&& 本文中，用改进的Harris角点提取特征点（见我另一篇博文：http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7391511），用Lucas-Kanade光流法实现目标跟踪。
&&&&& 这一部分《learing opencv》一书的第10章Lucas-Kanade光流部分写得非常详细，推荐大家看书。我这里也粘帖一些选自书中的内容。
&&&&& 另外我对这一部分附上一些个人的看法（谬误之处还望不吝指正）：
&&&&& 1.首先是假设条件：
&& &&& （1）亮度恒定，就是同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。这是基本光流法的假定（所有光流法变种都必须满足），用于得到光流法基本方程；
&&&&&& （2）小运动，这个也必须满足，就是时间的变化不会引起位置的剧烈变化，这样灰度才能对位置求偏导（换句话说，小运动情况下我们才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数），这也是光流法不可或缺的假定；
&&&&&& （3）空间一致，一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点，且邻近点速度一致。这是Lucas-Kanade光流法特有的假定，因为光流法基本方程约束只有一个，而要求x，y方向的速度，有两个未知变量。我们假定特征点邻域内做相似运动，就可以连立n多个方程求取x，y方向的速度（n为特征点邻域总点数，包括该特征点）。
&&&&& 2.方程求解
&&&&& 多个方程求两个未知变量，又是线性方程，很容易就想到用最小二乘法，事实上opencv也是这么做的。其中，最小误差平方和为最优化指标。
&&&&& 3.好吧，前面说到了小运动这个假定，聪明的你肯定很不爽了，目标速度很快那这货不是二掉了。幸运的是多尺度能解决这个问题。首先，对每一帧建立一个高斯金字塔，最大尺度图片在最顶层，原始图片在底层。然后，从顶层开始估计下一帧所在位置，作为下一层的初始位置，沿着金字塔向下搜索，重复估计动作，直到到达金字塔的底层。聪明的你肯定发现了：这样搜索不仅可以解决大运动目标跟踪，也可以一定程度上解决孔径问题（相同大小的窗口能覆盖大尺度图片上尽量多的角点，而这些角点无法在原始图片上被覆盖）。
三.opencv中的光流法函数
&&&&& opencv2.3.1中已经实现了基于光流法的特征点位置估计函数（当前帧位置已知，前后帧灰度已知），介绍如下（摘自opencv2.3.1参考手册）：
四.用类封装基于光流法的目标跟踪方法
&&&&& 废话少说，附上代码，包括特征点提取，跟踪特征点，标记特征点等。
五.完整代码
& 完整的运行代码有300+行，粘上来太多了，大家去我传的资源里下载吧。
& 下载地址：http://download.csdn.net/detail/crzy_sparrow/4183674
& 运行结果：
六.参考文献
【1】The classic article by B. Lucas and T. Kanade, An iterative image registration technique with an application to stereo vision in Int. Joint Conference in Artificial Intelligence, pp. 674-679,1981,
that describes the original feature point tracking algorithm.
【2】The article by J. Shi and C. Tomasi, Good Features to Track in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 593-600, 1994, that describes an improved version of the original feature point tracking algorithm.
TA的最新馆藏[转]&[转]&更多最新文章相关作者文章搜狗：感谢您阅读【opencv】光流法 本文版权归原作者所有，本文由网友投递产生，如有侵权请联系 ，会第一时间为您处理删除。人类主要通过眼睛，耳朵和大脑来获取、处理与理解获得的信息。然而图像具有最直观、明了、让人一看就懂的特质，因为人们获取信息70%以上依靠视觉，20%左右依靠听觉，10%左右依靠触觉和嗅觉，这就是为什么“百闻不如一见”，一幅图像说明一切问题，胜过千言万语。
　　计算机视觉这一领域的先驱可追溯到很早的时候，但是直到70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。计算机视觉就是用各种代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释，也包括对视觉信息的采集，传输，处理，存储与理解等过程。计算机视觉最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力，要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。计算机视觉应用领域较广泛，包括航空航天、卫星照片、军事导弹精确制导、移动机器人视觉导航、工业自动化系统、医学辅助诊断等。
　　计算机视觉系统的结构形式很大程度上依赖于其具体应用方向。有些是独立工作的，用于解决具体的测量或检测问题，也有些作为某个大型复杂系统的组成部分出现，比如工业控制系统，汽车导航系统。计算机视觉系统的具体实现方法同时也由其功能决定，有些是预先固定的，有些是在运行过程中自动学习调整。尽管如此，以下几个功能却几乎是每个计算机系统都需要具备的。
　　图像获取，一幅数字图像是由一个或多个图像感知器产生的，例如摄像机，红外遥感摄像仪，雷达，超声波接收器等，所产生的图片包括二维图像，三维图像或者一个图像序列。
　　预处理，在对图像实施具体的计算机视觉方法来提取某种特定的信息前，首先通过一种或一些方法预先对图像进行处理，以满足后继图像处理的要求，包括二次取样，平滑去噪，提高对比度等。
　　特征提取，是使用计算机提取图像信息，检查每个确定该像素是否代表一个特征，例如边缘提取，边角检验，斑点检验。图像分割，对图像进行分割来提取有价值的信息用于后继处理的部分。
法的基本原理　　光流是空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“”，即研究在时间上的变化与景象中物体结构及其运动的关系。一般情况下，光流由相机运动、中目标运动或两者的共同运动产生。光流计算方法大致可分为三类：基于匹配的、频域的和梯度的方法。
　　(1) 基于匹配的光流计算方法包括基于特征和基于区域两种。基于特征的方法不断地对目标主要特征进行定位和跟踪，对大目标的运动和亮度变化具有鲁棒性。存在的问题是光流通常很稀疏，而且特征提取和精确匹配也十分困难。基于区域的方法先对类似的区域进行定位，然后通过相似区域的位移计算光流。这种方法在视频编码中得到了广泛的应用。然而，它计算的光流仍不稠密。
　　(2) 基于频域的方法利用速度可调的滤波组输出频率或相位信息。虽然能获得高精度的初始光流估计，但往往涉及复杂的计算。另外，进行可靠性评价也十分困难。
　　(3) 基于梯度的方法利用图像序列的时空微分计算2D速度场（光流）。由于计算简单和较好的效果，基于梯度的方法得到了广泛的研究。虽然很多基于梯度的光流估计方法取得了较好的光流估计，但由于在计算光流时涉及到可调参数的人工选取、可靠性评价因子的选择困难，以及预处理对光流计算结果的影响，在应用光流对目标进行实时监测与自动跟踪时仍存在很多问题。
　　光流法检测运动物体的基本原理是：给图像中的每一个像素点赋予一个速度矢量，这就形成了一个图像运动场，在运动的一个特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可由投影关系得到，根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析。如果图像中没有运动物体，则光流矢量在整个图像区域是连续变化的。当图像中有运动物体时，目标和图像背景存在相对运动，运动物体所形成的速度矢量必然和邻域背景速度矢量不同，从而检测出运动物体及位置。采用光流法进行运动物体检测的问题主要在于大多数光流法计算耗时，实时性和实用性都较差。但是光流法的优点在于光流不仅携带了运动物体的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够在不知道场景的任何信息的情况下，检测出运动对象。
　　对于视频监控系统来说，所用的图像基本都是摄像机静止状态下摄取得，所以对有实时性和准确性要求的系统来说，纯粹使用光流法来检测目标不太实际。更多的是利用光流计算方法与其它方法相结合来实现对目标检测和运动估计。
　　然而，在实际应用中，由于遮挡性、多光源、透明性和噪声等原因，使得基本方程的灰度守恒假设条件不能满足，不能求解出正确的光流场，同时大多数的光流计算方法相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求，因此，一般不被对精度和实时性要求比较高的系统所采用。
光流法的国内外现状　对光流算法的研究，最早可追溯到二十世纪五十年代，Gibson和Wallach等学者提出的（Structure From Motion）假设，即以心理学实验为基础，开创性的提出从二维平面的光流场可以恢复到三维空间运动参数和结构参数的假设，但该假设直到七十年代末才有ULLman等学者验证该假设。真正提出有效光流计算方法还归功于Horn和Schunck在1981年创造性地将二维速度场与灰度相联系，引入光流约束方程的算法，是光流算法发展的基石。光流算法发展至今不下几十种，其中许多是基于一阶时空梯度技术，其方法不仅效率高，且易于实现，总的深入分析可将光流算法分为四类。
　　（1）研究解决光流场计算的不适定问题的方法
　　在研究解决光流场计算不适定问题的方法的过程中，学者们提出了很多克服不适定问题的算法，例如Horn根据同一个运动物体的光流场具有连续、平滑的特点，即三维图像投影到二维图像上的光流变化也是平滑的，提出一个附加约束条件，将光流场的整体平滑约束转换为一个变分的问题；Tretiak和Nagel认为对光流场的计算属于一类微分问题，由于要涉及图像灰度时空导数计算，而提出了在二阶微分算子的基础上添加一个附加约束；Nagel提出为使附加的光滑性约束沿光流场梯度的垂直方向上变化率最小，导出了一种新的迭代算法；Wohu等人利用非线性平滑条件和局部约束来计算时变序列图像的光流场；Haralick等人通过将二维物体表面分割为若干个小平面，并假设小平面运动方向，速度近似，且在短时间内为常量，据此思想基础上得到了附件约束。国内复旦大学的吴立德教授对灰度时变图像光流场的理论进行过研究并提出了多通道方法。
　　（2）研究光流场计算的快速算法
　　在光流算法快速算法研究中，Braillon提出一种光流障碍物的方法，该方法是为摄像机建立经典的针孔模型，并在针孔模型上建光流模型，并不需要计算完整的光流场；Valentinotti在并行的DSP系统上实现了基于相位的光流算法，对128×128和64×64图像序列实现了快速处理；Andres Bruhn等人在对光流计算时引入了，提高了计算的效率；昌猛等人在Horn-Schunck算法的递归方程的基础上添加了一个惯性因子，性能不降低，然而缩短了1/2-1/3，也极大的提高了计算效率。
　　（3）研究光流场计算基本公式的不连续性
　　在光流场计算基本公式导出过程中由于利用泰勒级数展开，实际上认为图像灰度以及亮度场变化都是连续的。然而，实际景物各个独立的表面就使光流的速度场成为非连续的，因此当光流场计算基本公式出现不连续时，是个值得讨论的问题，日本学者 Mukauwa考虑光流场计算基本等式应用泰勒级数展开后，实际上是不连续的，他引入了一个修正因子q后，很好的解决了不连续性的问题。
　　（4）研究直线和曲线的光流场计算技术
　　光流场的计算是计算机视觉的重要组成部分，主要是通过二维空间的光流场恢复重建三维物体的运动和结构。一般来说，用当个像素点来表示光流场显然不合适，通过抽象层次手工劳动提高像素点将更有利于进行图像处理和分析。例如，Allmen就是通过定义时空表面流为时空表面光流的延伸，认为轮廓线移动时，它们在平面上的投影也相对移动，利用它们在时空表面流与空间流曲线来计算光流场；Kumar提出一种可以很好的保留边界信息的新的计算光流场的曲线方法，其计算结果和理论分析非常吻合；Park利用轮廓线曲率信息去估算轮廓线的运动。
光流法的意义　　将三维空间中的目标和场景对应于二维图像平面运动时，他们在二维图像平面的投影就形成了运动，这种运动以图像平面亮度模式表现出来的流动就称为光流。光流法是对运动序列图像进行分析的一个重要方法，光流不仅包含图像中目标的运动信息，而且包含了三维物理结构的丰富信息，因此可用来确定目标的运动情况以及反映图像其它等信息。
　　基于光流可以实现在军事航天、交通监管、信息科学、气象、医学等多个领域的重要应用。例如利用光流场可以非常有效的对图像目标进行检测和分割，这对地对空导弹火控系统的精确制导，自动飞行器精确导航与着陆，战场的动态分析，军事侦察的航天或卫星图片的自动分析系统，医学上异常器官细胞的分析与诊断系统，气象中对云图的运动分析，城市交通的车流量进行监管都具有重要价值。
　　当前对于光流法的研究主要有两个方向：一是研究在固有硬件平台基础上实现现有算法，二是研究新的算法。光流算法的主要目的就是基于序列图像实现对光流场的可靠、快速、精确以及鲁棒性的估计。然而，由于图像序列目标的特性、场景中照明，光源的变化、运动的速度以及噪声的影响等多种因素影响着光流算法的有效性。尽管近几十年来，国内外学者提出了各种各样的光流场的算法，然而，建立可靠的光流算法模型仍然面临很大的挑战。开展研究光流算法涉及多个学科领域的理论和技术，如图像处理、计算机科学、模式识别、矩阵分析、优化理论等。对这一研究的发展不仅拓宽了这些领域的理论基础和技术研究范畴，而且为这些理论和技术的应用打开一扇新的窗口。光流法的计算先设定物体时刻t位于（x,y）点，经过Δt后，物体在t+Δt时刻位于（x+Δx,y+Δy）点，则有：L（x+Δx,y+Δy,t+Δt）=L（x,y,t）对图像约束方程使用一级泰勒公式展开，我们可以得到:L（x+Δx,y+Δy,t+Δt）=L（x,y,t）+ΔL/Δx+ΔL/Δy+ΔL/Δt从方程可以得出:δL/δx*Δx+δL/δy*Δy+δL/δt*Δt=0由此所求δL/δx，δL/δy，δL/δt是图像在（x,y,t）这一点相应方向的差分。
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