¿Qué es el flujo óptico?

El flujo óptico describe el seguimiento computarizado de objetos en movimiento mediante el análisis de las diferencias de contenido entre cuadros de video. En un video, tanto el objeto como el observador pueden estar en movimiento; la computadora puede localizar señales que marcan los límites, bordes y regiones de imágenes fijas individuales. La detección de sus progresos le permite a la computadora seguir un objeto a través del tiempo y el espacio. La tecnología se emplea en industrias e investigación, incluida la operación de vehículos aéreos no tripulados (UAV) y sistemas de seguridad.

Dos métodos principales generan esta visión por computadora: detección de movimiento basada en gradiente y función. El flujo óptico basado en gradiente mide los cambios en la intensidad de la imagen a través del espacio y el tiempo. Escanea un plano de campo de flujo denso. Los flujos basados ​​en funciones superponen los bordes de los objetos dentro de los marcos para marcar el progreso.

Esta técnica se asemeja a la estabilización de imagen de la videocámara, lo que permite que un campo de visión calculado se bloquee en el cuadro a pesar del movimiento de la cámara. Los algoritmos de flujo óptico calculan coincidencias entre imágenes en secuencia. La computadora divide cada imagen en cuadrículas cuadradas. La superposición de dos imágenes permite realizar comparaciones para encontrar las mejores coincidencias de cuadrados. Cuando la computadora localiza una coincidencia, dibuja una línea entre los puntos de diferencia, a veces llamados agujas.

Los algoritmos funcionan sistemáticamente desde resoluciones gruesas hasta finas. Esto permite el seguimiento de movimiento entre imágenes con diferencias de resolución. La computadora no reconoce objetos, pero solo detecta y sigue las características de los objetos que se pueden comparar entre cuadros.

Calcular vectores de flujo óptico puede detectar y rastrear objetos y también extraer el plano dominante de una imagen. Esto puede ayudar en la navegación robótica y la odometría visual, o la orientación y posición del robot. Observa no solo los objetos, sino también los alrededores de los alrededores en tres dimensiones, y brinda a los robots una conciencia espacial más realista. Los vectores calculados en un plano permiten al procesador inferir y responder a los movimientos extraídos de los cuadros.

Algunas debilidades de la técnica de flujo óptico incluyen la pérdida de datos que resulta de cuadrados que la computadora no puede igualar entre imágenes. Estas áreas inigualables permanecen vacías y crean vacíos planos, lo que reduce la precisión. Bordes claros o elementos estables como esquinas contribuyen al análisis de flujo.

Los factores detallados pueden oscurecerse si el observador también está en movimiento, ya que no puede distinguir ciertos elementos de cuadro a cuadro. El análisis divide el movimiento en flujo global aparente y movimiento de objeto localizado, o egomotion. Los cambios espacio-temporales en los bordes o la intensidad de la imagen se pierden en el movimiento de la cámara y el flujo global del entorno en movimiento. El análisis se mejora si la computadora puede eliminar el efecto del flujo global.