Diskussion:Optischer Fluss

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Farbinformation vs. Helligkeitsmuster

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Unter Methodik wird folgendes behauptet: "Alle diese Schätzverfahren können sich nur auf die messbaren Helligkeitsmuster im Bild stützen.". Das stimmt nicht (mehr), eine einfache Suche bei Google Scholar nach z.B. "Optical flow using color information" oder auch einfach "Optical flow color" liefert viele Paper und Methoden, wie durchaus auch Farbinformation zur Schätzung des Optischen Flusses benutzt wird. Bitte korrigieren / anpassen (ich hab mir jetzt gespart einige Quellen als "Beweis" anzugeben, die findet man selbst aber schnell)! -- 137.226.137.86 12:19, 2. Aug. 2010 (CEST)Beantworten

Blockweise arbeitende Verfahren sind der photogrammetrische Blockausgleich ...

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Auszug aus dem Abschnitt "Methodik und Anwendungen": "Blockweise arbeitende Verfahren sind der photogrammetrische Blockausgleich und die Blockkorrelation (minimierte Summe der absoluten Differenzen, normalisierte Kreuzkorrelation). Eine Sonderform der blockweisen Bewegungsschätzung ist die auf der Fourier-Transformation aufbauende Phasenkorrelation (Inversion des normalisierten Kreuzleistungsdichtespektrums)."

Kann mir jemand erklären, was damit gemeint ist? Dass optischer Fluss irgend etwas mit Photogrammetrie zu tun hat, wäre mir neu. Aber man lernt ja nie aus. Ansonsten würde ich vorschlagen das zu löschen. OlafTheScientist (Diskussion) 19:09, 11. Jun. 2020 (CEST)Beantworten

Den Zusammenhang zwischen optischem Fluss und Bündelblockausgleichung kann ich auch nicht erkennen, lasse mich aber gerne vom Gegenteil belehren. -- Dr. Schorsch*? 22:20, 11. Jun. 2020 (CEST)Beantworten
Ich bin kürzlich auf ein Fachbuch gestoßen, wo alles zu optischem Fluss beschrieben wird. Und zwar dieses hier:
Amar Mitiche, J. K. Aggarwal, Computer Vision Analysis of Image Motion by Variational Methods, Springer New York 2014, ISBN 978-3-319-00711-3 (eBook)
Dort (Chapter 3, S. 41 ff.) wird u. a. eine Berechnungsmethode erwähnt, die mir identisch aussieht, mit dem kleinste-Quadrate-Matching (s. z. B.: Bethmann, Luhmann: Kleinste-Quadrate-Zuordnung mit erweiterten geometrischen Transformationen) wie es in Photogrammetrie gebräuchlich ist. Eine photogrammetrische Bündelblockausgleichung ist jedoch nochmal was anderes, denn dabei wird immer die Kollinearitätsgleichung verwendet, d. h., ein funktionaler Zusammenhang zwischen 3D-Objektpunkt und 2D-Bildpunkt. Beim optischen Fluss interessiert das aber gar nicht, sondern es geht nur um die Bewegung zwischen aufeinander folgende Bilder. Ich werde das gleich mal entsprechend überarbeiten. OlafTheScientist (Diskussion) 20:30, 13. Aug. 2020 (CEST)Beantworten