第十四章 二维运动估计早期设计的机器视觉系统主要是针对静态场景的,为了满足更高级的应用需求,必须研究用于动态场景分析的机器视觉系统动态场景分析视觉系统一般需要较大的存储空间和较快的计算速度,因为系统的输入是反应场景动态变化的图像序列,其包含的数据十分巨大图像动态变化可能由摄象机运动、物体运动或光照改变引起,也可能由物体结构、大小或形状变化引起为了简化分析,通常我们假设场景变化是由摄象机运动和物体运动引起的,并假设物体是刚性的根据摄象机和场景是否运动将运动分析划分为四种模式:摄象机静止物体静止,摄象机静止物体运动,摄象机运动物体静止,摄象机运动物体运动,每一种模式需要不同的分析方法和算法。摄象机静止物体静止模式属于简单的静态场景分析摄像机静止场景运动是一类非常重要的动态场景分析,包括运动目标检测、目标运动特性估计等,主要用于预警、监视、目标跟踪等场合。摄象机运动物体静止是另一类非常重要的动态场景分析,包括基于运动的场景分析、理解,三维运动分析等,主要用于移动机器人视觉导航、目标自动锁定与识别等在动态场景分析中,摄象机运动物体运动是最一般的情况,也是最