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光流计算理论及方法介绍综述目录TOC\o"1-3"\h\u14909光流计算理论及方法介绍综述 图2-7所示：图2-SEQ图_2-\*ARABIC7边缘直方图光流算法流程图接下来对该算法的步骤进行介绍：获取图像：通过相机采集连续视频帧，将相邻的两帧记为It，I对It，It+1进行降采样：该步骤主要目的是减少算法运算量，减轻计算设备的负担，得到It_downsample对It_downsample，It+1_downsample利用Sobel算子提取边缘：该步骤主要目的是求图像的梯度，得到降采样图像的梯度图像It_Sobel求It_Sobel，It+1_Sobel的边缘直方图：将梯度图像进行叠加，求得两幅图像在图像坐标系上和方向的边缘直方图。计算边缘直方图SAD(最小绝对误差和)：以特定步长和搜索区域计算图像序列中相邻两帧x及y方向上的边缘直方图的SAD。插值：对上一步骤计算的结果利用最小二乘拟合法拟合为线性模型。获得光流：上个步骤中线性模型中常数项就是平移光流，乘以下采样的倍数得到光流。通过上述介绍可以看出，该算法新颖独到、计算速度快。创造性利用图像边缘直方图作为光流计算的依据，相比于利用图像灰度信息进行光流计算的算法，该算法更加稳定。但该算法也存在着其相应的缺点，由于图像传感器的分辨率限制，该算法无法测量像素边界内存在的变化，所以该算法

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