第6讲习题1
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2022-08-03
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Solution of 第六节课习题 (macOS 平台)
张吉祥
2018 年 4 ⽉ 7 ⽇
1 习题说明
2 LK 光流
2.1 光流文献综述
1. 光流法分类：
• Forwards Additive
• Forwards Compositional
• Inverse Additive
• Inverse Compositional
2. 因为 Compositional 每次更新的是 W (x; p) ← W (x; p) ◦ W (x; ∆p)。该 wrap 的物理意义：
表⽰对原始图像做平移微调或仿射微调。
3. foward 和 inverse 的差别：交换了图像和模板的⾓⾊ (The key to eciency is switching the
role of the image and the template)，故 inverse 的图像梯度只需要计算⼀次，不随迭代改
变。
2.2 forward-addtive Gauss-Newton 光流的实现
1. 从最⼩⼆乘⾓度来看，每个像素的误差定义为：匹配点的灰度差。
2. 误差的导数定义为：原始图像梯度与 wrap 雅可⽐的复合，即 J = ∇I
∂W
∂p
，针对该题有
J = ∇I，即导数为原始图像的梯度。
正向结果如图 1。
1
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