オプティカルフロー推定（おぷてぃかるふろーすいてい）
最終更新：2026/4/27
オプティカルフロー推定は、画像シーケンスから物体の運動ベクトルを算出するコンピュータビジョンの技術である。
別名・同義語 光流推定Optical Flow Estimation
ポイント
オプティカルフロー推定は、ビデオの圧縮、動画解析、ロボットのナビゲーションなど、幅広い分野で応用されている。
オプティカルフロー推定とは
オプティカルフロー推定は、連続する画像フレーム間のピクセルの移動を分析し、各ピクセルがどの方向にどれだけ移動したかを推定する技術です。これにより、画像中の物体の運動を把握することができます。この技術は、コンピュータビジョン分野において重要な役割を果たしており、様々な応用分野が存在します。
原理
オプティカルフロー推定の基本的な原理は、明るさの不変性仮説に基づいています。これは、物体の表面の明るさが時間経過とともに変化しないという仮説です。連続する画像フレーム間でピクセルの明るさが一定であると仮定すると、そのピクセルの移動方向と距離を計算することができます。
手法
オプティカルフロー推定には、様々な手法が存在します。代表的な手法としては、以下のものが挙げられます。
- Lucas-Kanade法: 局所的な勾配情報を利用してオプティカルフローを推定する手法です。計算量が少なく高速ですが、大きな変位や照明変化には弱いという欠点があります。
- Horn-Schunck法: エネルギー最小化の考え方に基づいてオプティカルフローを推定する手法です。Lucas-Kanade法よりもロバストですが、計算量が多くなります。
- Deep Learningを用いた手法: 近年では、深層学習を用いたオプティカルフロー推定手法が注目されています。これらの手法は、従来の古典的な手法よりも高い精度を実現することができます。
応用分野
オプティカルフロー推定は、様々な分野で応用されています。