【摘要】：以球体第7 帧为例，它们的计算运动流场显示如图7.3 所示。图7.3运动流场示意图基于变分熵流的运动估计和Horn ＆ Schunck 光流法、Lucas ＆ Kanade 光流法的运动性能描述可以通过角误差平均值与标准偏差两个指标来度量。角误差定义如下表示:其中vc 表示真实的图像运动场，ve 表示采用各类算法所估计的运动场。表7.1角误差平均值与标准偏差对比采用基于变分熵流的运动估计法、Horn ＆ Schunck 全局光流法和Lucas ＆ Kanade 局部光流法依次作用于办公室序列图像。
估计图像运动，熵流是很有效的。为了测试变分熵流计算方法的有效性，将其与全局Horn ＆ Schunck 光流法和Lucas ＆ Kanade 局部光流法依次作用于球体序列图像。以球体第7 帧为例，它们的计算运动流场显示如图7.3 所示。
图7.3 运动流场示意图
基于变分熵流的运动估计和Horn ＆ Schunck 光流法、Lucas ＆ Kanade 光流法的运动性能描述可以通过角误差平均值与标准偏差两个指标来度量。当角误差平均值和标准差越小，表示图像运动场估计越精确;当角误差平均值和标准差越大，表示图像运动场估计越粗糙。角误差定义如下表示:
其中vc 表示真实的图像运动场，ve 表示采用各类算法所估计的运动场。
如表7.1 所列，对比于Horn ＆ Schunck 光流法、Lucas ＆ Kanade 光流法，基于变分熵流的运动场估计更近似于真实运动场，它与真实运动的角度误差平均值与标准偏差最小。
表7.1 角误差平均值与标准偏差对比(www.xing528.com)
采用基于变分熵流的运动估计法、Horn ＆ Schunck 全局光流法和Lucas ＆ Kanade 局部光流法依次作用于办公室序列图像。以办公室图像序列第9 帧为例，它们的计算流场显示如图7.4 所示。
图7.4 运动流场示意图
如表7.2 所列，对比于Horn ＆ Schunck 光流法、Lucas ＆ Kanade 光流法，基于变分熵流的运动场估计更近似于真实运动场，它与真实运动的角度误差平均值与标准偏差最小。
表7.2 角误差平均值与标准偏差对比
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