光流法

光流法(Optical flow or optic flow)是關於視域中的物體運動檢測中的概念。用來描述相對於觀察者的運動所造成的觀測目標、表面或邊緣的運動。光流法在樣型識別、計算機視覺以及其他影像處理領域中非常有用，可用於運動檢測、物件切割、碰撞時間與物體膨脹的計算、運動補償編碼，或者通過物體表面與邊緣進行立體的測量等等。 ^[1] 

圖像處理是指對圖像進行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理或其他要求的技術。圖像處理是信號處理在圖像領域上的一個應用。目前大多數的圖像均是以數字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指數字圖像處理。此外，基於光學理論的處理方法依然佔有重要的地位。

圖像處理是信號處理的子類，另外與計算機科學、人工智能等領域也有密切的關係。

傳統的一維信號處理的方法和概念很多仍然可以直接應用在圖像處理上，比如降噪、量化等。然而，圖像屬於二維信號，和一維信號相比，它有自己特殊的一面，處理的方式和角度也有所不同。 ^[2] 

計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的説，就是指用攝影機和計算機代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖像處理，用計算機處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

作為一門科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖創建能夠從圖像或者多維數據中獲取“信息”的人工智能系統。這裏所指的信息指香農定義的，可以用來幫助做一個“決定”的信息。因為感知可以看作是從感官信號中提取信息，所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中“感知”的科學。

作為一個工程學科，計算機視覺尋求基於相關理論與模型來創建計算機視覺系統。這類系統的組成部分包括：

計算機視覺同樣可以被看作是生物視覺的一個補充。在生物視覺領域中，人類和各種動物的視覺都得到了研究，從而創建了這些視覺系統感知信息過程中所使用的物理模型。另一方面，在計算機視覺中，靠軟件和硬件實現的人工智能系統得到了研究與描述。生物視覺與計算機視覺進行的學科間交流為彼此都帶來了巨大價值。

計算機視覺包含如下一些分支：畫面重建，事件監測，目標跟蹤，目標識別，機器學習，索引創建，圖像恢復等。 ^[3]