Optical flow는 물체의 속도 결정과 추적 뿐만 아니라 영상분할과 물체의 3차원 정보로서도 중요하다. 순차적인 영상으로부터 optical flow를 계산하기 위하여 경사법 알고리듬이 많이 사용된다. 본 논문에서는 경사법의 문제점인 영상전체에 대한 속도벡터의 평활화 현상을 국부적으로 한정시키기 위하여 스칼라 경계선을 이용하는 새로운 주위평균 계산방법을 제시하였으며, optical flow의 분산의 역치로 가중된 평균을 이용하여 이동경계 주위와 폐색영역에서 발생되는 속도오차를 감소시켰다.
Optical flow is important not only for determining velocity and trajectory of the object but also for image segmentation and 3D information. The gradient-based method is mostly used to compute optical flow form image sequences, but it accomanies smoothing effect of velocity vectors. In this paper, an enhanced algorithm for computing optical flow using scalar edge to restrict is also applied to reduce errors both around motion boundary and in the occlusion region.
