LK光流算法 源程序

资 源 简 介

LK光流算法 源程序

详 情 说 明

LK光流算法是一种经典的稀疏光流估计方法，常用于计算机视觉中的运动跟踪场景。其核心思想基于局部区域的亮度恒定假设和微小运动假设，通过最小化误差函数来求解像素位移。

基本实现思路 关键点选择：首先需要在参考图像中选取待跟踪的特征点（如角点）。 局部窗口建模：对每个特征点，提取其周围小窗口内的像素邻域。 亮度恒定约束：假设窗口内像素的亮度在相邻帧间保持不变，建立误差函数。 最小二乘求解：通过求解线性方程组计算像素位移（光流向量）。

算法特点 局限性：单层LK算法仅适用于微小位移（如1-2像素），大运动易导致跟踪失败。 优化方向：实际应用中常结合图像金字塔（多层缩放）扩大运动捕捉范围。

扩展思考 若需提升鲁棒性，可引入反向验证（前后向光流一致性检查）或融合特征描述子（如SIFT）解决遮挡问题。该算法在视频稳像、目标跟踪等领域有广泛应用。