简单的卢卡斯奏和MATLAB的Horn-Schunk公司光流实现

资 源 简 介

简单的卢卡斯奏和MATLAB的Horn-Schunk公司光流实现

详 情 说 明

光流估计是计算机视觉中用于分析连续帧间像素运动的核心技术。两种经典算法Lucas-Kanade（L-K）和Horn-Schunck（H-S）虽然基于不同假设，但都广泛用于运动检测、目标跟踪等场景。

Lucas-Kanade方法采用局部窗口假设，认为窗口内所有像素具有相同运动。其实现通常包含三个关键步骤：首先计算图像梯度（x/y方向和时间维度），然后构建每个像素点的运动方程，最后通过最小二乘法求解窗口内的光流向量。这种方法计算效率较高，但对较大运动和纹理稀疏区域敏感。

Horn-Schunck方法则基于全局平滑性约束，假设整个图像的光流场是平滑变化的。该算法通过最小化能量函数来求解，包含数据项和平滑项。迭代求解过程中会强制相邻像素的运动向量保持连续，适合处理较小位移但需要更多计算资源。

MATLAB实现时，L-K方法可通过构建Hessian矩阵快速求解，而H-S需要设置正则化参数进行迭代优化。良好的可视化应包括：运动向量场叠加显示、彩色编码光流图（用色调表示方向，饱和度表示幅度）以及关键区域的运动轨迹标注。两种方法互补，实际应用中常根据场景动态选择——L-K适合局部快速运动检测，H-S更适用于全局运动分析。