MATLAB实现的Lucas-Kanade仿射光流场估计与可视化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用Lucas-Kanade仿射变换模型精确估计图像序列中的像素运动，生成稠密光流场，并提供直观的运动矢量可视化分析，适用于动态场景的运动检测与处理。

详 情 说 明

基于Lucas-Kanade仿射变换模型的光流场估计与可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Lucas-Kanade仿射光流计算系统，能够精确估计连续图像序列中像素点的运动信息。系统采用仿射变换模型来描述局部运动模式，通过图像金字塔多尺度计算策略，实现了高精度的稠密光流场估计。该系统不仅能够生成精确的运动向量场，还提供了丰富的可视化分析功能，适用于计算机视觉、运动分析和视频处理等多个领域。

功能特性

• 仿射变换模型：采用6参数仿射变换准确描述局部运动模式
• 多尺度计算：基于图像金字塔实现从粗到细的光流计算，提高大运动估计能力
• 鲁棒性处理：支持图像预处理和噪声阈值设置，增强算法稳定性
• 全面可视化：提供光流场的彩色编码显示和运动统计分析
• 精度评估：包含重投影误差计算和收敛性能分析

使用方法

基本输入

• 连续两帧灰度图像（uint8格式，尺寸一致）
• 可选参数：金字塔层数（默认3）、窗口大小（默认15×15）、迭代次数（默认10）
• 噪声阈值参数（用于图像预处理）

输出结果

1. 稠密光流场矩阵（包含u、v两个运动分量）
2. RGB彩色编码可视化图像
3. 运动统计报告（平均幅度、最大向量、方向分布）
4. 计算精度指标（重投影误差、收敛迭代次数）

操作流程

1. 准备输入图像序列
2. 设置计算参数（或使用默认值）
3. 运行主程序进行计算
4. 查看生成的光流场和统计分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像数据的读取与预处理、仿射变换参数的初始化与优化求解、基于金字塔分层的光流场计算迭代、运动矢量的可视化渲染与输出，以及最终的精度的量化和统计分析报告生成。该文件整合了所有关键技术模块，为用户提供完整的端到端处理能力。