基于MATLAB的Lucas-Kanade光流运动估计系统

资 源 简 介

本项目实现了Lucas-Kanade光流算法，通过分析连续图像序列计算像素运动向量，适用于运动目标跟踪、视频稳定等计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于Lucas-Kanade光流场的图像运动估计系统

项目介绍

本项目实现了一种经典的Lucas-Kanade光流估计算法，用于分析连续时间序列图像中像素点的运动模式。系统通过计算图像中每个像素的运动向量场，能够准确检测物体的运动方向和速度，为运动目标跟踪、视频稳定、三维重建等计算机视觉应用提供核心技术支持。算法基于局部窗口的光流一致性假设，采用最小二乘法优化求解光流约束方程，确保计算结果的准确性和稳定性。

功能特性

• 精确运动估计：采用多尺度图像金字塔策略，实现从粗到细的光流计算
• 参数可配置：支持图像金字塔层数、窗口大小、迭代次数和收敛精度等关键参数灵活调整
• 高效优化算法：基于最小二乘法的快速收敛求解，保证计算效率
• 可视化输出：生成直观的光流场彩色可视化图像，便于结果分析
• 性能监控：提供算法执行时间统计和收敛情况详细报告

使用方法

输入参数

1. 图像数据：两幅连续的灰度图像（M×N矩阵格式）
2. 金字塔层数：图像金字塔的层级数量（默认值：3）
3. 窗口尺寸：局部计算窗口的大小（默认值：15×15像素）
4. 迭代阈值：最大迭代次数限制（默认值：20次）
5. 精度阈值：收敛判断精度要求（默认值：0.01像素）

输出结果

1. 光流场矩阵：M×N×2维数组，包含水平（u）和垂直（v）运动分量
2. 可视化图像：RGB彩色图形式的光流场可视化显示
3. 时间统计：算法各阶段执行时间详细记录
4. 收敛报告：迭代次数、最终误差等收敛性能指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：建议4GB以上，具体取决于图像尺寸
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的图像运动估计流程，包括图像预处理、金字塔构建、梯度计算、光流方程求解、结果可视化和性能分析等核心功能。该文件实现了从参数配置、数据输入到结果输出的全链路处理，通过调用底层算法模块完成光流场的精确计算，并生成详细的运行报告和可视化图表。