基于MATLAB的Lucas-Kanade-Tomasi光流运动估计算法实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了经典的LKT光流估计算法，通过分析连续图像序列的局部梯度信息，采用最小二乘法求解运动矢量。系统适用于视频运动分析、目标跟踪等计算机视觉任务，提供高效的光流计算解决方案。

详 情 说 明

基于Lucas-Kanade-Tomasi（LKT）算法的光流运动估计系统

项目介绍

本项目实现经典的光流运动估计算法——Lucas-Kanade-Tomasi方法，用于从连续图像序列中估计像素点的运动矢量。系统通过局部窗口内的梯度信息，利用最小二乘法求解光流方程，并采用Tomasi提出的特征点选择策略，确保算法在纹理丰富区域具有较高的鲁棒性。支持可视化光流场、运动轨迹分析以及运动目标检测等应用场景。

功能特性

• 精确运动估计：基于Lucas-Kanade光流算法，实现像素级运动矢量计算
• 特征点优化：采用Tomasi改进的特征点选择策略，优先选择纹理丰富区域
• 多参数可调：支持窗口大小、金字塔层数、最大迭代次数、误差阈值等参数调节
• 结果可视化：提供光流矢量场、运动轨迹叠加显示及颜色编码流场生成
• 应用广泛：适用于运动分析、目标跟踪、视频稳定等多种计算机视觉任务

使用方法

1. 准备连续帧灰度图像序列（uint8类型，M×N矩阵）
2. 根据需求调整算法参数（窗口大小、金字塔层数等）
3. 运行主程序进行光流计算
4. 查看输出的光流矢量场和特征点运动轨迹
5. 使用可视化工具分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像序列的读取与预处理、基于Harris角点检测的特征点提取、多尺度金字塔构建、光流方程的迭代求解、运动矢量的后处理优化以及结果可视化渲染。该文件整合了完整的LKT算法流程，提供从原始图像输入到光流结果输出的端到端处理能力。