基于Lucas-Kanade-Tomasi算法的动态场景特征追踪与三维结构重建MATLAB项目

资 源 简 介

本项目实现一个完整的LKT特征追踪器，使用稀疏光流法从移动摄像机图像序列中提取和追踪特征点。系统可计算特征点运动轨迹并重建三维结构，适用于计算机视觉和运动分析应用。

详 情 说 明

基于Lucas-Kanade-Tomasi算法的动态场景特征追踪与三维结构重建系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Lucas-Kanade-Tomasi（LKT）特征追踪器，专门用于从移动摄像机拍摄的图像序列中提取和追踪显著特征点。系统通过稀疏光流法计算特征点在连续帧间的运动轨迹，结合Tomasi-Kanade因子分解方法，最终实现场景的三维结构重建。该系统对噪声具有较强的鲁棒性，适用于各种摄像机运动模式（平移、旋转或复合运动），无需预设特定运动模型。

功能特性

• 高质量特征点检测：采用Shi-Tomasi角点检测算法，基于特征值分析选择优质特征点
• 鲁棒特征追踪：使用Lucas-Kanade稀疏光流法，基于局部窗口的光流方程求解
• 精确三维重建：通过Tomasi-Kanade因子分解法，利用奇异值分解实现运动与结构参数分离
• 多参数配置：支持特征点数量阈值、跟踪窗口大小、金字塔层数等可配置参数
• 完整输出结果：提供特征点轨迹、三维点云、运动参数估计及可视化结果

使用方法

输入要求

• 图像序列：包含至少2帧的灰度图像序列（推荐使用连续拍摄的视频帧）
• 摄像机内参矩阵（可选）：3×3相机标定矩阵，用于三维重建的尺度恢复
• 初始参数设置：包括特征点数量阈值、跟踪窗口大小、金字塔层数等可配置参数

输出结果

• 特征点轨迹矩阵：N×2×T维数组（N个特征点在T帧中的二维坐标）
• 三维点云数据：N×3矩阵表示重建的场景点三维坐标
• 运动参数估计：每帧的摄像机旋转矩阵（3×3）和平移向量（3×1）
• 追踪可视化结果：叠加特征点轨迹的序列图像动画
• 精度评估指标：重投影误差、轨迹连续性指标等质量评估数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 计算机视觉相关工具箱
• 推荐内存：8GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像序列的读取与预处理、特征点的检测与筛选、基于金字塔分层的光流追踪计算、多帧轨迹数据的整合优化、运动结构与场景三维信息的因子分解重建、重投影误差的精度评估，以及最终结果的可视化展示。该文件通过模块化设计实现了从二维图像序列到三维场景重建的完整流水线处理。