MATLAB梯度光流场计算工具：基于Horn-Schunck算法

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了基于梯度的光流场计算算法，通过分析连续图像帧的像素强度变化估算物体运动矢量。采用简化的Horn-Schunck方法，计算空间和时间梯度以高效生成运动场，适用于动态场景分析。

详 情 说 明

基于梯度方法的光流场计算器

项目介绍

本项目实现了一个基于梯度方法的光流场计算算法，通过分析连续图像帧之间的像素强度变化来估算物体的运动矢量。采用经典的Horn-Schunck光流算法简化版本，通过计算图像的空间和时间梯度来估计每个像素点的运动速度向量。该程序支持灰度图像处理，具有计算效率高、实现简单的特点，适用于计算机视觉和运动分析等领域。

功能特性

• 基于梯度的光流计算：使用Sobel算子进行空间梯度计算，结合帧间差分法计算时间梯度
• 迭代优化算法：基于亮度恒定约束的平滑优化，确保光流场连续性和准确性
• 灵活的输入支持：支持MATLAB矩阵或图像文件输入，要求为尺寸一致的灰度图像
• 直观的可视化输出：提供光流场箭头图和颜色编码显示两种可视化方式
• 高效的计算性能：优化算法实现，保证计算效率

使用方法

基本调用方式

% 读取连续两帧图像 frame1 = imread('frame1.jpg'); frame2 = imread('frame2.jpg');

% 计算光流场 optical_flow = main(frame1, frame2);

% 可视化结果 plot_optical_flow(optical_flow);

输入要求

• 输入格式：连续两帧灰度图像（uint8类型，尺寸相同）
• 数据类型：二维矩阵（M×N），值域[0,255]
• 支持格式：MATLAB矩阵或通过imread读取的图像文件
• 图像要求：尺寸一致，已转换为灰度图像

输出说明

• 输出格式：三维矩阵（M×N×2）
• 第1通道：水平方向光流分量（u分量）
• 第2通道：垂直方向光流分量（v分量）
• 数据含义：每个像素点对应一个二维运动矢量，表示从第一帧到第二帧的运动方向和大小

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件封装了完整的图像梯度计算过程，包括使用Sobel算子进行空间梯度提取和基于帧间差分的时间梯度计算。同时实现了光流场的核心迭代优化算法，通过平滑约束条件对初始光流估计进行精细化处理，最终生成准确的运动矢量场。该文件还集成了数据验证和预处理功能，确保输入图像符合计算要求。