MATLAB实现的LK光流动态图像分析与预测系统

资 源 简 介

本项目运用MATLAB实现了传统及金字塔LK光流法，精准计算帧间像素运动矢量，支持大位移追踪与下一帧图像预测，并集成光流场可视化功能，适用于动态场景分析与运动轨迹模拟。

详 情 说 明

基于LK光流法的动态图像分析与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Lucas-Kanade（LK）光流法的动态图像分析与预测系统。系统能够计算图像序列中相邻帧之间的像素级运动矢量，通过多尺度金字塔处理提升对大位移场景的追踪精度，并基于光流场实现下一帧图像预测。该系统适用于运动分析、视频压缩、目标跟踪等多种计算机视觉应用场景。

功能特性

• 传统LK光流法：实现经典的稀疏光流算法，计算相邻两帧图像间的像素级运动矢量
• 金字塔LK光流法：采用多尺度金字塔结构，有效处理大位移运动场景，提高追踪精度
• 图像预测功能：基于当前帧和光流场数据，模拟物体运动轨迹，生成下一帧预测图像
• 可视化展示：提供光流场可视化功能，支持矢量箭头图和颜色编码图两种展示方式
• 性能评估：输出算法计算耗时、平均位移误差等量化评估指标

使用方法

输入要求

• 图像序列：至少需要2张连续的灰度图像帧
• 图像格式：uint8类型的二维矩阵（M×N）
• 可选参数：可配置金字塔层数、窗口大小、最大迭代次数等算法参数
• 特征点选择：支持手动指定或自动检测的角点坐标作为追踪基准

输出结果

• 光流场数据：包含运动矢量(u,v)的三维矩阵（M×N×2）
• 可视化光流图：带箭头的矢量场图像或颜色编码的光流场图
• 预测图像：基于当前帧和光流场生成的下一帧灰度图像
• 性能指标：算法计算耗时、平均位移误差等评估参数

基本操作流程

1. 准备连续的灰度图像序列
2. 设置算法参数（金字塔层数、窗口大小等）
3. 选择特征点或使用自动角点检测
4. 运行光流计算程序
5. 查看光流场可视化结果和预测图像
6. 分析输出的性能评估指标

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上以处理高分辨率图像）
• 图像处理工具箱：需要MATLAB Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括图像数据读取与预处理、特征点自动选取机制、传统与金字塔LK光流算法的具体实现、光流场矢量的计算与优化、下一帧图像的预测生成、多种可视化方式的展示输出以及算法性能的量化评估分析。该文件通过模块化设计实现了完整的处理流程，用户可通过调整输入参数灵活控制算法行为。