基于光流匹配法的MATLAB图像配准与运动估计系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现高效的光流匹配算法，可对连续图像序列进行像素级运动估计。包含图像预处理、光流场计算、特征点匹配与跟踪、运动矢量可视化等功能，适用于视频分析与动态场景处理。

详 情 说 明

基于光流匹配法的图像配准与运动估计系统

项目介绍

本项目实现了一套基于光流匹配算法的图像配准与运动估计系统，能够对连续图像序列中的像素运动进行精确估计和匹配。系统整合了多种经典光流计算方法，提供从图像预处理到运动矢量可视化分析的完整解决方案，适用于计算机视觉、运动分析和视频处理等领域的研究与应用。

功能特性

• 多算法支持：集成稀疏光流法(Lucas-Kanade)、稠密光流法(Horn-Schunck)和金字塔光流法三种经典算法
• 完整处理流程：实现图像读取预处理、光流场计算、特征点匹配跟踪的全流程处理
• 可视化展示：提供光流场矢量图和特征点匹配结果的可视化显示
• 性能评估：包含匹配精度和运动估计效果的量化评估指标
• 参数可配置：支持金字塔层数、窗口大小、迭代次数等关键参数灵活调整

使用方法

1. 准备输入图像：将需要处理的连续帧图像（JPG/PNG/BMP格式）放置在指定目录，建议分辨率640×480至1920×1080
2. 设置算法参数：根据需要调整金字塔层数、窗口大小等参数（可选）
3. 运行主程序：执行主程序开始光流计算和运动估计
4. 查看输出结果：

- 光流场可视化图：显示运动矢量的方向和大小 - 匹配结果图：叠加显示前后帧及匹配特征点 - 运动参数：平均位移矢量、匹配准确率等量化指标 - 数据文件：包含特征点坐标和对应运动矢量的.mat格式数据

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：至少4GB RAM（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理能力，包括图像序列的读取与灰度化预处理、三种光流算法的实现与选择调用、特征点的检测与跨帧匹配跟踪、运动矢量场的生成与可视化显示、配准精度的定量评估分析以及结果数据的标准化输出保存。该文件通过模块化设计实现了完整的图像配准与运动估计工作流程。