MATLAB实现的Horn-Schunck经典光流估计算法

资 源 简 介

本项目提供了基于Horn-Schunck方法的稠密光流估计MATLAB实现，通过最小化能量函数精确计算视频序列中的像素运动矢量。包含完整的预处理流程，适用于运动分析和计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于Horn-Schunck光流估计的经典光流计算MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了计算机视觉领域中经典的Horn-Schunck光流估计算法。该算法通过建立光流约束方程并结合空间光滑性约束，构建能量函数进行最小化求解，能够从连续的视频帧序列中计算出像素级的运动矢量场。本实现提供了完整的处理流程，包括图像预处理、多尺度金字塔优化、迭代求解以及多种可视化输出，适用于运动分析、目标跟踪等多种视觉应用场景。

功能特性

• 经典算法实现：完整实现Horn-Schunck光流法的约束方程求解与能量最小化过程
• 多尺度计算：采用图像金字塔技术提升大位移场景下的估计精度
• 稳健估计：结合高斯平滑与梯度计算，增强对噪声的鲁棒性
• 完整可视化：提供光流场彩色编码图和运动矢量箭头图两种可视化方式
• 自动化预处理：支持多种图像格式输入，自动进行灰度化和归一化处理

使用方法

1. 准备输入图像：准备连续的两帧灰度图像（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动加载并处理图像
3. 设置参数（可选）：可根据需要调整平滑系数、迭代次数等参数
4. 获取结果：程序输出光流场矩阵和可视化图像
5. 分析结果：通过可视化图像分析运动模式和运动矢量分布

输入要求：

• 图像格式：MATLAB可读取的灰度图像（uint8矩阵）
• 建议尺寸：640×480或更小以保证计算效率
• 图像序列：连续的两帧图像代表时间上相邻的时刻

输出内容：

• 稠密光流场：M×N×2 double数组（u、v分量）
• 彩色编码图：RGB图像，颜色表示运动方向，亮度表示运动幅度
• 矢量箭头图：箭头指示运动方向和大小

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存空间（建议4GB以上）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了完整的Horn-Schunck光流计算流程，包含图像读取与预处理、多尺度金字塔构建、光流约束方程迭代求解、结果后处理与可视化等核心功能模块。程序通过分层优化策略逐步细化光流估计，最终生成准确的光流场并提供直观的可视化展示。