基于Lucas-Kanade光流法的MATLAB视频图像分割系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现Lucas-Kanade光流估计算法，对视频序列进行运动分析与图像分割。通过计算像素运动矢量场，系统能够识别动态场景中的不同运动模式，有效分离运动物体与静止背景，适用于运动目标检测与场景分析应用。

详 情 说 明

基于Lucas-Kanade光流法的视频图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Lucas-Kanade光流估计算法的视频图像分割系统。系统通过分析视频序列中相邻帧之间的像素运动矢量场，识别不同运动模式的区域，从而实现动态场景中运动物体与背景的有效分离。利用MATLAB优化的矩阵运算，系统能够高效处理视频流，并提供丰富的运动分析和可视化输出。

功能特性

• 多格式输入支持：支持MP4、AVI等常见视频格式及PNG/JPG图像序列
• 实时运动分析：基于Lucas-Kanade算法计算像素级运动矢量
• 智能图像分割：根据运动模式自动区分运动物体与静态背景
• 多维度输出：提供运动矢量场可视化、分割掩码、物体轮廓等多种结果
• 参数可配置：支持帧率、窗口大小、灵敏度阈值等关键参数调整
• 量化分析报告：生成包含运动速度统计、区域面积等数据的详细报告

使用方法

1. 准备输入数据：准备待处理的视频文件或图像序列
2. 参数设置：根据需求设置帧率、窗口大小和运动检测灵敏度阈值
3. 运行系统：执行主程序开始处理
4. 查看结果：系统将生成运动矢量图、分割掩码、轮廓图等输出文件
5. 分析报告：查阅自动生成的运动分析报告获取量化数据

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持高清视频处理

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含视频数据读取与帧序列管理、光流场计算的核心算法实现、运动区域检测与分割逻辑、多种可视化结果的生成功能以及运动参数的统计分析模块。该文件通过协调各功能模块，完成了从输入到输出的完整处理链路。