Lukas-kanade motion estimation (optical-flow)

资 源 简 介

Lukas-kanade motion estimation (optical-flow)

详 情 说 明

Lukas-Kanade光流估计是一种经典的稀疏光流跟踪算法，广泛应用于计算机视觉中的运动分析任务。该算法基于以下核心假设来估计相邻帧之间的像素运动：

亮度恒定假设：目标像素在短时间内的亮度保持不变。 小运动假设：相邻帧间物体的位移幅度较小，可通过泰勒展开近似。 空间一致性：局部邻域内的像素具有相似运动（如角点或特征点）。

算法通过最小化邻域窗口内的像素误差来求解光流向量，通常结合图像梯度（如Sobel算子）计算运动方向。其优势在于计算高效，适合实时跟踪稀疏特征点（如角点检测后的关键点）。但局限性包括：依赖小位移假设、对纹理平坦区域敏感，且需手动设置窗口大小。

现代改进版（如Pyramidal LK）通过图像金字塔分层处理大位移场景，成为SLAM、目标跟踪等系统的基石算法之一。