著名的LUCAS KANADE算法

资 源 简 介

著名的LUCAS KANADE算法

详 情 说 明

Lucas-Kanade算法是一种经典的光流估计算法，主要用于解决图像中稀疏特征点的运动跟踪问题。它基于亮度恒定假设和局部运动一致的假设，通过最小化像素点周围邻域内的运动误差来计算光流。

算法的核心思想是：假设在一个小的邻域窗口内，所有像素点的运动方向一致。利用泰勒展开对图像亮度函数进行线性化，并结合最小二乘法求解运动向量。为了提升计算效率，通常选择图像中的角点或特征点作为跟踪目标，而非整幅图像的稠密光流。

在实际应用中，Lucas-Kanade算法广泛用于目标跟踪、视频稳定、动作识别等领域。它尤其适合处理相邻帧间位移较小的情况，而面对大位移或复杂运动时，常需配合金字塔分层策略（如金字塔Lucas-Kanade）来扩展动态范围。

该算法的优势在于计算效率高、易于实现，但对光照变化敏感，且依赖局部窗口的平滑性假设。后续许多改进算法（如结合深度学习）均在其基础上进行了优化。