光流场经典算法-LK算法

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光流场经典算法-LK算法

详 情 说 明

光流场经典算法-LK（Lucas-Kanade）算法是一种广泛应用于计算机视觉领域的运动估计方法，主要用于计算两幅连续图像之间的光流场。光流场反映了图像中每个像素点在时间维度上的运动方向和速度，常用于目标跟踪、视频稳定和三维重建等任务。

LK算法的核心思想基于局部运动的平滑性假设，即在一个小的图像区域内，所有像素点的运动方向是一致的。该算法通过最小化局部窗口内的运动误差来估计光流向量。具体来说，LK算法假设亮度恒定性，即同一像素点在两幅图像中的灰度值保持不变，同时结合泰勒展开进行线性近似，最终求解像素点的运动位移。

该算法的主要优点在于计算效率较高，适用于实时应用，并且对小范围运动具有良好的鲁棒性。然而，它对光照变化和大幅运动较为敏感，因此在复杂场景下可能需要结合金字塔分层等优化策略。LK算法是许多现代光流计算方法的奠基性工作，至今仍是计算机视觉领域的重要工具之一。