视频，运动估计

资 源 简 介

视频，运动估计

详 情 说 明

Lucas-Kanade金字塔运动估计是计算机视觉中用于视频分析的经典算法。该方法通过分层处理策略解决大位移运动检测问题，在保持计算效率的同时提高了传统光流法的精度。

核心原理分为三个关键点：首先建立图像金字塔，将原始图像逐层下采样形成多分辨率表示；然后在顶层低分辨率图像进行初始运动矢量估算；最后通过金字塔自顶向下逐层传递和修正运动矢量。这种分层处理方式使算法能够先捕捉大范围运动趋势，再逐级细化局部运动细节。

在实际视频处理中，该技术常用于视频稳定、动作识别和对象跟踪等场景。金字塔结构有效解决了传统Lucas-Kanade方法对微小运动假设的限制，使其能够处理更复杂的真实场景运动。算法通过结合局部窗口的光流约束和金字塔的粗到精策略，在计算开销和估计精度之间取得了良好平衡。