LK的光流场计算以及跟踪

资 源 简 介

LK的光流场计算以及跟踪

详 情 说 明

LK光流场计算与跟踪技术是计算机视觉中经典的运动估计方法。其核心思想基于以下三个关键假设：亮度恒定（目标像素在帧间亮度不变）、时间连续（运动位移量较小）以及空间一致（邻近像素有相似运动）。

在实现层面，首先需要构建图像金字塔来处理大位移情况。通过高斯模糊和下采样生成多层图像表示，顶层分辨率最低但能捕捉大范围运动，底层分辨率高则用于精细调整。

光流场计算分三步完成： 1）在参考帧中选取特征点（常用Shi-Tomasi角点检测） 2）在金字塔各层迭代求解光流方程，利用泰勒展开近似推导出像素位移 3）通过双向光流验证剔除异常匹配点

目标跟踪则通过持续更新特征点集实现。每帧计算后，用RANSAC算法过滤离群点，并结合运动一致性约束（如相邻点应具有相似运动矢量）提升鲁棒性。对于丢失的跟踪点，可采用局部特征匹配重新初始化。

实际应用中需注意：图像噪声会显著影响梯度计算，建议预处理时进行高斯平滑；当目标发生旋转或尺度变化时，单纯LK算法可能失效，此时可结合SIFT等局部特征描述符增强鲁棒性。