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光流运动中经典的LUCAS-CANADE-TOMASI算法

资 源 简 介

光流运动中经典的LUCAS-CANADE-TOMASI算法

详 情 说 明

Lucas-Kanade-Tomasi(LKT)算法是稀疏光流估计的经典方法,由Bruce D. Lucas和Takeo Kanade于1981年提出,后续经Carlo Tomasi改进特征点选择策略。该算法通过局部窗口内的像素运动建模,实现了高效的特征点跟踪。

核心思想基于三个关键假设: 1) 亮度恒定性:目标特征在不同帧的亮度保持不变; 2) 小运动假设:相邻帧间位移量较小; 3) 空间一致性:临近像素具有相似运动。

算法实现主要分为两个阶段: 特征选择阶段:采用Tomasi提出的最小特征值准则,筛选具有显著梯度的角点(如图像中物体的边角),这些点在不同视角下更容易被稳定跟踪。 运动估计阶段:在选定特征点周围建立小窗口,通过求解最小二乘问题计算窗口内像素的位移向量。当处理较大位移时,通常会结合图像金字塔实现由粗到精的估计。

典型应用场景包括视频稳像、动作识别和视觉里程计等。相比稠密光流,LKT算法计算量更小,但对纹理缺失区域敏感,且需依赖良好的初始特征点。现代改进版本常结合反向验证和亚像素精度提升鲁棒性。