matlab代码实现LK光流算法

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matlab代码实现LK光流算法

详 情 说 明

LK光流算法（Lucas-Kanade光流法）是一种经典的稀疏运动估计算法，广泛应用于计算机视觉领域。该算法基于以下三个核心假设：亮度恒定性（相邻帧像素强度不变）、空间一致性（邻域内像素运动相似）以及小运动（相邻帧位移量较小）。

OpenCV中的实现原理主要分为三步：首先在初始帧检测特征点（如Shi-Tomasi角点），然后通过求解邻域窗口的像素梯度方程来估计特征点在下一帧的位置，最后采用金字塔分层策略解决大运动问题。其中关键步骤是通过最小二乘法求解由泰勒展开得到的线性方程组，该方程组的解即为光流向量。

Matlab实现通常包含以下模块：读取连续视频帧、预处理（高斯模糊降噪）、计算空间梯度（x/y方向导数）、构建时空梯度矩阵、迭代求解光流向量。与OpenCV不同，Matlab版本更侧重算法原理演示，可能包含手动构建高斯金字塔或亚像素精度的迭代优化。

该算法的局限性在于依赖小运动假设，面对快速移动或遮挡场景时需结合其他技术（如特征匹配或稠密光流）进行增强。