图像的LK光流

资 源 简 介

图像的LK光流

详 情 说 明

LK光流（Lucas-Kanade光流）是一种经典的稀疏光流估计算法，常用于视频或连续图像序列中跟踪特征点的运动。其核心思想基于三个关键假设：亮度恒定假设（目标像素亮度在连续帧间不变）、小运动假设（像素位移量较小）以及空间一致性假设（邻近像素有相似运动）。

在实现过程中，首先需要在第一帧图像中选取特征点（如角点），然后通过最小化目标函数来求解这些点在第二帧中的位移向量。算法利用局部窗口内的像素梯度信息构建方程组，通过最小二乘法求解出最优位移。为了提高计算效率，通常会结合图像金字塔实现多尺度计算，从粗到精逐步优化光流结果。

实际应用中，LK光流广泛用于动作识别、目标跟踪、视频稳定化等场景。其优势在于计算量较小且对局部运动敏感，但受限于稀疏特征点的特性，不适合稠密光流估计需求。