KLT算法

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KLT算法

详 情 说 明

KLT算法（Kanade-Lucas-Tomasi特征跟踪算法）是计算机视觉领域经典的稀疏光流跟踪方法。它通过分析视频序列中特征点的像素强度变化来估计物体运动轨迹。

该算法的核心思想基于三个关键假设：亮度恒定性假设（特征点亮度不变）、时间持续性（相邻帧间位移小）以及空间一致性（相邻点运动相似）。算法实现通常分为特征点选择和跟踪两个阶段：首先使用Shi-Tomasi角点检测器选取适合跟踪的特征点，然后通过牛顿迭代法求解光流方程来追踪这些特征点的位置变化。

KLT算法在实时性要求较高的场景表现优异，如增强现实、目标追踪等应用。其优势在于计算效率高且对微小运动敏感，但面对大位移或遮挡情况时可能出现跟踪丢失问题。现代改进版本常结合金字塔分层策略来扩大运动捕捉范围。