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）是计算机视觉领域中经典的特征点跟踪方法。该算法通过分析视频序列中像素点的强度变化来实现目标的运动追踪，其核心思想建立在光流估计的基础之上。

算法主要分为特征点选择和跟踪两个阶段：首先利用局部窗口内像素强度变化矩阵的特征值来选取优质角点作为跟踪目标，这些特征点具有明显的梯度变化；然后在后续帧中基于亮度恒定假设，通过最小化相邻帧之间的像素误差来迭代计算特征点的位移向量。与原始光流法相比，KLT通过金字塔分层策略有效解决了大位移情况下的跟踪问题。

该算法广泛应用于增强现实、运动分析和视频稳定等领域，其优势在于计算效率高且对部分遮挡具有鲁棒性。现代视觉系统中常将其作为基础跟踪器与其他算法配合使用。