基于Luca-Kanade光流算法的图像运动场提取matlab仿真

本文介绍了基于Lucas-Kanade光流算法的图像运动场提取,详细阐述了算法概述和仿真效果,并提供了MATLAB仿真源码。通过运行MATLAB程序,可以观察到仿真结果。作者Simuworld专注于图像处理等领域,提供项目合作服务。

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目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码


1.算法概述

        光流是一种运动模式,这种运动模式指的是一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者(比如眼睛、摄像头等)和背景之间形成的明显移动。光流技术,如运动检测和图像分割,时间碰撞,运动补偿编码,三维立体视差,都是利用了这种边缘或表面运动的技术。

       光流算法:它评估了两幅图像的之间的变形,它的基本假设是体素和图像像素守恒。它假设一个物体的颜色在前后两帧没有巨大而明显的变化。基于这个思路,我们可以得到图像约束方程。不同的光流算法解决了假定了不同附加条件的光流问题。

        Lucas–Kanade算法是最常见,最流行的。它计算两帧在时间t 到t + δt之间每个每个像素点位置的移动。 由于它是基于图像信号的泰勒级数,这种方法称为差分,这就是对于空间和时间坐标使用偏导数。

2.仿真效果

运行matlab程序,我们可以得到如下的仿真结果:

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