基于光流法的视频目标跟踪,对比Lucas-Kanade光流法和Horn-Schunck光流法

目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码

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1.算法概述

      LucasKanade 法就是利用一个 3x3 邻域中的 9 个点具有相同运动的这一点。这样我们就可以找到这 9 个点的光流方程，用它们组成一个具有两个未知数 9 个等式的方程组，这是一个约束条件过多的方程组。一个好的解决方法就是使用最小二乘拟合。下面就是求解结果：

   　从使用者的角度来看，想法很简单，我们取跟踪一些点，然后我们就会获得这些点的光流向量。但是还有一些问题。直到现在我们处理的都是很小的运动。如果有大的运动怎么办呢？图像金字塔。我们可以使用图像金字塔的顶层，此时小的运动被移除，大的运动装换成了小的运动，现在再使用 Lucas-Kanade算法，我们就会得到尺度空间上的光流。
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       Horn-Schunck光流算法通过引入全局平滑约束来做图像中的运动估计。Horn和Schunck设定图像中像素的运动速度和其临近像素的速度相似或相同，且光流场中的每处的速度变化是平滑的，不会突变。

        Horn–Schunck光流算法用一种全局方法估计图像的稠密光流场（即对图像中的每个像素计算光流）
算法基于两