基于光流法的视频目标跟踪 - Lucas-Kanade与Horn-Schunck算法的Matlab实现

基于光流法的视频目标跟踪 - Lucas-Kanade与Horn-Schunck算法的Matlab实现

光流法是一种基于图像运动的估算方法，它通过分析图像中像素点在不同帧之间的位置变化，得到物体的运动轨迹。在视频目标跟踪中，光流法可以用于估算物体的运动速度和方向，从而实现对物体的跟踪。本文主要介绍两种经典的光流估算算法——Lucas-Kanade（LK）光流法和Horn-Schunck（HS）光流法，并给出其Matlab实现代码。

1. Lucas-Kanade（LK）光流法

LK光流法是一种基于局部亮度变化模型的光流估算方法，它假设局部邻域内的像素点具有相同的运动速度和方向，并利用最小二乘法求解出该邻域内像素点的光流向量。LK光流法的主要思路如下：

(1) 将当前帧图像I(x,y,t)和前一帧图像I(x,y,t-1)进行金字塔降采样，得到多层尺度的图像。

(2) 对当前帧图像中每个像素点(x,y)周围的邻域进行窗口选择，即选取x、y为中心，大小为n×n的窗口。

(3) 假设当前窗口内的所有像素点具有相同的光流向量(u,v)，则可以得到以下方程组：

∑Ix^2 u + ∑Ixy v = -∑IxIt

∑Ixy u + ∑Iy^2 v = -∑IyIt

其中Ix、Iy、It分别表示当前窗口内每个像素点在x、y方向和时间上