【光学】仿射光流附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在计算机视觉与光学领域，对图像序列中物体运动的分析至关重要。光流法作为研究像素点运动的核心技术，能够通过图像序列的像素变化获取物体的运动信息。仿射光流作为光流法的进阶形式，通过引入仿射变换的约束条件，在保留光流基本原理的基础上，增强了对复杂运动场景的处理能力，广泛应用于视频分析、机器人导航、目标跟踪等多个领域。深入理解仿射光流的原理与应用，有助于推动相关技术在光学及计算机视觉领域的发展与创新。

二、光流法基础原理

三、仿射光流原理

四、仿射光流算法实现步骤

（一）图像预处理

对输入的图像序列进行预处理，包括灰度化（如果图像是彩色的）、降噪等操作。灰度化是因为光流计算主要基于像素的亮度信息，降噪可以减少图像中的噪声对光流计算的干扰，提高计算的准确性。

（二）局部区域划分

将图像划分为多个局部区域，每个区域的大小和形状可以根据实际需求进行设置。在每个局部区域内，假设像素的运动满足仿射变换关系。

五、仿射光流的应用领域

（一）视频分析

在视频分析中，仿射光流可以用于视频压缩、视频摘要、视频异常检测等任务。例如，通过分析视频中物体的光流信息，可以更好地进行视频压缩编码，去除冗余信息；在视频异常检测中，通过对比正常行为和异常行为的光流模式，能够及时发现异常事件。

（二）机器人导航

对于移动机器人，仿射光流可以帮助其感知周围环境的运动信息。机器人通过摄像头获取图像序列，利用仿射光流计算自身与周围物体的相对运动，从而实现自主导航、避障等功能。

（三）目标跟踪

在目标跟踪领域，仿射光流可以用于跟踪目标物体的运动轨迹。通过在每一帧图像中计算目标区域的仿射光流，能够准确地预测目标的位置，即使在目标发生旋转、缩放等复杂运动时，也能实现稳定的跟踪。

六、仿射光流的优势与局限性

（一）优势

1. 处理复杂运动：相比传统光流法，仿射光流能够更好地处理图像中物体的旋转、缩放和剪切等复杂运动，更符合实际场景中的运动情况。

1. 局部适应性：通过在局部区域内进行仿射变换假设和计算，能够适应图像中不同区域具有不同运动模式的情况，提高了光流计算的准确性。

（二）局限性

1. 计算复杂度高：由于需要在每个局部区域内求解仿射变换矩阵，仿射光流的计算复杂度相对较高，对计算资源的要求也较高，在实时性要求较高的场景中应用可能受到限制。

1. 假设局限性：仿射光流假设局部区域内像素运动满足仿射变换关系，当实际场景中该假设不成立时（如物体发生剧烈的非刚性变形），会导致光流计算不准确。

七、结论

仿射光流作为光流法的重要拓展，通过引入仿射变换，在处理复杂运动场景时展现出独特的优势，在众多领域有着广泛的应用前景。尽管它存在计算复杂度高和假设局限性等问题，但随着计算机技术的不断发展和算法的优化改进，仿射光流将在光学和计算机视觉领域发挥更加重要的作用。未来，进一步研究如何提高仿射光流的计算效率、增强其对复杂场景的适应性，将是该领域的重要发展方向。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王斌锐,徐崟,金英连,等.旋转视频中特征点的迭代筛选与光流估计匹配研究[J].兵工学报, 2012, 33(11):6.DOI:CNKI:SUN:BIGO.0.2012-11-009.

[2] 吴强,朱庆保,沈玲玲.基于仿射光流场的视频图像镶嵌技术[J].南京师范大学学报(工程技术版), 2007.DOI:JournalArticle/5aeb36dcc095d709440268fc.

[3] 张志禹,刘耀阳.基于SURF与光流法的增强现实跟踪注册[J].计算机工程与应用, 2015, 51(003):166-170.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1303-0339.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇