MATLAB实现金字塔LK光流法

"该资源提供了一个使用MATLAB实现的基于金字塔的Lucas-Kanade(LK)光流估计算法。作者Musawir Ali Shah通过该项目实现了四级金字塔的运动估计，并在代码中指定了密度为10的插值方法用于显示光流场。用户可以调用Lucas_Kanade函数，输入两幅图像文件名和密度参数来运行程序。" 光流法是一种计算机视觉技术，用于估算图像序列中像素的运动轨迹。Lucas-Kanade方法是光流估计中的经典算法，它假设相邻帧之间的像素运动是小范围内的平移，并且图像亮度保持不变。此算法以Lucas和Kanade于1981年提出而得名，它的主要优点在于计算效率高，适合处理小运动情况。 在提供的MATLAB代码中，核心函数`Estimate`实现了LK光流的迭代优化过程。首先，代码读取两幅图像并将其转换为双精度浮点类型。然后，通过对图像进行奇偶行/列分割，减少计算量。`Estimate`函数内部使用了多级金字塔结构，逐层计算光流，这有助于处理图像的大范围运动。金字塔的每一层都对上一层的结果进行下采样，从而降低计算复杂度。 在估计光流时，首先初始化一个像素位置的运动向量，然后在局部邻域内迭代优化该向量，使得像素亮度变化最小化。优化过程中通常采用泰勒级数展开，假设运动是线性的，即光流的二阶导数可忽略不计。迭代直到达到预设的收敛条件或达到最大迭代次数。 最后，通过`quiver`函数绘制出光流场，展示每个像素的水平（Dx）和垂直（Dy）运动分量。`axis square`命令确保坐标轴比例相同，使得图像显示更直观。 这个MATLAB代码为理解并实践Lucas-Kanade光流算法提供了一个很好的起点。用户可以根据自己的需求调整参数，如金字塔级别、密度以及可能的迭代次数，以适应不同场景下的运动估计问题。此外，此代码还可以作为其他光流算法的基础，例如Bouguet的改进版本或其他增强版的LK算法。