图像配准：Horn-Schunck与Lucas-Kanade光流法MATLAB实现

"这篇资源是关于图像配准的MATLAB源码实现，主要涉及光流场的方法，包括Horn-Schunck和Lucas-Kanade等算法，并且提供了GUI界面，便于用户交互操作。" 在计算机视觉领域，图像配准是一项重要的技术，用于将多张图像对齐，以便进行比较、分析或融合。本资源提供的MATLAB代码实现了光流法进行图像配准，这是一种基于相邻图像帧间像素变化的运动估计技术。 **光流的基本概念**： 光流是指图像中像素在时间上的运动轨迹，它描述了像素在连续帧之间移动的速度。光流法通过寻找相邻帧之间的对应像素关系，计算出物体的运动信息。在极短的时间间隔内，光流可以近似为像素的位移，即光流矢量。 **光流的物理意义**： 光流的产生可以归因于物体本身的移动、相机的运动，或者是两者结合的结果。它在视觉感知中起着关键作用，因为通过分析光流，我们可以推断出物体的运动状态。例如，当我们观看运动物体时，物体在视网膜上的投影连续变化，形成了光流的视觉效果。 **光流场**： 光流场是图像平面上每个像素的光流矢量的集合，表示了图像上所有点的运动趋势。它是一个二维向量场，其中每个向量代表对应像素的速度方向和大小。通过分析光流场，可以揭示图像序列中物体的运动模式。 **Horn-Schunck光流法**： Horn-Schunck方法是一种全局优化的光流算法，它试图最小化整个图像中光流场的梯度差异，以保持像素运动的平滑性。这种方法考虑了光流场的连续性，能够处理较大范围的像素运动，但计算复杂度较高。 **Lucas-Kanade光流法**： Lucas-Kanade方法则是基于局部像素邻域的光流估计，它假设像素运动是线性的，通过迭代优化寻找最佳匹配。这种方法计算效率更高，适合处理小范围的运动，但可能对大运动和噪声较为敏感。 资源提供的MATLAB源码集成了这两种经典的光流算法，同时包含GUI界面，使得用户能够直观地输入图像、调整参数并观察配准结果。这对于学习和应用光流法进行图像配准是非常有价值的，用户可以通过代码了解和实践光流算法，加深对图像运动估计的理解。