使用Horn-Schunck和Lucas-Kanade算法进行双目图像光流提取

光流估计是计算机视觉领域中的一个基础而重要的任务，它可以用来追踪视频序列中像素点的运动，从而获取图像序列中物体运动的动态信息。 Horn-Schunck算法是一种经典的全局光流估计方法，它基于光流的连续性假设，通过求解偏微分方程来得到图像序列中每个像素点的速度场。这种算法由于其数学模型的稳健性，能够在一定的噪声和遮挡条件下，计算出较为平滑的光流场。 Lucas-Kanade算法则是一种局部光流估计方法，它假设在一个小邻域内，图像点的运动可以由一个单一的速度向量来描述。通过在局部区域内对图像序列进行微分和匹配，从而得到局部区域的运动信息。与Horn-Schunck算法相比，Lucas-Kanade算法计算更为快速，但可能在细节信息的捕捉上不如Horn-Schunck算法准确。 本资源提供了两种算法的具体MATLAB实现代码，包括算法的初始化、迭代求解过程以及结果的可视化。这将有助于研究者和开发者更好地理解和比较两种算法在双目图像光流提取方面的应用效果和性能差异。 对于进行图像处理、计算机视觉或相关领域的研究人员和工程师来说，此资源不仅提供了算法实现的源代码，还包含了解决实际问题的示例数据和运行结果，具有很高的实用价值。此外，通过对两种算法的对比研究，也能够加深对光流估计方法原理和实现技术的理解，为实际应用中的算法选择和优化提供理论指导和参考。"