MATLAB实现金字塔LK光流法详解：Lucas_Kanade函数应用

本篇文章是关于"基于金字塔LK光流法的MATLAB代码"，由作者Musawir Ali Shah完成的作业项目。该项目专注于在图像处理领域中实现卢卡斯-肯德(Lucas-Kanade)光流法的第四级金字塔版本。卢卡斯-肯德算法是一种广泛用于估计连续视频帧之间运动的方法，它基于局部像素亮度变化来推断像素的位移。 首先，函数`Lucas_Kanade`接受两个图像文件名（file1和file2）以及一个参数'density'，用于决定在绘制光流矢量图时的密度。函数的主要流程包括： 1. **读取图像**：通过`imread`函数将输入的bmp图像转换为双精度数组。 2. **处理图像**：将图像分为奇数行和偶数列（`odd1`, `even1` 和 `odd2`, `even2`），可能是为了简化计算。 3. **执行卢卡斯-肯德估计**：调用`Estimate`函数，传入奇数行图像对进行运动估计，得到水平和垂直方向的位移（`Dx` 和 `Dy`）。 4. **绘制光流图**：使用`quiver`函数绘制位移矢量图，并应用轴向对齐（`axissquare`），只显示'density'步长内的矢量，以便于可视化。 5. **递归处理金字塔层次**：如果需要，通过`reduce`函数处理图像的金字塔级别，这里至少到第四级（level=4），每次降低图像尺寸以捕捉更大范围的运动。 `Estimate`函数是核心部分，负责逐层迭代地执行光流估计。它首先计算原始图像对（`img1`和`img2`），然后根据指定的金字塔级别逐步降低分辨率。在每个级别，函数会更新光流场，如`G00`、`G10`等，这些变量存储了光流信息。通过这种方式，算法可以在不同尺度上检测和跟踪图像中的运动，提高了精度和鲁棒性。 总结来说，这篇文档提供了如何在MATLAB环境中利用金字塔结构优化卢卡斯-肯德光流法的示例，这对于理解和实践计算机视觉中运动分析技术的学生或研究人员来说是一份宝贵的资源。通过学习并理解这段代码，读者可以了解如何处理大尺寸图像、分层次计算运动估计以及如何将结果可视化。