Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade在1981年提出了Lucas Kanade(LK)算法试图计算稠密光流。然而该方法容易应用到输入图像中的点的子集,所以反而成为了稀疏光流算法的重要技术,该算法可以应用到稀疏场景中,因为它仅依赖于围绕某个兴趣点的一些小窗口导出的局部信息,但该算法的缺点在于,如果像素点的运动幅度过大,运动到了...
在车辆检测计数应用中,Horn-Schunck光流法和Lucas-Kanade光流法各有优缺点。Horn-Schunck方法通过全局平滑约束能够获得较为鲁棒的光流估计,但在车辆边缘和细节处的估计可能不够准确。而Lucas-Kanade方法能够在局部范围内更准确地估计光流,但对于全局运动的估计可能较差。因此,在实际应用中,可以根据具体场景和需求选择合适的...
稀疏光流法通过只追踪图中的特征点,同时达到快速和准确的目的。 2.Lucas-Kanade 稀疏光流法(Lucas-Kanade Method for Sparse Optical Flow) Lucas-Kanade算法最早在1981年提出,最初为密集光流法。因为本方法很容易应用在图片像素子集中,所以变成了一种重要的稀疏光流法。Lucas-Kanade算法只依赖于围绕关键点的小窗口推...
有一种替代类算法被称为“稀疏光流”,仅仅跟踪图像中某些点的子集。 Lucas-Kanade稀疏光流法 假设先验 LK光流全称为Lucas-Kanade光流,算法原理比较好理解,首先,LK光流对应用场景提出了三个假设先验: 亮度恒定:假设像素在运动过程中亮度(灰度值)恒定,其实这是大部分计算机视觉任务都需要的一个先验。 像素偏移小:检测...
HS光流 LK光流 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 光流法是一种用于估计图像中像素或特征点运动的方法。在车辆检测与计数应用中,光流法可用于检测图像中车辆的运动,从而进行计数。这里我们将详细介绍Horn-Schunck光流法和Lucas-Kanade光流法,并对比它们在车辆检测计数应用中的表现。
Lucas-Kanade光流计算法 Lucas．Kanade方法是一种基于像素递归的光流算法，就是预测校正型的位移估算器。预测值可以作为前一个像素位置的运动估算值，或作为当前像素邻域内的运动估算线性组合。据该像素上的位移帧差的梯度最小值，对预测作进一步的修正。Lucas和Kanade[371假设在一个小的空间邻域Q上运动矢量保持恒定，...
不同于Horn-Schunck光流法,Lucas-Kanade光流法是基于局部约束的光流估计方法。它假设在一个小邻域内,所有像素具有相同的运动矢量。因此,Lucas-Kanade方法通过最小化邻域内的像素误差来估计光流。Lucas-Kanade光流法的目标函数可表示为: E_LK =∑_i[(I_i(x+u, y+v) - I_i(x, y))^2] ...
Lucas-Kanade算法，一个基于光流的稀疏特征点估计技术，其核心数学原理基于相邻帧间局部亮度的恒定性。首先，我们有两个帧，参考帧I(x, y)和当前帧I(x + Δx, y + Δy)，特征点位于(x, y)，位移为(Δx, Δy)。算法的关键是利用泰勒级数逼近，假设两帧间亮度变化微小，得出光流方程：I(x ...
(二) Lucas-Kanade光流法 calcOpticalFlowPyrLK Lucas-Kanada最初于1981年提出,该算法假设在一个小的空间邻域内运动矢量保持恒定,使用加权最小二乘法估计光流。由于该算法应用于输入图像的一组点上时比较方便,因此被广泛应用于稀疏光流场。 算法原理参考论文:Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Track...
这个方法就叫金字塔Lucas-Kanade光流法。在 基于shi-tomasi角点检测的追踪算法。应用场景是摄像头固定物体移动的情况下 普遍存在的情况,所以LK光流正因为这个原因在实际中的跟踪效果并不是很好。我们需要大的窗口来捕获大的运动,而大窗口往往违背运动连贯的假设!而图像金字塔可以解决这个问题,于是乎,金字塔Lucas-Kanade就...