卢卡斯-卡纳德方法

✍ dations ◷ 2025-07-20 02:39:10 #卢卡斯-卡纳德方法

在计算机视觉中，卢卡斯-卡纳德方法是一种广泛使用的光流估计的差分方法，这个方法是由Bruce D. Lucas和Takeo Kanade发明的。它假设光流在像素点的邻域是一个常数，然后使用最小平方法对邻域中的所有像素点求解基本的光流方程。

通过结合几个邻近像素点的信息，卢卡斯-卡纳德方法(简称为)通常能够消除光流方程里的多义性。而且，与逐点计算的方法相比，L-K方法对图像噪声不敏感。不过，由于这是一种局部方法，所以在图像的均匀区域内部，L-K方法无法提供光流信息。

L-K方法假设两个相邻帧的图像内容位移很小，且位移在所研究点的邻域内为大致为常数。所以，可以假设光流方程在以点为中心的窗口内对所有的像素都成立。也就是说，局部图像流（速度）向量 ${displaystyle (V_{x},V_{y})}$ ，和时间的偏导。

这些等式可以写成矩阵的形式 ${displaystyle Av=b}$ =1 到求和。

矩阵 ${displaystyle A^{T}A}$ 的结构张量。

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