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基于MATLAB的光流估算方法

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简介:
本研究采用MATLAB平台开发了一种高效的光流估计算法,旨在提供准确、实时的图像序列运动信息分析,适用于计算机视觉和机器人导航等领域。 本资源提供了基于MATLAB的两种光流估计算法的代码实现:L-K光流估计和H-S光流估计,并包含相关测试视频。

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客服
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  • MATLAB
    优质
    本研究采用MATLAB平台开发了一种高效的光流估计算法,旨在提供准确、实时的图像序列运动信息分析,适用于计算机视觉和机器人导航等领域。 本资源提供了基于MATLAB的两种光流估计算法的代码实现:L-K光流估计和H-S光流估计,并包含相关测试视频。
  • 相位:相位-MATLAB实现
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于相位的光流算法,用于准确估计视频帧间的光流场,具有计算效率高、抗噪能力强的特点。 该代码实现了 Gautama 和 Van Hulle (2002) 在 IEEE Transactions on Neural Networks 中描述的光流算法。此方法采用基于相位的空间滤波来估计光流场,并分为三个步骤:空间过滤、相位梯度估计以及使用循环网络进行 IOC 计算。
  • MATLAB追踪
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    本研究采用MATLAB平台,开发了一种高效的光流法追踪算法,用于精准分析视频中的运动信息。通过优化计算流程,显著提升了算法处理速度与准确性。 Horn-Schunck光流法是一种计算图像序列之间像素运动的技术。这种方法通过最小化相邻帧之间的亮度变化来估计连续两幅图像间的物体移动速度,并且假设在短时间内场景的光照条件不发生改变,这样可以简化模型并提高计算效率。该方法由于其理论基础清晰和易于实现而受到广泛欢迎,在计算机视觉领域有着广泛应用。
  • Matlab图LK程序
    优质
    本简介提供了一个基于MATLAB实现的Lucas-Kanade(LK)算法程序,该程序采用光流直方图技术,用于高效准确地计算视频序列中像素点的速度矢量。 光流直方图LK算法程序使用Matlab编写。
  • MATLAB
    优质
    本项目采用MATLAB实现光流算法,用于分析视频序列中物体运动情况。通过计算像素点的速度向量,为计算机视觉领域提供有效的运动估计方法。 经典的光流计算方法用MATLAB编写的程序可以为学习者提供帮助。希望这段代码能对大家的学习有所帮助。
  • 改进
    优质
    本研究提出了一种针对光流估计问题的有效解决方案,通过优化算法和深度学习技术结合的方式,显著提高了光流估计的速度与精度。旨在为计算机视觉领域提供更强大的工具支持。 本段落提出了一种方法以提高在复杂实际场景中的光流估计的鲁棒性和准确性。该方法解决了由于使用亮度恒定性与梯度恒定性的组合导致对光照变化敏感的问题,通过结合双边滤波器及惩罚函数的应用来增强光流计算的可靠性。此外,采用对偶算法和逐步细化策略进一步提升了光流估算的速度以及适应范围。 为了验证所提出的方法的有效性和鲁棒性,我们使用了Middlebury光流数据库中的场景以及实际复杂环境下的情况进行测试。实验结果显示该方法在面对光照变化时表现出良好的稳定性能,并且提高了光流估计的精确度和目标边缘提取能力。
  • MATLAB初始代码-OpticalFlow: 使用Horn-Schunck
    优质
    本项目使用MATLAB实现基于Horn-Schunck算法的光流估计。通过优化能量函数来计算图像序列中的像素运动,适用于计算机视觉领域的多种应用场景。 在MATLAB中使用Horn-Schunck方法估计光流。本项目是课程《图像处理和计算机视觉》(ENGG5104,CUHK,2015Spring)作业3的一部分,内容为光流估计的解决方案。在这个项目中,我运用了Horn-Schuck算法来计算两个连续帧之间的光流图(u,v)。关于项目的原理及实验结果,请参考我的报告。 如何运行代码:只需在MATLAB环境中打开文件夹并执行runflow.m脚本即可开始程序。若需测试不同图像对间的光流,可将输入的图片名称修改为runflow.m中imread函数处指定的名字进行替换操作。
  • 差分场HS
    优质
    本研究提出了一种基于差分算法优化的光流场HS(Horn-Schunck)方法,有效提升了图像序列中的运动估计精度与稳定性。 用MATLAB编写了一个简单的光流场程序来计算两幅图片之间的光流信息。
  • MATLABLK实现
    优质
    本项目采用MATLAB编程环境实现了Lucas-Kanade(LK)算法进行图像序列中的光流场估算,适用于计算机视觉领域中运动分析与跟踪的研究。 用MATLAB编写的实现Lucas-Kanade算法的光流计算源代码。