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基于Horn-Schunck和Lucas-Kanade等光流场，该matlab源码包含GUI界面，用于图像配准。

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简介：
基于Horn-Schunck和Lucas-Kanade等光流场算法，该资源提供了图像配准的Matlab源代码，并包含一个图形用户界面（GUI）的设计。该Matlab源码能够有效地完成图像配准任务。

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  • 【图像配准】利用Horn-Schunck及Lucas-Kanade等光流法的Matlab代码（附带GUI）.md
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    本Markdown文档提供了一系列基于Horn-Schunck和Lucas-Kanade算法的光流法Matlab实现代码，含图形用户界面(GUI)，便于图像配准研究与应用。 【图像配准】基于Horn-Schunck和Lucas-Kanade等光流场实现的图像配准方法包含MATLAB源码及GUI界面设计。
     
  • 确定光流量：运用Horn-Schunck与Lucas-Kanade方法
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    本研究探讨了利用Horn-Schunck和Lucas-Kanade算法进行光流估计的方法，旨在精确计算视频序列中像素运动矢量，以实现高效的动作识别与跟踪。 确定光流量：可以使用Horn-Schunck方法和Lucas-Kanade方法来计算。这两种方法都是计算机视觉领域常用的光流估计技术。Horn-Schunck方法假设整个图像中的像素运动一致，通过全局能量最小化的方式求解光流场；而Lucas-Kanade方法则在每个局部窗口内进行优化，更适合处理含有复杂运动的场景。
     
  • 基于Matlab的视频中目标光流提取及Lucas-Kanade与Horn-Schunck算法比较
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    本研究利用MATLAB平台实现视频中目标光流的高效提取，并对比分析了Lucas-Kanade和Horn-Schunck两种典型光流计算方法在精度、速度等方面的性能差异。 领域：MATLAB 内容：使用Lucas-Kanade算法与Horn-Schunck算法对视频中的目标进行光流提取，并在MATLAB中操作视频。 用处：用于学习如何编程实现Lucas-Kanade和Horn-Schunck算法。 指向人群：适用于本科生、研究生及博士生的教研学习使用。 运行注意事项：请确保您使用的MATLAB版本为2021a或更高，然后运行文件夹内的Runme_.m脚本。不要直接运行子函数文件。在执行过程中，请注意将MATLAB左侧当前工作目录窗口设置到工程所在路径上。具体操作步骤可参考提供的录像视频进行学习和模仿。
     
  • 基于Lucas-Kanade的光流算法实现
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    本项目旨在通过Python编程语言实现经典的Lucas-Kanade光流法，用于计算视频序列中像素点的运动矢量，展示图像处理与计算机视觉的基础应用。 Lucas-Kanade实现的光流算法基于金字塔模型。
     
  • Horn-Schunck光流算法
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    Horn-Schunck光流算法是一种经典的计算机视觉技术，用于估计图像序列中像素点的运动矢量。该方法通过最小化相邻帧间的亮度变化来计算密集光流场，适用于视频分析和对象跟踪等领域。 HS光流法用于计算图像序列中每幅图像的光流，并用箭头标出光流的方向。
     
  • 基于改良Lucas-Kanade算法的亚像素级零件图像配准
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    本研究提出了一种改进的Lucas-Kanade算法，用于实现高精度的亚像素级零件图像配准，提升工业检测和机器视觉系统的性能。 为解决工业应用中零件图像配准面临的光照变化及纹理稀少问题，本段落提出了一种基于改进Lucas-Kanade算法的亚像素级零件图像配准方法。该方法首先通过构建模板与待配准图像之间的非线性最小二乘函数来应对光照和几何变换的影响；接着利用两幅图像的方向向量一致性和边缘特征为上述函数添加权重，以减少冗余像素点对结果的影响；最后采用Levenberg-Marquardt（LM）算法求解该函数的最优值，从而实现精确配准。实验结果显示，在使用500张待配准图像进行测试后，此方法对于缺乏纹理特征的零件具有光照不变性、高精度及亚像素级定位能力，并能满足工业应用中的鲁棒性和准确性需求。
     
  • Horn-Schunck光流的实现
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    Horn-Schunck算法是一种经典的计算机视觉技术，用于计算视频序列中相邻帧之间的像素运动矢量，即光流。该方法通过最小化全局能量函数来估计整个场景的一致性运动场，在保持平滑性和准确度之间取得平衡。 论文《Determining Optical Flow》的代码实现使用了OpenCV库，在VS2017环境下效果较好。
     
  • Lucas-Kanade 光流法_LK光流_Matlab实现_lucas
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    本文介绍了Lucas-Kanade光流算法（LK光流）及其在Matlab中的实现方法。通过实例代码解析了LK算法原理和应用，适用于计算机视觉领域研究者和技术爱好者学习参考。 LK光流法是一种广泛应用于计算机视觉领域的技术，用于估计视频序列中相邻帧之间的像素运动矢量。该方法通过建立搜索区域内的亮度一致性假设来计算图像的光学流动信息，从而实现高效的运动跟踪与分析。 这种方法首先在初始时刻确定参考点，并利用高斯金字塔进行多尺度匹配以提高算法的速度和准确性。随后，在每个层级上应用迭代优化策略更新像素位置预测值，直至满足预定精度要求或达到最大迭代次数为止。LK光流法因其计算效率较高且易于实现的特点而受到研究者们的青睐。 总之，LK光流法为计算机视觉领域提供了强大的工具来处理动态场景中的运动信息提取问题。
     
  • MATLAB初始代码-OpticalFlow: 使用Horn-Schunck方法估算光流
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    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。