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经典Horn光流场的MATLAB实现

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简介：
本项目为经典Horn-Schunck算法的MATLAB实现，旨在计算视频序列中的光流场，适用于计算机视觉和运动估计研究。 经典Horn光流场算法的MATLAB程序实现。

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  • 经典Horn光流场的MATLAB实现
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    本项目为经典Horn-Schunck算法的MATLAB实现，旨在计算视频序列中的光流场，适用于计算机视觉和运动估计研究。 经典Horn光流场算法的MATLAB程序实现。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于相位的光流：相位法光流场估算-MATLAB实现
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    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。
     
  • 经典HS光流法
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    经典HS光流法是一种用于计算机视觉领域中的运动估计技术，通过分析图像序列中像素强度的变化来计算场景中物体的运动方向和速度。 H-S经典光流法使用HS算法计算光流场，并通过MATLAB实现。
     
  • 匹配场定位程序及经典MATLAB实现
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    本项目介绍了一种匹配场定位算法，并提供了详细的MATLAB代码实现。通过理论分析与实际应用相结合的方式，深入探讨了信号处理技术在目标定位中的应用。 基于简正波模型的理论计算匹配场定位程序。
     
  • 经典2048游戏的Matlab实现
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    本项目为经典数学与逻辑游戏2048在MATLAB平台上的实现，旨在通过编程实践提升算法设计和代码优化能力。适合学习矩阵操作及图形界面开发。 在MATLAB版本下实现的2048小游戏代码简洁、风格清晰，易于学习掌握。
     
  • 经典CV模型的MATLAB实现
    优质
    本项目致力于在MATLAB环境中重现和优化经典计算机视觉（CV）模型，涵盖图像处理、特征检测与匹配等技术领域。 实现变分水平集图像分割方法中的经典CV偏微分方程模型。
     
  • 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。