L-K光流法matlab实现

理理解L-K运动估计⽅方法，并用matlab进行实现，参考B. Lucas and T. Kanade. An iterative image registration technique with an application to stereo vision. In Proc. IJCAI, pp. 674–679, 1981.实现

function LK1
image1 = imread（‘image1.png‘）;
image2 = imread（‘image2.png‘）;
image1 = rgb2gray（image1）;
image2 = rgb2gray（image2）;
image1 = single（image1）;
image2 = single（image2）;
[dx1dy1] = gradient（image1）;
[dx2dy2] = gradient（image2）;
dx = 1/2*（dx1+dx2）;
dy = 1/2*（dy1+dy2）;
dt = image1 - image2;
u = zeros（size（image1））; 
v = zeros（size（image1））;
window = 9;
half = floor（window/2）;
for i = half+1:size（dx1）-half
    for j = half+1:size（dx2）-half
        tempdx = （dx（i-half:i+half j-half:j+half））‘;
        tempdy = （dy（i-half:i+half j-half:j+half））‘;
        tempdt = （dt（i-half:i+half j-half:j+half））‘;
        tempdx = tempdx（:）; 
        tempdy = tempdy（:）; 
        tempdt = tempdt（:）;   
        A = [tempdx tempdy];  
        U = -pinv（A‘*A）*A‘*tempdt;   
        u（ij）=U（1）; 
        v（ij）=U（2）; 
    end; 
end;   
result=zeros（size（u1）size（u2）3）;
umax = 0;
vmax = 0;
umin = 10000;
vmin = 10000;
for i=1:size（u1）
    for j=1:size（u2）
        if （u（ij）>umax）
            umax = u（ij）;
        end
        if （u（ij）            umin = u（ij）;
        end
        if （v（ij）>vmax）
            vmax = v（ij）;
        end
        if （v（ij）            vmin = v（ij）;
        end
    end
end
for i=1:size（u1）
    for j=1:size（u2）
        result（ij3） = 0.4;
        result（ij1） = （u（ij）-umin）/（umax-umin）;
        result（ij2） = （v（ij）-vmin）/（vmax-vmin）;
    end
end
figureimshow（result）;
result = im2uint8（result）;
B = smooth（result104）;
figureimshow（B）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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