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光流｜ 2025年光流及改进算法综述：原理、公式与MATLAB实现

news 2025/9/24 7:03:41

文章目录

- 一、光流算法概述
- - 1.1 技术演进历程
  - 1.2 2025年研究热点
- 二、核心原理与数学基础
- - 2.1 光流基本方程
  - 2.2 经典算法原理
  - - 2.2.1 Lucas-Kanade（LK）算法
    - 2.2.2 Horn-Schunck（HS）算法
  - 2.3 深度学习方法原理
  - - 2.3.1 RAFT算法（2020）
    - 2.3.2 光流场与深度学习融合
- 三、MATLAB实现案例
- - 3.1 金字塔Lucas-Kanade算法实现
  - - 核心函数代码
    - 使用示例
    - 参数选择建议
  - 3.2 深度学习光流模型（2025年进展）
- 四、2025年改进算法综述
- - 4.1 经典算法的现代优化
  - 4.2 深度学习改进方向
  - - 4.2.1 效率优化
    - 4.2.2 性能突破
  - 4.3 专利技术亮点（2025）
- 五、挑战与未来展望
- - 5.1 现存问题
  - 5.2 2025-2030年发展趋势
- 六、参考文献与资源
- - 核心文献
  - 代码资源
  - 数据集

一、光流算法概述

光流（Optical Flow）是计算机视觉领域描述连续图像帧间像素运动信息的关键技术，其核心思想基于亮度恒定假设（像素在相邻帧中亮度不变）和小运动假设（位移量极小可通过泰勒展开近似）[5]。该技术广泛应用于自动驾驶（运动物体检测）、视频压缩（运动补偿）、动作识别（人体姿态估计）等领域，目前已形成经典方法与深度学习方法并存的技术体系[5][9]。

1.1 技术演进历程

传统方法（1980s-2010s）：以Lucas-Kanade（LK）的稀疏光流和Horn-Schunck（HS）的稠密光流为代表，基于数学建模和优化求解。
深度学习方法（2015年至今）：以FlowNet为起点，RAFT、PWC-Net等模型通过端到端学习实现高精度光流估计，2025年研究进一步聚焦于效率提升与复杂场景适应性[5][40]。