光流 ｜ 基于光流算法的多目标跟踪技术
文章目录
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- 1. 引言
- 2. 光流算法原理
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- 2.1 基本概念与假设
- 2.2 光流约束方程推导
- 2.3 主流光流算法
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- 2.3.1 Lucas-Kanade (LK) 算法
- 2.3.2 Farneback 算法
- 3. 多目标跟踪框架
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- 3.1 系统架构
- 3.2 数据关联算法
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- 3.2.1 匈牙利算法
- 3.3 遮挡处理
- 4. Matlab实现代码
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- 4.1 Lucas-Kanade光流算法实现
- 4.2 基于光流的多目标跟踪系统
- 4.3 Farneback稠密光流实现
- 4.4 卡尔曼滤波跟踪器
- 5. 实验结果与分析
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- 5.1 算法性能比较
- 5.2 关键参数影响分析
- 6. 结论与展望
- 参考文献
1. 引言
光流算法是计算机视觉领域中一种通过分析连续帧之间像素的运动来估计物体运动的技术。多目标跟踪则是在视频序列中同时对多个目标进行检测、定位和轨迹维持的过程。将光流算法与多目标跟踪相结合，可以有效利用像素级运动信息提升跟踪精度，特别适用于视频监控、自动驾驶、增强现实等领域[1]。
本文系统总结基于光流算法的多目标跟踪原理、关键公式及Matlab实现代码，内容涵盖主流光流算法原理、多目标数据关联策略、完整代码实现及模块说明。
2. 光流算法原理
2.1 基本概念与假设
光流(Optical Flow)是指图像中亮度模式的表观运动，其估计基于以下三个基本假设：
- 亮度恒定假设：同一像素在连续帧间亮度值保持不变
- 时间连续性假设：像素运动随时间变化缓慢，帧间位移较小
- 空间一致性假设：相邻像素具有相似的运动特性[3]
基于这些假设，可建立光流约束方程：
I(x,y,t)=I(x+Δx,y+Δy,t+Δt)(1)I(x,y,t) = I(x+\Delta x,y+\Delta y,t+\Delta t)\quad(1)