基于LK光流提取算法的图像序列晃动程度计算matlab仿真

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

 

2.算法运行软件版本

matlab2022a

 

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

 

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%晃动指标     axes(handles.axes1);     imshow(uint8(I0{kk}));        axes(handles.axes2);     quiver(x,y,hor,ver,  'b');     axis([0,R/blkSize,0,R/blkSize]);     set(gca,'ydir','reverse');        axes(handles.axes3);     if kk>=2     plot([0:kk-2],[dist(2:end)],'-r>',...     'LineWidth',1,...     'MarkerSize',6,...     'MarkerEdgeColor','k',...     'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);     end     xlim([0,length(files)-1]);           xlabel('time (s)');     ylabel('晃动指数');                 x_{kk}   = x;     y_{kk}   = y;                 pause(0.001); end       % --- Executes on button press in pushbutton3. function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject    handle to pushbutton3 (see GCBO) % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA) parameter; global dist;%    times = [1:length(files)-2]'; data1 = [dist']; %构建数据组 data   = [times,data1]; [m, n] = size(data);   data_cell = mat2cell(data, ones(m,1), ones(n,1));    title  = {'Frame','Sloshing Index'};                             result = [title;data_cell];                                              NAME   = NAME+1; %保存到excel中 s      = xlswrite(['Save',num2str(NAME),'.xls'], result);  msgbox('Save Success');    % --- Executes on button press in pushbutton5. function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject    handle to pushbutton5 (see GCBO) % eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles    structure with handles and user data (see GUIDATA) clc; clear; close all; 009_055m

　　

 

4.算法理论概述

4.1 光流的概念

       光流是指在连续图像序列中像素的视差运动。假设场景中的物体是刚体且光照不变，那么相邻两帧之间对应点的灰度值相同。这种假设称为光流约束。

 

 

 

 

       对于单个像素点，上述方程是欠定的。因此，Lucas 和 Kanade 提出了最小化误差的方法来估计光流矢量，即最小化所有像素点的误差平方和。

 

4.2 基于LK光流算法的图像序列晃动程度计算

       对于图像序列中的每一对相邻帧，使用LK算法计算光流场。 #### 2.2 定义晃动程度指标 为了量化图像序列的晃动程度，我们需要定义一个合适的指标。一种常见的做法是计算光流矢量的均方根（RMS）作为晃动程度的度量。 将晃动程度随时间的变化情况可视化展示。

 

      基于Lucas-Kanade光流算法的图像序列晃动程度计算是一种有效的方法，可用于多种应用场景。通过计算图像序列中像素点的光流矢量，并定义合理的晃动程度指标，可以有效地量化图像序列的晃动程度。此外，通过算法优化可以进一步提高计算效率和准确性。