加权 Lucas Kanade - 高斯函数 MATLAB

Posted 2023-02-21

【中文标题】加权 Lucas Kanade - 高斯函数 MATLAB

【英文标题】：Weighted Lucas Kanade - Gaussian Function MATLAB

【发布时间】：2013-12-12 00:50:48

【问题描述】：

我在 Matlab 中实现了基本 Lucas Kanade 光流算法。 我使用了***的算法。

由于我想改进这个基本光流算法，我尝试添加一个加权函数，使邻近区域中的某些像素更重要或更不重要（另请参见***）。

我基本上为街区中的每个像素和中心像素本身计算了以下内容。

for: Center Pixel and every neighbourhood-pixel
sigma = 10;
weight(s) = (1/(2*pi*sigma^2)) * exp(-((first-x)^2+(second-y)^2)/(2*sigma^2))

x,y 是中心点像素，它始终保持不变。 first,second 是当前的邻域像素 由于我使用的是 5x5 邻域，因此 (first-x) 或 (second-y) 将始终是以下之一：“0,1,-1,2,-2”

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然后我在总和的每个部分应用权重值。

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问题： 使用 Sigma = 10 时，我没有得到比没有加权功能更好的光流结果。 使用更小的 Sigmas 并不是更好。 毕竟输出向量有无高斯函数没有区别

有没有办法改进这个高斯函数，使向量实际上比没有加权时更准确？

非常感谢。

【参考方案1】：

我不确定您如何应用这些值，但通常应该会有所不同。

为了获得更好的光流，您可以： - 用高斯平滑图像 - 使用时空 Lucas-Kanade 方法 - 或者使用更高级的算法