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）

    %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。