基于光流法的车辆检测计数算法matlab仿真,对比Horn-Schunck光流和Lucas-Kanade光流

简介: 基于光流法的车辆检测计数算法matlab仿真,对比Horn-Schunck光流和Lucas-Kanade光流

1.算法运行效果图预览
HS光流

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LK光流

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2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.算法理论概述
光流法是一种用于估计图像中像素或特征点运动的方法。在车辆检测与计数应用中,光流法可用于检测图像中车辆的运动,从而进行计数。这里我们将详细介绍Horn-Schunck光流法和Lucas-Kanade光流法,并对比它们在车辆检测计数应用中的表现。

3.1 Horn-Schunck光流法

   Horn-Schunck光流法是基于全局平滑约束的一种光流估计方法。它假设图像中相邻像素的运动矢量是平滑的。因此,它通过最小化全局能量函数来估计光流。Horn-Schunck光流法的能量函数可表示为:

   E_HS = ∫∫[(I_x * u + I_y * v + I_t)^2 + α^2 * (||∇u||^2 + ||∇v||^2)] dx dy

  其中,I_x 和 I_y 分别表示图像在x和y方向上的梯度;u 和 v 分别表示光流矢量在x和y方向上的分量;I_t 表示图像的时间导数;α 是平滑参数,用于控制平滑项和数据项的权重。

  通过最小化上述能量函数,可以得到光流矢量场 (u, v)。在实际应用中,通常采用迭代方法来求解该能量函数的最小值。

3.2 Lucas-Kanade光流法

   不同于Horn-Schunck光流法,Lucas-Kanade光流法是基于局部约束的光流估计方法。它假设在一个小邻域内,所有像素具有相同的运动矢量。因此,Lucas-Kanade方法通过最小化邻域内的像素误差来估计光流。Lucas-Kanade光流法的目标函数可表示为:

   E_LK = ∑_i[(I_i(x+u, y+v) - I_i(x, y))^2]

   其中,I_i 表示邻域内的像素强度;(x, y) 表示像素坐标;(u, v) 表示光流矢量。通过对目标函数进行泰勒展开,并求解线性方程组,可以得到光流矢量 (u, v)。
   在车辆检测计数应用中,Horn-Schunck光流法和Lucas-Kanade光流法各有优缺点。Horn-Schunck方法通过全局平滑约束能够获得较为鲁棒的光流估计,但在车辆边缘和细节处的估计可能不够准确。而Lucas-Kanade方法能够在局部范围内更准确地估计光流,但对于全局运动的估计可能较差。因此,在实际应用中,可以根据具体场景和需求选择合适的光流方法。

   为了进一步提高车辆检测计数的准确性,还可以结合其他计算机视觉技术,如背景建模、边缘检测、特征提取等。这些技术可以帮助更好地分离车辆与背景,准确地提取车辆边缘和特征,从而提高光流法估计的准确性。同时,还可以通过多帧图像间的关联和跟踪技术,实现车辆轨迹的连续检测和计数。这有助于克服光照变化、遮挡等挑战,提高车辆检测计数系统的鲁棒性和准确性。

4.部分核心程序

```while ~isDone(hReader)
pause(0.1);
% 从视频文件中读取视频帧
frame = step(hReader);
% 将图像转换为灰度图
Frame_gray = rgb2gray(frame);

%1 计算光流场矢量
flow       = estimateFlow(Flow_type,Frame_gray);
% 每隔5行5列选择一个像素点,绘制它的光流图,20表示将光流幅值放大20倍
lines      = [xpos, ypos, xpos+40*real(flow.Vx(locs)), ypos+40*imag(flow.Vy(locs))];
% 将光流矢量添加到视频帧上
vector     = step(hShape2, frame, lines);

.................................................................
% 统计汽车数量
Num_car    = int32(sum(Checks));
bbox(~Checks, :) = int32(-1);
% 汽车边框
result     = step(hShape1, frame, bbox);

% 在视频帧添加文本显示汽车数量
result = insertText(result,[1 1],sprintf('%d',Num_car));
subplot(221);
imshow(frame);title('原视频');

subplot(222);
imshow(vector);title('光流提取');

subplot(223);
imshow(Get_car); title('目标提取');

subplot(224);
imshow(result);   title('目标提取');

end
%释放视频
release(hReader);

```

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