盧卡斯-卡納德方法

在計算機視覺中 ， 盧卡斯 - 卡納德方法是一種廣泛使用的光流估計的差分方法 ， 這個方法是由Bruce D. Lucas和Takeo Kanade發明的 。 它假設光流在像素點的鄰域是一個常數 ， 然後使用最小平方法對鄰域中的所有像素點求解基本的光流方程 。 通過結合幾個鄰近像素點的信息 ， 盧卡斯 - 卡納德方法 ( 簡稱爲L - K方法 ) 通常能夠消除光流方程裏的多義性 。 而且 ， 與逐點計算的方法相比 ， L - K方法對圖像噪聲不敏感 。 不過 ， 由於這是一種局部方法 ， 所以在圖像的均勻區域內部 ， L - K方法無法提供光流信息 。