卢卡斯-卡纳德方法 在计算机视觉中卢卡斯卡纳德方法是一种广泛使用的光流估计的差分方法这个方法是由Bruce D Lucas和Takeo Kanade发明的它假设光流在像素点的邻域是一个常数然后使用最小平方法对邻域中的所有像素点求解基本的光流方程 通过结合几个邻近像素点的信息卢卡斯卡纳德方法简称为LK方法通常能够消除光流方程里的多义性而且与逐点计算的方法相比LK方法对图像噪声不敏感不过由于这是一种局部方法所以在图像的均匀区域内部LK方法无法提供光流信息