卢卡斯-卡纳德方法是什么？
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"L-K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，L-K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，L-K方法无法提供光流信息。基本原理。其中，formula_6，是窗口中的像素，formula_7是图像在点formula_8和当前时间对位置"x"y"和时间"t"的偏导。这些等式可以写成矩阵