其中，$I_x, I_y$是图像在$x, y$方向上的梯度，$I_t$是图像在时间上的变化率，$(u_x, u_y)$和$(v_x, v_y)$是$u$和$v$在$x, y$方向上的梯度，$\lambda$是平滑参数。最小化能量函数$E(u, v)$，可以得到整个图像区域上的光流场$(u, v)$。

3. 基于HS光流法的车辆跟踪

基于HS光流法的车辆跟踪流程如下：

3.1 预处理

对于输入的视频序列，首先进行预处理，包括图像去噪、灰度化等操作。去噪操作可以采用高斯滤波或中值滤波等方法，以减少图像中的噪声。

3.2 光流场计算

对预处理后的图像序列，利用HS光流法计算光流场。将相邻两帧图像视为两个时间间隔，通过最小化HS能量函数，计算出整个图像区域上的光流场$(u, v)$。

3.3 目标检测

在光流场中，车辆通常会表现为明显的运动区域。可以通过阈值化、边缘检测等方法来提取运动区域，以实现目标检测。

3.4 跟踪与更新

对于每个检测到的运动区域，使用目标跟踪算法进行跟踪。常用的跟踪算法包括卡尔曼滤波、基于模板匹配的方法等。跟踪过程中，根据新的光流场信息，更新目标的位置和速度。

3.5 目标输出

在整个视频序列中，持续跟踪并更新车辆的位置和运动信息。最终输出跟踪结果，可视化显示车辆在视频中的运动轨迹。

4. 仿真效果

................................................................

% 循环处理视频每一帧，直到文件结束
while ~isDone(Vedioh)
 
    % 从视频文件中读取视频帧
    frame  = step(Vedioh);
    % 将图像转换为灰度图
    gray = rgb2gray(frame);
    
    %1 计算光流场矢量，返回一个复数矩阵，分别代表每个像素点u和v
    flow = estimateFlow(hFlow,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每行对应一条曲线，分别是第1和2个点的x,y坐标
    lines = [xpos, ypos, xpos+20*real(flow.Vx(locs)), ypos+20*imag(flow.Vy(locs))];
    % 将光流矢量添加到视频帧上
    vector = step(hShape2, frame, lines);
    
    %2 光流矢量幅值
    magnitude = flow.Magnitude;
    % 计算光流幅值平均值，表征速度阀值
    threshold = 0.5 * step(hMean2, step(hMean1, magnitude));
    % 使用阀值分割提取运动对象，然后滤波去噪
    carobj = magnitude >= threshold;
    carobj = imfilter(carobj, hFilter, 'replicate');
    % 通过形态学腐蚀去掉道路，然后形态学关闭填补BLOB（汽车）孔洞
    carobj = imerode(carobj, hErode);
    carobj = imclose(carobj, hClose);
    
    %3 统计估计BLOB（汽车）对象的面积area和边框bbox=[left,bottom,width,height]
    [area, bbox] = step(hBlob, carobj);
    % 只是统计过了杆的汽车，杆位置大约在帧图像的第22行
    grow=22;
    idx = bbox(:,1) > grow;
    % 计算汽车面积和边框面积的百分比，bbox(k,3)*bbox(k,4)是第k个边框面积
    ratio = zeros(length(idx), 1);
    ratio(idx) = single(area(idx,1))./single(bbox(idx,3).*bbox(idx,4));
    % 当面积百分比大于40%时认为是汽车，flag中为1的表示汽车
    flag = ratio > 0.4;
    % 统计视频帧中的汽车数量
    count = int32(sum(flag));
    bbox(~flag, :) = int32(-1);
    % 添加汽车边框，用于显示被追踪到的汽车
    result = step(hShape1, frame, bbox);
    % 在处理结果视频帧上添加白色横杆
    result(grow:grow+1,:,:) = 1;
    % 显示汽车数量位置的背景设为黑色
    result(1:15,1:30,:) = 0;
    % 在视频帧添加文本显示汽车数量
    result = insertText(result,[1 1],sprintf('%d',count));
    
    %4 显示最后处理结果
    step(hVideo1, frame);         % 原始的视频帧
    step(hVideo2, vector);        % 绘制光流矢量
    step(hVideo3, carobj);        % 阀值分割结果
    step(hVideo4, result);        % 带框标示汽车
    pause(0.01);
end
%% 释放视频对象
release(Vedioh);
up3007

基于HS光流法的车辆跟踪matlab仿真

1. 简介

2. HS光流法

2.1 光流场的表示

2.2 HS光流法原理