在L-K算法提出之前，需要先了解H-S算法，此算法我也已經瞭解了，包括理論和代碼篇，如果需要我會整理上傳的。但此處不是我所要寫的關鍵，此處主要談L-K算法。
L-k算法是在1981年Lucas-Kanade提出來的，開始主要用於求稠密光流，由於該算法能比較好的運用到圖像中，後面就發展成爲求圖像稀疏光流的重要方法。L-K算法需要滿足如下3個假設：
1）亮度恆定假設。即假設場景中目標在運動時外觀顏色是不變的，也即在圖像中的像素在兩幀中的亮度保持不變。
2）時間連續或運動是小運動。即圖像中物體的運動隨時間變化緩慢，在連續的兩幀圖像間，物體的位移比較小。
3）空間一致性假設。圖像中同一物體表面上鄰近的像素點的運動是一致的，且這些點一定是聚集在一個區域內的。
假設以M點爲中心的灰度區域內的光流均一致，那麼對於不同的像素點賦予不同的權值，就可以將光流的計算方程式轉化爲以下形式：
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