使用光流法进行图像配准，效果很好。达到了亚像素精度标准。

计算机视觉技术目前在很多领域得以广泛应用,大部分图像处理的步骤均与提高图像内部细节和特征的可见度有关。基于此,研究设计了一种基于图像的视觉显著算法(GBVS算法)来实现从静态图像和动态视频图像中提取显著区域。结果表明,在Matlab仿真单一背景下,无论是静态或是运动目标,GBVS算法均可以较好的完成显著区域的提取工作。这种图像视觉显著算法既可以应用于简单环境下静态目标的提取,也可以应用于复杂背景下运动目标的提取,具有很广泛的应用范围和良好的开发前景。

帧间差分获取运动区域，采用梯度阈值获取二值图像，再提取运动区域目标特征点的光流，对光流矢量采取分 段标注，设置感兴趣区域。利用光流特性实现目标的识别，定位与跟踪，对于运动目标的跟踪具有实时性和鲁棒性，能够用于 车流量统计，对车辆辅助行驶研究起到一定的铺垫作用，实验结果证明该算法的有效性和实用性。

基于光流法相位提取算法，算法原理参考文献如下：http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri:(6693bffe5b39e4313bdbf0e6f689c32f)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q=Two-step+interferometry+by+a+regularized+optical+flow+algorithm.&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=8460198150876528259

调用opencv函数，利用光流发，进行车辆检测，代码详细，是学习光流法和车辆检测的好资料。

Horn-Schunck 法实现的光流法

基于光流法检测跟踪视频中的汽车 https://michaelbeechan.blog.csdn.net/article/details/116033918

基于opencv的光流法，实现目标的运动检测，修改自其它下载资源，只需该视频文件地址，即可直接运行，注意视频格式和大小

matlab光流法关键帧提取程序

光流法视频检测图像处理