本文主要介绍了Shi-Tomasi特征点(角点)检测及追踪方法,这个方法是KLT方法的一种改进,其在检测特征点(角点)方法同KLT并没有什么不同,都通过比较梯度矩阵的最小特征值来确定特征点的,而主要的不同是在,匹配特征点时,其引入了仿射变换,让特征点在帧间匹配更为精确,并排除不好的特征点。另外还简要介绍了在估计图像运动向量的迭代方法—牛顿-拉夫逊方法或牛顿迭代法(Newton-Raphson method)。本文主要介绍了Shi-Tomasi特征点(角点)检测及追踪方法,这个方法是KLT方法的一种改进