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HS(Horn&Schunck)光流算法检测运动物体信息的计算量较大,不能检测到平滑区域的光流信息,并且在复杂环境下容易受到噪声影响.本文提出了一种基于运动估计的优化HS光流算法.该算法通过检测图像中的HARRIS角点,结合基于宏块的运动估计算法确定感兴趣区域,并将此感兴趣区域作为HS计算的初始运动向量,以得到光流信息.最后进行滤波去除背景噪声.试验结果表明,该算法不仅提高了计算速度,避免了背景噪声的干扰,提高了HS的鲁棒性,也解决了HS算法对平滑部分光流信息的无法检测问题.