从时变图像序列中获取物体3D运动和结构信息的关键技术之一就是光流计算。本文介绍了光流计算的基本原理，针对当前光流计算出现的一些问题，系统地了分析和总结了多种典型的光流算法，阐述了这几种算法的原理及实现过程，给出了本文性能评估的标准指标，并对其进行实验对比和性能评估。本文介绍了小波变换的优点，结合小波变换的多分辨性，利用小波和光流计算的基本方程做内积，构建了新的光流约束方程组，通过最小二乘法来求解光流场。文中我选取了Gabor解析小波，将光流的相位和幅值分解开来，以解决实值小波系数的相位振荡和多分辨率计算的累积误差对计算精度的影响，减小了计算误差。利用小波别换的层间关系，对方程组进行了优化，构建了M估计子，增强了算法的鲁棒性。本文通过多组不同运动类型的图像序列实验并与其他典型光流方法进行对比分析，主要验证和评价包括本文算法在内的各算法在平移、旋转、多物体运动、光照变化和复杂背景等情况下的准确性和鲁棒性。首先通过光流矢量图进行定性分析，然后使用测试函数对不同方法进行定量分析。多组实验验证了本文算法在精确度、鲁棒性和边缘处理能力均要优于其他光流算法，并具有一定的普适性。