有人可以向我解释为什么 Horn 和 Schunck 算法（可能主要是平滑度约束）对于在空间和/或时间上被粗略量化的图像序列是稳健的。（认为​​只有当我使用多分辨率方法时才会出现这种情况）而且它对加性噪声和亮度级别的量化不敏感。它使用流速的拉普拉斯算子计算光流，因此完整的图像应该对每个图像梯度向量产生影响。但这难道不是算法对这些特征具有鲁棒性的原因吗？

请提供详细解释。如果我在解释我的问题时犯了错误，请指出，这种方法对我来说仍然很难详细理解。