一种改进的图像序列运动估计算法

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EPZS运动估计算法的分析及改进

Ｋｅｒｓｖｄｏｃｍｒｓｉ；ｔｎｅｔｔ；ｎａｃｄＰｅｉｉｅｏａＳａｃ（ＰＳ；ａｌｒｎｔｎｙｗｏｄ：ｉｅｏｐｅｓｎｍｏｉｓｍａＥｈｎｅｒｄｃｖｎｌｅｒｈＥＺ）ｅｒｔｍｉａｉｏｏｉｅｔＺｙｅｏ
ｒｔｍｓＥＰ．ｇｉｓｈａｋｏｅｌｔｌｏｉｍｏｔｏｓｉｔｎｔｅｉｒｖｄｍｅｈｄｆＥＰｒｉｈＺＳａａｎｔｔｅｌｃｆｒａ —ｉｍｅａｇｒｔｈｆｒｍｏｉｎｅｔｍａｉ．ｈｍｐｏｅｔｏｓｏＺＳａｅｏ
关键词：视频压缩；运动估计；预测区域搜索算法；提前终止
文章编号：０２８３（０２２ —１５０文献标识码：１０—３１２１）７０５．４Ａ中图分类号：Ｎ９９８Ｔ１．１
Ｈ２４目前最新的视频压缩编码标准．是６】。此标准应用了目前视频编码的许多新技术，包括运动搜索中的宏块大小可变、整数变换、内预测、帧解块效
Ａｐｉａｉｎ，０２４（７：５－５．ｐｌｔｓ２１，８２）１５１８ｃｏ
Ａｂｓｒｃ：Ｉｎｌｉｈ２４ｖｉｅｏｎｇｓａｄａｄｒｃｍｍｅｅｈｅｍｏｉｎｅｔｍａｉｎｃｒｌｏｔａｔｎａａｙｓｓｏｆｔｅＨ．６ｄｏｃｄｉｔｎｒｅｏｎｄｄｂｙｔｔｏｓｉｔｏｏｅａｇ —
摘
要：分析研究Ｈ．６视频编码标准推荐的运动估计核心算法ＥＺ在２４ＰＳ的基础上，对该算法运动估计实时针

JM模型中UMHexagonS算法及改进方案

１Ｈ．６２４中的ＵＭＨｅａｏＳ算法ｘｇｎ
ＵＨｘｇｎＭｅａｏＳ算法融合了多种运动估计算法框架的优点，可在保持较好率失真性能和较好视频质量的情况
测试源代码。由于它很好地验证了Ｈ２４的特性．．６因此
【关键词】Ｈ．；２运动估计；ＭＨｘｇｎ４６ＵｅａｏＳ算法；搜索步长【中图分类号】Ｔ９９８Ｎ１．１【文献标识码】Ａ
ＵＭＨｅａｏＳＡｌｏｉｍｎＪｏｅｎｔｍｐｏｅｅｔＰｏｒｍｘｇｎｇｒｔｈｉＭＭｄｌａｄＩｓＩｒｖｍｎｒｇａ
学术研究的新算法都是在ＪＭ源代码中实现并与ＪＭ原有的算法进行比较，以此来判断改进算法的性能。
运动估计模块是视频编码程序中最耗时的一部分 … 为了支持实时视频服务．运算复杂度和低功耗，低的运动估计算法的研究是不可避免的【目前在Ｈ．４２１。２６
ｖｃｏｉｒｕｉｎａｄｍｏｅｎｆｔｅｕｒｎｌｃｏｒｌｔｎｂｔｅｉｅｓｃｍｂｎｄｉｈｒｂｂｌｙｄｓｉｕｉｎｔｅｅｔｒｄｓｉｔｎｖｍｅｔｏｈｃｒｅｔｂｏｋｃｒｅａｉｅｗｅｎｐｘｌ，ｏｉｅｗｔｔｅｐｏａｉｔｉｔｂｔ，ｈｔｂｏｏｈｉｒｏ
ａｇｒｈｏｈｓａｃａｔｒａｄｅｒｈａｉｓａａｔｅｍｐｏｅｎｓｔａｏｄｅｕｄｎｅｒｈＴｅｅｕｔｈｗｔａｈｌｏｉｍｆｔｅｅｒｈｐｔｎｎｓａｃｒｄｕｄｐｉｉｒｖｍｅｔｏｖｉｒｄｎａｔｓａｃ．ｔｅｖｈｒｓｌｓｏｓｈｔｔｅ

基于H.264运动估计算法的改进与优化

对ｕｅａ０ｓＭＨｘｇｎ进行分析，利用视频图像序列运动矢量的分布规律以及当前块像素之间运动估计代价的相关性，对搜索模板和搜索步长进行改进，从而提前结束搜索，减少运动估计时间，实验结果表明：改进后的算法在保证性噪比ＮＲ变化不大的前提下，运动估计时间降低１％以上。ｓ）０【关键宇】Ｈ２４６；运动估计算法；ＵｅａｏｓＭＨｘｇｎ
ｉｇｓｑｅｅｍａｅｅｕｎｃｏｆｏｔｏｖｅｔｒｍｉｎｃｏｄｉｔｂｔｉｎｎｄｏｍｎｔｆｈｅｃｒｎｔｓｒｉｕｏａｍｖｅｅｏｔｕｒｅｂｌｋｏｅａｏｂｅｗｅｎｕｒｅｐｉｅＳ．ｏｃｃｒｒｌｔｉｎｔｅｃｒｎｔｘｌＴｒｕｌｓｗｔａｉｒｖｅｎａｇｒｉｈｃｎｅｄｃ１％ｍｉｎｅｓｉａｔｏｔｍｅｈｅｅｓｔｈｏｓｈｔｍｐｏｍｅｔｌｏｔｍａｒｕｅ０ｏｔｏｔｍｉｎｉｗｉｈｈｐｅｓｏ１ｔｅｈｎｇｏｔｔｅｒｍｉｅｆｉｔｌｃａｅｎ
Ｈ２４ＡＣ频编码标准是由ＩＵＴ．６／Ｖ视Ｔ — （）２非对称交叉十字型搜索：在搜和ＩＯＩＣＰＧ２０年共同制定的，Ｓ／ＥＭＥ在０３索范围内垂直方向的搜索点数为水平方与以往视频编码标准相比，Ｈ２４相向的一般，图ｌ非对称水平十字型搜．６在为同编码质量的前提下，可节约５％０以上索。的码率，但是其编码效率的提高是以增（）３非均匀多层次六边形格点搜加编码的计算复杂度为代价的，运动估索：上一步产生的最优匹配点作为本次计作为视频编码的核心技术，主要解决搜索的中心，进行包括５区域的正方５Ｘ视频图形中的时间冗余问题，通过运动形搜索模板和１点的六边形搜索模板，６估计技术可以使视频传输的比特数大大如图２３示。、Ｎ减少，在Ｈ２４．６中运动估计的计算复杂（）上一步产生的最优匹配点上４在度占到了整个视频编码的６％８％因进行扩展的六边形模版搜索：该过程包０－０，此对运动估计速度的优化是关键，可以括多层次六边形搜索。有效地提高编码效率ｕ。（）菱形模版反复搜索，得到最５小运动估计算法性能最好的是全搜索终的运动矢量。如图３。

基于提前终止策略改进的运动估计算法

第 22卷第 7期2023年 7月Vol.22 No.7Jul.2023软件导刊Software Guide基于提前终止策略改进的运动估计算法朱鑫磊，汪伟（上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海 200093）摘要：针对HM-16.14中TZSearch标准算法存在的计算复杂度高、耗时相对较长等问题，提出一种基于提前终止策略的改进TZSearch算法。

首先，根据编码产生的率失真代价对编码单元、变换单元和预测单元的深度进行划分，有效避免了额外的划分深度；然后，在TZSearch初始网格搜索过程中，采用钻石搜索和六边形搜索两种搜索方式，根据运动矢量分布位置选择一种更为有效的方式，精确找出最佳匹配点；最后，使用OARP栅格搜索和精细搜索完成运动估计。

由实验结果可知，该方法与标准算法相比，平均降低了60％以上的TZSearch运动估计耗时，且基本不影响视频质量。

关键词：TZSearch算法；提前终止策略；栅格搜索；精细搜索；运动估计DOI：10.11907/rjdk.221887开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391.1 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）007-0051-08A Modified Motion Estimation Algorithm Based on Early Termination StrategyZHU Xinlei， WANG Wei（School of Optical-Electrical and Computer Engineering， University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093， China）Abstract：Considering the high computational complexity and relatively long time consumption of the TZSearch standard algorithm within HM-16.14， an improved TZSearch algorithm based on early termination strategy is proposed to improve the efficiency of video coding. Firstly，the depth sorting of the coding unit， transform unit and prediction unit is calculated according to the performance of rate distortion， which can effectively decrease additional division depths. Secondly， two search methods， i.e. diamond search and hexagonal search， are employed within the initial grid search step of TZSearch in order to precisely find the best matching point according to the motion vector distribution. Finally，OARP raster search and fine search are used to acquire the motion estimation results. Compared with the standard algorithm， experimental re‐sults show that the proposed method reduces more than 60% motion estimation time consumption on average， yet keeps the similar video quali‐ty .Key Words：TZSearch algorithm； early termination strategy； raster search； fine search； motion estimation0 引言随着视频技术的快速发展，依靠视频传递信息变得越来越普及，这使得视频流数据在互联网传输中的占比越来越大。

goodfeaturestotrack 详解 -回复

goodfeaturestotrack 详解-回复Goodfeatures to Track 详解特征点是计算机视觉领域中的重要概念，它用于在图像或视频序列中找到显著且可稳定跟踪的点。

在特征点检测与跟踪中，其中一个经典方法是Goodfeatures to Track (通常简称为GFTT)。

GFTT是一种基于Harris角点检测算法的改进技术，它能够在图像中找到关键的角点特征，并提供稳定的跟踪信息。

本文将详细讨论GFTT算法的原理、优缺点以及应用。

一、GFTT的原理GFTT的原理基于Harris角点检测算法。

Harris角点检测算法最初是由Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出的，它是一种用于在图像中检测角点的经典算法。

角点是图像中具有明显变化或边缘的区域，能够提供唯一性和稳定性，因此在图像处理和计算机视觉任务中被广泛应用。

GFTT算法通过在Harris角点检测的基础上引入了一些改进，使得它能够更好地适应多种场景和图像特点。

具体来说，GFTT主要通过以下步骤进行：1. 计算图像中每个像素的梯度，并构建梯度矩阵。

梯度矩阵用于表示每个像素点的梯度大小和方向。

2. 在每个像素点处计算Harris矩阵。

Harris矩阵是一个2x2的矩阵，它表示了该像素附近的梯度变化情况。

3. 计算Harris响应函数。

Harris响应函数是一个衡量角点程度的指标，它可以通过计算Harris矩阵的特征值得到。

具体来说，Harris响应函数计算公式如下：R = det(M) - k * trace(M)^2其中，M是Harris矩阵，det(M)和trace(M)分别表示Harris矩阵的特征值和迹，k是一个常数。

4. 根据Harris响应函数的值进行非极大值抑制。

非极大值抑制是一种用于去除冗余特征点的技术，它只保留Harris响应函数值最大的特征点。

通过以上步骤，GFTT算法能够在图像中找到显著的角点特征，并提供稳定的跟踪信息。

mctf的原理

mctf的原理
MCTF，即运动补偿时域滤波（Motion-Compensated Temporal Filtering），是一种视频编码和图像处理中常用的技术。

它主
要用于减少视频序列中的运动伪影和噪音。

MCTF的原理基于以下几个步骤：
1. 运动估计：首先，通过比较图像帧之间的像素值来估计图像帧之间的运动矢量。

运动估计可以通过块匹配算法或光流估计算法来实现。

2. 运动补偿：根据运动估计的结果，将当前帧与之前的参考帧对齐，以产生一个用于表示运动差异的残差帧。

3. 帧间滤波：对残差帧进行时域滤波，以减少运动伪影和噪音。

这可以通过各种滤波器（如均值滤波器、中值滤波器、自适应滤波器等）来实现。

4. 补偿重建：将滤波后的残差帧与参考帧相加，以重建原始帧。

MCTF的原理在视频编码中起到了关键作用。

通过对运动矢量进行编码，以及通过滤波来减少运动伪影和噪音，可以有效地提高视频的压缩效率和视觉质量。

这使得视频能够在较低的码率下保持较高的质量。

此外，MCTF还可以用于视频增强和去噪等图像处理领域。

四步法运动估计算法

四步法运动估计算法
"四步法"运动估计算法通常指的是在计算机视觉中用于估计物
体运动的一种方法。

这个方法包括四个基本步骤。

请注意，具体的实现可能会有所不同，以下是一个概括：
1.特征提取（Feature Extraction）：
从连续的图像帧中提取特征点或特征描述子，这些特征可以唯一地标识场景中的关键点。

常见的特征包括角点、边缘等。

2.特征匹配（Feature Matching）：
将第一帧和后续帧中提取的特征进行匹配，以确定它们在不同帧之间的对应关系。

这可以使用各种匹配算法，如最近邻匹配、光流等。

3.运动模型估计（Motion Model Estimation）：
根据特征匹配的结果，使用运动模型来估计物体或相机的运动。

运动模型可以是刚体变换、仿射变换等，取决于场景的复杂性。

4.运动参数优化（Motion Parameters Optimization）：
通过优化算法（例如最小二乘法）对运动模型的参数进行调整，以最小化特征点在相邻帧之间的误差。

这一步旨在提高运动估计的准确性。

这个四步法的运动估计算法在许多计算机视觉应用中都有应用，包括目标跟踪、光流估计、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等。

在实际应用中，也可能需要考虑图像噪声、遮挡、光照变化等因素，因此算法的鲁棒性也是一个重要的考虑因素。

需要注意的是，这只是一种常见的运动估计方法之一，还有其他许多复杂的算法和技术，具体选择取决于应用场景和需求。

视频编码中的运动估计算法探索

视频编码中的运动估计算法探索视频编码是指将连续的视频信号转换为数字形式，以便于存储、传输和处理的过程。

视频编码的核心任务之一是压缩视频数据，以减小文件大小或减少带宽需求。

其中，运动估计是视频编码中一个关键的环节，它能够找到连续视频帧之间的运动信息，并将其利用于压缩算法中。

本文将探索视频编码中常用的运动估计算法及其原理、优缺点以及应用。

一、运动估计的原理及作用运动估计是基于视频序列中的帧间差异进行的。

它通过比较当前帧与参考帧之间的差异来计算运动矢量（Motion Vector，MV）。

运动矢量表示了目标在时域上的运动特征。

在编码时，只需保留运动矢量和差异帧，从而实现视频压缩。

运动估计的作用是找到当前帧与参考帧之间的最佳匹配，以便能够准确描述目标的运动状态。

通过将运动估计的信息传递给解码器，解码器能够使用这些信息来还原出原始视频帧，从而实现视频的连续播放。

二、全局运动估计算法1. 块匹配算法（Block Matching Algorithm，BMA）块匹配算法是最常用的全局运动估计算法之一。

其基本思想是将当前帧划分为若干个块，并在参考帧中寻找与之最佳匹配的块，从而得到对应的运动矢量。

BMA算法简单有效，但在处理快速运动和复杂运动时存在一定的局限性。

2. 平方和差分算法（Sum of Absolute Difference，SAD）平方和差分算法是BMA算法的一种改进。

它通过计算块中像素值的差的平方和来度量差异，从而找到最小差异的块作为最佳匹配。

SAD算法在提高运动估计的精度方面有所帮助，但在速度上相对较慢。

三、局部运动估计算法1. 区域匹配算法（Region Matching Algorithm，RMA）区域匹配算法是一种基于像素的非全局运动估计算法。

它将当前帧的图像划分为不同的区域，并寻找参考帧的区域进行匹配。

RMA算法能够更好地处理复杂运动情况，但计算量和时间复杂度较高。

2. 梯度法梯度法是一种基于局部像素间梯度变化的运动估计方法。

图像处理中的运动估计与运动补偿方法对比研究

图像处理中的运动估计与运动补偿方法对比研究概述：在图像处理领域中，运动估计与运动补偿是常用的技术方法，用于处理视频序列中物体的运动。

运动估计是通过对连续帧之间的像素位移进行分析，来估计物体的运动轨迹。

而运动补偿则是根据运动估计的结果，对图像进行处理，以消除运动导致的图像模糊与变形。

本文将对常用的运动估计与运动补偿方法进行对比研究。

一、运动估计方法1. 基于块匹配的运动估计方法：基于块匹配的运动估计方法将图像划分为多个块，通过搜索邻域中与当前块相似的块，来确定运动向量。

常见的基于块匹配的运动估计算法有全局运动估计法（Global Motion Estimation）和局部运动估计法（Local Motion Estimation）。

全局运动估计法适用于场景变化较小的视频序列，通过对整个图像进行分析来估计全局的运动。

而局部运动估计法则适用于场景变化较大的视频序列，它将图像分为多个小块，对每个小块进行独立的运动估计。

2. 基于光流的运动估计方法：基于光流的运动估计方法利用了物体在连续帧之间的像素强度变化来估计物体的运动。

光流计算方法包括基于亮度的方法和基于特征点的方法。

基于亮度的方法通常使用亮度差分或亮度约束方程来计算光流，它假设相邻帧中像素的亮度保持不变。

基于特征点的方法则通过对图像中的特征点进行跟踪来计算光流，例如使用特征点的轨迹或特征描述子。

3. 基于模型的运动估计方法：基于模型的运动估计方法通过建立物体的数学模型，来估计物体的运动。

常见的基于模型的运动估计方法有基于刚体模型的运动估计和基于非刚体模型的运动估计。

基于刚体模型的运动估计方法假设被观测物体是刚体，运动是刚体的刚性变换。

这种方法可以通过对物体的旋转和平移进行分解来估计运动。

而基于非刚体模型的运动估计方法适用于非刚体物体，它考虑了物体的变形与形变。

二、运动补偿方法1. 基于插值的运动补偿方法：基于插值的运动补偿方法通过对图像进行插值，来消除由于运动导致的图像变形和模糊。

lucas-kanade原理

lucas-kanade原理lucas-kanade原理是一种用于计算机视觉中的运动检测算法，也称为基于光流法的运动估计算法。

该算法主要用于估计图像序列中物体或场景的运动轨迹，常用于视频处理、人脸识别、自动驾驶等领域。

本文将详细介绍lucas-kanade原理的定义、应用、步骤和关键技术点。

一、定义lucas-kanade原理是一种基于光流场的运动估计算法，通过计算图像序列中像素点的运动矢量，来估计物体或场景的运动轨迹。

光流场是指每个时间点上每个像素点的运动矢量场，它可以描述图像序列中像素点的相对位置和运动方向。

二、应用lucas-kanade原理在计算机视觉领域中有着广泛的应用，如人脸识别、手势识别、自动驾驶等。

通过检测图像序列中人脸的运动轨迹，可以实现对人脸的跟踪和识别；通过检测车辆的运动轨迹，可以实现对车辆的自动驾驶。

此外，lucas-kanade原理还可以用于视频处理中，对视频进行编辑、剪切、合成等操作。

三、算法步骤1. 选取光流初始值：选取一个合适的初始光流场作为起始点，根据图像序列中的第一帧图像进行估计。

2. 迭代计算：利用 Lucas-Kanade 算法迭代计算后续帧的光流场，每次迭代需要选择若干个关键点，通过计算相邻帧之间的像素点移动矢量，来逐步更新光流场。

3. 误差校正：根据当前帧的光流场与真实运动轨迹之间的误差，进行误差校正，以得到更精确的运动估计结果。

4. 输出结果：将最终的光流场作为运动估计的结果输出，可以用于后续的图像处理、人脸识别、自动驾驶等领域。

四、关键技术点1. 关键点的选取：在 Lucas-Kanade 算法中，关键点的选取是至关重要的。

选择合适的关键点可以更好地描述图像序列中物体的运动轨迹，提高运动估计的准确性。

2. 特征匹配：在计算相邻帧之间的像素点移动矢量时，需要将特征匹配作为基础。

通常采用 SIFT、SURF 等特征匹配算法，以实现高精度的特征匹配。

3. 鲁棒性：Lucas-Kanade 算法在计算过程中容易受到噪声、光照等因素的影响，导致运动估计的准确性降低。

光流法运动估计

光流法运动估计光流法是一种通过分析图像序列中像素点的移动来进行运动估计的方法。

它可以用于计算物体在连续图像帧中的运动轨迹，从而实现目标跟踪、三维重建等应用。

光流法的基本原理是基于亮度恒定假设，即在相邻两帧图像中，同一物体上的像素点在时间上的变化主要由其在图像平面上的运动引起，而不受光照条件的影响。

光流法通过对图像中像素点的亮度变化进行分析，推导出像素点的运动速度和方向。

在实际应用中，光流法可以分为稠密光流法和稀疏光流法两种。

稠密光流法通过对整个图像进行分析，得到每个像素点的光流向量。

稀疏光流法则只对少数关键点进行分析，得到这些点的光流向量，并通过插值方法得到其他像素点的光流向量。

光流法的计算过程主要分为两个步骤：特征提取和光流计算。

特征提取是指在图像中选择合适的像素点作为特征点，一般选择具有较大亮度梯度的像素点作为特征点。

光流计算是指通过比较相邻两帧图像中特征点的亮度变化，计算出这些点的运动速度和方向。

在计算光流时，通常会使用一些优化算法来提高计算精度和效率。

常用的优化算法包括Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck算法和金字塔光流算法等。

这些算法通过对光流场进行约束和平滑处理，可以有效地降低噪声的影响，提高光流的准确性。

光流法在计算机视觉领域有着广泛的应用。

例如，光流法可以用于运动目标检测与跟踪，通过计算目标的光流向量可以实现对目标的实时跟踪。

此外，光流法还可以用于三维重建，通过计算相机运动的光流场可以恢复场景的深度信息。

然而，光流法也存在一些局限性。

首先，光流法对光照条件的变化敏感，当光照条件发生变化时，光流法的计算结果可能会出现较大误差。

其次，光流法假设物体上的像素点在时间上的变化主要由其运动引起，这在一些特殊情况下并不成立，如物体表面具有纹理或发生了形变。

光流法是一种基于图像亮度变化的运动估计方法，可以用于计算物体在连续图像帧中的运动轨迹。

通过光流法，可以实现目标跟踪、三维重建等计算机视觉应用。

运动估计UMHexagonS算法的研究与改进

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｔｈａｔＵＭＨｅｘａｇｏｎＳ＇ａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｖｅｈｉｇｈｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｔｈｅ
摘要：针对ＵＭＨｅｘａｇｏｎＳ算法计算复杂、耗时等问题提出改进算法。首先，通过在预测起始点处
增加了准静止块闽值来判断是否可以立即停止搜索；然后，用扩展的菱形搜索代替原算法中的５ × ５的螺旋式全搜索以降低计算复杂度：最后，利用多层次８点八边形代替多六边形网格搜索。实验结果
ａｒｔｉｃｌｅｐｒｏｐｏｓｅｄｔｈｒｅｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｎｃｒｅａｓｅａｑｕａｓｉ — ｓｔａｔｉｏｎａｒｙｂｌｏｃｋｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｔｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｓｔａｒｔｉｎｇｐｏｉｎｔｔｏｒｅａｒｌｙｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ；Ｔｈｅｎ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ，５ｘ５ｓｐｉｒａｌ — ｆｕｌｌ — ｓｅａｒｃｈｏｆＵＭｔｔｅｘａｇｏｎＳａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｓ

一种新的步态图像序列分割算法

中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标识码：Ａ
（ｍｗｎｑ．ｄ．ｎｙｅ＠ｃｕｅｕｃ）要：运动目标步态识别中，步态图像序列中提取出完整的人体运动轮廓对特征提取、在从目
Ｎｅｓｇｅａｉｎａｇｒｔｎｇｉｍａｅｓｑｎｃｓｗｅｍｎｔｔｏｌｏｉｈｍｏａｔｉｇｅｕｅｅ
Ａｂｔａｔｎｇｉｒｃｇｉｏ，ｔｅｅｅｔｅｅｔｃｉｎｏｕｎｃｎｏｒｒｍａｔｉｇｅｕｎｅｓｏｒａｏｃｒｏｓｒｃ：Ｉａｔｅｏｎｔｎｈｆｃｖｘｒｔｆｈｍａｏｔｕｓｆｏｇｍａｅｓｑｅｃｓｉｆｅｔｎｅｎｔｉｉａｏｉｇｃ
Ａｕ．２０ｇ０７
种新的步态图像序列分割算法
郭军，文玉梅，平，波，李叶李潇（．庆大学光电工程学院，庆４０３；２重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室，庆４０３）１重重０００．重０００
ｓｇｎａｉｎａｇｒｔｍａｒｐｓｄ．ＡｎｗｂｏｋｍａｃｉｇｍｏｉｎｅｔｔｎａｇｒｈＷａａｏｔｄａｒｔＴｅｈｅｍｅｔｔｌｏｉｏｈＷｓｐｏｅｏｅｌｃ — ｔｈｎｔｓｉｉｌｏｉｍｓｄｐｅｔｆｓ．ｈｎｔｅｏｍａｏｔｉｗｔｒｈｌｏｉｍａｓｏｄｖｄｕｒｎｍａｅｉｔｃｏｅｄｎｎｏｅｌｐｉｇｒｇｏｓＦｎｌ，ａｏｅｐｒｍｅｅｓａｅｓｅａｇｒｄｈｔＷｓｕｅｔｉｅｃｒｅｔｉｇｎｏｌｓａｏ — ｖｒａｐｎｅｉｎ．ｉａｙｄｉｄｎｌｔｎａａｔｒｍｏｅｓｔｉｅｏｍｅｇｅｓｐｒｔｅｉｎ．ＴｅｅｐｒｎｓｏｅＣＭＵＭｏｏｄｔｅｒｖａｈｓａｇｒｔｍａｄｌＷａｕｉｚｄｔｒｅｔｅａａｅｒｇｏｓｈｘｅｍｅｔｎｔｌｈｉｈｂａａｓｔｐｏｅｔｔｔｌｏｈＣｈｉｉｎｅｅｔｅｙｅｔａｔｈｍａｏｔｕｓａｄｅｅｔａｙｉｍｖｈｅｆｒｎｃｆａｔｅｏｎｔｎｆｃｉｌｘｒｃｕｎｃｎｏｒｎｖｎｕｌｍｐｅｔｅｐｒｍａｅｏｉｃｇｉｏ．ｖｌｏｇｒｉＫｅｒｓａｔｅｏｉｏ，ｂｏｋｍａｃｎｓｉｔｎａｇｒｔｍ，ｗａｅｓｅｇｒｈｙｗｏｄ：ｇｃｇｔｎｌ — ｔｈｇｅｔｉｌｏｉｉｒｎｉｃｉｍａｏｈｔｒｈａｏｔｍ，ａｉｅｐｒｍｅｅｓｍｏｅｄｌｉｆｎａａｔｒｄｌ

图像编码中的运动估计方法探讨(八)

图像编码是一项重要的技术，它在数字图像处理和传输中起着至关重要的作用。

而其中一个关键的环节就是运动估计。

本文将探讨图像编码中的运动估计方法，介绍并比较一些常用的算法，并讨论其应用领域和优缺点。

一、运动估计的概念与背景图像编码中的运动估计是指通过分析连续帧之间的差异，寻找图像中的运动目标。

在传统的视频编码中，每一帧都会被单独地进行压缩编码，这无疑会带来大量的冗余信息。

而通过运动估计，可以找到连续帧之间的相关性，进而实现对冗余信息的去除。

二、全搜索法全搜索法是最简单直观的一种运动估计方法。

它的基本思想是通过比较当前帧中的每个像素点与参考帧中相应位置的像素点之间的差异，寻找最小的差异，从而确定运动矢量。

然而，全搜索法的计算量非常大，其时间复杂度为O(N^2)，导致运算速度较慢，对实时应用有一定限制。

三、区块匹配算法区块匹配算法是一种常用的运动估计方法，它将图像划分成多个区块，然后通过遍历搜索区块内的像素，寻找最接近的匹配区块。

区块匹配算法可以进一步分为全搜索算法、快速区块匹配算法等。

全搜索算法的原理与全搜索法类似，而快速区块匹配算法则是在全搜索基础上引入了一些优化技术，比如三步搜索、四步搜索等，以加快搜索速度。

同时，通过引入像素级的多尺度搜索，可以更准确地估计运动矢量。

四、灰度相似度算法灰度相似度算法是一种基于像素灰度的运动估计方法。

它通过比较参考帧与当前帧中相应位置像素的灰度差异来确定运动向量。

通常采用的是均方差或相关系数作为衡量相似度的指标。

相比于区块匹配算法，灰度相似度算法更加简单直接，计算速度更快。

然而，由于灰度相似度算法只关注像素的灰度信息，对于复杂场景下的运动目标可能产生模糊或错误的估计。

五、运动估计的应用领域运动估计在图像编码领域有着广泛的应用。

它不仅可以用于视频压缩编码，减少数据量和传输带宽，还可以应用于视频监控，目标跟踪等领域。

运动估计还可以用于视频增强，如运动补偿等技术，提高视频的清晰度和稳定性。

图像编码中的运动补偿技术解析(一)

图像编码是一项重要的技术，它将图像数据进行压缩，以减少存储空间和传输带宽的需求。

在图像编码中，运动补偿技术是一种广泛应用的方法，它对图像中的运动进行建模和预测，从而减少冗余信息的传输。

本文将对图像编码中的运动补偿技术进行解析，让读者对该技术有更深入的了解。

一、运动补偿技术的基本原理运动补偿技术利用了图像序列之间的时间相关性，通过利用先前的图像帧作为参考来预测当前的图像帧。

其基本原理是，图像中的物体通常会在连续的帧之间进行平移、旋转、缩放等运动，因此可以通过在参考帧中寻找与当前帧中相似的图像块，来进行预测。

具体而言，对于当前帧中的每个图像块，在参考帧中搜索与之相似的块，并计算它们之间的像素差异。

然后，通过将差异的信息进行编码，并将编码结果与参考帧的信息一起传输，从而实现图像的压缩。

二、全搜索法全搜索法是一种最简单且直观的运动估计方法。

它将参考帧中的每个图像块与当前帧中的所有可能位置进行比较，并选择与之最相似的块作为预测。

然而，由于全搜索法需要计算大量的像素差异，这种方法在计算复杂度方面存在着很大的问题，尤其是在高分辨率图像上。

因此，为了降低计算复杂度，人们提出了各种改进的算法。

例如，区域搜索法将参考帧和当前帧划分为多个区域，只在其中的一个区域内进行搜索。

这样可以减少计算量，但会导致搜索范围的减小，从而可能产生较大的估计误差。

三、运动向量估计与编码在运动补偿技术中，运动向量是一个关键的概念。

它用于描述当前帧中的图像块相对于参考帧的运动情况。

运动向量通常由两个分量表示，即水平方向和垂直方向的运动量。

运动向量的估计是指在参考帧中搜索与当前图像块相似的块，并确定它们之间的运动向量。

而运动向量的编码则是将它们的信息进行压缩，以便存储和传输。

四、运动补偿的预测模式为了更准确地预测当前帧中的图像块，运动补偿技术采用了多种预测模式。

常用的预测模式包括帧内预测和帧间预测。

帧内预测是指根据参考帧中的邻近像素来预测当前帧中的像素值。

H.264JM模型中运动估计算法及改进方案

第12卷　第10期2007年10月中国图象图形学报Journal of I m age and GraphicsVol .12,No .10Oct .,2007收稿日期:2007207205;改回日期:2007207225第一作者简介:郑振东(1984～　),男。

上海师范大学通信与信息系统专业硕士研究生。

主要研究方向为H.264编解码实现和运动估计。

已获专利一项。

E 2mail:dongdongt oyou@H .264JM 模型中运动估计算法及改进方案郑振东王　沛应　骏(上海师范大学,上海　200234)摘　要　J M 模型是JVT (j oint video tea m )发布的H.264标准测试模型,对算法学习和研究有着重要的意义。

根据J M 测试模型的参数设定,其中的运动估计算法有3种可选模式。

本文结合J M10.2的源代码对UMHexagonS 算法进行了分析,并对该算法进行改进,能够在保证视频序列各分量信噪比的情况下缩短运动估计的耗时。

本文利用UMHexagonS 算法的准确预测以及运动估计代价的相关性来设置阈值达到提前结束搜索的目的。

在J M10.2的测试模型上进行了算法验证。

实验结果表明,利用块与块之间运动估计代价的相关性,在保证编码性能的同时,可以减少运动估计所需时间的10%以上。

关键词　H.264　运动估计　UMHexagonS 算法　J M 测试模型中图法分类号:TP37 文献标识码:A 文章编号:100628961(2007)1021798204H .264M oti on Esti m a ti on A lgor ith m i n J M M odel andIts I m prove m en t ProgramZHENG Zhen 2dong,WANG Pei,YING Jun(Shanghai N or m al U niversity,Shanghai 200234)Abstract J M is the standard test model published by j oint video tea m (JVT ),which has great significance in algorith m learning and research .I n J M ,there are three op ti onal modes by setting para meters differently .Based on the study of the p rinci p le of the UMHexagonS algorith m,an i m p r oved method is p r oposed t o reduce the ti m e of moti on esti m ati on with m ini m al l oss in bitrate and reconstructed quality compared with those of the original UMHexagonS algorith m.Correlati on bet w een adjacent bl ocks is used t o end the search .I n J M10.2,results show that the i m p r oved UMHexagonS algorith m can reduce the ti m e of moti on esti m ati on with the original perf or mance of the original UMHexagonS algorith m.Keywords H.264,moti on esti m ati on,UMHexagonS algorith m,J M test mode1　引　言在H.264的三大开源编码器中,J M (j ointmodel )是JVT (j oint video tea m )的官方测试源代码[1],J M 实现了H.264所有的特性,由于是官方的测试源码,所以学术研究的算法都是在J M 基础上实现并和J M 进行了比较[2]。

sfm算法定义

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种实时获取和处理传感器数据并构建环境地图的算法。

SFM（Structure from Motion）是SLAM算法中的一个重要组成部分，主要用于从图像或其他传感器数据中恢复出场景的三维结构。

SFM的核心思想是通过比较传感器获得的图像序列，根据单张图像中的像素及其对应的运动轨迹来重建场景的三维模型。

该算法主要涉及到以下三个步骤：
1. 特征检测和描述：首先，需要从图像中检测出关键点（特征点），并描述这些点的位置和方向。

通常使用SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等算法进行特征检测和描述。

2. 相机运动估计：基于这些关键点，通过优化算法（如最小二乘法）估计相机的运动轨迹，包括旋转和平移。

这一步通常使用RANSAC（随机抽样一致性）等算法进行鲁棒性处理，以排除误检测和误匹配的影响。

3. 三维重建：根据相机运动轨迹和关键点的位置和方向，使用三角化等算法计算出场景中每个点的三维坐标，从而构建出场景的三维模型。

SFM算法的优点在于能够实时地获取环境地图，并且具有较高的精度和鲁棒性。

但是，该算法也存在着一定的局限性，如对光照条件和环境纹理的依赖性较大，对于复杂环境的适应性有待提高等。

总的来说，SFM算法是一种基于图像的场景三维重建技术，通过提取图像中的关键点和运动轨迹，估计相机的运动轨迹，并使用三角化等算法构建出场景的三维模型。

该算法在计算机视觉、机器人导航等领域具有广泛的应用价值。

图像编码中的运动估计方法探讨(二)

图像编码是一项广泛应用于多媒体领域的技术，其主要目的是将图像数据尽可能地压缩，以减小存储空间和传输带宽的需求。

而图像编码中的运动估计方法则扮演着重要的角色，它能够在压缩图像的同时保持图像质量。

本文将就图像编码中的运动估计方法进行探讨。

首先，我们先介绍一下什么是运动估计。

运动估计是指通过对连续帧图像之间的像素差异进行分析，从而推测出物体运动的过程。

简单来说，它通过对图像序列进行分析，找出各帧图像之间的相对位移。

图像编码时，通过提取运动信息并进行合理的编码，可以显著减小编码量，提高图像压缩率。

运动估计方法的选择可以根据具体应用的需求和场景来进行。

常见的运动估计方法包括全局运动估计和局部运动估计。

全局运动估计是指对整个图像进行运动分析，然后通过将运动信息应用于整个图像来进行编码。

局部运动估计则是将图像划分为多个块，并对每个块进行个别的运动估计，从而更准确地捕捉到各个块的运动信息。

在选择运动估计方法时，还需要考虑到时间和空间复杂度的平衡。

某些运动估计方法可能具有更高的准确度，但会消耗更多的计算资源。

因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行权衡和选择。

一种常见的运动估计方法是基于块匹配的运动估计方法。

它将图像分成许多小的块，并通过在参考帧和当前帧之间进行像素级别的匹配来估计运动信息。

具体而言，该方法通过计算两个块之间像素之间的差异，并寻找最佳匹配块来确定运动向量。

这种方法简单有效，但对于复杂场景下的大范围运动可能存在一定的局限性。

除了基于块匹配的运动估计方法，还有一些基于全局优化的运动估计方法。

常见的有光流法和相位相关方法。

光流法是指通过分析图像中亮度的变化来估计运动的方法。

它假设一个像素在两幅连续图像中的亮度值变化是由于它的运动造成的，并通过求解亮度一致性方程来推导运动向量。

相位相关方法则是利用频域相关性进行匹配估计。

这些方法在处理大范围或复杂运动时通常具有更好的效果，但计算复杂度较高。

此外，还有一些深度学习方法近年来在图像编码中的运动估计中得到了广泛应用。

图像编码中的运动估计方法探讨

图像编码是数字图像处理领域中的重要研究方向，旨在实现图像压缩和传输的高效性。

其中，运动估计方法是图像编码中的关键环节之一，它通过分析图像序列中的运动信息，寻找出相邻帧之间的位移和变化，从而实现对图像序列的压缩和重建。

本文将对图像编码中的运动估计方法进行深入探讨，并分析其在实际应用中的优缺点。

一、运动估计的基本原理运动估计是基于时间连续性假设的，它假设相邻帧之间的像素具有一定的相关性，一种常用的运动估计方法是基于块匹配的运动估计。

它将当前帧的图像块与参考帧中的相邻块进行比较，寻找出最佳匹配块，根据匹配块的位移和变化来估计当前帧中像素的运动情况。

二、全搜索算法全搜索算法是最简单直观的运动估计算法，它遍历参考帧中的所有可能块，计算每个块与当前帧中的图像块的相似度，找出最佳匹配块。

全搜索算法的优点是能够找到最精确的运动向量，缺点是计算量较大，对实时处理要求较高。

三、快速算法为了降低运动估计的计算复杂度，提高图像编码的实时性，研究人员提出了各种快速算法。

其中，采用搜索策略的剪枝方法是一种常用的快速算法。

它通过将参考图像划分为多个子块，只搜索与当前块最相似的子块，从而减少搜索范围，提高运动估计的速度。

四、运动补偿算法运动补偿算法是运动估计方法的一种应用，它利用运动估计得到的运动向量，对当前帧进行运动补偿，得到预测帧，再将预测帧与真实帧之间的残差进行编码。

运动补偿算法的优点是能够进一步降低图像编码的比特率，缺点是对快速运动或复杂场景的处理效果较差。

五、深度学习在运动估计中的应用近年来，随着深度学习的兴起，研究人员开始尝试将其应用于运动估计领域。

深度学习可以通过大量的训练数据进行参数训练，实现对复杂场景和快速运动的精确估计。

同时，深度学习结合了卷积神经网络和循环神经网络的优点，能够有效处理时序信息，提高运动估计的准确性。

六、结语图像编码中的运动估计方法是图像压缩和传输的关键环节，不同的运动估计方法具有不同的优缺点。

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第２８卷第３期２００７年９月
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长春工业大学学报（自然科学版）
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Ｓｐ２０ｅ．０７
一
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一
种改Байду номын сангаас 的图像序列运动估计算法
于波
（ｇ理工学院电子工程系，广东东莞／莞５３０）２８８
摘要：针对一系列连续运动的视频序列，利用前后帧间的相关性，分析块匹配算法高精度在
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｏｔｅｃｎｔｎｕｓｍｏｉｎｖｄｅｅｕｅｅ，ｗｉｈｔｅｃｒｅａｉｅｂｅｗｅｎｔｗｏｆａｓｈｏｉｕｏｔｏｉｏｓｑｎｃｓｔｈｏｒｌｔｖｔｅｈｅｔｒｍｅ，ａ
ａｄｈｉｐｅｄｔｅ～ｔｐａｇｉｈｎｇｈｓｅｈｒｅｓｅｌｏｒｔｍ．ＴｈｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｔｓｗｓｔａｈａｃａｉｎｔｍｅｏｈｅｘｅｉｎａｅｕｌｈｏｈｔｔｅｃｌｕｌｔｏｉｆｔａｇｒｔｍｉｄｃｅｓｄｌｏｉｈｓｅｒａｅｇｒａｌｉｃｍｐａｉｏｗｉｈｅｔｙｎｏｒｓｎｔＥＢＭＡ，ｗｈｌｔｐｅｉｉｉｉｐｏｖｄｎｉｅｈｅｒｃｓｏｎｓｍｒｅｉｃｍｐａｉｏｔｈｈｒｅｓｅ．ｏｒｓｎｗｉｈｔｅｔｅ — ｔｐＫｅｙｗｏｒｓ：ｍｏｉｎｅｔｍａｉｎ；ｂｌｃｔｈｉｇａｇｒｔｄｔｏｓｉｔｏｏｋｍａｃｎｌｏｉｈｍ；ｆｌｓａｃｕｌｅｒｈ；ｔｒｅｓｅｅｒｈｈｅ — ｔｐｓａｃ．
０引言
在多媒体图像通信领域以及广播电视领域，都用到了图像的处理压缩编码理论。在处理视频
的基础上，出了一种新的运动估计算法，提该算法比全搜索方块匹配法（ＢＥＭＡ）算量大大减小，运运算精度又比三步法得到了很好的提高［。１］
ｌ
运动估计有两大类基本方法：于特征匹配基的方法（目标跟踪，维重构）三和基于亮度恒定的方法（运动补偿预测）。运动估计的方法很多，目
都要求图像处理的实时性很强，就对运动估计这和运动补偿的实现提出了很高的要求。运动估计和运动补偿的算法既要求准确高效，要求耗时又尽可能地少。运动估计的方法很多，是精度的但高要求和计算量的减小却很难同时满足。文中在分析块匹配算法的高精度和三步法的运算速度快
和三步法的运算速度快的基础上，出了一种基于块的新算法。实验结果表明，算法比提该
ＥＭＡ算法运算量大大减小，算精度又比三步法得到了很好的提高。Ｂ运关键词：运动估计；块匹配算法；全搜索；三步法中图分类号：３２ＴＰ１文献标识码：Ａ文章编号：０６２３（０７０ —３１０１０ —９９２０）３００ —４
前最常用的还是基于块匹配的一些算法及其改进算法。我们把图像域分割成互相不重叠的称为块的小区域，且假定每一个块内的运动都可以用并
ｎｗｌｏｉｍａｅｎｂｏｋｉｐｔｆｒｒｅａｇｒｈｂｓｄｏｌｃｓｕｏｗａｄ，ｂｓｎｎｔｅｈｇｒｃｓｏｌｃａｃｉｇａｇｒｔｍｔａｉｇｏｈｉｈｐｅｉｉｎｂｏｋｍｔｈｎｌｏｉｈ
信号过程中，由于图像的数据量很大，是通过各都种方法降低图像的冗余度来减少数据量以便处理
和传输。在会议电视、视电话系统中都广泛地可应用了运动估计和运动补偿。在这些实时系统中
１运动估计方法简介