基于运动估计的高速图像处理系统设计
基于深度学习的图像识别系统设计与实现毕业设计成果
《基于深度学习的图像识别系统设计与实现》毕业设计成果
本毕业设计基于深度学习技术，旨在实现一个高精度的图像识别系统。
该系统包括图像数据集的采集、数据预处理、模型训练、模型评估和系统应用等多个模块。
首先，针对不同应用场景，本设计采集了大量的图像数据集，并手工进行了标注和分类。
接着，对采集的图像数据进行预处理，包括图像大小调整、剪裁、旋转、对比度增强、颜色平衡等操作，以便提高模型的泛化能力和鲁棒性。
同时，为了缓解数据不平衡的问题，采用了数据增强技术，如镜像、旋转、平移等。
其次，设计了基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，并使用Python编程语言和TensorFlow深度学习框架进行了模型训练。
在模型训练中，采用了批量归一化、Dropout、Adam等优化技术，以提高模型的训练速度和精度。
同时，进行了反向传播算法和梯度下降算法的优化，以提高模型的收敛速度。
然后，使用测试数据集对训练好的模型进行评估，并对评估结果进行分析和总结。
评估结果表明，本设计所训练的图像识别模型在多个数据集上均取得了优异的识别效果，分类准确率高达95%以上，明显优于传统的图像识别算法。
最后，将所训练的深度学习模型应用于实际场景中，并开发了一个图像识别系统。
该系统具有良好的用户交互体验和可扩展性，可以适应不同领域的图像识别需求。
总之，本毕业设计基于深度学习技术，通过对图像数据的采集、预处理、模型训练、评估和应用等多个环节的优化，实现了一个高精度、高效率的图像识别系统，具有较高的实用价值和推广前景。
运动估计协处理器的设计
时 间 。 目前 ， 有 许 多 研 究 都 是 改 进 块 匹 配 算 法 ，
从软 件 的角 度 来 减 少 运 算量 ；硬件 方 面 ，Ｉ ｔ Ｉ ｉ ｒｅ 、
Ａ Ｄ等 几 大 Ｃ Ｕ厂 商 均 在 自己 的 Ｃ Ｕ 内部 增 加 了 Ｍ Ｐ Ｐ Ｓ ＭＤ 部件 ，使 之 能更 适 合 于 图像 处理 等应 用 。 Ｉ
理 器 ， 增 强 它 的 图像 匹 配 能 力 。
准 所采 用 。近 年 来 ，运 动估 计 在 多 媒体 如视 频 电 话、 高清 晰度 电视 及 计 算 机视 觉 等 方面 得 到 了广 泛 应用 。相 应地也 出现 了许 多运 动估 计 ／ 运动补偿 的算法 ［， 主要有 两 类 ：像 素 点递归 算法 Ｐ １ ＲＡ和 块匹配 算 法 Ｂ ＭＡ。 目前 在 视频 压缩 等技 术 中应 用 最多 的为 块 匹配 算 法 。但 是 ，块 匹配 算法 如 全 搜 索块 匹配算 法 Ｆ ＢＭＡ、复杂外 围转 换算 法 Ｃ Ｔ Ｓ ＬＡ 等在 大的搜 索区 寻 找 最佳 匹配 块 时 ，运算 量 相 当 巨 大 ，用现 有 的 处 理 器完 成 这 些运 算 将花 费很 多
２０ 半 导 肆 技 采 幕 ２ ７卷 幕 ２期
２ 运动估计 的算 法
如 前 所 述 ， 目前 块 匹 配 算 法 是 运 动 估 计 技 术
中最 常采用 的算 法 ，而 块匹配 算法 中常 用的一种 算 法是 Ｆ Ｂ Ｓ ＭＡ。它通 过对搜 索区 内任何 一个 ｎ×ｎ的 块 进 行搜 索 ，来 找 到最 佳 匹 配块 。运 动估 计 根 据
Ａｂｓ ｒ ｔ Ｔｈｉ ａ ｒｐｒ ｓ ｎｔ ｓ ｇ ｓ ｈｅ ｅｏｆａｍ ｏ ｉ ｎ ｅｓｉ ａｉ ｎ ｃ ｐ ｏｃ ｓ ｏ ，ｗｈｉｈ ａ ｔ ａｃ ： ｓｐ ｐｅ ｅ ｅ ｓ ａｄｅ ｉｎ ｃ ｍ ｔｏ ｔｍ ｔｏ ｏ ｒ ｅ ｓ ｒ ｃ Ｃｎ ｍ ａｃ ｎ ｉ ａ ｅ ａ ｅ —ｉ ｅ ｔｈ ａ ｍ ｇ ｔｒ ａｌｔｍ Ｆｉｓ ，ｗｅ ｉ ｒ ｕｃ ｈｅ ｍ ｏｔｏｎ ｅ ｔｍ ａ ｉ ｎ ｔ ｃ ｎｏｌ ｇｙ ｉ ｈｅ ｉ ａ ｒｔ ｎｔｏｄ ｅ ｔ ｉ ｓ ｉ ｔｏ ｅ ｈ ｏ ｎ ｔ ｍ ｇｅ ｐｒ ｅ ｓ， ａ ｄ ｔ ｅ ｅ ｅ ｈｅ ｂｌ ｋ ｍ ａ ｃ ｌ ｏｒｔ ｈｉ ｈ ｉ ｌ ａ ｅ ｎ ｍ ｏ ｉ ｎ ｅ ｔｍ ａ ｉ ｎ ｏｃ ｓ ｎ ｈ ｎ ｐｒ ｓ ｎｔｔ ｏｃ ｔ ｈ ａ ｇ ｉｈｍ ｗ ｃ ｓ ａ ｗ ｙｓ ｕｓ ｄ ｉ ｔｏ ｓｉ ｔｏ ａ ｄ ｈ ｗ ｏ ｃ ｏ ｅ ｔ ｅｃ ｉｅ ｉ ｎ ｏ ｎ ｏ ｔ ｈ ｏｓ ｈ ｒｔ ｒｏ ｆＢＭ Ａ ． ｔｌ ｓ ， ｃ ｎｔｏ ｕｃ ｈ ｅ ｉ ｎ ｈ ｍ ｐｌｍ ｅ ａｉ Ａ ａ ｔ ｖ ｅ ｉ ｒ ｄ ｅｔ ｅ ｄ ｓｇｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｉ ｅ ｎｔ ｔｏｎ ｏｆ ｍ ｏ ｉ ｎ ｅ ｔｍ ａ ｉ ｎ ｃ ｐｒ ｃ ｓ ｏ ｎ ｄｅ ａ ｌ ｔｏ ｓｉ ｔｏ ｏ ｏ ｅ ｓ ｒｉ ｔ ｉ Ｋｅ ｙｗ ｏｒ ：ｍ ｏｔｏｎ ｅｓ ｉ ａ ｉ ｄｓ ｉ ｔｍ ｔｏｎ； ｃ ｐｒ ｅ ｓ ｒ Ｖ ＬＳ ｏ ｏｃ ｓ ｏ ； Ｉ
运动图像压缩中基于图像块的运动补偿技术的研究
运动图像压缩中基于图像块的运动补偿技术的研究引言随着现代通信及多媒体技术的发展，视频图像压缩技术日趋成熟，MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4及MPEG-7标准相继颁布实施。
其中对提高图像质量及压缩率起着至关重要作用的关键技术之一的运动补偿技术也在不断发展和完善。
近年来提出了许多针对高版本MPEG的运动补偿技术。
1、MPEG标准的发展及其应用MPEG（Moving Picture Experts Group）即活动图像专家组，本是图像和音频压缩编码技术的国际标准化委员会的名称，是国际标准化组织ISO和国际电工委员会IEC的下级机构，正式全名为ISO/IECTC/SC29/WG11。
不过现在已演变成图像和音频压缩技术标准的代名词。
到目前已经有多个版本。
MPEG-1（ISO11172）是针对1.5Mbps以下数据传输率的数字存储媒质的编码和压缩的国际标准。
用于解决声音图像信息在CD-ROM上的存储。
应用实例：VCD。
MPEG-2（ISO13818），是针对3Mbps---10Mbps数据传输率的编码标准。
用于解决常规数字电视、高清晰度电视及其伴音的压缩编码。
应用实例：DVD和DVB （Digital Video Broadcasting）数字广播电视。
MPEG-3最初是为HDTV开发的编码的压缩标准。
但是由于MPEG-2的高速发展，MPEG-3的功能已经被淘汰，其原来的工作由MPEG-2小组承包。
MPEG-4（ISO14496）用于无线窄带可视通信以及可视电话。
MPEG-4试图达到两个目标：一是低比特率下的多媒体通信，二是多工业的多媒体通信的综合。
据此目标，MPEG-4引入了AV对象（Audio/VisualObject），使得更多的交互操作成为可能。
同时，引入视频对象平面VOP（Video Object Plane），直接导致了基于内容的压缩，为提供更高的压缩打下了基础，同时也将传统的基于帧的时空可伸缩性扩展到基于图像中内容的时空可伸缩性。
医疗图像处理中的运动校正方法研究
医疗图像处理中的运动校正方法研究摘要：医疗图像在临床诊断和治疗过程中起着至关重要的作用。
然而，由于多种因素的影响，如患者的呼吸、心跳等生理运动，医疗图像中常常存在运动模糊。
因此，研究运动校正方法对于提高医疗图像的质量和准确性具有重要意义。
本文将详细介绍医疗图像处理中常用的运动校正方法，并对其优缺点进行评述。
1. 引言医疗图像在医学领域中扮演着重要角色，可用于疾病诊断、治疗方案制定以及手术导航等方面。
然而，由于运动导致的图像模糊往往会降低图像的质量和准确性，从而影响临床诊断结果。
因此，运动校正成为医疗图像处理中的重要研究方向之一。
2. 运动校正方法2.1 基于图像配准的方法图像配准是一种常用的运动校正方法，通过寻找图像中不同位置的对应关系，从而对图像进行准确对齐。
在医疗图像处理中，基于图像配准的方法通常可以分为两类：基于特征的方法和基于区域的方法。
基于特征的方法通过提取图像中的关键点或特征来进行配准，如SIFT、SURF等。
而基于区域的方法则是通过定义图像中的相似性度量来进行配准，如互信息、相互相关等。
这些方法在运动校正中能够取得较好的效果，但对于大幅度的图像变形或运动情况较复杂的情况下，存在一定的局限性。
2.2 基于运动估计的方法基于运动估计的方法利用图像序列中连续帧之间的关联性，通过估计图像中的运动信息来进行校正。
在医疗图像处理中，常用的运动估计方法包括光流法、块匹配法等。
光流法通过计算图像中不同位置的像素之间的运动速度来获取运动信息，具有计算量小、速度快的优点。
而块匹配法则通过比较图像块之间的相似性来进行运动估计，适用于大范围的图像变形。
这些方法在不同的场景下具有一定的优势，并且已经取得了一定的研究成果。
3. 优缺点分析3.1 基于图像配准方法的优缺点基于图像配准的方法能够有效地处理图像中的运动校正问题，具有较高的准确性和稳定性。
然而，这些方法也存在一些缺点。
首先，由于配准精度的限制，当图像中出现大范围的形变时，这些方法的性能会明显下降。
在Matlab中实现运动估计和光流分析的技术
在Matlab中实现运动估计和光流分析的技术引言：运动估计和光流分析是计算机视觉中重要的技术，可以用于跟踪和分析视频或图像序列中的动态对象。
在Matlab平台上，我们可以利用丰富的图像处理和计算工具箱来实现这些技术。
本文将介绍如何在Matlab中使用这些工具箱来进行运动估计和光流分析。
一、背景知识1.1 什么是运动估计？运动估计是指通过分析多个连续的图像或视频帧之间的像素变化来估计物体的动作。
这些像素变化可以由物体自身的运动、相机运动或两者共同引起。
1.2 什么是光流？光流是指在图像序列中每个像素点的运动速度。
通过光流分析，我们可以获得图像序列中物体的运动轨迹。
二、Matlab中的运动估计Matlab提供了几种实现运动估计的算法和函数。
其中最常用的是基于光流的方法和基于块匹配的方法。
2.1 光流估计光流估计是一种通过分析图像序列中像素在时间上的变化来估计其运动轨迹的方法。
Matlab提供了光流估计算法光流法（optical flow）。
使用光流法进行运动估计的过程如下：- 对于连续两帧图像，选择一个像素点，标记为(x1,y1)；- 在下一帧图像中找到对应像素点(x2,y2)；- 通过比较两帧图像中的像素值来计算(x1,y1)和(x2,y2)之间的位移向量；- 重复以上步骤，直到所有像素点都被处理完。
Matlab中的光流估计函数可以通过以下代码调用：```matlabopticFlow = opticalFlowLK;flow = estimateFlow(opticFlow,I);```2.2 基于块匹配的运动估计除了光流法，Matlab还提供了基于块匹配的运动估计算法。
基于块匹配的方法通过将图像分割为小块，然后在连续帧图像中寻找相应的块来估计物体的运动。
使用基于块匹配的方法进行运动估计的过程如下：- 对于连续两帧图像，将其分割为大小相同的块；- 对于每个块，在下一帧图像中寻找与之最匹配的块；- 通过比较两个块之间的相似度来计算运动向量。
一种高性能低功耗的运动估计的设计
中图分类号 ：Ｎ １ ．３ Ｔ ９ １７ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０９－ ５２ ２ １ ）５一 ｏ ４一 ３ １０ ２ ５ （０ １ ０ ｏ ８ Ｏ
一
种 高 性能低 功耗 的运动 估 计 的设计
郑 吉君
（ 上海交通大学微 电子学院 ，上海 ２ ０４ ） ０ ２０
收 稿 日期 ：２ １ ０ ０—１ 一２ 】 ４
该硬 件结 构 和控 制 数 据 流 ， 现 串行 输 入 、 行 输 实 并 出， 使得在 硬件处理 器利 用率 １０ 的基础 上 ， 大 ０％ 最
地减 少 内存 带宽 。
现在的集成电路降低功耗 ， 一方面是改进工艺
来提 高 电路 的集成 度 与 速度 ， 低 成本 ； 一 方 面 ， 降 另 通过改 进 电路 设计 技 术来 降 低 功耗 ， 面积 。 由于设
１ ２一 Ｄ脉 动阵列结构
２一Ｄ脉 动 阵 列 结 构 的 工 作 原 理 以 及 数 据 流 方式 。 １ １ 运动估计 的搜 索范 围 ．
算 法有 １一Ｄ脉 动 结 构 、 ２一Ｄ脉 动 结 构 和 树 形 结
构， 每个结 构要求 的硬件单 元不 同 ， 实现 的速度 也不 同 。本 文采用 的是 ２一Ｄ脉 动 阵列 结 构 设 计 ， 于 基
Ｆ Ｂ 算法来 进 行 运 动估 计 的架 构 设 计 ， 全 搜 索 ＳＭ 而
算法层面 ， 许多学者研究快速搜索算法 ， 从增加判断
来减少 参与 匹配 运算 的数 据 ， 从而 降 低 功耗 。而本 文针对 全搜索 算法 实现方便 ， 但计算 量大 ， 需要存储 空 间大 的特 点 进 行 Ｒ Ｌ级 的改 进 。尽 可 能 减 少无 Ｔ 效运算 ， 从减 少运算量 方 面来降低 功耗 。
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。
高速动态图像处理与目标识别算法研究
高速动态图像处理与目标识别算法研究摘要：随着科技的不断发展，高速动态图像处理和目标识别算法在许多领域中发挥着重要作用。
本文将深入探讨高速动态图像处理与目标识别算法的研究现状、挑战和前景。
首先介绍了高速动态图像处理的基本概念和应用领域。
然后探讨了目标识别算法的分类和工作原理，并综述了目前常用的高速动态图像处理与目标识别算法。
最后，展望了高速动态图像处理与目标识别算法的未来发展方向。
1. 引言高速动态图像处理是指对高速动态场景中的图像进行实时处理和分析的技术。
随着高速摄像技术的快速发展，越来越多的应用场景要求实时处理高速动态图像。
目标识别算法是高速动态图像处理的一项重要任务，其目标是确定图像中的目标位置、边界框和类别等信息。
2. 高速动态图像处理算法2.1 光流法光流法是一种基于像素的图像处理算法，适用于高速运动目标的位移估计。
通过在图像序列中检测像素值的变化，可以计算出目标的运动轨迹。
然而，由于光流法对光照变化和背景杂乱的敏感性，其在实际应用中存在一定的局限性。
2.2 目标跟踪算法目标跟踪算法可以在连续的图像帧中追踪目标的位置和运动轨迹。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
这些算法可以通过对目标区域进行建模和预测，在高速动态场景中实现准确的目标跟踪。
2.3 图像分割算法图像分割是指将图像中的目标从背景中分离出来的过程。
高速动态场景中的目标通常具有复杂的形状和纹理，因此图像分割算法面临着较大的挑战。
常用的图像分割算法包括基于阈值、区域增长和聚类等技术。
3. 目标识别算法3.1 特征提取算法特征提取算法是目标识别的关键步骤之一，其目标是从图像中提取出具有判别性的特征。
常用的特征提取算法包括尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）和卷积神经网络（CNN）等。
这些算法通过对目标的纹理、形状和颜色等特征进行提取和描述，实现对目标的准确识别。
3.2 分类器设计算法分类器设计算法根据目标的特征向量和类别标签进行训练，并可以用于对新的图像进行分类。
一种基于SoC的运动估计控制器设计与验证
后者产生运 动估计模块所需的各种控制信号。在控制器 的支持 下， 为视 频 图像处理加速邵件 的 作 运动估计模块被嵌入到原有 ＳＣ平 台中， ｏ 并成功的通过了系统验证。 关键词 ： 口电路 ； Ｈ 接 Ａ Ｂ总线； 动估计； 运 片上系统 中图分 类 号 ：Ｐ ０ 。 Ｔ３２２ 文 献标 识码 ： Ｂ 文章 编 号 ：０ ２— ２９ ２０ ）４— ０ ３— ５ １０ ２７ （０ ６ ０ ００ ０
硅芯片上实现信号采集 、 转换 、 存储 、 处理和输人／ 输 出（／ 等功 能 。基 于 平 台 的设 计 技 术 是 在提 供 的 ＩＯ）
基 本平 台结构上 ， 由用 户 针 对 自己 的 特定 应 用 快 速 构 造 自己 的功能 模 块 。基于 平 台 的优 点在 于它 的灵 活性 以及 主要模 块 的可 重 复使 用性 … 。
（ ｃｏｌ ｔ ｎ ｓＣｎｒ， ａｂｎＩｓｔｔ ｏ ｅｈ ｏ ｇ （ ｒ ， ａｂ ５０ １Ｃ ｉａ Ｍｉ ｅ ｃｏ ｉ ｅｔ Ｈ ｒｉ ｎｔｕｅ ｆＴｃｎｌ ｙ ｍ ） Ｈ ｒｉ １０ ０ ，ｈｎ ） ｒ ｅｒ ｃ ｅ ｉ ｏ ｎ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａ ｔ ｎ ｅ ｔｍａ ｉｎ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒ ｓｒ ｃ ： ｍｏｉ ｓｉ ｔ ｏ ｔ ｌ ，ｗｈ ｃ ａ ｅ ｎ Ｓ Ｃ ｉ ｅｓｇ ｅ ｏ ｏ ｏ ｅ ｉｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｏ Ｓｄ ｉ ｎ ｄ。ａ ｄ ｈ ｓｂ ｅ ｕ ｃ ｓ ｆ ｌ ｎ ａ ｅ ｎ Ｓ ｃ ｅ ｓｕ —
（ 尔滨 工 业大 学微 电子 中心 ， 哈 哈尔 滨 １００ ） ５０ １
摘 要 ： 完成 了一种基 于 Ｓ Ｃ 的运 动 估计 控 制 器 的设 计 ， 成 功 进 行 了验 证 。该 控 制器 包 括 ｏ 并 Ａ Ｂ总线接 口模块 和 运 动估 计控 制 器 两部 分 ， 中前者 负 责控 制 器 与 Ａ Ｈ 其 ＨＢ总 线 之 间 的数 据传 送 ，
c-track工作原理
c-track工作原理
C-track工作原理是基于机器视觉和图像处理技术，通过摄像
机对目标物体进行图像采集和分析，实时跟踪和识别目标物体的位置、形状和运动轨迹。
具体工作原理如下：
1. 图像采集：摄像机对目标物体进行图像采集，获取目标物体的图像或视频序列。
2. 特征提取：对图像进行特征提取，例如边缘特征、纹理特征、颜色特征等，以区分目标物体与背景或其他干扰物。
3. 目标识别：根据事先训练好的模型和算法，对提取到的特征进行匹配和识别，确定目标物体的位置和形状。
4. 运动估计：通过连续采集的图像序列，对目标物体的位置和姿态进行跟踪和估计，实时更新目标的状态。
5. 轨迹预测：基于目标物体的运动模型和历史轨迹信息，对目标物体未来的运动轨迹进行预测。
6. 目标追踪：根据当前目标物体的位置和预测的运动轨迹，进行目标的实时追踪，保持目标物体在图像中的连续性。
7. 输出结果：将目标物体的位置、形状和运动等信息作为输出结果，可以用于后续的应用领域，如自动驾驶、无人机跟踪、人机交互等。
C-track工作原理的关键在于对目标物体的识别和跟踪准确性，需要针对不同的目标和场景进行算法和模型的优化和调整，以提高系统的鲁棒性和性能。
基于运动分析的高性能视频编码(HEVC)优化
基于运动分析的高性能视频编码（HEVC）优化基于运动分析的高性能视频编码（HEVC）优化随着互联网的普及和网络带宽的提升，视频成为了人们获取信息、娱乐休闲的重要方式。
然而，高质量视频的传输和存储会占用大量的带宽和存储空间。
为了解决这一问题，高效视频编码技术逐渐发展起来。
高性能视频编码（HighEfficiency Video Coding，HEVC）作为最新一代视频编码标准，具备了更高的压缩比和更好的图像质量。
其中，基于运动分析的优化是HEVC实现高压缩率和高画质的关键。
视频编码通过捕捉图像帧间的冗余性，通过编码变换和熵编码技术来达到高压缩率。
而运动分析则是指对帧间预测中的运动矢量进行估计和编码，以便进行运动补偿。
运动分析是HEVC中的一个核心环节，其目的是通过利用时间和空间的冗余性来减少编码视频序列的数据量。
在运动分析中，首先进行帧间预测，即利用参考帧和当前帧之间的差异进行压缩编码。
而运动矢量（Motion Vector，MV）则是表示参考帧和当前帧之间的运动关系的重要信息。
传统的运动测量算法主要使用全搜索法，即在搜索范围内逐个计算所有可能的运动矢量，并选择最佳的来表示运动关系。
然而，全搜索法的计算量太大，在实际应用中难以满足实时性的要求。
为了提高运动分析的效率和准确性，研究者们提出了一系列的运动估计和运动补偿算法。
一种常用的优化方法是基于运动矢量预测的运动估计算法。
该方法通过利用当前帧相邻小区块的运动矢量和参考帧下采样来预测当前小区块的运动矢量，从而减少搜索范围和计算量。
另一种常用的方法是快速搜索算法。
该算法通过限定搜索范围，在一定程度上牺牲了搜索的准确性，但能显著减少计算量。
此外，运动补偿也是优化HEVC编码中的重要环节。
运动补偿是指通过在参考帧上根据运动矢量的指示进行像素的复制，从而重建当前帧。
传统的运动补偿算法主要使用整像素运动补偿（Integer Motion Compensation，IMC），即将运动矢量取整。
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。
基于信号相似的运动估计及其在图像稳定中的应用
的类 四叉树结构 ，并 给出 了基于它们 的图像序列 帧间全局运动估计 方法 ，并用 它来 稳定 序列 图像 ；该法 使用类 四叉树 结构
划分图像逐渐 聚焦以分割 出满足独特性要求 的图像参 照结 构 ，将参 照结构 的选 择和 图像 的粗匹 配集 成起 来 ，使参 照结构 的 选择过程不依赖 于图像分割的结果 ，避免 了额外 开销 ；特别是新 算法在 估计过程 中将复 杂 的二维 图像运算 转化 为一维投 影 进行处理 ，有效 的降低 了计算负荷 。试验表 明新算法不仅 能够 补偿 帧间 的平 移运 动 ，而且 可以补偿 帧 间的旋 转运动 。较 好 的解决 了由运动摄影机获 得的复杂背景下序列图像 的稳定 问题 ，加快 了算 法的速度 ，提高 了序列 图像 的稳定 精度 。 关键词 ：图像稳定 ；运 动 目标 检测 ；信 号相 似 ；模板匹配 ； 动估计 运
（ ｅｅｒｈＩｓｔｔ ｏ ｕｏ ｔ ｎ Ｓｕｈ ａｔ ｎｖｒ ｔ，Ｎ ｎ ｎ １０ ６ Ｃ ｉａ Ｒ ｓａｃ ｔｕｅ ｆ ｔ ｉ ， ｏｔ ｓ Ｕ ｉ ｓｙ ａｊ ｇ２ ０９ ， ｈ ） ｎ ｉ Ａ ｍａｏ ｅ ｅｉ ｉ ｎ
Ａｂ ｔ ｃ ： Ｉ ｖ ｎ ａ ｇ ｔ ｄ ｔｃｉ ｎ ａ ｄ ｔａ ｋ ｎ ｙ ｔｍ ，ｓ ｑ ｅ ｃ ｍａ ｅ ｓａ ｉ ｚ ｔ ｎ ｗｉ ｏ ｌ ａｅ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｉ ａ ｖ ｒ ｓ ｒ ｔ ｎ ｍｏ ｉ ｇ ｔ ｒｅ ｅｅ ｔ ｎ ｒｃ ｉ ｇ ｓ ｓｅ ａ ｏ ｅ ｕ ｎ ｅ ｉ ｇ ｔｂ ｌ ａｉ ｔ ｃ ｍｐｉ ｔｄ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｓ ｅ ｙ ｉ ｏ ｈ ｃ
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基于相位运动估计
基于相位运动估计是一种用于图像或视频处理的技术，旨在通过分析相邻帧之间的相位差 异来估计物体的运动。它通常用于图像稳定、运动跟为以下几个步骤：
1. 特征提取：从输入的图像序列中提取特征点或特征区域，通常使用角点检测、光流法等 技术来寻找稳定的特征。
2. 相位差计算：对于每对相邻帧，通过计算特征点或特征区域之间的相位差异来估计物体 的运动。相位差可以通过计算特征点的像素位移或特征区域的相位变化来得到。
基于相位运动估计
3. 运动估计：根据相位差计算得到的运动信息，可以通过不同的方法进行运动估计，如最 小二乘法、卡尔曼滤波等。运动估计可以得到物体的平移、旋转、缩放等运动参数。
4. 运动补偿：根据估计得到的运动参数，可以对图像序列进行运动补偿，以实现图像稳定 或运动跟踪的效果。运动补偿可以通过对图像进行平移、旋转或变换来实现。
基于相位运动估计的方法具有一定的复杂性和计算量，但它可以提供较高的运动估计精度 和稳定性。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的相位运动估计方法，并结合其他图 像处理技术进行综合应用。
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。
ae变形稳定器的原理
AE变形稳定器是一种用于稳定视频素材抖动的特效工具，其原理可以详细解析如下：一、AE变形稳定器的原理AE变形稳定器是一种基于运动检测和运动估计的图像处理技术，用于消除视频素材中的抖动和晃动。
其原理可以分为以下几个步骤：1运动检测：AE变形稳定器通过分析视频帧之间的差异来检测运动。
它比较相邻帧之间的像素变化，以确定哪些部分是静止的，哪些部分是运动的。
一旦检测到运动，稳定器会将其标记为需要稳定的区域。
2运动估计：接下来，AE变形稳定器使用运动估计算法来估计运动物体的运动轨迹。
它通过分析相邻帧之间的运动像素，来估计物体的运动方向和速度。
这些信息将用于确定如何稳定图像。
3图像稳定：基于运动估计的结果，AE变形稳定器通过分析相邻帧之间的差异，来计算出补偿运动的参数。
这些参数包括平移、旋转和缩放等，用于调整图像的位置和大小，以消除抖动和晃动。
4合成输出：最后，AE变形稳定器将稳定的图像与原始视频帧进行合成，生成最终的视频输出。
在合成过程中，稳定器会根据需要调整稳定区域的透明度和位置，以实现平滑的过渡效果。
二、AE变形稳定器的应用AE变形稳定器在视频制作中有着广泛的应用，主要用于稳定摄像机拍摄时产生的抖动和晃动。
通过使用AE变形稳定器，可以消除视频素材中的不稳定因素，提高画面的清晰度和稳定性。
具体来说，AE变形稳定器的应用包括以下几个方面：手持拍摄：手持拍摄时不可避免地会产生抖动，使用AE 变形稳定器可以有效地消除这种抖动，使画面更加平稳。
行走拍摄：行走拍摄时由于摄像机的移动和脚步的不稳定性，容易导致画面晃动。
AE变形稳定器可以通过分析运动轨迹，来计算出补偿运动的参数，使画面更加稳定。
无人机拍摄：无人机拍摄时由于飞行姿态的不稳定性，容易产生画面抖动和晃动。
使用AE变形稳定器可以有效地抑制这种不稳定性，提高画面的质量。
运动拍摄：对于一些高速运动的场景，如赛车、滑翔机等，摄像机在拍摄过程中会产生剧烈的晃动。
使用AE变形稳定器可以有效地稳定这些画面，提高观影的舒适度。
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29卷第5期杭州电子科技大学学报V ol.29,N o.5 2009年10月Journal o f H angzh ou Di anzi Unive r si ty Oc t.2009 基于运动估计的高速图像处理系统设计盛法生1,徐丽燕2,卢永江1(1.浙江财经学院计算机应用技术研究所,浙江杭州310018;2.杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州310018)收稿日期基金项目浙江省科技厅资助项目(35)作者简介盛法生(53),男,浙江新昌人,副教授,计算机应用技术摘要:在实时图像处理系统中,为了在规定的时间内实现大量的运算处理,需要采取提高运算速度的措施。
应用MPC5200为核心的高性能运算处理器,在对目标检测识别算法的实验分析基础上,开发了实时图像处理软件,实现了视频图像的采集和图像目标的实时处理。
关键词:实时图像处理;高帧频;运动估计;块匹配准则中图分类号:T N 911.73 文献标识码:A 文章编号:1001-9146(2009)05-0137-040 引 言随着电子信息技术的飞速发展,数字图像处理技术的应用将越来越广泛,而机器人导航、智能汽车自动驾驶、设定目标的跟踪等应用,极大地促进了实时图像处理技术的发展。
解决好图像处理算法和实时性要求这一矛盾,是进一步提高图像采集和实时图像处理的关键[1-3]。
实时图像处理系统必须具有处理大数据量的能力,以保证系统的实时性;其次是对系统的体积、功耗、稳定性等的严格要求。
近年来国内外实时数字图像处理系统在目标实时检测方面出现了高度并行的图像处理方法。
如英国I NM OS 公司推出了32位具有独特网络性能的T ransputer 芯片,从此揭开了研究高速并行数字图像处理系统的序幕。
高性能MPC 5200处理器就是其中产物之一。
本文根据智能汽车道路图像识别高帧频、大视场、算法复杂度高等要求,设计了一种基于高速视频处理系统,并按照目标检测、识别的处理标准,作了图像处理算法研究和实验系统的实时检测,以期达到道路图像识别系统的应用。
1 系统硬件的构成根据实时视频图像处理要求,选用能满足复杂算法实时处理视频影像的MPC5200作为高速处理的核心,并根据视频图像处理系统要求适配外围电路[4],其结构框图如图1所示。
1.1 处理器根据所设计的智能汽车实时图像处理系统,需要高帧频、大视场的要求,采用MPC5200高性能嵌入式处理器作为系统的主控制器。
因为MPC5200的高性能603e G 2-LE 核,在400MH z 的工作频率和-40～85℃的温度范围内,可达到760MIPS 的处理能力;双倍精度的浮点单元可为大多数视频探测算法提供足够的支持;集成的PCI 接口则为C MOS 图像传感器提供标准化的高速接口。
因此,系统设计有效利用了MPC5200包括:S DRA M 总线;BestC omm 智能D MA 控制器的快速传输数据;嵌入式603e G 2-LE 核内的16K B 的指令缓存、16K B 的数据缓存、浮点单元、数据缓冲内存管理单元、指令缓冲内存管理单元、Crit 2ical 中断、MM U 额外带有16个寄存器和1K B 的页面管理等主要功能。
其中SD RA M 用作存储以D M A 方式:2009-07-20:C 107:19-.图1 图像处理系统结构框图从双端口存储器R AM 传输过来的数字图像数据,通过执行芯片内的存储区程序,对数字图像数据进行处理,并与数字图像存储器组成图像数据分析处理单元对目标信号作各种图像数据分析处理。
另外还利用闪存F LASH 作为存放开机自举的程序机器码以及有关参数数据;使用US B 控制器提取和保存监控系统中的重要数据;通过I 2C 接口连接256B 的E2PRO M (PCF8582C ),在E2PRO M 中保存串口波特率、IP 地址、MA C 地址等信息。
1.2 系统控制信号的设置高速摄像机接口电路MPC5200与系统的连接较为简单,对于本应用的时钟关系是XT A L (33MH z ),X LB (132MH z ),IP B (66MH z ),PCI (33MH z ),H C LK (8.25MH z ),连接的方法是在传感器数据总线和PCI 数据总线之间提供接口逻辑。
MP C5200与接口芯片和CM OS 传感器的连接图如图2所示。
图2 主系统连接图2 图像处理算法的应用图像处理算法[5-7]是以减小视频图像中的帧间冗余度为目的的,运动估计算法是国际标准MPEG -X 的构成基础,如何有效处理好视频系统的帧间编码,取决于运动估计算法体系结构的复杂程度。
根据空域相关块的运动水平,采用块匹配运动估计算法是满足视频编码具有较高搜索速度和准确度的一种方法。
也是基于块特征的匹配准则函数(Sm oot h C onstrained ,Sum of Absol ute D ifference SC -S AD ),它是在最常用的准则基础上通过对残差块的平缓程度判断来实现的匹配准则函数。
减少编码比特数的匹配准则根据理论分析互相关函数匹配的计算过于复杂。
最大误差最小函数匹配则过于简单,对每一对匹配块只取其最大的像素绝对差值,所以,它对噪声更加敏感,没有充分利用匹配块所饱含的特征信息,使831 杭州电子科技大学学报 2009年2.1运动估计的精度大大降低。
在实际中,由于互相关函数和均方误差函数有乘法运算,实现代价较大。
而实验表明,选用绝对均方误差函数变形而来的绝对差值和块匹配,便于硬件实现。
在运动估计和补偿中,按照一定的匹配准则在参考窗中搜索,找到与之最接近的预测块,预测块与当前块间的位移为运动矢量,它们象素间的差值为残差块,残差块和运动矢量的值越小,越有利于压缩。
为了使当前块与参考块匹配后所得到的残差块象素值尽可能趋于平缓光滑,在此,提出一种SC -SA D 的块匹配准则。
使用SC -S AD 匹配准则的步骤:(1)当前块和参考块相减得到残差块;(2)把残差块分块,并计算各个块的M MD 值;(3)计算整块的S AD 值;(4)计算SC -S AD 值;(5)具有最小SC -S A D 值的块为匹配预测块。
2.2 基于块特征匹配函数的实验结果为了测试匹配准则的健壮性,采用了多种不同的测试序列,QCIF 格式(Mot her&Daug -hter ,C oast 2guard ),CIF 格式(F oreman ,Ste fan )。
其中M other &D aughter 为空间细节不丰富、运动变化小的视频序列,F oreman ,C oastguard 序列为空间细节中等、运动变化中等的视频序列,Stefan 序列为空间细节很丰富、运动变化较大的视频序列。
对这4个序列进行了计算机仿真,使用MPEG-4V M 的M oMuS ys V2.0.2编码器,采用全搜索算法,最大位移d 为8。
为了保证在相同的条件下进行比较,排除积累误差,测试中对帧的设置为IPPP ,M other&D aughter ,C oastguard 取前100帧,F oreman ,S te fan 取前200帧,实验结果如表1所示,实验结果比较如图3所示。
表1 实验结果测试序列S AD SC -S AD SC -S AD 与S AD 比较值Mot her &DaughterQCIF PSNR 32.2332.24+0.01Error B it s 5304849959-5.8%C oas tguardQCIF PSNR 27.9828.00+0.02Error Bits121424109984-9.4%F orem anCIF PSNR 31.2531.27+0.02Error Bits14031461285314-8.4%S tefanCIF PSNR 27.3727.39+0.02Error Bits 26246932373772-9.5%图3 编码比特数的比较图3 系统软件设计系统软件包括B 、内核初始化、系统调用函数和捕捉函数、设备驱动和文件系统等。
当一个系931第5期 盛法生等:基于运动估计的高速图像处理系统设计 PP C oot统调用发生时,将参数放在堆栈上,然后调用一个陷阱处理程序。
操作系统会从堆栈上取得参数,并调用陷阱处理程序,然后根据所带的参数完成相关工作;当外围设备硬件处理函数调用时,用于外围设备的程序被放在设备驱动模块中。
对内核而言,对设备驱动模块的调用只能通过一些接口函数进行。
在实际应用中,就是要建立用户程序和这些程序之间的通信。
Linux 操作系统中采用文件系统来完成设备驱动模块和用户应用程序之间的通信。
设备驱动看起来更象一个普通的文件,用户可以对它进行打开、关闭、读取和写入操作。
操作系统就会分析这类操作的对象,并将它们映射到相关的设备驱动代码中。
系统产生的图像采用标准的TCP/IP 协议进行传输,编码采用具有极高编码效率的MPEG-4。
通过该软件可灵活方便地对视频图像进行检索回放和多画面轮巡操作。
并考虑了其它一些灵活的管理和配置功能。
4 结 论基于MPC5200的嵌入式系统从硬件和软件两方面进行了有益的探索,该处理系统具有很高的实时性,且体积小,功耗低,同时它的指令非常丰富,许多指令是专用于数字信号领域的,以及通用性高,对算法的适应性强。
经实验证明系统运算速度高,稳定性好,能满足系统实时性的设计要求,对高速实时图像处理应用具有重要意义。
参考文献[1] 杨明林,张晓飞.FPG A 控制实现图像系统的视频图像采集[J ].计算机测量与控制,2003,11(6):451-454.[2] 赵广州,张天序,王新赛,等.基于DSP 和FPG A 的模块化实时图像处理系统设计[J ].华中科技大学学报(自然科学版),2004,32(10):4-6.[3] 朱明,鲁剑锋,赵建,等.基于T MS320C6202DSP 的实时数字图像处理系统的设计[J ].光学精密工程,2003,11(5):497-501.[4] 程波,吴钦章,苏海冰,等.采用T MS 320C6203的实时图像处理系统设计[J ].光电工程,2004,31(4):35-37.[5] Z hu S ,M a K .A new diam ond search alg orith m for fas t block -match ing m otion es timation[J ].IEEE T rans Image Proc ,2000,9(9):287-290.[6] A ntonio Chimienti ,Claud ia Ferraris ,D anilo Pau.A Complexity -Bounded M otion E stimation Alg orithm[J ].IEEE Trans ImageProc ,2002,11(4):387-393.[7] K rit Panus opone ,David M ,Baylon.A n Analysis and E fficien t Implementation o f H alf -Pel M otion E stima -tion[J ].IEEE T rans 2actions on circuits and systems for v ideo techn ol og y ,2002,12(8):724-730.Design of A Real Time Image Pr ocessingSystem w ith Motion EstimationSHENG Fa 2sheng 1,XV L i 2y an 2,L U Yong 2ji ang 1(1.Institute of Computer Applied Technology,Zhejiang University of Finance &Economics ,Hangzhou Zhejiang 310018,China ;2.School of Electronic Information ,Hangzhou Dianzi University ,Ha ngzhou Zhejiang 310018,China )Abstract :In real time image pr ocessing system ,in order to achieve large numbers of operating pr ocessing in a scheduled time ,s ome measures f or improving operating speed are needed.Based on the basi s of experiments and analysis of detection and identification algorit hms for objects ,a real tim e image pr ocessing s oftw are i s developed ,q f z y M 5K y ;f f q y;;041 杭州电子科技大学学报 2009年and ac u isition and real time dig ital pr ocessing o imag es is reali ed b using PC 200.e w o r ds :real time im ag e pr ocessing h ig h rame re uen c m otion estimation b lock match criterion。