_ 动态图像序列运动矢量估计算法的研究

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毕业设计(论文)-动态图像序列中的运动目标检测方法研究与实现模板

浙江理工大学科技与艺术学院毕业论文诚信声明我谨在此保证：本人所写的毕业论文，凡引用他人的研究成果均已在参考文献或注释中列出。

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声明人（签名）：年月日摘要运动目标检测是计算机视觉研究的主要问题之一，它融合了图像处理、模式识别、自动控制、人工智能以及计算机等许多领域的先进技术，在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断、智能交通等方面都有广泛应用，因此本课题研究具有重要的理论意义和实际价值。

本文在总结和分析现有运动目标检测方法的基础上，设计并实现了一个视频序列采集的动态目标的检测实验，针对视频利用算法进行实时检测，得到较好的实验效果。

在图像采集中，本文采用了自己拍摄的已有A VI视频，对已有的A VI视频进行适当的转换，使其能够适用于MATLAB的读取与转化。

在目标检测过程中，本文还为目标检测提供了简单背景和复杂背景两组A VI视频，针对这两组A VI 视频，利用背景差分法和改进的背景差分法这两种算法，对A VI视频进行检测，一定程度上增强了实验的效果可比性。

实验运行时给出了目标的位置大小等特征量，提高了实验的直观性。

实验表明以上所使用的检测算法满足了实验的要求，达到了预期的效果，本文所使用的检测算法在智能视觉监控、空中预警、工业检测等领域也具有一定的实用价值。

关键词：视频监控、运动目标检测、背景差分法、背景提取、特征匹配AbstractMotion target detection is one of the main issues in computer vision, which combines advanced technologies in image processing, Pattern recognition, automatic control, artificial intelligence, computer and other relative fields. It has broadly applied in military visual missile guidance, video surveillance, medical image analysis, intelligent transportation and other fields, so this project research has important theoretical significance and practical value.Based on the summary and analysis of the current detecting moving objects methods, this paper has designed and implemented an experiment which can detect moving object in image sequence after captured, using the detecting algorithm of real-time for video, which obtain a better experimental result.In the collection of images, the existed A VI video taken by myself has been adopted in this paper and transformed properly. In that way, it can facilitate the reading and transformation of MATLAB. In the process of object detection, this paper also offers simple background and complex background for object detection. In terms of these two A VI videos, detection to the A VI video via utilizing background subtraction and the improved background subtraction, to some extent, can enhance the comparability of the experimental Characteristics including object positions and so on, given by the operation of this experiment have enhanced the intuitiveness of the experiment.The experimental result shows that the detecting algorithm used in this system attain the expectable purpose. The algorithm and methods used in this paper will be valued either in the domain of intelligent video control, air surveillance, and industrial detection and so on.Keywords: intelligent monitoring, moving object detection, background subtraction, background extraction, feature matching目录摘要Abstract第一章绪论 (1)1.1课题研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3 论文内容及组织安排 (3)第二章运动目标检测有关的理论基础 (4)2.1 数字图像基本概念 (4)2.2 图像灰度变换 (5)2.3 中值滤波 (6)2.4 边缘检测 (6)2.5 图像配准 (7)2.6 运动目标检测技术 (7)2.6.1帧间差分法 (7)2.6.2背景差分法 (8)2.6.3光流法 (8)2.6.4统计学法 (8)第三章运动目标检测设计分析 (10)3.1 总体设计思路 (10)3.2 背景差分法 (10)3.2.1 总体设计流程图 (10)3.2.2 功能模块的分析 (11)3.3 改进的背景差分法 (12)3.3.1 总体设计流程图 (12)3.3.2 功能模块的分析 (12)第四章运动目标检测实验验证与结果分析 (15)4.1 运动目标检测实验介绍 (15)4.2 简单背景视频 (15)4.2.1 背景差分法实现 (15)4.2.2 改进的背景差分法实现 (17)4.3 复杂背景视频 (18)4.3.1 背景差分法实现 (18)4.3.2 改进的背景差分法实现 (20)4.4 结果分析 (21)第五章总结与展望 (23)5.1 研究总结 (23)5.2 研究展望 (24)参考文献 (25)致谢 (27)附录简单背景视频和复杂背景视频核心程序 (28)1.1 简单背景视频和复杂背景视频核心程序的简单介绍 (28)1.2 简单背景视频的背景差分法核心程序 (28)1.3 复杂背景视频改进的背景差分法核心程序 (30)1.4 总结 (33)浙江理工大学科技与艺术学院本科毕业设计(论文)第一章绪论视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标，并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。

运动学中的矢量分析方法

运动学中的矢量分析方法运动学是物理学中研究物体运动规律的一个重要分支，而矢量分析则是运动学中的一种基本工具。

矢量分析方法能够提供关于物体位置、位移、速度和加速度等方面的详细信息，为我们深入理解运动提供了有力的支持。

本文将介绍运动学中常用的矢量分析方法，并探讨其应用。

一、位置矢量的表示和分析方法在运动学中，我们常常需要描述物体的位置。

为了准确地表示物体的位置，我们引入了位置矢量的概念。

位置矢量是从参考点（原点）指向物体位置的矢量，通常用符号r表示。

位置矢量可以用坐标表示，比如在直角坐标系中，位置矢量可以表示为r = xi + yj + zk，其中i、j、k为分别指向坐标轴x、y、z正方向的单位矢量，x、y、z为物体在各坐标轴上的坐标。

利用位置矢量，我们可以方便地研究物体的位移、速度和加速度等性质。

例如，给定物体的两个不同时刻的位置矢量r1和r2，物体的位移矢量可以表示为Δr = r2 - r1。

而物体的平均速度矢量可以表示为vav = (Δr) / Δt，其中Δt为物体在两个时刻之间的时间间隔。

二、速度和加速度的矢量分析方法速度和加速度是描述物体运动快慢和变化快慢的重要概念。

在矢量分析中，我们通过对位置矢量的微分来定义速度和加速度。

具体地说，物体的速度矢量可以表示为v = dr/dt，而物体的加速度矢量可以表示为a = dv/dt。

通过对速度和加速度进行矢量分析，我们可以得到更多有关物体运动的信息。

例如，给定物体的速度矢量v，我们可以分解它为沿着各坐标轴方向的分速度，即v = vxi + vyj + vzk。

这样，我们可以得到物体在各方向上的速度大小和方向。

类似地，给定物体的加速度矢量a，我们也可以进行类似的分解。

三、相对运动的矢量分析方法在研究物体的相对运动时，矢量分析方法同样发挥了重要作用。

相对运动是指两个物体相对于彼此的运动情况。

在相对运动分析中，我们通常采用相对速度和相对加速度等概念。

相对速度是指两个物体之间的速度差，可以表示为vrel = va - vb，其中va和vb分别表示两个物体的速度矢量。

图像编码中的运动估计方法探讨(六)

图像编码是一项重要的技术，它可以将图像信息以较小的体积保存和传输。

图像编码中的运动估计方法是其中一项关键技术，它可以通过分析图像帧之间的运动信息来减少编码的冗余，并提高压缩效率。

本文将对图像编码中的运动估计方法进行探讨。

一、运动估计的定义和作用运动估计是指通过分析图像序列中物体的运动来获取运动信息的过程。

在图像编码中，运动估计的主要作用是确定图像序列中的运动向量，以便在编码过程中利用这些向量来描述物体的运动。

通过运动估计，可以实现对图像序列进行准确的压缩和解压缩，提高图像质量和传输效率。

二、全局运动估计与局部运动估计在运动估计中，常见的方法有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帧进行分析，获取整体的运动信息。

而局部运动估计则是针对图像中的局部区域进行分析，获取区域内物体的运动信息。

全局运动估计可以较为精确地描述物体整体的运动情况，但对于复杂的场景可能存在一定的限制。

而局部运动估计可以更加准确地捕捉到物体的细微运动，但受限于局部区域的范围。

三、基于像素的运动估计方法基于像素的运动估计方法是应用最广泛的运动估计方法之一。

该方法通过比较当前图像帧和参考图像帧之间的像素差异来估计运动向量。

其中，最常用的方法是块匹配算法，即将图像分成若干个块，然后在参考图像帧中寻找最匹配的块，以确定运动向量。

这种方法简单高效，但对于复杂的场景和高速运动的物体，可能存在一定的问题。

四、基于特征的运动估计方法相比于基于像素的运动估计方法，基于特征的运动估计方法更加高级和复杂。

这种方法通过提取图像中的关键特征点，如角点、边缘等，来进行运动估计。

通过对这些特征点在不同图像帧中的位置变化进行分析，可以得到准确的运动向量。

由于特征点的选择和匹配过程比较复杂，因此这种方法的计算量较大，但对于复杂场景下的运动估计有较好的效果。

五、运动估计的应用运动估计在图像编码中有着广泛的应用。

首先，它可以提高图像编码的压缩效率，减少编码的冗余，从而实现对图像的高效传输和存储。

动态图像的快速计算方法研究

动态图像的快速计算方法研究一、引言动态图像是人类视觉系统感知世界的重要信息来源，具有广泛的应用前景。

但是，动态图像的处理需要大规模的计算资源，限制了其在实际应用中的应用范围。

因此，研究动态图像的快速计算方法具有重要意义。

二、动态图像的计算方法1. 传统计算方法传统的动态图像计算方法一般采用基于时序信息的算法，如基于像素变化量的方法和基于光流的方法。

这类方法需要对整个视频数据进行处理，计算量较大，难以满足实时处理的要求。

2. 基于GPU的计算方法近年来，GPU在处理大规模计算中具有很大的优势，因此，一些基于GPU的动态图像计算方法得到了发展。

基于GPU的动态图像计算方法相比传统方法在效率上改善了很多，且实现起来也更加方便。

3. 基于深度学习的计算方法近年来，深度学习在图像处理中得到了广泛的应用。

基于深度学习的动态图像计算方法通过训练深度神经网络来对图像进行计算，能够自适应地对图像进行处理，并且能够处理实时的图像流。

三、动态图像的快速计算算法研究1. 基于采样的算法采样是一种简单有效的算法。

该算法通过对原始图像进行采样，得到一定数量的采样点，然后对采样点进行处理，得到相应的信息。

这种方法计算量较小，目前已经得到了广泛的应用。

2. 基于压缩的算法基于压缩的算法采用了数据压缩技术，将图像的信息进行压缩，然后在压缩后的数据中进行计算，达到了计算量降低的目的。

这种方法虽然计算量小，但是需要专门的压缩算法，在实际应用中受到了一定的限制。

3. 基于并行计算的算法并行计算是一种快速计算的方法，该方法通过将计算任务分配给多个计算节点，并行计算，从而实现计算速度的提升。

在动态图像的计算中，通过并行计算，可以同时处理多帧图像，达到了快速计算的目的。

四、结论动态图像的快速计算方法是一个复杂的问题，需要综合考虑不同的计算算法和计算平台，并结合实际应用场景进行优化。

随着计算技术的不断发展，动态图像的快速计算方法将得到越来越广泛的应用。

图像编码中的运动估计方法探讨(七)

图像编码是一种将数字图像压缩的技术，以减少存储空间并提高传输效率。

在图像编码中，运动估计是一项重要的技术，它可以通过分析图像序列中的运动信息来减少冗余数据并实现高效的压缩。

一、什么是图像编码中的运动估计方法？图像编码中的运动估计是一种通过对连续图像序列进行分析和比较，来预测和表示图像中物体运动信息的技术。

它通过在当前图像帧和参考图像帧之间进行像素级别的匹配，来查找和表示物体在时间上的运动。

二、基于块匹配的运动估计方法基于块匹配的运动估计方法是一种常用的方法，它将图像帧划分为一系列大小相等的块，并通过在当前帧和参考帧之间进行像素级别的匹配来确定每个块的运动向量。

1. 全搜索算法全搜索算法是最简单但计算复杂度最高的块匹配算法。

它将当前块与参考帧中的每个块进行比较，并选择匹配误差最小的块作为当前块的运动向量。

尽管全搜索算法能够获得准确的运动向量，但由于其计算复杂度过高，限制了其在实时应用中的使用。

2. 快速搜索算法快速搜索算法是一种在全搜索算法的基础上进行优化的方法。

它通过采用多步搜索和逐级搜索的方式来减少搜索范围和计算量。

快速搜索算法在准确性和计算复杂度之间找到了一个平衡点，可以在实时应用中提供较好的性能。

三、基于运动补偿的运动估计方法基于运动补偿的运动估计方法是一种通过用参考帧中的像素来预测和表示当前帧中像素的运动信息的方法。

它通过将当前帧的像素位置与参考帧中对应的像素位置对齐，来实现运动估计。

1. 基于全局运动模型的运动估计基于全局运动模型的运动估计方法是一种利用全局运动模型来描述图像中物体运动的方法。

它通过对图像序列进行全局运动模型估计，来实现对物体运动的建模和表示。

该方法可以在一定程度上提高运动估计的准确性和鲁棒性。

2. 基于局部运动模型的运动估计基于局部运动模型的运动估计方法是一种利用局部运动模型来描述图像中物体运动的方法。

它将图像序列中的每一个像素都视为一个运动判定单元，通过对每个像素位置的运动进行建模和表示来实现运动估计。

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。

运动矢量预测方法以及使用该方法对图像编码和解码的设备和方法[

专利名称：运动矢量预测方法以及使用该方法对图像编码和解码的设备和方法
专利类型：发明专利
发明人：崔雄一,金大熙
申请号：CN201080033290.X
申请日：20100720
公开号：CN102474619A
公开日：
20120523
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种用于预测运动矢量以在处理视频的图像压缩编解码器中提高压缩率的方法、使用所述方法的图像编码/解码设备和方法。

一种用于预测在对用于图像编码的运动矢量进行差分编码期间使用的运动矢量的方法，所述方法包括：产生具有用于目标块的相邻块的候选运动矢量的运动矢量列表，其中，所述目标块的预测运动矢量将被获得；计算包括在运动矢量列表中的运动矢量之间的每个距离；通过按运动矢量之间的较大距离的顺序去除运动矢量，来确定用于目标块的预测运动矢量。

申请人：三星电子株式会社
地址：韩国京畿道
国籍：KR
代理机构：北京铭硕知识产权代理有限公司
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图像编码中的运动估计方法探讨(九)

图像编码是数字图像处理中的重要技术之一，它的核心问题之一就是如何准确地表示和传输图像信息。

在图像编码中，运动估计方法发挥着至关重要的作用。

运动估计是指通过对图像序列中的帧间像素变化进行分析和预测，来获取并编码图像中的运动信息的过程。

本文将以图像编码中的运动估计方法为主题，对其进行一番探讨。

一、运动估计的概述运动估计是基于时间相关性的一种技术，它的核心思想是利用相邻图像帧之间的相关性，通过分析像素的变化情况来预测当前图像帧中的运动信息。

运动估计方法可以分为全局运动估计和局部运动估计两种：全局运动估计通常基于整个图像来估计全局的运动信息，通过对整幅图像进行运动补偿，以达到减少冗余信息并提高编码效率的目的。

局部运动估计则是基于图像块的运动，通常将图像划分为多个块，分别对每个块进行运动估计，更适合于快速运动的场景。

二、运动向量的表示运动向量是运动估计的核心产物，它用来描述当前帧与参考帧之间的相对运动信息。

在图像编码中，常用以下两种方式来表示运动向量：1. 位移矢量法：位移矢量法是最常见的表达方式，它用一个二维矢量来表示运动信息，其中横向位移表示水平方向的运动，纵向位移表示垂直方向的运动。

位移矢量法简单直观，但在存在非刚体运动和遮挡等复杂场景下不够精确。

2. 区域填充法：区域填充法通过选择一个最匹配的参考块来表示运动信息，适用于非刚体运动和遮挡等场景。

该方法通常结合全局运动估计，能够更好地处理复杂情况。

三、运动估计方法的具体实现在图像编码中，有多种方法可以用于实现运动估计，其中最常用的几种方法包括：1. 块匹配法：块匹配法是一种基于搜索的运动估计方法，它将当前图像块与一系列参考图像块进行对比，选择最佳匹配的参考块作为运动信息。

块匹配法简单高效，广泛应用于视频编码领域。

2. 全局优化法：全局优化法是一种基于优化算法的运动估计方法，它通过在整个图像序列中考虑全局一致性来获得更精确的运动信息。

全局优化法适用于对复杂图像序列进行准确的运动估计，但计算复杂度较高。

图像编码中的运动估计方法探讨(一)

图像编码中的运动估计方法探讨在现代信息技术快速发展的时代，图像编码是一项前沿而重要的技术。

图像编码可以将大量的图像数据以高效的方式压缩储存，从而在图像传输和存储中起到了关键作用。

而其中的运动估计方法又是图像编码中最为关键的环节之一。

本文将就图像编码中的运动估计方法进行探讨。

一、概述图像编码中的运动估计方法是指通过对图像序列中连续帧之间的运动进行预测和估计，以减少冗余数据从而达到压缩图像的目的。

其中，运动估计按照搜索范围的大小可以分为全局运动估计和局部运动估计两种方法。

全局运动估计利用整张图像进行运动估计，适用于相对平稳的图像序列；而局部运动估计则仅在特定的图像块中进行运动估计，适用于动态变化较大的图像序列。

二、全局运动估计方法全局运动估计方法中，最为常用的是基于块匹配的运动估计算法。

该算法将图像分块，然后在两个连续帧之间寻找最佳匹配块，从而得到运动向量。

全局运动估计方法中的典型算法有：全搜索算法、三步搜索算法和区域搜索算法。

全搜索算法通过逐个搜索每个块的最佳匹配块，保证了精度较高的运动估计结果，但计算量巨大，不适用于实时图像编码。

而三步搜索算法和区域搜索算法通过减少搜索点个数，降低了计算复杂度，但相应地精度也有所降低。

三、局部运动估计方法局部运动估计方法中，最为常用的是基于光流估计的运动估计算法。

光流估计方法是通过分析图像中亮度的变化来得到光流，进而估计运动向量。

光流估计方法适用于连续的图像序列，尤其适用于场景中的移动物体。

局部运动估计方法中的典型算法有：基于亮度一致性的光流估计算法、基于相位相关的光流估计算法和基于角点特征的光流估计算法。

这些算法通过不同的方式对图像中的运动进行分析和估计，各自具有一定的优势和适用范围。

四、运动估计方法的挑战和发展虽然图像编码中的运动估计方法在实践中取得了巨大的成功，但仍然面临一些挑战。

首先是准确性与复杂度的平衡。

全局运动估计方法通常能提供较高的估计精度，但计算复杂度过高；而局部运动估计方法计算速度较快，但精度往往有所损失。

关于动态图像序列的运动目标检测方法的探析

关于动态图像序列的运动目标检测方法的探析
张佳
【期刊名称】《无线互联科技》
【年(卷),期】2012(000)004
【摘要】文章对目前动态图像序列的运动目标检测方法存在的问题进行了分析，通过对检测方法的探究发现，实践运用与理论结合才会得到最理想的检测效果【总页数】1页(P123-123)
【作者】张佳
【作者单位】沈阳航空航天大学北方科技学院,辽宁沈阳110034
【正文语种】中文
【相关文献】
1.动态场景图像序列中运动目标检测新方法 [J], 郑世友;费树岷;刘怀;龙飞
2.基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪 [J], 曹丽;汪亚明;周维达;黄文清
3.一种图像序列的运动目标检测方法 [J], 沈学东;曾宪文
4.动态图像序列中的运动目标检测 [J], 汪亚明;黄文清;周海英
5.基于图像序列的运动目标检测识别关键技术研究 [J], 薛震;于莲芝;胡婵娟
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基于特征点运动矢量估计的动态序列图像运动目标跟踪

基于特征点运动矢量估计的动态序列图像运动目标跟踪黎宁;周建江;张星星
【期刊名称】《南京航空航天大学学报（英文版）》
【年(卷),期】2009(026)004
【摘要】提出了一种改进的特征点运动矢量估计方法,用于动态序列图像中的运动目标跟踪.首先利用改进的最小亮度变化算法提取特征点;然后通过自适应的十字模式搜索法确定这些特征点的匹配点.在RANSAC方法的基础上,利用运动背景的仿射变换参数实现运动背景的补偿.最后利用合理的形态滤波技术,运动目标将完整地从背景中提取出来并实现准确跟踪.实验结果表明,改进的方法可以成功完成运动背景的补偿,并为动态序列图像的运动目标跟踪提供了保证.
【总页数】6页(P295-300)
【作者】黎宁;周建江;张星星
【作者单位】南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京,210016,中国;南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京,210016,中国;南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京,210016,中国
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
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_ 动态图像序列运动矢量估计算法的研究

第29卷第2期2003年3月光学技术OP T ICA L T ECHN IQ U EVol.29No.2M arch　2003 文章编号:1002-1582(2003)02-0219-04动态图像序列运动矢量估计算法的研究钟平1,于前洋1,金光1,王颖2(1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春　130022)(2.北京跟踪与通信技术研究所,北京　100094)摘　要:运动估计在电子稳像系统中起重要的作用。

介绍和比较了几种运动矢量估计算法。

为了提高电子稳像系统的性能,提出了在设计电子稳像系统时选取运动矢量估计算法的原则。

通过比较应用在航摄图像序列中的投影算法和匹配算法的性能,说明了如何应用运动矢量估计算法的原则。

仿真结果表明,根据此原则选取的运动矢量估计算法应用于电子稳像系统是可行的。

关键词:电子稳像;图像序列;运动估计中图分类号:T N201 文献标识码:AResearch on estimation algorithm of motionvector of dynamic image sequenceZHONG Pin g1,YU Qian-yang1,JIN Guang1,WAN G Yin g2(1.Changchun Institute of Optics,Fine M echanics and Physics,Chinese Academy of Sciences,Changchun　130022,China)(2.Beijing I nstitute of T racking and T elecommunicatio n T echno logy,Beijing　100094,China)Abstract:M otio n estimation plays an impor tant role in electronic imag e stabilization system.Several typical algorithms of motion vector estimation are introduced and the perfo rmances of them are compared.T o impro ve perfo rmance of electronic im-ag e stabilization sy stem,the principle of choo sing motion estimation algorithm in designing system of electronic imag e stabiliza-tion is put forw ard.T hrough co mparing the performance of projectio n alg orithm and block matching algorithm applied to air-borne image sequences,the application of the principle is show n.T he simulation results show that the chosen motion estimatio n algorithm based on the principle applied to electro nic image stabilization system is feasible.Key words:electronic image stabilization;image sequences;mo tion estimation1　引　言近年来,随着科学技术的发展,对视频图像的质量要求越来越高,其中输出图像序列的稳定性就是一项重要的指标。

动力学中的矢量分析与运算

动力学中的矢量分析与运算动力学是研究物体运动及运动规律的学科，而在研究物体运动时，矢量分析与运算是不可或缺的工具。

矢量分析与运算是一种描述运动状态和运动过程的有效方法，通过对物体运动的矢量特征进行分析和计算，可以深入理解和预测物体的运动行为。

本文将介绍动力学中常用的矢量分析与运算方法，以及其在运动学和动力学问题中的应用。

一、矢量的基本概念在物理学中，矢量是具有大小和方向的物理量，常用箭头表示。

矢量具有加法、减法和乘法等运算，并且遵循一定的运算规律。

在动力学中，常用的矢量包括位矢、速度矢量、加速度矢量等。

位矢描述物体在空间中的位置，速度矢量描述物体在单位时间内位移的快慢和方向，加速度矢量描述物体在单位时间内速度的变化率。

对这些矢量进行分析和运算，可以揭示物体运动的规律和特点。

二、矢量的表示与运算1. 矢量的表示矢量通常用粗体字母或带箭头的字母表示，如位矢用r表示，速度矢量用v表示，加速度矢量用a表示。

矢量的大小一般用斜体字母表示，并用绝对值或模表示，如|v|表示速度的大小，|a|表示加速度的大小。

矢量的方向可用箭头来表示，或用与某个参考方向的夹角来表示。

2. 矢量的运算(1) 矢量的加法与减法矢量的加法与减法是指将两个矢量的大小和方向相结合，得到一个新的矢量。

矢量的加法满足交换律和结合律，即a + b = b + a，(a + b) + c = a + (b + c)。

矢量的减法可以看作是加法的逆运算，即a - b = a + (-b)，其中-b表示b的反向矢量。

矢量的加、减法可以通过将矢量的坐标分量相加、相减来实现。

(2) 矢量的数量积与矢量积矢量的数量积又称点积，可以用来求两个矢量之间的夹角及其余弦值。

数量积的定义是：a·b = |a| |b| cosθ，其中θ为a与b之间的夹角。

矢量的数量积还可以用来计算矢量在某一方向上的分量。

矢量积又称叉积，可以用来求两个矢量的乘积及其方向。

矢量积的定义是：a×b =|a| |b| sinθ n，其中θ为a与b之间的夹角，n为满足右手法则的单位矢量。