运动估计综述gh

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计算机视觉中的目标跟踪与运动估计算法

计算机视觉中的目标跟踪与运动估计算法摘要：随着计算机视觉技术的迅猛发展，目标跟踪与运动估计成为了计算机视觉领域一个重要的研究方向。

目标跟踪是指在给定的视频序列中，通过对目标的连续观察和判断，实时地追踪目标的位置，运动估计则是通过对目标在图像或视频序列中的运动进行建模和预测。

本文将介绍目标跟踪与运动估计的基础概念、常用算法和应用领域，并讨论其挑战和发展趋势。

1.引言计算机视觉是一门研究如何使计算机能够“看”的学科，它将图像处理、模式识别和人工智能等知识相结合，旨在模拟人类的视觉系统，实现对图像和视频的理解和分析。

目标跟踪与运动估计是计算机视觉领域的一个重要方向，具有广泛的应用前景。

2.目标跟踪算法目标跟踪算法是指在给定的视频序列中，通过对目标的连续观察和判断，实时地追踪目标的位置。

常见的目标跟踪算法包括基于模板匹配的方法、基于特征匹配的方法、基于相关滤波的方法等。

这些算法利用了图像中目标的特征信息（如颜色、纹理、形状等）来判断目标的位置，并通过更新模型或特征来实现目标的连续跟踪。

3.运动估计算法运动估计是指通过对目标在图像或视频序列中的运动进行建模和预测。

常见的运动估计算法包括基于光流的方法、基于特征点匹配的方法、基于深度学习的方法等。

这些算法利用了图像序列中的像素或特征点之间的变化关系，预测目标的未来位置，进而实现对目标的运动估计。

4.应用领域目标跟踪与运动估计在很多领域有着广泛的应用，例如视频监控、交通管理、移动机器人、虚拟现实等。

在视频监控领域，目标跟踪与运动估计可以实时地追踪事件发生的位置和运动轨迹，提供重要的监控信息。

在交通管理领域，目标跟踪与运动估计可以预测交通流量和车辆轨迹，提供交通优化的参考。

在移动机器人领域，目标跟踪与运动估计可以实现对机器人的自主导航和动作控制。

在虚拟现实领域，目标跟踪与运动估计可以实现用户动作捕捉和虚拟对象的交互。

5.挑战和发展趋势目标跟踪与运动估计在实际应用中仍面临一些挑战，如目标形变、光照变化、遮挡等。

一种综合搜索策略的快速运动估计算法

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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。

自适应运动估计算法

自适应运动估计算法
自适应运动估计（Adaptive Motion Estimation）是指利用历史图像信息和当前图像信息，动态估计待估计运动场景中当前图像与历史图像之间的运动关系。

这些历史图像通常被称为参考图像（reference image），通过对参考图像进行多步搜索来估计寻找当前图像和参考图像的运动关系，它的核心目的是搜索最小化当前图像和参考图像之间的平均绝对像素误差（Mean Absolute Difference），从而估计出最佳的运动估计参数。

自适应运动估计算法的主要思想是：利用历史图像信息估算当前图像的位置；根据当前图像信息来更新位置估计，这称为自适应位置估算。

此位置估算有助于搜索最佳运动估算，从而产生最优质的运动模型，因此称为自适应运动估计。

空间目标运动状态估计方法研究

空间目标运动状态估计方法研究在今天的技术发展中，航天领域的发展逐渐引起了人们的关注，而空间目标运动状态估计方法的研究相对应的也就成为了一个热门话题。

空间目标估计方法是指通过利用一系列的计算方法，来对于目标的位置、速度及轨道的进行一定的估算。

因此，今天我们就来谈谈空间目标运动状态估计方法的研究。

一、空间目标运动状态估计方法的发展发展到今日，空间目标运动状态估计方法的研究得到了很大的进步。

在一开始，很多科学家使用的方法是单独对于目标状态进行评估。

而随着技术的不断进步，研究者开始采用卡尔曼滤波技术来对于目标状态进行估计。

而在这个发展的过程里，研究者们也逐渐深入对于问题进行分析，从而使得估计的精准度也得到了大幅提高。

目前，对于空间目标运动状态估计方法的研究已经处于一个较为成熟的阶段。

二、空间目标运动状态估计方法的分类在对于空间目标运动状态估计方法的研究中，根据不同的分类标准，也可以将这一领域中的方法进行不同程度的划分。

在这里，我们可以将空间目标运动状态估计方法分为以下几类：1.动态模型方法这一类方法基于系统动力学方程来对于目标运动状态进行建模。

通过将动力学模型与观测数据相结合，可以达到较为准确地对于目标状态进行估计的目的。

2.最小二乘法在这一类方法中，研究者将目标位置数据进行线性拟合，并在此基础上进行状态估算。

虽然方法较为简单，但由于受到观测噪声的影响，其估计的精准度并不高。

3.卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种基于贝叶斯理论的优化算法。

其基本思想是通过一个有限维向量对于目标状态进行描述，并通过不断地迭代计算，来对于目标状态进行全面估计。

4.批处理方法批处理方法是一种基于最小二乘法的方法，同样对于目标进行线性化处理，并利用一系列观测数据进行估算。

与最小二乘法相比，这一方法计算精度得到了大幅提升。

以上四种方法都是在空间目标运动状态估计中比较常见的一些方法，其中最常见的也是卡尔曼滤波技术，因为其在各方面都拥有着不错的计算精度以及应用效果。

《运动估计综述》课件

交叉验证
使用不同数据集重复实验以获得更可靠的评估结果。
用户调查
收集用户对算法性能的主观评价。
实验结果与分析
准确性分析
通过对比实验，发现算法A在大多数场景下表现出更高的准确性。
实时性分析
交叉验证结果显示，算法C具有最快的执行速度。
鲁棒性分析
经过自评估，算法B在面对噪声和遮挡时表现更稳定。
健壮性分析
多目标跟踪
如何准确跟踪多个目标并处理遮挡问题是当前运动估计面临的重要挑战。
未来研究的方向与趋势
深度学习与计算机视觉
利用深度学习技术提升运动估计的性能和准确性是未来的重要研究方向。
多传感器融合
结合不同传感器信息，如红外、雷达等，以提高运动估计的鲁棒性和准确性。
强化学习与优化算法
利用强化学习与优化算法提升运动估计的实时性和准确性。
评估指标
01
准确性
衡量估计的运动参数与实际运动参数之间的差异。
实时性
评估算法的执行速度和响应时间。
03
02
鲁棒性
评估算法在不同场景和条件下的稳定性。
健壮性
衡量算法对噪声、遮挡和其他干扰的抵抗能力。
04
评估方法
对比实验
将不同算法在同一数据集上进行比较。
自评估
使用已知的参数或标准来评估算法性能。
跨领域应用
将运动估计技术应用于其他领域，如机器人、虚拟现实等，以拓展其应用范围。
感谢观看
THANKS
然而，运动估计面临许多挑战，如遮挡、光照变化、动态背景等，需要不断研究和改进。
研究意义
运动估计是实现视频分析和理解的重要基础，对于提高视频数据的利用效率和智能化水平具有重要意义。

运动参数估计英文缩写

运动参数估计英文缩写运动参数估计是指通过分析和测量数据来估计运动过程中的各种参数，如速度、位移、加速度等。

这些参数对于运动控制、运动模拟和运动规划等领域非常重要。

为了简化表示和方便交流，人们通常使用英文缩写来表示这些运动参数估计的概念和方法。

下面是一些常见的运动参数估计英文缩写：1. POS - Position：位置2. VEL - Velocity：速度3. ACC - Acceleration：加速度4. JER - Jerk：加加速度5. TOT - Total：总计6. DIS - Displacement：位移7. KIN - Kinematic：运动学的8. DYNA - Dynamic：动力学的9. STA - Static：静态的10. ERR - Error：误差11. EST - Estimate：估计12. OPT - Optimal：最优的13. MIN - Minimum：最小的14. MAX - Maximum：最大的15. AVG - Average：平均的16. FBS - Feedback System：反馈系统17. OBS - Observability：可观测性18. CST - Constraint：约束19. LSE - Least Squares Estimate：最小二乘估计20. BAY - Bayesian：贝叶斯的以上是一些常见的运动参数估计的英文缩写，它们在科技论文、学术研究和工程实践中被广泛使用。

这些缩写的使用可以简化表达，提高交流效率，同时也需要读者具备一定的相关背景知识才能正确理解和应用。

此外，在不同的研究领域和应用场景中，可能还会使用一些特殊的缩写，需要根据具体情况进行了解和使用。

快速运动估计算法的研究和比较

算法评价准则
（1）平均绝对误差MAD
在有些时候也用绝对差和SAD的形式：
由于MAD或SAD没有乘除操作，实现简单方便，所以使用较多。
算法评价准则
（2）均方误差
（3）归一化互相关函数
H.261、H.263中的运动估计

H.261的设计目的是为了编码能够在带宽为64kbps的倍数的综合业务数字网上传输的质量可接受的视频信号。 H.261中使用的是基于块匹配的运动估计，但并没有规定具体的运动估计算法（后续协议也基本如此），只定义了解码器，允许开发者在编码器的设计上拥有相当的自由，只要产生的码流能够被所有按照H.261规范制造的解码器解码就可以。 H.261运动估计的规定：
数情况下，三种经典快速估计算法效果差不多。 (3)快速估计算法的效果没有FS好，但对肉眼来说，误差可忽略不计。
参考文献
[1]一种适用于H_263建议的块匹配运动估计算法 [2] H_263中运动估计算法的TMS320C80实现 [3]H.263运动估计简介 /heliang1108/article/de tails/1651598 [4]快速块匹配运动估计算法的探索与分析浙江大学第13期srtp研究报告 [5]几种经典快速块匹配运动估计算法的比较研究肖敏连
8/13/2013
自适应搜索范围定义
NMv是前一帧运动向量的个数，D为运动向量
的二阶矩，而AR则为用于当前帧的自适应搜索范围。
8/13/2013
自适应范围搜索（ARS）
计算得到AR，按照下列方式进行自适应范围搜
索。其中(O，O)点为静止点(运动向量为0的点)，搜索范围为AR，即不搜索超出AR所限矩形范围的点。采用三步法的方式进行再搜索，直至搜索间距为1，停止搜索

运动估计综述

运动估计综述
通信082 通信082 2010.5.6
一、基本概念
视频序列图像在时间上存在很强的相关性，采用运动估计和运动补偿技术可以消除时间冗余以提高编码效率，这种技术广泛用于视频压缩的一些国际标准中，如H.261/263/264、MPEG-1/2/4。
那什么是运动估计呢？那什么是运动估计呢？
四步法
反复使用5×5方形模板进行搜索。模板中心处 SAD值最小时再用3×3 模板搜索一次确定最佳匹配位置。
菱形法
搜索方式与四步法类似，只是搜索模板换为两个菱形模板。
六边形法
搜索方式与菱形法类似，只是大搜索模板换为一个六边形模板。
五、固定模式搜索法的缺点
•没有利用图像本身的相关信息，不能根据物体运动的剧烈程度自适应的改变搜索起点和搜索半径。 •以菱形法为例，对背景图像，也要经历从大模板到小模板的转换过程，至少需要13个搜索点，搜索速度还有待改进。 •对于运动剧烈的图像，从原点开始搜索时，要经过多次搜索才能找到匹配点，搜索点过多，且容易陷入局部最优点。
2）三步搜索法）第一步，在起始点和周围八个 “1”标出的点上计算匹配误差，如果最小匹配误差在起始点出现，则认为没有运动；第二步，以第一步中匹配误差最小的点为中心，计算以“2”标出的 8个点处的匹配误差。第三步以后就能得到最终的估计结果，这时从搜索点到中心点的距离为一个像素。
4 、分级搜索范围（DSR）算法分级搜索范围（）
3、快速搜索算法、
快速搜索算法和全局搜索算法相比，虽然只能得到次最佳的匹配效果，但在减少运算量方面效果显著。 1）二维对数搜索法）这种算法的基本思路是采用大菱形搜索模式和小菱形搜索模式，从相应于零位移的位置开始搜索，每一步试验菱形排列的五个搜索点。下一步，把中心移到前一步找到的最佳匹配点并重复菱形搜索。当最佳匹配点是中心点或是在最大搜索区域的边界上时，就减小搜索步长（菱形的半径）否则步长保持不变。当步长减小到一个像素时就到达了最后一步，并且在这最后一步检验九个搜索点。初始搜索步长一般设为最大搜索区域的一半。其后这类算法在搜索模式上又做了比较多的改进，在搜索模式上采用了矩形模式，还有六边形模式、十字形模式等等。

GH位移简介

GH位移的研究意义

自从发现 GH 位移到现在，人们对它的研究已经有 60 多年了，而这项研究仍是历久弥新的热门领域，而且随着人们研究的不断深入，原本一些存在疑惑的概念也逐渐清晰起来，例如 Goos 和 Hänchen 最早提出的“光位移与偏振光的方向无关”的观点就是一个很好的例子。而且 GH 位移的研究工具也从原来的单三棱镜形式这样简单的结构到后来的双三棱镜，甚至是像双三棱镜中的超光速研究这样的 “非公示前沿课题”也有 GH 位移的研究足迹。此外GH 位移的研究范围也从传统的物理学向量子物理学领域拓展，研究的频段从实验中的可见光波段到微波甚至是太赫兹频率范围。此外，在介质的特性方面也有较为清晰的对比，例如损耗介质中的 GH 位移的变化与无
表示有效介电系数对外部磁场的依赖性说明它具有可控性，此外，ε eff 也受结构参数的的影响。比如容积率p和壳厚度参数t。
理论结果和分析

下面开始讨论局部因子 αˡˡ和结构参数对磁流体有效介电系数的影响。图为t、p变化时对εeff的影响
p=0.25

p=0.25

当p=1时

根据以上的分析结果，可推断出铁磁流体的有效介电系数是磁控和结构可调的。这为特殊铁磁流体中 GH 位移的研究提供了一个可行的控制方法。

下图表示反射率和GH位移p=0.25和α=1时随入射角变化
t变化，反射率的变化 t变化，GH位移的归一化函数

当0.75<t<1时，反射率和GH位移归一化函数的变化

由上图可知t的变化对反射率的影响较小，依旧在65度时达到最小值，这角度称为布儒斯特角。而当t<0.7时，布儒斯特角和相对介电常数随t的增大而增大。其实GH位移的峰值受到抑制而且随着 t的增加GH位移的共振角将向较大的入射角偏移，同时，GH位移的宽度也会明显加宽。当t>0.7时，布儒斯特角不再增加，相对介电系数随着t的增加而减小。

基于深度学习的目标跟踪与运动估计技术研究

基于深度学习的目标跟踪与运动估计技术研究随着计算机视觉领域的发展，基于深度学习的目标跟踪与运动估计技术成为了研究的热点之一。

这项技术通过利用深度学习算法，能够准确地跟踪目标物体并估计其运动轨迹，为许多领域带来了巨大的应用潜力。

深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作方式的机器学习方法。

通过使用具有多个隐藏层的神经网络，深度学习可以自动地从大量的数据中学习特征，并做出准确的预测。

基于深度学习的目标跟踪与运动估计技术就是利用这种能力来跟踪运动中的物体并预测其轨迹。

目标跟踪是计算机视觉中的一个重要任务，它可以在连续的图像序列中准确地定位和跟踪特定的目标物体。

通过基于深度学习的方法，目标跟踪的准确性得到了极大的提高。

传统的跟踪算法通常基于手工设计的特征，而基于深度学习的方法则可以从大量的图像数据中学习到更具有判别性的特征表示。

这种学习能力使基于深度学习的目标跟踪算法能够在复杂的背景下准确地跟踪目标物体，并且具有一定的鲁棒性。

运动估计是另一个与基于深度学习的目标跟踪密切相关的任务。

运动估计的目标是通过对连续的图像序列进行分析, 估计目标物体的运动轨迹和参数。

传统的运动估计方法通常基于像素级的匹配或特征点的优化，然而，这些方法在处理复杂场景或存在遮挡情况时往往会失效。

基于深度学习的运动估计算法通过使用深度神经网络来学习运动物体的特征表示，可以更准确地估计目标物体的运动，提高跟踪的鲁棒性和准确性。

基于深度学习的目标跟踪与运动估计技术已经在许多领域得到了成功的应用。

在自动驾驶领域，准确地跟踪周围的车辆和行人是实现自主导航的关键。

通过基于深度学习的目标跟踪与运动估计技术，自动驾驶车辆可以实时地感知并预测其他交通参与者的行为，确保行驶安全。

在视频监控系统中，基于深度学习的目标跟踪与运动估计技术可以帮助监控摄像头准确地跟踪和记录可疑行为或违法活动。

通过分析目标物体的运动模式和行为特征，可以及时发现异常情况并采取相应的措施。

人体运动形态估计技术发展综述

人体运动形态估计技术发展综述作者：林浩翔黄靖敏李万益邬依林黄用有来源：《电脑知识与技术》2022年第16期摘要：人体运动形态估计技术是目前国内外研究的热点方向，该技术主要用于体育、音乐、舞蹈等运动形体化教学;制作角色动画、3D人物的立体电影;人体运动形态识别、检测及跟踪监控;医学保健和无人驾驶;AR体育赛事运动追踪以及辅助评分系统等很多领域。

文章以人体运动形态估计为主题，对该技术的应用和发展做一个综述，供相关方向读者了解。

关键词：人体运动形态;三维可视化;技术应用和发展中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）16-0003-051 前言人體运动形态估计也称人体运动形态三维可视化，是目前国内外研究的热点方向。

其可以把二维图像的人体运动形态进行三维化展示，该技术主要用于体育、音乐舞蹈等运动三维形体化教学[1- 2];制作角色动画、3D人物的立体电影[3-5];医疗保健、无人驾驶、AR、智能评审辅助系统;人体运动形态识别，检测，跟踪监控[6- 7]等很多领域。

该技术发展已经有一段时间，国内外许多学者都在研究，并且所研究的成果都能在各个领域成功运用，发挥了关键作用。

下面本文就运动形体化教学、角色动画制作、无人驾驶、智能评审辅助系统、人体运动跟踪、运动形态识别与检测监控几个方面技术发展和缺陷进行综述。

2 三维形体化教学形体运动教学[1-2]是大多数教学机构开设的必备课程，其涉及体育、音乐舞蹈的学习，可以为参与教学的人提供一套立体的姿态进行参考学习、矫正动作。

其可以在各个角度去查看正确的姿态动作，并可以通过所录视频还原自己三维运动形态进行对比，是形体运动教学良好的教学材料。

国内外目前形体运动三维可视化这类教学材料比较少，需要更稳定技术进行制作和开发，该技术应用如图1所示。

形体运动的三维可视化的案例如图1所示，其均为单视角人体运动形态的三维估计。

该三维可视化效果比较真实，其姿态表示清晰，可以供使用者参考标准姿态，并且对照自己的训练姿态进行矫正，在形体化教学上有巨大的促进作用。

运动估计与运动补偿原理

运动估计与运动补偿原理嘿，朋友们！今天咱来聊聊运动估计与运动补偿原理呀。

你看啊，这运动估计就好像是我们在生活中找东西。

比如说，你要找你的手机，你得先大致猜一下它可能在哪个地方，这就是一种估计嘛。

在视频里呢，就是要去猜测下一帧图像里的物体大概会移动到哪儿。

那运动补偿呢，就像是给这个猜测加上了修正。

好比你找到了手机，但发现位置有点不太对，你就会调整一下，让它更准确。

在视频中也是这样，通过运动补偿，让画面变得更加流畅自然。

想象一下，我们看的那些精彩的动画片或者电影，如果没有运动估计和运动补偿，那会变成啥样呢？画面可能就会一顿一顿的，就像我们走路突然卡壳一样，多别扭呀！咱再打个比方，运动估计就像是给汽车导航找路线，先有个大致的方向；而运动补偿呢，就是在行驶过程中根据实际情况不断调整，让车开得更稳当。

这运动估计和运动补偿原理可重要了呢！它们能让我们享受到高质量的视频体验。

比如说我们看体育比赛直播，要是画面不流畅，那多扫兴呀！有了它们，我们才能清晰地看到运动员们精彩的动作，就好像我们就在现场一样。

而且啊，这原理可不只是在视频领域有用哦。

它在很多其他地方也能发挥大作用呢！就像一把万能钥匙，可以打开很多技术领域的大门。

你说，这是不是很神奇呀？它就像一个默默工作的小魔法师，在背后让一切变得那么美好。

所以啊，可别小瞧了这运动估计与运动补偿原理。

它们虽然看不见摸不着，但却实实在在地影响着我们的生活呢！它们让我们的视觉享受更上一层楼，让我们能沉浸在精彩的视频世界里。

下次当你舒舒服服地看着流畅的视频时，可别忘了背后有这两个厉害的家伙在努力工作哟！这就是运动估计与运动补偿原理的魅力所在呀！。

磁共振运动估计与校正算法研究

磁共振运动估计与校正算法研究现代医学影像技术的快速发展，使得磁共振成像在临床诊断中扮演着越来越重要的角色。

磁共振成像是一种通过测量人体组织中水分子的旋转运动获取图像信息的高级影像学技术。

在临床实践中，磁共振成像可以帮助医生观察人体内部结构和异常，从而准确诊断病情，为患者提供更有效的治疗方案。

然而，由于生物组织的运动对磁共振成像的质量和准确性有着重要影响，磁共振运动估计与校正算法的研究变得至关重要。

磁共振成像技术是通过对人体组织内部水分子的旋转运动进行测量和分析来获得影像信息的一种先进技术。

而在实际操作过程中，由于生物组织本身的运动，比如心跳、呼吸等，会导致成像过程中出现运动模糊、伪影等问题，影响成像的质量和准确性。

因此，如何对磁共振成像中的运动进行估计和校正，成为了当前磁共振成像技术研究的热点之一。

磁共振运动估计与校正算法的研究涉及到信号处理、图像重建、运动跟踪等多个领域的知识。

目前，已经有许多学者在这一领域开展了深入研究，并取得了一定的成果。

其中，一些研究者提出了基于传统的信号处理方法的运动估计与校正算法，通过分析信号的频谱特征和运动方向来实现对运动的检测和校正。

另一些学者则致力于引入先进的机器学习和深度学习技术，构建更加准确和稳定的运动估计与校正模型。

在磁共振成像中，不同的组织和器官对于运动估计与校正算法的要求也有所差异。

比如，对于心脏等高速运动的器官，需要更加高效和精准的运动校正模型；而对于脑部等缓慢运动的组织，更需要对信号的噪声和干扰进行有效的滤除和校正。

因此，针对不同组织和器官的特点，磁共振运动估计与校正算法需要设计出不同的策略和方法，以保证成像的准确性和稳定性。

除此之外，磁共振成像技术在临床应用中还面临着一些挑战。

比如，磁共振成像检查需要患者长时间保持静止，对于一些患有运动障碍或不适的患者，可能无法完成检查，导致影像质量下降。

因此，如何在保证成像质量的同时降低对患者的要求，也是的重要课题之一。

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搜索方式与四步法类似，只是搜索模板换为两个菱形模板。
六边形法
搜索方式与菱形法类似，只是大搜索模板换为一个六边形模板。
固定模式搜索法的缺点
没有利用图像本身的相关信息，不能根据物体运动的剧烈程度自适应的改变搜索起点和搜索半径。以菱形法为例，对背景图像，也要经历从大模板到小模板的转换过程，至少需要13个搜索点，搜索速度还有待改进。对于运动剧烈的图像，从原点开始搜索时，要经过多次搜索才能找到匹配点，搜索点过多，且容易陷入局部最优点。
序列相关性和视觉特性
针对固定模式法的不足，近几年来，人们针对序列图像的时空相关性和人眼视觉特性，提出了许多改进算法，主要可分类下面几类：预测搜索起点扁平搜索模板背景图像快速检测多预测点搜索
预测搜索起点
利用相邻块之间的运动相关性选择一个反映当前块运动趋势的预测点作为初始搜索点，这个预测点一般比原点更靠近全局最小点。从预测点开始搜索可以在一定程度上提高搜索速度和搜索精度。可参考预测搜索法（PSA）、自适应运动跟踪法（AMTS）。
亚象素全搜索法
亚象素快速搜索（一）
亚象素快速搜索（二）
多块尺寸
H.264的性能优势和计算复杂度
在相同的图像质量下，H.264所需码率约为MPEG-2的36%、 H.263的51%、MPEG-4的61%，在很大程度上应归功于运动估计的这三个新特性。但是，H.264的高性能是以计算复杂度为代价的。以运动估计为例，1/4象素预测需要大量的象素插值和匹配点运算，运动估计的计算复杂度还随参考帧和分块方式呈线性增加。而H.264中参考帧最多支持16个，分块模式共有7种，极大地增加了处理器的运行负担。因此，研究基于H.264的运动估计快速算法，是H.264标准走向实时应用的关键。
运动估计的分类
a 全局运动估计 b 基于象素点的运动估计 c 基于块的运动估计 d 基于区域的运动估计
运动估计的分类
a 基于块的运动估计 b 基于网格的运动估计
块匹配运动估计因算法简单、便于硬件实现得到广泛应用，本文将对其进行重点讨论，下面简称其为“运动估计”。
运动估计的定义
基本思想是将图像序列的每一帧分成许多互不重叠的宏块，并认为宏块内所有象素的位移量都相同，然后对每个宏块到参考帧某一给定特定搜索范围内根据一定的匹配准则找出与当前块最相似的块，即匹配块，匹配块与当前块的相对位移即为运动矢量。视频压缩的时候，只需保存运动矢量和残差数据就可以完全恢复出当前块。
多预测点搜索
这种方法是根据邻块运动矢量预测多个搜索点，在搜索过程中选择预测性能最好的预测点，通常于小模板搜索方法想结合。可参考自适应十字模式搜索（ARPS）及其改进算法。预测方法至关重要。
H.264标准中运功估计的新特点
多帧参考 ¼象素预测精度多块尺寸
多帧参考
帧间运动矢量复用
¼预测精度
连续消除法
象素子抽样法
通常的匹配准则是把块里所有的象素点进行计算和比较，事实上一个块里相邻象素的差别很小，使得它们之间也存在冗余。子采样运动估计算法就利用了这一事实，只取其中的一部分象素进行计算，可大大减少计算量，但同时降低了准确性。
固定模式法
该方法假设匹配误差随着离全局误差最小点的距离增加而单调增加。一般从原点开始，采用固定的搜索模板和搜索策略得到最佳匹配块。著名的算法有：三步法、梯度下降法、四步法、菱形法、六边形法等，下边将分别予以介绍。
匹配准则
常见的运动估计匹配准则有三种：MAD、MSE和NCCF，由于MAD没有乘除操作，不需做乘法运算，实现简单方便，所以使用较多。通常使用求和绝对误差（SAD）代替MAD 。
全搜索法
对搜索区域的所有位置进行穷尽搜索。精度最高计算复杂，难以实时处理必须研究相应的运动估计快速算法
运动估计快速算法分类
分层的和多分辨率的快速块匹配方法基于连续消除的快速块匹配方法基于象素子抽样的快速块匹配方法固定搜索模式的快速块匹配方法基于时空相关性和视觉特性的快速块匹配方法
分层的或多分辨率法
在较粗糙的分辨率下预测一个接近的大尺寸的运动矢量，然后在较高的分辨率下进一步修正。称为分层的或多分辨率的运动估计快速算法。缺点：计算过程复杂，内存需求较大。
运动估计综述
蓝风车 2005.12.26
图像的冗余
视频序列图像在时间上存在很强的相关性，采用运动估计和运动补偿技术可以消除时间冗余以提高编码效率，这种技术广泛用于视频压缩的一些国际标准中，如H.261/263/264、MPEG-1/2/4。
运动估计的分类
全局运动估计基于象素点的运动估计基于块的运动估计基于区域的运动估计基于网格的运动估计时域运动估计频域运动估计（DFT、DCT、DWT）
ห้องสมุดไป่ตู้步法
搜索模板半径依次减半对小运动检测效果不好搜索范围大于7时，搜索步骤不止三步
梯度下降法
反复使用3×3模板进行搜索。模板中心处SAD值最小时结束。对大运动检测效果不好
四步法
反复使用5×5方形模板进行搜索。模板中心处SAD 值最小时再用3×3模板搜索一次确定最佳匹配位置。
菱形法
扁平搜索模板
在序列图像中，大多数的运动矢量都位于水平或垂直方向，因此有些论文设计了扁平搜索模板（非对称搜索模板）来加快搜索速度。可参考十字菱形搜索法（CDS）。
背景图像的快速检测
由于一般序列中背景图像占有相当的比例，对背景图像的快速检测对搜索算法的性能提高很大。一般有两种方法：中止判别条件（门限一般设置512左右）从中心点开始用小模板检测，可参考CDHS算法