二维运动图像解析(SIMI)
二维运动模糊图像的处理
二维运动模糊图像的处理一、引言随着科技的发展，越来越多的摄像设备被应用到生产、生活中，如监控摄像、自动驾驶等等。
但是在摄像过程中，由于运动造成的图像模糊往往是难以避免的问题。
因此，如何对运动模糊图像进行处理，使其能够更好地被人们使用和理解，成为了一个重要的研究方向。
二、运动模糊的原因运动模糊是由于拍摄对象或摄像机的运动引起的，当相机或对象运动速度超过一定值时，在摄影时会发生模糊。
一般情况下，运动模糊是由于以下因素导致的：1.对象或相机运动速度过快，导致成像时间变长。
2.快门时间过长，光线进入相机时间过长。
3.场景亮度不足，导致曝光过度。
为了降低由于运动引起的图像模糊，可以采用以下几种方法：1.采用高速摄影，减少曝光时间，从而减少运动模糊。
2.调整相机曝光参数，如快门时间、光圈等，减少曝光时间，从而减少运动模糊。
3.在场景中增加光源，增加曝光度，从而减少运动模糊。
然而，这些方法都需要在摄影时进行处理和调整，而对于已经拍摄好的运动模糊图像，需要通过图像处理技术进行处理。
下面介绍几种常用的图像运动模糊处理方法：1.基于卷积的方法运动模糊的本质是物体或相机的运动，因此可以采用卷积来模拟。
具体步骤是将原始图像与一个运动模糊核进行卷积，然后通过反卷积方法将卷积后的图像恢复成原始图像。
这种方法的优点是原理简单，易于实现，但是需要事先知道运动模糊核的参数，同时对于复杂的运动模糊图像，会产生不理想的效果。
2.基于图像重建的方法利用运动模糊图像中的运动方向和运动长度，可以利用图像重建方法进行处理。
具体步骤是先求出运动方向和长度，然后利用启发式算法或迭代算法对图像进行重建。
这种方法可以处理各种形式的运动模糊图像，并且对于噪声的影响也较小。
但是其效果与运动模糊核的准确性和精度有关，需要事先知道运动模糊核的参数。
四、结论对于运动模糊图像的处理，需要根据具体情况选择合适的方法。
在摄影时，可以采用自适应快门或滤波方式降低运动模糊；对于已经拍摄好的运动模糊图像，可以采用卷积、图像重建、去卷积等方法进行处理。
二维运动模糊图像的处理
二维运动模糊图像的处理一、前言运动模糊是图像处理领域常见的一种失真，它是在拍摄或者成像时，镜头和被拍摄物体之间产生相对运动，导致的图像模糊。
这种失真通常会出现在快速移动的物体上，如运动的车辆、飞机、人或者摄影机自身的移动等。
处理运动模糊图像可以提高图像质量和结果的可信度。
本文主要介绍处理二维运动模糊图像所需要的步骤和方法，并通过具体实例来展示如何实现。
二、二维运动模糊模型二维运动模糊是一种在图像中产生的维度不同的失真，我们需要用一种数学模型来描述它。
根据文献 1 的描述，运动模糊可以表示成下面的方程：g(x, y) = f(x – v_x t, y – v_y t) + n(x, y)式中，g(x,y) 是观察到的模糊图像；f(x,y) 是清晰图像；n(x,y) 是加性噪声；v_x 和 v_y 是物体运动的平均速度；t 是曝光时间。
可以看出，运动模糊是由物体的运动和相机曝光时间共同决定的。
三、处理方法针对二维运动模糊图像，我们可以采用各种方法来恢复清晰的图像。
下面介绍一些比较常用的处理方法：1. 经典逆滤波方法经典逆滤波方法通过将运动模糊图像和一个恢复器（transfer function）进行傅里叶变换，再运用逆滤波器来实现模糊图像的去除。
其基本思想是，将傅里叶变换后的运动模糊图像 G(w_x, w_y) 除以傅里叶变换后的恢复器 H(w_x, w_y) 就可以得到原始图像F(w_x, w_y)：其中，H(w_x, w_y) 通常由点扩散函数（PSF）计算得到。
逆滤波概念简单，在算法实现装回时，逆滤波方法不是很稳定，尤其是当噪声较强时，会使得结果出现明显的伪影或者噪声。
由于经典逆滤波方法在实际应用中存在一些局限性，如较强的噪声干扰、图像边缘成分缺失或者存在振铃效应等问题，因此带约束的逆滤波方法得到了广泛的应用。
该方法基于最小化损失函数的理论，引入了正则化约束项，以达到更稳定的结果。
例如在Tikhonov 正则化中，可以将原问题转化成带有正则化项的最小二乘问题：min{||H(F)-G||^2 + α||F||^2}其中 ||F||^2 表示平滑性约束，α越大，结果越平滑；||H(F)-G||^2 表示显著性约束，约束了算法的收敛度。
第三章二维运动估计之一PPT课件
运动参数，但是投影会造成信息丢失（不可逆），导致估计误差。
.
3
特征对应：运动物体上的特征与其在二维平面上的投影坐标的对应关系。 见下图示：
设t1→t2时，物体由P运动至P’，即： 空 间：P(X,Y,Z) → P’(X’,Y’,Z’) 像平面： p(x,y) → p’(x’,y’) 二维位移（△x, △y ）称为二维运动矢量，
❖ 映射函数： w(x, a) = x + d(x, a) , x
❖ 运动参数矢量: a 存在问. 题：遮挡
14
.
15
2.2 运动估计的一般方法
❖ 两种主要的方法:
– 基于特征（常用在物体跟踪上，从2D构建出3D） – 基于亮度（基于恒定亮度假设或光流方程，常用在
运动补偿预测，视频编码和插值方面） -> 重点
v vnen vtet
vn ||
||
t
0
.
13
2.2 运动估计的一般方法
后向运动估计
Time t
Time t +t
Time t - t x
d(x, t - t) 当前帧
x 参考帧
d(x, t + t) x
当前帧 前向运动估计
❖ 参考帧： 1(x, t1) ❖ 当前帧: 2(x, t2)
❖ 前向运动估计 /后向运动估计： t2 > t1 / t2 < t1 ❖ 运动场： d(x, a), x
一致。如计算机视觉、目标跟踪、工业监视。
非真实运动估计：在不被察觉的情况下允许有估计误差，
从而最大限度降低信息量和传输带宽。如广播电视中的视
二维运动模糊图像的处理
二维运动模糊图像的处理运动模糊是一种常见的图片模糊效果，它是由于拍摄时物体或相机发生了运动而导致的。
这种模糊在一些拍摄场景下是必要的，比如拍摄运动中的人物或者车辆，可以营造出动感和速度感。
在其他场景下，运动模糊可能会影响照片的清晰度和细节。
第一种方法是使用图像处理软件进行模糊恢复。
这种方法主要是通过调整图像的模糊参数，来模拟物体或相机的运动轨迹，从而恢复清晰的图像。
这种方法需要使用专业的图像处理软件，如Photoshop等，通过调整滤镜的参数和强度来达到理想的效果。
第二种方法是使用图像复原算法进行模糊恢复。
这种方法是通过数学模型和算法来恢复模糊图像。
常见的算法有盲解卷积算法和非盲解卷积算法。
这些算法利用图像的统计特性和运动模糊的数学模型进行图像复原操作。
这种方法需要对算法有一定的了解和掌握，并且需要编程实现。
第三种方法是使用深度学习进行模糊恢复。
深度学习是一种机器学习的方法，可以通过训练大量的数据和神经网络模型来实现图像的复原和增强。
对于模糊图像的处理，可以使用深度学习模型来进行训练和预测。
通过输入模糊图像和对应的清晰图像来训练模型，然后使用训练好的模型对新的模糊图像进行预测和复原。
这种方法需要有大量的训练数据和计算能力，同时也需要具备一定的深度学习知识和编程技巧。
除了以上几种方法之外，还可以通过拍摄技巧来减少运动模糊。
比如使用快门优先模式，提高快门速度，增加光圈和ISO感光度等。
通过调整这些参数，可以减少物体或相机的运动，从而减少图像的运动模糊效果。
处理二维运动模糊图像可以采用图像处理软件调整模糊参数、使用图像复原算法进行模糊恢复或者使用深度学习进行模糊恢复。
也可以通过调整拍摄参数减少运动模糊的影响。
不同的方法适用于不同的场景和需求，需要根据具体情况选择合适的处理方式。
二维运动图像测量分析系统MIAS
轨迹连接
7.专业的图像采集功能
配套有独立的专业图像采集系统。具有多种可选择的图像采集方式。包括：国际标准的IEEE1394、USB接口的采集，专用图像采集卡采集等。支持IEEE1394接口或USB接口的一般民用摄相机、指定工业摄相机、PC相机(通常称网眼)以及其它兼容摄像装置。
servicefubotechcomwwwfubotechcommiia二维运动图像测量分析系统mias可对选定的目标进行轨迹追踪和测量测量结果包括坐标位置速度加速度角度角速度角加速度移动距离等多组数据并能根据需要采取自动或手动的方式进行测量追踪轨迹可以与图像进行同步表示测量数据可以以图表等易于理解直观的方式进行表示等
4.丰富的测量功能：可以测量位置、距离、速度、加速度、角度、角速度、角加速度、两点间距离、两线间夹角、三点间角度、角变移量、位移量、相对坐标等十几个位置和运动参数，通过目标跟踪获得这些参数。
5.强大的表示功能：
结果视频表示：播放器联动播放表示图像和目标运行轨迹，可以选择图像、标记、目标序号、坐标轴、轨迹、连线等的显示与否。轨迹显示可以选择残像、全部和矢量显示，轨迹的形式可以选择一般的轨迹、轨迹加矢量和矢量等形式。连线显示可以选择残像、全部和当前。可以选择轨迹的背景为白色或者黑色（不显示图像帧时）。可以设定播放帧的起点、终点和间隔，可以选择播放的目标和连线。可以执行“画面保存”功能，按上述表示设定将连续表示的画面保存成视频文件或者连续图像文件。
图像、轨迹连动表示
轨迹矢量图表示
测量的图表或数据示例图：
位置/速度界面与图表表示
两线间夹角文档表示
2点间距离图表表示
连线一览表示
6.便捷实用的修正功能
对指定的目标轨迹进行修改校正。可进行手动修正，手动修正时，可以选择修正目标，放大表示修正目标；可以进行平滑化处理ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ生成平滑轨迹曲线；可以进行内插补间修正；可以进行数据合并，将两个结果文件（轨迹）进行连接；可以设置对象轨迹的基准帧、添加目标帧或删除目标帧等。
二维运动模糊图像的处理
二维运动模糊图像的处理二维运动模糊是数字图像处理中常见的一种模糊形式，它是由于物体或相机在图像采集或传输过程中的运动造成的。
二维运动模糊通常表现为图像中物体在运动方向上出现模糊延伸的现象，这会导致图像细节的丢失，降低图像的清晰度和质量。
针对二维运动模糊图像的处理是数字图像处理中的重要课题，本文将介绍二维运动模糊图像的特点和处理方法，希望可以为相关领域的研究和应用提供一定的帮助。
一、二维运动模糊图像的特点1. 延伸模糊二维运动模糊图像的最显著特点就是物体在运动方向上呈现延伸模糊的现象。
这种模糊形式通常是由于图像中物体或相机的运动造成的，例如快门相机移动、物体运动等。
2. 高频细节丢失二维运动模糊会导致图像中的高频细节丢失，图像清晰度降低，局部细节信息模糊不清，影响图像的观感和识别效果。
3. 影像质量降低由于二维运动模糊导致的图像清晰度下降和细节丢失，整体的图像质量也将受到影响，降低图像的识别和分析效果。
二、处理二维运动模糊图像的方法针对二维运动模糊图像，可以采用以下几种主要的处理方法进行处理，以尽可能地恢复图像的清晰度和细节信息。
1. 基于退化模型的复原方法基于退化模型的复原方法是一种较为常用的二维运动模糊图像处理方法。
该方法通过建立图像的退化模型，从数学上描述了二维运动模糊的产生过程，然后利用逆滤波、维纳滤波等数学方法对图像进行复原。
该方法需要先估计出图像的模糊参数，然后根据模糊参数进行复原处理。
但是该方法对图像噪声敏感，容易产生伪影和失真。
2. 运动模糊参数估计方法针对二维运动模糊的特点，可以通过运动模糊参数估计方法来获取模糊参数，包括方向、长度、速度等。
一旦获取了准确的模糊参数，就可以利用逆滤波、维纳滤波等算法进行图像处理。
常用的参数估计方法包括Wiener滤波、物体轨迹分析等。
3. 结合超分辨率技术超分辨率技术是一种有效的图像复原方法，可以通过图像内部信息的高效利用和外部信息的引入，从而提高图像的分辨率。
二维ising模型蒙特卡洛算法
二维ising模型蒙特卡洛算法
以下是二维 Ising 模型的蒙特卡洛算法的详细步骤：
1.初始化：生成一个二维自旋阵列，可以随机初始化每个自
旋的取值为+1或-1。
2.定义参数：设置模拟步数（或称为Monte Carlo 步数，MC
steps）、温度（T）、外部磁场（H）和相互作用强度（J）。
3.进行蒙特卡洛模拟循环：
o对于每个 MC 步：
▪对每个自旋位置（i，j）进行以下操作：
▪随机选择一个自旋（i，j）和其相邻的自
旋。
▪计算自旋翻转后的能量差ΔE。
▪如果ΔE 小于等于0，接受翻转，将自旋
翻转。
▪如果ΔE 大于0，根据Metropolis 准则以
概率 exp(-ΔE / T) 决定是否接受翻转。
o每个 MC 步结束后，记录自旋阵列的属性（例如平均磁化、能量等）。
o可以选择在一些 MC 步之后检查系统是否达到平衡状态。
如果需要，可以进行更多的 MC 步。
4.分析结果：使用模拟的自旋阵列进行统计和计算，例如计
算平均自旋、能量、磁化、磁化率、热容等。
这是基本的二维Ising 模型的蒙特卡洛算法步骤。
在实施算法时，还可以根据需要考虑边界条件（如周期性边界条件）、优化算法以提高效率等其他因素。
二维运动模糊图像的处理
二维运动模糊图像的处理二维运动模糊图像是指由于被摄物体或相机在拍摄过程中的运动而导致的图像模糊现象。
在许多摄影和图像处理应用中，我们经常会遇到二维运动模糊图像，比如在拍摄运动物体时或者拍摄时相机移动等情况下。
为了提高图像的质量和清晰度，我们需要对这些二维运动模糊图像进行处理，以恢复其原始清晰度和细节。
在本文中，我们将讨论二维运动模糊图像的处理方法，包括数学模型的建立、算法的选择和实际应用技巧等内容。
一、二维运动模糊的数学模型在处理二维运动模糊图像之前，我们首先需要建立一个数学模型来描述这种模糊现象。
二维运动模糊可以用一个数学公式来表示，即图像的模糊版本可以被表示为原始图像的线性平均值。
具体来说，对于一个大小为M*N的二维图像I，其经过二维运动模糊之后的模糊图像B可以表示为：B(x, y) = 1/L * Σ[I(x - u*t, y - v*t)], t = 0,1,2,...,L-1(x, y)是图像B中的像素坐标，(u, v)是运动的方向向量，t是时间步长，L是时间步长的总数。
上述公式表示了在运动方向上图像像素的线性平均。
根据上述数学模型，我们可以进一步研究如何通过算法来处理二维运动模糊图像。
二、二维运动模糊图像的处理算法针对二维运动模糊图像的处理，我们可以采用各种各样的算法和方法。
下面我们将介绍一些常用的算法。
1. 经典算法：最小二乘法最小二乘法是一种经典的算法，它可以用于估计图像的运动模糊参数。
这种方法通过最小化像素值的误差来估计运动方向和模糊长度。
最小二乘法可以有效地处理线性运动模糊，但对于非线性运动模糊效果不佳。
2. 运动模糊滤波器运动模糊滤波器是一种专门用于处理二维运动模糊图像的滤波器。
它可以通过对原始图像进行卷积来恢复清晰图像。
运动模糊滤波器可以根据不同的运动参数来调整滤波器的参数，以适应不同的运动模糊情况。
3. 傅里叶变换傅里叶变换是一种广泛应用于图像处理领域的算法，它可以用于处理运动模糊图像。
二维运动图像解析(SIMI)
平面运动图象解析步骤打开程序：双击simi motion/creat a new project/create and save—选择你要保存的位置-save平面图像解析的步骤：一、建模（creating a sepcification）二、坐标换算（calibrating the camera）三、打点（获取象坐标,capturing the image coordinates）四、数值计算（calculating the scaled 2-D coordinates）五、数据输出（presenting the data）一、建模（creating a sepcification）建模的目的就是把人体简化为多刚体模型，通过选择相应的关节点并对关节点进行连线，从而形成人体棍图模型。
建模块包括2项内容：A．编辑坐标点(edit points)；B．连接坐标点(connections)A．编辑坐标点：操作：Specification-points-(左键按住拖拽至右边黑色区域，或者在上单击右键-edit)a.把左侧的predefined栏中已设置的点拖拽到右边的uesed points栏中b.对选择后的坐标点的名称和颜色进行编辑：在所选坐标点上右击-property,进行编辑c.编辑软件中未设置的关节点：在uesed points栏里的空隙处点击右键，选择add添加新的关节点，并编辑坐标点B．连接坐标点：两个坐标点连接就会形成一个人体的环节，程序有默认的常规的环节的连线，如大腿是髋关节点与膝关节点的连线。
出于分析的需要，需要在某些关节点之间建立连线，此时需要我们添加新的连接，方法如下：操作：将左键按住拖拽到右边的灰色区域（或者在其上右击后选择edit）New connections—编辑连接名(例如头-脚跟)—选择起始点（starting point）--line to –结束点/apply如果需要在单个点的周围划圈，则只需要选circle with radius，确定圆圈大小即可。
simi使用简单说明
SIMI Motion 操作指南解析操作步骤1三维解析框架标定2编辑人体环节点3采集人体环节点4平滑原始数据5三维数据合成6计算人体重心7计算环节角度8制作棍图及曲线图9数据曲线图的输出一框架标定1框架点实际坐标的输入打开软件到SIMI Motion 桌面双击Cameras文件夹再用鼠标右键单击Cameras-L出现下拉式菜单条从中选择Properties如图1屏幕进入Camerapriperties对话框如图2选择3D calibration中的3D calibration键进入到3Dcalibration对话框中如图3图1图2选择Edit calibration system屏幕进入3D calibration system对话框如图4在此对话框中可输入框架的实际坐标图42框架点之间连线选择3D calibration system对话框如图4中的Connections按键,进入Edit connections对话框如图5在此对话框中进行框架点之间连线的设置选择Starting point项中的下拉式菜单从中选出连线中的一点再选择Line to项中的下拉式菜单从中选出连线中的另一点这样一条连线就完成了图53框架点标定打开软件到SIMI Motion 桌面双击Cameras文件夹再用鼠标右键单击Cameras-L 出现下拉式菜单条从中选择Properties如图1屏幕进入Camera priperties对话框如图2选择3D calibration中的Select file键进入到Select A VI对话框如图6图6选择open existing file 键调入预先采集的框架图像按Apply应用并返回到图2选择3D calibration中的3D calibration键进入到3D calibration对话框中如图7图7进行框架点的标定三维解析中右机框架点的标定方法与左机相同如上所述二编辑人体环节点1编辑人体环节点选择Specification双击Points文件夹屏幕出现Edit points对话框如图8图8在Edit points中进行人体环节点的编辑可从Predefined points对话框中选择所需人体环节点到Used points对话框完毕后按Close键具体方法1按住鼠标左键从Predefined points对话框中选择所需人体环节点一个拖放到Used points对话框依此方法把所需人体环节点逐一拖放至Used points对话框中即可2关于人体环节点的添加图9在Edit points对话框如图8按鼠标右键屏幕出现下拉式菜单如图9选择Add菜单项屏幕出现如图10对话框在Name中输入需要添加的环节点名称即可图103关于环节点颜色的设置在Edit points对话框如图8按鼠标右键屏幕出现下拉式菜单如图9选择Prooerties菜单项屏幕出现如图10对话框用鼠标点击Modify color按键可选择需要的颜色4关于环节点的删除在Edit points对话框如图8按鼠标右键屏幕出现下拉式菜单如图9选择Delete菜单项屏幕出现如图11对话框若需要删除则选择Yes图112人体环节点连线选择Specification双击Connections文件夹屏幕出现Edit connections对话框如图12在Edit connections中可对已编辑的人体环节点进行连线连线的具体步骤与框架点的连线方法相同详见关于图5的注解三采集人体环节点打开软件到SIMI Motion 桌面双击Cameras文件夹再用鼠标右键单击Cameras-L出现下拉式菜单条从中选择Properties如图1在此界面中可选择摄象机数量若是二维解析就只选一台摄象机即可若是三维解析则选择菜单中Cameras项中Addcamera添加摄象机然后再选择Properties进入到Camera properties对话框如图13图13选择Tracking中的Select file键进入Select A VI对话框如图14图14可从此对话框中Video mode的下拉式菜单中选择解析所需图像的格式即按帧或按场在Frame stepping中可填写需间隔的帧数在此对话框中选择Open existing file 键调入预先采集的运动员技术动作图像再按Apply返回到图13在Cameraproperties对话框中选择Tracking中的Tracking键进入2D tracking对话框如图15图15在此对话框中进行人体环节点的采集并且可选择不同的采集方法如图15所示几种可选采集方法如下1Click manually (all points)2Track automatically (all points)3Do not track (all points)4Fixed point (all points)关于原始数据的保存图16在图16中打开Cameras文件夹再打开Cameras-L文件夹用鼠标点击Raw data文件屏幕出现下拉式菜单条从中选择Export即可把原始数据输出保存三维解析中右机的人体环节点采集方法如同左机这里不重复说明四平滑原始数据如图17所示图17在Filtered data对话框中可定义滤波参数对原始数据进行平滑五三维数据合成如图18所示选择图中菜单New 3D - calculation三维数据合成完毕选择桌面菜单Project中的Center of Gravity如图19进入Edit model for centerof gravity 对话框如图20图19图20在此对话框中计算COG七计算环节角度选择桌面菜单Project中的New data如图19进入create new data对话框如图21图21在此对话框中可计算环节角度八制作棍图及曲线图选择已经合成的三维数据文件夹在下拉式菜单中选择Stick diagram如图22图22即可制作出棍图如图23图23双击已经合成的三维数据文件夹任选一环节点出现下拉式菜单可从中选取所要做的曲线如图2425图24图25其他变量曲线图的制作方法如上所述九数据曲线图的输出图26数据输出选择图26中的Export即可曲线图的输出可用图27中的Copy图27十二维解析二维解析的操作步骤与三维解析的操作步骤基本相同不同点是标定比例尺选择Camera properties对话框中的2D calibration单击2D calibration键如图28进入2D calibration对话框如图29标定比例尺图28图29。
二维图像立体化
二维图像立体化二维图像三维化2018-09-29 11:40:49今天看了一篇大神的关于在2D图像中插入物体构建动画的文章，觉得很有意思，现在简要copy一下分享给大家1: 物体表达的必要性和重要性机器人能像人一样识别物体，是机器人视觉（robot vision）专家的梦想和追求。
要想识别物体，不论是人还是机器人，仅仅看到是不够的，还需要知道物体的表达方式。
表达是一个与认知科学密切联系的词汇，英文是representation, 通俗地讲，物体表达问题就是指物体在大脑（对人类）或计算机内（对机器人）是如何对物体进行表示的问题。
物体表达是物体识别的主要步骤。
对机器人而言，不同的表达（主要指不同的数学模型），直接决定着对物体识别的能力和可靠性。
这主要是因为一个物体从不同的方向看，对应的图像是不同的，有时甚至差别很大。
人们希望物体表达方式尽量与观察物体的视角无关。
这也是为什么要研究有效表达的原因。
目前机器人很难处理同一物体在不同视角下的物体识别问题。
然而，我们人类在识别物体时似乎对这种视角变化很不敏感。
所以，研究人类视觉表达方式，是解决机器人视觉中物体表达的有效途径，至少具有重要的参考作用。
2:：两种主要的物体表达方式尽管文献中对物体有大量不同的数学描述方式，如显著特征描述，不变量描述，弹性模型等等，但这些模型可以说仅仅是针对某些特定物体在特定环境下的一些表达形式，还上升不到通用的物体表达方式的层次。
就目前的文献看，物体表达方式主要由两种模型。
一种称为三维形状模型（3D model），一种称为二维图像模型（view-based model）.马尔的三维模型三维形状模型是上世纪80年代由麻省理工学院已故教授马尔（David Marr ）提出的。
基本思想是：物体在大脑中的表达是物体的三维几何形状。
因为物体的三维几何形状与视角无关，所以人类对物体的表达是与视角无关的表达。
马尔三维物体表达模型的提出，宣告了计算机视觉这门学科的诞生。
二维运动模糊图像的处理
二维运动模糊图像的处理在图像处理中，二维运动模糊是指由于对象在图像的捕捉过程中出现运动，导致图像模糊的现象。
这种模糊可能发生在由长时间曝光、相机移动或拍摄的对象本身运动等情况下。
对于这种二维运动模糊的图像，我们可以使用一些图像处理技术来进行处理，以恢复图像的清晰度和细节。
我们需要识别出图像中的运动模糊区域。
这可以通过分析图像的运动信息或识别图像中的运动物体来完成。
运动模糊的方向和长度是我们处理中需要重点关注的两个参数。
一种常用的运动模糊处理方法是使用Wiener滤波器。
Wiener滤波器是一种可以降低模糊图像中噪声的滤波器。
通过对图像进行频谱分析，可以对模糊图像进行去模糊处理。
Wiener滤波器需要根据图像的模糊程度和噪声程度进行参数设置，因此需要对图像进行一定的预处理。
另一种常用的方法是基于盲解卷积（blind deconvolution）的图像恢复技术。
这种方法的原理是将模糊图像恢复为原始图像和模糊核的卷积结果。
盲解卷积需要利用一些图像处理算法来估计模糊核的大小和方向。
还有一些其他的图像处理方法可以用于处理二维运动模糊图像。
通过多帧图像的叠加处理可以提高图像的清晰度。
这种方法可以通过将多张图像进行权重叠加来增强图像的细节。
还可以使用图像增强算法来增强图像的对比度和细节。
二维运动模糊图像的处理是一个复杂的问题，需要运用多种图像处理技术来恢复图像的清晰度和细节。
为了得到更好的处理效果，我们还需要对图像的模糊程度、噪声程度和运动模式等参数进行准确的估计。
希望本文所述的方法能够对二维运动模糊图像的处理提供一些参考和帮助。
二维图形变换原理及齐次坐标
⼆维图形变换原理及齐次坐标⼆维图形变换通过学习【向量分析】和【图形变换】，可以设计出⼀些⽅法来描述我们所遇见的各种⼏何对象，并学会如何把这些⼏何⽅法转换成数字。
⼀、向量从⼏何⾓度看，向量是具有长度和⽅向的实体，但是没有位置。
⽽点是只有位置，没有长度和⽅向。
在⼏何中把向量看成从⼀个点到另⼀个点的位移。
1、向量的基本知识（1）向量的表⽰从P点到Q点的位移⽤向量v=(3,-2)表⽰。
v是从点P到点Q的向量，两个点的差是⼀个向量：v=Q-P换个⾓度，可以说点Q是由点P平移向量v得到的，或者说v偏移P得到Q：Q=P+v（2）向量的基本运算向量的加(减)法可以采⽤“平⾏四边形法则”（3）向量线性组合m个向量v1,v2,...,v m的线性组合具有如下形式的向量：w=a1v1+a2v2+...+a n v n1>仿射组合线性组合的[系数的和等于1]，那么它就是仿射组合a1+a2+...+a m=12>向量的凸组合a1+a2+...+a m=1，[a i>=0（i=1,2,...,m）]2、向量的点积和叉积【点积得到⼀个标量，叉积产⽣⼀个新的向量。
】（1）向量的点积a=(a1,a2) b=(b1,b2)点积最重要的应⽤就是计算两个向量的夹⾓，或者两条直线的夹⾓：可知，两个⾮零向量夹⾓与点积的关系：（2）向量的叉积两个向量的叉积是另⼀个三维向量。
【叉积只对三维向量有意义】最常⽤的属性是【它与原来的两个向量都正交】【利⽤叉积求平⾯的法向量】垂直于平⾯的直线所表⽰的向量为该平⾯的法向量。
⼆、图形坐标系坐标系是建⽴图形与数之间对应联系的参考系1、坐标系的分类从维度上看，可分为⼀维、⼆维、三维坐标系。
从坐标轴之间的空间关系来看，可分为直⾓坐标系、极坐标系、圆柱坐标系、球坐标系等。
在计算机图形学中，从物体（场景）的建模，到在不同显⽰设备上显⽰、处理图形时同样使⽤⼀系列的坐标系2、计算机图形学中坐标系的分类（1）世界坐标系描述对象的空间被称为世界坐标系，即场景中物体在实际世界中的坐标。
二维运动模糊图像的处理
二维运动模糊图像的处理作者：鲍家耀潘铭烁马卓航来源：《科技视界》2019年第14期【摘要】摄像机拍摄运动物体得到的照片往往是模糊的，这严重影响了图片的美观效果。
为了能把模糊的图片变清晰，本文把二维运动模糊图作为研究对象，首先利用二值法进行灰度处理使其变成一个二维图像，去噪处理后估计模糊图像的角度和长度，并得到对应的点扩散函数，由此建立水平方向的匀速直线运动模糊的数学退化模型。
最后得到简单的运动模糊图像清晰化处理的方法。
【关键词】点扩散函数;维纳滤波模型;Radon变换;频谱估计法中图分类号： S435.132;TP391.41 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）14-0096-002DOI：10.19694/ki.issn2095-2457.2019.14.045【Abstract】The motion picture taken by the camera is often blurred，which seriously affects the aesthetic effect of the picture.To become clear， fuzzy picture in this paper，the two-dimensional motion blur figure as the research object， first using the method of binary gray processing to make it into a 2 d image，after denoising processing Angle and length to estimate the blurred image，and get the corresponding point spread function（PSF），thus building horizontal degradation model of uniform linear motion blur.Finally，a simple method of motion blur image sharpening is obtained.【Key words】Point diffusion function;Wiener filtering;Radon transform;Spectral estimation method生活中，当我们遇到摄像机拍摄运动物体得到的照片是模糊的，或者是在自驾游时想拍摄沿途的风景却往往得不到非常清晰的图片这类问题时，你们有没有思考过它是不是存在一些解决的办法呢？本文针对这类问题给出了一定意义上的解答。
二维自律系统与相平面分析
7-1二維自律系統與相平面分析本章將討論非線性聯立方程組1112221212()(,,,...,)()(,,,...,)()(,,,...,),n n nn n y t f t y y y y t f t y y y y t f t y y y a t b '=⎧⎪'=⎪⎨⎪⎪'=<<⎩之解的行為定義:聯立微分方程組若可以表為1112221212()(,,...,)()(,,...,)()(,,...,)n nnn n y t f y y y y t f y y y y t f y y y '=⎧⎪'=⎪⎨⎪⎪'=⎩之形式, 則稱之為自律系統 (autonomous system)本節只考慮二維的自律系統11122212()(,)..............(*)()(,)y t f y y y t f y y '=⎧⎨'=⎩定義:若點()*,*x y 使得()()12*,**,*0f x y f x y == 則稱()*,*x y 為自律系統(*)之平衡點(equilibrium point) 例:求自律系統11(1)2212(1)33x x y x y x y y ⎧'=--⎪⎪⎨⎪'=--⎪⎩之平衡點解:自律系統的平衡解滿足11(1)02212(1)033x y x x y y ⎧--=⎪⎪⎨⎪--=⎪⎩則110 1-0(1)22x x y =-=-----或且120 1-0(2)33y x y =-=-----或顯然, ()0,()0x t y t == 為平衡解當0x =且0y ≠時, 由(1)得32y =當0y =且0x ≠時, 由(1)得2x =當0x ≠且0y ≠時, 由(1)(2)得1,1x y ==因此, 平衡點為3(0,0),(0,),(2,0),(1,1)2定義:設(),()x t y t 為自律系統12(,)(,)x f x y y f x y '=⎧⎨'=⎩ 之解, 則 稱()(),()x t y t 為自律系統之解點(solution point)， 由解點所構成的軌跡稱為解曲線(solution curve) ， x y -平面稱為相平面(phase plane) ，在相平面上畫有解曲線及平衡點的圖形, 稱為相肖像(phase portrait)。
实验三 Simi motion影像解析系统基本操作
基本操作步骤： 6.结果输出；
Simi motion影像解析系统操作步骤
基本操作步骤： 7.意义分析；
实验原理： 物像DLT（直接线性转换）
Simi motion影像解析系统界面介绍
实验步骤： 1.打开软件到SIMI Motion界面； 2.简单介绍SIMI Motion 主菜单界面（如图）； 3.介绍基本操作步骤。
Simi motion影像解析系统操作步骤
基本操作步骤： 1.三维解析框架标定；
Simi motion影像解析系统操作步骤
基本操作步骤： 2.编辑人体环节点；
Simi motion影像解析系统操作步骤
基本操作步骤： 3.采集人体环节点；
Simi motion影像解析系统操作步骤
基本操作步骤： 4.数据处理；
Simi motion影像解析系统操作步骤
基本操作步骤： 5.根据所需计算 运动学参数；
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实验三 Simi motion影像解析系统基本操作
运动生物力学实验
Simi motion影像解析系统基本操作
实验目的： 1.学习Simi motion影像解析系统的基本操作
步骤； 2.学会处理动作技术图像，得出所求的物理量； 3.研究动作技术的运动学参数及其影响因素。
CV07 二维运动分析
e
2
(x) I u I
x
2ห้องสมุดไป่ตู้2
y
vI
t
2
2
光流约束
2
u u v v s 2 ( x) x y x y
增加约束，使问题可解
利用传播约束求解
根据一致性假设，邻域像素应该具有相似的流向量。可以利用
邻域的约束关系来降低运动方向的歧义性。 光流方程把点 X 处的运动 方向限制在 5 / 4到 / 4 之 A 间，把点 Y 处的运动方向 限制在 / 4 到 3 / 4之间。 如果点 X 与点 Y 属于同一 个刚性物体，则 X 与 Y 处 的流向量被限制在上面两 个范围的交集内，即
首先，用3×3或2×2模板计算整幅图像的梯度幅值图像；然 后，把幅值图像阈值化为二值图像。只有当二值图像中一点 的n×n领域在四个主要方向上变化显著时，原始图像对应的 像素点才是兴趣点。
变化量计算：
设 B[r,c]是转换后的二值图像，[△r, △c]=[0,1]、 [1,0]、 [1,1]、 [1,-1]表示对应方向上的变量，对于以B[r,c]为中心的n×n领 域内所有像素与中心点做异或之和：
位臵是Nx+ △x,y+ △y。
光流
假设I(x,y,t)为(x,y)点在时刻t的灰度（亮度）。设t+△t时刻该点 运动到 (x+△x,y+△y) 点，他的照度为 I(x+△x,y+△y,t+△t) 。我 们认为，由于对应同一个点，所以 I(x,y,t)= I(x+△x,y+△y,t+△t)
可将上式左面进行泰勒级数展开：
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平面运动图象解析步骤打开程序：双击simi motion/creat a new project/create and save—选择你要保存的位置-save平面图像解析的步骤：一、建模（creating a sepcification）二、坐标换算（calibrating the camera）三、打点（获取象坐标,capturing the image coordinates）四、数值计算（calculating the scaled 2-D coordinates）五、数据输出（presenting the data）一、建模（creating a sepcification）建模的目的就是把人体简化为多刚体模型，通过选择相应的关节点并对关节点进行连线，从而形成人体棍图模型。
建模块包括2项内容：A．编辑坐标点(edit points)；B．连接坐标点(connections)A．编辑坐标点：操作：Specification-points-(左键按住拖拽至右边黑色区域，或者在上单击右键-edit)a.把左侧的predefined栏中已设置的点拖拽到右边的uesed points栏中b.对选择后的坐标点的名称和颜色进行编辑：在所选坐标点上右击-property,进行编辑c.编辑软件中未设置的关节点：在uesed points栏里的空隙处点击右键，选择add添加新的关节点，并编辑坐标点B．连接坐标点：两个坐标点连接就会形成一个人体的环节，程序有默认的常规的环节的连线，如大腿是髋关节点与膝关节点的连线。
出于分析的需要，需要在某些关节点之间建立连线，此时需要我们添加新的连接，方法如下：操作：将左键按住拖拽到右边的灰色区域（或者在其上右击后选择edit）New connections—编辑连接名(例如头-脚跟)—选择起始点（starting point）--line to –结束点/apply如果需要在单个点的周围划圈，则只需要选circle with radius，确定圆圈大小即可。
二、坐标换算（calibrating the camera）在影片中，我们如何才能知道影片中的人在实际的空间中运动了多长的实际距离？坐标换算就是实现这个功能的。
通过一个比例尺，把实际的空间距离与影片内的象坐标统一起来。
把影片中的人运动的实际距离还原出来。
就好比中国地图一样，在地图上走了1厘米就可能相当于走了1公里。
因此做进行坐标换算非常重要。
在进行坐标换算时需要注意：1)坐标换算必须在图片解析之前。
2)被标定的物体必须是预先在运动现场设置的有既定高度和长度的比例尺。
3)运动个体的运动范围都必须在校准后的平面内运动，即比例尺所在的平面必须与运动员的运动平面重合4)校准系统是根据比例尺的形状进行设置的，最简单的就是确定距离法。
5)校准出现错误会影响到所有影片解析的精确度。
6)比例尺的拍摄一般是在运动前后进行的，二维分析的比例尺拍摄只需要一幅图片即可。
在上右击－add camera, 在新添加的camera,在左侧的模块栏中出现两个文件夹，原始数据（Ｒawdata）和Filtered data(平滑后数据)，第一个文件夹包含了所有坐标点的原始数据，第二个文件夹包含了所有坐标点的平滑后的数据。
操作：在上右击－add camera—在 2d calibration 模块中—select file/open existing file/apply/2d calibration/edit—选择相应形状的比例尺---填写比例尺的长度或高度等---在比例尺上打点---apply注意:Mirror-镜像Swap field order-（改变场序）PAL 的ＤＶＤ有可能会移动一场画面,会造成画面交错，这个功能可以还原回无交错的画面，避免出现锯齿状的数据。
Offset correction-偏差校正打开一个预先拍摄好的比例尺图象/选择后点击apply编辑比例尺形状１、Calibration with horizontal/vertical distance:建立点间连线平面比例尺的二维坐标两点之间距离三、打点（获取象坐标,capturing the image coordinates）打点的目的就是在运动图象上确定人体的关节点并标记出来，从而把运动的图象数字化，为下面的数值计算打下基础。
打点有两种方式，手动打点和自动打点，一般来说，自动打点要事先在运动员的身上设置反光球。
在Tracking 模块中选择：select file-open existing file-apply-tracking-apply-tracking-开始打点选择开始打点的画面：目的１：选择兴趣部分解析（用于二维图象解析）。
目的２：用于多角度立体拍摄时几个图象文件的同步分析。
可以通过拖拉时间条、或者通过预设的光信号或声音信号来同步。
打点：根据人体关节点定位的规则进行打点四、数值计算（calculating the scaled 2-D coordinates）A．计算人体重心操作：project/center of gravity-选择center of gravity(hanavan)-assign-是-assign-okB.角度计算操作：project-add angle-选择坐标点-ok注意：程序按逆时针方向计算角度，因此在设置角度的时候要小心设置起始的环节与结束的环节的顺序。
例如，对膝关节角度进行定义的时候，第1-3个点应分别是踝关节点-膝关节点-髋关节点。
Project/ add angle填写关节角度名称第1-3个关节点从上向下分别为：角度角速度角加速度数据处理与显示：数据的显示方式由三种：１、棍图（line drawing）２、曲线图（graph）３、其他方式（TXT文本方式等）一、棍图显示：可以形象的表示运动。
A 复制棍图，在棍图上右击可以复制棍图到其他的例如OFFICE等程序中。
B定点轨迹跟踪（point tracing）有一些特别的点可以用特殊的方式来表示，这种方式就是定点轨迹跟踪。
通过定点轨迹跟踪可以很容易的发现该坐标点在运动中的异常数据。
操作：在棍图或运动图象上右击，选择trace of points—选择跟踪的区域（from which frame to which frame两个框都选择后，除了操作者感兴趣的区域内会有连续的点出现，在该区域前后的部分图片该点的坐标也受到跟踪）、要跟踪的点，以及对所跟踪的坐标点的颜色进行编辑（modify default color）--automatic/default color/apply/close这样就可以在一副图片中显示该点在整个运动过程中的坐标的变化。
C 跟踪连接线（tracing of connecting lines）基本上对连接线的跟踪与定点的轨迹跟踪一致。
操作：棍图上又击—trace of connection-选择要跟踪的线段—点击右边的按纽—再次点击要跟踪的线段---在线段名称的左边会出现 A或C的字符，可以尝试改变默认颜色—apply-close如果是高速摄像的话，两幅跟踪图片之间间隔的图片要适当增多（frame rate）。
注：图片与上边的类似棍图属性设置（properties）操作：在棍图上右击—properties—调整棍图显示方式特征画面的选择-----Static clip—多幅连续静态图片演示操作：该功能与shadow 功能混合使用，在棍图上右击，选择static clip, 调整图象之间的宽度，在图象上按F12，打开第二个棍图，按向右的箭头选择特征图片，在static clip 棍图上点击F12，每选择一幅图片都要点一次F12。
曲线图显示方式：计算后的数据列可以以曲线图的方式进行计算或分析。
通过拖拽的方式添加或者减少数据列１、 通过拖拽左边的数据模块到右边的灰色区域就可以显示相应的曲线图，该曲线图可以拷贝到其他程序例如OFFICE 文件中。
２、 设置时间点（set time position ）选择开始点，time=0(从该点开始计算时间)，在特征点（最大值、最小值、交点）附近按Ｆ９就可以得到该处的时间点。
３、属性设置（properties）所有的重要的关于曲线图的设置都在这个窗口完成。
设置背景颜色，以百分比的方式显示（ display percentage）Dynamic plotting –同步曲线与运动。
Text-legend 显示图例及其位置的设定曲线图单位更改：操作：在曲线图上右键/property/text/ text of Y axis(更改)/ok单位不正确从这里改数据输出：edit/export/windows clipboard/ 添加数据/export---打开excel 拷入数据导入数据按ctrl+v 粘贴数据，然后把时间添上，如果拍摄速度为50幅/秒，那么两幅图片的时间间隔就是0.02秒。
根据数据作成表格，实现数据再现。
用这种方法可以输出所有的数据制作avi影片，首先把棍图、运动图象和曲线图拖出来，然后在运动图象上右键-write to clip—选择templete 640*480—在图里面的四个区域的空白区域中左键单击—assign view—出现一个带问号的箭头，在棍图或曲线图上单击-选择影片的开始和结束点---选择影片的播放速度—ok选择影片开始和结束点选择影片播放速度，一般25在图象上显示棍图:在图上点右键/show stick diagram其他功能4\ 动画播放（animation）- project animation(或者A start, + - 调整速度)6 创造连续图象Create sequence of imagesView –new sequence of images- --select timetable-选择一个时间点或者选择一系列时间点，interval-两幅图片之间间隔的时间，count-图片的数量-ＯＫ――――select view-出现问号－点击曲线图或者图象或者棍图－出现连续图象。
如果是影片文件――选择的图片上右键－选择stroboscope-在同一幅图片上制造连续图象。
７显示影片图象文件――按住拖拽或者右键三维图像解析部分资料进行三维图像分析需要三种设备１、至少有2台摄像机，并且两台摄像机之间的角度在60-120度之间。
２、这两台摄像机能够同时开始拍摄（有相应同步信号的能力）。
３、三维空间坐标校准系统（三维空间框架）。
运动图像解析过程中三个造成误差的主要原因１、关节点不清晰。
２、关节点与背景颜色太相近。
３、关节点被遮挡。
解决方法：１、扎实的人体解剖学基础可以把误差最小化２、事先用与周围环境区分明显的颜色或反光球在关节点上做标记３、正确估计关节中心的位置。