动态图象运动矢量多重跟踪搜索算法及实现

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双重跟踪三步法及其在帧频提升中的应用

（ｏｌｅｏｏＣｌｇｆｍｍｕｉｔｎＥｇｎｅｉｇＣｏｇｉｇＵｉｅｓｙＣｏｇｉｇ４０４，ｈｎ）ｅＣｎｃｉｎｉｅｒｎ，ｈｎｑｎｎｖｒｉ，ｈｎｑｎ００４Ｃｉａａｏｔ
［ｓｒｃ］ＢｓｄＯｌｈｌｓｉＴｆｅＳｅｅｒｈＴＳｌｏｉｍ，ｒｆｃｎｔｎｅｔｔｎｍｅｏ，ｕｌｒｃｎｈｅｔｐＡｂｔａｔａｅｉｔｅｃａｓｈｅｔｐＳａｃ（Ｓ）ａｇｒｃｈｔａｍｏｅｅｉｉｔｍｏｉｓｍａｏｔｄＤｏｂｅＴａｉｇＴｒｅＳｅｅｏｉｉｈ
２个最优匹配点为下一步的起始点进行双重跟踪，保持较高搜索速度的前提下，ＴＳ在ＤＴＳ可有效避免ＴＳ中搜索陷入局部最优的问题。Ｓ将该算法应用于运动估计，运动补偿的帧频提升系统。将实验结果与全搜索法、局部全搜索法、三步法进行对比分析，根据平均每块搜索点数、准确度、内插帧视觉效果及其峰值信噪比验证该算法的有效性。关健诃：双重跟踪；运动估计；运动补偿；帧频提升
点ＳＤ２。Ａ３
４个测试序列帧平面大小为２８３２像素，匹配块大小８ｘ５
ｒｓｌｈｗｅｅｅｔｅｅｓｉｈｖｒｇｕｅｆｓａｃｏｎｔｆｅｃｌｃ，ｅａｃｒｃ，ｔｅｖｓａｆｅｔｏｈｎｅｐｌｔｄｆａｄｉｓｅｕｔｓｏｔｆｃｉｎｓｈｔｅａｅａｅｎｍｂｒｏｅｈｐｉｓｏａｈｂｏｋｔｃｕａｙｈｉｕｌｅｆｃｆｔｅｉｔｒｏａｅｍｅａｓｈｖｒｈｌｎｔ

人体运动追踪技术的原理与实现步骤

人体运动追踪技术的原理与实现步骤人体运动追踪技术是一种通过计算机视觉和图像处理技术对人体运动进行实时跟踪和分析的技术。

它在许多领域中有着广泛的应用，如体育训练、医疗康复、安防监控等。

本文将介绍人体运动追踪技术的原理和实现步骤。

一、原理1. 图像采集：人体运动追踪技术首先需要获取人体运动的图像或视频。

通常使用摄像机、深度相机或红外热像仪等设备进行图像的采集。

这些设备能够捕捉到人体运动时的位置、姿态、速度等信息。

2. 特征提取：从采集到的图像中提取出与人体有关的特征。

这些特征可以是人体关节的位置、骨骼的姿态、身体的形状等。

通常使用计算机视觉和图像处理技术来进行特征提取，例如边缘检测、图像分割等算法。

3. 运动估计：根据特征的变化来估计人体的运动。

通过分析特征在连续帧之间的差异和变化，可以计算出人体的运动轨迹和轨迹的速度。

常用的运动估计算法包括光流法、KLT算法等。

4. 姿态估计：根据人体的运动估计出人体的姿态。

姿态估计是一个复杂的问题，通常需要先推测人体的骨骼结构，再通过寻找最佳匹配的方法来估计人体的姿态。

现在常用的姿态估计算法有基于模型的方法、基于深度学习的方法等。

二、实现步骤1. 数据采集：使用合适的设备对人体的运动进行采集。

常见的设备包括摄像机、深度相机、红外热像仪等。

采集时需要注意灯光、背景等环境因素的影响，确保图像的质量和准确性。

2. 特征提取与选择：根据具体的应用需求选择合适的特征。

例如，如果需要检测人体的关节位置和姿态，可以选择提取关节点的坐标信息。

如果需要检测人体的形状和轮廓，可以选择进行图像分割和形态学处理。

3. 模型训练与优化：根据采集到的数据进行模型的训练和优化。

常见的方法有机器学习算法和深度学习算法。

在训练时需要对数据进行预处理、特征选择和模型调优，以提高运动追踪的准确性和鲁棒性。

4. 运动追踪与分析：使用训练好的模型对实时的图像或视频进行运动追踪和分析。

根据采集到的特征，计算人体的运动轨迹、姿态和速度等信息。

视频检测和运动目标跟踪方法总结

视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。

一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。

光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。

优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。

缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。

且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。

二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。

1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。

视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。

优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。

缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。

而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。

2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。

三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。

三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。

静止背景下的多目标追踪(附matlab程序)

静止背景下的多目标追踪随着计算机技术以及智能汽车行业的发展，多目标的检测与追踪的实用性与研究价值逐渐提高。

在计算机视觉的三层结构中，目标跟踪属于中间层，是其他高层任务，例如动作识别以及行为分析等的基础。

其主要应用可包括视频监控，检测异常行为人机交互，对复杂场景中目标交互的识别与处理，以及虚拟现实及医学图像。

目标跟踪又包括单目标跟踪和多目标跟踪。

单目标跟踪可以通过目标的表观建模或者运动建模，以处理光照、形变、遮挡等问题，而多目标跟踪问题则更加复杂，除了单目标跟踪回遇到的问题外，还需要目标间的关联匹配。

另外在多目标跟踪任务中经常会碰到目标的频繁遮挡、轨迹开始终止时刻未知、目标太小、表观相似、目标间交互、低帧率等等问题。

静止背景下的多目标追踪可分为两步来实现，第一步是在视频文件的每帧中检测出移动的目标，第二步是将检测到的目标与跟踪轨迹实时匹配。

在本次实验中，利用混合高斯模型进行背景减除，使用形态学操作消除噪声，通过卡尔曼滤波预测目标位置，最后利用匈牙利算法进行匹配，实现静止背景下的多目标追踪。

1 实验原理1.1 混合高斯模型单高斯模型是利用高维高斯分布概率来进行模式分类：11()exp[(x )(x )]2T x N C μσμ-=--- 其中μ用训练样本均值代替，σ用样本方差代替，X 为d 维的样本向量。

通过高斯概率公式就可以得出类别C 属于正（负）样本的概率。

而混合高斯模型就是数据从多个高斯分布中产生，每个GMM 由k 个单高斯分布线性叠加而成。

相当于对各个高斯分布进行加权，权系数越大，那么这个数据属于这个高斯分布的可能性越大。

(x)(k)*p(x |k)P p =∑利用混合高斯模型(GMM)可以进行背景减除，将前后景分离，得到移动的目标。

对每个像素点建立由k 个单高斯模型线性叠加而成的模型，在这些混合高斯背景模型中，认为像素之间的颜色信息互不相关，对各像素点的处理都是相互独立的。

单个像素点在t 时刻服从混合高斯分布概率密度函数：,,,1(x )(x ,,)kt i t t i t i t i p w ημτ==∑其中k 为分布模式总数，,,(x ,,)t i t i t ημτ为t 时刻第i 个高斯分布，,i t μ为其均值，,i t τ为其协方差矩阵。

自动化学科中动态目标追踪控制算法的模型与性能分析

发哥归来——大上海周末的时候，不小心又看了一部爱情片，剧情实在一般，然而因为男神发哥的演技，还是很入迷的看完了。

让我印象深刻的，不是那些扑朔迷离的感情，也不是大先生坚定的内心和明辨的大是大非，而是发哥的几次落泪，触动人心！痛失知秋战乱纷争，日本人的飞机在上海空中盘旋、轰炸，大先生坐在电话旁边不肯离去，他在等一个电话，他不知道知秋在哪儿，是不是需要他的帮助，众人劝他离开的最后一秒，他终于等到那个电话，却是知秋通知他日本人意欲绑架他的消息，然后知秋就消失在电话的那头。

大器在人群中逆流而上，直奔知秋居住的酒店，一个炸弹落下来，整个酒店都泡在大火中，无人生还。

大器站在酒店面前，无法自抑的大声哭喊：“知秋……”，那个叱咤整个上海的大先生，那一刻成了一个无助的孩子，痛的没有地方躲藏，他丢掉的是自己一生的牵挂，那根最软的肋骨！告别大嫂大器年轻时崇拜的师傅被总督儿子关进大牢，为救师傅，大器跪走一路玻璃渣，并用自己的股份换回师傅的安全，从此，洪寿亭烧了大器的拜师贴，与他兄弟相称，同闯上海滩，而洪寿亭的夫人，就成了大先生的大嫂，幕后辅助他们同行。

于洪寿亭一家，大器已然是他们的亲人，有福同享有难同当，这也是黑道人该有的样子！当洪寿亭被日本人抓走，知道自己的老婆被关在慰安所，心理一下子崩溃了，他玩乐为主的后半生理想瞬间破灭，半真半假的痴呆，泡在水池子里，摆弄着一只玩具鸭子。

而大器在深思熟虑之后，忍辱负重闯进日本军营，救出被抓的地下党，和大嫂！此时的大嫂已经奄奄一息，等着大器的到来，见到大器，她使出最后一丝力气说了最后一句话：“好好活着！”，然后不能瞑目的死去了。

大器心疼的抱起大嫂，亲了亲她的额头，昏暗的灯光下，看到他的眼泪吧嗒吧嗒的掉了又掉，那一刻，一个铮铮铁骨的英雄有情有义的形象无比高大！一路同行大器心里一直爱着知秋，那仿佛是他的人生理想，去打拼的时候身边能有她陪伴，便是一生的完美！然而，知秋应该更爱刀马旦，在大器身负枪伤几乎没命的时候，她更关注的是自己的安危和前途。

基于图像处理的运动轨迹跟踪技术研究

基于图像处理的运动轨迹跟踪技术研究近年来，随着人工智能技术的飞速发展，图像处理技术已成为许多领域不可或缺的一部分。

其中，基于图像处理的运动轨迹跟踪技术应用广泛，具有极高的实用性和可操作性。

一、运动轨迹跟踪技术的概述运动轨迹跟踪技术，顾名思义，即针对运动物体进行跟踪定位，以获取其运动轨迹。

这种技术大量应用于场馆监控、交通监管、行人跟踪等领域，有时还可以用于目标识别、模式分类等领域。

二、运动轨迹跟踪技术的基本原理通常情况下，运动物体会生成一个像素点的运动轨迹，但该轨迹是不连续的，不能直接看出该物体的轨迹。

因此，需要利用基于图像处理的算法来实现运动轨迹的跟踪定位。

主要通过以下三个步骤实现运动轨迹跟踪：（一）前景提取我们知道，在视频监控中，场景中会存在不少背景噪声。

因此，实现运动轨迹跟踪必须进行前景提取，以分离其它物体与运动物体，保证跟踪的准确性和可靠性。

（二）目标选择在提取出前景后，会剩下一些与运动物体无关的信息。

这时，需要运用目标选择算法对前景中的目标进行特征描述、识别和筛选，以实现对运动物体的精确跟踪。

（三）运动轨迹反投影运动轨迹反投影技术是估计运动物体运动状态的重要方法。

运动观测信号和目标状态信息是通过一个关系转换使用反投影映射更新状态的。

在这个过程中，可以通过计算得到物体的位置、大小和方向等信息，来实现运动轨迹的跟踪。

三、运动轨迹跟踪技术的应用基于图像处理的运动轨迹技术已经得到广泛应用，例如在交通管理、场馆安保、行人跟踪、双人互动、虚拟现实、机器人导航等领域中得到了广泛应用。

在交通管理中，摄像头中的图像可以实时监视道路、车辆和行人的运动，以及通过路口和人行横道的流量情况，为交通规划和紧急处理提供了重要参考。

在场馆安保方面，通过布置摄像头对场馆内外人员进行拍照和录像，在发生紧急事件时可以实时定位相关人员，并对其进行相应的处理。

在行人跟踪中，利用摄像头对街道或商业区进行监控，可以实时地监测行人的位置、行动和活动轨迹，并用于人口流量分析和预测。

基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法

运动估计算法．而搜索精度非常接近于全搜索法。关键词运动估计，块匹配算法，视频编码，运动矢量场
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１
文献标识码：Ａ
文章编号：０９５９（０６１．２７０ｌ０－６０）２７．６８２２
ＡｓｏｉｎＥｓｉｔ０ｇｒｔｍｓｄ０ｏｉｎＶｅｔｒＦｉｌｎＦａｔＭｔｏｔｍａｉｎＡｌｏｉｈＢａｅｎＭｔｏｃｏｅｄａｄ
第28卷第12期2006年12月电子与信息学报joumalelectronicsinformation1echnology0128no12dec2006基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法叶西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所西安710071清华大学自动化系宽带网络媒体实验室北京lo0084摘要该文提出了一种基于运动矢量场和方向自适应的快速搜索算法
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第２卷第１期８２２０年１０６２月
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Ｖｂ．８．２１ＮＯ１２
ＪｕａｆｅｔｏｉｓＩｆｒｏｒｌＥｌｃｒｎｃ＆ｎｍ￣ｉｎＴｃｎｌｇｎｏｏｏｅｈｏｏｙ
ｉｉｔｏｕｅｅｅｔｈｔｔｎｒｃｏｌｋｔｕｒｉａｉｇｃｒｅｔｅｒｈｉｓｎｒｄｃｄｔｄｔｃｅｓａｉａｙｍａｒｂｏ，ｓｔｍｎｔｕｒｎａｃｍｍｅｉｔｌ．ｗｏｎｖｌｅｒｈｓｒｔｇｅｏｔｏｃｈｅｎｓｄａｅｙＴｏｅａｃｔａｅｉｓｓｗｉｔｎｉｅｔｎｌｒｐｒｒｏｔｄｎｌｄｎｈｎ－ａｎｅｒｈｆｒｔｅｍａｒｂｏｋｗｉｏｏｉｈｈｔｓｒｇｄｒｃｉａｏｅｔａｅａｐｅ，ｉｃｕｉｇｔｅＬｉｅＤｉｍｏｄＳａｃｏｈｃｌｔｌｗｒｈ【ｏｏｐｙｄｏｃｈｇ

一种快速运动矢量场搜索的块匹配运动估计算法

宁波大学学报（理工版）首届中国高校优秀科技期刊奖JOURNAL OF NINGBO UNIVERSITY ( NSEE ) 浙江省优秀科技期刊一等奖一种快速运动矢量场搜索的块匹配运动估计算法摘要: 运动估计作为实时视频编解码中最重要最耗时的部分，大量的研究都是通过减少搜索点数来降低计算量。

而块匹配算法以其简单、高效，便于硬件实现等优点被使用到运动估计中。

针对这一特点，提出一种基于块匹配的快速运动矢量场搜索算法（FMVS）。

FMVS算法通过将视频序列时间相关性与空间相关性相结合，提出的一种新算法。

该算法包括以下五部分：预测搜索起点、动态阈值进行静止块判断、方向性类型判定、运动类型判定及混合模板运用。

对视频标准测试序列的实验结果表明,该算法较MVFAST算法,搜索点数降低30%-50%，对于运动复杂的视频序列峰值信噪比提高0.21dB。

关键词: 运动估计；块匹配算法；运动矢量场；（矢量场自适应搜索）MVFAST；峰值信噪比中图分类号: TP393 文献标识码: A 文章编号:对于视频序列图像，由于相连帧之间存在很大的时间相关性，通过减少时间冗余，可以提高视频编码的效率。

而基于块匹配算法以其简单、高效，便于硬件实现等优点，已经被许多视频编码标准所采纳。

运动估计算法占整个编码器的60%~80%的运算量，很大程度决定编码器的效率。

在块匹配运动估计算法中，全搜索算法精度最高，但是运算量也最大大。

为了解决运算量大，产生了很多快速搜索算法。

一类是快速算法是按照某种搜索策略只对搜索窗口的相关参考点进行计算；如一些经典算法3步法[1]，菱形搜索算法[2]，六边形搜索算法[3]。

菱形搜索算法，六边形搜索算法为了避免局部最优，采用大的搜索模板，但带来了搜索点数的大量增加；而小菱形搜索算法采用小菱形减少搜索点数，但是带来局部最优的问题。

另一类快速搜索算法是利用运动矢量相关性来预测当前运动矢量。

此类算法考虑时域或空域相关预测当前搜索起点，性能优于前一种。

基于运动矢量中心偏置的运动估计搜索策略

基于运动矢量中心偏置的运动估计搜索策略作者：饶烜来源：《现代电子技术》2010年第19期摘要:在对运动图像进行运动估计的时候,搜索策略的选择对运动估计的准确性、运动估计的速度影响重大。

介绍一种基于运动矢量中心偏置的运动估计搜索策略,该搜索策略是根据运动矢量具有中心偏置分布的特点,以块误差函数最小作为调整搜索区域大小和位置的判断依据,从而实现准确的运动估计。

详细叙述了算法的实现步骤,并通过实验比较,得出该算法在运算速度、信噪比方面的效果都较好。

关键词:运动估计; 运动矢量; 运动补偿; 搜索策略中图分类号:TN943-34文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)19-0123-02Search Strategy of Motion Estimation Based on Center-biased Motion VectorRAO Xuan(School of Information Engineering, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063, China)Abstract: When the motion estimation of the motion images is performed, there is a serious influence of the selection of search strategy on the accuracy and speed of the motion estimation. A search strategy of the motion estimation based on center-biased motion vector theory is introduced. The accurate motion estimation is implemented with the strategy based the distribution characteritic of the center-biased motion vertor, and taking the minimum ofthe block error function as a criterion of adjusting the scale of the search region and location.The algorithm steps are elaborated. The experimental result indicates that the algorithm is better than other algorithm in computing speed and SNR.Keywords: motion estimation; motion vector; motion compensation; search strategy1 搜索策略分析在运动估计算法中,运动矢量搜索策略的选择对运动估计的准确性、速度有重大的影响。

计算机视觉技术中的多目标跟踪算法研究及应用

计算机视觉技术中的多目标跟踪算法研究及应用随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，多目标跟踪算法在实际应用中的重要性越来越受到人们的关注。

多目标跟踪算法是利用计算机对视频流数据进行处理，通过对视频中的目标进行检测和跟踪，从而识别出目标的位置、大小、运动轨迹等关键信息。

一、多目标跟踪算法的研究现状目前，多目标跟踪算法可以分为两种类型：基于自适应模型和基于深度学习模型。

基于自适应模型的算法往往需要手动调整跟踪算法的参数，而基于深度学习模型的算法则可以通过机器学习技术自适应地学习目标轨迹的变化规律。

对于同一组测试数据，基于深度学习模型的算法往往具有更好的跟踪效果。

针对多目标跟踪算法的研究，人工智能领域全球顶尖的学术机构和科技公司都在争相发力。

例如，Facebook AI Research团队发布了一种称为“DeepSORT”的跟踪算法，可以同时跟踪多个目标，并对分组目标进行快速实时跟踪；Google研究院的团队也推出了一种名为“MDP-Net”的深度学习模型算法，可以有效地跟踪多个不同目标。

二、多目标跟踪算法的应用场景除了在计算机视觉技术领域广泛应用之外，多目标跟踪算法还被广泛应用于各种实际场景中。

例如，交通监控系统可以利用多目标跟踪算法对车辆、行人等交通物体进行跟踪，检测交通违规行为；医学领域可以利用多目标跟踪算法对医学影像进行图像分析，检测疾病的发展和变化情况，提高医学诊断精度。

另外，多目标跟踪算法还可以应用于智能家居领域，例如智能家居中的安防系统可以通过多目标跟踪算法实现对进出家门的人员进行跟踪和识别，从而提高房屋的安全性；还可以用于营销分析领域，通过对顾客的行为数据进行跟踪和分析，从而实现个性化推荐和增加消费者的满意度。

三、多目标跟踪算法的未来展望未来，随着计算机视觉技术的不断改进和智能化水平的提高，多目标跟踪算法在各个领域的应用也将得到进一步拓展。

在智能制造领域中，通过对生产过程中产品的跟踪和检测，可以大幅提升制造效率和质量；在自动驾驶领域中，多目标跟踪算法的应用可以有效地提高自动驾驶汽车的运行安全性。

H.264运动估计整像素部分算法及硬件实现

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第６卷第３期
２００７年６月
江南大学学报（然科学版）自
ＪｕｎｌｆＪａｇａｉｅｓｔ（ｔｒｌｃｅｃｄｔｎｏｒａｉｎｎｎＵｎｖｒｉｙＮａｕａｉｎｅＥｉｏ）ｏＳｉ
ＷＥｕ，ＣＡＯ — ｕ，ＩＪｎＹｕｈｉ
ＬＩＳｉｕｈ— ｊ
（ｌｇｆＩｆｒｔｎＳｉｎｅａｄＥｇｎｅｉｇＺｅｉｎｎｖｒｉＣｏｌｅｏｎｏｍａｉｃｅｃｎｎｉｅｒ，ｈｊｇＵｉｅｓｔｅｏｎａｙ，Ｈａｇｈｕ３０２Ｃｈｎ）ｎｚｏ１０７，ｉａ
ＡｂｔａｔＩｈｉｐｒｕｔｏｏｏｓｓｏｖｌｔｃｉｕｅｆｆｓｏｉｎｃｓｒｃ：ｎｔｓｐａｅ，ａｈｒｐｒｐｅａｎｅｅｈｎｑｏｒａｔｍｔｏｏｍｐｎｓｔｏｎｗｈｉｈｅａｉｃｃｏｓｓｄｆｅｅｅｒｈｐａｔｒｃｏｄｉｇｔｈｅｔｐｅｏｆｖｄｏｓｑｕｎｅ．Ｔｈａｅｏｏｓｓａｈｏｅｉｆｒｎｔｓａｃｔｅｎａｃｒｎｏｔｙｉｅｅｅｃｓｅｐｐｒｐｒｐｅｄｂｌｅｇｏｎｉｍｏｓａｃｐｔｅｎａｍｅａｔｅｖｄｅｅｕｅｃｓｔｒｄｅｔｅｅｒｈｏｕｅｈｘａｎａｄｄａｎｄｅｒｈａｔｒｉｄｔｈｉｏｓｑｎｅｏｅｕｃｈｓａｃ
ｐｉｔ．Ｔｈｘｅｉｎａｅｕｔｕｔｙｔａｈｒｐｓｄａｇｒｔｍａｅｕｅｔｅｃｍｐｔｔｏｏｎｓｅｅｐｒｍｅｔｌｓｌｓｊｓｉｈｔｔｅｐｏｏｅｌｏｉｈｃｎｒｄｃｈｏｕａｉｎｒｆ

目标跟踪算法的分类

主要基于两种思路：a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标；b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。

一．运动目标检测对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。

运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。

运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测〔一〕静态背景1.背景差2.帧差3.GMM4.光流背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。

因此对于固定摄像头的情形，目前大多数的跟踪算法中都采用背景减算法来进行目标检测。

背景减算法的局限性在于它需要一个静态的固定摄像头。

〔二〕运动场通常情况下，摄像机的运动形式可以分为两种：a)摄像机的支架固定，但摄像机可以偏转、俯仰以及缩放; b)将摄像机装在某个移动的载体上。

由于以上两种情况下的背景及前景图像都在做全局运动，要准确检测运动目标的首要任务是进行图像的全局运动估计与补偿。

考虑到图像帧上各点的全局运动矢量虽不尽相同(摄像机做平移运动除外)，但它们均是在同一摄像机模型下的运动，因而应遵循相同的运动模型，可以用同一模型参数来表示。

全局运动的估计问题就被归结为全局运动模型参数的估计问题，通常使用块匹配法或光流估计法来进行运动参数的估计。

块匹配基于块的运动估算和补偿可算是最通用的算法。

可以将图像分割成不同的图像块，假定同一图像小块上的运动矢量是相同的，通过像素域搜索得到最正确的运动矢量估算。

块匹配法主要有如下三个关键技术：a)匹配法则，如最大相关、最小误差等b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。

c) 块大小确实定，如分级、自适应等。

光流法光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。

基于高斯金字塔的图像运动估计算法

基于高斯金字塔的图像运动估计算法王斌;何中市;伍星;贾媛媛【摘要】运动估计是图像超分辨率重建中的关键环节，直接影响超分辨重建的结果质量。

为减少运动估计搜索点数，提高搜索速度，提出一种基于高斯金字塔分层思想的小十字形搜索算法。

算法把图像构建成一个两层高斯金字塔，在上层使用小十字形搜索算法估计初始运动矢量，并通过提前终止策略来提前结束搜索；在下层以上层估计结果作为初始值，估计最终图像运动矢量。

在标准图像序列上进行的实验结果表明，该算法在保持搜索精度的前提下能明显提高搜索速度；特别对于在运动偏差较大的情况下，提高效果更显著。

%Motion estimation is an essential process in the super-resolution reconstruction which directly effects the quality of resultant image. To reduce the searching points of motion estimation and improve the search speed, this paper proposes an improved small cross-diamond search algorithm based on Gaussian Pyramid. A Gaussian Pyramid with two layers is constructed. The first layer is used for estimating the initial motion vector by using the small cross-diamond search algo-rithm, and the early termination strategy is adopted to terminate the algorithm in advance, while the second layer evalu-ates the final offset value based on the initial motion vector produced in the first layer. Experiment is conducted with stan-dard image sequences. The experimental results show that the proposed algorithm can greatly improve search speed within the desirable search accuracy, and especially for the sequences with large motion deviation.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)007【总页数】5页(P174-178)【关键词】高斯金字塔;小十字形搜索算法;提前终止策略;图像运动矢量【作者】王斌;何中市;伍星;贾媛媛【作者单位】重庆大学计算机学院，重庆 400044;重庆大学计算机学院，重庆400044;重庆大学计算机学院，重庆 400044;重庆大学计算机学院，重庆400044【正文语种】中文【中图分类】TP3091 引言在大部分图像数据应用领域里，为了获取高质量图片，常常要求获得具有高分辨率的图像，然而现实世界中，能够获取的多为低分辨率图像。

c语言编码实现运动估计和运动补偿

运动估计和运动补偿1. 概述运动估计和运动补偿是视频编码中的重要技术，用于提高视频编码的效率和质量。

运动估计主要是通过分析视频中连续帧之间的像素差异来估计运动信息，而运动补偿则利用估计得到的运动信息对当前帧进行预测和补偿。

本文将详细介绍C语言编码实现运动估计和运动补偿的方法和步骤。

2. 运动估计2.1 像素差分法在运动估计中，最常用的方法是像素差分法。

该方法通过比较两个连续帧之间对应像素的亮度差异来判断是否存在运动，并进一步估计出具体的运动矢量。

具体步骤如下：1.将当前帧（当前图像）与参考帧（前一帧图像）进行逐像素比较。

2.对于每个像素，计算其亮度差异，可以使用均方误差（MSE）或绝对误差（AE）等作为度量标准。

3.根据亮度差异确定是否存在运动。

如果亮度差异超过某个阈值，则认为存在运动，否则认为没有运动。

4.如果存在运动，进一步计算出运动矢量。

可以使用全搜索法（Full Search）或者快速搜索法（Fast Search）等算法来获取准确的运动矢量。

2.2 块匹配法除了像素差分法外，还有一种常用的方法是块匹配法。

块匹配法将图像划分为若干个小块，然后通过比较相邻帧中对应小块的亮度差异来估计运动矢量。

具体步骤如下：1.将当前帧和参考帧划分为大小相等的小块。

2.对于每个小块，在参考帧中寻找与之最相似的块。

可以使用绝对误差和平方误差等度量标准来衡量相似度。

3.根据找到的最相似块的位置，计算出当前小块的运动矢量。

3. 运动补偿3.1 运动预测在运动补偿中，首先需要进行运动预测，即利用估计得到的运动信息对当前帧进行预测。

具体步骤如下：1.根据估计得到的运动矢量，确定参考帧中对应块的位置。

2.将参考帧中的对应块复制到当前帧中，作为预测值。

3.对预测值和当前帧进行差分，得到残差图像。

3.2 运动补偿在运动补偿中，利用运动预测得到的残差图像对当前帧进行补偿。

具体步骤如下：1.将残差图像与预测值相加，得到补偿后的图像。

基于运动矢量分布特征的半像素快速搜索算法

是最耗时的工作，尤其是全搜索法需要占用大量的ＣＵ时Ｐ间。为了减少搜索的运算量，多整像素快速搜索算法被提很出，比如三步法 … 、三步法、新四步法、菱形搜索法及其各种改进算法，如运动矢量场自适应搜索算法（ｏｉＭｔｎｏ
ｔａｉｅｔｎＳｈｏｎｓａｈｏｉｏｔｌｏｅｔａｉｃｉｎｈｖｒｒｒｔｔｅｔｅｃｎｉａｅｔａｔｅｓＴｅｅｐｉｔａｅｉｌｄｒｃｉ．ｏｔｅｐｉｔｔｔｅｈｒｚｎａｒｖｒｃｄｒｔａｅｍｏｅｐｉｉｙｏｂｈａｄｄｔｈｎｏｈｒ．ｈｓｏｎｓｒｃｏｉｌｅｏｏｓａｃｅｒｔｈｎｓｍｅｃｎｉｏａｉｆｄ，ｅｔｅｏｎｓｍａｅｓａｃｅ．ｏｕｅｉｌｔｎｒｓｌａｅｓｏｎｔａｅｐｏｅｒｈｄｆｓｙｗｅｏｏｄｔｎｉｓｔｉｉｌｉｓｓｅｔｎｏｈｒｐｉｔｈｙｂｅｒｈｄＣｍｐｔｒｓｍｕａｉｅｕｔｈｖｈｗｈｔｈｒ－ｏｓｔｐｓｄｆｓｓａｃｌｏｉｍａｅｕｅｔｅｓａｃｏｎｓｂ．ｈｌｔｓｏｎｙａｓｉｈｅｒｄｔｎｏｇｕｉｎｉｒｔ．ｏｅａｔｅｒｈａｇｒｈｃｎｒｄｃｅｒｈｐｉｔｙ７％ｗｉｉｈｗｓｏｌｌｔｇａａｉｆｉｔｈ１ｅｇｄｏｍａｅｑａｔａｄｂｔａｅｌｙ —

机器人视觉系统中的目标跟踪算法设计与实现

机器人视觉系统中的目标跟踪算法设计与实现引言：随着机器人技术的不断发展，机器人的应用范围也越来越广泛。

视觉系统作为机器人智能感知的重要组成部分，扮演着获取环境信息、进行目标识别与跟踪的重要角色。

本文将着重介绍机器人视觉系统中目标跟踪算法的设计与实现，包括基本原理、常用算法以及优化方法等内容。

一、目标跟踪算法的原理和分类1.1 目标跟踪的基本原理目标跟踪是指通过对视频序列中的目标进行连续观察和分析，实时地获取其运动和状态信息。

其基本原理是根据目标在连续帧中的相似特征进行匹配和追踪，从而实现目标的持续跟踪。

1.2 目标跟踪算法的分类目标跟踪算法可以按照不同的特征和方法进行分类。

常见的分类方式包括：（1）基于颜色特征的跟踪算法：通过提取目标在图像中的颜色信息，利用颜色的一致性对目标进行跟踪。

（2）基于形状特征的跟踪算法：通过提取目标的形状信息，利用形状的几何特性对目标进行跟踪。

（3）基于纹理特征的跟踪算法：通过提取目标在图像中的纹理信息，利用纹理的连续性对目标进行跟踪。

（4）基于深度学习的跟踪算法：通过利用深度学习模型进行特征提取和目标跟踪，具有较好的鲁棒性和准确性。

二、常用的目标跟踪算法2.1 基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法卡尔曼滤波是一种用来估计系统状态的最优递归滤波器，被广泛应用于目标跟踪领域。

其通过对目标的状态进行动态估计和预测，结合观测数据对目标进行跟踪。

2.2 基于粒子滤波的目标跟踪算法粒子滤波是一种基于概率的非线性滤波方法，可以有效处理目标在复杂背景下的跟踪问题。

其通过生成一组随机粒子来描述目标的状态空间，并通过不断更新粒子的权重，最终实现对目标的跟踪。

2.3 基于相关滤波的目标跟踪算法相关滤波是一种基于模板匹配的目标跟踪方法，它通过计算目标区域与模板之间的相关性来进行目标的跟踪。

常见的相关滤波算法包括均值偏移跟踪、核相关滤波器等。

三、目标跟踪算法的优化方法3.1 多特征融合目标跟踪算法的性能受到多种因素影响，如目标形变、遮挡、光照变化等。

一种新的快速运动估计算法

一
步的搜索都是以上一步的最佳匹配点进行下一步搜索，而不考虑其它的已搜索点，因此ＴＳ算法容易陷入Ｓ
局部最优。ＮＴＳ和ＦＳ算法虽有所改进，由于没有考虑运动矢量的分布特点，索的效率不高。１９ＳＳ但搜９７年出现的ＤＳ算法及其以后的改进型Ｌ，有良好的搜索效果和较少的搜索次数，现在的视频压缩算法最常用６具］是
文章编号：ｌＯ一３２２０）０１３ — ４Ｏｌ４２（０７１ — ６５０
一
种新的快速运动估计算法
刘昌松，严高师，蔡建荣
（４
摘
要：数字化战场的发展使得红外图像信息的传输量迅速增加，因此必须对图像信息进行压缩处理，
１块匹配准则
块匹配算法对图像中物体的运动作了一定的假设和限制，化了运动分割，基本原理是将图像划分为简其Ｎ×Ｎ固定大小的方块，后对每块分别处理。将当前场的某一块在前一场的一个特定区域中搜索，据某一然依个匹配准则得到最佳匹配块，以这一最佳匹配块作为当前方块的预测块，同时将得到的位置矢量作为当前块的运动矢量。由该算法的描述可以看出，匹配算法是在块内运动场一致性的假设下实现的，块即假设方块内所有像素均具有相同的运动参数，这种运动被看成是刚体平移。块匹配算法的优点是分割及编码简单，现开销实小；点是对比较复杂的场景和快速运动的场景无法得到良好的预测效果。在块匹配运动估计过程中，缺匹配

视频图像处理中的运动物体检测算法

视频图像处理中的运动物体检测算法近年来，视频图像处理技术得到了快速的发展，并且广泛应用于安防、智能交通、医疗、娱乐等领域。

其中，运动物体检测算法是视频图像处理的一个重要分支，它通过对视频流中的图像进行分析，识别出其中的运动物体，并进行跟踪和监测，为人们的生活和工作带来了很多便利。

一、运动物体检测的意义运动物体检测是一项很重要的技术，对于安防监控而言，它可以有效的监测出入侵者的行踪，减少安全隐患；在交通领域，它可以实现车辆的计数、速度监测和停车位管理等多种功能；在医疗领域，它可以为医生提供更加准确的诊断结果。

运动物体检测的意义不仅仅在于提高工作效率，更重要的是能为人们生活带来更多的安全和便利。

二、运动物体检测的方法1. 基于像素的运动物体检测方法基于像素的运动物体检测方法是最常用的一种方法，通过对连续帧图像的差分，确定当前帧中发生变化的像素点，进而得到运动物体的位置和运动轨迹。

2. 基于光流的运动物体检测方法基于光流的运动物体检测方法是一种较为简单有效的方法，它利用连续两帧图像之间的像素位移来计算物体的运动轨迹，但对于光照变化和纹理缺失等问题较为敏感，需要针对实际情况进行改进。

3. 基于背景建模的运动物体检测方法利用背景模型检测运动物体的方法是一种较为成熟的技术，它利用背景图像的信息对当前图像进行分析，这种方法对于背景稳定、物体活动频率较低的场景效果较好，但对于背景变化和物体运动频繁的场景效果较差。

4. 基于神经网络的运动物体检测方法近年来，基于神经网络的运动物体检测方法受到越来越多的关注，这种方法在人工智能领域有很大的应用前景，它通过学习大量的图像数据，实现对物体更准确、更快速的识别和跟踪，同时也具有较强的智能化和自适应性。

三、未来发展方向随着科技的不断进步，运动物体检测技术也在不断发展壮大。

未来，运动物体检测技术将继续朝着智能化方向发展，实现更加准确、更加灵活的监测和跟踪，同时也将更加注重隐私保护和数据安全，为人们的生活和工作带来更多的便利。

一种用于帧频提升系统的运动估计算法

Ｆｒｍａ、Ｆｏｂｌｏｅｎｏｔａｌ、Ｍｏｉ、Ｖｃｒｂｌｅｅｔａ这４个ＣＦ序列进行测Ｉ
２运动矢量预测机制．２若当前块在静止检测中未被判定为静止块，则对搜索起
始点进行预测，通过预测获取一个更加接近最佳匹配位置的搜索起始点，减少运动估计的计算量。具体预测方法为：将待插帧中当前块左、上、左上及右上邻域块的运动矢量分别赋予当前块，并分别计算它们对应到当前块在前后两帧中对应位置匹配块经下采样后的ＳＤ值。若这些ＳＤ值中至少ＡＡ有一个小于某一设定的阈值，取其中最小ＳＤ值对应的运动Ａ矢量为当前块的搜索起始点；再在该起始点附近做小范围的结合下采样的局部全搜索，以确保预测运动矢量的准确性，尽可能地防止由不可靠的运动矢量所导致的误差传递。
作者简介：周洋生（８－），１６，男硕士研究生，９主研方向：视频图像
处理；田逢春，教授、博士生导师；宋建文、段淑玉，硕士研究生
收藕日期：２１—２１００１—７
Ｅｍｉａｉｃｏ７＠１３ｏ．ａ：ｄｅｈｗ２６．ｍｌｎｌｃ
文献标识码：Ａ
中田分类号：Ｐ９Ｔ３１
种用于帧频提升系统的运动估计算法
周洋生，田逢春，宋建文，段淑玉
（重庆大学通信工程学院，重庆４０４）００４
摘
要：基于静止检测、运动矢量预测，结合局部全搜索和下采样方法，提出一种有效的运动估计算法。将该算法用于基于运动估计运动
动块的时空相关性寻找一个离最佳匹配块较近的搜索起始点

《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文

《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向，已经得到了广泛的应用。

OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域的强大工具，为运动目标检测与跟踪提供了有效的解决方案。

本文将详细介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的方法、原理及实践应用。

二、运动目标检测1. 背景减除法背景减除法是运动目标检测的常用方法之一。

该方法通过将当前图像与背景图像进行差分，从而提取出运动目标。

在OpenCV中，可以使用BackgroundSubtractorMOG2类实现背景减除法，该类可以适应动态背景，提高运动目标检测的准确性。

2. 光流法光流法是一种基于光流场的目标检测方法。

它通过计算图像序列中像素点的运动信息，从而检测出运动目标。

在OpenCV中，可以使用calcOpticalFlowPyrLK函数实现光流法，该方法对光照变化和背景干扰具有较强的鲁棒性。

3. 深度学习方法随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，基于深度学习的运动目标检测方法也逐渐成为研究热点。

通过训练深度神经网络，可以提取出图像中的特征信息，从而更准确地检测出运动目标。

在OpenCV中，可以使用DNN模块实现基于深度学习的运动目标检测。

三、运动目标跟踪1. 基于特征的跟踪方法基于特征的跟踪方法通过提取目标区域的特征信息，如颜色、形状、纹理等，从而实现目标的跟踪。

在OpenCV中，可以使用Optical Flow、KLT跟踪器等实现基于特征的跟踪方法。

2. 基于区域的跟踪方法基于区域的跟踪方法通过在图像中搜索与目标区域相似的区域，从而实现目标的跟踪。

在OpenCV中，可以使用CamShift算法、MeanShift算法等实现基于区域的跟踪方法。

3. 深度学习在跟踪中的应用深度学习在跟踪领域的应用也越来越广泛。

通过训练深度神经网络，可以提取出更丰富的特征信息，提高跟踪的准确性。

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动态图象运动矢量多重跟踪搜索算法及实现皇甫正贤钱昱明(东南大学自动控制系,南京210096)摘要针对动态图象运动矢量搜索过程中,使用普通的对数搜索方法有可能无法搜索到真实最优运动矢量的问题,分析了产生该问题的原因,并提出使用运动矢量多重跟踪方法进行运动矢量搜索。

在图象匹配的过程中应用亚采样模板有效地降低了该方法的计算量。

对大量数据的分析试验证实,该方法具有很好地适应多极点匹配图象的特点,能准确搜索到真实最优运动矢量点。

关键词图象压缩,图象匹配,运动矢量,多重跟踪,亚采样模板1 引言在各种动态图象压缩编码中,为达到较高的压缩率,一般都采用帧相关压缩的技术,以使相邻帧之间的数据冗余度最小。

不论采用何种压缩方法进行帧相关的压缩,对运动矢量的搜索计算都是必不可少的,而运动矢量的精确获得又对尽可能大地压缩数据量至关重要,因此如何能够即快又准地搜索到运动矢量就关系到整个压缩算法的优劣。

目前已经有一些广泛使用的帧搜索算法,如全局搜索[1,2],2-D搜索[2],对数搜索[3,4],以及其他一些滤波匹配算法[5~7],就精度而言,全局搜索的精度显然最高,它在选定的搜索范围内对所有位移情况进行评价,选取最为匹配的位移作为运动矢量,因此可以将其搜索结果作为近似的真实运动矢量,但这种方法的计算量过大而不实用,从而有了改进的2-D搜索策略,但仍过于费时。

对数搜索策略的产生使计算量降低到可接受的范围之内,但就搜索精度而言较全局搜索差,很多情况下搜索不到运动矢量的最优点。

这种情况的产生主要是由于图象内容具有复杂性,导致匹配的结果具有多极值的特点。

本文据此进行了研究,提出一种运动矢量多重跟踪搜索策略,该策略是对数搜索策略的改进算法,使其能够适应多极值的匹配结果,进而搜索到真实的运动矢量。

试验结果表明该搜索方法比对数搜索方法的准确度有较大提高,而计算量却没有显著增加。

2 图象匹配的多峰值特性图1显示了一个典型的图象多峰值匹配结果,该图是使用全局搜索方法在某2幅连续图象间选取40×40点阵进行逐点匹配的结果。

由图中可以看出,匹配的结果具有2个凹点,前方的凹点是真实的最优匹配点,而后方的凹点属于假匹配。

在该图中取不同的初始点作对数运动矢量搜索,得到的结果肯定是这2点之一,但最后的结果属于哪一个凹点则由于初始点取值及所采用搜索策略的不同而不同。

如果进行对数搜索,对这一过程可以进行以下分析:由于对数搜索策略搜索方向的选取规则是在8个方向分别取一点进行匹配,取其匹配值最小点所在方向为新的初始点,并缩小网格距离,进行二次匹配,直到网格距离缩小到1/2点距。

这正如图2所示,由于匹配结果的不均匀性和多极点性,很可能出现某次匹配时真实最优点附近的匹配值反而比虚假最优点附近的匹配值大,导致搜索方向向虚假最优点前进,从而使搜索范围脱离真实最优点区间而进入虚假最优点的收敛区间,最终的搜索结果收敛于虚假最优点。

2 多重跟踪搜索方法对数搜索策略存在上述问题的关键原因在于,在每一次网格计算的8点匹配值中仅选取一点最佳匹配值,并以该点作为起始点进行下一步的跟踪。

由于开始搜索时范围较大,步长较长,因此匹配值较小的点很可能接近某个局部最优点,但所选取的匹配点可能均离真实的全局最优点较远,由此导致离全局最优点最近的匹配点匹配结果可能反而不及离局部最优点最近的点的匹配结果。

由于以后的搜索以上一次搜索的最佳匹配点为基准将步长减半进行,一旦某一次选错了最优匹配点,就不可能再搜索到真实最优点的区间。

因此该方法搜索到的点仅能说明是局部最优,但并不能保证全局最优。

对此的一个解决办法是同时进行多个方向的矢量跟踪搜索,方法如下:在每一步的匹配结果得到以后,选取2个最佳匹配值的点作为进一步跟踪的起始点,在每个起始点周围选取8点作进一步匹配,并比较这18个点的匹配值,从中再次选取2个最小值点,重复该过程,直到网格间距达到1点。

此时比较出2个最小值点中的一个最小点,并按照对数搜索方法进行半象素点匹配,就基本可以得到准确的最优运动矢量。

对这一过程的分析可以得知,使用该方法,在第1步就选取了2个最优方向进行2重跟踪,2个最优方向上找到真实运动矢量的可能性要大大高于仅选取一个方向时的可能性。

在进行第二次及以后更多次的跟踪步骤时,由于搜索步长减小,因此所选取的匹配点距离真实最优点较近,所匹配的结果也较接近真实最优点的匹配结果。

虚假最优点附近的匹配点由于离真实最优点较远,它能够取得较小匹配结果的可能性就小得多。

对匹配结果的比较就导致放弃虚假最优点附近的继续跟踪转而跟踪真实最优点附近的匹配值,最终搜索到真实最优运动矢量。

该方法在保持了对数搜索方法计算量较少的基础上改进了匹配点的选取规则,因而得到较高的搜索精度。

对于使用并行硬件实现该算法来讲,由于搜索的步数与对数搜索相同,因此耗时也相同。

经过对大量的图象进行统计分析表明,一般在一个匹配极值点的正负5点之内为单调收敛区间,在该收敛区间内的起始点进行对数运动矢量搜索都可以收敛于该极值点。

超出5点范围之外就很可能有其它的极值点收敛区间存在,因此单纯的对数搜索策略对于小范围运动矢量的搜索较为有效,但对于运动矢量较大时的应用一如可视电话,图象监控等低码率应用失配,的可能性就大大增加了。

对于这类情况,使用运动矢量多重跟踪搜索策略就能够得到较好效果。

以16×16点阵范围内的搜索为例,标准的对数搜索需要进行26次匹配。

而多重跟踪搜索需要匹配39次。

因此从计算量的角度看似乎多重跟踪算法要多出1/3,这一问题可以通过对图象匹配过程的加速处理来消除3 图象匹配的加速算法在运动矢量搜索过程中正确选取匹配函数对于能够既快又准地进行搜索有很大关系,这是由于块匹配函数处于矢量搜索过程的最底层,以对数搜索为例,每一宏块运动矢量的搜索至少都要进行9次到9n次块匹配(n为搜索的迭代次数)。

如果可以将块匹配运算的计算量减少一半就可以使所有矢量的搜索速度都提高一倍。

块匹配的准则也有几种,效果较好的是运动补偿块与当前块间的均方误差最小,另一种较简单算法是补偿块与当前块间的平均绝对误差较小。

在一般的活动图象压缩算法中对块匹配准则的建议是采用绝对误差平均值MAD作为最优化目标函数。

绝对误差均值函数[8]算法简单,只包含加法和绝对值运算,效率较高。

(m,n)为当前块左上角坐标值。

M为该宏块的行列数。

上述函数是将该宏块内的所有象素点都参与块匹配,这样的结果当然精度较高,但效率则并不很高。

为了在满足精度的条件下尽可能提高效率,一个可行的方法就是采用模板方式进行块匹配。

模板匹配方法在文献[8]中有介绍,它的理论基础是在一幅图象中,图象的相邻象素点具有很大的相关性,在粗略的情况下可以使用相邻象素点代替当前象素点。

特别是经过对对数搜索流程的分析表明,只有最后进行整象素点和半象素点匹配时需要较高的精度以保证获得运动矢量的准确性,其他中间搜索环节所获得的运动矢量误差都大于2个象素点,此时以单象素点精度进行块匹配并不能起到提高整体运动矢量搜索精度的目的,是对计算能力的浪费。

在非单象素点和半象素点匹配时,对于标准的16×16宏块,可以采用上述模板进行亚抽样匹配,由图5可以看出,采用亚抽样后需要计算的数据点数减少为全匹配图象的1/2,相应的计算速度也提高到原有匹配算法的2倍。

在对数搜索的最后阶段,即使用单象素点和半象素点搜索时,使用上述模板便不能够满足精度要求,仍然需要使用全象素点匹配。

使用图5中的亚抽样匹配模板,利用多重搜索策略进行16×16点搜索与原有对数搜索算法的计算量之比为:(假设各运动矢量可能性均等)运用多重搜索,共需要进行非单象素点匹配24次,单象素点及半象素点匹配16次。

对于非单象素点匹配过程使用亚抽样模板,需要的匹配计算量为(1/2 * 24 +16)*Cn(Cn为单次全象素点匹配所需的计算量)。

使用对数搜索,需要匹配的点共有26个,计算量为26*Cn,故二者计算量之比为:这表明使用该多重搜索方法对计算量的需求与对数搜索方法基本相当。

4 试验结果为了验证该方法的有效性,对上百幅连续图象的运动矢量进行了搜索测试。

由于采用全局搜索算法可以准确地找到运动矢量匹配值的最小点,故将全局搜索的结果作为真实最优点,同时使用对数搜索算法和多重搜索算法进行矢量搜索,计算两种方法能够找到最优点的比例及所花费时间,结果如下:由图6可以看出,两种方法的计算量需求基本相当,但使用普通对数搜索策略可能有20%的情况找不准最优运动矢量,在运用了运动矢量多重跟踪搜索策略后,这一比例下降到了5%左右。

而这最后的5%的情况并不一定表明搜索结果错误,很可能是运动矢量根本不存在,在本试验中由于将全局搜索的结果作为运动矢量,因此不论何种条件都可以得到一个最小值点,但这个最小值点并不一定就是运动矢量。

这种情况下,实际应用中的处理一般是该帧作为非相关帧直接进行帧内编码。

5 结束语测试结果表明运动矢量多重跟踪搜索算法对于图象匹配所产生的多极点现象具有很好的适应能力,与对数搜索算法相比较,在整体计算量基本持平的情况下能够使运动矢量搜索的准确率有较大的提高。

在不要求搜索精度很高的情况下,也可以仅采用算法中的亚采样匹配模板,这时可以将对数搜索的计算量减少1.6倍。

参考文献1 Arum ravali,Barry G.Haskell.Digital Pictures, represen-tation and compression Plenum Press.1988.2 Puri A Aravind R. Motion Comprnstated Video Coding withAdaptive Perceptual Quantization. IEEE Trans on Circuits andSystems for V ideo Technology, 1991,1.3 ITU-T Draft Recommendation H.263, Video Coding for Low Bi-tRate Communication,1995.4 CCITT Recommenxdation H.261, Codec for audioVisual ser-vices at px64k bits/s ,Geneva, 1990.5 Chang, Shifan. Scalable array architecture design for full searchblock matching.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 1995, 5(4):332~343.6 Y eo, Hangu.Novel modular systolic array architecture for full-search blockmatching motion estimation, Special Sessions ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing-Proceedings v 5 1995. IEEE, Piscataway,NJ,USA,95CH35732:3303~3306.7 Namazi N M.Nonuniform image motion estimation using Kalmanfiltering, Proceedings -ICASSP, IEEE International Conferenceon Acoustics,Speech and Signal Processing v 5 1994. IEEE, Pis-cataway, NJ, USA,94CH3387-8:229~232.8 陈廷标,夏良正.数字图象处理.北京:人民邮电出版社, 1989.。