运动估计算法比较 块匹配 全搜索 四步法 三步法
大作业
运动估计算法比较
一、实验内容
简要介绍各种运动估计算法，并比较不同运动估计算法的性能，主要考虑各算法的运算速度和精度。
二、实验背景
视频原始图像中存在着大量的信息冗余，如时间冗余、空间冗余、信息熵冗余、谱间冗余、几何结构冗余、视觉冗余和知识冗余等等。运动估计是视频压缩编码中的核心技术之一，采用运动估计和运动补偿技术可以消除视频信号的时间冗余以提高编码效率。如何提高运动估计的效率，使运动估计算法的搜索过程更健壮、更快速、更高效成为目前研究的热点。
运动估计的基本思想是尽可能准确地获得序列图像帧间的运动位移，即运动矢量。因为运动估计越准确，预测补偿的图像质量越高，补偿的残差就越小，补偿编码所需位数越少，需要传输的比特率就越小。利用得到的运动矢量在帧间进行运动补偿。补偿残差经过变换、量化、编码后与运动矢量一起经过熵编码，然后以比特流形式发送出去。
运动估计算法多种多样，大体上可以把它们分成四类：块匹配法、递归估计法、贝叶斯估计法和光流法。其中块匹配运动估计算法因其具有算法简单、便于VLSI实现等优点得到广泛应用。所以本文将重点介绍块匹配运动估计算法，并对各种块匹配算法在计算速度和估计精度上进行简单比较。
三、实验原理
（一）、像素递归技术
像素递归技术是基于递归思想。在连续帧中像素数据的变化是因为物体的移位引起的，郑么如果沿着梯度方向在某个像素周圈的若干像素作迭代运算，运算会最后收敛于一个固定的运动估计矢量，从而预测该像素的位移。
（二）、块匹配运动估计
块匹配运动估计是把图像帧划分为若干互不重叠的块，并以块为单位寻找目标帧中每块在参考帧（上一帧或者其它帧）中最优匹配的块的相对位置，假设图像中每块的大小为M
×N，dxmax为参考块水平方向可搜索最大位移而dymax为参考块垂直方向可搜索最大位移那么基于块匹配的运动估计就是在参考帧（或者其它上一帧）的(M+2dxmax)×(N+2dymax)候选区搜索窗口中找到和目标帧的当前大小为M×N的块的最匹配的块则参考块的运动矢量可用如下的数学公式描述：
R表示相关性评价函数，f(m,n)表示目标或当前帧图像的灰度值。满足R为最大时的X、Y为运动矢量，用MV表示。
块匹配估计准则是判断块相似程度的依据，因此匹配准则的好坏直接影响了运动估计的精度；另一方面，匹配运算复杂度、数据读取复杂度和内存管理复杂度在很大程度上取决于所采用的块匹配准则。我们这里用到的块匹配准则是：
平均绝对误差函数(Mean of Absolute Error,MAE)
有些文献中MAD演变为绝对差和：
在上述匹配准则中，由于SAD只采用了加法和绝对值计算，便于计算和硬件实现而且它的匹配精度与MAD相差不大。
此外搜索精度还与块的大小、搜索窗的大小、搜索步长有关。
块匹配的方法主要有：三步法(TSS)和二维对数法(TDL)、新三步法(NTSS)、四步法(FSS)、基于菱形的搜索算法(DS)和基于六边形的搜索算法(HEXBS)等。其中全搜索算法是简单也是效果最好的一种匹配算法，通过的全搜索匹配得到的结果是全局最优的，但由于计算量很大，我们在编解码中往往不采用这种方法，而只把他作为与其他算法的一种比较。为了兼顾估算精度和运算速度，人们提出了一系列的快速算法。快速算法通过限制搜索位置的数目来减小计算复杂度，但不利于估计小的运动且搜索容易陷入局部最优。下面我们将详细介绍各种基于块的匹配算法。
快速算法基于一下假设：认为误差函数在整个搜索区域内有唯一极小值点，并假设误差
函数曲面值随偏离最小值点距离是单调递增的。
另外运动矢量还满足中心偏执性。即块的运动矢量基本上都是在一个中心位置集中了绝大部分运动矢量，而且随着运动矢量的位置远离中心其数逐渐减少。通过对常用视频序列的运动矢量分布作了更为详细的统计分析发现，运动矢量以不同的比例集中分布在中心附近的特定区域内。如下图：有大约81.80％的运动矢量分布在中心附近范围2的正方形区域内(25个点)，大约77.52％的运动矢量分布在中心附近范围2的菱形区域内(13个点)，更有大约74．76%的矢量集中分布在中心附近范围2的十字形区域内(9个点)。
（1）、全搜索运动估计(FS)
全搜索法（Full Search Method,FS ）也称为穷尽搜索法，是对（M ＋2dx ）×（N ＋2dy ）搜索范围内所有可能的候选位置计算MAD (i,j)值，从中找出最小MAD ，其对应偏移量即为所求运动矢量。此算法虽计算量大，但最简单、可靠，找到的必为全局最优点。
FS 算法描述如下：从原点出发，按顺时针螺旋方向由近及远，在逐个像素处计算MAD 值，直到遍历搜索范围内听有的点，然后在计算的所有点的MAD 中找到最小值，该点所在位置即对应最佳运动矢量。
但是正因为它是穷尽搜索因此会产生巨大的计算量如[7,7]的搜索区间每个宏块16*16需计算225个MAD 值，这就直接制约了编码的实时实现。快速算法本质上是一种穷尽搜索法其计算量仍是相当巨大的。
全搜索算法是简单也是效果最好的一种匹配算法，通过的全搜索匹配得到的结果是全局最优的，但由于计算量很大，我们在编解码中往往不采用这种方法，而只把他作为与其他算法的一种比较。
（2）
、快速匹配算法
1、三步法：
三步法是应用得相当广泛的一种次优的运动估计搜索算法它的搜索区间一般为[-7，7]即在候选区中与编码块相同坐标位置处为原点，将参考块在其上下左右距离为7的范围内按照一定规律移动移到一个位置就做匹配计算它总共进行了三步搜索在下一次搜索时步长减半以前一步搜索得到的最优点为中心。下图为三步法的搜索示意图。
算法的中心思想是，采用一种由粗到
细的搜索模式，从原点开始，按一定步长
取周围8个点构成每次搜索的点群，然后
进行匹配计算，利用上一步搜索得到的最
小块误差MBD 点作为当前搜索的中心位
置，每做一步，搜索的步长减1。
步搜索算法搜索窗选取(-7，+7)，最多
只需要做25个位置的匹配计算，相对于全
搜索来比，大大减少了匹配运算的复杂度，
而且数据读取比较规则。2、新三步法：
TSS 假定运动矢量分布特点是在搜索窗口中均匀分布,但事实证明运动矢量是偏置中心的，Renxiang Li 等人在TSS 的基础上提出了一种增强运动矢量中心偏置搜索和减小补偿误差的新三步法。
NTSS 是对TSS 的一个改进，对运动量比较小的视频序列如可视电话序列有比较好的性能。对于绝大多数的视频序列，运动矢量的分布都是在中心位置上的概率最大，随着与中心位置的距离的增大，概率会急剧地下降，
这也就是前面所说的运动矢量的中心偏移
特性。运动量比较小的视频序列的这一特
性会更加明显。
NTSS 算法在最好的情况下只需要做
17个点的匹配，在最坏的情况下需要做33
个点的匹配，由于运动矢量中心偏置在现
实视频序列中是普遍存在的，在通常情况
下，NTSS 算法需要做33
点匹配的概率比
较小，因此，在低速率视频应用中，如视频电话或视频会议中，NTSS 算法的优点可以得到较好的发挥。
3、四步法：
四步法Four Step Search 4SS 由Po Lai-man Ma Wing-chung 等人提出。FSS 也是基于视频序列图像的运动矢量的中心偏置特征，以原点为中心，在5*5大小的正方形中构造9个检测点的搜索模型。每一步将搜索模型的中心移向MBD 点处，且后两步搜索模式取决于MBD 点的位置。与NTSS 一样，当运动较小时，FSS 也会很快结束搜索过程，只需要2到3步即可。
新三步搜索法考虑了块矢量中心偏置
的特性，在初步搜索时对中心周围的位置同
时做了匹配运算。在物体做小范围运动时，
这种改进很见效，可以大大减少运算量。然
而，在物体做大范围运动时，这种改进却带
来了额外的运算量，因为新三步算法最多需
要做33次运算，而三步算法最多只需要做
25次运算。四步搜索法考虑到了块的中心匹配的特性，同时兼顾了物体的大范围运动。这种改进在物体既有小范围运动又有大范围运动时可以得到较好的性能。实验的结果表明4SS 算法比TSS 算法有更好的性能，与NTSS 算法有相似的性能。但在物体大范图运动时，4SS 算法有更强的鲁棒性。
4、菱形搜索法：
菱形搜索(DS)算法于2000年被提出，经过多次改进，已成为目前快速块匹配运动估计算法中性能最好的算法之一。
搜索模板的形状和大小不但影响整个
算法的运行速度，而且也影响它的性能。块
匹配的误差实际上是在搜索范围内建立了
误差表面函数，全局最小点即对应着最佳运
动矢量。由于这个误差表面通常并不是单调
的，所以搜索窗口太小，就容易陷入局部最
优，例如BBGDS 算法，其搜索窗口仅为
3
×3；而搜索窗口太大，又容易产生错误的搜索路径，像TSS算法的第一步。另外，统计数据表明，视频图像进行运动估计时，最优点通常在零矢量周围。
当物体相对静止，运动矢量较小时，DS算法进行的运算要明显少于上述其他算法，我们以4SS算法为例，假设当运动矢量范围为l时，4SS算法需要搜索17各位置，而DS算法最少需要搜索13个位置，最多只需要搜索16个位置。矢量范围加大时，DS算法需要进行搜索的位置数明显要少于4SS算法。实验的结果表明DS算法在性能相当情况下比4SS算法的速度快31%。
5、基于块的梯度下降搜索算法：
基于块的梯度下降搜索法(BBGDS)是1996年由Lurng-Kuo Li和Ephraim Feig提出的。该算法采用了一个非常偏向于中心位置的搜索模式—步长为1的9点搜索，如图2-7所示。它不限制搜索的步数，当某一步的最小BDM点位于中心位置或该步已到达搜索窗口的边缘时，则停止搜索。与FSS的某些搜索步骤一样，BBGDS的每个后续搜索步骤都是增加3个
或5个搜索点。这个算法非常适合于小运
动量的场合。
在每一步搜索过程中，BBGDS算法使
用了中心匹配块而不是匹配块，降低了陷
入局部最优的可能性。利用梯度下降的方
向来指导搜索方向，对该方向进行重点搜
索，从而减少和避免了不必要的搜索，大
大降低了算法的复杂度。
基于块的梯度下降搜索算法
四、实验步骤
具体实验步骤如下：
读入视频两帧图像，分别采用上述各种运动估计方法计算运动矢量补偿出预测图像，分析比较各种算法性能。
五、实验结果分析
我们取视频的第1和第3帧进行各种运动补偿。实验参数如下：
块大小16x16；搜索范围dmax=7；搜索精度：1像素；视频大小720*400。
运动估计结果：
参考帧当前帧
预测图像补偿误差
Matlab运行时间是：3.963858。重构图像PSNR值：38.0220
（二）、三步法运动估计
运动估计结果：
预测图像补偿误差
Matlab运行时间是：0.909280。重构图像PSNR值：35.4990。
运动估计结果：
预测图像补偿误差
Matlab运行时间是：0.900035。重构图像PSNR值：37.2834。（四）、四步法运动估计
运动估计结果：
预测图像补偿误差
Matlab运行时间是：0.948070。重构图像PSNR值：37.4156。
（五）、菱形法运动估计
运动估计结果：
预测图像补偿误差
Matlab运行时间是：1.178112。重构图像PSNR值：37.7799。
（六）、基于块的梯度下降搜索算法
运动估计结果：
预测图像补偿误差
Matlab运行时间是：0.853036。重构图像PSNR值：37.6766。
结果分析：
通过实验我们得到各种各种匹配算法的Matlab执行时间、重构图像和重构图像的PSNR 值。Matlab执行时间反映了算法的执行效率；图像重构PSNR反映了图像恢复的质量，反映了算法的估算精度。
各种各种匹配算法的Matlab执行时间、重构图像的PSNR值如下表：
匹配算法Matlab运行时间重构图像PSNR值FS 3.96385838.0220
TSS0.90928035.4990
NTSS0.90003537.2834
TSS0.94807037.4156
DS 1.17811237.7799
BBGDS0.85303637.6766从表中分析和恢复出来的图像，显然全搜素匹配是恢复效果最好的，块匹配运动估计算法中搜索精度最高的是全搜索法，这显然跟全搜索算法对搜索范围内的每一个象素点进行匹配运算以得到一个最优的运动矢量有关，它是全局最优的。但它的计算复杂度太高，matlab 运行时间最长，是其他快速匹配算法的3~4倍，不适合实时应用。
而快速匹配算法是在运算精度和运算速度之间的折中，给中快速匹配算法都大大节省了匹配计算量，但是这是以牺牲计算精度为前提的，我们看到快速算法的重构图像PSNR值不如全搜素大，实际恢复出来的图像质量也不如全搜索在细节上清晰，但肉眼几乎不能分辨。在实际应用中我们可以采用快速算法实现运动估计。
各快速匹配算法之间的性能也是有区别的，我们看到菱形算法、基于块的梯度下降搜索算法和四步法估计精度最接近全搜索的结果，这和运动矢量分布的中心偏置有关，即块的运动矢量基本上都是在一个中心位置集中了绝大部分运动矢量，而且随着运动矢量的位置远离中心其数逐渐减少，提高搜索速度和预测的准确性，所以采取十字搜素算法、菱形算法等更容易快速高效的找到个块的匹配块。
六、参考文献
[1]蒋晓悦，赵荣椿.几种块匹配运动估计算法的比较[学术期刊].计算机用研究2004
[2]陈磊.视频编码中快速块匹配运动估计算法的研究.[学位论文]，2008.05
[3]佚名.基于块匹配的视频图像运动估计技术研究.
运动估计算法比较
大作业 几种运动估计算法比较 一、实验内容 简要介绍各种运动估计算法，并比较不同运动估计算法的性能，主要考虑各算法的运算速度和精度。 二、实验背景 视频原始图像中存在着大量的信息冗余，如时间冗余、空间冗余、信息熵冗余、谱间冗余、几何结构冗余、视觉冗余和知识冗余等等。运动估计是视频压缩编码中的核心技术之一，采用运动估计和运动补偿技术可以消除视频信号的时间冗余以提高编码效率。如何提高运动估计的效率，使运动估计算法的搜索过程更健壮、更快速、更高效成为目前研究的热点。 运动估计的基本思想是尽可能准确地获得序列图像帧间的运动位移，即运动矢量。因为运动估计越准确，预测补偿的图像质量越高，补偿的残差就越小，补偿编码所需位数越少，需要传输的比特率就越小。利用得到的运动矢量在帧间进行运动补偿。补偿残差经过变换、量化、编码后与运动矢量一起经过熵编码，然后以比特流形式发送出去。 运动估计算法多种多样，大体上可以把它们分成四类：块匹配法、递归估计法、贝叶斯估计法和光流法。其中块匹配运动估计算法因其具有算法简单、便于VLSI实现等优点得到广泛应用。所以本文将重点介绍块匹配运动估计算法，并对各种块匹配算法在计算速度和估计精度上进行简单比较。 三、实验原理 （一）、像素递归技术 像素递归技术是基于递归思想。在连续帧中像素数据的变化是因为物体的移位引起的，郑么如果沿着梯度方向在某个像素周圈的若干像素作迭代运算，运算会最后收敛于一个固定的运动估计矢量，从而预测该像素的位移。 （二）、块匹配运动估计 块匹配运动估计是把图像帧划分为若干互不重叠的块，并以块为单位寻找目标帧中每块在参考帧（上一帧或者其它帧）中最优匹配的块的相对位置，假设图像中每块的大小为M
运动估计算法简述
运动估计算法简述 标签：搜索运动估计预测矢量算法分类：探索H.2642007-02-03 13:59 马上要做运动估计算法，重点整理了一下这方面的内容。 帧间预测编码可以简单地分为单向预测、双向预测、多帧预测。而H.264 标准采用了多帧预测，参考帧可达5—15帧。 运动补偿采用较多的有运动矢量估计[重叠块运动补偿(OBMC)]、全局运动估计、基于象素点的运动估计、基于区域的运动估计、基于网格的运动估计。1.单向预测原理：将重建帧和参考帧送运动参数估值器(ME)比较得到运动矢量，再将运动矢量和重建帧送到运动补偿预测器中，得预测帧Ft^(x,y)。 Ft^(x,y)=Ft(x+i,y+j) 其中(i,j)即MV 2.基于块匹配算法的运动矢量估计 简单地说就是以块为单位分配运动矢量。在前一帧搜索区(M+2Wx,M+2Wy)内找到与当前帧块相匹配的块，位移d(i,j)即为运动矢量。 常用的块匹配准则有：均方误差(MSE)最小准则，绝对误差均值(MAD)最小准则、NCCF准则。 搜索方法： a.穷尽搜索计算(2Wx+1)×(2Wy+1)个MAD值，全局最优，计算量大。 b.快速搜索 (1)分层的和多分辨率的快速块匹配方法 (2)基于连续消除的快速块匹配方法 (3)固定搜索模式的快速块匹配方法(e.g.三步搜索法) (4)基于时空相关性和视觉特性的快速块匹配方法
3.重叠块运动补偿(OBMC) 为解决方块效应特别是运动矢量估计不准确或物体运动不是简单的平移运动以及一个块中有多个不同物体运动时的问题，采用OBMC方法，即一个像素的预测不仅基于其所属块的MV估计，还基于相邻块的MV估计。 4.运动估计 ?运动表示法： (1)基于块的运动表示法 帧间宏块分割区域大小的选择：大分区，表征MV的选择和区分割类型的比特数较少，但运动压缩的冗余度较高，运动补偿残差在多细节区域能量很高。小分区，运动补偿残差能量较低，但需要较多的表征MV的选择和区分割类型的比特数，运动压缩的冗余度较低。 一般策略：平缓区域大分区，多细节区域小分区。 树状结构运动补偿，宏块和子宏块各4种分割方法。 色度成分均为量度成分水平、垂直尺寸的1/2。 (2)亚像素位置的内插 亚像素运动矢量：亮度精度1/4，色度精度1/8 对亮度成分，用六抽头滤波器对整数像素点内插：左右相邻的6个像素的加权均值得1/2像素点，然后是线性滤波得到1/4像素点。 对色度块以类似方法得到1/4像素点，再次进行线性内插就得到1/8精度MV. (3)运动矢量在时空域的预测方式 空间 (1)运动矢量中值预测 (2)空间域的上层块模式运动矢量(最优) 时间 (1)前帧对应块运动运动矢量预测 (2)时间域的临近参考帧运动矢量预测 (4)匹配误差在时空域上的预测方式 H.264定义的匹配误差函数 J(MV,λMOTION)=SAD(s,c(MV))+λMOTION×R(MV-PMV)。 匹配误差在时空域的预测方式与运动矢量类似 空间 (1)中值预测 (2)上层预测 时间 (1)前帧对应块的预测 (2)时间域的临近参考帧预测(最优) ?运动估计准则分类： (1)MSE最小(2)MAD最小(3)NTD ——子集匹配法大大减少每帧图像的平均搜索时间 ?运动搜索算法 (1)全局搜索算法 (2)分数精度搜索算法 (3)快速搜索算法 1)二位对数搜索法 2)三步搜索法
基于特征的图像匹配算法毕业设计论文(含源代码)
诚信声明 本人声明： 我所呈交的本科毕业设计论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名：日期：2010 年05 月20日
毕业设计（论文）任务书 设计（论文）题目： 学院：专业：班级： 学生指导教师（含职称）：专业负责人： 1．设计（论文）的主要任务及目标 (1) 了解图象匹配技术的发展和应用情况，尤其是基于特征的图象匹配技术的发展和应用。 (2) 学习并掌握图像匹配方法，按要求完成算法 2．设计（论文）的基本要求和内容 （1）查阅相关中、英文文献，完成5000汉字的与设计内容有关的英文资料的翻译。（2）查阅15篇以上参考文献，其中至少5篇为外文文献，对目前国内外图象匹配技术的发展和应用进行全面综述。 （3）学习图象匹配算法，尤其是基于特征的图象匹配算法。 （4）实现并分析至少两种基于特征的图象匹配算法，并分析算法性能。 3．主要参考文献 [1]谭磊, 张桦, 薛彦斌．一种基于特征点的图像匹配算法[J]．天津理工大学报，2006， 22(6)，66-69． [2]甘进，王晓丹，权文．基于特征点的快速匹配算法[J]．电光与控制，2009，16(2)， 65-66． [3]王军，张明柱．图像匹配算法的研究进展[J]．大气与环境光学学报，2007，2(1)， 12-15．
图像匹配搜索算法
本文基于相关性分析来实现图像匹配 第一步：读取图像。 分别读取以下两幅相似的图片，显示效果如下： 第二步：选择一副图像的子区域。用户可以通过鼠标选择需要截取的图像部分，用于匹配。随机选取图片的一块区域，如下图：
第三步：使用相关性分析两幅图像 采用协方差的方式计算相关系数，分析图片的相似性。 1．协方差与相关系数的概念 对于二维随机变量(,)X Y ，除了关心它的各个分量的数学期望和方差外，还需要知道这两个分量之间的相互关系，这种关系无法从各个分量的期望和方差来说明，这就需要引进描述这两个分量之间相互关系的数字特征——协方差及相关系数。 若X Y 与相互独立,则()( )0 Y E X EX Y EY σ--???? =≠;若()()0E X EX Y EY --≠????,则表 示X 与Y 不独立,X 与Y 之间存在着一定的关系 设 (,)X Y 是二维随机变量， 则称()()E X EX Y EY --????为X 与Y 的协方差（Covariance ），记为 ()cov ,X Y 或XY σ，即 ()()()cov ,XY X Y E X EX Y EY σ==--???? 若 0X σ≠ 且0Y σ=≠，则称 XY XY X Y σρσσ== 为X 与Y 的相关系数（Correlation Coefficient ）。()c o v ,X Y 是 有量纲的量，而XY ρ则是无量纲的量．协方差常用下列公式计算
()() =-? cov,X Y E XY EX EY 2．用全搜索和协方差计算截取图片与另外一幅图片的各点的相似度。c=normxcorr2(sub_I1(:,:,1),I2(:,:,1)); 第四步：找到整幅图像的偏移。 [max_c,imax]=max(abs(c(:))); [ypeak,xpeak]=ind2sub(size(c),imax(1)); [m,n]=size(sub_I1); xbegin=xpeak-n+1; ybegin=ypeak-m+1; xend=xpeak; yend=ypeak; 从原图像提取匹配到的图像 extracted_I1=I2(ybegin:yend,xbegin:xend,:); 第五步：显示匹配结果。 相关性匹配图： 找出峰值即最相似区域的中心
图像处理技术--模板匹配
图像处理技术——模板匹配算法 左力2002．3． 认知是一个把未知与已知联系起来的过程。对一个复杂的视觉系统来说，它的内部常同时存在着多种输入和其它知识共存的表达形式。感知是把视觉输入与事前已有表达结合的过程，而识别也需要建立或发现各种内部表达式之间的联系。 匹配就是建立这些联系的技术和过程。建立联系的目的是为了用已知解释未知。 章毓晋《图像工程下册》P.163 一．模板匹配的基本概念 模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。 以8位图像(其1个像素由1个字节描述)为例，模板T( m ? n个像素)叠放在被搜索图S( W ? H个像素)上平移，模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图Sij。i，j为子图左上角在被搜索图S上的坐标。搜索范围是： 1 ≤ i ≤ W – M 1 ≤ j ≤ H – N 通过比较T和Sij的相似性，完成模板匹配过程。 注意：图像的数据是从下到上、从左到右排列的。 可以用下式衡量T和Sij相似性： ∑∑ = =- = N n ij M m n m T n m S j i D 12 1 )] , ( ) , ( [ ) ,(被搜索图 S 模板 T m i {
∑∑ ∑∑ ∑∑ ======+?-=N n M m N n ij M m N n ij M m n m T n m T n m S n m S 1 2 1 1 1 1 2 1 )] ,([),(),(2)],([ 上式的第一项为子图的能量，第三项为模板的能量，都与模板匹配无关。第二项是模板和子图的互相关，随( i, j )而改变。当模板和子图匹配时，该项有极大值。将其归一化，得模板匹配的相关系数： ∑∑∑∑∑∑======?= N n M m N n ij M m N n ij M m n m T n m S n m T n m S j i R 1 2 1 1 2 1 1 1 )] ,([)],([) ,(),(),( 当模板和子图完全一样时，相关系数R( i, j ) = 1。在被搜索图S 中完成全部搜索后，找出R 的最大值Rmax( im, jm )，其对应的子图Simjm 即为匹配目标。显然，用这种公式做图像匹配计算量大、速度较慢。 另一种算法是衡量T 和Sij 的误差，其公式为： ∑∑ ==-=N n ij M m n m T n m S j i E 1 1 |),(),(|),( E( i, j )为最小值处即为匹配目标。为提高计算速度，取一个误差阈值E 0，当E( i, j )> E 0时就停止该点的计算，继续下一点计算。 试验结果如下： 注：以上试验是在赛扬600 PC 机上用VC6.0进行的。 结果表明：被搜索图越大，匹配速度越慢；模板越小，匹配速度越快。误差法速度较快，阈值的大小对匹配速度影响大，和模板的尺寸有关。 二．改进模板匹配算法 我在误差算法的基础上设计了二次匹配误差算法： 第一次匹配是粗略匹配。取模板的隔行隔列数据，即四分之一的模板数据，在被搜索图上进行隔行隔列扫描匹配，即在原图的四分之一范围内匹配。由于数据量大幅度减少，匹配速度显著提高。 为了合理的给出一个误差阈值E0，我设计了一个确定误差阈值E0的准则： E 0 = e 0 * (m+1)/2 * (n+1)/2
运动估计作业-MATLAB仿真
运动是视频序列的一个主要特点之一运动估计技术是视频压缩领域中最重要、发展最快的技术之一，它是提高编码效率的主要途径。研究快速有效的运动估计算法一直是视频编码领域的热点问题 运动估计主程序 clear all mbSize=16; p=7; filename='hao.yuv'; fp=fopen(filename,'r'); width=176; height=144; i=17; fseek(fp,i* 1.5 *width*height,'bof'); bufI=fread(fp,width*height,'uchar'); imgI=double((reshape(bufI,width,height))'); imgI0=uint8((reshape(bufI,width,height))'); Figure1,imshow(imgI0); title('第10帧'); imgI=double(imgI0); fseek(fp,0.5*width*height,'cof'); bufP=fread(fp,width*height,'uchar'); imgP0=uint8((reshape(bufP,width,height))'); figure,imshow(imgP0); title('第35帧'); imgP=double(imgP0); 将搜索中心定在搜索框的最左上角点。 搜索中心从左至右，从上至下移位，并计算每一个点，直到计算完搜索框内所有点。 比较所有计算的点，最小值点即为最佳匹配点。 全搜索法 [motionVect, computations] = motionEstES(b,a,blocksize,p); imgComp = motionComp(a, motionVect, blocksize); c=b-imgComp; figure(2); subplot(121); imshow(uint8(imgComp)); title('全搜索法运动估计得到的第35帧'); subplot(122); imshow(uint8(c)); title('与第35帧的误差'); ESpsnr = imgPSNR(b, imgComp, 255); 、
运动功能评定.doc
运动功能评定 一、肌力评定 肌力是指肌肉收缩的力量。肌力评定是测定受试者在主动运动时肌肉和肌群产生的最大收缩力量。肌力评定是对神经、肌肉功能状态的一种检查方法，也是评定神经、肌肉损害程度和范围的一种重要手段。 及评定分徒手肌力检查和器械肌力测定。 （一）徒手肌力的检查 1、概念根据受检肌肉和肌群的功能，当受试者处于不同的检查体 位，然后嘱其分别在去除重力、抗重力和抗阻力的条件下做一定的动 作，按照动作的活动范围及抗重力和抗阻力的情况将肌力进行分级。2、标准国际上普遍应用的图，手机的检查方法是Lovett6 级分级 法。 1983 年，美国医学研究委员会在此分级基础上进一步细分，即 MRC肌力分级法，表3-1肌力评定标准 分级评级标准 5肌肉抗最大阻力，活动关节达到全范围 － 5肌肉抗较大阻力，活动关节达到全范围 + 4肌肉抗比中等度稍大的阻力，活动关节达到全范围 4肌肉抗中等度阻力，活动关节达到全范围 4－肌肉抗比中度稍小的阻力，活动关节达到全范围 + 肌肉抗重力时活动关节达到全范围，肌肉抗较小阻力时活动关节达到部分范围3 3肌肉抗重力，活动关节达到全范围 3－肌肉抗重力，活动关节达到最大范围的50%以上 + 肌肉减重活动关节达到全范围，肌肉抗重力活动关节达到最大范围的50%以 下 2 2 肌肉减重活动关节达到全范围 － 肌肉减重活动关节达到最大范围的50%以上 2 1+ 肌肉减重活动关节达到最大范围的50%以下 1可触及肌肉收缩，但无关节运动 0没有可以测到的肌肉收缩
肢体肌群的手法肌力检查方法表3-2。 表 3-2上肢和下肢主要肌肉的手法肌力检查 肌检查方法 群 1 级 2 级 3 级 4 级 5 级 肩仰卧，试向对侧侧前图屈肩时卧，上侧屈可触及三上肢放在滑肌角肌前部板上，肩可群收缩主动屈曲坐位，肩内坐位，肩内旋，坐位，肩内旋，掌心向掌心向下，阻旋，掌心向下，可克服重力加于上臂下，阻力加于力屈肩远端，能抗中上臂远端，能 等阻力屈肩抗较大阻力 屈肩 肩仰卧，试同左，上肢坐位，屈肘肩坐位，屈肘，坐位，屈肘，外图肩外展放在滑板外展 90°，可肩外展 90°，肩外展 90°，展时可触及上，肩主动克服重力外阻力加于上臂阻力加于上肌三角肌收外展展远端，能抗中臂远端，能抗群缩等阻力较大阻力 屈坐位，肩同左，肘可坐位，上肢下坐位，上肢下坐位，上肢下肘外展，上主动屈曲垂；前臂旋后垂；前臂旋（检垂；前臂旋后肌肢放在滑（检查肱二查肱二头肌）（检查肱二群板上；试头肌）或旋（或旋前（检查头肌）或旋前图肘屈曲检查肱肌）或肱肌）或中立（检查肱
基于块的全搜索运动估计算法实现实验报告
数字视频处理实验报告 学院：通信与信息工程学院 系班：电信科0901班 姓名： 学号： 时间：2012 年11月23号
一、实验名称：基于块的全搜索运动估计算法实现 二、实验目的： 1、掌握运动估计算法的实现原理。 2、掌握运动估计算法的研究现状及多种计算方法。 3、学习基于块的全搜索运动估计算法，研究分析其Matlab实现 程序过程，并补充完成程序，对实验结果进行分析比较。 三、实验要求 三、实验要求 1、对实验程序motionEstAnalysis.m进行分析，完成主程序流程图。 函数流程图： 2、编写补充完成部分不全程序代码，调试程序使其能正确运行 (1) motionEstES( ) % Computes motion vectors using exhaustive search method（全搜索法计算运动矢量） % % Input % imgP : The image for which we want to find motion vectors（当前图像） % imgI : The reference image（参考图像） % mbSize : Size of the macroblock（宏块尺寸） % p : Search parameter (read literature to find what this means)（搜索参数） % % Ouput % motionVect : the motion vectors for each integral macroblock in imgP （当前图像中每一个积分宏块的运动矢量） % EScomputations: The average number of points searched for a macroblock（每个宏块搜索的平均点数） % % Written by Aroh Barjatya
图像匹配的主要方法分析
图像匹配的主要方法分析 在我国的图像处理中，有很多的关键技术正在不断的发展和创新之中。这些相关技术的发展在很大程度上推动了我国图像处理事业的发展。作为图像处理过程中的关键技术，图像匹配技术正在受到越来越多的关注。文章针对图像匹配的主要方法进行详细的论述，希望通过文章的阐述和分析能够为我国的图像匹配技术的发展和创新贡献微薄力量，同时也为我国图像处理技术的发展贡献力量。 标签：图像处理；图像匹配；特征匹配；方法 在我国的图像处理技术中，图像的匹配技术不仅仅是其中的重要组成部分，同时还是很多图像技术的发展创新的技术基础。例如图像技术中的立体视觉技术；图像技术中的运动分析技术以及图像技术中的数据融合技术等。通过上述内容可以看出，在我国的图像技术中，图像匹配技术具有非常广泛的应用。随着我国的相关技术不断的创新和发展，对于图像匹配技术的要求也是越来越高。这样就要求我国的图像匹配技术有更深层次的研究和发展。我国现阶段的研究主要是针对图像匹配过程中的匹配算法进行研究，希望借助研究能够更加有效的提升在实际的工作应用中的图像质量，同时也能够在很大程度上提升图像处理的图像分别率。文章的主要陈述点是通过图像匹配技术的具体方法进行优点和缺点的分析，通过分析优点和缺点来论述我国图像处理技术中的图像匹配技术的发展方向以及改进措施。近些年出现了很多的图像匹配方法，针对现阶段的新方法以及新的研究思路我们在实际的应用过程中要有一个非常清醒的选择。文章针对这一问题主要有三个内容的阐述。第一个是图像匹配技术的算法融合；第二个是图像匹配技术中的局部特征算法；最后一个是图像匹配技术中的模型匹配具体算法。 1 现阶段在世界范围内较为经典的图像匹配技术的算法 关于现阶段在世界范围内的较为经典的图像匹配技术的算法的阐述，文章主要从两个方面进行分析。第一个方面是ABS图像匹配算法。第二个方面是归一化相互关图像匹配算法。下面进行详细的论述和分析。 （1）算法一：ABS图像匹配算法。ABS图像匹配算法最主要的原理就是要使用模板的图像以及相应的匹配图像的搜索用窗口之间的转换差别来显示两者之间的关联性。图像匹配的大小在数值上等同于模板图像的窗口滑动顺序。窗口的每一次滑动都会引起模板图像的匹配计算。现阶段ABS的算法主要有三个，如下： 在选择上述三种计算方法的过程中要根据实际情况社情相应的阀值，否则会出现很高的失误率。上述的三种算法使用范围较狭窄。只使用与等待匹配的图像在模板影像的计算。 （2）算法二：归一化相互关图像匹配算法。归一化相互关的图像匹配算法在现阶段是较为经典的算法。通常专业的称法为NC算法。此计算方法主要是采
基于线性搜索的快速运动估计算法
第38卷 第2期2004年2月 西 安 交 通 大 学 学 报 J OU RNAL OF XI′AN J IAO TON G UN IV ERSIT Y Vol.38 №2 Feb.2004基于线性搜索的快速运动估计算法 丁贵广,郭宝龙 (西安电子科技大学机电工程学院,710071,西安) 摘要:为了减小快速运动估计算法的计算复杂度和提高运动补偿的准确性,提出了一种新的块匹配运动估计算法,称为线性正方形搜索算法.该算法采用运动估计的线性搜索策略,对于不重要的搜索区域利用线性搜索技术进行快速搜索以减小算法的计算复杂度,而对于重要搜索区域,即最佳点所在区域,用9点的正方形模块进行精细搜索以提高算法的搜索精度.实验结果证明,该算法与菱形算法相比不仅计算复杂度减小了10%以上,而且视频编码效率可以提高约011dB. 关键词:块匹配算法;运动估计;线性搜索;视频编码 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:0253-987X(2004)02-0136-04 N e w F ast Motion Estimation Algorithm B ased on Line Search Di ng Guiguang,Guo B aolong (School of Electromechanical Engineering,Xidian University,Xi′an710071,China) Abstract:In order to reduce the computational complexity of the fast motion estimation and improve the accuracy of motion compensation,a new block2matching algorithm called line2square search(L SS)algorithm was pro2 posed,in which the strategy of the line search was introduced.The L SS algorithm performed the line search for the unimportant area to reduce the computation complexity.For the important search area in which optimal points were existed,a square search pattern consisted of9checking points was used to carry out the refined search,thus the search accuracy and the prediction quality were https://www.sodocs.net/doc/e73284848.html,pared with the diamond search algorithm,experimental results showed that the computational complexity could be reduced up to10%and the coding efficiency could be increased about011dB by the L SS algorithm. K eyw ords:block2m atchi ng al gorithm;motion esti m ation;li ne search;vi deo codi ng 对于视频序列图像,由于相邻帧之间存在很大的时间相关性,即时间冗余,所以通过减少时间冗余,可以大幅度提高视频编码的效率.基于块匹配的运动估计算法是一种有效的方法,它已经被许多视频编码标准所采纳[1,2].在块匹配运动估计算法中,全搜索(FS)算法精度最高,但由于它要对搜索区内的每个搜索点进行检测,因此计算复杂度高,软硬件实现困难.后来人们相继提出了许多快速搜索算法,如三步法(TSS)[3]、四步法(FSS)[4]、二维对数法(TDL)[5]、基于块的梯度下降法(BB G DS)[6]、交叉法(CS)[7]和菱形法(DS)[8,9\〗等,它们通过设计不同的搜索模板和搜索策略,在计算复杂度上比FS 减小了许多,但搜索的准确性比不上FS.因此,有必要寻找更加高效的块匹配运动估计算法. 本文在分析运动矢量和绝对差和(Sum of Ab2 solute Difference,SAD)的空间分布特性的基础上,设计了一种新的搜索算法———线性正方形搜索算法(Line2Square Search,L SS).实验结果表明,本文提出的L SS算法在计算复杂度和准确性上都明显优于DS等块匹配算法. 收稿日期:2003-05-05. 作者简介:丁贵广(1976～),男,博士生;郭宝龙(联系人),男,教授,博士生导师. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(69975015);教育部优秀青年教师计划资助项目.
运动估计算法MATLAB课程设计
课程设计任务书 学生姓名：专业班级： 指导教师：工作单位： 题目: 运动估计算法 初始条件： MATLAB软件平台 要求完成的主要任务: 1.设计任务 设计视频压缩系统中的运动估计算法：全搜索法（FS: Full Search）和三步法(TSS: Three Step Search)，比较二种方法的搜索点和每帧的峰值信噪比（PSNR：peak signal to noise ratio） 2.设计要求 编制算法代码；对视频进行运动估计；计算PSNR 时间安排： 答辩时间2013年1月24日。 指导教师签名：年月日 系主任签名：年月日
摘要 (1) 1运动估计算法概念 (2) 1.1 运功估计算法基本思想 (2) 1.2 运动估计算法实验原理 (2) 2 设计原理和方法 (3) 2.1 三步法 (3) 2.2 新三步法 (3) 2.3 全搜索法 (4) 2.4 峰值信噪比 (5) 3 运动估计算法的MATLAB编程 (6) 3.1全搜索法 (6) 3.2三步法 (9) 3.3全搜索法指标 (11) 3.4三步法指标 (11) 3.4仿真结果分析 (11) 4 小结与体会 (11) 参考文献 (11) 附录 (12)
运动估计的基本思想是尽可能准确地获得序列图像帧间的运动位移，即运动 矢量。因为运动估计越准确，预测补偿的图像质量越高，补偿的残差就越小，补偿编码所需位数越少，需要传输的比特率就越小。利用得到的运动矢量在帧间进行运动补偿。补偿残差经过变换、量化、编码后与运动矢量一起经过熵编码，然后以比特流形式发送出去。 在视频编码和处理系统中，运动估计和运动补偿技术对降低视频序列时间冗余度、提高编码效率起着非常关键的作用。运动估计的准确程度将直接决定视频 编码器的编码效率。 关键词：运动估计、运动补偿技术、位移（运动）矢量 Abstract The basic idea is that the motion estimation as accurate as possible the image sequence interframe motion displacement, i.e. the motion vector. Motion estimation more accurate prediction compensation, the higher the image quality is compensated residuals is smaller, less compensation coding bits required, the smaller the transmission bit rate. Performing motion compensation using the motion vector obtained in the interframe. Compensation residuals through transformation, quantization, entropy-coded together with the motion vector is encoded, and then sent out in the form of a bit stream. In video coding and processing system, the motion estimation and motion compensation to reduce the temporal redundancy of video sequence to improve the coding efficiency plays a crucial role. The degree of accuracy of the motion estimation will directly determine the encoding efficiency of the video encoder. Keywords:Motion estimation Motion compensation techniques The vector of displacement (movement)
视频信号的运动估计和运动补偿算法
数字视频实验报告 班级：电信科0801班 学号： 姓名：
实验报告二 一、实验名称：视频信号的运动估计和运动补偿算法 二、实验目的 在视频编码和处理系统中，运动估计和运动补偿技术对降低视频序列时间冗余度、提高编码效率起着非常关键的作用。运动估计的准确程度将直接决定视频编码器的编码效率。它极大地消除了视频序列的帧间相关性。运动估计算法的复杂性将直接决定视频压缩编码系统的复杂性，如何提高运动估计的效率，使运动估计算法的搜索过程更快速、更高效一直是人们研究的热点。掌握运动估计的块匹配算法，以及快速运动估计算法。 三、实验内容： 1、分析基于块匹配的全搜索运动估计算法程序，画出 motionEstAnalysis.m 和 motionEstES.m文件流程图 2、编程补充完成costFuncMAD.m 文件中最小绝对误差计算函数 costFuncMAD（）和imgPSNR.m文件中峰值信噪比PSNR计算函数imgPSNR（）的程序，最终输出运动矢量场； 3、掌握运动补偿算法，编程实现motionComp.m文件中对目标帧的运 动补偿重构函数 motionComp（）； 4、了解多种快速运动估计算法，例如三步法搜索法、二维对数法、
菱形搜索法等。 5、总结实验结果，比较各种搜索算法的性能和所需时间。 四、实验原理 在帧间预测编码中，由于活动图像邻近帧中的景物存在着一定的相关性。因此，可将活动图像分成若干块或宏块，并设法搜索出每个块或宏块在邻近帧图像中的位置，并得出两者之间的空间位置的相对偏移量，得到的相对偏移量就是通常所指的运动矢量，得到运动矢量的过程被称为运动估计。 运动矢量和经过运动匹配后得到的预测误差共同发送到解码端，在解码端按照运动矢量指明的位置，从已经解码的邻近参考帧图像中找到相应的块或宏块，和预测误差相加后就得到了块或宏块在当前帧中的位置。 运动估计的准确程度往往用补偿图像与原图像比较的PSNR来衡量表示。 五、实验程序 1、motionEstAnalysis.m文件流程图
图像识别匹配技术原理
第1章绪论 1.1研究背景及意义 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。 图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。 基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是实现简单，但应用范围较窄，不能直接用于校正图像的非线性形变，在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展，人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法，大致可以分为三类：互相关法（也称模板匹配法）、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。 目前主要图像配准方法有基于互信息的配准方法，基于相关性的配准方法和基于梯度的配准方法。其中基于梯度的方法基本很少单独使用，而作为一个辅助
关于各种图像匹配方法的报告
关于各种图像匹配方法的报告 图像匹配方法，大致可以分为三类：基于特征点、灰度分布和频域。本文的主要工作就是研究这三类图像匹配方法，分析各种方法的优缺点，其中重点研究了基于特征的匹配方法。注：为了控制篇幅，本报告只对相关算法进行了很简单的叙述，故附有两个文件夹，文件夹“报告相关文档”相对详细地叙述了各算法（节号相对应）。如果还不够详细、清楚，可参照文件夹“References”。 1、基于特征点匹配方法 1.1 SUSAN 特征点算法 SUSAN算法的基本原理是通过以一个点为中心的局部区域内亮度值的分布情况来判断平滑区域、边缘及角点。如图1所示，一个在图像上移动的圆形模板，模板的中心称为核心，它的位置有以下五种形式。图像一定区域的每个像素的亮度值与核心点的亮度值相比较，把比较结果相似或相同的点组成的区域叫做USAN（单值分割相似核心）。USAN区域含有图像在某个局部区域的结构信息，而大小反映了图像局部特征的强度。 SUSAN算子使用的是圆形模板来进行角点探测，一般使用模板的半径为3-4个像元，模板在图像上滑动，在每一个位置求亮度相似比较函数，并计算合计值，就得到了USAN区域的面积，而后再跟一个给定阈值进行比较。计算重心求出核
到重心的距离，对应正确角点，若重心距离核较远，就能以距离消除虚假角点的影响。最后使用非最大抑制（No Max Suppression）方法，这样就可以找出角点。 1.2 A New SUSAN Based Image Sharpness Function 对于Susan的改进，Yu Song等人提出了一种自适应阈值的检测算法，解决了SUSAN算子对灰度细节丰富的图像检测效果不佳的问题。 下面是原SUSAN算法中使用的相似度函数： 而这种新的SUSAN算法的与原SUAN算法的区别就在于它使用了不依赖于固定阈值的相似度函数。Yu Song等人的文章中提出了7种相似度函数，如下：
粗大运动功能测试量表
粗大运动功能测试量表 （一）量表基本知识 GMFM是Russell等人于1989年设计的测量脑瘫儿童粗大运动功能改变的测量工具，属于标准对照发展性量表，能有效反映脑瘫儿童运动功能改变，已成为国际上公认的脑瘫粗大运动功能测试工具。GMFM量表主要用于评估脑瘫儿童粗大运动功能，具有正常运动功能的儿童在5岁以内能完成所有项目，虽然是针对脑瘫儿童设计的，但也可使用于Down syndrome儿童，近年来也有不少研究者用来测定其它类型的运动障碍儿童的粗大运动功能。GMFM来那个表的不同版本： GMFM最初通过文献回顾和临床医师判断筛选85个项目，在经过信效度研究后，增加了3个项目，形成了GMFM-88项版本，2000年Russell等人使用Rasch分析法对GMFM量表进行了信度和效度分析，最后确立了GMFM-66项。国内任永平等将GMFM修订成80项，增加了原始反射和平衡反应等项目，同时删除了部分评估项目，但是由于没有进行严格的心理测量学特性检验，反射和反应项目的增加与原版量表以功能测试为主的目的相违，在国内未得到广泛使用。 GMFM-88结构： GMFM-88包括88个项目，分5个能区：A区（卧位与翻身）；B区（坐位）：C区（爬行与跪）；D区（站立位）；E区（行走于跑跳）。每项均采用4级评分法，其中A区总分为51分（17项）；B区为60分（20项）；C区总分为42分（14项）；D总分为39分（13项）；E区总分为72分（24项）。 GMFM-88评分标准与结果： GMFM的每一个都为4级评分，具体标准：0分：动作还没有出现的迹象；1分：动作开始出现—只完成整个动作的10％以下；2分：部分完成动作—可以完成整个动作的10％-90％；3分：整个动作可以全部完成。当无法确定分数时，按照较低的等级给分。 GMFM-88提供五种评分结果： 原始分：五个能区的原始分 各能区百分比：能区原始分与各自总分相除，乘以100％ 总百分比：五个能区原始分与各自总分相除，乘以100％之和再除以5 目标区分值：选定目标能区原始分与各自总分相除，乘以100％之和再除以选定能区数GMFM-66的特点： GMFM-66的项目由GMFM-88经过Rasch分析后，筛选出具有线性特征（项目特性线）的项目所组成，GMFM-66项目需要使用电脑程序（Gross Motor Ability Estimator,GMFM软件）输入每个项目的得分，并经分析转化后得到GMFM-66分值。与GMFM-88相比GMFM-66具有如下特点：①属于等距量表，它提高了总分和变化分数的可理解性，能够合理、客观地反映脑瘫患儿的粗大运动发育变化；②重新确立了项目难度顺序；③删除22项不适合项目后，增加了评估的单维性；④重新确定GMFM测定在脑瘫人群中信效度（比GMFM-88建立时使用的样本更大，共537例）。但是GMFM-66不能提供各个功能分区的分值，因此GMFM-88目前依然得到广泛使用。
运动估计算法比较 块匹配 全搜索 四步法 三步法
大作业 运动估计算法比较 一、实验内容 简要介绍各种运动估计算法，并比较不同运动估计算法的性能，主要考虑各算法的运算速度和精度。 二、实验背景 视频原始图像中存在着大量的信息冗余，如时间冗余、空间冗余、信息熵冗余、谱间冗余、几何结构冗余、视觉冗余和知识冗余等等。运动估计是视频压缩编码中的核心技术之一，采用运动估计和运动补偿技术可以消除视频信号的时间冗余以提高编码效率。如何提高运动估计的效率，使运动估计算法的搜索过程更健壮、更快速、更高效成为目前研究的热点。 运动估计的基本思想是尽可能准确地获得序列图像帧间的运动位移，即运动矢量。因为运动估计越准确，预测补偿的图像质量越高，补偿的残差就越小，补偿编码所需位数越少，需要传输的比特率就越小。利用得到的运动矢量在帧间进行运动补偿。补偿残差经过变换、量化、编码后与运动矢量一起经过熵编码，然后以比特流形式发送出去。 运动估计算法多种多样，大体上可以把它们分成四类：块匹配法、递归估计法、贝叶斯估计法和光流法。其中块匹配运动估计算法因其具有算法简单、便于VLSI实现等优点得到广泛应用。所以本文将重点介绍块匹配运动估计算法，并对各种块匹配算法在计算速度和估计精度上进行简单比较。 三、实验原理 （一）、像素递归技术 像素递归技术是基于递归思想。在连续帧中像素数据的变化是因为物体的移位引起的，郑么如果沿着梯度方向在某个像素周圈的若干像素作迭代运算，运算会最后收敛于一个固定的运动估计矢量，从而预测该像素的位移。 （二）、块匹配运动估计 块匹配运动估计是把图像帧划分为若干互不重叠的块，并以块为单位寻找目标帧中每块在参考帧（上一帧或者其它帧）中最优匹配的块的相对位置，假设图像中每块的大小为M
图像匹配中特征点提取算法研究
、原始依据 1.工作基础 特征点是数字图像中重要的几何特征，特征点的准确提取对于图像处理和图像测量具有重要意义。Harris算子是C. Harris和J. Stephens在1988年提出的一种基于信号的点特征提取算子。Harris角点检测算法是一种非常经典的提取算法，这种算子受信号处理中自相关函数的启发。给出与自相关函数相联系的矩阵M。M阵的特征 值是自相关函数的一阶曲率，如果两个曲率值都高，则认为该点是特征点。Harris算 法具有计算简单、提取的角点特征均匀合理、可以定量提取特征点以及算子稳定的特点。 2?研究条件 系统的开发已经具备的外界条件是具有藏书丰富的天津大学仁爱学院图书馆，并 且随时可以得到指导老师的辅导和指点，系统开发所使用的电脑已经介入In ternet，能方便的在外网上进行查阅资料。开发环境是普通个人计算机，软件支持是Windows 系列的操作系统。 3?应用环境 论文在解决图像特征点的提取问题上积极应用并改进Harris算法，并运用多个不 同类型的图像实验比较算法的优缺点。 4.工作目的 掌握使用Harris算法提取图像特征点的方法以及Harris算法的原理。考证不同类型图像使用Harris算法提取图像特征点的优劣。 二、参考文献修改同开题 [1]陈利军.图像角点检测和匹配算法的研究[D].西安：西安电子科技大学， 2005. 163—168. [2]李兰友，王学彬.Visual C#图像处理程序设计实例[M].北京：北京国防工业出版社，2003. 88— 102. [3]李玲玲，李印清.图像配准中角点检测算法的研究与比较[J].郑州：郑州航空工业管理学院学报 (社会科学版)，2006, 25(2): 190—192. [4]W ANG Wei ，TANG Yi-ping. Image Corner Detection Technique Research on Machine Vision[R] . Beijing : National Natural Scienee Foundation of China 2006. 46—58. ⑸Kitchen L，Rosenfeld A. Gray -Level Corner Detection[J]. Netherlands： Pattern Recog ni tion Letters， 1982，13(2)：163—175. [6]Moravia HP . Towards Automatic Visual Obstacle Avoidance[C]. Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligenee, Cambridge, MA . USA: 1977. 10—12. [7]Smith S M. Brady M. SUSAN-a New Approach to Low Level Image Processi ng