运动图像清晰度测试序列设计及发生技术研究
医疗图像处理中的运动校正方法研究
医疗图像处理中的运动校正方法研究摘要：医疗图像在临床诊断和治疗过程中起着至关重要的作用。
然而，由于多种因素的影响，如患者的呼吸、心跳等生理运动，医疗图像中常常存在运动模糊。
因此，研究运动校正方法对于提高医疗图像的质量和准确性具有重要意义。
本文将详细介绍医疗图像处理中常用的运动校正方法，并对其优缺点进行评述。
1. 引言医疗图像在医学领域中扮演着重要角色，可用于疾病诊断、治疗方案制定以及手术导航等方面。
然而，由于运动导致的图像模糊往往会降低图像的质量和准确性，从而影响临床诊断结果。
因此，运动校正成为医疗图像处理中的重要研究方向之一。
2. 运动校正方法2.1 基于图像配准的方法图像配准是一种常用的运动校正方法，通过寻找图像中不同位置的对应关系，从而对图像进行准确对齐。
在医疗图像处理中，基于图像配准的方法通常可以分为两类：基于特征的方法和基于区域的方法。
基于特征的方法通过提取图像中的关键点或特征来进行配准，如SIFT、SURF等。
而基于区域的方法则是通过定义图像中的相似性度量来进行配准，如互信息、相互相关等。
这些方法在运动校正中能够取得较好的效果，但对于大幅度的图像变形或运动情况较复杂的情况下，存在一定的局限性。
2.2 基于运动估计的方法基于运动估计的方法利用图像序列中连续帧之间的关联性，通过估计图像中的运动信息来进行校正。
在医疗图像处理中，常用的运动估计方法包括光流法、块匹配法等。
光流法通过计算图像中不同位置的像素之间的运动速度来获取运动信息，具有计算量小、速度快的优点。
而块匹配法则通过比较图像块之间的相似性来进行运动估计，适用于大范围的图像变形。
这些方法在不同的场景下具有一定的优势，并且已经取得了一定的研究成果。
3. 优缺点分析3.1 基于图像配准方法的优缺点基于图像配准的方法能够有效地处理图像中的运动校正问题，具有较高的准确性和稳定性。
然而，这些方法也存在一些缺点。
首先，由于配准精度的限制，当图像中出现大范围的形变时，这些方法的性能会明显下降。
motion blur测试方法
motion blur测试方法Motion blur（运动模糊）是指由于物体在移动过程中相对于相机的位置发生改变而导致图像模糊的现象。
在摄影和电影制作中，人们常常通过调整快门速度和物体移动速度来控制运动模糊效果，以达到特定的视觉效果。
而在计算机图形学中，研究人员则致力于开发方法来模拟和生成逼真的运动模糊效果。
本文将介绍几种常见的运动模糊测试方法。
一、点光源测试方法点光源测试方法是一种简单而常见的运动模糊测试方法。
在这种方法中，研究人员通常使用一个点光源，如手电筒或荧光棒，在暗室中进行实验。
研究人员通过手持点光源以不同的速度移动，拍摄一系列图像。
然后，利用这些图像，可以通过计算每个像素点在不同帧之间的差异来估计运动模糊效果。
这种方法的优点是简单易行，但缺点是只能测试点光源的情况，无法模拟复杂的真实场景。
二、运动模糊测试图像库为了更好地研究和比较不同的运动模糊算法，研究人员还开发了各种运动模糊测试图像库。
这些图像库通常包含一系列经过精确控制的图像序列，用于模拟不同速度和方向的运动模糊效果。
研究人员可以利用这些图像库来评估和比较不同的运动模糊算法的性能。
同时，这些图像库还可以用于计算机视觉和图像处理领域其他相关研究的测试和评估。
三、运动模糊测量指标为了客观评估不同运动模糊算法的性能，研究人员还提出了一系列运动模糊测量指标。
这些指标通常基于图像的空间频率特征或边缘信息，用于量化运动模糊效果的程度和质量。
常见的运动模糊测量指标包括模糊程度（Blur extent）、模糊方向（Blur direction）、模糊长度（Blur length）等。
这些指标可以帮助研究人员在设计和优化运动模糊算法时进行定量评估和比较。
四、运动模糊重建算法为了从模糊图像中恢复出清晰的原始图像，研究人员提出了各种运动模糊重建算法。
这些算法通常基于图像的频域或时域特性，通过对模糊图像进行处理和分析，估计出运动模糊的参数，然后利用逆滤波、盲反卷积等技术进行模糊图像的重建。
如何应对图像识别中的运动模糊问题(五)
应对图像识别中的运动模糊问题引言：在如今数字图像处理的领域中，图像识别已经成为一项非常重要的技术。
然而，由于各种可能的问题和影响因素，尤其是运动模糊问题，图像识别的精确性和可靠性仍然面临一定的挑战。
本文将从多个角度探讨如何应对图像识别中的运动模糊问题，以提升图像识别的准确度和稳定性。
一、了解运动模糊的原因和机制运动模糊是指物体在图像捕捉过程中出现的由于运动造成的模糊效果。
了解运动模糊的原因和机制是解决该问题的第一步。
一般来说，主要原因是相机或物体的运动导致曝光时间过长，从而导致图像细节模糊。
因此，可通过控制曝光时间、使用快门优先模式或增加光线等方式来减少运动模糊。
二、选择合适的图像采集设备和参数图像采集设备的性能和参数对图像识别的精确性和稳定性具有重要影响。
因此，在处理图像识别中的运动模糊问题时，我们应选择具备较高采集速度和抗运动模糊性能的设备，同时优化设备参数，如ISO、快门速度和光圈大小等，以最大程度地减少运动模糊的发生。
三、运动模糊修复算法的应用在图像识别中，运动模糊修复算法是一种常用的解决方案。
常见的算法包括基于滤波和深度学习的方法。
滤波方法通过对图像进行滤波处理，以去除或减弱运动模糊。
深度学习方法则基于大量样本数据，通过训练神经网络模型来学习图像的运动模糊模式以及如何进行修复。
选择适合特定数据集和应用场景的运动模糊修复算法可以有效提升图像识别的准确性。
四、多帧图像叠加和图像增强技术为了进一步减少运动模糊对图像识别的影响，可以利用多帧图像叠加和图像增强技术。
多帧图像叠加可以通过将多张图像叠加在一起，平均化图像中的噪声和运动模糊，从而提高图像的清晰度。
而图像增强技术可以通过提升图像的对比度、锐度和细节等方面来增强图像的可识别性，从而抵消部分运动模糊造成的影响。
五、利用先进的硬件技术和算法优化图像处理效果随着科技的进步，硬件技术与图像处理算法的结合为解决图像识别中的运动模糊问题提供了新的可能性。
图像处理中的运动估计与运动补偿方法对比研究
图像处理中的运动估计与运动补偿方法对比研究概述：在图像处理领域中，运动估计与运动补偿是常用的技术方法，用于处理视频序列中物体的运动。
运动估计是通过对连续帧之间的像素位移进行分析，来估计物体的运动轨迹。
而运动补偿则是根据运动估计的结果，对图像进行处理，以消除运动导致的图像模糊与变形。
本文将对常用的运动估计与运动补偿方法进行对比研究。
一、运动估计方法1. 基于块匹配的运动估计方法：基于块匹配的运动估计方法将图像划分为多个块，通过搜索邻域中与当前块相似的块，来确定运动向量。
常见的基于块匹配的运动估计算法有全局运动估计法（Global Motion Estimation）和局部运动估计法（Local Motion Estimation）。
全局运动估计法适用于场景变化较小的视频序列，通过对整个图像进行分析来估计全局的运动。
而局部运动估计法则适用于场景变化较大的视频序列，它将图像分为多个小块，对每个小块进行独立的运动估计。
2. 基于光流的运动估计方法：基于光流的运动估计方法利用了物体在连续帧之间的像素强度变化来估计物体的运动。
光流计算方法包括基于亮度的方法和基于特征点的方法。
基于亮度的方法通常使用亮度差分或亮度约束方程来计算光流，它假设相邻帧中像素的亮度保持不变。
基于特征点的方法则通过对图像中的特征点进行跟踪来计算光流，例如使用特征点的轨迹或特征描述子。
3. 基于模型的运动估计方法：基于模型的运动估计方法通过建立物体的数学模型，来估计物体的运动。
常见的基于模型的运动估计方法有基于刚体模型的运动估计和基于非刚体模型的运动估计。
基于刚体模型的运动估计方法假设被观测物体是刚体，运动是刚体的刚性变换。
这种方法可以通过对物体的旋转和平移进行分解来估计运动。
而基于非刚体模型的运动估计方法适用于非刚体物体，它考虑了物体的变形与形变。
二、运动补偿方法1. 基于插值的运动补偿方法：基于插值的运动补偿方法通过对图像进行插值，来消除由于运动导致的图像变形和模糊。
快速运动实验设计：高速摄影与运动轨迹分析
会议论文
作者3 et al. (年份) 标题3 作者4 et al. (年份) 标题4
专著
作者5 (年份) 书名1 作者6 (年份) 书名2
附录
在第23页，附录将收 录实验中的原始数据、 实验记录和补充材料。 通过提供更多关于研 究的详细信息和数据 支持，读者可以更深 入地了解本研究的内 容和方法，为进一步 研究提供参考依据。
轨迹数据处理工具
01 轨迹数据处理软件选择
选择合适的软件用于导入、处理和分析运动 轨迹数据。
02 轨迹数据分析插件介绍
介绍常用的轨迹数据分析插件，以及它们的 功能和特点。
03 数据可视化工具应用
利用数据可视化工具展示运动轨迹数据的分 析结果，直观地呈现数据变化和趋势。
轨迹分析实例
通过具体实例展示轨迹分析的步骤和计算方法， 以及如何结合图表和数据结果说明轨迹分析在快 速运动实验中的应用和重要性。这些实例有助于 解释轨迹分析的实际操作过程，加深对运动轨迹 分析方法的理解。
激光传感器应用
激光传感器 原理
激光测距原理
激光传感器 在快速运动 实验中的作
用
精准时间测量
激光传感器 与高速摄影 的结合应用
高速运动轨迹测 量
快速摄影数据处理
数据采集
高速摄影数据采集方法包 括高速相机参数设置和实 时观测 数据存储和管理需要考虑 数据量大、实验重复性等 因素
图像处理
图像去噪和增强可以提高 数据处理的准确性 图像配准和轨迹提取是分 析中关键的步骤
03 数据统计分布
对数据进行统计学处理
实验结果比较
不同实验数 据的差异分
析
数据差异性对比
验证实验结 果的准确性
结果准确性验证
运动图像压缩技术与标准的研究与展望
Ｇｏｐ ｒ ｕ ，运动图像专家组）是 Ｉ Ｏ （ Ｓ 国际标准组织 ）和
ＩＣ（ Ｅ 国际电工委员会 ）内的一个工作组。Ｍ Ｅ 公布 ＰＧ 的标准有 ：＠Ｍ Ｅ 一 标准：１ ９ 年８ ＰＧ １ ９ ３ 月公布 。用于传
关键 词 ：Ｍ Ｅ Ｊ Ｅ 媒体 ＰＧ ＰＧ
自１ ４ 年Ｏ ｅ 提出脉冲编码调制 （ Ｃ ）理论之 ９８ １ｖｒ ｉ ＰＭ 后，人们 已经研究了各种各样的多媒体数据压缩方法。
四个方面的计算机系统和广播电视都统一的标准，从而
Ｍ Ｇ Ｐ 压缩技术 已是 目前视频压缩 的重要技术之 Ｅ
Ｐ Ｃ 位 藏 Ｅ
至更高的编码范围；⑧Ｍ Ｅ 一 标准 ：２ ０ 年１ 月公 ＰＧ４ ０２ ０ 布 该标准的 目标为：支持多种多媒体应用 （ 主要侧重 多媒体信息内容 的访 问） 可根据应 用的不 同要求现场 ， 配置解码器。 目前， Ｐ Ｇ Ｍ Ｅ 将研究重 点转 向了交互性更 加高级的形式， 在未来 的几年里， 技术 的发展将使这种
题
应 ，因而扩大 了多媒体应用 空间的 自由度及灵活度 。 它开拓了很多不同的数 字影像应用，Ｖ Ｄ 目制作就是 Ｃ节 运用 Ｊ Ｐ Ｇ ＇ Ｅ 压缩技术 。Ｖ Ｄ Ｍ Ｃ 盘上存储的影视 图像和声 音是采用Ｍ Ｅ 算法压缩的数字信息 ，并按Ｍ Ｅ 的格式 ＰＧ ＰＧ 交错存放在Ｖ Ｄ Ｃ 盘上 。在数字多媒体压缩 （ 特别是视频 压缩 ）领域 内的国际标准有很多 ，如Ｉ Ｏ Ｉ ｕ Ｔ （ ｓ ／ Ｔ— 国 际标准化组织／ 国际 电信 同盟 ）技术委员会 下的Ｊ Ｅ ＰＧ
准，即用于静态图像数据压缩的Ｊ Ｅ 和用于电视电话、 ＰＧ 会议 电视图像压缩的Ｈ ２ １ ． ６ ，但是他们都与计算机数据 标准无关 。这就要求制定一个图像 、伴音、存储和传输
液晶显示器运动模糊测量方法及研究进展概述
液晶显示器运动模糊测量方法及研究进展概述摘要运动模糊是影响显示图像质量的关键问题之一，对液晶显示器（LCD）运动模糊进行了详细综述。
本文介绍了两类运动模糊测量方法：直接测量法、间接模拟法，并提出了高清电视显示器动态图像质量的测试方法，通过分析和实际测试，该测试方法可以很好地应用于高清晰度平板电视显示器的质量评价。
关键词平板显示器；动态图像质量；测试方法随着液晶电视显示和处理技术的不断发展，液晶显示器的性能水平也进一步提高，很多原来致命的技术缺陷得到了较好的解决，一些性能指标已经接近甚至超过传统的CRT显示器，并且还有很多新的技术正在不断地被应用和普及。
这对未来液晶电视显示器质量检测和标准制定提出了更高的要求。
1 影响图像质量的要素1.1 运动图像色彩偏移指动态画面显示上的颜色和静止时的差别。
由于液晶本身固有的性质以及液晶显示过程中的保持特性，导致液晶显示器在重显运动画面时，会出现画面颜色的改变。
用户会因为觉察到亮度、色调、色品的变化而感觉到其他颜色。
因此，此项目也是对重显全彩高清晰度电视画面非常重要的因素。
1.2 灰阶响应时间指显示画面任意灰度间转换的时间。
液晶本身的响应时间不够短是影响动态画面质量的一个重要因素。
传统意义定义的响应时间是指黑白画面的响应时间，即画面从黑切换到白以及从白切换到黑所需要的时间。
但在实际应用中，大多数画面都是在不同的灰度之间变化，因此，测量灰阶响应时间有其现实的意义。
同时，目前的一些处理技术，如120Hz（240Hz）等都对面板的灰阶响应时间有着较高的要求，而通常制造商都是通过驱动技术来缩短灰阶响应时间，但是如果该技术应用的不恰当，也会引起一些副作用。
1.3 彩色偏移由于液晶显示器非自發光的特点以及其形成彩色的机理。
对于尤其是大尺寸的液晶电视来说，随着观看角度的变化，图像色彩相对于标准色彩产生变化几乎是不可避免的。
这种随着视角的变化的彩色偏移一般不会对图像的质量造成大的影响，但是如果显示器的色彩偏移较大，尤其是在可视角的范围内大于人眼的视觉敏感度，则会对图像的质量产生较大的影响。
光流估计与图像超分辨率重构技术研究
光流估计与图像超分辨率重构技术研究摘要：光流估计和图像超分辨率重构技术是计算机视觉领域的两个重要研究方向。
光流估计是指在连续帧图像序列中估计像素点在时间上的运动信息，而图像超分辨率重构则是指通过增加像素的数量来提高图像的细节和清晰度。
本文将探讨光流估计和图像超分辨率重构技术的原理、发展现状以及相关的方法和应用。
一、光流估计技术光流估计是计算机视觉中的一个经典问题，其目标是估计图像序列中每个像素点在时间上的运动轨迹。
光流估计的应用广泛，包括视频压缩、物体跟踪、运动分析等领域。
目前，传统的光流估计方法包括基于亮度的方法、基于特征的方法和基于能量最小化的方法等。
近年来，深度学习的发展也为光流估计带来了新的突破，通过使用卷积神经网络（CNN）进行光流估计，取得了较好的效果。
然而，光流估计仍然面临着诸多挑战，如快速运动、遮挡和运动模糊等问题，这些问题仍然是当前研究的焦点和难点。
二、图像超分辨率重构技术图像超分辨率重构旨在通过增加像素的数量来提高图像的细节和清晰度。
这在许多应用中都具有重要意义，如监控、医学图像分析和卫星图像等。
图像超分辨率重构技术主要包括插值法、卷积神经网络和生成对抗网络等方法。
插值法是一种传统的方法，通过对低分辨率图像进行插值来增加像素的数量。
卷积神经网络和生成对抗网络则是近年来兴起的方法，前者通过学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系来重构高分辨率图像，后者通过生成对抗策略来实现图像超分辨率重构。
这些方法在一定程度上提高了图像超分辨率重构的效果，但仍然面临着许多挑战，如信息丢失和生成图像的真实性等问题。
三、光流估计与图像超分辨率结合光流估计和图像超分辨率重构技术在某些应用中可以结合起来，以改善图像处理的效果。
一种常见的方法是先通过光流估计从连续帧图像中获取像素的运动信息，然后根据这些信息重构高分辨率图像。
这种方法可以在一定程度上提高图像超分辨率重构的效果，尤其是对于包含运动物体的图像。
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ｌ 动态清 晰度测 量序 列的设 计技术
清 晰度 的测试通 常采用等间隔的黑 白条纹作为测试
信 号阿 。按照 目前 的 国家标 准及 电子行 业标 准 ， 静态 清 晰 度的测试 采用 ０—１ ０ 幅 的 １ 黑 ９白的测试条 纹 ， ０ ％满 ０
： 锑 ｓ 第 ， ｏ ｓ ｓ ｓ期 ｎ 黼 舭总 ｓ
８ １
ｌｔ ｄｒ， ｓｎ ａ ａｄｔ ｔ ｇ＆ ｅｕ ｍｅｔ Ｓｎ ｅｉ ｑ ｉ ｎ ｐ
ｌ 标准 、 趋濑与 仪器
辁一 吐一 ＜ ～
… … ５ 。 … …
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…
Ｊ 、 ，ｊ １
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７ ／ １０ 彩 条信 号需 要将 Ｙ ｂ ｒ ５０ ０／ ／ ０ Ｐ Ｐ 的电平信 号 空间
而动态 清晰度 的测试采用 ５ ４白的测试条 纹 １ 黑 。动态
清晰度测试 目 前主要针对水平方向， 测试时该条纹按照
一
定的运动速度“ 像素／ 在显示器上运动。Ｅ 场” ｔ 本芝测
该 测试 序列在 ３ ０～１０ ０ 间按照 ５ 线 的间 隔设 ０ ０ 线 ０
设计 的测 试序列 如图 １ 所示 。 置测 试点 ， 加 １００ 。借鉴 灰 阶响应 时间 的测试 方 外 ８ 线
本 相 同。
图２ 本 文设 计 的测 试 序 列 ， 始 帧 初
３ ）复合测试 能 力 。测 试序 列 的每一 帧都包 括水平
清晰度 、 垂直清晰度 、 重显率 、 色场 、 单 灰度 阶梯 、 彩条 、 灰
度 小斜 坡 、 多波群 、 度极 限 ８ 灰 阶梯 等常用测 试信 号 ， 同
＝
多波群信号的每一个波包都采用满 幅度调制 的正 弦
波， 该波包的第 个像素为
图 １ 日本 芝 测 设 计 的测 试 序 列 （ 图 ） 截
Ｇ ） ｆＣ ２．．１ （： Ｏ 百 百 ＋Ｓ 睾 ｌ １ ［ １
＼ Ｊ０ ／ ／
．
（ ３ ）
法 ， 测 的序 列 将 背景 亮 度 及清 晰 度条 纹 中的 “ ” 芝 黑 和 式 中 ： 是第 波包 ， 是 最大带 宽 ， 于 １９ ０ １ ８／ 个 对 ２ ￣ ０ ０ “ 条纹都做 了 ３ 白” 阶处理 ， 比０—１０ ０ ％满 幅调 制 的传 统 的静 态清 晰 度测 试 条 纹设 计 更 加合 理 ， 最终 的动 态 清 晰 度 测 试 结 果 由 以上 ９种 情 况 的测 试结 果 平均 而 得 。
便 。因此 ， 国内外一直 在研究可 靠 的客观 测试技术 。近 年来 ， 种评 估 平 板显 示 器运 动 图像质 量 的 技术 被 提 多 出翻 例如 ， 内牡丹视 源提 出的运动 图像 拖尾响应 时间 ， 国
测 试法 东南大 学提 出的“ ， 运动 图像 响应 时间” 测试法 ，
工业和信 息化 部电子工业标准化研究所计量检测 中心提 出的动 态调制 度及动态 清晰度测试方 法 ， 以及 日韩等
Ｓ ａ ｄ ｒ ， ｓｉｇ＆ ｅ ｕｐ ｅ ｌ ｔｎ ａ ｄ ｔ ｔ ｅ ｎ ｑ ｉｍ ｎｔ
标准 、 越测与仪器 Ｉ
文章编号 ： ０—６ ２２１）８０８—４ １ ２ ８９ （０ １—０ １０ ０ １
运动图像清晰度测试序列设计及发生技术研究
殷 玉ｉ ， ｝ 胡菊 萍 ， 道 才 占 项
ｎ ｎｉｅ ｒ ｅ ｉｎ ｌｔ ｒ ｏ ｌ ａ ｄｔ ｇ ｐａ ｏｍ．Ｂ ｏ ａ ｓ ｎ ｔ ｎ ｉ ｆ ｙ ｃ ｍｐ ｒ ｏ ｏ ＴＧ７ ０ ａ ｄ ＶＭ５ ０ ，ｉ ｉ ｆｕ ｄ ｔａ ｈ ｈｂ ｒｔｒｓ ｏ ｓ ｆ ｐ ｏ ｏｅ ｙ ｔｍ ｉ ｉ ０ ｎ ０ ０ ｔ ｓ ｏ ｎ ｈ ｔｔｅ ｍｕ ｉｕｓ ｅｐ ｎ ｅ ｏ ｒｐ ｓｄ ｓｓｅ ｓ ｌ ．Ｓ ｈ ３ ｄ ｂ ｎ ｗｉｔ ｉ ｂ ｖ ０ Ｍ Ｈｚ ｈ ｂ ｖ ｒｓ ｌ ｅ ｎ ｔａｅ ｔ ａ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｓ ｓｅ ｉ ｕｔｂｅ ｆｒ ｓａｉ ｏ ％ ｏ ｔ ｅ Ｂ ａ ｄ ｄｈ ｓ ｏ ｅ ３ ａ ．Ｔ ｅ ａ ｏ ｅ ｅｕｔ ｄ ｍｏ ｓｒｔ ｈ ｔ ｔｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｙ ｔｍ ｓ ｓ ｉ ｌ ｏ ｔｔ ｓ ａ ｃ ｒ
０ 引言
以液 晶显示 、 有机光 电显示 （ Ｌ Ｄ） Ｏ Ｅ 为代表的平板显
企业 提出 的追踪 相机 、 高速相机 等测 试方法 。 目前在该
领域 国内和 国际 的标准制订 时往往采用 多种测试方法并
示器由于体积小 、 重量轻 、 清晰度高， 已经取代传统显像
管而成为消费类 电子主流显示器 。但液 晶等平板显 示器
（ 业 和 信 息化 部 电子 工业 标 准 化研 究 所 计 量 与检 测 中心 ， 京 １０ ７ ） 工 北 ０ １６
【 摘
要 】平板 显 示器 的运 动 图像 清晰度 比静 态会有 所 恶化 ， 前 国 内外有 多种主观 或客观 测试 方法 ， 动 图像 测试用 视频发 目 运
生器是 相关 测试所 必须 的。采 用 Ｍ ｆｂ 计 了主观客观 通用 并可 以产 生各 种运 动速度 的运 动 图像 清 晰度 测试 序列 ， 采用非 ａａ 设 ｌ 并 线性编 辑平 台作 为视 频播 出平 台。通 过无 损压 缩和 缓存技 术 ， 实现 了 １９０ １００ ５ ｚ ２ｘ ８￣０ Ｈ 序列 的实 时播放 。通过 与 Ｔ ７０ Ｇ ０ 及 Ｖ ５０ 的比对试 验发现 ， 频发 生系统 的多波群 频率响应 达到 １ ３ｄ 带宽达 到 了３ Ｈ ， 以满足 １００ 以内静 态及 动 Ｍ ００ 视 ％， Ｂ ０Ｍ ｚ可 ０线
ｍｏ ｉ ｅ ｒ ｓ ｌ ｔ ｎ ｔｓ ｎ ｅ ｏ １ ０ ｏ ｌ ｅ ． ｔ ｅ ｏｕ ｉ ｅ ｔ ａ ｄ ｂ ｌｗ ０ ｉ ｓ ｖ ｏ ｎ
【 ｙ ｗｏ ｄ ］ｍｏｉｇ ｐｃｕｅ ｅｏｕ ｏ ；ｔ ｔｓｑ ｅ ｃ Ｋｅ ｒｓ ｖｎ ｉｔｒ；ｒｓｌｔ ｎ ｅ ｅ ｕｎ ｅ ｉ ｓ
【 ｂ ｔａ ｔ Ｍｏｉ ｐｃ ｒ ｒｓｌｔ ｎ ｆ ｆ ｔ ａ ｅ ｉ ｌｙ ｓ ｏｓ ｔａ ｔｅ ａｅ ｆ ｔｔ ｐｃ ｒ．Ｓ ｍ ｏｊｃ ｖ ａｄ Ａ ｓｒｃ 】 ｔ ｅ ｉｔ ｅ ｅｏｕｉ ｏ ａ ｖ ｕ ｏ ｌ ｐｎ ｌ ｓ ａ ｉ ｄ ｐ ｗ ｒｅ ｈ ｎ ｈ ｃｓ ｏ ｓ ｉ ｉｔ ｅ ｏ ｅ ｂｅｔ ｅ ｎ ａｃ ｕ ｉ
时还有标注运动速度 的标 记。 本 文采用 Ｍａ ａ 作 为编程 平 台 ， ｔｂ ｌ 通过 Ａ（ ， 三维 ）
数 组 来 对 目标 帧 的 每 一 个 像 素 进 行 设 定 ， 如 对 于 例
１９ ０ １０ ０５ ｚ ２ ｘ ８ ／０Ｈ 高清视 频 ，维对应 １０ ０ 方 向 ，维 ｉ ８ 行
Ｙ Ｎ Ｙ ｚ ｅ Ｕ Ｊ ｐｎ ， ＡＮ ａ ｃ ｉ Ｉ ｕ ｈ ，Ｈ ｕ ｉｇ ＸＩ Ｇ Ｄ ｏａ
（ｅｔａｄ Ｍｅｒｌ ｙ Ｃｎｅ，Ｃ ｉ ｓ Ｅｅｔ ｎｃ ｔｎ ａｄｚｔ ｎｌ ｈ ｔ ｅｉｇ １０ ７ ，Ｃ ｉａ Ｔｓ ｎ ｔ ｏ ｅｔｒ ｈｎ ｅ ｌ ｒ ｉ Ｓａ ｄ ｒｉ ｉ ｍｔｕ ，Ｂ ｉｎ ０ １ ６ ｈｎ ） ｏｇ ｅ ｃｏ ｓ ａｏ ｅ ｊ
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１ ）主观评 价及 客观测 试通用 。即该序 列可 以 同时
应 用 于主观评价 与客观 测试 ， 入 了追踪 相机 或高速相 加
机定标用的交叉十字 。
２ ）静 态 图像 清 晰 度及 动 态 图像 清 晰度 测试 通 用 。
即静态或 不 同运 动速度 的动态测试 ， 采用 的序列 结构基
试 序列 ， 并通 过优 化 Ｃ ｎｐ ｓＨ ｔｒ ａ ｏｕ Ｄ ｓ ｍ非线 性编辑 系统 ｏ
如 ， 晶显示器静 态分辨力可 以达到 １０ ０ 以上 ， 在 液 ０ 线 但
来 实现 了序 列 的实时播 出 ， 通过 与泰克 的 Ｖ ０ ０ Ｍ５ ０ 以及 Ｔ ７ ０ 比对试 验 ， Ｇ０的 分析 了该 视频测 试序列 发生装 置 的
对应 １ ２ ：方 向，维对应 Ｒ Ｂ ０１ ９ ￣ Ｇ 每个像素 。计算设置好每
个 像 素的 Ｒ Ｂ值之后 ＋ 通过 ｉ ｗｉ （ ｎｍｅ ‘ ＭＰ ） Ｇ 再 ｍ ｒｅ Ａ，ａ ， Ｂ ’ ｔ
由于物 理机理或 驱动 电路 设计等原 因 ， 显示 动态 图像 时 的 清 晰度 与 静态 图像 相 比存 在一 定 的恶化 现 象ｎ 。例
存 的策 略。但无论 采用何种 测试方 法 ， 运动 图像 清晰度 测试序列的设计及实时播放都是基础性技术 。本文采用
Ｍａａ 设计 了主观评价及客观测试通 用的动态清晰度测 ｔｂ ｌ
误差 。
显示 每场 ５ 素的运 图像时 ， 常动态 清晰度不足 ７０ 像 通 ０ 线 。显示 器动态 清 晰度 的降低 会产 生 “ 拖尾 ” 运动伪 等 像， 严重 影响主观 图像 质量 。运动 图像 清晰度测 试早期
与静 态 图像 清晰度一样 采用 主观评价方 法 ， 但在 实践 的
变换成 Ｒ Ｂ Ｇ 色度空 间， 变换公式 为