运动估计综述gh

合集下载

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

ｐｔｒｎｌｃ—ａｅａｉｔｄｓｅｔｅｒｈ（ＢＤ）ａｏｔｍｎｏｏａｄｅｒｅｉａｏｔｔｙｉｔｅｍｔｄａｅａｄｂｏｋｂｓｄｇｄｎｅｃｎｓａｃＢＧＳｌｒｈ．Ｉｃｒｒｅａｌｔｍｎｔｎｓａｇｅｏｔｎｒｅｇｉｐｔｙｒｉｒｅｎｈｈ
ＷＡＮＧＣｕ，Ｓｈｎ－ｕ，ＪＡＫｅｂｎｈｎＵＮＺｏｇｈａＩ — ｉ
（ｏｅｅｏｌｔｎｃｎｏｍｔｎ＆ＣｎｒｌｎｉｅｒｇｅｎｎｖｒｙｏｅｎｌｇＢ￣ｎ０１４ｈｎ）ＣｌｇｅｒｉＩｒａｉｌｆＥｃｏｆｏｏｔｇｎｅｎ，ＢｉｇＵｉｓｃｏｏｙ，ｅｉｇ１０２，ＣｉａｏＥｉｆｅ￣ｆＴｈｉ
ｓｖｒｌｉｓｕｔｅｐｅｉｇｕｅｓａｃ．Ｅｐｒｎａｅｕｔｓｏｔａｅｐｏｏｅｇｒｈｃｎｉｒｖｅｒｈｓｅｄｅｅａｍｅ，ｆｒｒｓｅｄｎｐｔｅｈｔｈｈｒｘｅｍｅｔｌｓｌｈｗｔｈｒｐｓｄａｏｔｍａｍｐｏｅｓａｃｐｅｉｒｓｈｔｌｉ
ｖｎｅｎｅｎｔｎｌｓｎａｄａｃｄｉｔｒａｉａｔｄｒ．Ｅｓｅｉｌｏｅｕｎｅｔａｇｔｎｃｎｅｔｈｐｅｕｏｌｃｉｖ０一４％．ｏａｐｃａｌｆｒｓｑｅｃｓｗｉｌｒｅｍｏｉｏｔｎ，ｔｅｓｅｄｐｃｕｄａｈｅｅ２％ｙｈｏ８Ｋｅｒｓｙｗｏｄ：ｂｏｋｍａｃｉｇｍｏｉｎｅｔｔｎ；ｓａｃｔｔｇ；ｓａｉｌｃｒｌｔｎ；ｐｅｉｔｎｌｃｔｈｎｔｓｍａｉｏｉｏｅｒｈｓｒｅａｙｐｔｏｒａｉａｅｏｒｄｃｉｏ

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

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

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