摘要：运动估计是视频图像压缩和视频图像修复等领域的基础问题,传统的块匹配法搜索质量较好,但搜索速度不够快.针对传统块匹配法搜索速度上的不足,提出一种快速的一维块匹配运动估计算法.首先对运动矢量正交分解,使用特殊权重系数矩阵对二维匹配块做降维处理,得到2组一维特征矩阵;然后选择一维三步搜索法作为搜索策略,最小绝对误差和准则作为匹配准则,使用2组一维特征矩阵搜索匹配运动矢量的2个分量;最后将分量组成完整的运动矢量.通过多组对比实验的结果表明,该算法在保证定量评价PSNR的前提下,显著提升运动估计的搜索速度,视频清晰度越高、匹配块像素尺寸越大,运动估计搜索速度提升越明显.

摘要：运动估计是根据视频序列中时间上相关的信息估计场景或目标的二维运动向量场的过程．因为块运动估计的简单性和有效性,它已经成为目前使用最广泛的运动估计方法．本文设计了一种结合空间预测和CDS的快速块匹配算法．若当前块和相邻块的运动相似,则选择相邻块的运动向量中使当前块的匹配误差最小的一个作为当前块运动向量的预测估计,再以该预测值为中心,比较SDSP上搜索点的块匹配误差．若当前块和相邻块的运动不相关,则采用CDS算法从原点开始搜索运动向量．实验结果表明,本文设计的算法兼顾了搜索速率和精度,相比N3SS、DS、HEXBS、CDS、CDHS算法,更好地适用于超分辨率图像复原．

摘要：该文提出了一套可用于快速视觉信息处理的实时目标跟踪嵌入式视觉系统。系统的硬件设计采用了基于DSP和现场可编程逻辑器件(FPGA)的双处理器结构和基于CMOS的图像采集。软件采用了适于流水线运算的块匹配算法,实现了对目标的快速定位和实时跟踪。

摘要：针对目前块运动估计的三步搜索法和新三步搜索法在搜索时容易陷入局部最小的问题,提出了一种改进的三步搜索法.该算法在三步搜索法的基础上,设计了新的大小菱形综合搜索模板,采取了自适应选择模板的搜索策略,减小了搜索时陷入局部最小的概率,提高了运动估计精度且降低了计算复杂度.模拟实验结果表明,该算法与原三步搜索法相比,运动估计的均方误差更小(降低了0.7)且计算复杂度减小了10%以上.

摘要：文章在分析菱形算法的基础上,设计了一种区分出运动剧烈和缓慢的视频帧分析方法,在此基础上针对大部分的运动缓慢帧提出了一种新的搜索模板。实验结果表明,该方法同菱形搜索算法相比,可在基本不降低搜索效果的情况下极大的提高搜索效率。

摘要：具有鲁棒性和高更新速率的速度和位置估计对可无人机的航行至关重要。本论文给出了一种具有高感光度的视觉传感器设计,使用ARM核M4单片机STM32以250Hz的实时更新速率来估计无人机的运动状态,使用板载惯性传感器进行角速率补偿,使用超声波传感器测量距离。在硬件设计基础上,提出了一种基于预测的图像块匹配算法,实现速度的精准测量。

摘要：本文分析了H.264 软件编码器的结构,提出了影响速度的瓶颈,并给出其中两方面的优化方案: 改进的块匹配算法和1 / 4 象素参考帧插值函数结构的优化。同时,针对高性能D S P 芯片 TMS320C64xx的特点提出了一系列的优化方案,最后讨论了C 语言程序在DSP 硬件上优化设计的 一般性规则。

摘要：运动估计在视频压缩中占有相当重要的地位。本文设计了一种自适应的六边形-方形运动估计搜索算法,该算法根据实际视频序列的统计特性,充分利用搜索起始点预测技术,中止判别技术,以及零运动向量的判决技术,有效提高了运动估计的搜索精度。最后给出了仿真比较结果,以证明本文算法的有效性。

摘要：本文提出了一种用于运动补偿的位移估值器 ,它能够输出一个用于帧间预测或内插的完整的矢量场。基于平动物体模型 ,运用自适应块匹配算法 ,此分级结构自适应的位移估值器 ,不仅适用于大的位移估计 ,同时保证了估计精度 ,估计精度可以达到亚像素水平 ,并且能够避免错误估计。

摘要：为了实现摄像机与目标物体之间距离的信息,由双目测量原理,采取结合OpenCV与Matlab的方式,设计出一套关于双目测距的立体视觉系统;系统首先对双目摄像机的内外参数进行标定,从黑白格组成的标定板中获得角点信息,使用亚像素角点检测法对角点坐标信息进行更精确检测,在黑白格组成的标定板分别距离双目摄像机300、400、500、600、700 mm处获取不同位置的标定图像,经过张正友标定法最终可以得到双目摄像机所需内外参数;其次通过BM(Block Matching)立体匹配算法在VS2017坏境与opencv 3.4.7库配合下完成了摄像机的立体校正、立体匹配进而得到视差图;最后在实验中使用了双目摄像头,并编写了代码通过鼠标点击所得到的视差图获取对应的世界坐标来实现物距的测量;实验结果表明:被测物距离摄像头光心500~700 mm这一范围时,实测距离和实际距离相对误差百分比在0.171%~0.192%之间,且实测距离在2 950 mm内实验误差小于5%满足实验精度要求。