摘要：首先,分析了块匹配运动模型和测量原理,采用最小总绝对差值设置块匹配准则,确立了菱形搜索算法的块匹配搜索路径。该算法通过大小模板块匹配进行粗定位和精定位,求解微运动最佳运动矢量。然后,设计了基于计算机微视觉的微机电系统图像获取方案,并以微机电系统谐振器为研究对象,获取24幅不同相位图像,用所提出的微运动测量方法进行分析和验证,结果表明:基于最小总绝对差值和菱形搜索算法的块匹配技术能较好地估计和测量微机电系统器件的微运动矢量。

摘要：分析了视频图像现有块匹配运动估计的技术特点,通过实验数据定量评价了各算法的优缺点,提出的一种改进的自适应运动估计算法:基于起始搜索点预测的准十字菱形搜索算法.该算法根据序列图像中运动矢量的十字中心偏置分布特性和运动矢量间的时空相关性,设计了一种准十字菱形搜索模板,并对静止块设定阈值,直接中止搜索;结合起始搜索点预测,并根据运动类型自适应选择搜索策略,使本文算法在保证了搜索准确性的同时,提高了运动估计的速度.

摘要：针对"下反"稳像火控系统无法对微光夜视图像进行稳定的问题,提出了一种基于陀螺仪和块匹配相结合的实时高精度电子稳像技术。设计了电子稳像系统的总体结构;基于透视成像模型,推导了载体运动与图像运动之间的转换方程,给出了适当的图像运动模型及陀螺仪信号标定方法。在利用陀螺仪对图像运动矢量进行初始估计的基础上,结合块匹配算法对运动矢量进行精确估计;同时针对传统菱形搜索法在高噪声、低对比度微光图像中容易陷入局部极小值点的问题,基于对称校验原理对其进行改进,提高了算法的准确性。

摘要：提出一种可预测搜索起点的自适应交叉准菱形搜索算法。根据序列图像中运动矢量的交叉中心偏置分布特性和矢量间的时空相关性,设计了一种交叉准菱形搜索模板,并融合搜索起点预测、半途中止准则和自适应搜索模式等技术,在保证搜索准确性的同时,大幅度提高了运动估计的速度。实验结果表明,算法对各种类型的运动序列都有很强的自适应性,其平均搜索速度是新三步法的3.56倍、四步法的3.26倍、菱形法的2.71倍,搜索准确性也优于经典的快速运动估计算法,尤其对于大运动序列,具有更明显的优势,提高了视频压缩中现有的运动估计算法的性能。

摘要：最优邻域匹配 (BNM)算法运用全搜索策略 ,具有很高的计算复杂度 跳跃环顾最优邻域匹配 (JLBNM )算法采用跳跃与环顾相结合的搜索策略 ,提高了匹配速度 文中提出一种两步最优邻域匹配 (TSBNM )算法 ,利用两步搜索作为搜索策略 ,交替运用浏览搜索和精细搜索寻找最优匹配块 ;同时 ,精细搜索借鉴了菱形搜索算法的搜索思想 ,使用模板进行搜索 实验证明 ,在获得相当恢复质量的前提下 ,TSBNM算法的处理时间约为BNM算法的 8%～10 % ,约为JLBNM算法的 77%

摘要：运动估计是视频图像处理技术中解决时间冗余的关键技术,在视频图像恢复、序列图像超分辨率等领域有非常重要的应用。菱形搜索算法(Diamond Search,DS)是一种较好的视频图像处理块搜索算法,但其效率与搜索模板和空间有很大关系。针对视频监控图像序列运动目标变化小,背景固定的特点,对菱形搜索算法进行了改进,设计了一种"大十字"粗搜索模板和"小菱形"细搜索模板相结合的新搜索模板,使其更符合监控视频图像中运动矢量的特性。基于背景擦除后的视频图像,改变了搜索的初始搜索点,改进的搜索算法不搜索背景,只搜索运动物体所在块,减小了搜索空间。通过改进搜索算法和减小搜索空间的手段来提高算法效率。实验结果表明,与基本菱形算法相比,改进的搜索算法搜索效率提高显著。