对序列图像进行运动估计

资 源 简 介

对序列图像进行运动估计

详 情 说 明

序列图像运动估计与补偿是视频处理中的关键技术，主要用于视频压缩、目标跟踪等场景。其核心思想是通过分析相邻帧之间的像素变化来推算物体的运动轨迹，再利用估算结果进行画面修正。

运动估计通常有两种经典方法： 块匹配算法（如全搜索法、三步法）将当前帧分割为宏块，在参考帧搜索区域内寻找最相似的块，通过计算SAD/SSD等差值确定运动向量。 光流法（如Lucas-Kanade算法）基于亮度恒定假设，通过求解像素点的时空梯度方程得到连续运动场。

运动补偿则利用估计得到的运动向量，将参考帧中的像素位移到当前帧对应位置，从而消除帧间冗余。在视频编码中，通过补偿后的残差帧能大幅减少数据量。

实际应用中需权衡精度与计算复杂度，例如H.264采用可变块大小匹配，而深度学习方案（如FlowNet）能端到端学习复杂运动模式。补偿效果直接影响最终视频的重建质量和压缩效率。