matlab铁路监控视频的运动估计技术研究(2)
一种优秀的运动估计技术能够得到精确的运动矢量。用当前的部分在相邻帧中寻找最相似部分作为匹配部分，用运动矢量指向匹配部分，再用匹配的部分与当前的部分之间的差形成误差部分，以匹配的部分和误差的部分来重建压缩图像的过程叫运动补偿。所以，以运动估计技术为核心的视频编码中，搜索运动矢量的速度和运动矢量的准确度是影响视频最大因子。
视觉是人们获取外部信息最重要的途径。俗话说“百闻不如一见”，视觉信息给人们以最直观、生动的形象。视频信息作为多媒体信息重要部分，它的表示和传输更加受到人们广泛地关注。
铁路方面也不例外，铁路视频监控成为确保行车安全，传递行车信息重要的方式之一，所以传递视频的速度就决定了工作的效率以及信息反馈的速度，但是及时传输视频进行反馈，可是如此大的视频量，全部传输过去，不仅浪费内存，而且费时费力，效率低下，在传输过程中，因为视频信息数字需要大量比特数，对信道的存储空间和带宽提出很高要求，不能及时传输给控制台进行反馈表现，进而影响到了工作的效率，甚至会影响到行车安全性能，成为阻碍工作人员及时有效的获取和使用信息的最大瓶颈之一。于是，引入运动估计技术就变得势在必行。
利用运动估计技术，结合铁路视频数据压缩编码研究，解决了视频消息数据量大的问题，具有重要的实际和理论意义，是铁轮视频图像处理领域和通信领域极其重要的研究课题。它的研究和应用将促进完善铁路视频监控的发展，提高效率，增加安全度。
1.2 国内外研究现状
1.3 本文主要工作及安排
本课题主要目的在于研究运动估计理论基础和实用的估计算法以及其在铁路视频监控方面的应用。针对不同的图像序列，总结现有经典算法的基础上，研究运动估计存在的问题，从不同角度提出运动估计方案。本论文的主要工作体现在:
1、第一章：介绍课题的研究意义以及背景，介绍运动估计的发展现状。
2、第二章：对运动估计的描述方式进行了描述。
3、第三章：详细叙述了现有的几种经典运动估计算法。
4、第四章：选取了运动估计算法中准确率最高的全搜索算法，运用matlab对火车运行视频进行仿真，并给出矢量场以及误差帧。
2 运动估计的描述方式及压缩性能标准
2.1 运动程度极其描述方式
1.基于运动矢量的描述运动方式
大部分视频编码标准，例如H.263, MPEG等，都利用了补偿技术与运动预测。运动矢量描述当前帧宏块与上一帧图像块之间的偏移差别。利用各宏块运动矢量的长度来定义一帧图像中运动分布的情况。令 来表示第k帧中宏块(i,j）的运动矢量
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