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发布时间：2023-02-01
收藏适用场景： 细胞动力学特性分析
解决的技术问题： 在已有的块匹配算法中，全搜索算法虽然准确度高，但是速度太慢；而其他的快速搜索方法通过限制搜索位置的数目来减小计算复杂度，但不利于估计小的运动且搜索容易陷入局部最优；而且使用了矩形的匹配模板，只能进行平移操作，在目标做旋转运动时跟踪效率过低。递归估计法虽然在运动目标较小时,递归估计算法收敛较快,还有利用过去信息进行估计的能力。但是，当图像序列前后帧变化比较大的时候,这种方法很难得到正确的结果，而且点位移的帧差绝对值常有多个最小值,造成递归估计算法的结果有时是局部最小值而不是全局最小值。贝叶斯估计法的计算量太大。而光流场方法的迭代速度虽然比较快，但得到的光流场只是速度场的一种近似。在图像的亮度突变和运动不连续处,由于该算法所依赖的假设不成立，因而所得的结果误差也较大。
说明书概要： 本发明提供了一种基于块匹配的运动估计方法、运动估计系统及其应用。其中，所述方法包括如下步骤：获取微小物体的旋转运动图像序列；通过基于块匹配的自定义块算法对目标微小物体进行平动补偿；对平动补偿后所述目标微小物体进行像素块相关分析，以计算所述目标微小物体的旋转圈数；所述基于块匹配的自定义算法使用圆形旋转模板。所述方法针对目标的旋转运动跟踪，使用圆形旋转模板，从而有效的改进了块匹配算法对于目标物体的旋转运动的追踪效率，并据此提出了基于上述匹配算法应用于细胞旋转速度估计，对于细胞的动力学特性分析具有非常深远的意义。
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