在序列图像中，相继帧间存在着很大的空间冗余度，运动估计可以去除相继帧间的冗余信息，保留相关有效信息。在多种运动估计算法中，简单、有效的块匹配算法得到了广泛的应用。通过使用常用序列，对各种块匹配算法(BMA)进行测试比较，给出了一种性能较优的匹配算法。

为了提高有雾视频的可用性，针对视频增强的需求，基于图像去雾的物理模型，利用视频相邻帧间的信息冗余性，提出了基于光流法的视频去雾方法；对视频中亮度变化以及光流法误差引起的去雾对象边界不平滑的问题，通过引入时间域和空间域能量函数，对待处理视频进行时空一致性约束。实验证明：对于定点拍摄的视频数据，使用时空一致性优化的视频去雾算法能够增加帧间稳定性，获得较为理想的去雾结果。

b-样条配准matlab代码运动估计-压缩传感-MRI 该存储库包含JFPJ Abascal、P Montesinos、E Marinetto、J Pascau、M Desco论文中介绍的基于 B 样条的压缩感知 (SPLICS) 方法的 MATLAB 代码。 小动物研究中自门控心脏电影 MRI 的总变异与基于运动估计的压缩感知方法的比较。 PLOS ONE 9(10): e110594, 2014. DOI: SPLICS 通过将连续帧之间的运动建模到重建框架中来概括时空总变化 (ST-TV)。 使用基于分层 B 样条的非刚性配准方法估计运动。 SPLICS 解决了以下问题 其中第一项对应于 TV，T 是时间稀疏算子，F 是傅立叶变换，u 是重构图像，f 是欠采样数据。 使用 Split Bregman 公式可以有效地解决优化问题。 这个演示 此演示在心脏电影 MRI 数据上比较 TV、时空 TV 和 SPLICS。 此版本的 SPLICS 包括两个步骤：i) 根据先前的重建（在此示例中由 TV 给出的图像）估计运动，以构建编码运动的稀疏时间算子，ii) 考虑先前估计的运动算子的图像

块匹配算法，有助于掌握块匹配的相关知识，提高编程能力

Video-Compression-motion-estimation-block-video-encoder：此存储库与视频压缩有关，更具体地说，与视频编码器的运动估计块（ME块）有关。 这是一个研究项目，旨在开发一种有效的运动估计算法，从而使视频压缩技术能够与高帧率视频和高分辨率视频保持同步。

这是一个检查运动的代码程序，大家看看。欢迎帮忙改进

基于块的运动估计 将图像分成一个个规则的图像块，对每个块进行运动估计。 广泛应用于各种视频压缩编码标准中。 块运动模型 块平移模型 假定每个块只做平移运动 优点：实现简单 缺点：1、不能表征旋转、缩放和局部变形；2、物体边界和块边界通常不一致，导致块失真；3、同一块可能包含多个运动物体。 可变形块模型 可以对物体的旋转、缩放、变形建模 三种模型：投影运动、仿射运动、双线性运动

用于快速块运动估计的多方向钻石搜索算法.pdf

H264中运动估计算法的研究.ppt

鲁棒且准确的中心频率估计（RACE）算法，用于在没有已知标记参数的情况下提高SinMod在标记的心脏MR图像上的运动估计性能