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龙图腾网获悉上海富瀚微电子股份有限公司申请的专利运动矢量估计方法、系统及可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119854521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411968852.X，技术领域涉及：H04N19/527；该发明授权运动矢量估计方法、系统及可读存储介质是由戴维德;董鹏宇;尹东;黄浩然;钱鹏;刘文庭设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本运动矢量估计方法、系统及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种运动矢量估计方法、系统及可读存储介质，利用金字塔的多层结构，从不同层计算运动矢量，下采样的运动矢量计算采用稠密光流，并由最底层到最顶层利用卡尔曼滤波逐层更新不断迭代，上采样时依据上采样层的运动矢量更新结果所指向区域做局部的块匹配算法更新运动矢量，再通过最底层到最顶层过程中获得的滤波后的运动矢量进行纠正，由最顶层到最底层利用卡尔曼滤波逐层更新不断迭代，达到获得干净且准确的运动矢量的效果。由此结合了两种计算运动矢量的算法的优点并互相弥补其缺点，并通过金字塔的完整结构中由最底层到最顶层再到最底层的迭代，最终可以在处理信噪比很差的视频时，也能快速获得干净且判别较准确的运动矢量。

本发明授权运动矢量估计方法、系统及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种运动矢量估计方法，其特征在于，包括： S1、获取待处理的当前图像C0以及参考图像P0； S2、利用稠密光流法计算金字塔当前层的每个点的运动矢量的更新结果初始化i＝1； S3、对第i-1层的运动矢量更新结果的每个维度进行下采样，获得第i层的运动矢量预测结果 S4、对第i-1层的当前图像Ci-1和参考图像Pi-1进行下采样，获得第i层的当前图像Ci和参考图像Pi； S5、根据所述Ci和Pi，利用稠密光流法计算金字塔当前层的每个点的运动矢量 S6、建立下采样卡尔曼滤波模型，利用所述运动矢量转换的观测量对所述运动矢量预测结果进行更新，获得滤波后的第i层的运动矢量的更新结果 S7、设定金字塔总层数为n，令i＝i+1，若in，则重复步骤S3-S6，若i＝n，则执行步骤S8，获得滤波后的金字塔最顶层的运动矢量的更新结果 S8、对于最顶层的当前图像Cn-1的每个像素点，以所述最顶层的运动矢量更新结果所指向的参考图像Pn-1的位置为中心，在局部区域进行全搜索的块匹配算法，得到块匹配搜索的运动矢量作为所述最顶层的运动矢量的二次更新结果 S9、初始化j＝n-2，对第j+1层的运动矢量二次更新结果的每个维度进行上采样，获得第j层的运动矢量初步预测结果 S10、对于第j层的当前图像Cj的每个像素点，以所述第j层的运动矢量初步预测结果所指向的参考图像Pj的位置为中心，在局部区域进行全搜索的块匹配算法，得到块匹配搜索的运动矢量作为第j层的运动矢量的最终预测结果 S11、建立上采样卡尔曼滤波模型，利用第j层的运动矢量的更新结果转换的观测量对所述第j层的运动矢量的最终预测结果进行更新，获得滤波后的第j层的运动矢量的二次更新结果 S12、令j＝j-1，若j≥0，则重复步骤S9-S11，若j0，则为运动矢量估计的最终结果。

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