张 坤，李 仪

(1. 南京体育学院 运动系，南京 210033；2. 扬州大学 体育学院，江苏 扬州 225009)

图像处理技术与视觉特征解析技术已在人体运动形体解析方面发挥了重要作用，两项技术的应用能够识别并纠正体育运动过程中运动员的动作，有益于提高运动员训练的判断性和有效性[1-2].在一帧时间内对相同景物通过探测器平面获取不同的、连续放大率会造成径向辐射状模糊，进而产生模糊运动图像[3-4].运动图像出现模糊现象时，会影响运动训练员对动作规范性的细节判断.当前模糊图像异常运动轨迹搜索算法存在图像复原效果差和搜索效率低的问题，故需要对模糊图像异常运动轨迹搜索方法进行研究[5].

顾国华等[6]对模糊图像的运动方向进行计算，根据计算结果得到模糊尺度，通过先验信噪比实现预设，并对最优值进行推算，获取的最优值即为异常动作轨迹的搜索结果.该方法计算模糊尺度时容易出现误差，导致画质像素低，图像复原效果较差.陈超[7]获取模糊运动图像的二值图像，并对其进行骨架化变换，缩小图像中存在的暗条纹宽体；对处理后的图像进行Radon变化，根据变化结果计算异常运动轨迹的模糊长度和模糊角度，实现异常动作轨迹的搜索.该方法中没有对图像边缘轮廓进行计算，导致图像边缘轮廓模糊.加春燕等[8]在Sinc函数、Fourier、定积分的基础上得到图像平行条纹方向、图像尺寸和运动模糊方向之间的关系，结合频谱分块法、Gabor变化……