运动分析基于计算机视觉、图像处理、高速摄影和机器视觉，研究来自图像序列的两个或多个连续图像的方法和应用，例如由摄像机或高速相机捕获图像中的明显运动的信息。

在最简单的情况下，运动分析处理可以是检测运动，即找到图像中物体正在移动的点。更复杂的处理类型可以是随着时间的推移，来跟踪图像中的特定对象，将场景中移动的同一刚性对象的点进行分组，或者确定图像中每个点的运动幅度和方向。产生的信息通常与序列中特定时间点的特定图像相关，这意味着运动分析可以产生关于运动的时间相关信息。

运动分析的应用范围相当广泛，例如监视、医学、电影业、汽车碰撞安全、弹道枪支研究、生物科学、火焰传播等。

最简单的运动分析应用之一是检测与场景中运动点相关的图像点。这种处理的典型结果是一个二值图像，其中与场景中移动点相关的所有图像点（像素）都设置为1，所有其他点都设置为0，然后对该二值图像进行进一步处理，例如，删除噪声、对相邻像素进行分组并标记对象。分析可以使用多种方法完成：两个主要方法为差分法和背景分割法。

1.人体运动分析

在医学、运动、视频监控、物理治疗、和运动机能学等领域，人体运动分析已成为一种调查和诊断工具。人体运动分析可分为人体活动识别、人体运动跟踪、身体及身体部位运动分析三类。

人类活动识别最常用于视频监控，特别是用于安全目的的自动运动监控。该领域的大多数努力都依赖于状态空间方法，其中对静态姿势序列进行统计分析并与建模运动进行比较。模板匹配是一种替代方法，可将静态形状模式与预先存在的原型进行比较。

人体运动跟踪可以在两个或三个维度上进行。根据分析的复杂性，人体的表示范围从基本的简笔画到体积模型。跟踪依赖于视频连续帧之间图像特征的对应关系，同时考虑位置、颜色、形状和纹理等信息。边缘检测可以通过比较相邻像素的颜色或对比度来执行，特别是寻找不连续性或快速变化。三维跟踪与二维跟踪基本相同，但增加了空间校准因素。

身体部位的运动分析在医学领域至关重要。在姿势和步态分析中，关节角度用于跟踪身体部位的位置和方向。步态分析还用于运动以优化运动表现或识别可能导致受伤或拉伤的运动。不需要使用光学标记的跟踪软件在这些领域尤其重要，在这些领域中使用标记可能会阻碍自然运动。

2.制造中的运动分析

运动分析也适用于制造过程。使用高速摄像机和运动分析软件，人们可以监控和分析装配线和生产机器，以检测效率低下或故障。棒球棒和曲棍球棒等运动器材的制造商也使用高速视频分析来研究抛射物的影响。此类研究的实验设置通常使用触发设备、外部传感器（例如加速度计、应变仪）、数据采集模块、高速摄像机和用于存储同步视频和数据的计算机。运动分析软件计算距离、速度、加速度和变形角等参数作为时间的函数。然后使用这些数据来设计设备以获得最佳性能。

3.运动分析的其他应用

运动分析软件的物体和特征检测能力可用于计数和跟踪粒子，如细菌、病毒、离子聚合物-金属复合材料、微米大小的聚苯乙烯珠、蚜虫等。

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