该文着重研究了运动图像序列递归滤波处理中的两个很重要的环节-运动估计与图像分割.为了提高图像质量,需要对运动图像序列进行递归滤波,以减小噪声.而运动估计是进行递归滤波的前提.基于光流约束方程,该文提出了采用多尺度光流计算技术来估计运动场的算法.此算法在估计运动场的同时,可以得到该运动场的置信度.这是传统的运动估计算法（如块匹配法、基于先验知识的模型法等）不能做到的.基于估计的运动场及其置信度,并根据图像运动模型,进行图像分割.实验表明,此分割算法可以得到较满意的图像分割结果.根据运动模型与图像分割结果,计算得到图像上每个点的运动矢量,从而可以得到转换帧图像,进而完成图像序列的递归滤波.在传统的递归滤波算法中,递归系数一般为常数,它的取值大小对于滤波结果有很大影响.该文提出一种可变递归滤波系数的算法,即：寻找一种映射关系,把上述置信度转换为递归滤波系数,然后对图像序列进行递归滤波.该文采用此算法对一运动图像序列进行处理,结果表明,这是一种行之有效的方法.