运动估计算法实现.doc

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1、运动估计算法实现一、实验目的：1、掌握运动估计算法的实现原理。在视频编码和处理系统中，运动估计和运动补偿技术对降低视频序列时间冗余度、提高编码效率起着非常关键的作用。运动估计的准确程度将直接决定视频编码器的编码效率。它极大地消除了视频序列的帧间相关性。运动估计算法的复杂性将直接决定视频压缩编码系统的复杂性，如何提高运动估计的效率，使运动估计算法的搜索过程更快速、更高效一直是人们研究的热点。掌握运动估计的块匹配算法，以及快速运动估计算法。2、掌握运动估计算法的研究现状及多种计算方法。3、学习基于块的全搜索运动估计算法，研究分析其Matla

2、b实现程序过程，并补充完成程序，对实验结果进行分析比较。二、实验内容1、分析基于块匹配的全搜索运动估计算法程序，画出motionEstAnalysis.m文件流程图1、编程补充完成costFuncMAD.m文件中最小绝对误差计算函数costFuncMAD（）和imgPSNR.m文件中峰值信噪比PSNR计算函数imgPSNR（）的程序，最终输出运动矢量场；2、掌握运动补偿算法，编程补充minCost()函数；3、了解多种快速运动估计算法，例如三步法搜索法、菱形搜索法等。总结实验结果。三、实验原理在帧间预测编码中，由于活动图像邻近帧中的景物

3、存在着一定的相关性。因此，可将活动图像分成若干块或宏块，并设法搜索出每个块或宏块在邻近帧图像中的位置，并得出两者之间的空间位置的相对偏移量，得到的相对偏移量就是通常所指的运动矢量，得到运动矢量的过程被称为运动估计。　　运动矢量和经过运动匹配后得到的预测误差共同发送到解码端，在解码端按照运动矢量指明的位置，从已经解码的邻近参考帧图像中找到相应的块或宏块，和预测误差相加后就得到了块或宏块在当前帧中的位置。运动估计的准确程度往往用补偿图像与原图像比较的PSNR来衡量表示。四、实验要求1、对实验程序motionEstAnalysis.m进行分析

4、，完成主程序流程图。函数流程图：2、编写补充完成部分不全程序代码，调试程序使其能正确运行(1)motionEstAnalysis.m%ThisscriptusesalltheMotionEstimationalgorithmswrittenforthe%finalprojectandsavetheirresults.closeallclearall%imageName='caltrain.avi';mbSize=4;p=7;imgP1=double(imread('imagP.bmp'));imgI1=double(imread('im

5、agI.bmp'));imgP=imgP1(:,:,1);imgI=imgI1(:,:,1);[rowcol]=size(imgI);%ExhaustiveSearch%»ùÓÚ¿éµÄÈ«ËÑË÷Ëã·¨[BlockCenter,motionVect,computations]=motionEstES(imgP,imgI,mbSize,p);%PÖ¡µ±Ç°Öع¹Í¼ÏñimgPComp=motionComp(imgI,motionVect,mbSize);%PÖ¡µ±Ç°Í¼ÏñºÍPÖ¡µ±Ç°Öع¹Í¼ÏñµÄPSNRÖµ%

6、ESpsnr(i+1)=imgPSNR(imgP,imgPComp,255);n=255;PSNR=imgPSNR(imgP,imgPComp,255)%MSE=(1/(n*n))*sum(sum((imgP-imgPComp).^2));%PSNR=10*log(max(max(imgPComp)).^2/MSE);%psnr=PSNR;%EScomputations(i+1)=computations;%PÖ¡µ±Ç°Öع¹Îó²îͼÏñimagePDiff=imgP-imgPComp;figure;imageI=uint8(i

7、mgI);imageP=uint8(imgP);imagePComp=uint8(imgPComp);imagePDiff=uint8(imagePDiff);subplot(221);imshow(imageI);title('IÖ¡²Î¿¼Í¼Ïñ');subplot(222);imshow(imageP);title('PÖ¡µ±Ç°Í¼Ïñ');subplot(223);imshow(imagePComp);title('PÖ¡µ±Ç°Öع¹Í¼Ïñ');subplot(224);imshow(imagePDiff);titl

8、e('PÖ¡µ±Ç°Öع¹Îó²îͼÏñ');%»Ô˶¯Ê¸Á¿Í¼figure;quiver(BlockCenter(2,:),BlockCenter(1,:),motionVect(2,:),mo