菱形搜索算法运动估计matlab代码
时间: 2024-05-04 11:14:12 浏览: 120
菱形搜索算法是一种运动估计搜索算法,用于图像压缩中的运动估计。根据引用,该算法先进行粗搜索,产生当前步的搜索点,然后计算各点的误差,并选择误差最小的点作为下一步搜索的起点。以下是一个示例的菱形搜索算法的Matlab代码[^1]:
```matlab
function [bestMV, minError] = diamondSearch(refFrame, curFrame, blockSize, searchRange)
% 获取帧的大小
[frameHeight, frameWidth] = size(refFrame);
% 初始化最佳运动矢量和最小误差
bestMV = [0, 0];
minError = inf;
% 遍历每个块
for i = 1:blockSize:frameHeight
for j = 1:blockSize:frameWidth
% 获取当前块的像素值
curBlock = curFrame(i:i+blockSize-1, j:j+blockSize-1);
% 初始化当前块的搜索起点
curMV = [0, 0];
% 以当前块为中心,进行菱形搜索
while true
% 计算当前搜索点的坐标
curX = i + curMV(1);
curY = j + curMV(2);
% 判断当前搜索点是否在搜索范围内
if curX >= 1 && curX + blockSize - 1 <= frameHeight && curY >= 1 && curY + blockSize - 1 <= frameWidth
% 获取参考块的像素值
refBlock = refFrame(curX:curX+blockSize-1, curY:curY+blockSize-1);
% 计算当前搜索点的误差
curError = sum(sum(abs(refBlock - curBlock)));
% 更新最小误差和最佳运动矢量
if curError < minError
minError = curError;
bestMV = curMV;
end
end
% 更新当前块的搜索起点
curMV = nextSearchPoint(curMV);
% 判断是否已经搜索完整个菱形区域
if curMV(1) == 0 && curMV(2) == 0
break;
end
end
end
end
end
function nextMV = nextSearchPoint(curMV)
% 菱形搜索的顺序:左、上、右、下、左上、右上、右下、左下
searchOrder = [-1, 0; 0, -1; 1, 0; 0, 1; -1, -1; 1, -1; 1, 1; -1, 1];
% 获取当前搜索点的索引
curIndex = find(all(bsxfun(@eq, curMV, searchOrder), 2));
% 获取下一个搜索点的索引
nextIndex = mod(curIndex, 8) + 1;
% 获取下一个搜索点的坐标
nextMV = searchOrder(nextIndex, :);
end
```
这是一个用于实现菱形搜索算法的Matlab代码,它接受参考帧和当前帧作为输入参数,以及块的大小和搜索范围。通过运行该代码,可以获得最佳运动矢量和最小误差。
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