请用matlab实现blockMatching 函数的相关功能
时间: 2023-12-28 07:04:17 浏览: 31
好的,以下是一个简单的 MATLAB 实现 blockMatching 函数的示例代码,供参考:
```matlab
function [motionVect, cost] = blockMatching(curFrame, refFrame, blockSize, searchRange)
% curFrame - 当前帧
% refFrame - 参考帧
% blockSize - 块大小
% searchRange - 搜索范围
% motionVect - 运动矢量
% cost - 最小匹配误差
% 图像尺寸
[height, width] = size(curFrame);
% 定义运动向量和匹配误差
motionVect = zeros(height/blockSize, width/blockSize, 2);
cost = zeros(height/blockSize, width/blockSize);
% 块匹配
for i = 1:blockSize:height
for j = 1:blockSize:width
% 当前块
curBlock = curFrame(i:i+blockSize-1, j:j+blockSize-1);
% 搜索范围
searchStartRow = max(1, i-searchRange);
searchEndRow = min(height-blockSize+1, i+searchRange);
searchStartCol = max(1, j-searchRange);
searchEndCol = min(width-blockSize+1, j+searchRange);
% 最小匹配误差和运动向量
minCost = Inf;
mv = [0, 0];
% 在搜索范围内寻找最佳匹配
for m = searchStartRow:blockSize:searchEndRow
for n = searchStartCol:blockSize:searchEndCol
refBlock = refFrame(m:m+blockSize-1, n:n+blockSize-1);
err = sum(sum(abs(curBlock - refBlock)));
if err < minCost
minCost = err;
mv = [m-i, n-j];
end
end
end
% 更新运动向量和匹配误差
motionVect((i-1)/blockSize+1, (j-1)/blockSize+1, :) = mv;
cost((i-1)/blockSize+1, (j-1)/blockSize+1) = minCost;
end
end
end
```
这个代码实现了一个简单的块匹配函数,可以在两个图像之间计算出每个块的运动向量和匹配误差。请注意,这只是一个示例实现,可能无法满足您的具体需求,需要根据实际情况进行修改和优化。