请用matlab实现matlab工具库中的blockMatching(pyramid1{i}, pyramid2{i}, blockSize, stepSize, maxOffset)相关功能
时间: 2024-02-12 12:05:18 浏览: 26
好的,以下是一个 MATLAB 实现 blockMatching 函数的示例代码,实现了 MATLAB 工具库中的 blockMatching(pyramid1{i}, pyramid2{i}, blockSize, stepSize, maxOffset) 功能:
```matlab
function [motionVect, cost] = blockMatching(pyramid1, pyramid2, blockSize, stepSize, maxOffset)
% pyramid1 - 第一个金字塔
% pyramid2 - 第二个金字塔
% blockSize - 块大小
% stepSize - 步长
% maxOffset - 最大偏移
% motionVect - 运动矢量
% cost - 最小匹配误差
% 图像尺寸
[height, width] = size(pyramid1{1});
% 定义运动向量和匹配误差
motionVect = zeros(height/blockSize, width/blockSize, 2);
cost = zeros(height/blockSize, width/blockSize);
% 金字塔层数
numLevels = length(pyramid1);
% 从高分辨率到低分辨率,逐层运动估计
for l = numLevels:-1:1
% 当前分辨率下的图像和块大小
curFrame = pyramid1{l};
refFrame = pyramid2{l};
curBlockSize = blockSize / 2^(numLevels-l);
% 块匹配
for i = 1:stepSize:height-curBlockSize+1
for j = 1:stepSize:width-curBlockSize+1
% 当前块
curBlock = curFrame(i:i+curBlockSize-1, j:j+curBlockSize-1);
% 搜索范围
searchStartRow = max(1, i-maxOffset);
searchEndRow = min(height-curBlockSize+1, i+maxOffset);
searchStartCol = max(1, j-maxOffset);
searchEndCol = min(width-curBlockSize+1, j+maxOffset);
% 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:stepSize:searchEndRow
for n = searchStartCol:stepSize:searchEndCol
refBlock = refFrame(m:m+curBlockSize-1, n:n+curBlockSize-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 / 2^(numLevels-l);
cost((i-1)/blockSize+1, (j-1)/blockSize+1) = minCost;
end
end
end
end
```
这个代码实现了一个金字塔结构的块匹配函数,可以在两个图像金字塔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。