function [MVx, MVy] = Bidirectional_ME(img0, img1, opts) % Forward ME [MVx1 MVy1] = Motion_Est(img0, img1, opts); % Backward ME [MVx2 MVy2] = Motion_Est(img1, img0, opts); % Motion Refinement MVx(:,:,1) = MVx1; MVx(:,:,2) = -MVx2; MVy(:,:,1) = MVy1; MVy(:,:,2) = -MVy2; MVx = max(MVx, [], 3); MVy = max(MVy, [], 3);

这段代码实现了双向运动估计（Bidirectional Motion Estimation）的功能。在运动估计的过程中，首先进行了正向运动估计（Forward ME），然后进行了反向运动估计（Backward ME）。

在正向运动估计中，通过调用 Motion_Est 函数来计算图像 img0 到 img1 的运动矢量（MVx1 和 MVy1）。

在反向运动估计中，通过调用 Motion_Est 函数来计算图像 img1 到 img0 的运动矢量（MVx2 和 MVy2）。

然后，通过将正向和反向的运动矢量进行合并来进行运动细化（Motion Refinement）。其中，MVx 和 MVy 是合并后的运动矢量。

最后，通过取 MVx 和 MVy 在第三个维度上的最大值来得到最终的运动矢量 MVx 和 MVy。

这段代码的功能是将两幅图像之间的运动矢量进行双向估计，并进行运动细化，最终输出合并后的运动矢量 MVx 和 MVy。

相关问题

flag_noPSD = 0 if (p_obj.get('S') == None).any(): S = gen_PSD(p_obj) p_obj['S'] = S flag_noPSD = 1 MVx = np.real(np.fft.ifft2(p_obj['S'] * np.random.randn(2 * p_obj['N'], 2 * p_obj['N']))) * np.sqrt(2) * 2 * p_obj['N'] * (p_obj['L'] / p_obj['delta0']) MVx = MVx[round(p_obj['N'] / 2) :2 * p_obj['N'] - round(p_obj['N'] / 2), 0: p_obj['N']] #MVx = 1 / p_obj['scaling'] * MVx[round(p_obj['N'] / 2):2 * p_obj['N'] - round(p_obj['N'] / 2), 0: p_obj['N']] MVy = np.real(np.fft.ifft2(p_obj['S'] * np.random.randn(2 * p_obj['N'], 2 * p_obj['N']))) * np.sqrt(2) * 2 * p_obj['N'] * (p_obj['L'] / p_obj['delta0']) MVy = MVy[0:p_obj['N'], round(p_obj['N'] / 2): 2 * p_obj['N'] - round(p_obj['N'] / 2)] #MVy = 1 / p_obj['scaling'] * MVy[0:p_obj['N'], round(p_obj['N'] / 2): 2 * p_obj['N'] - round(p_obj['N'] / 2)] img_ = motion_compensate(img, MVx - np.mean(MVx), MVy - np.mean(MVy), 0.5) #plt.quiver(MVx[::10,::10], MVy[::10,::10], scale=60) #plt.show() if flag_noPSD == 1: return img_, p_obj else: return img_, p_obj

这段代码看起来像是用来进行图像运动补偿的。首先检查输入的参数p_obj中是否有PSD(Spectral Density)，如果没有则生成一个PSD。生成MVx和MVy，然后对输入的图像进行运动补偿，得到补偿后的图像img_。最后根据是否生成了PSD来返回img_和p_obj或仅仅返回img_和p_obj。

mvx = zeros(height/N,width/N);

这段代码是在创建一个名为"mvx"的矩阵变量，并将其初始化为一个大小为height/N行、width/N列的全零矩阵。其中，height和width是已定义的变量，N是一个给定的整数值。

这样的操作通常用于图像处理或计算机视觉中，用于存储某种特征或数据。在这个例子中，"mvx"可能表示一个运动矢量场（Motion Vector Field），用于存储图像中每个位置的运动矢量信息。

通过将矩阵初始化为全零矩阵，可以确保所有元素的初始值为零。这样，在后续的计算或处理过程中，可以根据需要对矩阵中的元素进行更新或赋值操作。