写个自适应运动估计matlab代码

以下是一个简单的自适应运动估计的 MATLAB 代码示例：

function [motionVectors] = adaptiveMotionEstimation(previousFrame, currentFrame, blockSize)
    [height, width] = size(previousFrame);
    motionVectors = zeros(height/blockSize, width/blockSize, 2);
    
    for i = 1:blockSize:height
        for j = 1:blockSize:width
            minMAD = inf;
            bestMotionVector = [0, 0];
            
            for m = -blockSize:blockSize
                for n = -blockSize:blockSize
                    if i+m >= 1 && i+m+blockSize-1 <= height && j+n >= 1 && j+n+blockSize-1 <= width
                        searchBlock = previousFrame(i+m:i+m+blockSize-1, j+n:j+n+blockSize-1);
                        currentBlock = currentFrame(i:i+blockSize-1, j:j+blockSize-1);
                        
                        MAD = sum(abs(searchBlock(:) - currentBlock(:))) / blockSize^2;
                        
                        if MAD < minMAD
                            minMAD = MAD;
                            bestMotionVector = [m, n];
                        end
                    end
                end
            end
            
            motionVectors((i-1)/blockSize+1, (j-1)/blockSize+1, :) = bestMotionVector;
        end
    end
end

这个代码实现了一个简单的自适应运动估计算法。它接受两个帧作为输入（previousFrame和currentFrame），以及一个块大小参数（blockSize）。它将返回一个包含所有块的运动矢量的矩阵（motionVectors）。

代码首先初始化一个与帧大小匹配的零矩阵（motionVectors），用于存储每个块的运动矢量。

然后，通过两个嵌套的循环遍历每个块的起始位置（i和j）。在每个块中，通过遍历搜索区域（m和n）来找到最佳的运动矢量。搜索区域的大小为两倍的块大小。

在每次搜索中，首先检查搜索窗口是否在图像范围内。如果是，则提取搜索窗口和当前窗口的像素值，并计算平均绝对差（MAD）作为相似性度量。如果MAD比最小MAD小，则更新最小MAD和最佳运动矢量。

最后，将最佳运动矢量存储在motionVectors矩阵中相应的位置。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的自适应运动估计算法可能包含更复杂的步骤和优化技术。这个代码提供了一个基本的框架，但可能需要根据具体需求进行调整和改进。