写一个运动估计的matlab算法
时间: 2023-08-24 10:52:02 浏览: 87
下是一个简单的运动估计的MATLAB算法示例:
```matlab
function [motionVectors] = motionEstimation(currentFrame, referenceFrame, blockSize, searchRange)
[row, col] = size(currentFrame);
mbSize = blockSize;
vectors = zeros(2, row*col/mbSize^2);
costs = ones(2*searchRange + 1, 2*searchRange + 1) * 65537;
for i = 1:mbSize:row-mbSize+1
for j = 1:mbSize:col-mbSize+1
cost = 65537;
xBest = 0;
yBest = 0;
currentBlock = currentFrame(i:i+mbSize-1, j:j+mbSize-1);
for m = -searchRange:searchRange
for n = -searchRange:searchRange
if (i+m >= 1 && i+m+mbSize-1 <= row && j+n >= 1 && j+n+mbSize-1 <= col)
referenceBlock = referenceFrame(i+m:i+m+mbSize-1, j+n:j+n+mbSize-1);
tempCost = sum(sum(abs(currentBlock - referenceBlock)));
if (tempCost < cost)
cost = tempCost;
xBest = m;
yBest = n;
end
end
end
end
vectors(:, (i-1)/mbSize*col/mbSize + j/mbSize + 1) = [yBest; xBest];
end
end
motionVectors = vectors;
end
```
这个算法实现了基于块匹配的运动估计。它接受当前帧`currentFrame`和参考帧`referenceFrame`作为输入,以及块大小`blockSize`和搜索范围`searchRange`。
算法首先初始化运动向量矩阵`vectors`和代价矩阵`costs`。然后,它使用两个嵌套的循环遍历当前帧中的每个块。对于每个块,它在参考帧中搜索最匹配的块,并计算它们之间的差异代价。最后,它选择代价最小的匹配块,并将其对应的运动向量存储在运动向量矩阵中。
注意,这只是一个简单示例,实际的运动估计算法可能会在性能和准确性方面有更多的改进和优化。