MAD = sum(sum(abs(f1(i:i+N-1,j:j+N-1)-f2(i+k:i+k+N-1,j+kk:j+kk+N-1))));
时间: 2024-01-03 17:03:36 浏览: 39
这段代码计算了两个图像块之间的平均绝对差(Mean Absolute Difference,MAD)。下面是代码的解释:
```matlab
MAD = sum(sum(abs(f1(i:i+N-1,j:j+N-1) - f2(i+k:i+k+N-1,j+kk:j+kk+N-1))));
```
- `f1` 和 `f2` 是两个图像矩阵。
- `i` 和 `j` 是矩阵索引,表示第一个图像块的起始位置。
- `k` 和 `kk` 是矩阵索引的偏移量,表示第二个图像块的起始位置相对于第一个图像块的偏移。
- `N` 是图像块的大小。
代码中的 `f1(i:i+N-1,j:j+N-1)` 表示从矩阵 `f1` 中提取一个大小为 N × N 的图像块,起始位置为 `(i, j)`。同样,`f2(i+k:i+k+N-1,j+kk:j+kk+N-1)` 表示从矩阵 `f2` 中提取一个大小为 N × N 的图像块,起始位置为 `(i+k, j+kk)`。
通过计算两个图像块之间每个对应元素的差的绝对值,并将所有差值求和,可以得到平均绝对差(MAD)的值。最终,MAD 的值存储在变量 `MAD` 中。
请注意,这只是计算平均绝对差的一种常见方法。具体的计算方式可能因应用和需求而有所不同。
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if (xBlock > 0) && (yBlock > 0) && (xBlock + N - 1 < height + 1) && (yBlock + N - 1 < width + 1) % evaluate before MAD calculation MAD = sum(sum(abs(f1(i : i + N - 1, j : j + N - 1) - f2(xBlock : xBlock + N - 1, yBlock : yBlock + N - 1)))); % calculate MAD for this candidate if MAD < MAD_min MAD_min = MAD; dx = k; dy = kk; end end end end
这段代码是在三步搜索法中计算每个候选块的平均绝对差(MAD)并更新最小MAD值和运动矢量的部分。以下是对代码的解释:
1. 首先,代码使用条件语句检查xBlock、yBlock和参考块的索引是否在图像范围内,以避免越界访问。
2. 如果索引都在图像范围内,则计算MAD值。MAD是通过求解参考块(f1)和候选块(f2)之间的绝对差值之和来计算的。这里使用了sum函数两次,分别对参考块和候选块进行求和。
3. 接下来,将计算得到的MAD值与当前最小MAD值(MAD_min)进行比较。
4. 如果当前MAD值小于最小MAD值,则将当前MAD值更新为最小MAD值,并将当前偏移量k和kk分别赋值给dx和dy,作为新的运动矢量。
请注意,这段代码只是给出了计算MAD值和更新最小MAD值/运动矢量的部分。根据您的实际需求,可能还需要添加其他部分,例如选择最佳匹配块、处理边界情况等。此外,代码中可能存在一些索引计算上的错误,您可能需要仔细检查和调整以确保正确的索引访问。
x = j; y = i; costs(3) = costFuncMAD(imgP(i:i+mbSize-1,j:j+mbSize-1), ... imgI(i:i+mbSize-1,j:j+mbSize-1),mbSize); checkMatrix(p+1,p+1) = 1; computations = computations + 1;
这段代码首先将变量x赋值为j,将变量y赋值为i。这两个变量可能是用来表示像素坐标的。
接下来,代码计算了一个名为costs的数组中的第3个元素。该元素的值是通过调用名为costFuncMAD的函数计算得出的。函数的参数是imgP和imgI两个图像块,这两个图像块通过切片操作从imgP和imgI中提取出来,切片的起始位置是(i:i+mbSize-1, j:j+mbSize-1),切片的大小是mbSize。costFuncMAD函数可能是一个计算MAD(平均绝对差)代价函数的函数,用于度量图像块之间的差异。
然后,代码将checkMatrix矩阵中第(p+1, p+1)个元素的值设置为1。checkMatrix可能是用于记录某种计算结果或者状态的矩阵。
最后,代码将变量computations的值加1,用于记录已经执行的计算次数。
这段代码可能是在进行图像处理或者计算相关的操作,具体的应用需要查看后续的代码部分。
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