function [Pzhen,QQQ]=PzhenGuJi(frame,FrameI,X,Z) [m n]=size(FrameI); ShiLiang=zeros(m,n); for i=1:X:m-1 for j=1:X:n-1 K1=FrameI(i:i+X-1,j:j+X-1)-frame(i:i+X-1,j:j+X-1); K2=frame(i:i+X-1,j:j+X-1)-FrameI(i:i+X-1,j:j+X-1); K=K1+K2; CF=sum(abs(K(:))); if CF>20 %%%避免因为噪声等影响而造成错误估计 CF3=inf; [a,b,c,d]=ChuangKou(Z,i,j,m,n,X); %%%%%%%设定要求的窗口 for ii=(i-a):X:(i+b) for jj=(j-c):X:(j+d) KK1=FrameI(ii:ii+X-1,jj:jj+X-1)-frame(i:i+X-1,j:j+X-1); KK2=frame(i:i+X-1,j:j+X-1)-FrameI(ii:ii+X-1,jj:jj+X-1); KK=KK1+KK2; CF2=sum(abs(KK(:))); if CF2<CF3 ShiLiang(i,j)=ii; %%%存放运动矢量的行坐标 ShiLiang(i,j+1)=jj; %%%%存放运动矢量的列坐标 CF3=CF2; %%%%保证存的最小误差的运动矢量位置 end; end; end end end end C=FrameI; QQQ=(m*n)/(2*(length(find(ShiLiang~=0)))); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%开始用运动矢量进行恢复 for i=1:X:m-1 for j=1:X:n-1 if ShiLiang(i,j)~=0 C(i:i+X-1,j:j+X-1)=FrameI(ShiLiang(i,j),ShiLiang(i,j+1)); end; end; Pzhen=uint8(C); end
时间: 2024-04-10 13:30:00 浏览: 20
这段代码是一个运动补偿的函数,用于估计帧间的运动矢量并进行补偿。函数`PzhenGuJi`的输入参数为当前帧`frame`、参考帧`FrameI`、窗口大小`X`和搜索窗口半径大小`Z`。
函数首先初始化一个与参考帧相同大小的矩阵`ShiLiang`用于存放运动矢量的坐标。然后,通过遍历每个窗口,计算当前帧与参考帧之间的差异,并计算差异值的绝对值之和作为衡量运动相似度的指标`CF`。若指标大于阈值(20),则进行搜索窗口内的运动矢量估计。搜索窗口通过调用`ChuangKou`函数获取,该函数返回要求的窗口范围。
在搜索窗口内,计算当前窗口与参考窗口之间的差异,并选择使差异值最小的运动矢量作为最佳估计。将最佳运动矢量的坐标存入`ShiLiang`中。
接下来,根据运动矢量进行运动补偿。遍历每个窗口,若运动矢量存在,则将参考帧对应位置的像素值赋给当前帧相同位置的像素值。
最后,函数返回补偿后的当前帧`Pzhen`和运动矢量的平均数量`QQQ`。
请问有什么其他问题需要解答吗?
相关问题
clc;clear all; fileName = 'cat.avi' ; obj = VideoReader(fileName); numFrames = obj.NumberOfFrames;% 帧的总数 II=rgb2gray(read(obj,1)); [M,N]=size(II); File=zeros(M,N,numFrames); File(:,:,1)=II(:,:); for oo=1:3 X=input('请输入窗口大小: '); Z=input('请输入搜索窗口半径大小: '); Y=input('请输入相邻I帧的间隔:'); %WWW=floor(numFrames/Z); %MOBAN=ones(X,X)/(X^2); IZhenWeiZhi=1; for k = 2:numFrames% 读取数据 frame =rgb2gray(read(obj,k)); frameI=rgb2gray(read(obj,IZhenWeiZhi)); if ~(mod(k,Y)) %进行帧内预测 if k+Y<numFrames IZhenWeiZhi=k+Y; else IZhenWeiZhi=k; end [Izhen,PSNR,CompressionRatio]=IzhenYaSuo(frameI); File(:,:,k)=Izhen(:,:); ZPSNR(k)=PSNR; YASUOLV(k)=CompressionRatio; else FrameI=frameI; [Pzhen,QQQ]=PzhenGuJi(frame,FrameI,X,Z); YASUOLV(k)=QQQ; %Pzhen=conv2(double(Pzhen),double(MOBAN),'same');%%%%%%%%%%%%%%低通%%%%%%%%%%%%% File(:,:,k)=Pzhen(:,:); A=rgb2gray(read(obj,k)); PP=double(A)-double(Pzhen); MSE=sqrt(sum(PP(:).^2)/(M*N)); % 均方误差:指参数估计值与参数真值之差平方的期望值,记为MSE ZPSNR(k)=10*log(255*255/MSE)/log(10); end;%帧间相似度预测完毕 end; subplot(2,2,oo); X=1:numFrames; for i=1:numFrames Y(i)=ZPSNR(i); end; save File; YaSuoLv=sum(YASUOLV)/(numFrames-1); plot(X,Y,'r'); xlabel('当前帧数'); ylabel('峰值信噪比'); title({'视频压缩率为:',YaSuoLv}); implay(uint8(File)); %implay('F:MK.avi'); end;
根据您的代码,这部分代码似乎是一个视频压缩的过程。代码的逻辑是读取视频文件,然后进行帧内预测和帧间相似度预测,最后计算峰值信噪比和视频压缩率,并显示压缩后的视频。
在每次循环中,您需要输入窗口大小、搜索窗口半径大小和相邻I帧的间隔。然后,根据这些参数进行帧内预测和帧间相似度预测,并计算峰值信噪比和视频压缩率。最后,将峰值信噪比以及视频压缩率绘制成图表,并显示压缩后的视频。
请问您有什么具体的问题或需求吗?我可以帮助您解决问题或提供相关建议。
for i=1:X:m-1 for j=1:X:n-1 if ShiLiang(i,j)~=0 C(i:i+X-1,j:j+X-1)=FrameI(ShiLiang(i,j),ShiLiang(i,j+1)); end; end; Pzhen=uint8(C); end
这段代码是在运动估计完成后,根据运动矢量进行运动补偿的过程。
代码通过两层循环遍历每个窗口的起始位置。
对于每个窗口,首先检查ShiLiang矩阵中对应位置的运动矢量是否非零。如果非零,则表示找到了有效的运动矢量。
然后,将参考帧FrameI中对应运动矢量位置的像素值赋给当前帧C的相应位置,实现运动补偿。
最后,将运动补偿后的帧C转换为无符号8位整型矩阵Pzhen,并返回。
请注意,该段代码应该是在上面的函数中的最后部分,用于完成运动补偿并返回补偿后的帧。
如果有任何其他问题,请随时提问。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![7z](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083312.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)