使用MATLAB读取图片“帧100.jpg”作为参考帧,读取“帧109.jpg”作为目标帧,用穷尽块匹配算法实现序列图像的帧间运动估计。采用16×16像素的块作为匹配单元,每块的搜索范围为[-R,+R],其中R设为16。创建一个窗口,划分成2×3个子窗口,分别将参考帧、目标帧、预测帧、预测误差、运动矢量画在窗口中。对其中参考帧,目标帧,预测帧,预测误差,运动矢量进行结果分析
时间: 2023-07-15 08:12:03 浏览: 109
以下是MATLAB代码实现:
```matlab
% 读取参考帧和目标帧
ref_frame = imread('帧100.jpg');
tgt_frame = imread('帧109.jpg');
% 初始化参数
blk_size = 16;
search_range = 16;
num_blk_row = size(ref_frame,1)/blk_size;
num_blk_col = size(ref_frame,2)/blk_size;
mv_field = zeros(num_blk_row,num_blk_col,2);
predicted_frame = zeros(size(ref_frame));
residual = zeros(size(ref_frame));
% 对每个块进行运动估计
for r = 1:num_blk_row
for c = 1:num_blk_col
% 当前块在参考帧中的位置
ref_blk_pos = [(r-1)*blk_size+1, (c-1)*blk_size+1];
% 在目标帧中搜索最相似的块
search_range_row = max(ref_blk_pos(1)-search_range,1):min(ref_blk_pos(1)+search_range,size(tgt_frame,1)-blk_size);
search_range_col = max(ref_blk_pos(2)-search_range,1):min(ref_blk_pos(2)+search_range,size(tgt_frame,2)-blk_size);
best_match_err = inf;
for sr = search_range_row
for sc = search_range_col
% 计算块之间的误差
tgt_blk = tgt_frame(sr:sr+blk_size-1, sc:sc+blk_size-1);
ref_blk = ref_frame(ref_blk_pos(1):ref_blk_pos(1)+blk_size-1, ref_blk_pos(2):ref_blk_pos(2)+blk_size-1);
err = sum(sum(abs(ref_blk-tgt_blk)));
% 更新最匹配的块和误差
if err < best_match_err
best_match_err = err;
best_match_pos = [sr, sc];
end
end
end
% 计算运动矢量
mv = best_match_pos - ref_blk_pos;
mv_field(r,c,:) = mv;
% 预测当前块在目标帧中的位置
predicted_blk_pos = ref_blk_pos + mv;
predicted_frame(ref_blk_pos(1):ref_blk_pos(1)+blk_size-1, ref_blk_pos(2):ref_blk_pos(2)+blk_size-1) =...
tgt_frame(predicted_blk_pos(1):predicted_blk_pos(1)+blk_size-1, predicted_blk_pos(2):predicted_blk_pos(2)+blk_size-1);
% 计算预测误差
residual(ref_blk_pos(1):ref_blk_pos(1)+blk_size-1, ref_blk_pos(2):ref_blk_pos(2)+blk_size-1) =...
ref_frame(ref_blk_pos(1):ref_blk_pos(1)+blk_size-1, ref_blk_pos(2):ref_blk_pos(2)+blk_size-1) -...
predicted_frame(ref_blk_pos(1):ref_blk_pos(1)+blk_size-1, ref_blk_pos(2):ref_blk_pos(2)+blk_size-1);
end
end
% 将结果绘制到窗口中
figure;
subplot(2,3,1); imshow(ref_frame); title('参考帧');
subplot(2,3,2); imshow(tgt_frame); title('目标帧');
subplot(2,3,3); imshow(predicted_frame); title('预测帧');
subplot(2,3,4); imshow(residual); title('预测误差');
hold on; quiver(1:blk_size:size(ref_frame,2),1:blk_size:size(ref_frame,1),mv_field(:,:,2),mv_field(:,:,1),0,'r'); hold off;
title('运动矢量');
```
运行代码后,会在窗口中显示五个图像,分别是参考帧、目标帧、预测帧、预测误差和运动矢量。其中运动矢量用红色箭头表示。下面对这五个图像进行结果分析:
1. 参考帧:显示原始视频序列中的一帧,作为运动估计的参考图像。
2. 目标帧:显示原始视频序列中的另一帧,用来与参考帧进行运动估计。通过在目标帧中搜索最相似的块,可以得到运动矢量。
3. 预测帧:根据参考帧和运动矢量,可以预测出目标帧中的每个块在参考帧中的位置。将这些块拼接起来,就可以得到预测帧。
4. 预测误差:通过将参考帧减去预测帧,可以得到预测误差。这个图像在视频编码中非常重要,因为预测误差可以用更少的比特数进行编码,从而减小视频文件的大小。
5. 运动矢量:显示每个块在目标帧中的位置和在参考帧中的位置之间的运动矢量。这个图像可以用来分析视频序列中的运动特征,例如目标的运动方向和速度。
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