运动估计作业 MATLAB仿真

运动是视频序列的主要特征之一运动估计技术是视频压缩领域最重要、发展最快的技术之一，是提高编码效率的主要方法。快速有效的运动估计算法研究一直是视频编码领域的热点问题运动估计主程序Clear allMb大小=16；p=7；Filename=hao.yuvFp=fopen(filename，r)；Width=176Height=144I=17Fseek (FP，I * 1.5 * width * height，BOF)；Bufi=fread (FP，width * height，uchar)；Imgi=双精度(reshape (bufi，width，height)；Imgi0=uint 8 (reshape (bufi，width，height)；Figure1，IMS how(img i0)；Title(第10帧)；ImgI=双精度(img i0)；Fseek(fp，0.5*width*height，cof)；Bufp=fread (FP，width * height，uchar)；Img P0=uint 8 (reshape (bufp，width，height)。)；Figure，im show(imgp 0)；Title(第35帧)；ImgP=双精度(ImgP 0)；将搜索中心放置在搜索框的左上角。搜索中心从左到右、从上到下移动，计算每个点，直到计算出搜索框中的所有点。比较所有计算的点时，最小点是最佳重合点。完整搜索方法motion vect，computations=motion estes (b，a，block size，p)；Img comp=motion comp (a，motion vect，block size)；c=B- img comp；figure(2)；subplot(121)；IMS how(uint 8(img comp)；Title(全搜索运动估计的第35帧)；subplot(122)；IMS how(uint 8(c)；Title(与第35帧的错误)；ESpsnr=imgPSNR(b，imgComp，255)；，首先以中心点为搜索中心进行4点距离搜索，然后计算9点以获得最小点。将搜索中心移动到最小点，执行4周2点距离搜索，以计算9点并获得最小点。将搜索中心移动到最小点，围绕1点距离搜索，计算9点，并获得最小点，最终搜索结果是运动估计的最佳匹配点。三阶段方法motion vect，computations=motionesttss (b，a，block size，p)Img comp=motion comp (a，motion vect，block size)；c=B- img comp；figure(3)；subplot(121)；IMS how(uint 8(img comp)；Title(第35帧的三阶段运动估计)；subplot(122)；IMS how(uint 8(c)；Title(与第35帧的错误)；TSSpsnr=imgPSNR(b，imgComp，255)；首先以中心点为搜索中心进行大钻石搜索，计算9分。如果9个点的最小值不在大钻石的中心，则将大钻石的中心移动到这个点，重复大钻石搜索，直到最小值位于大钻石的中心。从大钻石的中心点切换到小钻石搜索模式，共搜索5个点。其中具有最小值的点是最终搜索结果用于运动估计的最佳匹配点。四步方法motion vect，computations=motion est 4ss (b，a，block size，p)TocImg comp=motion comp (a，motion vect，block size)；c=B- img comp；figure(4)；subplot(121)；IMS how(uint 8(img comp)；Title(第35帧的四步运动估计)；subplot(122)；IMS how(uint 8(c)；Title(与第35帧的错误)；SS4psnr=imgPSNR(b、imgComp、255)；钻石法motion vect，computations=motionestds (b，a，block size，p)TocImg comp=motion comp (a，motion vect，block size)；c=B- img comp；figure(5)；subplot(121)；IMS how(uint 8(img comp)