视频信号的运动估计和运动补偿算法Word格式.docx

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实验报告二

一、实验名称：

二、实验目的

在视频编码和处理系统中.运动估计和运动补偿技术对降低视频序列时间冗余度、提高编码效率起着非常关键的作用。

运动估计的准确程度将直接决定视频编码器的编码效率。

它极大地消除了视频序列的帧间相关性。

运动估计算法的复杂性将直接决定视频压缩编码系统的复杂性.如何提高运动估计的效率.使运动估计算法的搜索过程更快速、更高效一直是人们研究的热点。

掌握运动估计的块匹配算法.以及快速运动估计算法。

三、实验内容：

1、分析基于块匹配的全搜索运动估计算法程序.画出motionEstAnalysis.m和motionEstES.m文件流程图

2、编程补充完成costFuncMAD.m文件中最小绝对误差计算函数costFuncMAD（）和imgPSNR.m文件中峰值信噪比PSNR计算函数imgPSNR（）的程序.最终输出运动矢量场；

3、掌握运动补偿算法.编程实现motionComp.m文件中对目标帧的运动补偿重构函数motionComp（）；

4、了解多种快速运动估计算法.例如三步法搜索法、二维对数法、菱形搜索法等。

5、总结实验结果.比较各种搜索算法的性能和所需时间。

四、实验原理

在帧间预测编码中.由于活动图像邻近帧中的景物存在着一定的相关性。

因此.可将活动图像分成若干块或宏块.并设法搜索出每个块或宏块在邻近帧图像中的位置.并得出两者之间的空间位置的相对偏移量.得到的相对偏移量就是通常所指的运动矢量.得到运动矢量的过程被称为运动估计。

　　运动矢量和经过运动匹配后得到的预测误差共同发送到解码端.在解码端按照运动矢量指明的位置.从已经解码的邻近参考帧图像中找到相应的块或宏块.和预测误差相加后就得到了块或宏块在当前帧中的位置。

　运动估计的准确程度往往用补偿图像与原图像比较的PSNR来衡量表示。

五、实验程序

1、motionEstAnalysis.m文件流程图

no

yseno

yes

2、motionEstES.m文件流程图

3、计算最小绝对误差程序（补充costFuncMAD.m文件程序）

sum=0;

fori=1:

n

forj=1:

Difference=abs（currentBlk（i,j）-refBlk（i,j））;

sum=Difference+sum;

end;

end;

cost=sum/（n.^2）;

4、计算峰值信噪比PSNR程序（补充imgPSNR.m文件程序）

[rowcol]=size（imgP）;

sum2=0;

fori3=1:

row

forj3=1:

col

sum2=sum2+（imgComp（i3,j3）-imgP（i3,j3））.^2;

%累加求和

end

end

s=sum2/（row*col）;

psnr=10*log10（（n*n）/s）;

5、对目标帧的运动补偿重构程序（补充motionComp.m文件程序）

[rowcol]=size（imgI）;

img=zeros（row,col）;

mbCount=0;

fori=1:

mbSize:

row-mbSize+1

forj=1:

col-mbSize+1

mbCount=mbCount+1;

k1=motionVect（1,mbCount）;

k2=motionVect（2,mbCount）;

img（i:

i+mbSize-1,j:

j+mbSize-1）=imgI（i+k1:

i+mbSize-1+k1,j+k2:

j+mbSize-1+k2）;

imgComp=img;

六、实验结果

1、运动矢量场图像

2、对目标帧的运动补偿重构程序

第I帧视频原始图像

第P帧视频原始图像

第P帧视频运动补偿重构图像

3、视频重构视频峰值信噪比PSNR

Psnr=29.349