视频信号的运动估计和运动补偿算法.docx
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视频信号的运动估计和运动补偿算法
数字视频实验报告
班级：
电信科0801班
学号：
姓名：
实验报告二
一、实验名称：
视频信号的运动估计和运动补偿算法
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:
n
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:
mbSize:
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）;
end;
end;
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
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