塊匹配演算法 全搜尋

2021-07-03 20:25:23 字數 2921 閱讀 3047

原理:

假設有兩幀,第k幀(當前幀)與第k-1幀(上一幀),第k幀以m*n的影象塊為單位,分成乙個個塊,塊間不重疊。對於第x個影象塊a,在第k-1幀中,尋找與它最匹配的影象塊a',我們認為a影象塊是由a'影象塊平移而得到的。於是就把影象塊a'到a的運動向量mv記作影象塊a的運動向量。

全搜尋演算法:

假設影象塊在x方向與y方向的可以最大位移為xmax與ymax,那麼在以影象塊a為中心的(m+2*xmax,n+2*ymax)的範圍內,對每乙個可能的影象塊都進行匹配計,尋找乙個最優的匹配塊。全搜尋演算法最簡單,但是演算法耗時比較多,計算量大。

匹配準則:

1 互相關函式

2 均方誤差函式

3 絕對平均誤差函式

這是常用的三個匹配準則,一般情況下,用第三個準則,比較簡單。

**:

本程式中,兩幀進行了塊匹配操作,第二幀是288*352的,分成8*8的小塊,其中的每個塊都是在前一幀中匹配而來的。

%本程式用於試驗塊匹配法

path='e:\test-pic\foreman.yuv';

yuvx=288;

yuvy=352;

start=1;

count=100;

pics=loadyuv(path,yuvx,yuvy,start,count);%得到rgb序列

picsgray=zeros(size(pics,1),size(pics,2),size(pics,4));

for i=1:count

picsgray(:,:,i)=rgb2gray(pics(:,:,:,i));%得到灰度序列

% imshow(picsgray(:,:,i));

% pause(0.1);

endpic1=picsgray(:,:,1);%前一幀的

pic2=picsgray(:,:,2);%當前幀的

pic3=zeros(size(pic1));%**幀

%imshow(pic1-pic2);

pich=size(pic1,1);

picl=size(pic1,2);

blockx=8;

blocky=8;%設定塊的大小

blockh=pich/blockx;

blockl=picl/blocky;

blocka=zeros(blockx,blocky);%當前幀的某塊

blockb=zeros(blockx,blocky);%在上一幀中匹配的塊

vx=30;

vy=30;%一塊運動的最大速度

min=1000000;%存放絕對誤差的最小值

for i=1:blockh

for j=1:blockl

blocka=pic2( (i-1)*8+1:i*8,(j-1)*8+1:j*8 );%當前幀中的塊

%在pic1中匹配

for ii=(i-1)*8+1-vy:i*8+vy-blockx+1

for jj=(j-1)*8+1-vx:j*8+vx-blockx+1

if (ii>=1) && (ii<=(pich-7)) && (jj>=1) && (jj<=picl-7)

blockb=pic1(ii:ii+7,jj:jj+7);

temp=sum(sum(abs(blocka-blockb)));

if min>temp

min=temp;

blockc=blockb;

%px=ii;py=jj;

endend

endend

pic3( (i-1)*8+1:i*8,(j-1)*8+1:j*8 )=blockc;

min=1000000;

endendpic1=uint8(pic1);%前一幀

pic2=uint8(pic2);%當前幀實際影象

pic3=uint8(pic3);%當前幀估計影象

figure(1);

imshow(pic1);

title('前一幀');

figure(2);

imshow(pic2);

title('當前幀');

figure(3);

imshow(pic3);

title('當前幀**影象');

figure(4);

imshow(abs(pic2-pic1));

title('當前幀與前一幀差');

figure(5);

imshow(abs(pic2-pic3));

title('當前幀與**幀差');

程式執行的效果如下:

可以看出,**後的跟當前幀更加的接近啦。但是有乙個問題,就是塊匹配法**的,容易產生方塊現象,從**中就可以看出來。

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