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

读取*.AVI文件

并播放文件

开始

设定块大小和搜索

步长

取帧的范围

1

取第i帧，取P帧为

i帧后两帧

读第i、p帧的数据，分别存入imgI、

imgP

计算i帧的大小

分别调用自定义函数计算运动矢量

利用运动估计参数

重构P帧图像

计算峰值信噪比

PSNR

计算代价

i<30?

分别显示i帧、p帧和p

帧重构帧

画运动矢量图

结束

no

yse no 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; for i=1:n for j=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）

[row col] = size(imgP); sum2=0; for i3=1:row for j3=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）

开始

初始化：定义块中心，矢量及代价

计算运动矢量

比较得到代价最小的运动矢量，作为块的运动矢量

计算块中心点

最后分别计算I 帧各个块的块中心，运动矢量及代价

结束

[row col] = size(imgI);

img=zeros(row,col);

mbCount=0;

for i = 1 : mbSize : row-mbSize+1 for j = 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