运动估计算法的实现
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运动估计算法的实现
信息12-3班 徐冰洁 刘瑞航 李子龙
设计任务
在两帧图像之间实现多种运动算法估 计。 采用的全搜索算法(FS)和三步搜索算 法(TSS).
算法原理
全搜索算法(FS) 三步搜索算法(TSS)
全搜索算法
基本原理:全搜索算法FS又称穷尽搜索 算法,是对搜索窗口内所有的像素点计 算MAD值,从中找出MAD值最小的点, 其对应的偏移量即为所求的运动矢量。 算法特点:计算量大,难以实时处理, 但是简单可靠,精度最高。在实际系统 中,全搜索算法是不实用的。
三步搜索法
基本思想:搜索范围为7。即在第n-1 帧里,取和第n帧里待处理子块对应位 置处的参考块为初始搜索点,将参考块 在其上下左右距离为7范围内按一定规 则移动,每移动到一个位置,取出同样 大小的参考块与第n帧当前子块进行匹 配计算。 匹配准则:最小均方误差函数(MSE)或 最小平均绝对误差函数(MAD)
仿真结果(FS)
参考图像:
FS算法
TSS算法
根据全搜索算法得到的第二帧图像
Βιβλιοθήκη Baidu
根据三步算法恢复的第二帧图像
运动位移矢量
对比
通过实验我们得到两种匹配算法的Matalab执行时 间、重构图像。Matalab执行时间反映了算法的执 行效率; FS: 耗时长1.270185 seconds. TSS: 耗时长0.713253 seconds. 从时间和恢复出来的图像看,全搜索匹配恢复效 果好,这与全搜索算法对搜索范围内的每一个象 素点进行匹配运算以得到一个最优的运动矢量有 关,它是全局最优的。但它的计算复杂度太高, Matalab运行时间长,不适合实时应用。三步搜索 法大大节省了匹配计算量,但是这是以牺牲计算 精度为前提的,实际恢复出来的图像质量也不如 全搜索在细节上清晰,但肉眼几乎不能分辨。在 实际应用中我们可以采用快速算法实现运动估计。
信息12-3班 徐冰洁 刘瑞航 李子龙
设计任务
在两帧图像之间实现多种运动算法估 计。 采用的全搜索算法(FS)和三步搜索算 法(TSS).
算法原理
全搜索算法(FS) 三步搜索算法(TSS)
全搜索算法
基本原理:全搜索算法FS又称穷尽搜索 算法,是对搜索窗口内所有的像素点计 算MAD值,从中找出MAD值最小的点, 其对应的偏移量即为所求的运动矢量。 算法特点:计算量大,难以实时处理, 但是简单可靠,精度最高。在实际系统 中,全搜索算法是不实用的。
三步搜索法
基本思想:搜索范围为7。即在第n-1 帧里,取和第n帧里待处理子块对应位 置处的参考块为初始搜索点,将参考块 在其上下左右距离为7范围内按一定规 则移动,每移动到一个位置,取出同样 大小的参考块与第n帧当前子块进行匹 配计算。 匹配准则:最小均方误差函数(MSE)或 最小平均绝对误差函数(MAD)
仿真结果(FS)
参考图像:
FS算法
TSS算法
根据全搜索算法得到的第二帧图像
Βιβλιοθήκη Baidu
根据三步算法恢复的第二帧图像
运动位移矢量
对比
通过实验我们得到两种匹配算法的Matalab执行时 间、重构图像。Matalab执行时间反映了算法的执 行效率; FS: 耗时长1.270185 seconds. TSS: 耗时长0.713253 seconds. 从时间和恢复出来的图像看,全搜索匹配恢复效 果好,这与全搜索算法对搜索范围内的每一个象 素点进行匹配运算以得到一个最优的运动矢量有 关,它是全局最优的。但它的计算复杂度太高, Matalab运行时间长,不适合实时应用。三步搜索 法大大节省了匹配计算量,但是这是以牺牲计算 精度为前提的,实际恢复出来的图像质量也不如 全搜索在细节上清晰,但肉眼几乎不能分辨。在 实际应用中我们可以采用快速算法实现运动估计。