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基于MATLAB的块匹配运动估计与补偿系统
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资 源 简 介
本项目实现视频序列中基于块匹配的运动估计与补偿，支持ES、TSS、NTSS等七种主流算法。通过MAD计算块匹配代价函数，可有效估计帧间运动向量并实现运动补偿。该系统为视频处理研究提供了完整的MATLAB实现方案。
详 情 说 明
基于块匹配算法的运动估计与补偿系统
项目介绍
本项目是一个用于视频序列运动估计与补偿的MATLAB实现系统。系统核心采用块匹配技术，通过将图像划分为宏块，在参考帧的搜索窗口内寻找最佳匹配位置，从而估计运动矢量。项目集成了七种主流的块匹配运动估计算法，并提供了完整的运动补偿重建与性能评估框架，适用于视频编码、运动分析等领域的算法研究与比较。
功能特性
- 多种块匹配算法：完整实现ES（全搜索）、TSS（三步搜索）、NTSS（新三步搜索）、SESTSS（简单高效三步搜索）、4SS（四步搜索）、DS（菱形搜索）、ARPS（自适应十字模式搜索）七种主流算法
- 灵活的参数配置：支持自定义宏块大小、搜索窗口大小等关键参数
- 运动补偿重建：根据估计的运动矢量场进行帧间预测重建
- 全面性能评估：
使用方法
- 准备测试数据：将连续帧图像按顺序存放，推荐使用
caltrain.zip中的测试图像序列 - 参数设置：在脚本中配置以下参数：
- 运行系统：执行主程序启动运动估计与补偿流程
- 结果分析：查看输出的运动矢量场、重建图像、PSNR指标和执行时间对比图表
系统要求
- 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
- 内存要求：建议4GB以上，处理高分辨率视频序列时需更大内存
- 图像格式：支持标准图像格式（jpg、png、bmp等）
文件说明
主程序文件整合了系统的完整处理流程，包含图像读取与预处理、运动估计算法调度、运动矢量计算、补偿重建执行、质量评估指标计算以及结果可视化输出等核心功能模块，通过统一的参数配置界面实现对不同算法的性能对比分析。
