基于MATLAB的块匹配运动估计与补偿系统

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：

- 采用MAD（平均绝对差）作为块匹配代价函数 - 使用PSNR（峰值信噪比）客观评价重建图像质量 - 统计各算法执行时间，提供效率对比 - 生成运动矢量场可视化结果

使用方法

1. 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
2. 参数设置：在脚本中配置以下参数：

- 宏块大小（默认16×16像素） - 搜索窗口大小（建议16-32像素） - 选择需要测试的算法组合

1. 运行系统：执行主程序启动运动估计与补偿流程
2. 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。