MATLAB视频运动估计系统：三步搜索算法的实现与验证

资 源 简 介

本项目实现了三步搜索（TSS）算法进行视频运动估计。通过宏块匹配计算帧间运动矢量，并生成运动矢量场分析算法性能。代码完整可直接运行，适合运动估计学习和实验。

详 情 说 明

三步搜索法视频运动估计系统

项目介绍

本项目实现了视频运动估计中的经典三步搜索（Three-Step Search, TSS）算法，专注于通过块匹配技术计算视频序列中的运动矢量。系统对输入视频的连续帧进行分析，将图像划分为固定尺寸的宏块，在每个宏块限定的搜索窗口内，采用三步搜索策略寻找最佳匹配块，从而确定运动位移。最终输出运动矢量场、运动补偿预测帧及多项量化性能指标，为视频编码、运动分析等应用提供基础支持。

功能特性

• 核心算法：实现经典的三步搜索（TSS）块匹配算法。
• 灵活配置：支持自定义宏块尺寸与搜索窗口大小。
• 多维度输出：

- 运动矢量场（水平与垂直位移） - 运动补偿后的预测帧图像 - 算法性能评估（峰值信噪比PSNR、计算耗时）

• 结果可视化：生成运动矢量热力图，直观展示运动分布。

使用方法

1. 准备输入数据：将待处理的视频序列以灰度图像形式读入，存储为uint8类型的M×N×帧数数组。
2. 设置参数：在代码中指定宏块尺寸（如16）和搜索窗口半径（如7，对应±7像素的搜索范围）。
3. 运行主程序：执行主函数，系统将自动进行运动估计与性能分析。
4. 获取结果：程序运行后将输出运动矢量矩阵、预测帧图像、PSNR值及计算时间，并显示运动矢量热力图。

系统要求

• MATLAB：确保安装有MATLAB运行环境（推荐R2016a或更高版本）。
• 内存：处理高分辨率或长视频序列时，需保证充足的内存空间。
• 图像处理工具箱：部分基础图像处理函数可能需要此工具箱支持。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心流程，其功能包括：读取输入视频序列数据，初始化算法参数；调用三步搜索算法完成宏块匹配与运动矢量计算；根据运动矢量生成运动补偿预测帧；计算原始帧与预测帧之间的峰值信噪比以评估重建质量；记录算法运算时间；最后对获得的运动矢量场进行可视化呈现，生成热力图。