MATLAB实现的层次化块匹配运动估计算法

资 源 简 介

该MATLAB函数实现了基于分层策略的块匹配运动估计算法，通过多分辨率图像金字塔逐层细化，高效计算图像序列中宏块的运动向量（整数像素精度）。适用于视频处理中的运动估计任务，可被主函数如MEMBA调用，提升精度和运算效率。

详 情 说 明

层次化块匹配运动估计算法

项目介绍

本项目实现了一个基于分层策略的块匹配运动估计算法（Hierarchical Block Matching Algorithm），专门用于计算图像序列中宏块的运动向量。该算法采用多分辨率图像金字塔结构进行逐层细化，在保证运动估计精度的同时显著提升了计算效率。核心机制是通过上层低分辨率图像的粗略估计结果来指导下层高分辨率图像的精细搜索，最终获得整数像素精度的运动向量场。

功能特性

• 分层处理架构：构建图像金字塔，实现从粗到细的多分辨率运动估计
• 高效搜索策略：每层基于上层结果缩小搜索范围，大幅减少计算量
• 整数像素精度：支持完整的块匹配操作，确保运动向量精度
• 灵活参数配置：可调整宏块大小、搜索窗口范围和金字塔层数
• 完整输出体系：提供运动向量场、重构帧及中间过程数据

使用方法

基本调用

% 输入参数设置 ref_frame = imread('reference_frame.jpg'); % 参考帧图像 target_frame = imread('target_frame.jpg'); % 目标帧图像 mb_size = 16; % 宏块大小（像素） search_range = 7; % 搜索窗口范围（±像素） pyramid_levels = 3; % 金字塔层数

% 执行运动估计 [motion_vectors, reconstructed_frame] = hierarchical_block_matching(... ref_frame, target_frame, mb_size, search_range, pyramid_levels);

输出结果

• 运动向量场：N×4数组，每行格式为[宏块行坐标, 宏块列坐标, dx运动向量, dy运动向量]
• 重构帧图像：根据运动向量场对参考帧进行运动补偿得到的估计帧
• 中间结果（可选）：各层金字塔匹配过程中的运动向量和误差数据

系统要求

• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 图像格式：支持YUV格式或灰度图像矩阵输入
• 内存要求：建议4GB以上RAM，具体取决于图像尺寸和金字塔层数
• 图像尺寸：建议输入图像尺寸为宏块大小的整数倍

文件说明

主程序文件实现了完整的层次化运动估计流程，包括图像金字塔构建、分层运动向量计算、结果重构等核心功能。具体涵盖图像下采样处理、各分辨率层级间的运动向量传递与细化、基于绝对误差和的块匹配操作，以及最终运动向量场的整合与输出。该文件作为算法的主要执行入口，协调各功能模块协同工作，确保分层估计策略的正确实施。