MATLAB实现块匹配运动估计的菱形搜索算法

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了菱形搜索策略（Diamond Search），用于视频压缩中的运动估计。通过大、小菱形模板的动态切换，在保持匹配精度的同时显著提升搜索效率，适用于图像序列的快速块匹配分析。

详 情 说 明

基于菱形搜索策略的块匹配运动估计算法实现

项目介绍

本项目实现了视频压缩与运动估计中的经典算法——菱形搜索算法（Diamond Search）。该算法专为快速块匹配设计，通过采用大菱形和小菱形两种搜索模板，在保证匹配精度的同时显著减少计算量。算法首先使用大菱形模板进行粗定位，确定匹配区域的大致方向，然后切换至小菱形模板进行精细搜索，最终输出每个块的最优运动向量及残差图像。

功能特性

• 高效搜索策略：结合大菱形（LDSP）和小菱形（SDSP）模板，实现快速收敛
• 精准运动估计：在给定搜索窗口内寻找最优匹配块，计算运动向量
• 残差分析：生成当前帧与参考帧匹配块之间的差值图像
• 可视化支持（可选）：可展示特定块的搜索路径和匹配过程

使用方法

1. 准备输入数据：确保参考帧和当前帧为灰度图像矩阵（uint8类型），且尺寸一致
2. 设置参数：指定块尺寸（如16）和搜索窗口半径（如16）
3. 执行算法：运行主程序，算法将自动处理整个图像
4. 获取结果：程序返回运动向量矩阵和残差图像，可选择查看搜索路径可视化

示例调用参数：

• 参考帧：ref_frame（M×N灰度矩阵）
• 当前帧：cur_frame（M×N灰度矩阵）
• 块尺寸：16
• 搜索半径：16

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）

文件说明

主程序文件集成了菱形搜索算法的完整流程，包含图像分块处理、大菱形搜索初始化、小菱形精细搜索、运动向量计算以及残差图像生成等核心功能。程序首先将输入图像划分为指定尺寸的块，对每个块独立进行菱形搜索操作，记录最优运动路径，最后根据匹配结果构建运动向量场并计算残差。