MATLAB实现的块匹配运动估计算法性能评估系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了全搜索、三步搜索等七种主流块匹配运动估计算法，通过计算宏块间平均绝对差(MAD)作为匹配准则，系统化评估各算法在精度和效率方面的性能表现，为视频编码优化提供参考依据。

详 情 说 明

Block Matching Motion Estimation 算法性能评估系统

项目介绍

本项目是一个专业的视频运动估计算法评估平台，实现了多种经典的块匹配运动估计算法，包括全搜索、三步搜索、新三步搜索、高效搜索、四步搜索、菱形搜索和自适应根模式搜索等。系统通过计算宏块间的平均绝对差(MAD)作为匹配准则，全面评估不同算法在运动向量估计准确性和计算效率方面的表现，并采用PSNR指标定量分析运动补偿后图像的质量还原度。

功能特性

• 多算法集成：集成7种主流块匹配运动估计算法
• 性能量化评估：基于PSNR和计算时间的综合性能分析
• 可视化展示：运动向量场、重建图像、收敛曲线等多维度可视化
• 参数可配置：支持宏块尺寸、搜索窗口等关键参数灵活调整
• 并行评估框架：支持多种算法并行执行与对比分析

使用方法

1. 准备输入数据：将测试视频序列（如caltrain.zip中的图像帧）放置在指定目录
2. 配置参数：设置宏块尺寸（默认16×16）、搜索窗口大小等参数
3. 选择算法：指定需要评估的运动估计算法组合
4. 执行评估：运行主程序启动性能评估流程
5. 查看结果：分析生成的性能数据和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（BMP、PNG、JPEG等）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括算法调度执行、性能参数计算、结果可视化输出等关键能力。该文件负责协调整个评估流程，实现从数据输入到结果输出的完整处理链路，具体涵盖运动向量计算、图像重建质量分析、多算法对比评估以及各类分析图表的生成功能。