武汉理工大学《通信工程应用技术综合训练与实习》报告
6 总结
通信、数字信号处理和计算机视觉方面的进展带来了多媒体技术的广泛应用。其中，视频信号的处理是关键技术。为克服视频信号数据量大的问题，视频信号的压缩是多媒体系统中必备的技术。因此，为使多媒体产品能广泛应用，国际上提出了一些视频压缩标准。但是这些标准并没有说明采用哪一个运动估计算法，这个工作留给了这些标准的实现者。因此，具有高压缩性的快速运动估计算法的开发是近年来和今后的研究热点。在这些情况下，本文旨在尽量不损失精度的情况下,回顾一些减少计算量的快速运动估计算法。
本次课程设计主要研究了块运动估计中的两种算法。仿真结果显示，在损失一定精度的情况下，三步搜索算法的计算复杂度明显低于全搜索算法。
通过这次通信工程应用技术综合训练与实习，我重新复习了有关于Matlab算法设计方面的知识，同时也对于Matlab使用更加的熟练，能够更加灵活地进行运用。对于学习新的理论和算法并用Matlab仿真进行实现也有了很多的进步，通过这次的课程设计，我对视频运动估计的原理，包括基于块的运动估计、基于光流方程的运动估计、基于像素的运动估计、全局运动估计、基于区域的运动估计、多分辨率的运动估计等原理都有了一定的了解，尤其深入理解了快运动估计中的全搜索法和三步法，明白了它们的实现机制。对于使用Matlab 去实现数字图像的处理也有了更好的认识。这次训练与实习还使我意识到所有的知识都是需要用实践去帮着理解的，所谓理论指导实践，很好的实践能帮助我们更好地去理解知识，对于知识的掌握更加牢靠。而在复习以前所学知识的同时其实也实现了温故知新，对于旧知识有了新的理解。对于工程实践，要想实现预期的效果，必须明白它实现的机制和相应的算法，只有通过相应的理论来指导，我们才能有所创新，才能有所突破。
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7 参考文献
[1]端木春江，视频处理与编码中的运动估计技术，南京大学出版社，2011:1-15,112-121
[2]刘富强，数字视频信息处理与传输教程，机械工业出版社，2004:109-123 [3]刘富强，王新红，宋春林等，数字视频图像处理与通信，机械工业出版社，2009:129-133
[4] Renxiang Li, Bing Zeng, and Ming L. Liou, A New Three-Step Search Algorithm for Block Motion Estimation, IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY,1994
[5] Sun Ning-ning , Chao Fan ,Xia Xu, An Effective Three-step Search Algorithm for Motion Estimation ,College of Information Science and Technology, Henan University of Technology,2009
[6] QianQi LE, HongTao JIANG, Feng YANG, The Design of Improved Motion Estimation Algorithm for H.264 Based on GA,International Conference on E-Business and E-Government,2010
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附录
一 主程序 %主程序 clc; clear all; close all;
%图像初期处理 I1=imread('1.jpg'); I2=imread('2.jpg'); I1=rgb2gray(I1); I2=rgb2gray(I2); I1=double(I1); I2=double(I2);
%全搜索法仿真
[FS_PSNR,FS_time,diff,III,xrecord,yrecord]=Fs(I1,I2); figure(1),
subplot(231);imshow(I1,[]); title('第一帧图像'); subplot(232);imshow(I2,[]); title('第二帧图像'); IIII=I2-I1;
subplot(233);imshow(IIII,[]); title('第二帧与第一帧差值'); subplot(234);imshow(diff,[]);
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title('匹配块间差值'); subplot(235);imshow(III,[]); title('恢复后的重建帧图像'); subplot(236);imshow(III-I1,[]); title('重建帧与第一帧差值');
figure(2);quiver(1:16,1:16,yrecord,xrecord); grid on;
title('运动矢量');
%三步法仿真
[TSS_PSNR,TSS_time,diff,III,xrecord,yrecord]=TSS(I1,I2); figure(3),
subplot(231);imshow(I1,[]); title('第一帧图像'); subplot(232);imshow(I2,[]); title('第二帧图像'); IIII=I2-I1;
subplot(233);imshow(IIII,[]); title('第二帧与第一帧差值');
subplot(234);imshow(diff,[]);; title('匹配块间差值'); subplot(235);imshow(III,[]); title('恢复后的重建帧图像'); subplot(236);imshow(III-I1,[]); title('重建帧与第一帧差值');
figure(4);quiver(1:16,1:16,yrecord,xrecord); grid on;
title('运动矢量');
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%显示运行时间和峰值信噪比对比
display(' 全搜索法 三步法')
fprintf('时间 %3.2d %d\\n',FS_time,TSS_time); fprintf('PSNR %3.2d %d',FS_PSNR ,TSS_PSNR); 二．全搜索法子程序 %全搜索法
function [FS_PSNR,FS_time,diff,III,xrecord,yrecord]=Fs(I1,I2) dm=7;
%给图像扩边，每个边都扩dm大小
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% | B | C | D | % |-----|-------------------------------|------|
% | | | | % | | | |
% | E | A | F | ----> 图像
% | | | | % | | | | % | | | | % |-----|-------------------------------|------|
% | G | H | I | % |-----|-------------------------------|------|
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