数 字 视 频 实 验 报 告

班 级：电信科0801班
学 号：
姓 名：
实 验 报 告 二
一、 实验名称：视频信号的运动估计和运动补偿算法
二、实验目的
在视频编码和处理系统中，运动估计和运动补偿技术对降低视频
序列时间冗余度、提高编码效率起着非常关键的作用。运动估计的准
确程度将直接决定视频编码器的编码效率。它极大地消除了视频序列
的帧间相关性。运动估计算法的复杂性将直接决定视频压缩编码系统
的复杂性，如何提高运动估计的效率，使运动估计算法的搜索过程更
快速、更高效一直是人们研究的热点。掌握运动估计的块匹配算法，
以及快速运动估计算法。

三、实验内容：
1、
分析基于块匹配的全搜索运动估计算法程序，画出
motionEstAnalysis.m 和 motionEstES.m文件流程图
2、 编程补充完成costFuncMAD.m 文件中最小绝对误差计算函数
costFuncMAD（）和imgPSNR.m文件中峰值信噪比PSNR计算函数
imgPSNR（）的程序，最终输出运动矢量场；
3、 掌握运动补偿算法，编程实现motionComp.m文件中对目标帧的运
动补偿重构函数 motionComp（）；
4、 了解多种快速运动估计算法，例如三步法搜索法、二维对数法、
菱形搜索法等。
5、 总结实验结果，比较各种搜索算法的性能和所需时间。

四、实验原理
在帧间预测编码中，由于活动图像邻近帧中的景物存在着一定的
相关性。因此，可将活动图像分成若干块或宏块，并设法搜索出每个
块或宏块在邻近帧图像中的位置，并得出两者之间的空间位置的相对
偏移量，得到的相对偏移量就是通常所指的运动矢量，得到运动矢量
的过程被称为运动估计。
运动矢量和经过运动匹配后得到的预测误差共同发送到解码端，
在解码端按照运动矢量指明的位置，从已经解码的邻近参考帧图像中
找到相应的块或宏块，和预测误差相加后就得到了块或宏块在当前帧
中的位置。
运动估计的准确程度往往用补偿图像与原图像比较的PSNR来衡
量表示。

五、实验程序
1、 motionEstAnalysis.m文件流程图
读取*.AVI文件
并播放文件

开始

设定块大小和搜索
步长

取帧的范围
1

取第i帧，取P帧为
i帧后两帧

读第i、p帧的数据，分别存入imgI、imgP 计算i帧的大小 分别调用自定义函数计算运动矢量 利用运动估计参数重构P帧图像 计算峰值信噪比PSNR 计算代价 i<30? 分别显示i帧、p帧和p
帧重构帧

画运动矢量图

结束

no
yse no
yes

2、 motionEstES.m文件流程图

3、计算最小绝对误差程序（补充costFuncMAD.m文件程序）
sum=0;
for i=1:n
for j=1:n
Difference=abs(currentBlk(i,j)-refBlk(i,j));
sum=Difference+sum;
end;
end;
cost=sum/(n.^2);

4、计算峰值信噪比PSNR程序（补充imgPSNR.m文件程序）
[row col] = size(imgP);
sum2=0;
for i3=1:row
for j3=1:col
sum2=sum2+(imgComp(i3,j3)-imgP(i3,j3)).^2;%累加求和
end
end
s=sum2/(row*col);
psnr=10*log10((n*n)/s);

5、对目标帧的运动补偿重构程序（补充motionComp.m文件程序）

开始
初始化：定义块
中心，矢量及代
价

计算运动矢量

比较得到代价最
小的运动矢量，
作为块的运动矢
量

计算块中心点
最后分别计算I
帧各个块的块中
心，运动矢量及
代价

结束
[row col] = size(imgI);
img=zeros(row,col);
mbCount=0;
for i = 1 : mbSize : row-mbSize+1
for j = 1 : mbSize : col-mbSize+1
mbCount=mbCount+1;
k1=motionVect(1,mbCount);
k2=motionVect(2,mbCount) ;

img(i:i+mbSize-1,j:j+mbSize-1)=
imgI(i+k1:i+mbSize-1+k1,j+k2:j+mbSize-1+k2);
end;
end;
imgComp=img;

六、实验结果

1、运动矢量场图像

2、对目标帧的运动补偿重构程序
第 I 帧视频原始图像

第 P 帧视频原始图像
第 P 帧视频运动补偿重构图像
3、视频重构视频峰值信噪比PSNR
Psnr=29.349