估计图像或视频帧之间的运动 - simulink -Mathworksespaña金宝app - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

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计算机视觉工具箱/ Analysis & Enhancement

Ports

Input

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`I/I1`— Image or video frame
标量|vector | matrix

图像或视频框架，指定为标量，向量或矩阵。如果将参数之间的估计运动设置为两个图像，则此端口的名称更改为I1。

数据类型：单身的|双|int8|int16|int32|INT64|UINT8|你int16|UINT32|Uint64|fixed point

`i2`— Image or video frame
标量|vector | matrix

图像或视频框架，指定为标量，向量或矩阵。

依赖性

要启用此端口，请设置estimate motion between参数为两个图像。

数据类型：单身的|双|int8|int16|int32|INT64|UINT8|你int16|UINT32|Uint64|fixed point

输出

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`|v|^2`- 速度幅度
标量|vector | matrix

速度幅度，作为标量，矢量或矩阵返回。

数据类型：单身的|双|int8|int16|int32|INT64|UINT8|你int16|UINT32|Uint64|fixed point

`v`- 复杂形式的速度组件
标量|vector | matrix

复杂形式的速度成分，作为标量，向量或矩阵返回。

依赖性

要公开此端口，请设置速度输出参数为复杂形式的水平和垂直组件。

数据类型：单身的|双|int8|int16|int32|INT64|UINT8|你int16|UINT32|Uint64|fixed point

参数

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main Tab

`estimate motion between`- 图像或帧之间的运动
`当前的框架和n帧返回`（默认）|`两个图像`

specify whether to estimate the motion between two images or two video frames. Select两个图像估计两个图像之间的运动。选择当前的框架和n帧返回估计两个视频帧之间的运动。

依赖性

将此参数设置为当前的框架和n帧返回to expose then范围。

`n`— Number of frames
`1`（默认）|标量

specify a scalar value that represents the number of frames between the reference frame and the current frame.

依赖性

To enable this parameter, set theestimate motion between参数为当前的框架和n帧返回。

`search method`- 块匹配搜索方法
`exhaustive`（默认）|`Three-step`

specify how the block locates the block of pixels in the current frame and the next frame that best matches the block of pixels.

exhaustive- 块通过一次将块移到搜索区域一个像素时，选择了下一帧中像素块的位置。这个过程在计算上很昂贵。
Three-step- 通过使用稳定减小的步长，该块在下一个帧中搜索了下一帧中最能匹配当前帧中像素块的块。该块以大约等于最大搜索范围的一半的步长开始。在每个步骤中，块将搜索区域的中心点与位于该区域边界上的八个搜索点进行比较，并将中心点移至搜索点其值最接近中心点的搜索点。然后，块将步长降低了一半，然后重新开始过程。该选项在计算上的昂贵较不那么昂贵，尽管它可能找不到最佳解决方案。

`块匹配标准`- 块匹配标准
`卑鄙的方误差（MSE）`（默认）|`mean absolute difference (MAD)`

指定块如何测量当前帧中像素块与下一帧中像素块的相似性。

如果您选择卑鄙的方误差（MSE），块估计块的中心像素的位移为 $（（ d_{1} ，，，， d_{2} ）$ 最小化此MSE方程的值：

$m s e （（ d_{1} ，，，， d_{2} ） = \frac{1}{n_{1} \times n_{2}} \sum_{（（ n_{1} ，，，， n_{2} ），，，，} \sum_{\in b} {[[s （（ n_{1} ，，，， n_{2} ，，，， k ） - s （（ n_{1} + d_{1} ，，，， n_{2} + d_{2} ，，，， k + 1 ）这是给予的}^{2}$

In the previous equation,b是一个 $n_{1} \times n_{2}$ block of pixels, ands（（X，Y，K）denotes a pixel location at (x，y）in framek。

如果您选择mean absolute difference (MAD)，块匹配块估计块的中心像素的位移为 $（（ d_{1} ，，，， d_{2} ）$ values that minimize this MAD equation:

$m 一种 d （（ d_{1} ，，，， d_{2} ） = \frac{1}{n_{1} \times n_{2}} \sum_{（（ n_{1} ，，，， n_{2} ），，，，} \sum_{\in b} | s （（ n_{1} ，，，， n_{2} ，，，， k ） - s （（ n_{1} + d_{1} ，，，， n_{2} + d_{2} ，，，， k + 1 ） |$

`块大小[高度宽度]`- 块大小
`[17 17]`（默认）|two-element vector

指定像素块的大小。

`重叠尺寸[R C]`- 块重叠
`[[0 0]`（默认）|two-element vector

specify the overlap (in pixels) of two subdivisions of the input image.

`maximum displacement [r c]`— Maximum displacement
`[[7 7]`（默认）|two-element vector

specify the maximum number of pixels any center pixel in a block of pixels might move from image to image or frame to frame. The block uses this value to determine the size of the search region.

`速度输出`— Velocity output
`magnitude-squared`（默认）|`复杂形式的水平和垂直组件`

指定输出。如果您选择magnitude-squared，该块输出一个光流矩阵，每个元素处于形式你²+v²。如果您选择复杂形式的水平和垂直组件，该块输出一个光流矩阵，每个元素处于形式 $你 + j v$ 。每个值的实际部分是水平速度分量，每个值的虚构部分是垂直速度分量。

数据类型选项卡

有关定点块参数的详细信息，请参阅指定块的定点属性。

模型示例

估计两个图像之间的运动

使用blockmatching块以估计两个图像之间的运动。

Open Script

block Characteristics

数据类型	`双`\|`fixed point`\|`integer`\|`单身的`
多维信号	`no`
可变大小信号	`no`

一种lgorithms

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块匹配搜索

假设对块的输入是框架k。该块执行以下步骤：

s你bdivide the frame using the values for the块大小[高度宽度]and重叠尺寸[R C]parameters. For this example,重叠尺寸[R C]equals[[0 0]。
对于每个细分或框架中的块k+1，，，，a search region is established based on the value of themaximum displacement [r c]范围。
使用任何一种exhaustiveorThree-stepsearch method.

扩展功能

C/C++ Code Generation
使用Simulink®Coder™生成C和C ++代码。金宝app

定点转换
design and simulate fixed-point systems using Fixed-Point Designer™.

版本历史记录

也可以看看

光流|光流|光量|光流量|光流量doG

block Matching

description

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Input

`I/I1`— Image or video frame
标量|vector | matrix

`i2`— Image or video frame
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`|v|^2`- 速度幅度
标量|vector | matrix

`v`- 复杂形式的速度组件
标量|vector | matrix

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参数

`estimate motion between`- 图像或帧之间的运动
`当前的框架和n帧返回`（默认）|`两个图像`

依赖性

`n`— Number of frames
`1`（默认）|标量

依赖性

`search method`- 块匹配搜索方法
`exhaustive`（默认）|`Three-step`

`块匹配标准`- 块匹配标准
`卑鄙的方误差（MSE）`（默认）|`mean absolute difference (MAD)`

`块大小[高度宽度]`- 块大小
`[17 17]`（默认）|two-element vector

`重叠尺寸[R C]`- 块重叠
`[[0 0]`（默认）|two-element vector

`maximum displacement [r c]`— Maximum displacement
`[[7 7]`（默认）|two-element vector

`速度输出`— Velocity output
`magnitude-squared`（默认）|`复杂形式的水平和垂直组件`

模型示例

估计两个图像之间的运动

block Characteristics

一种lgorithms

块匹配搜索

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I/I1— Image or video frame标量|vector | matrix

i2— Image or video frame标量|vector | matrix

依赖性

输出

|v|^2- 速度幅度标量|vector | matrix

v- 复杂形式的速度组件标量|vector | matrix

依赖性

参数

estimate motion between- 图像或帧之间的运动当前的框架和n帧返回（默认）|两个图像

依赖性

n— Number of frames1（默认）|标量

依赖性

search method- 块匹配搜索方法exhaustive（默认）|Three-step

块匹配标准- 块匹配标准卑鄙的方误差（MSE）（默认）|mean absolute difference (MAD)

块大小[高度宽度]- 块大小[17 17]（默认）|two-element vector

重叠尺寸[R C]- 块重叠[[0 0]（默认）|two-element vector

maximum displacement [r c]— Maximum displacement[[7 7]（默认）|two-element vector

速度输出— Velocity outputmagnitude-squared（默认）|复杂形式的水平和垂直组件

模型示例

估计两个图像之间的运动

block Characteristics

一种lgorithms

块匹配搜索

扩展功能

C/C++ Code Generation使用Simulink®Coder™生成C和C ++代码。金宝app

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`I/I1`— Image or video frame
标量|vector | matrix

`i2`— Image or video frame
标量|vector | matrix

`|v|^2`- 速度幅度
标量|vector | matrix

`v`- 复杂形式的速度组件
标量|vector | matrix

`estimate motion between`- 图像或帧之间的运动
`当前的框架和n帧返回`（默认）|`两个图像`

`n`— Number of frames
`1`（默认）|标量

`search method`- 块匹配搜索方法
`exhaustive`（默认）|`Three-step`

`块匹配标准`- 块匹配标准
`卑鄙的方误差（MSE）`（默认）|`mean absolute difference (MAD)`

`块大小[高度宽度]`- 块大小
`[17 17]`（默认）|two-element vector

`重叠尺寸[R C]`- 块重叠
`[[0 0]`（默认）|two-element vector

`maximum displacement [r c]`— Maximum displacement
`[[7 7]`（默认）|two-element vector

`速度输出`— Velocity output
`magnitude-squared`（默认）|`复杂形式的水平和垂直组件`

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