114 lines
4.2 KiB
Matlab
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% TP Codages JPEG et MPEG-2 - 3SN-M - 2022
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%--------------------------------------------------------------------------
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% Fonction d'estimation du mouvement par "block-matching"
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%--------------------------------------------------------------------------
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% MVr = EstimationMouvement(Ic,Ir)
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%
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% sortie : MVdr = matrice des vecteurs de deplacements relatifs
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%
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% entrees : Ic = image courante
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% Ir = image de reference
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%--------------------------------------------------------------------------
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function MVr = EstimationMouvement(Ic, Ir)
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fun = @(bloc) CSAMacroBloc(bloc.data, bloc.location, Ir);
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MVr = blockproc(Ic, [16, 16], fun);
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end
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%--------------------------------------------------------------------------
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% Fonction de recherche par 'Cross Search Algorithm' :
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% - Recherche pour un macro-bloc de l'image courante
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%--------------------------------------------------------------------------
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% [MB_IP,Vm] = CSAMacroBloc(MBc, Vp, Iref)
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%
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% sorties : MB_IP = macro-bloc de prediction dans Iref
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% Vm = vecteur de mouvement
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%
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% entrées : Mbc = macro-bloc dans l'image courante Ic
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% Vp = vecteur de prediction (point de depart du MacroBloc)
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% Iref = image de reference (qui sera conservee dans le GOP)
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%--------------------------------------------------------------------------
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function Vm = CSAMacroBloc(MB_IC, Vp, IRef)
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%-------------------------------------------------------------------------%
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% Initialisation %
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%-------------------------------------------------------------------------%
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Vm = zeros(1, 1, 2);
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coordx = Vp(1):Vp(1)+15;
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coordy = Vp(2):Vp(2)+15;
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%-------------------------------------------------------------------------%
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% Vérification du minimum des 9 EQM et déplacement ou arrêt %
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% en fonction de la position du minimum parmi les 9 %
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%-------------------------------------------------------------------------%
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while true
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% directions = [
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% 0, 0
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% -1, 0
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% 0, -1
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% 1, 0
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% 0, 1
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% ]; % 5 directions
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directions = fullfact([3, 3]) - 2; % 9 directions
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fun = @(direction) EQMMacrocBlocVoisin(MB_IC, IRef, size(IRef, 1), size(IRef, 2), coordx, coordy, direction.data);
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EQMs = blockproc(directions, [1, 2], fun);
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[~, index] = min(EQMs);
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direction_min = directions(index, :);
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if isequal(direction_min, [0, 0])
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break
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end
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coordx = coordx + direction_min(1);
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coordy = coordy + direction_min(2);
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Vm(1, 1, 1) = Vm(1, 1, 1) + direction_min(1);
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Vm(1, 1, 2) = Vm(1, 1, 2) + direction_min(2);
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end
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end
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%--------------------------------------------------------------------------
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% Fonction de calcul de l'EQM avec differents voisins
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% dans l'image de reference
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%--------------------------------------------------------------------------
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% EQM = EQMMacrocBlocVoisin(MB_IC_V,IRef,size_x_Ref,size_y_Ref,coordx,coordy,voisin)
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%
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% sortie : EQM = erreur quadratique moyenne entre macro-blocs
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%
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% entrées : MB_IC_V = macro-bloc dans l'image courante (vectorise)
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% Ir = Image de reference
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% size_x_Ir = nombre de lignes de Ir (pour effets de bords)
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% size_y_Ir = nombre de colonnes de Ir (pour effets de bords)
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% coordx = les 16 coordonnees du bloc suivant x
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% coordy = les 16 coordonnees du bloc suivant y
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% voisin = choix du voisin pour decaler le macro-bloc dans Ir
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% ('haut', 'gauche', 'centre', 'droite', bas', ...)
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%--------------------------------------------------------------------------
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function EQM = EQMMacrocBlocVoisin(MB_IC_V, Ir, size_x_Ir, size_y_Ir, coordx, coordy, voisin)
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coordx = coordx + voisin(1);
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coordy = coordy + voisin(2);
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if sum((coordy < 1) + (coordx < 1) + (coordy > size_y_Ir) + (coordx > size_x_Ir)) > 0
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EQM = +inf;
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else
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patch = Ir(coordx, coordy);
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EQM = mean((MB_IC_V(:) - patch(:)).^2);
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end
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end
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