数字视频实验一、二.doc
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实验一：
读取YUV视频文件学时安排：
2
实验类别：
课内实验
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
一、实验目的和任务
熟悉MATLAB软件开发环境，了解YUV色彩模型，编写MATLAB程序读取YUV格式视频文件及各分量数据。
二、实验原理
利用MATLAB图像处理工具箱中的函数，在MATLAB编程环境下，实现YUV序列图像及各分量数据的读取。
三、实验内容和步骤
1． 运行MATLAB集成开发环境，编写MATLAB程序读取YUV视频文件，对YUV各分量进行提取、观察和比较。
2． 编写RGB和YUV视频文件转换程序
3． 课后撰写实验报告。
（—）读取YUV格式视频并提取分量
1）读取YUV格式文件
程序如下：
%¶ÁÈ¡YUV¸ñʽÎļþÐÅÏ¢
functionYUV_ReadShow（filename,frameNumMax,formatT）
ifnargin==0
frameNumMax=100;
formatT='qcif';%yuv¸ñʽÎļþÀàÐÍ
filename='C:
\DocumentsandSettings\Administrator\×ÀÃæ\akiyo_qcif.yuv';%'foreman.qcif';%YUV¸ñʽÎļþ
end
%³õʼ»¯Ö¡¸ñʽ
switchformatT
case'qcif'
H=144;%¸ß
W=176;%¿í
case'cif'
H=288;%¸ß
W=352;%¿í
otherwise
H=480;%¸ß
W=720;%¿í
end
forframeNum=1:
frameNumMax;
%¶ÁÈ¡YUV¸ñʽÎļþÄÚÈÝ
[Y,U,V]=yuv_import（filename,[W,H],1,frameNum）;
tmp=Y{1};
%ÏÔʾYUV¸ñʽµÄͼƬ
img1=zeros（H+H/2,W）;
img1（1:
H,:
）=Y{1};
img1（H+1:
end,1:
W/2）=V{1};
img1（H+1:
end,W/2+1:
end）=U{1};
subplot（121）,imshow（uint8（img1））;
pause（1/30）;%ÔÝÍ£ÒÔÏÔʾÊÓƵ¶¯»
end
%YUV¸ñʽµÄͼƬװÔØ
function[Y,U,V]=yuv_import（filename,dims,numfrm,startfrm）
fid=fopen（filename,'r'）;
if（fid<0）
error（'Filedoesnotexist!
'）;
end;
Yd=zeros（dims
（1）,dims
（2））;
UVd=zeros（dims
（1）/2,dims
（2）/2）;%UV·ÖÁ¿µÄλÖÃ
frelem=numel（Yd）+2*numel（UVd）;%ÊÓƵͼÏñÏÔʾµÄ¿í¶È
if（nargin==4）%gotothestartingframe
fseek（fid,startfrm*frelem,0）;
end;
Y=cell（1,numfrm）;
U=cell（1,numfrm）;
V=cell（1,numfrm）;
fori=1:
numfrm
Yd=fread（fid,[dims
（1）dims
（2）],'uint8'）;
Y{i}=Yd';%תÖÃ
UVd=fread（fid,[dims
（1）/2dims
（2）/2],'uint8'）;
U{i}=UVd';
UVd=fread（fid,[dims
（1）/2dims
（2）/2],'uint8'）;
V{i}=UVd';
end;
fclose（fid）;
结果如下：
2）分量提取
程序如下：
%读取YUV格式视频程序
functionyuv
[fname,pname]=uigetfile（'*.yuv;*.jqcif'）;%获得文件路径
FileName=fullfile（pname,fname）;%选择文件
FileLength=length（FileName）;%获取文件名长度
%判断打开的是YUV格式视频还是QCIF格式图片，并设置相应的像素大小
if（FileName（FileLength-2:
1:
FileLength）=='yuv'）
wide=176*2;
high=144*2;
end
if（FileName（FileLength-3:
1:
FileLength）=='qcif'）
wide=176;
high=144;
end
File=fopen（FileName）;%打开文件
framenumber=input（'读取第几帧：
'）;
%从第framenumber帧开始读取数据
fseek（File,（framenumber-1）*high*wide*3/2,'bof'）;
%读取相应分量数据
Y=double（fread（File,[wide,high],'uint8'））';
U=double（fread（File,[wide/2,high/2],'uint8'））';
V=double（fread（File,[wide/2,high/2],'uint8'））';
%显示YUV各图像分量
figure
（1）;
subplot（2,2,1）
imshow（uint8（Y））;
title（['第'num2str（framenumber）'帧Y分量图']）;
subplot（2,2,2）
imshow（uint8（U））;
title（['第'num2str（framenumber）'帧U分量图']）;
subplot（2,2,3）
imshow（uint8（V））;
title（['第'num2str（framenumber）'帧V分量图']）;
实验结果：
（二）YUV与RGB互相转换
程序如下：
%YUV格式与RGB格式视频相互转换程序
functionrgb
[fname,pname]=uigetfile（'*.yuv;*.jqcif'）;%获得文件路径
FileName=fullfile（pname,fname）;%选择文件
FileLength=length（FileName）;%获取文件名长度
%判断打开的是YUV格式视频还是QCIF格式图片，并设置相应的像素大小
if（FileName（FileLength-2:
1:
FileLength）=='yuv'）
wide=176*2;
high=144*2;
end
if（FileName（FileLength-3:
1:
FileLength）=='qcif'）
wide=176;
high=144;
end
File=fopen（FileName）;%打开文件
picture=zeros（1.5*high,wide）;
framenumber=input（'读取第几帧：
'）;
%从第framenumber帧开始读取数据
fseek（File,（framenumber-1）*high*wide*3/2,'bof'）;
%读取相应分量数据
Y=double（fread（File,[wide,high],'uint8'））';
U=double（fread（File,[wide/2,high/2],'uint8'））';
V=double（fread（File,[wide/2,high/2],'uint8'））';
%将YUV三分量图像拼接成一幅图片
picture（1:
high,1:
wide）=Y;
picture（high+1:
1.5*high,1:
wide/2）=U;
picture（high+1:
1.5*high,wide/2+1:
wide）=V;
Y1（1:
high/2,1:
wide/2）=Y（1:
2:
high,1:
2:
wide）;%将Y分量图像缩小一半
%将YUV各分量图像通过公式转换为RGB各分量
R=Y1+1.14*（V-128）;
G=Y1-0.39*（U-128）-0.58*（V-128）;
B=Y1+2.03*（U-128）;
%将R,G,B各分量合成RGB图像
picture1=zeros（high/2,wide/2,3）;
picture1（:
:
1）=R;
picture1（:
:
2）=G;
picture1（:
:
3）=B;
RGB=uint8（cat（3,R,G,B））;
%图像结果显示
figure
（1）;
subplot（1,2,1）;
imshow（uint8（picture））;
title（['第'num2str（framenumber）'帧YUV格式图像各分量图']）;
subplot（1,2,2）;
imshow（RGB）;
title（['第'num2str（framenumber）'帧转换为RGB图像显示']）;
结果如下：
四、注意事项和要求
预先复习预习MATLAB图像编程知识，复习视频文件格式和各种格式转换原理。
五、参考书目
数字视频技术教材。
实验二：
序列图像的运动估计实验学时安排：
2
实验类别：
课内实验
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一、实验目的和任务
进一步熟悉MATLAB软件开发环境。
学习在MATLAB编程环境下实现对标准序列图像的前后两帧图像间进行运动估计，并统计得到的运动矢量。
二、实验原理
利用MATLAB图像处理工具箱中的函数，在MATLAB编程环境下，用穷尽块匹配算法实现序列图像的帧间运动估计。
三、实验内容和步骤
1． 将标准序列图像的前后两帧图像文件存入计算机，运行MATLAB集成开发环境。
2． 编程实现序列图像的整象素精度穷尽块匹配算法。
3． 课后撰写实验报告。
程序如下：
clear;
closeall;
clc;
%装入图像
A=imread（'C:
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\1.bmp'）;%读入图像
B=imread（'C:
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\2.bmp'）;
f2=rgb2gray（A）;%将图像转换成灰度图像
f1=rgb2gray（B）;%将图像转换成灰度图像
fp=0;
figure,imshow（f2）,title（'目标帧'）;
figure,imshow（f1）,title（'锚定帧'）
N=16;R=16;
height=256;
width=256;
fori=1:
N:
height-N+1
forj=1:
N:
width-N+1
MAD_min=256*N*N;
dy=0;dx=0;
fork=-R:
1:
R,
forl=-R:
1:
R
ifi+k<1
MAD=256*N*N;
elseifi+k>height-N
MAD=256*N*N;
elseifj+l<1
MAD=256*N*N;
elseifj+l>width-N
MAD=256*N*N;
else
MAD=sum（sum（abs（double（f1（i:
i+N-1,j:
j+N-1））-double（f2（i+k:
i+k+N-1,j+l:
j+l+N-1）））））;
end
ifMADMAD_min=MAD;
dy=k;dx=l;
end;end;end;
fp（i:
i+N-1,j:
j+N-1）=f2（i+dy:
i+dy+N-1,j+dx:
j+dx+N-1）;
iblk=floor（（i-1）/N+1）;jblk=floor（（j-1）/N+1）;
mvx（iblk,jblk）=dx;
mvy（iblk,jblk）=dy;
end;end;
figure,imshow（uint8（fp））,title（'预测帧'）;
[X,Y]=meshgrid（N/2:
N:
256-N/2）;
Y=256-Y;
figure,quiver（X,Y,mvx,mvy）,title（'整像素精度的运动场'）;
diff=abs（double（f1）-fp）;
figure,imshow（uint8（diff））,title（'diff'）;
PSNR=20*log10（255）+20*log10（256）-10*log10（sum（sum（diff.*diff）））;
试验结果如下：
四、注意事项和要求
预习MATLAB图像编程知识，复习序列图像的整象素精度穷尽块匹配算法原理。
五、参考书目
数字视频技术教材。
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