基于H.264的多参考帧快速运动估计算法

在H.264标准中,为提高图像质量和压缩效率,编码器支持7种块类型在多个参考帧中搜索最佳运动矢量。参考代码采用对参考帧逐一搜索的方式,极大地增加了计算复杂度。根据相邻帧间运动矢量的相关性和连续性,使用合成运动矢量来预测最佳的匹配位置。同时,结合分块模式的终止准则可以避免不必要的参考帧搜索。实验表明,较JVT参考模型该算法编码速度能提高6倍以上,同时保证了图像的高质量和低比特率。     

基于多分辨率的H.264多参考帧运动估计算法

提出一种基于多分辨率的H.264多参考帧运动估计算法,通过引入多分辨率的思想,迅速得到第1个参考帧的运动矢量,利用该运动矢量和已建立的临时矢量映射表预测其余参考帧的运动矢量,无须对多参考帧中的每一帧都进行同等复杂度的运动搜索。在x264编码平台下的实验结果表明,该算法在保持H.264编码器编码性能的同时,可显著提高编码器的编码速度。     

基于H.264的多参考帧运动估计快速算法

H.264/AVC中引入多参考帧运动补偿来提高视频编码性能,由此产生的多参考帧运动估计(MRF-ME)却带来了巨大的运算代价。为提高编码速度,降低计算复杂度,提出一种基于空间域相关性的运动估计算法——缩小的菱形算法(DDS)。先运用前向主矢量选择法不断修正预测运动矢量,再根据最佳参考帧位置的统计特性对不同参考帧使用不用模板进行搜索。实验结果表明,与H.264参考模型JM10.2相比,该算法保持了较好的图像质量且码率变化很小,运动搜索点数平均减少接近80%,并能有效地降低编码器复杂度。     

一种基于DS与ARPS混合使用的快速运动估计算法

为了减小快速运动估计算法的计算复杂度和改善运动补偿的性能,提出了一种基于菱形搜索（DS）和自适应十字模式搜索（ARPS）两种方法混合使用的块匹配算法。该算法利用DS算法搜索精度高和ARPS算法搜索速度快的特点,综合固定模式搜索和空间相关搜索两方面的优点,对于相邻两帧图像中的不变宏块采用零运动预先判断以减少算法的计算量,并利用运动矢量的空间一致性提高预测运动矢量的质量。实验结果表明,该算法与ARPS算法相比,在保证搜索精度的同时,计算复杂度至少减小了20%。     

基于块运动类型的自适应菱形运动估计搜索算法

基于对图像序列运动矢量时空相关性和中心偏置特性的研究，对传统的菱形算法进行了改进，设计了自适应大菱形搜索模板，提出了一种基于块运动类型的自适应菱形运动估计算法，对大运动块进行起始点预测，再划分相对运动类型，对不同运动类型的块自适应地采用不同的搜索策略。实验结果证明，图像质量较好时，该算法相比运动矢量场自适应搜索算法，加快了搜索速度，降低了计算复杂度。     

一种改进的有效运动估计方法—准菱形搜索法

根据基于对象的MPEG－4视频标准[1]，以对象宏块的运动矢量作类似的多边形匹配，利用相邻帧中运动矢量和图象像素的相关性，提出了一种“准菱形”搜索运动估计方法，该方法在图象运动复杂的情况下，不仅能根据方向选择来扩大搜索范围，而且能有效地降低搜索点数和搜索次数，该算法利用C语言编程，结合Matlab数学工具来处理典型图象序列，其结果表明，该方法与菱形搜索，六角形搜索相比，具有既能够有效地保持图象质量又能降低计算的复杂度等优点。     

一种块匹配的快速运动估计算法

为了减小运动估计算法的计算复杂度及提高视频压缩编码的效率，提出了一种新的快速、有效的块匹配运动估计算法。该算法首先采用多步搜索策略，并利用相邻块的运动矢量来预测当前块的搜索起点，然后用梯度下降的方向来指导搜索方向，以节约计算资源，对于最佳匹配点所在区域，则采用菱形与正方形相结合的模板来进行精细搜索，以提高算法的搜索精度。实验结果证明，该算法在降低计算复杂度的同时，还能有效地保证搜索精度。     

基于视频压缩的多分辨率预测菱形搜索算法

为了减小视频压缩编码标准中运动估计算法的计算复杂度和提高运动补偿的准确性,考虑到视频图像质量和算法运行时间两者之间的关系,提出一种多分辨率预测菱形运动估计搜索算法,利用同一视频图像中的相邻宏块运动矢量相似的特征,预测当前块的搜索起点,采用大小不同的搜索匹配宏块,减少搜索范围和搜索点数目。实验结果表明,该算法与经典菱形搜索算法相比,搜索时间平均减少了0.5 ms,信噪比平均提高了0.5 dB。     

基于下采样的快速块匹配搜索算法及降噪应用

提出一种基于下采样的快速块匹配搜索算法——下采样三步搜索算法(DTSS)。在视频序列中,通过双线性插值法下采样得到当前帧和参考帧的采样帧,在采样帧中进行基于块的三步法初步运动估计,然后通过下采样恢复进行精细搜索,得到当前帧的运动矢量场。利用双线性插值下采样方法的低通特性,可以实现在噪声干扰情况下对运动矢量的准确搜索;另一方面,采用下采样技术,使得块匹配搜索算法的搜索速度加快,达到快速搜索目的。实验结果表明,在保持搜索准确度和提高搜索速度方面,DTSS明显优于三步法和菱形搜索等经典的块匹配搜索算法。最后结合经典的多假设运动补偿滤波(MHMCF)算法验证了DTSS应用于视频图像降噪中的有效性。     

一种基于H.264/AVC的多参考帧快速选择算法

最新的视频编码标准H.264/AVC采用了多参考帧运动估计来提高编码效率，增加的计算量与参考帧数目成正比。为避免搜索多余的参考帧，提出了一种低复杂度参考帧确定算法来快速确定当前宏块所需的参考帧。实验结果表明，本算法在保持率失真性能的前提下有效减少多参考帧预测的计算复杂度并节省了时间。     

低复杂度的H.264帧间编码的模式判决算法

H.264是最新的国际视频编码标准，它能够提供更高的编码效率，但其编码实现也非常复杂，三叉树结构的多编码模式和多帧参考技术是复杂度增加的两个重要因素．针对这两个因素提出一种用于帧间编码的快速模式判决算法FIMDA，它利用编码过程中获得的模式、码率开销等编码信息来减少那些对编码性能影响不大的参考帧和模式的搜索过程，从而降低编码复杂度．实验结果表明，对常用的5帧参考，与全搜索相比，FIMDA可将编码复杂度降低平均85％以上，而PSNR下降仅在0．07dB左右．     

Motion block based video super resolution

This paper presents a new video super resolution technique, based on the motion and static areas of the low resolution video frames. In order to separate the motion and static blocks, a block motion estimation method is performed between a reference and its neighboring frames. Among the motion blocks, the occluded blocks are identified using an adaptive threshold applied on each block individually. Structure-adaptive normalized convolution (SANC) reconstruction method is used to generate the high resolution static and motion blocks where discrete wavelet transform (DWT) based interpolation is used to produce the high resolution occluded blocks. The static and motion blocks are combined into a high resolution frame. Finally, a sharpening process is performed on the high resolution frame in order to generate the super resolved high resolution output frame. The experimental results show that the proposed technique provides significantly better qualitative visual results as well as quantitative higher PSNR than the state of the art video super resolution algorithms.     

视频压缩感知中分级多假设预测算法

目的 多假设预测是视频压缩感知多假设预测残差重构算法的关键技术之一,现有的视频压缩感知多假设预测算法中预测分块固定,这种方法存在两点不足：1）对于视频帧中运动形式复杂的图像块预测效果不佳;2）对于运动平缓区域,相邻图像块的运动矢量非常相近,每块单独通过运动估计寻找最佳匹配块,导致算法复杂度较大。针对这些问题,提出了分级多假设预测思路（Hi-MH）,即对运动复杂程度不同的区域采取不同的块匹配预测方法。方法 对于平缓运动区域的图像块,利用邻域图像块的运动矢量预测当前块的运动矢量,从而降低运动估计的算法复杂度;对于运动较复杂的图像块,用更小的块寻找最佳匹配;对于运动特别复杂的图像块利用自回归模型对单个像素点进行预测,提高预测精度。结果 Hi-MH算法与现有的快速搜索预测算法相比,每帧预测时间至少缩短了1.4 s,与现有最优的视频压缩感知重构算法相比,对于运动较为复杂的视频序列,峰值信噪比（PSNR）提升幅度达到1 dB。结论 Hi-MH算法对于运动形式简单的视频序列或区域降低了计算复杂度,对于运动形式较为复杂的视频序列或区域提高了预测精度。     

基于H．26L的运动估计算法的一种改进

H．26L是当前提出的一种有效的低比特率编码方案，但它在运动估计部分需要大量的时间。为了减少运算量，本文对H．26L在使用多参考帧下的运动估计算法提出了一种改进，并结合搜索顺序大大减少了块匹配时的计算开销，可获得与全搜索一样的效果。     

A flexible side information generation framework for distributed video coding

One of the most efficient approaches to generate the side information (SI) in distributed video codecs is through motion compensated frame interpolation where the current frame is estimated based on past and future reference frames. However, this approach leads to significant spatial and temporal variations in the correlation noise between the source at the encoder and the SI at the decoder. In such scenario, it would be useful to design an architecture where the SI can be more robustly generated at the block level, avoiding the creation of SI frame regions with lower correlation, largely responsible for some coding efficiency losses. In this paper, a flexible framework to generate SI at the block level in two modes is presented: while the first mode corresponds to a motion compensated interpolation (MCI) technique, the second mode corresponds to a motion compensated quality enhancement (MCQE) technique where a low quality Intra block sent by the encoder is used to generate the SI by doing motion estimation with the help of the reference frames. The novel MCQE mode can be overall advantageous from the rate-distortion point of view, even if some rate has to be invested in the low quality Intra coding blocks, for blocks where the MCI produces SI with lower correlation. The overall solution is evaluated in terms of RD performance with improvements up to 2 dB, especially for high motion video sequences and long Group of Pictures (GOP) sizes.     

Fast Inter Mode Decision Using Spatial Property of Motion Field

Variable size motion estimation with multiple reference frames has been adopted by the new video coding standard H.264. It can achieve significant coding efficiency compared to coding a macroblock (MB) in regular size with single reference frame. On the other hand, it causes high computational complexity of motion estimation at the encoder. Rate distortion optimized (RDO) decision is one powerful method to choose the best coding mode among all combinations of block sizes and reference frames, but it requires extremely high computation. In this paper, a fast inter mode decision is proposed to decide best prediction mode utilizing the spatial continuity of motion field, which is generated by motion vectors from 4 $, times ,$4 motion estimation. Motion continuity of each MB is decided based on the motion edge map detected by the Sobel operator. Based on the motion continuity of a MB, only a small number of block sizes are selected in motion estimation and RDO computation process. Simulation results show that our algorithm can save more than 50% computational complexity, with negligible loss of coding efficiency.      

无特定背景条件下运动目标的分割算法研究

针对无特定背景条件下运动目标的分割问题,采用改进的三步搜索算法有效地提高灰度投影法检测序列帧间运动矢量搜索速度,同时保持了运动矢量的搜索精度。并通过帧间运动矢量补偿将相邻三帧图像的相同背景稳定在同一幅图像的相同位上,提出了改进型HSI帧差分法检测运动目标区域,通过聚类分析确定运动目标的个数。结合数学形态学的闭运算和填充运算分割出运动目标。实验结果表明,该方法能够快速高效地从无特定背景条件下的视频序列中提取运动目标,具有图像信息利用充分、鲁棒性强和准确性高等优点。