运动估计中的一种前处理算法

为降低视频编码中运动估计的算法复杂度,提出一种针对运动估计的前处理算法.该算法首先通过前两帧来对当前帧的矢量分布进行预测,并对大概率的运动矢量进行优先估计,使得一部分宏块的运动估计工作在前处理过程中完成,并且这些宏块的运动矢量需要的搜索点数仅为一次,因而该算法显著地提高运动估计的效率.理论分析结果表明,算法针对视频序列中的运动矢量中心偏置分布特性非常有效.把该算法分别应用于三步搜索(TSS)以及菱形搜索(DS)等算法中的实验结果表明,本算法在保持与以上算法相当的绝对误差的条件下能够大幅度降低平均搜索点数,使得运动估计的计算复杂度有了显著的降低,从而进一步降低整个视频编码的计算复杂度.     

一种基于视频序列特性的快速运动估计算法

针对视频压缩中的关键技术运动估计算法,提出了一种新的快速运动估计算法.该算法首先利用视频序列宏块间的相关性预测搜索起点,同时根据运动矢量中心偏置特性和SAD分布的方向性设计搜索模板,避免和减少不必要的搜索,提高了运动估计的速度和精度,在保证视频图像质量的情况下,有效的降低了计算复杂度.     

采用运动矢量的视频快速运动估计算法

提出了利用运动矢量来解决视频编码时间过长的观点。结合H.264标准的UMHexagons算法,在起始点预测和搜索模板部分做出了优化,能够有效地降低搜索过程中的搜索点,提高视屏编码效率。通过对5种运动程度不同的视频序列进行测试,实验证明,对比原算法,优化后的算法视频的信噪比只下降了0.01～0.02dB,运动估计时间却减少了10%～30%。     

基于起点预测的快速运动估计算法

在研究菱形法等算法的基础上，利用序列图像的相邻块运动矢量的高度相关性和运动矢量的中心偏移特性，提出了一种基于起点预测的快速运动估计算法．该算法设计了菱形和正方形两种模板，在搜索过程中根据图像的内容(运动类型)采用组合模板进行灵活处理，提高了快速块匹配的搜索速度．该算法具有基于内容搜索的特点．实验结果表明，该算法在速度和准确性方面都优于传统的快速运动估计算法．     

全零检测的部分失真搜索运动估计算法

针对视频编码中运动估计过程计算复杂的问题,提出一种快速运动估计算法.在运动估计过程中,采用部分失真搜索算法,减少失真计算量,同时结合全零检测策略,在进行部分失真搜索过程中,通过对视频编码中量化后的DCT系数全零块进行预先判断,提前终止搜索,进一步减少搜索计算量,从而提高运动估计效率.实验结果表明,对局部微小变化的图像序列,算法对图像质量影响较小,算法搜索速度提高明显,对于局部变化较剧烈的图像序列,算法在保证图像序列质量的情况下,也能够在一定程度上提高搜索速度.     

用于视频编码的改进的逐次消除算法

与以往的各种视频编码标准相比,H.264视频编码标准在编码效率上获得了相当大的提高.但这是以提高编码的计算复杂度为代价的,其中运动估计的计算复杂度最大.提出一种适用于全搜索的改进的逐次消除算法,它能够有效地消除运动估计过程中的无效搜索点,加快运动估计的速度.试验结果表明:无效搜索点的消除率最大能够达到98%,而率失真性能无损失.     

基于块匹配的运动估计算法研究和优化

为了克服视频编码中运动估计运算量大的困难,对HBS和MVCB算法进行了深入讨论;并利用自适应静止块检测准则和基于运动相关性自适应的初始搜索点预测方法,实现了对MVCB算法的优化,减少了算法的搜索点数,有效提高了,搜索速度.实验表明,在保证图像质量的前提下,改进后的算法平均搜索点数比HBs和MVCB算法分别下降了 48%和29%.     

带有模式选择的快速运动估计算法

为了减少视频编码标准H.264运动估计模块的计算复杂度，提出了一种带有模式选择的快速运动估计算法.基于编码块模式最终选择结果的统计分析，讨论了图像特征与模式选择之间的关系，得出大块模式选择的比例远高于小块模式.采用运动估计块匹配过程中得到的中间结果绝对值误差和（SAD）与运动矢量，分别给出了三条模式选择准则.将运动估计的直接搜索过程改进为先进行编码块模式判断，再进行选中块匹配搜索过程.实验结果表明，与全搜索算法相比，该算法平均搜索时间明显减少，同时保持了非常近似的解码图像质量和编码码率，保持了多模式运动估计的优点.     

一种运动矢量场自适应搜索算法

针对视频序列中存在很大的时间冗余问题.在运动补偿和运动估计算法基础上,利用运动估计的中心偏置特性,提出一种基于运动矢量场的自适应搜索算法.通过对当前帧的分析,动态地修改被参考特性,从而减少了时间冗余.实验证明,该算法将使运动估计匹配准确率和搜索速度得到有效提高.     

LPPDS:基于线性预测的准菱形搜索算法

为了降低快速运动估计算法的计算复杂度，提出了一种新的块匹配运动估计算法，称为基于线性预测的准菱形搜索算法.该算法运用小菱形搜索模板，先以预测到的最小失真点作为搜索中心进行一轮小菱形搜索，然后采用线性预测确定下一轮搜索的最佳中心点，从而更快地找到整像素最优点，减少整像素搜索时间；同时该算法能很好地与目前多种分像素搜索快速算法结合使用，从而降低整个运动估计的计算时间.实验结果表明，该算法在不牺牲图像质量和压缩效率的基础上使整像素搜索时间相对于菱形搜索算法平均减少了约15%.     

一种计算复杂度可调整的块匹配运动估计算法

提出一种计算复杂度可调整块匹配运动估计算法,该方法综合传统三步法中收缩搜索策略和四步法及钻石法中步进搜索策略的优点,对于分散分布的运动矢量及聚中分布的运动矢量搜索都表现出良好的鲁棒性．搜索模式的规整性也使得该算法的VLSI结构设计比以往的算法实现更加简洁,通过对搜索步数和块匹配中降采样率的控制,实现了对运动估计计算复杂度的调整,从而可在计算复杂度与图像处理质量之间折中．该特征为视频编码系统整体的低功耗设计提供前提条件,适用于低复杂度低功耗视频编码器．     

块运动估计中具有可扩展性的高精度三步搜索算法

由于基于块匹配的快速运动搜索算法中三步法的小运动估计效果较差，使其运动估计精度明显下降，还导致三步法缺乏良好的扩展性，因此对三步法进行了改进，即在前两步总是将搜索步长减半继续搜索，模拟结果表明，改进后的新三步法同时解决了运动估计精度下降和可扩展性问题，且新算法与原三步法在“最坏情形“下计算复杂度是相同的，保持了原三步法的高效率。     

用于单视加深度视频编码的快速立体匹配算法

针对立体视频数据量大、立体匹配算法效率较低,远远满足不了实时传输需求的现状,提出了一种应用于单视加深度立体视频编码的快速立体匹配算法。该算法利用单视编码过程中产生的运动信息作为深度图生成的辅助信息,将立体匹配过程中的视差估计值重组,并将重组后的信息作为P帧的视差估计初值进行后续的迭代运算。算法通过利用单视编码过程中已有的运动信息,降低了P帧立体匹配的运算复杂度。实验结果表明,该算法能使视差图的生成速度提高一倍左右。     

一种新的块匹配运动估计算法

针对一系列连续运动的视频序列,利用前后帧间的相关性,在分析块匹配算法高精度和三步法的运算速度快的基础上,提出了一种基于块的新算法.实验结果表明,该算法比EBMA算法运算量大大减小,运算精度又比三步法得到了很好的提高.     

一种基于运动模式识别的视频对象编码算法

针对块匹配运动估计补偿（ME+MC）算法的不足,提出了一种基于自组织特征映射（SOM）的运动模式识别（MPR）算法,应用于会议电视的视频对象编码. 为了进一步提高SOM算法的性能,提出了频率敏感自组织特征映射（FSSOM）算法. 实验结果表明,FSSOM－MPR算法较ME+MC算法具有更好的编码性能,在压缩比为180∶1时,重建视频图像的平均峰值信噪比（PSNR）有3.3 dB的改善.     

基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法

基于置信度传播（BP：Belief Propagation）的立体匹配算法与局部算法相比,视差准确度高,但需要耗费大量的计算时间。为此,提出一个基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法。该算法首先通过传统的BP算法获得I帧的匹配视差图,并保存每个像素获得最佳视差值的传递信息;然后,通过参考I帧的运动估计信息,得到重新排列的I帧视差值的传递信息,将其作为P帧置信度传播算法的初值进行迭代运算,从而大大减少了P帧置信度传播算法的迭代次数。实验结果表明,该算法能大大提高置信度传播立体视频的匹配效率。     

H.264中运动估计和补偿新技术的研究

H.264是由ITU-T最新提出的视频压缩国际标准,同以往视频压缩标准相区别的主要特征就是加大了运动估计和补偿部分的比重,通过改善预测误差来提高编码效率.针对H.264中运动估计和补偿采用的新技术,分析了其为提高编码效率采取的关键措施：可变块大小的运动估计,1/4（甚至1/8）象素精度的运动补偿,多参考帧帧间预测模式等,并通过标准测试序列检验了它的性能,证实其能达到更高的编码效率.     

一种基于运动检测的时域降噪算法及实现

基于运动估计技术在时域方向上计算当前帧和参考帧之间的运动轨迹,提出了一种基于"运动检测"的时域视频降噪算法,可根据物体运动强度动态地调整时域滤波的强度.Matlab仿真环境的实验结果表明:采用该降噪算法能有效地去除视频序列中的噪声,并有效避免了运动物体"拖尾"现象的产生.