带有模式选择的改进的方向性菱形搜索算法*

针对H.264/AVC标准的多模式运动估计算法编码模式复杂、计算量大的不足,提出了一种带有模式选择的方向性菱形搜索算法。基于宏块最佳编码模式的统计分析,按运动特征的不同进行分类,将运动估计的直接搜索过程改进为先进行编码模式判断,再利用改进的方向性菱形搜索算法进行块匹配搜索。实验结果表明,该算法有效地减少了搜索点数,与DS的快速搜索算法相比,编码时间减少了32%。     

改进的H.264帧间模式选择算法

针对H.264帧间模式选择算法存在的问题,提出一种帧间模式选择快速算法.算法采用8×8块运动矢量同质性分析对宏块模式进行选择,缩小候选模式范围,降低H.264帧间模式选择算法的计算复杂度;使用模式相关和运动矢量合并对UMHexagonS算法进行优化,减少大量的运动估计搜索点数,取得了较高的编码效率.实验结果表明,与使用UMHexagonS的帧间模式选择算法相比,该算法在峰值信噪比及输出码流码率基本不变的前提下,可以平均减少大约50％的运动估计时间.     

H.264/AVC快速模式选择算法的研究与改进

针对H.264 运用基于率失真优化的全模式搜索技术,带来的模式选择异常复杂的计算,JVT提出了一种新的快速模式选择算法（简化为NFMD）。介绍了该新算法,对其综合性能的优越性进行了初步研究和分析,并提出了改进策略,如早期预测当前宏块编码模式、引入适时终止模式选择策略、快速帧内模式选择判断。实验结果表明,改进的策略能减少NFMD算法35%~55%的编码时间和45%~60%的运动估计时间,而码率和率失真性能的变化可以忽略不计。     

H.264运动矢量预测的快速模式选择算法

针对H.264标准中宏块运动估计时间长的问题,提出一种运动矢量预测的快速模式选择算法。根据视频序列的空间相关性,求出平均预测运动矢量,通过正方混合形模型确定运动量大小和运动矢量的方向特性,选择合适的模型进行搜索。根据设定的阈值,判定运动估计是否提前中止。实验结果表明,与EPZS算法相比,该算法在保证视频编码质量的同时,平均能减少约36.34%运动估计时间。     

H.264/AVC快速帧内预测模式选择算法*

提出一种基于边缘方向预测模式度量的快速预测模式选择算法,通过对当前4×4 块帧内预测方向的度量,根据估计的块边缘方向来选择候选预测模式。实验结果表明,与全搜索算法相比,该算法在保证图像质量和比特率基本不变的前提下,编码时间平均减少了40%,提高了编码效率。     

用于移动终端的低复杂度快速模式选择算法

针对移动终端硬件计算能力不足的问题,提出了一种高性能、低复杂度的帧间快速模式选择算法。根据4×4整数DCT变换的特点,提出了一种基于全零块检测的运动估计提前中止策略;并针对H.264多模式预测编码的特点,进一步将宏块的全零块检测作为帧间编码模式快速选择的依据。实验测试表明,该算法可以在不损失率失真性能的情况下,有效降低H.264编码计算量,平均能降低31.84%的编码时间,最大能降低63.82%的编码时间。     

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%。     

自适应选择编码模式的快速运动估计算法

针对目前运动估计算法中分割块选择与阈值造成的算法搜索冗余现象,提出一种自适应选择编码模式的快速运动估计算法。在阈值的选取上通过提出自适应的阈值选取方式,来提高算法的搜索精度。而在模块的选取上,则是通过结合视频图像的空间相关性与运动特性来对其进行择优,并采用几种搜索模板来对分割块进行搜索,进而降低运动估计模块的计算复杂度。实验结果表明,该算法能够在得到与全搜索算法相近重构图像质量的情况下减少97%的运算时间。     

基于自适应搜索模式的运动估计算法

提出一种可自适应选择搜索模式的运动估计算法。将非零运动块分为大、中、小3种类型,相应地利用基于六边形、基于标准菱形及基于小菱形的搜索策略实现运动估计。实验结果表明,该算法减少了块匹配的搜索点数,在保证运动估计精确度的同时,降低算法复杂度,提高搜索效率。     

H.264视频最佳宏块模式快速选择

H.264现有的高复杂度多模式运动估计和模式选择占据了大部分编码时间,提出了一种新的最佳宏块模式选择算法来加速模式选择过程。通过对宏块模式的时间与空间预测,并结合宏块率失真代价的统计特性,对宏块所有编码模式划分成不同优先级的集合,实现最佳宏块模式的快速判定。实验表明,该算法在大幅度降低编码时间的同时,对宏块模式判断的准确性有了进一步的提升。     

基于有效运动矢量识别的提前终止算法

为提高H264编码器中运动估计的速度,提出一种提前识别出有效运动矢量来简化运动搜索过程的快速运动估计算法。在统计分析四种预测运动矢量的预测准确率基础上,算法通过判别预测运动矢量之间的关系,有针对性地设置自适应阈值,从而较快识别出有效运动矢量,终止无效的运动搜索。实验结果表明,应用在UMHexagons算法和Simplified UMHexagons算法中,可以将运动估计时间分别节省19%60%和17%45%,且对图像质量和码率影响不大。     

基于度量矩阵特征值的图像空间关系描述

构造了在平移缩放旋转下保持不变的基于度量矩阵特征值的图像空间关系描述子。理论计算和仿真实验表明这种描述与人的主观视觉心理相一致,在平移缩放旋转下以及小噪声下具有较强的鲁棒性,具有较好的类别可分离性。与传统的空间关系描述方法如几何法和图匹配法相比,可以更好地描述图像空间关系,同时计算量有所减小。用于图像识别、图像检索、图像配准取得了较好效果。     

Dynamic initial search pattern defined on Cartesian product of neighboring motion vectors for fast block-based motion estimation

Block-based motion estimation is widely used in video compression for reducing the temporal data redundancy. However, it is still a main problem to effectively reduce the computational complexity of motion estimation. The median predictor is usually used for initial search center prediction, however it is not always accurate enough, especially for fast motion sequences. In this paper, a novel dynamic initial search pattern algorithm for fast block-based motion estimation is proposed. Based on the observation that the components of the current motion vector are very similar to the corresponding components of its neighboring motion vectors, Cartesian product of neighboring motion vectors is introduced to generate the proposed dynamic initial search pattern (DISP). And then the cross search pattern is employed to search for the best matching block. The number of search points of the proposed DISP is adaptive to the neighboring correlation of the current block. In fact, the proposed DISP can be considered as a generalization of median prediction scheme and it performs better in capturing the best matching block than median prediction. Experiment results show that the proposed DISP method with small cross search pattern can save about 1.71 search points on average compared with adaptive rood pattern search (ARPS) algorithm and can achieve the similar PSNR to full search (FS) algorithm by combining large cross search pattern.     

A novel parallel implementation of partial distortion search algorithm based on template search

This paper proposes a new early terminating partial distortion search algorithm based on template search in fast motion estimation. Our algorithm accomplishes a parallel implementation technique by considering both the idea of partial distortion search and the advantage of the template search. With this technique, the proposed algorithm achieves a better performance by faster updating the current minimum distortion. The proposed parallel implementation that reduces a large amount of distortion computations between pixels outperforms the standard partial distortion search method by faster rejecting the unlikely candidate blocks. Our algorithm is embedded into the diamond search algorithm, star diamond search algorithm and three-step search algorithm respectively. According to the experiment results, it is proved that about 30% reduction of computational complexity has been obtained compared with the standard partial distortion search. Moreover, there is no degradation of the peak signal-to-noise ratio(PSNR) for motion estimation compared with the embedded block-based template search motion estimation algorithm.     

使用动态模型的UMHexagonS算法优化

H.264取得了很好的编码效率,但是也具有很高的计算复杂度。对H.264中的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法（UMHexagonS）进行了优化,分别对提前终止阈值、搜索窗口大小以及搜索模式提出了3种动态模型,提高了算法的自适应性。对六种不同运动程度的视频序列进行了测试,实验结果表明,优化后的算法相对于原来的UMHexagonS算法平均减少了21.67%的编码时间以及47.49%的运动估计时间,同时只有0.02的峰值信噪比下降以及1.69%的比特率增加。     

基于运动矢量空间相关性的H.264分像素运动估计

随着整像素运动估计快速算法的发展,分像素运动估计的计算量在运动估计中所占比重越发明显。为了减少分像素运动估计的计算量,提出了一种利用运动矢量空间相关性来预测整像素运动块,对整像素运动块进行分像素搜索过程跳过的分像素运动估计方法。实验结果表明,该算法与全分像素搜索算法结合使用,在基本保持搜索精度不变的情况下,比单纯的全分像素搜索算法减少60%左右的分像素搜索点。该算法可与其他快速分像素搜索算法结合使用,以获得更好的编码性能。     

All-layer search algorithm using mean inequality and improved checkerboard partial distortion search for fast motion estimation

Block-matching motion estimation algorithm is used in many video compression coding systems because it could greatly reduce the temporal redundancy between the consequent video sequences. In this paper, an all-layer search algorithm using mean inequality and improved checkerboard partial distortion search scheme for fast block-matching motion estimation is proposed. A layer in the proposed method refers to a processed image which is derived from the reference frame or the adjacent lower layer. Firstly, the proposed algorithm constructs all layers from the reference frame or the adjacent lower layer by summing up all pixels over a sub-block. Then, a new mean inequality elimination method is introduced to reject a lot of unnecessary candidate search points on the top layers before calculating the real block matching distortion. Finally, the proposed algorithm utilizes an improved checkerboard partial distortion search scheme in the process of the real block distortion calculation on the following layers to further reduce the amount of computation. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively reduce the computational complexity of motion estimation meanwhile guarantee the matching quality compared to other motion estimation algorithms. Compared to the full search algorithm, the proposed algorithm can reduce 97.30 % computational complexity with a negligible degradation of the peak signal to noise ratio (PSNR). Compared to the diamond search algorithm, directional gradient descent search algorithm, partial distortion search algorithm, transform-domain successive elimination algorithm and two-layer motion estimation algorithm, the proposed algorithm can also save 63.56 %, 52.73 %, 92.87 %, 85.77 % and 33.96 % computational complexity, respectively.     

基于AVS的快速亚像素运动估计算法

数字音视频编解码标准(AVS)采用了可变大小块以及1/4像素精度的运动估计技术以提高编码效率.针对视频编码中运动估计计算量大的问题,提出一种改进的亚像素快速搜索算法,该算法采用分象限预测策略,并通过阈值判断提前结束搜索.该算法可以有效地减少亚像素搜索点数,与AVS参考软件中的亚像素全搜索算法相比较,该算法在保证图像质量和编码效率的同时,亚像素搜索点数减少50％～81.25％,编码时间节省了25.36％～34.51％.