多视点视频编码混合快速搜索算法

EPZS是联合多视点视频编码(JMVC,Joint Multi-view Video Coding)运动估计中采用的一种预测搜索算法,其搜索速度慢.针对EPZS算法的性能不足,我们在预测矢量集合、搜索模型、阈值设置和搜索策略四个方面进行改进,提出了一种混合快速搜索算法.在联合多视点视频编码测试平台JMVC8.3中,对三个由平行摄像机采集的多视点视频测试序列BallRoom、Exit和Vassar进行测试.实验结果表明:在保证视频重建质量和码率的前提下,与Jmvc中的EPZS算法相比,编码速度平均提高了55.66％ ～69.62％,改进算法的效果明显,编码效率得以提高.     

基于矢量预测和MDGDS的运动估计算法

在充分考虑了各种图像序列的运动特性的基础上,提出一种基于矢量预测和多方向梯度下降搜索（MDGDS）的运动估计算法。该算法首先利用运动矢量的时间和空间上的相关性来得到预测矢量的搜索起始点,再通过使用自适应阈值来判断当前块的运动类型,以此智能地选择不同的搜索策略。实验结果表明,与FS、UMHexagonS、简化UMHS以及EPZS等传统算法相比,该算法能在保证精度的同时节约大量的编码时间。     

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。     

基于EPZS的H．264运动估计算法的改进

运动估计是视频压缩编码中最重要和最耗时的环节之一。H．264作为一种高性能的编码技术,虽然编码效率明显提高,但是也带来了较大的运算量,特别是在运动估计模块中。为了减少H．264中运动估计算法的运算量,对运动估计算法中的搜索模板进行了研究,在分析EPZS算法的基础上,将非对称十字形和非对称六边形与EPZS算法相结合,提出了一种改进的EPZS算法。利用三个序列进行测试,测试结果表明,在搜索精度相似的情况下,改进后的EPZS算法搜索效率明显提高。     

基于UMHexagonS的运动估计算法优化

针对UMHexagonS算法冗余搜索的问题,使用大十字搜索判定结果,改进原有的运动估计算法。改进算法判断最优点可能分布区域,使用相应改进搜索模板搜索,降低搜索点个数,达到避免冗余搜索的目的,提高运动估计搜索效率。在多组视频序列中测试,图像质量相近情况下,改进算法比UMHexagonS算法有了显著的提高。特别是在剧烈运动的视频序列中,改进算法比UMHexagonS算法的运动估计时间减少了45.78%,编码耗时缩短了34.97%,比EPZS算法运动估计时间减少了35.25%,编码耗时缩短了25.45%。     

EPZS运动估计算法的分析及改进

在分析研究H.264视频编码标准推荐的运动估计核心算法EPZS的基础上,针对该算法运动估计实时性不足的缺点,提出一种对EPZS算法进行起始搜索窗口中心点和计算终止条件判断标准的改进方法,在H.264编码器的参考模型JM10.1中,选择5个测试序列进行实验。实验结果表明,改进后的算法与原算法相比,在重建图像质量和码率接近的情况下,运动估计时间平均节省了29.314%,降低了算法的复杂度,提高了编码的实时性。     

自适应可变模式搜索算法

充分利用运动矢量的时空相关性,提出一种新的块匹配运动估计算法,称为自适应可变模式搜索算法。该算法充分利用搜索起点预测、中止准则、自适应搜索模板、辅助点搜索等一系列技术。H.264编码平台上的实验表明,该算法可以保持高信噪比和低比特率,其计算复杂度只有UMHexagonS的16%~33%和EPZS的30%~50%。     

H.264中FME算法的优化

在H.264中快速整像素运动估计算法及其改进算法的基础上,提出一种快速自适应多环搜索算法。根据多种预测模式获得预测矢量,并以此构造自适应的多圈搜索环,结合中心小六边形模板进行快速运动矢量搜索。实验结果证明,该算法的搜索效率优于H.264现有的UMHexagonS算法。     

基于运动矢量预测性程度的快速运动估计算法

针对复杂剧烈运动视频信号在进行运动估计时出现的预测误差问题,提出基于运动矢量预测性程度的快速运动估计算法。根据局部运动矢量的一致性程度与运动矢量在时间上相关性程度的关系,决定运动矢量的可预测性程度,将待估计的运动矢量分类为不可预测、中度可预测和高度可预测,不同的可预测性采用不同的搜索策略进行运动估计。实验结果表明,该算法能提高运动估计的速度,并且具有与其他快速运动估计算法近似或更好的PSNR性能。     

基于H.264的运动估计和EPZS算法的研究

在视频序列中,相邻帧之间存在很大的相关性和冗余信息.运动估计与运动补偿减少相邻帧间的冗余度,在视频编码中起着重要的作用.H.264是一种高性能的视频编码技术,其最大的优点是具有很高的压缩比率.在具有高压缩比的同时,还拥有高质量流畅的图像,然而,也带来了高度的计算复杂度,尤其是运动估计模块中.通过分析经典运动估计全搜索算法与EPZS算法后,在此基础上对EPZS算法的进行改进,提出了增强搜索模板的使用条件.通过实验表明,在原来的基础上运动估计的时间减少了1.2%以上,对H.264的实时编码具有一定的意义.     

一种利用预测运动矢量改进的H.264快速运动估计算法

针对H.264标准推荐使用的快速运动估计算法——非对称十字型多层次六边形格点搜索（Unsymmetrical cross multi-hexagon grid search, UMHexagonS）算法搜索速度慢的问题,提出了一种改进算法。在起始搜索点的预测环节,建立预测矢量集,并根据预测矢量集的长度信息决定后续的搜索策略;在全局搜索环节,利用预测运动矢量之间的相关性适当跳过某些搜索步骤,并更换一些搜索模板;并且,根据整数变换和量化的特性检测全零系数块,提前终止运动估计过程。实验结果表明,在量化步长为28时,本文算法比UMHexagonS算法平均减少了34.80%的运动估计时间,同时编码性能基本不变。该算法在不同量化步长的条件下能够适应不同运动强度的视频序列,是一种适合H.264的速度快且性能好的快速运动估计算法。     

基于方向自适应的运动估计混合模板搜索算法

提出了一种基于方向自适应的运动估计混合模板搜索算法。该算法利用了运动矢量的时空相关性,对搜索起点进行预测,与仅利用空间相关性预测起点相比,提高了搜索的 准确性;然后通过自适应阀值静止块判定技术,对静止块直接中止搜索,解决了常量阀值静止块判定技术仅适应于某种特定序列类型的缺点;最后根据运动类型自适应选择采用小 菱形、六边形-小菱形或方向十字-小菱形搜索策略,解决了单一搜索策略模式下,不能兼顾视频压缩图像质量和速度的局限。实验表明,提出算法与H.264标准提供的UMHexagonS算 法相比,在保证编码质量的前提下,大大降低了运动估计时间,提高了编码效率。     

动态模式的快速运动估计算法

针对H.264视频编码标准中运动估计的高计算复杂度,提出了一种动态模式的快速运动估计算法。该算法通过判断宏块的运动大小及运动方向选择相应的搜索模式;同时对标准中的中值预测进行了改进并提出了一种动态的参考块提前跳过策略。实验结果表明,该算法在保持良好的率失真性能的基础上,减少了运动估计时间,相对于快速全搜索算法FFS以及UMHexagonS算法,该算法分别减少了85.28%和35.29%的运动估计时间。     

基于矢量相关性的自适应运动估计搜索算法

为了减少运动估计的计算量,提高视频压缩编码的效率,提出了一种基于矢量相关性的自适应运动估计搜索算法(简称NAME算法),该算法通过判断当前所要编码块的左、上、右上3个相邻块所对应的运动矢量之间的相关性,将所要编码的块划分为相关类型块和独立类型块,并自适应地对相关类型块和独立类型块采用不同的搜索方式以减少搜索点数并保证搜索准确度。仿真结果表明,该算法与全搜索、菱形搜索和六边形搜索等快速算法相比,在保证图像质量的前提下,搜索速度有了明显的提高。     

基于线性预测的半像素运动估计

在视频编码系统中,半像素精度的运动估计虽可以明显地改善编码效果,但也因此增加了不少运算量。为了降低运算量和提高半像素运动估计的速度,提出了一种全新的半像素搜索算法(half-pixel motion estimation based on linear prediction,简称BLPHME),其关键思想是通过分析整像素搜索和半像素搜索结果之间的相关性来建立一个线性模型,通过动态调整判决门限,以便预测并跳过那些不能从半像素块匹配搜索中得到好处的块。实验结果表明,该算法不仅可以明显地降低运动估计的运算量,同时还能得到与传统算法非常接近的图像质量和码率。此外,该算法还可以和基于整像素和半像素的快速运动估计算法一起使用,以进一步降低运算量。