一种改进的UMHexagonS运动估计算法

在视频编码中,运动估计占据约70%的编码时间,是视频编码中的重要环节。整像素运动搜索UMHexagon S算法以较低的计算复杂度,达到了接近全搜索算法的率失真性能,而被H.264和AVS等标准所采纳。在分析UMHexagon S算法的基础上,对其非对称十字形搜索和非均匀多层次六边形格点搜索算法进行了改进。实验表明,在基本保持原算法性能的同时,该算法比原算法减少了60%~70%的搜索点数,降低了运动估计的计算复杂度。     

基于H.264视频编码的运动估计算法研究

运动估计是视频编码中最重要且最耗时的一部分,它占用整个视频编码60％～80％的时间.研究高效的、快速的运动估计算法是目前视频压缩技术中的重要研究课题.基于H.264视频编码标准,选择x264作为测试编码器,分析了x264的4种运动估计算法,通过加入非对称小菱形搜索,降低搜索点数,部分算法优化,对非对称十字型多层次六边形格点搜索算法(UMHexagonS)进行了改进,提高了运动估计算法效率.提出了非对称十字型多层次八边形格点搜索(x264_ME_UMO)算法.通过对各种视频序列的测试表明,在基本保持原有编码性能和图像质量的情况下,优化后的算法编码速度平均提高了约17％,能更好地满足实际应用的需求.     

基于边界约束的样品视频非对称运动估计方法

针对常规运动估计方法应用到样品视频编码时存在无效搜索点冗余搜索、有效搜索点遗漏的问题,提出基于边界约束的非对称运动估计方法。首先,在原有预定搜索范围的基础上,采用定点统计运动参量的方法对科学仪器的样品视频运动性能进行测试统计,根据统计结果,对视频运动范围设定边界,减少运动搜索点数;然后提出了基于边界约束的非对称搜索模型,依据样品视频的运动特征,优化搜索算法。来自电子探针和电子显微镜的不同样品视频编码实验表明,与多方向搜索算法(MDS)比较,所提方法的运动估计时间缩短了约33%,编码性能保持甚至超过了多方向搜索算法。     

一种新的基于遗传算法的快速运动估计方法

本文提出了一种新的基于遗传算法的快速运动估计方法.该方法对遗传算法进行了改进,采用"阈值法"确定选择算子,并将基因变异所导致的随机搜索与特定目标搜索相结合,解决了以往快速搜索算法易陷于局部最优的问题,大大提高了运动估计速度.该方法还将运动矢量空间一致性原则用于初始种群的选取,进一步提高了算法性能.由于其具备遗传算法固有的规则性和高度并行性,该方法适合于采用VLSI实现实时视频编码器.     

基于模式和时空相关性的运动估计快速算法

H.264标准中的多尺寸块运动估计,在显著提高编码性能的同时,大大增加了其计算量,使得H.264实时编码器的实现面临巨大挑战.本文充分利用视频图像的时空相关性和多尺寸块间的运动相似性,根据运动向量的中心偏置特性,提出了一种运动估计快速算法.该算法通过有效地预测搜索起点,自适应选择搜索模式以及采用二级终止搜索策略等方式,在编码性能相当的情况下,运动估计的速度比全搜索算法提高了95~247倍,比H.264推荐的快速算法提高了4.1~6.3倍.     

一种预测质量可控的快速运动估计搜索算法

本文提出了一种预测质量可控的快速运动估计搜索算法.该算法利用运动矢量的空间、时间相关性,通过预测初始搜索中心位置、判定是否为静止宏块、调整搜索窗口、预测质量可控的渐进式块匹配准则搜索等步骤进行运动估计,并引入调节函数在预测质量和搜索速度之间增加了可控性.实验结果表明本算法大大减少了计算量,明显提高了运算速度,且具有很好的重建视频质量,适合于在低码率视频编码中应用.     

一种改进的分形图像压缩算法

为了提高分形图像压缩编码的速度,针对在基本分形图像压缩算法中值域块编码匹配搜索时需要对变换后的定义域块一一对应,导致编码时间较长的缺点,提出了一种基于菱形搜索算法的分形图像压缩编码新算法.菱形搜索算法是一种运动估计的快速搜索算法,主要过程是在所有的候选块中搜索当前块的最优匹配块.通过运用菱形搜索算法中的大小菱形模板进行匹配搜索,实验证明文中算法在提高编码速度和降低编码复杂度是有效的.     

用于快速块运动预测的多方向钻石搜索算法

传统的钻石搜索算法只考虑块误差梯度下降最大的方向,从而降低了得到最佳匹配点为全局最优的概率.在钻石搜索算法的基础上,提出了多方向钻石搜索算法,用于实现视频编码中的块运动估计.该算法考虑所有的块误差梯度下降的方向,而不是只考虑梯度下降最大的那个方向,在钻石搜索法的第一步之后,对LDSP(Large Diamond Search Pattern,LDSP)外围8个点中小于中心点BDM(Block Distortion Measure,BDM)的方向上执行搜索.与全搜索、新三步搜索、四步搜索、基于块的梯度下降搜索、钻石搜索算法相比较,实验结果表明该算法在搜索速度和搜索质量上性能较好.     

用于快速块运动估计的多方向钻石搜索算法

在钻石搜索算法的基础上,提出了多方向钻石搜索算法,用于实现视频编码中的块运动估计.该算法考虑所有的块误差梯度下降的方向,而不是只考虑梯度下降最大的那个方向.与全搜索、新三步搜索、四步搜索、基于块的梯度下降搜索、钻石搜索算法相比较,实验结果表明该算法在搜索速度和质量上表现良好.     

一种基于H.264/AVC的高效块匹配搜索算法

本文针对H.264/AVC的编码特点,提出了一种利用时空域运动相关性的快速块匹配搜索算法.该算法充分利用了视频序列的运动程度与宏块编码模式间的关联特性以及运动矢量的统计特征,明显减少了运动估计的搜索复杂度.实验表明,本文方法的搜索速度分别比FS和DS算法平均提高了77.96%和32.19%;重建图像的PSNR比DS算法平均提高了0.06dB,更接近FS算法的编码质量.     

基于预选算法的全局平移运动参数估计

为了快速准确估计出视频序列中存在的全局平移抖动，分析影响全局运动估计精度的各种常见因素，归纳其特点，同时结合相关基础理论，以C-1BT变换为基础，提出一种基于预选算法的快速全局平移运动估计算法。首先，在估计局部运动矢量前，采用预选算法保留能很好代表全局运动性质的部分宏块。其次，根据预选块的特点改变传统自适应十字搜索法（Adaptive Rood Pattern Search，ARPS）的臂长预测部分，减少搜索陷入局部最优的风险。最后，采用平移运动模型得到最终参数。实验仿真结果证明提出方法的快速性和鲁棒性。     

H.264中的运动估计和帧内预测算法研究

 针对一些算法过早的确定搜索方向,容易陷入局部最优点缺失搜索准确度的情况,提出一种新的基于搜索方向预测的运动估计算法.实验结果表明,与单一搜索图形相比,该算法具有更高的搜索精度和搜索速度.帧内预测技术作为影响帧编码效率的关键,一直被广泛研究,为此,本文提出了一种快速的帧内预测算法,对宏块划分提出了新的"模板"宏块对比算法思想,并在已有的抽样算法和搜索窗算法的基础上,提出了改进方法.实验结果证明,算法在不降低图像质量的基础上,编码速度平均提高80%.     

基于MPEG的全局运动估计技术

提出了一种基于MPEG（moving Picture experts group)的全局运动估计技术;利用四参数模型来描述由摄像机运动带来的全局运动,再利用基于块匹配的算法来求解4个参数,进而作相应的运动补偿,由于MPEG视频流中的运动矢量蕴含了最优块匹配的信息,所以不需要对MPEG视频流完全解码,即可进行参数估计,实验证明该算法速度较快,并能通过运动补偿排除由摄像机运动造成的伪运动区域的干扰。     

A new block-based motion estimation algorithm

The conventional motion estimation algorithms used in digital television coding can roughly be classified into two categories, namely the block-matching method and the recursive method. Each of them has its own strong points. In this paper, a new type of block-based motion estimation algorithm is presented, which is based on the block-recursive (gradient) method and makes use of some of the merits of the block-matching method. For a moderate translational motion, motion estimation with a subpel precision can conveniently be obtained with only a couple of recursive searches, and for a violent or complicated motion which cannot be estimated by any block-based algorithm, the local minimum of prediction errors can always be found. Our experiments show that the proposed algorithm is efficient and reliable, and obviously superior to the conventional block-recursive algorithms and the fast block-matching algorithms. The performance of the proposed algorithm tends almost to the optimum of the full search algorithm with the same estimation precision, but the computational effort is much less than that of the full search algorithm.     

Fast full search motion estimation algorithm using early detection of impossible candidate vectors

To reduce the amount of computations for a full search (FS) algorithm for fast motion estimation, we propose a new and fast FS motion estimation algorithm. The computational reduction of our FS motion estimation algorithm comes from fast elimination of impossible motion vectors. We obtain faster elimination of inappropriate motion vectors using efficient matching units from localization of a complex area in image data. In this paper, we show three properties in block matching of motion estimation. We suggest two fast matching scan algorithms: one from adaptive matching scan and the other from fixed dithering order. Experimentally, we remove the unnecessary computations by about 30% with our proposed algorithm compared with the conventional fast FS algorithms.     

小数像素运动估计快速算法

高精度的匹配和补偿可以减少预测误差，提高压缩视频图像的质量。提出了一种小数像素精度视频运动估计的快速算法，根据半像素精度运动估计的中间结果，直接推算出最高精度的运动估计。根据该算法可以快速得到任意小数像素精度的运动估计。     

Fast full search motion estimation algorithm using various matchingscans in video coding

To reduce the amount of computation in a full search (FS) algorithm for fast motion estimation, we propose a novel and fast FS motion estimation algorithm. The computational reduction without any degradation in the predicted image comes from fast elimination of impossible motion vectors. We obtain faster elimination of inappropriate motion vectors using efficient matching units from localization of the complex area in image data. We show three properties in block matching of motion estimation. We suggest two fast matching scan algorithms, one from adaptive matching scan and the other from fixed dithering order. Experimentally, we remove the unnecessary computations by about 30% with our proposed algorithm compared to conventional fast matching scan algorithms     

H．264运动估计算法优化研究

H．264是一种适应于低码率传输的新一代视频压缩标准,但其在获得高性能的同时,也导致了其复杂性很高。运动估计是运算量最大的一部分,对运动估计算法进行优化是提高编码效率的关键。基于此,从运动估计的基本原理入手,对几种典型的快速搜索算法进行了分析比较,在此基础上讨论了H．264标准中运动估计的特点和改进方法,并结合H．264标准的特点和快速搜索原理给出了H．264中运动估计快速算法的优化思路。     

针对多视角视频编码的快速运动估计方法

为了提高多视角视频编码系统中运动估计速度,提出了一种基于马尔科夫链模型的快速运动矢量估计算法。该算法充分利用帧间、视角间相关性,建立预测矢量状态集合。通过马尔科夫链模型的状态转移概率,对预测矢量进行提前测试。然后利用提前退出准则,实现快速运动矢量估计。实验结果表明,与单独采用全搜索算法比较,该算法对于多视角视频序列运动估计速度可以提高99%以上,PSNR平均降低0.16dB。提出的算法对多视角视频编码系统的运动估计效率提升明显。     

Fast algorithms for the estimation of motion vectors

In this correspondence, a fast motion estimation algorithm, based on the successive elimination algorithm (SEA) of Li and Salari (1995), is studied. This fast motion estimation algorithm finds the same displacement vectors as the exhaustive search algorithm with a reduced computational load. A modified fast motion estimation algorithm introducing negligible distortion into a transform coder, but providing for a further computational load reduction, is developed. Implementation issues are also discussed and compared. Results show that the number of searching operations can be reduced dramatically with the help of fast motion estimation algorithms.